吳良海（教授/博士） 江浪（安徽工業(yè)大學商學院 安徽馬鞍山 243032）

一、引言

2020年9月，國家主席習近平在第七十五屆聯(lián)合國大會上指出中國要加快形成綠色發(fā)展方式和生活方式，建設生態(tài)文明和美麗地球，其中二氧化碳排放力爭2030年前達到峰值，2060年前實現(xiàn)碳中和。2021年5月，生態(tài)環(huán)境部印發(fā)《關于加強高耗能、高排放建設項目生態(tài)環(huán)境源頭防控的指導意見》，要求從源頭遏制高耗能、高排放項目盲目發(fā)展，并將碳排放評價納入環(huán)境影響評級體系。目前對碳排放的嚴格要求更強化環(huán)保督察重要性，中央環(huán)保督察作為國家實施環(huán)境監(jiān)管的重要制度，對綠色低碳發(fā)展至關重要。

2013年5月，習近平在中共中央政治局第六次集體學習時就指出，要建立嚴格的責任追究制度。對于環(huán)保督察制度的研究，學者們主要將目光集中在環(huán)境保護層面，理論上環(huán)保督察制度可通過政治壓力促使企業(yè)參與環(huán)境治理（王嶺等，2019）［1］，加強環(huán)境保護投資（杜建軍等，2020）［2］。同時根據(jù)“波特假說”，環(huán)保督察政策還可以通過刺激企業(yè)進行技術創(chuàng)新從而提高企業(yè)績效（諶仁俊等，2019）［3］。但是很少有學者將環(huán)保督察制度與資本市場聯(lián)系起來。在資本市場中，分析師承擔著整合、傳遞信息的責任。分析師依據(jù)各類信息從而做出預測行為，現(xiàn)有研究表明不論是私有信息（譚松濤等，2015）［4］還是企業(yè)披露的公共信息都對分析師的預測產(chǎn)生重要影響。分析師通過搜集到的信息對企業(yè)盈余作出預測，從而引導投資者對環(huán)保督察作出反饋，有利于市場資源的合理配置。在環(huán)保督察制度的實行過程中，分析師根據(jù)搜集到的信息進行盈余預測，重污染企業(yè)作為首要關注對象，一旦違法排放污染物就會受到嚴重處罰從而影響企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營，因此分析師的盈余預測精度也會受其影響。分析師在環(huán)保督察過程中扮演著怎樣的角色？環(huán)保督察制度影響分析師盈余預測精度的作用機制如何？基于上述分析，本文試圖以連接市場與投資者的重要信息中介——分析師為切入點，以第一輪的五次專項督察活動為對象，以2012—2019年我國滬深A股上市公司為樣本，采用多時點DID的方法，實證檢驗了環(huán)保督察制度對于分析師盈余預測精度的影響。

相比于現(xiàn)有文獻，本文的邊際貢獻主要在于：第一，研究策略方面，根據(jù)環(huán)保督察制度實行批次的不同，采取多時點DID的研究方法；并根據(jù)受到重點督察的企業(yè)不同，將研究樣本分為重污染行業(yè)與非重污染行業(yè)。第二，研究內(nèi)容方面，首次將環(huán)保督察制度與分析師盈余預測精度置于同一分析框架，拓展了環(huán)保督察制度的研究范圍，豐富了分析師盈余預測精度的相關文獻，有利于進一步理解環(huán)保督察制度的運行機制，為未來的進一步研究提供思路。

二、制度背景與文獻綜述

（一）制度背景

隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，社會和公眾對環(huán)境保護的要求越來越高。早在2014年以前，我國各級政府和環(huán)保部門就對重點環(huán)境違法企業(yè)進行督察，督促污染企業(yè)認真履行環(huán)境保護職責，有助于企業(yè)向環(huán)境友好型方向發(fā)展。但是由于部分企業(yè)不作為、慢作為問題，致使環(huán)保督察制度的實施效果并不理想。為了強化環(huán)保督察制度的環(huán)境監(jiān)管模式，督察組將視角從“督企”轉(zhuǎn)移到“督政”，從而保證環(huán)保問題的相關方利益一致化，全面落實各企業(yè)、各政府部門的環(huán)保責任。從“督企”到“督政”的轉(zhuǎn)變使得環(huán)境整改效果十分顯著，環(huán)境質(zhì)量改善力度空前。但是這種督察模式的影響層級和范圍并未涉及黨委，從整體上看難以形成有效約束，同時缺乏有力監(jiān)督。地方政府沒有黨委的財力、人力等資源支持很難開展環(huán)境保護工作。因此，應將地方黨委納入監(jiān)督范圍，實現(xiàn)“黨政同責”。2015年7月，中央深改組第十四次會議審議通過的《環(huán)境保護督察方案（試行）》，將“環(huán)保督查”進一步發(fā)展為“環(huán)保督察”，通過環(huán)保壓力層層傳導，加強地方黨委政府對環(huán)保工作的重視程度（常紀文等，2016 ；陳海嵩，2017）［5］［6］。自此，環(huán)保督察制度開始全新的改革。

本文所探討的環(huán)保督察是從2016年1月開始至2017年9月，督察組分5批對全國31個省（自治區(qū)、直轄市）的黨委政府分別開展為期1個月左右的督察，主要通過與黨委主要負責人進行個別談話、針對問題開展調(diào)查取證、接受群眾信訪舉報、到被督察對象下屬部門或單位開展下沉督察等方式。中央環(huán)保督察主要由國家權威和公眾參與兩個層面組成。督察組代表了國家權威，對各省黨委政府具有監(jiān)督權；同時全天設置熱線電話，通過公眾監(jiān)督來檢查督察的效果（郭施宏，2019）［7］。在嚴格的環(huán)保督察政治壓力作用機制下，政府各部門通過制定限期達標規(guī)劃、區(qū)域限批制度、項目審批等措施來審查企業(yè)的經(jīng)營運作。企業(yè)作為環(huán)保督察制度的作用對象，其反應是檢驗該制度效率的關鍵所在。具體實施情況如表1所示。

表1 環(huán)保督察批次時間表

（二）文獻綜述

1.分析師盈余預測精度。分析師在資本市場中擁有特殊的角色，在企業(yè)與投資者之間承擔著信息傳遞的作用，其不僅使用信息，更為重要的是發(fā)布信息，投資者根據(jù)分析師作出的企業(yè)未來盈余預測報告對企業(yè)進行判斷，從而實現(xiàn)資源的合理配置（顏恩點等，2019）［8］。目前對于分析師盈余預測精度的研究主要集中在三個方面，分別是企業(yè)公開信息、分析師個人特征和企業(yè)外部環(huán)境。從公開信息層面——管理層業(yè)績預告和社會責任信息披露角度來探究其對分析師盈余預測的影響，已有研究發(fā)現(xiàn)分析師會根據(jù)管理層業(yè)績預告對最初的盈余預測進行校正，并且這種校正會增加分析師的盈余預測誤差（林燕等，2020）［9］，同時企業(yè)進行社會責任信息的披露，有助于降低分析師獲取信息的難度（顏轉(zhuǎn)運等，2019）［10］。從分析師個人特征——分析師行業(yè)專長、專業(yè)背景和性別等角度出發(fā)，已有研究表明分析師跟蹤行業(yè)的時間越長、跟蹤公司數(shù)占行業(yè)內(nèi)公司總數(shù)的比重越大、分析師專業(yè)背景越強，提高分析師盈余預測精度的程度越高，同時還發(fā)現(xiàn)對于分析師跟蹤時間較短的公司，女性分析師的盈余預測精度高于男性分析師，而對于長期受到分析師跟蹤的公司，男性分析師盈余預測更精準（施然，2020；黃雨默，2019；呂兆德等，2016）［11］［12］［13］。另外，企業(yè)所處環(huán)境的不同，對分析師盈余預測精度亦會產(chǎn)生影響，當環(huán)境不確定性高時，分析師無法獲取有效信息且信息成本較高，因此分析師盈余預測精度顯著降低（柳志南等，2021；陳勝藍等，2017）［14］［15］。環(huán)保督察制度通過“黨政同責”督察違法排污企業(yè)，將分析師的目光集中到被重點督察的重污染企業(yè)上，這在一定程度上會對分析師盈余預測精度造成影響。

2.環(huán)保督察制度。關于環(huán)保督察制度的理論研究，主要聚焦在制度的發(fā)展歷程、督察開展情況、法律依據(jù)和政策建議等。2014年以前，我國環(huán)境保護部實行以“督企”為核心的環(huán)境監(jiān)管體系，但其對地方政府落實環(huán)境保護政策缺乏有效監(jiān)督，因此環(huán)境保護部逐步將環(huán)保督察的重點轉(zhuǎn)移為“督政”。這一環(huán)保督察制度取得了明顯成效，但忽視了黨委職責，為全面貫徹環(huán)保督察制度，環(huán)境保護部將黨委納入督察范圍。環(huán)保督察制度試行期間，中央環(huán)保督察組通過約談黨政領導干部、對地方開展走訪問詢等方式進行監(jiān)管。有研究表明為推動環(huán)保督察工作應切實強化環(huán)保督察措施，建立持續(xù)且高壓的環(huán)保督察機制，對違法排污企業(yè)和監(jiān)管不力的黨委實行“終身問責”，同時強調(diào)生態(tài)文明建設政治責任，全面推進環(huán)保督察制度體系建設（吳海英，2019）［16］。同時應以法治化的方式將環(huán)保督察制度納入法制軌道，從而形成常態(tài)化和規(guī)則化的制度安排（劉奇等，2018）［17］。

現(xiàn)有關于環(huán)保督察制度的實證研究主要探討環(huán)保督察制度的開展對環(huán)境治理的影響。首先是對空氣污染的治理，首輪中央環(huán)保督察和“回頭看”對AQI、PM25和PM10具有負向影響，并且這種效果在短期內(nèi)仍然是顯著的。更進一步，環(huán)保督察制度對企業(yè)環(huán)境保護投資亦存在顯著作用，已有學者采用雙重差分法實證檢驗了環(huán)保督察制度的實行促使重污染企業(yè)提高環(huán)保投資水平，但是這種效應隨著時間的遞增在逐漸削弱。同時對于污染密集型企業(yè)和非污染密集型企業(yè)，實行環(huán)保督察制度對上市工業(yè)企業(yè)績效具有顯著正向作用，而創(chuàng)新補償作為一項作用機制在其中承擔著重要的作用?；谏鲜龇治鑫覀儼l(fā)現(xiàn)很少有學者將環(huán)保督察制度與資本市場聯(lián)系在一起，因此這方面的研究還有待補充。

綜上，關于分析師盈余預測精度的文獻并不匱乏，也有學者研究環(huán)保督察制度，但是，少有學者從分析師盈余預測精度出發(fā)，研究環(huán)保督察制度的實行對分析師盈余預測精度的影響，因此，本文將環(huán)保督察制度與分析師盈余預測精度相結(jié)合，探究環(huán)保督察制度對分析師盈余預測精度的影響在重污染企業(yè)與非重污染企業(yè)中是否存在顯著差異。

三、理論分析與研究假設

在現(xiàn)代公司治理下，由于投資者與企業(yè)并不處于同一水平上，投資者很難完全依據(jù)企業(yè)所披露的信息進行投資決策，因此，二者在信息接收內(nèi)容方面存在差異。分析師作為資本市場的中介，其可以依據(jù)自己的專業(yè)知識對企業(yè)所披露的信息進行選擇性獲取，從而緩解企業(yè)與投資者之間的代理問題。但是分析師并不是企業(yè)的管理者，無法獲取全部信息，仍然處于劣勢地位。因此，分析師會通過各種渠道挖掘有效信息，其中不僅包括公共信息還包括私有信息。其中實地調(diào)研作為分析師獲取私有信息的有效途徑之一，這種方式能使分析師發(fā)現(xiàn)更多隱藏的信息，從而高效獲取信息，實現(xiàn)精準預測（高巍婷，2013 ；蔡曉曉，2020）［18］［19］。同時基于委托代理理論，企業(yè)在發(fā)展過程中，委托人由于時間、精力、能力等原因不能管理經(jīng)營者，為了解決企業(yè)的代理問題，在企業(yè)與投資者之間建立一個有效中介，針對這種問題產(chǎn)生了一系列的監(jiān)督管理方法，其中就包括分析師。分析師作為企業(yè)信息的傳遞者，可以充分利用自己的專業(yè)知識，通過發(fā)布資信評級和盈余預測等方式對企業(yè)進行監(jiān)督，從而減少債權人與企業(yè)之間的委托代理問題，提高企業(yè)披露信息的準確度（孫康平，2019）［20］，影響盈余預測精度（張昊晨，2018）［21］。

隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，部分企業(yè)不可避免地會出現(xiàn)違法排污行為，國家為了制止這種行為通過一系列制度、法律進行管理。中央環(huán)保督察制度作為國家推進生態(tài)文明建設和環(huán)境保護的一項重要制度安排，通過要求企業(yè)和黨委政府承擔環(huán)境保護職責、解決實際問題來促使環(huán)境質(zhì)量得到改善，同時這一制度是我國污染防治和環(huán)境治理的重要舉措。環(huán)保督察小組通過一系列方式開展工作，嚴格懲罰違法排污企業(yè)。因此企業(yè)在環(huán)保督察制度的管制下，為了避免被督察組懲罰，維持企業(yè)正常生產(chǎn)經(jīng)營，企業(yè)會通過約束自身行為來向公眾傳遞信息。但是這種管制措施對于非重污染企業(yè)無顯著影響，這是因為環(huán)保督察制度的實行并沒有使非重污染企業(yè)受到強烈沖擊，其并不需要制定應對方案?；谫Y源依賴理論，企業(yè)在發(fā)展過程中需要從周圍環(huán)境中吸取資源，要重塑與政府之間的關系，因此重污染企業(yè)會積極響應政府號召，嚴格執(zhí)行環(huán)境準則。分析師在資本市場中通過自身能力對所獲得信息進行整合同時對外提供，投資者依據(jù)分析師提供的信息自主決策、自主承擔風險。當企業(yè)向外披露信息時，分析師通過獲取私人信息等方式提高信息的準確性，從而實現(xiàn)精準預測。對于非重污染企業(yè)，由于其受環(huán)保督察制度影響的幅度較小且信息披露影響范圍小于重污染企業(yè)對外披露信息范圍，因此相對于重污染企業(yè)，其分析師盈余預測精度較弱。

基于以上分析，本文提出基本假設如下：

H：環(huán)保督察制度實行后，相對于非重污染企業(yè)，分析師對重污染企業(yè)盈余預測精度顯著提高。

四、研究設計

（一）樣本與數(shù)據(jù)來源

本文選取2012—2019年滬深A股上市公司的數(shù)據(jù)為初始數(shù)據(jù)，并對其進行篩選：（1）考慮到金融行業(yè)的特殊性，將金融樣本數(shù)據(jù)剔除；（2）剔除ST、*ST類企業(yè)；（3）剔除分析師預測日期超過年報發(fā)布日的樣本；（4）只保留每個分析師當年最后一個預測值；（5）剔除分析師預測精度缺失樣本。最終樣本包含18 740個有效觀測值。本文數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，對統(tǒng)計模型的所有連續(xù)變量進行上下各1%的百分位數(shù)處縮尾（Winsorize）處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量。本文的被解釋變量（ferror）為分析師盈余預測精度，該指標度量了分析師預測值與實際值之間的偏離程度，預測偏差越大，分析師預測的精度越低。由于每一會計年度分析師有可能會修改以前的預測，并且可能會有新的分析師加入預測行列。因此本文參考王玉濤和王彥超（2012）［22］的研究，選擇公司實際盈余公布前每個分析師對當年度的最后一個每股收益預測值，對其取算術平均值作為分析師每股收益預測值。本文定義分析師預測精度為分析師的每股收益預測值與真實每股收益之差的絕對值除以真實每股收益的絕對值，具體表達式如式（1）所示。

其中，feps表示分析師盈余預測的每股收益值，meps表示真實每股收益值。

2.解釋變量。本文的解釋變量為交互項poll_super（poll*super）。poll為企業(yè)是否屬于重污染企業(yè)，如果企業(yè)屬于重污染企業(yè)，則poll取值為1，否則為0①企業(yè)是否屬于重污染行業(yè)，依據(jù)2010年原環(huán)境保護部公布的《上市公司環(huán)境信息披露指南》（征求意見稿）對重污染行業(yè)的分類，并參考2008年發(fā)布的《上市公司環(huán)境保護核查行業(yè)分類管理名錄》判斷得出。。super是督察時點數(shù)據(jù)，由于中央環(huán)保督察組并非同時對全國31個省份（自治區(qū)、直轄市）進行督察，而是從2016年1月開始，因此對于屬于試點和第一批省份（自治區(qū)、直轄市）的企業(yè)來說，2016年及以后super取1，之前取0。第二批省份（自治區(qū)、直轄市）接受督察的時間是2016年末，所以對于屬于第二批省份（自治區(qū)、直轄市）的企業(yè)來說，2017年及以后super取1，否則取0。由于第三批和第四批的省份（自治區(qū)、直轄市）都是在2017年接受督察，所以2017年及以后super取1，否則取0。具體super的取值如表2。

表2 super取值表

3.控制變量。為保證研究結(jié)論的準確性，參考已有研究（Francis J R等，2019）［23］，本文還控制了其他影響分析師預測精度的因素。具體的變量定義和度量見表3。

表3 變量定義及度量

（三）模型設定

本文采用多時點DID檢驗環(huán)保督察制度的實行對分析師盈余預測精度的影響，并借鑒Bertrand et al.（2004）［24］的做法，將上市公司分為重污染企業(yè)和非重污染企業(yè)，并賦予不同省份（自治區(qū)、直轄市）重污染行業(yè)上市企業(yè)不同的接受督察時間點，以此來探究環(huán)保督察制度的實行對分析師盈余預測精度的影響。因此，構建基準回歸模型如下：

式（2）中，當β1顯著為負時，相對于非重污染企業(yè)，中央環(huán)保督察顯著提高了分析師對于重污染企業(yè)盈余預測精度；當β1不顯著時，說明相對于非重污染企業(yè)，環(huán)保督察制度不能顯著影響分析師對重污染企業(yè)盈余預測精度。

五、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計結(jié)果如表4所示，從表4可見，變量ferror的均值為2.12，標準差為4.41，最大值為29.77，最小值為0.03，說明分析師預測精度存在較大的個體差異。變量polluted的均值為0.25，說明樣本中有25%是重污染企業(yè)。變量soe的均值為0.34，說明樣本中有34%是國有企業(yè)。

表4 描述性統(tǒng)計

（二）相關性分析

下頁表5報告了各主要變量之間的相關性系數(shù)，可以看出分析師盈余預測精度（ferror）與環(huán)保督察制度（poll_super）的spearman系數(shù)在10%的水平上顯著為負，即環(huán)保督察制度實行后，相對于非重污染企業(yè)，分析師對重污染企業(yè)盈余預測的精度有顯著提高，初步驗證了假設。

表5 主要變量之間的相關性系數(shù)

（三）基本回歸結(jié)果

由于每個省份（自治區(qū)、直轄市）環(huán)保督察制度的實行時點存在不同，因此本文采用多時點DID來驗證環(huán)保督察制度對分析師盈余預測精度的影響。模型（1）的回歸結(jié)果如下頁表6所示。從表6可見，無論是否控制公司特征與分析師特征，變量poll_super的系數(shù)值在各列中均在1%水平上顯著為負，只是在引入控制變量后poll_super的系數(shù)變小。這表明與非重污染企業(yè)相比，環(huán)保督察制度實行后，分析師對重污染企業(yè)的盈余預測精度最高，與假設相一致。出現(xiàn)這種現(xiàn)象可能是因為環(huán)保督察制度實行以后，重污染企業(yè)作為重點督察的對象，分析師提高對重污染企業(yè)的調(diào)研程度，增加私有信息的獲取，從而提高盈余預測精度。

表6 多時點DID回歸結(jié)果

六、進一步分析

（一）作用機制檢驗

通過以上的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)環(huán)保督察制度實施后，相對于非重污染企業(yè)，分析師對于重污染企業(yè)的盈余預測精度有了顯著提高，其作用機制究竟為何？現(xiàn)有文獻認為分析師調(diào)研能夠使其獲取充分信息，同時提高信息的價值，使自身的盈余預測有理有據(jù)，從而提高盈余預測精度（曹新偉等，2015）［25］。目前，我國多數(shù)上市公司在信息披露上存在自主選擇性，且披露的信息主要為財務信息，對于其他方面的信息來源較少。分析師通過調(diào)研，可以近距離接觸目標公司，了解更多未公開披露的信息，從而拓寬對目標公司的了解范圍（于曉萌，2013）［26］。另外，上市公司在公開披露信息質(zhì)量方面參差不齊，分析師在理解和使用信息時可能無法全面把握信息的含義，并且上市公司可能存在隱瞞信息的動機，因此對外披露的信息很可能是虛假的。分析師可以通過調(diào)研驗證公開信息的真實性和準確性，更全面了解公司，有利于分析師有效識別和評估公開信息，提高盈余預測精度，從而實現(xiàn)精準預測。

考慮到分析師私有信息的獲取對盈余預測精度的影響，本文研究環(huán)保督察制度是如何通過分析師私有信息的獲取影響分析師預測精度的。為了檢驗分析師私有信息的作用機制，本文選擇在機制分析中最為常用的中介效應模型，以分析師調(diào)研次數(shù)（lnreport）作為分析師私有信息獲取程度的衡量指標（Amy P. Hutton等，2003；王明偉等，2020）［27］［28］。有學者認為，分析師通過調(diào)研能夠與管理者進行深入接觸，從而了解企業(yè)真實生產(chǎn)運作情況，有利于分析師判斷企業(yè)披露信息的真實性和準確性，提高盈余預測精度（趙靜等，2018）［29］。因此，本文構建的中介效應模型如下：

中介效應檢驗結(jié)果見下頁表7，從列（2）可以看出，實行環(huán)保督察制度可以顯著促進分析師調(diào)研次數(shù)的增加，表明實行環(huán)保督察制度有助于分析師私有信息獲取。同時再將調(diào)研次數(shù)（lnreport）加入模型（3）中，變量 poll_super的系數(shù)值和顯著性均略有降低，且低于未控制分析師調(diào)研次數(shù)時的回歸系數(shù)和顯著性。這表明分析師調(diào)研次數(shù)是環(huán)保督察制度影響分析師盈余精度的潛在機制。

表7 作用機制檢驗

（二）地區(qū)差異檢驗

企業(yè)所處地理位置不同，其生態(tài)文明建設水平、環(huán)境保護政策的實施程度也都存在較大差異。目前，東部始終保持高質(zhì)量發(fā)展，按照效率優(yōu)先原則，當東部地區(qū)發(fā)展到一定水平后，應逐步帶動中、西部經(jīng)濟，從而縮小中、西部地區(qū)的差異。從消費能力和貨物進出口規(guī)模角度看，東部地區(qū)所占比重遠大于中部地區(qū)和西部地區(qū)，因此東部地區(qū)優(yōu)先發(fā)展的同時環(huán)境治理問題也最為嚴重。本文將樣本分為東部、中部和西部，劃分標準依據(jù)全國人大六屆四次會議通過的“七五”計劃。

從表8可見，東部地區(qū)poll_super的系數(shù)值在1%的水平上顯著為負且大于中部地區(qū)和西部地區(qū)。這可能是因為東部地區(qū)優(yōu)先發(fā)展，經(jīng)濟飛速增長的同時環(huán)境污染問題也最為嚴重。所以相較于非污染企業(yè)，實行環(huán)保督察制度后，分析師對重污染企業(yè)盈余預測的精度更高。對于西部地區(qū)來說，雖然它不是優(yōu)先發(fā)展的，但是國家積極推動西部大開發(fā)，經(jīng)濟水平提高的同時環(huán)境治理問題亦顯現(xiàn)出來。因此，對于西部地區(qū)的企業(yè)，環(huán)保督察制度實行后，重污染企業(yè)不得不約束自己的行為，從而顯著提高分析師盈余預測精度。中部地區(qū)既無東部地區(qū)優(yōu)先發(fā)展，也無西部地區(qū)大開發(fā)，經(jīng)濟發(fā)展水平相對不夠發(fā)達，環(huán)保督察制度的實行力度更弱，因此環(huán)保督察制度實行后，其對分析師盈余預測精度并無顯著影響。

表8 地區(qū)差異、分析師關注度差異檢驗

（三）分析師關注度差異檢驗

鑒于我國各地區(qū)在中央環(huán)保督察前分析師關注度早已存在顯著差異，而這種差異很可能影響環(huán)保督察制度與分析師盈余預測精度之間的作用關系，因此本文使用中央環(huán)保督察實施前一年，即以2015年各個公司分析師關注的中位數(shù)進行劃分，包括高分析師關注度企業(yè)和低分析師關注度企業(yè)。結(jié)果如表8所示，對于高分析師關注度的企業(yè)來說，環(huán)保督察對分析師預測精度有顯著影響；而對低分析師關注度的企業(yè)來說，環(huán)保督察制度并不能顯著提高分析師預測精度。這可能是因為，相對于高分析師關注度的企業(yè)，分析師早已對其產(chǎn)生濃厚的興趣，當實行環(huán)保督察制度以后，分析師會通過各種渠道來了解被督察的企業(yè)，獲取更為全面的信息，從而提高預測精度。

（四）督察批次差異檢驗

由于環(huán)保督察制度是從試點地區(qū)開始逐步向全國其他省份實施的制度安排，因此，后面被督察的企業(yè)可以學習已督察企業(yè)的經(jīng)驗，主動承擔環(huán)保責任，加快適應環(huán)保督察制度（韓超等，2015）［30］。本文區(qū)分五批次督察進行差異化檢驗，表9結(jié)果表明，除試點和第一批次督察行動外，其他批次均呈現(xiàn)出對分析師盈余預測精度的顯著負向影響，尤其是第四批次，支持環(huán)保督察制度實行后，相對于非重污染企業(yè)，分析師對重污染企業(yè)盈余預測精度顯著提高的假設。對于試點和第一批督察的企業(yè)，并沒有足夠的經(jīng)驗，未適應環(huán)保督察制度這種環(huán)境規(guī)制，因此其對分析師盈余預測精度并無顯著影響。隨著環(huán)保督察制度的逐步實施，未督察的企業(yè)通過學習已督察企業(yè)的案例，吸取有益的經(jīng)驗教訓，從而適應環(huán)保督察制度。從上頁表9列（4）發(fā)現(xiàn)此時環(huán)保督察制度實行后，相較于非重污染企業(yè)，分析師對重污染企業(yè)盈余預測精度顯著提高。但是隨著環(huán)保督察制度實施范圍的逐步擴大，企業(yè)開始怠于應對環(huán)保督察制度，因此分析師對重污染企業(yè)盈余預測精度較之前有所下降。

表9 督察批次差異檢驗

七、穩(wěn)健性檢驗

（一）平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗如圖1所示，在環(huán)保督察制度實行前，重污染行業(yè)上市公司與非重污染行業(yè)上市公司相比，分析師盈余預測精度的差異在政策實施前不隨時間發(fā)生顯著變化，滿足倍差法的平行趨勢假設。

圖1 平行趨勢檢驗圖②注：本文通過提取式（2）分析回歸中的估計系數(shù)與 95%的置信區(qū)間繪制上述圖形。在回歸中，以中央環(huán)保督察政策實施的前1年為基期，所以實施時間pre1 的估計系數(shù)為 0，圖中平行趨勢線與分析師盈余預測精度交點為pre1，本文省略改點的標識。為控制時間和企業(yè)的固定效應，回歸采取固定效應法，并在模型中加入上述模型介紹中闡述的控制變量。

（二）安慰劑檢驗

安慰劑檢驗結(jié)果如表10所示，列（1）是假設政策實施時點是2013年，發(fā)現(xiàn)環(huán)保督察制度的實行對分析師盈余預測精度并不存在顯著影響，且系數(shù)大幅度下降，結(jié)果與上文不一致，所以支持政策實施時間的隨機性假設。列（2）是參照Topalova（2010）［31］的研究，用政策實施之前樣本進行安慰劑檢驗，選擇不受政策影響的樣本區(qū)間，即2012—2015年，令2013年是政策的實施時點，重新對模型（1）進行回歸。發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)并不顯著，可見，沒有其他因素影響環(huán)保督察制度實施之后分析師對重污染企業(yè)的盈余預測，這表明本文表6的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

表10 替換因變量、安慰劑及排除并行政策檢驗

（三）替換因變量

檢驗被解釋變量分析師預測精度的指標選取是否會造成估計偏差，參照 Gopal et al.（2012）［32］和李平（2020）［33］的做法，使用凈利潤偏離度（netprofit）作為分析師盈余預測精度的衡量變量。具體計算公式如下：

其中，mfnetpro表示分析師預測的凈利潤值，mnetpro表示真實凈利潤值。

結(jié)果如表10中的列（3）所示，發(fā)現(xiàn)環(huán)保督察制度實行后，相對于非重污染企業(yè)，重污染企業(yè)分析師凈利潤偏離度顯著下降，即分析師盈余預測精度顯著提高，符合前文所提出的假設，且結(jié)論并不依賴于被解釋變量衡量指標的選擇。

（四）排除并行政策的影響

在中央環(huán)保督察制度實行期間，考慮到并行政策的影響，應檢驗其他重要環(huán)境政策的干預。由于2016年和2017年去產(chǎn)能政策對重污染企業(yè)可能造成影響，因此剔除樣本內(nèi)屬于去產(chǎn)能重點行業(yè)（鋼鐵、煤炭、水泥、船舶制造、鋁、玻璃）的企業(yè)，結(jié)果如表10中列（4）所示，發(fā)現(xiàn)環(huán)保督察制度仍然對分析師盈余預測有顯著負效應，即能提高分析師預測精度。

八、結(jié)論與建議

中央環(huán)保督察制度是國家在環(huán)境保護領域?qū)嵤┑闹匾?，通過“黨政同責”的長期治理機制進行監(jiān)察。本文以滬深A股上市公司2012—2019年數(shù)據(jù)為樣本，借助中央環(huán)保督察制度的外生沖擊，采用多時點DID模型系統(tǒng)考察環(huán)保督察制度對分析師預測精度的影響及其作用機制。實證結(jié)果表明：（1）環(huán)保督察制度實行后，相對于非重污染企業(yè)，分析師對重污染企業(yè)盈余預測精度顯著提高，經(jīng)過替換因變量、安慰劑檢驗等其他穩(wěn)健性檢驗，結(jié)論與上文保持一致；（2）環(huán)保督察制度通過促進分析師實地調(diào)研獲取私有信息來提高預測精度；（3）中央環(huán)保督察制度對分析師盈余預測精度的影響存在地區(qū)差異、督察批次差異和分析師關注度差異。具體而言，環(huán)保督察制度實行后，相對于非重污染企業(yè)，分析師對東部和西部地區(qū)企業(yè)預測精度更高；第四批次中央環(huán)保督察在整體上對分析師預測重污染企業(yè)盈余精度有顯著的提升；相對于低分析師關注度的企業(yè)，中央環(huán)保督察制度實行后，分析師對高分析師關注度的企業(yè)盈余預測精度更高。

因此，中央環(huán)保督察制度作為環(huán)境治理政策的重要代表，在一定程度上能提高分析師盈余預測精度。環(huán)保督察制度的實行迫使違法排污企業(yè)約束自身行為，強化環(huán)境保護意識。分析師通過實地調(diào)研，提高收集信息的準確性，并利用私有信息實現(xiàn)精準盈余預測。企業(yè)的投資者等利益相關者通過分析師發(fā)布的盈余預測報告對被投資企業(yè)進行判斷，從而做出理性決策，在一定程度上對資源進行合理分配，優(yōu)化資本市場結(jié)構。因此，要建立常態(tài)化的環(huán)保督察制度，應該對各地督察企業(yè)施加持續(xù)性壓力。同時完善環(huán)保督察制度法律體系，提高環(huán)保督察問責和懲罰措施的法治化，樹立政策權威。在地區(qū)差異、督察批次差異和分析師關注度差異檢驗中，上述效應在重污染企業(yè)與非重污染企業(yè)中存在差異，因此要強化對中部地區(qū)和西部地區(qū)的環(huán)保督察，督促地方政府加強對企業(yè)的環(huán)境監(jiān)管；各級黨委政府對當?shù)仄髽I(yè)應保持持續(xù)性高壓，避免企業(yè)出現(xiàn)懈怠心理；同時企業(yè)應對外披露更為全面的信息，提高企業(yè)的信息透明度，擴大分析師獲取信息的有效途徑，從而提高分析師關注度。