分析师跟踪网络与企业合作创新

白 俊，李 云

(石河子大学经济与管理学院，新疆 石河子 832000)

一、引 言

社会学家认为，企业的经济活动大多嵌入在社会网络中[1]，社会网络可以给企业带来对自身发展有价值的稀缺资源[2]。现阶段我国企业发展迅速，非正式制度在企业发展中发挥了重要作用，而社会网络作为其中一种形式，对其进行研究具有重要的现实意义。近年来，分析师行业快速崛起，为投资者提供了大量信息，有效缓解了资本市场信息不对称。一般来说，分析师会同时跟踪多个企业，那么这些企业之间就会存在共同分析师，这种由共同分析师跟踪而形成的连接关系构成了复杂的社会网络，即分析师跟踪网络。现有研究已经对分析师跟踪网络进行了一些探索，发现分析师跟踪网络会影响企业的会计信息质量[3]、融资决策[4]、并购绩效[5]等。

技术创新不仅是我国实现经济高质量发展的重要驱动力，而且是企业在竞争激烈的市场环境中保持长期竞争优势的源泉。在技术结构日益复杂的背景下，企业技术创新的难度不断增加，“单打独斗”式的创新战略难以应对，合作创新逐步成为企业增强创新能力的重要战略选择，因为合作创新能够帮助企业获得外部互补性资源、分担研发投入、分散研发风险[6]，从而实现技术升级。合作创新同样引起了党和政府的高度重视，党的十八大和十九大报告都强调要提高国家创新能力应该注重“协同创新”“产学研融合”。目前，关于社会网络与企业合作创新之间关系的研究主要从整体社会网络的结构特征、关系特征展开，发现社会网络可以将丰富的外部资源和信息传递到企业内部，从而影响合作创新。分析师作为信息中介本身掌握大量被跟踪企业的信息，且在日常工作中需要与企业管理层进行频繁的交流沟通，那么，由共同分析师构建的网络能否成为企业间信息传递的桥梁，进而促进企业合作创新？这是本文关注的问题。

本文的主要贡献在于：第一，揭示了分析师作为企业间信息传递的新角色扮演。国内外基于分析师在企业之间构建信息桥梁的研究较少，本文关注企业之间由共同分析师跟踪形成的社会网络对合作创新的影响机理，进一步探索了分析师职业的新角色扮演。第二，拓展了社会网络的研究范围。近年来关于社会网络与企业行为的研究逐渐增多，且大量研究主要关注董事、股东等构建的网络，而以分析师跟踪网络作为切入点的研究并不多见。相比于其他网络，分析师跟踪网络具有其独特性。分析师作为信息中介，本身掌握了大量信息，且需要与企业管理层进行频繁沟通，因此，由共同分析师形成的连接能够促进企业间信息流通，影响企业行为决策。第三，丰富了企业合作创新影响因素的相关研究。现有文献大多从整体社会网络的结构特征、关系特征角度探索了社会网络对企业合作创新的影响，忽视了构建社会网络的不同主体所发挥的作用，本文从分析师跟踪网络角度拓宽了企业合作创新影响因素的研究。

二、文献回顾与理论分析

(一)文献回顾

1.分析师跟踪网络的研究

现有文献从两方面对分析师跟踪网络进行了探索：一方面，分析师往往倾向于跟踪某一特定领域的企业，导致分析师跟踪网络内的企业具有相似性，因此在研究企业同群效应时，该网络可以帮助企业识别出同群企业。例如，分析师跟踪网络内企业的会计信息质量[3]、股票拆分行为[7]、数字化转型战略[8]等都存在同群效应。另一方面，分析师跟踪网络能够发挥信息传递作用，可以成为企业间信息传递的桥梁。已有研究发现，分析师跟踪网络可以传递企业间的融资决策信息，进而影响网络内企业的融资决策[4][9]。并购双方具有共同分析师时，可以在企业间传递对并购活动有价值的信息，提高并购绩效[5]。由此可见，现有文献主要从企业间的同群效应和信息传递作用两个方面对分析师跟踪网络进行了研究。

2.社会网络对企业合作创新的影响研究

当前企业处于复杂的社会网络中，网络给企业带来了丰富的资源和信息，进而影响企业的行为决策。目前，有大量文献基于社会网络理论探究了社会网络与企业合作创新之间的关系。例如，社会网络是由企业间错综复杂的关系构成，企业在社会网络中所处的位置是关系建立的结果，占据优势位置的企业能够获取更有价值的资源和信息，促使企业在开展合作创新时具有先发优势[10][11]；处于网络中心位置的企业在搜索网络资源和信息方面具有优势，能够准确找出最合适的合作伙伴，从而促进合作创新[12]；处于结构洞位置的企业能够控制和支配各种关键资源和信息，可以快速捕捉市场机会，并识别潜在风险，提高合作创新效率[13]。网络关系嵌入性越深，企业之间的关联度就越高，有利于深度沟通交流有价值的知识和信息，增加合作双方的信任以及维持长期合作的意愿，进而提升合作创新绩效[14][15][16]。由此可见，现有研究主要从企业所在网络整体的结构特征、关系特征角度研究社会网络对企业合作创新的影响。

综上所述，已有研究主要关注社会网络整体特征与企业合作创新之间的关系，忽视了构建社会网络的不同主体在其中发挥的作用。本文基于分析师构建的社会网络，探究分析师在社会网络中发挥的作用及其对企业合作创新的影响。

(二)理论分析与假设提出

社会网络有助于企业间信息共享，能够降低合作风险，增加企业间信任，进而促进企业合作创新。因此，本文将从信息共享的角度探索分析师跟踪网络与企业合作创新之间的关系。

信息共享为企业间建立长期稳定的合作关系奠定了坚实基础，尤其对企业合作创新而言更为重要。首先，信息共享能够加强企业之间的沟通交流，缓解合作创新过程中的信息不对称，促使合作双方及时掌握研发动态，提高合作创新效率。其次，信息共享可以增加合作伙伴之间的信任，降低合作创新过程中存在的“搭便车”“敲竹杠”等机会主义行为，提升企业合作创新的意愿。最后，信息共享有助于激发合作双方的灵感，研发出更具有竞争优势的产品，从而提高合作创新的收益。现有研究发现，企业之间应该努力寻找更多信息沟通的渠道，加强信息共享程度，这样才能使彼此的合作创新效率更高[17]；基于产业集群的视角发现，企业间信息共享能够促进合作创新，提高自身竞争力[18]；产业链信息化程度的提升，有助于企业间信息共享，帮助企业更全面地分析市场需求，合作研发出更具有市场竞争力的产品，进而提升企业经济效益及合作创新意愿[19]；供应链企业之间加强信息共享程度有助于彼此相互信任，降低信息不对称，进而促进供应链企业之间的合作创新[20]。因此，信息共享在企业合作创新中起到至关重要的作用，提高企业间信息共享程度有助于实现合作创新。

分析师跟踪网络作为社会网络的一种，可以成为企业与企业之间信息沟通交流的桥梁，有助于实现企业间信息共享。分析师在发布研报之前，会与企业管理层进行频繁的私下沟通[21]。随着分析师与企业交流机会的增多，如分析师实地调研及电话会议等，分析师的信息需求者也不仅仅局限于外部个人投资者及机构投资者，企业本身在一定程度上也需要通过分析师这类信息中介来获取其他企业的信息。企业之间的相关信息会通过共同分析师跟踪所构建的网络进行传播，有助于企业间信息共享。已有文献发现，企业间的融资决策信息可以通过分析师跟踪网络进行传递，使得网络内的企业在进行融资决策时具有更多参考[4]；并购双方具有共同分析师可以使得与并购活动相关的信息在企业之间流通，提高并购绩效[5]。由此可见，分析师跟踪网络能够促进企业之间的信息流通，提升企业间信息共享程度，为企业行为决策的制定提供帮助。

综上所述，分析师跟踪网络有利于提升企业间信息共享程度，而信息共享程度的提升能够促进企业合作创新。基于此，本文提出以下假设：

H1：分析师跟踪网络能够促进企业合作创新。

三、研究设计

(一)研究样本与数据来源

本文以2007—2020年A股上市公司为样本，剔除金融业、ST、PT、资不抵债和财务数据缺失的样本，最终得到19447个样本观测值。本文利用企业的联合发明专利申请数量来衡量企业合作创新，相关数据来自于CNRDS数据库，其他数据均来自CSMAR数据库。本文对所有连续变量进行上下1%的Winsor处理以消除极端值的影响。

(二)变量定义

1.分析师跟踪网络(Network)的衡量

参考黄灿和蒋青嬗(2021)[22]的研究，企业间的连接关系根据如下方法判断：当两个企业之间存在共同分析师时，就认为具有连接关系，否则没有连接关系。本文搜集了上市公司分析师跟踪的数据，将其转化为“公司—公司”一模矩阵，分析师跟踪网络采用UCINET软件计算的标准化特征向量中心度衡量。

2.企业合作创新(Co_Innov)的衡量

由于专利授权存在较多官僚干预，不确定性高、审核周期长，而专利技术对企业的影响在申请过程已有显现，因此，专利申请数量更能反映企业的创新情况。鉴于发明专利的技术含量更高，更能反映创新成果，根据Brockman等(2018)[23]的做法，企业合作创新采用企业联合发明专利申请数量加1的自然对数来衡量。

3.控制变量

根据现有研究，本文选择以下控制变量：企业规模(Size)、杠杆率(Lev)、成长性(Growth)、盈利能力(Roa)、经营现金流(Cfo)、企业年龄(Age)、产权性质(Soe)、两职合一(Dual)、高管薪酬(Pay)、董事会规模(Board)。此外，模型中还加入了年度和行业固定效应。具体变量定义见表1。

表1 变量说明

(三)模型设计

为检验假设H1，本文构建模型(1)：

Co_Innovi,t=β0+β1Networki,t+∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(1)

四、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

表2为变量的描述性统计特征。企业合作创新(Co_Innov)的均值为0.573，标准差为1.101，表明我国上市公司合作创新还处于较低水平，且不同企业的合作创新程度差异很大。分析师跟踪网络(Network)的均值为2.372，标准差为2.290，表明企业所处的分析师跟踪网络丰富程度差异较大。其他变量与现有文献基本相似。

表2 描述性统计

(二)基本回归分析

表3为基本回归结果。列(1)仅控制年度和行业，列(2)加入所有控制变量，分析师跟踪网络的系数均显著为正。结果表明，分析师跟踪网络有助于实现企业间信息共享，进而促进企业合作创新，验证了假设H1。

表3 基本回归结果

(三)信息传递方式检验

上文从信息共享的角度对分析师跟踪网络影响企业合作创新的机理进行了理论分析和实证检验，这一部分将尝试探讨分析师跟踪网络在企业间传递信息的方式。Lang和Lundholm(1996)研究发现，分析师为了获取上市公司更多非公开的信息，可能会进行私下会见、电话访谈、实地调研等，其中，实地调研是分析师与管理层接触的最佳途径，通过这种途径分析师可以搜集到与企业生产经营相关的私有信息[24]。同时，分析师与企业之间的沟通是相互的，在实地调研过程中，企业管理层也能从分析师那里获得有用信息，从而导致企业间的相关信息可以通过共同分析师进行传播。由此可见，实地调研可能是分析师跟踪网络在企业间传递信息的有效方式。本文参考黎文靖和潘大巍(2018)[25]的研究，设置虚拟变量Visit，如果当年企业被分析师进行了实地调研，Visit为1，否则为0，并分别进行回归，结果见表4。当企业被实地调研时，分析师跟踪网络的系数显著为正，而当企业没有被实地调研时，分析师跟踪网络的系数不显著，且组间系数差异显著。结果表明，实地调研有助于分析师跟踪网络的信息传递，进而促进企业合作创新。

表4 信息传递方式检验

(四)稳健性检验

1.内生性问题

第一，工具变量法。本文借鉴刘景卿等(2019)[26]、邵汉华等(2019)[27]的做法，将分析师跟踪网络的滞后一期作为工具变量(Network_IV)进行2SLS回归，原因在于分析师跟踪网络的滞后变量与自身相关，但滞后变量已发生，与当期扰动项不相关。第二，Heckman两步法。本文设置虚拟变量Network_75，若Network大于上四分位数为1，否则为0。选择企业规模、杠杆率、成长性、盈利能力、企业年龄和产权性质作为控制变量对Network_75进行回归，并将计算出的IMR代入模型(1)重新进行检验。第三，倾向得分匹配法。本文将Network_75为1作为处理组，否则为控制组，按照1∶2最近邻匹配法进行匹配(匹配协变量与Heckman两步法中的控制变量相同)，利用配对样本重新进行检验。以上检验结果见表5，结果稳健。

表5 内生性检验

2.其他稳健性检验

第一，替换因变量。借鉴党琳等(2021)[28]的做法，企业合作创新采用所有专利联合申请数量加1的自然对数衡量。第二，替换自变量。分析师跟踪网络分别采用程度(Degree)、接近(Closs)、中介(Between)中心度衡量。第三，增加控制变量。考虑到企业间信息传递也可以通过股东网络，本文将股东网络特征向量中心度(Network_Share)加入基本回归模型。以上检验结果见表6，结果稳健。

表6 其他稳健性检验

五、进一步分析

(一)企业异质性检验

1.吸收能力

不同企业的吸收能力存在差异，企业吸收能力越强，越能够快速地从繁杂的信息中识别出有价值的信息，并加以消化吸收。因此，当吸收能力较强时，企业能够更高效地利用分析师跟踪网络构建的信息共享平台，显著促进企业合作创新。借鉴Wang等(2014)[29]的做法，企业吸收能力(Absorb)采用研发人员占比衡量，表7列(1)显示，Network*Absorb的系数显著为正，表明企业吸收能力越强，分析师跟踪网络对合作创新的影响越大。

2.所属行业性质

相比于非高新技术企业，高新技术企业的技术复杂程度较高，产品更新换代速度较快，更加依赖与其他组织的合作创新[30]。因此，高新技术企业为了加快合作创新的开展，迫切需要利用分析师跟踪网络构建的信息共享平台，此时分析师跟踪网络对合作创新的促进作用更强。参考陈钦源等(2017)[31]的研究，如果企业所属行业的代码为C2、C3、C4、I、M，则属于高新技术企业(Tech)，取值为1，否则为0。表7列(2)显示，Network*Tech的系数显著为正，表明在高新技术企业中，分析师跟踪网络对合作创新的影响更大。

表7 企业异质性检验

(二)外部环境异质性检验

1.经济政策不确定性

经济政策不确定性的产生源于政策在制定及实施过程中的频繁变动[32]，不确定性越高，创新活动面临的风险越高，企业通过合作创新来分担风险的动机就越强。此外，当企业面临的不确定性较高时，企业间的信息流动在一定程度上会受阻[33]，从而对分析师跟踪网络构建的信息共享平台的依赖性更强。因此，在不确定性较高时，分析师跟踪网络对企业合作创新的影响更显著。经济政策不确定性(EPU)采用Baker等(2016)[34]编制的不确定性指数衡量，表8列(1)显示，Network*EPU的系数显著为正。这说明，经济政策不确定性越高，分析师跟踪网络对企业合作创新的影响越大。

表8 外部环境异质性检验

2.市场化程度

现阶段，不同地区的市场化进程发展迥异。市场化程度越高，市场竞争越激烈，企业市场份额流失的风险越大，创新动力及紧迫感就越强。企业积极参与合作创新能够获取有价值的外部资源，加快研发速度，减少研发成本支出，从而有助于企业获取竞争优势。因此，在市场化程度高的地区，企业参与合作创新的积极性更高，为了促使合作创新的顺利开展，会更加依赖分析师跟踪网络构建的信息共享平台，故分析师跟踪网络对企业合作创新的促进作用更强。市场化程度(Market)采用樊纲等(2011)[35]编制的市场化指数衡量，表8列(2)显示，Network*Market的系数显著为正。这说明，市场化程度越高，分析师跟踪网络对企业合作创新的影响越大。

(三)经济后果检验

由前文可知，分析师跟踪网络能够提升企业合作创新，而合作创新能够帮助企业获取外部资源。企业通过对外部资源进行整合可以实现协同效应和规模经济，提高企业的创新能力以及成本优势，从而增加企业价值。参考何瑛等(2019)[36]的做法，本文以TobinQ来衡量企业价值，构建模型(2)检验分析师跟踪网络对企业价值的影响。

TobinQi,t=β0+β1Networki,t+∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(2)

为了进一步验证分析师跟踪网络提升企业价值的路径是通过提升企业合作创新，借鉴郑倩雯和朱磊(2021)[37]的研究，本文设计模型(3)进行中介效应检验。

TobinQi,t=β0+β1Networki,t+β2Co_Innovi,t+∑Controlsi,t+Year+Industry+εi,t

(3)

表9为分析师跟踪网络对企业价值的影响结果。由列(1)和列(2)可知，无论是否加入年度和行业控制变量，分析师跟踪网络的系数均显著为正，说明分析师跟踪网络能够提高企业价值。列(3)和(4)报告了中介效应检验的结果，从中可以看出，加入合作创新之后，合作创新的回归系数显著为正，且分析师跟踪网络的回归系数依然显著为正，说明合作创新在其中起到了部分中介作用，即分析师跟踪网络提升企业价值的路径之一是通过提高合作创新。

表9 经济后果检验

六、研究结论与启示

本文根据社会网络理论，实证检验了分析师跟踪网络与企业合作创新之间的关系。研究结果显示：(1)分析师跟踪网络能够促进企业合作创新，实地调研是分析师跟踪网络传递信息的有效方式；(2)分析师跟踪网络对合作创新的影响在吸收能力强、高新技术企业、经济政策不确定性高及市场化程度高的情况下更显著；(3)分析师跟踪网络提升了企业价值，且合作创新在其中起到部分中介作用。

根据本文的结论提出如下政策建议：一是对分析师而言，需要不断提升信息挖掘能力，在不违反相关规定的前提下为企业合作创新提供信息共享平台，促进实体经济发展。二是对企业而言，信息共享程度的提升有助于合作创新，鉴于分析师跟踪网络发挥的信息传递作用能给企业带来较强的边际贡献，那么在企业合作创新过程中，要积极利用分析师跟踪网络构建的信息共享平台。三是对于政府而言，主要关注资本市场在实体经济转型发展中所能发挥的作用，而分析师跟踪网络能够促进企业间信息沟通和交流，进而提升企业合作创新，因此，政府应该加强分析师行业的建设，充分发挥分析师的信息中介作用，推动分析师职业健康发展。