滬港通改善了上市公司信息環(huán)境嗎？——基于分析師關(guān)注度的視角

郭陽(yáng)生 沈烈 郭枚香

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430073)

引言

長(zhǎng)期以來(lái)，由于“三元悖論”的存在，匯率穩(wěn)定、貨幣政策獨(dú)立與跨境資本自由流動(dòng)三個(gè)目標(biāo)不能同時(shí)達(dá)到，發(fā)展中國(guó)家的特點(diǎn)決定了我國(guó)匯率的管制與貨幣政策的獨(dú)立性，導(dǎo)致資本賬戶相對(duì)封閉。盡管已先后推出了B股市場(chǎng)、交叉上市、QFII制度、RQFII制度等多項(xiàng)對(duì)外開(kāi)放政策，依然無(wú)法滿足海外投資者分享中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的愿望。在全球資產(chǎn)配置盛行、人民幣國(guó)際化進(jìn)程加快、一帶一路戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)的背景下，擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放已成為我國(guó)資本市場(chǎng)改革的主旋律。

2014年11月，上海與香港股票市場(chǎng)交易互聯(lián)互通機(jī)制正式通車，標(biāo)志著我國(guó)資本市場(chǎng)又向國(guó)際化邁出重要一步。滬港通啟動(dòng)之初，標(biāo)的股票共568只，滬股通每日額度為130億元，總額度為3000億元。2018年4月證監(jiān)會(huì)宣布進(jìn)一步擴(kuò)大金融業(yè)對(duì)外開(kāi)放十余項(xiàng)措施，其中包括滬股通每日額度擴(kuò)大四倍，調(diào)整為520億元，資本市場(chǎng)開(kāi)放程度堪稱“史上之最”。香港證券市場(chǎng)以機(jī)構(gòu)投資者為主，較內(nèi)地市場(chǎng)更加成熟和國(guó)際化，因此滬港通的實(shí)施將倒逼內(nèi)地證券市場(chǎng)改革，同時(shí)也會(huì)為A股帶來(lái)增量資金與國(guó)際視角。研究滬港通政策的經(jīng)濟(jì)后果已然成了一個(gè)重要命題。

作為一項(xiàng)機(jī)制創(chuàng)新，滬港通是我國(guó)資本賬戶尚未完全開(kāi)放情況下設(shè)計(jì)的跨境投資新模式。從理論探索來(lái)看，滬港通業(yè)務(wù)遵循審慎推進(jìn)、分步擴(kuò)容原則，試點(diǎn)政策的外生引入為理論研究提供了天然的自然實(shí)驗(yàn)條件；從實(shí)踐啟示來(lái)看，伴隨金融市場(chǎng)監(jiān)管體系完善，滬港通交易規(guī)模和活躍度與日俱增，截止2018年6月30日，滬股通共經(jīng)歷955個(gè)交易日，累計(jì)買入金額(賣出金額)約為3.03萬(wàn)億元(2.74萬(wàn)億元)人民幣，日均買入金額(賣出金額)約為31.71億元(28.69億元)，具體成交狀況見(jiàn)圖1。從現(xiàn)有文獻(xiàn)體系來(lái)看，國(guó)內(nèi)外關(guān)于股票市場(chǎng)開(kāi)放經(jīng)濟(jì)后果的研究主要聚焦于市場(chǎng)估值效應(yīng)、股價(jià)信息含量以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)(Chari和Henry，2004；Mitton，2006；鐘覃林和陸正飛，2018)[6][16][31]。也有文獻(xiàn)從交叉上市視角，探討其對(duì)公司信息環(huán)境、分析師預(yù)測(cè)行為的影響(Lang等，2003；Fernandes和Ferreira，2008)[12][9]。然而，與西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)證券市場(chǎng)植根于新興加轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)背景下，投資者保護(hù)程度不高，金融基礎(chǔ)設(shè)施尚未成熟。在這一特殊制度環(huán)境下，是否具備資本市場(chǎng)開(kāi)放的條件并充分發(fā)揮其積極作用，有待進(jìn)一步的考察與探索?；诖耍疚慕柚鷾弁ㄟ@一自然實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，從信息環(huán)境視角出發(fā)，深入剖析滬港通政策對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)的影響。

借鑒Lang等(2003)[12]、王艷艷(2014)[29]等人的研究，以分析師跟蹤人數(shù)、分析師預(yù)測(cè)精確度作為公司信息環(huán)境的代理變量。本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要存在于以下幾個(gè)方面：第一，借助“滬港通”政策實(shí)施這一自然實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采用PSM-DID模型，檢驗(yàn)資本市場(chǎng)開(kāi)放對(duì)公司信息環(huán)境的影響，在方法上有效地緩解了這一研究領(lǐng)域面臨的內(nèi)生性問(wèn)題。第二，基于分析師預(yù)測(cè)行為視角，研究資本市場(chǎng)開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)后果并系統(tǒng)分析其潛在的作用機(jī)理，在內(nèi)容上深化了分析師預(yù)測(cè)行為影響因素的研究鏈條，為L(zhǎng)ang等(2003)[12]的研究在發(fā)展中國(guó)家找到了證據(jù)支持；第三，本文研究滬港通機(jī)制的信息改善功能以及價(jià)值提升功能，揭示了資本市場(chǎng)開(kāi)放作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的具體路徑，為進(jìn)一步擴(kuò)大資本市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放提供理論證據(jù)與實(shí)踐啟示。

圖1 滬港通季度交易狀況(單位：億元人民幣)

文獻(xiàn)綜述

一、資本市場(chǎng)開(kāi)放經(jīng)濟(jì)后果

20世紀(jì)90年代以來(lái)，許多發(fā)展中國(guó)家擴(kuò)大資本市場(chǎng)開(kāi)放，允許更多的外國(guó)投資者購(gòu)買本國(guó)股票。現(xiàn)有文獻(xiàn)從不同角度考察了這種政策的經(jīng)濟(jì)后果。然而實(shí)證結(jié)論眾說(shuō)紛紜，已成為國(guó)際金融領(lǐng)域最具爭(zhēng)議的話題之一(Kaminsky和Schmukler，2008)[10]。一方面，根據(jù)有效市場(chǎng)假說(shuō)，資本市場(chǎng)開(kāi)放有助于引入國(guó)外機(jī)構(gòu)投資者，對(duì)股票市場(chǎng)定價(jià)效率以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來(lái)積極影響。Bekaert(2003)[3]基于30個(gè)新興市場(chǎng)國(guó)家的數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)、廣義矩估計(jì)方法驗(yàn)證了股票市場(chǎng)開(kāi)放能為當(dāng)?shù)赝顿Y帶來(lái)2.2%的增長(zhǎng)率。Chari和Henry(2004)[6]以股票市場(chǎng)開(kāi)放作為外生沖擊事件，基于雙重差分模型檢驗(yàn)了風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)與資產(chǎn)定價(jià)關(guān)系，實(shí)證結(jié)果顯示當(dāng)公司股票可供外國(guó)人投資后，股票估值發(fā)生了重新評(píng)估，調(diào)整幅度約為15.1%左右，同時(shí)股票市場(chǎng)開(kāi)放提高了相關(guān)證券資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)，降低了整個(gè)市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。Mitton(2006)[16]采用固定效應(yīng)模型、Heckman兩階段模型等方法控制了資本市場(chǎng)開(kāi)放的內(nèi)生性問(wèn)題后，結(jié)論表明公司股票向外國(guó)投資者開(kāi)放后經(jīng)歷了更高的投資、更低的杠桿率、更大的盈利能力以及更快的增長(zhǎng)。鐘覃林和陸正飛(2018)[31]以2012～2015年A股非金融類上市公司為研究樣本，運(yùn)用PSM-DID方法研究了滬港通政策對(duì)股價(jià)信息含量的影響。研究表明，滬港通機(jī)制能夠加速公司特有信息融入到股價(jià)中，顯著降低股價(jià)的同步性。進(jìn)一步分析表明資本市場(chǎng)開(kāi)放主要通過(guò)知情交易以及公司治理機(jī)制作用于股價(jià)信息含量。

另一方面，基于弱式有效市場(chǎng)理論，也有學(xué)者提出了不同的觀點(diǎn)，認(rèn)為不成熟的市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放可能會(huì)帶來(lái)一些負(fù)面影響。Naghavi和Lau(2014)[17]使用世界銀行發(fā)布的全球治理指標(biāo)(WGI)作為制度發(fā)展的代理變量，指出金融自由化本身對(duì)提高股票市場(chǎng)效率沒(méi)有影響，金融自由化和制度發(fā)展的互動(dòng)效應(yīng)才是導(dǎo)致股票市場(chǎng)效率提高的真正原因。此外，新興市場(chǎng)資本自由流動(dòng)容易受到信息不對(duì)稱、代理問(wèn)題、逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)等因素的影響，從而降低資本運(yùn)作效率(Singh，2003)[19]；再者，海外資本突然激增或撤資，可能產(chǎn)生資產(chǎn)價(jià)格泡沫或?qū)е鹿墒胁▌?dòng)加劇，引起金融系統(tǒng)的脆弱性與不穩(wěn)定性(Allen和Gale，2000)[1]，更為嚴(yán)重的是，很多情況下發(fā)展中國(guó)家資本市場(chǎng)開(kāi)放后資本并不是流入而是流出，資本的外逃最終導(dǎo)致本國(guó)經(jīng)濟(jì)蕭條(Stiglitz，2000)[21]。

二、分析師預(yù)測(cè)行為影響因素

證券分析師是信息傳遞的中介，在資本市場(chǎng)中扮演舉足輕重的角色。現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)分析師預(yù)測(cè)行為影響因素的研究主要從分析師跟蹤數(shù)量與分析師預(yù)測(cè)特征兩個(gè)維度進(jìn)行論述。

其一，Bhushan(1989)[4]運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)均衡理論，提出了分析師跟蹤數(shù)量由分析師服務(wù)的供給曲線與需求曲線的均衡點(diǎn)決定。此后對(duì)分析師跟蹤人數(shù)的研究基本上是在供給曲線與需求曲線均衡框架下展開(kāi)。Shores(1990)[20]認(rèn)為分析師傾向跟蹤規(guī)模大的公司，因?yàn)榇蠊镜男畔⒏茏寵C(jī)構(gòu)投資者感興趣，而他們是主要的信息需求方。O’Brien和Bhushan(1990)[18]研究表明那些行業(yè)信息披露監(jiān)管比較嚴(yán)的公司更容易引起分析師的注意，原因在于這些公司在監(jiān)管部門(mén)的要求下，信息披露比一般的公司更為全面，從而降低了分析師搜集信息成本。類似的邏輯還有，分析師更偏好跟蹤盈利能力強(qiáng)、具有成長(zhǎng)潛力(Mcnichols和O’Brien，1997)[14]，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)低、治理結(jié)構(gòu)好(岳衡和林小馳，2008)[30]、以及業(yè)務(wù)多元化的公司(蔡衛(wèi)星，曾誠(chéng)，2010)[24]。當(dāng)企業(yè)披露非財(cái)務(wù)信息時(shí)，也會(huì)引起分析師服務(wù)供給與需求曲線向右移動(dòng)，最終導(dǎo)致分析師跟蹤數(shù)量增加(王艷艷，2014)[29]。

其二，分析師預(yù)測(cè)特征包括預(yù)測(cè)分歧度與精確度兩個(gè)方面。已有文獻(xiàn)從公司特征、分析師自身特征以及信息披露等角度展開(kāi)探討。King(1990)[11]發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)回報(bào)與盈余水平的相關(guān)系數(shù)越大，分析師越能對(duì)盈余作出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)分歧度越低。Barron等(1998)[2]研究表明信息不確定性會(huì)影響分析師預(yù)測(cè)，導(dǎo)致分歧度增加，這一結(jié)論得到了Zhang(2006)[22]等人的證據(jù)支持。預(yù)測(cè)精確度還會(huì)受到分析師個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、能力的影響(Clement，1999)[8]。此外，公司盈余波動(dòng)性大會(huì)降低分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度(石桂峰等，2007)[27]，而信息披露越透明，分析師預(yù)測(cè)分歧度越低、準(zhǔn)確度越高(Lang和Lundholm，1996；方軍雄，2007；白曉宇，2009)[13] [25] [23]。

綜上所述，資本市場(chǎng)開(kāi)放對(duì)分析師預(yù)測(cè)行為的影響是一個(gè)實(shí)證命題。Lang等(2003)[12]從交叉上市視角研究了資本市場(chǎng)開(kāi)放對(duì)分析師行為的影響。事實(shí)上，交叉上市公司可能本身信息環(huán)境就很好，其結(jié)果具有天然的內(nèi)生性?；诖?，本文運(yùn)用雙重差分模型，試圖對(duì)二者建立中國(guó)資本市場(chǎng)情境下的因果關(guān)系。

理論分析與假設(shè)提出

在Bhushan(1989)[4]的理論框架下，本文研究的核心問(wèn)題是滬港通政策如何影響分析師服務(wù)供給與需求。首先，從需求角度來(lái)看，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)提升了本國(guó)資產(chǎn)在全球市場(chǎng)中的吸引力，跨境投資者配置需求加大，而滬港通政策的啟動(dòng)極大地滿足了海外投資者分享中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的意愿。這些國(guó)際機(jī)構(gòu)投資者在配置之前可能首先要了解熟悉投資標(biāo)的，研讀分析師盈余預(yù)測(cè)報(bào)告。因而海外資本的介入促進(jìn)了券商、分析師等中介機(jī)構(gòu)參與到相關(guān)上市公司信息“生產(chǎn)”中。同時(shí)，滬港通政策的實(shí)施，提高了標(biāo)的公司全球關(guān)注度，勢(shì)必會(huì)增加海內(nèi)外機(jī)構(gòu)調(diào)研次數(shù)，機(jī)構(gòu)投資者傾向介入被分析師跟蹤公司，而分析師跟蹤的重點(diǎn)也是機(jī)構(gòu)投資者感興趣的公司。因此在其他因素不變的前提下，滬港通政策實(shí)施以后，跨境投資客戶的需求會(huì)促使分析師提供更多信息挖掘、加工、傳遞等服務(wù)，導(dǎo)致分析師服務(wù)需求曲線向右移動(dòng)。

其次，從供給角度來(lái)看，滬港通政策倒逼我國(guó)內(nèi)地資本市場(chǎng)改革，在各項(xiàng)配套的基礎(chǔ)制度建設(shè)過(guò)程中，監(jiān)管部門(mén)將會(huì)參考國(guó)際相關(guān)法則與監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，健全上市公司信息披露制度，凈化市場(chǎng)生態(tài)環(huán)境。作為試點(diǎn)的上市公司，既是政策的受益者，也是資本市場(chǎng)國(guó)際化過(guò)程中重點(diǎn)監(jiān)管對(duì)象。因此，在滬港通政策逐步放開(kāi)前提下，這些標(biāo)的公司理應(yīng)起到示范效應(yīng)，完善信息披露制度建設(shè)。無(wú)論是明確的披露要求還是隱含的信息披露壓力，標(biāo)的公司可能都會(huì)向外界提供更多的信息。公司披露的公開(kāi)信息更豐富，分析師對(duì)私有信息的搜集就會(huì)減少，信息的“生產(chǎn)成本”將降低，從而使供給曲線向右移動(dòng)(Lang和Lundholm，1996)[13]。基于以上分析，滬港通政策可能會(huì)使分析師服務(wù)供給與需求函數(shù)同時(shí)向右移動(dòng)，最終導(dǎo)致曲線均衡點(diǎn)向外推，分析師均衡數(shù)量增加。本文提出第一個(gè)假設(shè)。

H1：滬港通政策實(shí)施后標(biāo)的公司分析師跟蹤人數(shù)增加。

預(yù)測(cè)精度度影響因素的分析邏輯在于信息質(zhì)量與分析師自身特征(Zhang，2006)[22]。一方面，滬港通啟動(dòng)以后，來(lái)自于發(fā)達(dá)地區(qū)的投資者或跟蹤調(diào)研公司的經(jīng)營(yíng)狀況，亦或買入公司股票成為重要股東。這些海外機(jī)構(gòu)的投資者保護(hù)意識(shí)較強(qiáng)，可能會(huì)積極參與到公司治理中，成為公司內(nèi)部重要的監(jiān)督主體，并要求提供更加透明的財(cái)務(wù)信息。另外，分析師、媒體、審計(jì)師、承銷商等眾多市場(chǎng)中介機(jī)構(gòu)，在政策驅(qū)動(dòng)效應(yīng)下也會(huì)跟蹤關(guān)注上市公司，成為了公司外部監(jiān)督主體。由此這些市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體內(nèi)外結(jié)合，構(gòu)成了多方位的監(jiān)督體系，極大約束了管理層的不良動(dòng)機(jī)，促使公司提供高質(zhì)量的信息。Byard和Shaw(2003)[5]認(rèn)為信息披露質(zhì)量的提升，不僅增加了公共信息的精確性，也增加了私有信息的精確性，從而降低整體預(yù)測(cè)誤差。

另一方面，分析師的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)能力也會(huì)影響預(yù)測(cè)精確度(Clement，1999)[8]。我國(guó)股票市場(chǎng)對(duì)外開(kāi)放程度的提升迫使國(guó)內(nèi)本土券商公司不能固步自封，堅(jiān)守自家門(mén)口的一畝三分地。提高自身業(yè)務(wù)能力、推動(dòng)行業(yè)國(guó)際化發(fā)展已成賣方分析師重要課題。海外投資者的持續(xù)增加，帶來(lái)了新的需求與新的研究方法。他們對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析有更細(xì)致的要求，在使用一家機(jī)構(gòu)的研報(bào)之前首先要看分析師預(yù)測(cè)模型，然而國(guó)內(nèi)分析師的預(yù)測(cè)模型在國(guó)際投資者眼中并不理想?；陔x岸市場(chǎng)的跨境研究與本土投資者服務(wù)方式差異較大，為了覆蓋海外市場(chǎng)，本土分析師們必然會(huì)參加培訓(xùn)，學(xué)習(xí)與借鑒國(guó)外先進(jìn)的模型與方法，提升國(guó)際化能力。事實(shí)上，一些海外戰(zhàn)略投資者入股的券商早在滬港通開(kāi)通之前就未雨綢繆，開(kāi)始組織培訓(xùn)，使他們的行業(yè)分析師能夠兼顧A股、H股以及海外市場(chǎng)。顯然，分析師個(gè)人能力的提高、預(yù)測(cè)模型的改進(jìn)必然導(dǎo)致預(yù)測(cè)精確度增加。基于以上分析，本文提出第二個(gè)假設(shè)。

H2：滬港通政策實(shí)施后標(biāo)的公司分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提高。

研究設(shè)計(jì)

一、樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用雙重差分模型來(lái)檢驗(yàn)滬港通政策對(duì)公司分析師預(yù)測(cè)行為的影響，以2011～2016年作為樣本期間；以納入滬港通標(biāo)的名單的公司作為實(shí)驗(yàn)組，以滬市未進(jìn)入該名單的公司以及深市部分公司作為對(duì)照組1。并對(duì)樣本公司按照以下程序進(jìn)行篩選：(1)剔除樣本期間被調(diào)整出標(biāo)的名單的公司；(2)剔除金融類上市公司、ST公司及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失公司。最終得到10824個(gè)公司—年度觀測(cè)值。我們對(duì)所有連續(xù)變量在1%和99%分位點(diǎn)進(jìn)行了縮尾處理，并對(duì)所有回歸在公司層面進(jìn)行聚類處理。本文財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)(Wind)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。

二、變量定義與計(jì)算

1. 分析師跟蹤數(shù)量

由于只能統(tǒng)計(jì)到跟蹤每家上市公司的券商團(tuán)隊(duì)數(shù)量，并不知團(tuán)隊(duì)內(nèi)部具體有多少個(gè)分析師，因此本文的分析師跟蹤數(shù)量以對(duì)上市公司作出盈余預(yù)測(cè)的券商團(tuán)隊(duì)數(shù)量來(lái)衡量。跟蹤公司的券商數(shù)量越多，表明公司信息環(huán)境越好。

2. 分析師預(yù)測(cè)精確度

對(duì)于同一家上市公司，已作出預(yù)測(cè)的分析師可能會(huì)修正之前的預(yù)測(cè)，新的分析師又會(huì)加入到預(yù)測(cè)的行列。因此本文選取每家券商發(fā)布的最后一次預(yù)測(cè)值并取平均數(shù)，作為分析師的每股盈余預(yù)測(cè)值。采用分析師盈余預(yù)測(cè)誤差來(lái)衡量預(yù)測(cè)精確度。具體計(jì)算公式如下：

其中，F(xiàn)error為分析師盈余預(yù)測(cè)誤差，MEPS為分析師每股盈余預(yù)測(cè)值，AEPS為實(shí)際每股盈余。分析師盈余預(yù)測(cè)誤差越小，預(yù)測(cè)精確度越高，信息環(huán)境越好。

3. 控制變量

參照已有文獻(xiàn)，針對(duì)分析師跟蹤數(shù)量的檢驗(yàn)，我們控制了公司規(guī)模(Size)、機(jī)構(gòu)持股比例(Inst)、盈余波動(dòng)性(Volatity)、公司業(yè)務(wù)復(fù)雜度(Herf)、公司成長(zhǎng)性(Growth)、是否是四大(Big4)、股權(quán)集中度(Top10)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)。針對(duì)分析師預(yù)測(cè)精確度的檢驗(yàn)，我們控制了公司規(guī)模(Size)、機(jī)構(gòu)持股比例(Inst)、盈余波動(dòng)性(Volatity)、分析師更新預(yù)測(cè)頻率(Updata)、盈余與市場(chǎng)回報(bào)的相關(guān)系數(shù)(Coefficient)、股權(quán)集中度(Top10)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、公司證券系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)(Beta)。主要變量的定義見(jiàn)表1。

三、研究模型

其中，模型(2)、模型(3)的交互項(xiàng)系數(shù)β2刻畫(huà)了滬港通標(biāo)的公司在實(shí)驗(yàn)前后分析師預(yù)測(cè)行為的變化與非標(biāo)的公司在實(shí)驗(yàn)前后變化的差異即政策的凈效應(yīng)，是我們重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。我們預(yù)計(jì)模型(2)中的系數(shù)β2顯著為正，即滬港通政策增加了分析師跟蹤人數(shù)；同理，我們預(yù)計(jì)模型(3)中的系數(shù)β2顯著為負(fù)，即滬港通政策降低了分析師預(yù)測(cè)誤差，提高了預(yù)測(cè)精確度。

表1 主要變量定義

借鑒鐘覃林和陸正飛(2018)[31]的研究設(shè)計(jì)，基于雙重差分思想，本文構(gòu)建以下模型進(jìn)行回歸分析：

實(shí)證結(jié)果與分析

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 滬港通與分析師跟蹤數(shù)量

一、描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從分析師預(yù)測(cè)行為變量來(lái)看，Coverage均值為1.801，說(shuō)明平均每個(gè)上市公司約有6家機(jī)構(gòu)跟蹤；Ferror的最小值為0.007，最大值為31.01，標(biāo)準(zhǔn)差為4.779，且均值遠(yuǎn)大于中位數(shù)，說(shuō)明我國(guó)證券市場(chǎng)分析師水平參差不齊，預(yù)測(cè)精確度差異很大，并具有明顯的樂(lè)觀偏差傾向。從滬港通變量來(lái)看，Treat的均值為0.271，表明在我們的樣本中，約有27%的公司最終進(jìn)入滬股通標(biāo)的名單，滬港通業(yè)務(wù)規(guī)模還比較小。

二、多元回歸分析

1. 滬港通與分析師跟蹤數(shù)量

為避免分析師跟蹤數(shù)量單一測(cè)量指標(biāo)的噪音，我們同時(shí)引入券商發(fā)布的預(yù)測(cè)研報(bào)數(shù)量(Repot)并取對(duì)數(shù)作為分析師跟蹤數(shù)量的另一測(cè)量指標(biāo)。表3報(bào)告了假設(shè)H1的回歸結(jié)果。第(1)、(2)列分別以作出預(yù)測(cè)的券商數(shù)量和券商發(fā)布研報(bào)的數(shù)量作為被解釋變量。從表3中可以看出，無(wú)論是以Coverage還是Report作為被解釋變量，Treat均不顯著，說(shuō)明滬港通正式開(kāi)通之前標(biāo)的公司相較于非標(biāo)的公司，在分析師跟蹤數(shù)量方面并無(wú)顯著差別。交互項(xiàng)TreatX Post與Coverage、Report的回歸系數(shù)分別為1.031、1.940，均在1%水平下顯著正相關(guān)，這就證明了H1，即滬港通政策實(shí)施以后，提高了分析師跟蹤人數(shù)。事實(shí)上，股票市場(chǎng)開(kāi)放提升了相關(guān)上市公司的國(guó)際知名度，海外機(jī)構(gòu)投資者的配置推動(dòng)了分析師跟蹤標(biāo)的公司的服務(wù)需求；同時(shí)由于監(jiān)管力度的加強(qiáng)，相關(guān)上市公司信息披露更加透明，降低了分析師提供信息服務(wù)的成本?；谝陨侠碚摲治雠c實(shí)證檢驗(yàn)，股票市場(chǎng)開(kāi)放增加了分析師跟蹤數(shù)量。

從控制變量方面來(lái)看，公司規(guī)模(Size)、機(jī)構(gòu)持股比例(Inst)、成長(zhǎng)性(Growth)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、審計(jì)師特征(Big4)與分析師跟蹤數(shù)量正相關(guān)；而近三年盈余波動(dòng)性(Volatity)、公司業(yè)務(wù)復(fù)雜度(Herf)與分析師跟蹤數(shù)量負(fù)相關(guān)，這些結(jié)論和Bhushan(1989)[4]、白曉宇(2009)[23]等人的觀點(diǎn)基本一致。

2. 滬港通與分析師預(yù)測(cè)精確度

為檢驗(yàn)假設(shè)H2，我們?cè)谶M(jìn)行全樣本回歸的同時(shí)，進(jìn)一步把分析師盈余預(yù)測(cè)分為樂(lè)觀組和悲觀組兩個(gè)子樣本2，分析滬港通實(shí)施對(duì)分析師預(yù)測(cè)精確度的影響?；貧w結(jié)果呈現(xiàn)在表4中。從第(1)列可以看出，交互項(xiàng)TreatXPost與被解釋變量Ferror的回歸系數(shù)為-0.18，在1%水平上顯著，表明滬港通實(shí)施降低了分析師預(yù)測(cè)誤差。從第(2)、(3)列兩個(gè)子樣本可以看出，樂(lè)觀組樣本量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于悲觀組，樂(lè)觀組中交互項(xiàng)TreatXPost與預(yù)測(cè)誤差Ferror在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，悲觀組交互項(xiàng)TreatXPost與預(yù)測(cè)誤差Ferror在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)。說(shuō)明對(duì)于樂(lè)觀組，滬港通有利于糾正分析師樂(lè)觀偏差，降低盈余預(yù)測(cè)值，使其向更接近真實(shí)值的方向移動(dòng)；對(duì)于悲觀組，滬港通有利于糾正分析師悲觀偏差，提高盈余預(yù)測(cè)值，使其向更接近真實(shí)值的方向移動(dòng)?；谝陨戏治觯瑴弁ㄗ鳛橐环N外部治理機(jī)制，提升了分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，假設(shè)H2得以驗(yàn)證。

表4 滬港通與分析師預(yù)測(cè)精確度

三、內(nèi)生性問(wèn)題

由于滬股通標(biāo)的名單并非隨機(jī)選定，政策啟動(dòng)之前實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的公司特征可能存在差異，這些差異導(dǎo)致事件前分析師預(yù)測(cè)行為就不一樣，進(jìn)而降低雙重差分模型估計(jì)的有效性。為此，我們采用傾向得分匹配方法尋找公司特征盡可能相似的對(duì)照組，并運(yùn)用配對(duì)樣本分別進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)和雙重差分估計(jì)。

1. 傾向得分匹配

入選滬股通標(biāo)的名單的股票包括上證180、上證380以及在上交所上市的A+H股，這些公司均具有規(guī)模大、市盈率低、盈利能力強(qiáng)等特點(diǎn)，因此我們選擇匹配的變量包括公司規(guī)模(Size)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、成長(zhǎng)性(Growth)、盈余波動(dòng)性(Volatity)、賬面市值比(Bm)并控制年度、行業(yè)固定效應(yīng)。按照1:1近鄰匹配原則，我們?yōu)槊總€(gè)實(shí)驗(yàn)組尋找到了相似的對(duì)照組，最終得到配對(duì)樣本3240組(6480個(gè))。在進(jìn)行重新估計(jì)之前，對(duì)配對(duì)樣本進(jìn)行了平衡性檢驗(yàn)，結(jié)果列示在表5。從表5中可見(jiàn)，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在基本特征、盈余波動(dòng)性等方面已經(jīng)不存在顯著差異。

表5 傾向得分匹配平衡性檢驗(yàn)

表6 配對(duì)后的安慰劑檢驗(yàn)與DID估計(jì)

2. 安慰劑檢驗(yàn)

參照Chen等(2015)[7]做法，本部分運(yùn)用安慰劑檢驗(yàn)思想識(shí)別滬港通與分析師關(guān)注度之間的因果關(guān)系。具體模型設(shè)計(jì)形式如下：

其中，Post為滬港通時(shí)點(diǎn)變量，對(duì)于實(shí)驗(yàn)組，在進(jìn)入滬股通標(biāo)的名單之后取值為1，否則取值為0；對(duì)于對(duì)照組，取值與配對(duì)樣本相同。按照安慰劑檢驗(yàn)思想，我們運(yùn)用模型(4)分別對(duì)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組進(jìn)行回歸。表6第(1)、(2)列報(bào)告了實(shí)驗(yàn)組回歸結(jié)果，第(1)列Post回歸系數(shù)為2.285，在1%水平上顯著，第(2)列Post回歸系數(shù)為-0.628，在1%水平上顯著，說(shuō)明滬港通政策實(shí)施后，標(biāo)的公司分析師跟蹤數(shù)量增加，預(yù)測(cè)誤差降低；表6第(3)、(4)列報(bào)告了對(duì)照組回歸結(jié)果，Post回歸系數(shù)均不顯著，表明對(duì)照組并不受滬港通政策影響。

3. 配對(duì)后的雙重差分估計(jì)

進(jìn)一步，我們運(yùn)用雙重差分模型重新對(duì)配對(duì)樣本進(jìn)行估計(jì)，再次識(shí)別滬港通對(duì)分析師關(guān)注度的真實(shí)影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表6第(5)、(6)列。從表中可以看出，交互項(xiàng)Treat X Post系數(shù)分別為1.457，-0.327，均在1%水平上顯著，可見(jiàn)即使控制了樣本選擇性偏誤以后，結(jié)論依然顯著。

四、穩(wěn)健性測(cè)試

1. 更換對(duì)照組

為控制樣本選擇性偏誤，更好的解決模型識(shí)別問(wèn)題，我們以2014年12月31日之前被調(diào)整出上證180、上證380指數(shù)的公司作為對(duì)照組。證監(jiān)會(huì)自發(fā)布上證180、上證380兩大指數(shù)以來(lái)，對(duì)其進(jìn)行了幾次小幅調(diào)整，截止2014年末，約有近300家公司股票被調(diào)出，我們以被調(diào)出的公司作為新的對(duì)照組，重新進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表7穩(wěn)健性測(cè)試一所示。第(1)、(2)列交叉項(xiàng)系數(shù)Treat X Post分別在1%、5%水平上顯著，結(jié)論并未發(fā)生改變。

2. 重新人為設(shè)定實(shí)驗(yàn)發(fā)生時(shí)刻

如果標(biāo)的公司分析師預(yù)測(cè)行為變化確實(shí)是滬港通政策實(shí)施所致，那么人為改變政策啟動(dòng)時(shí)間以后，本文的結(jié)論將不再成立。為此，我們將實(shí)施時(shí)間向前調(diào)整三期(即假定2011年11月開(kāi)通)，使整個(gè)樣本區(qū)間落在了真實(shí)實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前，再次進(jìn)行雙重差分估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表7穩(wěn)健性測(cè)試二。此時(shí)，我們觀察到交互項(xiàng)Treat X Post與分析師預(yù)測(cè)變量Coverage、Ferror均不再顯著，表明分析師預(yù)測(cè)行為變化的確是滬港通政策啟動(dòng)所致。

表7 滬港通與分析師行為穩(wěn)健性測(cè)試

3. 替換核心測(cè)度指標(biāo)

借鑒Lang等(2003)、胡軍等(2016)的研究[12][26]，我們用年初股價(jià)(Price)重新測(cè)度分析師預(yù)測(cè)誤差，即Ferror=|MEPS-AEPS|/Price?；貧w結(jié)果見(jiàn)穩(wěn)健性測(cè)試三，主要結(jié)論依然不變。

進(jìn)一步分析

投資者認(rèn)知假說(shuō)認(rèn)為，不同的投資者對(duì)公司所了解的信息不同，他們只會(huì)投資于自己熟悉的公司。在其他條件不變的前提下，如果一家公司能夠被更多投資者熟知，則會(huì)有效分散公司異質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，降低權(quán)益資金成本，提升公司價(jià)值(Merton，1987)[15]。根據(jù)該假說(shuō)，資本市場(chǎng)開(kāi)放能夠吸引更多海外機(jī)構(gòu)投資者，擴(kuò)大公司投資者基礎(chǔ)，提高投資者對(duì)公司的認(rèn)知程度。Lang(2003)[12]研究表明股票市場(chǎng)開(kāi)放可以通過(guò)改善以分析師關(guān)注度衡量的公司信息環(huán)境渠道來(lái)增加企業(yè)價(jià)值。那么，這條路徑是否符合中國(guó)的現(xiàn)實(shí)情境？這是本部分要考察的問(wèn)題。

參照權(quán)小鋒和尹洪英(2017)的價(jià)值檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚32]，我們?cè)O(shè)計(jì)了模型(5)、(6)來(lái)檢驗(yàn)滬港通的價(jià)值提升效應(yīng)。

表8 滬港通的價(jià)值提升功能

模型(5)、(6)中的β1度量了以分析師跟蹤數(shù)量(Coverage)和分析師預(yù)測(cè)誤差(Ferror)對(duì)企業(yè)價(jià)值的作用，β3度量了滬港通政策的啟動(dòng)對(duì)分析師關(guān)注度與企業(yè)價(jià)值二者關(guān)系的影響。模型(5)中如果β1>0，則分析師關(guān)注度對(duì)企業(yè)價(jià)值具有提升作用，否則分析師關(guān)注度對(duì)企業(yè)價(jià)值具有抑制作用；同理，如果β3>0，則滬港通政策促進(jìn)了分析師關(guān)注度的價(jià)值提升效應(yīng)，否則滬港通政策抑制了分析師關(guān)注度的價(jià)值提升效應(yīng)。模型(6)中的β1、β3符號(hào)含義與模型(5)恰好相反。

表8報(bào)告了進(jìn)一步分析的回歸結(jié)果。從表第(1)、(3)列可以看出，分析師跟蹤數(shù)量(Coverage)回歸系數(shù)在1%水平顯著為正，分析師預(yù)測(cè)誤差(Ferror)回歸系數(shù)在1%水平顯著為負(fù)，說(shuō)明分析師關(guān)注度能夠增加企業(yè)價(jià)值。從表第(2)、(4)列可以看出，滬港通機(jī)制與分析師關(guān)注度的交乘項(xiàng)Treat X Post XCoverage系數(shù)在5%水平顯著為正、Treat X Post X Ferror系數(shù)在5%水平顯著為負(fù)，表明滬港通亦能通過(guò)分析師關(guān)注度這一路徑提升企業(yè)價(jià)值，這就證明了投資者認(rèn)知假說(shuō)適用于中國(guó)的資本市場(chǎng)情境。

研究結(jié)論與啟示

上市公司信息環(huán)境的改善直接證據(jù)來(lái)源于分析師關(guān)注度提高、財(cái)務(wù)報(bào)表可讀性增強(qiáng)，間接證據(jù)來(lái)源于股票信息含量提升。本文基于分析師關(guān)注度視角，運(yùn)用雙重差分模型，對(duì)滬港通機(jī)制改善上市公司信息環(huán)境作了初步探索。本文實(shí)證結(jié)果顯示，在控制其他因素影響后，滬港通政策實(shí)施增加了相關(guān)上市公司分析師跟蹤人數(shù)，提高了分析師預(yù)測(cè)精確度，進(jìn)而改善了上市公司信息環(huán)境。通過(guò)傾向得分匹配分析、安慰劑檢驗(yàn)、更換對(duì)照組等穩(wěn)健性測(cè)試，結(jié)論依然不變。進(jìn)一步分析表明，滬港通政策可以通過(guò)分析師關(guān)注度這一路徑產(chǎn)生價(jià)值提升效應(yīng)，證明了投資者認(rèn)知假設(shè)同樣適用于中國(guó)資本市場(chǎng)現(xiàn)實(shí)情境。

本文的研究結(jié)論具有重要的理論價(jià)值與實(shí)踐意義。為充分發(fā)揮滬港通機(jī)制在我國(guó)資本市場(chǎng)的資源配置功能，我們從以下幾個(gè)方面提出建議：第一，政府角度。一方面，在金融開(kāi)放程度與金融監(jiān)管能力相匹配的前提下，適當(dāng)增加滬股通每日額度、擴(kuò)大試點(diǎn)公司范圍，以發(fā)揮滬港通機(jī)制的信息改善功能；另一方面，在發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)的示范效應(yīng)下，著力完善金融基礎(chǔ)設(shè)施，凈化國(guó)內(nèi)市場(chǎng)生態(tài)環(huán)境，真正把國(guó)際頂尖機(jī)構(gòu)引進(jìn)來(lái)，發(fā)揮其治理作用，最終提升資本市場(chǎng)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。第二，上市公司角度。上市公司在海外機(jī)構(gòu)投資者、證券分析師、媒體等市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體的監(jiān)督下，應(yīng)當(dāng)完善信息披露制度，提高信息披露質(zhì)量，以吸引更多分析師跟蹤，提升公司國(guó)際知名度。第三，中介機(jī)構(gòu)角度。加快推進(jìn)券商、證券分析師行業(yè)國(guó)際化發(fā)展，完善行業(yè)頂層設(shè)計(jì)，提升分析師國(guó)際化能力與跨境研究服務(wù)質(zhì)量，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，以改善公司信息環(huán)境，提高企業(yè)價(jià)值。

注釋