風(fēng)險(xiǎn)提示信息、分析師跟進(jìn)與機(jī)構(gòu)投資者持股

林鐘高　楊雨馨

摘要：與先前主要研究機(jī)構(gòu)投資者持股的影響因素及經(jīng)濟(jì)后果的文獻(xiàn)不同，基于機(jī)構(gòu)投資者群體的異質(zhì)性，考察分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股決策的影響及其企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提示信息的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：機(jī)構(gòu)投資者整體持股比例隨分析師跟進(jìn)數(shù)量的增加而增加，但增加的程度因機(jī)構(gòu)投資者類型的不同而產(chǎn)生差異，風(fēng)險(xiǎn)提示信息的加入會(huì)減弱分析師跟進(jìn)的促進(jìn)效應(yīng)；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)提示信息產(chǎn)生的持股減弱效應(yīng)顯著改善了異質(zhì)性機(jī)構(gòu)投資者持股的公司治理效果。研究結(jié)果表明：機(jī)構(gòu)投資者持股決策是否采納分析師的跟進(jìn)意見，既與機(jī)構(gòu)投資者的不同類型有關(guān)，也與風(fēng)險(xiǎn)提示信息的決策價(jià)值相關(guān)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的考量有助于異質(zhì)性機(jī)構(gòu)投資者持股的公司治理效果的改善。

關(guān)鍵詞：分析師跟進(jìn)；機(jī)構(gòu)投資者持股；風(fēng)險(xiǎn)提示信息

中圖分類號(hào)：F275.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：10037217（2017）0500649

一、引言

已有研究表明，機(jī)構(gòu)投資者與證券分析師之間具有密不可分的關(guān)系[1，2]，然而，在眾多影響機(jī)構(gòu)投資者持股的因素中，作為反映分析師整體評(píng)價(jià)指標(biāo)的跟進(jìn)數(shù)量卻鮮有研究。雖然Bhushan（1989）等學(xué)者從不同角度論證了機(jī)構(gòu)投資者持股與跟進(jìn)數(shù)量間的關(guān)系[1]，但該研究未從反面考察跟進(jìn)數(shù)量對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股的影響，且由于制度環(huán)境和資本市場有效性的不同，國外的研究不一定適合中國國情。同時(shí)，鑒于受到監(jiān)管政策等方面的制約，各類機(jī)構(gòu)投資者

在資本市場中扮演著不同的角色

。遺憾的是，已有研究忽視了該群體內(nèi)部可能存在的異質(zhì)性。盡管目前有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，分析師的評(píng)級(jí)意見對(duì)機(jī)構(gòu)投資者季度持股決策的影響會(huì)因投資者類型不同而截然有異[3]，但其僅局限于評(píng)級(jí)意見角度，而未涉及分析師跟進(jìn)數(shù)量，這為本文的研究提供了契機(jī)。

分析師的跟進(jìn)決策是一系列信息綜合而成的結(jié)果。Dowen（1989）研究發(fā)現(xiàn)，跟進(jìn)的分析師數(shù)量與公司規(guī)模正相關(guān)，與回報(bào)負(fù)相關(guān)，但相關(guān)性隨著時(shí)間的變化而變化[4]；Bhushan（1989）發(fā)現(xiàn)分析師在跟進(jìn)時(shí)會(huì)著重考慮機(jī)構(gòu)投資者持股比例、機(jī)構(gòu)投資者家數(shù)、公司規(guī)模、高管持股比例、收益波動(dòng)率、行業(yè)成長性等方面因素[1]。然而，以上研究局限于財(cái)務(wù)信息角度，忽視非財(cái)務(wù)信息對(duì)利益相關(guān)者決策的特有貢獻(xiàn)。近年來研究發(fā)現(xiàn)，

分析師聲譽(yù)、分析師與跟進(jìn)公司的利益沖突、企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行狀況等非財(cái)務(wù)信息都已成為分析師跟進(jìn)的重要決策變量[5]。進(jìn)一步從非財(cái)務(wù)信息類型來看，部分非財(cái)務(wù)因素（經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)以及客觀經(jīng)濟(jì)因素等）的預(yù)警信號(hào)先于財(cái)務(wù)因素的預(yù)警信號(hào)，在分析師跟進(jìn)決策中發(fā)揮更為重要的作用[6]。因此，基于風(fēng)險(xiǎn)的非財(cái)務(wù)信息提示不僅能夠解釋財(cái)務(wù)指標(biāo)產(chǎn)生的背景，更有助于分析師預(yù)測公司未來發(fā)展的趨勢，對(duì)公司整體層面的把控更為全面深入。

機(jī)構(gòu)投資者的持股決策是否有利于資本市場發(fā)展，抑或促進(jìn)公司治理的改善呢？單純從機(jī)構(gòu)投資者持股的經(jīng)濟(jì)后果來看，已有研究表明，部分機(jī)構(gòu)投資者在公司治理中扮演著“用手投票”的有效監(jiān)督者角色，而部分則扮演著“用腳投票”的利益攝取者角色，這主要因機(jī)構(gòu)投資者類型及持股比例不同而異[7]。

而在異質(zhì)性機(jī)構(gòu)投資者綜合多方信息后，一定程度而言其持股決策會(huì)更加穩(wěn)健，從而增強(qiáng)或減弱原先各類機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)公司治理產(chǎn)生的有利或不利效果。Kimet al.（1997）研究表明，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者能夠?qū)残畔⒌膬?nèi)涵進(jìn)行有效解讀時(shí)，有助于改善公司治理[8]。因此，本文

旨在回答以下幾個(gè)問題：（1）分析師跟進(jìn)能否顯著影響各類機(jī)構(gòu)投資者的持股決策？（2）風(fēng)險(xiǎn)提示信息是否改變機(jī)構(gòu)投資者的信息偏好，如何影響機(jī)構(gòu)投資者持股決策？（3）這種影響是否有利于改善機(jī)構(gòu)投資者持股的公司治理效應(yīng)？

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐（雙月刊）2017年第5期

2017年第5期（總第209期）林鐘高，楊雨馨：

風(fēng)險(xiǎn)提示信息、分析師跟進(jìn)與機(jī)構(gòu)投資者持股

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股的影響

盡管有學(xué)者對(duì)分析師盈余預(yù)測有效性提出了質(zhì)疑[9]，

但也有經(jīng)驗(yàn)證據(jù)證實(shí)，相較于簡單抑或是復(fù)雜的時(shí)間序列模型，分析師做出的盈余預(yù)測更為精確[10]。就分析師跟進(jìn)整體而言，其通過特有的信息渠道搜集并處理信息，使得市場定價(jià)的效率得到了顯著提升，資本市場價(jià)值毋庸置疑。

首先，機(jī)構(gòu)投資者的決策行為，需要獲得分析師的信息支持。證券價(jià)格僅僅反映了歷史交易信息，投資者需要公司相關(guān)的其他信息，包括所有公開的信息和內(nèi)部信息。然而，并非每位投資者都能及時(shí)獲取充分、準(zhǔn)確的信息，并對(duì)其獲取的信息進(jìn)行全面和理性的解讀，只有一些能夠?qū)ｉT的分析工具駕輕就熟，抑或是分析能力較強(qiáng)的專業(yè)人士才能

做到。雖然已有研究表明，機(jī)構(gòu)投資者在信息的獲取和處理方面存在更多的規(guī)模效應(yīng)和范圍經(jīng)濟(jì)，即機(jī)構(gòu)投資者存在強(qiáng)大的信息搜集的內(nèi)在動(dòng)力[11]，但其信息往往是通過其他渠道獲取后加工而來。蔡慶豐和楊侃（2013）研究發(fā)現(xiàn)賣方分析師研究報(bào)告，首先是提交給機(jī)構(gòu)投資者，基金經(jīng)理們一方面通過自有渠道收集部分信息，但最主要的是針對(duì)賣方分析師提供的研究報(bào)告進(jìn)行信息的二次加工[12]。

其次，分析師跟進(jìn)具有資產(chǎn)專用性特征，其信息能力具備專業(yè)水準(zhǔn)，具有決策價(jià)值。在我國弱式有效的資本市場中，投資者整體成熟度不高，許多投資者并非理性投資。

根據(jù)壓力假說，投資者一般會(huì)參考分析師給出的公司盈利預(yù)測進(jìn)行投資，當(dāng)公司披露的實(shí)際盈利水平低于預(yù)期時(shí)，往往會(huì)發(fā)生股價(jià)暴跌，經(jīng)理人為了防止這種情況影響公司的正常運(yùn)營，會(huì)盡量使實(shí)際盈利水平與分析師的預(yù)期保持一致，而這顯然會(huì)降低投資者因非理性行為帶來的投資風(fēng)險(xiǎn)。雖然李春濤等（2013）研究發(fā)現(xiàn)分析師在進(jìn)行盈利預(yù)測時(shí)也存在一定的“羊群行為”，但該研究也證實(shí)了當(dāng)企業(yè)被較多的分析師跟進(jìn)時(shí)，分析師預(yù)測的平均誤差較低[13]，即說明分析師跟進(jìn)能夠增強(qiáng)公司透明度，幫助投資者進(jìn)行決策。endprint

再次，分析師跟進(jìn)拓寬了資本市場的信息源，有助于抑制非效率投資。相對(duì)于市場投資者，公司作為信息優(yōu)勢一方，在履行相關(guān)的法定義務(wù)之后，為了實(shí)現(xiàn)自身利益可能會(huì)選擇性地披露一些信息，從而誤導(dǎo)投資者。而分析師作為資本市場的信息中介，一方面，可以憑借自身的專業(yè)技能和執(zhí)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，為投資者提供不僅包括市場的公共信息，還有一些與管理層之間進(jìn)行溝通的私有信息。另一方面，一家公司被分析師跟進(jìn)相當(dāng)于為公司管理層增加了一個(gè)額外的第三方信息監(jiān)督機(jī)構(gòu)。Healy和Palepu（2001）研究發(fā)現(xiàn)，分析師能對(duì)經(jīng)理人的不當(dāng)行為進(jìn)行監(jiān)督，減輕信息不對(duì)稱性并提高投資效率[14]。因此，分析師跟進(jìn)拓寬了資本市場的信息源，減輕了信息不對(duì)稱，抑制了非效率投資，市場資源得以優(yōu)化配置。

更為重要的是，由于各種類型的機(jī)構(gòu)投資者在資本由來、資產(chǎn)屬性、投資約束、行為類型、目標(biāo)偏好、持股周期等方面都存在差異，分析師跟進(jìn)對(duì)不同機(jī)構(gòu)投資者的持股決策也存在不同影響。

在資源信息優(yōu)勢、監(jiān)控成本和動(dòng)力等方面，主動(dòng)型和被動(dòng)型機(jī)構(gòu)投資者存在顯著差別。

前者主要包括投資顧問、投資公司等，

后者主要包括銀行、信托公司和保險(xiǎn)公司等[15]。根據(jù)以上分析，提出研究假設(shè)1。

H1：保持其他條件不變，分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者總體持股決策會(huì)產(chǎn)生正向的影響，但影響程度會(huì)因機(jī)構(gòu)投資者類型不同而產(chǎn)生差異。

（二）風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)分析師跟進(jìn)影響機(jī)構(gòu)投資者持股關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

已有研究表明，

為了降低盈余預(yù)測偏差，越來越多的分析師不僅僅搜集反映公司績效的財(cái)務(wù)信息，對(duì)有著風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警價(jià)值的非財(cái)務(wù)信息的關(guān)注也日益提高。胡奕明等（2003）

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，對(duì)年報(bào)信息的使用能力在提高，對(duì)于管理信息的關(guān)注面日漸拓寬，對(duì)會(huì)計(jì)報(bào)表附注則表現(xiàn)出了更大的興趣[16]。以下通過Chen和Jiang（2006）構(gòu)造的判斷分析師預(yù)測行為有效性的理論模型[17]，結(jié)合本文對(duì)兩種類型的會(huì)計(jì)信息如何影響分析師跟進(jìn)的討論，論證非財(cái)務(wù)信息在分析師跟進(jìn)決策中是如何發(fā)揮重要作用的。

對(duì)于一家普通的上市公司和一名普通的分析師，假設(shè)r是被分析師跟進(jìn)的上市公司取得的實(shí)際盈利，并且r服從于均值為0的正態(tài)分布；因此，有關(guān)r的財(cái)務(wù)信息部分的充分統(tǒng)計(jì)量cw以及非財(cái)務(wù)信息部分的充分統(tǒng)計(jì)量 fcw可以用以下兩式表示：

cw=r+εcw （1）

fcw=r+εfcw （2）

其中εcw～N（0，1Pcw），與r無關(guān)；εfcw～N（0，1Pfcw），與r無關(guān)。那么，分析師基于財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息可得到上市公司盈余的最優(yōu)條件估計(jì)：

E（r|fcw，cw）=h×fcw+（1-h）×cw（3）

其中，h是分析師進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)置于非財(cái)務(wù)信息部分的有效權(quán)重。而分析師的實(shí)際盈余預(yù)測f為：

f=k×fcw+（1-k）×cw（4）

其中k是分析師進(jìn)行盈余預(yù)測時(shí)置于非財(cái)務(wù)信息上的實(shí)際權(quán)重。如果k> h，說明分析師做出的盈余預(yù)測實(shí)際上過高（過低）倚重了非財(cái)務(wù)（財(cái)務(wù)）信息；如果k< h，說明分析師做出的盈余預(yù)測實(shí)際上過低（過高）倚重了非財(cái)務(wù)（財(cái)務(wù)）信息；如果k= h，說明分析師在進(jìn)行實(shí)際盈余預(yù)測時(shí)對(duì)非財(cái)務(wù)和財(cái)務(wù)信息各自賦給的權(quán)重均是合理有效的。

基于以上分析不難得出，分析師盈余預(yù)測的期望誤差為：

E（f-r|fcw，cw）=E（FE|fcw，cw）=k-hk（f-cw）=β·Dev（5）

其中，F(xiàn)E = f-r是分析師個(gè)人基于全部信息的預(yù)測與公司實(shí)際盈利之差，即預(yù)測誤差；Dev = f-cw是分析師個(gè)人基于全部信息預(yù)測與其基于財(cái)務(wù)信息預(yù)測之差。β=1—h/k，如果為正，即k/h>1，這說明了分析師做出的盈余預(yù)測賦予非財(cái)務(wù)（財(cái)務(wù)）信息的實(shí)際權(quán)重高（低）于有效權(quán)重；如果為負(fù)，即k/h<1，這意味著分析師做出的盈余預(yù)測賦予非財(cái)務(wù)（財(cái)務(wù)）信息的權(quán)重低（高）于有效權(quán)重；如果為0，即k/h=1，這表明分析師做出的盈余預(yù)測賦予非財(cái)務(wù)（財(cái)務(wù)）信息的權(quán)重等于有效權(quán)重。由（5）式能夠進(jìn)一步推出驗(yàn)證分析師盈余預(yù)測行為有效與否的實(shí)證模型：

FE=α+β·Dev+ε（6）

由以上理論模型的推導(dǎo)不難看出，

分析師僅憑財(cái)務(wù)信息進(jìn)行盈利預(yù)測的做法有失偏頗，是必定會(huì)產(chǎn)生偏差的。非財(cái)務(wù)信息與財(cái)務(wù)信息相互補(bǔ)充才能為分析師決策提供充分和必要的依據(jù)。

而風(fēng)險(xiǎn)提示信息作為一種非財(cái)務(wù)信息，能夠緩解信息不對(duì)稱、提高公司的透明度。

對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者整體而言，他們可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)提示信息的動(dòng)態(tài)分析進(jìn)行正確的投資選擇，并在發(fā)現(xiàn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)或者危機(jī)萌芽后及時(shí)處理現(xiàn)有投資或者改變投資組合，避免更大損失。因此，基于以上分析，本文提出以下假設(shè)2。

H2：保持其他條件不變，風(fēng)險(xiǎn)提示信息對(duì)機(jī)構(gòu)投資者整體持股產(chǎn)生負(fù)向的影響，風(fēng)險(xiǎn)提示信息有助于弱化分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股決策的促進(jìn)作用。

（三）分析師跟進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股經(jīng)濟(jì)后果的影響

不同類型的機(jī)構(gòu)投資者由于在信息優(yōu)勢、激勵(lì)機(jī)制、管制環(huán)境、文化背景以及投資策略等方面存在顯著差異，因而在公司治理中發(fā)揮了不同的作用。Poun et al.（1988）提出有關(guān)機(jī)構(gòu)投資者作用的三種假說，分別包括有效監(jiān)督假說、利益沖突假說和戰(zhàn)略聯(lián)盟假說 [18]。

那么，在分析師跟進(jìn)與風(fēng)險(xiǎn)提示信息共同影響下的機(jī)構(gòu)持股決策對(duì)公司治理是否具有促進(jìn)作用呢？這要從兩方面進(jìn)行分析。

首先，何種類型的機(jī)構(gòu)持股對(duì)公司治理是有益的？大量研究表明，當(dāng)機(jī)構(gòu)持股比例較高、穩(wěn)定性較強(qiáng)以及獨(dú)立性較高時(shí)，該持股往往對(duì)公司治理產(chǎn)生正向影響。Cornett et al.（2007）將機(jī)構(gòu)投資者劃分為壓力敏感型和壓力抵制型后，發(fā)現(xiàn)后者由于與公司保持較少的潛在業(yè)務(wù)聯(lián)系，獨(dú)立性較高，從而使得該持股對(duì)公司業(yè)績產(chǎn)生了正向影響，相對(duì)而言前者作用則較小[19]。袁蓉麗等（2010）的研究也發(fā)現(xiàn)，證券投資基金的持股比例與公司績效成正比，而證券公司持股對(duì)公司績效的提示沒有顯著影響[20]。其次，分析師跟進(jìn)與風(fēng)險(xiǎn)信息的加入是否相應(yīng)地促進(jìn)（抑制）了有利（不利）于公司績效提升的機(jī)構(gòu)投資者增加（減少）持股？已有研究表明，分析師意見促進(jìn)了機(jī)構(gòu)投資者的持股決策，即當(dāng)分析師跟進(jìn)人數(shù)較多時(shí)，機(jī)構(gòu)持股的數(shù)量也會(huì)相應(yīng)地增加[2]，這表明分析師跟進(jìn)在很大程度上對(duì)各類機(jī)構(gòu)投資者持股均產(chǎn)生促進(jìn)作用，而不論這種促進(jìn)持股產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果如何，即機(jī)構(gòu)投資者僅將分析師跟進(jìn)意見作為信息來源的做法有失偏頗。而當(dāng)加入風(fēng)險(xiǎn)提示信息后，一方面，機(jī)構(gòu)投資者可以更好地分析企業(yè)經(jīng)營動(dòng)態(tài)和預(yù)期公司的未來績效，從而做出正確的投資選擇；另一方面，通過風(fēng)險(xiǎn)提示預(yù)警系統(tǒng)詳細(xì)記錄企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控程序，有助于增強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的免疫能力以完善公司治理。endprint

基于以上分析，本文提出以下假設(shè)3。

H3：保持其他條件不變，分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)持股的公司治理具有負(fù)面效應(yīng)，但是加入風(fēng)險(xiǎn)提示信息的調(diào)節(jié)作用后，機(jī)構(gòu)持股的公司治理出現(xiàn)了正面效應(yīng)，彰顯了風(fēng)險(xiǎn)提示信息重要的信息價(jià)值。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本和數(shù)據(jù)

以2010-2015年中國A股上市公司作為研究對(duì)象，剔除金融保險(xiǎn)以及數(shù)據(jù)缺失的樣本公司。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自于CSMAR和RESSET數(shù)據(jù)庫，部分缺失的數(shù)據(jù)以及非財(cái)務(wù)性的風(fēng)險(xiǎn)信息通過手工搜集公司披露的年報(bào)獲得，最后共計(jì)得到16761個(gè)樣本觀察值。為降低內(nèi)生性影響，對(duì)所有解釋變量進(jìn)行滯后一期處理。同時(shí)對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾調(diào)整（winsorize）以剔除異常值的影響。

（二）模型設(shè)定及變量定義

1模型設(shè)定。

借鑒唐松蓮（2009）的研究模型[7]，結(jié)合本文的研究內(nèi)容，建立了如下回歸模型。其中，模型（1）對(duì)假設(shè)1和假設(shè)2進(jìn)行驗(yàn)證，模型（2）對(duì)假設(shè)3進(jìn)行驗(yàn)證。

INSTs，t=β0 + β1Reports，t-1+ β2Risks，t-1+ β3Risks，t -1×Reports，t-1+β4Controls，t-1+ε（1）

TobinQ /EBIT=β0 + β1INST+ β2Control+ε（2）

2變量定義。

INSTs，t為總體機(jī)構(gòu)投資者持股比例，為了檢驗(yàn)異質(zhì)性機(jī)構(gòu)投資者的行為差異，借鑒Brickley et al.（1988）對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的劃分方法 [21]，劃分為積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者（INST1s，t）與消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者（INST2s，t），其中，前者由基金持股比例FUNDs，t、社保基金持股比例SSFs，t、合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股比例QFIIs，t構(gòu)成；后者由券商持股比例 QSs，t 、信托公司持股比例TCs，t、保險(xiǎn)公司持股比例ICs，t、財(cái)務(wù)公司持股比例FSs，t、企業(yè)年金持股比例EAs，t構(gòu)成。

Reports，t-1為分析師跟進(jìn)數(shù)量，借鑒燕麟（2016）的研究[22]，使用分析師撰寫研究報(bào)告的數(shù)量作為衡量分析師跟進(jìn)數(shù)量的代理變量，研究報(bào)告的數(shù)量越多，表明跟蹤頻率越高。

Risks，t-1為年報(bào)中披露的與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的非財(cái)務(wù)信息。借鑒羅彪等（2014）的研究[23]，采用內(nèi)容分析法測量年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息的強(qiáng)度。

TobinQ 為市場-賬面價(jià)值比率，EBIT為息稅前利潤，用以反映公司治理效果。另外，根據(jù)相關(guān)研究文獻(xiàn)，在模型中還控制了其他變量，具體變量定義見表1。

四、回歸結(jié)果及其實(shí)證分析①

（一）分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股的影響

表2顯示了分析師跟進(jìn)與機(jī)構(gòu)投資者整體持股以及兩類持股的回歸結(jié)果，首先，分析師跟進(jìn)數(shù)量（Reports，t-1）與機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INSTs，t）在1%水平上顯著正相關(guān)，表明對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者整體而言，分析師的跟蹤行為對(duì)其產(chǎn)生了顯著的正向影響，初步驗(yàn)證了假設(shè)1。其次，分析師跟進(jìn)數(shù)量（Reports，t-1）與積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者（INST1s，t）在1%水平上顯著正相關(guān)，而與消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者（INST2s，t）在10%水平上顯著正相關(guān)，說明分析師跟進(jìn)對(duì)兩類機(jī)構(gòu)投資者的持股決策均會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用，但從顯著程度來看，這種跟進(jìn)行為對(duì)第一類機(jī)構(gòu)投資者產(chǎn)生的作用要強(qiáng)于第二類機(jī)構(gòu)投資者。

注：***表示在1%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，*表示在10%水平下顯著。已對(duì)回歸方程中的異方差問題進(jìn)行了檢驗(yàn)和處理，括號(hào)內(nèi)提供的T值經(jīng)過異方差穩(wěn)健修正。下表同。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證機(jī)構(gòu)投資者的異質(zhì)性，表3按照兩類機(jī)構(gòu)投資者的構(gòu)成類型做了細(xì)分回歸。結(jié)果顯示，首先，分析師跟進(jìn)數(shù)量（Reports，t-1）與基金（FUNDs，t）、QFII、社保基金（SSFs，t）均在1%水平上呈顯著正相關(guān)，說明這三類機(jī)構(gòu)投資者的持股決策會(huì)受到分析師跟進(jìn)的顯著正向影響，對(duì)分析師發(fā)布的信息較為關(guān)注，即符合表2中積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者的特征。其次，分析師跟進(jìn)數(shù)量（Reports，t-1）雖然與企業(yè)年金（EAs，t）在10%水平上顯著正相關(guān)，但與信托公司（TCs，t）、保險(xiǎn)公司（ICs，t）均呈現(xiàn)出不顯著的正相關(guān)關(guān)系，與券商（QSs，t）、財(cái)務(wù)公司（FSs，t）甚至呈現(xiàn)出不顯著反向變動(dòng)關(guān)系，但不顯著，表明這幾類機(jī)構(gòu)投資者的持股決策受分析師跟進(jìn)的影響程度較低，也即符合表2中消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者的特征。以上回歸結(jié)果再次驗(yàn)證了假設(shè)1。

（二）風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)分析師跟進(jìn)影響機(jī)構(gòu)投資者持股關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

表4顯示了風(fēng)險(xiǎn)提示信息作用下的分析師跟進(jìn)與總體以及兩類機(jī)構(gòu)投資者持股的回歸結(jié)果，表4的第一列、第三列以及第五列顯示了風(fēng)險(xiǎn)提示信息單獨(dú)作用下的分析師跟進(jìn)數(shù)量對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股的影響，由回歸結(jié)果可以看出，風(fēng)險(xiǎn)提示信息（Risks，t-1）與機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INSTs，t）呈顯著的負(fù)相關(guān)，與積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST1s，t）顯著的正相關(guān)，而與消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST2s，t）顯著的負(fù)相關(guān)。這一結(jié)果表明，從總體上看風(fēng)險(xiǎn)提示信息對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股產(chǎn)生了負(fù)向的影響，但由于積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者因具備較強(qiáng)的專業(yè)技能，積極參與公司治理，因而能夠?qū)τ嘘P(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息合理“消化”，當(dāng)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，基于預(yù)期收益的考量可能會(huì)增加持股，而相比之下，消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者由于與公司不存在過多的商業(yè)關(guān)系，因而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息更多地保持保守的態(tài)度，在風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)一般會(huì)減少持股。

表4的第二列、第四列以及第六列則顯示了風(fēng)險(xiǎn)提示信息與分析師跟進(jìn)數(shù)量的交乘作用對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股的影響，由回歸結(jié)果可以看出，首先，對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INSTs，t）而言，交乘項(xiàng)的結(jié)果為不顯著的負(fù)相關(guān)，說明分析師跟進(jìn)行為與風(fēng)險(xiǎn)信息二者共同作用會(huì)降低分析師跟進(jìn)的積極影響，投資者們基于風(fēng)險(xiǎn)的考量可能不會(huì)盲目地追隨分析師的選擇。其次，對(duì)于積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者endprint

注：***表示在1%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，*表示在10%水平下顯著。括號(hào)內(nèi)提供的T值經(jīng)過異方差穩(wěn)健修正。限于篇幅，控制變量不再逐一列示。下表同。

（INST1s，t），兩種信息交乘后與持股決策在5%水平上保持顯著的正相關(guān)關(guān)系，說明此類機(jī)構(gòu)投資者在兩種信息的同向影響下，仍會(huì)積極參考分析師的意見，但從顯著程度上看，參考的程度會(huì)降低，即二者相互作用使機(jī)構(gòu)投資者做出了更加穩(wěn)健的持股決策。再次，對(duì)于消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者（INST2s，t），兩種信息的交乘與持股決策在10%水平上保持顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明此類投資者在面對(duì)分析師提供的信息與風(fēng)險(xiǎn)提示信息相互博弈的情形時(shí)，基于風(fēng)險(xiǎn)的考量不會(huì)盲目地追隨分析師的選擇，

這些結(jié)果使假設(shè)2得到了驗(yàn)證。

同時(shí)，由于第二列中交乘項(xiàng)的結(jié)果不顯著，這可能是由于分組后樣本數(shù)相差較大，組間樣本差異較大，導(dǎo)致沒有呈現(xiàn)出變量之間顯著的相關(guān)關(guān)系。為了驗(yàn)證這兩組回歸系數(shù)是否在統(tǒng)計(jì)上存在顯著差異，本文進(jìn)一步進(jìn)行了Chow檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，Chi2值為1707.13，經(jīng)驗(yàn)P值為0.0000，說明可以在1%的顯著水平上拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)的回歸系數(shù)存在統(tǒng)計(jì)上的顯著差異，這使假設(shè)2的回歸結(jié)果進(jìn)一步得到驗(yàn)證。

（三）分析師跟進(jìn)、風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股經(jīng)濟(jì)后果的影響

表5顯示了機(jī)構(gòu)投資者整體持股以及兩類持股分別與息稅前利潤進(jìn)行回歸的結(jié)果。其中，表5的第一列至第三列列示的是息稅前利潤（EBIT）與當(dāng)期的機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INST）、積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST1）以及消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST2）的回歸結(jié)果。由該結(jié)果可以看出，INST以及INST1均與EBIT在1%水平上呈顯著的正相關(guān)，而INST2則與EBIT在1%水平上顯著的負(fù)相關(guān)，這表明機(jī)構(gòu)投資者整體上有利于公司績效的提升，但并非所有類型的機(jī)構(gòu)投資者持股均會(huì)導(dǎo)致這樣良好的經(jīng)濟(jì)后果。其中，積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股促進(jìn)了公司業(yè)績的發(fā)展，扮演著有效監(jiān)督者的角色，而消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股則抑制了公司績效的提高，扮演著利益攝取者的角色。

另外，為了防止上述顯著的正相關(guān)關(guān)系來源于機(jī)構(gòu)投資者自身具有較好的選股能力（即可能存在聯(lián)立性偏誤），將所有的解釋變量滯后一期后再與息稅前利潤（EBIT）進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果列示在表5的第四列至第六列。由該結(jié)果可以看出，息稅前利潤（EBIT）仍與機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INST）以及積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST1）保持顯著正相關(guān)，而與消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST2）保持顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這從一定程度上說明兩者之間內(nèi)生性問題較小，機(jī)構(gòu)投資者持股的確能夠完善公司治理。當(dāng)然，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)上市公司的持股時(shí)間較長時(shí)，僅采用解釋變量滯后一期的做法可能不能較好地解決聯(lián)立性偏誤問題，因此，參考已有研究[7]，使用股票換手率（TURN）和盈余波動(dòng)度（STD）作為機(jī)構(gòu)投資者持股的工具變量，運(yùn)用兩階段最小二乘法再次進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果列示在表5的第七列至第九列（工具變量的檢驗(yàn)見表5最后三行）。由該結(jié)果可以看出，首先，弱工具變量檢驗(yàn)和過度識(shí)別檢驗(yàn)表明工具變量選取有效。其次，息稅前利潤（EBIT）與機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INST）以及積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST1）仍然保持顯著的正相關(guān)關(guān)系，而與消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST2）保持微弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。再次證實(shí)了機(jī)構(gòu)投資者持股與息稅前利潤之間存在上述關(guān)系。

表6則顯示了機(jī)構(gòu)投資者整體持股以及兩類持股分別與托賓Q進(jìn)行回歸的結(jié)果。其中，表6的第一列至第三列列示的是息稅前利潤（EBIT）與當(dāng)期的機(jī)構(gòu)投資者整體持股（INST）、積極獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST1）以及消極非獨(dú)立型機(jī)構(gòu)投資者持股（INST2）的回歸結(jié)果。第四列至第六列列示的是息稅前利潤（EBIT）與滯后一期的解釋變量的回歸結(jié)果。第七列至第九列列示的是使用股票換手率（TURN）和盈余波動(dòng)度（STD）作為機(jī)構(gòu)投資者持股的工具變量進(jìn)行兩階段回歸的結(jié)果。這些結(jié)果與表5中的有關(guān)結(jié)果基本保持一致，再次說明了機(jī)構(gòu)投資者整體以及各類機(jī)構(gòu)投資者持股產(chǎn)生了不同的經(jīng)濟(jì)后果。以上結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)3。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

機(jī)構(gòu)投資者持股與分析師跟進(jìn)數(shù)量很可能是被不可觀測的因素同時(shí)決定而存在內(nèi)生性問題，因此，采用兩階段回歸來控制內(nèi)生性問題的影響。根據(jù)已有研究[24]，將分析師跟進(jìn)（Reports，t-1）與市凈率（Pbs，t-1）、分析師跟進(jìn)數(shù)量滯后三期（Reports，t-3）二者相關(guān)聯(lián)建立了第一階段的回歸模型，如下公式所示：

Reports，t-1=β0 + β1Pbs，t-1+ β2Reports，t-3+ β3Risks，t -1+β4Controls，t-1+ε

由表7可以看出，首先，從工具變量的解釋力來說，Shea Partial R2 的數(shù)值很高，達(dá)到0.3194，F(xiàn)值為534.202，可以拒絕“工具變量沒有解釋力”的原假設(shè)?！叭豕ぞ咦兞俊钡膯栴}在這里也并不嚴(yán)重。其次，過度識(shí)別檢驗(yàn)顯示，至少一個(gè)工具變量是有效的。最后，DurbinWuHausman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，兩階段最小二乘的回歸系數(shù)與普通最小二乘回歸系數(shù)沒有顯著差異。同時(shí)，我們也發(fā)現(xiàn)表7的回歸結(jié)果與表4基本一致。因此，可以認(rèn)為“遺漏變量”導(dǎo)致的一定的內(nèi)生性問題在本文中并不影響的分析結(jié)論。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步做了如下測試：第一，

借鑒李春濤等（2014）的做法[13]，采用跟蹤一個(gè)上市公司的機(jī)構(gòu)數(shù)目（即券商分析師在過去的一個(gè)財(cái)務(wù)年度中，只要發(fā)布過某一家上市公司的至少一份盈利預(yù)測或評(píng)級(jí)報(bào)告就被看作跟蹤了這家上市公司）替換原有的分析師發(fā)布研報(bào)的數(shù)量，

敏感性測試結(jié)果基本保持一致。第二，借鑒羅彪等（2014）的做法[29]，采用分類風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度（即將與市場風(fēng)險(xiǎn)以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的詞頻字節(jié)數(shù)除以董事會(huì)報(bào)告總長度，得到分類風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)化測量結(jié)果）替換原先的總風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度，敏感性測試結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性變化。第三，剔除了當(dāng)年被ST的上市公司，考察正常上市的公司機(jī)構(gòu)持股情況，以及單純考慮制造業(yè)這個(gè)主要行業(yè)的情況，重新回歸結(jié)果，沒有實(shí)質(zhì)性變化。說明本文的結(jié)果是比較穩(wěn)健的。endprint

五、研究結(jié)論與局限性

檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，分析師跟進(jìn)總體上對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股產(chǎn)生顯著的正向影響，雖然影響的程度會(huì)因機(jī)構(gòu)投資者類型不同而產(chǎn)生差異，但從一定程度上使得機(jī)構(gòu)持股整體的公司治理效應(yīng)變差。同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)信息發(fā)揮了補(bǔ)充信息作用，弱化了分析師跟進(jìn)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股的促進(jìn)效應(yīng)，并進(jìn)一步使得機(jī)構(gòu)持股的公司治理效果整體上趨于完善。

囿于非財(cái)務(wù)信息本身不可定義性和難以計(jì)量的限制，本文僅從年報(bào)中“董事會(huì)報(bào)告“章節(jié)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息這一角度進(jìn)行研究，而未進(jìn)一步考察其他與企業(yè)經(jīng)營狀況相關(guān)的非財(cái)務(wù)信息，

而且風(fēng)險(xiǎn)一詞在語言學(xué)中具有多種表達(dá)方式，本文選取的與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的關(guān)鍵詞僅在一定程度上代表了年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息的含量，并不十分全面，這有賴于未來更高級(jí)的文本檢索技術(shù)的支持。使我們?cè)谝粋€(gè)更高的層面上破解上述難題。

注釋：

① 限于篇幅，描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析的結(jié)果和具體數(shù)據(jù)不再列示，有興趣的讀者資料備索。

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（責(zé)任編輯：漆玲瓊）endprint