王宏濤，曹文成，王一鳴，鄭田丹

(1. 西安郵電大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 西安 710061；2. 北京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100871；3. 南京信息工程大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210044；4. 上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200433)

一、 引言

持續(xù)創(chuàng)新不僅是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵方式，更是企業(yè)參與更高水平競(jìng)爭(zhēng)和拓展利潤(rùn)空間的必然選擇。兩權(quán)分離的公司治理體系所引發(fā)的信息不對(duì)稱的存在，會(huì)在企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)中引入不確定性，會(huì)在某種程度上束縛企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效[1]。分析師作為資本市場(chǎng)上重要的信息中介，通過其專業(yè)技能和信息搜集處理優(yōu)勢(shì)，能夠在一定程度上緩解信息不對(duì)稱，提高企業(yè)的資源配置效率[2]。那么，分析師預(yù)測(cè)是否有助于提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效，其背后的內(nèi)在機(jī)制又是什么，這些問題值得探討。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于分析師預(yù)測(cè)與企業(yè)創(chuàng)新研究主要有以下三種觀點(diǎn)：一是部分研究認(rèn)為分析師預(yù)測(cè)有利于提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。這類研究從資本市場(chǎng)的信息不對(duì)稱角度出發(fā)，認(rèn)為當(dāng)前中國(guó)上市公司普遍存在著內(nèi)部治理機(jī)制不完善和信息透明度低的問題，加劇了公司決策者與股東之間的信息不對(duì)稱，而分析師預(yù)測(cè)報(bào)告的信息披露功能能夠使企業(yè)受到外部監(jiān)督，在一定程度上緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱[3-4]，通過刺激投資者興趣和降低信息風(fēng)險(xiǎn)以緩解企業(yè)融資約束，提升企業(yè)創(chuàng)新效率。二是一部分文獻(xiàn)認(rèn)為分析師預(yù)測(cè)報(bào)告不利于提升企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。相關(guān)研究認(rèn)為分析師預(yù)測(cè)往往會(huì)誘發(fā)管理人員的短視行為，阻礙公司的長(zhǎng)期投資和績(jī)效增長(zhǎng)，從而不利于公司業(yè)績(jī)，投資更多的企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)可能會(huì)引致更大程度的信息不對(duì)稱[5-6]。三是少數(shù)研究認(rèn)為分析師報(bào)道與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系不太可能是線性的正負(fù)關(guān)系，取決于分析師覆蓋率的高低。具體來說，分析師覆蓋率和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間呈非線性“U”型特征。分析師覆蓋率的增加會(huì)導(dǎo)致企業(yè)削減研發(fā)支出，收購(gòu)更多創(chuàng)新型企業(yè)，并投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，以保證長(zhǎng)期績(jī)效的正增長(zhǎng)[7-8]。

整體而言，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的研究方面已有探討，但更多地聚焦于單一的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，以點(diǎn)帶面研究分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，缺乏對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新組成部分進(jìn)行更為深入的探討。此外，已有研究并未將分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)有效結(jié)合起來深入探討分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。鑒于此，本文基于2008—2020年我國(guó)A股上市公司樣本數(shù)據(jù)，深入探討分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，將分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)統(tǒng)一在一個(gè)框架內(nèi)，有助于更好地考察分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。第二，立足于企業(yè)創(chuàng)新實(shí)踐環(huán)境特征，進(jìn)一步揭示分析師預(yù)測(cè)影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的內(nèi)在機(jī)制，同時(shí)深入探索不同企業(yè)主體間異質(zhì)性特征對(duì)分析師預(yù)測(cè)與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的異質(zhì)性影響。第三，從分析師預(yù)測(cè)報(bào)告視角將企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效分解為創(chuàng)新產(chǎn)出、創(chuàng)新質(zhì)量和長(zhǎng)期價(jià)值，有助于更為全面地衡量分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。第四，基于分析師預(yù)測(cè)信息環(huán)境的強(qiáng)弱分析企業(yè)信息披露和會(huì)計(jì)政策選擇對(duì)分析師預(yù)測(cè)與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系影響的異質(zhì)性，是對(duì)已有研究的重要補(bǔ)充。

二、 理論分析與研究假設(shè)

(一)分析師預(yù)測(cè)與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

分析師作為市場(chǎng)上重要的信息中介，通過其行業(yè)專長(zhǎng)提供的盈余預(yù)測(cè)信息是企業(yè)決策者重要的決策依據(jù)[9]，有助于提升企業(yè)股價(jià)信息含量和緩解企業(yè)信息不對(duì)稱[10]?，F(xiàn)實(shí)中分析師對(duì)企業(yè)進(jìn)行分析，然后分析師預(yù)測(cè)報(bào)告中披露的信息被投資者知曉。當(dāng)分析師預(yù)測(cè)報(bào)告披露完全時(shí)，會(huì)降低企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱程度，進(jìn)而有助于緩解企業(yè)創(chuàng)新投資的融資約束，提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。然而企業(yè)由于受到資金規(guī)模和使用期限的約束，此時(shí)投資者和企業(yè)管理者也會(huì)更加關(guān)注企業(yè)短期績(jī)效，這種為短期投資者提供信息的動(dòng)機(jī)會(huì)弱化企業(yè)的長(zhǎng)期績(jī)效，強(qiáng)化企業(yè)的短期績(jī)效，易造成企業(yè)犧牲長(zhǎng)遠(yuǎn)利益的短視行為[1]，從而不利于企業(yè)加大對(duì)可切實(shí)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)明專利的創(chuàng)新投入，無法促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的提升。

究其原因，一方面，我國(guó)分析師市場(chǎng)起步較晚，仍有部分分析師關(guān)注企業(yè)的短期績(jī)效[1]，由于在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中一家企業(yè)可能同時(shí)被多個(gè)分析師跟蹤，此時(shí)企業(yè)收到的分析師預(yù)測(cè)報(bào)告數(shù)量越多對(duì)企業(yè)的壓力效應(yīng)也會(huì)越大，這會(huì)對(duì)企業(yè)形成一種關(guān)注短期績(jī)效的壓力效應(yīng)，企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新戰(zhàn)略決策時(shí)也會(huì)更迎合利益相關(guān)者和管理層訴求。加之，與發(fā)明專利相比，實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利的申請(qǐng)更多體現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新的“量變”，在某種程度上也屬于對(duì)政策與監(jiān)管的迎合，是一種策略性創(chuàng)新，可以滿足企業(yè)短期績(jī)效考核需求，因此企業(yè)決策者會(huì)將資金分配到能夠獲得短期績(jī)效的非發(fā)明專利上，此時(shí)短期績(jī)效能夠及時(shí)反映在下一年的分析師預(yù)測(cè)報(bào)告中并且被投資者觀察到，更容易獲得融資。另一方面，當(dāng)企業(yè)決策者將資金分配到長(zhǎng)期才能夠獲得成功的發(fā)明專利上時(shí)，由于按照會(huì)計(jì)準(zhǔn)則未成功量化的研發(fā)投入計(jì)入費(fèi)用而非無形資產(chǎn)，因此發(fā)明專利所提升的長(zhǎng)期績(jī)效并不能被及時(shí)反映在當(dāng)期分析師預(yù)測(cè)報(bào)告中，會(huì)造成企業(yè)下一年度被分析師披露的業(yè)績(jī)較差。這種壓力效應(yīng)會(huì)加劇企業(yè)管理者的自利行為，使企業(yè)決策者在進(jìn)行利益權(quán)衡時(shí)更加注重短期績(jī)效[11]，從而增加企業(yè)注重對(duì)實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計(jì)專利投資的短期績(jī)效傾向，不利于促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的提升?；谏鲜龇治?，本文提出研究假設(shè)H1。

H1：限定其他條件不變，分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用，但壓力效應(yīng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量具有抑制作用。

信息效應(yīng)有助于企業(yè)降低外部融資成本[1]。分析師從公司內(nèi)部和外部的各渠道收集信息，并向投資者提供他們對(duì)公司投資潛力的評(píng)估[12-13]，因此企業(yè)管理者重視分析師的報(bào)道。此外，壓力效應(yīng)的基本假設(shè)是分析師的預(yù)測(cè)普遍樂觀。如果分析師發(fā)布準(zhǔn)確或可被超越的盈余預(yù)測(cè)，經(jīng)理人不必犧牲長(zhǎng)期增長(zhǎng)來滿足分析師的預(yù)期。鑒于經(jīng)理人有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)報(bào)告達(dá)到或超過分析師預(yù)測(cè)的收益，當(dāng)分析師預(yù)測(cè)樂觀時(shí)，經(jīng)理人會(huì)努力增加收益以便達(dá)到或超過分析師的預(yù)測(cè)，這種經(jīng)理人行為會(huì)減少分析師的預(yù)測(cè)誤差。相比之下，經(jīng)理人沒有動(dòng)機(jī)根據(jù)分析師的悲觀預(yù)測(cè)來降低收益。而且，分析師的知識(shí)水平隨著工作經(jīng)驗(yàn)、證券公司規(guī)?；蚱渌P(guān)注的公司(行業(yè))數(shù)量而變化，因此，較低的分析師覆蓋率可能表明較低的信息可用性。此外，由于與分析師關(guān)系處于早期階段的公司往往分析師覆蓋率較低，較低的分析師覆蓋率可能代表分析師對(duì)公司較低的熟悉程度。在此條件下，鑒于分析師基于劣質(zhì)信息的預(yù)測(cè)是樂觀的這種推理導(dǎo)致了在其他條件相同的情況下，少數(shù)分析師的一致預(yù)測(cè)是樂觀的預(yù)期，額外的分析師覆蓋率的邊際成本隨著分析師覆蓋率的增加而減少。因此，總成本隨著分析師覆蓋率的增加而遞減，直到邊際成本接近于零，而收益只有在企業(yè)對(duì)這種關(guān)系進(jìn)行了大量投資之后才會(huì)出現(xiàn)。這表明，企業(yè)績(jī)效會(huì)隨著分析師覆蓋率的下降而下降，在沒有能力將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)績(jī)效的情況下，對(duì)加強(qiáng)這種關(guān)系的更多投資只會(huì)產(chǎn)生更多的損失。然而，在轉(zhuǎn)折點(diǎn)之后，隨著企業(yè)在與分析師的關(guān)系上投資水平的提高，額外的分析師覆蓋率的邊際效益增加，企業(yè)更有能力從改善的投資者關(guān)系中獲利，邊際成本下降。此時(shí)，公司業(yè)績(jī)隨著分析師覆蓋率的增加而增加，而且速度越來越快。簡(jiǎn)而言之，分析師覆蓋率和企業(yè)績(jī)效之間可能存在非線性“U”型關(guān)系?；谏鲜龇治?，本文提出研究假設(shè)H2。

H2：限定其他條件不變，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響呈現(xiàn)非線性“U”型特征，即分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響表現(xiàn)為先下降后上升趨勢(shì)。

(二)分析師預(yù)測(cè)、企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效

由于創(chuàng)新項(xiàng)目的不透明，管理層和外部投資者之間存在信息不對(duì)稱，企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量會(huì)影響投資者對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目?jī)r(jià)值的評(píng)估[14]。因此，分析師預(yù)測(cè)和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)聯(lián)可能因公司信息披露和會(huì)計(jì)政策選擇而有所差異[8, 15]，從融資渠道、薪酬渠道和學(xué)習(xí)渠道來影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效[16-17]。一方面，外部審計(jì)的信息功能能通過審計(jì)師出具的財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量保證機(jī)制，進(jìn)一步提高企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告信息的真實(shí)性和可靠性，進(jìn)而為分析師的信息解讀者角色做出高質(zhì)量的盈余預(yù)測(cè)提供重要保證。企業(yè)的信息披露程度高，不僅能夠抑制企業(yè)的應(yīng)計(jì)盈余管理行為，提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，而且也能夠提高審計(jì)質(zhì)量和抑制大股東掏空行為[18]，提高分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)，緩解企業(yè)融資約束，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出提升。另一方面，如果管理者使用應(yīng)計(jì)盈余管理或預(yù)期管理來實(shí)現(xiàn)盈余目標(biāo)，則不需要犧牲長(zhǎng)期績(jī)效增長(zhǎng)。企業(yè)信息披露和會(huì)計(jì)政策選擇對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響可以在兩個(gè)不同的框架下進(jìn)行：一是在由管理層與外部投資者和債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱導(dǎo)致的代理框架內(nèi)，(強(qiáng)制或自愿)公司披露可以通過減少企業(yè)(管理層)和資本提供者之間的信息不對(duì)稱來促進(jìn)創(chuàng)新，從而減輕不確定的長(zhǎng)期投資中固有的嚴(yán)重逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題[19]。然而，這種信息不對(duì)稱的減少可能會(huì)導(dǎo)致管理層短視并阻礙投資，即使在沒有代理問題的情況下，企業(yè)也可能通過披露專有技術(shù)影響創(chuàng)新產(chǎn)出。二是在由信息不確定性產(chǎn)生的學(xué)習(xí)框架內(nèi)，即使沒有代理摩擦，財(cái)務(wù)報(bào)告也可能通過影響企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的學(xué)習(xí)影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。這種學(xué)習(xí)可以通過對(duì)想法的后續(xù)探索等產(chǎn)生溢出效應(yīng)，從而增加總體創(chuàng)新產(chǎn)出。然而，(強(qiáng)制性)披露可能通過傳播專有知識(shí)、財(cái)務(wù)報(bào)告降低公司參與創(chuàng)新的事前激勵(lì)，進(jìn)而增加創(chuàng)新租金事后在同行、供應(yīng)商和客戶之間重新分配的可能性[20]。因此，本文認(rèn)為在基于應(yīng)計(jì)盈余管理或預(yù)期管理都能夠部分地使公司免受分析師樂觀預(yù)測(cè)帶來的短期壓力的情況下，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的非線性“U”型關(guān)系可能不明顯。基于上述分析，本文提出研究假設(shè)H3和H4。

H3：限定其他條件不變，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新促進(jìn)作用和對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的抑制作用在信息環(huán)境質(zhì)量較高的企業(yè)中影響更為顯著。

H4：限定其他條件不變，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的非線性“U”型關(guān)系在信息環(huán)境質(zhì)量較高的企業(yè)中更為顯著。

三、 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

考慮到2007年新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則實(shí)施的影響，企業(yè)研發(fā)支出的會(huì)計(jì)處理有重大變化，且國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)從2007年開始收錄企業(yè)研發(fā)支出數(shù)據(jù)[21]，故本文選取2008—2020年中國(guó)上市公司樣本數(shù)據(jù)。本文剔除了金融類、ST、*ST和PT以及數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重樣本，最終得到3453家上市公司的22821個(gè)樣本觀測(cè)值。本文使用的研究數(shù)據(jù)均來自國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。為了降低極端值的影響，本文對(duì)所有的連續(xù)變量在1%和99%分位上進(jìn)行縮尾(Winsor)處理。

(二)變量選取

1. 被解釋變量：創(chuàng)新產(chǎn)出(Output)、創(chuàng)新質(zhì)量(Quality)和企業(yè)績(jī)效(A_TobinQ)。創(chuàng)新產(chǎn)出(output)，以企業(yè)年度專利總量加1取自然對(duì)數(shù)表示。參考郭金花等的研究[22]，本文將創(chuàng)新產(chǎn)出分為實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_szout)和策略性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_clout)兩個(gè)維度。實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_szout)，以企業(yè)年度發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)量加1取自然對(duì)數(shù)表示；策略性創(chuàng)新產(chǎn)出(Rd_clout)，以企業(yè)年度實(shí)用新型發(fā)明專利和外觀設(shè)計(jì)專利之和加1的自然對(duì)數(shù)表示。創(chuàng)新質(zhì)量(Quality)，以企業(yè)發(fā)明專利占比來衡量，發(fā)明專利占比以企業(yè)年度發(fā)明專利占專利總量的比例加1的自然對(duì)數(shù)來衡量[23]。企業(yè)績(jī)效(A_TobinQ)，采用經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后的托賓Q值，行業(yè)調(diào)整后的托賓Q值為企業(yè)的托賓Q值與同年同行業(yè)的平均托賓Q值之間的差，能夠更好地衡量分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)和長(zhǎng)期效應(yīng)。

2. 核心解釋變量：分析師關(guān)注度(Analyst)和分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度(Accuracy)。由于分析師每年不止對(duì)一家公司作預(yù)測(cè)，同時(shí)每家公司也不止收到一個(gè)分析師的預(yù)測(cè)報(bào)告，因此，企業(yè)收到的分析師預(yù)測(cè)報(bào)告數(shù)量(Analyst)以企業(yè)年度所獲得的分析師預(yù)測(cè)報(bào)告數(shù)量的平均數(shù)加1的自然對(duì)數(shù)來衡量，數(shù)據(jù)缺失的值設(shè)為0。由于企業(yè)一般在下一年度才收到分析師對(duì)企業(yè)當(dāng)年的預(yù)測(cè)報(bào)告，因此本文將分析師關(guān)注度(Analyst)變量提前一期。分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度(Accuracy)以分析師盈余預(yù)測(cè)誤差來衡量，同時(shí)，考慮到不同分析師的盈余預(yù)測(cè)偏差會(huì)因?yàn)樗櫟墓竞皖A(yù)測(cè)年份的不同而不具有可比性，故本文采用比例均值調(diào)整的方法來度量分析師預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[24-25]。

3. 調(diào)節(jié)變量：企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量(DA)。選取經(jīng)修正的Jones模型計(jì)算得到的企業(yè)操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值(DA)來衡量，該值可以很好地反映因企業(yè)信息披露和會(huì)計(jì)政策選擇造成的企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量差異。操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值(DA)越小，說明企業(yè)盈余管理動(dòng)機(jī)越小，企業(yè)信息透明度越高，企業(yè)的信息環(huán)境質(zhì)量越好，反之則說明企業(yè)的信息環(huán)境質(zhì)量越差。

4. 控制變量：參考已有研究[1, 14, 19]，本文選取滯后一期的控制變量包括企業(yè)規(guī)模(Sizei,t-1)、企業(yè)年齡(Agei,t-1)、盈利能力(ROAi,t-1)、固定資產(chǎn)比(PPEi,t-1)、市值賬面比(MBi,t-1)、股權(quán)制衡度(Balancei,t-1)、機(jī)構(gòu)投資者持股(Institutei,t-1)、管理層持股(Msharei,t-1)、控股股東持股(Csharei,t-1)、研發(fā)費(fèi)用率(RDfi,t-1)、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)(TobinQi,t-1)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEVi,t-1)、盈利波動(dòng)性(EarVi,t-1)、資本積累率(CAARi,t-1)、資本支出比(Capexi,t-1)、董事會(huì)規(guī)模(Boardi,t-1)和研發(fā)支出占比(R&Di,t-1)。

限于篇幅，變量定義及說明表留存?zhèn)渌鳌?/p>

(三)模型設(shè)定

為驗(yàn)證假設(shè)H1，本文設(shè)置計(jì)量模型(1)進(jìn)行檢驗(yàn)：

Outputi,t/Qualityi,t=β0+β1Analysti,t+1+β2Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(1)

為驗(yàn)證假設(shè)H2，本文設(shè)置計(jì)量模型(2)進(jìn)行檢驗(yàn)：

(2)

為驗(yàn)證假設(shè)H3，本文設(shè)置計(jì)量模型(3)進(jìn)行檢驗(yàn)：

Outputi,t/Qualityi,t=β0+β1Analysti,t+1+β2Analysti,t+1×DAi,t-1+β3DAi,t-1+β4Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(3)

為驗(yàn)證假設(shè)H4，本文設(shè)置計(jì)量模型(4)進(jìn)行檢驗(yàn)：

(4)

四、 實(shí)證結(jié)果及分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表1為分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響的估計(jì)結(jié)果。列(1)的結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進(jìn)作用。進(jìn)一步地，列(2)和列(3)中結(jié)果顯示，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)策略性創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用要大于對(duì)實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出的促進(jìn)作用，且企業(yè)被分析師跟蹤數(shù)增加一倍，企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出和策略性創(chuàng)新產(chǎn)出分別增加4.51%、4.25%和4.32%，即被分析師跟蹤越多的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出水平越高。這表明在中國(guó)情境下，分析師跟蹤在企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)中發(fā)揮更多的是治理作用而非壓力效應(yīng)[14]，與陳欽源等的研究結(jié)論一致[26]。列(4)和列(5)的結(jié)果顯示，分析師預(yù)測(cè)會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，降低企業(yè)績(jī)效，即企業(yè)被分析師跟蹤數(shù)量增加一倍，企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量和企業(yè)績(jī)效分別降低0.32%和2.54%，說明分析師預(yù)測(cè)會(huì)造成管理層短視，使企業(yè)加大對(duì)更容易獲得的實(shí)用新型發(fā)明專利和外觀設(shè)計(jì)專利上的創(chuàng)新投資以獲取短期績(jī)效，進(jìn)而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量和企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生了抑制作用，支持了假設(shè)H1。此外，列(6)的回歸結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的一次項(xiàng)系數(shù)和二次項(xiàng)系數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn)，說明分析師預(yù)測(cè)與企業(yè)績(jī)效之間存在先下降后上升的“U”型非線性關(guān)系，與假設(shè)H2預(yù)期一致。

表1 基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)結(jié)果

(二)企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量的調(diào)節(jié)效應(yīng)

本文選取基于修正的Jones模型計(jì)算得到企業(yè)操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值(DA)來衡量因企業(yè)由于信息披露和會(huì)計(jì)政策選擇造成的信息環(huán)境質(zhì)量差異。同時(shí)，按照樣本企業(yè)操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值DA的中位數(shù)，如果企業(yè)操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值DA小于樣本中位數(shù)，則劃分為高信息環(huán)境質(zhì)量組，否則劃分為低信息環(huán)境質(zhì)量組，回歸結(jié)果如表2所示。

從表2列(1)至列(4)的結(jié)果可以看出，與信息環(huán)境較差的企業(yè)相比，分析師預(yù)測(cè)對(duì)信息環(huán)境較好企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出、實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新產(chǎn)出和策略性創(chuàng)新產(chǎn)出的正向影響較大，且分析師預(yù)測(cè)的壓力效應(yīng)在信息環(huán)境質(zhì)量較好的企業(yè)中影響更為顯著，這與假設(shè)H3一致。列(5)中的回歸結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的“U”型非線性關(guān)系在信息環(huán)境質(zhì)量較好的企業(yè)中更為顯著。說明在信息環(huán)境質(zhì)量較差的情況下，企業(yè)由于應(yīng)計(jì)盈余管理行為的存在，可以免受分析師預(yù)測(cè)的影響，并能夠部分地使企業(yè)免受分析師預(yù)測(cè)帶來的短期績(jī)效壓力，在這種情況下分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響由負(fù)變正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)不顯著，這與假設(shè)H4一致。

表2 企業(yè)信息環(huán)境調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(三)內(nèi)生性問題的處理

1. 動(dòng)態(tài)面板模型

考慮到企業(yè)的創(chuàng)新可能具有高度的自相關(guān)性和遺漏變量問題導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。本文在計(jì)量模型(1)和模型(2)中引入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)，采用動(dòng)態(tài)面板兩階段差分GMM模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果與前文結(jié)論一致。(限于篇幅，結(jié)果備索，下同。)

2. 工具變量法

2）用戶行為（包括 PDP激活、RAU、TAU、QOS更新等）涉及到SGSN與GGSN間進(jìn)行g(shù)tpc或者gptu交付的情況，一旦一條GTP消息沒有得到對(duì)端網(wǎng)元的正確響應(yīng)，同樣將會(huì)上報(bào)“gtpc路徑斷”；

為更加有效地克服模型內(nèi)生性問題，參考陳欽源等的研究[26]，本文選取預(yù)期跟蹤某企業(yè)的分析師總?cè)藬?shù)(ExpCoverage)作為實(shí)際跟蹤人數(shù)的工具變量，采用兩階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行回歸。主檢驗(yàn)結(jié)果仍然保持不變。

3. 排除潛在遺漏變量

由于分析師預(yù)測(cè)與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間可能還存在遺漏變量問題，因此，本文選取獨(dú)立董事占比(Diri,t-1)、監(jiān)事會(huì)規(guī)模(Ssizei,t-1)、股權(quán)集中度(TOP1i,t-1)、兩職合一(Duali,t-1)和董事長(zhǎng)年齡(Magei,t-1)作為控制變量加入主回歸模型中，回歸結(jié)果仍與主回歸結(jié)果保持一致。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)論的真實(shí)可靠，本文選取企業(yè)被研報(bào)關(guān)注數(shù)(Roport)作為核心解釋變量分析師預(yù)測(cè)的替代指標(biāo)；同時(shí)，為避免申請(qǐng)專利總量為0的樣本對(duì)回歸結(jié)果造成的偏差，本文將申請(qǐng)專利總量為0的樣本剔除后重新進(jìn)行回歸，本文結(jié)論再次得到了驗(yàn)證。限于篇幅，結(jié)果備索。

五、 進(jìn)一步分析

(一)作用機(jī)制檢驗(yàn)

分析師預(yù)測(cè)信息對(duì)公司管理層的戰(zhàn)略選擇有著深遠(yuǎn)的影響[27]：一方面，分析師預(yù)測(cè)可以幫助公司有效降低融資成本，緩解企業(yè)融資約束，從而促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)，另一方面，分析師通過制定短期業(yè)績(jī)基準(zhǔn)，會(huì)使企業(yè)受到來自外部的監(jiān)督[28]，而當(dāng)企業(yè)受到分析師關(guān)注度較高時(shí)會(huì)造成企業(yè)的短視行為，進(jìn)而會(huì)損害企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展能力，同時(shí)也不利于提高企業(yè)的資金配置效率[1]，進(jìn)而影響企業(yè)績(jī)效。因此，本文認(rèn)為分析師預(yù)測(cè)能夠通過緩解企業(yè)融資約束和造成管理層短視影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，并設(shè)置如下中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

Innovi,t=α0+α1Analysti,t+1+α2Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(5)

Mediatori,t-1=?0+?1Analysti,t+1+?2Accuracyi,t+1+γXi,t-1+Industry+Year+εi,t

(6)

(7)

在模型(6)和模型(7)中，Innovi,t代表企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效變量，Mediatori,t代表融資約束變量(SA)和管理層短視變量(Mshort)。參考Hadlock和Pierce的研究[29]，本文采用SA指數(shù)來衡量上市公司的融資約束，SA值越小，說明企業(yè)面臨的融資約束程度越嚴(yán)重。參考許寧寧和Bushee的做法[30-31]，本文以研發(fā)支出削減來衡量企業(yè)管理層短視(Mshort)，研發(fā)支出削減為公司t+1年的研發(fā)支出減去t年的研發(fā)支出與公司t年末的總資產(chǎn)之比。

表3為融資約束中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。列(1)中被解釋變量為融資約束變量(SA)，結(jié)果表明分析師預(yù)測(cè)會(huì)緩解企業(yè)融資約束水平。加入中介因子融資約束變量(SA)之后，列(2)至列(6)的結(jié)果表明融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效具有顯著負(fù)向影響，但分析師預(yù)測(cè)表現(xiàn)為會(huì)增加企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量和降低企業(yè)績(jī)效。根據(jù)中介效應(yīng)原理可知，緩解企業(yè)融資約束的中介渠道存在。

表3 融資約束的中介效應(yīng)

表4為管理層短視的檢驗(yàn)結(jié)果。列(1)的回歸結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)會(huì)使企業(yè)進(jìn)行研發(fā)支出削減行為，這也間接說明了分析師預(yù)測(cè)增加了企業(yè)內(nèi)外部績(jī)效壓力。加入中介因子研發(fā)支出削減(Mshort)之后，結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)會(huì)造成管理層短視，但仍會(huì)增加企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，抑制創(chuàng)新質(zhì)量，降低企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。通過上述結(jié)果可以看出，造成管理層短視的中介渠道顯著存在。

表4 管理層短視的中介效應(yīng)

(二)異質(zhì)性分析

1. 企業(yè)性質(zhì)異質(zhì)性分析

按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將樣本劃分為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)，結(jié)果表明，與國(guó)有企業(yè)相比，分析師預(yù)測(cè)會(huì)提高非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出但會(huì)抑制非國(guó)有企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量，同時(shí)分析師預(yù)測(cè)對(duì)非國(guó)有企業(yè)績(jī)效影響的非線性“U”型關(guān)系顯著存在，說明分析師預(yù)測(cè)的信息效應(yīng)和壓力效應(yīng)對(duì)非國(guó)有企業(yè)的影響更為突出。(限于篇幅，結(jié)果備索，下同。)

2. 企業(yè)所處階段異質(zhì)性分析

參考楊曉妹等的研究[32]，按照企業(yè)年齡本文將企業(yè)劃分為成長(zhǎng)型企業(yè)和成熟型企業(yè)，如果企業(yè)的年齡超過12年，則劃分為成熟型企業(yè)，否則劃分為成長(zhǎng)型企業(yè)。結(jié)果表明，與成長(zhǎng)型企業(yè)相比，分析師預(yù)測(cè)會(huì)提高成熟型企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，但會(huì)抑制其創(chuàng)新質(zhì)量，同時(shí)分析師預(yù)測(cè)對(duì)成熟型企業(yè)績(jī)效的影響表現(xiàn)出顯著的“U”型特征。

3. 行業(yè)屬性異質(zhì)性分析

參照2012年中國(guó)證監(jiān)會(huì)《上市公司分類指引》中的行業(yè)劃分，本文將樣本企業(yè)劃分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，相比于非高新技術(shù)企業(yè)，分析師預(yù)測(cè)會(huì)提高高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，降低其創(chuàng)新質(zhì)量，進(jìn)而分析師預(yù)測(cè)對(duì)高新技術(shù)企業(yè)績(jī)效影響呈現(xiàn)顯著的“U”型特征。

六、 結(jié)論性評(píng)述

本文基于2008—2020年中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證考察了分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)：分析師預(yù)測(cè)會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，抑制企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，進(jìn)而對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響呈現(xiàn)出先下降后上升的非線性“U”型關(guān)系；考慮到企業(yè)信息披露和會(huì)計(jì)政策選擇的影響，研究發(fā)現(xiàn)這一效應(yīng)在信息質(zhì)量環(huán)境較好的企業(yè)中更為明顯；機(jī)制檢驗(yàn)表明，分析師預(yù)測(cè)通過緩解企業(yè)融資約束和造成企業(yè)管理層短視影響了企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效；異質(zhì)性分析結(jié)果表明，分析師預(yù)測(cè)會(huì)提高非國(guó)有企業(yè)、成熟型企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，但會(huì)抑制非國(guó)有企業(yè)、成熟型企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量，而且分析師預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的非線性“U”型關(guān)系在非國(guó)有企業(yè)、成熟型企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)中更為凸顯。此外，內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均表明本文結(jié)論的可靠性。

本文具有重要的政策啟示：第一，政府應(yīng)進(jìn)一步完善分析師信息披露制度，提高分析師預(yù)測(cè)的覆蓋率和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，尤其是要加大對(duì)企業(yè)長(zhǎng)期績(jī)效的披露；第二，企業(yè)要不斷加大對(duì)發(fā)明專利的創(chuàng)新投入，真抓實(shí)干地提高企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力；第三，加大對(duì)企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的建設(shè)，尤其是要加大對(duì)企業(yè)管理層的建設(shè)，避免在創(chuàng)新活動(dòng)中的短視行為。此外，可進(jìn)一步發(fā)揮財(cái)政補(bǔ)貼和稅收減免政策的長(zhǎng)效激勵(lì)機(jī)制以暢通企業(yè)創(chuàng)新融資渠道。