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【摘 要】 采用普通线性回归方法来研究盈余稳健性，只能描述Basu模型中收益与盈余关系的平均程度，无法完整呈现两者之间的各种可能关系。文章基于分位回归方法，利用经过调整的Basu模型，试图发现我国上市公司不同盈余水平与稳健性之间的关联。结果发现，在盈余管理的影响之下，不同盈余水平上的企业盈余稳健性程度不一，处于分位值两端的公司稳健性高，处于中间分位值的企业稳健程度低。
【关键词】 盈余稳健性； 分位回归； 盈余管理
中图分类号：F230.9 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）13-0066-05
长期以来，盈余稳健性一直是理论界与实务界关注的热点。通过梳理发现，我国学者此前进行的研究，倾向于认为我国上市公司总体上存在盈余稳健性，但是，在不同的盈余水平上，企业的盈余稳健性特征是否相同这个问题上则涉及不多。本文在考虑中美报表披露制度差异基础上，修正了Basu（1997）模型相关数据口径，并结合分位回归方法，来探索企业盈余水平与盈余稳健性之间的关系。
一、文献综述与研究假设
在众多盈余稳健性计量方法中，Basu“盈余—报酬”反向回归模型无疑是非常经典的一个。如果采用普通线性回归方法（OLS）来研究盈余稳健性，只能描述Basu模型中收益与盈余关系的平均程度，无法完整呈现两者之间的各种可能关系。而事实上，不同会计盈余水平的公司，盈余稳健性可能并不一样。
Ali（1994）发现，极端的盈余水平相对于中间状态的盈余分布，其盈余反应系数相对更低。戚务君、沈中华和吕美惠（2005）基于中国台湾股市数据，采用分位回归的方法，发现盈余水平高的公司会增加对好消息的確认，降低对坏消息的确认，从而盈余稳健性较低；盈余水平较低的公司会增加对坏消息的确认，降低对好消息的确认，从而盈余稳健性较高。陈旭东和黄登仕（2006）首次使用分位回归方法，利用中国大陆上市公司数据，得到的结论与戚务君等人的研究结果基本相同。
那么，在我国当前制度背景下，不同盈余水平的上市公司，其盈余报酬关系到底是怎样的呢？众所周知，我国证监会在监管过程中使用了很多财务数据，比如连续亏损两年ST规定以及增发配股ROE的6%规定，上市公司为了迎合监管部门，难免会有盈余管理的想法。而盈余管理势必对稳健性计量产生干扰，向下的盈余管理会表现为稳健性虚高，向上的盈余管理则表现出稳健性偏低或者缺乏。比如，陈小悦等（2000）以及Chen et al.（2004）都发现了上市公司通过盈余管理来达到配股要求的证据，体现出来就是微利公司有加速确认好消息，推迟确认坏消息的倾向，稳健性偏低；陆建桥（1999）发现上市公司在首次亏损时会调减利润，扭亏时则倾向调增利润，即亏损公司倾向于加速确认坏消息，推迟确认好消息，表现出稳健性水平偏高。而李远鹏（2005）、曲晓辉（2007）等认为，亏损公司之所以体现出高稳健性，纯粹是向下盈余管理的结果，剔除亏损公司后，并未发现我国上市公司存在稳健性。另外，傅蕴英、康继军（2006）的研究还发现，高盈利公司的管理层为迎合市场与业绩考评，有进行向下的盈余管理，平滑业绩以备不测的需要。
因此，在上述研究与分析的基础上，本文提出如下研究假设：盈余水平处于高低两个极端的公司，盈余稳健性水平高，而处于中间状态的公司，稳健性水平低。
二、研究设计
（一）样本选取和数据来源
本研究数据来源于国泰安CSMAR数据库，以我国A股上市公司相关数据为基础。
鉴于2007年前，我国A股市场股权分置的事实对股市有效性存在可能的影响，本文只截取了2007—2013年度的数据。
在上述数据基础上，本文进一步按以下原则对数据进行筛选：
1.金融业上市公司业务特殊，财务特征与适用的会计制度与一般上市公司差异较大，导致财务数据与其他行业差异较大，因此剔除金融行业（银行、证券、保险、信托）上市公司数据。
2.众多学者的研究结果表明，我国上市公司首次发行股票前三年和当年存在明显的盈余管理行为，财务数据不可靠，因此有必要剔除IPO当年的公司数据。
3.为了保证样本齐整性，剔除存在数据缺失的样本。
4.为了控制异常值的影响，剔除因变量VESP/P与自变量RET两端各1%的数据。
5.剔除披露日期在4月份之后的股份；存在报表重述的，以最后披露为准。
6.剔除ST股票数据，因为ST股票有很强的舞弊动机。
（二）模型的选取
1.稳健性度量
本文采用Basu（1997）的稳健性回归模型，并结合我国的实际情况进行修正，变量定义见表1。
VEPSi，t/Pi，t-1=α0 α1DRi，t β0RETi，t β1RETi，t*DRt εi，t
（1）
表1中①，VEPSi，t指标是在现有会计年度EPSi，t基础上调整而来的。Basu模型中，RETi，t体现的是EPSi，t及其披露累积影响的结果，但在我国，现有的年报披露时限长达4个月，并与下一年度首个季报披露时间重叠。根据国外Ball（1968）以及Beaver（1980）、国内陈小悦等一批学者的研究，盈余公告是具有信息含量的，所以t 1年首个季度的盈余公告必然会对t年的RET计算产生干扰，导致RETi，t和EPSi，t逻辑上不对等，造成回归结果失真。鉴于RETi，t实际体现的是“EPSi，t-t年度首季每股盈余 （t 1）年度首季每股盈余”这个指标及其披露的累积影响，所以在此对Basu模型略作调整。事实上，采用VEPSi，t还有另外一个好处，肖成民、吕长江（2010）指出，在计算盈余稳健性时，这种年度盈余计算方法某种程度上可以抵消部分盈余管理噪音，从而使得盈余稳健性更加真实可靠。 2.分位回归方法
分位回归最早是由Koenker and Bassett（1978）提出的，是传统线性回归模型的自然扩展。作为一种分析方法，它能够测量解释变量在被解释变量不同分位点上的影响。它摆脱了传统回归（OLS）基于平均值的回归方法，可以更加细致、精确地描述自变量对因变量的影响。
分位回归的基本原理是通过使加权误差绝对值之和最小得到参数的估计。对于线性回归模型：
yt=X’tβ εt
其中，t=1，2，3，…，T；X’t为包括常数项的所有解释变量的第t个观测值；β包含了各变量的回归系数，εt为误差项。求第θ分位数回归方程系数的估计量■ （θ）的方法是求下式（目标函数）最小。
Q=■θ■ ■-■（1-θ）■ ■
=■θ（yt-X’■ （θ））-■（1-θ）（yt-X’■（θ））
其中，■ （θ）t表示第θ分位数回归方程对应的残差。θ∈（0，1）。
本文的分位回归部分采用R语言分位回归软件包来求解相关估计方程，其余部分使用SPSS18软件进行数据处理。本文的分位θ取值为（0.05，0.15，0.25，0.4，0.5，
0.6，0.75，0.85，0.095），因此在分位回归下，（1）式可以改写为：
Qθ（VEPSi，tPi，t-1RETi，t，DRi，t）=αθ，0 αθ，1DRi，t
βθ，0RETi，t βθ，1RETi，t·DRi，t εi，t （2）
各变量定义与表1一致。
三、实证结果
（一）描述性分析
本文选取得到10 889个样本，其描述性分析见表2。
从表2的描述性统计结果可以看到公司股票收益的平均值为0.0355，而经股价调整后的公司账面每股收益平均只有0.0222，远小于前者，这也从一定程度上说明我国上市公司的会计处理上存在盈余稳健性。从表2中还可以算出因变量VEPS/P的标准差率为1.7（0.0379/0.0222），远远小于自变量RET的10.4（0.3697/0.0355）。市场波动率大于会计数据，这也符合Ball et al.（2003）所预期的新兴国家的资本市场特点。
VEPS/P均值为0.0222，略大于中位数0.0206，偏度系数为-3.616，峰度值高达58.602，呈现出左偏下的极端高耸分布形态，而RET的均值0.0355则大大超过中位数-0.0529，偏度系数1.159，峰度系数1.362，也呈现出严重右偏高耸形态分布特征。会计盈余左偏而市场回报右偏，这个现象跟Ball et al.（2000）在美国、英国等的发现是一致的，也说明数据总体存在盈余稳健性的影响。
（二）分位回归分析
不同分位点上，样本表现出的稳健性水平有何特点呢？本文使用R软件进行了分位回归，结果如表3所示。
β0即好消息盈余反应系数，反映的是公司及时确认好消息的速度。表3的数据显示，β0的系数随着分位值的变化，先是增大，后又急剧下降，从0.0021上升到0.0127，又从0.0127下降到0.0046。除了5%分位点系数不够显著，以及85%分位点系数在5%水平上显著外，其余分位点回归系数都在1%水平上显著。上述特征揭示，我国上市公司在好消息确认速度方面，不同盈利水平的公司，呈现出“倒U型”特征。首先是亏损及低盈利的公司，好消息反映到股价中的速度极其缓慢，但是随着盈利水平的上升，好消息反映速度急剧提升，达到顶点后，随着盈利水平的进一步提升，好消息反映速度又迅速下降。即我国上市公司中，总体来说，处于中间盈利状态的公司在确认好消息时要比低盈利公司和高盈利公司积极得多。
β1即坏消息盈余反应系数增量，可以用来反映好、坏消息不对称反应的程度，即稳健性程度。从表3中还可以看出，β1一开始就从最高位上直落下来，直达最低点，此后在多個分位点低位缓慢爬升有所恢复。从最高点0.1232下降到最低点0.0225，又从0.0225爬升到0.0644，最后时刻又略微下降到0.0610。各个分位点上，β1的系数显著性检验，全部在1%水平上显著。上述数据揭示，我国上市公司的β1总体呈现出“U型状态”特征，相比好消息确认的速度，我国上市公司的坏消息确认速度增量，在低分位点上极大，但随着企业从亏损状态转向低盈利时（5%分位点到15%分位点），坏消息确认速度增量急剧降低，并一直保持较低水平直到75%分位点，此后才开始又明显提升（95%分位上有轻微下降）。也就是说，在坏消息确认速度增量上，总体来说，低盈利公司和高盈利公司相对中间状态的公司要更为积极，尤其是极端亏损状态的公司（如5%分位点上的公司）。
表4是在表3的基础上，对数据进一步处理的结果。（β0 β1）表示坏息盈余反应系数，（β0 β1）/β0表示盈余稳健性系数，即好消息和坏消息反映到股价中的速度之比，这也是常见的盈余稳健性表示方法。从表4中可以更为清楚地看出盈余稳健性系数（β0 β1）/β0同样呈现出U型状态。
结合描述性分析中，亏损样本比例达11%，再看5%分位上的回归结果，这部分公司，β0最低而β1却最高，这类公司对好消息是尽可能不去确认，而对坏消息的确认却是所有分位中最积极的，联系到它们亏损的事实，很难让人不怀疑它们在进行向下的盈余管理。也就是说，它们体现出来的稳健性，可能只是假象，这印证了李远鹏（2005）、陈旭东（2006）和曲晓辉（2007）等的“洗大水澡”研究结论。但是，本研究结果并不赞同李远鹏等关于盈利公司没有体现出稳健性这一结论。从表3以及表4中可以看到，盈利公司（分位15%以上的公司）都表现了稳健性，只不过处于微利状态时，其稳健性在低位徘徊停滞不前，随着盈利性明显增加（75%分位点开始），稳健性才有明显提高，尤其是对于高盈利公司（85%分位以上），其不但存在盈余稳健性，而且盈余稳健性系数（β0 β1）/β0远远高于中间分位（25%～75%分位）。这点与戚务君等（2005）、陈旭东（2006）等学者的研究结论完全相反。 表3和表4的结果基本验证了本文的假设，即处于盈余两端的公司盈余稳健性高，而处于中间状态的公司，稳健性水平低——盈余稳健性呈现明显的“U型”特征。这个结果与此前Ali（1994）的研究结论完全相反，也契合沈中华、陈旭东等人等对低盈余水平的公司预期。不同的是，本文发现盈利水平高的公司，其稳健性也相当高，这个与此前的研究结论完全不同。本文认为，这部分公司监管压力产生的盈余管理冲动相对较低，但并非真的没有其他盈余管理需要，比如为了迎合市场及分析人士对稳定收益的预期而平滑收益，从而产生一种向下的盈余管理冲动，表现出来就是相对较高的稳健性。
为了便于对比，将传统OLS回归的结果也列于表5中。
从表5可以看到，回归方程拟合度为6.9%，说明拟合效果总体还不错，比Basu在美国市场上实证的结果略低②。联系到Basu模型相关的市场有效性问题，相信这与我国股市仍旧处于发展初期，投机性较强，市场效率不如美国股市高有关。各个变量的回归系数，除了DR的回归系数α1不显著以外，其他的系数都在1%水平上显著。
通过表5可知，好消息反应系数β0为0.010和坏消息反应系数（β0 β1）为0.061，盈余稳健性系数（β0 β1）/β0=6.1，这个结论与大多数研究是一致的，我国上市公司会计信息是存在稳健性的。但是与表5相比，表3的分位回归结果更多地提供了解释变量和被解释变量之间的统计关系，揭示出我国上市公司具有不同盈余水平的公司其盈余稳健性特征是不同的，它加深了我们对稳健性研究的理解和认识。
四、敏感性分析
前述分析将股票收益率RET设定为原始收益率，为使研究结果更具完备性，采用Basu的经过市场调整的收益率作为敏感性分析，相应的，对于因变量VEPS/P也是相同会计年度的均值进行调整，分析结果列于表6。对比表6与表3，其系数变化趋势和显著性变化规律均大致相同，即将股票收益率RET与会计盈余VEPS/P的计算方式改变，研究假设同样获得支持，并不影响研究结论。
五、研究结论及局限
本文采用分位回归的方法探索随着企业盈余水平的变化，其会计盈余的稳健性是否会发生改变。实证结果认为，我国上市公司整体存在会计稳健性，但盈余水平不同的公司，其會计稳健性程度也有不同，盈余水平处于两端的公司盈余稳健性水平高，而处于盈余水平中段的公司盈余稳健性较低。为了使实证结果更具有说服力，本文还进行了相应的敏感性分析。
另外，影响盈余稳健性的因素众多，盈余管理只是其中一个。本文得到的结果，只是指出盈余管理可能对不同盈余水平的企业稳健性有不同的影响，但是并没有进一步研究，如果排除盈余管理因素，本文的结论是否还成立，这也是进一步深入研究的地方。●
【主要参考文献】
[1] A.Ali. The Incremental Information-content of Earnings，Working Capital from Operations，and Cash Flows[J]. Journal of Accounting Research，1994，32（1）：61-74.
[2] R.Koenker；G. J. Bassett. Regression Quantiles[J]. Econometrica，1978，46（1）：33-50.
[3] S.Basu. The Conservatism Principle and the Asymmetric Timeliness of Earnings[J]. Journal of Accounting Economics，1997，24（1）：3-37.
[4] 陈晓，陈小悦，刘钊. A股盈余报告的有用性研究：来自上海、深圳股市的实证证据[J].经济研究，1999（6）：21-28.
[5] 陈旭东，黄登仕.会计盈余水平与会计稳健性——基于分位回归的探索分析[J].管理科学，2006（4）：52-61.
[6] 李远鹏，李若山.是会计盈余稳健性，还是利润操纵？——来自中国上市公司的经验证据[J].中国会计与财务研究，2005，7（3）：1-56.
[7] 毛新述，戴德明.会计制度改革、盈余稳健性与盈余管理[J].会计研究，2009（12）：38-46.
[8] 戚务君，沈中华，吕美慧.会计盈余与好消息认列之时效性与对坏消息认列之稳健性的实证研究：分量回归的应用[C].会计理论与实务研讨会，2005.
【关键词】 盈余稳健性； 分位回归； 盈余管理
中图分类号：F230.9 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）13-0066-05
长期以来，盈余稳健性一直是理论界与实务界关注的热点。通过梳理发现，我国学者此前进行的研究，倾向于认为我国上市公司总体上存在盈余稳健性，但是，在不同的盈余水平上，企业的盈余稳健性特征是否相同这个问题上则涉及不多。本文在考虑中美报表披露制度差异基础上，修正了Basu（1997）模型相关数据口径，并结合分位回归方法，来探索企业盈余水平与盈余稳健性之间的关系。
一、文献综述与研究假设
在众多盈余稳健性计量方法中，Basu“盈余—报酬”反向回归模型无疑是非常经典的一个。如果采用普通线性回归方法（OLS）来研究盈余稳健性，只能描述Basu模型中收益与盈余关系的平均程度，无法完整呈现两者之间的各种可能关系。而事实上，不同会计盈余水平的公司，盈余稳健性可能并不一样。
Ali（1994）发现，极端的盈余水平相对于中间状态的盈余分布，其盈余反应系数相对更低。戚务君、沈中华和吕美惠（2005）基于中国台湾股市数据，采用分位回归的方法，发现盈余水平高的公司会增加对好消息的確认，降低对坏消息的确认，从而盈余稳健性较低；盈余水平较低的公司会增加对坏消息的确认，降低对好消息的确认，从而盈余稳健性较高。陈旭东和黄登仕（2006）首次使用分位回归方法，利用中国大陆上市公司数据，得到的结论与戚务君等人的研究结果基本相同。
那么，在我国当前制度背景下，不同盈余水平的上市公司，其盈余报酬关系到底是怎样的呢？众所周知，我国证监会在监管过程中使用了很多财务数据，比如连续亏损两年ST规定以及增发配股ROE的6%规定，上市公司为了迎合监管部门，难免会有盈余管理的想法。而盈余管理势必对稳健性计量产生干扰，向下的盈余管理会表现为稳健性虚高，向上的盈余管理则表现出稳健性偏低或者缺乏。比如，陈小悦等（2000）以及Chen et al.（2004）都发现了上市公司通过盈余管理来达到配股要求的证据，体现出来就是微利公司有加速确认好消息，推迟确认坏消息的倾向，稳健性偏低；陆建桥（1999）发现上市公司在首次亏损时会调减利润，扭亏时则倾向调增利润，即亏损公司倾向于加速确认坏消息，推迟确认好消息，表现出稳健性水平偏高。而李远鹏（2005）、曲晓辉（2007）等认为，亏损公司之所以体现出高稳健性，纯粹是向下盈余管理的结果，剔除亏损公司后，并未发现我国上市公司存在稳健性。另外，傅蕴英、康继军（2006）的研究还发现，高盈利公司的管理层为迎合市场与业绩考评，有进行向下的盈余管理，平滑业绩以备不测的需要。
因此，在上述研究与分析的基础上，本文提出如下研究假设：盈余水平处于高低两个极端的公司，盈余稳健性水平高，而处于中间状态的公司，稳健性水平低。
二、研究设计
（一）样本选取和数据来源
本研究数据来源于国泰安CSMAR数据库，以我国A股上市公司相关数据为基础。
鉴于2007年前，我国A股市场股权分置的事实对股市有效性存在可能的影响，本文只截取了2007—2013年度的数据。
在上述数据基础上，本文进一步按以下原则对数据进行筛选：
1.金融业上市公司业务特殊，财务特征与适用的会计制度与一般上市公司差异较大，导致财务数据与其他行业差异较大，因此剔除金融行业（银行、证券、保险、信托）上市公司数据。
2.众多学者的研究结果表明，我国上市公司首次发行股票前三年和当年存在明显的盈余管理行为，财务数据不可靠，因此有必要剔除IPO当年的公司数据。
3.为了保证样本齐整性，剔除存在数据缺失的样本。
4.为了控制异常值的影响，剔除因变量VESP/P与自变量RET两端各1%的数据。
5.剔除披露日期在4月份之后的股份；存在报表重述的，以最后披露为准。
6.剔除ST股票数据，因为ST股票有很强的舞弊动机。
（二）模型的选取
1.稳健性度量
本文采用Basu（1997）的稳健性回归模型，并结合我国的实际情况进行修正，变量定义见表1。
VEPSi，t/Pi，t-1=α0 α1DRi，t β0RETi，t β1RETi，t*DRt εi，t
（1）
表1中①，VEPSi，t指标是在现有会计年度EPSi，t基础上调整而来的。Basu模型中，RETi，t体现的是EPSi，t及其披露累积影响的结果，但在我国，现有的年报披露时限长达4个月，并与下一年度首个季报披露时间重叠。根据国外Ball（1968）以及Beaver（1980）、国内陈小悦等一批学者的研究，盈余公告是具有信息含量的，所以t 1年首个季度的盈余公告必然会对t年的RET计算产生干扰，导致RETi，t和EPSi，t逻辑上不对等，造成回归结果失真。鉴于RETi，t实际体现的是“EPSi，t-t年度首季每股盈余 （t 1）年度首季每股盈余”这个指标及其披露的累积影响，所以在此对Basu模型略作调整。事实上，采用VEPSi，t还有另外一个好处，肖成民、吕长江（2010）指出，在计算盈余稳健性时，这种年度盈余计算方法某种程度上可以抵消部分盈余管理噪音，从而使得盈余稳健性更加真实可靠。 2.分位回归方法
分位回归最早是由Koenker and Bassett（1978）提出的，是传统线性回归模型的自然扩展。作为一种分析方法，它能够测量解释变量在被解释变量不同分位点上的影响。它摆脱了传统回归（OLS）基于平均值的回归方法，可以更加细致、精确地描述自变量对因变量的影响。
分位回归的基本原理是通过使加权误差绝对值之和最小得到参数的估计。对于线性回归模型：
yt=X’tβ εt
其中，t=1，2，3，…，T；X’t为包括常数项的所有解释变量的第t个观测值；β包含了各变量的回归系数，εt为误差项。求第θ分位数回归方程系数的估计量■ （θ）的方法是求下式（目标函数）最小。
Q=■θ■ ■-■（1-θ）■ ■
=■θ（yt-X’■ （θ））-■（1-θ）（yt-X’■（θ））
其中，■ （θ）t表示第θ分位数回归方程对应的残差。θ∈（0，1）。
本文的分位回归部分采用R语言分位回归软件包来求解相关估计方程，其余部分使用SPSS18软件进行数据处理。本文的分位θ取值为（0.05，0.15，0.25，0.4，0.5，
0.6，0.75，0.85，0.095），因此在分位回归下，（1）式可以改写为：
Qθ（VEPSi，tPi，t-1RETi，t，DRi，t）=αθ，0 αθ，1DRi，t
βθ，0RETi，t βθ，1RETi，t·DRi，t εi，t （2）
各变量定义与表1一致。
三、实证结果
（一）描述性分析
本文选取得到10 889个样本，其描述性分析见表2。
从表2的描述性统计结果可以看到公司股票收益的平均值为0.0355，而经股价调整后的公司账面每股收益平均只有0.0222，远小于前者，这也从一定程度上说明我国上市公司的会计处理上存在盈余稳健性。从表2中还可以算出因变量VEPS/P的标准差率为1.7（0.0379/0.0222），远远小于自变量RET的10.4（0.3697/0.0355）。市场波动率大于会计数据，这也符合Ball et al.（2003）所预期的新兴国家的资本市场特点。
VEPS/P均值为0.0222，略大于中位数0.0206，偏度系数为-3.616，峰度值高达58.602，呈现出左偏下的极端高耸分布形态，而RET的均值0.0355则大大超过中位数-0.0529，偏度系数1.159，峰度系数1.362，也呈现出严重右偏高耸形态分布特征。会计盈余左偏而市场回报右偏，这个现象跟Ball et al.（2000）在美国、英国等的发现是一致的，也说明数据总体存在盈余稳健性的影响。
（二）分位回归分析
不同分位点上，样本表现出的稳健性水平有何特点呢？本文使用R软件进行了分位回归，结果如表3所示。
β0即好消息盈余反应系数，反映的是公司及时确认好消息的速度。表3的数据显示，β0的系数随着分位值的变化，先是增大，后又急剧下降，从0.0021上升到0.0127，又从0.0127下降到0.0046。除了5%分位点系数不够显著，以及85%分位点系数在5%水平上显著外，其余分位点回归系数都在1%水平上显著。上述特征揭示，我国上市公司在好消息确认速度方面，不同盈利水平的公司，呈现出“倒U型”特征。首先是亏损及低盈利的公司，好消息反映到股价中的速度极其缓慢，但是随着盈利水平的上升，好消息反映速度急剧提升，达到顶点后，随着盈利水平的进一步提升，好消息反映速度又迅速下降。即我国上市公司中，总体来说，处于中间盈利状态的公司在确认好消息时要比低盈利公司和高盈利公司积极得多。
β1即坏消息盈余反应系数增量，可以用来反映好、坏消息不对称反应的程度，即稳健性程度。从表3中还可以看出，β1一开始就从最高位上直落下来，直达最低点，此后在多個分位点低位缓慢爬升有所恢复。从最高点0.1232下降到最低点0.0225，又从0.0225爬升到0.0644，最后时刻又略微下降到0.0610。各个分位点上，β1的系数显著性检验，全部在1%水平上显著。上述数据揭示，我国上市公司的β1总体呈现出“U型状态”特征，相比好消息确认的速度，我国上市公司的坏消息确认速度增量，在低分位点上极大，但随着企业从亏损状态转向低盈利时（5%分位点到15%分位点），坏消息确认速度增量急剧降低，并一直保持较低水平直到75%分位点，此后才开始又明显提升（95%分位上有轻微下降）。也就是说，在坏消息确认速度增量上，总体来说，低盈利公司和高盈利公司相对中间状态的公司要更为积极，尤其是极端亏损状态的公司（如5%分位点上的公司）。
表4是在表3的基础上，对数据进一步处理的结果。（β0 β1）表示坏息盈余反应系数，（β0 β1）/β0表示盈余稳健性系数，即好消息和坏消息反映到股价中的速度之比，这也是常见的盈余稳健性表示方法。从表4中可以更为清楚地看出盈余稳健性系数（β0 β1）/β0同样呈现出U型状态。
结合描述性分析中，亏损样本比例达11%，再看5%分位上的回归结果，这部分公司，β0最低而β1却最高，这类公司对好消息是尽可能不去确认，而对坏消息的确认却是所有分位中最积极的，联系到它们亏损的事实，很难让人不怀疑它们在进行向下的盈余管理。也就是说，它们体现出来的稳健性，可能只是假象，这印证了李远鹏（2005）、陈旭东（2006）和曲晓辉（2007）等的“洗大水澡”研究结论。但是，本研究结果并不赞同李远鹏等关于盈利公司没有体现出稳健性这一结论。从表3以及表4中可以看到，盈利公司（分位15%以上的公司）都表现了稳健性，只不过处于微利状态时，其稳健性在低位徘徊停滞不前，随着盈利性明显增加（75%分位点开始），稳健性才有明显提高，尤其是对于高盈利公司（85%分位以上），其不但存在盈余稳健性，而且盈余稳健性系数（β0 β1）/β0远远高于中间分位（25%～75%分位）。这点与戚务君等（2005）、陈旭东（2006）等学者的研究结论完全相反。 表3和表4的结果基本验证了本文的假设，即处于盈余两端的公司盈余稳健性高，而处于中间状态的公司，稳健性水平低——盈余稳健性呈现明显的“U型”特征。这个结果与此前Ali（1994）的研究结论完全相反，也契合沈中华、陈旭东等人等对低盈余水平的公司预期。不同的是，本文发现盈利水平高的公司，其稳健性也相当高，这个与此前的研究结论完全不同。本文认为，这部分公司监管压力产生的盈余管理冲动相对较低，但并非真的没有其他盈余管理需要，比如为了迎合市场及分析人士对稳定收益的预期而平滑收益，从而产生一种向下的盈余管理冲动，表现出来就是相对较高的稳健性。
为了便于对比，将传统OLS回归的结果也列于表5中。
从表5可以看到，回归方程拟合度为6.9%，说明拟合效果总体还不错，比Basu在美国市场上实证的结果略低②。联系到Basu模型相关的市场有效性问题，相信这与我国股市仍旧处于发展初期，投机性较强，市场效率不如美国股市高有关。各个变量的回归系数，除了DR的回归系数α1不显著以外，其他的系数都在1%水平上显著。
通过表5可知，好消息反应系数β0为0.010和坏消息反应系数（β0 β1）为0.061，盈余稳健性系数（β0 β1）/β0=6.1，这个结论与大多数研究是一致的，我国上市公司会计信息是存在稳健性的。但是与表5相比，表3的分位回归结果更多地提供了解释变量和被解释变量之间的统计关系，揭示出我国上市公司具有不同盈余水平的公司其盈余稳健性特征是不同的，它加深了我们对稳健性研究的理解和认识。
四、敏感性分析
前述分析将股票收益率RET设定为原始收益率，为使研究结果更具完备性，采用Basu的经过市场调整的收益率作为敏感性分析，相应的，对于因变量VEPS/P也是相同会计年度的均值进行调整，分析结果列于表6。对比表6与表3，其系数变化趋势和显著性变化规律均大致相同，即将股票收益率RET与会计盈余VEPS/P的计算方式改变，研究假设同样获得支持，并不影响研究结论。
五、研究结论及局限
本文采用分位回归的方法探索随着企业盈余水平的变化，其会计盈余的稳健性是否会发生改变。实证结果认为，我国上市公司整体存在会计稳健性，但盈余水平不同的公司，其會计稳健性程度也有不同，盈余水平处于两端的公司盈余稳健性水平高，而处于盈余水平中段的公司盈余稳健性较低。为了使实证结果更具有说服力，本文还进行了相应的敏感性分析。
另外，影响盈余稳健性的因素众多，盈余管理只是其中一个。本文得到的结果，只是指出盈余管理可能对不同盈余水平的企业稳健性有不同的影响，但是并没有进一步研究，如果排除盈余管理因素，本文的结论是否还成立，这也是进一步深入研究的地方。●
【主要参考文献】
[1] A.Ali. The Incremental Information-content of Earnings，Working Capital from Operations，and Cash Flows[J]. Journal of Accounting Research，1994，32（1）：61-74.
[2] R.Koenker；G. J. Bassett. Regression Quantiles[J]. Econometrica，1978，46（1）：33-50.
[3] S.Basu. The Conservatism Principle and the Asymmetric Timeliness of Earnings[J]. Journal of Accounting Economics，1997，24（1）：3-37.
[4] 陈晓，陈小悦，刘钊. A股盈余报告的有用性研究：来自上海、深圳股市的实证证据[J].经济研究，1999（6）：21-28.
[5] 陈旭东，黄登仕.会计盈余水平与会计稳健性——基于分位回归的探索分析[J].管理科学，2006（4）：52-61.
[6] 李远鹏，李若山.是会计盈余稳健性，还是利润操纵？——来自中国上市公司的经验证据[J].中国会计与财务研究，2005，7（3）：1-56.
[7] 毛新述，戴德明.会计制度改革、盈余稳健性与盈余管理[J].会计研究，2009（12）：38-46.
[8] 戚务君，沈中华，吕美慧.会计盈余与好消息认列之时效性与对坏消息认列之稳健性的实证研究：分量回归的应用[C].会计理论与实务研讨会，2005.