柳木华 张国昌 董秀琴

(1.深圳大学经济学院，广东 深圳 518060；2.香港大学经济及工商管理学院，香港 999077)

引言

2014年1月财政部修订发布了《企业会计准则第30号——财务报表列报》(自2014年7月1日起施行)。修订的准则对利润表的格式和内容做出了重大改变，一方面增加了财政部在2009年6月发布的《企业会计准则解释第3号》(自2009年1月1日起施行)对“其他综合收益”(other comprehensive income，OCI)和“综合收益总额”的披露要求，另一方面吸收了国际会计准则理事会IASB在2011年6月发布的《其他综合收益项目的列报》(2012年7月1日或以后日期开始的会计年度生效)对OCI的最新列报规定，在利润表中将OCI划分为“以后会计期间不能重分类进损益的OCI项目”和“以后会计期间在满足规定条件时将重分类进损益的OCI项目”列报，从而实现了与国际财务报告准则的持续趋同。我们感兴趣的是其中对OCI重分类列报的规定。

所谓OCI重分类1，是指原计入OCI的未实现利得和损失在实现时从OCI转出，计入净利润或资产负债初始确认金额的会计处理。最典型的OCI重分类是在处置可供出售金融资产时，把原计入“其他综合收益”(2014年以前为“资本公积——其他资本公积”)账户的公允价值变动损益转入投资收益。在我国现行会计实务中，OCI重分类主要在以下情形下发生：(1)处置可供出售金融资产、以公允价值模式后续计量的投资性房地产等相关资产；(2)对可供出售金融资产计提减值损失；(3)可供出售金融资产重分类到持有至到期投资后公允价值变动的摊销；(4)现金流量套期保值中的预期交易(被套期项目)使企业确认一项金融资产、金融负债或者非金融资产、非金融负债时选择将套期工具利得或损失转出计入当期损益；(5)现金流量套期保值中的预期交易(被套期项目)使企业确认一项非金融资产或非金融负债时选择将套期工具利得或损失转出计入被套期项目初始确认金额。第(5)种情形导致OCI重分类至资产或负债，它极少发生，也不影响损益，因而本文不予考虑。前4种情形导致OCI重分类至损益，是本文的研究对象2。

OCI重分类的会计处理虽然不改变综合收益总额，但是改变净利润，反映了未实现利得或损失转变为已实现的真正利得或损失。报告未实现利得或损失的实现情况对于订约和评价管理层业绩及其受托责任、资本监管提供了有用信息(Holthausen and Watts，2001；Khan，2010)[13][15]，而且描绘了企业的经营战略，是反映管理层行为对企业经营业绩影响的一种写照(王菁菁和刘光忠，2014)[26]，因而有助于预测公司未来业绩。如果投资者能挖掘OCI重分类的这些背后信息，市场应该给予定价。

本文旨在经验调查市场是否洞察了OCI重分类的含义，即市场是否对OCI重分类给予定价，并分析定价原因。我们利用手工收集的2009～2013年沪深两市公司OCI重分类数据，同时构建股票价格模型和报酬模型进行统计检验。统计结果表明投资者对OCI重分类给予了增量定价，这种增量定价主要是市场对在经济上具有重大性的可供出售金融资产利得和损失的转回给予增量定价引起的。我们进一步分析了定价原因，发现OCI及其分项重分类因其持久性和预测未来业绩的能力而被市场给予定价。我们还发现价格模型和报酬模型中OCI及其分项重分类的系数大于更持久和业绩预测能力更强的扣除OCI重分类的净利润的系数。这一发现与Chen and Wang(2004)[9]一致，说明我国证券市场存在一定程度的非理性。

研究OCI重分类的市场定价具有重大意义。该研究不仅回答了重分类会计实务有无存在必要、准则制定机构做出的重分类披露规定是否合理等问题，而且涉及更重要的业绩报告可能改革方向。当前包括准则制定机构在内的许多人士认为OCI是与净利润存在重大差异的综合收益项目，因而在利润表中把它们区分开来列报，在计算每股收益时也没有包括OCI。如果重分类列报没有提供价值相关信息，那么重分类的会计实务就没有存在必要，OCI也无需与净利润分开列报，在计算每股收益时可以改为以综合收益为基础。本文也响应了Rees and Shane(2012)[20]、王菁菁和刘光忠(2014)[26]对OCI 重分类研究的呼吁，对会计理论做出了积极贡献。Rees and Shane(2012)[20]指出：重分类调整反映了许多向美国财务会计准则委员会提交评论信的人士的观点，把一个项目作为OCI报告和在净利润里报告是有差异的，但几乎没有研究对这个问题提供证据。王菁菁和刘光忠(2014)[26]鼓励和呼吁我国开展OCI 是否向市场提供增量信息等与综合收益有关的研究。

文献回顾

本文主要与OCI及其组成部分的定价含义、比较综合收益和净利润价值相关性的论文有关，下面分别回顾国外和国内的相关文献。

从综合收益和净利润价值相关性的比较来看，多数文献证明前者强于后者(Cahan et al., 2000；Chambers et al., 2007；Kanagaretnam et al., 2009)[6][7][14]；但也有文献发现前者逊于后者(Dhaliwal et al., 1999)[10]。Chambers et al.(2007)[7]对利用美国数据得出综合收益的价值相关性不及净利润的结论提出了一个解释，认为这是利用OCI会计准则施行前模拟计算OCI数据引起计量误差造成的。

从市场对OCI及其组成部分的定价来看，得出综合收益的价值相关性强于净利润的文献一般发现市场对OCI给予了定价，并且Chambers et al.(2007)[7]还发现是采用逐元(dollar-for-dollar)的定价方式；但不是对OCI的各个组成部分都给予定价(Kanagaretnam et al.，2009；Cahan et al.，2000)[14][6]。部分文献专门研究OCI单个组成部分的市场定价。Soo and Soo(1994)[22]、Bartov(1997)[4]、Pinto(2005)[19]发现外币报表折算差额具有增量价值相关性，而Louis(2003)[17]发现了相反的结果，作者解释为外币报表折算的会计处理会产生与汇率的经济影响相反的结果。Barth(1994)[3]发现投资证券的公允价值估计提供了超出历史成本的增量解释力，但公允价值变动产生的利得和损失却没有显著解释力，Ahmed and Takeda(1995)[1]认为产生上述结果的原因是模型遗漏了因利率变化引起的其他净资产价值的变化。

近年来国外有学者采用实验和档案研究方法考察OCI重分类。Tarca et al.(2008)[23]采用实验方法调查矩阵形式列报利润表的好处，发现财务报表使用者没有从进行重分类的综合收益表中更好捕捉财务信息，而是相反，作者解释是因为重分类增加了会计系统的复杂程度。Badertscher et al.(2014)[2]经验调查了投资证券价格非暂时性下跌从而计提减值准备(other-than-temporary impairments，OTTI)这种特殊情况下的OCI重分类，发现市场对OTTI给予了增量定价。Dong et al.(2014)[11]以美国商业银行为样本，研究了可供出售证券的利得和损失这种特定类型的OCI重分类，发现投资者对该种重分类给予定价，定价原因是有助于预测银行未来业绩，在此基础上提出了在可供出售证券公允价值会计框架下继续保留摊余成本信息的政策建议。

我国的相关研究集中在综合收益和净利润价值相关性的比较、OCI及其分项的定价上。谢获宝、尹欣和刘波罗(2010)[28]利用《企业会计准则解释第3号》施行前的数据，发现综合收益并不具有比净利润更高的价值相关性。柳木华和高德翠(2013)[25]得出了与前文相同的结论，但有一个新发现：综合收益自2009年由所有者权益变动表改在利润表中披露后与净利润在价值相关性上的差异缩小了，决策有用性提高了。王鑫(2013)[27]利用2009～2011年的样本数据得出了相反的结论，发现综合收益具有比净利润更高的价值相关性，OCI的部分分项对股价或股票报酬具有增量解释力。徐经长和曾雪云(2013)[29]基于可供出售金融资产考察了综合收益披露方式对公允价值有用性的影响，发现在利润表中列报后有用性得到了提升。迄今我们尚未发现国内有研究OCI重分类的实证文献，本文填补了该项空白。

研究设计

一、模型设计和变量定义

1. 检验OCI重分类定价的股票价格模型

Kothari and Zimmerman(1995)[16]指出，股票报酬模型存在解释变量的计量误差问题，而股票价格模型存在遗漏变量问题，所以建议同时使用两种模型。本文在考察OCI重分类定价时，按照该文的建议同时使用两种模型。许多相关文献(Dhaliwal et al.,1999；Kanagaretnam et al.，2009；Dong et al.(2014))[10][14][11]在检验OCI及其组成部分的定价含义时通常使用类似于(1)的价格模型。

PRICEit表示公司i调整后的第t+1年4月末的股价3。为了表述简洁，我们在后面描述变量定义时省去下标。BV表示当年年末的净资产。CI表示当年综合收益。价格模型中的解释变量均用期末股份数平减。

综合收益等于净利润NI与OCI净额OCI_N(在相应变量后加“_N”表示净额，下同)之和。即：

为了单独考察OCI重分类的增量定价，我们把净利润分成扣除OCI重分类的净利润NIBOCI_T和OCI重分类两个部分。

OCI_T表示OCI重分类，即原计入OCI的未实现利得和损失在实现时从OCI转至净损益的金额，在相应变量后加“_T”表示重分类，下同。

OCI_N等于当期产生的计入OCI的未实现利得和损失减去OCI重分类。

OCI_G表示当期产生的计入OCI的未实现利得和损失，在相应变量后加“_G”表示总额，下同。

把(3)代入(2)，然后代入(1)得到本文构建的价格模型(5)。

我们结合(2)、(3)、(4)发现，OCI_T不改变CI，但增加NI，减少OCI_N。OCI重分类在模型(5)中作为解释变量被双重纳入，一重是以单独的OCI_T直接纳入，另一重是隐含在OCI_N中间接纳入，前者作为净利润的增项对因变量具有正向影响，后者作为OCI_N的减项对因变量具有反向影响。之所以要在模型中以这样的方式同时纳入具有相互抵消影响的重分类变量，是因为一方面保留重分类以便单独考察该变量，另一方面不失去模型的基本结构即CI的完整性。这样我们在检验OCI重分类的市场定价时应当考察把双重纳入的两个变量合并起来的整个系数(α3-α4)。4如果市场对OCI重分类给予定价，我们预期(α3-α4)＞0。

在分析整个OCI重分类的市场定价之后，我们进一步考察OCI各分项重分类的市场定价。从后面的描述性统计结果来看，除了可供出售金融资产利得和损失的转回频率较高、金额较大外，OCI其他分项重分类发生频率较低、金额也较小，所以我们在进行回归分析时对它们予以合并，构建如(6)所示的回归模型。

AFS表示可供出售金融资产公允价值变动产生的利得或损失。CIother表示除AFS外的OCI，包括权益法下被投资单位OCI变动的影响(EQUITY_OCI)、现金流量套期保值(CFH)、外币报表折算差额(FC)和OCI的剩余部分(OOCI)5。如果市场对OCI分项的重分类给予定价，我们预期AFS的整个系数(α'31-α'41)＞0、除AFS外OCI的整个系数(α'32-α'42)＞0。

2.检验OCI重分类定价的股票报酬模型

Chen and Zhang(2007)[8]、Zhang(2014)[24]提出并证明用盈余、盈利能力的变化、资本性投资、成长机会的变化和折现率的变化比现有的盈余基础模型更好解释股票报酬，我们采用他们模型的简单版即用盈余CI、表征盈利能力变化的ROE变化变量和表征资本性投资的净资产变化变量来解释股票报酬；在构建报酬模型时还受到Dong et al.(2014)[11]、Badertscher et al.(2014)[2]的启发，用市场调整报酬率对CI中的相对持久的部分NIBOCI_T的变化和相对暂时的其他部分的水平进行回归分析，具体见模型(7)。

BHAR表示当年第5月至第2年第4月购买并持有(buyand-hold)市场调整月报酬率。△NIBOCI_T表示NIBOCI_T的变化，等于本年减去上年的NIBOCI_T之差除以年初总市值。ROE_CHG表示盈利能力的变化，等于本年减去上年的净资产报酬率(NIBOCI_T除以上年末净资产)之差乘以上年末净资产与总市值的比率。BV_CHG表示资本性投资的变化，等于本年末净资产的增长率乘上1减去上年末净资产与总市值的比率的差。

如果OCI重分类具有对报酬的增量解释力，我们预期它的整个系数(β2-β3)＞0。

我们也构建了报酬模型(8)以进一步考察OCI各分项重分类对股票报酬的增量解释力。如果OCI分项的重分类对报酬具有增量解释力，我们预期AFS的整个系数(β'21-β'31)＞0、除AFS外OCI的整个系数(β'22-β'32)＞0。

二、样本和数据

按照2009年6月11日财政部印发的《企业会计准则解释第3号》的规定，上市公司自2009年起在利润表中列示OCI和CI，同时在附注中详细披露OCI各分项及其所得税影响，以及重分类的信息。财政部2014年1月印发的修订《企业会计准则第30号——财务报表列报》(自2014年7月1日起施行)对OCI列报做出了新的规定。为避免由此可能引起的噪音，我们把样本区间确定为2009～2013年。初始样本为该区间沪深两市OCI_N不为0的5023个A股上市公司年。我们从公司年度财务报表附注手工收集OCI各分项及其重分类的数据，其他数据来自国泰安CSMAR数据库。表1报告了样本的描述性统计结果。

表1 OCI不为0的样本的描述性统计结果

我们从表1 Panel A看出，OCI不为0的上市公司年均赚取每股0.43元的净利润，净利润为综合收益做出了绝大部分贡献(98%)，OCI仅贡献2%。从OCI转入净利润的利得和损失平均约为每股0.01元，占净利润的比例平均为8.5%。另外，我们也注意到，在OCI不为0的上市公司里，只有21.9%的公司发生了OCI转回到损益的情况，主要是因为发生OCI_G才导致OCI_N不为0。

表1Panel B报告了OCI各分项的统计结果。我们发现各分项之间无论是均值、绝对值的均值、占NI的比例，还是发生的频率，都存在很大差异，AFS远远超过其他分项。45.9%的公司持有的可供出售金融资产公允价值发生了变化，平均变动每股0.00652元，15.8%的公司将以前发生的公允价值变动在本期转回至损益，平均转回每股0.00894元。其他分项相对低得多，有的分项发生未实现利得和损失的频率虽然也很高，例如EQUITY_OCI、FC分别为25.3%、57.1%，但发生转回的频率普遍很低，均不超过5%，并且转回的数额也非常小。为此，我们在后面的分析中把AFS以外的分项合并成OCIother6，Panel B报告了该变量的统计结果，OCIother_T的均值为每股0.00056元，样本均值t检验的结果显示在5%水平上显著不等于0，不为0的比例为8.2%。

表1显示在OCI_N不为0的样本中OCI_T发生的频率很低，而我们主要考察OCI_T的市场定价，如果利用OCI_N不为0的样本进行回归分析可能导致推断误差，所以在后面的分析中剔除OCI_T等于0的3922个观测值。为了避免新股效应，我们进一步剔除当年上市的28个观测值；此外还剔除缺失上年末总市值的10个观测值以及在计算实际月报酬率时CSMAR数据库里没有全部12个月报酬率的47个观测值7，最终获得1016个观测值。在检验报酬模型时，还剔除了缺失ROE_CHG的29个观测值。表2报告了对这些观测值的描述性统计结果。

表2 回归分析时使用的变量的描述性统计结果

为了便于与表1报告的结果相对比，表2 Panel A、B分别报告了检验股票价格模型、报酬模型时使用的变量的统计结果，出于节省篇幅的考虑，Panel B没有报告报酬模型使用的与价格模型相同变量的结果。我们从中看出，1016个观测值的净利润平均值为每股0.4526元(0.4094+0.0432)，略高于表1报告的盈利水平，但OCI重分类对它的贡献显著增强，这种贡献主要是AFS产生的，AFS重分类使每股收益增厚0.0403元(NIBOCI_T 的10%)，经济上具有重大性，OCIother_T的数额依然很小，均值仅为每股0.0029元(NIBOCI_T 的0.71%)，中位数为0，经济上不具有重大性。从诸盈余变量的波动情况来看，NIBOCI_T比OCI_T平稳，AFS_T的变异系数3.7(0.1484/0.0403)比OCIother_T的14.9(0.0433/0.0029)小得多，而OCI_N的变异系数高达71(0.4117/0.0058)，这与该变量的特性一致，因为它包含受到证券市场、汇率等因素影响波动幅度大的OCI_G。

我们从描述性统计结果还观察到变量的值两极分化严重，BV的最小值甚至为负数，因此为了减轻异常值对回归分析结果的影响，按照1%的标准分年进行缩尾处理。

表3 OCI重分类定价的回归结果

统计结果与分析

一、OCI重分类的市场定价

个体(公司)和时间(年度)二维聚类回归(即cluster2回归)被认为是能可靠处理在面板数据中存在的个体效应和时间效应的方法(Gow et al.，2010)[12]。表3报告了利用该方法对股票价格模型(5)、(6)和报酬模型(7)、(8)进行回归分析的统计结果。价格模型(5)的结果显示，与预期一致，OCI重分类的整个系数(OCI_T的系数-OCI_N的系数)为4.948(6.671-1.723)，F检验结果显示在1%水平上显著，说明市场对OCI重分类给予显著定价。NIBOCI_T 的系数显著为正，说明市场对其给予了定价，但其系数(定价乘数)4.491不仅小于OCI_T本身的系数6.671，而且小于OCI重分类的整个系数4.948，统计上均不存在显著差异(检验结果未在表中报告)。BV的系数接近于Feltham和Ohlson模型中股东权益账面价值对股价乘数的理论值1(等于1的F检验值为1.49，p值为0.22，未在表中报告)。模型(6)检验了OCI各分项重分类的市场定价，AFS重分类的整个系数(AFS_T的系数-AFS_N的系数)为4.875(6.348-1.473)，F检验结果显示在1%水平上显著，说明市场对AFS重分类给予显著定价；OCIother重分类的整个系数(OCIother_T的系数-OCIother_N的系数)为-1.206(7.834-9.04)，符号与预期不一致，F检验结果显示统计上不显著，说明市场未给予显著定价，原因将在后面分析。

报酬模型(7)和(8)的统计结果与价格模型相似，并且更符合预期。OCI重分类、AFS重分类的整个系数同样显著为正，而且模型(8)中OCIother重分类的整个系数在1%水平上也显著为正。

综合上述结果我们认为：价格和报酬模型一致的证据表明市场对OCI重分类给予增量定价，对具有经济重大性的AFS重分类也给予了增量定价，但只有较弱的证据表明市场对不具有经济重大性的OCIother给予定价，这也说明市场对OCI重分类的定价主要是因为AFS重分类定价引起的。另外，市场在对OCI和AFS的重分类定价时赋予了略大于扣除OCI重分类的净利润的价格乘数，我们将在后面讨论这一现象。

二、稳健性检验

我们采用了多种方法进行稳健性检验，具体如下。

第一，我们放松样本筛选标准，以OCI_N不为0的样本为起点，但不剔除OCI_T为0的样本，其他数据要求同前，重新对价格模型和报酬模型进行回归分析，发现除了价格模型(6)OCIother重分类整个系数的符号为负且显著、与预期不一致外，其他结果均与预期一致。

第二，Petersen(2009)[18]认为聚类回归产生无偏标准误的前提是有足够数量的聚类，如果聚类太少，那么即使对正确维度进行聚类，聚类回归标准误也是有偏的。本文利用的面板数据同时面临个体效应和时间效应，个体(公司)聚类足够多，但时间聚类数少，只有5个，因此前面使用cluster2回归产生的标准误可能有偏。为此，我们按照该文的建议，在模型中加入年度哑变量处理时间效应，使用固定效应回归处理个体效应，然后对模型进行回归分析，在t检验时调整稳健标准误，统计结果支持前面的结论。

第三，处置相关资产引起OCI重分类，计提可供出售金融资产减值损失也会引起OCI重分类，前者是利得和损失的经济实现，后者是会计实现，前者是样本公司实现利得和损失的主要方式，后者发生的频率低得多。经济实现具有现金流量含义，而会计实现只是纯粹的会计处理。为此本文调查了会计实现是否影响OCI重分类的市场定价。我们通过wind资讯收集研究期间计提可供出售金融资产减值损失的样本，但绝大多数样本无法通过阅读年度报告辨别计提的减值损失是否从OCI转出，只能做近似精确的处理，即将这部分观测值从前面回归分析使用的样本中剔除，然后对剩下的观测值重新执行检验程序，统计结果支持前面的结论。

表4 CI组成部分的持久性及其对未来盈利的预测能力

第四，在检验报酬模型时，用实际报酬率替换市场调整报酬率，用当年NIBOCI_T的水平替换其变化，然后重复文中的程序，统计结果支持前面的结论。

第五，针对在价格模型中盈利系数存在非线性关系的可能性(Zhang，2014)[24]，我们分年度和行业根据ROE(NIBOCI_Tt/BVt-1)的大小将样本划分为两个子样本，然后分别对两个子样本重复执行价格模型的检验程序，两个子样本的统计结果均支持前面的结论。

OCI重分类定价的原因分析

许多调查盈利各个组成部分的定价含义，或者比较不同财务报表项目定价差异的论文，例如Schadewitz(1996)[21]、Burgstahler et al.(2002)[5]、Chen and Wang(2004)[9]，都发现盈利组成部分的市场定价与其持久性或对未来盈利的预测能力有关。为此，我们调查市场对OCI重分类定价是否是因为其本身具有持久性或对未来盈利的预测能力。

我们参考以前许多文献的方法，用CI各组成部分的时间序列特征即一阶自回归模型的系数度量持久性。表4 Panel A报告了CI各组成部分(用总资产平减)的自回归系数。该表显示，从总体来看，OCI_T的自回归系数(0.308)显著为正，说明具有持久性，但明显小于NIBOCI_T的自回归系数0.671，OCI_G具有明显的反转趋势，这与证券市场、汇率市场波动特征一致，并且正是它所具有的反转特征导致OCI_N的系数显著为负；从分项的情况来看，除了OCIother_T的变动趋势不明显外，其他都呈现出与OCI总体相同的变动趋势。Chen and Wang(2004)[9]在比较中国证券市场对营业利润和线下项目的市场定价后发现，投资者根据持久性对盈利组成部分定价，而不管盈利是线上项目，还是线下项目，其中也有不理性的成分，市场对营业利润没有比持久性较差的线下项目给予更高定价。本文前面OCI市场定价的统计结果与Chen and Wang(2004)[9]的发现是一致的。市场对持久的OCI、AFS重分类给予定价，但对更持久的NIBOCI_T没有给予更高定价。

Panel B报告了CI组成部分对未来一年净利润的预测能力。该表显示，OCI_T、AFS_T的系数显著为正，说明它们对未来盈利具有预测价值。但还有两点值得关注。一是OCI_T、AFS_T的系数明显小于NIBOCI_T，说明它们对未来盈利的预测价值不及NIBOCI_T，结合它们的市场定价，这同样表明市场存在一定的非理性成分。二是OCI_N、AFS_N的系数显著为正，说明它们对未来盈利也具有预测能力。这可能是因为本年计入OCI的未实现利得或损失OCI_G(AFS_G)通过在下年实现计入净利润从而具有预测价值，而它们与OCI_N(AFS_N)具有很强的正相关性，这样使得OCI_G(AFS_G)对未来利润的预测能力传导到OCI_N(AFS_N)上，由此产生了所观察到的OCI_N、AFS_N具有显著的预测能力。结合OCI_N、AFS_N的负持久性特征和对未来利润的预测价值，价格模型和报酬模型没有呈现一致证据表明市场对它们给予了定价。OCIother_T既不具有持久性，也不具有对未来盈利的预测价值，另外频率和数额太小，所以我们没有观察到一致的统计结果(甚至相反)表明市场对其给予了定价。

总之，OCI_T及其主要组成部分AFS_T具有持久性特征和对未来盈利的预测价值，这是我们前面观察到的市场对它们给予定价的重要原因。

研究结论

我们手工收集沪深两市上市公司2009～2013年OCI重分类数据，主要对OCI重分类不为0的1016个样本公司进行统计分析，构建价格模型和报酬模型，调查市场是否对OCI及其分项重分类给予定价，并分析定价原因，得出如下结论。

我们发现市场洞察到了OCI重分类这种不改变综合收益但改变净利润的会计处理的定价含义，给予超出扣除OCI重分类的净利润、净资产等变量的增量定价，在对OCI分项检验时发现OCI重分类的增量定价主要是市场对在经济上具有重大性的AFS重分类给予增量定价引起的。而市场之所以对OCI和AFS重分类定价，是因为它们具有持久性和对未来盈利的预测能力。我们还发现市场对OCI及其分项重分类的定价乘数略大于(但不显著)更具持久性和盈利预测能力更强的扣除OCI重分类的净利润的定价乘数，Chen and Wang(2004)[9]也有类似发现，这反映了我国证券市场存在一定程度的非理性和低效定价。但统计结果表明投资者在定价时的确利用了OCI重分类信息。

本文的研究结果对财务业绩报告改革具有重要政策含义。综合收益表有两种可能的列报格式，一种是将所有收入和利得、费用和损失汇总，仅列示综合收益总计；另一种是将它们分成损益和OCI两类，列示损益小计和综合收益总计。IASB、我国准则制定机构支持第二种格式，认为净利润是主要业绩评价指标和财务报表分析起点，在实践中得到了广泛且深入的应用，与OCI存在本质差异，符合条件的OCI项目需要在恰当时点重分类至损益。本文的研究结论为准则制定机构的观点提供了经验证据。虽然OCI重分类是相对复杂的会计实务，但从定价的角度看是必要的。在当前的财务报告环境下，OCI有必要与净利润分开列报，在计算每股收益时应当以净利润为基础。

注释

1.在我国现行会计实务中，除OCI重分类外，还有一种净利润内的重分类。这种重分类是指原列报在“公允价值变动损益”项目中的交易性金融资产、交易性金融负债，以及采用公允价值模式计量的投资性房地产、衍生工具、套期保值业务等的公允价值变动，在相关资产处置或工具到期的会计期间，作为已实现利得和损失重分类到同样计入净利润的“投资收益”等项目列报，它不改变净利润的金额。本文没有把这种重分类纳入研究范围。

2.根据我们手工统计的结果，在研究期间有100个观测值发生了现金流量套期保值重分类，其中11个是重分类到资产或负债，并且只有6个仅发生了该种重分类。除非特别说明，论文以后在提及“OCI重分类”时意指“重分类到损益”，并且也是这样定义变量的。作为稳健性检验，我们把重分类变量重新定义为“包括重分类到损益和资产或负债的金额”，然后重复文中的检验程序。统计结果支持本文得出的结论。

3.考虑到我国公司的年报到次年4月末才披露完毕，次年4月末的股价才完整地反映上年的会计信息，所以价格模型选用次年4月末的股价。同理，后面的报酬模型也是选用当年5月至次年4月的市场调整月报酬率。

4.此处参考了Dong et al.(2014)[11]的分析。

5.本文的研究区间是2009～2013年。在该区间，OCI没有按照能否重分类分开列报，包括AFS、EQUITY_OCI、CFH、FC和OOCI，这些分项均可重分类。但在2014年及以后根据修订的会计准则的规定，OCI按照能否重分类分开列报：(1)以后会计期间不能重分类进损益的OCI项目，例如重新计量设定受益计划净负债或净资产导致的变动；(2)以后会计期间在满足规定条件时将重分类进损益的OCI项目，基本上与2009～2013年披露的OCI项目相同。

6.均值为0的t检验结果显示：AFS_T、EQUITY_OCI_T显著不等于0，而CFH_T、FC_T、OOCI_T近似于0。于是我们对OCI的各分项按照t检验结果合并，即保留显著不等于0的两个项目，其余三个项目合并，然后重复文中的检验程序。统计结果表明，研究结论没有因合并方式的改变而改变。

7.CSMAR数据库没有某家公司在某年特定月份的报酬率，意味着该公司因为发生了诸如重大资产重组、增发等影响股价的事件而停牌。这种事件会影响股票报酬与盈利之间的关系，所以我们剔除这部分样本。