证券监管政策对卖方分析师过度乐观行为抑制效应研究

张宗新 张 蕊

(复旦大学 经济学院，上海 200433)

一、 引 言

国内外学界多年来对卖方分析师行为的研究成果已经证实，分析师倾向于在研究报告中夸大对上市公司的盈利预测，即表现出显著的乐观倾向，呈现卖方分析师“过度乐观之谜”现象(De Bondt & Thaler，1990(1)De Bondt, Werner FM and Richard H. Thaler, “Do Security Analysts Overreact?”, American Economic Review (1990): 52-57.；王攀娜、罗宏，2017(2)王攀娜、罗宏：《放松卖空管制对分析师预测行为的影响——来自中国准自然实验的证据》，《金融研究》2017年第11期。)。诸多学者曾对此进行解释，认为其由基本面情况、市场情绪、利益冲突等多种因素导致。虽未有一致性结论，但其中的两种动因得到了较广泛的证实：一是利益冲突问题，行业本身的激励机制要求分析师在预测时权衡各方利益(吴超鹏等，2013(3)吴超鹏、郑方镳、杨世杰：《证券分析师的盈余预测和股票评级是否具有独立性?》，《经济学(季刊)》2013年第2期。)；二是维持与上市公司的良好关系，以便分析师日后获取上市公司隐藏信息(Lim，2001(4)T.Lim, “Rationality and Analyst Forecast Bias,” The Journal of Finance 56.1 (2001): 369-385.)。卖方分析师荐股过度乐观行为倾向会导致其利用信息优势误导市场定价，影响投资者的决策(曹胜、朱红军，2011(5)曹胜、朱红军：《王婆贩瓜：券商自营业务与分析师乐观性》，《管理世界》2011年第7期。)；同时，大量过度乐观的研报预测和荐股，不乏诸多不负责任的推荐和炒作，市场参与者完全信任研报预测往往无法获利(Bonini et al.，2010(6)S.Bonini, L. Zanetti, R. Bianchini and A.Salvi, “Target Price Accuracy in Equity Research,” Journal of Business Finance & Accounting 37.9-10 (2010): 1177-1217.)。可见，过度乐观行为不仅会扭曲市场信息定价机制，导致资产错误定价，损害中小投资者利益，更会扰乱市场信息环境，从而损害证券市场效率。

为规范卖方证券分析师的行为，打破市场中的私人信息垄断，保护中小投资者权益，各国证券监管部门陆续出台了一系列证券分析师监管政策与措施。从2000年的《公平披露法案》(Regulation Fair Disclosure，以下称FD)开始，美国对证券研究业务的监管进入“新制度”时期。2001年“安然事件”后更强化了对证券分析师的监管，陆续颁布《萨班斯法案》(Sarbanes-Oxley Act，以下称SOX，2002)和《全球分析师和解协议》(Global Analyst Settlement Agreement，以下称GS，2003)。几份法案中都有规范证券分析师行为、缓解其利益冲突问题的条款，包括要求在研报中进行利益冲突披露、投资研究与投资银行和券商自营业务隔离等。欧盟也曾在2007年颁布了规范金融机构行为的法律文件《金融工具市场指令》(Markets in Financial Instruments Directive，以下称MiFID)，对投资公司解决利益冲突等内部治理规则进行了规范，同年制定《市场滥用指令》(Market Abuse Directive，以下称MAD)以监管市场操纵行为。《金融工具市场指令Ⅱ》(Markets in Financial Instruments DirectiveⅡ，以下称MiFID Ⅱ)2018年1月3日也正式生效，保护客户利益并防止投行和买方操纵股价。日本金融厅2007年7月也曾实施“改善金融监管制度行动”，在改善监管透明性和可预见性的同时，高度关注金融机构的激励因素。可见，各国积极出台监管政策和监管举措，希望通过优化激励、业务隔离等措施来影响分析师行为，引导证券分析师审慎荐股。

与西方发达资本市场相比，我国证券研究行业监管政策实施时间较晚。中国证监会于2010年10月颁布并于2011年1月1日起正式施行的《发布证券研究报告暂行规定》(证监会〔2010〕28号，以下称《规定》)是证券分析师执业行为规范的首份原则性文件，对我国证券分析师行为监管具有里程碑式的意义。而此阶段，证券研究行业秩序依然相对混乱，如2011年，四家券商齐推“宝安石墨烯”(7)深圳证券交易所于2011年6月向中国宝安下发《关于对中国宝安集团股份有限公司及相关当事人给予处分的决定》(深证上[2011]142号)，深圳证监局向中国宝安下发《关于对中国宝安集团股份有限公司的监管意见》(深证局公司字[2011]54号)。、中信证券炮制“天价榨菜”等事件接连发生。2012年9月1日中国证券业协会出台的证券分析师执业规范的细则文件《发布证券研究报告执业规范》(中证协〔2012〕138号，以下称《规范》)与《证券分析师执业行为准则》(中证协〔2012〕139号，以下称《准则》)正式施行。“新规”的政策内容更加严格、具体，对撰写与发布证券研报的各个业务流程都提出了相应要求；监管核心更突出，重点防范发布报告过程中的利益冲突，引导分析师审慎荐股；处罚力度也更大，明确指出要对不遵守行为准则和执业规范、知法犯法的分析师处以重罚。《准则》和《规范》一定程度上标志着我国分析师行业进入“严监管时代”，但此后分析师荐股的“乌龙”现象依然时有发生。2015年东方证券1.1万封邮件助推“安硕信息”成为“股王”(8)中国证监会于2016年12月20日向安硕信息下发《行政处罚决定书》(证监会[2016]138号)。，2016年东吴证券推票“福成股份”数据不实(9)江苏证监局于11月29日约谈东吴证券研究所所长丁文韬，分析师马浩博、汤玮亮，并对东吴证券采取了责令限期改正的行政监管措施。，2017年光大证券“年盈利70亿”将“方大炭素”推为“新妖王”(10)上海证券交易所于2017年7月28日向方大炭素下发《关于对方大炭素近期经营业绩有关事项的监管问询函》(上证公函[2017]0870 号)，要求对券商研报涉及的营收表述进行澄清。，2018年方正证券“不雅饭局”又令“新财富”评选暂停(11)湖南监管局2018年10月25日下发《关于对马军采取监管谈话措施的决定》(行政监管措施决定书[2018]30号)；中国证券业协会2019年6月19日下发《关于对马军采取自律措施的决定》([2019]4号)，注销马军证券分析师执业证书，并在三年内不受理其证券分析师执业注册申请。。诸多荐股丑闻令人质疑，系列监管政策的实施是否实现了监管层政策制定的预期目标？是否真正有效抑制了卖方分析师的过度乐观行为？

综上所述，本文试图解决的问题重点如下：(1)针对卖方分析师“过度乐观之谜”，论证我国证券分析师监管政策效应，监管政策能否达到证券监管层的预期目标并有效抑制证券分析师的过度乐观行为；(2)论证监管政策抑制卖方分析师过度乐观行为的作用机制，对我国监管政策的监管强度、监管政策效应及其相互影响进行综合政策评估；(3)剖析证券研究行业监管政策对分析师行为的影响，以探析政策监管实施的微观作用机制。

本文的贡献主要在于：第一，针对卖方分析师荐股行为“过度乐观之谜”，对中国证券研究行业监管政策效应进行评估、分析和解释，弥补了证券研究行业监管政策效应研究的学术空白；第二，首次系统阐释了证券监管政策对分析师“过度乐观”行为抑制的作用机制，深入剖析了证券研究行业监管强度对证券分析师过度乐观行为的抑制效果，揭示了证券监管政策效应实施的微观机理，为破解困扰全球证券监管部门的“过度乐观之谜”提供了金融研究证据。

二、 研究思路与相关假设

(一) 证券研究行业监管政策与分析师预测准确性

为考察证券分析师行业监管政策措施的有效性，并摸清其背后卖方分析师的行为机理，在发达资本市场，目前关于政策效应的结论主要集中在两个方面：其一，一些学者认为行业监管政策有效缓解了分析师面临的利益冲突问题，分析师能够依靠其专业能力发表真实预测，政策效应为过度乐观倾向降低、预测准确度提升。Herrmann et al.(2008)(12)D. Herrmann, O. Hope and W. Thomas, “International Diversification and Forecast Optimism: The Effects of Reg FD,” Accounting Horizons 22 (2008): 179-97.及Kandan et al.(2009)(13)O. Kandan, L. Madureira, R. Wang and T. Zach, “Conflicts of Interest and Stock Recommendations: The Effects of the Global Settlement and Related Regulations,” Review of Financial Studies 22 (2009): 4189-217.分别通过检验FD法案和GS协议，发现实施监管政策减少了乐观推荐的频率。其二，也有学者认为，分析师仅依据基本面信息，是无法做出准确预测的；监管政策使流入市场的私有信息减少，市场信息环境恶化将使政策效应表现为预测准确性降低。Höfer & Oehler(2014)(14)A.Höfer, and A.Oehler, “Analyst Recommendations and Regulation: Scopes for European Policy Makers to Enhance Investor Protection,” International Advances in Economic Research 20.4 (2014): 369-384.及Dimitrov et al.(2015)(15)V.Dimitrov, D. Palia and L. Tang, “Impact of the Dodd-Frank Act on Credit Ratings,” Journal of Financial Economics 115.3 (2015): 505-520.分别通过对美国FD法案及欧盟MiFID & MAD两大指令的研究发现，政策实施并没有使评级更准确和更具信息量，反而导致分析师为降低错误评级而带来法律风险，进而给出了更多错误的警告信息。监管政策是否通过缓解利益冲突而抑制了分析师的乐观动机？本文提出如下假设：

H1：中国证券分析师行业监管政策有助于抑制分析师盈利预测的过度乐观倾向，提高盈利预测准确性

(二) 监管政策作用机制

证券研究行业监管政策对卖方分析师荐股过度乐观行为具有抑制效应，其作用机制主要通过限制分析师过度乐观的两种动机来实现，具体包括对分析师利益冲突的缓解，以及对私有消息的限制。

1. 监管作用机制I：利益冲突抑制

Fang & Yasuda(2008)(16)L.Fang, and A.Yasuda, “The Effectiveness of Reputation as a Disciplinary Mechanism in Sell-Side Research,” Social Science Electronic Publishing 22.9 (2008): 3735-3777.等学者研究证明，卖方证券分析师面临的来自券商内部和外部(买方)的各种利益冲突问题会增强其乐观动机；而Galanti & Vaubourg(2017)(17)S. Galanti and A. G. Vaubourg, “Optimism Bias in Financial Analysts’ Earnings Forecasts: Do Commissions Sharing Agreements Reduce Conflicts of Interest?”, Economic Modelling (2017).通过对法国《佣金分成协议》(Commission Sharing Agreements，2007)的检验发现，协议通过保证研究部门的分成收益缓解了利益冲突问题，分析师的独立性和预测准确性显著提高。在中国新兴市场上，“佣金”导向的卖方分析师荐股存在天然的利益冲突，若监管细则提高了分析师预测的准确性，则可针对其作用机制I提出如下假设：

H2(a)：中国证券分析师行业监管政策能够缓解卖方分析师面临的利益冲突问题，通过抑制分析师被动乐观倾向提高其预测独立性，进而增强预测准确性

2. 监管作用机制II：私有消息获取抑制

Lim(2001)等学者的研究表明，当上市公司信息透明度较低时，卖方分析师为建立或维持与公司管理层的良好关系，以便日后获取更多私有消息，倾向于夸大对公司的盈利预测；而Lee et al.(2014)(18)Lee Edward, N. Strong and Z. Zhu, “Did Regulation Fair Disclosure, SOX, and Other Analyst Regulations Reduce Security Mispricing?”, Journal of Accounting Research 52.3 (2014): 733-774.进一步研究美国2000～2003年针对分析师的系列法案发现，法案实施后分析师对私有消息的依赖度减小，因而对高信息不确定性公司的预测准确性显著提高。从卖方分析师的乐观动机来看，若监管细则显著提高了分析师对低信息透明度公司的预测准确性，则表明监管政策有力抑制了分析师对私有信息的获取需求，因而我们对政策效应机制II作出如下假设：

H2(b)：中国证券分析师行业监管政策能够减少卖方分析师对私有信息的依赖，通过抑制分析师主动乐观倾向提高其预测客观性，进而增强预测准确性

(三) 证券行业监管政策效应与监管强度

监管政策的有效程度随政策本身的处罚力度、条款的严密程度，以及市场整体的监管强度而不同。Hovakimian & Saenyasiri(2010)发现美国监管强度更大、覆盖面更广的GS协议比FD法案在分析师行为约束上更有实效。Pope(2003)(19)P. F. Pope, “Discussion of Disclosure Practices, Enforcement of Accounting Standards, and Analysts’ Forecast Accuracy: An International Study,” Journal of Accounting Research 41.2 (2003): 273-283.以22个国家为样本，证明了针对监管政策的强执法与较高的分析师预测准确度有关；Dubois et al.(2014)(20)M.Dubois, L. Fresard and P. Dumontier, “Regulating Conflicts of Interest: the Effect of Sanctions and Enforcement,” Review of Finance 18.2 (2014): 489-526.基于实行MAD政策的15个欧洲国家的数据，发现在相关配套法律更加完善、政策执行更加严格的国家，相关指令的乐观抑制效应更加明显。为此，可针对监管强度与监管政策的相互作用提出如下假设：

H3：监管强度影响分析师行业政策规范的乐观抑制效果，市场监管强度越大、政策规定的处罚力度越强、内容越严密全面，则对乐观偏差的抑制作用越强

(四) 证券行业监管政策效应的实现维度

监管政策效应在通过抑制部分分析师的乐观倾向来改善信息环境的同时，也可降低分析师部分预测的乐观偏差，提高盈利预测的准确性。

Mohanram & Sunder(2006)(21)P. S. Mohanram and S. V. Sunder, “How Has Regulation FD Affected the Operations of Financial Analysts?”, Contemporary Accounting Research 23.2 (2006): 491-525.发现FD法案颁布后只有非明星分析师预测准确性降低，因为明星分析师始终能够依靠自身能力进行准确预测。近些年有学者发现明星分析师的预测准确性来源于其经验、努力程度、声誉等特质背后获得的信息优势。Keskek et al.(2017)(22)S. Keskek, L. A. Myers, and T. C. Omer, “The Effects of Disclosure and Analyst Regulations on the Relevance of Analyst Characteristics for Explaining Analyst Forecast Accuracy,” Journal of Business Finance & Accounting 44 (2017): 5-6.认为监管政策改变了市场信息环境，分析师特质所带来的私人信息减少使明星分析师对监管政策更加敏感；吴超鹏等(2013)发现中国明星分析师有更强的动机为基金托市提供有偏信息，监管政策对这种利益冲突行为进行限制后，其预测行为也更受影响。本文选取明星分析师身份作为分析师主体特征的代表，对政策的主体效应差异提出如下假设：

H4(a)：中国证券分析师行业监管政策对于明星分析师和非明星分析师的乐观偏差都具有抑制效应，且对明星分析师抑制作用更强

由于上市公司长期信息判断难度大于短期，因而分析师长期预测的偏差通常也大于短期预测(Richardson et al.，2012)；Lee et al.(2014)研究发现，美国2000～2003年间颁布实施的三项监管政策降低了分析师的错误定价行为，同时具有短期和长期预测偏差的抑制效应。本文对短期和长期预测的政策抑制效应提出如下假设：

H4(b)：中国分析师行业监管政策对于分析师短期和长期盈利预测的乐观偏差都具有抑制作用，且对长期预测偏差的抑制作用更强

三、 样本选择、指标构建与检验模型

(一) 样本选择与指标构建

本文以分析师研究报告中对上市公司的年度收益预测偏差作为分析对象，从国泰安数据库(CSMAR)中提取2008年1月1日至2017年12月31日共10年的分析师预测数据、上市公司数据及其他控制变量数据(23)2017年数据主要作为前9年窗口期数据的估计期纳入指标计算。。

为度量我国卖方分析师乐观行为偏差，借鉴Hovakimian & Saenyasiri(2010，2014)(24)A. Hovakimian and E. Saenyasiri, “Conflicts of Interest and Analyst Behavior: Evidence from Recent Changes in Regulation,” Financial Analysts Journal 66.4 (2010): 96-107. A. Hovakimian and E. Saenyasiri, “US Analyst Regulation and the Earnings Forecast Bias around the World,” European Financial Management 20.3 (2014): 435-461.的方法，利用预测每股收益与实际每股收益数据，按照公式(1)构建OPTIM指标来刻画分析师盈余预测的平均乐观偏差。若OPTIM>0，即分析师预测每股收益高于公司实际每股收益，乐观倾向存在。

(1)

其中：Fj,t,m,i,k为分析师i在月度m中，第k次对公司j在年度t的盈利进行预测；Kj,t,m,i为分析师i在月度m中，对公司j在年度t的盈利进行预测的次数；Fj,t,m,i为分析师i在月度m中，对公司j在年度t的盈利做出的平均盈利预测；Aj,t为公司j在年度t的实际每股收益；Pj,t-1为(t-1)年公司j的股票均价。

(二) 变量及检验模型

以相对乐观偏差OPTIM作为被解释变量，建立如公式(2)所示的基本模型对H1和H4进行检验。在进行H2和H3研究时，设置公式(3)政策变量与Var中心化后的交叉项进行调节效应检验。

OPTIMj,t,m,i=β1×Policy1t,m+β2×Policy2t,m+β×Controls+εj,t,m,i

(2)

(3)

公式(2)中核心的政策效应变量Policy1和Policy2分别为《规定》和两项细则的虚拟变量，其设置规则为：若分析师预测发布时监管政策已施行，则Policy取1，否则取0。

公式(3)中的Var变量依据研究假设分别为利益冲突因子、上市公司信息透明度因子及监管强度指标。其中，利益冲突(25)利益冲突指标选取借鉴许年行、江轩宇、伊志宏、徐信忠：《分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险》，《经济研究》2012年第7期。可能来自券商内部与外部，来自买方客户的利益冲突以上市公司的机构投资者数量(IVNUM)和持股比例(IVPER)来衡量，内部主要包括综合型券商承销和经纪业务可能对分析师盈利预测产生的影响。因两项业务的收入与上市公司再融资的承销需求及证券交易佣金有关，故考虑上市公司是否有再融资行为(Refinance)，以及代表经纪业务的手续费及佣金收入哑变量(Feescomm)和基金分仓收入哑变量(Funddiv)，两项收入年度排名前五的券商记为1，其余为0。

信息透明度(Opacity)以上市公司过去3年操控性应计项目的绝对值之和衡量，高Opacity公司的信息操纵性更强、透明度更低。分析师通过乐观预测以获取公司私有消息的动机更强，具体计算如下式所示，其中|DAC|是上市公司过去3年操控性应计项目的绝对值(Dechow et al., 1995(26)P. M. Dechow, R. G. Sloan, and A. P. Sweeney, “Detecting Earnings Management,” Accounting Review 70.2 (1995): 193-225.)。

(4)

市场监管强度指标(Inten)的构建考虑行业监管事件和监管文件的数量，指标公式如下式所示(27)因监管事件通常不具有跨年长期的累积监管效应，而政策颁布及实施通常在一段时间内持续有效，因而在监管强度指标构建时，对不同年度颁布的监管文件赋予不同权数以体现其监管效应的持续累积性，将当年监管事件合计后取对数与前者监管文件指标相加来描述年度监管强度。。Intent为t年监管强度指标，Incidentst为t年的监管事件数量，Policyoldt为到t年为止累计颁布超过5年的行业相关监管文件数量，Policynewp为p年新颁布的行业相关监管文件数量。

(5)

借鉴Hovakimian & Saenyasiri(2010，2014)等采用多类控制变量。以规模以上工业增加值增长率(Indus)和宏观经济景气指数(Prosp)反映宏观经济环境，投资者情绪指数(Senti) 及沪深300指数回报率(Hs300)反映证券市场波动；上市公司因素借鉴Fama三因子模型之账面市值比(BM)、公司市值(Size)因素，同时纳入上市公司年度被研报关注次数(Reatt)和研报发布上一季度上市公司的净资产回报率(ROE)；分析师特征采用分析师年度预测次数(密度)(Denti)、分析师排名(Rank)及所在券商(Sec)进行控制，Rank依据每年新财富分行业评比排名取值(1-5)，未上榜记为6。此外，Tspan为研报预测相对年报发布的提前时间，以最临近年报的研报发布时间(28)通常最晚发布的研报收益预测与公司年报发布在同一个月。作为基点，相对预测提前时间记为1，此前一个月取值为2，将月度数对数化处理得到Tspan，数值越大代表研报相比年报发布时间越早。控制年度(Rptdty)和行业(Indcd)固定效应，行业依据申万一级行业分类进行划分。

四、 实证检验结果与解释

(一) 描述性统计分析

对证券市场整体的乐观倾向走势进行逐月统计，利用多项式趋势线高优度拟合出窗口期内的波动情况。2008年金融危机后投资者情绪曾大幅受挫，后期市场信心重振，证券分析师的乐观倾向也持续增强；随着2012年更贴合市场环境的分析师规范细则的施行，加之市场监管强度逐渐加强，平均乐观偏差逐渐减小(29)2015年发布的部分24个月以上、全部36个月以上的长期预测，及2016年发布的部分12个月以上、全部24个月以上的长期预测偏差不可得，或导致图示平均预测偏差略小于实际偏差，因而2015年后折线图下行趋势不具有完全参考性。但分析前期年度数据特征，加之行业监管强度加大和行业发展规范度改善，合理推测2015年后的平均乐观偏差不会与2013～2014年相差太大，可直观得到政策有效的结论。。综合来看，2012年9月后的乐观偏差整体低于《准则》和《规范》施行之前，且波动幅度更小。

(二) 证券分析师监管政策有效性检验

对假设1进行检验，以原则性监管文件《规定》(Policy1)作为监管细则《准则》和《规范》(Policy2)的对照政策。

表1 分析师监管政策效应检验

实证结果显示，模型变量回归结果均显著，其中核心变量的符号符合假设。《准则》和《规范》(Policy2)政策效应的回归结果始终在1%的水平上显著为负，表明两份监管细则的施行对卖方分析师的乐观倾向均起到了显著的抑制作用，乐观偏差减少，验证了Galanti & Vaubourg(2017)、Kadan et al.(2009)和Herrmann et al.(2008)关于证券分析师行业监管政策有效的结论。从分析师乐观倾向的动因来看，分析师并未因政策约束下隐藏消息的相对减少而增大预测误差，证明我国卖方分析师并非完全依赖私有消息进行预测和荐股，而是具备一定的进行准确预测的专业分析能力。同时，回归结果也侧面反映出监管政策的实施缓解了卖方分析师面临的利益冲突，有效增强了分析师的独立性，使得分析师能够更多地发布真实盈利预测，最终得到预测准确性提升的结果。

相比之下，较早施行的原则性监管文件《规定》(Policy1)的回归系数虽然显著，但符号皆为正，在经济意义上表现为：该政策的实施并没有立即对盈利预测乐观偏差的上涨势头起到遏制作用，短时间内没有显现出监管政策的有效性。研究Policy2与Policy1的政策内容和制定背景，可以发现作为原则性监管文件《规定》细化、落实的菜单文件，两项自律规则是在市场对《规定》充分反应的基础上制定的。监管细则在吸收了行业对《规定》的大量反馈意见，并进一步借鉴国际监管经验，对《规定》中未作规定、但行业普遍反映亟需规范的问题提出了更加具体、细致、严格的规范要求，对诸多不符合行业规范的行为提出了更有针对性的惩戒措施。两项自律规则处罚力度更大，要求更加严苛，更具可执行和操作性，因而能够真正对分析师的过度乐观行为形成约束。而较早施行的《规定》内容偏向原则和纲领，无论是券商机构实际执行还是监管部门进行监管惩处，即使领会了文件精神，其具体落实的标准也很难把握。较低的政策可执行度会削弱其制定之初所预设的监管强度，导致对市场主体的实际约束效果非常有限。

控制变量的符号也基本符合预期(30)排名(Rank)靠前的明星分析师预测准确性不及非明星分析师，相比维护自身声誉更容易受到短期利益冲突的影响，其独立性和客观性受损严重。此外，Tspan回归系数在1%水平上显著大于0，表明预测提前于年报公告日的时间越长，鉴于公司的基本面信息较少，股价走势越不好把握，且为维持与公司的良好关系，便于短期隐藏信息的获取，分析师在难以把握上市公司长期未来收益时倾向于高估，即在长期预测时表现得更加乐观。。经济基本面较好时，投资者情绪向好，分析师也更有信心提高对上市公司未来盈余的预测水平。而证券市场波动同样会对预测准确性产生影响，中国卖方分析师能够在沪深300指数回报率处于高位时给出相对冷静的警示，股市萎靡时提振市场信心。从回归结果可推测，我国卖方证券分析师在进行盈利预测时，更关注宏观经济基本面是否良性健康发展，而不会在股市行情的频繁波动中丧失理智。

(三) 监管政策作用机制检验

基于监管细则和对比政策的实证结果，H2政策作用机制研究仅对Policy2进行检验。

表2 过度乐观动机检验

利益冲突因素中，买方机构持股因子皆在1%的水平上显著为正，上市公司买方持股比例和买方数量的提升都会提升卖方分析师盈利预测，验证了许年行等(2012)对2003～2010年A股公司的实证结论。而券商内部经纪业务和承销业务并未显著增大分析师的乐观程度，这在一定程度上归功于监管机构对券商内部信息隔离墙制度建设的要求。在私有信息获取动机的检验中，Opacity显著为正表明分析师会显著提高对信息透明度较低的公司的盈利预测，以维持同上市公司的良好关系，便于日后获得更多私人信息(Hovakimian & Saenyasiri，2010)。

表3 政策效应乐观抑制机制检验

在分析师过度乐观动机的基础上对政策效应机制进行交叉项检验。机制1结果表明，监管政策可通过抑制外部利益冲突来减弱分析师过度乐观动机，提高分析师预测的独立性和准确性；而机制2的结果表明，由于监管政策对于研报信息获取来源的限制降低了分析师私有信息获取动机，因而对信息透明度较低的公司进行乐观预测的必要性减弱，分析师执业预测更加客观且更多聚焦于公司基本面，预测准确性得到提高。

(四) 监管强度与监管政策效应检验

表4 监管强度与监管政策效应逐步回归

(续表)

监管强度(Inten)的回归系数始终在1%的水平上显著为负，符合行业强监管对证券分析师过度乐观行为具有抑制作用的常识。监管细则(Policy2)、监管强度(Inten)及交叉项系数皆显著为负，表明分析师行业监管环境与具体监管政策在实现乐观抑制效果方面可以相互加强。这可从两个角度予以理解：其一，当监管强度高于平均数据时，监管政策效应更显著，外在环境的监管强度对证券分析师行业的监管政策效应具有正向调节作用。其二，监管政策的颁布会对行业整体监管强度起到反作用。若监管政策内容本身更严格、细密，具有较高的可执行性和可操作性，则可以通过改善监管环境来增强行业整体规范，实现更强的纠偏效果，即有效的监管细则本身能够对监管环境起到增强作用。

(五) 监管政策效应的拓展性检验

针对假设4，按分析师主体(31)因按分析师分组后子样本数据量减少，与分析师预测数量(密度)(Denti)产生了较强共线性，故在控制变量中删除这一变量，参与回归的数据量多于按预测时间分组的数据。和预测时间分组进行组内回归和费舍尔检验。

表5 对假设4分组回归结果

表6 费舍尔组间系数检验

在按分析师分组的检验中，Policy2对明星分析师组的抑制系数比非明星分析师组高0.365。在进行3次抽样数不同的费舍尔检验中，该差异皆在1%的显著性水平下成立，即监管细则实施后，非明星分析师的平均相对预测偏差的修正程度低于明星分析师组。由于明星分析师偏差的降低空间相对较大，以及出于维护自身声誉的考虑，其对监管政策更加敏感。

在按预测时间分组的检验中，长期预测高于短期预测1.43的政策效应差异在1%的显著性水平上成立，说明在中国证券市场环境中，监管政策对于修正长期盈利预测准确性更有效，这与国内分析师长期预测平均相对偏差大幅高于短期的状况有关。

五、 简短结论与建议

本文以我国卖方分析师监管政策效应为研究主题，探析证券监管政策对卖方分析师过度乐观行为的抑制效应，并为破解证券分析师“过度乐观之谜”提供微观证据。研究结果表明，我国对证券分析师的监管政策能够显著地纠正卖方分析师过度乐观的盈余预测偏差，通过利益冲突抑制机制和私有消息获取抑制机制纠正分析师过度乐观的行为倾向。由于2012年的监管细则比2011年的监管框架更严格、具体、全面，监管强度更大，因而也是更为有效的监管政策，能够对整体监管强度起到增强效应；同时，外界监管力度也可对监管细则的政策效应起到调节与增强作用。不仅如此，监管政策还能够提高明星和非明星分析师预测的准确性，以及短期和长期之不同预测期限中的乐观偏差，提高分析师盈利预测和荐股的审慎性。相对非明星分析师和短期盈利预测，监管政策对原本预测准确性更低、乐观偏差更大的明星分析师和长期预测的政策效应更为显著。(32)限于篇幅，断点回归等稳健性检验公式及结果未具体列明。如有需要，可向作者索取。

综上所述，为切实提升我国证券分析师行业监管力度，强化中小投资者保护，我们提出如下政策建议：

(1) 加强证券研究行业的监管力度，提高监管效率。通过强有力的证券研究行业监管措施，引导证券分析师强化行为规范，提升盈余预测的有效度。此外，加大证券分析师违法违规的惩戒机制和成本，严惩证券分析师与机构或庄家“信息合谋”等行为，不断提高监管政策的有效性。

(2) 加强利益冲突监管，强化中小投资者权益保护。加强“佣金”导向的卖方分析师荐股行为监管，完善券商内部“中国墙”(Chinese Wall)部门信息隔离机制，严防分析师利益冲突。同时，通过激励与约束机制构建消除卖方分析师的“过度乐观”的利益冲突诱因，从机制层面消除卖方分析师过度乐观的行为动机。

(3) 以审慎监管为准则，合理引导理性荐股行为，构建行业新秩序。高效的证券监管政策效应需要“硬制度”与“软环境”相结合，“软环境”需要通过行业自律组织和职业自律守则培育独立诚信、谨慎客观、勤勉尽职、公平公正的行业道德环境，不断优化证券研究行业新秩序。