財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響

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財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之

影響

The Effects of Book-Tax Differences on Analysts' Forecast

Errors and Forecast Dispersion

黃美祝

1

Mei-Juh Huang

王肇蘭

2

Chao-Lan Wang

林桂伃

1

Guei-Yu Lin

輔仁大學會計學系國立東華大學會計學系輔仁大學會計學系 1

Department of Accounting, Fu Jen Catholic University and

2

Department of

Accounting, National Dong Hwa University

(Received February 16, 2012; Final Version August 21, 2014)

摘要：先前文獻指出財稅差異與企業的租稅規劃、盈餘管理有關聯，本研究的目的在於檢視財務分析師是否能有效將企業財稅差異的資訊反應在未來盈餘的預測上。實證結果顯示，企業的財稅差異會使得分析師盈餘預測誤差擴大，而各個分析師之間的預測分歧度也會愈高，顯示出台灣分析師並未將企業的財稅差異完全考量至其盈餘的預測中。此外，進一步區分負向預測誤差 (過於樂觀預測) 及正向預測誤差 (過於悲觀預測) 後，實證結果顯示，我國分析師對於財稅差異大的企業會發布過於樂觀的盈餘預測。最後，在永久性及暫時性財稅差異上，實證結果顯示，相較於暫時性財稅差異，我國的分析師明顯的低估了企業永久性財稅差異背後的租稅管理意涵，以致於發布過度樂觀的盈餘預測，而各個分析師之間對同一公司的預測分歧度也相對較大。關鍵詞：財稅差異、分析師預測誤差、分析師預測離散性

Abstract: Recent research demonstrates that corporate book-tax differences (BTDs) are associated

with tax planning and earnings management activities. This study aims to investigate whether or not the financial analysts use BTD information to form efficient earnings expectations. The empirical

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results reveal that analysts’ forecasts of future earnings display greater forecast errors and dispersion in

firm-years with higher BTDs, implying that analysts in Taiwan fail to fully incorporate BTD-related information into their forecasts. Besides, this study partitions the full sample into two subsamples on the basis of the negative (optimistic) and positive (pessimistic) forecast errors, and the results show that analysts display overoptimistic for firms with greater BTDs under the negative forecast errors subsample. Finally, after discriminating permanent and temporary BTDs, compared to temporary BTD, the results show that permanent BTD information does not appear to be fully reflected in analysts’ forecasts, and thus leads to predictable forecast errors and dispersion.

Keywords：Book-Tax Difference, Analysts' Forecast Errors, Analysts' Forecast Dispersion

1. 前言

自 90 年代起，美國上市公司的財稅差異 (book- tax difference, BTD) 與日俱增 (Desai, 2003; Manzon and Plesko, 2002)，因此財稅差異相關的議題逐漸受到重視1。財稅差異的起因除了來自於稅法與財務會計準則之規定不同外，文獻上認為企業管理階層利用會計上的裁量權來操縱財 務所得亦為財稅差異擴大的主因。如張敏蕾等 (民 98)、Phillips et al. (2003)、Phillips et al. (2004) 即證實財稅差異可用以偵測企業的盈餘管理行為。此外，Manzon and Plesko (2002) 及 Hanlon (2003) 則認為財稅差異亦可能來自於管理者利用租稅規劃、避稅策略以減少課稅所得所產生。

目前與財稅差異有關的國內外研究，有企業財稅差異大小的推估及財稅差異成因的分析 (如陳明進，民 98；陳明進、蔡麗雯，民 95)，探討財稅差異與盈餘管理間的關係 (如張敏蕾等，民 98；Phillips et al., 2003)、探討財稅差異與稅捐稽徵機關查核調整間的關係 (如黃美祝，民 99； Mills, 1998)，亦有學者探討財稅差異所隱含的盈餘品質資訊 (如 Hanlon, 2005; Lev and Nissim, 2004) 等議題。

而在財稅差異對分析師盈餘預測的影響上，由於財務分析師係透過公開或私下方式蒐集及分析有關企業的資訊以預測企業的未來盈餘，而透明化的資訊可減少管理當局與分析師間的資訊不對稱，當分析師更能掌握企業的未來前景、營運狀況時，對企業未來盈餘的預測也會愈加精確，即預測誤差應會降低 (Lang and Lundholm, 1996)，同時各個分析師之間對同一企業未來盈餘預測的分歧度也會降低 (Han and Manry, 2000)。然而，由於稅法的規定及其會計處理相對較為 複雜，且相關資訊往往較不透明，如同 Ayers et al. (2010) 及 Crabtree and Maher (2009) 所言，財

1

所謂的「財稅差異」係指財務報表上稅前財務會計所得 (或稱帳面所得，book income) 與企業申報給稅務單位的稅務會計所得 (或稱課稅所得，taxable income) 間的差距 (簡稱財稅差異，book-tax difference)。

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稅差異較大的公司可能會存有較大的信用風險，是故當證券市場的分析師對於企業財稅差異資訊無法有較完整的了解或考量時，此時對於財稅差異愈大的企業，其盈餘預測誤差可能會愈大，各個分析師之間的預測分歧度也可能愈高。如 Weber (2009) 之研究即指出財務分析師與投資人皆無法將財稅差異完全地反應在公司盈餘及股價的預測上。有鑑於國內對企業財稅差異之相關研究尚在起步階段，且企業財稅差異的成因及來源頗多，因此，本研究的首要目的即在於了解企業財稅差異程度與分析師盈餘預測誤差及預測離散性間的關係。實證結果顯示，分析師於進行盈餘預測時，對於財稅差異較大的企業的確會有較高的預測誤差及預測離散性。可見台灣分析師並未將企業的財稅差異完全考量至其盈餘的預測中；相反的，此結果亦隱含了若分析師對於企業財稅差異資訊有較完整的了解與考量時，相信即可改善他們對盈餘或股價的預測錯誤情形。而在敏感性分析上，本文亦進一步將分析師預測誤差區分為負向預測誤差 (即過於樂觀預測) 及正向預測誤差 (即過於悲觀預測)，實證結果顯示，在負向盈餘預測誤差的樣本下，當企業的財稅差異愈大，分析師對該企業下期的盈餘愈加樂觀的預期，可見我國分析師似乎較無法看穿財稅差異大的企業所操弄的盈餘管理或租稅管理等情事 (張敏蕾等, 民 98; Hanlon, 2005;)，以致於發布過於樂觀的盈餘預測；但對於下期盈餘被分析師採取較悲觀預測的樣本而言，企業的財稅差異大小並未明顯影響分析師對其悲觀預期的程度。此外，本文亦進一步將企業財稅差異加以區分，以檢視分析師對於企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異的瞭解程度是否有所不同。實證結果顯示在我國的證券市場上，分析師似乎較能看穿企業的暫時性財稅差異，並將此一資訊考量至其盈餘預測上，且個別分析師之間預測的離散性亦會較小；至於永久性財稅差異部分，實證結果則顯示分析師明顯的低估了企業永久性財稅差異背後的租稅管理意涵，因而未能將此一資訊完全考量至其盈餘預測中，以致於發布過度樂觀的盈餘預測，且各個分析師之間對同一公司的預測分歧度也相對較大。在研究貢獻上，本文的研究結果對於會計準則的制定者及財務報表使用者而言皆頗有助益。首先，由於稅法的規定及稅務會計處理頗為複雜，且較不透明，故市場參與者通常須花費較多的成本及精力才有能力處理稅法資訊，而本文實證結果顯示財務分析師的確無法有效地將企業財稅差異及永久性財稅差異等租稅相關資訊考量至其預測中，以致於對公司有過度樂觀的盈餘預測。此一結果意味著若分析師對企業財稅差異資訊能有較完整的了解與考量，定可改善盈餘預測的準確度。由於致力於提供有用資訊予財務報表使用者一直為各國會計準則制定者的目標，而本文研究結果亦意謂了會計準則的規定若能加強企業財稅差異等所得稅相關會計處理的補充揭露，應可增加分析師等財務報表使用者對公司未來盈餘的預測準確度，相信對於資本市場的穩定發展應有不少的益處。另外，在學術研究的貢獻上，雖然 Weber (2009) 之研究亦探討了企業財稅差異與分析師盈

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餘預測誤差間的關係，但本文進一步延伸 Weber (2009) 的研究，除了探討財稅差異對分析師盈餘預測誤差的影響外，亦進一步檢視財稅差異對分析師預測分歧度的影響；此外，基於暫時性財稅差異及永久性財稅差異之成因及意涵迥異，藉由本文將財稅差異進一步加以區分，可使研究者了解此兩種不同的財稅差異對分析師盈餘預測的影響確實有所差別。本研究共分五部份，第一部分為前言；其次為文獻探討，分別針對財稅差異與盈餘品質及財稅差異與分析師預測的相關文獻做一回顧；第三部分為研究方法與設計；第四部分為實證結果；最後為結論。

2. 文獻探討

目前與財稅差異有關的研究，大致可分為探討財稅差異與租稅規劃之關係 (Mills, 1998; Desai, 2003)；探討財稅差異對於企業盈餘管理的資訊意涵 (如張敏蕾等，民 98; Hanlon, 2005; Phillips et al., 2003; Phillips et al., 2004)，以及研究財稅差異對未來盈餘預測及投資人股票報酬間 的關係 (Hanlon, 2005; Lev and Nissim, 2004; Weber, 2009)。由於本研究的主要目的在於探討企業財稅差異的存在對於分析師盈餘預測之影響，因此以下主要針對財稅差異與盈餘品質關係及財稅差異與分析師預測的相關文獻做一回顧。

2.1 財稅差異與盈餘品質間之關聯

由於財務報導與稅務報導的目的不同，故會計處理方法存在諸多差異。財務會計經常授與管理者較大的裁量權，故增加了企業操弄收入與費用進行盈餘管理的機會。而財務報導上針對一般公認會計原則與稅法差異的衡量又可分為暫時性差異與永久性差異，所謂暫時性差異係因一般公認會計原則與稅務法令兩套系統對收益、成本、費用或損失認列時點不同所造成，但此項差異僅屬暫時性，會在以後年度迴轉；永久性差異則因兩系統對收入與費用認列標準不同而產生，例如證券交易等免稅所得，永久性差異一旦發生即永遠存在，且無須做跨期間的所得稅分攤。 Seida (2003) 針對安隆、太科等弊案進行研究，發現這些公司的財務所得與課稅所得存有重 大差異，Badertscher et al. (2009)、Hanlon (2005)、Joos et al. (2003)、Lev and Nissim (2004)、Mills and Newberry (2001) 及 Mill et al. (2002) 等研究皆發現財稅差異和盈餘管理呈顯著相關，當公司 有財務報導的壓力存在時，管理階層即可能會進行盈餘管理，使得財稅差異擴大。Phillips et al. (2003) 認為企業在進行盈餘管理時，大都試圖在維持課稅所得不變下，盡力增加財務所得，因此財稅差異金額有助於察覺企業盈餘管理的行為，其利用遞延所得稅費用來衡量暫時性財稅差異，實證結果顯示，遞延所得稅費用可以辨識企業避免盈餘下降及避免報導損失的盈餘管理行 為。張敏蕾等 (民 98) 延伸 Phillips et al. (2003) 的研究，並結合林嬌能 (民 95)、張敏蕾及黃德

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芬 (民 96) 發展的模型，評估裁量性的財稅差異對公司盈餘管理行為是否具有解釋能力，實證結果指出裁量性財稅差異亦可解釋上述的兩種盈餘管理行為。 Hanlon (2005) 以「財稅差異較大者，盈餘持續性較差」來證實財稅差異有盈餘品質資訊。該文將暫時性財稅差異額度區分為大額為正、大額為負及小額財稅差異三組，發現企業財稅差異與未來盈餘間存有重大關聯，當企業存有大額為正或大額為負的財稅差異時，其盈餘持續性較差，即盈餘品質較差。而 Weisbach (2002) 則發現當公司從事租稅規劃時，偏好以永久性差異 來調高財務所得。Dhaliwal et al. (2004) 指出操控課稅所得可操控稅後盈餘，該文發現當公司租 稅管理前的盈餘小於目標盈餘時，管理者會調低第四季有效稅率以使當年稅後盈餘增加，換言之，調整當期所得稅費用是公司逹到盈餘管理目標的最後一個手段。

Ayers et al. (2010) 探討財稅差異是否會對信用評價分析師 (credit analysts) 評估企業信用 風險時有所影響，該文實證結果顯示，當企業財稅差異加劇，評估企業信用評等的分析師會視為是盈餘品質惡化的訊號，因而給予此等公司較差的信用評等，亦即財稅差異變動愈大的企業有較高的信用風險，因此分析師給之的信用評等愈低。另外，該文以企業過去五年帳上的有效稅率及現金有效稅率衡量企業租稅規劃的程度，實證結果顯示，高度租稅規劃 (有效稅率前五分之一低) 的企業，其財稅差異與信用評等間之變動並無顯著關聯。Crabtree and Maher (2009) 亦探討財稅差異對公司債券信用評等之影響，研究結果顯示，當企業其遞延所得稅或課稅所得占稅前所得比率位於該年度產業的前五分之一或後五分之一時，會與信用評等呈負相關，亦即企業財稅差異較極端時，其債券信用評等會較差。由此可知，企業的財稅差異資訊確實會影響信用評價分析師的判斷與決策。

2.2 財稅差異與分析師盈餘預測

隨著資本市場的蓬勃發展以及企業環境的競爭激烈，預測性資訊成了投資人在決策過程中重要的參考資訊，特別是財務分析師的預測。分析師通常可以優先取得企業的資訊，並且利用本身的專業知識將蒐集的資訊加以分析形成預測。一般而言，分析師一直被視為是專精的財務報表使用者，故分析師的預測資訊對投資人的決策過程扮演了重要的角色。早期的分析師盈餘預測研究，大部分以探討分析師預測的精確度、離散性等統計特性為主 (Schipper, 1991)。後續研究則多著重在分析師預測形成的過程以及修正，探討分析師是否能有效地反應所取得的資訊。例如 Abarbanell (1991) 評估分析師利用財務報表資訊形成決策的效率，結果顯示分析師的預測修正，無法將隱含在財務報表資料中有關未來盈餘的資訊全部納入考量。Teoh and Wong (2002) 探討分析師在形成盈餘預測時是否會考量經理人透過應計項目所作的盈餘管理，研究顯示公司的應計項目與分析師的盈餘預測誤差顯著具有相關性，表示分析師低估經理人在盈餘管理中操縱應計項目的影響，以致發出過度樂觀的盈餘預測，造成預測誤差增加。林有志、林郁慧 (民 93) 將應計項目分為裁量性與非裁量性，分析各盈餘組成要素之實際

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盈餘持續性後，再測試分析師預測是否可有效率地反應出各盈餘組成要素間持續性不同的資訊

內涵，結果指出分析師雖對各盈餘組成要素的持續性估計不足，但分析師確實能分辨應計項目組成要素間持續性的差異。

1990 年代後期相關文獻則開始探討造成分析師預測誤差的原因，分析師盈餘預測誤差可分為主觀及客觀因素，「主觀因素」是指分析師本身所造成的偏誤，如 Huberts and Fuller (1995) 指出分析師盈餘預測誤差的原因有二：其一是因低估過去盈餘預測誤差持續性所造成；其二則是分析師受到經濟誘因影響所導致2_{。其實證結果指出，在不影響聲譽下，分析師會因經濟誘因而}

對盈餘較難預測的公司作出過度樂觀的盈餘預測。其後，Das et al. (1998) 及 Kothari (2001) 亦 得到相同的結論。Teoh and Wong (2002) 的實證則顯示出分析師會對企業的應計項目作出錯誤判斷，亦即分析師會低估經理人對應計項目所作的盈餘管理，因而發布過度樂觀的盈餘預測。

至於分析師預測誤差的「客觀因素」則是指公司特性的不同對分析師盈餘預測所造成的影 響。如 Kross et al. (1990) 檢驗分析師盈餘預測準確度與公司特性間的關聯性時，發現公司規模 愈大或盈餘變動程度愈大時，愈難以歷史資料推估其未來的盈餘，因此分析師蒐集資訊的誘因愈大，故盈餘預測準確性也愈高。但 Lang and Lundholm (1996) 則提出公司盈餘變異性愈大，分析師愈無法藉由公司過去的盈餘結果預測未來盈餘，在盈餘可預測性降低之下，分析師盈餘預 測的精準度也愈低。Lang et al. (2004) 則發現公司治理機制較弱的企業，控制股東有誘因隱匿或 操縱資訊，使得這類的企業較不受到分析師的關注，以致分析師對盈餘的預測誤差會較大。在國內文獻方面，陳瑞斌等 (民 95) 認為分析師預測誤差會受到控制股東掌握董監事席次比率的影響，因此當控制股東掌握較多數董監事席次時，會弱化企業的資訊環境，導致資訊可靠性降低，進而增加分析師的預測誤差，且各分析師間的預測離散性亦會提高。財稅差異與分析師盈餘預測間的關係則是較近期的研究範疇，Hanlon (2003) 首先指出財稅差異會影響分析師的盈餘預測品質。Weber (2009) 測試分析師是否能有效地將企業財稅差異的資訊反應在未來盈餘預測上，實證結果顯示分析師預測誤差與財稅差異資訊間呈顯著的系統性相關，表示分析師無法有效運用財稅差異的資訊來預測未來盈餘。因此，本研究除了探討我國企業財稅差異與分析師盈餘預測誤差及預測離散性間的關係外，更進一步將分析師預測誤差區分為負向預測誤差(即過於樂觀預測)及正向預測誤差 (即過於悲觀預測)，以檢視企業的財稅差異程度是否會影響分析師悲觀或樂觀的盈餘預測。此外，有鑑於企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異的成因及其背後隱含的意義迥異，本文亦進一步將企業財稅差異加以區分，分別檢視分析師對於企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異之瞭解程度是否有所不同。 2 所謂的經濟誘因係指大多數分析師可直接或間接由公司取得報酬，因此分析師有較強烈的動機提出買進的建議 (Huberts and Fuller, 1995)。

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3. 研究設計

3.1 研究假說

本研究的目的在於評估企業財稅差異大小對分析師盈餘預測的影響，亦即當財稅差異資訊對分析師盈餘預測具有資訊意涵，則分析師的盈餘預測誤差應會與該企業的財稅差異大小有關。Lang and Lundholm (1996) 指出資訊透明化有助於分析師對標的公司未來經濟變動狀況的瞭 解，形成更準確的預測，因此預測誤差會較小。而 Phillips et al. (2003) 認為企業在進行盈餘管 理時會試圖在不增加課稅所得數額下，盡力去增加財務所得，亦即企業的盈餘管理或租稅管理行為皆會增加企業的財稅差異數額。然而，如同黃美祝 (民 99) 及 Mills (1998) 之研究結果，稅捐機關對於財稅差異較大或有證據顯示從事各項避稅嫌疑之企業會特別加以查核。因此，為了降低稅捐稽機關的查核及被處罰的風險，公司經理人須精心設計及安排各項不具經濟實質而單獨只為了避稅目的或達成某項財務報導目標所做的各種交易，使其變得複雜與艱澀難懂以躲避稅捐機關或查核會計師的查核。因此當財稅差異愈大時，意味著分析師與分析標的公司間的資訊不對稱亦會愈大，將導致分析師對公司的盈餘預測愈不準確。

此外，Han and Manry (2000) 指出企業的資訊透明度有助於分析師對標的公司未來經濟變動狀況的瞭解，因此個別分析師之間對標的公司未來盈餘的評估分歧度也會變小，進而使預測離散性降低。反之當企業的資訊愈不透明，造成管理階層與財務分析師之間的資訊不對稱愈大時， 此時各個分析師之間對企業盈餘的預測分歧度也會愈大。據此，本研究發展以下兩個假說： H1：企業財稅差異大小與分析師盈餘預測誤差呈正相關 H2：企業財稅差異大小與各個分析師間盈餘預測離散性呈正相關

3.2 模型設計

在財稅差異資訊是否會影響分析師盈餘預測誤差及預測離散性方面，本文參考 Hope (2003a, 2003b) 與 Weber (2009) 之研究建立下列模型： t i t i t i t i t i t i t

i BTD SIZE MB CI DEBT EPS

ERROR F_ _,₊₁=α₀+α₁ _, +α₂ _, +α₃ _, +α₄ _, +α₅ _, +α₆D _, 1 , . 10 , 9 , 8 7 _ + + _ + + +

+α STD RT α ANALYST_i_t α F ERROR_i_t α IND_i_t ε_i_t (1)

t i t i t i t i t i t i t

STD F_ ,+1=β0+β1 , +β2 , +β3 , +β4 , +β5 , +β6D , 9 , 8 7 _ β β β + + + STD RT ANALYST_i_t β 10 , _STD + F it INDi.t+εi,t+1 (2) 以上變數說明如下： (1) 被解釋變數 1) 分析師預測誤差 (F_ERRORt+1)

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本文參考陳瑞斌等 (民 95)、呂倩如等 (民 101)、Basu et al. (1998)、Lang et al. (2004) 等文

獻，對分析師預測誤差的定義如下：

(

)

t i t i t i t i P F A ERROR F , 1 , 1 , 1 , _ + + + − = (3) 式(3)係指全體分析師在第 i 公司第ｔ年財報公佈後三個月內，對 i 公司進行第ｔ＋1 年每股稅前盈餘最近一次預測之中位數 (F_i_,_t₊₁) 與該企業第ｔ＋1 年實際每股稅前盈餘 (

A

_i_,_t₊₁) 間差異數的絕對值，並以第ｔ年期末股價 (P_i,_t) 平減，以消除公司規模大小的差異，式(3)的數值愈小表示分析師盈餘預測誤差愈小3_。 2) 分析師預測離散性 (F_STD t+1)

本研究參考 Hope (2003a) 與 Lang and Lundholm (1996) 以各年度各個分析師之間對企業下一期盈餘預測的標準差，除以股票價格來衡量分析師預測的離散程度，計算方式如下： t i t i P STD F , 1 t i, 1 , _ ₊ =

σ

+ ₍₄₎ 其中，σ_i_,_t₊₁係指在 i 公司公佈第 t 年之財報後三個月內，全體分析師對 i 公司第 t+1 年最近一次每股稅前盈餘預測值的標準差，P_i_,_t則為 i 公司第 t 年年底之股價。 (2) 解釋變數－財稅差異 (BTD) 企業財稅差異 (BTD) 的衡量方式為稅前財務所得減去課稅所得，由於企業實際課稅所得資 料不易取得，因此在財稅差異的相關文獻中，對於財稅差異有不同的衡量方法。如 Lev and Nissim (2004) 及 Weber (2009) 皆以課稅所得除以財務所得之比率做為財稅差異的代理變數，而 Frank et al. (2009)、Wilson (2009) 則以當期所得稅費用除以公司所得稅法定稅率來推估企業的課稅所 得，之後再以企業的稅前財務所得與推估的課稅所得兩者間差異做為財稅差異的衡量。本研究 參考林嬌能 (民 95)、陳明進、蔡麗雯 (民 95)、Frank et al. (2009)、Wilson (2009) 等文獻，以當 期所得稅費用除以營利事業所得稅稅率做為課稅所得的估計數，計算如下：課稅所得＝當期所得稅費用 / 營利事業所得稅稅率財稅差異＝（稅前財務所得－課稅所得）/ 期初總資產 (3) 其他控制變數 1) 公司規模 (SIZE) 以 t 年底企業的資產總額取自然對數衡量。一般而言，規模較大的公司較易吸引投資人的注意，聲譽相對較高，且分析大公司所獲得的潛在效益相對較大，因此大公司相對較易獲得分析 3_{在財報公布後三個月內，若同一家券商分析師對標的公司發布數筆盈餘預測時，則本文以各券商分析師} 最近 (即最新) 一次的盈餘預測為主。

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師的關注 (Atiase, 1985; Hope, 2003b)。此外，公司規模較大者其資訊揭露較完整，資訊的蒐集

成本也較低，有利於分析師作出較精確的預測；且 Lang and Lundholm (1996) 指出當分析師預測較準確時，不同分析師之間的預測離散性也愈小。故本研究預期公司規模與分析師盈餘預測誤差及分析師盈餘預測離散性呈負相關。

2) 市帳比 (MB)

以 t 年底普通股權益市價／帳面價值衡量之。市帳比可用來衡量公司的成長性，Brown (2001) 及 Matsumoto (2002) 顯示高成長性的公司較無負向的未預期盈餘 (negative earnings surprise)，分析師較能精確的預測高成長公司的盈餘。是故本文推論市帳比與分析師盈餘預測誤差及離散性呈負相關。

3) 資本密集度 (CI)

以ｔ年底土地以外資產及無形資產占總資產之比例衡量。Yaw et al. (2004) 指出折舊費用及 攤銷費用通常佔應計項目很大的比例，尤其在資本密集度較高的公司更為明顯。由於先前文獻 (如 Teoh and Wong, 2002) 認為應計項目的存在會影響分析師的盈餘預測，因此為減少資料因為資本密集度差異的潛在不對稱性，故本文加入此一變數以控制其可能產生的偏誤。 4) 負債比率 (DEBT) 以ｔ年底總負債除以總資產衡量。Hope (2003a, 2003b) 認為，舉債程度較高的公司，變動性盈餘 (variable earnings) 也較高，故正確預測盈餘的困難度也較高。該文實證結果顯示，當公司負債比率愈高，分析師的預測誤差及預測離散性愈大。故本研究預期，負債比率與分析師預測誤差及離散性呈正相關。 5) 盈餘變動率 (ΔEPS) 以 t 年與 t-1 年非常項目前每股盈餘之差額除上 t-1 年非常項目前之每股盈餘來衡量。Lang and Lundholm (1996) 研究顯示，盈餘變動率愈大的公司，分析師預測的準確性愈小，離散性較 大。Hope (2003b)、Parkash et al. (1995) 研究亦指出，盈餘的變異將會增加分析師盈餘預測的困 難度，造成預測誤差及離散性提高，故分析師會偏好預測盈餘相對較為穩定的公司 (Hope, 2003c)。因此本研究預期盈餘變動率與分析師預測誤差、預測離散性呈正相關。

6) 股票報酬率變異性 (STD_RT)

以公司前五年的股票年報酬率之標準差衡量。Daley et al. (1988) 的研究證實，在盈餘宣告 日前後，股票報酬變異性愈大的公司，分析師預測的離散程度會愈大；Fang and Yasuda (2004) 一文亦發現股票報酬變異性愈大的公司，分析師預測誤差也會愈大。故本研究預期股票報酬變異性與分析師盈餘預測誤差及離散性皆呈正相關。

7) 分析師跟隨人數 (ANALYST)

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及 Lys and Soo (1995) 研究結果顯示，分析師數目愈多代表競爭也愈激烈，會進而增強分析師準

確預測公司盈餘的誘因。如 Chang et al. (2000) 的研究即顯示當企業的分析師跟隨人數愈多，分 析師對該企業的盈餘預測誤差則愈小；Weber (2009) 亦將分析師跟隨人數作為企業資訊環境的代理變數。綜上，本研究預期分析師跟隨人數與分析師預測誤差及離散性呈負相關。此外，由於本研究樣本中預測企業每股盈餘之分析師追隨人數最大值為 95 家，最小值為 1 家，相差 95 倍，故本文取自然對數衡量之。 8) 產業別 (IND) 不同產業因其產業特性不同，分析師盈餘預測的難易程度有別。基於電子產業之於台灣的 重要性，本研究以虛擬變數 IND，控制我國資訊電子業對分析師盈餘預測特性的影響。若為資 訊電子業則設 IND 為 1，否則為 0。 9) 前期分析師預測誤差及前期預測離散性 (F_ERRORt、F_STDt)

Abarbanell and Bernard (1992) 實證結果顯示分析師對企業盈餘預測的前期預測誤差與當期預測誤差呈正相關。此外，Teoh and Wong (2002) 以及 Weber (2009) 認為，前期分析師預測誤差可做為其他未考量到但亦會造成分析師預測誤差的潛在遺漏變數，故本研究加入前期分析師預測誤差加以控制，並預期與當期分析師預測誤差呈正相關。此外，本文亦加入前期個別分析師間的預測離散性於式(2)中，並預期前期分析師間對某些企業盈餘預測的分歧性愈大時，表示各分析師對該等企業盈餘的評估看法愈不一致，可能隱含此等企業未來盈餘預測的困難度較大，因此本文預期分析師之間對這些公司未來盈餘的預測分歧度仍會較高。

3.3 資料來源及樣本選取

本研究以國內上市櫃公司為研究對象，由於金融及保險業之會計科目及產業性質特殊，故將其去除，樣本資料取自台灣經濟新報社 (TEJ) 之財務、股價及券商預測資料庫，研究期間為 2004 年至 2007 年，用以迴避 2008 至 2009 年間的全球性金融海嘯期間對分析師盈餘預測之可能影響4_{。其次，如同 Phillips et al. (2003) 及 Zeng (2002) 所言，當企業的財務所得大於課稅所得}

時，其進行租稅規劃或盈餘管理行為的可能性較高，是故本研究刪除財稅差異小於零之樣本。第三，刪除應變數資料欠缺之樣本，最後本研究刪除迴歸所須控制變數有遺漏，如：分析師跟隨人數、股票報酬率變異性、資本密集度、盈餘變動率等資料不全之樣本，刪除後樣本總計為 1,146 筆進行本文式(1)分析師預測誤差的分析。然而，在本文式(2)分析師預測離散性的分析上，由於計算分析師預測每股盈餘之標準差時，受限於有些公司僅有 1 筆或 2 筆預測資料，無法計算各個分析師間預測的離散性，是故於式(2) 的 4 2010 年起因我國促進產業升級條例多數租稅減免優惠已落幕，再加上我國營利事業所得稅稅率由 25% 調降至 17%，為避免此一稅制上的重大變革對企業財稅差異可能造成之實質影響及稅制改革對本文於樣本企業財稅差異數額推估上之影響，因此本研究期間並不包含 2010 年以後。

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分析上，本文進一步刪除各年度企業財務報表發布後 3 個月內，分析師盈餘預測資料少於 3 筆的公司，刪除後共計有 271 筆資料進行式(2)的分析。相關樣本選取過程列示於表 1。表 2 及表 3 則呈現本研究之年度樣本分配及產業樣本分配。由表 3 可看出電子產業占了本樣本數一半以上。 表 1 樣本選取說明 篩選過程分析師預測誤差模型分析師預測離散性模型 2004-2007 (已排除金融保險業) 上市上櫃公司之樣本數 6234 6234 減：財稅差異＜０ (2327) (2327) 減：應變數資料不全 (652) (3120) 減：其他控制變數資料不全 (2109) (516) 樣本合計數 1146 271 註：其他控制變數中，以分析師跟隨人數缺值最多，約 1600 筆。 表 2 2004-2007 年度樣本分配 年迴歸式(1) 分析師預測誤差迴歸式(2) 分析師預測離散性 2004 221 19.28% 72 26.57% 2005 312 27.23% 69 25.46% 2006 326 28.45% 71 26.20% 2007 287 25.04% 59 21.77% 總樣本數 1146 100.00% 271 100.00% 表 3 2004-2007 樣本產業分配 產業別迴歸式(1)- 分析師預測誤差迴歸式(2)- 分析師預測離散性水泥工業 11 0.96% 8 2.95% 食品工業 18 1.57% 2 0.74% 塑膠工業 39 3.40% 7 2.58% 紡織工業 32 2.79% 6 2.21% 電機機械 58 5.06% 7 2.58% 電器電纜 10 0.87% 0 0.00% 化學生技醫療 56 4.89% 8 2.95% 玻璃陶瓷 5 0.44% 0 0.00% 造紙工業 12 1.05% 2 0.74% 鋼鐵工業 28 2.44% 5 1.85% 橡膠工業 24 2.09% 4 1.48% 汽車工業 12 1.05% 4 1.48% 電子工業 664 57.94% 181 66.79% 建材營造 59 5.15% 10 3.69% 航運 41 3.58% 9 3.32% 觀光 5 0.44% 0 0.00% 貿易百貨 12 1.05% 3 1.11% 油電燃氣 3 0.26% 0 0.00% 綜合 7 0.61% 3 1.11% 其他 50 4.36% 12 4.43% 總樣本數 1146 100.00% 271 100.00%

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4. 實證結果與分析

4.1 敘述性統計

表 4 列示迴歸式(1)及式(2)各變數之敘述性統計值。Panel A 為迴歸式(1)變數之統計值，全部 1,146 家樣本公司的分析師盈餘預測誤差 (F_ERRORt+1) 之平均數為 0.059、中位數為 0.0374，預測誤差最小值 (代表預測最準確的公司) 為 0、最大值 (代表預測最不準確的公司) 為 0.9117； Panel B 為迴歸式(2) 271 家樣本公司之變數概況，分析師預測離散性 (F_STDt+1) 平均數為 0.1447、中位數為 0.0851。而在財稅差異占總資產比重 (BTD) 之平均數於 Panel A 及 Panel B 上 各為 0.0723 及 0.0995。由於 Panel A 與 Panel B 之樣本差異即在於 Panel B 內只包含各該年度至 少有 3 家券商分析師對該公司進行盈餘預測者，而由公司規模 (SIZE) 之比較可得知，公司規模 愈大者，會有愈多的券商分析師對之進行盈餘預測。 表 4 敘述性統計值 變數平均數中位數標準差最小值最大值 Panel A：分析師盈餘預測誤差(n=1,146) F_ERRORt+1 0.0590 0.0374 0.0733 0.0000 0.9117 BTD 0.0723 0.0466 0.0830 0.0001 0.5971 SIZE 16.1134 15.8968 1.4366 12.7557 20.5809 MB 1.9837 1.6334 1.4218 0.3256 16.6618 CI 0.4294 0.3486 0.3000 0.0025 1.7510 DEBT 0.4201 0.4374 0.1602 0.0551 0.9155 ∆EPS 0.3358 0.0588 3.9785 -34.4818 65.5824 STD_RT 0.5541 0.4605 0.4011 0.0031 3.6611 OANALYST 12.8490 7.0000 14.0631 1.0000 95.0000 ANALYST 1.9436 1.9459 1.1847 0.0000 4.5539 F_ERRORt 0.0715 0.0436 0.0837 0.0000 0.9117 IND 0.5794 1.0000 0.4942 0.0000 1.0000 Panel B：分析師預測離散性(n=271) F_STDt+1 0.1447 0.0851 0.2167 0.0016 1.9956 BTD 0.0995 0.0607 0.1067 0.0001 0.5962 SIZE 16.6311 16.3757 1.5549 13.9891 20.2411 MB 2.3345 1.9393 10.8161 0.5897 1.5126 CI 0.4484 0.3335 0.3263 0.0029 1.0000 DEBT 0.4015 0.4296 0.1740 0.0820 0.7377 ∆EPS 0.8707 0.1239 5.2559 -9.7184 65.5824 STD_RT 0.6409 0.5514 0.4220 0.0557 3.6611 OANALYST 24.9410 21.0000 16.2246 3.0000 95.0000 ANALYST 2.9908 3.0445 0.7089 1.0986 4.5539 F_STDt 0.3444 0.0922 0.7966 0.0011 4.7473 IND 0.6679 1.0000 0.4710 0.0000 1.0000 註： OANALYST 為原始分析師家數，ANALYST 為取自然對數後之數據。

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至於在原始分析師平均跟隨人數 (OANALYST) 上，Panel A 顯示樣本公司平均約有 12.8 位

分析師對公司進行盈餘預測；而在 Panel B 中則平均約有 24.9 位追隨的分析師。最後在產業別 (IND) 上，Panel A 及 Panel B 分別顯示 IND 的平均數為 0.5759 及 0.6679，顯示出樣本公司中至 少有一半以上的企業屬資訊電子業，而每年度至少有 3 筆券商分析師進行盈餘預測者亦有 66.79%為資訊電子業，可見我國券商分析師相對而言較常對資訊電子業進行盈餘預測。

4.2 相關係數分析

表 5 呈現迴歸式(1)各變數間的皮爾森相關係數 (Pearson correlation coefficient)，從該表可看 出財稅差異 (BTD) 與下一期分析師盈餘預測誤差 (F_ERRORt+1) 呈顯著負相關，與本研究之預期方向相反，有待之後多變量迴歸分析做進一步觀察，以確認財稅差異與下期分析師預測誤差 兩者間之關係。而在其他控制變數方面，除了資本密集度 (CI)、盈餘變動率 (∆EPS) 及股票報 酬率標準差 (STD_RT) 三個控制變數與分析師預測誤差間的關係未達顯著水準外，其餘控制變 數的相關係數皆達顯著水準。

其中，公司規模 (SIZE) 、市帳比 (MB)、分析師追隨人數 (ANALYST) 及產業別 (IND) 與 下期分析師預測誤差呈顯著負相關，顯示出公司規模愈小者、市帳率比較低 (即低成長性) 的公司、非電子產業及分析師追隨人數較少的公司，其分析師預測誤差會較大；相反的，負債比率 (DEBT) 及上期分析師預測誤差 (F_ERRORt) 則與 F_ERRORt+1呈顯著正相關，顯示出負債比率愈多的公司及上期分析師盈餘預測誤差較大的公司，其未來仍會有較大的預測誤差數額。 表 6 呈現迴歸式(2)各變數間的 Pearson 相關係數，該表顯示財稅差異 (BTD) 與下期分析師 盈餘預測離散性 (F_STDt+1) 間的相關係數並未達顯著水準，有待迴歸分析做進一步觀察。其他 變數部分則顯示低成長性(MB)的公司、資本密集度 (CI) 較大、負債比率較多、股票報酬波動性 (STD_RT) 較大等企業，各個分析師對企業下期盈餘分析的預測離散性會較大。

4.3 迴歸分析

4.3.1 財稅差異對分析師預測誤差之影響 表 7 列示本文式(1)的迴歸分析結果。由表 7 可知，財稅差異與分析師預測誤差呈顯著正相關，支持本研究的假說 1。此一結果顯示企業財稅差異包含了許多較不透明的資訊，使得財稅差異愈大的公司，其分析師與企業間的資訊不對稱情形愈嚴重，以致分析師盈餘預測誤差愈大，支持本文假說 1 之預期。 其他控制變數方面，市帳比 (MB)、負債比率 (DEBT)、分析師跟隨人數 (ANALYST) 及本 期分析師盈餘預測誤差 (F_ERRORt) 等變數皆顯著符合本研究之預期方向，代表成長性愈高的企業及負債比重較低的企業，分析師對該等企業的下期盈餘預測會愈準確，即盈餘預測誤差會 愈小。另外，分析師跟隨人數 (ANALYST) 與下期分析師預測誤差 (F_ERRORt+1) 呈顯著負相

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14 管理與系統表 5 P ea r so n 相關係數－分析師盈餘預測誤差 (n= 1 ,14 6) F _ ERRO Rt+1 BT D S IZE MB CI D EBT ∆ E PS ST D _R T AN AL Y S T F _ ERRO Rt IND F _ ERRO Rt+1 1 -. 106** * -. 084** * -. 199** * -. 015 .147 *** -. 027 -. 025 -. 255** * .170 *** -. 127** * BT D 1 -. 092** * .606 *** -. 163** * -. 335** * .004 .174 *** .303 ** .064 ** .262 *** S IZE 1 -. 096** * .298 *** .289 *** .068 .028 .349 ** -. 178** -. 130** * MB 1 -. 216** * -. 207** * .008 .185 *** .290 -. 005 .271 *** CI 1 -. 051* -. 047 -. 048 .012 *** -. 125** * -. 186** * D EBT 1 .017 .058 ** -. 051** * .073 *** -. 189** * ∆ E PS 1 .030 .028 .029 .008 ST D _R T 1 .165 -. 029 .083 *** AN AL Y S T 1 -. 113** * .021 F _ ERRO Rt 1 -. 047** * IND 1 註： ** * 表示在顯著水準為 0. 01 下顯著； ** 表示在顯著水準為 0. 05 下顯著； * 表示在顯著水準為 0. 1 0 下顯著。 150 管理與系統

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財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響 15 表 6 P ea r so n 相關係數－分析師預測離散性 (n= 271) F_ S TD t+1 BT D S IZE MB CI D EBT ∆ E PS ST D _R T AN AL Y S T F _ST Dt IND Dt+1 1 -.0 15 .0 80 -.1 24 * .1 23 * .05 7 .045 .1 12 ** .0 28 .103 .0 69 1 -. 124* .7 52 ** * -.2 45 ** * -. 45 3 ** * -.0 62 .22 4 ** * .3 36 ** * -. 041 .331 * ** 1 -. 19 7 ** * .423 ** * .2 67 ** * -.0 35 -.0 23 .278 * * * .067 -. 22 7 * * * 1 -. 302 ** * -. 39 1** * -. 05 5 .14 7 * ** .275 * * * -. 055 .3 1 0* ** 1 -.0 44 -.0 90 -. 048 .0 23 .190 ** -. 314* ** 1 .08 2 .0 15 -. 080 * -. 005 -.3 43* ** 1 .074 -. 1 90 * ** -. 017 -.0 46 T 1 .1 02 * -. 061 .08 8 Y S T 1 -.0 7 9 .2 63 * ** Dt 1 .046 1 ** * 表示在顯著水準為 0. 01 下顯著； ** 表示在顯著水準為 0. 05 下顯著； * 表示在顯著水準為 0. 1 0 下顯著。財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響 151

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表 7 財稅差異對分析師預測誤差之影響 t i t i t i t i t i t i t

ERROR F_ _,₊₁=α₀+α₁ _, +α₂ _, +α₃ _, +α₄ _, +α₅ _, +α₆D _, 1 , . 10 , 9 , 8 7 _ + + _ + + +

+α STD RT α ANALYST_i_t α F ERROR_i_t α IND_i_t ε_i_t

變數預期方向係數值 t 值 p 值 INTERCEPT 0.098 3.733*** 0.000 BTD ＋ 0.083 2.488** 0.013 SIZE － -0.002 -1.203 0.229 MB － -0.009 -4.742*** 0.000 CI ＋／－ -0.002 -0.281 0.779 DEBT ＋ 0.058 3.917*** 0.000 ∆EPS ＋ -0.001 -0.857 0.392 STD_RT ＋ 0.004 0.803 0.422 ANALYST － -0.012 -5.804*** 0.000 F_ERRORt ＋ 0.108 4.272*** 0.000 IND ＋／－ -0.006 -1.434 0.152 樣本數：共計 1,146 筆

R-Square= 0.122 Adj. R-Sq= 0.114 F Value= 15.788 (<.0001)

註：1. ***表示達 1%顯著水準；**表示達 5%顯著水準；*表示達 10%顯著水準。 2.各變數之 VIF 值皆<10，故本文實證模型應無共線性之虞。關，意味著當分析師跟隨人數愈多，不僅表示該企業發佈的資訊愈豐富，亦意味著分析師預測時所面臨的競爭壓力愈大，促使分析師對該企業愈加準確的預期。 而本期分析師預測誤差 (F_ERRORt) 與下期分析師預測誤差 (F_ERRORt+1) 呈顯著正相關，則顯示當分析師對該家企業先前的盈餘預測誤差愈大時，分析師似乎並無法完全修正其盈餘預測模式，導致對該企業後續的盈餘預測誤差仍會較大。但因該變數之係數遠小於 1，故代表該預測誤差有逐期收斂的情況，亦即分析師對該公司的預測長期而言會愈來愈準確，此一結果說明了分析師的預測過程中具有學習效果。至於其他變數之係數值則未達統計的顯著水準。 4.3.2 財稅差異對分析師盈餘預測離散性之影響 由表 8 可知，財稅差異 (BTD) 與分析師盈餘預測離散性呈顯著正相關，顯示當財稅差異愈 大，不僅分析師盈餘預測誤差愈大，個別分析師之間盈餘預測的分歧度也愈大，支持本文假說 2 的預期。 控制變數中，市帳比 (MB)、資本密集度 (CI) 及股票報酬的變異性 (STD_RT) 與下期分析 師預測離散性 (F_STDt+1) 有顯著相關且符合本研究預期，顯示出成長性較高的企業及資本密集度較小的企業，個別分析師對該等企業的盈餘預測的分歧度愈小。至於企業若股票報酬的變異性愈高，亦會造成分析師對該企業盈餘預測的困難度，以致於使個別分析師之間盈餘預測的分

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表 8 財稅差異對分析師預測離散性之影響 t i t i t i t i t i t i t

STD F_ _,₊₁=β₀+β₁ _, +β₂ _, +β₃ _, +β₄ _, +β₅ _, +β₆D _, 1 , . 10 , 9 , 8 7 _ + + _ + + + +β STD RT β ANALYST_i_t β F STD_i_t β IND_i_t ε_i_t 變數預期方向係數值 t 值 p 值 INTERCEPT -0.004 -0.028 0.977 BTD ＋ 0.357 1.783* 0.076 SIZE － 0.004 0.426 0.670 MB － -0.030 -2.240** 0.026 CI ＋／－ 0.092 1.819* 0.070 DEBT ＋ 0.126 1.318 0.189 ∆EPS ＋ 0.001 0.368 0.713 STD_RT ＋ 0.054 1.701* 0.090 ANALYST － -0.023 -1.067 0.287 F_STD ＋ 0.005 1.401 0.162 IND ＋／－ 0.077 2.311** 0.022 樣本數：共計 271 筆

R-Square= 0.086 Adj. R-Sq= 0.051 F Value= 2.449 (p=0.008)

註：1.***表示達 1%顯著水準；**表示達 5%顯著水準；*表示達 10%顯著水準。 2.各變數之 VIF 值皆<10，故本文實證模型應無共線性之虞。 歧度愈高。而產業別 (IND) 顯著為正的係數則顯示出，似乎各個分析師之間對我國電子業的盈 餘預測會有較大的預測分歧度。至於其他控制變數與分析師盈餘預測離散性 (F_STDt+1) 間之係數符號雖皆符合預期方向，但並未達統計之顯著水準。

4.4 敏感性分析

4.4.1 去除分析師盈餘預測誤差之絕對值 本文先前對分析師預測誤差的衡量為各年度企業每股實際盈餘減全體分析師對該企業當年度每股盈餘預測中位數的差額，取絕對值後再以期初股價平減。然而，有鑑於分析師盈餘預測誤差應該有正向預測誤差 (分析師悲觀預測，即公司每股實際盈餘大於分析師每股盈餘預測的中位數) 及負向預測誤差 (分析師樂觀預測，即公司每股實際盈餘小於分析師每股盈餘預測的中位數)，而分析師對該企業究竟會過於樂觀預測或過於悲觀預測的成因及考量應不相同。是故於敏感性分析中，本文乃將分析師預測誤差的絕對值加以去除，重新進行本文式(1)的迴歸分析；此外，本文亦進一步將去除絕對值後的預測誤差樣本區分為分析師對之有負向盈餘預測誤差及正向盈餘預測誤差兩群子樣本，用以衡量企業的財稅差異程度是否會影響分析師樂觀或悲觀的預測。因企業財稅差異包含了許多較不透明的資訊，企業的財稅差異愈大意味著公司可能著手於

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調高財務會計所得及調低課稅所得的活動。而為了不被外界 (如查核會計師、稅捐稽徵機關等) 看穿，通常企業會利用巧妙而複雜的手法來達成其目的。因此，本文預期若券商分析師於預測公司下期盈餘時並未看穿這些手法，很可能形成過於樂觀的盈餘預測，導致未來有負向的盈餘預測誤差。 表 9 模型(1)之實證結果顯示，在去除分析師盈餘預測誤差之絕對值後，企業財稅差異 (BTD) 的係數並不顯著。進一步將模型(1)之樣本區分為負向盈餘預測誤差子樣本及正向盈餘預測誤差子樣本，分別列於表 9 模型(2)及模型(3)，經資料截斷模型 (truncated model) 之實證結果顯示， 在負向盈餘預測誤差的樣本下，財稅差異 (BTD) 顯著為負的係數，說明了當企業的財稅差異愈 大，分析師對該企業下期的盈餘會愈加樂觀的預期，因而導致更大的負向盈餘預測誤差。而模型(3)正向盈餘預測誤差下的財稅差異之係數則不顯著，顯示出下期盈餘被分析師採取較悲觀預測的樣本而言，財稅差異大小對分析師的悲觀預期程度並未有顯著之影響。Huberts and Fuller (1995) 指出分析師對於盈餘較難預測的公司相對上會作出過度樂觀的盈餘預期，Hanlon (2005) 之研究則顯示財稅差異較大之企業其盈餘持續性較差；另外，如張敏蕾等 (民 98) 所述，財稅差異部分反映了企業的盈餘管理行為，而 Teoh and Wong (2002) 則指出當分析師低估企業經理人之盈餘管理行為時會發布過度樂觀的盈餘預測。而綜合本文表 9 結果可知，本文結果呼應上述文獻之論點，亦即財稅差異較大之企業，一方面因其盈餘持續性較差、未來盈餘較難預測，另方面因其包含了較多盈餘管理情事，因此分析師相對較容易對其作出過度樂觀的盈餘預測；但當分析師對企業下期盈餘有較悲觀的預期時，此時企業的財稅差異大小則並非是分析師預期時的考量因素。 4.4.2 將財稅差異區分為永久性及暫時性財稅差異 企業的財稅差異可依其形成原因區分為永久性財稅差異及暫時性財稅差異。先前研究(如 Frank et al., 2009; Hanlon, 2005; Phillips et al., 2003) 認為企業的暫時性財稅差異主要反映企業操 弄稅前應計項的盈餘管理行為；而 Shevlin (2002)、Weisbach (2002) 及 Wilson (2009) 之研究則 顯示大多數的避稅行為所產生的永久性財稅差異遠大於暫時性財稅差異；Ayers et al. (2010) 於 敏感性分析中實證發現企業暫時性財稅差異的變動與信用評等呈顯著負相關，而永久性財稅差異變動與信用評等間之負相關則較不顯著，其認為暫時性或永久性財稅差異的個別變動所隱含的資訊不若總財稅差異豐富。Crabtree and Maher (2009) 也認為總財稅差異及暫時性財稅差異數額較極端的企業，因信用風險較高，故其所發行的公司債會有較低的評等。

另外，在暫時性財稅差異及永久性財稅差異對資本市場投資人意見分歧度的影響上， Comprix et al. (2011) 分別以股票周轉率、分析師預測分歧度及股票報酬變異三種衡量做為資本 市場參與者意見分歧度的代理變數，實證結果發現企業永久性財稅差異對此三種意見分歧度變數的影響大於暫時性財稅差異。由上述文獻可知，企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異的成

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財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響 155 表 9 財稅差異對分析師預測誤差之影響：敏感性分析 (一 ) t i t i t i t i t i t i t i E P S D E B T CI MB SI ZE B T D E R R O R F , 6 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 0 1 , _ D + + + + + + = + α α α α α α α 1 , . 10 , 9 , 8 7 _ _ + + + + + + t i t i t i t i IND E R R O R F A NA L Y S T R T STD ε α α α α 變數 (1) 去除預測誤差絕對值 (2) 負向預測誤差 (樂觀預測 ) (3) 正向預測誤差 (悲觀預測 ) 係數值 t 值係數值 z 值係數值 z 值 ERC EP T 0. 1 07 3. 0 86 * * * 0. 0 94 0 .984 0. 933 2 .761 * * * 0. 0 02 0. 04 7 -0. 306 -2. 57 4 * * * -1 .418 -1 .317 E -0. 00 3 -1 .503 -0. 002 -0. 304 -0. 0 5 0 -2 .2 67 * * -0. 00 3 -1. 259 0. 0 50 3. 143 * * * -0. 11 8 -2. 375 * * -0. 012 -1. 21 9 -0. 0 31 -1. 475 -0. 103 -1. 4 5 7 -0. 02 9 -1. 478 -0. 210 -3 .859 * * * 0. 126 1. 034 0. 001 0. 506 -0. 001 -0 .373 0. 001 0. 274 R T -0. 003 -0. 361 -0. 019 -1. 591 0. 061 1. 627 LYS T -0. 0 1 0 -3 .50 3 * * * 0. 0 1 6 2 .4 96 * * -0. 0 42 -2 .207 * * Rt 0. 0 57 2. 17 1 * * -0. 233 -3 .638 * * * 0. 246 1. 306 -0. 0 19 -3. 18 1 * * * -0. 0 12 -1. 033 -0. 0 70 -1 .5 02 * * N= 1 ,14 6 N= 71 7 N= 42 8 R -S qua re = 0 .054 A d j. R -S q= 0 .046 L og lik eli h o o d= 1489 .166 L o g l ike li h o o d= 697. 04 08 F V a lue = 6. 4 70 ( < .0001) 1 .由於原始 1, 146 筆樣本中有一筆資料的 F _ ERRO Rt+1 為 0 ，為便於區分正、負預測誤差下財稅差異的影響，本文於 (2) 、 (3) 迴歸模型中將其加以刪除，故樣本僅剩 1, 14 5 筆。 2. 模型 (1 )採 O LS 迴歸；模型 (2) 及 (3) 採資料截斷 (t ru n ca ted d at a) 迴歸。 3. * ** 表示達 1% 顯著水準； ** 表示達 5% 顯著水準； * 表示達 1 0% 顯著水準。 4 .各變數之 V IF 值皆 <1 0 ，故本文實證模型應無共線性之虞財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響 155

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因及其背後隱含的意義迥異，為了檢視分析師是否對於企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異之瞭解程度不同，以致於對永久性或暫時性財稅差異較大的企業有較大的盈餘預測誤差，是故本文進一步將企業財稅差異加以區分，分別檢視企業永久性及暫時性財稅差異程度對分析師盈餘預測誤差的影響。 關於永久性財稅差異 (PBTD) 及暫時性財稅差異 (TBTD) 之衡量，本文參考林嬌能 (民 95)、Comprix et al. (2011)、Hanlon (2005) 及 Phillips et al. (2003) 之衡量方法，定義如下：

課稅所得＝當期所得稅費用/營利事業所得稅稅率財稅差異總額＝(稅前財務所得－課稅所得)/期初總資產＝暫時性差異＋永久性差異暫時性差異＝(遞延所得稅費用/營利事業所得稅稅率)/期初總資產永久性差異＝財稅差異總額－暫時性差異表 10 及表 11 分別列示企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異對分析師預測誤差之影響。而於表 10 及表 11 內，本文分別進行分析師盈餘預測誤差 (取絕對值)、負向預測誤差 (過度樂觀預測) 及正向預測誤差 (過度悲觀預測) 三種迴歸分析。首先，由表 10 及表 11 之模型(1)實證結果可看出，若將財稅差異區分為永久性及暫時性財稅差異時，永久性財稅差異與預測誤差呈 顯著正相關，暫時性財稅差異則未具顯著性，此結果與 Comprix et al. (2011) 之論述相符。 Comprix et al. (2011) 指出，在其他條件不變下，未來會迴轉的暫時性財稅差異相較於更不被稅 捐單位認同的永久性差異而言，更容易被市場分析師、投資人所預測。換言之，為了財務報導目的，管理當局經由應計項造成的暫時性財稅差異，其所產生的租稅負擔較容易被分析師及投資人所預期，亦即透過遞延所得稅費用，分析師得以了解暫時性財稅差異。而本文實證結果亦顯示相較於暫時性財稅差異而言，永久性財稅差異因涉及企業複雜的避稅行為，且部份金額取決於國稅局5_{，分析師較未能解析其間的複雜關係，以致於永久性財稅差異會顯著正向的影響分} 析師下期盈餘之預測誤差。至於暫時性財稅差異則相對非為明顯影響分析師盈餘預測誤差的因素。其次，在進一步區分負向預測誤差及正向預測誤差之模型下，表 10 模型(2)之實證結果顯示 PBTD 的係數顯著為負，表示在負向盈餘預測誤差的樣本下，當企業的永久性財稅差異愈大，分 析師愈可能低估企業背後的各項避稅行為，因此對該企業下期的盈餘會愈加樂觀的預期，因而 導致更大的負向盈餘預測誤差。至於表 10 模型(3)之實證結果中，PBTD 的係數雖為負但並未顯 著，顯示企業之永久性財稅差異對於分析師是否發布較為悲觀的盈餘預測時，並非為重要的影響因素。而在暫時性財稅差異對分析師預測誤差的影響，由表 11 模型(2)、(3)之實證結果得知 TBTD 之係數皆不具顯著性，表示我國分析師較能看出企業以暫時性財稅差異進行盈餘管理的 5 如某些費用的認定及申報的所得是否達所得額標準等。

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財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響 157 表 10 永久性財稅差異對分析師預測誤差之影響：敏感性分析 (二 ) t i t i t i t i t i t i t i EPS D EBT CI MB SIZ E PBTD ERRO R F , 6 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 0 1 , _ D + + + + + + = +

α

1 , . 10 , 9 , 8 7 _ _ + + + + + + t i t i t i t i IND E R R O R F A NA L Y S T R T STD ε α α α α 變數 (1) 預測誤差 (取絕對值 ) (2) 負向預測誤差 (樂觀預測 ) (3) 正向預測誤差 (悲觀預測 ) 係數值 t 值係數值 z 值係數值 z 值 ERC EP T 0. 1 0 0 3 .769 * * * -0. 0 09 -0 .202 0. 8 12 3 .191 * * * 0. 0 6 5 2. 4 6 2 * * -0. 0 7 2 -1 .750 * -0. 51 8 -1 .051 E -0. 00 2 -1 .330 -0. 0 01 -0. 514 -0. 0 44 -2. 6 1 4 * * * -0. 0 0 8 -4 .46 8 * * * 0. 0 07 2 .253 * * -0. 1 05 -2 .5 66 * * -0. 0 0 1 -0 .021 -0. 01 4 -1. 167 -0. 0 96 -1. 4 85 0. 0 58 4. 001 * * * -0. 0 6 7 -2 .8 09 * * * 0. 15 2 1. 343 0. 001 0. 387 -0. 00 1 -0 .1 20 0. 00 1 0. 331 R T 0. 00 4 0. 76 6 -0. 00 5 -0. 156 0. 0 57 1 .754 * LYS T -0. 0 12 -5 .7 60 * * * 0. 0 1 0 2 .835 * * * -0. 0 46 -2 .575 * * * Rt 0. 1 0 8 4 .278 * * * -0. 1 0 3 -2 .674 * * * 0. 1 95 1. 32 8 -0. 0 0 6 -1. 384 -0. 00 6 -0 .7 99 -0. 0 63 -1. 6 33 N= 1 ,14 6 N= 71 7 N= 42 8 R -S qua re = 0. 120 A d j. R -S q= 0 .112 L o g l ike li h o o d= 1241 .08 L o g l ike li h o o d= 696. 54 4 F Va lu e= 1 5 .4 7 2 ( < .0 001) 由於原始 1 ,146 筆樣本中有一筆資料的 F _ ERRO Rt+ 1 為 0 ，為便於區分正、負預測誤差下財稅差異的影響，本文於 (2) 、 (3) 迴歸模型中將其加以刪除，故樣本僅剩 1, 14 5 筆。模型 (1 )採 O LS 迴歸；模型 (2) 及 (3) 採資料截斷 (t ru n ca ted d at a) 迴歸。 * ** 表示達 1% 顯著水準； ** 表示達 5% 顯著水準； * 表示達 1 0% 顯著水準。各變數之 V IF 值皆 <1 0 ，故本文實證模型應無共線性之虞財稅差異對分析師預測誤差及預測離散性之影響 157

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158 管理與系統表 11 暫時性財稅差異對分析師預測誤差之影響：敏感性分析 (二 ) t i t i t i t i t i t i t i EPS D EBT CI MB SIZ E TBTD ERRO R F , 6 , 5 , 4 , 3 , 2 , 1 0 1 , _ D + + + + + + = +

α

1 , . 10 , 9 , 8 7 _ _ + + + + + + t i t i t i t i IND E R R O R F A NA L Y S T R T STD ε α α α α 變數 (1) 預測誤差 (取絕對值 ) (2) 負向預測誤差 (樂觀預測 ) (3) 正向預測誤差 (悲觀預測 ) 係數值 t 值係數值 z 值係數值 t 值 IN T ERC EP T 0. 0 99 3 .719 * * * -0. 0 06 -0 .137 0. 7 75 3 .249 * * * T B TD -0. 1 12 -1. 400 0. 059 1 .40 0 0. 8 78 1 .204 SIZ E -0. 00 2 -1 .225 -0. 00 2 -0. 620 -0. 0 43 -2 .6 52 * * * MB -0. 0 0 6 -3 .769 * * * 0. 0 04 1 .67 3 * -0. 1 05 -2. 790 * * * CI -0. 0 0 1 -0. 159 -0. 01 2 -1. 027 -0. 0 98 -1. 47 5 D EBT 0. 0 5 1 3 .553 * * * -0. 0 58 -2 .50 9 * * 0. 1 85 1. 62 6 ∆ E PS 0. 001 0. 409 -0. 00 1 -0 .14 3 0. 00 1 0. 38 0 S TD_ RT 0. 00 5 0 .92 9 -0. 00 5 -0 .661 0. 0 55 1 .6 6 8 * A N A LYS T -0. 0 1 1 -5 .492 * * * 0. 00 9 2 .612 * * * -0. 0 50 -2 .753 * * * F _ ERRO Rt 0. 11 5 4 .55 0 * * * -0. 1 09 -2 .840 * * * 0. 1 33 1. 064 IND -0. 0 0 6 -1. 3 0 9 -0. 0 06 -0 .8 11 -0. 0 63 -1. 70 5 * N= 1 ,14 6 N= 71 7 N= 42 8 R -S qua re = 0. 117 A d j. R -S q= 0 .109 L o g l ike li h o o d= 1239 .33 L o g l ike li h o o d= 696. 03 2 F V a lue = 15 .008 ( < .0 001) 註： 1. 由於原始 1 ,146 筆樣本中有一筆資料的 F _ ERRO Rt+ 1 為 0 ，為便於區分正、負預測誤差下財稅差異的影響，本文於 (2) 、 (3 )迴歸模型中將其加以刪除，故樣本僅剩 1, 14 5 筆。 2. 模型 (1 )採 O LS 迴歸；模型 (2) 及 (3) 採資料截斷 (t ru n cat ed d at a) 迴歸。 3. * ** 表示達 1% 顯著水準； ** 表示達 5% 顯著水準； * 表示達 1 0% 顯著水準。 4. 各變數之 V IF 值皆 <1 0 ，故本文實證模型應無共線性之虞。 158 管理與系統

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行為，故相對較能將相關資訊考慮在盈餘預測上，因此不論是樂觀預期樣本或悲觀預期樣本，分析師的預測誤差皆較不受暫時性財稅差異的影響。依據表 10 與表 11 之實證結果，本文認為在我國的證券市場上，分析師相對可經由遞延所得稅費用來觀察企業以暫時性財稅差異進行盈餘管理的行為，並能將此一資訊考量至其盈餘預測上，因此暫時性財稅差異對於下期盈餘的預測誤差並未有顯著的影響。然而，企業之永久性財稅差異，主要涉及複雜的租稅規劃，分析師可能看不出來或者忽略了永久性財稅差異對企業盈餘的影響，因此實證結果顯示分析師明顯低估了企業永久性財稅差異背後的租稅管理意涵，因而未能將此一資訊完全考量至其盈餘預測中，以致於發布過度樂觀的盈餘預測。綜合前面實證結果，本文歸納出企業的財稅差異會影響分析師的預測誤差，且以永久性財稅差異之影響較顯著；若將樣本區分為樂觀預期及悲觀預期時，財稅差異會使分析師對樂觀預期的企業做更為樂觀的預測，同樣以永久性財稅差異的影響較顯著；而當分析師對企業做悲觀預測時，不論是永久性財稅差異或暫時性差異皆沒有顯著影響力。由此可推論我國分析師未能有效地將企業永久性財稅差異所隱藏的資訊反應在其盈餘預測中，以致於發布過於樂觀的盈餘預測。最後，表 12 顯示企業永久性財稅差異及暫時性財稅差異對本文迴歸式(2)分析師預測離散 性的影響。實證結果顯示永久性財稅差異 (PBTD) 的係數顯著為正，而暫時性財稅差異 (TBTD) 的係數則顯著為負，表示企業永久性財稅差異的存在會使得各個分析師之間預測的離散性增 加，此一實證結果與 Comprix et al. (2011) 一致。然而暫時性財稅差異的存在則反而降低了不 同分析師之間的預測分歧程度。此一結果與表 10 及表 11 的結果相呼應，亦即在我國的證券市場上，分析師似乎較有能力看穿企業的暫時性財稅差異；而對於企業的永久性財稅差異，分析師則較無法將其完全考量於盈餘預測中，以致於預測誤差較大，且各個分析師之間對同一公司的預測分歧度也相對較大。 4.4.3 財稅差異小於 0 之樣本對分析師預測誤差及離散性之影響 由於財稅差異係指稅前財務所得減去課稅所得，因此財稅差異可能大於 0 或小於 0。Phillips et al. (2003) 及 Zeng (2002) 指出，當企業的財務所得大於課稅所得時，其進行租稅規劃或盈餘 管理行為的可能性較高，是故本研究主要實證乃針對財稅差異大於零之樣本進行分析，所得結果如前面所示。但因企業亦有可能在維持課稅所得不變下，進行調降淨利的盈餘管理手法，導致財稅差異為負數，因此本節即針對財稅差異小於 0 的樣本進行分析，探討此類樣本對分析師盈餘預測誤差及離散性之影響。為了便於分析，本研究將負值的財稅差異取絶對值衡量，亦仍以 BTD 表示，此時 BTD 愈大代表該公司負向的財稅差異愈大，表示在維持課稅所得不變下，該企業進行調降淨利的盈餘管理幅度愈大。在此一衡量下，本文仍預期 BTD 與分析師預測誤差、預測離散性之關係呈正相關。實證結果列於表 13 及表 14。

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表 12 永久性及暫時性財稅差異對分析師預測離散性之影響 變數預期方向 (1)永久性財稅差異 (2)暫時性財稅差異係數值 t 值係數值 t 值 INTERCEPT -0.012 -0.079 -0.053 -0.343 PBTD/TBTD ＋ 0.335 2.126** -1.159 -2.298** SIZE － 0.005 0.480 0.008 0.730 MB － -0.030 -2.394** -0.019 -1.819** CI ＋／－ 0.090 1.798* 0.076 1.516 DEBT ＋ 0.126 1.337 0.084 0.925 ∆EPS ＋ 0.001 0.411 0.001 0.512 STD_RT ＋ 0.053 1.685* 0.060 1.931* ANALYST － -0.023 -1.039 -0.015 -0.700 F_STDt ＋ 0.005 1.376 0.005 1.406 IND ＋／－ 0.074 2.230** 0.067 2.009** N=271 N=271 R-Square= 0.091 R-Square= 0.093 Adj. R-Sq= 0.056 Adj. R-Sq= 0.058 F Value=2.594 (p=0.005) F Value= 2.676 (p=0.004) 註：1.***表示達 1%顯著水準；**表示達 5%顯著水準；*表示達 10%顯著水準。 2.各變數之 VIF 值皆<10，故本文實證模型應無共線性之虞。表 13 顯示 BTD 的係數雖為正但不顯著，顯示在財稅差異小於 0 之樣本下，企業進行盈餘調降的盈餘管理行為以致於使負向財稅差異愈大時，分析師盈餘預測誤差並未顯著增加；至於表 14 顯著為正的係數則顯示在財稅差異小於 0 之樣本下，企業進行盈餘調降的盈餘管理行為以致於使負向財稅差異愈大時，分析師盈餘預測離散性顯著較高。綜合以上結果可知，企業的財稅差異大小 (不論正向或負向) 皆會影響到分析師的盈餘預測誤差及分析師間盈餘預測的分歧度。

5. 結論及建議

2001 年底爆發財務弊端的安隆企業，其藉由預付交易使得財務報導有很高的盈餘，但繳給聯邦政府的稅卻很少，這樣的帳面所得與課稅所得間的差異引起許多研究者的注意，相關文獻也顯示財稅差異與企業的租稅規劃、盈餘管理存在相互連結的關係。由於企業財稅差異愈大代表該公司之資訊透明度愈低，也意味著分析師與分析標的間之資訊不對稱愈大，因此本研究乃從企業財稅差異程度對財務分析師於預測企業未來盈餘間的關聯性做探討。實證結果顯示企業財稅差異與分析師盈餘預測誤差及預測離散性呈顯著正相關，顯示企業 的財稅差異隱含許多可用以預測未來盈餘的資訊，一旦分析師無法完全瞭解或考量這些資訊，

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表 13 財稅差異對分析師預測誤差之影響 (財稅差異<0 之樣本) t i t i t i t i t i t i t