聯(lián)合調(diào)研與“關系型”分析師的新價值

王俊杰，劉 定，劉芬芬

（1.華東理工大學 商學院，上海 200237；2.上海財經(jīng)大學 商學院，上海 200433；3.湖北經(jīng)濟學院 會計學院，湖北 武漢 430205）

一、引言

高質(zhì)量的信息披露是資本市場注冊制改革的基礎，注冊制改革對上市公司信息披露提出更高的要求。為了提高調(diào)研信息披露質(zhì)量，控制調(diào)研過程中的重大信息泄露問題，深交所于2012 年強化調(diào)研活動信息披露要求（下文稱“2012 年調(diào)研新規(guī)”），大幅提高了信息披露的及時性和內(nèi)容詳細程度。2012 年以前，深交所要求上市公司在年報中匯總披露調(diào)研活動信息。此階段的調(diào)研信息披露相對簡化且滯后，調(diào)研活動成為“閉門會議”，具有較強的私密性（Bowen 等，2018）。2012 年調(diào)研新規(guī)要求上市公司在調(diào)研后兩天內(nèi)披露調(diào)研人員具體身份和交流內(nèi)容等信息。這無疑改善了調(diào)研活動的透明度，也為檢驗信息披露監(jiān)管如何影響資本市場的私有信息傳遞提供了合適的場景。

有文獻研究了2012 調(diào)研新規(guī)的經(jīng)濟后果，關注了調(diào)研活動信息披露的效果，但沒有形成一致的結(jié)論。例如，Yang 等（2020）發(fā)現(xiàn)在2012 年之后，非調(diào)研分析師通過調(diào)研活動的及時披露獲取了相關信息，提高了預測精度。Chen 等（2021）以及Ke 等（2021）則指出，由于調(diào)研活動的及時披露增加了私有信息披露成本，上市公司和分析師在2012 年之后通過調(diào)研活動溝通信息的動機顯著減弱。Ru 等（2022）從投資者關注度視角，發(fā)現(xiàn)在2012 年之后，許多未能參加調(diào)研活動的分析師放棄了對上市公司的跟蹤?，F(xiàn)有研究結(jié)論不一致的可能原因是，2012 年調(diào)研新規(guī)對不同特征的調(diào)研人員和不同類別的調(diào)研活動具有差異化影響，在研究中應加以區(qū)分。

基于我國的制度環(huán)境，無論國有企業(yè)還是民營企業(yè)都存在一定的關系型交易，需要依賴嵌入式信息中介進行信息披露（Li 等，2020；李增泉，2017）。Li 等（2020）提出嵌入式中介的概念，認為嵌入式分析師有別于國外研究中的關系型分析師，會對其他非嵌入式分析師產(chǎn)生信息溢出效應，為上市公司信息披露發(fā)揮積極作用。而對于嵌入式分析師的信息來源和發(fā)揮信息溢出效應的路徑，Li 等（2020）并沒有給出實證證據(jù)。理論上，嵌入式分析師可以通過社會關系私下傳遞內(nèi)幕信息，也可以通過嵌入式背景幫助外界解讀公開信息。這兩種機制的理論涵義和政策啟示完全不同，現(xiàn)有文獻并沒有進行區(qū)分。如何規(guī)范嵌入式分析師的信息傳遞行為，引導其通過合規(guī)的方式發(fā)揮嵌入式信息中介的作用，對于落實公平信息披露原則至關重要。

提高嵌入式分析師信息獲取過程的透明度能夠有效發(fā)揮嵌入式信息中介的作用。與管理層的私下交流是分析師最主要的公司特質(zhì)信息來源，其重要程度超過分析師自身研究、企業(yè)當前的盈利情況以及定期財務報告（Brown 等，2015；肖斌卿等，2017）。2012 年以前，上市公司僅需要在年報中匯總披露調(diào)研活動概要信息，外界無從了解調(diào)研人員的詳細情況及交流的具體內(nèi)容。由于缺少外界監(jiān)督，此階段的調(diào)研活動有可能成為上市公司向嵌入式信息中介披露私有信息的渠道。嵌入式分析通過獨家調(diào)研活動（即只有一家券商參與的調(diào)研活動）獲得關系型交易“軟信息”后，以分析師預測和股票評級等“硬信息”的形式向市場傳遞（Li 等，2020）。獨家調(diào)研雖便于上市公司傳遞私有信息，但有悖于公平信息披露原則。在2012 年調(diào)研新規(guī)下，上市公司需要以公告形式即時披露調(diào)研活動的詳細信息，調(diào)研活動的人員安排和交流內(nèi)容將受到資本市場的關注和監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)督。例如，監(jiān)管機構(gòu)可以基于調(diào)研信息披露的市場反應和調(diào)研問答紀要，即時追蹤上市公司是否通過調(diào)研活動違規(guī)披露重大信息，并向參與調(diào)研活動的上市公司高管追責。上述變化促使嵌入式分析師在聯(lián)合調(diào)研（即兩家及以上券商參與的調(diào)研活動）場景下發(fā)揮信息溢出效應，改善其他調(diào)研人員的信息獲取效果，保障資本市場的公開、公平、公正。

本文基于2009?2017 年深市上市公司數(shù)據(jù)，探究了2012 年調(diào)研新規(guī)對嵌入式分析師調(diào)研行為及其他調(diào)研人員信息獲取效果的影響。研究發(fā)現(xiàn)，2012 年調(diào)研新規(guī)顯著降低了嵌入式分析師參與上市公司獨家調(diào)研活動的可能性。2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，嵌入式分析師更加積極地在調(diào)研場景下發(fā)揮信息溢出效應，表現(xiàn)為其他調(diào)研分析師更加準確的盈余預測以及調(diào)研公募基金更加有效的投資決策。嵌入式分析師的這種信息溢出效應在信息披露專有成本較高的公司中更加顯著。上述結(jié)果表明，2012 年調(diào)研新規(guī)規(guī)范了嵌入式分析師的調(diào)研行為，引導其在調(diào)研場景下發(fā)揮了嵌入式信息中介的作用。渠道檢驗發(fā)現(xiàn)，嵌入式分析師有助于調(diào)研問答環(huán)節(jié)的充分溝通。本文還借助分析師離職事件來構(gòu)造雙重差分，控制嵌入式分析師研報等方式排除替代性解釋，并通過變更數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行穩(wěn)健性檢驗。

本文的研究貢獻體現(xiàn)在：第一，從嵌入式分析師視角豐富了2012 年調(diào)研新規(guī)的實施效果研究?，F(xiàn)有文獻從非調(diào)研分析師的預測和跟蹤行為（Yang 等，2020；Ru 等，2022）以及所有分析師的調(diào)研行為（Chen 等，2021；Ke 等，2021）等視角研究了2012 調(diào)研新規(guī)的經(jīng)濟后果，在調(diào)研信息披露效果方面沒有形成一致的結(jié)論。本文根據(jù)私密性劃分調(diào)研活動類別，發(fā)現(xiàn)2012 年調(diào)研新規(guī)在限制嵌入式分析師參與獨家調(diào)研的同時，引導其在聯(lián)合調(diào)研中發(fā)揮信息溢出效應。這為2012 年調(diào)研新規(guī)的積極作用提供了更多的經(jīng)驗證據(jù)。第二，本文提出并驗證了嵌入式分析師發(fā)揮溢出效應新的場景與機制。本文研究表明，在2012 年調(diào)研新規(guī)的引導下，嵌入式分析師通過公開調(diào)研活動對其他調(diào)研人員發(fā)揮信息溢出效應。這驗證了嵌入式分析發(fā)揮溢出效應新的場景。本文還發(fā)現(xiàn)，嵌入式分析師的信息優(yōu)勢至少部分來源于其借助隱性知識更好地解讀公司在公開場合披露的信息，嵌入式分析師能夠以合規(guī)的方式發(fā)揮信息溢出效應。這是對Li 等（2020）的重要補充和延伸。第三，本文豐富了上市公司實地調(diào)研的相關文獻。近年來，很多文獻借助我國深交所上市公司披露的實地調(diào)研信息，研究了各類市場主體的信息搜尋行為（Cheng 等，2016，2019；Liu 等，2017；Bowen 等，2018；Han 等，2018；譚松濤和崔小勇，2015）。與上述文獻不同，本文分析了調(diào)研人員在調(diào)研活動中獲取信息的機制。本文研究表明，嵌入式分析師在實地調(diào)研中的信息解讀和擔保作用對于其他參與者獲取信息至關重要。這有助于進一步理解不同的調(diào)研活動參與者如何在調(diào)研場景下進行信息分享，是對上述文獻的重要拓展。

二、制度背景與研究假說

（一）制度背景

證監(jiān)會在2005 年7 月發(fā)布《上市公司與投資者關系工作指引》，鼓勵上市公司接待投資者與其他資本市場參與者的調(diào)研活動。同時，深交所主板還發(fā)布《上市公司公平信息披露指引》，要求“上市公司發(fā)布未公開的重大信息時，必須向所有投資者公開披露，不得先將信息向證券分析師、選定的機構(gòu)投資者披露、透露或泄露”。為了控制調(diào)研過程中的重大信息泄露問題，深交所從2009 年開始要求上市公司在年報中匯總披露當年的調(diào)研活動信息。年報中匯總披露的調(diào)研信息比較簡略和滯后，且公司無需披露調(diào)研互動雙方的具體身份信息和互動交流內(nèi)容。

2012 年7 月，深交所在《信息披露業(yè)務備忘錄第41 號?投資者關系管理及其信息披露》（下文稱“2012 年調(diào)研新規(guī)”）中對調(diào)研信息披露提出新的要求，大幅提高了信息披露的及時性和內(nèi)容詳細程度。深交所要求上市公司在調(diào)研活動結(jié)束后兩天內(nèi)在指定信息披露平臺“互動易”上提交《投資者關系活動記錄表》，表中需詳細記錄調(diào)研日期、調(diào)研活動披露日期、內(nèi)部接待人員的名字和職位、外部調(diào)研人員名字和單位、調(diào)研地點、問答形式記錄的調(diào)研交流內(nèi)容等信息。

深市上市公司面臨的調(diào)研信息披露監(jiān)管可分為2012 年以前的私密階段和2012 年至今的公開階段。2012 年以前，上市公司調(diào)研活動具有較強的私密性，資本市場其他參與者和媒體等非調(diào)研人員無從知曉調(diào)研人員的詳細身份及調(diào)研的主要內(nèi)容，便于調(diào)研人員和上市公司交流私有信息。在只有一家券商的分析師參與調(diào)研（即本文所定義的獨家調(diào)研）時，其私密性得到進一步提升。2012 年調(diào)研新規(guī)大幅提高了調(diào)研信息披露的及時性和詳細程度，改善了調(diào)研活動的透明度。

（二）研究假說

基于我國的制度環(huán)境，無論國有企業(yè)還是民營企業(yè)都存在一定的關系型交易，需要依賴嵌入式信息中介進行信息披露（Li 等，2020；李增泉，2017）。一方面，關系型交易具有人格化特征，相關合約條款難以被關系方以外的第三方所證實，如關系型交易中會涉及關系方的專有投資；另一方面，公開披露可能會損害關系方的利益，降低企業(yè)的競爭力（Verrecchia，1983；Healy 和Palepu，2001）。因此，第三方難以準確評價關系型交易的相關風險、收益以及對公司價值的影響。當企業(yè)對外傳遞信息的能力受限時，其交易邊界也會受限，從而表現(xiàn)出較高的股權(quán)集中度（Piotroski 和Wong，2012），導致較高的融資成本，產(chǎn)生對嵌入式信息中介的需求。社會成員之間通過社會關系或關系網(wǎng)絡建立信任時便具有嵌入式特征（Granovetter，1985）。Li 等（2020）認為，與企業(yè)存在社會關系的嵌入式分析師能夠緩解企業(yè)披露關系型交易信息的困境。

在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺以前，上市公司無需披露調(diào)研人員詳細信息以及調(diào)研中的互動交流內(nèi)容，調(diào)研活動成為分析師與上市公司之間的“閉門會議”。作為一項稀缺資源，調(diào)研機會的分配取決于上市公司的信息披露需求與分析師的信息獲取需求。在均衡狀態(tài)下，那些能夠滿足上市公司信息披露需求的分析師更有可能獲得調(diào)研機會。尤其是只有一家券商參與的獨家調(diào)研活動，更容易成為上市公司向嵌入式分析師披露私有信息的渠道。嵌入式分析師通過調(diào)研活動獲取關系型交易“軟信息”，再以分析師盈余預測和評級等“硬信息”的形式對外披露。2012 年調(diào)研新規(guī)出臺以后，調(diào)研雙方的詳細身份信息和交流內(nèi)容將被記錄在案并對外披露。上述變化便于監(jiān)管機構(gòu)即時地對上市公司在調(diào)研場景下的信息披露行為展開監(jiān)督并向個人問責，調(diào)研活動也將受到更多來自資本市場的關注（Yang 等，2020）?；谏鲜龇治?，本文提出以下假說：

假說1：2012 年調(diào)研新規(guī)出臺以后，與非嵌入式分析師相比，嵌入式分析師參與獨家調(diào)研的可能性顯著降低。

企業(yè)的信息披露方式內(nèi)生于制度環(huán)境。Williamson（2000）總結(jié)了制度的四個層級，即嵌入式機制（即文化、習俗、禮儀、宗教等非正式制度）、制度環(huán)境（即法律、政治等正式制度）、治理機制（即組織結(jié)構(gòu)、合約等交易機制）和資源配置（即價格機制和交易行為）。上述高層級制度參數(shù)所規(guī)制的中國企業(yè)的商業(yè)模式（即產(chǎn)權(quán)的交換形式）影響其信息披露方式。2012 年調(diào)研新規(guī)對企業(yè)所處的高層級制度參數(shù)的影響較小。因此，調(diào)研活動透明度的增加在限制調(diào)研活動成為私有信息渠道的同時，會引導嵌入式分析師在調(diào)研場景下發(fā)揮溢出效應，以滿足上市公司的信息披露需求。2012 調(diào)研新規(guī)雖然限制了嵌入式分析師的獨家調(diào)研行為，但是其仍可以通過參與上市公司聯(lián)合調(diào)研（即兩家及以上券商分析師參與的調(diào)研）發(fā)揮作用，具體體現(xiàn)在以下兩個方面：

第一，嵌入分析師參與調(diào)研能夠提高公司在調(diào)研活動中的信息傳遞效率。嵌入式分析師雖然可憑借私有信息渠道獲得信息優(yōu)勢（Cohen 等，2010；Li 等，2020），但是在將“軟信息”轉(zhuǎn)化為EPS等“硬信息”時會存在一定的信息損失，因而其研報中很難包含公司期望向市場傳遞的所有信息。協(xié)助上市公司在調(diào)研場景下有效披露信息，有助于維護嵌入式分析師與上市公司的關系。

嵌入式分析師可以在與上市公司的歷史互動中積累關系型交易的隱性知識，從而綜合評估調(diào)研中披露的單次交易信息對上市公司的影響，發(fā)揮信息中介的溢出效應，為上市公司在調(diào)研場景下披露的信息提供解讀和擔保。調(diào)研前，嵌入式分析師可以參加公司的調(diào)研接待準備，幫助公司預演來自其他分析師或機構(gòu)在問答環(huán)節(jié)可能的提問?，F(xiàn)有針對證券事務代表的問卷研究表明，賣方分析師會幫助上市公司準備盈余電話會議，參與電話會議的提前演練，并提供問答環(huán)節(jié)的應對思路（Brown 等，2019）。

調(diào)研中，嵌入式分析師可以捕捉并解釋言外之意，實現(xiàn)調(diào)研者與上市公司之間更加充分的互動。嵌入式分析師對公司更加熟悉，更容易捕捉上市公司管理人員的肢體語言、語氣語調(diào)等非標準化信息，從而對上市公司期望傳達的信息進行更精確的解讀（Roberts 等，2006）。得益于私有信息優(yōu)勢，嵌入式分析師的提問也會更具針對性，使得參與調(diào)研的非嵌入式分析師對公司的回答更加關注（Mayew 等，2013）。嵌入式分析師不僅可以在調(diào)研問答環(huán)節(jié)更有效的提問，也可幫助公司應對預料之外的提問（Brown 等，2019）。

第二，嵌入分析師參與調(diào)研能夠增強其研報在資本市場中的可信度和影響力，從而促進信息傳遞的效果。事先在市場中建立聲譽是嵌入式分析師通過分析師報告發(fā)揮溢出效應的一個先決條件。參與聯(lián)合調(diào)研并在調(diào)研現(xiàn)場與上市公司互動，便于其他分析師和機構(gòu)投資者對嵌入式分析師研報中的信息進行交叉驗證，從而更準確、完整地接收和理解分析師研報中的“硬信息”。

理論上，關系的作用存在兩面性（邵新建等，2018）。本文認為，上市公司將更多地利用嵌入式分析師來降低信息傳遞成本而非“合謀”。首先，如前所述，嵌入式分析師在調(diào)研場景下的信息溢出效應源自上市公司的信息披露需求。輔助上市公司進行信息披露是嵌入式分析師參與調(diào)研的主要動機之一。其次，與嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的主要是分析師和機構(gòu)投資者等其他專業(yè)人員，對“合謀”有一定的辨識能力。例如，機構(gòu)投資者能夠識別嵌入式分析師在研究報告中的“策略性前后矛盾”（Malmendier 和Shanthikumar，2014）。最后，在聯(lián)合調(diào)研活動中與上市公司“合謀”會使分析師的聲譽遭受損失，導致其市場影響力下降（Stickel，1992）。此外，聯(lián)合調(diào)研的機構(gòu)投資者也可能是嵌入式分析師的潛在客戶，欺騙聯(lián)合調(diào)研機構(gòu)有損于分析師的未來收益（Brown 等，2015）。因此，嵌入式分析師有助于上市公司在調(diào)研活動中所披露的信息被聯(lián)合調(diào)研人員信任并理解?；谏鲜龇治?，本文提出以下假說：

假說2：2012 年調(diào)研新規(guī)出臺以后，與其他非嵌入式分析師相比，與嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的非嵌入式分析師的預測準確性顯著提升。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

鑒于深交所從2009 年開始要求上市公司披露調(diào)研活動信息，本文選取2009?2017 年深市上市公司為初始樣本。①由于上市公司在2012 年調(diào)研新規(guī)前只披露調(diào)研人員單位，不披露調(diào)研人員的具體身份信息，參照Han 等（2018）等文獻的做法，本文將調(diào)研活動窗口期（?180，180）內(nèi)發(fā)布報告的分析師作為調(diào)研券商的調(diào)研分析師。分析師預測數(shù)據(jù)由CSMAR、RESSET 和WIND 數(shù)據(jù)庫整合得到。上市公司高管的簡歷及任期等數(shù)據(jù)由CSMAR 數(shù)據(jù)庫結(jié)合網(wǎng)絡搜索整理得到。分析師個人數(shù)據(jù)來自網(wǎng)絡搜索，主要基于以下來源：證券業(yè)協(xié)會公告、《新財富》雜志發(fā)布的最佳分析師報告、分析師報告、微博認證信息以及領英（LinkedIn）。其他數(shù)據(jù)來自CSMAR 和WIND 數(shù)據(jù)庫以及上市公司年報。

（二）模型設定與變量定義

本文采用“分析師?公司?年度”樣本來檢驗假說1，以所有分析師為研究對象。被解釋變量SVi,j,t為虛擬變量，分別由SV、ESV和MSV度量。SV表示一個自然年度t內(nèi)分析師j是否調(diào)研所跟蹤的公司i，調(diào)研時取1，否則取0。ESV和MSV分別表示獨家調(diào)研和聯(lián)合調(diào)研。本文將只有一家券商分析師參與的調(diào)研活動定義為獨家調(diào)研，將兩家及以上券商分析師參與的調(diào)研活動定義為聯(lián)合調(diào)研。

解釋變量Embedded表示分析師嵌入式特征。本文參照Li 等（2020）的方法，從校友、地理距離和商業(yè)關系三個維度來界定嵌入式特征。變量Embedded在分析師與上市公司存在以下三種情況之一時取1：（1）分析師與公司高管存在共同的大學教育背景；（2）分析師所在券商與上市公司總部在同一個地級市；（3）分析師所在券商過去5 年內(nèi)與上市公司之間存在IPO或SEO的承銷關系。Post表示2012 年調(diào)研新規(guī)的影響，在2012 年7 月及以后，Post取1，否則取0。當被解釋變量為ESV時，本文預期Embedded×Post的系數(shù)顯著為負，即2012 年后嵌入式分析師獨家調(diào)研的可能性下降。當被解釋變量為MSV時，本文預期Embedded×Post的系數(shù)顯著為正，即2012 年后嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的可能性上升。

控制變量的選取參照Gu 等（2019）的研究，具體包括分析師跟蹤公司的經(jīng)驗（Firmexp）、分析師所在券商獲得的傭金數(shù)量（Commissions）、是否明星分析師（Star）、券商人數(shù)規(guī)模（Bsize）、上市公司規(guī)模（Fsize）、上市公司的基金持股比例（Funds）、上市公司的分析師跟蹤數(shù)量（Analystfollow）、上市公司賬面市值比（BM）、年度股票收益率（BHAR）、年度股價波動率（Stdret）以及年度股票交易量（Trading_volume）。模型設定如下：

本文采用“公司?分析師?調(diào)研事件”樣本來檢驗假說2，以參與兩類不同調(diào)研活動的非嵌入式分析師為研究對象。圖1 對樣本分類進行了例示。其中，A表示公司F的嵌入式分析師集合，F(xiàn)_SV1和F_SV2表示公司F組織的兩次調(diào)研活動，B1表示參加F_SV1的分析師集合，B2表示參加F_SV2的分析師集合。A、B1和B2可能包含多個分析師。F_SV1和F_SV2的區(qū)別在于，前者有嵌入式分析師（即A）參加，而后者沒有嵌入式分析師參加。

圖1 非嵌入式分析師調(diào)研樣本示例

模型（2）比較的是B1和B2參加調(diào)研后預測修正的差異在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺前后的變化情況。本文收集了非嵌入式分析師在調(diào)研窗口期（?180，45）內(nèi)的盈余預測，以調(diào)研后盈余預測誤差相對于調(diào)研前的變化（ΔAcy）來反映調(diào)研效果。①并非所有分析師會在調(diào)研后立即發(fā)布報告，非嵌入式分析師在獲取關系型交易信息之后可能需要一定時間進行交叉檢驗，如通過嵌入式分析師在事后發(fā)布的報告來驗證調(diào)研信息的有效性。因此，調(diào)研后窗口時間越長，越有可能捕捉到受調(diào)研影響的預測，但調(diào)研后較長時間發(fā)布的預測也可能會受到其他因素的影響。為此，本文同時選擇調(diào)研后90 天和180 天的盈余預測進行穩(wěn)健性檢驗。其中，被解釋變量ΔAcy由ΔAccuracy1 和ΔAccuracy2 度量。ΔAccuracy1i,j,t表示非嵌入式分析師j在參加公司i組織的調(diào)研事件t后的預測修正程度，即調(diào)研后45 天內(nèi)最近一次預測的誤差減去調(diào)研前180 天內(nèi)最后一次預測的誤差，其數(shù)值越小，分析師預測準確性的提高程度越大；ΔAccuracy2i,j,t表示非嵌入式分析師j在參加公司i組織的調(diào)研事件t后45 天內(nèi)發(fā)布的所有預測的誤差均值減去調(diào)研前180 天內(nèi)發(fā)布的所有預測的誤差均值。參照Cheng 等（2016）的研究，若分析師在調(diào)研后沒有更新盈余預測，則認為其預測準確性不變。

模型（2）中With×Post為主要解釋變量，With表示調(diào)研事件的特征，Post表示調(diào)研活動是否受2012 年調(diào)研新規(guī)影響。對于非嵌入式分析師聯(lián)合嵌入式分析師參加的調(diào)研活動（即圖1 中的F_SV1），Withi,j,t取1，否則取0。嵌入式特征定義同模型（1）。本文預期With×Post的系數(shù)顯著為負。

控制變量的選取參照Cheng 等（2016）的研究，具體包括：ΔHorizon1 表示在調(diào)研窗口期（?180，45）內(nèi)，分析師調(diào)研前最后一次預測的發(fā)布日期和調(diào)研后最近一次預測的發(fā)布日期之間間隔的天數(shù)；ΔHorizon2 表示在調(diào)研窗口期（?180，45）內(nèi)，分析師在調(diào)研前后發(fā)布的預測的平均間隔天數(shù)；Firmexp表示分析師跟蹤公司的經(jīng)驗；Bsize表示券商人數(shù)規(guī)模；Inst表示機構(gòu)持股比例；Indep表示公司獨立董事占比；BM表示賬面市值比；Fsize表示公司規(guī)模；BHAR表示年度股票收益率；Loss表示公司是否虧損；Growth表示公司成長性；Analystfollow表示分析師跟蹤數(shù)量；SV_car表示調(diào)研窗口期（0，2）內(nèi)的累計超額回報。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表1 中Panel A和Panel B列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。Panel A中包含2009?2017 年“公司?分析師?年度”觀測值250 027 個。ESV和MSV的均值分別為0.036 和0.065，表示每年參與獨家調(diào)研和聯(lián)合調(diào)研的分析師比例分別為3.6%和6.5%。Embedded的均值為0.226，表示有22.6%的分析師具有嵌入式特征。Panel B中包含2009?2017 年“公司?分析師?調(diào)研事件”觀測值13 477 個，該樣本將單次調(diào)研活動與窗口期（?180，45）內(nèi)的所有非嵌入式分析師預測數(shù)據(jù)匹配后得到。若兩次調(diào)研事件匹配后存在重復的分析師預測記錄，即同一分析師在同一預測修正窗口期內(nèi)多次調(diào)研上市公司，則樣本中僅保留唯一分析師預測修正記錄。ΔAccuracy1 的均值和標準差分別為?0.001 和0.005，表明分析師在調(diào)研前后的預測準確性差異較大，且調(diào)研后的盈余預測平均誤差較小，這說明分析師在調(diào)研中獲得了信息。With的均值為0.268，表示有26.8%的非嵌入式分析師在預測修正窗口期內(nèi)與嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研。Panel C統(tǒng)計了分析師研報相對間隔天數(shù)。Gapb和Gapf分別表示非嵌入式調(diào)研分析師在調(diào)研前后發(fā)布的最近兩份報告與調(diào)研活動日的間隔天數(shù)。Gapb和Gapf的中位數(shù)分別為27 和10，表示較多分析師在調(diào)研前27 天和調(diào)研后10 天發(fā)布研報。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

（二）假說檢驗

表2 為假說1 的檢驗結(jié)果。在控制了分析師個人、券商和上市公司等特征變量，以及加入年份（Year）、行業(yè)（Ind）和券商（Broker）固定效應后，列（1）中Embedded×Post的系數(shù)為負，P值為0.107，具有一定的顯著性。這表明2012 年調(diào)研新規(guī)總體上降低了嵌入式分析師參與獨家調(diào)研的可能性。在列（2）和列（3）中，本文進一步區(qū)分了獨家調(diào)研（ESV）和聯(lián)合調(diào)研（MSV）。列（2）中Embedded×Post的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，表明在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，嵌入式分析師參與獨家調(diào)研的可能性顯著下降。列（3）中Embedded×Post的系數(shù)為正但不顯著，表明嵌入式分析師參與聯(lián)合調(diào)研的可能性在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后并沒有顯著上升。Embedded的系數(shù)顯著為正，表明嵌入式分析師在2012 年以前參與獨家或聯(lián)合調(diào)研的可能性高于其他分析師。Post的系數(shù)在列（2）中顯著為負，表明2012 年調(diào)研新規(guī)也顯著降低了非嵌入式分析師參與獨家調(diào)研的可能性。上述結(jié)果表明，2012 年調(diào)研新規(guī)改善了調(diào)研活動的透明度，支持了假說1。

表2 嵌入式分析師與調(diào)研活動

續(xù)表2 嵌入式分析師與調(diào)研活動

本文利用在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺前后，非嵌入式分析師調(diào)研活動前后的盈余預測修正變化情況來檢驗假說2。本文將與嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的非嵌入式分析師作為實驗組，將參與其他調(diào)研活動的非嵌入式分析師作為對照組。表3 結(jié)果顯示，在控制了分析師個人、券商、上市公司和調(diào)研活動等特征變量，以及加入年份（Year）、行業(yè)（Ind）和券商（Broker）固定效應后，With×Post的系數(shù)在5%的水平上顯著為負。這表明2012 年調(diào)研新規(guī)可以促進嵌入式分析師發(fā)揮信息溢出效應，顯著提高聯(lián)合調(diào)研中非嵌入式分析師的盈余預測準確性，從而支持了假說2。With×Post的系數(shù)大小也具有經(jīng)濟意義，2012 年以后，ΔAccuracy1 和ΔAccuracy2 分別提升50%（?0.0005/?0.001）和60%（?0.0006/?0.001）。同時，With的系數(shù)顯著為正，表明2012 年調(diào)研新規(guī)出臺以前，聯(lián)合嵌入式分析師調(diào)研的非嵌入式分析師在調(diào)研場景下獲取的信息量遜色于其他調(diào)研分析師。

表3 聯(lián)合調(diào)研與分析師盈余預測

五、進一步分析

（一）截面分析

企業(yè)信息披露的專有成本是嵌入式分析師發(fā)揮積極作用的基礎，信息披露專有成本高的企業(yè)更加依賴嵌入式分析師傳遞信息，嵌入式分析師的溢出效應更加顯著。為此，本文從企業(yè)披露的專有成本角度進行截面分析。作為自愿性信息披露的內(nèi)容，上市公司披露主要客戶或供應商名稱的專有成本較高（Ellis 等，2012）。本文將前五大客戶或供應商為非自然人，且未披露任何前五大客戶或供應商具體名稱的上市公司，歸入信息披露專有成本較高組，Nodis取1；否則，歸入信息披露專有成本較低組，Nodis取0。

表4 列示了截面分析結(jié)果。在列（1）和列（2）中，Embedded×Post的系數(shù)在Nodis=0 時顯著為負，在Nodis=1 時為負但不顯著。這表明信息披露專有成本低的企業(yè)更有可能在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后降低被嵌入式分析師獨家調(diào)研的可能性。在列（3）和列（4）中，Embedded×Post的系數(shù)在Nodis=1 時顯著為正。這表明信息披露專有成本高的企業(yè)更有可能在2012 年后提高被嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的可能性。

在表4 列（5）至列（8）中，With×Post的系數(shù)在Nodis=1 時顯著為負，在Nodis=0 時為負但不顯著。這表明在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，與嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的非嵌入式分析師的預測修正程度更大。表4 結(jié)果表明，企業(yè)信息披露的專有成本會影響其應對2012 年調(diào)研新規(guī)的方式，信息披露專有成本低的企業(yè)更傾向于減少嵌入式分析師的獨家調(diào)研機會；而信息披露專有成本高的企業(yè)更傾向于提高被嵌入式分析師聯(lián)合調(diào)研的可能性，并促使嵌入式分析師在調(diào)研場景下發(fā)揮信息溢出效應。

表4 截面分析

（二）機制分析

本文從調(diào)研問答互動角度檢驗嵌入式分析師發(fā)揮信息溢出效應的具體機制。由于上市公司在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后才開始披露調(diào)研問答紀要，本文采用2012?2017 年“公司?調(diào)研事件”樣本來檢驗分析師嵌入式特征對調(diào)研互動問答的影響，結(jié)果見表5。表5 中列（1）和列（2）以調(diào)研事件中每個提問及回答的平均字段長度Questions和Answers作為被解釋變量，檢驗調(diào)研問答交流的充分程度。本文還以調(diào)研回答內(nèi)容的數(shù)字字符占比（Answers_pct）作為被解釋變量來度量“硬信息”的比例，檢驗結(jié)果見表5 中列（3）?；贚i 等（2020）以及李增泉（2017）等文獻的觀點，關系型交易信息更可能以“軟信息”的形式呈現(xiàn)。因此，嵌入式分析師更有可能參與“硬信息”較少的調(diào)研活動。解釋變量Embedded1 表示當次調(diào)研活動是否有嵌入式分析師參與。列（1）和列（2）結(jié)果顯示，在控制了參與當次調(diào)研的機構(gòu)數(shù)量（Institutions）后，Embedded1 的系數(shù)顯著為正。這表明嵌入式分析師有助于調(diào)研問答環(huán)節(jié)的充分溝通，表現(xiàn)為更長的提問與回答字段長度。列（3）結(jié)果顯示，Embedded1 的系數(shù)顯著為負，表明嵌入式分析師更有可能參與“硬信息”披露較少的調(diào)研活動。

表5 嵌入式分析師溢出效應機制分析

（三）排除替代性解釋

2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，嵌入式分析師的信息溢出效應可能存在兩種替代性解釋。第一，嵌入式分析師只是在2012 年后參與了有更多信息發(fā)布的調(diào)研活動，使我們觀察到聯(lián)合調(diào)研中非嵌入式分析師獲得了增量信息，而非解讀了更多信息。第二，嵌入式分析師的信息溢出效應可能源自調(diào)研后的分析師報告（Li 等，2020）?；谟行袌黾僬f，上市公司在調(diào)研活動中披露的信息會被資本市場有效吸收，本文在模型（2）中控制了調(diào)研活動的信息含量（SV_car），可在一定程度上緩解公司在不同調(diào)研活動中信息披露多寡（第一種替代性解釋）對結(jié)論的影響。此外，本文利用2012 年后的分析師離職事件來構(gòu)建雙重差分，對2012 年調(diào)研新規(guī)作用下嵌入式分析師的溢出效應做進一步檢驗，以排除第一種替代性解釋。為了緩解第二種替代性解釋的影響，本文對2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后的“公司?分析師?調(diào)研事件”樣本按照非嵌入式分析師與嵌入式分析師研報發(fā)布先后進行檢驗。

1.排除第一種替代性解釋。在短期內(nèi)，單個分析師離職事件相對于公司信息披露行為具有一定的外生性。①Balakrishnan 等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，券商合并所造成的跟蹤分析師人數(shù)減少會增強上市公司的自愿性信息披露動機，表現(xiàn)為更加及時和充分地披露盈利相關信息。同理，個別分析師離職后，上市公司也可能會更加積極地披露信息。上述結(jié)論表明，上市公司會調(diào)整自愿性信息披露行為，以應對外部信息環(huán)境的變化，但這將增加我們得到表6 結(jié)果的難度。按照本文的邏輯，嵌入式分析師會在調(diào)研活動中發(fā)揮信息溢出效應，因而嵌入式分析師離職會影響其他分析師在調(diào)研活動中的信息獲取效應。按照替代性解釋的邏輯，嵌入式分析師只是參與了有更多信息披露的調(diào)研活動，因此嵌入式分析師的離職不會影響非嵌入式分析師在調(diào)研活動中的信息獲取效應。

本文借鑒Li 等（2020）的思路確定分析師的離職時間，②本文以分析師發(fā)布的最后一份分析報告和最后一次調(diào)研的日期作為分析師的離職日期。首先確定分析師A在離職前180 天內(nèi)調(diào)研過的上市公司，識別出與A具有嵌入關系的公司（Embedded2=1）以及與A沒有嵌入關系的公司（Embedded2=0）；隨后，通過對比在分析師A離職前后，其他調(diào)研分析師對具有嵌入關系和沒有嵌入關系的公司調(diào)研活動信息效應的變化，識別離職分析師的嵌入式特征是否對沒有嵌入關系的調(diào)研分析師具有溢出效應。本文以變量Departure來表示分析師A離職前后的其他分析師預測，離職后180 天內(nèi)的觀測取值為1，離職前180 天內(nèi)的觀測取值為0?；诜治鰩熾x職事件的檢驗模型如下：

其中，Embedded×Departure是我們主要關注的，其系數(shù)反映了以下兩者的差異：（1）在嵌入式分析師離職前后，其他非嵌入式分析師通過調(diào)研活動獲取的信息量（即調(diào)研前后預測準確度的變化）的變化；（2）在非嵌入式分析師離職前后，其他非嵌入式分析師通過調(diào)研活動獲取的信息量的變化。Departurei,j,t表示非嵌入式分析師j對公司i的調(diào)研事件t是否發(fā)生在特定分析師離職后窗口期內(nèi)，其系數(shù)表示非嵌入式分析師j調(diào)研公司i獲取的信息在特定分析師離職前后的變化；Embedded2i,j,t表示非嵌入式分析師j所調(diào)研公司i的離職分析師的嵌入式特征，其系數(shù)表示離職分析師的嵌入式特征對非嵌入式分析師j在調(diào)研事件t中的信息效應的影響。表6 中列（1）結(jié)果顯示，Embedded2×Departure的系數(shù)顯著為正，表明嵌入式分析師離職對其他非嵌入式分析師的調(diào)研活動信息效應產(chǎn)生了負面影響，這符合本文的解釋而非替代性解釋。

本文進一步檢驗嵌入式分析師離職對其他非調(diào)研非嵌入式分析師（SV_d=0）在調(diào)研活動窗口期內(nèi)信息效應的影響，與表6 中列（1）結(jié)果進行對比。本文預期，與參與調(diào)研的非嵌入式分析師相比，嵌入式分析師離職對同期非調(diào)研非嵌入式分析師預測修正程度的影響較弱。這里所說的非調(diào)研非嵌入分析師是指在每次調(diào)研活動窗口期內(nèi)發(fā)布研報且未參加當次調(diào)研活動的非嵌入分析師。表6 中列（2）結(jié)果顯示，Embedded2×Departure的系數(shù)為負且不顯著，系數(shù)絕對值顯著小于列（1）中的相應系數(shù)。這表明嵌入式分析師離職對非調(diào)研非嵌入分析師在調(diào)研活動窗口期內(nèi)的信息效應影響較弱，進一步驗證了假說2。

2.排除第二種替代性解釋?，F(xiàn)有研究表明，嵌入式分析師會通過發(fā)布研究報告發(fā)揮信息溢出效應（Li 等，2020）。為了排除這一因素的影響，本文將2012 年后的“公司?分析師?調(diào)研事件”樣本分為調(diào)研活動后發(fā)布研報日期晚于和早于嵌入式分析師發(fā)布研報日期的兩個子樣本，結(jié)果見表6 中列（3）至列（6）。其中，Emdate表示嵌入式分析師在調(diào)研后最早的研報日，Nemdate表示非嵌入式分析師在調(diào)研后最早的研報日。在Emdate

表6 排除替代性解釋

續(xù)表6 排除替代性解釋

（四）對機構(gòu)投資者的影響

上市公司調(diào)研是公募基金有效的信息獲取方式，上市公司在調(diào)研場景下披露的信息將直接影響公募基金的持倉決策和投資行為（Liu 等，2017；Cheng 等，2019）。同時，基于對樣本期內(nèi)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，公募基金也是調(diào)研活動最主要的參與者之一，其調(diào)研頻率僅次于賣方分析師。因此，本文將從公募基金角度進一步檢驗嵌入式分析師在調(diào)研場景下的信息溢出效應在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺前后的變化。由于基金公司在季度報告中僅披露重倉股，半年報和年報中才披露全部投資組合信息，為了更加全面反映基金公司的持股變化，本文以2009?2017 年“上市公司?基金公司?半年度”為樣本，檢驗調(diào)研活動對基金投資決策的影響。檢驗模型如下：

模型（4）的基本思路為，有效的公募基金持倉變化（ΔHoldingt）應與企業(yè)未來1 年的業(yè)績（BHAR_frtt+2）正相關。假如2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后嵌入式分析師能夠幫助公募基金在調(diào)研中獲得增量信息，那么BHAR_frt×With×Post的系數(shù)應顯著為正。BHAR_frti,t+2表示t期末買入公司i股票至t+2 期末賣出的購買并持有超額收益。ΔHolding表示公募基金t期對上市公司的持倉相對于t?1 期的變化。Withi,k,t表示嵌入式分析師是否參與基金的聯(lián)合調(diào)研活動，當t期（半年內(nèi)）嵌入式分析師與公募基金k聯(lián)合調(diào)研公司i時，With取值為1，否則為0。BHAR_frt×With×Post的系數(shù)反映的是與其他公募基金相比，聯(lián)合嵌入式分析師調(diào)研的公募基金在2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后的持倉決策效果。同時，模型中加入BHAR_frt×Without×Post，便于與參與調(diào)研活動的其他公募基金的決策有效性進行對比。Withouti,k,t取值為1 表示公募基金k在t期參與調(diào)研活動，且在調(diào)研活動中沒有遇見嵌入式分析師。

控制變量的選取參照Cheng 等（2019）的研究，具體包括公募基金調(diào)研次數(shù)（Visitnum）、公司規(guī)模（Fsize）、賬面市值比（BM）、股票收益率（BHAR_hy）、股票換手率（Turnover）、是否年末（Eoy）、股票換手率（Turnover_lag）以及分析師跟蹤數(shù)量（Analystfollow）。此外，本文還控制了行業(yè)（Ind）、年度（Year）和基金公司（Fund）固定效應。

表7 中列（1）基于所有公募基金樣本，BHAR_frt×With×Post和BHAR_frt×Without×Post的系數(shù)顯著為正。列（2）剔除了當期沒有參與調(diào)研的公募基金樣本，BHAR_frt×With×Post的系數(shù)依然顯著為正。上述結(jié)果表明，2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，聯(lián)合嵌入式分析師調(diào)研有助于公募基金在調(diào)研中獲取更多信息，做出更加有效的投資決策。

表7 聯(lián)合調(diào)研公募基金與投資決策①本文在定義With 時，只要嵌入式分析師參與了公募基金在半年內(nèi)的調(diào)研活動，With 的取值就為1。而在調(diào)研基金樣本中，Visitnum 的均值為1.19，表明公募基金在半年內(nèi)平均調(diào)研同一家上市公司1.19 次，公募基金可能在半年內(nèi)多次調(diào)研同一家上市公司。為了排除基金多次調(diào)研的影響，本文在模型中控制了基金調(diào)研一家公司的次數(shù)（Visitnum），并進一步刪除了半年內(nèi)調(diào)研同一家上市公司超過一次的公募基金樣本，檢驗結(jié)果（受篇幅限制未列示）與表7 一致。

六、穩(wěn)健性檢驗

本文變更數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，采用2009?2017 年“公司?分析師?年度”樣本重新檢驗假說2。本文以所有非嵌入式分析師為研究對象，檢驗其在每一年度最新一份分析師報告前的最新一次調(diào)研活動如何影響隨后的預測準確性。模型（5）的被解釋變量Accuracy表示分析師在公司年報披露前最后一次預測的誤差，其數(shù)值越大，分析師預測準確性越低。非嵌入式分析師在當年最新一次調(diào)研活動中遇見嵌入式分析師時，解釋變量With1 取值為1，否則為0。非嵌入式分析師在當年最新一次調(diào)研活動中沒有遇見嵌入式分析師時，解釋變量Without1 取值為1，否則為0。With1 和Without1 同時為0 表示非嵌入式分析師當年沒有參加調(diào)研活動?？刂谱兞康倪x取參照Han 等（2018）的研究，同時控制了分析師在當年的調(diào)研次數(shù)（SV_num），模型設定如下：

表8 中列（1）結(jié)果顯示，With1×Post和Without1×Post的系數(shù)顯著為負。列（2）和列（3）列示了基于企業(yè)信息披露專有成本的分組檢驗結(jié)果，With1×Post和Without1×Post的系數(shù)在信息披露專有成本較高組（Nodis=1）顯著，在信息披露專有成本較低組（Nodis=0）則不顯著。上述結(jié)果進一步支持了本文的結(jié)論。

表8 穩(wěn)健性檢驗

本文還依次剔除基于特定維度度量的嵌入式特征樣本，檢驗上文結(jié)果是否特別依賴某個單一維度，假說1 和假說2 再次得到驗證，本文主要結(jié)論不變。

七、結(jié)論與啟示

本文關注了嵌入式分析師的信息獲取行為和信息效應在調(diào)研活動信息披露要求提高前后的變化情況。研究發(fā)現(xiàn)，2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，嵌入式分析師的調(diào)研行為得到規(guī)范，參與獨家調(diào)研的可能性顯著降低；此外，嵌入式分析師能夠更加積極地在調(diào)研場景下發(fā)揮信息溢出效應，表現(xiàn)為非嵌入式分析師和公募基金從聯(lián)合嵌入式分析師的調(diào)研中獲得的信息量顯著增加。上述結(jié)論主要存在于信息披露專有成本較高的企業(yè)中。機制分析表明，嵌入式分析師有助于調(diào)研問答環(huán)節(jié)更有效的溝通。本文研究表明，信息獲取過程的公開透明能夠規(guī)范嵌入式分析師的行為，引導其發(fā)揮積極作用，從而維護資本市場健康發(fā)展。

本文的研究對投資者和監(jiān)管機構(gòu)具有重要啟示。第一，在全面實施注冊制的背景下，金融市場穩(wěn)定高效的運作既需要信息中介積極地參與信息生產(chǎn)和傳遞，也需要做好對信息中介行為的監(jiān)管。本文研究發(fā)現(xiàn)，2012 年調(diào)研新規(guī)在監(jiān)管信息中介行為方面具有積極作用，能夠規(guī)范嵌入式分析師的調(diào)研行為，引導其發(fā)揮信息溢出效應，改善調(diào)研活動的信息傳遞效率。第二，規(guī)范嵌入式分析師的信息獲取行為對于落實上市公司公平信息披露原則也具有重要意義。社會關系增進了雙方的互信，便利了私有信息傳遞，但也帶來了信息披露的不公，而公平信息披露是有效市場的基石。本文研究表明，2012 年調(diào)研新規(guī)出臺后，嵌入式分析師的獨家調(diào)研機會顯著減少，其他調(diào)研人員的信息獲取效果顯著提升，上市公司在調(diào)研場景下的信息披露更加公平。

本文提出以下建議：第一，考慮到調(diào)研活動是上市公司信息披露的重要場景，相關部門應統(tǒng)一調(diào)研信息的披露要求，強化深交所以外上市公司調(diào)研信息的披露規(guī)范。第二，由于調(diào)研人員特征會影響調(diào)研活動的信息溝通效果，相關部門可以要求上市公司進一步完善調(diào)研人員相關的信息披露，如通過“互動易”或“e互動”平臺進行調(diào)研預約和人員信息登記。第三，為了防范嵌入式信息中介與上市公司的“合謀”行為，相關部門可以要求上市公司利用信息化手段對調(diào)研過程進行更加完整地記錄和披露，增加調(diào)研溝通內(nèi)容的透明度。