公司诉讼风险与分析师盈余预测行为研究

2022-06-07纪亚方丁庭选

会计之友 2022年12期

纪亚方丁庭选

【摘要】分析师盈余预测的准确度对于缓解资本市场信息不对称和提高资源配置效率的作用愈加重要，此类研究也一直是学术界和实务界关注的重点。以沪深A 股上市公司为样本，检验公司诉讼风险对分析师盈余预测行为的影响，并且检验两者之间的路径机制。研究发现：公司诉讼风险对分析师盈余预测行为具有消极影响，当公司面临较高的诉讼风险时，会导致分析师预测跟随数量减少，分析师盈余预测误差和分歧度增大。进一步机制检验发现，经营风险和企业战略调整程度在其中发挥了部分中介作用。研究结论不仅拓宽了分析师盈余预测行为影响因素和公司诉讼风险的经济后果研究，而且对加强企业法律风险防范意识具有一定的启示作用。

【关键词】公司诉讼风险; 分析师盈余预测; 经营风险; 企业战略调整

【中图分类号】 F272 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2022）12-0108-08

一、引言

证券市场分析师利用专业的知识技能深入剖析与评估上市公司的会计信息，通过发布一系列的研究报告，向投资者传递和提供高质量的信息，为广大投资者提供有价值的决策建议与参考。同时，分析师作为“外部人”，其盈余预测的准确度也直接影响传递信息的有效性。分析师被认为是上市公司和投资者之间传递信息的桥梁，利用其专业的信息挖掘和解读能力，降低了公司与投资者之间的会计信息不对称问题，对提升资本市场有效性、维护资本市场稳定起着不可或缺的作用[1]。与此同时，分析师团队也逐渐壮大起来，学术界也展开了以分析师为主题的新一轮探讨。随着我国市场化改革的不断深化，法治环境不断改善，依法治国推进了资本市场治理体系和治理能力现代化建设，“依法治市”的理念是维护资本市场稳定和健康发展的关键。于是，随着资本市场的发展和相关制度的完善，越来越多的公司寻求法律途径来解决纠纷，诉讼发生的概率逐步提升。据统计，在2009年中国A股市场被诉讼上市公司224家，涉案次数543起，案件涉及总金额369.02亿元[2];到2018年，仅当年被诉讼上市公司涉诉案件的总金额上升到2 800亿元;到2019年沪深两市上司公司涉诉次数高达2 089次。频繁的诉讼会严重损害企业的声誉，导致企业信誉崩塌和客户流失，无疑会挤占企业原有的关系网络和资源，并且会严重危害到企业的持续经营和未来发展。公司诉讼作为干扰企业正常经营的一种非常规事件，会直接向资本市场传递公司大量的负面信息，证券分析师作为资本市场和投资者之间重要的信息传递中枢，公司诉讼风险必然会引起分析师的关注以及影响分析师盈余预测行为。

现有文献主要集中在诉讼风险的两大主体（包括上市公司与第三方审计师），以及他们防范与应对诉讼风险措施而产生的行为后果。对于上市公司而言，包括公司信息披露行为变化、IPO折价、研发投入以及资本结构调整等[3-6];对于审计师而言，包括提高审计收费、审计意见购买以及更换审计事务所等方式[7-8]。总体来看，截至目前尚无系统的文献研究诉讼风险与证券分析师盈余预测行为的关系，更没有涉及影响路径的深入研究。基于以上分析，本文的贡献主要有以下两点：第一，基于诉讼风险视角研究了公司诉讼对分析师盈余预测行为的影响，并对影响路径进行全面、系统的梳理，不仅拓展了公司诉讼经济后果的研究，也丰富了公司诉讼经济后果的理论研究框架。第二，关于分析师盈余预测行为的研究中，普遍是从财务信息披露机制角度出发，从诉讼风险角度研究仍然缺乏，本文研究结论表明公司诉讼风险这一關键信息是影响分析师预测行为的重要因素之一。因此，本文的研究不仅是对分析师盈余预测行为影响因素的有益补充，还有助于分析师日后进行盈余预测时更加科学、客观和公正地评估上市公司面临的诉讼风险。

二、理论分析与研究假设

（一）公司诉讼风险对分析师预测跟随数量的影响

分析师通过整合上市公司的公用信息与私有信息，向投资者传递有效信息，对缓解资本市场信息不对称发挥着关键作用。分析师跟踪偏好受到公司内部多重因素影响，目前主要从以下三方面进行研究：首先，分析师跟踪人数与公司披露行为密切相关，详尽披露信息的好处在于可以减少信息不对称和增加投资者追随，于是上市公司信息披露政策越透明，公司信息披露越详尽，则跟随其预测的分析师数量越多[9]。特别是在信息披露之日，分析师预测数量成倍增加且预测活动的准确度增加[3]。其次，分析师倾向于解读会计信息可比性较高的财务报告，会计信息可比性提高了投资者对于会计信息有用性的评价。对于分析师来说，当获取比较稳定的收益时，提高会计信息可比性在很大程度上降低了其对会计信息的处理成本，进而降低其跟踪成本[10]。最后，分析师更倾向于关注风险低和盈余波动小的企业[11]。企业面临的风险越大，未来盈余不确定性越高，增加了分析师盈余预测难度。

长期陷入诉讼纠纷会给企业的日常经营和声誉带来持续的负面影响。公司诉讼风险导致日常经营面临的不确定性风险增大，会大量挤占企业的资源，增加企业的特质性风险，进而影响分析师对其盈余预测行为。当公司发生诉讼，且随着诉讼次数的增加与诉讼金额的增大，企业面临的风险也随之升高。首先，当公司面临较高的诉讼风险时，管理层会减少信息披露、披露信息更加不及时以及更倾向于采用不精确的盈余报告形式[3]，企业进行盈余管理的动机也显著增强，最终导致企业披露的盈余质量偏低[12]。其次，涉诉公司因为声誉受损而导致其失去合作伙伴，更容易陷入外部的融资困境，企业资金链的断裂导致企业持续经营面临“不可承受之重”的打击，于是企业未来盈利能力具有更大的不确定性。基于分析师的视角，成本效益是制约分析师跟踪的关键，企业未来盈余不确定性越高，分析师盈余预测难度越大，拟跟踪企业的信息成本也随之升高，分析师关注数量减少。此外，诉讼风险越高，说明组织的合法性出现危机，为了消除危机以保证企业继续存续与发展，管理层需要适时调整企业当前的战略，于是导致分析师与企业之间的信息不对称程度增大，分析师难以根据已有的经验对企业现在的经营战略与未来绩效做出准确的评估和判断。与此同时，分析师获取相对准确的公司信息资源的难度增加，使得分析师需要投入更多的成本来预测该公司盈余，导致愿意跟踪公司的分析师人数减少。因此，本文提出假设1。

H1：公司诉讼风险越大，分析师预测跟随数量越少。

（二）公司诉讼风险对分析师盈余预测准确度的影响

分析师盈余预测准确度主要受到公共信息和私有信息的质量以及分析师对信息理解的影响。相同的会计信息不同分析师理解存在差异，对于信息更加复杂的上市公司来说，分析师对其进行预测的准确度越低。现有研究分析师盈余预测准确度影响因素的文献表明，公司盈余的可预测性[13]、盈余波动[10]和信息披露质量[14]等均会影响分析师盈余预测准确度。

随着诉讼风险增大，企业内部信息越复杂，分析师盈余预测准确度越低。首先，这种典型的厌诉型倾向受文化倾向的影响，公司涉诉被看作是负面消息，会损害企业的声誉机制，对企业正常经营活动产生消极影响[15]。因此，决策者出于保护自身利益会尽量减少披露或者隐匿诉讼等相关不利信息，进而低质量的信息披露会加剧企业与资本市场中利益相关者的信息不对称程度。当企业涉诉信息披露不完全时，分析师会凭借自身专长和能力来挖掘私有信息，但是由于分析师收集私有信息渠道和掌握私有信息程度不同，以及他们对涉诉公司未来盈利能力存在不同的理解，因而导致分析师盈余预测结果会存在较大的差异。其次，涉及民事诉讼的公司有动机通过盈余管理减少公司因诉讼引发的潜在损失，提高盈余管理程度[16]，使得分析师与企业之间的信息不对称程度增高，分析师无法通过公共信息来判断公司真实的会计信息，势必会影响分析师盈余预测准确度。最后，通常情况下败诉会产生巨大的赔偿金额，导致企业资金断流，影响企业的正常运营，随之企业需要采取一系列的战略调整来应对内外部环境的变化，公司未来经营不确定性增大，公司盈余的可预测性变差。因此，分析师获取私有信息的动机增加，对私有信息的依赖程度增加。但是由于证券分析师通过不同渠道获得私有信息，以及获得私有信息的数量不同，尤其是私有信息的质量难以保障，这些因素都会降低分析师盈余预测准确度，即加大其盈余预测误差和分歧度。因此，本文提出假设2。

H2：公司诉讼风险越大，分析师盈余预测误差和分歧度越大。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选择沪深A股上市公司2009—2019年数据作为研究样本，然后依次剔除金融保险类、ST、？觹ST类以及相关指标缺失的企业。本文分析师盈余预测数据和控制变量中的财务数据来源于CSMAR数据库，公司诉讼数据来源于WIND数据库，依据上市公司涉诉角色来看，被告方所承受的潜在风险远高于原告，因此，从涉诉案件中筛选出被告方的上市公司作为公司诉讼研究样本。本文对主要变量进行了1%和99%分位上的缩尾处理，采用Stata15.0软件对数据进行处理与统计分析。

（二）模型设计

为了研究诉讼风险对分析师盈余预测行为的影响，本文以分析师预测跟随数量、分析师盈余预测误差和分歧度作为被解释变量，诉讼风险以公司当年是否涉及诉讼、涉及诉讼的总次数以及涉诉总金额三个角度为解释变量，设计模型1—模型3来检验H1和H2。

（三）模型中主要变量定义

1.被解释变量

分析师预测跟随数量（Follow）用每年对公司盈余预测的分析师人数总和加1取对数衡量。

分析师盈余预测误差（Ferror）用当年所有分析师最后一次盈余预测中位数值和实际公司每股盈余的误差来衡量，计算公式如下：

Ferrori，t=Med（Feps）i，t-epsi，t /epsi，t

分析師盈余预测分歧度（Fdiver）用当年所有分析师最后一次盈余预测的标准差来衡量，计算公式如下：

Fdiveri，t=Sd（Feps）i，t /Mean（Feps）i，t

其中，Med（Feps）为t年跟踪i公司的所有分析师最后一次预测值的中位数，eps为t年跟踪i公司的实际每股盈余，Sd（Feps）为t年跟踪i公司的所有分析师最后一次预测值的标准差，Mean（Feps）为t年跟踪i公司的所有分析师最后一次预测的均值。

2.解释变量

诉讼风险采用以下三个代理变量来衡量：当年是否作为被告方涉诉的哑变量（Liti_dum），当年存在被诉事项为1，否则为0;当年被诉讼的次数（Liti_count），按照公司代码对每个公司当年度被诉讼的次数求和;当年涉及被诉讼总金额（Liti_amount），即对年度该公司涉及所有被诉讼案件的金额求和。为了剔除规模效应的影响，采用当年涉诉总金额与当年营业收入的比值来衡量诉讼总金额。

3.中介变量

（1）经营风险（Risk），本文采用公司盈利的波动程度来衡量经营风险[17]，具体计算方法如下：

其中，EBIT为息税前利润，ASSET为期末资产总额，本文以被诉当年、被诉前一年以及被诉后一年为观察期，计算盈利波动程度来衡量经营风险。

（2）企业战略调整（S_change），借鉴连燕玲等[18]的研究来定义，通过测量战略资源在一个会计年度内的波动。如果企业战略资源配置在年度区间内波动较大，则认为战略调整程度较大，反之较小。具体的计算过程如下：首先，选取6个战略维度指标反映企业的资源配置，包括①无形资产净值与营业收入之比衡量研发投入;②销售费用与营业收入之比衡量广告投入;③投入管理费用与营业收入之比衡量期间费用;④固定资产净值与固定资产原值之比度量固定资产更新度;⑤存货与营业收入之比衡量存货水平;⑥短期借款、长期借款和应付债券之和与净资产之比衡量企业财务杠杆。其次，计算上述各项指标在区间（t-1，t+3）5年内的方差，再将获得的年度方差根据行业进行标准化。最后，将上述标准化后的6项指标相加，即得到各企业每年的战略调整程度（S_change）。

4.控制变量

参照相关研究，本文将公司规模（Size）、上市年限（Age）、净资产收益率（Roe）、企业成长性（Growth）、产权性质（Soe）和股权集中度（Top）作为控制变量。同时，在模型中还控制了年份因素（Year）与行业因素（Ind）的影响。

具体变量定义如表1所示。

四、实证结果

（一）描述性统计

表2报告了各主要变量的描述性统计结果。从表2中可以看出，分析师预测跟随数量的最小值为0.693，最大值为3.807，均值为2.105，标准差为0.736，不同公司分析师跟踪数量存在较大差异，说明我国分析师存在明显的跟踪偏好。分析师盈余预测误差的最小值为0，最大值为28.750，均值为1.096，标准差为2.420，说明分析师对样本公司的盈余预测误差差异较大。样本公司预测分歧度的最小值为0，最大值为20.500，均值0.394，标准差为1.023，说明我国分析师在进行盈余预测时，彼此之间还是存在较大的分歧。诉讼风险的虚拟变量（Liti_dum）的均值为0.099，说明9.9%的样本公司当年涉及诉讼案件;当年诉讼赔偿总金额与营业收入之比（Liti_amount）均值为0.001，最大值达到0.067，说明诉讼金额占营业收入的比重较大，公司陷入诉讼导致的巨额赔偿将会危害企业长期的生存与发展。

（二）公司诉讼风险对分析师预测跟随数量的影响

表3报告了公司诉讼风险与分析师预测跟随数量的多元回归结果。从表3可以看出，诉讼风险的三个替代变量（Liti_dum、Liti_count、Liti_amount）與分析师预测跟随数量（Follow）的回归系数均显著为负（b=-0.075，t=-4.07;b=-0.033，t=-3.34;b=-3.291，t=-3.50），说明公司发生诉讼、诉讼次数越多、诉讼涉及金额越大，分析师盈余预测跟踪人数越少，H1得到支持。

（三）公司诉讼风险对分析师盈余预测准确度的影响

表4报告了公司诉讼风险与分析师盈余预测误差和分歧度的多元回归结果。从表4的（1）列—（3）列可以看出，诉讼风险的三个替代变量（Liti_dum、Liti_count、Liti_amount）与分析师盈余预测误差（Ferror）的回归系数均为正（b=0.195， t=2.52;b=0.100，t=2.07;b=17.239，t=

2.63），前两个替代变量在5%水平上显著相关，第三个替代变量在1%水平上显著相关。从表4的（4）列—（6）列可以看出，诉讼风险（Liti_dum、Liti_count、Liti_

amount）与分析师盈余预测分歧度（Fdiver）的回归系数均为正（b=0.071，t=1.800;b=0.052，t=1.65;b=8.641，t=

2.11），前两个替代变量在10%水平上显著，第三个替代变量在5%水平上显著相关。说明公司涉及被诉、诉讼次数越多、诉讼涉及金额越大，即诉讼风险越高，分析师盈余预测误差和分歧度越大，H2得到验证。

（四）稳健性检验

1.滞后一期的诉讼风险

由于诉讼风险的影响具有滞后性，同时为了避免内生性问题，本文将是否涉及诉讼、涉诉总次数和涉诉总金额均滞后一期。

2.基于PSM模型的回归

倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）目的是用于减缓样本选择偏误与混杂变量对研究结果的影响，采用实验组和对照组进行比较，减少系统性偏差，更准确合理地反映所研究的问题。本文计算倾向得分，采用最小距离匹配方法为涉及诉讼风险的样本按照1■3进行匹配，即将实验组（涉及诉讼的公司）与对照组（未涉及诉讼的公司）进行匹配，得到4 881个配对样本，进而分析比较诉讼风险对分析师盈余预测行为的影响。

3.双重差分模型（DID）

为了控制潜在的反向因果问题，本文采用双重差分模型（DID）验证企业被诉前后的分析师盈余预测行为，可以更好地控制实验组和样本组之间的系统性差异，考察样本公司诉讼发生前后对分析师盈余预测行为改变的影响是否显著，模型如下：

模型4加入企业发生诉讼的虚拟变量Treat（涉及被诉公司为实验组取值为1，无诉讼的控制组取值为0）、诉讼风险时点虚拟变量Post（企业首次发生诉讼年度及以后年度取值为1，发生之前取值为0），主要关注系数λ3，表示在诉讼风险前后实验组与控制组分析师盈余预测行为变化的差异。回归结果显示发生诉讼之后的样本公司分析师盈余预测跟随数量显著低于未涉及诉讼的样本公司，以及分析师盈余预测误差和分歧度显著高于未涉及诉讼的样本公司。

篇幅所限，本文未报告稳健性检验的结果，但是无论采用上述三种检验方法中的哪一种，都进一步验证了本文结论的稳健性。

五、进一步研究：作用机制分析

诸多经济现象之间存在着错综复杂的关系，但是可以通过作用机制以抽丝剥茧的形式发现其中的相关性，于是接下来对公司诉讼风险影响分析师盈余预测行为的作用机制做进一步研究。

（一）经营风险作用机制

本文认为诉讼风险向市场传递一种“坏消息”，增加公司发展前景的不确定性，极度损害投资者的信心，可能对股票市场带来负面效应[19]。诉讼危害具体表现在以下两个方面：第一，公司败诉后，即上市公司行为被判为非法，这会影响其与客户及供应商关系，供应商会担心公司的付款速度以及客户担心产品的质量，导致商业合作伙伴对公司失去信心[20]。第二，巨大的赔偿金额可能导致企业陷入现金流短缺的困境，诉讼的发生也显著增加公司的债务成本，缩短债务期限，信贷融资规模大幅下降。因此，涉诉公司不仅会面临资金周转的困扰，与客户之间正常的经营往来也会受到影响，未来盈利能力的不确定性增大，分析师根据公开信息获取准确的企业盈余信息质量的可靠性降低，需要充分掌握更多的私有信息来评估企业现有的业务往来与经营状况。企业经营风险的增大直接导致分析师盈余预测的成本增加，必然会影响分析师的跟随意愿以及盈余预测的准确度。

表5列示了经营风险作用机制检验的回归结果，表5（1）列—（3）列报告了公司诉讼风险对经营风险的影响，回归结果显示，随着公司涉诉次数越多、涉诉金额越大，公司经营风险也越大（b=0.007，t=6.34;b=0.004，t=6.41;b=0.420，t=5.22）。表5（4）列—（12）列加入经营风险中介因子，回归结果显示，公司诉讼风险与经营风险的回归系数均显著。依据中介效应判定原理，公司诉讼风险对分析师盈余预测行为的影响至少有一部分是通过中介变量经营风险实现的。研究结果说明公司诉讼会增加企业的经营风险，进而会抑制分析师跟随数量，增大分析师盈余预测误差和分歧度。

（二）企业战略调整程度作用机制

企业战略需要动态调整以适应环境和资源的不确定性，以寻求企业现阶段状况与外部环境进行匹配。从资源配置视角出发，面对诉讼风险导致内外部资源的紧缺需要组织做出及时的调整与变革，以保证企业的可持续性发展。当公司面临较高的诉讼风险时，这种风险会给公司带来一系列的困扰，例如融资压力、合作伙伴的变更等。企业需要适时调整经营战略以适应新顾客和产品市场的竞争，战略的调整导致企业与自身以往以及同类公司的会计信息可比性降低，造成证券分析师拟获取企业相关信息所付出的成本和精力大为增加，随之分析跟随意愿降低，以及可比性的降低导致分析师更加依赖私有信息。由于分析师获取私有信息的途径和内容不同，导致分析师盈余预测存在较大的差异，因此，公司诉讼导致的战略调整必然会影响证券分析师的盈余预测行为。

表6列示了企业战略调整程度机制检验回归的结果，从表6（1）列—（3）列可以看出，随着公司涉诉次数越多、涉诉金额越大，企业战略调整程度也越大（b=0.030，t=3.57;b=0.014，t=3.32;b=1.860，t=3.47）。表6（4）列—（12）列是加入企业战略调整程度中介因子变量，回归结果显示，公司诉讼风险与战略调整程度的回归系数均显著。依据中介效应判定原理，战略调整程度在公司诉讼风险与分析师盈余预测行为之间发挥部分中介作用。回归结果表明，公司诉讼风险越大，会增加企业战略调整程度，进而会抑制分析师跟随数量，增大分析師盈余预测误差和分歧度。

六、结论与启示

本文以沪深A股2009—2019年上市公司数据为研究样本，研究公司诉讼风险对分析师盈余预测跟随数量、预测误差和分歧度的影响。研究发现：诉讼风险会抑制分析师跟随数量，降低分析师预测准确度。影响机制有以下两个方面：其一，诉讼纠纷导致企业难以与客户之间保持正常的经营往来关系，以及企业陷入资金周转困境，导致企业盈利能力的不确定性增大，于是分析师跟随此类公司的意愿以及预测的准确度降低;其二，诉讼纠纷会导致企业多方契约被破坏，企业需要适时调整战略来保持企业的可持续性发展，战略调整导致分析师根据以往经验对企业盈余进行预测的难度增大，以及分析师需要投入更高的成本来进行预测，从而导致分析师的跟随意愿降低、盈余预测误差和分歧度增大。

针对上述研究结论，本文得出以下研究启示：（1）管理层应该强化法律专业知识学习，树立法律风险防范意识。上市公司管理层应该建立一套合法合规的制度章程，建立法律风险防控体系，在做出决策的时候，应该运用法律知识综合分析，判断该事项的合法性，防范和消除法律风险隐患。（2）上市公司要真实准确地披露诉讼事项。因为上市公司披露的信息对分析师进行预测至关重要，相关部门应该加强对上市公司信息披露的监督，抵制涉诉公司延迟或者减少披露公司的相关信息，力争做到信息披露的及时性、相关性和准确性等，从而为分析师预测提供强有力的支持，进而提升资本市场的有效性。（3）应该进一步加强对分析师团队的培训和管理，提升分析师队伍的专业素养与知识水平。分析师在对涉诉公司进行预测时，更多地依赖其专业判断能力和解读能力，向信息需求者传递合理、准确的预测，更好地为投资者服务，提升资本市场的运行效率。

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