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    證券分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入

    2022-04-20 16:46:56于博鄧楠
    金融發(fā)展研究 2022年3期
    關(guān)鍵詞:研發(fā)投入

    于博 鄧楠

    摘? ?要:本文基于2015—2019年中國(guó)A股上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),以信息中介假說(shuō)和業(yè)績(jī)壓力假說(shuō)為理論基礎(chǔ),考察了分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響。研究發(fā)現(xiàn):(1)分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入存在倒U形影響,但呈現(xiàn)抑制作用的樣本較少,更多呈現(xiàn)出促進(jìn)作用,且結(jié)論在2SLS及GMM估計(jì)下依然穩(wěn)健;(2)分析師關(guān)注通過(guò)信息解讀與業(yè)績(jī)壓力機(jī)制共同影響研發(fā)投入;(3)明星分析師關(guān)注會(huì)引起管理層業(yè)績(jī)壓力,從而造成研發(fā)投入的擠出效應(yīng),而低聲譽(yù)分析師關(guān)注不引起該效應(yīng);(4)高機(jī)構(gòu)持股可緩解業(yè)績(jī)壓力效應(yīng),使分析師關(guān)注促進(jìn)研發(fā)投入提升。本文對(duì)于解讀分析師功能及分析師與微觀企業(yè)研發(fā)投資決策之間的聯(lián)系提供了新視角,拓展了企業(yè)研發(fā)投資研究的邏輯邊界。

    關(guān)鍵詞:分析師關(guān)注; 研發(fā)投入; 業(yè)績(jī)壓力機(jī)制; 信息解讀機(jī)制

    中圖分類號(hào):F830.91? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B? 文章編號(hào):1674-2265(2022)03-0029-10

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.03.005

    一、引言

    技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與社會(huì)發(fā)展的第一動(dòng)力,是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。我國(guó)也持續(xù)推進(jìn)“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略”,致力于培養(yǎng)高新技術(shù)人才,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。但由于技術(shù)創(chuàng)新具有長(zhǎng)期、高風(fēng)險(xiǎn)、不確定性的特點(diǎn),導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力不足。如何激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn)問題。現(xiàn)有文獻(xiàn)已對(duì)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新進(jìn)行了以下方面的研究:從微觀角度出發(fā),有企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資支持背景與創(chuàng)新專利申請(qǐng)(陳思等,2017)[1]、企業(yè)的所有權(quán)屬性與創(chuàng)新效率(李政和陸寅宏,2013)[2]、機(jī)構(gòu)投資者持股比重與企業(yè)創(chuàng)新(Aghion等,2013)[3]、管理層自信與研發(fā)投入(王山慧等,2013)[4]、高管薪酬水平與研發(fā)投入(盧銳,2014)[5]、股權(quán)激勵(lì)政策與研發(fā)投入(趙世芳等,2020;陳鵬程等,2021)[6,7]等;從宏觀角度出發(fā),有融資融券制度與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出(權(quán)小鋒和尹洪英,2017)[8]、金融發(fā)展水平與企業(yè)創(chuàng)新水平(賈俊生等,2017)[9]等。

    然而,分析師作為資本市場(chǎng)上參與者之一,其與企業(yè)研發(fā)投入之間的聯(lián)系至今并不清晰。現(xiàn)有研究認(rèn)為,分析師關(guān)注可以通過(guò)發(fā)布分析報(bào)告起到連接融資企業(yè)與投資者的橋梁作用,一方面,可以緩解企業(yè)信息不對(duì)稱;另一方面,有助于強(qiáng)化外部監(jiān)督及治理。這些影響導(dǎo)致分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的增加和研發(fā)質(zhì)量的提升具有潛在正向影響。然而,也有文獻(xiàn)得出了截然不同的結(jié)論。例如,He 和 Tian(2013)[10]基于美國(guó)市場(chǎng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),由于分析師的研究報(bào)告多傾向于對(duì)企業(yè)短期業(yè)績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè),導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)理層會(huì)擔(dān)憂企業(yè)實(shí)際盈余狀況無(wú)法達(dá)到預(yù)期從而引發(fā)股價(jià)下跌風(fēng)險(xiǎn),管理層會(huì)更加重視短期業(yè)績(jī)的維護(hù),減少盈利更具不確定性及高風(fēng)險(xiǎn)性的長(zhǎng)期研發(fā)投入。可見,現(xiàn)有文獻(xiàn)在分析師關(guān)注如何影響企業(yè)研發(fā)投入領(lǐng)域,依然沒有形成一致的研究結(jié)論。

    為此,本文將從非線性關(guān)系及異質(zhì)性特征視角深入探究這一問題。具體而言,文章以2015—2019年中國(guó)A股上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用2SLS、GMM2S以及差分GMM法,考察了研發(fā)投入對(duì)分析師關(guān)注的非線性敏感特征及其異質(zhì)性表現(xiàn)。研究結(jié)論包括:(1)分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系,即適度分析師關(guān)注能夠發(fā)揮信息中介作用進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入,但過(guò)度的分析師關(guān)注則對(duì)企業(yè)管理層造成短視壓力進(jìn)而擠出研發(fā)投入。(2)機(jī)制檢驗(yàn)證實(shí)了信息中介假說(shuō)和市場(chǎng)壓力假說(shuō)均存在,即分析師對(duì)企業(yè)研發(fā)投入決策的影響具有“雙刃劍”作用。(3)異質(zhì)性方面:其一,對(duì)無(wú)明星分析師跟蹤的企業(yè)而言,分析師關(guān)注不會(huì)因業(yè)績(jī)壓力效應(yīng)而擠出研發(fā)投入,即二者之間僅呈現(xiàn)線性正相關(guān)關(guān)系;對(duì)有明星分析師關(guān)注的企業(yè)而言,分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入具有顯著的倒U形影響。其二,當(dāng)機(jī)構(gòu)持股比例超過(guò)31.6%時(shí),分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響會(huì)由負(fù)轉(zhuǎn)正,暗示出業(yè)績(jī)壓力效應(yīng)在高機(jī)構(gòu)持股類企業(yè)下有減弱的跡象,分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入更多表現(xiàn)出促進(jìn)作用。

    文章潛在貢獻(xiàn)體現(xiàn)為以下幾個(gè)方面:(1)本文基于信息中介假說(shuō)與業(yè)績(jī)壓力假說(shuō),以中國(guó)上市企業(yè)為樣本,證明了分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系,以非線性視角整合了此前研究在正、負(fù)影響方向上的分歧,拓展了對(duì)分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間內(nèi)在聯(lián)系規(guī)律的解讀。(2)本文從關(guān)注發(fā)出者與關(guān)注接受者兩個(gè)角度對(duì)分析師關(guān)注影響研發(fā)投入的異質(zhì)性進(jìn)行了分析,證明了股東構(gòu)成不同、分析師聲譽(yù)水平不同都會(huì)導(dǎo)致分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入的影響作用產(chǎn)生差異,并由此提出化解分析師關(guān)注負(fù)面影響的政策建議,以優(yōu)化分析師的信息中介作用,提高分析師在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新方面的潛在作用。(3)本文證明了隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展與完善,相較于早期機(jī)構(gòu)投資者所扮演的“用腳投票”的股市炒手角色,機(jī)構(gòu)投資者開始更加積極地參與公司治理,其在促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展過(guò)程中的優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn),也為我國(guó)逐漸步入更為成熟的資本市場(chǎng)、市場(chǎng)改革不斷取得成效提供了有力的證據(jù)支持。

    二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

    (一)分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的非線性影響

    1. 信息解讀機(jī)制。一方面,融資方企業(yè)與投資者之間存在信息不對(duì)稱。尤其是創(chuàng)新研發(fā)項(xiàng)目,往往存在復(fù)雜性與專業(yè)知識(shí)背景門檻,使得股東無(wú)法充分理解其投資價(jià)值,導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投資的減少。分析師通過(guò)對(duì)企業(yè)信息的分析以及自己所掌握的私有信息的披露,可以使投資者更好地了解企業(yè)的研發(fā)價(jià)值并進(jìn)行投資,減小了企業(yè)的融資約束,促進(jìn)了企業(yè)總體投資規(guī)模的擴(kuò)大(戴國(guó)強(qiáng)和鄧文慧,2017)[11]和創(chuàng)新產(chǎn)出水平的提升(余明桂等,2017)[12]。另一方面,企業(yè)內(nèi)部股東與管理層之間存在利益目標(biāo)差異,常常產(chǎn)生委托代理問題。根據(jù)馬科維茨投資組合理論,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資者可以通過(guò)構(gòu)建包含多種證券的投資組合來(lái)避免非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),他們對(duì)于單個(gè)公司面臨的特異性風(fēng)險(xiǎn)不敏感,只聚焦于市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),因此,更加傾向于風(fēng)險(xiǎn)較大的長(zhǎng)期研發(fā)投資。相反,管理層存在被辭退的風(fēng)險(xiǎn),他們更希望公司的收益穩(wěn)定,因此,更傾向于風(fēng)險(xiǎn)小的短期資本投入。由此二者之間常產(chǎn)生委托代理問題。分析師可以起到對(duì)管理層的外部監(jiān)督作用,緩解委托代理沖突,從而促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入。因此,分析師關(guān)注可以通過(guò)信息解讀機(jī)制對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入發(fā)揮正向促進(jìn)作用。

    2. 業(yè)績(jī)壓力機(jī)制。由于分析師出具的研究報(bào)告多側(cè)重于短期的盈余預(yù)測(cè),企業(yè)管理層面臨短期內(nèi)達(dá)到預(yù)期盈利水平的業(yè)績(jī)壓力,否則管理層將面臨被解雇風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)閯?chuàng)新性研發(fā)投入資金的回收期較長(zhǎng),收益不確定性高,所以管理層可能傾向于增加短期投資、減少長(zhǎng)期研發(fā)投入,從而造成企業(yè)投資的短視化行為(Graham等,2005;He和Tian,2013)[13,10]。因此,分析師關(guān)注通過(guò)業(yè)績(jī)壓力機(jī)制對(duì)企業(yè)研發(fā)投資占比產(chǎn)生抑制作用。同時(shí),短期業(yè)績(jī)壓力的存在還會(huì)加劇公司的審計(jì)意見購(gòu)買行為(翟勝寶等,2016)[14],提高管理層的盈余管理水平(謝震和熊金武,2014)[15]。

    但國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于該機(jī)制在中國(guó)市場(chǎng)上的適用性提出質(zhì)疑。一方面,中國(guó)上市企業(yè)的所有權(quán)結(jié)構(gòu)與美國(guó)不同,多數(shù)企業(yè)存在控股股東,其對(duì)企業(yè)的了解程度較深、投資回收期較長(zhǎng),相較于企業(yè)短期的盈余狀況,他們更關(guān)心企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展與長(zhǎng)期價(jià)值,因此,分析師給管理層帶來(lái)的短期業(yè)績(jī)壓力較?。ㄖx震和艾春榮,2014)[16];另一方面,中國(guó)資本市場(chǎng)上的投資者中散戶較多,相對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者,其對(duì)公司管理層的控制能力較弱,且中國(guó)上市公司中存在大量國(guó)有企業(yè),其管理層多由政府直接任命,分析師關(guān)注無(wú)法對(duì)管理層造成太大的業(yè)績(jī)壓力(李文貴和余明桂,2015;劉東博等,2017)[17,18]。

    3. 分析師關(guān)注與研發(fā)投入的倒U形關(guān)系?;谝陨蟽煞N機(jī)制,以往文獻(xiàn)對(duì)于分析師關(guān)注與企業(yè)投資行為進(jìn)行了實(shí)證研究,但結(jié)論并不一致,兩機(jī)制共同作用對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生的效果仍不明確。部分學(xué)者認(rèn)為,業(yè)績(jī)壓力機(jī)制作用大于信息解讀機(jī)制作用,最終表現(xiàn)為分析師關(guān)注增加抑制了企業(yè)研發(fā)投入(謝震和艾春榮,2014)[16]。而另一部分則認(rèn)為,分析師發(fā)揮的正面作用更強(qiáng),緩解了信息不對(duì)稱并加強(qiáng)了監(jiān)督作用,從而促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)新(余明桂等,2017;劉東博等,2017)[12,18]。

    綜合以上分析,本文認(rèn)為實(shí)證結(jié)果的差異可能由于分析師關(guān)注與研發(fā)投入之間的非線性關(guān)系 。分析師關(guān)注度上升,企業(yè)信息的解讀量與投資者關(guān)注程度同時(shí)增長(zhǎng)。但隨著分析師跟蹤人數(shù)的不斷升高,企業(yè)的信息解讀趨于飽和,分析師關(guān)注帶來(lái)的邊際信息解讀效應(yīng)遞減。與此同時(shí),分析師關(guān)注帶來(lái)的邊際投資者關(guān)注數(shù)卻是遞增的。因此,當(dāng)分析師關(guān)注超過(guò)一定范圍后,體現(xiàn)為分析師群體對(duì)于企業(yè)的過(guò)度關(guān)注,其帶來(lái)的業(yè)績(jī)壓力效應(yīng)將大于信息解讀效應(yīng),從而抑制研發(fā)投入。因此,本文提出以下假設(shè):

    假設(shè)1:分析師關(guān)注與研發(fā)投入呈倒U形關(guān)系。具體表現(xiàn)為:適度的分析師關(guān)注能夠發(fā)揮信息中介效應(yīng)并通過(guò)緩解企業(yè)融資約束促進(jìn)研發(fā)投入,但過(guò)度的分析師關(guān)注會(huì)導(dǎo)致管理層業(yè)績(jī)壓力并通過(guò)加劇管理層投資短視從而擠出研發(fā)投入。

    (二)異質(zhì)性分析

    由于分析師關(guān)注對(duì)于企業(yè)投資決策的影響是通過(guò)股東對(duì)管理層進(jìn)行傳導(dǎo)的,即分析師出具研報(bào)后,通過(guò)股東的拋售股份或加大投資力度對(duì)管理層決策產(chǎn)生影響,所以本文認(rèn)為分析師關(guān)注對(duì)于企業(yè)研發(fā)投資決策影響的異質(zhì)性可以區(qū)分為兩個(gè)方面:

    1. 信息接收方:投資者異質(zhì)性。盡管前文分析認(rèn)為分析師關(guān)注與研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系,即分析師過(guò)度關(guān)注會(huì)帶來(lái)管理層的業(yè)績(jī)壓力并由此導(dǎo)致投資短視和創(chuàng)新擠出效應(yīng),但如果企業(yè)股東更多是具有長(zhǎng)期甚至戰(zhàn)略合作關(guān)系的機(jī)構(gòu)投資者,其與企業(yè)之間的信息透明度更高,那么,業(yè)績(jī)壓力假說(shuō)會(huì)不會(huì)失靈?相較于散戶而言,機(jī)構(gòu)投資者投資決策更趨理性,對(duì)于企業(yè)研發(fā)短期失敗的包容程度更強(qiáng),且掌握更多企業(yè)信息(Aghion等,2013)[3]。因此,在分析師發(fā)出研究報(bào)告后,機(jī)構(gòu)投資者出于分析師報(bào)告而發(fā)生拋售行為的可能性會(huì)更小。即基于機(jī)構(gòu)投資者的理性與長(zhǎng)期持有特征使管理層擔(dān)心機(jī)構(gòu)股東拋售的程度會(huì)顯著降低,追逐短視化投資的意愿會(huì)減弱,對(duì)研發(fā)投入的擠出效應(yīng)也會(huì)減輕。由此,是否會(huì)導(dǎo)致分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生從強(qiáng)擠出到弱擠出甚至不擠出效應(yīng)呢?為此,本文以機(jī)構(gòu)投資者持股為門檻,考察了上述切換特征。具體而言,本文認(rèn)為:

    假設(shè)2:機(jī)構(gòu)投資者持股比例上升,使得管理層短期業(yè)績(jī)壓力減小,降低了分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入的抑制作用。

    2. 信息發(fā)出方:分析師異質(zhì)性。一方面,聲譽(yù)較高的分析師往往具有更好的專業(yè)知識(shí)背景以及豐富的從業(yè)經(jīng)驗(yàn),更注重企業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展價(jià)值,能更好地向投資者披露企業(yè)的研發(fā)投入價(jià)值(余明桂等,2017)[12],從而更好促進(jìn)研發(fā)投入提高;另一方面,高聲譽(yù)分析師往往會(huì)帶來(lái)更多的投資者關(guān)注度,增大企業(yè)管理層的短期業(yè)績(jī)壓力和投資行為短視化,對(duì)研發(fā)投資的擠出效應(yīng)更強(qiáng)。為探究分析師聲譽(yù)異質(zhì)性是否會(huì)影響其關(guān)注對(duì)研發(fā)投入產(chǎn)生的作用,本文以有無(wú)明星分析師關(guān)注為標(biāo)準(zhǔn),分別考察分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入的作用特征,并提出以下假設(shè):

    假設(shè)3:高聲譽(yù)分析師跟蹤引起市場(chǎng)過(guò)度關(guān)注,導(dǎo)致企業(yè)管理層業(yè)績(jī)壓力增大,從而抑制研發(fā)投入;低聲譽(yù)分析師關(guān)注則不產(chǎn)生業(yè)績(jī)壓力,對(duì)研發(fā)投入有促進(jìn)作用。

    三、樣本、變量與模型設(shè)計(jì)

    (一)實(shí)證模型設(shè)計(jì)

    為探究分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入的影響,本文采用以下回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn):

    [RDi,t=β0+β1Coveragei,t+β2Sizei,t+β3Cashflowi,t+β4ROAi,t+β5Agei,t+β6Gowthi,t+β7Mediai,t+β8Levi,t+β9INSSharei,t+β10PPEi,t+ui+vt+εi,t] (1)

    由于企業(yè)研發(fā)投入常常受到往期已投入累積量影響,因此,考慮使用動(dòng)態(tài)面板模型,在解釋變量中加入研發(fā)投入的滯后一期,如下:

    [RDi,t=β0+β1RDi,t-1+β2Coveragei,t+βjControlsi,t+ui+vt+εi,t]? (2)

    其中[RDi,t]為[i]公司于[t]期的研發(fā)投入占比,[RDi,t-1]為[i]公司滯后一期研發(fā)投入占比。[Coveragei,t]為[i]公司[t]期的分析師跟蹤團(tuán)隊(duì)數(shù),代表公司該年度的分析師關(guān)注度。

    為研究分析師關(guān)注與研發(fā)投入間的非線性關(guān)系,構(gòu)建模型(3)和(4),即在模型(1)和(2)中加入分析師關(guān)注的平方項(xiàng)Coverage-sqr。

    [RDi,t=β0+β1Coveragei,t+β2Coverage_sqri,t+βjControlsi,t+ui+vt+εi,t]? (3)

    [RDi,t=β0+β1RDi,t-1+β2Coveragei,t+β3Coverage_sqri,t+βjControlsi,t+ui+vt+εi,t]? (4)

    (二)樣本范圍與變量定義

    本文選取滬深兩市全部A股上市公司2015—2019年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建公司研發(fā)投資與其他控制變量數(shù)據(jù)框架。對(duì)樣本進(jìn)行以下處理:(1)剔除隸屬于金融類行業(yè)的企業(yè)樣本。由于金融類企業(yè)研發(fā)支出較為固定,多用于服務(wù)系統(tǒng)的研發(fā),不受資本市場(chǎng)預(yù)期壓力的影響。(2)剔除變量缺失的樣本值,考慮到研發(fā)投入缺失值可能由于未披露研發(fā)支出數(shù)據(jù),所以將其刪除而不做補(bǔ)0處理。(3)對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理,以保證回歸結(jié)果不受極端值影響。篩選后共得到13720條樣本數(shù)據(jù),均整理自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。主要變量定義見表1。

    (三)描述性統(tǒng)計(jì)

    由表2可知,所有A股企業(yè)平均研發(fā)收入占營(yíng)業(yè)收入比值在3.884%,且近年來(lái)平均值處于逐年增長(zhǎng)階段。其中最大值達(dá)到20.28%,最小值為0。平均每個(gè)企業(yè)每年獲得6.936個(gè)分析師團(tuán)隊(duì)關(guān)注,與劉東博等(2017)[18]在2006—2015年度分析師關(guān)注數(shù)據(jù)年均值基本持平。

    表3列示了各主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。結(jié)果表明:企業(yè)研發(fā)投入與跟蹤分析師團(tuán)隊(duì)數(shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。但由于企業(yè)研發(fā)投入越高,越傾向于獲得更多分析師的關(guān)注,所以分析師關(guān)注度變量可能存在較大的內(nèi)生性。研發(fā)投入與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流呈正相關(guān)關(guān)系,與杠桿率、資產(chǎn)報(bào)酬率、公司規(guī)模、上市年限、固定資產(chǎn)投資占比、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、機(jī)構(gòu)投資者持股比例呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中,研發(fā)投入與公司規(guī)模、資產(chǎn)回報(bào)率相關(guān)性結(jié)果與余明桂等(2017)[12]相關(guān)性分析結(jié)果(樣本區(qū)間為2003—2010年)方向相反,說(shuō)明近年來(lái),中小企業(yè)的研發(fā)投入增長(zhǎng)更快。

    四、實(shí)證結(jié)果分析

    (一)基礎(chǔ)回歸分析

    1. OLS與固定效應(yīng)回歸。回歸結(jié)果見表4。其中,第(1)列為OLS回歸結(jié)果,第(2)列為雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果,結(jié)果均顯示分析師關(guān)注系數(shù)顯著為正,即隨著分析師跟蹤團(tuán)隊(duì)數(shù)上升,研發(fā)投入占比上升,分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入起到正向促進(jìn)作用。

    考慮研發(fā)投入與分析師關(guān)注之間可能存在非線性關(guān)系。本文進(jìn)一步構(gòu)建非線性模型,引入分析師關(guān)注的平方項(xiàng),相關(guān)回歸結(jié)果見列(3)和(4)。結(jié)果表明,分析師關(guān)注平方項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),分析師關(guān)注系數(shù)顯著為正,即分析師關(guān)注與研發(fā)投入之間存在倒U形關(guān)系,假設(shè)1成立。兩回歸結(jié)果轉(zhuǎn)折點(diǎn)分別為37和31。當(dāng)分析師跟蹤團(tuán)隊(duì)數(shù)小于轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí),分析師關(guān)注增加有利于企業(yè)研發(fā)投入的提高;但當(dāng)分析師跟蹤團(tuán)隊(duì)數(shù)大于轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí),大量的分析師跟蹤行為表現(xiàn)為過(guò)度的分析師關(guān)注,給企業(yè)造成過(guò)大業(yè)績(jī)壓力,從而抑制了企業(yè)研發(fā)投入。由于大部分企業(yè)的年度分析師團(tuán)隊(duì)數(shù)位于轉(zhuǎn)折點(diǎn)之前(僅有3.8%樣本落入轉(zhuǎn)折點(diǎn)之后),所以對(duì)于市場(chǎng)上多數(shù)企業(yè)而言,分析師關(guān)注對(duì)于企業(yè)研發(fā)投入起到促進(jìn)作用。

    2. 內(nèi)生性處理??紤]到分析師關(guān)注變量可能存在較大內(nèi)生性,即研發(fā)投入越高的公司越能引起分析師的關(guān)注。本文參照以往文獻(xiàn)(Yu,2007)[19]構(gòu)建工具變量預(yù)期分析師關(guān)注度,進(jìn)行兩階段最小二乘估計(jì)。工具變量的具體構(gòu)建方法如下:

    [Expected Coveragei,j,t=Analyst Numberj,tAnalyst Numberj,0×Reporti,j,0]

    (5)

    其中,[i]表示被關(guān)注企業(yè),[j]表示證券公司,[t]表示年度數(shù)。[Expected Coveragei,j,t]表示[i]公司在[t]年度預(yù)期被[j]券商分析師跟蹤的人數(shù)。[Reporti,j,0]為0-1變量,[i]公司在基年被隸屬于j券商的分析師跟蹤則取1,否則取0。[Analyst Numberj,0]表示基年[j]券商擁有的活躍分析師人數(shù),[Analyst Numberj,t]表示[t]年[j]券商擁有的活躍分析師人數(shù)。由于本文大量數(shù)據(jù)取自2015—2019年,故以2014年度作為基年進(jìn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建。

    最后,對(duì)[i]公司[t]年度所有券商的預(yù)期關(guān)注度進(jìn)行加總,得到以下預(yù)期分析師關(guān)注度:

    [Expected Coveragei,t=j=0nExpected Coveragei,j,t] (6)

    由于預(yù)期分析師關(guān)注度與實(shí)際分析師關(guān)注度相關(guān),但分析師關(guān)注預(yù)期僅可能與基期的公司研發(fā)投入相關(guān),不會(huì)包含t期的研發(fā)投入信息,所以,該工具變量與被解釋變量不相關(guān),可以作為工具變量參與估計(jì)。

    以預(yù)期分析師關(guān)注度為工具變量,對(duì)原有模型進(jìn)行兩階段最小二乘回歸可得到表5的估計(jì)結(jié)果。其中,列(1)和(2)為兩階段最小二乘結(jié)果,列(3)和(4)的GMM2S回歸結(jié)果。Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量為1618.989和428.93(10%臨界值分別為16.38和7.03),表示模型不存在弱工具變量問題,即工具變量對(duì)分析師關(guān)注的解釋效果較為理想。

    表5中,列(1)和(3)中的分析師關(guān)注回歸結(jié)果仍然顯著為正;列(2)和(4)為加入平方項(xiàng)后回歸結(jié)果顯著成倒U形,轉(zhuǎn)折點(diǎn)為31.2,均與基礎(chǔ)回歸一致,證明在解決了分析師關(guān)注變量的內(nèi)生性問題后,本文結(jié)論仍成立。

    考慮到研發(fā)投入存在較強(qiáng)的延續(xù)性,采用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)一步分析。列(5)和(6)為差分GMM回歸結(jié)果。AR檢驗(yàn)結(jié)果均顯示,存在一階自相關(guān)但不存在二階自相關(guān),滿足差分GMM模型假設(shè)。同時(shí),Sargan J檢驗(yàn)的p值為0.0534和0.0520(>0.05),未拒絕過(guò)度識(shí)別有效的原假設(shè),即滯后項(xiàng)工具變量不存在過(guò)度識(shí)別。為同時(shí)解決被解釋變量滯后項(xiàng)與核心解釋變量的內(nèi)生性問題,本文先使用工具變量對(duì)分析師關(guān)注進(jìn)行擬合得到[Coverage1],后用該擬合值代替分析師關(guān)注進(jìn)行GMM模型回歸。列(5)和(6)的回歸結(jié)果表明:研發(fā)投入的滯后一期項(xiàng)系數(shù)顯著為正,即上期研發(fā)投入正向促進(jìn)當(dāng)期研發(fā)投入。同時(shí),動(dòng)態(tài)模型中[Coverage1_sqr]在1%水平下顯著為負(fù),[Coverage1]在1%水平下顯著為正,說(shuō)明倒U形影響關(guān)系依然顯著成立。

    (二)機(jī)制分析

    1. 信息機(jī)制檢驗(yàn):緩解企業(yè)融資約束。分析師通過(guò)信息披露緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱,從而降低企業(yè)融資約束,以達(dá)到促進(jìn)研發(fā)投入的效果。為探究是否存在融資約束這一中介渠道,本文參考Almeida等(2004)[20],采用現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性模型,研究分析師關(guān)注對(duì)融資約束的作用效果,模型如下:

    [?CASHit=β1Cashflowit+β2Coverage1it×Cashflowit+βsXit+εit]? (7)

    其中,[?CASH]為現(xiàn)金及現(xiàn)金等價(jià)物凈增加額/總資產(chǎn),Cashflow為經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生凈現(xiàn)金流/總資產(chǎn)。如果一個(gè)公司的融資約束較小,則不需要對(duì)未來(lái)的投資需求采取提前保障措施,即現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性較弱。但對(duì)于融資約束較大的公司而言,管理層預(yù)期未來(lái)現(xiàn)金流可能不足,就會(huì)提前儲(chǔ)蓄一部分現(xiàn)金資產(chǎn)。因此,此類公司在自己現(xiàn)金流較高時(shí),會(huì)增加現(xiàn)金資產(chǎn)給未來(lái)做準(zhǔn)備,表現(xiàn)出積極的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性。

    先以分析師關(guān)注為指標(biāo)進(jìn)行分組檢驗(yàn),如表6列(1)和(2)所示,高分析師樣本組Cashflow回歸系數(shù)0.286,顯著低于低分析師樣本組(0.712),體現(xiàn)出高分析師關(guān)注樣本具有更低的現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性,其融資約束更小。而后進(jìn)行全樣本回歸,如表6列(3)所示,分析師關(guān)注與Cashflow交互項(xiàng)為負(fù),說(shuō)明分析師關(guān)注度高的公司,現(xiàn)金—現(xiàn)金流敏感性較低,證明分析師關(guān)注降低了企業(yè)融資約束。

    2. 業(yè)績(jī)壓力機(jī)制檢驗(yàn):管理層提高短期比重。為檢驗(yàn)分析師關(guān)注提升是否會(huì)引起企業(yè)管理層投資的短視效應(yīng),進(jìn)而降低企業(yè)研發(fā)投入,本文參考蘭芳等(2020)[21]方法,以短期投資占比(NWC,凈營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn))來(lái)衡量管理層是否具有短視效應(yīng)——當(dāng)其凈營(yíng)運(yùn)資本占總資產(chǎn)水平提高時(shí),說(shuō)明企業(yè)更偏好于投資短期項(xiàng)目,即短視效應(yīng)提升。有關(guān)業(yè)績(jī)壓力機(jī)制的檢驗(yàn)?zāi)P腿缦滤尽?/p>

    [NWCi,t=β0+β1Coveragei,t+βjControlsi,t+ui+vt+εi,t]

    (8)

    由表7可知,分析師關(guān)注回歸系數(shù)顯著為正,則分析師關(guān)注提高引起企業(yè)凈營(yíng)運(yùn)資本水平上升,企業(yè)投資資金分配由長(zhǎng)期轉(zhuǎn)向短期,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平下降。即隨著分析師關(guān)注的增加,企業(yè)管理層出現(xiàn)短期業(yè)績(jī)壓力從而降低自身投資風(fēng)險(xiǎn)水平,業(yè)績(jī)壓力機(jī)制成立。

    (三)異質(zhì)性分析

    1. 投資者類型異質(zhì)性。由于機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于分析師研報(bào)的解讀趨于理性化,其對(duì)股票的持有不易受到分析師盈利預(yù)期的干擾,故認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者對(duì)管理層產(chǎn)生的短期業(yè)績(jī)壓力更小,從而導(dǎo)致分析師關(guān)注對(duì)于高機(jī)構(gòu)投資者持股公司體現(xiàn)出更多的信息解讀作用。當(dāng)公司盈利未達(dá)到預(yù)期時(shí),低機(jī)構(gòu)投資者持股公司股東“用腳投票”可能性更大,更多地體現(xiàn)為業(yè)績(jī)壓力作用。因此,本文構(gòu)建以下面板門檻模型進(jìn)行檢驗(yàn):

    [RDi,t=αi+β1coverage1i,t+εi,t? (institutioni,t≤γ)RDi,t=αi+β1coverage1i,t+εi,t? (institutioni,t>γ)] (9)

    由于進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)必須使用平衡面板數(shù)據(jù),因此,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理,剩余10300條樣本觀測(cè)值。對(duì)該模型分別進(jìn)行一重、二重、三重門檻檢驗(yàn),結(jié)果如表8所示。僅有一重門檻F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為19.3600,在5%水平下顯著,故認(rèn)為存在一重門檻。

    采用單門檻進(jìn)行模型估計(jì)結(jié)果如表9所示。其中,機(jī)構(gòu)投資者持股比例門檻為31.6%,該比例小于31.6時(shí),回歸結(jié)果為負(fù),但不顯著;該比例大于31.6%時(shí),分析師關(guān)注于10%水平下顯著促進(jìn)研發(fā)投入,即說(shuō)明在機(jī)構(gòu)投資者持股占比較高(達(dá)到31.6%以上后),整體股東對(duì)于分析師研報(bào)的解讀將趨于理性化、高水平化,其對(duì)管理層產(chǎn)生的短期內(nèi)業(yè)績(jī)壓力較小,分析師關(guān)注的信息解讀作用更能發(fā)揮,從而驅(qū)動(dòng)管理層做出提高研發(fā)投入決策。在達(dá)到這一門檻水平之前,分析師關(guān)注對(duì)研發(fā)投入有抑制作用,但不顯著。

    2. 分析師聲譽(yù)異質(zhì)性。以是否被評(píng)為明星分析師來(lái)區(qū)分分析師聲譽(yù)特征,以歷年新財(cái)富評(píng)選出的最佳分析師為明星分析師的判定標(biāo)準(zhǔn),本文統(tǒng)計(jì)了全體樣本的明星分析師關(guān)注度水平。并以有無(wú)明星分析師跟蹤為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本進(jìn)行分組。由于2018年度評(píng)選結(jié)果缺失,故本文沿用2017年度名單進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)整理。

    表10列示了不同聲譽(yù)分析師關(guān)注對(duì)于研發(fā)投入的回歸結(jié)果。其中列(1)和(2)為僅有普通分析師關(guān)注的樣本組,記為低聲譽(yù)分析師跟蹤組;列(3)和(4)為有明星分析師關(guān)注樣本組,記為高聲譽(yù)分析師跟蹤組。結(jié)果表明:低聲譽(yù)分析師跟蹤組二次項(xiàng)回歸系數(shù)不顯著,即只存在線性正相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明低聲譽(yù)分析師的關(guān)注不會(huì)引起企業(yè)業(yè)績(jī)壓力增大進(jìn)而擠出研發(fā)投入,僅會(huì)促進(jìn)研發(fā)投入提高的作用;而高聲譽(yù)分析師組倒U形關(guān)系顯著成立,即高聲譽(yù)分析師的關(guān)注會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生業(yè)績(jī)壓力,進(jìn)而擠出研發(fā)投資。這意味著,在我國(guó)資本市場(chǎng)上,“高聲譽(yù)分析師+高分析師關(guān)注度”的“雙高”企業(yè)更易受到業(yè)績(jī)壓力的影響降低自身研發(fā)投入,而對(duì)于其他企業(yè),分析師關(guān)注能起到信息解讀作用,對(duì)研發(fā)投入有正向的促進(jìn)影響。

    五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (一)替換分析師關(guān)注度指標(biāo)

    前文采用分析師跟蹤團(tuán)隊(duì)數(shù)作為關(guān)注度的衡量指標(biāo),但這樣容易忽略各分析師團(tuán)隊(duì)在企業(yè)關(guān)注程度方面的差異,如同一團(tuán)隊(duì)在該年對(duì)同一企業(yè)發(fā)布多篇研究報(bào)告,體現(xiàn)該分析師團(tuán)隊(duì)對(duì)企業(yè)的持續(xù)關(guān)注行為。因此,穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,本文進(jìn)一步對(duì)分析師關(guān)注度指標(biāo)進(jìn)行了替換,用企業(yè)被跟蹤研報(bào)數(shù)(Coverage2)衡量關(guān)注水平并重新回歸。最終結(jié)果(見表11)與前文無(wú)方向上的差異,證明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

    (二)對(duì)內(nèi)生性問題的再思考——通過(guò)估計(jì)殘差代理分析師“凈關(guān)注”來(lái)弱化內(nèi)生性

    由于企業(yè)特質(zhì)不同可能導(dǎo)致分析師關(guān)注的偏向,使得分析師關(guān)注變量存在內(nèi)生性問題。本文參考Yu(2008)[19],構(gòu)建ExcessCoverage變量。先對(duì)以下模型進(jìn)行回歸:

    [Coverage1i,t=β0+β1Sizei,t+β2Cashflowi,t+β3ROAi,t+β4Agei,t+β5Growthi,t+β6Levi,t+β7Mediai,t+β8PPEi,t+β9INSSharei,t+εi,t]? (9)

    然后,將模型回歸后得到的殘差項(xiàng)[ε]作為ExcessCoverage的取值,從而得到分析師“凈關(guān)注”,用來(lái)表示分析師關(guān)注中不能被其他控制變量解釋的部分。表12結(jié)果顯示:模型(1)中,ExcessCoverage回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正。模型(2)中,二次項(xiàng)系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù),一次項(xiàng)顯著為正。上述結(jié)果與前文一致,均證明存在倒U形影響關(guān)系,即本文假設(shè)1的預(yù)期具有穩(wěn)健性。

    六、結(jié)論與啟示

    本文使用我國(guó)2015—2019年度A股上市公司數(shù)據(jù),對(duì)分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)投入之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),得出我國(guó)資本市場(chǎng)上分析師關(guān)注在不同水平上對(duì)于企業(yè)研發(fā)投入存在差異,整體呈現(xiàn)出倒U形關(guān)系。換言之,盡管分析師關(guān)注能夠?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新起到促進(jìn)作用,但當(dāng)分析師關(guān)注呈現(xiàn)出集中趨勢(shì),反映為對(duì)某一企業(yè)的過(guò)度關(guān)注時(shí),會(huì)造成企業(yè)研發(fā)投入的減少。

    此外,從企業(yè)股東結(jié)構(gòu)異質(zhì)性與分析師聲譽(yù)異質(zhì)性的角度對(duì)分析師關(guān)注與企業(yè)研發(fā)之間的關(guān)系深入研究發(fā)現(xiàn):(1)當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例超過(guò)門檻值后,分析師關(guān)注將顯著促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入。(2)高聲譽(yù)分析師關(guān)注且關(guān)注度較高的企業(yè)更容易存在業(yè)績(jī)壓力導(dǎo)致研發(fā)投入下降。這一結(jié)論反映出機(jī)構(gòu)投資者對(duì)企業(yè)短期內(nèi)研發(fā)失敗的容忍度較高,更關(guān)注企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展,從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。同時(shí),具有較高聲譽(yù)的明星分析師關(guān)注會(huì)給企業(yè)管理層帶來(lái)更大的業(yè)績(jī)壓力,從而加劇對(duì)于研發(fā)投入的擠出效應(yīng)。

    研究啟示在于:(1)隨著我國(guó)資本市場(chǎng)不斷深化改革,上市條件的進(jìn)一步放寬,分析師作為重要利益相關(guān)者,連接投資者與企業(yè)的“橋梁”作用愈發(fā)重要。一方面,這意味著必須強(qiáng)化分析師的市場(chǎng)信息解讀功能,更好地發(fā)揮其信息中介作用;另一方面,政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)樹立長(zhǎng)期價(jià)值投資理念,并對(duì)操縱性市值管理及其他虛假信息披露和股價(jià)操縱行為進(jìn)行嚴(yán)厲打擊。通過(guò)樹立正取的業(yè)績(jī)觀,緩解分析師過(guò)度關(guān)注所派生的業(yè)績(jī)壓力,使資本市場(chǎng)更好地發(fā)揮輔助實(shí)體企業(yè)成長(zhǎng)、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的功能。(2)應(yīng)更好地鞏固和發(fā)揮機(jī)構(gòu)投資者在市場(chǎng)價(jià)值中樞中的地位和信號(hào)作用。為此,需要加速擴(kuò)大機(jī)構(gòu)投資者隊(duì)伍,通過(guò)擴(kuò)大QFII范圍、加速資本市場(chǎng)互聯(lián)互通、探索多層次資本市場(chǎng)建設(shè)及轉(zhuǎn)板機(jī)制等方式完善資本市場(chǎng)結(jié)構(gòu),吸引更多的成熟投資者。(3)應(yīng)進(jìn)一步完善分析師聲譽(yù)評(píng)級(jí)體制,加大對(duì)分析師虛假報(bào)道和違規(guī)操作的處罰力度,加大對(duì)券商失職及違法行為的行政處罰水平,使其更好地發(fā)揮資本市場(chǎng)信息中介作用,完善資本市場(chǎng)信息要素供給機(jī)制,進(jìn)而緩解信息不對(duì)稱、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

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    Analyst Attention and Corporate R&D Investment

    Yu Bo/Deng Nan

    (School of Economics and Finance,Tianjin University of Finance and Economics,Tianjin? ?300222,China)

    Abstract:Based on the financial data of Chinese A-share listed firms from 2015 to 2019,this paper examines the impact of analysts' attention on firms' R&D investment based on the information intermediation hypothesis and the performance pressure hypothesis as the theoretical basis. It is found that:(1) there is an inverted U-shaped effect of analyst attention on firms' R&D investment,but fewer samples show inhibitory effects and more show facilitative effects,and the findings remain robust to 2SLS and GMM estimation;(2)analysts are concerned about influencing R&D investment through a combination of information interpretation and performance pressure mechanisms;(3)celebrity analyst attention induces pressure on management performance,resulting in a crowding-out effect on R&D investment,while low-reputation analyst attention does not induce this effect;(4)high institutional holdings can alleviate the performance pressure effect and make analysts focus on promoting higher R&D investment. This paper provides a new perspective for interpreting the link between analyst functions and analysts' R&D investment decisions with micro firms,and expands the logical boundaries of corporate R&D investment research.

    Key Words:analyst attention,R&D investment,performance pressure mechanism,information interpretation mechanism

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