上市公司信息披露因关乎投资者利益保护、资本市场资源配置效率而备受关注。现有研究普遍认为，公司自愿性信息披露产生了积极效应，如完善公司治理（游家兴和李斌，2007）、降低资本成本（Botosan，1997；汪炜和蒋高峰，2004）、改善经营绩效（林有志和张雅芬，2007）等。也有研究认为，信息披露并非“越细越好”（Groves，1994），上市公司披露过于繁杂的信息可能会干扰不成熟投资者的决策判断，引发跟风炒作，导致股价波动异象（胡学文，2014）。存在以上冲突观点的可能原因在于研究自愿性信息披露的维度不同，学者利用不同维度的信息衡量指标，发现了信息不同维度特征引发的不同经济后果。自愿性信息披露水平包括数量与质量两个维度（Bushman和Smith，2003）。其中，质量维度一直是研究热点，但该领域文献运用的衡量指标众多（包括各权威机构评级和自建的信息披露指数）、测算方法各异，尚未形成认可度较高的衡量方式。部分研究以披露数量的指标替代衡量披露质量，更是有失公允。同时，鲜有研究直接考察公司自愿性信息披露数量的经济效应。汪炜和蒋高峰（2004）以516家样本公司2002年临时公告与季报数量作为衡量公司自愿性信息披露水平的指数，为该领域的研究提供了方法与思路，但该指数设计较为粗糙，无法真实反映公司自愿性信息披露水平（方军雄，2007）。

随着监管部门对上市公司信息披露的规范越来越严格以及披露技术的不断创新，强制性披露与自愿性披露的划分也更为清晰。如可扩展商务报告语言（Extensible Business Reporting Language，XBRL）技术通过通用分类标准和扩展分类标准分别规范上市公司的强制性和自愿性信息披露，投资者可以便捷地获取公司原始信息的同时，兼具标准化与可扩展性属性的扩展分类标准也为信息数量研究提供了路径。本文以XBRL扩展分类信息为切入点，考察自愿性信息披露数量的经济后果。

作为财务信息披露的一种新方式，XBRL通过将信息转化为计算机可读取和分析的格式，标准化财务报表信息元素，提升了财务信息披露水平（吴忠生等，2013）和会计信息质量（Bhattacharya等，2012），极大地方便了投资者获取和分析信息（王琳和龚昕，2012）。XBRL的实施带来的积极经济效应获得学术界普遍认同（史永和张龙平，2014），如XBRL技术通过提高财务报告可比性（Wagenhofer，2003）、降低投资者信息处理成本，可以帮助企业削减资本成本（冯琰琰，2016）、提高分析师预测效率（Liu等，2014）等。2018年8月，美国注册会计师协会（AICPA）和XBRL US的定价调查（Pricing Study）结果显示，自2014年以来，小型企业XBRL格式报告的成本下降了45%，XBRL技术运用的收益进一步超越成本。

上述研究大多针对XBRL技术中的通用分类标准。企业财务经营状况具有独特性，仅通过通用分类标准无法完全反映企业个性化信息（吴忠生等，2013），当通用分类标准无法满足企业的信息披露需求时，企业需要根据会计准则及XBRL语法规范对通用分类标准进行再定义与扩展，形成扩展分类标准。Efendi等（2016）研究发现，上市公司XBRL扩展分类标准在盈余公告和HTML文件基础上为市场提供了增量信息，能够解释2%−14%的当期股价波动。然而，关于这些增量信息的经济后果却未得到进一步探讨，XBRL扩展分类承载的自愿性信息披露数量是否越多越好？披露越多是否越有助于降低企业权益资本成本？已有研究对此尚未关注。

基于信息不对称理论与会计信息质量要求，参考Bovee等（2002）、杜威等（2015）的研究方法，本文抽取2015年300家上市公司财务报告作为样本^①，手工查阅并统计财务报告中“合并财务报表项目注释”部分的扩展分类标准数量及其成分数量，研究XBRL扩展分类标准与企业权益资本成本之间的关系。结果表明，企业披露的XBRL扩展分类信息元素越多，权益资本成本越高，这一关系在机构投资者持股（尤其是基金持股）比例高的企业中受到抑制。可见，XBRL扩展分类标准并不像通用分类标准一样能够缓解资本市场信息不对称问题，相反可能会降低企业财务信息可比性，增加信息处理成本，从而提高投资者预测风险及相应的风险报酬，最终加重企业资本成本负担，但机构投资者（特别是基金公司）持股并参与公司治理可以有效抑制这一负向关系。进一步细化到具体报表项目的XBRL扩展分类标准单变量检验发现，“递延收益”和“营业外收入”中的“政府补助”项目，其XBRL扩展分类标准及成分数量在权益资本成本高低组间的差异显著。检验结果将企业XBRL扩展分类标准对权益资本成本的影响追溯至报表项目层面，明晰了上述关系的主要根源所在。为验证主回归结论的稳健性，本文更换权益资本成本替代变量、采用Bootstrap抽样法进行1,000次重复抽样，重新检验XBRL扩展分类信息与权益资本成本之间的关系，回归结果依然支持原假说。

本文的主要发现和贡献体现在以下四方面：

第一，自愿性信息披露并非越多越好。本文研究发现，XBRL扩展分类标准规范下的自愿性信息披露数量对权益资本成本产生了负向影响，说明当会计信息质量存在缺陷时，披露数量的增加并不能救过补阙，冗余信息甚至会提高信息处理成本并加剧信息不对称。

第二，利用XBRL扩展分类标准数据为自愿性信息披露研究提供新窗口。计算机依据《企业会计准则通用分类标准》自动识别和分类财务报告中的强制性和自愿性披露信息，并分别归类于通用分类标准和扩展分类标准，避免了人为分离以上两类信息的主观性，具有标准化属性的XBRL扩展分类标准促使公司自愿性信息披露更规范、条理更清晰。XBRL扩展分类标准的上述优势为研究自愿性信息披露提供了新的技术路径。

第三，揭示了XBRL扩展分类信息确实为投资者所用，但不同投资者群体的运用程度不同，可能会导致扩展分类标准带来的收益低于投入成本。由于业内强制推行XBRL信息披露和国家支持行业发展的政策，独立型机构投资者（基金公司、社保基金）具有对扩展分类信息的运用优势，其他类型机构投资者次之，个人投资者运用能力最弱。然而，即使以基金为主要机构投资者的上市公司，扩展分类信息披露也未能发挥提高信息透明度、降低企业资本成本的效用。XBRL技术的应用需要持续的人才与物力支持，但最终免费向公众提供报告，这导致XBRL扩展分类信息质量难以得到保证。

第四，为补充和完善XBRL通用分类标准提供证据。现有文献主要从分类标准质量（吴忠生等，2013）、行业间差异（李争争等，2014）等信息特征视角为XBRL标准制定提供理论依据。本文基于XBRL扩展分类标准的经济后果视角，揭示现阶段扩展分类信息披露可能存在缺陷和问题相对严重的报表项目，从另一角度证明了扩充、规范XBRL通用分类标准（尤其是“政府补助”项目）的必要性，为相关政策制定者提供经验证据与数据支持。

XBRL是用于电子商业报告的国际开放标准，由非营利全球性组织XBRL国际（XBRL International）负责管理，其实质是一门基于互联网、跨平台操作，专门用于财务报告编制、披露和使用的计算机语言，由通用分类标准和扩展分类标准两部分组成。前者承载各企业一般化信息元素；后者以前者为参考基准，考虑企业的差异性或特殊性，重新定义企业中未定义的信息元素。两种分类标准相辅相成，使XBRL与其他电子财务报告格式（Word、Excel、HTML、CSV、PDF）相比，兼具标准化、结构化、可扩展性等特征和优势。

XBRL代表着传统信息披露方式的转变，企业信息使用者（管理层、投资者、债权人等）成为该技术的主要受众，其行为决策变化及其引发的经济后果自然受到广泛研究。现有文献普遍认为XBRL通过作用于企业信息披露水平和会计信息质量对权益资本成本产生影响，本文从这两方面对文献进行梳理。

信息不对称问题的提出（Akerlof，1970）以及信息经济学的发展打破了基于完全信息的自由市场假设。由于存在信息不对称，投资者会因预测风险的提高而降低风险证券的购买价格，买卖价差增大导致企业外部融资成本上升（Armstrong等，2011）。企业信息披露能够缓解信息不对称，降低股票交易成本（汪炜和蒋高峰，2004），刺激市场需求增加，提高股票流动性，降低投资者承担的流动性风险，最终降低权益资本成本（Diamond和Verrecchia，1991）。

XBRL技术对企业信息披露水平的改善及其带来的积极经济效应得到实务界和学术界的普遍认可（吴忠生等，2013；史永和张龙平，2014），但现行通用分类标准无法满足企业信息披露需求，XBRL扩展分类标准为解决这一难题提供了机会（吴忠生等，2013）。然而，现有文献却较少关注扩展分类标准，关于扩展分类标准的技术效用研究尚无定论（Boritz和No，2005；Dhole等，2015；Felo等，2018）。

会计信息质量是社会资源配置效率的保证（Barth等，2012），会计信息质量的差异会加剧投资者在资产交易中面临的逆向选择，提高交易成本，造成企业权益资本成本因流动性风险溢价（Leuz和Verrecchia，2000）而显著上升。可比性是会计信息质量的关键要素，财务报表使用者在权衡不同投资机会时，可以借助具有可比性的会计信息对各标的公司进行基准测试。当投资者采用财务数据判断企业价值时，拥有可以比较的参考对象显得十分重要（如另一家公司的财务报表）。可比性能够描述企业内外部动态信息环境，为会计信息质量提供增量效应，帮助投资者更精确地估计企业未来现金流（Imhof等，2017），降低预测风险，从而使得投资者要求的风险报酬降低，企业权益资本成本随之下降（Lambert等，2007）。

XBRL技术运用能够提高企业会计信息质量，尤其是可比性（SEC，2009）。管理层选择XBRL标签逐一标记财务报表与附注信息，将经济事件较好地映射到企业会计数据中（Imhof等，2017）。这些具有可追踪性和统一性的标准化信息元素在XBRL分析工具的精细化处理下能够完成不同主体、不同时点财务信息的动态对比，实现信息的深加工和自动核验（Wagenhofer，2003）。然而，囿于相关数据不可得，现有关于XBRL技术与会计信息可比性的文献要么停留在理论推导层面，要么仅以XBRL通用分类标准的经验证据概括XBRL技术的整体效用，鲜有文献区分通用与扩展分类标准来研究两者对会计信息可比性的作用差异。

此外，学者们以及XBRL国际联合会还从会计信息的可靠性与准确性（Bhattacharya等，2012）、信息处理成本（Liu等，2014）维度研究XBRL技术运用对企业权益资本成本的影响。虽然结论不尽相同，但均为本文研究提供了重要参考。

综上，现有研究主要关注XBRL通用分类标准，结论是否适用于扩展分类标准，鲜有文献涉猎。相对于通用分类标准强制固定的信息披露，有弹性的、自愿性的扩展分类信息披露是否越多越好？本文以XBRL分类标准中扩展分类信息为切入点，考察其数量与企业权益资本成本之间的关系。

相比XBRL通用分类标准，XBRL扩展分类标准具有以下特征：

第一，复杂性。XBRL技术（尤其是扩展分类标准）综合计算机与财务知识，需要用户投入专项资金和人员。对于规模小、处于初创期的企业，自行扩展分类标准极可能因为人员配备和资金支持不足而难以保证扩展分类标准的信息质量（Wagenhofer，2003），还可能给管理层操纵盈余提供机会（Kim等，2013）。Bartley等（2011）发现美国上市公司过于复杂的分类标准会提高创建信息时的错误率。因此，XBRL扩展分类标准可能会削弱XBRL信息披露的可靠性。

第二，扩展分类标准的自主扩展性有悖于XBRL技术的根本优势（信息元素的标准化）。若各企业依据自身偏好在XBRL财务报告中添加扩展分类标准，很可能导致同一会计事项对应多种形式的分类标准，从而损害不同报告主体之间的信息可比性（Boritz和No，2005）。以本文上市公司样本为例：浙数文化（600633.SH）和北京文化（000802.SZ）同属传播与文化产业，但在2015年年报的“销售费用”科目中，两家上市公司将宣传费用分别定义为“宣传费用”与“推广宣传费”。两种表述虽然映射的是同一事项，但由于“标记”（分类标准）不同，计算机无法将二者识别为同一科目，导致在横向对比时发生错误。Piechocki等（2009）、Perdana等（2014）分别运用案例研究、文献综述的方法也发现了类似现象；Dhole等（2015）实证检验XBRL对企业财务信息可比性的影响，发现企业使用扩展分类标准越多，会计信息可比性越差。

第三，XBRL扩展分类标准额外增加了外部信息使用者的信息处理成本。良莠不齐、形式多样的XBRL扩展分类标准降低了信息可比性与可靠性，徒增外部信息使用者的理解难度和处理负担，干扰投资者的决策判断力（Debreceny等，2011），减少投资者原本能够吸收的信息含量，加剧信息不对称。Felo等（2018）发现，在SEC（2009）要求上市公司对财务报表附注披露XBRL格式报告后，财务分析师的跟踪成本显著下降、预测准确性显著提高，但这种积极效应由于扩展分类标准的使用而被削弱。可见，由XBRL扩展分类标准引发的财务信息可比性和可靠性下降会对企业信息披露水平造成负向影响（Boritz和No，2005）。同时，信息处理成本的增加阻碍了中小投资者进入资本市场，降低了股票需求和流动性（Diamond和Verrecchia，1991），迫使股价下行，最终导致企业权益资本成本上升。基于上述分析，本文提出如下主假说：

H1：XBRL扩展分类信息数量越多，上市公司权益资本成本越高。

现有研究大多将自愿性信息披露动因归结为管理层动机。但事实上，股东（特别是大股东）特征和行为也会影响管理层关于自愿性信息披露的决策（牛建波等，2013），进而对企业权益资本成本产生影响。然而不同类型、不同持股份额的股东对公司自愿性信息披露的影响存在差异，尤其是XBRL扩展分类信息，需要具备一定专业知识的股东方能准确理解和有效运用。因此，深入研究自愿性信息披露需要考量股权特征可能带来的重要影响。

机构投资者能够参与公司治理，监督管理层行为决策。持股比例较高的机构投资者具有监督公司治理的动机，同时享有更多投票权，这使他们在认为必要时能够纠正管理层不规范的信息披露行为。机构投资者持股比例越高，管理层越倾向于发布预测信息，并且预测信息内容越具体、准确（高敬忠等，2011），乐观高估的偏差越小（丁方飞和范丽，2009)，盈余操纵越少（薄仙慧和吴联生，2009），公司业绩越好（唐松莲和袁春生，2010），机构投资者因此能够从红利和股价上升中获得更大回报。作为一种新兴的自愿性信息披露方式，XBRL扩展分类标准是否也进入了机构投资者的监督范围，目前尚无研究。

机构投资者在投资决策、信息收集和分析等方面的优势，以信号传递方式影响公司信息披露透明度（杨海燕等，2012）。尽管机构投资者具有监督职能，但由于无法直接参与公司经营活动以及财务信息编制与列报，管理层在披露众多复杂信息（如XBRL扩展分类信息）时仍然存在操纵信息的动机与空间（王华杰和王克敏，2018）。此时，机构投资者的资金实力以及信息收集、分析能力，发挥着改善公司信息环境、降低信息处理成本的职能。作为成熟的投资者（Jiambalvo等，2002），机构投资者运用专业的甄别和解读能力剖析管理层发布的信息，并利用多元传播渠道向公众传递信号，提高公司披露信息的可理解性与可靠性。基于此，机构投资者持股可以提高XBRL扩展分类信息质量并降低信息处理成本，缓解企业代理问题。

根据噪声交易理论（De Long等，1990）对市场投资者的划分，当面对相同的上市公司信息（尤其是XBRL扩展分类等复杂信息），以个人投资者为主体的噪音交易者只能掌握部分信息，其定价决策更多受情绪影响，交易中往往表现出非理性。在有限套利的环境中，如果投资者情绪相互影响，噪声交易者乐观或悲观的情绪会造成证券价值的高估或低估，引发资产价格偏离均衡价格的系统性风险（王美今和孙建军，2004），进而增加企业资本成本（Brown和Cliff，2004）。综上，本文提出如下假说：

H2：机构投资者持股比例越高，XBRL扩展分类信息与权益资本成本的正向关系越弱。

由于资金来源、资产性质、委托要求、信息处理能力等方面的差异，不同类型的机构投资者在公司治理中发挥的作用并不相同（Coffee，1991），包括监督管理者决策（肖星和王琨，2005），影响薪酬绩效敏感度（Hartzell和Starks，2003）、公司绩效（Cornett等，2007）、盈余质量（李春涛等，2018）、会计稳健性（李争光等，2015）、信息披露（梅洁和杜亚斌，2012）等。因此，仅关注机构投资者持股对上市公司XBRL扩展分类信息披露的影响可能并不全面，有必要明晰机构投资者异质性的效用。

在公司信息披露研究中，学者对异质机构投资者的关注较少，杨海燕等（2012）研究发现，证券投资基金、社保基金和合格境外机构投资者（QFII）作为独立机构投资者，由于与被投资公司不存在商业关系，其监督效应的发挥更为明显，能更有效地提高信息披露透明度。梅洁和杜亚斌（2012）发现基金公司持股能促进上市公司信息披露质量的提高。李春涛等（2018）认为，国家政策支持及自身的人力资源等优势保障了基金行业完善的法制基础和专业的监督能力。同时，基金行业相对透明的业绩排名和考核机制使其行业内部竞争激烈，由此催生的竞争“锦标赛”促使业内更有动力关注上市公司动态、参与公司治理。

具体到XBRL报告的信息披露层面，基金行业除具有上述优势外，还充当着“XBRL技术应用的经验者”角色。中国证监会自2010年起在基金市场全面推广使用XBRL进行信息披露，强制要求所有开放式共同基金以XBRL格式定期公开呈现相关信息。伴随技术运用的不断发展与成熟，已有文献表明XBRL显著提高了基金公司信息披露水平和资本市场信息透明度，有效促使投资者交易行为逐步回归理性（Arnold等，2008；曾建光等，2013）。综上，本文提出如下假说：

H3：相对于其他机构投资者，证券投资基金、社保基金持股比例越高，XBRL扩展分类信息与权益资本成本的正向关系越弱。

本文使用取自然对数的XBRL扩展分类标准数量（XBRL_EX）和扩展分类标准成分数量（XBRL_EXC）作为扩展分类信息数量的两个衡量指标（杜威等，2015）。分类标准是XBRL格式财务报告最基本的组成单元（张天西，2006），一般由主题词、状态词和属性词三个信息元素构成。本文参考杜威等（2015）的统计方法，判断、识别并统计每个扩展分类标准（XBRL_EX）中包含的主题词、状态词和属性词的总数，以此度量扩展分类信息的另一个指标—扩展分类标准成分数量（XBRL_EXC）。

本文首先定义财务报告中的信息元素，然后以迪马实业（600565.SH）2015年年报中“应收账款”科目为例，介绍扩展分类标准及其成分数量的统计方法。

（1）财务信息元素：主题词、状态词和属性词

主题词由概念词构成，是对信息“质”的定义，通常包括财务会计的基本概念、基本术语、财务报表项目、会计科目、会计交易和会计事项等（张天西，2006）。状态词描述主题词所处状态，一般分为具体型与抽象型、货币型与非货币型。属性词则指财务信息元素所处的时间、空间范畴和类型，本文选用的属性词为报告主体、报告期间、计量方式、报表类型、与存量数据对应的期初/期末、与流量数据对应的本期/上期（黄长胤和张天西，2011）。例如，在“迪马实业2015年合并财务报表中货币资金期末余额为3,000万”这一财务信息元素中，主题词为“货币资金”，状态词为“3,000万”，属性词包括“迪马实业”“2015年”“历史成本计量”“期末”“合并报表”。

（2）统计方法

本文借鉴黄长胤和张天西（2011）的统计方法，将上市公司年报的合并财务报表项目注释中披露的财务信息元素与通用分类标准进行一一比对^②，识别并统计扩展分类标准（XBRL_EX）及其成分数量（XBRL_EXC）。仍以迪马实业（600565.SH）为例，如表1所示，迪马实业2015年年报中应收账款按账龄分为1年以内、1至2年、2至3年、3至4年、4至5年、5年以上；而通用分类标准（见图1）只要求企业披露1年以内、1至2年、2至3年、3年以上账龄的应收账款，并未要求将3年以上账龄应收账款做进一步细分。因此，迪马实业2015年年报中应收账款3至4年、4至5年、5年以上属于扩展项，针对每一项又分应收账款期末余额、坏账准备期末余额以及坏账准备计提比例三个项目进行披露，共产生9个扩展分类标准（XBRL_EX），每个分类标准具有7个成分（XBRL_EXC）。以3至4年应收账款账面余额为例（见表2），其主题词为“3至4年应收账款账面余额”，状态词为“56,700,000元”，属性词为“迪马实业”（报告主体）、“2015年”（报告期间）、“历史成本计量”（计量方式）、“期末”（存量数据时点）、“合并报表”（报表类型）。

图  1  通用分类标准—应收账款

权益资本成本（R_e）指企业以发行股票方式获得资金所付出的代价，是股东投入资金的机会成本和要求的最低报酬率，难以直接度量，一般采用事后或事前模型进行测算。事后模型用已实现的回报率代替权益资本成本，噪音较多（雷霆和周嘉南，2014）。事前模型是基于现金流贴现或剩余收益的度量模型，无需依赖股价波动和已实现的股票收益数据，被认为是更恰当的权益资本成本度量模型（Mazzotta和Veltri，2014）。事前模型主要包括三类：以GLS模型（Gebhardt等，2001）和CT模型（Claus和Thomas，2001）为代表的剩余收益贴现模型，以OJ模型（Ohlson和Juettner-Nauroth，2005）、PEG模型（Easton，2004）为代表的非正常盈余增长率模型，以GGM为代表的增长模型。其中，PEG模型使用公司当期股价和后两期分析师盈利预测估计权益资本成本，综合考虑了价值和成长性，分年度进行估计，降低了非正常收益增长及股利支付率变化带来的估计偏差，较好地控制了各风险因素的影响（毛新述等，2012），可靠性较高。因此，本文使用PEG模型计算权益资本成本，如公式（1）：

式中，Re代表PEG模型计算得出的企业权益资本成本，eps_i代表基期预测的第i期每股收益，P₀代表基期的每股股价。本文采用2016年12月31日股票周均价和月均价分别代表P₀，计算得到的权益资本成本分别为Re₁和Re₂^③。

参考已有研究（Gebhardt等，2001；曾颖和陆正飞，2006；陈宋生等，2015），本文对权益资本成本模型控制了如下变量：公司规模Size（公司总资产的自然对数）、财务杠杆Lev（每股收益变动率/EBIT变动率），市值账面比Mb（市值与总资产之和减去普通股账面值再除以总资产）、成长性Growth（营业收入增长率）、盈利能力Roe（净资产收益率）、系统风险Beta（β系数）、分析师预测离散度Lndisp（分析师对每股收益预测值的标准差）。其中，分析师预测离散度分别用Lndisp1、Lndisp2表示分析师2016年对2017年、2018年每股收益预测值的标准差。

为检验XBRL扩展分类标准是否引起权益资本成本的上升（假说H1），本文构建模型（2），其中，Re包括Re₁、Re₂两个指标，XBRL包括XBRL_EX、XBRL_EXC两个指标。若与预期一致，则XBRL的系数$ {\alpha }_{1} $应显著为正。具体模型如下：

为检验假说H2和假说H3，本文根据机构投资者持股比例均值、基金持股比例均值分别将样本分为持股比例高低两组进行回归，并进行组间差异系数检验。若与预期一致，则XBRL在持股比例高组中的系数应显著小于在持股比例低组中的系数。

基于前述统计方法，本文手工查阅上市公司财务报告并将其中披露的财务信息元素与通用分类标准进行一一比对，识别扩展分类标准及其成分并统计数量。由于工作量大，国内外相关研究均采用抽样方法获取样本，本文借鉴杜威等（2015）的方法^④，以2015年沪深两市所有A股上市公司为初始样本，依据中国证监会发布的2001版《上市公司行业分类指引》，剔除金融行业公司、采掘业中石油和天然气行业公司以及ST公司。本文将每个行业中的上市公司按营业收入规模排序，以10为步长进行等距抽样。若某行业经抽样获得的样本数大于等于10个，则终止抽样；否则，在该行业内循环抽样直至样本数达到10个，保证最终各行业内“样本数占公司总数比例”大于等于10%。剔除变量值缺失样本，本文最终得到298个^⑤样本进行回归。样本公司的其他数据来自CSMAR、Wind数据库，数据处理软件为Stata 14、MATLAB，本文对所有连续变量在1%水平上进行了缩尾处理（Winsorize）。

表3报告了主要变量的描述性统计结果。以2016年12月31日股票周均价（月均价）计算的权益资本成本Re₁（Re₂）均值为9.025（8.703），标准差为3.128（3.437），两个指标数值及分布特征相似，与现有文献基本一致（汪炜和蒋高峰，2004；张然等，2012），表明上市公司权益资本成本整体较高，不同公司间差异较大。XBRL扩展分类标准（XBRL_EX）及其成分（XBRL_EXC）数量的均值分别为5.995、7.878，标准差分别为0.514、0.526，表明上市公司普遍存在较大的扩展披露需求，且不同公司扩展披露需求差异较大。

表4报告了主要变量的Person和Spearman相关系数，结果显示：XBRL_EX、XBRL_EXC与两种方式衡量的权益资本成本的相关系数均显著为正，说明在不考虑其他因素的情况下，XBRL扩展分类标准与权益资本成本正相关，初步证实假说H1。

表5报告了模型（2）的回归结果。列（1）、列（2）分别报告了XBRL_EX对基于股票周均价、月均价计算的权益资本成本（Re₁、Re₂）的回归结果。XBRL_EX的系数分别为0.850、1.084，且分别在5%和1%水平上显著，说明XBRL扩展分类标准披露数量的增加会降低会计信息的可比性和可靠性，加大会计信息处理成本，加剧资本市场信息不对称，信息风险溢价最终造成企业权益资本成本上升。列（3）、列（4）中XBRL_EXC的系数分别为1.001、1.124，且均在1%水平上显著，说明扩展分类标准成分数量的增加同样会造成企业权益资本成本上升。假说H1得到支持。

可见，虽然XBRL技术的实施可以提高会计信息可比性和可靠性，降低会计信息处理成本，提高会计信息披露水平，但其中的扩展分类信息抑制了XBRL技术这一积极作用的发挥。上述发现为监管层完善企业通用分类标准提供了经验证据，同时为满足企业信息披露需求、规范企业自主扩展分类标准、提高资本市场配置效率提供了政策启示。

表6报告了按机构投资者持股比例分组的回归结果。列（1）至列（4）的结果表明，在机构投资者持股比例较低组中，XBRL_EX的系数均在1%水平上显著为正，且均高于总样本回归系数；而在机构投资者持股比例较高组中，XBRL_EX的系数均不显著。以XBRL_EXC为解释变量的列（5）至列（8）的回归结果与列（1）至列（4）的回归结果基本一致，不再赘述。上述结果表明，机构投资者通过持股参与公司治理能在一定程度上抑制XBRL扩展分类信息导致的企业权益资本成本上升。

XBRL系数组间差异检验结果显示，当且仅当自变量为XBRL_EX时，扩展分类信息数量对权益资本成本的影响在机构投资者持股比例高低组间存在显著差异。考虑到表4相关系数检验中XBRL_EX与XBRL_EXC、Re₁与Re₂在1%水平上显著正相关，以上组间差异可能的解释如下：（1）机构投资者不用XBRL扩展分类信息；（2）机构投资者整体对上市公司XBRL扩展分类信息的运用能力有限；（3）不同类型机构投资者对上市公司XBRL扩展分类信息的监督、理解和分析能力存在差异。为检验上述推测，本文进一步检验机构投资者异质性对XBRL扩展分类标准与权益资本成本之间关系可能产生的影响。

表7报告了按基金持股比例分组的回归结果。列（1）至列（4）的结果表明，在基金持股比例较低组中，XBRL_EX的系数均在1%水平上显著为正，且均高于总样本回归系数；而在基金持股比例较高组中，XBRL_EX的系数均不显著。以XBRL_EXC为解释变量的列（5）至列（8）的回归结果与列（1）至列（4）的回归结果基本一致，不再赘述。同时，XBRL系数组间差异检验结果显示，扩展分类信息数量对权益资本成本的影响在基金持股比例高低组间存在显著差异，说明基金通过持股参与公司治理能在一定程度上抑制XBRL扩展分类信息导致的企业权益资本成本上升，这也验证了XBRL技术在基金行业推广和运用的有效性。

综合上述回归结果可以看出，并不是所有机构投资者对上市公司XBRL扩展分类信息均具有良好的监督和分析能力，XBRL报表的理解和运用存在一定的技术门槛。即使是在基金公司（被强制要求运用XBRL技术并披露XBRL报告）为主要持股人的情况下，上市公司XBRL扩展分类信息仍未能向基金公司提供降低资本成本的增量信息。Efendi等（2016）认为，机构投资者对XBRL数据可能并不感兴趣，因为他们有资源购买更全面、更可靠的金融数据用于分析；而中小投资者可能会因为XBRL数据免费、易得而被吸引。结合本文实证结果，被吸引的中小投资者可能无法理解和运用复杂的XBRL扩展分类信息，而该信息也没有为机构投资者带来有关投资决策的增量信息，甚至可能被机构投资者视为无效信息。

本文认为：（1）财务报告中XBRL不同信息元素对企业权益资本成本的影响可能存在差异；（2）通用分类标准对不同信息元素规定披露的详细程度不同；（3）某些会计科目金额大小本身对企业权益资本成本具有重要影响。为探究XBRL扩展分类标准对企业权益资本成本影响的根源所在，追踪具体是哪些会计科目的XBRL扩展分类标准发挥了主导作用，同时排除上述三个因素对主回归结果的干扰，本文将样本按照权益资本成本均值和中位数高低分为权益资本成本高组与权益资本成本低组，从收集的XBRL扩展分类标准数据中筛选出17个普遍存在扩展分类标准的会计科目和已有文献证实会显著影响企业权益资本成本的项目（表8），检验具体项目的扩展分类标准（XBRL_EX）及其成分数量（XBRL_EXC）是否存在显著差异。

表8报告了权益资本成本分组下XBRL扩展分类信息的T检验结果。两组间XBRL扩展分类标准及其成分数量的均值和中位数均存在显著差异的是“递延收益”和“营业外收入”两个会计科目，查看具体数据来源后发现，“递延收益”和“营业外收入”的扩展分类标准主要产生于政府补助（占比在49%−94%，平均占比接近82%）。根据现有文献，企业通过政府补助能够获得大量资金（雷鹏等，2015）；同时作为企业政治资源强弱的信号，政府补助一定程度上缓解了企业融资约束，能够降低企业权益资本成本（杨鹏程，2016）。但主要由政府补助XBRL扩展分类标准构成的“递延收益”和“营业外收入”两个会计科目，其在权益资本成本高组的XBRL扩展分类标准及其成分数量显著多于权益资本成本低组。这说明，虽然政府补助越多，企业权益资本成本越低，但政府补助XBRL扩展分类信息很可能在可比性、可靠性方面存在缺陷，由此增加了投资者的信息处理成本，加剧了信息不对称，导致两个会计科目的信息披露对资本成本效用的发挥受到了抑制。

为验证以上推论，在控制政府补助金额（Govern^⑥）后，本文对“递延收益”“营业外收入”两个会计科目的扩展分类标准之和（XBRL_EXG、XBRL_EXGC）与权益资本成本进行回归。结果如表9所示，在控制政府补助金额后，XBRL_EXG、XBRL_EXGC与权益资本成本均显著正相关，说明政府补助扩展分类标准降低了信息披露水平，提高了权益资本成本。本文认为可能的原因在于：其一，查阅财政部2015年新版《企业会计准则通用分类标准》发现，通用分类标准中关于政府补助的规范极少，企业披露政府补助内容时需要进行大量扩展；其二，中国现有政府补助形式繁多（财政拨款、财政贴息、税收返还、无偿划拨非货币性资产等），其包括的子项目也纷繁复杂，因此企业披露政府补助XBRL扩展分类信息的可靠性与准确性很可能低于其他项目；其三，由于不同类型的政府补助所扶持或支持的领域存在差异，分散于不同领域的上市公司，相互间XBRL扩展分类信息的可比性可能较低。综上，政府补助XBRL扩展分类标准可能会因信息质量较差（可比性、可靠性缺陷）而提高投资者信息处理成本，最终增加企业权益资本成本。

除PEG模型外，运用GLS模型衡量权益资本成本也得到学者的广泛认可（陈峻等，2015；李祎等，2016）。本文使用GLS模型计算的权益资本成本对研究假说重新进行验证，表10的回归结果显示，XBRL扩展分类标准及其成分数量与使用GLS模型计算的权益资本成本Re₃依然呈现显著正相关关系，表明XBRL扩展分类标准与权益资本成本的正向关系不因权益资本成本估计模型的变化而发生变化。

为尽可能规避样本量引致的回归偏误，本文采用Bootstrap抽样法^⑧对298个初 始数据进行1,000次重复抽样后再对主模型进行回归。表11的结果显示，采用Bootstrap分析法后，XBRL扩展分类标准及其成分数量的系数均在5%水平上显著为正，且模型拟合优度良好。结果表明，在排除样本量、随机性以及样本分布形态对回归结果的干扰后，本文结论依然稳健。

除股权融资外，债务融资是企业融资的另一重要渠道，而债权人也是企业自愿性信息的主要使用者之一。参考Pittman和Fortin（2004）、李广子和刘力（2009）的研究，本文使用净财务费用占总负债的比例作为债务资本成本的衡量指标，检验XBRL扩展分类标准与债务资本成本的关系。回归结果^⑨与权益资本成本一致，即XBRL扩展分类信息数量与企业债务资本成本呈显著正相关关系。这表明企业冗余自愿性信息披露导致信息处理成本加大，债权人因此提高利息费用以规避违约风险，企业债务资本成本随之上升，最终对企业债务融资造成不利影响。本文运用同样方法追踪并检验具体财务报表项目的XBRL扩展分类信息数量对债务资本成本的影响，发现在控制具体金额后，“短期借款”“长期借款”“长期应付款”“固定资产”四项会计科目的XBRL扩展分类信息数量之和与债务资本成本显著正相关。

XBRL扩展分类标准承载的自愿性信息披露并没有对企业资本成本产生有利影响，相反，披露数量越多，企业权益资本成本越高。这表明自愿性信息披露并不一定越多越好，冗余、复杂的低质量信息对于信息使用者可能是障碍而非工具。XBRL技术综合计算机与财务知识，需要上市公司投入专项资金和专业人员，特别是XBRL扩展分类标准，其复杂性决定了用户在使用时会面临操作门槛。在引进、推行XBRL技术过程中，上市公司没有获得技术、资金方面的支持，从而面临技术不成熟和技术监管的双重压力。上市公司在自行创建XBRL扩展分类标准过程中，极可能因为人员配备和资金支持不足而难以保证XBRL扩展分类标准的信息质量，最终导致XBRL在中国资本市场的实施与推广效果欠佳。处于不成熟阶段的XBRL技术，由于披露免费报告更可能吸引中小投资者，而非机构投资者（Efendi等，2016），这会进一步引发XBRL扩展分类信息被中小投资者误解、被机构投资者抛弃的可能。那么如何改进和完善这一披露方式，让其在中国资本市场得到有效实施与推广，本文将结合现行XBRL通用和扩展分类标准各自披露的信息内容进行系统分析。

在数据收集过程中，本文通过比对通用分类标准和识别信息特征，建议将企业披露的信息进行如下分类：一是通用分类标准规定强制性披露的信息；二是扩展分类标准承载的企业自愿性披露的信息，此类信息从内容上看又可以分为行业特征信息和企业特征信息。行业特征信息指某行业内企业普遍会披露而其他行业不会披露的信息（如银行、石油、房地产行业），2011年11月起，财政部陆续颁布的行业扩展分类标准对该部分信息进行了规范；企业特征信息指某企业因自身财务运营、生产经营、公司治理、社会责任等方面的特殊性自愿披露其他企业较少涉及或不涉及的信息（如衍生金融工具）。

经过四年（2011−2014年）的特定行业扩展分类标准的制定与实施，具有突出行业特点的行业已将行业特征信息从扩展分类标准逐步整合纳入通用分类标准。本文针对扩展分类标准披露的企业特征信息提出以下建议：

第一，企业应在积极扩展XBRL分类标准过程中秉持专业、谨慎的态度。在不考虑XBRL扩展分类标准经济后果的情况下，企业自行扩展信息披露方式是会计创新和会计信息化的一种体现。但需要注意的是，上市公司任何行为决策都应以实现企业价值最大化为根本目标。在验证了现阶段XBRL扩展分类标准与权益资本成本显著正相关的情况下，本文建议积极扩展披露企业特征信息的公司，加强XBRL技术培训和对谨慎列报的重视，促进新兴的披露方式发挥其正面作用，更好服务于信息使用者。同时，从信息披露方式维度向市场传递创新的企业精神，提升企业形象，扩宽企业融资渠道。

第二，监管部门可以针对特殊会计科目或项目构建专项通用分类标准。“政府补助”“长期借款”等项目在排除自身性质对资本成本可能产生的影响后，其XBRL扩展分类标准数量及成分数量依然能显著增加资本成本。本文建议监管部门规范和标准化这类信息。以政府补助为例，首先，分布于不同行业的企业可能适用于同一领域的政府补助（如高新技术企业、环保企业），因此行业层面XBRL分类标准也无法解决该项目的信息披露方式问题。其次，中国政府补助形式多样、分类细致而复杂。这一特点从包含“政府补助”项目的会计科目，其XBRL扩展分类标准数量在企业中普遍偏高也能洞察一二。构建政府补助专项通用分类标准，从披露格式上将该项目信息化繁为简、规范有序，能够增强信息可理解性，提高信息披露水平，积极发挥XBRL扩展分类标准的经济效益。另外，包含“政府补助”项目的会计科目XBRL扩展分类信息体量大也说明政府补助覆盖范围广，大部分企业获得了政府技术援助或经济补贴，披露该项目信息很有必要。因此，构建政府补助专项通用分类标准的受众群体广泛，具有一定实践意义。