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营业现金流与应计项目的主要研究内容
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三大石油公司财务风险研究
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现金流风险在我国央企面临的风险中具有举足轻重的地位。、2013年，根据68家和76家中央企业年度风险管理报告汇总的前10个风险，现金流风险连续三年稳居前三。石油产业关乎一个国家的经济命脉和能源安全。作为关系到国计民生的资源垄断性企业，对外部环境的变化更加敏感，且全球能源短缺、分布不均，三大石油公司屡屡通过海外并购解决石油供需问题，因此其面临的风险相对于一般公司更为复杂，风险恶化的影响后果更为广泛，直接影响国家能源安全、经济持续发展以及金融机构、投资者等一系列利益相关者的利益。石油企业特殊的生产经营环境和生产工艺形成了复杂的内外部风险环境，使该行业面临多种风险。财务风险作为企业风险的重要组成部分，包括现金流风险、资产流动性风险、经济周期和信用风险，而现金流风险在财务风险中具有重要的地位。通常在公司的运营管理中，利润指标被视为最为关注的指标，但是，如果只关注利润指标而忽视现金流指标，很可能会使企业不知不觉陷入危机。诸多公司运营管理的成功经验和失败教训告诉我们，现金流是关系企业兴衰存亡的核心因素之一，现金流也是企业最真实状况的根本反映。尤其是相对于利润而言，现金流更能反映企业的债务偿还能力。企业的长期发展经营更需要持续增长、充足的现金流。鉴于此，本文基于现金流研究我国三大石油公司所面临的财务风险。
二、研究现状
国外对于现金流的研究起步比较早，并且随着社会对现金流管理需求的不断上升，在现金流的分析方法、影响因素、功能、对财务风险的预测能力这几方面取得了丰富的研究成果。Beaver(1966)［1］最早将现金流指标变量引入财务困境研究。Altman(1968)［2］首先运用多元线性判别模型预测财务风险，以总判别分(Z值)判定财务失败的可能性。Blum(1974)［3］认为如果现金净流量减少，企业财务危机发生的可能性就会增大，并在此基础上尝试建立财务危机预警模型。CatherineAFinger(1994)［4］提出现金流量指标比利润指标更能准确地预测企业财务危机。FionnualaMGormley(2007)［5］认为集团现金流量能够预测企业集团现金管理是否平衡。国内关于基于现金流建立财务危机预警的研究尚处于起步阶段，这是由于我国证券市场发展较晚且不完善，对于现金流的关注始于1998年会计准则颁布之后。周首华等(1996)［6］建立了包括评价企业偿债能力的F函数模型，但研究样本是国外企业。陈志斌、韩飞畴(2002)［7］基于价值创造探讨企业如何从战略管理和战术管理两个层面对现金流进行管理。黄鹤、李凤吟(2003)［8］在其文章中引入4个现金流指标变量和其他财务变量一起进行预测。刘庆华(2005)［9］从获现能力、盈利能力、偿债能力、财务弹性和发展能力几方面构建了基于现金流量的财务预警系统。聂丽洁等(2011)［10］基于我国制造业上市公司数据，根据同行业、相近资产规模的配对原则，在保留少数主要的传统财务指标基础上，建立了基于现金流的预警指标体系。魏东、曾(2013)［11］将全面风险管理理论运用到石油企业的实际生产运营中，形成石油企业的全面风险管理体系。武晓玲、乔楠楠(2013)［12］认为经营活动现金流量对是否发生财务危机有显著的预警作用。吕怡君、傅婷婷(2014)［13］从现金流的影响因素以及未来预测等方面构建基于现金流量的企业财务分析指标体系。综上所述，外国学者早在20世纪50年代就开始了关于现金流的相关研究，特别是在基于现金流建立财务预警模型方面取得了很大的进展。而相对来说，国内对于现金流的研究起步晚，多借鉴国外的研究成果，但由于国内外不同的市场属性，我国关于现金流对财务风险影响的研究还处于摸索阶段。梳理文献可知，关于现金流的相关研究存在以下问题，首先，现有的研究主要是以现金流为基础，建立财务危机预警模型，然而基于现金流的财务危机预警模型还不够完善，存在指标选取的可信度差、分析时间滞后等问题，且关于现金流重要性、敏感性以及对企业财务风险的预测指导等方面的理论研究较少。其次，如何将学者们的理论与实证研究的结果融入企业日常的生产经营管理活动中也是一个不容忽视的问题。最后，学者们基于现金流研究财务危机的样本选择大都没有区分行业，然而行业的差异性限制了实证研究结果的适用性，而专门针对石油行业基于现金流研究财务风险的文献更是少之又少。鉴于此，本文尝试选取获利指标、偿债能力指标、发展能力指标、现金流量结构建立一套完整的现金流指标体系，运用多元回归模型进行实证研究，以期从现金流角度采取措施降低财务风险，为我国三大石油公司提供决策支持。
三、研究设计
(一)样本选取与数据来源我国石油行业基本上属于垄断性行业，中石化于日在香港联合交易所挂牌上市;中石油于日在香港联合交易所挂牌上市;中海油于日在香港联合交易所挂牌上市。考虑到会计制度的统一性和财务数据的可获得性，本文选取年中石油、中石化、中海油的香港交易所年度财务报表数据作为研究样本，通过Eviews6.0进行数据分析处理。
(二)研究变量与提出假设1.被解释变量―――净资产收益率财务风险是指财务结构不合理、融资不当使公司可能丧失偿债能力而导致预期收益率下降的风险。财务风险通常划分为融资风险、投资风险和收入分配风险。而融资风险是财务风险的起始点也是核心，融资风险最直接的表现就是股东投资收益率为负，从而导致企业没有充足的现金流来偿还到期的债务，最终企业进行破产清算或者破产重组。阅读文献发现国外学者对财务困境的界定与我们国内常用的财务风险定义的出发点是一致的，即股东投资收益率为负值时，公司无法偿还到期债务，继而影响债权人投资收益，公司面临破产或清算的风险。鉴于我国三大石油公司的投融资比例大，且石油行业产业链复杂、开发项目投资周期长、相关辅助设施建设投资较大等特点，如果股东投资收益率为负，会导致石油公司丧失偿债能力，面临财务危机。鉴于此，选取净资产收益率衡量财务风险。2.解释变量―――现金流衡量指标国内外学者大都从获现能力、盈利能力、偿债能力、发展能力四个方面构建现金流指标体系，同时考虑到石油企业投融资比例大的特点，加入现金流量结构指标，因此本文的现金流指标体系如表1所示。&本文进行多元回归分析，需剔除相关性高的指标。为了检查各个自变量间是否存在多重共线性问题，要以解释变量为自变量，使用强迫进入法，进行多元线性回归分析共线性检验，通过容差和VIF可检验数据是否存在多重共线性，结果见表2。其中容差的值介于0和1之间、VIF介于0和10之间时，数据不存在多重共线性，可以进行后续研究。从表2可知，12个自变量的容差全部在0～1之间，而VIF方面，12个变量中，销售现金比率、全部资产现金回收率、现金债务保障率这3个指标的VIF值分别为10.945、19.179和16.487，大于10，说明这3个解释变量存在共线性问题，应将这3个变量删除。将此3个变量删除后再次用强迫进入法进行回归分析，结果见表3。表3中，9个解释变量的容差在0.371～0.865之间，VIF值为1.086～2.697之间，可见剩余的变量不存在共线性问题。3.提出假设(1)盈利能力。本文构建的盈利能力指标体系与传统财务分析中的盈利能力相似，主要反映企业的获利水平，同时通过经营活动现金净流量对其进行改进，进一步反映企业的盈利质量。由于石油行业的主营业务收入主要来自石油销售收入，而油价受到国际市场以及需求等多种因素的影响变化较大，因此选取指标从现金流量角度分析企业的获利能力和财务风险。基于此，提出如下假设:假设1:股东权益收现率越高，财务风险越低。假设2:净利润现金比率越高，财务风险越低。(2)现金流量比率。我国三大石油公司短期负债比例较高，而长期负债比例相对较低，说明我国三大石油公司间接融资偏向借款成本低的短期负债融资，较少考虑成本高的长期负债融资，这可能会导致利息负担加重和偿债能力降低。如果其现金流出现不合理调整安排，将引起资金链断裂等问题，使得企业面临比较大的偿债压力，可能成为发生财务危机的重要诱因。基于此，提出如下假设:假设3:现金流动负债比率越高，财务风险越低。(3)发展能力。石油企业的产业链复杂、项目开发投资周期较长、相关基础辅助设施建设投资较大、国际石油价格变化幅度较大使得资金链和运营成本较大。经营活动现金流量是日常营运和投融资资金的来源保障;石油企业经营管理过程中，财务风险较大的阶段是筹资和投资，在这些过程中面临较多的不确定性，可能给企业带来巨大的损失，影响企业的运行。基于此，提出如下假设:假设4:全部现金流量比率越高，财务风险越低。假设5:经营活动现金流量增长率越高，财务风险越低假设6:投资活动现金流量增长率越高，财务风险越高。假设7:筹资活动现金流量增长率越高，财务风险越高。(4)现金流量结构。为平衡石油资源市场需求，石油企业纷纷进行海外并购和勘探开发，本文选取现金流量结构指标衡量投资活动和筹资活动自身现金流入量对现金流出量的满足程度。基于此，提出如下假设:假设8:投资活动总流入结构比率越高，财务风险越低。假设9:筹资活动总流入结构比率越高，财务风险越低。
(三)研究模型综上所述，基于现金流角度研究三大石油上市公司财务风险的模型设定。其中，ＲOE为净资产收益率，β0为常数项，βi代表解释变量的回归系数，解释变量的下标it代表第i个样本单位在t年的指标值，εit为随机扰动项。
四、实证检验与结果分析
(一)描述性统计首先，对实证模型的变量进行描述性统计，如表4所示。从统计结果可以看出，财务风险最低的净资产收益率是0.344050，而财务风险最高的净资产收益率是0.074413，平均值是0.187186，说明三大石油上市公司平均净资产收益率为0.187186，整体而言财务风险较低。自变量的最大值、最小值和均值都存在较大的差异，说明我国三大石油公司的现金流量指标差异较大。
(二)模型回归结果与分析在模型回归结果与分析面板数据模型形式的选择方法上，经常采用Hausman检验，本文对回归模型进行Hausman检验，检验结果如表5所示。根据检验结果，模型的Hausman检验P值大于0.05，因此属于随机效应模型。基于随机效应模型，对模型进行面板数据回归处理，回归结果见表6。回归结果表明，经营活动现金流量增长率的系数符号与预期一致，且在10%水平上显著，即经营活动现金流量增长率越高，净资产收益率越高，财务风险越低;投资活动总流入结构比率的系数符号与预期一致，且在5%水平上显著，即投资活动总流入结构比率越高，净资产收益率越高，财务风险越低。净利润现金比率、全部现金流量比率、筹资活动总流入结构比率分别在1%、10%、10%水平上通过显著性检验，可能受到样本数量的限制，符号与预期不一致，但仍对财务风险产生显著影响。经过分析实证结果可知，假设2、4、9部分得到了检验结果支持，假设5、8完全得到了实证检验结果支持。
五、研究结论
本文从现金流角度选取指标衡量我国三大石油公司面临的财务风险，得出以下结论:(1)经营活动现金流量增长率、投资活动总流入结构比率显著影响财务风险，且与财务风险的变化趋势成反比。(2)净利润现金比率、全部现金流量比率、筹资活动总流入结构比率显著影响财务风险，受到样本量的限制，系数符号未能与预期一致，但仍会对财务风险产生显著影响。依据此结论，建议采取以下措施从现金流角度降低财务风险。
(一)提高经营活动现金净流量经营活动现金流量是企业现金流量的重要组成部分，支撑企业正常的经营运行，为投资项目和融资来源提供保障。石油企业应从以下两方面提高经营活动现金净流量。首先，在不违背企业信用的情况下，尽量延长应付账款付款时间，充分利用现金浮游量，以股权或期权支付员工薪酬减少日常的经营活动现金流出量，形成抵御财务风险坚实的基础，同时也可为石油企业投资项目开发提供资金保障。其次，石油公司应从现金流角度改善经营管理，在提高石油销售以及石油勘探项目盈利能力的同时，可以考虑鼓励现金销售提高经营活动现金流入量的充足性。管理层应当通过对经营活动现金流入量充足性、稳定性、结构合理性和成长性的考察，关注经营活动中存在的风险，同时应当完善评估经营风险的信息体系。
(二)合理安排投资活动现金流出量，增加投资活动现金流入量纵观石油行业的现状，国际能源紧张和严重分布不均导致各国争夺石油能源的竞争异常激烈，我国三大石油公司也在积极进行海外并购和勘探项目投资以平衡能源的紧张局面。首先，石油企业海外并购和项目投资属于高风险的投资，具有投入高、风险高、回报周期长的特点，且我国石油企业的海外并购和项目投资还处在起步阶段，管理经验积累不足，这都使得我国石油企业投资活动存在很高的风险。健全石油企业投资风险评估体系，有助于我国三大石油公司成功地进行海外并购和项目投资，也有助于我国三大石油公司合理规划投资活动，科学安排投资活动现金流出量。其次，针对我国石油企业在海外并购和投资项目中存在的问题，应加强对资源国政治环境的研究与评估，调整经营管理方式，重视文化融合，加强和重视投资项目质量管理，以防范石油企业投资风险。加强对投资活动现金流管理，能够有效提高我国三大石油公司抵御海外并购和项目投资风险的能力，减少风险产生的损失，提高海外投资活动的效益和水平，增加投资活动现金流入量。
(三)利用留存收益满足融资需求，减少外部融资我国三大石油公司为满足海外并购和勘探项目投资的资金需要，大多采取外部债务融资，而债务融资会提高财务杠杆，加大企业财务风险，因此石油公司应多利用内部留存收益融资，能够减少融资风险，降低融资成本，显著降低财务风险。
作者：庞明 吴红梅 单位：西安石油大学 经济管理学院三大石油公司财务风险研究责任编辑：杨雪&&&&阅读：人次
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分析师现金流预测对上市公司盈余管理的影响
【作　　者】纪茂利（教授），刘梦思【作者单位】（渤海大学管理学院，辽宁锦州 121013）【摘　　要】【摘要】 本文以我国沪深两市A股上市公司2008 ~ 2013年的数据为样本，考察分析师现金流预测对上市公司盈余管理水平的影响，进一步分析分析师良好的职业声誉是否能够增强现金流预测对公司盈余管理水平的影响。研究结果表明：分析师发布现金流预测能够约束上市公司管理层通过应计项目操纵盈余的行为，进而提高盈余质量；相对于普通分析师，“明星分析师”发布现金流预测更能够抑制公司的盈余管理行为。【关键词】 分析师现金流预测；盈余管理；分析师声誉
一、引言随着资本市场的发展和完善，作为投资者与管理层之间的媒介，证券分析师发挥的作用越来越重要。证券分析师发布盈余预测信息和经营性现金流预测（下文统称“现金流预测”），已引起了投资者的关注。根据分析师发布的盈余预测和现金流预测，可以了解盈余、应计项目和现金流之间的关系（应计项目是盈余与经营现金流之间的差额），从而估计出应计项目的预测值，使应计项目的信息更透明，这是否有利于抑制上市公司通过应计项目操纵盈余的行为？我国证券分析师大多任职于综合类券商，分析师与投资者之间存在着严重的利益冲突问题，而职业声誉可以抑制分析师为谋取私利而损害客户利益的行为，确保其提供可信度较高的预测信息。我国《新财富》杂志自2003年起，每一年评选出年度“最佳分析师”，赋予分析师良好的声誉。那么良好的声誉是否能加强分析师现金流预测对上市公司盈余操纵行为的约束作用？本文以我国沪深两市A股上市公司为样本，研究分析师现金流预测与公司盈余管理程度之间的关系以及分析师的职业声誉差异是否会影响二者之间的关系，以期能够拓展盈余管理影响因素的研究范围、丰富分析师行为经济后果方面的研究。二、理论分析与研究假设（一）分析师现金流预测对盈余管理的影响上市公司的应计项目总额是盈余总额与经营现金流之间的差额，可分为可操纵性应计和非操纵性应计两个部分。分析师提供盈余预测的同时，又提供现金流预测，这意味着为企业设定了一个应计项目的预测值，使得上市公司选择操纵应计项目这种方式进行盈余管理更易被发觉，增加了企业和管理者的预期成本，从而限制上市公司通过应计项目操纵盈余的空间。Wasley和Wu（2006）研究证明，对管理层现金流进行预测，有助于约束管理层通过应计项目操纵盈余的行为。分析师作为独立第三方，其现金流预测同样可能抑制管理层的盈余管理行为。McInnis和Collins（2011）以美国公司为样本，证明了分析师提供现金流预测能够对管理层的应计项目盈余操控行为产生制约作用。据此，本文认为相对于分析师发布了现金流预测的公司，没有发布现金流预测的公司应计盈余质量更低。据此提出如下研究假设：H1a：分析师对上市公司发布现金流预测的人数与其应计盈余管理程度呈负相关关系。H1b：分析师对上市公司发布现金流预测的次数与其应计盈余管理程度呈负相关关系。（二）分析师职业声誉差异对现金流预测与盈余管理之间关系的影响分析师运用专业知识解读和分析企业的财务数据，在企业和投资者的信息沟通中起着桥梁作用。职业声誉是分析师成为信息提供者的基础，作为反映分析师专业能力和信息可信度的信号，已经被市场识别并认可，即分析师存在“明星效应”。明星分析师对市场的影响力更大，发布现金流预测更能受到管理层和投资者的重视（于静等，2008）。同时随着资本市场的发展和完善，分析师面临的利益冲突更加激烈，而声誉能有效抑制分析师的利益冲突行为（Fang、Yasuda，2009）。普通分析师的利益冲突严重，其为了获取私利而调高盈余预测结果，因此即使其提供现金流预测，也会由于调高了盈余预测结果而降低现金流预测对公司盈余管理行为的抑制作用。而明星分析师的职业声望能够为其带来丰厚的年薪收入和更多晋升机会，其出于职业生涯的考虑，会积极维护自身声誉，避免利益冲突行为。所以本文认为，相对于普通分析师，明星分析师发布现金流预测更能够约束企业的应计盈余管理行为。据此，本文提出如下研究假设：H2：在分析师发布现金流预测的情况下，当存在明星分析师时，上市公司的盈余管理水平会更低。三、研究设计（一）样本选择与数据来源本文选取2008 ~ 2013年间我国深沪两市A股上市公司作为初始样本，并对初始数据进行了技术处理：①剔除金融保险类的公司；②剔除财务数据缺失的公司；③剔除没有被分析师发布盈余预测的公司；④剔除每年度行业内公司不足10家的上市公司；⑤考虑到研究结果的稳健性，对所有连续变量进行了1%和99%的缩尾处理。最终，得到5 540家上市公司作为有效观测样本，其中分析师发布现金流预测的公司有4 197家。本文使用的上市公司财务数据、分析师预测数据均来自于CSMAR数据库，分析师职业声誉的数据来自于《新财富》杂志主办的年度“最佳分析师”评选结果。数据处理采用STATA12.0、EXCEL等软件完成。（二）模型设计及变量含义1. 盈余质量的计量模型。由于正或负的可操控性应计利润都表示公司披露的盈余与其真实盈余的偏离，所以本文以可操控性应计利润（DA）的绝对值EQ来衡量盈余管理的程度，其值越大，说明该企业盈余管理水平越高。可操控性应计利润的估算则采用Dechow等（1995）的截面修正Jones模型。其模型如下：TAi，t/Ai，t-1=α1（1/Ai，t-1）+α2（△REVii，t-△RECi，t/Ai，t-1）+α3（PPEi，t/Ai，t-1）+εi，t& （1）& 式中：TAi，t表示公司当年的总应计利润，为当年净利润减去经营活动现金流；Ai，t-1表示公司当年的年初总资产；△REVii，t表示公司当年的主营业务收入相对于上一年的变动额；△RECi，t表示公司当年的应收账款相对于上一年的变动额；PPEi，t表示公司当年年末的固定资产原值；残差εi，t表示公司当年的可操控性应计利润。2. Heckman两阶段回归模型。考虑到分析师提供现金流预测的行为可能存在内生性问题（De Fond和Hung，2003），本文借鉴Heckman（1979）两阶段回归模型来控制内生性问题造成的回归结果失真。运用Heckman（1979）第一阶段的Probit回归模型对以CF为因变量的全样本进行分析，估计出公司被发布现金流预测的可能性，由第一阶段的回归结果得到误差调整项（又称选择校正项），即逆米尔斯比率（IMR）；在第二阶段，将IMR作为控制变量添加到回归模型中。第一阶段回归模型如下：Probit（CFi，t）=β0+β1CIi，t+β2EVi，t+β3MVi，t+β4Acci，t+εi，t （2）&& 第二阶段回归共设计三个模型，其中模型（3）、模型（4）用于检验H1a、H1b；模型（5）用于检验H2。即：EQi，t=γ0+γ1CF_ni，t+γ2Roei，t+γ3Growthi，t+γ4Levi，t+γ5Sizei，t+γ6Lossi，t+γ7Statei，t+γ8Agei，t+γ9IMRi，t+Year+Ind+εi，t （3）& EQi，t=γ0+γ1CF_fi，t+γ2Roei，t+γ3Growthi，t+γ4Levi，t+γ5Sizei，t+γ6Lossi，t+γ7Statei，t+γ8Agei，t+γ9IMRi，t+Year+Ind+εi，t （4）& 假设2的检验模型：EQi，t=γ0+γ1CF_si，t+γ2Roei，t+γ3Growthi，t+γ4Levi，t+γ5Sizei，t+γ6Lossi，t+γ7Statei，t+γ8Agei，t+γ9IMRi，t+Year+Ind+εi，t （5）& 各模型中变量的含义如表1所示。对表1中未列入模型的各变量做如下补充说明：其中：CFi，t为虚拟变量，如果第t年分析师对公司i至少发布过一次现金流预测，取值为1，否则为0；CIi，t表示资本密集度，即公司i第t年末的固定资产净额加在建工程净额之和与期初总资产的比值；EVi，t表示盈余波动性，即公司i每三年的盈余标准差与盈余均值的比值；MVi，t表示公司i第t年所有者权益市场价值的自然对数；Acci，t表示应计项目所占比重，即公司i第t年的总应计利润与期初总资产的比值。EQi，t为被解释变量，表示可操控性应计利润（DA）的绝对值。CF_ni，t为解释变量，表示第t年分析师对公司i发布现金流预测的次数加1的自然对数；CF_fi，t表示公司i第t年被发布现金流预测的分析师人数加1的自然对数。CF_si，t为虚拟变量，如果公司i在第t年至少被一名明星分析师进行现金流预测，取值为1，否则取值为0。控制变量：净资产收益率（Roe）、资产负债率（Lev）、公司成长性（Growth）、公司规模（Size）、是否亏损（Loss）、公司性质（State）、上市年限（Age）。四、实证研究（一）描述性统计与分析本文对研究中所用到的各变量进行了描述性统计，结果如表2、表3所示。
表2列示了Heckman第一阶段模型（模型（1））中变量的描述性统计，从中可以看出，CF的均值为0.758，表明全样本中有75.8%的公司发布了现金流预测。CI的均值为0.373，表明公司资产中平均有37.3%为固定资产投资。EV的均值为0.317，中位数为0.322。MV的均值为15.577，中位数为15.463。Acc的均值为-0.006，中位数为-0.012。
从表3的描述性统计中可以看出，可操控性应计利润DA的均值为0.000，中位数为-0.003，这与Daniel等（2008）的研究结论相一致，即分年度、分行业回归得到的DA应该接近于零。盈余质量EQ的均值为0.056，中位数为0.040。分析师现金流预测次数CF_n的均值为2.175，表明公司被发布现金流预测的平均次数为7.802。分析师现金流预测人数CF_f的均值为1.343，表明公司被发布现金流预测的平均人数为2.831。明星分析现金流预测次数CF_s的均值为0.593，表示被发布现金流预测的样本公司中，59.3%的公司至少被一名明星分析师发布过现金流预测。（二）相关性检验表4列出了相关系数矩阵，从中可以看出，资本密集度CI、盈余波动性EV、所有者权益市场价值MV、总应计利润占比Acc与因变量CF均正相关，且在1%的水平上显著，初步表明公司的经营状况对分析师现金流预测有显著的正向影响。
表5列示了Person相关系数，从中可以看出：盈余管理程度EQ与衡量分析师现金流预测的变量CF_n和CF_f的相关系数分别为-0.073和-0.079，而且在1%的水平上显著，这与我们的预期相一致；EQ与衡量是否被明星分析师发布现金流预测的变量CF_s的相关系数为-0.049，而且在1%的水平上显著，表明分析师现金流预测能够降低上市公司的盈余管理水平，而且明星分析师发挥的治理作用更加明显；CF_n和CF_f之间高度相关，表明它们在衡量分析师现金流预测上是等效的。从表5还可以看出，盈余质量EQ与资产负债率Lev、净资产收益率Roe、公司成长性Growth和是否亏损Loss显著正相关，说明高负债水平、强盈利能力、高发展潜力和亏损的公司，其盈余管理水平更高；EQ与Size显著正相关，说明规模大的公司的盈余管理水平较低；而EQ与公司性质State、上市年限Age的关系不显著。模型的解释变量与控制变量之间的相关程度相对较低，所以不存在严重的多重共线性问题。（三）回归分析1. Heckman第一阶段回归。表6列示了Heckman第一阶段Probit模型的回归分析结果，从中可以看出，被解释变量为二元哑变量CF，即公司是否被分析师发布现金流预测，各解释变量的取舍标准是看其是否影响分析师有选择地发布现金流预测。从回归所得出的解释变量的系数及其显著性可知，公司的资本密集度CI、盈余波动性EV及应计利润占比Acc均与分析师现金流预测行为显著正相关，即分析师倾向于选择资本密集度较高、盈余波动性大及应计利润比重大的公司发布现金流预测，这与DeFond和Hung（2003）的研究结论相一致。同时，分析师现金流预测行为还与公司的应计项目所占比重显著正相关。2. Heckman第二阶段回归。表7为第二阶段模型（3）、模型（4）、模型（5）的回归结果，反映了分析师现金流预测与盈余管理水平的关系，我们根据分析师发布现金流预测的次数（CF_n）、人数（CF_f）及公司是否被明星分析师发布现金流预测（CF_s）得到三组回归结果，三个模型的F值分别为26.070、26.140和17.720，且sig值均为0.000，表明三个模型均有统计学意义；DW值分别为1.990、1.989和2.033，接近2，说明不存在序列自相关问题；容差均大于0.1，VIF值均小于3，可排除存在严重的多重共线性问题。由此可见，H1和H2的回归方程是有效的。从表7可以看出，CF_n与因变量EQ显著负相关（回归系数为-0.149，在5%的水平上显著），表明分析师对上市公司进行现金流预测的次数越多，其盈余管理水平越低；CF_f同样与因变量EQ显著负相关（回归系数为-0.262，在1%的水平上显著），表明对上市公司跟踪发布现金流预测的分析师人数越多，其盈余管理水平越低。这与我们的预期一致，H1得到了验证。这说明分析师发布现金流预测能够抑制上市公司的盈余管理行为，发挥了积极的治理作用。从表7还可以看出，CF_s的回归系数为-0.353，且在5%的水平上显著，表明分析师职业声誉与公司的盈余管理程度呈显著负相关关系，即明星分析师现金流预测比普通分析师现金流预测对公司管理层通过应计项目操纵盈余管理的抑制作用更强。
从其他控制变量的回归结果来看，Lev、Roe、Growth、Loss的系数均显著为正，说明资产负债率较高、盈利能力较强、成长性较好和亏损的公司，其管理层越有动机进行盈余管理；Size与EQ显著负相关，表明公司规模越小，其盈余管理水平越高。这与以往的研究结果（薄仙慧、吴联生，2009；苏冬蔚、林大庆，2010；李增福、周婷，2013）相吻合。通过第一阶段回归得到的IMR，作为控制变量，其系数显著，说明控制了内生性问题。五、结论本文以2008 ~ 2013年我国沪深两市A股上市公司为研究样本，实证研究分析师现金流预测对盈余管理水平的影响。得出如下结论：第一，公司被分析师发布现金流预测的次数越多、人数越多，其盈余管理水平越低，即分析师现金流预测能够提高上市公司的应计质量，约束其盈余管理行为。第二，明星分析师发布现金流预测对盈余管理水平的影响更显著，更能抑制上市公司的盈余管理，即明星分析师对公司的治理效应更显著。本文的研究结论对监管机构具有一定的参考意义：一方面，促进分析师行业的发展，注重分析师专业水平的提升，鼓励专业分析师发布现金流预测，完善公司的外部治理机制，对上市公司管理层的行为进行严格监管，进而使公司的盈余质量得到提高，避免投资者的相关利益受到侵害；另一方面，建立一套科学合理的职业声誉回报机制，以评估分析师的业绩，充分发挥声誉机制对分析师利益冲突行为的抑制作用，规范分析师的行为，确保分析师的客观性、独立性、公正性，引导分析师承担其外部监督职能，将保护投资者利益放在首要位置。主要参考文献Andreas Markou，Simon Taylor. Are analyst Free Cash Flow forecasts valuable？ Evidence from target price changes［D］. Working paper，University of Cambridge，2014.萧松华，肖志源.声誉机制与证券分析师的利益冲突行为研究［J］.南方金融，2009（12）.Call A.， Chen S.， Tong Y.. Are Earnings Forecasts Accompanied by Cash Flow Forecasts More Accurate？［J］. Review of Accounting Studies，2009（14）.Pawel Bilinski. Do Analysts Disclose Cash Flow Forecasts with Earnings Estimates When Earnings Quality is Low？［D］. Working paper，City University London - Sir John Cass Business School，2014.David Burgstahler，Michael Eames. Management of Earnings and Analysts" Forecasts to Achieve Zero and Small Positive Earnings Surprises［J］. Journal of Business Finance Accounting，2006（5）.McInnis J.， Collins D. W.. The Effect of Cash Flow Forecasts on Accrual Quality and Benchmark Beating ［J］. Journal of Accounting and Economics，2011（51）.储一昀，仓勇涛.财务分析师预测的价格可信吗？——来自中国证券市场的经验证据［J］.管理世界，2008（3）.于静，陈工孟，孙彬.最佳证券分析师能战胜市场吗？ ［J］.财经科学，2008（5）.Fang L.， Yasuda A.. The Effectiveness of Reputation as A Disciplinary Mechanism in Sell-Side Research［J］. The Review of Financial Studies，2009（22）.Daniel N.D.，& Denis D. J.， Naveen L.. Do Firms Manage Earnings to Meet Dividend Thresholds？［J］. Journal of Accounting and Economics，2008（45）.王会娟，张然，张鹏.分析师为什么选择性的发布现金流预测？——基于信息需求理论的实证研究［J］.投资研究，2012（7）.【基金项目】辽宁省社科基金课题“辽宁科技型小微企业融资模式创新研究”（课题编号：L14BGL010）；辽宁省教育厅项目“辽宁小微工业企业发展‘瓶颈’问题及对策研究”（项目编号：W2014165）