谨慎性原则作为会计一项基本原则在会计核算的各个方面,包括资产、收入、投资及清算股利等方面扮演着重要的角色。谨慎性原则主张企业根据实际情况进行估计和判断,合理的谨慎能够避免企业虚高资产或收益,保护投资人、债权人的利益,同时也有利于协调内部冲突,降低代理成本,提高企业抗风险的能力和竞争力。但过度的谨慎也会破坏会计确认、计量的真实性和可靠性,造成企业管理者与企业投资者之间会计情报的失衡,破坏了会计情报的决策有用性。谨慎性原则在条文规定的具体说明上与其他原则相比相对模糊,仅仅强调企业在进行会计处理时应基于对所有者权利产生最小影响的方法进行会计核算,反对多计资少计负债、多计收益少计费用。但在实际运用过程中,由于谨慎性原则缺乏具体的量化条款规定,并受到操作人员业务素质、主观判断的影响,如何正确地使用谨慎性原则,合理地把握谨慎度,其操作的难度很大。造成该原则实际运用中具有很强的随意性,为企业粉饰财务数据创造了空间,也使得谨慎性原则的合理性在学术界日益受到质疑与批判。由于在谨慎性的量化问题的研究上一直未取得实质性的突破,也阻碍了谨慎性原则开展效果的评价。直到1997年美国会计学家Basu采用反回归方程建立了基于盈余股票报酬关系模型,通过该模型测量会计盈余反映好消息与坏消息的差异大小来评价会计盈余的稳健度从而实现谨慎性的量化,是目前实证会计研究中应用得最为广泛的一种模型。Basu模型的提出对于解决谨慎性的量化问题迈出了重大一步,使学术界对会计谨慎性的研究从定性发展到定量的高度。随后学术界在Basu模型的基础上相继提出了盈余持续性计量法、净资产账面价值与市场价值比率法、负的累计应计计量法、应计现金流关系法、累计的盈余股票报酬计量法、Khan-Watts模型等量化方法,极大地丰富了谨慎性量化研究的文献,对于会计理论的发展及其实务具有深远和重大的影响。本文主要围绕谨慎性原则的相关理论及量化模型进行论述。主要包括谨慎性原则产生的背景、形成的动因(契约、法律诉讼、税收、政府监管)、存在的问题、实际运用情况、产生的经济影响(对筹资成本、投资水平、股东价值、盈余、财务报告影响)、有条件无条件谨慎性的相关量化模型、通过量化模型开展的实证研究。量化模型方面,着重对各个模型提出的背景、理论基础、推导过程、特点、以及对各模型的相关性与差异性进行介绍,并结合实证研究,通过对比分析不同量化模型的相关性与可靠性来验证模型的效用问题。在相关性的验证中,主要研究各模型中反映会计谨慎性指标间的皮尔森与斯皮尔曼系数。对可靠性的验证主要基于考察各量化模型中反映会计谨慎性的指标与从Wangetal提出的谨慎性需求信号假说中选取反映企业总风险的指标。高风险对应低的会计谨慎性,低风险则意味高的会计谨慎性。若结合这两类指标分析出的结论一致,则表明该计量方法的可靠性较高。针对各种谨慎性量化模型的优点与缺陷,不少国外学者都对其进行了研究和总结。例如Givoly&Hayn、Ball&Shivakumar先后指出Basu模型中存在的各种问题及局限性。包括:Basu模型一种及时性差异计量,及盈余反映坏消息比反映好消息更及时的程度,但无法识别一些与谨慎性不相关的企业信息环境特征所引起及时性的差异。如披露政策、会计制度的修改等。在没有控制这些特征的情况下,及时性差异计量并不能可靠地计量谨慎性;无法将盈余中的暂时性收益或损失从应计中的随机误差中分离出来,也无法从某些盈余管理(如过度计提准备)中分离出来。所有这些都是暂时的并且导致收益变动的负序列相关;Basu模型只能识别暂时性部分的差异,而不能识别它们的及时或不及时;另外,私有企业无股票回报,无法使用Basu模型计量谨慎性等。Roychowdhury&Watts(2007)认为账面价值市价比计量了净资产相对与市价的低估程度,包含了可分离净资产与经济租,而由于经济组不可验证且无法分割,在会计信息系统中并不被记录,会计谨慎性也无法对经济租施加影响。因而包含了经济租的账面市价比指标会导致谨慎性的错判。我国由于特殊的政治环境和经济特点,使得资本市场与会计制度与西方国家存在一定的差异,例如对披露时间规定的差异上,Basu模型是基于美国会计制度提出的,由于美国会计年度为3月31结束,最迟90天内披露年报,他在界定Retit时是以t-1年年报披露最后期限为基点,有效地避免了t年第一季度披露的干扰。而我国年报是会计年度结束后4个月内披露,其Retit累计计算点均受到t年度首个季报披露的影响,造成Retit与EPSit逻辑上不对等,导致回归结果失真。我国学者在研究者这方面的内容时也对其进行了概括和总结,但就如何改进模型,以适应我国特殊环境等方面的讨论还相对欠缺。多数学者提倡多种计量方法结合使用,以弥补各自的不足。为此,本文深入探讨西方学者设计的计量模型在我国实际运用中的可行性,主要包括Basu模型中忽略的披露政策及会计制度改革所引起的及时性差异等问题。并针对这些问题提出改进后的模型,并通过选取我国上市公司样本展开实证分析,揭露我国具体环境中使用量化模型时需注意的问题,并对如何解决问题提出意见和对策。