分析師跟蹤有助于抑制企業(yè)金融化嗎

林鐘高 辛明璇

【摘要】實(shí)體企業(yè)金融化現(xiàn)象是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題， 而證券分析師作為一種典型的外部治理機(jī)制， 對(duì)企業(yè)金融化的決策行為將產(chǎn)生怎樣的影響？ 這是公司治理機(jī)制要回答的問(wèn)題。 以2011 ～ 2020年A股上市公司為樣本， 探究分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化水平的影響及其機(jī)制。 研究發(fā)現(xiàn)， 分析師跟蹤會(huì)降低企業(yè)金融化總體水平， 融資約束與第一類代理成本在其中發(fā)揮著重要的機(jī)制作用。 異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 在股東監(jiān)督和商業(yè)信用融資程度低的情況下， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用更明顯; 而金融資產(chǎn)投資偏好的異質(zhì)性檢驗(yàn)則發(fā)現(xiàn)， 分析師跟蹤與企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系， 與企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置呈顯著的“U”型關(guān)系。 企業(yè)在“脫虛向?qū)崱边^(guò)程中， 要充分利用分析師的治理效應(yīng)， 合理配置金融資產(chǎn)， 有效防范金融化風(fēng)險(xiǎn)， 促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、高效率、可持續(xù)發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】分析師跟蹤;企業(yè)金融化;融資約束;代理成本;脫虛向?qū)?/p>

【中圖分類號(hào)】F275 ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A ? ? ?【文章編號(hào)】1004-0994（2022）11-0046-10

一、引言

自2012年開(kāi)始， 我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩， 產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題凸顯， 資本逐利本性暴露， 資金不斷流入金融領(lǐng)域， 虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的對(duì)立統(tǒng)一出現(xiàn)失衡， 我國(guó)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展受到影響。 從微觀實(shí)體角度來(lái)看， 實(shí)體企業(yè)金融化行為具有“蓄水池”和“投資替代”兩種動(dòng)機(jī)。 微觀企業(yè)通過(guò)配置高流動(dòng)性、高收益性的金融資產(chǎn)， 能夠調(diào)活資金， 反哺企業(yè)實(shí)體創(chuàng)新， 緩解融資約束， 發(fā)揮“蓄水池”功能。 然而， 在兩權(quán)分離背景下， 管理者出于短期逐利目的， 將企業(yè)有限的資源投入高風(fēng)險(xiǎn)的金融領(lǐng)域。 若投資失敗， 也能將原因歸咎于金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等非自身因素， 從而造成企業(yè)過(guò)多資金在虛擬經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域“空轉(zhuǎn)”， 抑制實(shí)體業(yè)務(wù)發(fā)展[1，2] 。 同時(shí)， 大量文獻(xiàn)表明， 企業(yè)出于逐利動(dòng)機(jī)配置金融資產(chǎn)會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新[3] 、降低生產(chǎn)效率[4] 、加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[5] 等， 嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?lái)金融危機(jī)[6] 。 為防范金融市場(chǎng)過(guò)度自由化導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)失衡， 十九大報(bào)告明確提出， “必須把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上”， 這體現(xiàn)國(guó)家層面對(duì)金融化問(wèn)題的高度重視。 因此， 深入挖掘企業(yè)金融化的成因和機(jī)制， 引導(dǎo)企業(yè)“脫虛向?qū)崱薄⒒貧w本源， 對(duì)防范金融風(fēng)險(xiǎn)和持續(xù)提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)量有著重要意義。

分析師跟蹤作為公司外部治理的一種重要機(jī)制， 在緩解企業(yè)與外部投資者信息不對(duì)稱的同時(shí)， 通過(guò)“監(jiān)督效應(yīng)”和“壓力效應(yīng)”影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)投資決策。 一方面， 分析師通過(guò)信息收集、信息解讀、信息傳遞三個(gè)步驟， 給市場(chǎng)創(chuàng)造增量信息， 避免利益相關(guān)者受到侵害， 充分發(fā)揮外部監(jiān)督作用， 抑制企業(yè)過(guò)度投資行為[7，8] ; 另一方面， 分析師預(yù)測(cè)會(huì)給管理者帶來(lái)較大業(yè)績(jī)壓力， 導(dǎo)致管理者產(chǎn)生短期逐利行為， 進(jìn)而配置金融資產(chǎn)以迎合分析師預(yù)期[9，10] 。 那么， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置究竟體現(xiàn)的是“監(jiān)督抑制”還是“壓力迎合”？ 這是本文研究的核心問(wèn)題。

企業(yè)金融化必須有充足的資金保障， 融資與企業(yè)金融化決策密切相連。 商業(yè)信用作為債務(wù)融資的一種方式， 其產(chǎn)生的償債壓力會(huì)形成風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)， 進(jìn)而發(fā)揮治理作用， 監(jiān)督管理者的經(jīng)營(yíng)決策行為， 降低代理成本， 因而商業(yè)信用融資與分析師跟蹤共同構(gòu)成外部治理機(jī)制[11] 。 同時(shí)， 兩權(quán)分離帶來(lái)的代理沖突可能導(dǎo)致管理者出現(xiàn)利用金融資產(chǎn)操控利潤(rùn)的機(jī)會(huì)主義行為[12] ， 而股東作為企業(yè)利益相關(guān)者， 其行使的監(jiān)督職能作為企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制能夠約束管理者利己行為， 從而抑制企業(yè)金融資產(chǎn)配置[13，14] 。 那么， 商業(yè)信用、股東監(jiān)督與分析師跟蹤三種公司治理機(jī)制在企業(yè)金融化過(guò)程中存在怎樣的關(guān)系？ 此外， 分析師預(yù)測(cè)還存在預(yù)測(cè)樂(lè)觀偏差這一負(fù)面事項(xiàng)， 這是否會(huì)驅(qū)動(dòng)管理者出于短期逐利目的而進(jìn)行金融資產(chǎn)配置？ 分析師跟蹤是否會(huì)影響企業(yè)長(zhǎng)短期金融資產(chǎn)配置偏好？ 目前學(xué)術(shù)界在這些方面還缺乏深入的討論， 這是本文所要研究的延伸問(wèn)題。

基于以上思考， 本文采用2011 ～ 2020年A股非金融上市公司為樣本， 以企業(yè)金融化作為自然實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景， 考察和實(shí)證檢驗(yàn)分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的治理效果及作用機(jī)制。 本文的邊際貢獻(xiàn)可能在于： 揭示分析師跟蹤影響企業(yè)金融化的作用機(jī)理， 為治理企業(yè)“脫實(shí)向虛”提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。 通過(guò)“分析師跟蹤—融資約束/第一類代理成本—企業(yè)金融化”兩條作用路徑， 剖析分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)配置行為的具體影響過(guò)程及作用機(jī)理， 既揭示了企業(yè)金融化的成因， 為研究企業(yè)金融化提供新的方向， 又展示了分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化現(xiàn)象的治理效應(yīng)及作用機(jī)制， 提供了分析師作為外部治理機(jī)制對(duì)企業(yè)金融化發(fā)揮抑制作用的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)， 為公司治理機(jī)制和政策環(huán)境的完善提供一定的理論支持。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）分析師跟蹤與企業(yè)金融化

根據(jù)信息中介假說(shuō)， 分析師能夠依據(jù)專業(yè)知識(shí)和較強(qiáng)的財(cái)務(wù)分析能力， 將公司信息化繁為簡(jiǎn)， 使其準(zhǔn)確、高效地傳向市場(chǎng)， 架起公司內(nèi)部與外部投資者之間的信息橋梁， 提高投資者的認(rèn)知水平， 有助于利益相關(guān)者準(zhǔn)確評(píng)價(jià)管理者的經(jīng)濟(jì)行為， 提升公司治理效率。 一方面， 分析師跟蹤能夠弱化信息鴻溝， 打破投資者認(rèn)知的局限性， 使投資者意識(shí)到企業(yè)過(guò)度配置金融資產(chǎn)會(huì)導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)不善的負(fù)面消息被遮掩。 資金在虛擬經(jīng)濟(jì)中“空轉(zhuǎn)”， 易造成資產(chǎn)泡沫， 擠占創(chuàng)新發(fā)展空間， 積聚風(fēng)險(xiǎn)[15] ， 而分析師跟蹤能夠使外部投資者對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)投資行為更加敏感， 實(shí)行用腳投票， 迫使管理者限制企業(yè)金融資產(chǎn)配置數(shù)量; 另一方面， 相較于外部投資者， 分析師與企業(yè)管理者的接觸更加頻繁， 能夠獲得更多的企業(yè)信息， 并對(duì)其進(jìn)行解讀、預(yù)測(cè)， 提高資本市場(chǎng)信息環(huán)境的流動(dòng)性， 降低信息需求者獲取和解讀企業(yè)信息的成本。 投資者更加了解企業(yè)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的價(jià)值， 避免逆向選擇的發(fā)生， 起到緩解外部融資約束的作用， 避免企業(yè)出于“蓄水池”目的而配置金融資產(chǎn)， 促使企業(yè)資源布局更加合理。124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2

根據(jù)監(jiān)督效應(yīng)假說(shuō)， 分析師不僅是企業(yè)信息的中轉(zhuǎn)站， 還能通過(guò)實(shí)地調(diào)研、舉辦交流會(huì)、開(kāi)展線上會(huì)議等方法， 增加調(diào)查研究的頻率和深度， 扮演企業(yè)外部監(jiān)督者角色， 不斷壓縮管理者自身逐利空間， 倒逼管理者將企業(yè)資金投入實(shí)體經(jīng)營(yíng)中， 有效抑制代理沖突， 對(duì)企業(yè)投資行為實(shí)施非正式監(jiān)督[16] 。 從管理者心理角度切入， 分析師跟蹤產(chǎn)生的監(jiān)督作用會(huì)對(duì)管理者產(chǎn)生心理上的震懾， 實(shí)時(shí)洞悉管理者動(dòng)態(tài)， 抑制管理者利益挖掘。 同時(shí)， 管理者出于對(duì)自身薪酬和聲譽(yù)方面的考慮， 會(huì)克制將企業(yè)資金捆綁于金融市場(chǎng)以攫取超額收益的機(jī)會(huì)主義行為[17] 。 除此之外， 分析師跟蹤還能與其他外部監(jiān)管機(jī)制相融合， 對(duì)企業(yè)投資決策發(fā)揮間接監(jiān)督作用。 隨著分析師行業(yè)的規(guī)范與成熟， 分析師成為維持資本市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要治理機(jī)制， 影響力日益彰顯， 其對(duì)企業(yè)的監(jiān)督能夠發(fā)揮傳染效應(yīng)， 吸引媒體、機(jī)構(gòu)投資者、會(huì)計(jì)師事務(wù)所等外部治理機(jī)構(gòu)的目光， 協(xié)同發(fā)揮治理效應(yīng)， 從而約束管理者自利行為， 有效降低企業(yè)金融化水平[18] 。

然而， 分析師跟蹤也存在壓力效應(yīng)。 由于分析師與企業(yè)存在利益沖突， 分析師具有發(fā)布偏高盈余預(yù)測(cè)報(bào)告的動(dòng)機(jī)， 給管理者施加短期業(yè)績(jī)壓力， 誘導(dǎo)管理者出于市場(chǎng)套利目的， 偏愛(ài)于配置短期金融資產(chǎn)以迎合分析師預(yù)期， 從而導(dǎo)致金融資產(chǎn)配置偏好差異[19] 。 隨著分析師市場(chǎng)的日益完善， 分析師作為資本市場(chǎng)重要的信息中介， 其發(fā)表的盈余預(yù)測(cè)報(bào)告具有可參考性， 得到投資者的充分肯定， 也是企業(yè)管理者外部業(yè)績(jī)的考核指標(biāo)， 能夠給管理者帶來(lái)較大的經(jīng)營(yíng)壓力， 造成其短視行為， 扭曲信息之間的正常傳遞， 削弱管理者激勵(lì)機(jī)制的治理作用。 若管理者未達(dá)到分析師預(yù)測(cè)業(yè)績(jī)水平， 企業(yè)股價(jià)會(huì)受到波及， 管理者自身也會(huì)遭受較大損失， 如薪酬降低、聲譽(yù)受損、管理能力受到質(zhì)疑等。 管理者迫于分析師壓力， 有動(dòng)機(jī)改變企業(yè)金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)。 然而， 我國(guó)企業(yè)具備高股權(quán)集中度、兩職合一等顯著特點(diǎn)， 在一定程度上削弱了分析師壓力效應(yīng)的作用， 正如上文所說(shuō)的監(jiān)督效應(yīng)在抑制企業(yè)總體金融投資行為中占主導(dǎo)作用[20] 。

但監(jiān)督效應(yīng)和壓力效應(yīng)依舊同時(shí)存在于資本市場(chǎng)中， 監(jiān)督效應(yīng)只是在抑制企業(yè)整體金融投資水平上占有優(yōu)勢(shì)， 并非壓力效應(yīng)完全消失。 而金融資產(chǎn)具有多樣化特征， 其中配置長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)顯著不同， 那么分析師發(fā)揮不同的治理效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致企業(yè)長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)產(chǎn)生異質(zhì)性嗎？ 在進(jìn)一步分析中， 將對(duì)金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)進(jìn)行“降維”分析， 探索分析師壓力效應(yīng)對(duì)企業(yè)長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)投資偏好產(chǎn)生何種影響。

綜上所述， 分析師跟蹤具有監(jiān)督效應(yīng)和壓力效應(yīng)雙重特性， 在針對(duì)企業(yè)金融化治理方面， 其監(jiān)督效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位， 能夠降低企業(yè)金融化總體水平。 基于以上分析， 提出以下假設(shè)：

H1： 在其他條件保持不變的情況下， 分析師跟蹤會(huì)抑制企業(yè)金融化。

（二）分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的影響機(jī)制

分析師跟蹤扮演著信息傳遞媒介， 通過(guò)改善市場(chǎng)信息環(huán)境， 緩解融資約束， 削弱企業(yè)金融化的“蓄水池”動(dòng)機(jī)， 減少以資金管理需求為導(dǎo)向而配置金融資產(chǎn)的行為。 當(dāng)企業(yè)面臨較為嚴(yán)重的外部融資約束時(shí)， 出于資金管理需求動(dòng)機(jī)， 將配置具備風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避功能的金融資產(chǎn)， 借助其投資可逆性和較強(qiáng)的流動(dòng)性， 防范企業(yè)現(xiàn)金流波動(dòng)帶來(lái)的不利影響， 使企業(yè)能夠靈活應(yīng)對(duì)主業(yè)資金斷裂風(fēng)險(xiǎn)[21] 。 也就是說(shuō)， 當(dāng)企業(yè)面臨融資歧視時(shí)， 其進(jìn)行金融資產(chǎn)投資的目的在于發(fā)揮金融資產(chǎn)的“蓄水池”作用。 若企業(yè)融資約束有所緩解， 外部市場(chǎng)便能夠提供充足、靈活的資金， 企業(yè)將降低金融資產(chǎn)配置水平， 而緩解企業(yè)融資約束的重要途徑之一便是降低企業(yè)內(nèi)外部信息不對(duì)稱。 分析師作為外部資本市場(chǎng)信息中介的組成部分， 能夠有效緩解信息不對(duì)稱問(wèn)題， 削弱融資歧視， 進(jìn)而使企業(yè)金融資產(chǎn)配置比例有所下降。 其原因在于， 分析師能夠掌握企業(yè)投資項(xiàng)目發(fā)展信息， 打破信息壁壘， 提高信息透明度， 使投資者深入了解企業(yè)投資決策， 避免投資者對(duì)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)性投資項(xiàng)目的逆向選擇， 調(diào)動(dòng)投資者對(duì)企業(yè)的投資熱情， 使其愿意主動(dòng)提供資金， 緩解企業(yè)融資約束， 降低企業(yè)對(duì)內(nèi)部資金的依賴性[22] 。 因此， 分析師跟蹤能夠拓寬企業(yè)融資渠道， 減少企業(yè)出于“蓄水池”動(dòng)機(jī)而將資金投入金融市場(chǎng)的行為， 有效降低企業(yè)金融化水平。

分析師跟蹤通過(guò)直接和間接的外部監(jiān)管機(jī)制抑制企業(yè)代理問(wèn)題， 弱化企業(yè)出于資本套利動(dòng)機(jī)而產(chǎn)生的金融資產(chǎn)投資行為， 能夠有效降低企業(yè)金融化水平。 在兩權(quán)分離背景下， 管理者面臨公司業(yè)績(jī)和自身升職加薪的壓力， 易出現(xiàn)短視行為。 相較于周期長(zhǎng)、收益率低的實(shí)體行業(yè)， 獲利能力強(qiáng)、流動(dòng)性高的金融行業(yè)更受管理者青睞， 管理者更愿意將企業(yè)生產(chǎn)制造資金轉(zhuǎn)移到金融資產(chǎn)投資中， 以獲得短期超額收益。 同時(shí)， 金融行業(yè)投資熱情空前高漲， 股東和外部投資者均對(duì)企業(yè)金融化投資有較強(qiáng)的包容能力。 若金融投資造成損失， 管理者可以將責(zé)任歸咎于金融市場(chǎng)的不穩(wěn)定， 股東和外部投資者也能接受這個(gè)結(jié)果， 進(jìn)而刺激管理者做出不利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的決策， 表現(xiàn)為配置更多的金融資產(chǎn)。 換言之， 由于第一類代理問(wèn)題的存在， 管理者將利用金融資產(chǎn)在短期內(nèi)可以獲得超額收益這一特點(diǎn)， 將企業(yè)大量資金投入金融行業(yè)， 從而提高企業(yè)金融化水平。 因此， 若能夠緩解第一類代理問(wèn)題， 則能在一定程度上使投入金融領(lǐng)域的資金回流至企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)中， 從而抑制企業(yè)金融化。 而分析師作為企業(yè)外部監(jiān)管機(jī)構(gòu)， 能夠通過(guò)深度挖掘企業(yè)信息， 持續(xù)發(fā)揮監(jiān)督作用， 及時(shí)約束管理者機(jī)會(huì)主義行為， 緩解第一類代理問(wèn)題對(duì)企業(yè)實(shí)體經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的負(fù)面影響， 抑制管理者對(duì)金融領(lǐng)域投資的熱情[23] 。

概而言之， 分析師作為企業(yè)外部治理機(jī)制， 通過(guò)緩解融資約束和降低第一類代理成本兩條路徑， 分別約束企業(yè)出于預(yù)防儲(chǔ)備和短期逐利動(dòng)機(jī)而配置金融資產(chǎn)的行為， 進(jìn)而有效降低企業(yè)金融化水平。 基于以上分析， 提出以下假設(shè)：124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2

H2： 在其他條件保持不變的情況下， 融資約束和第一類代理成本在分析師跟蹤與企業(yè)金融化的關(guān)系中具有中介傳導(dǎo)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

2008年全球金融危機(jī)給我國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)不利影響， 我國(guó)在2008 ～ 2010年間實(shí)施了積極的財(cái)政政策， 同時(shí)適當(dāng)放松貨幣政策， 以抵御金融風(fēng)險(xiǎn)。 因而， 為避免外部宏觀環(huán)境對(duì)研究的影響， 本文選取2011 ～ 2020年間全國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象， 并刪除金融、房地產(chǎn)及保險(xiǎn)業(yè)上市公司， 刪除被ST的上市公司以及數(shù)據(jù)缺失或存在異常的公司， 最后得到18728個(gè)年度觀測(cè)樣本。 為去除極端值影響， 對(duì)所用到的連續(xù)變量進(jìn)行雙邊1%的縮尾處理。 本文數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）， 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析主要由Stata 15.1完成。

（二）模型設(shè)定及變量定義

1. 模型設(shè)定。 為檢驗(yàn)分析師跟蹤對(duì)企業(yè)總體金融資產(chǎn)規(guī)模的影響， 構(gòu)建如下模型：

Fin=α0+α1Analyst+α2Controls+Ind+Year+ε1

（1）

根據(jù)H1， 預(yù)期α1顯著為負(fù)。

進(jìn)一步， 參照溫忠麟等[24] 提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)三步法， 檢驗(yàn)融資約束和第一類代理成本在分析師跟蹤與企業(yè)金融化二者關(guān)系之間發(fā)揮的中介作用， 在模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下模型：

KZ（AC）=μ0+μ1Analyst+μ2Controls+Ind+

Year+ε2 （2）

Fin=θ0+θ1Analyst+θ2KZ（AC）+θ3Controls+

Ind+Year+ε3 （3）

根據(jù)H2， 預(yù)期μ1、θ1顯著為負(fù)， θ2顯著為正。

2. 變量定義。

（1）被解釋變量： 企業(yè)金融化（Fin）。 參考謝家智等[25] 、譚德凱等[26] 的做法， 用金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例衡量企業(yè)金融化水平， 具體計(jì)算方法如下：

企業(yè)金融化（Fin）=（交易性金融資產(chǎn)+衍生金融資產(chǎn)+發(fā)放貸款及墊款凈額+可供出售金融資產(chǎn)凈額+持有至到期股權(quán)凈額+長(zhǎng)期股權(quán)投資凈額+投資性房地產(chǎn)凈額）/總資產(chǎn) （4）

其中： 由于非房地產(chǎn)企業(yè)進(jìn)入房地產(chǎn)行業(yè)是出于短期獲利目的， 因而將投資性房地產(chǎn)凈額納入金融資產(chǎn)核算; 2019年實(shí)施的企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則規(guī)定不再使用“可供出售金融資產(chǎn)”和“持有至到期投資”兩個(gè)項(xiàng)目， 且2018年已有部分企業(yè)提前實(shí)施2019年的企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則， 從而導(dǎo)致2018年以后企業(yè)的這兩個(gè)項(xiàng)目存在大量缺失值， 為避免其對(duì)研究結(jié)果的干擾， 用“債權(quán)投資”代替“持有至到期投資”項(xiàng)目， “可供出售金融資產(chǎn)”項(xiàng)目數(shù)值缺失則用“其他債權(quán)投資”“其他權(quán)益工具”兩個(gè)項(xiàng)目之和代替。

（2）解釋變量： 分析師跟蹤（Analyst）。 參考陳欽源等[27] 的做法， 以當(dāng)年公司被分析師跟蹤分析的人數(shù)加1取自然對(duì)數(shù)衡量分析師跟蹤。 其中， 若一年內(nèi)有一個(gè)團(tuán)隊(duì)對(duì)該公司進(jìn)行過(guò)跟蹤分析， 則分析師跟蹤數(shù)量視為1， 不單獨(dú)列出其成員計(jì)算數(shù)量。

（3）中介變量： 融資約束（KZ）和第一類代理成本（AC）。 本文用KZ指數(shù)衡量融資約束， KZ指數(shù)值越大， 意味著企業(yè)面臨的融資約束越強(qiáng); 參考羅勁博、李小榮[28] 的做法， 使用管理費(fèi)用與營(yíng)業(yè)收入的比例衡量企業(yè)第一類代理成本。

（4）控制變量。 借鑒相關(guān)文獻(xiàn)[29] ， 加入企業(yè)微觀財(cái)務(wù)指標(biāo)、企業(yè)內(nèi)外部治理變量以及國(guó)家宏觀政策變量等控制變量， 并控制年度和行業(yè)效應(yīng)。 具體變量定義見(jiàn)表1。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明， 企業(yè)金融化（Fin）的平均值為0.076， 最小值為0， 最大值達(dá)到了0.678， 說(shuō)明企業(yè)間金融化水平存在較大差異， 部分企業(yè)偏愛(ài)配置金融資產(chǎn)， 存在較高的金融風(fēng)險(xiǎn)。 分析師跟蹤（Analyst）的平均值為1.578， 最小值為0， 最大值為3.784， 表明分析師對(duì)不同上市公司投入的關(guān)注度有所差異， 不同公司對(duì)分析師的吸引程度不同。 另外， 其他變量的平均值與其中位數(shù)都較為接近， 統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本符合要求， 在此不再贅述。

（二）單變量與相關(guān)系數(shù)分析

1. 單變量分析。 按照分析師跟蹤中位數(shù)將樣本分為低分析師跟蹤組和高分析師跟蹤組， 分析不同分析師跟蹤強(qiáng)度下公司金融化程度的差異。 單變量分析表明， 低分析師跟蹤組的金融化均值高于高分析師跟蹤組， 二者存在顯著差異。 以上結(jié)果初步證實(shí)分析師跟蹤發(fā)揮監(jiān)督作用， 抑制企業(yè)金融化。

2. 相關(guān)性分析。 從各變量間的Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)可以看出， 分析師跟蹤與企業(yè)金融化之間的相關(guān)關(guān)系顯著為負(fù)， 說(shuō)明分析師跟蹤與企業(yè)金融化水平存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。 此外， 其他變量的相關(guān)系數(shù)大多都低于0.5， 初步判斷變量之間不存在嚴(yán)格的多重共線性。

限于篇幅， 描述性統(tǒng)計(jì)、單變量檢驗(yàn)以及相關(guān)性分析的具體過(guò)程和數(shù)據(jù)不再列示， 資料備索。

（三）回歸分析

1. 分析師跟蹤影響企業(yè)金融化水平的回歸檢驗(yàn)。 表2列示了分析師跟蹤與企業(yè)金融化的多元回歸結(jié)果， 即模型（1）的回歸結(jié)果。 其中， 在進(jìn)行簡(jiǎn)單的OLS回歸的基礎(chǔ)上， 補(bǔ)充面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)回歸、所有變量滯后一期回歸以及GMM回歸。 在進(jìn)行GMM回歸時(shí)， 選取分析師跟蹤的行業(yè)均值作為工具變量， 所有回歸均控制行業(yè)和年度效應(yīng)。 從表2可以看出， 分析師跟蹤（Analyst）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 說(shuō)明分析師跟蹤與企業(yè)金融化水平之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。 即分析師作為企業(yè)的外部治理機(jī)制， 能夠利用自身專業(yè)優(yōu)勢(shì)， 充分發(fā)揮監(jiān)督和信息揭示作用， 提高信息透明度， 有效抑制企業(yè)過(guò)度金融化行為， H1得以驗(yàn)證。124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2

2. 分析師跟蹤影響企業(yè)金融化水平的機(jī)制檢驗(yàn)。 表3報(bào)告了融資約束和第一類代理成本對(duì)分析師跟蹤與企業(yè)金融化影響機(jī)制的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果， 即模型（2）和模型（3）的回歸結(jié)果。 從上述分析可知， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的總效應(yīng)顯著， 即模型（1）的回歸結(jié)果符合預(yù)期， 檢驗(yàn)中介效應(yīng)的前提成立。 根據(jù)列（1）顯示的結(jié)果， 分析師跟蹤（Analyst）的系數(shù)為-0.286， 在1%的水平上顯著為負(fù)， 表明分析師跟蹤能夠緩解企業(yè)融資約束。 列（2）回歸結(jié)果顯示， 分析師跟蹤（Analyst）系數(shù)為-0.012， 融資約束（KZ）系數(shù)為0.004， 在1%的水平上顯著， 說(shuō)明分析師跟蹤通過(guò)緩解融資約束降低企業(yè)金融化水平， 融資約束在其中發(fā)揮部分中介作用。 列（3）回歸結(jié)果顯示， 分析師跟蹤（Analyst）系數(shù)為-0.02， 在5%的水平上顯著， 說(shuō)明分析師跟蹤能夠有效降低兩權(quán)分離產(chǎn)生的第一類代理成本。 通過(guò)列（4）展示的回歸結(jié)果可知， 分析師跟蹤（Analyst）系數(shù)為-0.013， 第一類代理成本（AC）系數(shù)為0.005， 在1%的水平上顯著， 證明第一類代理成本在分析師跟蹤影響企業(yè)金融化的過(guò)程中發(fā)揮部分中介作用。

綜上， 分析師跟蹤通過(guò)發(fā)揮信息揭示作用， 降低信息不對(duì)稱程度， 有效緩解企業(yè)融資約束， 從而抑制以“蓄水池”為目的的金融資產(chǎn)投資行為。 同時(shí)， 分析師充當(dāng)公司外部治理角色， 時(shí)刻關(guān)注管理者投資行為， 發(fā)揮監(jiān)督作用， 緩解代理沖突， 從而避免管理者出于投機(jī)獲利動(dòng)機(jī)而做出過(guò)度金融化的投資行為。 因此， 本文的結(jié)果支持了“分析師跟蹤—融資約束/第一類代理成本—企業(yè)金融化”這兩條傳導(dǎo)路徑， H2得以驗(yàn)證。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

1. 傾向得分匹配法（PSM）。 為了緩解分析師自選擇導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題， 根據(jù)分析師跟蹤的平均值劃分處理組和控制組， 選取前文的控制變量為匹配變量， 進(jìn)行1∶1最近鄰匹配。 配對(duì)結(jié)果顯示， 平均處理效應(yīng)（ATT）對(duì)應(yīng)的T值為-13.61， 在1%的水平上顯著。 使用PSM配對(duì)樣本對(duì)模型（1） ～ 模型（3）重新進(jìn)行回歸， 回歸結(jié)果與前文相同。

2. 工具變量法。 為了緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題， 選取分析師跟蹤的行業(yè)均值（mAnalyst）作為工具變量， 采用2SLS回歸對(duì)分析師跟蹤與企業(yè)金融化的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。 而且， 本文所選取的工具變量通過(guò)了不可識(shí)別檢驗(yàn)（Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量）， 弱工具變量檢驗(yàn)（Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量）， 因此選取的工具變量是有效的。 回歸結(jié)果與前文保持一致， 因此內(nèi)生性并沒(méi)有對(duì)研究變量的關(guān)系產(chǎn)生較大影響。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 調(diào)整樣本區(qū)間。 2019年年底全球爆發(fā)新冠疫情， 為避免其對(duì)研究結(jié)果的影響， 將樣本時(shí)間窗口調(diào)整為2011 ～ 2019年， 重新對(duì)分析師跟蹤與企業(yè)金融化的關(guān)系進(jìn)行回歸， 結(jié)果與前文保持一致， 說(shuō)明實(shí)證結(jié)果較為穩(wěn)健。

2.替換解釋變量。 參考趙勝民、張博超[31] 的做法， 使用公司一年研報(bào)數(shù)目加1的自然對(duì)數(shù)（Report）替代前文的分析師跟蹤衡量指標(biāo)， 重新對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸， 結(jié)果與前文一致。

3. 替換中介變量。 借鑒余明桂等[20] 的做法， 使用股利支付率（FC）替代KZ指數(shù)， 衡量企業(yè)融資約束。 股利支付率越低， 意味著企業(yè)面臨的融資約束越嚴(yán)重。 對(duì)融資約束的中介效應(yīng)重新進(jìn)行檢驗(yàn)， 回歸結(jié)果未變。 借鑒吳國(guó)鼎[32] 的衡量方法， 使用資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Tat）即主營(yíng)業(yè)務(wù)收入除以總資產(chǎn)度量企業(yè)第一類代理成本， 資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越大， 意味著企業(yè)非效率投資、管理者自利行為越少， 第一類代理成本較低。 重新對(duì)第一類代理成本的中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)， 回歸結(jié)果與前文一致， 說(shuō)明結(jié)果較為穩(wěn)健。

4. 排除行業(yè)間影響。 不同行業(yè)間分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化行為的影響有所差異， 前文在回歸時(shí)雖已對(duì)行業(yè)因素進(jìn)行控制， 但其影響可能依舊存在， 因而剔除其他行業(yè)， 只保留制造業(yè)上市公司重新進(jìn)行回歸， 回歸結(jié)果顯示， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)總體金融資產(chǎn)配置依舊起到抑制作用， 與前文結(jié)論一致。

五、進(jìn)一步分析： 基于異質(zhì)性的檢驗(yàn)

如前文分析， 分析師具有發(fā)布偏高盈余預(yù)測(cè)報(bào)告的動(dòng)機(jī)， 這是否會(huì)驅(qū)使管理者為迎合分析師的盈利預(yù)期而偏向金融化？ 同時(shí)， 前文已證實(shí)分析師跟蹤能夠抑制企業(yè)金融化行為， 提高企業(yè)信息透明度， 那么這一外部監(jiān)管作用在企業(yè)內(nèi)外部監(jiān)管環(huán)境不同情況下是否存在差異？ 股東監(jiān)督為企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制， 商業(yè)信用供給者監(jiān)督是外部治理環(huán)境的重要組成部分， 均對(duì)企業(yè)具有監(jiān)督作用， 而分析師跟蹤的治理作用可能會(huì)受到內(nèi)外部治理環(huán)境的影響。 因此， 本文進(jìn)一步考察在不同股東監(jiān)督與外部商業(yè)信用供給者監(jiān)督的情況下， 分析師治理對(duì)企業(yè)金融化投資究竟有何影響， 同時(shí)探索分析師壓力效應(yīng)對(duì)金融資產(chǎn)投資偏好有何影響。

（一）金融資產(chǎn)異質(zhì)性的分類檢驗(yàn)

分析師跟蹤能夠通過(guò)發(fā)揮監(jiān)督效應(yīng)縮小企業(yè)金融資產(chǎn)投資規(guī)模， 然而當(dāng)分析師跟蹤更為關(guān)注企業(yè)當(dāng)期或中短期的業(yè)績(jī)表現(xiàn)時(shí)， 是否會(huì)給管理者帶來(lái)業(yè)績(jī)壓力， 促使企業(yè)為迎合分析師預(yù)期而進(jìn)行金融資產(chǎn)投資套利？ 由于配置長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)投資偏好有所不同， 當(dāng)分析師跟蹤達(dá)到一定程度時(shí)， 將給管理者帶來(lái)業(yè)績(jī)壓迫， 造成管理者短視行為， 使其放棄風(fēng)險(xiǎn)高、利潤(rùn)回流速度慢的長(zhǎng)期投資項(xiàng)目。 而配置短期金融資產(chǎn)能攫取超額利潤(rùn)的特點(diǎn)正與之目的契合， 進(jìn)而管理者會(huì)將企業(yè)資金捆綁于短期金融資產(chǎn)中[33] 。 在這種投資偏好的驅(qū)動(dòng)下， 分析師跟蹤程度的不同必然對(duì)長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)配置結(jié)構(gòu)產(chǎn)生異質(zhì)性影響。 長(zhǎng)期金融資產(chǎn)體現(xiàn)的是長(zhǎng)期現(xiàn)金流的緩慢回流， 具有獲利期限長(zhǎng)、流動(dòng)性差等特點(diǎn)， 與管理者短期逐利目的背道而馳， 因而分析師跟蹤對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置更多發(fā)揮的是監(jiān)督效應(yīng)， 即抑制企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)投資。 當(dāng)市場(chǎng)給予企業(yè)較高的業(yè)績(jī)預(yù)期時(shí)， 管理者出于維護(hù)自身聲譽(yù)與職位的考慮， 會(huì)放棄能夠提升企業(yè)價(jià)值的長(zhǎng)期項(xiàng)目（如實(shí)體資本投資、研發(fā)資本投資）， 轉(zhuǎn)而熱衷于收益高、見(jiàn)效快的高風(fēng)險(xiǎn)短期投資項(xiàng)目[34] 。 尤其是在當(dāng)前虛擬經(jīng)濟(jì)大熱、實(shí)體經(jīng)濟(jì)收益低迷的情況下， 為迎合分析師預(yù)期， 配置短期金融資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)短期投機(jī)獲利變成管理者的“擇優(yōu)選擇”， 從而使企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置比例上升。124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2

綜上所述， 分析師跟蹤具有監(jiān)督效應(yīng)和壓力效應(yīng)雙重特性， 當(dāng)前者占據(jù)主導(dǎo)位置時(shí)， 會(huì)抑制企業(yè)長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)配置。 隨著分析師關(guān)注的集中， 壓力效應(yīng)逐漸凸顯， 導(dǎo)致投機(jī)行為出現(xiàn)， 促進(jìn)企業(yè)短期金融資產(chǎn)投資， 即分析師跟蹤與企業(yè)短期金融資產(chǎn)投資存在“U”型關(guān)系。 而壓力效應(yīng)對(duì)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)投資決策的影響可能并不顯著， 依舊是監(jiān)督效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位， 對(duì)其配置起到抑制作用。 因此， 將金融資產(chǎn)進(jìn)行“降維”分析， 參考Demir[35] 的做法， 按照金融資產(chǎn)的期限將其拆分成長(zhǎng)期金融資產(chǎn)（FinL）和短期金融資產(chǎn)（FinS）， 將持有至到期股權(quán)凈額、長(zhǎng)期股權(quán)投資凈額、投資性房地產(chǎn)凈額歸為長(zhǎng)期金融資產(chǎn)， 將交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款凈額、可供出售金融資產(chǎn)凈額歸為短期金融資產(chǎn)， 并對(duì)企業(yè)長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理（長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)/總資產(chǎn)）， 以此衡量當(dāng)分析師更為關(guān)注企業(yè)當(dāng)期或中短期的業(yè)績(jī)表現(xiàn)時(shí)， 對(duì)企業(yè)長(zhǎng)、短期金融資產(chǎn)配置產(chǎn)生的不同影響。 在模型（1）的基礎(chǔ)上加入分析師跟蹤的平方項(xiàng)（Analyst2）， 衡量分析師跟蹤與企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置的“U”型關(guān)系。

表4列示了金融資產(chǎn)異質(zhì)性分類檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。 列（1） ～ 列（3）列示了使用OLS回歸、面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)回歸、所有變量滯后一期回歸三種方法時(shí)， 分析師跟蹤（Analyst）與長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置（FinL）的回歸結(jié)果， 二者的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)， 說(shuō)明分析師跟蹤對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置發(fā)揮抑制作用。 列（4） ～ 列（6）列示了分析師跟蹤（Analyst）與企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置（FinS）之間的回歸結(jié)果， 基于OLS回歸可以看出， 分析師跟蹤一次項(xiàng)（Analyst）系數(shù)為-0.011， 分析師跟蹤二次項(xiàng)（Analyst2）系數(shù)為0.002， 二者均在1%的水平上顯著， 說(shuō)明分析師跟蹤與企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系， 而是呈“U”型關(guān)系。

進(jìn)一步對(duì)拐點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算， 以確保拐點(diǎn)值在樣本分析師跟蹤數(shù)值的范圍內(nèi)。 根據(jù)表4列（4）的回歸結(jié)果， 可計(jì)算出模型（2）的閾值為2.75， 計(jì)算結(jié)果在分析師跟蹤最小值和最大值的范圍之間， 該模型的幾何圖形是一條開(kāi)口向上的拋物線， 如圖1所示。 當(dāng)分析師跟蹤小于2.75時(shí)， 分析師跟蹤會(huì)抑制企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置; 而當(dāng)分析師跟蹤大于閾值2.75時(shí)， 反而會(huì)促進(jìn)企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置。

綜上所述， 分析師跟蹤強(qiáng)度的不同會(huì)對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)投資偏好產(chǎn)生差異性影響。 其中， 長(zhǎng)期金融資產(chǎn)具有周期長(zhǎng)、利潤(rùn)回流速度慢等特點(diǎn)， 導(dǎo)致分析師跟蹤更多發(fā)揮的是監(jiān)督效應(yīng)， 從而抑制其配置。 而對(duì)于短期金融資產(chǎn)來(lái)說(shuō)， 當(dāng)分析師跟蹤強(qiáng)度未達(dá)到閾值時(shí)， 監(jiān)督效應(yīng)強(qiáng)于壓力效應(yīng)， 從而有效抑制其配置; 一旦分析師跟蹤超過(guò)閾值， 則會(huì)給企業(yè)帶來(lái)較大的業(yè)績(jī)壓力， 企業(yè)將青睞于配置流動(dòng)性強(qiáng)、收益高的短期金融資產(chǎn)以迎合分析師的盈余預(yù)測(cè)， 避免對(duì)股價(jià)產(chǎn)生影響， 此時(shí)壓力效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位， 促進(jìn)企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置行為。 因此， 分析師跟蹤與企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置呈負(fù)相關(guān)關(guān)系， 與短期金融資產(chǎn)配置呈“U”型關(guān)系。

（二）股東監(jiān)督的異質(zhì)性檢驗(yàn)

由于兩權(quán)分離， 管理者傾向于利用企業(yè)現(xiàn)金流追逐短期利益， 導(dǎo)致第一類代理成本產(chǎn)生。 集中的所有權(quán)結(jié)構(gòu)一方面能夠預(yù)防股權(quán)分散導(dǎo)致的股東“搭便車”行為， 另一方面其作為公司層面重要的治理機(jī)制， 對(duì)管理者的自利行為有一定的監(jiān)督作用， 能夠發(fā)揮內(nèi)部治理效應(yīng)， 抑制企業(yè)過(guò)度配置不利于企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的金融資產(chǎn)行為[36] 。 因此， 企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境較好時(shí)， 能夠抑制管理者機(jī)會(huì)主義行為的發(fā)生， 此時(shí)分析師跟蹤發(fā)揮監(jiān)督效應(yīng)的邊際作用較小。 即所有權(quán)結(jié)構(gòu)越分散， 分析師跟蹤發(fā)揮的監(jiān)督效應(yīng)對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用越強(qiáng)。 因此， 使用第一大股東持股比例（Top1）衡量股權(quán)集中度， 在模型（1）的基礎(chǔ)上加入分析師跟蹤與第一大股東持股比例的交互項(xiàng)（Analyst×Top1）， 表5列（1）列示了檢驗(yàn)結(jié)果。 可見(jiàn)， 分析師跟蹤與第一大股東持股比例的交互項(xiàng)（Analyst×Top1）的系數(shù)為0.014， 且在1%的水平上顯著， 說(shuō)明集中的所有權(quán)結(jié)構(gòu)能夠有效治理管理者行為， 降低外部信息使用者對(duì)分析師的依賴， 從而導(dǎo)致分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用減弱。

為了更清楚地比較不同集中度的所有權(quán)結(jié)構(gòu)中分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的影響， 以第一大股東持股比例（Top1）的中位數(shù)為界線， 將大于中位數(shù)的樣本分為高股權(quán)組， 小于中位數(shù)的則分為低股權(quán)組， 回歸結(jié)果如表5列（2）、列（3）所示。 可以看出， 低股權(quán)組中分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用更強(qiáng)， 隨著股權(quán)集中度的提高， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的監(jiān)督作用減弱， 大股東出于對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的考慮， 不支持將企業(yè)資金過(guò)度投入金融市場(chǎng)， 發(fā)揮監(jiān)督治理作用， 即股權(quán)集中度與分析師跟蹤兩者在對(duì)企業(yè)金融化行為的監(jiān)督上存在替代關(guān)系。

（三）商業(yè)信用的異質(zhì)性檢驗(yàn)

商業(yè)信用本質(zhì)上是一種短期負(fù)債， 產(chǎn)生的償債壓力會(huì)形成風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)， 約束管理者濫用企業(yè)資金的過(guò)度金融化行為。 同時(shí)， 商業(yè)信用供給方與企業(yè)本身交流密切， 能夠通過(guò)多種渠道獲取更多私密信息， 形成非正式的外部監(jiān)督機(jī)制， 有效抑制企業(yè)金融化行為， 防止經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)順供應(yīng)鏈溢出， 波及供應(yīng)商企業(yè)， 此時(shí)分析師跟蹤發(fā)揮監(jiān)督效應(yīng)的邊際作用較小。 借鑒杜勇等[11] 的做法， 使用應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)、預(yù)收賬款之和與總資產(chǎn)的比值衡量企業(yè)獲得的商業(yè)信用（TC）。 在模型（1）的基礎(chǔ)上加入分析師跟蹤與商業(yè)信用的交互項(xiàng)（Analyst×TC）， 表6列（1）列示了回歸結(jié)果。 可見(jiàn)， 分析師跟蹤與商業(yè)信用的交互項(xiàng)（Analyst×TC）的系數(shù)為0.038， 且在1%的水平上顯著， 說(shuō)明商業(yè)信用能夠發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)， 即： 隨著企業(yè)獲得的外部商業(yè)信用的增多， 企業(yè)更加吸引供應(yīng)商的關(guān)注， 而企業(yè)間存在綁定效應(yīng)， 具有很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)， 因此債權(quán)人會(huì)限制管理者的短期投機(jī)金融化決策， 從而削弱分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用， 分析師跟蹤產(chǎn)生的監(jiān)督邊際作用減弱。124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2

為了更細(xì)致地研究不同商業(yè)信用下分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的影響， 本文將大于商業(yè)信用（TC）中位數(shù)的樣本分為高商業(yè)信用組， 小于中位數(shù)的則分為低商業(yè)信用組， 回歸結(jié)果如表6列（2）、列（3）所示。 從回歸結(jié)果可以看出， 當(dāng)企業(yè)獲得的商業(yè)信用融資較少時(shí)， 分析師的抑制作用更強(qiáng)。 商業(yè)信用形成的監(jiān)督機(jī)制能夠改善公司外部治理環(huán)境， 向市場(chǎng)傳遞更多企業(yè)信息， 降低外部投資者對(duì)分析師研究報(bào)告的依賴， 進(jìn)而削弱分析師對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用， 分析師跟蹤與商業(yè)信用這一外部監(jiān)管機(jī)制形成替代作用。

六、研究結(jié)論、啟示與局限性

（一）研究結(jié)論

近些年， 我國(guó)金融發(fā)展偏離實(shí)體經(jīng)濟(jì)， 資金在虛擬經(jīng)濟(jì)中“空轉(zhuǎn)”， 實(shí)體與金融的結(jié)構(gòu)性統(tǒng)一出現(xiàn)失衡， 進(jìn)而影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。 因此， 深入研究微觀企業(yè)金融化的成因與機(jī)制， 有利于引導(dǎo)金融發(fā)展回歸本源， 提升企業(yè)投資效率， 避免資本市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)， 促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、有效率、可持續(xù)地發(fā)展。

本文選取2011 ～ 2020年全國(guó)A股非金融類上市公司為研究樣本， 探究分析師跟蹤與企業(yè)金融化總體水平的關(guān)系以及融資約束與第一類代理成本在其中的作用。 研究發(fā)現(xiàn)， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化整體存在顯著的抑制作用， 融資約束與第一類代理成本在其中發(fā)揮中介作用。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 分析師跟蹤會(huì)對(duì)企業(yè)金融資產(chǎn)投資偏好產(chǎn)生不同的影響。 其中， 對(duì)于長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置， 分析師更多地發(fā)揮監(jiān)督效應(yīng)， 能夠有效降低企業(yè)長(zhǎng)期金融資產(chǎn)配置比例。 而分析師跟蹤與企業(yè)短期金融資產(chǎn)配置呈顯著“U”型關(guān)系， 由于分析師跟蹤具有監(jiān)督和壓力雙重效應(yīng)， 導(dǎo)致在達(dá)到閾值以前， 分析師跟蹤發(fā)揮監(jiān)督作用， 抑制短期金融資產(chǎn)投資， 而超過(guò)閾值， 分析師跟蹤更多發(fā)揮的是壓力效應(yīng)， 促進(jìn)企業(yè)配置短期金融資產(chǎn)。 異質(zhì)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 在股權(quán)集中度低和商業(yè)信用融資少的情況下， 分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融化的抑制作用更明顯， 表明分析師跟蹤在一定程度上可以成為股東監(jiān)督和商業(yè)信用融資這兩個(gè)內(nèi)外部治理機(jī)制的替代機(jī)制。

（二）啟示與局限性

本文基于微觀企業(yè)層面， 從企業(yè)外部治理環(huán)境出發(fā)， 探究分析師跟蹤對(duì)企業(yè)金融投資行為的作用， 為政府引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)“脫虛向?qū)崱碧峁┮欢▎⑹尽?首先， 應(yīng)充分發(fā)揮分析師跟蹤的治理效應(yīng)。 分析師作為市場(chǎng)的信息中介， 能夠發(fā)揮信息揭示和監(jiān)督效應(yīng)， 降低企業(yè)融資約束程度和第一類代理成本， 進(jìn)而抑制企業(yè)金融化。 監(jiān)管部門(mén)應(yīng)重視分析師跟蹤這一外部治理機(jī)制， 改善企業(yè)實(shí)體經(jīng)營(yíng)的外部環(huán)境。 其次， 分析師跟蹤可以在股東治理程度較低的情況下部分替代其監(jiān)管作用， 公司內(nèi)外部監(jiān)管機(jī)制之間存在互補(bǔ)關(guān)系。 相關(guān)部門(mén)可以通過(guò)維護(hù)和完善內(nèi)外部監(jiān)管機(jī)制， 構(gòu)建全面完整的企業(yè)治理體系， 使各監(jiān)管機(jī)制發(fā)揮協(xié)調(diào)互補(bǔ)作用。 最后， 商業(yè)信用融資可以發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)， 監(jiān)督企業(yè)行為。 相關(guān)部門(mén)應(yīng)積極打造良好的外部監(jiān)督環(huán)境， 使分析師跟蹤、商業(yè)信用融資等外部治理機(jī)制相融相長(zhǎng)， 共同促進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。

本文在研究過(guò)程中亦存在一定的局限性， 如僅對(duì)分析師跟蹤人數(shù)與企業(yè)金融化的關(guān)系進(jìn)行探究， 未來(lái)可以從分析師跟蹤的效果（如分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度）等方面進(jìn)行進(jìn)一步探究。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] Orhangazi O.. Financialization and capital accumulation in the non-financial corporate sector： A theoretical and empirical investigation on the US economy，1973-2003[ J].Cambridge Journal of Economics，2008（6）：863 ～ 886.

[2] 杜勇，張歡，陳建英.金融化對(duì)實(shí)體企業(yè)未來(lái)主業(yè)發(fā)展的影響：促進(jìn)還是抑制[ J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（12）：113 ～ 131.

[3] 王紅建，曹瑜強(qiáng)，楊慶，楊箏.實(shí)體企業(yè)金融化促進(jìn)還是抑制了企業(yè)創(chuàng)新——基于中國(guó)制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)研究[ J].南開(kāi)管理評(píng)論，2017（1）：155 ～ 166.

[4] 胡海峰，竇斌，王愛(ài)萍.企業(yè)金融化與生產(chǎn)效率[ J].世界經(jīng)濟(jì)，2020（1）：70 ～ 96.

[5] 彭俞超，倪驍然，沈吉.企業(yè)“脫實(shí)向虛”與金融市場(chǎng)穩(wěn)定——基于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的視角[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2018（10）：50 ～ 66.

[6] Stockhammer E.. Financialisation and the slowdown of accumulation[ J].Cambridge Journal of Economics，2004（5）：719 ～ 741.

[7] Chen J.， Ding R.， Hou W.， et al.. Do financial analysts perform a monitoring role in China？ Evidence from modified audit opinions[ J].Abacus，2016（3）：473 ～ 500.

[8] 蘇武俊，高弋卜.分析師緩解了融資約束嗎？——基于數(shù)字金融的調(diào)節(jié)效應(yīng)[ J].金融與經(jīng)濟(jì)，2021（8）：79 ～ 88.

[9] Graham J. R.， Harvey C. R.， Rajgopal S.. The economic implications of corporate financial reporting[ J].Journal of Accounting and Economics，2005（1）：3 ～ 73.

[10] 葉陳剛，劉猛.分析師關(guān)注、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與盈余管理路徑[ J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（3）：33 ～ 42+159.124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2

[11] 杜勇，宗澤，游鴻.商業(yè)信用與實(shí)體企業(yè)金融化[ J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2021（6）：65 ～ 75.

[12] 高闖，褚曉波，楊燁青.實(shí)體企業(yè)金融化、代理成本與企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)[ J].統(tǒng)計(jì)與決策，2021（15）：179 ～ 183.

[13] 李鑫，佟巖，鐘凱.管理層股權(quán)激勵(lì)與實(shí)體企業(yè)金融化[ J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2021（4）：54 ～ 66.

[14] 趙彥鋒，王桂禎，胡著偉.多個(gè)大股東能抑制實(shí)體企業(yè)金融化嗎？[ J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2022（1）：81 ～ 99.

[15] 王永欽，高鑫，袁志剛，杜巨瀾.金融發(fā)展、資產(chǎn)泡沫與實(shí)體經(jīng)濟(jì)：一個(gè)文獻(xiàn)綜述[ J].金融研究，2016（5）：191 ～ 206.

[16] Chen S.， ?Matsumoto D. A.. Favorable versus unfavorable recommendations： The impact on analyst access to management-provided information[ J].Journal of Accounting Research，2006（4）：657 ～ 689.

[17] 安素霞，劉來(lái)會(huì).金融資產(chǎn)配置、商業(yè)信用融資與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度[ J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2020（4）：45 ～ 63.

[18] 游家興，張哲遠(yuǎn).財(cái)務(wù)分析師公司治理角色研究——文獻(xiàn)綜述與研究展望[ J].廈門(mén)大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2016（5）：128 ～ 136.

[19] Jie（Jack） He， Xuan Tian. The dark side of analyst coverage： The case of innovation[ J].Journal of Financial Economics，2013（3）：856 ～ 878.

[20] 余明桂，鐘慧潔，范蕊.分析師關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新——來(lái)自中國(guó)資本市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].經(jīng)濟(jì)管理，2017（3）：175 ～ 192.

[21] 黃賢環(huán)，吳秋生，王瑤.金融資產(chǎn)配置與企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)：“未雨綢繆”還是“舍本逐末”[ J].財(cái)經(jīng)研究，2018（12）：100 ～ 112+125.

[22] 胡川，王林江，張桂玲.分析師跟蹤、內(nèi)控有效性與科技型中小企業(yè)創(chuàng)新[ J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2020（3）：88 ～ 97.

[23] 李穎，王曉艷，伊志宏.分析師跟蹤與企業(yè)去產(chǎn)能——基于成本粘性視角的研究[ J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2020（5）：145 ～ 165.

[24] 溫忠麟，張雷，侯杰泰，劉紅云.中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用[ J].心理學(xué)報(bào)，2004（5）：614 ～ 620.

[25] 謝家智，王文濤，江源.制造業(yè)金融化、政府控制與技術(shù)創(chuàng)新[ J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2014（11）：78 ～ 88.

[26] 譚德凱，田利輝.民間金融發(fā)展與企業(yè)金融化[ J].世界經(jīng)濟(jì)，2021（3）：61 ～ 85.

[27] 陳欽源，馬黎珺，伊志宏.分析師跟蹤與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效——中國(guó)的邏輯[ J].南開(kāi)管理評(píng)論，2017（3）：15 ～ 27.

[28] 羅勁博，李小榮.政策不確定性與公司代理成本[ J].管理評(píng)論，2021（1）：201 ～ 214.

[29] 何捷，張會(huì)麗，陸正飛.貨幣政策與集團(tuán)企業(yè)負(fù)債模式研究[ J].管理世界，2017（5）：158 ～ 169.

[30]王小魯，樊綱，余靜文.中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2016）[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2017.

[31] 趙勝民，張博超.分析師關(guān)注如何影響公司投資行為——基于不同投資類型的分析[ J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（5）：51 ～ 64.

[32] 吳國(guó)鼎.控制權(quán)轉(zhuǎn)移對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響——基于代理成本中介效應(yīng)的檢驗(yàn)[ J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（9）：100 ～ 112.

[33] 戴國(guó)強(qiáng)，鄧文慧.分析師關(guān)注度對(duì)企業(yè)投資決策的影響[ J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2017（3）：107 ～ 116.

[34] Haresh S.， Ajay S.， Subramanian K. V.. Corporate governance and innovation： Theory and evidence[ J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2015（4）：957 ～ 1003.

[35] Demir F.. Financial liberalization， private investment and portfolio choice： Finan-cialization of real sectors in emerging markets[ J].Journal of Development Economics，2009（2）：314 ～ 324.

[36] 熊禮慧，董希淼.股權(quán)質(zhì)押、融資約束與企業(yè)金融化[ J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2021（1）：136 ～ 150.124F931E-8FDE-46F6-A06F-34B347194CC2