會計信息形式質量與分析師盈余預測
2025-03-31 00:00:00肖瑤趙曉磊牛華勇
中國西部 2025年1期
〔摘要〕 會計信息是資本市場主體進行決策的重要依據，高質量的會計信息是分析師作出準確判斷的重要基礎。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量對分析師預測行為的影響。結果顯示，會計信息形式質量提高有利于提升預測準確度，且對非明星分析師和非行業專長分析師預測準確性正向影響更大。在高管薪酬水平較高的企業以及市場化水平較高的地區，會計信息形式質量能夠提高分析師的預測準確度，進而降低股價崩盤風險。提升會計信息形式質量，需要進一步完善相關法規，規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，重視建立信息質量評估機制，為分析師等信息使用者理解非財務信息披露提供參考依據，促進資本市場的穩定與健康運行。
〔關鍵詞〕 會計信息形式質量；文本分析；分析師預測；股價崩盤風險
〔中圖分類號〕F275；F233 〔文獻標志碼〕A 〔文章編號〕1008-0694（2025）01-0090-10
〔作者〕 肖 瑤 博士研究生 北京外國語大學國際商學院 北京 100089
趙曉磊（通信作者）博士研究生 北京外國語大學國際商學院 北京 100089
牛華勇 教授 博士生導師 北京外國語大學國際商學院 北京 100089
〔基金項目〕國家自然科學基金項目“會計信息形式質量與資本市場效率”（72473012）；中央高校基本科研項目“工業機器人應用與產品市場表現的研究”（2024JX032）。
一、引言
長期穩定的資本市場是我國經濟增長的必要基礎。會計信息是資本市場主體進行決策的重要依據，其質量高低直接決定著信息使用者的決策效果，對于實現投資者保護、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、會計穩健性、盈余持續性等視角探討會計信息的內容質量〔1-3〕， 即會計信息生成過程中遵循會計準則和相關會計規范進行加工和處理的程度，體現會計信息是否如實、準確地反映企業生產經營活動。事實上，會計信息的決策影響效應不僅受制于信息的實質內容，同時也受信息披露形式的影響。只有依托于高質量的會計信息披露形式，會計信息的實質內容才會以清晰、簡明的方式迅速、完整、準確地傳遞給信息使用者〔4〕，最終實現幫助信息使用者決策、保護投資者權益的目標。高質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內容同等重要的地位。
分析師作為資本市場主體之一，發揮著解讀信息和傳遞信息的重要作用。高質量的會計信息能夠有效緩解資本市場中信息不對稱的現象，幫助分析師刻畫企業全貌，掌握更多和企業未來業績、管理層決策以及發展相關的有效信息，深入分析企業的未來盈余，進而更好地作出預測。目前，已有不少文獻關注了文本信息對于分析師預測的影響，如會計信息的可讀性、管理層語調以及年報風險信息披露等方面〔5-7〕。那么，會計信息形式質量是否能對分析師預測行為產生影響？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建會計信息形式質量指數，研究會計信息形式質量對分析師決策的影響，為規范企業信息披露質量提供參考。
二、文獻回顧
會計信息質量的高低一方面取決于數字信息等實質內容，另一方面也取決于語言文字等表達形式。會計信息是否能夠使用特定語言和呈報方式，準確、清晰、簡明地傳遞會計信息，即企業的會計信息形式質量〔9〕。在實踐中，我國企業在會計信息形式質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〕。大多數企業的信息冗長卻沒有重點，投資者無法提取實質性信息〔11〕，嚴重阻礙了資本市場效率的提升。
現有關于會計信息形式質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，信息披露語調常常被投資者視為有價值的信息。其中，正面語調能夠降低股價波動〔12〕，負面語調則會增加未來股價崩盤風險〔13〕。盈余新聞發布的積極語調和分析師預測之間有顯著正相關的關系〔14〕。同時，積極語調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〕。當公司財務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，降低股價崩盤風險以及權益資本成本〔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測分歧〔18〕。
會計信息質量是分析師進行預測時的重要參考內容，可讀性、語調以及年報風險信息披露等均會對分析師預測準確度產生顯著影響。首先，較低的文本可讀性會增加信息的處理和解讀成本。已有研究發現，年報可讀性較差的公司分析師預測分歧更高、預測準確度更低〔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，管理層語調作為會計文本信息的重要組成部分，也會對分析師行為產生影響。例如，盈余新聞發布的積極語調顯著增加了分析師預測準確度〔21〕；管理層在業績說明會中的正向語調也降低了分析師預測偏差，提高了分析師更新其薦股報告的可能性〔22-23〕。最后，年報中的風險信息披露不完整可能會降低分析師預測準確度，提高分析師預測分歧度〔24〕。
三、理論分析與研究假設
1. 會計信息形式質量對分析師預測的影響
作為資本市場中的重要信息中介，分析師具備較為專業的能力利用企業發布的信息對企業進行盈余預測，這其中就包含定性信息。會計信息形式質量作為一種定性元素可以為分析師帶來增量信息。首先，從信號效應來看，較高的會計信息形式質量有助于向外界傳遞公司經營狀況良好的積極信號，緩解企業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測準確度。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量越高，分析師越能全面地刻畫企業的全貌，掌握更多和企業未來業績以及發展相關的有效信息，深入分析企業的未來盈余以及對企業的價值判斷，增強分析師預測準確度。其次，會計信息形式質量可以帶來增量信息，提高分析師預測準確性。企業年報中定性信息具有非結構化和多樣性的特點，往往包含管理層關于企業發展的態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構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確的判斷。
基于上述分析，提出假設H1：會計信息形式質量能夠提高分析師盈余預測的準確度。
2. 會計信息形式質量、分析師特征與分析師預測
外部信息環境、分析師獲取信息渠道以及處理信息能力都會對分析師預測結果產生影響。具備行業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量的依賴。從自身能力來說，具備行業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驗進行分析，而較少關注到會計信息形式質量。能力較低的分析師則會更多依靠企業年報的信息進行預測。會計信息形式質量對不具備行業專長的分析師和非明星分析師的準確度的影響可能更加顯著。
基于上述分析，提出假設H2：會計信息形式質量對于分析師盈余預測的提升作用對于不具備行業專長的分析師和非明星分析師更為顯著。
四、研究設計
1.模型構建
為驗證H1，即會計信息形式質量對分析師預測行為的影響，構建模型（1）：
FERRORi，t+1=β0+β1AIPQi，t+CONSi，t+∑YEAR+∑IND+εi，t （1）
其中，FERROR為t+1年分析師盈余預測準確度。AIPQ表示當期的會計信息形式質量。CONSi，t表示控制變量。YEAR和IND分別為年份和行業的固定效應，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量對分析師盈利預測準確度影響中的作用，構建模型（2）：
FERRORi，t+1=β0+β1AIPQi，t+β2AIPQi，t×INVAi，t+β3INVAi，t+CONSi，t+∑YEAR+∑IND+εi，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）和分析師行業專長（SPEC）。
2.變量定義
（1）被解釋變量。分析師盈余預測準確度（FERROR），主要指的是分析師對企業的盈利預測值的平均誤差，可以代表分析師預測的準確性，預測誤差越大，預測準確度就越小。參照已有研究〔28〕，本文通過分析師預測值和實際值的平均誤差進行測量，剔除預測日期超過年報發布日的樣本以及缺失樣本，保留每個企業分析師每年度最后一次的預測值，具體計算詳見公式（3）。
FERRORit=Abs［Mean（FEPSi，t）-MEPSit］ Abs（MEPSit）（3）
其中，MEPS為公司實際每股盈余，FEPS為分析師預測每股盈余，Abs（·）為取絕對值。
（2）解釋變量。會計信息形式質量（AIPQ）。本文從會計信息多指標視角出發，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、呈報特征維度構建會計信息形式質量指數進行度量。首先，確定會計信息形式質量指數的各維度。從上市公司年報整體出發，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。其中，文本信息量指標包括年報文件大小、年報長度以及年報句子總數等；文本形式特征指標包括年報中平均句子長度、年報漢字總數、年報漢字總筆畫數等；文本語義特征指標包括MDamp;A文本前瞻性深度、相似度等；呈報特征包括年報中數字數量、獨特數字占比、表格數量及覆蓋頁數等。其次，利用自然語言處理方法對相應指標進行量化。最后，采用滾動模型計算方法，利用超額累計收益率（CAR）對歷史數據進行考察，挑選出能夠預測未來收益率的影響因子，并利用預期收益率構造預測模型，從而形成綜合的會計信息形式質量指數。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。對于分析師行業專長（SPEC），參照劉永澤等（2014）〔30〕的方法，本文通過分析師在行業中跟蹤的公司數量占分析師跟蹤的公司總數的比例衡量分析師行業專長（SPEC），行業專長說明了分析師在該行業關注度更高，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。參考分析師盈利預測影響因素的相關研究〔31〕，本文的控制變量主要包括公司財務和公司治理層面。公司財務層面控制變量主要有企業規模（SIZE）：總資產的自然對數；資產負債率（LEV）：總負債和總資產的比值；總資產凈利率（ROE）：凈利潤除以上期和本期總資產的平均余額；總資產周轉率（ATO）：營業收入除以上期和本期總資產的平均余額；現金流比率（CASHFLOW）：經營活動產生的現金流量凈額除以總資產；營業收入增長率（GROWTH）：當期營業收入除以上期營業收入減1；是否虧損（LOSS）：當年凈利潤小于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）：獨立董事人數除以董事總人數；第一大股東持股比例（TOP1）：第一大股東持股數量除以總股數；兩職合一（DUAL）：董事長與總經理是同一個人為1，否則為0；產權性質（SOE）：國有控股企業為1，非國有企業為0；機構持股比例（INST）：機構投資者持股總數除以流通股本；是否四大（BIG4）：企業經由四大審計為1，其余為0；公司成立年限（LISTAGE）：當年年份和公司成立年差值的自然對數。此外，還控制了分析師跟蹤變量（ANALYST），為分析師跟蹤人數加1的自然對數。
3.樣本選擇和數據來源
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以及相關經濟與財務數據缺失的樣本，最終得到19849個公司年度觀測值樣本，并對連續型變量進行1%和99%分位的Winsorize處理。其中，管理層討論與分析的文本數據來源于上交所、深交所和巨潮網；其他數據均來自中國研究數據服務平臺（CNRDS）數據庫和國泰安數據庫（CSMAR）。
五、實證分析
1. 描述性統計
表1報告了主要變量的描述性統計。被解釋變量分析師預測準確度（FERROR）均值和標準差別為0.415和0.442，與王玉濤等（2012）〔32〕研究的結果相似。解釋變量會計信息形式質量（AIPQ）的均值為0.220，同時標準差較大，表明各企業間的會計信息形式質量存在較大差別其余變量的描述性統計結果限于篇幅未列示，留存備索。
2.基準回歸
表2報告了企業會計信息形式質量對分析師盈余預測準確度影響的實證結果。其中，列（1）、列（2）和列（3）分別為只加入公司財務層面變量、加入公司治理層面變量以及加入所有控制變量的回歸結果。從列（3）結果可以看出，會計信息形式質量的回歸系數為－0.033，且在1%的顯著性水平上顯著，說明企業會計信息形式質量對分析師預測準確度有促進作用，即會計信息形式質量越高，分析師預測越準確，驗證了假設H1。
表3報告了假設H2的檢驗結果。列（1）結果顯示，AIPQ×SPEC的估計系數顯著為正，說明與具備行業專長的分析師相比，會計信息形式質量的促進作用在不具備行業專長分析師中更加突出。列（2）結果顯示，AIPQ×STAR的估計系數顯著為正，說明與明星分析師相比，會計信息形式質量的促進作用在非明星分析師中更加顯著。
3.穩健性檢驗
（1）工具變量法。為緩解互為因果導致的內生性問題，本文采取工具變量法進行檢驗。使用同行業中其他企業會計信息形式質量的均值（IV_AIPQ）作為工具變量進行回歸。結果表明，使用工具變量法解決內生性問題后，本文的研究結論仍然成立。
（2）公司固定效應。考慮企業個體因素干擾實證結果，本文進一步控制企業個體的固定效應進行估計。結果表明，控制企業固定效應后，本文結論仍然成立。
（3）差分模型。為緩解反向因果問題，本文建立差分模型，將會計信息形式質量指數和分析師預測準確度作一階差分。結果表明，ΔAIPQ與ΔFERROR呈顯著負相關，證明了結果的穩健性。
（4）Heckman處理效應模型。本文采用Heckman處理效應模型緩解由于不可觀測因素導致的自選擇問題。選取同年份同行業的其他企業會計信息形式質量的平均值（AR_IND）作為外生工具變量。結果仍然反映研究結論的穩健性限于文章篇幅，此文穩健性檢驗結果分析表省略，留存備索。。
4.異質性分析
（1）企業層面特征。薪酬激勵能夠緩解股東和管理層的代理沖突，當高管激勵較高時，管理層會減少信息操縱，提高會計信息質量〔33〕。本文將企業前三名高管薪酬總和取自然對數作為高管薪酬激勵的代理變量，根據高管薪酬激勵年度行業中位數將樣本分為薪酬激勵高組（高于中位數）和薪酬激勵低組（低于中位數）。表4列（1）和列（2）報告了檢驗結果。結果顯示，在高管薪酬激勵較高企業中，會計信息形式質量對分析師預測的促進作用更強。
（2）外部環境特征。地區市場化水平能更好發揮市場在資源配置中的決定性作用，促進企業高質量發展。本文采用樊綱等（2011）〔34〕所編制的市場化指數衡量地區市場化水平，根據其年度中位數將樣本分為市場化高組（高于中位數）和市場化低組（低于中位數）。表4列（3）和列（4）報告的結果顯示，在市場化水平越高的地區，會計信息形式質量對分析師預測準確度的促進作用越強。
5.經濟后果分析
研究發現，較低的公司信息透明度與股價崩盤風險呈顯著負相關〔35〕。如果企業信息質量較差，表明投資者增加對企業未來表現不確定性預期，股價崩盤風險上升。本文通過負偏態收益系數（NCSKEW）探究會計信息形式質量對分析師預測準確度影響的經濟后果，具體回歸結果如表5所示。結果表明，會計信息形式質量指數能夠通過降低分析師預測偏差影響資本市場定價效率，緩解股價崩盤風險。
六、結論與啟示
本文以我國滬深A股上市公司為研究對象，分析了會計信息形式質量對分析師預測的影響。研究表明，會計信息形式質量可以提高分析師預測準確度，且在分析師并沒有較多專長知識和非明星分析師時，會計信息形式質量對分析師預測準確度促進作用更強。異質性檢驗表明，在更高的高管薪酬激勵企業與更高的市場化水平地區中，會計信息形式質量對分析師預測的促進作用更強，且可以進一步緩解對資本市場中的股價崩盤風險。基于前述研究結果，提出如下政策建議：
第一，完善會計信息披露相關法規，加大監管力度。政府應進一步完善會計信息披露的相關法規，制定更加明確統一的會計信息披露標準，尤其是針對信息形式質量的要求。通過制定具體的披露框架和格式，增強市場透明度，提升分析師的預測準確性。同時，政府應通過相關監管機構加強對會計信息披露質量的審查與監督，特別是對于信息的清晰性、完整性和可靠性的監管更加嚴格。提高對信息披露的審計頻次，并建立嚴格的懲罰機制，對不規范披露的企業進行處罰，以形成有效的市場約束力，促使企業重視信息質量。
第二，推動信息技術應用與信息透明化，激勵提升信息質量。政府可以支持企業采用先進的信息技術，推動會計信息披露的智能化和實時化。也可為企業提供政策支持，鼓勵企業在提升會計信息形式質量方面進行更多投入。例如，支持企業進行信息披露軟件的升級、數據標準化建設等，提升信息透明度和準確度，增強投資者與分析師的信任度和預測能力。
第三，建立信息質量評估機制，加強教育與培訓。政府應建立或支持獨立的第三方機構，定期對上市公司會計信息的形式質量進行評估。鼓勵企業加強會計人員的專業技能培訓，提高會計信息的編制水平，保障會計信息質量，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，助力資本市場健康發展。
參考文獻：
〔1〕魏明海.盈余管理基本理論及其研究述評 ［J］.會計研究，2000，（09）.
〔2〕李增泉，盧文彬.會計盈余的穩健性：發現與啟示 ［J］.會計研究，2003，（02）.
〔3〕肖華，張國清.內部控制質量、盈余持續性與公司價值 ［J］. 會計研究，2013，（05）.
〔4〕〔9〕〔25〕〔29〕楊丹，黃丹，黃莉. 會計信息形式質量研究——基于通信視角的解構 ［J］.會計研究，2018，（09）.
〔5〕〔19〕〔27〕BOZANIC Z， THEVENOT M. Qualitative disclosure and changes in sellside financial analysts， information environment ［J］. Contemporary Accounting Research， 2015， （04）.
〔6〕〔23〕林樂，謝德仁.分析師薦股更新利用管理層語調嗎？——基于業績說明會的文本分析 ［J］. 管理世界，2017，（11）.
〔7〕〔18〕〔31〕王雄元，李巖瓊，肖忞.年報風險信息披露有助于提高分析師預測準確度嗎？ ［J］.會計研究，2017，（10）.
〔8〕楊丹. 指數全球2021［M］.北京：外語教學與研究出版社，2021： 306-372.
〔10〕蔣艷輝，馮楚建. MDamp;A語言特征、管理層預期與未來財務業績——來自中國創業板上市公司的經驗證據 ［J］.中國軟科學，2014，（11）.
〔11〕吳文鋒，吳沖鋒，芮萌.提高信息披露質量真的能降低股權資本成本嗎？［J］. 經濟學（季刊），2007，（04）.
〔12〕KOTHARI S P，LI X，SHORT J E.The effect of disclosures by management， analysts， and business press on cost of capital， return volatility， and analyst forecasts： A study using content analysis ［J］. The Accounting Review， 2009， （05）.
〔13〕孟慶斌，楊俊華，魯冰.管理層討論與分析披露的信息含量與股價崩盤風險——基于文本向量化方法的研究 ［J］.中國工業經濟，2017，（12）.
〔14〕〔21〕DEMERS E A，VEGA C.Linguistic tone in earnings announcements： News or noise ［J］.SSRV Electronic Journal， 2011，（05）.
〔15〕梁日新，李英.年報文本語調與審計費用——來自我國A股上市公司的經驗數據 ［J］. 審計研究，2021，（05）.
〔16〕MILLER B P.The effects of reporting complexity on small and large investor trading ［J］. The Accounting Review，2010，（06）.
〔17〕RJIBA H，SAADI S，BOUBAKER S， et al.Annual report readability and the cost of equity capital［J］.Journal of Corporate Finance，2021，（67）.
〔20〕朱丹，李靜柔，李世新.年度報告的可讀性水平、過往業績與分析師預測 ［J］.審計與經濟研究，2021，（05）.
〔22〕鐘凱，董曉丹，陳戰光.業績說明會語調與分析師預測準確性 ［J］.經濟管理，2020，（08）.
〔24〕KRAVET T，MUSLU V.Textual risk disclosures and investors’risk perceptions ［J］.Review of Accounting Studies，2012，（04）.
〔26〕RENNEKAMP K.Processing fluency and investors’reactions to disclosure readability ［J］.Journal of Accounting Research，2012，（05）.
〔28〕〔32〕王玉濤，王彥超. 業績預告信息對分析師預測行為有影響嗎 ［J］.金融研究，2012，（06）.
〔30〕劉永澤，高嵩.信息披露質量、分析師行業專長與預測準確性——來自我國深市A股的經驗證據 ［J］.會計研究，2014，（12）.
〔33〕劉慧鳳，楊揚.高管報酬與會計信息質量的相關性實證研究 ［J］.經濟管理，2009，（11）.
〔34〕樊綱，王小魯，馬光榮. 中國市場化進程對經濟增長的貢獻 ［J］.經濟研究，2011，（09）.
〔35〕HUTTON A P，MARCUS A J，TEHRANIAN H.Opaque financial reports， R2， and crash risk ［J］.Journal of financial Economics，2009，（01）.
（責任編輯 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
