【关键词】 上市公司;盈利质量;获现能力;可持续发展
一、当前上市公司盈利质量与可持续发展能力研究现状
根据笔者了解,到目前为止,国内外的专家学者对上市公司盈利质量与可持续发展能力进行了多方面的研究,归纳起来,已有研究的主要内容和观点主要集中在以下几个方面。
(一)Baruch Lev通过对20世纪70～90年代美国上市公司的盈利质量信息与公司价值关系研究表明通过盈利质量可以较好地表明公司的可持续发展能力
Catherina A.Finger以现金流量为公司盈利能力指标,对美国1935～1987年间50家上市公司进行时间序列的实证分析,研究表明盈利能力与公司的发展能力显著相关。Hawkins(1998)认为,盈余质量高的公司有以下特征:持续稳健的会计政策,该政策对公司财务状况和净收益的确认是谨慎的;收益是由经常性发生的与公司基本业务相关的交易所带来的;会计上反映的销售能迅速的转化为现金;净收益的水平和成长不依赖于税法的变动;企业债务水平是适当的,并且企业没有使用它的资本结构来进行盈余操纵;稳定的、可预测的能够反映未来收益水平的趋势等。Dechow和Schrand(2004)认为,高质量的盈余需要满足以下三个条件:第一反映现在运营状况;第二是未来运营状况的良好预测指标;第三是真实地反映公司的内在价值。因此,当盈余是高质量时,它会更加地持续且稳定;与未来现金流的实现更为相关。
(二)国内学者对上市公司盈利质量作了比较深入的研究
储一昀等(2000)采用权责发生制下的收益与经营活动现金流量是否存在差异作为衡量上市公司盈利质量的标准,认为,我国上市公司盈利质量存在的主要问题在于盈利的获得与现金的流入不同步,而且存在一定的盈利操纵行为。周建波(2004)设计了经营现金流量、经营现金流量变化、应收账款、存货、毛利、销售及管理费用、坏账准备和非经常性损益8个指标作为衡量盈利质量的指标,并运用这8个盈利质量指标和盈利质量综合指标与股票回报率进行回归分析,结论是:“盈利质量低的上市公司,股票回报率也较低;盈利质量较低的上市公司,在未来年度的盈利表现也较差”。陈兴述、陈煦江(2007)通过对我国上市公司基本财务信息所能揭示的盈利质量与可持续发展能力的实证研究发现:我国上市公司的综合杠杆、营业毛利率、每股经营活动现金净流量、总资产周转率对公司盈利质量有显著解释力;上市公司可持续发展能力的强弱受风险水平、盈利能力、现金能力和营运能力的影响,可通过盈利质量来衡量上市公司的可持续发展能力;梁莱歆、董斐(2008),从现金流量入手,以生物制药行业39家上市公司为研究对象,通过建立一套现金流量纵向评价指标体系,运用主成分分析法来评价上市公司持续获得现金流量的能力,以此了解上市公司的现金流量状况及其未来发展潜力。此外,一些学者对上市公司盈利质量指标进行了研究。
(三)国内外学者对盈利质量分析的方法有定性分析和定量分析两种
定性分析需考虑的因素:一是分析公司采用的会计政策和重要会计估计;二是分析公司的治理结构;三是分析公司所处的经济环境和政策环境;四是分析公司的审计报告;五是留意公司管理层以及大股东的行动。
盈利质量定量分析方法大致可以归纳为三大类:一是财务报表分析法;二是模型分析法;三是经验分析法。三类方法各自有其优势与不足,但就实用性来说财务报表分析法最具优势。
综合上述研究情况,笔者认为:盈利质量是上市公司真实的经营成果、经济效益和发展能力的内在揭示,它是对企业盈利的盈利性、获现性与成长性的一种综合评价结果,是企业可持续发展能力的具体表现。
二、盈利质量与可持续发展能力分析的方法选择
(一)主成分分析(Principlal Components Analysis)
主成分分析也称为主分量分析,是一种通过降维技术把多个具有一定相关性指标约化为少数几个综合指标的统计分析方法,被广泛用于指标合成(Rao,1965),较好地解决了指标信息重叠的问题。因此,使用主成分分析法可以将上市公司数量较多的财务指标合成新的综合指标,这样不但保留了原始财务指标变量的主要信息,而且其代表的特殊意义也有助于解释企业财务状况的变动原因。
(二)研究的设计思路
盈利质量可以用应计制和现金制下有关盈利指标的差异程度来评价。因此,盈利质量的评价与现金有关,盈利质量评价指标的构成应体现现金流的特征。盈利质量的高低主要看盈利是否伴随有现金的流入。如果有企业获现能力是稳定增加的,则盈利是有现金保证的,盈利质量较高,企业可持续发展能力较强,否则盈利质量较低,可持续发展的能力相应较弱。
1.广西上市公司盈利质量和可持续发展能力分析指标的选择
借鉴国内外已有的指标体系,本文选取了上市公司反应盈利能力的销售净利率(x1)、净资产收益率(x2)、总资产收益率(x3)、每股收益(x4)、反应获现能力的净资产获现率(x5)、总资产获现率(x6)、每股经营活动现金流量(x7)、反应可持续能力的营业利润贡献率(x8)、反应成长能力的营业利润增长率(x9)9个指标,构建反应上市公司盈利质量的综合评价体系。同时,根据选取反映同时期上市公司获现能力的净利润收现率(c1)、净资产获现率(c2)、总资产获现率(c3)、每股经营活动现金流量(c4)4个指标,反映上市公司现金获取波动情况。同时,本文认为,年度的截面数据并不能完整反映上市公司在一段时间内的盈利质量及其现金流量情况,也不利于对未来的情况进行预测。因此,要较真实地反映盈利质量和现金流量保障的持续性,就需要从指标的综合变动情况及其现金波动性来衡量。通过研究盈利质量指标的综合变动情况,可以了解到上市公司目前盈利质量的高低,而现金流指标的波动性则可以反映上市公司获得现金流量的潜力,即可以揭示它的可持续发展能力。因此,本文主要采用了指标的五年平均变动来反映上市公司的盈利质量,以现金获取波动性(即五年获现能力指标的标准差变动)反应上市公司盈利质量的现金流量的保障作用。
2.对样本公司的指标数据处理
对广西在沪深上市的25家公司当中,剔除被ST的3家公司的数据,即ST南方(000716)、SST集琦(000750)、ST北生药业(600556)和数据不完整的北海国发(600538);分别计算22家样本公司2004年～2008年可持续发展衡量指标x1～x9的平均值,以及反映企业获现能力波动情况的c1～c4指标的标准偏差(STDEV)。根据主成分分析法的要求,先将上述两组财务指标进行标准化处理,消除不同财务指标因量纲和数量级的不同所带来的影响,作为分析的基础数据资料。财务指标变量标准化的公式(0-1标准化)为:
其中,snj为样本公司连续n年(n=2004年~2008年)的j指标的标准偏差(stdev),cnj为样本公司连续n年(n=2004年~2008年)j指标的平均值。
3.对上市公司的盈利质量进行科学的综合评价
根据目前国内外的主要研究成果,笔者选取运用比较成熟的主成分分析法,对2004年~2008年广西在沪深上市的21家上市公司进行盈利质量的总体评价。利用主成分分析法,计算上市公司盈利质量能力的综合评价函数(F)和上市公司的获现能力波动的综合评价函数(R)。然后,综合两方面的评价资料,结合广西上市公司5年间的主要运行情况,进行可持续发展能力分析。综合评价函数的公式为:
三、主成分分析的数据处理结果及说明
(一)相关系数检验
使用Spss-12对上述两组数据作KMO和 Bartlett's Test检验主成分分析的样本数是否充足。结果详见表1。
从表1的检验数据可知,本文对选取的2004年~2008年21家广西上市公司的两组财务指标数据,分别作主成分分析的样本量是充足的。因为上述KMO检验值均大于0.5,Bartlett球形检验显著性均小于0.05,说明样本充足,适合用主成分分析法作综合评价。
(二)主成分分析的基本结果
利用Spss-12对上述两组数据的标准化作主成分分析,并作方差最大化旋转,以便对降维后得到的主成分作较为准确的解释。主要结果如表2所示。
1.解释的总方差
(1)盈利质量评价综合指标(F)。从表2可以看出,对于22家上市公司的盈利质量综合指标体系的9个指标(F)数据进行主成分分析。降维后,得到新的4个综合指标。从各个变量的因子共同度来看,这4个新的综合指标的特征值(变量共同度)都在0.9以上,原来的九个指标变量都能很好地被4个新的综合指标解释,且累计解释的总方差超过了要求的85%。
(2)获现能力波动性综合评价指标(R)。从表2可以看出,对于22家上市公司获现能力波动性综合指标体系的4个指标(R)数据进行主成分分析。降维后,得到新的两个综合指标。从各个变量的因子共同度来看,这两个新的综合指标的特征值(变量共同度)都在1.0以上,原来的4个指标变量都能很好地被两个新的综合指标解释,且累计解释的总方差超过了要求的85%。
2.主成分的因子旋转矩阵与得分函数
通过对9个反映盈利质量的指标数列的F作最大方差旋转,得到主成分因子旋转矩阵(表3),较好地反映了新生成的4个综合指标的经济含义:x1、x2、x3、x4对主成分F1有较大的贡献,说明F1集中反映了销售净利率、净资产回收率、总资产报酬率、每股收益,代表的是企业收益质量;x5、x6对主成分F2有较大贡献,说明F2集中反映企业的净资产获现率、总资产获现率,代表的是企业的获现水平;x8对主成分F3的贡献比较大,说明F3集中反映了企业的营业利润贡献率,代表的企业持续发展能力;x9对主成分F4的贡献较大,说明F4集中反映了企业的营业利润增长率,代表的是企业的成长能力。
由于获现能力波动性指标的旋转矩阵综合反映的仅仅是波动程度的起伏变动情况,新生成的综合指标不具备典型的财务指标解释含义,因此,在此不进行说明。
同时,为了考察每个企业,本文根据两组综合指标数据进行的主成分分析得到的主成分得分系数矩阵(Component Score Coefficient Matrix),采用回归方法将公因子表示成财务指标的线性组合,最后得到盈利质量和获现能力波动性指标的因子得分函数。
(1)盈利质量因子得分函数
F1=0.236*x1+0.295*x2+0.308*x3+0.255*x4-0.067*x5
-0.026*x6+0.035*x7+0.104*x8-0.007*x9 (6)
F2=-0.015*X1-0.018*X2-0.030*X3-0.097*X4+0.492*X5
+0.476*X6+0.172*X7+0.084*X8-0.040*X9 (7)
F3=-0.020*X1+0.151*X2+0.178*X3-0.129*X4-0.013*X5
+0.041*X6-0.451*X7+0.734*X8+0.104*X9 (8)
F4=-0.004*X1-0.116*X2-0.007*X3+0.114*X4+0.032*X5
+0.038*X6+0.347*X7+0.237*X8+0.887*X9 (9)
(2)获现能力波动因子得分函数
R1=-0.178*C1+0.584*C2+0.491*C3+0.019*C4(10)
R2=0.651*C1-0.184*C2+0.033*C3+0.510*C4(11)
3.综合得分的评价方法
以每一个主成分对应的贡献率为权数,对3个主成分进行加权平均,然后对综合得分进行评价。构建2004年~2008年广西22家上市公司盈利质量和获现能力波动性的综合评价函数如下:
F=0.37518*F1+0.24144*F2+0.15144*F3+0.10531*F4
(12)
R=0.55459*R1+0.29865*R2 (13)
四、实证研究成果的基本分析
根据上述2004年~2008年的实证分析数据结论,可以归纳出以下结论。
(一)上市公司行业间的盈利质量差异较大
从表4的数据排名,以及综合2004年~2008年的数据来看,以化工、旅游、交通等行业为代表的上市公司总体上盈利质量均较高,资金的获现能力比较稳定。如河池化工、柳化股份、桂林旅游、五洲交通等的盈利质量都保持稳定的获现能力。而以高科技、生物制药、投资为代表的行业如北海港、莱茵生物、阳光股份等上市公司的盈利质量情况则较差,且盈利质量缺乏稳定的获现能力作保证,行业差距凸现出来,相应的这一类上市公司的可持续发展能力比较弱。
(二)同一行业间上市公司的盈利质量差异较大
1.化工行业。从表4的排名情况来看,河池化工、柳化股份的盈利质量综合得分位居第3名和第4名,而且相应的获现能力保障作用较强,排名分别在第5名和第3名。但索芙特、南宁化工、两面针等上市公司的盈利质量综合得分排名却分别第10名、第13名、第16名,相应的获现能力的保障作用相应较弱,排名分别在第12名、第7名和倒数第1。可见,广西化工这个行业的盈利质量差别明显。
2.交通运输业。从表4的排名情况来看,北海港盈利质量综合得分排名第1名,五洲交通排名第9名,企业获现能力波动性评价综合得分排名分别是第14名和第9名,差异比较明显。
3.电力生产。从表4的排名情况来看,桂东电力盈利质量综合得分排名第12名,桂冠电力盈利质量综合得分排名17名,企业获现能力波动性评价综合得分排名分别是第10名和第2名,差距较明显。
(三)上市公司的盈利质量与获现能力稳定性不匹配
从表4的得分情况可以看出,2004年~2008年广西21家上市公司盈利质量综合评价得分最高的是桂柳工和柳钢股份,而其相应的企业获现能力却极不稳定,波动性评价综合得分分别为倒数第4名和倒数第5名;2004年~2008年广西21家上市公司盈利质量综合评价得分最低的是北海港、贵糖股份、南宁糖业、莱茵生物等,而其相应的企业获现能力相对较稳定,波动性评价综合得分均处于中游位置。
【参考文献】
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【关键词】盈利预测 信息优势 准确性
目前，国内披露的盈利预测信息主要来自两个方面：一是证券分析师作出的盈利预测；二是上市公司管理层披露的盈利预测（王秀秀，2011）。已有的文献对于两者作出的盈利预测准确性作了大量的实证研究，分析了可能影响盈利预测准确性的各种因素。证券分析师盈利预测准确性主要受证券分析师个人因素如工作经验、个人素质以及性别等（石桂峰等，2008；樊铮等，2010），以及公司规模、财务状况、行业特征、信息透明度以及公司盈利状况等（李丹等，2009；公言磊等，2010）和时间因素的影响。管理层盈利预测准确性主要受管理层披露动机（杨萍，2010）、公司规模与结构（张翼等，2005）、成长机会（胡威，2011）以及分析师跟踪数量等因素影响。本文将从分析两者不同的信息优势入手，探求在不同的信息优势下作出盈利预测的相对准确性，比较两者盈利预测的各自优势，为普通的投资者在作出有效的决策等方面提供一些判断依据。
一、盈利预测的特点
盈利预测是指管理层或证券分析师立足于公司的内外部环境，综合考虑各种影响因素，对企业未来一个或几个会计期间的经营成果进行测算所得出的信息（王秀秀，2011）。
1.以价值为导向。不论是上市公司的管理层还是证券分析师，在对公司的盈利进行预测时，基本都是预测公司未来的现金流量，即公司的资产在将来能够为公司带来的增值或收益，在此基础上，能够有效地计量公司未来的盈利状况，从而有一个理性的判断。
2.预测的不确定性。盈利预测在准确性上有较高的要求，而盈利预测过程中相关因素影响了预测的准确性，从而增加了预测的不确定性。此外，盈利预测是基于当前的情况对未来作出的主观估计，而随着时间的推移和环境的改变，之前考虑的影响因素可能会发生改变，从质或者量上都有可能影响最后预测的准确性。
3.内容的广泛性。盈利预测需要掌握的信息是十分广泛的，包括公司现在和将来所处的宏观环境、行业的发展前景、公司在行业中的竞争力等宏观因素，还需参考预计的资产负债表、利润表。盈利预测不仅需要宏观方面的信息，还需要掌握企业微观层次的信息，包括企业的各项财务指标、生产经营状况等。
4.预测的复杂性。因为盈利预测涉及企业的各个方面，加上各方面之间可能存在着相关影响，直接增加了预测过程的复杂程度。此外，由于未来的不确定性以及盈利预测准确度要求，盈利预测的难度也相应增加。
二、上市公司管理层的信息优势
1.公司的发展前景。公司的发展前景即是指公司的发展潜力，包括公司的核心竞争力、可持续经营能力、未来在行业中的地位等。如果公司的发展前景良好，那么对于公司的盈利预测可能会持乐观态度；反之，公司的盈利能力将会有所下降，从而影响盈利预测。管理层作为公司的内部管理者，熟知公司的处境，对公司的发展前景有着外部分析者无法比拟的独特优势，能够更好地洞察公司的发展前景，为盈利预测提供更准确的依据。而外部分析者不具有这方面的信息优势，只能从行业或者整体的经济形势来预测公司的前景。
2.公司的发展战略。管理层作为公司发展战略的制定者，自然对整个战略比较熟悉和了解，并且由于管理层对于企业的计划有较大的决定权，因而制订实行的计划可能会随时改变。这种不确定的信息对于公司的管理层来说是非常容易获得的，而外部分析者是很难获得这些信息的。管理层在作盈利预测时可以充分考虑这些因素，而外部分析者却没有这些信息优势，其盈利预测可能会有偏差。
3.公司的商业决定。公司的商业决定可能直接影响到企业的生产经营状况，对企业的财务状况产生重大的影响，影响公司整体的发展计划。管理层对作出这样的商业决定给企业带来的影响也较为清楚，能很好地把握企业的发展情况，而外部分析者只能通过企业披露的消息进而作出判断。对于这些商业决定，甚至会影响到公司的存亡，管理层在制定、执行、修改这些决定时，必然会对公司的发展路线产生一定的影响，因而，管理层在该方面有着外部分析者无法比拟的信息优势。
4.公司潜在的风险。公司的潜在风险是指在公司的经营以及发展过程中可能会遭遇到的突发状况，对企业的生产经营产生很不利的影响。例如，企业原材料供应商单一，一旦供应商变相涨价或者是停止供应货源，企业的生产经营活动就会受到很大的影响，公司的内部管理层对于这些潜在的风险肯定有一定的了解。虽然外部分析者通过企业披露的信息可能了解到这些情况，但相对来说，企业的内部管理者在这方面有其独特的优势，可以了解到外部分析者无法了解的一些情况，这对两者的盈利预测也会产生较大的影响。
三、证券分析师的信息优势
1.对宏观经济形势的整体把握。宏观的经济形势影响着整体经济的发展趋势，如果整体经济形势向好，那么公司的整体生产经营活动也必然是向好的。证券分析师由于其职业特点的要求，对整体的经济形势把握得更好，能够从多方面发现可能影响公司发展的因素，这是企业的内部管理者无法比拟的。比如能源价格，证券分析师能够很快地掌握能源价格的波动情况，以及它对企业业绩的影响，而内部管理层的反应可能会稍慢一些，因而对宏观经济形势的良好把握是证券分析师盈利预测的信息优势。
2.对行业发展前景的充分了解。公司所处的行业发展情况势必会影响到公司的发展前景，如果能够对行业层面有一个良好的把握，那么对于企业的预测则会更准确，证券分析师在这方面的优势更有利于其对企业的盈利作出更准确的预测，而公司管理层可能会更多地把精力放在如何提高公司的经营效率上，或者是技术研发上，对行业整体的发展前景了解并不全面，这直接影响了其对宏观环境的把握，对其盈利预测也会产生不利的影响。
3.较好的个人分析能力。证券分析师受其职业发展的影响，其知识背景较为广阔，这为盈利预测打下了良好的基础；工作中的经验积累也能使证券分析师在面对不确定的问题时作出理性的判断。总的看来，证券分析师的个人分析能力较公司管理层可能要强，这也是证券分析师自身的优势。
四、小结
普通投资者在进行投资决策时，很多会参考证券分析师或目标公司管理层的盈利预测。本文基于对上市公司管理层和证券分析师的信息优势的分析，认为两者由于自身信息优势有所不同，作出的盈利预测信息也各有所长。上市公司管理层的信息优势主要集中于微观层面及企业层面，这来源于其对公司的管理控制权；证券分析师受其职业的影响，在把握宏观因素方面有其明显的信息优势。因此，当企业的经营业绩与宏观经济因素紧密联系的时候，这不仅仅包括周期性强的企业，也包括企业业绩易受宏观因素诸如利率、能源价格等影响的公司，证券分析师作出的盈利预测可能比公司管理层的盈利预测更为准确；而当公司处于异常的情形下，如库存异常积压、发生异常亏损、生产过剩等，管理层即时的重要决定将会在很大程度上影响公司未来的盈利，而这对于证券分析师来说，是很难参与到管理层如何作出决定的过程中来的，他们也就很难评估管理层的重大决定对盈利产生什么样的影响。因此，公司管理层的盈利预测可能比证券分析师的盈利预测更为准确。
参考文献
[1] 王秀秀.中国上市公司盈利预测的准确性研究[D].济南：山东大学硕士学位论文，2011-03-25.
[2] 刘维丽.我国证券分析师盈利预测的实证研究[D].成都：西南财经大学硕士学位论文，2009-11-01.
[3] 王霞，袁树民.上市公司信息环境和分析师的盈利预测：来自中国上市公司的经验数据[J].上海金融学院学报，2012（2）.
[4] 杨玲.上市公司盈余预告与证券分析师盈利预测相关性因素研究[J].哈尔滨：经济研究导刊，2012（5）.
关键词:资本结构;盈利能力;主成分分析;实证研究
一、问题的提出
企业的资本结构是指企业各种资金的构成及其比例关系,一般来说是指企业的债务性资金和权益性资金的构成比例。盈利能力是企业获取利润的能力,是衡量企业业绩的重要指标。目前国内关于资本结构与盈利能力的关系的研究样本主要集中在全国上市公司。而事实上由于经济、文化等原因,我国上市公司存在较大的区域性差异,这些差异对上市公司的治理有着很大的影响。因此本文选择湖南上市公司作为研究对象,对湖南上市公司资本结构对盈利能力的影响进行了实证研究,以期为当地上市公司的融资提供更为可行的研究结论。
二、主成分分析评价上市公司盈利能力
1.样本数据来源
本文以湖南46家上市公司为样本,选取2008年年报数据资料为原始资料,利用SPSS10.0的主成分分析法对关系企业盈利能力的4项指标:经营净利率、经营毛利率、资产利润率、净资产收益率,进行综合评价得出企业盈利能力的综合评价指标F。
2.主成分分析
(1)提取主成分。根据表1中关于企业盈利能力的数据,利用SPSS10.0的主成分分析法,得到由原始变量组合而成的主成分,其相关矩阵的特征根及方差贡献率如表1所示。
第一主成分的贡献率为69.259%,第二主成分的贡献率为19.581%,累积贡献率为88.840%,根据累积方差贡献率大于或等于85%的原则,故第一、第二主成分代表原变量的所有信息。
(2)盈利能力综合得分。根据因子得分系数和原始变量的标准化值,可算出第一主成分的得分数和第二主成分的得分数,分别为因子1、因子2,其因子得分系数矩阵如表2所示:
因子1:因子1在变量经营净利率、资产收益率、净资产收益率上有最大的载荷。根据变量本身的含义,三者都从同角度说明了公司资产的获利能力。
因子2:因子2在变量经营毛利率上有最大的载荷,在经营净利率上也有适当的载荷。根据变量本身的含义,这说明了企业的经营能力。
由上述统计分析所产生的新变量fac1-1、fac1-2,得出各企业盈利能力的综合得分F:
F=(69.259 fac1-1+19.581 fac1-2)/88.840
fac1-1、fac1-2、Fd 具体得分如表3所示。
三、相关分析与回归分析
相关分析研究企业的盈利能力F与资产负债率x之间关系的密切程度。经分析得到在显著性水平为0.01的情况下,F与x的相关系数为0.444,表明其关系相对不是很密切。
回归分析从数量上考察资产负债率x对企业盈利能力F的影响程度,以盈利能力F为因变量,资产负债率x为自变量进行回归分析,所得结果如表4所示。
回归方程的常数项为0.794,在0.004的显著性水平下通过t检验;系数为-1.53 ,在0.002的显著性水平下通过t检验。盈利能力F与资产负债率的回归方程为:
F=0.794-1.53x+u
四、结论
通过对所选样本资产负债率与企业盈利能力的相关分析与回归分析,结果表明企业的盈利能力与其资产负债比成负相关关系,即企业的资本结构对上市公司的盈利能力会产生一定的影响,并且资产负债率越低的企业,盈利能力越高。因此,在公司盈利能力与资产负债率负相关的情况下,理性的公司应当尽可能降低资产负债率,以提高公司经营业绩。但是,我们同时还应考虑到负债融资的利息抵税效应和财务杠杆效应,以及负债融资所带来的成本减少的好处。因此,我们不能片面认为资产负债率越低,公司的盈利能力就越强。从相关系数仅为0.444这一点来看,我们可以判断,影响公司盈利能力的因素除了资本结构外,还有其他一些因素,公司盈利能力与资本结构并不呈现一一对应的关系。
参考文献:
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【关键词】非经常性损益 盈余管理 *ST公司
由于非经常性损益具有其特殊性,往往被一些上市公司操纵利用,成为这些上市公司扭亏为盈的手段。本文就是在这样的背景下,研究非经常性损益对*ST公司盈余管理的影响。
一、非经常性损益项目对*ST公司盈余管理的影响
(一)非经常性损益项目在盈余管理中的频率分析
笔者在上海证券交易所网站上选取2008年上证A股*ST公司共26家。这26家公司共涉及总计25项非经常性损益项目。表1列示了6个常用的非经常性损益项目,即非经常性损益项目出现频率在30%以上的项目。
表1显示了6个*ST公司常用的非经常性损益项目,其中,最常用的项目(出现频率大于60%)有3个。出现频率大并不意味着该项目在*ST公司的非经常性损益值中占有很大的比例,因此,接下来针对各项目在盈余管理中的影响程度进行分析。
(二)非经常性损益各项目在盈余管理中的影响程度分析
要弄清每个项目在*ST公司盈余管理中扮演的重要程度,本文使用非经常性损益项目对净利润的贡献率指标,方法为单个非经常性损益项目在26家公司的总额除以26家公司的净利润总额,即
由于26家*ST公司的净利润总额为-3 051 701 393.66元,是负值,不利于计算各非经常性损益项目对净利润的贡献率,故将样本分为盈利组和亏损组两类。接着计算各项非经常性损益项目在盈利组的总额,并除以盈利组的净利润总额,得出贡献率。将贡献率分段为100%及以上、100%～50%、50%～20%、20%～-20%、-20%～-50%、-50%～-100%、-100%以下这7段。在25个非经常性损益项目中,有80%的项目对净利润的影响程度只是略有影响,在对净利润的影响为正效应的项目中,只有3个项目是起决定性影响,1个项目是起较大影响,可以看出,非经常性损益项目对净利润的影响,往往是由少数几个项目起主要影响,而其他项目对净利润的影响则较小。下面列出对净利润起正效应的重要影响(决定性影响和较大影响)的这4个项目,见表2所示。
由表2,可以看出,序号1、序号2对净利润起重要影响,占非经常性损益项目总额都达到一半以上,份额非常大。对照第1项和第2项,可以发现:
1.债务重组损益、非流动资产处置损益都出现在表1和表2,说明这两个项目不但在*ST公司中使用广泛(使用频率分别为46.15%和88.46%),而且对净利润起重要影响(贡献率分别为149.43%和100.48%),在扭亏为盈的盈余管理中被广泛使用到。
2.扣除计提的资产减值准备后的各项营业外收入、单独进行减值测试的应收款项减值准备转回虽然不被*ST公司广泛使用,但是在使用它们的*ST公司的净利润中扮演重要角色,对这几个公司的扭亏为盈起重要影响。
二、非经常性损益整体在*ST公司扭亏为盈的盈余管理中的影响
(一)样本处理
对2008年26家*ST公司进行利润分析,扣除非经常性损益前净利润为正但扣除非经常性损益后净利润为负的公司有12家,即在2008年利用非经常性损益进行盈余管理进而实现扭亏为盈的公司有12家。
(二)实证分析
针对这12家*ST公司,将通过非经常性损益项目的整体金额来探讨非经常性损益对扭亏为盈*ST公司净利润变动的影响程度。这里假设对扭亏为盈*ST公司净利润产生重要影响的有两个因素,一是营业收入,二是非经常性损益项目金额。为了描述出这两个因素对净利润的影响程度,将变量设为净利润变动额(即2008年净利润- 2007年净利润)、营业收入变动额(即2008年营业收入- 2007年营业收入)、非经常性损益项目变动额(即2008年非经常性损益项目总额-2007年非经常性损益项目总额),依次用NI、S、EXTI表示,回归模型表示为:
NI=β0+β1S+β2EXTI
使用SPSS15.0软件进行参数估计,得到回归系数,如表3所示。
该模型拟合度非常高,营业收入变动对净利润变动的影响并不显著,非经常性损益变动对净利润变动具有显著影响。
将计算出来的回归系数代入模型,即得方程:
NI=22 646 839-0.434S+0.743EXTI
由方程可以看出,在扭亏为盈的*ST公司中,净利润的变动和非经常性损益的变动是同向变动,且系数值较大,达到0.743,即非经常性损益变动额中每1单位的变动就会带来净利润0.743单位的正向变动,影响程度很大。而主营业务收入变动和净利润变动则成反向变动,营业收入越多,净利润反而下降了,表明这12家实现扭亏为盈的*ST公司在2008年的经营活动中很可能是处于亏本经营,营业收入越多亏本越大,净利润越少。这时候靠主营业务来获得利润的可能性很小,所以,这些公司为了避免在2008年净利润为负,只好通过盈余管理,利用非经常性损益来进行扭亏为盈,实现了净利润为正。
因此,通过非经常性损益变动和营业收入变动对净利润变动的影响显著性和影响程度可以看出,*ST公司在实现扭亏为盈的盈余管理中,主营业务收入变动不但对净利润变动的影响不显著,且影响效果为负效应,*ST公司能成功扭亏为盈很大程度上依赖非经常性损益项目来实现。
三、结论及建议
通过比率分析和实证分析,发现对净利润起主要影响的项目只有少数几个,债务重组损益、非流动资产处置损益不但对净利润起到重要影响,而且还被很多公司所采用,非流动资产处置损益这项更是有88.46%公司所采用,往往*ST公司进行盈余管理时利用非流动资产处置损益项目来扭亏为盈。同时,扣除非经常性损益后的净利润为负的*ST公司,往往处于亏本经营,无法靠经常性盈利来增加利润,只能通过盈余管理,靠非经常性损益来增加利润,试图使得扣除非经常性损益前的净利润为正,达到扭亏为盈的目的。
为了防止这种借助非经常性损益来扭亏为盈的情况发生,建议通过完善相关法规来消除上市公司特别是*ST公司利用非经常性损益扭亏为盈的动机。比如目前上海证券交易所对*ST公司实施暂停上市的评判标准是*ST公司在最近一个会计年度扣除非经常性损益前的净利润是否为负来决定是否将对该*ST公司实施暂停上市,这在一定程度上有助于缓解一些*ST公司面临经营不善时,人为刻意去追求大额度的非经常性损益。
主要参考文献:
[1]史玉光.*ST公司非经常性损益与退市制度分析[J].国际商务财会.2009(5).
关键词：管理者过度自信；自愿性盈利预测；披露质量；预测性会计信息
中图分类号：F235.99 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2017）01-0055-07
一、引言
预测性会计信息的披露问题一直是资本市场理论研究和实务分析中所关注的热点问题。与传统历史会计信息相比，预测性会计信息更具有决策相关性。上市公司披露的预测性会计信息可以降低信息使用者c公司管理层之间的信息不对称程度，从而有利于降低社会交易费用，因而是上市公司与投资者之间重要的沟通桥梁。作为预测性会计信息中最具信息含量、最受投资者和证券分析师重视的预测性信息，管理层盈利预测指管理者对公司未来盈利信息的自愿披露行为，公司管理者可以通过自愿披露盈利预测信息来建立公司在业内预测信息透明度和准确度的声誉，或者用于改变市场对公司的盈利预期。
然而，作为一种预测性会计信息，由于未来的不确定性，管理层盈利预测天生具有较强的主观性，其准确性和可靠性相对于历史会计信息而言存在着很大的差距，尤其是在我国这样一个发育仍不成熟、具有大量转型经济特征的资本市场上。而公司管理者自身的综合素质和能力对盈利预测信息的自愿披露质量有着至关重要的影响。
目前，已有的国内外关于管理者盈利预测披露质量的影响因素研究大都基于新古典经济学“理性人”的假设，即把管理者当作一个理性人，认为管理者个体之间不存在差异，当公司内外部环境相似的情况下，管理者往往会做出相似的决策行为。但大量心理学研究表明，管理者在做决策时会受到信念和偏好的影响而变得非理性。其中，最重要的非理是认为自己能力优于平均水平，即过度自信。过度自信也被发现广泛地存在于企业管理层中，并且影响其各种经济决策，而管理层盈利预测行为是管理层的内生决策结果，因而势必对其产生一定的影响。因此。本文从行为金融学“非理性人”假设、信息不对称、信号传递等理论基础出发，研究作为盈利预测行为主体的管理者，其过度自信是否对自愿性盈利预测披露质量产生影响。
二、文献回顾
（一）管理者盈利预测信息的自愿披露动机研究
已有的研究表明，管理者会基于不同的动机盈利预测。具体而言，主要体现在基于公司和管理者个人利益两个角度。
对整个公司而言，Ajinkya和Gift（1985）认为管理者预测信息可以减轻与市场分析师以及现有或潜在投资者之间的信息不对称状况，而理论上较低的信息不对称程度是对公司有利的，因为这意味着较高的流动性和较低的融资成本。Verrecchia（1994）进一步研究发现，公司是否盈利预测也会影响公司所有权成本的高低。
Hutton和Stoeken（2006）的研究发现管理者也会基于个人利益而有策略地盈利预测，Healy等认为管理者自愿性披露信息（包括盈利预测）目的是为了在业内逐步建立和保持公司报告信息准确且透明的个人声誉，而且一旦被公众认为是优秀的盈利预测者后，管理者还可能获得更多物质激励，如绩效奖励、股权薪酬激励。此外，Skinner（1999）的研究表明管理者经常在盈利信息披露之前预测报告，希望能减轻即将到来的诉讼成本，或使公司占据潜在法律诉讼的先机。Cao和Narayanamoorthy的研究发现，当得到坏消息之后的管理者发现面临的事前诉讼风险极大时，更倾向于公司的盈利预测，而得到好消息的管理者，即使有一定的事前诉讼风险也不打算盈利预测。
（二）管理者过度自信对管理层盈利预测的影响
近几年来，国内外学者逐渐开始研究管理者过度自信与管理者盈利预测之间的关系。David等（1984）研究首先发现管理者过度自信会更倾向于盈利预告。Hribar和Yang（2015）基于行为金融学理论。先通过理论分析得出过度自信的CEO会高估企业未来业绩，或者低估未来业绩向下波动的可能性，随后通过实证检验发现过度自信的CEO更加精确的盈利预测，并往往会导致产生的乐观偏向。Hilary和Hsu通过研究CEO过度自信与盈利预测准确性之间的关系，发现随着CEO连续预测准确的次数增加，其盈利预测准确度反而下降，认为这是CEO在历史多次准确盈利预测中，内生出一种过度自信，导致过高估计自己的个人技能，进而忽视环境等其他因素，并进一步研究发现证券分析师与投资者能识别出CEO过度自信对其盈利预测准确性造成的影响。
国内学者樊行健等主要从理论上分析了管理者过度自信对国有企业业绩预告披露策略的影响，认为管理者过度自信会采用精确度相对高的方式进行业绩预告。并且可能产生乐观偏误。瞿旭等则借鉴Hilary和Hsu的研究思路再次进行实证研究，结果发现CEO过度自信会影响管理者盈利预测准确性，导致盈余误差增大。
从文献回顾可以看出，目前的文献还存在以下不足：管理者盈利预测作为公司一项重大财务预测活动，管理者过度自信不可避免会影响管理者盈利预测信息披露质量，但现有文献少有研究管理者过度自信与管理层盈利预测披露质量的影响，并且研究内容比较单一，主要集中在精确度或准确度，缺乏系统性；我国管理层盈利预测制度实行强制性披露与自愿性披露并行的监管原则，大部分关于盈利预测披露质量影响因素的研究，并未严格区分二者情况，笼统地研究盈利披露质量的影响因素，缺乏合理性。
三、理论假设
韩传模和杨世鉴研究表明，由于两权分离产生的问题，会导致公司存在内部和外部双重监督成本，为了减少与投资者之间的信息不对称，降低交易成本，管理者会主动自愿进行信息披露。Trueman通过研究分析认为富有才华的管理者更有动机进行自愿信息披露，以显示其拥有较高的管理才能。管理者过度自信最明显的一个特点就是认为自己能力“优于平均水平”，倾向于高估自身能力，在这种情况下，会更愿意多预测性会计信息，向股东披露公司的盈利信息，以影响投资者行为。此外，自愿性盈利预测是管理层自愿对公司未来盈利进行预测，由于未来的不确定性，管理层会为此行为承担相应的风险。而余明桂等认为过度自信的管理者往往充分相信自身能力而拥有更高的风险承担水平，因而会更主动进行盈利预测。基于以上分析，本文提出以下待检验假设：
H1：管理者过度自信将导致盈利预测的频率更高。
业绩预告的主要功能之一是在定期报表前，提前向市场释放公司相关盈利信息，而这些预测性信息一般通过影响资本市场上投资者经济决策而最终作用于公司的股票定价和资产定价上。当管理层自愿业绩预告时，资本市场投资者首先对得到盈利预y进行初步的分析、理解与评判，并结合企业的实际情况和历史信息，及时做出投资决策。因而管理层盈利预测的越及时，越有利于投资者进行投资决策。而目前，我国现有的盈利预测制度中，监管机构并没有对自愿性预测披露时间做出明确的规定，对于何时进行自愿性盈利预测。管理者具有很大的选择空间。基于“控制幻觉”理论，管理过度自信充分相信自己对未来及客观环境的控制能力，相信公司业绩会达到盈余预测水平，会更加及时地向市场释放公司盈利信息，以此来影响投资者经济决策。基于以上分析，本文提出以下待检验假设：
H2：过度自信的管理层的盈利预测更加及时。
目前，盈利预测的形式共有四种方式，即点预测、区间预测、上下限预测和定性预测等。一般精确度越高，越有利于投资者对上市公司未来盈利形成比较客观的评价，有利于提高投资的有效性。因而定性预测由于仅仅是对未来情况进行趋势性的预测，其信息含量最低。而上下限预测相对于定性预测传递信息过于笼统，不利于信息使用者进行经济决策。相对而言，区间预测和点预测传递的信息更加精准。King等（2000）研究发现信息披露具体形式显示出管理者对未来的把握程度，当管理者对未来拥有更大的确定性时，会更倾向于采用精确度高的预测形式如点预测。王玉涛和王彦超研究还发现管理盈利预测精确度越高，越有更多的分析师对其进行追踪，而且分析师预测的分歧越小，表明资本市场上分析师的预测行为会受到管理层盈利预测精确度的影响。因而过度自信的管理者出于在业内逐步建立和保持公司报告信息准确且透明的个人声誉以证明自身拥有较高能力的目的，会倾向于精确度更高的盈利预测，来有效地向资本市场传递信息。基于此，本文提出以下待检验假设：
H3：管理者过度自信更倾向于精确度较高的盈利预测信息。
Hilary和Hsu研究表明过度自信的CEO过分看重自己的个人技能而忽视环境等其他因素，Yaniv的研究也发现过度自信的管理者会过度地依赖他们自己的想法，而忽视专家的意见，尽管有时候专家的意见准确度明显要高。另外。Meyers和Sternthal研究表明理性管理者信息处理过程更加复杂与详细，当他们进行判断时会整合更多可获得性证据，从而更加体现出认知过程的集中层次，相对而言，过度自信的管理者信息处理过程比较粗糙，他们选择性地忽略那些他们自己认为是无关的信息，而聚焦在有限的信息上。此外，Hribar和Yang发现在预测企业发展趋势和收益时，过度自信的管理者则往往倾向于保持乐观态度，乐观估计投资收益或制定较高的盈利目标，而一旦对未来产生悲观时，则又会对未来收益产生过度悲观的预测。因此，当盈利预测时，管理者过度自信由于过于主观地依靠个人技能、偏好来对未来企业盈利进行判断，而对企业内外部经营变化及宏观政策的敏感度不高，从而导致其预测准确性降低，导致盈余预测值与实际盈余的差异增大。基于此，本文提出以下待检验假设：
H4：管理者过度自信与盈利预测准确度负相关。
四、变量定义与模型构建
（一）变量定义
本文将管理者定义为上市公司年报中披露的董事会、监事会以及高级管理人员等成员。Holmstrom研究表明管理者薪酬契约是委托理论的核心与关键，管理者薪酬给管理者带来的激励作用是现代公司治理的重要基础，管理者能力越高，越需要给予其更高的薪酬。因此，本文借鉴何威风等的模型来计量管理者过度自信。首先通过薪酬模型回归出公司管理者合理薪酬水平，然后用管理者实际的薪酬水平与通过模型计算出来的合理薪酬水平之差u，即回归残差，来衡量管理者是否过度自信，当回归的残差u大于零时，管理者为过度自信。
具体变量定义如表1所示。
（二）模型构建
借鉴已有研究成果，本文采用多元线性回归模型来研究管理者过度自信对自愿性盈利预测披露质量四个方面的影响，具体回归模型如下：
管理者过度自信与预测频率回归模型：
（1）
管理者过度自信与预测时长回归模型：
（2）
管理者过度自信与预测精确度回归模型：
（3）
管理者过度自信与预测准确度回归模型：
（4）
五、实证结果与分析
（一）样本选择与数据来源
本文上市公司盈利预测数据、高管薪酬等主要数据来源于WIND数据库，其他控制变量数据来源于国泰安数据库。首先，选取沪深两市A股上市公司最近6年（2008-2013年）年度业绩预告作为本文的研究样本。其次，剔除金融类上市公司；剔除ST、*ST等公司；剔除符合强制披露业绩预告的上市公司，即满足当年深市、沪市《证券交易所股票上市规则》中关于强制披露业绩预告的条件；由于创业板的上市时间相对较短，剔除创业板上市公司；剔除相关财务数据无法获得的公司，如高管薪酬不能获取的公司。最终得到2 219个观察值，其中深市1965家，沪市254家。本文所有处理均采用软件STATA12.0进行。数据显示，随着我国业绩预告制度的逐步完善，自愿盈利预测的公司成逐年上升的趋势。
（二）变量描述性统计
1.被解释变量描述
首先对被解释变量中的盈利预测频率、预测时长、预测精确度和准确度进行描述性统计分析，结果如表2表示。
从表2可以看出，自愿性盈利预测的上市公司披露质量呈现一定的规律性。具体分析如表3所示。
从表3可以看出。从预测频率来看。2008-2013这6年中，我国自愿进行盈利预测的上市公司的频率越来越高，2008年预测频率平均为2.281次，到2013年已经上升为2.831次：从预测时长来看，大体上看，我国上市公司进行自愿性盈利预测的及时性不断增强，平均会提前一个多月进行自愿性盈利预测：从预测精确度来看，总体上，精确度有所下降，更趋向于区间预测；从预测准确度来看，我国进行自愿性业绩预测的整体准确度还不高。
2.解释变量和控制变量描述
为了更加全面分析上市公司自愿性盈利预测披露质量的因素，本文对主要控制变量进行了描述性统计分析，具体如下：（1）管理者过度自信变量在2008-2013年6年里，平均值为0.568，即过度自信比例达到56.8%，超过了非过度自信比例，初步判断过度自信更倾向于自愿性盈利预测，即管理者过度自信可能会更倾向于自愿性盈利预测。（2）我国进行自愿披露盈利预测的上市公司的总资产收益率（ROA）平均为5.5%，相对于刘浩等（2014）采用2001-2008年的数据为样本进行研究所得出的2%而言，增长程度很大，说明我国自愿盈利预测的上市公司整体盈利水平呈逐步上升的趋势，同时，也表明盈利水平的上升有利于促进上市公司自愿盈利预测，其中，最大值为31.1%，最小值为-6.7%，说明当总资产收益率为负的情况下，仍有公司会自愿盈利预测。（3）资产负债率（LEV）平均值为38.1%，与张然等得出的49%相比，整体负债率有所下降，这也侧面反映了风险低的公司进行自愿性盈利预测的倾向越大。（4）第一大股东持股比例（First）平均达38.5%，表明我国自愿进行盈利预测的上市公司股权相对比较集中，说明当上市公司股权较为集中的情况下，股东对自愿性信息披露提出更高的要求，使上市公司自愿性盈利预测的可能性增加。（5）我国自愿盈利预测的上市公司董事会成员的平均人数接近于9人，进一步证实了程欣生“董事会规模处于中等规模时，上市公司会更加主动进行信息披露”的研究结论。（6）上市公司两职合一的比例占29.3%，与瞿旭等（2013）以2008-2010年全部盈利预测数据为样本所得出的14.2%相比，比例有所上升，说明两职合一有可能倾向于多自愿性盈利预测。（7）对公司进行盈利预测的分析师数量平均为16个左右，最大的有60个，最小的只有1个。（8）在自愿性盈利预测样本中，国有控股公司盈利预测的为13.2%，占整个自愿性盈利预测的33.8%。
（三）多元回归分析
将样本数据代入模型（1）-模型（4）对本文提出假设进行检验，采用STATA12.0软件进行面板数据回归，结果如表4所示。
由表4可以看出，模型（1）的回归结果显示：过度自信的管理者与预测频率在1%显著性水平下显著相关，并且系数符号为正，即管理者过度自信与自愿性盈利预测频率显著正相关，即管理者过度自信进行自愿性性盈利预测频率越高，从而验证了假设1。控制变量中公司资产收益率、对公司进行跟踪的分析师、股权集中度与自愿性性盈利预测频率在1%显著性水平下显著正相关，说明盈利能力越好，可供参考的公共信息越多，股权越集中的上市公司，进行自愿性性盈利预测的频率越高；两职合一与预测频率在5%显著性水平显著正相关，说明上市公司董事长和总经理由同一人担任时，越倾向多次进行自愿性盈利预测；资产负债率、公司规模、机构持股、独立董事、市账比与预测频率在1%显著性水平下显著负相关；国有控股与预测频率在10%显著性水平下负相关，说明越是国有企业，越不愿意进行自愿性盈利预测；董事会规模、行业与预测频率无显著关系。
模型（2）的回归结果显示：管理者过度自信与预测时长在5%显著性水平下显著相关，并且系数为负。由于本文盈利预测时长是用年度自愿性盈利预测日期减去当期资产负债日期所得的间隔天数，所以当间隔天数越小，代表的盈利预测及时，因而该回归结果表明管理者过度自信会披露更加及时自愿性盈利预测，支持了假设2。控制变量中公司规模、市账比与预测时长在1%显著性水平下显著正相关，表明上市公司的规模越大，每股净资产越大，越倾向于自愿及时的盈利预测：机构持股比例与预测时长在5%显著性水平下显著正相关，独立董事10%显著性水平下正相关，表明机构持股与独立董事能促进上市公司自愿更加及时的盈利预测；对公司进行跟踪的分析师、股权集中度与预测时长在1%显著性水平下显著负相关，表明可供参考的公众消息、股权过分集中不利于上市公司及时的盈利预测；此外，两职合一与预测时长在5%显著性水平下负相关。即当董事长与总经理由同一个人担任时，上市公司越不及时披露盈利预测；而董事会规模、行业与预测时长没有显著关系。
模型（3）的回归结果显示：管理者过度自信与自愿性盈利预测的预测精确度呈正相关关系，但在统计上却不显著。控制变量中，公司规模与预测精确度在1%显著性水平下显著负相关，表明规模越大，上市公司的盈利预测精确度反而不高；资产收益率越高与自愿性盈利预测的预测精确度在1%显著性水平下显著正相关，表明上市公司盈利能力越强，的自愿性盈利预测精确度越好，支持了钟田丽（2005）的研究结果：机构持股、市账比与预测精确度在5%显著性水平下显著负相关；资产负债率、股权集中度、独立董事比例、董事会规模、两职合一、行业等与预测精确度无显著关系。
模型（4）的回归结果显示：管理者过度自信与自愿性盈利预测准确度在10%显著性水平下显著相关，并且系数为负，说明管理者过度自信的自愿性盈利预测的准确度越低，支持了假设4。公司的规模和预测准确度在10%显著性水平下显著负相关，其原因可能是公司的规模越大，对预告的准确度越不好把握，由此造成预测的准确度方向变动。
六、结论与启示
关键词:证券分析师 信息解读 盈利预测 实证研究
1 导语
证券分析师即作为信息中介,在信息的筛选、分析和传递中起着重要的桥梁作用。盈利预测,是分析师工作的一个重要方面。作为目前最受关注的预测类信息,盈利预测信息通过反映企业在预测期间内可能达到的营业收入、利润总额、净利润、每股收益水平等,帮助投资者、债权人以及其他相关使用者评价企业未来现金流量的时间、金额、不确定性,从而做出合理的经济决策。相比于国外成熟的资本市场,我国的证券机构及其分析师行业仍然处于起步发展阶段,存在着显著的“板块联动”现象、“指标股效应”和“同涨同跌”现象,在预测准确度、选股能力、撰写的研究报告质量上还有待提高。而证券市场频现证券分析师以权谋私的丑闻,也给证券业蒙上阴影。
本论文主要通过研究影响分析师盈利预测准确度的两大因素——公司因素、分析师个人因素,更深层次地理解信息透明度对信息使用的专业人士行为影响,证券分析师获取、解读、运用信息的能力和影响投资者及市场效率的程度。
2 文献回顾及研究假设
鉴于证券分析师在资本市场中的重要地位,国外学者从不同角度对证券分析师的盈余预测进行了研究,并通常被分为三种观点:①理性分析,认为分析师会迅速地、毫无偏差地将信息融进预测中。②分析师往往系统性地反应不足。③分析师对新信息反应过度或系统地乐观。在我国,随着证券分析师作用不断地发挥,针对其行为的研究也不断全面和深入。在盈利预测方面,国内的研究主要围绕信息来源(胡奕明、林文雄、王玮璐,2003)、预测方法(方军雄,2007)、预测精度及影响因素(姜国华,2004;石桂峰、苏力勇、齐伟山,2007)、与上市公司信息披露的关系(方军雄,2007)、市场有效性(白晓宇、钟震、宋常,2007,吴东辉、薛祖云,2005)以及与其他国际资本市场对比(胡奕明、孙聪颍,2005)等方面展开。
从这些研究中可以看到,作为一个新兴资本市场,我国的股票市场虽然其股票价格反映了已公开的信息, 但并没有达到Fama (1970) 所定义的“完全反映”程度,即未达到半强式有效(吴东辉、薛祖云,2005)。其预测误差的原因,主要与上市公司和分析师因素有关。公司特征和公司行为会在分析师预测过程中产生公司效应(firm effect),而分析师的个人经验、工作环境也会影响其预测手段和能力。根据已有研究结果,并结合相应理论,我们提出以下假说:
假说1:证券分析师预测准确度与上市公司的盈余可预测性正相关。
假说1-1:证券分析师预测准确度与公司盈余管理负相关。
假说1-2:证券分析师预测准确度与公司盈余波动程度负相关。
假说2:证券分析师预测准确度与公司规模正相关,但相关程度不明显。
假说3:证券分析师预测准确度与预测机构家数正相关。
假说4:证券分析师预测准确度与预测时间负相关。
3 数据来源及样本选取
本文使用的数据来自Wind数据库,以所有上证A股作为研究样本。考虑到目前已有对2005年之前盈利预测数据的研究,我们将本研究所涉及的时间范围限定于2007年,样本期为2007年的年报。又由于存在多个分析师分析同一家公司的情况,我们取其盈利预测平均值。最终确定355家符合条件的公司作为研究样本。
4 对分析师盈利预测准确性的检验
在考察分析师盈利预测影响因素之前,我们先对其预测数据的准确性进行检验分析。主要通过以下指标对其测量:
误差率=(实际盈利值-盈利预测值)/实际盈利值
当误差率小于0,分析师的预测为乐观预期;大于0,是悲观预期。
为了数据分析的需要,我们也采用绝对误差率指标,排除正负误差的影响:
绝对误差率=┃实际盈利值-盈利预测值┃/实际盈利值
一般认为绝对误差率越小,可靠性越高。误差率分析
【关键词】 细分核算单元； 企业战略； 评价体系
一、公司成长与财务分析师跟踪
财务分析师是资本市场的信息“剂”，其实质作用是提供更多的增量信息，合理引导资源配置，提高资本市场的有效性（Lys和Sohn，1990；Frankel和Li，2004）。财务分析师会利用专业技能和大众投资者不可比拟的信息渠道，来发现市场中的套利机会。他们在进行决定跟踪公司、股票盈利预测和投资推荐时，会密切关注公司的资产状况和盈利能力，特别是公司成长能力的资产和事件，并深度挖掘目标公司相应的财务和非财务信息。高成长性强的企业，一般具有市场竞争力强、投资回报率高、抵御风险能力强的特点。成长性越强，财务分析师主要服务的对象如基金公司就越可能选作投资标的，从而为财务分析师本人或所在公司带来更大利益，因此财务分析师就越可能进行跟踪和研究。Mcnichols和O’Brien（1997）研究也证实，分析师更有可能选择盈利能力强且有增长潜力的公司进行预测。据此，提出假设1。
H1：在其它情况不变的条件下，公司成长性越高，跟踪该公司的财务分析师则越多。
二、盈余波动与财务分析师跟踪
一个企业的盈余波动主要受两个因素的影响，即经济周期与会计收入确认的差异（Dichev etal，2009）。Klein等（2006）基于美国的数据研究发现，经济周期和上市公司的资产回报率（ROA）之间存在着显著的正向关系。可见公司盈余的波动性会受到经济波动的影响，并可能处于同步波动。
如果一个公司的现金流量高度不确定，该公司的收益或盈余就可能变化很大，如果投资者从财务分析师或内幕人处获得更多公司信息的话，就可能因之受益。这些盈余的波动性当然也可视为公司管理层与外部投资者间信息不对称的一种量度。在这种情况下，管理层的自愿性信息披露以及分析师的私人信息收集活动可改善信息不对称。因此，盈余的波动性刺激了分析师信息研究的需求。收益波动性也有助于掩饰知情的交易（O’Brien and Bhushan， 1990），这反过来创造内容丰富的分析师研究的需求。收益波动性和分析师信息是内生性的，因为分析师信息也影响收益波动性。内容丰富的分析师研究抑制股票价格的波动，而稳定股价是公司促进分析师跟踪的一个首要目标（Richard Frankel，S.P.Kothari，Joseph P.Weber，2002）
对于财务分析师而言，盈余波动大的企业是市场中所蕴藏的“金矿”，跟踪这类公司可以向市场提供高收益的投资推荐，增加其所在机构的交易佣金收入，此外还能建立个人在市场中的声誉——明星分析师。为此，本文提出假设2。
H2：在其它情况不变的条件下，公司盈余波动越大，跟踪该公司的财务分析师则越多。
三、研究设计
（一）数据来源和样本选择
本文以2001—2011年期间在沪深证券交易所上市的公司为研究样本。历年上市公司财务分析师跟踪数来自国泰安公司CSMAR数据库中的中国上市公司分析师预测研究数据库，以预测数据中的全部342 521个观测值为基准，按照公司、年度为分类标志，计算出各公司各年度的跟踪财务分析师数量。如果该年度某同一分析师过两次及以上的该公司盈余预测报告，只计入一人次；如果盈余预测报告是由一个3人小组，则跟踪财务分析师数量为3，其余类推；如果某公司一个年度中没有被任何财务分析师跟踪研究，没有过该公司的盈余预测报告，跟踪财务分析师数量则为0。这样，得到2001—2011年18 260个公司年样本。
公司成长数据根据CSMAR数据库的财务数据计算，原则上计算指标的五年平均增长率，盈余波动数据计算指标为连续三年变动额的标准差。其余财务数据来自国泰安（CSMAR）数据库，公司情况数据来自北京大学中国经济研究中心（CCER）公司治理数据库。
表1为截至2011年上市公司有无财务分析师跟踪的历年情况。中国上市公司财务分析师跟踪从无到有，经过10多年的发展，到2011年，已经有80%的上市公司至少有一名财务分析师进行跟踪研究，覆盖了大多数上市公司。
（二）模型设计和变量定义
为了检验本文提出的假设1和假设2，构造如下两个基本检验模型，其中变量定义见表2。
根据现有研究，本文以当年对目标公司做盈利预测的财务分析师人数Coverage作为分析师跟踪的替代变量，它很好地反映了财务分析师对公司关注的偏好（Barth等，2001）；以公司连续五年的平均销货收入增长率Growth来衡量公司的长期成长情况①；以净利润相对上年变动额的三年标准差Rev_vola来衡量公司盈余的波动②。
由于财务分析师跟踪的人数是数值变量（count data），这不满足OLS回归中因变量在正负无穷连续分布的假设条件，这一变量具有独立且非负整数数据性质，适用Poisson regression model，因此本文使用Poisson回归模型。
根据以往文献，控制了影响财务分析师跟踪的因素。现有研究表明，财务分析师会关注企业的规模（Bhushan，1989；O’Brien和Bhushan，1990；Brennan和Hughes，1991；Lang和Lundholm，1996），因此将本年初公司市值的自然对数Size纳入估计方程，使用自然对数的原因是为了控制公司规模与分析师跟踪的非线性关系，以保证回归结果不是由公司规模与公司成长或盈余波动之间的关系而产生；机构投资者如基金公司是财务分析师重要的服务对象，证券公司的佣金收入在一定程度上受基金公司交易量的影响。此后，考虑分析师对于特定信息的反应，公司中机构投资者增多以及产业增长时分析师往往更愿意进行跟踪（O’Brien和Bhushan，1990），因此将公司上一年度末基金持股份额（Institute）纳入估计方程。笔者还控制了公司上年度净利润状况Loss这一变量，当上年度净利润为亏损时赋值为1，否则为0；ST_dum为公司上一年度是否为ST公司的哑变量，公司上一年度为ST公司时赋值为1，否则为0。此外还控制了年度和行业效应。预期公司成长性、盈余波动性、公司规模和机构投资者持股会正面影响财务分析师的跟踪决策行为，公司亏损和被ST会减弱财务分析师的跟踪行为，也就是说预计回归系数β1、β2、β4、β5为正，β6、β7为负，对于加入的公司成长与盈余波动的交乘项回归系数β3，方向并不能确定。
（三）结果及分析
1.描述性统计结果分析
从表3的Panel A可以看出，总体而言，上市公司的五年平均销货收入增长率为13%，公司间存在很大差异，最差的公司五年平均销货减少83%，好的公司则五年间平均增长达到378%。在盈余波动方面，上市公司的三年平均盈余变动的标准差为5.95亿元，盈余波动小的公司三年平均盈余变动的标准差仅为3万元，盈余波动大的公司三年平均盈余变动的标准差达到了2 500亿元，公司间存在巨大的差异。从均值与中位数的比较来看，销货收入增长率与盈余波动两变量都呈右偏分布。
从表3的Panel B可以看出，对于有财务分析师跟踪的9 493家公司，平均每家公司有近17个分析师跟踪研究，但50%的公司跟踪分析师在8人以下，最多的一家公司（600036，招商银行）在2010年有220名分析师跟踪研究。进一步按公司年排序，发现前十家最多分析师跟踪的公司分别是：招商银行、深发展A、兴业银行、浦发银行、宝钢股份、招商银行、民生银行、万科A、交通银行、五粮液。对比表3的Panel C与Panel B，发现有无财务分析师跟踪的公司在五年平均销货收入增长率和三年平均盈余变动标准差都有较大差异，因此按有无财务分析师跟踪进行公司分组，然后进行这两个指标的两样本均值t检验，结果表明，五年平均销货收入增长率的差异在1%统计意义上显著（t=-20.51），三年平均盈余变动标准差的差异也在1%统计意义上显著（t=-12.79），这初步证实了笔者的假设，分析师在决定跟踪研究一家公司时，会注意到公司的成长性和盈余波动性。此外，按同样标准分组，对公司规模、机构投资者持股份额、公司亏损虚拟变量、ST公司虚拟变量也进行了两样本均值t检验，得到了相似的显著结果（t值分别为5.40、-36.64、31.70、35.58），这也初步说明控制变量的合理性。
2.Pearson积差相关和Spearman秩相关分析
对主要变量进行了Pearson和Spearman相关检验，结果见表4。从表4可以看出，五年平均销货收入增长率Growth和三年平均盈余变动标准差Rev_vola的Pearson积差相关系数分别为0.35和0.327，并且都在0.1%的统计意义上显著；相应指标的Spearman秩相关系数则为0.235和0.198，也都在0.1%的统计意义上显著。无论在线性和非线性意义上都说明了公司成长及盈余波动与跟踪公司的财务分析师数量之间存在相关关系，并且非高度相关。从控制变量来看，四个控制变量都相关并且都在0.1%的统计意义上显著，从符号来看，前两个控制变量正相关，后两个控制变量负相关，与预期相符，这进一步佐证了笔者的两个假设。
3.多元回归结果与分析
使用Stata12.0进行回归分析。为了减少异常值对回归系数的影响，在回归前对样本分布两侧的极端值进行了1%的winsorize处理。如前所述，由于因变量财务分析师每年跟踪公司的人数是一个数值变量（count data），并且具有独立且非负整数数据性质，适用Poisson regression model（Rock等，2000），又因数据跨越从2001到2011年的11个年度，因此本文使用了面板Poisson回归方法进行估计。在回归过程中，实际使用了矩样本平均回归模型（GEE population-averaged model）并按公司进行了cluster处理，z统计量进行了robust处理。此外，还将公司成长与盈余波动的交乘项纳入估计的方程，用以控制公司成长伴生的盈余波动影响，回归结果见表5。
从表5的结果来看，两个解释变量的符号均保持不变且符合预期，说明回归结果均具有稳定性。在模型（1）和（2）中，单独考察了财务分析师对前五年公司销货成长（Growth）和前三年盈余变化情况（Rev_vola）的跟踪活动，发现财务分析师跟踪与前五年公司销货成长和前三年盈余变化情况显著正相关，这表明财务分析师跟踪了企业的历史成长和历年盈余变化情况。模型（3）和（4）中将公司成长和盈余波动两个变量同时纳入方程，并加入两者的交乘项，发现前面结论仍然保持不变；盈余波动的回归系数变化很小，但公司成长的回归系数在加入交乘项后变化非常大，从0.69上升到了5.44，这是什么原因呢？笔者猜想一个可能的原因是公司成长和盈余波动两者本身是相关的，高成长公司通常而言总是伴随着较大盈余变动；另一个可能的原因是重要变量的遗漏，但总体而言并不影响结论成立。模型（5）是加入了控制变量后的回归结果，发现公司成长和盈余波动的回归系数依然在0.1%的统计意义上显著，并且系数与模型（4）相差不大，这证明了两个假说：高成长的公司确实吸引更多的财务分析师进行跟踪研究，高盈余波动的公司私有信息可能更多，从而也吸引更多的财务分析师进行跟踪研究。
四、结论
中国财务分析师在决定是否跟踪一家公司的决策中，会就公司的长期成长能力（以公司前五年平均销货增长率来衡量）综合考虑，公司长期成长能力越高，决定跟踪公司的财务分析师数量随之增多；同样，财务分析师的跟踪决策中，同样会综合考虑公司的前期盈余波动状况（以公司前三年净利润变动的标准差来衡量），前期高盈余波动的公司会吸引更多的财务分析师加入跟踪研究。
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1国内研究现状
资本结构一般是指企业总资本中各种资本所占的份额，也称资金结构。资金是企业发展的动力，企业为了满足其经营发展的目标，往往通过各种途径来筹集资金，而不同的筹资方式也就决定了企业的资本结构。最基本的资本结构是权益资本和债务资本的比例，通常用资产负债率来进行表示。企业盈利能力是与企业各方面都有重大关系的中心问题，利润是投资者取得投资收益、债权人获得本息的资金来源，也是企业经营管理水平的重要体现。同时，企业的投资者、债权人可以根据企业的盈利能力来分析和判断企业的发展状况。影响企业盈利能力的指标主要有:主营业务利润率、净资产收益率、总资产利润率、成本费用利润率、销售毛利率等。对于农林类企业来说，盈利能力的高低，也是行业发展好坏的一个判断标准。企业资本结构及其对企业的影响一直是国内外学者关注的问题，从1958年的MM理论开始，理论、信号传递理论、优序传递理论等都对资本结构和企业价值的关系进行了探讨。20世纪90年代，国内也开始了对资本结构相关理论的研究，并且得出了两种相互对立的结论：一种结论是资本结构与企业盈利能力呈负相关关系。陆正飞、辛宇对制造业上市公司进行多元线性回归，得出企业资本结构与盈利能力负相关[1]；吕长江和韩慧博的研究发现，上市公司资产负债率提高的同时，资产利润率呈现下降的趋势[2]；李治国通过对山东上市公司的盈利能力进行因子分析，进而与公司资本结构进行回归分析，得出盈利能力与资本结构负相关，并且影响企业盈利能力的资本结构主要有资产负债率和长期权益负债[3]。另一种结论是资本结构与企业盈利能力呈正相关关系。王娟、杨凤林分析发现我国上市公司资本结构与盈利能力之间具有一定的正向变动关系[4]；洪锡熙、沈艺峰以净利润与主营业务收入的比值作为解释变量进行回归分析，发现企业的盈利能力越强，负债水平越高[5]。张佳林、杜颖、李京在对电力行业的上市公司进行回归分析时也发现净资产收益率与负债比率呈显著的负相关关系[6]。由于资本结构对上市公司盈利能力的影响与行业特性有密切的关系，因此，对上市公司资本结构与盈利能力的关系不能一概而论。截至2010年，我国农林类上市公司大约只占上市公司总数的4.57%，对农林类上市公司资本结构对企业盈利能力影响方面的实证研究不是很多。目前，对农林类上市公司资本结构的研究主要集中在资本结构的影响因素，或者是研究资本结构与某一个业绩指标之间的关系方面[7]，鉴于以上学者的研究理论与研究成果，本文从实证方面研究中国农林类上市公司资本结与企业盈利能力之间的关系，并且分析出农林类上市公司资本结构对盈利能力的影响程度，以期为优化农林类上市公司的资本结构、提高其盈利能力提供借鉴。
2农林类上市公司资本结构现状
为了分析农林类上市公司的资本结构状况，用25家农林类上市公司的资产负债率来做描述性统计分析，见表1和图1。从表1和图1的描述中，可以看到，25家农林类上市公司的资产负债率平均值呈逐年上升趋势。但是，由于农林类企业具有投资周期长、资本回收效益慢的特点，使得农林类上市公司在资本市场上受重视程度有限。因此，农林类上市公司在融资方面，由于举债空间受限比较多，债券融资的比例低，一般企业主要还是通过银行借款来满足资金需求。这样，使得农林类上市公司资金来源单一，影响了企业的筹资规模和资本结构的弹性，如果遇到银行信贷政策变化，公司就将面临资金短缺的风险。根据财务杠杆原理，只有当总资产息税前利润率大于债务利率时，才有利于企业价值的提升，反之，负债的增加将给企业带来沉重的负债压力，不利于企业价值的提高。
3农林类上市公司资本结构与盈利能力的关系对上市公司盈利能力分析的指标有很多，但是这些指标的相关程度往往很高，指标间信息的重复性较大，有可能会使分析的结果受到不利的影响。为保证回归结果的可靠性，笔者使用主成分分析法，获取反映盈利能力的主要成分，然后利用这些主要成分对农林类上市公司盈利能力进行综合评价打分，以此作为反映企业盈利能力的指标。然后，通过回归分析，探讨样本公司资本结构与盈利能力的关系。
3.1样本数据来源样本选择在遵循中国证监会《上市公司行业分类指引》中的农林类上市公司的基础上，选择了在上海和深圳证券交易所上市的25家A股上市公司作为样本。为了保证农林类上市公司的特性，选取样本时剔除了农业、林业项目收入不及主营业务收入50%的企业；同时，为了使样本数据能更好地反映行业特点，剔除了ST公司和2007年以后成立的公司。本文数据主要来自新浪财经网，以2010年年报数据作为原始资料，利用SPSS13.0的主成分分析法，对影响企业盈利的指标进行分析评价，利用主成分法综合评价企业的盈利能力F，指标见表2。
3.2提取主成分将上面反映企业盈利能力的各指标值的原始数据输入SPSS13.0做检验，得到KMO值为0.632（>0.5），巴利特（Bartlett's）球体检验的P值为0.000，小于显著性水平0.05，拒绝Bartlett球体检验相关矩阵的原假设，因此数据比较适合做主成分分析[8]。利用主成分法进行分析，得到由原变量X1、X2、X3、X4组合而成的主成分。其相关矩阵的特征值及方差贡献率，见表3。从表3可以看出，第一主成分的贡献率是61.484%，第二主成分的贡献率是31.712%，累计贡献率为93.197%，根据累积方差贡献率大于或等于85%的原则，所以，第一、第二主成分可以代表原变量的所有信息。
3.3农林类上市公司盈利能力综合得分的计算在应用主成分分析时，通常先将数据标准化，以消除量纲对结果的影响。那么，协方差矩阵与相关系数矩阵相等，为了求出主成分，只需要求出样本的协方差矩阵或相关系数矩阵的特征根和特征向量[9]。根据主成分因子分析得出的因子得分系数矩阵和原始数据的标准化值，可计算出第一主成分和第二主成分的得分数。因子得分系数矩阵见表4。从表4可以看出来，第一主成分对5个变量的因子载荷中，在销售毛利率、主营业务利润率上有较大的载荷。根据这些变量指标本身的定义，第一主成分反映了企业经营的获利能力；第二主成分对5个变量的因子载荷中，在总资产利润率和净资产收益率上有较大的载荷。根据这些变量本身的意义，第二主成分反映了企业资产的获利能力。根据分析，计算第一主成分和第二主成分的得分数分别为：其中，zx1、zx2、zx3、zx4、zx5分别是原始数据的标准化值。由主成分分析所产生的新变量Fac1-1、Fac1-2，得出各个企业盈利能力的综合得分：F=（61.484Fac1-1+31.712Fac2-1）/93.197，各公司的盈利能力综合得分见表5。3.4资本结构与盈利能力关系的相关性分析和回归分析①利用相关分析来研究农林类上市公司的盈利能力F与资本结构x（这里以资产负债率来表示）之间的密切程度。将盈利能力F和资产负债率x输入SPSS13.0中，分析得到在显著性水平为0.05的情况下，F与x的相关系数为-0.439，表明这两者之间具有一定的相关性。②为了研究资产负债率x对农林类上市公司的盈利能力F的影响程度，以盈利能力F为因变量，资产负债率x为自变量进行回归分析，所得结果见表6。回归方程的常数项为1.197，在0.033的显著性水平下通过t检验；系数为-0.022，在0.028的显著性水平下通过t检验。盈利能力F与资产负债率的回归方程为：
