_稳健性对公司信息披露行为的影响研究——基于会计信息透明度的视角
稳健性对公司信息披露行为的影响研究——基于会计信息透明度的视角*
○?周晓苏?吴锡皓
摘要?本文以我国上市公司会计信息透明度为切入点，探讨稳健性对公司信息披露行为的影响。初步检验表明，稳健性和会计信息透明度之间呈倒U型关系，即在适度范围内，稳健性的增强有助于提升会计信息透明度，而由极端向下盈余管理引起的“过度稳健”则导致会计信息透明度下降。进一步检验发现，在剔除了盈余管理的影响后，稳健性的增强有助于提高会计信息透明度。这些结果表明，在不受盈余管理动机干扰情况下，稳健性的增强有助于缓解信息不对称水平。但是，如果企业假借稳健之名而实施极端向下的盈余管理反而会加重信息不对称程度。因此，应在大力倡导公司实施适度稳健会计的同时，需谨防公司假借稳健会计之名实行极端向下的盈余管理，会计稳健性的运用应保持一个合理的度。
关键词?稳健性；会计信息透明度；资产减值准备；信息不对称；盈余管理
*本文受国家自然基金项目（70872053）资助
引言
信息不对称一直是困扰现代资本市场的难题。[1]上市公司的信息披露行为是降低信息不对称的重要途径，是资源在资本市场中得以有效配置的基本前提，其质量的高低直接关系到证券市场有效程度、投资者保护等重要问题。[2]因此，信息披露质量，尤其是会计信息透明度（Transparency）历来备受关注。而会计稳健性这一从低报告企业会计盈余的原则，[3]其应用是减缓还是加剧了信息不对称程度，目前仍存在较大争议。以L a Fo n d 和Wa t t s为代表的学者认为，会计稳健性得以产生和发展的重要原因之一是资本市场存在着不同程度的信息不对称，长期以来，稳健会计因其能缓解信息不对称而得到广泛应用。[4]与此相反，在FASB和I ASB看来，稳健
会计与中性会计之间存在冲突，它的应用将对会计信息产生扭曲，稳健程度越高，则扭曲程度越大，因而将造成会计信息失真，更容易引起信息不对称。[5]
信息不对称的形式多样，会计信息披露的模糊性（O p a q u e）是其具体表现之一。会计信息是证券市场的重要信息来源之一，其透明度的高低直接关系到公司的信息不对称程度，因此提高会计信息透明度水平是降低信息不对称的有效途径之一。[2]稳健会计的实施，到底提升了还是降低了上市公司的会计信息披露水平，到目前为止，鲜有文献对这一具体问题进行研究。以往关于实施稳健会计后果的研究主要集中于会计稳健性能否降低信息不对称程度和代理成本、[4,6,7]能否有效保护投资者或债权人的利益、[8-11]能否降低企业的融资成本[12-15]以及提高公司的投资效率[16-19]等方面，却极少关注稳健性对公司信息披露行为的影响。稳健性对上市公司会计信息披露行为能否产生影响，以及产生何种影响，对这一问题的回答，不仅有助于深化对会计稳健性作用的认识，而且对如何保障资本市场的有效运转以及实现投资者保护等问题，也具有一定的启发意义。基于此，本文以上市公司会计信息透明度为切入点，具体探讨稳健性对上市公司会计信息披露行为将产生怎样的影响。
与以往大多基于西方发达资本市场的研究相比，本文侧重探讨在我国资本市场环境下，稳健性对公司信息披露行为将产生怎样的影响。本文的贡献在于，以我国资本市场为背景，从理论和实证的角度首次揭示了稳健性对公司信息披露行为将产生两方面影响：其一，在适度范围内，稳健性的提升有利于提高公司信息披露水平；其二，如果企业假借稳健之名而实施极端向下的盈余管理时，这种表面看似更为稳健的行为反而降低了公司的信息披露水平，稳健性与会计信息透明度之间是一种倒U型的非线性关系。
一、文献回顾与假设提出
1.稳健性与信息不对称
会计稳健性的实施是减缓了上市公司内、外部人之间的信息不对称水平，还是加剧了他们的信息不对称程度，目前存在两种截然相反的观点。在FASB和IASB看来，有偏性是稳健原则的特点，也是其重大缺陷所在，稳健性原则的运用是对中性会计的背离，其实施将导致会计信息的扭曲——稳健程度越高，扭曲程度越大，因此更有可能造成信息失真，从而加剧内外部人之间信息不对称水平。[5]张荣武和伍中信也提出了类似看法，他们认为，稳健性对利得与损失、收入与费用、资产与负债的非对称性处理，人为地制造一种主观偏差，扭曲了会计信息对经济业务真实情况的反映，与真实性、中立性 (可靠性的核心要素)等会计信息基本质量特征相悖。[20]刘斌和吴娅玲在研究稳健性与盈余价值相关性的关系时认为，稳健性基础上的会计信息与其反映的经济实质之间会产生一定程度的偏差，过度的稳健会损害会计信息的价值相关性，加剧信息不对称程度。[21]
L a Fo n d和Wa t t s等学者的观点恰恰相反。他们认为，会计稳健性将通过以下两个机制降低公司内外部投资者之间的信息不对称：第一，稳健性能够为处于信息弱势的投资者更好地提供有关当前公司绩效的“硬性”（Hard，即可验证性较强）综合信息；第二，这种“硬性”会计信息可以对公司当前及未来绩效的“软性”（S o f t，即可验证性较弱）信息起到约束和检视作用，从而为评价各种渠道的软性信息的可靠性提供基准。[4]作为一种治理机制（Gover nance Mechanism），稳健财务报告能够降低经理人操控和高估财务业绩的能力，因而减少了信息不对称和由信息不对称所产生的净福利（Deadweight）损失，增加公司现金流和价值。[4]朱松[7]延续了LaFond 和Wa t t s[4]的逻辑。他认为，利益相关者之间的信息不对称是会计稳健性产生的根本原因，信息不对称直接的经济后果是利益相关者之间收益和损失的不对称，遭受损失的契约方会向非契约方寻求帮助，以降低他们的损失，因此，利益相关者各方为了保护其自身的收益从而产生了对稳健会计报告的需求。[7]
2.稳健性与会计信息透明度
在信息不对称的环境里，会计政策是有经济后果的。[22]当公司在信息披露方面存在可选择的空间时，出于理性人使然，公司内部人往往根据其动机需求做出有选择的信息披露。也就是说，信息不对称的存在，使得公司内部人出于自身利益最大化需求，可能会选择不同
的信息透明度水平，即存在所谓的“选择性透明”现象。与中性会计相比，稳健会计的实施会降低企业当年的会计盈余，而会计盈余又影响投资者对股票的估值并最终影响股票的价格，因此，企业的稳健会计政策可能会影响投资者的投资决策以及公司股价。当一家上市公司实施了稳健的会计政策时，如果该公司不向投资者充分披露其会计政策，那么投资者在不知情（U n i n fo r m e d）的情况下，将低估公司真实的业绩，从而稳健会计的实施可能会降低股价。当稳健公司的股价被不知情的外部投资者低估时，可能会带来一系列的负面影响（如增加再融资成本）。①因此，如果上市公司实施了稳健的会计政策，同时又不希望公司股价因信息不透明而遭下滑，那么公司就有必要对已实施的稳健会计政策向外部投资者做充分披露，即提高会计信息的透明度。也就是说，尽管公司实施的稳健会计政策会降低其报告盈余，但是，如果公司提高了会计信息披露水平，那么，这种充分披露的会计信息可以让外部投资者“看穿”稳健会计带来的影响——公司的“真实业绩”并没有“会计业绩”那么低，会计业绩之所以比真实业绩更低，是因为采用稳健的会计手段所致。因此，公司的充分披露使得投资者不会低估企业的真实业绩，公司的股价并不因为稳健性低估会计业绩而下滑。换言之，当企业内部人决定采用稳健的会计政策时，他有动机去提高会计信息透明度，以向投资者表明其所提供的会计结果是稳健的，这种充分披露有助于消除投资者因为信息不充分而错误低估公司价值的风险。相反，如果企业提供的会计结果并不稳健，即有可能存在“水分”，那么，企业内部人就没有动机去增加会计信息透明度，因为越是透明的会计信息，越有可能被投资者“看穿”其会计结果是“含水分的”。因此，当公司真正实施了稳健的会计政策时，其内部人更倾向于选择高透明的信息披露，即提高会计信息透明度是实施稳健会计的一种内在动机需求。
由前面分析可知，当公司真正实施了稳健的会计政策时，其内部人更倾向于提高会计信息透明度。然而，不可否认的是，在现实中一些企业有可能假借稳健会计政策之名，实施极端向下（E x t r e m e l y D ow n w a r d）的盈余管理行为，例如计提大量秘密减值准备的“洗大澡”（Bi g B a t h）行为。当企业实施了极端向下的盈余管理行为时，为了不被发现，其会计信息可能不透明。根据我国ST制度的规定，上市公司若连续两年亏损将被ST，ST 公司若继续亏损将被强制退市。为了避免被ST或者强制退市，保住“壳”资源，那些已知本年扭亏无望的企业，有可能假借稳健会计之名，大量计提秘密减值准
备，“狠亏”一次，以便为未来期间实现盈利作铺垫。于是，作为稳健性在会计中运用的重要体现的资产减值准备的计提和转回就成了上市公司避免被ST或退市的一个非常重要的盈余操纵手段。[23-25]此外，当企业变更经理人时，继任者也可能会实施“洗大澡”的策略，以便为其未来实现更好的会计业绩打下基础。无论是出于何种原因，当稳健原则成为企业实施极端向下盈余管理的工具时，为了达到盈余操纵目的，其内部人不但不会提高公司会计信息的透明度，反而会降低公司会计信息的透明度。
综合上述分析，公司内部人基于不同的动机，对会计信息披露是“有选择性的”：当企业真正实施了稳健的会计政策时，其内部人更倾向于选择高透明的信息披露；而当企业假借稳健之名实施了极端向下的盈余管理时，为了掩饰其极端操纵盈余的动机，其内部人非但不会提高会计信息透明度，反而会降低会计信息的透明度水平。因此，基于不同的动机，稳健性的运用对会计信息透明度将产生不同的影响：由真实稳健动机引起的稳健性，会导致会计信息透明度的提升；而由极端向下盈余管理动机引起的“过度稳健”，反而会降低会计信息透明度。换言之，在适度范围内，稳健性的增强有助于提升会计信息透明度，而当稳健性超过了一定的范围之后（表现为“过度稳健”），稳健原则有可能成为企业实施极端向下盈余管理的工具，因此会导致会计信息透明度下降。基于此，我们提出以下假设：
H：稳健性和会计信息透明度之间是倒U型关系：会计信息透明度刚开始随着稳健性的上升而上升，但当稳健性超过了一定的程度之后（即“过度稳健”），会计信息透明度反而下降
二、数据、模型与变量
1.检验模型与变量定义
为了考察实施稳健性对公司会计信息透明度产生的影响，我们构建以下非平衡面板数据（Unbalanced Panel Data）计量方程：②
（1）各变量定义如下：
（1）被解释变量
会计信息透明度（）变量。目前国内外计量会计信息透明度的方法较多，概括起来主要分为三类：第一类是直接使用各权威机构发布的相关指数；第二类是自行建立的指标体系；第三类是选择某些能反映公司披
露水平的指标作为信息透明度的替代指标。[26]在第三类指标中，影响力较大的是B h a t t a c h a r y a等人采用的度量方法。[27]Bhattacharya等人从理论上总结了影响会计信息不透明的三类因素，并提出三个衡量盈余不透明的指标，包括盈余激进度（Earnings Aggressiveness）、损失规避度（Loss Avoidance）和盈余平滑度（Earnings Smoothing），其中损失规避度衡量的是一个国家所有上市公司的整体不透明情形。[27]本文借鉴上述研究，以盈余激进度和盈余平滑度反向计量上市公司会计信息透明度。
①盈余激进度（E A）。按照Bh a t t a c h a r y a等人的观点，盈余激进度越大，公司管理层越有可能利用权责发生制下会计政策选择的空间对盈余项目进行粉饰，以掩盖公司实际的经济行为和经营业绩，从而加大了公司信息的不透明。[27]参照王克敏等、[26]Bhat tachar ya等[27]学者的研究，我们采用以下公式计算盈余激进度：
（2）
1
/
it it it
EA ACC Asset?
=
（3）上述指标中，下标i代表公司，t代表所在年份。
it
EA表示盈余激进度，it
ACC表示应计项目，it
CA
?表示流动资产增量，it
CL
?表示流动负债增量，it
Cash 表示货币资金增量，it
STD
?表示一年内到期的长期负债增量，it
DEP表示计提的固定资产累计折旧和无形资产摊销额，it
TP
?表示应交税金的增量，1
it
Asset?表示t-1年年末总资产。
②盈余平滑度（E S）。它是指上市公司的报告盈余与真实盈余之间的关系，描述了公司盈余波动偏离正常水平的程度。B h a t t a c h a r y a、D a o u k和We l k e r [27]以及F r a n c i s等[28]学者认为，盈余平滑度越大，说明公司管理层为了向投资者传递公司经营状况稳定的假象越有可能故意隐藏业绩的波动，从而增加了信息的不透明程度。本文借鉴Francis等、[28]游家兴和李斌[29]等学者的研究，
其中it
ES表示第t年第i家公司的盈余平滑度，S D （.）表示计算括号内的标准差，it k
CFO?(k=0，1，2，3)表示第t-k年第i家公司的经营活动产生的净现金流，
it k
NI?表示第t-k年第i家公司的净利润，1
it k
Asset??表示第t-k-1年第i家公司期末总资产。
③会计信息透明度（Tran）。根据Bhat tachar ya等人[27]的定义，并参考谢雅璐[30]的计算方法，采用以下公式计算会计信息透明度：
（5）
其中，
it Tran 表示第t 年第i 家公司的透明度，
(.)Deciles 表示求括号内的十分位数，其余变量同上。
由于公式（5）计算的是会计信息透明度，而it EA 和it ES 值越大，透明度越低，因此，在进行十分位数排序时需要进行趋同化处理：it EA 和it EA 值越大，则排序越小。it Tran 的值分布在[1，10]区间内，经过趋同化处理后，it Tran 越大表明会计信息越透明。
（2）解释变量
在度量会计稳健性方面，参照杨丹等
[31]
研究，我
们采用公司计提的资产减值准备与该年年初总资产的比值（Writeoff ）来表征公司的会计稳健性。B e a v e r 和Ryan 在分析条件稳健（Conditional Conser vatism ）后指出，条件稳健在会计实务中的典型应用包括期末存货采用成本与市价孰低法计量、计提长期资产和无形资产的
减值准备等，[32]
可见，计提资产减值准备是稳健性的具
体表现之一。以往文献在探讨稳健会计的本质特征时，
大多从以下两个角度进行：[3,33-37]首先，从资产负债表
的角度看，稳健性要求“不高估资产，不低估负债”；其次，从损益表的角度看，会计稳健性要求“不能确认任何不确定的收益，但要确认所有可能发生的损失”。而资产减值准备的计提，同时体现了稳健性的上述两个本质特征。一方面，资产减值准备的计提要求采用“孰低法”，充分体现了“不高估资产，不低估负债”的资产负债表稳健要求；另一方面，企业计提的资产减值准备计入了“资产减值损失”等损益类科目中，并最终反映到损益表里，充分体现了“不能确认任何不确定的收益，但要确认所有可能发生的损失”的损益表稳健要求。综合起来，计提资产减值准备较好地体现稳健会计的特征。
虽然计提资产减值准备能在一定程度上反映公司的盈余稳健程度，但是，如果过度计提资产减值准备，其动机可能不是出于稳健的目的，而是假借稳健之名而实施极端向下的盈余管理。当企业过度计提资产减值准备时，为了掩饰盈余管理的动机，其会计信息披露往往不透明。因此，表面看似更为稳健的过度计提资产减值行为，不但不会提高公司会计信息的透明度，反而会降低公司会计信息的透明度。当以资产减值准备表征稳健性时，根据本文假设的预期，资产减值准备和信息透明度之间可能会呈现倒U 型关系：在适度计提资产减值准备的范围内，会计信息透明度随着资产减值准备的增加而增加，但当资产减值准备超过一定的限度之后（即“过度稳健”），会计信息透明度反而下降。为了反映资产减
值准备和会计信息透明度两者之间是否存在倒U 型关
系，我们在模型中加入了二次项因子2
Writeoff 。
2007年我国会计准则发生了变迁，资产减值会计也随之变化。为了抑制上市公司利用资产减值的计提和转回进行盈余操控，新准则第8号“资产减值”规定不允许转回已计提的长期资产减值准备。该项准则的出台，在一定程度上压缩了上市公司利用资产减值准备进行大清洗的
空间。[38,39]与新准则不同的是，在2001-2006年实施的
企业会计准则和“企业会计制度”（简称旧准则，下同）允许转回已计提的资产减值准备，因而在这个特殊的会计制度环境下，更容易观察到上市公司大清洗的情形。由于我们需要考察过度计提资产减值准备行为给会计信息透明度带来的影响，因此，我们把主要的假设检验过程放在2001-2006年的会计制度环境下进行考察。此外，为了保证结论的可靠性，在敏感性分析中，我们还选取了2007-2011年的数据，以检验在新准则环境下文章的假设推理是否成立。在检验稳健性和会计信息透明度关系时，我们分别采用全部资产减值准备合计占期初总资产的比值（T W ）、流动资产减值准备合计占期初总资产的比值（C W ）以及长期资产减值准备合计占期初总资产的比
值（LW ）代替模型（1）中的Writeoff 进行检验。
③（3）控制变量
控制变量中，St a t e 是虚拟变量，表示企业终极控制人性质，如果企业的终极控制人是国有股东，那么取值为0，否则取值为1。已有研究表明，与国有控股企业相比，
非国有控股企业的会计信息质量更高。[40]
L ev 是公司的资
产负债率。Je n se n 和Me ck l i ng 认为，负债的使用可能会对会计信息质量产生两种相反的影响：一方面，随着负债水平的上升，公司粉饰财务报表、进行盈余管理的动机越强，从而会降低信息质量；另一方面，债权人通过设定保护性条款并积极参与公司监管，促使公司披露更加
充分，透明度更高。[41]因此，负债水平对信息质量的影响
方向并不明确。Si ze 表示公司规模，用期末总资产的自然对数表示。Lang 和Lundholm 指出，规模大的公司容易受到公众和监管机构的监督以及媒体的关注，出于政治成本
的考虑，规模较大的公司其信息透明度也高。[42]Ro e 是公
司的净资产收益率，代表公司的经营业绩。有些研究表明，
随着公司经营业绩的提升，公司更愿意提高信息质量，[1]而另一些研究却得到相反的结论。[43]
H H I 是He r f i nd a h l -
H i r s ch m a n 指数，用于表征公司所在行业的市场竞争程度。HHI 的计算公式如下：2
(/)i HHI X X =∑，i X X =∑，其中X i 表示某一行业中企业i 的营业收入。本文按照证监会的分类标准，除制造业按亚类分类外，其它行业以
大类为标准，分为21个行业，然后分别求取每个行业的H H I指数。H H I越小，表明行业的竞争越激烈。已有的一些研究表明，市场竞争能够促进公司提高其信息透明度，如果行业市场竞争程度越高，则行业内公司的信息透明度越大。[1,44-46]Au d it o r是虚拟变量，用以表示审计事务所规模，当审计事务所为国际四大事务所时，则取值为1，否则为0。有研究表明，规模较大的事务所在财务造假后，吊销执照的成本远远高于小规模事务所，因此大规模事务所有更强的坚持独立性的动机，其对上市公司信息披露质量产生积极作用。[1,47]Sm a l lp r of it是虚拟变量，用以表征上市公司是否存在“微利”情形，当公司的Roe在(0，0.01)的范围内时，则变量Sm a l lp r of it取值为1，否则为0。一些研究表明，当公司存在“微利”情形时，极有可能是通过盈余管理来达到的，这类公司的信息披露质量较低。[48,49]I n d是行业虚拟变量，本文按照证监会的分类标准，除制造业按亚类分类外，其它行业以大类为标准，分为21个行业，以综合类为基础，设置20个行业虚拟变量代表21个行业的差异。由于行业变量较多，在报告回归结果时不再列出行业变量的结果。
2.样本选取与数据来源
本文选取沪深两市2001-2006年A股上市公司作为初始样本。首先，删除金融保险行业的公司；其次，删除数据不全的样本；最后，除了变量TW、CW和LW之外，对于本文所使用的其它连续型变量，为了消除极端值的影响，我们还剔除了0-1%与99%-100%分位数的极端值样本。由于本文需要保留过度计提资产减值准备的样本，因此不能完全按照上述方法剔除TW异常值，而是采取如下的方法剔除T W异常值：（1）删除T W分位数为0-1%的极端值样本；（2）当T W≥1时，意味着公司计提的全部资产减值准备大于或等于期初总资产，这一现象过于异常，因而本文删除了T W≥1的样本公司。④经过上述筛选过程，我们共计得到5939个样本，其中2001-2006年的样本个数分别为701、917、1008、1055、1122、1136个，上述数据主要来源于Wind数据库和CCER数据库。
3.描述性统计
表1给出了主要变量的描述性统计结果。首先，从变量的分布偏态上看，会计信息透明度（Tr a n）的均值和中位数比较接近，在5.5左右，其分布比较对称（偏度几乎为0）。T W、CW、LW三个变量呈现右偏（偏度都大于4）分布，说明了这三个变量存在极端值情形。其次，从90%分位数上看，T W，CW，LW三个变量的90%分位数分别为0.109，0.076和0.036。也是说，在所有的5939个样本中，有90%样本的八项资产减值准备合计占期初总资产的比
重（TW）不超过0.109；同样，有90%的样本的流动资产减值准备合计占期初总资产比重（CW）不超过0.076，有90%的样本的长期资产减值准备合计占期初总资产的比重（LW）不超过0.036，说明大部分的样本计提的减值准备属于正常范围，过度计提资产减值准备的样本较少。
表1 主要变量的描述性统计表
变量N均值中位数标准差最小值
90%分
位数
最大值偏度Tran5939 5.321 5.5 2.0121810-0.018 TW59390.0450.0230.06900.1090.861 4.047 CW59390.0320.0150.05300.0760.859 4.88
LW59390.0140.0040.02700.0360.379 4.434 State59390.25800.437011 1.107 Lev59390.4870.5010.1790.0080.6190.939-0.205 Size593921.22621.1490.85519.21122.36523.8540.334 Roe59390.0330.0550.155-1.2590.150.333-3.416 HHI59390.0730.0450.1150.0180.1340.837 5.777 Auditor59390.06200.242001 3.616 Smallprofit59390.07400.261001 3.266三、实证结果与分析
实证检验过程分为三步。首先，我们对方程（1）进行回归，初步检验资产减值准备与会计信息透明度的关系；其次，我们剔除盈余管理对稳健性的影响，然后用经剔除盈余管理因素后的真实稳健性，进一步检验真实稳健性如何影响会计信息透明度水平；最后，我们进行敏感性测试。
1. 初步检验：资产减值准备对会计信息透明度的影响
表2列出了2001-2006年期间资产减值准备对会计信息透明度的影响，其中模型（1）-（3）仅考虑资产减值准备因素(T W，C W，LW及其二次项)对会计信息透明度的影响，模型（4）-（6）则考察了加入控制变量后的回归结果。由于本文使用了面板数据的计量方程进行回归，因此需要考虑固定效应和随机效应的选择。我们对每一个随机效应回归进行了H a u s m a n检验，如果H a u s m a n检验结果的P值大于5%，我们就选用随机效应模型（R E），否则采用固定效应模型（FE）。
从回归结果看，所有模型的资产减值准备二次项（T W2，C W2和LW2）系数在1%的水平上都显著为负，表明了随着资产减值准备计提的增多，上市公司的会计信息透明度刚开始会提升，但是，当计提的资产减值准备超过一定的幅度之后，会计信息透明度则随着资产减值准备的增加反而下降，资产减值准备与会计信息透明度之间呈倒U型关系。该结果验证了我们的理论预期——稳健性和会计信息透明度之间是倒U型关系：会计信息透明度刚开始随着稳健性的上升而上升，但当稳健性超过了一定的程度之后（即“过度稳健”），会计信息透明度反而下降。
表2 资产减值准备对会计信息透明度的影响
因变量Tran
模型（1）FE(2)FE(3)RE(4)FE(5)FE(6)FE
intercept 4.727***
（100.46）
4.818***
（113.72）
5.129***
（125.63）
7.545***
（3.09）
8.597***
(3.56)
9.407***
（3.96）
解释变量TW
15.838***
（13.38）
8.973***
（7.17）
TW2
-18.694***
（-8.02）
-12.033***
（-5.19）
CW
18.752***
（13.37）
9.548***
(6.37)
CW2
-25.197***
（-8.56）
-14.416***
(-4.89)
LW
19.98***
（9.32）
14.617***
（5.04）LW2
-50.111***
（-4.12）
-46.526***
（-3.2）
控制变量State
-0.319***
（-2.83）
-0.324***
(-2.87)
-0.301***
（-2.66）Lev
2.994***
（8.19）
3.059***
(8.39)
3.4***
（9.7）Size
-0.168
（-1.4）
-0.215*
(-1.82)
-0.258**
（-2.22）Roe
-2.147***
(-10.48)
-2.188***
(-10.66)
-2.39***
（-11.91）HHI
-4.19***
(-2.71)
-4.189***
(-2.71)
-3.794**
（-2.45）Auditor
0.427**
(2.31)
0.417**
(2.26)
0.411**
（2.22）Smallprofit
-0.112
(-1.13)
-1.115
(-1.16)
-0.122
（-1.22）
Hausman Chi值（P值）24.32
（0.000）
20.41
（0.000）
3.78
（0.151）
119.2
（0.000）
117.01
(0.000)
123.48
(0.000)
R20.05180.04630.0280.04130.0380.036
观测值593959395939593959395939
注：①***、**和*分别表示1%?、5%?和?10%?的显著水平；②若?Hausman检验的p值大于5%，我们就使用随机效应（RE）模型，否则使用固定效应（FE）模型；③行业虚拟变量（Ind）较多，回归结果未列出；④若采用随机效应（RE）模型，则括号内的数值表示Z统计值；若采用固定效应（FE）模型，则括号内的值表示t值
通过上述回归结果，我们可大体上估计资产减值准备与会计信息透明度之间倒U型的极值点位置。以表2模型（4）为例，该回归结果可用如下的方程表达：
（6）依据方程（6）可大体估计出T W的极值点为0.37（=8.973/(2*12.033)），即在[0，0.37]的范围内，上市公司的会计信息透明度将随着T W的增加而增加，而当T W超过了该范围，会计信息透明度反而下降。类似地，通过表2模型（5）和（6），可大体估计C W和LW的极值点分别为0.33和0.157，即当公司的C W值和LW值分别超过0.33和0.157时，会计信息透明度不升反降。⑤
2.进一步检验：排除盈余管理干扰后的真实稳健性与会计信息透明度水平的关系。
前面分析表明，由于盈余管理的存在，使得我们在研究真实会计稳健性和信息透明度之间的关系时，受到了一定程度的干扰。为了消除盈余管理的干扰，有必要剔除盈余管理对会计稳健性的影响。⑥为此，我们首先剔除盈余管理对稳健性的影响，然后用经剔除盈余管理因素后的真实稳健性，进一步检验真实稳健性如何影响会计信息透明度水平。
（1）剔除盈余管理影响后的稳健性
Givoly和Hayn以平均累计应计来计量会计稳健性，其计量理念是，稳健会计的应用将会导致持续的累计负应计利润，平均的累计负应计利润越多，就意味着会计越稳健。[55]因此，一段时间内的平均累计应计的持续水平可以反映一家公司会计系统的稳健偏差。然而，如果不分离管理层操控行为对应计利润的影响,而直接运用G ivoly和Hay n提出的平均累计应计利润来衡量盈余稳健性时，就会出现噪音。[53]
B a l l和S h i v a k u m a r研究了以往测度操控性应计的模型（包括J o n e s模型、
C F模型和
D D模型）后指出，由于没有把会计稳健性因素作为这些模型的解释变量，使得这些模型的回归残差（即操控性应计，用来表征盈余管理程度）包含了会计稳健性因素。[56]为此，他们认为应当在上述模型的解释变量中加入会计稳健性因素，以便把会计稳健性和操控性应计分离开来。借鉴B a l l 和Sh iva k u ma r[56]的研究，我们采用以下修正后的Jones 模型，把操控性应计和会计稳健性因素分离开来：
（7）其中，TACC表示总应计，等于净利润减经营现金净流量，REV
?表示主营业务收入的增量，PPE表示固定资产合计，CFO表示经营现金净流量，上述四个变量都经过期初总资产的平减。DCFO是虚拟变量，当CFO 小于0时，取值为1，否则为0。如果C F O小于0时，则表示“坏消息”（Bad News），而CFO大于或等于0时，则表示“好消息”（G o o d N e w s）。若交乘项*
DCFO CFO 的系数6
α显著为正，表明会计盈余对坏消息的反应速度快于对好消息的反应速度，从而说明公司整体是稳健的。B a l l和S h i v a k u m a r[56]的重要贡献在于，他们把会计稳健性看成是导致总应计（TACC）变化的重要因素之一，因此，他们在J o n e s模型的基础上，把会计稳健性因素作为总应计（TACC）的重要解释变量加入到模型中，从而得到方程（7）。方程（7）的回归残差ε代表操控性应计，用DA表示。非操控性应计（用NDA表示）等于总应计减去操控性应计，即
（8）
由于方程（8）涉及现金流指标，而我国上市公司从1998年起才开始披露该项指标，并且由于2007年又发生准则变迁，故计算指标时，我们选用1998-2006年的所有上市公司作为初选样本，分年度分行业对方程（8）进行回归（删除年度行业数据少于20的样本），计算出相应样本的指标。
通过方程（8），我们把总应计分成了操控应计和非操控应计，会计稳健因素被包含在非操控应计中，从而实现了与操控应计（即盈余管理）的分离。在此基础上，我们借鉴Givoly和Hay n、[55] Fra ncis、La Fond、Olsson 和Sch ip p e r[28]以及A r t ia ch和Cla r k s on[13]等人的研究，用（t-5，t）共计六年的平均累计非操控应计表征真实稳健性。由于平均累计非操控应计越低，表明真实稳健性越高，为了便于表达，我们用（-1）乘以平均累计非
操控应计来表示真实稳健性，具体公式如下
：
（9）
其中Cons表示公司i在第t年的真实稳健性，NDA 是从式子（8）中计算得到的非操控应计，Cons越大，则真实稳健性越强。由于计算Cons值时，需要前五年的NDA数据作为基础，而本文计算出来最早的NDA数据是1998年的数据，因此只能获取2003-2006年共计四年的Cons数据。
（2）剔除盈余管理因素后的真实稳健性和会计信息透明度之间的关系
我们以剔除了盈余管理因素后的真实稳健性Cons 作为解释变量，以会计信息透明度Tran为被解释变量，选用2003-2006年的相关数据，采用以下是非平衡面板数据计量方程，以对文中假设做进一步检验。
（10）方程（10）除解释变量Cons及其二次项之外，其余变量与方程（1）相同，回归结果见表3。
从表3可以看出，两个模型的二次项C o n s2系数都不显著，而一次项C o n s的系数在5%的水平下都显著为正，表明剔除盈余管理的影响后，真实稳健性与会计信息透明度之间是显著正相关关系。该结果表明，在排除盈余管理的干扰之后，真实稳健性的实施有助于提升会计信息透明度，进一步证实了本文的假设。
3.敏感性分析
在进行敏感性测试时，我们首先选用2007-2011年的数据，以检验新准则环境下本文的假设推理是否依
旧成立；其次，我们以深交所披露考评结果作为会计信息透明度的替代变量，分别考察：①剔除盈余管理因素后的真实稳健性与深交所考评结果的关系；②“过度稳健”与深交所考评结果的关系。
表3 剔除盈余管理因素后的稳健性和会计信息透明度的关系
因变量Tran
模型（7）FE(8) FE intercept
5.345***
6.044*
(107.07)(1.84)
解
释
变
量
Cons
2.627** 2.499**
(2.15)(2.07)
Cons2
-4.047-5.217
（-0.38）（-1.48）
控
制
变
量
State
-0.532***
(-3.21)
Lev
4.935***
(12.73)
Size
-0.134
(-0.85)
Roe
-0.03
(-1.25)
HHI
-4.068
(-0.75)
Auditor
0.569**
(2.14)
Smallprofit
-0.027
(-0.21) Hausman
6.31
(0.0427)
78.25
(0.000)
Chi值
（P值）
R20.02180.021
观测值36273627
注：同表2
（1）新准则环境下的假设检验
根据2007-2011年数据（筛选过程同2001-2006年的数据）的描述性统计（限于篇幅，结果未报告），C W和LW均值分别为0.0323和0.0077，而2001-2006年的C W和LW的均值分别为0.032和0.014（见表1），因此，在新准则实施以后，上市公司计提的长期资产减值准备（LW）明显减少了很多，而短期资产减值准备（C W）的计提则有所上升。据此可推断，新准则不允许转回已计提的长期资产减值准备，是上市公司缩减计提长期资产减值准备的重要原因。此外，描述性统计还显示，2007-2011年C W和LW的最大值分别为0.98和0.578，也是说，尽管上市公司总体上缩减了对长期资产减值准备的计提，但仍有一些公司会过度计提资产减值准备。我们采用2007-2011年的相关数据，对方程（1）进行回归，结果见表4。
从表4可以看出，除了模型（14）中的解释变量二次项系数在10%的水平上显著之外，其余模型解释变量
的二次项系数在1%或5%的水平上显著，表明了随着资产减值准备计提的增多，上市公司的会计信息透明度刚开始会提升，但是，当计提的资产减值准备超过一定的幅度之后，会计信息透明度则随着资产减值准备的增加反而下降，资产减值准备与会计信息透明度之间仍然呈现倒U型关系。因此在新准则环境下，本文的假设推理依然成立。周冬华的研究表明，新准则禁止长期资产减值准备的转回，能够部分遏制上市公司利用资产减值进行大清洗，但效果有限。[39]与此颇为相似的是，本文的结果显示，尽管新准则的实施使得上市公司总体上缩减了对长期资产减值准备的计提，但仍有一些公司会过度计提资产减值准备，而这些过度计提资产减值准备的公司，同样会降低其会计信息透明度水平。
表4 新准则环境下资产减值准备对会计信息透明度的影响
因变量Tran
模型（9）RE(10)FE(11)FE(12)FE(13)FE(14)FE
intercept 5.178***
（125.33）
5.171***
（129.47）
5.405***
（213.99）
-1.47
（-1.13）
-0.965
（-0.74）
-0.362
（-0.28）
解释变量TW
9.23***
（12.46）
9.443***
（8.38）
TW2
-9.71***
（-8.00）
-12.957***
（-7.65）
CW
11.491***
（8.75）
9.659***
(7.33)
CW2
-13.553***
（-6.86）
-13.85***
(-7.15)
LW
11.064***
（4.31）
8.91***
（3.5）LW2
-15.436**
（-2.09）
-14.088*
（-1.94）
控制变量State
-0.039
（-0.47）
-0.031
(-0.37)
-0.035
（-0.42）Lev
3.098***
（12.16）
3.124***
(12.35)
3.168***
（12.82）Size
0.248***
（4.14）
0.226***
(3.81)
0.206***
（3.51）Roe
-1.215***
(-7.04)
-1.238***
(-7.16)
-1.264***
（-7.28）HHI
-2.151
(-1.24)
-2.219
(-1.28)
-2.262
（-1.31）Auditor
0.181
(0.56)
0.16
(0.56)
0.202
（0.62）Smallprofit
-0.234**
(-2.13)
-0.261**
(-2.37)
-0.276**
（-2.5）
Hausman Chi值（P值）3.45
（0.178）
6.35
（0.042）
11.48
（0.003）
194.63
（0.000）
195.28
(0.000)
183.18
(0.000)
R20.03380.02150.02620.01580.01190.0094
观测值728872887288728872887288
注：同表2?
（2）以深交所披露考评结果作为会计信息透明度的替代
深交所网站（www. https://www.wendangku.net/doc/0f6106748.html,）的“诚信档案”将上市公司信息披露考评结果分为四个等级，分别是优秀、良好、及格和不及格，我们分别用变量1
Rating和2
Rating表示上述评级结果。当评级结果分别为优秀、良好、及格和不及格时，1
Rating的取值相应为4，3，2，1。2
Rating是虚拟变量，当评级结果为优秀和良好时，则取值为1，否则为0。表5 剔除盈余管理因素后的稳健性与深交所考评结果的关系模型
因变量Rating1因变量Rating2
(15)(16)(17)(18) intercept
0.595***-9.085***
(10.61)（-6.49）
解释
变量
Cons
4.105*** 2.368** 3.623*** 2.358**
(3.85)(2.2)(3.3)(2.03)
控
制
变
量
State
-0.462***
（-4.09）
-0.416***
（-3.43）
Lev
-1.739***
（-6.55）
-0.383***
（-6.43）
Size
0.576***
(9.87)
0.471***
(7.14)
Roe
0.223***
(2.59)
0.784***
(3.78)
HHI
-0.199
(-0.41)
-0.688
(-1.33)
Auditor
-0.209
(-0.87)
-0.331
(-1.21)
Smallprofit
-0.571***
(-3.37)
-0.599***
(-3.3)
阈值1-3.0448.71
阈值2-0.58411.319
阈值3 2.47114.641
Pseudo R20.00470.06180.00550.0733
观测值1589158915891589
注：①***、**和*分别表示1%?、5%?和?10%?的显著水平；②当因变量为Rating1时，使用有序逻辑回归（Ordered?Logistic?Regression）模型；当因变量为Rating2时，使用逻辑回归（Logistic?Regression）模型；③行业虚拟变量（Ind）较多，回归结果未列出；④括号内的值表示Z值
（3）剔除盈余管理因素后的稳健性与深交所考评结果的关系
我们以剔除了盈余管理因素后会计稳健性Cons作为解释变量，分别以1
Rating，2
Rating为被解释变量，选用2003-2006年的相关数据，采用以下两个不同的计量方程进行敏感性分析：
（11）
（12）其中，（11）是有序逻辑回归（O r d e r e d L o g i s t i c R e g r e s s i o n）方程，（12）是逻辑回归（L o g i s t i c Regression）方程，回归结果见表5。
从表5的结果来看，所有模型里解释变量C o n s的系数在1%或5%的水平上显著为正，表明了排除盈余管理的干扰之后，稳健程度越高的公司，其会计信息透明度越高（即深交所评级结果越好）。
（4）“过度稳健”与深交所考评结果的关系
本文通过以下两个方程，检测“过度稳健”与深交所考评结果的关系：
（13）
（14）其中，（13）是有序逻辑回归（O r d e r e d L o g i s t i c R e g r e s s i o n）方程，（14）是逻辑回归（L o g i s t i c Regression）方程。除了变量之外，其余变量同（11）和（12）。OverWriteoff是虚拟变量，用以表征公司是否存在过度计提资产减值准备。
表6 过度计提资产减值准备与深交所考评结果关系
考评结果
全样本TW>0.2样本TW>0.3样本TW>0.4样本数量
比重
(%)数量
比重
(%)数量
比重
(%)数量
比重
(%)
优秀2167.8410.5100.0000.00
良好143051.898241.413640.441838.30
及格96234.909648.484651.692655.32
不及格148 5.37199.6077.873 6.38
合计27561001981008910047100
我们选用2001-2006年在深交所上市的非金融保险类A股公司为初始样本，剔除了缺失值的样本后，最后得到2756个样本。根据对T W变量的描述性统计（限于篇幅，结果未报告），上述样本的T W均值为0.0611，标准差为0.1043，90%分位数为0.149，偏度为5.896。根据统计原理，如果某一随机变量服从正态分布，那么，在该随机变量的“均值±2个标准差”范围内的数值占全部数值的95%。这些样本的T W值的偏度（5.896）表明，该变量并不服从对称的正态分布，而是呈现右偏分布，因此在T W均值的右端，存在一些偏离均值位置较远的极端值。借鉴统计原理，我们以T W 均值右边的两个标准差范围以外的样本看作是过度计提资产减值准备样本，即以TW的“均值+2个标准差”作为过度计提资产减值准备的临界点。根据该标准，我们可得到过度计提资产减值准备的T W值的临界点为0.2697（=0.0611+2*0.1043）。即，当T W>0.2697，则
的取值为1，否则为0。此外，我们还分别选用0.2，0.3和0.4的T W值作为临界点进行测试，结果发现这四个临界值的选择并不影响结论。限于篇幅，我们选用0.2697的T W值作为判断过度计提资产减值的基准进行报告。
为了直观反映过度计提资产减值准备与深交所考评结果的关系，我们首先对比了2001-2006年的全样本和过度计提资产减值样本（即T W>0.2，0.3以及0.4的样本）之间的考评结果的差异，具体结果见表6。
从表6可看出，相比于全样本而言，过度计提资产减值的样本公司（T W>0.2，0.3，0.4）所披露信息等级为“优秀”和“良好”所占的比重相对较低，而“及格”和“不及格”所占的比重则相对较高。也是说，相对于全体样本而言，“过度稳健”的样本（即T W>0.2，0.3或0.4)的考评结果总体而言较差。例如，全样本中，信息披露“优秀”的企业所占比重大约为7.84%，而当TW>0.2时，只有一家企业的信息披露被深交所评为“优秀”，其所占比重大约为0.51%；当T W>0.3或0.4时，信息披露“优秀”的企业为0家。因此，当企业过度计提资产减值准备时，其考评结果往往更差。
方程（13）和（14）的回归结果见表7。从表7的结果来看，所有模型的解释变量的系数在1%或5%的水平上显著为负，表明过度计提资产减值的公司，其信息披露质量总体而言更差。这一结果证实了过度计提资产减值准备会降低会计信息透明度的假设。综合以上敏感性分析，说明本文的结论是稳健的。
表7 “过度稳健”与深交所考评结果关系
模型
因变量Rating1因变量Rating2
（19）(20)(21)(22) intercept
0.4234***
（10.65）
1.169***
(9.53)
解释
变量
OverWriteoff
-0.742***
（-4.11）
-0.339**
(-2.23)
-0.7164***
（-3.64）
-0.378**
(-2.29)
控
制
变
量
State
-0.62***
(-7.36)
-0.571***
(-6.42)
Lev
-1.248***
(-6.23)
-1.077***
(-4.99)
Size
0.553***
（12.82）
0.436***
（9.88）Roe
0.037
(1.01)
0.056
(1.18)
HHI
-0.19
(-0.7)
-0.28
(-0.97)
Auditor
0.426**
(2.29)
0.335
(1.64)
Smallprofit
-0.486***
(-3.68)
-0.518***
(-3. 64)
阈值1-2.911-3.813
阈值2-0.426-1.258
阈值3 2.442 1.692
Pseudo R20.00290.0250.00360.0293
观测值2756275627562756
注：同表5
四、研究结论与讨论
本文以上市公司会计信息透明度为切入点，探讨会
计稳健性对公司信息披露行为的影响。研究发现，当以资产减值准备表征会计稳健性时，随着资产减值准备的增加，会计信息透明度也随之提升，但当资产减值准备超过一定的限度后，会计信息透明度不升反降，两者呈现倒U型关系。进一步检验表明，在排除盈余管理的干扰之后，真实稳健性的实施有助于提升会计信息透明度。这些结果表明，在不受盈余管理动机干扰的情况下，稳健性的增强有助于缓解信息不对称水平，但是，如果企业假借稳健之名而实施极端向下的盈余管理反而加重信息不对称程度。
本文结果显示，在不受盈余管理动机干扰的情况下，真实稳健性的应用，减轻了信息不对称程度，这与FA S B和I A S B的观点是相悖的。FA S B和I A S B认为，稳健会计的应用将对会计信息产生扭曲以及造成会计信息失真，更容易导致信息不对称。[5]FA S B和I A S B的观点似乎很有道理，但是它们忽略了稳健性对会计信息披露的影响。也就是说，尽管稳健会计的结果是有偏的，但是企业实施了稳健会计之后，其内部人有较强的动机在信息披露环节向外部投资者充分披露这种有偏的结果，以使投资者能够“看穿”稳健会计带来的低估影响，而这种充分披露转而缓解了信息不对称水平。
近年来，随着公允价值的普遍采用，中性会计的地位日渐突出，而会计稳健性的处境则颇为尴尬。例如，2008年，FA S B和I A S B在联合发布的《财务报告概念框架征求意见稿》（Concept ual Framework for Financial Repor ting Exposu re Draf t）中提出，会计稳健性是有偏的，而且与中性会计之间存在冲突，因此，会计稳健性是“不可取的”(U n d e s i r a b l e)，财务报告的质量特征应当把会计稳健性排除出去。本文的结果表明，在不受盈余管理动机干扰的情况下，会计稳健性的应用，有利于缓解信息不对称程度，因此我们呼吁，不应一味地挤压会计稳健性的生存空间，在考察会计信息质量特征时，应当给稳健性留下一席之地。
然而，在现实中，出于S T制度、退市制度以及企业变更经理人等原因，使得一些企业有可能假借稳健会计之名而实施极端向下的盈余管理行为，这些表面看似更为稳健的行为，不但不会提高会计信息透明度，反而降低了信息透明度。因此，会计稳健性虽然在一定程度上能够缓解信息不对称，但当稳健性原则成为企业实施极端向下盈余管理的工具时，反而加重了信息不对称程度，这也正是FA S B和I A S B以及其它各国会计准则制定机构所担心的问题。因此，我们建议，应在大力倡导公司实施真实稳健会计的同时，谨防公司假借稳健之名而实施极端向下的盈余管理行为，会计稳健性的运用应保持一个合理的度。
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注释
①公司的股价下滑通常受到宏观经济因素、与公司有关的微观
因素影响。如果公司的股价下滑是源于公司自身的因素(如财务舞弊、业绩变脸、信息不对称加重)，那么这种股价下滑将给公司带来多方面的负面影响：如会增加公司的再融资成本以及被收购和其他股东诉讼的风险，短期内下滑给公司形成舆论压力，而长时间下跌，可能会引起监管机构的注意，增大其政治成本等。
②除了采用非平衡面板数据计量方程(包括固定效应模型和随
机效应模型)之外，我们还采用了控制年度的混合数据模型进行检验，这些模型的结果都支持了文章的假设。限于篇幅，我们在文中仅报告了固定效应模型或者随机效应模型结果，而把混合模型结果作为备索资料。
③在计提资产减值准备方面，新准则与2001-2006年旧准则(包
括《企业会计制度》和会计准则)有很大不同。旧准则规定应计提减值准备的资产共有八项，分别为：应收款项、短期投资、存货、长期投资、固定资产、无形资产、在建工程和委托贷款，其中前三项为短期资产，后五项为长期资产，本文以这八项资产减值准备表征旧准则实施期间(2001-2006年)的会计稳健性；2007年以后，新准则规定计提减值准备的资产项目较多，实务中主要包括应收款项、存货、长期投资、固定资产、无形资产、在建工程、委托贷款、贷款呆账、投资性房地产、生产性生物资产和油气资产等11项项资产。本文以这11项资产减值准备表征新准则期间(2007-2011年)的会计稳健性，其中前两项为短期资产，后九项为长期资产。④本文后面选取2007-2011年数据进行敏感性分析时，也采用同
样的方法进行筛选，限于篇幅，后面做敏感性分析时不再赘述。
⑤本文主要通过大样本回归的统计结果大体估计倒U型下TW、
CW和LW的极值点位置。与数学函数的精确表达不同，大样本统计方法在刻画变量间的函数关系方面，不是那么精确，有可能受到一些异常值的影响。
⑥事实上，盈余管理和会计稳健性之间难以厘清的关系还引发
了一些争论。例如，关于我国上市公司表现出来的会计稳健性是真实的稳健还是盈余管理的表象，一直存在争议。以李远鹏和李若山、[50]曲晓辉和邱月华[51]等为代表的学者认为，上市公司整体表现出的盈余稳健性并非真正的稳健性，而是亏损公司“洗大澡”造成的假象；而以代冰彬等、[52]毛新述和戴德明、[53]肖成民和吕长江[54]为代表的学者通过不同的方法把盈余管理因素屏蔽之后，发现上市公司整体上仍表现出稳健性特征，稳健性并非受利润操纵支配，它是独立存在的。作者信息 周晓苏，南开大学商学院教授、博士生导师、博士，研究方向为会计理论与方法；吴锡皓，南开大学商学院会计学博士研究生，研究方向为会计理论与方法
A Study of the Impact of Conservatism on Disclosure: Based on the Perspective of Transparency of Accounting Information
Zhou Xiaosu, Wu Xihao
Business School, Nankai University
Abstract Information asymmetry (IA) has always been one of the problems of modern capital markets. Information disclosure is an important way for listed companies to reduce IA, and it could help to enhance the effectiveness of resource distribution in capital market. For this reason, the quality of information disclosure is directly related to the effectiveness of securities market and the investor protection issues. Therefore, the quality of information disclosure, especially the transparency of accounting information is always a hot topic. In addition, whether accounting conservatism will mitigate or aggravate the degree of IA is still disputed. Some scholars, like LaFond and Watts, argue that conservatism can reduces the manager's incentives and ability to manipulate accounting numbers and so reduces informa-tion asymmetry and deadweight losses that information asymmetry generates. In contrast, FASB and IASB argue that there is a conflict between conservative accounting and neutral accounting, and that the application of conservatism will distort the accounting informa-tion. Thus, the conservatism will induce the distortion of accounting information and then lead to IA. This paper investigates the impact of conservatism on disclosure from the perspective of transparency of accounting information. The preliminary test shows that there is an inverted-‘U’ relationship between conservatism and transparency, that is, the enhancement of conservatism helps improve transparency within a moderate range of conservatism while “excessive conserva-tism” deriving from extreme downward earning management leads to decline in transparency. Further test shows that the enhancement of conservatism helps improve transparency after eliminating the im-pact of earning management on conservatism. Therefore it is shown that the enhancement of conservatism without interference of earning management motivation can help mitigate the level of information asymmetry，and that if a company carries out extremely downward earning management under the guise of conservatism, the degree of information asymmetry will be aggravated. For this reason, although it is strongly advocated that companies should implement true con-servatism, we should also beware that they are engaged in extremely downward earning management under the guise of conservatism. Thus, the application of accounting conservatism should maintain a reasonable degree.
Key Words Conservatism; Transparency of Accounting Informa-tion; The Allowance for Asset Impairment; Information Asymme-try; Earning Management