XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用能有效提升分析師盈余預(yù)測質(zhì)量嗎？——基于成本粘性的分析視角

惠麗麗 謝獲寶 魏其芳,3

（1.武漢理工大學(xué)管理學(xué)院會(huì)計(jì)系，湖北 武漢 430070；2.武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院會(huì)計(jì)系，湖北 武漢 430072；3.深圳市資道智能科技有限公司，廣東 深圳 518057）

前言

作為重要的財(cái)務(wù)信息供給方式，通用財(cái)務(wù)報(bào)告的目標(biāo)是向現(xiàn)有和潛在投資者、貸款人和其他債權(quán)人提供有關(guān)報(bào)告主體的財(cái)務(wù)信息，以利于其做出向主體提供資源相關(guān)的決策(IASB《財(cái)務(wù)報(bào)告的概念框架》，2010)。2015年國際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則理事會(huì)(IASB)發(fā)布《財(cái)務(wù)報(bào)告概念框架(征求意見稿)》時(shí)明確指出，通用財(cái)務(wù)報(bào)告的編制從整體角度出發(fā)，未考慮特定投資者、貸款人或者其他債權(quán)人的需求，同時(shí)財(cái)務(wù)報(bào)告信息體現(xiàn)的僅僅是其法律形式，并不能如實(shí)反映與財(cái)務(wù)信息相關(guān)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及交易實(shí)質(zhì)。征求意見稿認(rèn)為，財(cái)務(wù)報(bào)告的主體邊界應(yīng)該設(shè)定成為依賴財(cái)務(wù)報(bào)表信息的現(xiàn)有或潛在投資者、貸款人和其他債權(quán)人，財(cái)務(wù)報(bào)告信息應(yīng)當(dāng)能夠如實(shí)反映主體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)本質(zhì)，滿足決策有用和受托責(zé)任的目標(biāo)。因此鑒于其局限性，通用財(cái)務(wù)報(bào)告只能向主要使用者提供普遍、標(biāo)準(zhǔn)化財(cái)務(wù)信息，不能滿足廣義信息需求者了解與上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表相關(guān)的宏觀和行業(yè)環(huán)境以及微觀交易實(shí)質(zhì)信息的需求，無法向不同的信息使用者提供異質(zhì)化交易信息。

伴隨可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語言(XBRL)技術(shù)推行，XBRL標(biāo)準(zhǔn)為財(cái)務(wù)報(bào)告使用者提供一個(gè)靈活的信息平臺(tái)，建立起不同報(bào)告系統(tǒng)之間的有效聯(lián)系，突出上市公司經(jīng)營環(huán)境以及財(cái)務(wù)報(bào)告披露環(huán)境對(duì)決策者資源配置的重要影響。首先，XBRL可以通過創(chuàng)建一個(gè)調(diào)節(jié)層方式，改善上市公司使用各式各樣的財(cái)務(wù)信息系統(tǒng)所導(dǎo)致的人工編制、系統(tǒng)復(fù)雜等問題。通過運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在較短的時(shí)間內(nèi)調(diào)解基于不同會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的財(cái)務(wù)報(bào)告之間的差異，為信息使用者提供更多與決策相關(guān)的信息；其次，XBRL總賬軟件可以與XBRL財(cái)務(wù)報(bào)告軟件相關(guān)聯(lián)，這種高效率的追蹤定位系統(tǒng)優(yōu)勢幫助會(huì)計(jì)師以及審計(jì)師們確保、追蹤以及監(jiān)督企業(yè)的實(shí)時(shí)交易活動(dòng)，在一定程度上緩解管理層把重要信息隱藏在財(cái)務(wù)報(bào)告附注中等問題，提高財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性。2009年起，XBRL標(biāo)準(zhǔn)在上交所和深交所推廣實(shí)施，部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)XBRL標(biāo)準(zhǔn)化信息供給在提高上市公司會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、降低權(quán)益資本成本、緩解股價(jià)同步性、提高資本市場資源配置效率等方面發(fā)揮了積極的作用(陳宋生等，2015；李爭爭等，2013；史永和張龍平，2014；王琳和龔昕，2012；曾建光等，2013)[15][18][25][28][29]。然而現(xiàn)有文獻(xiàn)較少從實(shí)施XBRL標(biāo)準(zhǔn)有利于提供上市公司異質(zhì)化信息視角，研究XBRL標(biāo)準(zhǔn)對(duì)信息使用者決策效率的影響。在經(jīng)典理論中，上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告中含有的未預(yù)期盈余信息會(huì)引發(fā)投資者對(duì)股價(jià)做出無偏反應(yīng)，但是通用財(cái)務(wù)報(bào)告披露的標(biāo)準(zhǔn)化信息并不能夠滿足不同使用者的差異化需求，實(shí)現(xiàn)其決策有用的目標(biāo)。XBRL標(biāo)準(zhǔn)使得財(cái)務(wù)報(bào)表里每一筆交易的最初記錄都可以被追蹤到最終記錄，即追蹤到上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)中的原始交易記錄，能夠利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)布財(cái)務(wù)報(bào)告中除報(bào)表數(shù)字之外的交易和事項(xiàng)，突出上市公司異質(zhì)化財(cái)務(wù)信息，幫助報(bào)告使用者在系統(tǒng)中找到對(duì)自身決策有用的信息，提高資源配置效率，彌補(bǔ)財(cái)務(wù)信息使用者差異化信息的需求。在此背景下，財(cái)務(wù)分析師作為上市公司財(cái)務(wù)信息重要的搜集者，是否能夠較好利用XBRL標(biāo)準(zhǔn)，挖掘上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告中行業(yè)層面、企業(yè)自身特質(zhì)信息，識(shí)別成本粘性形成的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，并進(jìn)行更加準(zhǔn)確、客觀的盈余預(yù)測呢？

公司成本信息是財(cái)務(wù)分析師預(yù)測盈余的重要基礎(chǔ)(Banker and Chen.，2006)[4]，其粘性特征也成為影響分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的核心因素。Weiss(2010)[13]發(fā)現(xiàn)，在成本粘性程度較強(qiáng)的企業(yè)中，財(cái)務(wù)分析師的跟蹤人數(shù)少，盈余預(yù)測準(zhǔn)確度減低，然而該研究并沒有探討成本粘性增大盈余波動(dòng)性，降低財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確程度的作用機(jī)理。本質(zhì)上，成本粘性反映企業(yè)在經(jīng)營過程中受到經(jīng)濟(jì)周期、貨幣政策等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，當(dāng)收入水平發(fā)生波動(dòng)時(shí)，行業(yè)特征、資產(chǎn)屬性以及高管決策行為等因素所形成的固化成本無法及時(shí)、有效縮減，盈余的不規(guī)則波動(dòng)性增加，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)加大。因此在收入水平不斷波動(dòng)的情形下，成本粘性引發(fā)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)是增加財(cái)務(wù)分析師預(yù)測工作難度、降低其盈余預(yù)測準(zhǔn)確程度的重要原因?；诖耍疚囊?005～2015年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究樣本，驗(yàn)證成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間的關(guān)系，以及實(shí)施XBRL標(biāo)準(zhǔn)對(duì)上述關(guān)系的影響。

本文可能的貢獻(xiàn)在于：

第一，以往文獻(xiàn)多研究成本粘性的影響因素(Aderson et al.，2003；Calleja et al.，2006；江偉等，2015；孔玉生等，2007；梁上坤和張夢婷，2015；劉彥文和王玉剛，2009；劉武，2006；毛洪濤等，2015；孫崢和劉浩，2004)[2][8][16][17][19][21][22][23][26]。本文挖掘在收入波動(dòng)的情形下，行業(yè)屬性、企業(yè)自身特征和高管決策行為放大經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而降低財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的作用機(jī)理并進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文的研究結(jié)論為成本粘性增加經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)提供理論支撐，為重視制造業(yè)企業(yè)成本粘性對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的負(fù)向影響提供啟示作用。

第二，與Weiss(2010)[13]的研究不同，本文在探討成本粘性放大制造業(yè)上市公司內(nèi)部經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，并降低財(cái)務(wù)分析師預(yù)測質(zhì)量的作用機(jī)制。同時(shí)加入XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用于通用財(cái)務(wù)報(bào)告這一相對(duì)外生事件，檢驗(yàn)異質(zhì)化信息供給對(duì)成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間關(guān)系的影響，為說明XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有助于財(cái)務(wù)分析師識(shí)別行業(yè)、企業(yè)層面風(fēng)險(xiǎn)提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

理論分析與研究假設(shè)

財(cái)務(wù)分析師大多關(guān)注上市公司的預(yù)期收入和盈利水平，但是往往會(huì)忽略其成本特征，降低盈余預(yù)測的準(zhǔn)確程度。Bankerand Chen(2006)[4]研究成本特征對(duì)盈余預(yù)測質(zhì)量的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，加入成本粘性因素后的盈余預(yù)測模型有利于提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確性。成本粘性增大盈余波動(dòng)性，進(jìn)而降低財(cái)務(wù)分析師盈利預(yù)測的準(zhǔn)確性(Weiss，2010)[13]。以上研究主要基于成本粘性增大盈余波動(dòng)性的視角展開，但是在本質(zhì)上，成本粘性效應(yīng)的產(chǎn)生源于收入波動(dòng)，因而成本粘性不僅體現(xiàn)成本與收入之間的非對(duì)稱性變化，還反映出當(dāng)收入發(fā)生波動(dòng)時(shí)，在行業(yè)屬性、資產(chǎn)特征以及高管決策行為等因素的共同作用下，企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)被放大的過程。

根據(jù)成本粘性的定義，當(dāng)企業(yè)收入下降時(shí)，約束性成本和酌量性成本并未能得到及時(shí)、有效削減，導(dǎo)致成本下降的幅度小于收入下降的幅度。眾多學(xué)者在此基礎(chǔ)上，從調(diào)整成本、代理問題和管理層決策行為三個(gè)方面驗(yàn)證成本粘性的動(dòng)因(Anderson et al.，2003；Banker et al.，2013；Banker et al.，2014；Chen et al.，2012)[2][5][6][9]。首先，不同行業(yè)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入和成本構(gòu)成不同，相比其他行業(yè)，制造業(yè)上市公司生產(chǎn)資源投入較大，為了節(jié)省調(diào)整成本，企業(yè)往往會(huì)選擇簽訂長期契約。當(dāng)經(jīng)營環(huán)境變化，長期契約使成本缺乏向下彈性，導(dǎo)致企業(yè)在短期內(nèi)無法及時(shí)有效削減約束性成本。一旦經(jīng)營環(huán)境惡化，資產(chǎn)使用主體和用途的改變會(huì)產(chǎn)生巨大的資產(chǎn)價(jià)值減損，成本與收入變動(dòng)的非對(duì)稱性狀態(tài)加劇。其次，基于個(gè)人帝國建造動(dòng)機(jī)，高管往往忽視未來宏觀經(jīng)濟(jì)走勢和收入變化，不考慮企業(yè)邊界、資源約束，進(jìn)行過度投資，通過維持企業(yè)的超常規(guī)模來實(shí)現(xiàn)薪酬、名譽(yù)等方面的個(gè)人效用最大化，導(dǎo)致成本出現(xiàn)較高的增速、處于過高的水平，降低資源配置效率和效果，削弱了企業(yè)與外部經(jīng)營環(huán)境之間的適應(yīng)性，加重成本粘性。除此之外，部分學(xué)者從高管決策行為的視角研究成本粘性問題并發(fā)現(xiàn)，外部經(jīng)營環(huán)境變化不利于高管準(zhǔn)確預(yù)估未來現(xiàn)金流水平，即決策風(fēng)險(xiǎn)加重了成本粘性的程度。Qin et al.(2015)[12]發(fā)現(xiàn)過度自信的高管樂觀估計(jì)未來銷售收入，認(rèn)為銷售量下降只是源于短期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，不需要立即對(duì)資源和成本進(jìn)行調(diào)整，導(dǎo)致成本粘性加重。

以上三種動(dòng)因理論揭示了成本粘性的形成過程，以及當(dāng)收入發(fā)生波動(dòng)時(shí)，成本粘性放大企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理。具體表現(xiàn)為：當(dāng)收入水平較高時(shí)，隨著投資活動(dòng)增加，企業(yè)往往出現(xiàn)過度投資、投資效率低下、產(chǎn)能過剩等現(xiàn)象，但是較好的外部需求和市場前景消化了這些問題；當(dāng)收入下降時(shí)，前期盲目擴(kuò)張的企業(yè)規(guī)模和低效率投資并不能帶來穩(wěn)定的現(xiàn)金流入，高昂的成本水平也不能得到及時(shí)、有效的縮減，導(dǎo)致企業(yè)盈利水平下降，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大。但是成本粘性現(xiàn)象產(chǎn)生的動(dòng)因不同，成本與收入之間的非對(duì)稱性特征反映的經(jīng)營現(xiàn)狀具有較大的差別?；谡{(diào)整成本動(dòng)因的成本粘性問題更加符合在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動(dòng)情形下，制造業(yè)企業(yè)的客觀經(jīng)營狀況；而以代理問題和高管決策行為為動(dòng)因的成本粘性問題則更多融入了管理層的主觀因素，放大了制造業(yè)企業(yè)自身的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上，財(cái)務(wù)分析師對(duì)未來經(jīng)濟(jì)走勢的判斷和成本粘性現(xiàn)象的識(shí)別，構(gòu)成影響財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的重要因素，即如果財(cái)務(wù)分析師對(duì)成本粘性及其產(chǎn)生的動(dòng)因不能準(zhǔn)確識(shí)別，容易導(dǎo)致其盈余預(yù)測質(zhì)量降低。

基于以上分析，我們初步得到成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間的關(guān)系。當(dāng)收入發(fā)生波動(dòng)時(shí)，成本粘性增加盈余波動(dòng)的不規(guī)則性變化，導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測難度增加，盈余預(yù)測質(zhì)量降低。因此，相比不存在成本粘性的制造業(yè)上市公司，有成本粘性特征使得財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測的誤差更高，分歧度更大。本文提出∶

假設(shè)H1：成本粘性降低財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量，即導(dǎo)致盈余預(yù)測的誤差和分歧度增大。

XBRL標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)體系復(fù)雜，其目標(biāo)在于在成本效益原則約束下，通過便捷、高效抽取并自動(dòng)轉(zhuǎn)換財(cái)務(wù)或業(yè)務(wù)信息的形式，盡可能詳細(xì)披露上市公司各項(xiàng)交易和事項(xiàng)，幫助報(bào)告使用者在系統(tǒng)中查找、獲取對(duì)自身決策有用的信息，增加信息提供者和使用者之間的交流。因此，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有助于財(cái)務(wù)分析師識(shí)別成本粘性形成的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。具體體現(xiàn)在：首先，成本粘性表現(xiàn)為收入和成本變動(dòng)程度之間的非對(duì)稱性，體現(xiàn)為在外部經(jīng)營環(huán)境變化的情形下，收入與成本變動(dòng)程度之間的關(guān)系。如果通用報(bào)告無法披露上市公司經(jīng)營環(huán)境、交易事項(xiàng)等實(shí)質(zhì)性差異化信息，收入與成本之間的非對(duì)稱性變動(dòng)所形成的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)無法得到有效傳遞。XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有利于補(bǔ)充披露企業(yè)自身、行業(yè)以及宏觀層面等基本面信息，并強(qiáng)調(diào)不同公司之間的差異化特征，有助于財(cái)務(wù)分析師結(jié)合經(jīng)營環(huán)境的變化，挖掘收入與成本變化之間的關(guān)系，識(shí)別可能存在的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，XBRL標(biāo)準(zhǔn)支持利用軟件對(duì)不同企業(yè)的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行縱向、橫向比較，提高財(cái)務(wù)分析師信息處理能力及效率(Alles and Piechocki，2012)[1]，為其有效識(shí)別成本粘性形成的風(fēng)險(xiǎn)提供必要條件。其次，依據(jù)現(xiàn)有研究，相比通用財(cái)務(wù)報(bào)告，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有助于提高資本市場資源配置的有效性(鄭濟(jì)孝，2015)[31]，通過標(biāo)準(zhǔn)化信息元素，減少投資者信息收集與分析成本，降低股價(jià)同步性(Dong et al.，2016；史永和張龍平，2014)[10][25]，充分發(fā)揮信息對(duì)資源配置的引導(dǎo)作用，為財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測提供良好的環(huán)境。因此，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有助于財(cái)務(wù)分析師挖掘上市公司信息，識(shí)別制造業(yè)上市公司的成本粘性形成的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而相對(duì)客觀、準(zhǔn)確的進(jìn)行盈余預(yù)測。

基于以上分析，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用強(qiáng)調(diào)上市公司披露差異化財(cái)務(wù)信息的重要性，并通過補(bǔ)充披露交易和事項(xiàng)信息，為財(cái)務(wù)分析師識(shí)別成本粘性形成經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)提供條件和環(huán)境，有助于緩解成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。本文提出∶

假設(shè)H2：XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用提供異質(zhì)化信息之后，成本粘性降低財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的效應(yīng)得到緩解。

圖1基于上述分析及假設(shè)，展示了成本粘性影響分析師盈余預(yù)測質(zhì)量，以及XBRL標(biāo)準(zhǔn)對(duì)上述關(guān)系的緩解作用。下文的研究設(shè)計(jì)及實(shí)證分析將論證三者的關(guān)系。

圖1 XBRL標(biāo)準(zhǔn)、成本粘性與盈余預(yù)測質(zhì)量三者之間關(guān)系

研究設(shè)計(jì)

一、模型設(shè)定與變量定義

本文驗(yàn)證成本粘性對(duì)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的影響，因此從預(yù)測誤差和預(yù)測分歧度兩個(gè)方面模型設(shè)定。針對(duì)前文假設(shè)，本文構(gòu)建以下模型：

模型(1)-(4)中的被解釋變量分別是財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差(Ferror)和預(yù)測分歧度(Fdisp)，具體計(jì)算方式如下：

其中，F(xiàn)EPSi,j,t為財(cái)務(wù)分析師預(yù)測盈余，EPSi,t為真實(shí)盈余。

模型(1)中的解釋變量是成本粘性(dumcs)。根據(jù)成本粘性的定義，在有成本粘性的企業(yè)中，隨著營業(yè)收入上升，成本水平上升；當(dāng)營業(yè)收入下降時(shí)，成本水平不會(huì)立即下降或者下降的幅度很小。因此本文參考Andersonand Lane(2007)[3]的做法，將成本的變動(dòng)率定義為當(dāng)期和上一期的成本隨收入變動(dòng)幅度之差，同時(shí)設(shè)定當(dāng)期營業(yè)收入是否低于上一期營業(yè)收入(Drev)、成本變動(dòng)率(Dcost)是否大于零兩個(gè)條件來區(qū)分有成本粘性企業(yè)和無成本粘性企業(yè)(包含成本粘性程度為零和反粘性企業(yè))，以此量化成本粘性程度CS變量，并設(shè)置dumcs啞變量，成本粘性程度CS大于零時(shí)dumcs為1，小于等于零時(shí)dumcs取0。

其中，Drev和Dcost是啞變量，當(dāng)時(shí)，Drev取1，否則取0。當(dāng)cost_radio＞0時(shí)，Dcost取1，否則取0。

模型(2)和模型(3)中的XBBL變量指代政策實(shí)施時(shí)間啞變量。本文把2010年作為XBRL實(shí)施推廣時(shí)間的原因在于，根據(jù)XBRL在我國的推廣進(jìn)程，2008年11月，我國財(cái)政部牽頭并聯(lián)合銀監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)、保監(jiān)會(huì)、國資委、審計(jì)署、人民銀行、稅務(wù)總局等部門成立了會(huì)計(jì)信息化委員會(huì)暨XBRL中國地區(qū)組織。2010年10月財(cái)政部起草《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則通用分類標(biāo)準(zhǔn)》，并發(fā)布《基于企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語言(XBRL)通用分類標(biāo)準(zhǔn)(征求意見稿)》征求意見的通知。此后XBRL在我國資本市場得到全面推廣。

同時(shí)，本文根據(jù)Brown(2001)、Kim and Prather-Kinsey(2010)、Weiss(2010)和[7][11][13]的研究，在模型中控制企業(yè)利潤、市值、投資機(jī)會(huì)、收入波動(dòng)等公司層面控制變量，以及財(cái)務(wù)分析師預(yù)測報(bào)告距離年報(bào)披露日天數(shù)、跟蹤同行業(yè)企業(yè)數(shù)量、分析師排名等分析師層面控制變量。具體變量定義見表1。

表1 變量定義

二、研究樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取2005～2015年A股制造業(yè)企業(yè)上市公司及跟蹤的分析師預(yù)測數(shù)據(jù)為樣本，所有數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文剔除了沒有發(fā)布每股收益預(yù)測以及無法用手工補(bǔ)充財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的觀測值，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位縮尾處理。經(jīng)過樣本篩選，得到分析師層面17692個(gè)觀測值，公司年度觀測值8610個(gè)。

實(shí)證結(jié)果與分析

一、描述性統(tǒng)計(jì)

表2為本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)，表明自變量dumcs的均值為0.1056，表明約有10.56%的樣本有成本粘性特征。本文用財(cái)務(wù)分析師個(gè)體層面數(shù)據(jù)，盈余預(yù)測誤差和分歧度均值與中位數(shù)之間的差異較大，表明不同分析師之間的預(yù)測數(shù)據(jù)差異較大。財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差，市值變量mv，投資機(jī)會(huì)變量tobinq和收入波動(dòng)變量vsale基本符合正態(tài)分布。

二、相關(guān)系數(shù)分析

表3是本文主要變量的相關(guān)系數(shù)表，可以看到，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差Ferror與分歧度Fdisp之間的相關(guān)系數(shù)為0.971，表明財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差越大，盈余預(yù)測的分歧度越大。成本粘性變量dumcs與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差Ferror、分歧度Fdisp之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.180和0.185，表明成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差，分歧度之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。其他變量之間的相關(guān)系數(shù)都小于0.5。

三、多元回歸分析

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

首先，本文對(duì)模型(1)和(2)進(jìn)行檢驗(yàn)。表4中，第2列和第4列是普通最小二乘法的回歸結(jié)果，第3列和第5列是固定效應(yīng)的回歸結(jié)果。第2列和第3列檢驗(yàn)了成本粘性對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差的影響。結(jié)果顯示，第2列dumcs變量的回歸系數(shù)為1.888(t=6.91)，在1%水平上顯著為正值，說明在有成本粘性的樣本中，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差更大；第3列固定效應(yīng)模型中dumcs變量的回歸系數(shù)為1.664(t=6.39)，檢驗(yàn)結(jié)果與普通最小二乘法的檢驗(yàn)結(jié)果一致，表明成本粘性使得財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差顯著增加，準(zhǔn)確度降低。第4列和第5列檢驗(yàn)了成本粘性對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度的影響。第4列dumcs變量的回歸系數(shù)為1.331(t=7.87)，在1%水平上顯著為正值，說明在有成本粘性的樣本中，財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度更大；第5列固定效應(yīng)模型中dumcs變量的回歸系數(shù)為1.058(t=6.62)，檢驗(yàn)結(jié)果與普通最小二乘法的檢驗(yàn)結(jié)果一致，說明成本粘性使得財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度顯著增大。本文假設(shè)H1成立。

表4 成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的檢驗(yàn)結(jié)果

其次，本文對(duì)模型(3)和(4)進(jìn)行檢驗(yàn)。表5中，第2列和第4列是雙重差分的回歸結(jié)果，第3列和第5列是加入固定效應(yīng)后的回歸結(jié)果。第2列和第3列檢驗(yàn)了XBRL標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施后，成本粘性對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差的影響。結(jié)果顯示，第2列dumcs變量與XBRL變量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-3.875(t=-5.86)，在1%水平上顯著為負(fù)值，說明XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用之后，成本粘性增大財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差的效應(yīng)顯著被抑制；第3列固定效應(yīng)模型中dumcs變量與XBRL變量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-2.563(t=-4.22)，檢驗(yàn)結(jié)果與第2列的檢驗(yàn)結(jié)果一致，表明XBRL緩解了成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差之間的正相關(guān)關(guān)系，即XBRL標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施有利于財(cái)務(wù)分析師識(shí)別成本粘性問題。第4列和第5列檢驗(yàn)了XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用之后，成本粘性對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度的影響。結(jié)果顯示，第4列dumcs變量與XBRL變量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-2.453(t=-6.00)，在1%水平上顯著為負(fù)值，說明XBRL實(shí)施后，成本粘性增加財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度的效應(yīng)顯著被抑制；第5列固定效應(yīng)模型中dumcs變量與XBRL變量交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為-1.401(t=-3.75)，檢驗(yàn)結(jié)果與第4列的檢驗(yàn)結(jié)果一致，表明XBRL標(biāo)準(zhǔn)緩解了成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度之間的正相關(guān)關(guān)系，有利于財(cái)務(wù)分析師識(shí)別成本粘性形成的風(fēng)險(xiǎn)，其他控制變量的回歸結(jié)果與模型(1)和(2)基本一致。表5的檢驗(yàn)結(jié)果表明，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用增加了上市公司信息透明度，有利于財(cái)務(wù)分析師識(shí)別制造業(yè)企業(yè)的成本粘性問題，進(jìn)而提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確程度。本文假設(shè)H2成立。

表5 XBRL標(biāo)準(zhǔn)，成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的檢驗(yàn)

四、機(jī)制檢驗(yàn)

企業(yè)規(guī)模與資源要素的配置水平密切相關(guān)，反映勞動(dòng)力、生產(chǎn)資料和產(chǎn)品的集中程度。企業(yè)規(guī)模越大，生產(chǎn)成本形成的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越不容易被財(cái)務(wù)分析師識(shí)別。首先，相比小規(guī)模企業(yè)，大規(guī)模企業(yè)在規(guī)模經(jīng)濟(jì)、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和融資渠道等方面具有比較優(yōu)勢，有利于提高生產(chǎn)率(王良舉和陳甬軍，2013；張禮卿和孫俊新，2010)[27][30]。也有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)形成的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)提升生產(chǎn)率和降低生產(chǎn)成本的影響并不是線性的，當(dāng)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)張到一定程度時(shí)，投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系由正向變成負(fù)向，甚至沒有顯著關(guān)系(柴俊武和萬迪昉，2003；聶輝華等，2008)[14][24]，因此，規(guī)模是影響企業(yè)資源配置效率和投入產(chǎn)出比例的重要因素，有可能導(dǎo)致成本與收入變化之間的非對(duì)稱性增加、成本粘性問題加重，并進(jìn)而影響財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量。其次，企業(yè)規(guī)模越大導(dǎo)致其成本水平和增速往往更高。當(dāng)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，企業(yè)面臨調(diào)整成本越多，越容易使成本偏離資源配置的最佳狀態(tài)，因而企業(yè)規(guī)模越大，源于調(diào)整成本形成的成本粘性問題越嚴(yán)重，對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的影響也越大。XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有助于財(cái)務(wù)分析師從報(bào)表數(shù)字追蹤到實(shí)際交易事項(xiàng)，并對(duì)同行業(yè)企業(yè)進(jìn)行有效對(duì)比，有助于財(cái)務(wù)分析師有效識(shí)別企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，緩解成本粘性對(duì)財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的負(fù)向作用。因此在規(guī)模較大的企業(yè)中，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用更加有可能通過異質(zhì)化信息的披露，緩解企業(yè)成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

本文按照公司規(guī)模的中位數(shù)把樣本分組，進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果如表6所示，在大規(guī)模分樣本中，模型(3)和(4)的交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量系數(shù)分別為-12.972和-1.733(t=-3.12；-1.81)，在1%和10%的水平上顯著，表明XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用有利于財(cái)務(wù)分析師識(shí)別制造業(yè)企業(yè)的成本粘性問題，提高盈余預(yù)測準(zhǔn)確程度。但是在小規(guī)模分樣本中，模型(3)和(4)的交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量系數(shù)分別為3.338和0.277(t=2.07；0.57)，表明XBRL報(bào)告的實(shí)施未減輕成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系。對(duì)比兩組分樣本回歸結(jié)果，公司規(guī)模越大，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用越有利于緩解成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即公司規(guī)模是影響XBRL、成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間作用機(jī)制的重要變量。

表6 XBRL標(biāo)準(zhǔn)，成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的機(jī)制檢驗(yàn)

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了增強(qiáng)前文實(shí)證檢驗(yàn)的可靠性。本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中用傾向得分匹配法(PSM-DID)和替換成本粘性變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.傾向得分匹配檢驗(yàn)

本文把有成本粘性的制造業(yè)企業(yè)設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組，根據(jù)其XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用前一年的二級(jí)行業(yè)、盈利水平、市值、規(guī)模等指標(biāo)，通過最鄰近匹配尋找到與實(shí)驗(yàn)組匹配的對(duì)照組樣本。最終，本文共獲得7360個(gè)樣本進(jìn)行回歸。檢驗(yàn)結(jié)果如表7第2-5列所示，模型(1)dumcs變量的系數(shù)為1.272(t=3.96)，在1%水平上顯著，表明成本粘性顯著增加財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差；模型(2)dumcs變量的系數(shù)為0.900(t=4.53)，在1%水平上顯著，表明成本粘性顯著增加財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度；模型(3)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-4.844(t=-2.80)，在1%水平上顯著，表明XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用后，成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著緩解；模型(4)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-3.271(t=-3.06)，在1%水平上顯著，表明XBRL報(bào)告實(shí)施后，成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著緩解。檢驗(yàn)結(jié)果與前文實(shí)證結(jié)果一致。

2.替換成本粘性的度量方式

在前文中本文借鑒Anderson and Lane (2007)[3]的方法度量成本粘性，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文參考Weiss(2010)[13]的方法，找到一年中距離年末最近的營業(yè)收入下降和上升的季度，將其營業(yè)收入和營業(yè)成本帶入下列公式(9)計(jì)算成本粘性，再進(jìn)行模型檢驗(yàn)。由于這種方法在計(jì)算成本粘性時(shí)只考慮收入下降時(shí)成本降低相對(duì)于收入上升時(shí)成本上升的變化程度，因此結(jié)果包含成本粘性和反成本粘性。本文計(jì)算的成本粘性CS的描述性統(tǒng)計(jì)為：均值為0.0363，標(biāo)準(zhǔn)差為0.5902，中位數(shù)為-0.0001，最大值為2.2506，最小值為-1.9687，其中，均值水平高于Weiss(2010)[13]計(jì)算的美國上市公司成本粘性均值水平(-0.0174)，低于梁上坤(2016)[20]計(jì)算的我國央企成本粘性水平(0.1396)，計(jì)算結(jié)果在一定程度上說明，除去樣本期限的偏差，我國制造業(yè)上市公司成本粘性水平高于美國上市公司成本粘性水平，并且我國央企成本粘性水平更高。

模型檢驗(yàn)結(jié)果如表7第6-9列所示，模型(1)CS變量的系數(shù)為1.260(t=7.35)，在1%水平上顯著，表明成本粘性顯著增加財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差；模型(2)CS變量的系數(shù)為0.675(t=6.40)，在1%水平上顯著，表明成本粘性顯著增加財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度；模型(3)中交互項(xiàng)CS*XBRL變量的系數(shù)為-2.009(t=-2.00)，在5%水平上顯著，表明XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用后，成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著緩解；模型(4)中交互項(xiàng)CS*XBRL變量的系數(shù)為-2.346(t=-3.25)，在1%水平上顯著，表明XBRL報(bào)告實(shí)施后，成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測分歧度之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著緩解。檢驗(yàn)結(jié)果與前文實(shí)證結(jié)果一致。

3.動(dòng)態(tài)時(shí)間效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)XBRL在我國的推廣進(jìn)程，本文把2010年作為XBRL實(shí)施推廣的時(shí)間。由于政策的實(shí)施具有學(xué)習(xí)效應(yīng)，部分上市公司會(huì)推遲實(shí)施時(shí)間，因此本文驗(yàn)證其形成的動(dòng)態(tài)時(shí)間效應(yīng)，即檢驗(yàn)XBRL全面推廣后的第二年(2011年)、第三年(2012年)、第四年(2013年)和第五年(2014年)對(duì)成本粘性與分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間關(guān)系的影響。檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，在XBRL實(shí)施后的第二年，模型(3)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-2.525(t=-4.01)，在1%水平上顯著；模型(4)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-1.674(t=-4.24)，在1%水平上顯著；在XBRL實(shí)施后的第三年，模型(3)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-3.555(t=-5.73)，在1%水平上顯著；模型(4)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-2.090(t=-5.43)，在1%水平上顯著；在XBRL實(shí)施后的第四年，模型(3)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-3.311(t=-6.47)，在1%水平上顯著；模型(4)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-1.555(t=-4.89)，在1%水平上顯著；在XBRL實(shí)施后的第五年，模型(3)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-1.157(t=-2.08)，在1%水平上顯著；模型(4)中交互項(xiàng)dumcs*XBRL變量的系數(shù)為-0.902(t=-2.61)，在1%水平上顯著。從回歸系數(shù)上看，回歸系數(shù)從第二年到第三年有增大的趨勢，說明XBRL的實(shí)施存在學(xué)習(xí)效應(yīng)。

表8 時(shí)間動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

研究結(jié)論與建議

本文以2005～2015年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為樣本，研究成本粘性增加企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、降低財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量的作用機(jī)理，以及實(shí)施XBRL標(biāo)準(zhǔn)對(duì)上述關(guān)系的緩解作用。研究結(jié)果表明，成本粘性降低財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量，增加盈余預(yù)測誤差和預(yù)測分歧度；XBRL標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用之后，成本粘性增加財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測誤差和分歧度的效應(yīng)減弱。同時(shí)公司規(guī)模越大，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用緩解成本粘性與財(cái)務(wù)分析師盈余預(yù)測質(zhì)量之間負(fù)相關(guān)關(guān)系的效應(yīng)越顯著。本文的研究結(jié)論為XBRL標(biāo)準(zhǔn)幫助財(cái)務(wù)分析師識(shí)別企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、提高盈余預(yù)測質(zhì)量提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。誠然，本文并沒有驗(yàn)證XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用在多大程度上為財(cái)務(wù)分析師等財(cái)務(wù)報(bào)告使用者提供異質(zhì)化信息。不同上市公司對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告以外的、反映公司經(jīng)營環(huán)境和交易事項(xiàng)等實(shí)質(zhì)性差異化信息的補(bǔ)充披露質(zhì)量參差不齊，影響了XBRL標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施效果。因此，XBRL標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用能在多大程度保證異質(zhì)化信息供給，這一隱含條件可能存在偏頗，有待未來進(jìn)一步研究?；谏鲜鲅芯拷Y(jié)論，本文分別向監(jiān)管部門(含滬深交易所)、財(cái)務(wù)分析師、財(cái)務(wù)報(bào)告使用人、上市公司提出以下建議：

第一，監(jiān)管部門(含滬深交易所)應(yīng)進(jìn)一步深化XBRL信息披露要求，為市場提供更豐富的異質(zhì)化信息，增加個(gè)股特質(zhì)信息，提高市場有效性，降低股價(jià)同步性，提高市場資源優(yōu)化配置能力。

第二，財(cái)務(wù)分析師應(yīng)關(guān)注上市公司的成本粘性特征，善用XBRL工具挖掘成本粘性信息，提供更有說服力的盈余預(yù)測報(bào)告。

第三，財(cái)務(wù)報(bào)告使用者(含潛在投資人、債權(quán)人)應(yīng)多維度審視公司收入增長、成本粘性及分析師預(yù)測報(bào)告之間的辯證關(guān)系，提高決策有效性。

第四，上市公司，特別是規(guī)模較大的制造業(yè)上市公司，應(yīng)重視XBRL提供信息的深度和廣度，關(guān)注成本粘性的影響，抑制管理層過于自信的決策沖動(dòng)，降低企業(yè)的代理成本。