XBRL扩展分类标准与投资者认知

    肖桢玮

    

    

    

    【摘要】? 文章以2009—2015年主板上市公司为样本，分析了XBRL扩展分类标准对投资者认知的影响。研究表明，XBRL扩展分类标准显著提高了市场中投资者的认知能力，加强了对企业管理层的监督作用，降低了信息披露的不对称性。因此我国在推行完善XBRL通用分类标准的同时，还要把注意力放在企业根据自身的具体情况进行自主信息披露上，从而在通用分类标准和扩展分类标准两个方面共同提高企业XBRL格式财务报告的质量，为投资者提供更为丰富和准确的信息，推动XBRL技术在我国的进一步发展，以及整个资本市场的长久健康发展。

    【关键词】? XBRL;扩展分类标准;投资者认知

    【中图分类号】? F275? 【文献标识码】? A? 【文章编号】? 1002-5812（2019）09-0024-06

    一、XBRL技术与投资者认知

    （一）XBRL技术

    XBRL，全称为可扩展商业报告语言（Extensible Business Reporting Language），是一种专门用于披露会计信息的计算机标记语言，是由美国注册会计师霍夫曼于1998年提出的基于XML技术的新型财务报告系统。这项技术在世界各地的一些信息价值链中变得越来越重要，被广泛应用于财务报告和相关监管报告领域，如金融竞购审慎监管报告、上市公司年报、税务报告等。自2004年上海证券交易所颁布并实施XBRL分类标准以来，XBRL技术在我国的应用提升到了国家标准层面（吴忠生等，2013）。

    与传统的以PDF格式披露的年报不同，XBRL技术不只是披露格式的改变，其最大的特点是在收集和处理信息时，根据上市公司财务信息披露规则、会计准则和会计制度等要求对披露的信息进行定义，利用计算机技术将信息进行系统的分类、加工和转换，再打上可以被计算机识别的“标记”，便可以方便地定向搜索和同时显示相关的财务报表和脚注信息。XBRL技术的主要商业用途是促进大量的具有高质量数据的业务性能信息自动化生产和消费，结合了互联网的即时性和可达性，以及信息使用者将企业信息直接合并到数据仓库和决策模型中的能力。XBRL技术被视为是提高企业透明度和市场效率的关键因素（Stantial，2007;Wagenhofer，2003）。

    XBRL技术的实施和推广带来的积极效应也得到了学术界的普遍认同。XBRL技术可以提供标准化的信息，降低报告术语报错风险，加强了对信息的使用，其可比性和一致性有助于多个系统间信息的共享（Bovee et al.，2002）。XBRL技术通过提高企业财务报表信息的透明度，优化企业的财务信息供应链，增强信息的准确性和及时性，帮助非专业财务报表用户在做出投资决策时获取和整合相关财务信息（Hodge et al.，2004）;通过对信息内容与格式进行标准化处理，避免重复监管，有效降低监督成本（张天西，2006）;显著降低企业的股权资本成本，提高分析师预测的准确度（Li et al.，2012;Liu et al.，2014）;有效降低基金公司的代理成本（曾建光等，2013）;有效减少资本市场信息不对称性的影响，提高信息透明度（Yoon et al.，2011;Chen et al.，2016）;有效降低权益成本和市场风险，进而减少融资成本（陈宋生等，2015）;提升投资者认知能力，改善企业投资效率（陈宋生等，2016）。

    XBRL财务报告分类标准作为XBRL技术的核心，是由对信息的定义和标记构成的，是信息加工和转化的基础。分类标准对于XBRL财务报告起到了规范与指导作用，其质量的好坏直接决定了XBRL财务报告信息的充分性、完整性和准确性（杜威等，2015），因此对XBRL财务报告分类标准的理论研究具有重大意义。XBRL分类标准主要包括：（1）通用分类标准;（2）扩展分类标准;（3）分类标准扩展（王军，2013），如下页图1所示。

    通用分类标准是各国监管部门根据强制披露和信息监管要求而总结出的对所有企业和行业都适用的基本通用元素。可扩展性是XBRL技术的核心，赋予企业根据自身需要自行对分类标准进行扩展的权利。扩展分类标准是指各企业根据自身的具体情况，为了满足披露需要，在通用分类标准以外自行开发构建的分类标准。分类标准扩展则是监管层和政策制定者对通用分类标准的补充和细化，最终形成被丰富过的通用分类标准，这种通用分类标准更加适应企业和行业的现状。

    （二）XBRL扩展分类标准与投资者认知

    现有通用分类标准无法完全满足企业信息披露的要求，这已成为国内外学者的共识。Bovee（2002）通过研究发现行业扩展能够提升分类标准的质量;张天西（2006）发现以通用分类标准为基础，企业自愿披露的元素比重很大，因此学术界认为应尽快补充完善现有的通用分类标准。但是现有文献在尚未明确企业为了满足信息披露的需要自行扩展分类标准的效果的情况下，忽视其作用，直接呼吁完善通用分类标准，逻辑链缺环，有失偏颇。那么企业自行开发构建的扩展分类标准到底会带来怎样的效应呢？只有解决这个问题，才能明确到底是应该通过监管层和政策制定者进行通用分类标准的扩展，减少企业自行的扩展，以更好地满足企业的实际需求，还是应该沿用现有的“通用分類标准+企业自行扩展”的模式。

    由于企业的投资决策在财务决策中发挥着至关重要的作用，直接影响着企业能否健康发展，因此投资者认知是公司治理的重点，国内外学者对此也做出了相应的研究。Healy & Palepu（2001）、李烨娇（2018）、牛博（2018）、朱永明等（2018）认为提高信息披露的质量可以降低资本市场的信息不对称性，提高投资者的认知能力，同时减少企业的过度投资和投资不足。然而学术界对于XBRL扩展分类标准对投资者认知的影响的相关研究较少，那么XBRL扩展分类标准能否推动资源向更有效的投资机会流动呢？

    XBRL技术的应用能够改善上市公司的投资效率和投资者认知（陈宋生等，2016）。在此基础上，本文首先对XBRL对投资路径的影响进行了分析，如图2所示。第①条路径是由内及外。XBRL技术的实施能够有效提高会计信息的质量，提高财务报表信息的透明度，因此企业高管可以利用XBRL技术提供的信息辅助决策，提升现有投资项目的管理水平，同时，能够敏锐地捕捉到其他好的投资项目，从而有效发挥财务信息的治理作用，有利于资源的合理配置，并对内部高管因信息不对称而浪费投资资金进行防范。第②条路径是由外及内。正是由于XBRL技术能够改善资本市场效率，提高分析师预测的准确度，从而把准确的信息传递给现有和潜在的投资者，提高了投资者的认知能力，帮助投资者评估企业资产价值，投资者“用脚投票”也是对企业高管决策行为的一种外在监督，可以推动高管将资本投资到最佳项目中，满足投资者预期的资本回报率，进一步改善投资效率。因此，在分析XBRL技术对投资效率的影响的基础上，本文剖析其内在作用，实证检验了XBRL扩展分类标准正向影响投资者认知。

    本文的研究意义在于：（1）弥补了现有文献对XBRL理论研究逻辑链的缺环。（2）厘清XBRL技术基于投资者认知对企业内部经营管理发挥作用的内在机理，把针对XBRL技术实施效果的研究深入到分类标准的层次。（3）为监管层、政策制定者完善XBRL分类标准提供更多的经验证据，有利于我国更好地实施XBRL技术。

    二、理论分析与假设

    XBRL扩展分类标准能够为市场提供更多的信息量，但是对于XBRL技术提高企业信息披露质量来说，扩展分类标准到底是起到了促进作用还是产生了负面影响呢？由于XBRL技术本身的运营机制并不复杂，不需要应用大量的计算机和财会方面的知识，企业要想应用XBRL技术，不必投入过多的人力、物力等成本，因此企业自身创建披露的扩展分类标准可以在一定程度上保证准确率（Bartley et al.，2011）。不同的企业在根据自身需要构建并披露扩展分类标准时，能够提供更多的企业特色信息，有助于提高分析师预测的准确性，降低投资者的信息处理成本，降低审计难度，并且企业披露的财务信息越复杂，这种效应就越明显（Li S et al，2015）。因此，XBRL扩展分类标准有可能提高企业的信息披露质量，在XBRL技术的应用中起到推动作用。

    （一）XBRL扩展分类标准与投资者认知

    由于现实中的资本市场不是完美市场，市场中的投资者往往难以获取完全的信息，处在信息渠道中的劣势地位，从而影响了投资者的认知能力。而影响股票收益率的重要因素就是投资者的认知风险（Meton，1987），投资者认知水平越高，股票预期回报越低;提高投资者认知，降低投资者不完全信息水平，对股票市场的健康发展有益（张英等，2014）。由于我国股票市场以个人投资者为主体，这些投资者往往不具备专业知识，信息来源渠道单一，获取和分析信息的成本较高，因此我国股票市场存在显著的认知风险现象（雷光勇等，2015）。

    XBRL技术的应用可以使投资者及时、准确地查阅财务报告，同时方便地进行横、纵向对比，提高了投资者的认知水平（陈宋生，2015）。同时，如上所述，XBRL扩展分类标准有可能提高会计信息质量，降低投资者的信息处理成本，根据投资者认知假说（Merton，1987），XBRL扩展分类标准能够提供更多的信息，降低信息不对称性，提高信息的透明度。因此，本文提出假设1：

    H1：XBRL扩展分类标准与投资者认知能力成正比。

    （二）股权性质、XBRL扩展分类标准与投资者认知

    对于国有企业而言，政府补助的力度更大，同时需要承担更多的政治责任和社会责任（李文贵等，2012），因此，国有企业的公司治理目标不一定是所有者权益最大化，因此在财务报表披露方面可能会更加实事求是。而且国有企业高管的任免和调动在很大程度上依据上级的指示而定（雷霆等，2014），在绩效评价方面，国有控股上市公司的资本成本对于管理层持股比例的变化比非国有控股上市公司更加敏感，因为国有控股上市公司要考虑更多的政策等因素，而非盈利因素（汪平等，2017）。国有企业在获得政府补助方面比非国有企业要多，因此在推广XBRL技术需要投入人力、物力、财力时，国有企业的动力更足。而对于非国有企业，尤其是中小企业而言，由于其主要的目的是盈利性、企业价值最大化，并且企业高管对XBRL技术的认识不足，也没有像国有企业那么多的政府补助和支持，非国有企业实施XBRL技术的范围不如国有企业广泛，积极性也不如国有企业高。因此，本文提出假设2：

    H2：XBRL扩展分类标准对投资者认知的影响在国有企业中更为显著。

    三、变量定义及模型构建

    （一）解释变量

    本文基于张天西（2006）、杜威（2015）的研究，使用扩展的财务信息元素数量（Fie）和组成财务信息元素的成分数量（FieQ）作为扩展分类标准的两个衡量指标。财务信息元素是企业财务报告的最小单元，是对企业已经实现的交易、已经实施的政策等进行记录;每一条财务信息元素至少包括三个基本成分：主题词、状态词、属性词。其中，主题词是对财务信息的定性描述，如财务会计的基本概念、术语、财务报表项目、会计科目等，“应收账款”“长期股权投资”“应交税费”等都是主题词。状态词说明了主题词所处的状态，可以是具体的数值和比率，也可以是具体的说明。属性词对主题词所处的环境进行了描述，可以是时间、空间等描述词。以安徽雷鸣科化有限公司为例，“安徽雷鳴公司2016年年末土地复垦保证金为256万元”和“安徽雷鸣公司2016年期末货币资金增长的原因系本期英航借款增加所致”都是完整的财务信息元素，如表1所示。

    本文将样本公司年度财务报告中合并财务报表项目注释中的财务信息与财政部通用分类标准——《企业会计准则通用分类标准》进行一一比对，识别并合计扩展的财务信息元素数量（Fie）。同样以安徽雷鸣科化有限公司报表中的“货币资金”为例，其中，“库存现金”“银行存款”“其他货币资金”这三个元素是通用分类标准中的定义元素，因此不做记录;而“期末土地复垦保证金265万元”为企业的扩展财务信息元素，因此Fie=1。

    （二）被解释变量

    本文基于施东辉（1996）的研究，在资本资产定价模型（CAPM）的理论基础上，对个股收益率（Ri，t）和市场收益率（Rm，t）进行回归分析。

    其中，βi代表系统风险，残差ei，t的方差S2（ei，t）代表个股收益率Ri，t中无法由市场收益率Rm，t波动解释的部分，即非系统性风险，以衡量投资者的认知能力，该值越大，说明投资者认知能力越差。

    个股收益率Ri，t，即股票i在第t年的收益率，由股票i在第t年的收盘价Pi，t和第t-1年的收盘价Pi，t-1决定：

    市场收益率Rm，t由第t年的A股指数收盘价It和第t-1年的A股指数收盘价It-1决定：

    （三）回归模型

    为检验XBRL扩展分类标准是否会导致投资者认知水平下降，本文建立以下模型：

    其中，Risk为模型（1）回归残差的方差，具体变量定义如下页表2所示。

    四、样本选择与实证分析

    （一）样本选择

    本文基于张天西（2006）、杜威（2015）的方法，通过抽样的方法采集样本，根据证监会上市公司行业分类标准，将样本公司分为12个行业，剔除金融行业，在每个行业中以10为步长等距抽样，得到379个样本，收集样本公司2009—2015年的相关数据计算投资者认知水平（Risk）;同时，将2015年379家样本公司在上海证券交易所和深圳证券交易所披露的年度财务报告中合并财务报表项目注释中的财务信息与《企业会计准则通用分类标准》进行一一比对，识别并合计扩展的财务信息元素数量（Fie），具体抽样结果如表3所示。样本公司的其他财务数据来源于国泰安（CSMAR）数据库。为了避免极端值的影响，本文去除了离群点，并在进行具体回归分析时，对数据进行了标准化处理。

    （二）实证分析

    1.描述性统计。表4为本研究设计的主要变量的描述性统计。以2015年为例，投资者认知水平（Risk）的均值为0.125，最小值为0.001，最大值为0.868，说明不同样本公司的投资者认知水平良莠不齐，研究投资者认知的影响因素有利于企业管理者提高信息披露质量、改善投资者认知能力，从而提高企业效益，意义重大。XBRL扩展分类标准元素数量（Fie）的最大值和最小值分别为3 486和101，说明各样本公司都存在自主披露信息的需求，并且各样本公司之间扩展披露的差距很大，这也是研究XBRL扩展分类标准元素数量的必要前提。

    2.多重共线性检验。本文利用方差膨胀因子（VIF）对模型中的解释变量和控制变量进行了多重共线性检验。根据以往经验，0<vif<10时，说明变量间不具有多重共线性。从检验结果可知，本文构建的回归模型的vif值分别为1.02、1.32、1.31、1.03、1.01，均不存在多重共线性，如表5所示。

    3.相关性分析和回归结果。在相关性分析中，本文主要关注变量XBRL扩展分类标准元素数量（Fie）与投资者认知水平（Risk）的相关系数，由表6和表7可以看出，Fie与Risk的相关系数为负，并且在1%的显著性水平上显著。说明XBRL扩展分类标准元素数量与投资者认知水平呈正相关，验证了假设1。

    此外，本文对国有企业和非国有企业进行了分组回归分析，从下页表8和表9可以看出，国有企业组XBRL扩展分类标准元素数量（Fie）对应的系数为-0.2014，且在5%的水平上显著;而从下页表10和表11可以看出，非国有企业对应的系数为-0.1209，只在10%的水平上显著。这说明XBRL扩展分类标准对投资者认知的影响在国有企业组更为显著，假设2得到了证实。

    （三）稳健性检验

    有关投资者认知的文献较少，本文借鉴施东辉（1996）的研究，在资本资产定价模型（CAPM）理论的基础上，使用个股收益率中无法由市场收益率波动来解释的部分，即非系统性风险的大小来衡量投资者认知能力。雷光勇等（2015）使用企业股东数占市场股东总数的比例作为投资者认知水平的代理变量，本文按照此方法进行回归分析，结果没有实质性变化，依然稳健。

    五、结论与展望

    本研究弥补了现有文献对XBRL理论研究的逻辑链的缺环，理清了XBRL基于投资者认知对企业内部经营管理发挥作用的內在机理，把针对XBRL实施效果的研究深入到分类标准的层次。研究表明，在控制其他影响因素的条件下，XBRL扩展分类标准显著提高了市场中的投资者认知能力，加强了对企业管理层的监督作用，降低了信息披露的不对称性。因此，我国在推行完善通用分类标准的同时，还应把注意力放在企业根据自身的具体情况进行自主信息披露上，从而在通用分类标准和扩展分类标准两个方面共同提高企业XBRL格式财务报告的质量，为投资者提供更为丰富和准确的信息，推动XBRL技术在我国的进一步发展，从而有利于整个资本市场的长久健康发展。

    一方面，国有企业获得的政府补助要比非国有企业多，国有企业的财力相对充足，在应用XBRL技术方面更有动力，能够更加准确地进行XBRL分类标准的扩展;另一方面，国有企业主要的公司治理目标一般不是所有者权益最大化，在报表披露方面的顾虑相对较少。因此，相比于非国有企业，XBRL扩展分类标准对投资者认知的影响在国有企业中更显著。

    由于本研究中XBRL扩展分类标准元素数量是通过手工收集的，工作量较大，因此本文选择的样本数量有限。在未来的研究中，可以增大样本数量做进一步的研究和分析。虽然样本数量有限，但本文深入剖析了XBRL技术的内在作用，提出了XBRL研究领域新的研究思路，为促进国民经济平稳运行提供了意见，有利于后续研究在此方向上做进一步的分析和探讨。

    【主要参考文献】

    [ 1 ] 吴忠生，周嵩安，李争争.中国XBRL财务报告分类标准研究——基于聚类分析的行业扩展视角[J].经济与管理研究，2013（08）：92-98.</vif

    [ 2 ] Bovee M，Ettredge M L，Srivastava R P，et al.Does the Year 2000 XBRL Taxonomy Accommodate Current Business Financial-reporting Practice？[J].Journal of Information Systems，2002，16（2）：165-182.

    [ 3 ] Hodge F D，Kennedy J J，Maines L A.Does Search-facilitating Technology Improve the Transparency of Financial Reporting？[J].The Accounting Review，2004，79（3）： 687-703.

    [ 4 ] Liu C，Wang T，Yao L J.XBRL's Impact on Analyst Forecast Behavior：An Empirical Study[J].Journal of Accounting and Public Policy，2014，33（1）：69-82.

    [ 5 ] Yoon H，Zo H，Ciganek A P.Does XBRL Adoption Reduce Information Asymmetry？[J].Journal of Business Research，2011，64（2）： 157-163.

    [ 6 ] Chen S，Guo J，Tong X.XBRL Implementation and Post-Earnings-Announcement Drift：The Impact of State Ownership in China[J].Journal of Information Systems，2016，31（1）：1-19.

    [ 7 ] 陳宋生，李文颖，吴东琳.XBRL、公司治理与权益成本——财务信息价值链全视角[J].会计研究，2015，（03）：64-71+95.

    [ 8 ] 杜威，董珊珊，张天西.XBRL分类标准、财务信息元素与上市公司自愿性财务信息披露研究——基于中国资本市场的经验证据[J].投资研究，2015，（5）：66-78.

    [ 9 ] 张天西.网络财务报告：XBRL标准的理论基础研究[J].会计研究，2006，（09）：56-63+96.

    [10 ] Debreceny R，Gray G L，Rahman A.The Determinants of Internet Financial Reporting[J].Journal of Accounting and Public Policy，2002，21（4）：371-394.

    [ 11 ] Stantial J.Roi on XBRL[J].Journal of Accountancy，2007，203（6）： 32.

    [ 12 ] Debreceny R，Farewell S，Piechocki M，et al.Does it Add Up？Early Evidence on the Data Quality of XBRL Filings to the SEC[J].Journal of Accounting and Public Policy，2010，29（3）：296-306.

    [ 13 ] 陈宋生，罗少东，严文龙.XBRL报表披露、投资者认知与投资效率——以深交所主板上市公司为例[J].中国会计评论，2016，14（03）：401-420.

    [ 14 ] 王军.XBRL分类标准扩展的系统化思考[J].中国商贸，2013，（20）：175-176.

    [ 15 ] 黄长胤，张天西.上市公司自愿性信息披露的行业差异——基于XBRL分类标准的定量化视角[J].证券市场导报，2011，（07）：56-61.

    [ 16 ] 高锦萍.XBRL财务报告分类标准研究：质量水平、经济后果与改进[D].上海交通大学，2007.

    [ 17 ] 曾建光，伍利娜，谌家兰，王立彦.XBRL、代理成本与绩效水平——基于中国开放式基金市场的证据[J].会计研究，2013，（11）：88-94+96.

    [ 18 ] Healy P M，Palepu K G.Information Asymmetry，Corporate Disclosure，and the Capital Markets：A Review of the Empirical Disclosure Literature[J].Journal of Accounting and Economics，2001，31（1-3）：405-440.

    [ 19 ] 李烨娇.社会责任信息披露水平、市场竞争与投资效率关系研究[D].北京交通大学，2018.

    [ 20 ] 牛博.内部控制缺陷与公司非效率投资关系研究[D].首都经济贸易大学，2018.

    [ 21 ] 朱永明，李玲玲.信息披露质量、融资约束与企业投资效率[J].会计之友，2018，（22）：11-17.

    [ 22 ] Bartley J，Chen A Y S，Taylor E Z.A Comparison of XBRL Filings to Corporate 10-Ks-Evidence from the Voluntary Filing Program[J].Accounting Horizons，2011，25（2）：227-245.

    [ 23 ] Dhole S，Lobo G J，Mishra S，et al.Effects of the SEC's XBRL Mandate on Financial Reporting Comparability[J].International Journal of Accounting Information Systems，2015，（19）：29-44.

    [ 24 ] Li S，Nwaeze E T.The Association between Extensions in XBRL Disclosures and Financial Information Environment[J].Journal of Information Systems，2015，29（3）： 73-99.

    [ 25 ] Merton R C.A simple Model of Capital Market Equilibrium with Incomplete Information[J].The Journal of Finance，1987，42（3）： 483-510.

    [ 26 ] 张英，姜彭，雷光勇.投资者认知、特有风险与股票回报[J].现代管理科学，2014，（11）：18-20.

    [ 27 ] 李文贵，余明桂.股权性质、市场化进程与企业风险承担[J].中国工业经济，2012，（12）：115-127.

    [ 28 ] 雷霆，周嘉南.股权激励、高管内部薪酬差距与权益资本成本[J].管理科学，2014，27（06）：12-26.

    [ 29 ] 汪平，王晓娜.管理层持股与股权资本成本[J].外国经济与管理，2017，39（02）：60-71.

    [ 30 ] 徐爱玲，陈金龙.机构投资者持股能抑制过度投资吗——基于自由现金流中介效应的检验[J].财会月刊，2017，（18）：3-10.

    [ 31 ] 许永令.XBRL对我国中小企业会计信息质量影响研究[J].财会通讯，2015，（30）：5-7.

    [ 32 ] 施东晖.上海股票市场风险性实证研究[J].经济研究，1996，（10）：44-48.

    [ 33 ] 唐运舒，张冰洁.机构投资者在公司治理中发挥作用了吗？——基于企业避税与投资效率视角[J].财会通讯，2018，（32）：37-40.

    [ 34 ] 冉茂盛，钟海燕，文守逊，邓流生.大股东控制影响上市公司投资效率的路径研究[J].中国管理科学，2010，（04）：165-172.

    [ 35 ] 刘慧龙，王成方，吴联生.决策权配置、盈余管理与投资效率[J].经济研究，2014，（08）：93-106.

    [ 36 ] Biddle G C，Hilary G，Verdi R S.How does Financial Reporting Quality Relate to Investment Efficiency？[J].Journal of Accounting and Economics，2009，48（2-3）：112-131.

    [ 37 ] Archer J A，Richardson E C，Herd R M，et al.Potential for Selection to Improve Efficiency of Feed Use in Beef Cattle：A Review[J].Australian Journal of Agricultural Research，1999，50（2）：147-162.

    [ 38 ] 方琳娜，劉梅玲，Bas Groenveld.XBRL财务报告鉴证研究——来自荷兰SBR鉴证项目的经验[J].商业会计，2018，（11）：12-16.