2.1 分析师竞争行为特征相关研究

对于分析师竞争行为特征的研究主要聚焦于两个方面：一方面，以分析师本身为研究对象，关注分析师在竞争环境中表现出的行为特征；另一方面，以竞争为基础，探讨在竞争背景下所形成的声誉机制。本部分将重点关注分析师竞争行为以及分析师声誉的国内外研究成果。

2.1.1 分析师竞争行为

2.1.1.1 竞争行为

国内外学者针对竞争行为已做了大量研究，从行业竞争（Porter,1980）到公司间的竞争行为（Baum and Korn,1999; Chen et al.,2007），从单纯的理论分析（Karnani and wernerfelt,1985）发展为理论分析与实证检验结合（Kilduff et al.,2010），且学者试图对于竞争过程中竞争者行为的动机作出推断与检验（Lieberman and Asaba,2006; Chen et al.,2007；程聪等，2015）。在描述与刻画竞争行为的文献中，学者们尤其应关注的是，由于竞争环境的复杂性与竞争个体行为的多元化，竞争者的竞争行为不再是单一领域的竞争，而是涉及多点接触（multipoint contact）——竞争者同时在多个领域竞争的现象。Karnani和wernerfelt（1985）首次尝试构造概念模型分析多点接触竞争问题，他们指出在遇到多点接触竞争攻击的过程中，公司有三种选择：防守、反击和全面开战。防守会导致有限战争均衡（limited war equlibrium），而反击可能带来共同立足均衡（mutual foothold equlibrium），此外，两种相对极端的不稳定均衡为全面战争或全面和平（分享市场）。Baum和 Korn（1996）将焦点集中于公司角度的竞争条件与公司间对抗的问题，重点关注公司层面竞争的市场重叠（market domain overlap）和多市场接触（multimarket contact）。通过美国加州1979年1月—1984年12月航空公司制定航线数据的实证检验表明，市场重叠程度越高，选择该航线的航空公司进入退出率就越高；当市场密度较低（高）时，航空公司的进入率随着市场密度的增加而提高（降低），即市场密度与航空公司的进入率呈现倒U型关系，而市场密度与航空公司的退出率并不存在类似的规律；当航空公司与某航线在位者具有较多市场接触时，其进入退出率相对较低。

大量国内外学者针对行业与公司层面竞争行为的研究成果，从不同角度考察了竞争者的行为特征及动机，拓展了刻画竞争行为的维度，为研究分析师竞争问题提供了思路与切入点。但在微观层面的实证检验中，国内外学者基本选取航空公司制定航线的数据作为实证检验样本，鲜有关注分析师行业的文献，为研究分析师竞争行为提供了可能性。

2.1.1.2 分析师竞争行为

关于更为微观层面的分析师竞争行为的研究，国内尚未出现较为权威、极具参考价值的文献，而国外学者针对该问题的研究也处于初步探索阶段。最新与该问题相关的文献为Bowers等（2014）以及Baum等（2015）。

Bowers等（2014）观察到相关研究中所存在的问题——大部分学者在研究竞争者行为时往往不考虑其他局中人的反应，为了弥补相关研究文献的缺陷，从两个维度——多点接触和竞争地位（status）——重点考察竞争者间的相互影响。其中，对于竞争地位，可进一步细化为竞争均势（competitive parity）、竞争非均势（status disparity）两种情形。依据相互容忍（mutual forbearance）理论，在竞争者在多个领域相遇时，由于精力有限，他们会在部分领域占优而在其他领域让竞争者占优。将该理论应用于分析师领域，采用1995—2007年的1 229 872个盈余预测数据，Bowers等（2014）验证了在提倡竞争均势的《公平披露法案》（Regulation Fair Disclosure，下称Reg-FD）颁布后，使得面临更强多点接触的分析师发布标新立异的盈余预测的可能性更低，且明星分析师在面临多点接触时容忍行为更明显，发布标新立异观点的可能性相对更低。

与之前的文献相比，Bowers等（2014）可谓是在考察竞争者间相互影响的条件下，将竞争理论用于解释分析师发布盈余预测行为、尤其是考虑标新立异的观点的实证文献。该文献为研究分析师竞争行为提供了分析思路，且其采用的三阶段最小二乘法（3SLS）实证方法同样值得借鉴。然而， Bowers等（2014）对于分析师竞争行为的解释仍停留在单纯的理论分析阶段，缺少相对规范的理论模型，包含一般分析师与明星分析师相互博弈的模型可能更有助于理解不同分析师行为特征。此外，采用发布标新立异的观点的可能性作为衡量分析师容忍程度的代理变量虽然无可厚非，但分析师的盈余预测存在是否准确的事后检验，可能同样会影响分析师的竞争关系和行为，完全不考虑该影响路径或许有失偏颇。

此外，Baum等（2015）同样考察了分析师的在竞争中的相互容忍问题。与Bowers等（2014）不同，在研究多点接触的分析师竞争时，Baum等（2015）将焦点集中于两个维度——预测准确度以及信息领导地位（information leadership），即分析师发布盈余预测或者评级预测对于其他竞争者的影响上。理论分析表明，对于多点接触较多的分析师（面临更强竞争的分析师），较之于在竞争对手的“势力范围内”（竞争对手占优的领域），分析师的盈余预测准确度更高、在发布盈余预测和评级预测方面处于更高的信息领导地位，且在 Reg-FD 法则颁布后，上述影响会更显著。通过使用1990—2013年11 167位分析师针对6 930只股票发布的307 335条盈余预测数据，以及1993—2013年8 000名分析师就5 244只股票发布的100 672次评级数据，Baum等（2015）的实证结果表明，多点接触程度较高的分析师在他们“势力范围内”的盈余预测准确度反而更低，但他们在发布盈余预测和评级预测方面的确处于更高的信息领导地位。在Reg-FD法则颁布后，面临更激烈竞争的分析师在他们“势力范围内”的盈余预测准确度并没有显著提高，而其在发布盈余预测和评级预测方面的信息领导地位更为显著。

作为研究分析师竞争行为的重要奠基文献，Baum等（2015）较之Bowers等（2014）考虑了评级预测数据，使得对于分析师竞争行为的影响解读更加全面。同时，将盈余预测准确度作为分析师竞争行为的事后检验，有助于进一步评估分析师竞争行为对于投资者行为、市场的影响，并在此基础上提出切实有效的保护投资者权益的政策建议。然而，针对为何出现与理论预测相反的结果，Baum等（2015）给出的解释是，在面临更激烈竞争的情况下，分析师往往会花费更少的精力最大化地预测准确度。尽管该解释具有一定的合理性与说服力，但Baum等（2015）并未给出令人信服的检验，这或许与理论分析过程中缺乏考虑较为周全的理论框架有关。

针对分析师竞争行为问题，Bowers等（2014）、Baum等（2015）已经提供了独特的切入点与较为清晰的思路，对本次研究考察竞争非均势下分析师行为的内在机理和机制极具参考价值。同时，相关文献并未针对竞争非均势情况下分析师的行为特征建立理论模型，为本次研究建立理论框架留下了空间。此外，尚未有文献就中国证券分析师的竞争行为进行系统性研究，本书试图进行探索性研究。

2.1.2 分析师声誉

投资者与分析师间存在信息不对称，在分析师竞争愈发激烈的情况下，为了了解证券分析师的专业能力，投资者（尤其是中小投资者）只能通过分析师的声誉来判断。然而，以分析师声誉作为分析师专业能力的代理变量，是基于分析师声誉机制的建立以分析师的预测能力为基础的假设之上的，但此假设是否成立往往受到质疑。

2.1.2.1 海外分析师声誉

海外学者针对分析师声誉的研究成果选择了包括Institutional Investor All-American Research Team的成员分析师（下称“全美明星分析师”）、受媒体关注程度较高的名人分析师、《华尔街日报》评选的明星分析师等作为声誉代理变量，探讨了声誉对于分析师预测的影响、对于投资者投资决策的影响以及声誉机制的合理性等。相关研究归纳如表2-1所示。

表2-1 海外分析师声誉研究成果概览

最早研究分析师声誉的可追溯到Stickel（1992）。Stickel（1992）指出，“全美明星分析师”提供的盈余预测相对更频繁、更准确。即将成为“全美明星分析师”的一般分析师较之于其他分析师会更为频繁地发布预测报告，“全美明星分析师”在失去这一称号之前，往往会发布比其他明星分析师误差更大的预测。因此，“全美明星分析师”这一声誉具有一定的信息含量，对于“全美明星分析师”支付更高的工资无可厚非。Stickel（1992）作为分析师声誉领域研究方面较早的文献，其在研究方法和变量选择上具有不可避免的缺陷，如采用预测值与实际值间差值的绝对值作为预测误差衡量分析师盈余预测准确度，忽略了不同股票盈余预测间难度的差异，比较不同分析师群体间差异主要以配对样本t检验为主，并未考虑大量控制变量对于预测准确度的影响，使得研究结论的可信度大幅降低。Gleason和Lee （2003）指出，与没有名气但预测相对准确的分析师相比，“全美明星分析师”调整预测的速度更快、更彻底。Leone和wu（2007）针对“全美明星分析师”的研究则相对系统与严谨，以1991—2000年“全美明星分析师”评选的结果为样本，他们的研究发现，分析师的表现与其被授予“全美明星分析师”头衔间存在正相关关系，而分析师之所以能够当选为“全美明星分析师”，应当归因于能力而非运气，因为分析师在当选“全美明星分析师”后，其表现依然超乎寻常，且在当选之前他们就被其他分析师当做“意见领袖”。Leone和wu（2007）在研究过程中考虑了大量控制变量，然而对于“全美明星分析师”和一般分析师间的差异比较采取对于回归系数直接相减的形式进行比较，且仅考虑首次被评为“全美明星分析师”的样本，可能存在样本选择性偏差的问题。

Bagnoli等（2008）考察Reg-FD对于“全美明星分析师”竞争力的影响。以分析师排名的变化率作为“全美明星分析师”竞争优势的代理变量， Reg-FD实施后，“全美明星分析师”排名的变化更为剧烈，但该排名的变化率在Reg-FD颁布的几年后趋于政策颁布前的变化率，且新晋“全美明星分析师”更关注表现而不是与机构投资者的私下交流。Fang 和 Yasuda （2014）的研究显示，依照“全美明星分析师”的买入卖出建议构造投资组合，与听从一般分析师的投资建议相比，每月可获得高达0.6%的风险调整收益（利用CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型三种方法进行调整），即使仅根据“全美明星分析师”的买入建议进行投资，也能获得高达0.3%的月度风险调整收益，“全美明星分析师”的表现在其当选前后均相对出色，在Reg-FD法则颁布后也依旧如此，“全美明星分析师”并非浪得虚名。

除了考察“全美明星分析师”与普通分析师的差异外，Bonner等（2007）重点关注名人分析师（那些受到媒体关注的分析师），发现那些分析师的媒体关注度越高，投资者对其发布的预测修正反应越剧烈，Emery 和 Li （2009）关注了《华尔街日报》（The wall Street Journal, wSJ）评选出的明星分析师，对于分析师的评级预测与盈余预测的检验显示，决定排名的因素主要与分析师的名气有关，分析师评选可能只是名气的比拼。个人和机构的声誉整体来说能够带来更高质量的预测（Fang and Yasuda,2009），市场对于不同声誉的分析师的预测及预测修正反应程度也有所区分（Loh and Stulz, 2009; Ertimur et al.,2012），不同声誉的分析师得到的薪酬回报也不同（Groysberg et al.,2011）。

2.1.2.2 国内分析师声誉

国外学者对于“全美明星分析师”的研究与关注不仅证明分析师声誉问题已经受到学界的重视，而且为国内学者探讨分析师声誉机制提供了思路和研究方法。在中国，受到投资者和研究者最多关注的分析师声誉机制非“新财富”最佳分析师评选莫属，相关研究主要集中于“新财富”最佳分析师（明星分析师）与一般分析师的区别和差异上。相关研究成果概览见表2-2。

表2-2 国内“新财富”最佳分析师与一般分析师差异研究成果概览

既有文献表明，明星分析师与一般分析师至少在评级有效性（王宇熹等，2012；李勇等，2015）、调整评级的价值性（肖萌，2015；伊志宏和江轩宇，2015）以及盈余预测能力（李丽青，2012；冯体一等，2013）等方面存在差异。王宇熹等（2012）利用2003—2009年分析师的评级预测数据，采用上榜“新财富”作为分析师声誉的代理变量，检验分析师声誉与荐股的短期价值、中长期价值。结果表明，从短期来看，较之于一般分析师，“新财富”最佳分析师的评级预测并不能给投资者带来更多的收益；而从中长期来看，利用CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型计算出的组合收益率均显示，来自声誉较差的证券公司的“新财富”最佳分析师的“买入/增持”评级价值高于其他分析师，而来自声誉较好的证券公司的“新财富”最佳分析师的“减持/卖出”评级价值高于其他分析师。故从某种意义上来说，明星分析师与一般分析师的预测能力存在差异。李勇等（2015）采用2003—2011年分析师的评级预测数据，同样利用CAPM、Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型调整组合收益率，检验显示，与一般分析师相比，“新财富”最佳分析师能够为投资者带来更高的收益，且两者间的差异并不能完全归咎于运气和内幕消息，“新财富”最佳分析师的确存在非同寻常的专业能力。肖萌（2015）运用2004—2013年分析师的评级样本，采用Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型调整组合收益率，考察分析师月度范围内公司一致评级和行业一致评级调整的回报情况，发现来自声誉较好的证券公司的“新财富”最佳分析师评级上调至“优”的投资组合并不能带来显著为正的投资回报，而其评级下调至“差”的投资组合的确会带来显著为负的投资收益。伊志宏和江轩宇（2015）指出，明星分析师较之于一般分析师会进行更频繁的评级调整，说明明星分析师在评级调整上花费相对更多的精力、更为专注，继而能够挖掘出更多公司层面的特质信息，为投资者带来更多的超额收益，但这种超额收益具有短期性（汪弘等，2013）。李丽青（2012）、冯体一等（2013）则通过分析师的盈余预测准确度观测“新财富”最佳分析师和一般分析师间的能力差异，结果表明，“新财富”最佳分析师的盈余预测误差小于一般分析师。

除了考察“新财富”最佳分析师与一般分析师的区别和差异外，部分学者指出了现存声誉机制存在的问题和影响。邱世远（2008）、游家兴等（2013）通过建立声誉博弈模型，指出分析师为了提高自身声誉往往会发布迎合投资者先验信念的报告，声誉越差的分析师讨好投资者的倾向越强，明星分析师反而能够保持一定的独立性。吴超鹏等（2013）以2004—2009年中国证券分析师发布的研究报告作为样本进行检验，结果表明，在中国证券分析师难以保持独立性，即使是明星分析师也难以幸免。

2.1.2.3 分析师声誉文献评价

相关国内文献主要呈现出如下两个特征：其一，将更多关注度集中于分析师的评级预测数据上，并且评价分析师的能力时主要采用经CAPM、Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型调整的组合收益率，方法同质性较高；其二，对于“新财富”最佳分析师是否具有超越普通分析师的专业能力，在考虑分析师所在证券公司的影响下，研究结论不尽相同，然而，相关文献至少都证明了“新财富”最佳分析师与一般分析师在预测能力上具有差异性。尽管相关文献在方法和研究结论上都颇具参考价值，但仍有值得推敲的部分。在对于分析师评级预测的检验上，相关文献针对投资组合持有期的选择均未给出足够的说明解释，而在投资者实际参考研究报告时，持有期选择是无法回避的问题。在衡量证券分析师盈余预测准确度时，李丽青（2012）沿用Stickel（1992）的做法，采用预测值与实际值间差值的绝对值作为预测误差，未考虑不同股票间预测难度的差异。同时，分析师发布报告具有先后顺序，而上述文献均未考虑该因素，因此得出的“新财富”最佳分析师具有比一般分析师更强的预测能力的结论可能有失偏颇。

针对国内文献研究中存在的不足，本书研究将从如下几个方面予以拓展：（1）在考察分析师盈余预测偏差时尽量考虑预测难度差异，以增强不同公司、不同分析师间预测的可比性。（2）构造相关变量衡量分析师发布报告的先后顺序，以期对于分析师预测能力作出更为客观的评价。（3）进一步挖掘分析师声誉机制形成的合理性与缺陷，度量竞争激烈程度对于声誉机制有效性的影响。