以上模型（5）为未经缩放的盈余反应系数模型，其中CRIT为个股在窗口期的累计回报率，CRMT为市场在窗口期内的累计回报率，β为该股票的贝塔系数，RF为无风险回报率，γ为常数，ε随机误差，α即为盈余反应系数（ERC）。
3.2 计算方法选取
盈余反应系数的计算方法有具体企业法（FSCM）和横截面回归法（CSRM）两种。TEETS等对FSCM法和CSRM法进行深入研究指出，FSCM法认为，不同的企业盈余特征不同，因而需要分企业单独计算ERC，所有ERC的平均值可以用来衡量市场的ERC；而CSRM法则忽略各企业ERC的差异，用所有观测数据计算市场单一的ERC。
由于本文的目的主要是对中国资本市场整体的盈余反应系数进行时间序列特征对比分析，考察股权分置改革和新会计准则的实施是否显著改善中国资本市场盈余质量，因此，考虑忽视各个企业ERC的差异，采用横截面回归法（CSRM）对所有观测数据为样本计算单一的盈余反应系数。此外，一般来说，对于个股在窗口期内总是存在除盈余公告以外的其他事件，这通常会对累计超额回报率造成影响，从而影响盈余反应系数，采用CSRM模型在一定程度上可以消除个股的突发事件“噪声”影响，使得年度ERC更能反映资本市场的真实情况。在CSRM框架下，ERC可以表示为：
上式中UEit、CARit分别为股票i在t时期的未预期盈余和累计超额回报率，而 则代表所有股票在同一时期的未预期盈余和累计超额回报率的均值。式（6）的计算原理是最小二乘法，可以通过STATA软件实现。
4 实证研究及结果
4.1 样本选取与数据说明
为全面考察中国资本市场盈余反应系数时间序列的变化，本文选取2003-2010年共8年沪、深两市除金融行业外所有A股上市公司作为样本数据。剔除数据不全的样本公司，最终样本为9 035条公司/年，其中深市3 656条、沪市5 379条数据。2003-2010样本数量分别为：891、1 036、1 043、1 084、1 143、1 261、1 258和1 319。使用模型（5）计算时，CRIT、CRMT、RF均为月数据，其中CRIT为盈余公布日当月及下月的个股累积回报率，CRMT为盈余公布日当月及下月的市场累积回报率，β是选取48个月的个股和市场实际收益率数据回归得到的月β值，因为如果β为短期数据回归得出，则可能会影响累计超额回报率的计算，造成β值偏大，累计超额回报率偏小。同理EPSIT、EPSI，T-1分别为股票I在T时期和T-1时期的年每股收益。
4.2 回归结果
通过前期的数据整理和利用前述模型计算得出UE、CAR后，主要以STATA软件作为数据处理工具，首先对样本进行描述结果如表1所示。
表3显示2003-2010年中国资本市场的盈余反应系数（ERC）维持在一个较低水平，最大为2007年的0.040 83，最小为2006年的-0.003 79，均值为0.018 877 5，这一结果与TEETS等[16]对美国资本市场1971-1990年的ERC利用CSRM模型计算结果接近，其研究中最值和均值分别为0.040 5、-0.000 8和0.009 6，整体来说中国近八年的ERC大小较美国20世纪七八十年代来说处于同样的低水平，盈余质量提升不大。同时，T检验的结果表明：除2003、2009年度的结果不理想外，2005年度可通过85%的显著性水平检验，而其余年度均能通过90%的显著性水平检验。通过首次对资本市场整体盈余反应系数的计算，我们初步推断ERC代表的盈余质量并没有随资本市场的两大重要政策调整而显著提高。
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