会计信息质量量化测度研究综述

摘要：会计信息质量的量化测度是开展相关实证研究的前提和基础。本文从盈余质量和信息披露质量两个方面，对会计信息质量量化测度研究的相关经典文献进行了系统梳理和总结，并进行了简要的评论。

关键词：会计信息质量 财务报告质量 量化测度 综述

实证上，对会计信息质量的研究主要沿着三条路线展开：会计信息质量的量化测度；会计信息质量的影响因素（会计信息质量作为内生变量）；会计信息质量的经济后果（会计信息质量作为外生变量）。第一条路线是后两条路线的前提和基础，是会计信息质量实证研究的关键问题和难题（Healy and Palepu，2001），因此，本文主要对会计信息质量量化测度（亦即会计信息质量的评价方法）进行综述。

一、会计信息质量量化测度研究

（ 一 ）以盈余质量代理会计信息质量 盈余质量的主要评价方法有以下几种。

（1）从盈余时间序列性质角度评价盈余质量。决策有用观认为，盈余的有用性在时间序列上主要表现为可预测性（Predictability）、可持续性（Persistence）和可变动性（Variability）。可预测性是指过去或现在的盈余信息应当有助于改善投资者对未来投资收益的预期，即过去或现在的盈余对未来的盈余具有预测能力。可持续性是指当期盈余或当期相对于上期增加的盈余在未来能够维持或重现的可能性。Kormendi和Lipe（1987）认为，盈余持续性是指当期的盈余能否在以后各期得到保持。可变动性的对立面是平稳性，平稳性是指盈余在各期的分布是平滑的，波动较小。但是，Leuz，et al.（2003）认为，在公司经营环境非平稳的情况下，盈余的平稳性可能是盈余被操纵和管理过的结果，因此，盈余的平稳性并不能反映盈余的质量。Cohen（2003）从当期经营现金流与上一期现金流、应计项目变动及其他应计盈余的关系角度构建回归模型，利用时间序列数据，以回归模型残差项的方差衡量盈余可预测性，并以盈余可预测性作为财务报告质量的代理变量，实证检验了财务报告质量与权益资本成本的关系。Johnson，et al.（2002）以当期盈余对上期盈余的回归系数计量盈余可持续性，并作为财务报告质量的代理变量，实证考察了审计师在事务所任期与财务报告质量的关系。Francis，et al.（2004）用特殊项目前净收入标准差与经营现金流量标准差的比值作为盈余可变动性的度量，比值越大，盈余可变动性越强，盈余质量越差，并基于十年滚动窗口的数据，实证研究了股权资本成本与盈余信息特性的相关关系。

（2）从盈余内部组成部分之间的关系角度评价盈余质量。从盈余数字的真实性来看，盈余管理（有的人称之为“盈余操纵”）对盈余质量的影响较大。盈余管理是指意图为管理者或股东获得某些私人利益而对外部报告进行有目的的干涉（Schipper，1989）。盈余管理程度越大，盈余质量越低。在应计制的会计确认基础下，盈余是由经营活动现金流量和应计盈余组成，经营活动现金流量一般不会被操纵，而应计盈余往往是被操纵的对象。应计盈余又可以分为不可操纵应计项目和操纵应计项目。不可操纵应计项目是企业正常的应计盈余，而操纵应计项目是企业出于某种动机而进行的盈余管理。因此，通过比较经营活动现金流量、不可操纵应计项目与操纵应计项目的关系，就可以估计盈余管理程度，并以此来评价盈余质量的高低。在估计盈余管理程度时，关键的技术问题是如何将应计盈余区分为操纵应计项目和不可操纵应计项目。早期的研究直接将应计盈余都作为操纵应计项目，通过考察经营活动现金流量与应计盈余的关系来估计盈余管理程度，并认为：应计盈余越大，盈余管理程度越高；或者经营活动现金流量占总盈余的比例越大，盈余管理程度越低。后续的研究创立了不可操纵应计项目估计的时间序列模型，其中，比较著名的有以下模型：DeAngelo（1986）模型、Healy（1985）模型、Dechow and Sloan（1991）行业模型、Jones（1991）模型和经Dechow et al.（1985）修正的Jones模型。Dechow et al.（1985）认为，只有Jones模型和修正的Jones模型在设计和可靠性方面优于其他模型，因此其在以后的研究中被普遍运用。鉴于时间序列模型对数据可用性的要求非常严格，并可能存在较严重的样本生存误差，因此，截面Jones模型和修正的截面Jones模型在研究中逐渐取代了时间序列模型。DeFond and Jiambalvo（1994）和Subramanyam（1996）等人的研究都赞成采用截面模型，因为相对于时间序列模型只能针对单独的一家公司，截面估计中相对大的样本量使得其估计精度更高，因此其结果至少不劣于时间序列估计。截面Jones模型的建模逻辑是：在公司正常经营过程中，应计盈余应该与营业收入的变动和固定资产大小（公司经济环境变化的衡量指标）保持同步，不能被这些基础变量所解释的即为操纵应计项目。该模型为：

■=？茁0■+？茁1■+？茁2■+？着i，t （1）

其中：TAi，t是i公司第t期应计盈余，等于净利润减经营活动现金净流量；？驻REVi，t是i公司第t期主营业务收入相对于第t-1期的增加额；PPEi，t是i公司第t期期末厂房、设备等固定资产总额；Asseti，t-1是i公司第t-1期期末总资产；？着i，t是残差项，代表操纵应计项目；？茁0、 ？茁1、？茁2是行业与年度的特征参数，分行业分年度采用最小二乘法（OLS）。NDAi，t=■0■+■1■+■2■…（2）

其中：NDAi，t是i公司第t期的不可操纵应计项目；■0、■1、■2是（1）式？茁0、 ？茁1、？茁2的OLS估计值。DAi，t=■-NDAi，t（3）

其中：DAi，t是i公司第t期的操纵应计项目。

Dechow，et al.（1995）认为，当收入确认受到操纵时，Jones模型在估量不可操纵应计项目时会出现误差，对Jones模型进行了修改。修正的截面Jones模型考虑了针对收入确认的盈余管理，模型如下：NDAi，t=■0■+■1■+■2■…（4）

其中：？驻RECi，t是i公司第t期应收款项相对于第t-1期增加额；■0、■1、■2是（1）式？茁0、 ？茁1、？茁2OLS估计值；其他变量定义与（1）式相同。

Thomas and Zhang（2000）对Dechow et al.（1985）的观点提出质疑，认为只有KS模型（Kang and Sivaramakrishnan，1995）才是估计操纵应计项目最恰当的模型，KS模型如下：TAi，t=？茁0+？茁1（b1，iREVi，t）+？茁2（b2，iEXPi，t）+？茁3（b3，iPPEi，t）+？着i，t…（5）

其中：b1，i=ARi，t-1/REVi，t-1，b2，i=（INVi，t-1+OCAi，t-1-CLi，t-1）/EXPi，t-1，b3，i=DEPi，t-1/PPEi，t-1；TAi，t是i公司第t期的应计盈余；ARi，t-1是i公司第t-1期的应收款项；REVi，t-1是i公司第t-1期的主营业务收入；INVi，t-1是i公司第t-1期的期末存货；OCAi，t-1是i公司第t-1期的除货币资金、应收款项和存货外的其他流动资产期末余额；CLi，t-1是i公司第t-1期的期末流动负债和一年内到期的长期借款；EXPi，t-1是i公司第t-1期的经营费用（包括销售成本、扣除折旧后的销售费用和管理费用）；DEPi，t-1是i公司第t-1期的折旧和摊销；PPEi，t-1是i公司第t-1期的厂房、设备等固定资产期末余额；？着i，t是残差项，代表操纵应计项目。

Kang and Sivaramakrishnan（1995）采用工具变量法对（5）式分行业分年度进行估计，样本的残差即为每个公司的操纵应计项目。随着对应计盈余理解和研究的深入，有些学者并不将应计盈余区分为不可操纵应计项目和操纵应计项目，而是从应计盈余能够转换为现金的大小来衡量应计盈余被操纵的程度，进而来评价盈余的质量，即应计盈余能够转换成现金的程度越大，则盈余质量越高。Dechow和Dichev（2002）最早进行的研究（DD模型，又被称为营运资本应计项目模型）。DD模型将当期营运资本与前期、当期和下一期的经营现金流量建立了联系，按年度和行业进行横截面回归，并以回归模型的残差表征盈余质量。另外，Francis和Martin（2009）认为，应计盈余转换为现金越不稳定，应计盈余被操纵的程度就越大，盈余质量也就越低，因此，也可以以残差的标准差作为盈余质量的代理变量（一般是取残差滞后5期的标准差，因为在当期残差对应的回归关系中包含t+1期的现金流量，不能取当期的残差作为计算标准差的依据）。该模型如下： ？驻WCi，t=？茁0+？茁1CFOi，t-1+？茁2CFOi，t+？茁3CFOi，t+1+？着i，t…（6）

其中，？驻WCi，t是i公司第t期相对第t-1期营运资本的变化；CFOi，t-1、CFOi，t和CFOi，t+1分别是第t-1期，第t期和第t+l期的经营活动现金净流量；？着i，t是i公司第t期的残差，表示不能实现现金的应计盈余，其值越大，则盈余质量越高，或其方差越大，则盈余质量越低。

Rajgopal和Venkatachalam（2006）采用DD模型来衡量财务报告质量，实证考察了财务报告质量与股票回报的关系。McNichols（2002）受Jones模型的启发，认为在DD模型加入主营业务收入变动和固定资产总额这两个控制变量，能够有效改善盈余质量的测量精度，于是提出了如下的修正模型：？驻WCi，t=？茁0+？茁1CFOi，t-1+？茁2CFOi，t+？茁3CFOi，t+1+？茁4？驻REVi，t+？茁5PPEi，t+？着i，t…（7）

其中，？驻REVi，t是i公司第t期主营业务收入相对于第t-1期的增加额；PPEi，t是i公司第t期期末厂房、设备等固定资产总额。

Cohen（2006）以修正DD模型中的残差项衡量财务报告质量，研究财务报告质量变动的经济后果；Verdi（2006）也采用修正DD模型，以其残差项作为财务报告质量的代理变量，研究财务报告质量对投资效率的影响。Ball和Shivakumar（2005）认为，DD模型的假设前提是应计盈余与各期现金流量呈简单的线性关系，其并没有考虑到在出现经济利得和损失时，应计盈余转换为现金的及时性差异。因此，提出了如下的分段线性估计模型：？驻WCi，t=？茁0+？茁1CFOi，t-1+？茁2CFOi，t+？茁3CFOi，t+1+？茁4DUMi，t+？茁5DUMi，tCFOi，t+？着i，t…（8）

其中，DUMi，t虚拟变量，当CFOi，t为负时取值为1，否则为0。

Wysocki（2008）认为，在DD模型中，盈余管理仅可能会影响到应计盈余与当期现金流的关系，因此，应计盈余与过去、未来现金流的关系就会更强，在对应计盈余质量进行度量时，就应该剔除这种影响。在此基础上，他提出了相应的度量方法：首先，建立两个回归模型，第一个模型是应计盈余对当期现金流的回归（称之为精简模型），第二个模型是应计盈余对过去、当期和未来现金流的回归（称之为完整模型），然后，计算每一个模型回归残差的标准差（取残差的滞后5期），最后，将精简模型计算的标准差除以完整模型的标准差，即得到应计盈余质量的代理变量（即，STD（Resid1）/STD（Resid2））。该代理变量越大，反映剔除了当期影响的不能够转换为现金的应计盈余就越大，盈余质量也就越低。

（3）从盈余的透明度角度评价盈余质量。Bhattacharya et al.（2003）认为，盈余的透明度可以作为盈余质量的代理变量，并将盈余透明度分解为激进度、平滑度和损失规避度三个方面。盈余激进度是指公司提前确认收入和延迟确认费用与损失的倾向，目的都是虚增应计盈余，并以操控性应计盈余与总资产的比例作为其大小的反映。盈余平滑度是指盈余与现金流的匹配程度，并以应计项变化与现金流变化的相关系数来度量，其基本思想是：应计项与现金流不匹配是公司的常态，如果两者相关系数绝对值较大，说明盈余被有意平滑过，盈余信息质量就不高。损失规避度是指对所有的样本公司进行的损失规避程度的衡量。曾颖、陆正飞（2006）即是借鉴Bhattacharya et al.（2003）的研究，以盈余激进度和盈余平滑度分别作为信息披露质量的代理变量，实证检验了具有再融资资格上市公司的信息披露质量与再融资权益资本成本的关系，发现它们呈现负相关关系。

（4）从盈余的稳健性角度评价盈余质量。盈余稳健性（Earnings Conservatism）是指会计师在进行会计信息处理时，应该具有对确认好消息比坏消息有更高可证实性程度的倾向（Basu，1997），具体而言，是对确认会计利得和损失要求有不同的可证实性，从而会低估企业的净资产（Watts，2003）。适度的盈余稳健性能够减少业绩计量偏差和噪音，并提高了盈余操纵的边际成本，因此，盈余稳健性能够限制盈余管理，从而能够改善盈余质量（Chen，et al.，2007）。在经验研究中，常用盈余稳健性来表征盈余质量，即盈余越稳健，则盈余质量越高。最早从实证角度对盈余稳健性进行深入研究的是Basu（1997）。Basu（1997）认为，会计盈余对经济损失的反映要比对经济收益的反映要快，并认为这种现象是由盈余稳健性引起的，因而把这种会计盈余反映经济损失和经济收益的非对称及时性作为盈余稳健性的测度。Basu（1997）提出的测度非对称及时性模型如下：EPSi，t=？茁0+？茁1RETi，t+？茁2NEGi，t+？茁3NEGi，t·RETi，t+？着i，t…（9）

其中，EPSi，t是i公司第t期的每股盈余；RETi，t是i公司第t期的股票收益率；NEGi，t为虚拟量，当RETi，t小于0时，取值为1，否则为0； ？茁3反映经济损失超过经济收益的确认速度，其值越大表示盈余确认越稳健，盈余质量越高。Bushman，et al.（2005）采用Basu（1997）的非对称及时性模型，以其测度的盈余稳健性表征会计信息质量，实证检验了会计信息质量对投资决策的影响。鉴于资本市场往往存在着信息不对称，这可能会导致股票收益率不能正确地反映经济收益和经济损失，因此，Ball和Shivakumar（2005）建议用经营现金流量来代替Basu（1997）模型中的股票收益率，从而能够有效提高模型的测量精度。

（ 二 ）以信息披露质量代理会计信息质量 信息披露质量的主要衡量方法有以下几种。

（1）信息披露的数量。在信息都是同质的情况下，信息披露的数量和次数越多，披露的信息就越好，因此，信息披露的数量可以作为信息披露质量的代理变量。Botosan（1997）认为，由于信息披露质量难以衡量，因此便以信息披露水平（数量）作为信息披露质量的代理变量，研究信息披露质量对权益资本成本的影响。汪炜和蒋高峰（2004）以公司发布信息公告的次数代理信息披露质量，研究了披露水平与权益资本成本的关系。由于披露的信息中包含有大量不规则的、错误的信息，不能完全反映信息披露质量，而自愿性披露的信息一般较为可靠，因此，后续的文献以自愿性信息披露的数量和次数来表征信息披露质量。张潇（2007）借鉴Meek et al.（1995）建立自愿性信息披露指数的方法，以我国上市公司年度临时公告数量和季报数量之和作为自愿性信息披露质量，并以此质量作为透明度的代理变量，研究公司治理特征对会计信息透明度的影响。

（2）股票市场的股价反应。由于信息披露质量更关注的是信息的内容，而不是信息披露的数量和形式，因此，以信息披露数量来衡量披露质量的方法就显得不够精确。后来的学者就以股票市场股价的反应作为信息披露质量的衡量。其基本思想是：如果披露的信息质量高，那么它一定有信息含量，股价就对这样的信息有反应。股价反应程度越大，披露的信息质量就越高。Ball and Brown（1968）的研究表明信息含量与股价变动之间有较强的正相关关系。Kormendi and Lipe（1987）计算了股票回报与盈余之间的相关程度——盈余反应系数，并以横截面数据检验了盈余反应系数是否与盈余的时间序列特征呈正相关关系。Hayn（1995）以盈余反应系数来衡量盈余披露质量。

（3）信息披露是否违规。如果公司的信息披露遭到了监管部门的谴责或处罚，一定表明公司的信息披露要么存在内容上的问题，要么存在形式上的违规，其信息披露质量肯定不高，因此，信息披露是否违规也可以作为信息披露质量的粗略衡量。夏立军和鹿小楠（2005）在研究上市公司信息披露质量与盈余管理的关系时，以上市公司是否受到沪深交易所的公开谴责作为信息披露质量的代理变量，研究发现信息披露质量与盈余管理存在统计上的负相关关系。

（4）专业机构的信息披露指数。专业机构对上市公司的信息披露评级也可作为会计信息质量的代理变量。比较有影响力的有国际财务分析研究中心（CIFAR）的信息披露评级、美国投资管理和研究协会（AIMR）的信息披露评级、标准普尔的透明度和披露评级（T&D）、普华永道2001年发布的不透明度指数、西班牙著名商业杂志Actualidad Economica年度报告披露质量评级。但这些专业机构的信息披露评级侧重于评价信息披露的水平，而不注重对披露的信息内容质量作评价。Wright（1996）以AIMR的信息披露评级作为信息披露质量的代理变量，实证检验了公司内部治理特征与信息披露质量的关系。Felo，et al.（2003）以经简单变换后的AIMR信息披露评级作为信息披露质量的衡量，实证考察了信息披露质量与公司审计委员会特征之间的关系。深圳证劵交易所对在深市上市的公司按照《深圳证劵交易所上市公司信息披露工作考核办法》（2001）建立了信息披露考核评级，以此评级可以作为信息披露质量和会计信息质量的代理变量。吴文锋等（2007）以深交所的信息披露考核评级作为信息披露质量的代理变量，从时间角度比较了我国上市公司信息披露质量的变化对资本成本的影响，结果发现，提高信息披露质量并没有降低股权资本成本。中国台湾证券暨期货市场发展基金会建立的信息披露评鉴系统（2003）发布的评鉴信息，也可以衡量信息披露质量和会计信息质量。林有志和张雅芬（2007）以“信息评鉴系统”发布的评鉴结果来衡量公司信息披露的透明度，实证检验台湾公司的信息披露透明度与公司会计绩效、市场绩效的关系，结果表明透明度高的公司其会计绩效和市场绩效都好于透明度低的公司。由经济观察报和经济观察研究院开发的“中国公司信任度指数”也可以衡量中国上市公司信息披露有效性。该指数从合法性、公允性、对称性及一致性四个方面对上市公司公开披露的信息进行评价，以综合了定性和定量的结果作为信任度大小的衡量。张然等（2007）以该信任度作为公司资源合理配置的程度，研究了中介机构发布的分析信息是否对公司资源配置有影响，结果表明中介机构披露的信息能够缓解资本市场信息不对称，在一定程度上促进了公司资源的合理配置。在南开大学公司治理中心研发的“中国公司治理指数”中，有一个“信息披露评价”子系统，该子系统从真实性、完整性和及时性三个方面对上市公司的信息披露进行评价，其评价结果可以作为信息披露质量的度量。遗憾的是，该系统并未对外公开。

（5）研究者自建的信息披露评价模型。由于专业机构信息披露指数的数据来源客观，评价可靠，因此常被研究者优先用作信息披露质量的代理变量，但是，其涵盖面毕竟有限。在专业机构信息披露指数覆盖不到的领域，研究者往往自建信息披露评价模型（有人也称之为“打分表”），即根据信息披露的特征设计评价指标，再对比公司的信息披露进行打分，最后以综合的得分作为信息披露质量。Piechocki（2004）在研究信息披露的透明度时，设计了信息披露的结构、内容和深度（信息量）三方面的指标，让利益相关者对这三个指标进行打分，在参考专业机构排名的情况下，得出评价的总分，并以此衡量信息披露的透明度。陈晓（2003）在研究“庄家”与信息披露质量的关系时，从盈余报告、分配及股价变动、资产重组、高管变更、主业变动、分部信息、诉讼等意外事项方面构造了信息披露质量评价体系。

（6）交易量度量法。专业机构的信息披露指数和研究者自建的信息披露评价模型虽然适用面很广，但由于其以间隔相等的时间来划分评价期间（多数为年度），导致难以确定信息披露质量发生变化的精确时点，为更可靠和更深入的研究带来了困难。Kim and Verrecchia（2001）的交易量度量法解决了这一难题。Kim and Verrecchia（2001）认为，投资者进行投资决策的依据有两个，一是公司披露的信息，二是公司股票的交易量信息，如果公司信息披露不充分或质量不高，投资者对交易量信息的依赖程度就高，技术上，股票报酬率对交易量的回归系数就大，因此，该回归系数就可以作为信息披露质量的代理变量。模型如下：ln■=？琢+？茁（Vt-V0）+？着t（10）

其中，P是股票交易的收盘价，V是日交易量（股数），V0是回归期间所有交易日的平均日交易量。回归系数β即可衡量信息披露质量，即β越大，信息披露质量越小。该方法最大的优点是不仅能够精准确定信息披露质量发生变化的时点，而且还反映了市场对信息披露质量的客观评价，避免了以往方法过分依赖会计指标而带来的数据操纵和盈余管理问题。周开国等（2011）研究发现董事会秘书的个人特征对信息披露质量没有显著影响。

（7）自然语言统计法。以上信息披露质量的衡量方法大多存在的问题是需要花费大量精力进行信息分类、计算，因此仅对小样本研究可行。借鉴许多文字处理程序提供的语法检查工具，通过从计算机技术、人工智能和语言学等领域引入自然语言的处理技术，能够显著地降低计算和分类成本。自然语言的处理技术提供的可读性统计能够被用来构造信息披露的“音质”、被传递信息的精度和偏差的代理变量（Lang and Lundholm，2000），从而能够显著改进会计的研究工作。Sydserff and Weetman（1999）的研究比较接近这种方法。用计算机对英国上市公司披露的以“文本语言”体现的财务信息进行分类和统计，并以统计的结果作为信息披露质量的计量。

二、评论及展望

无论是从披露质量，还是从盈余质量的角度来评价会计信息质量，都为进一步研究会计信息质量提供了多种视角，反映了学者们对于会计信息的特征、作用机理及经济后果的认识程度。但是，会计信息质量的量化测度研究仍然存在如下缺陷或未涉及到的领域，这些也许就是今后进一步的研究方向。（1）现有的研究仅以盈余质量来代理会计信息质量，并没有综合考虑资产负债信息质量、现金流量信息质量以及表外信息质量。如何综合公司财务状况、现金流量、经营成果等方面的信息，用较完善的指标来评价会计信息质量？（2）现有的研究仅从结果的角度对会计信息质量进行测度，而忽视了会计信息形成过程对其质量的影响，因此，如何结合会计信息的形成或加工过程来研究会计信息质量的量化测度是今后一个重要的研究方向。（3）会计信息质量不仅包括信息本身的质量，而且还包括信息的披露质量，如何构建一个同时反映这两个方面质量的指标体系，也是今后一个重要而艰巨的研究课题。

*本文系河南省社科联项目“政府会计信息质量改进与地方政府债务管理优化研究”（项目编号：SKL-2013-3625）、河南理工大学博士基金项目“经济区域视角下的企业投资行为优化路径研究——以中原经济区为例”（项目编号：SKB2013-07）、河南理工大学2013年度校级人文社会科学研究资助项目（应用对策专项）“郑州航空经济示范区建设研究”（项目编号：SKDC2013-09）的阶段性成果

参考文献：

[1]曾颖、陆正飞：《信息披露质量与股权融资成本》，《经济研究》2006年第2期。

[2]汪、蒋高峰：《信息披露、透明度与资本成本》，《经济研究》2004年第7期。

[3]夏立军、鹿小楠：《上市公司盈余管理与信息披露质量相关性研究》，《当代经济管理》2005年第5期。

[4]吴文锋、吴冲锋、芮萌：《提高信息披露质量真的能降低股权资本成本吗？》，《经济学（季刊）》2007年第4期。

[5]林有志、张雅芬：《信息透明度与企业经营绩效的关系》，《会计研究》2007年第9期。

[6]张然、朱炜、陆正飞：《中介机构信息有效性、投资策略与资源合理配置——以经济观察研究院“信任度指数”为例》，《会计研究》2007年第4期。

[7]陈晓：《“庄家”与信息披露的质量》，《管理世界》2003年第3期。

[8]周开国、李涛、张燕：《董事会秘书与信息披露质量》，《金融研究》2011年第71期。

[9]Healy P M， Palepu K G. Information Asymmetry， Corporate Disclosure， and the Capital Markets： A Review of the Empirical Disclosure Literature . Journal of Accounting and Economics， 2001.

[10]Penman S H. The Quality of Financial Statements： Perspectives from the Recent Stock Marker Bullbe . Accounting Horizons，2003.

[11]Kormendi R， Lipe R. Earnings Innovations， Earnings Persistence，and Stock Returns . Journal of Business & Economic Statistics，1987.

[12]Leuz C， Nanda D， Wyscoki P D. Earnings Management and Investor Protection： An International Comparison . Journal of Financial Economics，2003.

（注：部分英文参考文献略）

（ 编辑 聂慧丽 ）

推荐访问:测度 量化 综述 会计信息 质量