聲譽機制與企業異質性信息

李星漢　劉洋　鄭雙燕

摘要：本文以我國2005年至2013年的證券分析師的盈利預測數據為樣本，綜合證券分析師及其所在券商的聲譽，實證研究聲譽對分析師生產上市公司企業異質性信息行為的影響。研究結果顯示：單純考察分析師聲譽與券商聲譽，有聲譽的分析師能夠發掘更多的企業異質性信息，體現為分析師聲譽、券商聲譽與股價同步性之間的負相關關系，但綜合兩種聲譽的分析結果顯示只有頂級券商明星分析師的關注與股價同步性之間存在顯著的負相關性。這表明單一的聲譽機制不能完整刻畫分析師行為，而分析師聲譽機制與券商聲譽機制都能夠對分析師行為產生影響。

關鍵詞：分析師聲譽；券商聲譽；企業異質性信息；盈利預測

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

作者簡介：李星漢（1991-），男，山東泰安人，中國人民大學財政金融學院博士研究生，研究方向：金融市場與金融機構；劉洋（1988-），男，山東榮成人，中國人民大學財政金融學院博士研究生，研究方向：金融市場與金融中介；鄭雙燕（1988-），女，浙江桐鄉人，農業部管理干部學院財會經濟培訓部教師，研究方向：資本市場制度改革。

一、引言

Roll（1988）[1]認為股票價格的波動可以分解成三個部分：未預期到的宏觀經濟波動（系統性風險或理解為多個風險因子的宏觀風險）、未預期到的市場環境波動和未預期到的企業異質信息。如果定價模型對股票價格波動的解釋力很強，那么回歸方程就應該有很高的R2。Morck Yeung and Yu（2000）[2]借鑒Roll（1988）的思想，將股票收益波動區分為市場解釋部分和公司異質性部分，認為個股股價與市場的同步性越高，個股的異質性信息就在股價中反映的越少。公司異質性信息研究的必要性在于：一方面有助于拓展微觀層面的信息效率和資產定價研究[3]；另一方面異質性信息也是宏觀層面金融市場效率和經濟資源配置效率的重要指標[4]。

證券分析師作為金融市場上最重要的金融中介之一，能夠通過向金融市場提供更多的信息而降低市場的信息不對稱和交易成本[5]。但現實中，證券分析師的工作畢竟涉及三個既有區別又相互聯系的研究內容：宏觀市場、特定行業和公司研究，因此分析師關注究竟生產了更多的企業異質性信息還是宏觀市場或行業信息是一個理論很難界定的問題[6]。更重要的是，已有研究是從加總的分析師關注視角出發，隱含了分析師群體同質性的假設，這一假定顯然對現實過于簡化了。一方面，從分析師個人視角，由于不同分析師的個人稟賦、教育程度、從業年限和社會經歷的不同，分析問題的邏輯和掌握的社會資源都不盡相同，即便所有的分析師都面臨相同的外部環境約束，其信息生產也不會完全一致[7]。已有大量研究表明，有聲譽的分析師在克服利益沖突、盈利預測準確性、薦股評級價值等方面有著更出色的表現[8-9]。另一方面，除了分析師自身的聲譽之外，分析師所在的證券公司賣方研究實力，或者說券商聲譽，是另一個影響分析師行為的重要因素。現有研究證實，券商聲譽能夠影響分析師的盈利預測的準確性和投資評級價值[9]，而且賣方研究實力強的證券公司也能夠給分析師提供更加完善的硬件支持等一系列配套服務[10]。那么，券商聲譽是否會對分析師關注和企業異質性信息有所影響？不同聲譽組合的分析師行為是否有差異？對這些問題的研究尚未有答案。

本文通過綜合考察分析師聲譽和券商聲譽對分析師生產和傳遞企業異質性信息這一行為的影響，研究發現，以股價同步性作為企業異質性信息的代理變量，在單獨考察分析師聲譽或者券商聲譽時，聲譽變量均與股價同步性之間存在負相關關系，說明無論是明星分析師還是來自頂級券商的分析師均能夠發掘更多的企業異質性信息。在綜合考察兩種聲譽對分析師行為的影響時，研究發現，只有頂級券商的明星分析師才能夠提供更多的企業異質性信息，其他聲譽組合的分析師關注均不能提供更多的企業異質性信息。本文的研究結論表明，單一的聲譽機制并不能夠準確解釋分析師在處理和傳遞企業異質性信息上所存在的行為差異，只有綜合考量兩種聲譽機制，才能夠準確刻畫分析師生產和傳遞企業異質性信息的行為差異。

本文的主要貢獻包括以下三個方面：首先，已有的分析師關注與企業異質性信息的研究通常都將分析師視為無差異的整體，然而大量研究從分析師聲譽和券商聲譽的視角表明分析師群體不但存在個體性差異[11]，同時還存在機構差異[7-9]，本文從分析師聲譽和券商聲譽的視角出發補充了分析師關注與企業異質性信息研究的空白。其次，本文也為聲譽機制對金融中介行為的影響提供了新的證據。聲譽是否有價值或者在哪些方面有價值一直受到眾多學者的關注，本文從分析師生產企業異質性信息的角度研究了分析師聲譽和券商聲譽，豐富了相關領域的研究。最后，由于中國資本市場賣方研究發展時間較短，證券分析師一直以來受到非常多的批評和質疑，那么，不同聲譽的分析師關注是否存在顯著差異？如果不存在顯著差異，又如何解釋明星分析師所獲得的市場影響力與高額薪酬回報？本文從異質性信息的視角為這些疑問和爭論提供了一個評價視角，為中國資本市場分析師公司研究的信息含量提供了直接的實證證據。

文獻綜述和研究假設

已有研究對于分析師究竟生產更多的市場行業信息還是企業異質性信息并沒有取得一致結論[6，12]。考慮不同國家金融市場環境的不同，分析師扮演的信息角色將更為復雜：一方面，在市場規則制度不夠完善，公司信息披露要求不高的金融市場中，由于公司披露的公開信息非常有限，分析師通過對上市公司異質性信息的發掘可以獲得更多的私有信息，并將私有信息轉化為投資者的超額收益，因此分析師有很強的激勵去關注并動態追蹤上市公司；另一方面，當規則制度、上市公司股權結構、市場環境造成分析師獲取公司信息的難度過大時，分析師同樣有可能出于信息成本過高而減少對上市公司的關注。

更重要的是，目前大多數針對該問題的研究將所有分析師視為同質的[11]。事實上，分析師的信息生產能力存在很大差別。Stickel（1992）[13]從盈利預測的準確性和及時性以及盈利預測修正的市場反應三個視角對不同聲譽的分析師的行為進行了系統的研究，研究表明，有聲譽的明星分析師在盈利預測準確性和及時性上表現得更好，并且盈利預測修正的市場反應更顯著。Fang and Yasuda（2008）[7]通過根據分析師的評級建議構建投資組合，發現有聲譽的分析師能夠提供更有價值的評級建議。Bradley et al.（2012）[8]的研究則從利益沖突的角度，發現分析師聲譽是一種針對利益沖突的有效約束機制。Xu et al.（2013）[11]的研究則表明，有聲譽的分析師能夠降低個股的年度股價同步性，說明有聲譽的分析師能夠提供更多企業異質性信息。現有研究證實，不同分析師行為存在差異，特別地，不同聲譽的分析師在信息生產的結果上存在著非常顯著的差異。

中國資本市場的賣方研究產生時間較短，賣方分析師無論是從遴選體系、考核機制、從業經驗和行業自律上都與發達資本市場存在一定的差距。而且由于中國證券市場各項規則與制度還不夠完善，對證券市場違法違規行為的處罰力度較低[14]，造成上市公司信息披露質量良莠不齊。在這樣的市場環境下，分析師通過對上市公司異質性信息的發掘可以獲得更多的私有信息，并將私有信息轉化為投資者的超額收益，因此分析師有很強的動機去關注并動態追蹤上市公司[15]而且有聲譽的分析師應該更能夠體現其公司信息生產的質量和水平。基于此，提出研究假設1：

假設1：分析師聲譽作為分析師能力的度量，意味著有聲譽的分析師能夠發掘更多的企業異質性信息。

然而，分析師聲譽并不能刻畫分析師行為的全部，分析師所在的證券公司賣方研究實力是另一個必須考慮的因素：一方面，分析師的盈利預測和評級建議等研究成果的實現離不開證券公司的技術服務、數據庫系統和資源平臺等硬件設施支持，賣方研究綜合實力更強的證券公司能夠實現更好的規模效應；其次，賣方研究更強的部門通常分析師團隊規模更大，這也有利于同一產業鏈條甚至是跨行業的分析師互通有無，通過信息共享實現更高的協同效益；再次，賣方研究實力不同的證券公司在薪酬激勵以及研究環境研究氛圍上存在非常顯著的差異；最后，賣方研究實力更強的證券公司與上市公司管理層的關系相對更加密切，有利于分析師通過對上市公司的實地調研、電話采訪獲得上市公司信息[10]，并且對于分析師而言，完成對上市公司的研究報告僅是賣方研究的第一步，如何將研究報告和研究觀點“銷售”給客戶與機構投資者則有賴于證券公司的研究銷售力量，而賣方研究實力更強的證券公司通常都具備更加完善的分銷渠道，能夠將分析師觀點更加及時全面地傳遞給市場參與者[16]，可見分析師所在的證券公司賣方研究實力也會從各個方面對分析師行為產生影響。Cowen et al.（2006）[17]的研究表明，以分析師的盈利預測、目標價位以及長期盈利增長為考察對象，有聲譽券商（Bulge Bracket）的分析師能夠比聲譽低的券商（Non-bulge Bracket）的分析師提供更加有質量的信息。Fang and Yasuda（2009）[18]的實證結果也表明，頂級券商分析師的盈利預測準確性要比非頂級券商分析師顯著高出3.1%。Bradley et al.（2012）[8]也認為券商聲譽能夠在一定程度上約束非關聯分析師的評級樂觀程度。王宇熹等（2012）[9]對不同券商聲譽和分析師聲譽的分析師發布的評級建議的研究發現，券商聲譽和分析師聲譽都能夠在分析師評級建議上發揮作用。基于以上的邏輯分析和現有研究，有理由認為分析師職能會受到所在的證券公司聲譽的影響，并且證券公司聲譽越高越有利于分析師職能的發揮。在此提出研究假設2：

假設2：券商聲譽有助于分析師對企業異質性信息的發掘。

從評級建議的視角，Fang and Yasuda（2008）[7]和王宇熹等（2012）[9]都發現根據不同分析師聲譽與券商聲譽組合的評級建議構建的投資組合收益存在顯著差異。從盈利預測的視角，Fang and Yasuda（2009）[18]研究發現，在利益沖突激烈的時期，頂級券商明星分析師相比頂級券商非明星分析師盈利預測準確性提高了11.03%；而相比于非頂級券商明星分析師盈利預測準確性提高了10.62%。Bradley et al.（2012）[8]的研究結果也表明，IPO抑價高的時期（Hot market），非關聯的頂級券商明星分析師減少發布強烈買入（Strong-buy）投資建議，而非關聯的非頂級券商明星分析師投資建議的樂觀程度沒有發生改變。相比之下，非關聯的頂級券商非明星分析師和非頂級券商非明星分析師發布了更多的強烈買入。綜合前文分析，可以看出分析師行為不僅會受到分析師個人聲譽的影響，同時也會受到所在的證券公司聲譽影響。基于此，提出研究假設3：

假設3：分析師聲譽與券商聲譽能夠共同對分析師行為產生影響，并且不同聲譽組合下的分析師在信息發掘的程度上存在顯著差異。

三、樣本選擇和研究方法

（一）研究樣本與數據來源

根據馮旭南和李心愉（2011）[19]的研究，由于2005年之前《新財富》雜志信息披露不完善，而且在更早的時間段內，不同數據提供商關于分析師盈利預測的數據存在較大的差異。出于對分析師盈利預測數據可得性和穩健性考慮，我們將研究樣本的時間跨度設置為2005年至2013年。分析師盈利預測數據來自國泰安CSMAR數據庫中的中國上市公司分析師預測研究數據庫，公司層面的數據來自于國泰安上市公司研究數據庫和Wind金融資訊，并按以下條件對樣本進行了篩選：（1）保留分析師在同一會計年度內對上市公司在該會計年度發布的盈利預測（會計年度的界定以上市公司年報披露時間為準）；（2）剔除不完整的盈利預測樣本（證券公司缺失、分析師姓名缺失以及盈利預測數據缺失）；（3）剔除經紀和咨詢機構分析師參與的盈利預測樣本[20]；（4）剔除金融和保險類上市公司樣本；（5）剔除公司層面觀測值缺失的樣本。

對于分析師在一個會計年度內對特定上市公司發布多份盈利預測報告的情況，我們保留了分析師在該會計年度內對該上市公司發布的最新的盈利預測報告[21]，最終分析師盈利預測部分樣本觀測值為79 434個，在此基礎上計算得到公司年度觀測值為13 334個，其中有分析師關注（至少一名明星分析師或者非明星分析師關注）的公司年度觀測值為8 293個，沒有分析師關注的公司年度觀測值為5 041個。

（二）研究設計

2.主要解釋變量：券商聲譽與分析師聲譽。由于本章旨在考察聲譽機制（分析師聲譽和券商聲譽）對分析師發掘企業異質性信息的影響，因此，在界定分析師聲譽和券商聲譽時，本文借鑒已有研究，選擇第三方評價的方式定義分析師聲譽與券商聲譽[9，13，18]，解釋變量的具體定義如下所示：

關注該公司的明星分析師數量（Star_analyst）： 表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的明星分析師數量。參照Xu et al.（2013）[11]的研究，明星分析師的定義為上一個年度由《新財富》雜志評選出的明星分析師。

關注該公司的非明星分析師數量（Non_Star_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的非明星分析師數量。

關注該公司的頂級券商分析師數量（High_repu_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的頂級券商分析師數量。參照王宇熹等（2012）[9]，頂級券商的定義為上一年度《新財富》雜志公布的“最具影響力研究機構”前五名。

關注該公司的非頂級券商分析師數量（Low_repu_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的非頂級券商分析師數量。

關注該公司的頂級券商明星分析師數量（High_repu_star_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的頂級券商明星分析師數量。

關注該公司的頂級券商非明星分析師數量（High_repu_non_star_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的頂級券商非明星分析師數量。

關注該公司的非頂級券商明星分析師數量（Low_repu_star_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的非頂級券商明星分析師數量。

關注該公司的非頂級券商非明星分析師數量（Low_repu_non_star_analyst）：表示在一個會計年度內對該上市公司進行關注的非頂級券商非明星分析師數量。

公式（3）中的reputation變量表示將High_repu_star_analyst、High_repu_non_star_analyst、Low_repu_star_analyst、Low_repu_non_star_analyst逐個代入回歸方程。

3. 控制變量。參照Piotroski and Roulstone（2004）和Xu et al.（2013）[11-12]的研究，選擇的控制變量如下：

四、實證結果分析

（一）描述性統計

我們首先對分析師盈利預測報告按照年度區分進行了描述性統計。可以看到，隨著上市公司規模的增加，參與上市公司研究并發布研究報告的分析師數量呈現出顯著的增長趨勢。

需要說明的是，表3對于股價同步性的計算參照的是Piotroski and Roulstone（2004）改進后的計算公式，在市場模型法的基礎上加入了行業因子和滯后項，因此R2的結果要略高于市場法計算得到的結果。從結果可以看出，無論是以均值還是中位數衡量，中國證券市場的股價波動性都處于一個相對較高的水平，使用市場和行業因子平均能夠解釋49%左右的股價波動，最高的2008年達到66.8%，最低的2013年也高達39.5%。

被解釋變量、解釋變量和控制變量的描述性統計結果如表4所示：可以看到，在所有分析師關注樣本組中，平均每家上市公司得到約8.97個分析師關注。從分析師聲譽的角度看，平均每家上市公司得到約1.185個明星分析師關注，約7.783個非明星分析師關注；從券商聲譽的角度看，平均每家上市公司得到約1.537個來自頂級券商的分析師關注，約7.431個非頂級券商分析師關注。進一步的，同時考慮券商聲譽和分析師聲譽，平均每家上市公司得到約0.554個頂級券商的明星分析師關注；約0.983個頂級券商的非明星分析師關注；約0.631個非頂級券商的明星分析師關注；約6.8個非頂級券商的非明星分析師關注。

（二）回歸分析

1. 分析師聲譽與股價同步性。在多元線性回歸部分，本文首先考察了分析師聲譽與股價同步性之間的關系，根據方程（1）得到的回歸結果如表5第一列所示：可以看到，分析師聲譽對于股價同步性的影響是存在差異的，明星分析師關注的系數為-0.0148，在1%的顯著性水平下顯著，考慮到樣本中全部上市公司的平均股價同步性為-0.0449，回歸結果（1）說明每增加一名明星分析師關注，上市公司的年度股價同步性就會下降33%，回歸結果不但在統計意義上顯著，并且經濟意義也十分顯著。而非明星分析師關注的系數為0.00309，并且在5%的顯著性水平下顯著，考慮到樣本中全部上市公司的平均股價同步性為-0.0449，這一結果說明每增加一名非明星分析師關注，上市公司的年度股價同步性就會提高約7.55%，這一實證結果與Xu et al.（2013）[11]基本一致。實證結果說明明星分析師提供了更多的企業異質性信息，而非明星分析師提供了更多的宏觀和行業信息，實證結果驗證了本文提出的假設1，表明不同聲譽的分析師確實在信息的生產和傳播過程中存在差異，并且通過回歸系數大小可以看出，明星分析師對于股價同步性的影響相比于非明星分析師要更強。

控制變量方面，公司的年度成交量、公司規模、債務市值比均顯著為正，賬面市值比、是否經由四大會計師事務所審計均顯著為負，說明成交越活躍、公司規模越大并且資本結構中債務融資比例越高的上市公司，其股價與市場和行業的同步性就越高，同時，表示機構投資者持股數量年末較年初變動的變量Inst_investor的系數為-0.263，并且在1%的顯著性水平下顯著，說明機構投資者持股能夠降低股價的同步性，這一結果與姜超（2013）的發現一致。

2.券商聲譽與股價同步。根據方程（2）進一步考察券商聲譽與股價同步性之間的關系，得到的回歸結果如表5第二列所示。可以看到，回歸結果基本驗證了本文提出的假設2，券商聲譽對于股價同步性的影響是存在差異的：頂級券商分析師關注的系數為-0.00805，在10%的顯著性水平下顯著，考慮到樣本中全部上市公司的平均股價同步性為-0.0449，回歸結果（2）說明每增加一名頂級券商分析師關注，上市公司的年度股價同步性就會下降約17%，回歸結果不但在統計意義上顯著，并且經濟意義也十分顯著；非頂級券商分析師的系數為0.00242，在10%的顯著性水平下顯著，考慮到樣本中全部上市公司的平均股價同步性為-0.0449，回歸結果（2）說明每增加一名非頂級券商分析師關注，上市公司的年度股價同步性會升高約5.4%。控制變量方面，公司的年度成交量、公司規模、債務市值比顯著為正，賬面市值比、是否經由四大會計師事務所審計和機構投資者持股數量年末較年初變動也均顯著為負，并且回歸系數大小與分析師聲譽回歸結果非常接近。對比表5第一列的回歸結果可以看到，雖然券商聲譽變量系數的顯著性水平和系數大小均弱于分析師聲譽變量，但符號卻是一致的，說明券商聲譽在一定程度上能夠替代分析師聲譽，從而有助于分析師發掘更多的企業異質性信息，使得股價的波動更小。通過回歸結果可以看出，分析師聲譽與券商聲譽存在一定程度的相互影響，單純考察券商聲譽與分析師聲譽是不完全的，需要進一步地將機構聲譽與個人聲譽對企業異質性信息的分析進行細化。

3.分析師聲譽、券商聲譽與股價同步性。根據方程（3）將分析師聲譽與券商聲譽共同納入對企業異質性信息的影響，得到的回歸結果如表6所示：可以看到，將分析師聲譽與券商聲譽共同納入考量后，聲譽機制對企業異質性信息的影響發生了很大的變化，只有頂級券商明星分析師關注的系數是顯著為負的，說明頂級券商明星分析師能夠發掘更多的企業異質性信息；頂級券商非明星分析師、非頂級券商明星分析師關注的系數都不顯著，而非頂級券商非明星分析師關注的系數為0.00151，在10%的顯著性水平下顯著，說明非頂級券商非明星分析師提供了更多的市場和行業信息。綜合表5和表6的回歸結果，可以看出分析師聲譽和券商聲譽與股價同步性之間的負相關關系主要集中在頂級券商明星分析師這一群體中，而非聲譽分析師與股價同步性之間的正相關關系也主要是由于非頂級券商非明星分析師導致的。控制變量方面，上市公司年度成交量、公司規模、債務市值比顯著為正，賬面市值比、是否經由四大會計師事務所審計和機構投資者持股數量年末較年初變動顯著為負，實證結果與現有研究基本一致。

根據方程（4）將分析師聲譽、券商聲譽對股價同步性的影響共同納入考察，得到的回歸結果如表7所示：將分析師聲譽與券商聲譽共同納入考察可以看到，仍然只有頂級券商明星分析師和非頂級券商非明星分析師的回歸系數是顯著的，頂級券商明星分析師的回歸系數為-0.0231，在1%的顯著性水平下顯著；非頂級券商非明星分析師的回歸系數為0.00335，在5%的顯著性水平下顯著。考慮到樣本中全部上市公司的平均股價同步性為-0.0449，回歸結果說明每增加一名頂級券商明星分析師關注，上市公司的年度股價同步性就會下降約51%，這是一個經濟意義十分顯著的結果；同時每增加一名非頂級券商非明星分析師關注，上市公司的年度股價同步性就會上升約7.46%。頂級券商非明星分析師與非頂級券商明星分析師的回歸系數均不再顯著，回歸結果說明頂級券商的明星分析師提供了更多的企業異質性信息，而非頂級券商的非明星分析師提供了更多的市場和行業信息。其他聲譽組合對股價同步性沒有顯著的影響。控制變量的系數大小和系數的顯著性水平與前述回歸一致：公司的年度成交量、公司規模、債務市值比均顯著為正，賬面市值比、是否經由四大會計師事務所審計均顯著為負，說明對于成交越活躍、公司規模越大并且資本結構中債務融資比例越高的上市公司，機構投資者持股的上市公司，其股價與市場和行業的同步性就越高。

4.兩階段最小二乘法（2SLS）。由于分析師關注與股價同步性之間可能存在內生性[6]，這會導致OLS回歸結果是有偏的，需要借助2SLS來進一步分析。參照Chan and Hameed（2006）和Xu et al.（2013）[6，11]，本文選擇股價波動性（Volatility）和預期分析師數量（Expected_analyst）作為第一階段工具變量，分別將頂級券商明星分析師（High_repu_star_analyst）、頂級券商非明星分析師（High_repu_non_star_analyst）、非頂級券商明星分析師（Low_repu_star_analyst）和非頂級券商非明星分析師（Low_repu_non_star_analyst）作為第一階段被解釋變量進行回歸，回歸得到的預測值作為第二階段的關鍵解釋變量。

兩階段最小二乘法回歸得到的結果如表8所示：從兩階段回歸結果上看，頂級券商明星分析師的系數為-0.0239，在5%的顯著性水平下是顯著的，而非頂級券商的非明星分析師的系數為0.0069，在1%的顯著性水平下是顯著的。控制變量方面，控制變量系數的大小與符號也與OLS回歸結果接近，公司的年度成交量、公司規模、債務市值比顯著為正，賬面市值比、是否經由四大會計師事務所審計和機構投資者持股數量年末較年初變動顯著為負。兩階段最小二乘法的回歸結果與OLS回歸結果一致，說明前文對于分析師聲譽、券商聲譽的聯合考察結果是穩健的。OLS回歸以及2SLS的回歸結果說明單純考察分析師聲譽或者單純考察券商聲譽都是不全面的，分析師聲譽與券商聲譽對股價同步性均會產生影響，具體而言，頂級券商明星分析師對股價同步性的影響為負，說明頂級券商明星分析師生產了更多的企業層面信息，而非頂級券商非明星分析師對股價同步性的影響為正，說明非頂級券商非明星分析師生產了更多的市場和行業信息。

五、結論及建議

本文旨在探討聲譽機制對分析師角色扮演的影響。由于分析師通常會圍繞宏觀市場、行業和公司三個維度進行信息的收集加工和分析研究[22]，究竟分析師向市場提供了更多的宏觀市場信息、行業信息還是挖掘了更多的企業異質性信息？更為重要的是，由于分析師個人稟賦、教育程度、從業年限和社會經歷存在著顯著的差異，分析師所在的證券公司賣方研究實力也高低不一，使得分析師面臨著不同的硬件資源、研究環境、薪酬待遇和客戶關系約束[23]，那么在不同聲譽機制下的分析師行為是否同質？這是本文旨在解決的問題。

基于分析師聲譽和券商聲譽對公司異質性信息的理論分析與研究假設，本文以中國資本市場賣方研究為背景，從實證研究的視角考察了聲譽機制與分析師盈利預測之間的關系，研究發現，單純考察分析師聲譽與券商聲譽，有聲譽的分析師能夠發掘更多的企業異質性信息，體現為分析師聲譽、券商聲譽與股價同步性之間的負相關關系，然而綜合券商聲譽與分析師聲譽的共同影響，OLS回歸結果和2SLS的回歸結果都表明，不同聲譽組合下，只有頂級券商明星分析師關注與股價同步性之間存在顯著的負相關關系；頂級券商非明星分析師、非頂級券商明星分析師關注與股價同步性之間的關系不再顯著；非頂級券商非明星分析師與股價同步性之間存在顯著的正相關關系。說明頂級券商明星分析師能夠提供更多的企業異質性信息，而非頂級券商非明星分析師提供了更多的市場和行業信息。

實證結果表明，單一的聲譽機制不能完整刻畫分析師行為，券商聲譽機制與分析師聲譽機制都能夠對分析師行為產生影響，應將兩種機制都納入分析。本文以中國資本市場賣方分析師為研究背景，從聲譽機制與異質性信息的視角，為新興市場國家資本市場分析師行為研究[6]和聲譽機制對金融中介參與方行為的影響[11，18，23]提供了新的證據。最后，本文也更加系統地從實證研究的視角為中國資本市場分析師與賣方研究機構的第三方評價提供了新的補充。

參考文獻：

[1] Roll， Richard， R2， The Journal of Finance， 1988，43：541-566.

[2] Morck R， Yeung B， Yu W. The information content of stock markets： why do emerging markets have synchronous stock price movements？[J].Journal of Financial Economics， 2000， 58（1）： 215-260.

[3] Durnev A， Morck R， Yeung B， et al. Does Greater Firm-Specific Return Variation Mean More or Less Informed Stock Pricing？[J].Journal of Accounting Research， 2003， 41（5）： 797-836.

[4] Wurgler J. Financial markets and the allocation of capital[J].Journal of financial economics， 2000， 58（1）： 187-214.

[5] Jensen， M. C. and W.H.Meckling.Theory of the firm： managerial behavior， agency costs， and ownership structure[J].Journal of Financial Economics，1976（3）：305-360.

[6] Chan K， Hameed A. Stock price synchronicity and analyst coverage in emerging markets[J].Journal of Financial Economics， 2006， 80（1）： 115-147.

[7] Fang， L.H.， Yasuda， A.， Are Stars Opinions Worth More？ The Relation Between Analyst Reputation and Recommendation Values. Working Paper， INSEAD and University of Pennsylvania，2008.

[8] Bradley D， Clarke J， Cooney J. The impact of reputation on analysts conflicts of interest： Hot versus cold markets[J].Journal of Banking & Finance， 2012， 36（8）： 2190-2202.

[9] 王宇熹， 洪劍峭， 肖峻. 頂級券商的明星分析師薦股評級更有價值么？——基于券商聲譽， 分析師聲譽的實證研究[J].管理工程學報， 2012， 26（3）： 197-206.

[10]Jacob J， Lys T Z， Neale M A. Expertise in forecasting performance of security analysts[J].Journal of Accounting and Economics， 1999， 28（1）： 51-82.

[11]Xu N， Chan K C， Jiang X， et al. Do star analysts know more firm-specific information？ Evidence from China[J].Journal of Banking & Finance， 2013， 37（1）： 89-102.

[12]Piotroski J D， Roulstone D T. The influence of analysts， institutional investors， and insiders on the incorporation of market， industry， and firm-specific information into stock prices[J].The Accounting Review， 2004， 79（4）： 1119-1151.

[13]Stickel S E. Reputation and performance among security analysts[J].The Journal of Finance， 1992， 47（5）： 1811-1836.

[14]Chen Zhiwu. Capital markets and legal development： The China case[J].China Economic Review， 2003， 14（4）： 451-472.

[15]Boubaker S， Labégorre F. Ownership structure， corporate governance and analyst following： A study of French listed firms[J].Journal of Banking &Finance， 2008， 32（6）： 961-976.

[16]Stickel S E. The anatomy of the performance of buy and sell recommendations[J].Financial Analysts Journal， 1995， 51（5）： 25-39.

[17]Cowen A， Groysberg B， Healy P. Which types of analyst firms are more optimistic？[J].Journal of Accounting and Economics， 2006， 41（1）： 119-146.

[18]Fang L， Yasuda A. The effectiveness of reputation as a disciplinary mechanism in sell-side research[J].Review of Financial Studies， 2009： 3735-3777

[19]馮旭南， 李心愉.中國證券分析師能反映公司特質信息嗎？——基于股價波動同步性和分析師跟進的證據[J].經濟科學， 2011（4）： 99-106.

[20]潘越， 戴亦一， 劉思超.我國承銷商利用分析師報告托市了嗎？[J].經濟研究， 2011（3）：131-144.

[21]Lin H， McNichols M F. Underwriting relationships， analysts′ earnings forecasts and investment recommendations[J].Journal of Accounting and Economics， 1998， 25（1）： 101-127.

[22]胡奕明， 林文雄， 王瑋璐.證券分析師的信息來源， 關注域與分析工具[J].金融研究， 2003（12）： 52-63.

[23]Groysberg B. The portability of star knowledge workers： Evidence from the analyst market[D].Harvard University， Graduate School of Business Administration， 2002.

（責任編輯：李江）