顏恩點 錢川陽 高思佳

(上海大學，上海 200444)

一、引言

近年來，我國非金融企業(yè)紛紛涉足金融領域，金融化趨勢明顯,原因主要在于:一方面，信貸歧視、信貸約束導致中小企業(yè)很難通過正規(guī)途徑獲得融資(Allen et al.，2019)，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務充當了重要的信用中介角色；另一方面，實體經(jīng)濟低迷，傳統(tǒng)行業(yè)回報率下滑，而金融行業(yè)利潤高企(韓珣 等，2017)，非金融企業(yè)為謀求高額利潤不斷提高金融化水平。盡管影子銀行業(yè)務能夠在一定程度上改善初次信貸資源的配置失衡，但其高杠桿率、期限錯配等特點也隱藏著巨大風險。從現(xiàn)有文獻來看，學者圍繞非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務的識別、度量及其對審計質(zhì)量、融資結(jié)構和經(jīng)營風險的影響(王永欽 等，2015；顏恩點 等，2018；韓珣 等，2017；李建軍 等，2019)展開了深入探討，但鮮有關注非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務對資本市場的影響。

分析師作為資本市場重要的信息中介，擁有專業(yè)的分析能力和豐富的實踐經(jīng)驗，他們通過發(fā)布研究報告、傳遞公司信息，有效地緩解了投資者和上市公司之間的信息不對稱。但是，在我國新興加轉(zhuǎn)軌的資本市場中，分析師更傾向于出具樂觀的研究報告，從而對中小投資者的投資決策產(chǎn)生了較為嚴重的誤導(周冬華 等，2016)。這一現(xiàn)象也引發(fā)學界的密切關注，既往研究主要從分析師自身認知偏差和利益沖突的視角探討造成其盈余預測樂觀的原因，也有少數(shù)學者考察了外部制度的影響(Gu et al.，2013；Bradshaw，2011；官峰 等，2015；王攀娜 等，2017；褚劍 等，2019)。與上述研究不同，本文從非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務的視角出發(fā)，深入探究分析師盈余預測樂觀度的影響因素及相關作用機制問題。

本文利用Compustat Global企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供的2008—2017年我國非金融上市企業(yè)樣本，考察了非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的影響。較之已有研究，本文的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面：其一，拓寬了分析師盈余預測樂觀度影響因素理論研究的視角?，F(xiàn)有文獻分別從分析師自身認知偏差、利益沖突、外部制度等視角出發(fā)探究分析師盈余預測樂觀度的影響因素，而本文著重考察了非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的影響及其作用機制，這是對分析師盈余預測度影響因素方面文獻的有益補充。其二，豐富了非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務的經(jīng)濟后果方面的研究。已有相關文獻圍繞影子銀行業(yè)務的識別、度量及其對企業(yè)自身行為的影響展開了深入探討，而本文則側(cè)重于考察非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務與分析師預測樂觀度的關系，即探究其對資本市場信息中介的影響。其三，研究結(jié)論對于促進分析師行業(yè)健康發(fā)展、完善企業(yè)信息披露制度以及加強政府市場監(jiān)管具有重要的啟發(fā)意義。

二、文獻回顧

(一)分析師盈余預測樂觀度

證券分析師憑借其專業(yè)分析能力、信息優(yōu)勢和豐富經(jīng)驗，通過盈利預測等方式對外發(fā)布關于公司價值的分析報告，報告的準確性對于資本市場的資源配置效率提升以及投資者做出正確的投資決策至關重要。已有研究著重從三個方面考察了分析師盈余預測樂觀度形成的原因：一是分析師自身認知偏差的角度。分析師對好消息過度反應、對壞消息反應不足以及自身情感因素都會導致其出現(xiàn)樂觀偏差(Hilary et al.，2006；周冬華 等，2016；伍燕然 等，2012)。二是利益沖突的角度。當分析師自身獲利需求與公司其他利益相關者的需求存在較大分歧時，為提高交易傭金、迎合管理層、維護與機構投資者的關系、增加所在券商承銷收入等(Jackson，2005；Bradshaw，2011；曹勝 等，2011；Lim，2001；趙良玉 等，2013；Gu et al.，2013；官峰 等，2015；周冬華 等，2016)，分析師出具有偏報告的可能性顯著增大。三是外部制度的視角。還有一些研究考察了賣空機制、融資融券等制度對分析師盈余預測樂觀度的影響(李丹 等，2016；王攀娜 等，2017；褚劍 等，2019)。

綜上所述，鑒于分析師作為資本市場信息中介的重要地位以及分析師盈余預測樂觀度的普遍性，國內(nèi)外學者從不同方面對分析師盈余預測樂觀度的影響因素進行了廣泛探討，并取得了一系列極具價值的成果。但是，已有研究的視角較為有限，仍然存在進一步拓展的空間。

(二)影子銀行

金融穩(wěn)定理事會將影子銀行體系界定為游離于正規(guī)銀行體系之外、可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風險和監(jiān)管套利風險等問題的信用中介體系。與發(fā)達國家相比，我國影子銀行體系的運行有著自身鮮明的特點(祝繼高 等，2016)。

近年來，學者主要從以下幾個方面對我國金融機構的影子銀行業(yè)務展開研究。一是影子銀行的定義。裘翔等(2014)認為，我國影子銀行業(yè)務的本質(zhì)仍是一種借貸活動；孫國峰等(2015)指出，我國的影子銀行包括銀行影子和非銀行金融機構形成的傳統(tǒng)影子銀行。二是影子銀行形成的原因。已有研究發(fā)現(xiàn)，金融抑制、行政管制、信貸歧視等是影子銀行形成的主要驅(qū)動因素(Maddaloni et al.，2011；Chen et al.，2018；裘翔 等，2014)。三是影子銀行的經(jīng)濟后果。王永欽等(2015)、盧盛榮等(2019)認為，影子銀行作為對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的補充，為民營中小企業(yè)提供了新的融資渠道，滿足了其投融資需求，有利于解決初次信貸資源的配置失衡問題。但是，影子銀行游離于監(jiān)管之外的高風險性，不僅會降低貨幣政策傳導的有效性(Chen et al.，2018；高然 等，2018；溫信祥 等；2018；高蓓 等，2020)，還可能引發(fā)系統(tǒng)性風險(Gennaioli et al.，2012)。此外，還有部分研究著重考察了我國非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務，內(nèi)容涉及影子銀行業(yè)務的識別(王永欽 等，2015)、度量(顏恩點 等，2018)，以及其對審計質(zhì)量(顏恩點 等，2018)、融資結(jié)構(韓珣 等，2017)、經(jīng)營風險(李建軍 等，2019)的影響。總體來看，影子銀行業(yè)務問題已經(jīng)引發(fā)了學界的密切關注和熱烈討論，但有關非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務經(jīng)濟后果的研究依然較為匱乏。

三、理論分析與研究假設

(一)影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

本質(zhì)上，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務仍是一種風險性與隱蔽性較高的借貸行為。開展影子銀行業(yè)務可能會對企業(yè)日常生產(chǎn)經(jīng)營中的生產(chǎn)性投資活動產(chǎn)生負面影響，進而造成企業(yè)主業(yè)經(jīng)營不善、經(jīng)營風險升高(李建軍 等，2019)；與此同時，由于影子銀行業(yè)務游離于金融監(jiān)管之外，一旦借款方違約，則可能導致企業(yè)的財務風險和訴訟風險增加(顏恩點 等，2018)。這會對分析師預測產(chǎn)生以下兩方面的影響：一方面，為掩蓋上述風險，管理層通過盈余管理粉飾財務報表、減少信息披露的動機進一步增強，由此導致企業(yè)公布的信息質(zhì)量降低，分析師預測難度增加；另一方面，上述風險可能會加劇公司業(yè)績波動性，促使分析師解讀信息的難度大幅提高。由于企業(yè)對外披露的信息和管理層掌握的私有信息是分析師作出盈余預測的重要信息來源(周開國 等，2014)，當公開的信息難以解讀和預測時，從上市公司獲取私有信息就成為分析師構筑核心競爭力的關鍵(Lim，2001；趙良玉 等，2013)。分析師出具樂觀盈余預測報告，能夠幫助管理層維持公司良好形象和建立投資者信心，進而有利于分析師與上市公司高管建立良好的私人關系，并借此獲取更多的私有信息。綜上所述，當影子銀行業(yè)務導致企業(yè)公布的信息質(zhì)量降低時，分析師為了獲取更多的私有信息以降低信息解讀難度和提高預測精度，傾向于發(fā)布樂觀盈余預測以迎合管理層?；诖?，本文提出：

假設

1

：

非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務規(guī)模越大，分析師盈余預測樂觀度越高。

(二)機構投資者持股比例、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

近年來，我國機構投資者的種類、數(shù)量和規(guī)模迅速增長，其參與公司治理發(fā)揮積極監(jiān)督的作用也得到學術界和實務界的一致認可。一方面，機構投資者持股比例越高，投資者越關注公司的長期發(fā)展和持續(xù)盈利能力；并且，為了維護自身利益，機構投資者更有意愿也有能力監(jiān)督公司管理層的機會主義行為和短視行為，可以通過“用手投票”的方式促使公司信息透明度增加、信息披露質(zhì)量提高(Cheng et al.，2010；楊海燕 等，2012)。因此，當機構投資者持股比例較高時，分析師工作難度較低。另一方面，由于機構投資者是分析師所在券商經(jīng)紀業(yè)務的主要客戶和利潤來源(褚劍 等，2019)，同時在《新財富》最佳分析師的評選活動中機構投資者還擁有關鍵投票權(許年行 等，2012)，因而其對分析師的薪酬、晉升及個人職業(yè)生涯發(fā)展等存在重要影響，這有助于降低分析師迎合管理層的可能。基于此，本文提出：

假設

2

：

在機構投資者持股比例高的非金融企業(yè)中，影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度的正相關關系會被削弱。

(三)內(nèi)部控制質(zhì)量、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

內(nèi)部控制是企業(yè)通過制定制度、實施措施及執(zhí)行程序?qū)︼L險進行有效防范和管控的重要途徑。一方面，高質(zhì)量的內(nèi)部控制可以增強會計穩(wěn)健性(Goh et al.，2011)，提高應計質(zhì)量(方紅星 等，2011)，推動財務信息傳遞(Ettredge et al.，2006)，減少內(nèi)部報告錯誤，為真實完整的財務報告及相關信息提供保證；另一方面，高質(zhì)量的內(nèi)部控制還有助于約束管理層的機會主義行為。由此可見，內(nèi)部控制質(zhì)量的提高能夠顯著提升企業(yè)財務信息披露透明度，幫助分析師以較低的成本獲取更加真實可靠的信息。進一步，高質(zhì)量的信息有助于減少分析師工作難度和認知偏差，降低其迎合管理層獲取私有信息的可能?；诖耍疚奶岢觯?/p>

假設

3

：

在內(nèi)部控制質(zhì)量高的非金融企業(yè)中，影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度的正相關關系會被削弱。

(四)兩權分離度、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

現(xiàn)代企業(yè)所有權和控制權的分離產(chǎn)生了委托代理問題，兩權分離導致的信息不對稱為高管的機會主義行為提供了機會(趙息 等，2013)。為掩蓋高風險的影子銀行業(yè)務給企業(yè)帶來的各類風險，同時最大化自身效用，實現(xiàn)激勵機制的設定目標，管理層傾向于實施刻意隱瞞或歪曲信息、虛增收入等短視行為。兩權分離程度高的公司治理較差(李維安 等，2010)，內(nèi)部監(jiān)督機制的作用難以充分發(fā)揮，管理層的短視行為得不到有效抑制，從而導致財務報告的真實性和可靠性降低，分析師無法獲取高質(zhì)量的公開信息；同時，兩權分離也為管理層與分析師之間建立密切聯(lián)系提供了機會，為分析師迎合管理層提供了便利。基于此，本文提出：

假設

4

：

在兩權分離程度低的非金融企業(yè)中，影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度的正相關關系會被削弱。

(五)股價同步性、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

股價同步性是指單個公司股票價格的變動與市場平均變動的關聯(lián)性。股價同步性越高，表明股價越多地反映了市場層面和行業(yè)層面的信息，而公司特質(zhì)信息含量越少，即上市公司私有信息價值越低(伊志宏 等，2015)。如果樂觀盈余預測報告并非對公司真實狀況的描述，則分析師可能要面臨較高的成本，比如來自監(jiān)管部門的懲罰、自身職業(yè)生涯聲譽受損等(趙良玉 等，2013)。因此，理性的分析師會對獲取私有信息所能得到的價值與所需付出的成本進行權衡，只有當前者足夠大且明顯高于后者時，其才會選擇發(fā)布樂觀預測(趙良玉 等，2013)?；诖耍疚奶岢觯?/p>

假設

5

：

在股價同步性高的非金融企業(yè)中，影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度的正相關關系會被削弱。

四、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文借鑒譚松濤等(2015)、李丹等(2016)、顏恩點等(2018)的研究，以Compustat Global數(shù)據(jù)庫2008—2017年的我國非金融上市企業(yè)為研究樣本，并對初始樣本按以下標準進行了篩選：剔除被特殊處理(ST、ST、PT)的公司；剔除金融、保險類企業(yè)；剔除分析師預測日期超過財務報表日的樣本；保留每個分析師當年度的最后一個每股收益預測值。經(jīng)過上述處理，本文最終獲取的樣本包含15615個有效觀測值。

分析師每股收益預測值、上市公司每股收益實際數(shù)據(jù)、機構投資者持股比例、兩權分離度、股票收益以及控制變量數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，企業(yè)內(nèi)部控制指數(shù)數(shù)據(jù)來自迪博(DIB)數(shù)據(jù)庫。此外，為降低個別離群值對回歸結(jié)果的影響，對所有連續(xù)型變量在1%和99%水平上進行了Winsorize處理。

(二)變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為分析師盈余預測樂觀度(Fepspost)，該指標反映了分析師預測偏差的方向，如果分析師對公司每股收益的預測值大于實際值，即預測偏差為正，則為樂觀。由于每一會計年度內(nèi)都可能有新的分析師加入預測行列，分析師也可能會結(jié)合所獲得的信息對預測值進行不斷修正，本文參考已有研究(王玉濤 等，2012；譚松濤 等，2015)的做法，分析師的每股收益預測值等于公司實際盈余公布前每個分析師對當年度最后一個每股收益預測值的算術平均值。在此基礎上，定義分析師盈余預測樂觀度為分析師的每股收益預測值與真實每股收益之差除以真實每股收益的絕對值，具體如式(1)所示：

(1)

其中，F(xiàn)eps表示分析師預測的每股收益值，Eps表示真實每股收益值。

2.解釋變量

本文的核心解釋變量為影子銀行業(yè)務(Shadow_sales1、Shadow_sales2)。借鑒王永欽等(2015)、李建軍等(2019)的做法，考慮銷售收入的平減作用，Shadow_sales1和Shadow_sales2分別用我國非金融企業(yè)其他應收款與總收入的比率減去美國同行業(yè)的均值和中值進行度量。

3.調(diào)節(jié)變量

(1)機構投資者持股比例(Holder)。借鑒張嬈(2014)的做法，利用所有機構投資者持有股份數(shù)額總和所占的比例衡量機構投資者持股比例。機構投資者持股比例大于行業(yè)中值的企業(yè)賦值為1，否則賦值為0。

(2)內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)。借鑒耿云江等(2019)的做法，使用DIB內(nèi)部控制指數(shù)反映公司內(nèi)部控制質(zhì)量。內(nèi)部控制指數(shù)大于行業(yè)中值的企業(yè)賦值為1，否則賦值為0。

(3)兩權分離度(Separation)。借鑒馬磊等(2010)的做法，使用最終控制大股東的控制權減去所有權度量兩權分離度。兩權分離度大于行業(yè)中值的企業(yè)賦值為1，否則賦值為0。

(4)股價同步性(Synch)。借鑒Morck et al.(2000)、伊志宏等(2015)的做法，使用模型回歸得到的R來衡量股價同步性。股價同步性大于行業(yè)中值的企業(yè)賦值為1，否則賦值為0。

4.控制變量

參考已有研究(Barron et al.，2017；譚松濤 等，2015；李丹 等，2016；楊青 等，2019；褚劍 等，2019)的做法，本文選取的控制變量具體包括：企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)成長性(TobinQ)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、資產(chǎn)負債率(Lev)、股權集中度(Cri)、產(chǎn)權性質(zhì)(Soe)、分析師跟蹤規(guī)模(Coverage)、券商更新預測的頻率(Update)。此外，本文還控制了年度(Year)和行業(yè)(Industry)效應。

本文變量的具體說明見表1。

表1 變量說明

(三)研究模型

為檢驗非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的影響，本文構建如下模型：

Fepspost=β+βShadow_sales1/Shadow_sales2+βSize+βTobinQ+βRoe+

βLev+βCri+βSoe+βCoverage+βUpdate+Year+Industry+ε

(2)

五、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。Fepspost的均值為0.829，表明分析師對每股收益的預測值比公司實際值高，整體上傾向于高估公司的實際盈利能力，普遍存在預測樂觀的情況。Shadow_sales1、Shadow_sales2的均值分別為-0.013和0.028，標準差分別為0.095和0.054，表明企業(yè)間影子銀行業(yè)務開展情況差異較大?？刂谱兞康慕Y(jié)果與已有研究(譚松濤 等，2015；褚劍 等，2019)基本一致，不再贅述。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

(二)相關性分析

表3列示了本文主要變量的相關系數(shù)。Shadow_sales1和Shadow_sales2與Fepspost分別在1%的統(tǒng)計水平上顯著正相關，且相關系數(shù)較大，本文假設1得到初步證實。此外，其余變量間的相關性系數(shù)大多在0.4以下，說明各變量之間相關性較小，不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 主要變量的Pearson相關系數(shù)

(三)回歸分析

1.影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

表4報告了非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度的回歸結(jié)果。由表4列(1)、(2)可見，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)分別為0.443和0.974，且均在5%的統(tǒng)計水平上顯著。這表明非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務越大，分析師盈余預測樂觀度越高。因此，本文假設1得到驗證。此外，控制變量的回歸結(jié)果也與現(xiàn)有相關文獻(曹勝 等，2011；譚松濤 等，2015；楊青 等，2019)的發(fā)現(xiàn)基本保持一致。

表4 影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度的回歸分析結(jié)果

2.機構投資者持股比例、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

表5報告了機構投資者持股比例對影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度關系影響的檢驗結(jié)果。由列(1)、(3)可見，在機構投資者持股比例高組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)均不顯著；由列(2)、(4)可見，在機構投資者持股比例低組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)分別為0.678和1.325，且均在5%的統(tǒng)計水平上顯著。同時，Suest檢驗結(jié)果顯示，組間系數(shù)存在顯著差異。這表明影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的正向影響在機構投資者持股比例高的企業(yè)有所弱化。由此，本文假設2得到驗證。

表5 機構投資者持股比例的影響

3.內(nèi)部控制質(zhì)量、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

表6報告了內(nèi)部控制質(zhì)量對影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度關系影響的檢驗結(jié)果。由列(1)、(3)可見，在內(nèi)部控制質(zhì)量高組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)均不顯著；由列(2)、(4)可見，在內(nèi)部控制質(zhì)量低組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)分別為0.731和1.128，且均在5%的統(tǒng)計水平上顯著。同時，Suest檢驗結(jié)果顯示，組間系數(shù)存在顯著差異。這表明高質(zhì)量的內(nèi)部控制會削弱影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的正向影響。由此，本文假設3成立。

表6 內(nèi)部控制質(zhì)量的影響

4.兩權分離度、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

表7報告了兩權分離度對影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度關系影響的檢驗結(jié)果。由列(1)、(3)可見，在兩權分離度高組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)分別為0.667和1.239，且均在5%的統(tǒng)計水平上顯著；由列(2)、(4)可見，在兩權分離度低組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)均不顯著。同時，Suest檢驗結(jié)果顯示，組間系數(shù)存在顯著差異。這表明企業(yè)兩權分離度越高，影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的正向影響越明顯，實證結(jié)果與假設4的預期一致。

表7 兩權分離度的影響

5.股價同步性、影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度

表8報告了股價同步性對影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度關系影響的檢驗結(jié)果。由列(1)、(3)可見，在股價同步性高組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)均不顯著；由列(2)、(4)可見，在股價同步性低組，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)分別為0.809和1.831，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。同時，Suest檢驗結(jié)果顯示，組間系數(shù)存在顯著差異。這表明影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的正向影響在股價同步性高的企業(yè)中受到了抑制。由此，本文假設5得到證實。

表8 股價同步性的影響

(四)內(nèi)生性問題的解決

上述實證檢驗得到的影子銀行業(yè)務和分析師盈余預測樂觀度的分析結(jié)果，可能受到遺漏變量、互為因果的困擾，進而導致本文存在內(nèi)生性問題。為盡可能緩解潛在的內(nèi)生性影響，本文采用工具變量兩階段最小二乘法(IV-2SLS)進行了檢驗。

(1)年度行業(yè)地區(qū)均值充當影子銀行業(yè)務規(guī)模的工具變量。借鑒顏恩點等(2018)的做法，本文用公司所處年度行業(yè)地區(qū)內(nèi)的平均再借貸規(guī)模(Shadow_sales1_mean、Shadow_sales2_mean)表示影子銀行業(yè)務規(guī)模。從相關性來看，公司所處年度行業(yè)地區(qū)內(nèi)的平均再借貸規(guī)模越大，表明借貸活動越多，從事影子銀行業(yè)務的可能性越大；從外生性來看，公司所處年度行業(yè)地區(qū)平均再借貸規(guī)模不會對分析師盈余預測樂觀度產(chǎn)生影響。由表9可知，在控制內(nèi)生性問題后，影子銀行業(yè)務與分析師盈余預測樂觀度仍然顯著正相關。

表9 工具變量檢驗結(jié)果：年度行業(yè)地區(qū)均值

(2)信息優(yōu)勢充當影子銀行業(yè)務規(guī)模的工具變量。參考顏恩點等(2021)的做法，本文利用非金融企業(yè)在供應鏈上游接觸的公司數(shù)量代表的信息優(yōu)勢(Supplier)衡量影子銀行業(yè)務規(guī)模。從相關性來看，企業(yè)在供應鏈上接觸的供應商數(shù)量越多，其信息來源越廣泛、越多樣，能獲得的信息越多，信息優(yōu)勢越明顯，越有助于其參與影子銀行業(yè)務，且影子銀行業(yè)務規(guī)模越大；從外生性來看，目前尚無證據(jù)顯示企業(yè)接觸供應鏈上游的公司數(shù)量會影響分析師盈余預測樂觀度，故滿足外生性原則。由表10可見，在控制內(nèi)生性問題后，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度仍然存在顯著的正向影響。

表10 工具變量檢驗結(jié)果：信息優(yōu)勢

(五)穩(wěn)健性檢驗

1.被解釋變量的敏感性測試

參考相關文獻(王玉濤 等，2012；趙良玉 等，2013；褚劍 等，2019；Francis et al.，2019)的做法，選擇分析師評級樂觀性(Fopt)和預測分歧度(Fdisp)指標對分析師盈余預測樂觀度進行敏感性測試。Fopt的定義如下：標準化的分析師評級一般分為“買入”“增持”“中性”“減持”“賣出”五種。若評級為“買入”“增持”,則賦值為1；若評級為“中性”“減持”“賣出”，則賦值為0。Fdisp采用每個分析師最近一次盈余預測值的標準差進行衡量。重新回歸后的結(jié)果列于表11，從中可見，當被解釋變量為Fopt時，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正；當被解釋變量為Fdisp時，Shadow_sales1和Shadow_sales2的估計系數(shù)均在5%的統(tǒng)計水平上顯著為正。這表明非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務對分析師評級樂觀性和預測分歧度均存在顯著的正向影響，該結(jié)論與本文基準回歸的結(jié)果一致。

表11 變更被解釋變量測量指標后的檢驗結(jié)果

2.解釋變量的敏感性測試

借鑒已有研究(王永欽 等，2015；顏恩點 等，2018；李建軍 等，2019)的做法，采用以下指標重新度量影子銀行業(yè)務：(1)我國非金融企業(yè)其他應收款與總收入的比率減去中國同行業(yè)的均值和中值，分別記為NewSS1和NewSS2；(2)我國非金融企業(yè)其他應收款與總資產(chǎn)的比率減去美國同行業(yè)的均值和中值，分別記為Shadow_assets1和Shadow_assets2；(3)在原衡量指標的基礎上減去其他應收款中的關聯(lián)方其他應收款，以減輕掏空行為或資金占用的第二類代理成本的影響，分別記為Nonshadow_sales1和Nonshadow_sales2；(4)“實質(zhì)性信用中介”和“影子信貸鏈條”兩類影子銀行業(yè)務規(guī)模占總資產(chǎn)的比重之和，記為SB。由表12列(1)～(7)可見，影子銀行業(yè)務對分析師預測樂觀度均存在顯著的正向影響。這意味著，在變更核心解釋變量的測度指標后，研究結(jié)論并未發(fā)生根本性變化。

表12 變更解釋變量測量指標后的檢驗結(jié)果

六、作用機制檢驗

(一)應計盈余管理的中介效應分析

根據(jù)前文的理論分析，分析師預測的主要信息來源為公開信息和私有信息，由于非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務會強化管理層利用盈余管理操縱公司業(yè)績、粉飾財務報表的動機，導致分析師獲取的公開信息質(zhì)量降低，私有信息的重要性進一步凸顯，最終使得分析師通過發(fā)布樂觀預測迎合管理層以獲取管理層掌握的私有信息的可能性顯著提升。因此，本文預期，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務通過影響企業(yè)應計盈余管理進而對分析師盈余預測樂觀度產(chǎn)生作用。為驗證上述推斷，本文構建模型(1)和如下模型(3)、模型(4)進行中介效應檢驗。其中，DA為采用修正的Jones模型(Dechow et al.，1995)計算得到的指標，控制變量的含義與模型(1)相同。

DA=β+βShadow_sales1/Shadow_sales2+βSize+βTobinQ+βRoe+

βLev+βCri+βSoe+βCoverage+βUpdate+Year+Industry+ε

(3)

Fepspost=β+βDA+βShadow_sales1/Shadow_sales2+βSize+βTobinQ+βRoe+

βLev+βCri+βSoe+βCoverage+βUpdate+Year+Industry+ε

(4)

表13報告了應計盈余管理中介效應的檢驗結(jié)果。由列(1)和列(3)可見，解釋變量(Shadow_sales1、Shadow_sales2)的估計系數(shù)均顯著為正，表明非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務增加了企業(yè)的應計盈余管理。列(2)和列(4)的結(jié)果顯示，解釋變量(Shadow_sales1、Shadow_sales2)和中介變量(DA)的估計系數(shù)均顯著為正，表明應計盈余管理在非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的影響中發(fā)揮部分中介作用。通過計算可得，中介效應比例分別為2.56%和3.49%。

表13 應計盈余管理的中介效應檢驗結(jié)果

(二)公司業(yè)績波動性的中介效應分析

由于影子銀行業(yè)務的風險性較高，一旦非金融企業(yè)從事金融資產(chǎn)投資的現(xiàn)金流無法及時收回，必然會影響企業(yè)的正常經(jīng)營活動(李建軍 等，2019)，從而導致公司業(yè)績波動性增加，提高分析師的客觀信息偏差和預測難度。進一步，分析師為獲取管理層掌握的私有信息而迎合管理層發(fā)表樂觀盈余預測的動機明顯增強。因此，本文預期，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務通過影響公司業(yè)績波動性進而對分析師盈余預測樂觀度產(chǎn)生作用。為驗證上述理論邏輯，本文構建模型(1)和如下模型(5)、模型(6)進行中介效應檢驗。其中，以企業(yè)凈資產(chǎn)收益率的標準差(Vroe)作為公司業(yè)績波動性的衡量指標，控制變量的含義與模型(1)相同。

Vroe=β+βShadow_sales1/Shadow_sales2+βSize+βTobinQ+βRoe+

βLev+βCri+βSoe+βCoverage+βUpdate+Year+Industry+ε

(5)

Fepspost=β+βVroe+βShadow_sales1/Shadow_sales2+βSize+βTobinQ+βRoe+

βLev+βCri+βSoe+βCoverage+βUpdate+Year+Industry+ε

(6)

表14為公司業(yè)績波動性中介效應的檢驗結(jié)果。由列(1)和列(3)可見，解釋變量(Shadow_sales1、Shadow_sales2)的估計系數(shù)均顯著為正，表明非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務增加了業(yè)績波動性。列(2)和列(4)的結(jié)果顯示，解釋變量(Shadow_sales1、Shadow_sales2)和中介變量(Vroe)的估計系數(shù)均顯著為正，表明業(yè)績波動性在非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的影響中發(fā)揮部分中介作用。通過計算可得，中介效應比例分別為14.80%和15.11%。

表14 公司業(yè)績波動性的中介效應檢驗結(jié)果

七、結(jié)論與啟示

本文以Compustat Global企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供的2008—2017年我國非金融上市公司為樣本，研究了影子銀行業(yè)務對分析師預測樂觀度的影響。主要研究結(jié)論包括：非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務規(guī)模越大，分析師盈余預測樂觀度越高；在機構持股比例低、內(nèi)部控制質(zhì)量低、兩權分離度高和股價同步低的企業(yè)中，非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務對分析師盈余預測樂觀度的正向影響更顯著；作用機制檢驗結(jié)果表明，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務會增加企業(yè)的應計盈余管理、提高公司業(yè)績的波動性，進而強化分析師發(fā)布樂觀盈余預測的動機。

本文研究具有如下政策啟示：第一，監(jiān)管部門應進一步建立健全信息披露的相關制度，提高資本市場信息質(zhì)量，同時加強對分析師行業(yè)的規(guī)范和監(jiān)督，完善新形勢下關于分析師的法律法規(guī)，維護資本市場健康有序發(fā)展；第二，投資者應理性對待分析師等信息中介發(fā)布的預測報告，樹立理性投資理念，增強風險防范意識，提升自我保護能力；第三，企業(yè)應努力完善業(yè)務隔離制度，不斷加強內(nèi)部控制建設，有效遏制分析師與管理層的一致行為。