分析师跟踪、会计信息质量与企业价值的关系研究

翁滢超

摘要：本文采用中介变量的检验方法，基于上海证券交易所上市企业2015-2017年的经验数据，研究分析师跟踪、企业的会计信息质量与企业价值的关系。研究结果发现，企业的会计信息质量与企业价值呈正相关关系，会计信息质量与分析师跟踪呈正相关关系;从中介变量的角度看，分析师跟踪在会计信息质量与企业价值的关系中发挥部分中介作用，证券分析师能够降低信息不对称程度，监督和制约企业，从而提升企业价值。

关键词：分析师跟踪   会计信息质量   企业价值   中介变量

一、引言

近年来，我国上市公司涉嫌财务造假等违法违规案件频发，严重损害了投资者的利益，造成了上市公司和投资者之间的信任危机，这不利于我国资本市场的健康发展。企业作为资本市场的重要主体，有责任真实地向外界传递业绩信息。高质量的会计信息对企业形象的塑造和可持续发展有着重要意义。企业在通过披露高质量信息吸引投资者、获得经济利益的同时，也有动力改善经营状况，提高经营效率，提升企业价值，从而进一步获得投资者的认可吸收投资，形成良性循环，带来投资者与上市公司等多方主体的共赢。

与此同时，外界愈发关注企业的信息披露行为。当前，分析师、交易所等市场监督力量不断强化。证券分析师作为连接投资者与上市公司的桥梁，通过广泛的信息渠道和自身的专业素养，提高信息使用效率，为投资者决策提供有效参考，并且对企业起监督和制约作用（刘斌等，2018[1]）。在分析师的监督压力下，企业会发布准确可靠的会计信息，从而降低信息不对称程度，进而提升企业价值。本文试图研究以下问题：会计信息质量是否影响企业价值，会计信息质量是否影响分析师跟踪，分析师跟踪对于会计信息质量和企业价值之间的关系是否具有中介作用。

当前已有文献对会计信息质量和企业价值之间的关系进行过理论研究，并取得了一定成果，但少有文献涉及证券分析师，而分析师作为信息中介，具备专业能力为投资者提供信息服务，通过降低信息不对称程度提高企业价值。本文的研究贡献在于：一是从分析师这一资本市场新兴力量的角度出发，拓展会计信息质量和企业价值的理论研究;二是基于信息不对称视角，提出高质量会计信息能作用于分析师，减少投资者与企业之间的信息不对称，提高企业价值，并且得到了实证验证;三是为加强证券分析师队伍建设、发挥外部监督作用以及完善企业会计信息披露制度提供了积极借鉴。

二、研究假设

（一）会计信息质量与企业价值的关系

会计信息是反映企业的财务状况的重要载体，受到了投资者的密切关注。然而资本市场存在投资方和被投资方之间的信息不对称问题。如果企业不重视对外提供真实有效的信息，即信息不对称程度严重，外部监督机制缺乏，管理者可以利用这一点谋求私利，甚至做出不利于企业长远发展的决策，使企业遭受损失;另一方面，投资者也无法全面深入地了解企业的财务状况，难以做出科学合理的投资决策。基于信号传递理论，为了对外传递良好的信号来获得利益相关者对企业的信任与支持，树立自身形象，保持竞争优势，企业需要加强经营治理，提高会计信息透明度和会计信息质量，吸引投资者的投资，尤其是财务状况较好的企业，会计信息质量更是对提升其企业价值有着重要影响。高质量的会计信息能够从外部与内部对企业产生积极作用：准确可靠的财务信息能够增强投资者对企业的信心，提高企业的融资效率，降低获取资金的成本，进而给企业带来更多的经济效益;再者，不透明的财务信息容易导致债权人对企业的不信任，债权人为防范信用风险倾向于设置高借款利率，给企业带来较高的资金成本。企业主动提高会计信息披露水平，有助于债权人了解企业财务状况，从而有效控制资金成本，促进企业价值提升（陶雅，2018[2]）;目前上市公司治理机制的运行不够完善，信息披露不够充分，高质量会计信息能够缓解信息不对称问题和委托代理问题，促使管理者在外部的监督和约束下增强自身工作动力，提高公司治理水平，从而提升企业价值（田冠军等，2018[3]）。基于以上分析，本文提出假设1：会计信息质量与企业价值呈正相关关系。

（二）分析师跟踪与会计信息质量的关系

证券分析师是收集、整理和分析资本市场信息的专业人员。作为连接投资方和被投资方的中介，他们能够跟踪企业的经营业绩，判别企业的违规行为，预测企业的未来发展前景，向投资者提供企业的综合分析报告。分析师具备独立的第三方身份、普通投资者所没有的专业优势和信息优势，能够有效降低投资方和被投资方的信息不对称程度，为投资者带来财务信息背后深层次的解读，给投资者的投资选择提供客观、可靠的参考。分析师的评价预测是决定其职业水平和能力的重要因素，分析能力强、预测精准度高才能充分体现分析师的专业素养，为其带来更多收益和更加良好的职业声誉。因此，分析师倾向于信息披露完善健全、财务报告质量高的企业，因为这些企业信息不对称程度较低，便于分析师进行信息挖掘和把握，从而分析师的预测更为精准（蒋艳辉，2014[4]）。即企业的会计信息质量越高，越有利于分析师跟踪，越受分析师的青睐。基于以上分析，本文提出假设2：会计信息质量与分析师跟踪呈正相关关系。

（三）分析师跟踪的中介作用

由于信息不对称问题，投资者了解企业真实信息的途径非常有限，而分析师能够显著改善这一问题。分析师在对企业的跟踪过程中，得益于丰富的专业知识、良好的分析解读能力，能够及时获得跟踪企业的动态，结合宏观全局为投资者解读企业深层次的财务信息。投资者在充分了解信息后，能够加强对投资对象的选择甄别，优化投资决策，降低投资风险。因此分析师和投资者的行为能够对企业的规范披露行为产生激励作用，对违规违法行为起到约束作用。企业为了获得分析师的认可和投资者的信任，会主动完善对外报告，加强会计信息披露，增强会计信息透明度。在这种情况下，为了使企业有积极正面的信息可供披露，企业会努力提高生产经营效率，加强公司治理。除此之外，分析师作为市场监督主体也充分发挥了作用。基于委托代理理论，有效的监督机制有助于管理者自我约束，降低代理成本。分析师通过对企业的持续跟踪，揭示企业隐藏的负面信息，抑制企业的违规行为，实现有效监督，是一种有效的外部治理机制（陈钦源，2017[5]）。如果缺乏分析師这一外部监督主体，企业可能提供不透明的信息并隐瞒内部负面信息，管理者侵占企业利益等负面行为难以得到控制，股东与管理者之间的矛盾激化，企业代理成本增加，不利于企业的经营发展，因此企业价值受到影响。由上述分析可得，企业会计信息质量越高，信息不对称程度越低，吸引越多的分析师跟踪，在分析师的监督作用下企业运营管理更加高效，代理成本降低，从而提升企业价值。分析师跟踪在会计信息质量对企业价值影响机制中发挥中介作用。基于以上分析，本文提出假设3：分析师跟踪是会计信息质量影响企业价值的中介变量，三者之间存在传导关系。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取了2015-2017年上海证券交易所主板上市公司的经验数据，对样本数据进行了筛选：剔除数据异常和不完整的样本;剔除ST、*ST的样本公司;剔除金融类样本公司;剔除2015年以后上市的公司，最终得到537家公司、1611个有效样本观测值。本文相关财务数据来源于国泰安数据库。数据处理由SPSS和EXCEL软件完成。

（二）变量定义

1.被解释变量。本文选择企业价值作为被解释变量，采用托宾Q值作为衡量指标。托宾Q值一般用市场价值除以重置成本所得的数值表示，体现资本市场对企业价值的预期。

2.解释变量。会计信息质量。目前对会计信息质量的研究主要是盈余管理、会计信息披露质量等方面。其中，盈余管理是企业管理者操纵利润、控制调整对外信息的行为，盈余管理指标作为衡量会计信息质量的指标被广泛应用。本文参考张显明的做法（张显明，2017[6]），采用修正琼斯模型，分年度进行回归，得到操纵性盈余管理DA。作为会计信息质量的衡量指标，DA的绝对值越大，盈余管理空间越大。具体的计算模型如下：

3.控制变量。参考其他研究文献可知，影响企业价值的因素还有很多。为了使模型更加稳定，结论更具有可靠性，本文从多个角度选取控制变量，为股权集中度、资产负债率、企业规模、净资产收益率、是否为国际四大或国内四大会计师事务所。变量名称、符号及定义如表1所示。

（三）模型构建

自变量X通过影响变量M来影响因变量Y，则M为中介变量。为了研究会计信息质量、分析师跟踪与企业价值的关系，本文采用Baron提出的检验中介变量最传统的方法，构建如下模型：

1.会计信息质量与企业价值的计量模型：

（模型1）

如果α1>0，则假设1得到验证。

2.分析师跟踪与会计信息质量的计量模型：

（模型2）

如果β1>0，则假设2得到验证。

3.分析师跟踪、会计信息质量与企业价值的计量模型：

（模型3）

根据中介效应理论，若α1、β1、γ2三者均显著，且γ1<α1，则中介效应存在，假设3得到验证。γ1显著结果为部分中介，反之为完全中介。

四、实证分析

（一）描述性统计

由表2得，企业价值的均值为1.71，说明样本企业的市场价值预期不错，但是标准差较大，企业之间存在差异大;极小值0.0893与极大值17.0436差值大，说明企业价值的差距大。企业会计信息质量均值为394816941，说明企业总体的会计信息质量不高，信息披露有待健全;标准差超过均值，样本企业在会计信息披露方面存在较大差距。分析师跟踪人数均值约为10，说明分析师跟踪企业程度不高，未充分发挥作用，对企业还有很大的监督空间;极小值0与极大值68，差值非常大，说明不同企业受到分析师的跟踪与监督的差距大。股权集中度均值0.3883，股东对企业的控制程度总体较高。极小值与极大值相差较大，说明样本企业之间股东控制权的差距较大;标准差小于均值，说明股东对公司的控制总体差异不大。资产负债率均值为0.50，总体负债水平较为适度，但是最小值与最大值之差非常大，仍然存在负债过高或过低的不合理债务结构。企业规模的极小值为19.0835，极大值为28.5085，相差很大，企业之间的规模有不小的差距。净资产收益率的均值为0.05，样本企业的经营绩效有待提升;极小值-7.2203严重偏低，极大值1.9496，样本企业的经营绩效差距很大，且其标准差远大于均值，说明企业之间经营业绩的稳定性存在较大差异。就外部审计而言，企业聘请的事务所为国际四大或国内四大会计师事务所的虚拟变量均值为0.41，说明企业的外部监督机制有待加强;标准差超过均值，样本企业在外部审计方面存在较大差距。

关系数大多数小于0.5，说明模型不存在严重的多重共线性问题。由于相关性分析只是初步分析变量之间的相关性，所以研究假设是否成立仍需要进一步检验。

（三）回归分析

根据中介变量的检验方法，本文采用最小二乘回归法，验证假设是否成立，回归结果如表4所示。三个模型VIF均值都小于2，说明不存在多重共线性，F值均显著。

模型1的回归结果如表4（1）列所示：会计信息质量的系数在1%的水平上显著为正，说明会计信息质量越高，企业价值越高，假设1成立。高质量的会计信息能够赢得投资者、债权人的信赖，从而有效降低企业的资金成本，提高企业价值。同时高质量的会计信息也能证明企业具有较强的经营实力，有信心披露完善的财务信息，以此树立形象，为企业带来更多效益。

模型2的回归结果如表4（2）列所示：会计信息质量的系数在1%的水平上显著为正，表明会计信息质量越高，分析师跟踪越多，假设2得到验证。高质量的会计信息的财务透明度高，有利于分析师进行评价和预测，为分析师带来收益与口碑，因此能够吸引更多的分析师跟踪。

模型3的回归结果如表4（3）列所示：加入分析师跟踪的中介变量后，会计信息质量与企业价值在1%的水平下呈显著的正相关关系。α1、β1、γ1三者均显著，且γ1<α1，分析师跟踪、会计信息质量与企业价值的中介效应显著，假设3得到验证。γ1显著，结果为部分中介，说明分析师跟踪在会计信息质量与企业价值之间仅产生部分中介效应。企业为吸引分析师会加强会计信息披露，提高会计信息质量，分析师通过外部跟踪与监督进一步降低信息不对称程度，提高企業的经营效率，提升企业价值。部分中介作用也说明分析师跟踪可能只是会计信息质量影响企业价值的一条路径。本文计算了中介效应占总效应的比例。分析师跟踪的中介效应的大小为1.024E-09-6.431E-10=3.809E-10，中介效应占总效应比例为37.20%。因此，分析师跟踪的中介效应贡献度为37.20%，比重不大。我国资本市场正处于快速发展尚未成熟的阶段，不完善的体制机制依然存在。同时，当前分析师行业不够壮大，分析师的信息中介和外部监督作用还有很大的发挥空间。

（四）稳健性检验

为了检验本文结论的稳健性，本文用每股收益重新定义企业价值，按照上述流程重新检验假设1和假设3。限于篇幅，重新回归的结果没有列示，但研究结论与前文保持一致，说明本文的研究结论比较稳健。

五、研究结论及相关政策建议

本文选用上海证券交易所上市企业2015-2017年的样本数据，实证研究了分析师跟踪、企业的会计信息质量与企业价值的关系，并从证券分析师这一中介变量的角度，研究了分析师跟踪在会计信息质量与企业价值之间的中介作用。研究发现：第一，会计信息披露质量与企业价值呈正相关关系;第二，会计信息质量与分析师跟踪呈正相关关系;第三，分析师跟踪在会计信息质量与企业价值的关系中起到中介作用，分析師跟踪是二者之间的部分中介变量，从而探索出会计信息质量对企业价值的一条影响路径。

结合上述结论，本文提出如下建议：第一，政府应充分发挥外部监管职能，加快完善上市公司的会计信息披露制度，加强对会计信息披露行为的监督，提高企业的会计信息质量和信息透明度，发挥会计信息优化资本市场资源配置的作用。只有减少投资方与被投资方的信息不对称，资本市场才能健康发展。第二，加强分析师队伍建设，提高分析师的业务素质水平。证券分析师为投资者提供了专业的财务信息补充与解读，能够引导投资者优化投资策略，因此，外部分析师本身也需要充分发挥优势，对资本市场的各种信息进行分析和把握，提高专业水准。分析师行业的有序发展、不断壮大，对于资本市场、投资者和上市公司有着积极意义。第三，加快普及投资知识，提高投资者的投资水平。投资者应理性投资，重视企业的信息披露，在全面了解企业的经营信息的基础上进行投资选择。监管机构、分析师等外部力量、外部环境固然重要，投资者本身合理的投资策略才是收益的稳定保障。

参考文献：

[1]刘斌，胡菁芯，李涛.投资者情绪、会计信息质量与股票收益[J].管理评论，2018，30（7）：33-44.

[2]陶雅.市场竞争、会计信息透明度与企业价值[J].财会通讯，2018（6）：27-31.

[3]田冠军，杨士其.产品市场竞争、会计信息披露质量与企业价值[J].重庆理工大学学报（社会科学），2018，32（8）：63-68.

[4]蒋艳辉，李林纯.智力资本互联网信息披露、分析师跟踪与企业价值[J].商业研究，2014（7）：80-86.

[5]陈钦源，马黎珺，伊志宏.分析师跟踪与企业创新绩效——中国的逻辑[J].南开管理评论，2017，20（3）：15-27.

[6]张显明.分析师评价、会计信息质量与IPO股价信息[J].财会通讯，2017（36）：8-11.

（作者单位：江南大学商学院）