汪 煒，袁東任

(浙江大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，浙江 杭州 310027)

一、 引言

隨著投資者的信息需求不斷增長，以會計報告為代表的財務(wù)信息逐漸不能滿足其投資決策需要，非財務(wù)信息日益受到人們的關(guān)注[1]。非財務(wù)信息披露，尤其是“管理層討論與分析”(Management Discussion and Analysis，簡稱MD&A)的研究成為近年來的學(xué)術(shù)熱點，研究范圍涉及內(nèi)容覆蓋面、語句變動、可讀性、語氣等。多數(shù)研究圍繞公司運營對MD&A的內(nèi)容進行分類[2]，如價格、收益、成本等。部分研究則按信息內(nèi)容的時間特性分類[3]，專門研究了MD&A中的前瞻性信息。

我國上市公司年報中的前瞻性信息主要位于“董事會報告”一章，最早出現(xiàn)在《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第2號——年度報告的內(nèi)容與格式(2002)》中，要求管理層“不能只重復(fù)財務(wù)報告的內(nèi)容，應(yīng)著重于已知的、可能導(dǎo)致財務(wù)報告難以顯示公司未來經(jīng)營成果與財務(wù)狀況的重大事項和不確定性因素”。從2007年修訂版起專門設(shè)立了“對公司未來發(fā)展的展望”小節(jié)(簡稱“展望”)，并在2012年修訂版中進一步細(xì)化。雖然準(zhǔn)則中采用了“應(yīng)當(dāng)披露”或“應(yīng)當(dāng)提示”等強制性詞語，但每年只有不到一半的企業(yè)披露了規(guī)定的全部四類前瞻性信息，且披露的形式和數(shù)量各不相同，前瞻性信息本質(zhì)上仍屬于自愿披露。相比其他自愿披露或非財務(wù)信息，前瞻性信息以未來發(fā)展為視角，直接反映企業(yè)的未來經(jīng)營形勢和公司計劃，而非會計報告的細(xì)化補充，屬于“增量信息”。因此，前瞻性信息具有獨特的信息價值和研究意義。

根據(jù)自愿披露動機中的資本市場交易假說，公司為了減輕信息不對稱帶來的逆向選擇而進行信息披露，投資者對披露的反應(yīng)則與信息質(zhì)量有關(guān)，盈余質(zhì)量反映了公司信息不對稱程度和管理層信息質(zhì)量，從而與自愿披露水平有負(fù)向替代或正向補充關(guān)系。而且前瞻性信息和會計報告在同一份年報中披露，兩者在內(nèi)容上相互補充，從不同側(cè)面向投資者傳遞了公司價值，都受到公司信息環(huán)境和管理層激勵的影響，因此兩種信息之間必然存在某種聯(lián)系。但是現(xiàn)有的自愿披露實證研究多關(guān)注會計報告內(nèi)容(比如公司業(yè)績)的影響，卻很少考慮會計報告質(zhì)量(主要指盈余質(zhì)量)的作用，存在變量缺失的可能。前瞻性信息的獨特特性會使其與盈余質(zhì)量的關(guān)系有別于其他自愿披露，英美成熟資本市場的結(jié)論也不一定適用于國內(nèi)新興資本市場。由此可見，盈余質(zhì)量與前瞻性信息披露之間的關(guān)系值得深入研究。

本文后續(xù)部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻回顧與假說發(fā)展，第三部分是研究設(shè)計，第四部分給出了實證結(jié)果，最后是結(jié)論。

二、 文獻回顧與假說發(fā)展

(一) 文獻回顧

根據(jù)自愿披露動機中的資本市場交易假說，公司和外部投資者之間存在信息不對稱，投資者會進行逆向選擇，即將隱藏信息視為壞消息，并對公司資產(chǎn)進行折價。管理層可以通過信息披露來緩解信息不對稱，減輕投資者的逆向選擇行為，并獲得提高股票流動性、降低資本成本的披露收益[4-5]。這樣信息不對稱程度越高的公司，投資者的信息需求越強，披露信息的估值作用越顯著，管理層有動機去披露更多信息。如果用盈余質(zhì)量代表信息不對稱程度[注]Ecker等，Rajgopal和Venkatachalam都證實了盈余質(zhì)量與信息不對稱程度的負(fù)向關(guān)系，即信息不對稱程度越高，盈余質(zhì)量越差[21-22]，而且這兩篇文章都采用了類似本文的應(yīng)計質(zhì)量來表示盈余質(zhì)量。，則盈余質(zhì)量越低(高)的公司披露更多(少)的信息，即盈余質(zhì)量與自愿披露之間存在負(fù)向替代關(guān)系。

但是信息不對稱只是信息披露的前提條件，并不必然導(dǎo)致自愿信息披露的發(fā)生[6]。因為如果披露的信息質(zhì)量不高，投資者難以相信披露內(nèi)容，信息披露就無法起到降低信息不對稱的作用，反過來也會影響管理層披露決策。之后的研究考慮了信息質(zhì)量與披露決策的內(nèi)生聯(lián)系，Dye和Verrecchia將信息質(zhì)量分別定義為管理層擁有私有信息的概率和私有信息精度[7-8]，當(dāng)信息質(zhì)量提高時，投資者更容易識別管理層隱藏壞消息的行為，公司折價的壓力使得管理層會披露更多信息。這樣信息質(zhì)量越高(低)的公司會披露更多(少)的信息，即信息質(zhì)量與信息披露之間存在正向補充關(guān)系。

Einhorn擴展了Verrecchia的模型，假設(shè)公司同時披露兩種信息：強制披露信息Y、自愿披露信息Z[4，8-9]。兩種信息都反映公司價值X，有各自特定影響因素，也受到共有因素εYZ的影響。Z與X相關(guān)使得自愿披露具有傳遞公司價值的直接效應(yīng)；Z與Y都受εYZ的影響，使得自愿披露又有用來評估強制披露的間接效應(yīng)；當(dāng)直接效應(yīng)強于間接效應(yīng)時，強制披露質(zhì)量的提升會降低自愿披露帶來的信息增量，兩者之間呈負(fù)向替代關(guān)系；當(dāng)間接效應(yīng)強于直接效應(yīng)時，共有因素的影響使得兩者為正向補充關(guān)系。

相應(yīng)的實證研究也沒能得出統(tǒng)一結(jié)論。一方面，Lang用AIMR評分、盈利—回報相關(guān)度分別代表自愿披露和信息質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)盈利—回報相關(guān)度更低的公司有更高的AIMR評分[10]。Tasker證實了財務(wù)報告的信息價值與公司召開電話會議可能性(表示自愿披露)之間負(fù)相關(guān)[11]。另一方面，Waymire采用管理層預(yù)測表示自愿披露，用盈利波動率表示信息質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)管理層預(yù)測頻率和盈利波動率負(fù)相關(guān)[12]。Francis等構(gòu)建了自愿披露指數(shù)，證實了盈余質(zhì)量好的公司會選擇更高的披露水平[13]。國內(nèi)僅有部分研究表述了相近觀點。唐躍軍等認(rèn)為盈余質(zhì)量較差的公司可能會出于迷惑投資者的目的而披露更多的信息[14]。譚勁松等認(rèn)為盈余操縱嚴(yán)重的公司可能會隱瞞私有信息，降低公司透明度[15]。唐躍軍等和譚勁松等分別支持負(fù)向替代關(guān)系和正向補充關(guān)系。

資本市場交易假說必須滿足一個基本前提——資本市場發(fā)展比較成熟[16]，但中國還只是發(fā)展中國家，獨特的社會經(jīng)濟制度、新興的資本市場、尚不完善的法制環(huán)境等都使得國內(nèi)上市公司在自愿披露方面會表現(xiàn)出與成熟資本市場不同的特征[17]。另外，管理層對不同類型的信息會有不同的披露決策[18]。前瞻性信息是公司年報中屈指可數(shù)的直接提供關(guān)于企業(yè)未來的信息來源[19]，雖有不斷強化的披露規(guī)則，但管理層在內(nèi)容數(shù)量和披露形式上仍有充分的操控余地[20]，這些特性使其有別于電話會議或管理層預(yù)測等自愿披露，總體的自愿披露指數(shù)又會帶來其他信息的干擾。由此可見在我國新興資本市場環(huán)境下，盈余質(zhì)量與前瞻性披露之間的關(guān)系是有待深入研究的論題，不能簡單套用已有研究結(jié)論。

(二) 假說發(fā)展

理論文獻中的負(fù)向替代關(guān)系源于自愿披露具有傳遞公司價值的作用，減輕了信息不對稱[4]，彌補了強制披露的不足[9]；而正向補充關(guān)系則源于信息質(zhì)量會影響投資者對自愿披露的反應(yīng)[8]，或共有影響因素帶來的相互評估作用[9]，自愿披露必須在現(xiàn)有信息環(huán)境基礎(chǔ)上發(fā)揮作用[20]。

首先，在實際披露中，財務(wù)報告反映的公司業(yè)績在年底就已經(jīng)形成，而自愿披露部分要在次年的三四月份年報發(fā)布時才進行編寫，必然會受到財務(wù)報告內(nèi)容的影響。比如前瞻性信息必須以財務(wù)報告反映的當(dāng)前業(yè)績?yōu)榛A(chǔ)，對未來發(fā)展前景進行展望。而且前瞻性信息之類的自愿披露只是財務(wù)報告的補充，在內(nèi)容數(shù)量、管理層和投資者的重視程度上都不可能替代財務(wù)報告?？梢?，財務(wù)報告與自愿性披露信息之間有先后、主次順序，前瞻性信息難以離開財務(wù)報告而單獨發(fā)揮作用，這使得兩者表現(xiàn)為正向補充關(guān)系。

其次，目前我國法律制度尚不健全，對投資者利益的保護力度還不夠；資本市場的監(jiān)管經(jīng)驗有限，難以及時發(fā)現(xiàn)披露違規(guī)行為并予以懲戒；公司會選擇性地或虛假地披露信息，以迷惑市場和投資者從而獲取私有收益[14]，這表現(xiàn)為自愿披露非財務(wù)信息的異質(zhì)性[1]，影響了自愿披露的估值作用。但是盈余質(zhì)量可以為前瞻性信息提供可信度保障，這是因為要獲得高質(zhì)量的財務(wù)報告，公司必須投入大量資源建立高質(zhì)量的財務(wù)報告系統(tǒng)和有效的內(nèi)部控制制度，并會因為要獲得高質(zhì)量的財務(wù)報告而失去盈余管理帶來的收益，比如達到市場預(yù)期、降低收購風(fēng)險等。這些盈余質(zhì)量的成本保證了管理層可信度，進而影響投資者對披露信息的信任程度。Athanasakou和Hussainey就證實了盈余質(zhì)量與投資者對前瞻性信息披露的信任度顯著正相關(guān)[23]。盈余質(zhì)量對前瞻性信息披露的可信度保障作用反映了間接效應(yīng)[9]，并會由此引出兩者之間的正向關(guān)系。

最后，擁有國有背景的企業(yè)是上市公司的主體，國有股終極控制人缺位使得內(nèi)部人控制現(xiàn)象嚴(yán)重，股東與管理層之間的代理沖突較為嚴(yán)重，管理層侵害股東利益的事件時有發(fā)生[24]。當(dāng)代理成本較高時，股東與管理層之間的信息不對稱更加嚴(yán)重，管理層更可能做出損害公司價值的決策來追求個人私利，并且隱瞞相關(guān)信息，降低信息披露程度[17]。這就需要一套機制來約束管理層行為，使其行動符合股東利益最大化的目標(biāo)，這種機制常表現(xiàn)為契約形式。財務(wù)報告尤其是盈余信息廣泛應(yīng)用于信貸合同、管理層薪酬合同等契約的制定，這些契約可以約束包括披露決策在內(nèi)的管理層行為，表現(xiàn)為代理成本的降低[24]。因此，高質(zhì)量的財務(wù)報告可以增強契約對管理層行為的監(jiān)管作用，減少管理層披露操控行為，提高自愿披露水平。這就表現(xiàn)為盈余質(zhì)量對前瞻性披露水平有正向影響，而不僅是相關(guān)關(guān)系。

綜上，本文提出H1：在其他條件相同的情況下，盈余質(zhì)量越高的公司，前瞻性信息披露越多。

三、 研究設(shè)計

(一) 前瞻性信息度量

經(jīng)過大量閱讀年報，我們發(fā)現(xiàn)前瞻性信息集中于公司年報中“董事會報告”一節(jié)，少數(shù)分布在公司年報中“董事長報告書”或“董事長致辭”等章節(jié)中，內(nèi)容覆蓋參見《內(nèi)容與格式(2007)》第三十三條的規(guī)則(二)。

本文處理步驟如下。

1. 從巨潮咨詢網(wǎng)上下載2007—2011年所有A股上市公司年度報告。

2. 采用軟件WondershareTM PDF Converter Pro將pdf文檔轉(zhuǎn)化成word文檔。

3. 剔除金融和保險類企業(yè)、ST和*ST類企業(yè)、企業(yè)數(shù)不足20個的行業(yè)，以及上市時間不足一年的企業(yè)，最終得到7162個樣本。

4. 前瞻性信息多數(shù)以標(biāo)題“對公司未來發(fā)展的展望”為開始，以標(biāo)題“報告期內(nèi)的投資情況”為結(jié)束，通過VBA程序?qū)烧咧g的內(nèi)容復(fù)制到新的文檔，保存為前瞻性信息文件。若無法找到這兩個標(biāo)題，但是卻檢索出大量前瞻性信息關(guān)鍵詞(見附錄)，或者只能確定一個標(biāo)題，就通過手工進行處理(附錄略，感興趣的讀者可向作者及本刊索取)。

少數(shù)公司會在年報中披露“致股東”、“董事長報告書”等章節(jié)，也會包含前瞻性信息。通過VBA程序判斷10頁之內(nèi)是否出現(xiàn)“致股東”、“董事長報告書”等詞匯，若出現(xiàn)就說明存在相關(guān)章節(jié)，本文手工將包含前瞻性信息關(guān)鍵詞的語句或段落復(fù)制出來建立前瞻性信息文件。

5. 由于pdf轉(zhuǎn)換后生成的word文件存在一些格式錯誤，可能會影響到統(tǒng)計結(jié)果，需要進行如下清理。

(1) 表格問題。pdf轉(zhuǎn)換后的表格都變成了文本框，VBA程序無法對其內(nèi)容進行字?jǐn)?shù)統(tǒng)計或查詢。先通過VBA程序?qū)⑺形谋究蚨甲兂杀砀?，然后再進行查詢。

(2) 頁眉、頁腳問題。頁眉中基本為“××公司××年度報告”，可通過VBA程序查詢“年度報告”，然后刪去該行[注]在實際披露中，“年度報告”一詞不會出現(xiàn)在前瞻性信息相關(guān)的段落中，只會在頁眉中，并獨占一行。。而頁腳多為“××”、“××頁”、“第××頁”等形式，可通過VBA程序判斷最后一行是否只是一個數(shù)字或者含有“××頁”，若是，就將該行刪去。

6. 根據(jù)《內(nèi)容與格式(2007)》確定前瞻性信息的內(nèi)容分類及關(guān)鍵詞(見附錄)，采用VBA程序?qū)φ砗玫那罢靶孕畔⑽募M行檢索，統(tǒng)計出內(nèi)容覆蓋面和字?jǐn)?shù)，并進行手工校對。內(nèi)容覆蓋面Content定義為披露了幾類信息，信息量LnChars定義為文檔字?jǐn)?shù)(Chars)加1的自然對數(shù)。

(二) 盈余質(zhì)量度量

本文從應(yīng)計質(zhì)量、盈余管理程度和盈余平滑度三個維度來度量盈余質(zhì)量，模型中各變量定義見下頁表1。

1. 應(yīng)計質(zhì)量

參考Francis等的研究[13]，建立如下模型[注]本文模型中都省略了表示公司和年度的下標(biāo)i、t，并用變量下標(biāo)的-1、+1分別表示上一期和下一期。。

(1)

2. 盈余管理程度

參考夏立軍的研究[26]，建立如下模型。

(2)

將模型(2)分行業(yè)、年度進行截面回歸，其估計值即為非操控性應(yīng)計NDA，操控性應(yīng)計則為總應(yīng)計與非操控性應(yīng)計的差額，即DA=TA/Asset-1-NDA。盈余管理程度EM定義為DA絕對值的負(fù)數(shù)，即EM=-|DA|，EM數(shù)值越大，盈余管理程度越低，盈余質(zhì)量越高。

3. 盈余平滑度

參考Francis等的研究[13]，本文用三年內(nèi)公司業(yè)績的標(biāo)準(zhǔn)差計算盈余平滑度，即ES=-σ(Earn)，ES數(shù)值越大，盈余平滑度越高，盈余質(zhì)量也越高。

4. 加總盈余質(zhì)量

參考李青原的研究[27]，本文采用簡單加權(quán)百分位數(shù)賦值的方法來計算加總盈余質(zhì)量EQ，即將AQ1、AQ2、EM、ES按大小排序，并賦予其所在位次的百分位數(shù)值，然后將所得數(shù)值簡單加權(quán)來構(gòu)造綜合得分函數(shù)。EQ數(shù)值越大，盈余質(zhì)量越高。

李青原認(rèn)為該方法既能消除不同質(zhì)量維度在量綱上的差異，又能將數(shù)值控制在0到1之間，從而消除樣本觀測值分布偏倚造成的影響，有利于緩解單個維度度量時存在的測量誤差以及極端值的影響[27]。

(三) 模型設(shè)計

根據(jù)H1本文設(shè)計如下模型。

X=Q+Earn+Size+Debt+Same+Shrhfd10+OutDirector+State+MShare+HIndex+SEO+MA+ListExg+TobinQ+∑Year+∑Industry

(3)

X分別表示LnChars、Content，Q分別表示AQ1、AQ2、EM、ES和EQ。參考已有研究[3，13，17，28-29]，本文控制了常用的自愿披露影響因素：公司業(yè)績(Earn)、公司事件(SEO、MA)、公司特征(TobinQ、Size、ListExg)、市場競爭(HIndex)、負(fù)債水平(Debt)、公司治理與股權(quán)特征(Same、Shrhfd10、OutDirector、State、MShare)，以及行業(yè)和年度固定效應(yīng)(Year、Industry)。

由于Content是離散變量且有數(shù)量大小關(guān)系，所以在OLS估計之外，本文還采用了排序離散因變量模型OProbit和OLogit。

H1成立等價于模型(3)中Q的系數(shù)顯著為正。

(四) 變量說明

模型中各變量說明如下，見表1。

表1 變量列表

四、 實證結(jié)果

(一) 統(tǒng)計與相關(guān)性分析

表2 描述性統(tǒng)計

根據(jù)表2，各公司平均盈利水平為4.1%，一份年報中的前瞻性信息數(shù)量平均為2243個字，平均披露三項內(nèi)容。字?jǐn)?shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為1580，標(biāo)準(zhǔn)差均值比為0.704，說明各公司間披露水平差異較大。前瞻性信息最多的有28118個字(2010年路翔股份)，最少的沒有披露任何信息。

表3 前瞻性信息的內(nèi)容分布

從表3得知，每年有不到一半的公司披露了全部四類前瞻性信息，公司個數(shù)從2007年的598家逐年增加至2011年的883家。只披露一類信息的公司數(shù)量略有增加，披露兩類和三類信息的公司數(shù)量增幅較為明顯，但每年仍有個別公司沒有披露任何前瞻性信息。其中，“戰(zhàn)略與計劃”披露最多，披露前瞻性信息的公司幾乎都會披露此類信息，這是因為此類信息主要傳遞正面內(nèi)容，相比有負(fù)面含義的風(fēng)險信息，管理層有更強的披露動機?！巴度谫Y”計劃披露的企業(yè)數(shù)量最少，一是部分公司確實沒有相關(guān)計劃；二是此項內(nèi)容披露帶來的專有化成本較高；三是定量信息較多，難以模糊處理，企業(yè)傾向于選擇不披露。

表4 主要變量相關(guān)系數(shù)

注：下半三角為pearson相關(guān)系數(shù)，上半三角為spearman相關(guān)系數(shù)。***、**、*分別表示1%、5%和10%水平上顯著，下同。

根據(jù)表4，Earn與LnChars、Content顯著正相關(guān)，說明業(yè)績越好的公司會披露越多的前瞻性信息。AQ1、AQ2、EM、ES、EQ與LnChars、Content均為正相關(guān)，僅有少數(shù)不顯著，說明盈余質(zhì)量與前瞻性信息披露正相關(guān)，初步證實了前文H1。AQ1、AQ2、EM、ES之間均為正相關(guān)，且高度顯著，其中AQ1、AQ2都反映了應(yīng)計質(zhì)量，兩者的pearson相關(guān)系數(shù)超過了0.5；EQ與AQ1、AQ2、EM、ES之間均高度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)多數(shù)超過了0.5。這說明AQ1、AQ2、EM、ES反映了盈余質(zhì)量的不同維度，EQ是各個質(zhì)量維度的有效加總。

(二) 模型回歸結(jié)果[注]限于篇幅，本文只給出核心變量的回歸結(jié)果。

本文所有模型均采用行業(yè)聚類的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，以解決行業(yè)內(nèi)殘差相關(guān)引起的異方差問題。并對主要連續(xù)變量進行1%的winsorize處理，以減少極端值的影響。

表5 模型(3)的回歸結(jié)果

注：略去常數(shù)項和年度、行業(yè)固定效應(yīng)的結(jié)果。在OLS回歸時，括號內(nèi)為t值，R2為調(diào)整后的R2。

表5為模型(3)采用LnChars時的回歸結(jié)果。由表5可知，AQ1、AQ2、EM、ES、EQ的系數(shù)為正且高度顯著，說明在其他條件不變時，應(yīng)計質(zhì)量越高、盈余管理越少、盈余平滑度越高、總體盈余質(zhì)量越高的公司會披露越多的前瞻性信息，這證實了前文H1。從數(shù)值來看，EQ變動一個標(biāo)準(zhǔn)差帶來的LnChars變動為3.84%(=0.196×0.196)，占LnChars標(biāo)準(zhǔn)差的4.08%(=0.196×0.196/0.940)；Earn變動一個標(biāo)準(zhǔn)差帶來的LnChars變動為3.08%(=0.430×0.0718)，占LnChars標(biāo)準(zhǔn)差的3.28%(=0.430×0.0718/0.940)。公司業(yè)績是最常用的自愿披露影響因素，而盈余質(zhì)量對前瞻性信息披露的影響程度不亞于公司業(yè)績。公司業(yè)績、盈余質(zhì)量分別代表強制披露的信息內(nèi)容和信息質(zhì)量，這說明強制披露的信息質(zhì)量也是公司自愿披露的重要影響因素，其作用不亞于信息內(nèi)容，現(xiàn)有自愿研究中常用的公司業(yè)績、股權(quán)特征等變量沒能涵蓋所有的影響因素，如不考慮盈余質(zhì)量，會造成變量缺失。

表5同時給出了其他因素對前瞻性信息披露的影響。Earn、Size、MShare、SEO系數(shù)全部為正且高度顯著，表明業(yè)績越好、規(guī)模越大、管理層持股比例越高、有再融資需求的公司會披露越多的前瞻性信息；ListExg全部顯著為負(fù)，TobinQ在部分結(jié)果中也顯著為負(fù)，說明深交所的上市公司披露的前瞻性信息更多，發(fā)展?jié)摿Υ蟮钠髽I(yè)傾向于少披露前瞻性信息。這些結(jié)果與前人研究結(jié)論基本一致[3，13，17，28-29]。

采用Content度量前瞻性信息時，無論是采用OLS估計，還是OProbit和OLogit模型回歸，各盈余質(zhì)量變量符號不變，顯著性有所下降。這是因為Content取值僅為0到4，有較大的度量誤差，在作為被解釋變量時，會使得解釋變量系數(shù)的顯著性偏低。從數(shù)值上看，EQ變動一個標(biāo)準(zhǔn)差帶來的Content變動為0.0417(=0.196×0.213)，占LnChars標(biāo)準(zhǔn)差的4.44%(=0.196×0.213/0.940)，與采用LnChars度量前瞻性信息時相近。

綜上，盈余質(zhì)量與前瞻性信息披露水平正相關(guān)，即盈余質(zhì)量越好的公司會披露越多的前瞻性信息，這與Athanasakou和Hussainey以及Mouselli等的研究結(jié)論一致[23，30]。

表6 模型(3)采用Content的回歸結(jié)果

注：省略了控制變量、常數(shù)項、年度和行業(yè)固定效應(yīng)的結(jié)果。在OLS回歸時，括號內(nèi)為t值，R2為調(diào)整后的R2。在OProbit、OLogit回歸時，括號內(nèi)為z值，R2為偽R2。

(三) 內(nèi)生性討論

內(nèi)生性問題的發(fā)生主要有三種原因：遺漏變量、度量誤差和反向因果。

模型(3)中自變量的選取，尤其是盈余質(zhì)量的度量充分借鑒了國內(nèi)外經(jīng)典研究，降低了遺漏變量的可能和度量誤差的影響。

前瞻性信息與盈余質(zhì)量有共同的影響因素，可能由此產(chǎn)生反向因果。為了避免這種情況，可以采用工具變量法進行回歸分析。因為會計師審計財務(wù)報告內(nèi)容，審計意見就反映了盈余質(zhì)量；會計師對財務(wù)報告提出改進意見，或者公司支付更多費用來購買好的審計意見，兩種行為使得審計費用與盈余質(zhì)量會有正向或負(fù)向關(guān)系；根據(jù)披露規(guī)則，會計師只需要審計財務(wù)報告，無需審計前瞻性信息，甚至?xí)嫀熢趯徲嬝攧?wù)報告時可能無法看到財務(wù)報告之外的其他年報內(nèi)容。所以，審計意見(AuditType)和審計費用(AuditFee)會與盈余質(zhì)量有關(guān)，卻與前瞻性信息披露無關(guān)，適合作為盈余質(zhì)量的工具變量。

下頁表7為采用固定效應(yīng)的兩階段最小二乘法(FE2SLS)的回歸結(jié)果。在第一階段回歸中，AuditType和AuditFee均高度顯著，而且偏R2檢驗(Shea’s partial R2)均拒絕了工具變量不顯著的原假設(shè)(P=0.000)，這說明AuditType和AuditFee與EQ之間高度相關(guān)，不是弱工具變量。其中AuditFee的系數(shù)為負(fù)，即審計費用越高，盈余質(zhì)量越低，說明公司有動機支付更高審計費用來為差的財務(wù)報告購買好的審計意見，會計師沒有真正做到獨立審計[31-32]。第二階段回歸中EQ的系數(shù)均顯著為正且高度顯著，證實了盈余質(zhì)量與前瞻性信息披露正相關(guān)。異方差下的Hausman檢驗(DWH檢驗)證實了工具變量法的合理性。

(四) 穩(wěn)健性檢驗

對模型(3)分別進行或同時進行下列改變均不改變本文的主要結(jié)論。通過采用句子數(shù)量度量信息量；只用AQ1或AQ2表示應(yīng)計質(zhì)量，而不是同時采用兩者；參考胡亦明和唐松蓮的方法計算盈余管理和盈余平滑度[33]，或用非經(jīng)常損益項目表示盈余管理程度；參考Francis等和Chen等[13，25]，對每個盈余質(zhì)量維度求其公因子，或標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化后求均值，來計算加總的盈余質(zhì)量；采用李青原、胡亦明和唐松蓮的方法計算各盈余質(zhì)量維度和加總的盈余質(zhì)量[27，33]；參考回歸結(jié)果將不顯著的變量刪去后重新回歸；采用White穩(wěn)健異方差或行業(yè)、年度雙聚類方差；在內(nèi)生性檢驗中，采用有限信息最大似然法(LIML)和廣義矩(GMM)方法進行估計。

表7 工具變量法的回歸結(jié)果

注：First-Stage中括號內(nèi)為t值，Second-Stage中括號內(nèi)為z值。省略了控制變量、常數(shù)值、年度和行業(yè)固定效應(yīng)的結(jié)果。Second-Stage中的EQ為First-Stage中的擬合值結(jié)果。

五、 結(jié)論

上市公司年報中的前瞻性信息從內(nèi)部人視角討論和分析了公司未來發(fā)展前景，具有獨特的信息價值和研究意義。但是研究資源的缺乏使得國內(nèi)相關(guān)研究數(shù)量極少，且停留在手工打分、小樣本研究的初級階段。本文以2007—2011年我國上市公司年報為對象，采用VBA程序和手工整理相結(jié)合的方法，提取了年報中的前瞻性信息，統(tǒng)計了前瞻性信息的字?jǐn)?shù)和內(nèi)容覆蓋面，并實證研究了盈余質(zhì)量與前瞻性信息披露之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)前瞻性信息雖有強制性的披露規(guī)則，但本質(zhì)上仍屬于自愿披露；盈余質(zhì)量與前瞻性信息披露正向補充，即盈余質(zhì)量好的公司會披露更多的前瞻性信息。

與現(xiàn)有研究相比，本文彌補了國內(nèi)對前瞻性信息研究的不足；VBA程序處理相比手工打分不但提高了數(shù)據(jù)處理效率，可以實現(xiàn)大樣本研究，也便于進行客觀度量，增強了研究的可重復(fù)性；盈余質(zhì)量與前瞻性披露水平顯著正相關(guān)，不但補充了已知的自愿披露影響因素，而且驗證了強制披露與自愿披露之間的相關(guān)關(guān)系。但是本研究同樣有很大的改進空間，比如進一步考慮信息內(nèi)容是好消息還是壞消息，區(qū)分自愿披露操縱中的披露概率選擇和信息內(nèi)容操縱，考慮分析師等信息中介的作用等。

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