分析師預測存在信息披露的“功能鎖定”嗎?

徐向藝 ，高傳貴，方 政

（山東大學 a.管理學院；b.公司治理研究中心；c.管理科學與工程博士后流動站，山東 濟南 250100）

分析師預測存在信息披露的“功能鎖定”嗎?

徐向藝a，b，高傳貴a，方 政c

（山東大學 a.管理學院；b.公司治理研究中心；c.管理科學與工程博士后流動站，山東 濟南 250100）

文章研究了分析師預測中潛在“功能鎖定”的影響，并引入生命周期理論，以探究企業(yè)發(fā)展階段的不同是否對上述二者關系存在差異化影響。主要研究結果：高質量的上市公司會計信息能夠提升分析師預測的估值水平，并且降低預測偏差，同時公司治理信息的完備性正向調節(jié)分析師預測與會計信息質量的關系；公司治理信息的調節(jié)作用在成熟期或衰退期組更加顯著。研究結果表明，在目前中國資本市場，分析師預測存在過于依賴會計信息的“功能鎖定”傾向，并針對這一問題提出了旨在增強公司治理信息“信號”功能的政策建議。

分析師預測；功能鎖定；會計信息；公司治理信息；生命周期理論

數(shù)據(jù)技術（DT）時代的到來，信息需求的難題不再僅僅是信息不對稱，更重要的是信息過載，這就導致了投資者的信息篩選成本升高以及潛在的“功能鎖定”（Function fixation）問題①，其負面影響堪比信息不對稱的信息搜尋成本。針對如何推動投資者高效利用信息這一難題，公司治理領域的研究不再局限于緩解信息不對稱，旨在提升信息利用效率的公司治理機制也被納入了分析框架。其中，信息中介之一的分析師憑借專業(yè)的分析能力以及更加接近上市公司的優(yōu)勢，作為降低信息篩選成本、提升信息利用效率的有效治理機制引起了學者們的關注。

目前，該領域的研究大多集中在分析師預測的有效性上，但是分析師預測影響因素研究卻并不成熟，相關研究更多關注會計信息披露質量對分析師預測有效性的影響［1-2］，而對于日益引起關注的公司治理信息的影響卻關注不足［3］?；诂F(xiàn)有研究，本文意在探究會計信息與公司治理信息在影響分析師預測中的作用機理是否存在區(qū)別，以及各自權重幾何，期望提供功能鎖定假說的中國證據(jù)。

一、文獻回顧與理論分析

（一）文獻回顧

在馬云提出數(shù)據(jù)時代（DT）論斷后，信息獲取的難題由信息不對稱轉向了信息供求平衡。延伸到公司治理領域，信息過載與選擇性過濾成為投資者必須面對的問題，這在一定程度上增加投資者作出正確判斷的難度，甚至有的學者提出了“信息披露越多就一定越好嗎”的疑問。于李勝等（2008）［4］指出因信息匱乏引起的恐慌與因信息過載導致的過濾難題呈現(xiàn)兩個極端，困擾著資本市場的投資者。

滿足于投資者簡化和提煉信息的需求，分析師專業(yè)的分析能力和更加接近上市公司信息源的特性，扮演著愈發(fā)重要的橋梁作用。但是，分析師終究還是上市公司的“外部人”，其預測受到上市公司信息披露的顯著影響，學者們的研究結論也不盡相同：“互補觀”，認為優(yōu)質的信息披露能夠增強分析師預測的有效性［1-2］；“替代觀”，認為分析師報告能夠在一定程度上替代財務報告［5］；“情境觀”則認為分析師預測與財務報告的互補還是替代受到具體情境的影響［6］。

然而目前關于信息披露質量對于分析師預測的影響研究還存在以下不足：首先，割裂了上市公司信息披露報告的完整性，缺乏公司治理信息以及其與財務或者會計信息的協(xié)同作用研究。究其原因可能存在兩個方面：第一，公司治理信息披露的評價指標應用并不廣泛②。第二，公司治理信息披露的量化存在難度，即公司治理機制與整個公司運作以及公司治理機制間都存在相互的協(xié)同影響，難以獨立的評價某一個指標，而能夠量化、具體的會計信息更容易為學者們接受。其次，主要關注了本土化優(yōu)勢［7］、羊群效應［8］等靜態(tài)情境化影響因素的研究，忽視了上市公司動態(tài)情境化因素的影響，如企業(yè)的不同發(fā)展階段、資本市場的景氣狀況等，這些動態(tài)情境因素本身就影響著信息披露質量，而作為受眾的分析師將不可避免的受到其影響?；谝陨喜蛔?，本文主要從這兩個方面展開研究，意圖為該領域研究提供有益的探索。

（二）理論分析與假設提出

作為擁有專業(yè)素質與能力的分析師是否能夠避免信息過載帶來的負面影響，即避免只關注易得或者易于理解的“功能鎖定”影響？結論是較為悲觀的［6］。王玉濤、王彥超（2012）［9］研究發(fā)現(xiàn)相較于定性的業(yè)績預告信息，較為明確的定量業(yè)績預告信息能夠顯著降低分析師的預測誤差與分歧。以上結論證實分析師可能同樣受困于信息過載的影響，即傾向于賦予易得或者易于理解的信息更高的權重，存在“功能鎖定”傾向。為了從理論層面論證在信息過載情況下“功能鎖定”傾向的存在性，本文圍繞分析師信息篩選，構建數(shù)理模型如下：

某分析師在進行業(yè)績預測時，可能面臨多個備選信息，且這些信息都對分析師預測存在影響。為了方便分析，現(xiàn)假定存在A、B兩個主要備選信息集合。分析師進行預測時需要對A、B兩個信息集合進行綜合分析，但是無法在同一時間分析兩個信息集合，這就可能導致“首因效應”，所以提出假定1。

假定1：如果分析師預測首先從A組合入手，那么就有可能產生“首因效應”，而B組合的影響則一定程度上依賴于A組合的影響。

設定A集合對于分析師預測的影響權重為ya，B集合影響權重為yb，需要分別計算集合的權重，以確定率先考慮A組合的影響是否被賦予了更高的權重。這就需要假定同一上市公司信息間是存在關聯(lián)的，所以提出假定2。

假定2：不同信息集合間存在關聯(lián)性，而不是相互獨立的。

由于“首因效應”的存在，B集合對于分析師預測的影響依賴于A集合的影響，即存在：ya=fa(yb)與yb=fb(ya)。

首先從B集合的影響分析入手，B集合影響分析師預測的最優(yōu)程度（方便起見，本文不考慮信息量增加時的邊際成本帶來的效率損失）：

max(yb)=P(ya+yb)yb=[α-β(ya+yb)]

其中，P(ya+yb)表示分析師預測數(shù)值。

可以證明MRb=α-βyb-2βyb=MCb=0，即

進一步考慮A組合的影響：

可以證明:即ya=α/2β，yb=α/4β，那么ya>yb

基于上述理論分析，證實了存在信息集合的交互作用與權重差異問題的可能，即“功能鎖定”傾向。考慮到年報的主體組成部分大致可以分為財務會計信息和公司治理信息兩大類，本文選取會計信息與公司治理信息兩個信息集合進行分析。部分學者指出，更為直接、明確的信息披露能夠顯著影響分析師預測［6，9］，這是因為分析師預測往往借助相關分析模型和可量化的會計信息進行上市公司業(yè)績水平的預測，所以本文假設會計信息能夠直接影響分析師的預測結果。盡管公司治理信息也有部分能夠實現(xiàn)量化，例如股權結構、董事會成員結構等，但是其有效性的量化卻存在難度，所以本文預期顯示良好公司治理結構的完備信息（例如較高的股權制衡水平、較高的獨立董事比例、較高的股東大會出席比例等）雖然無法直接影響分析師的預測結果，卻可以在會計信息對于分析師預測的影響中發(fā)揮調節(jié)作用。由于高質量的信息披露能夠降低代理成本［10-12］，使得外部分析師公平、客觀的獲取上市公司的經(jīng)營信息，有利于提升分析師對于公司未來業(yè)績的估值水平，同時避免信息噪聲造成的預測偏差，進而幫助上市公司獲取更為合理的市場評價，因此本文認為高質量的信息披露可能因其良好的治理效應提升分析師預測的估值水平，并且降低預測偏差，但是分析師預測過程中過于依賴會計信息，導致潛在的“功能鎖定“傾向”，并提出假設1、假設2。

H1：會計信息披露顯著影響分析師預測結果，并且高質量的會計信息披露能夠提升分析師預測的估值水平，并降低預測偏差；

H2：公司治理相關信息的完備披露并不直接影響分析師預測結果，但是顯著調節(jié)會計信息披露與分析師預測的關系。

盡管現(xiàn)有研究已經(jīng)證實了本土化優(yōu)勢［7］、羊群效應［8］等因素能夠影響分析師預測的結果，但是這些因素更多是從靜態(tài)視角進行研究，而對上市公司動態(tài)情境化因素的影響關注不足，例如公司的發(fā)展階段。生命周期理論認為，企業(yè)在初創(chuàng)期規(guī)模較小、營收增速緩慢，而進入成長期后，規(guī)模、營收都將呈現(xiàn)較高的增速，而此時公司治理相關問題可能還沒有凸顯。步入成熟期和衰退期后，規(guī)模趨于穩(wěn)定、營收增速再次放緩，甚至出現(xiàn)下降的趨勢。此時，企業(yè)在保證財務指標健康的同時，其提高運作合理性的訴求使得公司治理機制的作用開始顯現(xiàn)，需要更加合理的公司治理結構和機制保障規(guī)模擴大后的企業(yè)成長。因此，公司治理結構和機制的治理效應可能主要體現(xiàn)在公司規(guī)模擴大、代理問題出現(xiàn)以后［13］，其在不同發(fā)展階段的特點［14］及其所發(fā)揮的作用是存在差異的［15］。

根據(jù)傳統(tǒng)的生命周期理論［16］的觀點，企業(yè)分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期和衰退期。考慮到研究對象主要選定中國上海、深圳兩個證券交易所的上市公司，本文樣本公司的生命周期主要著眼于成長期、成熟期與衰退期［15］。當企業(yè)處于成長期時，鑒于企業(yè)的迅速發(fā)展，代理問題的負面影響并不足以影響整體業(yè)績的波動，分析師的預測更多地受到以盈利指標為核心的會計信息的影響。而當企業(yè)進入成熟期與衰退期后，隨著代理問題的顯現(xiàn)以及分析師逐漸深入的了解，分析師開始關注公司治理對于預測結果的影響，以期及時調整價值判斷。綜合以上分析，本文假設3。

H3：相比較于處于成長期的上市公司，公司治理信息的完備披露對于分析師預測的調節(jié)效應在成熟期或者衰退期的上市公司更為顯著。

二、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取中國上海、深圳兩市交易所A股上市公司2007-2012年度數(shù)據(jù)作為研究樣本，樣本公司數(shù)據(jù)源自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，部分缺省數(shù)據(jù)根據(jù)公司年度財報手工整理?？紤]到樣本數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性，本文根據(jù)幾個標準對于上市公司數(shù)據(jù)進行整理，并剔除相關可能影響研究的數(shù)據(jù)：（1）剔除數(shù)據(jù)不全或者缺失的公司；（2）剔除極端值公司，最終獲取1851家上市公司作為研究樣本。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文采用分析師預測估值水平（Forecast）和分析師預測偏差（ForecastBias）兩個指標檢驗信息披露質量對于分析師預測的影響。其中，分析師預測估值水平（Forecast）直接取自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）中的分析師預測數(shù)據(jù)庫，采用當年所有分析師關于該公司每股收益預測數(shù)值的均值計量分析師預測的估值水平，并借鑒Chen等（2010）［17］的方法，除以當年最后一個交易日的股票收盤價；分析師預測偏差（Forecast?Bias）采用分析師預測（Forecast）指標與當年實際指標的差值除以當年最后一個交易日的股票收盤價來計量分析師預測偏差［17-18］。

2.解釋變量

會計信息質量（EA）。借鑒Bhattacharya等（2003）［10］、王克敏等（2009）［19］的方法，選取收益激進度作為會計信息質量的替代指標。通過spearman等級相關系數(shù)檢驗，使用收益激進度衡量的會計信息質量與分析師預測的相關性系數(shù)并不高，一定程度上說明了變量度量的合理性。根據(jù)Bhattacharya等（2003）［10］的界定，其與會計穩(wěn)健性相對，即延遲確認損失但加快確認收入這一非對稱處理方式，導致應計利潤的增加。為了結果解釋的便利性，計算公式調整如下：

公司治理信息的完備性（CG）。目前關于公司治理的評價指標主要采用的G指數(shù)［20］和E指數(shù)［21］，但是這兩個指標更加適用于西方發(fā)達資本市場。本文借鑒G指數(shù)和E指數(shù)的思路，分別從股權結構、董事會治理、監(jiān)事會治理與經(jīng)理層治理四個維度選取股權制衡度（第二大與第三大股東持股比例之和與第一大股東持股比例的比值）、獨立董事比例、監(jiān)事持股比例、董事長總經(jīng)理兩職合一性四個指標構建公司治理信息的完備性（CG）變量，對于組成變量（董事長總經(jīng)理兩職合一性除外）進行虛擬變量賦值1，如果該變量取值高于均值；0，該變量取值低于或者等于均值。董事長總經(jīng)理兩職合一性取2，如果董事長與總經(jīng)理分別由兩個自然人擔任；1，如果董事長和總經(jīng)理由同一自然人擔任。最終，通過將各變量的虛擬變量值加總的方式形成公司治理信息完備性（CG）變量，其數(shù)值越大，說明該上市公司的公司治理結構更為合理，則公司治理相關信息在分析師預測中越能發(fā)揮積極的信號功能。

3.其他變量

上市公司生命周期。已有關于企業(yè)生命周期劃分的文獻，學者們主要采用的是綜合打分法，即選取能夠體現(xiàn)企業(yè)生命周期不同階段的顯著特征的變量，進行打分并計算綜合得分［15，22-23］。本文借鑒已有學者的研究思路［15］，選取留存收益率作為參考指標進行上市公司生命周期劃分，原因在于留存收益率是不同生命周期企業(yè)最顯著的差異化指標，處于成長期的公司通常具有較多的投資機會，故保持較低水平的留存收益率，一旦進入成熟期，主營業(yè)務增速開始放緩甚至停滯，投資機會減少，留存收益率相應較高。所以，如果留存收益率低于均值，則樣本企業(yè)被歸入成長期組，其余樣本企業(yè)歸為成熟期及衰退期組。

控制變量：基于理論分析以及已有研究［6-9］，選取其他可能影響分析師預測的公司治理變量和公司特征變量作為控制變量。具體包括：董事會規(guī)模（BSize）、高管持股比例（M-Share，不包括董事會和監(jiān)事會成員持股比例）、資產負債率（Lev）、主營業(yè)務增長率（Growth）、市場平均收益率（M-Return，采用滬深兩市分市場收益率）、公司規(guī)模（Size，總資產的對數(shù)）等。另外，本文還對年份和行業(yè)變量進行了控制。

（三）模型設計

本文采用多元回歸分析的固定效應檢驗研究上市公司的生命周期、信息披露與股權融資成本的關系，并進行聚類效應的控制，構建模型如下：

其中，F(xiàn)orecastt+1與ForecastBiast+1采用滯后一年的數(shù)據(jù)，原因在于兩個方面：首先，分析師預測與信息披露本身可能存在逆向相關關系，即分析師預測也可能影響上市公司的信息披露水平，為了避免這一內生性影響，采用分析師預測的滯后一期數(shù)據(jù)進行檢驗；其次，分析師預測是基于預測所在年份的數(shù)據(jù)進行預測，為了更加準確的檢驗潛在關系，所以對于分析師預測采用滯后一年的數(shù)據(jù)。

三、實證研究

（一）描述性統(tǒng)計

表1整理了主要變量的描述性統(tǒng)計，其中各變量標準差適度，基本可以排除異常值的干擾。分析師預測估值水平（Forecastt+1）、分析師預測偏差（Forecast?Biast+1）與會計信息質量（EA）的取值區(qū)間分別為［-0.484，0.734］、［-0.524，0.951］與［-3.309，24.025］，而標準差分別為0.052、0.056與1.508，說明分析師預測估值水平與會計信息質量水平存在一定的差異性，但是離散程度較低，能夠反映樣本的代表性。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

表2整理了主要變量的Spearman等級相關系數(shù)檢驗結果。

表2 Spearman等級相關系數(shù)檢驗結果

會計信息質量（EA）與分析師預測估值水平（Forecastt+1）以及分析師預測偏差（ForecastBiast+1）分別呈現(xiàn)顯著的相關關系，即與分析師預測估值水平呈現(xiàn)顯著正相關關系，而與分析師預測偏差呈現(xiàn)顯著的負相關關系，初步證實了前文假設。其中，會計信息質量與分析師預測估值水平雖然呈現(xiàn)顯著相關關系，但是其系數(shù)為0.131，并沒有呈現(xiàn)強烈的經(jīng)濟顯著性，可以說明本文會計信息質量選擇的度量方法存在一定的合理性，即分析師預測估值水平并不會顯著受到上市公司財務處理技巧的影響。另外，本文還進行了多重共線性的補充檢驗，以避免由此可能導致的擾動影響。分析結果顯示VIF均值為1.25，最大值為1.51，說明并不存在多重共線性問題，可以繼續(xù)進行后續(xù)檢驗。

（二）信息披露質量對于分析師預測的影響

表3整理了信息披露質量對分析師預測影響研究的實證檢驗結果，其中方法采用固定效應模型檢驗，并對聚類效應進行了控制。模型I檢驗結果顯示分析師預測估值水平（Forecast）與會計信息質量（EA）呈現(xiàn)顯著正相關關系，而分析師預測偏差（Fore?castBias）則與會計信息質量（EA）呈現(xiàn)顯著負相關關系，且顯著性水平均為1%，說明會計信息質量的提升能夠顯著提升分析師預測的估值水平，并且降低分析師預測偏差，證實了H1。模型II的檢驗結果則沒有證實分析師預測的估值水平（Forecast）或者分析師預測偏差（ForecastBias）（CG）的相關關系，即公司治理相關信息的完備披露并沒有直接影響分析師預測水平。但是模型III的檢驗結果分別證實了分析師預測估值水平（Forecast）和分析師預測偏差（ForecastBias）與兩類信息質量的交叉項（EA×CG）的顯著相關關系，即公司治理相關信息的完備披露雖然不能直接影響分析師預測，但是可以正向調節(jié)分析師預測共識程度與會計信息質量的相關關系，同時負向調節(jié)分析師預測偏差與會計信息質量的相關關系，證實了分析師預測“功能鎖定”傾向的存在，證實了H2。

表3 信息披露質量對于分析師預測影響的分析結果

（三）穩(wěn)健性檢驗

（1）內生性處理：遺漏變量的影響。盡管采用了分析師預測的滯后一期數(shù)據(jù)以弱化潛在的內生性問題（即分析師預測也可能反過來影響信息披露水平的提升），但是分析師預測往往還容易收到其他公司治理機制的影響，例如除了能夠體現(xiàn)良好治理機制的相關信息外，有效的公司治理機制過程也可能影響分析師預測的共識程度和偏差。為了避免上述潛在的內生性影響，本文采用兩步GMM模型，并選取的合適的工具變量應對這一問題，以提升結果的穩(wěn)健性水平。本文選取樣本中上市公司所在行業(yè)的平均會計信息質量水平作為工具變量，既與上市公司信息披露水平存在相關性，又外生于上市公司的公司治理機制的運行，以驗證前文檢驗結果的穩(wěn)健性。表4列示了穩(wěn)健性檢驗的分析結果。

表4 穩(wěn)健性檢驗（兩步GMM檢驗結果）

第（1）列與第（2）列整理會計信息對于分析師預測的治理效應，結果與前文分析一致。而第（3）列到第（6）列則分析了公司治理信息對于分析師預測的調節(jié)效應。其中，根據(jù)公司治理信息的完備性均值作為分組依據(jù)，將樣本拆分為兩個樣本組，以檢驗公司治理信息完備性的調節(jié)作用，即完備公司治理信息組和一般公司治理信息組。分析結果顯示，會計信息對于分析師預測的治理效應在完備公司治理信息組更為顯著，證實了公司治理信息完備性對于二者關系的調節(jié)作用，與前文分析一致。

另外，由于分析師預測的估值水平和準確性都容易受到市場業(yè)績水平的顯著影響，即市場業(yè)績水平的變化可能影響分析師預測的共識程度和準確性，因此本文在控制變量中加入了代表市場業(yè)績水平的控制變量，市場平均收益率（M-Return，采用滬深兩市分市場收益率），期望避免因為市場業(yè)績水平導致的潛在內生性問題。

（2）替代變量檢驗。本文除了采用分析師預測的滯后一期數(shù)據(jù)作為因變量，以弱化潛在的內生性問題以外，還采用分析師預測估值水平絕對數(shù)指標（當年所有分析師關于該公司每股收益預測數(shù)值的均值）以及分析師預測偏差相對數(shù)指標（當年分析師預測偏差占實際數(shù)值的比重）作為替代變量進行穩(wěn)健性檢驗。結論與前文檢驗基本一致，證明了結果的穩(wěn)健性。

（四）生命周期情境下的信息披露質量與分析師預測

表5列示了根據(jù)樣本企業(yè)生命周期進行分組后的檢驗結果，其中方法采用固定效應模型檢驗，并對聚類效應進行了控制。

表5 生命周期的情境化影響分析結果

Panel A中，模型I結果顯示分析師預測估值水平（Forecast）與會計信息質量（EA）呈現(xiàn)顯著正相關關系，與前文檢驗一致。而模型III結果顯示分析師預測估值水平（Forecast）與兩類信息質量的交叉項（EA*CG）的顯著正相關關系只出現(xiàn)在了成熟期或衰退期組，說明相較于成長期，分析師對于進入成熟期或衰退期樣本企業(yè)的預測更容易受到公司治理信息完備性的影響，Panel B中，模型I結果顯示分析師預測偏差（ForecastBias）與會計信息質量（EA）呈現(xiàn)顯著負相關關系，與H1一致。模型III結果顯示分析師預測偏差（ForecastBias）與兩類信息質量的交叉項（EA×CG）的顯著負相關關系在成長期組與成熟期或衰退期組都存在，且顯著性水平均為5%，但是經(jīng)濟顯著性方面，分別為-0.015與-0.017，即公司治理信息完備性的調節(jié)效應在成熟期或衰退期組略微大于成長期組，說明相較于成長期，分析師對于已經(jīng)進入成熟期或衰退期樣本企業(yè)的預測準確性更容易受到公司治理信息完備性的影響。綜合表4的檢驗結果，H3基本得到證實。

另外，為了保證研究結論的穩(wěn)健性，本文還對企業(yè)生命周期進行了變量替換，即參照李云鶴等（2011）［15］的分類方法，采用銷售收入增長率進行穩(wěn)健性檢驗。具體來說，如果銷售收入增長率高于均值，則將樣本企業(yè)劃入成長期組；如果低于均值，則劃入成熟期或衰退期組。據(jù)此，本文重新了數(shù)據(jù)檢驗，主要變量的檢驗結果與前文結果基本一致。

四、結論與政策建議

本文主要研究結論如下：①高質量的上市公司會計信息質量能夠提升分析師預測的估值水平，并且降低分析師預測偏差，同時公司治理信息完備性雖然不能直接影響分析師的預測，但是正向調節(jié)分析師預測與會計信息質量的關系。這說明分析師在進行業(yè)績預測的過程中存在“功能鎖定”傾向，即對于會計信息賦予了更高的權重。②相比較于成長期組，公司治理信息完備性的調節(jié)作用在成熟期或衰退期組更加顯著，說明分析師也面臨信息過載情況下的篩選問題，即當上市公司處于成長期時，分析師會傾向于選擇更加明確、定量的會計信息作為預測的參考，而隨著上市公司步入成熟期后，分析師開始關注公司治理信息對于預測的影響，證實了“功能鎖定”傾向。

基于以上結論，本文提出政策建議如下：①監(jiān)管層面，優(yōu)化上市公司信息披露編報規(guī)則，對報告中當期關鍵公司治理信息（容易影響業(yè)績或者市場評價的相關信息）在報告顯要位置進行集中或者摘要式編報，以增強公司治理信息的易讀性，避免因信息過載帶來的負面效應。其積極效應主要體現(xiàn)在三方面：首先，有利于資本市場專業(yè)中介（如證券分析師等）給予公司治理信息更多關注；其次，可以增強報告的信息傳遞功能，迎合非專業(yè)投資者的理解能力和信息訴求；再次，從理論上講，這樣可以有針對性的消除潛在的信息披露間接治理成本，即由于最優(yōu)披露水平與強制披露水平偏離而引起的治理低效率和資源浪費問題。②公司層面，增強有關公司治理信息的自愿性披露，采用對照表的方式更加直觀的展示當期公司治理信息的變化，既可以采用縱向對照的方式，展示本公司當期較之前幾期公司治理結構發(fā)生了哪些變化，也可以采用橫向對照的方式，展示本公司公司治理結構與行業(yè)平均水平對比的結果。這在一定程度上能夠增強偏重于定性數(shù)據(jù)的公司治理信息的“信號”功能，而且通過對照表的方式能夠為受眾提供更為直觀的信息，增強了報告的易讀性，降低了信息搜尋成本。

注 釋：

①由于投資者的認知、能力的局限性，其決策過程難以賦予不同類型信息相同權重，如可能受到易于理解，或者處于首要位置的信息影響，而忽略其他類型信息。

②雖然存在南開大學公司治理指數(shù)、G指數(shù)（Gompers等，2003）和E指數(shù)（Bebchuk等，2009）等衡量公司治理水平的指標體系，但是由于數(shù)據(jù)的易得性和適用性等原因并沒有得到廣泛應用。

③根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫介紹，該變量具體計算方法為：（總流動資產的變動-現(xiàn)金和現(xiàn)金等價物的變動）-（總流動負債的變動-流動負債中短期負債的變動-應付所得稅的變動）-折舊和攤銷的變動。變動數(shù)是指該項目的本期數(shù)減去上期數(shù)。

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Does Analysts’Predictions Exist the“Function Fixation”of Information Disclosure?

XU Xiang-yia,b,GAO Chuan-guia,FANG Zhengc
（a.School of Management;b.Corporate Governance Research Center;c.Postdoctoral Station of Management Scienceand Engineering,Shandong University,Jinan 250100,China）

This paper studies the potential effect of“function fixation”in analysts’predictions about corporate performance,and discusses whether there are differences in the relationship between information disclosure and analysts’predictions at dif?ferent stages of enterprise development by introducing the theory of life cycle.The main results are:High quality accounting in?formation of listed companies can enhance the valuation level of analysts'predictions.Moreover,the prediction deviation is re?duced,and the completeness of corporate governance information positively regulates the relationship between analysts'predic?tions and accounting information quality;The moderating effects of corporate governance information are more significant in ma?ture or declining firms.This paper shows that there exists a tendencyin analysts’predictions in the context of China's capital market,which is overly dependent on“function fixation”of accounting information,and proposes some policy suggestions aimed at enhancing the"signal"function of corporate governance information.

analysts’predictions;function fixation;accounting information;corporate governance information;theory of life cycle

F830.91;F275

A

1007-5097（2017）10-0136-07

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.10.019

2017-02-14

國家自然科學基金面上項目（71272120）；中國博士后科學基金面上項目（2016M592205）；山東省博士后創(chuàng)新項目（201603020）

徐向藝（1956-），男，山東鄄城人，教授，博士生導師，山東大學公司管理研究中心主任，研究方向：企業(yè)組織，戰(zhàn)略管理；高傳貴（1973-），男，山東章丘人，博士研究生，研究方向：公司治理，管理創(chuàng)新；方 政（1984-），男，山東煙臺人，博士后，管理學博士，研究方向：公司治理。