摘 要：分析師在資本市場(chǎng)發(fā)揮著信息傳遞者的作用。稅收激進(jìn)度一般都是分析師用來(lái)作為盈余預(yù)測(cè)的指標(biāo)，以2014—2016年A 股上市公司為研究樣本，采用cluster調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤回歸及 OLS 穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸方法，探討稅收激進(jìn)與分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和分歧度之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，稅收激進(jìn)與分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度呈正相關(guān)，與分析師預(yù)測(cè)分歧度呈負(fù)相關(guān)。本文從分析師角度豐富了稅收激進(jìn)經(jīng)濟(jì)后果的研究，對(duì)未來(lái)的投資者進(jìn)行投資具有一定的參考意義。

關(guān)鍵詞：稅收激進(jìn)度;分析師預(yù)測(cè);準(zhǔn)確度;分歧度

中圖分類(lèi)號(hào)：F810.42文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1008-4428（2019）05-0081-03

一、 引言

稅收籌劃作為企業(yè)獲取資源的一種手段，必然會(huì)受到政府與市場(chǎng)的雙重干擾。激進(jìn)的稅收籌劃會(huì)帶來(lái)巨大的危害。首先，它會(huì)損害國(guó)家的資源配置，損失大量的稅收收入，使得稅收收入不能很好運(yùn)用起來(lái)。其次，管理層作為決策者，他會(huì)因個(gè)人利益進(jìn)行稅收籌劃，產(chǎn)生較大的代理成本，危害企業(yè)的利益。綜上可以看出企業(yè)的稅收激進(jìn)行為會(huì)給企業(yè)和國(guó)家?guī)?lái)較大的危害。

證券分析師的角色和功能在資本市場(chǎng)和金融體系的蓬勃發(fā)展中也日益重要。證券分析師通過(guò)對(duì)市場(chǎng)的信息進(jìn)行全方位深入的解剖，然后把這些信息傳遞給投資者。具體地說(shuō)， 蔡祥，李志文（2013）證券分析師在現(xiàn)代資本市場(chǎng)中扮演著會(huì)計(jì)信息使用者和提供者的雙重角色，如果稅收激進(jìn)度蘊(yùn)含著企業(yè)盈余質(zhì)量方面的信息，那么從分析師的角度是否能有效地運(yùn)用這一信息呢？現(xiàn)有的文獻(xiàn)從審計(jì)方面、政府監(jiān)管方面來(lái)探討稅收激進(jìn)方面的影響，鮮有從分析師的角度來(lái)進(jìn)行研究。

二、 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

汪猛，徐經(jīng)長(zhǎng)（2016）認(rèn)為隨著通貨膨脹的加劇，稅收激進(jìn)使得企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)反而更加惡化。李鵬飛，謝 燕（2018）發(fā)現(xiàn)會(huì)稅差異會(huì)影響企業(yè)的盈余質(zhì)量，與分析師密切相關(guān)。大量研究從審計(jì)師、國(guó)家監(jiān)管方面探討了稅收激進(jìn)方面的經(jīng)濟(jì)后果。金鑫，雷光勇（2011）發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量外部審計(jì)可以有效制約企業(yè)稅收激進(jìn)活動(dòng)，而且在不同的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下，影響更為顯著。審計(jì)監(jiān)督對(duì)非國(guó)有企業(yè)稅收激進(jìn)活動(dòng)的治理效率更突出。陳駿，徐玉德（2015）發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠減少稅收激進(jìn)所帶來(lái)的違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，有利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)合規(guī)目標(biāo)。證券分析師作為外部信息者必然也會(huì)對(duì)企業(yè)的稅收激進(jìn)產(chǎn)生影響。

羅煒，朱春燕（2010）發(fā)現(xiàn)分析師跟蹤可以減少代理成本，提高上市公司的透明度。邵紅霞（2006）發(fā)現(xiàn)公司公開(kāi)披露信息是分析師進(jìn)行信息預(yù)測(cè)的重要信息來(lái)源。方軍雄（2007）發(fā)現(xiàn)公司透明度越高，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也隨之提高。現(xiàn)有文獻(xiàn)大部分從分析師的視角研究與信息質(zhì)量之間的關(guān)系，很少與企業(yè)聯(lián)系起來(lái)。

本文主要的創(chuàng)新點(diǎn)在于：第一，以稅收激進(jìn)的視角分析了分析師預(yù)測(cè)的影響因素，豐富了分析師預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)綜述。而且國(guó)內(nèi)對(duì)于分析師預(yù)測(cè)研究較少，無(wú)論是分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度還是分歧度都比較少，這對(duì)于未來(lái)的研究具有深刻的意義。第二，數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)模型的建立，是一種相當(dāng)重要的研究方法，具有很強(qiáng)的實(shí)踐意義。而且分析師在當(dāng)今社會(huì)具有越來(lái)越重要的意義，對(duì)于股價(jià)的穩(wěn)定以及投資者具有指導(dǎo)性意義。

（二）研究假設(shè)

邵紅霞（2006）發(fā)現(xiàn)公司公開(kāi)披露信息是分析師進(jìn)行信息預(yù)測(cè)的重要信息來(lái)源。方軍雄（2007）發(fā)現(xiàn)公司透明度越高，越能夠提高對(duì)信息的利用程度，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也隨之提高。因此，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量會(huì)對(duì)證券分析師盈余預(yù)測(cè)產(chǎn)生直接的影響。因此會(huì)計(jì)信息的透明程度會(huì)對(duì)分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生重要影響。稅收激進(jìn)程度越大，說(shuō)明會(huì)計(jì)信息透明度越低，會(huì)產(chǎn)生代理問(wèn)題，帶來(lái)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)后果，理性的分析師們能察覺(jué)到企業(yè)的異常信息，加之分析師作為專(zhuān)業(yè)的信息收集與加工群體，具有比其他群體更強(qiáng)的信息捕捉能力，所以分析師能夠利用這一信息，并提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1：分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與稅收激進(jìn)正相關(guān)。

關(guān)于分析師預(yù)測(cè)分歧度作用研究，其結(jié)論存在一致性，認(rèn)為分析師預(yù)測(cè)分歧度對(duì)股票的價(jià)格有積極的作用。比如： Dbaliwal and Salatka（1995）認(rèn)為披露信息越多的企業(yè)，其分析師預(yù)測(cè)分歧度越小，另一方面財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及股權(quán)集中度越高的企業(yè)，分析師預(yù)測(cè)分歧度越大。但是分析師是對(duì)信息敏感的群體，對(duì)于異常信息能有敏感的辨別，他們有共同的發(fā)現(xiàn)原則，對(duì)于不透明的信息會(huì)更加善于處理和運(yùn)用，所以分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測(cè)的分歧度。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：分析師預(yù)測(cè)分歧度與稅收激進(jìn)負(fù)相關(guān)。

三、 研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)收集

本文以A 股上市公司為研究對(duì)象，選取其2014—2016年三年的數(shù)據(jù)，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，做以下處理：剔除金融行業(yè);剔除所得稅費(fèi)用小于零的公司;剔除數(shù)據(jù)缺失的公司。最終得到 3339 個(gè)數(shù)據(jù)觀測(cè)值。在數(shù)據(jù)分析時(shí)，對(duì)主要變量做上下 1%和99%的 Winsorize 縮尾處理。本文數(shù)據(jù)從國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取，名義適用所得稅稅率數(shù)據(jù)從wind數(shù)據(jù)庫(kù)獲取。使用統(tǒng)計(jì)分析軟件 Stata15.0 進(jìn)行數(shù)據(jù)加工及分析。

（二）變量定義

1. 因變量

（1）分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的計(jì)量

采用分析師預(yù)測(cè)誤差來(lái)衡量分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，構(gòu)建公式如下：

（2）分析師盈余預(yù)測(cè)分歧度的計(jì)量

2. 自變量

本文首先采用實(shí)際稅率來(lái)度量企業(yè)的稅收激進(jìn)程度。實(shí)際稅率越小，企業(yè)的稅收激進(jìn)程度越大，反之越小。ETR=有效稅率ETR，即（所得稅費(fèi)用-遞延所得稅費(fèi)用）/稅前利潤(rùn);在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分應(yīng)稅收益差異 BTD進(jìn)行驗(yàn)證。

（三）模型設(shè)定

模型1用于檢驗(yàn)假設(shè)1，模型2用于檢驗(yàn)假設(shè) 2。根據(jù)研究假設(shè)，預(yù)測(cè)模型中β1顯著為正，模型2 β2顯著為正。具體變量說(shuō)明見(jiàn)表1：

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可以看出，分析師盈余預(yù)測(cè)誤差均值在1.63，最大值卻高達(dá)159，標(biāo)準(zhǔn)差也較大，數(shù)值較為分散，說(shuō)明對(duì)不同公司進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性差距較大。分析師分歧度均值在1.22，最大值卻高達(dá)74，標(biāo)準(zhǔn)差也較大，數(shù)值較為分散，說(shuō)明對(duì)不同公司進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)的分歧度差距較大。

（二）多元回歸檢驗(yàn)

表 3 顯示了稅收激進(jìn)與分析師盈余預(yù)測(cè)誤差和分歧度的多元回歸結(jié)果，采用基本OLS進(jìn)行回歸。采用 cluster調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸為了避免在同一時(shí)期的自相關(guān)性。從表3的回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論是OLS標(biāo)準(zhǔn)回歸還是為了避免自相關(guān)性采用的cluster回歸，稅收激進(jìn)與分析師盈余預(yù)測(cè)誤差在1%的水平上顯著相關(guān)，且系數(shù)均為正數(shù)，與假設(shè)一致。說(shuō)明稅收越激進(jìn)，分析師盈余預(yù)測(cè)誤差越小，即分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越高，說(shuō)明分析師能夠?qū)π畔⒓右岳茫纱蓑?yàn)證假設(shè) 1。

進(jìn)一步，從表 3的回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論是OLS標(biāo)準(zhǔn)回歸還是為了避免自相關(guān)性采用的cluster回歸，稅收激進(jìn)與分析師盈余預(yù)測(cè)誤差在1%的水平上顯著相關(guān)，說(shuō)明分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測(cè)的分歧度，由此驗(yàn)證假設(shè)2。模型經(jīng)過(guò)cluster 調(diào)整和 OLS 穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的處理，也不存在異方差問(wèn)題。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

了避免自相關(guān)及異方差，采用cluster調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行回歸，替換被解釋變量后的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與預(yù)期一致，假設(shè)1與假設(shè)2均得到驗(yàn)證。

五、 結(jié)論

以 2014—2016 年A 股上市公司為樣本進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①稅收激進(jìn)與分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性呈正相關(guān)。說(shuō)明分析師能夠?qū)π畔⒓右岳?。②稅收激進(jìn)與分析師預(yù)測(cè)的分歧度呈負(fù)相關(guān)。分析師是對(duì)于信息敏感的群體，對(duì)于異常信息能有敏感的辨別，他們有共同的發(fā)現(xiàn)原則，對(duì)于不透明的信息會(huì)更加善于處理和運(yùn)用，所以分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測(cè)的分歧度。

以上結(jié)論對(duì)分析師群體、資本市場(chǎng)參與者以及證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)具有一定的啟示意義：①證券分析師作為證券市場(chǎng)信息的傳遞者，對(duì)信息十分敏感，信息越不透明，越能提高分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，對(duì)于未來(lái)投資者具有重要的意義。②分析師是對(duì)于信息敏感的群體，對(duì)于異常信息能有敏感的辨別，他們有共同的發(fā)現(xiàn)原則，所以對(duì)于不透明的信息會(huì)更加善于處理和運(yùn)用，所以分析師能夠利用這一信息，并降低預(yù)測(cè)的分歧度。這對(duì)于以后投資者達(dá)成一致意見(jiàn)具有重要意義。

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作者簡(jiǎn)介：

於婷婷，女，安徽淮南人，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院研究生，碩士學(xué)位，研究方向：審計(jì)。