分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量會(huì)影響企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)嗎？
——基于債權(quán)人的視角

杜春明

(淮陰師范學(xué)院，江蘇 淮安 223300；東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，遼寧 大連 116025)

一、引言

不同于歐美等發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)的企業(yè)，債務(wù)融資而非股權(quán)融資，是我國(guó)企業(yè)重要的資金來源之一(Allen et al.,2005)。而作為債務(wù)融資決策重要內(nèi)容的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)則是企業(yè)進(jìn)行一系列決策的關(guān)鍵依據(jù)(曾秋根,2006)。近年來，我國(guó)企業(yè)的債務(wù)期限錯(cuò)配現(xiàn)象日趨嚴(yán)重，導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)加大、企業(yè)投資能力降低、銀行不良資產(chǎn)激增，債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的“多米諾效應(yīng)”已嚴(yán)重阻礙了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。能否基于擬貸款客戶的信息成本和違約風(fēng)險(xiǎn)合理決定貸款期限、利率等關(guān)鍵信貸條款，降低債務(wù)期限錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn)，不僅是判斷信貸資金配置效率的重要標(biāo)準(zhǔn)(方軍雄,2007；周業(yè)安,2005)，也是推行供給側(cè)改革、增強(qiáng)企業(yè)流動(dòng)性和防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。因此，深入探究企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響因素具有重要的理論價(jià)值和極強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

從已有文獻(xiàn)來看，學(xué)者圍繞企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響因素進(jìn)行了較為充分的探討，比如考察了企業(yè)規(guī)模(Barclay et al.,1995)、增長(zhǎng)機(jī)會(huì)(Widawati et al.,2015)、資本結(jié)構(gòu)(Stohs et al.,1996)、資產(chǎn)期限(Guedes et al.,1996)、自由現(xiàn)金流(Guedes et al.,1996)、公司治理(肖作平 等,2008)、財(cái)務(wù)質(zhì)量(Gomariz et al.,2014)、信息不對(duì)稱程度(Flannery,1986)、實(shí)際所得稅率(Guedes et al.,1996)等對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響。然而，上述研究大多立足企業(yè)財(cái)務(wù)的角度展開分析，結(jié)論存在一定的局限性。不同于此，本文選擇從債權(quán)人對(duì)企業(yè)信息感知的視角出發(fā)探尋債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響因素，主要原因在于：由于貸款契約的制定很大程度上受借款企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，尤其是借款企業(yè)信息環(huán)境的影響，銀行等金融機(jī)構(gòu)在對(duì)借款企業(yè)進(jìn)行盡職調(diào)查時(shí)，通常會(huì)著重考量企業(yè)信息環(huán)境。而分析師在獲取信息和分析信息方面擁有較強(qiáng)的能力，資本市場(chǎng)的信息使用者對(duì)分析師的專業(yè)性認(rèn)可度非常高(施先旺 等,2015)。因此，深入考察分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的關(guān)系合理可行且是必要的。

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，分析師預(yù)測(cè)能夠發(fā)揮資本市場(chǎng)信息中介的作用(廖明情,2012)，而分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的高低主要取決于分析師預(yù)測(cè)的精確度與分歧度(王玉濤 等,2012;Chen et al.,2017)。通常，分析師預(yù)測(cè)偏差越大、分析師預(yù)測(cè)分歧度越高，說明分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越低；反之，則說明分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高。分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量能夠有效反映證券市場(chǎng)上企業(yè)信息環(huán)境的優(yōu)劣，對(duì)企業(yè)的信息不對(duì)稱起到一定的緩解作用(Mansi et al.,2011)。對(duì)于債務(wù)契約而言，信息環(huán)境是債權(quán)人貸款決策的重要參考，那么分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的反映是否會(huì)影響債務(wù)期限結(jié)構(gòu)呢?同時(shí)，作為重要外部監(jiān)督力量的審計(jì)師和機(jī)構(gòu)投資者，也能夠降低企業(yè)與外部投資者的信息不對(duì)稱，反映企業(yè)的信息環(huán)境情況(林樂 等,2016)，那么外部審計(jì)師和機(jī)構(gòu)投資者的監(jiān)督能否代替分析師的預(yù)測(cè)呢?

基于上述分析，本文利用分析師預(yù)測(cè)分歧度和分析師預(yù)測(cè)精確度度量分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量，考察分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響，并探討了審計(jì)質(zhì)量和機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)上述關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。與已有研究相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)立足債權(quán)人對(duì)企業(yè)信息感知的視角，以分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量為切入點(diǎn)，研究其對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響，不僅能夠?yàn)閭鶛?quán)人提升信貸決策質(zhì)量和優(yōu)化資源配置提供決策支持，同時(shí)拓展了企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)理論的相關(guān)研究；(2)基于企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)視角驗(yàn)證了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的信息含量，加深了對(duì)分析師預(yù)測(cè)行為信號(hào)傳遞作用的理解，為分析師在新興資本市場(chǎng)中所扮演的角色研究提供了理論借鑒；(3)通過考察審計(jì)質(zhì)量、機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的替代效應(yīng)，厘清了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量影響企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的邊界問題，同時(shí)豐富了審計(jì)質(zhì)量與機(jī)構(gòu)投資者持股經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。

二、理論分析與研究假設(shè)

不同的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)會(huì)產(chǎn)生不同的融資效應(yīng)，代表不同利益主體的意志，合理的債務(wù)期限有助于提高資源配置效率、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)。但是，由于企業(yè)內(nèi)部人和債權(quán)人之間的目標(biāo)不盡一致，作為企業(yè)“內(nèi)部人”的管理層和控股股東相較于企業(yè)“外部人”的債權(quán)人處于信息優(yōu)勢(shì)地位，他們會(huì)利用這種信息不對(duì)稱侵害債權(quán)人的利益，致使債權(quán)人在給企業(yè)貸款方面發(fā)生“逆向選擇”，從而提高負(fù)債的代理成本。并且，企業(yè)“內(nèi)部人”和“外部人”之間的信息不對(duì)稱會(huì)隨著債務(wù)期限的增加而愈加嚴(yán)重(Myers,1977)。信貸契約中的債務(wù)期限被認(rèn)為是具有一定的企業(yè)治理功能。對(duì)于短期債務(wù)而言，頻繁的續(xù)借可以降低借貸雙方的信息不對(duì)稱，從而有利于銀行等金融機(jī)構(gòu)更加有效地監(jiān)督和控制企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為(肖作平,2011;Diamond,1991)，一定程度上緩解債權(quán)人和債務(wù)人的代理沖突，降低債務(wù)契約中的代理成本。因此，債權(quán)人可以通過債務(wù)期限的選擇降低自身的信貸風(fēng)險(xiǎn)(Diamond,1991;Barclay et al.,1995)，即將短期債務(wù)作為解決信息不對(duì)稱問題的重要手段之一。換言之，企業(yè)要想獲得更多的長(zhǎng)期債務(wù)融資，就必須降低與債權(quán)人的信息不對(duì)稱(Diamond,1991)。相關(guān)研究也證實(shí)，企業(yè)與債權(quán)人的信息不對(duì)稱程度越低，銀行對(duì)企業(yè)的監(jiān)督越容易，也越傾向于發(fā)放長(zhǎng)期貸款(鐘凱 等,2016;Armstrong et al.,2010)；而當(dāng)信息不對(duì)稱程度較高時(shí)，銀行更傾向于減少長(zhǎng)期貸款的發(fā)放，企業(yè)債務(wù)期限更短(Bharath et al.,2008)。綜上所述，債權(quán)人會(huì)根據(jù)擬出借企業(yè)的信息環(huán)境做出債務(wù)期限決策，企業(yè)信息環(huán)境的改善對(duì)債務(wù)期限的優(yōu)化起著積極的作用。

作為資本市場(chǎng)中重要的信息中介，分析師通過跟蹤上市公司，對(duì)外披露大量有價(jià)值的信息，向資本市場(chǎng)的其他參與者揭示公司的真實(shí)情況，從而在一定程度上緩解了債權(quán)人和企業(yè)之間的信息不對(duì)稱。Schipper(1991)指出，上市公司發(fā)布的公開信息是分析師進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)的重要信息來源。因此，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與披露信息的數(shù)量和質(zhì)量密切相關(guān)。一方面，披露信息量越大的上市公司，分析師對(duì)其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度越高、分歧度越小(Parkash et al.,1995)。另一方面，上市公司信息披露質(zhì)量越高，信息透明度越好，分析師的預(yù)測(cè)分歧就越小，盈余預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確(白曉宇,2009;Hodder et al.,2008)。也就是說，公司信息環(huán)境的好壞關(guān)乎分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度和分歧度，而分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的高低也反映了公司信息環(huán)境的好壞，公司信息環(huán)境和分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量相輔相成。已有研究表明，分析師意見分歧度和預(yù)測(cè)精確度在一定程度上反映了企業(yè)信息不對(duì)稱程度(肖作平 等,2013;Krishnaswami et al.,1999)；并且，分析師意見分歧越大，準(zhǔn)確性越低，信息不對(duì)稱程度越高(施先旺 等,2015;Zhang,2006)。由此可知，當(dāng)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量較高時(shí)，企業(yè)與債權(quán)人的信息不對(duì)稱程度較低，企業(yè)信息環(huán)境較好。進(jìn)一步，良好的信息環(huán)境有助于降低債權(quán)人的信息搜集成本和長(zhǎng)期借貸風(fēng)險(xiǎn)(鐘凱 等,2016;Armstrong et al.,2010)，促使債權(quán)人更愿意接受期限較長(zhǎng)的債務(wù)契約?；谏鲜龇治觯疚奶岢觯?/p>

假設(shè)1：在其他條件不變的情況下，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高，企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)越長(zhǎng)。

會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)作為一項(xiàng)重要的公司外部治理機(jī)制，在資本市場(chǎng)發(fā)揮著重要的監(jiān)督作用。會(huì)計(jì)師事務(wù)所通過審核上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表和內(nèi)部控制、經(jīng)營(yíng)情況等，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息生產(chǎn)過程的監(jiān)督，緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱。顯然，審計(jì)作用能否有效發(fā)揮關(guān)鍵取決于審計(jì)質(zhì)量的高低(Wallace,2004)。一方面，高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù)能夠向投資者傳遞企業(yè)財(cái)務(wù)信息真實(shí)可靠的信號(hào)(Chang et al.,2008)，從而有利于降低企業(yè)與外部投資者的信息不對(duì)稱；另一方面，高質(zhì)量的審計(jì)服務(wù)可以降低企業(yè)發(fā)生錯(cuò)報(bào)的概率，從而使得企業(yè)提供的財(cái)務(wù)報(bào)告(Willenborg,1999)更為客觀、公允。也就是說，高質(zhì)量的審計(jì)能夠降低代理成本、提高盈余信息含量以及制約企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為(王艷艷 等,2006)，進(jìn)而改善企業(yè)的信息環(huán)境。因此，本文推斷高質(zhì)量的審計(jì)可能會(huì)對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量產(chǎn)生替代效應(yīng)，即債權(quán)人在進(jìn)行貸款決策時(shí)可能會(huì)參考高質(zhì)量審計(jì)所提供的信息和所傳遞的信號(hào)，從而減少對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的依賴?；谏鲜龇治?，本文提出：

假設(shè)2：審計(jì)質(zhì)量的提高削弱了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的正相關(guān)關(guān)系。

近年來，隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，機(jī)構(gòu)投資者在公司治理與信息解讀方面發(fā)揮著越來越重要的作用。一方面，機(jī)構(gòu)投資者持股有助于提升公司治理水平。機(jī)構(gòu)投資者可以利用投票權(quán)和股東提議權(quán)影響控股股東和管理層，執(zhí)行能夠獲利的項(xiàng)目或者修正管理層的無效行為(Ferreira et al.,2008)，抑制管理層的盈余管理行為(Ferreira et al.,2008)，從而提升上市公司的綜合治理水平(李維安 等，2008)。另一方面，機(jī)構(gòu)投資者持股有助于降低企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱。與個(gè)人投資者相比，機(jī)構(gòu)投資者的資金實(shí)力較為雄厚，具備強(qiáng)大的信息搜集和分析能力(Chung et al.,2002)；并且，機(jī)構(gòu)投資者可以通過多種渠道傳播被挖掘出的信息，從而使得企業(yè)信息在資本市場(chǎng)加速擴(kuò)散，企業(yè)信息透明度進(jìn)一步提升。因此，機(jī)構(gòu)投資者持股能夠有效降低企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱程度。由此，本文推斷機(jī)構(gòu)投資者持股有助于改善企業(yè)信息環(huán)境，提升企業(yè)信息披露的質(zhì)量，債權(quán)人在進(jìn)行貸款決策時(shí)可能會(huì)參考機(jī)構(gòu)投資者所提供的信息和所傳遞的信號(hào)，從而降低對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的依賴。也就是說，構(gòu)投資者持股可能會(huì)對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量產(chǎn)生替代效應(yīng)?；谏鲜龇治觯疚奶岢觯?/p>

假設(shè)3:機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提升削弱了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的正相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到2007年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則變更可能會(huì)對(duì)研究結(jié)論造成一定影響，本文選取2007—2018年所有A股(非ST、非*ST)上市公司作為初始研究樣本。在剔除金融類和變量數(shù)據(jù)缺失的上市公司后，最終得到16027個(gè)觀測(cè)值。此外，為避免異常值對(duì)實(shí)證結(jié)果的干擾，本文對(duì)連續(xù)型變量分別在1%和99%的位置上進(jìn)行了縮尾處理。本文機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM)。對(duì)于債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM)，本文參考肖作平等(2008)、楊鑫等(2018)以及Zheng et al.(2012)的做法，分別采用長(zhǎng)期借款/總負(fù)債(DM1)、(長(zhǎng)期借款+應(yīng)付債券)/總負(fù)債(DM2)進(jìn)行衡量。

2.解釋變量

本文的解釋變量為分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量(Analyst)，分別利用分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)來度量。參考Lang et al.(1996)以及Behn et al.(2008)的做法，分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的計(jì)算方法如下：

Dispi,t=-Std(FEPSi,t)/PRICEi,t-1

(1)

Accui,t=-Abs[Mean(FEPSi,t)-MEPSi,t]/PRICEi,t-1

(2)

其中，Std(FEPSi,t)代表所有分析師對(duì)公司i上一年盈余公告日后至下一年盈余公告日前基于t-1年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)對(duì)于t年每股盈余做出的預(yù)測(cè)值標(biāo)準(zhǔn)差，PRICEi,t-1代表盈余公告日(t-1年)當(dāng)月月初的股票價(jià)格，Mean(FEPSi,t)代表所有分析師對(duì)公司i上一年盈余公告日后至下一年盈余公告日前基于t-1年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)于t年每股盈余做出預(yù)測(cè)的平均值，MEPSi,t代表公司i第t年的實(shí)際每股盈余。Dispi,t值越大，說明分析師預(yù)測(cè)分歧度越??；Accui,t值越大，說明分析師預(yù)測(cè)精確度越高。

3.調(diào)節(jié)變量

本文包括兩個(gè)調(diào)節(jié)變量，分別是審計(jì)質(zhì)量(Big4)和機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)。其中：對(duì)于審計(jì)質(zhì)量(Big4)的衡量，本文參考雒敏等(2011)和楊鑫等(2018)的做法，以事務(wù)所規(guī)模(是否為“四大”)來反映，當(dāng)年是“四大”審計(jì)取值為1，否則取值為0；對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)的衡量，本文參考石美娟等(2009)的做法，用年末機(jī)構(gòu)投資者持股占流通股比例來反映。

4.控制變量

參考肖作平等(2008)、楊鑫等(2018)以及Zheng et al.(2012)的做法，本文控制了實(shí)際所得稅率(ETR)、所有權(quán)性質(zhì)(Soe)、盈利能力(Roa)、第一大股東持股比例(CR1)、自由現(xiàn)金流量(CFO)、資產(chǎn)有形性(Tang)、成長(zhǎng)性(Grow)、財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、企業(yè)規(guī)模(Size)等因素。此外，本文還控制了行業(yè)(Ind)和年度(Year)效應(yīng)可能的影響。

變量說明見表1。

表1 變量說明

(三)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限的影響，本文構(gòu)建了模型(3)：

DMi,t=α0+α1Analysti,t-1+α2Sizei,t-1+α3Levi,t-1+α4Growi,t-1+α5Tangi,t-1+α6CFOi,t-1+

α7CR1i,t-1+α8Roai,t-1+α9Soei,t-1+α10ETRi,t-1+∑Ind+∑Year+εi,t

(3)

其中：Analysti,t-1表示上市公司i第t-1期的分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量，包括分析師預(yù)測(cè)分歧度(Dispi,t-1)與分析師預(yù)測(cè)精確度(Accui,t-1)；DMi,t表示上市公司t期債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，包括DM1i,t和DM2i,t。

為檢驗(yàn)審計(jì)質(zhì)量和機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)關(guān)系的影響，本文分別構(gòu)建了模型(4)和(5)：

DMi,t=α0+α1Analysti,t-1+α2Analysti,t-1×Big4i,t-1+α3Big4i,t-1+α4Sizei,t-1+

α5Levi,t-1+α6Growi,t-1+α7Tangi,t-1+α8CFOi,t-1+α9CR1i,t-1+

α10Roai,t-1+α11Soei,t-1+α12ETRi,t-1+∑Ind+∑Year+εi,t

(4)

DMi,t=α0+α1Analysti,t-1+α2Analysti,t-1×Inst4i,t-1+α3Insti,t-1+α4Sizei,t-1+

α5Levi,t-1+α6Growi,t-1+α7Tangi,t-1+α8CFOi,t-1+α9CR1i,t-1+

α10Roai,t-1+α11Soei,t-1+α12ETRi,t-1+∑Ind+∑Year+εi,t

(5)

四、實(shí)證結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2列示了主要研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。DM1的均值和中位數(shù)分別為0.095和0.024，DM2的均值和中位數(shù)分別為0.132和0.051，均值和中位數(shù)的差異較大，說明債務(wù)期限的分布不均勻，且長(zhǎng)期債務(wù)融資的比重偏低；DM1和DM2的最小值都為0，說明長(zhǎng)期負(fù)債(長(zhǎng)期借款或長(zhǎng)期借款與應(yīng)付債券之和)占總負(fù)債的比重最小值為0。分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)的均值為-0.025，標(biāo)準(zhǔn)差為0.026，說明分析師之間的盈余預(yù)測(cè)存在差別；分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的均值為-0.039，標(biāo)準(zhǔn)差為0.059，說明分析師對(duì)不同上市公司盈余預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度差異較大。審計(jì)質(zhì)量(Big4)的均值為0.072，說明平均有7.2%的樣本公司由“四大”審計(jì)。機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)的均值為0.288，說明構(gòu)投資者在資本市場(chǎng)上扮演著十分重要的角色。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)相關(guān)性分析

表3報(bào)告了主要變量之間的相關(guān)系數(shù)。由表3可見，雖然DM1和DM2，以及Disp和Accu的相關(guān)系數(shù)較高，但是在實(shí)證分析的過程中DM1和DM2，以及Disp和Accu都是分別被放入模型進(jìn)行回歸的。除此之外，其他變量之間的相關(guān)系數(shù)均低于0.5。并且，VIF值平均為1.31，最高為1.89，遠(yuǎn)低于10。因此，模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

從表3還可以看出，Disp與DM1和DM2分別在5%和1%的水平上顯著正相關(guān)，說明分析師盈余預(yù)測(cè)質(zhì)量越好(分析師預(yù)測(cè)分歧度越小)，債務(wù)期限越長(zhǎng)；Accu與DM1和DM2分別在5%和1%顯著性水平上正相關(guān)，說明分析師盈余預(yù)測(cè)質(zhì)量越好(分析師預(yù)測(cè)精確度越高)，債務(wù)期限越長(zhǎng)，初步驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。此外，控制變量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的關(guān)系與已有研究基本一致，不再贅述。

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

(三)單變量分析

表4為單變量組間差異分析的結(jié)果。本文參考褚劍等(2019)的做法，首先分別按分析師預(yù)測(cè)分歧度與分析師預(yù)測(cè)精確度是否大于樣本中位數(shù)將樣本分為高低兩組，然后對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)進(jìn)行均值和中位數(shù)組間差異比較。表4中Panel A的結(jié)果顯示，債務(wù)期限(DM1和DM2)在高低組間均值和中位數(shù)差異檢驗(yàn)的t值和z值均在1%水平上顯著為負(fù)，說明債務(wù)期限結(jié)構(gòu)在分析師預(yù)測(cè)精確度高低組存在顯著差異，分析師預(yù)測(cè)分歧度高組的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)顯著小于分析師預(yù)測(cè)分歧度低組的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。表4中Panel B的結(jié)果顯示，債務(wù)期限(DM1和DM2)在高低組間均值和中位數(shù)差異檢驗(yàn)的t值和z值均在1%水平上顯著為正，說明債務(wù)期限結(jié)構(gòu)在分析師預(yù)測(cè)精確度高低組存在顯著差異，分析師預(yù)測(cè)精確度高組的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)顯著大于分析師預(yù)測(cè)分歧度低組的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。以上結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高(分析師預(yù)測(cè)分歧度越小、分析師預(yù)測(cè)精確度越高)，債務(wù)期限越長(zhǎng)，這也初步驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。

表4 單變量組間差異分析

(四)多元回歸結(jié)果

1.分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的回歸分析

表5為使用模型(3)進(jìn)行多元回歸的結(jié)果。其中，列(1)和列(3)報(bào)告了分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)的影響，從中可見，分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正；列(2)和列(4)報(bào)告了分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)的影響，從中可見，分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的估計(jì)系數(shù)也均在1%的水平上顯著為正。從經(jīng)濟(jì)顯著性來看，分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)DM1和DM2的數(shù)值分別增加4.13%和2.76%；同理，分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)每增加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)DM1和DM2的數(shù)值分別增加5.10%和5.45%。上述回歸分析結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)越長(zhǎng)。由此，本文的假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表5 分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)

從控制變量結(jié)果來看，企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)有形性(Tang)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，說明企業(yè)規(guī)模越大、固定資產(chǎn)比率越高，企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的數(shù)值也越大，即債權(quán)人傾向于給予此類企業(yè)更多的長(zhǎng)期貸款。其他控制變量的回歸結(jié)果也基本符合理論預(yù)期，且與肖作平等(2008)和楊鑫等(2018)等相關(guān)研究基本一致。

2.審計(jì)質(zhì)量對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)關(guān)系的影響

表6匯報(bào)了審計(jì)質(zhì)量在分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)影響中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在列(1)和列(3)中，Disp×Big4的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)；在列(2)和列(4)中，Accu ×Big4的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)。這表明審計(jì)質(zhì)量負(fù)向調(diào)節(jié)了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響，原因是：貸款人在進(jìn)行信貸期限決策時(shí)也可能會(huì)根據(jù)審計(jì)質(zhì)量了解企業(yè)信息環(huán)境，從而對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的參考有所降低，即審計(jì)質(zhì)量對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量存在替代效應(yīng)，結(jié)果導(dǎo)致分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響被削弱,假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表6 審計(jì)質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用

3.機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響

表7匯報(bào)了機(jī)構(gòu)投資者持股比例在分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)影響中的調(diào)節(jié)效應(yīng)。在列(1)和列(3)中，Disp×Inst的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)；在列(2)和列(4)中，Accu×Inst的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)。上述回歸結(jié)果表明，機(jī)構(gòu)投資者持股比例負(fù)向調(diào)節(jié)了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響，這是因?yàn)椋嘿J款人在進(jìn)行信貸期限決策時(shí)也可能會(huì)根據(jù)機(jī)構(gòu)投資者持股比例了解企業(yè)的信息環(huán)境，從而對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的參考有所降低，即機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量存在替代作用，結(jié)果導(dǎo)致分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響被弱化,假設(shè)3得到驗(yàn)證。

表7 機(jī)構(gòu)投資者持股比例的調(diào)節(jié)作用

五、拓展性研究

(一)影響機(jī)制分析

結(jié)合前文的分析可知，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量高低能夠直接反映企業(yè)信息環(huán)境的好壞。當(dāng)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量高時(shí)，說明企業(yè)與債權(quán)人的信息不對(duì)稱程度低，企業(yè)信息環(huán)境好，銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對(duì)這類企業(yè)有著較為準(zhǔn)確的了解，借貸風(fēng)險(xiǎn)較低，因此他們更愿意向這類企業(yè)提供期限較長(zhǎng)的貸款。也就是說，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量可能會(huì)通過影響企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱，進(jìn)而對(duì)企業(yè)的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)產(chǎn)生作用。接下來，我們對(duì)信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。信息不對(duì)稱的代理變量信息環(huán)境主要參考王蕾等(2019)的做法，采用我國(guó)A股上市公司股票年周轉(zhuǎn)率(IA)衡量，股票年周轉(zhuǎn)率(IA)越高，說明公司信息環(huán)境越好，信息不對(duì)稱程度越低。根據(jù)溫忠麟等(2014)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟，通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型來檢驗(yàn)信息環(huán)境在分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量和企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)關(guān)系中的中介作用。具體步驟為：第一步，做因變量債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)對(duì)解釋變量分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的回歸，上文模型(3)已經(jīng)進(jìn)行了驗(yàn)證(見表5)；第二步，做中介變量信息環(huán)境(IA)對(duì)解釋變量分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的回歸，采用以下模型(6)來檢驗(yàn)；第三步，做因變量債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)對(duì)解釋變量分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)、分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)和中介變量信息環(huán)境(IA)的回歸，采用以下模型(7)來檢驗(yàn)。

IAi,t=α0+α1Analysti,t+α2Sizei,t+α3Levi,t+α4Growi,t+α5Tangi,t+α6CFOi,t+

α7CR1i,t+α8Roai,t+α9Soei,t+α10ETRi,t+∑Ind+∑Year+εi,t

(6)

DMi,t=α0+α1Analysti,t-1+α2IAi,t-1+α3Sizei,t-1+α4Levi,t-1+α5Growi,t-1+α6Tangi,t-1+

α7CFOi,t-1+α8CR1i,t-1+α9Roai,t-1+α10Soei,t-1+α11ETRi,t-1+∑Ind+∑Year+εi,t

(7)

表8報(bào)告了信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。從表8列(5)和列(6)可以看出，信息環(huán)境(IA)對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著為正，說明分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高，股票年周轉(zhuǎn)率越高。即分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高，企業(yè)的信息不對(duì)稱程度越低。從表8列(1)～(4)的回歸結(jié)果可以看出，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)對(duì)信息環(huán)境(IA)的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu)的回歸系數(shù)分別在1%和5%水平上顯著為正，且分別低于表5列(1)～(4)中債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和分析師預(yù)測(cè)精確度(Accu )的系數(shù)值及顯著性，說明信息環(huán)境(IA)在分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量影響企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的過程中起部分中介作用。

表8 信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(二)基于需求因素的分析

前文主要是從債權(quán)人的角度出發(fā)考察分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響，而未排除企業(yè)作為信貸需求方，也可能會(huì)結(jié)合自身特點(diǎn)選擇相應(yīng)的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。那么，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的變化是否內(nèi)生于企業(yè)基于信貸需求的自發(fā)調(diào)整呢？接下來，本文在考慮流動(dòng)性壓力、資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)等信貸需求方因素影響的情況下檢驗(yàn)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響。

1.流動(dòng)性需求的影響

企業(yè)有可能主動(dòng)進(jìn)行流動(dòng)負(fù)債融資以緩解流動(dòng)性壓力。當(dāng)企業(yè)無法按時(shí)償付應(yīng)付賬款時(shí)，企業(yè)可能會(huì)主動(dòng)進(jìn)行流動(dòng)負(fù)債融資。為了排除企業(yè)流動(dòng)性需求的影響，本文參考鐘凱等(2016)的做法，根據(jù)應(yīng)付賬款占資產(chǎn)比重的中位數(shù)將全樣本劃分為應(yīng)付賬款占資產(chǎn)比重高、低兩組，再檢驗(yàn)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響。表9匯報(bào)了分組檢驗(yàn)的結(jié)果，從中可見，不論是在應(yīng)付賬款占資產(chǎn)比重高組還是低組，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量(Disp和Accu)與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)均在1%的水平上顯著正相關(guān)。進(jìn)一步，結(jié)合兩兩系數(shù)的Surtest檢驗(yàn)P值來看，Disp和Accu的系數(shù)在兩類樣本企業(yè)間不存在顯著差異。因此，可以排除企業(yè)主動(dòng)進(jìn)行流動(dòng)負(fù)債融資對(duì)本文主要結(jié)論的影響。

表9 按應(yīng)付賬款占資產(chǎn)比重分組檢驗(yàn)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)

2.資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)的影響

資產(chǎn)期限在代理理論中起著重要作用。由于資產(chǎn)和債務(wù)期限的匹配能夠有效緩解債務(wù)到期時(shí)沒有足夠現(xiàn)金來償還本金的風(fēng)險(xiǎn)以及缺少債務(wù)支付所需的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)(Diamond,1991)，企業(yè)也可能會(huì)結(jié)合資產(chǎn)期限對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，而不完全受分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的影響。參考鐘凱等(2016)的做法，本文先根據(jù)固定資產(chǎn)與存貨占總資產(chǎn)比重(Tang)的中位數(shù)將全樣本劃分為有形資產(chǎn)占比高、低兩組，然后檢驗(yàn)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的關(guān)系。表10匯報(bào)了分組檢驗(yàn)的結(jié)果，從中可見：在有形資產(chǎn)占比高組和低組，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量(Disp和Accu)與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(DM1和DM2)均在1%的水平上顯著為正；進(jìn)一步，結(jié)合兩兩系數(shù)的Surtest檢驗(yàn)P值來看，Disp和Accu的估計(jì)系數(shù)在兩類樣本企業(yè)間不存在顯著差異，因此可以排除企業(yè)結(jié)合資產(chǎn)期限對(duì)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整對(duì)本文主要結(jié)論的影響。

表10 按資產(chǎn)有形性分組檢驗(yàn)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與債務(wù)期限結(jié)構(gòu)

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)工具變量法

分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)之間可能存在反向因果、遺漏變量和測(cè)量誤差而導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。借鑒施先旺等(2015)的做法，本文選用分析師預(yù)測(cè)提前時(shí)間(Horizon)和分析師跟蹤人數(shù)(Intensity)作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘(2SLS)估計(jì)。對(duì)工具變量選取的合理性進(jìn)行Sargan檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：分析師預(yù)測(cè)離散度(Disp)的結(jié)果為0.21(p=0.64>0.10)，分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度(Accu)的結(jié)果為0.20(p=0.65>0.10)，表明不存在過度識(shí)別問題；弱工具變量檢驗(yàn)的F值均大于10，分別為81.77和192.37，調(diào)整的偏R2為0.19，最小特征統(tǒng)計(jì)量分別為104.93和276.50，大于15%的臨界值11.59，說明工具變量不是弱工具變量。由此可知，本文選取的工具變量合理有效。表11報(bào)告了工具變量法的回歸結(jié)果。其中：列(1)和列(4)為2SLS第一階段的回歸結(jié)果，說明工具變量和內(nèi)生解釋變量是相關(guān)的；列(2)、列(3)、列(5)、列(6)為分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的回歸結(jié)果，從中可見，Disp和Accu的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正。綜上所述，在考慮內(nèi)生性問題后，本文主要研究結(jié)論依然成立。

表11 工具變量?jī)呻A段最小二乘估計(jì)

(二)變化模型檢驗(yàn)

變化模型檢驗(yàn)有助于消除不變的未觀察到的公司特征對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響。如果分析師預(yù)測(cè)分歧度(Disp)和精確度(Accu)的增加(或降低)能夠?qū)鶆?wù)期限結(jié)構(gòu)的變化產(chǎn)生增量影響，則表明結(jié)果更為穩(wěn)健。為此，本文采用債務(wù)期限的變化值(ΔDM1和ΔDM2)來衡量債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，重新回歸的結(jié)果如表12所示。由表12可見，解釋變量債務(wù)期限的變化值(ΔDisp和ΔAccu)的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，進(jìn)一步說明本文結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表12 變化模型檢驗(yàn)結(jié)果

(三)控制可能的遺漏變量

已有研究表明，審計(jì)質(zhì)量(楊鑫 等，2018)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(程書強(qiáng)，2006)、盈余質(zhì)量(朱志標(biāo)，2016)都能反映公司信息環(huán)境的好壞，而且也會(huì)影響企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)。為了避免遺漏這些因素可能對(duì)研究結(jié)果造成影響，本文在模型(3)中增加了三個(gè)控制變量：審計(jì)質(zhì)量(Big4)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)和盈余質(zhì)量(ABSDA)。其中，盈余質(zhì)量(ABSDA)是用分年度和行業(yè)修正的瓊斯模型來測(cè)算。再次進(jìn)行回歸分析的結(jié)果列于表13。表13的結(jié)果顯示，解釋變量分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量(Disp和Accu)的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明在控制審計(jì)質(zhì)量(Big4)、機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)和盈余質(zhì)量(ABSDA)的影響之后，本文主要結(jié)論依然穩(wěn)健。

表13 控制可能的遺漏變量檢驗(yàn)結(jié)果

七、結(jié)論與啟示

本文采用滬深A(yù)股上市公司2007—2018年度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的影響，以及審計(jì)質(zhì)量和機(jī)構(gòu)投資者對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量越高，企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)越長(zhǎng)；審計(jì)質(zhì)量和機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提高均能夠在一定程度上削弱分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量對(duì)企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的正向影響。作用機(jī)制檢驗(yàn)表明，信息不對(duì)稱在分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)之間起部分中介作用。拓展性分析發(fā)現(xiàn)，可以排除企業(yè)信貸需求潛在干擾因素對(duì)本文主要研究結(jié)論的影響。

本文研究結(jié)論對(duì)于管理實(shí)踐的啟示主要體現(xiàn)在：首先，對(duì)于債權(quán)人的貸款期限決策具有重要的啟發(fā)意義。分析師作為資本市場(chǎng)信息中介，在信貸資源配置中發(fā)揮著重要的信息傳遞作用，分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的信號(hào)傳遞作用能夠有效緩解企業(yè)與債權(quán)人的信息不對(duì)稱，從而為信貸資源配置提供關(guān)鍵的決策依據(jù)。因此，債權(quán)人應(yīng)該高度重視分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的作用，尤其是當(dāng)貸款企業(yè)的審計(jì)質(zhì)量較差、機(jī)構(gòu)投資者持股比例較低時(shí)。其次，對(duì)于緩解債務(wù)人的債務(wù)期限約束具有重要的參考價(jià)值。企業(yè)信息環(huán)境在債權(quán)人信貸資源配置效率中發(fā)揮著重要作用，因此企業(yè)要著力優(yōu)化信息環(huán)境，為銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)全面準(zhǔn)確地了解企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況提供便利，從而實(shí)現(xiàn)貸款期限的合理配置。最后，為未來的監(jiān)管改進(jìn)和完善提供重要的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。監(jiān)管部門與交易所可以借助分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量的高低對(duì)企業(yè)進(jìn)行分類、分層、分級(jí)監(jiān)管，比如對(duì)分析師預(yù)測(cè)質(zhì)量低的公司，要加強(qiáng)監(jiān)管，督促其依法及時(shí)、準(zhǔn)確地披露信息。