分析师羊群行为与企业风险承担

申丹琳

(中国矿业大学(北京) 管理学院，北京 100083)

一、引言

追求收益需要承担风险。企业风险承担水平的提高，表明公司更勇于把握机会进行投资，更敢于从事研发创新等风险性项目，这对于提升企业竞争力、创造更高的企业价值至关重要[1]。更关键的是，企业风险承担也是提高社会生产率、促进经济繁荣的源动力[2]。但我国上市公司风险承担水平相对较低[3]。寻找其潜在可能原因，探究企业风险承担的影响因素，对于增加公司合理承担风险，推动企业发展及经济增长具有重要意义。

证券分析师是资本市场的主要参与者之一，在提高市场信息效率方面发挥着重要作用[4]。近年来，学者们开始关注分析师对公司决策的影响，尤其是分析师在企业高风险活动中所起的作用。例如对于企业创新而言，He和Tian(2013)发现分析师加大了管理层业绩压力，导致风险高、不利于短期业绩的企业创新减少[5]。但陈钦源等(2017)的研究表明，分析师的信息传递及监督作用能降低公司的融资约束及代理问题，促进了企业创新[6]。由此可见，分析师与企业的风险承担水平密切相关[7]。然而现有研究聚焦于分析师关注程度对企业风险承担的影响，尚未考虑分析师之间相互影响的动态作用。

研究发现，分析师时常会放弃私人信息而发布与大多数分析师一致的观点，分析师的预测具有趋同现象，当前分析师的评级会正向影响后续分析师的评级，即分析师存在羊群行为[8][9] ①。分析师羊群行为会导致其较少使用私人信息进行研究或者减少向市场传递私人信息，市场中可获得的分析师独立研究减少，信息不对称增加[10]。一方面，投资者了解企业真实情况难度的提升会减少其资金供给意愿，加剧融资约束，从而降低了企业风险承担的能力。另一方面，市场中可获得信息的减少会增加投资者正确评价及监督管理层的难度，容易诱发管理层短视行为或追求安逸生活等代理问题，从而削弱了企业风险承担的意愿。因此，分析师羊群行为很可能是影响企业风险承担的一个重要因素。

基于此，本文试图研究以下几个问题：第一，分析师羊群行为是否会影响企业风险承担？第二，分析师羊群行为影响企业风险承担的作用机制是什么？第三，在不同的公司特征下，分析师羊群行为与企业风险承担的关系是否存在差异？第四，分析师羊群行为影响企业风险承担的主要表现形式是什么？

本文可能的研究贡献如下：首先，拓展了分析师羊群行为的研究。许多文献发现分析师存在羊群行为[9][11]，并从声誉激励[8][12]、信息瀑布[13]等视角对分析师羊群行为的成因进行了研究。但是分析师羊群行为会产生何种经济后果，现有文献关注不足。少量研究也主要基于资本市场，从市场反应[14]、机构投资者羊群行为[15]以及股价崩盘风险[10]等方面进行了探讨。本文进一步聚焦公司决策，将分析师羊群行为与企业风险承担相联系，补充了分析师羊群行为经济后果的研究。其次，丰富了企业风险承担的文献。现有研究侧重关注企业内部因素对其风险承担的影响。例如管理层薪酬激励[16]、管理层特征[1][17]、国有及外资股权比例[18]等，都对企业风险承担具有重要作用。但是在研究企业风险决策时，也需要考虑外部因素的影响。一些学者逐渐从影子银行[19]、社会信任[20]等角度展开研究。本文发现市场中分析师的羊群行为也与企业的风险承担水平密切相关，为风险承担领域的研究补充了新的影响因素。最后，揭示了分析师羊群行为影响企业风险承担的作用机理及表现形式。本文发现，加剧信息不对称进而诱发融资约束及代理问题，是分析师羊群行为抑制企业风险承担的重要机制。同时，分析师羊群行为降低企业风险承担主要表现在企业创新和债务融资的减少。这有助于更好地理解分析师行为偏差在企业风险决策中所起的作用。

二、文献回顾与研究假设

分析师在资本市场中起着重要的信息中介作用，他们通过发布研究报告，将搜集、解读的信息传递给投资者。但是现有研究表明，分析师的预测评级具有显著的趋同现象，当前分析师的观点会正向影响之后分析师的观点[9][21]。这意味着分析师会放弃私人信息而发布与其他分析师相似的预测评级，即分析师存在着羊群行为[8][12]。分析师羊群行为导致其较少利用私人信息或者分析师报告较少包含私人信息，减少了信息传递，提高了信息不对称程度。考虑到信息不对称诱发的融资约束及代理问题是制约企业风险承担的重要原因[20][22]，因此分析师羊群行为对企业信息环境的不利影响，可能通过如下途径降低企业风险承担水平。

第一，提高融资约束。企业风险承担通常需要消耗大量资金，保障资金供给是企业风险承担顺利进行的关键[22][23]。由于公司内源融资有限，外源融资是企业获取资金的重要途径。外源融资状况直接影响着企业风险承担的能力[19][22]。倘若分析师存在羊群行为，这意味着分析师会跟随大多数分析师的观点，分析师较少利用私人信息或者报告中包含的私人信息减少，从而降低了分析师报告的信息含量。现有研究也发现，相比从众的预测，分析师大胆的预测会包含更全面的私人信息，能为投资者提供更多相关内容[24]，偏离一致性的新评级引起的市场反应更大[14]。也就是说，分析师羊群行为会减少市场中可获得的公司信息，加剧信息不对称，这会导致投资者了解公司真实情况的难度提升。对于高风险的项目更是如此，因为高风险项目收益波动性更大，企业外部投资者准确判断风险项目未来收益的难度显著增加，从而更加需要和依赖分析师提供的信息。面对分析师的羊群行为时，投资者可获悉的公司信息减少，为了规避风险，他们会缩减资金供给，公司融资成本增加[25]。因此，分析师羊群行为会增加融资约束，降低了企业风险承担的能力。

第二，加剧代理问题。在信息不对称的情况下，经营权和所有权的分离可能会导致管理层为了自身利益而不顾公司长远发展。一方面，管理层为了避免投资失败、短期业绩下滑而被解雇，很可能会放弃高风险项目，即使这些项目净现值为正[2][26]。管理层的职业忧虑削弱了企业风险承担的意愿。同时，分析师羊群行为会导致分析师因选择从众预测而在研究中放弃私人信息，分析师报告中含有的信息量降低，向市场传递的信息减少。外部投资者获取的信息不足，不利于其了解企业生产经营活动的真实情况。此时投资者难以分辨公司业绩变动的原因，更可能将企业短期业绩的下降归结为管理层的能力低下，从而加剧了管理层的职业忧虑。这将诱发管理层的短视行为，削弱了管理层实施风险较高项目的意愿，即使这些风险项目有利于企业长期价值的提升。

另一方面，实施高风险项目通常要耗费管理层较多时间和精力，管理层为了追求安逸的生活，也可能不愿开展高风险活动[27]。管理层对安逸生活的追求会降低企业风险承担的意愿。当分析师存在羊群行为时，分析师向市场传递的信息趋同，公司与外部投资者之间信息不对称加大。这让投资者难以对管理层的勤勉程度进行评判，从而降低了投资者监督的效率和效果。此时管理层享受安逸生活会更加容易，从而降低了企业的风险承担水平。需要指出的是，分析师除了能通过信息传递影响投资者的监督作用外，分析师也能直接监督公司。例如，分析师关注较多的公司，盈余管理较少[28]。但是分析师的监督作用依赖于分析师勤勉尽职地关注公司，独立开展信息活动。当分析师存在羊群行为时，从众的分析师跟随大多数分析师的意见，不会花费太多时间和精力关注、监督上市公司。分析师外部监督作用的减弱使得管理层更有可能发生追求安逸生活等机会主义行为，诱发企业减少或放弃高风险项目。因此，分析师羊群行为会加剧代理问题，降低企业风险承担的意愿。

当然，分析师羊群行为对企业风险承担的不利影响并不是必然的。有研究发现，分析师预测发布的时间越早，预测越乐观[29]。分析师羊群行为的存在会进一步传播这种乐观预测。市场中正面预测增加而负面观点减少，容易诱导投资者低估风险、高估收益，从而降低了其投资公司所要求的必要报酬率。这样，分析师羊群行为可能有助于改善企业融资状况，企业有更多资金用于风险承担。但是，分析师羊群行为对乐观预测的传递也许可以在短期内误导投资者而降低融资成本，然而随着时间的推移，隐瞒的负面信息集中释放，引发未来期间股价下跌，股价崩盘风险上升[10]，加大了之后的融资成本。考虑到企业许多风险性投资项目持续的时间相对较长，因此管理层不会因暂时的融资状况改善而增加风险承担。综上，本文提出如下研究假设：

H：分析师羊群行为会减少企业风险承担，两者呈负相关关系。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文以2003～2015年我国沪深两市A股上市公司为研究对象。由于企业风险承担需用当年及未来两年的数据计算，所以本文实际使用的数据跨度是2003～2017年。上市公司数据及分析师数据均来自CSMAR数据库。从2003年起CSMAR数据库开始系统收录分析师预测及第一大股东持股数据，因而研究起点为2003年。本文数据分析采用的软件是Stata16。

对初始样本，本文进行如下筛选：(1)剔除金融类公司样本；(2)由于计算分析师羊群行为指数需要分析师关注人数达到一定数量才有效[10][21]，故删除分析师关注人数不足3人的样本；(3)剔除资不抵债的样本；(4)删除数据缺失的样本。最后，本文得到10187个公司年度观测值。本文也对相关连续变量在1%和99%的水平上进行了缩尾处理。行业划分选择中国证监会2012年的分类标准，制造业采用门类及大类区分，剩余行业依据门类分类。

(二)模型设定与变量定义

本文采用如下模型研究分析师羊群行为与企业风险承担的关系：

RISKT=α+β×DHI+γ×Control+ε

(1)

式(1)中，RISKT为企业风险承担,DHI为分析师羊群行为,Control为控制变量。若研究假设成立，则系数β预期显著为负。具体变量定义如下：

1.分析师羊群行为。参考Mensah和Yang(2008) 及Xu等(2017)的研究[10][21]，本文以羊群行为指数DHI(Degree of Herding Index)度量分析师羊群行为。此方法假定分析师盈余预测大致服从正态分布。这样，分析师盈余预测落在95%置信区间内的比例，便构成了羊群行为指数的度量。具体计算方法如下：

(2)

2.企业风险承担。参考John等(2008)及申丹琳(2019)的方法[2][20]，本文以盈余(ROA及OROA)波动性度量企业风险承担。其中，ROA等于企业息税前利润除以总资产,OROA等于企业营业利润除以总资产。计算步骤如下：先计算每年经行业平均值调整的ROA(OROA)，以降低行业周期的影响；再计算t年至t+2年这三年经行业平均值调整的ROA(OROA)的标准差，即为企业风险承担水平；最后将变量值乘以100，以方便系数显示但对显著性不产生影响[17][30]。使用ROA计算得到的企业风险承担水平记为RISKT1；使用OROA计算得到的企业风险承担水平记为RISKT2。RISKT1及RISKT2越大，企业风险承担越高。

3.控制变量。参考已有文献，本文主要控制了以下变量：公司规模SIZE、资产负债率LEV、净资产收益率ROE、第一大股东持股FIRST、独立董事比例INDDIR、营业收入增长率RSALES、前三名高管薪酬COMPEN、自由现金流FCF、产权性质STATE以及分析师关注程度ANALYST等。此外，本文还控制了年度及行业固定效应。

表1和表2分别报告了主要变量的定义及描述性统计结果。由表2可知，企业风险承担RISK1(RISK2)的25%分位数、中位数及75%分位数分别为0.925(0.917)、1.608(1.617)及2.752(2.787)，表明我国上市公司的风险承担程度差异较大。分析师羊群行为DHI的均值是0.899，说明平均而言，关注上市公司的分析师中，有89.9%的分析师的盈余预测落在95%置信区间内，与Xu等(2017)的发现类似[10]，这也说明我国分析师盈余预测从众的现象较普遍。

表1 主要变量定义

表2 主要变量的描述性统计

四、实证结果

(一)主要实证结果

表3是分析师羊群行为与企业风险承担关系的回归结果。结果显示，当以RISKT1及RISKT2度量企业风险承担时，分析师羊群行为DHI的系数分别为- 1.190及- 1.244，且均在1%的水平上显著。这表明分析师羊群行为越严重，企业风险承担水平越低。分析师羊群行为与企业风险承担的负向关系也存在经济显著性。当以RISKT1度量企业风险承担时，分析师羊群行为DHI提高一个标准差，企业风险承担降低10.25%(- 1.190×0.186/2.160)个标准差；当以RISKT2度量企业风险承担时，分析师羊群行为DHI提高一个标准差，企业风险承担降低10.44%(- 1.244×0.186/2.217)个标准差。上述结果说明，分析师羊群行为增加了公司的信息不对称程度，不仅加剧了融资约束，降低了企业风险承担的能力，还容易诱发管理层短视行为及追求安逸生活等代理问题，削弱了企业风险承担的意愿，从而减少了企业风险承担水平，支持了本文的研究假设。

表3 分析师羊群行为与企业风险承担

对于控制变量，SIZE与企业风险承担显著负相关，说明小公司通过承担风险以寻求发展的意愿更强。负债多的公司，风险承担水平较高，故LEV的系数显著为正。ROE越大，企业风险承担越低，这可能是因短期和长期收益的选择导致的，企业为了追求短期收益的提升，可能会减少有利于长期业绩的风险项目。RSALES的回归系数显著为正，意味着成长性好的公司越愿意冒风险追求发展。COMPEN与企业风险承担显著正相关，表明高管薪酬激励能在一定程度上促进企业风险承担。自由现金流较多的公司，有更多资金支持高风险活动，因而FCF会促进企业风险承担。STATE的系数显著为负，说明国有企业可能受制于求稳等政治目标，故风险承担水平比非国有企业低。

(二)稳健性检验②

1.区分羊群与逆羊群分析师的影响。在主回归中本文以羊群分析师占比度量分析师羊群行为。为了探究羊群与逆羊群分析师对企业风险承担是否存在不同影响，参考Xu等(2017)的研究[10]，本文进一步将分析师关注程度分成羊群分析师关注程度和逆羊群分析师关注程度。其中，羊群分析师关注程度ANALYST_H定义为，盈余预测落在95%置信区间内的分析师人数加1后取自然对数；逆羊群分析师关注程度ANALYST_AH定义为，盈余预测落在95%置信区间之外的分析师人数加1后取自然对数。由于对分析师关注程度进行了拆分，因而控制变量不再包含ANALYST。表4是区分两类分析师关注的回归结果，ANALYST_H与企业风险承担显著负相关，而ANALYST_AH与企业风险承担显著正相关，表明羊群分析师关注降低了企业风险承担，而逆羊群分析师关注则促进了企业风险承担。

表4 羊群与逆羊群分析师对企业风险承担的影响

2.替换分析师羊群行为的度量指标。第一，参考Mensah和Yang(2008)及Xu等(2017)[10][21]的研究，本文用90%的置信区间替代公式(2)中采用的95%的置信区间，重新计算分析师羊群行为。第二，在计算分析师羊群行为时，本文在主回归中仅保留了分析师关注人数不低于3的公司，这里本文采用分析师关注人数不低于4的样本重新计算分析师羊群行为。变换分析师羊群行为的度量方法后，本文研究结论未发生改变。

3.变换企业风险承担的衡量方法。第一，改变时间窗口，将计算盈余(ROA及OROA)波动性的时间窗口，变为t年至t+3年或者t年至t+4年，重新计算企业风险承担。第二，依据现有文献[19]，企业风险承担以t年至t+2年经行业平均值调整的ROA(OROA)的最大值与最小值的差度量。变更度量方法之后，重新回归的结果不变。

4.内生性问题。分析师羊群行为与企业风险承担的负向关系也可能是由内生性问题产生的。例如，风险承担水平较低的公司，可能更容易引发分析师的羊群行为；或者有某种遗漏因素同时与分析师羊群行为和企业风险承担相关。为缓解可能的内生性问题，本文进行了以下检验。

第一，工具变量法。参考Yu(2008)及Xu等(2017)的研究[10][28]，本文依据券商分析师人数的改变构建工具变量，进行2SLS回归。首先，计算羊群分析师期望人数EXPN_Hi,t：

EXPN_Hi,k,t=(Brokersizek,t/Brokersizek,initial)×ANALYSTN_Hi,k,initial

(3)

(4)

式(3)(4)中，EXPN_Hi,k,t为券商k第t年关注公司i的羊群分析师期望人数；Brokersizek,t为券商k第t年拥有的分析师数量；Brokersizek,initial为券商k在首次关注公司i的年份拥有的分析师数量；ANALYSTN_Hi,k,initial为券商k在首次关注公司i的年份中，券商k中关注公司i的羊群分析师的人数。将EXPN_Hi,k,t在公司年度层面按券商k加总得到EXPN_Hi,t。

其次，计算逆羊群分析师期望人数EXPN_AHi,t，计算方法与EXPN_Hi,t类似。

最后，以羊群分析师期望人数EXPN_Hi,t占羊群分析师期望人数EXPN_Hi,t和逆羊群分析师期望人数EXPN_AHi,t之和的比例EXPDHI，作为分析师羊群行为DHI的工具变量。EXPN_Hi,t和EXPN_AHi,t分别加1后取自然对数，得到羊群分析师期望关注程度EXP_H和逆羊群分析师期望关注程度EXP_AH，并分别作为羊群分析师关注程度ANALYST_H和逆羊群分析师关注程度ANALYST_AH的工具变量。

表5是工具变量法的回归结果。由第一阶段的估计结果可知，工具变量的系数均在1%的水平上显著为正；Cragg-Donald Wald F检验也均高度显著，表明工具变量并非弱工具变量。由第二阶段的估计结果可知，分析师羊群行为指数和羊群分析师关注程度均与企业风险承担呈负相关关系，并且在1%的水平上显著；而逆羊群分析师关注程度与企业风险承担在1%的水平上显著为正。由以上结果可知，本文结论保持不变。

表5 内生性检验：工具变量法

第二，控制公司固定效应。本文进一步在模型中控制了公司固定效应，以降低遗漏变量的影响。研究结果显示，分析师羊群行为依然与企业风险承担在1%的水平上显著负相关，本文研究结论保持不变。

五、进一步研究

(一)信息不对称作用机制的检验

本文认为分析师羊群行为通过增加了企业信息不对称，提高了企业融资约束并且加剧了代理问题，进而降低了企业风险承担水平。接下来本文对信息不对称机制进行验证，以揭开分析师羊群行为影响企业风险承担的“黑箱”。以信息不对称程度作为中介变量，借鉴温忠麟等(2004)提出的中介效应方法[31]，检验这一可能路径，模型如下：

IA=α+χ1×DHI+γ×Control+ε

(5)

RISKT=α+λ1×DHI+λ2×IA+γ×Control+ε

(6)

式(5)(6)中，IA表示信息不对称，分别用股价同步性和非流动性比率衡量。股价同步性采用市场和行业收益对公司股票收益的解释程度衡量；非流动性比率等于上市公司日收益率的绝对值除以交易金额的比值的中位数[32]。股价同步性越高或者非流动性比率越高，企业信息不对称程度越大。中介效应的具体思路如下：首先，估计模型(1)，如果系数β显著，则研究中介效应的显著性。其次，估计模型(5)和(6)，若系数χ1和λ2均显著，说明中介效应显著，即分析师羊群行为通过信息不对称，影响了企业风险承担。进一步，如果系数λ1显著(不显著)，说明信息不对称发挥了部分(完全)中介作用；若χ1和λ2存在不显著的情况，则利用Sobel检验考察中介效应χ1×λ2的显著程度。

表6是信息不对称中介效应的检验结果。由表6结果可知，分析师羊群行为DHI对信息不对称IA的回归系数χ1，以及信息不对称IA对风险承担RISKT的回归系数λ2分别显著为正和负；并且在控制中介变量IA的情况下，DHI对RISKT的回归系数λ1显著为负。这说明信息不对称是分析师羊群行为降低企业风险承担的部分中介因子。此外，Sobel 检验表明，Sobel Z统计量均在1%的水平上显著。该研究结论支持了信息不对称的加剧是分析师羊群行为降低企业风险承担的重要机制。

表6 分析师羊群行为与企业风险承担：信息不对称中介效应

(二)考虑融资约束的影响

本文研究假设部分提到，分析师羊群行为降低企业风险承担的一个可能原因是：分析师羊群行为导致分析师向市场传递的私人信息减少，信息不对称加大，这会增加企业融资约束，从而降低了企业风险承担。这样的话，倘若企业存在较为严重的融资约束，分析师羊群行为对企业信息环境的不利影响会更加恶化企业融资困难的状况，因而会显著降低企业风险承担。相反，如果企业融资约束程度较低，说明其融资能力较强，公司能够以较低成本获取充足资金。此时，分析师羊群行为的增加或减少，都不会对企业风险承担的能力产生较大影响。由此预期，当企业融资约束越严重时，分析师羊群行为与企业风险承担的负相关关系越显著。

本文使用公司年龄和SA指数衡量融资约束FC。第一，公司年龄与公司融资约束密切相关。年轻的公司通常融资成本较高，融资约束更严重。本文采用公司上市年限衡量企业年龄AGE，AGE越小，融资约束越大。第二，SA指数是度量企业融资约束更加合理的新指标[33]。SA=-0.737×TA+0.043×TA2-0.040×AGE，其中TA为公司总资产(单位：百万元)的自然对数，AGE为公司上市年限数。SA越高，融资约束越大。表7是考虑融资约束影响的回归结果，分析师羊群行为与企业融资约束的交乘项DHI×AGE(DHI×SA)均至少在5%的水平上显著为正(负)。这表明在融资约束程度越高的公司，分析师羊群行为对企业风险承担产生的抑制作用越大，结果支持上文预期。

表7 分析师羊群行为与企业风险承担：考虑融资约束的影响

(三)考虑公司治理的影响

本文研究假设部分提及，分析师羊群行为降低企业风险承担的另一个可能原因是：分析师羊群行为导致分析师减少或放弃向市场传递私人信息，信息不对称程度增加，这不利于投资者评价及监督管理层，容易诱发管理层短视行为或者追求安逸生活等代理问题，从而降低了企业风险承担水平。对于公司治理较为完善的企业，会有许多措施改善公司信息披露情况及监督管理层行为，减少风险承担中存在的代理问题，此时分析师羊群行为对企业风险承担的不利影响较小。但是对于公司治理较弱的企业，由于没有足够的措施监督管理层，分析师羊群行为对外部监督作用的弱化会显著加剧代理问题，从而对企业风险承担产生较大影响。因此可以预期，当公司治理较弱时，分析师羊群行为与企业风险承担的负向关系会更显著。

本文以董事会会议强度和行业竞争程度度量公司治理GV。一方面，充分的董事会会议有利于董事了解公司信息，更好地代表股东监督管理层，减少代理问题。董事会会议越多，公司内部治理越有效。本文以董事会会议次数与1之和的自然对数衡量董事会会议强度MEETING。另一方面，行业竞争带来的外部压力可以制约管理层，具有显著的外部治理作用[34]。行业竞争程度LERNER以勒纳指数衡量，等于经行业—年度平均值调整的经营利润占营业收入的比例[35]。LERNER较大时，行业竞争较小，公司治理较弱。回归结果见表8，分析师羊群行为与公司治理的交乘项DHI×MEETING(DHI×LERNER)均显著为正(负)。这说明，在公司治理越弱的企业，分析师羊群行为降低企业风险承担的作用越大，结果与上文预期一致。

(四)企业风险承担的表现形式

在作用机制研究的基础上，本文进一步从投资和融资的角度，对分析师羊群行为抑制企业风险承担的表现形式展开研究。一方面，对投资而言，企业创新是一项周期长、复杂性高、不确定性大的高风险项目。企业创新多的公司，风险承担水平更高[7]。另一方面，从融资来看，企业债务融资会增加破产风险。债务融资多的公司，风险承担水平更高。

为考察分析师羊群行为对企业风险承担影响的表现形式，依据现有文献[22][30]，将主回归中的因变量变成企业创新(RD、PAT_UI及PAT)和债务融资(LOAN)。其中，RD是从投入的角度衡量企业创新，等于研发支出除以营业收入；PAT_UI和PAT是从产出的角度衡量企业创新，分别等于未来一年发明专利及实用新型专利的申请数量加1后取自然对数，以及未来一年专利总申请数量加1后取自然对数。RD、PAT_UI及PAT均正向度量企业创新。同时，考虑到我国企业目前主要依赖银行借款进行债务融资，故LOAN为短期借款和长期借款的总金额除以资产总额[20]。LOAN正向度量企业债务融资。回归结果见表9③，分析师羊群行为与企业创新及债务融资均显著负相关，表明分析师羊群行为抑制企业风险承担主要体现在减少企业创新和债务融资上。

表9 分析师羊群行为与企业风险承担的表现形式

六、研究结论及启示

企业风险承担体现了企业实施风险较高项目的意愿。这种风险选择对公司及经济发展具有重要影响，企业风险承担的影响因素备受关注。为此，本文从市场信息中介的视角，研究了分析师羊群行为对企业风险承担的影响。研究结果表明，分析师羊群行为降低了企业风险承担。进一步研究发现，信息不对称增加是分析师羊群行为降低企业风险承担的重要机制。同时，在融资约束越严重、公司治理越弱的企业中，分析师羊群行为对企业风险承担的抑制作用越显著。此外，分析师羊群行为降低企业风险承担主要表现在减少企业创新和债务融资上。

本文在理论上丰富了分析师羊群行为经济后果以及企业风险承担影响因素方面的研究，补充了分析师羊群行为影响企业风险承担的具体机制和表现形式。本文也具有一定的现实启示：一方面，本文发现分析师羊群行为会通过增加信息不对称而降低企业风险承担，而良好的公司治理能够缓解分析师羊群行为对企业风险承担的不利影响。这意味着企业自身应加强信息披露，不断完善公司治理制度，通过提高信息透明度和改善治理环境，降低分析师羊群行为等外部因素对企业融资和管理层产生的不利影响，进而提升公司风险承担的能力和意愿。另一方面，本文研究表明分析师的行为偏差会引发企业规避风险，抑制企业从事研发创新等有利于长期价值的风险性项目。这说明监管部门应完善相关制度，加强对分析师职业道德的培养和行为的规范，提高分析师研究的独立性，促进分析师有效发挥信息中介作用，从而为企业开展有利于长期价值的活动创造良好的外部环境，进而推动企业竞争实力的提升及社会经济的持续发展。

注释：

①需要指出的是，分析师关注与分析师羊群行为并不一样。例如，分析师关注有利于促进公司信息传递、提高市场信息效率[4]；然而分析师羊群行为却会抑制公司信息传向市场，加大了股价崩盘风险[10]。

②由于篇幅限制，部分稳健性检验结果未列示，留存备索。

③由于2007年实施的《企业会计准则》中研发支出的会计处理有重大变化，且CSMAR数据库从2007年开始收录研发支出数据，故以RD为因变量时，样本期间为2007～2015年。