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The Effect of SEC’s Comment Letters on the Comparability of Non-GAAP Earnings




                                            參、文獻及假說發展


                    可比較性為會計一重要的資訊品質,Financial Accounting Standards Board (1980)
               認為可比較性之所以重要,在於可比較性能協助資訊使用者比對不同公司之間會計
               資訊的差異。過往探討可比較性品質對於資訊使用者的影響之相關文獻中,分別著
               重於可比較性帶給資訊使用者的益處 (De Franco et al., 2011; Young and Zeng, 2015;
               Neel, 2017; Chen et al., 2018; Choi et al., 2019; Chircop, Collins, Hass, and Nguyen,

               2020),或是會計制度的改變對於可比較性的影響 (Yip and Young, 2012; Cascino and
               Gassen, 2015; Neel, 2017)。例如在探討可比較性之益處方面,De Franco et al. (2011)
               指出會計盈餘可比較性增加時,能降低分析師盈餘預測的誤差,並增加分析師的報
               導人數;Choi et al. (2019) 發現當公司可比性增加可使得公司能有效的評估同業的績
               效,並降低分析師收集及處理特定公司資訊 (Firm-specific Information) 的成本。在

               探討會計制度改變對可比較性之影響的文獻上,如 Yip and Young (2012) 發現當歐
               洲國家改變至國際會計準則時,會計盈餘的可比較性因此增加,Neel (2017) 也發現
               23 個國家在更換至國際會計準則後,其可比較性的資訊品質有上升的情形。
                    上述可比較性研究是基於公司在一般公認會計準則下編製的會計資訊進行檢
               視,探討自願性揭露資訊(此指非公認盈餘)的可比較性者,目前僅有 Black et al.
               (2021) 一文。Black et al. (2021) 檢視公司在計算非公認盈餘過程中所排除的項目若
               跨期之間具一致性時,能否增加非公認盈餘的攸關性。其實證結果顯示,經理人會
               透過改變排除項目以傳遞公司核心盈餘資訊。依財務報導之觀念架構而言,一致性
               與可比較性截然不同。一致性是指企業的各期間或同一期間各個企業,對於相同項

               目採用相同的方法陳述;可比較性則是對於相似事物的描述使其看起來相似,不
               同事物看起來不同,以協助投資者辨別同一經濟事項對不同公司之間財務報表的影
               響。本研究從監管信函的角度,檢視是否非公認盈餘的可比較性會因收到監管信函
               而改善。
                    非公認盈餘為一自願性揭露資訊,反映經理人對於核心盈餘的看法,對公司而
               言為一重要的私有資訊。當可比較性資訊品質增加時,其資訊揭露成本也會跟著增
               加。在自願性揭露理論中,Verrecchia (2001) 認為若揭露資訊的目的在於極大化公

               司價值時,經理人會傾向揭露私有資訊,然而此一資訊是否如實公告,取決於揭露
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               私有資訊帶給經理人的成本效益 ,從揭露成本角度而言,當自願性揭露成本較大




                  13  資訊揭露成本,包括經理考量揭露後可能引起的潛在競爭 (Beyer, Cohen, Lys, and Walther, 2010;
                     Roychowdhury, Shroff, and Verdi, 2019)、人力市場上對於經理人能力的評估 (Verrecchia, 2001)、
                     市場資訊使用者的處理成本及可能的訴訟成本等 (Blankespoor, deHaan, and Marinovic, 2020)。

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