吳景泰,劉秋明

(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,沈陽(yáng) 110136)

分析師作為一個(gè)具有專業(yè)知識(shí)的信息中介,在資本市場(chǎng)的信息傳遞過(guò)程中起到了舉足輕重的作用。通過(guò)對(duì)信息的挖掘和專業(yè)的處理,有效降低了信息的不對(duì)稱性,為投資者提供了更加完整、準(zhǔn)確和可理解的信息。2016年,“信誰(shuí)”的大數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)對(duì)分析師的言值進(jìn)行建模分析,收集了14年來(lái)3022名分析師的45萬(wàn)條報(bào)告數(shù)據(jù),結(jié)果表明分析師言值呈現(xiàn)以60%～70%為中心的偏右正態(tài)分布。可以看出,分析師的分析結(jié)果優(yōu)于市場(chǎng)的平均水平,其專業(yè)的研究具有市場(chǎng)價(jià)值,但是,其預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性還有待提高。近幾年，由于環(huán)境惡化，產(chǎn)品質(zhì)量以及食品安全等問(wèn)題頻繁發(fā)生。企業(yè)是否承擔(dān)了社會(huì)責(zé)任,社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量的好壞也開(kāi)始成為投資者們關(guān)注的重要信息。作為重要的非財(cái)務(wù)信息,高質(zhì)量的社會(huì)責(zé)任信息能否提高分析師盈利預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性已經(jīng)成為研究者十分關(guān)注的內(nèi)容。本文認(rèn)為,社會(huì)責(zé)任信息作為分析師進(jìn)行盈利預(yù)測(cè)的重要非財(cái)務(wù)信息,信息質(zhì)量的高低會(huì)影響分析師盈利預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,而分析師行業(yè)專長(zhǎng)作為分析師能力的重要標(biāo)志,可以增強(qiáng)分析師對(duì)于不同行業(yè)非財(cái)務(wù)信息的解讀能力,從而強(qiáng)化社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量對(duì)盈利預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響。本文的研究目的在于為提高分析師盈利預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性提供新的視角,鼓勵(lì)企業(yè)重視社會(huì)責(zé)任信息的披露質(zhì)量。

1 理論分析與研究假設(shè)

分析師作為資本市場(chǎng)中信息解讀的專業(yè)人士,對(duì)信息獲取的途徑和信息的質(zhì)量都有著較高的要求。我國(guó)企業(yè)的社會(huì)責(zé)任報(bào)告是在政府主管部門和行業(yè)協(xié)會(huì)的推動(dòng)下公開(kāi)披露的,早在2002年全球報(bào)告倡議組織發(fā)布的報(bào)告指南中就已將社會(huì)責(zé)任報(bào)告作為非財(cái)務(wù)報(bào)告的主要部分,近幾年隨著國(guó)家對(duì)于可持續(xù)發(fā)展的日益重視,更多的企業(yè)被要求承擔(dān)起保護(hù)環(huán)境的社會(huì)責(zé)任,對(duì)于一些重污染企業(yè)更是強(qiáng)制要求其披露社會(huì)責(zé)任信息?？梢?jiàn),從會(huì)計(jì)可靠性的角度講,社會(huì)責(zé)任信息在一定的程度上是可以被分析師作為盈利預(yù)測(cè)信息使用的。

另外,現(xiàn)有的研究表明社會(huì)責(zé)任信息披露對(duì)于企業(yè)績(jī)效存在著積極的影響,Dhaliwal等[1]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任可以顯著降低權(quán)益資本成本,而且在這個(gè)過(guò)程中分析師盈利預(yù)測(cè)起到了關(guān)鍵的作用。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)信息以貨幣計(jì)量的方式對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了描述,更加側(cè)重于對(duì)于歷史信息的反映。而社會(huì)責(zé)任報(bào)告則以未來(lái)發(fā)展為視角,披露了企業(yè)財(cái)務(wù)信息無(wú)法反映出的諸如產(chǎn)品質(zhì)量、環(huán)境污染和雇員情況等利益相關(guān)者極其關(guān)注的問(wèn)題,足以說(shuō)明社會(huì)責(zé)任信息可以影響資本市場(chǎng)中利益相關(guān)者的決策活動(dòng)。魏如清等人[2]在對(duì)企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任問(wèn)題進(jìn)行研究時(shí)提出,良好的企業(yè)社會(huì)責(zé)任表現(xiàn)可以提高企業(yè)的盈余績(jī)效,同時(shí)社會(huì)責(zé)任信息的質(zhì)量越高,對(duì)于分析師的可利用價(jià)值越高。綜上,本文提出了第一個(gè)研究假設(shè):

假設(shè)1:企業(yè)社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量越高,分析師盈利預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性越高。

專長(zhǎng),就是自身所具備的高于其他人的經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)和能力,而分析師的行業(yè)專長(zhǎng),則是分析師所具備的在某一個(gè)行業(yè)高于其他分析師的經(jīng)驗(yàn)積累、技術(shù)手段和解讀能力,也可以說(shuō)是其在某個(gè)行業(yè)內(nèi)長(zhǎng)期跟蹤分析所累積的經(jīng)驗(yàn)。分析師行業(yè)專長(zhǎng)這個(gè)詞主要源于國(guó)外的文獻(xiàn),Maines et al.[3]研究發(fā)現(xiàn)能力強(qiáng)的分析師通常具備更加豐富的行業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備,Hilary and Shen[4]提出“MF-Experience”指標(biāo),同時(shí)發(fā)現(xiàn)投資者對(duì)那些具備“MF-Experience”的分析師做出的改變反應(yīng)更強(qiáng)。對(duì)于分析師來(lái)說(shuō),其所具備的行業(yè)專長(zhǎng)會(huì)使他在對(duì)某一個(gè)行業(yè)的預(yù)測(cè)中對(duì)信息的分析解讀有獨(dú)到的見(jiàn)解,從而提升其對(duì)這個(gè)行業(yè)信息的解讀能力,提高對(duì)該行業(yè)內(nèi)企業(yè)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,也就帶來(lái)了更多信息使用者的信任和關(guān)注。國(guó)內(nèi)目前對(duì)其的研究很少,從計(jì)量方法和內(nèi)容上大都借鑒了國(guó)外學(xué)者的研究。

社會(huì)責(zé)任報(bào)告的披露指標(biāo)上具有很強(qiáng)的行業(yè)差異性,許多學(xué)者在對(duì)社會(huì)責(zé)任的研究也從行業(yè)入手進(jìn)行具體的研究,趙紅等[5]考慮CSR報(bào)告的行業(yè)特性和行業(yè)內(nèi)部對(duì)于CSR評(píng)價(jià)的差異,從煤炭行業(yè)入手構(gòu)建了可以反映具體行業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。王建瓊等[6]從制造業(yè)入手研究社會(huì)責(zé)任與公司治理和績(jī)效之間的關(guān)系。楊忠智等人[7]通過(guò)實(shí)證研究得出公司履行社會(huì)責(zé)任不僅受自身特征的影響,同時(shí)也受到了行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的影響?？梢?jiàn),社會(huì)責(zé)任信息披露情況在不同的行業(yè)披露情況明顯不同,存在行業(yè)間的差異性。另外,在相同信息的披露內(nèi)容上,不同行業(yè)間也會(huì)存在顯著的不同,這就造成了信息解讀上的困難,也說(shuō)明了從行業(yè)問(wèn)題的角度出發(fā)來(lái)研究社會(huì)責(zé)任信息披露是存在一定研究?jī)r(jià)值的。此時(shí),行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的分析師就可以利用行業(yè)專長(zhǎng),對(duì)其所擅長(zhǎng)的行業(yè)做出高于其他服務(wù)者的解讀結(jié)果。綜上,在假設(shè)1的基礎(chǔ)上,本文以分析師行業(yè)專長(zhǎng)作為調(diào)節(jié)變量,提出了第二個(gè)研究假設(shè):

假設(shè)2:分析師行業(yè)專長(zhǎng)有利于提高社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的正向影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2011-2015年我國(guó)A股上市公司中分析師對(duì)公司的EPS預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和分析師個(gè)人數(shù)據(jù)為研究樣本數(shù),數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù),企業(yè)社會(huì)責(zé)任信息參考國(guó)內(nèi)研究者,采用潤(rùn)靈環(huán)球社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量評(píng)級(jí)的數(shù)據(jù),分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為手工整理獲得。并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下的處理:(1)剔除金融類和ST類公司；(2)去除預(yù)測(cè)值數(shù)據(jù)缺失的公司；(3)對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了在1%和99%上的Winsorize處理;最終得到了2155個(gè)樣本觀察值。本文使用了Excel、Stata14和SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸整和處理。

2.2 變量定義與模型構(gòu)建

(1)被解釋變量

對(duì)于分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的度量方法目前國(guó)內(nèi)外存在一些方法,本文考慮到公司和年份的影響,結(jié)合本文的研究引用了趙良玉[8]和Ertimur等人[9]比例均值的方法對(duì)分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行度量。

(1)

(2)解釋變量

社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量。潤(rùn)靈環(huán)球擁有我國(guó)首個(gè)上市公司CSR報(bào)告評(píng)級(jí)系統(tǒng),其每年召開(kāi)的A股上市公司社會(huì)責(zé)任報(bào)告高峰論壇已成為社會(huì)責(zé)任信息的權(quán)威溝通平臺(tái)。作為獨(dú)立的第三方評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu),潤(rùn)靈環(huán)球的評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)具有客觀性和完整性。因此,本文使用該機(jī)構(gòu)披露的社會(huì)責(zé)任信息評(píng)分作為解釋變量研究本文的問(wèn)題。

從而得ma≥wa，同理得mb≥wb，mc≥wc，又據(jù)熟知的wa≥ha，wb≥hb，wc≥hc，由此得到一個(gè)優(yōu)美的不等式鏈：

分析師行業(yè)專長(zhǎng)。本文借鑒了Jacob等人[10]對(duì)分析師行業(yè)專長(zhǎng)的計(jì)量方法,利用行業(yè)占有率即分析師i在行業(yè)j內(nèi)跟蹤的公司數(shù)量與行業(yè)j內(nèi)公司總數(shù)的比值來(lái)度量行業(yè)專長(zhǎng),行業(yè)分類利用的是2001年證監(jiān)會(huì)分類標(biāo)準(zhǔn)。

(3)控制變量

公司當(dāng)年被分析師跟蹤的人數(shù)(number):TAMURA H.[11]認(rèn)為分析師在對(duì)公司進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)常常會(huì)參考其他人的預(yù)測(cè)結(jié)果。公司規(guī)模(size):公司年末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)、分析師公布預(yù)測(cè)結(jié)果的日期與當(dāng)年年報(bào)公布時(shí)間的間隔天數(shù)(Horizon)與年報(bào)公布時(shí)間越接近,分析師獲得的資料越充分,從而對(duì)預(yù)測(cè)精度產(chǎn)生影響。資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)是企業(yè)的償債能力和資本結(jié)構(gòu)穩(wěn)定程度的衡量指標(biāo)。分析師的工作經(jīng)驗(yàn):(Analyst Experience)分析師從業(yè)的時(shí)間越長(zhǎng),其經(jīng)驗(yàn)也就越豐富,預(yù)期會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。

根據(jù)以上對(duì)變量的定義,本文建立了如下回歸模型

APMAFE=α0+α1CSR+β2Number+β3Size+

β4Horizon+β5LEV+β6AnalystExperience

(2)

APMAFE=α0+α1CSR+α2ISPEC+

β4Horizon+β5LEV+β6AnalystExperience

(3)

本文利用比例均值的方法對(duì)所有變量進(jìn)行處理,消除了公司和時(shí)間上的影響,因此本文沒(méi)有在控制變量中考慮時(shí)間和公司層面的變量。變量定義說(shuō)明見(jiàn)表1所示。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

從表2中可以看出APMAFE的平均值是0.837,標(biāo)準(zhǔn)差是0.862,說(shuō)明分析師的預(yù)測(cè)結(jié)果仍然存在一定的偏差,而且不同樣本之間的樣本值存在波動(dòng)性。變量CSR的平均值為39.008,標(biāo)準(zhǔn)差為12.31,目前我國(guó)上市公司社會(huì)責(zé)任信息的評(píng)分偏低,如宋獻(xiàn)中等人[12]關(guān)于社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量水平的研究,目前本文樣本觀察值中的社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量處于中等偏下的水平,會(huì)存在無(wú)法為決策提供有用信息的可能,且樣本的波動(dòng)性較大,目前我國(guó)有關(guān)社會(huì)責(zé)任的披露狀況參差不齊。變量ISPEC的平均值是7.01%,標(biāo)準(zhǔn)差是7.02%,樣本中分析師之間存在行業(yè)間專長(zhǎng)差異的現(xiàn)象。分析師預(yù)測(cè)跟蹤人數(shù)的平均值為22,標(biāo)準(zhǔn)差為26,說(shuō)明分析師目前積極參與到資本市場(chǎng)中,但分析師對(duì)于跟蹤公司的選擇存在較大的差異,這可能跟企業(yè)自身或者所處的行業(yè)有關(guān)。

表1 變量定義表及說(shuō)明

為了檢驗(yàn)本文數(shù)據(jù)的合理性,對(duì)以上所有變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)分析,各變量相關(guān)系數(shù)的值都低于0.5,說(shuō)明變量之間沒(méi)有多重共線性的情況。APMAFE與CSR的相關(guān)系數(shù)為0.049,在10%的水平上顯著正向相關(guān),說(shuō)明社會(huì)責(zé)任信息的質(zhì)量越高分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度越高,這與本文的假設(shè)1相符。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

注:***、**和* 分別表示在 1%、5%和 10%水平上顯著

3.2 回歸分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表3報(bào)告出了模型(1)和模型(2)的實(shí)證研究結(jié)果,從列(1)驗(yàn)證了社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量對(duì)分析師預(yù)測(cè)精度的影響,結(jié)果CSR的系數(shù)為0.005 6,在5%的水平上顯著,即較好的社會(huì)責(zé)任質(zhì)量可以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性,同本文的假設(shè)1一致?？刂谱兞恐蟹治鰩煾櫲藬?shù)系數(shù)為-0.005 5,在1%的水平上顯著相關(guān),分析師公布的預(yù)測(cè)結(jié)果日期與當(dāng)年年報(bào)公布時(shí)間的間隔天數(shù)(Horizon)在1%水平上與因變量顯著相關(guān),說(shuō)明預(yù)測(cè)的間隔越長(zhǎng),會(huì)降低預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)系數(shù)為-0.483 3,在5%的水平下顯著,說(shuō)明當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債水平較高時(shí),公司為了外界信賴自己會(huì)傾向于高估盈利預(yù)測(cè)值,造成預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。這與Firth等人提出的負(fù)債占比越高公司的預(yù)測(cè)結(jié)果精度越差是一致的。列(2)在考慮了行業(yè)專長(zhǎng)影響的因素后,CSR的系數(shù)依舊在5%的水平上顯著正向相關(guān),同假設(shè)1的結(jié)果一致。CSR回歸后系數(shù)為0.069 8在10%的水平上為正,T值為1.66,說(shuō)明分析師的行業(yè)專長(zhǎng)能力會(huì)影響社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量和分析師預(yù)測(cè)精度之間的關(guān)系,有較好行業(yè)專長(zhǎng)的分析師可以提高社會(huì)責(zé)任信息對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的正向影響,驗(yàn)證了本文的假設(shè)2。控制變量的結(jié)果與模型1中一致。

為了驗(yàn)證分析結(jié)果的可靠性,本文做了穩(wěn)健性檢驗(yàn),因?yàn)楸疚脑谛袠I(yè)的分類選擇上利用的是2001年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理,考慮到自變量中的行業(yè)專長(zhǎng)會(huì)受到行業(yè)分類方式的影響,本文用2012年新的證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新整理,最終與本文的分析結(jié)果一致,說(shuō)明本文的研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表3 模型的多元回歸分析結(jié)果

注:***、** 和 * 分別表示在 1%、5%和 10%水平上顯著

4 結(jié)論

本文從分析師這個(gè)角度出發(fā),以A股上市公司2011-2015年的分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量實(shí)證分析了兩者之間的關(guān)系,另外重點(diǎn)分析了分析師行業(yè)專長(zhǎng)在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量中的影響作用,得出結(jié)論表明:(1)高質(zhì)量的社會(huì)責(zé)任信息披露可以提高分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度；(2)分析師行業(yè)專長(zhǎng)提升了社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的正向影響。與之前單純對(duì)社會(huì)責(zé)任信息披露與否對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響不同,本文是以公司社會(huì)責(zé)任信息評(píng)分這一綜合性的角度來(lái)衡量社會(huì)責(zé)任信息質(zhì)量問(wèn)題,同時(shí)加入了分析師行業(yè)專長(zhǎng)這一調(diào)節(jié)變量來(lái)整合分析三者之間的關(guān)系,為今后對(duì)企業(yè)社會(huì)責(zé)任和分析師預(yù)測(cè)的研究提供了新的視野。

通過(guò)研究,本文提出如下建議:(1)公司應(yīng)該從自身的角度重視環(huán)境保護(hù)等社會(huì)問(wèn)題,社會(huì)責(zé)任應(yīng)該是企業(yè)必須承擔(dān)的責(zé)任,影響企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)狀況;(2)高質(zhì)量的社會(huì)責(zé)任信息披露可以減少資本市場(chǎng)的信息不對(duì)稱性,政府應(yīng)該有效發(fā)揮國(guó)家的宏觀調(diào)控作用,出臺(tái)政策鼓勵(lì)和促進(jìn)企業(yè)重視社會(huì)責(zé)任信息披露的質(zhì)量問(wèn)題;(3)應(yīng)該注重對(duì)分析師行業(yè)專長(zhǎng)的培養(yǎng),分析師所在券商要加強(qiáng)對(duì)每個(gè)分析師行業(yè)特長(zhǎng)的挖掘,重點(diǎn)栽培,合理分配資源;分析師個(gè)人也應(yīng)該在不斷的學(xué)習(xí)中提升自己的專有才能。