分析師跟蹤、內控有效性與科技型中小企業創新

胡 川，王林江，張桂玲

(1.中南財經政法大學 工商管理學院，湖北 武漢 430073；2.鄭州航空工業管理學院 商學院，河南 鄭州 450046)

0 引言

為深入實施創新驅動發展戰略，國務院于2018年9月出臺《關于推動創新創業高質量發展打造“雙創”升級版的意見》，進一步激發了市場活力和社會創造力。科技型中小企業憑其經營理念新、活力強，已成為國家創新驅動發展戰略實施的中堅力量，也是推動經濟高質量發展的創新引擎。然而，科技型中小企業具有“高風險、高投入、高成長、輕資產”等特征，為在市場上獲得生存空間，必須以技術創新謀求發展。但技術創新的投資專用性、過程及未來收益不確定性[1]，使得科技型中小企業比大型企業更難獲得外源性融資。同時，技術創新專業性強、機密性高等特征又會引發公司內外信息不對稱，導致在創新活動中產生諸如管理層短視、機會主義行為等代理問題[2]。外部融資約束和內部代理問題是制約企業技術創新的重要因素，緩解二者對技術創新的不利影響，需要高效資本市場和良好內部控制的支持。

分析師作為資本市場的重要組成部分，是緩解信息不對稱與代理問題的重要外部治理機制[3]，具有市場信息中介功能，既是公司信息使用者，又向外部投資者傳遞公司相關信息，通過降低信息不對稱程度，有效緩解代理問題[4]。作為“題材股”，科技創新型企業是市場關注熱點，因而可能更容易受到分析師跟蹤活動的影響。分析師跟蹤企業技術創新活動，并向市場提供經過縝密分析和深度挖掘后的有關企業創新活動的深層次信息，有利于公司技術創新未來價值獲得資本市場中的投資者認可[5]，進而弱化融資約束和代理問題對技術創新的負面影響。但分析師也會有自利動機，傾向于發布樂觀的盈利預測信息，而公司管理層往往依此設定公司業績目標，加劇了管理層的短視行為，進而抑制企業創新[6]。

內部控制作為企業極為重要的一項內部治理機制，是一種重要的約束、制衡和激勵管理層行為的制度安排，關系到企業資金利用和風險控制，影響著外部投資者對企業技術創新活動的評估。良好的內部控制能有效抑制管理層操控利潤等有損企業長期價值的行為，緩解公司投資活動中的代理問題[7]，且高水平的內部控制有利于提升企業創新效率[8]。然而，過于嚴格的內部控制會使高管產生自利動機，誘發風險控制行為，抑制公司技術創新活動。

綜上可知，分析師跟蹤、內部控制有效性均會影響企業技術創新。那么，分析師跟蹤與內部控制二者之間是否有關系？有怎樣的關系？如何影響科技型中小企業技術創新？為回答上述問題，本文實證檢驗分析師跟蹤、內部控制有效性與科技型中小企業技術創新之間的關系。

1 理論分析與研究假設

外部融資約束和內部代理問題是制約企業技術創新的重要因素，這在以往研究中已達成共識。緩解融資約束的重要途徑之一是提高信息披露程度[9]，因為低信息透明度增加了外部監控難度，使管理層機會主義行為成為可能，從而使企業融資變得更加困難；良好的信息披露有助于更好地監督管理層活動，投資者更容易獲得企業特質信息，降低選擇的不確定性。代理問題產生的關鍵原因在于，所有權與經營權分離導致委托代理雙方信息不對稱[10]，以及基于不完全契約的管理層無法參與剩余收益分配。資本市場中的信息中介機構通過發布企業增量信息，拓寬企業信息披露渠道，能在一定程度上監督上市公司行為。良好的內部控制能有效約束、制衡管理層的自利行為，并對管理層形成有效激勵，進而緩解公司代理問題。因此，資本市場中的信息中介、良好的內部控制，能緩解融資約束、代理問題對企業技術創新的不利影響。

1.1 分析師跟蹤與科技型中小企業技術創新

分析師作為資本市場信息中介的重要組成部分，其跟蹤活動能降低公司內外部信息不對稱程度，進而對公司技術創新行為產生影響。He&Tian[6]基于美國市場上市公司數據，首次探討了分析師跟蹤對企業創新的影響，發現分析師跟蹤人數與公司專利產出數量負相關。其原因在于，技術創新是一種高風險、長期性、難以預測的投資，回報具有不確定性，公司管理層往往出于自利動機，為實現或超過分析師樂觀的業績預測目標，減少企業對長期創新項目的投資，從而降低企業創新績效。進一步地，分析師既可以通過降低創新型企業信息不對稱程度發揮積極作用，也可以通過對管理層施加短期業績壓力而對企業創新產生不利影響，但前者由后者主導[6]。國內學者基于中國A股上市公司數據進行實證檢驗，余明桂等[11]發現分析師關注程度越高，公司創新績效越好；伊志宏等[12]指出，分析師跟蹤的人數越多，公司創新水平越高，而分析師的樂觀偏差抑制了企業創新。可見，分析師跟蹤在不同的制度環境和市場環境中，對企業創新活動的影響具有異質性，體現為分析師跟蹤對企業技術創新的雙重影響：一方面，分析師跟蹤通過向資本市場提供增量信息，降低信息不對稱程度，緩解公司融資約束，抑制管理層機會主義和短視行為，進而促進公司技術創新；另一方面，分析師盈余預測會在一定程度上對管理層形成業績壓力，進而影響管理層薪酬、增加其被解雇風險，抑制公司創新。

當前，中國市場中的科技型中小企業整體信息披露不夠，不同于西方成熟資本市場中的企業及中國發展較為成熟的大型企業，具有以下顯著特征：①規模較小、成長性高。大部分是處于初創或成長階段的中小型企業，內部治理水平有待提升；②高創新性。大多是技術創新型企業，創新能力較強；③高風險性。科技型中小企業經營資源相對短缺，面臨的未知風險更多。此外，科技型中小企業也具有創新優勢。一方面，科技型中小企業的“高成長性、高創新性”特征更易受市場投資者關注；另一方面，科技型中小企業大多由股東共同創立，股權高度集中，高管大多是基于創始人的高管團隊，很少有因業績壓力而離職的擔憂和被解雇的風險，這都會減少科技型中小企業管理層抑制技術創新的動機。同時，活躍在資本市場中的分析師利用其豐富的專業知識，從各種渠道搜尋和加工關注的企業信息，評估其市場表現，向市場提供經分析和挖掘后有關企業創新活動的深層次信息[5]。分析師跟蹤的人數越多，公司相應披露給外部投資者的信息就越多[4]，進而有利于提高公司信息透明度，減輕融資壓力，緩解代理問題，促進公司對技術創新活動持續有效地投入人、財、物等資源，最終提升企業技術創新能力。

綜上，本文認為對于資本市場中的科技型中小企業大多處于成長期，技術創新面臨外源性融資難、投資風險高等問題，加之內部控制不完善，難以對技術創新資源進行有效配置。分析師跟蹤作為一種重要的公司外部治理機制能緩解以上問題，優化企業創新資源配置，因而分析師跟蹤對科技型中小企業技術創新的影響更多表現為促進效應。據此，本文提出以下假設：

H1：分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效正相關。

1.2 分析師跟蹤與內部控制有效性

相對于發達國家，中國公司管理層信息披露的訴訟風險較小，致使公司管理層自愿披露信息的動機較弱，且存在信息自選擇、信息不實等問題，導致上市公司的信息透明度整體不高。信息透明度降低會引發代理沖突等一系列公司內部治理問題，而較低的公司信息透明度增加了對分析師跟進提供信息的需求。分析師作為外部治理機制中的一個重要角色，不僅具有財務、金融等知識，還具有相關企業所在行業的專業知識，通過擇股關注、追蹤分析、盈余預測、推薦投資等一系列行為，提供被關注企業的增量信息，進而提升投資者對公司認知的廣度和深度，緩解上市公司與投資者間的信息不對稱，有助于投資者準確評價公司的經營行為，更好地監督公司管理層和控股股東，進而抑制管理層和控股股東的利益侵占行為。雖然分析師的監督作用不能解決公司內部治理問題，但具有修正效應。如Chung&Jo[13]研究發現，分析師跟進人數與公司管理層的機會主義行為負相關，分析師跟蹤可減少公司管理層操縱行為[14]、緩解公司代理問題。因此，分析師關注度的提高意味著企業曝光度增加，同時也意味著企業的不規范行為更難被掩飾，促使公司認識到自身內控缺陷，從而采取相應改進措施，提升內部控制水平。據此，本文提出如下假設：

H2：分析師跟蹤人數與內部控制有效性正相關。

1.3 內部控制有效性與科技型中小企業技術創新

企業內部控制作為一種重要的約束、制衡和激勵管理層行為的制度安排，貫穿于企業經營活動全過程。就內部控制對企業創新的影響，以往文獻有兩種不同的觀點：一種觀點認為，有效的內部控制通過提升信息披露程度、緩解融資約束及減弱內部代理沖突，促進公司技術創新，即內部控制對技術創新存在促進效應。基于融資約束視角，有研究認為，有效的企業內部控制可降低信息不對稱程度、使債權人放寬債務契約條件，為技術創新提供資金支持，進而緩解技術創新融資約束。相反，內部控制質量較低的公司，其面臨的融資約束程度更大、外源性融資成本更高。創新活動較多的行業更容易產生盈余管理行為[15]，盈余管理大多是由委托代理關系引起的管理層機會主義行為。上市公司出于盈余管理動機，減少研發投入，進而降低創新產出[16]。高質量內部控制能緩解信息不對稱程度，抑制公司盈余管理行為發生[17]，從而緩解管理層與股東之間的代理沖突，最終提升企業技術創新產出。另一方面，過于嚴格的內部控制會抑制公司創新能力，即內部控制對技術創新存在抑制效應。有效的內部控制會加強創新風險控制，降低技術創新過程中的不確定性，進而提升技術創新績效，但過于嚴格的風險控制要求又會弱化高管積極支持公司創新行為的動機[18]；對公司創新活動過程管理過于嚴格的制度化內部控制，也會阻礙創新進程[19]。因此，過于嚴格的內部控制不利于企業技術創新。

本文認為，對于科技型中小企業，內部控制規范化仍處于形成階段，內部控制治理水平仍較低，因而有效的內部控制對科技型中小企業技術創新的影響更多表現為促進效應，即良好的內部控制能緩解企業融資約束、代理沖突等問題，進而促進技術創新。基于此，本文提出以下假設：

H3：內部控制有效性與科技型中小企業技術創新績效正相關。

1.4 分析師跟蹤、內部控制有效性與科技型中小企業技術創新

基于當前科技型中小企業發展實際分析可知，內部控制和分析師跟蹤都是促進企業技術創新的重要因素。在企業創新活動中，分析師跟蹤作為市場信息中介，通過對信息進行解讀、釋放，降低了信息不對稱程度，強化了企業管理層創新動機，進而發揮出公司治理效應。然而，分析師不具有公司治理權，而企業創新的關鍵影響因素是內部控制[20]，因而分析師跟蹤活動對企業技術創新的推動作用需要借助內部控制的有效實施才能顯現出來。具體而言，內部控制有效性在分析師跟蹤與企業技術創新之間可能發揮傳導作用，即分析師跟蹤活動有助于企業內部控制水平提升，而有效的內部控制能提升企業創新績效。基于以上分析，本文提出如下假設：

H4：內部控制有效性在分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效的關系中發揮中介作用。

進一步地，科技型中小企業具有高風險、高投入特征，融資是其首要難題。創新活動周期長，需要持續的資金投入，因而受到融資約束的影響更顯著，即融資約束會顯著抑制創新[21]。分析師的監督功能有助于改善企業內部控制，進而有效緩解企業面臨的融資約束問題；提升企業信息披露質量，而信息披露質量評級越高對企業創新促進作用越強[22]。這是因為，信息透明度增加，既抑制了公司內部管理層的機會主義行為，又能提升外部投資者的信任感，緩解外源性融資約束。然而，當企業技術創新的資金壓力較小，內部控制有效性提升對企業技術創新能力的促進作用也可能相應較小。據此，本文提出如下假設：

H5：相對于融資約束程度較低的企業，內部控制有效性在分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新的關系中起到部分中介作用，且在融資約束程度較高的企業中更為顯著。

基于以上分析，構建理論分析框架如圖1所示。

2 研究設計

2.1 數據來源

科技型中小企業一般是指以技術創新為核心、科技成果產業化為主要內容的知識密集型中小規模公司，其成長潛力與風險并存。中國創業板上市公司大多為科技創新型企業且規模不大，是科技型中小企業的典型代表。因此，本文選取2009—2017年創業板上市公司作為研究樣本，并作如下處理：剔除影視制作、倉儲等非科技型公司；考慮到專利產出的滯后性，剔除上市時間少于3年的公司；剔除沒有分析師跟蹤的公司；剔除數據缺失的公司。最終獲得317家科技型中小企業共計2 097個觀察樣本。另外，迪博·中國上市公司內部控制指數來源于DIB內部控制數據庫，機構投資者持股數據來自于Wind數據庫，其它變量數據均來自于CSMAR數據庫。

2.2 變量衡量與說明

(1)技術創新績效(IPApply)。專利作為一個創新產出變量，更能反映出企業自主創新效率。專利有利于提高公司生產效率及市場價值，且預示著公司將來的超額收益，是體現公司創新能力的主要衡量指標。相比之下，研發投入僅是可觀察的量化投入，且受制于會計準則，對于一些研發投入，是將其列為資本化還是費用化項目具有較強的主觀性。另外，還有一些企業基于享受政府補貼和減稅優惠的目的，操縱研發投入[23]。因此，采用研發投入衡量創新績效會有偏差。與實用新型、外觀設計專利相比，發明專利技術要求較高，更能顯示出企業技術創新能力[24]。鑒于此，本文中用發明專利產出衡量企業技術創新績效。

(2)分析師跟蹤人數(Afnum)。使用一年內跟蹤某公司的分析師(如是一個團隊，在數量上仍視為1)人數衡量。

(3)內部控制有效性(ICE)。借鑒逯東等[25]的做法，采用迪博·中國上市公司內部控制指數衡量科技型中小企業內部控制有效性，該指數值越大表明企業內部控制有效性越強。

(4)融資約束(FC)。參考以往文獻，采用Hadlock & Pierce[26]的SA指數計算方法，測度企業的融資約束程度。SA指數不包含具有內生性特征的金融變量，因而較為穩健[27]，SA指數值越大表明科技型中小企業受融資約束程度越高。另外，測度公司融資約束較有代表性的方法是Kaplan & Zingales(1997)的KZ指數，但其在度量計算時含有一些內生性變量，可能會與結果互相影響。因此，本文選取SA指數衡量科技型中小企業融資約束程度。

(5)控制變量(Controls)。參考以往有關公司創新影響因素的文獻，本文控制了可能影響科技型中小企業技術創新產出的其它變量，包括公司規模Size(期末總資產的自然對數)、盈利能力ROA(息稅前利潤/期末總資產)、托賓Q值TBQ；是否兩職兼任Dual(董事長與總經理是否兼任)、股權集中度指標Top1(第一大股東持股比例)、財務杠桿LEV(資產負債率)、機構投資者持股比例總和InstiHold。此外，還控制了行業(Industry)和年度(Year)固定效應。

(6)其它變量。PApply為企業專利申請總數，Reportnum為分析師發布的研報總數。

變量具體定義見表1。

表1 主要變量定義與度量

2.3 模型檢驗

本文借鑒溫忠麟等[28]總結的中介效應檢驗方法，分為四步檢驗分析師跟蹤對創新績效的影響及內部控制有效性的中介作用。構建中介效應檢驗模型(1)-(4)，分別對應H1-H4。然后，使用Bootstrap法、Stata13.0軟件，再次進行中介效應檢驗。考慮到專利相對于公司創新投入具有時間上的滯后性，借鑒Mukherjee等[29]的研究，本文分別檢驗分析師跟蹤人數、內部控制有效性對企業未來第一年、第二年發明專利產出的影響。

IPApply(i,t+1;i,t+2)=α+β1Afnumi,t+∑γiContri,t+∑Industry+∑Year+ε

(1)

ICEi,t=α+β1Afnumi,t+∑γiContri,t+∑Industry+∑Year+ε

(2)

IPApply(i,t+1;i,t+2)=α+β1ICEi,t+∑γiContri,t+∑Industry+∑Year+ε

(3)

IPApply(i,t+1;i,t+2)=α+β1Afnumi,t+β2ICEi,t+∑γiContri,t+∑Industry+∑Year+ε

(4)

3 實證檢驗

3.1 描述性統計

描述性統計結果如表2、3所示。從表2可以看出，樣本公司發明專利產出對數IPApply均值為1.964 9，最小值和最大值分別為0和5.840 6，說明科技型中小企業間技術創新能力差別較大；分析師跟蹤人數對數Afnum均值為2.156 8，最小值與最大值分別為0.693 1和3.951 2，表明不同的科技型中小企業受到分析師跟蹤關注程度具有明顯差異；內部控制有效性對數ICE均值為6.487 1，最小值與最大值分別為5.43 9和6.665 8，表明科技型中小企業內部治理水平存在明顯差異。從表3可以看出，根據分析師跟蹤數量的中位數，將其分為高分析師跟蹤租和低分析師跟蹤組。其中，高分析師跟蹤組的企業發明專利產出均值和中位數均高于低分析師跟蹤組，均值檢驗T值為4.542 5，在1%水平上顯著；中位數秩和檢驗的Z值為4.183，在1%水平上顯著，一定程度上支持了H1。

表2 主要變量描述性統計結果

表3 主要變量差異性檢驗結果

主要變量間的相關系數如表4所示，分析師跟蹤人數Afnum與發明專利產出IPApply在1%水平上顯著正相關，表明分析師跟蹤促進了科技型中小企業技術創新，也在一定程度上支持了H1。表4中，大多數自變量的相關系數小于0.3。另外，多重共線性測試結果顯示，方差膨脹因子(VIF)均值為4.06，小于經驗判定臨界值10，表明自變量之間不存在嚴重的共線性問題。

表4 主要變量間相關系數

3.2 回歸結果分析

為消除公司異質性與遺漏變量的影響，采用面板模型。首先，進行Hausman檢驗，P值為0.000 0，因而拒絕隨機效應模型；然后，選擇固定效應模型對本文模型(1)-模型(4)進行回歸，回歸時均控制了行業與年份變量。

(1)分析師跟蹤與企業技術創新的關系如表5列(1)和列(5)所示。分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數分別在5%和1%水平上顯著為正，與前文預期一致，H1得到驗證。控制變量中，企業規模Size與發明專利產出IPApply都在1%水平上顯著正相關，說明企業規模越大，創新產出越多，即企業規模對技術創新產出具有顯著提升作用；托賓Q值TBQ的回歸系數分別在10%和5%水平上顯著為正，說明發展能力強有助于企業技術創新；企業財務杠桿LEV的回歸系數都在10%水平上顯著為負，說明科技型中小企業中較高的債務水平會降低技術創新產出。以上檢驗結果表明，分析師跟蹤人數對企業發明專利產出有顯著正向影響，因而分析師跟蹤活動能促進企業技術創新。

(2)分析師跟蹤與內部控制有效性關系如表5列(2)所示。分析師跟蹤人數Afnum與內部控制有效性ICE在5%水平上顯著正相關，H2得到驗證。企業規模Size、盈利能力ROA及投資者持股比例InstiHold均顯著正向影響內部控制有效性。檢驗結果表明，分析師跟蹤人數對企業內部控制有效性存在顯著正向影響，因而分析師的跟蹤活動可以提升公司內部控制水平。

(3)內部控制有效性與企業技術創新關系如表5列(3)和列(6)所示。內部控制有效性ICE的回歸系數分別在10%和5%水平上顯著為正，支持了H3。檢驗結果表明，企業內部控制有效性對企業發明專利產出有顯著正向影響，因而良好的內部控制有助于企業技術創新能力提升。

(4)分析師跟蹤、內部控制有效性與企業技術創新關系如表5列(4)和列(7)所示。列(4)檢驗結果顯示，分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數為0.068 9，在10%水平上顯著，但比列(1)均有所下降，中介效應與總效應之比是6.65%；列(7)檢驗結果顯示，分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數為0.118 0，在5%水平上顯著，但比列(5)均有所下降，中介效應與總效應之比為8.52%。檢驗結果初步表明，內部控制有效性在分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效的關系之間起到了部分中介作用。進一步使用Bootstrap重復抽樣1 000次，對分析師跟蹤人數、內部控制有效性與企業未來第一年、第二年發明專利產出關系進行檢驗。結果顯示，內部控制有效性的中介效應在95%的偏差校正置信區間分別為(0.003，0.015)、(0.005，0.021)，均不包含0值，表明內部控制有效性在分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效關系之間發揮中介作用。以上結論支持H4。

表5 分析師跟蹤、內部控制有效性與企業技術創新關系的回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著，括號內的T值為穩健標準誤T值，下同

另外，本文依據衡量企業融資約束程度指標FC的中位數，將樣本分為高融資約束組和低融資約束組，使用模型(1)-(4)進行回歸檢驗。低融資約束組的回歸結果如表6所示，列(4)中，分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數為0.091 7，在10%水平上顯著，與列(1)相比，回歸系數值下降，但內部控制有效性ICE的回歸系數不顯著，表明內部控制有效性沒有中介效應。在列(7)中，分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數為0.124 9，在10%水平上顯著，與列(5)相比回歸系數值和顯著水平T值均下降，但內部控制有效性ICE的回歸系數不顯著，表明內部控制有效性沒有在分析師跟蹤人數與企業技術創新績效關系之間發揮中介作用。綜上，內部控制有效性的中介效應在低融資約束組內未得到驗證。

表6 低融資約束組——分析師跟蹤、內部控制有效性與企業技術創新關系的回歸結果

在高融資約束組內，表7檢驗結果顯示，列(4)中分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數為0.132 4，在10%水平下顯著，但與列(1)相比回歸系數值和顯著水平T值均下降，中介效應與總效應之比為7.87%；列(7)中分析師跟蹤人數Afnum的回歸系數為0.201 2，在5%水平下顯著，但與列(5)相比回歸系數值和顯著水平T值均下降，中介效應與總效應之比為8.92%。初步表明內控有效性在分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效關系之間起到了部分中介作用。使用Bootstrap重復抽樣1 000次，對分析師跟蹤人數、內部控制有效性與企業未來第一年、第二年發明專利產出的關系檢驗結果顯示，內部控制有效性的中介效應在95%的偏差校正置信區間分別為(0.006，0.027)、(0.005，0.032)，均不包含0值，表明內部控制有效性在分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效關系之間起到了中介作用。

以上檢驗結果表明內部控制有效性在分析師跟蹤人數與企業技術創新績效關系中的部分中介作用在融資約束程度較高的企業中更為顯著，H5通過驗證。所得結論表明,對于融資約束程度較高的科技型中小企業而言，創新活動受融資約束影響更大，分析師跟蹤活動可以有效降低企業技術創新活動中的信息不對稱，有助于投資者正確評價企業創新項目的未來價值，進而吸引外部投資者的投資，降低企業融資約束程度，從而強化企業管理層創新動機，進一步改進企業內部控制以提升技術創新績效。

4 穩健性檢驗

4.1 內生性檢驗

已有研究文獻表明，分析師跟蹤人數與公司的某些特征有關，如公司規模、盈利能力、機構持股情況等。且科技型中小企業是政府當前重視、市場上受關注較多的“題材股”，更可能被分析師跟蹤研究，創新績效越好的上市公司越容易被分析師關注[5]。上述情況可能導致內生性問題，故本文采用改變分析師跟蹤人數的衡量方式進行檢驗。

(1)分析師溢出跟蹤人數。本文借鑒Yu[30]的檢驗方法，進行如下驗證。為控制公司規模、盈利能力、機構持股等因素對分析師跟蹤的影響，建立以下模型進行檢驗。

Afnumi,t=α+β1Sizei,t+β2ROAi,t+β3TBQi,t+β4InstiHoldi,t+β5LEVi,t+ε

(5)

上述模型回歸得到的殘差ε，表示除企業規模、盈利能力等影響因素外，由其它因素決定的分析師跟蹤人數，在此稱為分析師溢出跟蹤人數OverAfnum。本文在模型(1)中用OverAfnum替代Afnum進行回歸檢驗，回歸結果見表8列(1)-(2)所示，分析師溢出跟蹤人數OverAfnum的回歸系數分別在1%、5%水平上顯著為正，表明分析師跟蹤人數多的企業，未來發明專利產出更多。

表7 高融資約束組——分析師跟蹤、內部控制有效性與企業技術創新關系的回歸結果

(2)預期分析師跟蹤人數。借鑒Yu[30]的方法，構建一個工具變量，預期分析師跟蹤人數，并使用兩階段最小二乘法(2SLS)檢驗。本文構建分析師跟蹤的工具變量ExpAfnum(預期跟蹤分析某企業的分析師數量)，替代實際跟蹤的分析師數量，計算方法如下所示：

ExpAfnumi,j,t=Stosizej,t/Stosizej,0×Afnumi,j,0

(6)

(7)

上式中，0代表基期(本文定為2017年，因2017年的樣本量最大，可減少計算ExpAfnum值時的缺失值)。ExpAfnumi,j,t表示企業i在第t年受到證券商j的分析師跟蹤的數量；Stosizej,t與Stosizej,0分別表示證券商j在t年和基期擁有的分析師總人數；Afnumi,j,0表示企業i在基期受到證券商j的分析師跟蹤的數量；ExpAfnumi,t表示企業i在t年受到分析師跟蹤的總數量。

2SLS法的回歸結果見表8列(3)-(6)所示，在列(3)中，預期跟蹤某企業的分析師人數ExpAfnum對某企業實際分析師跟蹤人數Afnum的回歸結果顯示，ExpAfnum的回歸系數顯著為正，表明ExpAfnum與Afnum之間高度正相關，說明工具變量的選擇是可行的；在列(4)中，將列(3)回歸結果中得到的分析師跟蹤人數的擬合值FAfnum，用于2SLS第二階段的回歸，結果如列(4所)示，FAfnum的回歸系數在5%水平上顯著為正，表明分析師跟蹤人數越多，企業發明專利產出也越多，這與前述驗證結果一致。進一步地，在列(5)和列(6)中，考察對企業未來第二年發明專利產出的影響，結果仍同前文基本一致。

綜上，分析師跟蹤人數與科技型中小企業技術創新績效正相關的研究結論在考慮可能的內生性以后依然成立。

4.2 考慮主要變量的替代變量與檢驗模型替換

考慮主要變量的替代。首先使用跟蹤分析公司研報數Reportnum替代分析師跟蹤人數Afnum進行檢驗；其次，用專利產出PApply作為企業技術創新績效的替代變量進行檢驗。此外，因樣本中部分企業的發明專利申請數為0，采用面板Tobit回歸。均采用模型(1)檢驗，結果依然支持上述結論。限于篇幅，未報告檢驗結果。

5 結語

5.1 研究結論

本文基于信息不對稱理論和代理理論，研究轉軌經濟和創新驅動發展戰略背景下，分析師跟蹤、內部控制有效性對科技型中小企業技術創新的影響機理。研究結果表明：分析師跟蹤促進了企業技術創新，表現為專利產出數量增加，說明分析師跟蹤活動有效發揮了信息解讀作用，降低了信息不對稱，進而能夠吸引更多資本市場資源支持企業的技術創新；分析師通過發揮信息解讀和監督作用提升了內部控制性有效性，而內部控制有效性的提高又能夠提升企業技術創新績效，并在分析師跟蹤與企業技術創新之間發揮部分中介效應；分析師跟蹤、內部控制有效性與企業技術創新之間的傳導關系在融資約束程度較高的企業中更為顯著。研究結論對當下改善資本市場信息披露環境、提升企業內部治理水平以促進企業技術創新有一定的啟示作用。

表8 內生性檢驗結果

5.2 對策建議

當前資本市場信息披露仍不規范，科技型中小企業內部治理水平仍較低，都構成對企業進行技術創新活動的障礙，而分析師的跟蹤活動、內部控制有效性的提高及二者有效配合均可提升企業技術創新能力。基于此，提出以下政策建議：

(1)優化企業信息披露制度，引導企業增加自愿性信息披露，改善整體信息環境，讓投資者獲取更多真實信息，降低投資者的逆向選擇行為，從而保護投資者利益。

(2)加強對市場信息中介的誠信制度建設，對分析師隊伍進行必要的監督，讓信譽抑制自利行為，從而更好地發揮分析師的監督作用，使其成為公司治理良好的外部約束機制。

(3)引導分析師加強自身專業能力培養，以科學、客觀地提供增量信息，更好地幫助投資者理解公司內在價值及創新的未來價值，從而減少企業管理層的創新阻力。

(4)要求科技型中小企業進一步規范優化內部控制，提升內部控制有效性，尤其是內部激勵機制，以減少管理層自利行為，提升管理層創新動機。

5.3 不足與展望

首先，分析師在跟蹤及提供公司研究報告過程中，往往受到諸如利益沖突、獨立性、認知偏差等因素的影響，進而對科技型中小企業技術創新活動發揮間接作用。然而，本文并沒有考察這些影響因素對分析師跟蹤與科技型中小企業技術創新的作用。因此，未來研究可綜合考慮這些因素的作用機制；其次，本文采用的內部控制有效性衡量指標，未必能客觀、全面地反映公司內部控制情況，未來研究應進一步探索內部控制有效性測度指標及方法，以更客觀地考察企業內部控制有效性對技術創新的影響效應。