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第 34 卷摇 第 1 期摇 杨道广, 王金妹, 龚子良, 陈汉文: 分析师在企业风险承担中的作用:治理抑或压力

表 3摇 分析师跟踪与企业风险承担

变量名 (1) (2)D = High (3)D = Monop
*** *** **
0郾 278 0郾 375 0郾 235
Cov
(2郾 68) (3郾 66) (2郾 29)
*** **
- 1郾 646 0郾 623
Cov 伊 D
( - 4郾 03) (2郾 19)
*** *** *** ***
6郾 183 7郾 202 - 5郾 202 - 5郾 627
D
(17郾 57) (17郾 22) ( - 15郾 2) ( - 13郾 62)
- 0郾 325 * - 0郾 329 * - 0郾 344 * - 0郾 324 * - 0郾 322 *
SOE
( - 1郾 71) ( - 1郾 72) ( - 1郾 79) ( - 1郾 70) ( - 1郾 71)
** ** **
- 0郾 197 - 0郾 107 - 0郾 191 - 0郾 108 - 0郾 194
Size
( - 2郾 06) ( - 1郾 2) ( - 1郾 98) ( - 1郾 21) ( - 2郾 03)
- 0郾 060 - 0郾 129 - 0郾 101 - 0郾 182 - 0郾 119
Lev
( - 0郾 11) ( - 0郾 25) ( - 0郾 19) ( - 0郾 35) ( - 0郾 23)
** ** ** ** **
- 0郾 288 - 0郾 279 - 0郾 293 - 0郾 271 - 0郾 272
Grow
( - 2郾 17) ( - 2郾 11) ( - 2郾 22) ( - 2郾 08) ( - 2郾 1)
** ** ** * **
0郾 366 0郾 315 0郾 355 0郾 303 0郾 358
Age
(2郾 33) (2郾 02) (2郾 25) (1郾 96) (2郾 3)
- 1郾 355 - 0郾 024 - 1郾 609 - 0郾 388 - 1郾 838
ROA
( - 0郾 59) ( - 0郾 01) ( - 0郾 70) ( - 0郾 18) ( - 0郾 81)
** ** ** ** **
- 1郾 204 - 1郾 225 - 1郾 209 - 1郾 217 - 1郾 218
Block
( - 2郾 44) ( - 2郾 48) ( - 2郾 44) ( - 2郾 48) ( - 2郾 48)
- 0郾 291 - 0郾 062 - 0郾 278 - 0郾 028 - 0郾 233
Inst
( - 0郾 65) ( - 0郾 14) ( - 0郾 63) ( - 0郾 06) ( - 0郾 53)
*** *** *** *** ***
7郾 942 6郾 127 7郾 839 6郾 144 7郾 904
常数项
(4郾 09) (3郾 41) (4郾 02) (3郾 42) (4郾 08)
行业与年份 yes yes yes yes yes
F 值 44郾 97 46郾 73 43郾 11 52郾 64 49郾 22
2
调整后 R 0郾 302 0郾 300 0郾 307 0郾 318 0郾 316
*
摇 摇 注: *** 、 ** 和 分别表示 1% 、5% 和 10% 的显著性水平,括号中的数字为双尾检验的 T 值。 其中,标准误差经过企业
层面的 Cluster 调整。

高企业的风险承担水平越低, 印证了 Faccio et 4 年共 5 年的 Tobin Q 均值衡量企业价值 [24] 。 表
al. [28] 有关大股东投资分散性和企业风险承担之 4 为具体的检验结果:在第 (1) 和第 (2) 栏中,
间关系的实证结论。 与他们的研究不一致的是上 RiskT 的系数显著为正,说明企业风险承担水平的
市年限(Age)的系数显著为正。 可能合理的解释 提高有助于增加企业的价值;RiskT 伊 Cov 也显著
是:上市年限更长的公司发展更成熟、治理机制更 为正,表明分析师跟踪强化了企业风险承担水平
完善,因而企业的风险承担水平更高。 对企业价值的正向作用。 第(3) 和(4) 栏分别考
2郾 分析师跟踪与企业风险承担的经济后果 虑了在高新技术行业和非高新技术行业的情况,
以上检验了分析师跟踪对企业风险承担水平 第(5)和(6) 栏则分别检验了在垄断性行业和非
的影响,那么分析师跟踪提高企业风险承担水平 垄断行业中的情形,在这 4 组检验中 RiskT 伊 Cov
后的经济后果又如何呢? 本文以企业当年和其后 均显著为正,且 Chow 检验发现它们的系数不存

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