新《证券法》的信息效应——基于业绩预告的证据

孙洁; 王梓臣

新《证券法》的信息效应——基于业绩预告的证据

孙洁,
王梓臣

天津财经大学会计学院，天津 300222

基金项目:

国家自然科学基金项目 72271174

详细信息

作者简介:
孙洁(1979-)，女，浙江瑞安人，天津财经大学会计学院教授，博士生导师

王梓臣(1994-)，男，江苏宿迁人，天津财经大学会计学院博士研究生

中图分类号: D922.287;F832.5
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出版历程
- 收稿日期: 2023-02-22
- 网络出版日期: 2023-08-17
- 刊出日期: 2023-07-28

The Information Effect of the New "Securities Law" : Evidence Based on Earnings Forecasts

School of Accounting, Tianjin University of Finance and Economics, Tianjin 300222, China

摘要

摘要: 《证券法》是上市公司提供高质量信息的制度性保障。利用2018—2021年中国A股上市公司季度数据，以新《证券法》修订为契机，研究法律基础建设对信息披露的影响。结果发现：新《证券法》的适用显著增强了资本市场对业绩预告的反应，提高了上市公司业绩预告的信息质量，经过多重稳健性检验后该结论依然不变；新《证券法》的信息效应受业绩预告性质和执法力度的影响，且通过影响投资者法律意识来实现威慑效应；新《证券法》适用后，管理层业绩预告信息质量显著高于分析师预测，定量业绩预告信息质量显著高于定性业绩预告。研究结论从法律角度为资本市场全面深化改革提供了启示。
- 新《证券法》 /
- 业绩预告 /
- 信息质量 /
- 信息不对称 /
- 威慑效应
Abstract: The "Securities Law" serves as a foundational guarantee for listed companies to provide high-quality information. By utilizing quarterly data from 2018 to 2021 and considering the revised "Securities Law, " this study examines the influence of legal infrastructure on information disclosure. The findings reveal that the application of the new "Securities Law" substantially strengthens the market's response to earnings forecasts and enhances the information quality of such forecasts by listed companies. This conclusion remains consistent even after subjecting it to multiple rigorous tests. The effectiveness of the new "Securities Law" is influenced by the nature of earnings forecasts and the enforcement intensity, thereby achieving a deterrent effect by influencing investors' legal awareness. Following the implementation of the new "Securities Law, " the information quality of management's earnings forecasts is significantly higher than that of analyst predictions, and the information quality of quantitative earnings forecasts surpasses that of qualitative forecasts. The research conclusions provide valuable insights from a legal standpoint for the comprehensively deepening reform of the capital market.
- revised Securities Law /
- earnings forecast /
- information quality /
- information asymmetry /
- deterrent effect

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图 1 业绩预告质量和投资者识别的博弈分析矩阵图

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图 2 按季度提供业绩预告的可能性

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图 3 平行趋势检验图

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表 1 变量定义

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
被解释变量	累计异常报酬	CAR	窗口期股票实际报酬与期望报酬差值的累计
解释变量	业绩预告信息	News	业绩预告每股收益，若报告区间范围则取均值
	新《证券法》	Post	虚拟变量，2020年第一季度及之后设为1，否则为0
	业绩预告是好消息	GoodNews	若业绩预告每股收益大于上期真实每股收益，GoodNews=News-last_EPS，否则为0
	业绩预告是坏消息	BadNews	若业绩预告每股收益小于上期真实每股收益，BadNews=News-last_EPS，否则为0
控制变量	分析师追踪	Analyst1	ln(当期分析师追踪人数+1)
	研报数量	Analyst2	ln(当期研报数量+1)
	公司规模	Size	当期总资产对数
	财务杠杆	LEV	当期负债除以总资产
	经营现金流	CFO	当期经营现金流除以总资产
	每股收益	EPS	当期每股收益
	机构持股	Institutional	当期机构持股比例
	账面市值比	MB	当期账面价值除以总市值
	盈利能力	ROA	当期净利润/总资产
	产权性质	SOE	虚拟变量，国有公司为1，否则为0
	第一大股东持股比例	Top1	第一大股东持股比例
	两权分离率	Separate	控制权与所有权之差
	审计师	Audit	虚拟变量，若审计师来自国际四大事务所为1，否则为0
	股票报酬波动	Return_vol	业绩预告披露日前30个交易日股价报酬的标准差
	投资者情绪	Sentiment	业绩预告披露日前30个交易日换手率的标准差

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表 2 描述性统计

VarName	Obs	Mean	SD	Min	Median	Max
CAR	12 325	0.001	0.06	-0.315 5	-0.000 7	0.398 8
News	12 325	0.297	0.72	-1.947 4	0.125 0	3.714 6
GoodNews	12 325	0.145	0.30	0	0.008 1	2.248 4
BadNews	12 325	-0.030	0.10	-0.997 5	0	0
Post	12 325	0.489	0.50	0	0	1
Treat	12 325	0.983	0.12	0	1	1
LEV	12 325	0.466	0.22	0.070 4	0.455 7	1.131 4
ROA	12 325	0.013	0.07	-0.363 8	0.013 1	0.179 9
CFO	12 325	0.019	0.06	-0.179 2	0.013 7	0.211 4
MB	12 325	0.677	0.26	0.099 3	0.684 7	1.235 6
EPS	12 325	0.191	0.55	-1.829 0	0.093 4	2.770 1
Institutional	12 325	40.265	22.29	0.340 0	41.330 0	88.256 8
Analyst1	12 325	0.241	0.75	0	0	3.555 3
Sentiment	12 325	1.427	1.40	0.100 4	0.943 8	7.446 8
Size	12 325	22.375	1.24	19.289 3	22.278 9	26.129 3
SOE	12 325	0.333	0.47	0	0	1
Audit	12 325	0.044	0.21	0	0	1
Analyst2	12 325	1.268	1.51	0	0.693 1	4.804 0
Top1	12 325	30.980	13.54	8.420 0	28.880 0	69.050 0
Seperate	12 325	4.730	7.24	0	0.013 3	27.843 9
Return_vol	12 325	0.028	0.01	0.010 5	0.026 6	0.053 8

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表 3 组间均值差异和中位数差异检验

变量	Post=0			Post=1			Diff in
变量	N	Mean	Median	N	Mean	Median	Mean	Median
CAR	6 239	0	-0.001	6 086	0.002	-0.001	-0.001	-0.000
News	6 239	0.344	0.180	6 086	0.248	0.083	0.096^***	0.097^***
GoodNews	6 239	0.362	0.118	6 086	0.195	0	0.167^***	0.118^***
BadNews	6 239	-0.018	0	6 086	0.053	0	-0.071^***	0.000^***

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表 4 平行趋势检验^①

变量	CAR
Treat×Post_t-5×News	-0.003(-0.40)
Treat×Post_t-4×News	0.001(1.24)
Treat×Post_t-3×News	0.004(0.60)
Treat×Post_t-2×News	0.004(1.13)
Treat×Post_t-1×News	0.003(1.64)
Treat×Post_t+1×News	0.016^***(3.40)
Treat×Post_t+2×News	0.017^***(6.45)
Treat×Post_t+3×News	0.016^***(5.06)
Treat×Post_t+4×News	0.021^***(7.24)
Treat×Post_t+5×News	0.018^***(10.44)
_cons	0.342^***(8.21)
Control	是
Firm FE	是
Industry FE	是
Time	是
N	12 325
adj. R²	0.118
注：括号内均为t值，^、^{ }、^{ * *}分别表示10%、5%和1%的显著性水平。下表同。

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表 5 新《证券法》对业绩预告信息影响的回归结果

变量	(1)	(2)
Treat×Post	-0.019^**(-2.41)	-0.015^**(-2.01)
News	0.046^**(2.15)
GoodNews		0.109^**(2.31)
BadNews		0.391^***(3.12)
Treat×Post×News	0.011^***(6.35)
Treat×Post×GoodNews		0.022^***(5.75)
Treat×Post×BadNews		0.022^**(2.39)
_cons	0.0315^***(7.03)	0.271^***(6.12)
Control	是	是
Control×News	是
Control×GoodNews		是
Control×BadNews		是
Firm FE	否	是
Industry FE	否	是
Time FE	否	是
N	12 325	12 325
adj. R²	0.147	0.138

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表 6 自愿披露和强制披露差异检验

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	自愿披露	强制披露	自愿披露	强制披露
Treat×Post	-0.005(-0.40)	-0.026^***(-2.62)	-0.007(-0.62)	-0.024^**(-2.42)
News	0.094^**(2.45)	0.042^*(1.73)	0.028^***(6.58)	0.021^***(8.12)
GoodNews			0.075(0.93)	0.128^*(1.83)
BadNews			1.287^**(2.11)	0.249^*(1.78)
Treat×Post×News	0.014^***(5.33)	0.008^***(4.03)
Treat×Post×GoodNews			0.013^**(2.06)	0.021^***(3.60)
Treat×Post×BadNews			-0.018(-0.53)	0.044^***(3.91)
_cons	0.288^**(2.38)	0.359^***(6.73)	0.181(1.52)	0.315^***(5.96)
Control	是	是	是	是
Control×News	是	是
Control×GoodNews			是	是
Control×BadNews			是	是
Firm FE	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是
N	3 802	8 523	3 802	8 523
adj. R²	0.169	0.160	0.162	0.162
P Value	0.008^***		0.047^** 0.051 ^*

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表 7 执法力度异质性检验

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	执法力度强	执法力度弱	执法力度强	执法力度弱
Treat×Post	-0.033^***(-2.88)	0.012(0.80)	-0.026^**(-2.48)	0.009(0.60)
News	0.045^*(1.93)	0.109(0.92)	0.022^***(6.83)	0.049^***(5.47)
GoodNews			0.138^***(2.81)	0.107(0.30)
BadNews			0.295^**(2.22)	0.414(0.47)
Treat×Post×News	0.012^***(6.53)	0.006		(0.74)
Treat×Post×GoodNews			0.022^***(5.25)	0.039(1.31)
Treat×Post×BadNews			0.033^***(3.20)	0.055(0.93)
_cons	0.331^***(6.93)	0.170(0.50)	0.270^***(5.83)	0.399(1.26)
Control	是	是	是	是
Control×News	是	是
Control×GoodNews			是	是
Control×BadNews			是	是
Firm FE	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是
N	11 702	423	11 702	423
adj. R²	0.146	0.132	0.146	0.199
P Value	0.046^**		0.041^** 0.081 ^*

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表 8 更换事件区间和安慰剂检验的回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
Treat×Post1	-0.019^**(-2.41)	-0.015^**(-2.01)	-0.017(-0.31)	-0.011(-0.70)
News	0.046^**(2.15)		0.012^***(3.24)	-0.080^***(-4.12)
GoodNews		0.109^**(2.31)		0.171^**(2.29)
BadNews		0.391^***(3.12)		0.320(1.50)
Treat×Post1×News	0.011^***(6.35)		0.001(0.35)
Treat×Post1×GoodNews		0.022^***(5.75)		-0.014(-0.40)
Treat×Post1×BadNews		0.022^**(2.39)		0.031(0.51)
_cons	0.315^***(7.03)	0.271^***(6.12)	0.121^***(3.77)	0.220^***(3.96)
Control	是	是	是	是
Control×News	是		是
Control×GoodNews		是		是
Control×BadNews		是		是
Firm FE	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是
N	12 325	12 325	6 824	6 824
adj. R²	0.147	0.138	0.110	0.152

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表 9 调整样本期间和排除其他干扰的回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
Treat×Post	-0.016^*(-1.69)	-0.007(-0.79)	-0.018^**(-2.25)	-0.013^*(-1.74)
News	0.071^***(2.95)	0.024^***(6.46)	0.048^**(2.22)
GoodNews		0.079(1.44)		0.117^**(2.41)
BadNews		0.306^*(1.85)		0.411^***(3.22)
Treat×Post×News	0.011^***(4.95)		0.011^***(6.47)
Treat×Post×GoodNews		0.007^***(4.28)		0.023^***(5.85)
Treat×Post×BadNews		0.028^**(2.13)		0.025^***(2.67)
_cons	0.212^***(4.43)	0.151^***(3.09)	0.307^***(6.79)	0.260^***(5.82)
Control	是	是	是	是
Control×News	是		是
Control×GoodNews		是		是
Control×BadNews		是		是
Firm FE	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是
N	8 986	8 986	12 129	12 129
adj. R²	0.146	0.141	0.147	0.139

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表 10 其他稳健性检验

变量	其他稳健性检验1		其他稳健性检验2		其他稳健性检验3		其他稳健性检验4
Treat×Post	-0.004	-0.005	-0.022^**	-0.022^**	-0.019^**	-0.016^**	-0.019	-0.020
	(-0.63)	(-0.68)	(-2.07)	(-2.06)	(-2.24)	(-2.02)	(-1.51)	(-1.54)
News	-0.005		0.059^*		0.043^**		0.023
	(-0.22)		(1.82)		(2.00)		(0.39)
GoodNews		-0.008		0.048		0.120^**		0.157
		(-0.33)		(1.27)		(2.53)		(1.32)
BadNews		0.019		0.093		0.373^***		0.532^**
		(0.52)		(1.58)		(2.94)		(2.25)
Treat×Post×News	0.005^***		0.003		0.011^***		0.009^***
	(3.08)		(1.43)		(6.12)		(2.78)
Treat×Post×GoodNews		0.006^***		0.005^*		0.025^***		0.025^**
		(3.12)		(1.71)		(6.42)		(2.50)
Treat×Post×BadNews		0.002		0.000		0.023^**		0.030^***
		(0.56)		(0.01)		(2.43)		(4.01)
_cons	0.220^***	0.216^***	0.358^***	0.368^***	0.314^***	0.270^***	0.257^*	0.139
	(5.23)	(5.15)	(5.33)	(5.48)	(6.96)	(6.05)	(1.75)	(1.06)
Control	是	是	是	是	是	是	是	是
Control×News	是		是		是		是
Control×GoodNews		是		是		是		是
Control×BadNews		是		是		是		是
Firm FE	是	是	是	是	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是	是	是	是	是
N	12 325	12 325	12 325	12 325	16 249	16 249	12 325	12 325
adj. R²	0.110	0.114	0.098	0.101	0.196	0.189	0.222	0.227

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表 11 资本市场对业绩预告信息增量的回归结果

变量	(1)	(2)
Treat×Post	-0.012(-1.37)	-0.003(-0.28)
Treat×Post×News_adj	0.014^***(6.24)
News_adj	0.086^***(2.89)
GoodNews_adj		0.104^***(2.62)
BadNews_adj		0.067(1.08)
Treat×Post×GoodNews_adj		0.005^*(1.95)
Treat×Post×BadNews_adj		0.023^***(4.11)
_cons	0.087(0.79)	-0.038(-0.37)
Control	是	是
Control×News	是
Control×GoodNews		是
Control×BadNews		是
Firm FE	是	是
Industry FE	是	是
Time FE	是	是
N	4 594	4 590
adj. R²	0.214	0.297

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表 12 定量业绩预告与定性业绩预告差异

变量	(1)	(2)
Post	-0.004(-1.64)
Quantitative	0.176^***(3.18)	0.169^***(2.95)
Post×Quantitative	0.007^*(1.65)	0.009^**(2.02)
_cons	-0.053(-1.38)	-0.047(-1.12)
Control	是	是
Firm FE	否	是
Industry FE	否	是
Time FE	否	是
N	3 420	3 420
adj. R²	0.063	0.073

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表 13 基于投资者法律意识的机制检验(一)

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	法律意识较强	法律意识较弱	法律意识较强	法律意识较弱
Treat×Post	-0.018(-1.18)	-0.005(-0.49)	-0.004(-0.33)	-0.003(-0.28)
News	0.125^**(2.47)	-0.057(-1.49)
GoodNews			0.080(0.83)	-0.030(-0.39)
BadNews			0.213(0.85)	0.371(1.29)
Treat×Post×News	0.025^***(6.40)	0.008^***(3.08)
Treat×Post×GoodNews			0.022^***(2.74)	0.025^***(3.96)
Treat×Post×BadNews			0.042^**(2.55)	-0.015(-0.80)
_cons	0.332^***(3.83)	0.447^***(5.13)	0.247^***(2.92)	0.418^***(4.64)
Control	是	是	是	是
Control×News	是	是
Control×GoodNews			是	是
Control×BadNews			是	是
Firm FE	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是
N	3 761	3 581	3 761	3 581
adj. R²	0.135	0.164	0.126	0.145
P-Value	0.001^***		0.894 0.072 ^*

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表 14 基于投资者法律意识的机制检验(二)

变量	近距离	中距离	远距离	近距离	中距离	远距离
变量	CAR	CAR	CAR	CAR	CAR	CAR
Treat×Post	-0.033^**	-0.001	-0.054^***	-0.032^**	-0.005	-0.024
	(-2.28)	(-0.07)	(-3.20)	(-2.12)	(-0.38)	(-1.57)
News	0.098^**	0.019	-0.026
	(2.17)	(0.49)	(-0.53)
GoodNews				0.138	0.164^*	-0.017
				(1.37)	(1.80)	(-0.16)
BadNews				0.531^*	0.324	0.624^**
				(1.95)	(1.46)	(2.25)
Treat×Post×News	0.010^***	0.015^**	0.011^*
	(3.09)	(2.31)	(1.77)
Treat×Post×GoodNews				0.025^***	0.025^***	0.018^*
				(2.84)	(3.35)	(1.81)
Treat×Post×BadNews				0.040^**	0.019	0.020
				(2.19)	(1.08)	(0.92)
_cons	0.215^**	0.320^***	0.381^***	0.170^*	0.257^***	0.267^***
	(2.33)	(3.96)	(4.42)	(1.76)	(3.19)	(3.18)
Control	是	是	是	是	是	是
Control×News	是	是	是
Control×GoodNews				是	是	是
Control×BadNews				是	是	是
Firm FE	是	是	是	是	是	是
Industry FE	是	是	是	是	是	是
Time FE	是	是	是	是	是	是
N	3 176	4 612	3 329	3 176	4 612	3 329
adj. R²	0.152	0.117	0.154	0.142	0.111	0.140

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参考文献(62)

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