分行业信息披露与分析师预测——基于行业信息披露指引发布的证据_罗宏
罗宏,吴丹,郭一铭.分行业信息披露与分析师预测——基于行业信息披露指引发布的证据[J/OL].财贸研究,1-18[2024-03-01].
研究问题
利用沪深交易所分批次发布的行业信息披露指引作为准实验场景，考察分行业信息披露对分析师预测的影响。
理论机制
上市公司公开披露的信息是分析师盈余预测的重要信息来源。公司的信息透明度越高，分析师盈余预测越准确。行业信息能够为分析师预测提供参照标准，是分析师对公司进行盈余预测所需掌握的基础信息。分行业信息披露要求上市公司依据所属行业特征，增加行业相关信息和公司经营性信息的披露，这有助于提升披露的行业信息的可比性。进一步，行业信息可比性的提高使得分析师能够更为有效地获取信息并对信息进行比较分析，即随着行业信息可比性的提升，分析师获取以及处理有用信息的成本逐步将低。基于信息的“效率效应”，信息使用者的信息成本下降有助于改善与信息相关的决策效率。因此，分行业信息披露通过提高行业信息可比性，降低了分析师的信息成本，提高了分析师盈余预测的准确度。
上市公司公开披露的信息普遍过于乐观，原因在于公司管理层具有正向盈余管理动机，存在粉饰财务报告的行为。因此，当分析师依赖于公开信息进行盈余预测时，预测结果往往也会呈现出乐观偏差。尤其是在信息不对称程度较高的情形下，分析师进行盈余预测时表现得更加乐观。而信息披露质量的提高有助于降低分析师盈余预测乐观度。行业信息可比性是信息披露质量的重要特征之一，提高行业信息可比性可以增强信息的决策有用性。行业信息披露指引对同行公司做出了规范要求，披露公司依据行业特征提供的差异化经营性信息和关键指标有助于提高行业信息可比性，进而使分析师获得的信息更接近于真实情况，信息质量更高。因此，分行业信息披露通过提高行业信息可比性，改善了分析师可以获得的信息质量，降低了分析师盈余预测乐观度。
公司盈余是宏观因素、行业因素和公司异质性因素的函数。通常，分析师主要依据自身可以获得的公共信息和私有信息进行盈余预测。对于不同的分析师而言，相同的公共信息使其预测趋同，而独立的私有信息使其预测产生差异。分析师盈余预测分歧度不仅受信息质量高低的影响，也与公共信息和私有信息在分析过程中的占比密切相关。行业信息可比性的提高为信息使用者提供了数量更多、质量更高的公共信息。分析师更倾向于跟踪行业信息可比性高的公司，且行业信息可比性与分析师盈余预测分歧度显著负相关。分行业信息披露有助于提高行业信息可比性，而行业信息可比性的提高不仅意味着分析师所能获得的信息质量更佳，也意味着分析师所能掌握的公共信息更多、信息趋同度更高。信息趋同度是影响分析师盈余预测分歧度的重要因素，信息趋同度越高，盈余预测分歧度越低。因此，分行业信息披露通过增加行业信息可比性，提升了信息质量和信息趋同度，降低了分析师盈余预测分歧度。
主要假设
H1:分行业信息披露政策的实施有助于提高分析师盈余预测准确度。
H2:分行业信息披露政策的实施有助于降低分析师盈余预测乐观度。
H3:分行业信息披露政策的实施有助于降低分析师盈余预测分歧度。
测度指标体系
模型见底部原文，指标如下：
被解释变量：分析师预测
以分析师盈余预测偏差、乐观度与分歧度代表分析师预测
解释变量：分行业信息披露
利用沪深交易所分批次发布的分行业信息披露指引构建分行业信息披露变量。具体地，设置分行业信息披露虚拟变量(IndInfo)，若年度 t 公司 i 受到分行业信息披露政策影响，则 t 年度及以后年度 IndInfo 取 1，否则取 0。
控制变量：沪深港通（IE）、分析师更新预测的频率（Update）、分析师经验（Exep）、公司规模（Size）、杠杆率（Lev）、“十大”审计（Big10）、资产周转率（Turn）、机构投资者持股比例（INST）、盈利能力（ROA）、营业收入增长率（Growth）、现金流（CFO）、盈余波动性（Epsv）、第一大股东持股比例（Shrcr1）、产权性质（State）。
实证数据期间与来源
本文以 2013—2020 年沪深 A 股上市公司为研究对象，并对初始样本进行了如下筛选：
剔除 ST、*ST 等特别处理的公司样本；剔除金融保险行业样本；剔除变量缺失样本。经过上述处理，最终获得 10567 个研究样本，其中进行分行业信息披露的样本 1881 个。此外，为消除极端值的影响，本文对主要连续变量进行了上下 1%的 Winsorize 缩尾处理。分行业信息披露数据来自沪深交易所官网，分析师预测样本和其他财务数据来自 CSMAR数据库、CNRDS 数据库。分行业信息披露数据获得方式为：(1)手工收集沪深交易所官网披露的 2013—2020 年所有行业信息披露指引；(2)通过阅读指引文件的相关内容，界定各批次指引影响的具体行业及具体年份；(3)参考国泰安(CSMAR)数据库中上市公司行业分类标准，识别上市公司是否受到政策影响；(4)剔除分行业信息披露政策实施当年及之后上市的样本。
结论
分行业信息披露政策的实施显著降低了分析师预测偏差、乐观度与分歧度，且该结论在经过一系列稳健性测试后仍然成立。作用机制检验结果表明，分行业信息披露通过提升行业信息可比性改善了分析师预测效果。进一步研究显示，当行业信息敏感性较高、分析师行业专长较低、信息获取成本和处理成本较高时，分行业信息披露对分析师预测的积极影响更明显；分行业信息披露有助于增加分析师可以获得的公共信息。
小结
本文在稳健性检验的环节中使用了我之前见的比较少的安慰剂检验，于我而言很有参考价值：
在分行业信息披露政策实施的同时，也可能存在其他不可观测的因素会影响估计结果；并且，本文所使用的多时点双重差分模型中政策冲击时间具有非随机性，这也可能会对估计结果产生干扰。为了排除上述情况引致的估计偏差，于是，将分行业信息披露政策开始实施的时间点前置一年，使用虚拟的政策发生年份代替真实的政策发生年份进行安慰剂检验。发现，回归系数均不显著，这说明在考虑政策冲击时间点的非随机性后，本文主要研究结论并未发生根本性变化。