除了公司财务报告项目之外，通货膨胀还会影响其未来盈利和现金流，更会直接影响到投资者和分析师等利益相关者的决策。本文以决策有用性为出发点，认为未来研究将在以下方向有较大突破:一方面，将通货膨胀的影响具体化。从某一个公司或行业的案例研究转向大样本的实证检验，通过联立方程组、结构方程组或其他形式把通货膨胀和收益、投资、筹资和价值评估等联系起来，使得研究方向更细致，技术手段更先进，所得结论更稳健;另一方面，将通货膨胀微观化和内置化，作为宏观变量微观化这一类问题的解决方案，不再将宏观变量的影响设定为外在和同质化的因素，为未来研究探索出一条可行的道路。

　　(一)概念辨析和计量属性组合

　　首先，应该辨明购买力平价(PurchasingPowerParity，简称PPP)、物价变动和通货膨胀的关联。购买力平价主要用于国家之间的货币购买力的比较，如王志强等(2004)、邱东阳(2006)和郑超愚等(2007)对人民币购买力平价的研究。因此本文不再把购买力平价纳入重点研究范围。物价变动更多是指产品价格上下波动(尤其是消费品价格)，它只是经济活动的一种表面现象，这和通货膨胀的宏观经济含义大相径庭(Keynes，1936)。

　　其次，计量模式组合包括计量对象、计量属性和计量单位，可以有多种组合模式。各种计量属性各有其特点和使用范围，并不能因为采用了公允价值就可以完全消解掉通货膨胀的影响，何况对于公允价值的使用范围和实际作用一直都存在较大的争议(如LauxandLeuz，2009;Badertscheretal．，2012;Chenetal．，2013)。因此，无论是历史成本、公允价值和现行价格作为组合计量模式或是其他组合，或者将通货膨胀调整过的报表或补充资料列入强制性披露，都是可以接受的处理方式。

　　再次，会计准则导向的转变。由于会计准则的导向的确影响到资源配置和福利(Zhang，2013)，随着美国和国际财务会计准则日益向原则导向转变，那么在原则导向的会计准则下将各种计量属性加以协调(平来禄等，2003;JamalandTan，2010;Collinsetal．，2012)，就可以提高财务报告的可靠性和客观性，也有利于降低其管理盈余的动机。

　　(二)独立的自变量

　　通货膨胀作为独立的自变量是一种较流行的处理方式，如通货膨胀和收益(或价格)关联的研究。这种关联的实证结果有正相关(Firth，1979;AlagidedeandPanagiotidis，2010)、负相关(Fama，1981;Stulz，1986;刘金全和王风云，2004)、无关(CampbellandAmmer，1993;韩学红等，2008)和不确定(HessandLee，1999)四种。Schwert(1981)认为，只要公司披露了通货膨胀的相关信息(以CPI作为通货膨胀的替代变量)，市场就会做出反应。Knifetal．(2008)分析了好坏通货膨胀消息的市场反应。随着研究的逐渐深入，ModiglianiandCohn(1979)提出了“通货膨胀幻觉”的概念，认为投资者未能利用通货膨胀预测未来盈余增长率，低估了两者的关联度。CampbellandVuolteenaho(2004)用标准普尔500强的数据检验了通货膨胀幻觉和价格的关联，发现前者能解释股票价格错估时间序列变动的80%。ChordiaandShivakumar(2005)使用1971－2001年的月度数据，发现公司的未来盈余增长和回报都与过去通货膨胀正相关(类似检验见Basuetal．，2010)。此类处理的标准范式如下:首先，检验盈余和通货膨胀的关联，然后将通货膨胀和其他变量作为联合变量进行下一步研究:SUEi，q+1=β0+β1INFq+1+εi，q+1(1)CFOt+τ=θ+βIGLt+γ1CFOt+γ2ΔAＲt+γ3ΔINVt+γ4ΔAPt+γ5DEPNt+γ6Othert+μt+τ(2)式(1)检验未预期盈余和通货膨胀之间的关联，SUEi，q+1为标准化未预期盈余，INFq+1为季度通货膨胀指数。式(2)检验通货膨胀、现金流量和回报之间的关联，τ=1，2，3，4，IGLt、CFOt+1和Ｒeturnt+1分别为通货膨胀指数、未来现金流量和回报。在既有的通货膨胀和回报显著检验中，更多是采用式(3)的形式。

　　Ｒeturn=α0+β1SUE+β2Inflation+β3Other+ε(3)其中Ｒeturn为累计异常回报(CAＲ)，Inflation是季度或年度通货膨胀指数。

　　若将通货膨胀应用于估值模型(O’HanlonandPeasnell，2004;Chuaetal．，2007)或F－O模型(Ohlson，1995;Hughesetal．，2004;Ashtonetal．，2010)，那么通货膨胀可以作为其他信息的有效替代变量，代入估值模型或F－O模型进行实证检验。

　　通货膨胀作为独立变量或联合变量的一部分进行实证检验，主要应用于宏观政策分析、投资组合和行业分析等研究主题，并且已经取得了相当的研究成果。但是，这种方法在应用于更细致的公司个体分析时，仍存在难以克服的缺陷:它假定行业或地区之内的所有公司具有同质性。

　　这个粗糙的缺陷很难在计量方法上通过均值调整、异常值剔除或数据平滑等加以弥补，也难以对所得论断做出合理的解释。比如，通货膨胀等宏观变量对金属和非金属行业公司的未预期盈余的影响在经济上应该是显著的，但是实证结果却并非如此。我们选取CSMAＲ中2007－2012年的行业219家上市公司数据，依据式(1)检验了未预期盈余和季度通货膨胀指数之间的关联，却发现在统计上并不显著。基于此种处理方法的缺陷，因此有学者以公司财务报表为研究起点，试图将通货膨胀这一宏观变量微观化。

　　(三)微观化和内置化

　　虽然众多学者通过个别公司或行业案例研究了通货膨胀对公司财务报告项目和各项决策的影响，但很少有学者能提出切实可行的处理方法，计算出通货膨胀的具体影响。

　　Konchitchki(2011)提供了可供借鉴的思路和方法:首先，依据通货膨胀率依次调整公司财务报告中各个项目如流动资产、固定资产、无形资产、其他长期资产、负债项目、留存收益和股东权益等资产负债表项目，得出实际盈余，实际盈余与报告盈余之间的差异即为通货膨胀利得(或损失)。其次，调整现金流量表和利润表，从而得到“实际财务报告”④。他检验了通货膨胀利得(或损失)与经营活动现金流量之间的关联，在统计上是显著的。按照这一思路，我们认为，通货膨胀的微观化可以在以下四个方面继续拓展。

　　(1)通货膨胀影响的单列。此种方法是将通货膨胀利得(或损失)、通货膨胀调整后现金流量等分别作为新的独立变量。通过单列，检验它与公司投资活动、筹资活动、盈余管理等行为之间的关联。下面就是将通货膨胀微观化进行实证检验的一个例子:OverInvestment=α0+α1IAJ－Earnings+α2IAJ－CFO+α3IAJ－COC+Σi=1βiOthers+εCash－CFO=φ0+φ1IAJ－Earnings+φ2IAJ－CFO+Σi=1(4)其中，变量IAJ－Earnings、IAJ－CFO和IAJ－COC分别为通货膨胀调整后的盈余、经营活动现金流量和资本成本，OverInvestment、Cash－CFO和Others分别是过度投资、现金－现金流敏感性和其他控制变量。

　　(2)通货膨胀的计量指标和动态机制。在宏观层面上依据其成因通货膨胀可分为成本推动、需求拉动和输入型等(Kemmerer，1918;樊纲，1990)，探究其成因对于数学建模和宏观政策至关重要。其实，除了Konchitchki(2011)使用的CPI变动用来计量通货膨胀外，还有许多计量指标，如批发物价指数变动(WPI)、商品价格指数变动(CPI)、生产者物价指数变动(PPI)、生活指数变动(CLI)、经济景气指数以及因子分析法或其他方法得到的综合指数变动等。这些指标的年度和季度数据基本上在CSMAＲ、Sinofin、国务院发展研究中心信息网和中宏数据库中都可以容易获得。

　　选择不同的微观计量指标可以从不同侧面得到有趣的论断，如果能借鉴通货膨胀在宏观层面的研究成果，在会计和财务领域的研究就能有所突破:一是静态概念的细分，如通货膨胀幻觉、核心通货膨胀率(Eckstein，1981;Silver，2007;ＲeisandWatson，2010;侯成琪等，2011;Croneetal．，2013)以及通货膨胀预期等。二是动态的运行机制，通货膨胀在经济活动中并不是临时性现象，它有其动态的运行机制，能持续对公司产品定价策略、投资策略等产生深刻影响(Friedman，1977;张成思，2008、2012;何启志和范从来，2011)。

　　通过微观和宏观计量指标和动态机制的研究，我们就获得了与通货膨胀相关的丰富数据，这一点对于未来研究是十分必要的:一方面，它方便了学者依据特定研究目的深入探究通货膨胀对公司财务报告的具体影响程度，并且分析通货膨胀调整后的报告数据对公司、投资者、分析师等决策产生的经济后果。另一方面，使得不同学者的研究论断得以相互验证，较稳健的结论才能为宏观经济决策服务。由于会计的重要职能之一是提供宏观经济决策所需要的信息(葛家澍，2004)，而反通货膨胀属于宏观层面的经济决策，宏观决策需要微观层面对通货膨胀的处理方法选择及效果的反馈才能取得良好效果。

　　(3)通货膨胀的内置化。在以往会计领域的研究中，学者更多将宏观变量视作是控制变量或既定条件，如引用广泛的樊纲等(2005)的市场化指数。实际上，宏观变量，如通货膨胀已经在微观层面深刻影响了公司的现金持有、投资决策和公司盈余，并进一步影响到投资者的心理预期和买卖决策。反过来，这些微观层面的决策累积起来，所形成的市场氛围又为宏观政策制定部门提供了直观和有益的参考。这种内在的相互影响和互为因果的关联检验需要理论的深入和实证证据的支持。祝继高和陆正飞(2009)、陆正飞和韩非池(2013)以产业政策的偏向为研究框架，分析了宏观政策对公司微观行为的影响。本文则以通货膨胀调整后的财务报告数据为切入点，研究宏观变量和微观主体行为的传导、影响和反馈机制，为类似研究提供有益的探索。如FlavinandWickens(2003)就用通货膨胀替代宏观变量，研究了公司资产的配置优化。又如黄学军(2007)将通货膨胀微观化，内置到资本资产定价模型(CAPM)中，发现通货膨胀可以很好地解释资产配置问题。