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我国上市公司宣告采用ＸＢＲＬ的市场反应研究

　　【摘 要】本文通过我国上市公司2003～2006年度采用XBRL的上海证券交易所49家上市公司的数据检验，发现XBRL在我国的市场反应并不显着。笔者对存在的原因进行了分析并提出了相应的建议。
　　作为一项新兴技术，XBRL在全球范围内已经逐步应用于会计领域。它通过标准化的财务指标和增强的分析工具，避免了人工数据采集的风险，降低了数据采集成本，极大地提高了财务报告披露信息的及时性、准确性和数据的灵活性，为财务数据提供了更广泛的可比性，更加便于投资者了解上市公司的信息并实现信息共享。
　　一、引言
　　XBRL以前称为可扩展财务报告语言是参照美国(GAAP)与其它各国的会计准则中对于财务报表内容符合的规范性和国际间信息互通性的考虑制定的，针对企业财务报告而发展的标记语言，通过采用XML格式储存资料而应用于非结构化信息处理，尤其是财务信息、报表与分析资料等的最新网络传输格式标准。
　　XBRL最早是由美国华盛顿州的会计师Charles Hoffman于1998年4月提出的，并在AICPA的资助下于1998年12月31日创建了以XML为基础的财务报告框架标准。1999年10月13日成立了，以负责研发及国际推动事宜。在AICPA的牵头下，随后成立了由五大会计师事务所和Microsoft等12家计算机公司参加的XBRL指导委员会，2000年7月XBRL国际组织成立。目前，XBRL国际组织已有全球20多个国家的200多个组织参加，2003年11月，第8届XBRL国际会议在美国西雅图召开，标志着XBRL已经从研究走向应用。
　　就国内应用而言，上海证券交易所在2003年上市公司年报摘要报送过程中，选择了沪市50家上市公司进行XBRL标准的应用试点，并在试点成功的基础上，于2004年一季度报告报送时开始采用这一标准和技术。深圳证券交易所于2005年1月发布了基于XBRL的“上市公司定期报告制作系统新版”，深交所全部上市公司利用该系统制作2004年年度报告，并直接生成XBRL实例文件。同年2月，深交所发布“XBRL应用示范”，使得上市公司、投资者及监管机构等相关的信息加工者与使用者能以更低的成本、更高的效率获取深市39家成分股指数上市公司最近5年的财务数据和实例文件。
　　二、文献回顾
　　国外研究显示，信息科技的投资或采用将对市场上有正向反应，但Dos Santos et al.却发现关于IT投资与市场回应有不确定性。XBRL采用的是一项财务投资，是财务报表中资产的取得，市场会预期这些费用是短暂的，而不影响未来现金流量。因此，XBRL的引入将不会显着影响公司价值。但是，如果市场提供这些额外信息，将会引起投资人对未来现金流量的关注。这些信息可使投资人了解导入成本是持续性的，并使其了解引入成功后会对现金流量产生影响。
　　Lang & Warfield指出非财务及具有前瞻性的信息不但可以改变财务报表模式，而且会潜在影响公司的现金流量。Dos Santos et al.在1981～1988年间针对97家公司的IT信息宣布进行了研究，发现事件窗口内没有显着异常报酬率，但其中宣布有标示“创新性信息科技投资”的公司则有正的异常报酬率，说明投资者将这些IT信息的宣布视为竞争性策略，并很有可能在将来产生正向现金流量。Im et al.利用股票报酬率及交易量在宣告日及前一天来测试投资人对于信息科技投资或采用宣告的反应，除了发现股价与交易量无显着正向的变动外，交易量更有负向的情形。
　　Hayes et al.检验信息系统外包信息公布对于市场的反应，评价外包信息系统是否能创造公司价值。Hayes 从Lexis-Nexis资料库中收集91家宣告采用ERP的样本，在3天的事件窗口中，发现标准化累计异常报酬率显着大于零。Subramani & Walden发现电子商务在线投资市场日益重要，于是以事件研究法调查投资者对于251家公司实施电子商务宣告的累计异常报酬率影响，发现这个消息对于市场有正向反应。
　　基于有效市场假说，企业对于资本市场公开宣布采用XBRL等非财务性信息，投资者会迅速得到消息并做出反应。若投资者认为XBRL的应用会使企业未来经营业绩有所改善，则投资者可能会调整之前对于企业未来现金流量的预期，提前在企业宣告应用XBRL事件时做出反应，从而反应在股价中，产生股票异常报酬。国外对于信息科技投资的市场反应所做的实证检验结果是各不相同的，所以笔者将测试我国上市公司在宣告采用XBRL事件消息时，资本市场是否会产生股票异常报酬率。
　　三、研究假设及设计
　　研究假设
　　根据上述分析，假说建立公司宣告采用XBRL事件时，会产生股价异常报酬。
　　研究设计
　　1.研究方法
　　笔者采用标准的事件研究法，以公司宣告采用XBRL这一消息的累计异常报酬率来测试市场对此宣告是否具有正向反应。
　　报酬率的计算一般都使用连续复利报酬率，关于预期报酬率的计算目前事件研究法中常常使用平均调整法、市场指数调整法和风险调整法。其中最常用的是风险调整法下的市场模式。本文中异常报酬率的计算所使用的预期报酬也采用市场模式。市场模式采用的是估计期的数据资料，通过普通最小二乘法来算出以下回归模型中的参数：
　　Ri t=αi+βiRmt+εit　t=t1,t2,t3…tn 　　i=1,2,3…N
　　i：代表公司；N：公司数；t：代表估计期；n：估计期天数
　　Rmt：在t期的市场报酬率，Rit：i公司在第t期的报酬率；
　　αi和βi：为估计参数；
　　εi t：为误差项，一般假设为εi t～N
　　各观察值异常报酬率的计算是以事件日的实际报酬率减去未受事件影响的预期报酬率，如下所示：
　　ARiE=Ri E-E(Ri E),E∈W=(Ta,Tb)
　　其中：
　　W＝(Ta,Tb)是事件期的长度，Ta代表事件日前欲观察的天数，Tb代表事件日后欲观察的天数，即W＝Tb-Ta+1
　　E:为事件期W中的某一期；
　　ARiE：为i公司在事件期E期的异常报酬率；
　　Ri E：为i公司在事件期E期的实际报酬；
　　E(Ri E)：为i公司在事件期E期的预期报酬率。
　　各公司将计算出的异常报酬率在事件窗口内加总即可得到累计异常报酬率。笔者在估计期选择方面，由于估计期间的设定太短，可能会使得预测模式的预测能力降低，但如果设定期间过长，又极有可能使得期间内发生结构性的变化，产生模式不稳定的现象。所以，笔者研究估计期的设定，分别使用事件期前200个交易日，另外并测试不同事件窗口，同样发现CAR不显着。
　　至于事件期的设定方面，则应依据不同的研究目的而做出不同的选择——较长事件期的设定虽然能够获得较好事件对于股价的影响，却也容易受到其他外在因素的影响。为了避免事件期窗口中干扰因素的影响，在信息科技方面，也有以较短窗口来测试主题的研究。因此笔者遵循短窗口做法，取事件日前、后各2天，即使用5天作为事件窗口，以确保研究结果的可靠性。
　　为了更清楚地了解投资人对于该项消息的反映程度，关于研究事件日的确定，本研究依据上证所的宣告日来确定。 样本选取

　　本研究将选取上证所49家上市公司2003年2月25日～2004年11月22日数据作为研究样本，数据来源于中国上市公司财务数据库、北京色诺芬信息有限公司CCER数据库以及中国证监会、上证所及深交所的网站的相关资料。
　　四、实证结果

　　五、结论与启示
　　通过Wilcoxon检验发现，在选取的49个样本数据中，24个CAR为正数，25个显示为负数，两者基本持平，结果是不显着的。导致这一结果的可能原因
　　所选取事件日期的影响
　　年12月30日是一个比较特殊的日期，而事件研究中事件日的选取对于检验结果有直接的影响。 由于笔者所选取的各上市公司只是上证所宣布的试点单位，各个公司未在相关的报纸或网站予以宣告，因此宣告日的选取采用的是上证所的试点开始时间，这使得事件日的确定存在一些问题。
　　符合我国的实际情况
　　作为一种新兴的工具，一方面国内上市公司对于XBRL没有过多的关注；另一方面，由于选取时间窗期较短，我国制定的XBRL规范及标准等还未被上市公司完全接受采用，不能被业绩全面反映，从而使得市场反应较为滞后。
　　部分企业未采用的原因
　　国外学者认为，主要存在四个方面的成本阻碍了财务报告的网上披露：
　　1.信息生产成本。Elliott & Jacobson认为企业为了披露信息，必然发生收集、处理、传递信息的成本，如果信息需要查核，还要付出查核成本。 诉讼成本。美国会计师协会认为潜在诉讼成本是信息披露的无形成本。Elliott & Jacobson认为信息披露不足和披露意图误导他人是导致诉讼成本的原因。 竞争优势丧失。Watts和Zimmerman、Healy和Palepu认为，披露信息可能影响企业的竞争优势。Elliott & Jacobson也认为信息披露易使企业丧失竞争优势，披露的时间、信息的详细程度、信息接收对象是企业是否因披露信息而丧失竞争优势的关键因素。 依从成本和游说成本。Watts和Zimmerman认为，企业为了符合有关部门制定的强制性披露规定可能需要付出一定的依从成本。另外，为了说服有关部门某些信息是否应该披露，还可能产生游说成本。
　　XBRL之父察尔斯•霍夫曼认为，XBRL是二十一世纪财务报告的最新发展趋势。EDGAR ONLINE在2006年1月18日宣布，将于2006年上半年把深市及沪市上市公司的XBRL财务资料纳入其以XBRL为基础的全球企业财务分析资料库内。由此不难看出，XBRL的发展势不可挡，并引起越来越多的关注。
　　笔者认为，随着XBRL标准的快速发展及应用范围的逐步扩大，应通过监管机构的认同及支持、会计准则制定机构的大力推广以及开发商对XBRL技术的研发等，进一步加大XBRL的推广应用力度，使我国越来越多的上市公司了解并采用这一技术，并使之逐步趋于成熟。