企业声誉、重大盈余意外与市场反应

周兰+李思奇

摘 要：重大盈余意外是妨碍资本市场有效运行的不正常现象，而企业声誉机制有利于促进资本市场的有效运行，管理层应重视企业声誉的构建和声誉机制的运用。本文采用回归分析法和事件研究法，利用中国上市公司数据对企业声誉与重大盈余意外发生可能性的关系，及其对重大盈余意外发生时市场反应的影响进行了实证检验。研究发现，企业声誉越高发生重大盈余意外的可能性越小；具有高声誉的企业在发生重大正向盈余意外时将引起更加积极的市场反应。

关键词：资本市场；上市公司；企业声誉；重大盈余意外

中图分类号：F844.2 文献标识码：A 文章编号：1000-176X（2015）02-0095-07

一、引 言

如何促进我国市场的有效运行、提高运行效率是当今实务界和理论界共同关注的话题。会计和金融界的学者们研究盈余意外，是因为它们是妨碍市场有效运行的不正常现象。盈余意外是指公司的实际收入与分析师预期之间的偏差，当实际收入偏离预期某个百分比后就被认为是“重大”的盈余意外。企业声誉是社会公众对企业已经证明的创造价值能力的认知。公司要通过保持长期的高业绩才能获得较高的声誉。因此，投资者希望高声誉公司的业绩不仅是乐观的，还要具有可预测性。而重大盈余意外这一不正常现象的发生意味着企业业绩失去了可预测性，妨碍了市场的有效运行，这会导致投资者对企业的行为以及有创造价值能力的认知产生质疑，从而对公司的信赖程度做出重新估计，使公众对企业良好能力的认知度下降。由于声誉的维持效应，企业会付出更多的努力维护企业声誉来扭转这一现象，因此，企业声誉可能会对重大盈余意外的发生产生影响。那么，企业声誉对重大盈余意外的发生又会产生怎样的影响？这是一个需要探索研究的问题。

当企业发生重大盈余意外并对外披露这一信息时，投资者会不会做出一定的市场反应呢？Brown和Han[1]发现，投资者将正向盈余意外看做微小的利好消息，而将负向盈余意外当作“噩耗”；负向盈余意外会产生负向市场反应[2]。Pfarrer等[3]基于美国的数据研究发现，企业声誉对重大盈余意外的市场反应会产生影响，高声誉或有名气的公司在发生正向盈余意外时会得到更高的市场回报，而在发生负向盈余意外时将受到更小的市场惩罚。声誉机制在不同市场受重视的程度有别，中国与美国所处的市场环境有所不同，因此引发我们的思考，利用中国上市公司数据研究企业声誉对重大盈余意外市场反应的影响会得到怎样的结论呢？为此，本文采用回归分析法和事件研究法，以“中国50家最受尊敬上市公司”、“中国最受尊敬企业”和“最受赞赏的中国公司”评选结果为样本选择依据，利用中国上市公司数据对企业声誉对重大盈余意外发生及其市场反应的影响进行了实证检验。

本文的主要贡献在于：第一，对企业声誉与重大盈余意外之间的关系进行了探索，发现企业声誉可以抑制重大盈余意外的发生，对市场的有效运行起到推动作用；第二，由于我国市场环境和制度背景不同于美国，本文试图利用我国上市公司数据对企业声誉对重大盈余意外市场反应的作用做出验证。

二、理论分析与假设

（一）企业声誉与重大盈余意外

经济主体的声誉在KrePs等人有关序贯均衡的著作中被描述为一种“认知”，也就是认为，

企业声誉是在信息不对称的条件下，一方参与人对于另一方参与人是某种偏好或可行性行为类型的概率的一种认知，并且两者间重复博弈所传递的信息不断更新这种认知。Fombrun[4]认为企业声誉是社会公众对企业已经证明的创造价值的能力的认知。重大盈余意外被会计和金融界的学者们认为是一种影响市场有效运行的不正常现象。重大盈余意外的发生有很多原因，这些原因都与公司的行动或项目超出其控制有关（负向盈余意外的发生可能归责于销售额低于预期以及经济萧条；正向盈余意外通常归结于超预期的销售额、新项目的开发以及海外项目的扩展）。但重大盈余意外无论是正向还是负向，都会对公司声誉产生负面影响。原因是，一家发生重大盈余意外的公司通常会被与以下负面因素联系在一起：分析师数量与股份所有权的减少、资本成本的急剧上升、股票的不正常交易和企业管理层的信息蒙蔽等[5]，这些都会导致投资者对公司的信赖程度做出重新估计，使公众改变对企业良好能力的认知[6]。因此，企业为了维持自身的良好声誉，会努力避免发生重大盈余意外。“声誉维持效应”认为，相比较于差的企业，表现良好的企业更偏爱于维持自身良好的声誉，维持好的企业声誉可以让表现良好的企业在长期的经营中获得利益，这更加鼓励了他们为好的声誉付出更多代价（费用或努力）的意愿。而且，好的企业相对于差的企业而言更有实力和能力维持好的声誉。同时，声誉的形成基于企业始终如一的高水平产出和良好的经营业绩，因此有着较高声誉的企业很可能拥有对企业行为和经营绩效形成可预测模式的能力，并且在过去及未来持续拥有这种能力，因此可以传递给分析师更多对盈利预测有价值的信息。他们也会做出更多的努力来维持这种可预测性和可靠性，因为这些特性对维持高声誉是极为重要的[4]。公司要通过保持长期的高业绩才能获得较高的声誉。因此，投资者希望高声誉公司的业绩不仅是乐观的，还要具有可预测性。重大盈余意外发生传达给投资者一个好消息和一个坏消息，好消息是公司的业绩可观，而坏消息是公司的表现违背了预期，即可预测性降低。因此，无论从企业的能力还是从动机来说，比起其他企业而言，具有高声誉的企业发生重大盈余意外的可能性较小。因此，提出假设：

假设1：企业声誉越高，发生重大盈余意外的可能性越小。

（二）企业声誉与重大盈余意外的市场反应

基于信号传递理论，企业通过公布盈余公告向市场传递利好或利空消息，从而引起投资者对这些信号做出反应，投资者会对重大盈余意外产生一定的市场反应。对信息处理模式的研究表明，分析性的信息处理是有意识的、深思熟虑的，并基于逻辑、证据和因果关系[7]，而人们对正负盈余意外所产生的信息刺激的处理方式是不同的[8]。因此，本文将分别讨论企业声誉对重大正负盈余意外市场反应的影响。

1.企业声誉与重大正向盈余意外的市场反应

企业声誉反映了公众对企业具有高品质和价值的历史事实的认知[4]，它是一个可以评估企业未来继续表现出有价值的属性或行为可能性的、相对合理的并具有分析性的解释框架。因此，不同企业获得的声誉不同，利益相关者期待的回报也存在差异。利益相关者会将声誉与对公司未来业绩的预期联系起来，这些预期的差异是由于不同原因所导致的。对高声誉的企业而言，对其未来绩效的预期源自该企业始终如一的高品质和价值。由此可见，高声誉是对企业未来绩效的积极解释框架。Brown和Han[1]发现，市场能够对盈余意外做出反应，正向盈余意外被投资者认为是一种“利好消息”。对违反心理预期的研究同样表明，超过之前预期的违规行为，往往会产生更加令人满意的结果，并且积极的事前预期增强了这个效果，且企业声誉被声誉交易理论解释为“顾客对于有能力企业的事先预期”。基于这些理论基础，我们认为，声誉作为积极的解释框架与积极的期望，可以增强投资者对公司重大正向盈余意外的积极反应。因此，提出假设：

假设2：高声誉增强了重大正向盈余意外发生所引起的积极的市场反应，即高声誉企业发生重大正向盈余意外所引起市场的积极反应比不具备高声誉的企业更为强烈。

2.企业声誉与重大负向盈余意外的市场反应

对投资者而言，负向盈余意外相当于“极大的坏消息”[1]。大量实证研究证明，负向盈余意外对股票市场而言是坏消息，会导致公司股价大幅下跌，引发各界对公司各项能力的怀疑以及影响公司形象等负面问题，重大负向盈余意外会引起市场的消极反应。投资者对重大正向盈余意外产生积极的反应，对重大负向盈余意外产生消极的反应，但人类对积极和消极事件的反应却是不对称的。心理学研究累积了大量的证据表明，人类普遍存在着“消极偏见”，当人们遇到负面事件时，会做出比正面事件更多的判断和评估。声誉是社会公众对企业长期高水平产出和有创造价值能力的认知。心理学研究证明，公众对企业良好能力的认知源自企业的正面消息，而对于一些与正面消息相抵触的负面信息的接受是选择性的。这是因为失败有很多原因，但是能力只能通过成功的表现来证明。因此，负面消息对公众对企业能力印象的形成和改变只产生了较小的影响。而且，人们对企业能力的印象越好，对负面消息的考虑就会越少。如同研究所发现的，如果专家与新手在预测时出现同样的错误，新手受到的谴责会更加严重。同样地，高声誉作为企业良好的积极解释框架，它们减少了投资者对重大负向盈余意外的考虑。综上所述，提出假设：

假设3：高声誉减弱了重大负向盈余意外发生所引起的消极市场反应，即高声誉企业发生重大负向盈余意外引起的市场消极反应比不具备高声誉的企业更小。

三、实证研究

（一）样本选取和数据来源

本文共选取104家上市公司作为样本，研究期为2007—2012年。其中53家高声誉样本企业选自世界权威金融机构——世界金融研究室和财经杂志《世界企业家》和《世界经理人》共同评选的“中国50家最受尊敬上市公司”榜单，《财富》（中文版）评选的“最受赞赏的中国公司”榜单以及由北京大学管理案例研究中心和《经济观察报》联合评选的“中国最受尊敬企业”榜单的综合评选结果。我们选取出所有2007—2012年在上述三份评选结果中出现过的企业名称，并统计了每家企业在6年中出现的次数（剔除每年三份榜单的重叠之处），计算平均值，得出平均上榜次数为2.618次，因此，研究选取出现次数为3次以上的企业定义为高声誉企业。根据研究目的及事实数据的获取情况，本文进一步剔除了金融业企业、香港或海外上市、2007年以后上市或没有上市的企业，最终确定了53家高声誉样本企业。然后，为每一家高声誉企业匹配一家对照样本企业。遵循以下条件进行选择：（1）非金融业企业、香港或海外上市、2007年以后上市或没有上市的企业。（2）在观察期内，不属于上述所定义的高声誉企业。（3）行业相同，两位数行业代码与高声誉样本相同。（4）规模相近，总资产为高声誉样本总资产的40%—150%。（5）盈利水平相近，控制在高声誉样本净资产收益率70%—130%之间。如果经过上述步骤，满足条件的企业存在多家，则选择总资产、净资产收益率最接近且上市时间相近的企业。反之，从一位数行业代码相同的公司中按上述条件选择。我们共匹配了51家对照样本企业，因为其中两家企业，每一家分别与两家高声誉企业相匹配。

样本原始数据来源于深圳市国泰安信息技术有限公司开发的CSMAR数据库以及北京聚源锐思数据科技有限公司开发的RESSET数据库，并经手工处理得到。部分数据库缺失的数据来自网易财经网站、巨潮资讯网以及东方财富网站。所有的数据回归均通过SPSS17.0软件完成。

（二）主要变量的衡量

1.重大盈余意外

公司的预期盈余基于分析师对公司年收入的最新预期，盈余意外就是预期收益与公司实际收益之间的百分数差[9]。借鉴白晓宇等[9]的研究，盈余意外计算方法如下：

盈余意外=（实际净利润-预测净利润）/实际净利润

例如，如果一家公司的实际净利润为1 100万元，而分析师最后达成一致的估计是1000万元，那么该公司将产生正向盈余意外9%。相反，如果分析师的估计为1 100万元，而公司的实际净利润为1 000万元，将产生负向盈余意外10%。在西方成熟资本市场中，一些数据库，如I/B/E/S，会通过一定方法给出报表披露前分析师的一致预测（consensus forecast），文献中也常以一致预测值作为财务分析师盈利预测的代表。而在国内，公开的盈利数据库产品仍然很不成熟，因此，我们选用每一年末所有分析师对一家公司的预测净利润平均值作为分析师盈利预测值，通过上述公式计算盈余意外。重大盈余意外的确定是没有统一标准的。金融和会计学家通常通过不同的金额、百分比或百分位数界限来划定重大盈余意外。为了避免不同行业、不同年份对收入金额（同样的金额在不同行业和不同年份中的意义是不同的）[10]和方法选取上的影响[11]，在过去研究的基础上，在给定的年份和行业内，参照正负盈余意外绝对值的底部四分位数（下四分位数）来判断重大盈余意外。利用所有符合行业背景的1 836家企业确定了28个行业背景下2007—2012年盈余意外的底部四分位数值，而不仅仅考虑104家样本公司。最后确定的624个观测值中包含146个重大盈余意外观测值，其中62个重大正向盈余意外观测值和84个重大负向盈余意外观测值，478个观测值无重大盈余意外。

2.累计超额回报率（CAR）

检验假设2和假设3的被解释变量是公司盈余意外公布前后三天的累计超额回报率。本部分采用传统的事件研究方法。关于组织方面的研究表明，3天期的事件窗口适合于研究例如盈余意外这类意外事件，因为在这一期间内可以获得事件发生前信息泄露引发的影响以及事件发生后所引起的缓慢反应（后觉）[12]。基于此，我们将各样本公司的年报发布日定义为事件日0，继而将事件日前1个交易日至事件日后一个交易日这段时期，定义为事件检验窗口，即窗口（-1，1）。以市场指数法计算超额回报率ARit：

其中，ARit表示各样本在事件检验窗口内的日超额回报率， t 代表（-1，1）窗口内的相对日期，i代表不同的样本；rit 表示各样本的日回报率，rmt表示上（深）证综合A股指数的对应日回报率。如果给定的日期发生在一个非交易日（例如周六、周日或假期），则选用随后的第一个交易日代替。累计超额回报率CARi：

（三）研究模型构建

为了验证假设1，构建如下模型（模型一）：

lnP（ES=1）1-P（ES=1）=β0+β1REPU+β2ATV+β3SHARESO+β4ANALYST+β5SIZE+β6YEAR+INDUSTRY

其中，ES为被解释变量，REPU为解释变量，ATV、SHARESO、ANALYST、SIZE、YEAR和 INDUSTRY为控制变量。ATV代表股票平均交易量，SHARESO代表流通在外的股票数量，这两项控制变量用于区分价值型与成长型公司，因为金融学研究表明，投资者会对这两类公司发生的盈余意外区别对待[12]。ANALYST代表分析师数量，金融学研究者认为，公司股票分析师的数量与公司发生盈余意外的可能性大小有关[13]。我们同时限定研究的年份和行业，尽可能运用控制变量排除反向因果关系。YEAR代表公司上市年数，分析师的预期会受到过去发生盈余意外趋势的影响，上市时间较长的公司，这种趋势更加明显。

为了检验假设2，构建如下模型（模型二）：

其中，CAR（累计超额回报率）为被解释变量，代表市场反应。根据已有的研究文献和可能影响本研究的各因素，我们选取公司规模SIZE[14]、机构投资者持股比例RANK[15]以及公司绩效[3]作为控制变量，其中用TobinsQ值来代表公司业绩。

四、实证检验结果

（一）变量的描述性统计

我们用配对样本t检验对53家高声誉企业和51家配对企业的净资产收益率进行比较，发现并无显著差异（t=1.035）。这说明我们的样本配对符合我们的研究要求。ES1最大值、最小值和标准差分别为19.445、0.086和3.464，ES2最大值、最小值和标准差分别为-0.178、-618.600和68.049，因重大负向盈余意外是以绝对值大小进行衡量的，因此，ES2在研究意义上的最大值和最小值分别为618.600和0.178。可以看出，重大正向盈余意外值和重大负向盈余意外值的组间差距都很大，企业所处行业和盈余意外发生的年份不同是造成这一结果的重要原因，因此，我们在确定重大盈余意外时限定年份和行业是必要的，同时增加了我们研究的准确性。ES2的均值为-14.910，幅度较大，说明分析师的预测存在乐观倾向，这与之前的研究结果一致[16]。从表2可以看出，CAR最大值和最小值之间差异较大，说明市场反应波动较大。从分析师数量的最大值和最小值可以看出，不同企业的分析师数量存在显著差别，各公司的实力并不均衡。

在多元回归之前，为判断模型是否受多重共线性影响以及预检验各变量之间的关联程度和方向，本文进行了变量的相关性分析，结果如表3所示。从表3可以看出，企业声誉（REPU）与重大盈余意外（ES）在1%的水平上显著负相关，这初步印证了本文的研究假设。累计超额回报率（CAR）与重大正向盈余意外（ES1）与重大负向盈余意外（ES2）均为负相关关系，这与以往的研究结果相同[17]。研究选取的主要控制变量SIZE、ANALYST和RANK均与模型中的被解释变量具有显著相关关系，因此，可以较好地控制其他可能影响研究结果的因素。另外，本文还检验了VIF值，发现所有VIF值均小于6，因此回归模型不存在多重共线性的问题。

（二）回归结果分析

第一，为了检验企业声誉对重大盈余意外发生可能性的影响，我们对模型一进行了Logistic回归，结果如表4所示。从表4可以看出，REPU的回归系数为负并且在1%水平上显著，这表明重大盈余意外的发生与企业声誉负相关，这验证了假设1，即企业声誉越高发生重大盈余意外的可能性越小。SIZE和ANALYST的回归系数显著为负，这说明规模越大、分析师数量越多的企业发生重大盈余意外的可能性越小。SHARESO与ES的相关系数显著，与之前的研究结果相同，说明投资者会对价值型和成长型公司发生的盈余意外区别对待[11]。ATV和YEAR的回归系数则不显著。

第二，模型二和模型三的F值分别在1%和5%的水平上显著，说明模型的拟合度是可以接受的。模型二中加入了交互项REPU×ES1，在这里REPU作为对ES1与CAR之间相关关系具有调节效应的调节变量。当第三个变量M影响到变量Y与变量X的关系时，变量M就作为调节变量，影响因变量和自变量之间关系的方向 （正或负 ） 和强弱[18]。在对模型二进行多元线性回归之前，我们对ES1与CAR的相关关系进行了初步的检验，检验结果显示ES1与CAR呈负相关关系，白晓宇等[9]人的研究也支持了这一结果。在模型二中加入交互项REPU×ES1并没有改变ES1与CAR的相关系数的符号，ES1的回归系数在5%的水平上显著为负，交互项REPU×ES1的回归系数在5%的水平上显著为正。根据已有的研究成果，投资者对正向盈余意外会产生积极的市场反应（CAR>0），而对负向盈余意外会产生消极的市场反应（CAR<0）[11]。ES1与CAR的显著负相关关系说明，重大正向盈余意外发生幅度越大时，市场的积极反应就会越小（例如，发生的正向盈余意外为2%时，股价上涨至20元，而正向盈余意外为5%时，股价只上涨到15元）。交互项REPU×ES1的回归系数显著为正，与ES1回归系数异号，说明企业声誉REPU对ES1与CAR之间的负相关关系起到了减弱的调节效应，即良好的企业声誉减弱了重大正向盈余意外增大时对积极市场反应的削弱作用。也就是说，企业的高声誉增强了重大正向盈余意外发生所引起的市场的积极反应。假设2得到了验证。此外，TobinsQ、SIZE和RANK回归系数显著为正，YERA的回归系数则不显著。

第三，表4模型三的多元线性回归结果显示，ES2与REPU×ES2的回归系数均不显著，因此假设3不成立。原因如下：首先，全球性的金融危机过后，在本文的研究阶段（2007—2012年），我国经济正处于低谷期，形势仍不乐观，人们对市场的预期本来就是消极的。因此，在发生重大负向盈余意外时，投资者对这一负面消息并不会有太多的意外，同时也不会对企业声誉这些影响因素产生太多的关注。而在重大正向盈余意外发生时，对于对市场处于消极预期中的投资者来说，则成为了极大的好消息，因此投资者会加大对此类企业的关注，而高声誉在此发挥了显著的作用。其次，由于我国市场环境仍处于发展阶段，还不成熟，信息披露制度不完善，因此投资者会将这一消息与盈余信息的隐藏或政府干预联系在一起，从而影响了对企业声誉的关注。

五、研究结论与政策建议

本文采用回归分析法和事件研究法，以2007—2012年“中国50家最受尊敬上市公司”、“中国最受尊敬企业”以及“最受赞赏的中国公司”的评选结果为样本选择依据，利用中国上市公司数据对企业声誉与重大盈余意外发生可能性的关系，及其对重大盈余意外发生时市场反应的影响进行了实证检验。研究结果表明：企业声誉越高发生重大盈余意外的可能性越小；企业的高声誉会增强投资者对重大正向盈余意外的积极市场反应。企业声誉能够对企业负面信息起到一定的治理作用，并对其市场反应起到积极的调节作用。研究还发现，企业声誉对重大负向盈余意外的市场反应也起到了积极的调节作用，也就是说，高声誉减弱了其带来的消极影响，但是并不显著，上文分析了产生这种现象的几点原因。

为了降低重大盈余意外的发生概率，减少对企业的负面影响，促进我国资本市场的有效运行，我们应提高对声誉机制的重视程度，提高媒体和各有关部门对企业声誉的关注度，进一步完善我国相关法律制度，从法律角度强制提高各界对声誉机制运用的重视程度；我们亦应为我国声誉机制作用效率的提高做出努力，对声誉信息的产生和传递进行监管，降低信息不对称程度，提高声誉信息可靠性，政府权力部门应适当放松对媒体信息传播的限制，使信息高效率流通，以达到提高我国声誉机制作用效率的目的；应进一步完善我国信息披露制度，增强信息透明度，增强分析师预测的独立性和准确性。而这些主要依赖于包括法律体制、经济体制和政治体制在内的整个社会体制的进一步市场化改革。

参考文献：

[1] Brown，L.D.，Han，J.，C.Y.Do Stock Prices Fully Reflect the Implications of Current Earnings for Future Earnings for AR1 Firms？[J].Journal of Accounting Research，2000，（1）：149-164.

[2] Xu，W.Market Reactions to Warnings of Negative Earnings Surprises： Further Evidence[J].Journal of Business Finance & Accounting，2008，35（7-8）：818-836.

[3] Pfarrer，M.D.，Pollock，T.G.，Violina，P.R.A Tale of Two Assets： The Effects of Firm Reputation and Celebrity on Earnings Surprises and Investors Reactions[J].Academy of Management Journal，2010，53（5）：1131-1152.

[4] Fombrun，C.J.Reputation：Realizing Value from the Corporate Image[M].Boston：Harvard Business School Press，1996..and Mark ，Shanley（1990），" What's in a Name？Reputation Building and Corporate Strategy，"[J].Academy of Management Journal，1996，33（2）：233-258.

[5] Skinner，D.J.Why Firms Voluntarily Disclose Bad News[J].Journal of Accounting Research，1994，32（1）：38-60.

[6] Mikhail， M.B.，Walther，B.，Willis， R.Earnings Surprises and the Cost of Equity Capital[J].Journal of Accounting， Auditing & Finance， 2004，19（4）：491-513.

[7] Slovic，P.， Finucane，M.L.，Peters，E.，MacGregor，D.G.Risk as Analysis and Risk as Feelings：Some Thoughts about Affect，Reason，Risk and Rationality[J].Risk Analysis，2004，24（2）：311-322.

[8] Willemsen，M.C.，Keren，G.Negative-Based Prominence：The Role of Negative Features in Atching and Choice[J].Organizational Behavior and Human Decision Processes，2002，88（2）：643-666.

[9] Wanous，J.P.，Poland，T.D.，Premack，S.L.，Davis，K.S..The effects of met expectati-ons on newcomer attitudes and behaviors： A review and meta-analysis[J].Journal of Applied Psychology，1992，77（3）：288-297.

[10] Burgoon，J.K.，LaPoire，B.A..Effects of communication expectancies，communicati-on behavior and expectancy disconfirmation on evaluations of communicators and their communication behavior[J].Human Communication Research，1993，20（1）： 67-96.

[12] Rozin，P.，Royzman， E.B..Negativity bias， negativity dominance and contagion[J].Personality and Social Psychology Review，2001，5（4）：296-320.

[13] Kelley，H.H..The processes of causal attribution[J].American Psychologist， 1973，28（2）：107-128.

[14] Skowronski， J.J.， Carlston， D.E..Social judgment and social memory： The role of cue diagnosticity in negativity， positivity， and extremity biases[J].Journal of Personality and Social Psychology，1987，52（4）：689-699.

[9] Doyle， J.T.，Lundholm， R.J.，Soliman， M.T.The Extreme Future Stock RetuRns Following I/B/E/S Earnings Surprises[J].Journal of Accounting Research，2006，44（5）：849-887.

[9] 白晓宇，钟震，宋常.分析师盈利预测之于股价的影响研究[J].审计研究，2007，（1）：91-96.

[10] Easton，P.Discussion-Earnings Surprises and the Cost of Equity Capital[J].Journal of Accounting，Auditing & Finance，2004，19（4）：515-521.

[11] Skinner，D.J.，Sloan，R.G.Earnings Surprises，Growth Expectations，and Stock Returns or dont Let an Earnings Torpedo Sink Your Portfolio[J].Review of Accounting Studies，2002，7（2-3）：289-312.

[12] Zhang，Y.，Wiersema，M.F.Stock Market Reaction to CEO Certification：The Signaling Role of CEO Background[J].Strategic Management Journal，2009，30（7）：693-710.

[13] Chen，S.，Steiner， T.Tobins Q， Managerial Ownership， and Analyst Coverage： A Nonlinear Simultaneous Equations Model[J].Journal of Economics and Business， 2000，52（4）： 365-382.

[20] Kenny D A.Correlation and causation[J].NewYork：Wiley.Koeske，G F，Koeske，R D （1989）'Construct validity of the Maslach Burnout Inventory： A critical revi-ew and reconceptualization.'Journal of Applied Behavioral Science，1979，25（2）：131-144.

[14] Freeman， R.N.The Association Between Accounting Earnings and Security Returns for Large and Small Firms[J].Journal of Accounting and Economics， 1987， 9（2）： 195-228.

[15] Matsumoto，D.A.Managements Incentives to Avoid Negative Earnings Surprises[J].The Accounting Review， 2002， 77（3）：483-514.

[16] Fried，D.，Givoly，D.Financial Analysts Forecasts of Earnings：A Better Surro-Gate for Market Expectations[J].Journal of Accounting and Economics，1982，4（2）：85-107.

[17] Johnson，W.B.，Zhao，R.Contrarian Share Price Reactions to Earnings Surprises[J].Journal of Accounting，Auditing & Finance，2012，27（2）：236-266.

[18] 温忠麟，侯杰泰，张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[J].心理学报，2005，37（2）：268-274.

（责任编辑：孟 耀）