公司信息披露是影响投资者投资决策的重要信息来源，而分析师作为信息中介和公司信息披露有很大关系。国外学者(Bhushan等，1989a)认为，公司的强制性和自发性的披露会将减少分析师信息采集的成本，吸引更多的分析师进驻，降低其预测差错及分歧度。
摘要：本文基于深交所《上市公司信息披露工作考核办法》，通过对上市公司信息披露评分与盈余信息质量进行分析，探讨分析师跟进与上市公司信息披露质量之间的关系。研究发现，信息披露水平和质量越高(低)的公司，其分析师跟进人数越多(少)，分析师预测误差和分歧度越小(大)。信息披露总体水平波动与分析师对上市公司关注度波动之间存在内在关联，预测误差和分析师预测分歧度变小(大)。
关键词：搜论文知识网,信息披露,析师跟进,析师预测误差,分析师预测分歧度
一、引言
基于需求视角，更多的公司信息披露将扩大分析师的信息源，进而增加分析师数量，减少分析师业绩预测误差和分歧度。本文选取2008年至2010年度深交所A股上市公司为研究样本，针对上市公司的信息披露水平，全面深入地研究其与分析师行为的关系，以期为上市公司、投资者以及监管层参与市场行为提供借鉴。
二、文献综述
(一)国外文献 Bhushan (1989) 研究发现，分析师数量与公司的规模、机构投资者持股比例以及回报率的波动性正相关。O’Brien 和 Bhushan (1990)的研究则在确认机构持股的同时指出盈利波动率与分析师跟随负相关，并且其结论得到了Lang和 Lundholm(1996)的支持。 Bricker、Grant 、Fogarty 和 Previts(1999)指出，盈余波动性较小的公司更能得到分析师的青睐。Brennan 和 Hughes(1991)表明，分析师对规模较大但股价较低的上市公司的关注度更高。国外研究关于分析师预测误差和分歧度的研究主要是发现分析师预测表现的影响因素，即分析师自身特征和被跟踪公司特征两个方面。关于分析师自身特征的研究，主要是Clement(1999)实证发现分析师的能力，从业经验以及能够获得的资源与其盈余预测的准确度显著正相关。Brown ， Griffin ， Hagerman 和 Zmiiiwski (1987)发现分析师盈余预测的准确度取决于预测任务本身的难度和复杂性。Butler 和Lang(1991)则发现分析师预测比较乐观。关于公司特征的研究，Richardson和Schwager(1987)发现较之规模较小的公司，分析师对规模较大的公司的盈余预测准确度更高。King等 (1990) 研究也指出，分析师盈余预测准确度与上市公司回报及盈余间的相关系数呈正相关关系。Parkash、Dhaliwal和 salatka (1995)探讨出公司的经营财务风险以及股权集中度越高，分析师对其预测的准确度越低，分歧度越大。
(二)国内文献 刘晔和肖斌卿( 2009) 检验了分析师跟进管理层持股与公司价值三者的相关关系。王宇超，肖斌卿和李心丹(2012)发现，分析师倾向于跟进那些规模较大、机构持股比例较高且投资者关系管理水平较好的公司，而规避那些投资风险和业务复杂程度较高且内部人持股比例较大的公司。决定分析跟进的因素还包括公司多元化( 蔡卫星和曾诚，2010) 和股权结构(欧阳励励，2011) 等。林小池等(2007)考察被海外分析师跟进的公司是否与其他公司存在显著的区别。李丹和贾宁(2009)发现公司盈余信息质量与分析师预测准确度正相关，与分析师预测分析度反相关。宏观制度环境对分析师盈余预测同样有显著的正面影响。
三、研究设计
(一)研究假设 分析师对信息处理的能力，主要取决于分析师跟进数量和分析师盈余预测精度及预测分歧度。而公司的信息披露 (包括管理层的业绩预告)，在很大程度上能够减少公司和市场之间的信息不对称性，特别是分析师会根据上市公司披露的信息，修正先前的预测。分析师分析的重要信息来源不仅来自公司管理层内部信息强制性披露，还来自公司自发性信息披露，其中包括上市公司发布的公开信息(Schipper，1991)。随着公司自发性信息披露量的增加，分析师数量的需求会增加(Bhushan，1989a;1989b，Lang、 Lundholm，1996)，分析师的预测分歧度与业绩预测浮动会变小(Lang、Lundholm，1993)。而分析师数量也与信息披露指标的高低呈正相关关系(Healy et al. 1999a)。同时，公司信息披露质量越高，关注的分析师越多(Francis et al. 1998)，分析师的预测误差越小(Brown et al. 1987)，分析师公共信息的精度和私有信息的精度越高(Byard and Shaw 2003)。国内学者通过研究提出：信息披露是信息分析师预测的重要来源(胡奕明，2003，方军雄和邵红霞，2006)。李丹蒙(2007)的研究发现：财务分析师的关注度更容易被透明度高的公司吸引。夏芳(2008)通过研究发现公司里分析师的人数和公司的信息环境呈正相关的关系。方军雄(2007)发现公司的信息透明度越高能增加分析师预测准确度，降低对盈余数据依赖度。综上分析，提出以下假设：
假设1：信息披露质量好的上市公司，跟进的分析师的人数多
假设2：信息披露质量好的上市公司，分析师业绩预告误差小
假设3：信息披露质量好的上市公司，分析师业绩预告分歧度小
(二)样本选取和数据来源 本文面板数据取自2008年至2010年深市A股(含主板、中小板和创业板)公司，最初的样本数量为2202个，用来阐述深交所对公司披露水平的考核，包括优秀，良好，合格和不合格。剔除金融类上市公司、当年首次公开募股上市公司和观测值缺失的数据后为1546个数据，作为回归分析的数据。其后，本文研究信息披露质量变化对分析师数量，分析师的预测精度和分析师预测分析度的变化，变化量的样本为950个数据。其主要数据来源于WIND数据库和CSMAR数据库。 四、实证检验分析
(一)描述性统计 表(2)列举了不同年度深市上市公司信息披露水平的变化情况。三年内，获得优秀、良好、合格、不合格的上市公司所占比例分别为13%、64%、20%、 1.6%;同时，三年数据的变动趋势表明样本公司的信息披露水平总体呈上升趋势。体现在优秀和良好的公司数量和比重变大，不合格公司数量和比重变小。表(3)是所有变量的描述性统计。公司的分析师数量平均为15个左右，最小值为2个，而最大值为49个。公司的分析师的业绩预告偏差的均值为0.56，而最小值为0，最大值为9.25。分析师间的分歧度平均值为0.79，最小值为0，最大值为3.79。信息披露水平“良好”，分数均值2.9，而盈余管理激进程度为-0.051。在市场风险上，样本公司同整体市场基本一致，其beta均值1.03。公司的权益回报率、资产负债率、资产周转率分别为11%、 0.48%、1%。
(二)相关性分析 表(4)是自变量，因变量及控制变量的相关性分析结果。从结果看，信息披露(DISCLOSURE_SCORE)与分析师数量(ANA)正相关，与分析师分析误差(FER)负相关，与分析师的分析分歧度(FDISP)负相关。 同时， 分析师数量(ANA)还与公司业绩(ROE)、 公司规模(MKT_VALUE)、 公司周转率(ASSEST_
TURNOVER)、公司增长(GROWTH)有正相关关系，与公司风险(BETA)、公司经营风险(LTAT_RATIO)有显著负关系。
(三)回归分析 表(5)是回归分析结果。在模型1A中，DISCL-
OSURE_SCORE的系数3.233(p=0.001)，说明分析师数量与信息披露总体考核水平之间呈显著正相关关系。模型1B显示 AGGRESSIVE系数-0.330(p值为0.06)，说明盈余激进度同分析师数量之间负相关，当盈余激进度降低时，公司信息披露质量升高，从而提升分析师关注度，增加分析是数量，这支持假设1。公司业绩(ROE)，企业规模(MKT_VALUE)，与分析师数量存在明显的正相关关系，表明分析师更偏向于留意业绩好的公司或者大公司的公司。另外，分析师数量和公司风险(BETA)， 经营风险(LTAT_RATIO)，国有化公司(STATE_OWN)之间负相关，分析师更多的将目光聚焦于非国有企业公司和低风险企业。分析师的预测误差(平均值和中值)与公司信息披露水平和质量的回归结果也在表(5)模型2和模型3列示。模型2A和3A回归结果显示，分析师的预测误差与信息披露总体考核水平(DISCLOSURE_SCORE)之间呈显著负相关关系(系数--1.376， P=0.002和系数--1.329， P=0.002)，说明当公司的信息披露总体考核水平的提高能减少公司和分析师之间的信息不对称性，导致了分析师的业绩预测值更加接近于公司的业绩值，分析师业绩预测误差变小，这支持本文的假设二。回归结果也显示，分析师业绩预测误差和公司的规模(MKT_VALUE)有显著负相关的关系，说明公司规模越大，分析师间业绩误差越小。模型4A显示分析师预测分歧度与信息披露总体考核质量之间呈显著负相关关系(系数-0.748，P=0.005)，说明当公司的信息披露总体考核水平的提高能减少公司和分析师之间的信息不对称性，分析师间预测分歧度变小，这支持本文的假设三。回归模型也显示了分析师间预测误差以及分歧度和公司的盈利能力呈负相关关系，说明分析师对于业绩好的公司，盈利能力强的公司，其业绩预测误差和分歧度会比较小。本文还研究上市公司信息披露水平和质量的变化，对分析师的数量、预测存在误差以及预测分歧度的影响。基于上市公司信息披露水平考核结果，本文将不同信息披露质量的公司分为三组：信息披露质量评级上升组(GOOD)，该组公司的本年度评级较上年度至少提升1个等级;信息披露质量评级不变组，该组公司本年评级较上年度未产生变化(SAME);信息披露质量评级下降组，该组公司的本年度评级较上年度下跌至少1个等级(BAD)。表(6)模型1C，2C，3C，4C展示了信息披露考核变好(GOOD)的公司，其分析师数量，预测误差和预测分歧度变化的情况。ANAC代表了分析师数量的变化。FER1C和FER2C代表了分析师分析误差的变化。FDISPC代表了分析师分歧度的变化。关于GOOD的回归系数非常显著，这说明当公司信息披露考核结果变好，其分析师数量会变多，预测误差和预测分歧度变小。模型1D，2D，3D，4D展示了信息披露考核变坏(BAD)的公司，其分析师数量，预测误差和预测分歧度变化的情况。回归系数只有模型 1D和4D比较显著，这说明当公司信息披露考核结果变好，其分析师数量会变少和预测分歧度变大。
五、结论与展望
分析师是资本市场上重要的信息中介之一，他们具有专业的信息解读技能和预测技能，拥有较广泛的信息途径，他们提供的盈余预测价格走势预测股票买卖推荐等公开信息能增强投资者对公司的了解和认知，从而减轻投资者间的信息不对称程度，降低估值风险，促进股票流动。而国内外学者认为公司信息披露水平，即信息环境，是上市公司吸引分析师的关键因素之一。因此信息披露的高低和其信息披露质量的高低，能影响关注公司股票分析师的人数和业绩预测误差和分歧度(Bhushan，1989a;Bhushan，1989b; Lang和Lundholm，1993;Lang and Lundholm，1996;李丹蒙，2007;夏芳，2008;于健南，2010;)。本文选取了金融危机之后中国深证A股作为样本(2008-2010年)，分析在深交所新的考核标准出台后，公司信息披露水平和质量与分析师行为的关系。文章发现分析师作为中介的途径，确实和公司信息披露水平和质量有关。即公司信息披露水平和质量越高的公司，越能吸引分析师所关注，而分析师的业绩预告精确度和分析度也比较小。而且，分析师预测特征波动同公司信息披露质量波动之间存在相关关系，信息披露总体水平的变好的公司，会吸引更多的分析师来关注公司，其预测误差和分析师预测分歧度显著变小。而公司的信息披露总体水平变坏，分析师数量也会减少，其预测分歧度明显增大。综上所述，本文就公司信息披露对于分析师行为和资本成本的影响进行研究。本文的研究对于上市公司信息披露，投资者对于信息的处理，分析师和监管部门对于披露更多的信息，有着重要的借鉴意义。 参考文献：
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