徐芳蘭 況學文

【摘 要】 文章以2007—2016年我國A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為樣本，實證檢驗了外部利益相關(guān)者——供應商對業(yè)績預告精確度的影響。研究結(jié)果表明，供應商集中度和業(yè)績預告精確度之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，而供應商提供的商業(yè)信用會弱化兩者間的正相關(guān)關(guān)系。進一步研究發(fā)現(xiàn)，只有當業(yè)績預告為自愿披露與好消息時，供應商集中度與業(yè)績預告精確度之間顯著正相關(guān)。研究為從“供應商—客戶”關(guān)系這一視角如何有效提高企業(yè)業(yè)績預告精確度、提升企業(yè)信息披露質(zhì)量提供了理論借鑒，同時也為政策制定者進一步完善業(yè)績預告披露政策提供了方向。

【關(guān)鍵詞】 供應商集中度; 關(guān)系專用性投資; 商業(yè)信用; 業(yè)績預告精確度

【中圖分類號】 F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2020）06-0065-07

一、引言

供應商—客戶關(guān)系作為供應鏈上下游企業(yè)間的一種隱性契約關(guān)系，日益受到學術(shù)界的關(guān)注。已有研究表明，供應商作為企業(yè)重要的外部利益相關(guān)者，對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生重要影響（Freeman，1984）。一方面，隨著供應商集中度的增加，公司與供應商的關(guān)系越來越密切，良好的溝通使得公司可以采用更合理方式安排訂貨、生產(chǎn)等活動，同時能夠降低交易成本，加快資產(chǎn)周轉(zhuǎn)，提高公司的績效[ 1 ]。另一方面，根據(jù)Porter的五力模型，供應商集中度高意味著公司依賴少數(shù)幾個主要供應商，公司議價能力相對較弱，公司在與供應商的交易中處于劣勢地位[ 2 ]，公司的業(yè)績會受到負向的影響?，F(xiàn)有文獻主要研究了供應商—客戶關(guān)系對審計師選擇[ 3 ]、資產(chǎn)負債率[ 4 ]、公司績效[ 5 ]、現(xiàn)金持有量[ 6 ]、會計信息可比性[ 7 ]等的影響，但鮮有文獻研究對管理層業(yè)績預告精確度的影響。業(yè)績預告預示著企業(yè)未來的盈利狀況，高精確度的業(yè)績預告可以作為管理層的一種戰(zhàn)略性工具來降低融資成本和訴訟風險，并緩解因信息不對稱帶來的代理問題[ 8 ]。那么，供應商這一特殊的信息需求者是否會對業(yè)績預告精確度產(chǎn)生影響？供應商提供的商業(yè)信用不同的情況下，兩者的關(guān)系是否會產(chǎn)生差異？

本文從關(guān)系專用性投資角度入手，研究了供應商集中度與業(yè)績預告精確度的關(guān)系，進一步考察了商業(yè)信用是否會調(diào)節(jié)兩者之間的關(guān)系，以此探討供應商集中度和商業(yè)信用在管理層業(yè)績預告中的角色和作用。研究結(jié)果表明，供應商集中度越高，企業(yè)業(yè)績預告精確度越高，而供應商提供的商業(yè)信用會弱化企業(yè)提供高精確度的業(yè)績預告。進一步研究表明，供應商集中度與業(yè)績預告精確度的正相關(guān)關(guān)系只出現(xiàn)在強制披露組和好消息組中。本文的結(jié)果支持了信息傳遞假說，即公司披露高精確度的業(yè)績預告是為了傳遞公司運營良好的信息，公司披露的業(yè)績預告精確度會因為成本—收益不同而不同。

本文研究主要有三個貢獻：第一，從外部利益相關(guān)者這一角度入手，檢驗了供應商集中度與業(yè)績預告精確度的關(guān)系，豐富了業(yè)績預告精確度影響因素的研究;第二，從業(yè)績預告精確度角度研究了供應商集中度產(chǎn)生的經(jīng)濟后果，進一步探討了商業(yè)信用對供應商集中度和業(yè)績預告精確度的調(diào)節(jié)效應，有助于深化理解供應商和客戶之間的關(guān)系型投資;第三，本文研究有助于政策制定者理解業(yè)績預告披露政策，并進一步完善業(yè)績預告披露政策，尤其是業(yè)績預告披露形式。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）供應商集中度對業(yè)績預告精確度的影響

Ajinkya和Gift（1984）認為業(yè)績預告作為預測性信息，可以傳遞信息、調(diào)整市場預期，有利于提高信息透明度，降低信息不對稱程度，保障資本市場平穩(wěn)發(fā)展，在資本市場扮演著重要角色。業(yè)績預告的重要性不言而喻，那管理層為何選擇發(fā)布不同精確度的業(yè)績預告呢？現(xiàn)有文獻從公司內(nèi)外部不同角度探討了影響精確度的因素。Brown和Higgins[ 9 ]發(fā)現(xiàn)，由于發(fā)布不同精確度業(yè)績預告導致的潛在訴訟成本不同，為了規(guī)避訴訟風險和降低信息不對稱，管理層傾向于發(fā)布精確度較高的業(yè)績預告。Cheng、Luo和Yue實證研究了管理層在不同股權(quán)激勵政策下發(fā)布業(yè)績預告精確度的差異，結(jié)果表明實施內(nèi)部股權(quán)銷售時，管理層傾向于發(fā)布高精確度的正業(yè)績預測和更加模糊的負業(yè)績預測，而實施內(nèi)部股權(quán)購買時，結(jié)果相反。高敬忠和王英允[ 10 ]研究了管理層持股比例和持股價值對業(yè)績預告精確度的影響，研究發(fā)現(xiàn)管理層持股比例和持股價值越高，自愿性披露的業(yè)績預告精確度越高。供應商作為公司重要的外部利益相關(guān)者，其與企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營有著密不可分的關(guān)系，那么，供應商是否會影響企業(yè)的業(yè)績預告披露質(zhì)量呢？

其一，供應商集中度較高時，公司通過披露更為精確的業(yè)績預告來向大供應商傳遞“信號”的動機更為強烈。企業(yè)與大供應商在交易過程中會形成一種較為穩(wěn)定的關(guān)系型交易，雙方不僅會對對方形成較強的依賴性，而且雙方投入的資產(chǎn)大多具有較強的專用性，交易一方或者雙方通常需要提供抵押品以保證合約的執(zhí)行，并據(jù)此獲得超額收益[ 11 ]。Dyer[ 12 ]研究發(fā)現(xiàn)關(guān)系專有投資可用于公司維系信任體系、降低交易成本以及實現(xiàn)公司價值增值，并且雙方建立的關(guān)系越持久，公司未來獲得的價值增值就越多。而Titman et al.[ 13 ]研究發(fā)現(xiàn)一旦契約關(guān)系破裂，供應商會轉(zhuǎn)向與其他公司進行合作，不僅公司投入的專有資產(chǎn)價值會受損，而且重新規(guī)劃專有投資會需要更多的成本投入。由此可見，高度集中的供應商會加劇公司的關(guān)系專用性成本，公司為了維系與大供應商的長期合作關(guān)系，有動機向供應商傳遞一種公司經(jīng)營狀況良好的“信號”，而業(yè)績預告精確度作為企業(yè)未來業(yè)績的一項重要信息，可以向供應商傳遞其未來業(yè)績信息。

其二，供應商集中度能夠優(yōu)化供應鏈上下游的信息傳遞效率，為企業(yè)披露業(yè)績預告提供了更多相關(guān)信息，有利于企業(yè)披露更為精確的業(yè)績預告。Kalwani和Narayandas[ 14 ]發(fā)現(xiàn)供應商與客戶之間的合作關(guān)系具有供應鏈整合效應，能夠促進信息沿供應鏈共享，從而降低彼此之間的信息不對稱程度。Patatoukas[ 15 ]指出供應商—客戶之間的長期合作關(guān)系能夠促進兩者間的信息溝通，提高存貨管理效率和營運資金管理效率。那么，當公司擁有大供應商時，公司可以獲得大供應商更為準確的供給信息，進而可以為公司自身生產(chǎn)經(jīng)營提供更為精準的信息，為企業(yè)披露更為精確的業(yè)績預告提供了條件。

基于以上分析，提出假設(shè)1：

H1：供應商集中度越高，企業(yè)業(yè)績預告精確度越高。

（二）供應商集中度、商業(yè)信用和業(yè)績預告精確度

供應商提供的商業(yè)信用是一種被廣泛使用的交易方式，可以降低交易成本，同時也是一種融資方式。Hui et al.[ 16 ]認為供應商會根據(jù)公司未來經(jīng)營收益、財務風險和償債能力情況判斷是否提供商業(yè)信用。商業(yè)信用主要基于供應商與下游公司之間的信任，信任程度的降低、信息不對稱程度的增加均會引起商業(yè)信用提供方也就是供應商對需求方未來經(jīng)營收益、財務風險和償債能力情況的擔憂[ 17 ]。換言之，企業(yè)獲得商業(yè)信用可能代表著雙方信任程度較好、信息不對稱程度較低，雙方密切的溝通會提高供應商的信息可得性，削弱其從外部獲取信息的需求。而管理層作為理性經(jīng)濟人，披露信息時會選擇自身利益最大化的方式，考慮契約履行和成本效益等因素。既然管理層戰(zhàn)略性選擇預測方式的需求被削弱，那么管理層可能為了降低披露成本而降低披露的業(yè)績預告精確度。另外，當公司較為強勢，議價能力較強時，供應商通常提供寬松信用政策以維系客戶關(guān)系，公司披露高精確度業(yè)績預告以維護客戶關(guān)系的動機被降低。鑒于上述分析，提出假設(shè)2：

H2：商業(yè)信用弱化了供應商集中度與業(yè)績預告精確度之間的正相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源和樣本選擇

本研究選取滬深兩市A股制造業(yè)上市公司2007—2016年的年度數(shù)據(jù)為樣本，業(yè)績預告數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，其他公司財務數(shù)據(jù)及公司治理數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。樣本經(jīng)過如下處理：（1）以證監(jiān)會2012行業(yè)分類為標準剔除了金融行業(yè)的樣本;（2）剔除ST的樣本;（3）剔除年度報告中未披露業(yè)績預告的樣本以及其他變量值缺失的樣本。最終得到3 676個有效樣本，并對數(shù)據(jù)進行Winsorize處理以消除極端值的影響，模型統(tǒng)計檢驗采用Stata13.0。

（二）變量定義

1.管理層盈余預測精確度

參考Ajinkya和Gift（1984）的研究及相關(guān)政策，將管理層預測方式分為以下幾類：（1）點預測，即管理層對未來凈利潤有精確的預測值;（2）閉區(qū)間預測，即管理層對未來凈利潤有上下范圍的預測;（3）開區(qū)間預測，即管理層對凈利潤預測僅有一個邊界;（4）定性預測，即管理層對凈利潤預測沒有數(shù)值預測，只有定性描述。管理層盈余預測為點預測時最準確，被解釋變量Accuracy取值為3;為閉區(qū)間預測時準確性次之，Accuracy取值為2;為開區(qū)間預測時準確性又降低，Accuracy取值為1;定性預測準確性最差，Accuracy取值為0。

2.供應商集中度

本文的解釋變量為供應商集中度（SC），通過第一大供應商采購額占比（Sctop1）和前五大供應商采購之和占比（Sctop5）兩個指標來衡量。Sctop1為公司向第一大供應商采購額占全年采購總額比，Sctop5為向前五大供應商采購額占全年采購總額比。

3.控制變量

Size為公司資產(chǎn)規(guī)模的自然對數(shù);Lev為公司資產(chǎn)負債率;Roa為資產(chǎn)收益率;Mtb為公司市值與賬面價值比例，是成長性控制變量;Share1是第一大股東持股比例;Dual為公司董事長與總經(jīng)理是否兩職合一;Indep為獨立董事人數(shù)占董事會總?cè)藬?shù)比例;Pay為前三名高管薪酬的自然對數(shù);Mnhold為管理層是否持股的01啞變量。具體如表1所示。

（三）模型設(shè)定

本研究借鑒Choi等[ 18 ]的方法，采用順序Logistic回歸構(gòu)建模型，檢驗供應商集中度和商業(yè)信用對業(yè)績預告精確度的影響，以驗證研究假設(shè)。具體模型為：

其中，i為公司，t為年;？茁0為截距項，？茁j為各變量回歸系數(shù);？著為隨機擾動項。在模型中，本文還控制了年度啞變量（Year），以控制宏觀經(jīng)濟因素對業(yè)績預告精確度的影響。

為進一步探討商業(yè)信用對供應商集中度與業(yè)績預告精確度間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，在（1）式的基礎(chǔ)上加入供應商集中度SC、供應商集中度SC與商業(yè)信用Credit的交互項，檢驗兩者交互作用對預告方式精確度的影響。具體模型為：

其中，i為公司，t為年;？茁0為截距項，？茁j為各變量回歸系數(shù);？著為隨機擾動項。在模型中，本文還控制了年度啞變量（Year），以控制宏觀經(jīng)濟因素對業(yè)績預告精確度的影響。

四、實證檢驗及結(jié)果分析

（一）變量描述性分析

表2給出了主要研究變量的描述性統(tǒng)計。由表2可知，Accuracy的均值和中位數(shù)分別為2.0288和2，說明大多數(shù)公司采用閉區(qū)間預測方式。第一大供應商采購占比最小為0.0173、最大為0.6946，前五大供應商采購占比最小為0.0667、最大為0.918，說明各公司間的供應商集中度相差較大。

（二）回歸分析

1.供應商集中度與管理層盈余預測準確性的回歸分析

表3列示了供應商集中度和管理層預測準確性的順序logistic回歸結(jié)果。由表3（1）列和（2）列的結(jié)果看，在控制行業(yè)和年度后，供應商集中度的代理變量Sctop1和Sctop5與Accuracy的回歸系數(shù)分別為1.7580和1.5704，且均在1%水平上顯著。說明供應商集中度會提高管理層盈余預測的準確性。驗證了假設(shè)1。

2.供應商集中度、商業(yè)信用與管理層盈余預測準確性

模型（2）加入了供應商集中度、供應商集中度與商業(yè)信用的交乘項，以考察商業(yè)信用是否會影響供應商集中度與管理層盈余預測準確性的關(guān)系，從表3（3）列和（4）列看，供應商集中度的代理變量Sctop1和Sctop5與Accuracy的系數(shù)仍為正數(shù)，Sctop1×Credit的系數(shù)為-0.8808，在10%的水平上顯著，Sctop5×Credit的系數(shù)為-0.9390，在10%的水平上顯著，說明在商業(yè)信用高的公司，供應商與公司的信任更高，管理層業(yè)績預告的披露動機降低，管理層業(yè)績預告精確度與商業(yè)信用低的公司相比較低，驗證了假設(shè)2。

（三）進一步檢驗

1.強制披露與自愿披露分組檢驗

本文研究了供應商集中度對業(yè)績預告精確度產(chǎn)生的影響，而管理層的業(yè)績預告分為強制披露和自愿披露。根據(jù)相關(guān)政策規(guī)定并參照張然等[ 19 ]的研究，業(yè)績預告出現(xiàn)預減、預增、扭虧、首虧和續(xù)虧時，業(yè)績預告類型為強制性業(yè)績預告，業(yè)績預告出現(xiàn)略減、略增、續(xù)盈和預減時為自愿性業(yè)績預告，將樣本分成自愿披露組和強制披露組。自愿性披露理論認為，管理層有多重動機選擇自愿披露信息，如降低交易成本、保持控制權(quán)競爭地位、執(zhí)行股票補償計劃、規(guī)避訴訟風險以及向市場傳遞公司好形象等[ 20 ]。公司管理層可以通過自愿性信息披露來改善公司信息不對稱程度，建立好聲譽，提高了上市公司信息質(zhì)量[ 21 ]。除了滿足政策規(guī)定外，公司會為了自身利益最大化，根據(jù)契約履行和成本—收益原則，選擇性披露私人信息。公司披露自愿性業(yè)績預告，已經(jīng)實現(xiàn)了向供應商傳遞“好信號”的目的，基于成本—收益原則，弱化了為避免專有投資的價值減損而增加業(yè)績預告精確度的動機。披露強制性業(yè)績預告信息時，公司可能會為了降低信息不對稱程度，避免專有投資的價值減損，選擇高精確度的業(yè)績預告披露政策。

用Sctop1和Sctop5度量供應商集中度，分組回歸供應商集中度與盈余預測準確性的關(guān)系，結(jié)果如表4。在強制披露組中，Sctop1和Sctop5與Accuracy的回歸系數(shù)分別為1.9323和1.6103，且均在1%的水平上顯著。然而，在自愿披露組中，Sctop1和Sctop5與Accuracy的回歸系數(shù)分別為0.6121和0.6628，且均不顯著。這說明供應商集中度對管理層盈余預測準確性的提高效果只發(fā)生在強制披露業(yè)績預告的公司中，自愿披露組中不存在正向關(guān)系。

2.好消息與壞消息分組檢驗

Skinner（1994）通過實證研究發(fā)現(xiàn)，管理層披露業(yè)績預告時會面臨不對稱的損失函數(shù)，因此采用不同的預測形式披露好消息和壞消息;Choi等[ 18 ]研究發(fā)現(xiàn)業(yè)績預告為好消息時，管理層發(fā)布的盈余預測更精確，而發(fā)布壞消息時傾向于采用更模糊的形式發(fā)布業(yè)績預告。由此可以看出，與在業(yè)績預告中披露好消息相比，發(fā)布壞消息帶來的披露風險和短期拋售風險明顯更高。而供應商集中度越高，表明公司投入的專用性資產(chǎn)越多，若其業(yè)績預告披露了壞消息，則會使供應商轉(zhuǎn)向與其他公司合作，公司投入的專用性資產(chǎn)損失越多。因此，為了避免專有投資損失，保證低成本和高質(zhì)量的原材料供應，管理層有動機對壞消息采用更模糊的方式進行業(yè)績預告。對于好消息，高供應商集中度的公司傾向于發(fā)布精確度高的方式進行業(yè)績預告，以向供應商傳遞積極信號，迎合其需求，從而使供應商集中度對業(yè)績預告精確度的影響在好消息和壞消息之間產(chǎn)生差異。

用Sctop1和Sctop5度量供應商集中度，把樣本分成好消息組和壞消息組，分組回歸供應商集中度與盈余預測準確性的關(guān)系，結(jié)果如表5。在好消息組中，Sctop1和Sctop5與Accuracy的回歸系數(shù)分別為1.9983和1.9482，且分別在5%和1%的水平上顯著。然而，在壞消息組中，Sctop1和Sctop5與Accuracy的回歸系數(shù)分別為1.2320和1.0280，且均不顯著。這說明發(fā)布好消息公司會傾向于進行精確的盈余預測，而發(fā)布壞消息公司預測方式更加模糊。

（四）穩(wěn)健性檢驗

供應商集中度對管理層業(yè)績預告精確度的影響可能存在遺漏變量偏差問題，為了解決該內(nèi)生性問題，本文采用傾向值得分匹配（PSM）來進行穩(wěn)健性檢驗。本文以公司是否有大供應商（第一大供應商占比大于10%）分組，進行傾向值得分匹配。表6的Panel A為控制變量匹配前后結(jié)果對比，匹配后的t值均不顯著，說明匹配后處理組與控制組之間不存在顯著差異。表6的Panel B為匹配后樣本進行回歸的結(jié)果，第一大供應商與前五大供應商的系數(shù)均顯著，說明結(jié)果穩(wěn)健。

五、研究結(jié)論

本文采用四種不同類型的預測方式衡量管理層業(yè)績預告的精確度，采用最大供應商的采購金額占年度采購總額的比例（Sctop1）和公司向前五大供應商的采購總額占全年總采購額的比例（Sctop5）來衡量供應商集中度，以2007—2016年我國A股制造業(yè)上市公司發(fā)布的年度業(yè)績預告作為研究樣本，考察供應商集中度與業(yè)績預告精確度的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：第一，供應商—客戶關(guān)系會影響業(yè)績預告的精確度，即供應商集中度越高，業(yè)績預告精確度越高。第二，當公司獲得的商業(yè)信用較高時，供應商集中度與業(yè)績預告精確度之間的正相關(guān)關(guān)系會顯著弱化。第三，進一步研究發(fā)現(xiàn)，供應商集中度和業(yè)績預告精確度的顯著正相關(guān)關(guān)系只存在業(yè)績預告信息為強制披露信息組和好消息組中。

本文研究同時存在一些局限：（1）由于數(shù)據(jù)的局限性，未對供應商的其他特征進行研究，如單個供應商的議價能力是否會影響業(yè)績預告精確度;（2）本文是基于靜態(tài)數(shù)據(jù)進行分析，可以進一步從動態(tài)角度對兩者關(guān)系進行研究，例如與供應商的關(guān)系從初步形成到成熟，兩者關(guān)系不同是否會使結(jié)果產(chǎn)生差異。未來的研究可以從以上兩方面入手。

【參考文獻】

[1] KONG X. Why are social network transactions important？Evidence based on the concentration of key suppliers and customers in China[J].China Journal of Accounting Research，2011，4（3）：121-133.

[2] 陳正林，王彧.供應鏈集成影響上市公司財務績效的實證研究[J].會計研究，2014（2）：49-56.

[3] 張敏，馬黎珺，張勝.供應商—客戶關(guān)系與審計師選擇[J].會計研究，2012（12）：81-86.

[4] MAKSIMOVIC V， TITMAN S. Financial policy and reputation for product quality[J].Review of Financial Studies，1991，4（1）：175-200.

[5] RAMAN K， SHAHRUR H K.Relationship specific investment and earnings management：evidence on corporate suppliers and customers[J].Accounting Review，2008，83（4）：1041-1081.

[6] ITZKOWITZ J. Customers and cash：how relationships affect suppliers cash holdings[J]. Journal of Corporate Finance，2013，19（1）：159-180.

[7] 方紅星，張勇，王平.法制環(huán)境、供應鏈集中度與企業(yè)會計信息可比性[J].會計研究，2017（7）：33-40.

[8] FRANCIS J R， KHURANA I K， PEREIRA R.Disclosure incentives and effects on cost of capital around the world[J].The? Accounting? Review，2005，80（4）：1125-1162.

[9] BROWN L D， HIGGINS H N. Managers' forecast guidance of analysts：international evidence[J]. Journal of Accounting & Public Policy，2005，24（4）：280-299.

[10] 高敬忠，王英允.管理層業(yè)績預告披露策略選擇：影響機制與經(jīng)濟后果——基于投資者決策有用觀視角的分析框架[J].財經(jīng)論叢（浙江財經(jīng)大學學報），2013（1）：61-68.

[11] KLEIN B， LEFFLER K B. The role of market forces in assuring contractual performance[J].Journal of Political Economy，1981，89（4）：615-641.

[12] DYER J H.Specialized supplier networks as a source of competitive advantage：evidence from the auto industry[J].Strategic Management Journal，1996，17（4）：271-292.

[13] TITMAN S，TRUEMAN B.Information quality and the valuation of new issues[J].Journal of Accounting & Economics，1986，8（2）：159-172.

[14] KALWANI? ?M? ?U， NARAYANDAS? ?N. Long-term manufacturer-supplier relationships：do they pay off for supplier firms？[J].Journal of Marketing，1995，59（1）：1-16.

[15] PATATOUKAS P N. Customer-base concentration：implications for firm performance and capital mrkets[J].Social Science Electronic Publishing，2012，87（2）：363-392.

[16] HUI K W，KLASA S，YEUNG P E.Corporate suppliers and customers and accounting conservatism[J].Journal of Accounting Economics，2012，53（2）：115-135.

[17] 朱文莉，白俊雅.供應商集中度、非標準審計意見與商業(yè)信用融資[J].商業(yè)研究，2018，494（6）：67-76.

[18] CHOI J H， MYERS L A， ZANG Y， et al. The roles that forecast surprise and forecast error play in determining management forecast precision[J].Social Science Electronic Publishing， 2010，24（2）：165-188.

[19] 張然，張鵬.中國上市公司自愿業(yè)績預告動機研究[J].中國會計評論，2011（1）：3-20.

[20] HEALY P M， PALEPU K G. Information asymmetry， corporate disclosure， and the capital markets：a review of the empirical disclosure literature[J]. Social Science Electronic Publishing，2001，31（1/2/3）：405-440.

[21] 韓傳模，楊世鑒.自愿披露能提高上市公司信息披露質(zhì)量嗎：基于我國上市公司業(yè)績預告的分析[J].山西財經(jīng)大學學報，2012（7）：72-79.