前瞻性信息披露對盈余預測準確度的影響研究

阮偉鋒，張少軍

（浙江工商大學 金融學院，浙江 杭州 310018）

一、引言及文獻綜述

資本市場本質是信息市場，良好的信息披露有助于提高信息透明度，緩解上市公司和外部投資者之間的信息不對稱，對推動公司治理機制的不斷完善和資本市場的健康發展具有重要的意義。在全面注冊制改革背景下，上市公司的信息披露成為發行審核的重點。區別于核準制下證監會對發行人合規條件設立的要求，注冊制下由交易所主要負責發行審核，審核重點也轉移至信息披露，信息披露成為“壓實發行人的第一責任”[1]。審核主體與審核要求的變化充分體現以信息披露為核心的注冊制規則體系，這一變化使前瞻性信息日益受到市場參與者的重視。前瞻性信息是上市公司通過定期報告和業績說明會等渠道披露的關于公司未來發展戰略、經營計劃、收益風險、機遇挑戰等方面的信息，是上市公司對外披露的信息中最有價值的部分[2]，對預測未來現金流和評估投資風險具有重要參考價值[3]。

目前針對前瞻性信息披露的研究中多從信息含量視角出發，探討前瞻性信息披露能否緩解信息不對稱[4]，改善資本市場的信息環境[5]，以及研究其經濟后果，如重塑估值和影響股價[6-7]，影響投資者決策[8]，改善投資效率[3]等。相關研究豐富了前瞻性信息有用性的論述，認為前瞻性信息能夠提供公司層面的“增量信息”；但也有學者提出質疑，認為現行的信息披露制度對前瞻性信息的要求是“半強制披露”，這導致上市公司所披露的前瞻性信息可能存在“夸大其詞”的現象，而上市公司的策略性陳述也將導致信息的扭曲[9]。因此，前瞻性信息是否具有信息含量，能否為市場參與者提供公司層面的“增量信息”，仍需進一步的研究。

分析師作為資本市場信息中介，憑借其信息挖掘和解讀優勢為資本市場提供盈余預測和投資建議[10]。分析師的盈余預測可以起到統一市場觀點和影響市場情緒的作用，是改善資本市場信息環境的重要因素[11]?，F有文獻中對于分析師盈余預測影響因素的研究多集中于投資者情緒[12]、股市傳聞[13]、商譽[14]、審計質量[15]等，對前瞻性信息披露所導致的分析師盈余預測特征關注不足。本文擬從信息含量視角研究前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的影響，并進一步從融資約束、機構持股比例、年報可讀性和股價同步性角度探討其影響機理，以期豐富對前瞻性信息披露的經濟后果的研究，為促進上市公司高質量發展和健全資本市場信息披露制度提供來自分析師盈余預測視角的證據。研究結果顯示：（1）前瞻性信息披露能夠顯著提高分析師盈余預測的準確度；（2）融資約束低、機構持股比例高、年報可讀性高和股價同步性高的上市公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的提升作用更為明顯。

相較于已有文獻，本文可能的邊際貢獻有以下幾點。

（1）拓展了前瞻性信息信息含量的相關研究。現有研究對前瞻性信息是否包含“增量信息”尚未定論，本文研究發現前瞻性信息披露能夠顯著提升分析師盈余預測準確度，一定程度上證明了前瞻性信息具有信息含量，能夠有效改善資本市場信息環境，豐富了前瞻性信息信息含量和經濟后果的相關研究。（2）豐富了盈余預測準確度的相關研究?，F有研究多從分析師實地調研[16]、年報語調[17]、市場狀態[18]等視角探討影響盈余預測準確度的異質性因素。本文從上市公司特征和信息獲取難度視角，分別選取融資約束、機構持股比例、年報可讀性和股價同步性以檢驗不同公司特征和信息獲取難度下前瞻性信息對盈余預測準確度的影響，有助于厘清前瞻性信息影響盈余預測的微觀機制，補充盈余預測準確度影響因素的相關文獻。（3）采用有一定創新性的前瞻性信息披露水平指標開展分析。以往研究中，前瞻性信息披露水平指標構建多采用“打分法”[19]和“詞集法”[5,20]；本文前瞻性信息披露水平指標構建方法參考一些學者提出的機器學習法[2]，由種子詞集訓練生成財經文本語境下的前瞻性詞集，一定程度上緩解了傳統構建方法在詞集構成上的先驗性和主觀性。

本文后續部分的安排如下：第二部分為理論分析及研究假設，第三部分為研究設計，第四部分為實證結果與分析，第五部分為穩健性檢驗，第六部分為進一步分析，第七部分為結論與建議。

二、理論分析及研究假設

前瞻性信息是指上市公司通過定期報告或業績說明會等渠道披露的關于行業趨勢、競爭對手、經營計劃、發展戰略、資金的供需情況及使用情況、公司面臨的風險和不利因素等方面的預測性信息，通常以非財務信息為主[2]。現有研究顯示：前瞻性信息能夠預測未來業績[20]，改善資本市場信息環境[5]，提高資本市場定價效率[21]，具備一定的信息含量，能夠釋放公司層面的“增量信息”。

分析師作為資本市場的信息中介，其對上市公司的盈余預測通常以研究報告或投資建議等形式傳遞給投資者，協助投資者進行投資決策[10]。由于投資者對收益的追求，分析師盈余預測準確度便成為評價分析師能力的重要指標[22]。出于職業發展的目的，分析師會盡可能從各類信息中挖掘和解讀出公司層面的“增量信息”，以提高盈余預測準確度[16]。分析師是否能夠有效挖掘并準確解讀前瞻性信息，以提高自身的盈余預測準確度？下文將從前瞻性信息的信息含量視角，闡述其對盈余預測準確度的影響機理。

通常業績優良的上市公司會有強烈的動機向市場披露有利于提升股價的前瞻性信息，促使外部投資者了解其競爭優勢和發展戰略，增強對公司未來業績向好的信心。前瞻性信息由于含有公司層面的“增量信息”，恰好滿足了分析師盈余預測行為對信息的需求，為分析師理解公司經營情況和發展戰略帶來新思路，有助于及時準確地修正盈余預測模型，更新對未來業績的預測[23]。除了直接提供公開信息外，前瞻性信息又通過引導分析師實地調研[16]和電話問詢[24]間接提供非公開信息。因此，前瞻性信息能夠滿足分析師盈余預測行為對“增量信息”的需求，進而提高盈余預測的準確度。據此，提出研究假設H1。

假設H1：上市公司前瞻性信息披露有助于提高分析師盈余預測準確度。

融資約束是公司對外融資時受到的限制，能夠反映上市公司當前的經營狀況并預測未來現金流的充足度。融資約束程度越低的公司，其未來一段時間內的現金流越充足，因此經營狀況較為樂觀。由于前瞻性信息通常存在“報喜不報憂”[19]等策略性陳述[9]的現象，即融資約束低的公司傾向于披露更多的利好信息，因而經營狀況良好的公司所披露的前瞻性信息中通常包含更多的“增量信息”，對盈余預測準確度的提升效果可能更為明顯。相反，有較高融資約束的公司，未來有一定風險遭遇經營困境。為避免投資者悲觀情緒擴張，這類企業通常會選擇減少前瞻性信息的披露，甚至采用虛假陳述誤導投資者決策[16]。這一做法使得分析師捕獲的“增量信息”減少，從而降低了盈余預測準確度。據此，提出研究假設H2。

假設H2：融資約束越低的公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的提升作用越明顯。

機構持股者能夠憑借較大的持股比例參與公司決策，形成對公司治理的監督[25]，一定程度上抑制了上市公司的盈余管理和掩蓋負面消息的行為[26]，進而提高前瞻性信息披露的真實性和可信度[27]。另外，機構投資者通常管理著大規模的基金[28]，由此產生的規模經濟和成本優勢使得他們有更多時間和更高的專注度去追蹤公司和收集信息[29]，故而機構投資者通常期望和要求公司披露更多、更具體的前瞻性信息。總之，機構投資者能夠通過監督公司治理和干預信息披露決策來提高前瞻性信息披露質量[30]。因此，機構持股比例越高的公司披露的前瞻性信息更準確、更具體、更可信，包含更豐富的“增量信息”，故而更能夠提高盈余預測準確度。據此，提出研究假設H3。

假設H3：機構持股比例越高的公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的提升作用越明顯。

管理層出于掩蓋利空消息和修飾業績的目的[31]，可能會在前瞻性信息披露中采用晦澀難懂的語言[32]，這種做法會使所披露的信息偏離實際經營狀況[33]，降低公司層面的“增量信息”傳遞的效率和準確度[34]。業績良好的公司會通過改善年報可讀性使利好消息更容易被市場獲悉，以引導外部投資者做出有利于股價的決策行為[35]。當年報可讀性越高時，公司層面的“增量信息”越能夠準確地傳遞至證券分析師，進而可能提升盈余預測的準確度。因此，年報可讀性越高的上市公司，前瞻性信息中包含的“增量信息”傳遞的效率和準確度越高，分析師盈余預測準確度就越高。據此，提出研究假設H4。

假設H4：年報可讀性越高的公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的提升作用越明顯。

股價同步性衡量個股與市場及行業“同漲同跌”的程度，是反映股價信息含量的重要指標。股價同步性越高，表明公司層面的“增量信息”對股價的影響越小[36]。由于分析師的投資分析通常遵循“宏觀—行業—個股”的流程，高股價同步性就意味著分析師能夠以更低的信息成本預測公司的經營狀況和股價走勢，從而獲得更為準確的盈余預測。相反，低股價同步性通常意味著公司層面的“增量信息”對股價影響更大，因此分析師需要通過實地調研、電話問詢等成本更高的方式來獲取“增量信息”。因此，股價同步性越高的公司，分析師獲取“增量信息”的難度更低，盈余預測準確度更高。據此，提出研究假設H5。

假設H5：股價同步性越高的公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的提升作用越明顯。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取2007—2020 年A 股上市公司為研究樣本，同時剔除金融行業、ST 公司及財務數據缺失樣本，最終獲得8646 個面板數據觀測值。其中，前瞻性信息披露水平指標（Forward）數據來源于WinGO財經文本數據平臺，其余數據來自CSMAR 數據庫，并對主要變量在1%和99%水平上進行縮尾處理，以減少離群值對于檢驗結果可能產生的偏誤。

（二）變量選取

1.被解釋變量：分析師盈余預測準確度（Ferror）

參考一些學者的做法[37]，采用分析師盈余預測絕對誤差比Ferror=|FEPS-AEPS|/|AEPS|測度分析師盈余預測準確度，其中FEPS 是當年關注該公司的所有分析師收益預測值的均值，AEPS是當年實際收益。Ferror值越小，盈余預測越準確。

2.核心解釋變量：前瞻性信息披露水平（Forward）

前瞻性信息披露水平來自WinGo（文構財經文本數據平臺）的前瞻性指標，其數據是由前瞻性詞匯的詞頻除以上市公司年報或MD&A（管理層分析與討論）的總詞頻得到。前瞻性詞集是根據種子詞集經機器學習算法訓練而成，包含計劃、預計、未來等120個詞匯，詞集構成更加貼合年報等財經類文本。

3.重點關注變量（異質性分析分類變量）

參考一些學者的做法[38-39]，從公司特征和信息獲取難度視角分別選取融資約束（FinCons）、機構持股比例（InsStockRatio）、年報可讀性（RptRead/MDARead）和股價同步性（Syn）作為進一步分析中異質性分析的分類變量，探究在不同公司特征和分析師信息獲取難度下，前瞻性信息披露對盈余預測準確度影響是否存在差異。

4.控制變量

參考一些學者的研究[40]，選取如下控制變量：規模（Size）、總資產收益率（ROA）、兩職合一（Dual）、賬面市值比（BM）、是否四大審計（BIG4）、成長性（Growth）、托賓Q（TobinQ）和換手率（Turnover）。同時，為緩解可能的內生性，控制了年份和行業固定效應。所涉變量如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型設計

為檢驗前瞻性信息披露對盈余預測準確度的影響，本文參考一些學者的研究構建模型（1）進行實證檢驗[3]，同時控制了年份和行業的固定效應，并進行行業層面的聚類處理。模型（1）如下所示：

其中，Forwardi,t表示i 公司在t 年的前瞻性信息披露水平（Forward）?？紤]到內生性問題，模型（1）中采用下一期的分析師盈余預測誤差Ferrori,t+1作為被解釋變量。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

變量描述性統計結果如表2 所示，其中分析師盈余預測準確度Ferror 標準差為4.665，大于其均值2.296，確保了數值間存在一定的變異性。公司前瞻性信息披露水平ForwardMDA 和ForwardRpt 的均值分別為0.816 和0.613，標準差分別為0.288 和0.154，顯示樣本間存在一定差異，保證了充分變異性。

（二）基準回歸結果

基準回歸檢驗結果如表3 所示，其中上市公司前瞻性信息披露水平與分析師盈余預測誤差顯著負相關，從相關性方面驗證了前瞻性信息披露水平能夠顯著提高分析師盈余預測準確度，支持了研究假設H1。表3 的第（1）列和第（2）列顯示了以分析師盈余預測準確度為被解釋變量，前瞻性披露水平為解釋變量的回歸結果，無論是否加入控制變量，前瞻性信息披露水平的回歸系數均顯著為負，表明MD&A文本中前瞻性信息釋放了公司層面的“增量信息”，分析師能夠對其進行有效的挖掘和解讀，進而對公司未來經營狀況做出更合理的預測，最終提升分析師盈余預測的準確度。表3 的第（3）列和第（4）列是將解釋變量替換為年報文本中前瞻性信息披露水平的檢驗結果，同樣表明前瞻性信息披露水平越高，分析師盈余預測越準確，從而驗證了檢驗結果的穩健性。上述結果表明，管理層通過年報披露前瞻性信息，釋放公司層面“增量信息”，使分析師能夠據此做出更準確的盈余預測，支持了研究假設1。

五、穩健性檢驗

經營狀況理想、市場競爭力強的企業傾向于披露更多信息[41]，而績效欠佳的公司則有動機對業績進行掩飾和美化[20]；此外，并非所有的公司都會受到證券分析師的關注。為緩解上述現象導致的內生性對研究結論可能存在的影響，采用工具變量法、滯后一期解釋變量、替換被解釋變量及增加控制變量的方法進行檢驗以保證結果的穩健性。

（一）工具變量法

采用上市公司四個季度報告前瞻性信息披露水平的均值（ForwardSeason）作為前瞻性信息披露水平（ForwardRpt/ForwardMDA）的工具變量。由于上市公司的前瞻性信息披露水平是其公司治理水平的體現，同一家公司各季度信息披露與年報信息披露通常具有較高的相關性，能夠滿足解釋變量與工具變量的相關性要求；并且季度報告的前瞻性信息在分析師對公司做出年末盈余預測時，已充分釋放在資本市場中，故而滿足工具變量外生性要求。表4 匯報了工具變量的實證結果。其中，表4 的第（1）列和第（2）列是以MD&A 文本前瞻性信息披露水平為被解釋變量的第一階段和第二階段結果，表4 的第（3）列和第（4）列是以年報文本前瞻性信息披露水平為被解釋變量的第一階段和第二階段結果。從工具變量有效性來看，F 值均超過經驗值10，不存在弱工具變量問題。經工具變量修正后的回歸系數分別在5%和1%水平上顯著，方向與基準回歸保持一致。檢驗結果表明，在控制了內生性問題后，前瞻性信息披露依然能夠顯著提升分析師盈余預測準確度。

表4 穩健性檢驗：工具變量法

（二）解釋變量滯后一期

為解決互為因果內生性問題，進一步將所有解釋變量和控制變量滯后一期進行檢驗，所得結果如表5 所示。解釋變量和控制變量滯后一期后，無論是否加入控制變量，回歸結果均顯著，表明在控制了互為因果問題后，研究結論仍然成立。

（三）替換被解釋變量

基準回歸中使用的分析師盈余預測準確度采用分析師盈余預測絕對誤差除以當年每股收益（EPS）絕對值，即Ferror=|FEPS-AEPS|/|AEPS|。為解決指標選取可能存在的偏誤，穩健性檢驗中將其替換為分析師盈余預測絕對誤差除以股票當年收盤價，即Ferror=|FEPS-AEPS|/|Price|。該指標數值越大，表示分析師預測準確度越低。替換了分析師盈余預測準確度指標后檢驗所得結果如表6 所示，其中MD&A文本前瞻性信息披露水平系數在10%水平上顯著，年報文本的前瞻性信息披露水平的系數在5%水平上顯著，且系數均為負。所得結果與基準回歸依然保持一致，表明前瞻性信息披露能夠顯著提升分析師盈余預測的準確性，減少分析師預測誤差。

表6 穩健性檢驗：替換被解釋變量

（四）增加控制變量

為解決遺漏變量問題，參考已有研究增加資產負債率（Leverage）、高管持股比例（ManageShare）、股東占款（ShareholderRatio）、現金流比率（CashFlow）、股權制衡度（EquityBalance）作為新的控制變量[42]。其中，股東占款指其他應收款凈額占總資產比值，現金流比率指經營活動凈現金流占總資產比值，股權制衡度指第一大股東持股比例。以上數據均來自CSMAR 數據庫。在增加了上述新控制變量后，結果如表7 所示，核心解釋變量回歸系數方向仍然與基準回歸保持一致。無論是被解釋變量采用基準回歸中分析師盈余預測準確度（Ferror1），抑或是穩健性檢驗中的分析師盈余預測準確度（Ferror2），前瞻性信息均能顯著提高分析師盈余預測的準確性，保持了研究結論的一致性。

表7 穩健性檢驗：增加控制變量

六、進一步分析

前瞻性信息披露作為一種半強制披露，要求在定期報告中有所披露，但是未對披露形式和內容作出明確規定，這可能使得管理層對披露內容和披露程度有較大的主導權，從而導致不同公司的披露內容和披露深度存在很大差異。為進一步驗證公司層面哪些因素影響前瞻性信息的披露效果，選取融資約束、機構持股比例以分析公司特征不同時，前瞻性信息對盈余預測準確度影響的差異性。同時，分析師預測行為作為分析“前瞻性信息披露—盈余預測準確度”這一關系的關鍵，對預測結果存在一定的影響。為檢驗哪些因素影響分析師提取“增量信息”難度，進一步選取年報可讀性、股價同步性以檢驗分析師獲取信息難度不同時，前瞻性信息對盈余預測準確度影響的差異性。上述分析有助于厘清影響上市公司提供前瞻性信息的因素，以及影響分析師根據前瞻性信息做出盈余預測的因素，進而闡釋前瞻性信息披露影響盈余預測準確度的微觀機制。

（一）融資約束

較高的融資約束一定程度上反映了公司可能正面臨著經營困境，處于經營困境的公司為避免投資者情緒的持續悲觀，可能在其對外披露的信息中減少關于未來發展前景的相關內容；相反，融資約束較低的公司，管理層憑借自身的信息優勢，更愿意向市場釋放關于企業未來經營狀況的預測信息，以提高公司的市場價值[43]。

管理層對前瞻性信息披露的策略性陳述可能會影響分析師盈余預測的準確度，為進一步分析其影響機理，參考已有研究[44]，以公司所屬行業融資約束（SA 指數）中位數為基準將樣本劃分為高、低融資約束兩組。其中，SA 指數通常為負數，數值越大代表企業面臨的融資約束越高。分別采用MD&A 文本前瞻性披露水平和年報文本前瞻性信息披露水平為解釋變量，檢驗不同融資約束程度下前瞻性信息披露水平對分析師盈余預測準確度的影響，所得結果如表8 所示。檢驗結果表明，前瞻性信息披露水平在高融資約束組，系數均不顯著；在低融資約束組，系數在10%水平上顯著，并通過了組間系數差異檢驗。這說明對于融資約束程度低的企業，前瞻性信息披露能顯著提升分析師盈余預測的準確度，支持了研究假設2。

可能的原因在于低融資約束的公司面臨的經營壓力較小，其管理層更樂于披露有關公司未來發展前景的前瞻性信息，從而造成信息披露文本中包含更多的“增量信息”。這些信息被分析師捕獲并作為判斷公司未來盈利的依據之一，從而提高了盈余預測準確度。而高融資約束的上市公司本身同信貸提供方就存在較大程度的信息不對稱，公司信息環境不佳。同時，高融資約束公司出于提振投資者信心的目的，可能會減少前瞻性信息的披露或采取策略性陳述，進而導致前瞻性信息中“增量信息”較少或與實際業績相差甚遠，最終造成盈余預測準確度降低。

（二）機構持股比例

機構投資者持股能夠吸引分析師關注[45]，并通過監督公司治理抑制管理層的盈余管理，提高披露信息的可信度，以及改善信息披露質量[30]，提高信息透明度。而信息披露質量的提高意味著前瞻性信息中包含更多的公司層面的“增量信息”[46]，這將提高分析師盈余預測的準確度。為進一步分析不同機構持股比例下前瞻性信息披露與盈余預測準確度的關系是否存在差異，按照年度行業中位數將樣本劃分為低機構持股比例組和高機構持股比例組進行檢驗，所得結果如表9 所示。高機構持股比例組的前瞻性信息披露水平回歸系數均顯著，而低機構持股比例組的前瞻性信息披露水平回歸系數均不顯著。這表明相比于低機構持股比例的上市公司而言，高機構持股比例公司披露的前瞻性信息更能夠提高分析師盈余預測準確度，支持了研究假設3。

其可能的原因是，機構投資者通常關注公司長期價值[47]，希望借助投票權使更多“增量信息”釋放在市場中，以此提振股市表現，或獲得更為合理的公司價值估計，最終有助于其獲得更穩健的投資收益。因此，出于對投資收益追求和風險管理需要，機構投資者將通過行使表決權、股東提案等方式約束管理層以股東利益最大化為行為準則，干預信息披露決策，要求發布更為準確、及時的“增量信息”，從而改善了信息披露質量[48]。另外，機構投資者憑借資金規模和成本優勢，有更多時間和資源追蹤公司和獲取信息，能夠更為準確地解讀上市公司所披露的信息，使得公司披露的信息更易被分析師理解，最終提高了盈余預測準確度[49]。

（三）年報可讀性

年報作為分析師預測未來盈余時的重要參考，其可讀性直接影響分析師對前瞻性信息的挖掘和解讀難度[38]。即可讀性越高，前瞻性信息越容易被準確度解讀，降低分析師準確判斷公司經營現狀和進一步預測盈余狀況的難度，提高公司和分析師之間的信息傳遞效率和質量[50]。

為了檢驗年報可讀性不同時，前瞻性信息披露與盈余預測準確度之間的關系是否存在差異，按照年報或MD&A 年報可讀性的行業年度中位數將樣本分為高可讀性組和低可讀性組進行異質性檢驗，結果如表10 所示。高可讀性組的前瞻性信息披露水平的回歸系數均顯著，而低可讀性組的前瞻性信息披露水平的回歸系數均不顯著。這說明相比于低年報可讀性組，高年報可讀性組前瞻性信息能夠更顯著提高盈余預測準確度。隨著可讀性的提高，前瞻性信息中的“增量信息”能夠更準確地被分析師所理解，進而顯著提升了分析師預測結果的準確度，驗證了研究假設4。

其可能的原因是：部分上市公司在面臨財務困境或未來發展前景不明朗時，會使用晦澀難懂的語言以達到掩蓋公司現狀、引導市場情緒的目的[9]，這使得前瞻性信息傳遞的效率和質量下降，增大了分析師獲取“增量信息”的難度，降低分析師盈余預測的準確度。而業績良好的公司出于提振股市表現的目的，會通過改善年報可讀性使利好消息更易被投資者和分析師理解，這同時也降低了分析師獲取“增量信息”的難度，進而提高了盈余預測的準確度。

（四）股價同步性

股價同步性指公司股價隨市場、行業系統性波動的現象，反映了股價中公司層面“增量信息”的含量。較高的股價同步性表明股價更多地隨著市場和行業“同漲同跌”；相反，較低的股價同步性表明股價波動更多地存在由公司層面的特質性因素驅動。對分析師而言，越高的股價同步性意味著預測公司是否盈利時，“增量信息”的作用越小，市場和行業信息越起到更大作用。相比預測微觀的公司盈利，預測宏觀經濟和行業前景的分析成本更低。因此，分析師可以以更小的信息分析成本，更為準確地預測股價同步性較高的公司。

為了檢驗股價同步性是否影響分析師獲取“增量信息”的難度，進而對前瞻性信息披露與盈余預測準確度的關系造成影響，進一步選取個股周收益率對市場周收益率和行業周收益率回歸的可決系數（R-Square）為股價同步性的代理變量進行異質性分析。表11 報告了按股價同步性指標年度中位數分組后的分樣本檢驗結果，其中高股價同步性組的前瞻性信息披露水平的回歸系數均顯著，而低股價同步性組的前瞻性信息披露水平的回歸系數均不顯著。這表明對低股價同步性公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度并不存在顯著影響；而高股價同步性公司，由于“同漲同跌”程度更高，分析師所面臨的預測難度降低，從而前瞻性信息披露能夠顯著提高分析師盈余預測的準確度。這一結果驗證了研究假設5。

其可能的原因是：股價同步性提高意味著股價信息含量增加，緩解了上市公司與投資者、分析師之間的信息不對稱[51]，改善了公司的信息環境。而在更加完善的信息環境中，分析師更容易挖掘并準確解讀前瞻性信息中包含的公司層面的“增量信息”，進而提高盈余預測準確度。

七、結論與建議

前瞻性信息作為傳統財務信息的補充，能夠向市場傳遞公司層面“增量信息”，對于分析師盈余預測具有重要參考價值。本文以2007—2020 年A 股上市公司為樣本研究上市公司前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的影響。結果顯示：（1）上市公司的前瞻性信息披露能夠顯著提高分析師盈余預測的準確度；（2）融資約束程度越低、機構持股比例越高的公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的提升效應越顯著；（3）年報可讀性越高、股價同步性越高的公司，前瞻性信息披露對分析師盈余預測準確度的影響越顯著。在控制了內生性等問題之后，結論依然成立。

本文豐富了分析師盈余預測影響因素和前瞻性信息披露經濟后果方面的研究，同時為上市公司信息披露研究提供了新的視角。對分析師而言，前瞻性信息不同于傳統財務指標數據，能夠提供管理層對未來經營狀況的預判。分析師和外部投資者也能夠根據前瞻性信息，將歷史數據同未來預判結合在一起，實現從“局外人”到“局內人”的轉變，提高盈余預測的準確程度。對于上市公司而言，管理層在年報中披露有利于自身的前瞻性信息，既能夠向市場釋放利好消息，推動股價上漲；也可以避免負面信息的堆積，抑制股價崩盤風險[38]。因此，本文的研究對監管部門健全前瞻性信息披露規則體系、分析師提高盈余預測準確度和上市公司提高信息披露質量均有一定啟示。具體包括以下幾點。（1）對監管部門而言，建議進一步規范前瞻性信息披露內容和格式，完善對上市公司試圖通過虛假陳述操縱股價、擾亂市場行為的懲罰機制。不斷提升上市公司前瞻性信息披露中信息的均衡性，避免出現誤導性披露行為。（2）分析師應更多關注前瞻性信息，主動挖掘和提供上市公司非公開信息，改善資本市場信息環境。分析師作出盈余預測時，應適當通過電話問詢、實地調研等方式驗證前瞻性信息的真實性，避免因管理層策略性陳述導致的盈余預測準確度降低[52]。（3）上市公司應提高前瞻性信息披露質量，確保詳盡、準確地闡述管理層對市場態勢、行業發展、經濟環境、發展戰略等方面的判斷。此外，還可以積極探索如邀請分析師調研、召開業績說明會等多種渠道，以更好地進行前瞻性信息披露。