分析师在企业风险承担中的作用：治理抑或压力

杨道广, 王金妹, 龚子良， 陈汉文

(1.对外经济贸易大学 国际商学院， 北京 100029；2.哥伦比亚大学 人文科学研究院， 美国 纽约 10027)

一、问题的提出

“创新”是经济增长的源泉，企业作为“创新”的主体，其是否愿意承担风险对于企业价值创造和实体经济增长至关重要。那么，在我国这样一个新兴加转轨的经济体中，如何提高企业的风险承担水平、实现经济的高质量发展呢？这是一个兼具理论和现实意义的问题。在现代公司制中，所有权与控制权分离决定了委托人(如股东)和代理人(如管理层)在风险偏好上存在差异。由于人力资本集中于单一企业，代理人相比于委托人更不愿意承担风险。因此，需要激励和监督代理人承担委托人所期望的风险水平。作为企业外部治理生态的重要组成部分，分析师在此过程中是否能发挥积极作用呢？已有基于国外数据的研究存在激烈争论。一种观点认为，分析师在资本市场中所发挥的治理功能有助于监督企业提高风险承担水平(“治理假说”)。其主要的理论依据在于，作为外部监督者，分析师通过对经理人行为形成有效规制，能够降低代理成本、抑制盈余管理、提高会计稳健性、提高公司治理效率，从而提高企业价值[1-2]；作为信息中介，分析师通过搜寻并传播更多的私有信息有助于缓解企业与外部投资者之间的信息不对称。因而，被更多分析师跟踪的企业，其股权和债权融资成本更低、股价同步性和股价暴跌风险更小、股票的流动性更强[3-5]。然而，最近一些研究开始探讨分析师的“阴暗面”。如过多的分析师跟踪会助长投资者的乐观主义，导致市场的误定价[1]。更为甚者，分析师跟踪给经理人造成的较大业绩压力会导致他们过度规避风险、在决策时表现出“短视主义”，严重损害了企业的长期利益[6]。如He&Tian[7]发现，分析师跟踪给经理人造成的压力抑制了企业创新(分析师跟踪的“压力假说”)。

那么，在我国这样的新兴加转轨经济体中，分析师扮演的到底是“外部治理者”还是“压力施加者”的角色？具体而言，分析师跟踪如何影响类似于创新投资这样的高风险、高收益项目投资决策背后经理人(或企业)的风险态度，进而对企业价值产生影响？这是本文研究的第一个主要问题。诚然，除了分析师等外部因素的影响外，企业风险承担更可能是由其所处行业的业务特征和竞争程度内生决定的[8]。因此，另一重要的问题是，分析师在企业风险承担中的作用在高新技术企业与非高新技术企业、垄断行业与非垄断行业中是否存在差异？

基于此，本文以我国A股非金融类上市公司为样本，研究发现分析师跟踪与企业风险承担水平显著正相关，说明在我国分析师跟踪的“治理作用”占主导。分别考虑行业的业务特征和竞争程度的交互影响后发现，分析师跟踪的“治理作用”在非高新技术企业和垄断性行业中更强。进一步分析发现，分析师跟踪通过提高企业风险承担水平增加了企业价值，且该效应在上述不同类型企业或行业间不存在显著差异。在替换了相关变量、采用差分模型控制了内生性问题后，研究结论依然稳健。

本研究的创新与贡献在于：第一，He&Tian[7]基于美国市场发现分析师跟踪给经理人造成的压力抑制了企业创新。本文利用中国市场的数据发现，分析师跟踪则对企业风险承担产生了治理作用。这表明，中国市场与美国市场的分析师在企业风险承担中所发挥的作用可能有所差异。第二，本文拓展了企业风险承担影响因素的相关研究。已有文献考虑了宏观政策环境、宗教文化、公司治理、内部控制、大股东持股比例、CEO权力及所有权比例、债权人权利、产权性质、薪酬激励、管理者过度自信等因素对企业风险承担的影响，但尚无文献探讨分析师在企业风险承担中的作用；第三，本文提供了分析师如何影响企业价值更为直接的证据。现有研究通过分析师在抑制盈余管理、降低融资成本及个股暴跌风险、提高股票流动性等方面的作用来间接证明其对企业价值的贡献，而本文则直接检验分析师跟踪如何影响企业的价值创造活动。

本文其他部分的安排如下：第二部分是理论分析与研究假设，第三部分是研究设计，第四部分是实证结果与分析，第五部分是进一步及稳健性检验，最后是简要的结论。

二、理论分析与研究假设

已有文献发现了影响企业风险承担的诸多因素，如宏观政策环境、宗教文化、公司治理、内部控制、所有者类型及其持股比例、薪酬激励、管理者过度自信、社会网络等[9-12]，但归结起来无非源自两种视角。一种是“平静生活理论”[13]。该理论认为，由于经理人的财富和人力资本集中在单一企业，而股东可以通过投资组合分散风险。因此，相比于与股东，经理人更倾向于规避风险、更多地投资于低风险、低收益项目，即经理人与股东的代理冲突会抑制企业风险承担[14]。如Bertrand&Mullainathan[13]发现，当经理人受到反并购条款保护、控制权市场的治理作用无法有效发挥时，企业工人的工资上涨、旧厂淘汰和新厂建设均减少、企业整体的生产率和盈利下降。因此，能有效缓解代理冲突的机制即是影响企业风险承担的因素之一(如公司治理、内部控制、CEO薪酬激励、宗教文化等)。

另一种理论是“经理人短视假说”[15]。该假说主张，当内部或外部环境对短期失败的容忍度较低时，经理人出于自身声誉和职位安全的考虑会放弃极具长期价值的风险投资项目，转而选择一些投资少、见效快、收益稳定的短期项目[16]。如Stein[17]认为，敌意并购威胁可导致经理人避免进行长期的风险投资。Shleifer&Vishny[15]也主张，活跃市场所导致的最大社会问题是它使得经理人降低了投资，特别是价值难以衡量的研发和创新。

虽然这两种理论均主张经理人倾向于规避风险，但两者的视角有所差异。前者是基于企业组织的内在视角，即委托代理关系本身决定了经理人与所有者间的风险承担差异；后者则认为，对短期失败容忍度较低的外部制度或内部机制抑制了企业风险承担。如严格的内部控制[18]、更高的薪酬业绩敏感度[19]均降低了对短期失败的容忍程度、增大了经理人的业绩压力和“维稳”动机，从而抑制了企业风险承担。

(一)分析师跟踪与企业风险承担

那么，分析师跟踪是如何通过影响上述两类因素从而决定企业的风险承担水平的呢？若分析师跟踪的“治理假说”占主导，则分析师跟踪可从以下两个方面提高企业的风险承担水平：第一，分析师监督功能的发挥打破了经理人的“平静生活”，使他们更重视企业的长期价值，实现股东或企业价值的最大化[20]；第二，更多的分析师跟踪提高了股票的流动性[3-5]、降低了股价的同步性，因而股票的定价效率更高。而高效率的股票定价使得高风险、高价值项目更容易被投资者识别与认可，因而经理人承担高风险的压力降低、“短视主义”倾向减弱，企业的风险承担水平随之上升。

但也有可能分析师在市场中扮演的是“压力施加者”的角色。已有研究表明，分析师跟踪会给经理人造成较大压力[7]。因为一旦未达到分析师的一致性盈余预测，企业和管理者或将遭受严重的损失，如股价下跌、薪酬下降、高管被解雇等[21-22]。Graham&Harvey[23]对财务总监的调查研究发现，大部分经理人会通过牺牲净现值为正的长期项目以避免无法达到当前季度的一致性盈余预测。在这种强大的压力下，经理人(或企业)有强烈的动机实现分析师的盈余预测和维持盈余的稳定。而高风险、高价值项目收益不确定性和波动性大(特别是短期可能出现亏损)的特点正好与之相背。因此，经理人更倾向于保守的投资项目、企业风险承担水平随之下降。基于上述分析，本文以对立假说的形式提出第1个假设。

假设1a：在其他条件相同的情况下，分析师跟踪与企业风险承担显著正相关(“治理假说”)；

假设1b：在其他条件相同的情况下，分析师跟踪与企业风险承担显著负相关(“压力假说”)。

(二)行业业务特征和市场竞争程度的影响

企业风险承担水平与其所处的行业业务特征密切相关。如在创新性行业中，持续的研发投入是其利润和企业价值的主要来源，因此风险承担水平更高[7,24]。换言之，在这类行业中，企业的风险承担水平主要是由其行业业务特点决定的，其他因素的解释力度相对更弱。无论在是否有分析师跟踪时，企业的风险承担水平可能并无显著差异。即分析师跟踪对企业风险承担的增量影响在该类行业中较小。因此，本文提出假设2。

假设2：相比于高新技术企业，分析师跟踪与企业风险承担的关系在非高新技术企业中更强。

此外，在不同的竞争环境中企业的风险承担水平也有所差异。Aghionetal.[25]研究指出，在缺乏竞争的垄断性行业中，在位者由于拥有垄断租金，因而投资高风险的长期价值项目的激励不足、企业的风险承担水平更低。此时，如果分析师扮演的是“治理者”的角色，那相比于风险承担水平本来就更高的非垄断性行业，在垄断性行业中企业风险承担水平的提升空间更大；相反，如果分析师是“压力施加者”，那么本来就不愿承担风险的垄断性行业会更加降低企业的风险承担水平。基于此，本文提出假设3。

假设3：相比于非垄断性行业，分析师跟踪与企业风险承担的关系在垄断性行业中更强。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以2001—2010年我国A股非金融类上市公司为研究样本①，并按以下标准进行筛选：(1)ST公司由于处于非常规状态，因此予以剔除；(2)要求每一个企业年度应有包括当年及后续4年的ROA数据；(3)剔除其他变量数据不全的样本。最终获得4 720个行业年度样本。以上数据均来自国泰君安公司开发的CSMAR数据库。为了控制极端值的影响，对主要连续变量均进行了首尾1%的Winsorize处理。

(二)模型设定与变量定义

1.风险承担水平的衡量

国内外衡量企业风险承担水平的常用指标包括：盈利的波动性[10]、股票收益的波动性[26]、企业的研发和(或)资本性支出[18]。但股票收益指标依赖于股票市场的效率、研发和资本性支出指标又具有明显的行业特征，而盈利波动性指标最能直接反映企业未来现金流的波动性程度、体现企业风险承担水平[27]。因此，本文以盈利的波动性衡量风险承担水平。与Faccioetal.[28]、余明桂和李文贵[24]等一致，以息税前利润除以总资产衡量企业的资产回报率(ROA)，然后根据行业均值对每年的ROA进行调整(得到ROA_adj)，最后计算企业当年和随后4年共5年间ROA_adj的标准差(为列示方便，将结果乘以100)。即：

(1)

其中，i表示公司，n表示年份。

2.主检验模型

根据已有研究，本文的待检验模型如下：

RiskTit=α0+α1Covit+α2Covit×Dit+
α3Dit+∑Controlit+εit

(2)

Cov是主检验变量，等于跟踪企业的分析师个数加1，然后取自然对数。D为虚拟变量，本文将分别考虑高新技术行业、行业垄断性对主效应的影响，若企业属于信息技术行业(证监会行业分类代码为G)则为1，否则为0②；若企业所处行业年度销售额的赫芬达指数大于0.18则为1，否则为0(美国联邦政府判断垄断的标准)。模型中α1表示当D等于0时Cov与RiskT之间的关系，α2则检验Cov与RiskT的关系是否会因D的取值而异。根据Faccio et al.[28]、Aghion et al.[29]、李文贵和余明桂[24]等的研究，模型中还控制了以下变量(Control)。产权性质(SOE)，若为国有企业则为1，否则为0；企业规模(Size)，以总资产的自然对数表示；财务杠杆(Lev)，等于总负债除以总资产；成长性(Grow)，以年度销售收入增长率表示；企业上市年限(Age)，等于企业上市年龄加1后取自然对数；资产回报率(ROA)，等于企业当年的息税前利润除以总资产；大股东持股比例(Topshare)和机构投资者持股比例(Inst)。此外，模型中还控制了行业和年份固定效应。

四、实证分析与结果

(一)描述性统计

表1是主要变量的分类描述性统计结果。Panel A的结果表明，高新技术企业的风险承担水平更高、有更多的分析师跟踪、机构投资者持股比例也更大；而且高新技术企业更可能是财务杠杆和ROA较低、上市年限短、规模小的非国有企业。Panel B的结果显示，处于垄断性行业中的企业可能是规模大、财务杠杆低、成长性和经营业绩更好、大股东持股比例更高的国有企业。与预期不一致的是，垄断性行业的风险承担水平更高。这可能因为垄断性行业有更多的分析师跟踪，而且分析师起到了治理作用(T值和Z值分别为-4.89和-3.69)。当然，这只是单变量分析的结果和一种推测，最终结论还得依赖于多元化回归分析。

(二)相关性分析

表2是Spearman相关性检验的结果。风险承担水平(RiskT)与分析师跟踪(Cov)的关系并不明显，说明还需要进一步的多元分析；RiskT与High、Monop均正相关，与表1的结果一致。此外，风险承担水平还与企业规模(Size)、财务杠杠(Lev)负相关、与资产回报率(ROA)正相关。除Cov与Size、ROA、Inst的相关系数较大外，其他系数均小于0.3。后续检验也表明各变量和模型整体的VIF均小于10，说明不存在严重的多重共线性问题。

(三)多元回归分析

1.分析师跟踪与企业风险承担

表3为主检验的结果。在第(1)栏中Cov的系数显著为正，说明分析师跟踪提高了企业的风险承担水平，假设1得到实证支持。在第(2)栏中考虑了高新技术行业特征(High)的影响，D在两组检验中均显著为正，说明高新技术行业的风险承担水平明显高于非高新技术行业；Cov的系数依然为正，但与D的交叉项显著为负，说明分析师跟踪对企业风险承担水平提高的增量作用在非高新技术企业比在高新技术企业中更大，假设2得到验证。在第(3)栏中检验了行业垄断性的影响，在两组检验中D均显著为负，说明垄断性行业的企业风险承担水平更低；Cov及其与D的交乘项显著为正，说明相比于非垄断性行业，分析师跟踪对企业风险承担水平提高的增量作用在垄断性行业中更强，与假设3的预期一致。其他控制变量方面，国有企业的风险承担水平明显比非国有企业低，企业规模(Size)和成长性(Grow)均与企业风险承担水平负相关，均与李文贵和余明桂[24]的发现一致；大股东的持股比例(Block)越高企业的风险承担水平越低，印证了Faccio et al.[28]有关大股东投资分散性和企业风险承担之间关系的实证结论。与他们的研究不一致的是上市年限(Age)的系数显著为正。可能合理的解释是：上市年限更长的公司发展更成熟、治理机制更完善，因而企业的风险承担水平更高。

表1 主要变量的描述性统计

注：平均值的差异检验使用双侧配对参数检验的T统计量，中位数的差异检验使用Wilcoxon符号秩检验；***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；括号内表示样本量。

表2 Spearman相关性检验

注：加粗数字表示在10%的水平上显著。

表3 分析师跟踪与企业风险承担

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的T值。其中，标准误差经过企业层面的Cluster调整。

2.分析师跟踪与企业风险承担的经济后果

以上检验了分析师跟踪对企业风险承担水平的影响，那么分析师跟踪提高企业风险承担水平后的经济后果又如何呢？本文以企业当年和其后4年共5年的Tobin Q均值衡量企业价值[24]。表4为具体的检验结果：在第(1)和第(2)栏中，RiskT的系数显著为正，说明企业风险承担水平的提高有助于增加企业的价值；RiskT×Cov也显著为正，表明分析师跟踪强化了企业风险承担水平对企业价值的正向作用。第(3)和(4)栏分别考虑了在高新技术行业和非高新技术行业的情况，第(5)和(6)栏则分别检验了在垄断性行业和非垄断行业中的情形，在这4组检验中RiskT×Cov均显著为正，且Chow检验发现它们的系数不存在显著差异。该结果表明，虽然分析师跟踪对企业风险承担水平提高的增量作用会因企业是否属于高新技术行业或垄断性行业而有所差异，但分析师跟踪通过提高企业风险承担水平都增加了企业价值。其他控制变量方面，国有企业(SOE)、规模更大(Size)、财务杠杆更高(Lev)、大股东持股比例(Block)更多的企业价值更低，而上市年限(Age)越长、经营业绩越好(ROA)、机构持股比例(Inst)更高的企业价值更高。这均与已有研究及本文的预期一致。总之，以上结果证实了分析师跟踪提高企业风险承担水平所导致的正向经济后果。

表4 风险承担、分析师跟踪与企业价值

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号中数字为双尾检验的T值。

3.内生性问题

本研究可能存在互为因果的内生性问题。企业风险承担水平(RiskT)与分析师跟踪(Cov)显著正相关可存在两种解释：其一，分析师跟踪起到了治理作用，因而风险承担水平更高；其二，分析师也会密切关注风险承担水平更高的企业。因此，将采用差分模型进行检验。表5是具体的检验结果③：在第(1)栏中，无论是否控制其他变量ΔCov均显著为正，说明跟踪企业的分析师人数的增加导致了企业风险承担水平的提高；在(2)和(3)栏中分别考虑了High和Monop的交叉影响，结果与表3一致。综上，本研究结论并非由内生性问题导致的。

表5 内生性检验的实证结果

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号中的数字为双尾检验的T值。

(四)稳健性检验

1.剔除既是高新技术企业又是垄断性行业的样本

从理论角度，高新技术企业和垄断性行业分别代表企业的行业特征和市场竞争程度，衡量的是两个不同层面的问题；但两种分类可能存在交叉(样本中有51家企业既是高新技术企业又是垄断性行业④)，从而导致研究结果可能存在偏差。为此，将这51个样本剔除后重新进行了检验。表6为检验结果，与表3并无实质差异。

2.风险承担指标的替代性检验

参考Faccio et al.[24]的方法，以5年内ROA_adj的最大值与最小值之差来衡量风险承担水平。检验结果表明(因篇幅所限，不再披露)：除了各变量的系数大小有所变化外，该结果与表3基本上无差异。此外，本文还尝试以股票周收益率的波动性、5年内销售收入的波动性来衡量风险承担水平，发现结果依然稳健。

3.垄断性的重新定义

在主检验中，计算赫芬达指数时所采用的行业分类标准是证监会行业一级分类。由于该行业分类下制造业(一级代码为C)所包含的行业范围太广，因而无法反映二级行业分类间的垄断性差异(如C0为食品、饮料行业，C4为石油、化工、塑料、塑胶行业)。为此，本文将制造业按二级代码分类重新计算行业年度的赫芬达指数，并将大于0.18的行业定义为垄断性行业。表7中第(1)和第(2)列为替代性检验的结果，虽然交叉项的系数相比于主检验有所变小，但依然显著为正。此外，考虑到美国与中国的不同国情，本文还将赫芬达指数高于90%分位值的行业定义为垄断性行业。第(3)和第(4)列为检验后的结果，与主检验无实质差异。

4.高新技术企业的重新分类

诚如前述，将整个制造业划分为高新技术行业显然是不妥的。但制造业中某一些细分行业划为高新技术行业，因此参考Hall et al.[30]、李诗等[31]的方法将以下行业定义为高新技术行业：石化、塑胶、塑料行业(C4)；电子行业(C5)；金属、非金属行业(C6)；机械、设备、仪表行业(C7)；医药、生物行业(C8)；信息技术业(G)。表7中的第(5)和(6)列为重新检验的结果，主要结论仍然保持稳健。

表6 剔除交叉样本后的稳健性检验结果

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号中数字为双尾验检的T值。

表7 垄断性重新定义后的稳健性检验结果

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，括号中数字为双尾检验的T值。

六、结论和启示

分析师作为外部监督者和信息中介，在资本市场中发挥着重要的积极作用(“治理假说”)。已有大量文献从不同角度为此提供了经验证据支持。但最近的几篇研究开始关注分析师的“阴暗面”——来自分析师跟踪的压力可能导致经理人的行为失当，如过度规避风险、阻碍企业创新、进行盈余管理等(“压力假说”)。与他们的研究不同，本文更关心的是：分析师跟踪如何影响企业创新这类高风险、高收益项目投资决策背后经理人(或企业)的风险态度，继而对企业价值产生了何种影响？为此，本文以我国A股非金融类上市公司为样本，对分析师在企业风险承担中作用进行了检验，研究发现随着分析师跟踪的数量增加，企业的风险承担水平上升；在考虑行业特征和竞争程度对风险承担的影响后，发现分析师的该增量效应在非高新技术企业和垄断性行业中更强，验证了分析师的“治理假说”在我国市场的主导地位。在经济后果方面，分析师跟踪通过提高企业风险承担增加了企业价值，但该价值效应在上述不同类型企业或行业间不存在差异。本研究拓展和丰富了分析师跟踪的经济后果和企业风险承担影响因素的相关文献，并提供了分析师如何影响企业价值的具体证据。值得注意的是，本文虽然证实了在我国分析师的“治理假说”更为适用，但并不表明分析师跟踪所产生的“压力效应”不存在，它可能反映在其他方面。未来研究可在此基础上更进一步探究。此外，本文的研究发现对于我国的市场监管与改革有一定的启示意义。其一，政府应该进一步加大对分析师行业发展的支持力度，并加强对行业执业行为的监督、引导与规范，使得分析师作为“守门神”的功能得到更大程度发挥，进而优化我国上市公司的外部治理生态。其二，政府监管当局应重视对非高新技术、垄断性行业的监管，出台相关激励或管制措施以提高该类企业的风险承担水平。

注释：

①本文原始数据样本期间是2001—2010年，但由于每一年风险承担水平等于当年及后4年经营业绩或股票业绩的波动率(即2001—2005年、2002—2006年、2003—2007年、2004—2008年、2005—2009年、2006—2010年)，所以实际样本期间是2001—2006年。之所以剔除2007年及其之后的年度观测值在于：2007—2009年受金融危机影响，2015和2016年受股票市场异常波动影响，上市公司的风险承担水平呈现系统性变化，不利于捕捉作为微观个体的财务分析师跟踪对企业风险承担的影响。

②李文贵和余明桂(2012)定义为，若企业所处行业为制造业(C)和信息技术行业(G)则为高新技术企业。但制造业包含的细分行业较多，风险承担水平的差异较大，如木材、家具行业(C3)RiskT的均值为0.013，而电子行业(C5)RiskT的均值为0.045。所以出于谨慎考虑，我们只将处于信息技术行业的企业定义为高新技术企业。

③由于计算变化值需要前一年的数据，所以导致样本量有所减少。

④之所以两者不是一一对应的关系，主要是因为行业赫芬达指数是分行业和年度计算的，反映是行业每一年度的市场竞争情况。