杜妍 杜閃

【摘要】以2007 ～ 2019年我國A股上市公司為樣本， 從分析師信息溢出效應(yīng)出發(fā)， 考察分析師網(wǎng)絡(luò)對股票市場反應(yīng)的影響， 結(jié)果表明： 分析師網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮信息溢出效應(yīng)， 促進盈余公告市場反應(yīng)， 分析師網(wǎng)絡(luò)與媒體關(guān)注間表現(xiàn)為替代關(guān)系， 說明分析師網(wǎng)絡(luò)具有信息傳遞作用。 進一步分析發(fā)現(xiàn)， 在信息環(huán)境較好的情況下， 分析師網(wǎng)絡(luò)的信息溢出效應(yīng)更加顯著。 分析師網(wǎng)絡(luò)通過降低分析師分歧度， 提高股票市場反應(yīng)。 同時， 分析師網(wǎng)絡(luò)能夠降低股價漂移異象， 增加股價信息含量， 提高資本市場定價效率。 分析師網(wǎng)絡(luò)作為影響市場反應(yīng)的新渠道， 為網(wǎng)絡(luò)信息傳遞的研究提供了參考依據(jù)。

【關(guān)鍵詞】分析師網(wǎng)絡(luò);盈余信息;市場反應(yīng);溢出效應(yīng)

【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）20-0055-8

一、引言

資本市場的基本功能是發(fā)現(xiàn)價格并引導(dǎo)資源的合理配置， 在資源充分流動的前提下， 只有信息有效傳遞， 才能提高資源配置效率， 因此， 資本市場效率的實質(zhì)是信息效率。 有效資本市場假定股價能夠快速且全面地反映企業(yè)盈余信息， 以避免資產(chǎn)錯誤定價。 然而， 自20世紀80年代以來， 實務(wù)界發(fā)現(xiàn)我國資本市場中普遍存在資產(chǎn)誤定價、股價同步性等多種“異象”， 表明在我國資本市場定價效率較低的情況下， 規(guī)范資本市場機制對提高資本市場定價效率具有深遠的實際意義和理論意義。 同時， 社會網(wǎng)絡(luò)理論認為公司信息會通過網(wǎng)絡(luò)關(guān)系相互傳遞。 隨著社會網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展， 社會網(wǎng)絡(luò)與金融學的交叉研究已成為研究熱點， 越來越多的學者開始研究社會網(wǎng)絡(luò)對信息傳遞的影響。

證券分析師作為資本市場的重要組成部分， 具有監(jiān)督和解讀兩大職能， 通過對信息的收集、分析處理及傳播， 在資本市場上充當著重要的信息中介。 一方面， 分析師能增加信息供給， 有利于改善市場信息質(zhì)量進而降低信息不對稱; 另一方面， 分析師作為證券市場上代表有效定價的重要力量， 會對股票定價產(chǎn)生深遠影響。 Muslu等[1] 認為， 分析師不僅會提供特定股票的信息， 而且還會提供特定行業(yè)股票之間的共性信息。 Harford等[2] 也指出， 公司信息環(huán)境會受到分析師網(wǎng)絡(luò)的影響， 股票所處的網(wǎng)絡(luò)密度越大， 信息傳播速度越快。 因此， 投資者從分析師群體中獲得的信息不僅取決于本公司的分析師， 還取決于分析師所覆蓋的其他公司信息。 分析師網(wǎng)絡(luò)可促進分析師間交流獲得更多的信息， 使得盈余信息能更高效地傳遞， 從而對資產(chǎn)定價產(chǎn)生重要影響。 但目前對分析師的相關(guān)研究大多還停留在單個公司股票定價效率上。 鑒于此， 本文從分析師網(wǎng)絡(luò)個體之間的相互影響出發(fā)， 探究分析師所形成的網(wǎng)絡(luò)是否會通過信息溢出效應(yīng)， 提高盈余公告對同行業(yè)其他公司的市場反應(yīng)？ 如果存在顯著影響， 不同環(huán)境下的信息傳遞效率會存在差異嗎？ 這對于探索分析師網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞效應(yīng)及其市場反應(yīng)具有重要意義， 有助于投資者更準確地對資產(chǎn)進行估值， 對提高資本市場資產(chǎn)定價效率具有重要影響。

二、理論分析和假設(shè)的提出

信息能夠在公司之間傳遞表明公司的信息對其他公司是有價值的， 這也是信息傳遞的前提條件， 投資者信息需求不僅局限于公司內(nèi)部， 其他公司信息對投資者同樣具有決策有用性。 Firth[3] 研究認為， 公司盈余信息只能對股價反應(yīng)做出部分解釋， 公司盈余信息具有外部性， 能影響同行業(yè)其他公司股價; 上市公司業(yè)績預(yù)告也存在信息外溢現(xiàn)象， 可以解釋同行業(yè)內(nèi)其他公司的市場反應(yīng)[4] 。 Ramnath[5] 認為， 投資者會根據(jù)同一行業(yè)內(nèi)首家公告公司盈余信息來判斷其他公司盈余質(zhì)量， 分析師也會基于此來調(diào)整其對其他公司的盈余預(yù)測。 郭白瀅和李瑾[6] 采用社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)來衡量機構(gòu)投資者信息共享效率， 發(fā)現(xiàn)機構(gòu)投資者之間的信息傳遞降低了股價崩盤風險和股價同步性， 提高了市場定價效率。 魯威朝等[7] 檢驗發(fā)現(xiàn)， 可比性的提高促進了公司盈余信息在同行業(yè)公司之間的傳遞， 并提高了資本定價效率。 從以上分析可以看出， 公司間信息傳遞能夠提高股票市場反應(yīng)和資本市場定價效率。

關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是投資者獲取信息的重要渠道， 網(wǎng)絡(luò)有助于投資者之間的信息交流， 提高信息溝通效率。 Ozsoylev[8] 通過模擬社會網(wǎng)絡(luò)， 發(fā)現(xiàn)投資者通過與其所在社會網(wǎng)絡(luò)中的其他人進行交流， 可獲得更多關(guān)于資產(chǎn)回報分布的信息。 已有研究也發(fā)現(xiàn)， 網(wǎng)絡(luò)能促進信息的傳遞， 對股票市場產(chǎn)生影響， 例如： 機構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)能顯著提高信息融入股價的速度， 提高股價信息含量， 股票所處信息網(wǎng)絡(luò)的密度能加快股價對盈余信息的吸收速度; 公司董事網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)交互網(wǎng)絡(luò)都能通過信息傳遞和監(jiān)督作用降低股價崩盤風險。 分析師作為資本市場的信息中介， 擁有專業(yè)的信息獲取優(yōu)勢和信息分析能力， 通過對盈余公告信息的解讀及傳播影響投資者決策。 分析師預(yù)測為投資者提供了必要的信息， 能降低投資者與公司之間的信息不對稱， 影響投資者投資行為， 從而潛在地影響資產(chǎn)定價。 Gomes等[9] 首次基于分析師網(wǎng)絡(luò)視角， 研究了分析師之間的信息傳遞， 發(fā)現(xiàn)這種信息傳遞與公司間的決策同群效應(yīng)正相關(guān)。 隨后， 國內(nèi)學者許汝俊等[10] 也研究發(fā)現(xiàn)， 分析師跟進網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮了信息傳遞作用， 帶來了公司融資決策的同群效應(yīng)。 馬慧[11] 研究發(fā)現(xiàn)， 共同分析師通過交易雙方之間的信息傳遞， 降低了并購過程中的不確定性， 有助于提高并購質(zhì)量。

分析師之間信息溢出能夠影響股票市場反應(yīng)， 即某公司的未預(yù)期盈余能夠?qū)Υ嬖诜治鰩熅W(wǎng)絡(luò)關(guān)系的其他公司的超額回報產(chǎn)生顯著影響， 主要體現(xiàn)在以下三個方面： 第一， 增加信息供給量。 由于跟蹤的公司并非完全相同， 分析師之間的信息獲取渠道存在差異， 他們之間會存在不同程度的信息不對稱， 分析師網(wǎng)絡(luò)能夠使分析師之間信息共享， 即可以通過一家公司的盈余信息更好地預(yù)測相關(guān)公司的盈余， 拓寬信息獲取渠道， 增加信息供給量。 第二， 提高準確性， 降低預(yù)測分歧度。 分析師的主要職責是利用其專業(yè)背景和優(yōu)勢， 搜尋上市公司的信息， 并做出盈余預(yù)測。 然而， 由于分析師獲取信息的有限性和異質(zhì)性， 做出的盈余預(yù)測可能是有偏的。 通過分析師網(wǎng)絡(luò)， 分析師之間可以相互交流， 獲得相關(guān)公司盈余信息， 對已掌握的信息進行驗證， 降低分析師預(yù)測分歧度和未預(yù)期盈余， 使預(yù)測更加準確。 第三， 加快盈余信息傳遞速度。 分析師作為證券市場的信息中介， 本身就具有信息傳遞的功能， 而分析師網(wǎng)絡(luò)使得盈余信息傳遞渠道更多， 傳遞效率更高， 加快了盈余信息的傳遞速度， 并將盈余信息及時傳遞給投資者， 使得盈余信息更快地融入股價中。

綜合上述分析， 本文認為分析師網(wǎng)絡(luò)增加了資本市場上的信息供給量， 降低了分析師預(yù)測分歧度， 使股價能對盈余信息做出及時反應(yīng)， 提高資本市場定價效率。 基于此， 本文提出以下假設(shè)：

H1： 分析師網(wǎng)絡(luò)具有信息溢出效應(yīng)， 能夠增強盈余公告的市場反應(yīng)。

分析師使信息在不同公司間進行傳遞， 發(fā)揮了信息傳遞中介作用， 增強了資本市場反應(yīng)。 現(xiàn)有文獻也表明， 媒體是投資者與上市公司之間的另一種重要信息中介， 作為信息的搜集和傳播者， 媒體能夠降低信息的搜集成本， 促進資本市場的信息傳遞， 在資本市場上扮演著重要角色。 Bushee等[12] 發(fā)現(xiàn)， 媒體關(guān)注能夠降低市場摩擦， 影響投資者信息傳遞機制。 媒體給投資者帶來了更多的市場信息， 加快了市場對信息的吸收速度， 提高了市場反應(yīng)， 降低了股價漂移。 呂敏康和陳曉萍[13] 認為， 媒體和分析師作為資本市場的重要信息中介， 在信息傳播方面存在相互影響， 在媒體關(guān)注度高的情況下， 分析師關(guān)注與股價信息含量的正相關(guān)關(guān)系更加顯著。 而肖浩和詹雷[14] 則認為， 由于傳播的信息存在重疊， 媒體與分析師之間存在替代效應(yīng)。 本文認為， 媒體關(guān)注主要傳遞公司層面特質(zhì)信息， 而分析師網(wǎng)絡(luò)則會同時傳播市場和公司層面特質(zhì)信息。 若媒體首先獲取了公司特質(zhì)信息并進行傳播， 該信息對市場來說屬于新信息， 會引起市場反應(yīng)， 當分析師再獲得該信息并通過網(wǎng)絡(luò)進行傳播時， 該信息的市場反應(yīng)則會大大減弱， 反之亦然。 因此， 分析師網(wǎng)絡(luò)和媒體關(guān)注對于公司特質(zhì)信息的作用并非完全獨立， 分析師網(wǎng)絡(luò)對公司信息的傳遞有可能擠占媒體對信息的傳播， 兩者存在替代效應(yīng)。 基于此， 本文提出以下假設(shè)：

H2： 在媒體關(guān)注度較低的情況下， 分析師網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮的信息溢出效應(yīng)越顯著。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與配對

首先， 本文以我國A股上市公司為研究對象， 選取2007 ～ 2019年間的數(shù)據(jù)， 并剔除金融行業(yè)和被ST的上市公司樣本。 其次， 對樣本進行配對。 對選取樣本中同年度、同行業(yè)公司進行兩兩配對， 并剔除同行業(yè)同一天有兩家及以上公司披露盈余信息的情況， 以避免同時披露帶來的噪音。 然后， 對任一公告公司以所有同行業(yè)公司作為反應(yīng)公司， 并刪除盈余公告發(fā)布于公告公司前后兩天內(nèi)的反應(yīng)公司以及主要變量缺失的公司樣本。 最終得到26201個公司配對樣本。 本文所有數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫， 為了降低極端值的影響， 對所有連續(xù)變量在1%和99%分值進行了Winsorize處理， 數(shù)據(jù)處理和分析采用Stata 15.0軟件。

（二）研究設(shè)計

本文借鑒李青原和王露萌[4] 的研究， 構(gòu)建如下盈余反應(yīng)系數(shù)對分析師網(wǎng)絡(luò)的信息外溢效應(yīng)進行研究：

模型中， 被解釋變量CAR為采用市場調(diào)整法計算的反應(yīng)公司對公告公司盈余公告后的累計超額收益， 計算公式為CAR=? ? ?ARj，t。 其中， ARj，t（Rj，t-Rp，t）為股票j在盈余公告后第t天的超額收益， Rj，t為股票j在盈余公告后第t天的收益率， Rp，t為考慮現(xiàn)金紅利再投資的綜合日市場回報率。 參照李青原和王露萌[4] 的研究方法， 將公告公司發(fā)布盈余公告日前后各一天[-1，1]定義為事件窗口期計算超額回報來衡量市場反應(yīng)。

變量Sue為標準化未預(yù)期盈余。 借鑒譚偉強[15] 的研究， 采用隨機游走模型來定義標準化的未預(yù)期盈余， Sue絕對值越大， 表明未預(yù)期盈余越高。

變量Net為分析師網(wǎng)絡(luò)。 考慮到單個指標的衡量各有側(cè)重， 參照Larcker等[16] 、陳運森和謝德仁[17] 的研究方法， 本文采用程度中心度、中介中心度、接近中心度和特征向量中心度等四個網(wǎng)絡(luò)中心度指標來衡量分析師網(wǎng)絡(luò)特征， 以更全面地衡量分析師網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)強度。 為了消除四個中心度量綱的影響， 本文按年度對四個網(wǎng)絡(luò)中心度均值分為十組， 并賦值為1 ～ 10， 然后計算四個指標的平均值得到綜合網(wǎng)絡(luò)中心度。

另外， 本文根據(jù)李青原和王露萌[4] 、魯威朝等[7] 的研究， 控制了反應(yīng)公司的機構(gòu)投資者、永久性盈余、賬面市值比、換手率、系統(tǒng)風險、非流動性、公司年齡、企業(yè)性質(zhì)和公司規(guī)模。 并且還進一步控制了公告公司的自身市場反應(yīng)（CAR1）以及公告公司和反應(yīng)公司的股價相關(guān)性。 具體的相關(guān)變量定義見表1。

四、實證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

表2為全樣本相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果， 其中反應(yīng)公司[-1，1]窗口期的超額回報均值為0.001， 說明反應(yīng)公司對公告公司盈余公告的累計異?；貓蠹s為0.1%。 公告公司未預(yù)期盈余的均值為-0.094， 而且最大值、最小值之間差距較大， 表明公告前， 投資者對公司的盈余預(yù)測普遍偏高， 對公司盈余的預(yù)測準確性不高， 而且不同公司中未預(yù)期盈余的差異較大。 公司分析師網(wǎng)絡(luò)中心度的均值為5.5， 中位數(shù)為2.63， 說明整體網(wǎng)絡(luò)強度處于中等水平， 但網(wǎng)絡(luò)強度低的公司較多。

（二）分析師網(wǎng)絡(luò)與反應(yīng)公司市場反應(yīng)

表3為分析師網(wǎng)絡(luò)與反應(yīng)公司市場反應(yīng)的回歸結(jié)果。 結(jié)果顯示， 公告公司未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)的交乘項系數(shù)在1%的水平上顯著為正， 說明分析師網(wǎng)絡(luò)能夠顯著增加反應(yīng)公司的超額回報， 即分析師網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮信息溢出效應(yīng)， 增加了分析師獲得的信息量， 加快了信息的傳遞， 增強了反應(yīng)公司的市場反應(yīng)， 結(jié)論驗證了H1。

（三）分析師網(wǎng)絡(luò)、媒體關(guān)注度與反應(yīng)公司市場反應(yīng)

表4為分析師網(wǎng)絡(luò)、媒體關(guān)注度與反應(yīng)公司市場反應(yīng)的回歸結(jié)果。 本文借鑒羅進輝[19] 的研究， 以通過搜索引擎對標題中含有該公司名稱的新聞條目數(shù)的自然對數(shù)衡量媒體關(guān)注度， 根據(jù)媒體關(guān)注的年度行業(yè)均值， 將樣本分為媒體關(guān)注度高組和媒體關(guān)注度低組， 進行分組回歸。 結(jié)果顯示： 在媒體關(guān)注度高組， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)并不顯著; 在媒體關(guān)注度低組， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)顯著為正， 說明分析師網(wǎng)絡(luò)與媒體關(guān)注度之間為替代關(guān)系。 在媒體關(guān)注度低的情況下， 分析師網(wǎng)絡(luò)的信息傳播作用發(fā)揮的效果更加顯著， 這也進一步說明分析師網(wǎng)絡(luò)確實存在信息傳遞功能， 結(jié)論驗證了H2。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了得到穩(wěn)健的結(jié)果， 本文對分析師網(wǎng)絡(luò)的信息溢出效應(yīng)進行了如下穩(wěn)健性檢驗：

首先， 分析師對公司的選擇并不是隨機的， 因此本文運用Heckman方法來解決本研究中可能存在的樣本自選擇問題。 將Heckman第一階段計算出的逆米爾斯比率IMR放入模型以控制樣本選擇的偏差問題， 重新回歸見表5第（1）列， 回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

其次， 為了防止窗口期的長短對回歸結(jié)果造成影響， 本文又對反應(yīng)公司取[-2，2]窗口期， 再進行檢驗， 見表5第（2）列， 回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

再次， 分析師網(wǎng)絡(luò)作為本文的重要變量， 對本文結(jié)果會產(chǎn)生重要影響。 因此， 本文選取四種網(wǎng)絡(luò)中心的中位數(shù)， 重新構(gòu)造綜合網(wǎng)絡(luò)中心度的衡量指標， 對模型再次進行回歸， 見表5第（3）列， 回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

最后， 由前文的回歸結(jié)果可以看出， 分析師網(wǎng)絡(luò)能夠影響公告公司盈余信息對反應(yīng)公司市場反應(yīng)的程度。 還有一種可能的解釋是， 分析師通過與管理層的密切交流， 使得反應(yīng)公司的盈余信息提前泄露， 造成市場提前對本公司盈余做出反應(yīng)， 而不是由公告公司盈余信息帶來的反應(yīng)。 為了對此進行驗證， 本文選取反應(yīng)公司公告前10天的超額回報作為被解釋變量， 來驗證是否存在信息提前泄露現(xiàn)象， 見表5第（4）列。 結(jié)果顯示， 反應(yīng)公司未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)并不顯著， 說明公告公司的市場反應(yīng)并不是由本公司信息提前泄露引起的， 進一步驗證了本文的H1。

五、進一步分析

（一）分析師網(wǎng)絡(luò)、會計信息質(zhì)量與反應(yīng)公司市場反應(yīng)

從信息需求角度來看， 分析師是否有動機進行信息的獲取和傳遞， 取決于會計信息是否有用。 Yu等[20] 發(fā)現(xiàn)， 同行業(yè)內(nèi)信息的傳遞效率受到公告公司和反應(yīng)公司會計信息質(zhì)量的共同影響， 公告公司的信息透明度越高， 信息傳遞效率越高， 其對反應(yīng)公司的作用越顯著; 反應(yīng)公司會計信息質(zhì)量越低， 其對公告公司信息的反應(yīng)也越明顯。 分析師網(wǎng)絡(luò)具有信息擴散功能， 在信息傳遞的過程中， 公告公司作為信息供給方， 其會計信息質(zhì)量的高低直接決定了傳遞的信息是否有借鑒價值， 更高的會計信息質(zhì)量意味著其對反應(yīng)公司更高的決策有用性， 分析師據(jù)此做出的盈余預(yù)測調(diào)整也更準確， 信息溢出效應(yīng)更大。 當反應(yīng)公司信息質(zhì)量較低時， 投資者信息匱乏， 必然會搜索其他相關(guān)的信息為自身的投資決策提供依據(jù)， 通過分析師網(wǎng)絡(luò)從公告公司獲得的盈余信息成為投資者獲取信息的重要渠道， 更好地促進了分析師網(wǎng)絡(luò)作用的發(fā)揮。

表6為分析師網(wǎng)絡(luò)、會計信息質(zhì)量與反應(yīng)公司市場反應(yīng)的回歸結(jié)果。 采用可操控應(yīng)計利潤作為會計信息質(zhì)量的代理變量， 其絕對值越大， 說明盈余管理空間越大， 會計信息質(zhì)量越低。 當可操控應(yīng)計利潤的絕對值大于等于年度行業(yè)均值時取值為0， 代表會計信息質(zhì)量較低; 否則取值為1， 代表會計信息質(zhì)量較高。 表6第（1）（2）列為按照公告公司會計信息質(zhì)量高低分組的回歸結(jié)果。 結(jié)果顯示， 公告公司會計信息質(zhì)量低的組內(nèi)， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)不顯著， 公告公司會計信息質(zhì)量高的組內(nèi)， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)顯著為正， 顯著增加了反應(yīng)公司的市場反應(yīng)， 說明只有高質(zhì)量的會計信息才會帶來資本市場的反應(yīng)。 表6第（3）、（4）列為按照反應(yīng)公司會計信息質(zhì)量高低進行分組的回歸結(jié)果。 結(jié)果顯示， 不論反應(yīng)公司的會計信息質(zhì)量高還是低， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)都顯著為正， 能夠顯著增加反應(yīng)公司的市場反應(yīng)。 說明投資者對公告公司的反應(yīng)不會受到本公司會計信息質(zhì)量的影響， 只要公告公司的會計信息質(zhì)量較高， 投資者都會據(jù)此做出反應(yīng)。

（二）分析師網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測分歧度與反應(yīng)公司市場反應(yīng)

前文已經(jīng)證實分析師網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮信息溢出效應(yīng)， 提高反應(yīng)公司市場反應(yīng)， 其中的機制來源于分析師網(wǎng)絡(luò)中的分析師通過交流增加了信息數(shù)量、提高了信息質(zhì)量， 降低了分析預(yù)測分歧度， 向投資傳遞了更為一致的信息， 提高了市場反應(yīng)。 為了驗證分析師預(yù)測分歧度是否發(fā)揮了中介效應(yīng)， 本文借鑒溫忠麟等[21] 的中介效應(yīng)檢驗方法進行檢驗， 結(jié)果見表7（預(yù)測分歧度指標為Disp）。 表7第（1）列顯示， 分析師網(wǎng)絡(luò)顯著降低了分析師預(yù)測分歧度; 第（2）列顯示， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)顯著為正， 未預(yù)期盈余與預(yù)測分歧度交乘項的系數(shù)顯著為負， 說明分析師預(yù)測分歧度在分析師網(wǎng)絡(luò)提高反應(yīng)公司市場反應(yīng)的過程中發(fā)揮了中介效應(yīng)。

（三）分析師網(wǎng)絡(luò)對反應(yīng)公司市場反應(yīng)影響的經(jīng)濟后果

1. 分析師網(wǎng)絡(luò)對反應(yīng)公司股價漂移的影響。 行為金融學認為投資者是有限理性的， 在認知過程中存在認知偏差， 即表現(xiàn)為投資者注意力有限， 使得其對市場上的盈余信息反應(yīng)不足， 造成了盈余公告后股價漂移現(xiàn)象。 前文驗證了分析師網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)揮信息溢出效應(yīng)， 提高盈余信息即期市場反應(yīng)。 也有研究發(fā)現(xiàn)， 網(wǎng)絡(luò)對股票市場長期反應(yīng)也有影響， 網(wǎng)絡(luò)密度的提高能夠加快信息的擴散， 更有效地促進盈余信息融入股價， 提高資本市場定價效率。 那么， 分析師網(wǎng)絡(luò)是否能夠影響公司長期的市場反應(yīng)， 緩解盈余公告后股價漂移現(xiàn)象呢？ 根據(jù)已有文獻， 本文選取了[2，30]和[2，60]窗口期來衡量股票市場的長期反應(yīng)進行回歸分析， 見表8。 結(jié)果顯示， 30天和60天窗口期內(nèi)， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)都顯著為負， 說明分析師網(wǎng)絡(luò)通過信息的傳遞， 緩解了股價漂移異象。

2. 分析師網(wǎng)絡(luò)、反應(yīng)公司市場反應(yīng)與股價信息含量。 朱紅軍等[22] 認為， 分析師通過向市場傳遞公司信息降低信息不對稱程度， 分析師向市場傳遞的公司特質(zhì)信息含量越高， 越能引起投資者關(guān)注， 引起更強烈的市場反應(yīng)， 使得股價中包含更多公司特質(zhì)信息。 孫怡龍和凌鴻程[23] 則認為， 我國分析師的羊群行為降低了市場上特質(zhì)信息含量， 增加了公司的股價同步性， 分析師羊群行為導(dǎo)致其缺乏獨立性， 限制了投資者獲取信息的全面性， 降低了股價信息含量。 前文結(jié)論證明了分析師網(wǎng)絡(luò)作為信息的傳遞渠道， 加速了信息和行為的傳播， 提高了股票市場反應(yīng)。 那么分析師之間究竟是提高了股價信息含量， 還是加劇了分析師的羊群行為、降低了股價信息含量， 有待進一步檢驗。 本文借鑒鐘覃琳和陸正飛[24] 的研究方法， 計算股價信息含量。 按照年度行業(yè)中位數(shù)將其分為高低組， 以此考察分析師網(wǎng)絡(luò)的信息溢出效應(yīng)是否提高了股價信息含量， 分組回歸結(jié)果見表9。 結(jié)果顯示， 在股價信息含量高組中， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)顯著為正; 在股價信息含量低組中， 未預(yù)期盈余與分析師網(wǎng)絡(luò)交乘項的系數(shù)不顯著。 因此， 本文認為分析師網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致的市場反應(yīng)使得更多公司特質(zhì)信息融入股價， 提高了股價信息含量， 優(yōu)化了資本配置效率。

六、結(jié)論與啟示

本文從信息傳遞視角出發(fā)驗證了分析師網(wǎng)絡(luò)對證券市場反應(yīng)的影響。 研究發(fā)現(xiàn)： 分析師網(wǎng)絡(luò)加速了信息的傳遞， 通過信息溢出效應(yīng)對反應(yīng)公司的市場反應(yīng)產(chǎn)生了正向影響， 且分析師網(wǎng)絡(luò)與媒體關(guān)注之間表現(xiàn)為替代關(guān)系， 說明了分析師網(wǎng)絡(luò)具有信息傳遞功能。 進一步分析發(fā)現(xiàn)， 在公告公司信息質(zhì)量較高的情況下， 分析師網(wǎng)絡(luò)對反應(yīng)公司市場反應(yīng)的正向影響更顯著， 說明信息環(huán)境是分析師網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮作用的前提條件， 只有有價值的信息傳遞才能引起市場反應(yīng)。 分析師網(wǎng)絡(luò)通過信息的傳遞為分析師帶來了信息增量， 降低了分析師預(yù)測分歧度， 不僅提高了股票的短期市場反應(yīng)， 還降低了盈余公告后股價漂移現(xiàn)象， 增加了股價信息含量， 提高了資本市場定價效率。

根據(jù)以上結(jié)論， 本研究有以下啟示： 首先， 證實了分析師網(wǎng)絡(luò)提高了資本市場定價效率， 因此可以從監(jiān)管的角度， 推動分析師之間合理合規(guī)的交流， 加強信息的傳遞， 更好地構(gòu)建分析師網(wǎng)絡(luò)， 促進資本市場信息的有效流動， 進一步推動我國資本市場信息效率的提高。 其次， 在整體信息環(huán)境較差的情況下， 分析師網(wǎng)絡(luò)不能很好地發(fā)揮作用， 因此， 相關(guān)部門應(yīng)及時出臺政策， 提高信息披露質(zhì)量。 本文對于分析師網(wǎng)絡(luò)如何承擔增加有效信息供給、引導(dǎo)投資者合理投資、提升市場定價效率， 具有一定的理論價值和實踐意義。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[1] Muslu V.，Rebello M.，Xu Y.. Sell Side Analyst Research and Stock Comovement[ J].Journal of Accounting Research，2014（6）：911 ～ 954.

[2] Harford J.， Jiang F.， Wang R.， Xie F.. Analyst Career Concerns， Effort Allocation，and Firms' Information Environment[ J].Review of Financial Studies，2018（6）：2179 ～ 2224.

[3] Firth M.. The Impact of Earnings Announcements on the Share Price Behaviour of Similar Type Firms[ J].Economic Journal，1976（342）：296 ～ 306.

[4] 李青原，王露萌.會計信息可比性與上市公司業(yè)績預(yù)告外溢效應(yīng)[ J].經(jīng)濟管理，2020（5）：173 ～ 194.

[5] Ramnath S.. Investor and Analyst Reactions to Earnings Announcements of Related Firms：An Empirical Analysis[ J].Journal of Accounting Review，2002（5）：1351 ～ 1376.

[6] 郭白瀅，李瑾.機構(gòu)投資者信息共享與股價崩盤風險——基于社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的分析[ J].經(jīng)濟管理，2019（7）：171 ～ 189.

[7] 魯威朝，楊道廣，劉思義.會計信息可比性、需求差異與跨公司信息傳遞[ J].會計研究，2019（4）：18 ～ 25.

[8] Ozsoylev H. N.. Asset Pricing Implications of Social Networks[R].SSRN Working Paper，2005.

[9] Gomes A.，Gopalan R.，Leary M. T.. Analyst Coverage Networks and Corporate Financial Policies[Z].SSRN Electronic Journal，2017.

[10] 許汝俊，袁天榮，龍子午，趙晴.分析師跟進網(wǎng)絡(luò)會引起上市公司融資決策同群效應(yīng)嗎？——分析師角色視角的一個新解釋[ J].經(jīng)濟管理，2018（10）：156 ～ 172.

[11] 馬慧.共同分析師與公司并購——基于券商上市的準自然實驗證據(jù)[ J].財經(jīng)研究，2019（2）：113 ～ 125.

[12] Bushee B. J.，Core J. E.，Guay W.. The Role of? the Business Press as an Information Intermediary[ J].Journal of Accounting Research，2010（1）：1 ～ 19.

[13] 呂敏康，陳曉萍.分析師關(guān)注、媒體報道與股價信息含量[ J].廈門大學學報（哲學社會科學版），2018（2）：75 ～ 84.

[14] 肖浩，詹雷.新聞媒體報道、分析師行為與股價同步性[ J].廈門大學學報（哲學社會科學版），2016（4）：107 ～ 117.

[15] 譚偉強.我國股市盈余公告的“周歷效應(yīng)”與“集中公告效應(yīng)”研究[ J].金融研究，2008（2）：152 ～ 167.

[16] Larcker D. F.， So E. C.， Wang C. C. Y.. Boardroom Centrality and Stock Returns[Z].Working Paper，2011.

[17] 陳運森，謝德仁.董事網(wǎng)絡(luò)、獨立董事治理與高管激勵[ J].金融研究，2012（2）：168 ～ 182.

[18] 熊家財，蘇冬蔚.股票流動性與企業(yè)資本配置效率[ J].會計研究，2014（11）：54 ～ 60+97.

[19] 羅進輝.媒體報道與高管薪酬契約有效性[ J].金融研究，2018（3）：190 ～ 206.

[20] Yu H. Y.， C. H. Huang，Y. H. Lin， C. L. Tsai. The Impact of Information Transparency on Information Transfer[ J].Emer-

ging Markets Finance and Trade，2017（53）：776 ～ 785.

[21] 溫忠麟，張雷，侯杰泰，劉紅云.中介效應(yīng)檢驗程序及其應(yīng)用[ J].心理學報，2004（5）：614 ～ 620.

[22] 朱紅軍，何賢杰，陶林.中國的證券分析師能夠提高資本市場的效率嗎——基于股價同步性和股價信息含量的經(jīng)驗證據(jù)[ J].金融研究，2007（2）：110 ～ 121.

[23] 孫怡龍，凌鴻程.分析師羊群行為降低了資本市場信息效率嗎？——基于股價同步性的分析[ J].上海金融， 2019（7）：21 ～ 28.

[24] 鐘覃琳，陸正飛.資本市場開放能提高股價信息含量嗎？——基于“滬港通”效應(yīng)的實證檢驗[ J].管理世界，2018（1）：169 ～ 179.