包曉嵐 趙瑞

【摘要】證券分析師作為專(zhuān)業(yè)的信息解讀者，是資本市場(chǎng)中重要的信息中介，在監(jiān)督公司治理與引導(dǎo)投資者理性投資中發(fā)揮了積極的作用。以2008～2017年A股上市公司為樣本，分別從企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量?jī)蓷l路徑研究客戶(hù)集中度對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)的影響，并進(jìn)一步考慮企業(yè)內(nèi)外部特征的影響。研究發(fā)現(xiàn)，客戶(hù)集中度顯著負(fù)向影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。對(duì)影響路徑的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)的重要中介。進(jìn)一步研究表明，外部環(huán)境不確定性、企業(yè)議價(jià)能力、客戶(hù)特征顯著影響客戶(hù)集中度對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)的作用機(jī)理。上述研究結(jié)論對(duì)于投資者解讀客戶(hù)集中度的信息含量具有積極的借鑒意義。

【關(guān)鍵詞】客戶(hù)集中度；分析師盈余預(yù)測(cè)；業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；環(huán)境不確定性

【中圖分類(lèi)號(hào)】F234【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A【文章編號(hào)】1004-0994（2019）22-0025-10

【基金項(xiàng)目】教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目“同鄉(xiāng)關(guān)系與企業(yè)環(huán)保投資決策：約談背景下政企互動(dòng)視角的理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：18YJC630058）

一、引言

2018年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中關(guān)于資本市場(chǎng)改革的論述中提到，資本市場(chǎng)在金融運(yùn)行中具有牽一發(fā)而動(dòng)全身的作用，要通過(guò)深化改革，打造一個(gè)規(guī)范、透明、開(kāi)放、有活力、有韌性的資本市場(chǎng)。證券分析師作為重要的信息中介，在提升資本市場(chǎng)資源配置效率與促進(jìn)資本市場(chǎng)轉(zhuǎn)型升級(jí)中發(fā)揮著重要的作用。而我國(guó)目前資本市場(chǎng)存在投資主體結(jié)構(gòu)不合理、投資理念不夠成熟、投資行為不夠理性的問(wèn)題。深交所發(fā)布的《2017年個(gè)人投資者狀況調(diào)查報(bào)告》顯示：從投資主體結(jié)構(gòu)來(lái)看，2017年證券市場(chǎng)仍以中小投資者為主，證券賬戶(hù)資產(chǎn)額低于50萬(wàn)元的投資者（中小投資者）占比75.1%；從投資理念來(lái)看，長(zhǎng)期價(jià)值類(lèi)投資者占比26.5%，短線(xiàn)交易類(lèi)投資者占比18.1%，趨勢(shì)類(lèi)投資者占比25.9%，長(zhǎng)期價(jià)值投資比例還比較低；從投資行為來(lái)看，非理性投資行為發(fā)生比例依然較高。資本市場(chǎng)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新要求，與現(xiàn)有投資結(jié)構(gòu)不合理、投資理念不成熟、投資行為不理性的資本市場(chǎng)投資現(xiàn)狀形成了巨大的反差。資本市場(chǎng)的現(xiàn)狀迫切要求發(fā)揮證券分析師的信息中介作用，引導(dǎo)投資者理性投資，以促進(jìn)資本市場(chǎng)資源配置效率的提升。

現(xiàn)有關(guān)于分析師盈余預(yù)測(cè)影響因素的研究較少?gòu)钠髽I(yè)利益相關(guān)者——主要客戶(hù)的視角展開(kāi)。企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)性與上市公司公開(kāi)披露的會(huì)計(jì)質(zhì)量是影響分析師盈余預(yù)測(cè)的重要因素。分析師在企業(yè)歷史業(yè)績(jī)的基礎(chǔ)上，根據(jù)上市公司公開(kāi)披露的信息和宏微觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境形成對(duì)企業(yè)微觀(guān)行為的看法，在較為充分地掌握企業(yè)當(dāng)期業(yè)績(jī)的變動(dòng)情況之后進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)。企業(yè)的主要客戶(hù)作為企業(yè)所在供應(yīng)鏈的重要參與者，既能直接影響企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，又會(huì)間接影響企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，無(wú)疑是影響分析師盈余預(yù)測(cè)的重要因素。同時(shí)，較高的客戶(hù)集中度雖然能發(fā)揮良好的供應(yīng)鏈整合效應(yīng)，但會(huì)給企業(yè)帶來(lái)客戶(hù)依賴(lài)的風(fēng)險(xiǎn)，在不同的情境下，客戶(hù)集中度在公司治理中發(fā)揮的作用不同。那么，企業(yè)的客戶(hù)集中度如何影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性？客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的路徑是什么？在不同的情境下，客戶(hù)集中度在公司治理中發(fā)揮作用的差異性是否影響分析師盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性？

鑒于此，本文選取2008 ～2017年A股上市公司作為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，研究結(jié)果表明：客戶(hù)集中度越高，分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越低；企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)的重要中介；在不同的情境下客戶(hù)集中度對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響存在差異，只有在環(huán)境不確定性高、企業(yè)議價(jià)能力低、客戶(hù)不穩(wěn)定、客戶(hù)為非國(guó)有企業(yè)時(shí)，客戶(hù)集中度才會(huì)顯著負(fù)向影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。本文的研究豐富了分析師盈余預(yù)測(cè)影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)，同時(shí)有利于投資者解讀企業(yè)客戶(hù)集中度的信息含量。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）客戶(hù)集中度與分析師盈余預(yù)測(cè)

客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)而言像一把“雙刃劍”，既存在客戶(hù)依賴(lài)的風(fēng)險(xiǎn)，又有利于供應(yīng)鏈整合?？蛻?hù)集中度的提高會(huì)制約企業(yè)的議價(jià)能力，大客戶(hù)通常意味著其具有較強(qiáng)的議價(jià)能力，隨著客戶(hù)集中度的提高，企業(yè)的業(yè)績(jī)?cè)絹?lái)越依賴(lài)大客戶(hù)，能否維持與大客戶(hù)的關(guān)系成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。企業(yè)為了維持與大客戶(hù)的關(guān)系，在談判中會(huì)做出更多的妥協(xié)與讓步，并向客戶(hù)提供更多的折扣。在法治環(huán)境較差的地區(qū)，隨著供應(yīng)商集中度的提高，企業(yè)與供應(yīng)商和客戶(hù)之間存在更多的私有信息交流，這種私有信息的交流在很大程度上降低了會(huì)計(jì)信息可比性[1]。同時(shí)，客戶(hù)集中度的提高也會(huì)降低公司聘用十大會(huì)計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)的概率[2]，增加企業(yè)審計(jì)意見(jiàn)購(gòu)買(mǎi)的概率[3]，制約企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高。為了對(duì)客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，企業(yè)會(huì)承擔(dān)大量的專(zhuān)有化成本。在專(zhuān)有化投資程度比較高的企業(yè)，客戶(hù)集中度的提高會(huì)增加企業(yè)的成本粘性[4]。同時(shí)，在特定的情況下客戶(hù)集中度也會(huì)發(fā)揮促進(jìn)供應(yīng)鏈整合的潛在效應(yīng)；但是優(yōu)質(zhì)穩(wěn)定的客戶(hù)作為企業(yè)的潛在資源，也能夠向市場(chǎng)傳遞積極的信號(hào)，從而緩解企業(yè)的融資約束，改善企業(yè)的市場(chǎng)表現(xiàn)，體現(xiàn)供應(yīng)鏈整合效應(yīng)。優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商或者客戶(hù)可以向外部利益相關(guān)者釋放企業(yè)運(yùn)行良好的信號(hào)，有利于產(chǎn)生正的外部效應(yīng)。隨著供應(yīng)商/客戶(hù)集中度的提高，企業(yè)獲取的銀行借款、短期借款、長(zhǎng)期借款的規(guī)模都更大[5]。同時(shí)，穩(wěn)定客戶(hù)能夠提高分析師對(duì)企業(yè)盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，減少預(yù)測(cè)分歧和偏差[6]。

雖然客戶(hù)集中度存在潛在的供應(yīng)鏈整合效應(yīng)，但是客戶(hù)集中度整合效應(yīng)的發(fā)揮在很大程度上取決于公司所處的治理環(huán)境、客戶(hù)關(guān)系所處的生命周期以及企業(yè)與客戶(hù)的相對(duì)議價(jià)能力等方面內(nèi)容。客戶(hù)集中度在公司治理中表現(xiàn)出的效應(yīng)也不相同，Irvine等[7]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的客戶(hù)關(guān)系越成熟，客戶(hù)集中度的整合效果越顯著。但是企業(yè)與客戶(hù)的關(guān)系處于何種發(fā)展階段是一個(gè)相對(duì)模糊的概念，而且隨著外部環(huán)境的變化，企業(yè)與客戶(hù)的關(guān)系可能呈現(xiàn)曲線(xiàn)發(fā)展態(tài)勢(shì)，這種模糊的狀態(tài)增加了分析師信息解讀的成本。同時(shí)企業(yè)與客戶(hù)的相對(duì)議價(jià)能力也不是一成不變的，議價(jià)能力相對(duì)較高的企業(yè)既能利用自身的議價(jià)能力壓榨對(duì)方[8]，也有可能向?qū)Ψ教峁└嗟捏w恤效應(yīng)，存在合謀損害第三方利益的潛在可能。因此，客戶(hù)集中度的供應(yīng)鏈整合效應(yīng)具有很大的不確定性，也很難被分析師識(shí)別?；谝陨戏治?，筆者認(rèn)為：客戶(hù)集中度對(duì)于分析師的作用更多體現(xiàn)為一種風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)。因此，提出假設(shè)1：

H1：客戶(hù)集中度越高，分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越低。

（二）客戶(hù)集中度、企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

證券分析師預(yù)測(cè)上市公司業(yè)績(jī)主要運(yùn)用三種方法：縱向類(lèi)推法，即主要根據(jù)企業(yè)的歷史業(yè)績(jī)來(lái)推測(cè)企業(yè)的未來(lái)業(yè)績(jī)；橫向類(lèi)推法，即根據(jù)同行業(yè)公司的業(yè)績(jī)來(lái)推測(cè)公司的業(yè)績(jī)；異常加減法，剔除非正常性業(yè)績(jī)波動(dòng)，考慮企業(yè)穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì)。這三種方法雖然在基期業(yè)績(jī)參照主體的選擇上存在差異，但是實(shí)質(zhì)上都是趨勢(shì)分析的方法，由此可見(jiàn)企業(yè)的業(yè)績(jī)變化趨勢(shì)在很大程度上影響了分析師盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)性作為企業(yè)業(yè)績(jī)變化的體現(xiàn)，無(wú)疑是影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的重要因素，客戶(hù)集中度的提高會(huì)增加企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

基于議價(jià)能力理論，在雙方談判過(guò)程中，議價(jià)能力更強(qiáng)的一方通常處于更有利的地位，能夠迫使對(duì)方做出更多的妥協(xié)和讓步，從而在零和博弈中取得更多的利益。首先，隨著客戶(hù)集中度的提高，企業(yè)的客戶(hù)依賴(lài)風(fēng)險(xiǎn)增大，客戶(hù)對(duì)企業(yè)資源的擠壓效應(yīng)更明顯。大客戶(hù)的存在促使企業(yè)將主要的資源用于滿(mǎn)足大客戶(hù)需求，從而使企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)受制于客戶(hù)需求的變動(dòng)。同時(shí)，企業(yè)在與具有議價(jià)優(yōu)勢(shì)的供應(yīng)商和客戶(hù)談判時(shí)更容易做出一系列讓步，導(dǎo)致公司利潤(rùn)被蠶食[9]，加劇了企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)[10]；同時(shí)，當(dāng)客戶(hù)面臨的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，其更有能力將經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁到議價(jià)能力較弱的供應(yīng)商企業(yè)中，從而使供應(yīng)商企業(yè)被迫承擔(dān)更多潛在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。其次，為了防范客戶(hù)流失風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)承擔(dān)了更多的潛在成本。為了防范客戶(hù)流失帶來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)通常會(huì)選擇降低財(cái)務(wù)杠桿，提高現(xiàn)金儲(chǔ)備[11]，抑制企業(yè)創(chuàng)新資源的投入，降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，使企業(yè)面臨更差的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

基于以上分析，客戶(hù)集中度的提高，強(qiáng)化了客戶(hù)在談判中的議價(jià)能力，使企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)更多地依賴(lài)于主要客戶(hù)的需求，增加了企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)較劇烈時(shí)，分析師的盈余預(yù)測(cè)行為受到更多不確定因素的影響，從而提高了分析師信息解讀的難度，不利于分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的提高。基于以上分析提出假設(shè)2：

H2：客戶(hù)集中度正向影響企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的中介。

（三）客戶(hù)集中度、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

上市公司披露的公開(kāi)信息是分析師進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)的重要信息來(lái)源，信息透明度越高，分析師對(duì)公司盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性越高[12，13]?？梢哉f(shuō)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是分析師進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)的基石，而客戶(hù)集中度的提高降低了企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

基于信息不對(duì)稱(chēng)理論，企業(yè)與投資者之間存在信息不對(duì)稱(chēng)，而會(huì)計(jì)信息質(zhì)量發(fā)揮了積極的信號(hào)傳遞作用，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息能夠降低企業(yè)與外部利益相關(guān)者的信息不對(duì)稱(chēng)程度，降低企業(yè)的交易成本。一方面，隨著客戶(hù)集中度的提高，客戶(hù)為了防止管理層隱瞞壞消息影響自身經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，會(huì)要求企業(yè)披露更加穩(wěn)健的會(huì)計(jì)信息[14]，但是客戶(hù)集中度越高，企業(yè)面臨的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越高，企業(yè)為了留住客戶(hù)，會(huì)進(jìn)行選擇性的信息披露，從而降低會(huì)計(jì)信息的透明度。另一方面，客戶(hù)集中度的提高也會(huì)加強(qiáng)企業(yè)與客戶(hù)之間私有信息的交流，降低企業(yè)公開(kāi)披露信息的質(zhì)量，加劇投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度?？蛻?hù)集中度提高，使得企業(yè)專(zhuān)有化資產(chǎn)的轉(zhuǎn)換成本增加，為了迎合客戶(hù)的業(yè)績(jī)預(yù)期，企業(yè)管理層更有動(dòng)機(jī)加強(qiáng)企業(yè)的盈余管理。從短期看，企業(yè)的盈余管理活動(dòng)會(huì)對(duì)外釋放積極的信號(hào)，顯著正向影響供應(yīng)商和客戶(hù)在下期進(jìn)行專(zhuān)有性投資的規(guī)模，但是從長(zhǎng)期看，企業(yè)的盈余管理活動(dòng)會(huì)縮短客戶(hù)與企業(yè)的合作期限[15]；同時(shí)，客戶(hù)集中度的提高還會(huì)增加企業(yè)審計(jì)意見(jiàn)購(gòu)買(mǎi)的概率，從而降低企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

客戶(hù)集中度提高，企業(yè)一方面會(huì)通過(guò)加強(qiáng)與客戶(hù)的私有信息溝通，進(jìn)行選擇性信息披露，從而降低公開(kāi)披露的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。另一方面，企業(yè)會(huì)采用盈余管理的方式操縱企業(yè)的信息，并購(gòu)買(mǎi)審計(jì)意見(jiàn)，降低企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量?？蛻?hù)集中度的提高加劇了企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，而分析師的盈余預(yù)測(cè)在很大程度上依賴(lài)于上市公司公開(kāi)披露的信息。因此，基于以上分析，提出假設(shè)3：

H3：客戶(hù)集中度負(fù)向影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的中介。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2008～2017年我國(guó)A股上市公司作為基礎(chǔ)樣本；客戶(hù)集中度數(shù)據(jù)主要從CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取，并從巨潮資訊手工下載上市公司的年報(bào)對(duì)遺漏數(shù)據(jù)進(jìn)行了手工整理，客戶(hù)穩(wěn)定性根據(jù)客戶(hù)集中度的數(shù)據(jù)手工整理獲取，主要客戶(hù)的企業(yè)性質(zhì)通過(guò)天眼查網(wǎng)站查詢(xún)獲取，其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。本文按照如下步驟對(duì)樣本進(jìn)行了深度處理：①剔除金融行業(yè)的數(shù)據(jù)；②剔除ST公司樣本；③剔除存在數(shù)據(jù)缺失的樣本；④考慮到分析師預(yù)測(cè)報(bào)告距離預(yù)測(cè)年度報(bào)告的時(shí)間間隔會(huì)嚴(yán)重影響分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，本文僅選取分析師距離年報(bào)披露日最近的一次預(yù)測(cè)作為最終的有效觀(guān)測(cè)值。在此基礎(chǔ)上，對(duì)所有連續(xù)變量在上下1%水平上進(jìn)行了縮尾處理以消除極端值的影響。通過(guò)篩選最終得到16685個(gè)樣本觀(guān)測(cè)值。

（二）變量選取

1.分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。本文參考Huberts和Fuller[16]、王雄元等[17]的研究，通過(guò)以下方法計(jì)算分析師的盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

其中，F(xiàn)orecastEps為同一年度所有分析師盈余預(yù)測(cè)的均值，由于每個(gè)分析師在同一年度內(nèi)對(duì)于同一家公司可能有多次預(yù)測(cè)結(jié)果，在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，保留距離年報(bào)公布日最近的一次預(yù)測(cè)結(jié)果作為有效的觀(guān)測(cè)值。ActuallyEps為公司實(shí)際的Eps值。Ferro越大，表示分析師盈余預(yù)測(cè)值與公司實(shí)際盈余的差異越大，即分析師的盈余預(yù)測(cè)偏差越大，分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越低。

2.客戶(hù)集中度。在Patatoukas[18]的研究中，其率先使用前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比衡量客戶(hù)集中度；我國(guó)學(xué)者王雄元等[19]的研究中，客戶(hù)集中度的度量也使用了前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比以及前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)。本文業(yè)采用上述兩個(gè)指標(biāo)作為客戶(hù)集中度的替代性衡量指標(biāo)，即企業(yè)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi）、企業(yè)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比（top5）。

3.企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。本文借鑒陳正林[10]的研究方法，采用企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)性作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)，使用企業(yè)過(guò)去三年的托賓Q值標(biāo)準(zhǔn)差作為業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)。

4.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。現(xiàn)有關(guān)于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的主要衡量指標(biāo)有會(huì)計(jì)信息可比性、會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、盈余質(zhì)量等。投資者在投資過(guò)程中更加關(guān)心企業(yè)的盈余管理情況，因此，本文在研究過(guò)程中使用Ball、Shivakumar[20]提出的修正的現(xiàn)金流量應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的估計(jì)模型。盈余質(zhì)量的具體計(jì)算公式如下：

其中：下標(biāo)i表示公司，下標(biāo)t表示年份；Ca為應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，應(yīng)計(jì)利潤(rùn)=存貨變化+應(yīng)收賬款變化+其他流動(dòng)資產(chǎn)變化-應(yīng)付賬款變化-折舊；CFO表示公司當(dāng)年的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量，等于異常項(xiàng)目前利潤(rùn)與應(yīng)計(jì)利潤(rùn)之差；DCFO為啞變量，當(dāng)CFO為負(fù)值時(shí)，賦值為1，否則賦值為0。之后，分行業(yè)分年度進(jìn)行回歸得到回歸模型的殘差，使用過(guò)去三期殘差的標(biāo)準(zhǔn)差作為當(dāng)期盈余質(zhì)量wca，該指標(biāo)越大，表示企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越低。

5.環(huán)境不確定性。環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)借鑒申慧慧等[21]的研究，環(huán)境不確定性表現(xiàn)為企業(yè)銷(xiāo)售收入的波動(dòng)性，然而一部分的銷(xiāo)售收入的變動(dòng)是由公司穩(wěn)定增長(zhǎng)的業(yè)績(jī)帶來(lái)的，于是本文采用剔除企業(yè)穩(wěn)定增長(zhǎng)部分并經(jīng)行業(yè)和年度調(diào)整的銷(xiāo)售波動(dòng)性作為企業(yè)環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)，模型如下：

Sale=β0+β1year+ε（3）

基于公司過(guò)去五年的銷(xiāo)售收入數(shù)據(jù)，采用最小二乘法進(jìn)行回歸，Sale為銷(xiāo)售收入；year為年度變量，如果觀(guān)測(cè)值為過(guò)去第四年，則year=1，觀(guān)測(cè)值是過(guò)去第三年，則year=2，依此類(lèi)推?；貧w模型的殘差即為企業(yè)過(guò)去五年的非正常銷(xiāo)售收入，用公司過(guò)去五年非正常銷(xiāo)售收入的標(biāo)準(zhǔn)差除以過(guò)去五年非正常銷(xiāo)售收入的均值，得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性，分行業(yè)分年度計(jì)算未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù)，用未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性除以其中位數(shù)得到經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性。

6.公司議價(jià)能力。參考王迪等[5]的研究，從兩個(gè)維度來(lái)衡量公司的議價(jià)能力：一是采用公司在同行業(yè)中的市場(chǎng)份額（mps），該值大于行業(yè)中位數(shù)表明企業(yè)的相對(duì)議價(jià)能力較強(qiáng)；二是采用公司在同行業(yè)中的相對(duì)市場(chǎng)價(jià)值（mpv），該值大于行業(yè)中位數(shù)表示企業(yè)相對(duì)議價(jià)能力較強(qiáng)。

7.客戶(hù)穩(wěn)定性。本文借鑒王雄元、彭旋[6]對(duì)穩(wěn)定客戶(hù)的定義，采用前五大客戶(hù)在前一年出現(xiàn)的次數(shù)除以5作為客戶(hù)穩(wěn)定性的衡量指標(biāo)，同時(shí)將客戶(hù)穩(wěn)定性的分年度分行業(yè)中位數(shù)作為參考，大于中位數(shù)的取值為1，小于等于中位數(shù)的取值為0。

主要變量定義見(jiàn)表1。

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的最小值為0.01，與最大值36.77存在較大的差距，可見(jiàn)不同公司分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性存在較大的差異。由于披露政策規(guī)定上市公司應(yīng)當(dāng)披露主要客戶(hù)供應(yīng)商情況，即前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比（top5），鼓勵(lì)上市公司披露主要供應(yīng)商客戶(hù)的具體信息，如分別披露前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比、披露前五大客戶(hù)的具體名稱(chēng)等。從客戶(hù)集中度樣本觀(guān)測(cè)值可以看到，2008～2017年有效樣本量為16685個(gè)，分別披露前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的樣本有12341個(gè)，約占全樣本的74%。前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比（top5）最小值與最大值差異顯著，有些企業(yè)的客戶(hù)極為零散，而有些企業(yè)的銷(xiāo)售收入幾乎全部來(lái)源于前五大客戶(hù)，客戶(hù)依賴(lài)風(fēng)險(xiǎn)顯著。從前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的均值來(lái)看，上市公司銷(xiāo)售收入有30%來(lái)源于前五大客戶(hù)，上市公司普遍存在客戶(hù)依賴(lài)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（二）實(shí)證分析結(jié)果

1.客戶(hù)集中度與分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。表3報(bào)告了假設(shè)1的回歸結(jié)果。前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi）在10%的顯著性水平上正向影響分析師盈余預(yù)測(cè)偏差，估計(jì)系數(shù)為0.0054；前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比（top5）在1%的顯著性水平上正向影響分析師盈余預(yù)測(cè)偏差，估計(jì)系數(shù)為0.0067?？傮w而言，客戶(hù)集中度顯著正向影響分析師盈余預(yù)測(cè)偏差，即客戶(hù)集中度越高，分析師的盈余預(yù)測(cè)偏差越大，分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越低，驗(yàn)證了假設(shè)1。

2.客戶(hù)集中度、企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。表4報(bào)告了假設(shè)2的回歸結(jié)果，在假設(shè)1的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步驗(yàn)證客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，被解釋變量為業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，解釋變量為客戶(hù)集中度，并關(guān)注客戶(hù)集中度（cc）的顯著性。列（1）解釋變量為前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi），估計(jì)系數(shù)為0.0036，在1%的水平上顯著；列（2）解釋變量為前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比（top5），估計(jì)系數(shù)為0.0034，在1%的水平上顯著。由此可見(jiàn)，企業(yè)的客戶(hù)集中度顯著正向影響企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，客戶(hù)集中度越高，企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)越大。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步驗(yàn)證企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)，被解釋變量為分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，解釋變量為客戶(hù)集中度與業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，并關(guān)注企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)（sttbinq）的顯著性水平：列（3）sttbinq的估計(jì)系數(shù)為0.3200，在1%的水平上顯著；列（4）sttbinq的估計(jì)系數(shù)為0.2710，在1%的水平上顯著。由此可見(jiàn)，客戶(hù)集中度通過(guò)企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)影響分析師盈余預(yù)測(cè)的間接效應(yīng)顯著，假設(shè)2得到了驗(yàn)證?？蛻?hù)集中度通過(guò)企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，即企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的中介變量。

3.客戶(hù)集中度、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。表5報(bào)告了假設(shè)3的回歸結(jié)果，在假設(shè)1的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步驗(yàn)證客戶(hù)集中度對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響，被解釋變量為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，解釋變量為客戶(hù)集中度，并關(guān)注客戶(hù)集中度（cc）回歸系數(shù)的顯著性水平。

列（1）解釋變量為前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi），估計(jì)系數(shù)為0.0002，在1%的水平上顯著；列（2）解釋變量為前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比（top5），估計(jì)系數(shù)為0.0002，在1%的水平上顯著。cc的系數(shù)在1%的水平上顯著，說(shuō)明客戶(hù)集中度顯著影響企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，客戶(hù)集中度越高，企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越低。進(jìn)一步驗(yàn)證會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的中介效應(yīng)，被解釋變量為分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，解釋變量為客戶(hù)集中度、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，并關(guān)注會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（wca）的顯著性水平。列（3）wca的估計(jì)系數(shù)為2.0130，在1%的水平上顯著；列（4）wca的估計(jì)系數(shù)為1.9100，在1%的水平上顯著，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是hhi、top5影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的部分中介，假設(shè)3得到了驗(yàn)證。客戶(hù)集中度通過(guò)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的中介變量。

（三）進(jìn)一步分析

客戶(hù)集中度在公司治理中更多地是發(fā)揮供應(yīng)鏈的整合效應(yīng)還是導(dǎo)致了客戶(hù)依賴(lài)的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，一直是客戶(hù)集中度文獻(xiàn)研究的重點(diǎn)，客戶(hù)集中度對(duì)公司治理產(chǎn)生的不同效應(yīng)對(duì)于分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響也存在顯著的差異。當(dāng)企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性程度較低時(shí)，企業(yè)面臨的主要客戶(hù)流失的風(fēng)險(xiǎn)較小，相應(yīng)的客戶(hù)依賴(lài)風(fēng)險(xiǎn)也較小，客戶(hù)集中更可能帶來(lái)供應(yīng)鏈的整合效應(yīng)；當(dāng)企業(yè)自身的議價(jià)能力較強(qiáng)時(shí)，企業(yè)更有能力開(kāi)發(fā)新的客戶(hù)，同時(shí)能夠有效抑制客戶(hù)流失的風(fēng)險(xiǎn)，客戶(hù)集中度的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)也會(huì)大大減弱。同時(shí)，企業(yè)與主要客戶(hù)的關(guān)系越穩(wěn)定，雙方的專(zhuān)有化投資越多，合作效果越顯著，供應(yīng)鏈的整合效果越明顯。擁有優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)對(duì)外釋放了積極的信號(hào)，企業(yè)的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)在一定程度上反映了企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)能力與經(jīng)營(yíng)效率，具有良好經(jīng)營(yíng)能力與經(jīng)營(yíng)效率的企業(yè)更有能力進(jìn)行供應(yīng)鏈的整合，從而發(fā)揮穩(wěn)定客戶(hù)的積極效果。因此，為了探討客戶(hù)集中度對(duì)公司治理效應(yīng)的影響，本文進(jìn)一步從環(huán)境不確定性、企業(yè)議價(jià)能力以及客戶(hù)特征三個(gè)角度展開(kāi)研究，分析客戶(hù)集中度在不同情境下對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性產(chǎn)生的影響差異。

表6報(bào)告了按照環(huán)境不確定性高低的分組檢驗(yàn)結(jié)果。在環(huán)境不確定性較高組，前五大客戶(hù)銷(xiāo)售占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)（hhi）的估計(jì)系數(shù)為0.0111，在5%的水平上正向顯著；在環(huán)境不確定性較低組，hhi的估計(jì)系數(shù)為0.0064，結(jié)果不顯著。這說(shuō)明客戶(hù)集中并不必然帶來(lái)分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的降低，只有在環(huán)境不確定較高時(shí)，企業(yè)的客戶(hù)集中度才更可能被分析師認(rèn)為是一種風(fēng)險(xiǎn)因素，正向影響分析師的盈余預(yù)測(cè)偏差。

表7報(bào)告了按企業(yè)議價(jià)能力分組的回歸結(jié)果。在市場(chǎng)份額（mps）相對(duì)較低的組，hhi的估計(jì)系數(shù)為0.0104，在5%的水平上正向影響分析師盈余預(yù)測(cè)偏差；在mps較高組的估計(jì)系數(shù)為正，但是不顯著。在市場(chǎng)價(jià)值（mpv）較低的組，hhi的估計(jì)系數(shù)為0.0114，在5%的水平上正向顯著；在mpv較高組，hhi的估計(jì)系數(shù)為正，但是不顯著。這說(shuō)明只有在企業(yè)的相對(duì)議價(jià)能力較低的情況下，客戶(hù)集中度才會(huì)正向影響分析師預(yù)測(cè)偏差。可見(jiàn)當(dāng)企業(yè)的議價(jià)能力較低時(shí)，客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)而言更多體現(xiàn)為一種潛在的風(fēng)險(xiǎn)，降低了分析師盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

表8報(bào)告了按客戶(hù)特征分組的回歸結(jié)果。在客戶(hù)穩(wěn)定性較低組，hhi的估計(jì)系數(shù)為0.0113，在10%的水平上顯著；在客戶(hù)穩(wěn)定性較高組，hhi的估計(jì)系數(shù)為正但是不顯著。在主要客戶(hù)企業(yè)性質(zhì)為非國(guó)有企業(yè)組，hhi的估計(jì)系數(shù)為0.0088，在10%的水平上顯著；在主要客戶(hù)性質(zhì)為國(guó)有的企業(yè)組，hhi的估計(jì)系數(shù)為正，但是不顯著。這說(shuō)明客戶(hù)集中度對(duì)分析師預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)只在客戶(hù)穩(wěn)定性較低、主要客戶(hù)企業(yè)性質(zhì)為非國(guó)有時(shí)才顯著。穩(wěn)定的客戶(hù)能帶來(lái)更強(qiáng)的合作效應(yīng)，能夠有效降低企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)；企業(yè)的國(guó)有客戶(hù)具有積極的信號(hào)作用，能夠緩解企業(yè)在資本市場(chǎng)的信息不對(duì)稱(chēng)。可見(jiàn)客戶(hù)集中度并不必然給企業(yè)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，只有客戶(hù)不穩(wěn)定、主要客戶(hù)為非國(guó)企時(shí)，客戶(hù)集中度的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)才會(huì)顯現(xiàn)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.控制公司特征的PSM匹配。企業(yè)客戶(hù)集中度很可能與公司的特征存在特定的關(guān)系，這可能是企業(yè)客戶(hù)管理水平與風(fēng)險(xiǎn)防范水平的一種間接體現(xiàn)。為了解決內(nèi)生性問(wèn)題，即企業(yè)的客戶(hù)集中度是由公司的其他特征決定的，本文采用傾向得分匹配（PSM）的方法控制公司特征的潛在影響。首先將客戶(hù)集中度變量對(duì)主回歸的所有控制變量進(jìn)行Logistics回歸，得到每個(gè)觀(guān)測(cè)值的傾向性評(píng)分。然后，采用最相鄰匹配法產(chǎn)生客戶(hù)集中度高組（試驗(yàn)組）與客戶(hù)集中度低組（控制組）。經(jīng)過(guò)傾向得分匹配之后，客戶(hù)集中度高組與客戶(hù)集中度低組的公司特征應(yīng)該完全相似。在此基礎(chǔ)上，對(duì)客戶(hù)集中度高組與客戶(hù)集中度低組的均值進(jìn)行了差異性檢驗(yàn)。表10報(bào)告了PSM組間差異檢驗(yàn)的結(jié)果，可以看到客戶(hù)集中度高組與客戶(hù)集中度低組的公司特征指標(biāo)均值差異性檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，說(shuō)明傾向得分匹配法有效控制了客戶(hù)集中度高組與客戶(hù)集中度低組企業(yè)個(gè)體層面上的差異。被解釋變量在1%的顯著性水平上存在組間差異，且客戶(hù)集中度低組的均值顯著低于客戶(hù)集中度高組。這說(shuō)明客戶(hù)集中是導(dǎo)致分析師盈余預(yù)測(cè)偏差的重要影響因素，客戶(hù)集中度提高了分析師盈余預(yù)測(cè)偏差，從而驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)。

五、研究結(jié)論

本文以2008 ～2017年A股上市公司為樣本，實(shí)證研究客戶(hù)集中度對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響，并探討客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)的路徑，同時(shí)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，并進(jìn)一步探討了環(huán)境不確定性、企業(yè)相對(duì)議價(jià)能力、客戶(hù)特征對(duì)客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的作用機(jī)理。具體研究結(jié)論如下：

客戶(hù)集中度越高，分析師盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性越低，客戶(hù)集中度是導(dǎo)致分析師盈余預(yù)測(cè)偏差的重要風(fēng)險(xiǎn)因素。在客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)的路徑分析中，本文從企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面進(jìn)行中介效應(yīng)分析?？蛻?hù)集中度越高，企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)越大，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越高，分析師盈余預(yù)測(cè)偏差越大；客戶(hù)集中度越高，企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差，分析師盈余預(yù)測(cè)偏差越大。企業(yè)的業(yè)績(jī)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是客戶(hù)集中度影響分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的重要路徑。

在進(jìn)一步分析中，本文從企業(yè)的外部環(huán)境、內(nèi)部特征以及客戶(hù)特征三個(gè)維度著手，研究不同情境下客戶(hù)集中度對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)的影響。研究結(jié)果表明：客戶(hù)集中度對(duì)分析師盈余預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)只在環(huán)境不確定性較高組、企業(yè)議價(jià)能力較低組、主要客戶(hù)為非國(guó)有企業(yè)組中顯著。這一結(jié)果說(shuō)明客戶(hù)集中度并不必然帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，客戶(hù)集中度對(duì)公司治理產(chǎn)生的影響在不同情境下會(huì)呈現(xiàn)不同的效果，證券分析師能夠識(shí)別客戶(hù)集中度在不同情境中的信息含量。本文還通過(guò)變更分析師盈余預(yù)測(cè)偏差的衡量指標(biāo)、控制公司特征差異影響客戶(hù)集中度的潛在內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均支持本文的研究結(jié)論，證明了上述結(jié)論具有穩(wěn)健性。本文的研究結(jié)論為投資者解讀上市公司客戶(hù)集中度的信息含量提供了參考。

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作者單位：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢430070