第一節 中國上市公司的行業分類標準及樣本選擇

RKV模型分解托賓Q方法和測度可操控性利潤都需要對上市公司按行業特征進行分類回歸，上市公司的行業分類必然會影響對錯誤定價的測度，從而對實證研究結果產生重大的影響。目前，世界上比較通用的幾種行業劃分標準主要有聯合國國際標準行業分類、北美行業分類標準和摩根斯丹利全球行業分類等。國內和國外不同數據庫根據北美標準行業分類SIC對企業行業分類的結果是有明顯差異的，國內不同數據庫對中國上市公司的行業分類有很多種標準。中國證券業監督管理委員會以國家統計局《國民經濟行業分類與代碼》為主要依據，借鑒聯合國國際標準行業分類和北美行業分類，于2001年4月4日頒布了《上市公司行業分類指引》（以下簡稱《指引》）。相關研究表明，《指引》的總體分類效果比其他行業分類標準適合中國產業結構的現狀。因此，本書采用中國證監會2001年4月頒布的《指引》作為行業分類標準。

《指引》將上市公司劃分為3級分類，包括13個門類、91個大類和288個中類。資本市場作為國民經濟的縮影，處于工業化初期后半階段的中國經濟中，制造業在中國上市公司中占主導地位。因此，中國證監會在制造業的門類和大類之間增設了9個輔助性分類。考慮到行業門類的劃分過于寬泛，因此我們對制造業進行了行業大分類。由于對企業進行去規模化處理，需要用到年初的總資產數據，而證監會行業分類從2001年才開始，因此我們把2002年至2010年的滬深兩市所有上市公司作為初選樣本。我們進一步對這些公司執行如下篩選程序：（1）按照一般文獻的做法，剔除ST和PT類上市公司。（2）剔除離年度會計報表報告日上市時間不足1年的公司。剔除這些公司的原因是，本書需要用到上年財務指標以計算公司操縱性應計利潤，而新上市公司由于上市融資，公司規模和股本結構發生較大變化，而這會引起操縱性應計利潤計算的誤差。（3）剔除金融保險行業的上市公司。由于金融保險行業公司運營不同于其他行業，而且投資與其他行業相比具有獨特性，因此我們剔除金融保險行業公司樣本。（4）剔除缺少營業收入、營業利潤、經營活動現金流量、購買固定資產、長期資產和無形資產支付的現金和固定資產增加數等財務數據的公司。（5）剔除運營行業特征不明顯的綜合類行業，以及樣本數據太少的傳播文化產業和社會服務業，經過上述程序，我們把中國上市公司分類到12個行業，各行業各年度的樣本公司和年度觀察值見表3-1。另外，由于2003年財政部印發了《企業會計準則——資產負債表日后事項》的通知，固定資產增加數在財務報表附注詳細披露。如果要計算2002年可操控性應計利潤，就需要用到2001年的數據。因此，我們的樣本區間為2003—2010年。本書研究中使用的公司財務指標、股票價格、行業分類、上市時間等數據均來自于CSMAR中國股票市場研究和中國上市公司財務報表數據庫，數據處理使用Stata 12.0統計軟件進行。

表3-1 研究樣本的年度及行業分布

注：（1）行業按照證監會2001年頒布的分類標準，對制造業按照二級明細劃分為小類，剔除運營不同于其他行業的金融保險業、行業特征不明顯的綜合類行業，以及樣本數據太少的傳播文化產業和社會服務業。（2）考慮到行業門類的劃分過于寬泛，因此我們對制造業進行了行業大類劃分。

表3-1揭示了如下信息：第一，電煤水、批發零售業和農林牧行業在不同樣本年份的觀測值數目變化較小；第二，其他行業在不同樣本年份的觀測值數目均有所變化，但是不同行業變化的程度卻有相當大的差異，這種差異應當主要與國家的產業支持政策有關。例如，房地產行業觀測值從2003年的107到2010年的141，尤其是從2006年開始，房地產企業數量大量增加，這主要是由于房地產熱引發大量房地產企業上市或借殼上市。根據2008年科技部、財政部、國家稅務總局聯合制訂的《國家重點支持的高新技術領域》，高新技術企業主要分布在生物與新醫藥技術、航空航天技術、電子信息技術、高技術服務業、新能源及節能技術、新材料技術、資源與環境技術和高新技術改造傳統產業，這些產業主要分布在信息技術（行業代碼G）和制造業大類行業中的機器設備儀表（C7）、電子（C5）和醫藥生物制品（C8）子類行業中。因此，高新技術企業上市公司數量變化比較大，如信息行業則從91增加到203，機械設備行業從158增加到290。觀測值隨著年份的推移不斷增加，在進行實證分析時，要小心自由度或觀測信息的損失。