分析師跟蹤、會計信息質量與企業價值的關系研究

翁瀅超

摘要：本文采用中介變量的檢驗方法，基于上海證券交易所上市企業2015-2017年的經驗數據，研究分析師跟蹤、企業的會計信息質量與企業價值的關系。研究結果發現，企業的會計信息質量與企業價值呈正相關關系，會計信息質量與分析師跟蹤呈正相關關系;從中介變量的角度看，分析師跟蹤在會計信息質量與企業價值的關系中發揮部分中介作用，證券分析師能夠降低信息不對稱程度，監督和制約企業，從而提升企業價值。

關鍵詞：分析師跟蹤? ?會計信息質量? ?企業價值? ?中介變量

一、引言

近年來，我國上市公司涉嫌財務造假等違法違規案件頻發，嚴重損害了投資者的利益，造成了上市公司和投資者之間的信任危機，這不利于我國資本市場的健康發展。企業作為資本市場的重要主體，有責任真實地向外界傳遞業績信息。高質量的會計信息對企業形象的塑造和可持續發展有著重要意義。企業在通過披露高質量信息吸引投資者、獲得經濟利益的同時，也有動力改善經營狀況，提高經營效率，提升企業價值，從而進一步獲得投資者的認可吸收投資，形成良性循環，帶來投資者與上市公司等多方主體的共贏。

與此同時，外界愈發關注企業的信息披露行為。當前，分析師、交易所等市場監督力量不斷強化。證券分析師作為連接投資者與上市公司的橋梁，通過廣泛的信息渠道和自身的專業素養，提高信息使用效率，為投資者決策提供有效參考，并且對企業起監督和制約作用（劉斌等，2018[1]）。在分析師的監督壓力下，企業會發布準確可靠的會計信息，從而降低信息不對稱程度，進而提升企業價值。本文試圖研究以下問題：會計信息質量是否影響企業價值，會計信息質量是否影響分析師跟蹤，分析師跟蹤對于會計信息質量和企業價值之間的關系是否具有中介作用。

當前已有文獻對會計信息質量和企業價值之間的關系進行過理論研究，并取得了一定成果，但少有文獻涉及證券分析師，而分析師作為信息中介，具備專業能力為投資者提供信息服務，通過降低信息不對稱程度提高企業價值。本文的研究貢獻在于：一是從分析師這一資本市場新興力量的角度出發，拓展會計信息質量和企業價值的理論研究;二是基于信息不對稱視角，提出高質量會計信息能作用于分析師，減少投資者與企業之間的信息不對稱，提高企業價值，并且得到了實證驗證;三是為加強證券分析師隊伍建設、發揮外部監督作用以及完善企業會計信息披露制度提供了積極借鑒。

二、研究假設

（一）會計信息質量與企業價值的關系

會計信息是反映企業的財務狀況的重要載體，受到了投資者的密切關注。然而資本市場存在投資方和被投資方之間的信息不對稱問題。如果企業不重視對外提供真實有效的信息，即信息不對稱程度嚴重，外部監督機制缺乏，管理者可以利用這一點謀求私利，甚至做出不利于企業長遠發展的決策，使企業遭受損失;另一方面，投資者也無法全面深入地了解企業的財務狀況，難以做出科學合理的投資決策。基于信號傳遞理論，為了對外傳遞良好的信號來獲得利益相關者對企業的信任與支持，樹立自身形象，保持競爭優勢，企業需要加強經營治理，提高會計信息透明度和會計信息質量，吸引投資者的投資，尤其是財務狀況較好的企業，會計信息質量更是對提升其企業價值有著重要影響。高質量的會計信息能夠從外部與內部對企業產生積極作用：準確可靠的財務信息能夠增強投資者對企業的信心，提高企業的融資效率，降低獲取資金的成本，進而給企業帶來更多的經濟效益;再者，不透明的財務信息容易導致債權人對企業的不信任，債權人為防范信用風險傾向于設置高借款利率，給企業帶來較高的資金成本。企業主動提高會計信息披露水平，有助于債權人了解企業財務狀況，從而有效控制資金成本，促進企業價值提升（陶雅，2018[2]）;目前上市公司治理機制的運行不夠完善，信息披露不夠充分，高質量會計信息能夠緩解信息不對稱問題和委托代理問題，促使管理者在外部的監督和約束下增強自身工作動力，提高公司治理水平，從而提升企業價值（田冠軍等，2018[3]）。基于以上分析，本文提出假設1：會計信息質量與企業價值呈正相關關系。

（二）分析師跟蹤與會計信息質量的關系

證券分析師是收集、整理和分析資本市場信息的專業人員。作為連接投資方和被投資方的中介，他們能夠跟蹤企業的經營業績，判別企業的違規行為，預測企業的未來發展前景，向投資者提供企業的綜合分析報告。分析師具備獨立的第三方身份、普通投資者所沒有的專業優勢和信息優勢，能夠有效降低投資方和被投資方的信息不對稱程度，為投資者帶來財務信息背后深層次的解讀，給投資者的投資選擇提供客觀、可靠的參考。分析師的評價預測是決定其職業水平和能力的重要因素，分析能力強、預測精準度高才能充分體現分析師的專業素養，為其帶來更多收益和更加良好的職業聲譽。因此，分析師傾向于信息披露完善健全、財務報告質量高的企業，因為這些企業信息不對稱程度較低，便于分析師進行信息挖掘和把握，從而分析師的預測更為精準（蔣艷輝，2014[4]）。即企業的會計信息質量越高，越有利于分析師跟蹤，越受分析師的青睞。基于以上分析，本文提出假設2：會計信息質量與分析師跟蹤呈正相關關系。

（三）分析師跟蹤的中介作用

由于信息不對稱問題，投資者了解企業真實信息的途徑非常有限，而分析師能夠顯著改善這一問題。分析師在對企業的跟蹤過程中，得益于豐富的專業知識、良好的分析解讀能力，能夠及時獲得跟蹤企業的動態，結合宏觀全局為投資者解讀企業深層次的財務信息。投資者在充分了解信息后，能夠加強對投資對象的選擇甄別，優化投資決策，降低投資風險。因此分析師和投資者的行為能夠對企業的規范披露行為產生激勵作用，對違規違法行為起到約束作用。企業為了獲得分析師的認可和投資者的信任，會主動完善對外報告，加強會計信息披露，增強會計信息透明度。在這種情況下，為了使企業有積極正面的信息可供披露，企業會努力提高生產經營效率，加強公司治理。除此之外，分析師作為市場監督主體也充分發揮了作用。基于委托代理理論，有效的監督機制有助于管理者自我約束，降低代理成本。分析師通過對企業的持續跟蹤，揭示企業隱藏的負面信息，抑制企業的違規行為，實現有效監督，是一種有效的外部治理機制（陳欽源，2017[5]）。如果缺乏分析師這一外部監督主體，企業可能提供不透明的信息并隱瞞內部負面信息，管理者侵占企業利益等負面行為難以得到控制，股東與管理者之間的矛盾激化，企業代理成本增加，不利于企業的經營發展，因此企業價值受到影響。由上述分析可得，企業會計信息質量越高，信息不對稱程度越低，吸引越多的分析師跟蹤，在分析師的監督作用下企業運營管理更加高效，代理成本降低，從而提升企業價值。分析師跟蹤在會計信息質量對企業價值影響機制中發揮中介作用。基于以上分析，本文提出假設3：分析師跟蹤是會計信息質量影響企業價值的中介變量，三者之間存在傳導關系。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取了2015-2017年上海證券交易所主板上市公司的經驗數據，對樣本數據進行了篩選：剔除數據異常和不完整的樣本;剔除ST、*ST的樣本公司;剔除金融類樣本公司;剔除2015年以后上市的公司，最終得到537家公司、1611個有效樣本觀測值。本文相關財務數據來源于國泰安數據庫。數據處理由SPSS和EXCEL軟件完成。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文選擇企業價值作為被解釋變量，采用托賓Q值作為衡量指標。托賓Q值一般用市場價值除以重置成本所得的數值表示，體現資本市場對企業價值的預期。

2.解釋變量。會計信息質量。目前對會計信息質量的研究主要是盈余管理、會計信息披露質量等方面。其中，盈余管理是企業管理者操縱利潤、控制調整對外信息的行為，盈余管理指標作為衡量會計信息質量的指標被廣泛應用。本文參考張顯明的做法（張顯明，2017[6]），采用修正瓊斯模型，分年度進行回歸，得到操縱性盈余管理DA。作為會計信息質量的衡量指標，DA的絕對值越大，盈余管理空間越大。具體的計算模型如下：

3.控制變量。參考其他研究文獻可知，影響企業價值的因素還有很多。為了使模型更加穩定，結論更具有可靠性，本文從多個角度選取控制變量，為股權集中度、資產負債率、企業規模、凈資產收益率、是否為國際四大或國內四大會計師事務所。變量名稱、符號及定義如表1所示。

（三）模型構建

自變量X通過影響變量M來影響因變量Y，則M為中介變量。為了研究會計信息質量、分析師跟蹤與企業價值的關系，本文采用Baron提出的檢驗中介變量最傳統的方法，構建如下模型：

1.會計信息質量與企業價值的計量模型：

（模型1）

如果α1>0，則假設1得到驗證。

2.分析師跟蹤與會計信息質量的計量模型：

（模型2）

如果β1>0，則假設2得到驗證。

3.分析師跟蹤、會計信息質量與企業價值的計量模型：

（模型3）

根據中介效應理論，若α1、β1、γ2三者均顯著，且γ1<α1，則中介效應存在，假設3得到驗證。γ1顯著結果為部分中介，反之為完全中介。

四、實證分析

（一）描述性統計

由表2得，企業價值的均值為1.71，說明樣本企業的市場價值預期不錯，但是標準差較大，企業之間存在差異大;極小值0.0893與極大值17.0436差值大，說明企業價值的差距大。企業會計信息質量均值為394816941，說明企業總體的會計信息質量不高，信息披露有待健全;標準差超過均值，樣本企業在會計信息披露方面存在較大差距。分析師跟蹤人數均值約為10，說明分析師跟蹤企業程度不高，未充分發揮作用，對企業還有很大的監督空間;極小值0與極大值68，差值非常大，說明不同企業受到分析師的跟蹤與監督的差距大。股權集中度均值0.3883，股東對企業的控制程度總體較高。極小值與極大值相差較大，說明樣本企業之間股東控制權的差距較大;標準差小于均值，說明股東對公司的控制總體差異不大。資產負債率均值為0.50，總體負債水平較為適度，但是最小值與最大值之差非常大，仍然存在負債過高或過低的不合理債務結構。企業規模的極小值為19.0835，極大值為28.5085，相差很大，企業之間的規模有不小的差距。凈資產收益率的均值為0.05，樣本企業的經營績效有待提升;極小值-7.2203嚴重偏低，極大值1.9496，樣本企業的經營績效差距很大，且其標準差遠大于均值，說明企業之間經營業績的穩定性存在較大差異。就外部審計而言，企業聘請的事務所為國際四大或國內四大會計師事務所的虛擬變量均值為0.41，說明企業的外部監督機制有待加強;標準差超過均值，樣本企業在外部審計方面存在較大差距。

關系數大多數小于0.5，說明模型不存在嚴重的多重共線性問題。由于相關性分析只是初步分析變量之間的相關性，所以研究假設是否成立仍需要進一步檢驗。

（三）回歸分析

根據中介變量的檢驗方法，本文采用最小二乘回歸法，驗證假設是否成立，回歸結果如表4所示。三個模型VIF均值都小于2，說明不存在多重共線性，F值均顯著。

模型1的回歸結果如表4（1）列所示：會計信息質量的系數在1%的水平上顯著為正，說明會計信息質量越高，企業價值越高，假設1成立。高質量的會計信息能夠贏得投資者、債權人的信賴，從而有效降低企業的資金成本，提高企業價值。同時高質量的會計信息也能證明企業具有較強的經營實力，有信心披露完善的財務信息，以此樹立形象，為企業帶來更多效益。

模型2的回歸結果如表4（2）列所示：會計信息質量的系數在1%的水平上顯著為正，表明會計信息質量越高，分析師跟蹤越多，假設2得到驗證。高質量的會計信息的財務透明度高，有利于分析師進行評價和預測，為分析師帶來收益與口碑，因此能夠吸引更多的分析師跟蹤。

模型3的回歸結果如表4（3）列所示：加入分析師跟蹤的中介變量后，會計信息質量與企業價值在1%的水平下呈顯著的正相關關系。α1、β1、γ1三者均顯著，且γ1<α1，分析師跟蹤、會計信息質量與企業價值的中介效應顯著，假設3得到驗證。γ1顯著，結果為部分中介，說明分析師跟蹤在會計信息質量與企業價值之間僅產生部分中介效應。企業為吸引分析師會加強會計信息披露，提高會計信息質量，分析師通過外部跟蹤與監督進一步降低信息不對稱程度，提高企業的經營效率，提升企業價值。部分中介作用也說明分析師跟蹤可能只是會計信息質量影響企業價值的一條路徑。本文計算了中介效應占總效應的比例。分析師跟蹤的中介效應的大小為1.024E-09-6.431E-10=3.809E-10，中介效應占總效應比例為37.20%。因此，分析師跟蹤的中介效應貢獻度為37.20%，比重不大。我國資本市場正處于快速發展尚未成熟的階段，不完善的體制機制依然存在。同時，當前分析師行業不夠壯大，分析師的信息中介和外部監督作用還有很大的發揮空間。

（四）穩健性檢驗

為了檢驗本文結論的穩健性，本文用每股收益重新定義企業價值，按照上述流程重新檢驗假設1和假設3。限于篇幅，重新回歸的結果沒有列示，但研究結論與前文保持一致，說明本文的研究結論比較穩健。

五、研究結論及相關政策建議

本文選用上海證券交易所上市企業2015-2017年的樣本數據，實證研究了分析師跟蹤、企業的會計信息質量與企業價值的關系，并從證券分析師這一中介變量的角度，研究了分析師跟蹤在會計信息質量與企業價值之間的中介作用。研究發現：第一，會計信息披露質量與企業價值呈正相關關系;第二，會計信息質量與分析師跟蹤呈正相關關系;第三，分析師跟蹤在會計信息質量與企業價值的關系中起到中介作用，分析師跟蹤是二者之間的部分中介變量，從而探索出會計信息質量對企業價值的一條影響路徑。

結合上述結論，本文提出如下建議：第一，政府應充分發揮外部監管職能，加快完善上市公司的會計信息披露制度，加強對會計信息披露行為的監督，提高企業的會計信息質量和信息透明度，發揮會計信息優化資本市場資源配置的作用。只有減少投資方與被投資方的信息不對稱，資本市場才能健康發展。第二，加強分析師隊伍建設，提高分析師的業務素質水平。證券分析師為投資者提供了專業的財務信息補充與解讀，能夠引導投資者優化投資策略，因此，外部分析師本身也需要充分發揮優勢，對資本市場的各種信息進行分析和把握，提高專業水準。分析師行業的有序發展、不斷壯大，對于資本市場、投資者和上市公司有著積極意義。第三，加快普及投資知識，提高投資者的投資水平。投資者應理性投資，重視企業的信息披露，在全面了解企業的經營信息的基礎上進行投資選擇。監管機構、分析師等外部力量、外部環境固然重要，投資者本身合理的投資策略才是收益的穩定保障。

參考文獻：

[1]劉斌，胡菁芯，李濤.投資者情緒、會計信息質量與股票收益[J].管理評論，2018，30（7）：33-44.

[2]陶雅.市場競爭、會計信息透明度與企業價值[J].財會通訊，2018（6）：27-31.

[3]田冠軍，楊士其.產品市場競爭、會計信息披露質量與企業價值[J].重慶理工大學學報（社會科學），2018，32（8）：63-68.

[4]蔣艷輝，李林純.智力資本互聯網信息披露、分析師跟蹤與企業價值[J].商業研究，2014（7）：80-86.

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[6]張顯明.分析師評價、會計信息質量與IPO股價信息[J].財會通訊，2017（36）：8-11.

（作者單位：江南大學商學院）