胡玉明++劉旭

【摘 要】 選取2007—2015年我國A股全部上市公司作為樣本，研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入強(qiáng)度越大的企業(yè)，股價(jià)同步性越低、跟蹤的分析師越多；并且分析師跟蹤會(huì)增強(qiáng)研發(fā)投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性之間的負(fù)向關(guān)系。這種關(guān)系表現(xiàn)為分析師跟蹤加劇了投資者的非理性投資行為和股價(jià)的異常波動(dòng)、噪音，從而使股價(jià)同步性進(jìn)一步降低，而不是通過分析師跟蹤的壓力效應(yīng)影響企業(yè)研發(fā)活動(dòng)本身來影響股價(jià)同步性，這一結(jié)論在分析師跟蹤當(dāng)期和分析師跟蹤下一期均成立。

【關(guān)鍵詞】 股價(jià)同步性； 分析師跟蹤； R&D投入強(qiáng)度

【中圖分類號(hào)】 F275.5 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2018）04-0065-06

一、引言

股價(jià)同步性的高低是衡量資本市場運(yùn)行效率的標(biāo)志之一。關(guān)于股價(jià)同步性的成因，現(xiàn)有“信息效率觀”[1]和“非理性行為觀”[2]兩種觀點(diǎn)?！靶畔⑿视^”認(rèn)為股價(jià)同步性低體現(xiàn)了較好的信息披露環(huán)境與質(zhì)量?！胺抢硇孕袨橛^”認(rèn)為某些股票信息環(huán)境較差，在信息逐漸披露的過程中投資者不理性行為較多，股價(jià)波動(dòng)較大，從而股價(jià)同步性低體現(xiàn)了較差的信息披露環(huán)境和質(zhì)量。哪種觀點(diǎn)更能解釋我國不同R&D投入強(qiáng)度企業(yè)之間的股價(jià)同步性差異，目前尚無定論。在此基礎(chǔ)上，分析師作為外部信息中介其跟蹤如何調(diào)節(jié)R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性之間的關(guān)系，是增加股價(jià)中的公司特質(zhì)信息還是增加噪音，是本文研究的主要問題。這一問題在我國目前具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。黨的十八大以來，我國全面實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，把科技創(chuàng)新視為提高社會(huì)生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，宏微觀研發(fā)投入不斷加大。我國A股上市公司2015年研發(fā)投入總支出超3 414億元人民幣，相比2014年增長近30%。面對(duì)這一趨勢(shì)，我國上市公司研發(fā)投入信息的有效傳遞對(duì)改善我國資本市場信息環(huán)境，提高市場效率十分重要。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：不同于大多數(shù)學(xué)者從“信息效率觀”出發(fā)分析股價(jià)同步性有效性，并研究不同分析師個(gè)人特征的影響，本文研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于不同R&D投入強(qiáng)度企業(yè)，股價(jià)同步性的“非理性行為”視角更具解釋力，補(bǔ)充了股價(jià)同步性的相關(guān)文獻(xiàn)。同時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)分析師傾向于跟蹤R&D投入強(qiáng)度更高的企業(yè)，增加了高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)投資者決策時(shí)的噪音，使其股價(jià)同步性進(jìn)一步降低，補(bǔ)充了分析師跟蹤的相關(guān)文獻(xiàn)，揭示了分析師報(bào)告對(duì)于高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)成為“噪音”，而不是提供更多有用公司特質(zhì)信息的可能性，并在此基礎(chǔ)上分析了我國分析師現(xiàn)狀及其成為“噪音”的合理原因，有利于促進(jìn)分析師群體的行為規(guī)范和監(jiān)管政策的完善。

二、理論分析與研究假設(shè)

R&D活動(dòng)通常會(huì)經(jīng)歷開始—失敗—突破—新技術(shù)誕生—專利權(quán)—產(chǎn)品化—市場化等一系列過程，具有很大的不確定性。同時(shí)，研發(fā)不同階段風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及風(fēng)險(xiǎn)程度存在較大差異，投資者很難通過公開途徑或借鑒其他公司研發(fā)項(xiàng)目等過往收益信息來進(jìn)行價(jià)值判斷[3]，投資者獲取R&D活動(dòng)信息很大程度上依賴上市公司年報(bào)及社會(huì)責(zé)任報(bào)告等公開信息。而R&D活動(dòng)的內(nèi)在不確定性給會(huì)計(jì)確認(rèn)、計(jì)量和披露帶來了很大的困難。目前我國會(huì)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)研發(fā)活動(dòng)的規(guī)定實(shí)質(zhì)是支出的費(fèi)用化和有條件的資本化，對(duì)披露的內(nèi)容和格式未做具體規(guī)定。同時(shí)對(duì)研發(fā)密集的高科技行業(yè)，非財(cái)務(wù)信息的披露更加重要[4]，財(cái)務(wù)報(bào)告對(duì)R&D活動(dòng)的具體情況及研發(fā)進(jìn)展等非財(cái)務(wù)信息披露甚少，財(cái)務(wù)報(bào)告對(duì)R&D活動(dòng)價(jià)值披露不完全，影響了會(huì)計(jì)信息的基本信號(hào)傳遞功能[5]，作為重要信息披露渠道的財(cái)務(wù)報(bào)告難以解決R&D活動(dòng)的信息不對(duì)稱[6]。管理層可通過自愿披露來緩解信息不對(duì)稱[7]，高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)會(huì)更主動(dòng)地進(jìn)行自愿披露[8]。然而，自愿披露并不能消除不同R&D投入強(qiáng)度企業(yè)之間信息不對(duì)稱的差異[9]，因?yàn)樽栽概兜男畔⑹俏唇?jīng)審計(jì)的信息，可靠性較差[10]；對(duì)于投資者來說，從自愿披露中獲取信息的關(guān)注成本更高[11]；管理層不會(huì)披露有關(guān)研發(fā)項(xiàng)目的全部信息[12]。因此，不同R&D投入強(qiáng)度企業(yè)之間信息不對(duì)稱存在差異，R&D投入強(qiáng)度越大的企業(yè)信息環(huán)境越差、信息不對(duì)稱越嚴(yán)重。在不同的信息環(huán)境質(zhì)量下，不同R&D投入強(qiáng)度企業(yè)之間的股價(jià)信息含量差異如何，體現(xiàn)在其股價(jià)同步性上。

股價(jià)同步性的“信息效率觀”認(rèn)為股價(jià)同步性低體現(xiàn)了較好的信息披露環(huán)境與質(zhì)量[13]，低R&D投入強(qiáng)度企業(yè)公司特質(zhì)信息更容易獲取和判斷，信息不對(duì)稱更小，信息披露環(huán)境較好，大量公司特質(zhì)信息能反映到股價(jià)中，具有較低的股價(jià)同步性；而高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)，存在大量難以獲取和判斷的研發(fā)活動(dòng)等信息，股價(jià)更多地反映市場、行業(yè)等因素，與市場走勢(shì)存在“同漲同跌”的現(xiàn)象，股價(jià)信息含量較低，股價(jià)同步性較高，因此提出假設(shè)1a：企業(yè)R&D投入強(qiáng)度越高，股價(jià)同步性越高。

而根據(jù)“非理性行為觀”，較差的信息環(huán)境是股價(jià)同步性下降的主要的原因[14]，股價(jià)同步性反映的是股票收益中的噪聲、泡沫，投資者“狂熱”和“恐慌”心理所引發(fā)的“追漲殺跌”和“從眾”等與公司基本面無關(guān)的非理性行為和因素[15]。對(duì)于高研發(fā)投入強(qiáng)度的企業(yè)，投資者難以獲取、分析公開信息價(jià)值含量，同時(shí)投資者追“高新技術(shù)股”“研發(fā)密集股”等題材股的行為普遍，意圖通過投機(jī)獲取超額收益，造成較大的股價(jià)異常波動(dòng)，使其股價(jià)同步性較低；相較之下，低研發(fā)投入企業(yè)則較少成為投機(jī)者的追逐對(duì)象，股價(jià)異常波動(dòng)較小。因而企業(yè)R&D投入強(qiáng)度越高，面臨的非理性行為越多，股價(jià)異常波動(dòng)越大，股價(jià)同步性越低，因此提出假設(shè)1b：企業(yè)R&D投入強(qiáng)度越高，股價(jià)同步性越低。

分析師作為信息中介會(huì)影響不同R&D投入強(qiáng)度企業(yè)間的股價(jià)同步性差異。分析師通過權(quán)衡收益與成本選擇跟蹤標(biāo)的[16]，分析師偏好跟蹤收益較大（待披露信息量較大等）、跟蹤成本較小（當(dāng)前信息披露環(huán)境質(zhì)量較好等）的公司[17]。Barth et al.[18]發(fā)現(xiàn)分析師投入更多資源來收集和分析R&D 投入強(qiáng)度高的公司。徐欣等[5]認(rèn)為分析師為了個(gè)人利益（明星分析師評(píng)選等）有動(dòng)機(jī)跟蹤R&D活動(dòng)，對(duì)研發(fā)企業(yè)做到準(zhǔn)確盈利預(yù)測和成功的投資推薦是對(duì)分析師能力的最好證明，跟蹤收益較大。因此提出假設(shè)2：企業(yè)R&D投入強(qiáng)度越高，分析師跟蹤人數(shù)越多。endprint

分析師以其專業(yè)技能可以更準(zhǔn)確地判斷企業(yè)R&D活動(dòng)價(jià)值。跟蹤高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)的分析師通過多種方式獲取相關(guān)領(lǐng)域研究的最新進(jìn)展，例如閱讀專業(yè)書籍、參加前沿會(huì)議等，并通過其社會(huì)關(guān)系獲得與行業(yè)領(lǐng)先的研究專家交流的機(jī)會(huì)，獲得專業(yè)咨詢意見[19]，可以識(shí)別不同類型的專利，為跟蹤企業(yè)R&D活動(dòng)提供深層次信息，有助于投資者有效獲取及判斷高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)的研發(fā)信息含量，改善其信息環(huán)境，進(jìn)一步影響股價(jià)同步性。根據(jù)“信息效率觀”，企業(yè)R&D投入強(qiáng)度越高，股價(jià)同步性越高，分析師作為投資者和上市公司之間的信息傳輸橋梁，為R&D投入強(qiáng)度高的企業(yè)披露R&D活動(dòng)等公司特質(zhì)信息，改善企業(yè)的信息披露環(huán)境與質(zhì)量，增加股價(jià)信息含量，降低股價(jià)同步性，削弱R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性之間的正向關(guān)系。因此提出假設(shè)3a：分析師跟蹤會(huì)削弱R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性的正向關(guān)系。

事實(shí)上，賣方分析師并非處于獨(dú)立的職業(yè)環(huán)境，而面臨著多重利益沖突和壓力。首先，我國賣方分析師與基金經(jīng)理關(guān)系十分微妙：新財(cái)富明星分析師作為分析師的重要榮譽(yù)，關(guān)乎其前途和錢途，而基金經(jīng)理擁有大部分打分權(quán)，分析師在研報(bào)中有迎合基金經(jīng)理的傾向并耗費(fèi)大量精力維護(hù)同基金經(jīng)理的關(guān)系，精力與資源的有限性使其很難獲取研發(fā)的深入信息；券商研究機(jī)構(gòu)與基金公司“交易分倉”的收入模式也在一定程度上限制了分析師的話語權(quán)，券商為了從基金公司獲得更多的交易傭金和分倉收入，存在根據(jù)市場及基金經(jīng)理偏好造熱點(diǎn)現(xiàn)象，分析師利用投資者的非理性投資情緒，加劇投資者追高新技術(shù)題材股現(xiàn)象，造成股價(jià)的異常大幅波動(dòng)，股價(jià)同步性降低。其次，券商為獲得上市公司的承銷業(yè)務(wù)，與上市公司管理層保持良好的私人關(guān)系以獲取更優(yōu)質(zhì)信息的同時(shí)，大資金、強(qiáng)勢(shì)上市公司薦股頻發(fā)。此外，分析師受到券商自營業(yè)務(wù)的壓力影響，對(duì)于投資者關(guān)注度較高的高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)，利用投資者情緒成為其慣用手段。這些利益沖突和壓力一方面使得高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)的分析師報(bào)告可靠性、可信程度更差；另一方面我國分析師評(píng)級(jí)及盈余預(yù)測普遍存在樂觀傾向，對(duì)于高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)，分析師預(yù)測準(zhǔn)確性更低[20]，可信度進(jìn)一步下降。根據(jù)“非理性行為觀”，分析師的跟蹤會(huì)進(jìn)一步增加高研發(fā)投入企業(yè)的噪音，加劇投資者的非理性行為，引起股價(jià)的大幅波動(dòng)，進(jìn)一步降低股價(jià)同步性。因此提出假設(shè)3b：分析師跟蹤會(huì)增強(qiáng)R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性之間的負(fù)向關(guān)系。

綜上所述，本文的邏輯如圖1所示。

三、研究設(shè)計(jì)與方法

（一）研究樣本

本文選取2007—2015年A股上市公司作為樣本，研發(fā)投入數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：（1）剔除金融行業(yè)上市公司；（2）剔除市凈率小于0的樣本；（3）對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%的Winsor處理；（4）剔除缺失值，共獲得8 597個(gè)觀測值。

（二）模型設(shè)計(jì)和變量定義

1.針對(duì)假設(shè)1構(gòu)建模型1

SYNCHi，t=α+β1RD_Pi，t-1+β2Control+ε （1）

（1）被解釋變量：股價(jià)同步性SYNCHi，t

根據(jù)Xu[22]的做法，對(duì)每一年進(jìn)行如下回歸：

Ri，w，t=β0+β1Rm，w，t+β2Rm，w-1，t+β3RI，w，t+β4RI，w-1，t+εi，w，t

其中，Ri，w，t為股票i第t年第w周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率；Rm，w，t為A股所有股票第t年第w周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率；RI，w，t為股票i第t年第w周對(duì)應(yīng)行業(yè)I的資產(chǎn)組合（不包含公司i）經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率。由以上模型得到每個(gè)公司一年的確定性系數(shù)R2并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理：

SYNCHi，t=LnR■■÷1-R■■

（2）解釋變量

研發(fā)投入強(qiáng)度為第t-1年對(duì)公司i研發(fā)投入的金額/營業(yè)收入，表示為RD_Pi，t-1。

（3）控制變量

分析師跟蹤人數(shù)COVi，t；市值的自然對(duì)數(shù)MVi，t；股票年度換手率TURNOVERi，t；總資產(chǎn)負(fù)債率LEVELi，t；機(jī)構(gòu)持股比例HOLDi，t；凈資產(chǎn)收益率ROEi，t，年度和行業(yè)啞變量。

2.針對(duì)假設(shè)2構(gòu)建模型2

COVi，t=α+β1RD_Pi，t-1+β2Control+ε （2）

（1）被解釋變量

分析師跟蹤人數(shù)為第t年對(duì)公司i跟蹤的券商數(shù)量，對(duì)其進(jìn)行加1取對(duì)數(shù)的處理，表示為COVi，t。

（2）解釋變量

研發(fā)投入強(qiáng)度RD_Pi，t-1（同模型1）。

（3）控制變量

深證100指數(shù)啞變量SHEN100，上證180指數(shù)SHANG180，考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率Yretwd，市值的自然對(duì)數(shù)MVi，t；市賬比MBi，t；股票年度換手率TURNOVERi，t；總資產(chǎn)負(fù)債率LEVELi，t；機(jī)構(gòu)持股比例HOLDi，t；凈資產(chǎn)收益率ROEi，t，年度和行業(yè)啞變量。

由于被解釋變量為正整數(shù)，不滿足OLS中因變量正負(fù)無窮連續(xù)的假設(shè)，因此使用Negative Binomial回歸。

3.針對(duì)假設(shè)3構(gòu)建模型3

SYNCHi，t=α+β1COVi，t+β2XRDi，t+β3Xi，t+β4Control+ε

（3）

（1）被解釋變量：股價(jià)同步性（同模型1）

（2）解釋變量：分析師跟蹤人數(shù)（同模型2）、研發(fā)投入強(qiáng)度（同模型1）及其交乘項(xiàng)

由于兩個(gè)變量均為連續(xù)變量，為了解決多重共線性問題，對(duì)解釋變量及其交乘項(xiàng)進(jìn)行去中心化處理，即交乘項(xiàng)為（COVi，t-COVmean）（XRDi，t-XRDmean），表示為Xi，t。

（3）控制變量endprint

根據(jù)伊志宏[21]等，選用控制變量：

市值的自然對(duì)數(shù)MVi，t；市賬比MBi，t；股票年度換手率TURNOVERi，t；總資產(chǎn)負(fù)債率LEVi，t；機(jī)構(gòu)持股比例HOLDi，t；凈資產(chǎn)收益率ROi，t，年度和行業(yè)啞變量。

（4）內(nèi)生性問題

本文結(jié)論可能受內(nèi)生性問題的干擾，即分析師可能會(huì)傾向關(guān)注股價(jià)同步性更低的高R&D投入強(qiáng)度公司。為了緩解內(nèi)生性問題，使用股價(jià)波動(dòng)性VOLi，t和E_COVi，t作為COVi，t的工具變量進(jìn)行2-SLS回歸，具體構(gòu)建方法同Xu et al.[22]。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

2007—2015年，我國A股上市企業(yè)研發(fā)投入總額不斷增加。2015年研發(fā)投入總額達(dá)3 414.98億元，比2014年增長近30%（詳見表1）。從行業(yè)分布來看，研發(fā)投入強(qiáng)度最高的行業(yè)為軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，平均研發(fā)投入額超過營業(yè)收入的10%，最大研發(fā)投入強(qiáng)度達(dá)25%以上。此外，互聯(lián)網(wǎng)和儀器儀表等設(shè)備制造業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度也位于前列（詳見表2）。而餐飲業(yè)、運(yùn)輸業(yè)等行業(yè)的研發(fā)投入強(qiáng)度較低，平均研發(fā)投入強(qiáng)度低于1%。

根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)表（表3），股價(jià)同步性均值為-1.06，所有值在-6.17至6.77之間變化，標(biāo)準(zhǔn)差接近1。分析師跟蹤券商家數(shù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理后均值為2.01，研發(fā)投入強(qiáng)度的均為0.037，最小研發(fā)投入強(qiáng)度約為0.1%，最大研發(fā)投入強(qiáng)度超過25%。SHANG180和SHEN180為啞變量。

從回歸的角度，根據(jù)表4的OLS結(jié)果，研發(fā)投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性的關(guān)系顯著為負(fù)，支持了“非理性行為觀”，即研發(fā)投入強(qiáng)度越大的企業(yè)，股價(jià)中的噪聲、泡沫越大，股價(jià)異常波動(dòng)越大，股價(jià)同步性越低，這一結(jié)論支持了假設(shè)1b，否定了假設(shè)1a。在控制行業(yè)、年度的情況下，凈資產(chǎn)收益率、機(jī)構(gòu)持股比例和換手率與股價(jià)同步性的關(guān)系顯著為負(fù)，凈資產(chǎn)收益率、機(jī)構(gòu)持股比例越高的企業(yè)通常面臨的信息環(huán)境更好，股價(jià)中的公司特質(zhì)信息含量更高，股價(jià)同步性更低。更高的換手率可能意味著更多的投資者非理性短線投機(jī)，因而股價(jià)噪音較大，波動(dòng)性較大，股價(jià)同步性更低。

根據(jù)表4的Negative Binomial回歸結(jié)果，研發(fā)投入強(qiáng)度與分析師跟蹤的關(guān)系顯著為正，即研發(fā)投入強(qiáng)度越大的企業(yè)，跟蹤的分析師越多，支持了假設(shè)2。高研發(fā)投入強(qiáng)度的企業(yè)待披露的研發(fā)投入信息量較大，信息披露需求較高，給分析師大量空間去挖掘信息，充分發(fā)揮其作用，對(duì)這類企業(yè)的準(zhǔn)確分析判斷是對(duì)分析師個(gè)人的能力的重要證明，跟蹤收益大于跟蹤成本，分析師更傾向于跟蹤高研發(fā)投入強(qiáng)度的企業(yè)。在控制行業(yè)、年度的情況下，凈資產(chǎn)收益率、機(jī)構(gòu)投資者持股比例和市值越高、杠桿越低的企業(yè)，基本面情況更好，更受分析師青睞。

表5通過OLS和2SLS回歸驗(yàn)證了分析師跟蹤對(duì)R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性的調(diào)節(jié)效應(yīng)，結(jié)論顯示分析師與研發(fā)投入強(qiáng)度的交乘項(xiàng)與股價(jià)同步性的關(guān)系為顯著負(fù)相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)3b，分析師跟蹤會(huì)增強(qiáng)R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性之間的負(fù)向關(guān)系。經(jīng)驗(yàn)證假設(shè)1b的非理性行為觀，企業(yè)R&D投入強(qiáng)度越高股價(jià)中的噪音越多，股價(jià)同步性越低，同時(shí)，假設(shè)2驗(yàn)證分析師有動(dòng)機(jī)跟蹤R&D投入強(qiáng)度高的企業(yè)，然而跟蹤的分析師出于利益等原因，對(duì)高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)投入的有效分析資源有限，并存在根據(jù)市場及基金經(jīng)理偏好造熱點(diǎn)、推熱股現(xiàn)象，高研發(fā)投入企業(yè)常常受其追捧。分析師利用投資者的非理性投資情緒，推動(dòng)投資者追高新技術(shù)題材股現(xiàn)象，加劇了投資者的非理性投資行為和股價(jià)的異常波動(dòng)，股價(jià)中的噪音更多，股價(jià)同步性更低，因而分析師跟蹤增強(qiáng)了R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性之間的負(fù)向關(guān)系?？刂谱兞康姆?hào)未發(fā)生變化。

五、進(jìn)一步分析

分析師對(duì)研發(fā)投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性的調(diào)節(jié)作用存在另一種可能的解釋。He et al.[23]發(fā)現(xiàn)分析師預(yù)測比較注重短期業(yè)績，在其壓力下管理層會(huì)減少研發(fā)投入，尤其是投資風(fēng)險(xiǎn)較高、研發(fā)周期較長的研發(fā)項(xiàng)目投入來提高短期業(yè)績迎合分析師。謝震等[24]也發(fā)現(xiàn)分析師跟蹤會(huì)使管理層減少研發(fā)投入。因此另一種可能的解釋是分析師跟蹤導(dǎo)致企業(yè)減少研發(fā)投入，因而影響研發(fā)投入強(qiáng)度企業(yè)與股價(jià)同步性的關(guān)系。由于本文實(shí)證檢驗(yàn)證明，研發(fā)投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性二者關(guān)系為負(fù)，因而在分析師跟蹤的壓力效應(yīng)下，分析師跟蹤導(dǎo)致企業(yè)減少研發(fā)投入會(huì)使得股價(jià)同步性上升，如圖2所示。

也就是說，若分析師并不是通過增加噪音和投資者的非理性投資行為來影響股價(jià)同步性，而是通過壓力效應(yīng)來改變企業(yè)行為，減少研發(fā)投入強(qiáng)度，影響股價(jià)同步性的話，分析師跟蹤將會(huì)弱化二者的負(fù)向關(guān)系，這與本文假設(shè)3的實(shí)證結(jié)果不一致。同時(shí)，考慮到分析師跟蹤對(duì)企業(yè)的壓力效應(yīng)可能存在一定的滯后性，本文檢驗(yàn)了當(dāng)期分析師跟蹤與下一期研發(fā)投入強(qiáng)度的交乘項(xiàng)對(duì)下一期股價(jià)同步性的影響。經(jīng)檢驗(yàn)仍顯著為負(fù)，進(jìn)一步支持本文的結(jié)論。

六、結(jié)論及啟示

第一，本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度越高，股價(jià)同步性越低，支持了股價(jià)同步性的非理性行為觀。對(duì)于信息不對(duì)稱程度較大的高研發(fā)投入強(qiáng)度企業(yè)，面臨的投資者非理性行為較嚴(yán)重，低股價(jià)同步性中以噪聲、泡沫等信息為主，隨著企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度增大成為趨勢(shì)，高研發(fā)投入強(qiáng)度企業(yè)的股價(jià)信息含量亟待提高，這對(duì)資本市場資源的有效配置至關(guān)重要。第二，本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)研發(fā)投入越高，分析師跟蹤越多。分析師在選擇跟蹤對(duì)象時(shí)對(duì)待披露信息量較大的高研發(fā)投入強(qiáng)度企業(yè)，具有明顯的偏好。第三，分析師跟蹤并沒有提供有效的研發(fā)活動(dòng)信息，降低股價(jià)中的噪音，反而進(jìn)一步推動(dòng)了投資者的非理性投資行為，使高R&D投入企業(yè)的股價(jià)波動(dòng)性更大，增強(qiáng)了R&D投入強(qiáng)度與股價(jià)同步性的負(fù)向關(guān)系，并且這種結(jié)果不是通過影響分析師跟蹤后企業(yè)調(diào)整其研發(fā)投入實(shí)現(xiàn)的。這一結(jié)論說明，對(duì)于高R&D投入強(qiáng)度企業(yè)，分析師跟蹤難度較大，完成有深度、有時(shí)效性、有價(jià)值的分析報(bào)告需要投入大量人力物力，而我國賣方分析師群體獨(dú)立性較差，與“基金經(jīng)理”存在密不可分的利益關(guān)系，甚至?xí)c大資金一起強(qiáng)勢(shì)薦股，誘發(fā)投資者不理性投資行為，造成股價(jià)異常波動(dòng)，股價(jià)同步性降低，從中獲取超額收益。相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)分析師的激勵(lì)和引導(dǎo)，促進(jìn)分析師為高R&D投入企業(yè)等信息披露需求更強(qiáng)的企業(yè)披露更多的公司特質(zhì)信息，減少噪音，引導(dǎo)投資者理性投資行為，便于投資者對(duì)高R&D投入企業(yè)的真實(shí)價(jià)值判斷和資本市場的有效配置，提高資本市場的有效性。endprint

【參考文獻(xiàn)】

[1] ROLL，RICHARD.Presidential address：R2[J]. Journal of Finance，1988，43（3）：541-66.

[2] KENNETH D W.Dividend innovations and stock price volatility[J]. Econometrica，1988，56（1）：37-61.

[3] ABOODY，LEV BARUCH. Information asymmetry，R&D and insider gains[J].Journal of Finance，2000，55（6）：2747-2766.

[4] AMIR E，LEV B. Value-relevance of nonfinancial information：The wireless communications industry[J]. Journal of Accounting and Economics，1996，22（1）：3-30.

[5] 徐欣，唐清泉.財(cái)務(wù)分析師跟蹤與企業(yè)R&D活動(dòng)——來自中國證券市場的研究[J].金融研究，2010（12）：173-189.

[6] XU B，MAGNAN M L，ANDRE P E. The stock market valuation of R&D information in biotech firms[J]. Contemporary Accounting Research，2007，24（4）：1291-1318.

[7] CALLEN J L，GAVIOUS I，SEGAL D. The complementary relationship between financial and non-financial information in the biotechnology industry and the degree of investor sophistication[J]. Journal of Contemporary Accounting & Economics，2010，6（2）：61-76.

[8] TASKER S C. Bridging the information gap： Quarterly conference calls as a medium for voluntary disclosure[J]. Review of Accounting Studies，1998，3（1）：137-167.

[9] GUO R J，LEV B，ZHOU N. Competitive costs of disclosure by Biotech IPOs[J]. Journal of Accounting Research，2004，42（2）：319-355.

[10] JONES D A. Voluntary disclosure in R&D-intensive industries[J]. Contemporary Accounting Research，2007，24（2）：489-522.

[11] BHATTACHARYA S，RITTER J R. Innovation and communication：Signalling with partial disclosure[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis，1980，15（4）：853-854.

[12] ANTON J J，YAO D A. The sale of ideas：Strategic disclosure，property rights，and contracting[J].Review of Economic Studies，2002，69（3）：513-531.

[13] MORCK R，YEUNG B，YU W. The information content of stock markets：why do emerging markets have synchronous stock price movements？[J]. Journal of Financial Economics，2000，58（1）：215-260.

[14] KELLY. Information efficiency and firm-specific return variation[D]. Working Paper，Arizona State University，2005.

[15] 許年行，洪濤，吳世農(nóng)，等.信息傳遞模式、投資者心理偏差與股價(jià)“同漲同跌”現(xiàn)象[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2011（4）：135-146.

[16] 李春濤，趙一，徐欣，等. 按下葫蘆浮起瓢：分析師跟蹤與盈余管理途徑選擇[J]. 金融研究，2016（4）：144-157.

[17] 代昀昊. 分析師跟蹤、監(jiān)督效應(yīng)與企業(yè)行為研究[D].華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文，2015.

[18] BARTH M E，KASZNIK R，MCNICHOLS M F. Analyst coverage and intangible assets[J]. Journal of Accounting Research，2001，39（1）：1-34.

[19] PALMON D，YEZEGEL A. R&D intensity and the value of analystsrecommendations[J].Contemporary Accounting Research，2012，29（2）：621-654.

[20] ELI AMIR，BARUCH LEV，THEODORE SOUGIA-

NNIS. Do financial analysts get intangibles？[J]. European Accounting Review，2003，12（4）：635-659.

[21] 伊志宏，李穎，江軒宇.女性分析師關(guān)注與股價(jià)同步性[J]. 金融研究，2015（11）：175-189.

[22] XU N，CHAN K C，JIANG X，et al. Do star analysts know more firm-specific information？ Evidence from China[J]. Journal of Banking & Finance，2013，37（1）：89-102.

[23] HE J，TIAN X. The dark side of analyst coverage： The case of innovation[J]. Journal of Financial Economics，2013，109（3）：856-878.

[24] 謝震，艾春榮.分析師關(guān)注與公司研發(fā)投入：基于中國創(chuàng)業(yè)板公司的分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2014（2）：108-119.endprint