張宗新 張 蕊

(復旦大學 經(jīng)濟學院，上海 200433)

一、 引 言

國內(nèi)外學界多年來對賣方分析師行為的研究成果已經(jīng)證實，分析師傾向于在研究報告中夸大對上市公司的盈利預測，即表現(xiàn)出顯著的樂觀傾向，呈現(xiàn)賣方分析師“過度樂觀之謎”現(xiàn)象(De Bondt & Thaler，1990(1)De Bondt, Werner FM and Richard H. Thaler, “Do Security Analysts Overreact?”, American Economic Review (1990): 52-57.；王攀娜、羅宏，2017(2)王攀娜、羅宏：《放松賣空管制對分析師預測行為的影響——來自中國準自然實驗的證據(jù)》，《金融研究》2017年第11期。)。諸多學者曾對此進行解釋，認為其由基本面情況、市場情緒、利益沖突等多種因素導致。雖未有一致性結(jié)論，但其中的兩種動因得到了較廣泛的證實：一是利益沖突問題，行業(yè)本身的激勵機制要求分析師在預測時權(quán)衡各方利益(吳超鵬等，2013(3)吳超鵬、鄭方鑣、楊世杰：《證券分析師的盈余預測和股票評級是否具有獨立性?》，《經(jīng)濟學(季刊)》2013年第2期。)；二是維持與上市公司的良好關(guān)系，以便分析師日后獲取上市公司隱藏信息(Lim，2001(4)T.Lim, “Rationality and Analyst Forecast Bias,” The Journal of Finance 56.1 (2001): 369-385.)。賣方分析師薦股過度樂觀行為傾向會導致其利用信息優(yōu)勢誤導市場定價，影響投資者的決策(曹勝、朱紅軍，2011(5)曹勝、朱紅軍：《王婆販瓜：券商自營業(yè)務與分析師樂觀性》，《管理世界》2011年第7期。)；同時，大量過度樂觀的研報預測和薦股，不乏諸多不負責任的推薦和炒作，市場參與者完全信任研報預測往往無法獲利(Bonini et al.，2010(6)S.Bonini, L. Zanetti, R. Bianchini and A.Salvi, “Target Price Accuracy in Equity Research,” Journal of Business Finance & Accounting 37.9-10 (2010): 1177-1217.)?？梢姡^度樂觀行為不僅會扭曲市場信息定價機制，導致資產(chǎn)錯誤定價，損害中小投資者利益，更會擾亂市場信息環(huán)境，從而損害證券市場效率。

為規(guī)范賣方證券分析師的行為，打破市場中的私人信息壟斷，保護中小投資者權(quán)益，各國證券監(jiān)管部門陸續(xù)出臺了一系列證券分析師監(jiān)管政策與措施。從2000年的《公平披露法案》(Regulation Fair Disclosure，以下稱FD)開始，美國對證券研究業(yè)務的監(jiān)管進入“新制度”時期。2001年“安然事件”后更強化了對證券分析師的監(jiān)管，陸續(xù)頒布《薩班斯法案》(Sarbanes-Oxley Act，以下稱SOX，2002)和《全球分析師和解協(xié)議》(Global Analyst Settlement Agreement，以下稱GS，2003)。幾份法案中都有規(guī)范證券分析師行為、緩解其利益沖突問題的條款，包括要求在研報中進行利益沖突披露、投資研究與投資銀行和券商自營業(yè)務隔離等。歐盟也曾在2007年頒布了規(guī)范金融機構(gòu)行為的法律文件《金融工具市場指令》(Markets in Financial Instruments Directive，以下稱MiFID)，對投資公司解決利益沖突等內(nèi)部治理規(guī)則進行了規(guī)范，同年制定《市場濫用指令》(Market Abuse Directive，以下稱MAD)以監(jiān)管市場操縱行為?！督鹑诠ぞ呤袌鲋噶睥颉?Markets in Financial Instruments DirectiveⅡ，以下稱MiFID Ⅱ)2018年1月3日也正式生效，保護客戶利益并防止投行和買方操縱股價。日本金融廳2007年7月也曾實施“改善金融監(jiān)管制度行動”，在改善監(jiān)管透明性和可預見性的同時，高度關(guān)注金融機構(gòu)的激勵因素。可見，各國積極出臺監(jiān)管政策和監(jiān)管舉措，希望通過優(yōu)化激勵、業(yè)務隔離等措施來影響分析師行為，引導證券分析師審慎薦股。

與西方發(fā)達資本市場相比，我國證券研究行業(yè)監(jiān)管政策實施時間較晚。中國證監(jiān)會于2010年10月頒布并于2011年1月1日起正式施行的《發(fā)布證券研究報告暫行規(guī)定》(證監(jiān)會〔2010〕28號，以下稱《規(guī)定》)是證券分析師執(zhí)業(yè)行為規(guī)范的首份原則性文件，對我國證券分析師行為監(jiān)管具有里程碑式的意義。而此階段，證券研究行業(yè)秩序依然相對混亂，如2011年，四家券商齊推“寶安石墨烯”(7)深圳證券交易所于2011年6月向中國寶安下發(fā)《關(guān)于對中國寶安集團股份有限公司及相關(guān)當事人給予處分的決定》(深證上[2011]142號)，深圳證監(jiān)局向中國寶安下發(fā)《關(guān)于對中國寶安集團股份有限公司的監(jiān)管意見》(深證局公司字[2011]54號)。、中信證券炮制“天價榨菜”等事件接連發(fā)生。2012年9月1日中國證券業(yè)協(xié)會出臺的證券分析師執(zhí)業(yè)規(guī)范的細則文件《發(fā)布證券研究報告執(zhí)業(yè)規(guī)范》(中證協(xié)〔2012〕138號，以下稱《規(guī)范》)與《證券分析師執(zhí)業(yè)行為準則》(中證協(xié)〔2012〕139號，以下稱《準則》)正式施行?！靶乱?guī)”的政策內(nèi)容更加嚴格、具體，對撰寫與發(fā)布證券研報的各個業(yè)務流程都提出了相應要求；監(jiān)管核心更突出，重點防范發(fā)布報告過程中的利益沖突，引導分析師審慎薦股；處罰力度也更大，明確指出要對不遵守行為準則和執(zhí)業(yè)規(guī)范、知法犯法的分析師處以重罰?！稖蕜t》和《規(guī)范》一定程度上標志著我國分析師行業(yè)進入“嚴監(jiān)管時代”，但此后分析師薦股的“烏龍”現(xiàn)象依然時有發(fā)生。2015年東方證券1.1萬封郵件助推“安碩信息”成為“股王”(8)中國證監(jiān)會于2016年12月20日向安碩信息下發(fā)《行政處罰決定書》(證監(jiān)會[2016]138號)。，2016年東吳證券推票“福成股份”數(shù)據(jù)不實(9)江蘇證監(jiān)局于11月29日約談東吳證券研究所所長丁文韜，分析師馬浩博、湯瑋亮，并對東吳證券采取了責令限期改正的行政監(jiān)管措施。，2017年光大證券“年盈利70億”將“方大炭素”推為“新妖王”(10)上海證券交易所于2017年7月28日向方大炭素下發(fā)《關(guān)于對方大炭素近期經(jīng)營業(yè)績有關(guān)事項的監(jiān)管問詢函》(上證公函[2017]0870 號)，要求對券商研報涉及的營收表述進行澄清。，2018年方正證券“不雅飯局”又令“新財富”評選暫停(11)湖南監(jiān)管局2018年10月25日下發(fā)《關(guān)于對馬軍采取監(jiān)管談話措施的決定》(行政監(jiān)管措施決定書[2018]30號)；中國證券業(yè)協(xié)會2019年6月19日下發(fā)《關(guān)于對馬軍采取自律措施的決定》([2019]4號)，注銷馬軍證券分析師執(zhí)業(yè)證書，并在三年內(nèi)不受理其證券分析師執(zhí)業(yè)注冊申請。。諸多薦股丑聞令人質(zhì)疑，系列監(jiān)管政策的實施是否實現(xiàn)了監(jiān)管層政策制定的預期目標？是否真正有效抑制了賣方分析師的過度樂觀行為？

綜上所述，本文試圖解決的問題重點如下：(1)針對賣方分析師“過度樂觀之謎”，論證我國證券分析師監(jiān)管政策效應，監(jiān)管政策能否達到證券監(jiān)管層的預期目標并有效抑制證券分析師的過度樂觀行為；(2)論證監(jiān)管政策抑制賣方分析師過度樂觀行為的作用機制，對我國監(jiān)管政策的監(jiān)管強度、監(jiān)管政策效應及其相互影響進行綜合政策評估；(3)剖析證券研究行業(yè)監(jiān)管政策對分析師行為的影響，以探析政策監(jiān)管實施的微觀作用機制。

本文的貢獻主要在于：第一，針對賣方分析師薦股行為“過度樂觀之謎”，對中國證券研究行業(yè)監(jiān)管政策效應進行評估、分析和解釋，彌補了證券研究行業(yè)監(jiān)管政策效應研究的學術(shù)空白；第二，首次系統(tǒng)闡釋了證券監(jiān)管政策對分析師“過度樂觀”行為抑制的作用機制，深入剖析了證券研究行業(yè)監(jiān)管強度對證券分析師過度樂觀行為的抑制效果，揭示了證券監(jiān)管政策效應實施的微觀機理，為破解困擾全球證券監(jiān)管部門的“過度樂觀之謎”提供了金融研究證據(jù)。

二、 研究思路與相關(guān)假設(shè)

(一) 證券研究行業(yè)監(jiān)管政策與分析師預測準確性

為考察證券分析師行業(yè)監(jiān)管政策措施的有效性，并摸清其背后賣方分析師的行為機理，在發(fā)達資本市場，目前關(guān)于政策效應的結(jié)論主要集中在兩個方面：其一，一些學者認為行業(yè)監(jiān)管政策有效緩解了分析師面臨的利益沖突問題，分析師能夠依靠其專業(yè)能力發(fā)表真實預測，政策效應為過度樂觀傾向降低、預測準確度提升。Herrmann et al.(2008)(12)D. Herrmann, O. Hope and W. Thomas, “International Diversification and Forecast Optimism: The Effects of Reg FD,” Accounting Horizons 22 (2008): 179-97.及Kandan et al.(2009)(13)O. Kandan, L. Madureira, R. Wang and T. Zach, “Conflicts of Interest and Stock Recommendations: The Effects of the Global Settlement and Related Regulations,” Review of Financial Studies 22 (2009): 4189-217.分別通過檢驗FD法案和GS協(xié)議，發(fā)現(xiàn)實施監(jiān)管政策減少了樂觀推薦的頻率。其二，也有學者認為，分析師僅依據(jù)基本面信息，是無法做出準確預測的；監(jiān)管政策使流入市場的私有信息減少，市場信息環(huán)境惡化將使政策效應表現(xiàn)為預測準確性降低。H?fer & Oehler(2014)(14)A.H?fer, and A.Oehler, “Analyst Recommendations and Regulation: Scopes for European Policy Makers to Enhance Investor Protection,” International Advances in Economic Research 20.4 (2014): 369-384.及Dimitrov et al.(2015)(15)V.Dimitrov, D. Palia and L. Tang, “Impact of the Dodd-Frank Act on Credit Ratings,” Journal of Financial Economics 115.3 (2015): 505-520.分別通過對美國FD法案及歐盟MiFID & MAD兩大指令的研究發(fā)現(xiàn)，政策實施并沒有使評級更準確和更具信息量，反而導致分析師為降低錯誤評級而帶來法律風險，進而給出了更多錯誤的警告信息。監(jiān)管政策是否通過緩解利益沖突而抑制了分析師的樂觀動機？本文提出如下假設(shè)：

H1：中國證券分析師行業(yè)監(jiān)管政策有助于抑制分析師盈利預測的過度樂觀傾向，提高盈利預測準確性

(二) 監(jiān)管政策作用機制

證券研究行業(yè)監(jiān)管政策對賣方分析師薦股過度樂觀行為具有抑制效應，其作用機制主要通過限制分析師過度樂觀的兩種動機來實現(xiàn)，具體包括對分析師利益沖突的緩解，以及對私有消息的限制。

1. 監(jiān)管作用機制I：利益沖突抑制

Fang & Yasuda(2008)(16)L.Fang, and A.Yasuda, “The Effectiveness of Reputation as a Disciplinary Mechanism in Sell-Side Research,” Social Science Electronic Publishing 22.9 (2008): 3735-3777.等學者研究證明，賣方證券分析師面臨的來自券商內(nèi)部和外部(買方)的各種利益沖突問題會增強其樂觀動機；而Galanti & Vaubourg(2017)(17)S. Galanti and A. G. Vaubourg, “Optimism Bias in Financial Analysts’ Earnings Forecasts: Do Commissions Sharing Agreements Reduce Conflicts of Interest?”, Economic Modelling (2017).通過對法國《傭金分成協(xié)議》(Commission Sharing Agreements，2007)的檢驗發(fā)現(xiàn)，協(xié)議通過保證研究部門的分成收益緩解了利益沖突問題，分析師的獨立性和預測準確性顯著提高。在中國新興市場上，“傭金”導向的賣方分析師薦股存在天然的利益沖突，若監(jiān)管細則提高了分析師預測的準確性，則可針對其作用機制I提出如下假設(shè)：

H2(a)：中國證券分析師行業(yè)監(jiān)管政策能夠緩解賣方分析師面臨的利益沖突問題，通過抑制分析師被動樂觀傾向提高其預測獨立性，進而增強預測準確性

2. 監(jiān)管作用機制II：私有消息獲取抑制

Lim(2001)等學者的研究表明，當上市公司信息透明度較低時，賣方分析師為建立或維持與公司管理層的良好關(guān)系，以便日后獲取更多私有消息，傾向于夸大對公司的盈利預測；而Lee et al.(2014)(18)Lee Edward, N. Strong and Z. Zhu, “Did Regulation Fair Disclosure, SOX, and Other Analyst Regulations Reduce Security Mispricing?”, Journal of Accounting Research 52.3 (2014): 733-774.進一步研究美國2000～2003年針對分析師的系列法案發(fā)現(xiàn)，法案實施后分析師對私有消息的依賴度減小，因而對高信息不確定性公司的預測準確性顯著提高。從賣方分析師的樂觀動機來看，若監(jiān)管細則顯著提高了分析師對低信息透明度公司的預測準確性，則表明監(jiān)管政策有力抑制了分析師對私有信息的獲取需求，因而我們對政策效應機制II作出如下假設(shè)：

H2(b)：中國證券分析師行業(yè)監(jiān)管政策能夠減少賣方分析師對私有信息的依賴，通過抑制分析師主動樂觀傾向提高其預測客觀性，進而增強預測準確性

(三) 證券行業(yè)監(jiān)管政策效應與監(jiān)管強度

監(jiān)管政策的有效程度隨政策本身的處罰力度、條款的嚴密程度，以及市場整體的監(jiān)管強度而不同。Hovakimian & Saenyasiri(2010)發(fā)現(xiàn)美國監(jiān)管強度更大、覆蓋面更廣的GS協(xié)議比FD法案在分析師行為約束上更有實效。Pope(2003)(19)P. F. Pope, “Discussion of Disclosure Practices, Enforcement of Accounting Standards, and Analysts’ Forecast Accuracy: An International Study,” Journal of Accounting Research 41.2 (2003): 273-283.以22個國家為樣本，證明了針對監(jiān)管政策的強執(zhí)法與較高的分析師預測準確度有關(guān)；Dubois et al.(2014)(20)M.Dubois, L. Fresard and P. Dumontier, “Regulating Conflicts of Interest: the Effect of Sanctions and Enforcement,” Review of Finance 18.2 (2014): 489-526.基于實行MAD政策的15個歐洲國家的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在相關(guān)配套法律更加完善、政策執(zhí)行更加嚴格的國家，相關(guān)指令的樂觀抑制效應更加明顯。為此，可針對監(jiān)管強度與監(jiān)管政策的相互作用提出如下假設(shè)：

H3：監(jiān)管強度影響分析師行業(yè)政策規(guī)范的樂觀抑制效果，市場監(jiān)管強度越大、政策規(guī)定的處罰力度越強、內(nèi)容越嚴密全面，則對樂觀偏差的抑制作用越強

(四) 證券行業(yè)監(jiān)管政策效應的實現(xiàn)維度

監(jiān)管政策效應在通過抑制部分分析師的樂觀傾向來改善信息環(huán)境的同時，也可降低分析師部分預測的樂觀偏差，提高盈利預測的準確性。

Mohanram & Sunder(2006)(21)P. S. Mohanram and S. V. Sunder, “How Has Regulation FD Affected the Operations of Financial Analysts?”, Contemporary Accounting Research 23.2 (2006): 491-525.發(fā)現(xiàn)FD法案頒布后只有非明星分析師預測準確性降低，因為明星分析師始終能夠依靠自身能力進行準確預測。近些年有學者發(fā)現(xiàn)明星分析師的預測準確性來源于其經(jīng)驗、努力程度、聲譽等特質(zhì)背后獲得的信息優(yōu)勢。Keskek et al.(2017)(22)S. Keskek, L. A. Myers, and T. C. Omer, “The Effects of Disclosure and Analyst Regulations on the Relevance of Analyst Characteristics for Explaining Analyst Forecast Accuracy,” Journal of Business Finance & Accounting 44 (2017): 5-6.認為監(jiān)管政策改變了市場信息環(huán)境，分析師特質(zhì)所帶來的私人信息減少使明星分析師對監(jiān)管政策更加敏感；吳超鵬等(2013)發(fā)現(xiàn)中國明星分析師有更強的動機為基金托市提供有偏信息，監(jiān)管政策對這種利益沖突行為進行限制后，其預測行為也更受影響。本文選取明星分析師身份作為分析師主體特征的代表，對政策的主體效應差異提出如下假設(shè)：

H4(a)：中國證券分析師行業(yè)監(jiān)管政策對于明星分析師和非明星分析師的樂觀偏差都具有抑制效應，且對明星分析師抑制作用更強

由于上市公司長期信息判斷難度大于短期，因而分析師長期預測的偏差通常也大于短期預測(Richardson et al.，2012)；Lee et al.(2014)研究發(fā)現(xiàn)，美國2000～2003年間頒布實施的三項監(jiān)管政策降低了分析師的錯誤定價行為，同時具有短期和長期預測偏差的抑制效應。本文對短期和長期預測的政策抑制效應提出如下假設(shè)：

H4(b)：中國分析師行業(yè)監(jiān)管政策對于分析師短期和長期盈利預測的樂觀偏差都具有抑制作用，且對長期預測偏差的抑制作用更強

三、 樣本選擇、指標構(gòu)建與檢驗模型

(一) 樣本選擇與指標構(gòu)建

本文以分析師研究報告中對上市公司的年度收益預測偏差作為分析對象，從國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)中提取2008年1月1日至2017年12月31日共10年的分析師預測數(shù)據(jù)、上市公司數(shù)據(jù)及其他控制變量數(shù)據(jù)(23)2017年數(shù)據(jù)主要作為前9年窗口期數(shù)據(jù)的估計期納入指標計算。。

為度量我國賣方分析師樂觀行為偏差，借鑒Hovakimian & Saenyasiri(2010，2014)(24)A. Hovakimian and E. Saenyasiri, “Conflicts of Interest and Analyst Behavior: Evidence from Recent Changes in Regulation,” Financial Analysts Journal 66.4 (2010): 96-107. A. Hovakimian and E. Saenyasiri, “US Analyst Regulation and the Earnings Forecast Bias around the World,” European Financial Management 20.3 (2014): 435-461.的方法，利用預測每股收益與實際每股收益數(shù)據(jù)，按照公式(1)構(gòu)建OPTIM指標來刻畫分析師盈余預測的平均樂觀偏差。若OPTIM>0，即分析師預測每股收益高于公司實際每股收益，樂觀傾向存在。

(1)

其中：Fj,t,m,i,k為分析師i在月度m中，第k次對公司j在年度t的盈利進行預測；Kj,t,m,i為分析師i在月度m中，對公司j在年度t的盈利進行預測的次數(shù)；Fj,t,m,i為分析師i在月度m中，對公司j在年度t的盈利做出的平均盈利預測；Aj,t為公司j在年度t的實際每股收益；Pj,t-1為(t-1)年公司j的股票均價。

(二) 變量及檢驗模型

以相對樂觀偏差OPTIM作為被解釋變量，建立如公式(2)所示的基本模型對H1和H4進行檢驗。在進行H2和H3研究時，設(shè)置公式(3)政策變量與Var中心化后的交叉項進行調(diào)節(jié)效應檢驗。

OPTIMj,t,m,i=β1×Policy1t,m+β2×Policy2t,m+β×Controls+εj,t,m,i

(2)

(3)

公式(2)中核心的政策效應變量Policy1和Policy2分別為《規(guī)定》和兩項細則的虛擬變量，其設(shè)置規(guī)則為：若分析師預測發(fā)布時監(jiān)管政策已施行，則Policy取1，否則取0。

公式(3)中的Var變量依據(jù)研究假設(shè)分別為利益沖突因子、上市公司信息透明度因子及監(jiān)管強度指標。其中，利益沖突(25)利益沖突指標選取借鑒許年行、江軒宇、伊志宏、徐信忠：《分析師利益沖突、樂觀偏差與股價崩盤風險》，《經(jīng)濟研究》2012年第7期?？赡軄碜匀虄?nèi)部與外部，來自買方客戶的利益沖突以上市公司的機構(gòu)投資者數(shù)量(IVNUM)和持股比例(IVPER)來衡量，內(nèi)部主要包括綜合型券商承銷和經(jīng)紀業(yè)務可能對分析師盈利預測產(chǎn)生的影響。因兩項業(yè)務的收入與上市公司再融資的承銷需求及證券交易傭金有關(guān)，故考慮上市公司是否有再融資行為(Refinance)，以及代表經(jīng)紀業(yè)務的手續(xù)費及傭金收入啞變量(Feescomm)和基金分倉收入啞變量(Funddiv)，兩項收入年度排名前五的券商記為1，其余為0。

信息透明度(Opacity)以上市公司過去3年操控性應計項目的絕對值之和衡量，高Opacity公司的信息操縱性更強、透明度更低。分析師通過樂觀預測以獲取公司私有消息的動機更強，具體計算如下式所示，其中|DAC|是上市公司過去3年操控性應計項目的絕對值(Dechow et al., 1995(26)P. M. Dechow, R. G. Sloan, and A. P. Sweeney, “Detecting Earnings Management,” Accounting Review 70.2 (1995): 193-225.)。

(4)

市場監(jiān)管強度指標(Inten)的構(gòu)建考慮行業(yè)監(jiān)管事件和監(jiān)管文件的數(shù)量，指標公式如下式所示(27)因監(jiān)管事件通常不具有跨年長期的累積監(jiān)管效應，而政策頒布及實施通常在一段時間內(nèi)持續(xù)有效，因而在監(jiān)管強度指標構(gòu)建時，對不同年度頒布的監(jiān)管文件賦予不同權(quán)數(shù)以體現(xiàn)其監(jiān)管效應的持續(xù)累積性，將當年監(jiān)管事件合計后取對數(shù)與前者監(jiān)管文件指標相加來描述年度監(jiān)管強度。。Intent為t年監(jiān)管強度指標，Incidentst為t年的監(jiān)管事件數(shù)量，Policyoldt為到t年為止累計頒布超過5年的行業(yè)相關(guān)監(jiān)管文件數(shù)量，Policynewp為p年新頒布的行業(yè)相關(guān)監(jiān)管文件數(shù)量。

(5)

借鑒Hovakimian & Saenyasiri(2010，2014)等采用多類控制變量。以規(guī)模以上工業(yè)增加值增長率(Indus)和宏觀經(jīng)濟景氣指數(shù)(Prosp)反映宏觀經(jīng)濟環(huán)境，投資者情緒指數(shù)(Senti) 及滬深300指數(shù)回報率(Hs300)反映證券市場波動；上市公司因素借鑒Fama三因子模型之賬面市值比(BM)、公司市值(Size)因素，同時納入上市公司年度被研報關(guān)注次數(shù)(Reatt)和研報發(fā)布上一季度上市公司的凈資產(chǎn)回報率(ROE)；分析師特征采用分析師年度預測次數(shù)(密度)(Denti)、分析師排名(Rank)及所在券商(Sec)進行控制，Rank依據(jù)每年新財富分行業(yè)評比排名取值(1-5)，未上榜記為6。此外，Tspan為研報預測相對年報發(fā)布的提前時間，以最臨近年報的研報發(fā)布時間(28)通常最晚發(fā)布的研報收益預測與公司年報發(fā)布在同一個月。作為基點，相對預測提前時間記為1，此前一個月取值為2，將月度數(shù)對數(shù)化處理得到Tspan，數(shù)值越大代表研報相比年報發(fā)布時間越早?？刂颇甓?Rptdty)和行業(yè)(Indcd)固定效應，行業(yè)依據(jù)申萬一級行業(yè)分類進行劃分。

四、 實證檢驗結(jié)果與解釋

(一) 描述性統(tǒng)計分析

對證券市場整體的樂觀傾向走勢進行逐月統(tǒng)計，利用多項式趨勢線高優(yōu)度擬合出窗口期內(nèi)的波動情況。2008年金融危機后投資者情緒曾大幅受挫，后期市場信心重振，證券分析師的樂觀傾向也持續(xù)增強；隨著2012年更貼合市場環(huán)境的分析師規(guī)范細則的施行，加之市場監(jiān)管強度逐漸加強，平均樂觀偏差逐漸減小(29)2015年發(fā)布的部分24個月以上、全部36個月以上的長期預測，及2016年發(fā)布的部分12個月以上、全部24個月以上的長期預測偏差不可得，或?qū)е聢D示平均預測偏差略小于實際偏差，因而2015年后折線圖下行趨勢不具有完全參考性。但分析前期年度數(shù)據(jù)特征，加之行業(yè)監(jiān)管強度加大和行業(yè)發(fā)展規(guī)范度改善，合理推測2015年后的平均樂觀偏差不會與2013～2014年相差太大，可直觀得到政策有效的結(jié)論。。綜合來看，2012年9月后的樂觀偏差整體低于《準則》和《規(guī)范》施行之前，且波動幅度更小。

(二) 證券分析師監(jiān)管政策有效性檢驗

對假設(shè)1進行檢驗，以原則性監(jiān)管文件《規(guī)定》(Policy1)作為監(jiān)管細則《準則》和《規(guī)范》(Policy2)的對照政策。

表1 分析師監(jiān)管政策效應檢驗

實證結(jié)果顯示，模型變量回歸結(jié)果均顯著，其中核心變量的符號符合假設(shè)?！稖蕜t》和《規(guī)范》(Policy2)政策效應的回歸結(jié)果始終在1%的水平上顯著為負，表明兩份監(jiān)管細則的施行對賣方分析師的樂觀傾向均起到了顯著的抑制作用，樂觀偏差減少，驗證了Galanti & Vaubourg(2017)、Kadan et al.(2009)和Herrmann et al.(2008)關(guān)于證券分析師行業(yè)監(jiān)管政策有效的結(jié)論。從分析師樂觀傾向的動因來看，分析師并未因政策約束下隱藏消息的相對減少而增大預測誤差，證明我國賣方分析師并非完全依賴私有消息進行預測和薦股，而是具備一定的進行準確預測的專業(yè)分析能力。同時，回歸結(jié)果也側(cè)面反映出監(jiān)管政策的實施緩解了賣方分析師面臨的利益沖突，有效增強了分析師的獨立性，使得分析師能夠更多地發(fā)布真實盈利預測，最終得到預測準確性提升的結(jié)果。

相比之下，較早施行的原則性監(jiān)管文件《規(guī)定》(Policy1)的回歸系數(shù)雖然顯著，但符號皆為正，在經(jīng)濟意義上表現(xiàn)為：該政策的實施并沒有立即對盈利預測樂觀偏差的上漲勢頭起到遏制作用，短時間內(nèi)沒有顯現(xiàn)出監(jiān)管政策的有效性。研究Policy2與Policy1的政策內(nèi)容和制定背景，可以發(fā)現(xiàn)作為原則性監(jiān)管文件《規(guī)定》細化、落實的菜單文件，兩項自律規(guī)則是在市場對《規(guī)定》充分反應的基礎(chǔ)上制定的。監(jiān)管細則在吸收了行業(yè)對《規(guī)定》的大量反饋意見，并進一步借鑒國際監(jiān)管經(jīng)驗，對《規(guī)定》中未作規(guī)定、但行業(yè)普遍反映亟需規(guī)范的問題提出了更加具體、細致、嚴格的規(guī)范要求，對諸多不符合行業(yè)規(guī)范的行為提出了更有針對性的懲戒措施。兩項自律規(guī)則處罰力度更大，要求更加嚴苛，更具可執(zhí)行和操作性，因而能夠真正對分析師的過度樂觀行為形成約束。而較早施行的《規(guī)定》內(nèi)容偏向原則和綱領(lǐng)，無論是券商機構(gòu)實際執(zhí)行還是監(jiān)管部門進行監(jiān)管懲處，即使領(lǐng)會了文件精神，其具體落實的標準也很難把握。較低的政策可執(zhí)行度會削弱其制定之初所預設(shè)的監(jiān)管強度，導致對市場主體的實際約束效果非常有限。

控制變量的符號也基本符合預期(30)排名(Rank)靠前的明星分析師預測準確性不及非明星分析師，相比維護自身聲譽更容易受到短期利益沖突的影響，其獨立性和客觀性受損嚴重。此外，Tspan回歸系數(shù)在1%水平上顯著大于0，表明預測提前于年報公告日的時間越長，鑒于公司的基本面信息較少，股價走勢越不好把握，且為維持與公司的良好關(guān)系，便于短期隱藏信息的獲取，分析師在難以把握上市公司長期未來收益時傾向于高估，即在長期預測時表現(xiàn)得更加樂觀。。經(jīng)濟基本面較好時，投資者情緒向好，分析師也更有信心提高對上市公司未來盈余的預測水平。而證券市場波動同樣會對預測準確性產(chǎn)生影響，中國賣方分析師能夠在滬深300指數(shù)回報率處于高位時給出相對冷靜的警示，股市萎靡時提振市場信心。從回歸結(jié)果可推測，我國賣方證券分析師在進行盈利預測時，更關(guān)注宏觀經(jīng)濟基本面是否良性健康發(fā)展，而不會在股市行情的頻繁波動中喪失理智。

(三) 監(jiān)管政策作用機制檢驗

基于監(jiān)管細則和對比政策的實證結(jié)果，H2政策作用機制研究僅對Policy2進行檢驗。

表2 過度樂觀動機檢驗

利益沖突因素中，買方機構(gòu)持股因子皆在1%的水平上顯著為正，上市公司買方持股比例和買方數(shù)量的提升都會提升賣方分析師盈利預測，驗證了許年行等(2012)對2003～2010年A股公司的實證結(jié)論。而券商內(nèi)部經(jīng)紀業(yè)務和承銷業(yè)務并未顯著增大分析師的樂觀程度，這在一定程度上歸功于監(jiān)管機構(gòu)對券商內(nèi)部信息隔離墻制度建設(shè)的要求。在私有信息獲取動機的檢驗中，Opacity顯著為正表明分析師會顯著提高對信息透明度較低的公司的盈利預測，以維持同上市公司的良好關(guān)系，便于日后獲得更多私人信息(Hovakimian & Saenyasiri，2010)。

表3 政策效應樂觀抑制機制檢驗

在分析師過度樂觀動機的基礎(chǔ)上對政策效應機制進行交叉項檢驗。機制1結(jié)果表明，監(jiān)管政策可通過抑制外部利益沖突來減弱分析師過度樂觀動機，提高分析師預測的獨立性和準確性；而機制2的結(jié)果表明，由于監(jiān)管政策對于研報信息獲取來源的限制降低了分析師私有信息獲取動機，因而對信息透明度較低的公司進行樂觀預測的必要性減弱，分析師執(zhí)業(yè)預測更加客觀且更多聚焦于公司基本面，預測準確性得到提高。

(四) 監(jiān)管強度與監(jiān)管政策效應檢驗

表4 監(jiān)管強度與監(jiān)管政策效應逐步回歸

(續(xù)表)

監(jiān)管強度(Inten)的回歸系數(shù)始終在1%的水平上顯著為負，符合行業(yè)強監(jiān)管對證券分析師過度樂觀行為具有抑制作用的常識。監(jiān)管細則(Policy2)、監(jiān)管強度(Inten)及交叉項系數(shù)皆顯著為負，表明分析師行業(yè)監(jiān)管環(huán)境與具體監(jiān)管政策在實現(xiàn)樂觀抑制效果方面可以相互加強。這可從兩個角度予以理解：其一，當監(jiān)管強度高于平均數(shù)據(jù)時，監(jiān)管政策效應更顯著，外在環(huán)境的監(jiān)管強度對證券分析師行業(yè)的監(jiān)管政策效應具有正向調(diào)節(jié)作用。其二，監(jiān)管政策的頒布會對行業(yè)整體監(jiān)管強度起到反作用。若監(jiān)管政策內(nèi)容本身更嚴格、細密，具有較高的可執(zhí)行性和可操作性，則可以通過改善監(jiān)管環(huán)境來增強行業(yè)整體規(guī)范，實現(xiàn)更強的糾偏效果，即有效的監(jiān)管細則本身能夠?qū)ΡO(jiān)管環(huán)境起到增強作用。

(五) 監(jiān)管政策效應的拓展性檢驗

針對假設(shè)4，按分析師主體(31)因按分析師分組后子樣本數(shù)據(jù)量減少，與分析師預測數(shù)量(密度)(Denti)產(chǎn)生了較強共線性，故在控制變量中刪除這一變量，參與回歸的數(shù)據(jù)量多于按預測時間分組的數(shù)據(jù)。和預測時間分組進行組內(nèi)回歸和費舍爾檢驗。

表5 對假設(shè)4分組回歸結(jié)果

表6 費舍爾組間系數(shù)檢驗

在按分析師分組的檢驗中，Policy2對明星分析師組的抑制系數(shù)比非明星分析師組高0.365。在進行3次抽樣數(shù)不同的費舍爾檢驗中，該差異皆在1%的顯著性水平下成立，即監(jiān)管細則實施后，非明星分析師的平均相對預測偏差的修正程度低于明星分析師組。由于明星分析師偏差的降低空間相對較大，以及出于維護自身聲譽的考慮，其對監(jiān)管政策更加敏感。

在按預測時間分組的檢驗中，長期預測高于短期預測1.43的政策效應差異在1%的顯著性水平上成立，說明在中國證券市場環(huán)境中，監(jiān)管政策對于修正長期盈利預測準確性更有效，這與國內(nèi)分析師長期預測平均相對偏差大幅高于短期的狀況有關(guān)。

五、 簡短結(jié)論與建議

本文以我國賣方分析師監(jiān)管政策效應為研究主題，探析證券監(jiān)管政策對賣方分析師過度樂觀行為的抑制效應，并為破解證券分析師“過度樂觀之謎”提供微觀證據(jù)。研究結(jié)果表明，我國對證券分析師的監(jiān)管政策能夠顯著地糾正賣方分析師過度樂觀的盈余預測偏差，通過利益沖突抑制機制和私有消息獲取抑制機制糾正分析師過度樂觀的行為傾向。由于2012年的監(jiān)管細則比2011年的監(jiān)管框架更嚴格、具體、全面，監(jiān)管強度更大，因而也是更為有效的監(jiān)管政策，能夠?qū)φw監(jiān)管強度起到增強效應；同時，外界監(jiān)管力度也可對監(jiān)管細則的政策效應起到調(diào)節(jié)與增強作用。不僅如此，監(jiān)管政策還能夠提高明星和非明星分析師預測的準確性，以及短期和長期之不同預測期限中的樂觀偏差，提高分析師盈利預測和薦股的審慎性。相對非明星分析師和短期盈利預測，監(jiān)管政策對原本預測準確性更低、樂觀偏差更大的明星分析師和長期預測的政策效應更為顯著。(32)限于篇幅，斷點回歸等穩(wěn)健性檢驗公式及結(jié)果未具體列明。如有需要，可向作者索取。

綜上所述，為切實提升我國證券分析師行業(yè)監(jiān)管力度，強化中小投資者保護，我們提出如下政策建議：

(1) 加強證券研究行業(yè)的監(jiān)管力度，提高監(jiān)管效率。通過強有力的證券研究行業(yè)監(jiān)管措施，引導證券分析師強化行為規(guī)范，提升盈余預測的有效度。此外，加大證券分析師違法違規(guī)的懲戒機制和成本，嚴懲證券分析師與機構(gòu)或莊家“信息合謀”等行為，不斷提高監(jiān)管政策的有效性。

(2) 加強利益沖突監(jiān)管，強化中小投資者權(quán)益保護。加強“傭金”導向的賣方分析師薦股行為監(jiān)管，完善券商內(nèi)部“中國墻”(Chinese Wall)部門信息隔離機制，嚴防分析師利益沖突。同時，通過激勵與約束機制構(gòu)建消除賣方分析師的“過度樂觀”的利益沖突誘因，從機制層面消除賣方分析師過度樂觀的行為動機。

(3) 以審慎監(jiān)管為準則，合理引導理性薦股行為，構(gòu)建行業(yè)新秩序。高效的證券監(jiān)管政策效應需要“硬制度”與“軟環(huán)境”相結(jié)合，“軟環(huán)境”需要通過行業(yè)自律組織和職業(yè)自律守則培育獨立誠信、謹慎客觀、勤勉盡職、公平公正的行業(yè)道德環(huán)境，不斷優(yōu)化證券研究行業(yè)新秩序。