杜茜茜 梁大為

1 引 言

改革開放以來，我國經(jīng)濟取得了舉世矚目的成就，與此同時，粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式帶來了生態(tài)環(huán)境退化、環(huán)境污染等問題。2020年9月習(xí)近平總書記在聯(lián)合國大會上提出的碳達峰碳中和目標以及中央經(jīng)濟工作會議對碳達峰碳中和工作的系統(tǒng)部署，均體現(xiàn)了碳減排在我國生態(tài)文明建設(shè)中的重要性。因此，“減污降碳”將成為實現(xiàn)碳達峰碳中和、改善生態(tài)環(huán)境的出發(fā)點和著力點。十四五規(guī)劃提出加快推動綠色低碳發(fā)展，包含推動能源清潔低碳安全高效利用，推動綠色發(fā)展，促進人與自然和諧共生。因此，綠色發(fā)展和企業(yè)和民眾息息相關(guān)。從企業(yè)角度而言，其綠色發(fā)展策略和發(fā)展方式如何在金融市場上得以反應(yīng)是一個值得研究的問題。

證券分析師是金融市場中重要的信息中介，是投資者和上市公司之間信息傳遞和信息解讀的橋梁。證券分析師對于加速信息融入股價的過程和增強市場有效性發(fā)揮著至關(guān)重要的作用（Stickel，1991［1］；Jegadeesh等，2014［2］；張然等，2017［3］）。在綠色低碳發(fā)展的目標驅(qū)動下，證券分析師將會通過專業(yè)的視角解讀和理解企業(yè)的綠色發(fā)展。作為金融市場的重要的信息傳達者，分析師對綠色發(fā)展的理解和關(guān)注對資本市場的價格發(fā)現(xiàn)將扮演什么樣的角色，是現(xiàn)有文獻中尚未回答但具有重要現(xiàn)實意義的問題。

現(xiàn)有研究中有大量關(guān)于分析師的價格發(fā)現(xiàn)作用的分析，主要通過對分析師報告中關(guān)于上市公司的盈利預(yù)測、投資評級和目標價格等重要的定量預(yù)測的研究，發(fā)現(xiàn)分析師對于信息傳播和價格發(fā)現(xiàn)的重要作用（Womack，1996［4］；Barber等，2001［5］；Bradley 等，2014［6］；Kothari等，2016［7］）。然而定量預(yù)測信息僅占有分析師報告的很小篇幅，而分析師通過實地調(diào)研、參加電話會議、關(guān)注公司公告和進行數(shù)據(jù)分析等方式，對上市公司的未來業(yè)績、股價和發(fā)展等方面提供分析預(yù)測及投資建議，并最終總結(jié)為分析師報告。因而分析師報告更是包含了大量信息含量豐富的文本信息。分析師報告的文本信息如何進一步被投資者所使用從而影響股票市場是一個值得關(guān)注的問題。

伴隨著金融大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)方法的運用，單純從分析師定量預(yù)測的維度上研究分析師的信息作用，已然不能滿足投資者的需求和研究發(fā)展的需要。近年來，涌現(xiàn)了一批運用機器學(xué)習(xí)的方法分析中英文分析師報告的文本內(nèi)容及其信息含量的前沿研究（Huang等，2014［8］；Huang等，2018［9］；伊志宏等，2019［10］；吳武清等，2020［11］），但是現(xiàn)有的文本分析的研究主要是對分析師的整體文本語調(diào)進行的分析，而尚未有對于分析師報告中某一重要主題進行研究。分析師報告中包含了廣泛的主題，籠統(tǒng)的整體語調(diào)并不能很好的剖析分析師的信息作用?？紤]到分析師在金融市場上的重要信息作用以及綠色發(fā)展對于我國的重要意義，對于綠色環(huán)保這一重要主題的關(guān)注，會影響市場對于綠色環(huán)保的偏好，特別是對于環(huán)保企業(yè)而言，可能會對企業(yè)估值帶來重要影響。本文從分析師文本中對于環(huán)保主題的關(guān)注度出發(fā)構(gòu)造分析師對于環(huán)境的整體關(guān)注度，同時將分析師定量預(yù)測與整體文本語調(diào)相結(jié)合，以期更加全面的分析和衡量分析師在金融市場中發(fā)揮的信息作用，以提高資本市場的定價效率。

鑒于此，文章基于投資者有限注意力理論框架（DellaVigna和 Pollet，2009［12］；Barber和Odean，2008［13］）以及分析師的價值發(fā)現(xiàn)作用（Huang等，2014［8］；Huang等，2018［9］），主要探究分析師的環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類股票的市場影響。文章以滬深A(yù)股所包含的環(huán)保類股票為研究對象，涵蓋了111家環(huán)保類股票。文章搜集了從2010年1月至2020年12月期間239834份分析師報告，通過構(gòu)建環(huán)保類詞匯字典并計算其詞頻，構(gòu)建市場層面分析師對于環(huán)保的關(guān)注度，同時通過運用樸素貝葉斯的機器學(xué)習(xí)方法，通過對12172份關(guān)于環(huán)保類公司的分析師報告進行分析，構(gòu)建了分析師對于環(huán)保類企業(yè)的文本語調(diào)。文章的主要發(fā)現(xiàn)如下：①分析師對環(huán)保的關(guān)注度對環(huán)保類股票市場帶來短期的正向作用，表現(xiàn)為當分析師關(guān)注度增加時，環(huán)保類股票的短期累計超額收益率也隨時增加。②這種作用隨著分析師語調(diào)的正面性的增加而變得更加顯著。③這一作用隨著環(huán)保規(guī)制強度的增加而增大，在存在明星分析師時，分析師的價格發(fā)現(xiàn)作用變得更加顯著。④異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)了在小市值和低估值公司中，這一作用更為顯著。

國內(nèi)外學(xué)者對于證券分析師信息發(fā)現(xiàn)作用的研究取得了豐碩的成果，然而對于分析師文本信息特別是中文文本報告中的信息的研究，囿于數(shù)據(jù)的可獲得性及研究方法的局限性，仍有很大的拓展空間。文章為研究分析師在資本市場的信息作用提供了新的研究視角和研究方法。與以往文獻相比，本研究的貢獻主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

第1，文章對資本市場中重要的信息提供者證券分析師的定性信息進行分析?，F(xiàn)有的關(guān)于分析師信息作用的研究側(cè)重于對分析師的盈利預(yù)測、投資評級和目標價格等定量預(yù)測信息的分析，而對占據(jù)分析師報告的主要篇幅的文本信息分析研究不足。文章主要探索分析師報告中文字的價格發(fā)現(xiàn)作用。只有將分析師的定量預(yù)測和定性信息的分析相統(tǒng)一，才能更加全面地反映和衡量分析師在金融市場中發(fā)揮的信息作用。

第2，現(xiàn)有關(guān)于分析師信息作用的研究中，尚未關(guān)注分析師對于企業(yè)綠色發(fā)展的解讀和理解對于市場的信息作用。當前環(huán)境問題日益受到關(guān)注，特別是對于碳中和以及節(jié)能減排等問題的關(guān)注日趨增加，探究分析師對環(huán)保類企業(yè)的關(guān)注以及理解其所帶來的資本市場的反應(yīng)具有重要的現(xiàn)實意義。

第3，文章通過字典的方法構(gòu)建分析師關(guān)注度，并通過機器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建分析師語調(diào)，討論分析師關(guān)注度和分析師語調(diào)對資本市場的共同影響，從新的研究視角補充了分析師在資本市場信息作用的研究。

文章的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻綜述和假設(shè)提出，第三部分是數(shù)據(jù)和模型設(shè)定，第四部分是實證結(jié)果分析，最后是文章的結(jié)論。

2 文獻綜述和假設(shè)提出

文章主要研究內(nèi)容是分析師對環(huán)保的關(guān)注度對環(huán)保類股票的市場表現(xiàn)的影響。因此，與文章密切相關(guān)的文獻主要包括分析師定量預(yù)測信息的價值作用，分析師文本信息的價值作用，以及投資者有限關(guān)注等方面的相關(guān)文獻。

國內(nèi)外文獻存在大量的關(guān)于分析師報告定量預(yù)測信息的價值作用的研究。例如現(xiàn)有研究通過對分析師報告中關(guān)于上市公司的盈利預(yù)測、投資評級和目標價格等重要的定量預(yù)測信息的價值作用的分析（Womack，1996［4］；Barber等，2001［5］；Bradley 等，2014［6］；Kothari等，2016［7］），證明了分析師在信息融入股價過程中的信息中介作用。大量的關(guān)于市場反應(yīng)的研究表明分析師的定量分析加快了信息融入股價的過程，提高了股票市場的有效性（Lys和 Sohn，1990［14］；Stickel，1991［1］；Gleason 和 Lee，2003［15］；Jegadeesh 等，2014［2］）。關(guān)于分析師報告的中文研究中，也多基于中國證券分析師盈利預(yù)測、投資評級和目標價格等信息的分析，同樣也驗證了分析師定量預(yù)測信息的重要信息作用（曹勝和朱紅軍，2011［16］；潘越等，2011［17］；張然等，2017［3］）。

而近年來由于機器學(xué)習(xí)方法的發(fā)展和應(yīng)用，國外對于分析師信息角色的研究中，出現(xiàn)了一系列基于分析師報告的文本信息進行分析的前沿研究。Twedt和Rees（2012）［18］采用了詞典的方法（Dictionary）研究分析師報告的文本信息。Huang等（2014）［8］應(yīng)用了樸素貝葉斯的方法（na?ve Bayes），利用證券分析師報告的文本信息構(gòu)造語調(diào)指數(shù)，研究市場對分析師語調(diào)的反應(yīng)。Huang等（2018）［9］通過Latent Dirichlet Allocation（LDA）的方法，分析了證券分析師報告與電話會議文本的語言主題的區(qū)別以及投資者的反應(yīng)。上述文本分析的方法都對分析師報告中的定性信息進行了分析，也進一步證實了文本分析在信息融入股價中的重要作用。與此同時，國內(nèi)對于金融大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的研究處于迅速發(fā)展的階段，關(guān)于分析師報告文本內(nèi)容的探索取得了一些新興的研究成果。伊志宏等（2019）［10］以9680個公司觀測值為樣本，使用情感詞典方法計算分析師研究報告負面信息含量，檢驗了負面信息在特質(zhì)信息作用于股價同步性過程中的調(diào)節(jié)作用。吳武清等（2020）［11］基于分析師報告的文本信息研究分析師對股價同步性的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，分析師研究報告的語調(diào)與所關(guān)注公司的股價同步性顯著負相關(guān)。

國外有大量研究表明投資者的關(guān)注度是有限的（Hirshleifer和Teoh，2003［19］；Peng和Xiong，2006［20］），投資者對信息的有限分析和解讀能力，導(dǎo)致信息融入股價是一個漸進的過程（Hong和Stein，1999［21］）。Hirshleifer和Teoh（2003）［19］指出在投資者有限注意的條件下，不同信息披露方式會對投資者認知和股票市場價格造成不同的影響。中國的資本市場中主要以個體投資者為主，個人投資者的關(guān)注力相對于專業(yè)機構(gòu)投資者更為有限。Barber和Odean （2008）［13］發(fā)現(xiàn)個體投資者是關(guān)注度較高的股票的凈買入者。相較于專業(yè)的機構(gòu)投資者，個體投資者在投資過程中受到有限關(guān)注度的約束，更傾向于購買關(guān)注度較高的股票。分析師的關(guān)注度作為市場關(guān)注度的代理變量，代表了具有專業(yè)分析能力和行業(yè)背景的信息中介的關(guān)注程度。分析師對于企業(yè)綠色環(huán)保的關(guān)注和理解，對個體投資者將具有更加重要的信息價值和價格發(fā)現(xiàn)作用，從而對資本市場產(chǎn)生顯著的影響。

中國資本市場是一個充滿預(yù)期因素作用和影響的市場，投資者看好資本市場的未來收益預(yù)期之后進行投資（江世銀，2004［22］）。楊濤和郭萌萌（2019）［23］研究了投資者對霧霾和環(huán)境的關(guān)注度對PM2.5 概念股的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者對環(huán)境的關(guān)注會提升PM2.5 概念股的股價和交易的活躍程度。Guo等（2020）［24］發(fā)現(xiàn)重大的環(huán)境政策頒布會給重污染行業(yè)帶來顯著負的超額累計收益率，其原因可能是環(huán)境政策的頒布意味著環(huán)境規(guī)制的強度增加，這一消息對污染性行業(yè)來說是一個負面消息，因而資本市場有一個顯著的悲觀反應(yīng)。方穎和郭俊杰（2018）［25］發(fā)現(xiàn) A 股市場投資者環(huán)境保護意識不足對我國環(huán)境信息披露政策在金融市場途徑上的失效產(chǎn)生了一定影響。

因此，分析師對環(huán)境保護的關(guān)注度，從信息提供角度來說，增加了投資者對環(huán)保的關(guān)注，對公司節(jié)能減排的關(guān)注度則可以看作市場一個重要信息的釋放，投資者會預(yù)期環(huán)保類股票具有廣闊的市場前景，從而這一預(yù)期進一步影響其投資決策。總體而言，對環(huán)境的關(guān)注度，尤其是從節(jié)能減排的利好消息來講，基于分析師的關(guān)注度，會引起投資者更多的關(guān)注。對公司節(jié)能減排的關(guān)注度，進而增加了投資者對公司的信心，因此可以給環(huán)保類股票帶來正的超額累計收益率。金融分析師文本中提及環(huán)保類詞匯的頻率可以作為市場對于環(huán)保相關(guān)主題的關(guān)注度，預(yù)期對于環(huán)境主題的關(guān)注度與環(huán)保類公司的股票收益率正相關(guān)。因此我們提出：

假設(shè)1： 分析師對環(huán)境和節(jié)能減排的關(guān)注度會給環(huán)保類公司帶來正的超額累計收益率。

分析師對環(huán)保關(guān)注度進而導(dǎo)致股票市場的反應(yīng)主要是通過投資者的交易行為實現(xiàn)的，然而只有被投資者關(guān)注到的信息才能通過交易反映到股票市場價格中（Huberman和Regev，2001［26］；權(quán)小鋒和吳世農(nóng)，2010［27］）。分析師文本分析相關(guān)研究表明，分析師的語調(diào)對投資者的行為具有非常重要的影響。Huang等（2014）［8］和Huang等（2018）［9］發(fā)現(xiàn)分析師的語調(diào)對資本市場的反應(yīng)有正向影響。同時，分析師報告的語調(diào)也反映分析師了對于該公司的評價和預(yù)期（Huang等，2014［8］；伊志宏等，2019［10］；吳武清等，2020［11］）。預(yù)期越發(fā)正向的語調(diào)會帶來更強烈的市場反應(yīng)。而市場投資者對正面語調(diào)不管是長期還是短期均做出了積極反應(yīng)（劉建梅和王存峰，2021［28］）。而鑒于分析師本身的對環(huán)境的關(guān)注度能夠增加投資者對公司的信息獲得，尤其是積極的語調(diào)對投資者的激勵作用更為顯著。由此我們提出以下假說：

假設(shè)2：分析師的關(guān)注度隨著對該公司分析師報告語調(diào)的正向積極程度增加而給公司帶來的更多的超額累計收益。

3 數(shù)據(jù)來源和變量說明

3.1 數(shù)據(jù)來源

（1）分析師報告的選取：

文章使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取方法（Python），從東方財富網(wǎng)抓取2010年1月至2020年12月間，與中國A股上市公司相關(guān)的40余萬份分析師報告。在剔除了無法對應(yīng)上市公司或可以同時與多家上市公司對應(yīng)的宏觀和行業(yè)研究報告，最后剩余239834份有效的上市公司研究報告用于文章的研究。

（2）環(huán)保類公司的選擇：

我們綜合選取WIND數(shù)據(jù)庫和RESSET數(shù)據(jù)庫中與“綠色環(huán)?！毕嚓P(guān)板塊的股票。其中，針對WIND數(shù)據(jù)庫，我們選取“建筑節(jié)能”、“尾氣治理”、“污水處理”、“新材料”、“新能源”等相關(guān)行業(yè)和題材板塊的股票；針對RESSET數(shù)據(jù)庫，我們采用數(shù)據(jù)庫定義的板塊名稱為“節(jié)能環(huán)?！钡南嚓P(guān)股票，最終獲得115家環(huán)保類公司，但由于4家公司沒有相關(guān)的分析師報告，因此有效公司數(shù)為111家。

（3）環(huán)保關(guān)注度的構(gòu)建：

文章構(gòu)建了關(guān)于環(huán)保類詞匯詞典。首先，從（如《節(jié)能減排“十二五”規(guī)劃》、《“十三五”節(jié)能減排綜合工作方案》）等官方文件中人工篩選有關(guān)環(huán)保類的專業(yè)詞匯。隨后，通過自然語言處理方法，從維基百科中選取與這些專業(yè)詞匯最相似的出現(xiàn)最多的5個詞匯。最后，結(jié)合人工確認，并刪除不相關(guān)詞匯，最終得到491個環(huán)保類詞匯，例如環(huán)保、節(jié)能、清潔、減排等詞匯均為環(huán)保類詞匯。

分析師環(huán)保關(guān)注度基于分析師報告的文本，并結(jié)合選取的環(huán)保類詞匯進行構(gòu)建。具體而言，對于原始分析師報告預(yù)處理，只保留中文文本，并去掉停詞。然后計算文本預(yù)處理后的分析師報告中環(huán)保類詞匯所占的比例作為報告的環(huán)保關(guān)注度。最后，定義分析師環(huán)保關(guān)注度（att）為當天股票市場所有發(fā)布的分析師報告的環(huán)保關(guān)注度的均值。

（4）分析師報告的語調(diào)：

吳武清等（2020）［11］發(fā)現(xiàn)樸素貝葉斯方法的分類結(jié)果相比于其他機器學(xué)習(xí)方法更加準確.可能性的原因是，分析師研究報告的文本信息所具有的領(lǐng)域?qū)Ｒ恍?，為樸素貝葉斯分類法發(fā)揮其優(yōu)勢提供良好的預(yù)測環(huán)境。因此，文章借鑒此做法，同樣采用樸素貝葉斯分類法來構(gòu)造語調(diào)分析的指數(shù)。具體的構(gòu)造方法描述如下：首先，根據(jù)爬取的分析師報告，隨機選取10,000條語句（句子層面），并采用人工方式將其分類為正面，中性，和負面三個部分，以此作為模型訓(xùn)練的語料庫，采用機器學(xué)習(xí)的方法進行學(xué)習(xí)。隨后，將學(xué)習(xí)到的模型應(yīng)用于其他所有分析師報告，在句子層面將分析師報告中的每條句子分為正面，中性，或負面。最后，計算每一部分句子在整個文檔中所占的比例，并定義文檔的整體語調(diào)指數(shù)為：

即文檔中正面句子數(shù)所占比例（pos）與負面句子數(shù)所占比例之差（neg）。值得一提的是，如果一天之中，一家環(huán)保類公司的分析師報告大于一份，在計算分析師對環(huán)保類個體公司的相關(guān)預(yù)測信息時（opn以及分析師預(yù)測修正等量化信息），在公司層面上取均值。

具體而言，文章旨在研究整個市場的分析師對于環(huán)保類主題的關(guān)注度（att）對于環(huán)保類公司的股票收益率的影響。參考已有文獻（Huang等，2014［8］；Huang等，2018［9］），因需要控制分析師對環(huán)保類個體公司的相關(guān)預(yù)測信息（定量預(yù)測信息如opn以及分析師預(yù)測修正等量化信息），同時避免公司盈余公告的影響，因而文章的主要研究對象為環(huán)保類公司有分析師報告發(fā)布當天的市場反應(yīng)（CAR），同時刪除了在分析師報告發(fā)布前后一天有財務(wù)年報或者季報發(fā)布的樣本（楊濤和郭萌萌，2019［23］；徐巍和陳冬華，2016［29］）。具體而言，本研究使用239834份分析師文本用于構(gòu)建市場整體的分析師對環(huán)保的關(guān)注度，而采用12172份關(guān)于環(huán)保類股票的分析師報告文本來構(gòu)造分析師的文本情緒。文章使用的上市公司的特征等數(shù)據(jù)來自Wind和CSMAR數(shù)據(jù)庫。

3.2 變量說明與統(tǒng)計性描述

文章的被解釋變量采用分析師報告公布起兩日內(nèi)累計超額收益率。其中為超額收益率為公司當日收益率與當日市場收益率的差值。核心解釋變量為分析師報告對環(huán)保的關(guān)注度（att）。參考以往文獻，分析師語調(diào)對累計超額收益率也有顯著的作用，因為我們參考Huang等（2014）［8］和吳武清等（2020）［11］等構(gòu)造了分析師語調(diào)，利用機器學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)造了分析師語調(diào)的三個變量，分別為，分析師語調(diào)（opn），分析師報告里正面句子的占比（pos），以及分析師報告里負面句子的比例（neg）。此外，結(jié)合現(xiàn)有文獻（Huang等，2014［8］，文章還控制了公司的市值（size），以及賬面市值比（beme）等公司特征?？紤]到股票價格短期可能存在的動量或者反轉(zhuǎn)因素的影響，我們同時還控制了分析師報告公布前十天的上市公司累計超額收益率（Huang等，2014［8］）。變量的具體定義如表1所示。

表1 主要變量的定義

表2匯報了主要變量的描述性統(tǒng)計，包括樣本數(shù)量、均值、標準差和四分位數(shù)等統(tǒng)計量。文章分析師語調(diào)（opn）的均值為0.505，這一均值遠高于Huang等（2014）［8］的均值 0.187，但是與吳武清等（2020）［11］和伊志宏等2019［10］關(guān)于中國市場的分析師語調(diào)較為接近（分別是0.702和 0.483）。盡管文章關(guān)注的是環(huán)保類的公司，但是分析師語調(diào)和現(xiàn)有文獻比較類似，這一變量也表明了我國分析師語調(diào)更為樂觀，相對而言不愿意表達負面的觀點。分析師正面報告（pos）和負面報告（neg）的統(tǒng)計描述也具有一致的結(jié)果。其他相關(guān)變量的統(tǒng)計描述也和文獻基本類似。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

4 模型設(shè)定和回歸結(jié)果分析

文章首先探究分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的累計超額收益率的影響，然后檢驗分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的交易活躍程度的影響，接下來研究不同的分析師語調(diào)所帶來的作用以及一系列的異質(zhì)性分析。

4.1 分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的累計異常收益率的影響

為了研究從分析師報告中提取的市場整體的環(huán)保關(guān)注度對于環(huán)保類公司的超額收益率的影響，文章建立如下的模型：

其中，CAR 為分析師報告公布起兩日內(nèi)累計超額收益率，反映了市場對分析師報告的即時反應(yīng)。att 是分析師對環(huán)保關(guān)注度，而 β1衡量了分析師對環(huán)保關(guān)注度所帶來的累計超額收益率。controls 是一組控制變量，包含公司的特征，例如公司的規(guī)模，賬面市值比和前十天累計超額收益率等變量。此外，根據(jù)以往文獻，文章還控制了分析師報告中的定量預(yù)測信息。為了控制股票市場存在的“日歷效應(yīng)”，式（2）控制了年份固定效應(yīng)YearEffect、月份固定效應(yīng)MonthEffect、和周內(nèi)效應(yīng)WeekEffect （楊濤和郭萌萌，2019［23］）。具體回歸結(jié)果如表3所示。

在表3第一列單變量回歸中，該模型僅控制了年度固定效應(yīng)，月度固定效應(yīng)和周內(nèi)固定效應(yīng)，不難看出，市場環(huán)保關(guān)注度與環(huán)保類公司接下來兩天累計超額收益率（CAR）呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。在第二列回歸中，借鑒以往的文獻（Huang等，2014［8］；Huang等，2018［9］），我們依次加入控制變量公司規(guī)模的自然對數(shù)（size），賬面市值比（beme）和前十天累計超額收益率（PriorCAR）后，結(jié)果表明市場環(huán)保關(guān)注度與環(huán)保類公司的兩天累計超額收益率仍然呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，但是系數(shù)顯著下降。在第三列的回歸中，我們進一步地控制了分析師報告中的定量預(yù)測信息，包括分析師推薦評級修正（recrev），分析師預(yù)測每股收益修正（efrev）和分析師預(yù)測目標價格修正（tprev），發(fā)現(xiàn)市場環(huán)保關(guān)注度與環(huán)保類公司接下來兩天累計超額收益率（CAR）之間一致的正相關(guān)關(guān)系。分析師報告中的定量預(yù)測信息與環(huán)保類公司接下來兩天累計超額收益率（CAR）也呈現(xiàn)正向相關(guān)的關(guān)系。而其他控制變量的符號也符合預(yù)期。根據(jù)第三列的結(jié)果顯示，在控制了公司特征因素以及分析師語調(diào)因素后，分析師對環(huán)保的關(guān)注度在1%的顯著性水平下統(tǒng)計上顯著。而上述分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的市場影響，同樣也顯著的經(jīng)濟學(xué)意義。以第三列為例，市場環(huán)保關(guān)注度每增加1%，在其他變量保持不變的情況下，環(huán)保類公司的收益率將增加2.105%。因此，文章提出的假設(shè)1成立。

表3 分析師環(huán)保關(guān)注度對超額累計收益率的影響

4.2 分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類股票交易活躍程度的影響

換手率turnover指在一定時間內(nèi)環(huán)保類股票轉(zhuǎn)手買賣的頻率，是反映環(huán)保類股票流通性強弱的重要指標，換手率高一般意味著股票流通性越強。為了研究從分析師報告中提取的市場整體的環(huán)保關(guān)注度對于環(huán)保類公司的換手率的影響，我們建立以下模型：

其中，turnover 表示環(huán)保類公司在分析師公布報告后2天的平均換手率?；貧w結(jié)果如表4所示。其中，在表4第一列回歸中，僅控制了年度固定效應(yīng)，月度固定效應(yīng)和周內(nèi)固定效應(yīng)，以及滯后期換手率（lagturnover）市場環(huán)保關(guān)注度與環(huán)保類公司接下來兩天平均換手率呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。在第二列和第三列回歸中，分別加入公司特征以及分析師報告的修正特征后，仍然得到了一致的結(jié)果。結(jié)果顯示，分析師對環(huán)保的關(guān)注度可以顯著增加環(huán)保類股票的換手率，而且該系數(shù)具有顯著的經(jīng)濟學(xué)意義。關(guān)注度每增加1%，環(huán)保類股票的換手率增加0.682%。

表4 分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類股票換手率的影響

4.3 分析師語調(diào)對環(huán)保類股票超額收益率的影響

現(xiàn)有文獻表明，分析師語調(diào)對股票收益率有顯著影響（Huang等，2014［8］）。為此，文章在研究分析師的環(huán)保關(guān)注度對于環(huán)保公司的市場影響中，也需要考慮分析師對于環(huán)保公司本身的分析和報道。根據(jù)已有文獻，我們加入分析師文本的語調(diào)來進行分析。具體而言，我們加入分析師語調(diào)以及分析師語調(diào)和關(guān)注度的交叉項來衡量這一作用。具體模型表達如下：

其中，opn 代表了分析師文本的語調(diào)，這一指標是通過樸素貝葉斯的方法構(gòu)造而來，opn越大則表明分析師報告中的正面評價越多。表5匯報了具體的回歸結(jié)果。第一列的結(jié)果中，對于環(huán)保類公司，控制變量公司規(guī)模的自然對數(shù)（size）,賬面市值比（beme）,前十天累計超額收益率（PriorCAR）后，分析師文本語調(diào)（opn）對公司接下來兩天累計超額收益率（CAR）呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)果和文獻的發(fā)現(xiàn)保持一致（Huang等，2014［8］）。在第二列的結(jié)果中，分析師報告中的定量預(yù)測信息，包括分析師推薦評級修正（recrev），分析師預(yù)測每股收益修正（efrev）和分析師預(yù)測目標價格修正（tprev），分析師文本語調(diào)（opn）對公司接下來兩天累計超額收益率（CAR）仍然呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，與以往研究發(fā)現(xiàn)的結(jié)果一致（Huang等2014［8］）。在第三列的回歸中，加入了市場對于環(huán)保公司的關(guān)注度（att），以及關(guān)注度與分析師文本語調(diào)（opn）的交乘項以后，opn與公司接下來兩天累計超額收益率（CAR）仍然呈現(xiàn)正向的關(guān)系，但是統(tǒng)計意義上不顯著，att 依然對公司接下來兩天的累計超額收益率有正向作用，和基準回歸的結(jié)果類似。值得注意的是，分析師語調(diào)和分析師關(guān)注度的交乘項的系數(shù)為正向的顯著，表明了市場對于環(huán)境的關(guān)注度的影響隨著語調(diào)的正面詞頻的增加而變得更為顯著。因此，文章提出的假設(shè)2成立。

表5 加入分析師語調(diào)的回歸分析

4.4 進一步研究

現(xiàn)有文獻表明，分析師的特征，環(huán)境關(guān)注程度以及公司特征的差異均可能影響投資者對分析師報告關(guān)于環(huán)保關(guān)注度的吸收，從而影響其進一步的市場行為。因此，文章進一步從這三點出發(fā)，探討分析師的環(huán)保關(guān)注度在不同條件下的作用是否存在顯著差異。

（1）分析師特征

首先，考慮到明星分析師發(fā)布盈余預(yù)測后股價融合信息的速度更快（Gleason和Lee，2003［15］），我們整理了歷屆新財富最佳分析師的評選結(jié)果。根據(jù)分析師報告中的分析師名字和券商名稱，可以識別分析師所在團隊或個人是否在去年獲得了新財富最佳分析師稱號。因此我們根據(jù)分析師報告中是否含有明星分析師為分類指標，如果有則為1，否則為0?；貧w結(jié)果如表6所示。首先，分析師對環(huán)保的關(guān)注度的作用和基準模型一致，依舊是正向顯著的。其他變量的回歸系數(shù)也基本和基準回歸的結(jié)果類似。值得一提的是，含有明星分析師組的系數(shù)明顯大于不含明星分析師的組的系數(shù)，而且這一結(jié)果不管是否控制公司特征和分析師推薦均成立。以第三列和第四列為例，含有明星分析師的一組回歸系數(shù)為8.455，而不含明星分析師的組別回歸系數(shù)僅為1.752，而且這一差異在1%的水平下顯著。這一結(jié)果表明明星分析師的報告能夠給投資者帶來更多的信息，表明明星分析師報告的信息更容易受到投資者的關(guān)注，從而能顯著增強市場對環(huán)境關(guān)注度對環(huán)保公司股票的反應(yīng)。

表6 是否有明星分析師參與的異質(zhì)性分析

（2）新環(huán)保法的頒布

新的環(huán)境保護法于2015年1月1日開始實施。這一新環(huán)保法的實施，表明了政府對環(huán)境的關(guān)注度增加以及環(huán)境規(guī)制的嚴格程度在逐步增強，同時，這一法案的實施也將引起民眾對環(huán)保更多的關(guān)注度。在環(huán)保規(guī)制逐漸變強以及環(huán)保意識逐漸增強的情況下，文章進一步探究分析師對環(huán)保的關(guān)注度，是否會引起投資者對環(huán)保類股票的關(guān)注有所改變，進而導(dǎo)致環(huán)保類股票的市場反應(yīng)存在差異。因此，我們把樣本分為新環(huán)保法實施前和實施后，即把樣本分成了2015年1月1日以前（before）和2015年1月1日開始到2020年12月30日（after）兩個時間段。表7回歸結(jié)果顯示，在2015年以前，分析師的環(huán)保關(guān)注度與環(huán)保類公司的兩天累計超額收益率并不存在顯著相關(guān)性。然而在2015年以后，分析師環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的兩天累計超額收益率的影響呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，在控制了公司和分析師報告以及時間效應(yīng)后，這一結(jié)果依舊穩(wěn)健。因此，表 7 的實證結(jié)果表明，分析師環(huán)保關(guān)注度會隨著國家環(huán)境規(guī)制的嚴格程度以及民眾對環(huán)保關(guān)注度的增加而受到投資者更多的關(guān)注，進而對環(huán)保股的短期市場價值的正向作用也變得更加顯著。

表7 2015年新環(huán)保法實施前后的異質(zhì)性分析

（3）公司特征的異質(zhì)性

我們進一步的探究分析師關(guān)注度對環(huán)保股股的影響是否存在個體差異。文章探究這一作用的異質(zhì)性，分別根據(jù)公司規(guī)模以及公司的賬面市值比進行了異質(zhì)性分析。通常來說，小市值的公司或者賬面市值比高的公司所代表的風(fēng)險更高。在信息的沖擊下，我們預(yù)期風(fēng)險高的公司反應(yīng)更為顯著。為此，我們根據(jù)公司規(guī)模的中位值進行分組，大于中位數(shù)的公司被定義為大市值公司組（size_big）, 其余樣本被定義為小市值公司（size_small）。此外，我們還根據(jù)賬面市值比的中位數(shù)進行分組，大于賬面市值比中位數(shù)的公司被定義為高估值組（beme_big），其余樣本被定義為低估值股（beme_small）。

表8中匯報了具體的回歸結(jié)果。第一列和第二列分別匯報了大市值組和小市值組的回歸結(jié)果。在控制了公司的固定效應(yīng)，時間的固定效應(yīng)以及公司和分析師的特征后，結(jié)果顯示市場環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的兩天累計超額收益率的影響在公司市值較小的組別表現(xiàn)更加顯著。不難看出，小市值組回歸att的系數(shù)都是顯著地高于大市值組的。環(huán)保類企業(yè)中的小市值公司由于平時受到的關(guān)注要比市值大的公司小，因而在市場關(guān)注增加的時候，對于突然增加的環(huán)保關(guān)注度，小市值的市場反應(yīng)更為強烈。

第三列和第四列報告了根據(jù)賬面市值比（beme）而估計的結(jié)果。比較了分析師環(huán)保關(guān)注度的系數(shù)，不難看出，市場環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類公司的兩天累計超額收益率的影響在賬面市值比大的組更顯著。環(huán)保類企業(yè)中的賬面市值比高的公司由于市場的估值相對較低，在市場關(guān)注增加的時候，對于突然增加的關(guān)注，賬面市值比高的公司的市場反應(yīng)更強烈。

總體而言，表8的異質(zhì)性回歸結(jié)果表明，在風(fēng)險相對較高的公司中，隨著分析師報告信息量的增加，投資者更多的吸收這種信息和利用這一信息，從而導(dǎo)致這一類型的公司在股票市場有一個更為顯著的反應(yīng)。

表8 公司特征的異質(zhì)性分析

5 結(jié) 論

文章主要探究了分析師的環(huán)保關(guān)注度對環(huán)保類股票的市場影響。文章以滬深A(yù)股所包含的環(huán)保類股票為研究對象，涵蓋了111家環(huán)保類股票。搜集了從2010年1月至2020年12月期間239834份分析師報告，通過構(gòu)建環(huán)保類詞匯字典并計算其詞頻，以構(gòu)建市場層面分析師對于環(huán)保的關(guān)注度，同時通過運用樸素貝葉斯的機器學(xué)習(xí)方法，在12172份關(guān)于環(huán)保類公司的分析師報告中構(gòu)建了分析師文本語調(diào)。文章的實證研究發(fā)現(xiàn)分析師對環(huán)保的關(guān)注度對環(huán)保類股票市場帶來短期的正向作用，表現(xiàn)為當分析師關(guān)注度增加時，環(huán)保類股票的短期超額累計收益率也隨時增加，而這種正向關(guān)系會隨著分析師語調(diào)的正面性的增加而變得更加顯著。進一步分析發(fā)現(xiàn)，分析師對環(huán)保的關(guān)注度與環(huán)保類股票市場的正向作用隨著環(huán)保規(guī)制強度的增加而增大，且存在明星分析師時價格發(fā)現(xiàn)作用變得更加顯著。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)了在小市值和低估值公司中，這一作用更為顯著。

文章的研究結(jié)果具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。首先，從理論研究的角度，文章的研究拓展了分析師信息作用的研究視角。傳統(tǒng)的關(guān)于分析師的研究主要是從分析師的定量預(yù)測的角度進行分析，而運用文本分析的前沿研究也是從分析師文本的整體語調(diào)進行分析，但是由于分析師報告通常涵蓋廣泛的主題，因而籠統(tǒng)的整體語調(diào)并不能很好的剖析分析師的信息作用。文章從主題分析的角度進行分析，對于分析師信息作用的探索提供了嶄新的研究視角。文章的研究表明分析師對環(huán)保的關(guān)注程度以及分析師的語調(diào)會影響股票的收益以及交易活躍程度，這佐證了分析師在資產(chǎn)定價過程中的價格發(fā)現(xiàn)作用。同時分析師報告信息披露，有助于減少信息不對稱，從而提高資產(chǎn)的定價效率。從現(xiàn)實的角度出發(fā)，中國股票市場的投資者可以通過文章的研究優(yōu)化投資策略，而政府監(jiān)管部門也可以借此探索中國股票市場的運行規(guī)律進而優(yōu)化社會的資源配置和提高資本市場的效率。此外，分析師應(yīng)該提供更為具體和實用的信息，切實發(fā)揮價格發(fā)現(xiàn)的作用，緩解投資者的有限關(guān)注，減少資本的錯誤定價的可能性，進而有助于提高資本市場的定價效率，促進中國金融市場的健康發(fā)展。