陳 輝 汪前元

（1．廣東金融學(xué)院 中國(guó)金融轉(zhuǎn)型與發(fā)展研究中心，廣東 廣州510521；2．廣東金融學(xué)院 華南金融研究所，廣東 廣州510521）

一、引言

經(jīng)過(guò)近二十年的發(fā)展，我國(guó)的證券分析師市場(chǎng)已經(jīng)出現(xiàn)了兩個(gè)重要的轉(zhuǎn)變：一是逐步由以往的以買(mǎi)方分析師為主轉(zhuǎn)變?yōu)楫?dāng)前的以賣(mài)方分析師為主；二是逐步由以往的混亂無(wú)序轉(zhuǎn)變?yōu)楫?dāng)前的漸趨規(guī)范。與之相伴隨的是對(duì)分析師到底起著何種作用的爭(zhēng)論。通常認(rèn)為，分析師是重要的信息中介，能夠通過(guò)搜集、評(píng)估、傳遞公共信息和私有信息以達(dá)到降低市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度和提高股票流動(dòng)性的目的。然而，從信息的角度出發(fā)，證券分析師的作用可以劃分為三類(lèi)，即信息傳遞、逆向選擇與信息效率。當(dāng)分析師公平地向客戶(hù)披露信息時(shí)，知情交易者和非知情交易者之間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題會(huì)減輕，從而降低了信息不對(duì)稱(chēng)程度［1］［2］。但是，分析師對(duì)信息的獲取也可能更有利于知情交易者，從而引發(fā)更加嚴(yán)重的逆向選擇［3］。與此同時(shí)，由于分析師的參與，私有信息可能更加迅速地反映在股票價(jià)格之中，降低了資產(chǎn)價(jià)值的不確定性，從而提高了股票流動(dòng)性［4］。在我國(guó)，這一問(wèn)題還變得異常復(fù)雜，由于我國(guó)分析師的預(yù)測(cè)能力不強(qiáng)［5］，獨(dú)立性較弱，且存在由此而導(dǎo)致的分析師樂(lè)觀性問(wèn)題［6］，這使得我國(guó)的情況和西方可能存在巨大的差異，對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)的考察就顯得尤為必要。

本文使用中國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)，基于高頻數(shù)據(jù)構(gòu)造價(jià)差指標(biāo)以衡量股票流動(dòng)性，采用價(jià)差分解方法構(gòu)造逆向選擇指標(biāo)以衡量信息不對(duì)稱(chēng)，對(duì)證券分析師與股票流動(dòng)性和信息不對(duì)稱(chēng)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證考察，具有以下幾個(gè)方面的重要意義：（1）眾多研究都以分析師能夠降低信息不對(duì)稱(chēng)、提高股票流動(dòng)性為其邏輯前提［7］，但這一論斷尚未得到足夠的經(jīng)驗(yàn)支持，本文的研究正是對(duì)這一方面文獻(xiàn)的重要補(bǔ)充；（2）以往的研究在考察證券分析師和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系時(shí)，并未從本文所劃分的三個(gè)維度出發(fā)來(lái)討論這一問(wèn)題［8］［9］［10］，本研究將有利于澄清證券分析師是通過(guò)何種渠道影響股票流動(dòng)性的爭(zhēng)論；（3）本文所探討的股票流動(dòng)性是市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的重要議題。已有研究表明，提高股票流動(dòng)性能夠降低權(quán)益資本成本，提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效，進(jìn)而提升公司價(jià)值［11］，而分析師跟蹤在提升股票流動(dòng)性方面能夠發(fā)揮重要的作用，因此探討這一問(wèn)題有利于深入理解證券分析師的作用；（4）由于我國(guó)是典型的指令驅(qū)動(dòng)型市場(chǎng)，不能通過(guò)吸引做市商的方式，而只能通過(guò)提高信息披露質(zhì)量或吸引分析師的方式來(lái)提高股票流動(dòng)性，而信息披露質(zhì)量和分析師跟蹤之間存在著某種因果關(guān)系［12］，因此，探討分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系具有重要的意義。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

（一）文獻(xiàn)回顧

作為重要的信息中介，在西方，證券分析師方面的問(wèn)題已受到人們的廣泛關(guān)注。Brennan和Subrahmanyam的研究結(jié)果表明，分析師跟蹤降低了逆向選擇成本，提高了股票流動(dòng)性。他們認(rèn)為，導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是，分析師之間的競(jìng)爭(zhēng)使得信息更快地反映在股票價(jià)格之中［8］。與他們得到的結(jié)論相反，Chung等人的研究結(jié)果表明，分析師跟蹤人數(shù)越多，使用買(mǎi)賣(mài)價(jià)差衡量的信息不對(duì)稱(chēng)程度越高。他們認(rèn)為，導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是，做市商通過(guò)分析師跟蹤的人數(shù)來(lái)推斷信息不對(duì)稱(chēng)程度的高低，并依此設(shè)定買(mǎi)賣(mài)價(jià)差［9］。因此，在該文中，分析師跟蹤和信息不對(duì)稱(chēng)之間并不存在邏輯上的因果關(guān)系。此外，在該文中，作者并沒(méi)有使用價(jià)差分解的方法來(lái)衡量信息不對(duì)稱(chēng)程度。與前兩篇文獻(xiàn)的研究思路不同，Yohn考察了盈余公告日前后分析師跟蹤和報(bào)價(jià)價(jià)差之間的關(guān)系，其研究表明，隨著分析師跟蹤人數(shù)的上升，盈余公告日附近的平均買(mǎi)賣(mài)價(jià)差下降了，且他們認(rèn)為，這是由于分析師提供了與公司有關(guān)的信息的結(jié)果［13］。Roulstone的研究結(jié)果表明，分析師跟蹤人數(shù)（預(yù)測(cè)離散程度）和股票流動(dòng)性正相關(guān)（負(fù)相關(guān)），與逆向選擇成本負(fù)相關(guān)（正相關(guān)），但他認(rèn)為，導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是分析師提供了更多的公共信息，而非相互競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果［10］。

從上面的綜述中可以看出，上述文獻(xiàn)或者僅關(guān)注了分析師跟蹤所導(dǎo)致的信息效率效應(yīng)［8］，或者僅關(guān)注了分析師跟蹤所導(dǎo)致的信息傳遞效應(yīng)［10］，并沒(méi)有文獻(xiàn)同時(shí)對(duì)分析師跟蹤的三種效應(yīng)進(jìn)行研究，同時(shí)對(duì)這三種效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證考察是本文的特色之一。此外，從研究設(shè)計(jì)的角度來(lái)看，上述文獻(xiàn)還存在以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：（1）除Chung等人使用了5年的數(shù)據(jù)之外［9］，其他研究的樣本量均較小，難以真實(shí)而穩(wěn)定地刻畫(huà)分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系；而且僅包含一年的數(shù)據(jù)或僅使用OLS回歸，無(wú)法控制那些不可觀測(cè)的公司固定效應(yīng)的影響，這可能是導(dǎo)致上述研究結(jié)論不一致的重要原因，因而有必要使用固定效應(yīng)回歸分析方法以減輕這一影響；（2）上述文獻(xiàn)在使用聯(lián)立方程模型時(shí)，外生變量明顯不符合外生性要求，和許多現(xiàn)有的會(huì)計(jì)學(xué)或財(cái)務(wù)學(xué)文獻(xiàn)一樣都面臨著工具變量選擇不合理的問(wèn)題［14］。當(dāng)然，不可否認(rèn)，在考察分析師與股票流動(dòng)性和信息不對(duì)稱(chēng)之間的關(guān)系時(shí)，內(nèi)生性問(wèn)題是一個(gè)難以克服的難題。

（二）假設(shè)提出

許多研究將分析師跟蹤看成是信息不對(duì)稱(chēng)程度的代理變量［7］，事實(shí)上，分析師跟蹤和信息不對(duì)稱(chēng)之間的關(guān)系依賴(lài)于分析師是如何向市場(chǎng)參與者提供信息的，也就是說(shuō)，分析師跟蹤是更多地增加了公共信息，還是更多地增加了私有信息［10］。如果分析師挖掘的私有信息快速地在大部分的市場(chǎng)參與者間擴(kuò)散，即增加了公共信息，那么市場(chǎng)的信息環(huán)境將得到改善，投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題將得到緩解，此時(shí)，分析師跟蹤導(dǎo)致的是信息傳遞效應(yīng)；反之，投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題將惡化，此時(shí)，分析師跟蹤導(dǎo)致的是逆向選擇效應(yīng)。從西方的實(shí)證研究結(jié)論來(lái)看，占支配地位的是信息傳遞效應(yīng)［10］。此外，F(xiàn)rancis等的研究表明，分析師更多地向市場(chǎng)而非向特定的知情交易者提供私有信息［15］。Easley等的研究發(fā)現(xiàn)，分析師同時(shí)提供了公共信息和私有信息，但其提供的公共信息要比私有信息多，因此，總體而言，分析師跟蹤能夠降低知情交易概率［16］。

一個(gè)很自然的問(wèn)題就是，上述結(jié)論在我國(guó)是否也成立？實(shí)際上，證券分析師是重要的利益主體，分析師的信息披露行為會(huì)受到其目標(biāo)函數(shù)和約束條件的限制。在均衡的情況下，分析師信息搜集的需求與其生產(chǎn)的信息的潛在經(jīng)濟(jì)價(jià)值正相關(guān)。通常而言，賣(mài)方分析師隸屬于某一證券公司，分析師有義務(wù)公平地向其客戶(hù)提供其分析結(jié)論。但很顯然，一旦分析師識(shí)別出了有價(jià)值的信息，他們最有可能將其優(yōu)先提供給公司或公司的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，因?yàn)檫@將使其獲得更高的收益［9］。例如，證券公司可能將其分析結(jié)論優(yōu)先提供給基金公司以獲取更高的分倉(cāng)收入等。一般來(lái)講，證券公司的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和自營(yíng)業(yè)務(wù)之間應(yīng)當(dāng)設(shè)置防火墻，以避免證券公司謀私。同樣的，分析師也應(yīng)當(dāng)公平地向其客戶(hù)披露其研究報(bào)告。但很顯然，面對(duì)投行業(yè)務(wù)、經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和自營(yíng)業(yè)務(wù)的利益誘惑，加上國(guó)內(nèi)相關(guān)的法律法規(guī)不健全、法律執(zhí)行度較差，分析師很難保持其獨(dú)立性［6］。分析師跟蹤帶來(lái)的不再是信息不對(duì)稱(chēng)程度的降低，反而是信息不對(duì)稱(chēng)程度的提高。因此，我們提出本文的第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：分析師跟蹤人數(shù)越多，信息不對(duì)稱(chēng)程度越高。

那么，分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系又是如何呢？通常認(rèn)為，信息不對(duì)稱(chēng)程度越高，股票流動(dòng)性越低［1］［2］，因此，分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。然而，分析師跟蹤除了可能帶來(lái)信息傳遞效應(yīng)和逆向選擇效應(yīng)之外，還可能帶來(lái)信息效率效應(yīng)，即由于分析師之間的競(jìng)爭(zhēng)，可能使得信息更快地反映在股票價(jià)格之中，從而降低了資產(chǎn)價(jià)值的不確定性，最終提高了股票流動(dòng)性［17］。進(jìn)一步講，也就是當(dāng)多個(gè)分析師跟蹤同一家公司的股票時(shí)，知情交易者人數(shù)將增加，這些采取策略性交易行為的知情交易者之間的競(jìng)爭(zhēng)將使得新信息更快地反映在股票價(jià)格之中，從而降低了非知情交易者面臨的不確定性，進(jìn)而提高了股票流動(dòng)性［4］［18］。由此可見(jiàn)，分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系將會(huì)受到三種力量的影響，而在假設(shè)1成立的情況下，將會(huì)受到兩種力量的影響。當(dāng)逆向選擇效應(yīng)占支配地位時(shí)，分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而當(dāng)信息效率效應(yīng)占支配地位時(shí)，分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間呈正相關(guān)關(guān)系。因此，我們提出如下的競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)：

假設(shè)2a：分析師跟蹤人數(shù)越多，股票流動(dòng)性越高；

假設(shè)2b：分析師跟蹤人數(shù)越多，股票流動(dòng)性越低。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

本文以2002～2009年間在滬深兩市中僅發(fā)行了A股的上市公司為研究對(duì)象，這樣選擇是為了確保單一市場(chǎng)的流動(dòng)性指標(biāo)可以準(zhǔn)確反映公司股票的流動(dòng)性全貌。本文還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：（1）剔除了金融、保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)；（2）剔除了公司股票在財(cái)政年度內(nèi)有效交易天數(shù)不足30天的數(shù)據(jù)；（3）在構(gòu)建高頻交易數(shù)據(jù)指標(biāo)時(shí)，剔除了非交易時(shí)間的數(shù)據(jù)；（4）剔除了存在極端值的數(shù)據(jù)；（5）剔除了存在缺失值的數(shù)據(jù)。最終，本文得到的樣本數(shù)為10 482個(gè)。此外，本文使用的數(shù)據(jù)庫(kù)包括色洛芬數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。本文所有的數(shù)據(jù)處理和分析均使用STATA11．0完成。

（二）股票流動(dòng)性（LIQ）的測(cè)度

借鑒陳輝等的研究成果［11］，本文使用由高頻數(shù)據(jù)構(gòu)造的先日內(nèi)平均后年度平均的相對(duì)有效價(jià)差（AESP）和相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差（AQSP）衡量股票流動(dòng)性，且價(jià)差越小，股票流動(dòng)性水平越高。方程（1）和（2）給出了相應(yīng)的計(jì)算過(guò)程。

其中，Price為每筆交易的真實(shí)交易價(jià)格，Ask和Bid分別為單筆交易所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)賣(mài)價(jià)和最優(yōu)買(mǎi)價(jià)，D和d分別為單只股票交易量不為零的天數(shù)和其中的某一天，TR和tr分別為單只股票在某天的交易筆數(shù)和其中的某一筆交易。在實(shí)證檢驗(yàn)的過(guò)程中，我們還對(duì)價(jià)差數(shù)據(jù)進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)化處理以確保數(shù)據(jù)的正態(tài)性，且分別標(biāo)示為L(zhǎng)NAESP和LNAQSP。

（三）信息不對(duì)稱(chēng)（IA）的測(cè)度

本文使用如下兩種方法測(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)程度：一是Lin等使用的價(jià)差分解方法［19］，即通過(guò)按年度回歸的方法得到每只股票每年的信息不對(duì)稱(chēng)程度的估計(jì)值（也稱(chēng)逆向選擇成分），即式（3）中的λ，估計(jì)結(jié)果記為L(zhǎng)SB。

在式（3）中，Qt為最優(yōu)買(mǎi)價(jià)和最優(yōu)賣(mài)價(jià)的均值的自然對(duì)數(shù)，zt為實(shí)際成交價(jià)格Pt的自然對(duì)數(shù)與Qt之差，即zt＝ln（Pt）－ Qt，et＋1為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

二是Glosten和Harris使用的價(jià)差分解方法［20］，具體測(cè)度方法如下：

在式（4）中，Pt的定義同上；Dt為交易方向，當(dāng)交易由買(mǎi)方發(fā)起時(shí)，Dt＝1，當(dāng)交易由賣(mài)方發(fā)起時(shí)，Dt＝－1；Vt為指令規(guī)模；et為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。使用每只股票每年的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，我們可以得到每只股票每年的z0和z1的估計(jì)值，z0＋z1V＊即為每只股票每年的信息不對(duì)稱(chēng)程度的估計(jì)值，其中V＊為指令規(guī)模的中位數(shù)，估計(jì)結(jié)果記為GH。借鑒了Lee和Ready的方法［21］，我們可以通過(guò)比較當(dāng)前的交易價(jià)格和前一買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)的中位數(shù)來(lái)確定交易方向，若前者大于后者，則認(rèn)為交易由買(mǎi)方發(fā)起；反之，則認(rèn)為交易由賣(mài)方發(fā)起。若不能判斷，則將買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)向前追溯一筆，直至可以判斷為止。同樣的，我們也對(duì)信息不對(duì)稱(chēng)程度數(shù)據(jù)進(jìn)行了自然對(duì)數(shù)化處理，且分別標(biāo)示為L(zhǎng)NLSB和LNGH。

（四）回歸模型與變量定義

本文分別使用式（5）和式（6）來(lái)檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2，具體如下：

在式（5）和式（6）中，ANALYST為本文的自變量，即分析師跟蹤人數(shù)，用對(duì)一個(gè)公司進(jìn)行跟蹤的券商數(shù)衡量，同時(shí)用對(duì)一個(gè)公司進(jìn)行跟蹤的分析師人數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；CONTROL為控制變量。a0、b0為常數(shù)項(xiàng)；a1～a13、b1～b13為回歸方程的系數(shù)；αi為公司個(gè)體效應(yīng)；εit為殘差項(xiàng)。參考Brennan和Subrahmanyam、Chung等和 Roulstone的研究［8］［9］［10］，并結(jié)合我國(guó)證券市場(chǎng)的實(shí)際情況，本文選擇了如表1所示的控制變量。各變量的定義與描述詳見(jiàn)表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2可以看出，由于我國(guó)的高頻交易數(shù)據(jù)中存在較多的成交價(jià)格落在最優(yōu)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)之外的情況［11］，這使得相對(duì)有效價(jià)差的自然對(duì)數(shù)LNAESP的均值（－6．023 0）要大于相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差的自然對(duì)數(shù)LNAQSP的均值（－6．054 6）。逆向選擇成分LNLSB的均值（－1．858 5）大于逆向選擇成分LNGH 的均值（－6．091 9），這與Lin等的逆向選擇指標(biāo)為占半有效價(jià)差的比例而Grosten和Harris的逆向選擇指標(biāo)為絕對(duì)金額的事實(shí)相吻合。ANALYST1的均值為3．036 3，這意味著平均每家公司有三家券商跟蹤，標(biāo)準(zhǔn)差為5．553 5，意味著分析師跟蹤券商數(shù)的變異較大。ANALYST2的數(shù)值則相對(duì)大一些，這意味著平均而言，一家券商中有超過(guò)一個(gè)以上的分析師跟蹤同一家公司。另外，Pearson相關(guān)分析的結(jié)果表明，各主要變量之間的相關(guān)關(guān)系基本符合理論預(yù)期。

表1變量定義與變量描述

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）分析師跟蹤與信息不對(duì)稱(chēng)之間的回歸結(jié)果分析

表3中的回歸（1）和回歸（2）分別給出了使用逆向選擇成分LNLSB和LNGH測(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)程度的回歸結(jié)果。Hausman檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)和個(gè)體效應(yīng)為0的F檢驗(yàn)的結(jié)果表明，我們應(yīng)當(dāng)選擇固定效應(yīng)回歸模型。下面的實(shí)證分析經(jīng)檢驗(yàn)也均是采用該回歸模型。

從回歸（1）可以看出，ANALYST1的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，支持了假設(shè)1，這表明，分析師可能選擇性地披露其掌握的信息，優(yōu)先將有價(jià)值的信息提供給所在公司或公司的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，從而加劇了知情交易者和非知情交易者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，即發(fā)揮了逆向選擇效應(yīng)而非信息傳遞效應(yīng)。在這一點(diǎn)上，回歸（2）與回歸（1）的結(jié)論基本一致。但是，從表3中可以看出，在控制變量上，回歸（1）和回歸（2）的系數(shù)的方向存在較大的差異，這一結(jié)論和Van Ness等的推斷基本一致［22］。Van Ness等考察了五種常用的逆向選擇指標(biāo)在測(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)程度上的表現(xiàn)，結(jié)果表明，財(cái)務(wù)變量對(duì)這五種逆向選擇指標(biāo)進(jìn)行回歸的系數(shù)并未保持方向上的一致性［22］，這也是本文同時(shí)使用LNLSB和LNGH測(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)的原因。

（三）分析師跟蹤與股票流動(dòng)性之間的回歸結(jié)果分析

上述結(jié)果表明，分析師跟蹤導(dǎo)致了逆向選擇成分的上升，即分析師跟蹤導(dǎo)致了逆向選擇效應(yīng)，但已有的理論研究表明，分析師跟蹤還可能導(dǎo)致信息效率效應(yīng)，即使得信息更快地反映在股票價(jià)格之中，從而降低了資產(chǎn)價(jià)值的不確定性，最終提高了股票流動(dòng)性［4］［18］。顯然，分析師跟蹤對(duì)股票流動(dòng)性的最終影響還依賴(lài)于這兩種效應(yīng)的相對(duì)大小。表3的回歸（3）和回歸（4）分別給出了使用相對(duì)有效價(jià)差LNAESP和相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差LNAQSP測(cè)度股票流動(dòng)性的回歸結(jié)果。

表3 分析師跟蹤對(duì)信息不對(duì)稱(chēng)和股票流動(dòng)性的影響的回歸結(jié)果

從回歸（3）可以看出，分析師跟蹤人數(shù)ANALYST1的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為負(fù)，從而支持了假設(shè)2a。這表明，盡管分析師跟蹤導(dǎo)致了逆向選擇效應(yīng)，但是由于信息效率效應(yīng)的存在，且勝過(guò)逆向選擇效應(yīng)，從而導(dǎo)致了分析師跟蹤在總體上提高了股票流動(dòng)性。回歸（4）的結(jié)論與回歸（3）基本一致?？刂谱兞康幕貧w系數(shù)的方向也基本符合理論預(yù)期。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1．分析師跟蹤對(duì)股票流動(dòng)性影響的工具變量回歸結(jié)果。證券分析師在對(duì)公司進(jìn)行盈余預(yù)測(cè)時(shí)都會(huì)面臨預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)，迫于明星分析師的評(píng)選壓力（例如，新財(cái)富上榜分析師和非上榜分析師的工資差異巨大），分析師將更加傾向于跟蹤那些信息披露質(zhì)量較高、流動(dòng)性較好的公司以規(guī)避這一風(fēng)險(xiǎn)［12］。這使得分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的正相關(guān)關(guān)系可能是由于這一內(nèi)生性選擇驅(qū)動(dòng)的，而這一問(wèn)題并不存在于分析師跟蹤和信息不對(duì)稱(chēng)的正相關(guān)關(guān)系之中。因此，我們有必要對(duì)分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。我們使用滯后兩期和滯后三期的分析師跟蹤人數(shù)作為當(dāng)期分析師跟蹤人數(shù)的工具變量，采用面板工具變量回歸方法對(duì)此進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體結(jié)果詳見(jiàn)表4的回歸（5）和回歸（6）?；貧w（5）和回歸（6）的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果均在1%的顯著性水平上拒絕了分析師跟蹤人數(shù)和干擾項(xiàng)不相關(guān)的原假設(shè)；Kleibergen－Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕了存在識(shí)別不足的原假設(shè)；Hasen′s J統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果均不能拒絕不存在過(guò)度識(shí)別的原假設(shè)，這些結(jié)果意味著工具變量的選擇是合意的。從回歸（5）和回歸（6）的結(jié)果來(lái)看，分析師跟蹤人數(shù)仍然與買(mǎi)賣(mài)價(jià)差（股票流動(dòng)性）顯著負(fù)相關(guān)（正相關(guān)），同樣支持了假設(shè)2a。

2．使用不同的分析師跟蹤人數(shù)的代理變量的回歸結(jié)果。目前我國(guó)的證券分析師主要受雇于券商，還不能獨(dú)立地出具研究報(bào)告，同時(shí)還存在著一家券商中有多位分析師跟蹤同一家公司的情況，而分析師跟蹤更多地體現(xiàn)的是券商的意愿。當(dāng)券商對(duì)一個(gè)公司進(jìn)行更多的人力資源投入時(shí)，被跟蹤公司的信息可能會(huì)更多地被挖掘出來(lái)［23］。為驗(yàn)證本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性，我們給出了用證券分析師人數(shù)ANALYST2衡量的分析師跟蹤人數(shù)變量的回歸結(jié)果，具體詳見(jiàn)表4的Panel A、Panel B和Panel C。從表4可以看出，當(dāng)我們使用不同的分析師跟蹤人數(shù)的代理變量時(shí)，回歸結(jié)果基本保持不變。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、研究結(jié)論與意義

本文提出，分析師跟蹤對(duì)股票流動(dòng)性的影響可能通過(guò)三種途徑，即信息傳遞、逆向選擇和信息效率。當(dāng)分析師更多地向公眾提供私有信息時(shí)，知情交易者和非知情交易者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度降低，股票流動(dòng)性上升，此時(shí)分析師跟蹤導(dǎo)致的是信息傳遞效應(yīng)［1］［2］；而當(dāng)分析師更多地向其所在公司或公司的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)提供私有信息時(shí)，知情交易者和非知情交易者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度上升，股票流動(dòng)性下降，此時(shí)分析師跟蹤導(dǎo)致的是逆向選擇效應(yīng)［3］。這兩種效應(yīng)非此即彼地存在著。與此同時(shí)，多個(gè)分析師還可能導(dǎo)致知情交易者人數(shù)的增加，多個(gè)知情交易者的策略性交易行為會(huì)使得信息更快地反映在股票價(jià)格之中，降低了資產(chǎn)價(jià)值的不確定性，從而提高了股票流動(dòng)性，此時(shí)分析師跟蹤導(dǎo)致的是信息效率效應(yīng)［4］［17］［18］。總體而言，分析師跟蹤和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系依賴(lài)于這三種力量誰(shuí)占支配地位，而本文的工作就是對(duì)這一問(wèn)題的實(shí)證考察。

本文以中國(guó)上市公司中僅發(fā)行了A股的公司為樣本，基于高頻數(shù)據(jù)構(gòu)造價(jià)差指標(biāo)以衡量股票流動(dòng)性，采用價(jià)差分解方法構(gòu)造逆向選擇指標(biāo)以衡量信息不對(duì)稱(chēng)，考察了分析師跟蹤與信息不對(duì)稱(chēng)和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明：分析師跟蹤導(dǎo)致了信息不對(duì)稱(chēng)程度上升，即導(dǎo)致了逆向選擇效應(yīng)，但由于分析師跟蹤同時(shí)還提升了信息效率，即使得私有信息更快地反映在股票價(jià)格之中，降低了資產(chǎn)價(jià)值的不確定性，且信息效率效應(yīng)支配了逆向選擇效應(yīng)，因此，從整體來(lái)看，分析師跟蹤提高了股票流動(dòng)性。本文使用不同的回歸方法以及不同的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其結(jié)論基本不變。

本文的研究結(jié)論具有重要的理論和實(shí)踐意義。從理論上看，當(dāng)前的許多研究都將分析師跟蹤人數(shù)或是否有分析師跟蹤當(dāng)成是劃分信息不對(duì)稱(chēng)程度的重要指標(biāo)［7］，但本研究表明，這一邏輯前提可能并不成立，這使得我們?cè)跍y(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)程度時(shí)需要尋找其他的代理變量或直接采用市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)指標(biāo)。同時(shí)，本研究還是有關(guān)分析師研究的重要補(bǔ)充。從實(shí)踐來(lái)看，本研究表明，總體而言，我國(guó)分析師市場(chǎng)的發(fā)展有利于證券市場(chǎng)功能的發(fā)揮，但由于證券分析師可能存在選擇性地披露其信息的行為，導(dǎo)致證券分析師并未能發(fā)揮信息傳遞作用，而是發(fā)揮了逆向選擇作用，這也是我國(guó)證券分析師廣受詬病的重要原因?？梢?jiàn)，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)當(dāng)在證券公司的信息隔離墻和證券分析師的信息披露等方面的制度建設(shè)上多下工夫。

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