分析师跟踪会影响企业主体信用评级吗？——基于我国信用债市场的经验证据

刘 星 张智慧 杨羚璇

(重庆大学 经济与工商管理学院，重庆 400030)

一、引言

发行债券是企业融资的重要途径之一。Wind数据库的信息统计表明，截至2020年7月初，我国债券市场余额已达108万亿元人民币，位居世界第二。已有研究围绕信息不对称与企业债券融资成本之间的关系进行了较为充分的探讨，尽管结论尚未达成一致，但多数研究认为信息不对称会增大企业的债券融资成本(Yu，2005；Liao et al.，2009；周宏 等，2012)。具体来说，随着信息不对称的加剧，企业隐藏与违约风险有关的负面信息的动机和能力逐步增强，由此使得外部投资者愈发难以充分了解发债企业的真实状况，进而不得不承担较高的投资风险，此时其自然会要求较高的风险溢价，结果导致企业的融资成本不断升高。作为债券市场的重要信息中介，信用评级机构对企业主体及其债券所做出的信用评级能够有效缓解信贷市场上的信息不对称程度。一般来说，企业的信用评级越高，意味着企业的盈利能力越好，偿债能力越强，其未来的债务融资成本也相应越低(Kisgen，2006)。

近年来，国内外学者围绕证券分析师对债券市场的影响进行了较为充分的探讨，得到了一系列有价值的研究成果。Derrien et al.(2016)研究表明，分析师跟踪人数减少会导致企业债务成本上升。类似地，林晚发等(2013)研究发现，分析师跟踪人数越多，企业的债券信用利差越小。事实上，证券分析师既是资本市场中重要的信息媒介，也是一类重要的外部治理机制。陈钦源等(2017)指出，由于我国上市公司的信息透明度较低、治理结构不尽完善，证券分析师所发挥的信息解读与外部治理作用拥有更加广阔的空间。通常，企业管理层或者控股股东实施的利益侵害行为具有一定的技术性和隐蔽性，普通投资者很难有效辨别；但是，对于拥有财务金融或与之相关专业背景的证券分析师来说，其通过对企业的长期跟踪、定期走访以及持续关注，能够及时发现公司经理人及财务报表中的任何异常，并据此更新盈利预测(李春涛 等，2014)。此外，企业也可能因担心证券分析师对其违规行为或潜在风险的揭示会给自身的市场形象、生产经营等带来不利影响，从而主动减少机会主义行为。因此，受到越多分析师跟踪的企业，管理层及控股股东实施自利行为、资产转移、帝国构建等有损公司价值以及未来现金流的行为的可能性也越小。既有研究发现，在我国，证券分析师能够显著降低企业的盈余管理水平(李春涛 等，2014；胡玮佳 等，2020)，并减少企业管理层以及控股股东的利益侵占行为(谭雪，2016)，从而起到有效的监督与治理作用。企业的会计信息及其分配给债权人的未来现金流是信用评级机构进行评级的重要依据，那么作为一种重要的外部治理机制，分析师跟踪是否会对发债企业的主体信用评级产生影响呢？如果能，那么具体的作用机制又是怎样的呢？

本文以2011—2018年我国沪深两市发行信用债的企业为研究样本，对分析师跟踪与企业主体信用评级之间的关系进行了实证分析。较之已有文献，本研究的贡献主要体现在三个方面：

第一，丰富了证券分析师对债券市场影响方面的文献。以往研究主要从信息不对称的角度考察分析师跟踪对企业债券融资成本的影响(林晚发 等，2013)。不同于此，本文主要基于外部治理的视角将分析师跟踪与发债企业的主体信用评级纳入同一框架进行探讨，研究结论为分析师的治理效应提供了进一步的证据支持。

第二，揭示了分析师跟踪提高企业主体信用评级的作用机制，即分析师跟踪主要通过降低企业的会计信息风险以及债务代理风险两条途径提高企业主体信用评级，这有助于我们更加深入地理解信息环境与公司治理对企业主体信用评级的影响。

第三，侧面证实我国企业信用评级的有效性。目前，学者对于我国企业信用评级的有效性持有不同观点。本文研究结论表明，证券分析师的外部治理作用能够反映在企业的主体信用评级之中，从而说明我国的企业信用评级是具有一定信息含量的。此外，不同于林晚发等(2020)的研究，即立足证券分析师预测表现的视角验证了我国企业信用评级的信息效应，本文从证券分析师的外部治理效应出发，证实分析师跟踪能够有效提升企业的主体信用评级，这有助于我们从更加多元的视角来理解企业信用评级的信息含量。

二、文献综述与研究假设

作为资本市场重要的信息中介，证券分析师可以通过多种渠道获取企业的公开信息以及私有信息，比如公司发布的报告、新闻媒体报道、监管部门的公告、参与实地调研、与管理层沟通、电话会议等等，并利用所收集的信息深入分析企业的经营效率与经营成果，最终以研究报告的形式对企业做出盈利预测与投资评级以供投资者使用。大量研究表明，证券分析师的跟踪活动增进和拓宽了投资者对披露信息理解的深度和广度，使得信息被投资者误读与漏读的风险有效降低，极大地缓解了企业与投资者之间的信息不对称，进而有效地提升了企业的融资能力(Almeida et al.，2004；张纯 等，2007)。朱红军等(2007)考察了我国证券分析师能否提高资本市场的运行效率，结果发现，证券分析师对于企业信息的搜寻与加工等活动能够显著提升股票价格的信息含量，降低股价同步性，从而增强价格对资源配置的引导力度，对于提高资本市场的效率起到了积极作用。证券分析师不仅可以有效纠正股价偏离的问题，还能使管理层隐藏和囤积的负面消息被提早发掘，进而有效降低信息不对称所引发的个股暴跌风险(潘越 等，2011)。袁春生等(2013)发现，我国证券分析师能够通过股票投资评级向市场传递企业的财务舞弊信息，并通过减少跟踪活动向市场传递企业可能存在舞弊风险。

证券分析师的信息揭示作用可以有效约束管理层侵害企业利益的机会主义行为，从而极大地缓解所有权与控制权分离所产生的代理冲突(Jensen et al.，1976)。这也是支撑证券分析师治理效应方面研究的重要理论基础。从现有文献来看，学者主要从代理成本、管理层业绩预告违规、财务舞弊、盈余管理、企业创新绩效等方面研究证券分析师的治理效应。Doukas et al.(2000)认为，证券分析师能够显著降低企业潜在的委托代理成本，进而提升企业价值；谭雪(2016)也发现，我国证券分析师可以显著降低企业的两类代理成本，从而有效保护投资者的利益；郑建明等(2015)研究表明，证券分析师对监管制度起到了一定的替代作用，进而可有效抑制管理层的业绩预告违规行为；Dyck et al.(2010)指出，相比于证监会和审计师，证券分析师在揭露企业财务舞弊方面发挥着更强的效应；李春涛等(2014)研究发现，分析师跟踪能够显著降低企业盈余管理的规模；胡玮佳等(2020)检验了分析师关注与企业盈余管理信息风险和基本面信息风险的关系，发现证券分析师能够有效降低企业的信息风险；陈钦源等(2017)的研究结果显示，分析师跟踪通过缓解创新过程中的信息不对称与代理问题，进而提高了企业的创新绩效。综上可知，证券分析师作为企业重要的信息传播者以及外部监督者，在提升资本市场运行效率以及企业价值方面发挥了积极功效。

信用评级也称资信评级，是指由独立的信用评级机构对影响评级对象的诸多信用风险因素进行分析研究，就其偿还债务的能力及偿债意愿进行综合评价，并且用简单明了的符号加以表示。(1)来自中国人民银行发布的《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范》中对信用评级的术语定义。作为信用评级的重要参考因素，企业的会计信息质量及其治理水平会对企业主体信用评级的高低产生决定性影响。本文认为，分析师跟踪主要通过两条路径影响企业的主体信用评级。

一方面，分析师跟踪可以通过降低企业的盈余管理水平，减轻企业的会计信息风险，从而提高企业主体信用评级。证券分析师具备较强的数据分析能力以及明显的信息获取优势，能够有效识别具有信息风险的盈余操纵行为，因此在企业信息披露的过程中发挥着重要的监督作用。通常，当企业被较多的证券分析师关注时，其进行盈余管理的行为也会受到抑制(李春涛 等，2014)。胡玮佳等(2020)发现，分析师跟踪人数越多，企业的盈余管理信息风险及基本面信息风险也越低。而会计信息是评级机构进行评级时所需参考的一类重要信息，高质量的会计信息能够有效降低评级机构对企业未来现金流的估计风险，进而使评级机构对企业的信用感知显著提升(He，2018)。中诚信国际信用评级有限公司在《信用评级方法总论》中明确指出，“财务数据是企业经营和管理的综合体现，是企业财务风险分析的基础，对企业财务风险的判断首先要分析财务信息质量。”(2)来自中诚信国际信用评级有限责任公司官方网站http://www.ccxi.com.cn/cn/Init/baseFile/1156/620。类似地，联合信用评级有限公司在《工商企业信用评级方法(主体)》中也提到，“评级机构应对财务资料的真实性做出判断……根据一般会计政策，对特定会计政策下财务数据的失真程度进行评估”，来自联合信用评级有限公司官方网站http://www.lianhecreditrating.com.cn/news.aspx?m=20140912115528013209&n=20190322194945367844。评级机构不仅会关注企业当前的盈利状况，还会关心企业的盈余质量，发债企业出于评级提升的考虑，事前会降低自身的盈余管理水平(李琦 等，2011)。因此，本文推断，分析师跟踪通过降低企业的盈余管理水平，从而减轻企业的会计信息风险，是其提高企业主体信用评级的一条重要路径。

另一方面，证券分析师的外部治理作用能够有效约束管理层损害公司价值以及未来现金流的机会主义行为，降低企业的债务代理风险，从而提高企业主体信用评级。Jensen et al.(1976)提出的代理理论认为，债权人面临着两类代理问题：管理者与所有利益相关者之间的代理问题、股东与债权人之间的代理问题。证券分析师作为企业重要的外部监督力量，不仅可以通过与管理层沟通、电话会议等方式对企业进行直接监督，还能够利用发布研究报告等形式发挥间接监督的作用。证券分析师具有深厚的专业知识、强大的信息挖掘和分析能力，他们通过对企业的长期跟踪、定期走访以及持续关注，能够及时发现经理人及公司财报中的任何异常(李春涛 等，2014)。对于那些重视自身声誉的企业来说，它们因担心分析师对其违规行为以及偿债风险的揭露会给自身的市场形象、生产经营等带来不利影响，会主动减少有损企业价值的行为。Chen et al.(2015)通过考察分析师跟踪与企业现金持有的边际价值、CEO超额报酬、非效率收购行为等之间的关系，发现分析师跟踪有助于强化对管理者行为的监督，提升企业价值。谭雪(2016)的研究结果表明，我国证券分析师的监督与治理作用可以有效抑制企业管理层以及控股股东的利益侵占行为。因此，本文认为，分析师跟踪通过抑制管理层损害公司价值以及未来现金流的机会主义行为，从而降低企业的债务代理风险，改善企业的偿债能力，是其提高企业主体信用评级的另一条重要路径。

综上分析，本文提出：

假设1：其他条件一定的情况下，分析师跟踪人数越多，企业的主体信用评级越高。

三、研究设计

(一)样本选择和数据来源

本文选取2011—2018年我国沪深两市拥有主体信用评级的发债企业作为研究样本。之所以将2011年作为样本数据的起始年份，是因为自“投资者付费”模式的评级机构于2010年被引入我国市场后，整体的评级质量显著提升，评级结果的可信度明显增加。进一步，我们按照以下标准对初始样本进行了筛选：剔除金融行业样本；剔除ST类企业样本；剔除数据缺失或存在异常值的企业样本；参照李琦等(2011)的做法，对于企业在一年内被多次出具主体信用评级的情况，仅保留当年最后一条评级记录。经过上述处理，本文最终得到4149个初始观测值样本。为避免极端值的影响，我们对主要连续变量在1%和99%水平上进行了Winsorize处理。上市公司债券特征数据来自Wind数据库，其余公司财务数据以及分析师跟踪人数均来自CSMAR数据库。

(二)模型构建与变量说明

为验证本文提出的研究假设，我们构建了以下模型：

Crediti,t+1=∂+β1Followi,t+β2Paystylei,t+β3Auditi,t+β4Sizei,t+

β5Leveragei,t+β6Curassi,t+β7Ebiti,t+β8Roai,t+β9Growthi,t+

β10Turnoveri,t+β11TQi,t+β12Soei,t+Industry+Year+ε

(1)

为了避免互为因果而导致的内生性问题，本文将解释变量及控制变量均进行了滞后一期处理。在模型(1)中，被解释变量Credit为企业主体信用评级，参考林晚发等(2017)的做法，当企业主体信用评级为CCC、B、BB、BB+、BBB-、BBB、BBB+、A-、A、A+、AA-、AA、AA+、AAA-、AAA、AAA+时，企业主体信用评级依次取值1～16。数值越大，说明企业主体信用评级越高，债券违约风险越小。解释变量Follow为分析师跟踪人数，参考已有文献(Yu，2008；陈钦源 等，2017)的普遍做法，本文用企业在给定年度内跟踪并发布研究报告的证券分析师人数加1后的自然对数衡量。同时，为保证研究结论的可靠性，本文选取付费模式(3)当评级机构为中债资信评估有限公司时为“投资者付费”模式，其它则为“发行人付费”模式。参考已有文献，不同付费模式下的评级结果可能存在不同，即“发行人付费”模式推高了发行主体的信用评级(林晚发 等，2017)，因此本文选取付费模式作为模型的控制变量。(Paystyle)、审计质量(Audit)、企业规模(Size)、企业杠杆率(Leverage)、流动比率(Curass)、利息保障倍数(Ebit)、总资产收益率(Roa)、营业收入增长率(Growth)、总资产周转率(Turnover)、企业价值(TQ)、企业性质(Soe)作为控制变量。此外，本文还在模型中控制了行业(Industry)和年度(Year)固定效应。变量说明见表1。

表1 变量说明

由于被解释变量Credit属于有序变量，本文采用Order Logit回归。在模型检验中，我们采用经White异方差修正的稳健性标准误，并对标准误进行了公司层面的聚类调整，以克服异方差和自相关问题的影响。

四、实证结果与分析

(一)样本的描述性统计

表2列示了本文主要变量的描述性统计分析结果。企业主体信用评级(Credit)的均值为12.082，对应的主体信用级别在AA与AA+之间。对数化后的分析师跟踪人数(Follow)的均值为2.196，最大值与最小值分别为4.344、0，对应的证券分析师人数分别约为77人和0人，说明不同样本企业的分析师跟踪人数存在较大差别。付费模式(Paystyle)的均值为0.114，说明大部分样本企业仍然采用的是“发行人付费”模式。

表2 描述性统计结果

(二)基本结果

表3列(1)、列(2)报告了分析师跟踪与企业主体信用评级的回归结果。列(1)中，我们只控制了年度和行业固定效应，回归结果显示，分析师跟踪人数(Follow)的估计系数为0.589，且在1%水平上显著为正；列(2)中，我们加入了其他控制变量，回归结果显示，分析师跟踪人数(Follow)的估计系数为0.151，且在1%水平上显著为正。上述检验结果表明，分析师跟踪人数越多，企业的主体信用评级越高，本文假设得到验证。控制变量付费模式(Paystyle)的估计系数显著为负，说明“发行人付费”模式下的主体信用评级可能存在评级膨胀问题，相对而言，“投资者付费”模式下的主体信用评级更为客观、质量更高，这也验证了林晚发等(2017)与吴育辉等(2020)关于不同付费模式下企业主体信用评级质量的研究结论。其他控制变量的检验结果与现有文献基本一致，不再赘述。

表3 分析师跟踪与企业主体信用评级

(三)内生性检验

考虑到证券分析师可能倾向于跟踪信用状况较好的企业，且企业主体信用评级的提升也会吸引更多的证券分析师对其进行跟踪。同时，本文研究样本为拥有主体信用评级的发债企业，这也可能会导致样本自选择问题。因此，上述的回归结果可能存在内生性问题。为此，本文通过两阶段最小二乘法(2SLS)、改变分析师跟踪的衡量方式、倾向匹配得分法(PSM)、差分方程回归模型以及Heckman两阶段法来处理内生性问题。

1.两阶段最小二乘法(2SLS)

借鉴Yu(2008)以及陈钦源等(2017)的做法，本文以分析师预期跟踪倾向(Exfollow)作为分析师实际跟踪人数的工具变量进行两阶段回归。分析师预期跟踪倾向(Exfollow)的计算公式如下：

Exfollowi,j,t=(Brokersizej，t/

Brokersizej，0)×Exfollowi，j，0

(2)

(3)

其中，Exfollowi，j，0表示在基准年内券商j中跟踪企业i的证券分析师人数，Brokersizej，0和Brokersizej，t分别表示券商j在基准期、第t期拥有的分析师数量，该工具变量衡量了证券分析师对企业i的预期关注倾向。由于券商规模的调整仅受券商战略及经营状况的影响，与被跟踪企业财务特征无关，因此由基准年计算得到的预测值应该与当期的随机误差项不相关。表3列(3)报告了第一阶段的估计结果，从中可见，Exfollow的估计系数为0.460，且在1%水平上显著为正，与预期一致。F统计量为1054.234，远大于10，通过了弱工具变量检验。列(4)报告了第二阶段的估计结果，不难发现，Follow的估计系数为0.231，且在1%水平上显著为正。由此可知，在控制内生性问题后，分析师跟踪人数与企业主体信用评级的正相关关系仍然成立。

2.改变分析师跟踪的衡量方式

鉴于证券分析师选择是否跟踪某一家企业可能与该企业的财务特征有关，因此本文借鉴陈钦源等(2017)的做法，选择超额分析师人数(Refollow)来重新衡量分析师跟踪人数。具体地，先用模型(4)的残差来衡量除审计质量、企业规模以及财务杠杆率等其他企业层面特征决定的分析师跟踪人数，然后将其作为自变量代入主模型中进行回归，结果如表4列(1)所示。从中可见，Refollow的估计系数仍然在1%水平上显著为正。由此可知，在改变分析师跟踪的衡量方式后，本文结论也未发生改变。

表4 内生性检验：改变分析师跟踪的衡量方式、倾向匹配得分法以及差分方程回归模型

Refollowi,t=∂+β1Paystylei,t+β2Auditi,t+β3Sizei,t+β4Leveragei,t+

β5Curassi,t+β6Ebiti,t+β7Roai,t+β8Growthi,t+β9Turnoveri,t+

β10TQi,t+β11Soei,t+Industry+Year+ε

(4)

(续表4)

3.倾向匹配得分法(PSM)

我们先按照企业是否存在分析师跟踪，将样本分为实验组(有分析师跟踪的企业)和对照组(无分析师跟踪的企业)，并以模型(1)中所有控制变量为协变量来进行匹配，匹配比例为1∶1。在此基础上，利用匹配后的样本对企业主体信用评级(Credit)与分析师是否跟踪(Dumfollow)进行回归分析。表4列(2)和列(3)分别报告了匹配前与匹配后企业是否存在分析师跟踪的样本组之间的差异，从中可见，匹配前两组样本的部分控制变量存在显著差异，而匹配后两组样本在所有控制变量上均无显著差异，这说明上述配对是有效的。表4列(4)和列(5)分别报告了配对前后企业主体信用评级(Credit)与分析师是否跟踪(Dumfollow)的回归结果，不难发现，配对后的样本中Dumfollow的估计系数为0.502，且在1%水平上显著为正。由此说明，在控制企业特征方面的差异后，本文结论仍然成立。

4.差分方程回归模型

差分方程可以帮助我们观察到自变量的增量对因变量的增量影响，从而消除或减轻反向因果关系对研究结论的影响(仓勇涛 等，2011；Zhang，2018)。为克服分析师选择偏好可能引发的内生性问题，本文采用差分方程回归模型做了进一步的分析。首先，计算模型(1)中主要变量的变化值，并用变化值代替水平值；然后，进行Ologit回归。结果如表4列(6)和列(7)所示。其中：列(6)中的被解释变量ΔCredit表示企业本年度的主体信用评级减去上一年度的主体信用评级，解释变量ΔFollow表示企业本年度的分析师跟踪人数减去上一年度的分析师跟踪人数；列(7)中的解释变量Upfollow为虚拟变量，当年分析师跟踪人数增加时，取值为1，反之取值为0。由检验结果可知，ΔFollow与Upfollow的估计系数分别在5%、1%水平上显著为正，说明分析师跟踪人数的增加会带来企业主体信用评级的提高，即分析师跟踪能够提升企业主体信用评级，本文结论仍然成立。

5.Heckman两阶段法

考虑到本文样本为拥有主体信用评级的发债企业，而企业是否发行债券也可能由其信用评级的高低所决定，这可能会导致样本选择偏差问题。为此，本文将2011—2018年所有未发行债券的企业也纳入了研究样本，共得到16344个样本观测值，之后使用Heckman两阶段模型进行检验。第一阶段，参考Bharath et al.(2008)、Lin et al.(2013)以及王雄元等(2017)的研究，选择审计质量(Audit)、企业规模(Size)、企业杠杆率(leverage)、短期借款占总资产之比(Short-term)、长期借款比例占总资产之比(Long-term)、现金流风险(Cfrisk)、总资产收益率(Roa)、营业收入增长率(Growth)、第一大股东持股比例(Top1)、企业性质(Soe)作为选择方程的解释变量，建立企业是否发债(Bond)的Probit模型，之后将计算得出的逆米尔斯系数(Inverse Mill’s Ratio，简记IMR)代入主模型进行第二阶段回归。表5报告了Heckman两阶段的回归结果。由列(2)可见，在控制IMR后，分析师跟踪(Follow)的估计系数为0.202，且在1%水平上显著为正。这说明在控制样本自选择问题后，分析师跟踪依然对企业主体信用评级存在积极影响。

(四)机制检验

在前文的理论分析部分，我们推断分析师跟踪主要通过降低企业的会计信息风险与债务代理风险来提高企业主体信用评级。接下来，检验上述两种作用机制是否成立。

1.会计信息风险机制检验

由于分析师跟踪主要通过提高企业的盈余质量来降低企业的会计信息风险，我们用盈余管理水平来表示会计信息风险，并通过修正的横截面琼斯模型(Dechow et al.，1995)计算的可操控应计利润的绝对值(|

DA|

)加以度量。中介效应检验程序主要参考温忠麟等(2014)的做法。表6列示了会计信息风险机制检验的结果。列(1)中，分析师跟踪(Follow)的估计系数显著为负；列(2)中，分析师跟踪(Follow)的估计系数显著为正，盈余质量(|

DA|

)的估计系数显著为负。以上结果表明，分析师跟踪可以通过降低企业的会计信息风险来提高企业主体信用评级。

2.债务代理风险机制检验

分析师跟踪对管理者行为与企业财务绩效方面的影响与公司治理具有相似性(Chang et al.，2006)。良好的内部治理与较强的外部监督均能够对经理人起到有效的监督和激励作用，减少经理人为谋取私利而损害企业利益的机会主义行为，进而改善企业业绩并提升企业价值。换言之，对于内部治理水平较差以及外部监督较弱的公司而言，管理层可能会实施更多的有损企业价值以及未来现金流的机会主义行为，因此企业的债务代理问题更加严重。基于上述分析，我们通过比较不同公司内部治理水平下分析师跟踪对企业主体信用评级的异质性影响，来侧面检验债务代理风险作用机制是否成立。

对于公司内部治理水平的衡量，我们借鉴白重恩等(2005)以及周宏等(2018)的做法，选取第一大股东持股比例(Top1)、独立董事比例(Ind)、董事会持股比例(Bdshare)、高管持股比例(Manshare)、董事会规模(Bdsize)、高管前三名薪酬总额(Mancash)、董事长与总经理是否两职合一(Dual)、监事会持股比例(Spvshare)共8项指标进行主成分分析，并选择第一大主成分作为公司内部治理综合指数。分析结果表明，在第一大主成分中，Top1、Ind、Bdshare、Manshare、Bdsize、Mancash、Dual、Spvshare的载荷系数分别为-0.2085、0.0642、0.6047、0.6133、-0.2220、-0.0471、0.2406、0.3180，且符号与理论预期大致相同。第一大主成分得分越高，说明公司内部治理水平越高。进一步，我们参照张会丽等(2012)的做法，按是否高于公司内部治理综合指数的中位数，将样本企业分为公司治理水平高组和公司治理水平低组。表6的列(3)和列(4)报告了分析师跟踪与企业主体信用评级的分组回归结果。在公司内部治理水平高的样本组中，分析师跟踪(Follow)的估计系数不显著；而在公司内部治理水平低的样本组中，分析师跟踪(Follow)的估计系数在1%的水平上显著为正。上述结果表明，当公司内部治理水平较差时，分析师跟踪作为内部治理机制的一种补充，可以有效缓解企业与债务人的债务代理冲突，从而显著提高企业的主体信用评级。也就是说，分析师跟踪可以通过降低企业的债务代理风险进而提升企业主体信用评级。

表6 机制检验：分析师跟踪与企业主体信用评级

五、进一步研究

(一)考虑产权性质的影响

由于所有者缺位，大股东和资本市场难以对国有企业管理者进行有效的监督(陈钦源 等，2017)，因此国有企业中的债务代理问题可能更为严重。作为国有产权的“代理人”，政府或地方国有资产管理机构在企业治理中的利益主体性不强，因此很难对管理层施加有效的监督与控制。企业控制权向管理层的不断转移，会进一步加大管理层滥用权力、侵占企业利益的可能。然而，对于非国有企业而言，其股权集中度明显更低，且实际控制人的个人利益与企业利益的联系更加紧密。因此，较之国有企业，非国有企业所有者对管理层的监督意愿更强烈，其与债权人面临的管理层道德风险更小。综上分析，本文推断，国有企业治理效率低下引发的债务代理问题会导致其更加依赖于外部监督，而作为企业外部治理的重要力量之一，证券分析师在国有企业的信息披露以及债务代理问题中能够发挥更加有效的监督作用。为检验产权性质是否会对分析师跟踪与企业主体信用评级的关系产生影响，本文将全样本划分为国有企业组与非国有企业组，在此基础上，对主模型进行回归检验，结果如表7列(1)、列(2)所示。从中可见，在国有企业样本组，分析师跟踪(Follow)的估计系数在1%水平上显著为正；而在非国有企业样本组，分析师跟踪(Follow)的估计系数不显著。由此可知，分析师跟踪对企业主体信用评级的促进作用在国有企业中更强。

表7 异质性检验

(二)考虑会计师事务所规模的影响

低质量的审计活动在一定程度上会助长企业的盈余管理行为，导致企业发布的财务报告质量降低，进而使得接收并使用这些财务信息的投资者利益受损；相反，高质量的审计活动能够显著抑制企业的盈余操纵行为，提升企业信息披露质量，从而降低管理层操控信息和掏空财富的概率(Aguilera et al.，2015)。相关研究发现，在企业外部治理方面，外部审计与证券分析师之间具有互相补充与替代的关系，它们都有助于降低信息不对称、缓解代理冲突(Sun et al.，2011；谭雪，2016)。因此，当审计质量较高时，分析师跟踪的外部治理作用减弱；而当审计质量较低时，分析师跟踪缓解企业会计信息风险以及债务代理风险的作用更加显著。为检验分析师跟踪对企业主体信用评级的影响是否因审计质量不同而存在差异，本文先按照会计师事务所规模将全样本分为大所审计样本组与小所审计样本组，然后对主模型进行回归。其中，“大所”是指国际四大会计师事务所，非国际四大会计师事务所则称为“小所”。表7列(3)、列(4)分别报告了大所审计与小所审计的回归结果，从中可见，分析师跟踪(Follow)的估计系数仅在小所审计的样本企业组显著。这说明在审计质量较低的企业中，证券分析师的治理作用更强，对企业主体信用评级的积极影响更大。

(三)考虑机构投资者持股比例的影响

机构投资者是卖方分析师的主要服务对象。证券分析师主要通过提供专业的、高质量的、有价值的研究报告，帮助机构投资者做出正确的投资决策。袁春生(2012)研究表明，证券分析师能够有效减轻机构投资者被舞弊公司误导的程度。进一步，代昀昊(2015)研究发现，机构投资者持股比例越高，证券分析师对企业盈余管理行为的抑制作用也越强。也就是说，机构投资者的存在可以对证券分析师的监督效率起到一定的促进作用。我们预期，机构投资者持股比例越高，证券分析师对企业的监督动力越强、监督效果越好，越有助于降低企业管理层机会主义行为所导致的债务信用风险。为检验分析师跟踪对企业主体信用评级的积极作用是否受机构投资者持股比例的影响，本文先按机构投资者持股比例的年度行业均值将样本划分为机构投资者持股比例高和低两组，然后分别对分析师跟踪与企业主体信用评级进行回归分析，结果如表7列(5)、列(6)所示。从中可见，分析师跟踪对企业主体信用评级的正向影响仅在机构投资者持股比例高的样本组显著。这说明机构投资者持股比例越高，分析师的外部治理作用越强。

六、结论与启示

(一)研究结论

本文选取2011—2018年我国拥有主体信用评级的A股上市公司为研究样本，实证检验分析师跟踪与企业主体信用评级之间的关系。结果表明，分析师跟踪人数越多，企业主体信用评级越高，该结论在控制内生性问题后依然成立。同时，本文发现，分析师跟踪主要通过降低企业的会计信息风险以及债务代理风险两条路径对企业主体信用评级施加影响。进一步研究显示，分析师跟踪在国有性质、非四大审计以及机构投资者持股比例高的企业中发挥的外部治理作用更强，其对企业主体信用评级的积极效应更显著。

(二)管理启示

本文结论在实务上的启示主要体现在：首先，本文发现分析师跟踪能够较大程度地影响上市公司的财务报告质量，减轻企业的债务代理问题，进而提高企业主体信用评级，因此应高度重视并发挥证券分析师作为资本市场重要信息中介的积极作用，通过提高证券从业人员的职业能力，强化证券市场信息中介的职能与规范，有效促进我国资本市场的健康快速发展。其次，监管部门应进一步加强对证券市场违法违规行为的打击力度，对于证券分析师恶意误导投资者、扰乱市场秩序，以及信用评级机构“量钱评级”等乱象施以严格惩罚，提高其违规成本，从而充分发挥证券分析师、信用评级机构的信息传递功能以及对经理人的监督约束作用。最后，企业管理层应该高度重视证券分析师研究报告的信息传递作用以及分析师跟踪行为所带来的外部监督效应，努力提高自身的信息披露质量、改善自身的治理能力和经营水平，尽可能避免盈余操纵、滥用资源、追求短期绩效等不利于企业价值最大化的行为。