分析师跟踪、高管权力与非效率投资

王化中 薛颖

【摘 要】 文章以我国A股上市公司2014—2016年数据为样本，研究了高管权力集中度对非效率投资的影响情况，进一步检验了分析师跟踪对高管权力引起的非效率投资治理效应。研究结果表明分析师跟踪对过度投资行为有很好的抑制作用，但对投资不足行为抑制作用并不显著，表明分析师的市场监督作用并未完全发挥。

【关键词】 分析师跟踪; 高管权力; 非效率投资

【中图分类号】 F230  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2018）06-0057-05

一、引言

随着我国资本市场的不断完善，管理层对公司的控制权逐渐加强，两权分离下的代理冲突愈加严重。有学者研究最优契约理论发现，对管理层激励能使管理层与股东目标趋同，降低管理层利用私有信息谋取私利、侵害股东利益的行为，进而缓解企业的代理问题。但管理层权力的集中化又会对企业决策产生关键影响。管理层对公司的控制权主要体现在公司各项目的决策权，而投资决策则是各利益相关者重点关注的项目。相较于企业正常的投资决策，市场对其非效率投资所隐含的问题更加敏感。因此，企业的非效率投资行为也获得了学术界的持续关注。

资本市场的完善也体现为市场方面监督的进一步强化，例如分析师、机构投资者、交易所等的监督，因其获得信息更加完整可靠，参考价值越来越高。财务分析师作为市场参与者，主要参与行为是在资本市场上搜集企业的有关信息，再通过自己的专业分析、判断，形成可供投资者参考的信息。分析师在资本市场上扮演着重要的信息中介的角色，他们提供的信息是除了上市公司公开披露的信息外最重要的信息来源[ 1 ]。分析师跟踪有利于降低信息的不确定性，通过信息传导机制传递出企业表现良好的信息，进一步能够显著降低企业权益资本成本。作为有效的市场监督主体，分析师的跟踪能否对企业非效率投资行为（尤其是高管权力强度增强导致的非效率投资行为）进行约束成为本文关注的重点。

本文通过实证研究，以期丰富分析师对管理层集权引起的非效率投资具有治理效应。

二、理论分析及研究假设

（一）高管权力集中与非效率投资

在2006年新会计准则与IFRS接轨后，企业的会计核算工作转向原则导向型，这一转变有助于提供更相关的信息，但同时管理者自由裁量权增大，便于管理者进行利润操纵（戴文涛，2017）。由于代理问题的存在，管理层不具有公司实际所有权，但是其对公司日常经营决策具有很大的自主度，尤其是以总经理、总裁、CEO为代表的高级管理人员的决策权力对企业的经营活动具有重大影响[ 2 ]。管理层在企业中权力的增强，往往基于控制权以及私人收益的考虑，更倾向于进行大规模资本运作，建立自己的商业帝国[ 3 ]。这一倾向导致管理层对投资项目收益率的关注程度降低，会将有限资源投资于预期收益较低的项目，从而导致企业投资过度。另外，管理层对企业控制权增大，其投资失败的成本会更高，投资决策一旦失误，可能会引起各利益相关者对其能力的怀疑，损害管理层声誉，降低下属及董事会对其能力的认可度。因此出于风险规避的角度，管理层可能更倾向于维持或降低现有投资水平，导致公司投资不足。随着管理层权力强度的进一步提高，公司内部各部门间的监督与制衡机制将很难有效地对其权力进行制约，难以保证决策的理性，从而降低企业投资效率。根据以上分析，本文提出假设1。

H1：高管权力集中与非效率投资正相关。

（二）分析师跟踪与非效率投资

在我国新兴市场的特殊体制背景下，分析师作为具有专业分析能力的市场参与者，能够发挥市场的监督作用。已有研究表明机构投资者与分析师作为市场监督的一大主体，能够有效降低公司信息风险，降低企业盈余管理[ 1 ]。李春涛等[ 4 ]发现分析师跟踪数量，即分析师的外部监督能够降低企业的应计盈余管理，对公司起到一定的制约作用。本文认为分析师跟踪人数越多，企业的非效率投资行为被揭示的概率越大，而这种信息能够向投资者传递企业管理层能力较差的信号。为避免投资者对企业丧失信心，在分析师跟踪较多的情况下，管理层会约束自己的非效率投资行为。根据上述分析，本文提出假设2和假设3。

H2：分析师跟踪与非效率投资负相关。

H3：分析师跟踪对高管权力集中引起的非效率投资有抑制作用。

三、研究设计

（一）样本选择

本文选取我国A股上市公司2014—2016年数据为样本并进行初步处理：忽略金融类公司;剔除ST、PT类公司;剔除创业板上市公司;剔除有缺失值的公司。因非效率投资模型（模型1）需要对各变量滞后一期，因此需剔除2013年之后上市的公司，实际共计7 003个样本数据，样本涵盖2014—2016年2 334家A股上市公司。数据处理方面对文中涉及的连续变量进行缩尾处理。本文使用STATA14.0及SPSS22.0进行数据分析。

（二）模型设计和变量定义

1.非效率投资的衡量

Richardson（2006）提出的非效率投资模型（模型1）能够测算出企业的非效率投资水平，且该模型被学术界广泛接受，因此本文借鉴该模型来计量非效率投资。

模型（1）中Invi，t代表该企业第t年的资本投资量，growthi，t-1、agei，t-1、sizei，t-1、reti，t-1、invi，t-1、levi，t-1、cashi，t-1分别代表該企业t-1年的成长潜力、已上市年限、公司规模、年股票回报率、资本投资量、资本结构以及现金持有量水平。

现有研究多直接以模型（1）残差大于0代表企业投资过度，残差小于0表示投资不足，这一分类未考虑市场整体投资水平，较为不合理。本文借鉴陈效东等[ 5 ]的研究，将残差按照分位数排序，分成四组，前25%表示投资不足，后75%表示投资过度。

2.管理层权力强度的衡量

权小峰等[ 2 ]从专家权力、所有制权力、组织权力和声誉权力四个方面对高管权力进行衡量，而刘焱等[ 6 ]在权小峰等的基础上选用高管持股、职称、学历、创始人身份、两职兼任、董事会规模、第一大股东持股比例、是否在其他企业兼职八个特征指标度量高管权力。本文根据对现有文献的分析，选取下列指标衡量管理层权力强度：

（1）高管是否兼任董事长。核心管理层兼任董事长必然提升管理层对企业的实际控制权，若总经理与董事长兼任，该指标取1，否则取0。

（2）董事会规模。董事会规模越大，越能够形成权力的牵制机制，进而有效约束管理层权力，以董事会人数衡量。

（3）高管持股比例。管理层持股多少表明其对公司所有权的涉入程度，持股越多表明其对公司总体控制权越强，以期末管理层持股数与总股数的比值衡量。

（4）高管薪酬。高管薪酬越高，表明企业对高管越认可，进而高管能力就会越强，本指标为对前三位高管薪酬总额取自然对数。

（5）独立董事与上市公司所在地的一致性。独立董事与上市公司所在地相同表明其能够更好地行使监督权，对管理层决策行为进行更好的约束，从而管理层控制权会下降，地点不一致取1，其他取0。

在此基础上，对以上指标在SPSS中进行主成分分析，球形检验值大于0.5，表明适合进行主成分分析，由此构建权力集中度变量。

3.分析师跟踪

现有对分析师的研究主要集中在分析师跟踪企业的人数、是否为明星分析师、分析报告公告数量以及分析师分析所涉领域专长等方面。本文参照Yu[ 7 ]，李春涛等[ 4 ]的研究，以各公司当年跟踪的分析师所在证券机构数量为衡量指标，具体衡量方法为证券公司数加1，取自然对数。为解决可能存在的内生性问题，本文对分析师跟踪指标进行滞后一期的处理。

4.控制变量

参照其他学者的研究，本文设置控制变量为营业收入增长率、是否为四大审计师事务所、公司规模、资产负债率以及现金持有水平。

5.变量定义

对本文所使用的变量进行定义，具体变量定义见表1。

（三）模型设计

根据管理层权力、分析师跟踪与非效率投资的内在影响机制，尝试建立以下模型：

模型（2）主要研究权力综合指标及分析师分别对非效率投资的影响，模型（3）中加入权力综合指标与分析师指标的交乘项（power*analyst），关注其回归系数，用来衡量分析师跟踪能否对管理层权力集中引起的非效率投资行为起到抑制作用。

四、实证分析

（一）描述性统计

本文对主要变量进行描述性统计，结果如表2所示。

根据描述性统计，投资过度样本组中高管集权均值显著高于投资不足样本组，表明高管权力集中更有可能导致企业过度投资行为，初步验证假设1。此外，在非效率投资样本中，分析师跟踪数量指标最大值为20，最小值为0，说明分析师对所跟踪的公司可能存在选择偏好。

（二）回归分析

对本文研究变量进行相关性分析，分析结果见表3。

表3为变量间相关性检验，高管权力（power）与因变量显著正相关，初步验证假设1。回归检验结果表明方差膨胀因子较低，不存在共线性问题。

对本文变量进行OLS回归。为区分分析师对不同非效率投资类型的治理情况，本文根据模型（1）的回归结果，将全部样本划分为投资不足及投资过度分样本，分别根据模型（2）、（3）进行回归，回归分析结果如表4。

表4显示了高管权力、分析师跟踪分别与投资过度和投资不足的实证结果。

模型Ⅰ、模型Ⅲ分别检验了高管权力、分析师跟踪对非效率投资的影响。回归结果表明，无论投资不足样本组还是投资过度样本组，高管权力综合指标都与非效率投资显著正相关，即管理层权力增大，更易导致企业非效率投资行为，实证结果验证了假设1。分析师跟踪的回归系数在过度投资样本组中显著为负，表明分析师跟踪能够有效抑制企业的过度投资行为。但是在投资不足样本组中分析师跟踪数与投资不足正相关，表明分析师并未很好地发挥市场监督作用，反而因为分析师跟踪而导致企业投资行为更加谨慎，从而加剧投资不足行为。因此拒绝假设2。

模型Ⅱ、模型Ⅳ是在模型（2）中加入管理层集权指标与分析师跟踪指标的交乘项，重新进行回归。结果显示，在投资过度和投资不足样本组中，管理层集权与非效率投资行为指标均呈正相关关系且在1%的水平上显著，表明管理层集权明显增强了非效率投资行为。与模型Ⅰ、模型Ⅲ的回归结果相同，分析师跟踪能够对过度投资企业的行为产生抑制作用，但会加重投资不足企业的投资不足行为。本文认为：分析师并未发挥市场监督的信息优势对企业投资机会进行有效的识别，因此由于信号传导机制，企业在分析师跟踪下会选择更加稳妥的投资方式，加重投资不足，所以拒绝假设2。在过度投资样本中，管理层权力和分析师跟踪的交乘项与非效率投资负相关，表明其能够对高管权力集中引起的过度投资行为起到抑制作用，但投资不足样本组中负相关且并不显著，表明分析师对投资不足的约束未能达到期望的水平，分析师的市场监督作用并未完全发挥，所以拒绝假设3。

五、稳健性检验

为确保回归结果的稳定性，本文使用2013年数据再次进行检验，检验结果如表5。

表5结果显示，研究结论除显著性水平有较小差异外，其他没有明显差异，表明本文回归较稳健。

六、结论

本文以我国A股上市公司2014—2016年数据为样本，研究了高管权力集中度对非效率投资的影响情况，进一步检验了分析师跟踪对高管权力引起的非效率投资的治理效应。实证结果显示：（1）高管权力集中度与非效率投资行为正相关且显著;（2）分析师跟踪与投资过度负相关且在概率上显著，而与投资不足不存在相关关系;（3）分析师和高管权力的交乘项与过度投资显著负相关，与投资不足呈负相关。结果表明分析师跟踪对过度投资行为有很好的抑制作用，对投资不足行为抑制作用并不显著，表明分析师的市场监督作用并未完全发挥。

本文研究认为在投资过度企业中，应加强企业内部高管权力集中度的监控，通过适度高管变更，降低管理层权力集中度，从而形成有效的制衡机制，充分发挥代理机制的优越性。在投资不足的企业中，为避免企业增大机会成本，丧失良好的投资机会，企业需要在管理层权力集中水平可接受的前提下，设定适当的激励政策，以激励管理层进行有效投资。

本文研究认为抑制非效率投资需要发挥市场的监督作用，外部分析师应该充分发挥市场参与者的优势，结合自身专业能力对市场上的投资机会进行细致分析，从企业发展情况以及对这些投资机会的把握中推测出企业的投资价值，提高预测准确性与可行度。同时也能够从另一方面发挥市场监督的作用，从企业外部进行监督，通过成熟的市场机制，对企业内部治理形成制约，有效抑制企业非效率投资行为。

【参考文献】

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[3] 张巧良，刘欣佳.高管变更与非效率投资的相关性研究：基于我国A股上市公司数据[J].南京审计学院学报，2014（4）：49-59.

[4] 李春涛，赵一，徐欣，等.按下葫芦浮起瓢：分析师跟踪与盈余管理途径选择[J].金融研究，2016（4）：144-157.

[5] 陳效东，周嘉南，黄登仕.高管人员股权激励与公司非效率投资：抑制或者加剧？[J].会计研究，2016（7）：42-49，96.

[6] 刘焱，姚海鑫.高管权力、审计委员会专业性与内部控制缺陷[J].南开管理评论，2014（2）：4-12.

[7] YU F. Analyst  coverage and earnings  management[J].Journal of Financial Economics，2008（2）：245-271.