主板与创业板市场资源配置效率比较

摘 要：股票市场的资源配置效率可以通过上市公司会计信息对股票价格的影响力度反映。本文选取主板与创业板市场上市公司2013年年报财务指标与2014年指定区间股价数据，建立股票价格与会计信息主成分回归模型进行实证研究比较。结果表明，主板市场上市公司会计信息对股票价格的影响比创业板市场较强，其中盈利能力会计信息对股票价格影响最强，表现为正相关关系，从而说明主板市场比创业板市场资源配置有效率。

关键词：主板；创业板；主成分分析；资源配置效率

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2016）05-0040-06

一、引言

证券市场的良性发展，应该是双赢的局面，投资者依据上市公司价值进行决策，上市公司为投资者创造更大的收益，体现证券市场优化配置资源的作用。因此，成熟的证券市场都有严谨的披露制度，投资者在上市公司公开披露的财务报告中可以解读企业财务状况与经营状况的会计信息，这些信息反映企业的价值，能够为投资者理性投资提供一定的参考，进而影响股票价格，实现资源配置。这一影响机理如图1所示。

我国证券市场是新兴的资本市场，目前已经运行了20多年，形成主板市场、中小板市场、创业板市场、三板市场以及其他场外交易市场构成的多层次资本市场结构。根据万得资讯数据库提供的数据，截止至2014年12月，我国股票市价总值372546.96亿元，占国内生产总值59%；投资者开户总数达23587.39万户，相比2001年投资者开户总数6305.82万户，翻了2倍多。2014年的平均账户资产量为52.1万元，而2013年这一数据为49.4万元。可见我国证券市场的市场广度（市场的参与者）与市场深度（市场的规模）都拓展了，资源配置效率显得更重要。

证券市场资源配置效率与投资者是否根据上市公司企业价值理性投资有关，体现在股票价格与会计信息的关联性。但目前中国股市许多个人投资者不相信上市公司公布的会计信息，据深交所的《2014年个人投资者状况调查报告》，62%受访个人投资者更关注的是短期的技术走势，45%受访个人投资者偏好“股吧”这类网络媒体提供的所谓内幕信息而不是会计信息。大部分个人投资者认为中国的市场就是短线投机市场，研究公司信息纯属纸上谈兵，并无实际价值，因此对于会计信息不重视。

我国上市公司披露的会计信息对股票价格波动的影响程度如何？对投资者的参考意义有多大？证券市场资源配置效率如何？这些问题一直是会计学术领域研究的热点。本文在实证会计理论和财务管理分析理论的基础上，对不同板块证券市场上市公司披露的年报财务指标提取会计信息主成分，建立股票价格与会计信息主成分回归模型，比较不同板块市场下会计信息主成分对股价的影响力，衡量我国不同板块市场的资源配置效率。由于我国不同板块证券市场经营特点不同、发展历程不同，主板市场运行了20多年，创业板市场却运行了不到5年，所以不同板块证券市场资源配置效率亦有所不同，因此探寻我国不同板块证券市场资源配置效率有重大意义。

二、文献回顾

西方关于上市公司会计信息对股票价格的影响研究至今已经有40多年历史了，且研究在逐步细化。1968年巴尔和布朗（Ball和Brawn）假设证券市场有效，第一个实证了会计盈余与股票超额收益之间的关系，这是实证会计研究上的代表作。比弗、赖特和克拉克（Beaver、Wright和Clarke，1979）考察投资组合中各组间股票价格变动与会计盈余信息变动之间的相互关系，证明了股票价格变动的百分比与会计盈余信息变动百分比之间有着显著的正相关关系，在信息披露当天，股价将产生比前后其他时间更剧烈的变化，非正常报酬率的方差也将更大。佩坦和沃尔夫森（Paten和Wolfson，1984）通过研究一天之内的股价数据波动，发现披露会计信息的两个小时之内股价即有激烈波动，证明了股价实时地、迅速地受会计信息的影响。巴斯、比弗和兰茨曼（Barth、Beaver和landsman，1993）研究发现不仅会计盈余信息对证券市场有影响，资产负债表上的相关项目对证券市场也有影响，且股价与资产具有显著的正相关关系，而与负债具有显著的负相关关系。

由于我国证券市场起步较晚，会计信息与股票价格的关联性研究也发展较慢。赵宇龙（1998）以披露的会计盈余数据有信息含量为前提，证明未预期盈余和股票非正常报酬率间有着显著相关关系。陈晓、陈小悦和刘钊（1999）以股票交易量为研究基础，发现在公司会计盈余公告日前后，股票的日交易量都增加了；在公告日附近，股票的日交易量达到了平均水平的一倍，即表明有新的会计信息传递到了证券市场，才使交易量发生变化。文海涛、倪晓萍（2003）按照行业分类研究了我国上市公司财务指标与股价相关性，研究结果表明，在我国的证券市场上，无论是整体，还是分行业的上市公司的财务指标与股价之间都存在着确定的相关关系，只是相关程度不同。党建忠、陈军、褚俊红（2004）发现会计收益、净资产、公司盈利能力成长性、公司核心资产盈利能力、公司规模、流通盘规模是中国股票市场中影响上市公司股价的因素，它们不但与股价存在着相关关系，而且还对股价具有解释能力。

通过以上文献可以看出，在资本市场有效率的前提下，股票价格与会计信息之间存在着关联关系是确定的。本文借鉴上述研究成果，采用逆向思维，如果会计信息对股票价格有较强的影响力，那么可以推理股票市场的资源配置是有效率的。研究思路是从不同板块市场角度入手，对我国主板市场与创业板市场上市公司年报财务指标提取会计信息主成分，比较不同板块市场下会计信息主成分对股价的解释力，判断不同板块市场的资源配置效率。研究结果不仅有助于股票投资者理性科学决策，同时有助于证券市场资源配置效率的改进。

三、模型设计和实证分析

（一）研究假设与模型设计

证券市场资源配置效率可以由会计信息对股票价格的影响反映出来。买一家企业的股票，实际上就是投资这家企业，该企业的价值就是该企业的股票指导价。而体现企业价值的信息最主要是会计信息，即公司定期、不定期的财务报告。本文提出以下研究前提：我国证券市场分为主板市场与创业板市场两个市场（主板市场不包含银行、石油、石化行业，不与创业板市场重合），文中简称A市场与C市场。上市公司所披露的会计报表中的财务数据均真实可靠；除本文选取的9个财务指标之外，影响上市公司股价变化的其他因素均保持不变，如宏观经济政策、通货膨胀、股本规模、投资者的心态以及所属不同行业等。本文通过设定虚拟变量把A市场和C市场引入同一模型比较资源配置效率。

假设H1：A市场比C市场资源配置效率高。

模型的被解释变量（Y）是股票价格，解释变量是从会计信息中提取的主成分影响因子（F）。股票价格（Y）是区间买卖成交均价，区间均价=[区间成交额（千元）*1000]/[区间成交量（手）*100]。本文认为成交均价比收盘价均价更能反映投资人对上市公司的价值判断，反映投资人愿意付出多少价格投资多少股数，同时，价格数据不需采用复权处理。假设F1是影响力最大的因子，解释变量（F）的个数未知。选取的9个财务指标用X1-9表示，分为4类，把“市场属性”定义为虚拟变量D，用数值“1”表示“A市场”，用数值“0”表示“C市场”。各变量的具体释义见表1所示。

（二）样本选择

本文上市公司的实证数据来源于万得数据库，主要分析主板市场与创业板市场。9个财务指标X1-9相应数据从上市公司2013年年报中选取，股票价格（Y）选取上市公司2013会计年报的下一会计年度即2014年（3月1日――6月 30日）买卖成交均价。选择这一区间是因为正好处于年度财务报告信息披露之后，中期财务报告信息披露之前，理论上能较好地考察会计信息和股票价格的相关性。同时对样本做以下调整：主板市场剔除银行、石油、石化行业和与创业板重复的上市公司；两个市场都剔除ST、PT公司；剔除股价数据缺失的上市公司；剔除财务数据缺失以及财务数据异常的上市公司。经过筛选得到上市公司样本数量有2014年主板市场1994家、创业板市场379 家。本文选用SPSS 20.0对数据进行分析。

（三）实证结果分析

1. 股价（Y）描述性统计分析。运用SPSS 20.0对两市场上市公司研究区间的股价进行均值比较。两市场共有样本2373个，全部参加分析，没有缺失值记录。从表2中可以看出，A市场有1994个股票样本，股价平均值是11.61元，标准差是9.38；C市场有379个股票样本，其股价平均值是21.95元，标准差是13.57。本结果说明这两个市场的股价差异较大，C市场的股价均值要高于A市场，C市场股价的波动性要大于A市场。

2. A、C市场实证分析。本文选取了9个不同的财务指标，由于财务指标的性质，会造成这些指标之间存在相关性，如果直接利用数据进行分析，把9个自变量直接纳入回归模型，就会产生多重共线性的问题，会影响最后的系数检验结果。如果用逐步回归方法，虽然能剔除变量，降低解释变量之间的相关程度，建立合适的回归方程，但这个过程就会丢弃部分有用的信息。本文解决的思路是利用因子分析寻找解释变量之间的关系，9个不同的财务指标之所以高度相关，是因为它们是会计信息某个因素的不同表现方面。因此我们通过挖掘出公共因子，然后用公共因子作为新的解释变量，替代原来的解释变量，然后再利用这些公共因子建立回归方程。

（1）探索性因子分析。首先利用探索性因子分析，寻找解释变量之间的关系，挖掘公共因子。运用SPSS 20.0“KMO 和Bartlett的球形度检验”功能，分析数据是否适合进行探索性因子分析。如表3所示，A市场KMO的系数为0.754，大于0.5，表明可以进行因子分析。Bartlett球形检验X2统计量为4696.682，自由度为36，对应的P值为0.000，在0.01显著性水平下显著。说明数据来自正态分布总体，适合进行因子分析。C市场探索性因子分析的结果显示，KMO的系数为0. 679，大于0.5，表明可以进行因子分析。Bartlett球形检验的X2统计量为1796.839，自由度为36，对应的P值为0.000，在0.01显著性水平下显著。说明数据来自正态分布总体，适合进行因子分析。

（2）提取主因子。观察变量共同度，如表4所示，A、C市场都有8个财务指标变量共同度在40%以上，所以提取的公因子对各变量的解释能力较强，适合提取。

然后从解释的总方差中确定主因子。如表5，A市场可以看到因子的特征根大于1的有3个，意味着可以提取3个影响因子F，能够解释总方差的60.965%变动。第一主成分F1的贡献最大，方差贡献率是32.481%。由于篇幅关系，C市场财务指标的因子贡献率表格不再列示。C市场解释的总方差中的结果与A市场接近，因子的特征根大于1的有3个，意味着可以提取3个影响因子F，能够解释总方差的67.063%变动，第一主成分F1的方差贡献率仍是最大，为34.611%。

（3）建立主因子与财务指标自变量之间的方程。运用SPSS 20.0“最大方差法”，对因子进行旋转，对系数显示格式设置了0.3的显示原则，小于0.3的因子得分系数将不会出现；所有的得分系数都按照降序排列。A市场运算结果见表6，可以看到，第一个因子在X1、X2、X3上有较大的载荷，因子得分都大于0.7，X1、X2、X3指标在其他两列的得分小于0.3，且这三个指标正是盈利能力指标，因此因子1可称为盈利能力因子F1，代表盈利能力相关的会计信息对股价的影响。第二个因子在X4、X5上有较大的载荷，虽然影响方向不同，但绝对值都大于0.8，因此因子2可称为偿债能力因子F2，代表偿债能力相关的会计信息对股价的影响。第三个因子在X6、X7上有较大的载荷，且这两个指标正是经营能力指标，因此因子3可称为经营能力因子F3，代表经营能力相关的会计信息对股价的影响。再根据实证结果的成分得分系数矩阵，可看到主因子与财务指标自变量之间的回归关系。由于篇幅关系，成分得分系数矩阵不列示。

从表7旋转成分矩阵可以看到，C市场第一个因子在X1、X2、X3上有较大的载荷，因子得分都大于0.9，X1、X2、X3指标在其他两列的得分小于0.3，且这三个指标恰是盈利能力指标，因此因子1可称为盈利能力因子F1，代表盈利能力相关的会计信息对股价的影响。第二个因子在X4、X5上有较大的载荷，虽然影响方向不同，但绝对值都大于0.7，这两个指标在其他两列的得分小于0.3，因此因子2可称为偿债能力因子F2，代表偿债能力相关的会计信息对股价的影响。第三个因子在X6、X7上有较大的载荷，且这两个指标正是经营能力指标，因此因子3可称为经营能力因子F3，代表经营能力相关的会计信息对股价的影响。由于篇幅关系，成分得分系数矩阵不列示。

（4）建立以主因子F为自变量将股价Y为因变量的回归方程。运用SPSS 20.0程序将3个会计信息主因子转换成计算变量，然后把得到的3个主因子新变量F1-3作为自变量，股价Y作为因变量，引入虚拟变量D，对数据进行多元线性回归分析，挖掘A、C市场会计信息与股价的关系，分析结果整理后得表8。可以看出，回归模型的拟合优度为0.208，调整的拟合优度为0.206。模型的解释力度虽然微弱但可以接受，能同时对A、C市场进行比较，说明模型较合理。模型在方差分析中的F值为124.201，P值为0.000，在0.05显著性水平下显著，说明这个模型是有统计学意义的。从系数分析表的情况看，5个自变量都可以进入方程，其系数在0.05的显著性水平下显著。

根据多元回归方程（8），A市场盈利能力影响因子对股价的影响系数为0.359（-0.019+0.378），C市场盈利能力影响因子对股价的影响系数为-0.019，说明A市场盈利能力对股价的影响高于C市场，会计信息对C市场的影响很微弱，几乎可以忽略不计，证实了A市场比C市场资源配置效率高。

究其原因，由于创业板运行时间尚短，投资者无法掌握全部准确信息，在拟发行上市公司大量宣传下，易对新上市的公司预期过高，出现高市盈率发行、超高价发行等现象，导致股价超过实际经营状况所能支撑的水平。中国股票市场大部分投资者的投资理念往往很少考虑长期价值投资，只采取短线投资行为，在新市场炒“新”影响下，无视上市公司招股书、定期报告、年报、临时公告等信息披露，导致市场股价与会计信息关联微弱。另外，创业板的信息披露制度不健全，当某些上市公司获得巨额的超募资金后，短期内没有业绩支撑，会出现会计盈余操纵、粉刷报表、财务指标失真现象；内部信息的泄漏导致明显的价格异动现象也是常见的，年报的会计信息对股价的指导意义不强就演变成常态了。而主板市场已经运行20多年，主板市场上市公司的市场价值已经充分表现出来，投资者能够相对充分地掌握公司基本面的信息，不会对公司有不切实际的预期，能较冷静地进行价值投资，会计信息就对股价的影响力就较明显表现出来。

（四）稳健性检验

为保证研究结论的稳健性，本文采用以下方法对上述回归进行重复测试：（1）为考察研究结论的稳定性是否会受到样本时间区间的影响，扩大样本时间区间，将股票价格（Y）选取样本区间为2014年1月1日―2014年7月 31日的买卖成交均价，发现检验结果无实质性变化。（2）把A市场与C市场样本量缩小，分组进行重复测试，发现检验结果无实质性变化。（3）变更会计信息的衡量指标，检验结果无实质性变化。

四、结论及建议

本文以我国主板市场1994个上市公司和创业板市场379个上市公司为样本，比较研究主板与创业板市场资源配置效率，得出以下结论：（1）主板市场股票价格比较平稳，创业板市场股票价格波动较大。（2）主板市场上市公司会计信息对股票价格的影响比创业板市场较强，其中盈利能力会计信息对股票价格影响最强，是正相关关系，说明投资者重点关注的是上市公司的盈利能力。偿债能力会计信息对股票价格影响次之，是负相关关系。从财务杠杆的角度，上市公司适当负债是可以给投资者带来一定好处的，应该是正相关关系，但实证结果相反，说明我国投资者过于谨慎，没有正确判断负债带来的收益与风险。实证结果中经营能力会计信息与股票价格是负相关关系，这有违经济原理。经营能力反映了企业对经济资源管理、运用的效率高低，即企业运用各项资产以赚取利润的能力，应该是正相关关系。实证结果说明我国投资者对经营能力会计信息有错误解读现象。实证结果中成长能力会计信息对股票价格单独影响不明显，说明我国投资者对上市公司的成长能力不关注，缺乏长远投资思想。（3）主板市场比创业板市场资源配置有效率。

随着时间推移，投资者的“炒新”热情必然逐渐回归理性，上市公司真实业绩终显露出来，创业板最初阶段的泡沫就会消退，面对我国证券市场这种新旧市场融合、多层次发展、分步发展的现状，本文提出以下两点具体建议：一是加强投资者教育，加大对上市公司会计信息指导股价的原理宣传，提倡价值投资，减少投资者的盲目性和投机性，降低投资风险，建立理性正确的投资观念，维持社会的稳定；二是要求上市公司增加信息披露的质量和透明度，促使企业加强经营管理，从而降低企业发展的不确定性，减少投资者对上市公司不切实际的期望，引导市场资金合理流动。

当然，本文仍存在较多问题：由于仅采用了年报中的财务数据进行财务指标与股价的分析，以至于结果有可能仅适用于关于年报的相关研究。论文的数据均来自公司年报中披露的相关财务信息，也因此假设其财务信息是企业准确真实的会计记录。但在现实应用中，由于我国证券市场起步晚，制度上仍存在很多不足，会计信息披露的可靠性在一定程度上会受到一定的影响，因此模型分析的结果可能有一定偏差。

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Abstract：The resource allocation efficiency of the stock market can be reflected by the influence of the accounting information of listed companies on the stock price. This article chooses the annual financial indicators in 2013 and the stock price in a specified interval of 2014 about the companies listed on the main board market and GEM. A regression model was established about the stock prices and the principal components of the accounting information to make an empirical comparative analysis. The result shows that the influence of the accounting information of those listed on the main board on stock price is stronger than those listed on the GEM. In particular，the profitability of the accounting information has the strongest influence on the stock price. It shows a positive correlation. Therefore，the efficiency of the resource allocation on the main board is higher than that of the GEM.

Key Words：main board market，GEM，principal component analysis，efficiency of resource allocation