2024_05_17_42fc8f2bd8813b70a354g

财务报表的可读性和信用评级的保守性

谢依婷

台湾台中逢甲大学金融系

通信

Yi-Ting Hsieh，逢甲大学金融系，台湾台中。

Email:ythsieh@mail.fcu.edu.tw

资金信息

台湾科技部，补助金/奖励编号：Most 106-2410-H-035-065

摘要

本文研究了财务报表可读性与信用评级保守性之间的关系。本文采用美国上市公司财务报表的 Fog 指数和财务报表的文本长度作为可读性指标。我发现(1) 年报更难阅读（即雾指数更高、篇幅更长）的公司更保守；(2) 在互联网泡沫和金融危机期间，评级机构在进行信用评级时变得更加保守；(3) 在《萨班斯-奥克斯利法案》之后，评级机构面临的监管压力增加，导致其变得更加保守；(4) 由于公司的可读性较低，这将影响评级机构在危机期间或《萨班斯-奥克斯利法案》之后变得更加保守。

关键词

信用评级保守性、信用评级、财务报表可读性

jel 分类

M41, G24

1 简介

近年来，财务报表制度不断完善，会计制度不断改革，公司治理法律不断修订。修订这些制度的目的是要求公司披露并提供有关其投资公众的完整财务信息。布卢姆菲尔德（Bloomfield，2002 年）提出了 "不完整启示假说"（Incomplete Revelation Hypothesis），该假说认为，当公司业绩不佳时，管理者会受到激励，通过向市场提供不那么完整的信息来混淆视听。由于财务报表是披露公司信息的工具，本研究试图以财务报表的可读性为主要研究对象进行研究分析。研究认为，当公司提供的财务报表难以阅读或极易混淆时，不仅会使投资大众难以理解公司的未来表现，也容易给信用评级机构的信用评估带来困难。因此，本研究探讨了财务报表可读性与信用评级保守性之间的相关性。

在美国证券交易所上市的公司必须遵守美国证券交易委员会（SEC）的规定，披露投资者和监督机构所要求的文件和适当信息。然而，信息披露的范围并不局限于文件本身规定的长度，自愿披露和财务报表中的书面文字也是可以分析的额外信息。Atilgan 等人（2015）强调，保守性评价的差异源于信息不对称。

因此，财务报表中的信息量是否与透明程度相关值得分析。伦德霍尔姆

等人（2014）的研究表明，企业可以通过提高财务报表的可读性来减少信息披露的弊端。因此，本研究扩展了这一观察到的现象，试图进一步分析财务报表可读性如何影响信用评级机构做出的信用评价的保守性，进而探讨财务报表可读性在不同背景下的影响。

信用评级是投资者的重要参考指标。近年来，评级机构采用的评价机制招致各方猛烈抨击，安然、世通以及 2007-2009 年次贷危机就是最好的例子，其中信用评级机构缺乏预警是最受争议的。以往关于信用评级机构评估策略的研究有两大发现：一是代理问题中的利益冲突（Bolton 等，2012；Mathis 等，2009；Stolper，2009），认为信用评级机制是一种发行人付费服务，因此评级机构会从发行人的立场出发，从而引发信用评级机构与投资者之间的委托代理问题，提供虚高评级；二是商誉的建立（Beaver 等，2006；Cheng 和 Neamtiu，2009；Meltz，2007）。信用评级机构注重建立自己的商誉。因此，在评估过程中，会采用严格谨慎的评估方法，力求反映发行人的真实信用水平。由于信用评级机构的评价结果不仅会影响债券市场投资者的决策，还会影响债券价格，而这两种激励结构又会影响信用评级机构的倾向，因此研究信用评级机构的评级态度和标准至关重要。因此，本研究通过观察信用评级机构的具体评级过程来分析信用评级机构的信用评级保守性。

以往的研究认为，信用评级决策主要基于信用评级机构所掌握的被评级公司会计信息的质量（Blume 等人，1998 年；Kaplan 和 Urwitz，1979 年）。同时，Beaver 等人（2006 年）和 Atilgan 等人（2015 年）从信息不对称的角度对信用评级机构的保守性进行了论证。他们认为，信用评级机构宁愿高估风险也不愿低估风险，因为低估风险对其商誉造成的损害最为严重。因此，当发行人的信息高度不确定时，会增加信用评级机构评价的保守程度。财务报表可读性的衡量标准为信用评级保守性的研究提供了对信息不确定性的观察，从而体现了财务信息的重要性。

从这一角度出发，本研究的主要分析框架主要将财务报表可读性作为衡量信息含义的指标。一般认为，财务报表的可读性可以增加其信息含义，有效降低公司、投资者和信用评级机构之间的信息不对称（Lundholm 等，2014）。事实上，在债券评估过程中，很少有人讨论财务报表的信息披露程度，尤其是财务信息的含义以及信用评级的保守性。财务报表的可读性及其文本表达是企业与市场参与者之间沟通和信息传递的重要渠道（Loughran 和 McDonald，2014；2016）。财务报表可读性的信息含义极大地提高了公司与投资者之间的信息质量，因此，它能有效地反映在资产价格上（Antweiler 和 Frank，2004；Das 和 Chen，2007；Frazier 等，1984；Li，2008；Tetlock，2007）；同时，它还能降低公司的融资成本（Bonsall 和 Miller，2017；Ertugrul 等，2017）。因此，本研究进行的第二项分析将财务报表可读性作为干预项，试图观察当外部环境发生变化时，其外部影响力是否会增加，以及这是否会影响信用评级机构在调整评级时的不确定性。本研究以两次危机（互联网泡沫和金融危机）和《萨班斯-奥克斯利法案》（SOX）实施前后为研究对象，观察外部环境变化对信用评级保守性的影响。

本研究考察的是 1985 年至 2015 年的美国债务市场。信用评级信息来自 SDC 的 Global New Issues、Compustat 和 Mergent FISD 等数据库。对信用评级信息和公司财务报表进行对比分析，力求获得研究样本。在财务报告可读性指标方面，本研究采用了以往比较常用的雾指数和长度测量变量进行分析。此外，为了防止本研究结果因内生因素而产生偏差，还加入了两次危机时期（互联网泡沫和金融危机）外生环境的变化以及《SOX 法案》的通过，从而可以进一步分析财务信息效应在信用评级过程中的意义。

本文提供了公司财务报表的可读性与信用评级机构的评估有关的证据。企业的信用评级机构

可读性较差、篇幅较长的年度财务报告不仅降低了信息披露的透明度，还增加了信用评级的保守程度。年度报告是所有市场参与者的主要信息来源。年报缺乏可读性引起了监管机构和新闻界对管理层沟通效果及其对投资者影响的关注。本文的证据表明，管理者可能会投机取巧地构建财务报表，以向外部用户隐藏不利信息。研究结果表明，年报更难读的公司信用评级更保守。具体而言，我发现不确定性较高的市场不仅会降低估值相关信息的可读性，而且会产生更多的评级保守主义。重要的是，年报可读性对公司利益相关者的影响可能是普遍的。因此，笔者建议年报可读性较低的公司和不确定性较高的市场，投资者应更多地使用公司的外部相关信息来分析和识别公司的感知信用度。

2 以前的研究

2.1 | 信用评级保守主义

Beaver等（2006）和Atilgan等（2015）、House（1995）认为信用评级机构会尽量减少虚高评级的可能性，以维持其商誉。然而，Skreta 和 Veldkamp（2009）以及 Bolton 等人（2012）认为，信用评级机构采用发行人付费的收入结构，容易激励评级机构低估发行人的信用风险，提供虚高评级。为了使信用评级机构的利益与投资者的利益相一致，美国证券交易委员会于 2003 年规定了信用评级机构的信度和效度水平，使发行公司的风险程度得到清晰的呈现。Cheng 和 Neamtiu（2009）研究发现，法规的干预确实可以有效提高信用评级机构建立自身商誉的积极性，有效提高评级过程的及时性和准确性。此外，美国在安然等丑闻后制定的《SOX 法案》也彻底改变了信用评级机构的评级标准。

信用评级保守主义主要源于 Beaver 等人（2006 年）为信用评级机构建立的非对称损失函数。他们认为，当存在商誉成本时，信用评级机构在评估信用水平时会更加严格。据观察，当发行人的信息不对称程度较高时，信用评级机构在评级过程中会趋于保守。因此，本研究利用公司的信息不对称来分析信息不对称对信用评级保守性的影响。

2.2 | 财务报表的可读性和信用评级的保守性

在美国公开投资的外国公司要接受美国证券交易委员会的监督，需要填写 20-F 表格，向投资者提交公司的会计信息。然而，由于跨国发行人所使用的会计制度不同，该财务报表的内容也会有所不同，并受到限制。因此，即使使用相同的表格，会计制度的差异也会造成会计信息解释和合同细节的一些差异，从而使其在披露程度上与本地发行人有所不同。

高质量的财务报表可以减少逆向选择问题，提供更好的信息（Healy 等人，1999 年；Lambert 等人，2007 年；Welker，1995 年）。提高财务报表的可读性可以有效减少信息不对称。Core (2001) 计算了财务报表的关键词，以评估其披露质量。他的研究结果发现，财务报表可读性的影响确实反映在公司股价上。Biddle 等人（2009）、Yu 和 Miller（2010）以及 Lawrence（2013）指出，财务报表的可读性程度会影响公司的投资和交易行为。Lehavy 等人（2011 年）也证实，财务报表的可读性会影响分析师的行为和预测。此外，Ertugrul 等（2017）研究了财务报表可读性对公司融资的影响，发现高财务报告可读性和使用较少的模糊术语可以减少信息不对称，从而降低银行融资成本。上述文献表明，财务报表可读性的提高能有效减少公司与财务报表使用者之间的信息不对称。相反，Lundholm 等人（2014）观察到外资企业与本土企业财务报表可读性的差异，强调外资企业与本土投资者存在信息不对称问题，因此认为外资企业可以通过语言表达减少这种信息不对称。因此，他们在研究结果中发现，外国公司财务报表的可读性普遍高于相应的本地公司。他们认为，在信息不对称程度较高的情况下，外国公司更有动力利用财务报表作为披露信息的工具。

公司信息，以提高公司财务报表的可读性。

外部环境的变化是本研究关注的另一个问题。例如，在危机和信息严重不对称的情况下，《萨氏法案》的实施是否影响了信用评级机构的信用评级保守性。在影响监管环境的因素中，以往的实证研究表明，《SOX 法案》的实施实际上有助于改善会计信息环境（Cheng 和 Neamtiu，2009 年），公司的会计质量和治理能力得到了提高，从而减少了公司与外部使用者之间的信息不对称问题。然而，在《萨氏法案》颁布后，公司或信用评级机构必须遵守多项规定，因此会出现抑制作用。因此，本研究对《萨氏法案》实施前后的时期进行了分析，旨在观察这种信息效应的影响，了解《萨氏法案》对信用评级机构的影响是阻碍还是推动。

3 | 假设

延伸上述推论，本研究以财务报表可读性作为衡量公司信息披露程度的标准，观察财务报表可读性的提高是否能有效降低信用评级机构的信息不确定性，增加其评级过程的信息性，缩小国内外发行人评级过程的保守性差异。因此，本研究提出了以下假设：

H1：随着财务报表可读性的降低，信用评级的保守程度也会增加。

H2：随着外部环境不确定性的增加，信息不对称程度也会增加，因此信用评级的保守程度也会增加。

H3a：SOX 法案实施后，随着公司治理水平的提高，信息不对称程度降低，信用评级机构的保守程度也会随之降低。

H3b：SOX法案实施后，随着公司治理水平的提高，信用评级机构的保守程度在严格监管的保护下也会提高。

H4a：随着外部环境不确定性的增加，财务报表的可读性将提高信用评级的保守程度。

4 研究方法

下文将概述数据来源、构建主要变量并解释研究方法。

4.1 数据说明

本研究中 1985-2015 年的信用评级数据来自 Compustat 数据库，该数据库提供受评公司的月度评级信息。本研究以国内长期发行人评级为基础。不包括金融服务业（SIC 6000-6999）、公用事业（SIC 4900-4999）和政府部门（SIC 9000 及以上）。

在整理信用等级时，总共分为 22 个等级。信用等级越低的公司，违约概率越高，预期违约风险也越大。此外，BBB 及以上的公司被称为投资级，而低于 BBB 的公司被称为非投资级。

我们将评级数据与公司财务报表、市场股票价格和一般经济信息联系起来。财务报表信息通过 Compustat 获得。市场价格信息通过 CRSP 数据库获取。考虑到公司的基本信息是年度数据，其评级信息与财政年度结束后连续三个月的数据进行了匹配。为使评级数据年度化，将财政年度结束后第三个月的评级确定为主要观察信息。表 1 显示了样本期间（1985-2015 年）各种评级结果的公司数量。为方便起见，表 1 将 + 和 - 两种评级合并为一组。例如，AA 级包括 AA+、AA 和 AA-。表 1 显示，随着时间的推移，评级低于 AAA 的公司数量急剧下降，这表明评级机构最近的评级变得更加保守。

此外，这部分数据来自 Compustat，关联公司的财务报表信息、年度报告（

）和发行时的招股说明书，以衡量发行人财务报表的可读性。数据还来自美国证券交易委员会 EDGAR

4.2 研究方法和变量

4.2.1 | 信用评级保守变量

为了检验财务报表可读性对公司信用评级保守性的影响，本研究采用了

表 1 按年份和标准普尔评级分列的公司数量

本表显示了样本公司在不同时期的评级分布情况。评级数据来自 COMPUSTAT 的评级文件。

为便于分析，我们使用了 Baghai 等人（2014 年）给出的信用评级保守性。信用评级保守性是通过公司的实际评级值（实际公司评级）与预测评级值（预测公司评级）之间的差额计算得出的。例如，在计算

公司 2001 年的信用评级保守性时，将使用以下公式进行计算：

在模型（1）中，预测公司评级是根据公司在发行年之前 10 年的历史特征估算的。模型（1）中预测信用评级值的回归模型如下：

在预测信用等级的回归方程中，使用了以下解释变量：利息覆盖率，利息覆盖率的计算方法是税前和利息前净利润除以利息支出；盈利能力，公司盈利能力的计算方法是税前和利息前净利润除以销售收入；杠杆率，财务杠杆率的计算方法是长期和短期负债总额除以总资产；规模，公司规模是通过计算公司总资产价值的自然对数来衡量的；债务，债务比率是通过将长期和短期负债总额除以税前和利息前净利润来计算的；波动性，收益波动性是通过测量公司在过去 4 年以及样本少于 2 个的公司的盈利能力的标准差来计算的；现金，现金持有比率是用现金和短期投资总额除以总资产；可转换债务，可转换债务是用可转换债务除以总资产；租金，租金支出比率是用租金支出除以总资产；可变性，固定资产比率是用土地、生产厂房、机器和设备的净值除以总资产；CAPEX，资本支出，用资本支出除以总资产计算；Beta，

系数，用每日股票价格收益信息计算；Idiosyncratic，特异风险，指公司每日股票收益与整体股票市场模型的均方误差值。变量的处理方法与 Baghai 等（2014）给出的方法相同。表 2 列出了用于估计每年评级的主要变量的描述性统计。不包括 Beta 和 Idiosyncratic，因为在进行回归分析时将对它们的值进行标准化，以避免极端繁荣的影响。从表 2 中可以看出，1985 年的信用评级为 9.741，接近 BBB 水平，而 2015 年的信用评级为 11.031，达到 BB 水平。此外，利息覆盖率（Interest Coverage）和现金持有率（Cash）也随着时间的推移而增加。

(2)的回归结果如表 3 所示，该表显示了 1985-2015 年样本期内各种变量对信用评级的预测能力结果。在每个回归模型中，公司行业代码的前三位都被用作虚拟变量来控制行业的影响。此外，本研究还对回归方程中标准差的异质性和协方差进行了调整，并控制了公司的大众影响力。

由于模型（2）的被解释变量为水平变量，在表 3 中，本研究使用第（2）列和第（4）列来列示有序逻辑回归的结果，以加强其分析。表 3 显示，除现金比率和租金比率外，其他解释变量在统计上都有显著影响。当公司负债率高、利息保障率低、盈利能力差、收益波动大、经营规模小、固定资产比率低、资本支出低时，公司的信用等级就会恶化。这些结果与 Baghai 等人（2014）的研究结果一致。此外，在加入市场风险因子和公司特征因子后，观察到随着特质风险因子的增加，公司的信用评级会恶化，这在统计学上是显著的。最后，补充了总体经济变量的结果。从总体上看，公司特征因子的总体解释力没有变化，总体解释力高达

。因此，目前使用的预测因子具有较高的解释力。

因此，我们采用模型（2）来估算发行人

在每个时间点的预测评级

，并利用模型（1）来获得其信用评级的保守性。为了更准确地估计每个时间点的预测值，我们采用了滚动回归法。图 1 是不同时间点的信用评级预测值。评估模型采用表 3 中的模型（1）作为主要预测工具。

从图 1 中可以看出，2000 年至 2010 年的信用评级预测值低于实际值，显示出信用评级的保守性。因此，本研究进一步考虑该时间段的市场环境，分析推动信用评级保守主义的影响因素。此外，图 2 显示了样本期间（1985-2015 年）信用评级保守性的变化。结果发现，预测值与实际值平均相差 1 个信用等级。由于整体可预测性具有一定的基准，因此同样可以观察到 2000 年期间保守性的增长直到 2010 年之后才逐渐放缓。

4.2.2 | 财务报表可读性和信用评级保守性变量

为了进一步分析信息不对称与信用评级保守主义之间的关系，本研究认为跨国公司可以利用财务报表信息来减少信息不对称。Li（2008）和 Lundholm 等（2014）指出，企业利用财务报表与投资者进行沟通，增加财务报表的可读性，减少与投资者之间的信息不对称。事实上，财务报表信息能有效反映公司的财务状况和信用风险。因此，当财务报表可读性提高时，将有助于降低信用评级的不确定性

島馬

空

인

㐘

온

药

딘 저인.

安家

家

인.

实

늡

금 온

定 4

合

an......。

住

表 3 预测评级回归

独立变量	因变量：标普评级
独立变量		(2)	(3)	(4)		(6)
InterestCoverage
InterestCoverage
Profitability
Profitability
Size
Size
Debt
Debt
Cash
Convertible
Convertible
Rent			1.600		1.926	1.432
Rent
Tangibility
Tangibility
CAPEX
CAPEX
Inflation
Inflation
GDP growth
GDP growth
TS slope						-.009
TS slope
Ted spread
Ted spread
						.002

VIX
VIX
_cons
_cons

表 3（续）

因变量：标普评级

独立变量
独立变量		(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
行业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
年份固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	No	No
	25,958	25,958	25,951	25,951	25,951	24,164
adj.	.682		.738		.734	.738
pseudo		.230		.272

本表报告了信用评级回归模型的系数。第（2）列和第（4）列是有序对数回归，其他列是普通最小二乘法回归。我以标准普尔信用评级为因变量，根据模型（2）进行回归。我使用了一些借款人特征来预测评级。我还控制了行业固定效应，其中行业是根据三位数字 SIC 代码定义的。变量的详细定义见附录。在第（5）列和第（6）列中，我加入了宏观经济因素。Beta 是根据每日收益计算的股票迪姆森调整 Beta 值；特异性是每日收益对 CRSP 价值加权指数收益的回归均方根误差。这两个变量通过除以年度分部均值进行标准化。在标准化之前，Beta 和 Idiosyncratic 分别以其第 1 和第 99 百分位数为赢方。通货膨胀率是美国劳工统计局消费者物价指数的通货膨胀率；GDP 增长率是美国经济分析局的实际 GDP 增长率；TS Slope 是期限结构的斜率，计算方法是恒定期限 10 年期国债收益率减去恒定期限 3 个月国债收益率，两者均来自美联储；Ted 利差的计算方法是 3 个月伦敦银行同业拆借利率减去 3 个月 T-bill利率；

是基于前一年收益的总市盈率；VIX 是市场波动指数的年平均值，来自 CBOE。线性趋势在 1986 年取值为 0，1987 年取值为 1，1988 年取值为 2，1989 年取值为 3，等等。标准误差在公司层面进行聚类，并对异方差和自相关具有稳健性。系数旁边的括号中报告了 T 统计量。

机构的评价。为了分析这一论点，我们将使用雾指数（Gunning，1952 年）来衡量财务报表的可读性。计算方法如下：

(模型 3）

雾指数依赖于文档中每句话所使用的字数和复杂文本的比例，用来衡量文档的可读性和可理解性。

此外，财务报表的文本长度也是衡量财务报表可读性的另一个指标。假设其他条件不变，财务报表的文字长度会增加信息搜索的成本。因此，

，评论认为，当公司财务报告内容的长度较长时，意味着管理者有意识、有策略地隐藏了部分信息，降低了财务报表的透明度。为了捕捉这种效果，我们计算了财务报表中总字符数的长度，作为衡量财务报表可读性的另一个标准。计算方法如下：

(模型 4）

其中，字数是财务报表的字数。该变量取财务报表长度的自然对数，而不是原始字数，以避免回归时非线性和极端值的影响。

图 1 预测评分图。该图是表 3 模型预测评级的时间曲线图。这些模型是通过 10 年滚动回归估算得出的。

F I G U R E 2 评级保守性曲线图。显示不同时间点的平均评级保守程度。评级保守定义为公司实际评级与其预测评级之间的差额

图 3 年度报告可读性曲线图。该图按提交日期的日历年绘制了年度报告可读性的时间分布图。雾度是雾指数，计算公式为（每句字数+复合词百分比）*.4。长度是年度报告字数的自然对数。

图 3 显示了每个财政年度财务报表可读性指标的变化程度。从图中还可以看出，两个财务报表可读性指标的变化趋势和倾向基本一致。研究发现，2002 年以后，公司财务报表可读性指数逐渐上升，这说明在大环境的影响下，财务报表的内容和文字信息发生了变化，而这一年正是美国实施《SOX 法案》的时期。据推测，在金融危机期间，公司希望降低内部和外部信息不对称的程度，财务报表的内容也因此得到扩展，但这一因素对公司的影响是积极的还是消极的，值得探讨。

关于财务报表可读性对信用评级保守性的影响，回归方程如下：

(模型 5）

其中

可读性

雾，长度

。

评级保守性

是指公司

在

时间点的评级保守性。公司特征（Firm's Characteris- tics）指发行人的财务特征，宏观经济变量（Macroeconomic Variables）指总体经济变量。这里的主要变量是财务报表可读性（Readability），以及过去文献中常用的雾指数（Fog）和财务报表长度（Length）。

可以捕捉财务报表可读性对信用评级保守性的影响。该模型的建立可以确定财务报表可读性对信用评级机构信用评级保守主义的影响，观察提高财务报表可读性对信用评分的影响，并研究企业是否可以利用财务报表可读性来减少企业与信用评级机构之间的信息不对称。

4.2.3 环境影响

对于企业而言，除了利用财务报表的可读性来减少自身与用户之间的信息不对称问题外，外部效应也会产生影响。在此，本研究将美国的两次金融危机（网络泡沫和金融危机）和会计信息环境的改善（SOX 法案）作为主要的外部衡量指标，分析环境条件的变化是否会对信用评级机构的信用评级保守性产生实际影响。在经济形势最动荡的时期，资产不对称程度最大。因此，本文采用了美国近代史上的两次金融危机作为外部环境观测变量，即 2000 年的互联网行业泡沫或网络泡沫和 2008 年的金融危机。在影响监管环境的因素中，以往的实证研究发现，SOX 法案的实施有利于会计信息环境的改善（Cheng & Neamtiu，2009）。一般认为，《萨氏法案》除了有助于提高企业的治理能力外，还能提高企业的会计质量，从而减少企业与外部使用者之间的信息不对称。然而，在《萨氏法案》颁布后，又有多项法规出台，因此企业和信用评级机构可能会面临抑制作用。因此，我们利用《SOX 法案》实施前后的时间段来观察这种信息效应的影响，并确定《SOX 法案》对信用评级机构的影响是阻碍还是推动。

第一步分析主要使用以下模型进行验证：

其中

可读性

雾霾，长度

和

事件

，SOX，危机

。

在主要研究变量中，评级保守性 C

是指公司

在时间点

的评级保守性。这里的主要变量是财务报表可读性（Readability），以及过去文献中常用的雾指数（Fog）和财务报表长度（Length）。Bubble 是一个虚拟变量。SOX 是一个虚拟变量，表示《SOX 法案》颁布后的时期，即 2005 年及以后，在此之前为 0。危机是一个虚拟变量。如果为 1，则表示该财政年度属于金融危机（2008-2009 年）时期；否则为 0。控制变量为公司财务特征（Firm's Characteristics）和宏观经济变量（Macroeconomic Variables）。

表示财务报表可读性对公司信用评级保守性的影响。

表示不同环境影响交互事件下的财务报表可读性（Readability

Event），这些项目直接清晰地反映了外部环境对公司信用评级的影响。这一结果不仅印证了以往的文献，也提供了危机和会计环境对信用评级影响的信息。

回归变量的描述性统计和相关系数检验结果如表 4 所示。从表 4 的相关系数显著性检验结果可以看出，信用评级保守性、财务报表可读性与三个外部环境指标呈现显著的正相关关系，这意味着公司财务报表越难懂、文字越长，信用评级越保守。当外部环境加剧，即危机时期，会计环境改善时，信用评级将趋于保守。

为了更清楚地了解财务报表可读性和外部环境变量的影响，我们采用聚类检验进一步观察不同程度的信用评级保守主义与不同程度的财务报表可读性和外部环境变量之间的差异。表 5 所示的样本组按照财务报表可读性的高低分为两个子组，并用平均值来检验差异。表 6 显示了不同外部环境变量对信用评级保守程度的影响。此外，还利用指标变量将样本分为两个子组，以检验平均值的差异。

从表 5 中可以看出，与雾指数较低的公司的信用评级相比，雾指数较高的公司的评级更为保守。与字数较少的公司相比，字数较多的公司的信用评级更为保守。这表明，当公司财务报表可读性较低时，其信用评级也较为保守。表 5 显示，财务报表可读性确实会影响信用评级机构在评估过程中衡量信息的能力。

表 6 利用不同外部环境的结果表明，互联网泡沫和金融危机期间的信用评级高度保守。此外，关于会计环境改善的结果，研究结果表明，在《SOX 法案》颁布后，信用评级变得更加保守。相信即使会计信息透明，信用评级机构仍会提高警惕，严格评估，从而表现出保守主义倾向。

5 研究成果

5.1 | 财务报表可读性和信用评级保守性结果（检验 H1）

在本节中，我们使用模型（5）来分析财务报表的可读性和信用评级的保守性。结果如表 7 所示。

表 7 显示的结果表明，公司财务报表的可读性越差，其信用评级就越保守，因此在统计学上具有显著的相关性。我们认为，当公司财务报表的内容较多、篇幅较长时，会产生较大程度的信息不对称；因此，信用评级机构将

웅

엉

此

此

突

此

紫

表 5 对保守性和年度报告可读性的评级

Variable	(1)	(2)	(3)=(1)-(2)
Panel A:	High Fog	Low Fog	差值（高-低）
评级保守性（模型 2），带行业虚拟值	.442	.290
评级保守性（模型 2），不含行业虚拟值	.472	.266
Panel B:	更长的长度	较短的长度	差值（长-短）
评级保守性（模型 2），带行业虚拟值	.510	.273
评级保守性（模型 2），不含行业虚拟值	.551	.245
下表显示了不同可读性水平下评级保守性的单变量比较。面板 A 显示了 "高雾指数 "和 "低雾指数 "之间的比较。
低雾指数。面板 B 显示了较长时间和较短时间之间的比较。平均值比较的 P 值基于双尾 t 检验。

表 6 评级保守与市场条件

Variable	(1)	(2)	(3)= (1)-(2)
面板 A：Dot.com 泡沫	Outside	Inside	差值（外侧-内侧）
评级保守性（模型 2），带行业虚拟值	.276	.362
评级保守性（模型 2），不含行业虚拟值	.222	.386
Panel B: SOX	Before	After	差值（前后）
评级保守性（模型 2），带行业虚拟值	.292	.527
评级保守性（模型 2），不含行业虚拟值	.279	.509
小组 C：金融危机	Outside	Inside	差值（外侧-内侧）
评级保守性（模型 2），带行业虚拟值	.310	.460
评级保守性（模型 2），不含行业虚拟值	.293	.495

本表展示了不同市场条件（互联网泡沫、萨班斯-奥克斯利法案和金融危机）下评级保守性的单变量比较。面板 A 显示了泡沫前和泡沫后的比较。面板 B 包括《萨班斯-奥克斯利法案》颁布前与颁布后的比较。面板 C 显示了危机前和危机后的比较。均值比较的 P 值基于双尾 t 检验。

在评估公司时会更加严格，并表现出更多的保守。因此，H1 得到支持。

5.2 环境效应结果（检验 H2 H4）

模型（6）用于研究外部环境对信用评级保守程度的影响。结果见表 8。在这部分检验中，我们使用了两个危机时期（互联网泡沫和金融危机）和一个监管变化作为主要的可观测变量。

表 8 的实证结果表明，财务报表可读性低会显著增加评级机构的保守性。同时还发现，当公司陷入危机时，其信用评级会更加保守，这在统计学上是有意义的。这一点支持了 H2 的论点。此外，《萨氏法案》颁布后，在监管机构的监督下，信用评级会更加保守。这方面支持 H3b 的论点。此外，关于交互作用的结果，本研究认为，当公司的财务报表内容较多、篇幅较长时，在危机时期会产生额外的信息不对称效应；这一因素会加剧信用评级机构在评估公司时的保守性。这一结果倾向于假设 H4。

6 摘要和结束语

本研究的样本为 1985 年至 2015 年的美国上市公司。采用 Baghai 等（2014）开发的信用评级保守性指标、Fog 指数、财务报表长度和可读性指标来探讨财务报表可读性与信用评级保守性之间的关系。实证结果表明，财务报表的可读性会影响信用评级的保守性。据推测，公司财务报表的内容越复杂，整体文字就越长，因而可读性的难度就越大，从而增加了信用评级的保守程度。此外，就外部环境的影响而言，本研究考虑了发生在美国的两次重大危机，即 2000 年的互联网泡沫和 2008 年的金融危机。

表 7 年报可读性对评级保守性的影响

面板 A：雾指数的影响

因变量：评级保守主义

独立变量

将保守主义评级（模型 2）与

行业虚拟变量

评级保守（模型 2）不包括

行业虚拟变量

(2)

(3)

(5)

(6)

Fog

(3.11)

Size

-.004

-.006

Leverage

Profitability

市场预订

Tangibility

.107

.071

.093

Carryforwards

.181

.157

.163

.330

.306

.314

Tax shield

-37.825

-53.476

-49.495

-19.197

-33.872

-29.991

R&D

Linear trend

.003

-.001

.001

-.003

(.45)

Inflation

1.291

3.442

GDP growth

TS slope

Ted spread

.049

.020

VIX

_cons

-.106

-.140

.235

行业固定效应

Yes

年份固定效应

Yes

9,544

adj.

.283

.274

.278

.121

.111

.117

面板 B. 长度的影响

独立变量

因变量：评级保守主义

将保守主义评级（模型 2）与

行业虚拟变量

评级保守（模型 2）不包括

行业虚拟变量

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Length

表 7（续）

独立变量

因变量：评级保守主义

将保守主义评级（模型 2）与

行业虚拟变量

评级保守（模型 2）不包括

行业虚拟变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

Size

-.017

-.018

-.020

Leverage

Profitability

市场预订

Tangibility

.127

.093

.117

Carryforwards

.211

.192

.198

.356

.337

.345

(.65)

(.68)

(1.24)

Tax shield

-40.734

-55.630

-51.954

-19.912

-33.809

-30.263

R&D

Linear trend

.004

-.000

.001

-.002

(.18)

Inflation

1.344

3.449

GDP growth

TS slope

Ted spread

.064

.038

vIX

_cons

.766

-.942

行业固定效应

Yes

年份固定效应

Yes

9,508

adj.

.287

.279

.283

.127

.117

.123

本表显示年度报告可读性对评级保守性的回归结果。因变量为评级保守度。面板 A 使用雾度指数作为衡量年度报告可读性的指标。Fog 是雾指数，计算公式为（每句字数 + 复杂词语百分比）*.4。面板 B 将长度作为衡量年度报告可读性的指标。长度是年度报告字数的自然对数。控制变量包括规模、杠杆率、盈利能力、市账率、可变性、结转额、税盾和研发。规模是指资产账面价值的对数。杠杆率是长短期债务除以总资产。盈利能力是 EBITDA 除以销售额。市账比是资产账面价值加股票市值减普通股账面价值除以资产账面价值的比率。可变性是指财产、厂房和设备净值除以总资产。结转额是税损结转额除以总资产；缺失的税损结转额用零代替。

是

支出与总资产的比率；

的缺失值用零代替。标准误差在公司层面进行聚类，并根据异方差和自相关性进行调整。系数下方的括号中报告了 T 统计量。

TA B LE 8 不同市场条件下年度报告可读性对评级保守性的影响

面板 A：雾指数的影响

独立变量

因变量：评级保守主义

将保守主义评级（模型 2）与

行业虚拟变量

评级保守（模型 2）不包括

行业虚拟变量

(2)

(3)

(5)

(6)

Fog

(2.54)

雾

气泡

(1.73)

Fog

(3.23)

(2.83)

雾

危机

(1.92)

(2.71)

Size

-.022

-.021

-.022

Leverage

Profitability

.281

.279

.276

.221

.219

.215

(1.31)

(1.01)

市场预订

-.030

-.029

-.030

-.029

-.030

Tangibility

.039

.041

.040

(.23)

(.25)

(.24)

Carryforwards

-.093

-.091

-.090

.033

.035

.037

(.19)

(.20)

(.21)

Tax shield

R&D

Linear trend

.006

.002

.005

.000

(.62)

(.23)

Inflation

1.600

2.547

3.031

(.60)

(1.94)

GDP growth

TS slope

Ted spread

.168

.028

.165

.004

(.04)

(5.11)

VIX

_cons

-.454

-.102

-.518

行业固定效应

Yes

年份固定效应

9,544

adj.

.241

.242

.241

.071

.072

.071

因变量：评级保守主义

表 8（续）

表 8（续）

面板 B. 长度的影响

因变量：评级保守主义

独立变量

将保守主义评级（模型 2）与

行业虚拟变量

保守主义评级（模型 2），无1

行业虚拟变量

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

9,544

adj.

.247

.078

本表介绍了不同市场条件下年度报告可读性对评级保守主义的影响。我将互联网泡沫、萨班斯-奥克斯利法案（Sarbanes-Oxley Act）和金融危机（泡沫、萨班斯-奥克斯利法案和危机）作为市场条件因素。因变量为评级保守主义。面板 A 使用雾指数作为衡量年报可读性的指标。Fog 是雾指数，计算公式为（每句字数 + 复杂词语百分比）*.4。面板 B 将长度作为衡量年度报告可读性的指标。长度是年度报告字数的自然对数。第(1)列和第(4)列报告了互联网泡沫崩溃的情况。Bubble 是一个虚拟变量，如果填报日期在网络泡沫时期（2000-2002 年），其值为 1，否则为 0。第（2）列和第（5）列显示了《萨班斯-奥克斯利法案》。SOX 是一个虚拟变量，如果填写日期在《萨班斯-奥克斯利法案》颁布之后（2003 年之后），其值为 1，否则为 0。(2003 年之后），否则取值为 0。第（3）列和第（6）列报告了金融危机。危机是一个虚拟变量，如果填写日期在金融危机（2008-2009 年）期间，则变量值为 1，否则为 0。控制变量包括规模、杠杆率、盈利能力、市账率、可变性、结转额、税盾和研发。规模是指资产账面价值的对数。杠杆率是长短期债务除以总资产。盈利能力是 EBITDA 除以销售额。市账比是资产账面价值加股票市值减普通股账面价值除以资产账面价值的比率。可变性是指财产、厂房和设备净值除以总资产。结转额是税损结转额除以总资产；缺失的税损结转额用零代替。税盾的计算方法是投资税收抵免除以资产。R&D 是

支出与总资产的比率；

的缺失值用零代替。标准误差在公司层面进行聚类，并根据异方差和自相关性进行调整。系数下方的括号中报告了 T 统计量。

金融危机（2008 年）。此外，还考虑了法律法规的变化和 SOX 法案的实施，以探讨外部影响因素的作用。研究结果表明，在危机发生时，企业与信用评级机构之间的信息不对称程度较高，因此信用保守程度也较高。然而，在对法律法规变化的分析中可以发现，这些变化不仅可以提高公司治理能力，降低信息不对称程度，还可以增加监督过程的成本，从而使程序更加严格。实证结果证实，《SOX 法案》实施后，公司的信用评级变得越来越保守，这间接表明上述法规提高了公司程序的严密性。最后，本研究揭示了当法律法规实施和危机发生时，财务报表的内容和文本长度会增加信用评级的保守程度。本研究认为，在评估较为保守的情况下，信用评级机构无法更深入地阅读财务报表的信息内容，从而导致后续评估无法顺利进行。

过去，关于会计信息与信用评级保守程度的研究很少。本研究除了从学术角度扩展财务报表可读性的财务影响外，还可以为企业在分析外部环境等特殊情况下修订财务报表的内容和范围提供一些参考。此外，本研究还为政府在严格监管环境下考虑提高信用评级的保守性提供了法律法规方面的参考，以提高投资者的投资安全。

O R C I D
Yi-Ting Hsieh () https://orcid.org/0000-0003-4692-6389

结束语

信用评级保守主义描述的是信用评级机构使用的损失等式，该等式显示出上升和下降速度的不对称性，即下降速度快于上升速度。Beaver、Shakespeare 和 Soliman（2006 年）认为，信用评级机构的商誉比评级本身带来的收入更重要，因此，评级趋于保守并经过仔细评估。Beaver、Shakespeare 和 Soliman 还指出，信息不对称程度较高的公司的评级更倾向于保守主义。

参考文献

Antweiler, W., & Frank, M. Z. (2004)。那些言论只是噪音吗？互联网股票留言板的信息内容》。金融杂志》，59（3），1259-1294。https://doi.org/10.1111/j.1540。

Atilgan, Y., Ghosh, A. A., Yan, M., & Zhang, J. (2015).交叉上市债券、信息不对称和信用评级中的保守主义。Journal of Money, Credit and Banking, 47(5), 897-929. https://doi. org/10.1111/jmcb.12232

Baghai, R. P., Servaes, H., & Tamayo, A. (2014)。评级机构变得更加保守了吗？对资本结构和债务定价的影响》。The Journal of Finance, 69(5), 1961-2005. https://doi. org/10.1111/jofi.12153

Beaver, W. H., Shakespeare, C., & Soliman, M. T. (2006).认证债券与非认证债券评级的差异属性

评级机构。会计与经济学杂志》，42（3），303334。https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2006.06.002。

Biddle, G. C., Hilary, G., & Verdi, R. S. (2009).财务报告质量与投资效率有何关系？Journal of Accounting and Economics, 48(2), 112-131. https://doi.org/10.1016/ j.jacceco.2009.09.001

Bloomfield, R. J. (2002).The "incomplete revelation hypothesis" and financial reporting.Accounting Horizons, 16(3), 233. https://doi. org/10.2308/acch.2002.16.3.233

Blume, M. E., Lim, F., & MacKinlay, A. C. (1998).The declining credit quality of US corporate debt：神话还是现实？The Journal of Finance, 53(4), 1389-1413. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00057

Bolton, P., Freixas, X., & Shapiro, J. (2012)。信用评级游戏。The Journal of Finance, 67(1), 85-111. https://doi.org/10.1111/j.1540

Bonsall, S. B., & Miller, B. P. (2017).叙述性信息披露的可读性对债券评级和债务成本的影响》。Review of Accounting Studies, 22(2), 608-643. https://doi.org/10.1007/s11142017-9388-0

Cheng, M., & Neamtiu, M. (2009).信用评级属性变化的实证分析：及时性、准确性和波动性。会计与经济学杂志》，47（1），108-130。https://doi. org/10.1016/j.jacceco.2008.11.001

Core, J. E. (2001).A review of the empirical disclosure literature: discussion.Journal of Accounting and Economics, 31(1), 441-456. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2008.11.001

Das, S. R., & Chen, M. Y. (2007).雅虎亚马逊：从网络闲聊中提取情感。管理科学》，53（9），1375-1388。https://doi.org/10.1287/mnsc.1070.0704。

Ertugrul, M., Lei, J., Qiu, J., & Wan, C. (2017)。年报可读性、语气模糊性与借贷成本》。金融与定量分析期刊》，52（2），811-836。https://doi.org/10.1017/ S0022109017000187

Frazier, K. B., Ingram, R. W., & Tennyson, B. M. (1984).叙述性会计披露的分析方法。Journal of Accounting Research, 318-331. https://doi.org/10.2307/2490713

Gunning, R. (1952).The technique of clear writing：McGraw- Hill, 1952, pp.

Healy, P. M., Hutton, A. P., & Palepu, K. G. (1999).围绕信息披露持续增加的股票表现和中介变化。Contemporary Accounting Research, 16(3), 485-520. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1999.tb00592.x

House, R. (1995).Rating environmental risk.机构投资者》。

Kaplan, R. S., & Urwitz, G. (1979).债券评级的统计模型：A methodological inquiry.Journal of Business, 231-261. https: //www.jstor.org/stable/2352195

Lambert, R., Leuz, C., & Verrecchia, R. E. (2007).会计信息、披露和资本成本。Journal of Accounting Research, 45(2), 385-420. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2007.00238.x

Lawrence, A. (2013).Individual investors and financial disclosure.会计与经济学杂志》，56（1），130-147。https://doi. org/10.1016/j.jacceco.2013.05.001

Lehavy, R., Li, F., & Merkley, K. (2011)。年报可读性对分析师关注度及其盈利预测属性的影响》。https://doi. org/10.2308/accr.00000043

Li, F. (2008).年报可读性、当期收益和收益持续性》。会计与经济学杂志》，45（2），221247。https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2008.02.003。

Loughran, T., & McDonald, B. (2014)。衡量财务披露的可读性。https: //doi.org/10.1111/jofi.12162

Loughran, T., & McDonald, B. (2016).会计与金融中的文本分析：A survey.Journal of Accounting Research, 54(4), 11871230. https://doi.org/10.1111/1475-679X.12123

Lundholm, R. J., Rogo, R., & Zhang, J. L. (2014).恢复巴别塔：外国公司如何与美国投资者沟通。The Accounting Review, 89(4), 1453-1485. https://doi.org/10.2308/accr50725

Mathis, J., McAndrews, J., & Rochet, J. C. (2009)。Rating the raters：名誉问题是否足以约束评级机构？货币经济学杂志》，56（5），657-674。https:// doi.org/10.1016/j.jmoneco.2009.04.004

Meltz, R. (2007).Takings law today：给困惑者的入门读物。生态学

Skreta, V., & Veldkamp, L. (2009)。Ratings shopping and asset complexity：A theory of ratings inflation.货币经济学杂志》，56（5），678-695。https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2009.04。006

Stolper, A. (2009).对信用评级机构的监管。Journal of Banking and Finance, 33(7), 1266-1273. https://doi.org/10.1016/j. jbankfin.2009.01.004

Tetlock, P. C. (2007).Giving content to investor sentiment：媒体在股市中的作用。The Journal of Finance, 62(3), 11391168. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2007.01232.x

Welker, M. (1995).披露政策、信息不对称和股票市场的流动性》。Contemporary Accounting Research, 11(2), 801-827. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1995.tb00467.x

Yu, C. H., & Miller, R. C. (2010).增强非母语读者的网页可读性。In Proceedings of the sIGCHI conference on human factors in computing systems (pp. 2523-2532).https: //doi.org/10.1145/1753326.1753709

本文引用方式：Hsieh, Y-T (2022：Hsieh, Y-T (2022).

财务报表的可读性与信用评级的保守性。企业会计与财务期刊》，33，145-163。

https://doi.org/10.1002/jcaf.22531

评级机构。会计与经济学杂志》，42（3），303334。https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2006.06.002。

Biddle, G. C., Hilary, G., & Verdi, R. S. (2009).财务报告质量与投资效率有何关系？Journal of Accounting and Economics, 48(2), 112-131. https://doi.org/10.1016/ j.jacceco.2009.09.001

Bloomfield, R. J. (2002).The "incomplete revelation hypothesis" and financial reporting.Accounting Horizons, 16(3), 233. https://doi. org/10.2308/acch.2002.16.3.233

Bolton, P., Freixas, X., & Shapiro, J. (2012)。信用评级游戏。The Journal of Finance, 67(1), 85-111. https://doi.org/10.1111/j.1540

Core, J. E. (2001).A review of the empirical disclosure literature: discussion.Journal of Accounting and Economics, 31(1), 441-456. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2008.11.001

Das, S. R., & Chen, M. Y. (2007).雅虎亚马逊：从网络闲聊中提取情感。管理科学》，53（9），1375-1388。https://doi.org/10.1287/mnsc.1070.0704。

Frazier, K. B., Ingram, R. W., & Tennyson, B. M. (1984).叙述性会计信息披露的分析方法。Journal of Accounting Research, 318-331. https://doi.org/10.2307/2490713

Gunning, R. (1952).The technique of clear writing：McGraw- Hill, 1952, pp.

House, R. (1995).Rating environmental risk.机构投资者》。

Kaplan, R. S., & Urwitz, G. (1979).债券评级的统计模型：A methodological inquiry.Journal of Business, 231-261. https: //www.jstor.org/stable/2352195

Lehavy, R., Li, F., & Merkley, K. (2011)。年报可读性对分析师关注度及其盈利预测属性的影响》。https://doi. org/10.2308/accr.00000043

Li, F. (2008).年报可读性、当期收益和收益持续性》。会计与经济学杂志》，45（2），221247。https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2008.02.003。

Loughran, T., & McDonald, B. (2014)。衡量财务披露的可读性。https: //doi.org/10.1111/jofi.12162

Loughran, T., & McDonald, B. (2016).会计与金融中的文本分析：A survey.Journal of Accounting Research, 54(4), 11871230. https://doi.org/10.1111/1475-679X.12123

Lundholm, R. J., Rogo, R., & Zhang, J. L. (2014).恢复巴别塔：外国公司如何与美国投资者沟通。The Accounting Review, 89(4), 1453-1485. https://doi.org/10.2308/accr50725

Meltz, R. (2007).Takings law today：给困惑者的入门读物。生态学

Stolper, A. (2009).对信用评级机构的监管。Journal of Banking and Finance, 33(7), 1266-1273. https://doi.org/10.1016/j. jbankfin.2009.01.004

Tetlock, P. C. (2007).Giving content to investor sentiment：媒体在股市中的作用。The Journal of Finance, 62(3), 11391168. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2007.01232.x

Welker, M. (1995).披露政策、信息不对称和股票市场的流动性》。Contemporary Accounting Research, 11(2), 801-827. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1995.tb00467.x

本文引用方式：Hsieh, Y-T (2022：Hsieh, Y-T (2022).

财务报表的可读性与信用评级的保守性。企业会计与财务期刊》，33，145-163。

https://doi.org/10.1002/jcaf.22531

财务报表的可读性和信用评级的保守性

通信

资金信息

摘要

关键词

1 简介

2 以前的研究

2.1 | 信用评级保守主义

2.2 | 财务报表的可读性和信用评级的保守性

3 | 假设

4 研究方法

4.1 数据说明

4.2 研究方法和变量

4.2.1 | 信用评级保守变量

4.2.2 | 财务报表可读性和信用评级保守性变量

4.2.3 环境影响

5 研究成果

5.1 | 财务报表可读性和信用评级保守性结果（检验 H1）

5.2 环境效应结果（检验 H2 H4）

6 摘要和结束语

O R C I D Yi-Ting Hsieh () https://orcid.org/0000-0003-4692-6389

结束语

参考文献

本文引用方式：Hsieh, Y-T (2022：Hsieh, Y-T (2022).

本文引用方式：Hsieh, Y-T (2022：Hsieh, Y-T (2022).

O R C I D
Yi-Ting Hsieh () https://orcid.org/0000-0003-4692-6389