公司信息披露是影響投資者投資決策的重要信息來源，而分析師作為信息中介和公司信息披露有很大關系。國外學者(Bhushan等，1989a)認為，公司的強制性和自發性的披露會將減少分析師信息采集的成本，吸引更多的分析師進駐，降低其預測差錯及分歧度。

　　摘要：本文基于深交所《上市公司信息披露工作考核辦法》，通過對上市公司信息披露評分與盈余信息質量進行分析，探討分析師跟進與上市公司信息披露質量之間的關系。研究發現，信息披露水平和質量越高(低)的公司，其分析師跟進人數越多(少)，分析師預測誤差和分歧度越小(大)。信息披露總體水平波動與分析師對上市公司關注度波動之間存在內在關聯，預測誤差和分析師預測分歧度變小(大)。

　　關鍵詞：搜論文知識網,信息披露,析師跟進,析師預測誤差,分析師預測分歧度

　　一、引言

　　基于需求視角，更多的公司信息披露將擴大分析師的信息源，進而增加分析師數量，減少分析師業績預測誤差和分歧度。本文選取2008年至2010年度深交所A股上市公司為研究樣本，針對上市公司的信息披露水平，全面深入地研究其與分析師行為的關系，以期為上市公司、投資者以及監管層參與市場行為提供借鑒。

　　二、文獻綜述

　　(一)國外文獻 Bhushan (1989) 研究發現，分析師數量與公司的規模、機構投資者持股比例以及回報率的波動性正相關。O’Brien 和 Bhushan (1990)的研究則在確認機構持股的同時指出盈利波動率與分析師跟隨負相關，并且其結論得到了Lang和 Lundholm(1996)的支持。 Bricker、Grant 、Fogarty 和 Previts(1999)指出，盈余波動性較小的公司更能得到分析師的青睞。Brennan 和 Hughes(1991)表明，分析師對規模較大但股價較低的上市公司的關注度更高。國外研究關于分析師預測誤差和分歧度的研究主要是發現分析師預測表現的影響因素，即分析師自身特征和被跟蹤公司特征兩個方面。關于分析師自身特征的研究，主要是Clement(1999)實證發現分析師的能力，從業經驗以及能夠獲得的資源與其盈余預測的準確度顯著正相關。Brown ， Griffin ， Hagerman 和 Zmiiiwski (1987)發現分析師盈余預測的準確度取決于預測任務本身的難度和復雜性。Butler 和Lang(1991)則發現分析師預測比較樂觀。關于公司特征的研究，Richardson和Schwager(1987)發現較之規模較小的公司，分析師對規模較大的公司的盈余預測準確度更高。King等 (1990) 研究也指出，分析師盈余預測準確度與上市公司回報及盈余間的相關系數呈正相關關系。Parkash、Dhaliwal和 salatka (1995)探討出公司的經營財務風險以及股權集中度越高，分析師對其預測的準確度越低，分歧度越大。

　　(二)國內文獻 劉曄和肖斌卿( 2009) 檢驗了分析師跟進管理層持股與公司價值三者的相關關系。王宇超，肖斌卿和李心丹(2012)發現，分析師傾向于跟進那些規模較大、機構持股比例較高且投資者關系管理水平較好的公司，而規避那些投資風險和業務復雜程度較高且內部人持股比例較大的公司。決定分析跟進的因素還包括公司多元化( 蔡衛星和曾誠，2010) 和股權結構(歐陽勵勵，2011) 等。林小池等(2007)考察被海外分析師跟進的公司是否與其他公司存在顯著的區別。李丹和賈寧(2009)發現公司盈余信息質量與分析師預測準確度正相關，與分析師預測分析度反相關。宏觀制度環境對分析師盈余預測同樣有顯著的正面影響。

　　三、研究設計

　　(一)研究假設 分析師對信息處理的能力，主要取決于分析師跟進數量和分析師盈余預測精度及預測分歧度。而公司的信息披露 (包括管理層的業績預告)，在很大程度上能夠減少公司和市場之間的信息不對稱性，特別是分析師會根據上市公司披露的信息，修正先前的預測。分析師分析的重要信息來源不僅來自公司管理層內部信息強制性披露，還來自公司自發性信息披露，其中包括上市公司發布的公開信息(Schipper，1991)。隨著公司自發性信息披露量的增加，分析師數量的需求會增加(Bhushan，1989a;1989b，Lang、 Lundholm，1996)，分析師的預測分歧度與業績預測浮動會變小(Lang、Lundholm，1993)。而分析師數量也與信息披露指標的高低呈正相關關系(Healy et al. 1999a)。同時，公司信息披露質量越高，關注的分析師越多(Francis et al. 1998)，分析師的預測誤差越小(Brown et al. 1987)，分析師公共信息的精度和私有信息的精度越高(Byard and Shaw 2003)。國內學者通過研究提出：信息披露是信息分析師預測的重要來源(胡奕明，2003，方軍雄和邵紅霞，2006)。李丹蒙(2007)的研究發現：財務分析師的關注度更容易被透明度高的公司吸引。夏芳(2008)通過研究發現公司里分析師的人數和公司的信息環境呈正相關的關系。方軍雄(2007)發現公司的信息透明度越高能增加分析師預測準確度，降低對盈余數據依賴度。綜上分析，提出以下假設：

　　假設1：信息披露質量好的上市公司，跟進的分析師的人數多

　　假設2：信息披露質量好的上市公司，分析師業績預告誤差小

　　假設3：信息披露質量好的上市公司，分析師業績預告分歧度小

　　(二)樣本選取和數據來源 本文面板數據取自2008年至2010年深市A股(含主板、中小板和創業板)公司，最初的樣本數量為2202個，用來闡述深交所對公司披露水平的考核，包括優秀，良好，合格和不合格。剔除金融類上市公司、當年首次公開募股上市公司和觀測值缺失的數據后為1546個數據，作為回歸分析的數據。其后，本文研究信息披露質量變化對分析師數量，分析師的預測精度和分析師預測分析度的變化，變化量的樣本為950個數據。其主要數據來源于WIND數據庫和CSMAR數據庫。 　　四、實證檢驗分析

　　(一)描述性統計 表(2)列舉了不同年度深市上市公司信息披露水平的變化情況。三年內，獲得優秀、良好、合格、不合格的上市公司所占比例分別為13%、64%、20%、 1.6%;同時，三年數據的變動趨勢表明樣本公司的信息披露水平總體呈上升趨勢。體現在優秀和良好的公司數量和比重變大，不合格公司數量和比重變小。表(3)是所有變量的描述性統計。公司的分析師數量平均為15個左右，最小值為2個，而最大值為49個。公司的分析師的業績預告偏差的均值為0.56，而最小值為0，最大值為9.25。分析師間的分歧度平均值為0.79，最小值為0，最大值為3.79。信息披露水平“良好”，分數均值2.9，而盈余管理激進程度為-0.051。在市場風險上，樣本公司同整體市場基本一致，其beta均值1.03。公司的權益回報率、資產負債率、資產周轉率分別為11%、 0.48%、1%。

　　(二)相關性分析 表(4)是自變量，因變量及控制變量的相關性分析結果。從結果看，信息披露(DISCLOSURE_SCORE)與分析師數量(ANA)正相關，與分析師分析誤差(FER)負相關，與分析師的分析分歧度(FDISP)負相關。 同時， 分析師數量(ANA)還與公司業績(ROE)、 公司規模(MKT_VALUE)、 公司周轉率(ASSEST_

　　TURNOVER)、公司增長(GROWTH)有正相關關系，與公司風險(BETA)、公司經營風險(LTAT_RATIO)有顯著負關系。

　　(三)回歸分析 表(5)是回歸分析結果。在模型1A中，DISCL-

　　OSURE_SCORE的系數3.233(p=0.001)，說明分析師數量與信息披露總體考核水平之間呈顯著正相關關系。模型1B顯示 AGGRESSIVE系數-0.330(p值為0.06)，說明盈余激進度同分析師數量之間負相關，當盈余激進度降低時，公司信息披露質量升高，從而提升分析師關注度，增加分析是數量，這支持假設1。公司業績(ROE)，企業規模(MKT_VALUE)，與分析師數量存在明顯的正相關關系，表明分析師更偏向于留意業績好的公司或者大公司的公司。另外，分析師數量和公司風險(BETA)， 經營風險(LTAT_RATIO)，國有化公司(STATE_OWN)之間負相關，分析師更多的將目光聚焦于非國有企業公司和低風險企業。分析師的預測誤差(平均值和中值)與公司信息披露水平和質量的回歸結果也在表(5)模型2和模型3列示。模型2A和3A回歸結果顯示，分析師的預測誤差與信息披露總體考核水平(DISCLOSURE_SCORE)之間呈顯著負相關關系(系數--1.376， P=0.002和系數--1.329， P=0.002)，說明當公司的信息披露總體考核水平的提高能減少公司和分析師之間的信息不對稱性，導致了分析師的業績預測值更加接近于公司的業績值，分析師業績預測誤差變小，這支持本文的假設二。回歸結果也顯示，分析師業績預測誤差和公司的規模(MKT_VALUE)有顯著負相關的關系，說明公司規模越大，分析師間業績誤差越小。模型4A顯示分析師預測分歧度與信息披露總體考核質量之間呈顯著負相關關系(系數-0.748，P=0.005)，說明當公司的信息披露總體考核水平的提高能減少公司和分析師之間的信息不對稱性，分析師間預測分歧度變小，這支持本文的假設三。回歸模型也顯示了分析師間預測誤差以及分歧度和公司的盈利能力呈負相關關系，說明分析師對于業績好的公司，盈利能力強的公司，其業績預測誤差和分歧度會比較小。本文還研究上市公司信息披露水平和質量的變化，對分析師的數量、預測存在誤差以及預測分歧度的影響。基于上市公司信息披露水平考核結果，本文將不同信息披露質量的公司分為三組：信息披露質量評級上升組(GOOD)，該組公司的本年度評級較上年度至少提升1個等級;信息披露質量評級不變組，該組公司本年評級較上年度未產生變化(SAME);信息披露質量評級下降組，該組公司的本年度評級較上年度下跌至少1個等級(BAD)。表(6)模型1C，2C，3C，4C展示了信息披露考核變好(GOOD)的公司，其分析師數量，預測誤差和預測分歧度變化的情況。ANAC代表了分析師數量的變化。FER1C和FER2C代表了分析師分析誤差的變化。FDISPC代表了分析師分歧度的變化。關于GOOD的回歸系數非常顯著，這說明當公司信息披露考核結果變好，其分析師數量會變多，預測誤差和預測分歧度變小。模型1D，2D，3D，4D展示了信息披露考核變壞(BAD)的公司，其分析師數量，預測誤差和預測分歧度變化的情況。回歸系數只有模型 1D和4D比較顯著，這說明當公司信息披露考核結果變好，其分析師數量會變少和預測分歧度變大。

　　五、結論與展望

　　分析師是資本市場上重要的信息中介之一，他們具有專業的信息解讀技能和預測技能，擁有較廣泛的信息途徑，他們提供的盈余預測價格走勢預測股票買賣推薦等公開信息能增強投資者對公司的了解和認知，從而減輕投資者間的信息不對稱程度，降低估值風險，促進股票流動。而國內外學者認為公司信息披露水平，即信息環境，是上市公司吸引分析師的關鍵因素之一。因此信息披露的高低和其信息披露質量的高低，能影響關注公司股票分析師的人數和業績預測誤差和分歧度(Bhushan，1989a;Bhushan，1989b; Lang和Lundholm，1993;Lang and Lundholm，1996;李丹蒙，2007;夏芳，2008;于健南，2010;)。本文選取了金融危機之后中國深證A股作為樣本(2008-2010年)，分析在深交所新的考核標準出臺后，公司信息披露水平和質量與分析師行為的關系。文章發現分析師作為中介的途徑，確實和公司信息披露水平和質量有關。即公司信息披露水平和質量越高的公司，越能吸引分析師所關注，而分析師的業績預告精確度和分析度也比較小。而且，分析師預測特征波動同公司信息披露質量波動之間存在相關關系，信息披露總體水平的變好的公司，會吸引更多的分析師來關注公司，其預測誤差和分析師預測分歧度顯著變小。而公司的信息披露總體水平變壞，分析師數量也會減少，其預測分歧度明顯增大。綜上所述，本文就公司信息披露對于分析師行為和資本成本的影響進行研究。本文的研究對于上市公司信息披露，投資者對于信息的處理，分析師和監管部門對于披露更多的信息，有著重要的借鑒意義。 　　參考文獻：

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