機構投資者調研與管理層盈余預測方式

程小可，李昊洋，高升好

北京交通大學 經濟管理學院，北京 100044

機構投資者調研與管理層盈余預測方式

程小可，李昊洋，高升好

北京交通大學 經濟管理學院，北京 100044

管理層盈余預測作為改善公司信息環(huán)境的重要手段之一，受到研究者們的廣泛關注，近年來相關研究越來越強調具有信息優(yōu)勢的管理層會對業(yè)績預告的披露時間和方式進行戰(zhàn)略性選擇，以實現自身利益最大化的目的。因此，對如何抑制管理層利用信息優(yōu)勢謀取私利、提高盈余預測精確度這一問題進行研究具有重要意義。

從信息不對稱視角入手，以2013年至2015年深圳交易所披露管理層盈余預測的上市公司為研究樣本，采用順序Logit模型等多元回歸分析方法，實證檢驗機構投資者調研與管理層盈余預測方式的關系，并進一步考察盈余預測信息性質和產權性質對二者關系的影響。以每個上市公司一年內接待的機構投資者調研次數或一年內接待的機構投資者總數的自然對數測量機構投資者調研頻率。根據管理層盈余預測精確度將管理層預測分為4類，即當管理層盈余預測為點估計時賦值為4，為閉區(qū)間估計時賦值為3，為開區(qū)間估計時賦值為2，為定性預測時賦值為1。

研究結果表明，總體而言機構投資者調研越頻繁的公司，其管理層越傾向于采用模糊的方式預測盈余，并且這種影響在盈余預測信息為壞消息時更為明顯，以上情形主要存在于非國有企業(yè)中。進一步檢驗發(fā)現，相對于買方機構而言，賣方機構的調研行為更有可能導致管理層采用模糊方式進行盈余預測，公募基金和私募基金的調研行為對預測方式的影響并無顯著差異。上述研究結果在進行工具變量兩階段最小二乘回歸、Heckman兩階段檢驗等一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立。

機構投資者作為重要的市場參與者，其行為一直受到廣泛關注，與已有認為機構投資者與管理層直接溝通能夠有助于降低信息不對稱程度的研究不同，研究結果表明機構投資者調研給公司帶來了業(yè)績壓力，從而使其更傾向于選擇模糊的方式進行盈余預測，拓展了機構投資者行為對資本市場信息環(huán)境影響的相關研究，同時為中國投資者更有效地理解和利用管理層業(yè)績預告信息進行決策、監(jiān)管機構進一步完善上市公司信息披露規(guī)定、保護中小投資者權益提供了經驗借鑒。

機構投資者調研；管理層盈余預測；選擇性披露；信息不對稱；業(yè)績壓力

引言

信息經濟學認為，投資者依賴其所能獲得的信息進行決策，而市場中信息越充分，投資者做出的決策便越準確、越科學。但在現實世界中，收集信息所產生的成本使投資者獲取信息的意愿存在顯著差異[1]，以券商、基金公司為代表的機構投資者會通過對上市公司的實地調研獲取私有信息，而中小投資者由于信息獲取成本等原因，較少參與實地調研[2]，由此產生的信息不對稱性降低了市場效率。為了減少投資者間的信息差異，改善市場信息環(huán)境，2006年深圳交易所發(fā)布《上市公司公平信息披露指引》，要求上市公司在業(yè)績說明會、機構實地調研、分析師電話會議等投資者關系活動結束后，編制投資者關系活動記錄表并將其報送監(jiān)管部門，而2013年深圳交易所發(fā)布《信息披露業(yè)務備忘錄第41號——投資者關系管理及其信息披露》，要求上市公司將以上記錄實時發(fā)布于巨潮網的“投資者關系”一欄中，其內容包括活動類型、參與單位和參與人員姓名、投資者所提的問題和公司的答復。這一規(guī)定的實施使機構投資者與上市公司管理層直接溝通所獲取的信息能夠及時傳遞至中小投資者，從而降低信息不對稱程度。已有研究立足于信息環(huán)境視角，從分析師預測[3]、股價同步性[4]研究賣方分析師實地調研的經濟后果，孔東民等[5]對基金公司調研及其交易行為進行深入探討，但遺憾的是，上述研究僅對部分調研參與者及其行為與資本市場間的關系進行研究，忽略了機構投資者調研事件本身對于信息發(fā)布者(即公司管理層)行為的影響。事實上，公司管理層會通過發(fā)布盈余預測、舉辦新聞發(fā)布會等行為，在信息傳遞中發(fā)揮重要作用。因此，本研究從信息發(fā)布者角度入手，檢驗機構投資者調研對管理層盈余預測方式的影響，以期為投資者和監(jiān)管者更充分地理解管理層盈余預測中所蘊含的信息并更有效地利用其進行決策提供幫助，同時對深圳交易所發(fā)布的《上市公司公平信息披露指引》等一系列政策進行評價。

1 相關研究評述

管理層盈余預測作為一個降低資本市場信息不對稱程度的重要手段，能夠為市場參與者提供該公司額外的預期盈余信息[6]，并減少披露和訴訟成本[7]，因此受到國內外學者的廣泛關注。已有研究從公司治理[8]、投資者情緒[9]、訴訟成本[10]、財務風險[11]和代理成本[12]等方面考察管理層盈余預告方式以及精確度的影響因素，普遍認為管理層具有信息優(yōu)勢，并且這種優(yōu)勢有助于其制定相應的信息披露策略迎合投資者的信息需求[13]。進一步的，HIRST et al.[14]認為，管理層業(yè)績預告主要出于資本市場動機、薪酬激勵動機和規(guī)避訴訟風險動機，并發(fā)現管理層會戰(zhàn)略性地選擇盈余預測的準確性以服務于自身某種動機，如實施股權激勵、增發(fā)配股或內部人交易[15]；高敬忠等[16]發(fā)現機構投資者持股比例越高，管理層盈余預測準確性越高，但同時也使管理層盈余預告更偏向樂觀。

在管理層盈余預測方式方面，BAGINSKI et al.[17]發(fā)現早期美國上市公司管理層業(yè)績預告較多采用定性描述的形式，而近年來采用定量方式進行業(yè)績預告的公司數大幅增加。與國外成熟資本市場盈余預測披露完全自愿相比，中國的管理層盈余預測披露制度建立較晚，具有半強制的特點，即業(yè)績發(fā)生大幅上升或下降、虧損、扭虧、首虧等情況的上市公司必須在定期報告之前進行業(yè)績預告，而未達條件的公司可以自愿進行業(yè)績預告。HUANG et al.[18]對中國上市公司的自愿性和強制性管理層盈余預測進行對比研究后發(fā)現，前者的及時性和準確性更高。但管理層在面臨強制性盈余預測時，仍有權在點估計、閉區(qū)間估計、開區(qū)間估計和定性估計等盈余預測形式中進行選擇，以上4種預測形式的精確度依次遞減，而不同精確度的預測會對投資者決策產生重要影響[19]。

以上研究極大地豐富了管理層盈余預測的研究領域，加深了人們對管理層盈余預測問題的認識。但對于機構投資者這一重要市場參與者而言，僅有少數研究對其行為給管理層盈余預測帶來的影響進行探討，其原因在于機構投資者行為較難被研究者觀測[20]，因此研究者往往通過機構投資者持股比例、交易行為等事后角度對其進行研究，而深圳交易所發(fā)布的《上市公司公平信息披露指引》及其配套政策為開展機構投資者與上市公司直接溝通這一行為的研究提供了難得的契機。基于此，本研究對機構投資者調研行為如何影響管理層盈余預測方式進行深入探討。

2 理論分析和研究假設

已有研究表明，機構投資者與公司管理層的直接溝通行為能夠獲取有助于決策的增量信息，降低信息不對稱程度，使企業(yè)財務報表更加透明，從而改善資本市場信息環(huán)境[21]。由于美國上市公司不公開披露機構投資者的調研數據[22]，因此目前這一領域的研究主要集中于上市公司電話會議方面。KIMBROUGH[23]發(fā)現，公司若在盈余公告發(fā)布后召開針對該公告的電話會議，能夠緩解市場對公司盈余反應的不足，而電話會議中的陳述和討論環(huán)節(jié)均有利于參與者獲取相關信息，且討論環(huán)節(jié)的作用更大[24]。在中國電話會議尚未制度化的背景下，2006年深圳交易所在《上市公司公平信息披露指引》中強制要求上市公司向監(jiān)管部門報告投資者關系管理活動，其中包括機構投資者調研信息。基于這一獨特數據，譚松濤等[3]對2012年7月至2013年12月深圳交易所上市公司公布的調研數據進行研究后發(fā)現，總體而言，分析師團隊調研強度會加強分析師預測的樂觀程度，并且降低預測的準確性，加劇了信息不對稱程度；但曹新偉等[4]發(fā)現分析師實地調研強度越大，股價同步性越低，說明信息不對稱程度得到緩解，且對于信息披露質量較差、研發(fā)投入較大的上市公司而言，這種作用更為顯著；而譚勁松等[25]也發(fā)現，機構投資者調研能夠通過改善公司治理水平而提高信息披露質量。

盡管根據信息不對稱理論，多數研究者認為機構投資者能夠通過調研獲取信息優(yōu)勢，并做出更好的投資決策[26]，而相關信息公開發(fā)布后會使股價信息含量大大增加，降低資本市場的信息不對稱程度，提高信息效率[4]。對于上市公司管理層而言，由于機構投資者調研信息的披露提高了信息可得性，削弱了管理層信息優(yōu)勢，可能會抑制其出于自利動機的戰(zhàn)略性盈余預測方式選擇，從而提高管理層盈余預測方式的精確度。但根據外部盈利壓力假說，機構投資者調研對上市公司管理層盈余預測方式可能存在另一方面的影響，即由于公司盈利能力越強、機構投資者關注度越高，分析師對其進行實地調研可能性越大[27]，因此機構投資者對上市公司的調研無形中向管理層傳遞了一個信號，即該公司盈利能力較強并且機構投資者對其未來業(yè)績具有較高的期望；但公司管理層發(fā)布的盈余預測信息若無法達到其預期，機構投資者可能會賣出其股票，從而導致其股價下跌[28]，并且這一決策很可能會通過機構投資者間的社會網絡影響其他機構投資者的交易行為[29]，使公司股票價格面臨較大壓力。在此類壓力下，管理層可能會戰(zhàn)略性地選擇更模糊的方式進行盈余預測，從而延緩機構投資者利用盈余預測信息進行交易給公司股價帶來的影響。因此，本研究提出競爭性假設。

H1a機構投資者調研提高了管理層盈余預測方式的精確度；(信息假說)

H1b機構投資者調研降低了管理層盈余預測方式的精確度。(壓力假說)

SKINNER[30]認為，管理層在信息披露中會面臨不對稱的損失函數，因此其對好消息和壞消息往往采用不同的業(yè)績預告方式；CHOI et al.[31]也發(fā)現管理層更傾向于使用精確度較差的預測方式預告壞消息，并且當實際盈余傳遞好消息時，管理層發(fā)布的區(qū)間預測比分析師和投資者預期的更窄，而在傳遞壞消息時更寬[32]。在此情形下，相對于在盈余預測中披露好消息而言，發(fā)布壞消息帶來的披露風險和短期拋售風險明顯更高，LI et al.[33]認為公司股票面臨的短期拋售壓力會降低管理層對壞消息的預測精確度。而機構投資者調研越頻繁，表明公司受到的關注越多、外部業(yè)績壓力越大，若其盈余預測信息為壞消息，則會使其股票價格面臨較大的短期拋售壓力，因此管理層有動機對壞消息采用更模糊的方式進行盈余預測，緩解機構投資者交易行為對公司股價產生的負面影響；對于好消息，受到機構投資者調研頻繁的公司管理層則更傾向于采用精確的方式進行盈余預測，以向外界傳遞積極信號，迎合投資者信息需求，從而使機構投資者調研對盈余預測方式的影響在好消息與壞消息間存在顯著差異。因此，本研究提出假設。

H2相對于壞消息的盈余預測，機構投資者調研更頻繁的公司管理層對于好消息更有可能披露預測方式精確度較高的業(yè)績預告。

考慮到中國特殊經濟體制下的公司股權結構，產權性質的不同可能會使機構投資者調研對管理層盈余預測方式的影響存在明顯差異。一方面，由于中國國有企業(yè)普遍存在的薪酬管制現象導致管理層激勵不足，使國有企業(yè)高管普遍追求在職消費等替代性激勵[34]；另一方面，國有企業(yè)管理層均具有一定的行政級別，這一特殊的政治身份使其更傾向于采用各種手段追求政治晉升[35]。因此，股票價格波動對國有企業(yè)管理層福利影響較小，公司股票價格并不是國有企業(yè)管理層關注的重點，從而削弱其對盈余預測方式進行戰(zhàn)略性選擇的動機，導致機構投資者調研對盈余預測方式的影響在國有企業(yè)中相對較弱。而對于非國有企業(yè)而言，由于管理層薪酬契約與市場聯系更加緊密，股權激勵制度更加完善，并且股票價格會直接影響大股東財富水平，導致管理層面臨著更大的外部業(yè)績壓力。因此，非國有企業(yè)的高管更加關注股票價格的變化，也更有動機對盈余預測方式進行戰(zhàn)略性選擇，以上情形使機構投資者調研對盈余預測方式的影響在非國有企業(yè)中更為明顯。因此，本研究提出假設。

H3a機構投資者調研對管理層盈余預測方式精確度的影響在非國有企業(yè)中更明顯；

H3b盈余預測性質在機構投資者調研與管理層盈余預測方式精確度之間的調節(jié)作用在非國有企業(yè)中更明顯。

3 研究設計

3.1數據來源和樣本選擇

由于目前只有深圳交易所強制要求上市公司披露投資者調研情況，而深圳交易所于2006年發(fā)布的《上市公司公平信息披露指引》中僅要求上市公司在業(yè)績說明會、機構調研等投資者關系活動結束后，編制投資者關系活動記錄表并將其提交證監(jiān)會和交易所備案，并未向公眾發(fā)布。直至2008年深圳交易所才強制要求上市公司公開披露相關信息，此時投資者調研信息只能從公司發(fā)布的年度報告中獲取，且其僅披露調研發(fā)生日期、調研參與人員及其所屬機構[36]。而自2013年起，在深圳交易所上市的公司開始嚴格按照深圳交易所《信息披露業(yè)務備忘錄第41號——投資者關系管理及其信息披露》中的規(guī)定，在業(yè)績說明會、機構調研等投資者關系活動結束后2個交易日內，編制投資者關系活動記錄表并將其通過巨潮網下的“投資者關系”欄目向公眾發(fā)布，其內容包括活動類型、參與單位和參與人員姓名、投資者所提的問題和公司的答復。因此，本研究選取2013年至2015年發(fā)布年度業(yè)績預告的深圳交易所所有A股上市公司數據作為樣本進行研究，業(yè)績預告、公司所有權性質、機構投資者調研信息來自WIND數據庫，其他公司財務數據均來自國泰安數據庫。剔除金融行業(yè)樣本和ST公司樣本，最后得到4 120個觀測值。為了驗證H3，將樣本分為國有企業(yè)樣本和非國有企業(yè)樣本，分別得到795個和3 325個觀測值。為了消除異常值的影響，對所有樣本的連續(xù)型變量進行1%和99%分位的Winsorize處理。

3.2檢驗模型和變量定義

本研究借鑒袁振超等[12]的方法，采用順序Logit回歸構建模型，觀察機構投資者調研對管理層盈余預測方式精確度的影響，以檢驗上文提出的研究假設。具體模型為

Typei,t=α0+α1Investigatei,t+α2Goodi,t+α3Sizei,t+

α4ROAi,t+α5TobinQi,t+α6Levi,t+α7Lossi,t+

α8Modantoryi,t+α9Institutioni,t+

α10Coveragei,t+α11Horizoni,t+α12Volatilityi,t+

α13Concentratei,t+∑yeart+∑indv+εi,t

(1)

其中，i為公司，t為年，v為公司所屬的行業(yè)類型；α0為截距項，αj為各變量回歸系數，j=1,2,…,13；ε為隨機擾動項。Type為管理層盈余預測方式，是有序離散變量。由于管理層有權在點估計、閉區(qū)間估計、開區(qū)間估計和定性估計等盈余預測方式中進行選擇，因此本研究借鑒AJINKYA et al.[37]的研究，將其分為以下幾類：①點預測，即管理層對未來凈利潤給出精確的預測值；②閉區(qū)間預測，即管理層對凈利潤進行有上、下限范圍的預測；③開區(qū)間預測，即管理層對利潤僅預測一個明確的邊界；④定性預測，即預測中沒有給出凈利潤的明確數值，只有定性描述。關于Type的取值，若預測類型為點預測取值為4，為閉區(qū)間預測取值為3，為開區(qū)間預測取值為2，為定性預測取值為1，數值越大說明其精確度越高。

Investigate為機構投資者調研，分別采用該公司當年被機構調研的次數Investigate1和當年參與過調研的機構家數Investigate2進行度量，并對其進行對數化處理；Good為管理層業(yè)績預告消息啞變量，本研究將略增、預增、扭虧、續(xù)盈樣本定義為好消息，否則為壞消息；Size為公司資產規(guī)模的自然對數；ROA為總資產收益率；TobinQ為公司成長性控制變量；Lev為資產負債率；Loss為公司是否虧損啞變量；由于中國上市公司管理層盈余預告具有半強制的特點，因此借鑒張然等[38]的研究，加入盈余預告是否為強制性公告的啞變量Mandatory，將管理層盈余預測性質為預增、預減、扭虧、首虧、續(xù)虧樣本定義為強制性業(yè)績預告，否則為自愿性業(yè)績預告；Institution為當期機構投資者持股比例；Coverage為分析師跟蹤數量；Horizon為管理層發(fā)布盈余預測當日與當期會計年度截止日間的差距；Volatility為公司前5年(至少為3年)業(yè)績波動率；Concentrate為前十大股東股權集中度。此外本研究還對年度(year)和行業(yè)(ind)因素進行控制。具體變量定義見表1。

為進一步探討管理層業(yè)績預告性質對機構投資者調研與業(yè)績預告方式精確度間關系的調節(jié)作用，在(1)式的基礎上加入Investigate與Good的交互項，檢驗兩者交互作用對預告方式精確度的影響。具體模型為

Typei,t=β0+β1Investigatei,t+β2Goodi,t+

β3Investigatei,t·Goodi,t+β4Sizei,t+β5ROAi,t+

β6TobinQi,t+β7Levi,t+β8Lossi,t+

β9Modantoryi,t+β10Institutioni,t+

β11Coveragei,t+β12Horizoni,t+β13Volatilityi,t+

β14Concentratei,t+∑yeart+∑indv+εi,t

(2)

其中，β0為截距項，βj為各變量回歸系數，j=1,2,…,14。

表1 變量定義Table 1 Definition of Variables

4 實證結果

4.1描述性統(tǒng)計

表2給出主要研究變量的描述性統(tǒng)計。由表2可知，Type均值為2.974，中位數為3，說明大多數公司會采用閉區(qū)間的方式預測盈余。Investigate1的均值為1.365，標準差為0.972；Investigate2的均值為2.182，標準差為1.551。說明機構投資者調研情況在橫截面上的差異較大。Good的均值為0.663，說明大部分公司發(fā)布的盈余預測為好消息。在控制變量方面，ROA的均值和中位數分別為0.034和0.032，說明樣本公司盈利能力普遍不強；Lev的均值為0.386，說明樣本公司資產負債率較低；Loss的均值為0.120，說明樣本中當年發(fā)生虧損的公司較少；Mandatory的均值為0.515，說明樣本中有一半公司的盈余預測信息為自愿發(fā)布；此外，Concentrate的均值為58.050，說明樣本公司的股權集中度較高。

表2 描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive Statistics

4.2多元回歸分析結果

表3給出機構投資者調研與管理層盈余預測方式精確度的順序Logistic回歸結果，由表3第2列和第5列全樣本結果可知，Investigate1和Investigate2的回歸系數分別為-0.186和-0.151，且均在5%水平上顯著，說明機構投資者調研降低了管理層預測方式的精確度，即機構投資者調研盡管增加了資本市場中股票的信息含量，但也給公司管理層造成了巨大的外部業(yè)績壓力，使其更傾向于采取較為模糊的方式對盈余進行預測，H1b得到驗證。在第3列和第6列國有企業(yè)樣本中，Investigate1和Investigate2的回歸系數分別為0.050和0.001，但并不顯著，而在第4列和第7列的非國企樣本中分別為-0.246和-0.185，且在5%水平上顯著，說明由于國有企業(yè)中普遍存在薪酬管制情況，并且官本位的思想使其更在乎自身的政治前途，來自外部的業(yè)績壓力較小，因此相對于國有企業(yè)高管，非國有企業(yè)高管福利與股票價格聯系更加緊密，其更在意機構投資者對盈余預測信息的反應對股價產生的影響，使機構投資者調研對其盈余預測方式的影響主要存在于非國有企業(yè)中，H3a得到驗證。

模型中其他控制變量回歸結果也基本符合預期，Size、ROA、TobinQ、Horizon回歸系數在全樣本和非國企樣本中顯著為正，而Mandatory和Concentrate的回歸系數在全樣本和非國有企業(yè)樣本中顯著為負，其余控制變量與因變量均未見顯著關系。說明規(guī)模越大、盈利水平越高、成長性越好、預測時間離會計年度日越近時，管理層預測方式精確度越高，而強制披露、股權集中度較高的公司管理層預測精確度越低，并且以上影響因素在非國有企業(yè)中更為明顯，進一步說明不同產權性質間企業(yè)盈余預測方式精確度的影響因素存在較大差異。

表4給出(2)式的回歸結果，由表4第2列和第5列的全樣本結果可知，機構投資者調研與管理層盈余預測方式精確性顯著負相關，但Investigate1·Good和Investigate2·Good的系數分別為0.382和0.232，均在5%水平上顯著。說明在公司發(fā)布的盈余預測為好消息的情況下，公司更傾向于進行精確的預測，以迎合機構投資者對其的關注，從而對其股票價格產生正面影響；而在發(fā)布盈余預測為壞消息的情況下，公司為了緩解這一消息對其股價造成的負面影響，更傾向于采用模糊的方式進行預測。因此H2得到驗證。而在分樣本檢驗中可以發(fā)現，相對于第3列和第6列國有企業(yè)組，以上情況在第4列和第7列的非國有企業(yè)組更為明顯，交互項回歸系數分別為0.482和0.283，且在5%水平上顯著。說明在非國有企業(yè)中，由于管理層福利與股票價格聯系密切，外部業(yè)績壓力較大，因此其更在意機構投資者在獲得盈余預測信息之后的行為可能對股票價格產生的影響，從而使其對好消息更傾向于采用精確的預測方式，對壞消息采用更加模糊的預測方式。H3b得到驗證。

4.3穩(wěn)健性檢驗

下面進行一系列穩(wěn)健性檢驗，以保證本研究結論的可靠性。

(1)CHENG et al.[15]發(fā)現，管理層會戰(zhàn)略性地選擇盈余預測方式精確度服務于自身某種動機，如內部交易、定向增發(fā)等。為了控制這種影響，本研究借鑒袁振超等[12]的方法，選取強制性披露樣本進行穩(wěn)健性檢驗，以規(guī)避管理層某種激勵導致的選擇性盈余預測，表5給出對強制性披露樣本采用(1)式和(2)式進行穩(wěn)健性檢驗的結果。由表5可知，在全樣本和非國企樣本中，Investigate與盈余預測精確度至少在10%水平上顯著負相關，而如果公司披露的盈余預測為好消息，Investigate·Good在5%水平上顯著正相關，并且以上情況在非國有企業(yè)中更為明顯，該結果與主檢驗一致，驗證了本研究結論的穩(wěn)健性。

(2)為了處理模型中存在的內生性問題，本研究引入工具變量法，刻畫機構投資者調研行為。首先，對于行業(yè)平均機構投資者調研數，可能由于產業(yè)政策、行業(yè)景氣度等因素，影響機構對該行業(yè)單個公司的調研行為，而不太可能受單個公司的管理層盈余預測行為影響；其次，位于大城市的公司，可能由于交通的便利程度，影響機構對其的調研行為，而公司所在地不太可能受到公司管理層盈余預測行為的影響。因此，本研究選取公司所處行業(yè)當年平均機構投資者調研數(Investigate_a)和公司是否位于二線以上城市(City)作為工具變量，根據仲量聯行發(fā)布的《中國城市60強》對城市進行劃分，二線及以上城市包括上海、北京、廣州、深圳、成都、重慶、杭州、南京、沈陽、蘇州、天津、武漢、西安、長沙、大連、濟南、寧波、青島、無錫、廈門、鄭州，采用兩階段最小二乘法對(1)式和(2)式進行檢驗。

表3 機構投資者調研與管理層盈余預測方式回歸結果Table 3 Regression Results of Institutional Investors Site Visit and Method of Management Earnings Guidance

注：***為在1%水平上顯著，**為在5%水平上顯著，*為在10%水平上顯著；括號內數據為z值，根據穩(wěn)健調整后的標準差估計得出。下同。

表4 機構投資者調研、預測性質與管理層盈余預測方式回歸結果Table 4 Regression Results of Institutional Investors Site Visit, Type of Forecast and Method of Management Earnings Guidance

以Investigate為因變量、以Investigate_a和City為自變量進行回歸，控制變量與(1)式相同。結果表明，當Investigate1為因變量時，Investigate1_a和City均顯著為正，t值分別為2.940和9.130；當Investigate2為因變量時，Investigate2_a和City也顯著為正，t值分別為2.320和10.570。即行業(yè)機構調研平均數與行業(yè)內單個公司機構調研數正相關，公司所在城市規(guī)模與機構調研數正相關。表6的Panel A給出(1)式的第2階段回歸結果，Panel B給出(2)式的第2階段回歸結果，在第2階段回歸中，因變量與主檢驗一致，自變量為根據第1階段回歸結果擬合得到的Investigate，控制變量也與主檢驗一致?；貧w結果表明，在采用工具變量最小二乘法控制了內生性的影響后，檢驗結果與主檢驗基本一致，進一步證實本研究結果的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(1)Table 5 Robust Test One

(3)盡管本研究表明機構投資者調研與管理層盈余預測方式精確度負相關，但機構投資者調研也可能對管理層是否披露業(yè)績預告產生影響。因此，出于樣本選擇性偏差的考慮，本研究采用Heckman提出的兩階段模型控制這一內生性問題，具體而言，第1階段參考張然等[38]的模型，分別加入機構投資者調研情況的代理變量Investigate1和Investigate2，采用Logit模型估計選擇披露業(yè)績預告時的逆米爾斯率(IMR)，具體模型為

Disclosurei,t=γ0+γ1Investigatei,t+γ2Statei,t+

γ3Manageri,t+γ4Sizei,t+γ5Levi,t+

γ6ROAi,t+γ7Growthi,t+γ8HHIi,t+

γ9Institutioni,t+γ10Coveragei,t+

γ11TobinQi,t+γ12Volatilityi,t+

γ13Concentratei,t+γ14IMRi,t+∑yeart+

∑indv+εi,t

(3)

其中，γ0為截距項，γj為各變量回歸系數，j=1,2,…,14；Disclosure為是否披露盈余預測的虛擬變量，若披露取值為1，否則取值為0；State為產權性質啞變量，國企取值為1，否則取值為0；Manager為高管持股比例；Growth為公司銷售增長率；HHI為公司所在行業(yè)產品競爭程度。由于加入了未發(fā)布管理層盈余預測的樣本，樣本量為4 668個。第1階段的回歸結果見表7的Panel A，可以發(fā)現第2列和第4列Investigate均與是否披露盈余預測顯著正相關。由于第1階段中引入新的變量，在刪去缺失值后，在第2階段回歸中發(fā)布管理層盈余預測的樣本量為4 078個，表7的Panel B和Panel C給出將IMR代入(1)式和(2)式的回歸結果，可以發(fā)現IMR的回歸系數都不顯著，并且主要解釋變量的結果均與主檢驗一致，說明在修正了可能的樣本選擇偏差因素后，本研究結果依然成立。

表6 穩(wěn)健性檢驗(2)Table 6 Robust Test Two

此外，本研究還進行了以下穩(wěn)健性檢驗：①采用未進行Winsorize縮尾處理的變量對假設進行驗證，結果未發(fā)生顯著改變；②采用順序Probit模型對以上假設進行檢驗，結果仍未發(fā)生顯著改變。由于篇幅所限，以上穩(wěn)健性檢驗結果不予列出，有興趣者可向作者索取。

4.4進一步檢驗

(1)買方與賣方機構調研對管理層盈余預測方式的影響

本研究分析了機構投資者調研對管理層盈余預測方式精確度產生的影響，而GU et al.[39]認為不同類型的機構在信息傳遞中會起到不同的作用，即買方機構參與調研的目的主要是為自身投資決策提供依據，而賣方機構參與調研的目的主要是為出具投資分析報告，顯然后者對資本市場更具有影響力。這種影響力會放大管理層盈余預測對資本市場的影響，可能會使管理層面臨更大的外部業(yè)績壓力，從而更傾向于采用較為模糊的方式預測盈余，并且對好消息進行精確預測，導致相對于買方機構而言，賣方機構投資者的調研行為對管理層盈余預測方式的影響更為明顯。因此，本研究按照參與調研的機構類型，將參與調研的機構家數分為參與調研的買方機構數和賣方機構數兩類，進一步檢驗假設。

表7 穩(wěn)健性檢驗(3)Table 7 Robust Test Three

續(xù)表7

變量Type全樣本國企非國企全樣本國企非國企PanelC:機構投資者調研、預測性質與管理層盈余預測方式Investigate1-0.425***(-2.781)0.006(0.015)-0.552***(-2.887)Investigate2-0.301***(-2.927)-0.034(-0.167)-0.371***(-2.895)Good-0.437(-1.365)-0.137(-0.274)-0.553(-1.358)-0.428(-1.311)-0.142(-0.293)-0.529(-1.256)Investigate1·Good0.348**(2.018)0.059(0.177)0.441**(2.052)Investigate2·Good0.219*(1.924)0.040(0.166)0.269*(1.908)IMR-0.245(-0.599)-0.183(-0.243)-0.518(-0.734)-0.284(-0.686)-0.203(-0.255)-0.573(-0.797)控制變量控制控制控制控制控制控制Year控制控制控制控制控制控制Ind控制控制控制控制控制控制Wald統(tǒng)計量164.374***97.543***143.175***172.264***83.899***141.876***PseudoR2/%8.87810.98610.2308.97910.98410.363樣本量4078791328740787913287

表8給出不同類型機構調研情況在(1)式和(2)式的回歸結果，從第2列和第4列的(1)式回歸結果可知，無論是買方機構還是賣方機構調研都會對管理層盈余預測方式的精確度產生顯著的負向影響，系數分別為-0.142和-0.204，但F檢驗結果表明，賣方機構調研對管理層盈余預測方式精確度的影響更大(單側p<0.100)；從第3列和第5列的(2)式回歸結果可知，在管理層盈余預測為好消息的情況下，買方機構與賣方機構對管理層盈余預測方式精確度的影響均顯著為正，系數分別為0.203和0.342，但賣方機構對預測方式精確度的影響更為顯著，并且影響程度更大(F檢驗單側p<0.050)。以上檢驗結果表明，由于賣方機構在資本市場信息傳遞中所起的作用更大，而管理層意識到這種作用將會放大其盈余預測對資本市場產生的影響，更傾向于對壞消息進行模糊預測，對好消息進行精確預測。

(2)公募基金與私募基金調研對管理層盈余預測的影響

嚴武等[40]認為公募基金規(guī)模較大，具有一定的信息優(yōu)勢，投資策略往往以團隊調研為主，并能夠通過對公司進行調研獲取信息進行交易，而私募基金調研團隊較弱，信息獲取渠道狹窄，投資決策往往依賴基金經理個人判斷。本研究認為，以上差異會使管理層更加關注公募基金的調研行為對其股票價格可能帶來的影響，而在發(fā)布壞消息時采用模糊的方式進行預測，在發(fā)布好消息時預測方式更加精確，使相對于私募基金而言，公募基金的調研行為對管理層盈余預測精確度的影響更大。為了進一步研究參與調研的買方機構投資者中公募基金和私募基金調研對管理層盈余預測方式的影響，本研究將參與調研的買方投資者數分為公募基金和私募基金兩類進行研究，表9給出不同類型的買方機構調研情況在(1)式和(2)式中的回歸結果。由表9可知，在第2列和第4列中，無論機構投資者為公募基金還是私募基金，其調研行為均會顯著降低管理層盈余預測方式的精確度，回歸系數分別為-0.154和-0.160，且在5%水平上顯著；在第3列和第5列中，發(fā)布好消息的公司會更傾向于進行精確的盈余預測，回歸系數分別為0.273和0.283，且在10%水平上顯著。F檢驗均表明，公募和私募機構投資者調研行為對管理層盈余預測方式精確度的影響沒有顯著差異，p>0.100。表明公募基金的規(guī)模以及信息優(yōu)勢并不會對管理層盈余預測方式精確度產生額外影響，也說明管理層認為公募基金與私募基金利用盈余預測信息進行投資決策的行為不存在顯著差異。

表8 買方與賣方機構調研對管理層盈余預測方式的影響Table 8 Different Effect to Method of Management Earnings Guidance by Buy-side and Sell-side Institutions

5 結論

無論是成熟資本市場，還是新興資本市場，如何降低公司管理層與投資者間的信息不對稱程度一直是公司財務研究領域的核心問題之一，作為降低信息不對稱程度的有效手段，管理層盈余預測信息準確性一直受到廣泛關注。與國外成熟資本市場相比，中國管理層盈余預測信息披露制度建立較晚，并且具有半強制披露的特點，而深圳交易所對于上市公司及時發(fā)布投資者調研信息的規(guī)定為本研究提供了一個難得的自然實驗契機。

表9 公募基金與私募基金調研對管理層盈余預測方式的影響Table 9 Different Effect to Method of Management Earnings Guidance by Public Offering of Fund and PE

本研究以2013年至2015年發(fā)布管理層年度盈余預測信息的深圳交易所上市公司為樣本，采用4種不同類型的業(yè)績預測方式測量盈余預測的精確度，結合盈余預測性質，考察機構投資者調研與管理層盈余預測方式精確度之間的關系。研究結果表明，①總體而言，機構投資者調研行為降低了管理層盈余預測的精確度，并且該行為的影響在非國有企業(yè)中更明顯；②在管理層發(fā)布的盈余預測信息為好消息時，機構投資者調研越頻繁的公司，管理層越傾向于采用精確的方式進行盈余預測，并且以上情況在非國有企業(yè)中更為明顯；③進一步檢驗發(fā)現，賣方機構調研對管理層盈余預測方式精確度的影響比買方機構更大，而在買方機構中，公募與私募的調研行為對管理層盈余預測方式精確度的影響并無顯著差異。以上基本研究結論在進行了工具變量兩階段最小二乘回歸和Heckman兩階段檢驗等一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立。

本研究貢獻主要體現為：①當前國外相關研究大多從股價波動、盈余反應系數等資本市場層面考察投資者與上市公司直接溝通對信息環(huán)境的影響，忽略了其對公司信息發(fā)布行為的直接影響，并且由于無法精確識別參與者類型，使此類研究僅能間接提供該行為產生經濟后果的經驗證據，無法取得一致的結論[41]。本研究通過中國特有的上市公司機構投資者調研數據，從公司信息披露的角度入手，檢驗投資者與上市公司直接溝通這一行為對管理層盈余預測的影響，拓展了投資者調研對資本市場信息環(huán)境影響的相關研究。②盡管目前對管理層盈余預測方式影響因素的研究已從公司治理和財務風險等公司內部因素轉向投資者情緒和機構持股比例等外部因素，但對機構投資者這一重要外部治理機制而言，僅對持股比例進行研究并不能系統(tǒng)地揭示其對管理層盈余預測方式的作用機理。因此，本研究基于機構投資者調研視角，檢驗這一外部因素與上市公司管理層盈余預測方式之間的關系，并進一步考察其如何促使管理層對盈余預測方式進行戰(zhàn)略性選擇，豐富了外部治理機制對管理層盈余預測方式影響的相關研究。③已有研究均認為投資者調研信息能夠改善資本市場信息環(huán)境，而本研究關于機構投資者調研行為通過外部業(yè)績壓力加劇管理層戰(zhàn)略性業(yè)績預告披露選擇，以及不同類型機構投資者調研行為對管理層業(yè)績預告方式存在異質性影響的發(fā)現，為中國投資者更加有效地理解和利用管理層業(yè)績預告信息進行決策，以及監(jiān)管機構如何進一步完善上市公司信息披露規(guī)定、保護中小投資者權益提供了有效的經驗證據。

本研究也存在一定局限性，主要表現為目前僅有深圳交易所要求上市公司強制披露投資者調研信息，缺乏來自上海交易所上市公司的數據，導致樣本存在一定局限；此外上市公司發(fā)布的投資者調研信息詳細記載了參與調研的投資者姓名、所提出的問題和公司的答復，后續(xù)研究可以從此類信息入手，豐富已有研究。

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FundedProject:Supported by the National Natural Science Foundation of China(71272055,71572009)

Biography:CHENG Xiaoke, doctor in management, is a professor in the School of Economics and Management at Beijing Jiaotong University. His research interests include internal control, corporate finance and equity valuation. His representative paper titled “The value relevance of EVA: compare with the earning, cash flow and residual income” was published in theAccountingResearch(Issue 5, 2004). E-mail：chxiaoke@126.com

LI Haoyang is a Ph.D candidate in the School of Economics and Management at Beijing Jiaotong University. His research interests cover corporate finance and internal control. E-mail：14113168@bjtu.edu.cn

GAO Shenghao, doctor in management, is a lecturer in the School of Economics and Management at Beijing Jiaotong University. His research interests include IPO, SEO and corporate finance. His representative paper titled “Controlling shareholder-manager collusion and tunneling: evidence from China” was published in theCorporateGovernance:AnInternationalReview(Issue 6, 2014). E-mail：gaosh@bjtu.edu.cn

□

InstitutionalInvestors′SiteVisitandtheMethodofManagementEarningsGuidance

CHENG Xiaoke，LI Haoyang，GAO Shenghao

School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University,Beijing 100044, China

Management earnings guidance, as an important voluntary disclosure method, is well examined by the academic community. Recent literature increasingly emphasizes the strategic choice of managers on the disclosure time and form of earnings guidance. Hence, it is of great importance to investigate how to prevent managers from opportunistic earnings guidance and improve the precision of earnings guidance.

Leveraging the listed firms in Shenzhen Stock Exchange that disclosed management earnings guidance as samples, we investigate the impact of institutional investors′ site visits on management earnings guidance and the moderating effect of information attribution and state ownership on the relationship. We measure the frequency of institutional investors′ site visits by the natural logarithm of the times of investor visits a firm hosts in one year and the natural logarithm of total investor number a firm hosts in one year. Our dependent variable measures the degree of accuracy of manage earnings guidance, which is equal to 4 when the firm issued a point forecast during a fiscal period, 3 when an interval forecast, 2 when an open-ended forecast, and 1 when a qualitative forecast. Using ordered logistic regressions, we test the impact of institutional investors′ site visit frequency on the accuracy degree of management earnings guidance.

We find that the more frequently a firm is visited by institutional investors, the more ambiguous its management earnings guidance is. The above relationship is more pronounced in firms with negative earnings guidance. The aforementioned findings concentrate mainly in non-SOEs. Further analysis shows that sell-side analysts have larger impact than buy-side ones and that there is no difference between mutual and private fund. These results are robust to a set of sensitivity checks, including two-stage least square and Heckman two-stage regressions.

Institutional investors, as an important type of market participants, have been focused ever since. The majority of existing literature documents evidence consistent with that the interactions between firm management and institutional investors decrease information asymmetry between them and increase the transparency of firms′ information environment. However, we find that the site visits of institutional investors pressure managers to issue more ambiguous earnings guidance, which is in contrast to the traditional view on the function of manager-investor interactions. This shed new light on the effect institutional investors on the information environment of listed firms. Our study will benefit investors in China by deepening their understanding on earnings management guidance and encourage the regulatory agency to improve disclosure system and alleviate the information asymmetry in capital market.

institutional investors′ site visit；management earnings guidance；selective disclosure；information asymmetry；performance pressure

Date:July 17th, 2016AcceptedDateDecember 30th, 2016

F272.3

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2017.01.012

1672-0334(2017)01-0131-15

2016-07-17修返日期2016-12-30

國家自然科學基金(71272055,71572009)

程小可，管理學博士，北京交通大學經濟管理學院教授，研究方向為內部控制、公司財務和權益定價等，代表性學術成果為“經濟增加值的價值相關性——與盈余、現金流量、剩余收益指標的對比”，發(fā)表在2004年第5期《會計研究》，E-mail：chxiaoke@126.com 李昊洋，北京交通大學經濟管理學院博士研究生，研究方向為公司財務和內部控制等，E-mail：14113168@bjtu.edu.cn 高升好，管理學博士，北京交通大學經濟管理學院講師，研究方向為IPO、SEO和公司財務等，代表性學術成果為“Controlling shareholder-manager collusion and tunneling: evidence from China”，發(fā)表在2014年第6期《Corporate Governance: An International Review》，E-mail：gaosh@bjtu.edu.cn