时间:2020-08-14 作者:吴雅倩 作者简介:吴雅倩,中国人民大学商学院博士生; 李吉园 李吉园,中国人民大学商学院博士生; 叶青 叶青,复旦大学管理学院硕士研究生; 张敏 张敏,通讯作者,中国人民大学商学院教授,博士生导师。 WU Ya-qian,LI Ji-yuan,YE Qing,Zhang Min
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摘要:
一、引言
在资本市场中,分析师发挥着重要的信息中介作用,他们对上市公司的财务、非财务信息等进行研究,以分析报告的形式对目标企业进行盈余预测和股票评级。而投资者会参考分析师的盈余预测进行投资决策。因此,预测准确的分析师报告对于投资者的决策和资本市场的有效运行具有重要的意义。但大量研究表明,分析师倾向于发布比实际情况更乐观的盈余预测(DeBondt和Thaler,1990;Friesen和Weller,2006;游家兴等,2013;李丹等,2016)。现有文献主要从分析师利益冲突、分析师过度反应和管理层盈余操纵等方面对分析师盈余预测乐观偏差的影响因素进行研究(Hayes等,1998;Abarbanell和Lehavy,2003;Agrawal和Chen,2008;曹胜和朱红军,2011)。然而,目前鲜有学者从企业社会责任这一角度进行探讨。
在越来越多企业主动或者被动地披露社会责任报告的背景下,考察企业履行社会责任的经济后果对于企业管理层、资本市场投资者和监管者均具有重要的现实意义。并且,证券分析师的预测是否可以准确代表市场预期,提升市场效率,也一直是学术界关注的焦点。而企业慈善捐赠是企业社会责任的重要方面,体现了企业的自愿性,能够很好地量化企业的社会责任表现(Zhan...
一、引言
在资本市场中,分析师发挥着重要的信息中介作用,他们对上市公司的财务、非财务信息等进行研究,以分析报告的形式对目标企业进行盈余预测和股票评级。而投资者会参考分析师的盈余预测进行投资决策。因此,预测准确的分析师报告对于投资者的决策和资本市场的有效运行具有重要的意义。但大量研究表明,分析师倾向于发布比实际情况更乐观的盈余预测(DeBondt和Thaler,1990;Friesen和Weller,2006;游家兴等,2013;李丹等,2016)。现有文献主要从分析师利益冲突、分析师过度反应和管理层盈余操纵等方面对分析师盈余预测乐观偏差的影响因素进行研究(Hayes等,1998;Abarbanell和Lehavy,2003;Agrawal和Chen,2008;曹胜和朱红军,2011)。然而,目前鲜有学者从企业社会责任这一角度进行探讨。
在越来越多企业主动或者被动地披露社会责任报告的背景下,考察企业履行社会责任的经济后果对于企业管理层、资本市场投资者和监管者均具有重要的现实意义。并且,证券分析师的预测是否可以准确代表市场预期,提升市场效率,也一直是学术界关注的焦点。而企业慈善捐赠是企业社会责任的重要方面,体现了企业的自愿性,能够很好地量化企业的社会责任表现(Zhang等,2014;Lin等,2015)。因此,本文基于企业承担社会责任的角度,考察这一行为对分析师盈余预测乐观偏差的影响。
本文运用2007~2018年我国A股上市企业共计4262个样本数据,基于慈善捐赠这一重要的社会责任内容,探究了企业履行社会责任对分析师乐观偏差的影响。研究结果显示,企业履行社会责任对分析师盈余预测乐观偏差具有一定的放大作用。进一步地,本文还从分析师特征以及企业信息环境这两个角度分析其对上述两者间关系的调节作用。研究表明,分析师学历越高、企业信息透明度越高,企业履行社会责任对分析师乐观偏差的放大效应越不明显。稳健性检验的结果也支持了上述结论。
本文的研究具有一定的理论意义和现实意义。首先,本文从社会责任履行这一重要的企业行为出发,考察其对分析师盈余预测乐观偏差的影响,丰富了分析师乐观偏差影响因素方面的文献,也丰富了企业社会责任的经济后果方面的文献。其次,在实践上,本文的研究结论有利于加深利益相关者对分析师乐观偏差的认识,同时也为投资者和监管者提供了经验参考。
本文其余部分安排如下:第二部分是文献综述,第三部分是研究假设,第四部分是研究设计,第五部分是实证结果,第六部分是稳健性检验,第七部分是进一步分析,最后是研究结论。
二、文献综述
(一)分析师乐观偏差的影响因素
现有文献普遍从理性和非理性两大角度来研究分析师乐观偏差的影响因素。
关于分析师乐观偏差的理性解释,已有文献主要从分析师利益冲突角度展开研究。首先,佣金收入是分析师的重要收入来源。为了获得更高的佣金,分析师往往会出具比实际情况更为乐观的盈余预测来促成交易(Hayes等,1998;Agrawal和Chen,2008)。其次,证券公司为了增加承销收入、维护客户关系等,可能会影响分析师的独立性和预测行为的客观性,导致证券分析师发布更加乐观的盈余预测报告(Michely和Womack,1999;曹胜和朱红军,2011)。最后,分析师往往会和管理层保持良好关系,从而获得有效的私人信息。而发布乐观的研究报告有利于迎合管理层,并获取更多的私人信息。分析师对管理层的依赖越多,乐观偏差就越大(Lim,2001)。
关于分析师乐观偏差的非理性解释,现有文献主要对经济利益以外的因素进行考察。一方面,分析师通常对坏消息反应不足,而对好消息反应过度(De Bondt和Thaler,1990),从而导致了系统性乐观偏差(Easterwood和Nutt,1999)。另一方面,管理层的某些行为也会影响分析师的盈余预测。首先,管理层的盈余操纵行为会扭曲财务报告信息,导致分析师难以准确判断公司盈余(Abarbanell和Lehavy,2003)。其次,管理层是分析师盈余预测的重要信息来源,而拥有丰富经验的管理层容易过度自信。管理层的过度自信与分析师盈余预测的乐观偏差正相关(贾琬娇等,2017)。
(二)企业承担社会责任的经济后果
现有文献主要从财务绩效、资本成本、投资决策、品牌竞争力等几个方面对企业承担社会责任的经济后果进行研究。
首先,关于企业履行社会责任对财务绩效的影响,由于学者们选择了不同的财务绩效指标,结论也有所差异。部分学者认为公司社会责任与财务业绩显著正相关(Sturdivan和Ginter,1977;Preston,1978)。然而,有学者发现企业社会责任与财务业绩还存在其他关系。例如,Cowen(1987)等指出,如果考虑前期财务绩效的影响,本期财务绩效与企业社会责任之间将不存在显著的正相关关系。Kamani(2010)则认为,企业承担社会责任会增加企业的支出,损害股东的利益,从而降低企业绩效。此外,还有部分研究发现社会责任与企业绩效之间没有关系(Bekaoui和Karpik,1989;陈煦江,2014)。
其次,关于企业承担社会责任对资本成本的影响,已有研究也未得出一致的结论。一些文献认为,企业社会责任信息的披露可以降低信息不对称性、减少预测风险和估计误差、影响投资者偏好等,进而降低交易成本和资本成本(Verrecchia,1983;Dye,1985)。进一步地,企业社会责任信息披露越详细,债务资本成本越低(Engupta,1998)。另一些文献则认为,社会责任对资本成本的降低效应是有条件的,只在雇佣少量分析师的企业存在(Botosan,1997)。另外,还有文献认为,社会责任信息披露与资本成本之间显著正相关,即资本成本随社会责任信息披露水平的提高而增大(Richardson和Welker,2011)。
再次,现有文献关于企业承担社会责任与投资决策之间的关系尚未形成一致结论。部分学者认为企业社会责任信息对投资者几乎没有或者仅有较低的决策价值(Ingram,1978;宋献中和龚明晓,2007)。然而,在控制样本所属行业、披露的财政年度、公司超额盈余等变量后,Ullmann(1985)的研究结果显示,企业社会责任信息有助于投资者进行投资决策。
最后,现有文献表明企业履行社会责任对其品牌竞争力有积极和消极两方面影响。卞继红(2011)、毛清华等(2011)认为企业通过履行社会责任可以提升品牌形象,进而增强企业竞争力。石军伟等(2009)发现企业承担社会责任可以强化组织声誉。然而,部分学者认为企业社会责任对其竞争力有消极影响。例如,钟瑞庆(2013)、Adegbola(2014)等发现企业履行社会责任可能增加成本,使其处于竞争不利地位,甚至导致经营困境。
三、研究假设
尽管企业履行社会责任可能导致成本的增加,但依然有越来越多的企业从事社会责任的相关活动。例如,就慈善捐赠而言,《2018年度中国慈善捐助报告》显示,2018年中国企业慈善捐赠额高达890.84亿元,占捐赠总额的比例达61.89%,是国内捐赠最主要的力量。事实上,越来越多的文献表明,企业承担社会责任是企业在面临收益和成本时的合理选择,有助于提升企业的战略地位,获得声誉资本等战略性资源,并最终提高企业绩效(Kramer和Porter,2006)。企业承担社会责任,其目的是实现并提高企业的竞争优势,在创造更多社会价值的同时为企业创造更高的经济价值,以此实现双赢(McWilliams等,2006;Husted等,2015;Hartman等,2017)。
在履行社会责任给企业带来的光环作用下,分析师在进行盈余预测时更容易产生乐观偏差。这是因为,企业通过承担社会责任,能够向分析师传递其良好的公民形象,还能传递其良好的绩效信号(例如慈善捐赠这一社会责任行为需要大量的财力支持)。而这些信号能够引起分析师在社会道德和社会信任上的情绪感知,并通过晕轮效应导致分析师对企业未来的财务状况和盈利能力做出乐观判断,从而引发更多的盈余预测乐观偏差。
晕轮效应又被称为光环效应,指的是当认知者对某种事物或者人的某一特征形成好或坏的印象后,该认知者还倾向于据此推论该事物或人其他方面的特征。相关文献发现,在晕轮效应的影响下,消费者对声誉较高的产品往往具有更高的质量感知(陆奇斌等,2005)。类似地,我们预期,当企业履行更多的社会责任时,分析师更容易关注和放大该行为的正面影响,而忽视或淡化企业负面信息,进而导致高估企业的价值,发布乐观的盈余预测报告。据此,本文提出假设1:
H1:企业履行社会责任会提高分析师的乐观偏差。
上文提出,在光环效应的作用下,企业通过履行社会责任能够引发分析师对其发布更为乐观的盈余预测报告。事实上,光环效应具有一定的掩盖性和表层性(张帆和刘浩,2004),使得分析师在对企业进行评价时容易夸大企业社会责任的积极影响,而忽略对企业其他特征的感知。进一步地,我们预期,当分析师具有更高的学历时,企业社会责任的光环效应会得到削弱,进而导致更少的盈余预测乐观偏差。这是因为,分析师的学历越高,往往掌握的相关理论知识越多,搜集信息、统计数据、整理分析、建立模型与精确计算的能力越强(胡奕明和林文雄,2005;管总平和黄文锋,2012),这使得其在面对履行社会责任较好的企业时能够保持更多的理性,从而减少光环效应的影响。据此,本文提出假设2:
H2:分析师学历越高,企业社会责任对分析师乐观偏差的放大作用越不明显。
企业通常愿意主动通过官网或媒体公布社会责任信息(例如慈善捐赠的数额)。对于分析师而言,企业社会责任信息是重要非财务信息,能够影响其对企业的整体印象和评价。当企业信息透明度越低,社会责任信息在分析师所能获取到的所有信息中越重要和越突出时,其通过光环效应对分析师盈余预测乐观偏差的影响越大。这是因为,从人体的记忆特征来看,人们容易记住某些突出特征,并在此基础上形成对评价对象的整体印象(陆奇斌,2007;Stepchenkova和Li,2014)。在此基础上,本文预期,企业信息环境能够影响企业社会责任对分析师盈余预测乐观偏差的放大作用。具体来看,企业信息披露越充分,分析师能够获取的信息渠道越多,信息越全面可靠,此时企业社会责任信息的重要性越低,从而越难以产生光环效应,具体表现为企业社会责任对分析师盈余预测乐观偏差的放大作用会得到一定的削弱。据此,本文提出假设3:
H3:企业信息透明度越高,企业社会责任对分析师乐观偏差的放大作用越不明显。
四、研究设计
(一)样本选择
本文的研究样本为我国2007~2018年间全部A股上市公司。对于原始数据,本文进行了如下处理:(1)剔除相关财务数据缺失的样本;(2)对相关连续变量进行1%水平的Winsorize处理,以降低异常值的影响。通过上述筛选,最终获得4262个观测样本。企业慈善捐赠数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS),其他数据来自国泰安金融研究数据库(CSMAR)。
(二)模型和变量定义
为了验证假设1,构建模型(1)进行分析:
在模型(1)中,借鉴曹胜等(2011)、许年行等(2012)、李丹等(2016)等的做法,构建被解释变量Optimism_mean和Optimism_median,分别代表分析师报告对最近会计年度预测的乐观偏差的均值和中位数,值越大,乐观偏差越大。为了保证稳健性,删除了总报告数小于10的观测值。解释变量CSP代表企业社会责任,我们采用企业慈善捐赠额加1的自然对数来衡量。CSP越大,代表企业社会责任越好。根据假设1,企业承担社会责任会增加分析师乐观偏差,因此预计CSP的回归系数β1显著为正。
另外,借鉴Zhang等(2014)、贾元琪和郑立群(2017)、张正勇等(2017)等的做法,在模型(1)中加入如下控制变量:Size衡量企业规模,等于期末总资产的自然对数;Lev衡量上市公司的偿债能力,等于期末总负债除以期末总资产;Roa代表企业的资产净利率,等于净利润除以总资产平均余额;MB代表企业的市净率,等于股权市场价值加上负债账面价值除以总资产账面价值;Inhold等于机构投资者持股比例;Coverage衡量分析师跟踪,等于分析师跟踪人数的自然对数;Soe为企业的股权性质,国有企业赋值为1,否则为0;Horizon衡量分析师预测期限,等于分析师预测时间和年报公布日之差(天数)的自然对数。具体的变量定义见表1。
为了验证假设2,构建模型(2)进行分析:
其中,Degree代表分析师学历,Degree越大,代表分析师学历越高。由假设2可知,分析师学历对企业社会责任对分析师乐观偏差的提高作用具有一定的抑制作用,因此,本文预期Degree×CSP的回归系数β3显著为负。
为了验证假设3,构建模型(3)进行分析:
其中,Transparency代表企业的信息透明度,本文采取如下两种方式衡量:(1)借鉴陈红等(2014)的做法,采用深交所和上交所对上市公司的信息披露考核结果衡量企业的信息透明度:按照评级结果对信息透明度指标Rating进行赋值,当评级为优秀或良好时,Rating取值为1,否则为0。该指标由权威机构评出,并且充分考虑了地区监管的差异,能够较为完整地反映企业的信息透明度(张兵等,2009)。(2)参考Hutton(2009)、潘越等(2011)的做法,采用操控性应计项目三期的绝对值之和Opaque衡量企业的财务透明度,该指标反映了企业操控性应计项目的波动性。值越大,企业越有可能操纵盈余,信息透明度越低。根据假设3,企业透明度对企业社会责任对分析师乐观偏差的提高作用具有一定的抑制作用,因此,本文预期,当以Rating衡量企业的信息透明度时,Transparency×CSP的回归系数β3显著为负;当以Opaque衡量企业的信息透明度时,Transparency×CSP的回归系数β3显著为正。
(三)样本描述性统计结果分析
表2展示了主要变量的描述性统计结果。被解释变量分析师乐观偏差Optimism_mean和Optimism_median的均值分别为0.0098和0.0096,最小值为-0.0262和-0.0263,最大值为0.1213和0.1255,标准差为0.0197和0.0205,表明分析师的乐观偏差存在较大的差异。企业社会责任变量CSP的均值为12.3782,最小值为0.0000,最大值为18.5628,标准差为4.3799,表明A股上市企业承担社会责任的情况存在较大差异,为本文的研究提供了足够的样本变异性。另外,各控制变量的分布情况也较为合理。例如,Roa的均值为0.0556,表明A股上市企业平均而言具有较好的资产收益能力;Size的平均值为23.1992,标准差为1.3855,表明A股上市企业普遍具有较大的规模,并且差异较小。Soe的均值为0.6068,表明样本中有约61%的企业为国有企业。
五、实证结果
表3报告了假设1的回归结果。可以看到,当被解释变量为Optimism_mean时,CSP的回归系数在1%水平上显著为正;当被解释变量为Optimism_median时,CSP的回归系数在5%水平上显著为正。由此表明,A股上市企业承担社会责任越多,分析师的乐观偏差越大,从而支持了假设1。
表4报告了假设2的回归结果。可以看出,当被解释变量为Optimism_mean时,Degree×CSP的回归系数在5%水平上显著为负;当被解释变量为Optimism_median时,Degree×CSP的回归系数也在5%水平上显著为负。上述结果表明,分析师学历越高,在搜集企业信息、撰写研究报告时的理性程度越高,此时企业履行社会责任带来的光环效应越不明显,表现为对其研究报告乐观偏差的提升作用降低。上述结论与我们的预期相一致,从而支持了假设2。
表5报告了假设3的回归结果。变量Transparency代表企业的信息透明度,分别由上交所和深交所对上市公司的信息披露考核结果Rating和操控性应计项目三期的绝对值之和Opaque衡量。Rating为1以及Opaque值越小,代表企业信息透明度越高。进一步地,交互项Transparency×CSP代表了企业信息透明度对假设1的调节作用。第(1)列和第(2)列为Rating作为企业信息透明度衡量指标时的回归结果:当被解释变量为Optimism_mean时,Transparency×CSP的回归系数在10%水平上显著为负;当被解释变量为Optimism_median时,Transparency×CSP的回归系数在5%水平上显著为负。类似地,第(3)列和第(4)列为Opaque作为企业信息透明度衡量指标时的回归结果,无论被解释变量是Optimism_mean还是Optimism_median,Transparency×CSP的回归系数均在1%水平上显著为正。上述结果表明,企业信息透明度越高,分析师在对企业进行盈余预测时可以利用的信息越多,从而有利于缓解企业社会责任带来的光环效应,使得分析师预测更富有理性,具体表现为分析师乐观偏差的下降。上述结论与我们的预期相一致,从而支持了假设3。
六、稳健性检验
为了保证回归结果的可靠性和稳健性,我们进行了如下稳健性检验。
(一)固定效应检验
为了进一步缓解可能存在的内生性问题,本文在模型(1)~模型(3)的基础上加入企业层面固定效应进行重新检验。表6~表8分别报告了假设1~假设3的回归结果。在表6中,解释变量CSP的回归系数均在1%水平上显著为正。在表7中,交互项Degree×CSP的回归系数均在10%水平上显著为负。在表8中,以Rating衡量企业信息透明度时,以Optimism_median衡量分析师乐观偏差时结果显著且符合预期。尽管其余几列的回归结果并不显著,但是符号与预期相同,具有一定的边际显著性,为本文的研究结论提供了一定的支持。
(二)将基本模型更改为变化模型
本文还构建了变化模型(4)~(6)分别检验假设1~假设3。被解释变量∆Optimism_mean和∆Optimism_median代表分析师乐观偏差均值和中位数的变化,等于当年减去上年的分析师乐观偏差。解释变量∆CSP等于当年捐赠额加1的自然对数与上一年捐赠额加1的自然对数的差值。∆CSP越大,代表企业社会责任越好。此外,除了股权性质Soe,其余控制变量均由模型(1)~模型(3)中对应变量的增量形式表示。
表9~表11分别报告了假设1~假设3的回归结果。表9显示,无论被解释变量为∆Optimism_mean还是∆Optimism_median时,∆CSP的回归系数均在1%水平上显著为正,进而支持了假设1。表10显示,交互项∆Degree×∆CSP的回归系数至少在10%水平上显著为负,从而支持了假设2。表11对于假设3的检验结果并不显著,原因可能是变化模型的使用损失了一年的样本,并且信息透明度指标本身缺失值也较多,导致样本量不够大。
(三)基于分析师报告层面的检验
本文的主回归结果均基于企业层面,未充分考虑每一份分析师报告的特征。鉴于此,本文基于分析师报告层面对假设1~假设3重新进行检验,这种做法还能够大大扩充样本量,进一步提高研究结论的可靠性。表12报告了回归结果,被解释变量为分析师乐观偏差指标Optimism。第(1)列针对假设1的检验结果显示,CSP的回归系数在1%水平上显著为正,从而支持了假设1。第(2)列针对假设2的检验结果表明,Degree×CSP的回归系数在10%水平上显著为负,进而支持了分析师学历对假设1的抑制作用。第(3)和第(4)列针对假设3的检验结果也均在1%水平上支持了本文的研究结论。
(四)Heckman两阶段模型检验
为了缓解企业捐赠信息自愿披露的自选择问题,本文采用Heckman(1979)两阶段模型进行稳健性检验。在第一阶段,借鉴邱吉福等(2019)的做法,建立企业披露捐赠信息的选择模型,进行Probit回归并估计出逆米尔斯比率IMR(Inverse Mill’s Ratio)。其中,新增变量CSPdum为企业披露捐赠金额哑变量,若披露取值为1,否则为0;Age代表企业年龄;Growth代表营业收入增长率;Cash为企业经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比;Tang代表固定资产占总资产的比例;Top1为企业第一大股东持股比例,其余变量含义与上文相同。在第二阶段,将第一阶段由选择方程估计得出的IMR代入模型(1)的估计中以克服样本选择偏差问题。检验结果显示(限于篇幅,具体回归结果不再列示),无论是以Optimism_mean还是以Optimism_median作为因变量,逆米尔斯比率IMR均在1%水平上显著不为0,表明样本选择偏差是不可忽略的,因此有必要控制样本选择问题。另外,CSP的回归系数均在1%水平上显著为正,由此表明在控制了企业慈善捐赠信息自愿披露的自选择偏差后,企业社会责任对分析师的盈余预测乐观偏差依然有显著的提升作用,从而进一步支持了本文的假设1。
七、进一步分析
为了进一步验证本文的理论推导机制,我们从如下两个层面进行论证分析:
(一)分析师与企业关系层面
从分析师与企业关系层面侧面论证企业社会责任带来的光环效应会导致分析师的非理性行为。具体来看,分析师往往会在存在利益冲突的情况下被动或者主动发布存在乐观偏差的研究报告。例如,当分析师所在券商与被跟踪企业间具有承销关系时,券商往往会要求分析师出具偏乐观的研究报告来实现托市的目的,进而促进承销股票的销售(潘越等,2011)。再如,重仓持有企业股票的基金公司,很可能会利用分仓佣金对券商及其分析师施加压力,迫使分析师发布存在乐观偏差的研究报告,以减少市场上出现的消极信息对企业股价的不利影响(Firth等,2013;李钻和施先旺,2016)。由此可见,分析师与被跟踪企业之间的关联关系可能会损害分析师的独立性,进而导致其发布偏乐观的研究报告。
上述关联关系所反映出的分析师的乐观偏差是在利益冲突情况下的理性行为,而本文关注的重点是企业社会责任所带来的光环效应,该效应将会导致分析师非理性的预测行为的发生。因此,为了排除利益冲突这一理性行为的替代性解释,本文将分析师与企业的关联关系(AFF)及其与企业社会责任的交互项(AFF×CSP)代入模型(1)进行检验。具体地,若本文发现的企业社会责任导致的分析师乐观偏差是由于利益冲突这一理性因素而非光环效应这一非理性因素决定,则预期AFF×CSP显著为正。本文采取如下四种方式衡量分析师与企业之间的关联关系:(1)参考赵良玉等(2013)、周冬华和赵玉洁(2016)等的做法,定义承销关系哑变量Uw衡量分析师与企业的关联关系:若分析师所在券商为企业IPO或增发时的主承销商,则Uw取值为1,否则为0。(2)分析师所在券商与企业间还存在佣金分仓关系,即券商收到基金公司佣金,并且同时基金公司重仓持有企业的股票。因此借鉴李钻和施先旺(2016)的做法,定义哑变量Pay衡量分析师所在券商与企业之间的佣金分仓关系:若存在佣金分仓关系Pay取值为1,否则为0。(3)借鉴伊志宏等(2018)的做法,设置股权关联关系哑变量Stkaff衡量分析师与企业之间的关联关系,若分析师所在券商与企业存在基金股权关联,则Stkaff取值为1,否则为0。(4)分析师调研是其与企业管理层建立关系的重要方式,因此本文定义第4种分析师与企业关联的哑变量Site,若分析师所在券商对企业进行调研,则Site取值为1,否则为0。回归结果见表13。可以发现,用上述4种方式衡量分析师与企业的关联关系时,交互项AFF×CSP均不显著,由此从侧面说明光环效应这一非理性因素导致分析师对社会责任较好的企业存在乐观偏差的结论具有一定的合理性。
(二)企业社会责任与公司未来经营业绩层面
从企业社会责任与公司未来经营业绩层面侧面论证企业社会责任带来的光环效应会导致分析师的非理性行为。具体来看,借鉴杨金磊和杨位留(2019)的做法,我们将Tobinq与Roe这两个变量的下期值作为企业未来经营绩效的衡量方式,将企业社会责任作为自变量,并加入相关控制变量进行回归,结果并不显著(具体见表14),由此侧面支持本文发现的分析师乐观预测并非来自理性地对公司未来良好业绩的预期,从而使得本文的研究结论更具有说服力。
八、研究结论
在强调可持续发展的今天,越来越多的企业通过履行社会责任获得竞争优势。本文以2007~2018年间我国A股上市公司的4262个观测样本为基础,实证检验了企业承担社会责任对分析师盈余预测乐观偏差的影响。研究发现,企业承担社会责任会加剧分析师盈余预测的乐观偏差。同时,这一影响在分析师学历高和企业信息透明度高时得到缓解。进一步地,本文还通过分析师面临的利益冲突、企业未来经营业绩这两个角度的检验,侧面支持了企业社会责任影响分析师决策行为的合理性。本文的研究结果表明,企业履行社会责任有助于企业增加声誉、品牌等战略性资源,由此产生的光环效应容易引发分析师的非理性行为,具体表现在发布的研究报告对于企业的盈余预测乐观偏差大大提升。而当分析师具有较高的学历以及企业信息环境透明度较高时,分析师在撰写研究报告时将会更加理性,并且在对企业进行盈余预测时可利用的信息也更多,从而有利于缓解光环效应所产生的非理性预测行为,具体表现为分析师乐观偏差的降低。此外,本文通过增加企业层面固定效应、将基本模型更改为变化模型、将企业层面的回归更改为分析师报告层面的回归以及Heckman两阶段回归等方式,对研究假设重新进行了稳健性检验,发现研究结论不变,从而保证了本文结论的可靠性。
本文的研究不仅从理论上拓展了分析师乐观偏差的影响因素和企业承担社会责任经济后果方面的文献,还为资本市场的投资者和监管者提供了一定的经验参考,具有一定的理论与现实意义。当然,本文也存在一些不足之处,囿于其他数据的可获得性,本文侧重于关注企业社会责任中的慈善责任,并未检验企业社会责任的其他方面例如经济责任、法律责任、伦理责任等的影响。未来研究可以进行更多的细化分析,以进一步考察不同类型的社会责任对于分析师乐观偏差的影响的差异。
(责任编辑 王安琪)
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