官 峰，王俊杰，章貴橋

（1. 上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院 會(huì)計(jì)研究院，上海 201620；2. 上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，上海 200433；3. 上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 工商管理博士后流動(dòng)站，上海 200433）

一、引 言

深入反腐敗是中國(guó)特色社會(huì)主義建設(shè)的重要工作。那么，反腐敗如何影響資本市場(chǎng)的運(yùn)行，本文將從分析師視角展開(kāi)研究。本文主要關(guān)注官員反腐所帶來(lái)的政商關(guān)系變化對(duì)分析師行為和企業(yè)信息環(huán)境的影響。中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于轉(zhuǎn)軌階段，政府不可避免地在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中發(fā)揮影響力，主導(dǎo)資源配置或直接參與市場(chǎng)交易。那么，與政府建立關(guān)系，能夠幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中獲得優(yōu)勢(shì)和資源（Faccio，2006；張奇峰等，2017）。同時(shí)，政府也需要通過(guò)關(guān)聯(lián)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)特定的政治和社會(huì)目標(biāo)（Fan 等，2007）。

政商關(guān)系在增加企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)也提高了企業(yè)信息傳遞的難度。存在政商關(guān)系的企業(yè)有主動(dòng)避免在財(cái)務(wù)報(bào)告中披露與政商關(guān)系有關(guān)收益的傾向（Chaney等，2011）。這勢(shì)必增加了分析師獲取信息的難度和成本。政商關(guān)系的存在會(huì)帶來(lái)更低的信息披露質(zhì)量和更復(fù)雜的分析預(yù)測(cè)工作，進(jìn)而導(dǎo)致分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性下降（Chen等，2010）。同時(shí)，考慮到政商關(guān)系信息公開(kāi)披露的困難，企業(yè)會(huì)通過(guò)嵌入式中介傳遞信息（李增泉，2017）。因此，政商關(guān)系會(huì)對(duì)分析師跟蹤的積極性產(chǎn)生負(fù)面影響，而分析師是資本市場(chǎng)中重要的信息傳遞渠道，直接影響企業(yè)信息環(huán)境（Lang和 Lundholm，1996）。

而受困于內(nèi)生性問(wèn)題，利用截面數(shù)據(jù)來(lái)直接檢驗(yàn)政商關(guān)系與分析師行為和企業(yè)信息環(huán)境間的因果關(guān)系比較困難。本文借助政治反腐這一外生事件，可克服內(nèi)生性問(wèn)題。本文選取2005?2011年①在中國(guó)，證券分析師于2001年作為一個(gè)職業(yè)出現(xiàn)，最初兩年分析師人數(shù)和發(fā)布的報(bào)告都較少，在資本市場(chǎng)中發(fā)揮的作用非常有限。由于涉及官員落馬前后兩年的比較，本文的樣本期間開(kāi)始于2005年。與省部級(jí)及以上落馬官員有關(guān)聯(lián)的企業(yè)為研究對(duì)象。省部級(jí)及以上腐敗官員落馬事件具有突然性，通常難以預(yù)測(cè)，且與關(guān)聯(lián)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)沒(méi)有直接的聯(lián)系（Fan等，2008）。另外，基于產(chǎn)權(quán)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，政商關(guān)系的建立需要關(guān)聯(lián)雙方長(zhǎng)期相互的專有性投資（Williamson，1983），因而官員落馬后，關(guān)聯(lián)企業(yè)難以在短時(shí)間內(nèi)建立新的替代性政商關(guān)系。因此，政治反腐對(duì)關(guān)聯(lián)企業(yè)政商關(guān)系的切斷是外生的。

本文基于雙重差分模型研究發(fā)現(xiàn)，官員落馬后，政商關(guān)聯(lián)企業(yè)的分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性顯著上升，預(yù)測(cè)分歧度顯著下降，分析師跟蹤數(shù)量顯著增加，企業(yè)股價(jià)同步性顯著下降。分析師跟蹤人數(shù)的變化在官員落馬引起的股價(jià)同步性變化中發(fā)揮中介作用。可見(jiàn)，反腐降低了分析師獲取信息的門(mén)檻，提高了分析師傳遞信息的效率，最終改善了企業(yè)的信息環(huán)境。另外，本文發(fā)現(xiàn)上述結(jié)果主要存在于市場(chǎng)化程度較高地區(qū)的企業(yè)及國(guó)有企業(yè)樣本中。

本文的研究在理論和實(shí)踐兩個(gè)方面具有一定的意義。首先，本文的研究為分析師在我國(guó)資本市場(chǎng)中是重要的信息中介補(bǔ)充了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。已有研究發(fā)現(xiàn)，由于會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)難以對(duì)政商關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確和可靠地計(jì)量與披露，政商關(guān)系降低了企業(yè)價(jià)值相關(guān)信息通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)告向資本市場(chǎng)傳遞的效率（Fan等，2014）。本文研究指出，政商關(guān)系不僅影響財(cái)務(wù)報(bào)告這一公開(kāi)信息渠道傳遞信息的效率，同時(shí)也影響分析師作為企業(yè)信息傳遞使者所發(fā)揮的作用。本文進(jìn)一步指出這些影響最終會(huì)導(dǎo)致企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量下降。

其次，本文的研究補(bǔ)充和完善了關(guān)于分析師預(yù)測(cè)特征和分析師數(shù)量影響因素的文獻(xiàn)。已有研究發(fā)現(xiàn)政商關(guān)系對(duì)于分析師預(yù)測(cè)造成了很大的困難（Chen等，2010）。與Chen等（2010）基于跨國(guó)的橫截面數(shù)據(jù)不同，本文利用政治反腐這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，更加直接地檢驗(yàn)了政商關(guān)系與分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性之間的因果關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，政商關(guān)系不僅降低了分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，而且對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度和分析師跟蹤數(shù)量也存在負(fù)向影響。

再次，本文驗(yàn)證了政商關(guān)系與企業(yè)信息環(huán)境負(fù)相關(guān)的因果邏輯。政商關(guān)系與企業(yè)信息環(huán)境之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系已被學(xué)者證實(shí)（唐松等，2011）。而這一現(xiàn)象背后存在兩種競(jìng)爭(zhēng)性解釋：一種是政商關(guān)系導(dǎo)致了較差的企業(yè)信息環(huán)境；另一種是較差的企業(yè)信息環(huán)境增加了企業(yè)建立政商關(guān)系的可能。本文借助政治反腐背景下官員落馬這一外生事件，為第一種解釋提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，即政商關(guān)系降低了企業(yè)的信息環(huán)境質(zhì)量，并探索了兩者之間的影響路徑。

最后，本文的研究為反腐的經(jīng)濟(jì)后果提供了來(lái)自資本市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。本文研究發(fā)現(xiàn)，政商關(guān)系削弱了分析師作為信息中介的作用，增加了投資者獲取信息的成本；而反腐有助于改善關(guān)聯(lián)企業(yè)的信息環(huán)境，緩解企業(yè)與廣大投資者之間的信息不對(duì)稱。另外，本文的研究表明，分析師是傳遞企業(yè)信息的重要渠道，積極推動(dòng)分析師職業(yè)的發(fā)展對(duì)于資本市場(chǎng)的完善和發(fā)展至關(guān)重要。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說(shuō)

（一）政商關(guān)系與分析師行為

政商關(guān)系為官員和企業(yè)之間的利益交換提供了便利，對(duì)企業(yè)價(jià)值具有重要影響。然而，政商關(guān)系也增加了分析師獲取和分析企業(yè)相關(guān)信息的難度。政商關(guān)聯(lián)企業(yè)在主觀上有隱藏政商關(guān)聯(lián)信息、降低公開(kāi)信息披露質(zhì)量的動(dòng)機(jī)，從而提高了分析師獲取信息的門(mén)檻（Faccio，2006；Claessens等，2008；Chaney等，2011）。同時(shí)，政商關(guān)系也在客觀上增加了分析師工作的復(fù)雜程度（Chen等，2010）。上述因素將對(duì)分析師預(yù)測(cè)產(chǎn)生影響，更低的信息披露質(zhì)量和更復(fù)雜的分析工作會(huì)導(dǎo)致分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性下降（Hope，2003）。

同時(shí)，分析師還會(huì)面臨政商關(guān)聯(lián)企業(yè)的選擇性披露。已有文獻(xiàn)證明，企業(yè)管理層并非公平地將信息提供給所有分析師，而是會(huì)更多地將信息提供給那些能夠迎合其需求的分析師，如發(fā)布更樂(lè)觀盈余預(yù)測(cè)和投資評(píng)級(jí)的分析師（Chen和Matsumoto，2006；Mayew，2008；宋樂(lè)和張然，2010；趙良玉等，2013）；或者出于非財(cái)務(wù)的個(gè)人偏好，在信息分配時(shí)更傾向于選擇有私人關(guān)系的分析師（Cohen等，2010）或相貌更好的分析師（Cao等，2018）。低質(zhì)量的公開(kāi)信息披露會(huì)加劇政商關(guān)聯(lián)企業(yè)在資本市場(chǎng)中的信息不對(duì)稱，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)融資成本升高（Healy等，1999；Leuz和Verrecchia，2000；Amihud，2002）。在權(quán)衡信息披露成本和收益后，企業(yè)會(huì)通過(guò)嵌入式中介向市場(chǎng)傳遞信息（李增泉，2017）。因此，對(duì)于政商關(guān)聯(lián)企業(yè)，分析師更可能面臨由個(gè)人特質(zhì)差異所導(dǎo)致的信息獲取差異，并最終表現(xiàn)為分析師之間盈余預(yù)測(cè)的分歧（Clement，1999）。同時(shí)，由于政商關(guān)系對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響存在很強(qiáng)的不確定性，即使是基于同樣信息的分析，也會(huì)出現(xiàn)預(yù)測(cè)分歧（Harris和Raviv，1993；Kandel和 Pearson，1995）。

腐敗官員落馬事件為我們檢驗(yàn)政商關(guān)聯(lián)與分析師行為提供了一個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。首先，官員落馬源于反腐敗這一非經(jīng)濟(jì)事件，事前難以被落馬官員和關(guān)聯(lián)企業(yè)所預(yù)料，企業(yè)無(wú)法提前調(diào)整，應(yīng)對(duì)關(guān)聯(lián)官員落馬的影響；其次，政商關(guān)系的建立需要關(guān)聯(lián)雙方長(zhǎng)期相互的專有性投資（Williamson，1983），在官員落馬之后，關(guān)聯(lián)企業(yè)難以很快建立新的政商關(guān)系。因此，隨著政商關(guān)系的切斷，企業(yè)的商業(yè)模式和信息披露動(dòng)機(jī)會(huì)發(fā)生改變，分析師獲取信息的門(mén)檻降低，加劇分析師工作復(fù)雜性的因素減弱甚至消失，分析師面臨的選擇性披露程度下降。因此，本文提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)1：相對(duì)于對(duì)照組，在官員落馬后，關(guān)聯(lián)企業(yè)的分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高，分歧度降低，分析師跟蹤數(shù)量增多。

（二）政商關(guān)系與股價(jià)同步性

如前所述，政商關(guān)系的存在降低了財(cái)務(wù)報(bào)告和分析師兩個(gè)主要信息傳遞渠道的效率，導(dǎo)致企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量下降。已有研究指出，財(cái)務(wù)報(bào)告和分析師報(bào)告是傳遞企業(yè)價(jià)值相關(guān)信息，緩解企業(yè)與外部投資者間的信息不對(duì)稱，提高企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量的重要渠道（Bhattacharya等，2003；白曉宇，2009）。然而，政商關(guān)系降低了企業(yè)通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)告?zhèn)鬟f信息的效果，并顯著增加了分析師獲取和分析企業(yè)價(jià)值的難度和成本。根據(jù)已有研究，信息環(huán)境較差的企業(yè)股價(jià)同步性較高（Morck等，2000；李增泉，2005；朱紅軍等，2007）。而隨著腐敗官員的落馬，上述導(dǎo)致財(cái)務(wù)報(bào)告質(zhì)量降低，以及分析師跟蹤和分析工作成本升高的因素減弱或者消失，分析師的信息傳遞作用將增強(qiáng)。因此，本文提出以下假說(shuō)：

假說(shuō)2：相對(duì)于對(duì)照組，在官員落馬后，關(guān)聯(lián)企業(yè)的股價(jià)同步性顯著下降。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取與省部級(jí)及以上官員有關(guān)聯(lián)的企業(yè)作為研究對(duì)象，原因在于：首先，官員級(jí)別決定了可供企業(yè)尋租的權(quán)力大小，以及政商關(guān)系對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響程度；其次，這些官員位高權(quán)重，大量涉及政商關(guān)系的內(nèi)幕信息會(huì)伴隨落馬事件同時(shí)曝光，企業(yè)難以在短時(shí)間內(nèi)建立新的政商關(guān)系。本文手工收集了2005?2011年24位省部級(jí)及以上落馬官員的信息，然后依據(jù)公開(kāi)披露的法院判決書(shū)、媒體報(bào)道和落馬官員管轄范圍內(nèi)的上市企業(yè)董事、監(jiān)事、高管以及大股東的個(gè)人背景和簡(jiǎn)歷等信息，確認(rèn)了136家受到影響的政商關(guān)聯(lián)上市公司，其中基于法院判決書(shū)和媒體報(bào)道判定的關(guān)聯(lián)企業(yè)47家，基于個(gè)人背景信息判定的關(guān)聯(lián)企業(yè)89家。

樣本構(gòu)建的具體步驟如下：（1）確定2005?2011年省部級(jí)以上落馬官員的雙規(guī)日期作為事件日；（2）基于法院判決書(shū)和官方媒體報(bào)道確定第一類(lèi)關(guān)聯(lián)企業(yè)；（3）基于落馬官員的簡(jiǎn)歷背景信息確定第二類(lèi)關(guān)聯(lián)企業(yè)，判斷依據(jù)為落馬官員所轄省份上市企業(yè)的董事、監(jiān)事、高管或股東與落馬官員在求學(xué)或職業(yè)路徑上有重疊，或是落馬官員近親在所轄省份上市企業(yè)中擔(dān)任要職；（4）剔除官員落馬時(shí)還未IPO的關(guān)聯(lián)企業(yè)；（5）若上市企業(yè)同時(shí)與多名落馬官員有關(guān)聯(lián)，以最早落馬的關(guān)聯(lián)官員來(lái)確定事件日；（6）按照企業(yè)所在地、行業(yè)類(lèi)別、所有權(quán)性質(zhì)、財(cái)務(wù)年度和總資產(chǎn)規(guī)模，在非關(guān)聯(lián)上市企業(yè)中選取對(duì)照樣本。①在控制了企業(yè)所在地、行業(yè)類(lèi)別、所有權(quán)性質(zhì)和財(cái)務(wù)年度后，我們選取落馬當(dāng)年資產(chǎn)總值最接近的上市企業(yè)作為關(guān)聯(lián)企業(yè)的對(duì)照組，得到123個(gè)對(duì)照企業(yè)?？紤]到落馬官員對(duì)所管轄行政區(qū)域內(nèi)的上市企業(yè)的影響力大于相同行業(yè)的外省上市企業(yè)，我們選擇放松行業(yè)類(lèi)別進(jìn)行匹配，確定了136家關(guān)聯(lián)企業(yè)的對(duì)照組。

官員落馬數(shù)據(jù)由手工收集整理完成，分析師預(yù)測(cè)、財(cái)務(wù)和資本市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。借鑒已有研究，本文采用以下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本進(jìn)行篩選與處理：（1）剔除金融行業(yè)的上市公司樣本；（2）剔除凈資產(chǎn)小于0的樣本；（3）剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本；（4）為了消除異常觀測(cè)值對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的影響，對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。此外，本文對(duì)t檢驗(yàn)值進(jìn)行了異方差修正，并參考Petersen（2009）的研究做了樣本公司層面的Cluster處理。

（二）模型設(shè)定與變量定義

根據(jù) Hope（2003）、Chen 等（2010）、白曉宇（2009）、官峰等（2015）以及姜付秀等（2016）等研究，本文構(gòu)建了模型（1）、模型（2）和模型（3），分別從盈余預(yù)測(cè)誤差、預(yù)測(cè)分歧和跟蹤人數(shù)三個(gè)維度來(lái)檢驗(yàn)政商關(guān)系對(duì)分析師行為的影響，即假說(shuō) 1。②現(xiàn)有文獻(xiàn)采用的盈余預(yù)測(cè)度量方法并不一致，按照預(yù)測(cè)主體大致可分為三類(lèi)：第一類(lèi)以分析師個(gè)人作為盈余預(yù)測(cè)主體（游家興等，2017）；第二類(lèi)以分析師所在券商作為盈余預(yù)測(cè)主體（姜付秀等，2016）；第三類(lèi)直接采用分析師報(bào)告的署名分析師團(tuán)隊(duì)作為盈余預(yù)測(cè)主體（劉文軍和謝幫生，2017）。本文使用前兩類(lèi)構(gòu)建主要變量，以第三類(lèi)作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù) Piotroski和 Roulstone（2004）、Gul等（2010）以及王艷艷等（2014）等研究，本文構(gòu)建了模型（4）來(lái)檢驗(yàn)企業(yè)股價(jià)同步性，即假說(shuō)2。

1.被解釋變量

fcst_error為t年跟蹤企業(yè)i的所有分析師最后一次盈余預(yù)測(cè)誤差絕對(duì)值的均值，計(jì)算公式為：|分析師預(yù)測(cè)每股盈余?公司實(shí)際每股盈余|/年初收盤(pán)價(jià)，數(shù)值越小，盈余預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確。fcst_error_b為基于所有券商最后一次盈余預(yù)測(cè)計(jì)算的預(yù)測(cè)誤差（姜付秀等，2016；游家興等，2017）。disp為t年跟蹤企業(yè)i的所有分析師最后一次每股盈余預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差，并用年初股價(jià)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，數(shù)值越大，分析師預(yù)測(cè)分歧度越大。disp_b為基于所有券商最后一次盈余預(yù)測(cè)計(jì)算的分歧度（儲(chǔ)一昀和倉(cāng)勇濤，2008）。pnum為t年對(duì)企業(yè)i做盈余預(yù)測(cè)的分析師數(shù)量的自然對(duì)數(shù)。bnum為t年對(duì)企業(yè)i做盈余預(yù)測(cè)的券商數(shù)量的自然對(duì)數(shù)（Hope，2003；儲(chǔ)一昀和倉(cāng)勇濤，2008）。本文參考Morck等（2000）及李增泉（2005）的方法，利用模型回歸得出的R2來(lái)衡量股價(jià)同步性（sync），R2越大，股價(jià)同步性越高，表明股票價(jià)格中的個(gè)股基本面信息越少。①參照Gul等（2010）及王艷艷等（2014）的做法，要求個(gè)股交易天數(shù)不少于200天；另外，參照已有文獻(xiàn)對(duì)R2進(jìn)行正態(tài)轉(zhuǎn)換，即sync=Log（R2/（1?R2））。

2.解釋變量

若為落馬官員關(guān)聯(lián)企業(yè)，connected取1，對(duì)照企業(yè)取0。其系數(shù)b3表示官員落馬前關(guān)聯(lián)企業(yè)與對(duì)照企業(yè)在分析師行為和股價(jià)同步性方面的差異。本文預(yù)期b3在模型（1）、模型（2）和模型（4）中顯著為正，在模型（3）中顯著為負(fù)。在官員落馬事件前兩年，post取0，落馬事件后兩年取1。為了排除落馬事件本身產(chǎn)生的增量公眾關(guān)注對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的影響，我們剔除了事件當(dāng)年。同時(shí)，在拓展性檢驗(yàn)中，本文延長(zhǎng)了觀測(cè)窗口，在官員落馬事件后三年，post取1。交乘項(xiàng)connected×post是本文重點(diǎn)關(guān)注的解釋變量，其系數(shù)b1表示官員落馬后關(guān)聯(lián)企業(yè)在分析師行為和股價(jià)同步性方面的變化。本文預(yù)期b1在模型（1）、模型（2）和模型（4）中顯著為負(fù)，在模型（3）中顯著為正。也就是說(shuō)，在官員落馬之后，關(guān)聯(lián)企業(yè)的分析師盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高，預(yù)測(cè)分歧度降低，分析師跟蹤人數(shù)增加，股價(jià)同步性降低。

3.控制變量

根據(jù) Hope（2003）、Chen 等（2010）、白曉宇（2009）、官峰等（2015）以及姜付秀等（2016）等研究，本文在模型（1）、模型（2）和模型（3）中控制了以下變量：企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模自然對(duì)數(shù)size；第一大股東持股比例lshr1；企業(yè)盈利能力，使用總資產(chǎn)收益率roa衡量；無(wú)形資產(chǎn)比例intangible；資產(chǎn)負(fù)債率leverage；企業(yè)成長(zhǎng)性，使用tobinq度量；企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告審計(jì)質(zhì)量，使用是否“四大”審計(jì)big4度量；企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的波動(dòng)性，使用企業(yè)過(guò)去三年經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流標(biāo)準(zhǔn)差cfstd和銷(xiāo)售收入標(biāo)準(zhǔn)差salestd衡量；上市年數(shù)自然對(duì)數(shù)list。另外，根據(jù) Piotroski和 Roulstone（2004）、Gul等（2010）以及王艷艷等（2014）的研究，在檢驗(yàn)股價(jià)同步性時(shí)增加了以下控制變量：股票活躍程度turnover，使用股票的年平均換手率度量；盈余波動(dòng)性roastd，使用企業(yè)過(guò)去三年roa的標(biāo)準(zhǔn)差衡量；是否國(guó)有企業(yè)soe；行業(yè)規(guī)模indsize，用行業(yè)內(nèi)企業(yè)總資產(chǎn)之和的自然對(duì)數(shù)衡量；行業(yè)內(nèi)公司數(shù)量indnum。同時(shí)，本文在檢驗(yàn)中均控制了行業(yè)和年度的影響。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

變量connected的均值為0.54，表明在刪除變量缺失樣本后，關(guān)聯(lián)企業(yè)與對(duì)照企業(yè)的比例依然平衡。post的均值為0.51，這保證了主要解釋變量的觀測(cè)值在官員落馬前后以及關(guān)聯(lián)企業(yè)和對(duì)照企業(yè)間的平衡。股價(jià)同步性（sync）的均值為?0.19，模型回歸得出的R2約為0.45，與已有研究得到的 0.41 相當(dāng)（Piotroski和 Roulstone，2004；Gul等，2010），但高于 Morck 等（2000）以及 Jin 和Myers（2006）報(bào)告的絕大多數(shù)國(guó)家。第一大股東持股比例lshr1的均值為39.84%，標(biāo)準(zhǔn)差為17%，說(shuō)明我國(guó)的政治關(guān)聯(lián)企業(yè)大多是一股獨(dú)大或股權(quán)集中度較高的企業(yè)。這符合本文的預(yù)期，基于政治關(guān)聯(lián)的關(guān)系型交易需要交易雙方有很強(qiáng)的信任，即交易只能在有特殊身份的小圈子里進(jìn)行，且需要參與者具有足夠的履約能力。

（二）政商關(guān)系與分析師行為

表1是基于模型（1）至模型（3）的假說(shuō)1檢驗(yàn)結(jié)果。其中，列（1）和列（2）檢驗(yàn)政商關(guān)系對(duì)分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響。結(jié)果顯示，無(wú)論基于分析師計(jì)算的預(yù)測(cè)誤差fcst_error，還是基于券商計(jì)算的預(yù)測(cè)誤差fcst_error_b，解釋變量connected×post的系數(shù)均顯著為負(fù)。這表明官員落馬后，關(guān)聯(lián)企業(yè)隱瞞政商關(guān)聯(lián)信息的動(dòng)機(jī)減弱，分析預(yù)測(cè)工作的復(fù)雜程度降低，分析師分析關(guān)聯(lián)企業(yè)價(jià)值的難度下降，從而盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性提高。這符合假說(shuō)1的預(yù)期，且與已有文獻(xiàn)基于跨國(guó)數(shù)據(jù)的研究結(jié)論一致（Chen等，2010）。列（3）和列（4）考察了政商關(guān)系對(duì)分析師預(yù)測(cè)分歧度的影響，connected×post的系數(shù)顯著為負(fù)。在官員落馬前，跟蹤關(guān)聯(lián)企業(yè)的分析師獲取私有信息的能力存在差異，政商關(guān)系的復(fù)雜性和不確定性導(dǎo)致分析師在信息解讀方面也存在差異；而官員落馬切斷了政商關(guān)系，上述影響因素減弱或消失，降低了分析師的預(yù)測(cè)分歧度。列（5）和列（6）結(jié)果顯示，無(wú)論采用哪個(gè)分析師跟蹤數(shù)量衡量指標(biāo)（pnum和bnum），connected×post的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正。這表明在官員落馬后，跟蹤政商關(guān)聯(lián)企業(yè)的分析師和券商都顯著增加。

表1 政商關(guān)系與分析師行為

（三）政商關(guān)系與股價(jià)同步性

表2是基于模型（4）的假說(shuō)2檢驗(yàn)結(jié)果。從中可見(jiàn)，connected的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明在官員落馬前，關(guān)聯(lián)企業(yè)的股價(jià)同步性顯著高于非關(guān)聯(lián)企業(yè)，信息環(huán)境較差。connected×post的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明關(guān)聯(lián)企業(yè)的信息環(huán)境在官員落馬后得到改善，表現(xiàn)為股價(jià)同步性顯著下降。

表2 政商關(guān)系與股價(jià)同步性

（四）政商關(guān)系對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的影響路徑

政商關(guān)系對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的影響存在兩種路徑：企業(yè)信息披露質(zhì)量提高和分析師跟蹤數(shù)量增加。基于已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)（Fan等，2014），本文認(rèn)為反腐導(dǎo)致官員落馬后，政商關(guān)聯(lián)企業(yè)信息環(huán)境改善，即股價(jià)同步性降低，主要源自分析師跟蹤數(shù)量增加。參照肖志超和胡國(guó)強(qiáng)（2018）的研究，本文以關(guān)聯(lián)企業(yè)樣本為研究對(duì)象，構(gòu)建了模型（5）、模型（6）和模型（7），以檢驗(yàn)政商關(guān)系對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的影響路徑。表3 中列（1）為模型（5）的檢驗(yàn)結(jié)果，列（2）和列（3）為模型（6）的檢驗(yàn)結(jié)果，列（4）和列（5）為模型（7）的檢驗(yàn)結(jié)果。從中可見(jiàn)，系數(shù)b1在模型（5）中顯著為負(fù)，在模型（6）中顯著為正；而在模型（7）中，b1不顯著，b2顯著為正?？梢?jiàn)，反腐導(dǎo)致官員落馬后，政商關(guān)聯(lián)企業(yè)信息環(huán)境的改善主要源自分析師跟蹤數(shù)量的增加。

表3 政商關(guān)系對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的影響路徑

續(xù)表3 政商關(guān)系對(duì)企業(yè)信息環(huán)境的影響路徑

五、拓展性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）基于地區(qū)制度環(huán)境的拓展性分析

本文根據(jù)樊綱等（2011）①由于樊綱等（2011）中的市場(chǎng)化指數(shù)只更新到2010年，本文2011－2013年的market指標(biāo)按照2010年市場(chǎng)化指數(shù)進(jìn)行分組。的地區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)，將研究對(duì)象分為高低兩組進(jìn)行分組檢驗(yàn)。表4中列（1）至列（4）顯示，在分析師預(yù)測(cè)誤差、預(yù)測(cè)分歧度和股價(jià)同步性的檢驗(yàn)中，connected×post的系數(shù)均在市場(chǎng)化程度較高組中（market=1）更加顯著。在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌過(guò)程中，我國(guó)各地區(qū)正式制度的完善程度存在差異。在市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)，正式制度不夠完善，企業(yè)難以單純依靠市場(chǎng)化方式獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)交易更多地依賴于各種“關(guān)系”。因此，反腐切斷政商關(guān)系后，其他關(guān)系型交易仍對(duì)分析師預(yù)測(cè)和企業(yè)信息環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。

表4 基于地區(qū)制度環(huán)境和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的拓展性分析

（二）基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的拓展性分析

張瑋倩和方軍雄（2016）研究發(fā)現(xiàn)，官員腐敗對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的影響存在差異。因此，本文基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行了分組檢驗(yàn)。表4中列（5）至列（8）結(jié)果顯示，反腐帶來(lái)的政商關(guān)系變化對(duì)分析師預(yù)測(cè)特征、分析師數(shù)量和企業(yè)信息環(huán)境的影響在國(guó)有企業(yè)（soe=1）中更加明顯，表明官員落馬對(duì)國(guó)有企業(yè)的影響更大。主要原因在于：第一，與國(guó)有企業(yè)相比，除了政商關(guān)系外，民營(yíng)企業(yè)擁有更多的私人社會(huì)關(guān)系，這些社會(huì)關(guān)系仍對(duì)分析師預(yù)測(cè)和企業(yè)信息環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。第二，表5顯示，在官員落馬當(dāng)年和次年，國(guó)有關(guān)聯(lián)企業(yè)高管變更的概率更高。換言之，國(guó)有企業(yè)高管更有可能受到官員落馬的牽連，而高管變更會(huì)加劇官員落馬對(duì)關(guān)聯(lián)企業(yè)的影響。

表5 官員落馬后高管變更概率

（三）基于深圳上市樣本的檢驗(yàn)

本文以深圳上市的子樣本為研究對(duì)象，檢驗(yàn)了政商關(guān)系是否影響企業(yè)信息披露質(zhì)量。以上市公司當(dāng)年的信息披露考評(píng)得分作為被解釋變量score，得分1到4分別表示“優(yōu)秀”“良好”“合格”“不合格”四個(gè)等級(jí)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，主要解釋變量connected×post不顯著，表明官員落馬后，政商關(guān)聯(lián)企業(yè)的信息披露質(zhì)量沒(méi)有明顯提高。這與Fan等（2014）的研究發(fā)現(xiàn)一致，并進(jìn)一步驗(yàn)證了政商關(guān)聯(lián)企業(yè)股價(jià)同步性的降低主要是分析師數(shù)量增加所致。

（四）基于不同變量度量方法和窗口期的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

參照劉文軍和謝幫生（2017）的研究，本文以分析師署名團(tuán)隊(duì)作為分析師行為的計(jì)量基礎(chǔ)，重新檢驗(yàn)了假說(shuō)1和假說(shuō)2。研究發(fā)現(xiàn)，本文主要變量connected×post的系數(shù)仍符合預(yù)期。另外，考慮到官員落馬后社會(huì)公眾和媒體的關(guān)注增加，可能改善公司信息環(huán)境，本文延長(zhǎng)了觀測(cè)窗口，在官員落馬后三年post取1。延長(zhǎng)觀測(cè)窗口，結(jié)果仍符合預(yù)期，排除了社會(huì)公眾和媒體關(guān)注對(duì)本文研究結(jié)論的影響。

六、結(jié) 論

本文研究了企業(yè)政商關(guān)系與分析師預(yù)測(cè)行為和企業(yè)信息環(huán)境之間的因果關(guān)系和影響機(jī)制。在官員落馬前，政商關(guān)聯(lián)企業(yè)對(duì)于信息披露比較謹(jǐn)慎，財(cái)務(wù)報(bào)告反映企業(yè)價(jià)值的能力受到限制（Fan等，2014），且政商關(guān)系對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響存在不確定性。這些都增加了分析師獲取信息和分析企業(yè)價(jià)值的難度和成本，降低了分析師的信息傳遞效率，從而導(dǎo)致企業(yè)信息環(huán)境較差；一旦反腐導(dǎo)致政商關(guān)系斷裂，上述影響因素減弱或消失，更多的分析師會(huì)關(guān)注企業(yè)，且獲取信息并進(jìn)行分析的難度和成本降低，從而有助于改善企業(yè)信息環(huán)境，表現(xiàn)為股價(jià)同步性下降。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，分析師行為在官員落馬與企業(yè)信息環(huán)境改善之間發(fā)揮中介效應(yīng)。

本文的研究表明反腐能夠提高分析師的信息中介作用，并改善企業(yè)的信息環(huán)境，驗(yàn)證了“反腐有助于資源配置”這一命題。本文的研究為反腐敗的經(jīng)濟(jì)后果提供了基于分析師視角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。另外，本文表明分析師是傳遞企業(yè)信息的重要渠道，積極推動(dòng)分析師職業(yè)的發(fā)展對(duì)于資本市場(chǎng)的完善和發(fā)展至關(guān)重要。最后，本文的研究結(jié)論有助于解釋2015年7月份我國(guó)A股反復(fù)出現(xiàn)的“千股跌?！爆F(xiàn)象。各類(lèi)關(guān)系型交易模式減弱了企業(yè)的信息披露動(dòng)機(jī)，增加了分析師預(yù)測(cè)的復(fù)雜性和難度，從而中國(guó)上市公司股價(jià)表現(xiàn)出較高的同步性。

* 作者還感謝上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院序倫青年學(xué)者項(xiàng)目的資助。

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