期望績效反饋機制會影響股價信息含量嗎？

彭 博，王 滿

(東北財經大學 會計學院/中國內部控制研究中心，遼寧 大連 116025)

一、引 言

根據有效市場假說，上市企業的全部有價值信息都應及時、準確地反映在股價走勢中，而且股價中反映出的企業特有信息越充分，則股價信息含量越高，此時的股價也更符合自身的真實價值，因而股價信息含量成為衡量資本市場配置效率的關鍵指標[1]。當前，我國正處于金融改革的新階段，提升股價信息含量能夠高效地引導資源配置，這不僅能增強金融服務于實體經濟的能力，而且也是保證經濟高質量發展的重要基礎[2]。因此，關注資本市場資源配置效率，探究股價信息含量的影響因素是我國金融發展研究領域的重要議題。

既有文獻分別立足于企業內、外部視角分析股價信息含量的影響因素。外部因素如傳統新聞媒體報道[3]、微博的應用[4]、機構投資者[5]、證券分析師(下文簡稱“分析師”)[6]等，內部因素包括財務信息質量[7]、社會責任報告[8]、內部人交易[5]等。但這些研究都未能關注到期望績效反饋的作用。根據企業行為理論和前景理論，管理者會設定期望績效并使之與實際績效進行對比[9]，當實際績效未達到期望水平時會得到消極期望績效反饋，產生損失認知并驅動管理者進行問題搜尋和行為調整，如提升研發強度[10]、擴大研發投入[11]，增加海外直接投資[12]等。企業一旦采取變革行為就可能會向市場傳遞信息，由此產生了一個疑問：這種期望績效反饋機制是否能夠影響股價信息含量呢？

融資約束會限制管理者行為，如抑制創新活動[13]、阻礙對外直接投資[12]，進而導致管理者難以獲得足夠資金去通過實施變革行為而向外傳遞信息；分析師通常具有良好的溝通能力兼備專業的信息收集和處理能力[14]，能夠幫助市場參與者獲取和解讀信息；機構投資者具有專業的套利能力，可以通過持股行為影響股價中的信息反映[15]。因此，在不同融資約束情形、分析師關注程度和機構投資者持股水平的企業中，消極的期望績效反饋對股價信息含量的影響還可能存在差異。

本文可能的貢獻包括：首先，本文突破現有的研究視角，嘗試基于管理者心理因素的角度，將期望績效反饋作為股價信息含量的影響因素。其次，將期望績效反饋經濟后果的研究延伸到資本市場表現，發現期望績效反饋也能影響股價信息含量，研究結論有助于深刻理解期望績效反饋的機制與效果。最后，從融資約束、分析師關注度、機構投資者持股水平三方面檢驗消極期望績效反饋與股價信息含量關系的調節作用，豐富了融資約束、分析師關注度、機構投資者持股水平后果的相關文獻。

二、文獻回顧與研究假設

(一)期望績效反饋作用機理相關文獻

基于參照點效應，管理者會設定比較基準對企業決策實施效果與實際營運狀況表現做出對照并進行調整[9]。由于管理者的認知水平存在一定局限性，通常會使用簡化的方法做出績效評價[16]。具體而言，他們先是以離散變量的形式判斷企業實際績效是否達到預想的參照點，若超過期望績效，則得到了積極的期望績效反饋，反之則獲得了消極的期望績效反饋，然后采用連續變量形式深入評估滿意或不滿意的程度，并依據實際績效與期望績效的差距做出判斷。比較基準(期望績效水平)的設定主要參考依據為歷史期望績效水平和社會期望績效水平，因為管理者不僅會爭取讓實際績效不低于歷史績效[17]，也會與行業競爭對手相比較[18]，努力提升行業競爭地位。其中，社會期望差距通常被認為是管理者與行業競爭者的橫向對比，Harris 和 Bromiley[19]以及李溪等[20]的實證分析都是以社會期望作為比較基準；然而行業地位并不是判斷績效好壞的唯一標準，因為每個企業進入行業的時間以及目標定位都各有差異，而歷史期望差距是一種縱向對比，因而多數學者如Greve[10]、王菁等[11]以及連燕玲等[21]采用將歷史期望差距與社會期望差距綜合成一個期望差距指標的方法進行度量，本文也是借鑒此種方式進行度量。

管理者經過對現有績效水平的判斷后會做出相應調整。根據企業行為理論和前景理論，不同的期望績效反饋下管理者的調整行為也會存在差異。積極的期望績效反饋下的管理者處于一種滿足的認知狀態中，更加傾向于風險規避，也就缺少改變現狀的動機[17]，但是消極的期望績效反饋下管理者則表現出風險偏好，相比已經確定的損失不如放手一搏以求扭轉當前的頹勢，而且損失認知程度越嚴重，越會激發其采取冒險性行為[22]，由此就會引發組織決策的深度變革。

關于期望績效反饋對企業創新行為的影響，Greve[10]認為，消極期望績效反饋下，較大的期望績效差距會提升企業的研發強度，促使更多研發專利發布并投入生產。王菁等[11]發現，消極期望績效反饋下，期望績效差距越大，企業的研發投入也越高，因而消極期望績效反饋下管理者會進行問題搜尋，不能只以短期績效作為考核的標準。賀小剛等[23]以我國民營上市企業為樣本，發現嚴重的消極期望績效反饋會激發管理者的冒險動機并增加創新投入，不過創新意愿會在拐點之后逐漸減弱。關于績效反饋對戰略決策的影響，Park[24]認為，實際績效低于期望績效的差距越大，企業的戰略差異化程度越高。連艷玲等[21]則指出，如果企業實際績效低于期望績效的程度越高，則管理者制定的戰略將會存在較大范圍的波動。有關績效反饋對投資行為的影響，Jung 和Bansal[12]發現，消極的期望績效反饋會促使企業進行更多海外投資。

(二)期望績效反饋與股價信息含量

企業管理者作為組織的決策主體，本身就是企業特有信息產生和披露的源頭和起點。企業行為理論認為，管理者在不同環境下的決策行為會有所差異。根據前景理論的有限理性假設，經紀人都是損失厭惡的，因而管理者面對消極期望績效反饋時會處于損失認知中，而且實際績效低于期望績效的差距越多，損失認知的程度越嚴重，這也會驅動管理者在行為決策上進行較大幅度調整[22]，然而在積極期望績效反饋下，管理者會滿足現狀而缺少改變的動機[17]。因此，企業的消極期望績效反饋更可能會影響股價信息含量，其原因如下：

其一，企業在消極期望績效反饋下做出的行為變革本身就是一種信號的釋放，可以幫助市場投資者了解到更多關于企業經營前景的信息。消極期望績效反饋所形成的損失認知會對管理者的心理以及未來行為造成巨大沖擊，由此形成的業績壓力會增加其風險偏好的傾向[22]，如進行更多海外投資和風險投資[12]、提升創新強度[10]、增加創新和慈善捐贈支出[11]、擴大戰略差異化程度[21]、采取多種決策和行為的變革來謀取未來業績的有效改善，這些決策的實施需要管理者向市場進行信息披露，投資者也會據此進行更深入的信息挖掘，分析企業未來的發展機會與盈利趨勢，并通過這些獲取到的信息優勢進行股票交易，這將促使企業更多特有信息進入到股價中。

其二，期望績效反饋可能對管理者披露企業特有信息的意愿產生影響，從而改變股價中融入的特有信息含量。消極期望績效反饋下較大的期望績效差距會給管理者造成巨大壓力，這種情況下管理者會力求通過高質量的信息披露來減少各方利益相關者的質疑，如股東、銀行、供應商、客戶等，這有助于企業資源獲取的途徑和數量保持穩定，也是保障企業進行風險投資或強化創新等行為的良好基礎，使企業各方資源提供者對現有管理者保持足夠的信心和耐心，相信其能夠通過合理的調整改善未來業績。因此，消極期望績效反饋會增強管理者信息披露意愿，這將有助于投資者獲取和使用更多企業特有信息作為交易依據，促使股價中的信息含量提升。綜上所述，當實際績效低于期望績效時，管理者會產生強烈的意愿來改善未來業績，不僅通過各種調整行為釋放特有信息，也會出于鞏固自身職位和維持充足的資源的目的，公開更多能夠展示企業良好成長性的特有信息，從而使期望績效反饋產生的信息更多進入到股價中，提升了股價信息含量。由此，筆者提出如下假設：

H1：消極期望績效反饋下，較大的期望績效差距會提升企業未來的股價信息含量。

(三)融資約束、期望績效反饋與股價信息含量

現實世界中的市場摩擦會產生大量交易成本，導致外部融資要比內部融資付出更多成本，內部融資有限，外部融資困難，由此產生的融資約束會嚴重阻礙企業的運營和發展，特別是會限制企業的投資行為。顯然，融資約束會制約管理者的行動，尤其是當管理者面對消極期望績效反饋時，這種制約將會更加明顯。當企業得到消極期望績效反饋時，管理者會試圖通過一系列行為調整謀求未來業績的改善，其中調整投資相關的策略是最直接有效的方法[10]，無論是創新投資還是對外投資，抑或是調整戰略，都需要足夠的資金和資源加以支持。然而既有研究表明，融資約束會抑制對外直接投資[12]和企業創新活動[13]。可見，巧婦也會難為無米之炊，當企業實際績效未達到期望績效卻又面臨融資約束時，管理者難以獲得足夠的資金來確保一系列的變革順利實施，資源的短缺讓管理者無法大展拳腳進行有效調整。如果企業不做出決策調整就難以向外釋放信號，也無法披露更多企業決策行為方面的特有信息，因而融資約束情況嚴重時，得到消極期望績效反饋的企業就難以產生更多特有信息包含到股價中。由此，筆者提出如下假設：

H2：相比于融資約束嚴重的企業，消極期望績效反饋下的期望績效差距對于股價信息含量的提升作用在融資約束程度較低的企業中更明顯。

(四)分析師關注度、期望績效反饋與股價信息含量

分析師是促進資本市場良好運轉過程中的重要一環，能夠發揮有效的信息中介作用[14]。其執業資格具有較高的門檻，相對于其他類型市場參與者，分析師具有良好的知識儲備，不僅熟悉證券市場的法律法規，也具備更強的技術分析能力，而且更容易與上市企業管理者建立聯系。因此，分析師可以通過自己的專業優勢來改變消極績效反饋下管理者對于企業特質信息的傳遞水平，而且分析師本身具備較高的信息挖掘和解讀能力，可以促進股價中特質信息的融入[6]。他們通過不斷調研企業的基本面信息，然后對龐大信息網絡內容進行篩選、比對和整理，最后以分析報告和預測報告等形式將價值相關信息提供給企業的利益相關者作為決策依據。當現實績效低于期望績效時，管理者會通過行為變革謀求未來盈利水平的提升，并以此向市場傳遞關于未來發展前景的信息，如果某家企業被較多的分析師關注，則會產生較多關于這家企業的調研報告和盈利預測報告，管理者傳遞的信息就可以更順暢地被眾多信息使用者接收到；而且較多的分析師關注人數也可以增強管理者披露信息的動機并提升信息披露質量，因為這有助于信息使用者對企業未來的資源需求和真實風險情況進行準確的衡量，由此加強股東、銀行、供應商及客戶對管理者的信任。因此，較高的分析師關注度能夠促進消極期望績效反饋產生的信息更多地進入到股價中，提升股價信息含量。由此，筆者提出如下假設：

H3：相比于分析師關注度較少的企業，消極期望績效反饋下的期望績效差距對于股價信息含量的提升作用在分析師關注度較多的企業中更明顯。

(五)機構投資者持股、期望績效反饋與股價信息含量

機構投資者可以被視為準內部人，能夠起到內部與外部溝通的橋梁作用。相對于個體投資者，機構投資者的交易行為考慮得更周全，也能更好地解讀和使用信息。作為精明的市場套利群體，其持股行為可以推動內在價值在價格中的有效反映，這也可以促進特質信息融入股票價格中，從而提升資本市場定價效率[15]。另外，當機構投資者持有某一家企業較多股份時，這家企業也會受到更多分析師的關注。進一步，機構投資者重倉持股的企業還會吸引眾多散戶的關注，使得散戶投資者更多地搜集和分析該企業的信息。由此，筆者提出如下假設：

H4：相比于機構投資者持股比例較少的企業，消極期望績效反饋下的期望績效差距對于股價信息含量的提升作用在機構投資者持股比例較高的企業中更明顯。

三、研究設計

(一)變量定義

1.股價信息含量

股價信息含量(INFi,t)是本文的被解釋變量，借鑒 Morck等[1]與楊繼偉[25]的方法，本文使用修正的資本資產定價模型，即在簡化模型的基礎上加入行業收益率，并求取模型(1)的擬合優度 R2，代表股價被市場解釋的部分，R2越大表示股價信息含量越低，然后通過模型(2)的轉換計算各企業的股價信息含量(INF)，該變量越大代表股價信息含量越高。

Ri,t=αi+βiRM,t+γiRI,t+εi,t

(1)

(2)

其中，Ri,t為t周i企業的周個股收益率(包括現金紅利再投資)；RM,t為t周滬深兩市綜合市場周收益率(按流通市值加權平均法計算)；RI,t代表t周i企業所在I行業的平均收益率；殘差εi,t表示企業股票收益中不能被市場和行業解釋的其他因素。

根據計量經濟學原理，擬合優度R2代表市場收益和行業收益對企業收益的解釋能力，如果股價中能夠被企業特有信息解釋的部分很少，則對應較小的R2。然后進行對數處理得到股價信息含量(INFi,t)，R2越小則INFi,t越大。

2.期望績效反饋

借鑒Greve[10]、王菁等[11]以及連燕玲等[21]的研究方法，期望績效反饋以負績效反饋下的期望績效差距Gapi,t=I1(Pi,t- Ai,t)<0進行度量。其中，Pi,t表示企業當期真實績效水平，利用Roai,t來度量，Roai,t為企業盈利能力；Ai,t為組織期望績效水平，由Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t計算得到。其中，HAi,t為企業的歷史期望績效，使用滯后一期的Roai,t衡量，SAi,t為企業的社會期望績效，采用剔除自身的行業Roai,t均值計算，μ1為權重，取值為0—1，從0開始每增加0.1進行賦權。參考王菁等[11]的方法，選取權重μ1=0.5的結果進行匯報。

Pi,t- Ai,t表示期望績效差距，若Pi,t- Ai,t<0時，表示組織未完成期望績效，反之，則表示企業實際績效超過期望績效。設置虛擬變量I1，當Pi,t- Ai,t<0時取I1等于1，則Gapi,t=I1(Pi,t- Ai,t)<0表示消極期望績效反饋時的期望績效差距，該變量取值均為負，數值越小代表真實績效低于期望績效的差距越大。同時，設置虛擬變量1-I1，則Exci,t=(1-I1)(Pi,t- Ai,t)≥0表示組織完成期望績效時，真實績效超過期望績效的程度，將Exci,t作為控制變量放入模型中。

3.分組變量

融資約束(KZ)的度量借鑒黎文靖和李茫茫[26]的方法，按照模型(3)構建KZ指數，該變量取值越高代表企業融資約束程度越嚴重。

(3)

其中，Asset表示總資產；Ocf表示經營活動現金流；Dividends為現金股利；Cash表示現金持有水平，用期初總資產進行標準化；Lev和TobinQ分別為資產負債率和托賓Q值，然后按照同年度同行業的中位數分組。

分析師關注度(Analysti,t)的度量借鑒黃波和王滿[14]的方法，設置 Analysti,t=ln(1+Ni,t)，其中，Ni,t表示對第i家企業第t期進行關注和發布業績預測的分析師人數，然后按照同年度同行業的中位數分組。

機構投資者持股比(Insti,t)的度量借鑒孔東民等[15]的研究。機構投資者包括投資基金、合格境外投資者、券商、保險公司、社保基金、信托、財務公司和銀行，將以上類型股東的持股比例求和，并按照同年度同行業的中位數分組。

4.控制變量

根據已有文獻，本文控制了企業規模(Sizei,t，年末總資產的自然對數)；資產負債率(Levi,t，負債總額/期初總資產)；企業年齡(Agei,t，上市年份-當前年份)；銷售增長率(Growthi,t，當期銷售收入增量除以滯后一期銷售收入)；盈利能力(Roai,t，凈利潤/期末總資產)；兩職合一(Duali,t，董事長和總經理兼任取1，否則為0)；控股股東權利(Largesti,t，第一大股東持股比例)；股票換手率(Dturni,t，月換手率的年平均值)；審計師性質(Big4i,t，審計師若是“四大”取1，否則取0)；產權性質(Statei,t，國有控股為1，否則為0)等變量，另外還控制了行業(Ind)和年度(Year)的固定效應。

(二)模型設定

借鑒Greve[10]、王菁等[11]以及連燕玲等[21]的研究方法，設置模型如下：

INFi,t+1=β0+β1Gapi,t+β2Controli,t+β3Year+β4Ind+εi,t

(4)

通過模型(4)來檢驗H1，預期系數β1應顯著為負，表明當組織未完成期望績效時，期望績效差距越大，未來股價信息含量越高。為檢驗H2，將總樣本以同年同行業的融資約束程度按照中位數進行分組，將融資約束高、低兩組分別回歸并比較系數β1，預期融資約束較低組中β1更顯著。為檢驗H3，將全樣本以同年同行業的分析師關注度按照中位數進行分組，將分析師關注度較高和較低的兩組企業樣本分別回歸并對比β1的大小和顯著性，預期分析師關注度較高組中的β1更顯著。為檢驗H4，將全樣本以同年同行業的機構投資者持股比例按照中位數進行分組，將機構投資者持股比例高、低兩組分別回歸并對比β1的大小和顯著性，預期機構投資者持股比例較高組中β1更顯著。

(三)樣本選擇及數據來源

選取我國A股上市企業作為研究對象，設置樣本區間為2007—2017年，由于股價信息含量設置了超前一期，因而參與回歸的樣本區間為2007—2016年，并做如下處理：(1)去除金融行業的企業；(2)去除ST和*ST企業；(3)IPO當年的樣本；(4)每年交易周數少于30周的樣本；(5)相關數據缺失的樣本。經過篩選最終獲得15 485個企業年度觀測值，對所有連續變量在1%和99%分位數進行Winsorise縮尾處理。股票回報率和換手率、KZ指數中的現金股利數據獲取來自Wind數據庫，其他數據均來自于CSMAR數據庫。

四、檢驗結果

(一)描述性統計

表1是各變量的描述性統計結果。股價信息含量均值為0.111，標準差為0.877，說明各企業的股價信息含量存在明顯差異。從消極期望績效反饋程度來看，平均值為-0.014，最小值為-0.312，標準差為0.029，表明消極期望績效反饋下的企業之間在截面上存在較大差異。融資約束的均值為1.230，最小值為-3.292，最大值為3.968，表明我國上市企業之間融資約束差異較大。分析師關注度的均值為1.496，中位數為1.386，標準差為1.140，表明我國現階段資本市場中超過半數上市企業都會被分析師關注，但是受關注的程度有較大波動。機構投資者持股比的均值為0.046，表明機構投資者的持股行為在我國上市企業中比較普遍。

表1 主要變量描述性統計(N=15 485)

(二)多元回歸結果

1.期望績效反饋與股價信息含量

表2列示了期望績效反饋與股價信息含量的多元回歸結果。

表2 期望績效反饋與股價信息含量的檢驗

注:***、**和*分別表示1%、5%和10%置信水平，括號中數值為t值，下同。

表2中的列(1)為全樣本的回歸結果，消極期望績效反饋程度的系數為-0.818，t值為-2.336，在5%的置信水平下顯著，表明消極期望績效反饋下，較大的期望績效差距促使管理者披露更多企業特質信息，從而提高未來的股價信息含量。由此驗證了H1。關于控制變量，企業規模、盈利能力、換手率均與股價信息含量和產權性質顯著為負，表明企業規模越大、盈利能力越強、換手率越高、國有企業的股價信息含量越低。資產負債率、企業年齡、銷售增長率、大股東持股和審計師性質均顯著為正，說明杠桿越多、上市時間越長、成長性越高、審計質量越好的企業股價信息含量越高。

2.融資約束、期望績效反饋與股價信息含量

按照融資約束的同行業同年份中位數進行分組檢驗，回歸結果如表2中列(2)和列(3)所示。消極期望績效反饋下的期望績效差距與股價信息含量在列(2)的融資約束較高組中為負但不顯著(-0.453 ，t=-1.001)，而在列(3)融資約束較低組中的回歸系數顯著為負(-1.757，t=-2.436)。表明融資約束會抑制消極期望績效反饋產生信息融入股價中，當企業的實際績效低于期望績效時，只有較弱的融資約束才會促進消極期望績效反饋對股價信息含量的提升作用。由此驗證了H2。

3.分析師關注度、期望績效反饋與股價信息含量

按照分析師關注度的同行業同年份中位數進行分組檢驗，回歸結果如表3中列(1)和列(2)所示。消極期望績效反饋下的期望績效差距在列(1)的分析師關注度較高組中的回歸系數顯著為負(-1.791，t=-4.299)，而在列(2)的分析師關注度較低組不顯著(-0.011 ,t=-0.026)。這一結果表明分析師促進了管理者的信息披露，當企業的實際績效低于期望績效時，較高的分析師關注度能夠加強期望績效差距對股價信息含量的提升作用。由此驗證了H3。

4.機構投資者持股、期望績效反饋與股價信息含量

按照機構投資者持股的同行業同年份中位數進行分組檢驗，回歸結果如表3中列(3)和列(4)所示。消極期望績效反饋下的期望績效差距在列(3)的機構投資者持股比例較高組中的回歸系數顯著為負(-1.898，t=-4.039)，而在列(4)的機構投資者持股比例較低組中不顯著(0.287 ,t=0.778)。這一結果表明機構投資者促進了管理者信息披露，當企業的實際績效低于期望績效時，較高的機構投資者持股比例能夠加強期望績效差距對股價信息含量的提升作用。由此驗證了H4。

表3 分組檢驗的回歸結果

(三)穩健性檢驗

第一，變換股價信息含量的度量方式。根據楊繼偉[25]的研究，在我國市場環境下除了市場和行業對股價的影響外，地域也是需要考慮的重要影響因素，加入地域因素的模型可以更精確地度量股價中的企業特有信息含量。因此，在模型(1)的基礎上加入地域因素構建如下模型：

Ri,t=αi+βiRM,t+γiRI,t+ηRD,t+εi,t

(5)

其中，RD,t表示t期i企業所在的D省份經流通市值加權平均法計算出的地區周回報率均值。再利用模型(2)重新估計股價信息含量(INF)。回歸結果與前文基本一致，本文的假設再一次得到支持。

第二，改變樣本區間。由于2008年金融危機可能會對績效反饋和股價信息含量都造成較大影響，因而此處重新設置樣本區間為2010—2017年。結論并未發生改變，說明控制了樣本區間的影響后，消極期望績效反饋下的期望績效差距與股價信息含量的關系依然穩定。

五、結論與啟示

本文選取2007—2017年我國A股上市企業為研究樣本，檢驗了消極期望績效反饋下不同期望績效差距與股價信息含量的關系，并考察在不同融資約束程度、分析師關注度以及機構投資者持股水平的企業中消極期望績效反饋與股價信息含量的關系存在何種差異，研究結論如下：

第一，消極期望績效反饋下期望績效差距越大，未來股價信息含量越高。說明當實際績效低于期望績效時，管理者會產生強烈的意愿來改善未來業績，通過行為變革向外傳遞信息，這些信息最終能夠進入到股價中。

第二，相比于嚴重融資約束的企業，消極期望績效反饋對未來股價信息含量的提升作用在輕微融資約束的企業中更明顯。這一結果表明，消極期望績效反饋下，融資約束會限制管理者做出行為調整，導致消極期望績效反饋難以產生更多特有信息傳遞到股價中。

第三，相比于分析師關注度、機構投資者持股比例較低的企業，消極期望績效反饋對未來股價信息含量的提升作用在分析師關注度、機構投資者持股比例較高的企業中更明顯。表明企業在消極期望績效反饋下，分析師和機構投資者能夠發揮良好的信息傳遞作用，促使更多特有信息包含在股價中。

通過本文的研究結論可以得到以下啟示：

第一，消極期望績效反饋能驅動管理者的行為變革，由此會提升股價信息含量，說明管理者的努力能夠被資本市場識別。因此，企業所有者和諸多外部利益相關者不應只以短期績效作為考核管理者工作能力的標準，也要更多關注于企業在資本市場的定價效率，由此減少管理者短視行為，提升股票市場資源配置的有效性。

第二，融資約束會制約管理者對企業進行有效調整，也會損害資本市場定價效率。政府應著力改善金融市場環境，保障金融市場穩定，通過優化金融服務供給、豐富資本市場層次、組織金融機構與企業的對接、完善風險擔保補償機制等措施，進一步降低融資成本，保證融資的連續性，減輕企業因融資約束而產生的負擔。

第三，從資本市場監管部門的角度，應加強對分析師隊伍的準入、考核、繼續教育與激勵機制，提升分析師的專業能力和職業素養，強化其信息處理的有效性；要鼓勵證券投資基金、保險資金、社保基金、養老保險基金等優質、合規、可靠資金進入資本市場，培養具有誠信、遵守法規以及專業素質過硬的機構投資者，并努力將機構投資者發展為資本市場中的攻堅力量。