于博 鄧楠

摘? ?要：本文基于2015—2019年中國A股上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，以信息中介假說和業(yè)績壓力假說為理論基礎(chǔ)，考察了分析師關(guān)注對企業(yè)研發(fā)投入的影響。研究發(fā)現(xiàn)：（1）分析師關(guān)注對企業(yè)研發(fā)投入存在倒U形影響，但呈現(xiàn)抑制作用的樣本較少，更多呈現(xiàn)出促進作用，且結(jié)論在2SLS及GMM估計下依然穩(wěn)健;（2）分析師關(guān)注通過信息解讀與業(yè)績壓力機制共同影響研發(fā)投入;（3）明星分析師關(guān)注會引起管理層業(yè)績壓力，從而造成研發(fā)投入的擠出效應(yīng)，而低聲譽分析師關(guān)注不引起該效應(yīng);（4）高機構(gòu)持股可緩解業(yè)績壓力效應(yīng)，使分析師關(guān)注促進研發(fā)投入提升。本文對于解讀分析師功能及分析師與微觀企業(yè)研發(fā)投資決策之間的聯(lián)系提供了新視角，拓展了企業(yè)研發(fā)投資研究的邏輯邊界。

關(guān)鍵詞：分析師關(guān)注; 研發(fā)投入; 業(yè)績壓力機制; 信息解讀機制

中圖分類號：F830.91? 文獻標(biāo)識碼：B? 文章編號：1674-2265（2022）03-0029-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.03.005

一、引言

技術(shù)創(chuàng)新是促進經(jīng)濟增長與社會發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。我國也持續(xù)推進“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”，致力于培養(yǎng)高新技術(shù)人才，促進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。但由于技術(shù)創(chuàng)新具有長期、高風(fēng)險、不確定性的特點，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新驅(qū)動力不足。如何激勵企業(yè)創(chuàng)新成為當(dāng)下研究的熱點問題?，F(xiàn)有文獻已對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新進行了以下方面的研究：從微觀角度出發(fā)，有企業(yè)的風(fēng)險投資支持背景與創(chuàng)新專利申請（陳思等，2017）[1]、企業(yè)的所有權(quán)屬性與創(chuàng)新效率（李政和陸寅宏，2013）[2]、機構(gòu)投資者持股比重與企業(yè)創(chuàng)新（Aghion等，2013）[3]、管理層自信與研發(fā)投入（王山慧等，2013）[4]、高管薪酬水平與研發(fā)投入（盧銳，2014）[5]、股權(quán)激勵政策與研發(fā)投入（趙世芳等，2020;陳鵬程等，2021）[6，7]等;從宏觀角度出發(fā)，有融資融券制度與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出（權(quán)小鋒和尹洪英，2017）[8]、金融發(fā)展水平與企業(yè)創(chuàng)新水平（賈俊生等，2017）[9]等。

然而，分析師作為資本市場上參與者之一，其與企業(yè)研發(fā)投入之間的聯(lián)系至今并不清晰。現(xiàn)有研究認為，分析師關(guān)注可以通過發(fā)布分析報告起到連接融資企業(yè)與投資者的橋梁作用，一方面，可以緩解企業(yè)信息不對稱;另一方面，有助于強化外部監(jiān)督及治理。這些影響導(dǎo)致分析師關(guān)注對企業(yè)研發(fā)投入的增加和研發(fā)質(zhì)量的提升具有潛在正向影響。然而，也有文獻得出了截然不同的結(jié)論。例如，He 和 Tian（2013）[10]基于美國市場數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，由于分析師的研究報告多傾向于對企業(yè)短期業(yè)績進行預(yù)測，導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)理層會擔(dān)憂企業(yè)實際盈余狀況無法達到預(yù)期從而引發(fā)股價下跌風(fēng)險，管理層會更加重視短期業(yè)績的維護，減少盈利更具不確定性及高風(fēng)險性的長期研發(fā)投入?？梢?，現(xiàn)有文獻在分析師關(guān)注如何影響企業(yè)研發(fā)投入領(lǐng)域，依然沒有形成一致的研究結(jié)論。

為此，本文將從非線性關(guān)系及異質(zhì)性特征視角深入探究這一問題。具體而言，文章以2015—2019年中國A股上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用2SLS、GMM2S以及差分GMM法，考察了研發(fā)投入對分析師關(guān)注的非線性敏感特征及其異質(zhì)性表現(xiàn)。研究結(jié)論包括：（1）分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系，即適度分析師關(guān)注能夠發(fā)揮信息中介作用進而促進企業(yè)研發(fā)投入，但過度的分析師關(guān)注則對企業(yè)管理層造成短視壓力進而擠出研發(fā)投入。（2）機制檢驗證實了信息中介假說和市場壓力假說均存在，即分析師對企業(yè)研發(fā)投入決策的影響具有“雙刃劍”作用。（3）異質(zhì)性方面：其一，對無明星分析師跟蹤的企業(yè)而言，分析師關(guān)注不會因業(yè)績壓力效應(yīng)而擠出研發(fā)投入，即二者之間僅呈現(xiàn)線性正相關(guān)關(guān)系;對有明星分析師關(guān)注的企業(yè)而言，分析師關(guān)注對研發(fā)投入具有顯著的倒U形影響。其二，當(dāng)機構(gòu)持股比例超過31.6%時，分析師關(guān)注對企業(yè)研發(fā)投入的影響會由負轉(zhuǎn)正，暗示出業(yè)績壓力效應(yīng)在高機構(gòu)持股類企業(yè)下有減弱的跡象，分析師關(guān)注對研發(fā)投入更多表現(xiàn)出促進作用。

文章潛在貢獻體現(xiàn)為以下幾個方面：（1）本文基于信息中介假說與業(yè)績壓力假說，以中國上市企業(yè)為樣本，證明了分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系，以非線性視角整合了此前研究在正、負影響方向上的分歧，拓展了對分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間內(nèi)在聯(lián)系規(guī)律的解讀。（2）本文從關(guān)注發(fā)出者與關(guān)注接受者兩個角度對分析師關(guān)注影響研發(fā)投入的異質(zhì)性進行了分析，證明了股東構(gòu)成不同、分析師聲譽水平不同都會導(dǎo)致分析師關(guān)注對研發(fā)投入的影響作用產(chǎn)生差異，并由此提出化解分析師關(guān)注負面影響的政策建議，以優(yōu)化分析師的信息中介作用，提高分析師在服務(wù)實體經(jīng)濟、促進企業(yè)創(chuàng)新方面的潛在作用。（3）本文證明了隨著中國資本市場的不斷發(fā)展與完善，相較于早期機構(gòu)投資者所扮演的“用腳投票”的股市炒手角色，機構(gòu)投資者開始更加積極地參與公司治理，其在促進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展過程中的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，也為我國逐漸步入更為成熟的資本市場、市場改革不斷取得成效提供了有力的證據(jù)支持。

二、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）分析師關(guān)注對企業(yè)研發(fā)投入的非線性影響

1. 信息解讀機制。一方面，融資方企業(yè)與投資者之間存在信息不對稱。尤其是創(chuàng)新研發(fā)項目，往往存在復(fù)雜性與專業(yè)知識背景門檻，使得股東無法充分理解其投資價值，導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投資的減少。分析師通過對企業(yè)信息的分析以及自己所掌握的私有信息的披露，可以使投資者更好地了解企業(yè)的研發(fā)價值并進行投資，減小了企業(yè)的融資約束，促進了企業(yè)總體投資規(guī)模的擴大（戴國強和鄧文慧，2017）[11]和創(chuàng)新產(chǎn)出水平的提升（余明桂等，2017）[12]。另一方面，企業(yè)內(nèi)部股東與管理層之間存在利益目標(biāo)差異，常常產(chǎn)生委托代理問題。根據(jù)馬科維茨投資組合理論，風(fēng)險資產(chǎn)投資者可以通過構(gòu)建包含多種證券的投資組合來避免非系統(tǒng)性風(fēng)險，他們對于單個公司面臨的特異性風(fēng)險不敏感，只聚焦于市場的系統(tǒng)性風(fēng)險，因此，更加傾向于風(fēng)險較大的長期研發(fā)投資。相反，管理層存在被辭退的風(fēng)險，他們更希望公司的收益穩(wěn)定，因此，更傾向于風(fēng)險小的短期資本投入。由此二者之間常產(chǎn)生委托代理問題。分析師可以起到對管理層的外部監(jiān)督作用，緩解委托代理沖突，從而促進企業(yè)研發(fā)投入。因此，分析師關(guān)注可以通過信息解讀機制對企業(yè)的研發(fā)投入發(fā)揮正向促進作用。

2. 業(yè)績壓力機制。由于分析師出具的研究報告多側(cè)重于短期的盈余預(yù)測，企業(yè)管理層面臨短期內(nèi)達到預(yù)期盈利水平的業(yè)績壓力，否則管理層將面臨被解雇風(fēng)險。因為創(chuàng)新性研發(fā)投入資金的回收期較長，收益不確定性高，所以管理層可能傾向于增加短期投資、減少長期研發(fā)投入，從而造成企業(yè)投資的短視化行為（Graham等，2005;He和Tian，2013）[13，10]。因此，分析師關(guān)注通過業(yè)績壓力機制對企業(yè)研發(fā)投資占比產(chǎn)生抑制作用。同時，短期業(yè)績壓力的存在還會加劇公司的審計意見購買行為（翟勝寶等，2016）[14]，提高管理層的盈余管理水平（謝震和熊金武，2014）[15]。

但國內(nèi)學(xué)者對于該機制在中國市場上的適用性提出質(zhì)疑。一方面，中國上市企業(yè)的所有權(quán)結(jié)構(gòu)與美國不同，多數(shù)企業(yè)存在控股股東，其對企業(yè)的了解程度較深、投資回收期較長，相較于企業(yè)短期的盈余狀況，他們更關(guān)心企業(yè)的長遠發(fā)展與長期價值，因此，分析師給管理層帶來的短期業(yè)績壓力較?。ㄖx震和艾春榮，2014）[16];另一方面，中國資本市場上的投資者中散戶較多，相對于機構(gòu)投資者，其對公司管理層的控制能力較弱，且中國上市公司中存在大量國有企業(yè)，其管理層多由政府直接任命，分析師關(guān)注無法對管理層造成太大的業(yè)績壓力（李文貴和余明桂，2015;劉東博等，2017）[17，18]。

3. 分析師關(guān)注與研發(fā)投入的倒U形關(guān)系?；谝陨蟽煞N機制，以往文獻對于分析師關(guān)注與企業(yè)投資行為進行了實證研究，但結(jié)論并不一致，兩機制共同作用對研發(fā)投入產(chǎn)生的效果仍不明確。部分學(xué)者認為，業(yè)績壓力機制作用大于信息解讀機制作用，最終表現(xiàn)為分析師關(guān)注增加抑制了企業(yè)研發(fā)投入（謝震和艾春榮，2014）[16]。而另一部分則認為，分析師發(fā)揮的正面作用更強，緩解了信息不對稱并加強了監(jiān)督作用，從而促進了企業(yè)創(chuàng)新（余明桂等，2017;劉東博等，2017）[12，18]。

綜合以上分析，本文認為實證結(jié)果的差異可能由于分析師關(guān)注與研發(fā)投入之間的非線性關(guān)系 。分析師關(guān)注度上升，企業(yè)信息的解讀量與投資者關(guān)注程度同時增長。但隨著分析師跟蹤人數(shù)的不斷升高，企業(yè)的信息解讀趨于飽和，分析師關(guān)注帶來的邊際信息解讀效應(yīng)遞減。與此同時，分析師關(guān)注帶來的邊際投資者關(guān)注數(shù)卻是遞增的。因此，當(dāng)分析師關(guān)注超過一定范圍后，體現(xiàn)為分析師群體對于企業(yè)的過度關(guān)注，其帶來的業(yè)績壓力效應(yīng)將大于信息解讀效應(yīng)，從而抑制研發(fā)投入。因此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：分析師關(guān)注與研發(fā)投入呈倒U形關(guān)系。具體表現(xiàn)為：適度的分析師關(guān)注能夠發(fā)揮信息中介效應(yīng)并通過緩解企業(yè)融資約束促進研發(fā)投入，但過度的分析師關(guān)注會導(dǎo)致管理層業(yè)績壓力并通過加劇管理層投資短視從而擠出研發(fā)投入。

（二）異質(zhì)性分析

由于分析師關(guān)注對于企業(yè)投資決策的影響是通過股東對管理層進行傳導(dǎo)的，即分析師出具研報后，通過股東的拋售股份或加大投資力度對管理層決策產(chǎn)生影響，所以本文認為分析師關(guān)注對于企業(yè)研發(fā)投資決策影響的異質(zhì)性可以區(qū)分為兩個方面：

1. 信息接收方：投資者異質(zhì)性。盡管前文分析認為分析師關(guān)注與研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系，即分析師過度關(guān)注會帶來管理層的業(yè)績壓力并由此導(dǎo)致投資短視和創(chuàng)新擠出效應(yīng)，但如果企業(yè)股東更多是具有長期甚至戰(zhàn)略合作關(guān)系的機構(gòu)投資者，其與企業(yè)之間的信息透明度更高，那么，業(yè)績壓力假說會不會失靈？相較于散戶而言，機構(gòu)投資者投資決策更趨理性，對于企業(yè)研發(fā)短期失敗的包容程度更強，且掌握更多企業(yè)信息（Aghion等，2013）[3]。因此，在分析師發(fā)出研究報告后，機構(gòu)投資者出于分析師報告而發(fā)生拋售行為的可能性會更小。即基于機構(gòu)投資者的理性與長期持有特征使管理層擔(dān)心機構(gòu)股東拋售的程度會顯著降低，追逐短視化投資的意愿會減弱，對研發(fā)投入的擠出效應(yīng)也會減輕。由此，是否會導(dǎo)致分析師關(guān)注對研發(fā)投入產(chǎn)生從強擠出到弱擠出甚至不擠出效應(yīng)呢？為此，本文以機構(gòu)投資者持股為門檻，考察了上述切換特征。具體而言，本文認為：

假設(shè)2：機構(gòu)投資者持股比例上升，使得管理層短期業(yè)績壓力減小，降低了分析師關(guān)注對研發(fā)投入的抑制作用。

2. 信息發(fā)出方：分析師異質(zhì)性。一方面，聲譽較高的分析師往往具有更好的專業(yè)知識背景以及豐富的從業(yè)經(jīng)驗，更注重企業(yè)的長期發(fā)展價值，能更好地向投資者披露企業(yè)的研發(fā)投入價值（余明桂等，2017）[12]，從而更好促進研發(fā)投入提高;另一方面，高聲譽分析師往往會帶來更多的投資者關(guān)注度，增大企業(yè)管理層的短期業(yè)績壓力和投資行為短視化，對研發(fā)投資的擠出效應(yīng)更強。為探究分析師聲譽異質(zhì)性是否會影響其關(guān)注對研發(fā)投入產(chǎn)生的作用，本文以有無明星分析師關(guān)注為標(biāo)準(zhǔn)，分別考察分析師關(guān)注對研發(fā)投入的作用特征，并提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：高聲譽分析師跟蹤引起市場過度關(guān)注，導(dǎo)致企業(yè)管理層業(yè)績壓力增大，從而抑制研發(fā)投入;低聲譽分析師關(guān)注則不產(chǎn)生業(yè)績壓力，對研發(fā)投入有促進作用。

三、樣本、變量與模型設(shè)計

（一）實證模型設(shè)計

為探究分析師關(guān)注對研發(fā)投入的影響，本文采用以下回歸模型進行檢驗：

[RDi，t=β0+β1Coveragei，t+β2Sizei，t+β3Cashflowi，t+β4ROAi，t+β5Agei，t+β6Gowthi，t+β7Mediai，t+β8Levi，t+β9INSSharei，t+β10PPEi，t+ui+vt+εi，t] （1）

由于企業(yè)研發(fā)投入常常受到往期已投入累積量影響，因此，考慮使用動態(tài)面板模型，在解釋變量中加入研發(fā)投入的滯后一期，如下：

[RDi，t=β0+β1RDi，t-1+β2Coveragei，t+βjControlsi，t+ui+vt+εi，t]? （2）

其中[RDi，t]為[i]公司于[t]期的研發(fā)投入占比，[RDi，t-1]為[i]公司滯后一期研發(fā)投入占比。[Coveragei，t]為[i]公司[t]期的分析師跟蹤團隊數(shù)，代表公司該年度的分析師關(guān)注度。

為研究分析師關(guān)注與研發(fā)投入間的非線性關(guān)系，構(gòu)建模型（3）和（4），即在模型（1）和（2）中加入分析師關(guān)注的平方項Coverage-sqr。

[RDi，t=β0+β1Coveragei，t+β2Coverage_sqri，t+βjControlsi，t+ui+vt+εi，t]? （3）

[RDi，t=β0+β1RDi，t-1+β2Coveragei，t+β3Coverage_sqri，t+βjControlsi，t+ui+vt+εi，t]? （4）

（二）樣本范圍與變量定義

本文選取滬深兩市全部A股上市公司2015—2019年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建公司研發(fā)投資與其他控制變量數(shù)據(jù)框架。對樣本進行以下處理：（1）剔除隸屬于金融類行業(yè)的企業(yè)樣本。由于金融類企業(yè)研發(fā)支出較為固定，多用于服務(wù)系統(tǒng)的研發(fā)，不受資本市場預(yù)期壓力的影響。（2）剔除變量缺失的樣本值，考慮到研發(fā)投入缺失值可能由于未披露研發(fā)支出數(shù)據(jù)，所以將其刪除而不做補0處理。（3）對連續(xù)變量進行了上下1%的縮尾處理，以保證回歸結(jié)果不受極端值影響。篩選后共得到13720條樣本數(shù)據(jù)，均整理自國泰安數(shù)據(jù)庫和萬得數(shù)據(jù)庫。主要變量定義見表1。

（三）描述性統(tǒng)計

由表2可知，所有A股企業(yè)平均研發(fā)收入占營業(yè)收入比值在3.884%，且近年來平均值處于逐年增長階段。其中最大值達到20.28%，最小值為0。平均每個企業(yè)每年獲得6.936個分析師團隊關(guān)注，與劉東博等（2017）[18]在2006—2015年度分析師關(guān)注數(shù)據(jù)年均值基本持平。

表3列示了各主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。結(jié)果表明：企業(yè)研發(fā)投入與跟蹤分析師團隊數(shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。但由于企業(yè)研發(fā)投入越高，越傾向于獲得更多分析師的關(guān)注，所以分析師關(guān)注度變量可能存在較大的內(nèi)生性。研發(fā)投入與企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)金流呈正相關(guān)關(guān)系，與杠桿率、資產(chǎn)報酬率、公司規(guī)模、上市年限、固定資產(chǎn)投資占比、營業(yè)收入增長率、機構(gòu)投資者持股比例呈負相關(guān)關(guān)系。其中，研發(fā)投入與公司規(guī)模、資產(chǎn)回報率相關(guān)性結(jié)果與余明桂等（2017）[12]相關(guān)性分析結(jié)果（樣本區(qū)間為2003—2010年）方向相反，說明近年來，中小企業(yè)的研發(fā)投入增長更快。

四、實證結(jié)果分析

（一）基礎(chǔ)回歸分析

1. OLS與固定效應(yīng)回歸?；貧w結(jié)果見表4。其中，第（1）列為OLS回歸結(jié)果，第（2）列為雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果，結(jié)果均顯示分析師關(guān)注系數(shù)顯著為正，即隨著分析師跟蹤團隊數(shù)上升，研發(fā)投入占比上升，分析師關(guān)注對企業(yè)研發(fā)投入起到正向促進作用。

考慮研發(fā)投入與分析師關(guān)注之間可能存在非線性關(guān)系。本文進一步構(gòu)建非線性模型，引入分析師關(guān)注的平方項，相關(guān)回歸結(jié)果見列（3）和（4）。結(jié)果表明，分析師關(guān)注平方項系數(shù)顯著為負，分析師關(guān)注系數(shù)顯著為正，即分析師關(guān)注與研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系，假設(shè)1成立。兩回歸結(jié)果轉(zhuǎn)折點分別為37和31。當(dāng)分析師跟蹤團隊數(shù)小于轉(zhuǎn)折點時，分析師關(guān)注增加有利于企業(yè)研發(fā)投入的提高;但當(dāng)分析師跟蹤團隊數(shù)大于轉(zhuǎn)折點時，大量的分析師跟蹤行為表現(xiàn)為過度的分析師關(guān)注，給企業(yè)造成過大業(yè)績壓力，從而抑制了企業(yè)研發(fā)投入。由于大部分企業(yè)的年度分析師團隊數(shù)位于轉(zhuǎn)折點之前（僅有3.8%樣本落入轉(zhuǎn)折點之后），所以對于市場上多數(shù)企業(yè)而言，分析師關(guān)注對于企業(yè)研發(fā)投入起到促進作用。

2. 內(nèi)生性處理。考慮到分析師關(guān)注變量可能存在較大內(nèi)生性，即研發(fā)投入越高的公司越能引起分析師的關(guān)注。本文參照以往文獻（Yu，2007）[19]構(gòu)建工具變量預(yù)期分析師關(guān)注度，進行兩階段最小二乘估計。工具變量的具體構(gòu)建方法如下：

[Expected Coveragei，j，t=Analyst Numberj，tAnalyst Numberj，0×Reporti，j，0]

（5）

其中，[i]表示被關(guān)注企業(yè)，[j]表示證券公司，[t]表示年度數(shù)。[Expected Coveragei，j，t]表示[i]公司在[t]年度預(yù)期被[j]券商分析師跟蹤的人數(shù)。[Reporti，j，0]為0-1變量，[i]公司在基年被隸屬于j券商的分析師跟蹤則取1，否則取0。[Analyst Numberj，0]表示基年[j]券商擁有的活躍分析師人數(shù)，[Analyst Numberj，t]表示[t]年[j]券商擁有的活躍分析師人數(shù)。由于本文大量數(shù)據(jù)取自2015—2019年，故以2014年度作為基年進行數(shù)據(jù)構(gòu)建。

最后，對[i]公司[t]年度所有券商的預(yù)期關(guān)注度進行加總，得到以下預(yù)期分析師關(guān)注度：

[Expected Coveragei，t=j=0nExpected Coveragei，j，t] （6）

由于預(yù)期分析師關(guān)注度與實際分析師關(guān)注度相關(guān)，但分析師關(guān)注預(yù)期僅可能與基期的公司研發(fā)投入相關(guān)，不會包含t期的研發(fā)投入信息，所以，該工具變量與被解釋變量不相關(guān)，可以作為工具變量參與估計。

以預(yù)期分析師關(guān)注度為工具變量，對原有模型進行兩階段最小二乘回歸可得到表5的估計結(jié)果。其中，列（1）和（2）為兩階段最小二乘結(jié)果，列（3）和（4）的GMM2S回歸結(jié)果。Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為1618.989和428.93（10%臨界值分別為16.38和7.03），表示模型不存在弱工具變量問題，即工具變量對分析師關(guān)注的解釋效果較為理想。

表5中，列（1）和（3）中的分析師關(guān)注回歸結(jié)果仍然顯著為正;列（2）和（4）為加入平方項后回歸結(jié)果顯著成倒U形，轉(zhuǎn)折點為31.2，均與基礎(chǔ)回歸一致，證明在解決了分析師關(guān)注變量的內(nèi)生性問題后，本文結(jié)論仍成立。

考慮到研發(fā)投入存在較強的延續(xù)性，采用動態(tài)面板模型進一步分析。列（5）和（6）為差分GMM回歸結(jié)果。AR檢驗結(jié)果均顯示，存在一階自相關(guān)但不存在二階自相關(guān)，滿足差分GMM模型假設(shè)。同時，Sargan J檢驗的p值為0.0534和0.0520（>0.05），未拒絕過度識別有效的原假設(shè)，即滯后項工具變量不存在過度識別。為同時解決被解釋變量滯后項與核心解釋變量的內(nèi)生性問題，本文先使用工具變量對分析師關(guān)注進行擬合得到[Coverage1]，后用該擬合值代替分析師關(guān)注進行GMM模型回歸。列（5）和（6）的回歸結(jié)果表明：研發(fā)投入的滯后一期項系數(shù)顯著為正，即上期研發(fā)投入正向促進當(dāng)期研發(fā)投入。同時，動態(tài)模型中[Coverage1_sqr]在1%水平下顯著為負，[Coverage1]在1%水平下顯著為正，說明倒U形影響關(guān)系依然顯著成立。

（二）機制分析

1. 信息機制檢驗：緩解企業(yè)融資約束。分析師通過信息披露緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對稱，從而降低企業(yè)融資約束，以達到促進研發(fā)投入的效果。為探究是否存在融資約束這一中介渠道，本文參考Almeida等（2004）[20]，采用現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性模型，研究分析師關(guān)注對融資約束的作用效果，模型如下：

[?CASHit=β1Cashflowit+β2Coverage1it×Cashflowit+βsXit+εit]? （7）

其中，[?CASH]為現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加額/總資產(chǎn)，Cashflow為經(jīng)營活動產(chǎn)生凈現(xiàn)金流/總資產(chǎn)。如果一個公司的融資約束較小，則不需要對未來的投資需求采取提前保障措施，即現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性較弱。但對于融資約束較大的公司而言，管理層預(yù)期未來現(xiàn)金流可能不足，就會提前儲蓄一部分現(xiàn)金資產(chǎn)。因此，此類公司在自己現(xiàn)金流較高時，會增加現(xiàn)金資產(chǎn)給未來做準(zhǔn)備，表現(xiàn)出積極的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性。

先以分析師關(guān)注為指標(biāo)進行分組檢驗，如表6列（1）和（2）所示，高分析師樣本組Cashflow回歸系數(shù)0.286，顯著低于低分析師樣本組（0.712），體現(xiàn)出高分析師關(guān)注樣本具有更低的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性，其融資約束更小。而后進行全樣本回歸，如表6列（3）所示，分析師關(guān)注與Cashflow交互項為負，說明分析師關(guān)注度高的公司，現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性較低，證明分析師關(guān)注降低了企業(yè)融資約束。

2. 業(yè)績壓力機制檢驗：管理層提高短期比重。為檢驗分析師關(guān)注提升是否會引起企業(yè)管理層投資的短視效應(yīng)，進而降低企業(yè)研發(fā)投入，本文參考蘭芳等（2020）[21]方法，以短期投資占比（NWC，凈營運資本/總資產(chǎn)）來衡量管理層是否具有短視效應(yīng)——當(dāng)其凈營運資本占總資產(chǎn)水平提高時，說明企業(yè)更偏好于投資短期項目，即短視效應(yīng)提升。有關(guān)業(yè)績壓力機制的檢驗?zāi)Ｐ腿缦滤尽?/p>

[NWCi，t=β0+β1Coveragei，t+βjControlsi，t+ui+vt+εi，t]

（8）

由表7可知，分析師關(guān)注回歸系數(shù)顯著為正，則分析師關(guān)注提高引起企業(yè)凈營運資本水平上升，企業(yè)投資資金分配由長期轉(zhuǎn)向短期，風(fēng)險承擔(dān)水平下降。即隨著分析師關(guān)注的增加，企業(yè)管理層出現(xiàn)短期業(yè)績壓力從而降低自身投資風(fēng)險水平，業(yè)績壓力機制成立。

（三）異質(zhì)性分析

1. 投資者類型異質(zhì)性。由于機構(gòu)投資者對于分析師研報的解讀趨于理性化，其對股票的持有不易受到分析師盈利預(yù)期的干擾，故認為機構(gòu)投資者對管理層產(chǎn)生的短期業(yè)績壓力更小，從而導(dǎo)致分析師關(guān)注對于高機構(gòu)投資者持股公司體現(xiàn)出更多的信息解讀作用。當(dāng)公司盈利未達到預(yù)期時，低機構(gòu)投資者持股公司股東“用腳投票”可能性更大，更多地體現(xiàn)為業(yè)績壓力作用。因此，本文構(gòu)建以下面板門檻模型進行檢驗：

[RDi，t=αi+β1coverage1i，t+εi，t? （institutioni，t≤γ）RDi，t=αi+β1coverage1i，t+εi，t? （institutioni，t>γ）] （9）

由于進行門檻效應(yīng)檢驗必須使用平衡面板數(shù)據(jù)，因此，對數(shù)據(jù)進行平衡處理，剩余10300條樣本觀測值。對該模型分別進行一重、二重、三重門檻檢驗，結(jié)果如表8所示。僅有一重門檻F檢驗統(tǒng)計量為19.3600，在5%水平下顯著，故認為存在一重門檻。

采用單門檻進行模型估計結(jié)果如表9所示。其中，機構(gòu)投資者持股比例門檻為31.6%，該比例小于31.6時，回歸結(jié)果為負，但不顯著;該比例大于31.6%時，分析師關(guān)注于10%水平下顯著促進研發(fā)投入，即說明在機構(gòu)投資者持股占比較高（達到31.6%以上后），整體股東對于分析師研報的解讀將趨于理性化、高水平化，其對管理層產(chǎn)生的短期內(nèi)業(yè)績壓力較小，分析師關(guān)注的信息解讀作用更能發(fā)揮，從而驅(qū)動管理層做出提高研發(fā)投入決策。在達到這一門檻水平之前，分析師關(guān)注對研發(fā)投入有抑制作用，但不顯著。

2. 分析師聲譽異質(zhì)性。以是否被評為明星分析師來區(qū)分分析師聲譽特征，以歷年新財富評選出的最佳分析師為明星分析師的判定標(biāo)準(zhǔn)，本文統(tǒng)計了全體樣本的明星分析師關(guān)注度水平。并以有無明星分析師跟蹤為標(biāo)準(zhǔn)對樣本進行分組。由于2018年度評選結(jié)果缺失，故本文沿用2017年度名單進行了統(tǒng)計整理。

表10列示了不同聲譽分析師關(guān)注對于研發(fā)投入的回歸結(jié)果。其中列（1）和（2）為僅有普通分析師關(guān)注的樣本組，記為低聲譽分析師跟蹤組;列（3）和（4）為有明星分析師關(guān)注樣本組，記為高聲譽分析師跟蹤組。結(jié)果表明：低聲譽分析師跟蹤組二次項回歸系數(shù)不顯著，即只存在線性正相關(guān)關(guān)系，說明低聲譽分析師的關(guān)注不會引起企業(yè)業(yè)績壓力增大進而擠出研發(fā)投入，僅會促進研發(fā)投入提高的作用;而高聲譽分析師組倒U形關(guān)系顯著成立，即高聲譽分析師的關(guān)注會對企業(yè)產(chǎn)生業(yè)績壓力，進而擠出研發(fā)投資。這意味著，在我國資本市場上，“高聲譽分析師+高分析師關(guān)注度”的“雙高”企業(yè)更易受到業(yè)績壓力的影響降低自身研發(fā)投入，而對于其他企業(yè)，分析師關(guān)注能起到信息解讀作用，對研發(fā)投入有正向的促進影響。

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）替換分析師關(guān)注度指標(biāo)

前文采用分析師跟蹤團隊數(shù)作為關(guān)注度的衡量指標(biāo)，但這樣容易忽略各分析師團隊在企業(yè)關(guān)注程度方面的差異，如同一團隊在該年對同一企業(yè)發(fā)布多篇研究報告，體現(xiàn)該分析師團隊對企業(yè)的持續(xù)關(guān)注行為。因此，穩(wěn)健性檢驗中，本文進一步對分析師關(guān)注度指標(biāo)進行了替換，用企業(yè)被跟蹤研報數(shù)（Coverage2）衡量關(guān)注水平并重新回歸。最終結(jié)果（見表11）與前文無方向上的差異，證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

（二）對內(nèi)生性問題的再思考——通過估計殘差代理分析師“凈關(guān)注”來弱化內(nèi)生性

由于企業(yè)特質(zhì)不同可能導(dǎo)致分析師關(guān)注的偏向，使得分析師關(guān)注變量存在內(nèi)生性問題。本文參考Yu（2008）[19]，構(gòu)建ExcessCoverage變量。先對以下模型進行回歸：

[Coverage1i，t=β0+β1Sizei，t+β2Cashflowi，t+β3ROAi，t+β4Agei，t+β5Growthi，t+β6Levi，t+β7Mediai，t+β8PPEi，t+β9INSSharei，t+εi，t]? （9）

然后，將模型回歸后得到的殘差項[ε]作為ExcessCoverage的取值，從而得到分析師“凈關(guān)注”，用來表示分析師關(guān)注中不能被其他控制變量解釋的部分。表12結(jié)果顯示：模型（1）中，ExcessCoverage回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正。模型（2）中，二次項系數(shù)在5%水平下顯著為負，一次項顯著為正。上述結(jié)果與前文一致，均證明存在倒U形影響關(guān)系，即本文假設(shè)1的預(yù)期具有穩(wěn)健性。

六、結(jié)論與啟示

本文使用我國2015—2019年度A股上市公司數(shù)據(jù)，對分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間的關(guān)系進行實證檢驗，得出我國資本市場上分析師關(guān)注在不同水平上對于企業(yè)研發(fā)投入存在差異，整體呈現(xiàn)出倒U形關(guān)系。換言之，盡管分析師關(guān)注能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新起到促進作用，但當(dāng)分析師關(guān)注呈現(xiàn)出集中趨勢，反映為對某一企業(yè)的過度關(guān)注時，會造成企業(yè)研發(fā)投入的減少。

此外，從企業(yè)股東結(jié)構(gòu)異質(zhì)性與分析師聲譽異質(zhì)性的角度對分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)之間的關(guān)系深入研究發(fā)現(xiàn)：（1）當(dāng)機構(gòu)投資者持股比例超過門檻值后，分析師關(guān)注將顯著促進企業(yè)研發(fā)投入。（2）高聲譽分析師關(guān)注且關(guān)注度較高的企業(yè)更容易存在業(yè)績壓力導(dǎo)致研發(fā)投入下降。這一結(jié)論反映出機構(gòu)投資者對企業(yè)短期內(nèi)研發(fā)失敗的容忍度較高，更關(guān)注企業(yè)長期發(fā)展，從而促進企業(yè)創(chuàng)新。同時，具有較高聲譽的明星分析師關(guān)注會給企業(yè)管理層帶來更大的業(yè)績壓力，從而加劇對于研發(fā)投入的擠出效應(yīng)。

研究啟示在于：（1）隨著我國資本市場不斷深化改革，上市條件的進一步放寬，分析師作為重要利益相關(guān)者，連接投資者與企業(yè)的“橋梁”作用愈發(fā)重要。一方面，這意味著必須強化分析師的市場信息解讀功能，更好地發(fā)揮其信息中介作用;另一方面，政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)樹立長期價值投資理念，并對操縱性市值管理及其他虛假信息披露和股價操縱行為進行嚴(yán)厲打擊。通過樹立正取的業(yè)績觀，緩解分析師過度關(guān)注所派生的業(yè)績壓力，使資本市場更好地發(fā)揮輔助實體企業(yè)成長、促進企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的功能。（2）應(yīng)更好地鞏固和發(fā)揮機構(gòu)投資者在市場價值中樞中的地位和信號作用。為此，需要加速擴大機構(gòu)投資者隊伍，通過擴大QFII范圍、加速資本市場互聯(lián)互通、探索多層次資本市場建設(shè)及轉(zhuǎn)板機制等方式完善資本市場結(jié)構(gòu)，吸引更多的成熟投資者。（3）應(yīng)進一步完善分析師聲譽評級體制，加大對分析師虛假報道和違規(guī)操作的處罰力度，加大對券商失職及違法行為的行政處罰水平，使其更好地發(fā)揮資本市場信息中介作用，完善資本市場信息要素供給機制，進而緩解信息不對稱、促進企業(yè)創(chuàng)新。

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Analyst Attention and Corporate R&D Investment

Yu Bo/Deng Nan

（School of Economics and Finance，Tianjin University of Finance and Economics，Tianjin? ?300222，China）

Abstract：Based on the financial data of Chinese A-share listed firms from 2015 to 2019，this paper examines the impact of analysts' attention on firms' R&D investment based on the information intermediation hypothesis and the performance pressure hypothesis as the theoretical basis. It is found that：（1） there is an inverted U-shaped effect of analyst attention on firms' R&D investment，but fewer samples show inhibitory effects and more show facilitative effects，and the findings remain robust to 2SLS and GMM estimation;（2）analysts are concerned about influencing R&D investment through a combination of information interpretation and performance pressure mechanisms;（3）celebrity analyst attention induces pressure on management performance，resulting in a crowding-out effect on R&D investment，while low-reputation analyst attention does not induce this effect;（4）high institutional holdings can alleviate the performance pressure effect and make analysts focus on promoting higher R&D investment. This paper provides a new perspective for interpreting the link between analyst functions and analysts' R&D investment decisions with micro firms，and expands the logical boundaries of corporate R&D investment research.

Key Words：analyst attention，R&D investment，performance pressure mechanism，information interpretation mechanism