廖明情（博士生導(dǎo)師），蔡曉儀，謝 軍（教授）

一、引言

有效市場假說（EMH）認為，金融市場的波動取決于新聞、時事和產(chǎn)品發(fā)布，這些信息都會對公司的股票價值產(chǎn)生重大影響。自2019 年以來，伴隨著“全媒體傳播”輿論格局的建立，多種輿情傳播的新工具相繼出現(xiàn)。得益于網(wǎng)絡(luò)社交媒體的覆蓋性和豐富性，輿論和話語的方式正在迅速發(fā)生變化。例如，作為股票市場社交媒體的典型例子，股吧論壇成為股民分享對股票問題認知的完美平臺，被視為資本市場的“傳感器”。股吧論壇這一媒介具有兩個特點：一是股吧論壇的參與主體多為未經(jīng)認證的個人匿名投資者，個人投資者較容易受到非理性因素的影響，因此被稱為“情緒型投資者”（林振興，2011）；二是股吧論壇的帖子內(nèi)容未經(jīng)上市公司判斷和審核，散戶發(fā)帖甚至只是單純地為了宣泄情緒或故意為之?；谝陨蟽蓚€特點，有學(xué)者認為以股吧論壇帖子為代表的網(wǎng)絡(luò)社交媒體數(shù)據(jù)存在一定的不可預(yù)測性和模糊性（關(guān)靜怡等，2020）。

社會心理學(xué)認為，趨群性是人的本性之一，網(wǎng)絡(luò)群體亦是如此，人們通過文字等信息來傳遞自己的情緒和態(tài)度，并通過交流等方式對群體內(nèi)的人產(chǎn)生影響，所以在網(wǎng)絡(luò)社交媒體的推波助瀾下，意見分歧較容易在群體中蔓延，從而造成群體的非理性行為。關(guān)于意見分歧的研究，Miller（1977）首次提出“投資者意見分歧”這一概念，其認為當(dāng)投資者難以預(yù)測股價未來的走勢時便容易產(chǎn)生意見分歧。目前已有較多文獻研究了意見分歧在資本市場中帶來的經(jīng)濟后果，包括意見分歧與股票交易量（Diether和Scherbina，2002）、股價崩盤（陳國進和張貽軍，2009）、過度投資（許致維和李少育，2014）、IPO 異象（Houge 等，2001）、公司治理（李維安等，2012）等之間的相關(guān)關(guān)系，但尚未有研究直接研究意見分歧對資本市場中的重要參與者——證券分析師（簡稱“分析師”）的行為會產(chǎn)生何種影響。

從20世紀90年代的“股評家”發(fā)展為現(xiàn)代意義上的分析師，分析師在金融市場上扮演著越來越重要的角色，其通過搜集、處理和傳遞信息，可以提高資本市場上的信息披露水平（廖明情等，2021）。尤其是2021 年中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)《建設(shè)高標(biāo)準市場體系行動方案》（簡稱《方案》），提出要促進資本市場健康發(fā)展，提升市場專業(yè)化服務(wù)能力，健全社會監(jiān)督機制。作為資本市場上重要的信息中介，分析師發(fā)揮著積極的外部監(jiān)督作用。分析師的監(jiān)督渠道有兩種：一是直接監(jiān)督，即通過跟蹤上市公司的財務(wù)報表直接與管理層進行溝通；二是間接監(jiān)督，即通過發(fā)布研究報告的方式向投資者釋放公有信息和私有信息，幫助投資者發(fā)現(xiàn)管理層的不正當(dāng)行為。分析師監(jiān)督可以降低財務(wù)報告錯誤概率，抑制管理層的欺詐行為，緩解代理問題（Chen等，2016），降低代理成本，提升公司價值；同時，還可以提高企業(yè)的融資和投資效率（Derrien 和Kecskes，2013），降低民營企業(yè)的盈余管理程度。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，投資者的意見分歧容易在群體間擴散，因此通過討論意見分歧對分析師行為的影響，研究分析師在面對意見分歧時如何調(diào)整自身的盈余預(yù)測行為，對于深入學(xué)習(xí)和貫徹《方案》思想、探索分析師的市場作用具有重要的理論和實踐意義。

本文通過股吧論壇數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧指標(biāo)，對意見分歧和分析師預(yù)測行為之間的關(guān)系進行檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師關(guān)注度越高。在網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧導(dǎo)致的復(fù)雜市場信息環(huán)境下，分析師更傾向于“逆水行舟”，對上市公司進行實地調(diào)研以提高其預(yù)測準確性，具體表現(xiàn)為分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和分歧度降低，這一結(jié)論符合Hirshleifer（2001）提出的分析師“保守主義”假說。同時，從內(nèi)在驅(qū)動和外在沖擊看，投資者關(guān)注度和2013年最高法《司法解釋》發(fā)布增強了意見分歧和分析師預(yù)測質(zhì)量的關(guān)系；進一步研究發(fā)現(xiàn)，分析師的實地調(diào)研行為在網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧影響分析師預(yù)測途徑中發(fā)揮著中介作用。

本文首次從新的視角論證了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師盈余預(yù)測的影響，研究貢獻主要體現(xiàn)在以下三個方面：第一，本文補充了分析師預(yù)測的相關(guān)研究。已有關(guān)于分析師預(yù)測質(zhì)量的研究主要集中在公司特征或分析師個人特質(zhì)上，本文聚焦于熱門輿情信息，檢驗了分析師對網(wǎng)絡(luò)社交媒體的反應(yīng)程度，有助于加強分析師利用輿情信息來修正盈余預(yù)測的能力，從而更好地發(fā)揮外部監(jiān)督作用。第二，本文的結(jié)論有助于從分析師調(diào)研的視角更好地理解網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測的影響。本文不局限于單一視角，結(jié)合分析師是傾向于利用“經(jīng)驗主義”簡化信息，還是更有可能“逆水行舟”進行實地調(diào)研，客觀分析網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧影響分析師預(yù)測的邏輯。第三，本文的研究結(jié)論具有一定的現(xiàn)實意義。在網(wǎng)絡(luò)媒體時代，信息傳播速度較快，尤其是股吧論壇這種網(wǎng)絡(luò)信息傳播渠道，其信息蔓延容易導(dǎo)致非理性情緒的爆發(fā)。因此，本文的結(jié)論能為監(jiān)管機構(gòu)進一步規(guī)范治理信息傳播渠道提供一定的現(xiàn)實幫助，也為優(yōu)化證券市場上的信息傳播和信息質(zhì)量提供理論支撐。

二、理論背景與假設(shè)推導(dǎo)

（一）網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師關(guān)注度

2021 年9 月，摩根大通推出一款包含散戶正在社交媒體中討論哪只股票的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，自此之后越來越多的基金經(jīng)理開始使用該數(shù)據(jù)產(chǎn)品來幫助管理自己的風(fēng)險。國內(nèi)同樣存在這種現(xiàn)象，即股吧論壇上也有機構(gòu)投資者及分析師的參與和關(guān)注。根據(jù)筆者對滬深多家券商分析師的調(diào)研得知：分析師在股吧論壇中更多的是關(guān)注散戶情緒較高的股票，梳理市場咨詢，并對股票進行深入分析，在對分析師進行采訪時，分析師表示社交論壇越來越多地被散戶用于交易，一些散戶投資者利用其人數(shù)基數(shù)這一優(yōu)勢推高某一只股票的價格，關(guān)注論壇可以第一時間關(guān)注到中小投資者的投資行為，并及時對散戶行為做出反應(yīng)。正如華爾街日報報道所稱：“如果你是一名專業(yè)投資者，就不能忽視來自散戶的資金流。這是一個全新的投資者階層，且這一投資者階層實際上正在把握正確的投資主題?！?/p>

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和“全媒體傳播”輿論格局的建立，中小投資者對股市的參與度提高，股吧論壇中除少部分有認證的大V 外，其余多為匿名的個人投資者，總體來看，散戶能自由參與到各個話題的討論中，用戶的發(fā)帖率較高。但從有限理性視角來看，個人投資者整體信息獲取能力偏低，容易受到媒體和市場情緒的影響，無法及時對新信息做出反應(yīng)并將其融入到股價中，這種認知偏差在中小投資者群體間具有普遍性和系統(tǒng)性，散戶之間的從眾心理和羊群效應(yīng)會促使投資者群體之間出現(xiàn)系統(tǒng)性認知偏差（裴平和張誼浩，2004），投資者非理性因素會進一步加劇意見分歧，這使得投資者群體內(nèi)非理性行為產(chǎn)生和傳播的可能性提高，進而導(dǎo)致散戶對股價信息含量的認知產(chǎn)生偏差。因此從投資者需求上看，由于散戶的有限理性行為，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧會導(dǎo)致市場上包含更多噪音信息。限于信息處理和分析能力，投資者無法有效判斷企業(yè)的發(fā)展前景，從而會加大對信息的需求，其不得不依賴市場上的分析師進行信息的挖掘和解讀（王愛群和王婧怡，2021）。此外，股吧論壇中存在少量經(jīng)過認證的大V，這些大V擁有一定的信息解讀能力，并將宏觀經(jīng)濟信息納入自己的決策中，因此其對股票信息的分析能夠引起市場中投資者和分析師的共同關(guān)注。同時，信息是分析師做出預(yù)測決策的重要基礎(chǔ)，盡可能全面囊括與上市公司相關(guān)的信息是分析師進行預(yù)測的前提條件（周開國等，2014），因此股吧論壇會吸引分析師的關(guān)注和跟蹤?；诖耍疚奶岢龅谝粋€假設(shè)：

H1：在一定條件下，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師關(guān)注度越高。

（二）網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測質(zhì)量

從分析師的經(jīng)驗主義角度看，如前文所述，考慮到股吧參與主體多為信息獲取和處理能力較低的中小投資者，他們更多的是依靠互聯(lián)網(wǎng)媒體和技術(shù)分析進行決策和投資。當(dāng)意見分歧較大時，非理性情緒會在中小投資者群體之間蔓延，使得投資者的羊群心態(tài)更加明顯，這些因素不僅會推動股價的非理性上漲，還會使投資者的噪音交易更為頻繁。分析師盈余預(yù)測質(zhì)量取決于其獲得信息的數(shù)量和質(zhì)量，倘若由于意見分歧導(dǎo)致資本市場上的噪音交易和信息增多，分析師在進行盈余預(yù)測時難以識別市場上錯誤的定價信息，這無疑增加了分析師獲取公開信息的難度。因此，對于網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧大的股票，分析師很難對市場上公開的信息進行判斷，從而迫使其基于自身的經(jīng)驗和擁有的私有信息做出判斷。當(dāng)分析師面臨復(fù)雜的市場環(huán)境時，他們也容易產(chǎn)生樂觀偏差，積極情緒會誘導(dǎo)分析師更少關(guān)注細節(jié)，并在很大程度上依賴直覺來做出快速的判斷（Keshk和Wang，2018），從而降低盈余預(yù)測準確性。由于分析師的專業(yè)能力和經(jīng)驗預(yù)測水平參差不齊，以及信息的局限性和預(yù)測主觀性的增強，分析師對市場上噪音情緒的識別不盡相同，再加上此時分析師的私人信息產(chǎn)出減少，導(dǎo)致其預(yù)測樂觀度和分歧度增大。

從分析師的專業(yè)性和勤勉度角度來看，當(dāng)面臨復(fù)雜的市場環(huán)境時，分析師為了滿足投資者對信息需求的增加，同時出于對自身職業(yè)發(fā)展的考慮，傾向于跟蹤預(yù)測難度較大的公司（Lehavy 等，2011），并會更努力地工作（Chen等，2018）。陳勝藍和李占婷（2017）研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)不確定性程度提升時，分析師會增加其負向盈余修正的可能性和頻率，這與Hirshleifer（2001）的研究結(jié)論一致，支持了分析師“保守主義”的假設(shè)，即上市公司信息不確定性程度越高，分析師的研究報告越保守。一方面，盈余修正是分析師根據(jù)新獲取的信息對以往盈余預(yù)測做出的修正判斷，能夠避免由于時滯帶來的信息失真，為研究報告使用者提供更為有效和準確的信息（Kothari 等，2016）。另一方面，負向盈余修正有助于對分析師的樂觀傾向進行糾偏，降低其預(yù)測樂觀性，提高預(yù)測準確性。此外，不同于美國的分析師，我國的分析師基本都供職于經(jīng)紀公司旗下的研究機構(gòu)（Wu等，2018）。分析師所在的經(jīng)紀公司具有良好的社會關(guān)系和資源網(wǎng)絡(luò)，在面對網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧所造成的市場信息不確定時，除了分析師個人的努力，券商為了在這一時段內(nèi)完成聲譽的積累，往往也會為分析師提供某種渠道以便其接觸到管理層，這種私人互動是分析師獲取私人信息的一個重要渠道（Soltes，2014），可以降低分析師獲取私人信息的成本和努力程度，提高分析師的研究治理水平（Brown 等，2015），這無疑會提高分析師的預(yù)測質(zhì)量。因此，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧較大時，市場上噪音信息增多，投資者對信息的需求增加，分析師更有動力對上市公司進行調(diào)研，并將通過各種渠道獲取的信息進行分析處理后有效傳遞給投資者，以滿足投資者的需求，具體表現(xiàn)為研究報告內(nèi)容更豐富、研究報告發(fā)布更頻繁以及對其盈余預(yù)測進行修正，提高其預(yù)測準確性。

綜合以上分析可知，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量的影響取決于分析師處理噪音信息的態(tài)度，即在市場復(fù)雜的信息環(huán)境下，分析師是會基于個人經(jīng)驗簡化信息處理，還是增加其調(diào)研頻率，更加努力工作以降低市場的信息不確定程度？由于無法確定意見分歧對分析師不同行為影響程度的大小，難以確定分析師會更依賴“經(jīng)驗之談”，導(dǎo)致預(yù)測質(zhì)量降低，還是會“逆水行舟”，進行實地調(diào)研以提高預(yù)測質(zhì)量?；诖?，本文提出第二個假設(shè)：

H2a：在一定條件下，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師預(yù)測質(zhì)量越低。

H2b：在一定條件下，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師預(yù)測質(zhì)量越高。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

考慮到網(wǎng)絡(luò)社交媒體數(shù)據(jù)的可獲取性，以2011 ～2021 年我國資本市場A股上市公司為研究樣本。本文爬取國內(nèi)多個股吧論壇數(shù)據(jù)進行文本分析，以此構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧指標(biāo)。借鑒現(xiàn)有國內(nèi)外研究和CNRDS 數(shù)據(jù)庫，本文按照“建立詞典→文本信息提取→構(gòu)建指標(biāo)”三個步驟構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧指標(biāo)。第一步，詞典的建立。本文主要構(gòu)建了反映投資者關(guān)于股票走勢看法的情緒詞典，在姚加權(quán)等（2021）構(gòu)建的金融領(lǐng)域中文情緒詞典的基礎(chǔ)上，增加了反映網(wǎng)絡(luò)社交媒體的詞語，如“無良商家”“下跌無極限”“天天砸”“快速跳水”“逐步還魂”“錢多熱門”等。第二步，輿情文本描述的提取。在網(wǎng)絡(luò)社交媒體方面，本文爬取了影響力較大的股吧論壇，包括東方財富網(wǎng)、百度貼吧、和訊貼吧、新浪股吧、搜狐股吧，這些股吧論壇的發(fā)帖量和閱讀量均較大，具有較強的影響力。本文爬取了足夠多的網(wǎng)站，通過互補提取盡可能多的研究對象，并進行格式轉(zhuǎn)換。第三步，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧指標(biāo)的構(gòu)建。本文采用“人工標(biāo)注+機器學(xué)習(xí)”的方法對輿情信息的情感進行判斷，首先人工標(biāo)注輿情新聞的情感，然后利用機器學(xué)習(xí)方法對全部樣本進行分類，引入監(jiān)督學(xué)習(xí)算法支持向量機，結(jié)合建立的詞典中的相關(guān)詞匯，對爬取到的文本信息進行自動識別，提取表現(xiàn)投資者情緒的詞匯，對每個帖子的正面、負面和中性語氣進行判斷，并統(tǒng)計上市公司在帖子中的正面、負面和中性信息量。

分析師預(yù)測數(shù)據(jù)、公司特征和其他控制變量數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫。為避免極端值的影響，對所有連續(xù)變量進行了上下1%的Winsorize處理。本文按照表1的步驟對數(shù)據(jù)進行篩選，最終獲得397839 個公司—季度—分析師層面的樣本數(shù)據(jù)。

表1 樣本選擇過程

（二）變量衡量

1.被解釋變量。

（1）分析師關(guān)注度。本文采用分析師跟蹤人數(shù)和出具的研究報告數(shù)量衡量分析師關(guān)注度。參照許年行等（2012）的研究，采用Anai，t表示公司i第t年分析師跟蹤人數(shù)的自然對數(shù)，Anai，t值越大，表明分析師跟蹤人數(shù)越多，分析師關(guān)注度越高。同時，采用Reporti，t表示分析師出具的研究報告數(shù)量，Reporti，t值越大，表明分析師出具的研究報告數(shù)量越多，分析師關(guān)注度越高。

（2）分析師預(yù)測質(zhì)量。本文采用以下三個變量衡量分析師預(yù)測質(zhì)量：

第一，分析師預(yù)測偏差（Ferrori，t，j）。參考已有研究（Duru 和Reeb，2002；褚劍等，2019），分析師預(yù)測偏差（Ferrori，t，j）的計算公式如下：

其中：FEPSi，t，j表示公司i 第t 個季度第j 位分析師每股盈余收益預(yù)測值，如果分析師在一個季度內(nèi)對同一家上市公司有多個盈余預(yù)測估計值，那么本文取最后一次預(yù)測值評估該變量；MEPSi，t，j表示公司i 第t 個季度的實際每股盈余收益；Pi，t為公司i 在第t 個季度初的股價。Ferrori，t，j的值越小，表明分析師盈余預(yù)測偏離上市公司實際水平的程度越低，盈余預(yù)測質(zhì)量越高。

第二，分析師樂觀偏差（Fopti，t，j）。借鑒已有研究（Jackson，2005），本文采取以下公式衡量分析師樂觀偏差（Fopti，t，j）：

其中，F(xiàn)EPSi，t，j、MEPSi，t，j、Pi，t定義與前文一致。通常分析師對公司的預(yù)測值大于其實際每股盈余，即Fopti，t，j＞0。Fopti，t，j的值越大，說明分析師的樂觀偏差程度越嚴重，盈余預(yù)測質(zhì)量越差。

第三，分析師預(yù)測分歧度（Fdispi，t，j）。參照現(xiàn)有研究（褚劍等，2019），本文采取以下方式來構(gòu)建分析師預(yù)測分歧度（Fdispi，t，j）指標(biāo)：

其中，F(xiàn)EPSi，t，j、Pi，t與前文定義一致，mean（FEPSi，t，j）表示t 季度內(nèi)分析師盈余預(yù)測平均值。Fdispi，t，j的值越小，表明分析師對同一上市公司的盈余預(yù)測分歧越小，盈余預(yù)測質(zhì)量越高。

2.解釋變量。參考已有研究（Antweiler 和Frank，2004；林振興，2011），本文采取以下方式衡量網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧（Social_Mediai，t）：

本文將第ti日股吧中針對公司i 的正面帖子量記為Pospostnumi，ti，負面帖子量記為Negpostnumi，ti，Social_Mediai，ti的取值范圍是［0，1］。因為一個季度內(nèi)有多次意見分歧的數(shù)據(jù)，為初步減少內(nèi)生性問題，本文選取季度內(nèi)分析師做出盈余預(yù)測日期前的意見分歧平均值進行計算，將計算后的數(shù)值記為Social_Mediai，t，該值越大說明股吧意見分歧越大，即網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧程度越高。

3.控制變量。參考以往相關(guān)文獻，本文選取以下變量作為控制變量：業(yè)績波動（Vsalesi，t）、資產(chǎn)負債率（Levi，t）、盈利能力（ROEi，t）、公司成長性（MBi，t）、上市年齡（Agei，t）、股權(quán)性質(zhì)（SOEi，t）、預(yù)測期限（Horizoni，t）、股權(quán)集中度（Top10i，t）、兩職合一（Duali，t）、公司規(guī)模（Sizei，t）。此外，模型中還加入了年份虛擬變量和行業(yè)虛擬變量。

變量定義如表2所示。

表2 變量定義

（三）實證模型

針對H1，本文設(shè)定以下實證模型加以檢驗：

在模型設(shè)定中，本文使用Analysti，t來替代分析師關(guān)注度，進行假設(shè)檢驗時分別將Anai，t、Reporti，t代入。

針對H2，本文設(shè)定以下實證模型加以檢驗：

在模型設(shè)定中，本文使用Analyst behaviori，t，j來替代分析師預(yù)測質(zhì)量，進行假設(shè)檢驗時分別將Ferrori，t，j、Fopti，t，j、Fdispi，t，j代入。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表3 顯示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和預(yù)測分歧度的均值分別為0.012、0.008和0.004，說明不同分析師對上市公司的預(yù)測存在一定的分歧度。網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的均值為0.515，說明中小投資者之間的意見分歧程度較高，符合本文的預(yù)期。在樣本上市公司中，分析師跟蹤人數(shù)和出具的研究報告數(shù)量的均值分別為2.051 和2.488，標(biāo)準差分別為0.959 和1.229，說明不同上市公司對分析師的吸引程度不同，分析師的關(guān)注具有集群效應(yīng)。

表3 描述性統(tǒng)計

（二）回歸結(jié)果分析

表4第（1）、（2）列展示了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師關(guān)注度的影響程度。第（1）列中因變量為分析師跟蹤人數(shù)，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的系數(shù)為0.8347（t=5.17，p＜0.01）；第（2）列中因變量為分析師出具的研究報告數(shù)量，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的系數(shù)為1.0565（t=4.06，p＜0.01）。這說明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧程度越高，分析師跟蹤人數(shù)和出具的研究報告數(shù)量越多，即網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師關(guān)注度越高，回歸結(jié)果支持H1。

表4 網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師關(guān)注度和預(yù)測質(zhì)量

表4 第（3）～（5）列報告了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和預(yù)測分歧度的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和預(yù)測分歧度均呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)分別為-0.0050（t=-8.06，p＜0.01）、-0.0073（t=-6.11，p＜0.01）、-0.0026（t=-8.97，p＜0.01），表明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師越有可能“逆水行舟”，增加其他實質(zhì)性活動，如實地調(diào)研等（后續(xù)加以驗證），以提高其預(yù)測準確性，回歸結(jié)果支持H2b。

五、進一步分析

（一）內(nèi)在驅(qū)動——投資者關(guān)注度的調(diào)節(jié)作用

投資者注意力對金融市場的投資決策有重大影響，投資者有限注意力假說最早由Kahneman（1973）提出，他認為注意力是一種稀缺資源，投資者的注意力是有限的，有限的投資者注意力會影響資本市場活動。投資者只有在關(guān)注股票時才會對信息做出過度反應(yīng)，更有可能將某只股票納入其投資組合并交易該股票，且注意力影響的是投資者的買入行為而不是賣出行為（Barber 和Odean，2008）。當(dāng)市場上網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧較大時，投資者的關(guān)注會進一步放大分歧的市場后果效應(yīng)。一方面，更高的投資者關(guān)注度意味著散戶更積極地參與市場交易，當(dāng)投資者關(guān)注某只股票時，他們會對該股票產(chǎn)生樂觀情緒（Da等，2011）。另一方面，已有研究發(fā)現(xiàn)，投資者關(guān)注度對股票流動性有顯著正向影響，從而導(dǎo)致公司日收益的增加。根據(jù)價格壓力假說，高關(guān)注度會推動中小投資者的買入行為，形成“凈買入效應(yīng)”（Barber 和Odean，2008）。投資者的關(guān)注會進一步提高由于意見分歧導(dǎo)致的股票價格偏離價值的程度，噪音信息的增多進一步增加了投資者對信息的需求。由于市場上噪音信息的增加，出于職業(yè)聲譽和薪酬激勵的考慮，分析師更有可能增加其調(diào)研頻率以試圖挖掘出更多有價值的信息，信息處理速度加快，預(yù)測行為更為謹慎，并傾向于做出盈余預(yù)測修正，利用信息更正自身的盈余預(yù)測，減少預(yù)測樂觀性并提高其準確性。因此，本文預(yù)計投資者關(guān)注度能夠強化網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量的影響。

對此，本文借鑒Da 等（2011）的研究，使用上市公司網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)來衡量投資者關(guān)注度（Attentioni，t），具體來說，選取第t 日對股票代碼i 的搜索值衡量，并對搜索值進行對數(shù)處理。

表5 第（1）～（3）列報告了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧和分析師預(yù)測質(zhì)量在不同投資者關(guān)注調(diào)節(jié)下的回歸結(jié)果。第（1）列結(jié)果顯示，交互項Social_Media×Attention 的系數(shù)為-0.0010（t=-8.45，p＜0.01），第（2）、（3）列結(jié)果顯示，交互項Social_Media×Attention 的系數(shù)分別為-0.0011（t=-6.89，p＜0.01）和-0.0002（t=-6.95，p＜0.01），結(jié)合表4 的回歸結(jié)果可知，在投資者關(guān)注度較高的上市公司中，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量的影響更強烈。

表5 網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧、投資者關(guān)注度（《司法解釋》）與分析師預(yù)測質(zhì)量

（二）外在沖擊——《司法解釋》的調(diào)節(jié)作用

2013 年9 月，最高人民法院頒布《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理利用信息網(wǎng)絡(luò)實施誹謗等刑事案件適用法律若干問題的解釋》（簡稱《司法解釋》），自此互聯(lián)網(wǎng)言論得到立法監(jiān)管，任何在網(wǎng)絡(luò)上造謠和誹謗的行為負責(zé)人都可能面臨重大的責(zé)任。《司法解釋》第二條中將“同一誹謗信息實際被點擊、瀏覽次數(shù)達到五千次以上，或者被轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)達到五百次以上的”認定為“情節(jié)嚴重”。這一監(jiān)管政策實施后，股吧論壇用戶在發(fā)帖時更為謹慎，肆意發(fā)布虛假信息的可能性降低，即這一監(jiān)管條例促使股民傳播更多有理有據(jù)、真實可靠的信息（孫鯤鵬等，2020），因此股吧中的意見分歧應(yīng)該較之前更真實地反映了投資者對某股票的實際看法。假如意見分歧確實會影響分析師的盈余預(yù)測行為，那么在意見分歧更大程度地反映投資者看法后，分析師更能“對癥下藥”，更聚焦于投資者關(guān)注的領(lǐng)域，針對意見分歧進行調(diào)研以搜集和處理信息，使得網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧和分析師預(yù)測質(zhì)量之間的關(guān)系有所增強。而如果散戶之間的意見分歧是由于公司自身信息披露和特有環(huán)境引起的，則兩者的關(guān)系在《司法解釋》頒布前后應(yīng)該沒有顯著差異。

對此，本文構(gòu)建政策虛擬變量（Policy），對2013 年9月之前的季度賦值為0，對2013年9月份之后的季度賦值為1，同時構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧和政策的交乘項（Social_Media×Policy）進行回歸。

表5 第（4）～（6）列報告了《司法解釋》發(fā)布在網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測質(zhì)量關(guān)系間調(diào)節(jié)作用的結(jié)果。在第（4）列中，Social_Media 的系數(shù)為-0.0010（t=-1.69，p＜0.1），交乘項Social_Media×Policy 的回歸系數(shù)為-0.0208（t=-7.09，p＜0.01）；在第（5）列和第（6）列中，Social_Media 的系數(shù)分別為-0.0026（t=-4.07，p＜0.01）和-0.0022（t=-5.76，p＜0.01），交互項Social_Media×Policy的回歸系數(shù)分別為-0.0245（t=-8.78，p＜0.01）和-0.0020（t=-7.85，p＜0.01）。在引入《司法解釋》之后，Social_Media×Policy的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，結(jié)合前文的假設(shè)檢驗結(jié)果可知，在引入《司法解釋》這一政策后，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量的影響更顯著。

（三）中介機制分析

前文的假設(shè)檢驗支持H2b，即網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師預(yù)測質(zhì)量越高。在上文的理論推導(dǎo)中，本文的假設(shè)提出遵循這樣一個路徑：由于資本市場上中小投資者不成熟、不理性，總體上表現(xiàn)出有限理性特征。在股吧論壇中，散戶傾向于點擊與自己意見一致或點擊量較高的帖子，當(dāng)意見分歧較嚴重時帖子的兩極分化程度更高。同時，由于散戶之間的“達克效應(yīng)”，過度自信導(dǎo)致非理性因素在投資者群體之間蔓延，致使散戶“處置效應(yīng)”交易更頻繁。當(dāng)意見分歧程度較高時，散戶之間產(chǎn)生情緒傳染和非理性行為的可能性較大，無法有效掌握與上市公司相關(guān)的發(fā)展信息，進而增加了對信息的需求。分析師為了滿足投資者的需求，需要校正市場上的非理性行為以實現(xiàn)職業(yè)聲譽的積累，其會通過更多渠道對上市公司進行調(diào)研，與管理層進行溝通以獲取私人信息，對其盈余預(yù)測公告進行負向修正，更為努力地工作以更有效地傳達信息，進而提高其預(yù)測準確性。那么，分析師的調(diào)研行為是否是網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧影響分析師預(yù)測質(zhì)量的內(nèi)在機制呢？本文將驗證這一問題。

采用公式（7）和公式（8）來檢驗分析師調(diào)研行為在網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量影響過程中所發(fā)揮的中介作用，如下所示：

其中，Visiti，t表示分析師調(diào)研行為，借鑒已有研究，由于在對上市公司的實地調(diào)研過程中，存在同家券商多位分析師參與調(diào)研，以及多家券商共同參與調(diào)研的情況，本文從券商層面計量分析師的實地調(diào)研行為，當(dāng)該季度內(nèi)分析師所在的券商公司有實地調(diào)研行為時，Visiti，t取值為1，否則取值為0，其余變量與前文定義一致。

表6 報告了分析師調(diào)研行為在網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測質(zhì)量之間發(fā)揮的中介作用。第（1）列中被解釋變量為分析師調(diào)研行為，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的系數(shù)為0.0217（t=6.87，p＜0.01），表明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師越有可能參與實地調(diào)研。在第（2）～（4）列中同時考慮中介變量和解釋變量，中介變量分析師調(diào)研行為的系數(shù)顯著為負，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的回歸系數(shù)小于原回歸系數(shù)，說明分析師調(diào)研表現(xiàn)出部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)程度分別為10.62%、2.68%和21.48%。

表6 中介機制檢驗

六、穩(wěn)健性檢驗

（一）更換變量衡量方式

1.更換分析師預(yù)測質(zhì)量衡量方式。參考褚劍等（2019）的研究，當(dāng)分析師在一個季度內(nèi)存在多次盈余預(yù)測時，本文將計算其平均值重新衡量分析師預(yù)測偏差（Ferror_Mi，t，j）和樂觀偏差（Fopt_Mi，t，j）；同時，選用分析師盈余預(yù)測的中位數(shù)［median（FEPSi，t，j）］構(gòu)建分析師預(yù)測分歧度（Fdisp_Mi，t，j）指標(biāo)。將以上指標(biāo)分別代入模型（2）重新進行回歸，根據(jù)表7的回歸結(jié)果，第（1）～（3）列中網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的回歸系數(shù)分別為-0.0049（t=-7.81，p＜0.01）、-0.0072（t=-8.85，p＜0.01）和-0.0024（t=-6.33，p＜0.01），表明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧降低了分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和預(yù)測分歧度，綜合來看網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的系數(shù)符號與表4相比沒有發(fā)生變化，即主要結(jié)論沒有發(fā)生大的變化。

表7 更換分析師預(yù)測質(zhì)量衡量方式

2.更換分析師預(yù)測質(zhì)量的標(biāo)準化方式。借鑒張超等（2021）的研究，本文對被解釋變量采用除以公司i 第t 季度的每股凈資產(chǎn)代替除以股價來標(biāo)準化衡量分析師預(yù)測質(zhì) 量，新 的 指 標(biāo) 分 別 記 為Ferror_Ni，t，j、Fopt_Ni，t，j、Fdisp_Ni，t，j。將以上指標(biāo)分別代入模型（2）重新進行回歸，由表8第（1）～（3）列可知，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的回歸系數(shù)分別為-0.0192（t=-9.55，p＜0.01）、-0.0285（t=-5.21，p＜0.01）和-0.0083（t=-6.67，p＜0.01），說明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和預(yù)測分歧度越低，與主回歸相比，該結(jié)果沒有發(fā)生顯著性變化，說明本文的結(jié)論依舊穩(wěn)健。

表8 更換分析師預(yù)測質(zhì)量標(biāo)準化方式和分析師預(yù)測偏差的計量方法

3.更換分析師預(yù)測偏差的計量方法。借鑒Malloy（2005）的研究，本文采用相對精度的方法衡量分析師預(yù)測偏差（Ferror_Fi，t，j），如下所示：

其中，mean（FEPSi，t）表示第t季度內(nèi)所有的分析師對上市公司i盈余預(yù)測的平均值。

將以上指標(biāo)代入公式（6）重新進行回歸，表8第（4）列報告了回歸結(jié)果。Social_Media的回歸系數(shù)為-0.0550（t=-7.43，p＜0.01），表明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧越大，分析師預(yù)測偏差越低，本文的主要結(jié)論沒有發(fā)生變化。

4.更換投資者關(guān)注度的衡量方式。采用以股票代碼、公司簡稱、公司全稱等為關(guān)鍵字的搜索值加總為投資者關(guān)注度的衡量方式，同前文一致，對搜索總值進行對數(shù)處理，該值越大說明投資者關(guān)注度越高。表9報告了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測質(zhì)量在投資者關(guān)注度調(diào)節(jié)下的回歸結(jié)果。第（1）～（3）列的回歸結(jié)果顯示，交互項Social_Media×Attention_A 的回歸系數(shù)分別為-0.0007（t=-7.94，p＜0.01）、-0.0009（t=-7.78，p＜0.01）和-0.0001（t=-8.27，p＜0.01）?？傮w來看，在更換投資者關(guān)注度的衡量方式后，其結(jié)果與表5相比沒有發(fā)生顯著變化，投資者關(guān)注度顯著增強了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧與分析師預(yù)測質(zhì)量之間的關(guān)系，主要結(jié)論沒有發(fā)生變化。

表9 更換投資者關(guān)注度衡量方式

（二）工具變量法

分析師是證券市場上重要的信息中介，已有文獻也支持投資者會使用分析師研究報告中的定性和定量信息來調(diào)整自身的投資決策計劃這一結(jié)論（廖明情等，2018），因此本文的研究可能存在雙向因果的問題。參考李思龍等（2018）的研究，在每一個樣本期間選擇同行業(yè)其他公司網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的平均數(shù)（Social_Media_ind）作為本公司意見分歧的工具變量。因為同行業(yè)中其他公司的輿情信息會影響到投資者對本公司的看法，但尚未有研究發(fā)現(xiàn)同行業(yè)中對其他公司股價走勢的討論會影響到分析師對目標(biāo)公司做出的盈余預(yù)測，因此該變量滿足相關(guān)性和外生性的要求。本文采用兩階段回歸法（2SLS）對假設(shè)進行檢驗。

表10報告了工具變量法的回歸結(jié)果。從第一階段回歸結(jié)果來看，工具變量Social_Media_ind 的回歸系數(shù)為0.4466，且在1%的水平上顯著。從第二階段的回歸結(jié)果來看，擬合的網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的回歸系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為負，分別為-0.0180、-0.0031和-0.0040，說明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量的影響在考慮了內(nèi)生性后仍然顯著?？傮w來看，使用工具變量法回歸后，本文的研究結(jié)論仍然穩(wěn)健。

表10 工具變量法

（三）Heckman兩階段回歸法

考慮到潛在的樣本選擇偏差，即由于并非所有的上市公司都有分析師跟蹤并做出盈余預(yù)測，對于沒有分析師跟蹤的上市公司，本文并未檢驗到網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對于分析師預(yù)測質(zhì)量的影響，因此本文的實證結(jié)果可能存在樣本選擇偏差。參考Heckman（1979）的研究，用Heckman 二階段模型解決由于樣本選擇偏差引起的內(nèi)生性問題。

首先，本文重新命名一個新的被解釋變量，即企業(yè)是否存在分析師跟蹤（Ananum），在第一階段計算逆米爾斯比率（IMR），設(shè)定以下二元選擇模型計算：

借鑒Miller（1977）、Garfinkel（2009）的研究，本文選擇換手率（Turnover）、股票超額收益的波動率（Groupretvol）、歷史盈余波動率（Incvol）、財務(wù)杠桿（Lev）、賬面市值比（MB）、盈利能力（ROA）、公司規(guī)模（Size）加入公式（10），同時控制年份（Year）和行業(yè)（Industry）變量。

其次，在第二階段中，將第一階段得出的逆米爾斯比率置入公式（6）中進行回歸，同時控制年份和行業(yè)變量，結(jié)果如表11所示。

表11 Heckman兩階段回歸法和PSM回歸

表11第（1）～（3）列報告了Heckman兩階段回歸中第二階段的回歸結(jié)果，可以看到逆米爾斯比率的系數(shù)顯著，說明存在樣本自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。同時在置入逆米爾斯比率之后，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的系數(shù)符號與主回歸保持一致且顯著，說明在控制樣本自選擇這一內(nèi)生性問題后，本文的研究結(jié)果沒有發(fā)生顯著變化，具有較強的穩(wěn)健性。

（四）PSM回歸

網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的產(chǎn)生可能是由于存在公司特征的差異所導(dǎo)致的，因此本文選擇傾向得分匹配（PSM）來解決可能存在的自選擇問題。將網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧劃分為高—低兩組，其中意見分歧低組為目標(biāo)組。在網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧高組中，選擇與目標(biāo)組特征相似的上市公司作為對照組。傾向得分匹配的回歸結(jié)果如表11 第（4）～（6）列所示，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的回歸系數(shù)分別為-0.0048（t=-7.34，p＜0.01）、-0.0068（t=-9.45，p＜0.01）和-0.0027（t=-8.03，p＜0.01），可見在解決樣本可能存在的自選擇問題后，網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的回歸系數(shù)依然顯著為負，表明網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測偏差、樂觀偏差和預(yù)測分歧度會產(chǎn)生負向影響，即網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧會提高分析師預(yù)測質(zhì)量的研究結(jié)論仍然沒有發(fā)生實質(zhì)性變化。

（五）遺漏變量偏誤

本文的另一個重要內(nèi)生性問題是遺漏變量偏誤。產(chǎn)業(yè)政策是由國家制定的，對國家資源配置具有導(dǎo)向作用，有產(chǎn)業(yè)政策支持的行業(yè)會受到投資者和分析師的關(guān)注，所以產(chǎn)業(yè)政策既是網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧的影響因素，又是影響分析師預(yù)測質(zhì)量的因素。對此，本文繼續(xù)控制產(chǎn)業(yè)政策的干擾，構(gòu)造IP 指標(biāo)來衡量該行業(yè)是否受產(chǎn)業(yè)支持，變量衡量方式如下：若該行業(yè)在“十二五”規(guī)劃中未被支持，而在“十三五”規(guī)劃中被提及（包括鼓勵和重點鼓勵），則該行業(yè)在2016年及以后年份賦值為1。

表12匯報了將產(chǎn)業(yè)政策進行控制后的估計結(jié)果。在第（1）～（3）列中，網(wǎng)絡(luò)社交媒體分歧的回歸系數(shù)分別為-0.0050（t=-8.12，p＜0.01）、-0.0073（t=-8.05，p＜0.01）和-0.0026（t=-6.00，p＜0.01），仍然在1%的水平上顯著，表明前文的回歸結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

表12 遺漏變量偏誤

七、研究結(jié)論與啟示

隨著信息社會的發(fā)展和全媒體傳播體系的建設(shè)，股吧等網(wǎng)絡(luò)社交媒體傳播工具對資本市場行為的影響力逐漸增強。本文利用2011 ～2021 年我國A 股上市公司的數(shù)據(jù)，實證檢驗網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧是否會對資本市場的信息中介——分析師產(chǎn)生影響。研究發(fā)現(xiàn)：網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧會引起分析師的關(guān)注和持續(xù)跟蹤，分析師也更傾向于“逆水行舟”，即會增加其調(diào)研頻率，積極做出盈余預(yù)測修正，提升其預(yù)測準確性。同時，本文分別從內(nèi)在驅(qū)動和外在沖擊兩方面考察投資者關(guān)注度和2013年最高法《司法解釋》發(fā)布對上述關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，探討了網(wǎng)絡(luò)社交媒體意見分歧對分析師預(yù)測質(zhì)量的作用路徑。結(jié)果表明，分析師向市場傳遞了增量信息，進一步佐證了分析師“信息中介有用觀”的觀點。本文通過了一系列穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性檢驗，包括更換變量衡量方式、解決遺漏變量偏誤、工具變量法、Heckman兩階段回歸法、PSM回歸，表明研究結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

在理論層面，本文的研究在引入網(wǎng)絡(luò)社交媒體這一重要視角后，進一步拓展了意見分歧和分析師行為的研究成果。在實踐層面，我國正處在一個輿情媒介快速發(fā)展并產(chǎn)生經(jīng)濟后果的時期，全媒體時代的到來既是機遇也是挑戰(zhàn)。它一方面加快了信息傳播速度、降低了信息傳播成本，使市場參與者能以較少的時間和較低的成本獲取信息進行決策；但另一方面，也加快了非理性情緒在群體間的傳播速度，容易引起群體情緒崩潰并增加市場風(fēng)險。另外，《建設(shè)高標(biāo)準市場體系行動方案》倡導(dǎo)建立健全的外部監(jiān)督機制，分析師作為資本市場上重要的外部監(jiān)督者，研究網(wǎng)絡(luò)社交媒體信息的傳播和表現(xiàn)形態(tài)對分析師的影響，對于促進分析師發(fā)揮其信息中介作用和資本市場健康發(fā)展具有重要作用。因此，在目前的全媒體傳播環(huán)境中，深入全面研究全媒體時代遇到的機遇和挑戰(zhàn)，維護良好的資本市場信息環(huán)境，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)展方向，對于更好地發(fā)揮分析師的作用，以及推動媒體、金融市場朝著正確方向融合具有重要意義。

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