信息透明度、分析師關注與實體企業金融化*

劉少波，楊俊宇，張友澤，3

（1.暨南大學經濟學院，廣東 廣州 510632；2.暨南大學南方高等金融研究院，廣東 廣州 510632；3.廣東華商學院廣東華商金融科技研究院，廣東 廣州 511300）

一、引言

實體企業金融化是近年來我國經濟社會發展普遍存在的現象，并伴隨實體經濟持續疲軟而愈演愈烈，逐漸受到社會各界的關注。實體企業金融化指的是非金融企業持有的金融資產占總投資的比例日益提高，或利潤來源中金融渠道逐漸占據主導地位（Orhangazi，2008；張成思和張步曇，2016）。實體企業金融化現象的產生源于金融部門和實體經濟投資收益率之差引發的資本逐利，增配金融資產有助于提升企業短期業績，增加管理層的業績報酬，因而實體企業金融化是公司經理人基于自身利益最大化而選擇的行為。然而，企業過度配置金融資產將擠占其投入經營性業務的資金，使經營發展偏離主業。公司經理人為追逐短期利益而增加金融投資，削減創新研發投入會損害企業長期增長的潛力，既不利于股東的長期利益，亦無益于我國經濟高質量發展。

就本質而言，實體企業金融化是公司經理人的真實盈余管理行為之一，其“不務正業”的屬性侵蝕了公司創造長期價值的能力，這與公司股東的利益相悖，因此公司經理人存在掩蓋企業金融化行為的動機。當信息透明度較低時，外部投資者難以監督公司經理人的經營行為，此時公司經理人通過“走捷徑”推動企業金融化，抑或是通過“腳踏實地”聚焦主業提高經營利潤，在短期內對公司業績而言并無明顯差異。企業金融化可以使公司管理人更容易獲得短期績效獎勵，但對于公司股東與經濟社會的長期影響卻截然不同。那么，提高公司信息透明度是否可以抑制實體企業金融化呢？基于此，本文將考察我國信息透明度較低這一市場環境是否加劇了企業金融化，以及證券分析師是否承擔起了提高信息透明度，從而抑制實體企業金融化的社會責任。

本文可能的邊際貢獻主要體現為：一是從信息透明度的角度解構實體企業金融化現象，拓寬了學界對實體企業金融化的研究視閾，豐富了實體企業金融化形成原因的研究維度；二是探討了分析師關注在“信息透明度—企業金融化”關系中發揮的調節效應，揭示了分析師關注在我國資本市場上發揮的作用，為監管層面治理實體企業金融化問題提供了可能的解決方案；三是在考察分析師關注調節效應的基礎之上，通過對地區板塊與所有權性質的劃分考察了區域異質性問題與所有權異質性問題，為政府因地制宜治理實體企業金融化提供了有力的實證判斷。

二、文獻回顧與研究假設

（一）實體企業金融化的動因、影響因素與經濟后果

關于實體企業金融化的動因，學界較為認可的觀點有蓄水池理論和投資替代理論。蓄水池理論認為非金融企業持有金融資產的動因是儲備流動性（Smith和Stulz，1985），當企業面臨融資約束和流動性風險時可以通過快速變現流動性強的金融資產緩解資金壓力（Ding等，2013）。投資替代理論則認為，企業金融化的本質是對利潤最大化的追求（Orhangazi，2008；Demir，2009），適度的企業金融化能夠平滑企業在實業投資上所遭遇的經營風險（Duchin，2010），幫助企業緩解潛在的財務困境（Kliman和Williams，2015），貨幣擴張、資本逐利和風險規避是驅動企業金融化的關鍵因素（張成思和鄭寧，2020）。

還有學者從經濟政策、管理層特征、企業社會責任等角度對實體企業金融化的影響因素展開探討。譬如，經濟政策的不確定性（彭俞超等，2018）、限制銀行信貸的宏觀審慎政策（馬勇和陳點點，2020）等均能夠有效抑制企業金融化水平。擁有金融背景的CEO，特別是非銀金融背景的CEO更有可能推動企業金融化（杜勇等，2019）。另外，企業通過承擔社會責任緩解融資約束也會提高金融資產配置水平，加劇了企業金融化的程度（顧雷雷，2020）。

關于實體企業金融化的經濟后果，已有大量文獻基于微觀、中觀與宏觀視角展開研究。從微觀個體層面來看，企業金融化不僅會降低企業的全要素生產率（盛明泉等，2018），還會削弱企業的創新能力和長期投資（謝家智等，2014；許罡等，2017；欒天虹和袁亞冬，2019；鐘華明，2021）。從中觀市場的層面來看，企業金融化破壞了金融市場的穩定并引發系統性風險（彭俞超等，2018），不僅如此，企業金融化還能憑借其自我增強機制形成部門同族傳染效應，不斷在部門同族企業內部擴大風險并影響金融穩定（劉景卿和李璐，2021）。從宏觀經濟的層面來看，實體企業金融化會加劇宏觀經濟波動（肖崎等，2020）。

（二）信息透明度與實體企業金融化

信息透明度①自1996年為美國證券交易委員會（SEC）首次提出“信息透明度”以來，學界和業界對這個概念的理解經歷了一個從會計信息的局部質量特征到公司信息的全面質量特征，到系統整合輸出產物，再到以使用者評價為中心的過程，其內容也從僅包含財務會計信息過渡到了包含所有的公司信息，而實質都是市場參與者能夠透過公司信息的“現象”了解公司的“本質”。是上市公司向市場所有參與者及時提供清晰和可理解的有關價格信息的程度（潘越等，2011）。信息透明度存在相對性特征，在金融市場中沒有完全的透明，信息不對稱始終存在，但在法規管制下也沒有完全的不透明，制度與公司策略的不同使得同一時間上不同的公司或同一公司不同時間的信息透明度有所不同，應從一個動態的視角對之加以理解（張程睿和王華，2006）。

信息透明度的提升能夠抑制管理層利己主義與大股東掏空，保護中小股東利益（陳紅等，2014），還能夠提升公司的經營績效（林有志和張雅芬，2007）。由于實體企業金融化不僅侵蝕公司主營業務的生存空間，更阻礙了公司的創新活力與長期發展，與股東利益嚴重悖離。通過提高信息透明度，外部投資者能夠更有效地對管理層短視行為進行監督。準確的運營信息是公司董事會制定契約與外部投資者進行決策的重要依據（Watts 和Zimmerman，1990）。因此，在信息透明度較高的背景下，公司經理人通過本質是真實盈余管理的金融資產超配手段提高短期經營績效的行為可以被外部投資者識別，因此不僅不能幫助管理層“走捷徑”獲得業績獎勵，反而提高了外部投資者“用腳投票”的風險，進而影響公司經理人的職業口碑，使其無法獲得利益最大化的行為結果。基于上述分析，本文提出第一個研究假設：

假設1：信息透明度的提高可以抑制實體企業金融化。

（三）證券分析師關注對信息透明度與實體企業金融化關系的影響

證券分析師全方位地介入金融市場信息生產、傳遞、吸收的流程，可以起到提高信息透明度和促進股票正確定價的作用（潘越等，2011）。就信息生產環節而言，證券分析師相較普通投資者具有更廣泛的信息獲取渠道，因此分析師可以對與公司經理人推動企業金融化行為有關的信息做出更透徹的解讀與更專業的判斷。就信息傳遞環節而言，證券分析師的專業研判能通過網絡、電視、報紙迅速而廣泛地傳播出去，因此分析師關注可以使更多的投資者獲知企業金融化的內容。就信息吸收環節而言，證券分析師具有更熟稔的專業能力，可以從冗長的年報中提取關鍵詞，并編碼為更易理解的研報形式，提高了公司信息透明度。分析師通過提高信息透明度，可以抑制公司經理人通過將長期項目資金挪用至短平快的金融投資上以實現短期經營業績提高的傾向，從而降低企業金融化的程度。基于上述分析，本文提出第二個研究假設：

假設2：證券分析師關注可以通過提高信息透明度降低企業金融化水平。

分析師對某一股票的標準化評級是投資者決策的重要參考，分析師觀點出現分歧將影響投資者的抉擇。分析師觀點出現分歧既可能源于企業經營的不確定性擴大了分析師預測盈余的空間（Wang等，2015），又可能是因為市場上和該企業有關的公共信息數量少或質量差（管考磊和鐘梅花，2021），信息透明度低影響了分析師的判斷。企業金融化是一種偏離主業的行為，增加了企業未來經營的不確定性。同時，由于公司經理人存在掩蓋企業金融化行為的動機，主觀上可能有意識地降低信息透明度，減少企業經營有關的公共信息供給的數量和質量，因此其表現就是分析師觀點出現分歧。另外，也有學者認為，分析師意見分歧可以為投資者提供更豐富更多元的觀點和視角（Louis等，2008）。特別是在我國，證券分析師不僅能告知投資者企業是否進行了盈余管理，更能準確地告知投資者企業所進行盈余管理的形式與方向（吳武清和萬嘉澄，2018），因此投資者可以從分析師觀點的分歧中識別企業金融化的行為，并據此做出投資決策。基于此，本文認為分析師觀點的異質性提升了企業的信息透明度，外部投資者從存在意見分歧的分析師觀點中可以更容易獲知企業金融化的信息，據此提高決策質量。基于上述分析，本文提出第一個研究假設：

假設3：分析師觀點異質性會弱化低信息透明度的企業金融化效應。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本文以我國A股上市公司2008-2019年的年度財務數據作為初始樣本，并剔除了：①金融保險類公司；②凈資產為負的公司；③所屬行業觀測樣本不足10個的公司；④財務數據缺失的公司。最終得到2008-2019年12年共16691個樣本觀測值。本文對所有連續變量進行了上下1%的Winsorize縮尾處理，控制異常值對回歸結果的影響。所有財務數據均來自于CSMAR國泰安數據庫，行業分類參考證監會上市公司分類標準。

（二）變量選取和測度

1.被解釋變量

本文借鑒顧雷雷（2020）的相關做法，從資產端衡量企業金融化的水平。企業金融化的度量主要依據上市公司財務報表，將交易性金融資產、衍生金融資產、其他應收款、買入返售金融資產、一年內到期的非流動資產、其他流動資產、發放貸款及墊款、可供出售金融資產、持有至到期投資、長期股權投資、長期債權投資、投資性房地產、其他非流動資產等13個科目定義為企業投資的金融資產。相較于顧雷雷（2020）的定義，本文進一步納入了對長期債權投資的考慮。長期債權投資是企業購買的各種一年期以上的債券，包括其他企業的債券、金融債券和國債等，具有典型的虛擬化特征，因此也應當計入金融資產。將從科目名稱上并不顯著具有金融資產特點的一年內到期的非流動資產、其他流動資產和其他非流動資產科目納入金融資產的原因在于，從會計準則的角度看，企業購買理財產品或將自有資金、集團借款、低成本銀行貸款通過金融機構或影子金融機構貸給非合并范圍的法人都會被計入一年內到期的非流動資產、其他流動資產和其他非流動資產科目。綜上所述，本文將企業金融化Fin定義如下：

2.解釋變量

持續較高且波動較大的操控性應計項目象征著更低的信息透明度（王亞平等，2009），因此本文借鑒Hutton等（2009）、潘越等（2011），采用加總前三期可操控性總應計利潤的絕對值的方法構建了信息透明度變量Opaque，其絕對值越大，公司的信息透明度越低。具體構建方法如式（2）所示：

樣本的可操控性總應計利潤DTACi,t參照分行業分年度的拓展版Jones模型（Dechow等，1995；陸建橋，1999）計算，計算模型如式（3）與式（4）所示。

3.控制變量

參考有關企業金融化方面的文獻，選取幾個具有代表性的公司層面的控制變量，具體包括：公司規模Size，資產負債率Leverage，總資產收益率ROA，公司年齡Age，前五大股東持股占比First5，獨立董事數量InDirector，機構投資者持股比例InsShare，是否存在兩職合一的啞變量Dual，以及是否采用四大會計師事務所作為該公司當年的外部審計的啞變量Big4。除了采用以上公司層面的變量作為控制變量，還采用年份虛擬變量Year和行業虛擬變量Industry來控制年份和行業效應。

4.中介變量與調節變量

（1）融資約束。參考Kaplan和Zingales（1997），根據公司經營性凈現金流、股利、現金持有、資產負債率以及 Tobin's Q 等財務指標構建融資約束指數KZ。

（2）分析師關注。通過對在一年內跟蹤分析過某一公司的分析師（團隊）數量加1取對數，得到該公司的分析師關注度。如果有一個團隊在本年度跟蹤分析過該公司，就計數為1，不單獨列出其成員數量。

（3）分析師觀點異質性。采用HHI指數的構建方式構建分析師觀點異質性的代理變量。分析師對被研究公司做出五種標準化評級——賣出、減持、中性、增持、買入。對這五種標準化評級分別賦值1、2、3、4、5。通過計算得到某一類評級占當年總評級數的比例后，將比例帶入HHI指數計算公式，得到分析師觀點異質性變量。

表1列示了主要變量的定義。

表1 變量定義

（三）模型設計

為了分析信息透明度如何影響企業金融化水平，首先設定模型（5），以考察信息透明度對于企業金融化水平的影響。

控制變量組中包括前文描述的公司層面的9個控制變量。同時，構建遞歸模型（6）、（7）和（8），以識別信息透明度影響企業金融化水平的機制。另外，模型控制了行業固定效應和年度固定效應。

第一步，對模型（6）進行回歸，檢驗信息透明度的企業金融化效應是否真實存在，若β1顯著為正，則說明信息透明度越低，企業金融化的程度就越高；第二步，對模型（7）進行回歸，以考察信息透明度與中介變量融資約束之間的關系。根據融資約束的定義，系數λ應當顯著為正，因為信息透明度較低正是企業融資約束的來源；第三步，對模型（8）進行回歸。最終，根據β1、β2、λ、θ來判定中介效應是否存在。當β1、β2、λ、θ均顯著時，中介效應顯著；當λ、θ顯著而β2不顯著時，中介效應為完全中介效應；當λ、θ其中之一不顯著時，本文將進一步做Sobel檢驗以判斷中介效應是否存在。

在進一步的討論中，本文進行了調節效應的檢驗。通過引入分析師關注度與企業會計信息透明度的交互項以及分析師觀點異質性與企業會計信息透明度的交互項，從分析師關注的行為與結果兩個層面探究分析師關注對于“信息透明度—企業金融化”關系的影響。具體模型如模型（9）所示，控制變量與模型（5）相同。

四、實證分析

（一）描述性統計

表2報告了主要變量的描述性統計結果。樣本內企業配置金融資產占總資產比重平均為13.66%，標準差為0.1306，最大值為64.54%，最小值為0.31%，說明不同年份不同公司金融化程度差異較大，且平均而言實體企業金融化程度較高。信息透明度均值為0.1689，標準差為0.1142，說明不同年份不同公司信息透明度差異較大。

表2 描述性統計

（二）基準回歸分析

使用公司層面面板數據，基于Hausman檢驗確定使用年份—行業雙固定效應模型。表3報告了基準回歸的結果。表3第（1）列報告了回歸模型（5）的回歸結果，信息透明度的回歸系數為0.0911，在1%顯著性水平下顯著，為假設1提供了統計學支撐，即信息透明度的降低會加劇企業金融化。表3第（2）列與第（3）列列示了中介效應遞歸模型的回歸結果。第（2）列中，信息透明度的回歸系數為0.6982，且在1%顯著性水平下顯著，表明信息透明度越低，企業所面臨的融資約束就越強。第（3）列中，信息透明度與企業融資約束的回歸系數均在1%顯著性水平下顯著，這說明融資約束會提高企業金融化水平，且融資約束在信息透明度和企業金融化的關系中發揮了部分中介效應。具體而言，較低的信息透明度加劇了企業所面臨的融資約束，而更強的融資約束進一步抬升了企業金融化的水平。

表3 模型回歸結果

（三）穩健性檢驗

1.替換被解釋變量

本文參考張成思和張步曇（2016）對企業金融化的定義，采用投資收益占當年營業收入總額比重作為企業金融化程度的另一種度量，記為Fin_S。同Fin一致，該變量越大，代表企業金融化的程度越大。替換被解釋變量的穩健性檢驗結果如表3第（4）至（6）列所示。檢驗結果與前文基本一致，證實了基準回歸結果的穩健性。除此之外，表3的第（5）、（6）列列示了從收益端衡量企業金融化時，融資約束的中介效應檢驗結果。與基準回歸中的中介效應遞歸模型回歸結果一致，替換被解釋變量后融資約束依然發揮著部分中介效應。

2.控制內生性的穩健性檢驗

為控制核心解釋變量的內生偏誤，本文將核心解釋變量滯后一期。回歸結果如表4第（1）列所示，L.Opaque的回歸系數為0.0896，且在1%顯著性水平下顯著。該結果與表3第（1）列相比基本不改變，有效地證明了基準回歸結果的穩健性。由于北上廣深的金融體系更為完善，金融發展水平明顯優于其他城市，注冊地位于四座城市的上市公司在進行金融投資方面有更好的優勢，與此同時相關企業的會計信息也更加透明。本文剔除這四座城市的樣本后重新進行面板數據回歸。表4第（2）列表明，Opaque的回歸系數為0.1138，且在1%顯著性水平下顯著。該結果與基準回歸相比基本相同，表明了信息不透明的金融化效應的可靠性。2016年以來，監管政策的轉向和經濟動能的改善一定程度上促進了社會資金的脫虛向實。考慮到企業金融化會受到相關監管政策轉向的沖擊而對研究結果產生影響，截取2016-2019年的子樣本進行面板數據回歸。表4第（3）列表明，Opaque的回歸系數為0.1055，且在1%顯著性水平下顯著。該結果與表3第（1）列的基準回歸結果幾乎沒有差異，信息不透明的金融化效應是穩健的。最后，為避免信息透明度較高企業與信息透明度較低企業之間存在系統性差別而使回歸結果不穩健的可能，本部分采用PSM方法進行內生性回歸。先將信息透明度大于較大四分位數的樣本設置為處理組，其他組設置為對照組，而后按照公司規模、盈利能力、資產負債率、大股東持股比例、獨立董事占比等控制變量進行一一有放回匹配。進一步地，對匹配后的面板數據進行城市層面的聚類回歸，回歸結果如表4第（4）列所示。Opaque的回歸系數為0.0894，且在1%顯著性水平下顯著，支持了基準回歸結果，進一步證明了基準回歸的穩健性。

表4 穩健性檢驗結果（控制內生性）

五、進一步分析：分析師關注的調節作用

隨著資本市場的不斷完善，分析師在促進信息透明度的提高上發揮著日益重要的作用。對于不同所有權性質、不同地域的企業，分析師對于其信息透明度—企業金融化關系有著差異化的調節效應。了解分析師在我國市場上發揮著什么樣的作用以及怎樣發揮作用，能夠幫助政策制定者更好地利用證券分析師這一機制治理企業金融化問題。

表5中，Panel A以企業所配置的金融資產占其總資產比重作為被解釋變量，從分析師關注的行為角度來解讀分析師關注如何影響信息透明度—企業金融化關系。第（1）列報告了基于全樣本的調節效應回歸結果。交互項的回歸系數為-0.0126，且在10%顯著性水平下顯著。這表明證券分析師關注可以通過提高信息透明度降低企業金融化，即獲得證券分析師關注越多的公司，信息透明度低所誘發的企業金融化效應越小。第（2）列與第（3）列基于企業的所有權性質檢驗了分析師關注對于信息透明度—企業金融化關系的調節作用。分析師關注并不能有效緩解國有企業在信息透明度較低背景下的金融化行為，但卻能在信息透明度較低的背景下有效抑制非國有企業的金融化。第（4）列至第（5）列檢驗了分析師關注對于信息透明度—企業金融化關系的調節作用的地域異質性。分析師關注對于東部地區企業的信息透明度—企業金融化關系的調節效應并不顯著，但能夠顯著緩解信息透明度較低對中西部地區企業產生的金融化效應。

表5 調節作用及其異質性分析

-0.0016***（-3.88）Opaque×AnaAttention -0.0024**（-2.56）AnaAttention -0.0024***（-16.84）-0.0027***（-12.53）-0.0022（-11.08）-0.0025***（-14.05）-0.0026***（-7.79）-0.0061**（-2.14）Obs. 16984 8473 8511 11547 3268 2169-0.0018（-1.32）-0.0027**（-2.09）-0.0004（-0.37）-0.0067**（-2.31）Panel D 因變量：Fin_S Opaque 0.0070***（5.94）0.0070**（2.03）AnaOpiHete -0.0078***（-12.67）0.1032***（8.21）0.0066***（4.10）0.0043***（3.16）0.0152***（4.41）-0.0047***（-2.90）Opaque×AnaOpiHete -0.0125**（-2.56）-0.0714***（-10.94）-0.0081***（-9.26）-0.0081***（-10.56）-0.0077***（-5.59）-0.0281**（-2.13）Obs 16984 8473 8511 11547 3268 2169 0.0120（0.23）-0.0177**（-2.53）-0.0022（-0.39）-0.0366**（-2.56）

Panel B則是從分析師關注的結果角度來解讀分析師如何影響信息透明度—企業金融化關系。全樣本下，分析師觀點異質性并不能顯著影響信息透明度—企業金融化關系。但根據第（3）列的結果，對于非國有企業而言，分析師觀點異質性確實能夠顯著緩解信息透明度較低所引致的企業金融化水平上升。與Panel A的回歸結果相似，就地域異質性而言，西部地區企業受分析師觀點異質性的調節作用最為顯著，中部地區企業次之，東部地區企業最次。造成地域異質性的原因可能在于，東部地區交通方便、經濟發達、市場化程度高，該區域企業的信息透明度本就處于較高水平，分析師關注對其信息透明度的提高起不到顯著的邊際作用。但中西部地區交通條件相對惡劣，經濟欠發達，市場化程度也有待提高。在這樣的背景下，分析師的介入能夠對信息透明度的提高產生非常大的邊際作用。

Panel C與Panel D從收益端衡量了企業金融化水平，其回歸結果對Panel A和Panel B的結果進行穩健性檢驗。雖然在Panel B的全樣本背景下，分析師觀點異質性對于信息透明度“企業金融化”的調節效應在統計意義上并不顯著，但在Panel D中（即從收益端衡量企業金融化的程度），全樣本下分析師觀點異質性的調節效應在5%顯著性水平下顯著為負，為假設3提供了一定的支持證據。

六、 研究結論與啟示

本文基于我國A股非金融行業上市公司2008-2019年的面板數據，對信息透明度與實體企業金融化之間的關系進行了探討。在對所獲數據進行基準回歸并結合一系列穩健性檢驗與內生性回歸的基礎上，得到以下結論：第一，信息透明度的下降會顯著提升實體企業金融化的程度；第二，信息透明度通過融資約束作用于企業金融化，即信息透明度降低會加劇企業面臨的融資約束，從而提高企業金融化水平；第三，對于國有企業與東部地區企業而言，分析師關注并不能有效緩解信息透明度的企業金融化效應，但分析師關注能夠有力提高非國有企業與中西部地區企業的信息透明度并緩解信息透明度帶來的企業金融化效應。

上述研究結論的政策啟示：第一，有關部門應進一步完善上市公司信息披露制度，提高資本市場的信息透明度，加強對企業管理層的監督；第二，由于融資約束是低信息透明度引致實體企業金融化的重要中介，應進一步推動金融科技為信貸賦能，緩解實體企業面臨的融資約束，切斷信息透明度—企業金融化的傳導途徑；第三，由于分析師關注度與分析師觀點異質性的提高能夠緩解低信息透明度所引致的企業金融化效應，應鼓勵和支持證券分析師行業的蓬勃發展，保障資本市場上賣方分析師的獨立性。