分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響研究

王鑫斌 郭 菲 彭效冉

一、引 言

黨的十九大報(bào)告提出“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐”，科技創(chuàng)新被提升到了國(guó)家戰(zhàn)略的高度。研發(fā)投入作為持續(xù)開展創(chuàng)新活動(dòng)的基本保證，對(duì)推動(dòng)科技創(chuàng)新至關(guān)重要。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、科技部和財(cái)政部聯(lián)合發(fā)布的統(tǒng)計(jì)公報(bào)顯示，2020年我國(guó)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入總量達(dá)到24393.1億元，其中企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)為18673.8億元，占全國(guó)研發(fā)經(jīng)費(fèi)總量的76.6%，可見，企業(yè)已經(jīng)成為國(guó)家創(chuàng)新體系的核心環(huán)節(jié)。然而，與世界主要?jiǎng)?chuàng)新經(jīng)濟(jì)體相比，我國(guó)多數(shù)企業(yè)的研發(fā)投入仍處于較低水平，2021年全球企業(yè)研發(fā)投資TOP50中，美國(guó)、德國(guó)、日本分別有19家、9家、8家企業(yè)上榜，而我國(guó)僅有華為等4家企業(yè)上榜。近年來，學(xué)術(shù)界對(duì)于制約企業(yè)研發(fā)投入的影響因素進(jìn)行了大量研究。相關(guān)研究表明，由于研發(fā)活動(dòng)具有較大不確定性，加之保密或競(jìng)爭(zhēng)的緣故，企業(yè)對(duì)外披露的研發(fā)信息相對(duì)較少，導(dǎo)致企業(yè)與外部投資者、管理層與股東、大股東與小股東之間出現(xiàn)了信息不對(duì)稱問題。一方面，信息不對(duì)稱會(huì)提高企業(yè)的融資難度和融資成本，造成融資約束，導(dǎo)致研發(fā)投入不足；另一方面，信息不對(duì)稱也會(huì)引發(fā)代理問題，如管理層或大股東憑借信息優(yōu)勢(shì)挪用或擠占研發(fā)資金，導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入減少。

作為資本市場(chǎng)的信息中介，證券分析師（以下簡(jiǎn)稱分析師）能夠?qū)ζ髽I(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生重要影響。本文基于我國(guó)資本市場(chǎng)的研究發(fā)現(xiàn)，分析師的“信息解讀”作用能夠有效降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度（謝華，2020）[1]，從而緩解融資約束和代理問題（陳欽源等，2017）[2]，提升企業(yè)研發(fā)投入水平（劉東博等，2017）[3]。然而，上述研究考察的是分析師整體，并未考慮分析師的個(gè)體差異。我國(guó)證券分析師隊(duì)伍的發(fā)展歷史較短，分析師的個(gè)體能力還存在較大差異（張宗新和楊萬成，2016）[4]，因此分析師的信息解讀水平參差不齊。《Institutional Investor》雜志的調(diào)查問卷顯示，行業(yè)專長(zhǎng)被認(rèn)為是分析師最重要的職業(yè)能力，是其經(jīng)過對(duì)某行業(yè)的長(zhǎng)期關(guān)注而形成的一種對(duì)行業(yè)信息的把握能力。已有研究發(fā)現(xiàn)，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師盈余預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確（劉永澤和高嵩，2014）[5]。由此產(chǎn)生了一個(gè)值得我們思考的問題：較高的行業(yè)專長(zhǎng)是否有助于分析師更好地履行“信息解讀”職能，進(jìn)而在促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入方面發(fā)揮更大的作用？對(duì)于該問題，現(xiàn)有文獻(xiàn)并未給予應(yīng)有關(guān)注。

鑒于此，本文基于2007-2020年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響及其影響路徑。本文可能的貢獻(xiàn)包括：第一，豐富了分析師行業(yè)專長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)后果的研究。已有文獻(xiàn)檢驗(yàn)了分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性以及市場(chǎng)反應(yīng)等方面的影響，而本文考察分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，對(duì)分析師行業(yè)專長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)文獻(xiàn)形成了有益補(bǔ)充。第二，拓展了分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入影響的研究范圍。現(xiàn)有文獻(xiàn)研究了分析師跟蹤人數(shù)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，而本文從分析師能力，即行業(yè)專長(zhǎng)的視角考察其對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響。第三，揭示了分析師行業(yè)專長(zhǎng)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入的影響路徑。本文深入探究了分析師行業(yè)專長(zhǎng)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入的影響路徑，更為全面地揭示了分析師行業(yè)專長(zhǎng)的重要作用，將為企業(yè)增加研發(fā)投入，提升創(chuàng)新能力提供一定的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

與一般投資活動(dòng)相比，企業(yè)的研發(fā)活動(dòng)具有投資周期長(zhǎng)、未來結(jié)果不確定的特征（Holmstrom，1989）[6]，這使得企業(yè)與外部投資者之間存在較嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問題。一般而言，信息不對(duì)稱會(huì)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入產(chǎn)生抑制作用。一方面，為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和損失，處于信息劣勢(shì)的潛在投資者往往會(huì)縮減資金供給規(guī)模，提高必要報(bào)酬率，導(dǎo)致企業(yè)外部融資難度加大，外源融資成本增加，引發(fā)融資約束，使企業(yè)的研發(fā)投入減少；另一方面，信息不對(duì)稱也會(huì)誘發(fā)代理問題。憑借信息優(yōu)勢(shì)，管理者或大股東有動(dòng)機(jī)和能力將原本用于研發(fā)活動(dòng)的資金挪作他用，甚至用于個(gè)人消費(fèi)等，這也會(huì)減少企業(yè)的研發(fā)投入。

分析師憑借其掌握的專業(yè)知識(shí)，通過信息搜集和加工，以研報(bào)的形式對(duì)所關(guān)注企業(yè)的相關(guān)信息進(jìn)行披露和解讀，能夠在一定程度上緩解信息不對(duì)稱問題。因此，總體來看，分析師關(guān)注有利于促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入（劉東博等，2017）[3]。然而，由于我國(guó)分析師隊(duì)伍的發(fā)展歷史較短，分析師的個(gè)體能力還存在較大差異（張宗新和楊萬成，2016）[4]，因此促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入的效果也會(huì)不同。行業(yè)專長(zhǎng)是衡量分析師專業(yè)技能的一項(xiàng)重要指標(biāo)（劉永澤和高嵩，2014）[5]，體現(xiàn)了其在特定行業(yè)所具有的專業(yè)知識(shí)和專有經(jīng)驗(yàn)（謝光華等，2019）[7]。本文認(rèn)為，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用更強(qiáng)，其可能的影響路徑如下：

第一，緩解融資約束。信息不對(duì)稱是導(dǎo)致企業(yè)融資約束的重要原因。擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師能夠更好地發(fā)揮“信息解讀”作用，有效降低信息不對(duì)稱程度，緩解企業(yè)融資約束。首先，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師更有能力挖掘和解讀企業(yè)的研發(fā)信息。由于會(huì)計(jì)準(zhǔn)則或者競(jìng)爭(zhēng)等因素的限制，企業(yè)披露的財(cái)務(wù)報(bào)告中只能部分反映其研發(fā)項(xiàng)目的信息。此時(shí)，由于擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師更專注于特定行業(yè)的分析，對(duì)該行業(yè)的宏觀環(huán)境、商業(yè)條件、技術(shù)和成長(zhǎng)機(jī)會(huì)等都較為熟悉，因此，分析師在對(duì)某一企業(yè)的研發(fā)信息進(jìn)行搜集和解讀時(shí)，既能夠利用該企業(yè)所屬行業(yè)的行業(yè)信息，又可以從行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)披露的信息中搜尋與被關(guān)注企業(yè)有關(guān)的信息，并依靠自己的專業(yè)知識(shí)對(duì)其進(jìn)行加工整理，補(bǔ)充企業(yè)研發(fā)信息披露的不足。其次，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師更有意愿客觀地發(fā)布企業(yè)的研發(fā)信息。我國(guó)《新財(cái)富》雜志每年評(píng)選的各行業(yè)前3-5名“明星分析師”，就是市場(chǎng)對(duì)分析師行業(yè)專長(zhǎng)的肯定，一旦被評(píng)為明星分析師，其利益回報(bào)和社會(huì)地位都將大幅提升。因此，出于職業(yè)聲譽(yù)的考慮，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師更有動(dòng)機(jī)及時(shí)發(fā)布客觀、真實(shí)的高質(zhì)量分析報(bào)告。由此可見，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師能夠有效降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度，提升企業(yè)信息透明度，增加潛在投資者的投資意愿，使企業(yè)更容易從市場(chǎng)上獲得資金，融資成本也會(huì)更低，從而充分利用外部資金開展研發(fā)活動(dòng)。此外，企業(yè)信息不對(duì)稱程度的降低，也使得外部投資者更愿意為企業(yè)的非創(chuàng)新項(xiàng)目提供資金，從而使企業(yè)可以將更多內(nèi)部資金用于研發(fā)活動(dòng)，更好地發(fā)揮內(nèi)源資金對(duì)研發(fā)投入的支持作用。

第二，發(fā)揮監(jiān)督治理作用。信息不對(duì)稱也會(huì)導(dǎo)致第一類和第二類代理問題的發(fā)生。第一類代理問題主要指股東與管理層之間的代理問題，第二類代理問題主要是大股東與中小股東之間的代理問題。由于我國(guó)上市公司股權(quán)高度集中，大股東占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，導(dǎo)致第二類代理問題較為嚴(yán)重（左晶晶等，2013）[8]。例如，大股東為了獲得控制權(quán)和私有收益，會(huì)利用其控制地位實(shí)施盜騙企業(yè)資源、操控資產(chǎn)轉(zhuǎn)移定價(jià)等一系列損害中小股東利益的“掏空”行為（吳世飛，2016）[9]，從而擠占研發(fā)資金。此時(shí)，擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師，憑借自己豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，更有能力發(fā)現(xiàn)和曝光企業(yè)的這些違規(guī)行為；同時(shí)，由于擁有較高行業(yè)專長(zhǎng)的分析師享有一定的社會(huì)聲譽(yù)和威望，他們出具的研報(bào)能夠引起更強(qiáng)烈的市場(chǎng)反應(yīng)（劉永澤和高嵩，2015）[10]。此類負(fù)面信息一旦被披露，極有可能對(duì)大股東產(chǎn)生不利影響。由此，分析師行業(yè)專長(zhǎng)起到了部分外部監(jiān)督治理的作用，能夠迫使大股東減少資金的擠占或挪用，減少損害中小股東利益的行為，緩解代理問題，企業(yè)因此能將更多資金投入到研發(fā)活動(dòng)中去。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H：在其他因素不變的情況下，分析師行業(yè)專長(zhǎng)越高，企業(yè)研發(fā)投入越多。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2007-2020年我國(guó)A股上市公司為研究樣本。文中所需數(shù)據(jù)來源于萬德數(shù)據(jù)庫和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫。根據(jù)研究需要，對(duì)初始樣本進(jìn)行如下篩選和處理：（1）剔除分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)缺失的樣本；（2）僅保留分析師某一年對(duì)同一公司發(fā)布的最后一次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；（3）剔除金融保險(xiǎn)類上市公司樣本；（4）剔除ST或PT類上市公司樣本；（5）剔除變量觀測(cè)值缺失的樣本。最終獲得17114個(gè)觀測(cè)值。同時(shí)，為消除極端值的干擾，對(duì)連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行縮尾（Winsorize）處理。

（二）主要變量定義

1．被解釋變量：企業(yè)研發(fā)投入（Lnrd）。參考劉惠好和焦文妞（2021）[11]的做法，用研發(fā)支出總額的自然對(duì)數(shù)來衡量企業(yè)研發(fā)投入水平。考慮到分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響具有滯后性，因此，回歸時(shí)使用未來一年的研發(fā)投入數(shù)據(jù)。

2．解釋變量：分析師行業(yè)專長(zhǎng)（Spec），本文指公司層面的分析師行業(yè)專長(zhǎng)。首先，借鑒劉永澤和高嵩（2014）[5]的研究，構(gòu)造分析師m第t年對(duì)J行業(yè)的行業(yè)專長(zhǎng)，即：SpecJ,m,t=分析師m在第t年跟蹤J行業(yè)的公司數(shù)/分析師m在第t年跟蹤的公司總數(shù)。然后，對(duì)第t年跟蹤J行業(yè)中的i公司的所有分析師的行業(yè)專長(zhǎng)取平均數(shù)，得到i公司第t年的分析師行業(yè)專長(zhǎng)Speci,t。其中，行業(yè)的劃分采用證監(jiān)會(huì)2012年的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，除制造業(yè)采用門類和大類分類外，其他行業(yè)均采用門類分類。

3．控制變量：參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文還控制了公司規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）等影響企業(yè)研發(fā)投入的其他變量，見表1。此外，為控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)，加入了年度和行業(yè)啞變量。

各主要變量的定義及計(jì)算方法如表1所示。

表1 主要變量定義

（三）實(shí)證模型

為檢驗(yàn)分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響，本文構(gòu)建如下實(shí)證模型（1）：

其中，Lnrdi,t+1為i公司第t+1年的研發(fā)投入；Speci,t為i公司第t年的分析師行業(yè)專長(zhǎng)；Controls為控制變量；ε為擾動(dòng)項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從中可見，被解釋變量Lnrd的均值為17.965，中位數(shù)為17.944，標(biāo)準(zhǔn)差為1.560，最大值和最小值分別為23.809和6.908，說明不同上市公司之間的研發(fā)投入水平存在較大差異。解釋變量Spec的均值為0.656，中位數(shù)為0.726，標(biāo)準(zhǔn)差為0.251，最大值和最小值分別為1和0.007，表明公司層面的分析師行業(yè)專長(zhǎng)存在一定差異。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）基本回歸結(jié)果

表3報(bào)告了分析師行業(yè)專長(zhǎng)與企業(yè)研發(fā)投入的回歸結(jié)果。其中，第（1）列僅控制了行業(yè)和年度固定效應(yīng)，結(jié)果顯示，分析師行業(yè)專長(zhǎng)（Spec）的回歸系數(shù)為0.780，t值為14.85，在1%的水平上顯著為正；在第（1）列的基礎(chǔ)上，第（2）列加入了公司特征變量，包括公司規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、盈利能力（Roa）、公司年齡（Firmage）和成長(zhǎng)性（Tobinq）。此時(shí)，Spec的回歸系數(shù)為0.204，t值為4.97，在1%的水平上顯著為正；在第（2）列的基礎(chǔ)上，第（3）列加入了公司治理變量，包括董事會(huì)規(guī)模（Board）、兩職合一（Dual）、第一大股東持股比例（Top1）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Inst）和分析師關(guān)注度（Lnanalyst）。此時(shí)，Spec的回歸系數(shù)為0.173，t值為4.27，在1%的水平上顯著為正。

綜合表3列示的回歸結(jié)果可知，在其他因素不變的情況下，分析師行業(yè)專長(zhǎng)越高，企業(yè)研發(fā)投入越多，從而驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)。

表3 分析師行業(yè)專長(zhǎng)與企業(yè)研發(fā)投入回歸結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1．內(nèi)生性檢驗(yàn)

（1）Heckman兩階段檢驗(yàn)。本方法可以有效緩解樣本選擇偏差造成的估計(jì)偏誤。在第一階段，構(gòu)建一個(gè)Probit回歸，被解釋變量為分析師行業(yè)專長(zhǎng)啞變量Dummy_Spec，當(dāng)分析師行業(yè)專長(zhǎng)高于行業(yè)中位數(shù)時(shí)取1，否則取0，得到逆米爾斯比（Invmr）。在第二階段，將第一階段得出的Invmr代入模型（1）進(jìn)行擬合。回歸結(jié)果如表4的第（1）列和第（2）列所示，結(jié)果顯示，Invmr的系數(shù)顯著為正，表明樣本存在選擇偏差，而分析師行業(yè)專長(zhǎng)的系數(shù)仍在1%的水平上顯著為正，說明在控制了樣本選擇偏差后，結(jié)論保持不變。

（2）變化值模型。為排除可能存在的反向因果關(guān)系造成的影響，本文利用變化值代替水平值進(jìn)行回歸。具體地，被解釋變量ΔLnrd為企業(yè)研發(fā)投入本期值與上期值之差，解釋變量ΔSpec為分析師行業(yè)專長(zhǎng)本期值與上期值之差，回歸結(jié)果如表4的第（3）列所示。結(jié)果顯示，ΔSpec的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，說明在排除了反向因果可能性后，結(jié)論保持不變。

表4 Heckman兩階段、變化值模型檢驗(yàn)結(jié)果

2．其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

第一，替換被解釋變量。參考嚴(yán)榮等（2022）[12]的研究，利用研發(fā)支出與總資產(chǎn)的比值（Rd_Asset）來衡量企業(yè)研發(fā)投入。第二，替換解釋變量。參考劉永澤和高嵩（2014）[5]的做法，利用《新財(cái)富》雜志評(píng)選出的行業(yè)明星分析師（Lnstar）作為行業(yè)專長(zhǎng)的替代變量。第三，改用Tobit模型。表5中列（1）-列（3）的回歸結(jié)果顯示，Spec/Lnstar的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，結(jié)論保持不變。

表5 Heckman兩階段、變化值模型檢驗(yàn)結(jié)果

五、中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為驗(yàn)證分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的影響路徑，本文借鑒溫忠麟等（2004）[13]做法，構(gòu)建中介效應(yīng)模型（2）-（5），分別檢驗(yàn)緩解融資約束和監(jiān)督治理在分析師行業(yè)專長(zhǎng)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入中發(fā)揮的中介效應(yīng)。參考劉莉亞等（2015）[14]的研究，構(gòu)建“SA指數(shù)”作為融資約束的衡量指標(biāo)；參考吳國(guó)鼎（2021）[15]的研究，選取“大股東占款率（Accrt）”衡量監(jiān)督治理的效果。

表6中第（2）列顯示，Spec的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，SA指數(shù)的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，表明緩解融資約束在分析師行業(yè)專長(zhǎng)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入中發(fā)揮了中介效應(yīng)，且為部分中介效應(yīng)。表6第（4）列顯示，Spec的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，Accrt的回歸系數(shù)在10%的水平下顯著為負(fù)，表明監(jiān)督治理在分析師行業(yè)專長(zhǎng)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入中發(fā)揮了中介效應(yīng)，且為部分中介效應(yīng)。

表6 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

六、進(jìn)一步研究

為檢驗(yàn)在何種情形下分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用更大，本文分別從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)屬性以及企業(yè)信息透明度三個(gè)方面進(jìn)行異質(zhì)性分析。第一，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)方面，將樣本劃分為非國(guó)有企業(yè)組和國(guó)有企業(yè)組。第二，行業(yè)屬性方面，將樣本劃分為高技術(shù)企業(yè)組和非高技術(shù)企業(yè)組。第三，企業(yè)信息透明度方面，借鑒辛清泉等（2014）[16]的研究，構(gòu)造企業(yè)信息透明度綜合指標(biāo)（Trans），按照Trans的中位數(shù)將樣本劃分為信息透明度低組和信息透明度高組。然后分別對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸，如表7所示。表7的回歸結(jié)果顯示，在非國(guó)有企業(yè)、高技術(shù)企業(yè)以及企業(yè)信息透明度較低的情形下，分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用更大。

表7 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

七、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

作為資本市場(chǎng)的信息中介，分析師關(guān)注對(duì)企業(yè)研發(fā)投入具有重要影響。區(qū)別于以往文獻(xiàn)，本文從分析師行業(yè)知識(shí)和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的視角出發(fā)，實(shí)證檢驗(yàn)了分析師行業(yè)專長(zhǎng)是否以及如何影響企業(yè)研發(fā)投入。研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)注某一企業(yè)的分析師行業(yè)專長(zhǎng)越高，該企業(yè)的研發(fā)投入水平越高。中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明，緩解融資約束和監(jiān)督治理在分析師行業(yè)專長(zhǎng)促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。進(jìn)一步基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)屬性以及企業(yè)信息透明度異質(zhì)性的研究發(fā)現(xiàn)，在非國(guó)有企業(yè)、高技術(shù)企業(yè)以及信息透明度較低的企業(yè)中，分析師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)企業(yè)研發(fā)投入的促進(jìn)作用更大。

（二）啟示

基于本文的研究結(jié)論，筆者提出以下建議：第一，從分析師角度來講，分析師應(yīng)結(jié)合自身專業(yè)知識(shí)重點(diǎn)關(guān)注少數(shù)幾個(gè)行業(yè)，不要貪多求全，要對(duì)所關(guān)注行業(yè)深耕細(xì)作，不斷提升自身的行業(yè)專長(zhǎng)水平，向資本市場(chǎng)提供更客觀、準(zhǔn)確的行業(yè)和企業(yè)信息。第二，從研發(fā)企業(yè)來講，要不斷提高自身信息披露質(zhì)量，增強(qiáng)信息透明度，降低信息不對(duì)稱程度，不斷提升企業(yè)的融資能力和研發(fā)水平。第三，從監(jiān)管部門角度來講，首先要加強(qiáng)對(duì)分析師等資本市場(chǎng)信息中介的規(guī)范和引導(dǎo)，使其更好地發(fā)揮信息解讀職能；其次是要加強(qiáng)對(duì)上市公司信息披露的監(jiān)督與管理，使其為投資者提供高質(zhì)量的決策參考信息。