田纪文
【摘 要】 文章以2012—2020年A股上市公司为样本，利用文本分析法，考察了分析师报告中的创新相关信息对公司创新绩效的提升作用。结果表明，分析师报告中的创新相关信息水平与公司的创新绩效之间存在显着的正相关关系，分析师提供的创新相关信息越多，公司未来的创新成果产出越多，创新绩效越好。进一步研究发现，分析师对创新绩效的提升作用是通过缓解信息不对称，进而降低融资约束和代理成本实现的，当公司信息不对称程度较大、融资约束和代理成本较高时，分析师研究报告中的创新相关信息对于公司创新绩效的提升作用更大。文章丰富了分析师与公司创新绩效间关系的研究，对于分析师和投资者的信息关注和使用，以及公司和监管部门的信息利用和引导具有一定的启示意义。
【关键词】 分析师报告； 创新信息； 公司创新； 文本分析
【中图分类号】 F275.5 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2023）21-0124-08
一、引言
创新是驱动社会经济转型发展的根本动力，是实现由世界大国到强国转变的核心要素。党的十八大以来，党中央始终坚持创新在我国社会主义现代化建设中的核心地位，强调要以创新驱动经济高质量发展，加快建设创新型国家。党的二十大报告进一步提出了加快实施创新驱动发展战略，要求企业强化目标导向，提高科技成果转化和产业化水平。企业在创新中发挥着主体作用，提升企业的创新能力和创新水平是推动中国经济高质量发展的关键。作为重要的价值创造活动之一，创新对企业的生存发展意义重大，是其持续竞争优势的来源和基础。然而创新具有较高的不确定性和复杂性，加剧了信息不对称[1]，由此引发的融资约束和代理问题会对企业创新绩效产生一定的负面影响[2-3]。因此，如何缓解信息不对称，提高资本市场运行效率，引导资源合理配置，提升企业创新绩效，正成为当前学术界和实务界关注的热点话题。
围绕这一问题，以往文献进行了一系列的相关研究与探索。主要的关注点是通过提高公司信息披露的水平和质量，缓解信息不对称[4-5]。这虽然在一定程度上能够改善公司的信息环境，但实施效果有限。主要是由于创新活动的保密性、公司和管理层基于自身利益的考虑等原因，公司自身披露并不完善，加之投资者对公司自身披露的可信度存在疑虑，认同度不高[6-7]。因此，通过提高公司自身信息披露水平无法完全消除信息不对称，需要寻求其他途径更好地解决这一问题。
分析师作为信息中介，在资本市场上扮演着重要角色，通过对信息进行挖掘和解读，发布研究报告，向投资者传递有价值的信息，对公司行为和资本市场运行效率会产生重要影响[8]。分析师报告作为投资者重要的信息来源渠道，引导着投资者对公司的关注度，影响着投资者对公司的价值判断和投资决策。由此看来，分析师能够成为缓解信息不对称、提高公司创新绩效的一个更为理想的途径，这也为如何有效推动企业创新提供了新的思路。
以往的研究发现，分析师对公司创新具有促进作用，能够提升创新绩效和创新产出水平[3，9]，提高创新的市场认同度和市场价值[1]，这主要是依赖分析师的信息传递作用[7，10]，缓解信息不对称、提高公司透明度，减轻公司面临的融资约束，降低代理成本[2，11]。然而部分研究发现，分析师跟踪在一定程度上会对公司创新活动产生负面影响。分析师跟踪越多，公司的创新意愿越低，创新产出越小[12]，这主要是由于分析师对公司的关注加剧了公司的短期业绩压力[11]。为了达到分析师的业绩预测，公司可能会牺牲长期价值创造活动来换取短期利润[13-14]，抑制公司创新活动的开展。
由此看来，分析师对公司创新活动的影响并没有统一的结论，相关的实证研究结果也存在一定的出入。本文认为，出现这种不一致的结论很大程度上是由于这类研究将跟踪的分析师作为一个整体，忽视了分析师在信息使用、提供和传递的有效性方面存在的异质性。分析师对创新相关信息的获取和利用程度不同，预测和估值所考虑的因素存在差异，其研究报告提供的预测和分析结论以及其他相关信息的质量和价值不尽相同，导致其在信息传递进而缓解信息不对称方面的作用不同，最终对公司创新活动产生的影响也并不一致。此外，跟踪公司的分析师是否真正对公司创新活动进行了有效的关注并对相关信息进行了充分的收集和解读，这一问题也并不清楚，而对这一问题的回答是相关研究开展的基础，也是探究分析师关注公司创新活动的有效性以及影响公司创新活动内在机制的核心所在。
那幺，如果分析师对创新相关信息进行了充分的收集和解读，通过研究报告的形式提供并传递到资本市场，是否能够在一定程度上缓解信息不对称，减轻公司面临的业绩压力，更为有效地发挥提升公司创新绩效的积极作用？为了回答这一问题，本文以2012—2020年A股上市公司为样本，通过对分析师研究报告进行文本分析，考察公司创新绩效与分析师提供的创新相关信息水平之间的关系。
本文的研究贡献主要体现在以下方面：第一，拓展了关于分析师作用的相关研究。具体到分析师报告，从信息提供的角度探讨分析师通过信息传递缓解信息不对称的内在机理，对于理解分析师信息中介的作用机制和对资本市场的影响路径具有积极意义，为分析师的价值和作用有效性提供了进一步的证据。第二，丰富了关于分析师与公司创新之间关系的研究。深入到分析师研究报告中创新相关信息的层面，更为直观地从信息传递的角度探究分析师对公司创新绩效的影响，有助于更好地理解分析师影响公司创新的价值路径和内在机制。第三，拓展了关于信息披露的相关研究。从分析师这一信息中介的视角出发，基于分析师研究报告，通过文本分析的方法考察分析师提供的创新相关信息为公司带来的价值，为缓解信息不对称、提高公司创新绩效提供了新的研究思路。同时从实证角度丰富了关于创新相关信息价值的研究，进一步证实创新相关信息对于提升创新绩效的积极作用及其内在机制，为创新相关信息的有效性和重要性提供了直接证据。
二、理论分析与研究假设
信息不对称带来的融资约束和代理问题是阻碍公司创新的两个重要因素[15-16]。由于创新活动的专业性、复杂性和不确定性较高，加剧了公司面临的信息不对称程度[17]，从而增加了公司的融资成本和代理成本。分析师作为资本市场中的信息中介，通过不断收集和解读相关信息并通过研究报告传递给投资者，对公司行为和资本市场运行效率会产生一定的影响[18]。相关的研究表明，分析师跟踪对公司创新会产生重要影响[3，9-10，19]。分析师通过对公开信息进行解读和对私有信息进行挖掘，将相关的信息以研究报告的形式提供给投资者，提高了投资者掌握信息的数量和质量，有利于缓解信息不对称及其引发的逆向选择和融资约束，从而提高公司开展创新活动的意愿和能力[15]。另外，分析师对创新相关信息的提供有利于提高公司的透明度，有助于投资者对管理层创新活动的监督和激励，缓解代理问题，降低代理成本，提高创新活动开展的效率[3]。由此推断，分析师对创新相关信息进行收集和解读，有助于提高预测质量和提供更有价值的信息，这些信息传递到资本市场，能够缓解信息不对称，有利于资本市场运行效率的提高和资源的合理配置，降低创新活动面临的融资约束和代理成本，提高公司的创新意愿、创新能力和创新效率，最终实现公司创新绩效的提升。
另一方面，部分研究发现，分析师在一定程度上会对公司创新活动产生负面影响。分析师跟踪越多，公司的创新意愿越低，创新产出越小[11-12]，这主要是分析师对公司的关注加剧了公司的短期业绩压力。分析师对于公司的业绩预测更多的是针对短期的盈利情况，创新活动产生的价值是长期的，但是相应的支出和费用需要及时确认，对短期的利润会造成负面影响。为了达到分析师的业绩预测，公司可能会牺牲长期价值创造活动来换取短期利润[9]，抑制公司创新活动的开展。因此本文提出竞争性假设1。
H1a：分析师研究报告中的创新相关信息水平与公司的创新绩效正相关，分析师提供的创新相关信息越多，公司未来的创新成果产出越多，创新绩效越好。
H1b：分析师研究报告中的创新相关信息水平与公司的创新绩效负相关，分析师提供的创新相关信息越多，公司未来的创新成果产出越少，创新绩效越差。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
本文选取2012—2020年A股上市公司为样本，对样本进行了以下的筛选：（1）剔除分析师研究报告文本内容和相关变量缺失的样本；（2）剔除金融行业公司和ST类特殊处理公司；（3）剔除当年度、上一年度以及下一年度财务数据和股票交易数据缺失的样本；（4）剔除公司治理和分析师预测等变量缺失的样本，以最终得到的10 316个公司—年度观测值作为本文的样本。为了控制极端值对结果的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。
本文所使用的所有分析师研究报告的文本内容来自于新浪财经的“股票-研报-公司研究”模块。券商和分析师相关数据、公司的基本数据、财务数据、公司治理数据、专利数据和股票市场相关数据均来自于国泰安（CSMAR）数据库，公司的研发费用数据来自于同花顺数据库。
（二）模型设定
为了验证本文假设，构建模型1进行回归检验：
IApply=α0+α1AVG_IW+α2Size+α3BM+α4ROA+α5Lev+
α6Age+α7RD+α8SOE+α9Shr1+α10Board+α11Independent+
α12Analyst+α13Institution+α14Audit+α15BHShr+Industry+
Year+ε （1）
其中，被解释变量IApply为公司的创新绩效。根据以往的研究[1，9]，采用公司发明专利的申请作为创新绩效的代理变量，具体衡量方法为公司下一年度发明专利的申请数量加1，并取自然对数。这一数值越大，代表公司的创新活动产出越多，创新效率越高，创新绩效越好。本文的主要解释变量（AVG_IW）为分析师研究报告中创新相关信息的水平。参照已有文献[20]，使用“种子词+Word2Vec相似词扩充”的方法构建创新词库，统计创新词库中每个词汇在每一份分析师研究报告中出现的频数。然后，用分析师研究报告文本内容中创新相关词汇占全部词汇的比例计量每一份分析师报告中创新相关信息的水平（InnWords）。最后，以公司—年度为单位，将所有分析师在某一年度对某一家公司发布的研究报告中的创新相关词汇比例取平均，作为该公司当年度分析师报告中创新相关信息水平的衡量指标。这里本文主要关心的系数为α1。根据H1a，如果分析师研究报告中的创新相关信息越多，公司的创新绩效越好，那幺AVG_IW的系数α1应该显着为正。根据H1b，如果分析师研究报告中的创新相关信息越多，公司的创新绩效越差，那幺α1应该显着为负。
同时，为了减轻其他公司层面因素对结果的影响，本文对以下可能影响公司创新绩效的因素进行了控制：公司规模（Size）、账面市值比（BM）、盈利能力（ROA）、资产负债率（Lev）、公司年龄（Age）、研发投入水平（RD）、所有权性质（SOE）、第一大股东持股比例（Shr1）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Independent）、分析师跟踪（Analyst）、机构投资者持股比例（Institution）、审计质量（Audit）、是否同时发行B股或H股（BHShr），并控制了行业效应（Industry）和年度效应（Year）。
表1对上述变量进行了详细解释。
四、实证结果与分析
（一）描述性统计
表2列示了本文主要变量的描述性统计。可以看到，被解释变量（IApply）的均值为1.985。解释变量（AVG_IW）的均值为0.544，标准差为0.620，说明样本公司分析师研究报告中包含公司创新相关信息，并且这一变量具有一定的变异性，这为后面的回归分析提供了良好的数据基础。
（二）分析师研究报告中的创新相关信息水平与公司创新绩效的回归结果
表3报告了模型1的回归结果。列（1）是只控制了公司基本变量的回归结果。解释变量的系数为0.335，t值为13.68，在1%的统计水平上显着为正，说明分析师对创新相关信息的提供与公司未来创新成果产出之间存在显着的正相关关系，支持了H1a。列（2）是在列（1）的基础上控制了公司内外部治理相关变量后的回归结果，可以看到，在加入所有控制变量后，AVG_IW的系数为0.354，t值为14.33，在1%的统计水平上显着为正，进一步证明在控制其他因素的影响后，分析师研究报告中的创新相关信息对于公司创新绩效具有一定的提升作用。综合列（1）和列（2）的结果，H1a得到了证实，即分析师研究报告中的创新相关信息水平与公司创新绩效正相关，分析师提供的创新相关信息越多，公司未来创新活动的产出越大。
（三）稳健性检验
1.内生性检验。分析师研究报告中的创新相关信息水平与公司创新绩效的关系可能会受到内生性问题的影响。本文在主检验模型的设计中考虑到了这个问题，将公司下一年度创新活动产出作为被解释变量纳入模型，并对公司的研发投入水平进行了控制，以此减轻内生性问题对结果的影响。在稳健性检验中，本文采取两阶段最小二乘法对可能存在的内生性问题进行进一步的控制，选取同行业其他公司的分析师研究报告中创新相关信息水平的均值（AVG_IW_IND）作为分析师提供创新相关信息水平的工具变量。行业内其他公司的分析师研究报告中的创新相关信息水平反映了该行业分析师对该信息提供的整体情况，与本公司分析师研究报告中的创新相关信息水平有一定的相关性，但与本公司创新绩效的关系相对较弱。工具变量两阶段回归的结果如表4所示，列（1）展示了第一阶段的回归结果，工具变量同行业其他公司分析师报告中创新相关信息水平均值（AVG_IW_IND）的系数为0.579，在1%的统计水平上显着为正，证实了行业内其他公司分析师报告中创新相关信息水平与本公司分析师报告中相关信息水平具有显着正相关关系，这一工具变量的选取是合适的。列（2）报告了第二阶段的回归结果，分析师研究报告中创新相关信息水平与公司创新绩效仍然呈现显着的正相关关系（AVG_IW=1.532，t=22.85），说明在对可能存在的内生性问题进行控制后，主要结果仍然存在，证明了本文结果具有稳健性。
2.对样本进行限制。由于所处的行业不同，创新活动对公司的重要程度并不一致，也不是所有的公司都会开展创新活动，本文的样本可能存在一定的选择偏差。因此采用四种方法对样本进行限制：（1）剔除当年度没有研发投入的样本，剩余样本数为7 996；（2）剔除没有下一年度专利产出的样本，样本数量相应缩减到7 545；（3）参照何瑛等[25]的方法，剔除行业代码为A、D、F、H、J、K 和M的非创新型公司，样本数量剩余8 415；（4）只保留当年度分析师对公司发布的研究报告中有创新相关信息的样本，样本数量减少至9 603。限制样本后模型1的结果分别列示在表5中的列（1）—列（4），可以看到解释变量的系数仍然均显着为正，说明本文的主要结果受到样本创新活动偏差影响的可能性较小，具有一定的稳健性。
3.更改变量的衡量方式。首先，更改被解释变量的衡量方法，采用公司下一年度发明专利授权数量（IGrant）作为公司创新绩效的替代变量。其次，更改解释变量的衡量方法，采用分析师研究报告中包含创新相关词汇的句子占总句子数的比例（AVG_IS）来计量分析师报告中创新相关信息水平。更改变量衡量方法后模型1的结果列示在表6中。列（1）和列（2）系数仍然均显着为正（AVG_IW=0.337，t=16.00，AVG_IS=2.104，t=14.51），说明解释变量和被解释变量的衡量方法不会影响本文的主要结果。
（四）进一步检验
本文进一步检验了分析师研究报告中的创新相关信息对公司创新绩效提升作用的影响路径。创新活动加剧了外部投资者和其他利益相关者与公司内部管理者之间的信息不对称程度[1]，致使公司创新活动面临较高的融资约束，外部融资难度和融资成本增加，创新活动所需的资金来源得不到保证[21]，导致创新项目不能有效开展。同时，由于创新的复杂性和不确定性，投资者很难监督和评价管理者的行为，容易引发道德风险，委托代理问题更加严重，加剧了管理层的短视行为和机会主义行为[2，11]，管理层创新意愿较低，导致创新资金使用的效率较低以及创新动力不足，代理成本增加。由此看来，信息不对称以及由此产生的融资约束和代理问题会对公司创新活动的绩效产生负面影响，此时对于分析师这一信息中介的需求增加，分析师在缓解信息不对称，进而降低融资约束和代理成本，最终提升公司创新绩效方面的作用更有价值。因此，本文接下来检验是否在公司信息不对称程度较高、融资约束较大、代理成本较高的情况下，分析师研究报告中的创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系更强。构建模型2进行回归检验：
IApply=β0+β1AVG_IW×Intvar+β2AVG_IW+β3Intvar+
β4Size+β5BM+β6ROA+β7Lev+β8Age+β9RD+β10SOE+
β11Shr1+β12Board+β13Independent+β14Analyst+β15Institution+β16Audit+β17BHShr+Industry+Year+μ （2）
其中，Intvar为调节变量，这里主要关心交乘项AVG_IW×Intvar的系数β1。调节变量分为三类，第一类是信息不对称程度。根据伊志宏等[22]和连立帅等[23]的研究，采用两个指标衡量：分析师预测分歧（FDIS）和公司的股价信息含量（SYN）。分析师预测分歧为当年分析师对该公司盈利预测的标准差与盈利预测均值的比值。这一数值越大，代表分析师预测分歧越高，公司的信息不对称程度越大。公司的股价信息含量用模型3和模型4进行计量。其中，Rj，t，w为公司j在t年度第w周考虑现金股利再投资的股票收益率，Rm，t，w为t年度按照流通市值加权平均得到的第w周的综合市场股票收益率，Rm，t，w-1为t年度按照流通市值加权平均得到的上一周综合市场股票收益率。模型3回归得到的R2代表了公司的股价波动中能够被市场波动所解释的部分，即股价同步性，再利用模型4对R2进行自然对数转换，得到SYN。这一数值越大，代表公司的股价信息含量越高，信息不对称程度越低。如果当信息不对称程度较大，即分析师预测分歧较大、股价信息含量较低时，分析师研究报告中创新相关信息对公司创新绩效的提升作用更大，那幺当Intvar为FDIS时，β1应显着为正；当Intvar为SYN时，β1应显着为负。
Rj，t，w=γ0+γ1Rm，t，w+γ2Rm，t，w-1+νj，t，w （3）
SYNj，t=Ln■ （4）
第二类调节变量代表公司面临的融资约束。借鉴余明桂等[9]和张璇等[24]的研究，选取货币资金比例（Cash）和SA指数的绝对值（SA_abs）作为代理变量。货币资金比例用公司货币资金占总资产的比例进行衡量，这一数值越大，代表公司的现金持有越多，面临的融资约束较小。SA指数采用模型5进行计量。其中，Size为公司规模的自然对数，Age为公司年龄。计算出的SA指数取绝对值，这一数值越大，代表公司面临的融资约束程度越高。如果当融资约束较大，即公司的现金持有较少、SA指数的绝对值较高时，分析师研究报告中创新相关信息对公司创新绩效的提升作用更大，那幺当Intvar为Cash时，β1应显着为负；当Intvar为SA_abs时，β1应显着为正。
SAj，t=0.043Size■■-0.737Sizej，t-0.04Agej，t （5）
第三类调节变量表示代理成本。借鉴陈钦源等[3]和何瑛等[25]的研究，采用两个指标进行衡量：公司的所有权性质（SOE）和股权制衡度（CERI）。对于国有企业来说，股东对管理者的监督难度较大，容易造成低效率的问题，公司在创新活动中面临的第一类代理问题较为严重，代理成本较高。股权制衡度用第一大股东持股比例与第二大股东持股比例的比值衡量，这一数值越大，代表公司的股权制衡度较低，公司创新活动面临的第二类代理问题较为严重，代理成本相对较高。如果当代理成本较高时，即对于国有企业以及股权制衡度较低的公司，分析师研究报告中的创新相关信息对公司创新绩效的提升作用更大，那幺当Intvar为SOE和CERI时，β1应均显着为正。
回归结果列示在表7中。列（1）和列（2）是当调节变量为公司信息不对称程度时的回归结果。当采用分析师预测分歧作为衡量指标时，AVG_IW×Intvar的系数为0.273，在1%的统计水平上显着为正，说明分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系在分析师预测分歧较大的情况下更显着；采用股价信息含量作为衡量指标时，AVG_IW×Intvar的系数为-0.098，在1%的统计水平上显着为负，说明分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系在股价信息含量较低的情况下更显着。这说明当信息不对称程度较高时，分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系更强。即分析师对创新相关信息的提供有助于缓解公司信息不对称，从而起到提升公司创新绩效的作用。
列（3）和列（4）是当调节变量为公司面临的融资约束程度时的回归结果。其中，列（3）的结果表明，在货币资金作为代理变量时，交乘项的系数为-0.382，在5%的统计水平上显着为负，说明分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系在公司货币资金较少的情况下更显着；列（4）表明用SA融资约束指标作为代理变量时，交乘项的系数为0.174，在1%的统计水平上显着为正，说明分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系在融资约束较高的情况下更显着。这两个结果说明当公司面临的融资约束较高时，分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系更强，即分析师对创新相关信息的提供有助于缓解公司信息不对称，降低公司面临的融资约束程度，从而起到提升公司创新绩效的作用。
列（5）和列（6）是当调节变量为公司代理成本时的结果。可以看到，在分别用公司的产权性质和股权制衡度作为代理成本的衡量指标时，交乘项系数均显着为正，证实分析师报告中创新相关信息水平与公司创新绩效的正相关关系在代理成本较高时，即在国有企业以及股权制衡度较低的情况下更强。说明分析师对创新相关信息的提供有助于缓解公司信息不对称，降低公司的代理成本，从而起到提升公司创新绩效的作用。
五、结论与启示
本文以2012—2020年A股上市公司为样本，考察分析师研究报告中创新相关信息对公司创新绩效的提升作用，以及这一作用的影响因素和路径。实证结果表明，分析师研究报告中创新相关信息水平与公司创新绩效之间存在显着的正相关关系，分析师提供的创新相关信息越多，公司未来的创新成果产出越多，创新绩效越好。进一步检验发现，这一提升作用主要是通过缓解信息不对称，进而降低融资约束和代理成本实现的，体现在当公司信息不对称程度较大、融资约束和代理成本较高时，分析师研究报告中创新相关信息对于提升公司创新绩效的作用更强。
本文的研究结论具有一定的现实意义：首先，本文从分析师的角度，提示分析师在关注会计信息的同时，也需要对其他非财务信息如创新信息进行充分的关注和利用，从而提升研究报告的质量和价值，更好地发挥其推动资本市场稳定健康发展、服务实体经济的作用。其次，本文的结论为投资者如何利用分析师报告，重点关注哪些信息以及如何判断信息的价值大小提供了一定的依据。此外，本文的结论提示公司需要认识到分析师研究报告作为投资者重要的外部信息来源，对于了解公司相关信息具有补充作用，公司一方面可以利用这一信息渠道缓解信息不对称产生的负面影响，另一方面也需要积极释放有价值的信号帮助分析师有效地收集、利用和传递相关信息。这对于提高创新相关信息的质量和优化信息传播途径，以及改善创新活动的效率具有一定的启示作用。最后，本文的研究结论可以为政府有关部门提供一定的参考价值。政府部门在政策制定和市场监管过程中，需要充分重视和利用分析师等信息中介在信息传递方面的重要作用。在信息不对称较为严重导致创新活动产生扭曲，公司披露难以完全解决这一问题时，可以考虑更多地借助资本市场中的信息中介，特别是分析师来提供更多更有价值的信息，充分有效地发挥和利用信息中介在信息传递、提高信息透明度和资本市场效率、引导资源合理配置、推动公司创新、提升创新绩效等方面的重要作用和价值，更好地实现实体经济乃至整个社会经济高质量发展的目标。
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