企業聲譽、重大盈余意外與市場反應

周蘭+李思奇

摘 要：重大盈余意外是妨礙資本市場有效運行的不正常現象，而企業聲譽機制有利于促進資本市場的有效運行，管理層應重視企業聲譽的構建和聲譽機制的運用。本文采用回歸分析法和事件研究法，利用中國上市公司數據對企業聲譽與重大盈余意外發生可能性的關系，及其對重大盈余意外發生時市場反應的影響進行了實證檢驗。研究發現，企業聲譽越高發生重大盈余意外的可能性越小；具有高聲譽的企業在發生重大正向盈余意外時將引起更加積極的市場反應。

關鍵詞：資本市場；上市公司；企業聲譽；重大盈余意外

中圖分類號：F844.2 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X（2015）02-0095-07

一、引 言

如何促進我國市場的有效運行、提高運行效率是當今實務界和理論界共同關注的話題。會計和金融界的學者們研究盈余意外，是因為它們是妨礙市場有效運行的不正常現象。盈余意外是指公司的實際收入與分析師預期之間的偏差，當實際收入偏離預期某個百分比后就被認為是“重大”的盈余意外。企業聲譽是社會公眾對企業已經證明的創造價值能力的認知。公司要通過保持長期的高業績才能獲得較高的聲譽。因此，投資者希望高聲譽公司的業績不僅是樂觀的，還要具有可預測性。而重大盈余意外這一不正常現象的發生意味著企業業績失去了可預測性，妨礙了市場的有效運行，這會導致投資者對企業的行為以及有創造價值能力的認知產生質疑，從而對公司的信賴程度做出重新估計，使公眾對企業良好能力的認知度下降。由于聲譽的維持效應，企業會付出更多的努力維護企業聲譽來扭轉這一現象，因此，企業聲譽可能會對重大盈余意外的發生產生影響。那么，企業聲譽對重大盈余意外的發生又會產生怎樣的影響？這是一個需要探索研究的問題。

當企業發生重大盈余意外并對外披露這一信息時，投資者會不會做出一定的市場反應呢？Brown和Han[1]發現，投資者將正向盈余意外看做微小的利好消息，而將負向盈余意外當作“噩耗”；負向盈余意外會產生負向市場反應[2]。Pfarrer等[3]基于美國的數據研究發現，企業聲譽對重大盈余意外的市場反應會產生影響，高聲譽或有名氣的公司在發生正向盈余意外時會得到更高的市場回報，而在發生負向盈余意外時將受到更小的市場懲罰。聲譽機制在不同市場受重視的程度有別，中國與美國所處的市場環境有所不同，因此引發我們的思考，利用中國上市公司數據研究企業聲譽對重大盈余意外市場反應的影響會得到怎樣的結論呢？為此，本文采用回歸分析法和事件研究法，以“中國50家最受尊敬上市公司”、“中國最受尊敬企業”和“最受贊賞的中國公司”評選結果為樣本選擇依據，利用中國上市公司數據對企業聲譽對重大盈余意外發生及其市場反應的影響進行了實證檢驗。

本文的主要貢獻在于：第一，對企業聲譽與重大盈余意外之間的關系進行了探索，發現企業聲譽可以抑制重大盈余意外的發生，對市場的有效運行起到推動作用；第二，由于我國市場環境和制度背景不同于美國，本文試圖利用我國上市公司數據對企業聲譽對重大盈余意外市場反應的作用做出驗證。

二、理論分析與假設

（一）企業聲譽與重大盈余意外

經濟主體的聲譽在KrePs等人有關序貫均衡的著作中被描述為一種“認知”，也就是認為，

企業聲譽是在信息不對稱的條件下，一方參與人對于另一方參與人是某種偏好或可行性行為類型的概率的一種認知，并且兩者間重復博弈所傳遞的信息不斷更新這種認知。Fombrun[4]認為企業聲譽是社會公眾對企業已經證明的創造價值的能力的認知。重大盈余意外被會計和金融界的學者們認為是一種影響市場有效運行的不正常現象。重大盈余意外的發生有很多原因，這些原因都與公司的行動或項目超出其控制有關（負向盈余意外的發生可能歸責于銷售額低于預期以及經濟蕭條；正向盈余意外通常歸結于超預期的銷售額、新項目的開發以及海外項目的擴展）。但重大盈余意外無論是正向還是負向，都會對公司聲譽產生負面影響。原因是，一家發生重大盈余意外的公司通常會被與以下負面因素聯系在一起：分析師數量與股份所有權的減少、資本成本的急劇上升、股票的不正常交易和企業管理層的信息蒙蔽等[5]，這些都會導致投資者對公司的信賴程度做出重新估計，使公眾改變對企業良好能力的認知[6]。因此，企業為了維持自身的良好聲譽，會努力避免發生重大盈余意外。“聲譽維持效應”認為，相比較于差的企業，表現良好的企業更偏愛于維持自身良好的聲譽，維持好的企業聲譽可以讓表現良好的企業在長期的經營中獲得利益，這更加鼓勵了他們為好的聲譽付出更多代價（費用或努力）的意愿。而且，好的企業相對于差的企業而言更有實力和能力維持好的聲譽。同時，聲譽的形成基于企業始終如一的高水平產出和良好的經營業績，因此有著較高聲譽的企業很可能擁有對企業行為和經營績效形成可預測模式的能力，并且在過去及未來持續擁有這種能力，因此可以傳遞給分析師更多對盈利預測有價值的信息。他們也會做出更多的努力來維持這種可預測性和可靠性，因為這些特性對維持高聲譽是極為重要的[4]。公司要通過保持長期的高業績才能獲得較高的聲譽。因此，投資者希望高聲譽公司的業績不僅是樂觀的，還要具有可預測性。重大盈余意外發生傳達給投資者一個好消息和一個壞消息，好消息是公司的業績可觀，而壞消息是公司的表現違背了預期，即可預測性降低。因此，無論從企業的能力還是從動機來說，比起其他企業而言，具有高聲譽的企業發生重大盈余意外的可能性較小。因此，提出假設：

假設1：企業聲譽越高，發生重大盈余意外的可能性越小。

（二）企業聲譽與重大盈余意外的市場反應

基于信號傳遞理論，企業通過公布盈余公告向市場傳遞利好或利空消息，從而引起投資者對這些信號做出反應，投資者會對重大盈余意外產生一定的市場反應。對信息處理模式的研究表明，分析性的信息處理是有意識的、深思熟慮的，并基于邏輯、證據和因果關系[7]，而人們對正負盈余意外所產生的信息刺激的處理方式是不同的[8]。因此，本文將分別討論企業聲譽對重大正負盈余意外市場反應的影響。

1.企業聲譽與重大正向盈余意外的市場反應

企業聲譽反映了公眾對企業具有高品質和價值的歷史事實的認知[4]，它是一個可以評估企業未來繼續表現出有價值的屬性或行為可能性的、相對合理的并具有分析性的解釋框架。因此，不同企業獲得的聲譽不同，利益相關者期待的回報也存在差異。利益相關者會將聲譽與對公司未來業績的預期聯系起來，這些預期的差異是由于不同原因所導致的。對高聲譽的企業而言，對其未來績效的預期源自該企業始終如一的高品質和價值。由此可見，高聲譽是對企業未來績效的積極解釋框架。Brown和Han[1]發現，市場能夠對盈余意外做出反應，正向盈余意外被投資者認為是一種“利好消息”。對違反心理預期的研究同樣表明，超過之前預期的違規行為，往往會產生更加令人滿意的結果，并且積極的事前預期增強了這個效果，且企業聲譽被聲譽交易理論解釋為“顧客對于有能力企業的事先預期”。基于這些理論基礎，我們認為，聲譽作為積極的解釋框架與積極的期望，可以增強投資者對公司重大正向盈余意外的積極反應。因此，提出假設：

假設2：高聲譽增強了重大正向盈余意外發生所引起的積極的市場反應，即高聲譽企業發生重大正向盈余意外所引起市場的積極反應比不具備高聲譽的企業更為強烈。

2.企業聲譽與重大負向盈余意外的市場反應

對投資者而言，負向盈余意外相當于“極大的壞消息”[1]。大量實證研究證明，負向盈余意外對股票市場而言是壞消息，會導致公司股價大幅下跌，引發各界對公司各項能力的懷疑以及影響公司形象等負面問題，重大負向盈余意外會引起市場的消極反應。投資者對重大正向盈余意外產生積極的反應，對重大負向盈余意外產生消極的反應，但人類對積極和消極事件的反應卻是不對稱的。心理學研究累積了大量的證據表明，人類普遍存在著“消極偏見”，當人們遇到負面事件時，會做出比正面事件更多的判斷和評估。聲譽是社會公眾對企業長期高水平產出和有創造價值能力的認知。心理學研究證明，公眾對企業良好能力的認知源自企業的正面消息，而對于一些與正面消息相抵觸的負面信息的接受是選擇性的。這是因為失敗有很多原因，但是能力只能通過成功的表現來證明。因此，負面消息對公眾對企業能力印象的形成和改變只產生了較小的影響。而且，人們對企業能力的印象越好，對負面消息的考慮就會越少。如同研究所發現的，如果專家與新手在預測時出現同樣的錯誤，新手受到的譴責會更加嚴重。同樣地，高聲譽作為企業良好的積極解釋框架，它們減少了投資者對重大負向盈余意外的考慮。綜上所述，提出假設：

假設3：高聲譽減弱了重大負向盈余意外發生所引起的消極市場反應，即高聲譽企業發生重大負向盈余意外引起的市場消極反應比不具備高聲譽的企業更小。

三、實證研究

（一）樣本選取和數據來源

本文共選取104家上市公司作為樣本，研究期為2007—2012年。其中53家高聲譽樣本企業選自世界權威金融機構——世界金融研究室和財經雜志《世界企業家》和《世界經理人》共同評選的“中國50家最受尊敬上市公司”榜單，《財富》（中文版）評選的“最受贊賞的中國公司”榜單以及由北京大學管理案例研究中心和《經濟觀察報》聯合評選的“中國最受尊敬企業”榜單的綜合評選結果。我們選取出所有2007—2012年在上述三份評選結果中出現過的企業名稱，并統計了每家企業在6年中出現的次數（剔除每年三份榜單的重疊之處），計算平均值，得出平均上榜次數為2.618次，因此，研究選取出現次數為3次以上的企業定義為高聲譽企業。根據研究目的及事實數據的獲取情況，本文進一步剔除了金融業企業、香港或海外上市、2007年以后上市或沒有上市的企業，最終確定了53家高聲譽樣本企業。然后，為每一家高聲譽企業匹配一家對照樣本企業。遵循以下條件進行選擇：（1）非金融業企業、香港或海外上市、2007年以后上市或沒有上市的企業。（2）在觀察期內，不屬于上述所定義的高聲譽企業。（3）行業相同，兩位數行業代碼與高聲譽樣本相同。（4）規模相近，總資產為高聲譽樣本總資產的40%—150%。（5）盈利水平相近，控制在高聲譽樣本凈資產收益率70%—130%之間。如果經過上述步驟，滿足條件的企業存在多家，則選擇總資產、凈資產收益率最接近且上市時間相近的企業。反之，從一位數行業代碼相同的公司中按上述條件選擇。我們共匹配了51家對照樣本企業，因為其中兩家企業，每一家分別與兩家高聲譽企業相匹配。

樣本原始數據來源于深圳市國泰安信息技術有限公司開發的CSMAR數據庫以及北京聚源銳思數據科技有限公司開發的RESSET數據庫，并經手工處理得到。部分數據庫缺失的數據來自網易財經網站、巨潮資訊網以及東方財富網站。所有的數據回歸均通過SPSS17.0軟件完成。

（二）主要變量的衡量

1.重大盈余意外

公司的預期盈余基于分析師對公司年收入的最新預期，盈余意外就是預期收益與公司實際收益之間的百分數差[9]。借鑒白曉宇等[9]的研究，盈余意外計算方法如下：

盈余意外=（實際凈利潤-預測凈利潤）/實際凈利潤

例如，如果一家公司的實際凈利潤為1 100萬元，而分析師最后達成一致的估計是1000萬元，那么該公司將產生正向盈余意外9%。相反，如果分析師的估計為1 100萬元，而公司的實際凈利潤為1 000萬元，將產生負向盈余意外10%。在西方成熟資本市場中，一些數據庫，如I/B/E/S，會通過一定方法給出報表披露前分析師的一致預測（consensus forecast），文獻中也常以一致預測值作為財務分析師盈利預測的代表。而在國內，公開的盈利數據庫產品仍然很不成熟，因此，我們選用每一年末所有分析師對一家公司的預測凈利潤平均值作為分析師盈利預測值，通過上述公式計算盈余意外。重大盈余意外的確定是沒有統一標準的。金融和會計學家通常通過不同的金額、百分比或百分位數界限來劃定重大盈余意外。為了避免不同行業、不同年份對收入金額（同樣的金額在不同行業和不同年份中的意義是不同的）[10]和方法選取上的影響[11]，在過去研究的基礎上，在給定的年份和行業內，參照正負盈余意外絕對值的底部四分位數（下四分位數）來判斷重大盈余意外。利用所有符合行業背景的1 836家企業確定了28個行業背景下2007—2012年盈余意外的底部四分位數值，而不僅僅考慮104家樣本公司。最后確定的624個觀測值中包含146個重大盈余意外觀測值，其中62個重大正向盈余意外觀測值和84個重大負向盈余意外觀測值，478個觀測值無重大盈余意外。

2.累計超額回報率（CAR）

檢驗假設2和假設3的被解釋變量是公司盈余意外公布前后三天的累計超額回報率。本部分采用傳統的事件研究方法。關于組織方面的研究表明，3天期的事件窗口適合于研究例如盈余意外這類意外事件，因為在這一期間內可以獲得事件發生前信息泄露引發的影響以及事件發生后所引起的緩慢反應（后覺）[12]。基于此，我們將各樣本公司的年報發布日定義為事件日0，繼而將事件日前1個交易日至事件日后一個交易日這段時期，定義為事件檢驗窗口，即窗口（-1，1）。以市場指數法計算超額回報率ARit：

其中，ARit表示各樣本在事件檢驗窗口內的日超額回報率， t 代表（-1，1）窗口內的相對日期，i代表不同的樣本；rit 表示各樣本的日回報率，rmt表示上（深）證綜合A股指數的對應日回報率。如果給定的日期發生在一個非交易日（例如周六、周日或假期），則選用隨后的第一個交易日代替。累計超額回報率CARi：

（三）研究模型構建

為了驗證假設1，構建如下模型（模型一）：

lnP（ES=1）1-P（ES=1）=β0+β1REPU+β2ATV+β3SHARESO+β4ANALYST+β5SIZE+β6YEAR+INDUSTRY

其中，ES為被解釋變量，REPU為解釋變量，ATV、SHARESO、ANALYST、SIZE、YEAR和 INDUSTRY為控制變量。ATV代表股票平均交易量，SHARESO代表流通在外的股票數量，這兩項控制變量用于區分價值型與成長型公司，因為金融學研究表明，投資者會對這兩類公司發生的盈余意外區別對待[12]。ANALYST代表分析師數量，金融學研究者認為，公司股票分析師的數量與公司發生盈余意外的可能性大小有關[13]。我們同時限定研究的年份和行業，盡可能運用控制變量排除反向因果關系。YEAR代表公司上市年數，分析師的預期會受到過去發生盈余意外趨勢的影響，上市時間較長的公司，這種趨勢更加明顯。

為了檢驗假設2，構建如下模型（模型二）：

其中，CAR（累計超額回報率）為被解釋變量，代表市場反應。根據已有的研究文獻和可能影響本研究的各因素，我們選取公司規模SIZE[14]、機構投資者持股比例RANK[15]以及公司績效[3]作為控制變量，其中用TobinsQ值來代表公司業績。

四、實證檢驗結果

（一）變量的描述性統計

我們用配對樣本t檢驗對53家高聲譽企業和51家配對企業的凈資產收益率進行比較，發現并無顯著差異（t=1.035）。這說明我們的樣本配對符合我們的研究要求。ES1最大值、最小值和標準差分別為19.445、0.086和3.464，ES2最大值、最小值和標準差分別為-0.178、-618.600和68.049，因重大負向盈余意外是以絕對值大小進行衡量的，因此，ES2在研究意義上的最大值和最小值分別為618.600和0.178。可以看出，重大正向盈余意外值和重大負向盈余意外值的組間差距都很大，企業所處行業和盈余意外發生的年份不同是造成這一結果的重要原因，因此，我們在確定重大盈余意外時限定年份和行業是必要的，同時增加了我們研究的準確性。ES2的均值為-14.910，幅度較大，說明分析師的預測存在樂觀傾向，這與之前的研究結果一致[16]。從表2可以看出，CAR最大值和最小值之間差異較大，說明市場反應波動較大。從分析師數量的最大值和最小值可以看出，不同企業的分析師數量存在顯著差別，各公司的實力并不均衡。

在多元回歸之前，為判斷模型是否受多重共線性影響以及預檢驗各變量之間的關聯程度和方向，本文進行了變量的相關性分析，結果如表3所示。從表3可以看出，企業聲譽（REPU）與重大盈余意外（ES）在1%的水平上顯著負相關，這初步印證了本文的研究假設。累計超額回報率（CAR）與重大正向盈余意外（ES1）與重大負向盈余意外（ES2）均為負相關關系，這與以往的研究結果相同[17]。研究選取的主要控制變量SIZE、ANALYST和RANK均與模型中的被解釋變量具有顯著相關關系，因此，可以較好地控制其他可能影響研究結果的因素。另外，本文還檢驗了VIF值，發現所有VIF值均小于6，因此回歸模型不存在多重共線性的問題。

（二）回歸結果分析

第一，為了檢驗企業聲譽對重大盈余意外發生可能性的影響，我們對模型一進行了Logistic回歸，結果如表4所示。從表4可以看出，REPU的回歸系數為負并且在1%水平上顯著，這表明重大盈余意外的發生與企業聲譽負相關，這驗證了假設1，即企業聲譽越高發生重大盈余意外的可能性越小。SIZE和ANALYST的回歸系數顯著為負，這說明規模越大、分析師數量越多的企業發生重大盈余意外的可能性越小。SHARESO與ES的相關系數顯著，與之前的研究結果相同，說明投資者會對價值型和成長型公司發生的盈余意外區別對待[11]。ATV和YEAR的回歸系數則不顯著。

第二，模型二和模型三的F值分別在1%和5%的水平上顯著，說明模型的擬合度是可以接受的。模型二中加入了交互項REPU×ES1，在這里REPU作為對ES1與CAR之間相關關系具有調節效應的調節變量。當第三個變量M影響到變量Y與變量X的關系時，變量M就作為調節變量，影響因變量和自變量之間關系的方向 （正或負 ） 和強弱[18]。在對模型二進行多元線性回歸之前，我們對ES1與CAR的相關關系進行了初步的檢驗，檢驗結果顯示ES1與CAR呈負相關關系，白曉宇等[9]人的研究也支持了這一結果。在模型二中加入交互項REPU×ES1并沒有改變ES1與CAR的相關系數的符號，ES1的回歸系數在5%的水平上顯著為負，交互項REPU×ES1的回歸系數在5%的水平上顯著為正。根據已有的研究成果，投資者對正向盈余意外會產生積極的市場反應（CAR>0），而對負向盈余意外會產生消極的市場反應（CAR<0）[11]。ES1與CAR的顯著負相關關系說明，重大正向盈余意外發生幅度越大時，市場的積極反應就會越小（例如，發生的正向盈余意外為2%時，股價上漲至20元，而正向盈余意外為5%時，股價只上漲到15元）。交互項REPU×ES1的回歸系數顯著為正，與ES1回歸系數異號，說明企業聲譽REPU對ES1與CAR之間的負相關關系起到了減弱的調節效應，即良好的企業聲譽減弱了重大正向盈余意外增大時對積極市場反應的削弱作用。也就是說，企業的高聲譽增強了重大正向盈余意外發生所引起的市場的積極反應。假設2得到了驗證。此外，TobinsQ、SIZE和RANK回歸系數顯著為正，YERA的回歸系數則不顯著。

第三，表4模型三的多元線性回歸結果顯示，ES2與REPU×ES2的回歸系數均不顯著，因此假設3不成立。原因如下：首先，全球性的金融危機過后，在本文的研究階段（2007—2012年），我國經濟正處于低谷期，形勢仍不樂觀，人們對市場的預期本來就是消極的。因此，在發生重大負向盈余意外時，投資者對這一負面消息并不會有太多的意外，同時也不會對企業聲譽這些影響因素產生太多的關注。而在重大正向盈余意外發生時，對于對市場處于消極預期中的投資者來說，則成為了極大的好消息，因此投資者會加大對此類企業的關注，而高聲譽在此發揮了顯著的作用。其次，由于我國市場環境仍處于發展階段，還不成熟，信息披露制度不完善，因此投資者會將這一消息與盈余信息的隱藏或政府干預聯系在一起，從而影響了對企業聲譽的關注。

五、研究結論與政策建議

本文采用回歸分析法和事件研究法，以2007—2012年“中國50家最受尊敬上市公司”、“中國最受尊敬企業”以及“最受贊賞的中國公司”的評選結果為樣本選擇依據，利用中國上市公司數據對企業聲譽與重大盈余意外發生可能性的關系，及其對重大盈余意外發生時市場反應的影響進行了實證檢驗。研究結果表明：企業聲譽越高發生重大盈余意外的可能性越小；企業的高聲譽會增強投資者對重大正向盈余意外的積極市場反應。企業聲譽能夠對企業負面信息起到一定的治理作用，并對其市場反應起到積極的調節作用。研究還發現，企業聲譽對重大負向盈余意外的市場反應也起到了積極的調節作用，也就是說，高聲譽減弱了其帶來的消極影響，但是并不顯著，上文分析了產生這種現象的幾點原因。

為了降低重大盈余意外的發生概率，減少對企業的負面影響，促進我國資本市場的有效運行，我們應提高對聲譽機制的重視程度，提高媒體和各有關部門對企業聲譽的關注度，進一步完善我國相關法律制度，從法律角度強制提高各界對聲譽機制運用的重視程度；我們亦應為我國聲譽機制作用效率的提高做出努力，對聲譽信息的產生和傳遞進行監管，降低信息不對稱程度，提高聲譽信息可靠性，政府權力部門應適當放松對媒體信息傳播的限制，使信息高效率流通，以達到提高我國聲譽機制作用效率的目的；應進一步完善我國信息披露制度，增強信息透明度，增強分析師預測的獨立性和準確性。而這些主要依賴于包括法律體制、經濟體制和政治體制在內的整個社會體制的進一步市場化改革。

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（責任編輯：孟 耀）