分析师跟踪与企业慈善捐赠
重庆理工大学会计学院
徐博韬
王攀娜
通过检验分析师跟踪对企业慈善捐赠行为的影响，发现了分析师在提高企业慈善捐赠意【摘要】利用中国上市公司的数据，
愿和扩大捐赠规模方面的积极作用，明星分析师跟踪的上述作用更为显著，证明我国分析师尤其是明星分析师能够对企业慈善捐赠（Heckman）社会责任履行形成有效的监督机制。采用分析师报告数替代分析师跟踪人数，通过赫克曼两阶段模型控制捐赠样本的自选择问题后，以上研究结论依然稳健。研究结论为政府相关监管部门带来启示，通过市场中介分析师能够促进企业履行社会责任。
【关键词】明星分析师；企业慈善捐赠；社会责任履行；监督机制【中图分类号】F272
【文献标识码】A
【文章编号】1004-5937（2019）12-0089-05
引言一、
企业社会责随着环境污染、食品安全等问题的凸显，任成为公司治理领域中的重要前沿问题[1]。分析师作为一种重要的资本市场信息中介[2]，是上市公司和资本市场之间的一条重要信息通道。分析师行为除了影响资本市场参目前考察分析师跟踪对与者外，也将影响企业行为。但是，仅见于上市公司社会责任履行影响的实证研究尚不多见，Zhangetal.[3]的研究：分析师可促进企业社会责任履行。随着对社会责任研究的深入，学者们发现企业社会责任履行是一个非常宽泛的概念，包括职工权益保护、客户及消公共关系和社会公益费者权益保护、环境和可持续发展、事业等。那么分析师到底促进企业履行什么社会责任行为，值得深入探讨。
2008年四川汶川地震时，加多宝集团公司一捐成名①，慈善捐赠成为企业社会责任履行备受关注的一个领域。因此，本文试图通过分析师跟踪对企业慈善捐赠行为影响的观测，揭示出分析师跟踪促进企业社会责任履行的具体路径。Lohetal.[4]证实，“明星”称号一定程度上可以作为分析师声誉的替代变量。那么，声誉不同的分析师跟踪对企业慈善捐赠行为影响有何不同？为了回答上述问题，本文选取沪深两市A股发布社会责任报告的上市公司为样本，结果表明分析师跟踪能增强企业慈善捐赠意愿和扩大捐赠规模，明星分析师跟踪增强企业捐赠意愿和扩
【基金项目】重庆理工大学高层次人才引进项目（2018）
大捐赠规模更为显著。稳健性检验引入分析师报告数替采用Heckman两阶段模型缓解企业捐赠代分析师人数，
样本自选择问题，证实上述研究结论可靠。本文研究表促进企业慈善捐赠明，分析师发挥了公司外部治理作用，行为。
第一，丰与已有文献相比，本文的贡献主要体现在：富了分析师影响微观企业行为领域研究。本文观测分析师跟踪对企业慈善捐赠行为决策影响的视角，揭示了分析师跟踪外部监督影响企业慈善捐赠行为的作用机理，丰富了Yu[5]和李春涛等[6]关于分析师外部公司治理作用的文献。第二，丰富了企业慈善捐赠行为影响因素的文献现有文献着重关研究。关于企业慈善捐赠社会责任履行，注了媒体[7]、消费者[8]、制度环境[9]和公司治理机制[10]的影响。本文观测分析师跟踪对企业慈善捐赠具体行为的影响，从市场中介分析师的角度丰富了现有关于企业慈善为企业面临来自市场中捐赠行为影响因素的文献。第三，提出具介监管风险时，通过慈善捐赠行为平衡化解风险，有建设性的行动决策建议。
二、理论分析与研究假设
分析师通过分析财务信息预测公司未来业绩，提供给影响股票交易量和投资者关于市场、行业和公司的信息，股价[11]。此外，分析师还能通过信息反馈机制影响企业行
（1978—）财务会计；（1980—）【作者简介】徐博韬，男，河南周口人，重庆理工大学会计学院副教授，研究方向：王攀娜，女，四重庆理工大学会计学院副教授，研究方向：川自贡人，博士，资本市场财务与会计
①中央电视台组织的抗震救灾募捐晚会上，当时尚属名不见经传的王老吉公司捐赠2008年5月12日四川汶川地震发生当晚，
喝王老吉”使王老吉不但赢得一亿元，超过很多知名大企业，因而成为很多网友心目中的偶像。“怕上火，一时成为最流行的广告词，了品牌效应，还获得了120亿元的营利，比2007年多出30亿元。
89公司治理
为。Yu[5]和李春涛等[6]均证实分析师跟踪影响企业盈余管理。Changetal.[12]发现分析师能促使企业管理者做出最王化中等[13]发现分佳投资决策，起到潜在的公司治理作用。析师跟踪能抑制企业过度投资。
暴随着食品安全问题曝光、雾霾等环境污染的加剧，露出企业为追求利润而无视利益相关者的矛盾冲突。如何缓解这些问题，寻求企业和利益相关者之间的平衡点是当前行之有效的方式。企业履行社会责任会构成显性成本支出，但也能提高企业社会声誉降低资本成本[14]。如果企业把社会责任履行当成一项长期坚持的事业，其信息传播是企业能否通过社会责任履行提升声誉资本的关键。分析师促使企业管理者通过慈善捐赠社会责任履行建立声誉资本，分析缓解企业与利益相关者之间的冲突[15]。因此本文认为，增长师能促进企业通过慈善捐赠行为积极履行社会责任，提出假企业声誉资本从而提升企业价值。根据上述分析，设1。
H1：控制其他影响因素后，分析师跟踪人数越多，企业慈善捐赠的意愿和规模越大。
对企业慈善捐赠行为本文认为，分析师能力不同时，的影响有所不同。Mikhailetal.[16]发现分析师对专有知识的把握程度影响其分析、鉴别信息的能力。Stickel[17]、Lohetal.[4]均认为排名靠前的分析师具有更高的盈利举办时间最长、影响力最预测精度和频率。全球范围内，大的证券分析师评选是《机构投资者》杂志每年举办的，成“全美分析师评选”2003—2016年已举办了十四届，“明为业内公认的最权威的证券分析师排行榜。因此，星”称号的声誉一定程度上可以作为分析师能力的替代明星分析师变量[17]。Xuetal.[18]基于中国的研究发现，
证实了比普通分析师的关注程度与股价同步性负相关，明星分析师与普通分析师相比，拥有更多公司特质信息。因此本文认为，由于过去的优秀工作经验，明星分产生更高质量的信息而为析师更容易得到市场的关注，
企业会利用投资者所信任[19]。当有明星分析师跟踪时，
明星分析师的光环效应，更加积极地履行社会责任进而提高声誉资本。因此，本文预测如果有明星分析师跟踪，对企业慈善捐赠的正面影响更大。根据以上分析，提出假设2。
H2：明星分析师跟踪对企业慈善捐赠意愿和规模的影
②响更为显著。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
中国政府2008年开始强制要求部分上市公司披露社会责任报告②，所以本文选取2008—2016年沪深两市A股发布社会责任报告的上市公司作为研究样本，并按照以下（1）（2）标准筛选样本：剔除ST或*ST处理的公司；剔除数（3）据缺失的公司；参考戴亦一等[20]的做法，为减少来自政府管制和媒体对企业慈善捐赠样本的干扰，剔除2008年四川省上市公司、2011年青海省上市公司。
（1）企业捐赠来源于国泰安相关数据来源情况如下：
；（CSMAR）数据库的“中国上市公司社会责任研究数据库”（2）分析师跟踪人数、分析师报告数和公司财务数据均来（CSMAR）（3）《新财自于国泰安数据库；明星分析师根据（2007—2016年）富》官方网站公布的第五届至第十四届最佳分析师名单。
（二）模型构建
参考戴亦一等[20]的检验H1时，为了避免内生性问题，（Analyst）（Size）做法对分析师跟踪人数、资产规模、货币（Cash）（ROA）（Lev）现金、资产收益率和资产负债率均滞后一期，构建模型1。
Probit（Donation_ifi，）（OrDonation）=t=1
3
7
1
Analysti，t-1+
Cashi，t-1+
9
5
Levi，t-1+
Herfindahli，t+Ind+
0
26
+
Year+（2）
Analysti，t-1×Stari，t-1+ROAi，t-1+
12
8
4
Sizei，t-1+
10
Bigi，t+
Pro+ε
（三）变量说明1.因变量
（Donation_if）捐赠意向：企业是否慈善捐赠的虚拟变量，如果企业当期有慈善捐赠则Donation_if赋值为1，否则为0。
捐赠规模（Donation）：捐赠金额加1后取自然对数来衡量企业当年的捐赠规模。
上海证券交易所2008年发布了《关于做好上市公司2008年履行社会责任的报告及内部控制自我评估报告披露工作的通
“上证公司治理板块发行境外上市外资股的公司及金融类公司发布年报时同时披露社会责任报告。深交所同知》，要求“样本公司、，要求纳入”深证100指数”年也发布了《关于做好上市公司2008年年度报告工作的通知》的上市公司披露社会责任报告。
90会计之友2019年第12期
公司治理
2.实验变量
（Analyst）分析师跟踪：本文统计出对目标上市公司当年度做出盈利预测的证券分析师人数，将证券分析师人数加1后取自然对数作为分析师跟踪的代理变量。
（Star）明星分析师：如果某公司当年有明星分析师跟踪取值为1，否则为0，作为分析师声誉的代理变量。
3.控制变量
本文选取资取对数综合以往研究文献，
（（Size）、货币现金取对数Cash）、资产收益（（率ROA）、资产负债率Lev）、企业第一大股（东持股比例Big）和企业所处产业集中度综（合指数赫芬达尔指数Herfindahl）共同作为行业和省份控制变量。另外为了消除年度、
的差别带来的差异，也取年度（Year）、行业（Ind）和省份（Pro）的哑变量作为控制变量。
四、实证结果与分析（一）描述性统计
为了消除极端值对于主要连续变量，
的影响，本文首先对极端值样本按照1%分位数进行Winsor处理。表1报告了主要变量的描述性统计，可见捐赠意向（Donation_i，）均值为0.251，捐赠规模f（Donation）均值为1.252，分析师跟踪人数（Analyst）均值为2.450，明星分析师（Star）均值为0.372。
（二）回归结果与分析
利用模型1检验分析师跟踪对企业慈善捐赠的影响。表2列（1）以企业慈善（Donation_if）得到分捐赠意向为因变量，
Year&Ind&ProPseudoR2/R2NBigi，tHerfindahli，t_consLevi，t-1Sizei，t-1Cashi，t-1Roai，t-1Stari，t-10.152***（3.33）0.061（1.59）1.302**（2.02）-0.579***（-2.90）-1.340**（-2.32）0.945（1.32）-5.965***（-9.11）控制0.1333832
0.417***（5.90）0.113*（1.90）4.169***（4.22）-0.731**（-2.41）-2.696***（-2.95）2.225**（1.97）-11.057***（-11.26）
控制0.1833832
Analysti，t-1Analysti，t-1×Stari，t-1变量Donation_ifDonationAnalystStar
样本量3832383238323832
表1主要变量的描述性统计
平均值0.2511.2522.4500.372
中位数002.5650
标准差0.4342.3300.9040.483
最小值000.6930
最大值18.2004.3041
表2（明星）分析师跟踪与企业慈善捐赠
（1）Donation_ift0.192***（4.91）
（2）Donationt0.264***（4.44）
（3）Donation_ift0.168***（3.86）0.125**（2.01）0.083*（1.79）0.153***（3.35）0.060（1.57）1.287**（2.00）-0.580***（-2.90）-1.394**（-2.41）1.008（1.40）-5.934***（-9.02）控制0.1343832
（4）Donationt0.178***（2.71）0.279***（2.60）-0.599**（-2.01）0.415***（5.87）0.109*（1.83）4.093***（4.15）-0.710**（-2.35）-2.779***（-3.04）2.342**（2.07）-10.772***（-10.92）
控制0.1853832
注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平显著（双尾检验）。下同。
（Analyst）表2列析师跟踪系数显著为正；（2）以企业慈善（Donation）亦得到Analyst系数显著捐赠规模为因变量，为正。表2列（1）（2）的检验证实了H1，即分析师跟踪人数且捐赠规模越大。越多，企业越有慈善捐赠意向，
利用模型2检验明星分析师对企业慈善捐赠的影响。（Donation_if）得表2列（3）以企业慈善捐赠意向为因变量，（Analyst×Star）到分析师跟踪与明星分析师交乘项系数显著为正；表2列（4）企业慈善捐赠规模（Donation）为因变
③量，亦得到Analyst×Star系数显著为正。表2列（3）（4）的检验证实了H2，即有明星分析师跟踪时，促进企业慈善捐赠的意向和规模更为显著。
（三）稳健性检验和进一步分析
进行如下稳健性为了进一步确认以上结论的可靠性，
检验。Crawfordetal.[21]均认为分析师需要投入更大的努根据新财富的一项调查显示③，力才能搜集到公司特质信息。
分析师的工作时间里，超过32%的时间都在写研究报告。
，东方财富网：《大数据告诉你：明星分析师为什么值钱》2014年11月28日http：//finance.eastmoney.com/news/1586，
20141128451266787.html.
91公司治理
表3分析师报告数与企业慈善捐赠
（1）（2）（3）（4）Donation_iftDonation_iftDonationtDonationtReports0.153***0.207***i，t-1（5.46）（4.95）Size0.155***0.240***0.429***0.537***i，t-1（3.44）（5.32）（6.03）（7.99）Cash0.0600.079**0.108*0.123***i，t-1（1.57）（2.10）（1.83）（2.19）Roa1.175*2.493***4.012***5.235***i，t-1（1.83）（4.46）（4.10）（6.49）Lev-0.630***-0.699***-0.769***-0.812***i，t-1（-3.21）（-3.90）（-2.60）（-3.17）Big-1.269**-0.160-2.596***-1.243i，t（-2.21）（-0.27）（-2.88）（-1.39）Herfindahl0.840-0.6102.104*0.332i，t（1.18）（-0.83）（1.88）（0.30）_cons
-6.388***-8.093***-11.477***-13.654***（-10.11）
（-11.54）
（-12.27）
（-13.32）
Year&Ind&Pro不控制控制不控制控制PseudoR2/R20.1350.1310.1840.180N
3832
3832
3832
3832
表4捐赠样本自选择的稳健性检验
一阶段
二阶段（1）（2）（3）DonationtTobin'sQt+1Roat+1Analyst2.311***0.023**0.001**i，t-1（9.26）Donationt（2.51）（2.19）Size1.419***0.070***0.003***i，t-1（10.30）Growtht（3.49）（3.90）Cash0.773***-1.506***-0.054***i，t-1（7.90）Betavalst（-16.76）（-14.56）Roa17.289***-0.021***i，t-1（9.42）Size-0.812***t（-37.93）（-23.72）
Lev-5.083***0.000**i，t-1（-8.52）Age-0.003t（-0.60）（2.31）Big-16.429***-0.000i，t（-8.83）Mer0.012t（0.26）（-0.22）Herfindahl11.858***0.002***i，t（7.41）Market-0.009t（-0.95）（5.20）IMR13.309***-0.113***（8.44）IMR-1.893***（-18.37）（-26.70）
_cons
-66.904***0.728***（-9.91）
_cons25.416***（41.21）（28.76）Year&Ind&Pro控制Year&Ind控制控制R20.200R20.4950.313N3832
N
3832
3832
92会计之友2019年第12期
因此，以分析师跟踪某公司发布的报告数代替分析师跟踪人数，检验分析师跟踪对企业慈善捐赠的影响。以分析师发布报告数加1取自然对数（Reports）进行回归，表3报告了结果，
可见Reports系数均显著为正，支持前文主要研究结论。
本文样本数据来源于企业社会责任报告，根据中国企业社会责任报告的披露规则，并非所有上市公司都披露企业社会责任报告，因此本文研究样本可能存在自选择问题。为了缓解样本选择带来的自选择问题，本文采用Heckman两阶段回归模型，构造逆米尔斯比率（IMR），对不可控制的样本选择偏差进行控制。第一阶段估计影响企业捐赠意向的因素回归中，以模型1企业捐赠意向为被解释变量进行回归，估计出IMR，然后代入模型1以捐赠规模为被解释变量，表4列（1）报告了回归结果，可见IMR显著，得出分析师跟踪人数显著正向影响企业慈善捐赠规模的结论。第二阶段估计企业捐赠对企业价值的回归方程中，以企业托宾Q值（To-bin'sQ）和资产收益率（ROA）作为被解释变量，捐赠规模（Donation）作为解释变量进行回归，若IMR显著，则证实样本选择存在选择性偏差，通过Heckman两阶段法来纠正这种偏差是适宜的。表4列2）（3）报告了回归结果，可见IMR回归系数显著，证实企业慈善捐赠提升企业价值，证实分析师发布外部治理作用，提升企业价值。
五、研究结论与启示
本文以沪深两市A股发布社会责任报告上市公司为样本，检验分析师跟踪对企业慈善捐赠行为的影响。结果表明分析师跟踪能促进企业捐赠意愿和捐赠规模，明星分析师跟踪的上述作用更为显著，证明分析师尤其是明星分析师能够对企业慈善捐赠社会责任履行形成有效的监督机制。在采用分析师报告数替代分析师跟踪人数，通过Heckman两阶
（公司治理
段模型控制捐赠样本的自选择问题后，以上研究结论依然稳健。
从企业经营的角度来看，本文的研究启示在于：首先，分析师跟踪人数越多，企业越可能利用利益相关者冲突管企理，提高企业声誉资本，进而提升企业价值。由此可见，要综合考虑企业、经理人、业面临信息环境的市场风险时，
监管机构、分析师、投资者和其他市场参与者之间的互动除了积极制定完善法律平衡。其次，对中国市场监管而言，213-227.
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