分析師預(yù)測與企業(yè)創(chuàng)新績效
——基于中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)

王宏濤，曹文成，王一鳴，鄭田丹

(1. 西安郵電大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，陜西 西安 710061；2. 北京大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，北京 100871；3. 南京信息工程大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210044；4. 上海財經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟與管理學(xué)院，上海 200433)

一、 引言

持續(xù)創(chuàng)新不僅是企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵方式，更是企業(yè)參與更高水平競爭和拓展利潤空間的必然選擇。兩權(quán)分離的公司治理體系所引發(fā)的信息不對稱的存在，會在企業(yè)創(chuàng)新活動中引入不確定性，會在某種程度上束縛企業(yè)的創(chuàng)新績效[1]。分析師作為資本市場上重要的信息中介，通過其專業(yè)技能和信息搜集處理優(yōu)勢，能夠在一定程度上緩解信息不對稱，提高企業(yè)的資源配置效率[2]。那么，分析師預(yù)測是否有助于提升企業(yè)的創(chuàng)新績效，其背后的內(nèi)在機制又是什么，這些問題值得探討。

國內(nèi)外關(guān)于分析師預(yù)測與企業(yè)創(chuàng)新研究主要有以下三種觀點：一是部分研究認為分析師預(yù)測有利于提升企業(yè)的創(chuàng)新績效。這類研究從資本市場的信息不對稱角度出發(fā)，認為當前中國上市公司普遍存在著內(nèi)部治理機制不完善和信息透明度低的問題，加劇了公司決策者與股東之間的信息不對稱，而分析師預(yù)測報告的信息披露功能能夠使企業(yè)受到外部監(jiān)督，在一定程度上緩解企業(yè)的信息不對稱[3-4]，通過刺激投資者興趣和降低信息風(fēng)險以緩解企業(yè)融資約束，提升企業(yè)創(chuàng)新效率。二是一部分文獻認為分析師預(yù)測報告不利于提升企業(yè)的創(chuàng)新績效。相關(guān)研究認為分析師預(yù)測往往會誘發(fā)管理人員的短視行為，阻礙公司的長期投資和績效增長，從而不利于公司業(yè)績，投資更多的企業(yè)創(chuàng)新活動可能會引致更大程度的信息不對稱[5-6]。三是少數(shù)研究認為分析師報道與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系不太可能是線性的正負關(guān)系，取決于分析師覆蓋率的高低。具體來說，分析師覆蓋率和企業(yè)創(chuàng)新績效之間呈非線性“U”型特征。分析師覆蓋率的增加會導(dǎo)致企業(yè)削減研發(fā)支出，收購更多創(chuàng)新型企業(yè)，并投資于風(fēng)險資產(chǎn)，以保證長期績效的正增長[7-8]。

整體而言，目前國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新影響的研究方面已有探討，但更多地聚焦于單一的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，以點帶面研究分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新的影響，缺乏對于企業(yè)創(chuàng)新組成部分進行更為深入的探討。此外，已有研究并未將分析師預(yù)測的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)有效結(jié)合起來深入探討分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。鑒于此，本文基于2008—2020年我國A股上市公司樣本數(shù)據(jù)，深入探討分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。本文的邊際貢獻在于：第一，將分析師預(yù)測的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)統(tǒng)一在一個框架內(nèi)，有助于更好地考察分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。第二，立足于企業(yè)創(chuàng)新實踐環(huán)境特征，進一步揭示分析師預(yù)測影響企業(yè)創(chuàng)新績效的內(nèi)在機制，同時深入探索不同企業(yè)主體間異質(zhì)性特征對分析師預(yù)測與企業(yè)創(chuàng)新績效的異質(zhì)性影響。第三，從分析師預(yù)測報告視角將企業(yè)的創(chuàng)新績效分解為創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新質(zhì)量和長期價值，有助于更為全面地衡量分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。第四，基于分析師預(yù)測信息環(huán)境的強弱分析企業(yè)信息披露和會計政策選擇對分析師預(yù)測與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系影響的異質(zhì)性，是對已有研究的重要補充。

二、 理論分析與研究假設(shè)

(一)分析師預(yù)測與企業(yè)創(chuàng)新績效

分析師作為市場上重要的信息中介，通過其行業(yè)專長提供的盈余預(yù)測信息是企業(yè)決策者重要的決策依據(jù)[9]，有助于提升企業(yè)股價信息含量和緩解企業(yè)信息不對稱[10]?，F(xiàn)實中分析師對企業(yè)進行分析，然后分析師預(yù)測報告中披露的信息被投資者知曉。當分析師預(yù)測報告披露完全時，會降低企業(yè)與投資者之間的信息不對稱程度，進而有助于緩解企業(yè)創(chuàng)新投資的融資約束，提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。然而企業(yè)由于受到資金規(guī)模和使用期限的約束，此時投資者和企業(yè)管理者也會更加關(guān)注企業(yè)短期績效，這種為短期投資者提供信息的動機會弱化企業(yè)的長期績效，強化企業(yè)的短期績效，易造成企業(yè)犧牲長遠利益的短視行為[1]，從而不利于企業(yè)加大對可切實提升核心競爭力的發(fā)明專利的創(chuàng)新投入，無法促進企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

究其原因，一方面，我國分析師市場起步較晚，仍有部分分析師關(guān)注企業(yè)的短期績效[1]，由于在現(xiàn)實當中一家企業(yè)可能同時被多個分析師跟蹤，此時企業(yè)收到的分析師預(yù)測報告數(shù)量越多對企業(yè)的壓力效應(yīng)也會越大，這會對企業(yè)形成一種關(guān)注短期績效的壓力效應(yīng)，企業(yè)在進行創(chuàng)新戰(zhàn)略決策時也會更迎合利益相關(guān)者和管理層訴求。加之，與發(fā)明專利相比，實用新型專利和外觀設(shè)計專利的申請更多體現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新的“量變”，在某種程度上也屬于對政策與監(jiān)管的迎合，是一種策略性創(chuàng)新，可以滿足企業(yè)短期績效考核需求，因此企業(yè)決策者會將資金分配到能夠獲得短期績效的非發(fā)明專利上，此時短期績效能夠及時反映在下一年的分析師預(yù)測報告中并且被投資者觀察到，更容易獲得融資。另一方面，當企業(yè)決策者將資金分配到長期才能夠獲得成功的發(fā)明專利上時，由于按照會計準則未成功量化的研發(fā)投入計入費用而非無形資產(chǎn)，因此發(fā)明專利所提升的長期績效并不能被及時反映在當期分析師預(yù)測報告中，會造成企業(yè)下一年度被分析師披露的業(yè)績較差。這種壓力效應(yīng)會加劇企業(yè)管理者的自利行為，使企業(yè)決策者在進行利益權(quán)衡時更加注重短期績效[11]，從而增加企業(yè)注重對實用新型專利和外觀設(shè)計專利投資的短期績效傾向，不利于促進企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H1。

H1：限定其他條件不變，分析師預(yù)測的信息效應(yīng)對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進作用，但壓力效應(yīng)對企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量具有抑制作用。

信息效應(yīng)有助于企業(yè)降低外部融資成本[1]。分析師從公司內(nèi)部和外部的各渠道收集信息，并向投資者提供他們對公司投資潛力的評估[12-13]，因此企業(yè)管理者重視分析師的報道。此外，壓力效應(yīng)的基本假設(shè)是分析師的預(yù)測普遍樂觀。如果分析師發(fā)布準確或可被超越的盈余預(yù)測，經(jīng)理人不必犧牲長期增長來滿足分析師的預(yù)期。鑒于經(jīng)理人有強烈的動機報告達到或超過分析師預(yù)測的收益，當分析師預(yù)測樂觀時，經(jīng)理人會努力增加收益以便達到或超過分析師的預(yù)測，這種經(jīng)理人行為會減少分析師的預(yù)測誤差。相比之下，經(jīng)理人沒有動機根據(jù)分析師的悲觀預(yù)測來降低收益。而且，分析師的知識水平隨著工作經(jīng)驗、證券公司規(guī)?；蚱渌P(guān)注的公司(行業(yè))數(shù)量而變化，因此，較低的分析師覆蓋率可能表明較低的信息可用性。此外，由于與分析師關(guān)系處于早期階段的公司往往分析師覆蓋率較低，較低的分析師覆蓋率可能代表分析師對公司較低的熟悉程度。在此條件下，鑒于分析師基于劣質(zhì)信息的預(yù)測是樂觀的這種推理導(dǎo)致了在其他條件相同的情況下，少數(shù)分析師的一致預(yù)測是樂觀的預(yù)期，額外的分析師覆蓋率的邊際成本隨著分析師覆蓋率的增加而減少。因此，總成本隨著分析師覆蓋率的增加而遞減，直到邊際成本接近于零，而收益只有在企業(yè)對這種關(guān)系進行了大量投資之后才會出現(xiàn)。這表明，企業(yè)績效會隨著分析師覆蓋率的下降而下降，在沒有能力將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)績效的情況下，對加強這種關(guān)系的更多投資只會產(chǎn)生更多的損失。然而，在轉(zhuǎn)折點之后，隨著企業(yè)在與分析師的關(guān)系上投資水平的提高，額外的分析師覆蓋率的邊際效益增加，企業(yè)更有能力從改善的投資者關(guān)系中獲利，邊際成本下降。此時，公司業(yè)績隨著分析師覆蓋率的增加而增加，而且速度越來越快。簡而言之，分析師覆蓋率和企業(yè)績效之間可能存在非線性“U”型關(guān)系。基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H2。

H2：限定其他條件不變，分析師預(yù)測對企業(yè)績效的影響呈現(xiàn)非線性“U”型特征，即分析師預(yù)測對企業(yè)績效的影響表現(xiàn)為先下降后上升趨勢。

(二)分析師預(yù)測、企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量與企業(yè)創(chuàng)新績效

由于創(chuàng)新項目的不透明，管理層和外部投資者之間存在信息不對稱，企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量會影響投資者對創(chuàng)新項目價值的評估[14]。因此，分析師預(yù)測和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)聯(lián)可能因公司信息披露和會計政策選擇而有所差異[8, 15]，從融資渠道、薪酬渠道和學(xué)習(xí)渠道來影響企業(yè)創(chuàng)新績效[16-17]。一方面，外部審計的信息功能能通過審計師出具的財務(wù)報告的質(zhì)量保證機制，進一步提高企業(yè)財務(wù)報告信息的真實性和可靠性，進而為分析師的信息解讀者角色做出高質(zhì)量的盈余預(yù)測提供重要保證。企業(yè)的信息披露程度高，不僅能夠抑制企業(yè)的應(yīng)計盈余管理行為，提高會計信息質(zhì)量，而且也能夠提高審計質(zhì)量和抑制大股東掏空行為[18]，提高分析師預(yù)測的信息效應(yīng)，緩解企業(yè)融資約束，促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出提升。另一方面，如果管理者使用應(yīng)計盈余管理或預(yù)期管理來實現(xiàn)盈余目標，則不需要犧牲長期績效增長。企業(yè)信息披露和會計政策選擇對企業(yè)績效的影響可以在兩個不同的框架下進行：一是在由管理層與外部投資者和債權(quán)人之間的信息不對稱導(dǎo)致的代理框架內(nèi)，(強制或自愿)公司披露可以通過減少企業(yè)(管理層)和資本提供者之間的信息不對稱來促進創(chuàng)新，從而減輕不確定的長期投資中固有的嚴重逆向選擇和道德風(fēng)險問題[19]。然而，這種信息不對稱的減少可能會導(dǎo)致管理層短視并阻礙投資，即使在沒有代理問題的情況下，企業(yè)也可能通過披露專有技術(shù)影響創(chuàng)新產(chǎn)出。二是在由信息不確定性產(chǎn)生的學(xué)習(xí)框架內(nèi)，即使沒有代理摩擦，財務(wù)報告也可能通過影響企業(yè)創(chuàng)新活動的學(xué)習(xí)影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。這種學(xué)習(xí)可以通過對想法的后續(xù)探索等產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而增加總體創(chuàng)新產(chǎn)出。然而，(強制性)披露可能通過傳播專有知識、財務(wù)報告降低公司參與創(chuàng)新的事前激勵，進而增加創(chuàng)新租金事后在同行、供應(yīng)商和客戶之間重新分配的可能性[20]。因此，本文認為在基于應(yīng)計盈余管理或預(yù)期管理都能夠部分地使公司免受分析師樂觀預(yù)測帶來的短期壓力的情況下，分析師預(yù)測對企業(yè)績效影響的非線性“U”型關(guān)系可能不明顯。基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H3和H4。

H3：限定其他條件不變，分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新促進作用和對創(chuàng)新質(zhì)量的抑制作用在信息環(huán)境質(zhì)量較高的企業(yè)中影響更為顯著。

H4：限定其他條件不變，分析師預(yù)測對企業(yè)績效影響的非線性“U”型關(guān)系在信息環(huán)境質(zhì)量較高的企業(yè)中更為顯著。

三、 研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

考慮到2007年新會計準則實施的影響，企業(yè)研發(fā)支出的會計處理有重大變化，且國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫從2007年開始收錄企業(yè)研發(fā)支出數(shù)據(jù)[21]，故本文選取2008—2020年中國上市公司樣本數(shù)據(jù)。本文剔除了金融類、ST、*ST和PT以及數(shù)據(jù)缺失嚴重樣本，最終得到3453家上市公司的22821個樣本觀測值。本文使用的研究數(shù)據(jù)均來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。為了降低極端值的影響，本文對所有的連續(xù)變量在1%和99%分位上進行縮尾(Winsor)處理。

(二)變量選取

1. 被解釋變量：創(chuàng)新產(chǎn)出(Output)、創(chuàng)新質(zhì)量(Quality)和企業(yè)績效(A_TobinQ)。創(chuàng)新產(chǎn)出(output)，以企業(yè)年度專利總量加1取自然對數(shù)表示。參考郭金花等的研究[22]，本文將創(chuàng)新產(chǎn)出分為實質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_szout)和策略性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_clout)兩個維度。實質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_szout)，以企業(yè)年度發(fā)明專利申請數(shù)量加1取自然對數(shù)表示；策略性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_clout)，以企業(yè)年度實用新型發(fā)明專利和外觀設(shè)計專利之和加1的自然對數(shù)表示。創(chuàng)新質(zhì)量(Quality)，以企業(yè)發(fā)明專利占比來衡量，發(fā)明專利占比以企業(yè)年度發(fā)明專利占專利總量的比例加1的自然對數(shù)來衡量[23]。企業(yè)績效(A_TobinQ)，采用經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后的托賓Q值，行業(yè)調(diào)整后的托賓Q值為企業(yè)的托賓Q值與同年同行業(yè)的平均托賓Q值之間的差，能夠更好地衡量分析師預(yù)測的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)對企業(yè)績效影響的動態(tài)趨勢和長期效應(yīng)。

2. 核心解釋變量：分析師關(guān)注度(Analyst)和分析師預(yù)測準確度(Accuracy)。由于分析師每年不止對一家公司作預(yù)測，同時每家公司也不止收到一個分析師的預(yù)測報告，因此，企業(yè)收到的分析師預(yù)測報告數(shù)量(Analyst)以企業(yè)年度所獲得的分析師預(yù)測報告數(shù)量的平均數(shù)加1的自然對數(shù)來衡量，數(shù)據(jù)缺失的值設(shè)為0。由于企業(yè)一般在下一年度才收到分析師對企業(yè)當年的預(yù)測報告，因此本文將分析師關(guān)注度(Analyst)變量提前一期。分析師預(yù)測準確度(Accuracy)以分析師盈余預(yù)測誤差來衡量，同時，考慮到不同分析師的盈余預(yù)測偏差會因為所跟蹤的公司和預(yù)測年份的不同而不具有可比性，故本文采用比例均值調(diào)整的方法來度量分析師預(yù)測的準確性[24-25]。

3. 調(diào)節(jié)變量：企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量(DA)。選取經(jīng)修正的Jones模型計算得到的企業(yè)操控性應(yīng)計利潤的絕對值(DA)來衡量，該值可以很好地反映因企業(yè)信息披露和會計政策選擇造成的企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量差異。操控性應(yīng)計利潤的絕對值(DA)越小，說明企業(yè)盈余管理動機越小，企業(yè)信息透明度越高，企業(yè)的信息環(huán)境質(zhì)量越好，反之則說明企業(yè)的信息環(huán)境質(zhì)量越差。

4. 控制變量：參考已有研究[1, 14, 19]，本文選取滯后一期的控制變量包括企業(yè)規(guī)模(Sizei,t-1)、企業(yè)年齡(Agei,t-1)、盈利能力(ROAi,t-1)、固定資產(chǎn)比(PPEi,t-1)、市值賬面比(MBi,t-1)、股權(quán)制衡度(Balancei,t-1)、機構(gòu)投資者持股(Institutei,t-1)、管理層持股(Msharei,t-1)、控股股東持股(Csharei,t-1)、研發(fā)費用率(RDfi,t-1)、成長機會(TobinQi,t-1)、資產(chǎn)負債率(LEVi,t-1)、盈利波動性(EarVi,t-1)、資本積累率(CAARi,t-1)、資本支出比(Capexi,t-1)、董事會規(guī)模(Boardi,t-1)和研發(fā)支出占比(R&Di,t-1)。

限于篇幅，變量定義及說明表留存?zhèn)渌鳌?/p>

(三)模型設(shè)定

為驗證假設(shè)H1，本文設(shè)置計量模型(1)進行檢驗：

Outputi,t/Qualityi,t=β0+β1Analysti,t+1+β2Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(1)

為驗證假設(shè)H2，本文設(shè)置計量模型(2)進行檢驗：

(2)

為驗證假設(shè)H3，本文設(shè)置計量模型(3)進行檢驗：

Outputi,t/Qualityi,t=β0+β1Analysti,t+1+β2Analysti,t+1×DAi,t-1+β3DAi,t-1+β4Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(3)

為驗證假設(shè)H4，本文設(shè)置計量模型(4)進行檢驗：

(4)

四、 實證結(jié)果及分析

(一)基準回歸結(jié)果

表1為分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的估計結(jié)果。列(1)的結(jié)果表明，分析師預(yù)測的信息效應(yīng)對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進作用。進一步地，列(2)和列(3)中結(jié)果顯示，分析師預(yù)測對企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用要大于對實質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出的促進作用，且企業(yè)被分析師跟蹤數(shù)增加一倍，企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出、實質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出和策略性創(chuàng)新產(chǎn)出分別增加4.51%、4.25%和4.32%，即被分析師跟蹤越多的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平越高。這表明在中國情境下，分析師跟蹤在企業(yè)創(chuàng)新活動中發(fā)揮更多的是治理作用而非壓力效應(yīng)[14]，與陳欽源等的研究結(jié)論一致[26]。列(4)和列(5)的結(jié)果顯示，分析師預(yù)測會抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，降低企業(yè)績效，即企業(yè)被分析師跟蹤數(shù)量增加一倍，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量和企業(yè)績效分別降低0.32%和2.54%，說明分析師預(yù)測會造成管理層短視，使企業(yè)加大對更容易獲得的實用新型發(fā)明專利和外觀設(shè)計專利上的創(chuàng)新投資以獲取短期績效，進而對企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量和企業(yè)績效產(chǎn)生了抑制作用，支持了假設(shè)H1。此外，列(6)的回歸結(jié)果表明，分析師預(yù)測對企業(yè)績效影響的一次項系數(shù)和二次項系數(shù)均通過了顯著性檢驗，說明分析師預(yù)測與企業(yè)績效之間存在先下降后上升的“U”型非線性關(guān)系，與假設(shè)H2預(yù)期一致。

表1 基準回歸檢驗結(jié)果

(二)企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文選取基于修正的Jones模型計算得到企業(yè)操控性應(yīng)計利潤的絕對值(DA)來衡量因企業(yè)由于信息披露和會計政策選擇造成的信息環(huán)境質(zhì)量差異。同時，按照樣本企業(yè)操控性應(yīng)計利潤的絕對值DA的中位數(shù)，如果企業(yè)操控性應(yīng)計利潤的絕對值DA小于樣本中位數(shù)，則劃分為高信息環(huán)境質(zhì)量組，否則劃分為低信息環(huán)境質(zhì)量組，回歸結(jié)果如表2所示。

從表2列(1)至列(4)的結(jié)果可以看出，與信息環(huán)境較差的企業(yè)相比，分析師預(yù)測對信息環(huán)境較好企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出、實質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出和策略性創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響較大，且分析師預(yù)測的壓力效應(yīng)在信息環(huán)境質(zhì)量較好的企業(yè)中影響更為顯著，這與假設(shè)H3一致。列(5)中的回歸結(jié)果表明，分析師預(yù)測對企業(yè)績效影響的“U”型非線性關(guān)系在信息環(huán)境質(zhì)量較好的企業(yè)中更為顯著。說明在信息環(huán)境質(zhì)量較差的情況下，企業(yè)由于應(yīng)計盈余管理行為的存在，可以免受分析師預(yù)測的影響，并能夠部分地使企業(yè)免受分析師預(yù)測帶來的短期績效壓力，在這種情況下分析師預(yù)測對企業(yè)績效的影響由負變正的轉(zhuǎn)折點不顯著，這與假設(shè)H4一致。

表2 企業(yè)信息環(huán)境調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

(三)內(nèi)生性問題的處理

1. 動態(tài)面板模型

考慮到企業(yè)的創(chuàng)新可能具有高度的自相關(guān)性和遺漏變量問題導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。本文在計量模型(1)和模型(2)中引入被解釋變量的一階滯后項，采用動態(tài)面板兩階段差分GMM模型進行檢驗，檢驗結(jié)果與前文結(jié)論一致。(限于篇幅，結(jié)果備索，下同。)

2. 工具變量法

2）用戶行為（包括 PDP激活、RAU、TAU、QOS更新等）涉及到SGSN與GGSN間進行g(shù)tpc或者gptu交付的情況，一旦一條GTP消息沒有得到對端網(wǎng)元的正確響應(yīng)，同樣將會上報“gtpc路徑斷”；

為更加有效地克服模型內(nèi)生性問題，參考陳欽源等的研究[26]，本文選取預(yù)期跟蹤某企業(yè)的分析師總?cè)藬?shù)(ExpCoverage)作為實際跟蹤人數(shù)的工具變量，采用兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸。主檢驗結(jié)果仍然保持不變。

3. 排除潛在遺漏變量

由于分析師預(yù)測與企業(yè)創(chuàng)新績效之間可能還存在遺漏變量問題，因此，本文選取獨立董事占比(Diri,t-1)、監(jiān)事會規(guī)模(Ssizei,t-1)、股權(quán)集中度(TOP1i,t-1)、兩職合一(Duali,t-1)和董事長年齡(Magei,t-1)作為控制變量加入主回歸模型中，回歸結(jié)果仍與主回歸結(jié)果保持一致。

(四)穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證結(jié)論的真實可靠，本文選取企業(yè)被研報關(guān)注數(shù)(Roport)作為核心解釋變量分析師預(yù)測的替代指標；同時，為避免申請專利總量為0的樣本對回歸結(jié)果造成的偏差，本文將申請專利總量為0的樣本剔除后重新進行回歸，本文結(jié)論再次得到了驗證。限于篇幅，結(jié)果備索。

五、 進一步分析

(一)作用機制檢驗

分析師預(yù)測信息對公司管理層的戰(zhàn)略選擇有著深遠的影響[27]：一方面，分析師預(yù)測可以幫助公司有效降低融資成本，緩解企業(yè)融資約束，從而促進企業(yè)進行創(chuàng)新活動，另一方面，分析師通過制定短期業(yè)績基準，會使企業(yè)受到來自外部的監(jiān)督[28]，而當企業(yè)受到分析師關(guān)注度較高時會造成企業(yè)的短視行為，進而會損害企業(yè)長遠發(fā)展能力，同時也不利于提高企業(yè)的資金配置效率[1]，進而影響企業(yè)績效。因此，本文認為分析師預(yù)測能夠通過緩解企業(yè)融資約束和造成管理層短視影響企業(yè)創(chuàng)新績效，并設(shè)置如下中介效應(yīng)模型進行檢驗：

Innovi,t=α0+α1Analysti,t+1+α2Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(5)

Mediatori,t-1=?0+?1Analysti,t+1+?2Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(6)

(7)

在模型(6)和模型(7)中，Innovi,t代表企業(yè)創(chuàng)新績效變量，Mediatori,t代表融資約束變量(SA)和管理層短視變量(Mshort)。參考Hadlock和Pierce的研究[29]，本文采用SA指數(shù)來衡量上市公司的融資約束，SA值越小，說明企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴重。參考許寧寧和Bushee的做法[30-31]，本文以研發(fā)支出削減來衡量企業(yè)管理層短視(Mshort)，研發(fā)支出削減為公司t+1年的研發(fā)支出減去t年的研發(fā)支出與公司t年末的總資產(chǎn)之比。

表3為融資約束中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。列(1)中被解釋變量為融資約束變量(SA)，結(jié)果表明分析師預(yù)測會緩解企業(yè)融資約束水平。加入中介因子融資約束變量(SA)之后，列(2)至列(6)的結(jié)果表明融資約束對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著負向影響，但分析師預(yù)測表現(xiàn)為會增加企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量和降低企業(yè)績效。根據(jù)中介效應(yīng)原理可知，緩解企業(yè)融資約束的中介渠道存在。

表3 融資約束的中介效應(yīng)

表4為管理層短視的檢驗結(jié)果。列(1)的回歸結(jié)果表明，分析師預(yù)測會使企業(yè)進行研發(fā)支出削減行為，這也間接說明了分析師預(yù)測增加了企業(yè)內(nèi)外部績效壓力。加入中介因子研發(fā)支出削減(Mshort)之后，結(jié)果表明，分析師預(yù)測會造成管理層短視，但仍會增加企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，抑制創(chuàng)新質(zhì)量，降低企業(yè)創(chuàng)新績效。通過上述結(jié)果可以看出，造成管理層短視的中介渠道顯著存在。

表4 管理層短視的中介效應(yīng)

(二)異質(zhì)性分析

1. 企業(yè)性質(zhì)異質(zhì)性分析

按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將樣本劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)，結(jié)果表明，與國有企業(yè)相比，分析師預(yù)測會提高非國有企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出但會抑制非國有企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量，同時分析師預(yù)測對非國有企業(yè)績效影響的非線性“U”型關(guān)系顯著存在，說明分析師預(yù)測的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)對非國有企業(yè)的影響更為突出。(限于篇幅，結(jié)果備索，下同。)

2. 企業(yè)所處階段異質(zhì)性分析

參考楊曉妹等的研究[32]，按照企業(yè)年齡本文將企業(yè)劃分為成長型企業(yè)和成熟型企業(yè)，如果企業(yè)的年齡超過12年，則劃分為成熟型企業(yè)，否則劃分為成長型企業(yè)。結(jié)果表明，與成長型企業(yè)相比，分析師預(yù)測會提高成熟型企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，但會抑制其創(chuàng)新質(zhì)量，同時分析師預(yù)測對成熟型企業(yè)績效的影響表現(xiàn)出顯著的“U”型特征。

3. 行業(yè)屬性異質(zhì)性分析

參照2012年中國證監(jiān)會《上市公司分類指引》中的行業(yè)劃分，本文將樣本企業(yè)劃分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)。檢驗結(jié)果顯示，相比于非高新技術(shù)企業(yè)，分析師預(yù)測會提高高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，降低其創(chuàng)新質(zhì)量，進而分析師預(yù)測對高新技術(shù)企業(yè)績效影響呈現(xiàn)顯著的“U”型特征。

六、 結(jié)論性評述

本文基于2008—2020年中國上市公司數(shù)據(jù)，實證考察了分析師預(yù)測對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)：分析師預(yù)測會促進企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，進而對企業(yè)績效的影響呈現(xiàn)出先下降后上升的非線性“U”型關(guān)系；考慮到企業(yè)信息披露和會計政策選擇的影響，研究發(fā)現(xiàn)這一效應(yīng)在信息質(zhì)量環(huán)境較好的企業(yè)中更為明顯；機制檢驗表明，分析師預(yù)測通過緩解企業(yè)融資約束和造成企業(yè)管理層短視影響了企業(yè)創(chuàng)新績效；異質(zhì)性分析結(jié)果表明，分析師預(yù)測會提高非國有企業(yè)、成熟型企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，但會抑制非國有企業(yè)、成熟型企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量，而且分析師預(yù)測對企業(yè)績效影響的非線性“U”型關(guān)系在非國有企業(yè)、成熟型企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)中更為凸顯。此外，內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗結(jié)果均表明本文結(jié)論的可靠性。

本文具有重要的政策啟示：第一，政府應(yīng)進一步完善分析師信息披露制度，提高分析師預(yù)測的覆蓋率和預(yù)測的準確度，尤其是要加大對企業(yè)長期績效的披露；第二，企業(yè)要不斷加大對發(fā)明專利的創(chuàng)新投入，真抓實干地提高企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，提升企業(yè)核心競爭力；第三，加大對企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的建設(shè)，尤其是要加大對企業(yè)管理層的建設(shè)，避免在創(chuàng)新活動中的短視行為。此外，可進一步發(fā)揮財政補貼和稅收減免政策的長效激勵機制以暢通企業(yè)創(chuàng)新融資渠道。