《表3 主要变量的描述性统计信息》

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《盈余管理、企业声誉与盈余意外信号干扰》

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表5汇报了全样本的多元逻辑回归结果。如表所示，模型1和模型2用于检验假设H1，模型3、模型4和模型5用于检验假设H2。在模型1的回归中，盈余管理Em的系数为正，且通过1%显著性水平的检验，表明管理层盈余管理水平越高，盈余意外信号被干扰的可能性越大，这与本文的理论预期是一致的。实际上，经人为调整后的盈余意外并非真实的盈余意外，如果投资者识别出管理层的这种机会主义行为，盈余意外所能传递的价值信息将大打折扣，盈余意外信号因而受到干扰。在加入其它控制变量的模型2中，盈余管理Em的系数仍然显著为正，表明盈余管理确实会干扰盈余意外信号，假设H1成立。在模型3的回归中，盈余管理和企业声誉交乘项Em*Reputation的系数为负，且通过5%显著性水平的检验，表明企业声誉越高，公众投资者出于对上市公司的情感认可，不会深究其盈余意外是如何实现的，而会选择信任上市公司，盈余意外信号因而并不会受到干扰。在加入其它控制变量的模型4和模型5中，Em*Reputation的系数仍然显著为负，表明企业声誉确实能够减轻盈余管理对盈余意外信号的干扰，假说H2成立。接下来，结合模型5考察控制变量的系数。分析师覆盖率Num的系数为负，且通过5%显著性水平的检验，可见分析师覆盖率越高，传递的信号越明确，有助于消除信号干扰。分析师分歧Disp的系数在5%水平上显著为负，表明分析师分歧越低，信号干扰越少。实际上，分析师分歧本身就会对投资者解读信息造成干扰，分析师分歧越大，投资者越难以做出抉择，导致股价随机游走。盈余公告前收益Pre-ret的系数为正，但是并没有通过显著性水平的检验，表明盈余公告前收益对盈余意外信号不会产生干扰。资产负债率的系数为负，净资产收益率的系数为正，但是均没有通过显著性水平的检验。