稅收激進與分析師預(yù)測的實證研究

摘 要：分析師在資本市場發(fā)揮著信息傳遞者的作用。稅收激進度一般都是分析師用來作為盈余預(yù)測的指標，以2014—2016年A 股上市公司為研究樣本，采用cluster調(diào)整標準誤回歸及 OLS 穩(wěn)健標準誤回歸方法，探討稅收激進與分析師預(yù)測準確性和分歧度之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，稅收激進與分析師預(yù)測的準確度呈正相關(guān)，與分析師預(yù)測分歧度呈負相關(guān)。本文從分析師角度豐富了稅收激進經(jīng)濟后果的研究，對未來的投資者進行投資具有一定的參考意義。

關(guān)鍵詞：稅收激進度;分析師預(yù)測;準確度;分歧度

中圖分類號：F810.42文獻標識碼：A文章編號：1008-4428（2019）05-0081-03

一、 引言

稅收籌劃作為企業(yè)獲取資源的一種手段，必然會受到政府與市場的雙重干擾。激進的稅收籌劃會帶來巨大的危害。首先，它會損害國家的資源配置，損失大量的稅收收入，使得稅收收入不能很好運用起來。其次，管理層作為決策者，他會因個人利益進行稅收籌劃，產(chǎn)生較大的代理成本，危害企業(yè)的利益。綜上可以看出企業(yè)的稅收激進行為會給企業(yè)和國家?guī)磔^大的危害。

證券分析師的角色和功能在資本市場和金融體系的蓬勃發(fā)展中也日益重要。證券分析師通過對市場的信息進行全方位深入的解剖，然后把這些信息傳遞給投資者。具體地說， 蔡祥，李志文（2013）證券分析師在現(xiàn)代資本市場中扮演著會計信息使用者和提供者的雙重角色，如果稅收激進度蘊含著企業(yè)盈余質(zhì)量方面的信息，那么從分析師的角度是否能有效地運用這一信息呢？現(xiàn)有的文獻從審計方面、政府監(jiān)管方面來探討稅收激進方面的影響，鮮有從分析師的角度來進行研究。

二、 文獻回顧與研究假設(shè)

（一）文獻回顧

汪猛，徐經(jīng)長（2016）認為隨著通貨膨脹的加劇，稅收激進使得企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績反而更加惡化。李鵬飛，謝 燕（2018）發(fā)現(xiàn)會稅差異會影響企業(yè)的盈余質(zhì)量，與分析師密切相關(guān)。大量研究從審計師、國家監(jiān)管方面探討了稅收激進方面的經(jīng)濟后果。金鑫，雷光勇（2011）發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量外部審計可以有效制約企業(yè)稅收激進活動，而且在不同的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下，影響更為顯著。審計監(jiān)督對非國有企業(yè)稅收激進活動的治理效率更突出。陳駿，徐玉德（2015）發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠減少稅收激進所帶來的違規(guī)風(fēng)險，有利于企業(yè)實現(xiàn)合規(guī)目標。證券分析師作為外部信息者必然也會對企業(yè)的稅收激進產(chǎn)生影響。

羅煒，朱春燕（2010）發(fā)現(xiàn)分析師跟蹤可以減少代理成本，提高上市公司的透明度。邵紅霞（2006）發(fā)現(xiàn)公司公開披露信息是分析師進行信息預(yù)測的重要信息來源。方軍雄（2007）發(fā)現(xiàn)公司透明度越高，預(yù)測準確度也隨之提高。現(xiàn)有文獻大部分從分析師的視角研究與信息質(zhì)量之間的關(guān)系，很少與企業(yè)聯(lián)系起來。

本文主要的創(chuàng)新點在于：第一，以稅收激進的視角分析了分析師預(yù)測的影響因素，豐富了分析師預(yù)測的文獻綜述。而且國內(nèi)對于分析師預(yù)測研究較少，無論是分析師預(yù)測的準確度還是分歧度都比較少，這對于未來的研究具有深刻的意義。第二，數(shù)理統(tǒng)計分析和相關(guān)模型的建立，是一種相當重要的研究方法，具有很強的實踐意義。而且分析師在當今社會具有越來越重要的意義，對于股價的穩(wěn)定以及投資者具有指導(dǎo)性意義。

（二）研究假設(shè)

邵紅霞（2006）發(fā)現(xiàn)公司公開披露信息是分析師進行信息預(yù)測的重要信息來源。方軍雄（2007）發(fā)現(xiàn)公司透明度越高，越能夠提高對信息的利用程度，預(yù)測準確度也隨之提高。因此，會計信息質(zhì)量會對證券分析師盈余預(yù)測產(chǎn)生直接的影響。因此會計信息的透明程度會對分析師預(yù)測的準確性產(chǎn)生重要影響。稅收激進程度越大，說明會計信息透明度越低，會產(chǎn)生代理問題，帶來嚴重的經(jīng)濟后果，理性的分析師們能察覺到企業(yè)的異常信息，加之分析師作為專業(yè)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，所以分析師能夠利用這一信息，并提高預(yù)測的準確性。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：分析師預(yù)測準確性與稅收激進正相關(guān)。

關(guān)于分析師預(yù)測分歧度作用研究，其結(jié)論存在一致性，認為分析師預(yù)測分歧度對股票的價格有積極的作用。比如： Dbaliwal and Salatka（1995）認為披露信息越多的企業(yè)，其分析師預(yù)測分歧度越小，另一方面財務(wù)風(fēng)險及股權(quán)集中度越高的企業(yè)，分析師預(yù)測分歧度越大。但是分析師是對信息敏感的群體，對于異常信息能有敏感的辨別，他們有共同的發(fā)現(xiàn)原則，對于不透明的信息會更加善于處理和運用，所以分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測的分歧度。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：分析師預(yù)測分歧度與稅收激進負相關(guān)。

三、 研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)收集

本文以A 股上市公司為研究對象，選取其2014—2016年三年的數(shù)據(jù)，在進行數(shù)據(jù)分析之前，做以下處理：剔除金融行業(yè);剔除所得稅費用小于零的公司;剔除數(shù)據(jù)缺失的公司。最終得到 3339 個數(shù)據(jù)觀測值。在數(shù)據(jù)分析時，對主要變量做上下 1%和99%的 Winsorize 縮尾處理。本文數(shù)據(jù)從國泰安數(shù)據(jù)庫中獲取，名義適用所得稅稅率數(shù)據(jù)從wind數(shù)據(jù)庫獲取。使用統(tǒng)計分析軟件 Stata15.0 進行數(shù)據(jù)加工及分析。

（二）變量定義

1. 因變量

（1）分析師盈余預(yù)測準確性的計量

采用分析師預(yù)測誤差來衡量分析師盈余預(yù)測準確性，構(gòu)建公式如下：

（2）分析師盈余預(yù)測分歧度的計量

2. 自變量

本文首先采用實際稅率來度量企業(yè)的稅收激進程度。實際稅率越小，企業(yè)的稅收激進程度越大，反之越小。ETR=有效稅率ETR，即（所得稅費用-遞延所得稅費用）/稅前利潤;在穩(wěn)健性檢驗部分應(yīng)稅收益差異 BTD進行驗證。

（三）模型設(shè)定

模型1用于檢驗假設(shè)1，模型2用于檢驗假設(shè) 2。根據(jù)研究假設(shè)，預(yù)測模型中β1顯著為正，模型2 β2顯著為正。具體變量說明見表1：

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。可以看出，分析師盈余預(yù)測誤差均值在1.63，最大值卻高達159，標準差也較大，數(shù)值較為分散，說明對不同公司進行盈余預(yù)測的準確性差距較大。分析師分歧度均值在1.22，最大值卻高達74，標準差也較大，數(shù)值較為分散，說明對不同公司進行盈余預(yù)測的分歧度差距較大。

（二）多元回歸檢驗

表 3 顯示了稅收激進與分析師盈余預(yù)測誤差和分歧度的多元回歸結(jié)果，采用基本OLS進行回歸。采用 cluster調(diào)整的標準誤進行回歸為了避免在同一時期的自相關(guān)性。從表3的回歸結(jié)果可以看出，無論是OLS標準回歸還是為了避免自相關(guān)性采用的cluster回歸，稅收激進與分析師盈余預(yù)測誤差在1%的水平上顯著相關(guān)，且系數(shù)均為正數(shù)，與假設(shè)一致。說明稅收越激進，分析師盈余預(yù)測誤差越小，即分析師盈余預(yù)測準確性越高，說明分析師能夠?qū)π畔⒓右岳茫纱蓑炞C假設(shè) 1。

進一步，從表 3的回歸結(jié)果可以看出，無論是OLS標準回歸還是為了避免自相關(guān)性采用的cluster回歸，稅收激進與分析師盈余預(yù)測誤差在1%的水平上顯著相關(guān)，說明分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測的分歧度，由此驗證假設(shè)2。模型經(jīng)過cluster 調(diào)整和 OLS 穩(wěn)健標準誤的處理，也不存在異方差問題。

（三）穩(wěn)健性檢驗

了避免自相關(guān)及異方差，采用cluster調(diào)整的標準誤進行回歸，替換被解釋變量后的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與預(yù)期一致，假設(shè)1與假設(shè)2均得到驗證。

五、 結(jié)論

以 2014—2016 年A 股上市公司為樣本進行了實證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①稅收激進與分析師預(yù)測的準確性呈正相關(guān)。說明分析師能夠?qū)π畔⒓右岳谩＂诙愂占みM與分析師預(yù)測的分歧度呈負相關(guān)。分析師是對于信息敏感的群體，對于異常信息能有敏感的辨別，他們有共同的發(fā)現(xiàn)原則，對于不透明的信息會更加善于處理和運用，所以分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測的分歧度。

以上結(jié)論對分析師群體、資本市場參與者以及證券監(jiān)管機構(gòu)具有一定的啟示意義：①證券分析師作為證券市場信息的傳遞者，對信息十分敏感，信息越不透明，越能提高分析師預(yù)測的準確性，對于未來投資者具有重要的意義。②分析師是對于信息敏感的群體，對于異常信息能有敏感的辨別，他們有共同的發(fā)現(xiàn)原則，所以對于不透明的信息會更加善于處理和運用，所以分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測的分歧度。這對于以后投資者達成一致意見具有重要意義。

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作者簡介：

於婷婷，女，安徽淮南人，南京財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院研究生，碩士學(xué)位，研究方向：審計。