楊棉之　　劉　洋

(安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230601)

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盈余質(zhì)量、外部監(jiān)督與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)
——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

楊棉之劉洋

(安徽大學(xué) 商學(xué)院，安徽 合肥 230601)

以中國(guó)2008—2012年A股主板上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)盈余質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，以及外部監(jiān)督對(duì)兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)，盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。進(jìn)一步的分析表明，考慮外部監(jiān)督因素，證券分析師跟蹤及機(jī)構(gòu)投資者持股作為公司外部監(jiān)督力量，均能緩解信息不對(duì)稱，抑制公司管理層盈余管理行為，使得盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的負(fù)向相關(guān)關(guān)系減弱，但證券分析師的外部監(jiān)督作用僅在沒有樂觀預(yù)期的前提下存在。

盈余質(zhì)量；外部監(jiān)督；股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

股價(jià)崩盤是股價(jià)波動(dòng)的一種極端現(xiàn)象，多數(shù)表現(xiàn)為暴跌，其不僅會(huì)嚴(yán)重挫傷投資者的積極性，還會(huì)阻礙資本市場(chǎng)的健康發(fā)展，甚至引發(fā)全面的經(jīng)濟(jì)危機(jī)。與國(guó)外發(fā)達(dá)成熟的資本市場(chǎng)相比，中國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展尚不完善，機(jī)制較不健全，股價(jià)崩盤現(xiàn)象司空見慣(陳國(guó)進(jìn) 等，2009)。在此背景下，股價(jià)非正常波動(dòng)帶來(lái)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，已逐漸成為相關(guān)領(lǐng)域研究的前沿之一。盈余信息是處于信息弱勢(shì)的投資者進(jìn)行正確投資決策的重要保障，高質(zhì)量的盈余信息將影響其對(duì)公司價(jià)值的判斷，降低股價(jià)同步性(游家興 等，2007)，減小股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(潘越 等，2011；Kousenidis et al.，2014)。

國(guó)內(nèi)外研究表明，外部監(jiān)督環(huán)境如證券分析師跟蹤(Yu，2008；趙玉潔，2013)、機(jī)構(gòu)投資者持股(Chung et al.，2002；夏冬林 等，2008)有助于提高盈余質(zhì)量。證券分析師主要通過發(fā)布研究報(bào)告，向市場(chǎng)提供合理有價(jià)值的信息，幫助投資者做出投資決策。Jensen et al.(1976)的研究發(fā)現(xiàn)，證券分析師跟蹤能夠減緩代理沖突，發(fā)揮外部監(jiān)督作用。隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，機(jī)構(gòu)投資者的監(jiān)督作用日漸凸顯，其在資本市場(chǎng)中扮演著重要的角色。機(jī)構(gòu)投資者因其持股比例高、專業(yè)優(yōu)勢(shì)強(qiáng)，有動(dòng)機(jī)和能力去監(jiān)督管理層的機(jī)會(huì)主義行為，從而發(fā)揮外部監(jiān)督作用(Shleifer et al.，1997；Mitra et al.，2005；高雷 等，2008；高敬忠 等，2011)。但也有經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，受利益沖突、樂觀預(yù)期等理性或者非理性因素影響，證券分析師或者機(jī)構(gòu)投資者在中國(guó)并沒有發(fā)揮有效的外部監(jiān)督作用(郭杰 等，2009；許年行 等，2012)。有鑒于此，檢驗(yàn)二者作為外部監(jiān)督力量的存在是否可以顯著影響盈余質(zhì)量，進(jìn)而考察其對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響，以及何種情況下作用較大，具有較強(qiáng)的理論和實(shí)踐意義。

本文以2008—2012年中國(guó)A股主板上市公司作為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)盈余質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，并考察外部監(jiān)督中證券分析師跟蹤與機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)兩者關(guān)系的影響。本文的貢獻(xiàn)可能在于：第一，針對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，豐富了該領(lǐng)域的研究，提供了增量的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；第二，將外部監(jiān)督引入盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的分析中，并實(shí)證檢驗(yàn)其發(fā)揮作用的條件，此拓寬了已有研究框架；第三，從股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)角度檢驗(yàn)并證實(shí)在中國(guó)資本市場(chǎng)上外部監(jiān)督力量能夠發(fā)揮積極作用；第四，研究主題對(duì)于如何降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)資本市場(chǎng)的平穩(wěn)發(fā)展具有重要的啟示意義。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

基于信息不完全假說(shuō)，Romer(1993)從理論層面指出股價(jià)崩盤是公司隱瞞的不利消息被逐步揭穿的結(jié)果，負(fù)面消息累積到一定程度，在某個(gè)時(shí)點(diǎn)集中釋放，就會(huì)發(fā)生股價(jià)崩盤。進(jìn)一步，Jin et al.(2006)、Bleck et al.(2007)指出公司內(nèi)部管理層基于自身利益存在隱瞞負(fù)面消息的動(dòng)機(jī)。在此理論框架下，學(xué)者分別從不同層面研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，主要包括市場(chǎng)層面和公司層面。在市場(chǎng)層面上，許年行等(2012)考察了分析師樂觀偏差和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者正相關(guān)，且利益沖突會(huì)加劇這種關(guān)系。羅進(jìn)輝等(2014)從外部環(huán)境角度指出媒體對(duì)上市公司的頻繁報(bào)道能夠降低股價(jià)未來(lái)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)。王化成等(2014)則立足于宏觀環(huán)境，指出地區(qū)投資者保護(hù)水平與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，且地區(qū)投資者保護(hù)對(duì)未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用可以通過降低公司正向盈余管理的路徑實(shí)現(xiàn)。在公司層面上，對(duì)于信息透明度低的公司，投資者無(wú)法感知經(jīng)理人的行為，經(jīng)理人隱瞞負(fù)面消息的機(jī)會(huì)越大，股價(jià)崩盤的可能性越大(Jin et al.，2006；Hutton et al.，2009)。Kim et al.(2011)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)避稅和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，因?yàn)楸芏愒黾恿似髽I(yè)管理租金*《管理租金：租金的最高形態(tài)》中寫到“企業(yè)管理租金來(lái)源于企業(yè)的管理，反映投資不同的企業(yè)產(chǎn)生的報(bào)酬差異，是企業(yè)之于企業(yè)相比較產(chǎn)生的租金?！钡奶崛?，為管理層隱藏壞消息提供了合理性，且隨著其他外部治理的增強(qiáng)，避稅行為與暴跌風(fēng)險(xiǎn)之間的正向關(guān)系會(huì)減弱。Kim et al.(2013)研究了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)股價(jià)崩盤的影響，發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性能夠降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，信息不對(duì)稱程度越大的企業(yè)這種能力越強(qiáng)，這是因?yàn)闀?huì)計(jì)穩(wěn)健性在一定程度上可以降低管理層隱瞞壞消息的動(dòng)機(jī)。Kim et al.(2014)從企業(yè)社會(huì)責(zé)任的角度分析了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)論表明，企業(yè)社會(huì)責(zé)任和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，且在企業(yè)治理機(jī)制薄弱時(shí)，企業(yè)社會(huì)責(zé)任和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)關(guān)系更加顯著。

隨著股份制的建立，委托代理機(jī)制引發(fā)了公司內(nèi)部管理層與外界投資者之間的信息不對(duì)稱，管理層占有絕對(duì)的信息優(yōu)勢(shì)，為了實(shí)現(xiàn)自身利益最大化，其有可能采取多種手段進(jìn)行盈余管理，隱瞞公司不利的財(cái)務(wù)信息。已有研究也表明，中國(guó)上市公司的盈余管理水平較為嚴(yán)重，財(cái)務(wù)舞弊案例層出不窮(潘越 等，2011)。而當(dāng)盈余質(zhì)量的高低受到管理層操縱的影響，盈余質(zhì)量會(huì)表現(xiàn)低下。較低的盈余質(zhì)量會(huì)進(jìn)一步加劇信息不對(duì)稱，導(dǎo)致上市公司向外界傳遞虛假的盈余信息，誤導(dǎo)投資者的投資決策。當(dāng)公司的負(fù)面消息累積到一定程度時(shí)，管理層承擔(dān)的成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于披露的代價(jià)，負(fù)面消息會(huì)一次性釋放到市場(chǎng)中，增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)?；诖耍疚奶岢觯?/p>

H1：其他條件不變時(shí)，盈余質(zhì)量越低，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

證券分析師作為資本市場(chǎng)上的重要參與者，發(fā)揮著外部監(jiān)督功能，對(duì)于資本市場(chǎng)的健康發(fā)展非常重要。Jensen et al.(1976)指出，證券分析師的存在有助于降低信息不對(duì)稱，在資本市場(chǎng)中具有一定的外部監(jiān)管效果。Knyazeva(2007)、Yu(2008)均證實(shí)證券分析師公司治理效應(yīng)的存在，并指出分析師關(guān)注能夠顯著抑制上市公司的盈余管理行為，改善盈余質(zhì)量。證券分析師利用自身的專業(yè)知識(shí)收集和整理所關(guān)注的上市公司信息，并向資本市場(chǎng)的投資者發(fā)布研究報(bào)告，為投資者帶來(lái)詳盡信息，幫助投資者更加了解上市公司，洞悉上市公司的真實(shí)業(yè)績(jī)。證券分析師的這一行為會(huì)影響投資者的投資決策，有效發(fā)揮外部監(jiān)督作用，從而降低公司管理層和投資者的信息不對(duì)稱，壓縮管理層盈余管理的空間，提高盈余質(zhì)量。在此情形下，盈余質(zhì)量低下造成的不利影響對(duì)資本市場(chǎng)的沖擊將會(huì)降低。

但是，由于系統(tǒng)性的樂觀傾向，證券分析師在很多時(shí)候并未公允、 客觀地提供其所掌握的私有信息(Francis et al.，1993；O′Brien et al.，2005)。在樂觀偏差的作用下，公司的許多負(fù)面信息并不能通過證券分析師的研究報(bào)告及時(shí)披露給外部投資者。同時(shí)，證券分析師發(fā)布的研究報(bào)告，通常又能夠影響股價(jià)走勢(shì)。盈余預(yù)測(cè)或股票評(píng)級(jí)越樂觀，公司股價(jià)的市場(chǎng)表現(xiàn)越好(Womack，1996)。此時(shí)，公司盈余質(zhì)量的信息越難被市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)，而股價(jià)被高估的可能性越大，其未來(lái)發(fā)生崩盤的風(fēng)險(xiǎn)反而越高。

基于此，本文提出：

H2a：其他條件不變時(shí)，證券分析師跟蹤能夠降低盈余質(zhì)量對(duì)未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向影響程度；

H2b：其他條件不變時(shí)，證券分析師跟蹤數(shù)目越多，盈余質(zhì)量與未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向相關(guān)關(guān)系越弱；

H2c：證券分析師對(duì)盈余質(zhì)量與未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用僅存在于分析師樂觀偏差較小的公司中。

相比普通投資者而言，機(jī)構(gòu)投資者具有更強(qiáng)的信息解讀和專業(yè)化分析能力，能夠承擔(dān)一定的監(jiān)督角色。Shleifer et al.(1997)指出，機(jī)構(gòu)投資者通過用手投票的方式積極監(jiān)督上市公司管理層，減輕了管理層基于信息不對(duì)稱所作出的自利行為。Mitra et al.(2005)實(shí)證檢驗(yàn)了機(jī)構(gòu)投資者在財(cái)務(wù)報(bào)告監(jiān)督方面所發(fā)揮的積極作用。Hamdani et al.(2013)也為機(jī)構(gòu)投資者的外部監(jiān)督作用提供了間接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。機(jī)構(gòu)投資者一般持股比例較高，具有較強(qiáng)的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，為了獲取更大的收益，其有動(dòng)機(jī)和能力去監(jiān)督管理層的機(jī)會(huì)主義行為，一定程度上抑制管理層的盈余管理程度，改善盈余質(zhì)量。在中國(guó)資本市場(chǎng)機(jī)制不太健全的情況下，機(jī)構(gòu)投資者的監(jiān)督作用尤其必要。高敬忠等(2011)的實(shí)證分析表明，機(jī)構(gòu)投資者具有積極的監(jiān)管作用，特別是在股權(quán)分置改革后，這一作用有所增強(qiáng)。在機(jī)構(gòu)投資者的外部監(jiān)督作用下，盈余質(zhì)量得以提高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)降低。需要注意的是，機(jī)構(gòu)投資者利用信息優(yōu)勢(shì)及專業(yè)優(yōu)勢(shì)參與治理的前提是所獲得的收益超過其參與治理的成本，只有當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高，其利益與所投資公司密切相關(guān)時(shí)，這種治理效應(yīng)預(yù)期才能得以體現(xiàn)?；谏鲜龇治?，本文提出：

H3a：其他條件不變時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股能夠減弱盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的負(fù)向相關(guān)關(guān)系；

H3b：其他條件不變時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，其對(duì)盈余質(zhì)量與未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用越強(qiáng)。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

(一)樣本數(shù)據(jù)

本文選取滬深兩市主板2006—2012年所有A股上市公司作為初始研究樣本。本文所用到的證券分析師數(shù)據(jù)、機(jī)構(gòu)投資者數(shù)據(jù)來(lái)自CRMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，其余數(shù)據(jù)均來(lái)自RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，使用2006年和2007年的數(shù)據(jù)主要是為了計(jì)算滯后項(xiàng)，故本文的實(shí)際研究區(qū)間為2008—2012年。對(duì)于初始數(shù)據(jù)，本文做了以下處理：剔除來(lái)自金融行業(yè)的樣本；剔除ST公司；參照已有文獻(xiàn)(Hutton et al.，2009；許年行 等，2012)，剔除股票每年交易周數(shù)少于30的樣本；剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)上述處理，最終獲得3807個(gè)有效研究樣本。為消除極端值的影響，對(duì)部分連續(xù)變量采取上下1%的Winsored處理。本文相關(guān)數(shù)據(jù)處理和分析采用Excel 2003和Stata 11.0軟件進(jìn)行。

(二)變量的選取和度量

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

借鑒許年行等(2012)、Kim et al.(2011)的方法，本文采用負(fù)偏態(tài)(NCSKEW)和收益上下波動(dòng)率(DUVOL)兩個(gè)指標(biāo)來(lái)度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。首先，計(jì)算出股票i在第t周的特有收益率Wi,t，具體分析過程如下：

ri,t=αi+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t

(1)

其中，ri,t為每一年股票i在第t周的收益率，rm,t為第t周的流通市值加權(quán)平均市場(chǎng)周資本收益率。為控制股票非同步交易帶來(lái)的影響，在模型(1)中加入市場(chǎng)收益率rm的滯后項(xiàng)和超前項(xiàng)。εi,t為殘差項(xiàng)，代表股價(jià)變化中未被市場(chǎng)所解釋的部分，是公司特質(zhì)信息的表現(xiàn)。公司特有周收益率以1加模型(1)中回歸殘差的自然對(duì)數(shù)表示，即：Wi,t=ln(1+εi,t)。

然后，利用計(jì)算出的Wi,t來(lái)度量以下兩個(gè)指標(biāo)：

(1)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)

(2)

其中，n為股票i在第t年中交易的周數(shù)。NCSKEW為正向指標(biāo)，數(shù)值越大，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

(2)收益上下波動(dòng)率(DUVOL)

(3)

其中，nup(ndown)為股票i的特有周收益率Wi，t高于(低于)當(dāng)年平均收益率的周數(shù)。其與NCSKEW一樣同為正項(xiàng)指標(biāo)，數(shù)值越大，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高。

2.盈余質(zhì)量

關(guān)于盈余質(zhì)量的度量，國(guó)內(nèi)外尚缺乏一致的測(cè)度方法，一般以替代指標(biāo)來(lái)衡量。盈余管理通常會(huì)成為管理層擴(kuò)大自己效用的一種機(jī)會(huì)主義行為，過多的盈余管理必然導(dǎo)致盈余質(zhì)量的下降。本文將盈余管理程度作為衡量盈余質(zhì)量的指標(biāo)，借鑒相關(guān)文獻(xiàn)，使用截面修正的Jones模型估計(jì)的可操作性應(yīng)計(jì)衡量公司盈余管理程度。具體步驟為：首先通過模型(4)分行業(yè)分年度進(jìn)行回歸得到系數(shù)β1、β2和β3，然后將其帶入式(5)計(jì)算出公司的可操控應(yīng)計(jì)利潤(rùn)(DAi,t)。其中，TAi,t為i公司第t年的總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，即稅后凈利與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量的差額；ΔREVi,t為i公司第t年與第t-1年的營(yíng)業(yè)收入差額；PPEi,t為i公司第t年的固定資產(chǎn)總額；ΔRECi,t為i公司第t年與第t-1年的應(yīng)收賬款變動(dòng)額；Ai,t-1為i公司第t-1年的總資產(chǎn)。

TAi,t/Ai,t-1=β1(1/Ai,t-1)+ β2(ΔREVi,t/Ai,t-1) +β3(PPEi,t/Ai,t-1)+εi,t-1

(4)

DAi,t=TAi,t/Ai,t-1-β1(1/Ai,t-1)+ β2(ΔREVi,t-ΔRECi,t/Ai,t-1) +β3(PPEi,t/Ai,t-1)

(5)

Hutton et al.(2009)用操縱性應(yīng)計(jì)盈余管理滯后三期的絕對(duì)值移動(dòng)合計(jì)數(shù)衡量應(yīng)計(jì)盈余管理的程度。類似地，本文構(gòu)造模型(6)衡量盈余質(zhì)量。

(6)

通過觀察可操控應(yīng)計(jì)利潤(rùn)在一段時(shí)間的變化情況得到的結(jié)論會(huì)更加客觀。若AM_Accurual越大，則表明該公司越有可能從事盈余管理活動(dòng)，盈余質(zhì)量越低。

3.外部監(jiān)督

參照Kim et al.(2011)的研究，本文選取證券分析師(Analyst)和機(jī)構(gòu)投資者(INS)作為外部監(jiān)督的替代變量。

(1)證券分析師*在計(jì)算證券分析師跟蹤數(shù)目時(shí)，只考慮盈余預(yù)測(cè)報(bào)告中第一署名的證券分析師。。本文選取3個(gè)證券分析師跟蹤情況變量：一是證券分析師是否跟蹤(AFDUM)。該變量為虛擬變量，如果上市公司在某一會(huì)計(jì)年度中存在證券分析跟蹤，則取值為1，否則為0。二是證券分析師跟蹤數(shù)目(AFNUM)。三是分析師樂觀偏差(OPT)。如果跟蹤公司的分析師中，發(fā)布的盈利預(yù)測(cè)超過公司實(shí)際盈利水平的分析師所占比例超過50%，則取值為1，否則為0。

(2)機(jī)構(gòu)投資者*機(jī)構(gòu)投資者持股包括：機(jī)構(gòu)投資者持股、基金持股、券商理財(cái)產(chǎn)品持股、QFII持股、保險(xiǎn)公司持股、社?；鸪止伞⑵髽I(yè)年金持股、信托公司持股、財(cái)務(wù)公司持股及其他機(jī)構(gòu)投資者持股。。本文選取2個(gè)機(jī)構(gòu)投資者持股情況變量：一是機(jī)構(gòu)投資者是否持股(INVN)。如果上市公司在某一會(huì)計(jì)年度中有機(jī)構(gòu)投資者持股，則該變量取值為1，否則為0。二是機(jī)構(gòu)投資者持股比例(INVH)。

4.控制變量

參照現(xiàn)有關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究(許年行 等，2012；Kim et al.，2013)，本文選擇一些可能影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)作為控制變量，包括：回報(bào)率的均值(Wkret)、總股數(shù)年換手率(Turnover)、公司規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)。同時(shí)，本文按照已有研究慣例設(shè)置年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量。

所涉及的解釋變量與控制變量的具體定義見表1。

表1　變量定義

(三)實(shí)證模型設(shè)計(jì)

針對(duì)假設(shè)1，本文構(gòu)建模型(7)檢驗(yàn)盈余質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響:

CRASHRISKi,t=α0+α1AM_Accuruali,t-1+α2ControlVariablesi,t-1+εi,t-1

(7)

其中:CRASHRISKi,t是股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的代理變量，分別由t年的負(fù)向偏度(NCSKEW)和負(fù)向波動(dòng)率(DUVOL)兩個(gè)變量來(lái)衡量；考慮到股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生在未來(lái)(許年行 等，2012)，本文將盈余質(zhì)量變量AM_Accuruali,t-1和控制變量ControlVariablesi,t-1滯后一期。模型中，α1為盈余質(zhì)量變量的系數(shù)，為主要考察系數(shù)，若其顯著為正，則表明盈余質(zhì)量越低，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

針對(duì)假設(shè)2a、2b，本文在模型(7)的基礎(chǔ)上引入證券分析師跟蹤與盈余質(zhì)量的交乘項(xiàng)：

(8)

其中，Analysti,t-1*AM_Accuruali,t-1為檢驗(yàn)假設(shè)2a和2b的主要變量，如果β2顯著為負(fù)，表明在證券分析師或證券分析師跟蹤數(shù)目多的公司中，盈余質(zhì)量所造成的未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低。

為檢驗(yàn)假設(shè)2c，進(jìn)一步按OPT=1及OPT=0將樣本分為兩組，分別檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?8)中主要變量的系數(shù)。

針對(duì)假設(shè)3a、3b，本文在模型(7)的基礎(chǔ)上引入機(jī)構(gòu)投資者持股與盈余質(zhì)量的交乘項(xiàng)：

(9)

其中，γ2為檢驗(yàn)假設(shè)3a和3b的主要考察系數(shù)，表示機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的額外作用，如果顯著為負(fù)，則表明對(duì)于存在機(jī)構(gòu)投資者持股越多或機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高的公司，盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的負(fù)向關(guān)系越弱。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2　描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

表2列示了主要研究變量在2008—2012年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從中可見，NCSKEW和DUVOL的均值分別為-0.2867和-0.2649，中位數(shù)分別為-0.2627和-0.2382，兩個(gè)變量的均值均小于中位數(shù)，表現(xiàn)為左偏，符合該變量的定義(Hutton et al.，2009)；AM_Accurual的標(biāo)準(zhǔn)差為0.1667，上市公司之間盈余管理程度存在差異；AFNUM最大值和最小值分別為54和0，表明上市公司的證券分析師跟蹤數(shù)目間存在較大差異，1/4分位數(shù)為0，說(shuō)明大約25%的上市公司未被證券分析師跟蹤；OPT均值為0.5570，表明在被分析師跟蹤的公司樣本中，55.7%以上的公司有半數(shù)以上分析師發(fā)布了樂觀的盈利預(yù)測(cè)。INVN的1/4分位數(shù)為1，說(shuō)明80%以上的上市公司存在機(jī)構(gòu)投資者持股，且具體數(shù)據(jù)表明呈逐年遞增趨勢(shì)，這與中國(guó)資本市場(chǎng)不斷發(fā)展壯大的客觀現(xiàn)象一致；公司特征方面的變量總體上體現(xiàn)出一定的差異性。

(二)相關(guān)性分析

表3　主要變量的相關(guān)分析

注：*、**、***分別代表10%、5%和1%水平顯著(雙尾)；上下半角分別為Spearman和Pearson相關(guān)系數(shù)。

表3為主要變量間的相關(guān)性分析結(jié)果。衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)變量NCSKEW和DUVOL之間在1%水平上顯著正相關(guān)，Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)分別為0.7409、0.7587，說(shuō)明兩者間具有較高的關(guān)聯(lián)度和一致性；無(wú)論是Pearson相關(guān)系數(shù)還是Spearman相關(guān)系數(shù)，AM_Accurual與NCSKEW均在10%水平上顯著為正，AM_Accurual與DUVOL的Pearson相關(guān)和Spearman相關(guān)均5%水平上顯著為正，這說(shuō)明盈余質(zhì)量越低，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大，初步證實(shí)假設(shè)1。證券分析師、機(jī)構(gòu)投資者之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，表明兩者發(fā)揮著相同的作用；除因變量間外，其他各變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5，說(shuō)明回歸模型中不存在嚴(yán)重的多重共線性。

(三)實(shí)證分析

1.盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果分析

表4中列出了盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的OLS回歸結(jié)果，其中，列(1)是以NCSKEW 作為因變量進(jìn)行回歸的結(jié)果，列(2)是以DUVOL 作為因變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。從中可見：無(wú)論是以NCSKEW還是以DUVOL 作為因變量進(jìn)行回歸，AM_Accurual的系數(shù)均顯著為正；加入控制變量后，AM_Accurual的系數(shù)分別為0.1698、0.1171，且分別在5%和10%水平上顯著，假設(shè)1得以證實(shí)，即盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間顯著負(fù)相關(guān)，盈余質(zhì)量越低，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)就越大。表4結(jié)果顯示，F(xiàn)值的顯著性水平均達(dá)到1%，線性回歸方程表現(xiàn)較佳。

表4　盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

2.外部監(jiān)督對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系影響的結(jié)果分析

表5　外部監(jiān)督對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系影響結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

表5中列出了模型(8)與模型(9)的回歸結(jié)果。其中，列(1)和(3)報(bào)告了以NCSKEW作為因變量，證券分析師跟蹤(Analyst)對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系影響的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，AM_Accurual*AFDUM與AM_Accurual*AFNUM的系數(shù)為-0.3504(T值=-1.8226)和-0.0342(T值=-3.6951)，分別在10%和1%的水平上顯著。列(2)和(4)報(bào)告了以DUVOL作為因變量，證券分析師跟蹤(Analyst)對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系影響的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，AM_Accurual*AFDUM與AM_Accurual*AFNUM的系數(shù)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(DUVOL)在10%和1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)(系數(shù)=-0.1628，T值=-1.6684；系數(shù)=-0.0253，T值=-3.4183)。上述結(jié)果表明，無(wú)論選取何種度量方法，盈余質(zhì)量與證券分析師跟蹤交乘項(xiàng)AM_Accurual*Analyst的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明證券分析師跟蹤弱化了盈余質(zhì)量低下的不良影響，降低了盈余質(zhì)量差導(dǎo)致股價(jià)崩盤的可能性，支持假設(shè)2a和2b。這是因?yàn)樽C券分析師跟蹤發(fā)揮著外部監(jiān)督的功能，有助于降低公司內(nèi)部與投資者之間的信息不對(duì)稱，約束管理層的行為，對(duì)盈余操縱起到一定的抑制作用，進(jìn)而盈余質(zhì)量得以提高，未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)降低。

表5中，列(5)和(6)實(shí)證檢驗(yàn)了機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的作用。當(dāng)以NCSKEW作為因變量時(shí)，盈余質(zhì)量與機(jī)構(gòu)投資者持股的交乘項(xiàng)AM_Accurual*INS的系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)(系數(shù)=-0.4246，T值=-1.8245)；當(dāng)以DUVOL作為因變量時(shí)，AM_Accurual*INS的系數(shù)為-0.3411(T值為-1.8294)，仍然在10%水平上顯著為負(fù)。說(shuō)明對(duì)于存在機(jī)構(gòu)投資者持股的公司，盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的負(fù)向關(guān)系減弱，有力地證明了機(jī)構(gòu)投資者持股能夠起到積極的外部監(jiān)督作用，假設(shè)3a得到驗(yàn)證。原因在于，股權(quán)分置改革后，機(jī)構(gòu)投資者處于加速發(fā)展階段，規(guī)模和力量不斷壯大，作為公司外部治理的主體，在一定程度上可以降低管理層的盈余管理行為，盈余質(zhì)量得以改善，與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的負(fù)向相關(guān)關(guān)系減弱。

值得注意的是，在表5中，證券分析師跟蹤和機(jī)構(gòu)投資者持股的變量Analyst及INS均與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，即證券分析師跟蹤及機(jī)構(gòu)投資者持股本身反而會(huì)加大股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)這種結(jié)果可能與前文提及的分析師樂觀預(yù)期及機(jī)構(gòu)投資者利益沖突有關(guān)。因此，本文進(jìn)一步將存在分析師跟蹤的樣本按照OPT分為樂觀預(yù)期樣本和非樂觀預(yù)期樣本，并引入機(jī)構(gòu)投資者持股比例變量，分別對(duì)模型(8)和(9)進(jìn)行回歸，以檢驗(yàn)假設(shè)2c和3b，主要結(jié)果見表6。

表6　外部監(jiān)督對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系影響結(jié)果(分樣本)

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。

從表6來(lái)看，對(duì)于存在樂觀預(yù)期的分析師跟蹤子樣本，分析師跟蹤并沒有降低盈余質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，反而一定程度上提升了盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性(大部分回歸不顯著)，同時(shí)分析師跟蹤本身會(huì)增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，這與前文的分析及許年行等(2012)的結(jié)論一致。而分析師作為外部監(jiān)督力量，其削弱盈余質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響程度的效應(yīng)主要存在于沒有樂觀預(yù)期的分析師跟蹤子樣本中，也就是說(shuō)，如果大部分分析師所做的盈利預(yù)測(cè)不高于公司實(shí)際盈利預(yù)測(cè)，反而有利于投資者快速識(shí)別公司隱藏的壞消息，從而降低盈余質(zhì)量對(duì)未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。同時(shí)，在此類樣本公司中，分析師跟蹤本身也與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，與假設(shè)2c預(yù)期一致。

從INVH的回歸系數(shù)來(lái)看，機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，其對(duì)盈余質(zhì)量與未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用越強(qiáng)，同時(shí)持股比例提高，本身也會(huì)降低未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，與假設(shè)3b一致。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性測(cè)試：第一，盈余質(zhì)量作為本文的核心變量，與Hutton et al.(2009)類似，我們采用滯后一期操控性應(yīng)計(jì)項(xiàng)絕對(duì)值對(duì)上述結(jié)論進(jìn)行重新驗(yàn)證。結(jié)果顯示，盈余質(zhì)量變量(AM_Accurual)的系數(shù)為0.2525和0.1576，均在10%的水平上顯著為正，說(shuō)明盈余質(zhì)量越低，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)就越大，進(jìn)一步證實(shí)假設(shè)1，表明上文結(jié)果是穩(wěn)健的。第二，企業(yè)固定效應(yīng)回歸。為驗(yàn)證模型中遺漏的樣本是否存在某些固定因素隨時(shí)間改變而對(duì)上文的回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，本文進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)*當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果中F值在1%的水平上顯著，則有99%的把握拒絕原假設(shè)，即固定和隨機(jī)是存在偏差的，應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。(F值=9.4365***)。在此基礎(chǔ)上，使用固定效應(yīng)模型對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系重新估計(jì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)仍然在10%水平上顯著負(fù)相關(guān)(系數(shù)=0.1359，T值=1.7096；系數(shù)=0.1063，T值=1.6717)，說(shuō)明回歸結(jié)果仍然支持上述結(jié)論。

五、研究結(jié)論

本文以2008—2012年中國(guó)A股主板上市公司作為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)盈余質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，以及外部監(jiān)督中證券分析師跟蹤和機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)兩者關(guān)系的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。進(jìn)一步的分析表明，考慮外部監(jiān)督因素后，證券分析師跟蹤及機(jī)構(gòu)投資者持股作為公司外部監(jiān)督力量，均能緩解信息不對(duì)稱，抑制公司管理層盈余管理行為，使盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的負(fù)向相關(guān)關(guān)系減弱，但證券分析師的外部監(jiān)督作用僅在沒有樂觀預(yù)期的前提下存在。以上經(jīng)驗(yàn)證據(jù)說(shuō)明，盈余質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)后果之一是導(dǎo)致公司未來(lái)股價(jià)崩盤，因而可以通過提高盈余質(zhì)量來(lái)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。研究結(jié)論進(jìn)一步肯定了證券分析師跟蹤和機(jī)構(gòu)投資者持股作為外部監(jiān)督力量在資本市場(chǎng)中的積極作用以及作用發(fā)揮的條件，因此，為了改善盈余質(zhì)量，要轉(zhuǎn)變視角重點(diǎn)關(guān)注公司外部治理效應(yīng)的存在。

本文也存在一定的不足，如：盈余質(zhì)量有多種度量方法，本文僅選取了常用的一種；外部監(jiān)督力量不僅僅包括證券分析師跟蹤和機(jī)構(gòu)投資者持股，還包括媒體報(bào)道、政府監(jiān)督等，本文僅分析了證券分析師跟蹤和機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)盈余質(zhì)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間關(guān)系的影響，而未控制和考慮其它方面。

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(責(zé)任編輯張建軍)

Surplus Quality, External Monitoring and the Risk of Stock Price Crash:Empirical Evidence on Chinese Listed Corporations

YANG MianZhiLIU Yang

(School of Business, Anhui University, Hefei 230601)

Taking China′s 2008-2012 A share main board listed companies as research samples, this paper empirically tests the impact of surplus quality on the stock price crash risk, and the influence on the relationship between the improvement in external monitoring. The results show that surplus quality and stock price crash risk is significantly negative correlated. Further considering external monitoring factors shows that securities analysts tracking and institutional investors holding company as external monitoring power can alleviate the information asymmetry, inhibit the company′s management makes surplus quality, decrease the negative correlation between the earnings management behavior and stock price crash risk, but the external supervision of securities analyst role only exists on the premise of no optimism.

surplus quality; external monitoring; stock price crash risk

2015-10-21

楊棉之(1969--)，男，安徽合肥人，管理學(xué)博士，安徽大學(xué)商學(xué)院副院長(zhǎng)、教授，博士生導(dǎo)師。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理及經(jīng)濟(jì)后果研究”(71472002)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃項(xiàng)目“股權(quán)激勵(lì)在企業(yè)資本配置中的作用機(jī)理與效果研究”(14YJA630082)。

F275

A

1001-6260(2016)05-0147-10

劉洋(1990--)，女，安徽亳州人，安徽大學(xué)商學(xué)院碩士生。