上市公司納稅籌劃對分析師盈利預測偏差的影響研究

向杭

摘 要：稅收成本作為影響企業利潤的關鍵因素，企業管理人員有動機和能力借助相關會計準則和稅收政策對其進行調節，這一調節過程通常稱為納稅籌劃。本文借助2010-2019我國A股上市公司樣本，探究上市公司管理層的納稅籌劃對分析師盈利預測偏差的影響。研究發現，管理層的納稅籌劃程度越高，證券分析師的盈利預測偏差越大，同時管理層連續三年的納稅籌劃波動越大，證券分析師的盈利預測偏差越大。為了驗證這種可能性，論文引入外部審計質量進行分組比較，結果發現，在外部審計質量較高的組中，管理層的納稅籌劃行為對分析師盈利預測質量的影響較小，本文的研究有助于提升證券分析師的盈利預測質量，同時拓展了納稅籌劃經濟后果研究的相關文獻。

關鍵詞：納稅籌劃;證券分析師;盈利預測偏差

一、引言

稅收成本作為影響企業利潤的關鍵因素，企業管理人員有動機和能力借助相關會計準則和稅收政策調節稅收成本，這一調節過程通常稱為納稅籌劃。我國現行的企業會計準則允許上市公司管理層進行一定范圍的會計政策選擇（折舊政策、存貨計價政策等），管理層利用政策選擇可以達到調整會計利潤或個人尋租的目的;現行的稅收政策旨在保證國家財政收入的同時允許符合條件的企業享受稅收優惠，管理層可以通過迎合稅收優惠條件達到減少納稅現金流的目的（張玉蘭，2007;呂偉，2011;Heeick etal.，2020）。若兩者同時實施，就會導致較大的會計-稅收差異，意味著該上市公司納稅籌劃程度較為嚴重。

證券分析師是資本市場重要的參與者，利用自身專業知識選擇上市公司進行分析研究，并向投資者發布證券研究報告、投資價值報告等。已有研究表明，上市公司的信息披露是否充分、信息披露是否及時和信息披露的質量會對證券分析師的盈利預測偏差產生影響（方軍雄和洪劍峭，2007）。我國目前的企業所得稅基本稅率為25%，占到企業賺取利潤的四分之一，因此所得稅款的計算和繳納對上市公司的財務業績至關重要，所得稅款數據也是分析師進行研究的重要信息。

本文借助2010-2019年A股上市公司為研究樣本，研究發現，管理層的納稅籌劃程度越高，證券分析師的盈利預測偏差越大，同時管理層連續三年的納稅籌劃波動越大，證券分析師的盈利預測偏差越大，這一結果意味著上市公司管理層的納稅籌劃行為降低了分析師的盈利預測質量。為了驗證這種可能性，論文引入外部審計質量來控制上市公司的信息披露質量，分組比較后發現，在外部審計質量較高中，管理層的納稅籌劃行為對分析師盈利預測質量的影響較小。

本文在已有研究的基礎上，提供了一下幾點可能貢獻。第一，已有研究考察納稅籌劃的經濟后果多集中在股票市場反應和公司內部治理層面，近年來國外學者開始關注納稅籌劃對資本市場證券分析師的影響，但國內至今還未有該方面的研究成果，本文的研究豐富了國內有關納稅籌劃經濟后果的理論研究。第二，國外已有學者考察納稅籌劃對證券分析師盈利預測偏差的影響（Comprix et al.，2011），本文在此基礎上探究納稅籌劃影響分析師盈利預測偏差的影響路徑，得出可能是由于納稅籌劃影響信息質量，進而影響分析師盈利預測偏差的結論。

二、文獻述評與研究假設

納稅籌劃作為企業調節利潤的重要手段，一直以來是理論研究的熱點話題。從納稅籌劃的影響因素文獻來看，內部影響因素包括公司特征、股權結構、管理者個人風格、高管薪酬契約、公司治理等（Desai et al.，2007; Travis et al.，2018），外部影響因素包括機構投資者持股比例、外部市場環境、政府治理水平、社會網絡等（Dyreng et al.，2010; Kubick et al.，2015），在這些因素的共同作用下，上市公司管理層進行納稅籌劃的程度表現有所不同。從納稅籌劃的經濟后果文獻來看，納稅籌劃會致使股票價值偏離實際價值、引起股票市場反應、提升公司風險以及會計信息和審計質量不高等（Kim et al.，2011; Lennox et al.，2013;Davis et al.，2016）。

分析師作為資本市場重要的信息中介，分析師在處理市場信息方面有專長，投資者在做出有關公司價值的決策時可以使用這些信息（Ramnath et al，2008）。先前的研究表明，分析師更喜歡將不太復雜的信息融入他們的預測中（Plumlee，2003），信息復雜性的增加降低了分析師預測的準確性（Duru et al，2002）。由于其復雜性，分析師未能充分有效地將管理層納稅籌劃活動中包含的信息包含進他們的收益預測中。

在我國，上市公司的納稅籌劃會影響證券分析師的盈利預測質量。已有研究表明，證券分析師作為上市公司信息披露的外部使用者，會跟蹤分析信息披露的各個方面。稅收和稅收政策也是影響上市公司股東利益的關鍵因素，已有國外研究發現證券分析師的盈利預測與稅收籌劃和稅收政策變遷息息相關（Weber，2009; Hoopes，2015），而按照我國現行的企業會計準則和稅收政策，上市公司管理層有動機和能力進行納稅籌劃。證券分析師作為外部信息使用者，面對稅收籌劃較為嚴重的上市公司，需要花費更多的時間精力去理解分析該上市公司會計-稅收差異產生的原因，加大了分析師的盈利預測難度。基于此，提出本文的第一個研究假設：

H1：在其他條件一定的情況下，上市公司的納稅籌劃程度越高，證券分析師的盈利預測偏差越大。

上市公司納稅籌劃的波動性也會影響證券分析師的盈利預測質量。若一家上市公司在連續的多年進行程度相似的納稅籌劃活動，證券分析師的盈利預測工作相對也較為容易，即便近幾年上市公司的納稅籌劃程度較高，但較好的持續性有利于降低盈余預測中的不確定性，進而提升盈利預測質量。相反，若一家上市公司在連續的多年中所進行納稅籌劃的程度忽高忽低，證券分析師就更難把握會計-稅收差異產生的真正原因，對管理層的納稅籌劃意圖也理解不清，研究所耗費的時間精力并不能為其盈利預測工作帶來價值。因此，上市公司納稅籌劃程度波動越大，證券分析師可利用的公開披露的會計信息質量也越低，進而盈利預測偏差可能更大（方軍雄和洪劍峭，2007）。基于此，提出本文的第二個研究假設：

H2：在其他條件一定的情況下，上市公司的納稅籌劃波動性越大，證券分析師的盈利預測偏差越大。

三、研究設計與描述性統計

（一）研究設計

為了驗證前文的研究假設，本文設計下列基本模型進行研究：

其中：

（1）被解釋變量：分析師盈利預測偏差（ERROR），具體計算，ERROR1=|分析師預測EPS-公司實際EPS|/|公司實際EPS|，ERROR2=|分析師預測EPS-公司實際EPS|/股票年末收盤價

（2）解釋變量：納稅籌劃程度（BTD），等于公司實際稅率與名義稅率之差的絕對值;納稅籌劃波動性（BDT_CONS），等于公司近三年（包括當年）BTD的標準差;

（3）控制變量：分析師關注程度（ANALYSTNO）、分析師預測經驗（FEXP）、公司盈余質量（DDACC）、公司規模（SIZE）、;權益凈利率（ROE）、公司風險（LEV）。

（二）樣本來源于描述性統計

本文樣本期間為2010-2019，分析師盈利預測數據與上市公司財務特征的相關數據來自于CSMAR數據庫。剔除了分析師跟蹤時間差超過365天的樣本數據和金融保險業上市公司數據等，最終共得到10202個樣本。本文為了避免部分數據存在極端值，對樣本中的所有連續變量均進行了1%的縮尾處理。

表1相關變量進行了描述性統計.分析師盈利預測偏差的衡量變量ERROR1的均值為0.905，標準差為1.949，中位數為0.287，說明ERROR1的值波動較大，表明基于實際盈余的分析師盈利預測偏差較大，各個分析師關于盈利的預測各不相同。而基于年末股價的分析師盈利預測偏差的衡量變量ERROR2的均值為0.016，標準差為0.023，中位數為0.008，企業的納稅籌劃的不同衡量方式中，BDT的均值為0.076，表明平均意義上我國上市公司實際稅率與名義稅率相差7.6%。BDT_DEFER1的均值為0.045，BDT_DEFER2的均值為0.12，代表樣本公司納稅籌劃的程度。

（三）相關性分析

模型中的關鍵變量存在較強的相關性，其他控制變量之間并不存在嚴重的多重共線性，保證后續回歸結果的有效。限于篇幅未列式表格。

四、實證分析結果與進一步分析

（一）納稅籌劃程度與分析師盈利預測偏差的實證結果

本文首先對納稅籌劃與分析師盈利預測偏差之間進行了基本回歸，檢驗了上市企業納稅籌劃程度及持續性與證券分析師盈利預測偏差的關系，具體結果見表2。從第（1）、（3）列中我們可以看出，企業納稅籌劃程度（BDT）與分析師盈利預測偏差（ERROR1）在1%的水平上顯著正相關，回歸系數為7.217和0.017，表明納稅籌劃程度越大，分析師盈利預測偏差越大。因此假設1成立。從第（2）、（4）列我們可以看出，企業納稅籌劃持續性與分析師盈利預測偏差呈顯著正相關。納稅籌劃持續性（BDT_CONS）與分母為實際盈余的分析師盈利預測偏差（ERROR1）在1%的水平上顯著正相關，回歸系數為3.179，納稅籌劃持續性（BDT_CONS）與分母為年末股價（ERROR2）在5%的水平上顯著正相關，回歸系數為0.005，表明納稅籌劃波動性越大，分析師盈利預測偏差越大。因此假設2成立。

（二）穩健性檢驗

對于研究假說的實證檢驗結果，我們做了穩健性測試，即分別對納稅籌劃程度和納稅籌劃持續性進行了指標替代，見表3的納稅籌劃程度替換成BDT_DEFER1，即遞延所得稅除以營業收入，納稅籌劃持續性用BDT_DEFER1_CONS進行了替換。

從（1）（2）列可以看出，BDT_DEFER1和BDT_DEFER1_CONS與ERROR1在1%的水平上均呈顯著正相關，回歸系數分別為2.016和2.356。第（3）（4）列報告了企業納稅籌劃程度及持續性與分析師盈利預測，BDT_DEFER1與ERROR2在1%的水平上顯著正相關，回歸系數為0.017，BDT_DEFER1_CONS與ERROR2在1%的水平上也顯著正相關，系數為0.012。實證結果表明，指標進行替換后，結果依然顯著，即上市公司納稅籌劃程度越高，分析師盈利預測偏差越大;上市公司納稅籌劃波動性越大，分析師盈利預測偏差越大。

（三）進一步分析

隨后，為了檢驗分析師盈利預測偏差的其他影響因素，探究了審計質量對分析師盈利預測的偏差的影響，具體回歸結果見表4。

本文將樣本進行分組，分組為四大會計師事務所和非四大會計師事務所。第（1）（2）列表示在四大會計師事務所審計的情況下，BDT的回歸系數為6.484，，BDT_CONS的回歸系數為2.117。第（3）（4）列表示在非四大會計師事務所審計的情況下，BDT的回歸系數為7.284，BDT_CONS的回歸系數為3.270。研究結果表明，在四大會計師事務所審計的上市公司樣本中，納稅籌劃對分析師盈利預測偏差的影響程度較小。

五、研究結論

本文的研究發現，管理層的納稅籌劃程度越高，證券分析師的盈利預測偏差越大，同時管理層連續三年的納稅籌劃程度波動越大，證券分析師的盈利預測偏差越大，在一系列穩健性檢驗基礎上，論文引入外部審計質量進行分組比較，結果發現，在外部審計質量較高的組中，納稅籌劃對分析師盈利預測偏差的影響較小。本文的研究有助于提升證券分析師的盈利預測質量，同時拓展了納稅籌劃經濟后果研究的相關文獻。

當前我國分析師盈利預測的總體質量較差，如何提高分析師盈利預測的準確性是一項長遠的任務。結合本文的研究結論，我們給出幾點建議：第一，上市公司應該降低納稅籌劃程度，降低稅務操縱水平，從而優化資源配置，提高我國資本市場的運行效率;第二，政府管理部門應該加強外部審計監管;第三，證券分析師要提高公司稅款繳納過程的辨析能力，為投資者提供合理的投資建議。