吳景泰,劉秋明

(沈陽航空航天大學 經濟與管理學院,沈陽 110136)

分析師作為一個具有專業(yè)知識的信息中介,在資本市場的信息傳遞過程中起到了舉足輕重的作用。通過對信息的挖掘和專業(yè)的處理,有效降低了信息的不對稱性,為投資者提供了更加完整、準確和可理解的信息。2016年,“信誰”的大數(shù)據(jù)科學團隊對分析師的言值進行建模分析,收集了14年來3022名分析師的45萬條報告數(shù)據(jù),結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?？梢钥闯?分析師的分析結果優(yōu)于市場的平均水平,其專業(yè)的研究具有市場價值,但是,其預測結果的準確性還有待提高。近幾年，由于環(huán)境惡化，產品質量以及食品安全等問題頻繁發(fā)生。企業(yè)是否承擔了社會責任,社會責任信息質量的好壞也開始成為投資者們關注的重要信息。作為重要的非財務信息,高質量的社會責任信息能否提高分析師盈利預測的準確性已經成為研究者十分關注的內容。本文認為,社會責任信息作為分析師進行盈利預測的重要非財務信息,信息質量的高低會影響分析師盈利預測的準確性,而分析師行業(yè)專長作為分析師能力的重要標志,可以增強分析師對于不同行業(yè)非財務信息的解讀能力,從而強化社會責任信息質量對盈利預測準確性的影響。本文的研究目的在于為提高分析師盈利預測的準確性提供新的視角,鼓勵企業(yè)重視社會責任信息的披露質量。

1 理論分析與研究假設

分析師作為資本市場中信息解讀的專業(yè)人士,對信息獲取的途徑和信息的質量都有著較高的要求。我國企業(yè)的社會責任報告是在政府主管部門和行業(yè)協(xié)會的推動下公開披露的,早在2002年全球報告倡議組織發(fā)布的報告指南中就已將社會責任報告作為非財務報告的主要部分,近幾年隨著國家對于可持續(xù)發(fā)展的日益重視,更多的企業(yè)被要求承擔起保護環(huán)境的社會責任,對于一些重污染企業(yè)更是強制要求其披露社會責任信息?？梢?從會計可靠性的角度講,社會責任信息在一定的程度上是可以被分析師作為盈利預測信息使用的。

另外,現(xiàn)有的研究表明社會責任信息披露對于企業(yè)績效存在著積極的影響,Dhaliwal等[1]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)社會責任可以顯著降低權益資本成本,而且在這個過程中分析師盈利預測起到了關鍵的作用。傳統(tǒng)的財務信息以貨幣計量的方式對企業(yè)的經營、財務狀況進行了描述,更加側重于對于歷史信息的反映。而社會責任報告則以未來發(fā)展為視角,披露了企業(yè)財務信息無法反映出的諸如產品質量、環(huán)境污染和雇員情況等利益相關者極其關注的問題,足以說明社會責任信息可以影響資本市場中利益相關者的決策活動。魏如清等人[2]在對企業(yè)承擔社會責任問題進行研究時提出,良好的企業(yè)社會責任表現(xiàn)可以提高企業(yè)的盈余績效,同時社會責任信息的質量越高,對于分析師的可利用價值越高。綜上,本文提出了第一個研究假設:

假設1:企業(yè)社會責任信息質量越高,分析師盈利預測的準確性越高。

專長,就是自身所具備的高于其他人的經驗、技術和能力,而分析師的行業(yè)專長,則是分析師所具備的在某一個行業(yè)高于其他分析師的經驗積累、技術手段和解讀能力,也可以說是其在某個行業(yè)內長期跟蹤分析所累積的經驗。分析師行業(yè)專長這個詞主要源于國外的文獻,Maines et al.[3]研究發(fā)現(xiàn)能力強的分析師通常具備更加豐富的行業(yè)知識儲備,Hilary and Shen[4]提出“MF-Experience”指標,同時發(fā)現(xiàn)投資者對那些具備“MF-Experience”的分析師做出的改變反應更強。對于分析師來說,其所具備的行業(yè)專長會使他在對某一個行業(yè)的預測中對信息的分析解讀有獨到的見解,從而提升其對這個行業(yè)信息的解讀能力,提高對該行業(yè)內企業(yè)分析結果的準確性,也就帶來了更多信息使用者的信任和關注。國內目前對其的研究很少,從計量方法和內容上大都借鑒了國外學者的研究。

社會責任報告的披露指標上具有很強的行業(yè)差異性,許多學者在對社會責任的研究也從行業(yè)入手進行具體的研究,趙紅等[5]考慮CSR報告的行業(yè)特性和行業(yè)內部對于CSR評價的差異,從煤炭行業(yè)入手構建了可以反映具體行業(yè)的評價指標。王建瓊等[6]從制造業(yè)入手研究社會責任與公司治理和績效之間的關系。楊忠智等人[7]通過實證研究得出公司履行社會責任不僅受自身特征的影響,同時也受到了行業(yè)競爭的影響。可見,社會責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容上,不同行業(yè)間也會存在顯著的不同,這就造成了信息解讀上的困難,也說明了從行業(yè)問題的角度出發(fā)來研究社會責任信息披露是存在一定研究價值的。此時,行業(yè)經驗豐富的分析師就可以利用行業(yè)專長,對其所擅長的行業(yè)做出高于其他服務者的解讀結果。綜上,在假設1的基礎上,本文以分析師行業(yè)專長作為調節(jié)變量,提出了第二個研究假設:

假設2:分析師行業(yè)專長有利于提高社會責任信息質量對預測準確性的正向影響。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2011-2015年我國A股上市公司中分析師對公司的EPS預測數(shù)據(jù)和分析師個人數(shù)據(jù)為研究樣本數(shù),數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,企業(yè)社會責任信息參考國內研究者,采用潤靈環(huán)球社會責任信息質量評級的數(shù)據(jù),分析師預測數(shù)據(jù)為手工整理獲得。并對數(shù)據(jù)進行了如下的處理:(1)剔除金融類和ST類公司；(2)去除預測值數(shù)據(jù)缺失的公司；(3)對連續(xù)變量進行了在1%和99%上的Winsorize處理;最終得到了2155個樣本觀察值。本文使用了Excel、Stata14和SPSS對數(shù)據(jù)進行歸整和處理。

2.2 變量定義與模型構建

(1)被解釋變量

對于分析師預測準確性的度量方法目前國內外存在一些方法,本文考慮到公司和年份的影響,結合本文的研究引用了趙良玉[8]和Ertimur等人[9]比例均值的方法對分析師預測準確性進行度量。

(1)

(2)解釋變量

社會責任信息質量。潤靈環(huán)球擁有我國首個上市公司CSR報告評級系統(tǒng),其每年召開的A股上市公司社會責任報告高峰論壇已成為社會責任信息的權威溝通平臺。作為獨立的第三方評級機構,潤靈環(huán)球的評級數(shù)據(jù)具有客觀性和完整性。因此,本文使用該機構披露的社會責任信息評分作為解釋變量研究本文的問題。

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

分析師行業(yè)專長。本文借鑒了Jacob等人[10]對分析師行業(yè)專長的計量方法,利用行業(yè)占有率即分析師i在行業(yè)j內跟蹤的公司數(shù)量與行業(yè)j內公司總數(shù)的比值來度量行業(yè)專長,行業(yè)分類利用的是2001年證監(jiān)會分類標準。

(3)控制變量

公司當年被分析師跟蹤的人數(shù)(number):TAMURA H.[11]認為分析師在對公司進行預測時常常會參考其他人的預測結果。公司規(guī)模(size):公司年末總資產的自然對數(shù)、分析師公布預測結果的日期與當年年報公布時間的間隔天數(shù)(Horizon)與年報公布時間越接近,分析師獲得的資料越充分,從而對預測精度產生影響。資產負債率(LEV)是企業(yè)的償債能力和資本結構穩(wěn)定程度的衡量指標。分析師的工作經驗:(Analyst Experience)分析師從業(yè)的時間越長,其經驗也就越豐富,預期會對預測準確性產生影響。

根據(jù)以上對變量的定義,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所有變量進行處理,消除了公司和時間上的影響,因此本文沒有在控制變量中考慮時間和公司層面的變量。變量定義說明見表1所示。

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計與相關性分析

從表2中可以看出APMAFE的平均值是0.837,標準差是0.862,說明分析師的預測結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性。變量CSR的平均值為39.008,標準差為12.31,目前我國上市公司社會責任信息的評分偏低,如宋獻中等人[12]關于社會責任信息質量水平的研究,目前本文樣本觀察值中的社會責任信息質量處于中等偏下的水平,會存在無法為決策提供有用信息的可能,且樣本的波動性較大,目前我國有關社會責任的披露狀況參差不齊。變量ISPEC的平均值是7.01%,標準差是7.02%,樣本中分析師之間存在行業(yè)間專長差異的現(xiàn)象。分析師預測跟蹤人數(shù)的平均值為22,標準差為26,說明分析師目前積極參與到資本市場中,但分析師對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。

表1 變量定義表及說明

為了檢驗本文數(shù)據(jù)的合理性,對以上所有變量進行Pearson相關性檢驗分析,各變量相關系數(shù)的值都低于0.5,說明變量之間沒有多重共線性的情況。APMAFE與CSR的相關系數(shù)為0.049,在10%的水平上顯著正向相關,說明社會責任信息的質量越高分析師預測的準確度越高,這與本文的假設1相符。

表2 描述性統(tǒng)計和相關性分析

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

表3報告出了模型(1)和模型(2)的實證研究結果,從列(1)驗證了社會責任信息質量對分析師預測精度的影響,結果CSR的系數(shù)為0.005 6,在5%的水平上顯著,即較好的社會責任質量可以提高預測準確性,同本文的假設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,分析師公布的預測結果日期與當年年報公布時間的間隔天數(shù)(Horizon)在1%水平上與因變量顯著相關,說明預測的間隔越長,會降低預測的準確性,資產負債率(LEV)系數(shù)為-0.483 3,在5%的水平下顯著,說明當企業(yè)的資產負債水平較高時,公司為了外界信賴自己會傾向于高估盈利預測值,造成預測結果不準確。這與Firth等人提出的負債占比越高公司的預測結果精度越差是一致的。列(2)在考慮了行業(yè)專長影響的因素后,CSR的系數(shù)依舊在5%的水平上顯著正向相關,同假設1的結果一致。CSR回歸后系數(shù)為0.069 8在10%的水平上為正,T值為1.66,說明分析師的行業(yè)專長能力會影響社會責任信息質量和分析師預測精度之間的關系,有較好行業(yè)專長的分析師可以提高社會責任信息對預測準確性的正向影響,驗證了本文的假設2?？刂谱兞康慕Y果與模型1中一致。

為了驗證分析結果的可靠性,本文做了穩(wěn)健性檢驗,因為本文在行業(yè)的分類選擇上利用的是2001年證監(jiān)會行業(yè)分類標準進行的數(shù)據(jù)處理,考慮到自變量中的行業(yè)專長會受到行業(yè)分類方式的影響,本文用2012年新的證監(jiān)會行業(yè)分類標準對數(shù)據(jù)進行重新整理,最終與本文的分析結果一致,說明本文的研究結果是穩(wěn)健的。

表3 模型的多元回歸分析結果

注:***、** 和 * 分別表示在 1%、5%和 10%水平上顯著

4 結論

本文從分析師這個角度出發(fā),以A股上市公司2011-2015年的分析師預測數(shù)據(jù)和社會責任信息質量實證分析了兩者之間的關系,另外重點分析了分析師行業(yè)專長在預測準確性和社會責任信息質量中的影響作用,得出結論表明:(1)高質量的社會責任信息披露可以提高分析師預測的準確度；(2)分析師行業(yè)專長提升了社會責任信息質量對預測準確性的正向影響。與之前單純對社會責任信息披露與否對預測結果的影響不同,本文是以公司社會責任信息評分這一綜合性的角度來衡量社會責任信息質量問題,同時加入了分析師行業(yè)專長這一調節(jié)變量來整合分析三者之間的關系,為今后對企業(yè)社會責任和分析師預測的研究提供了新的視野。

通過研究,本文提出如下建議:(1)公司應該從自身的角度重視環(huán)境保護等社會問題,社會責任應該是企業(yè)必須承擔的責任,影響企業(yè)整體經營狀況;(2)高質量的社會責任信息披露可以減少資本市場的信息不對稱性,政府應該有效發(fā)揮國家的宏觀調控作用,出臺政策鼓勵和促進企業(yè)重視社會責任信息披露的質量問題;(3)應該注重對分析師行業(yè)專長的培養(yǎng),分析師所在券商要加強對每個分析師行業(yè)特長的挖掘,重點栽培,合理分配資源;分析師個人也應該在不斷的學習中提升自己的專有才能。