企業稅收負擔與分析師跟進的關系研究

鄭小翠

企業稅收負擔與分析師跟進的關系研究

鄭小翠

文章采用了CSMAR提供的2004-2010年上市公司的數據，并研究了上市公司稅務信息與證券分析師跟進之間的關系，結果發現，企業稅務信息吸引分析師關注，隨著企業所得稅稅收負擔的減少，整體稅負的增加，分析師跟進增加。同時，本文還發現分析師跟進與企業規模、機構投資者持股比例、廣告投入率成顯著正相關關系，而與企業成長性和業務復雜度成顯著負相關關系。

分析師跟進；所得稅稅負；整體稅負

一、引言

隨著資本市場的發展和金融體系的完善，證券分析師的角色和功能也漸顯重要。證券分析師通過對企業財務信息和私有信息的專業解讀，然后在資本市場上將解讀結果有償轉讓給投資者，一方面有效提高投資者決策質量，另一方面緩解了資本市場的信息不對稱情況。

那么分析師跟進會關注什么信息？這一直是我國學者關注的一個重點。隨著我國證券市場日漸成熟，我國證券分析師行業發展也日益完善，學者對分析師行為的研究也逐步展開。學者們檢驗了公司財務披露的部分信息與證券分析師跟進兩者之間的關系。這部分信息包括披露的信息量、稅法變更（據Plumlee 2003）、上市公司規模（王宇超，肖斌卿，2012）、以及企業成長性（夏芳，2010）等。但是，在這些研究中，基于企業財務信息的研究鮮少使用稅務信息，而稅務信息涵蓋了企業稅收籌劃，也體現國家優惠政策的傾向，證券分析師跟進與預測質量應該會受到這一信息的影響，因此，補充稅務信息對分析師行為影響的研究顯得非常有必要。

本文以上市公司的所得稅稅收負擔、整體稅收負擔指標作為企業稅務信息的衡量標準，研究企業稅務信息對證券分析師跟進的影響，從而為我國證券分析師行為的研究提供新視角。

二、理論分析和模型設計

證券分析師在資本市場和信息市場中充當著重要角色。Brown等（1987）較早就認為證券分析師進行加工預測的信息源包括了公有信息和私有信息，這兩類信息有助于分析師提高其預測質量。

大量研究發現，證券分析師跟進的重要原因之一為上市公司發布的公開信息，其中應該包括公司的稅務信息。學者們檢驗了公司財務披露的部分信息與證券分析師行為兩者之間的關系。這部分信息包括稅法變更（據Plumlee 2003）、上市公司規模和投資機構持股比例（王宇超，肖斌卿，2012）、以及企業成長性（夏芳，2010）等。這些研究總體上都記錄到：擁有更全面、更優質的信息披露的企業能夠吸引更高質量的分析師跟進。因此，分析師信息量的關注其中一個視角即為企業稅負的問題，隨著稅收負擔的減少，企業稅務籌劃越有利，越吸引分析師的跟進。因此，我們提供如下假設：

假設1：在其他條件不變的情況下，上市公司稅務信息會引起分析師關注，證券分析師跟進人數顯著增加。

實際上，大眾媒體公開批評證券分析師所在的盈余預測只是企業對公布的每股盈余的簡單遞推，如果證券分析師在做出盈余預測時僅僅“機械”地依賴上市公司披露的每股盈余數據，我們將發現稅務信息不會引起證券分析師的關注，因此，提出如下競爭性假設：

假設1-1：在其他條件不變的情況下，上市公司稅務信息并未引起分析師關注，證券分析師跟進人數未明顯變化。

其次，本文設計模型時控制其他影響分析師行為的影響變量，如企業規模、成長性、企業分部、機構投資者持股比例、股價變動、無形資產、行業類別等。因此，本文回歸模型如下：

模型一：

Tax表示企業稅收負擔，本文采用所得稅稅負和整體稅負兩個變量，前者采用所得稅費用扣除遞延所得資產再加上遞延所得稅負債的結果除以利潤總額，后者采用支付的稅費扣除收到的稅費返還得到的結果再除以營業收入。

控制變量方面，有公司規模（Logsize）、成長性（Growth）、業務復雜度（Lsegments）、股權結構（Pinst）、企業選擇性披露（Mfcount）則以上一會計年度內管理層的盈余預測的總次數為代理變量，無形資產（R）的投入以用上一會計年度專利批準數作為代理變量。廣告投入費用（ADV）采用上一會計年度銷售費用占上一會計年度經營支出的比重。股票變動率（Std_ret）則為上一會計年度內個股月收益率標準差來衡量。

三、數據來源及分析

本文選取2004-2010年證券分析師對深圳、上海主板和中小板A股上市公司的年報數據作為初選樣本，并對數據進行了如下處理：（1）剔除金融行業的數據；（2）考慮到數據的完整性，剔除數據缺失的觀測值。本文最終得到2710個樣本。樣本中數據均來自CSMAR數據庫。

表1 解釋變量、被解釋變量和控制變量的描述性統計表

其次，從表1對解釋變量、被解釋變量的描述性統計可以看出，企業所得稅稅收負擔（TAX_income）、整體稅收負擔（TAX_all）的均值分別為0.2469，0.782。每年每個公司的分析師跟進（Analyst）均值為13.1834，綜上，各變量均有一定的變化區間，符合計量回歸的條件。

表2 企業稅收負擔與分析師跟進

表 2給出模型一的回歸結果。從中可見，Analyst與TAX_income、TAX_all分別有著顯著的負相關和顯著正相關關系。表明企業所得稅稅收負擔越低，整體稅收負擔越高，分析師跟進越多。這證實了假設1而拒絕了假設1-1。即：分析師關注企業的稅務信息，尤其關注所得稅稅負低，整體稅負高的企業。一般所得稅稅負低的企業是由于獲得了國家的稅收優惠的支持，而分析師也更加關注國家扶持企業。另外，分析師更加關注整體稅收負擔大的企業，這可能是因為整體稅負大的企業一般較少出現偷稅漏稅、隱藏財務信息的情況，分析師更加信任這類企業發布的財務年報等信息，因此跟進此類企業的人數更多。

控制變量的回歸結果與之前學者們的相關研究也基本一致。比如，企業規模越大、機構投資持股比例越高，廣告投入率越多，分析師跟進越多（王宇超，肖斌卿等，2012年）；企業分部數量較多，分析師傾向于規避此類公司（Barth et al.，2001），成長性越好，分析師跟進得越少。管理層盈余預測次數（Mfcount）、無形資產與股票波動的系數為均不顯著。

四、小結

本文研究發現，我國證券分析師關注企業稅收信息，并希望能夠從中獲取有用有價值的信息。但本文還關心的是，證券分析師跟進，還關注什么信息？本文采用了CSMAR提供的2004-2010年上市公司的數據，并研究了上市公司稅務信息與證券分析師跟進之間的關系，結果發現，企業稅務信息吸引分析師關注，隨著企業所得稅稅收負擔的減少，整體稅負的增加，分析師跟進增加。同時，本文還發現分析師跟進與企業規模、機構投資者持股比例、廣告投入率成顯著正相關關系，而與企業成長性和業務復雜度成顯著負相關關系。

[1]Barth M E,Kasznik R,Mc Nichols M F.Analyst coverage and intangible assets[J].Journal of accounting research,2001,39(1):1-34.

[2]Brown L D,Hagerman R L,Griffin P A,et al.Security analyst superiority relative to univariate time-series models in forecasting quarterly earnings[J].Journal of Accounting and Economics,1987,9 (1):61-87.

[3]Plumlee M A.The effect of information complexity on analysts' use of that information[J].The Accounting Review,2003,78(1): 275-296.

[4]王宇超,肖斌卿,李心丹.分析師跟進的決定因素——來自中國證券市場的證據[J].南方經濟,2012，(10):88-101.

[5]王玉濤,王彥超.業績預告信息對分析師預測行為有影響嗎[J].金融研究,2012，(06):193-206.

[6]夏芳.市場波動中的證券分析師跟進與上市公司特征——來自中國市場的證據[J].財會通訊:綜合(下),2010，(12):82-85.

鄭小翠，女，廣東海豐人，廣東外語外貿大學經濟與貿易學院研究生，研究方向：公司財務。

F235.19

B

1008-4428（2015）04-56-02

本文得到廣東省高校省重大項目（人文社科類）2014WZDSM16的資助。