王敬勇（副教授/博士）刘子诺

（南京审计大学 江苏南京 211800）

一、引言

在知识经济时代，伴随着数字化、智能化浪潮的冲击，传统物质资本已经不再是保障企业获取核心竞争力的唯一来源，智力资本渗透于经济活动的各个领域，毫无疑问地构成企业在市场经济中的关键、核心竞争资源。对于投资者来说，投资决策时能否对反映企业内在价值的智力资本信息做出合理、有效的解读，会更大程度上影响着其投资风险与收益以及投资决策的成功与否。

中国资本市场作为新兴资本市场之一，目前上市公司信息披露行为大多局限于财务信息和部分的非财务信息，有关智力资本信息等前瞻性信息的披露机制仍需进一步完善。本文主要基于如下几个方面的考虑：从理论角度而言，探究智力资本信息披露对分析师盈利预测的影响机制，能更好地分析智力资本信息披露对资本市场其他主体行为的影响，从而完善目前智力资本信息披露经济后果的相关理论。从现实角度来看，通过智力资本信息披露与分析师盈利预测之间关系的研究，能够使企业管理层意识到通过智力资本信息披露向市场释放反映企业真实价值的信息的必要性，加强对内部智力资本的投资与管理，并逐步解决智力资本信息披露不完整、不规范、不详尽等现存问题。确保包括智力资本在内的信息被充分披露，有效提高分析师盈利预测的精确度和一致性，向市场传递出更为有效的信息，提高企业的信息透明度。

综上，本文考察智力资本信息披露是否会降低分析师盈利预测的偏差，并进一步探讨这种披露效果是否会受到产品市场竞争的影响。本文的主要贡献在于：第一，从理论层面探讨智力资本信息披露如何作用于分析师盈利预测的行为及结果，阐述前者如何影响后者的特征，丰富了这方面研究的理论分析。第二，在关注企业内部信息披露机制和行为的前提下，同时关注产品市场竞争是否对分析师盈利预测的信息环境产生了一定影响，从而更全面地探究内、外部信息环境是否对分析师盈利预测行为以及质量产生影响。

二、文献综述

（一）智力资本信息披露的后果相关研究回顾。目前有关智力资本信息披露后果的研究主要集中在吸引分析师关注、降低资本成本以及提高企业价值这三个方向。Nielsen基于知识资本报告和IPO招股说明书构建了一个分析框架用以探讨知识资本报告向外界传递的信息是否被分析师关注并进行解读，发现知识资本信息披露的确促进了分析师对有效增量信息的获取。Farooq等以哥本哈根证交所生物医药上市公司为研究对象，探究知识资本信息披露与分析师跟踪的关系，研究发现二者之间存在显著的正相关关系。傅传锐等发现智力资本信息披露会增加资本市场中分析师服务的需求与供给从而吸引更多的分析师跟踪，并且各个组成部分的信息披露吸引分析师关注的程度有所区别。在降低资本成本的研究中，有的学者认为智力资本信息披露可以降低权益资本成本和债务资本成本，而有的学者通过实证研究只能证实可以降低前者而对后者的影响不明显。Orens研究发现许多欧洲国家加强智力资本信息披露提高了信息透明程度，进而降低了权益成本和债务成本。Mohammad以财富500强企业为研究样本不仅发现智力资本信息披露作为整体能够显著提升企业市场价值，还发现智力资本信息披露构成要素中相较于其他要素，关系资本信息的披露更能够改善企业市场表现。Jihene等使用内容分析法对证券交易所上市公司的年报中包含的知识资本信息进行分析，发现知识资本信息披露的确能够在资本市场引起反响，提升企业的市场价值。

（二）智力资本信息披露对分析师盈利预测影响相关研究回顾。分析师作为证券市场中专业性较强的金融人士，通过各种渠道搜集上市公司信息，剔除筛选、分析解读信息从而发布带有盈利预测和投资评级的分析报告，扮演着信息需求者和信息提供者的双重身份，在资本市场中具有独特地位和作用。众多学者研究发现：智力资本信息披露水平的提升能够增加分析师的跟踪，进而影响其盈利预测和投资评级，但是智力资本不同组成部分的披露所起到的作用有所区别。Farooq等区分不同智力资本披露水平下分析师预测和评级价值的高低，佐证了智力资本披露水平的提高能够增强盈利预测的准确性这一观点；Simpson发现智力资本信息披露水平的提高会减少分析师盈利预测误差以及预测分歧度。

目前国内学者较少将智力资本信息披露作为一个整体研究其与分析师预测的关系，而往往仅关注其中某个要素。张秀敏等研究发现环境信息披露质量与分析师盈余预测准确性以及一致性存在显著的正相关关系，治理环境对环境信息披露与分析师盈利预测之间的关系起到了正向调节作用，在治理环境水平较高的地区，上市企业环境信息披露质量的提髙对分析师盈余预测准确性和一致性的促进作用比处于治理环境水平较低地区的上市企业弱。颜转运等则是发现企业社会责任信息披露能够显著降低分析师预测误差和预测分歧度。傅传锐和洪运超研究发现产品市场竞争正向调节公司治理水平与智力资本自愿信息披露水平之间的正相关关系，公司治理机制与产品市场竞争间存在相辅相成的关系。

综上，国内外目前较多地是关注如何从内容和形式两个方面对智力资本信息合理地进行披露以及披露对市场价值、资本成本的影响，与分析师盈利预测的相关研究还较少；针对分析师盈利预测的研究，其影响因素和特征一直是研究的重要方向，尤其关于信息来源、形式以及制度保障等外部治理环境的研究更是不断丰富；而针对信息披露与分析师行为二者关系的研究，较多地集中于财务信息，非财务信息作为近年来的热点渐渐获得学术界的关注，但是聚焦智力资本信息披露和分析师盈利预测的研究成果还较为缺乏，对二者关系之外的其他要素的加入还尚未涉及。因此，作为智力资本研究领域的新热点，关注智力资本信息披露如何影响分析师盈利预测，产品市场竞争是否发挥着信息环境改善的作用具有重要的价值。

三、理论分析与研究假设

（一）智力资本信息披露与分析师盈利预测偏差。作为资本市场重要的信息加工和传输媒介，证券分析师发布的研究报告质量的高低尽管一定程度上受其自身的洞察、分析、解读以及预测能力影响，但从信息获取的渠道和质量角度出发，更加取决于分析师通过各种渠道和方式从外部获取的其关注的上市公司信息的完整性和准确性。从企业公开披露信息的视角来看，高质量信息披露能够提高企业信息透明度，降低企业与市场参与者之间的信息不对称，从信息源头更好地完善信息的传递与解读过程，将高质量的信息传递到资本市场中，提高证券分析师知晓的公共信息的精确度。当企业智力资本信息披露水平得以提高时，能够充分发挥积极的信号传递功能，降低市场信息的不对称程度，分析师可以捕捉企业有价值的智力资本信息，借助此类信息对企业未来盈利走势和股价市场表现进行合理预测，提高市场的信息效率和资源配置效率。企业智力资本信息披露水平越高，内容披露越充分，形式越规范，可读性越高，那么证券分析师掌握的接近其实际价值的信息就越完整、可靠，那么以这样的信息为基础得到的盈利预测结果相应地误差就会越小。基于此，本文提出假设：

H1a：智力资本信息披露水平与分析师盈利预测准确性之间呈正相关关系。

分析师实际进行盈利预测时，个体分析师、分析师团队得出的结果往往存在一定的差异，除了分析师自身因素的影响，其预测对象进行信息披露的渠道以及信息质量也是重要的影响因素。考虑到公开信息的获取成本低、可靠性更强的现实，分析师往往对企业公开的信息青睐有加。Lang和Lundholm发现随着上市公司信息披露程度增强，分析师在盈利预测的过程中会提高公开信息的使用比重而降低私人信息的使用比重，这就使得他们之间盈利预测意见的分歧程度也随之降低。因此随着上市公司智力资本信息披露水平的提高，其披露形式和内容不断完善和全面，分析师共有的可靠信息会相应地增加，加之智力资本信息作为其较为关注的有价值的信息，分析师会降低搜寻私人信息的动机以降低个人私有信息的不确定性带来的负面效应，使得他们的盈利预测意见往往更为相似，其预测分歧度会相应地下降。基于此，本文提出假设：

H1b：智力资本信息披露水平与分析师盈利预测分歧度之间呈负相关关系。

（二）产品市场竞争调节作用。产品市场竞争作为重要的外部治理机制，能促进企业内部控制质量的提升，有利于资本市场实现信息透明化。产品市场竞争由于能够反映盈余波动，成为考察信息不确定性的一个重要的行业视角，还有诸多学者认为市场竞争会通过影响企业管理层的信息披露动机而左右其披露机制和行为。由于影响分析师输入预测的公司层面因素之一是公开披露的信息，因此市场竞争程度的高低不可避免地会影响其预测结果的输出。当行业集中度相对较高，即行业竞争激烈程度较弱时，为了尽可能避免自身披露的信息被竞争对手所利用而威胁自身，市场份额较高的企业会减少信息披露来避免竞争对手知晓自己的战略信息，容易造成信息环境透明程度降低。这表明行业竞争激烈程度较弱时，信息不对称将更为突出。行业中的既有优势企业为了巩固自己的地位，避免竞争对手根据自身披露的智力资本信息，对自身既得优势产生负面影响，会减少智力资本的信息披露。而当产品市场竞争程度较强时，企业需要向外界展现自身所拥有的智力资本，从而表明自身的实力和潜力以获取市场认可，会更愿意进行智力资本信息的披露。这就意味着产品市场竞争程度越高，企业智力资本信息披露水平会提升，披露质量改善，分析师可收集的公开信息更加全面、完善、可靠，盈利预测的准确性也更高。基于此，本文提出假设：

H2a：其他条件不变的情况下，产品市场竞争对智力资本信息披露水平与分析师盈利预测准确性之间的关系起正向调节作用；

H2b：其他条件不变的情况下，产品市场竞争对智力资本信息披露水平与分析师盈利预测分歧度之间的关系起正向调节作用。

四、研究设计

（一）数据来源及样本选择。借鉴部分学者已有研究，以证监会发布的《上市公司行业分类指引》（2001年版）为依据，选取行业代码分别为C5、C7、C8、G的行业作为研究样本的来源，选择2015—2017年间在我国所有A股高科技行业上市公司作为研究样本，从上市公司年报和社会责任报告中提取智力资本信息并依据内容分析法对智力资本信息打分评价，形成智力资本信息披露指数。分析师预测的数据来源于CSMAR和Wind数据库，产品竞争市场数据来源CSMAR，公司财务等其他数据均来源于CSMAR和CCER数据库。为保证数据的有效性，本文还做了以下处理：（1）剔除ST、*ST的公司；（2）剔除数据缺失的上市公司；（3）剔除分析师预测期限超过一个会计年度的数据；（4）剔除分析师预测发布日早于年报披露日的样本；（5）剔除预测人数为1人的上市公司。最终有效样本1 278个。为消除极端值影响，本文对模型中所有的变量都进行1%和99%分位的缩尾处理。

（二）解释变量的计量。本文选择经典的“H-S-C”三分法结构，将上市公司年度报告和社会责任报告中披露的智力资本信息分为三个主要维度以及各个维度下的15个要素，围绕人力资本、结构资本以及关系资本三个方面，运用内容分析法对其中智力资本信息进行筛选、记录、再编码，以测量评估上市公司的智力资本信息披露水平和质量。在现有文献的基础上，本文对三个维度的指标进行选取，并重新制定各指标评分标准：详细披露3分，一般披露2分，基本披露1分，未披露0分。对各指标进行评分后，加总得出智力资本信息披露得分总和并与所有智力资本要素信息披露可能得到的最高分的总和相除，以此表示智力资本信息披露指数（ICDI），上市公司智力资本信息披露评分表如表1所示。

表1 上市公司智力资本信息披露评分表

其中，Score_IC表示每一项智力资本要素得分，Max(Score_IC)表示三个层次15项智力资本要素可能得到的最高分，这里Max(Score_IC)=15*3=45。

（三）被解释变量的计量。

1.分析师盈利预测准确性。分析师预测准确性的衡量方法主要有两种，一种是使用上市公司每股收益实际值与分析师预测均值的差额的绝对值，除以该公司每股收益实际值进行标准化；另一种则是采用每股收益实际值与分析师预测均值的差额的绝对值，除以上一年末每股市价来标准化。借鉴周开国等学者的做法，本文主体部分先采用第一种方法来衡量分析师盈利预测的准确性，在稳健性检验中则借鉴全怡、程博等的做法，采用第二种方法进行衡量。

本文研究时使用的是分析师利用公司t+1年披露的t年报预测的t+1年年末每股盈利的数值，故将分析师预测准确性（AFA）定义为：t+1年预测期内在t年年报公布后对目标公司发布盈余预测报告的所有分析师所预测的每股收益的平均值与该公司实际每股收益之差的绝对值，除以该公司实际的每股收益（如果同一分析师在预测年度内发布了多份预测报告，则只保留距离年报发布日最近的一份报告）。

其中，FEPS为分析师j对公司i在t+1年的每股收益的预测值，AEPS为公司i在第t+1年的每股收益的真实值。

2.分析师盈利预测分歧度。分析师盈利预测分歧度通常采用证券分析师盈利预测值的变异系数的绝对值来表示，即对同一家公司进行预测的所有分析师的盈利预测值的标准差除以取绝对值后的预测均值。具体计量公式如下：

其中，FEPS为分析师j对公司i在t+1年的每股收益的预测值，Mean（FEPS）为FEPS的均值。

（四）调节变量与控制变量。关于调节变量，参考部分学者的做法，选用产品市场竞争指标，使用赫芬德尔指数（HHI）来度量某个行业内的产品市场竞争的激烈程度。参照相关研究，本文选取出以下控制变量：企业规模（Size）、盈利不可预测性（UNPREC）、资产负债率（LEV）、企业成长能力（Growth）、股权集中度（OwnCon）、企业亏损情况（Loss）等。

表2 变量定义与描述

（五）模型构建。根据前述的研究假设与变量设计，为了验证智力资本信息披露与分析师预测准确性、分歧度的关系，构建模型（1）、模型（2）。

为了验证产品市场竞争的调节作用，构建模型（3）、模型（4）：

五、实证检验与结果

（一）总体样本的描述性统计。在进行描述性统计前，本文对智力资本信息披露指标体系进行了信效度检验。信度的Cronbach’s Alpha系数，以及效度的KMO、累计贡献率、共同度和因子负荷等数值，均表明所选的指标较好地衡量智力资本信息披露的水平。在表3中，分析师盈利预测的准确性（AFA）最大值、最小值和均值分别为-16.7441、-0.0076和-0.7505，均值相对较高，说明分析师预测质量相对较好。分析师盈利预测的分歧度（AFD）最大值、最小值和均值分别为1.6952、0和0.2147，这意味着分析师盈利预测意见存在一定的分歧。企业智力资本信息披露指数（ICDI）介于0.1556和0.6889之间，表明样本之间的智力资本信息披露程度存在差别。企业智力资本信息披露指数（ICDI）的均值为0.4286，说明样本的智力资本信息披露水平相对较低。行业集中度（HHI）均值为0.1012，意味着样本企业所在行业集中度相对不高，行业竞争较为激烈。

表3 样本总体主要变量的描述性统计

（二）相关性分析。从下页表4可知，智力资本信息披露（ICDI）与分析师盈利预测准确性（AFA）显著正相关，即披露水平越高，预测准确性越高；智力资本信息披露（ICDI）与分析师盈利预测分歧度（AFD）显著负相关，即披露水平越高，预测分歧也越少。上述结果初步验证了假设1a、1b。

表4 主要变量相关性分析

结合控制变量来看，企业规模（Size）、盈利不可预测性（UNPREC）、亏损状态（Loss）与分析师盈利预测准确性显著负相关，企业成长能力（Growth）、股权集中度（OwnCon）与分析师盈利预测准确性显著正相关；盈利不可预测性（UNPREC）、资产负债率（LEV）、股权集中度（OwnCon）以及亏损状态（Loss）与分析师盈利预测分歧度显著正相关，企业成长能力（Growth）与分析师盈利预测分歧度显著负相关。

从调节变量与各被解释变量的相关关系来看，产品市场竞争（HHI）与分析师盈利预测准确性（AFA）在0.05的水平上显著负相关，这意味着产品市场竞争程度越高，盈利预测准确性越高；而产品市场竞争（HHI）与分析师盈利预测分歧度（AFD）在0.1的水平上显著正相关，这意味着产品市场竞争程度越高，分析师盈利预测分歧度越高。

（三）智力资本信息披露影响分析师盈利预测的主效应检验。为了保证模型的回归参数估计具有较好的统计特征，本文采用怀特检验来验证回归模型是否有异方差。该检验的原假设是模型不存在异方差，如果怀特检验后回归模型的P值为0，则拒绝原假设，意味着模型存在异方差。因此，本文在模型回归时进行Robust修正，使用修正后的稳健标准差来尽可能保证模型的合理性。同时，对各个变量的VIF（方差膨胀因子）计算后，VIF数值均小于2，均远小于10多重共线性越弱，说明各个模型均不存在多重共线性，本文所构建的模型具有可行性。

表5验证了智力资本信息披露影响预测准确性的效应。结果中拟合系数为0.356，调整后R-squared为0.354，F值显著，这意味着模型相对有效。回归结果中智力资本信息披露（ICDI）的回归系数在0.01的水平上显著为正，表明智力资本信息披露水平的提升对盈利预测准确性有着显著的正向影响，验证了假设1a。企业成长能力（Growth）与分析师预测准确性在0.05的水平上有显著正相关关系，能够显著提升分析师盈利预测质量和准确性。而企业盈利不可预测性（UNPREC）和盈利亏损状况（Loss）、资产负债率（Lev）与分析师预测准确性（AFA）均为负相关关系。

表5 智力资本信息披露与分析师盈利预测准确性回归结果

表5结果还验证了智力资本信息披露影响预测分歧度的效应。智力资本信息披露（ICDI）的回归系数在0.01的水平上显著为负，这意味着智力资本信息披露水平的提升会对盈利预测的分歧度的降低产生显著的正向影响，验证了假设1b。而企业盈利不可预测性（UNPREC）、盈利亏损状况（Loss）以及财务杠杆（LEV）均与分析师预测分歧度呈显著正相关关系，企业规模（Size）和企业成长能力（Growth）则与分析师预测分歧度呈负相关关系。

（四）进一步分析。本文进一步验证了智力资本三个构成要素影响分析师盈利预测的分效应。对构建的分效应回归模型进行Robust修正后的回归，结果如表6所示。

表6 智力资本信息披露构成要素影响分析师盈利预测准确性回归结果

由表6可知，人力资本信息披露（HCDI）、结构资本信息披露（SCDI）、关系资本信息披露（RCDI）与分析师盈利预测准确性之间相关系数均为正数，表明这三类信息的披露可以提高预测准确性。结构资本和关系资本信息披露与分析师盈利预测准确性之间的显著关系相比人力资本略高，说明这两个维度的信息披露更能够提高准确度。主要因为关系资本信息与企业未来发展潜力相关，而结构资本信息更多地反映出企业内在动力及其支撑保障，这两类信息便于分析师全面了解公司发展情况，能更好地对企业未来做出预期。

人力资本信息披露（HCDI）、结构资本信息披露（SCDI）、关系资本信息披露（RCDI）与分析师盈利预测分歧度之间的相关系数均为负，表明这三个维度的信息披露与分析师盈利预测分歧度显著负相关，公司披露的这些信息可以减少分析师之间的预测意见的差异。此外，结构资本信息披露与分析师盈利预测分歧度之间的显著关系最弱，这可能是由于结构资本披露的信息更加隐性且与企业未来发展有关，分析师的解读则会有所区别，形成不同的预测意见。

（五）智力资本信息披露与分析师盈利预测调节效应检验。表7显示了模型（3）中产品市场竞争（HHI）回归系数在0.1的水平上显著为负，意味着当产品市场竞争较为激烈时，分析师盈利预测的准确性相对较高，二者交乘项（ICDI*HHI）系数也在0.1的水平上显著为正，与ICDI的系数符号一致，这意味产品市场竞争正向调节智力资本信息披露（ICDI）与分析师盈利预测准确性（AFA）的关系，表明较高的市场竞争发挥了较好的外部治理效应，提高了分析师预测结果的准确性，假设2a得到了验证。模型（4）中产品市场竞争（HHI）回归系数为正，二者交乘项（ICDI*HHI）的系数符号为负但并不显著，这意味着产品市场竞争作用有限，分析师盈利预测分歧并不能明显得到降低，假设2b未得到验证。

表7 产品市场竞争调节下的回归结果

（六）稳健性检验。前文提及标准化时分母所使用的变量不同使得分析师盈利预测准确性有不同的衡量方法，区别于前文研究中采用每股收益进行标准化的做法，本部分使用每股股价进行标准化衡量分析师盈利预测准确性，以检验回归结果的稳健性。具体如公式如下：

同时，将产品市场竞争（HHI）指标替换为行业竞争度（CR4）指标，CR4表示某一行业中主营业务收入前四名的公司收入之和占行业营业收入总额的比重。指标数值越小，意味着行业竞争程度越高。与前文一致，使用Poisson模型和OLS模型对替换变量后的各个模型进行检验，并且经Robust修正后得到结果。

如表8所示，ICDI的系数均在0.01的水平上显著为正，智力资本信息披露程度较高的企业能提高分析师盈利预测结果的准确性。行业竞争度（CR4）的系数在0.1的水平上显著为负，智力资本信息披露与行业竞争度的交乘项（ICDI*CR4）的系数符号与ICDI的一致，说明市场竞争较激烈时，智力资本信息披露水平提升对分析师盈利预测质量提高的正向影响更大，行业竞争程度发挥了正向的调节作用，佐证了前述的研究结果。总体来说，本部分的回归结果与前文结果基本一致，模型和回归结果具有一定的稳健性。

表8 智力资本信息披露与分析师盈利预测准确性的回归结果

（七）内生性检验。本部分使用Heckman两阶段回归的方法来解决可能存在的自选择问题，表9显示，按照ICDI高于均值取1，否则取0的原则生成智力资本信息披露的虚拟变量ICDI_dum作为Stage1的因变量；而第二阶段的检验结果列于Stage2中的列（3），由结果可以得知Lambda的系数均显著，这意味着在控制了内生性问题后，智力资本信息披露（ICDI）与分析师预测准确性（AFA）和分析师预测分歧度（AFD）的关系依然稳健。

表9 Heckman两阶段回归结果

六、结论及启示

本文基于信号传递理论、产品市场竞争理论，以2015—2017年我国沪深两市A股高科技上市公司年报和社会责任报告为载体，通过内容分析法构建智力资本信息披露评价指标体系，在实证检验了上市公司智力资本信息披露水平影响分析师盈利预测的同时，关注产品市场竞争在其关系中发挥的作用并检验其调节效应。研究结果表明，第一，智力资本信息披露与分析师盈利预测行为和预测结果之间存在密切的关联，智力资本信息披露降低了分析师盈利预测的偏差。第二，产品市场竞争在智力资本信息披露以及分析师盈利预测准确性的关系中发挥着正向调节作用，但无法对智力资本信息披露与分析师盈利预测分歧度的关系发挥调节作用。

本文的研究结果具有以下的启示及建议：第一，本文的研究表明了智力资本信息披露降低了分析师盈利预测的偏差，因此我国监管机构应当从披露内容和披露形式上规范智力资本信息披露，完善上市公司信息披露制度与体系，实现智力资本信息披露的充分性、完整性、准确性以及可理解性。第二，分析师作为联结上市公司与投资者的重要纽带之一，需要提高职业队伍素质，把关分析师行业从准入到后续考核各个阶段规范的制定与实施，实现分析师行业的良性发展。第三，政府要通过不断完善以市场为导向的竞争机制从而促进市场竞争环境向积极的方向发展，通过吸引和扶持更多的企业进入竞争程度较低的行业以改善行业竞争格局和结构，从而改善整个资本市场的信息环境。