分析師關注度、融資約束與企業過度投資研究

閆憬瑤 姜思宇

摘?要：文章以我國A股上市公司2016—2020年數據為基礎，實證檢驗分析師關注對企業過度投資的影響，并進一步考察融資約束在兩者間的中介作用。研究發現，分析師關注與企業過度投資之間存在顯著正向關系，這表明在分析師關注度高的情況下，企業更傾向于加大投資力度，而不是謹慎投資。文章進一步探究分析師關注對企業過度投資的作用機理，發現分析師關注度上升會降低企業面臨的融資約束，融資約束降低意味著上市企業能夠在資本市場上更輕易地籌集資金，企業獲得充足的資金后會增加投資活動，加劇企業的過度投資行為。

關鍵詞：分析師關注；非效率投資；過度投資；融資約束

中圖分類號：F832;F275文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）05-0049-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.05.012

1?引言

當下錯綜復雜的經濟對企業資源配置能力提出高要求，與此同時，高效率的投資也對企業經營發展帶來重大影響，因此企業如何保證投資的有效性，是當下需要關注的問題。

企業內信息不對稱的存在會催生代理問題，對企業投資活動的決策帶來不利影響，導致企業投資效率降低。

已有的與企業投資效率相關的研究指出其受多方面因素影響。從企業內部視角出發，高管薪酬制定、企業內部控制水平、企業社會責任承擔情況、企業組織結構；從外部視角出發，政府審計、市場競爭強度、網絡媒體關注等均會對企業投資效率產生影響，能夠抑制或促進企業的非效率投資活動（曹海敏和曲小昀，2022）[1]。

隨著我國上市企業的不斷增加，作為為投資者提供決策信息、分析企業經營狀況的證券分析師體系也應運而生，并不斷發展壯大，證券分析師能夠挖掘行業層面及公司特有的信息，利用個人專業知識挖掘企業信息，為投資者提供參考意見，影響投資者的投資決策（Liu，2011）[2]。

除此之外，分析師能夠在一定程度上緩解信息不對稱問題。但也有學者發現分析師如果過于關注企業短期業績，則會影響企業對長期項目的投資熱情。

因此，分析師關注度與企業投資行為間應該存在一定的關系。文章接下來將研究分析師關注度是否能影響企業的投資行為，并深入研究其作用機理。

分析師專業技能的發揮能夠實現其信息收集、信息解讀和信息傳遞的中介作用，有效緩解企業與投資者間的信息不對稱問題，?外國學者認為分析師跟蹤人數越多，能夠為外部提供的信息資源就越豐富（蘇武俊和高弋卜，2021）[3]。

在體系健全的籌融資環境下，企業投資所需資金是豐沛的，對應企業融資矛盾并不尖銳。但現實情況是，金融市場運作效率低下，資金資源受限，因此企業往往面臨著不同程度的融資約束。

面臨較小融資約束的企業可以較為容易的在市場上籌集資金進行投資安排，出于締造“商業帝國”的非理性想法，管理者可能會做出過度投資的決策。

有學者研究分析師關注度對企業融資約束的影響發現，分析師關注能夠有效緩解委托代理問題，幫助投資者更易獲取和分析企業披露的信息，打破信息屏障，進而對企業融資約束產生顯著影響（范云蕊和李辰穎，2019）[4]。

對于企業來說，企業的融資條件發生改變勢必會影響其企業資金的持有情況，進而改變其投資經驗決策，最終影響其投資效率。基于以上分析，文章將融資約束納入研究范疇，分析其在分析師關注度和企業投資效率之間發揮的作用。

文章以2016—2020年中國A股上市公司為樣本，實證研究了分析師關注度對企業投資效率的影響，并進一步考察了融資約束在兩者間的中介作用。

2?文獻回顧與研究假設提出

2.1?分析師關注度與企業非效率投資

分析師跟進作為一種外部治理機制，對企業管理層的經營投資決策有重要影響。研究發現，分析師關注度的提高能夠促進公司實物資本、研發資本與組織管理資本投資，而分析師的壓力效應會導致公司減少組織管理資本的投資，對企業投資行為產生影響（趙勝民和張博超，2021）[5]。

分析師關注度提高能有效降低企業與投資者間的信息不對稱程度，企業能夠進行投資過度，證明其擁有充沛的現金流，經營水平往往處于上升期，因此分析師關注高能夠讓投資者更加關注到這類經營狀況較為理想的企業。但由于逐利心理以及非理性的“羊群效應”的存在，投資者往往會忽略企業的非效率投資現狀而盲目投資，這使企業可以在市場上籌集到更多資金，使其更進一步進行高風險的投資活動（李佳寧和鐘田麗，2020）[6]。基于以上分析，文章提出以下假設：

H1：分析師關注提高會加劇企業過度投資行為。

2.2?融資約束的中介作用

分析師關注的增加意味著其會為企業吸引更多投資者的目光，收到分析師信號的投資者更傾向于將投資重點放在高分析師關注度企業，通過判斷企業的經營狀態來決定投資策略，因此分析師關注度的提升增加了企業被投資的可能性。企業面臨的融資約束可能會更低，企業能夠籌集到更加充足的資金，管理者也擁有更多的投資試錯的機會，這可能導致企業過度投資行為加劇。

在分析師關注與融資約束的相關研究，多數研究都認為分析師關注度提高能夠緩解企業面臨的融資約束。研究發現分析師關注度的提升，能夠擴大企業的融資規模，延長企業的債務融資期限，有效降低融資成本（范云蕊和李辰穎，2019）[4]。證券分析師的專業能力的應用能夠幫助企業對外釋放高質量信息，緩解信息不對稱，進而緩解企業債務融資約束（劉星和陳西嬋，2018）[7]。

針對融資約束對企業投資活動的影響研究中，學者在研究產業政策對企業投資效率影響時發現，產業政策會加劇企業面臨的融資約束水平，進而影響其投資效率（張新民等，2017）[8]。有關民營上市企業的研究發現，貨幣政策的改變也會影響企業融資約束，進而改變其投資效率（韓東平和張鵬，2015）[9]。

基于管理者過度自信理論，融資約束較低的企業擁有相對充裕的現金流，其投資失敗的損失可以通過募集資金來彌補，遮掩了投資失敗對企業帶來的不利影響，這會導致管理者的盲目自信。過度自信的管理者往往會被高收益蒙蔽雙眼，忽視投資活動的風險，外部表現為投資活動的過度開展。

基于以上分析，文章提出以下假設：

H2：投資者關注度增加能夠降低企業面臨的融資約束，從而加劇過度投資問題，即融資約束在投資者關注度和企業過度投資之間起中介作用。

3?研究設計

3.1?樣本與數據來源

文章選取2015—2020年中國滬深兩市A股上市公司為樣本，數據結構為平衡面板數據。文章對樣本進行了如下篩選：?一是剔除金融類、房地產類企業；二是剔除資不抵債、連續虧損企業；三是剔除有關數據缺失企業；四是為了避免異常值對研究結果的影響，文章對連續變量進行雙側1%的縮尾處理，最終得到12585個“企業-年份”觀測樣本。文章上市公司基本特征、財務數據來自Wind數據庫和CSMAR數據庫，文章使用的計量分析軟件為?Stata?16.0。

3.2?變量定義

3.2.1?自變量

分析師關注度。文章以當年關注該公司的分析師人數總和來衡量分析師關注度。當年關注該企業的分析師人數越多，對應的企業所受關注越高。

3.2.2?因變量

文章參照王善平和李志軍（2011）[10]的方法構建模型（1）來測度企業投資效率。

Investi，t=α0+α1Growthi，t－1+α2Sizei，－1+α3Levi，t－1+α4Agei，t－1+α5Reti，t－1+α6Cashi，t－1+α7Investi，t－1+∑Yeari，t+∑Indi，t+ε（1）

模型（1）中，企業過度投資（Oiv），為模型（1）回歸后殘差，其值越大，表明企業過度投資效率越高。

3.2.3?中介變量

企業融資約束。文章選取KZ指數衡量企業融資約束水平。其數值越大，表明企業越難以在金融市場上融得資金。

3.2.4?控制變量

文章選取企業年齡、企業規模、資產負債率、綜合杠桿率、營業總收入、股權集中度、凈利潤增長率和二職合一作為控制變量。變量具體定義內容見表1。

3.3?模型設立

Oivi，t=β0+β1Analysti，t+∑φCV+∑Yeari，t+∑Indi，t+ε（2）

模型（2）中，變量Oiv為被解釋變量，表示企業過度投資，為模型（1）回歸后殘差的絕對值，值越大，表明過度投資程度越大。

為檢驗H2，文章借鑒溫忠麟等（2014）[11]構建模型（3）和模型（4）來檢驗融資約束的中介效應。

KZi，t=γ0+γ1Analysti，t+∑φCV+∑Yeari，t+∑Indi，t+ε（3）

Oivi，t=γ0+γ1Analysti，t+γ2KZi，t+∑φCV+∑Yeari，t+∑Indi，t+ε（4）

模型（3）、模型（4）中，KZ表示融資約束，其數值越大，表明企業融資難度越大。

4?實證結果分析

4.1?描述性統計

表2為主要變量的描述性統計結果。

4.2?回歸結果分析

基準回歸、中介效應見表3。

4.2.1?分析師關注度對企業過度投資的影響

文章使用模型（2）檢驗分析師關注對企業過度投資行為的影響。第（1）列中，Analyst的回歸系數為0.301，在10%水平上顯著，在控制其他影響因素的情況下，研究發現分析師關注度與企業過度投資顯著正相關。這表明企業在面臨高分析師關注度時，更傾向于增加投資，將公司的資源進行新的投資項目。這是由于分析師關注度越高，其信息中介作用發揮越充分，能夠進行過度投資的企業，其普遍經營情況較好。因此，能夠吸引更多投資者的目光，獲取更大的融資空間。從管理層角度出發，充裕的現金流很可能會導致管理層過度自信，以追求高收益為目的進行非理性投資。文章H1得到證明，即分析師關注提高會加劇企業過度投資行為。

4.2.2?融資約束的中介效應

根據表3回歸結果來看，首先第（2）列Analyst與KZ在1%水平下負向顯著，這說明分析師關注度能降低企業面臨的融資約束，有助于公司獲取更多的外部融資，當控制了KZ后，根據第（3）列回歸結果顯示，Analyst與Oiv的顯著性水平消失，說明完全中介效應顯著，表明分析師關注在影響企業過度投資時主要是通過融資約束的路徑，H3成立。

4.3?穩健性檢驗

4.3.1?替換解釋變量

參考趙勝民等（2021）研究，文章將研報關注度（Report）作為替代變量進行回歸。回歸結果支持前文結論[5]。

4.3.2?Bootstrap檢驗

文章針對中介效應進行Bootstrap檢驗，并通過檢驗。

5?研究結論與討論

文章選取2016—2020年A股上市企業為研究對象，探究分析師關注度與企業過度投資間的關系。結果表明：投資者關注度與企業過度投資間存在顯著正向關系。

更進一步地，從企業現金持有角度來看，分析師關注度提高會降低企業融資約束，使得企業能夠籌集更多資金進行投資，從而加劇企業過度投資行為。

研究結論具有重要的啟示和政策含義：對于投資者來說，分析師傳遞信息是獲取企業經營狀況的一個重要途徑，但是在進行投資時應避免盲從以及從眾心理，理性分析目標企業的經營狀況及投資決策，正確接受分析師的信息引導。

對于管理層來說，存在過度投資企業，分析師關注度的上升為企業帶來融資機會，企業能夠持有豐富的現金資源，企業決策者應合理利用資金，進行理性投資，規避管理層過度自信情況。

與此同時，企業應該強化內部控制體系，避免管理層出現“一言堂”的情況，謹慎理性地分析企業投資決策。

參考文獻：

[1]曹海敏，曲小昀.履行社會責任抑制企業非效率投資了嗎——基于商業信用的中介效應[J].會計之友，2022（8）：31-37.

[2]LIU?M?H.?Analysts’?incentives?to?produce?industry-level?versus?firm-specific?information[J].Journal?of?financial?and?quantitative?analysis，2011，46（3）：757-784.

[3]蘇武俊，高弋卜．分析師緩解了融資約束嗎？——基于數字金融的調節效應[J].金融與經濟，2021（8）：79-88．

[4]范云蕊，李辰穎.分析師關注、內部控制與企業債務融資約束[J].金融與經濟，2019（10）：25-30.

[5]趙勝民，張博超.分析師關注如何影響公司投資行為——基于不同投資類型的分析[J].中央財經大學學報，2021（5）：51-64.

[6]李佳寧，鐘田麗.企業投資決策趨同：“羊群效應”抑或“同伴效應”？——來自中國非金融上市公司的面板數據[J].中國軟科學，2020（1）：128-142.

[7]劉星，陳西嬋.證監會處罰、分析師跟蹤與公司銀行債務融資——來自信息披露違規的經驗證據[J].會計研究，2018（1）：60-67.

[8]張新民，張婷婷，陳德球.產業政策、融資約束與企業投資效率[J].會計研究，2017（4）：12-18，95.

[9]韓東平，張鵬.貨幣政策、融資約束與投資效率——來自中國民營上市公司的經驗證據[J].南開管理評論，2015，18（4）：121-129，150.

[10]王善平，李志軍.銀行持股、投資效率與公司債務融資[J].金融研究，2011（5）：184-193.

[11]溫忠麟，葉寶娟.中介效應分析：方法和模型發展[J].心理科學進展，2014，22（5）：731-745.

［作者簡介］閆憬瑤（1998—），女，漢族，河南項城人，就讀于長安大學經濟與管理學院，研究方向：企業投融資；姜思宇（1998—），女，漢族，吉林長春人，比亞迪汽車工程研究院，研究方向：企業經濟。