實體企業金融化與資本市場穩定

王麗娟

【摘要】證券分析師是我國資本市場的重要參與者，其樂觀性偏差程度也會直接影響資本市場的信息效率和穩定性。文章以2007——2018年的中國A股非金融類上市公司為研究對象，從分析師樂觀性偏差的角度來解釋實體企業金融化對資本市場穩定的影響。結果發現，在一定范圍之內，金融化水平的提高確實加劇了分析師盈余預測樂觀性偏差，而一旦超過這一范圍，分析師預測樂觀性偏差程度也會有所下降，即企業金融化水平與分析師樂觀性偏差之間存在一種倒U型關系；而且，這一關系在我國東部地區和非國有企業樣本中表現更加明顯。該結論對于理解企業金融化與金融風險的關系，深化對分析師的作用認知，推動經濟“脫虛向實”具有重要的理論和實踐意義。

【關鍵詞】實體企業金融化；資本市場穩定；分析師樂觀性偏差；倒U型

【中圖分類號】F830.59；F275.5

★基金項目：本文得到國家社會科學基金資助重點項目（14AGL008）的支持。

一、引言

近年來，我國經濟金融化趨勢日漸明顯，大量實體企業不斷脫離實體經濟而涉足金融活動，企業經營交易逐漸從實物經濟形態轉向金融形態，加速形成了經濟“脫實向虛”格局（張成思和張步曇，2015；彭俞超和黃志剛，2018）[1，2]。伴隨著企業金融化程度的加深，社會各界對其產生的影響提出質疑。一方面，在金融服務實體經濟的目標下，企業投資金融資產能夠利用其“蓄水池”功能，以超額投資收益提升企業盈利能力（Denis&Sibilkov，2010；劉貫春等，2019）[3，4]。然而，另一方面，當實體企業的大量資本涌入金融行業時，資金脫離實體經濟而在虛擬經濟領域“空轉”，這不僅會直接“擠出”企業的實體投資（張成思和張步曇，2015；Demir，2009；杜勇等，2017）[1，5，6]，還可能帶來資本市場劇烈波動和虛擬經濟過度膨脹，造成系統性金融風險甚至金融危機（Stockhammer，2004；成思危，2015）[7，8]。面對該嚴峻形勢和潛在威脅，黨的十九大報告中明確指出，要“深化金融體制改革，增強金融服務于實體經濟的能力”，“完善金融監管體系，守住不發生系統性風險的底線”。這表明了國家頂層設計中對企業金融化問題的高度重視，也使得企業金融化問題成為當前理論界與實務界需要重點關注和探討的重要話題。

目前，關于企業金融化的研究大多集中于影響因素與經濟后果兩個方面。其中，在經濟后果研究中，學者們關注的重點主要還停留在實體企業金融化對企業自身發展的影響上。相比之下，對于企業金融化如何影響資本市場的研究還比較少。僅有的幾篇文獻多從資產價格泡沫（成思危，2015）[8]和股價崩盤風險（彭俞超等，2018）[9]等角度闡釋企業金融化削弱金融體系穩定性的渠道，然而卻忽略了從市場參與主體的角度探討企業金融化與金融市場的關系，也就缺少對企業金融化對影響資本市場的特定路徑的識別與理解，這可能限制了對企業金融化可能產生系統性金融風險的解釋力度。本文試圖從連接市場和公司的重要信息中介分析師的角度，根據中國現實制度背景，分析并檢驗企業金融化水平對分析師樂觀性偏差的影響，以進一步探討企業金融化對資本市場影響的具體機制。

經過多年的發展，證券分析師已成為我國資本市場的重要參與者，他們通過收集各類數據和信息來分析特定公司的經營活動，并以此預測公司的未來發展狀況，能夠幫助投資者做出正確決策，提高資本市場定價效率。然而，諸多研究也表明，分析師預測普遍存在著樂觀性偏差（許年行等，2012；褚健等，2019）[10-11]，這反而會在一定程度上損害資本市場信息效率和穩定性。那么，分析師是否會關注實體企業的金融化行為？企業金融化又是否會影響分析師的樂觀預測程度呢？企業進行金融資產投資的動機具有復雜性和隱蔽性，投資的收益也具有極高的不確定性，同時分析師又囿于自身認知偏差、盲目自信、聲譽保護和外部利益沖突壓力等多重制約，各種因素相互交織，是否會導致企業金融化與分析師預測樂觀性偏差之間表現出一種顯著的非單調關系？理清該問題，有助于我們進一步深入認識和理解實體企業金融化對金融市場穩定的影響機制和后果，因而是一個值得討論和實證檢驗的話題。

本文的主要貢獻可能體現在如下方面：第一，補充了實體企業金融化經濟后果，尤其對金融市場穩定影響的相關研究。不同于以往只立足于資產本身的價值和風險的研究，本文引入分析師這一獨特視角，揭示了影響企業金融化與金融市場穩定關系的一條新路徑，體現了市場參與者的重要作用；第二，豐富了現有關于分析師樂觀性偏差的研究。在企業金融化這一統一的背景下，系統探討影響分析師樂觀預測的多重因素，并進行強弱對比，有利于深化我們對于該類問題的理解；第三，完善了經濟“脫實向虛”的理論研究，從分析師這一微觀層面進一步闡釋了企業金融化的經濟后果，對規范分析師行為，引導經濟“脫虛向實”的相關政策制定都具有一定的借鑒意義。

二、理論分析與假設提出

本文主要考察企業金融化水平對分析師盈余預測樂觀性偏差的影響，并分析其可能的影響路徑。從理論層面講，企業進行金融化投資的動機多樣且不易識別，而分析師的樂觀預測水平也會受到主客觀各種因素的影響，因此，金融化與分析師樂觀性偏差之間的關系也會具有一定的復雜性。

首先，分析師的盈余預測與公司經營業務活動息息相關。已有研究發現，公司融資交易（褚健等，2019）[11]、多元化投資（蔡衛星和曾誠，2010）[12]和研發投資（Huang&Zhang，2011）[13]等均會對分析師盈余預測行為和質量存在不同程度的影響。隨著中國經濟金融化程度的不斷加深，金融資產已經成為實體企業資產的重要組成部分，對企業價值的創造亦會具有重要的影響（戚聿東和張任之，2018）[14]。合理的金融資產配置具有“蓄水池”效應，即通過利用企業部分閑置資金進行短期金融資本投資，從而盤活資金，實現資本的保值、增值，在一定程度上能夠緩解未來主業投資面臨的融資約束，從而促進實體企業主業的發展。因此，這一“利好”信息可以增加分析師進行樂觀預測的自信。

不僅如此，還有學者認為金融資產投資是公司隱藏壞消息和快速調節利潤的重要手段，即當主營業務出現問題導致盈利性下降時，上市公司出于平滑利潤、粉飾報表的目的，會將一些資金投向“短平快”的金融投機活動（彭俞超等，2018）[9]。此時，由于面臨利益沖突，即使分析師已經獲知一些負面消息，但為了維護與券商的業務關系，產生更大交易量以獲得更多的交易傭金，以及在機構投資者的壓力下（許年行等，2012）[10]，可能會選擇幫助管理層來隱藏壞消息，出具更加樂觀的預測報告。并且，當企業金融化程度保持在合理范圍之內時，分析師跟蹤人數和頻率還維持在較高水平，分析師個人的預測偏差會被整體性的預測偏差所掩蓋，被發現和質疑的可能性較小，對個人聲譽影響不大。此時，分析師的收益遠大于可能的成本或損失，因而會更傾向于發布更加樂觀的盈余預測報告。

基于以上分析，提出本文的第一個研究假設：

H1：實體企業金融化水平的提升會加劇分析師盈余預測的樂觀性偏差。

然而，當企業金融化水平過高時，分析師也可能會降低盈余預測的樂觀程度。首先，從企業層面來看，金融化程度越高的企業，投機套利的動機往往越強，對主業發展的擠出效應也會越嚴重（杜勇等，2017）[6]，從而影響了企業持續經營和盈利的能力，這在客觀上會降低分析師預測樂觀程度。而且，通常企業所持有的金融資產容易受到資本市場波動、經濟不確定性和金融監管政策不確定性等的影響，其收益波動性和財務風險較大（彭俞超等，2018）[9]。隨著金融化水平的提高，企業暴露在資本市場中的風險敞口越來越大，企業盈利的不穩定性增大，信息披露質量也會隨之下降，從而導致分析師盈余預測難度升級。由于分析師同樣具有風險厭惡的行為特質（Butler&Lang，1991）[15]，面對不完全信息，分析師很可能降低盈余預測的樂觀性。

與此同時，由于預測難度的升高，分析師跟蹤人數和頻率也會下降，此時如果仍然選擇幫助管理者隱藏壞消息，發布“非正常”樂觀的盈余預測報告，很有可能被發現和質疑，其個人聲譽和所在公司的聲譽都可能面臨巨大的毀損風險。分析師在做出盈余預測時必須權衡短期性的承銷傭金和交易傭金收益與長期性的投資者信任和個人職業前途葬送的代價（Fang&Yasuda，2009）[16]。當成本大于收益時，分析師對于金融資產比例過大的公司，也會相對降低其盈余預測的樂觀性。

綜合上述分析可以看出，分析師盈余預測的樂觀性偏差，一方面可能受到企業金融化的“蓄水池”動機和自身面臨的利益沖突的影響，與金融化程度呈現正相關關系，另一方面還可能受到金融化的投機動機和自身保守主義、聲譽約束等的影響，與金融化程度呈現負相關關系。因此在分析師利益函數中，企業金融化與分析師樂觀性偏差之間的關系可能是非單調的，即在樣本觀察期內，企業金融化對分析師盈余預測樂觀程度的影響，應存在某一臨界值，在企業金融化尚未突破這一臨界值時，分析師傾向于發布更加樂觀的預測，而在企業金融化程度突破這一臨界值時，分析師則會降低對該企業盈余預測的樂觀程度。基于此，提出本文的第二個研究假設：

H2：實體企業金融化對分析師盈余預測樂觀性偏差的影響呈倒U型關系。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

本文以2007——2018年的的中國A股上市公司為初步研究樣本，并按一定的條件對樣本進行篩選：（1）剔除金融保險類和房地產類上市公司；（2）剔除分析師未對該公司進行盈余預測的樣本；（3）剔除數據缺失的樣本；（4）剔除處于ST、*ST等狀態的樣本。為了排除極端值的影響對所有連續變量在前后1%的水平上進行了Winsorize處理。本文數據主要來自國泰安（CSMAR）數據庫，使用的數據處理軟件為Stata15.1。

（二）變量定義

1.分析師盈余預測樂觀性偏差

本文通過分析師盈余預測與公司真實盈余的比較判斷分析師的樂觀性偏差，公式為Opti，j，t=（Forei，j，t-Acti，t）/Pricei。其中，Opti，j，t表示分析師j在第t年對公司i每股收益預測的樂觀性偏差，Forei，j，t為分析師的預測值，Acti，t為公司實際盈利水平，Pricei為分析師發布盈余預測前一個交易日的公司i的收盤股價。進而借鑒許年行等（2012）[10]的思路，在第t年跟蹤公司i的所有分析師中，將Opt大于0的分析師的比例記為Optimism；Optimism越大，則預測誤差大于0的分析師的比例越大，分析師整體的樂觀性偏差越大。

2.企業金融化

借鑒Demir（2009）[5]、彭俞超等（2018）[9]的做法，本文以企業持有的金融資產占平均總資產的比例表示企業金融化程度。其中，企業持有的金融資產包括交易性金融資產、買入返售金融資產、可供出售金融資產、發放貸款及墊款和持有至到期投資等。

此外，本文還選取多個控制變量。各變量的具體定義如表1所示。

（三）模型設定

為了初步識別企業金融化與分析師樂觀性偏差在整體趨勢上是否可能存在某種單調關系，本研究首先構建了一次線性模型：

其中，Controls代表一系列控制變量；Year為時間固定效應；Stkcd代表公司個體固定效應； 為隨機誤差項。通過判斷α1是否顯著為正或為負，來初步識別企業金融化與分析師樂觀性偏差是否可能存在某種單調關系。

為了進一步研究企業金融化與分析師樂觀性偏差的非單調關系，在上述模型中加入企業金融化（FIN）的平方項，構建二次曲線模型：

在模型（2）中，重點關注β2。如果β2顯著為負，則說明企業金融化與分析師樂觀性偏差之間能夠呈現出一條開口向下的拋物線，即二者存在倒U型關系；在此基礎上，可以根據β1和β2兩系數關系求出曲線臨界值，對企業金融化與分析師樂觀性偏差的關系予以具體分析。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

本文主要變量的描述性統計結果見表2。由表2可以看出，Optimism的均值為0.715，表明分析師樂觀性偏差程度較高，跟蹤同一家公司的具有樂觀預測偏差的分析師比例平均達到71.5%；而且該變量最小值為0，最大值為1，標準差為0.121，這還表明不同企業對應的分析師樂觀預測程度存在較大差異。FIN的平均值為0.017，標準差為0.012，表明我國非金融上市公司的金融化程度平均為1.2%，且存在一定的差異。其他變量的數值大小和分布特征也與已有文獻保持一致。

（二）回歸結果與分析

表3報告了基于模型（1）和模型（2）對企業金融化水平與分析師樂觀性偏差之間關系進行檢驗的結果。其中，列（1）和列（2）的結果顯示，無論是否加入控制變量，變量FIN的系數均不顯著，這表明企業金融化水平與分析師樂觀性預測偏差之間不存在直接的單調關系，假設H1不成立。列（3）和列（4）則列示了兩者之間的非單調關系檢驗結果。可以看出，無論是否加入控制變量，FIN系數都在5%的水平上顯著為正，而平方項FIN2的系數則在5%的水平上顯著為負，表明企業金融化水平與分析師樂觀性偏差之間存在一種倒U型關系。以第（4）列中FIN和FIN2的系數大小計算得到，該倒U型關系的臨界值為0.097，這意味著當企業金融化水平低于這一臨界值時，就會加劇分析師樂觀性偏差，而一旦高于這一臨界值，分析師預測樂觀性偏差程度就會下降，假設H2得以證明。

（三）穩健性檢驗

1.內生性問題

上述回歸結果可能面臨由反向因果關系導致的內生性問題，即企業金融化會通過一系列途徑影響分析師盈余預測的樂觀性，但與此同時，分析師盈余預測的樂觀性也可能反向影響企業金融化水平的變化。對此，我們采用工具變量法對模型（2）進行重新估計。參照彭俞超等（2018）[9]的做法，采用該年度與該企業處在同一行業的其他企業金融化水平的平均值FIN_ ind和二次項平均值FIN2_ ind作為工具變量。本企業的金融化水平會受到所在行業的其他企業金融化水平的影響，但是其他企業的金融化水平又不會直接影響分析師對本企業的盈余預測，理論上符合工具變量相關性和外生性的要求。在兩階段最小二乘估計過程中，第一階段估計的F值均大于10，也證明了工具變量的有效性。最終第二階段的回歸結果如表4的列（1）所示，可以看出，在控制了可能的反向因果問題之后，結果仍然與前文保持一致，證明結論穩健。

2.改變重要變量衡量方法

首先，對于被解釋變量，前文中主要使用“比例法”來衡量分析師盈余預測樂觀偏差，這里，則采用“平均值法”來重新進行計算，即在Opti，j，t的基礎上，對該年度所有追蹤公司i的分析師的盈余預測偏差取均值，得到Optimism2。其次，對于主要解釋變量，前文中未將投資性房地產納入金融資產的范圍內，但是根據杜勇等（2017）[6]的觀點，在房地產行業高速發展的現階段，許多企業持有的投資性房地產具有了更多的逐利屬性，符合金融資產定義，故將其包括在內。因此，本文又據此構建了代表企業金融化的另一指標FINb。重新使用以上兩個新變量分別進行穩健性檢驗的結果，與前文結論仍保持一致，具體見表4的列（2）和列（3）。

（四）異質性檢驗

前述實證結果已經從整體上證明了我國實體企業金融化和分析師盈余預測樂觀性偏差之間的倒U型關系，然而，這種關系是否會受到企業所在地區和產權性質的影響呢？本文按照公司是否位于東部地區和是否為國有企業進行了分組檢驗。分組回歸的結果見表5，從中可以看出，我國實體企業金融化與分析師盈余預測樂觀性偏差之間的倒U型關系在位于東部地區，即金融發展水平更高、市場化程度更高的企業樣本和非國有企業樣本中更加明顯。

五、結論與啟示

實體企業“脫實向虛”的問題，事關金融市場穩定和經濟高質量發展的大局。本文從分析師這一獨特的微觀角度，來探討企業金融化影響資本市場穩定的具體路徑。研究發現，企業金融化水平對分析師盈余預測樂觀性的影響呈倒U型關系，即當企業金融化水平低于某一臨界值時，就會加劇分析師樂觀性偏差，而一旦高于這一臨界值，分析師預測樂觀性偏差程度就會下降；而且，這一倒U型關系在東部地區和非國有企業中表現更加明顯。

該研究結論具有重要的理論和現實意義。現有研究雖然已經意識到了企業金融化可能會影響資本市場穩定，甚至引發系統性金融風險，但是對于具體影響路徑關注甚少。本文發現，分析師是調節實體企業金融化與資本市場穩定性之間關系的一個重要中介渠道，這不僅能在一定程度上彌補研究空白，豐富關于實體企業金融化經濟后果和分析師樂觀性偏差的相關理論研究成果，還對于如何有效防范企業金融化的潛在風險，維護資本市場穩定具有十分重要的政策啟示作用。

首先，對于監管部門來講，若要遏制實體企業過度金融化趨勢，減弱其對資本市場帶來的不利后果，可以考慮從分析師這一中介環節入手進行干預和治理。本文結果證明了實體企業金融化能夠對分析師預測行為造成影響，那么如果分析師能夠對企業的金融化行為有較為準確的認知，并發布客觀公正的分析報告，就可以促進資本市場信息效率的提高，維護市場穩定和健康發展。當然，這一效果的實現有賴于以下兩方面的努力：一方面，要進一步提升分析師對企業金融化信息的解讀和分析能力，這是有效發揮其信息中介作用的基礎條件。本文認為，樂觀性預測偏差的來源之一就是由于分析師對企業金融事件和信息認知不足，造成理解偏誤，盲目樂觀。對此，相關部門要提高對分析師的選拔標準，設置更高的執業門檻，同時定期開展培訓和考核，引入優勝劣汰機制，整體提升分析師隊伍的專業水平。另一方面，還要加強對分析師的監管和約束，提高獨立性和客觀性。分析師置身于券商、投資者和企業等多重利益相關者網絡中，保持其獨立性是重中之重。分析師可能會出于利益沖突等非理性動機，對企業不合理的金融化行為發表相對樂觀的預測報告。因此，監管部門應該完善相關管理制度，加強監管和職業道德教育，強化聲譽機制，促使分析師獨立地、客觀地對企業信息的真偽、利弊做出判斷。

其次，對于分析師自身來講，一方面，要自覺加強學習，及時更新觀念和知識儲備，強化對各類金融資產監管政策、運行機制的解讀和認知，并且要積極拓展信息獲取途徑，可以通過實地調研、電話會議等方式全面了解和掌握企業做出金融化選擇的真正動因和實際效果。另一方面，還要加強自身的行業自律性，自覺遵守各項法律法規，堅守道德底線，對企業金融化行為的合規性、收益性、風險性等給予客觀謹慎的職業判斷。

最后，良好的信息透明度是對企業金融化風險進行識別、監管和防范的基礎條件，因此，對于企業來講，要提高企業金融化的信息披露水平，降低與外部市場的信息不對稱程度。企業進行金融資產配置的動機多樣，且具有隱蔽性，這在一定程度上改變了分析師等外部市場參與主體所處的信息環境，進而影響其價值判斷和投資決策，不僅不利于企業自身價值的提升，還會加劇金融市場的不穩定性。因此，相關監管部門應該采取措施，提高對實體企業金融資產配置動機、運作、收益等信息的披露要求，企業自身也要自覺提高金融化信息披露的透明度和及時性，為外部市場主體做出正確判斷和選擇提供基礎條件。

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