摘要：證券分析師作為資本市場的重要信息中介，對證券市場的發(fā)展起著重要作用。文章探析了跟蹤公司的證券分析師數(shù)量對股票交易量的影響，用兩階段回歸分析得出，證券分析傾向于跟蹤無形資產(chǎn)多的、規(guī)模大、收益率高、股票波動較小、高成長的公司。其次，控制了公司基本信息之外，發(fā)現(xiàn)分析師的數(shù)量和交易量具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，這意味著跟蹤公司的分析師數(shù)目是具有信息含量的。進一步發(fā)現(xiàn)，分析跟做越多的公司，下一年度的業(yè)績越好，這說明，分析師并沒有欺騙市場，他們向市場傳達了有效的信息。文章是第一個研究公司跟蹤的分析師數(shù)目對交易量的影響，理論上，擴充了對分析師信息含量的文獻，實踐中，有利于分析師市場的發(fā)展和提高資本市場資源配置的效率。

關(guān)鍵詞：分析師數(shù)目；交易量；信號顯示；公司業(yè)績

一、 引言

前人的研究表明，證券分析師在我國證券市場發(fā)揮了作用，他們的盈余預(yù)測具有價值相關(guān)性，而且投資者在有了分析師的預(yù)測之后，也傾向于利用分析師的預(yù)測信息進行投資決策。說明，證券分析師的跟蹤對投資者的交易提供了有用的信息。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，探測跟蹤公司的分析師的人數(shù)是否其本身就有信息含量，不同的分析師跟蹤數(shù)目是是否導(dǎo)致了不同的交易量。

二、 研究假設(shè)

證券分析師在對公司的盈余等信息進行評估和預(yù)測時，會對公司進行篩選，所以分析師的跟蹤人數(shù)本身就是一種信號顯示。范宗輝、王靜靜（2010），研究發(fā)現(xiàn)，分析師更傾向于選擇盈余平滑程度較高且盈余操縱較少的公司，在證券分析師市場形成后，投資者將分析師的預(yù)測作為估計公司未來盈利的主要依據(jù)；對沒有分析師跟蹤的公司，投資者仍然傾向于運用以往的盈利作為公司未來盈利預(yù)測基礎(chǔ)。林小馳、歐陽婧、岳衡（2007）研究發(fā)現(xiàn)，證券分析師傾向于預(yù)測經(jīng)營質(zhì)量好且風(fēng)險較小的公司，這表現(xiàn)為，同未被預(yù)測的上市公司相比，被預(yù)測的上市公司總資產(chǎn)較多、權(quán)益收益率較高、凈利潤增長率較高、每股盈利對股價比率較高、資產(chǎn)負債率較低、應(yīng)計項目占總資產(chǎn)比率較低。同時，分析師傾向于預(yù)測治理結(jié)構(gòu)較好的公司，表現(xiàn)為被預(yù)測的公司的其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比率較低、控股股東持股比例較高、流通股比例較低、實際控制人更可能為非各級政府。以上研究表明，證券分析師關(guān)注的公司是那些值得投資或者具有未來盈利能力的公司，分析師本身會攜帶關(guān)于公司這些特征的基本面信息。而且除了這些基本信息之外，經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練和信息發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢的證券分析師還會提供額外的信息（這是已經(jīng)被市場解讀、被投資者認知了的結(jié)論）。因此，我們做出如下假設(shè)：

H1：其他條件不變的情況下，公司業(yè)績越好、規(guī)模越大、無形資產(chǎn)越多、收益波動越小、資產(chǎn)負債率越低，跟蹤的分析師的數(shù)量越多；

H2：在不考慮公司基本信息的情況下，分析師數(shù)量向市場傳遞了額外的信號，引起交易量增加。

那么，證券分析師本身攜帶的這種信息是否可靠呢，是否有證券分析師跟蹤的公司，未來業(yè)績表現(xiàn)會好呢，我們進一步做出預(yù)測，認為證券分析師會出于聲譽的約束和專業(yè)能力的保障，所以，分析師跟蹤越多的公司未來業(yè)績會越好。得出我們的假設(shè)3：

H3：有越多分析師跟蹤的公司，未來業(yè)績越好。

三、 樣本選擇和變量定義

1. 樣本和數(shù)據(jù)。我國證券分析師行業(yè)從1998年開始走向規(guī)范發(fā)展階段，但1998年～2000年的數(shù)據(jù)非常少，故本為選取2001年～2010年為研究樣本。選擇A股市場非金融上市公司，且沒有破產(chǎn)后重組的公司。1 820家公司，共21 511個觀測，剔除沒有分析師跟蹤的14 161個觀測，其中具有分析師跟蹤的公司7 350個觀察項。數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2. 變量定義。通過使各參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，各個變量都是正態(tài)分布的。設(shè)計變量的定義如下：

由表2的描述性統(tǒng)計可以看出，不同的公司之間，分析師跟蹤的數(shù)量差別比較大，這說明，公司的特質(zhì)不同，確實對分析師的吸引力是不一樣的。

四、 研究設(shè)計

證券分析師在選擇跟蹤的公司的時候，會對公司所在的行業(yè)和公司本身的特征做出篩選。國外對證券分析師跟蹤公司的決定因素方面做了比較多的研究，比如，Breman Hughes（1991）研究發(fā)現(xiàn)規(guī)模大的公司更容易引起分析師的關(guān)注。Lang Lundholm（1996）研究發(fā)現(xiàn)分析師更愿意關(guān)注那些信息透明、容易獲得的公司。Bhushan（1989）還發(fā)現(xiàn)，上市公司的行業(yè)也是分析師關(guān)注的一個決定因素。國內(nèi)對證券分析師選擇被研究公司的決定因素也做了一些研究，林小馳，歐陽婧，岳衡（2007）做了系統(tǒng)的分析，發(fā)現(xiàn)海外分析師在跟蹤我國公司時，在行業(yè)上有一定的集中趨勢，同未被預(yù)測的上市公司相比，被預(yù)測的上市公司經(jīng)營質(zhì)量較好（體現(xiàn)在權(quán)益、收益率較高、凈利潤增長率較高、每股盈利對股價比率較高、應(yīng)計項目占總資產(chǎn)比率較低），經(jīng)營風(fēng)險較低（體現(xiàn)在總資產(chǎn)較大、資產(chǎn)負債率較低）以及治理結(jié)構(gòu)較好（體現(xiàn)在其他應(yīng)收款占總資產(chǎn)的比率較低、控股股東持股比例較高、流通股比例較低、實際控制人并非各級政府）。

于是，為了檢驗假設(shè)1，我們做如下模型，進行多元回歸：

Analyst=?墜0+?墜1lnTAt+?墜2ROAt+?墜3Salesgrowtht+?墜4Intangiblet+?墜5Yretmct+?墜6Industryt+?墜7Yeart+?著t（1）

表3的多元回歸結(jié)果顯示，公司的規(guī)模、無形資產(chǎn)、盈利性等與分析師數(shù)量正相關(guān)，而股票收益率波動與分析師數(shù)量顯著負相關(guān)，說明分析師傾向于跟蹤大規(guī)模、有助于提高自己聲譽、盈利性高和風(fēng)險小的公司，這與前人的研究結(jié)論一致，支持了本文的假設(shè)1。

對假設(shè)1的論證說明，證券分析師本身是一個公司特征的信息攜帶者，他們本身能夠像市場傳導(dǎo)企業(yè)的一種特征，而且基于他們的專業(yè)的信息搜尋能力和較強的信息解讀能力，能傳遞給投資者除企業(yè)基本面之外的其他額外的信息，引起交易量的增加。我們用模型（1）回歸的殘差定義為Analystt，目的是分析剔除了一些基本的公司的信息之外，證券分析師向投資者提供其他額外的信息。我們設(shè)計模型（2）對假設(shè)2進行檢驗：

Ln（Trdvol）=?茁0+?茁1Analystt+?茁2Losst+?茁3Negequityt+?茁4Levt+?茁5Saletat+?啄t（2）

由以上分析可以看出，分析師會選擇跟蹤相對而言比較優(yōu)質(zhì)的企業(yè)，而且剔除公司基本信息之外，分析師提供了額外的信息引起交易量的增加。那么，我們進一步需要檢驗，分析師的選擇是否正確呢，分析師給市場傳遞的信息是否可信呢？我們簡單檢驗一下，分析師多的公司，是否下一年度的經(jīng)營業(yè)績就好。我們設(shè)計如下模型來檢驗假設(shè)3：

ROAt+1=?茁0+?茁1Analystt+?茁3lnTAt+?茁4Saletat+?茁5MTBt+?啄t（3）

用多元回歸，控制其他變量后，表5的結(jié)果顯示分析師和下一年度ROA的系數(shù)為正，且在0.01的水平上顯著。假設(shè)3得到支持。

五、 穩(wěn)健性檢驗

1. 分析師越多是否分歧越大。跟蹤公司的分析師的數(shù)量大的公司確實交易量大，可能有很多種解釋。比如跟蹤的證券分析師越多，披露的信息就越多，公司的信息環(huán)境可能就越好，引起交易量增加；也有可能，跟蹤的證券分析師越多，會計信息質(zhì)量提高，投資者更樂于交易；還有一種可能是，分析師越多，之間的預(yù)測分歧就越大，這樣釋放出的消息就越多，引起交易量增加。為了對這些可能的解釋進行證明，我們利用2001年～2010年的數(shù)據(jù)分析師預(yù)測的每股收益的標(biāo)準(zhǔn)差和分析師數(shù)量做回歸測試，結(jié)果發(fā)現(xiàn)分析師數(shù)量與每股收益標(biāo)準(zhǔn)差之間顯著正相關(guān)，說明分析師數(shù)量越多，分析師之間預(yù)測的分歧就越大，從而釋放出更多不同的信息，引起交易量的增加。

2. 剔除ST和*ST的公司。為了使結(jié)論更具有普遍性，我們剔除了ST、*ST和SST的公司，共192個記錄。回歸后，結(jié)論仍然如同前文所述，證明我們的結(jié)論不受上市狀態(tài)的影響。

3. 用換手率代替年度交易量。已有文獻用換手率代表交易量，我們也用換手率代替年度交易量，重新做假設(shè)2的回歸，結(jié)論仍然和表4類似，說明我們的結(jié)論很穩(wěn)健。

六、 結(jié)論

通過多元回歸檢驗分析師和交易量之間的敏感性，研究結(jié)果顯示：（1）分析師傾向于跟蹤那些大規(guī)模、有助于提高自己聲譽、盈利性高和風(fēng)險小的公司；（2）在不考慮公司基本信息的情況下，分析師數(shù)量向市場傳遞了額外的信號，引起交易量增加；（3）有越多分析師跟蹤的公司，未來業(yè)績越好。以上結(jié)論說明，證券分析師在我國資本市場中起著信息傳導(dǎo)的作用，其本身攜帶的信息，并沒有欺騙或者誤導(dǎo)投資者，所以，我們應(yīng)該大力發(fā)展證券分析師市場，規(guī)范其相關(guān)制度，使其發(fā)揮更好的作用，提升資本市場的有效性。

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作者簡介：曹俊娥，廈門大學(xué)財務(wù)管理與會計研究院博士生。

收稿日期：2012-06-22。