其他综合收益、分析师预测与决策价值

黄志雄

摘 要：其他综合收益作为“脏盈余”的回收站，是否对信息使用者具有决策价值是困扰准则制定者的重要学术问题，从资本市场最专业的财务报表使用者——证券分析师视角出发，研究其他综合收益对分析师盈余预测的影响，检验分析师是否能够有效识别利用其他综合收益信息。研究结果表明：其他综合收益信息对分析师盈余预测准确性有显著影响，即其他综合收益比重高的企业，分析师盈余误差的分歧越大；其他综合收益强制披露后分析师解读成本减低，盈余预测准确性得以提高。结论支持现阶段其他综合收益信息在分析师利预测中的作用，间接证明其他综合收益的决策价值。关键词： 其他综合收益；分析师；盈余预测中图分类号：F830.91

文献标识码： A

文章编号：1003-7217（2016）05-0063-07一、引言披露综合收益信息及其构成一直是20世纪会计届持续存在争议的话题之一。Paton and Littleton（1940） [1]最早提出将所有构成广义收入的因素在进入资产负债表前通过损益表中进行披露，包括非经常性和异常事项。之后FASB（1985）首次在概念框架的财务报告要素中定义了综合收益的概念（SFAC 6）：综合收益是指除业主资本投入和收回之外，企业在经营或其他事项中所有权益变动的结果。而对于其他综合收益的定义则笼统采用了排除法，即综合收益中除净利润外的部分。虽然披露综合收益的呼声一直存在，但国际上真正要求在收益表中披露其他综合收益还只是近期现象。理论上披露综合收益的内在需求可以追溯到干净盈余（clean-surplus）理论，其认为当所有关于价值创造的综合收益信息得到披露时，企业在资本市场上才能被准确定价[2，3]。综合收益信息有效识别并衡量了所有企业创造的价值活动，将价值创造活动和业主投资和分配活动区别开来，因此理论上综合收益相对于净利润能为定价提供更多信息。并且衍生出其他有益后果，例如明晰财务报表间的内在勾稽关系，帮助投资者和管理层重视所有有助于价值创造的活动[3]。其他综合收益是否具有信息含量？是否影响报表使用者的决策判断，这是其他综合收益信息披露后必须解决的问题。我国自2009年要求上市公司强制披露其他综合收益以来，实施时间已逾5年，在此期间有关其他综合收益披露效果和信息含量的研究很少且未得出一致的结论。李尚荣的研究发现，与美国、香港等地区相比，我国综合收益价值相关性低于净利润，其他综合收益不具备价值相关性，认为我国会计环境的滞后直接影响其他综合收益信息的进一步运用[4]。但是王鑫的研究却发现了截然不同的结果，得出综合收益总额具有比传统的净利润更高的价值相关性的结论[5]。因此，继续拓展研究报表使用者对其他综合收益信息的解读依旧是一个迫切需要解决问题。本文以分析师的视角作为切入点，研究了其他综合收益信息对分析师盈余预测误差的影响，并检验了强制披露其他综合收益准则前后分析师盈余预测误差的变动。以2007～2014 年沪深上市公司为样本进行实证检验，以期为我国其他综合收益信息在实际中运用效果提供经验证据。二、文献回顾现阶段国内外文献大多从股票回报率的角度检验其他综合收益的价值相关性，通过比较与净利润在定价、预测能力以及持续性特征上的差异来研究其他综合收益的信息增量。Ohlson（1995）提出的干净盈余（cleansurplus）观点在理论上为其他综合收益价值相关性奠定了基础。其认为综合收益信息有效识别并衡量了企业所有创造价值的活动，并将价值创造活动和业主投资和分配活动区别开来[2]。因此相对于传统净利润指标，其他综合收益提供了额外关于企业价值的信息。自此涌现了大量关于其他综合收益价值相关性的实证文献，但是从国内外研究结论来看，关于综合收益总额和具体项目信息的价值相关性证据是矛盾、普遍较弱的。一方面，Chambers et al.（2007）分别对SFAS No. 130综合收益信息实际披露的前后阶段进行了研究，发现利用实际披露的其他综合收益信息在解释股价的回报率中有显著的正相关关系，而使用自行构建的其他综合收益（asif reported）却没能在股价中得到体现[6]。其认为SFAS No. 130后披露其他综合收益信息提高了股票定价效率。Kanagaretnam et al.（2009）则进一步通过在美国上市的加大公司作为样本，同样以实际披露的综合收益信息证实了Chambers et al.（2001）的结论，并进一步发现了现金套期保值项目与股价之间的负相关关系[6，7] 。我国学者王鑫（2013）以中国上市公司为样本研究了综合收益信息的价值相关性，发现综合收益总额具有更高的价值相关性，对股价和收益率的解释能力要强于净利润指标[5]。另一方面，也有学者发现了相反的证据。Dhaliwal et al.（1999）检验了综合收益与股价、回报率以及预测现金流能力之间的相关性，并没有发现综合收益在上述特征中优于净利润指标的证据[8]。结论不支持综合收益是一种代替净利润来衡量企业业绩的指标，并对SFAS No.130中要求所有行业披露综合收益信息提出了质疑。Devalle and Magarini（2012）以遵循IFRS准则的英、德、法、西班牙和意大利上市公司为样本，比较了综合收益与净利润指标的价值相关性差异[9]。发现在估值模型中使用综合收益后，模型解释能力并没有显著得到提高，并指出在全球范围内以综合收益取代净利润作为评价指标依旧存在争议。国内学者欧阳爱平等以沪深上市公司为样本，采用价格模型和报酬模型检验了综合收益及其构成的价值相关性[10]。发现相对于净利润，综合收益总额及其他综合收益信息并不具有更高的价值相关性。李尚荣（2012）类似发现中国上市公司的综合收益价值相关性低于净利润指标，其他综合收益信息不具有信息增量，并将原因归结为我国滞后的制度环境以及对综合收益概念认识层面的不足[4]。虽然资本市场上经验证据存在矛盾，但是也有学者从其他视角研究了其他综合收益信息在决策判断中的作用。现阶段国外学者常用分析师盈余预测来作为衡量报表使用者对解读报表信息的代理变量，其原因在于分析师群体已成为资本市场信息解读、传递不可或缺的中介机构，但是我国却鲜有从分析师角度研究其他综合收益的文献。Maines and McDaniel（2000）以非专业投资者的决策作为研究切入点，比较了其他综合收益不同披露位置的影响，包括SFAS No.130实施前的附注、实施后的权益变动表以及综合收益表[11]。得出只有在综合收益表中列式其他综合收益，非专业投资者才能够利用其他综合收益对管理层业绩进行评价。Hirst and Hopkins（1998）则从证券分析师的角度出发，发现当公司在利润表中披露其他综合收益信息时，分析师更易识别公司是否存在利润操纵[12]。三、理论分析与研究假设其他综合收益是企业价值活动的重要组成部分，尤其是在衍生金融工具广泛使用的背景下，其重要性地位越来越突出，弥补了传统意义上净利润指标在现阶段已无法满足投资者决策需求的缺陷[3]。可是即使在披露其他综合收益相关信息的前提下，信息决策使用者依旧存在不可避免的问题，即如何判断已确认其他综合收益重分类至损益时的时机选择和幅度波动。因为相对于企业核心业务经营流量和盈余的衡量预测，其他综合收益具体项目由于其内在不确定性和低持续性特征，不可避免地为财务报表使用者的预测带来了阻碍[12]。证券分析师作为财务报表的专业使用者，在解读信息专业性和时效性方面要显著高于非专业投资者[13]。其公布的前瞻性每股盈余预测值与实际值之间的误差则可以作为衡量分析师盈余预测准确性的标准，预测误差越小，分析师盈余预测准确性越高。已有文献在研究分析师盈余预测准确性时发现信息不对称程度和不确定性因素将直接影响分析师预测误差的高低。例如，相对于不经常性发生其他综合收益或波动较小的企业，在过去已确认金额较大的企业意味着在未来期间企业可重分类进损益的金额越大，其在预测未来每股收益时不单单需要考虑正常经营内的因素，还需要花费大量时间、精力和成本来充分了解企业的经营状况。从附注、非财务信息以及企业经营环境的分析中，预测过去已确认的其他综合收益在未来期间重分类至损益的可能性和幅度，导致分析师群体在预测此类企业的盈余时产生较大分歧。因此我们推测其他综合收益对财务报表专业使用者（分析师）有重大影响，并提出：假设1：其他综合收益重要性与分析师预测误差正相关在有效资本市场假说中，无论是否或在报表不同位置披露其他综合收益均不会影响信息使用者的决策。但在现实中已有管理会计研究发现信息只有在可获得且易理解的前提下，使用者才能有效处理信息进行决策。Hirst and hopkins（1998）[12]研究了SFAS No.130准则中披露其他综合收益对分析师盈余预测的影响，发现披露其他综合收益能够帮助分析师识别管理层的盈余管理活动，降低盈余预测的误差，而且相比于在所有者权益变动表（SCE），通过损益表（IS）披露其他综合收益能够更加显著降低分析师的盈余误差，表明选择在不同财务报表位置披露其他综合收益会有不同的经济后果。我国自2009 年起在上市公司范围内，要求其在利润表、所有者权益表以及附注中披露其他综合收益具体项目和综合收益总额。可以发现CASC在准则制定方面已经借鉴了FASB和IASB的成果，没有赋予企业自主选择报表位置披露其他综合收益的权利。但是我国强制披露其他综合收益信息是否提高了报表信息使用者的解读和决策？是否达到准则制定者最初的期望效果？这些问题依然没有解决。相当一部分学者通过研究资本市场的股票回报率对其他综合收益信息的信息增量、价值相关性进行了研究，未得出一致的结论[4，5]。因此我们从财务报表专业使用者（证券分析师）角度研究综合收益信息的价值相关性和披露效果。如果2009年后披露其他综合收益提供了比以往净利润更多的超额信息，而且同时报表使用者又能够解读使用该信息进行决策判断，那么就完成了准则制定者对披露其他综合收益的期望，体现在证券分析师群体上的直接经济后果就是减少预测成本，降低预测误差。因此本文认为强制披露其他综合收益后，证券分析师预测误差出现了差异，并提出如下假设：假设2：其他综合收益信息强制披露后，分析师预测误差降低四、研究设计（一）样本选择及数据来源我国财政部在2009年6月颁布了《企业会计准则解释第3号》，要求上市公司在利润表增设其他综合收益具体和综合收益总额项目。而且在同年12月又印发了《关于执行会计准则的上市公司和非上市企业做好2009 年年报工作的通知》，对其他综合收益在利润表、权益变动表以及附注中的披露作出了具体规定。因此分析师可获取规范完整的综合收益信息的时间起点为2010年，我们选取2010～2014年作为样本期间，剔除分析师预测数据和财务数据不可获得的企业，最终得到11451个企业年度有效样本，为了消除异常值存在的影响，同时对样本进行了1%分位内Winsor处理。财务报表以及分析师预测数据均来自于国泰安数据库。（二）研究变量及定义1.因变量。采用分析师盈余预测误差来逆向衡量分析师的预测准确性，借鉴Dhaliwal对分析师盈余误差（Error）的衡量方法，将分析师群体预测每股收益（FC）与实际每股收益（EPS）平均误差的绝对值除以年初股票价格（P）作为度量分析师预测准确性的指标[6]。其中下标i，t，j分别代表预测企业对象i，预测发生年度t以及分析师j。指标Y取值0，1，2，表示在当期分析师个体预测本年度，下一年度和两年后的每股收益预测值。区分分析师个体的预测时效是因为随着预测时间的增长，不确定因素的增加将导致分析师预测准确性的降低[10]。我们将分析师预测时效限制在2年内，是因为分析是个体很少预测2年后的企业盈余，而且预测样本数量在时效第三年显著降低。2.解释变量。其他综合收益和净利润均是企业价值活动的成果，但是并不是所有企业都会有其他综合收益，甚至存在企业完全没有其他综合收益的发生额。因此这一差异将直接导致分析师在预测未来每股收益时的成本和误差。本文利用沪深上市公司2010～2014年季度数据来划分其他综合收益在企业经营活动中的地位：当企业存在一个季度其他综合收益发生额高于净利润金额时，就将这一类企业定义为重要性高样本（HOCI）；而存在一季度其他综合收益发生额高于当季度净利润金额的10%，且每一季度其他综合收益发生额均低于净利润时，我们将其定义为中等重要性样本（MOCI）；剩余样本的季度其他综合收益发生额均低于当期净利润金额的10%，并划分为低重要性样本（LOCI）。在研究设计中我们进一步选取重要性高样本（HOCI）和低样本（LOCI）作为实验研究对象，并设置重要性变量（OCI）。当其他综合收益重要性高时（HOCI），OCI取1；反之属于低样本（LOCI）范围时，OCI取0。另外在研究其他综合收益披露准则前后阶段分析师预测准确性的差异时，本文构建了准则实施虚拟变量（Enforce）：在其他综合收益强制披露阶段（2010～2014），准则实施变量（Enforce）取1，未强制披露阶段（2007～2009）则取零。3.控制变量。本文同时引入了一系列相关控制变量来加强分析师预测准确性和其他综合收益重要性之间的相关关系。Dhaliwal（1999）在研究中控制了分析师个数变量，认为分析师跟随个数越多意味着对该企业预测市场需求越高，激励分析师花费更多成本来提高预测准确性[8]。因此在模型中我们控制了跟踪分析师数目（Anano），衡量方式为该公司在当期跟踪分析师数目的自然对数；Hope（2003）研究指出盈余波动性越大的企业会对分析师的预测造成更大的不确定性 [16]。因此本文引入历史每股收益波动性变量（VarEarn）。以分析师预测时点前三年实际每股收益（EPS）的方差来进行度量，预期历史每股收益波动性与分析师预测误差正相关；同样Hope（2003）的研究认为当企业年报净利润为负时，分析师盈余预测更困难、误差更大[16] 。因此，加入亏损变量（Loss），当预测年度企业净利润为负时取1，否则取零；最后进一步控制了经营现金流量负债比例（Ev）、负债杠杆水平（Lev）以及预测年度和企业所在行业等变量。4.模型设定。根据上述分析构建以下2个模型来检验其他总额和收益重要性与披露对分析师盈余预测准确性的影响：模型（1）：五、实证分析（一）单变量检验表1 列示了核心变量的描述性统计。结果表明：（1）其他综合收益高重要性组（H-OCI）的分析师盈余预测误差均值在预测当期（0.018 vs 0.015）、下一年（0.032 vs 0.030）以及第二年度（0.042 vs 0.038）均要高于低重要性组（L-OCI）的预测误差，初步证明其他综合收益对分析师盈余预测有影响。且随着预测期限的增长，分析师预测误差逐渐扩大，这与De Bondt and Thaler（1990）[14]的研究一致；（2）虽然两组样本前3年历史每股收益波动性（VarEarn）的均值差异不显著，但是通过了中位数差异显著性检验（0.013 vs 0.017），意味着高重要性组的盈余波动性要低于低重要性组；（3）分析师跟踪个数变量（Anano）在其他综合收益高重要性组要显著低于低重要性组（1.545 vs 1.752），表明其他综合收益低重要性的企业受到更多的分析师跟随；（4）在其他综合收益高重要性组企业亏损年度的比例要显著高于低重要性组（0.050 vs 0.029），表明高重要性组企业的预测难度更大。（二）回归结果分析1.其他综合收益重要性与分析师预测准确性研究。表2列示了模型1的回归结果。可以发现在全样本（Error）、预测当期（Error0）以及下一年度（Error1）回归中，其他综合收益重要性变量（OCI）系数均显著为正（0.002）。这与我们的假设是一致的，即其他综合收益重要性高的企业，分析师盈余误差的分歧越大。其他综合收益的变动导致分析师需要花费额外的时间和精力去解读企业的运营活动、挖掘相关非财务信息，因此分析师盈余预测的难度将更加严峻，导致预测的盈余误差上升，盈余预测的准确程度也随之降低。另外分析师预测2年后样本（Error2）中其他综合收益重要性变量（OCI）没有通过显著性检验。这一结论与De Bondt and Thaler的研究类似，分析师预测间隔越长将受到更多不确定性因素影响，可预测性越差[14]。其他控制变量符号也符合我们的期望。分析师跟随个数（Anano）在回归（1）和（2）中的系数-0.001（-0.003）通过了10%和（1%）显著性检验。这与Dhaliwal （1999）[8]研究结果一致，分析师跟随个数越多表明该企业预测市场需求越高，分析师会花费更多成本来提高预测准确性；历史盈余波动性变量（VarEarn）在全样本以及预测当期和下一期的回归中显著为正，说明企业历史盈余变动幅度越大分析师预测的准确性越高；同样企业亏损变量（Loss）系数显著为正。这与Hope（2003）的研究结论一致，当企业年报净利润为负时，分析师盈余预测更困难、误差更大[16]。2.其他综合收益强制披露前后阶段分析师预测准确性研究。表3列示了在其他综合收益强制披露前后阶段，分析师预测准确性的双重差分模型回归结果。其中，在分析师当期（Error0）预测的回归（1）和（2）中可以发现其他综合收益重要性（OCI）的系数0.007（0.005）通过了1%（5%）显著性水平检验，进一步证明了其他综合收益对分析师预测的负面影响；另外准则实施变量（Enforce）的系数0.007（0.006）通过了1%（1%）显著性检验。该变量识别了准则实施前后时间趋势上的正向变动，表明随着时间移动，分析师预测的误差在变大，可能的解释是现阶段企业运营活动、所处环境越来越复杂，分析师在同样的条件下要付出更多的精力进行预测。本文关注的交互项（OCI×Enforce）变量系数-0.003（-0.003）通过了5%（10%）显著性检验，与假设2 的推论一致。表明其他综合收益强制披露后，分析师对其他综合收益重要性高的企业盈余预测准确性有提高。结论支持现阶段分析师能够利用其他综合收益信息进行分析预测，从而以专业投资者视角证明了我国其他综合收益信息的决策价值。

回归（3）～（6）是针对分析师预测一年和两年间隔的盈余预测误差回归结果，发现交互项均不显著。表明分析师利用披露的其他综合收益进行盈余预测的时效较短，不能识别其他综合收益信息中的长期变动趋势，也从另一角度证明了其他综合收益的低持续性特征。六、稳健性检验在本部分稳健性检验中，我们选取了其他综合收益分组内的中重要性组（MOCI）与低重要性组（HOCI）作为研究对象，以提高上述研究结果的稳健性，但限于篇幅未列示。其中分析师当期（Error0）预测的回归（1）中其他综合收益重要性（OCI）的系数是0.01，通过了1%显著性水平检验，进一步证明了其他综合收益对分析师预测的负面影响；另外准则实施变量（Enforce）的系数0.005也通过了1%显著性检验。其次本文重点关注的交互项（OCI×Enforce）变量系数-0.007也通过了1%显著性检验。表明其他综合收益强制披露后，分析师对其他综合收益重要性高的企业盈余预测准确性有提高。结论支持现阶段分析师能够利用其他综合收益信息进行分析预测，从而以专业投资者视角证明了我国其他综合收益信息的决策价值。分析师后两期预测的回归结果类似，都进一步证明了其他综合收益强制披露后分析师解读成本减低，盈余预测准确性得以提高。回归结果支持现阶段其他综合收益信息在分析师利预测中的作用，间接证明其他综合收益的决策价值。七、结论本文以证券分析师盈余预测作为研究视角，研究了我国其他综合收益信息的决策价值，并对其他综合收益强制性披露前后阶段分析师盈余预测准确性变动进行了实证研究。结果表明，其他综合收益信息对分析师盈余预测准确性有显著影响，即其他综合收益比重高的企业，分析师盈余误差的分歧越大。其他综合收益对分析师在预测未来业绩和现金流有重要价值。其次2009年其他综合收益强制披露后，分析师对其他综合收益重要性高的企业盈余预测准确性有显著提高，即其他综合收益的披露列报降低了分析师盈余预测的成本，间接证明其他综合收益的决策价值。针对现阶段其他综合收益研究进程以及本文的研究结论，我们对未来准则制定和学术研究提出以下建议：（1）从概念框架上明晰其他综合收益的定义，而不是排除法的方式，将有助于财务报表使用者进一步把握其他综合收益的重要性，提高其对综合收益的认识和应用地位；（2）深入研究其他综合收益的列报。财政部会计司于2014年修订了第30号财务报表列报准则，要求在资产负债表中列示“其他综合收益”科目，与“资本公积”科目区别开来。这一规定不仅为其他综合收益在资产负债表谋得了一席之地，也预示着相关细化和完善其他综合收益的潜在需求以及学术研究紧迫性。

参考文献：[1]Paton W A， A C Littleton.An introduction to corporate accounting standards[J].Accounting Review，1940，16（1）：75-81.[2]Ohlson J A.Earnings， book values， and dividends in security valuation [J].Contemporary Accounting Research，1995，（11）： 161-182.[3]Thomas J. Linsmeier et al.An issues paper on comprehensive income[J].Accounting Horizons，1997，（11）：120-126.[4]李尚荣.综合收益价值相关性研究 ——兼议我国会计准则持续趋同策略[D].财政部财政科学研究所博士论文，2012.[5]王鑫.综合收益的价值相关性研究——基于新准则实施的经验证据[J]. 会计研究，2013，（10）：20-27.[6]Chambers D， T J Linsmeier C. Shakespeare T. Sougiannis.An evaluation of SFAS No. 130 comprehensive income disclosures[J]. Review of Accounting Studies，2007，（12）：557-593.[7]Kanagaretnam K， R Mathieu M. Shehata. Usefulness of comprehensive income reporting in Canada[J]. Journal of Accounting and Public Policy，2009，（28）：349-365.[8]Dhaliwal D， K R.Subramanyam R. Trezevant. Is comprehensive income superior to net income as a measure of firm performance[J].Journal of Accounting and Economics， 1999，（26）： 43-67.[9]Alain Devalle and Riccardo Magarini.Assessing the value relevance of total comprehensive income under IFRS： empirical evidence from European stock exchanges[J]. Accounting， Auditing and Performance Evaluation，2012，8 （1）：43-64.[10]欧阳爱平，刘仑.我国综合收益的价值相关性分析——基于沪市A 股的数据检验[J].北京工商大学学报，2010，（6）：35-40.[11]Maines L A， L S. McDaniel.Effects of comprehensiveincome characteristics on nonprofessional investors judgments：the role of financialstatement presentation format[J]. The Accounting Review，2000，75（2）：179-207.[12]Hirst D E， P Hopkins. Comprehensive income reporting and analysts' valuation judgments[J]. Journal of Accounting Research，1998，（36）：47-75.[13]Ramnath S S.Rock P.Shane.The financial analyst forecasting literature：a taxonomy with suggestions for further research[J].International Journal of Forecasting，2008，24 （1） ： 34-75.[14]De Bondt W F M， R H.Thaler. Stock market volatility：do security analysts overreact[J].American Economic Review，1990，80（2）： 52-57.[15]Dichev I D， V W Tang. Earnings volatility and earnings predictability[J]. Journal of Accounting and Economics 2009，47 （1）：160-181.[16]Hope O.Disclosure practices，enforcement of accounting standards， and analysts forecast accuracy：an international study[J]. Journal of Accounting Research，2003，（41）：235-272.（责任编辑：漆玲琼）