會計信息形式質(zhì)量與分析師盈余預(yù)測

〔摘要〕 會計信息是資本市場主體進行決策的重要依據(jù)，高質(zhì)量的會計信息是分析師作出準(zhǔn)確判斷的重要基礎(chǔ)。以2011—2020年我國A股上市公司為研究樣本，采用文本分析方法，實證檢驗會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測行為的影響。結(jié)果顯示，會計信息形式質(zhì)量提高有利于提升預(yù)測準(zhǔn)確度，且對非明星分析師和非行業(yè)專長分析師預(yù)測準(zhǔn)確性正向影響更大。在高管薪酬水平較高的企業(yè)以及市場化水平較高的地區(qū)，會計信息形式質(zhì)量能夠提高分析師的預(yù)測準(zhǔn)確度，進而降低股價崩盤風(fēng)險。提升會計信息形式質(zhì)量，需要進一步完善相關(guān)法規(guī)，規(guī)范上市公司的會計信息披露制度，同時也要加強會計人員培訓(xùn)，重視建立信息質(zhì)量評估機制，為分析師等信息使用者理解非財務(wù)信息披露提供參考依據(jù)，促進資本市場的穩(wěn)定與健康運行。

〔關(guān)鍵詞〕 會計信息形式質(zhì)量；文本分析；分析師預(yù)測；股價崩盤風(fēng)險

〔中圖分類號〕F275；F233 〔文獻標(biāo)志碼〕A 〔文章編號〕1008-0694（2025）01-0090-10

〔作者〕 肖 瑤 博士研究生 北京外國語大學(xué)國際商學(xué)院 北京 100089

趙曉磊（通信作者）博士研究生 北京外國語大學(xué)國際商學(xué)院 北京 100089

牛華勇 教授 博士生導(dǎo)師 北京外國語大學(xué)國際商學(xué)院 北京 100089

〔基金項目〕國家自然科學(xué)基金項目“會計信息形式質(zhì)量與資本市場效率”（72473012）；中央高校基本科研項目“工業(yè)機器人應(yīng)用與產(chǎn)品市場表現(xiàn)的研究”（2024JX032）。

一、引言

長期穩(wěn)定的資本市場是我國經(jīng)濟增長的必要基礎(chǔ)。會計信息是資本市場主體進行決策的重要依據(jù)，其質(zhì)量高低直接決定著信息使用者的決策效果，對于實現(xiàn)投資者保護、提高資本市場運行效率等具有重要的意義。已有研究大多從盈余管理、會計穩(wěn)健性、盈余持續(xù)性等視角探討會計信息的內(nèi)容質(zhì)量^〔1-3〕， 即會計信息生成過程中遵循會計準(zhǔn)則和相關(guān)會計規(guī)范進行加工和處理的程度，體現(xiàn)會計信息是否如實、準(zhǔn)確地反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動。事實上，會計信息的決策影響效應(yīng)不僅受制于信息的實質(zhì)內(nèi)容，同時也受信息披露形式的影響。只有依托于高質(zhì)量的會計信息披露形式，會計信息的實質(zhì)內(nèi)容才會以清晰、簡明的方式迅速、完整、準(zhǔn)確地傳遞給信息使用者^〔4〕，最終實現(xiàn)幫助信息使用者決策、保護投資者權(quán)益的目標(biāo)。高質(zhì)量的會計信息披露形式有利于打破使用者的信息解讀枷鎖，在信息使用者決策過程中具有與會計信息實質(zhì)內(nèi)容同等重要的地位。

分析師作為資本市場主體之一，發(fā)揮著解讀信息和傳遞信息的重要作用。高質(zhì)量的會計信息能夠有效緩解資本市場中信息不對稱的現(xiàn)象，幫助分析師刻畫企業(yè)全貌，掌握更多和企業(yè)未來業(yè)績、管理層決策以及發(fā)展相關(guān)的有效信息，深入分析企業(yè)的未來盈余，進而更好地作出預(yù)測。目前，已有不少文獻關(guān)注了文本信息對于分析師預(yù)測的影響，如會計信息的可讀性、管理層語調(diào)以及年報風(fēng)險信息披露等方面^〔5-7〕。那么，會計信息形式質(zhì)量是否能對分析師預(yù)測行為產(chǎn)生影響？其作用機制是什么？這些問題尚未得到回答。本文利用楊丹（2021）^〔8〕基于會計信息文本的信息量、形式特征、語義特征與呈報特征構(gòu)建會計信息形式質(zhì)量指數(shù)，研究會計信息形式質(zhì)量對分析師決策的影響，為規(guī)范企業(yè)信息披露質(zhì)量提供參考。

二、文獻回顧

會計信息質(zhì)量的高低一方面取決于數(shù)字信息等實質(zhì)內(nèi)容，另一方面也取決于語言文字等表達(dá)形式。會計信息是否能夠使用特定語言和呈報方式，準(zhǔn)確、清晰、簡明地傳遞會計信息，即企業(yè)的會計信息形式質(zhì)量^〔9〕。在實踐中，我國企業(yè)在會計信息形式質(zhì)量方面仍存在一定的問題。披露的會計信息普遍存在語言晦澀難懂、描述空泛等問題^〔10〕。大多數(shù)企業(yè)的信息冗長卻沒有重點，投資者無法提取實質(zhì)性信息^〔11〕，嚴(yán)重阻礙了資本市場效率的提升。

現(xiàn)有關(guān)于會計信息形式質(zhì)量的研究重點圍繞文本信息的呈報語言特征和可讀性展開。從呈報語言特征看，信息披露語調(diào)常常被投資者視為有價值的信息。其中，正面語調(diào)能夠降低股價波動^〔12〕，負(fù)面語調(diào)則會增加未來股價崩盤風(fēng)險^〔13〕。盈余新聞發(fā)布的積極語調(diào)和分析師預(yù)測之間有顯著正相關(guān)的關(guān)系^〔14〕。同時，積極語調(diào)也可能通過降低審計投入降低審計費用^〔15〕。從會計信息的可讀性來看，會計文本可讀性的高低會影響投資者解讀信息的難度^〔16〕。當(dāng)公司財務(wù)報告的可讀性較高時，能夠緩解公司與投資者之間的信息不對稱，降低股價崩盤風(fēng)險以及權(quán)益資本成本^〔17〕。而年報可讀性較差的公司意味著分析處理信息成本增加，進而增加了分析師預(yù)測分歧^〔18〕。

會計信息質(zhì)量是分析師進行預(yù)測時的重要參考內(nèi)容，可讀性、語調(diào)以及年報風(fēng)險信息披露等均會對分析師預(yù)測準(zhǔn)確度產(chǎn)生顯著影響。首先，較低的文本可讀性會增加信息的處理和解讀成本。已有研究發(fā)現(xiàn)，年報可讀性較差的公司分析師預(yù)測分歧更高、預(yù)測準(zhǔn)確度更低^〔19〕。同時，年報可讀性較差也會提升投資者對分析師的需求^〔20〕。其次，管理層語調(diào)作為會計文本信息的重要組成部分，也會對分析師行為產(chǎn)生影響。例如，盈余新聞發(fā)布的積極語調(diào)顯著增加了分析師預(yù)測準(zhǔn)確度^〔21〕；管理層在業(yè)績說明會中的正向語調(diào)也降低了分析師預(yù)測偏差，提高了分析師更新其薦股報告的可能性^〔22-23〕。最后，年報中的風(fēng)險信息披露不完整可能會降低分析師預(yù)測準(zhǔn)確度，提高分析師預(yù)測分歧度^〔24〕。

三、理論分析與研究假設(shè)

1. 會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測的影響

作為資本市場中的重要信息中介，分析師具備較為專業(yè)的能力利用企業(yè)發(fā)布的信息對企業(yè)進行盈余預(yù)測，這其中就包含定性信息。會計信息形式質(zhì)量作為一種定性元素可以為分析師帶來增量信息。首先，從信號效應(yīng)來看，較高的會計信息形式質(zhì)量有助于向外界傳遞公司經(jīng)營狀況良好的積極信號，緩解企業(yè)和信息使用者之間的信息不對稱性，進而增強分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確度。具體而言，公司自愿向外界傳遞清晰、簡明、重點突出的會計信息是公司積極披露信息的正面信號，表明公司的信息可信度較高^〔25-26〕。同時，公司披露的會計信息形式質(zhì)量越高，分析師越能全面地刻畫企業(yè)的全貌，掌握更多和企業(yè)未來業(yè)績以及發(fā)展相關(guān)的有效信息，深入分析企業(yè)的未來盈余以及對企業(yè)的價值判斷，增強分析師預(yù)測準(zhǔn)確度。其次，會計信息形式質(zhì)量可以帶來增量信息，提高分析師預(yù)測準(zhǔn)確性。企業(yè)年報中定性信息具有非結(jié)構(gòu)化和多樣性的特點，往往包含管理層關(guān)于企業(yè)發(fā)展的態(tài)度以及對于未來走向的判斷^〔27〕。此外，清晰的文字和整潔的結(jié)構(gòu)等信息更具有可讀性，更容易被分析師所理解，可以幫助分析師有更準(zhǔn)確的判斷。

基于上述分析，提出假設(shè)H1：會計信息形式質(zhì)量能夠提高分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確度。

2. 會計信息形式質(zhì)量、分析師特征與分析師預(yù)測

外部信息環(huán)境、分析師獲取信息渠道以及處理信息能力都會對分析師預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生影響。具備行業(yè)專長的分析師和明星分析師，擁有更多的信息獲取渠道。除有機會和公司管理層有更多接觸能獲得私有信息以外，能力較高的分析師還有可能觀察到一些其他機構(gòu)分析師難以觀察到的信息，因此也會減少對會計信息形式質(zhì)量的依賴。從自身能力來說，具備行業(yè)專長的分析師或者是明星分析師對信息具有更好的識別和處理能力。他們更有可能會憑借自身經(jīng)驗進行分析，而較少關(guān)注到會計信息形式質(zhì)量。能力較低的分析師則會更多依靠企業(yè)年報的信息進行預(yù)測。會計信息形式質(zhì)量對不具備行業(yè)專長的分析師和非明星分析師的準(zhǔn)確度的影響可能更加顯著。

基于上述分析，提出假設(shè)H2：會計信息形式質(zhì)量對于分析師盈余預(yù)測的提升作用對于不具備行業(yè)專長的分析師和非明星分析師更為顯著。

四、研究設(shè)計

1.模型構(gòu)建

為驗證H1，即會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測行為的影響，構(gòu)建模型（1）：

FERROR_i，t+1=β₀+β₁AIPQ_i，t+CONS_i，t+∑YEAR+∑IND+ε_i，t （1）

其中，F(xiàn)ERROR為t+1年分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確度。AIPQ表示當(dāng)期的會計信息形式質(zhì)量。CONS_i，t表示控制變量。YEAR和IND分別為年份和行業(yè)的固定效應(yīng)，ε為隨機擾動項。

為驗證H2，即分析師特征在會計信息形式質(zhì)量對分析師盈利預(yù)測準(zhǔn)確度影響中的作用，構(gòu)建模型（2）：

FERROR_i，t+1=β₀+β₁AIPQ_i，t+β₂AIPQ_i，t×INVA_i，t+β₃INVA_i，t+CONS_i，t+∑YEAR+∑IND+ε_i，t（2）

式（2）中， INVA代表了分析師特征層面的兩個變量，分別為明星分析師（STAR）和分析師行業(yè)專長（SPEC）。

2.變量定義

（1）被解釋變量。分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確度（FERROR），主要指的是分析師對企業(yè)的盈利預(yù)測值的平均誤差，可以代表分析師預(yù)測的準(zhǔn)確性，預(yù)測誤差越大，預(yù)測準(zhǔn)確度就越小。參照已有研究^〔28〕，本文通過分析師預(yù)測值和實際值的平均誤差進行測量，剔除預(yù)測日期超過年報發(fā)布日的樣本以及缺失樣本，保留每個企業(yè)分析師每年度最后一次的預(yù)測值，具體計算詳見公式（3）。

FERROR_it=Abs［Mean（FEPS_i，t）-MEPS_it］ Abs（MEPS_it）（3）

其中，MEPS為公司實際每股盈余，F(xiàn)EPS為分析師預(yù)測每股盈余，Abs（·）為取絕對值。

（2）解釋變量。會計信息形式質(zhì)量（AIPQ）。本文從會計信息多指標(biāo)視角出發(fā)，運用楊丹等（2018）^〔29〕基于文本信息量、文本形式特征、文本語義特征、呈報特征維度構(gòu)建會計信息形式質(zhì)量指數(shù)進行度量。首先，確定會計信息形式質(zhì)量指數(shù)的各維度。從上市公司年報整體出發(fā)，同時挖掘“管理層分析與討論”（以下簡稱“MDamp;A”）部分的信息，立足于文本信息量、文本形式特征、文本語義特征和呈報特征確定各維度指標(biāo)。其中，文本信息量指標(biāo)包括年報文件大小、年報長度以及年報句子總數(shù)等；文本形式特征指標(biāo)包括年報中平均句子長度、年報漢字總數(shù)、年報漢字總筆畫數(shù)等；文本語義特征指標(biāo)包括MDamp;A文本前瞻性深度、相似度等；呈報特征包括年報中數(shù)字?jǐn)?shù)量、獨特數(shù)字占比、表格數(shù)量及覆蓋頁數(shù)等。其次，利用自然語言處理方法對相應(yīng)指標(biāo)進行量化。最后，采用滾動模型計算方法，利用超額累計收益率（CAR）對歷史數(shù)據(jù)進行考察，挑選出能夠預(yù)測未來收益率的影響因子，并利用預(yù)期收益率構(gòu)造預(yù)測模型，從而形成綜合的會計信息形式質(zhì)量指數(shù)。其中，超額累計收益率（CAR）等于日個股回報率和綜合日市場回報率（等全平均法）的差值。

（3）分析師特征變量。對于分析師行業(yè)專長（SPEC），參照劉永澤等（2014）^〔30〕的方法，本文通過分析師在行業(yè)中跟蹤的公司數(shù)量占分析師跟蹤的公司總數(shù)的比例衡量分析師行業(yè)專長（SPEC），行業(yè)專長說明了分析師在該行業(yè)關(guān)注度更高，能夠獲得更多信息。明星分析師（STAR）通過《新財富最佳分析師評選》中分析師排名，當(dāng)分析師被評選為明星分析師時STAR為1，否則為0。

（4）控制變量。參考分析師盈利預(yù)測影響因素的相關(guān)研究^〔31〕，本文的控制變量主要包括公司財務(wù)和公司治理層面。公司財務(wù)層面控制變量主要有企業(yè)規(guī)模（SIZE）：總資產(chǎn)的自然對數(shù)；資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）：總負(fù)債和總資產(chǎn)的比值；總資產(chǎn)凈利率（ROE）：凈利潤除以上期和本期總資產(chǎn)的平均余額；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATO）：營業(yè)收入除以上期和本期總資產(chǎn)的平均余額；現(xiàn)金流比率（CASHFLOW）：經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額除以總資產(chǎn)；營業(yè)收入增長率（GROWTH）：當(dāng)期營業(yè)收入除以上期營業(yè)收入減1；是否虧損（LOSS）：當(dāng)年凈利潤小于0取1，否則取0。公司治理層面控制變量主要有獨立董事比例（INDEP）：獨立董事人數(shù)除以董事總?cè)藬?shù)；第一大股東持股比例（TOP1）：第一大股東持股數(shù)量除以總股數(shù)；兩職合一（DUAL）：董事長與總經(jīng)理是同一個人為1，否則為0；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）：國有控股企業(yè)為1，非國有企業(yè)為0；機構(gòu)持股比例（INST）：機構(gòu)投資者持股總數(shù)除以流通股本；是否四大（BIG4）：企業(yè)經(jīng)由四大審計為1，其余為0；公司成立年限（LISTAGE）：當(dāng)年年份和公司成立年差值的自然對數(shù)。此外，還控制了分析師跟蹤變量（ANALYST），為分析師跟蹤人數(shù)加1的自然對數(shù)。

3.樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文以2011—2020年我國A股上市公司作為研究樣本。針對初始樣本，剔除金融類、ST以及相關(guān)經(jīng)濟與財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終得到19849個公司年度觀測值樣本，并對連續(xù)型變量進行1%和99%分位的Winsorize處理。其中，管理層討論與分析的文本數(shù)據(jù)來源于上交所、深交所和巨潮網(wǎng)；其他數(shù)據(jù)均來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（CNRDS）數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。

五、實證分析

1. 描述性統(tǒng)計

表1報告了主要變量的描述性統(tǒng)計。被解釋變量分析師預(yù)測準(zhǔn)確度（FERROR）均值和標(biāo)準(zhǔn)差別為0.415和0.442，與王玉濤等（2012）^〔32〕研究的結(jié)果相似。解釋變量會計信息形式質(zhì)量（AIPQ）的均值為0.220，同時標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明各企業(yè)間的會計信息形式質(zhì)量存在較大差別其余變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果限于篇幅未列示，留存?zhèn)渌鳌?/p>

2.基準(zhǔn)回歸

表2報告了企業(yè)會計信息形式質(zhì)量對分析師盈余預(yù)測準(zhǔn)確度影響的實證結(jié)果。其中，列（1）、列（2）和列（3）分別為只加入公司財務(wù)層面變量、加入公司治理層面變量以及加入所有控制變量的回歸結(jié)果。從列（3）結(jié)果可以看出，會計信息形式質(zhì)量的回歸系數(shù)為－0.033，且在1%的顯著性水平上顯著，說明企業(yè)會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測準(zhǔn)確度有促進作用，即會計信息形式質(zhì)量越高，分析師預(yù)測越準(zhǔn)確，驗證了假設(shè)H1。

表3報告了假設(shè)H2的檢驗結(jié)果。列（1）結(jié)果顯示，AIPQ×SPEC的估計系數(shù)顯著為正，說明與具備行業(yè)專長的分析師相比，會計信息形式質(zhì)量的促進作用在不具備行業(yè)專長分析師中更加突出。列（2）結(jié)果顯示，AIPQ×STAR的估計系數(shù)顯著為正，說明與明星分析師相比，會計信息形式質(zhì)量的促進作用在非明星分析師中更加顯著。

3.穩(wěn)健性檢驗

（1）工具變量法。為緩解互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文采取工具變量法進行檢驗。使用同行業(yè)中其他企業(yè)會計信息形式質(zhì)量的均值（IV_AIPQ）作為工具變量進行回歸。結(jié)果表明，使用工具變量法解決內(nèi)生性問題后，本文的研究結(jié)論仍然成立。

（2）公司固定效應(yīng)。考慮企業(yè)個體因素干擾實證結(jié)果，本文進一步控制企業(yè)個體的固定效應(yīng)進行估計。結(jié)果表明，控制企業(yè)固定效應(yīng)后，本文結(jié)論仍然成立。

（3）差分模型。為緩解反向因果問題，本文建立差分模型，將會計信息形式質(zhì)量指數(shù)和分析師預(yù)測準(zhǔn)確度作一階差分。結(jié)果表明，ΔAIPQ與ΔFERROR呈顯著負(fù)相關(guān)，證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。

（4）Heckman處理效應(yīng)模型。本文采用Heckman處理效應(yīng)模型緩解由于不可觀測因素導(dǎo)致的自選擇問題。選取同年份同行業(yè)的其他企業(yè)會計信息形式質(zhì)量的平均值（AR_IND）作為外生工具變量。結(jié)果仍然反映研究結(jié)論的穩(wěn)健性限于文章篇幅，此文穩(wěn)健性檢驗結(jié)果分析表省略，留存?zhèn)渌鳌！?/p>

4.異質(zhì)性分析

（1）企業(yè)層面特征。薪酬激勵能夠緩解股東和管理層的代理沖突，當(dāng)高管激勵較高時，管理層會減少信息操縱，提高會計信息質(zhì)量^〔33〕。本文將企業(yè)前三名高管薪酬總和取自然對數(shù)作為高管薪酬激勵的代理變量，根據(jù)高管薪酬激勵年度行業(yè)中位數(shù)將樣本分為薪酬激勵高組（高于中位數(shù)）和薪酬激勵低組（低于中位數(shù)）。表4列（1）和列（2）報告了檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，在高管薪酬激勵較高企業(yè)中，會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測的促進作用更強。

（2）外部環(huán)境特征。地區(qū)市場化水平能更好發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，促進企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。本文采用樊綱等（2011）^〔34〕所編制的市場化指數(shù)衡量地區(qū)市場化水平，根據(jù)其年度中位數(shù)將樣本分為市場化高組（高于中位數(shù)）和市場化低組（低于中位數(shù)）。表4列（3）和列（4）報告的結(jié)果顯示，在市場化水平越高的地區(qū)，會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測準(zhǔn)確度的促進作用越強。

5.經(jīng)濟后果分析

研究發(fā)現(xiàn)，較低的公司信息透明度與股價崩盤風(fēng)險呈顯著負(fù)相關(guān)^〔35〕。如果企業(yè)信息質(zhì)量較差，表明投資者增加對企業(yè)未來表現(xiàn)不確定性預(yù)期，股價崩盤風(fēng)險上升。本文通過負(fù)偏態(tài)收益系數(shù)（NCSKEW）探究會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測準(zhǔn)確度影響的經(jīng)濟后果，具體回歸結(jié)果如表5所示。結(jié)果表明，會計信息形式質(zhì)量指數(shù)能夠通過降低分析師預(yù)測偏差影響資本市場定價效率，緩解股價崩盤風(fēng)險。

六、結(jié)論與啟示

本文以我國滬深A(yù)股上市公司為研究對象，分析了會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測的影響。研究表明，會計信息形式質(zhì)量可以提高分析師預(yù)測準(zhǔn)確度，且在分析師并沒有較多專長知識和非明星分析師時，會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測準(zhǔn)確度促進作用更強。異質(zhì)性檢驗表明，在更高的高管薪酬激勵企業(yè)與更高的市場化水平地區(qū)中，會計信息形式質(zhì)量對分析師預(yù)測的促進作用更強，且可以進一步緩解對資本市場中的股價崩盤風(fēng)險。基于前述研究結(jié)果，提出如下政策建議：

第一，完善會計信息披露相關(guān)法規(guī)，加大監(jiān)管力度。政府應(yīng)進一步完善會計信息披露的相關(guān)法規(guī)，制定更加明確統(tǒng)一的會計信息披露標(biāo)準(zhǔn)，尤其是針對信息形式質(zhì)量的要求。通過制定具體的披露框架和格式，增強市場透明度，提升分析師的預(yù)測準(zhǔn)確性。同時，政府應(yīng)通過相關(guān)監(jiān)管機構(gòu)加強對會計信息披露質(zhì)量的審查與監(jiān)督，特別是對于信息的清晰性、完整性和可靠性的監(jiān)管更加嚴(yán)格。提高對信息披露的審計頻次，并建立嚴(yán)格的懲罰機制，對不規(guī)范披露的企業(yè)進行處罰，以形成有效的市場約束力，促使企業(yè)重視信息質(zhì)量。

第二，推動信息技術(shù)應(yīng)用與信息透明化，激勵提升信息質(zhì)量。政府可以支持企業(yè)采用先進的信息技術(shù)，推動會計信息披露的智能化和實時化。也可為企業(yè)提供政策支持，鼓勵企業(yè)在提升會計信息形式質(zhì)量方面進行更多投入。例如，支持企業(yè)進行信息披露軟件的升級、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)等，提升信息透明度和準(zhǔn)確度，增強投資者與分析師的信任度和預(yù)測能力。

第三，建立信息質(zhì)量評估機制，加強教育與培訓(xùn)。政府應(yīng)建立或支持獨立的第三方機構(gòu)，定期對上市公司會計信息的形式質(zhì)量進行評估。鼓勵企業(yè)加強會計人員的專業(yè)技能培訓(xùn)，提高會計信息的編制水平，保障會計信息質(zhì)量，為投資者、分析師和其他市場主體提供更加可靠的決策依據(jù)，助力資本市場健康發(fā)展。

參考文獻：

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（責(zé)任編輯 張 筠）

Accounting Information Representation Quality and Analysts’ Earnings Forecast

XIAO Yao ZHAO Xiaolei NIU Huayong

Abstract：Serving as a crucial foundation for decision-making by participants in the capital market， and high-quality accounting information is essential for analysts to make accurate judgments. Using a sample of A-share listed companies in China from 2011 to 2020 as research samples， this study employs text analysis methods to empirically examine the impact of accounting information representation quality on earnings forecast. The results show that the improvement of accounting information representation quality is conductive to enhance forecast accuracy， and the positive impact on the earnings forecast accuracy of non-star analysts and analysts without industry expertise is greater. Additionally， in firms with higher executive compensation level and and regions with higher marketization level， the accounting information representation quality can enhance analysts’ forecast accuracy. Economic consequences studies demonstrate that the accounting information representation quality can reduce the stock price collapse risk by improving analysts’ forecast accuracy. Overall， to enhance the accounting information representation quality， it is imperative to refine existing regulations and standardize the disclosure systems of listed companies. Furthermore， enhancing the training of accounting professionals and prioritizing the development of information quality assessment mechanism are essential steps. This will provide valuable insights to information users， such as analysts， to better understand non-financial information disclosures， thereby promoting the stable and healthy functioning of the capital market.

Keywords：Accounting Information Representation Quality； Text Analysis； Analysts’ Forecast； Stock Price Collapse Risk