智力資本互聯網信息披露、分析師跟蹤與企業價值

蔣艷輝　李林純

摘要：基于智力資本互聯網信息披露對分析師跟蹤、企業價值影響的理論分析，本文采用中介變量檢驗方法，實證考察了主板A股高新技術企業智力資本互聯網信息披露、分析師跟蹤與企業價值的關系，發現上市公司智力資本互聯網信息披露水平越高，企業價值越大；分析師跟蹤在智力資本互聯網信息披露與企業價值的關系中發揮部分中介作用，證券分析師作為信息中介對企業價值產生影響，企業網站已成為智力資本信息的重要披露途徑。

關鍵詞：智力資本信息披露；分析師跟蹤；企業價值；中介變量

中圖分類號：F810 文獻標識碼：A

目前，智力資本是構成企業競爭優勢源泉及關鍵價值驅動的核心因素。由于公認的傳統會計準則幾乎不包含對智力資本信息披露的要求，導致傳統會計信息披露對企業真實價值的解釋力度逐漸減弱，越來越多的信息使用者迫切要求企業披露智力資本信息。因此，中國證監會2007年明確規定“所有公司都應在財務報告管理層討論與分析部分詳細披露有關公司未來發展方面的非財務信息”（胡元木等，2013）。

為滿足信息使用者需求及監管方要求，上市公司已在年報、招股說明書等強制性披露報告中披露部分智力資本信息。然而互聯網的普及促使企業重新考慮其信息披露策略，上市公司紛紛斥資精心打造企業網站，旨在擴大企業信息披露范疇，豐富信息披露形式與內容，從而提升公司整體關注度。如今互聯網被認為是披露非財務信息的更好媒介（Striukova et al，2008），公司網站現已成為智力資本信息披露的重要載體，可為更多現存及潛在投資者提供及時、詳細的動態信息；信息使用者也越來越習慣通過網絡采集信息全面了解公司動態，進而做出是否投資的決策。

基于強制性披露報告的智力資本信息披露與企業價值的關系已引起為數不多的國內外學者關注和研究，然而對智力資本互聯網信息披露與企業價值關系的研究十分不足。此外，企業價值作為投資者對公司未來價值創造能力的評估是“外顯”的，而智力資本信息如何通過互聯網披露，從而對企業價值產生影響的機制是“內隱”的。作為連結投資者與上市公司的信息中介，證券分析師主動追蹤企業最新動態，并消化吸收所獲信息，Frank Femadez（2001）認為證券分析師在信息傳輸中扮演了信息傳輸管的角色，張純、呂偉（2009）認為分析師跟蹤有利于企業信息不對稱程度降低；宮義飛（2012）認為證券分析師是企業信息富有經驗的使用者，通過跟蹤企業提高信息效率有效緩解企業融資困境。由此可見分析師跟蹤在提高信息效率方面所發揮的作用已受到普遍認同，本文將對企業智力互聯網信息披露、分析師跟蹤與企業價值的關系進行研究，探討基于互聯網的智力資本信息披露能否提升企業價值？如果其能夠影響企業價值，那么分析師的跟蹤在其中扮演怎樣的角色？

一、文獻綜述

中外與智力資本信息披露有關的研究，目前主要集中在智力資本信息披露影響因素、智力資本信息披露途徑、智力資本信息披露經濟后果等方面。鑒于智力資本信息披露影響因素與本研究相關性較弱，本文僅對后兩方面相關文獻進行回顧。

在智力資本信息披露途徑方面：第一，以Mo.hammad（2005）為代表的學者從公司年報及補充報告提取智力資本信息（Likang Liao et al，2013；O-mar Farooq et al，2013）。第二，以I Singh et al.（2008）為代表的學者將招股說明書作為智力資本信息披露途徑（M Cordazzo，2012；張丹等，2008a）。第三，以互聯網作為智力資本信息披露途徑，如Ludmila Striukova et al.（2008）研究英國不同行業智力資本信息披露情況時發現公司網站披露了大量智力資本信息；R Orens et al.（2009）研究智力資本信息披露與企業價值及融資成本關系時，從歐洲4國267家樣本公司網站提取智力資本信息。

在經濟后果方面，企業盈利能力、股價波動率、企業績效、企業價值等方面均能反應智力資本信息披露的經濟后果。由于本文主要考查智力資本信息披露對企業價值產生的影響，所以僅回顧企業價值相關文獻。M Lang（1993）從理論上論證了可靠的智力資本信息披露有助于減少投資者對公司股價的錯誤評估，從而提高企業市值。Mo-hammad（2005）研究表明智力資本信息披露越多，企業市值越高。王雪（2010）發現深證上市公司年報披露的智力資本信息越多，公司價值越高。Indra Abeysekera（2011）研究了不同政治體制下企業智力資本信息披露與企業價值的關系。

從上述文獻可以看出：第一，目前國內學者研究時仍然從年報、招股說明書等強制披露的報告中提取智力資本信息，然而隨著互聯網的高速發展，上市公司網站中披露了豐富的智力資本信息；第二，不難發現已有研究僅實證檢驗兩者相關性，并未深入探究智力資本信息披露對企業價值產生影響的作用機理。因此，本文試圖從樣本公司網站提取智力資本信息，引入證券分析師作為信息傳播中介，探究智力資本互聯網信息披露對企業價值產生影響的一條可能的作用路徑，并通過數據進行實證檢驗。

二、理論分析與研究假設

知識經濟時代的到來提升了智力資本信息在企業價值創造中的作用，也加劇了資本市場參與者與公司管理層之間的信息不對稱程度，引發了資本市場參與者對企業智力資本信息的迫切需求。然而，大多數智力資本信息披露都是基于自愿而不是會計準則強制要求的，這種智力資本自愿性信息披露能夠促進企業價值提升。首先，代理理論認為智力資本信息自愿性披露可減少內幕交易等機會主義行為，從而實現對管理層更有力的監控，提高投資者和債權人對企業的信心，提升企業價值。其次，根據利益相關者理論，智力資本自愿性信息披露可以減少企業與利益相關者之間信息不對稱，使企業獲得利益相關者的信任與支持，促進企業價值提升。上述分別論證了智力資本自愿性信息披露對企業價值產生的影響，上市公司網站智力資本信息披露也屬于自愿性信息披露，鑒于這種作用機理，本文猜想基于互聯網的智力資本信息披露是否會對企業價值產生積極影響，因此提出第一個假設：endprint

假設1：企業網站智力資本信息披露水平與企業價值正相關。

商業環境的動態變化導致傳統紙質公司報告的及時性減弱，決策有用性降低。根據FASB（2000），互聯網通過易于投資者接受的方式允許信息低成本高速傳播，任何一個投資者都可以通過網絡獲取之前僅有官員、媒體及專業機構才能得到的信息，智力資本互聯網信息披露在一定程度上緩解了信息不對稱。然而，如何解讀公司網站披露的紛繁復雜的智力資本信息，并從中提煉決策相關信息，成為非專業投資者面臨的難題，同時也是提高資本市場信息效率的關鍵。得益于扎實的專業知識、豐富的執業經驗及良好的宏觀把控能力，證券分析師在企業網站智力資本信息披露中扮演“分析解說員”的角色，他們能夠捕獲所跟蹤企業網站的最近動態，觸及企業智力資本動態信息靈魂，結合宏觀基本面充分挖掘網站披露的智力資本信息的深層含義，并向資本市場傳遞信息分析解讀結論，旨在提高投資者對企業認知的廣度及深度。然而，分析結論的精準度是其建立聲譽甚至生存的關鍵，那么證券分析師自然傾向于跟蹤信息披露水平較高的公司，因為較高的信息披露水平會降低信息不對稱程度。Healy et al（1999）的研究發現企業信息不對稱程度與分析師跟蹤人數成反比，分析師對信息披露水平較高的企業做出的預測更為精準。鑒于此，提出本文第二個假設：

假設2：企業網站智力資本信息披露水平與分析師跟蹤人數正相關。

然而，分析師跟蹤改變了不同投資者的信息分布格局，他們通過直接面向社會公眾發布免費信息以及向機構投資者提供付費信息兩種方式傳播信息，但是無論哪種傳導機制最終都會增加公眾信息，降低信息不對稱。那么，分析師對智力資本互聯網信息披露水平較高的企業進行跟蹤，是否會提升企業價值呢？首先，從信息中介角度分析，分析師的專業素養使其具備較高的信息解讀能力，充分挖掘網站披露信息的深層次內容，及時提供盈利預測及投資建議，從而提高公司透明度。K H Chung（1996）研究認為證券分析師跟蹤通過影響投資者的認知度提升公司價值。其次，從監督效應分析，根據代理理論，有效監督能夠降低代理成本從而提升公司價值。通常分析師是通過持續跟蹤實現對企業的有效監督的，這種監督程度超過董事會、監事會及審計人員等監督主體。Boo-chun Jung et al（2009）的研究證實了分析師跟蹤的市場估值效應，企業分析師跟蹤人數越多，現金運用越高效，企業價值越高。基于上述分析可知企業智力資本信息披露水平越高，信息不對稱程度越低，分析師跟蹤人數越多，從而進一步提高企業透明度，降低代理成本，提升企業價值。本文猜想分析師跟蹤可能在智力資本互聯網信息披露對企業價值產生影響的路徑中發揮中介作用，因此提出第三個假設：

假設3：分析師跟蹤是智力資本互聯網信息披露影響企業價值中間的中介變量，三者之間存在傳導關系。

三、研究設計

（一）樣本與數據來源

本文選取的樣本公司是滬深兩市主板A股上市的高新技術企業，因為高新技術企業對智力資本信息披露的重視程度要顯著高于其他企業。此外，2012中國上市公司網站調查報告顯示“擁有自身網站并能成功登錄的上市公司有2320家，占參與調查的上市公司總數的93.66%，上市公司網站自2009年經過連續3年的增長后，2012年進入了平穩期”（邵小萌等，2012）。因此，本文選取2012年度滬深兩市主板A股397家高新技術企業作為研究樣本，剔除分析師跟蹤數據缺失值，最終樣本量為241家。智力資本信息披露數據從上市公司官方網站手工收集，其他相關數據來源于國泰安CSMAR數據庫。

（二）研究變量選取

1.自變量：公司網站智力資本信息披露指數

本文采用內容分析法得到樣本公司網站智力資本信息披露指數（ICDI，以下簡稱ICDI）。內容分析法是將文件中文字、圖像等零碎、定性形式披露的內容轉換成系統、定量形式的一種研究信息披露問題最常用的方法，RM 0rens（2009）在研究智力資本互聯網信息披露時運用該種方法。利用內容分析法研究網站信息披露，一般按以下三個步驟進行：

首先，以公司網站智力資本信息披露為基礎，構建企業智力資本信息披露框架。由于學者尚未給出智力資本的標準定義，我國學者一般認為智力資本主要包括專有技術、專業技能、管理制度和流程、經營戰略、客戶關系、人力資源等方面。而公司網站中一般包括企業簡介、品牌及經營戰略、組織結構、研究開發、專利技術、社會責任、投資者關系管理、新聞中心、人才招聘等欄目。所以，公司網站蘊含豐富的智力資本信息。進一步對智力資本信息披露的具體要素進行界定，可參照Thomas Stewart等學者的做法，將智力資本劃分為人力資本、結構（組織）資本以及關系（客戶）資本，結合網站欄目披露的智力資本內容及已有文獻對智力資本要素的界定，將結構資本細分為企業文化、組織結構、經營理念、知識產權、核心技術創新與改造、R&D項目共6個要素；將人力資本細分為員工培訓、人才引進、研發團隊、招聘計劃完善程度4個要素；將關系資本細分為企業聲譽與品牌、企業形象、投資者關系管理、管理層介紹、業務合作、主要供應商及客戶、市場營銷戰略、榮譽獎勵、社會責任、網上互動平臺共10個要素，即3類20個要素（張丹，2008b；李斌等，2009；冉秋紅等，2007）。

其次，選擇分析單位，一般可以將詞、句子、段落設定為分析單位。考慮網頁信息披露內容特征并參照Raf Orens（2009）的方法，本文以句子作為基本單元，逐一分析網站每個欄目對智力資本要素的披露情況。如果網站對某一項智力資本要素披露十分詳細，則取值3；披露較為詳細，則取值2；若內容描述一般，則取值1；若未披露，則取值O。

最后，加總20個智力資本要素的得分，得到每個樣本公司智力資本總得分。為實現樣本公司之間可比，將智力資本信息披露總得分除以智力資本信息披露滿分得到ICDI，用來衡量智力資本互聯網信息披露水平。endprint

2.因變量：企業價值

本文采用托賓Q值衡量企業價值，即公司資產市場價值與重置成本的比率。由于股價是信息的集合器，而托賓Q值深受股價影響，因此它可以較直觀地反映企業智力資本信息披露程度對企業價值的影響。

3.中介變量：分析師跟蹤

本文以2012年度跟蹤同一家樣本公司并進行業績預測的分析師人數，反映分析師對上市公司的跟蹤。

4.控制變量

為保證檢驗的可靠性，本文參照前人研究成果，選取以下可能影響企業價值及分析師跟蹤的指標作為控制變量，變量說明見表l。

（三）模型構建

按照張莉等（2011），如果自變量X通過影響變量M來影響因變量Y，則稱M為中介變量。檢驗中介變量最傳統的方法，是截至2009年已被引用12 688次的Baron等（1986）提出的回歸方法。為考察智力資本互聯網信息披露、分析師跟蹤與企業價值的關系，本文采用Baron提出的方法，構建如下計量經濟學模型：

1.智力資本互聯網信息披露與企業價值的計量模型（以下簡稱模型1）：

Tobins Q=α₀+α₁ICDI+α₂Insize+α₃Lev+α₄Roe+α₅Con+α₆Intensity+ε₁

如果α₀>0，則假設1得到驗證。

2.智力資本互聯網信息披露與分析師跟蹤的計量模型（以下簡稱模型2）：

AF=β₀+β₁CDI+β₂Insize+β₃Intensity+β₄Growth+ε₂

如果盧β₁>0，則假設2得到驗證。

3.分析師跟蹤與企業價值的計量模型（以下簡稱模型3）：

Tobins Q=γ₀+γ₁ICDI+γ₂AF+γ₀Insize+γ₄Lev+γ₅Roe+γ₆Cort+γ₇Intensity+γ₈Growth+ε₃

模型3是在模型1與模型2的基礎上增加了分析師跟蹤變量和成長性變量，根據中介效應理論，若α₀、β₁。γ₁均顯著，且γ₁<α₁，則中介效應存在，假設3得到驗證，γ₁顯著則檢驗結果為部分中介，反之為完全中介。

（四）實證分析結果

1.變量的描述性統計和相關性分析

本研究采用多元線性回歸方法進行數據分析，并對變量進行描述性統計及相關性檢驗，結果如表2所示。從表2可以看出樣本公司ICDI的最小值為0.06666，最大值為0.916666，可見高新技術企業網站智力資本信息披露水平有很大差異，這一狀況同樣反映在企業價值、分析師跟蹤人數、資產負債率、凈資產收益率、資本密集度以及成長性上。但是，從行業規模來看，均值為2.24858，最小、最大值分別為1.95362、2.69739，規模相差不大，屬于同等規模公司。

2.中介變量檢驗

依據中介作用的檢驗方法，本文采用最小二乘回歸（OLS），驗證假設是否成立，回歸結果如表3所示。從回歸結果來看三個模型VIF均值都小于2，說明不存在多重共線性，F值均是顯著的，且整體擬合優度較好。從模型l的回歸結果可以看出ICDI與企業價值在1%的水平下呈顯著的正相關關系（α₀=1.659），說明我國主板A股企業網站智力資本信息披露水平與企業價值顯著正相關，這與R Orens et al以歐洲四國上市公司為樣本的研究結論相吻合，驗證了假設1。從模型2的回歸結果可以看出ICDI與分析師跟蹤人數在5%的水平下呈顯著的正相關關系（β₁=1.134），說明網站智力資本信息披露水平與分析師跟蹤人數顯著正相關，驗證了假設2。從模型3的回歸結果可以看出加入分析師跟蹤這一中介變量后，ICDI與企業價值仍在1%的水平下呈顯著的正相關關系（γ₁=1.436），回歸系數相比模型1顯著下降，綜上可知α₁、β₁、γ₂均顯著且γ₁<α₁，說明中介效應存在；進一步分析，γ₁是顯著的，說明分析師跟蹤在ICDI與企業價值之間具有部分中介作用，也說明分析師跟蹤人數并不能完全替代網站智力資本信息披露水平，其僅是智力資本互聯網信息披露對企業價值產生影響的一條可能的作用路徑，假設3得到驗證。

根據王華成（2008）的方法，本文計算了中介效應占總效應的比例，其中分析師跟蹤的中介效應的大小為1.659-1.436=0.223，中介效應占總效應比例為0.223/1.659=13.44%。因此，作為部分中間變量的分析師跟蹤，其傳導效應貢獻度為13.44%。這個數據證明分析師跟蹤部分中介效應的存在，但比重不是很大。究其原因，不同于成熟的資本市場，我國資本市場屬于新興資本市場，分析師也是資本市場中的新興力量。隨著資本市場日益成熟、分析師隊伍的壯大及預測精度的提高，其傳導效應貢獻度會相應提高。這種結論比較符合宮義飛等（2012）的研究結論，即證券分析師發揮了資本市場信息中介的作用。

3.穩健性檢驗

為了檢驗上述結果的穩健性，本文做了如下改變：第一，測試了表3中所有變量的VIF值，發現它們均低于3，VIF均值最大為1.683，說明模型不存在嚴重的多重共線性；第二，企業價值代理變量的選取，采用每股收益（EPS）來代表企業價值，按照前述流程重新檢驗，得到了非常一致的結果；第三，為了檢驗異常值的影響，本文對模型中的主要變量進行1%Winsorize縮尾處理，計量結果與前文的結論無實質差異，證明本文結論具有穩健性，限于篇幅，檢驗結果并沒有在文中列出。

四、研究結論與政策建議

根據2008年科技部等聯合發布的《國家重點支持的高新技術領域》和證監會發布的《上市公司行業分類指引》，本文選取2012年滬深兩市主板A股高新技術企業作為研究樣本，借鑒間接效應研究方法，在信息披露研究中嘗試引入中介變量，采用實證研究的方法分析智力資本互聯網信息披露、分析師跟蹤與企業價值之間的關系，研究發現：第一，公司網站智力資本信息披露水平越高，分析師跟蹤人數越多，越能顯著提高公司價值。第二，在中國當今資本市場環境中，智力資本互聯網信息披露不僅直接驅動了企業價值的提升，還可通過吸引更多的分析師跟蹤，促進企業價值提升。由此推斷分析師跟蹤是智力資本互聯網信息披露與企業價值之間的部分中介變量，從而為智力資本互聯網信息披露對企業價值的影響探索出一條可能的作用路徑。

本文基于實證分析結果提出如下的政策建議：第一，企業應利用公司網站披露更多智力資本信息，相關部門應該出臺類似《公司信息披露內容與格式準則》的互聯網智力資本信息披露的規范，增加資本市場信息含量。第二，政府應積極出臺加強分析師隊伍建設的相關政策。因為分析師是資本市場重要的信息中介，有助于信息效率的提高。第三，監管部門應強化對智力信息披露系統、動態管制，增強智力資本互聯網信息披露的可信性。隨著公司互聯網信息披露日益普及，網絡輿情的偏差性、網站虛假披露會隨之產生，可能嚴重損害投資者利益，因此監督管制十分必要。endprint