李秉成，鄭珊珊

（中南財經(jīng)政法大學(xué) 會計學(xué)院，湖北 武漢 430073）

一、引言

股價同步性是指公司股票收益的變動與整個市場股票收益平均變動之間的關(guān)聯(lián)性，即資本市場普遍存在的“同漲同跌”現(xiàn)象。Morck等對全球40個國家進行考察，研究發(fā)現(xiàn)中國的股價同步性位居第二，截至2010年中國資本市場的股價同步性仍然位于研究所涉及的47個市場之首［1-2］。過高的股價同步性表明公司特質(zhì)信息較少通過交易融入股價中，導(dǎo)致投資者無法通過股價變動準確甄別出不同資質(zhì)的公司，而管理層則無法從股價中得到有效的信息反饋，從而破壞了上市公司的信號傳遞機制，損害了資本市場資源的配置效率。因此，尋求降低股價同步性的途徑，降低投資者與管理層之間的信息不對稱，對我國資本市場信息效率的提升至關(guān)重要。

股價同步性是公司信息不透明引起的結(jié)果，而信息不透明在很大程度上是公司管理層沒有充分和及時地向外部投資者披露公司的真實信息導(dǎo)致的［3］。由此可以看出，管理者是影響公司股價同步性的重要因素，目前的研究主要從獨立董事行業(yè)專長、董事會秘書、管理層權(quán)力角度來考慮管理者的背景特征對股價同步性的影響［4-6］，鮮有文獻將管理者自身能力的差異與公司股價同步性結(jié)合起來進行研究?；诖?，本文將以管理者能力這一角度作為切入點，基于股價同步性視角，利用2007—2016年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)，實證檢驗管理者能力提升對公司股價同步性的影響及其傳導(dǎo)機制。

本文的邊際貢獻為：第一，已有文獻從管理層行業(yè)專長、董事會秘書、管理層權(quán)力等管理者的背景特征角度來研究公司股價同步性，本文突破以往的代理理論研究框架，基于管理者能力視角，豐富了股價同步性影響因素方面的文獻。第二，本文為管理者能力影響股價同步性提供了一條可能的傳導(dǎo)路徑，即管理者能力主要通過分析師關(guān)注、分析師預(yù)測誤差以及分析師預(yù)測分歧度等機制來影響股價同步性。

二、文獻綜述

（一）股價同步性相關(guān)文獻回顧

自Morck等首次提出用R2來度量股價同步性并以此研究資本市場信息效率以來［1］，如何有效降低股價同步性進而提升我國資本市場的信息效率引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。總體來講，國內(nèi)外學(xué)者主要從公司內(nèi)外部治理和管理者特征兩個方面來進行研究。第一，公司內(nèi)外部治理層面，主要探討了信息披露環(huán)境、分析師跟蹤和機構(gòu)投資者持股比例與上市公司股價同步性之間的關(guān)系。完善制度建設(shè)、提高媒體關(guān)注度、實施XBRL財務(wù)報告以及開放資本市場等信息披露環(huán)境的改善可以使更多的公司層面特質(zhì)信息反映在股價中，緩解公司管理層與外界投資者之間的信息不對稱，提高信息透明度，從而降低股價同步性［7-10］。進一步地，朱紅軍等研究發(fā)現(xiàn)隨著分析師跟蹤人數(shù)的增加，分析師搜尋信息的活動能夠使公司層面的特質(zhì)信息更多地融入股價中，從而使股價同步性有所降低［11］。An和Zhang發(fā)現(xiàn)隨著機構(gòu)投資者持股比例的提高，股票市場的“同漲同跌”現(xiàn)象有所減弱，從而降低了公司的股價同步性［12］。然而，許年行等指出由于中國市場的機構(gòu)投資者存在“真羊群行為”，往往忽略個人的私有信息，使其掌握的私有信息融入股價的程度下降，從而提高股價變動的同步性，降低了資本市場的信息效率［13］。第二，管理者特征層面，主要是基于管理者的背景特征進行研究。張斌研究發(fā)現(xiàn)具有行業(yè)專長的獨立董事有助于促進公司特質(zhì)信息的釋放，提高了公司特質(zhì)信息的傳遞效率［4］。勤勉盡職的金牌董秘由于完善了公司的信息披露，提升了信息透明度，會顯著提高公司的股價同步性［5］。李小榮研究發(fā)現(xiàn)隨著權(quán)力的提高，管理層的尋租動機更強烈，會增加投資者的信息搜尋成本，從而提高公司的股價同步性［6］。

（二）管理者能力相關(guān)文獻回顧

自Demerjian等開創(chuàng)性地運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）將管理者對企業(yè)效率的影響從企業(yè)全效率中分離出來計算其管理者能力，并證明該測算方法比高管薪酬、高管任期等間接度量指標更優(yōu)以來［14］，這種新方法在財務(wù)會計領(lǐng)域獲得大量的運用。Demerjian等采用這種方法驗證了管理者能力與盈余質(zhì)量之間存在正相關(guān)關(guān)系［15］。張鐵鑄和沙曼研究發(fā)現(xiàn)管理者能力越高，越重視自己的職業(yè)聲譽，其在職消費的行為就越少［16］。張敦力等研究發(fā)現(xiàn)管理者的能力越強，披露業(yè)績預(yù)告的可能性越高，更有動機通過準確的業(yè)績預(yù)告向市場傳達其對行業(yè)和公司的了解程度，從而降低公司與外界的信息不對稱程度，有效改善公司的資本投資效率［17］。此外，還有研究管理者能力與企業(yè)審計收費等其他經(jīng)營決策的內(nèi)容［18］。

綜合上述文獻，目前關(guān)于股價同步性影響因素的研究更多探討了信息披露環(huán)境、分析師跟蹤以及機構(gòu)投資者等內(nèi)外部治理層面的影響，也有文獻開始涉及諸如管理者的行業(yè)專長、管理層權(quán)力等背景特征對股價同步性的影響，但是鮮有文獻考慮管理者的自身能力差異與公司股價同步性兩者之間的關(guān)系。為此，本文借鑒Demerjian等提出的度量管理者能力方法，實證檢驗管理者能力對公司股價同步性的影響［14］。

三、理論分析與研究假設(shè)

管理者是現(xiàn)代企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量，而管理者能力通常被視為企業(yè)最有價值的無形資產(chǎn)。能力越強的管理者越有動機將公司信息更有效地傳遞給資本市場，由此影響到投資者的信息獲取，從而降低股價同步性。這主要有以下兩個方面的原因：第一，管理層能夠緩解代理問題，降低公司與外界投資者之間的信息不對稱，提高信息透明度。信息不透明導(dǎo)致外部投資者不能正確解讀信息，在很大程度上是公司管理層沒有充分和及時地向外部投資者披露公司的真實信息導(dǎo)致的。作為公司信息的發(fā)布者，管理層負有向外部投資者披露信息的義務(wù)，但在法律許可范圍內(nèi)，其擁有一定的信息披露內(nèi)容和披露時機選擇權(quán)［19］。出于自身利益最大化的考慮，管理層往往會隱藏對公司股價不利的信息，但Andreou等指出，管理者能力與企業(yè)投資者之間的信息不對稱程度負相關(guān)，原因在于高能力的管理者更愿意向外界披露公司信息，提高信息披露質(zhì)量，從而降低公司與外界的信息不對稱［20］。這樣，管理者能力可以通過緩解信息不對稱問題從而降低公司股價同步性。第二，基于職業(yè)經(jīng)理人市場和聲譽理論，管理者勞動力市場中的未來價值與個人聲譽正相關(guān)。如果管理者隱藏對公司股價不利的信息，一旦負面信息累積引發(fā)股價崩盤，將會玷污他們在股票市場上的個人聲譽，從而影響他們在勞動力市場中的未來價值。而管理者的職業(yè)聲譽與能力又密不可分，職業(yè)聲譽較好的管理者，其管理者能力往往也較強［21］。出于對自己職業(yè)聲譽的擔憂，管理者的能力越高，越能夠可靠地向外界傳遞他們所在公司的內(nèi)在價值，增強股票價格的信息含量，并實現(xiàn)公司和外部投資者之間的良好溝通［22］。當股票市場的投資者意識到這一點時，管理者能力越高，聲譽越好，投資者就越愿意和能夠找到他們，因此管理者將更加有效地減輕公司與股票市場之間的信息不對稱。在這一過程中，企業(yè)特質(zhì)信息得以充分挖掘并有效傳遞，外部投資者能夠通過股價信息差異正確甄別出不同資質(zhì)的公司，從而提高整個資本市場的信息效率?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)H1：當其他條件不變時，公司的管理者能力提升，其股價同步性下降。

如果說管理者能力能夠降低股價同步性，那么接下來我們需要考慮的一個問題是：管理者能力是通過什么傳導(dǎo)機制來作用于股價同步性并進一步影響資本市場信息效率的？

首先，信息傳遞的過程大致為信息發(fā)布者（如管理層）—信息媒介（如分析師）—信息接收者（如投資者）。在這個過程中，基于行為金融理論，投資者的有限關(guān)注使其不能充分吸收和處理可得信息。而分析師作為連接管理層與投資者之間的紐帶，通過對信息進行解讀、整合并傳遞，能夠及時和客觀地將公司的應(yīng)計項目和現(xiàn)金流信息等這些特定信息反映在股價中，降低管理層與投資者之間的信息不對稱，使投資者對公司的前景充滿信心。此外，管理層發(fā)布的信息具有一定的專業(yè)性，分析師利用專業(yè)知識進行解讀和預(yù)測，提高了信息的透明度，降低了非專業(yè)投資者獲取公司層面信息的難度和成本，使公司層面的特質(zhì)信息及時反映到股價中，提高股價信息含量?？傊?，分析師搜尋信息的活動能夠?qū)⒐緦用娴奶刭|(zhì)信息更多地融入股價中，從而使股價同步性有所降低［11］。因此，我們預(yù)期分析師跟蹤與股價同步性負相關(guān)。其次，管理者能力本身就是一種信號，當管理者能力越強時，其發(fā)布的信息質(zhì)量就越好，外界對其的認可程度就越高。尤其是管理層發(fā)布的業(yè)績預(yù)告等相關(guān)信息作為分析師進行盈余預(yù)測的重要信息來源時，管理者能力越高，其發(fā)布的業(yè)績預(yù)告等相關(guān)信息越契合分析師預(yù)測的需要，越會受到分析師的跟蹤和追捧，因此可以降低分析師搜尋信息的成本，從而提高分析師預(yù)測的準確性。因此，我們預(yù)期管理者能力與分析師跟蹤正相關(guān)?；诖耍覀冾A(yù)期管理者能力會對股價同步性產(chǎn)生影響，這種影響主要是通過分析師跟蹤這一中間機制實現(xiàn)，提出如下假設(shè)。

H2：分析師跟蹤在管理者能力影響股價同步性中發(fā)揮重要的中介作用。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取中國滬深A(yù)股非金融類上市公司作為初始研究樣本，樣本區(qū)間為2007-2016年，對數(shù)據(jù)進行如下處理：（1）為更可靠的度量股價同步性，剔除當年IPO新上市及年交易日少于30周的公司；（2）剔除凈資產(chǎn)為負值且無法獲得管理者能力、財務(wù)和公司治理數(shù)據(jù)的公司，最終本研究獲得了8850個樣本公司數(shù)據(jù)。本文所使用的主要財務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，機構(gòu)投資者的數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。除此之外，對本文涉及的主要連續(xù)變量，在1%和99%的水平上進行Winsorize處理，以消除極端值的影響。

（二）變量測度

1.股價同步性（SYNCH）

本文借鑒已有文獻［3，8］，運用式（1）估計個股的年度R2；由于R2的取值范圍是［0，1］，本文在式（2）中采用Logistic變換使R2接近正態(tài)分布，計算得到股價同步性的度量指標：SYNCH。

式（1）中，RETit表示第i個公司第t周的股票收益率，MARETt和INDRETjt分別為第t周市場股票收益率和第t周流通市值加權(quán)計算的公司所在行業(yè)j的收益率；Ri2為式（1）中的年度回歸擬合優(yōu)度值，表示公司的個股收益中被市場收益所解釋的部分。

2.管理者能力（MA）

借鑒Dermerjian等的做法［14］，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法分兩階段來計算管理者能力。計算過程如下：

第一步，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）建立模型，分行業(yè)分年度測算行業(yè)內(nèi)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率（θ）。

式（3）中，Sale用來表示營業(yè)收入，作為產(chǎn)出變量；Cg用來表示營業(yè)成本，Sg&A用來表示銷售及管理費用，F(xiàn)a用來表示固定資產(chǎn)凈值，Ina用來表示無形資產(chǎn)凈值，Gw用來表示商譽，R&D用來表示開發(fā)支出，這六項指標共同作為投入變量。其中，固定資產(chǎn)凈額、無形資產(chǎn)凈額、商譽和開發(fā)支出使用上期期末數(shù)，營業(yè)收入、營業(yè)成本和銷售及管理費用使用本期期間數(shù)。

第二步，公司的效率值既受公司因素的影響，又受管理者特質(zhì)的影響，為了計算管理者特質(zhì)的影響，需要剔除公司的特有因素對效率值的影響。由于式（3）中計算出來的效率值取值在0－1之間，本文在式（3）的基礎(chǔ)上，利用式（4）構(gòu)建Tobit回歸模型，得到的殘差即為管理者特征對公司效率的影響，即管理者能力。

式（4）中，Size、Ms、Fcf、Listyear、Div分別表示公司規(guī)模、公司市場份額、自由現(xiàn)金流、上市年限、多元化程度；Year反映年度固定效應(yīng)；模型回歸得到的殘差e就是管理者能力（MA）。

3.控制變量

本文參考已有研究，選擇影響股價同步性的控制變量，包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）、資產(chǎn)規(guī)模（Size）、負債水平（Leverage）、第一大股東持股比例（Lholding）、機構(gòu)投資者持股比例（Inholding）、資產(chǎn)收益率（Roa）、公司成長性（Growth），并控制行業(yè)（IND）和年度（YEAR）效應(yīng)。各變量定義見表1。

（三）回歸模型設(shè)定

為了檢驗管理者能力對股價同步性的影響，本文將股價同步性作為被解釋變量，管理者能力作為解釋變量，設(shè)定了如下基本模型：

如果γ1的系數(shù)顯著為負，表明隨著管理者能力的提高，股價同步性隨之下降，假設(shè)1得到驗證。為控制樣本中不隨時間變化的個體效應(yīng)，本文選擇面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型進行回歸，并控制行業(yè)和年度固定效應(yīng)。

五、實證結(jié)果分析與討論

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

（一）描述性統(tǒng)計

表2對研究中的主要變量進行描述性統(tǒng)計。可以看出，股價同步性（SYNCH）均值是-0.095，比史永和張龍平計算的均值（-0.075）略?。?］，表明我國資本市場股票同步性的總體水平近年來有所下降，而最小值為-4.824，最大值為2.443，標準差為0.810，表明上市公司間的股價同步性存在較大差異；管理者能力（MA）均值為-0.002，最小值為-1.110，最大值為0.371，表明大部分上市公司之間的管理者能力普遍較低，且公司之間差異較大；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）均值為0.504，表明本研究所篩選的樣本中國有持股和非國有持股公司的比例基本相當；公司規(guī)模（Size）均值為22.221，最小值為18.266，最大值為28.509，標準差為1.236，表明公司間差異較大；公司負債水平（Leverage）均值為0.465，最小值為0.059，最大值為0.867，標準差為0.201，這不僅表明上市公司之間的負債水平差異巨大，而且有些公司的債務(wù)比例達到0.86以上，財務(wù)風險較大；第一大股東持股比例（Lholding）均值為0.376，表明我國上市公司“一股獨大”的現(xiàn)象仍然比較嚴重；機構(gòu)投資者的平均持股比例（Inholding）為0.427，表明我國機構(gòu)投資者近些年發(fā)展較快；資產(chǎn)收益率（Roa）均值為0.046，最小值和最大值分別為-0.115和0.198，標準差為0.048；公司成長性（Growth）均值為0.413，最小值和最大值分別為-0.651和9.601，標準差為1.289，表明上市公司有著較好的成長性，但公司之間也存在著較大差異。

（二）相關(guān)系數(shù)分析

從表3的Pearson相關(guān)系數(shù)可以看出，股價同步性（SYNCH）與管理者能力（MA）在0.01的水平上顯著負相關(guān)；除了機構(gòu)投資者和公司增長性與股價同步性在0.05的水平上顯著相關(guān)外，其余的控制變量與股價同步性都在0.01的水平上顯著相關(guān)，基本符合預(yù)期。與此同時，其他控制變量之間的相關(guān)系數(shù)最大值為0.438，幾乎都遠小于0.5，表明回歸模型中不存在嚴重的多重共線性問題。此外，本文通過計算各變量的方差膨脹因子（VIF值）來判斷各解釋變量之間是否存在多重共線性問題，結(jié)果顯示，各變量的VIF值都遠小于10，進一步說明解釋變量之間不存在多重共線性問題。

表3 變量的Pearson相關(guān)系數(shù)

表4 管理者能力對股價同步性的回歸結(jié)果

1.管理者能力對股價同步性影響的基準回歸結(jié)果分析

表4報告了管理者能力對股價同步性的回歸結(jié)果，從（1）列和（2）列可以看出，管理者能力（MA）的系數(shù)均為負值，且在1%的水平上顯著，這表明管理者能力與股價同步性之間呈顯著負相關(guān)關(guān)系，意味著管理者能力的提升有利于降低股價同步性。這是因為管理者能力的提高會使更多的公司層面信息融入股價中，從而降低了公司的股價同步性。因此，基準回歸結(jié)果初步驗證了本文的假設(shè)1?？刂谱兞康幕貧w顯示：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（State）的系數(shù)為0.126，在1%的水平上顯著，即對于國有上市公司，其股價包含了更多的非公司層面信息，與股價同步性顯著正相關(guān)；公司規(guī)模（Size）的系數(shù)為0.113，在1%的水平上顯著為正，說明規(guī)模越大的上市公司，其股價同步性越高；負債水平（Leverage）的系數(shù)為-0.402，在1%的水平上顯著為負，即公司的負債水平上升，股價同步性下降；第一大股東持股比例（Lholding）的系數(shù)為-0.330，在5%的水平上顯著為負，表明第一大股東持股比例和股價同步性顯著負相關(guān)；機構(gòu)投資者持股比例（Inholding）的系數(shù)-0.257，在1%的水平上顯著為負，這說明增加機構(gòu)投資者持股比例會使更多的公司特質(zhì)信息融入股價中，進一步降低股價同步性；資產(chǎn)收益率（Roa）的系數(shù)為-0.781，在1%的水平上顯著為負；公司成長性（Growth）的系數(shù)為負值-0.009，但不顯著。

2.管理者能力對股價同步性影響的進一步考察：上市公司財務(wù)狀況對比分析

直觀地說，能力更高的管理者預(yù)期能更好地理解技術(shù)和行業(yè)發(fā)展趨勢，更可靠地預(yù)測產(chǎn)品需求，從而更有效地產(chǎn)生收入。但是上市公司的財務(wù)狀況千差萬別，有的公司經(jīng)營情況良好，而有些公司卻陷入財務(wù)困境。那么對于財務(wù)狀況不同的公司來講，管理者能力對股價同步性的影響一樣嗎？是否存在顯著差異？

為了衡量企業(yè)是否陷入財務(wù)困境，本文基于Altman的Z指數(shù)模型來進行計算，其公式為：Z=1.2×［（流動資產(chǎn)-流動負債）/資產(chǎn)總額］+1.4×（留存收益/資產(chǎn)總額）+3.3×（息稅前利潤/資產(chǎn)總額）+0.6×（股票市場價值/負債賬面價值）+0.999×（營業(yè)收入/資產(chǎn)總額）。根據(jù)Altman的大量實證研究，得出陷入財務(wù)困境公司的Z值平均值都低于1.8，為此本文借鑒姜付秀等的做法，以1.8為臨界值來判斷企業(yè)的財務(wù)狀況，如果Z指數(shù)大于1.8，本文認為上司財務(wù)狀況較好；Z指數(shù)小于1.8，本文認為上市公司財務(wù)狀況較差，并以此將上市公司分為兩組［23］。

研究結(jié)果如表4所示，在財務(wù)狀況較高組，管理者能力（MA）與股價同步性（SYNCH）的回歸系數(shù)為-0.287，在

（三）回歸結(jié)果與分析

1%統(tǒng)計水平上顯著；而在財務(wù)狀況較差組，回歸系數(shù)雖然為-0.217，但是并不顯著。采用Bootstrap法重復(fù)抽樣1000次，得到經(jīng)驗p值0.047，在5%水平上顯著，進一步證實了兩組回歸系數(shù)之間差異的顯著性。這表明在財務(wù)狀況較好組，能力較高的管理者更愿意向外界披露公司的信息，降低公司與外界投資者之間的信息不對稱程度，從而降低了股價同步性；同時，財務(wù)狀況較好組的公司本身就是能力強的管理者經(jīng)營的結(jié)果。

3.管理者能力對股價同步性影響的進一步考察：上市公司市場競爭力對比分析

在產(chǎn)品市場競爭日益激烈的今天，除了考慮上市公司內(nèi)部的財務(wù)狀況外，作為一種外部治理機制的公司競爭環(huán)境也是必須要考慮的一個因素。當產(chǎn)品市場競爭程度不一樣時，管理者能力對股價同步性的影響是否有顯著差異？這也是本文需要進一步考慮的問題。

本文利用赫芬達爾-赫希曼指數(shù)（HHI）來衡量產(chǎn)品市場競爭程度，并利用其中位數(shù)，將樣本組分為高市場競爭程度組和低市場競爭程度組進行了分組回歸。當HHI低于中位數(shù)時，上市公司為高競爭程度組；當HHI高于其中位數(shù)時，上市公司為低競爭程度組。研究結(jié)論如表4所示，在競爭程度高組，管理者能力（MA）的回歸系數(shù)為-0.397，在1%水平上顯著；在競爭程度低組，管理者能力（MA）的回歸系數(shù)為-0.059，但不顯著。采用Bootstrap法重復(fù)抽樣1000次，得到經(jīng)驗p值0.000，在1%水平上顯著，進一步證實了兩組回歸系數(shù)之間差異的顯著性。這表明產(chǎn)品市場競爭能夠使能力高的管理者更加努力工作，提高財務(wù)報表準確性，緩解管理層和外部投資者之間的信息不對稱，從而降低股價同步性。

表5 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與分析

1.考察管理者能力樣本分布的影響

為檢驗基準回歸結(jié)論是否會受到管理者能力樣本分布的影響，本文參考吳育輝等的做法，將管理者能力劃分為五等分重新進行估計，研究管理者能力與股價同步性之間的關(guān)系［24］。

2.考慮上市公司財務(wù)狀況的度量指標

本文用凈資產(chǎn)收益率的標準差重新計算上市公司的財務(wù)狀況，并以凈資產(chǎn)收益率標準差的中位數(shù)為標準，將凈資產(chǎn)收益率標準差小于中位數(shù)的公司認定為財務(wù)狀況較好的一組，凈資產(chǎn)收益率標準差大于中位數(shù)的公司認定為財務(wù)狀況較差的一組，并分組進行回歸。

3.考慮市場競爭力的度量指標

本文采用行業(yè)內(nèi)上市公司的數(shù)量重新計算市場競爭力，并根據(jù)上市公司數(shù)量的中位數(shù)將上市公司分為市場競爭高低兩組，當行業(yè)內(nèi)上市公司的數(shù)量大于中位數(shù)時，將公司認定為市場競爭程度高的一組；當行業(yè)內(nèi)上市公司的數(shù)量小于中位數(shù)時，將公司認定為市場競爭程度較低的一組，并分組進行回歸。

如表5所示，將管理者能力五等分后，列（1）中不考慮其余控制變量，管理者能力（MA）的系數(shù)為-0.023，在1%的水平上顯著；列（2）中在增加一系列控制變量后，管理者能力（MA）的系數(shù)是-0.018，在1%的水平上仍然顯著。表明隨著管理者能力的提高，股價同步性越低，管理者能力與股價同步性之間呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)關(guān)系。該回歸結(jié)果也說明了管理者能力越高，股票價格中就會融入越來越多的公司特質(zhì)信息，股價同步性隨之下降。上述回歸結(jié)果與前述研究結(jié)論基本一致，可見結(jié)果依然穩(wěn)健。

從財務(wù)狀況對比分析來看，在財務(wù)狀況較高組，管理者能力（MA）與股價同步性（SYNCH）的回歸系數(shù)為-0.278，且在1%的統(tǒng)計水平上顯著；而在財務(wù)狀況較差組，雖然回歸系數(shù)仍為-0.124，但是并不顯著。采用Bootstrap法重復(fù)抽樣1000次，經(jīng)驗p值等于0.076，在10%水平上顯著，進一步證實了兩組回歸系數(shù)之間差異的顯著性。從市場競爭力對比分析來看，在上市公司競爭程度較高的一組，管理者能力（MA）與股價同步性（SYNCH）的回歸系數(shù)為-0.272，并在5%的水平上顯著負相關(guān)；在上市公司競爭程度較低的一組，管理者能力（MA）與股價同步性（SYNCH）的回歸系數(shù)雖然仍是-0.033，但是統(tǒng)計上并不顯著。采用Bootstrap法重復(fù)抽樣1000次，經(jīng)驗p值等于0.008，在1%水平上顯著，進一步證實了兩組回歸系數(shù)之間差異的顯著性。上述回歸結(jié)果與前述研究結(jié)論相比沒有明顯變化，表明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

（五）內(nèi)生性檢驗結(jié)果與分析

1.采用兩階段工具變量法（2SLS）消除互為因果的內(nèi)生性問題

上述研究表明隨著管理者能力的提高，更多的公司層面信息融入股票價格中，股價同步性降低。然而，股價同步性低的公司，其管理者能力也可能越高，由此兩者之間互為因果關(guān)系，模型可能存在嚴重的內(nèi)生性。為消除這一內(nèi)生性問題，本文選擇同行業(yè)其他公司管理者能力均值（MA_mean）作為管理者能力（MA）的工具變量，理由是所在同一行業(yè)的公司面臨著相似的行業(yè)特征和經(jīng)營風險，故滿足相關(guān)性要求；同行業(yè)其他公司的管理層能力無法直接影響本公司的股價同步性，故滿足外生性要求。

本文使用兩階段工具變量法（2SLS）進行內(nèi)生性檢驗，Anderson LM統(tǒng)計量為1614.75，p值為0.000，拒絕了“工具變量不可識別”的原假設(shè)；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量為2091.04，p值為0.000，拒絕了“存在弱工具變量”的原假設(shè)。故上述檢驗結(jié)果表明本文工具變量的選擇是合理的。內(nèi)生性檢驗的回歸結(jié)果如表6所示：第一階段回歸顯示，同行業(yè)其他公司管理者能力均值（MA_mean）與本公司管理者能力（MA）之間顯著正相關(guān)（回歸系數(shù)為0.920，在1%水平上顯著）；第二階段回歸結(jié)果顯示，管理層能力（MA）的擬合值與公司股價同步性（SYNCH）在1%的水平上仍然顯著負相關(guān)（回歸系數(shù)為-0.881，在1%水平上顯著），進一步驗證了本文的結(jié)論。

表6 內(nèi)生性檢驗回歸結(jié)果

2.采用Heckman兩階段模型解決自選擇問題

進一步地，考慮到公司歷史業(yè)績等公司特征較好的企業(yè)傾向于選擇能力更高的管理者，本文的結(jié)論可能存在自選擇問題。本文采用Heckman兩階段模型來緩解這一內(nèi)生性問題。在第一階段，借鑒在兩階段工具變量法（2SLS）時使用的同行業(yè)其他公司管理者能力均值（MA_mean）作為工具變量放入回歸，在第二階段，我們將第一階段估計的逆米爾斯比率（IMR）加入模型中重新進行估計。研究結(jié)論如表6所示，逆米爾斯比率（IMR）的回歸系數(shù)顯著為正（系數(shù)為0.287，且在1%的水平上顯著），表明模型的確存在自選擇問題；而管理者能力（MA）的回歸系數(shù)為-0.289，且在1%的水平上顯著，表明在考慮了自選擇問題后，我們的結(jié)論依然成立。

3.采用一階差分模型解決遺漏變量問題

為了檢驗公司管理者能力的變動是否影響公司股價同步性的變動，本文采用一階差分模型進行回歸分析。除了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)外，其余變量都采用前后年數(shù)據(jù)進行計算?；貧w結(jié)果如表6所示：一階差分被解釋變量（ΔSYNCH）與一階差分解釋變量（ΔMA）顯著負相關(guān)，表明本文假設(shè)1的回歸結(jié)論仍然成立。

六、基于中介效應(yīng)模型的傳導(dǎo)機制檢驗

為確定分析師跟蹤是否確實是管理能力影響股價同步性的傳導(dǎo)機制，本文使用分析師跟蹤數(shù)量、分析師預(yù)測誤差以及分析師預(yù)測分歧度三個指標進行檢驗。

（一）指標設(shè)計

1.分析師跟蹤數(shù)量（Numest）

用預(yù)測年度內(nèi)對上市公司發(fā)布盈余預(yù)測的機構(gòu)總數(shù)表示，跟蹤上市公司的預(yù)測機構(gòu)越多表明對上市公司進行分析的分析師數(shù)量越多。計算時分析師跟蹤數(shù)量加1后取自然對數(shù)，預(yù)期管理者能力與其正向相關(guān)。

2.分析師預(yù)測誤差（Forerr）

用分析師的平均每股收益估計與實際每股收益的絕對差額與每股股價的比率表示。

式（6）中，MEPSit是公司i在第t年中所有分析師每股盈余預(yù)測的中位數(shù)（所有分析師在第t年的最后一次每股收益估計的中位數(shù)）；AEPSit是公司i在第t年的實際每股收益；TAit為公司i在第t年的收盤股價。顯然，分析師預(yù)測誤差（Forerrit）越大，表明分析師預(yù)測準確度越低。本文預(yù)期管理者能力與其負向相關(guān)。

3.分析師預(yù)測分歧度（Dispers）

用分析師預(yù)測的標準偏差與股票價格之比表示。

式（7）中，SD（FEPSit）為同一家上市公司的所有分析師最后一次每股盈余預(yù)測的標準差。根據(jù)式（7）計算可知，分析師預(yù)測分歧度（Dispersit）越大，分析師預(yù)測的離散程度就越大。本文預(yù)期管理者能力與其負向相關(guān)。

（二）實證檢驗結(jié)果與分析

表7 回歸結(jié)果

1.單變量差異檢驗結(jié)果與分析

根據(jù)管理者能力的中位數(shù)將上市公司分為兩組：位于管理者能力中位數(shù)以上的上市公司，位于管理者能力中位數(shù)以下的上市公司。本文將兩組分析師跟蹤數(shù)量（Numest）、分析師預(yù)測誤差（Forerr）及分析師預(yù)測分歧度（Dispers）做基本的對比分析。

如表7所示，位于管理者能力中位數(shù)以上的公司具有更多的分析師跟蹤數(shù)量（2.450＞2.407）、較小的預(yù)測誤差（0.030＜0.043）和較小的預(yù)測分歧度（0.028＜0.031），且這些差異在1%水平上都有顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。

2.中介效應(yīng)檢驗結(jié)果與分析

為了檢驗管理者能力影響股價同步性的傳導(dǎo)機制，本文參考權(quán)小鋒等的Sobel中介因子檢驗方法［25］，以分析師跟蹤數(shù)量為例，檢驗分析師跟蹤數(shù)量是否在管理者能力與股價同步性之間的關(guān)系中具有中介效應(yīng)，本文從以下三個步驟展開研究。第一步，在基本回歸模型（5）中不添加分析師跟蹤數(shù)量（Numest）這個指標的基礎(chǔ)上，檢驗管理者能力（MA）對股價同步性（SYNCH）的影響，觀察路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1；第二步，檢驗管理者能力（MA）對分析師跟蹤數(shù)量（Numest）的影響，觀察路徑模型Path b的回歸系數(shù)λ1；第三步，同時分析管理者能力（MA）與分析師跟蹤數(shù)量（Numest）對股價同步性（SYNCH）的影響，觀察路徑模型Path c的回歸系數(shù)η1和η2。判斷標準為：（1）當路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1顯著，路徑模型Path b的回歸系數(shù)λ1顯著，路徑模型Path c的回歸系數(shù)η2顯著時，Path c的回歸系數(shù)η1不再顯著，且Sobel Z值統(tǒng)計上顯著，則分析師的跟蹤數(shù)量（Numest）具有完全的中介效應(yīng)。（2）當路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1顯著，路徑模型Path b的回歸系數(shù)λ1顯著，路徑模型Path c的回歸系數(shù)η1和η2都顯著時，但Path c的回歸系數(shù)η1顯著低于路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1，且Sobel Z值統(tǒng)計上顯著，則分析師的跟蹤數(shù)量（Numest）具有部分的中介效應(yīng)。

設(shè)定路徑模型Path a、Path b、Path c如下：

接下來，本文依次用分析師預(yù)測誤差（Forerr）、分析師預(yù)測分歧度（Dispers）來替代分析師跟蹤數(shù)量（Numest）進行回歸檢驗，研究結(jié)果如下：

如表8所示，路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1顯著為-0.198，路徑模型Path b的回歸系數(shù)λ1顯著為0.868，路徑模型Path c的回歸系數(shù)η2顯著為-0.072，回歸系數(shù)η1顯著為-0.096，且Path c的回歸系數(shù)η1顯著低于路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1，可以看出分析師的跟蹤數(shù)量（Numest）具有部分的中介效應(yīng)，表明管理者能力的提高會吸引更多的分析師關(guān)注，進一步降低了股價同步性。

如表9所示，路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1顯著為-0.198，路徑模型Path b的回歸系數(shù)λ1顯著為-0.021，路徑模型Path c的回歸系數(shù)η2顯著為1.195，回歸系數(shù)η1為-0.048，但不顯著，可見分析師預(yù)測誤差（Forerr）具有完全的中介效應(yīng)，管理者能力的提高會顯著降低分析師的預(yù)測誤差，進一步降低了股價同步性。

如表10所示，路徑模型Path a的回歸系數(shù)γ1顯著為-0.198，路徑模型Path b的回歸系數(shù)λ1顯著為-0.009，路徑模型Path c的回歸系數(shù)η2顯著為5.560，回歸系數(shù)η1為0.075，但不顯著，可見分析師預(yù)測分歧度（Dispers）具有完全的中介效應(yīng)，管理者能力的提高會降低分析師的預(yù)測分歧度，進一步降低了股價同步性。

綜上，本文的研究結(jié)果表明，管理者能力的確通過吸引更多的分析師關(guān)注、提高分析師預(yù)測準確性以及降低分析師預(yù)測分歧度來影響股價同步性，分析師跟蹤在管理者能力影響股價同步性中發(fā)揮了中介作用，支持了假設(shè)2。

表8 分析師跟蹤數(shù)量作為中介因子

七、結(jié)論與啟示

本文基于股價同步性的視角，利用2007-2016年的滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，考察了管理者能力對資本市場信息效率的影響，并探討了管理者能力影響股價同步性的傳導(dǎo)路徑。研究發(fā)現(xiàn)管理者能力與股價同步性之間負相關(guān)，且這種負相關(guān)關(guān)系在財務(wù)狀況更好以及市場競爭力更強的上市公司更加顯著。進一步地，基于中介效應(yīng)的檢驗結(jié)果表明，能力更高、信譽更好的管理者通過吸引了更多的分析師關(guān)注、提高分析師預(yù)測的準確性以及降低分析師預(yù)測分歧度的途徑降低股價同步性，從而提高了資本市場信息效率。

表9 分析師預(yù)測誤差作為中介因子

表10 分析師預(yù)測分歧度作為中介因子

本文研究對上市公司、分析師和證券監(jiān)管部門都有一定的啟示（1）作為公司信息的發(fā)布者，管理者能力是一個不容忽視的重要因素。上市公司應(yīng)該和地方政府密切合作，大力引進和留住高能力的管理者，以此提高公司的整體競爭力。（2）分析師作為非有效市場的重要補充，通過對信息進行解讀整合并傳遞，能夠及時和客觀地將這些特定信息反映在股價中，提高資本市場效率。但是由于我國分析師行業(yè)發(fā)展時間相對較短，分析師受制于各種利益沖突，向市場傳遞信息時存在著嚴重的選擇性偏差，研究內(nèi)容同質(zhì)化嚴重，尤其傾向于發(fā)布樂觀的盈余預(yù)測；同時受職業(yè)環(huán)境中各種利益關(guān)系的影響，分析師的獨立中介地位已受到嚴重的干擾，分析師的職業(yè)道德已成為監(jiān)管層重點關(guān)注內(nèi)容。因此，加強證券分析師廉潔從業(yè)建設(shè)，促進證券研究業(yè)務(wù)專業(yè)化發(fā)展任重而道遠，還需要監(jiān)管部門和整個社會的共同努力。

當然，本研究也存在一定的局限性。關(guān)于股價同步性與股價信息含量的關(guān)系，目前的觀點基本有兩種：一是股價同步性越高表示噪音越多，資本市場效率越低；二是股價同步性越低，信息含量越大，資本市場效率越高，這也是本文所呈現(xiàn)出來的觀點。不管哪一種都表明股價同步性與資本市場效率之間呈現(xiàn)的是線性關(guān)系，但是信息含量或者噪音含量的多少是有條件的，取決于產(chǎn)權(quán)保護制度或者市場的完善程度等內(nèi)容，因此股價同步性與資本市場效率之間隨著條件的變化，有可能不存在單調(diào)的線性關(guān)系。這是未來值得進一步探討的方向。