秦建文，胡金城

(廣西大學 經(jīng)濟學院， 廣西 南寧 530004)

一、引言

委托代理理論(Principal-agent Theory)認為，在委托代理關(guān)系中，由于委托人和代理人的效用函數(shù)不一致而導(dǎo)致兩者的利益沖突，如果公司的治理機制不能對代理人形成有效的約束，那么代理人的行為很可能將損害委托人的利益。以企業(yè)創(chuàng)新投資為例，一方面，委托人追求個人財富最大化，希望企業(yè)通過創(chuàng)新不斷提高競爭力，以達到企業(yè)價值最大化的目的。另一方面，不同于企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營活動，企業(yè)創(chuàng)新具有周期長、不確定性大及失敗風險高的特性[1]，大部分企業(yè)代理人基于個人業(yè)績、職業(yè)生涯發(fā)展或者個人聲譽的考慮，愿意犧牲長期公司價值以實現(xiàn)預(yù)期的短期收益目標[2]。因此，從企業(yè)創(chuàng)新投資決策博弈來看，代理人更傾向于削減企業(yè)創(chuàng)新投資，追求個人利益最大化，但代理人這樣的行為卻損害了委托人的利益。那么，現(xiàn)代公司治理應(yīng)該如何去約束代理人的行為來確保委托人的利益不受損害呢？首當其沖應(yīng)從企業(yè)內(nèi)部入手，通過設(shè)計有效的企業(yè)治理機制來約束代理人的行為。但是我們同樣不能忽視外部治理的作用，因為對企業(yè)有效的監(jiān)督是企業(yè)內(nèi)部治理和外部治理共同作用的結(jié)果。

本文聚焦于外部治理途徑之一——分析師關(guān)注，研究分析師關(guān)注能否促進企業(yè)創(chuàng)新。現(xiàn)有文獻表明，信息不對稱和代理沖突是影響企業(yè)創(chuàng)新的兩個主要因素[3-4]。從第一類代理沖突來看，如上文所言，由于委托人與代理人的效用函數(shù)不一致，管理層為了追求個人利益最大化，更傾向于削減企業(yè)創(chuàng)新投資以實現(xiàn)短期收益的目標。也就是說，委托人與代理人之間的代理沖突是不利于企業(yè)創(chuàng)新的。此外，在企業(yè)創(chuàng)新活動中，管理層也可以利用手中的權(quán)力謀取私利，由此產(chǎn)生較為嚴重的代理問題，不利于企業(yè)創(chuàng)新[5]。從第二類代理沖突來看，我國上市公司股權(quán)相對集中，很多公司甚至一股獨大，大股東侵害小股東利益的事件屢見不鮮。常見的手段有強占上市公司資金、關(guān)聯(lián)交易、收購大股東資產(chǎn)、違規(guī)為大股東擔保和惡意分紅等，而已有研究表明大股東的“掏空”行為是不利于企業(yè)創(chuàng)新的[6]。從信息不對稱角度來看，企業(yè)創(chuàng)新活動周期長、不確定性大及失敗風險高的特性增加了企業(yè)內(nèi)外的信息不對稱程度，這導(dǎo)致外部投資者無法準確判斷創(chuàng)新項目帶來的收益，因而創(chuàng)新活動越多的企業(yè)，其價值越容易被低估，被惡意收購的風險也越高[7]。為了保護企業(yè)不被惡意收購，管理者傾向于減少對創(chuàng)新的投資，并將更多資金投入到周期短且回報率可以預(yù)見的日常生產(chǎn)經(jīng)營活動中，造成“管理層短視”問題[8]。

以上分析表明，代理沖突問題的加劇或者是企業(yè)內(nèi)外信息不對稱程度的增加都不利于企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)可以通過完善內(nèi)部的治理機制來緩解代理沖突問題，比如通過期權(quán)激勵管理層的方式，緩解管理層與股東的代理沖突，從而促進企業(yè)創(chuàng)新[9]。除此之外，外部治理作為內(nèi)部治理的補充，是現(xiàn)代公司治理體系中重要的一部分，特別是在當前我國證券法律制度不夠完善的背景下，更應(yīng)積極探討外部治理如何影響企業(yè)運行。但是，現(xiàn)有研究鮮有從外部治理角度探討其與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。已有研究表明，分析師關(guān)注能夠降低信息不對稱程度和緩解代理沖突[10]。那么，分析師關(guān)注將如何影響企業(yè)創(chuàng)新呢？為了探究兩者因果關(guān)系，本文以2007—2019年中國A股非金融上市公司為樣本，以上市公司申請專利的數(shù)量和申請專利的引用量來衡量企業(yè)創(chuàng)新，以企業(yè)每年受分析師關(guān)注的總?cè)藬?shù)來衡量分析師關(guān)注，實證檢驗兩者關(guān)系。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新顯著正相關(guān)，即分析師關(guān)注程度越高，企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出越高。上述實證結(jié)果在進行內(nèi)生性檢驗和穩(wěn)健性分析后仍然保持穩(wěn)健。進一步，本文構(gòu)造了業(yè)績壓力指標，并使用斷點回歸方法檢驗了分析師關(guān)注向管理層施加的“業(yè)績壓力”是否抑制了企業(yè)創(chuàng)新。斷點回歸結(jié)果顯示，兩者之間的關(guān)系并不顯著。本文結(jié)果表明，分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新之間的正相關(guān)關(guān)系主要是“信息揭示”假說起主導(dǎo)作用，并沒有足夠證據(jù)表明“業(yè)績壓力”假說能夠?qū)烧哧P(guān)系起作用。

本文的貢獻主要有以下3個方面：首先，本文豐富和推進了外部治理視角研究企業(yè)創(chuàng)新的文獻。本文的研究表明，分析師關(guān)注是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。在新興市場國家中，除了需要不斷完善公司內(nèi)部治理機制外，強化分析師的市場中介作用對于加強上市公司監(jiān)督、促進上市公司創(chuàng)新都具有重要的意義。其次，本文構(gòu)建了盈余壓力指標，并使用斷點回歸法識別了分析師關(guān)注向管理層施加的“業(yè)績壓力”是否抑制了企業(yè)創(chuàng)新。一方面，利用嚴謹?shù)膶嵶C方法辨清了分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新之間關(guān)系的“驅(qū)動力”，即分析師關(guān)注僅通過降低企業(yè)信息不對稱程度作用于企業(yè)創(chuàng)新，而分析師關(guān)注向管理層施加的“業(yè)績壓力”并不作用于企業(yè)創(chuàng)新。另一方面，通過構(gòu)造盈余壓力指標和使用斷點回歸方法，可以有效地緩解內(nèi)生性問題，為后續(xù)研究分析師關(guān)注如何影響公司治理提供了新的視角。最后，本文的研究為我國推進上市公司內(nèi)部治理制度改革，以及進一步發(fā)展和規(guī)范以分析師為代表的市場中介，更好地發(fā)揮外部監(jiān)督作用提供了理論依據(jù)。

二、理論分析和研究假設(shè)

(一)分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新

從理論上說，分析師關(guān)注對企業(yè)創(chuàng)新有積極和消極兩個方面的影響。一方面，分析師關(guān)注可以降低信息不對稱程度，緩解融資約束，進而促進企業(yè)創(chuàng)新，通稱為“信息揭示”假說；另一方面，分析師關(guān)注向公司經(jīng)理人施加了短期盈余壓力，進而阻礙企業(yè)創(chuàng)新，通稱為“業(yè)績壓力”假說。

企業(yè)創(chuàng)新活動不同于企業(yè)日常生產(chǎn)活動，創(chuàng)新對于大多數(shù)企業(yè)都是一個挑戰(zhàn)。創(chuàng)新活動需要一個很長的周期，包含著很大的不確定性、高風險性[1]。此外，企業(yè)研發(fā)活動也具有高度保密性，投資者對企業(yè)的研發(fā)活動了解不足，因此無法去評估企業(yè)創(chuàng)新活動未來的收益。上述企業(yè)創(chuàng)新活動的特征加劇了企業(yè)和投資者之間的信息不對稱程度，因而創(chuàng)新活動越多的企業(yè)往往更容易被投資者低估[7]，使得企業(yè)面臨更高的融資約束，企業(yè)管理層將更加沒動力去進行創(chuàng)新活動。與此同時，企業(yè)管理層將會增加對收益確定、周期較短的項目的投入，造成“管理層短視”問題。根據(jù)信息不對稱理論，市場上的投資者對企業(yè)創(chuàng)新活動掌握的信息較少，屬于信息匱乏的一方，處于比較不利的地位，這也是造成企業(yè)面臨融資約束的一大原因。分析師作為市場監(jiān)督的重要力量，能夠通過信息解讀能力減輕企業(yè)和投資者之間的信息不對稱程度[11]。分析師能夠收集企業(yè)各種信息，分析評估他們跟蹤的企業(yè)當前表現(xiàn)，并將其傳遞給外部投資者。如果分析師能夠正確傳遞有關(guān)企業(yè)的創(chuàng)新信息給外部投資者，幫助他們理解這些長期投資的真實價值，投資者就更傾向于看好這些企業(yè)。對于企業(yè)來說，降低了融資成本，進而也提高了企業(yè)管理層的創(chuàng)新意愿。分析師通過緩解信息不對稱，有效緩解企業(yè)融資約束，有利于促進企業(yè)創(chuàng)新，我們稱之為“信息揭示”假說。

H1a：給定其他條件不變，分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新正相關(guān)，即分析師關(guān)注程度更高的企業(yè)，其創(chuàng)新產(chǎn)出越高。

由于企業(yè)創(chuàng)新活動具有長周期性、不確定性、高風險性，難以短期獲得收益，為了達到分析師盈余預(yù)測目標，企業(yè)管理層傾向于放棄企業(yè)創(chuàng)新投資，轉(zhuǎn)而投資周期短、低風險和可預(yù)見未來收益的生產(chǎn)經(jīng)營活動。在一份401個美國公司CFOs的調(diào)查報告中，Graham等學者發(fā)現(xiàn)大部分CFOs為了個人外部聲譽、財富、職業(yè)生涯，愿意放棄企業(yè)的長期投資而去追求企業(yè)的短期業(yè)績，而位列首位的就是企業(yè)的創(chuàng)新活動[12]。由于企業(yè)創(chuàng)新活動的特殊屬性，往往容易造成“第一類代理沖突”，即委托人處于信息劣勢，不能對代理人進行完全監(jiān)督的情況下，代理人有動機為了自身利益，做出有損于委托人利益的行為。分析師的短期盈余預(yù)測向企業(yè)管理層施加了業(yè)績壓力，為了迎合分析師的盈余預(yù)測，管理層將通過削減研發(fā)費用的方式去追求企業(yè)的短期業(yè)績，從而阻礙了企業(yè)創(chuàng)新。我們稱之為“業(yè)績壓力”假說。

H1b：給定其他條件不變，分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新負相關(guān)，即分析師關(guān)注程度更高的企業(yè)其創(chuàng)新產(chǎn)出越低。

(二)中國資本市場上分析師的治理作用

盡管已有學者使用美國資本市場數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)分析師關(guān)注不利于企業(yè)創(chuàng)新，但研究結(jié)果是否適用于中國資本市場還有待探討，本文將從以下兩個方面探討：

一方面，已有研究表明，失敗容忍度是企業(yè)創(chuàng)新的重要影響因素，失敗容忍度越高，企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)越好[13]。美國上市公司股權(quán)相對分散，大多數(shù)都是短期投資者，股東對于公司股價下降容忍度較低。一旦公司股價持續(xù)表現(xiàn)不好，管理層則有可能面臨解聘的風險。相反，中國上市公司通常股權(quán)相對集中。大股東通常長期持有公司股票，大股東的利益在于未來公司價值上升，而提高企業(yè)價值的最佳方法是創(chuàng)新，通過創(chuàng)新提高公司競爭力，才能把公司做強做大，短期內(nèi)公司股價下跌并不影響大股東持有公司股票，因此大股東對失敗的容忍度較高。與大股東不同的是，小股東持有公司股票則是短期投資活動，他們更多的是關(guān)注公司股價的變動。雖然分析師的盈余預(yù)測會向公司管理層施加一定的壓力，但是由于中國大多數(shù)上市公司股權(quán)相對集中，管理層進行創(chuàng)新活動即使達不到分析師盈余預(yù)測目標，其面臨解聘的風險也相對較小。也就是說，“業(yè)績壓力”假說對中國上市公司職業(yè)經(jīng)理人產(chǎn)生的作用相對比較小。

另一方面，中國上市公司的治理機制并不完善，機構(gòu)投資者、獨立董事和銀行等市場主體提供的監(jiān)督作用也有限[14]，這就為分析師發(fā)揮其資本市場信息中介的作用提供了廣闊空間。大量研究表明，分析師在緩解信息不對稱方面有著重要的作用。分析師可以獨立對上市公司的信息進行搜集、加工、解讀和傳遞，以緩解投資者和企業(yè)之間的信息不對稱[11,15]。創(chuàng)新屬于專業(yè)化的活動，普通投資者在理解這些專業(yè)信息時存在一定困難[16]。分析師能夠利用其專業(yè)能力收集和解讀有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新的信息，并通過發(fā)布盈余預(yù)測報告的形式將信息傳遞給投資者，很大程度上降低了企業(yè)和投資者之間的信息不對稱性。此外，分析師會對企業(yè)創(chuàng)新活動等有企業(yè)長期價值的驅(qū)動因素進行重點、持續(xù)關(guān)注，并通過自身專業(yè)的解讀將相關(guān)信息傳遞給外部投資者。同時，分析師作為重要的市場監(jiān)督力量，能夠公平、客觀地解讀企業(yè)信息，并將其傳遞給投資者，幫助投資者更好地理解企業(yè)的創(chuàng)新活動。因此，分析師的存在避免了創(chuàng)新較多的企業(yè)被低估，同時提高了管理者創(chuàng)新投入的意愿[4]。

綜上，本文認為，在中國資本市場上，“分析師關(guān)注”更多的是起到了降低信息不對稱性，促進企業(yè)進行創(chuàng)新的作用，而“分析師關(guān)注”給上市公司管理層所帶來的業(yè)績壓力相對較小。因此，本文提出如下研究假說：

H2：在中國資本市場上，分析師關(guān)注對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生作用的驅(qū)動力主要來源于分析師的“信息揭示”作用。

三、樣本選擇、變量和描述性統(tǒng)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)

本文以2007—2019年中國A股上市公司為研究樣本，在樣本篩選過程中，剔除了金融行業(yè)樣本、ST上市公司樣本以及存在的缺失值。為了減少離群值的影響，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%的Winsorize處理。本文的數(shù)據(jù)來源情況：上市公司專利的申請及授權(quán)數(shù)量、申請和授權(quán)專利的被引用數(shù)量、機構(gòu)持股比例、股權(quán)集中度和管理層持股比例來自于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)，其他數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)變量衡量

1.企業(yè)創(chuàng)新

企業(yè)創(chuàng)新指標的衡量方法主要有兩種：第一，創(chuàng)新的投入，包括研發(fā)投入(主要使用R&D投入作為代替指標)和研發(fā)人員數(shù)量。第二，創(chuàng)新的產(chǎn)出，包括新產(chǎn)品開發(fā)的數(shù)目、新產(chǎn)品產(chǎn)值和企業(yè)專利的數(shù)量(主要使用企業(yè)專利申請或授權(quán)的數(shù)量，以及企業(yè)申請或授權(quán)專利的引用量)?，F(xiàn)有研究大多采用企業(yè)申請專利的數(shù)量來衡量企業(yè)創(chuàng)新，因此，本文將從企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出視角，選用專利申請數(shù)量和申請專利的被引用數(shù)量來測度企業(yè)創(chuàng)新。由于專利獲批滯后等因素，以及專利的申請年度能比專利的授予年度更好地捕抓到企業(yè)的創(chuàng)新[17]，因此，本文借鑒He和Tian的做法，選用t+3期上市公司專利申請數(shù)量(發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計之和)和上市公司申請專利的引用數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新的主要指標[18]。在穩(wěn)健性檢驗部分，也將使用t+3期上市公司專利授權(quán)數(shù)量、上市公司授權(quán)專利的引用數(shù)量作為企業(yè)創(chuàng)新指標進一步檢驗。

2.分析師關(guān)注

現(xiàn)有研究主要采用4種不同的方法衡量分析師關(guān)注，一是以每年針對目標企業(yè)發(fā)布盈余預(yù)測報告的分析師人數(shù)來衡量[19]，二是以每年針對目標企業(yè)發(fā)布盈余預(yù)測報告的券商數(shù)量之和來衡量[20]，三是以每年針對目標企業(yè)發(fā)布盈余預(yù)測報告的總數(shù)來衡量[18]，四是構(gòu)造是否有分析師關(guān)注的虛擬變量[21]。分析師關(guān)注的第一種衡量方法能夠準確捕抓到分析師人數(shù)變化對企業(yè)創(chuàng)新的影響；第二、三種方法則不能準確捕抓到分析師人數(shù)變化對于企業(yè)創(chuàng)新的影響，更多的是反映券商機構(gòu)數(shù)量和盈余預(yù)測報告數(shù)量變化對于企業(yè)創(chuàng)新的影響；第四種方法側(cè)重點在于分析師人數(shù)是否到達某一規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響。本文使用企業(yè)每年受分析師關(guān)注的總?cè)藬?shù)來衡量分析師關(guān)注(Coverage)。此外，在穩(wěn)健性檢驗部分，本文使用分析師對于目標企業(yè)發(fā)布的盈余預(yù)測報告的數(shù)量(Report)來替代原變量，發(fā)現(xiàn)實證結(jié)果仍保持穩(wěn)健。

3.其他控制變量

借鑒有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新的研究，本文控制了一系列可能影響企業(yè)未來創(chuàng)新產(chǎn)出的控制變量，包括：

第一，企業(yè)的基本性質(zhì)。① 企業(yè)股權(quán)性質(zhì)(SOE)。在中國，國有企業(yè)與非國有企業(yè)之間制度差異非常大，股權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)面臨不同的融資約束。國有企業(yè)因為政府隱性擔保，面臨融資約束較低。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)容易從銀行獲得貸款。李春濤等的研究也驗證了國有企業(yè)更具有創(chuàng)新性的觀點[22]。該變量為虛擬變量，國有企業(yè)取1，其他企業(yè)性質(zhì)為0。② 企業(yè)年齡(Age)。處于不同的年齡階段的企業(yè)對企業(yè)創(chuàng)新的重視程度也不一樣，一般來說年齡較小的企業(yè)相對來說更富有創(chuàng)新性。另外，企業(yè)的創(chuàng)新在生命周期不同階段會受益于不同的聚集經(jīng)濟[23]，因此控制企業(yè)年齡能緩解因為不同的聚集經(jīng)濟而帶來的估計偏誤。本文采用企業(yè)年齡取自然對數(shù)進行測度。③ 企業(yè)規(guī)模(Size)。Jefferson等研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素，規(guī)模越大的企業(yè)為了保持企業(yè)長久競爭力，更傾向于創(chuàng)新投資[24]。本文采用總資產(chǎn)取自然對數(shù)來衡量企業(yè)規(guī)模。

表1 變量定義

第二，企業(yè)的主要生產(chǎn)經(jīng)營和財務(wù)指標。④ 資產(chǎn)收益率(ROA)。企業(yè)資產(chǎn)收益率反應(yīng)企業(yè)的盈利能力，盈利能力越強，越有充裕的資金進行創(chuàng)新。本文采用凈利潤/平均資產(chǎn)總額*100%來衡量資產(chǎn)收益率。⑤ 杠桿率(Leverage)。企業(yè)的杠桿率越低，償付能力就越高，較低的杠桿率不僅可以為企業(yè)研發(fā)投入提供保障，確保創(chuàng)新項目順利推進，還可以通過并購等方式實現(xiàn)外部創(chuàng)新[25]。因此，其他條件相同情況下，杠桿率越低，創(chuàng)新能力越高，即企業(yè)負債率與總資產(chǎn)的比值。⑥ 固定資產(chǎn)占比(PPE)。固定資產(chǎn)可以作為銀行貸款的抵押物，固定資產(chǎn)越多，企業(yè)融資能力越強，也就更容易滿足企業(yè)創(chuàng)新項目的資金需求[18]。本文使用企業(yè)固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值來衡量固定資產(chǎn)占比。⑦ 現(xiàn)金持有比例(Cash)。現(xiàn)有研究表明，融資約束顯著抑制企業(yè)研發(fā)投入[26]。不同的企業(yè)面臨不同的融資約束，當外源融資受到限制時，企業(yè)現(xiàn)金持有比例越高，越有利于創(chuàng)新。本文使用貨幣資金與總資產(chǎn)的比值來衡量現(xiàn)金持有比例。⑧TobinQ。借鑒現(xiàn)有研究[27]，本文還控制了托賓Q值，采用企業(yè)市場價值與總資產(chǎn)的比值來衡量。

第三，企業(yè)的治理結(jié)構(gòu)。公司治理是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要因素。借鑒馮根福等的研究[28]，本文控制了以下公司治理因素：⑨ 機構(gòu)投資者持股比例(InstOwn)。本文采用基金、社保、券商、QFII、保險和其他機構(gòu)持股比例之和來衡量。⑩ 管理層持股比例(Manage)和前十大股東持股比例(Holder10)。

(三)描述性統(tǒng)計

表2列出了經(jīng)過縮尾處理后各變量的描述性統(tǒng)計。樣本中，企業(yè)專利申請(Patent3)和企業(yè)申請專利的引用數(shù)量(Citation3)的平均值分別為16.9和25.3，說明樣本中上市公司平均每年申請的專利總數(shù)為16.9，申請專利的引用數(shù)量達到25.3次，但申請專利總數(shù)和申請專利的引用數(shù)量的標準差分別達到53.7和73.3，說明我國上市公司創(chuàng)新水平差異較大。分析師關(guān)注(Coverage)的均值為7.76，說明樣本中的公司平均受到約8個分析師關(guān)注，但分析師關(guān)注(Coverage)的最大和最小值相差較大，最小值為0，中位數(shù)為5，因此不同的上市公司受到分析師關(guān)注的差異也較大。除了上述一些主要變量的統(tǒng)計外，其他控制變量的描述性統(tǒng)計也較為合理，未有異常統(tǒng)計量。

表2 變量描述性統(tǒng)計

在實證分析之前，我們也通過使用T檢驗比較了有無分析師關(guān)注在主要變量之間的差異。檢驗結(jié)果如表3所示，表3中第(1)列和第(2)列分別為無分析師和有分析師關(guān)注時主要變量的均值，第(3)列為均值差異，并在均值差異值后附上了T檢驗顯著性程度。檢驗結(jié)果顯示，無分析師關(guān)注組t+3期企業(yè)申請專利的數(shù)量(Patent3)均值為5.011，而有分析師關(guān)注組則高達19.95，均值差異為14.938，且T檢驗在1%水平上顯著；無分析師關(guān)注組t+3期企業(yè)申請專利的被引用數(shù)量(Citation3)均值為10.07，而有分析師關(guān)注組則高達28.322，均值差異為18.252，且T檢驗在1%水平上顯著。檢驗結(jié)果說明企業(yè)創(chuàng)新情況在有無分析師之間存在顯著性差異，有分析師關(guān)注組的企業(yè)創(chuàng)新均值顯著高于無分析師關(guān)注組，初步證明了分析師與企業(yè)創(chuàng)新之間的正相關(guān)關(guān)系。

表3 主要變量有無分析師關(guān)注的均值差異T檢驗

四、實證結(jié)果與分析

(一)基準回歸結(jié)果

為了檢驗本文的理論假設(shè)1，建立模型如下：

LnPatent3i,t+3(LnCitation3i,t+3)=α0+α1LnCoveragei,t+γControli,t+Year+Ind+εi,t

(1)

其中，i表示企業(yè)，t表示年份。被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新，由企業(yè)申請專利數(shù)量(LnPatent3)和企業(yè)申請專利的引用數(shù)量(LnCitation3)來衡量，由于企業(yè)創(chuàng)新所花費時間較長，參照現(xiàn)有文獻的做法，本文的被解釋變量選用t+3期的申請專利及其被引用數(shù)量。主要解釋變量為分析師關(guān)注(LnCoverage)，以第t期對目標企業(yè)發(fā)布盈余預(yù)測報告的分析師人數(shù)，加1并取對數(shù)來衡量。Control為可能影響企業(yè)創(chuàng)新的一系列控制變量，包括企業(yè)和行業(yè)層面上的變量，具體變量定義及計算在上文中已經(jīng)詳細介紹。另外，Year代表年度固定效應(yīng)，Ind代表行業(yè)固定效應(yīng)。

表4列出了分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新的實證分析結(jié)果。表4第(1)列和第(2)列被解釋變量為t+3期的企業(yè)專利申請數(shù)量(LnPatent3)，第(3)列和第(4)列被解釋變量為t+3期企業(yè)申請專利的被引用數(shù)量(LnCitation3)，其中，表4第(1)列和第(3)列使用OLS方法，表4第(2)列和第(4)列在OLS的基礎(chǔ)上采用了聚類到公司層面上的穩(wěn)健標準誤，表4(1)～(4)列都控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng)。當被解釋變量為LnPatent3時，LnCoverage的回歸系數(shù)為0.221，且均在1%水平上顯著。經(jīng)濟意義方面(表4第(2)列)，LnCoverage每增加一個標準差，LnPatent3將大約增加0.248(1.12×0.221)，這相當于樣本均值的19.375%(0.248/1.28)；當被解釋變量為LnCitation3時，LnCoverage的回歸系數(shù)為0.176，同樣均在1%水平上顯著。經(jīng)濟意義方面(表4第(4)列)，LnCoverage每增加一個標準差，LnPatent3將大約增加0.197(1.12×0.176)，這相當于樣本均值的10.591%(0.197/1.86)?？偟膩碚f，以上發(fā)現(xiàn)與本文假設(shè)H1a是一致的，即給定其他條件不變，分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出正相關(guān)，即分析師關(guān)注程度越高的企業(yè)，其創(chuàng)新水平越高。

表4 分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新

(二)內(nèi)生性問題

基準回歸中存在一定的內(nèi)生性問題。可能的內(nèi)生性問題有：分析師的選擇性偏誤，即分析師不是隨機地選擇上市公司進行關(guān)注，而是有選擇性地去關(guān)注那些資產(chǎn)規(guī)模較大、創(chuàng)新水平較高的公司。此外，基準回歸中也可能遺漏了一些可能影響企業(yè)創(chuàng)新的控制變量。基于此，本文選擇使用工具變量法緩解內(nèi)生性問題。

為了緩解內(nèi)生性問題，提高實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文借鑒李春濤和Yu等的做法[10,20]，使用上市公司是否進入每年滬深300成分股名單(Hs300)作為原解釋變量(LnCoverage)的工具變量，重新檢驗基準回歸模型。工具變量的具體構(gòu)造方法為：以每年最后一次公布的滬深300成分股名單為準，如果上市公司在滬深300成分股名單當中，則記Hs300=1，其他情況記Hs300=0。

滬深300指數(shù)成分股選樣主要以規(guī)模和流動性作為標準，并且流動性占更大的權(quán)重，上市公司是否進入成分股名單與其創(chuàng)新能力并沒有直接關(guān)系。由于滬深300成分股選自滬深兩市具有一定規(guī)模且具有流動性和代表性的股票，是買方市場主要追逐的目標。因此，上市公司一旦進入滬深300成分股名單，將會吸引更多分析師關(guān)注該公司。相反，如果上市公司掉出滬深300成分股名單，那么它的“吸引力”將會下降，券商也將會減少分析師對其進行關(guān)注。綜上，上市公司是否進入成分股，將直接影響關(guān)注該公司的分析師數(shù)人數(shù)，同時，其又與公司創(chuàng)新無直接關(guān)系，是一個較為合理的工具變量。

工具變量法的實證結(jié)果如表5所示，表5第(1)列和第(3)列為工具變量第一階段結(jié)果，表5第(2)列和第(4)列分別為被解釋變量為t+3期企業(yè)申請專利的數(shù)量(LnPatent3)和t+3期企業(yè)申請專利的被引用數(shù)量(LnCitation3)的工具變量回歸結(jié)果。表5第(1)-(4)列都采用了聚類到公司層面上的穩(wěn)健標準誤，并且控制了年度和行業(yè)固定效應(yīng)。表5第(1)列和第(3)列第一階段的結(jié)果顯示，Hs300在1%水平上與LnCoverage顯著正相關(guān)，說明相比于沒進入滬深300成分股名單的上市公司，進入名單的上市公司有更多的分析師關(guān)注。表5第(2)列和第(4)列第二階段的結(jié)果顯示，不管被解釋變量是上市公司申請專利的數(shù)量還是上市公司申請專利的被引用數(shù)量，分析師關(guān)注(LnCoverage)依然在1%顯著水平上與其正相關(guān)，實證結(jié)果依然穩(wěn)健。

續(xù)表(表5)

(三)其他穩(wěn)健性檢驗

本文基準回歸中使用的是最小二乘法(OLS)，由于企業(yè)專利數(shù)量計數(shù)變量的特點，同時被解釋變量中的大部分觀測值都為0，符合截尾數(shù)據(jù)的特征。基于因變量的分布特點，這里將使用面板Tobit模型和固定效應(yīng)計數(shù)模型重新對基準回歸進行檢驗。實證結(jié)果如表6，表6第(1)列和第(2)列為使用Tobit模型后的回歸結(jié)果，表6第(3)列和第(4)列為使用固定效應(yīng)計數(shù)模型后的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，當使用Tobit模型時，LnCoverage的回歸系數(shù)分別為0.221和0.176，且在1%水平上顯著；當使用固定效應(yīng)計數(shù)模型時，LnCoverage的回歸系數(shù)分別為0.178和0.100，同樣在1%水平上顯著。以上結(jié)果說明變換不同模型后實證結(jié)果仍保持穩(wěn)健。

表6 變換模型后分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新

續(xù)表(表6)

五、進一步研究

本文研究發(fā)現(xiàn)分析師關(guān)注顯著地促進企業(yè)創(chuàng)新，與He和Tian使用美國數(shù)據(jù)所得的結(jié)果剛好相反[18]。那么在中國的資本市場上，分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系到底是“信息解釋”假說和“業(yè)績壓力”假說共同作用下的結(jié)果，還是僅有“信息揭示”假說發(fā)生作用而“業(yè)績壓力”假說并不發(fā)生作用呢？目前，國內(nèi)相關(guān)研究證實了分析師關(guān)注的“信息揭示”假說在中國資本市場的適用性，而“業(yè)績壓力”假說則更多地停留在理論分析層面上?；诖?，本文嘗試使用新數(shù)據(jù)來提供進一步的經(jīng)驗證據(jù)，以期厘清分析師關(guān)注影響企業(yè)創(chuàng)新的機制。

(一)檢驗“業(yè)績壓力”假說

根據(jù)“業(yè)績壓力”假說，為了迎合分析師的盈余預(yù)測目標，管理層愿意放棄高風險、周期長和不確定性高的研發(fā)項目，轉(zhuǎn)而將更多資金投入到周期短和收益可預(yù)見的項目。因此，分析師盈余預(yù)測目標與企業(yè)業(yè)績之間的差值越大，管理層面臨來自分析師的“業(yè)績壓力”也越大。在這種情況下，管理層將削減高風險、周期長和不確定性高的研發(fā)項目，也就是說，管理層面臨的“業(yè)績壓力”越大，企業(yè)創(chuàng)新越低。本文構(gòu)建盈余壓力指標(Press)重新檢驗基準模型。指標的構(gòu)建方法為：使用第T期分析師對上市公司發(fā)布盈余預(yù)測報告的所有預(yù)測值取均值，再減去上市公司T-1期每股盈余。如果盈余壓力指標小于0，說明分析師預(yù)測T年的每股盈余低于T-1年的實際每股盈余，此時管理層業(yè)績壓力較小。相反，如果盈余壓力指標大于0，則說明T年的每股盈余預(yù)測大于T-1年實際每股盈余，管理層為了能達到分析師預(yù)測目標，就需要更加努力提升公司業(yè)績，這無形中給管理層施加了壓力。

為了更好地識別分析師關(guān)注給管理層施加的業(yè)績壓力與企業(yè)創(chuàng)新的因果關(guān)系，本文使用斷點回歸來驗證兩者關(guān)系。具體做法是，以盈余壓力指標的0點為斷點，盈余壓力指標大于0的是實驗組(有業(yè)績壓力)，盈余壓力指標小于0的是控制組(無業(yè)績壓力)。近年來，斷點回歸方法被認為是識別因果關(guān)系的各種方法中最“干凈”的計量方法[29]，本文使用斷點回歸法可以大大緩解內(nèi)生性問題，準確識別到業(yè)績壓力和企業(yè)創(chuàng)新的因果關(guān)系。模型如下：

(2)

其中，Press是配置變量，即盈余壓力指標。D為處理變量，當Press大于0取1，其他為0。處理變量D前的系數(shù)(δ)便是我們關(guān)注的重點，如果該系數(shù)并不顯著，就有證據(jù)相信分析師關(guān)注給管理層施加的業(yè)績壓力不會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。在實證之前，我們首先觀察盈余壓力與企業(yè)創(chuàng)新(配置變量與結(jié)果變量)之間的關(guān)系圖，即圖1，中間線條為擬合線，上下兩條線代表上下置信區(qū)間。由圖1可知，不管結(jié)果變量是LnPatent3還是LnCitation3，在斷點處均沒有發(fā)生明顯的跳躍，即位于盈余壓力突變點即斷點值附近的企業(yè)在創(chuàng)新產(chǎn)出方面均不存在顯著的跳躍。結(jié)果初步說明了業(yè)績壓力對企業(yè)創(chuàng)新不產(chǎn)生影響，但更嚴謹?shù)慕Y(jié)果需要進一步進行實證分析。

圖1 盈余壓力與企業(yè)創(chuàng)新斷點

接著，本文使用了非參數(shù)方法檢驗兩者關(guān)系。具體做法是，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式選擇最優(yōu)帶寬，并同時考慮Uniform、Triangular和Epanechnikov三種核函數(shù)的檢驗結(jié)果。實證結(jié)果報告于表7，Panel A為盈余壓力與企業(yè)創(chuàng)新(LnPatent3)的非參數(shù)斷點回歸結(jié)果，Panel B為盈余壓力與企業(yè)創(chuàng)新(LnCitation3)的非參數(shù)斷點回歸結(jié)果。回歸結(jié)果表明，無論被解釋變量是申請專利數(shù)量還是申請專利的被引用數(shù)量，以及無論采用何種核函數(shù)為權(quán)重計算方式，處理變量的系數(shù)都為負，但都不顯著。以上結(jié)果說明，沒有足夠的證據(jù)表明分析師關(guān)注給管理層施加的業(yè)績壓力會影響企業(yè)創(chuàng)新，即“業(yè)績壓力”假說不成立。

表7 盈余壓力與企業(yè)創(chuàng)新

(二)檢驗“信息揭示”假說

為了考察分析師關(guān)注是否通過緩解信息不對稱促進企業(yè)創(chuàng)新，本文將信息披露質(zhì)量(Information)作為中介變量，即使用上交所和深交所每年對上市公司信息披露質(zhì)量做的評價衡量企業(yè)信息披露質(zhì)量。2010年以前，上交所和深交所對上市公司信息披露質(zhì)量評價為“優(yōu)秀、良好、合格、不合格”，之后采用“ABCD”，本文將該評價量化為1到4，分別代表不合格(D)、合格(C)、良好(B)、優(yōu)秀(A)，在本文定義下該指標數(shù)值越大表示信息披露質(zhì)量越好。本文構(gòu)建如下模型檢驗信息披露質(zhì)量的中介作用：用模型(3)檢驗分析師關(guān)注對企業(yè)創(chuàng)新的影響，若系數(shù)α1顯著，則可以用模型(4)檢驗分析師關(guān)注(LnCoverage)對中介變量(Information)的影響；若δ1顯著，則用模型(5)同時納入分析師關(guān)注(LnCoverage)與中介變量(Information)進行分析。εi,t為隨機擾動項，解釋變量、被解釋變量和控制變量與上文基準模型相同，同時控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)。中介效應(yīng)由δ×γ2衡量，δ1、γ2全部顯著表明中介效應(yīng)顯著，至少一個不顯著則需進行Sobel檢驗，若Sobel檢驗顯著則表明中介效應(yīng)顯著。

LnPatent3i,t+3(LnCitation3i,t+3)=α0+α1LnCoveragei,t+α2Controli,t+Year+Ind+εi,t

(3)

Informationi,t=δ0+δ1LnCoveragei,t+δ2Controli,t+Year+Ind+εi,t

(4)

LnPatent3i,t+3(LnCitation3i,t+3)=γ0+γ1LnCoveragei,t+γ2Informationi,t+γ3Controli,t+Year+Ind+εi,t

(5)

表8報告了作用機制“分析師關(guān)注→信息不對稱→企業(yè)創(chuàng)新”的結(jié)果。其中，表8(1)～(3)列報告了被解釋變量為企業(yè)申請專利的數(shù)量(LnPatent3)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果，表8(3)～(6)列報告了被解釋變量為企業(yè)申請專利的被引用數(shù)量(LnCitation3)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。在表8第(1)列中，LnCoverage的估計系數(shù)約為0.195，且在1%的水平上顯著為正；表8第(2)列考察了分析師關(guān)注(LnCoverage)對中介變量(Information)的影響，LnCoverage的估計系數(shù)約為0.083，且在1%的水平上顯著為正，這說明分析師關(guān)注能夠提高企業(yè)信息披露質(zhì)量；表8第(3)列中同時加入分析師關(guān)注(LnCoverage)和中介變量(Information)，中介變量的估計系數(shù)在1%水平上顯著為正，LnCoverage的估計系數(shù)依然保持在1%的水平上顯著為正，且LnCoverage的估計系數(shù)有所下降(0.179<0.195)，這說明信息不對稱在分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新之間起到部分中介作用，即分析師關(guān)注通過影響信息不對稱程度進而影響企業(yè)創(chuàng)新，本文的結(jié)果支持了“分析師關(guān)注→信息不對稱→企業(yè)創(chuàng)新”這條路徑。表8(3)～(6)列的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果同樣支持了上述路徑，此處不再贅述。上述結(jié)果驗證了分析師的信息揭示作用，支持了“信息揭示”假說，支持了研究假設(shè)2。

表8 分析師關(guān)注、信息不對稱和企業(yè)創(chuàng)新

續(xù)表(表8)

六、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文利用2007—2019年中國A股非金融上市公司數(shù)據(jù)檢驗了分析師關(guān)注能否促進企業(yè)創(chuàng)新，研究發(fā)現(xiàn)分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新顯著正相關(guān)，具體表現(xiàn)為企業(yè)被分析師關(guān)注程度越高，其申請專利數(shù)量、申請專利的被引用數(shù)量越高。在使用工具變量法和變換了計量模型的穩(wěn)健性檢驗后，本文的主要研究結(jié)果依然保持穩(wěn)健。進一步，本文研究發(fā)現(xiàn)分析師關(guān)注主要通過緩解企業(yè)內(nèi)外信息不對稱來促進企業(yè)創(chuàng)新，而分析師關(guān)注給管理層施加的業(yè)績壓力對企業(yè)創(chuàng)新沒有產(chǎn)生顯著的影響。本文的結(jié)論支持了“信息揭示”假說占主導(dǎo)的觀點。

(二)政策建議

實體企業(yè)是創(chuàng)新的重要主體，為進一步激發(fā)我國實體企業(yè)創(chuàng)新能力，提高我國自主創(chuàng)新能力，建設(shè)創(chuàng)新型國家，本文提出如下政策建議：

第一，完善公司外部治理機制。我國公司治理機制仍有許多待完善的地方，外部治理作為公司內(nèi)部治理的重要補充，需要進一步重視外部治理的作用。本文通過研究發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注有利于促進企業(yè)創(chuàng)新，證實了分析師所發(fā)揮的外部監(jiān)督的力量，對于約束管理層行為和促進企業(yè)創(chuàng)新起到顯著的正向作用。因此，應(yīng)構(gòu)建一個全面和系統(tǒng)的外部治理體系，重點發(fā)展分析師、媒體和行業(yè)監(jiān)管等外部監(jiān)督力量，建立公司內(nèi)部治理和外部治理的連接機制，實現(xiàn)公司內(nèi)部治理和外部治理有效聯(lián)動，充分保護投資者利益，同時也有利于我國建設(shè)創(chuàng)新型國家。

第二，完善公司內(nèi)部治理機制。從本文分析來看，管理層與股東之間利益沖突導(dǎo)致的管理層不作為，或者是企業(yè)內(nèi)外信息不對稱背景下大股東侵占小股東利益，都是抑制企業(yè)創(chuàng)新的重要原因。因此，從公司層面看，需要盡快完善公司內(nèi)部制度，特別是對管理層的監(jiān)督，同時完善公司關(guān)于管理層的聘請、管理、獎勵和懲罰機制。從政府層面看，證監(jiān)會或其他相關(guān)部門應(yīng)進一步完善上市公司信息披露管理辦法，重點針對大股東強占資金、關(guān)聯(lián)交易和上市公司違規(guī)擔保等大股東“掏空”上市公司的行為，探討如何打擊和懲治此類行為，并盡快頒布相關(guān)管理辦法。

第三，建立企業(yè)創(chuàng)新的激勵機制。現(xiàn)有的管理層激勵機制大多與公司業(yè)績掛鉤，本文研究表明：這容易導(dǎo)致管理層短視問題，即管理層只關(guān)注公司短期業(yè)績和股價，把資金都投資在周期短且收益可預(yù)見的日常生產(chǎn)經(jīng)營活動中，從而忽略企業(yè)創(chuàng)新投資。事實上，企業(yè)創(chuàng)新不僅關(guān)乎企業(yè)競爭力與長期價值，更是一個國家創(chuàng)新的重要主體。為保障企業(yè)的健康發(fā)展，高管激勵機制亟待完善[30]。應(yīng)大膽探索企業(yè)創(chuàng)新的激勵機制，把創(chuàng)新與管理層的薪酬掛鉤，激勵管理層更多地進行創(chuàng)新投資。