會計—稅收差異與分析師盈余預測準確性

李鵬飛 謝燕

【摘 要】 會計—稅收差異蘊含著企業盈余質量方面的信息，能夠作為會計信息使用者評價企業盈余的有效指標。以2013—2015年滬深兩市A股上市公司為研究樣本，采用cluster調整標準誤回歸及OLS穩健標準誤回歸方法，探討會計—稅收差異與分析師盈余預測準確性的關系，發現分析師盈余預測準確性與會計—稅收差異顯著正相關，說明分析師在進行盈余預測時能識別會計—稅收差異的信息含量并加以利用；進一步研究表明，相較于暫時性會計—稅收差異，分析師對永久性會計—稅收差異更為關注，永久性會計—稅收差異能為分析師提供更多的有益信息。文章從分析師角度豐富了會計—稅收差異經濟后果的研究，對市場參與者有一定的借鑒意義。

【關鍵詞】 會計—稅收差異； 信息含量； 分析師盈余預測

【中圖分類號】 F234.4 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）19-0057-06

一、引言

2007年新《企業會計準則》和2008年《中華人民共和國企業所得稅法》的相繼實施，基本確定了我國會計和稅法分離的模式。確認依據的不同，使得企業會計利潤與應稅利潤之間的差異（以下稱會計—稅收差異）必然存在。會計—稅收差異分為暫時性會計—稅收差異與永久性會計—稅收差異兩種。暫時性會計—稅收差異在未來會影響企業的應稅利潤，由資產、負債的賬面價值與計稅基礎的不同而產生。永久性會計—稅收差異不會隨著時間的推移而自動轉回，不影響未來的應稅利潤。研究發現，會計—稅收差異提供了一些潛在的積極或消極的信息及經濟后果，如果會計—稅收差異包含的信息能夠被投資者及其他市場參與者正確理解和利用，則有助于市場參與者正確預測和決策，有助于市場有效性提高[ 1 ]。葉康濤[ 2 ]研究表明，上市公司盈余管理幅度越大，則會計—稅收差異越高，上市公司通過操縱非應稅項目損益，以規避盈余管理的稅負成本。同樣，會計—稅收差異也能顯示企業的盈余持續性。伍利娜和李蕙伶[ 3 ]研究顯示，會計—稅收差異能夠成為我國上市公司會計盈余質量的“警示信號”，過大的會計—稅收差異意味著較低的盈余持續性。在我國企業會計準則及所得稅稅法改革后，譚青和李薇[ 4 ]以2007—2009年上市公司為研究樣本，發現企業管理者在進行盈余管理時會面臨所得稅成本的權衡，會計—稅收分離賦予了管理者更多可操作的空間，通過非應稅項目的操控來達到利潤最大化的目的，從而進一步加大了會計—稅收差異的程度。

如果會計—稅收差異反映了企業盈余質量方面的信息，那么，相關群體是否能有效利用會計—稅收差異這一信息含量呢？現有文獻主要從投資者、審計師的角度，探討了會計—稅收差異的信息含量及其經濟后果，而選擇證券分析師角度的卻較少。如今，證券分析師在資本市場中同時扮演著信息提供者與信息使用者的角色。作為信息提供者，分析師利用其自身專業知識對財務信息進行搜集與加工，向市場參與者提供合理且能反映證券內在價值的信息，從而提高資本市場定價的效率。作為會計信息使用者，企業財務報告的質量對分析師盈余預測準確性至關重要。雙重角色的定位，使證券分析師在資本市場中發揮著越來越重要的作用。因此，有必要檢驗分析師是否能通過會計—稅收差異的信息含量來提高自身盈余預測準確性。本文研究的邏輯思路：（1）探討分析師盈余預測準確性是否與會計—稅收差異相關；（2）將會計—稅收差異分為暫時性會計—稅收差異與永久性會計—稅收差異，探討分析師對不同類型的會計—稅收差異關注度是否不同。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

研究表明，會計—稅收這一客觀差異給企業帶來了盈余操縱的空間。Desai[ 5 ]發現，企業會計制度與稅收體系的分離給予了企業盈余管理的空間，使企業可以通過操縱非應稅項目同時達到盈余管理和避稅的目的。

關于會計—稅收差異與盈余質量的關系，現有研究大都得出了相似結論：會計—稅收差異是企業盈余質量的“危險信號”。Lev和Nissim[ 6 ]認為，在特定情況下，會計—稅收差異比操縱性應計利潤這些傳統的指標檢測盈余管理行為更有用。周中勝[ 7 ]從盈余持續性的視角探討了會計—稅收差異與盈余質量的關系，發現會計—稅收差異越大，盈余的持續性越弱，盈余質量越低，與伍利娜和李蕙伶[ 3 ]的研究結論一致。蘆笛[ 8 ]認為，從會計信息需求者的角度而言，會計—稅收差異是識別上市公司盈余質量的一個更為可靠的指標，相對于操縱性應計利潤，會計—稅收差異更能識別企業的盈余管理行為，得出了與Lev和Nissim[ 6 ]相一致的研究結論。進一步從經濟性質的角度，將會計—稅收差異分為暫時性會計—稅收差異與永久性會計稅收差異。一般認為，相較于永久性會計—稅收差異，暫時性會計—稅收差異能更多地反映企業盈余管理中酌情處理權的使用程度。Hanlon[ 9 ]發現，對于暫時性會計—稅收差異的公司來說，稅前盈余缺乏持續性。謝香兵[ 10 ]研究表明，暫時性會計—稅收差異與公司未來盈余增長顯著負相關，顯示了較低的盈余持續性。

大量研究從投資者、審計師角度探討了會計稅收差異的經濟后果。Ohlson[ 11 ]、Hanlon等[ 12 ]、龍月娥等[ 13 ]從投資者角度發現，市場具有價格發現和自動糾正偏差的功能，能夠有效識別會計—稅收差異中蘊含的盈余管理信息，并做出理性的反應。而伍利娜等[ 3 ]、謝香兵[ 10 ]、劉麗華等[ 14 ]卻認為，投資者不能較好地識別會計—稅收差異對于上市公司盈余質量的啟示作用，會計—稅收差異越大的企業越容易發生非效率投資現象。Hanlon等[ 15 ]、程昔武等[ 16 ]、譚青等[ 17 ]探討了審計費用與會計—稅收差異之間的關系，發現審計師能識別具有大額會計—稅收差異的公司蘊含了更多的審計風險并進行更多的審計工作。那么，分析師如何理解會計—稅收差異的信息含量呢？少量文獻對其進行了研究。Weber[ 18 ]發現，證券分析師沒有充分理解會計—稅收差異的信息，當企業會計利潤大于應稅利潤時，分析師會高估企業的未來盈余。

從已有的研究來看，學者著重從如下兩個方面進行了研究：（1）探討會計—稅收差異是否傳達了有關盈余質量方面的信息；（2）著重從投資者、審計師的角度出發，檢驗投資者、審計師是否能夠識別會計—稅收差異中蘊含的盈余操控信息并做出反應。研究發現，會計—稅收差異能反映企業盈余質量的信息，會計—稅收差異越大，企業盈余質量越差。不同類別會計信息使用者識別會計—稅收差異信息的能力有所不同。一般而言，投資者可能對會計—稅收差異存在認知偏差，而審計師則能較好地識別會計—稅收差異的信息并采取相應措施。此外，較少文獻研究了分析師群體對會計—稅收差異信息含量的利用情況，難以得出規律性的結論。

受現有研究啟示，本文可能的貢獻表現在：（1）對Weber[ 18 ]的研究進行了拓展，對會計—稅收差異細分為暫時性會計—稅收差異與永久性會計—稅收差異，具體考察這兩種差異與證券分析師預測準確度之間的關系，將國外的研究延伸至國內，豐富了我國會計—稅收差異經濟后果的研究領域。（2）本文研究結果預期能為分析師群體、資本市場參與者及相關監管機構帶來一定的啟示意義。

（二）研究假設

Schipper[ 19 ]曾表示，上市公司發布的公開信息，尤其是上市公司年度財務報告是分析師盈余預測最重要的信息來源。因此，會計信息質量會對證券分析師盈余預測產生直接的影響。高質量的會計信息有助于分析師更好地搜集整理信息，節省分析師信息加工的時間，提高分析師辦事效率，由此可以改善分析師預測信息的準確程度。相反，會計信息質量越差，信息不對稱程度越大，證券分析師預測的難度大大增加，從而可能導致較高的預測誤差。現有研究表明，較大的會計—稅收差異暗示著較差的盈余質量，根據“理性經濟人”假說，理性的分析師們能察覺到企業利用會計—稅法這一空間進行盈余操縱的行為，加之分析師作為專業的信息收集與加工群體，具有比其他群體更強的信息捕捉能力，所以，分析師可能會察覺到會計—稅收差異的信息含量，并能利用其信息含量降低盈余預測的錯誤性。因此，本文提出如下假設：

H1：分析師盈余預測準確性與會計—稅收差異顯著正相關。

暫時性會計—稅收差異主要涉及遞延所得稅項目的處理，《企業會計準則》給予了企業選擇會計政策及會計核算方法的權利，使得企業在會計準則下擁有更多的酌情處理權，但是所得稅法規定所有企業采用同一標準進行納稅申報，由此導致資產、負債的賬面價值與計稅基礎不同。暫時性會計—稅收差異在未來可以轉回，會影響多期應稅利潤，這會加大分析師盈余預測的難度，在一定程度上干擾分析師的判斷。相反，永久性會計—稅收差異不影響未來的應稅利潤。會計上確認但稅法規定免稅的收入項目或者會計上確認但稅法規定不可扣除的費用項目，導致了永久性會計—稅收差異的產生。為了平滑利潤，企業可能會操縱這些收入、費用項目，且不會對未來應稅利潤產生影響，所以，分析師可能對永久性會計—稅收差異關注度更高。因此，本文提出如下假設：

H2：相比暫時性會計—稅收差異，分析師盈余預測準確性與永久性會計—稅收差異相關性更高。

三、研究設計

（一）數據收集

本文以滬深兩市A股上市公司為研究對象，選取其2013—2015年三年的數據，在進行數據分析之前，做以下處理：（1）剔除金融行業，因為金融行業適用的企業所得稅政策和會計制度不同于非金融行業，具有特殊性，會干擾研究結果；（2）剔除所得稅費用為零或負數的公司，因為無法正確估計應稅收益；（3）剔除虧損公司，因為虧損公司的虧損額度可以在5年內抵扣，影響會計—稅收差異計算的準確性；（4）剔除數據缺失的公司。最終得到2 885個數據觀測值。在數據分析時，對主要變量做上下1%的Winsorize縮尾處理。本文數據從國泰安數據庫中獲取，使用統計分析軟件Stata14.0進行數據加工及分析。

（二）變量定義

1.會計—稅收差異的計量

會計—稅收差異是會計利潤與應稅利潤之間的差異。會計利潤即財務報表中披露的利潤總額，對于應稅利潤，由于納稅申報表不對外公開披露，所以只能從上市公司公開披露的財務報告數據推導，借鑒戴德明和姚淑瑜[ 20 ]的研究，具體度量過程如下。

會計—稅收差異=利潤總額-應稅利潤 （1）

應稅利潤=當期所得稅費用/所得稅稅率 （2）

當期所得稅費用=所得稅費用-遞延所得稅費用

（3）

遞延所得稅費用=遞延所得稅負債本期發生額-遞延所得稅資產本期發生額 （4）

將式（4）、（3）、（2）依次代入上一級公式，得出：

會計—稅收差異=利潤總額-[所得稅費用-（遞延所得稅負債本期發生額-遞延所得稅資產本期發生額）]/所得稅稅率 （5）

本文將會計—稅收差異劃分為暫時性會計—稅收差異與永久性會計—稅收差異，暫時性會計—稅收差異反映為遞延所得稅項目，永久性會計—稅收差異則為會計—稅收差異與暫時性會計—稅收差異的差額，計算公式如下。

暫時性會計—稅收差異=遞延所得稅費用/所得稅稅率=（遞延所得稅負債本期發生額-遞延所得稅資產本期發生額）/所得稅稅率 （6）

永久性會計—稅收差異=會計—稅收差異-暫時性會計—稅收差異 （7）

將式（5）、（6）代入式（7）即能度量出永久性會計—稅收差異。

在進行數據分析時，用年末總資產對會計—稅收差異進行標準化。

2.分析師盈余預測準確性的計量

借鑒鄭亞麗和蔡翔[ 21 ]的研究，采用分析師預測誤差來衡量分析師盈余預測準確性，構建公式如下。

FERRORi，t=■ （8）

其中：FEPSi，t為所有分析師對同一公司i在第t年所預測的每股收益均值（中位數）；AEPSi，t為公司i第t年真實的每股收益；FERRORi，t為公司i第t年分析師盈余預測誤差，經過右邊取絕對值處理后，該值越大，分析師盈余預測準確度越低。根據計算采用分析師盈余預測的均值和中值的不同，可以得到均值預測誤差（Mean FERROR）和中位數預測誤差（Median FERROR）。

（三）模型設定

本文探究分析師對會計—稅收差異蘊含信息的理解情況，因此，將分析師盈余預測誤差作為被解釋變量，會計—稅收差異作為解釋變量，同時參考Bhushan[ 22 ]、Kross[ 23 ]等的研究，將盈余波動性、分析師關注度、盈余不可預測性及公司規模四種最能影響分析師盈余預測準確性的因素作為控制變量，建立多元回歸模型如下。

Mean FERRORi，t = ？茁0 + ？茁1BTDi，t + ？茁2Sizei，t + ？茁3EVi，t +

？茁4Unferrori，t+？茁5Followi，t+∑year+∑industry+？著i，t （1a）

Median FERRORi，t = ？茁0 + ？茁1BTDi，t + ？茁2Sizei，t + ？茁3EVi，t +

？茁4Unferrori，t+？茁5Followi，t+∑year+∑industry+？著i，t （1b）

Mean FERRORi，t = ？茁0 + ？茁1TBTDi，t + ？茁2PBTDi，t+？茁3Sizei，t+

？茁4EVi，t+？茁5Unferrori，t+？茁6Followi，t+∑year+∑industry+？著i，t

（2a）

Median FERRORi，t=？茁0+？茁1TBTDi，t+？茁2PBTDi，t+？茁3Sizei，t+

？茁4EVi，t+？茁5Unferrori，t+？茁6Followi，t+∑year+∑industry+？著i，t

（2b）

模型（1a）、（1b）用于檢驗假設1，模型（2a）、（2b）用于檢驗假設2。根據研究假設，預測模型（1a）、（1b）中？茁1顯著為負，預測模型（2a）、（2b）中？茁2顯著為負、？茁1為負但不顯著。具體變量說明見表1。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表2給出了主要變量的描述性統計結果。可以看出，分析師盈余預測誤差（Mean FERROR以及Median FERROR）均值在2左右，而最大值卻高達32，標準差也較大，數值較為分散，說明對不同公司進行盈余預測的準確性差距較大。另外，經過標準化處理的會計—稅收差異均值為-0.0023，說明會計—稅收差異占期末總資產的比例較大，上市公司普遍存在會計—稅收差異，且會計—稅收差異標準差較小，其數值分布較為集中。

（二）相關性檢驗

表3顯示了主要解釋變量和被解釋變量之間的Pearson相關系數。可以看出，會計—稅收差異（BTD）、永久性會計—稅收差異（PBTD）均與分析師盈余預測誤差（Mean FERROR以及Media FERROR）顯著負相關，而暫時性會計—稅收差異（TBTD）與分析師盈余預測誤差（Mean FERROR以及Media FERROR）之間的相關性則不明顯。相關系數符號與顯著性同預期一致，可進一步進行多元回歸分析。

（三）多元回歸分析

表4顯示了會計—稅收差異與分析師盈余預測誤差的多元回歸結果，表5顯示了暫時性會計—稅收差異、永久性會計—稅收差異與分析師盈余預測誤差的多元回歸結果。為避免同一個體在不同時期自相關的問題，采用cluster調整的標準誤進行回歸。此外，為了對比，使模型具有說服力，也采用基本的OLS穩健標準誤進行回歸。

從表4的回歸結果可以看出，無論是經cluster調整后的回歸還是普通OLS穩健標準誤的回歸，會計—稅收差異與分析師盈余預測誤差的相關系數為負且均在1%的水平上顯著相關，與預期一致。說明會計—稅收差異越大，分析師盈余預測誤差越小，即分析師盈余預測準確性越高，說明分析師已經察覺到了會計—稅收差異的信息含量并加以利用，由此驗證假設1。這與Weber[ 18 ]結論相反，原因可能是國內外環境差異導致，加上隨著時間的推移，越來越多的經驗證據顯示了會計—稅收差異的信息含量，因此使得分析師群體也對會計—稅收差異產生了警惕性，并能將其運用于盈余預測中。

進一步地，從表5的回歸結果可以看出，無論是經cluster調整后的回歸還是普通OLS穩健標準誤的回歸，永久性會計—稅收差異與分析師盈余預測誤差的相關系數為負且均在1%的水平上顯著相關，而暫時性會計—稅收差異與分析師盈余預測誤差的相關系數雖然為負，但不顯著相關，與預期一致。說明分析師在進行盈余預測時，更加關注永久性會計—稅收差異帶來的信息含量，由此驗證假設2。

此外，模型經調整后的R2均在0.25以上，說明模型具備一定的解釋力，且模型變量的VIF值均在2以下，遠低于10，說明模型不存在多重共線性問題。此外，模型經過cluster調整和OLS穩健標準誤的處理，也不存在異方差問題。

（四）穩健性檢驗

1.替換被解釋變量

根據Hong和Kacperczyk[ 24 ]的方法，運用分析師盈余預測偏差對被解釋變量進行替換，分析師盈余預測偏差計算公式為：

Accuracyi，t=■ （9）

其中，Pi，t-1是預測公司i第t-1年的股價收盤價，Accuracyi，t表示公司i第t年分析師盈余預測偏差，其余含義同式（8）。同樣，Accuracyi，t越大，分析師預測準確性越低。

為了避免自相關及異方差，采用cluster調整的標準誤進行回歸，替換被解釋變量后的穩健性檢驗結果與預期一致，假設1與假設2均得到驗證。

2.刪除分析師盈余預測準確性較高組

為了排除那些盈余預測準確度較高樣本的影響，將FERROR按中位數分為盈余預測準確度較高組以及盈余預測準確度較低組后，僅對盈余預測準確度較低組進行實證檢驗。為了避免自相關及異方差問題，采用cluster調整的標準誤進行回歸，刪除分析師盈余預測較高組后的穩健性檢驗結果仍與預期一致，假設1與假設2均得到驗證。

五、結論

以2013—2015年滬深兩市A股上市公司為樣本進行了實證研究，結果發現：（1）分析師盈余預測準確性與會計—稅收差異顯著正相關，說明分析師能識別會計—稅收差異的信息含量并加以利用；（2）將會計—稅收差異加以分類后，發現分析師盈余預測準確性與永久性會計—稅收差異顯著正相關，與暫時性會計—稅收差異不顯著相關，說明分析師對永久性會計—稅收差異的信息含量利用度更高，原因可能是永久性會計—稅收差異不會影響未來的應稅利潤，因而更容易判斷其信息含量。本文的研究結論與以往文獻結論（Weber，2009）不盡一致，本文認為這與國內外環境及時間因素有關。即隨著時間的推移，分析師群體的專業知識越加豐富，收集、整理、分析盈余信息的技術也越加成熟，加之國內外環境的差異，導致了研究結論的不一致。

以上結論對分析師群體、資本市場參與者以及證券監管機構具有一定的啟示意義：（1）研究表明，會計—稅收差異能反映企業盈余質量的信息，所以，分析師在進行盈余預測時，應當考慮會計—稅收差異的信息含量，這可以有效提高分析師盈余預測的準確度，此外，以往研究（Hanlon，謝香兵等）表明，暫時性會計—稅收差異蘊含著更多的盈余操縱信息，分析師應該對暫時性會計—稅收差異加以分析利用，以確保更高的盈余預測準確度；（2）證券分析師作為信息提供者，利用其自身專業知識進行信息的搜集與加工，最終向市場參與者提供合理且能反映證券內在價值的信息，因此，運用會計—稅收差異的信息含量以提高分析師盈余預測的準確性，對于資本市場的有效運作具有一定意義，本文結論表明分析師并未充分利用會計—稅收差異的信息，在暫時性會計—稅收差異存在且金額較大時，市場參與者應對分析師的盈余預測保持警惕性；（3）對于監管機構來說，既然會計—稅收差異能在一定程度上反映企業盈余質量的信息，那么就應加強對會計—稅收差異信息披露的監督與管理，進一步規范信息披露，確保市場的有效運行，發揮會計—稅收差異信息的作用。

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