內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 李 雁

分析師實地調(diào)研是否影響并購公告的市場反應(yīng)*

內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué) 李 雁

本文選取了深交所A股上市公司2012至2014年期間的并購事件，分別以并購公告前3個月、2個月以及1個月內(nèi)有無機(jī)構(gòu)調(diào)研作為主要的解釋變量，以并購公告的市場反應(yīng)作為主要的被解釋變量，進(jìn)行實證檢驗，分析了實地調(diào)研對于并購事件的市場反應(yīng)，進(jìn)而對市場信息效率的影響?；貧w結(jié)果證明，分析師調(diào)研行為對于并購公告的市場反應(yīng)具有負(fù)效應(yīng)：一方面，相較于沒有分析師調(diào)研的公司，有調(diào)研的公司并購公告引起的市場反應(yīng)更差；另一方面，在控制其他變量的條件下，相同時間段內(nèi)機(jī)構(gòu)調(diào)研次數(shù)越多，并購公告的市場反應(yīng)越差。

分析師調(diào)研 并購公告 市場反應(yīng)

一、引言

證券分析師能否提高市場信息效率一直是國外研究的熱點。我國證券分析師行業(yè)起步較晚，但近幾年資本市場快速發(fā)展，我國分析師行業(yè)也日趨成熟，證券分析師對于我國股票定價有效性的影響也更多地受到業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注。大量文獻(xiàn)表明，證券分析師憑借自身的行業(yè)知識和多渠道信息優(yōu)勢，能夠更有效地解讀上市公司行為，從而提高了股票的定價效率。以往的國內(nèi)外文獻(xiàn)主要從分析師關(guān)注度、盈利預(yù)測的角度探討了分析師對于改善效率的作用，具體到信息優(yōu)勢的層面，國外部分文獻(xiàn)主要關(guān)注了電話會議、投資者見面會等形式對市場的影響，出于數(shù)據(jù)可獲得性的限制，鮮有文獻(xiàn)關(guān)注實地調(diào)研的有效性。而事實上，實地調(diào)研這一與管理層最主要的互動形式是分析師獲得私有信息的重要渠道，對分析師準(zhǔn)確解讀公司事件具有重要作用。此外，分析師自身也十分重視實地調(diào)研，根據(jù)新財富發(fā)布的《2015年中國證券研究行業(yè)報告》，賣方分析師約23%的時間用于上市公司調(diào)研。因此，從實地調(diào)研的角度探討分析師對于改善市場信息效率的影響意義重大。

另一方面，近幾年上市公司并購事件呈現(xiàn)快速上升趨勢，根據(jù)wind的統(tǒng)計，2014年，我國并購交易額較去年同期增長66.4%,總金額達(dá)2.61萬億元，并購已經(jīng)成為我國資本市場十分重要的組成部分。而我國資本市場受噪音影響較大，對于并購事件普遍存在過度反應(yīng)，基于此，本文在并購的背景下，探討了分析師實地調(diào)研能否提高股價的信息含量，從一個新的角度研究了分析師對于資產(chǎn)定價和信息效率的作用，具有一定的理論意義和實踐意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）國外文獻(xiàn) Brown和Rozeff（1978）最早關(guān)注了證券分析師的市場功能之后Bradshaw、Drake和Myers（2012）使用最新的樣本數(shù)據(jù)得到了同樣的結(jié)論。Womack（1996）的事件研究結(jié)果顯示，市場對分析師報告釋放的信息存在反應(yīng)，參考分析師評級的投資決策往往是可以獲益的。Bradley等（2014）使用高頻數(shù)據(jù)，消除了事件研究中其他事件的沖擊，得到了相同的結(jié)論。Frankel和Lee（1998）發(fā)現(xiàn)基于分析師一致性預(yù)期的公司價值評估能夠有效地反應(yīng)公司未來收益率，證明了市場對分析師盈利預(yù)測信息同樣做出了反應(yīng)。在美國，電話會議已經(jīng)成為公司十分重要的信息披露媒介。Bowen等（2002）從盈利預(yù)測的角度肯定了電話會議的信息作用，其他學(xué)者則從市場反應(yīng)層面考察了電話會議的作用，Bushee等（2003）重點關(guān)注了電話會議前后交易行為的變化，發(fā)現(xiàn)電話會議后公司股票換手率和收益率的波動率都有顯著提高，說明了電話會議釋放的增量信息有效反應(yīng)在股價中。Solomon和Soltes（2012）發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者在與管理層的私下會面中獲益，私人會面釋放的增量信息通過投資者的交易行為及時地反應(yīng)在股價中。Bushee（2011）進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)不同的私人會面形式不但影響市場反應(yīng)，還會影響分析師對公司的關(guān)注度。Green等（2014）發(fā)現(xiàn)與沒有舉辦見面會的分析師相比，承辦券商分析師發(fā)布上（下）調(diào)評級的兩日（［0，1］）累計超額收益率要高1.09%（-1.07%），進(jìn)一步研究結(jié)果表明，電話會議后承辦券商的分析師的盈利預(yù)測精度有顯著提高，而未舉辦會議分析師的預(yù)測精度則無顯著變化，同時還發(fā)現(xiàn)承辦券商的分析師發(fā)布研究報告和評級調(diào)整更及時。

（二）國內(nèi)文獻(xiàn) 朱紅軍等（2006）使用國內(nèi)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)中國證券分析師對市場信息效率的改善作用。進(jìn)一步的研究表明，國家、市場化指數(shù)、分析師的特征等都是影響分析師與股價同步性關(guān)系的重要因素。賈碗嬌等（2014）初步證明了實地調(diào)研能夠提高分析師盈利預(yù)測精度，同時降低股價同步性。而譚松濤等（2015）的實證研究結(jié)果則表明實地調(diào)研增加了分析師的樂觀偏差，降低了盈利預(yù)測精度。徐媛媛等（2015）則發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、信息披露質(zhì)量、盈利能力、未來業(yè)績的不確定性以及投資者關(guān)注度等因素影響了分析師實地調(diào)研的概率和頻率。國內(nèi)研究并購公告市場反應(yīng)的文獻(xiàn)主要集中于對并購績效的探討，從目前的文獻(xiàn)來看，在并購公告前后一段時間內(nèi)，收購公司股東能夠獲得顯著為正的累計超額收益率（楊朝軍，劉波（2000）；李善民等（2002）；杜興強(qiáng)，聶志萍（2007）），這間接說明了我國投資者對并購公告存在過度反應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

在系統(tǒng)梳理了關(guān)于分析師與市場信息效率、分析師與管理層互動、并購公告與過度反應(yīng)這三個方面的國內(nèi)外研究成果后，本文發(fā)現(xiàn)：（1）大量國內(nèi)外文獻(xiàn)已經(jīng)證明了分析師對市場信息效率的改善作用；（2）已有關(guān)于分析師與管理層互動的少量研究主要集中于國外，而且重點關(guān)注了電話會議和投資者見面會等形式，但是這些會議形式目前在我國普及率較低，而實地調(diào)研是我國分析師與管理層互動的最主要形式，因此本文使用中國數(shù)據(jù)，對實地調(diào)研進(jìn)行單獨研究十分必要；（3）目前尚缺少關(guān)于并購事件中分析師信息作用的足夠研究，而且實地調(diào)研是分析師主動搜集公司增量信息的主要渠道，我們認(rèn)為如果上市公司在并購前一段時間內(nèi)存在分析師實地調(diào)研，這些分析師可能利用其掌握的更多的公司特質(zhì)性信息，對并購公告進(jìn)行更好的解讀，賣方分析師可能通過發(fā)布研究報告和一對一的交流等形式將其觀點向投資者傳播，幫助投資者形成更理性的認(rèn)識，從而有效消除了噪音，緩解了并購公告的過度反應(yīng)現(xiàn)象?；诖朔治觯疚牡玫搅吮疚牡牡谝粋€假設(shè)：

H1：分析師實地調(diào)研行為會削弱上市公司并購公告的市場反應(yīng)

更進(jìn)一步地，本文認(rèn)為若考察期內(nèi)的上市公司接待的調(diào)研次數(shù)越多，一方面實地調(diào)研可能釋放更多的特質(zhì)性信息，另一方面這些信息可能通過更多的渠道傳播，進(jìn)而對累計異常收益率的負(fù)效應(yīng)越大，由此，本文得到了第二個假設(shè)：

H2：上市公司接待的分析師調(diào)研次數(shù)越多，并購公告的市場反應(yīng)越小

四、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源 本文使用的數(shù)據(jù)主要包含了三個部分：一是分析師調(diào)研的數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)通過手工搜集而得。2012年7月深圳證券交易所在其投資者關(guān)系互動平臺上新增了“投資者關(guān)系”欄目，用于上市公司向公眾及時披露近期接待的機(jī)構(gòu)調(diào)研、媒體采訪和路演等針對特定對象的投資者關(guān)系活動情況，這為研究提供了有效的數(shù)據(jù)來源。本文對該平臺推出的2012年1月至2014年12月期間14家的投資者調(diào)研信息進(jìn)行人工搜集和整理，僅保留調(diào)研主體為分析師15的調(diào)研數(shù)據(jù)，同時在剔除掉存在信息缺失的無效數(shù)據(jù)后，共得到包含1366家深交所上市公司的75251條調(diào)研數(shù)據(jù)，一共涉及16411次調(diào)研活動，數(shù)據(jù)內(nèi)容包括了公司代碼、調(diào)研時間、調(diào)研機(jī)構(gòu)及參與調(diào)研的分析師姓名。二是上市公司并購數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)主要來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。與調(diào)研數(shù)據(jù)相對應(yīng)，本文使用了首次公告日在2012年4月1日16至2014年12月31日期間的深交所A股上市公司并購數(shù)據(jù)作為初始樣本，并按以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：（1）支付方式為現(xiàn)金支付和股權(quán)支付；（2）收購方式為要約收購和股權(quán)轉(zhuǎn)讓；（3）為保證財務(wù)數(shù)據(jù)可比性，剔除并購方為金融類企業(yè)的并購交易，其中行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)參照證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》；（4）為保證并購規(guī)

其中［t1，t2］表示事件窗口期，ARit表示第i只股票第t日的異常收益率。本文參考經(jīng)典文獻(xiàn)（Daniel等，2014），采用市場模型計算異常期望收益率ARit，該模型能夠有效剔除與市場組合收益波動相關(guān)的部分，降低了估計誤差。如式2：

其中，Rit表示第1只股票第t日的實際收益率；Rmt表示第t日的市場收益率，本文使用深證成指的日收益率表示：αi和βi分別表示使用市場模型估計的公司收益率計算參數(shù)。本文以并購首次公告日前后1個交易日（［-1,1］）為事件窗口期，以公告日前1個月起，前推90個交易日（［-120,-31］）作為事件估計窗?？紤]可能存在信息泄露導(dǎo)致提前反應(yīng)的問題，因此以并購公告前1個交易日作為事件窗的起始日；同時為了避免其他事件的影響，本文僅考察了3個交易日的股價變動。（2）解釋變量。本文的解釋變量是用于度量上市公司并購公告前一段時間內(nèi)分析師的實地調(diào)研行為，為了更進(jìn)一步地探究調(diào)研時效性的影響，將考察時間段分為并購公告前1個月、2個月和3個月三類分別進(jìn)行分析，若考察時間段更短的解釋變量回歸參數(shù)大于時間段更長的解釋變量，那么可以認(rèn)為分析師調(diào)研具有較強(qiáng)的時效性，即距離事件發(fā)生日更近的調(diào)研活動釋放的有價值的增量信息越多。具體而言，主要包括兩類解釋變量：（1）上市公司并購公告日前1個月、2個月、3個月內(nèi)是否存在分析師調(diào)研，分別使用變量Visit1、Visit2、Visit3表示。如果上市公司在并購公告前1個月內(nèi)接待了分析師調(diào)研，則Visit1取1，否則取0，其他變量取值可以此類推。（2）并購首次公告日前1個月、2個月、3個月內(nèi)，上市公司接待的分析師調(diào)研次數(shù)，分模，剔除交易金額小于100萬的并購活動（類似處理參考吳超鵬等（2008））；（5）為防止事件聚集的發(fā)生，剔除收購公司3個月內(nèi)連續(xù)兩次并購的樣本；（6）剔除所需關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的樣本。本文最終得到了1021個完整的樣本觀測數(shù)據(jù)，共涉及751家上市公司。同時，本文按公司代碼和并購首次公告日期將實地調(diào)研數(shù)據(jù)與并購樣本數(shù)據(jù)相匹配，得到373次并購事件的首次并購公告前3個月內(nèi)有分析師調(diào)研活動，合計4321條有效調(diào)研數(shù)據(jù)。三是上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)和股價數(shù)據(jù)，其中財務(wù)數(shù)據(jù)包括公可規(guī)模、盈利情況、杠桿情況、公司上市時間等，這些數(shù)據(jù)用作回歸模型中的控制變量，主要來源于國泰安（CSMAR）經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫；股價數(shù)據(jù)用于計算并購事件窗口期內(nèi)的累計超額收益率，作為回歸模型的被解釋變量，主要來源于wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義 （1）被解釋變量。本文主要考察了分析師調(diào)研對并購公告市場反應(yīng)的影響。本文首先采用事件研究法測算并購公告的市場反應(yīng)，觀察有無分析師調(diào)研的并購公告市場反應(yīng)的區(qū)別；然后將窗口期內(nèi)的累計異常收益率（CAR）作為被解釋變量，進(jìn)行模型回歸，如式1：別使用變量Visit1_nmb、Visit2_nmb、Visit3_nmb表示。（3）控制變量。參考已有文獻(xiàn)對于并購公告的事件研究，本文使用的控制變量主要包括收購公司的特征變量和并購交易的特征變量兩類，具體如下：第一，收購公司的特征變量。公司規(guī)模（Size）：本文以公司并購公告上一年末的流通總市值取自然對數(shù)作為公司規(guī)模的度量指標(biāo)。公司成長性（Growth）：本文以公司并購上一年末的賬面市值比（總市值／賬面價值）作為成長性的度量指標(biāo)。公司盈利能力（ROE）：本文以并購上一年末公司加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為盈利能力的代理變量。公司風(fēng)險（Risk）：以公司上一年末的資產(chǎn)負(fù)債率（總負(fù)債／總資產(chǎn)）作為風(fēng)險的度量。機(jī)構(gòu)持股比例（Institu）：使用并購公告日當(dāng)季機(jī)構(gòu)投資者持股占總股本的比例衡量機(jī)構(gòu)投資者對公司股票的需求情況。第二，并購交易的特征變量。并購支付方式（Paytype）：主要考察是否為全現(xiàn)金支付，若是則取1，否則取0。并購規(guī)模（Rellat_Size）：即目標(biāo)公司與收購公司相對規(guī)模的比較，本文使用本次收購交易金額占公司上一年末總市值的比重度量。具體如表1所示：

表1 變量定義

（三）模型構(gòu)建 本文認(rèn)為分析師調(diào)研活動能夠釋放更多的公司特質(zhì)性信息，幫助市場更好地解讀并購公告，有效緩解噪音交易。因此，本文首先計算了并購公告前3個月內(nèi)，上市公司是否接待過分析師調(diào)研，依據(jù)假設(shè)，如果分析師調(diào)研活動具備信息有效性，那么必然通過影響投資者交易行為進(jìn)而影響并購公告窗口期內(nèi)的異常收益率，因此構(gòu)建了如下回歸模型：

其中，CARit為i公司并購公告前后1個交易日（［-1,1］）窗口期內(nèi)的累計異常收益率，Visit3it為公司并購公告前3個月內(nèi)是否接待上市公司調(diào)研的虛擬變量，Controls則表示一系列控制變量。為了保證樣本的充足性，同時考慮到調(diào)研信息的消化和傳遞需要一定時間，首先將考察期設(shè)定為3個月，之后再將考察期縮短至2個月和1個月，以更進(jìn)一步地分析調(diào)研活動時效性的影響。如果假設(shè)1成立，分析師調(diào)研活動會削弱并購公告的市場反應(yīng)，即對窗口期內(nèi)的異常收益率具有顯著的負(fù)效應(yīng)，那么β1必然顯著為負(fù)；如果回歸結(jié)果中，β1不顯著異于0，那么分析師調(diào)研活動釋放的信息價值，亦或者分析師的信息解讀能力就值得懷疑；如果β1與預(yù)測相反，顯著為正，那么首先可以肯定調(diào)研活動確實釋放了增量信息，但是新增信息對于分析師解讀并購公告的作用，亦或者新增信息的傳導(dǎo)機(jī)制就需要重新探討。更進(jìn)一步地，本文認(rèn)為上市公司接待的分析師調(diào)研次數(shù)與并購公告市場反應(yīng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，為了驗證假設(shè)，本文使用窗口期內(nèi)的累計異常收益率對公司接待的分析師調(diào)研次數(shù)進(jìn)行回歸，具體回歸模型如式2：

同模型（1）相同，首先仍然使用并購公告前3個月作為考察期，之后再將考察期縮短至2個月和1個月，以進(jìn)一步分析調(diào)研活動時效性的影響。同樣地，如果假設(shè)成立，那么將顯著為負(fù)，否則，假設(shè)不成立。

五、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計 本文按年份首先統(tǒng)計了并購樣本中的分析師調(diào)研情況分布，具體見表2，括號內(nèi)計算了該樣本數(shù)占當(dāng)年樣本總數(shù)的比例。從表中可以看出，1021個并購樣本中，共373次并購事件在公告前3個月內(nèi)有分析師調(diào)研情況，占總樣本的36.53%，其中的165次在公告前1個月內(nèi)有分析師調(diào)研。此外，本文通過對每年的并購樣本數(shù)統(tǒng)計，還發(fā)現(xiàn)有分析師調(diào)研的樣本占比呈逐年上升趨勢，這也說明分析師調(diào)研活動越來越成為分析師不可或缺的信息搜集來源。

表2 并購事件樣本的年份及調(diào)研情況分布（總樣本數(shù)N=1021）

此外，主要變量的描述性統(tǒng)計如表3所示，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的原始性，本文對在描述性統(tǒng)計中對所有變量未進(jìn)行對數(shù)處理和winsorize處理。從表3中可以看到，并購公告前后3個交易日的平均累計異常收益率為3%，中位數(shù)為1%，說明了并購公告普遍能夠帶來正的市場反應(yīng)，這也從側(cè)面驗證了市場對并購事件存在過度反應(yīng)的現(xiàn)象。從分析師調(diào)研情況的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看到，所有并購樣本中，平均每家公司在公告前3個月內(nèi)接待了4.23次分析師調(diào)研，調(diào)研頻率最高的公司在公告前2個月內(nèi)接待了124次調(diào)研活動，由此可見分析師對于不同公司的關(guān)注差別較大。從控制變量看，約有80%的并購樣本為純現(xiàn)金支付，平均機(jī)構(gòu)持股比例為30%左右，整體水平偏低，說明了并購樣本的交易主體仍然是以個人投資者為主，根據(jù)Jo和Cho（2008）的研究，個人投資者對信息存在短期內(nèi)的非理性反應(yīng)，其追漲殺跌行為是市場過度反應(yīng)的主要推力，這也再一次為我國并購公告存在過度反應(yīng)提供了間接證據(jù)。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）相關(guān)性分析 表4列出主要變量的Pearson相關(guān)性系數(shù)，考慮到解釋變量中，分析師調(diào)研的各變量之間存在較高的相關(guān)性，本文僅選取并購公告前3個月內(nèi)分析師調(diào)研次數(shù)作為解釋變量的代表進(jìn)行相關(guān)性分析，并對其做對數(shù)處理。從檢驗結(jié)果可以看到，各主要控制變量之間基本不存在有異常高相關(guān)性的情況，這降低了模型中存在多重線性的可能性。此外，分析師調(diào)研次數(shù)與窗口期內(nèi)的累計異常收益率在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)，這也初步驗證了本文的假設(shè)，即分析師調(diào)研對于并購公告的市場反應(yīng)具有負(fù)效應(yīng)。而公司規(guī)模（Size）、盈利能力（Growth）、風(fēng)險（Risk）、機(jī)構(gòu)持股（Institu）同累計異常收益率之間均呈負(fù)相關(guān)，這說明市場對于規(guī)模小、盈利能力差、風(fēng)險小、持股較分散的公司的并購交易反應(yīng)更強(qiáng)烈。

表4 主要變量的相關(guān)性分析

（三）回歸分析 表5考察了分析師調(diào)研活動對于并購公告市場反應(yīng)的影響，其中解釋變量Vsit3、Visit2、Visit1分別代表上市公司發(fā)布并購公告前3個月、2個月、1個月內(nèi)是否接待了分析師調(diào)研活動。從表5可以看到，在三個模型中，分析師調(diào)研這一變量與并購公告的累計異常收益率（CAR［-1,1］）分別在5%（Visit3）、1%（Visit2）和5%（Visit1）的顯著性水平上負(fù)相關(guān)，對應(yīng)系數(shù)分別為-1.225、-1.434、-1.248，這表明分析師調(diào)研對于并購公告市場反應(yīng)具有負(fù)效應(yīng)，進(jìn)而驗證了我們的假設(shè)一。具體而言，若上市公司在發(fā)布并購公告前3個月內(nèi)接待了分析師調(diào)研活動，平均會帶來CAR［-1,1］約1.225%的下降。在此結(jié)果上，我們將對分析師影響并購公告市場反應(yīng)的機(jī)制做進(jìn)一步探究。我們認(rèn)為在中國這一新興市場，投資者的交易行為很大程度上受噪音干擾，他們對于并購概念的非理性追逐導(dǎo)致了市場對并購公告存在過度反應(yīng)（Overreaction），而分析師調(diào)研活動能夠釋放更多關(guān)于公司經(jīng)營狀況和未來發(fā)展規(guī)劃的實質(zhì)性信息，一方面這些信息通過上市公司的主動披露直接傳遞給市場，另一方面作為這些信息的直接獲取主體，分析師通過對這些信息消化、加工，進(jìn)而實現(xiàn)了對并購公告更準(zhǔn)確的解讀，并且最終通過撰寫研究報告或者與投資者一對一交流的形式傳遞給市場。無論何種形式，分析師調(diào)研活動釋放的增量信息最終通過交易者行為融入到股價中，使股價反應(yīng)了更多的公司特質(zhì)性信息，有效緩解了市場噪音，進(jìn)而減少了市場對并購公告的過度反應(yīng)。更進(jìn)一步地，通過考察其他控制變量對累計異常收益率的影響，我們發(fā)現(xiàn)公司的規(guī)模與CAR［-1,1］在1%的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)，這與吳超鵬等（2008）的結(jié)論一致，表明市場對于小規(guī)模公司的并購事件反應(yīng)更強(qiáng)烈，我們認(rèn)為可能的原因是小公司業(yè)務(wù)相對單一，市場預(yù)期并購交易對于小公司擴(kuò)大規(guī)模、提高知名度和增加利潤的增量效應(yīng)更顯著。此外，公司的杠桿水平（Risk）也與市場反應(yīng)顯著負(fù)相關(guān)，這說明市場更加偏好杠桿水平低、償債能力較強(qiáng)的那一類企業(yè)的并購活動。機(jī)構(gòu)持股與市場反應(yīng)正相關(guān)，可能的原因較高比例的機(jī)構(gòu)持股增加內(nèi)幕交易的可能性。支付方式的回歸系數(shù)也在1%的顯著性水平上為負(fù)，說明了股權(quán)收購或股權(quán)與現(xiàn)金相結(jié)合的收購方式能帶來更大市場反應(yīng)；并購的相對規(guī)模也痛市場反應(yīng)呈正相關(guān)，我們認(rèn)為可能的原因同公司規(guī)模類似，收購相對規(guī)模更大企業(yè)，對于公司擴(kuò)大規(guī)模和增加利潤的增量作用越大。

在確定了實地調(diào)研削弱了并購公告的市場反應(yīng)后，本文進(jìn)一步探索具體的調(diào)研次數(shù)對于市場反應(yīng)有何影響，通過表6可以看到，并購公告前3個月、2個月和1個月內(nèi)的調(diào)研次數(shù)同窗口期內(nèi)的累計異常收益率在5%（Visit3_nmb）、1%（Visit2_nmb）和5%（Visit1_nmb）的顯著性水平上負(fù)相關(guān)，對應(yīng)的回歸系數(shù)分別為-1.767、-2.069、-1.800。上市公司接待的調(diào)研次數(shù)越多，一方面可能釋放了更多的特質(zhì)性信息，另一方面由于參與的分析師更多，這些信息可能通過更多的渠道傳播，進(jìn)而對于過度反應(yīng)的負(fù)效應(yīng)越大，這一結(jié)果支持了本文的第二個假設(shè)。此外，本模型中其他控制變量的回歸結(jié)果同模型（1）一致。

表6 分析師調(diào)研對并購公告市場反應(yīng)的回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗 本文主要考察了分析師調(diào)研活動對于并購公告市場反應(yīng)的影響，在實證回歸模型中，使用了并購公告日前后1個交易日（［-1,1］）的累計異常收益率作為市場反應(yīng)的代理指標(biāo)，為了進(jìn)一步得到更穩(wěn)健的結(jié)果，本文將窗口期分別向前和向先后延長，采用并購公告日至公告后10個交易日的累計異常收益率（CAR［0,10］）、公告日之前第2至第10個交易日的累計異常收益率（CAR［-10,-2］）定義市場反應(yīng)，對模型再次回歸后，所得結(jié)果與前文基本一致，這表明本文的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

六、結(jié)論

實證結(jié)果顯示，上市公司若在并購公告前3個月內(nèi)接待了分析師調(diào)研，其公告前后1個交易日的累計異常收益率會有顯著性的下降，而且接待的調(diào)研次數(shù)越多，累計異常收益率的下降幅度越大，同時我們將實地調(diào)研的考察期縮短至并購公告前2個月和1個月，得到了相同的結(jié)果。這一實證結(jié)果說明，分析師調(diào)研對于并購公告的市場反應(yīng)具有負(fù)效應(yīng)。此外，在穩(wěn)健性檢驗中，我們使用不同的窗口期重新度量了并購公告的市場反應(yīng)，得到的結(jié)果與實證模型一致，驗證了本文結(jié)果的穩(wěn)健性。

此外，本文認(rèn)為分析師調(diào)研影響并購公告市場反應(yīng)的主要機(jī)制是分析師調(diào)研活動及時和準(zhǔn)確地向市場傳遞了更多的公司特質(zhì)性信息，提高了市場定價的準(zhǔn)確性。我們認(rèn)為在中國這一新興市場，投資者的交易行為很大程度上受噪音干擾，他們往往對并購概念存在非理性追捧，導(dǎo)致了市場對并購公告存在過度反應(yīng)（Overreaction），而分析師調(diào)研活動能夠及時、準(zhǔn)確地釋放更多關(guān)于公司經(jīng)營狀況和未來發(fā)展規(guī)劃的實質(zhì)性信息，這些信息通過上市公司的主動披露或者分析師撰寫研究報告等途徑傳遞給市場，幫助投資者更好地解讀并購事件，減少了市場的過度反應(yīng)，提高了定價效率。

*本文系國家社科基金項目“民族地區(qū)勞動關(guān)系政府規(guī)制理論研究”（項目編號：13xsh023）的階段性研究成果。

［1］朱紅軍、何賢杰、陶林：《中國的證券分析師能夠提高資本市場的效率嗎——基于股價同步性和股價信息含量的經(jīng)驗證據(jù)》，《金融研究》2007年第2期。

［2］譚松濤、崔小勇：《上市公司調(diào)研能否提高分析師預(yù)測精度》，《世界經(jīng)濟(jì)》2015年第4期。

［3］賈琬嬌、洪劍峭、徐媛媛：《我國證券分析師實地調(diào)研有價值嗎？——基于盈余預(yù)測準(zhǔn)確性的一項實證研究》，《投資研究》2015年第4期。

［4］曹新偉、洪劍峭、賈琬嬌：《分析師實地調(diào)研與資本市場信息效率——基于股價同步性的研究》，《經(jīng)濟(jì)管理》2015年第8期。

［5］Bradshaw M.T.,M.S.Drake,J.N.Myers and L.A. Myers.A Re-examination ofAnalysts'Superiority over Time-Series Forecasts of Annual Earnings. Review of Accounting Studies,2012.

［6］Bradley D.,J.Clarke,S.Lee and C.Ornthanalai.Are Analysts'Recommendations Informative?Intraday Evidence on the Impact of Time Stamp Delays.Journal of Finance 2014.

［7］Solomon D.and E.Soltes.What Are We Meeting For? The Consequences of Private Meetings with Investors.Journal of Law&Economics,2012.

［8］Bushee B.J.,M.J.Jung and G.S.Miller.Conference Presentations and the Disclosure Milieu.Journal of Accounting Research 2011.

［9］Green T.C.,R.Jame,S.Markov and M.Subasi. Broker-hosted Investor Conferences.Journal of Accounting& Economics 2014.

（編輯 文 博）