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(天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

1 引言

分析師預(yù)告是證券分析師發(fā)布盈余預(yù)測(cè)的載體，也是證券分析師發(fā)布最頻繁的一種公告類型。由于證券分析師具有專業(yè)的信息收集和處理能力，投資者認(rèn)為其發(fā)布的預(yù)告能提供未充分反應(yīng)在市場(chǎng)中的信息。因此，分析師預(yù)告的有效性體現(xiàn)在它能為投資者提供有價(jià)值的信息，為投資者提供決策依據(jù)。但中國(guó)證券分析師行業(yè)的發(fā)展時(shí)間較短而且起點(diǎn)較低，普遍存在行業(yè)自律意識(shí)欠缺和監(jiān)管缺失的問題。部分分析師受自身利益驅(qū)使，導(dǎo)致研究報(bào)告出現(xiàn)過一系列丑聞：例如 “寶安石墨烯”事件、中信證券“天價(jià)榨菜”事件以及銀河證券“攀鋼釩鈦”事件[1]。這些問題使分析師預(yù)告的有效性受到了質(zhì)疑，在這一現(xiàn)實(shí)背景下“拷問”分析師預(yù)告的有效性，不僅回答了投資者決策是否應(yīng)以分析師預(yù)告作為依據(jù)的現(xiàn)實(shí)問題，對(duì)指導(dǎo)中國(guó)證券分析師行業(yè)的健康發(fā)展也具有重要意義。

學(xué)術(shù)界研究分析師預(yù)告一開始往往只關(guān)注分析師預(yù)告的某一特征，并沒有將分析師預(yù)告作為一個(gè)系統(tǒng)的研究對(duì)象。例如，分析師預(yù)告的主要內(nèi)容是盈余預(yù)測(cè)，早期研究重點(diǎn)關(guān)注盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。然而大量經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性甚至不如簡(jiǎn)單時(shí)間序列模型[2,3]，因此盈余預(yù)測(cè)被認(rèn)為是無效的。后續(xù)研究指出這種有偏差的結(jié)果仍然能為投資者提供有價(jià)值的信息。理由是投資者會(huì)理性預(yù)期到盈余預(yù)測(cè)存在偏差，因此分析師不會(huì)完全真實(shí)地披露其私有信息，均衡條件下分析師的最優(yōu)選擇是提供有偏差的結(jié)果達(dá)到自身效用最大化[4]。投資者通過調(diào)整預(yù)期，可以推斷出分析師預(yù)告產(chǎn)生偏差的動(dòng)機(jī)和上市公司真實(shí)的基本面信息[5]。

為了從分析師預(yù)告中獲得有價(jià)值的信息，后續(xù)學(xué)者逐漸從源頭上探究分析師發(fā)布預(yù)告的動(dòng)機(jī)，關(guān)注重點(diǎn)從盈余預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向分析師預(yù)告的其它特征。例如，從分析師如何選擇跟蹤對(duì)象的角度，F(xiàn)ischer和Stocken[6]指出投資者能依據(jù)分析師的跟蹤決策推斷出與上市公司的經(jīng)營(yíng)前景和公開信息精度有關(guān)的信息；從分析師如何確定發(fā)布時(shí)間的角度，Guttman[7]指出投資者能依據(jù)發(fā)布時(shí)間推斷出預(yù)告中新信息含量的相對(duì)大??；此外，Altinkili?和Hansen[8]指出投資者還能根據(jù)預(yù)告的發(fā)布數(shù)量推斷出與近期公司事件重要性相關(guān)的信息。綜上，分析師預(yù)告的不同維度都能為投資者提供有價(jià)值的信息，應(yīng)將其作為一個(gè)系統(tǒng)的研究對(duì)象來論證分析師預(yù)告的有效性。上述文獻(xiàn)為研究中國(guó)分析師預(yù)告的有效性提供了充分的理論基礎(chǔ)，但一個(gè)重要的挑戰(zhàn)是無法直接觀測(cè)到投資者推斷出的信息。

隨著市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的發(fā)展，專業(yè)投資者與普通投資者之間的信息不對(duì)稱問題在金融市場(chǎng)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中得到了充分的研究[9]。專業(yè)投資者一般具有更強(qiáng)的信息處理能力，他們會(huì)花費(fèi)更多的時(shí)間和精力去分析與投資相關(guān)的信息，以此來獲得信息優(yōu)勢(shì)[10]。信息不對(duì)稱的變化能直接反應(yīng)信息融入價(jià)格的動(dòng)態(tài)過程，因此更適合作為投資者是否能從預(yù)告中推斷出信息的代理變量。公告前后信息不對(duì)稱的變化也一直是披露理論的重要內(nèi)容[11,12]，已有文獻(xiàn)系統(tǒng)地研究了不同類型公告對(duì)信息不對(duì)稱的影響差異。一方面，Kim和Verrecchia[11]指出業(yè)績(jī)預(yù)告(或業(yè)績(jī)公告)發(fā)布后投資者間信息不對(duì)稱增加；另一方面，Amiram等[13]指出分析師預(yù)告發(fā)布后投者間信息不對(duì)稱會(huì)減少。上述相反的效應(yīng)主要是因?yàn)闃I(yè)績(jī)預(yù)告中普通投資者和專業(yè)投資者都不知道的信息占主導(dǎo)，而專業(yè)投資者相對(duì)于普通投資者來說知道更多分析師預(yù)告中的信息。也就是說，從信息不對(duì)稱的角度研究中國(guó)分析師預(yù)告的有效性，不僅能判斷預(yù)告中是否包含新信息，還能判斷它對(duì)市場(chǎng)中哪種類型的投資者來說是新信息。本文預(yù)期通過研究中國(guó)分析師預(yù)告發(fā)布前后信息不對(duì)稱的變化，刻畫出預(yù)告信息融入市場(chǎng)價(jià)格的動(dòng)態(tài)過程，以探究中國(guó)分析師預(yù)告的有效性。

與以往研究相比，本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：(1)結(jié)合中國(guó)特殊制度背景，從投資者間信息不對(duì)稱的視角探究了分析師預(yù)告的披露效應(yīng)，為研究分析師預(yù)告的有效性提供了新的路徑。(2)排除了影響結(jié)論的內(nèi)生性因素，例如好壞消息，以及公司公告對(duì)信息不對(duì)稱影響的疊加效應(yīng)，驗(yàn)證了中國(guó)分析師預(yù)告的有效性。(3)分別采用買賣價(jià)差、市場(chǎng)深度兩個(gè)指標(biāo)作為衡量信息不對(duì)稱的代理變量，以增強(qiáng)研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

2 制度背景與研究假設(shè)

2.1 中國(guó)證券分析師的發(fā)展現(xiàn)狀

中國(guó)資本市場(chǎng)建立初期，證券分析師行業(yè)還未規(guī)范化、職業(yè)化。媒體和個(gè)人對(duì)上市公司的評(píng)論一般只限于股票買賣建議，這些建議普遍過度依賴技術(shù)分析，缺乏對(duì)公司基本面的深入解讀。這使得中小投資者往往只關(guān)注短期利益而忽視基本面信息，由此產(chǎn)生的追漲殺跌行為大大加劇了股市波動(dòng)，嚴(yán)重阻礙了中國(guó)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展。進(jìn)入新世紀(jì)以后，中國(guó)證監(jiān)會(huì)和中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)通過了一系列分析師職業(yè)規(guī)范和道德準(zhǔn)則，標(biāo)志著中國(guó)證券分析師行業(yè)正式進(jìn)入規(guī)范化階段。

證券分析師是上市公司和投資者之間信息傳播的橋梁，對(duì)處于轉(zhuǎn)型期并高速發(fā)展的新興市場(chǎng)來說其橋梁作用更加重要[14]。早期的研究主要關(guān)注中國(guó)分析師對(duì)資本市場(chǎng)的影響：朱紅軍等[15]的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，證券分析師報(bào)告能使股票價(jià)格包含更多公司基本面的信息，從而降低股價(jià)同步性，提高資本市場(chǎng)運(yùn)行效率；儲(chǔ)一昀和倉勇濤[16]發(fā)現(xiàn)分析師對(duì)上市公司首日收盤價(jià)的預(yù)測(cè)是可以信賴的。

但是，證券分析師和投資者之間仍然存在潛在的利益沖突，證券分析師為自身的短期利益并不一定向投資者全面?zhèn)鬟f基本面信息，分析師報(bào)告的質(zhì)量一度飽受質(zhì)疑。岳衡和林小馳[3]指出證券分析師盈余預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與季度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型相比并不具有優(yōu)勢(shì)。如果說分析師的盈余預(yù)測(cè)是無效的，為何證券分析師的活動(dòng)能提高市場(chǎng)運(yùn)行效率呢？近些年學(xué)者們更加關(guān)注中國(guó)的證券分析師如何影響市場(chǎng)。張宗新和楊萬成[1]指出中國(guó)證券分析師影響市場(chǎng)的途徑有兩種：信息模式和聲譽(yù)模式。曲曉輝和畢超[17]指出中國(guó)證券分析師在市場(chǎng)中主要扮演信息解釋的角色，重點(diǎn)分析了分析師的解釋行為特征與會(huì)計(jì)信息特征之間的關(guān)系。然而，已有研究并沒有找到中國(guó)分析師發(fā)布報(bào)告有效性的直接證據(jù)，主要挑戰(zhàn)是理論研究表明從盈余預(yù)測(cè)的角度證明報(bào)告的有效性這條路徑并不可行[18]。分析師預(yù)告的有效性主要體現(xiàn)在其是否能為投資者提供有價(jià)值的信息，因此從信息不對(duì)稱的角度證明分析師預(yù)告有效是一條合理替代路徑[13]，這為探究預(yù)告信息融入價(jià)格的動(dòng)態(tài)過程提供了一個(gè)新的視角。

2.2 理論分析與研究假設(shè)

已有文獻(xiàn)證明，專業(yè)投資者和普通投資者之間存在信息不對(duì)稱的原因主要有兩個(gè)：第一，專業(yè)投資者有優(yōu)于普通投資者的信息收集渠道；第二，專業(yè)投資者具有更強(qiáng)的信息處理能力，能將上市公司剛發(fā)布的公開信息轉(zhuǎn)化成私有信息，形成暫時(shí)的信息優(yōu)勢(shì)[10]。Kim和Verrecchia[11]研究信息披露對(duì)信息不對(duì)稱的影響后，提出了信息不對(duì)稱增加力與減少力假說。信息不對(duì)稱增加力是指當(dāng)信息公告包含的信息對(duì)所有投資者都是新的時(shí)，由于專業(yè)投資者相對(duì)普通投資者具有更快的處理能力，信息發(fā)布時(shí)投資者間信息不對(duì)稱會(huì)增加。信息不對(duì)稱減少力是指當(dāng)信息公告包含的信息只對(duì)普通投資者是新的時(shí)，公告發(fā)布之后普通投資者會(huì)逐漸消化公告中的信息，信息發(fā)布時(shí)投資者間信息不對(duì)稱會(huì)減少。公告對(duì)信息不對(duì)稱的影響取決于信息增加力和減少力的相對(duì)大小。

分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱的影響與分析師在資本市場(chǎng)中扮演的角色密不可分。分析師既是會(huì)計(jì)信息的使用者，又是會(huì)計(jì)信息的提供者[19]。一方面，當(dāng)股價(jià)沒有充分反應(yīng)市場(chǎng)信息時(shí)，分析師通過充分挖掘上市公司的非公開信息獲取信息優(yōu)勢(shì)，并將這部分信息有償?shù)剞D(zhuǎn)讓給機(jī)構(gòu)投資者[20]，扮演著會(huì)計(jì)信息使用者的角色。另一方面，分析師通過專業(yè)的財(cái)務(wù)知識(shí)解讀上市公司的公開信息，幫助普通投資者消化新信息，不僅有利于提高自己的職業(yè)聲譽(yù)[21,22]，也能為投資銀行創(chuàng)造更多的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)[22]，扮演著會(huì)計(jì)信息提供者的角色。

中國(guó)的普通投資者與國(guó)外普通投資者不同，很少有人會(huì)系統(tǒng)地分析公司財(cái)務(wù)信息后進(jìn)行投資決策。中國(guó)分析師與專業(yè)投資者信息重合度高的原因有兩條：第一，專業(yè)機(jī)構(gòu)會(huì)雇用賣方分析師對(duì)上市公司進(jìn)行持續(xù)的跟蹤調(diào)查，自申萬證券研究所組建專業(yè)化賣方研究團(tuán)隊(duì)以來，許多專業(yè)機(jī)構(gòu)都建立了自己的研究團(tuán)隊(duì)，分析師的信息搜尋活動(dòng)與專業(yè)投資者高度相似；第二，市場(chǎng)中的一些非公開信息往往是通過“上市公司—證券分析師—機(jī)構(gòu)投資者—普通投資者”的路徑傳播，分析師會(huì)在預(yù)告發(fā)布前將部分信息有償?shù)剞D(zhuǎn)給機(jī)構(gòu)投資者，從而提高投資者的決策質(zhì)量[23]。據(jù)此推斷中國(guó)分析師預(yù)告中的信息是專業(yè)投資者已知的部分占主導(dǎo)，它包含普通投資者不知道的信息。按照Kim和Verrecchia[11]的理論，信息不對(duì)稱減少力顯著高于增加力。因此，本文提出假設(shè)：

H1中國(guó)分析師預(yù)告發(fā)布后投資者間的信息不對(duì)稱會(huì)減少。

分析師傾向于追蹤業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好的上市公司，通過發(fā)布分析師預(yù)告來提高聲譽(yù)并和公司管理者維持良好的關(guān)系，以獲取更多的信息收集渠道和投行業(yè)務(wù)。如果一定時(shí)間段內(nèi)，上市公司被更多的分析師預(yù)告覆蓋，這說明上市公司可能有更好的業(yè)績(jī)[24]。因此普通投資者關(guān)注度會(huì)增加，分析師預(yù)告發(fā)布后投資者間信息不對(duì)稱下降的幅度更大。另一方面，分析師一般會(huì)在重大事件發(fā)生后集中發(fā)布分析師預(yù)告[8]，分析師預(yù)告發(fā)布的數(shù)量越多，對(duì)信息不對(duì)稱的影響會(huì)更加明顯。因此，本文提出假設(shè)：

H2相同時(shí)間段內(nèi)分析師預(yù)告發(fā)布的數(shù)量越多，預(yù)告發(fā)布后信息不對(duì)稱減少的幅度越大。

3 研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

3.1 樣本選擇與描述

中國(guó)資本市場(chǎng)每年都有大量的新公司上市，考慮到交易數(shù)據(jù)的連續(xù)性和分析師預(yù)告樣本數(shù)量的充足性，本文選取中證800指數(shù)成分股的上市公司在2012年1月1日至2017年12月31日期間發(fā)布的分析師預(yù)告的信息。中證800指數(shù)是中國(guó)證券市場(chǎng)覆蓋面最廣的指數(shù)之一，包含不同行業(yè)最具代表性的公司。首先，本文對(duì)分析師預(yù)告進(jìn)行如下篩選：(1)保證每個(gè)分析師預(yù)告包含報(bào)告公布日、預(yù)測(cè)終止日、分析師姓名、預(yù)測(cè)每股收益、證券代碼這些重要信息，得到99038個(gè)初始觀測(cè)值。(2)同一發(fā)布日可能包含多個(gè)分析師預(yù)告，因此只算作一個(gè)發(fā)布日，樣本個(gè)數(shù)進(jìn)一步減少為54639。(3)避免不同分析師預(yù)告之間可能產(chǎn)生的疊加效應(yīng)，刪除分析師預(yù)告發(fā)布日期之后兩天內(nèi)的其它分析師預(yù)告，樣本數(shù)量減少為43393。(4)防止業(yè)績(jī)公告和業(yè)績(jī)預(yù)告對(duì)分析師預(yù)告發(fā)布后的效應(yīng)產(chǎn)生影響，剔除業(yè)績(jī)公告日和業(yè)績(jī)預(yù)告日后兩天發(fā)布的分析師預(yù)告，樣本數(shù)量進(jìn)一步減少為41834。由于分析師預(yù)告，業(yè)績(jī)公告和業(yè)績(jī)預(yù)告可能在周末(非工作日)發(fā)布信息公告，為使篩選更加精確，本文將所有信息公告發(fā)布日期為非交易日的調(diào)整到下一個(gè)交易日日期。

其次，本文選取分析師預(yù)告發(fā)布日前后2天(包括發(fā)布日當(dāng)天，共5天)的價(jià)差數(shù)據(jù)(百分比價(jià)差)和控制變量數(shù)據(jù)：包括前一個(gè)季度的換手率(Turnover)、公司規(guī)模(lnSize)、股價(jià)(Price)、交易量(Volume)、累計(jì)回報(bào)率(AbsCAR)和波動(dòng)率(Volatility)。為剔除異常值的影響，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。本文的分析師預(yù)告數(shù)據(jù)取自CSMAR數(shù)據(jù)庫，其它數(shù)據(jù)取自WIND數(shù)據(jù)庫。最終得到31599個(gè)有效的分析師預(yù)告發(fā)布日，共包含157995個(gè)樣本觀測(cè)值。

3.2 模型設(shè)計(jì)

為探究分析師預(yù)告期間信息不對(duì)稱的變化，本文通過控制買賣價(jià)差中庫存成本和指令處理成本兩部分，分離出逆向選擇成本部分作為投資者間信息不對(duì)稱程度的代理變量。具體過程如下：價(jià)格會(huì)影響流動(dòng)性提供者的指令處理成本；換手率會(huì)影響庫存成本[25]；前一季度平均收益波動(dòng)率和公司規(guī)模會(huì)影響流動(dòng)性提供者的庫存風(fēng)險(xiǎn)；交易量和市場(chǎng)深度會(huì)影響流動(dòng)性提供者的存貨成本[13]；用累計(jì)異?；貓?bào)率的絕對(duì)值控制信息內(nèi)容對(duì)買賣價(jià)差的影響[13]。以百分比買賣價(jià)差作為因變量，其它控制變量作為自變量來代表買賣價(jià)差的非信息不對(duì)稱部分，并用時(shí)間虛擬變量衡量公告發(fā)布前后信息不對(duì)稱的變化動(dòng)態(tài)。變量的定義及計(jì)算公式如下。

表1 主要變量定義及計(jì)算公式

為檢驗(yàn)假設(shè)1，本文分別構(gòu)建以下模型研究分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱的短期影響(時(shí)間窗口為5天)和長(zhǎng)期影響(時(shí)間窗口為21天)。

模型1：

PQSi,d=β0+β1PreInfo1i,d+β2Info0i,d+β3Info1i,d+

β4PostInfo2i,d+β5lnSizei,t-1+β6Volatilityi,t-1+

β7Turnoveri,t-1+β8Depthi,d+β9Pricei,d+

β10Volumei,d+β11AbsCARi,d+εi,d

模型2：

β6Volatilityi,t-1+β7Turnoveri,t-1+β8Depthi,d+

β9Pricei,d+β10Volumei,d+β11AbsCARi,d+εi,d

在模型中，變量下標(biāo)的i，d，t分別代表公司、日期和季度。因變量PQSi,d代表d交易日的百分比價(jià)差。PreInfo1和Info0分別代表信息發(fā)布前一天和當(dāng)天的虛擬變量。Info1和PostInfo2分別代表信息發(fā)布后第一天和第二天的虛擬變量。在短期影響的模型中，以發(fā)布前第二天d-2的百分比買賣價(jià)差PQS作為基準(zhǔn)來衡量信息不對(duì)稱變化動(dòng)態(tài)。根據(jù)假設(shè)1，如果分析師預(yù)告能顯著影響投資者間的信息不對(duì)稱，則預(yù)告發(fā)布之后的時(shí)間虛擬變量應(yīng)該顯著小于0，我們預(yù)期β3<0和β4<0。本文同樣采用Depth作為信息不對(duì)稱的代理變量，如果信息不對(duì)稱下降，我們預(yù)期β3>0和β4>0。

3.3 估計(jì)方法

上述實(shí)證模型既包含公告日期前后的日度時(shí)間虛擬變量，也包含季度的交易數(shù)據(jù)，并且每一年度不同公司的分析師預(yù)告數(shù)量不一樣，樣本屬于非平衡面板數(shù)據(jù)?？紤]到自變量包含季度數(shù)據(jù)，其存在序列相關(guān)性，以及不同公司之間存在差異，本文估計(jì)模型參數(shù)時(shí)，需要同時(shí)考慮樣本的個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)。為保證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用四種不同的方法估計(jì)模型參數(shù)：(1)方法1，考慮時(shí)間固定效應(yīng)，按個(gè)體維度計(jì)算聚類標(biāo)準(zhǔn)差；(2)方法2，不考慮個(gè)體固定效應(yīng)，按個(gè)體和時(shí)間維度計(jì)算聚類標(biāo)準(zhǔn)差；(3)方法3，考慮時(shí)間序列相關(guān)和個(gè)體固定效應(yīng)，計(jì)算穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差；(4)方法4，考慮時(shí)間序列相關(guān)、個(gè)體與時(shí)間和固定效應(yīng)，計(jì)算穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差。實(shí)證結(jié)果表明四種方法得出的結(jié)論都一致，出于穩(wěn)健性考慮，本文選擇考慮較為全面的第4種方法。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱的短期影響

信息公告對(duì)信息不對(duì)稱的影響取決于公告中的信息是否對(duì)所有投資者都是新信息。由于分析師預(yù)告的發(fā)布主體是證券分析師，并且證券分析師經(jīng)常被作為專業(yè)投資者的代理指標(biāo)。已有研究表明分析師傾向于發(fā)布好消息而隱藏壞消息[25]，本文通過區(qū)分預(yù)告類型檢驗(yàn)結(jié)論的穩(wěn)健性。如果分析師預(yù)告中EPS的預(yù)測(cè)值高于所有分析師對(duì)同一家公司EPS的一致預(yù)期(均值)，標(biāo)記這一預(yù)告為好消息，其它的記為壞消息。

表2描述了分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱短期影響的回歸結(jié)果。在預(yù)告發(fā)布之后的第一天和第二天，PQS分別下降0.078和0.104(0.182-0.078)，總下降幅度為1.3%(0.182/14，14為平均買賣價(jià)差)。這說明分析師預(yù)告包含普通投資者不知道的新信息，預(yù)告發(fā)布之后普通投資者會(huì)逐漸消化新信息，從而減少投資者之間的信息不對(duì)稱。進(jìn)一步區(qū)分分析師預(yù)告的好壞后，信息不對(duì)稱程度都有所降低。這也說明無論是好消息還是壞消息，分析師預(yù)告都包含普通投資者不知道的新信息。

表2 不同估計(jì)方法下分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱短期影響的回歸結(jié)果

4.2 分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱的長(zhǎng)期影響

表3展示了分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱長(zhǎng)期影響的估計(jì)結(jié)果。為減少預(yù)告發(fā)布對(duì)信息不對(duì)稱基準(zhǔn)的影響，本文選擇以信息發(fā)布前10天(PreInfo10)作為比較基準(zhǔn)。此時(shí)信息不對(duì)稱相對(duì)比較平穩(wěn)，有利于研究預(yù)告發(fā)布前后信息不對(duì)稱的變化趨勢(shì)。實(shí)證結(jié)果表明，分析師預(yù)告發(fā)布后的虛擬變量系數(shù)顯著為負(fù)，相對(duì)于預(yù)告發(fā)布前下降幅度近似為1.1%。這與短期效應(yīng)一致，說明分析師預(yù)告減少了信息不對(duì)稱。另一方面，分析師預(yù)告發(fā)布之前，信息不對(duì)稱的變化幅度在0.6%以內(nèi)，總體變化并不明顯。這也說明信息不對(duì)稱的變化是由分析師預(yù)告發(fā)布引起的，而不是因?yàn)榉治鰩熢谛畔⒉粚?duì)稱已經(jīng)開始下降之后采取跟隨策略，從而驗(yàn)證了分析師預(yù)告的有效性。

表3 不同代理指標(biāo)下分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱長(zhǎng)期影響的回歸結(jié)果

已有文獻(xiàn)提出采用市場(chǎng)深度作為評(píng)價(jià)信息不對(duì)稱的指標(biāo)，但是部分學(xué)者認(rèn)為這些評(píng)價(jià)方式存在顯著偏差[26,27]，推薦采用買賣價(jià)差作為信息不對(duì)稱的代理指標(biāo)。本文采用其它代理指標(biāo)描述信息不對(duì)稱的變化趨勢(shì)主要出于兩個(gè)目的：第一，進(jìn)一步驗(yàn)證分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱的影響；第二，驗(yàn)證不同信息不對(duì)稱評(píng)價(jià)方式的有效性。本文采用市場(chǎng)深度(Depth)作為信息不對(duì)稱代理變量，實(shí)證結(jié)果表明分析師預(yù)告發(fā)布后Depth顯著增加。預(yù)告發(fā)布后市場(chǎng)深度一直維持在較高水平，平均增加幅度接近1.5%，Depth與PQS的變化趨勢(shì)相反，區(qū)分好消息和壞消息之后該結(jié)論依然穩(wěn)健。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前面已經(jīng)證明無論是在短期還是長(zhǎng)期，分析師預(yù)告都會(huì)降低信息不對(duì)稱程度。信息不對(duì)稱在分析師預(yù)告發(fā)布后兩天內(nèi)下降，然后穩(wěn)定在較低水平。因此，本部分主要聚焦于分析師預(yù)告的短期效應(yīng)，時(shí)間跨度為預(yù)告發(fā)布前后兩天(共5天)。在信息不對(duì)稱代理指標(biāo)的選擇方面，由于PQS相對(duì)Depth能更好地反映信息不對(duì)稱，因此穩(wěn)健性檢驗(yàn)均選取PQS作為信息不對(duì)稱的代理指標(biāo)。

為進(jìn)一步驗(yàn)證分析師預(yù)告的有效性，本文將分析師預(yù)告按照與業(yè)績(jī)公告發(fā)布時(shí)間間隔的天數(shù)分為兩類：一類是在業(yè)績(jī)公告發(fā)布之后5天內(nèi)發(fā)布的分析師預(yù)告，記為Anti1；還有一類是在其它時(shí)間發(fā)布的記為Anti0。如果Anti0組的分析師預(yù)告發(fā)布后信息不對(duì)稱顯著下降，說明分析師預(yù)告對(duì)信息不對(duì)稱的影響并不是因?yàn)闃I(yè)績(jī)公告。實(shí)證結(jié)果表明在Anti1和Anti0組的對(duì)比中，Anti0組發(fā)布前后兩天，信息不對(duì)稱都顯著下降，說明分析師預(yù)告導(dǎo)致信息不對(duì)稱程度下降的結(jié)論是穩(wěn)健的。

分析師傾向于追蹤業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好的上市公司，并且分析師一般會(huì)在公司發(fā)生重大事件之后發(fā)布分析師預(yù)告[8]。本文以每個(gè)分析師預(yù)告發(fā)布日期前后5天為窗口期，統(tǒng)計(jì)了這段時(shí)間內(nèi)分析師預(yù)告發(fā)布的數(shù)量(允許同一天有多個(gè)分析師預(yù)告)，按照只有1個(gè)，3個(gè)以上，5個(gè)以上的標(biāo)準(zhǔn)分為AnlyAm1，AnlyAm3和AnlyAm5三組。實(shí)證結(jié)果表明，AnlyAm1，AnlyAm3和AnlyAm5三組發(fā)布業(yè)績(jī)公告之后兩天(Info1和PostInfo2)的PQS值都顯著為負(fù)。在樣本AnlyAm1中，預(yù)告發(fā)布之后的PQS值分別為-0.146和-0.170，下降幅度為1.04%和1.23%。在樣本AnlyAm5中，預(yù)告發(fā)布之后的PQS值分別為-0.151和-0.221,下降幅度為1.07%和1.60%。這也進(jìn)一步證明分析師預(yù)告導(dǎo)致信息不對(duì)稱程度下降，且同一時(shí)間段內(nèi)分析師預(yù)告的發(fā)布數(shù)量越多，信息不對(duì)稱程度下降的幅度越大，驗(yàn)證了假設(shè)2。

5 結(jié)論與啟示

本文從信息不對(duì)稱的角度研究了分析師預(yù)告信息融入市場(chǎng)價(jià)格的動(dòng)態(tài)過程，通過選取2012～2017年覆蓋中證800指數(shù)的所有分析師預(yù)告，共包含31599個(gè)有效的預(yù)告發(fā)布日，并結(jié)合股票交易數(shù)據(jù)和買賣價(jià)差等相關(guān)數(shù)據(jù)，分離出逆向選擇成本部分作為投資者間信息不對(duì)稱程度的代理變量，檢驗(yàn)了分析師預(yù)告發(fā)布前后信息不對(duì)稱的變化趨勢(shì)，探究了中國(guó)分析師預(yù)告的有效性。具體結(jié)論主要分為三個(gè)方面：(1)分析師預(yù)告發(fā)布后投資者間信息不對(duì)稱程度顯著下降，說明分析師預(yù)告中包含普通投資者不知道的新信息。(2)相同時(shí)間段內(nèi)對(duì)同一家公司發(fā)布的分析師預(yù)告數(shù)量越多，表明公司的經(jīng)營(yíng)前景更好，私有信息被挖掘得更充分，因此預(yù)告發(fā)布后信息不對(duì)稱減少的幅度越大。(3)在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，無論是好壞消息，還是排除公司公告對(duì)信息不對(duì)稱的疊加影響之后，分析師預(yù)告發(fā)布都會(huì)導(dǎo)致信息不對(duì)稱顯著下降。本文的結(jié)論說明普通投資者在分析師預(yù)告發(fā)布后會(huì)逐漸吸收預(yù)告中的新信息，從而減少和專業(yè)投資者之間的信息不對(duì)稱程度。

本文的研究結(jié)論具有重要的理論意義和政策啟示。首先，本文克服了以往從股價(jià)反應(yīng)和盈余預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性探究分析師預(yù)告有效性的局限，直接從投資者間信息不對(duì)稱程度的變化過程來探究分析師預(yù)告的披露效應(yīng)，為研究分析師預(yù)告的有效性提供了新的路徑；其次，本文發(fā)現(xiàn)分析師預(yù)告發(fā)布能顯著降低投資者間的信息不對(duì)稱程度，說明隨著中國(guó)分析師行業(yè)的不斷完善和發(fā)展，中國(guó)分析師對(duì)提高資本市場(chǎng)運(yùn)行效率具有重要作用，因此對(duì)于監(jiān)管部門來說，應(yīng)鼓勵(lì)證券分析師積極發(fā)表和上市公司有關(guān)的報(bào)告。并且加強(qiáng)證券分析師之間的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，進(jìn)一步提高分析師預(yù)告質(zhì)量；最后，雖然分析師預(yù)告的主要信息是盈余預(yù)測(cè)，但本文發(fā)現(xiàn)分析師預(yù)告的發(fā)布數(shù)量對(duì)信息不對(duì)稱下降幅度也具有重要影響，因此投資者應(yīng)該不僅僅只關(guān)注分析師預(yù)告的盈余預(yù)測(cè)，還要充分關(guān)注分析師預(yù)告的非盈余信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)分析師預(yù)告信息的充分挖掘和合理利用。