2017年
财会月刊(15期)
改革探索
分析师跟踪在缓解融资约束中的信息传播作用

作  者
燕 麟

作者单位
上海社会科学院经济研究所,上海200235

摘  要
      【摘要】运用2010 ~ 2014年深圳A股市场的上市公司数据,研究了分析师跟踪与上市公司信息披露质量和融资约束之间的关系,结果表明:分析师跟踪与上市公司信息披露质量显著正相关;上市公司信息披露质量与融资约束程度显著负相关,但是当仅仅使用2010年、2012年和2014年的数据进行回归时,负相关程度并不显著;分析师跟踪与上市公司融资约束程度显著负相关。
【关键词】金融市场;分析师跟踪;信息披露质量;融资约束;信息不对称
【中图分类号】F830.91      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994(2017)15-0028-7

一、引言
资本市场的重要功能之一是促进资金融通。但是,由于存在信息不对称,资金出让方可能难以可靠度量资金受让方的还款能力和还款意愿,从而增加了融资难度、降低了社会资源配置效率。Greenwald等(1984)、Myers和Majluf(1984)以及Myers(1984)最先把信息不对称问题引入资本市场的研究中,从而建立了不完美市场下的融资优序理论。他们认为,内外部融资成本和难度的差异(即企业面临的融资约束的程度)与信息不对称的程度正相关。例如,信息不对称会产生银行信贷配给(杨丰来和黄永航,2006),并且随着信息不对称水平的提高,这种信贷配给现象会更加严重,进而降低企业的投资支出(屈文洲等,2011)。有些企业因为投资方向没有被外部了解,即使愿意接受高于市场利率的价格或者提供多于金融机构要求的抵押品,也无法获得融资(Stiglitz和Weiss,1981)。因此,为了解决企业的融资约束问题,首先需要降低信息不对称程度。
在经典的信息不对称理论中,制造和传播信息、卖方作出承诺和保证、卖方具有良好的信用等均是降低信息不对称程度的有效途径。在资本市场中,市场参与者向外界释放积极信号,往往是降低信息不对称程度的主要方式。张纯和吕伟(2007)认为,机构投资者持股能降低民营企业的信息不对称程度,进而降低民营企业的融资约束程度。李志军和王善平(2011)发现,信息披露质量较好的公司可以降低信息不对称程度,在货币政策趋紧时可以获得更多的银行贷款,而且融资利率也较低。Fu等(2012)对美国资本市场的实证研究表明,临时公告发出的频率越高,信息不对称程度越低,股权融资成本也越低。Sankaraguruswamy等(2013)发现,有关上市公司新闻数量的增加可以有效降低信息不对称程度。
然而,已有文献很少关注证券分析师在降低上市公司信息不对称程度进而缓解融资约束中起到的作用。事实上,分析师在挖掘和传播上市公司信息方面扮演着重要角色。王晓路(2011)、施先旺等(2015)、谭松涛和崔小勇(2015)、Brown等(2015)认为,分析师会深入分析有关上市公司的财务与非财务信息,也会通过实地调研获得私人信息,以提高投资者对上市公司的了解程度。因此,为了提供有价值的投资建议,分析师会积极从上市公司获得信息,并向客户传播,在这个过程中分析师起到了信息传播的作用。本文研究发现,上市公司试图通过提高信息披露质量来降低信息不对称程度,然而该努力容易被外部投资者忽视,难以直接缓解融资约束;证券分析师为了获得投资信息,倾向于对信息披露质量较高的企业进行深入研究,扮演上市公司与外部投资者之间的信息传播角色,从而缓解信息不对称,间接帮助上市公司缓解融资约束。
二、文献综述和假设提出
经典的信息不对称理论认为,制造和传播信息是缓解信息不对称的有效途径之一。对于上市公司来说,积极向外界披露信息是吸引投资者、获得外部融资的重要方式。而信息披露是连接股市资金出让方和受让方的重要纽带,历来受到股票市场各类参与者的高度重视,其质量的高低也影响着企业融资的难易(曾颖和陆正飞,2006)。Barry和Brown(1984)、Handa和Linn(1993)等研究认为,投资者通常会对信息披露水平低的股票赋予更高的风险水平,从而对该类股票的需求更小、要求的投资回报更高,进而提高了公司的融资成本。因此,上市公司具有较强的意愿来提高信息披露质量。
然而,上市公司提高信息披露质量只是制造了信息,要将该信息向外传播,还需要借助信息媒介,而证券分析师就是重要的信息媒介。分析师一般从宏观、行业和公司个体三个层面对上市公司进行全面深入的剖析。分析师为了获得一手资料,会深入研究上市公司的财务报表和相关公告,也会通过拜访上市公司高管、合作伙伴、业内专家的方式获得私有信息,从而全方位地揭示与上市公司有关的宏观、中观和微观信息,让外界有机会清晰地认识上市公司的真实情况。
王晓路(2011)研究发现,分析师发布的研究报告提高了股价的信息含量。施先旺等(2014)认为,分析师是资本市场重要的信息媒介,能有效缓解资本市场中的信息不对称。谭松涛和崔小勇(2015)认为,为了提高预测精度,分析师会多次实地调研上市公司,以掌握更多信息。Brown等(2015)发现,分析师为了向客户提供合适的投资建议,会积极接触上市公司管理层,获得私人信息。由此可以推断,分析师为了向投资者提供更全面、更准确的信息,更倾向于研究信息披露质量较高的企业。鉴于此,本文提出以下假设:
假设1:分析师跟踪与上市公司信息披露质量正相关。
很多学者的研究表明,信息不对称程度的下降可以缓解融资约束。杨丰来和黄永航(2006)研究了大企业、小企业和银行之间的融资关系,认为信息不对称问题是导致银行信贷配给的根本原因。张纯和吕伟(2007)基于我国证券市场的数据,研究了机构投资者持股对国有与民营企业融资能力和融资约束的影响,认为机构投资者持股能缓解民营企业的信息不对称,进而降低民营企业的融资约束程度。李志军和王善平(2011)使用2002 ~ 2010年深圳A股市场上市公司的数据研究发现,信息披露质量较好的公司可以降低信息不对称程度,在货币政策趋紧时可以获得更多银行贷款,而且融资利率也较低。屈文洲等(2011)将市场微观结构理论中的信息不对称指标PIN值作为融资约束的代理指标研究发现,信息不对称程度越高,企业的现金流敏感性越高,融资约束越强。Fu等(2012)收集了美国资本市场1951 ~ 1973年期间的临时公告数据,发现临时公告发出的频率越高,信息不对称程度越低,股权融资成本也越低。郑建明和夏楸(2014)以2006 ~ 2011年所有A股上市公司作为样本,研究了媒体报道对融资约束的影响,发现总报道数量和正面报道有利于缓解融资约束。基于上述研究,可以认为信息不对称是产生融资约束的因素之一,降低信息不对称程度可以缓解融资约束。
上市公司信息披露质量的提高以及分析师跟踪频率的上升都是降低信息不对称程度的途径。然而,信息披露质量的提高是否会直接促使投资者作出投资决定?分析师跟踪又在其中扮演何种角色?为了探究其中的关系,本文提出以下假设:
假设2:上市公司信息披露质量与融资约束负相关。
假设3:分析师跟踪与上市公司融资约束负相关。
三、研究设计
(一)分析师跟踪与上市公司信息披露质量的模型
为了验证分析师跟踪与信息披露质量之间的关系,本文参考了胡奕明和唐松莲(2008)的模型,构建了模型(1),具体形式如下:
RATEit=α1+α2Reportit+α3Sizeit+α4ROEit+
α5LEVit+α6HERit+∑Industry+∑Year (1)
1. 上市公司信息披露质量。国外学者对信息披露质量的定量评价主要包括专家主观评价法和主客观相结合的评价方法。专家主观评价法以美国投资与管理委员会建立的AIMR指数为代表。主客观相结合的评价方法可以分为两类,一类为建立披露指数的方法(Botosan,1997),另一类为文本分析法(Beattie等,2004)。本文采用深交所的信息披露评级结果,记作RATEit。自2001年开始,深交所根据《上市公司信息披露工作考核办法》,对上市公司的信息披露行为从及时性、准确性、完整性和合法性四个方面进行了考核,并以此为基础进行评级。评级结果分为四类:优秀(A)、良好(B)、及格(C)与不及格(D)。本文使用该评级结果作为衡量信息披露质量的指标,从优秀至不及格分别对应4、3、2和1。披露评级得分越高,说明上市公司的信息披露质量越好。
2. 分析师跟踪。国内外的学者们使用多种指标衡量分析师跟踪的行为。其中Brown等(2015)使用调查问卷了解分析师的行为,但是该方法的成本较高,也存在统计误差,所以国内学者使用得较少。蔡庆丰等(2011)、王伟峰和何镇福(2012)使用分析师评级研究了分析师行为的影响,但是将其作为衡量分析师跟踪的代理变量并不合适。
宫义飞和郭兰(2012)、杨世鉴(2013)、李春涛等(2016)使用跟踪股票的分析师人数进行衡量,但是由于实务中研究报告的署名作者可能只是挂名,所以该变量存在一定偏差。谭松涛和崔小勇(2015)使用机构调研次数进行衡量,但是由于不同上市公司对于披露机构调研信息的积极性参差不齐,导致实际的调研次数与披露的调研次数存在较大差异,所以该指标也存在偏差。鉴于此,本文使用分析师撰写研究报告的数量作为衡量分析师跟踪的代理变量,用Reportit表示。研究报告的数量越多,表明跟踪频率越高,对信息传播的贡献越大。券商研究报告可以大体分为宏观研究、策略研究、行业研究和公司研究四类。由于本文的研究对象是上市公司,而不是宏观政策、投资策略或者行业情况等,因此仅使用标注为“公司研究”的报告数量作为解释变量。如果该变量的系数显著为正,表明分析师跟踪与上市公司信息披露质量正相关,即分析师倾向于跟踪研究信息披露质量较高的企业。
3. 控制变量。在研究会计信息质量的文献中,以下控制变量经常被用到:第一,公司规模,用公司总资产规模的对数进行衡量,记作Sizeit。胡奕明和唐松莲(2008)认为,公司规模越大,其信息披露质量越高。第二,公司盈利能力,用净资产收益率来衡量,记作ROEit,其值为净利润与净资产之比。胡奕明和唐松莲(2008)认为公司盈利能力与会计信息质量正相关。第三,风险因素,用资产负债率衡量,记作LEVit,其值为负债总额与资产总额之比。胡奕明和唐松莲(2008)认为,风险程度与会计信息质量呈反向变动关系,即资产负债率越高,会计信息质量越低。第四,股权集中度,使用前十大股东持股比例的平方和来衡量,记作HERit。胡奕明和唐松莲(2008)认为,股权集中度较高时,前几大股东之间的相互制衡作用比较强,公司的会计信息质量较好。此外,本文还加入了年度虚拟变量、行业虚拟变量来控制时间和行业对回归结果的影响。
由于被解释变量RATEit的样本值为1、2、3和4,所以使用Order Logit模型进行回归。同时为了消除异方差对系数显著性的影响,本文使用Huber-White稳健标准误计算回归系数的标准差。
(二)分析师跟踪、信息披露质量与融资约束的模型
1. 模型设计。早期有关融资约束的文献往往使用FHP模型进行研究,以投资—现金流敏感度作为融资约束的代理变量,融资约束越强,投资—现金流敏感度越高。
但Kaplan和Zingales(1997)以及Cleary(1999)的研究却得到了相反的结论,他们认为融资约束越弱,投资—现金流敏感度越高。这些研究引起了一场关于投资—现金流敏感度能否作为融资约束代理变量的论战。论战结果表明,在融资约束领域,由于投资本身的特殊性质,从投资—现金流敏感度的角度研究融资约束具有很大缺陷。
Almeida等(2004)在前人研究的基础上提出了新的融资约束模型,他们以现金—现金流敏感度作为融资约束的代理变量进行研究,发现融资约束越大,现金—现金流敏感度越高。该模型能够避免以投资—现金流敏感度为代理变量所带来的严重问题。对于这一结论,Almeida等(2004)给出了完整的数学证明。
其后,Khurana等(2006)在Almeida等(2004)的基础上提出了扩展模型,在原始模型中加入了现金流与特定变量的交叉项,以研究特定变量对于现金—现金流敏感度的影响,使得确定何种因素可以对现金—现金流敏感度产生显著影响成为可能。
Almeida等(2004)和Khurana等(2006)的模型均假设企业具有融资约束,并且未来现金流不足以支持其未来投资所有NPV为正的项目,那么企业就可能被迫从当前的现金流中提取现金积累以满足未来投资。但这一行为并不是无成本的,它可能是以放弃现有的NPV为正的项目为代价。
如果企业处于上述情况下,那么企业必须对其现金资源在未来和现在进行一个分配,也即存在一个能够最大化企业价值的最优现金持有策略。如果企业没有融资约束,上述最优策略就不再存在,因为企业能够轻易地通过外部资本市场为自身的投资项目随时融资,持有现金不会产生任何收益。相对于无融资约束或者融资约束较弱的企业而言,面临较强融资约束的企业会从现金流当中提取更多现金,以期为未来的投资进行更多的积累,即现金—现金流敏感度更高。
为了验证假设2和假设3,本文使用Khurana等(2006)提出的关于融资约束的扩展模型进行分析。其中用来验证假设2的模型(2)如下:
△CashHoldingsit=α1+α2CFit/Ait-1+α3(CFit/Ait-1×RATEit)+α4Sizeit+α5Qit+α6△STLit/Ait-1+∑industry_dummy+∑year_dummy+εit (2)
用于验证假设3的模型(3)如下:
△CashHoldingsit=α1+α2CFit/Ait-1+α3(CFit/Ait-1×Reportit)+α4Sizeit+α5Qit+α6△STLit/Ait-1+∑industry_dummy+∑year_dummy+εit (3)
2. 变量定义。△CashHoldingsit代表当年现金及现金等价物的变动与当年总资产的比值。
CFit/Ait-1代表经营性现金流量与上年总资产的比值,其中经营性现金流量用息税、折旧、摊销前利润减去当年分红总额表示。回归中CFit/Ait-1的系数就是现金—现金流的敏感度,其在Almeida等(2004)和Khurana等(2006)的模型中代表着融资约束,融资约束越强,现金—现金流的敏感度也越高。
本文主要关注的是CFit/Ait-1与主要解释变量的交叉项变量,在模型(2)当中为CFit/Ait-1×RATEit,在模型(3)中为CFit/Ait-1×Reportit。这两个变量分别代表上市公司信息披露质量的上升和分析师跟踪频率的提高对现金—现金流敏感度增量的影响,也即对融资约束增量的影响。如果该交叉项系数显著为负,则信息披露质量的上升和分析师跟踪频率的提高可以显著降低企业融资约束的水平。
Sizeit代表企业规模,用当年总资产的自然对数表示,控制企业规模对回归结果的影响。
Qit即托宾Q值,计算方法为当年总市值与总负债之和除以当年总资产,用来控制企业的成长性对回归结果的影响。
△STLit/Ait-1代表短期负债的变动,计算方法为短期负债的变化总额除以上年总资产,控制企业的经营风险水平对回归结果的影响。
∑industry_dummy代表样本所处的行业,∑year_dummy代表样本所在的年份。
为了消除可能存在的内生性,本文使用GMM方法对模型(2)和模型(3)进行回归。
(三)样本和数据来源
本文样本选自2010 ~ 2014年在深圳证券交易所挂牌的上市公司。所使用的行业分类参照证监会行业分类指引;使用的财务数据均来自Wind数据库;研究报告的数据来自东方财富Choice金融终端,并通过手工收集整理,五年共计9.59万份。此外,本文还对样本进行了如下处理:剔除了所有ST公司;剔除了所有金融类公司;剔除了上市不足一年的公司。本文还对所有连续变量最大和最小的1%进行了Winsorize极值处理。各变量的描述性统计见表1:

 

 

 

 

 

 

 

四、实证检验结果及稳健性检验
(一)分析师跟踪与上市公司披露质量
1. 回归结果。表2中第1列是模型(1)的回归结果,用于检验分析师跟踪与上市公司信息披露质量之间的关系。从第1列中可以看出,Reportit的系数显著为正,表明分析师跟踪与上市公司信息披露质量成正比,这与假设1一致。进一步来看,主要控制变量的符号都符合预期。Sizeit的系数显著为正,表明资产规模越大的企业,信息披露质量越高。ROEit的系数显著为正,表明盈利能力越强的企业,信息披露质量越高。LEVit的系数显著为负,表明资产负债率越高的企业,信息披露质量越低。HERit的系数显著为正,表明随着持股比例的逐渐集中,信息披露质量逐渐上升。
2. 稳健性检验。为了保证结果的稳健性,本文使用四种方法对模型(1)进行稳健性检验。
第一,借鉴李春涛等(2016)的方法,使用发布报告的券商家数代替券商研究报告数量,衡量分析师跟踪,记为COMPANYit。券商家数越多,表明跟踪频率越高。回归结果见表2中的第2列。从回归结果可以发现,COMPANYit的系数显著为正,表明券商偏好跟踪信息披露质量较高的企业。其他控制变量的符号和显著性没有明显变化。
第二,运用总资产收益率代替净资产收益率,检验不同盈利水平对回归结果的影响,记为ROAit。回果见表2中的第3列。从结果中可以发现,ROAit的系数显著为正,表明盈利能力越强的企业,其信息披露质量越高。Reportit和其他控制变量的符号和显著性没有明显变化。
第三,为了消除可能存在的内生性对回归结果的影响,使用GMM回归方法代替Order Logit方法重新进行回归,回归结果见表2中的第4列。由于回归方法的改变,回归系数发生了变化,但是符号和显著性并没有发生本质变化。
第四,仅使用2010年、2012年和2014年三年的样本进行回归,回归结果见表2中的第5列。从回归结果来看,Reportit的系数值没有太大变化,并且仍然显著为正。在控制变量方面,所有变量的符号并没有发生变化,系数大小也与原模型较为接近,只有HERit没有通过显著性检验。
上述稳健性检验结果表明,回归结果较为稳健,可以判定分析师跟踪与上市公司信息披露质量正相关。
(二)上市公司信息披露质量与融资约束
1. 回归结果。表3第1列是对模型(2)的回归结果,检验上市公司信息披露质量与融资约束之间的关系。从回归结果中可以发现,现金—现金流敏感度即CFit/Ait-1的系数显著为正,表明我国上市公司总体上存在融资约束。CFit/Ait-1×RATEit的系数为负,表明随着信息披露质量的提高,上市公司融资约束问题逐步得到缓解,与假设2的论述一致。
在控制变量方面,Sizeit的系数为正,表明企业规模越大,企业持有的现金占总资产的比例越高。Qit的系数显著为正,表明企业的成长机会越多,未来可能的投资项目越多,在融资受到约束的环境下,企业必须增加现金持有量为未来的投资作准备。
Almeida等(2004)提出△STLit/Ait-1与因变量△CashHoldingsit可能存在两种关系:短期债务可能被用于现金支付,或者企业借入短期债来补充库存现金。本文△STLit/Ait-1的系数显著为正,表明企业借入短期债的主要目的是补充库存现金而不是用于现金支付。
2. 稳健性检验。为了保证结果的稳健性,本文使用三种方法对模型(2)进行稳健性检验。
第一,考虑到交易性应付项目在经营活动中的重要性以及对现金状况的影响,本文参考Khuruna等(2006)的方法,在原模型中加入上年应付账款与总资产的比值,以及上年应付账款与总资产的比值与经营性现金流的交叉项,分别记作Payableit/Ait-1和Payableit/Ait-1×CFit/Ait-1。新加入的这两个变量控制了原有的交易性应付项目对现金—现金流敏感度的影响。该稳健性检验结果见表3中的第2列。从结果中可以发现,加入了Payableit/Ait-1和Payableit/Ait-1×CFit/Ait-1两个变量后,CFit/Ait-1×RATEit回归系数的显著性有所下降,不过仍然在10%的水平上显著。
第二,用短期借款的变化与总资产的比值代替△STLit/Ait-1,记作△STDit/Ait-1。回归结果见表3中的第3列。从结果来看,用△STDit/Ait-1替换△STLit/Ait-1后,CFit/Ait-1×RATEit的系数仍然显著为负,模型中其他控制变量的系数大小和显著性也没有明显变化。
第三,仅使用2010年、2012年和2014年三年的样本对模型(2)进行回归,回归结果见表3中的第4列。从回归结果来看,各变量的回归系数显著性发生了较大变化,特别是主要解释变量CFit/Ait-1×RATEit,不仅其系数从-0.049变为-0.031,而且未通过显著性检验。
综合分析表3中的回归结果可以发现,上市公司信息披露质量与融资约束负相关,即信息披露质量的提高可以缓解融资约束。但是该结果并不稳定,产生这一现象的可能原因是:上市公司信息披露质量的提高确实可以缓解融资约束,然而该活动仅仅制造了积极信号,由于传播渠道有时并不通畅,导致提高信息披露质量的努力会被外部投资者忽视,无法起到缓解融资约束的作用。因此,还需要通过其他途径传播该积极信号才能进一步缓解融资约束。
(三)分析师跟踪与上市公司融资约束
1. 回归结果。表4中的第1列是对模型(3)的回归结果,用于检验分析师跟踪与上市公司融资约束之间的关系。从回归结果中可以发现,CFit/Ait-1×Reportit的系数显著为负,表明随着分析师发布研究报告数量的增加,上市公司的融资约束将得到缓解,这与假设3的论述一致,即分析师跟踪与上市公司融资约束负相关。
从控制变量来看,CFit/Ait-1、Sizeit、Qit的系数显著为正,△STLit/Ait-1的系数显著为负。
2. 稳健性检验。为了保证结果的稳健性,使用三种方法对模型(3)进行稳健性检验。
第一,在模型(3)中加入上年应付账款与总资产的比值,以及上年应付账款与总资产的比值与经营性现金流的交叉项,分别记作Payableit/Ait-1和Payableit/Ait-1×CFit/Ait-1。新加入的这两个变量控制了原有的交易性应付项目对现金—现金流敏感度的影响。该稳健性检验的结果见表4中的第2列。从结果中可以发现,加入了Payableit/Ait-1和Payableit/Ait-1×CFit/Ait-1两个变量后,回归系数的数值和显著性基本没有变化。
第二,使用短期借款的变化与总资产的比值代替△STLit/Ait-1,记作△STDit/Ait-1。回归结果见表4中的第3列。从结果上看,使用△STDit/Ait-1替换△STLit/Ait-1后,各个变量的回归系数的数值和显著性基本没有变化。。从回归结果来看,各个变量的回归系数的数值有所变化,但是幅度不大,而且符号也没有变化。同时,除Qit的回归系数不在10%的水平上显著以外,其他变量的回归系数均在5%的水平上显著,即回归结果的变化不大。
综合分析表4中的回归结果可以发现,分析师跟踪与上市公司融资约束负相关的结论较为稳健,这意味着随着分析师发布报告数量的上升,上市公司融资约束会逐渐减弱。
五、结论和启示
(一)结论
资本市场的功能之一是促进资金融通。但是由于存在信息不对称问题,资金出让方可能难以可靠度量资金受让方的还款能力和还款意愿,从而限制了融资规模,也降低了社会资源的配置效率。经典的信息不对称理论认为,制造和传播信息是缓解信息不对称的有效途径之一,所以为了获得外部融资,上市公司具有提高信息披露质量的意愿。
本文使用2010 ~ 2014年深圳A股市场的上市公司数据,研究了证券分析师在上市公司与外部投资者之间的信息传播作用,结果表明:①分析师跟踪与上市公司信息披露质量显著正相关;②上市公司信息披露质量与融资约束程度显著负相关,但是当仅仅使用2010年、2012年和2014年的数据进行回归时,负相关程度并不显著;③分析师跟踪与上市公司融资约束程度显著负相关。
(二)启示
通过上述三个回归结果,可以得出以下启示:上市公司为了缓解融资约束问题,需要向外界披露更多信息,降低信息不对称程度。然而,由于缺乏信息传播渠道,上市公司提高信息披露质量的努力容易被外部投资者忽视,无法有效缓解融资约束。证券分析师为了获得投资信息,倾向于对信息披露质量较高的企业进行深入研究,扮演着上市公司与外部投资者之间的信息传播角色,缓解了信息不对称,间接缓解了上市公司融资约束。可见,分析师在传播上市公司信息、缓解融资约束方面具有重要作用,信息传播在信息不对称情形下尤其重要。对于试图降低内外部信息不对称程度的上市公司来说,不仅应该提高信息披露质量,还应该注意信息对外传播渠道的畅通。

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