其他綜合收益列報的市場反應 ——基于盈余反應系數的視角

　　摘 要: 會計信息披露是資本市場高質量發展的基石。本文采用事件研究法，以滬深 A 股上市公司 2012—2018 年年報數據為樣本，以盈余反應系數為工具，檢驗了其他綜合收益列報的市場反應。研究發現: 其他綜合收益與盈余反應系數顯著負相關，這可能與其他綜合收益導致投資者對企業未來盈余及其持續性的保守估計和投資者認知能力不足有關。該負向關系在審計質量低、股東關聯度高、高管持股比例高、機構投資者持股比例低的企業，及 2014 年其他綜合收益列報制度變更后更為顯著。本文進一步從其他綜合收益與未預期盈余波動和盈余持續性的關系兩方面進行了內在機理檢驗。

　　關鍵詞: 其他綜合收益; 信息含量; 市場反應; 盈余反應系數

　　王清剛; 吳志秀 財經論叢 2021-12-08

　　一、引 言

　　物價波動、利率匯率浮動加劇了資產負債價值變化，金融工具加速創新，會計收益的內涵發生變化，其他綜合收益( Other Comprehensive Income，簡稱 OCI) 應運而生。2014 年我國修訂下發了《企業會計準則第 30 號———財務報表列報》( 財會 〔2014〕7 號) ，正式將 OCI 納入準則體系，并進一步明確和規范了 OCI 的核算和列報要求: 其一，要求設置 “其他綜合收益”一級科目進行會計核算，并在資產負債表中所有者權益大類下增設 “其他綜合收益”項目，將 OCI 從資本公積中分離出來單獨列報。其二，在利潤表中列報的位置由 “每股收益”項目下列示調整為在 “凈利潤” 下方列示。其三，OCI 項目劃分為 “以后會計期間不能重分類進損益的其他綜合收益項目”和 “以后會計期間在滿足規定條件時將重分類進損益的其他綜合收益項目”兩類，且 OCI 各項目單獨以稅后凈額進行列報。

　　在我國，OCI 列報及其改進使得投資者更容易將 OCI 與傳統歷史成本計量的凈利潤相區分，理論上更有利于提升整體盈余信息的有用性。然而，OCI 不屬于當期損益，且持續性弱，能否轉換為未來期間損益具有很大的不確定性，使得其列報的市場反應變得復雜。目前，采用價格模型或收益模型對 OCI 的價值相關性、決策有用性的研究較多。事件研究法運用雖廣，以盈余反應系數( Earnings Response Coefficient，簡稱 ERC) 為研究工具在會計盈余信息含量的相關研究中也較為普遍。然而，現有 OCI 與事件研究法結合研究中，缺乏從 ERC 視角對 OCI 列報市場反應的相關研究。OCI相關業務與資本市場息息相關，容易造成資本市場動蕩并通過貨幣供給和匯率等渠道影響金融市場穩定，極易引發系統性金融風險，甚至影響總體國家安全與穩定。

　　本文采用短期事件研究法，從 ERC 視角分析了 OCI 列報的市場反應及其可能的作用機制。可能的貢獻有: 一是將 OCI、未預期盈余與累計超額報酬( Cumulative Abnormal Return，簡稱 CAR) 相結合，從 ERC 視角進行 OCI 列報的市場反應分析，即通過檢驗 OCI 列報對盈余反應系數的影響，進而判斷 OCI 列報是增強還是削弱企業未預期盈余對 CAR 的影響程度，這為 OCI 的信息含量研究提供了新視角; 二是進一步區分審計質量、股東關聯度、高管持股比例、投資者認知能力等不同情境細化研究了 OCI 列報市場反應; 三是從 OCI 與未預期盈余波動性、OCI 與盈余持續性兩方面對 OCI 列報的市場反應進行了內在作用機理檢驗。本研究深化了 OCI 與 ERC 的關系研究，加深了對 OCI 影響投資者估值決策的內在機理的認識，豐富了 OCI 信息含量和會計信息有用性的相關文獻。

　　二、文獻回顧、理論分析與研究假設

　　( 一) 文獻回顧

　　目前，國內外學者聚焦研究 OCI 的價值相關性和決策有用性的較多。Dhaliwal 等( 1999) 在綜合收益和凈利潤的價值相關性的對比研究中對 OCI 的信息含量進行了探討[1]。Biddle 和 Choi( 2006) 認為 OCI 分項列報的信息含量比匯總列報更高[2]。部分學者證實了 OCI 的部分項目具有增量價值相關性[3][4]。Jones 和 Smith( 2011) 對 OCI 總額和具體項目的價值相關性進行了對比研究，認為 OCI 具體項目的價值相關性更強[5]。當然，也有學者得出完全相悖的結論[6][7]。謝獲寶等( 2010) 認為相對于綜合收益總額，凈利潤更具價值相關性，但同時肯定了 OCI 分項列報的信息含量[8]。吳祖光等( 2012) 也認為利潤表中綜合收益的列報并未有效提高會計盈余信息含量[9]。唐國平和歐理平( 2011) 實證檢驗發現 OCI 基本不具有價值相關性[10]。當然，也有國內部分學者研究證實了 OCI 的價值相關性[11][12]。可見，以價格模型或收益模型為主的 OCI 價值相關性研究并未得出一致結論，值得進一步深入探討。

　　盈余反應系數可用來衡量公司股票的異常回報對會計盈余中未預期部分的反應程度，識別并解釋不同會計信息的市場反應差異，是衡量盈余信息含量的重要指標。陳曉等( 1999) 運用短窗口事件研究，發現盈余公告日前后，超額報酬對未預期盈余有顯著反應[13]。Park( 2018) 探討了國際財務報告準則( IFRS) 變更前后 OCI 的信息含量，驗證了 OCI 列報位置變更傳遞的信息含量差異[14]。蘇洋等( 2020) 運用事件研究法，研究發現 OCI 與 CAR 顯著正相關，并進一步檢驗發現會計穩健性會顯著降低 OCI 的信息含量表達[12]。可見，現有 OCI 與事件研究法結合研究中，缺乏我國制度背景下的探討( Park，2018) [14]或者直接將當期的 OCI 視為超額盈余，檢驗 OCI 對累計超額報酬的直接影響( 蘇洋等，2020) [12]。事件研究法運用雖廣，以 ERC 為研究工具探討會計盈余信息含量較為普遍，但國內尚未有從 ERC 視角下 OCI 列報對投資者增量信息釋放及其市場反應的相關研究。

　　( 二) 理論分析與研究假設

　　1. 其他綜合收益列報對盈余反應系數的影響

　　OCI 主要源于公允價值計量的資產負債的價值變動，屬于報表次要來源的非清潔項目，其當期發生額在某種程度上可被視為超額盈余[12]。然而，OCI 具有持續性弱、未實現特征，是企業未來可能實現的超額盈余，能否轉換為未來期間損益具有很大的不確定性。OCI 的列報使得投資者更容易將 OCI 與傳統歷史成本計量的凈利潤相區分，從而提升整體盈余信息的有用性。但 OCI 列報可能帶來 ERC 的下降，具體體現在: 其一，企業當期大量 OCI 的列報，使投資者有理由相信當期未預期盈余可能源于前期大量 OCI 的轉入，會給投資者造成當期盈余持續性差的主觀印象。其二，當期大量 OCI 的列報給投資者造成盈余質量低的主觀印象。雖然會計準則改革會改變或抑制企業某些盈余管理行為，但管理者會調整盈余管理的內容和方法[15]。在我國現行準則制度下，企業仍可通過控制和調節 OCI 轉入當期損益的時間和金額來進行盈余管理。OCI 列報使得信息透明度提升對盈余管理的抑制作用可能不足以抵消投資者對企業利用 OCI 進行盈余管理的顧慮，進而降低投資者對企業盈余質量的信任度。其三，OCI 的波動性高于傳統凈利潤[16]，面對企業當期大量 OCI 的列報，投資者會對企業未來產生現金流的金額、時間、可能性作出保守估計，降低企業未來盈余及其持續性的判斷和預期，從而降低 ERC。Kormendi 和 lipe( 1987) 研究認為盈余持續性越強，則 ERC 越大[17]。企業存在的大量暫時性盈余會降低 ERC[18]。其四，我國資本市場并不成熟，存在大量認知能力較弱的散戶投資者和噪音交易者，他們缺乏對 OCI 的正確認知和深入理解，使得 OCI 列報的市場反應可能受到一定的負面影響。據此，本文提出假設 1:

　　假設 1: 其他綜合收益與盈余反應系數顯著負相關。

　　2. 審計質量和股權結構對其他綜合收益列報市場反應的影響

　　企業財務報表是資本市場重要的信息載體，管理層為達到業績考核要求，有動機掩蓋對其不利的財務信息，這無疑會增加信息不對稱。獨立外部審計作為重要的外部監督手段，是提升企業信息披露質量的重要力量。審計質量越高，企業的外部監督力越強[19]。高質量審計程序的實施，不僅能及時發現包括 OCI 轉入當期損益在內可能的盈余操縱并予以披露，直接抑制盈余管理行為，還可對管理層權力形成強大的外部約束進而間接抑制盈余管理。反之，審計質量的下降將導致外部監督機制不能對企業及其管理層形成有效約束，使得盈余信息可靠性不強，會計信息不足以讓投資者信服，最終導致 OCI 列報的 ERC 下降。

　　股權結構是影響盈余質量的重要因素之一[20]，而股東關聯度和高管持股比例將直接影響企業股權結構。當股東關聯度較低時，股東之間獨立性較強，監督約束機制能有效發揮作用，同時也不容易對管理層行為進行干預，企業盈余信息透明度和可靠性更強。反之，當股東間存在較強關聯時，監督約束機制失靈極易形成大股東合謀侵占小股東利益的局面，甚至大股東有可能聯合對管理層施壓進行盈余管理，造成信息披露質量下降。因此，當股東關聯度高時，OCI 與 ERC 之間的負向關系更顯著。作為企業股權激勵的重要形式之一，高管持股可能同時存在利益趨同效應和塹壕防御效應。馬晨( 2012) 研究發現，當高管持股比例較低時利益趨同效應占主導，當高管持股比例較高時塹壕防御效應占主導[21]。高管持股比例過高時，高管對企業的控制力加強，其行為自主性加大，較少受到監督和約束，這將增加管理層利用 OCI 進行盈余操縱等機會主義行為，造成會計信息透明度和可靠性下降，投資者信任度降低，而且會加大市場噪音，最終導致 ERC 下降。基于以上分析，本文提出假設 2a、2b 和 2c:

　　假設 2a: 企業的審計質量越低，其他綜合收益與盈余反應系數的負相關關系越顯著。假設 2b: 企業股東關聯度越強，其他綜合收益與盈余反應系數的負相關關系越顯著。假設 2c: 企業高管持股比例越高，其他綜合收益與盈余反應系數的負相關關系越顯著。

　　3. 投資者認知能力對其他綜合收益列報市場反應的影響

　　OCI 的決策有用性受投資者認知能力與習慣、OCI 的可靠性和會計信息透明度等因素的限制[22]。現行會計準則并未解決 OCI 的定義和會計確認問題，重分類標準欠完善，其核算項目繁多而復雜，且準則變更頻繁，使得投資者對 OCI 相關信息解讀可能顯得力不從心，不一定能透過 OCI 看到企業真實的盈余狀況，進行合理的價值判斷。大量研究表明，當投資者忽視盈余信息或未能正確理解盈余信息而作出決策時，ERC 普遍偏低。投資者由于其認知局限性普遍存在 “功能鎖定” 現象[23]。相對于個人投資者而言，機構投資者信息渠道豐富，信息搜集和處理能力更強，能對盈余信息作出更準確的判斷，更容易發現盈余操縱行為，對盈余持續性的判斷更準確。而認知能力較弱的散戶投資者更容易出現 “功能鎖定”，難以區分凈利潤與 OCI 的持續性差異，不容易發現企業盈余操縱行為，且容易跟風投資，導致更多的噪音交易者非理性行為，進而加劇 OCI 與 ERC 的負相關性。據此，本文提出假設 3:假設 3: 機構投資者持股比例越低，其他綜合收益與盈余反應系數的負向關系更顯著。

　　三、研究設計 ( 一) 變量定義 1. 被解釋變量

　　本文借助股價的 “信息發現”功能，將 OCI 的列報作為一個價值信號，以年報公布日前后事件窗內的 CAR 作為信息反應的結果，從 ERC 視角分析 OCI 的信息含量。借鑒于悅( 2015) [23]、 Wang 等( 2016) [24]和蘇洋等( 2020) [12]的做法，運用短窗口事件研究，設置了累計超額報酬( CAR) 作為本文的被解釋變量。具體定義為年報公布日前后 10 個交易日( 記為 [-10，10]) 作為事件窗口期①，并考慮市值因子和賬面市值比因子的 Fama-French 三因子模型計算出的累計異常收益。

　　2. 解釋變量

　　企業未預期盈余( SUE) ②為企業第 t 年未預期每股盈余除以標準差，未預期每股盈余等于當期調整后 EPS* 減去當期前兩期調整后 EPS* 。其他綜合收益( OCI) 具體定義為第 t 年每股其他綜合收益除以期初股票收盤價。

　　3. 控制變量

　　投資者超額報酬受企業規模、盈利持續性、企業成長性、抗風險能力和所處經營環境等多重因素的影響。在參照王化成和佟巖( 2006) [20]、蘇洋等( 2020) [12]指標選取的基礎上，結合本研究的特殊性，選取企業規模( SIZE) 、凈資產收益率( ROE) 、資產負債率( LEV) 、是否虧損( LOSS) 、企業成長性( GROWTH) 、盈余持續性( persist) 、分析師跟蹤規模( FOLLOW) 、內部控制質量( ICQ) 、風險水平( Beta) 、賬面市值比( BM) 作為控制變量，并控制了行業( IND) 和年度( YEAR) 效應。各變量具體定義如表 1 所示。

　　( 二) 模型設定

　　本文基于盈余反應系數基本模型[25]進行模型設計，盈余反應系數基本模型為: CAR = β0+β1 SUEi，t+εi，t ( 1) 在該模型中，系數 β1 即為盈余反應系數，代表事件窗口期內企業股票的累計超額報酬( CAR) 對未預期盈余( SUE) 的反應程度。設 OCI 與盈余反應系數( β1 ) 關系為: β1 = β11+β12OCIi，t ( 2) 將式( 2) 代入式( 1) 中，整理可得: CAR = β0+β11 SUEi，t+β12 SUEi，t* OCIi，t+εi，t ( 3) 本文基于修正后的盈余反應系數模型( 3) ，并借鑒王化成和佟巖( 2006) [20]、于悅( 2015) [23]的模型設計思想，建立模型 1。 CAR[-10，10] = α0 + α1SUEi，t + α2OCIi，t* SUEi，t + α3SIZEi，t + α4ROEi，t + α5LEVi，t + α6LOSSi，t + α7GROWTHi，t + α8persisti，t + α9FOLLOWi，t + α10ICQi，t + α11Betai，t + α12BMi，t + α13∑IND + α14∑YEAR + εi，t 模型 1 應關注模型 1 中交乘項( OCI* SUE) 的系數 α2。若 α2 顯著為正，則表明 OCI 列報能提高盈余反應系數( ERC) ，進而增強未預期盈余( SUE) 對累計超額報酬( CAR) 的反應程度; 若 α2 顯著為負，則表明 OCI 降低了 ERC，進而降低未預期盈余( SUE) 對累計超額報酬( CAR) 的反應程度。若假設 1 成立，則 α2 應顯著為負。

　　( 三) 樣本獲取與數據來源

　　本文以我國滬深 A 股上市公司 2012—2018 年年報數據為樣本①，研究 OCI 列報的市場反應及其可能的作用機理。樣本具體篩選過程如下: ( 1) 剔除金融保險類行業和* ST、S、S* ST、SST、 ST 類的上市公司樣本; ( 2) 剔除數據嚴重缺失的觀測值; ( 3) 剔除異常數據樣本; ( 4) 為考察未預期盈余的波動性指標，進一步剔除低于 3 年的樣本數據。樣本數據均來自于國泰安( CSMAR) 數據庫，最后得到 9472 個觀測值，運用 Excel 和 Stata15. 1 進行統計分析。

　　四、實證分析 ( 一) 描述性統計

　　表 2 報告了描述性統計結果。可以看出，CAR[-10，10]的均值與中位數相等，標準差 0. 110 相對較小，但最小值( -0. 400) 和最大值( 0. 236) 二者之間差異較大，說明樣本企業之間的 CAR 差異較大。未預期盈余( SUE) 的均值為-0. 037，中位數為-0. 004，標準差 1. 240 較大，最小值( -2. 787)和最大值( 2. 795) 之間存在顯著差異。同樣地，其他綜合收益( OCI) 的均值與中位數相等，標準差 ( 0. 015) 較小，但最小值( -0. 150) 和最大值( 0. 791) 之間差異明顯，說明樣本企業間未預期盈余 ( SUE) 和其他綜合收益( OCI) 差異較明顯，這也可能是導致樣本企業間累計超額報酬( CAR) 具有差異性的重要原因。

　　( 二) 基本回歸分析

　　表 3 中列( 1) 和列( 2) 報告了逐步加入控制變量的基本回歸結果。列( 1) 顯示了主模型中僅控制年份和行業的結果，交乘項( SUE* OCI) 回歸系數為-0. 071，在 5%的水平下顯著。列( 2) 顯示，模型的擬合優度在加入相關控制變量后有所上升，SUE 的回歸系數為 0. 002，在 5%的顯著性水平下顯著。交乘項( SUE* OCI) 回歸系數為-0. 081，在 5%的水平下顯著。表明 OCI 與 ERC 顯著負相關，OCI 的列報削弱了企業未預期盈余( SUE) 對累計超額報酬( CAR) 的影響程度。該結果很好地支持了假設 1。

　　( 三) 分組回歸結果分析

　　表 3 中列( 3) 和列( 4) 按接受審計服務的會計師事務所是否來自四大的分組回歸結果顯示，當接受審計服務的會計師事務所不是來自四大時，模型主要解釋變量( SUE 和 SUE* OCI) 的顯著性較強，OCI 與 ERC 顯著負相關，而當接受審計服務的會計師事務所來自四大時，SUE 與 SUE* OCI 的回歸系數均不顯著。該回歸結果支持了假設 2a。表 4 報告了按股權結構和機構投資者持股比例分組回歸結果。當股東關聯度高時，模型主要解釋變量( SUE 和 SUE* OCI) 的顯著性較強，而當股東關聯度低時，SUE 與 SUE* OCI 的回歸系數不顯著，SUE 的回歸系數下降，且 SUE* OCI 的回歸系數的絕對值也大幅降低。高管持股比例高時， SUE 的回歸系數( 0. 003) 與交乘項( SUE* OCI) 的回歸系數( -0. 142) 均在 5%水平下顯著。高管持股比例低時，SUE 和 SUE* OCI 的回歸系數均不顯著，且 SUE 的回歸系數由 0. 003 下降為 0. 001， SUE* OCI 的回歸系數的絕對值也大幅下降。結果表明，審計質量的下降可能導致外部監督機制不能有效發揮作用，股東關聯度的增強或高管持股比例的提高會降低股權制衡度，影響公司治理水平。在內部治理水平低和外部監督機制失靈的企業中，OCI 與 ERC 的負相關關系更顯著。該回歸結果支持了假設 2b 和 2c。在機構投資者持股比例低組中，SUE 和交乘項( SUE* OCI) 的回歸系數均在 5%水平下顯著。在機構投資者持股比例高組中，SUE 和交乘項( SUE* OCI) 的回歸系數均不顯著。回歸結果支持了假設 3。

　　( 四) 進一步研究 1. OCI 列報制度變革的影響

　　我國現行準則規定中，無論是 OCI 從 “資本公積”分離出來單獨以 “其他綜合收益”一級科目核算要求的變化，還是在利潤表中列報位置的變化，由總額列報到分類別分項目單獨列報的轉變，均充分體現了準則制定機構對 OCI 的重視程度日益增強，2014 年 OCI 列報制度變革理論上應能增強 OCI 與 ERC 的相關性。為此，我們對 2014 年 OCI 列報制度變更的政策效應進行檢驗。表 5 的回歸結果顯示: 在 2014 年 OCI 列報制度變更后組中，SUE 和交乘項( SUE* OCI) 的回歸系數均由變更前組的不顯著轉變為在 5%水平下顯著。2014 年 OCI 列報制度變革顯著增強了 OCI 與 ERC 的相關性，表明會計制度變遷是影響其他綜合收益信息含量的重要因素，另外也從側面說明了 2014 年 OCI 列報制度變革顯著增強了盈余信息的有用性。

　　2. 其他綜合收益與未預期盈余波動性的關系

　　為驗證 OCI 與 ERC 的負相關關系是否與 OCI 轉入當期損益導致的未預期盈余的波動有關，我們對 OCI 與未預期盈余的波動性關系進行了進一步探究( 模型 2—4) 。表 6 的回歸結果顯示，未預期盈余的波動性( sue_ sd) 與企業近三年 DOCI 顯著正相關，表明 OCI 的存在是導致未預期盈余波動的重要因素。① sue_ sdi，t = α0 + α1DOCIi，t + α2ROAi，t + α3GROWTHi，t + α4ICQi，t + α5LOSSi，t + α6top10_ ratioi，t + α7∑IND + α8∑YEAR + εi，t 模型 2 sue_ sdi，t = α0 + α1DOCIi，t-1 + α2ROAi，t + α3GROWTHi，t + α4ICQi，t + α5LOSSi，t + α6top10_ ratioi，t + α7∑IND + α8∑YEAR + εi，t 模型 3 sue_ sdi，t = α0 + α1DOCIi，t-2 + α2ROAi，t + α3GROWTHi，t + α4ICQi，t + α5LOSSi，t + α6top10_ ratioi，t + α7∑IND + α8∑YEAR + εi，t 模型 4

　　3. 其他綜合收益與盈余持續性的關系

　　為進一步檢驗 OCI 列報是否會降低企業盈余及其持續性，本文在模型 1 的基礎上加入盈余持續性與其他綜合收益的交乘項( persist* OCI) ，建立模型 5，對其他綜合收益、盈余持續性和 CAR 的關系做進一步檢驗。表 7 的回歸結果顯示，盈余持續性與其他綜合收益的交乘項( persist* OCI) 的系數為-0. 004，且在 10%的水平下顯著，說明 OCI 列報降低了盈余持續性，進一步加劇了盈余持續性下降帶來的負面市場反應。投資者有理由依據 OCI 的列報對盈余持續性進行保守估計并作出投資決策，使得 OCI 與 ERC 呈負相關關系。 CAR[-10，10] =α0+α1 SUEi，t+α2OCIi，t* SUEi，t+α3 persisti，t+α4 persisti，t* OCIi，t+α5 SIZEi，t +α6ROEi，t+α7 LEVi，t+α8 LOSSi，t+α9GROWTHi，t+α10FOLLOWi，t+α11 ICQi，t +α12Betai，t+α13BMi，t+α14∑IND+α15∑YEAR+εi，t 模型 5

　　( 五) 內生性的控制與穩健性檢驗② 1. 內生性的控制

　　為確保研究結論可靠，我們進行了如下內生性控制: ( 1) PSM 傾向得分匹配法。為避免可能存在的內生性干擾，我們對研究樣本進行了 PSM 匹配。為保證匹配的合理性，本文將 OCI 的非零樣本作為處理組，賦值為 1，否則，賦值為 0。選擇企業規模( SIZE) 、資產負債率( LEV) 、企業成長性( GROWTH) 和賬面市值比( BM) 作為協變量，構建模型 6。模型 6 的 Logit 回歸結果顯示所有協變量回歸系數均在 1%水平下顯著。本文選擇了半徑匹配對 OCI 與 CAR 的關系進行再檢驗。模型 6 的半徑匹配的平均處理效應( ATT) 為 0. 007，對應的 T 值為 2. 54，在 5%的水平上顯著，且匹配僅損失少量樣本。為確保匹配的有效性，我們進一步做了平衡性檢驗。結果顯示， PSM 匹配后所有協變量標準化偏差的絕對值均小于 2%，且對應的 T 檢驗均不顯著，說明通過了平衡性檢驗，匹配過程及結果有效。本文利用 PSM 匹配后的數據對原假設進行了檢驗，研究結論仍基本保持不變。

　　2) 處理效應模型。我國上市公司對 OCI 披露不規范，部分公司存在人為選擇性列報 OCI 的現象。成長性差且規模較小的企業更有動機掩蓋企業真實的盈余狀況，OCI 列報意愿可能下降。反之，具有成長性、業績穩定的大型企業可能傾向于披露 OCI。因此，為避免模型中解釋變量存在樣本選擇偏誤而導致的內生性問題，本文引入 DOCI 作為處理變量，選擇方程中引入公司規 模 ( SIZE) 、企業成長性( GROWTH) 、每股公允價值變動損益的波動( fv_ sd) ①和賬面市值比( BM) ，并控制行業效應，建立處理效應模型進行兩階段分析。具體處理效應模型為: Pr { DOCI = 1} =α0+α1 SIZEi，t+α2GROWTHi，t+α3 fv_ sdi，t+α4BMi，t+α5∑IND+εi，t 模型 7 CAR[-10，10] =α0+α1 SUEi，t+α2OCIi，t* SUEi，t+α3DOCIi，t+α4 SIZEi，t+α5ROEi，t+α6 LEVi，t +α7 LOSSi，t+α8GROWTHi，t+α9 persisti，t+α10FOLLOWi，t+α11 ICQi，t+α12Betai，t +α13BMi，t+α14∑IND+α15∑YEAR+εi，t 模型 8 從處理效應模型兩階段分析可以看出: ( 1) 公司規模較大、賬面市值比低、每股公允價值變動損益具有波動性的企業，越傾向于列報 OCI，反之，則傾向于不列報 OCI; ( 2) 模型 7 對應的 lambda 值為 0. 026，且在 5%水平上顯著。模型 8 中，DOCI 的回歸系數為-0. 044，且在 5%水平上顯著，經過處理效應模型兩階段分析后，模型中所有解釋變量回歸系數符號不變，且顯著性仍然很強。說明在控制了可能的樣本選擇偏誤造成的內生性后，本文研究結論基本不變。

　　2. 穩健性檢驗

　　為確保研究結論可靠，我們進行了如下穩健性檢驗: 首先，進行多重共線性檢驗。通過計算出的各解釋變量和控制變量的差膨脹因子值( VIF) 進行檢驗發現，每個變量的 VIF 低于 3. 5，Mean VIF 為 2. 67，排除了嚴重多重共線的可能性。其次，改變因變量和主要解釋變量的測度標準。將事件窗口期由 [-10，10] 調整為 [-2，2]，并計算出 CAR[-2，2]，重新對模型進行檢驗，研究結論基本不變。分別用 OCI 的變化額除以期末實收資本或股本( delta_ OCI②) 、第 t 期其他綜合收益總額除以第 t 期銷售收入總額( OCI_ R) 來替代原 OCI 的度量，實證檢驗結果基本保持不變。再次，同時替換部分控制變量。本文同時將控制變量企業規模( SIZE) 替換為第 t-1 年末總資產的自然對數( SCALE) ，ROE 替換為第 t-1 年凈利潤/平均資產總額( 即資產收益率 ROA) ，資產負債率( LEV) 替換為流動比率( liquidity_ ratio) ，盈余持續性( persist) 替換為企業非營業利潤總額在凈利潤中的占比( LAST) ，重新回歸后結論依然顯著成立。最后，本研究同時考慮個體效應和時間效應，采用雙向固定效應模型進行檢驗，研究結論基本不變。

　　五、結論與建議

　　本文以 ERC 為研究工具，實證檢驗了年報中 OCI 列報的市場反應及其內在作用機理。研究結果表明: OCI 與 ERC 顯著負相關，該負相關性在審計質量較低、股東關聯度高、高管持股比例高、機構投資者持股比例較低的企業，以及在 2014 年 OCI 列報制度變更后更顯著。說明內部治理水平下降和外部監督機制失靈加劇了二者的負向作用。投資者認知能力和會計制度變遷是影響其他綜合收益信息含量的重要因素。文章進一步從作用機理上驗證了 OCI 列報會加大未預期盈余波動，降低盈余持續性，加劇了盈余持續性對 ERC 的負面影響。結合本文研究結論，提出以下政策建議: 其一，信息使用者應主動提高對其他綜合收益的重視程度，積極提升自身認知能力。各信息使用者應主動挖掘 OCI 及其具體項目、重分類等蘊含的信息含量，充分利用公司披露的 OCI 信息進行風險識別、業績評價和企業價值估計; 證券公司和證監會等相關部門加強 OCI 相關會計信息解讀培訓工作和投資風險教育宣傳，積極引導信息使用者對 OCI 進行有效關注。其二，多渠道提升公司治理水平，加強信息披露內部監管。信息環境是信息生成的土壤，加強企業信息披露內部監管是提高信息環境質量的重要舉措。適度的股權制衡有利于會計信息的高質量披露。其三，外部審計機構、證券交易所和證監會等多維主體應共同參與，相互協調，形成信息披露監管的強大合力。充分運用互聯網、大數據等現代化技術手段，創新監管手段和方法，構建新型互聯網平臺監管體系，采用市場化、法治化和智能化手段積極推進信息披露外部監管。