2024年2月10日发(作者：叔觅云)
第４３卷第２期２０１７年２月财经研究ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．２Ｆｅｂ．２０１７ 信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用＊２２４，，宋顺林１，李 路３，肖土盛１，（中央财经大学会计学院，北京１中央财经大学中国管理会计研究与发展中心，北京１０００８１；２．０００８１；１．）上海２上海２上海外国语大学国际金融贸易学院，上海外国语大学金融创新与发展研究中心，３．０００８３；４．０００８３文章利用深交所上市公司信息披露考评数据，考察了公司信息披露质量对股价 摘 要：崩盘风险的影响，以及作为信息中介的证券分析师所发挥的作用。研究发现，公司信息披露质量与股价崩盘风险显著负相关，且这一结果主要是由信息披露质量下降引起股价崩盘风险增加所致，而信息披露质量提高对股价崩盘风险的缓解作用不明显。此外，文章发现良好的信息披露质量能够显著降低分析师的预测误差，而较低的预测误差可进一步缓解股价崩盘风险，这说明分析师预测活动在信息披露质量与股价崩盘风险之间起中介作用。文章的研究对于认识分析师在资本市场中的作用，以及提高信息披露质量、降低股价崩盘风险、促进资本市场平稳发展具有重要的理论与现实意义。股价崩盘风险；信息披露质量；分析师预测；中介效应 关键词：（）８３０．９ 文献标识码：００１ＦＡ 文章编号：１－９－０－１９５２２０１７０２１０９２ 中图分类号：：／ＯＩ１０．１６５３８．ｃｎｋｉ．ｆｅ．２０１７．０２．００８ Ｄｊｊ一、引 言暴涨暴跌”是资本市场的一种重要现象，特别是“暴跌”所带来的股价崩盘风险给 股价“投资者的财富、资本市场的平稳运行以及实体经济的健康发展带来极大的冲击和破坏，因而）。由于制度性安排等原因，我国资本市场受到监管者和投资者的广泛关注（许年行等，０１２２整体呈现大起大落、剧烈波动的格局。据滕泰等（我国股市在１统计，２００８）９９６－２００８年发生了四次大的暴跌事件，平均持续时间为２平均振幅高达５股价２．５个月，１．６％。在我国，十三年乙肝疫苗梦破碎，复牌后连续９个重庆啤酒”崩盘的案例并不罕见。例如，０１１年“２交易日跌停，短短两个月内股价从８市值蒸发了近７１元剧跌至２１元，５％。在我国金融风险逐渐累积的大背景下，深入剖析股价崩盘风险的成因，对降低我国资本市场金融风险、促进资本市场平稳发展、优化资源配置具有重要的理论与现实意义。（）从信息释放者与接受者之间的信息不对称角度阐述了股价崩盘风ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６Ｊ ｙ险的成因，认为出于自身利益考虑，管理层不愿及时披露公司负面消息，负面消息累积到一定程度并突然集中披露时将引发股价崩盘。在这一理论框架下，之后的研究主要从会计信收稿日期：０１６２－０－０６１）国家自然科学基金项目（基金项目：７１４０２１９７，７１５０２１８３，男，江西赣州人，作者简介：肖土盛（中央财经大学会计学院副教授；９８７－）１，男，湖南永州人，宋顺林（中央财经大学会计学院副教授；９８４－）１，男，新疆乌鲁木齐人，上海外国语大学国际金融贸易学院副教授。李 路（９８２－）１·１０·１
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、、、管理层激励（税收规避（息质量（ＨＫＫｕｔｔｏｎ等，ｉｍ等，ｉｍ２００９；Ｄｅｆｏｎｄ等，２０１１２０１５）ａ）），、江轩宇，许年行等，许年行等，分析师和机构投资者（ｂ；２２０１３ｎ和Ｚｈａｎ２０１３；０１２；２０１１Ａｇ））、等，罗进辉和杜兴强，以及投资者保护（王化成等，等方面对股媒体监督（２２２０１３０１４０１４）（的研究不难发现，股价崩盘风险本质上是价崩盘风险进行了研究。从Ｊｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６）ｙ鲜有研信息不对称所引发的后果，加强公司信息披露显然有助于降低股价崩盘风险。然而，究直接从信息披露的角度对该问题进行探讨。 信息披露是资本市场最基本的制度安排之一。良好的信息披露有助于降低投融资双方的信息不对称和资金成本，提高资本市场的资金配置效率。为了维护资本市场稳定发展和保护投资者利益，我国监管部门出台了一系列政策法规，规范和引导上市公司的信息披露行为，为提高公司信息披露质量奠定了制度基础。尽管如此，我国上市公司信息披露问题层出统计发现，不穷，对公司声誉和投资者信心产生了极大的负面影响。罗进辉（２０１４）００２－２本文的第一个研究问题是，我国近九成上市公司的信息披露质量摇摆不定。因此，２０１０年，上市公司信息披露质量的提高是否能够缓解资本市场信息不对称，进而降低股价崩盘风险？证券分析师在上市公司和投资者之间扮演着“信息传递 作为资本市场重要的信息中介，者”的角色，他们利用专业知识与信息收集加工的相对优势，向市场参与者提供合理反映证李馨子和肖土券内在价值的信息，从而降低资本市场的信息不对称程度（何贤杰等，０１３；２）。分析师参与市场体现在信息生产、盛，传递与吸收各个环节，从而为上市公司信息披２０１５露质量影响股价崩盘风险提供了有效途径。为此，本文的第二个研究问题是，证券分析师在上市公司信息披露质量影响股价崩盘风险中是否起着中介作用？研究了公司信息披本文以２００１－２０１３年深交所上市公司为样本， 为了回答上述问题，上市公司信息露质量对股价崩盘风险的影响，以及证券分析师是否起中介作用。研究发现，披露质量与股价崩盘风险显著负相关，且这主要是由信息披露质量下降使股价崩盘风险增加所致，信息披露质量上升对股价崩盘风险的缓解作用则不明显。此外，良好的信息披露质量能够显著降低分析师的预测误差，而较低的分析师预测误差进一步缓解了股价崩盘风险，说明分析师预测活动具有中介作用。这些证据表明，良好的信息披露通过改善分析师预测活动、降低信息不对称程度，缓解了上市公司股价在未来发生崩盘的风险。从公司信息披露实践，为股价崩盘风险的成因提供第一， 本文的研究贡献主要体现在：了更直接的证据。以往的研究主要集中于分析会计信息质量、管理层激励、税收规避、分析，师和机构投资者等的影响（Ｊ２００９；Ｋｉｍ等，２０１１ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６；Ｈｕｔｔｏｎ等，ｎ和ａ，ｂ；Ａｙ，）。而股价崩盘风潘越等，许年行等，江轩宇，２２２２０１５；Ｚｈａｎ２０１３；Ｄｅｆｏｎｄ等，０１１；０１２；０１３ｇ险本质上是信息释放者与接受者之间信息不对称所引发的后果，是一个信息问题。相对于）基于财务指标构造的信息透明度代理变量，本文基于上市公司信息披露实ｕｔｔｏｎ等（２００９Ｈ①第二，践构造的信息披露质量指标更加直接和全面地反映了一个公司整体的信息环境。本文为公司信息披露质量影响未来股价崩盘风险提供了一个可能路径。本文发现，作为资本市场信息中介的分析师在公司信息披露质量与股价崩盘风险之间发挥着中介作用。与许）本文发现分析师预测发现分析师乐观偏差会提高股价崩盘风险的结论类似，年行等（０１２２越准确，股价崩盘风险越小。第三，本文的研究结论对相关监管部门具有一定的政策启示。如操纵性应计）构造的信息透明度代理变量不仅受企业固有的经营不确定性影响，还容易受到其他一①基于财务指标（些盈余管理动机的影响。而本文基于深交所信息披露考评构造的信息披露质量指标综合反映了上市公司的信息披露实践，且直接反映了公司信息披露的好与坏，是更好的衡量信息不对称程度的指标。·１１１·
０１７年第２期２加强上市公司信息披露有助于缓解信息不对称，降低股价崩盘风险，进而更好地保护投资者利益，促进资本市场健康有序发展。二、文献回顾与研究假说（建立的信息模型表明，管理层出于自身利益考虑，存在隐藏公司负ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６）Ｊ ｙ面消息的动机。随着经营的持续，负面消息不断积累，达到一定程度并突然集中披露时将导公司信息透明度进一步发现，致股票价格急剧下降，甚至引发股价崩盘。Ｈｕｔｔｏｎ等（２００９）与股价崩盘风险显著负相关。因为公司的信息透明度越低，投资者越无法准确感知管理层藏匿负面消息的行为，从而管理层越容易进行信息管理，所以公司股价未来崩盘的风险越（）为了确保项目顺利实施，管理层存在隐藏不利消息的动机，则提出，大。Ｂｌｅｃｋ和Ｌｉｕ２００７从而投资者在早期无法发现投资项目净现值为负的事实，这类投资项目的亏损累积到一定比较了Ｃ程度被市场发觉时将造成股价大幅大跌。Ｋｉｍ等（２０１１ＥＯ与ＣＦＯ的股权激励ａ）与股价崩盘风险的关系，认为管理层为实现自身股权价值最大化而倾向于采取短期行为（包，括隐藏公司负面消息）发现女性Ｃ导致股价崩盘风险增大。李小荣和刘行（２０１２）ＥＯ能显）研以及江轩宇（著降低股价崩盘风险，而女性Ｃ２ＦＯ的影响则不显著。Ｋｉｍ等（２０１１０１３ｂ）税收规避为管理层隐藏负面消息和寻租行为提供了便利，从而税收规避程度与股价究发现，）较强的税收征管力度能够促使公司及时发现，崩盘风险正相关。类似地，刘春和孙亮（０１５２释放坏消息，降低股价崩盘风险，从而起到投资者保护的作用。潘越等（的研究表明，２０１１）上市公司信息透明度越低，股价崩盘风险越高，而分析师关注可以缓解信息不透明对股价崩）分析师倾向于向市场传递乐观的盈余预测和股票评认为，盘风险的影响。许年行等（０１２２级等正面信息，而选择性忽略负面信息，这种乐观偏差将导致公司负面信息难以及时传递至外部投资者，从而增加股价崩盘风险。许年行等（发现机构投资者的羊群行为提高了２０１３））曹丰等（发现机构投资者持股显著增大了公司股价崩盘公司股价崩盘风险。类似地，２０１５）媒体对上市公司的频繁报道显著降低了股价崩盘风险，风险。罗进辉和杜兴强（发现，２０１４公司内部控制信息披露水发挥了积极的信息中介和公共监督作用。叶康涛等（发现，２０１５））大股东持股通过发挥监督效应和减则发现，平越高，其股价崩盘风险越低。王化成等（０１５２少掏空行为，降低了公司股价未来崩盘的风险。信息不透股价崩盘风险本质上源于信息不对称或信息不透明。第一， 从现有文献来看，明使市场投资者无法观察到企业真实业绩，或被企业虚假情况所蒙蔽，产生对股价的误判，。第而一旦投资者识别或获得企业真实运营状况，其股价就会暴跌（李小荣和刘行，０１２）２投资者和股东难以及时发现净二，对于信息透明度低的公司，管理层更容易进行信息管理，。第三，现值为负的投资项目，亏损累积到一定程度时将引致股价暴跌（ｌｅｃｋ和Ｌｉｕ，２００７）Ｂ在信息不对称的情况下，具有信息优势的管理层出于自身利益（包括货币薪酬、在职消费等），随着经营的持续，负面消息会逐渐累的考虑，往往会刻意隐藏对公司股价不利的“坏消息”，）。积，达到一定程度并突然集中披露时将引发股价崩盘（ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６Ｊｙ准确和充分地向外部投资者披露公司真 信息不透明在很大程度上是管理层没有及时、实状况所引起的。作为公司的内部人，管理层具有信息优势，虽然他们负有向监管者和外部投资者披露信息的义务，但是作为本质上的信息分配者，在法律和制度许可的范围内，他们。为了规范和引导上在一定程度上拥有信息披露内容和披露时机的选择权（潘越等，０１１）２深交所从２完整性准确性、市公司的信息披露行为，００１年起对上市公司信息披露的及时性、·１１２·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、并综合考虑上市公司信息披露行为对市场和投资者的影和合法性四个方面进行考核评价，响、上市公司受奖惩情况以及遵守《上市规则》情况等多种因素。良好的信息披露有助于降低投资者和公司之间的信息不对称程度，并可从以 理论上，下几方面影响公司股价崩盘风险：第一，良好的信息披露使投资者能够较真实地了解公司实际经营情况，减少股价与公司基本面的背离，从而避免股价虚高所可能导致的未来突然崩盘。第二，良好的信息披露增加了公司透明度，能够帮助投资者和股东在事前更好地识别和阻止管理层投资净现值为负的项目，从而避免巨额亏损所可能导致的股价在未来突然崩盘。第三，良好的信息披露能够为外部投资者监督或激励管理层提供依据，既增加了管理层隐藏负面信息的成本，也抑制了管理层的机会主义行为，从而促使管理层更及时地披露公司负面信息，降低了负面信息累积所可能引发的股价崩盘风险。基于此，我们提出以下研究假说：上市公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越低。 假说１：证券分析师已成为我国资本市场的重要参与者，并在缓解信息不对 经过十多年的发展，称方面发挥了至关重要的作用。作为资本市场重要的信息中介，分析师在资本市场中扮演，）。李馨子和肖土盛，着信息使用者和提供者的双重角色（ｃｈｉｅｒ１９９１；２０１５Ｓｐｐ作为信息的专业使用者，分析师利用上市公司的相关信息进行预测。分析师预测 首先，时所用信息包括公共信息和私有信息，前者为所有分析师所知晓，后者则是分析师个体所特有。相对于私有信息，由于获取成本较低，公共信息是分析师进行盈余预测的重要信息来源。良好的信息披露直接降低了分析师的信息收集成本，同时提高了财务报告信息质量，从而降低了信息使用者对会计信息解读的偏差，这些都有助于分析师最终形成高质量的盈余预测。因此，我们认为分析师预测误差与公司信息披露质量负相关。作为信息的专业提供者，分析师利用专业知识与信息收集加工的相对优势，向 其次，市场参与者提供合理反映证券内在价值的信息，降低证券市场的价格偏离，从而降低股价。分析师能够通过各种公开和非公开渠道获取上市公司一手崩盘风险（何贤杰等，０１３）２资料，在多重交织的信息网络覆盖下，管理层隐藏的负面信息能够被及早发掘，公司真实。分面貌将被更全面、多角度地揭示和解读，这有助于降低股价崩盘风险（潘越等，０１１）２投资者越了解公司实析师预测误差越小，说明投资者与公司之间的信息不对称程度越低，际经营情况，其未来股价崩盘风险也就越低。因此，我们认为分析师预测误差与公司股价崩盘风险正相关。证券分析师参与市场体现在信息生产、传递与吸收各个环节，从而为公司信 综上分析，息披露质量影响股价崩盘风险提供了有效途径。因此，我们预期上市公司信息披露质量也会对股价崩盘风险产生间接影响，这种影响主要是通过分析师预测活动这一中间机制实现的。基于此，我们提出以下中介效应假说：分析师预测活动在公司信息披露质量影响股价崩盘风险中发挥中介作用。 假说２：三、研究设计分析师数据以及公司财务数据主要来一）样本期间与数据来源。本文所需股价数据、 （自Ｃ同时用ＲＳＭＡＲ数据库，ＥＳＳＥＴ数据库对分析师预测数据进行补充。衡量信息披露质量的上市公司信息披露考评结果来源于深交所网站的“信息披露考评”栏目。样本期间为，上市公司信息披露工作考核办法》主要是因为深交所２从００１－２０１３年，００１年５月发布《２·１１３·
０１７年第２期２００２年起就信息披露对上市公司进行考评。２（）剔我们对初始样本进行了如下筛选：为了估计股价崩盘风险指标，１ 根据以往的研究，（）（（剔除金融企业样本；剔除净资产为负的样本；剔除每年交易周数小于３０的样本；２３）４）为了减轻异常值的影响，我除控制变量缺失的样本。本文最终得到９１５６个观测值。此外， 们对所有连续变量在上下１％的水平上分年度进行了Ｗｉｎｓｏｒｉｚｅ处理。二）主要变量定义。 （）。借鉴Ｃ、股价崩盘风险（以及江轩宇（２ＲＡＳＨ）ｈｅｎ等（ｉｍ等（０１３）２００１２０１１ＫＣａ） １．和收益上下波动率（来度量股价崩本文采用负收益偏态系数（的方法，ＮＣＤＵＳＫＥＷ）ＶＯＬ）我们建立了如下模型：盘风险。首先，计算股票ｉ第ｔ周的特有收益率Ｗｉ，ｔ。为此，（）１Ｒｉ，Ｒｍ，Ｒｍ，Ｒｍ，Ｒｍ，Ｒｍ，αεｔ＝ｉ＋１ｔ－２＋２ｔ－１＋３ｔ＋４ｔ＋１＋５ｔ＋２＋ｉ，ｔβββββ其中，Ｒｉ，ｉ第ｔ周的收益率，Ｒｍ，ｔ周经流通市值加权的市场收益率。为了调整ｔ为股票ｔ为第），）式（中还加入了市场收益率的滞后和超前各两股票非同步性交易的影响（ｉｍｓｏｎ，１９７９１Ｄ，期。股票特有收益率为：的残差。然后，基于特有收益其中ε１）ｎ（１＋Ｗｉ，εｔ＝Ｌｉ，ｔ）ｉ，ｔ为式（（）：率Ｗｉ，负收益偏态系数（ＮＣＳＫＥＷ）１ｔ构造以下两个变量：／／３２３２３２／［（）（（（ＮＣｎｎ－１）ｎ－１）ｎ－２ＳＫＥＷｉ， ∑Ｗｉ，∑Ｗｉ，ｔ＝－［ｔ］ｔ）］股价崩盘风险越大。其中，ＳＫＥＷ的数值越大，ｎ为股票ｉ每年的交易周数。ＮＣ（）２）：收益上下波动率（ＶＯＬ）２ＤＵ （２２／［［（（｛｝，ＤＵｎＵＰ－１）∑ＷｉｎＤＯＷＮ－１）ＶＯＬｉ，ｌｏ∑Ｗｉ，ｇｔ＝ｔ］ｔ］ ＤＯＷＮＵＰ（）３其中，为股票ｉ的周特有收益率Ｗｉ，小于）年平均收益率的周数。ＤＵｎＵＰ（ｎＤＯＷＮ）ＶＯＬｔ大于（股价崩盘风险越大。的数值越大，。本文采用深交所对上市公司的年度信息披露考评作为信信息披露质量（ＣＯＲＥ）Ｓ ２．息披露质量的代理指标。相对于其他指标，该考评指标较为客观，具有一定的权威性，且能够较为全面地反映公司整体的信息披露质量。深交所的最终考评结果分为优秀、良好、合格①借鉴曾庆生（）若考评结果为优秀或良好，则归为信息披的做法，与不合格四个等级。２０１４露高质量公司，若考评结果为合格或不合格，则归为信息披露低质量公ＳＣＯＲＥ取值为１；司，ＣＯＲＥ取值为０。Ｓ。若分析师在同一年度对某个公司有多次盈余预测，分析师预测误差（ＡＥＦ＿ｒｒｏｒ） ３．本文选取该分析师在年报披露日前最近一次发布的盈余预测来衡量盈余预测误差，计算公／式为：Ｆ＿ｒｒｏｒ＝｜ｃｔｕａｌａｒｎｉｎｓ－Ｍｅｄｉａｎ（ｏｒｅｃａｓｔｅｄ ａｒｎｉｎｓ）ｒｉｃｅ。其中，ＡＥＡＥＦＥＰ ｜ｇｇＡＥＦＥｃｔｕａｌａｒｎｉｎｓ等于公司实际净利润除以年末总股数，ｏｒｅｃａｓｔｅｄ ａｒｎｉｎｓ等于分析师 ｇｇ预测的公司净利润除以年末总股数，ｒｉｃｅ为年初股价。考虑到公司总股本的变动会使分Ｐ析师发布的每股收益（借预测数据与按年末总股数计算的实际每股收益缺乏可比性，ＰＳ）Ｅ）鉴何贤杰等（我们基于分析师对净利润的预测值，统一使用年末总股数对净利的研究，２０１３分析师盈余预测的准确性越低。润数据进行了标准化处理。ＡＦ＿ｒｒｏｒ的数值越大，Ｅ我们构建了以下模型：三）模型构建。为了检验假说１， （（）４ＣＳＩＲＡＳＨｉ，ＣＯＲＥｉ，ｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒααγ∑Ｃεｔ＋１＝０＋１ｔ＋ｉ，ｔ＋∑ｉ，ｔ＋１ｙ＋其中，ＲＡＳＨｉ，ＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ来度量，ＣＯＲＥｉ，Ｃｔ＋１年的ＮＣＳｔ＋１分别用公司ｉ在ｔ表示公司ｉ在ｔ年的信息披露质量，ｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒＣＩｉ，ｔ为控制变量，ｙ为行业哑变量。根据以往信息披露考评结果分为Ａ、分别与原来的优秀、良好、合格与不合格相对应。Ｂ、Ｃ、Ｄ四个等级，０１１年开始，①从２·１１４·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、，（模型中控制了以下变量：月平均超额换手率的文献（Ｃｈｅｎ等，２００１；Ｋｉｍ等，２０１１１）ａ，ｂ）（，（等于公司ｔ年的月平均换手率减去ｔ－１年的月平均换手率；特有收益率波ＤＴＵＲＮ）２），（），等于ｔ年周特有收益率Ｗｉ，平均周特有收益率（等于ｔ年动（ｉｍａ）ＥＴ）３ＳＲｔ的标准差；ｇ（，（公司规模（等于公司总资产的自然对数；账面市值比平均周特有收益率；ＩＺＥ）４）５）Ｓ（，（），等于公司账面权益价值除以公司总市值；资产负债率（等于公司总负债除ＢＭ）ＬＥＶ）６（），（总资产收益率（等于公司净利润除以总资产；操纵性应计绝对值以总资产；ＯＡ）７８）Ｒ（，（其中操纵性应计由修正Ｊ公司治理综合指数（ＢＡＣＣ）ｏｎｅｓ模型估计得到；Ｇ＿９）ＡＣ），对８个公司治理指标进行主成分分析，根据第一大主的方法，借鉴白重恩等（Ｉ２ｎｄｅｘ）００５）（，（机构持股比例（投资者等于ｔ年末机构投资者持股比例之和；元得到；０ｎｓＨｏｌｄ）１）１１Ｉ，保护水平（编制的中国市场化指数中的“市场中介组织的发育采用樊纲等（２ｒｏｔｅｃｔ）０１１）Ｐ我们还在模型中控制了前一期的和法律制度环境”来衡量各地区的投资者保护水平。此外，式（中Ｓ股价崩盘风险ＮＣ４）ＳＫＥＷｔ和ＤＵＶＯＬｔ。根据假说１，ＣＯＲＥ的系数α１应显著为负。）我们根据温忠麟等（采用依次检验法：第一步，做因变量的研究，２００６ 为了检验假说２，）对自变量的回归。用含有分析师预测的样本对式（重新进行检验。第二步，做中介变量对４自变量的回归。采用以下模型来检验信息披露质量对分析师盈余预测的影响：（）Ｆ＿ｒｒｏｒＣＯＲＥｉ，ｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒＡＥＳＩ５ααγ∑Ｃεｉ，ｔ＝０＋１ｔ＋ｉ，ｔ＋∑ｉ，ｔｙ＋、、分析师跟踪人数（前三年股票收益波动性其中，ｏｎｔｒｏｌｓ包括公司规模（ＩＺＥ）Ｆ）ＣＳＮ＿Ａ（、、、前三年股票收益率与季度会计盈余的相关性（未预期盈余（预测时长ＲＣＵｅｔＳｔｄ）ｏｒｒ）Ｅ）、（做因操纵性应计绝对值（以及公司治理指数（等。第三步，ｏｒｉｚｏｎ）ＢＡＣＣ）Ｇ＿ｎｄｅｘ）ＨＡＣＩ变量对自变量和中介变量的回归。采用以下模型来检验分析师预测是否存在中介效应：ＣＳＡＥＩＲＡＳＨｉ，ＣＯＲＥｉ，Ｆ＿ｒｒｏｒｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒααγ∑Ｃεｔ＋１＝０＋１ｔ＋１ｉ，ｉ＋ｉ，ｔ＋∑ｉ，ｔ＋１ｙ＋β（）６第三步中介变量系数β则存在中介效应。 若前两步中系数α１显著为负，１显著为正，四、实证结果分析一）描述性统计分析。表１报告了深交所信息披露考评结果与股价崩盘风险的单变量 （分析结果。从全样本来看，与ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ的均值分别为－０．３１３１和－０．２２２７，以往的研究文献类似。ＰａｎｅｌＳＫＥＷ衡量股价崩盘风险的结果。我们发Ａ报告了采用ＮＣ 现，信息披露考评结果为优秀或良好的公司股价崩盘风险较低，而考评结果为不合格的公司股价崩盘风险上升尤为明显。在信息披露高质量样本中，股价崩盘风险的均值为－０．３４２３；两组样本的均在信息披露低质量样本中，股价崩盘风险的均值为－０．２１９４。检验结果表明，值和中位数均在１％的水平上存在显著差异。ＰａｎｅｌＶＯＬ衡量股价崩Ｂ则报告了采用ＤＵ 不再赘述。表１结果表明，信息披露质量与股价崩盘盘风险的结果，与ＰＡ基本类似，ａｎｅｌ 风险存在负相关关系，这为上市公司信息披露质量的提高有助于降低股价崩盘风险提供了初步的证据。受篇幅限制未列示）显示，ＳＣＯＲＥ与ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ的相关 相关性分析结果（系数均显著为负，即公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越小。ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ的相关系数为０说明两种方法度量的股价崩盘风险具有内在一致性。．８８２，·１１５·
０１７年第２期２表１ 上市公司信息披露质量与股价崩盘风险样本全样本优秀良好合格不合格披露质量高披露质量低观测数９１５６ １３１１ ５６７４ １９５４ ２１７６９８５ ２１７１ ＰＡ：ＣａｎｅｌＲＡＳＨ＝ＮＣＳＫＥＷ 中位数标准差均值－０．３１３１－０．２７９７－０．３５６８－０．２２６１－０．１５８３－０．３４２３－０．２１９４－０．２８２６ －０．２４８４ －０．３２３９ －０．２１９９ －０．０９２９ －０．３０６１ －０．２０７６ ０．６９２１０．６５９２０．６９１６０．７０７８０．６５２８０．６８６３０．７０２６ＰＢ：ＣａｎｅｌＲＡＳＨ＝ＤＵＶＯＬ 均值中位数标准差－０．２２２７－０．２０７４－０．２５０８－０．１６４９－０．１００８－０．２４２７－０．１５８５－０．２２２４ －０．２０４０ －０．２４６１ －０．１７０１ －０．０７７６ －０．２３６４ －０．１６２８ ０．４７８２０．４６３５０．４７４００．４９４１０．４６２００．４７２３０．４９１２均值／中位数检验．２５．１２Ｔ＝７Ｚ＝７［］［］．００１．００１ｐ＜０ｐ＜０．０４．６７Ｔ＝７Ｚ＝６［］［］．００１．００１ｐ＜０ｐ＜０二）信息披露质量与股价崩盘风险。表２报告了假说１的检验结果。ＰＡ结果显ａｎｅｌ （ 示，即公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越ＳＣＯＲＥ的系数在１％水平上显著为负，低。从经济意义上看，相对于信息披露低质量公司，信息披露高质量公司的股价崩盘风险下降约２５％。这表明公司信息披露质量对股价崩盘风险的影响具有统计和经济意义上的显）））、著性。对于控制变量，与Ｃ以及许年行等（的研究一致，２ｈｅｎ等（２００１ｕｔｔｏｎ等（２００９０１３Ｈ表明公司治ｉｍａ、ＥＴ和ＢＭ均与股价崩盘风险显著负相关。ＣＧ＿ｎｄｅｘ的系数显著为负，ＳＲＩｇ分理水平越高，其股价崩盘风险越低。ＩＰｎｓＨｏｌｄ的系数显著为正，ｒｏｔｅｃｔ的系数则显著为负，））别与曹丰等（以及王化成等（的研究发现一致。其他控制变量则不显著。２２０１５０１４则我们改用ＳａｎｅｌＣＯＲＥ＿Ｂ中，Ｒ来衡量公司信息披露质量。若考评为优秀， 在Ｐ若考评为良好，则Ｓ若考评为合格，则ＳＣＯＲＥ＿ＣＯＲＥ＿ＣＯＲＥ＿ＳＲ赋值为３；Ｒ赋值为２；Ｒ若考评为不合格，则Ｓ赋值为１；ＣＯＲＥ＿ＣＯＲＥ＿Ｒ赋值为０。结果显示，ＳＲ的系数也显著为公司信息披露质量与股价崩盘风险显著负相关，支持了假说１。负。表２结果表明，表２ 信息披露质量对股价崩盘风险的影响ａｎｅｌＣＯＲＥ ａｎｅｌＣＯＲＥ＿ＰＡ：ＳＰＢ：ＳＲ （）（）（）（）１ＮＣ２ＤＵ３ＮＣ４ＤＵＳＫＥＷｔ＋１ＶＯＬＳＫＥＷｔ＋１ＶＯＬｔ＋１ｔ＋１（）（）（）（）Ｃ０ｏｎｓｔａｎｔ．１７４５０．３９０．２４１７０．７４０．１９３００．４４０．２５１９０．７７ ）－０）－０）－０）ＣＯＲＥｔＳ－３－３－２－１．６４．２３．０１．７６．０８４０＊＊＊（－０．０５２５＊＊＊（．０２７２＊＊（．０１８４＊（（）（）（）（）ＤＴＵＲＮｔ０．０４８４０．９４０．０５０３１．２７０．０４９２０．９５０．０５０７１．２８）－７）－１）－７）Ｓｉｍａ．４２．１１．５１．１８－２－２－２－２－１．３２３９＊＊（１．４７２＊＊（．５２９７＊＊（１．１４０＊＊（ｔｇ＊＊＊＊＊＊（＊＊＊＊）－１）－１）－１）（（（ＥＴｔＲ．６９．１５．８３．２４－２－２－２－２－１．８５７７．１５９４．９３４０．２０５９（）－０）－０）－０）ＩＺＥｔＳ．０００７０．０４．００４７（－０．３７．００００（－０．００．００４９（－０．４００＊＊（＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（（（）－０）－０）－０）ＢＭｔ－５－４－４－４．０１．８０．９９．７９．４１３９－０．２９０１．４２０４．２９４１（）（）（）（）ＬＥＶｔ０．０４２４０．８７０．０２３００．６９０．０４６２０．９４０．０２４８０．７６（）（）（）（）ＲＯＡｔ．２０８３１．４１０．０６３３０．５６０．１５９２１．１２０．０３６００．３２０（）（）（）（）ＡＢＡＣＣ．０２７５０．１８０．０４５４０．４００．０３４３０．２２０．０４９１０．４２０ｔ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊）－０）－０）－０）（（（（Ｇ＿ｎｄｅｘＣＩ．８４．２８．９７．４３－２－２－２－２－０．０２２１．０１０８．０２２７．０１１１ｔ）０）１）０）（（（（ｎｓＨｏｌｄＩ．５３．４８．４１．４０５４５４．１６０４＊＊＊１．７０５４＊＊＊．１４１０＊＊＊．６９５６＊＊＊ｔ＊＊（＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（（（）－０）－０）－０）ｒｏｔｅｃｔＰ－３－３－３－３．６９．５８．８１．６９．０１２６－０．００７８．０１３０．００８１ｔ（）（）（）（）ＮＣＳＫＥＷｔ０．０２０９０．８７０．００６９０．５００．０２２９０．９３０．００８１０．５７＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊）０）０）０）（（（（ＤＵＶＯＬ．３２．５１．３４．５０２３２３０．０７３７．０６１３．０７４１．０６１６ｔ控制控制控制控制ｎｄｕｓｔｒＩｙ２ ．０５１９０．０５０１０．０５０２０．０４８７０ＡＲｄ ｊ．观测数９１５６９１５６９１５６９１５６ ＊＊、＊和＊＊＊分别表示在１经过公司层面和年度层面的０％、５％和１％的水平上显著。括号内为ｔ值， 注：，）。下表同。聚类（调整（Ｃｌｕｓｔｅｒ）Ｐｅｔｅｒｓｅｎ２００９·１１６·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、本文进一步考察了公司 为了减轻遗漏变量或内生性问题可能对研究结论产生的影响，信息披露质量变化是否引致其股价崩盘风险变化。首先根据公司前后连续两年信息披露考评的变化情况，将研究样本划分为信息披露质量下降、信息披露质量不变以及信息披露质量上升三个子样本，然后考察股价崩盘风险在各子样本中的变化情况。表３报告了单变量分余约１析结果。我们发现，约１７％的公司信息披露质量下降，９％的公司信息披露质量上升，下约６信息披露质量下Ａ中可以看到，４％的公司信息披露质量则没有发生变化。从Ｐａｎｅｌ 降的公司股价崩盘风险上升，而披露质量不变或上升的公司股价崩盘风险则下降。相对于披露质量上升或不变的公司，披露质量下降的公司股价崩盘风险显著上升，均值和中位数的披露质量上升样本的股价崩盘差异在５％水平上均显著。而相对于披露质量不变的样本，风险并没有显著下降。Ｐ与Ｂ报告了以ΔＤＵａｎｅｌＶＯＬ来衡量股价崩盘风险变化的结果， ａｎｅｌＰＡ类似。 表３ 信息披露质量变化与股价崩盘风险变化考评结果变化观测数下降不变上升７７１２ ４９３０ ａｎｅｌＲＡＳＨ＝ΔＳＫＥＷ ＰＡ：ＣＮＣ Δ中位数标准差均值０．０４４３ －０．０６１３－０．０６０２．５４Ｔ＝３］［．００１ｐ＜０．０４Ｔ＝０［］．９６７ｐ＝０Ｔ＝２．８７］［．００４ｐ＝００．００８５ －０．０４９２ －０．０２７８ ．０７Ｚ＝３］［．００２ｐ＝０．３６Ｚ＝０［］．７２０ｐ＝０Ｚ＝２．２６］［．０２４ｐ＝００．９５６４ ０．９２１６０．９５０８ａｎｅｌＲＡＳＨ＝ΔＶＯＬＰＢ：ＣＤＵ Δ均值中位数标准差０．０２７３ －０．０３９８－０．０３３５．２４Ｔ＝３］［．００１ｐ＝０．３３Ｔ＝０［］．７４５ｐ＝０Ｔ＝２．４０］［．０１６ｐ＝００．０３００ －０．０４５１ －０．０２８８ ．８８Ｚ＝２］［．００４ｐ＝０．５０Ｚ＝０［］．６１８ｐ＝０Ｚ＝１．９９］［．０４６ｐ＝００．６６７６０．６３４２０．６５８０７６１４ 均值／中位数检验下降ｖ不变ｓ．不变上升ｖｓ．上升下降ｖｓ． 表４报告了信息披露质量变化对股价崩盘风险影响的回归结果。我们以变量ＤＮＧ＿，来衡量公司信息披露质量的下降（上升）若公司信息披露质量下降ＳＵＳＣＯＲＥ（Ｐ＿ＣＯＲＥ），（否则为０。相应地，模型中因变量为股价则ＤＮＧ＿取值为１，上升）ＣＯＲＥ（Ｐ＿ＣＯＲＥ）ＳＵＳ。Ｐ崩盘风险的变化（ＲＡＳＨ）ａｎｅｌＣＯＲＥ的系数在１％的水平上显ＣＡ结果显示，ＤＮＧ＿ＳΔ 表明公司信息披露质量下降将引致股价崩盘风险显著为正，ＵＳＰ＿ＣＯＲＥ的系数则不显著，著增加，而信息披露质量提高对股价崩盘风险的缓解作用则不明显，这与表１的描述性统计结果一致。此外，为了排除信息披露质量不变样本可能给研究结论造成的干扰，我们在ａｎｅｌＰＢ中剔除了前后两年信息披露考评结果没有发生变化的样本。结果显示，ＤＮＧ＿ 披露质量下ＳＣＯＲＥ的系数在１％的水平上显著为正。这表明相对于披露质量上升的样本，降样本的股价崩盘风险显著增加。公司信息披露质量的变化将引致其股价崩盘风险的变化，尤其是 表３和表４结果表明，信息披露质量下降将使股价崩盘风险显著增加，这为上市公司信息披露质量影响股价崩盘风险提供了进一步的证据支持。分析师的中介作用。表５报告了假说２的检验结三）信息披露质量与股价崩盘风险： （果。如上文所述，本文采用依次检验法来分析公司信息披露质量是否通过分析师预测活动的中介作用对股价崩盘风险产生影响。首先，考虑到很大一部分公司没有分析师跟踪，列（））和列（仅用含有分析师预测的样本对因变量Ｃ１２ＲＡＳＨ与自变量ＳＣＯＲＥ的关系重新进行了检验。不难发现，回归结果与表２中ＰａｎｅｌＣＯＲＥ的系数均在１％水平上显Ａ类似，Ｓ ·１１７·
０１７年第２期２表４ 信息披露质量变化对股价崩盘风险变化的影响全样本剔除ＳＰＡ：ＰＢ：ａｎｅｌａｎｅｌＣＯＲＥ不变样本 （）（）（）（）ＳＫＥＷｔＶＯＬＳＫＥＷｔＶＯＬＮＣＤＵＮＣＤＵ１２３４ΔΔΔΔｔｔ）－０）－０）－０）ｏｎｓｔａｎｔ．０６６２（－０．５２．０４３９（－０．５３．１２３１（－０．６１．０８４７（－０．６９Ｃ－０）０）０）０）（（（（ＤＮＳＧ＿ＣＯＲＥ．３６．３３．０４．７７３３３２．１２３９＊＊＊．０７７６＊＊＊．１１３７＊＊＊．０６７０＊＊＊ｔ０）０（）Ｐ＿ＣＯＲＥｔ－０ＵＳ．００５１（－０．２４．００１１０．０７ＵＲＮｔＤＴΔｉｍａＳΔｔｇＥＴｔＲΔＳＩＺＥｔΔＢＭｔΔＥＶｔＬΔ）－０）－０）－０）－２－３－３－４．５７．２９．１８．３８．１４７８＊＊（－０．１２５２＊＊＊（．１８１７＊＊＊（．１５７６＊＊＊（（）（）（）（）４．０７９６０．６８１．２１４７０．３０６．０６３２０．９２４．８２３３１．１６（）（）（）（）．７３９４１．６３０．８１３８１．１３１．４９６８１．２７１．０３９５１．３８１（）（）０）（）（．１３２７１．４３０．０６５４１．０２．６６０．０４５１０．８７０１．１３３６＊（）０）（）０）（（．３４７１１．５０．９６０．４１５１１．６３．０９０１２．２９０７＊＊．３４６１＊＊）－０）－０）－０）．２２２９（－０．８５．１５８７（－０．８２．３５２７（－１．０２．２６６５（－１．０９－０）－０）－１）－０）ＯＡｔＲ－４－４－３－３．５８．７０．６６．２０．８６７６＊＊＊（－０．６３５８＊＊＊（．０１３７＊＊＊（．７０８３＊＊＊（Δ（（（（）０）０）０）ＢＡＣＣＡ２２３０．２３０１１．３７．２１．６８．２２．２３３２＊＊．６０５４＊＊＊．４８８７＊＊＊Δｔ（）－０）－０）－０）Ｇ＿ｎｄｅｘＣＩ．０２４８０．８０．０１１９（－０．４９．０２３４（－０．６３．０２４２（－０．８７０Δｔ）０）（）（）（（ＩｎｓＨｏｌｄ．７５．８９０．００６１０．０１０．１２１４０．２６１１．８２０６＊．５０５５＊０ΔｔＰｒｏｔｅｃｔΔｔＩｎｄｕｓｔｒｙ ｄＡＲ２ｊ．观测数）－０）－０）０．０１０７（－０．４７．０１１１（－０．６３．０００６（－０．０２．０００５－０控制０．０４７１ ８３７６ 控制０．０５５６ ７６８３ 控制０．０４６５ ２７５３ 控制（）０．０３０．０６０８２７５３ 著为负。然后，我们对中介变量Ａ结果见列ＥＦ＿ｒｒｏｒ与自变量ＳＣＯＲＥ的关系进行了检验，。可以发现，（）披露高质ＣＯＲＥ的系数在１％水平上显著为负。相对于披露低质量样本，Ｓ５，量样本的分析师预测误差下降约６相对于Ａ说明良好的信息５％（Ｆ＿ｒｒｏｒ的均值１．３５２）Ｅ我们运用式（对因变量Ｃ披露质量能够显著提升分析师预测的准确性。最后，６）ＲＡＳＨ与结果显示，无论和列（自变量Ｓ４）ＣＯＲＥ和中介变量ＡＦ＿ｒｒｏｒ的关系进行了检验。列（Ｅ３）是用ＮＣＳＫＥＷ还是ＤＵＶＯＬ来衡量股价崩盘风险，Ｆ＿ｒｒｏｒ的系数在１％水平上均显ＡＥ著为正，说明分析师预测具有中介效应。在加入中介变量后，说明ＳＣＯＲＥ的系数仍显著，分析师预测仅起到了部分中介作用。假说２得到验证。表５ 信息披露质量与股价崩盘风险：分析师的中介作用因变量：ＲＡＳＨｔ＋１Ｃ（）１（）２（）３（）４因变量：Ｆ＿ｒｒｏｒＡＥｔ（）５Ｆ＿ｒｒｏｒＡＥｔ－６．５９５１＊＊＊（）－４．６２．８６５７＊＊＊－０（）－４．２００．２３８５＊＊＊）（．４６３－０．４９０３＊＊＊（）－５．９７３．６７８２＊）（．８９１０．０４５５）（．４０００．１８８１＊＊＊（）６．２５ＳＫＥＷｔ＋１ＮＣ．４４９０－０（）－０．７９．０７８６＊＊＊－０（）－３．３３ＶＯＬＤＵｔ＋１－０．２７５４（）－０．６７．０４８９＊＊＊－０（）－３．１５ＳＫＥＷｔ＋１ＮＣ－０．４６５２（）－０．８２．０７３２＊＊＊－０（）－３．０３０．００７５＊＊＊）（．６９２－０．０１３２ （）－０．３１－６．９６４４（）－１．００－１．２３９８（）－１．１８０．０１６７ （）０．７４ＶＯＬＤＵｔ＋１－０．２８６４（）－０．７０．０４５２＊＊＊－０（）－２．８８０．００５１＊＊＊（）２．８７０．００６８（）０．２２－３．４７０１ （）－０．７６－０．５７３７ （）－０．８１０．００８４ （）０．５１ｏｎｓｔａｎｔＣＣＯＲＥｔＳＦ＿ｒｒｏｒＡＥｔＤＴＵＲＮｔｉｍａＳｔｇＲＥＴｔＳＩＺＥｔｏｎｓｔａｎｔＣＣＯＲＥｔＳＩＺＥｔＳＮ＿ＡＦｔｅｔＳｔｄＲｔｏｒｒＣｔＵＥｔ．０１００－０ （）－０．２３－７．３７２５）（．０７－１．３４４８－１）（．２９－１０．０１７１ （）０．７５０．００９０（）０．２９－３．７４８７（）－０．８３－０．６４５４（）－０．９２０．００８８ （）０．５２·１１８·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、分析师的中介作用续表５ 信息披露质量与股价崩盘风险：因变量：ＲＡＳＨｔ＋１Ｃ（）１（）２（）３（）４因变量：Ｆ＿ｒｒｏｒＡＥｔ（）５ＡＥＦ＿ｒｒｏｒｔ．７０８７＊＊＊０）（．５２９１．５４４４＊（）１．８９．０６７７＊－０）（．９４－１ＮＣＳＫＥＷｔ＋１．３９５０－０）（．５３－４．０９８９０ （）１．１６．８８５４＊＊＊０）（．５８３．０１０８０ ）（．０９０．００４９－０（）－０．５４．２０６６＊＊＊１）（．９１４－０．００５１＊）（．７４－１．０４２９＊０（）１．７７．０３１６０ ）（．７７０控制．０５０７０ ８７５５ ＊＊＊ＤＵＶＯＬｔ＋１．２７１５－０（）．８６－３０．０７４８ （）．２４１．５２２２＊＊０（）２．５８０．０１４５（）０．１３－０．００３６（）－０．５３．７６９０＊＊＊０（）４．１９．００３２－０（）－１．６４０．００７７ （）．４３００．０５０５＊＊（）２．００控制０．０４４７ ５５８７ ＊＊＊ＮＣＳＫＥＷｔ＋１．３９３１－０（）．４７－４０．０９８２ （）．１４１．０１８１＊＊＊１（）４．２２－０．０１６８（）－０．１３－０．００５０（）－０．５５．２１５７＊＊＊１（）４．９６－０．００５１＊（）－１．７２０．０４２３＊（）．７８１．０３１７０ （）０．７７控制０．０５１３ ５５８７ ＊＊＊ＤＵＶＯＬｔ＋１．２７０３＊＊＊－０（）．８３－３０．０７４４ （）．２２１．６１２８＊＊＊０（）３．１８－０．００４３（）－０．０４－０．００３７（）－０．５３．７７５３＊＊＊０（）４．２４．００３２－０（）－１．６２０．００７３（）．４１００．０５０５＊＊（）２．００控制０．０４５２ ５５８７ ＢＭｔＬＥＶｔＯＡｔＲＢＡＣＣＡｔＧ＿ｎｄｅｘＣＩｔｎｓＨｏｌｄＩｔＰｒｏｔｅｃｔｔＳＫＥＷｔＮＣＶＯＬＤＵｔｎｄｕｓｔｒＩｙ ｄＡＲ２ｊ．观测数ｏｒｉｚｏｎＨｔＡＢＡＣＣｔＧ＿ｎｄｅｘＣＩｔｎｄｕｓｔｒＩｙ ｄＡＲ２ｊ．观测数控制．１８０９０８７５５ 五、结论与政策启示研究了公司信息披００１－２０１３年深交所披露的上市公司信息披露考评数据， 本文利用２露质量对股价崩盘风险的影响，以及作为信息中介的证券分析师所扮演的角色。研究发现，公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越低，这主要是由披露质量下降使股价崩盘风险显著增加所致，而披露质量上升对股价崩盘风险的缓解作用则不明显。此外，良好的信息披露质量能够显著降低分析师的预测误差，而较低的分析师预测误差进一步缓解了股价崩盘风险，从而支持了分析师预测活动在信息披露质量与股价崩盘风险之间起中介作用。这些证据表明，上市公司良好的信息披露通过改善分析师预测活动、降低信息不对称，缓解了其股价在未来发生崩盘的风险。为切实保护投资者利益，监管 本文的研究结论对监管部门具有一定的政策启示。首先，层必须严格督促上市公司进一步提高信息披露质量，尤其是信息披露考评不佳的公司。以往的研究让我们认识到提高信息披露质量有助于缓解内部人的代理问题，对投资者利益有间接影响。本文则发现，公司信息披露质量影响股价崩盘风险，对投资者利益有直接影响。其次，重视信息披露的完整性和及时性。信息披露的真实性无疑是信息披露质量的重要维度，但是鉴于股价崩盘风险的重要性，信息披露的完整性和及时性也不可小觑。如果上市公司信息披露不完整，存在重大遗漏，或者选择性地披露好消息、隐藏坏消息，则容易引发股价暴跌风险，极大地损害投资者利益。类似地，公司信息（尤其是负面信息）披露不及时，也会增加股价崩盘风险。最后，发挥市场中介机构的积极作用，抑制其消极作用。发达的信息中介（如证券分析师行业）是资本市场透明度的重要保障。然而，证券分析师也是一把“双刃，剑”分析师的信息搜寻和解读功能有助于改善公司信息环境，减少证券市场的价格一方面，·１１９·
０１７年第２期２从而降低公司股价崩盘风险；另一方面，分析师存在乐观偏差，往往对好消息推波助偏离，）。简言之，澜、对坏消息避之不及，从而增加股价崩盘风险（许年行等，监管部门应加强２０１２制度建设，完善信息环境，以提高市场定价效率，避免股价暴跌现象，从而更好地保护投资者利益，促进我国资本市场健康有序发展。改革试点）建设项目、中央高校基本科研业务费专项资金以及中央 ＊本文还得到北京市会计类专业群（财经大学科研创新团队支持计划项目的资助。参考文献：［］］（）：白重恩，刘俏，陆洲，等．中国上市公司治理结构的实证研究［经济研究，１Ｊ．００５，２８１－９１．２［］（）：［］曹丰，鲁冰，李争光，等．机构投资者降低了股价崩盘风险吗？会计研究，２０１５，１５－６１．Ｊ．１５２［］——各地区市场化相对进程２樊纲，王小鲁，朱恒鹏．中国市场化指数—北京：经济科学出３０１１年度报告［Ｍ］．版社，０１１．２［］］何贤杰，肖土盛，朱红军．所有权性质、治理环境与企业社会责任信息披露的经济后果［中国会计与财务４Ｊ．（）：研究，０１３，２６０－９１．２］（）：［］江轩宇．税收征管、税收激进与股价崩盘风险［南开管理评论，５１Ｊ．２０１３，５２－１６０．５［］（：］）李小荣，刘行．性别与股价崩盘风险［世界经济，６ＣＥＯｖｓＣＦＯ：Ｊ．０１２，１２１０２－１２９．２ （）：［］［］肖土盛．管理层业绩预告有助于分析师盈余预测修正吗？南开管理评论，李馨子，７Ｊ．２０１５，２３０－３８．［］［］（）：刘春，孙亮．税收征管能降低股价暴跌风险吗？金融研究，８Ｊ．２０１５，８１５９－１７４．［］］（）：罗进辉，杜兴强．媒体报道、制度环境与股价崩盘风险［会计研究，Ｊ．２０１４，９５３－５９．９［］（）：［］罗进辉．上市公司的信息披露质量为何摇摆不定？投资研究，１００１４，３４－１５２．Ｊ．２１１［］］（）：潘越，戴亦一，林超群．信息不透明、分析师关注与个股暴跌风险［金融研究，１１Ｊ．２０１１，９１３８－１５１．［］滕泰，王国平，刘哲．暴涨暴跌模型Ｖ银河证券研究所研究报告，１２Ｓ正确的投资理念［Ｒ］．２００８．［］（）：］王化成，曹丰，高升好，等．投资者保护与股价崩盘风险［财贸经济，１３０１４，０３－８２．Ｊ．２１７［］］（）：王化成，曹丰，叶康涛．掏空还是监督：大股东持股比例与股价崩盘风险［管理世界，１４Ｊ．２０１５，２７６－８８．［］］（）：温忠麟，张雷，侯杰泰．有中介的调节变量和有调节的中介变量［心理学报，１５Ｊ．２００６，３４４８－４５２．［］，（）：］许年行，江轩宇，伊志宏，等．分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险［经济研究，１６Ｊ．２０１２７１２７－１４０．［］］（）：许年行，于上尧，伊志宏．机构投资者羊群行为与股价崩盘风险［管理世界，１７Ｊ．２０１３，７３１－４３．［］［］（）：叶康涛，曹丰，王化成．内部控制信息披露能够降低股价崩盘风险吗？金融研究，１８０１５，２１９２－２０６．Ｊ．２［］——基于信息透明度对内部人交易信息含量的影—曾庆生．高管及其亲属买卖公司股票时“浑水摸鱼”了？１９）］（：响研究［财经研究，Ｊ．２０１４，１２１５－２６．，，［］［］ｃｒａｓｈｒｉｓｋａｎｄｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌｉｎｖｅｓｔｏｒｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｒｏｒａｔｅＴ．Ｓｔｏｃｋｒｉｃｅｓｎｃｈｒｏｎｉｃｉｔ２０ＡｎＨ，Ｚｈａｎ ｐｐｙｙｇ ，（）：Ｆｉｎａｎｃｅ２０１３，２１１１－１５．，［］［］Ｒｅｓｅａｒｃｈ２００７，ｒｅｉｍｅＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｃｃｏｕｎｔｉｎａｎｄｔｈｅａｃｃｏｕｎｔｉｎ２１ＢｌｅｃｋＡ，ＬｉｕＸ．Ｍａｒｋｅｔｔｒａｎｓａｒｅｎｃ ｇｇｇｐｙ （）：４５２２２９－２５６．［］，Ｈ：，，２２ＣｈｅｎＪｏｎＨ，ＳｔｅｉｎＪ．ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｃｒａｓｈｅｓＴｒａｄｉｎｖｏｌｕｍｅａｓｔｒｅｔｕｒｎｓａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｓｋｅｗｎｅｓｓ ｇｇｇｐ ：［］，（）ｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ２００１，６１３３４５－３８１． ｐ［］？［］２３ＤｅＦｏｎｄＭ，ＨｕｎＭ，ＬｉＳ，ｅｔａｌ．ＤｏｅｓｍａｎｄａｔｏｒＩＦＲＳａｄｏｔｉｏｎａｆｆｅｃｔｃｒａｓｈｒｉｓｋＪ．ＴｈｅＡｃｃｏｕｎｔｉｎ ｇｙｐｇ （）：Ｒｅｖｉｅｗ，２０１５，９０１２６５－２９９．［］［］２４ＤｉｍｓｏｎＥ．ＲｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｗｈｅｎｓｈａｒｅｓａｒｅｓｕｂｅｃｔｔｏｉｎｆｒｅｕｅｎｔｔｒａｄｉｎＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏ －ｊｑｇ，（）：ｎｏｍｉｃｓ１９７９，７２１９７－２２６．［］，［］２５ＨｕｔｔｏｎＡ，ＭａｒｃｕｓＡ，ＴｅｈｒａｎｉａｎＨ．ＯａｕｅｆｉｎａｎｃｉａｌｒｅｏｒｔｓＲ２，ａｎｄｃｒａｓｈｒｉｓｋＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎ －ｐｑｐ：，（）ｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ２００９，９４１６７－８６．ｃ ２ ［］：Ｎ［］，２６ＪｉｎＬ，ＭｅｒｓＳ．ＲｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄｅｗｔｈｅｏｒａｎｄｎｅｗｔｅｓｔｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓａ ｙｙ （）：２００６，７９２２５７－２９２．·１２０·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、］，：［］［７ＫｉｍＪＬｉＹ，ＺｈａｎＬ．ＣＦＯｓｖｅｒｓｕｓＣＥＯｓＥｕｉｔｉｎｃｅｎｔｉｖｅｓａｎｄｃｒａｓｈｅｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏ２ －ｇｑｙ ，，（）：ｏｍｉｃｓ２０１１ａ１０１３７１３－７３０．ｎ［］，：［］２８ＫｉｍＪＬｉＹ，ＺｈａｎＬ．ＣｏｒｏｒａｔｅｔａｘａｖｏｉｄａｎｃｅａｎｄｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋＦｉｒｍ ｅｖｅｌ ａｎａｌｓｉｓＪ．Ｊｏｕｒ－ｌ－ｇｐｐ ｙ，，（）：６ａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ２０１１ｂ１００３３９－６６２．ｎ［］：Ｃ］２９Ｐｅｔｅｒｓｅｎ Ｍ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｓｔａｎｄａｒｄ ｅｒｒｏｒｓ ｉｎ ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｅｌ ｄａｔａ ｓｅｔｓｏｍａｒｉｎａｒｏａｃｈ［Ｊ．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆｇ ｐｐｇ ｐｐ，（）：Ｆｉｎａｎｃｅ Ｓｔｕｄｉｅｓ２００９，２２１４３５－４８０．［］’［］，（）：３０Ｓｃｈｉｅｒ Ｋ．ＡｎａｌｓｔｓｆｏｒｅｃａｓｔｓＪ．ＡｃｃｏｕｎｔｉｎＨｏｒｉｚｏｎｓ１９９１，５４１０５－１２１．ｐｐｙｇ ：ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＤｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔａｎｄＳｔｏｃｋＰｒｉｃｅＣｒａｓｈＲｉｓｋ Ｑｙ ＴｈｅＭｅｄｉａｔｉｎＲｏｌｅｏｆＡｎａｌｓｔＦｏｒｅｃａｓｔ ｇｙ １２１２３４，ＳＬＸＳｈｕｎｌｉｎｉａｏＴｕｓｈｅｎｏｎｉＬｕ ｇ，ｇ ，，，（ｃｈｏｏｌｃｃｏｕｎｔａｎｃｅｎｔｒａｌｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａｎｃｅｎｄ ｃｏｎｏｍｉｃｓ，ｅｉｉｎｈｉｎａ；ＳｏＡＣＵｏＦａＥＢＣ０００８１，１． ｙ，ｙｊｇ１ｆ ｆ ＲａＤＣｏＣＭＡＣＵｏＦｅｓｅａｒｃｈｎｄ ｅｖｅｌｏｅｎｔｅｎｔｅｒｈｉｎａ ａｎａｅｍｅｎｔｃｃｏｕｎｔｉｎｅｎｔｒａｌｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａｎｃｅ２． ｆ ｆ ｐｍｇｇ，ｙ ＥＢＣＳｏＥａＦＳＩａｎｄ ｃｏｎｏｍｉｃｓ，ｅｉｉｎｈｉｎａ；ｃｈｏｏｌｃｏｎｏｍｉｃｓｎｄ ｉｎａｎｃｅ，ｈａｎｈａｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ３ ０００８１，．ｆ ｊｇ１ｇＳｔｕｄｉｅｓｎｉｖｅｒｓｉｔｈａｎｈａｉｈｉｎａ；ｅｓｅａｒｃｈ ｅｎｔｅｒｉｎａｎｃｉａｌｎｎｏｖａｔｉｏｎｎｄ ｅｖｅｌｏｅｎｔ，ＵＳＣＲＣｏＦＩａＤ０００８３，． ２４ ｙ，ｇｐｍｆ ｈａｎｈａｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｕｄｉｅｓｎｉｖｅｒｓｉｔｈａｎｈａｉｈｉｎａ）ＳＩＳＵＳＣ０００８３， ２ｇｙ，ｇ：Ｕｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｉｎｃｏｍａｎｉｅｓｌｉｓｔｅｄｄａｔａｃｏｎｃｅｒｎｉｎｓｉｎｔｈｅｓｃｏｒｉｎｂｓｔｒａｃｔ Ａ ｐｇｇｇ ，ｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎＳｔｏｃｋＥｘｃｈａｎｅｔｈｉｓａｅｒｅｘａｍｉｎｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌ－ ｇｐｐｑｉｏｎｔｈｅｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ，ａｎｄｔｈｅｒｏｌｅｏｆｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓａｎａｌｓｔｓａｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｅｒｍｅｔ－ ｐｙｙ ｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｉｓｎｅａｉａｒ．Ｉｔａｒｒｉｖｅｓａｔｔｈｅｅｍｉｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｔｈａｔｔｈｅｕａｌｉｔｄ －ｇｙｐｑｙ ｔｈｅｉｎｉｖｅｌａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｉｔｓｆｕｔｕｒｅｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｓｄｒｉｖｅｎｂｔ －ｐｙｙ ，ｃｂｕｔｒｅａｓｅｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋｏｗｉｎｔｏｔｈｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔ ｑｙｐｇ ｉｎａｌｌｅｖｉａｔｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｉｓｔｈｅｒｏｌｅｏｆｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔ ｐｑｙｇ ｎｏｔｏｂｖｉｏｕｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｔｆｉｎｄｓｔｈａｔｓｏｕｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔｃａｎｓｉｎｉｆｉｃａｎｔｌ ｇｙｑｙ ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｒｏｒｓｏｆａｎａｌｓｔｓａｎｄｌｏｗｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｒｏｒｓｃａｎｆｕｒｔｈｅｒａｌｌｅｖｉａｔｅｓｔｏｃｋ ｙｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ，ｓｕｏｒｔｉｎｔｈｅｍｅｄｉａｔｉｎｒｏｌｅｏｆａｎａｌｓｔｆｏｒｅｃａｓｔａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎ－ ｐｐｐｇｇｙ ｈｉｂｅｔｗｅｅｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔａｎｄｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ．Ｉｔｈａｓｉｍｏｒｔａｎｔｓ ｐｑｙｐｐ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｒｅａｌｓｉｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｏｆｔｈｅｒｏｌｅｉｎａｎａｌｓｔｓｉｎｃａｉｔａｌｍａｒ－ ｇｇｙｐ ，ｅｔａｎｄｈｏｗｔｏｉｍｒｏｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔｒｅｄｕｃｅｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋａｎｄｋ ｐｑｙｐａｄｖａｎｃｅｔｈｅｓｔａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｃａｉｔａｌｍａｒｋｅｔ． ｐｐ：ｓ；ｅｗｏｒｄｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔａｎａｌｓｔｓ’ｆｏｒｅ－ Ｋ ｐｑｙｙｙ ；ｍａｓｔｓｅｄｉａｔｉｎｅｆｆｅｃｔｃｇ （责任编辑 康 健）·１２１·
2024年2月10日发(作者：叔觅云)
第４３卷第２期２０１７年２月财经研究ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ Ｖｏｌ．４３Ｎｏ．２Ｆｅｂ．２０１７ 信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用＊２２４，，宋顺林１，李 路３，肖土盛１，（中央财经大学会计学院，北京１中央财经大学中国管理会计研究与发展中心，北京１０００８１；２．０００８１；１．）上海２上海２上海外国语大学国际金融贸易学院，上海外国语大学金融创新与发展研究中心，３．０００８３；４．０００８３文章利用深交所上市公司信息披露考评数据，考察了公司信息披露质量对股价 摘 要：崩盘风险的影响，以及作为信息中介的证券分析师所发挥的作用。研究发现，公司信息披露质量与股价崩盘风险显著负相关，且这一结果主要是由信息披露质量下降引起股价崩盘风险增加所致，而信息披露质量提高对股价崩盘风险的缓解作用不明显。此外，文章发现良好的信息披露质量能够显著降低分析师的预测误差，而较低的预测误差可进一步缓解股价崩盘风险，这说明分析师预测活动在信息披露质量与股价崩盘风险之间起中介作用。文章的研究对于认识分析师在资本市场中的作用，以及提高信息披露质量、降低股价崩盘风险、促进资本市场平稳发展具有重要的理论与现实意义。股价崩盘风险；信息披露质量；分析师预测；中介效应 关键词：（）８３０．９ 文献标识码：００１ＦＡ 文章编号：１－９－０－１９５２２０１７０２１０９２ 中图分类号：：／ＯＩ１０．１６５３８．ｃｎｋｉ．ｆｅ．２０１７．０２．００８ Ｄｊｊ一、引 言暴涨暴跌”是资本市场的一种重要现象，特别是“暴跌”所带来的股价崩盘风险给 股价“投资者的财富、资本市场的平稳运行以及实体经济的健康发展带来极大的冲击和破坏，因而）。由于制度性安排等原因，我国资本市场受到监管者和投资者的广泛关注（许年行等，０１２２整体呈现大起大落、剧烈波动的格局。据滕泰等（我国股市在１统计，２００８）９９６－２００８年发生了四次大的暴跌事件，平均持续时间为２平均振幅高达５股价２．５个月，１．６％。在我国，十三年乙肝疫苗梦破碎，复牌后连续９个重庆啤酒”崩盘的案例并不罕见。例如，０１１年“２交易日跌停，短短两个月内股价从８市值蒸发了近７１元剧跌至２１元，５％。在我国金融风险逐渐累积的大背景下，深入剖析股价崩盘风险的成因，对降低我国资本市场金融风险、促进资本市场平稳发展、优化资源配置具有重要的理论与现实意义。（）从信息释放者与接受者之间的信息不对称角度阐述了股价崩盘风ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６Ｊ ｙ险的成因，认为出于自身利益考虑，管理层不愿及时披露公司负面消息，负面消息累积到一定程度并突然集中披露时将引发股价崩盘。在这一理论框架下，之后的研究主要从会计信收稿日期：０１６２－０－０６１）国家自然科学基金项目（基金项目：７１４０２１９７，７１５０２１８３，男，江西赣州人，作者简介：肖土盛（中央财经大学会计学院副教授；９８７－）１，男，湖南永州人，宋顺林（中央财经大学会计学院副教授；９８４－）１，男，新疆乌鲁木齐人，上海外国语大学国际金融贸易学院副教授。李 路（９８２－）１·１０·１
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、、、管理层激励（税收规避（息质量（ＨＫＫｕｔｔｏｎ等，ｉｍ等，ｉｍ２００９；Ｄｅｆｏｎｄ等，２０１１２０１５）ａ）），、江轩宇，许年行等，许年行等，分析师和机构投资者（ｂ；２２０１３ｎ和Ｚｈａｎ２０１３；０１２；２０１１Ａｇ））、等，罗进辉和杜兴强，以及投资者保护（王化成等，等方面对股媒体监督（２２２０１３０１４０１４）（的研究不难发现，股价崩盘风险本质上是价崩盘风险进行了研究。从Ｊｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６）ｙ鲜有研信息不对称所引发的后果，加强公司信息披露显然有助于降低股价崩盘风险。然而，究直接从信息披露的角度对该问题进行探讨。 信息披露是资本市场最基本的制度安排之一。良好的信息披露有助于降低投融资双方的信息不对称和资金成本，提高资本市场的资金配置效率。为了维护资本市场稳定发展和保护投资者利益，我国监管部门出台了一系列政策法规，规范和引导上市公司的信息披露行为，为提高公司信息披露质量奠定了制度基础。尽管如此，我国上市公司信息披露问题层出统计发现，不穷，对公司声誉和投资者信心产生了极大的负面影响。罗进辉（２０１４）００２－２本文的第一个研究问题是，我国近九成上市公司的信息披露质量摇摆不定。因此，２０１０年，上市公司信息披露质量的提高是否能够缓解资本市场信息不对称，进而降低股价崩盘风险？证券分析师在上市公司和投资者之间扮演着“信息传递 作为资本市场重要的信息中介，者”的角色，他们利用专业知识与信息收集加工的相对优势，向市场参与者提供合理反映证李馨子和肖土券内在价值的信息，从而降低资本市场的信息不对称程度（何贤杰等，０１３；２）。分析师参与市场体现在信息生产、盛，传递与吸收各个环节，从而为上市公司信息披２０１５露质量影响股价崩盘风险提供了有效途径。为此，本文的第二个研究问题是，证券分析师在上市公司信息披露质量影响股价崩盘风险中是否起着中介作用？研究了公司信息披本文以２００１－２０１３年深交所上市公司为样本， 为了回答上述问题，上市公司信息露质量对股价崩盘风险的影响，以及证券分析师是否起中介作用。研究发现，披露质量与股价崩盘风险显著负相关，且这主要是由信息披露质量下降使股价崩盘风险增加所致，信息披露质量上升对股价崩盘风险的缓解作用则不明显。此外，良好的信息披露质量能够显著降低分析师的预测误差，而较低的分析师预测误差进一步缓解了股价崩盘风险，说明分析师预测活动具有中介作用。这些证据表明，良好的信息披露通过改善分析师预测活动、降低信息不对称程度，缓解了上市公司股价在未来发生崩盘的风险。从公司信息披露实践，为股价崩盘风险的成因提供第一， 本文的研究贡献主要体现在：了更直接的证据。以往的研究主要集中于分析会计信息质量、管理层激励、税收规避、分析，师和机构投资者等的影响（Ｊ２００９；Ｋｉｍ等，２０１１ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６；Ｈｕｔｔｏｎ等，ｎ和ａ，ｂ；Ａｙ，）。而股价崩盘风潘越等，许年行等，江轩宇，２２２２０１５；Ｚｈａｎ２０１３；Ｄｅｆｏｎｄ等，０１１；０１２；０１３ｇ险本质上是信息释放者与接受者之间信息不对称所引发的后果，是一个信息问题。相对于）基于财务指标构造的信息透明度代理变量，本文基于上市公司信息披露实ｕｔｔｏｎ等（２００９Ｈ①第二，践构造的信息披露质量指标更加直接和全面地反映了一个公司整体的信息环境。本文为公司信息披露质量影响未来股价崩盘风险提供了一个可能路径。本文发现，作为资本市场信息中介的分析师在公司信息披露质量与股价崩盘风险之间发挥着中介作用。与许）本文发现分析师预测发现分析师乐观偏差会提高股价崩盘风险的结论类似，年行等（０１２２越准确，股价崩盘风险越小。第三，本文的研究结论对相关监管部门具有一定的政策启示。如操纵性应计）构造的信息透明度代理变量不仅受企业固有的经营不确定性影响，还容易受到其他一①基于财务指标（些盈余管理动机的影响。而本文基于深交所信息披露考评构造的信息披露质量指标综合反映了上市公司的信息披露实践，且直接反映了公司信息披露的好与坏，是更好的衡量信息不对称程度的指标。·１１１·
０１７年第２期２加强上市公司信息披露有助于缓解信息不对称，降低股价崩盘风险，进而更好地保护投资者利益，促进资本市场健康有序发展。二、文献回顾与研究假说（建立的信息模型表明，管理层出于自身利益考虑，存在隐藏公司负ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６）Ｊ ｙ面消息的动机。随着经营的持续，负面消息不断积累，达到一定程度并突然集中披露时将导公司信息透明度进一步发现，致股票价格急剧下降，甚至引发股价崩盘。Ｈｕｔｔｏｎ等（２００９）与股价崩盘风险显著负相关。因为公司的信息透明度越低，投资者越无法准确感知管理层藏匿负面消息的行为，从而管理层越容易进行信息管理，所以公司股价未来崩盘的风险越（）为了确保项目顺利实施，管理层存在隐藏不利消息的动机，则提出，大。Ｂｌｅｃｋ和Ｌｉｕ２００７从而投资者在早期无法发现投资项目净现值为负的事实，这类投资项目的亏损累积到一定比较了Ｃ程度被市场发觉时将造成股价大幅大跌。Ｋｉｍ等（２０１１ＥＯ与ＣＦＯ的股权激励ａ）与股价崩盘风险的关系，认为管理层为实现自身股权价值最大化而倾向于采取短期行为（包，括隐藏公司负面消息）发现女性Ｃ导致股价崩盘风险增大。李小荣和刘行（２０１２）ＥＯ能显）研以及江轩宇（著降低股价崩盘风险，而女性Ｃ２ＦＯ的影响则不显著。Ｋｉｍ等（２０１１０１３ｂ）税收规避为管理层隐藏负面消息和寻租行为提供了便利，从而税收规避程度与股价究发现，）较强的税收征管力度能够促使公司及时发现，崩盘风险正相关。类似地，刘春和孙亮（０１５２释放坏消息，降低股价崩盘风险，从而起到投资者保护的作用。潘越等（的研究表明，２０１１）上市公司信息透明度越低，股价崩盘风险越高，而分析师关注可以缓解信息不透明对股价崩）分析师倾向于向市场传递乐观的盈余预测和股票评认为，盘风险的影响。许年行等（０１２２级等正面信息，而选择性忽略负面信息，这种乐观偏差将导致公司负面信息难以及时传递至外部投资者，从而增加股价崩盘风险。许年行等（发现机构投资者的羊群行为提高了２０１３））曹丰等（发现机构投资者持股显著增大了公司股价崩盘公司股价崩盘风险。类似地，２０１５）媒体对上市公司的频繁报道显著降低了股价崩盘风险，风险。罗进辉和杜兴强（发现，２０１４公司内部控制信息披露水发挥了积极的信息中介和公共监督作用。叶康涛等（发现，２０１５））大股东持股通过发挥监督效应和减则发现，平越高，其股价崩盘风险越低。王化成等（０１５２少掏空行为，降低了公司股价未来崩盘的风险。信息不透股价崩盘风险本质上源于信息不对称或信息不透明。第一， 从现有文献来看，明使市场投资者无法观察到企业真实业绩，或被企业虚假情况所蒙蔽，产生对股价的误判，。第而一旦投资者识别或获得企业真实运营状况，其股价就会暴跌（李小荣和刘行，０１２）２投资者和股东难以及时发现净二，对于信息透明度低的公司，管理层更容易进行信息管理，。第三，现值为负的投资项目，亏损累积到一定程度时将引致股价暴跌（ｌｅｃｋ和Ｌｉｕ，２００７）Ｂ在信息不对称的情况下，具有信息优势的管理层出于自身利益（包括货币薪酬、在职消费等），随着经营的持续，负面消息会逐渐累的考虑，往往会刻意隐藏对公司股价不利的“坏消息”，）。积，达到一定程度并突然集中披露时将引发股价崩盘（ｉｎ和Ｍｅｒｓ２００６Ｊｙ准确和充分地向外部投资者披露公司真 信息不透明在很大程度上是管理层没有及时、实状况所引起的。作为公司的内部人，管理层具有信息优势，虽然他们负有向监管者和外部投资者披露信息的义务，但是作为本质上的信息分配者，在法律和制度许可的范围内，他们。为了规范和引导上在一定程度上拥有信息披露内容和披露时机的选择权（潘越等，０１１）２深交所从２完整性准确性、市公司的信息披露行为，００１年起对上市公司信息披露的及时性、·１１２·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、并综合考虑上市公司信息披露行为对市场和投资者的影和合法性四个方面进行考核评价，响、上市公司受奖惩情况以及遵守《上市规则》情况等多种因素。良好的信息披露有助于降低投资者和公司之间的信息不对称程度，并可从以 理论上，下几方面影响公司股价崩盘风险：第一，良好的信息披露使投资者能够较真实地了解公司实际经营情况，减少股价与公司基本面的背离，从而避免股价虚高所可能导致的未来突然崩盘。第二，良好的信息披露增加了公司透明度，能够帮助投资者和股东在事前更好地识别和阻止管理层投资净现值为负的项目，从而避免巨额亏损所可能导致的股价在未来突然崩盘。第三，良好的信息披露能够为外部投资者监督或激励管理层提供依据，既增加了管理层隐藏负面信息的成本，也抑制了管理层的机会主义行为，从而促使管理层更及时地披露公司负面信息，降低了负面信息累积所可能引发的股价崩盘风险。基于此，我们提出以下研究假说：上市公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越低。 假说１：证券分析师已成为我国资本市场的重要参与者，并在缓解信息不对 经过十多年的发展，称方面发挥了至关重要的作用。作为资本市场重要的信息中介，分析师在资本市场中扮演，）。李馨子和肖土盛，着信息使用者和提供者的双重角色（ｃｈｉｅｒ１９９１；２０１５Ｓｐｐ作为信息的专业使用者，分析师利用上市公司的相关信息进行预测。分析师预测 首先，时所用信息包括公共信息和私有信息，前者为所有分析师所知晓，后者则是分析师个体所特有。相对于私有信息，由于获取成本较低，公共信息是分析师进行盈余预测的重要信息来源。良好的信息披露直接降低了分析师的信息收集成本，同时提高了财务报告信息质量，从而降低了信息使用者对会计信息解读的偏差，这些都有助于分析师最终形成高质量的盈余预测。因此，我们认为分析师预测误差与公司信息披露质量负相关。作为信息的专业提供者，分析师利用专业知识与信息收集加工的相对优势，向 其次，市场参与者提供合理反映证券内在价值的信息，降低证券市场的价格偏离，从而降低股价。分析师能够通过各种公开和非公开渠道获取上市公司一手崩盘风险（何贤杰等，０１３）２资料，在多重交织的信息网络覆盖下，管理层隐藏的负面信息能够被及早发掘，公司真实。分面貌将被更全面、多角度地揭示和解读，这有助于降低股价崩盘风险（潘越等，０１１）２投资者越了解公司实析师预测误差越小，说明投资者与公司之间的信息不对称程度越低，际经营情况，其未来股价崩盘风险也就越低。因此，我们认为分析师预测误差与公司股价崩盘风险正相关。证券分析师参与市场体现在信息生产、传递与吸收各个环节，从而为公司信 综上分析，息披露质量影响股价崩盘风险提供了有效途径。因此，我们预期上市公司信息披露质量也会对股价崩盘风险产生间接影响，这种影响主要是通过分析师预测活动这一中间机制实现的。基于此，我们提出以下中介效应假说：分析师预测活动在公司信息披露质量影响股价崩盘风险中发挥中介作用。 假说２：三、研究设计分析师数据以及公司财务数据主要来一）样本期间与数据来源。本文所需股价数据、 （自Ｃ同时用ＲＳＭＡＲ数据库，ＥＳＳＥＴ数据库对分析师预测数据进行补充。衡量信息披露质量的上市公司信息披露考评结果来源于深交所网站的“信息披露考评”栏目。样本期间为，上市公司信息披露工作考核办法》主要是因为深交所２从００１－２０１３年，００１年５月发布《２·１１３·
０１７年第２期２００２年起就信息披露对上市公司进行考评。２（）剔我们对初始样本进行了如下筛选：为了估计股价崩盘风险指标，１ 根据以往的研究，（）（（剔除金融企业样本；剔除净资产为负的样本；剔除每年交易周数小于３０的样本；２３）４）为了减轻异常值的影响，我除控制变量缺失的样本。本文最终得到９１５６个观测值。此外， 们对所有连续变量在上下１％的水平上分年度进行了Ｗｉｎｓｏｒｉｚｅ处理。二）主要变量定义。 （）。借鉴Ｃ、股价崩盘风险（以及江轩宇（２ＲＡＳＨ）ｈｅｎ等（ｉｍ等（０１３）２００１２０１１ＫＣａ） １．和收益上下波动率（来度量股价崩本文采用负收益偏态系数（的方法，ＮＣＤＵＳＫＥＷ）ＶＯＬ）我们建立了如下模型：盘风险。首先，计算股票ｉ第ｔ周的特有收益率Ｗｉ，ｔ。为此，（）１Ｒｉ，Ｒｍ，Ｒｍ，Ｒｍ，Ｒｍ，Ｒｍ，αεｔ＝ｉ＋１ｔ－２＋２ｔ－１＋３ｔ＋４ｔ＋１＋５ｔ＋２＋ｉ，ｔβββββ其中，Ｒｉ，ｉ第ｔ周的收益率，Ｒｍ，ｔ周经流通市值加权的市场收益率。为了调整ｔ为股票ｔ为第），）式（中还加入了市场收益率的滞后和超前各两股票非同步性交易的影响（ｉｍｓｏｎ，１９７９１Ｄ，期。股票特有收益率为：的残差。然后，基于特有收益其中ε１）ｎ（１＋Ｗｉ，εｔ＝Ｌｉ，ｔ）ｉ，ｔ为式（（）：率Ｗｉ，负收益偏态系数（ＮＣＳＫＥＷ）１ｔ构造以下两个变量：／／３２３２３２／［（）（（（ＮＣｎｎ－１）ｎ－１）ｎ－２ＳＫＥＷｉ， ∑Ｗｉ，∑Ｗｉ，ｔ＝－［ｔ］ｔ）］股价崩盘风险越大。其中，ＳＫＥＷ的数值越大，ｎ为股票ｉ每年的交易周数。ＮＣ（）２）：收益上下波动率（ＶＯＬ）２ＤＵ （２２／［［（（｛｝，ＤＵｎＵＰ－１）∑ＷｉｎＤＯＷＮ－１）ＶＯＬｉ，ｌｏ∑Ｗｉ，ｇｔ＝ｔ］ｔ］ ＤＯＷＮＵＰ（）３其中，为股票ｉ的周特有收益率Ｗｉ，小于）年平均收益率的周数。ＤＵｎＵＰ（ｎＤＯＷＮ）ＶＯＬｔ大于（股价崩盘风险越大。的数值越大，。本文采用深交所对上市公司的年度信息披露考评作为信信息披露质量（ＣＯＲＥ）Ｓ ２．息披露质量的代理指标。相对于其他指标，该考评指标较为客观，具有一定的权威性，且能够较为全面地反映公司整体的信息披露质量。深交所的最终考评结果分为优秀、良好、合格①借鉴曾庆生（）若考评结果为优秀或良好，则归为信息披的做法，与不合格四个等级。２０１４露高质量公司，若考评结果为合格或不合格，则归为信息披露低质量公ＳＣＯＲＥ取值为１；司，ＣＯＲＥ取值为０。Ｓ。若分析师在同一年度对某个公司有多次盈余预测，分析师预测误差（ＡＥＦ＿ｒｒｏｒ） ３．本文选取该分析师在年报披露日前最近一次发布的盈余预测来衡量盈余预测误差，计算公／式为：Ｆ＿ｒｒｏｒ＝｜ｃｔｕａｌａｒｎｉｎｓ－Ｍｅｄｉａｎ（ｏｒｅｃａｓｔｅｄ ａｒｎｉｎｓ）ｒｉｃｅ。其中，ＡＥＡＥＦＥＰ ｜ｇｇＡＥＦＥｃｔｕａｌａｒｎｉｎｓ等于公司实际净利润除以年末总股数，ｏｒｅｃａｓｔｅｄ ａｒｎｉｎｓ等于分析师 ｇｇ预测的公司净利润除以年末总股数，ｒｉｃｅ为年初股价。考虑到公司总股本的变动会使分Ｐ析师发布的每股收益（借预测数据与按年末总股数计算的实际每股收益缺乏可比性，ＰＳ）Ｅ）鉴何贤杰等（我们基于分析师对净利润的预测值，统一使用年末总股数对净利的研究，２０１３分析师盈余预测的准确性越低。润数据进行了标准化处理。ＡＦ＿ｒｒｏｒ的数值越大，Ｅ我们构建了以下模型：三）模型构建。为了检验假说１， （（）４ＣＳＩＲＡＳＨｉ，ＣＯＲＥｉ，ｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒααγ∑Ｃεｔ＋１＝０＋１ｔ＋ｉ，ｔ＋∑ｉ，ｔ＋１ｙ＋其中，ＲＡＳＨｉ，ＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ来度量，ＣＯＲＥｉ，Ｃｔ＋１年的ＮＣＳｔ＋１分别用公司ｉ在ｔ表示公司ｉ在ｔ年的信息披露质量，ｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒＣＩｉ，ｔ为控制变量，ｙ为行业哑变量。根据以往信息披露考评结果分为Ａ、分别与原来的优秀、良好、合格与不合格相对应。Ｂ、Ｃ、Ｄ四个等级，０１１年开始，①从２·１１４·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、，（模型中控制了以下变量：月平均超额换手率的文献（Ｃｈｅｎ等，２００１；Ｋｉｍ等，２０１１１）ａ，ｂ）（，（等于公司ｔ年的月平均换手率减去ｔ－１年的月平均换手率；特有收益率波ＤＴＵＲＮ）２），（），等于ｔ年周特有收益率Ｗｉ，平均周特有收益率（等于ｔ年动（ｉｍａ）ＥＴ）３ＳＲｔ的标准差；ｇ（，（公司规模（等于公司总资产的自然对数；账面市值比平均周特有收益率；ＩＺＥ）４）５）Ｓ（，（），等于公司账面权益价值除以公司总市值；资产负债率（等于公司总负债除ＢＭ）ＬＥＶ）６（），（总资产收益率（等于公司净利润除以总资产；操纵性应计绝对值以总资产；ＯＡ）７８）Ｒ（，（其中操纵性应计由修正Ｊ公司治理综合指数（ＢＡＣＣ）ｏｎｅｓ模型估计得到；Ｇ＿９）ＡＣ），对８个公司治理指标进行主成分分析，根据第一大主的方法，借鉴白重恩等（Ｉ２ｎｄｅｘ）００５）（，（机构持股比例（投资者等于ｔ年末机构投资者持股比例之和；元得到；０ｎｓＨｏｌｄ）１）１１Ｉ，保护水平（编制的中国市场化指数中的“市场中介组织的发育采用樊纲等（２ｒｏｔｅｃｔ）０１１）Ｐ我们还在模型中控制了前一期的和法律制度环境”来衡量各地区的投资者保护水平。此外，式（中Ｓ股价崩盘风险ＮＣ４）ＳＫＥＷｔ和ＤＵＶＯＬｔ。根据假说１，ＣＯＲＥ的系数α１应显著为负。）我们根据温忠麟等（采用依次检验法：第一步，做因变量的研究，２００６ 为了检验假说２，）对自变量的回归。用含有分析师预测的样本对式（重新进行检验。第二步，做中介变量对４自变量的回归。采用以下模型来检验信息披露质量对分析师盈余预测的影响：（）Ｆ＿ｒｒｏｒＣＯＲＥｉ，ｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒＡＥＳＩ５ααγ∑Ｃεｉ，ｔ＝０＋１ｔ＋ｉ，ｔ＋∑ｉ，ｔｙ＋、、分析师跟踪人数（前三年股票收益波动性其中，ｏｎｔｒｏｌｓ包括公司规模（ＩＺＥ）Ｆ）ＣＳＮ＿Ａ（、、、前三年股票收益率与季度会计盈余的相关性（未预期盈余（预测时长ＲＣＵｅｔＳｔｄ）ｏｒｒ）Ｅ）、（做因操纵性应计绝对值（以及公司治理指数（等。第三步，ｏｒｉｚｏｎ）ＢＡＣＣ）Ｇ＿ｎｄｅｘ）ＨＡＣＩ变量对自变量和中介变量的回归。采用以下模型来检验分析师预测是否存在中介效应：ＣＳＡＥＩＲＡＳＨｉ，ＣＯＲＥｉ，Ｆ＿ｒｒｏｒｏｎｔｒｏｌｓｎｄｕｓｔｒααγ∑Ｃεｔ＋１＝０＋１ｔ＋１ｉ，ｉ＋ｉ，ｔ＋∑ｉ，ｔ＋１ｙ＋β（）６第三步中介变量系数β则存在中介效应。 若前两步中系数α１显著为负，１显著为正，四、实证结果分析一）描述性统计分析。表１报告了深交所信息披露考评结果与股价崩盘风险的单变量 （分析结果。从全样本来看，与ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ的均值分别为－０．３１３１和－０．２２２７，以往的研究文献类似。ＰａｎｅｌＳＫＥＷ衡量股价崩盘风险的结果。我们发Ａ报告了采用ＮＣ 现，信息披露考评结果为优秀或良好的公司股价崩盘风险较低，而考评结果为不合格的公司股价崩盘风险上升尤为明显。在信息披露高质量样本中，股价崩盘风险的均值为－０．３４２３；两组样本的均在信息披露低质量样本中，股价崩盘风险的均值为－０．２１９４。检验结果表明，值和中位数均在１％的水平上存在显著差异。ＰａｎｅｌＶＯＬ衡量股价崩Ｂ则报告了采用ＤＵ 不再赘述。表１结果表明，信息披露质量与股价崩盘盘风险的结果，与ＰＡ基本类似，ａｎｅｌ 风险存在负相关关系，这为上市公司信息披露质量的提高有助于降低股价崩盘风险提供了初步的证据。受篇幅限制未列示）显示，ＳＣＯＲＥ与ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ的相关 相关性分析结果（系数均显著为负，即公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越小。ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ的相关系数为０说明两种方法度量的股价崩盘风险具有内在一致性。．８８２，·１１５·
０１７年第２期２表１ 上市公司信息披露质量与股价崩盘风险样本全样本优秀良好合格不合格披露质量高披露质量低观测数９１５６ １３１１ ５６７４ １９５４ ２１７６９８５ ２１７１ ＰＡ：ＣａｎｅｌＲＡＳＨ＝ＮＣＳＫＥＷ 中位数标准差均值－０．３１３１－０．２７９７－０．３５６８－０．２２６１－０．１５８３－０．３４２３－０．２１９４－０．２８２６ －０．２４８４ －０．３２３９ －０．２１９９ －０．０９２９ －０．３０６１ －０．２０７６ ０．６９２１０．６５９２０．６９１６０．７０７８０．６５２８０．６８６３０．７０２６ＰＢ：ＣａｎｅｌＲＡＳＨ＝ＤＵＶＯＬ 均值中位数标准差－０．２２２７－０．２０７４－０．２５０８－０．１６４９－０．１００８－０．２４２７－０．１５８５－０．２２２４ －０．２０４０ －０．２４６１ －０．１７０１ －０．０７７６ －０．２３６４ －０．１６２８ ０．４７８２０．４６３５０．４７４００．４９４１０．４６２００．４７２３０．４９１２均值／中位数检验．２５．１２Ｔ＝７Ｚ＝７［］［］．００１．００１ｐ＜０ｐ＜０．０４．６７Ｔ＝７Ｚ＝６［］［］．００１．００１ｐ＜０ｐ＜０二）信息披露质量与股价崩盘风险。表２报告了假说１的检验结果。ＰＡ结果显ａｎｅｌ （ 示，即公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越ＳＣＯＲＥ的系数在１％水平上显著为负，低。从经济意义上看，相对于信息披露低质量公司，信息披露高质量公司的股价崩盘风险下降约２５％。这表明公司信息披露质量对股价崩盘风险的影响具有统计和经济意义上的显）））、著性。对于控制变量，与Ｃ以及许年行等（的研究一致，２ｈｅｎ等（２００１ｕｔｔｏｎ等（２００９０１３Ｈ表明公司治ｉｍａ、ＥＴ和ＢＭ均与股价崩盘风险显著负相关。ＣＧ＿ｎｄｅｘ的系数显著为负，ＳＲＩｇ分理水平越高，其股价崩盘风险越低。ＩＰｎｓＨｏｌｄ的系数显著为正，ｒｏｔｅｃｔ的系数则显著为负，））别与曹丰等（以及王化成等（的研究发现一致。其他控制变量则不显著。２２０１５０１４则我们改用ＳａｎｅｌＣＯＲＥ＿Ｂ中，Ｒ来衡量公司信息披露质量。若考评为优秀， 在Ｐ若考评为良好，则Ｓ若考评为合格，则ＳＣＯＲＥ＿ＣＯＲＥ＿ＣＯＲＥ＿ＳＲ赋值为３；Ｒ赋值为２；Ｒ若考评为不合格，则Ｓ赋值为１；ＣＯＲＥ＿ＣＯＲＥ＿Ｒ赋值为０。结果显示，ＳＲ的系数也显著为公司信息披露质量与股价崩盘风险显著负相关，支持了假说１。负。表２结果表明，表２ 信息披露质量对股价崩盘风险的影响ａｎｅｌＣＯＲＥ ａｎｅｌＣＯＲＥ＿ＰＡ：ＳＰＢ：ＳＲ （）（）（）（）１ＮＣ２ＤＵ３ＮＣ４ＤＵＳＫＥＷｔ＋１ＶＯＬＳＫＥＷｔ＋１ＶＯＬｔ＋１ｔ＋１（）（）（）（）Ｃ０ｏｎｓｔａｎｔ．１７４５０．３９０．２４１７０．７４０．１９３００．４４０．２５１９０．７７ ）－０）－０）－０）ＣＯＲＥｔＳ－３－３－２－１．６４．２３．０１．７６．０８４０＊＊＊（－０．０５２５＊＊＊（．０２７２＊＊（．０１８４＊（（）（）（）（）ＤＴＵＲＮｔ０．０４８４０．９４０．０５０３１．２７０．０４９２０．９５０．０５０７１．２８）－７）－１）－７）Ｓｉｍａ．４２．１１．５１．１８－２－２－２－２－１．３２３９＊＊（１．４７２＊＊（．５２９７＊＊（１．１４０＊＊（ｔｇ＊＊＊＊＊＊（＊＊＊＊）－１）－１）－１）（（（ＥＴｔＲ．６９．１５．８３．２４－２－２－２－２－１．８５７７．１５９４．９３４０．２０５９（）－０）－０）－０）ＩＺＥｔＳ．０００７０．０４．００４７（－０．３７．００００（－０．００．００４９（－０．４００＊＊（＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（（（）－０）－０）－０）ＢＭｔ－５－４－４－４．０１．８０．９９．７９．４１３９－０．２９０１．４２０４．２９４１（）（）（）（）ＬＥＶｔ０．０４２４０．８７０．０２３００．６９０．０４６２０．９４０．０２４８０．７６（）（）（）（）ＲＯＡｔ．２０８３１．４１０．０６３３０．５６０．１５９２１．１２０．０３６００．３２０（）（）（）（）ＡＢＡＣＣ．０２７５０．１８０．０４５４０．４００．０３４３０．２２０．０４９１０．４２０ｔ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊）－０）－０）－０）（（（（Ｇ＿ｎｄｅｘＣＩ．８４．２８．９７．４３－２－２－２－２－０．０２２１．０１０８．０２２７．０１１１ｔ）０）１）０）（（（（ｎｓＨｏｌｄＩ．５３．４８．４１．４０５４５４．１６０４＊＊＊１．７０５４＊＊＊．１４１０＊＊＊．６９５６＊＊＊ｔ＊＊（＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（（（）－０）－０）－０）ｒｏｔｅｃｔＰ－３－３－３－３．６９．５８．８１．６９．０１２６－０．００７８．０１３０．００８１ｔ（）（）（）（）ＮＣＳＫＥＷｔ０．０２０９０．８７０．００６９０．５００．０２２９０．９３０．００８１０．５７＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊）０）０）０）（（（（ＤＵＶＯＬ．３２．５１．３４．５０２３２３０．０７３７．０６１３．０７４１．０６１６ｔ控制控制控制控制ｎｄｕｓｔｒＩｙ２ ．０５１９０．０５０１０．０５０２０．０４８７０ＡＲｄ ｊ．观测数９１５６９１５６９１５６９１５６ ＊＊、＊和＊＊＊分别表示在１经过公司层面和年度层面的０％、５％和１％的水平上显著。括号内为ｔ值， 注：，）。下表同。聚类（调整（Ｃｌｕｓｔｅｒ）Ｐｅｔｅｒｓｅｎ２００９·１１６·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、本文进一步考察了公司 为了减轻遗漏变量或内生性问题可能对研究结论产生的影响，信息披露质量变化是否引致其股价崩盘风险变化。首先根据公司前后连续两年信息披露考评的变化情况，将研究样本划分为信息披露质量下降、信息披露质量不变以及信息披露质量上升三个子样本，然后考察股价崩盘风险在各子样本中的变化情况。表３报告了单变量分余约１析结果。我们发现，约１７％的公司信息披露质量下降，９％的公司信息披露质量上升，下约６信息披露质量下Ａ中可以看到，４％的公司信息披露质量则没有发生变化。从Ｐａｎｅｌ 降的公司股价崩盘风险上升，而披露质量不变或上升的公司股价崩盘风险则下降。相对于披露质量上升或不变的公司，披露质量下降的公司股价崩盘风险显著上升，均值和中位数的披露质量上升样本的股价崩盘差异在５％水平上均显著。而相对于披露质量不变的样本，风险并没有显著下降。Ｐ与Ｂ报告了以ΔＤＵａｎｅｌＶＯＬ来衡量股价崩盘风险变化的结果， ａｎｅｌＰＡ类似。 表３ 信息披露质量变化与股价崩盘风险变化考评结果变化观测数下降不变上升７７１２ ４９３０ ａｎｅｌＲＡＳＨ＝ΔＳＫＥＷ ＰＡ：ＣＮＣ Δ中位数标准差均值０．０４４３ －０．０６１３－０．０６０２．５４Ｔ＝３］［．００１ｐ＜０．０４Ｔ＝０［］．９６７ｐ＝０Ｔ＝２．８７］［．００４ｐ＝００．００８５ －０．０４９２ －０．０２７８ ．０７Ｚ＝３］［．００２ｐ＝０．３６Ｚ＝０［］．７２０ｐ＝０Ｚ＝２．２６］［．０２４ｐ＝００．９５６４ ０．９２１６０．９５０８ａｎｅｌＲＡＳＨ＝ΔＶＯＬＰＢ：ＣＤＵ Δ均值中位数标准差０．０２７３ －０．０３９８－０．０３３５．２４Ｔ＝３］［．００１ｐ＝０．３３Ｔ＝０［］．７４５ｐ＝０Ｔ＝２．４０］［．０１６ｐ＝００．０３００ －０．０４５１ －０．０２８８ ．８８Ｚ＝２］［．００４ｐ＝０．５０Ｚ＝０［］．６１８ｐ＝０Ｚ＝１．９９］［．０４６ｐ＝００．６６７６０．６３４２０．６５８０７６１４ 均值／中位数检验下降ｖ不变ｓ．不变上升ｖｓ．上升下降ｖｓ． 表４报告了信息披露质量变化对股价崩盘风险影响的回归结果。我们以变量ＤＮＧ＿，来衡量公司信息披露质量的下降（上升）若公司信息披露质量下降ＳＵＳＣＯＲＥ（Ｐ＿ＣＯＲＥ），（否则为０。相应地，模型中因变量为股价则ＤＮＧ＿取值为１，上升）ＣＯＲＥ（Ｐ＿ＣＯＲＥ）ＳＵＳ。Ｐ崩盘风险的变化（ＲＡＳＨ）ａｎｅｌＣＯＲＥ的系数在１％的水平上显ＣＡ结果显示，ＤＮＧ＿ＳΔ 表明公司信息披露质量下降将引致股价崩盘风险显著为正，ＵＳＰ＿ＣＯＲＥ的系数则不显著，著增加，而信息披露质量提高对股价崩盘风险的缓解作用则不明显，这与表１的描述性统计结果一致。此外，为了排除信息披露质量不变样本可能给研究结论造成的干扰，我们在ａｎｅｌＰＢ中剔除了前后两年信息披露考评结果没有发生变化的样本。结果显示，ＤＮＧ＿ 披露质量下ＳＣＯＲＥ的系数在１％的水平上显著为正。这表明相对于披露质量上升的样本，降样本的股价崩盘风险显著增加。公司信息披露质量的变化将引致其股价崩盘风险的变化，尤其是 表３和表４结果表明，信息披露质量下降将使股价崩盘风险显著增加，这为上市公司信息披露质量影响股价崩盘风险提供了进一步的证据支持。分析师的中介作用。表５报告了假说２的检验结三）信息披露质量与股价崩盘风险： （果。如上文所述，本文采用依次检验法来分析公司信息披露质量是否通过分析师预测活动的中介作用对股价崩盘风险产生影响。首先，考虑到很大一部分公司没有分析师跟踪，列（））和列（仅用含有分析师预测的样本对因变量Ｃ１２ＲＡＳＨ与自变量ＳＣＯＲＥ的关系重新进行了检验。不难发现，回归结果与表２中ＰａｎｅｌＣＯＲＥ的系数均在１％水平上显Ａ类似，Ｓ ·１１７·
０１７年第２期２表４ 信息披露质量变化对股价崩盘风险变化的影响全样本剔除ＳＰＡ：ＰＢ：ａｎｅｌａｎｅｌＣＯＲＥ不变样本 （）（）（）（）ＳＫＥＷｔＶＯＬＳＫＥＷｔＶＯＬＮＣＤＵＮＣＤＵ１２３４ΔΔΔΔｔｔ）－０）－０）－０）ｏｎｓｔａｎｔ．０６６２（－０．５２．０４３９（－０．５３．１２３１（－０．６１．０８４７（－０．６９Ｃ－０）０）０）０）（（（（ＤＮＳＧ＿ＣＯＲＥ．３６．３３．０４．７７３３３２．１２３９＊＊＊．０７７６＊＊＊．１１３７＊＊＊．０６７０＊＊＊ｔ０）０（）Ｐ＿ＣＯＲＥｔ－０ＵＳ．００５１（－０．２４．００１１０．０７ＵＲＮｔＤＴΔｉｍａＳΔｔｇＥＴｔＲΔＳＩＺＥｔΔＢＭｔΔＥＶｔＬΔ）－０）－０）－０）－２－３－３－４．５７．２９．１８．３８．１４７８＊＊（－０．１２５２＊＊＊（．１８１７＊＊＊（．１５７６＊＊＊（（）（）（）（）４．０７９６０．６８１．２１４７０．３０６．０６３２０．９２４．８２３３１．１６（）（）（）（）．７３９４１．６３０．８１３８１．１３１．４９６８１．２７１．０３９５１．３８１（）（）０）（）（．１３２７１．４３０．０６５４１．０２．６６０．０４５１０．８７０１．１３３６＊（）０）（）０）（（．３４７１１．５０．９６０．４１５１１．６３．０９０１２．２９０７＊＊．３４６１＊＊）－０）－０）－０）．２２２９（－０．８５．１５８７（－０．８２．３５２７（－１．０２．２６６５（－１．０９－０）－０）－１）－０）ＯＡｔＲ－４－４－３－３．５８．７０．６６．２０．８６７６＊＊＊（－０．６３５８＊＊＊（．０１３７＊＊＊（．７０８３＊＊＊（Δ（（（（）０）０）０）ＢＡＣＣＡ２２３０．２３０１１．３７．２１．６８．２２．２３３２＊＊．６０５４＊＊＊．４８８７＊＊＊Δｔ（）－０）－０）－０）Ｇ＿ｎｄｅｘＣＩ．０２４８０．８０．０１１９（－０．４９．０２３４（－０．６３．０２４２（－０．８７０Δｔ）０）（）（）（（ＩｎｓＨｏｌｄ．７５．８９０．００６１０．０１０．１２１４０．２６１１．８２０６＊．５０５５＊０ΔｔＰｒｏｔｅｃｔΔｔＩｎｄｕｓｔｒｙ ｄＡＲ２ｊ．观测数）－０）－０）０．０１０７（－０．４７．０１１１（－０．６３．０００６（－０．０２．０００５－０控制０．０４７１ ８３７６ 控制０．０５５６ ７６８３ 控制０．０４６５ ２７５３ 控制（）０．０３０．０６０８２７５３ 著为负。然后，我们对中介变量Ａ结果见列ＥＦ＿ｒｒｏｒ与自变量ＳＣＯＲＥ的关系进行了检验，。可以发现，（）披露高质ＣＯＲＥ的系数在１％水平上显著为负。相对于披露低质量样本，Ｓ５，量样本的分析师预测误差下降约６相对于Ａ说明良好的信息５％（Ｆ＿ｒｒｏｒ的均值１．３５２）Ｅ我们运用式（对因变量Ｃ披露质量能够显著提升分析师预测的准确性。最后，６）ＲＡＳＨ与结果显示，无论和列（自变量Ｓ４）ＣＯＲＥ和中介变量ＡＦ＿ｒｒｏｒ的关系进行了检验。列（Ｅ３）是用ＮＣＳＫＥＷ还是ＤＵＶＯＬ来衡量股价崩盘风险，Ｆ＿ｒｒｏｒ的系数在１％水平上均显ＡＥ著为正，说明分析师预测具有中介效应。在加入中介变量后，说明ＳＣＯＲＥ的系数仍显著，分析师预测仅起到了部分中介作用。假说２得到验证。表５ 信息披露质量与股价崩盘风险：分析师的中介作用因变量：ＲＡＳＨｔ＋１Ｃ（）１（）２（）３（）４因变量：Ｆ＿ｒｒｏｒＡＥｔ（）５Ｆ＿ｒｒｏｒＡＥｔ－６．５９５１＊＊＊（）－４．６２．８６５７＊＊＊－０（）－４．２００．２３８５＊＊＊）（．４６３－０．４９０３＊＊＊（）－５．９７３．６７８２＊）（．８９１０．０４５５）（．４０００．１８８１＊＊＊（）６．２５ＳＫＥＷｔ＋１ＮＣ．４４９０－０（）－０．７９．０７８６＊＊＊－０（）－３．３３ＶＯＬＤＵｔ＋１－０．２７５４（）－０．６７．０４８９＊＊＊－０（）－３．１５ＳＫＥＷｔ＋１ＮＣ－０．４６５２（）－０．８２．０７３２＊＊＊－０（）－３．０３０．００７５＊＊＊）（．６９２－０．０１３２ （）－０．３１－６．９６４４（）－１．００－１．２３９８（）－１．１８０．０１６７ （）０．７４ＶＯＬＤＵｔ＋１－０．２８６４（）－０．７０．０４５２＊＊＊－０（）－２．８８０．００５１＊＊＊（）２．８７０．００６８（）０．２２－３．４７０１ （）－０．７６－０．５７３７ （）－０．８１０．００８４ （）０．５１ｏｎｓｔａｎｔＣＣＯＲＥｔＳＦ＿ｒｒｏｒＡＥｔＤＴＵＲＮｔｉｍａＳｔｇＲＥＴｔＳＩＺＥｔｏｎｓｔａｎｔＣＣＯＲＥｔＳＩＺＥｔＳＮ＿ＡＦｔｅｔＳｔｄＲｔｏｒｒＣｔＵＥｔ．０１００－０ （）－０．２３－７．３７２５）（．０７－１．３４４８－１）（．２９－１０．０１７１ （）０．７５０．００９０（）０．２９－３．７４８７（）－０．８３－０．６４５４（）－０．９２０．００８８ （）０．５２·１１８·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、分析师的中介作用续表５ 信息披露质量与股价崩盘风险：因变量：ＲＡＳＨｔ＋１Ｃ（）１（）２（）３（）４因变量：Ｆ＿ｒｒｏｒＡＥｔ（）５ＡＥＦ＿ｒｒｏｒｔ．７０８７＊＊＊０）（．５２９１．５４４４＊（）１．８９．０６７７＊－０）（．９４－１ＮＣＳＫＥＷｔ＋１．３９５０－０）（．５３－４．０９８９０ （）１．１６．８８５４＊＊＊０）（．５８３．０１０８０ ）（．０９０．００４９－０（）－０．５４．２０６６＊＊＊１）（．９１４－０．００５１＊）（．７４－１．０４２９＊０（）１．７７．０３１６０ ）（．７７０控制．０５０７０ ８７５５ ＊＊＊ＤＵＶＯＬｔ＋１．２７１５－０（）．８６－３０．０７４８ （）．２４１．５２２２＊＊０（）２．５８０．０１４５（）０．１３－０．００３６（）－０．５３．７６９０＊＊＊０（）４．１９．００３２－０（）－１．６４０．００７７ （）．４３００．０５０５＊＊（）２．００控制０．０４４７ ５５８７ ＊＊＊ＮＣＳＫＥＷｔ＋１．３９３１－０（）．４７－４０．０９８２ （）．１４１．０１８１＊＊＊１（）４．２２－０．０１６８（）－０．１３－０．００５０（）－０．５５．２１５７＊＊＊１（）４．９６－０．００５１＊（）－１．７２０．０４２３＊（）．７８１．０３１７０ （）０．７７控制０．０５１３ ５５８７ ＊＊＊ＤＵＶＯＬｔ＋１．２７０３＊＊＊－０（）．８３－３０．０７４４ （）．２２１．６１２８＊＊＊０（）３．１８－０．００４３（）－０．０４－０．００３７（）－０．５３．７７５３＊＊＊０（）４．２４．００３２－０（）－１．６２０．００７３（）．４１００．０５０５＊＊（）２．００控制０．０４５２ ５５８７ ＢＭｔＬＥＶｔＯＡｔＲＢＡＣＣＡｔＧ＿ｎｄｅｘＣＩｔｎｓＨｏｌｄＩｔＰｒｏｔｅｃｔｔＳＫＥＷｔＮＣＶＯＬＤＵｔｎｄｕｓｔｒＩｙ ｄＡＲ２ｊ．观测数ｏｒｉｚｏｎＨｔＡＢＡＣＣｔＧ＿ｎｄｅｘＣＩｔｎｄｕｓｔｒＩｙ ｄＡＲ２ｊ．观测数控制．１８０９０８７５５ 五、结论与政策启示研究了公司信息披００１－２０１３年深交所披露的上市公司信息披露考评数据， 本文利用２露质量对股价崩盘风险的影响，以及作为信息中介的证券分析师所扮演的角色。研究发现，公司信息披露质量越高，其股价崩盘风险越低，这主要是由披露质量下降使股价崩盘风险显著增加所致，而披露质量上升对股价崩盘风险的缓解作用则不明显。此外，良好的信息披露质量能够显著降低分析师的预测误差，而较低的分析师预测误差进一步缓解了股价崩盘风险，从而支持了分析师预测活动在信息披露质量与股价崩盘风险之间起中介作用。这些证据表明，上市公司良好的信息披露通过改善分析师预测活动、降低信息不对称，缓解了其股价在未来发生崩盘的风险。为切实保护投资者利益，监管 本文的研究结论对监管部门具有一定的政策启示。首先，层必须严格督促上市公司进一步提高信息披露质量，尤其是信息披露考评不佳的公司。以往的研究让我们认识到提高信息披露质量有助于缓解内部人的代理问题，对投资者利益有间接影响。本文则发现，公司信息披露质量影响股价崩盘风险，对投资者利益有直接影响。其次，重视信息披露的完整性和及时性。信息披露的真实性无疑是信息披露质量的重要维度，但是鉴于股价崩盘风险的重要性，信息披露的完整性和及时性也不可小觑。如果上市公司信息披露不完整，存在重大遗漏，或者选择性地披露好消息、隐藏坏消息，则容易引发股价暴跌风险，极大地损害投资者利益。类似地，公司信息（尤其是负面信息）披露不及时，也会增加股价崩盘风险。最后，发挥市场中介机构的积极作用，抑制其消极作用。发达的信息中介（如证券分析师行业）是资本市场透明度的重要保障。然而，证券分析师也是一把“双刃，剑”分析师的信息搜寻和解读功能有助于改善公司信息环境，减少证券市场的价格一方面，·１１９·
０１７年第２期２从而降低公司股价崩盘风险；另一方面，分析师存在乐观偏差，往往对好消息推波助偏离，）。简言之，澜、对坏消息避之不及，从而增加股价崩盘风险（许年行等，监管部门应加强２０１２制度建设，完善信息环境，以提高市场定价效率，避免股价暴跌现象，从而更好地保护投资者利益，促进我国资本市场健康有序发展。改革试点）建设项目、中央高校基本科研业务费专项资金以及中央 ＊本文还得到北京市会计类专业群（财经大学科研创新团队支持计划项目的资助。参考文献：［］］（）：白重恩，刘俏，陆洲，等．中国上市公司治理结构的实证研究［经济研究，１Ｊ．００５，２８１－９１．２［］（）：［］曹丰，鲁冰，李争光，等．机构投资者降低了股价崩盘风险吗？会计研究，２０１５，１５－６１．Ｊ．１５２［］——各地区市场化相对进程２樊纲，王小鲁，朱恒鹏．中国市场化指数—北京：经济科学出３０１１年度报告［Ｍ］．版社，０１１．２［］］何贤杰，肖土盛，朱红军．所有权性质、治理环境与企业社会责任信息披露的经济后果［中国会计与财务４Ｊ．（）：研究，０１３，２６０－９１．２］（）：［］江轩宇．税收征管、税收激进与股价崩盘风险［南开管理评论，５１Ｊ．２０１３，５２－１６０．５［］（：］）李小荣，刘行．性别与股价崩盘风险［世界经济，６ＣＥＯｖｓＣＦＯ：Ｊ．０１２，１２１０２－１２９．２ （）：［］［］肖土盛．管理层业绩预告有助于分析师盈余预测修正吗？南开管理评论，李馨子，７Ｊ．２０１５，２３０－３８．［］［］（）：刘春，孙亮．税收征管能降低股价暴跌风险吗？金融研究，８Ｊ．２０１５，８１５９－１７４．［］］（）：罗进辉，杜兴强．媒体报道、制度环境与股价崩盘风险［会计研究，Ｊ．２０１４，９５３－５９．９［］（）：［］罗进辉．上市公司的信息披露质量为何摇摆不定？投资研究，１００１４，３４－１５２．Ｊ．２１１［］］（）：潘越，戴亦一，林超群．信息不透明、分析师关注与个股暴跌风险［金融研究，１１Ｊ．２０１１，９１３８－１５１．［］滕泰，王国平，刘哲．暴涨暴跌模型Ｖ银河证券研究所研究报告，１２Ｓ正确的投资理念［Ｒ］．２００８．［］（）：］王化成，曹丰，高升好，等．投资者保护与股价崩盘风险［财贸经济，１３０１４，０３－８２．Ｊ．２１７［］］（）：王化成，曹丰，叶康涛．掏空还是监督：大股东持股比例与股价崩盘风险［管理世界，１４Ｊ．２０１５，２７６－８８．［］］（）：温忠麟，张雷，侯杰泰．有中介的调节变量和有调节的中介变量［心理学报，１５Ｊ．２００６，３４４８－４５２．［］，（）：］许年行，江轩宇，伊志宏，等．分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险［经济研究，１６Ｊ．２０１２７１２７－１４０．［］］（）：许年行，于上尧，伊志宏．机构投资者羊群行为与股价崩盘风险［管理世界，１７Ｊ．２０１３，７３１－４３．［］［］（）：叶康涛，曹丰，王化成．内部控制信息披露能够降低股价崩盘风险吗？金融研究，１８０１５，２１９２－２０６．Ｊ．２［］——基于信息透明度对内部人交易信息含量的影—曾庆生．高管及其亲属买卖公司股票时“浑水摸鱼”了？１９）］（：响研究［财经研究，Ｊ．２０１４，１２１５－２６．，，［］［］ｃｒａｓｈｒｉｓｋａｎｄｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌｉｎｖｅｓｔｏｒｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｒｏｒａｔｅＴ．Ｓｔｏｃｋｒｉｃｅｓｎｃｈｒｏｎｉｃｉｔ２０ＡｎＨ，Ｚｈａｎ ｐｐｙｙｇ ，（）：Ｆｉｎａｎｃｅ２０１３，２１１１－１５．，［］［］Ｒｅｓｅａｒｃｈ２００７，ｒｅｉｍｅＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｃｃｏｕｎｔｉｎａｎｄｔｈｅａｃｃｏｕｎｔｉｎ２１ＢｌｅｃｋＡ，ＬｉｕＸ．Ｍａｒｋｅｔｔｒａｎｓａｒｅｎｃ ｇｇｇｐｙ （）：４５２２２９－２５６．［］，Ｈ：，，２２ＣｈｅｎＪｏｎＨ，ＳｔｅｉｎＪ．ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｃｒａｓｈｅｓＴｒａｄｉｎｖｏｌｕｍｅａｓｔｒｅｔｕｒｎｓａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｓｋｅｗｎｅｓｓ ｇｇｇｐ ：［］，（）ｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ２００１，６１３３４５－３８１． ｐ［］？［］２３ＤｅＦｏｎｄＭ，ＨｕｎＭ，ＬｉＳ，ｅｔａｌ．ＤｏｅｓｍａｎｄａｔｏｒＩＦＲＳａｄｏｔｉｏｎａｆｆｅｃｔｃｒａｓｈｒｉｓｋＪ．ＴｈｅＡｃｃｏｕｎｔｉｎ ｇｙｐｇ （）：Ｒｅｖｉｅｗ，２０１５，９０１２６５－２９９．［］［］２４ＤｉｍｓｏｎＥ．ＲｉｓｋｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｗｈｅｎｓｈａｒｅｓａｒｅｓｕｂｅｃｔｔｏｉｎｆｒｅｕｅｎｔｔｒａｄｉｎＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏ －ｊｑｇ，（）：ｎｏｍｉｃｓ１９７９，７２１９７－２２６．［］，［］２５ＨｕｔｔｏｎＡ，ＭａｒｃｕｓＡ，ＴｅｈｒａｎｉａｎＨ．ＯａｕｅｆｉｎａｎｃｉａｌｒｅｏｒｔｓＲ２，ａｎｄｃｒａｓｈｒｉｓｋＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎ －ｐｑｐ：，（）ｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ２００９，９４１６７－８６．ｃ ２ ［］：Ｎ［］，２６ＪｉｎＬ，ＭｅｒｓＳ．ＲｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄｅｗｔｈｅｏｒａｎｄｎｅｗｔｅｓｔｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓａ ｙｙ （）：２００６，７９２２５７－２９２．·１２０·
宋顺林、李 路：信息披露质量与股价崩盘风险：分析师预测的中介作用肖土盛、］，：［］［７ＫｉｍＪＬｉＹ，ＺｈａｎＬ．ＣＦＯｓｖｅｒｓｕｓＣＥＯｓＥｕｉｔｉｎｃｅｎｔｉｖｅｓａｎｄｃｒａｓｈｅｓＪ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏ２ －ｇｑｙ ，，（）：ｏｍｉｃｓ２０１１ａ１０１３７１３－７３０．ｎ［］，：［］２８ＫｉｍＪＬｉＹ，ＺｈａｎＬ．ＣｏｒｏｒａｔｅｔａｘａｖｏｉｄａｎｃｅａｎｄｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋＦｉｒｍ ｅｖｅｌ ａｎａｌｓｉｓＪ．Ｊｏｕｒ－ｌ－ｇｐｐ ｙ，，（）：６ａｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ２０１１ｂ１００３３９－６６２．ｎ［］：Ｃ］２９Ｐｅｔｅｒｓｅｎ Ｍ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｓｔａｎｄａｒｄ ｅｒｒｏｒｓ ｉｎ ｆｉｎａｎｃｅ ａｎｅｌ ｄａｔａ ｓｅｔｓｏｍａｒｉｎａｒｏａｃｈ［Ｊ．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆｇ ｐｐｇ ｐｐ，（）：Ｆｉｎａｎｃｅ Ｓｔｕｄｉｅｓ２００９，２２１４３５－４８０．［］’［］，（）：３０Ｓｃｈｉｅｒ Ｋ．ＡｎａｌｓｔｓｆｏｒｅｃａｓｔｓＪ．ＡｃｃｏｕｎｔｉｎＨｏｒｉｚｏｎｓ１９９１，５４１０５－１２１．ｐｐｙｇ ：ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＤｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔａｎｄＳｔｏｃｋＰｒｉｃｅＣｒａｓｈＲｉｓｋ Ｑｙ ＴｈｅＭｅｄｉａｔｉｎＲｏｌｅｏｆＡｎａｌｓｔＦｏｒｅｃａｓｔ ｇｙ １２１２３４，ＳＬＸＳｈｕｎｌｉｎｉａｏＴｕｓｈｅｎｏｎｉＬｕ ｇ，ｇ ，，，（ｃｈｏｏｌｃｃｏｕｎｔａｎｃｅｎｔｒａｌｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａｎｃｅｎｄ ｃｏｎｏｍｉｃｓ，ｅｉｉｎｈｉｎａ；ＳｏＡＣＵｏＦａＥＢＣ０００８１，１． ｙ，ｙｊｇ１ｆ ｆ ＲａＤＣｏＣＭＡＣＵｏＦｅｓｅａｒｃｈｎｄ ｅｖｅｌｏｅｎｔｅｎｔｅｒｈｉｎａ ａｎａｅｍｅｎｔｃｃｏｕｎｔｉｎｅｎｔｒａｌｎｉｖｅｒｓｉｔｉｎａｎｃｅ２． ｆ ｆ ｐｍｇｇ，ｙ ＥＢＣＳｏＥａＦＳＩａｎｄ ｃｏｎｏｍｉｃｓ，ｅｉｉｎｈｉｎａ；ｃｈｏｏｌｃｏｎｏｍｉｃｓｎｄ ｉｎａｎｃｅ，ｈａｎｈａｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ３ ０００８１，．ｆ ｊｇ１ｇＳｔｕｄｉｅｓｎｉｖｅｒｓｉｔｈａｎｈａｉｈｉｎａ；ｅｓｅａｒｃｈ ｅｎｔｅｒｉｎａｎｃｉａｌｎｎｏｖａｔｉｏｎｎｄ ｅｖｅｌｏｅｎｔ，ＵＳＣＲＣｏＦＩａＤ０００８３，． ２４ ｙ，ｇｐｍｆ ｈａｎｈａｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｕｄｉｅｓｎｉｖｅｒｓｉｔｈａｎｈａｉｈｉｎａ）ＳＩＳＵＳＣ０００８３， ２ｇｙ，ｇ：Ｕｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｉｎｃｏｍａｎｉｅｓｌｉｓｔｅｄｄａｔａｃｏｎｃｅｒｎｉｎｓｉｎｔｈｅｓｃｏｒｉｎｂｓｔｒａｃｔ Ａ ｐｇｇｇ ，ｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎＳｔｏｃｋＥｘｃｈａｎｅｔｈｉｓａｅｒｅｘａｍｉｎｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌ－ ｇｐｐｑｉｏｎｔｈｅｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ，ａｎｄｔｈｅｒｏｌｅｏｆｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓａｎａｌｓｔｓａｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｅｒｍｅｔ－ ｐｙｙ ｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｉｓｎｅａｉａｒ．Ｉｔａｒｒｉｖｅｓａｔｔｈｅｅｍｉｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｔｈａｔｔｈｅｕａｌｉｔｄ －ｇｙｐｑｙ ｔｈｅｉｎｉｖｅｌａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｉｔｓｆｕｔｕｒｅｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｉｓｄｒｉｖｅｎｂｔ －ｐｙｙ ，ｃｂｕｔｒｅａｓｅｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋｏｗｉｎｔｏｔｈｅｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔ ｑｙｐｇ ｉｎａｌｌｅｖｉａｔｉｎｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｉｓｔｈｅｒｏｌｅｏｆｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔ ｐｑｙｇ ｎｏｔｏｂｖｉｏｕｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｔｆｉｎｄｓｔｈａｔｓｏｕｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔｃａｎｓｉｎｉｆｉｃａｎｔｌ ｇｙｑｙ ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｒｏｒｓｏｆａｎａｌｓｔｓａｎｄｌｏｗｅｒｆｏｒｅｃａｓｔｅｒｒｏｒｓｃａｎｆｕｒｔｈｅｒａｌｌｅｖｉａｔｅｓｔｏｃｋ ｙｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ，ｓｕｏｒｔｉｎｔｈｅｍｅｄｉａｔｉｎｒｏｌｅｏｆａｎａｌｓｔｆｏｒｅｃａｓｔａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎ－ ｐｐｐｇｇｙ ｈｉｂｅｔｗｅｅｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔａｎｄｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ．Ｉｔｈａｓｉｍｏｒｔａｎｔｓ ｐｑｙｐｐ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌａｎｄｒｅａｌｓｉｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｏｆｔｈｅｒｏｌｅｉｎａｎａｌｓｔｓｉｎｃａｉｔａｌｍａｒ－ ｇｇｙｐ ，ｅｔａｎｄｈｏｗｔｏｉｍｒｏｖｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔｒｅｄｕｃｅｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋａｎｄｋ ｐｑｙｐａｄｖａｎｃｅｔｈｅｓｔａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔｏｆｃａｉｔａｌｍａｒｋｅｔ． ｐｐ：ｓ；ｅｗｏｒｄｓｔｏｃｋｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ；ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｕａｌｉｔａｎａｌｓｔｓ’ｆｏｒｅ－ Ｋ ｐｑｙｙｙ ；ｍａｓｔｓｅｄｉａｔｉｎｅｆｆｅｃｔｃｇ （责任编辑 康 健）·１２１·