摘 要：加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，扎實(shí)推進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展已成為社會(huì)關(guān)注的重要議題。本文基于2008—2022年A股上市企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，研究分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)全要素增長率的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向影響。通過機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注通過促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新、緩解融資約束和降低信息不對(duì)稱顯著提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。本文揭示了分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，為促進(jìn)企業(yè)增長、增強(qiáng)綜合實(shí)力、進(jìn)一步推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展提供了理論依據(jù)與實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：分析師關(guān)注；企業(yè)全要素生產(chǎn)率；技術(shù)創(chuàng)新；融資約束；信息不對(duì)稱

中圖分類號(hào)：F270.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2025）05（a）--04

1 引言

2023年12月召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)，“必須把堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展作為新時(shí)代的硬道理，完整、準(zhǔn)確、全面貫徹新發(fā)展理念，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的有效提升和量的合理增長”，要“聚焦經(jīng)濟(jì)建設(shè)這一中心工作和高質(zhì)量發(fā)展這一首要任務(wù)”。企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity， TFP）指的是企業(yè)的生產(chǎn)效率、資源配置效率。然而，在所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離的環(huán)境下，信息不對(duì)稱所產(chǎn)生的代理問題，成為制約企業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的潛在風(fēng)險(xiǎn)因素。生產(chǎn)力系統(tǒng)是一個(gè)與其外部環(huán)境密切聯(lián)系、交互作用的開放系統(tǒng)，也是動(dòng)態(tài)發(fā)展的系統(tǒng)。優(yōu)化生產(chǎn)力系統(tǒng)與外部環(huán)境的關(guān)系，促進(jìn)生產(chǎn)力系統(tǒng)功能由低級(jí)到高級(jí)動(dòng)態(tài)演進(jìn)，對(duì)于提升生產(chǎn)力系統(tǒng)的整體功能和可持續(xù)發(fā)展能力至關(guān)重要。

證券分析師是專業(yè)化的資本市場(chǎng)信息中介，通過發(fā)布研究報(bào)告提供更多與企業(yè)有關(guān)的增量信息，緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱[1]。已有研究表明，分析師的存在對(duì)于緩解市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱問題起到了積極作用。不僅可以提升企業(yè)的投資效率、優(yōu)化融資水平及合理引導(dǎo)資源配置效率，還能作為管理層的外部監(jiān)督者，為企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展提供有力支持[2]。也有學(xué)者認(rèn)為，分析師通過盈余預(yù)測(cè)、股票推薦等手段，可能會(huì)將投資者的注意力過度聚焦于企業(yè)的短期利潤上，這無形中為企業(yè)設(shè)置了外部業(yè)績(jī)標(biāo)桿，管理層可能會(huì)為了迎合市場(chǎng)短期的業(yè)績(jī)預(yù)期，而放棄那些對(duì)企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展具有戰(zhàn)略價(jià)值的投資項(xiàng)目。因此，分析師關(guān)注如何影響TFP？其中的內(nèi)在作用機(jī)制如何？如何更好地發(fā)揮分析師關(guān)注對(duì)TFP的促進(jìn)作用？這些問題亟待深入探究。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 分析師關(guān)注與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

分析師關(guān)注是一把“雙刃劍”。一方面，由于我國的資本市場(chǎng)尚處于發(fā)展的初級(jí)階段，企業(yè)和投資者之間存在信息不匹配問題。此外，企業(yè)所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離等委托代理問題使得信息不對(duì)稱問題更加嚴(yán)重，容易誘發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致管理層為追求自身利益最大化而做出不利于公司價(jià)值最大化的決策[3]。而分析師能夠在一定程度上緩解信息不對(duì)稱問題，提高信息透明度，降低管理層利己主義的行為[4]。由此，提出以下假設(shè)：

H1a：在其他條件不變的情況下，分析師關(guān)注對(duì)TFP有正向影響。

另一方面，分析師所撰寫的研究報(bào)告大多聚焦于公司的即時(shí)或短期財(cái)務(wù)表現(xiàn)。如果分析師因?yàn)楣径唐跇I(yè)績(jī)不佳而下調(diào)對(duì)公司的評(píng)級(jí)，管理層會(huì)面臨較大的短期業(yè)績(jī)壓力，這很可能引發(fā)公司管理層的短視效應(yīng)，使其為了迎合市場(chǎng)的預(yù)期而做出犧牲企業(yè)長期獲益的決策，不利于企業(yè)長期發(fā)展[1]。由此，提出以下假設(shè)：

H1b：在其他條件不變的情況下，分析師關(guān)注對(duì)TFP有負(fù)向影響。

2.2 分析師關(guān)注影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制分析

2.2.1 技術(shù)創(chuàng)新的中介機(jī)制分析

TFP體現(xiàn)了企業(yè)的綜合實(shí)力與長期競(jìng)爭(zhēng)能力，涵蓋技術(shù)、管理、資源配置等多方面因素，在這些因素中，技術(shù)進(jìn)步起著舉足輕重的作用。然而，在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營過程中，管理層可能因個(gè)人利益驅(qū)動(dòng)或任期限制等因素，對(duì)研發(fā)投資持謹(jǐn)慎態(tài)度。此時(shí)，分析師作為外部監(jiān)督力量，能夠迅速將企業(yè)的研發(fā)進(jìn)展傳達(dá)給市場(chǎng)和企業(yè)所有者，在客觀上促使管理層增加對(duì)研發(fā)活動(dòng)的投入?；谥袊Y本市場(chǎng)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，分析師關(guān)注能夠顯著促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入和創(chuàng)新績(jī)效[5]。創(chuàng)新活動(dòng)為企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力，促進(jìn)TFP的提升[6]?；诖耍岢鲆韵录僭O(shè)：

H2：分析師關(guān)注通過增加技術(shù)創(chuàng)新，提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

2.2.2 融資約束的中介機(jī)制分析

融資約束問題是制約企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)、提高全要素生產(chǎn)率的重要阻力和障礙[7]。根據(jù)信息不對(duì)稱理論和委托代理理論，較高的融資成本會(huì)使企業(yè)偏離最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)，出現(xiàn)較為嚴(yán)重的代理問題，對(duì)企業(yè)的經(jīng)營績(jī)效產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。分析師通過對(duì)公司的解讀，幫助企業(yè)向市場(chǎng)傳遞信號(hào)，讓投資者更加了解企業(yè)的真實(shí)情況，緩解信息不對(duì)稱，為企業(yè)提供更多更好的融資渠道，緩解企業(yè)的融資約束，為企業(yè)低成本、高效率的融資提供便利?；诖?，提出以下假設(shè)：

H3：分析師關(guān)注通過緩解企業(yè)的融資約束，提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

2.2.3 信息不對(duì)稱的中介機(jī)制分析

信號(hào)傳遞理論認(rèn)為，分析師具備專業(yè)的信息挖掘和解讀能力[8]，可通過發(fā)布研究報(bào)告向市場(chǎng)傳遞有價(jià)值的公司特質(zhì)信息，降低公司和投資者之間的信息不對(duì)稱，使股票價(jià)格能夠反映公司特質(zhì)信息，這可能吸引更多投資者關(guān)注，并基于公司特質(zhì)信息進(jìn)行交易，引發(fā)強(qiáng)烈的市場(chǎng)反應(yīng)，降低股價(jià)同步性。股價(jià)信息含量的提高不僅能降低企業(yè)的資源獲取成本，還能形成有效的外部監(jiān)督，改善企業(yè)資源使用效率、提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率[9]?；诖耍岢鲆韵录僭O(shè)：

H4：分析師關(guān)注通過降低信息不對(duì)稱，提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2008—2022年我國A股上市公司為初始研究樣本，進(jìn)行如下處理：（1）剔除ST、PT等非正常交易類的企業(yè)；（2）剔除金融、房地產(chǎn)類的企業(yè)；（3）剔除存在缺失值的樣本；（4）為控制異常值的影響，在剔除缺失值的基礎(chǔ)上對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理，最終得到15428條觀測(cè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）。

3.2 模型設(shè)計(jì)與變量選取

為檢驗(yàn)本文假設(shè)，構(gòu)建模型（1）進(jìn)行檢驗(yàn)：

TFPi，t+1=α0+α1Attentioni，t+γ∑Controlsi，t+Industryi+Yeart+εi，t（1）

其中，TFPi，t+1代表i公司t+1年的TFP，本文借鑒 Levinsohn和Petrin[10]的方法，采用LP法計(jì)算企業(yè)TFP。Attentioni，t代表企業(yè)當(dāng)年的分析師關(guān)注，用跟蹤上市公司分析師數(shù)量加1取自然對(duì)數(shù)來衡量。參照邢恩澤等[11]的研究，選擇公司規(guī)模、公司年齡、職工人數(shù)、成長性、資產(chǎn)負(fù)債率、固定資產(chǎn)比率、是否兩職合一、董事會(huì)規(guī)模、機(jī)構(gòu)持股、獨(dú)立董事占比作為控制變量。所有變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

4 實(shí)證分析

4.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2匯報(bào)了分析師關(guān)注對(duì)TFP影響的回歸結(jié)果。第（1）列未加入固定效應(yīng)，第（2）列增加了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，無論是否含有固定效應(yīng)，AnaA的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，分析師關(guān)注與TFP呈正相關(guān)關(guān)系。由第（2）列可知，分析師關(guān)注度每上升1%，TFP會(huì)增加0.07%，說明分析師關(guān)注的提升能夠提高企業(yè)全要素增長率，因此，假設(shè)H1a得證。

表2 分析師關(guān)注對(duì)TFP影響的回歸結(jié)果

變量 （1） （2）

TFP_LP TFP_LP

AnaA 0.073*** 0.070***

（0.006） （0.005）

N 15428 15428

R2 0.773 0.825

Controls Yes Yes

Industry No Yes

Year No Yes

注：***plt;0.01，**plt;0.05，*plt;0.1；括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，以下各表同。

4.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

4.2.1 工具變量法

分析師關(guān)注會(huì)促進(jìn)TFP提高，然而，TFP較高時(shí)，也可能會(huì)吸引更多的分析師關(guān)注，即存在互為因果的內(nèi)生性問題。盡管本文已采用解釋變量滯后一階處理辦法，但仍進(jìn)行了工具變量檢驗(yàn)，以緩解內(nèi)生性問題。參考席龍勝等[12]的做法，本文選用同年份同行業(yè)同省份分析師關(guān)注的均值A(chǔ)naA_iv作為工具變量對(duì)分析師關(guān)注進(jìn)行2SLS回歸。企業(yè)同年份同行業(yè)同省份分析師關(guān)注對(duì)本企業(yè)分析師關(guān)注有影響，但不對(duì)本公司下一年全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。結(jié)果表明，第一階段中，AnaA_iv對(duì)AnaA的回歸系數(shù)是0.793，且工具變量在1%水平上顯著；第二階段中，AnaA對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)是0.068，且在1%水平上顯著，表明分析師關(guān)注與TFP顯著正相關(guān)。Wald檢驗(yàn)F值在1%水平上顯著。以上檢驗(yàn)均通過弱工具變量檢驗(yàn)，工具變量法回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)論相同，說明實(shí)證結(jié)果較為穩(wěn)健。

4.2.2 傾向評(píng)分匹配法

為進(jìn)一步提高實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考王雪和劉清源[13]的做法，采用傾向得分匹配（PSM）的方法， 按分析師關(guān)注的中位數(shù)進(jìn)行分組，高于中位數(shù)的樣本作為實(shí)驗(yàn)組，低于中位數(shù)的樣本作為對(duì)照組，按一對(duì)一的最近鄰匹配進(jìn)行傾向評(píng)分匹配，并以公司規(guī)模、公司年齡、職工人數(shù)、成長性等控制變量作為協(xié)變量使用半徑匹配方法進(jìn)行匹配。結(jié)果顯示，AnaA對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)是0.060，且在1%水平上顯著，分析師關(guān)注對(duì)TFP影響的顯著性與方向均未發(fā)生改變，增強(qiáng)了文章檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性。

5 進(jìn)一步分析

分析師關(guān)注會(huì)促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。那么，分析師關(guān)注影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機(jī)制是什么？本文以創(chuàng)新、融資約束和信息不對(duì)稱程度作為中介，進(jìn)行分析師關(guān)注與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

首先，陳欽源等[14]研究發(fā)現(xiàn)，分析師跟蹤能夠顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。同時(shí)，研發(fā)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高至關(guān)重要，是實(shí)現(xiàn)企業(yè)增長的關(guān)鍵因素。本文驗(yàn)證技術(shù)創(chuàng)新的提高在分析師關(guān)注對(duì)TFP的影響中發(fā)揮著中介作用。借鑒余宜珂等[15]的做法，使用研發(fā)投入加一取自然對(duì)數(shù)（RDE）作為創(chuàng)新的代理變量。結(jié)果顯示，AnaA對(duì)RDE的回歸系數(shù)為0.186，且在1%水平上顯著為正，說明分析師關(guān)注對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果顯著，且分析師關(guān)注和技術(shù)創(chuàng)新呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，分析師關(guān)注能夠顯著提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。同時(shí)，AnaA對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)為0.050，RDE對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)為0.082，且在1%水平上顯著為正，即分析師關(guān)注和技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)在1%水平上顯著為正，本文進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)并通過，表明分析師關(guān)注對(duì)TFP的影響機(jī)制在于提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，驗(yàn)證了假設(shè)H2。

其次，對(duì)于衡量企業(yè)融資約束的指標(biāo)，采用KZ指數(shù)作為融資約束的代理變量。結(jié)果表明，AnaA對(duì)KZ的回歸系數(shù)為-0.195，且在1%水平上顯著為負(fù)，即分析師關(guān)注AnaA對(duì)融資約束KZ的回歸結(jié)果顯著，且分析師關(guān)注和融資約束呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明分析師關(guān)注可以緩解企業(yè)面臨的融資約束。同時(shí)，AnaA對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)為0.063，且在1%水平上顯著為正，即分析師關(guān)注的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，KZ對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)為-0.035，且在1%水平上顯著為負(fù)，可知分析師關(guān)注可以通過緩解融資約束的途徑來提高TFP，驗(yàn)證了假設(shè)H3。

最后，根據(jù)信號(hào)傳遞理論，分析師關(guān)注增加會(huì)使信號(hào)傳遞更充分，降低信息不對(duì)稱，進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。本文采用股價(jià)同步性指數(shù)（SYN）作為信息不對(duì)稱程度的代理變量。股價(jià)同步性的中介效應(yīng)分析結(jié)果顯示，AnaA對(duì)SYN的回歸系數(shù)為-0.029，且在1%水平上顯著為負(fù)，即分析師關(guān)注對(duì)股價(jià)同步性的回歸結(jié)果顯著，且分析師關(guān)注和股價(jià)同步性呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明分析師關(guān)注可以降低股價(jià)同步性。同時(shí)，AnaA對(duì)TFP_LP的回歸系數(shù)為0.068，且在1%水平上顯著為正，SYN的回歸系數(shù)為-0.057，且在1%水平上顯著為負(fù)，驗(yàn)證了假設(shè)H4。

6 結(jié)論與建議

本文選取2008—2022年A股上市企業(yè)作為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了分析師關(guān)注與TFP之間的關(guān)系及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：分析師關(guān)注與TFP呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系；技術(shù)創(chuàng)新、融資約束和信息不對(duì)稱是分析師關(guān)注與TFP的中介變量。

基于以上研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：

（1）提升分析師關(guān)注度與信息透明度。鼓勵(lì)資本市場(chǎng)發(fā)展更多專業(yè)、獨(dú)立的分析師團(tuán)隊(duì)，以提高整體分析師關(guān)注度。政府或行業(yè)協(xié)會(huì)可以通過設(shè)立相關(guān)獎(jiǎng)項(xiàng)、提供培訓(xùn)等方式，激勵(lì)分析師提升專業(yè)素養(yǎng)和職業(yè)道德水平。

（2）提升上市公司信息披露的時(shí)效性和精確度至關(guān)重要。管理層應(yīng)認(rèn)識(shí)到分析師影響力的重要性，并將焦點(diǎn)放在企業(yè)的長遠(yuǎn)規(guī)劃上。全要素生產(chǎn)率的增長不僅是驅(qū)動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心要素，也是增強(qiáng)企業(yè)長期競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵所在。因此，管理層在做出決策時(shí)，應(yīng)充分考慮資本市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化以及分析師的意見，重視企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，通過優(yōu)化資源配置和提升組織管理能力，實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提高。

（3）優(yōu)化融資環(huán)境和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。政府應(yīng)繼續(xù)深化金融改革，優(yōu)化融資環(huán)境，降低企業(yè)融資成本，特別是針對(duì)中小企業(yè)和民營企業(yè)，應(yīng)提供更多的融資渠道和優(yōu)惠政策。鼓勵(lì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，打破行業(yè)壁壘，降低市場(chǎng)準(zhǔn)入門檻，使更多企業(yè)能夠參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，進(jìn)而提高市場(chǎng)效率。同時(shí)，加強(qiáng)反壟斷執(zhí)法，防止市場(chǎng)壟斷行為。

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