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      董事會報告可讀性、制度環(huán)境與分析師預(yù)測

      2019-07-17 00:00:00江媛王治
      財經(jīng)理論與實踐 2019年3期
      關(guān)鍵詞:制度環(huán)境

      江媛 王治

      摘要:依據(jù)2007 - 2016年中國上市公司數(shù)據(jù),考量上市公司董事會報告可讀性、制度環(huán)境對證券分析師盈利預(yù)測表現(xiàn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn):董事會報告可讀性越好,分析師預(yù)測越準(zhǔn)確,分析師預(yù)測的分歧度也越小;考慮宏觀制度環(huán)境的影響,上市公司所處地區(qū)的制度環(huán)境越好,分析師盈利預(yù)測的準(zhǔn)確度越高,分歧度越小,受到董事會報告可讀性的影響越少。鑒此,應(yīng)完善公司非財務(wù)信息披露和外部制度環(huán)境,從而提高分析師預(yù)測準(zhǔn)確性,促進(jìn)資源有效配置。

      關(guān)鍵詞:董事會報告可讀性;分析師預(yù)測準(zhǔn)確度;分析師預(yù)測分歧度;制度環(huán)境

      中圖分類號:F275

      文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A

      文章編號:1003-7217(2019) 03-0088-06

      一、引言

      在資本市場中,分析師對上市公司的盈利預(yù)測對投資者的決策有著重要影響。研究表明,高質(zhì)量的信息披露有助于減少證券分析師預(yù)測誤差,會吸引更多的分析師關(guān)注[1-3]。隨著資本市場的發(fā)展,非財務(wù)信息在信息披露制度中的地位已越來越重要,當(dāng)前國內(nèi)外日益涌現(xiàn)并逐步完善的董事會報告便是較好的例證[4-5]。董事會報告作為非財務(wù)信息披露的重要載體,以語言信息為主,大量的文字信息也為管理層操縱語言信息和可讀性提供了更大的空間。以往的研究主要考察了公司披露的財務(wù)信息特征對分析師預(yù)測的影響,關(guān)于董事會報告等非財務(wù)信息的可讀性對分析師行為影響的研究卻十分缺乏。因此,關(guān)注非財務(wù)信息的披露質(zhì)量對分析師預(yù)測環(huán)境的改善、提高預(yù)測精度、促進(jìn)資源有效配置具有重要的現(xiàn)實意義。

      除了企業(yè)披露的信息質(zhì)量之外,公司外部因素如宏觀制度環(huán)境也可能對分析師預(yù)測表現(xiàn)產(chǎn)生影響[6,7]。在法律制度和市場環(huán)境較完善的地區(qū),公司治理水平和信息披露質(zhì)量較高,信息收集成本和不確定性較低,因此,分析師的盈利預(yù)測更為準(zhǔn)確,分析師之間的預(yù)測分歧也相對較小。并且在制度環(huán)境較好的地區(qū),由于分析師能夠獲得更多更可靠的企業(yè)信息,因此,其對包括報告可讀性在內(nèi)的單一信息質(zhì)量的依賴程度相對降低,從而削弱了董事會報告可讀性對分析師預(yù)測表現(xiàn)的影響。

      為此,本文試圖從文本可讀性的視角探討非財務(wù)信息披露質(zhì)量對證券分析師盈利預(yù)測的影響,以期為理解分析師預(yù)測表現(xiàn)的影響因素提供新的經(jīng)驗證據(jù),并為提高我國資本市場的運作效率、正確引導(dǎo)投資者達(dá)到最優(yōu)化的資源配置,提出對上市公司非財務(wù)信息披露的監(jiān)督管理以及宏觀制度環(huán)境建設(shè)方面的政策建議。

      二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

      證券分析師在資本市場上起著非常重要的信息中介作用,國內(nèi)外的許多學(xué)者研究了分析師盈利預(yù)測的特征和影響因素等問題。證券分析師盈利預(yù)測的特征包括盈利預(yù)測的準(zhǔn)確度、分歧度、偏差度等。Brown(1987)和岳衡(2008)等研究發(fā)現(xiàn),分析師的盈利預(yù)測比單純運用統(tǒng)計模型得出的結(jié)果更為準(zhǔn)確[8,9]。由于證券分析師利用了更為廣泛的信息,包括會計信息、非會計信息、行業(yè)信息和宏觀經(jīng)濟(jì)信息等,在預(yù)測評級過程中幾乎都存在“樂觀”的傾向[10,11]。

      上述研究主要考察了公司披露的財務(wù)信息特征對分析師預(yù)測的影響,但卻沒有研究董事會報告等非財務(wù)信息的可讀性對分析師預(yù)測行為的影響。胡奕明和林文雄(2005)研究發(fā)現(xiàn),我國分析師的信息收集途徑主要包括公開披露的信息、公司調(diào)研、間接來源和非正式信息四個方面[12],他們通過對國內(nèi)證券公司的調(diào)查發(fā)現(xiàn),證券分析師在從事相關(guān)金融活動時對上市公司公開披露的信息最為重視。而企業(yè)公開披露的信息除了財務(wù)信息外,大量的是董事會報告、管理層的討論與分析、企業(yè)未來發(fā)展戰(zhàn)略、社會責(zé)任等非財務(wù)信息。因此,分析師預(yù)測同樣也受到企業(yè)非財務(wù)信息披露質(zhì)量的影響。Vanstraelen等(2003)研究表明,前瞻性的非財務(wù)信息披露與分析師預(yù)測精度顯著正相關(guān)[18]。Dhaliwal等(2012)、李晚秋和張莉(2014)則考察了企業(yè)社會責(zé)任信息披露對分析師盈利預(yù)測精度的影響[14,15]。由于中國上市公司年報中的董事會報告包括的內(nèi)容十分豐富,除了披露企業(yè)經(jīng)營的相關(guān)情況之外,還要求對下一年度的經(jīng)營計劃以及公司可能面對的風(fēng)險、公司未來發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行披露,因此,其包含的信息含量及披露質(zhì)量對分析師盈利預(yù)測表現(xiàn)的影響十分重要[16 ,17]。由此,提出以下假設(shè):

      H1a:上市公司董事會報告可讀性越高,分析師盈利預(yù)測的準(zhǔn)確度越高;

      H1b:上市公司董事會報告可讀性越高,分析師盈利預(yù)測的分歧度越低。

      除了財務(wù)信息和非財務(wù)信息之外,分析師的預(yù)測準(zhǔn)確度也會受到宏觀制度環(huán)境影響oHope(2003)發(fā)現(xiàn)公司所在地的會計制度執(zhí)行力度越強(qiáng),分析師預(yù)測準(zhǔn)確度和公司信息披露水平越高[18]。Bushman等(2004)也發(fā)現(xiàn)公司治理和信息披露水平與當(dāng)?shù)胤芍贫韧晟瞥潭群屯顿Y者保護(hù)力度顯著正相關(guān)[19]。這些研究表明完善的制度環(huán)境能夠提高公司信息披露質(zhì)量,從而提高分析師預(yù)測的準(zhǔn)確性。同時,由于處在制度環(huán)境良好地區(qū)的企業(yè),其信息披露水平整體較高[20-22],因此,析師在盈利預(yù)測時可參考的信息會相應(yīng)增加,這意味著分析師對于包括董事會報告可讀性在內(nèi)的單一非財務(wù)信息披露質(zhì)量的依賴程度會相對下降,即削弱董事會報告可讀性對分析師預(yù)測表現(xiàn)的影響。由此,提出以下假設(shè):

      H2:上市公司所處地區(qū)的制度環(huán)境越好,分析師盈利預(yù)測的準(zhǔn)確度越高,分歧度越小,并且越少受到董事會報告可讀性的影響。

      三、研究設(shè)計

      (一)數(shù)據(jù)來源與研究樣本

      為了檢驗上述假設(shè),本文以我國滬深股兩市的上市公司為研究對象,剔除了金融行業(yè)上市公司和相關(guān)指標(biāo)缺失的公司,下載了2007 - 2016年1253家上市公司發(fā)布的12530份年度報告,然后,通過手工收集董事會報告可讀性的相關(guān)數(shù)據(jù)。分析師預(yù)測數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)和公司特征數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。為消除極端值的影響,按上下1%的比例對所有連續(xù)變量逐年進(jìn)行了Winsorize處理。

      (二)變量定義

      1.被解釋變量:分析師預(yù)測準(zhǔn)確度與分歧度。預(yù)測準(zhǔn)確度以預(yù)測誤差(Error)的大小來衡量,關(guān)于分析師盈利預(yù)測誤差的衡量有多種方法,本文采用Butler (1991)的方法[23],計算接前面部分公式見模型(1)。Error越大,盈利預(yù)測準(zhǔn)確性越低。

      預(yù)測分歧度(Dispersion)為跟蹤某公司的所有分析師盈余預(yù)測之間的標(biāo)準(zhǔn)差,再除以該公司上一年度末的股價。計算公式見模型(2),Dispersion越大,盈利預(yù)測分歧度越大。

      2.解釋變量:董事會報告可讀性。由于中英文語言的差異,國外學(xué)者衡量年報可讀性的方法難以用來衡量中文年報的可讀性。荊溪昱等(2007)提出了中文可讀性公式,但只考慮了句長和詞匯難易程度??勺x性高的文章應(yīng)具有增進(jìn)理解程度、強(qiáng)化閱讀印象、提高閱讀速度、讓人堅持閱讀等特點[24],本文在以往研究的基礎(chǔ)上,基于漢語語言特點,選取以下指標(biāo)量化可讀性標(biāo)準(zhǔn):(1)董事會報告的篇幅。通常而言,文章的篇幅越長,傳遞的信息也就越詳細(xì),有助于報告閱讀者正確理解公司報告?;诖?,將報告的篇幅即董事會報告的總字?jǐn)?shù)作為衡量董事會報告可讀性的重要因素。(2)董事會報告的平均句長。點號(如句號、逗號、問號、感嘆號、冒號、分號等)在句子里表示停頓,具有分割句子的功能,這個功能在英漢語中是一致的。因此,以各種點號來劃分句子的長度。據(jù)統(tǒng)計,漢語句子的最佳長度為7~12字,超過此長度往往會給理解帶來困難。因此,將平均句長作為考察董事會報告可讀性的標(biāo)準(zhǔn)之一。(3)專業(yè)詞匯密度。單詞難度是評價年報可讀性的重要指標(biāo),國外學(xué)者用單詞所包含的音節(jié)數(shù)或者單詞的長度來衡量單詞難度,但這并不適用于中文。由于年報中包含了大量會計專業(yè)詞匯,孫蔓莉(2005)等認(rèn)為,專業(yè)性強(qiáng)的會計術(shù)語是造成年報難懂的一個重要原因[25],因此,引入會計專業(yè)詞匯密度作為衡量可讀性的一個指標(biāo)。本文以每千字中會計專業(yè)術(shù)語數(shù)占董事會報告總字?jǐn)?shù)的比重來衡量專業(yè)詞匯密度。若專業(yè)詞匯密度越小,則越容易讀懂;反之,則越難讀懂。

      綜上,本文將篇幅(總字?jǐn)?shù))、平均句長、專業(yè)詞匯密度三個指標(biāo)進(jìn)行同方向處理、標(biāo)準(zhǔn)化處理后加總得到董事會報告可讀性指標(biāo)MDR,MDR值越大可讀性越強(qiáng),反之越低。

      3.其他解釋變量:制度環(huán)境。本文使用樊綱市場化指數(shù)中的四個市場化相關(guān)指數(shù)[26]:一是市場化總體指數(shù)(Market Index),反映各地區(qū)的市場化程度;二是政府干預(yù)指數(shù)(Goeverrnment Index),反映各地政府與市場的關(guān)系;三是金融市場發(fā)展指數(shù)(Fi-nancial Index);四是中介與法律環(huán)境指數(shù)(LegalIndex),具體由中介市場發(fā)育度、對生產(chǎn)者合法權(quán)益保護(hù)、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和消費者權(quán)益保護(hù)四部分組成。以上四個指數(shù)值越大,則表明該地區(qū)市場化程度越高、法制監(jiān)管環(huán)境越完善。本文以樊綱市場化指數(shù)為基礎(chǔ),采用楊興全等(2014)的方法調(diào)整計算得到中國各省區(qū)2010-2016年各市場化指數(shù)[21]。當(dāng)公司所在地區(qū)市場化進(jìn)程大于當(dāng)年所有地區(qū)市場化進(jìn)程的平均數(shù)時取1,即制度環(huán)境較好;否則取0,即制度環(huán)境較差。

      4.控制變量。借鑒相關(guān)研究,本文設(shè)置了一系列控制變量。另外,為控制行業(yè)和年度的影響,設(shè)置行業(yè)(INDU)和年度(YEAR)虛擬變量。具體變量定義見表1。

      (三)研究模型

      假設(shè)H1預(yù)測董事會報告可讀性越高的公司其分析師的預(yù)測誤差越低、分歧度越小。本文通過模型(3)來檢驗這個假說。假設(shè)H2預(yù)測上市公司所處地區(qū)的制度環(huán)境越好,分析師盈利預(yù)測的準(zhǔn)確度越高,分歧度越小,并且越少受到董事會報告可讀性的影響。本文通過模型(4)來檢驗假說H2。

      四、實證結(jié)果與分析

      (一)多元回歸分析

      1.董事會報告可讀性對分析師預(yù)測的影響。表2報告了分別以分析師預(yù)測誤差(Error)和分析師預(yù)測分歧度(Dispersion)為因變量的模型(3)的回歸結(jié)果。表2的結(jié)果顯示,MDR的回歸系數(shù)分別在5%和10%的水平上顯著為負(fù),表明董事會報告可讀性越大,分析師的預(yù)測誤差越小(準(zhǔn)確度越高)、分歧度越小,上述結(jié)果支持了假設(shè)H1a和H1b。

      另外,回歸檢驗中的控制變量回歸系數(shù)多數(shù)與預(yù)期的符號一致。例如,分析師跟蹤的數(shù)量Ana-lystFollow回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正,說明分析師跟進(jìn)的人數(shù)越多,預(yù)測的誤差和分歧度越大;公司盈虧情況Loss和資產(chǎn)負(fù)債率Lev的回歸系數(shù)也顯著為正,說明上市公司財務(wù)狀況越差,分析師預(yù)測越不準(zhǔn)確,分歧度越大。無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重instang的回歸系數(shù)顯著為負(fù),說明上市公司確認(rèn)的無形資產(chǎn)越多,證券分析師的盈利預(yù)測誤差越小。這些結(jié)果和現(xiàn)有文獻(xiàn)的發(fā)現(xiàn)是一致的。但公司治理、審計質(zhì)量等因素的回歸系數(shù)均不顯著,這在一定程度卜說明上市公司的公司治理和審計沒有發(fā)揮出提高信息披露質(zhì)量、從而優(yōu)化分析師預(yù)測表現(xiàn)的作用。

      2.制度環(huán)境、董事會報告可讀性對分析師預(yù)測的影響。為了檢驗宏觀制度環(huán)境、董事會報告可讀性對分析師預(yù)測表現(xiàn)的影響,本文對模型(4)進(jìn)行回歸分析。表3報告了分析師預(yù)測準(zhǔn)確度與董事會報告可讀性、制度環(huán)境四個指數(shù)以及可讀性與制度環(huán)境指數(shù)交乘項的回歸結(jié)果。在采用不同制度環(huán)境指數(shù)的四個回歸結(jié)果中,董事會報告可讀性MDR以及四個制度環(huán)境指數(shù)的回歸系數(shù)均顯著為負(fù),表明公司所處地區(qū)制度環(huán)境越好,分析師的預(yù)測誤差越小;并且董事會報告可讀性與四個制度環(huán)境指數(shù)的交乘項系數(shù)均顯著為正,表明完善的制度環(huán)境使分析師在對公司進(jìn)行盈利預(yù)測時能夠獲得更多的信息作為參考,從而降低了分析師預(yù)測對董事會報告可讀性的依賴。同時,實證檢驗分析師預(yù)測分歧度與董事會報告可讀性、制度環(huán)境四個指數(shù)以及可讀性與制度環(huán)境指數(shù)交乘項的回歸結(jié)果,由于篇幅限制,此處不列示。結(jié)果同樣表明上市公司所處地區(qū)的制度環(huán)境越好,分析師盈利預(yù)測分歧度越小,并且越少受到董事會報告可讀性的影響。從而驗證了假設(shè)H2。

      (二)穩(wěn)健性檢驗

      首先,對模型(3)按照公司所在地區(qū)制度環(huán)境的好壞進(jìn)行分組回歸,對制度環(huán)境對董事會報告可讀性與分析師預(yù)測關(guān)系的影響進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。其中同樣表明,上市公司所處地區(qū)的制度環(huán)境越好,分析師盈利預(yù)測表現(xiàn)越少受到董事會報告可讀性的影響。同樣驗證了本文提出的假設(shè)。

      此外,以標(biāo)準(zhǔn)化處理后的專業(yè)詞匯密度作為可讀性變量MDR2,對上述假設(shè)重新進(jìn)行檢驗,回歸結(jié)果與之前并無實質(zhì)性差異,即本文的實證檢驗結(jié)果是穩(wěn)健的。

      五、結(jié)論及建議

      董事會報告是分析師在對公司未來經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行預(yù)測時的一個重要參考,因此,董事會報告的可讀性會直接影響分析師的預(yù)測表現(xiàn)。本文研究發(fā)現(xiàn):公司董事會報告可讀性越好,分析師預(yù)測越準(zhǔn)確,分析師預(yù)測的分歧度也越小。同時,分析師的預(yù)測表現(xiàn)還受到宏觀制度環(huán)境的影響,發(fā)達(dá)的市場環(huán)境和有效的法律監(jiān)管將為分析師提供更多可靠的企業(yè)信息,從而降低了分析師預(yù)測對于上市公司董事會報告可讀性的依賴程度。

      針對上述研究結(jié)論,提出以下政策建議:一方面,政府相關(guān)部門應(yīng)進(jìn)一步完善上市公司董事會報告等非財務(wù)信息披露制度,例如,規(guī)定董事會報告須報告的內(nèi)容、對專業(yè)術(shù)語做出解釋說明、采用圖示法輔助投資者理解和提供多層次的簡化型公司報告等,從而提高董事會報告的可讀性,減少由于基本面信息質(zhì)量缺乏可信度而對分析師預(yù)測和資本市場資源配置造成的損失;另一方面,需要大力加強(qiáng)宏觀制度環(huán)境的建設(shè),包括加強(qiáng)市場化進(jìn)程和法律制度建設(shè),強(qiáng)化對中小股東的利益保護(hù)。從而促進(jìn)有效信息的對外傳遞,提高分析師預(yù)測的準(zhǔn)確性。

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