分析师改善了市场信息环境吗？——来自公司特质风险的证据

刘维奇 武翰章

一、引言

近些年来，分析师的队伍不断壮大，在经济活动中的地位日益凸显，其出具的盈余预测和投资评级报告已成为投资者决策不可或缺的参考依据。分析师作为连接上市公司与外部投资者的专业信息中介，旨在降低信息不对称、强化信息传递，其对于提高市场资源配置效率具有重要意义。也正因如此，关于分析师对市场信息环境的影响在学术界引发了大量探讨。已有研究主要以股价同步性视角考察这一问题，然而其得出的结论却出现不一致。Piotroski和Roulstone(2004)[1]、Chan和Hameed(2006)[2]指出，分析师关注提高了公司股价同步性；朱红军等(2007)[3]、Jiang等(2016)[4]提出，分析师关注与公司股价同步性负相关；Crawford等(2012)[5]研究发现，分析师首次关注会提高公司股价同步性，但随着公司被其他分析师关注，其股价同步性降低。此外，当前对股价同步性的解释有信息论和噪声论两种对立观点。矛盾的结果加之对立的观点使得从股价同步性视角入手得出的分析师影响市场信息环境的相关结论存在争议。

公司特质风险是指与公司自身特征相关的股价波动，自Campbell等(2001)[6]发现“特质风险现象”后，公司特质风险受到了广泛的关注。公司特质风险体现了公司未来经营的不确定性，刻画了公司层面特质信息融入股价的效率，因此其也能在一定程度上反映市场信息环境。遗憾的是，鲜有文献研究分析师对公司特质风险的影响。基于此，本文以公司特质风险为视角，结合分析师行为对上市公司经营决策的作用机理，研究分析师关注与公司特质风险的关系，并以此来揭示分析师对市场信息环境的影响。梳理文献发现，有关分析师对上市公司经营活动的影响，学者们有两类观点：一是认为分析师具有监督作用，其能够利用专业优势解读财务报表和相关信息，降低投资者与上市公司之间的信息不对称水平，从而起到约束管理层自利决策、规范企业经营的作用(Koss和Schroeder，1990[7]；Brown，1997[8]；朱红军等，2007[3]；潘越等，2011[9])；二是认为分析师具有压力作用，其对公司财务信息特别是公司短期盈余的有偏估计会给管理层带来稳定股价的压力，上市公司为了迎合分析师预测主动操纵盈余，最终造成扭曲公司经营活动、降低资源配置效率的结果(Degeorge等，1999[10]；Mergenthaler等，2012[11]；谢震和艾春荣，2014[12]；张芳芳和陈习定，2015[13])。

考虑到分析师发挥的两种不同作用会对公司管理层经营决策产生差异化的影响，而企业经营的波动又与公司特质风险密切相关，因此研究分析师关注对公司特质风险的影响是可行且十分必要的。这不但有利于进一步认识分析师在资本市场中所发挥的作用，增加投资者对公司特质风险的判别渠道，还有利于完善监管政策、推动金融市场稳健运行。于是，本文研究的第一个问题是：在我国资本市场中，分析师关注如何影响公司特质风险？

对比分析师在公司经营活动中发挥的两种不同作用，若分析师发挥的是监督作用，则意味着分析师可以通过发布研报等关注行为来施展其信息收集、加工的相对优势，提高关注公司的信息透明度，帮助股东加强对管理层决策的监督，从而稳定企业经营发展，降低公司特质风险；若分析师发挥的是压力作用，则表明分析师的关注行为不仅没有增加公司信息含量，反而会向市场传递出错误的公司经营信号，降低关注公司的信息透明度，从而干扰企业经营发展，提高公司特质风险。于是，本文研究的第二个问题是：信息透明度在分析师关注影响公司特质风险中是否起中介作用？

本文的贡献在于：第一，关于分析师对市场信息环境的影响，以往文献集中于从股价同步性入手，本文则以公司特质风险新视角，探究分析师活动与公司特质信息融入股价效率的关系，以此来强化对分析师在资本市场中所扮演角色的认识。第二，已有研究主要从公司高管特征、信息披露质量、产品市场竞争以及投资者交易等方面对公司特质风险展开探讨，本文则结合分析师在管理层经营决策中发挥的重要作用，考察分析师行为对公司特质风险的影响，拓展了公司特质风险影响因素的相关研究。第三，本文以信息透明度为渠道，阐释了分析师关注影响公司特质风险的内在机制，打开了分析师信息处理过程影响市场信息环境的“黑箱”，为规范分析师行业发展和完善上市公司信息披露制度提供理论基础和发展方向。

二、理论分析与研究假设

这里将通过剖析分析师的监督作用和压力作用假说，探究分析师关注对公司特质风险的可能影响和背后逻辑，以此来回答关于分析师是否改善了市场信息环境的疑问。

(一)分析师关注与公司特质风险

一方面，有研究表明，分析师对上市公司发挥监督作用。这类文献发现，相比于普通投资者，分析师大多是具备深厚财务背景的专业人士，拥有广泛的信息渠道，不仅能够收集上市公司财务报告等公开信息，还可以利用实地调研、接触公司高管层等方式获取私人信息(Chen和Matsumoto，2006[14])。Healy和Palepu(2001)[15]研究发现，分析师的信息传播作用降低了企业外部融资成本。此外，分析师的活动还被证明能够挖掘公司特质信息、减少有损企业价值并购发生以及抑制企业盈余管理等(Yu，2008[16]；Chen等，2015[17]；杨克智，2016[18])。基于此，这些学者认为分析师在资本市场中扮演了信息中介的角色，其关注行为提高了公司信息透明度，缓解了信息不对称性问题(Derrien和Kecskes，2013[19])，并将分析师活动对公司管理层经营决策的这种积极影响称之为分析师的监督作用。

那么，分析师的监督作用会对公司特质风险产生怎样的影响呢？首先，有效的外部监督可以促使管理层做出符合企业长期发展的利益安排，尤其是公司信息披露质量的提升会制约管理层的过度自信，进而限制企业过度投资、降低企业经营现金流波动。王立章等(2016)[20]提出，公司信息透明度的提升和经营现金流波动的减弱均有助于降低公司特质风险。其次，有效的外部监督也能降低企业盈余管理水平。花冯涛(2016)[21]指出，公司盈余管理程度与其特质风险正相关。综上所述，分析师关注会对公司管理层形成外部监督，制约其自利动机，从而规范公司经营活动，推动公司良性发展。因此，根据分析师监督作用假说，本文提出假设H1a：

H1a：在其他条件相同的情况下，分析师关注程度越高，公司特质风险越低。

另一方面，也有研究表明，分析师对上市公司发挥压力作用。这类文献发现，作为专业从业人员，分析师对公司盈余的预测会受到投资者重视，并成为市场普遍预期。分析师发布的研究报告主要针对的是公司短期盈余，真实业绩与分析师盈余预测的不一致会向市场释放公司经营不善的信号，而投资者失望情绪的蔓延可能引起股价下跌甚至管理层更替，所以管理层迫切希望实现分析师对公司的盈余预期(Degeorge等，1999[10]；Mergenthale等，2012[11])，其常采用的手段便是盈余管理。分析师给公司管理层带来的压力，使得管理层不得不加大盈余管理力度，包括做出损害公司长期利益的决策，如为达到盈余目标而牺牲一些净现值为正的项目(Graham，2005[22])。并且分析师的意见越权威，分析师给管理层造成的压力越大(Brown和Higgins，2002[23])。Fuller和Jensen(2002)[24]研究发现，分析师往往会给公司设定除非进行盈余管理否则难以实现的盈余目标。此外，He和Tian(2013)[25]在研究分析师对公司创新产出的影响，以及张芳芳和陈习定(2015)[13]在考察分析师与企业盈余管理的关系时都证实了分析师施压作用的存在。基于此，这些学者认为分析师在资本市场上并未真正扮演信息中介的角色，而是有偏的盈余预测给管理层施加了股价波动压力，刺激其主动实施盈余管理，最终导致公司信息透明度降低、信息不对称程度增强。相应地，分析师活动对公司管理层经营决策的这种消极影响就被称为分析师的压力作用。

随着分析师压力作用的上升，公司盈余管理水平将加深。Cohen等(2008)[26]提出，操控盈余会对公司未来业绩产生不利影响。企业进行盈余管理会改变公司经营活动的轨迹，表现为现金流波动偏离正常轨道、财务信息可靠性下降，这将增加投资者对上市公司的估值难度，提高公司隐含权益资本成本。Campbell等(2001)[6]研究发现，公司现金流波动和权益资本成本上升是造成公司特质风险升高的重要因素。综上可知，分析师关注会对公司管理层形成外部压力，刺激其主动操纵盈余，从而扭曲公司经营活动，降低资产配置效率，为公司发展埋下隐患。因此，根据分析师压力作用假说，本文提出与假设H1a相对立的假设H1b：

H1b：在其他条件相同的情况下，分析师关注程度越高，公司特质风险越高。

(二)分析师关注、信息透明度与公司特质风险

对于公司治理而言，提高信息透明度是解决信息不对称的根本方式。信息透明度的提高将迫使管理层经营行为受到股东和监管者的准确洞察和有效控制，这有助于提升公司治理效率(Fishman和Hagerty，1988[27]；陈红等，2014[28])。一个直观的证据就是，公司的信息披露质量越高，管理层进行盈余管理的可能性越低(Lobo和Zhou，2001[29])。另外，公司信息透明度的提高，也能够减弱投资者与上市公司之间的信息不对称程度，减少投资者的逆向选择，增加股票流动性，降低公司权益资本成本以及再融资成本(Amihud和Mendelson，1986[30]；汪炜和蒋高峰，2004[31])。

由此可见，公司信息透明度的改善有利于规范管理层经营决策，降低经营现金流波动和权益资本成本。结合经营现金流波动、权益资本成本与公司特质风险的关系可知，信息透明度负向影响公司特质风险。刘维奇等(2014)[32]的研究也支持了这一观点，其发现公司特质波动与其信息披露质量紧密相关，信息披露质量越高，公司特质波动越低。此前的文献表明，当分析师在资本市场中发挥监督作用时，其关注行为能够提高公司信息透明度；而当分析师发挥压力作用时，其关注行为会降低公司信息透明度。鉴于信息透明度与公司特质风险负相关，这就为信息透明度解释分析师关注影响公司特质风险提供了支撑。因此，我们推断信息透明度是分析师关注影响公司特质风险的中介变量。据此，本文提出假设H2：

H2：信息透明度在分析师关注对公司特质风险的影响中起中介作用。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

由于本文的研究内容包含信息透明度的中介效应分析，对于信息透明度的度量，考虑到权威机构提供的信息披露评价指数具有较好的公正性、客观性和全面性，故我们采用上市公司信息披露考评结果作为公司信息透明度的衡量指标。然而，这一数据目前只存在于深交所A股上市公司，上交所并未发布上市公司信息披露状况的详细评级，因此本文以深交所A股上市公司为研究对象。同时，因为分析师关注数据来源于CSMAR数据库，该数据库从2001年开始统计分析师关注数据，而我国早期分析师总体数量较少，致使大部分上市公司出现无分析师关注现象，所以本文以2003年为研究起点，即我们最终选取2003—2017年中国深市A股上市公司作为样本。此外，剔除数据缺失、ST和*ST以及金融行业样本，其余公司财务数据和市场交易数据均来自于RESSET数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量。

股票特质波动率是衡量公司特质风险(IR)的常用指标。本文基于月度数据，运用Fama-French三因子模型来估计股票特质波动率，Fama-French三因子模型如式(1)：

Ri,t-rf=αi+β1MKTt+β2SMBt+β3HMLt+εi,t

(1)

具体地，我们使用εi,t的年标准差衡量公司特质风险，计算表达式如式(2)：

(2)

2.解释变量。

使用一年内有多少个分析师团队对一家公司进行过跟踪分析作为衡量该公司分析师关注程度的指标(AA)，为了消除量纲的影响，本文对该指标做加1取对数处理。同时，考虑到分析师关注偏好与公司特征有关，我们将代表公司规模的总资产(Size)、代表公司经营业绩的总资产收益率(ROA)和代表公司成长性的市盈率(PE)加入多元回归模型，将回归得到的残差定义为分析师关注(RAA)，回归模型如式(3)：

ln(1+AAi,t)=α+β1ln(Sizei,t)+β2ROAi,t

+β3PEi,t+εi,t

(3)

3.控制变量。

借鉴公司特质风险相关研究，选取公司规模(Size)、股票换手率(Turn)、账面市值比(BM)、净资产收益率(ROE)以及机构投资者持股比例(IO)作为控制变量。此外，还设置年度虚拟变量(Year)和行业虚拟变量(Industry)以控制年度和行业固定效应。

(三)模型设定

为了检验分析师关注对公司特质风险影响的相关假设，本文构建了以下回归模型：

IRi,t=β0+β1RAAi,t-1+β2Controli,t+∑Year

+∑Industry+εi,t

(4)

由于公司特质风险与分析师关注可能存在互为因果的关系，故我们将分析师关注的滞后变量作为解释变量以缓解可能存在的内生性问题。具体变量定义如表1。

四、实证结果分析

(一)描述性统计分析

表2是主要变量的描述性统计结果，一个处于中位的公司账面市值比为0.3196，净资产收益率为7.07%，机构投资者持股比例为15.05%，一年内受到4个分析师团队关注。

表2 主要变量的描述性统计分析

(二)回归分析

1.分析师关注与公司特质风险。

表3展示了分析师关注与公司特质风险在面板固定效应模型下的回归结果。RAA的回归系数显著为负，表明分析师关注负向影响公司特质风险，该结果验证了H1a的成立，反映出我国分析师在资本市场中发挥监督作用。

表3 分析师关注对公司特质风险的回归结果

2.分析师关注、信息透明度与公司特质风险。

借鉴伊志宏等(2010)[33]的做法，采用深交所发布的上市公司信息披露考评结果作为公司信息透明度(Rank)的衡量指标。考核结果分为A、B、C、D四个等级，其中A等级的公司信息披露质量最高，将评级结果A、B、C、D分别赋值3、2、1、0以量化信息透明度。根据温忠麟等(2004)[34]提出的中介效应检验程序，对信息透明度是否在分析师关注与公司特质风险之间发挥中介效应进行检验。上述检验过程的回归模型如式(4)～式(6)：

IRi,t=β0+β1RAAi,t-1+β2Controli,t

+∑Year+∑Industry+εi,t

(4)

Ranki,t=α0+α1RAAi,t-1+α2Controli,t

+∑Year+∑Industry+εi,t

(5)

IRi,t=γ0+γ1RAAi,t-1+γ2Ranki,t+γ3Controli,t

+∑Year+∑Industry+εi,t

(6)

结合信息透明度相关研究，将公司所有权性质(SOE)与审计公司规模(Auditor)作为控制变量加入式(5)的模型中。其中，SOE是虚拟变量，表示公司最终控制人的性质，若最终控制人是国有主体，则该变量取1，否则取0；Auditor也为虚拟变量，表示对公司进行审计的事务所规模，若审计事务所为国际四大会计师事务所，则该变量取1，否则取0。

模型(5)和模型(6)的回归结果如表4。第(1)列中RAA的回归系数在1%的水平上显著为正，表明分析师关注与公司信息透明度正相关，该结果与分析师信息中介角色理论一致，也为分析师改善市场信息环境提供了直接的证据。第(2)列中RAA的回归系数显著为负，并且Rank的回归系数也显著为负，表明在分析师关注影响公司特质风险中存在以信息透明度为中介变量的中介效应。此外，Sobel检验中Z统计量的绝对值为3.956 0，大于5%显著性水平上的临界值，支持了信息透明度的中介效应检验结果。假设H2得到验证。

表4 信息透明度中介效应的检验结果

(三)进一步分析

1.分析师关注、市场行情/企业性质与公司特质风险。

由于分析师活动在牛市与熊市中存在差异(王攀娜和罗宏，2017[35])，同时国有企业与非国有企业在公司治理方面也有所区别(徐晓东和陈小悦，2003[36])，因此该部分将进一步探究在不同市场行情和不同所有权性质企业中分析师关注对公司特质风险的影响。

本文的研究数据频度为年度，在划分市场周期时，为了避免划分方法差异对研究结果造成影响，我们借鉴肖峻(2013)[37]的做法，采用两种方法定义牛市与熊市。方法1：如果过去12个月的月平均市场收益率大于0，则表明该年度市场整体呈现上涨态势，界定该年份为牛市；反之则界定为熊市。该方法是一种非常保守的牛市与熊市定义方法，其优点在于可以获得一个更为一般化和更为稳健的研究结果。方法2：利用金融投资界广泛采用的阀值法判定，如果过去一年市场收益涨幅大于或等于20%，则界定该年份为牛市，如果过去一年市场收益跌幅大于或等于20%，则界定该年份为熊市。该方法是一种较为严格的牛市与熊市定义方法，其优点在于能够与中国股市大涨大跌的波动特征相一致。

分组回归结果如表6。对于牛市与熊市而言，不论是采用哪种划分标准，分析师关注对公司特质风险的降低作用都显著，并且这种影响关系在牛市时期更大，特别是在较为严格的牛熊市定义方法2中。这是由于在牛市时期，市场情绪高涨，投资者在“赚钱效应”的刺激下积极参与交易，此时投资者对分析师出具盈余预测报告的需求增加，分析师在利益驱动下将花费更多的时间和精力挖掘公司特质信息，其放大了分析师的监督作用；而在熊市下跌行情中，市场整体处于弱势，持续的低迷打击着投资者积极性，股票交易量大幅下降，投资者对分析师盈余预测的需求减少，分析师缺乏公司相关信息搜寻和分析的动力，其限制了分析师的监督作用，结果是分析师对公司特质风险的降低影响在熊市时期较小。吴偎立等(2015)[38]研究发现，在牛市中分析师的关注可以提高股价信息含量，在熊市中该作用会减弱。

表6 分析师压力作用的检验结果

对于国有企业与非国有企业而言，分析师关注对公司特质风险的降低影响也均显著，并且这种关系在非国有企业中更明显。原因在于，国有企业的经营目标具有多元化，其在投资决策时不仅需要考虑经济利益，还要结合社会发展和政治诉求，同时国有企业的管理者一般由政府直接委派，以上因素使得国有企业往往在资金和政策上能够获得政府更多的支持，而这无疑会在一定程度上减弱分析师关注带来的外部监督效应。谭雪(2016)[39]研究发现，分析师关注对上市公司的治理作用在非国有企业中更显著。

注:括号内为t值，下同。

2.分析师压力作用检验。

前文的研究结果表明，分析师能够通过发挥监督作用来提高公司信息透明度，进而降低关注公司的特质风险。然而是由于分析师压力作用不存在，还是由于压力作用较小而体现出分析师关注与公司特质风险负相关，这一问题依然模糊，该部分将进一步探究我国分析师压力作用是否存在。检验分析师压力作用，关键在于衡量公司管理层所承受的市场压力。查找以往文献发现，有研究使用管理层持股比例来度量管理层面临的市场压力，但对于管理层持股比例与市场压力关系的认定却出现差异。有学者将管理层持股比例作为其所受市场压力的负向指标，认为随着管理层持股比例的增加，管理层将更加重视公司长期业绩，即管理层持股比例越高，其所面临的市场短期压力越小；也有学者将管理层持股比例作为其所受市场压力的正向指标，认为管理层会因为所持股份而关注公司短期股价，即管理层持股比例越高，其所面临的市场短期压力越大。

由此可见，使用管理层持股比例衡量其所受市场压力可能存在争议。基于此，本文采用机构投资者持股比例来度量管理层所面临的市场压力。机构投资者通常强调投资组合的年度绩效，注重短期收益，一旦公司盈余达不到市场预期，他们往往选择抛售股票。由于机构持股规模巨大，其撤资行为会导致公司股价严重受挫，这不仅会损害公司价值，更会给实行股权激励的管理层带来职业声誉和个人收益的双重威胁。因此，机构投资者持股比例越高，公司管理层对股价波动越在意，其所受市场压力越大。

为了检验分析师压力作用，本文将分析师关注变量与机构投资者持股比例变量的交互项加入基准回归模型中，表5报告了回归结果。交互项RAA×IO的回归系数显著为正，表明当机构投资者持股比例增大时，分析师关注对公司特质风险的降低作用减小。这样的调节效应揭示了分析师压力作用的存在，展示了机构投资者持股比例增加给予的管理层稳定股价压力，在管理层面临机构投资者用脚投票的风险下，分析师行为将激发管理层以盈余管理方式达到稳定股价的意愿。此外，RAA回归系数的绝对值大于RAA×IO的回归系数，表明分析师的监督作用大于压力作用，分析师关注最终会降低公司特质风险。

表5 分析师关注对公司特质风险影响的分组回归结果

五、稳健性检验

(一)构造分析师关注工具变量

借鉴Yu(2008)[16]的做法，本文构造预期分析师关注(EAA)作为分析师关注的工具变量以降低潜在的内生性问题，构造方法如式(7)和式(8)：

ExpectedAnalystAttentioni,j,t

(7)

ExpectedAnalystAttentioni,t

(8)

其中：i代表公司，j代表券商，t代表年度；AnalystAttentioni,j,0是虚拟变量，如果券商j在基年对i公司发布过研究报告，则该变量取1，否则取0；Brokesizej,0和Brokesizej,t分别代表基年与t年券商j的活跃分析师总数。为保留尽量多的观测值，我们选2015年作为基年。从工具变量的定义来看，EAA与AA高度相关(相关系数达到0.78)，而与公司特质风险没有直接联系，可以将其作为分析师关注的工具变量，这里运用TSLS进行回归分析。

(二)更换分析师关注衡量指标

采用被研报关注指标(Report)替换分析师跟踪指标，研究分析师关注与公司特质风险的关系。其中，被研报关注指标统计了一年内有多少份研报对一家公司进行过分析报告，其是分析师关注活动的具体表现形式。

(三)更新公司特质风险数据

使用周数据代替月数据重新估计Fama-French三因子模型，得到公司特质风险的更新数据，运用更新数据继续进行分析师关注对公司特质风险影响的研究。

表7列示了稳健性检验的回归结果，可以看到：不论是使用工具变量回归，还是更换分析师关注衡量指标、更新公司特质风险数据，基准回归结果都与前文保持一致，表明本文的研究结论是稳健的。

表7 稳健性检验的回归结果

六、结论与启示

分析师改善了市场信息环境吗？为了回答这一问题，本文以公司特质风险独特视角，选取2003—2017年深圳交易所A股上市公司为样本，从分析师对公司管理层经营决策的监督作用和压力作用出发，研究了分析师关注对公司特质风险的影响以及信息透明度在其中发挥的作用。研究发现：分析师关注与公司特质风险显著负相关；分析师关注能够提高公司信息透明度，而较高的信息透明度将缓解公司特质风险，从而支持了信息透明度在分析师关注与公司特质风险中起中介作用。进一步研究发现，分析师关注对公司特质风险的负向影响在牛市时期和非国有企业中更明显，并且这种影响会随着管理层承受市场短期压力的上升而减小。这些研究结果表明，我国分析师在资本市场中主要发挥监督作用，其关注行为可以改善市场信息环境。

本文的研究结论具有重要的现实意义。我国资本市场正处于快速发展时期，市场监管尚不健全，对上市公司信息披露的质量要求较低，公司管理层盈余操纵和报表粉饰现象屡见不鲜。分析师作为资本市场上重要的参与力量，承担着信息中介的使命。但是，在我国资本市场中分析师的专业性却时常遭受质疑。本文的研究结果表明，我国分析师在增加上市公司信息透明度、降低公司特质风险方面发挥了积极有效的作用，这为我国资本市场的进一步完善和发展指明了方向。本文的研究结论也具有一定的启示意义。首先，对于分析师行业而言，相关部门应加大对其发展的支持力度，同时强化对行业执业行为的监督、引导与规范，不断提升分析师的业务水平与职业操守，最大程度发挥分析师的监督作用，优化我国上市公司的外部治理环境。其次，对于投资者而言，在分析公司特质风险时要充分关注分析师发布的研究报告，客观理性地看待分析师的盈利预测，努力做到对分析师不迷信、不盲从，及时识别公司特质风险，科学决策，切实保护自身合法利益。最后，对于监管部门而言，监管当局应加强制度建设，完善法律法规，督促上市公司提高信息披露质量，降低公司特质风险，保护投资者利益，促进我国资本市场健康有序发展。