陳子龍，張 龑，王竹泉（博士生導(dǎo)師）

一、引言

財(cái)務(wù)信息是分析企業(yè)經(jīng)營狀況和經(jīng)營成果的重要依據(jù)。在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析體系中，資金（資本）與資產(chǎn)概念被混同、金融性負(fù)債與營業(yè)性負(fù)債通常不加明確區(qū)分以及經(jīng)營活動(dòng)分類不當(dāng)?shù)壤碚搶用娴娜毕荩沟脗鹘y(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系下的核心財(cái)務(wù)信息——資本效率和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)被嚴(yán)重扭曲：資本效率存在著嚴(yán)重低估，而財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)則存在著嚴(yán)重高估[1，2]。

隨著我國經(jīng)濟(jì)的崛起和資本市場的不斷發(fā)展，我國分析師行業(yè)從業(yè)人數(shù)呈現(xiàn)出不斷增長的態(tài)勢，從2010 年的815 人增長到2019 年的3384 人，漲幅超過3 倍。由此可見，分析師這一行業(yè)在我國資本市場上已經(jīng)越發(fā)顯現(xiàn)出其重要的信息中介作用。一旦企業(yè)財(cái)務(wù)信息存在扭曲這一情況沒有被分析師群體識(shí)別到，或沒有受到足夠的重視，那么分析師根據(jù)扭曲的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性將會(huì)受到嚴(yán)重影響，從而誤導(dǎo)投資者決策，加劇市場資本錯(cuò)配。

本文主要探討了財(cái)務(wù)信息扭曲與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：財(cái)務(wù)信息扭曲程度越高，對分析師群體的樂觀預(yù)測傾向會(huì)起到越強(qiáng)的修正作用，促使分析師采取更加謹(jǐn)慎的預(yù)測態(tài)度，從而降低盈余預(yù)測偏差，提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。本文可能的貢獻(xiàn)包括以下方面：一是拓寬了分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的研究范圍。從目前已有的研究看來，關(guān)于分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的影響因素研究主要聚焦于宏觀經(jīng)濟(jì)[3-7]、中觀行業(yè)差異[8，9]、微觀企業(yè)特征[10-15]和分析師個(gè)人特質(zhì)[16-18]等方面，少有研究從會(huì)計(jì)信息和數(shù)據(jù)是否有效的角度進(jìn)行探討。本文將關(guān)注點(diǎn)放在傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系下企業(yè)財(cái)務(wù)信息的扭曲上，探究這種信息扭曲與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性之間的關(guān)系，為相關(guān)研究提供了一個(gè)嶄新的視角。二是本文通過分析師的信息中介作用，將有關(guān)財(cái)務(wù)信息扭曲所帶來的影響的討論延伸至外部投資者，進(jìn)而與社會(huì)資源的合理配置掛鉤，通過實(shí)證研究的方法進(jìn)一步佐證傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系存在會(huì)計(jì)信息被扭曲的事實(shí)，證實(shí)創(chuàng)新財(cái)務(wù)分析體系以引導(dǎo)社會(huì)資源進(jìn)行合理配置的必要性和科學(xué)性。

二、理論分析與假設(shè)提出

目前學(xué)界一般認(rèn)為分析師進(jìn)行盈余預(yù)測所依賴的信息總量是基本恒定的——信息的獲取渠道無外乎是市場公開信息，以及自身基于與企業(yè)之間的關(guān)系、對行業(yè)的了解程度等方面額外收集到的非公開信息。如果企業(yè)對外公開的信息較少，那么分析師會(huì)加大對未公開信息的搜集力度，以保證在進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)所需要的信息總量是必要和足夠的。

然而，對于信息透明度相對較高的上市公司而言，分析師的主要信息來源還是企業(yè)對外公布的財(cái)務(wù)報(bào)告，即分析師進(jìn)行盈余預(yù)測的信息基礎(chǔ)是財(cái)務(wù)報(bào)告中的會(huì)計(jì)信息。因此，財(cái)務(wù)報(bào)告所公布的會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性直接影響著分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性。一直以來，由于職業(yè)的特殊性和個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的不同，分析師關(guān)注和運(yùn)用的會(huì)計(jì)信息也有所不同，因而始終沒有一個(gè)固定的預(yù)測方法可以消除大眾對于分析師僅通過對往年會(huì)計(jì)盈利數(shù)據(jù)的簡單遞推進(jìn)行盈余預(yù)測這一猜想的疑慮。然而實(shí)際上，分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性要顯著優(yōu)于隨機(jī)游走模型[19]。如果將分析師進(jìn)行盈余預(yù)測這一過程看作系統(tǒng)程序的運(yùn)行過程，那么輸入的數(shù)據(jù)內(nèi)容并不是單一維度的，而是一個(gè)多維度的能全面反映公司狀況的集合，依據(jù)分析師本人的關(guān)注重點(diǎn)、專業(yè)水平、經(jīng)驗(yàn)、偏好等，共同輸出一個(gè)預(yù)測結(jié)果。褚劍等[20]認(rèn)為，在當(dāng)前我國融資融券制度下，分析師為了提高交易傭金和促進(jìn)自身職業(yè)發(fā)展，在進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)普遍存在偏樂觀的動(dòng)機(jī)。雖然到目前為止，對于分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)究竟關(guān)注哪些具體信息仍無定論，但可以想到，在來源信息總量基本恒定的情況下，要想評價(jià)和預(yù)測一個(gè)企業(yè)未來的盈利情況，總繞不過兩個(gè)方面的信息：一是企業(yè)盈利能力信息，二是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平信息。因此，本文也將關(guān)注的重點(diǎn)放在這兩個(gè)方面，并在這兩者中分別找到一個(gè)具有代表性的會(huì)計(jì)指標(biāo)——資本回報(bào)率和資本杠桿進(jìn)行衡量。

（一）資本回報(bào)率錯(cuò)估與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性

傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系對于資本和資產(chǎn)的概念常常是模糊不清甚至是混為一談的。實(shí)際上，對于一個(gè)實(shí)體企業(yè)來說，其真正可以運(yùn)用的資金是投資者的資本總額，即資本并不應(yīng)該包括資產(chǎn)中營業(yè)性負(fù)債的部分，如果不區(qū)分資產(chǎn)與資本，勢必導(dǎo)致企業(yè)資本存量的高估，由此計(jì)算得出的資本回報(bào)率也會(huì)被嚴(yán)重低估。對于分析師而言，資本回報(bào)率是其考察企業(yè)盈利能力和效率的重要參考。由于分析師預(yù)測普遍存在樂觀傾向，在資本回報(bào)率被低估的情況下，分析師站在投資者角度審視企業(yè)時(shí)會(huì)不看好這家企業(yè)的盈利能力，從而降低或者修正自身盈余預(yù)測的樂觀傾向，采取更加謹(jǐn)慎的預(yù)測態(tài)度，進(jìn)而提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：資本回報(bào)率與資產(chǎn)回報(bào)率相差越大，即資本回報(bào)率錯(cuò)估程度越高，分析師的盈余預(yù)測誤差越小，盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越高。

（二）資本杠桿錯(cuò)估與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性

除了對企業(yè)盈利能力的關(guān)注，分析師在做出盈余預(yù)測前也會(huì)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系中對于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的衡量通常選取的是資產(chǎn)杠桿指標(biāo)，在資產(chǎn)與資本混同的情況下，勢必導(dǎo)致資本杠桿的高估。由于分析師預(yù)測具有樂觀傾向，其在資本杠桿被高估的情況下進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)，會(huì)認(rèn)為企業(yè)承擔(dān)了更高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對企業(yè)未來盈利產(chǎn)生不利影響，因此會(huì)采取更加謹(jǐn)慎的態(tài)度進(jìn)行盈余預(yù)測，從而修正本身樂觀傾向?qū)︻A(yù)測準(zhǔn)確性產(chǎn)生的影響，降低盈余預(yù)測誤差，提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：資本杠桿與資產(chǎn)杠桿相差越大，即資本杠桿錯(cuò)估程度越高，分析師盈余預(yù)測誤差越小，盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越高。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。其中，樣本構(gòu)成主要分為兩部分：第一部分是上市公司財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)；第二部分是分析師盈余預(yù)測報(bào)告數(shù)據(jù)?？紤]到分析師行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r以及疫情對公司財(cái)務(wù)狀況的沖擊，本文的時(shí)間窗口取2009～2019年。在對樣本的進(jìn)一步篩選與處理中，選取我國滬深兩市全部上市公司作為公司層面樣本，按照慣例剔除金融行業(yè)以及ST、PT、*ST、*PT 等狀態(tài)的樣本，得到4286家上市公司觀察值。隨后，篩選出上述4286家企業(yè)的分析師研報(bào)數(shù)據(jù)并進(jìn)行匹配。完成上述剔除以及篩選步驟后，最終得到598291 條“分析師—年度—公司”結(jié)構(gòu)的觀察值。

（二）變量說明

1. 被解釋變量。對于分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性（accuracyi，w，t，k）的度量，本文參考Lang 和Lundholm[21]的方法，具體計(jì)算公式如下：

公式（1）中：Fepsi，w，t，k是分析師i在t年對w公司每股盈余進(jìn)行的第k次預(yù)測值；mepsw，t是w公司t 年實(shí)際每股盈余；pw，t是w 公司在t 年年末的股價(jià)，計(jì)算結(jié)果取百分?jǐn)?shù)；accuracyi，w，t，k值越大，表示分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越低。

2. 解釋變量。由于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系存在對資產(chǎn)與資本概念的混同以及對金融性負(fù)債與營業(yè)性負(fù)債不加區(qū)分的問題，導(dǎo)致會(huì)計(jì)信息扭曲，繼而不能描繪企業(yè)真實(shí)的資本效率與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文參考王竹泉等[2]的創(chuàng)新指標(biāo)，重新估算資本回報(bào)率和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（計(jì)算方法如表1所示），并以此為基礎(chǔ)計(jì)算資本回報(bào)率錯(cuò)估（mROTCw，t）和資本杠桿錯(cuò)估（DLw，t），以衡量財(cái)務(wù)信息扭曲程度。

表1 創(chuàng)新指標(biāo)的計(jì)算方法

資本回報(bào)率錯(cuò)估（mROTCw，t）和資本杠桿錯(cuò)估（DLw，t）的計(jì)算分別如公式（2）、（3）所示。

公式（2）中：ROTCw，t表示w 公司在t 年度的總資本回報(bào)率；ROAw，t表示w公司在t年度的總資產(chǎn)回報(bào)率；mROTCw，t衡量w 公司在t 年度總體資本效率信息被扭曲的程度，即資本回報(bào)率錯(cuò)估程度，該值越大意味著資本回報(bào)率錯(cuò)估程度越高。公式（3）中：RLw，t表示w 公司在t 年度的資本杠桿；NLw，t表示w公司在t年度的資產(chǎn)杠桿；DLw，t衡量w 公司在t 年度總體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息被扭曲的程度，即資本杠桿錯(cuò)估程度，該值越大意味著資本杠桿錯(cuò)估程度越高。

3. 控制變量。參考已有研究，本文分別控制了公司層面、分析師層面的相關(guān)變量。公司層面的相關(guān)變量主要有：公司規(guī)模（sizew，t）、企業(yè)成長性（mbw，t）、企業(yè)年齡（agew，t）、股權(quán)集中度（LHRw，t）、是否“四大”審計(jì)（big4w，t-1）；分析師層面的相關(guān)變量主要有：預(yù)測時(shí)長（horizoni，w，t，k）、參與預(yù)測人數(shù)（numi，w，t，k）、相對工作經(jīng)驗(yàn)（experiencei，w，t，k）。除此之外，本文還控制了時(shí)間和行業(yè)的固定效應(yīng)以減小估計(jì)時(shí)可能產(chǎn)生的偏差?；貧w涉及的各變量詳細(xì)定義如表2所示。

表2 變量定義

（三）模型設(shè)定

根據(jù)H1和H2，分別構(gòu)造如下檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

其中，模型（4）用于檢驗(yàn)H1，模型（5）用于檢驗(yàn)H2?？紤]到資本效率與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息的扭曲可能均會(huì)對分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，為了得到更加穩(wěn)健的結(jié)論，本文還構(gòu)造了模型（6）進(jìn)行檢驗(yàn)。

四、計(jì)量結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。根據(jù)表中數(shù)據(jù)，分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性（accuracy）的最小值為0，最大值為23.646%，整體平均誤差約為3.103%，中位數(shù)只有1.533%，說明平均而言，我國分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性整體水平尚可。此外，本文的統(tǒng)計(jì)結(jié)果略高于周國良等[22]的統(tǒng)計(jì)，但也較為接近。資本回報(bào)率錯(cuò)估（mROTC）的均值為0.293，中位數(shù)為0.223，最小值與最大值分別為0 和1443.242，標(biāo)準(zhǔn)差為7.464，說明不同公司在資本回報(bào)率錯(cuò)估方面存在較大差異。在資本杠桿錯(cuò)估方面，DL的均值和中位數(shù)分別為0.388和0.268，最小值與最大值分別為0.027 和1.814，標(biāo)準(zhǔn)差為0.364，同樣說明樣本公司在資本杠桿錯(cuò)估方面存在一定差異。上述針對資本效率以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息扭曲的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與王竹泉等[2]的研究結(jié)果較為一致。此外，分析師預(yù)測的每股盈余（Feps）的均值和中位數(shù)分別為1.131 和0.86，大于企業(yè)實(shí)際每股盈余（meps）的均值（0.718）和中位數(shù)（0.52），可以看出我國分析師群體盈余預(yù)測確實(shí)普遍存在樂觀傾向。

表3 樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）相關(guān)性分析

本文對變量進(jìn)行了相關(guān)性檢驗(yàn)。資本回報(bào)率錯(cuò)估（mROTC）與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性（accuracy）在5%的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，初步支持了本文的H1，即分析師在進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)存在樂觀傾向，資本回報(bào)率錯(cuò)估程度越高，分析師的盈余預(yù)測誤差越小，盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越高。在另一個(gè)主要關(guān)注的假設(shè)中，資本杠桿錯(cuò)估（DL）與accuracy的相關(guān)系數(shù)為-0.009，并且在1%的水平上顯著，說明當(dāng)僅考慮兩個(gè)變量之間的簡單相關(guān)關(guān)系時(shí)，二者呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。具體而言，資本杠桿錯(cuò)估程度越高，分析師盈余預(yù)測誤差越小，盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越高，H2 也得到了初步驗(yàn)證。變量之間除size 與mb的相關(guān)系數(shù)為-0.514，略大于0.5 之外，其他變量間的相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)小于0.5，可以認(rèn)為變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。謹(jǐn)慎起見，本文對所有變量均進(jìn)行了方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)，變量最高的VIF值為2.22，平均VIF值為1.29，進(jìn)一步說明變量之間的多重共線性并不會(huì)影響后續(xù)的估計(jì)結(jié)果。限于篇幅，相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果未予以列示。

（三）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

表4 的第（1）、（2）列列示的是分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性與資本回報(bào)率錯(cuò)估的回歸結(jié)果。第（1）列僅控制了時(shí)間與行業(yè)變量，mROTC 的回歸系數(shù)為-1.589，在1%的水平上顯著。第（2）列回歸進(jìn)一步控制了其他可能因素，解釋變量mROTC 的系數(shù)為-0.719，同樣在1%的水平上顯著?？梢姡瑹o論是否考慮其他因素，mROTC 與accuracy 的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明資本效率信息扭曲程度越大，分析師盈余預(yù)測偏差越小，即資本回報(bào)率錯(cuò)估程度的提高能夠提高分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，H1 得到驗(yàn)證。同理，第（3）、（4）列列示的是分析師預(yù)測準(zhǔn)確性與資本杠桿錯(cuò)估的回歸結(jié)果。無論是僅考慮時(shí)間和行業(yè)的第（3）列，還是綜合考慮其他因素的第（4）列，DL與accuracy的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息扭曲程度對分析師的盈余預(yù)測偏差具有顯著的降低作用，即資本杠桿錯(cuò)估程度的提高能夠提高分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性，H2得到驗(yàn)證。考慮到資本回報(bào)率錯(cuò)估與資本杠桿錯(cuò)估的相互影響，本文將二者同時(shí)納入回歸方程，結(jié)果如表4中的第（5）、（6）列所示。可以看出，無論是否控制其他因素，二者均與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，說明即使同時(shí)控制二者的影響，本文提出的H1和H2也均能得到驗(yàn)證，即公司資本效率與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息的扭曲程度越大，對分析師盈余預(yù)測偏差的降低作用越明顯，盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越高。

表4 財(cái)務(wù)信息扭曲與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 對被解釋變量進(jìn)行替代性衡量。為驗(yàn)證前文結(jié)論的可靠性，本文對被解釋變量進(jìn)行替代性衡量。由于分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性存在兩種主要的計(jì)算方法，參考方軍雄[19]的做法，使用每股收益對分析師預(yù)測誤差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并取絕對值，替代前文accuracy，得到關(guān)注指標(biāo)本身偏離程度的分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性變量accuracy2，具體計(jì)算方法如公式（7）所示。

將accuracy2分別代入模型（4）～（6），具體回歸結(jié)果如表5 所示?？梢钥闯?，本文關(guān)注的兩個(gè)解釋變量mROTC 和DL系數(shù)的符號和顯著性均并未發(fā)生變化，仍在1%的水平上顯著為負(fù)，之前的研究結(jié)論不變，H1與H2得證，即在我國分析師群體進(jìn)行盈余預(yù)測報(bào)告時(shí)普遍存在樂觀傾向的情況下，資本回報(bào)率錯(cuò)估和資本杠桿錯(cuò)估程度越高，分析師盈余預(yù)測誤差反而越低，預(yù)測準(zhǔn)確性越高。

表5 使用替代變量accuracy2的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

2. 考慮股本變動(dòng)對預(yù)測每股收益的影響?？紤]到分析師盈余預(yù)測發(fā)布后，公司股本數(shù)量可能發(fā)生變動(dòng)，導(dǎo)致分析師預(yù)測時(shí)點(diǎn)的每股收益與公司公布的每股收益因?yàn)楣杀咀儎?dòng)產(chǎn)生誤差造成衡量噪音，本文借鑒肖土盛等[23]的方法，將分析師發(fā)布盈余預(yù)測時(shí)所做出的公司凈利潤預(yù)測按公司上期股本數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)整，沿用股價(jià)進(jìn)行平滑，得到替代性變量accuracy3。將accuracy3 分別代入模型（4）～（6），得到如表6 所示的回歸結(jié)果。從中可以看出，無論是單獨(dú)考慮資本效率、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面的信息扭曲，還是同時(shí)考察二者對于分析師盈余預(yù)測誤差的影響，結(jié)論均與前文主要結(jié)論一致。

表6 使用替代變量accuracy3的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

（五）內(nèi)生性問題探討

1. 互為因果的內(nèi)生性問題。本文將主要解釋變量與控制變量均滯后一期，與被解釋變量重新進(jìn)行回歸，以盡可能減少互為因果產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，結(jié)果如表7 所示。第（1）列中滯后一期的資本回報(bào)率錯(cuò)估的回歸系數(shù)為-0.214，在1%的水平上顯著。第（2）列中滯后一期的資本杠桿錯(cuò)估的回歸系數(shù)為-0.332，同樣在1%的水平上顯著。第（3）列中L.mROTC與L.DL的回歸系數(shù)分別為-0.179、-0.332，均在1%的水平上顯著。綜合上述回歸結(jié)果可以看出，結(jié)論與前文一致，即：在盡可能減少互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題后，財(cái)務(wù)信息扭曲程度越高，分析師的盈余預(yù)測偏差越小，盈余預(yù)測準(zhǔn)確性越高。

表7 互為因果的內(nèi)生性問題討論——采用滯后一期的解釋變量

2. 遺漏變量的內(nèi)生性問題。針對遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文參考周國良等[22]的做法，分別加入多種層面的固定效應(yīng)。具體而言，在前文行業(yè)與年度固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步控制公司（company）固定效應(yīng)、分析師個(gè)體（analyst）固定效應(yīng)以及公司、分析師個(gè)體的聯(lián)合固定效應(yīng)，具體回歸結(jié)果如表8 所示。無論控制公司固定效應(yīng)、分析師個(gè)體固定效應(yīng)還是同時(shí)控制公司固定效應(yīng)與分析師個(gè)體固定效應(yīng)，回歸結(jié)果均與前文一致，說明在最大限度上消除公司以及分析師層面不隨時(shí)間變化的不可觀測因素后，前文所得結(jié)論仍然成立。

表8 遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題——加入多種固定效應(yīng)

3. 樣本自選擇問題。由于本文將上市公司數(shù)據(jù)與分析師預(yù)測數(shù)據(jù)合并后進(jìn)行分析，沒有分析師預(yù)測的公司樣本會(huì)在主回歸中被刪除，因此可能存在樣本自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。針對此問題，本文采用Heckman兩階段方法進(jìn)行處理。首先，按照時(shí)間區(qū)間內(nèi)的上市公司全樣本統(tǒng)計(jì)是否存在分析師預(yù)測，并設(shè)定啞變量Forecast進(jìn)行標(biāo)注。在此基礎(chǔ)上，采用Probit回歸計(jì)算逆米爾斯比率IMR。在完成第一階段的處理后，將計(jì)算出的逆米爾斯比率加入第二階段的回歸方程。回歸結(jié)果在表9 中列示。通過回歸結(jié)果可以看出，即使對樣本自選擇問題進(jìn)行處理，加入Lambda 進(jìn)行控制，資本效率和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息的扭曲程度與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性之間的關(guān)系以及顯著性依然均無實(shí)質(zhì)性改變，可以認(rèn)為前文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表9 采用Heckman兩階段法處理樣本自選擇問題

五、拓展性分析

基于以上對企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的相關(guān)研究，本文進(jìn)一步做出推測：分析師預(yù)測的樂觀偏好以及企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲對樂觀偏好的修正效果可能不僅僅局限于盈余預(yù)測。因此，本文又搜集了分析師預(yù)測報(bào)告中的其他內(nèi)容——主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測，并根據(jù)這一指標(biāo)構(gòu)建新的被解釋變量，研究其與財(cái)務(wù)信息扭曲之間的關(guān)系。

參考前文對于分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性（accuracy2）變量的構(gòu)建方法，新的被解釋變量名為分析師主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測準(zhǔn)確性accuracyTO。計(jì)算方法如下：

其中：accruacyTOi，w，t，k是指分析師i 在t 年度對w 公司進(jìn)行的第k 次報(bào)告的主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測準(zhǔn)確性；Fturnoveri，w，t，k是分析師i 在t 年度對w 公司進(jìn)行的第k 次報(bào)告的主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測值；Mturnoverw，t是w 公司在t 年度公布的實(shí)際主營業(yè)務(wù)收入。

將計(jì)算得到的被解釋變量分析師主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測準(zhǔn)確性變量分別代入模型（4）～（6）中替換原被解釋變量accuracy，回歸結(jié)果如表10所示。

表10 財(cái)務(wù)信息扭曲與分析師主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測準(zhǔn)確性的實(shí)證結(jié)果

研究發(fā)現(xiàn)，代表企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲程度的資本回報(bào)率錯(cuò)估和資本杠桿錯(cuò)估變量的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，即財(cái)務(wù)信息扭曲程度越高，分析師越傾向于采取謹(jǐn)慎的預(yù)測態(tài)度，減弱樂觀傾向，從而提高對企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測的準(zhǔn)確程度，與分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的回歸結(jié)果保持一致。這說明分析師預(yù)測的樂觀偏好以及企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲對樂觀偏好的修正效果并不僅僅局限于盈余預(yù)測，對主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測也有相似的影響，這一發(fā)現(xiàn)也可以從側(cè)面進(jìn)一步證實(shí)分析師預(yù)測樂觀偏好的普遍存在，以及企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲對于分析師預(yù)測確實(shí)存在著促使其采取更加謹(jǐn)慎的預(yù)測態(tài)度，修正其樂觀偏好的作用。

六、結(jié)論與啟示

本文采用創(chuàng)新的財(cái)務(wù)信息扭曲指標(biāo)探討了信息扭曲對分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在控制了公司層面、分析師個(gè)人層面以及年度和行業(yè)效應(yīng)的情況下，資本回報(bào)率錯(cuò)估和資本杠桿錯(cuò)估程度越高，也即企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲程度越高，對分析師群體的樂觀預(yù)測傾向會(huì)起到越強(qiáng)的修正作用，使得分析師采取更加謹(jǐn)慎的預(yù)測態(tài)度，從而降低盈余預(yù)測的誤差，提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。除此之外，本文還研究了財(cái)務(wù)信息扭曲與分析師主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測準(zhǔn)確性的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)企業(yè)財(cái)務(wù)信息扭曲對分析師樂觀偏好的修正效果在主營業(yè)務(wù)收入預(yù)測中也有相似的影響。

本文的研究結(jié)論對企業(yè)和分析師行業(yè)存在一定的啟示意義。對企業(yè)而言，扭曲的財(cái)務(wù)信息不僅對分析師預(yù)測造成了影響，也造成了企業(yè)對自身認(rèn)識(shí)的偏差，影響企業(yè)的各項(xiàng)決策和健康發(fā)展，因此企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立一套能夠更準(zhǔn)確地反映自身經(jīng)營狀況的財(cái)務(wù)分析體系。對分析師行業(yè)而言，保證預(yù)測的準(zhǔn)確性應(yīng)該是對分析師從業(yè)的最基本要求，特別是在目前我國分析師普遍存在預(yù)測樂觀傾向的背景下，更應(yīng)做到不為追求名利而盲目樂觀，堅(jiān)守分析師職業(yè)道德，全面考量從各方面獲得的信息，做到謹(jǐn)慎預(yù)測，提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。