王贞洁 王 惠

(中国海洋大学 管理学院，山东 青岛 266100)

一、引言

传统财务指标体系普遍存在“资产”与“资本”概念混淆所导致的财务指标错估问题[1]。例如，收益率本应是总资本创造利润的能力，杠杆则应是股权投资者用自有资本撬动的总资本的水平，但是传统财务体系普遍用息税前利润与总资产的比值来计算企业的收益率，用总资产与自有资本的比值计算杠杆。由于对大多数企业来说总资产远大于总资本①，这就使得企业的收益率被持续低估，而杠杆却被持续高估。财务指标是投资者、微观企业与银行等金融部门决策的重要依据，现有研究已经关注到财务指标错估会对微观企业投资、银行信贷等产生普遍影响[2][3]。从理论上来看，收益率和杠杆等财务指标错估使得企业的资金收益被低估、财务风险被高估，这不仅会引致微观企业的投资扭曲，导致银行等金融部门的信贷资源错配，还会引发投资者的悲观情绪和认知偏差，进而影响股票定价偏误。鉴于此，本文对财务指标错估是否误导了投资者决策，最终导致股票定价偏误这一问题进行研究。

随着资本市场的迅速发展，投资者不仅可以通过亲自阅读分析上市公司发布的年报获取信息进行决策，还可以通过参考资本市场上专业人士发布的预测信息进行投资决策，证券分析师发布的盈利预测就是其中一种非常重要的预测信息。一方面，有研究表明证券分析师的盈利预测比一般统计模型具有更高的准确性，能有效引导套利，促进市场价格回归内在价值，提高资本市场定价效率[4]。另一方面，也有研究表明利益相关、专业素质以及非理性因素等都会导致分析师预测出现偏差[5][6]。就分析师自身具备的专业优势和信息优势而言，他们存在识别财务指标错估的可能性。但财务指标错估作为财务信息扭曲的一种重要表现形式，也可能导致分析师预测偏差，即存在着“财务指标错估→分析师预测偏差”的逻辑链条②。如果证券分析师能够识别出财务指标错估，做出理性的预测，就可能引导投资者正确决策。而如果证券分析师不能识别财务指标错估，或者虽然识别出财务指标错估却出于回避损失、从众、后悔与谨慎等心理因素仍然选择“随波逐流”，做出悲观预测，则可能会加剧投资者的悲观情绪，导致股票定价偏误，这时分析师预测偏差就在财务指标错估与股票定价偏误中起中介作用。为此，本文研究的另一重要问题是证券分析师是否在财务指标错估与股票定价偏误中发挥了中介作用。

为了回答上述问题，我们以2007～2018年A股上市公司为样本，研究财务指标错估对股票定价偏误的影响以及分析师预测偏差是否对此起中介作用。本文可能的边际贡献在于：第一，将财务指标错估引入资本市场定价效率的研究中，现有文献已经关注到财务信息扭曲是导致股票定价偏误的重要因素，而财务信息扭曲不仅包括信息披露质量低下等主观财务操纵，还包括由于会计制度设计缺陷等客观因素导致的财务失真。本文指出财务指标错估是财务信息扭曲的一种重要表现形式，打破了现有研究只关注信息披露质量低下等主观因素影响股票定价偏误的局限[7]，从财务指标错估的角度说明财务指标设计缺陷这类客观因素也可能影响股票定价偏误，从而丰富了股票定价偏误的成因研究。第二，将资本市场上证券分析师的预测偏差和财务指标错估联系起来，从分析师预测偏差的视角揭示了财务指标错估对股票定价偏误的影响机理，为财务指标错估引发的股票定价偏误提供了一个可能的解释。本文发现，作为资本市场信息中介的分析师在财务指标错估与负向定价偏误之间起着中介作用，相关财务指标错估越严重，分析师对上市公司的盈利预测越悲观，相应的负向股票定价偏误就越严重。第三，为资本市场上的投资者、证券分析师以及相关决策部门更深刻地理解财务指标错估对股票定价偏误的影响及其作用机理提供了经验证据与重要启示。本文的研究有助于投资者正确评估企业的收益率和杠杆水平，准确把握和客观判断企业的盈利能力和财务风险，在一定程度上削弱财务指标错估对投资者的影响；有助于分析师充分意识到财务指标错估问题的存在，降低分析师预测偏差，促进证券分析师在资本市场发挥积极作用；有助于指导相关决策机构矫正因传统财务体系缺陷造成的财务信息扭曲，运用科学的财务体系重新对上市公司的资金收益与财务风险做出科学判断，为企业的发展提供健康的市场环境。

二、文献综述

我们认为财务指标错估、股票定价偏误与分析师预测偏差之间存在着密切的关系，下面就对相关文献进行系统综述，从而揭示三者之间的潜在联系。

(一)财务指标错估

传统财务指标分析体系中普遍存在着资产与资本概念混淆问题，在传统研究中往往使用总资产代替总资本计算相关财务指标，从而导致财务指标错估。王贞洁和王竹泉(2018)实证检验了杠杆错估对企业行为的影响，发现杠杆错估会导致企业的投资过度和投资不足等非效率投资水平被高估而研发投资水平被低估，从而高估企业陷入财务困境的概率[2]。以杠杆错估为代表的财务指标错估不仅高估了企业的一系列负面影响，还影响了银行信贷决策，王贞洁等(2019)发现财务指标错估使得银行无法根据企业的真实收益和风险进行有效的信贷决策，从而降低了信贷资金配置效率[3]。王竹泉等(2019)从更宏观的层面考察了财务指标错估的影响，研究发现财务指标错估导致实体经济资金效率被严重低估，而财务风险却被严重高估，误导金融资本远离看似“低收益”“高风险”的实体经济，从财务指标错估的角度解释了金融服务实体经济的质量和效率不佳的原因[1]。

(二)股票定价偏误

在市场有效的情况下，股票价格能够反映与公司有关的所有有效信息，这时股票价格就等于其内在价值。然而现实中，受到多种因素的影响，股票价格往往会产生波动。短期、适当的股价波动通常被认为是合理的，但如果股票价格长期偏离其内在价值就会造成股票定价偏误[7]。目前，学者们主要从信息不对称和有限理性这两个角度来解释股票定价偏误。信息不对称主要是指企业内部与投资者之间会计信息的不对称，从这个角度出发，现有研究发现信息披露质量、会计信息可比性、会计稳健性都会影响股票定价偏误[7][8][9]；有限理性意味着指投资者在决策分析时并不是“完全理性”的，投资者异质性、投资者关注、投资者情绪都会引起股票定价偏误[8][10][ 11]。然而，不论从哪个角度来看，股票定价偏误都是通过影响投资者后验信念的形成，从而最终影响了投资者决策。财务指标作为重要的财务信息，一直以来都是投资者决策的重要依据[1]。通过对财务指标的分析，投资者可以了解公司当前的财务状况，并且利用财务指标分析所获得的信息预测公司未来的财务状况，而这些信息最终会反映到股价中[12]。已有大量研究表明财务指标会对股价产生影响，例如有学者发现反映公司盈利能力的财务指标与股价之间存在显著正相关关系[13]。除了盈利能力指标外，学者们发现其他财务指标也会对股价产生影响。例如，Martikainen(1993)发现财务杠杆与股价显著相关[14]，陆正飞和宋小华(2006)发现反映公司发展能力的指标会影响股价[12]，贾文等(2014)发现偿债能力、营运能力都会对股价产生影响[15]。那么，收益率和杠杆等财务指标作为投资者决策时最为关注的信息，如果被持续错估就很可能会误导投资者决策，进而导致股票定价偏误。具体来说：一方面，财务指标错估加剧了管理层与投资者之间的信息不对称，使得投资者的后验信念发生偏离，影响投资者决策，最终导致股票定价偏误；另一方面，财务指标错估(收益率低估、杠杆高估)会引发投资者的悲观情绪，导致投资者的认知偏差，从而使后验信念错误影响决策，导致股票定价偏误。

(三)分析师预测偏差

证券分析师作为资本市场上重要的信息中介，扮演着信息使用者与信息提供者的双重角色，他们首先凭借信息渠道的优势从企业获取相关信息，然后借助表达渠道的优势将信息传递给投资者[16]。在信息获取与传递的过程中，证券分析师有可能识别出财务指标错估，给出准确的盈利预测信息，从而“理性引领”投资者；也有可能在财务指标错估的大潮中“随波逐流”，给出有偏的盈利预测信息，从而误导投资者决策。具体而言：一方面，有研究发现证券分析师的盈利预测比一般的时间序列模型或机械模型具有更高的准确性[4]，可以提供更多关于股票内在价值的信息，引导投资者进行套利，从而促使股票价格回归内在价值，此时，证券分析师预测可以对投资者决策起到纠偏作用，“理性引领”投资者决策。另一方面，也有研究发现多种因素都会导致分析师预测出现偏差，在经典金融学(分析师完全理性)框架下，造成分析师预测偏差的既有主观因素也有客观因素，其中主观因素既包括来自管理层、机构投资者、券商等外部的施压[5]，也包括与分析师持股、声誉、职业发展等相关的个人利益诱导[17]；而客观因素则包括实地调研、高铁开通等客观条件的制约[18]。行为金融学摒弃了分析师完全理性这一假设，从心理学角度发现羊群效应[19]、天气[6]等都会影响分析师自身判断进而导致预测偏差。从经典金融学的客观角度以及行为金融学的心理角度来看，除上述因素外，财务指标错估也可能导致分析师预测出现偏差：首先，证券分析师在做出盈利预测时可能未意识到或忽略财务指标错估问题的客观存在，从而导致分析师预测偏差；其次，由于羊群效应存在，即使某一证券分析师识别出财务指标错估，也可能因为从众心理而放弃自己的判断。此时，证券分析师会在财务指标错估的大潮中“随波逐流”，从而误导投资者决策。

综合上述分析，我们得出以下启示：第一，现有研究忽略了财务指标错估对股票定价偏误可能产生的影响——股票定价本质上是投资者通过分析公司的财务状况，进而评估公司投资价值的过程。投资者依赖资本市场释放的各种信息对公司的投资价值进行分析，其中，收益率和杠杆等财务指标信息是投资者评估公司价值时最基础和最核心的信息。若财务指标设置合理，能真实反映公司的内在价值，就可以帮助投资者正确决策，但资本与资产概念的混淆使得财务指标在设置上存在缺陷，不能反映公司真实的收益和杠杆水平，就有可能误导投资者决策，因此财务指标错估可能是研究股票定价偏误的科学切入点。第二，现有关于分析师预测偏差的研究大多基于微观视角，主要关注分析师自身的利益以及利益相关者诉求等。然而，分析师预测偏差不一定是由于利益或压力关系的诱导，即使证券分析师在非主观故意的情况下，同样会产生预测偏差。特别地，现有研究忽略了财务指标设计缺陷对分析师预测偏差的可能影响，由于资本与资产概念的混淆，证券分析师所收集、分析的财务信息(例如上市公司公开披露的收益率和杠杆等财务指标)本身就存在偏差，这可能是导致分析师预测偏差的重要因素。鉴于此，本文从资本市场上证券分析师这一视角出发，将财务指标错估与股票定价偏误联系起来，深入探讨分析师在财务指标错估与股票定价偏误过程中是发挥了“理性引领”投资者的作用，还是在财务指标错估的大潮中“随波逐流”，从而为股票定价偏误的成因提供新视角的解释。

三、研究假设

财务指标可以帮助投资者了解公司的收益状况和财务风险，进而指导投资者进行决策。例如收益率指标就是影响股价的重要因素之一，总资本收益率越高表明投资者投入资本的利用效率越高，投资者能够获得的回报也越高，股票的内在价值也越大。然而，由于传统财务体系的缺陷，在计算收益率指标时分母位置用总资产代替总资本，夸大了分母，导致实体企业收益率被持续低估。现有研究表明，2008～2017年这十年间我国实体企业收益率被低估的幅度基本都在30%以上，且近年来有逐渐增加的趋势，这说明我国上市公司整体层面收益率被低估的现象十分严重[1]。

收益率错估会引发股票定价偏误：一方面，收益率被持续低估会加剧管理者和投资者之间的信息不对称，引发投资者的悲观情绪，导致投资者低估公司的内在价值。另一方面，大量投资者通过卖出股票拉低股价，而股价的走低又进一步迎合了投资者的心理预期，强化了投资者的悲观情绪，从而进一步推低股价，由此导致更多的投资者卖出股票，由此循环往复强化负向反馈机制[8]，最终使得股价偏离内在价值，导致负向定价偏误。并且，上市公司收益率错估越严重，投资者对其内在价值的认同度也越低，股票价格偏离其内在价值的程度也越大。据此，我们提出以下假设：

假设1：收益率错估程度越高，股票负向定价偏误程度越大。

企业内在价值的评估不仅取决于未来的收益，还取决于相关的风险，因此资本市场上的投资者在进行决策时不仅会考虑企业的收益状况，还会考虑相关的财务风险。杠杆作为衡量公司财务风险的重要指标之一，是投资者决策的另一重要依据：一方面，公司如果维持较低的杠杆水平，投资者可能会认为这些公司的流动性较好，具备较好的融资能力，可以在未来捕捉净现值为正的项目，产生长期超额收益[20]，因此，投资者一般会对低杠杆企业的内在价值做出较高评价。另一方面，那些具有高杠杆的公司，不仅面临较高的流动性风险和财务困境概率，还会产生巨额利息，导致企业财务成本过高，盈利能力下降，迫使企业放弃有利的投资项目，造成对未来现金流的损害，影响企业为股东创造价值的能力[21]。特别是在当前供给侧结构性改革的背景下，高杠杆企业更容易成为去杠杆的对象，获得更少的银行信贷支持，因此，投资者一般会对高杠杆企业的内在价值做出较低评价。

但这一切分析都要建立在对杠杆正确测量的基础之上。由于传统财务体系的缺陷，营业性负债被纳入总资本的范畴，导致实体企业杠杆被持续高估[1]。这加剧了市场噪音，使投资者高估公司未来的风险，低估未来的盈利，进而低估公司的内在价值。由于我国资本市场还不成熟，投资者情绪会主导市场走势[22]，杠杆错估引发的投资者悲观情绪不断蔓延，通过持续的市场交易会不断将股票价格拉低，使得股票市场价格长期低于其内在价值，最终导致负向定价偏误。而且，杠杆错估的程度越高，投资者对内在价值的评估就越低，负向定价偏误的程度也就会越大。据此，我们提出以下假设：

假设2：杠杆错估程度越高，股票负向定价偏误程度越大

进一步，我们分析在财务指标错估影响股票定价偏误的过程中，证券分析师发挥了怎样的作用。一方面，证券分析师具有“理性引领”投资者决策的可能性，这主要是因为相比于普通投资者，证券分析师具有专业知识和信息渠道上的双重优势[16]。首先，从专业知识的角度来看，要想成为一名证券分析师首先得具备专业胜任能力，通过职业资格考试，此后还要定期接受专业培训。近年来，我国监管部门对证券分析师行业专业素质的要求也在不断提高，先后发布了《关于规范面向公众开展的证券投资咨询业务行为若干问题的通知》(2001)、《证券分析师执业行为准则》(2020)等一系列规范，希望以此提高证券分析师的执业能力和素质，促使证券分析师理性引导投资者决策。其次，从信息渠道的角度来看，相比于普通投资者，证券分析师具有更加丰富的信息渠道，因而也更加了解公司的真实财务状况。具体而言，除上市公司发布的公开信息以外，证券分析师还可以通过与公司管理层直接沟通、参加电话会议、实地调研等途径获得非公开信息[18]，很多企业也愿意与证券分析师建立良好关系，甚至主动向其分享一些私有信息，以便吸引机构投资者的注意。综合考虑证券分析师具备的专业优势和信息优势，他们很有可能发现财务指标错估问题。在对自身专业能力以及信息渠道比较自信的情况下或者出于声誉等方面的考虑，他们会坚持自己的判断[19]，依据真实的财务指标(基于总资本计算的财务指标)评估企业未来的盈利能力，发布准确的盈利预测，合理引导投资者决策。在这种情况下，分析师盈利预测就不会成为财务指标错估影响股票定价偏误的中介，财务指标错估对股票定价偏误的影响可能是投资者自身决策分析或受其他媒介影响的结果。

另一方面，证券分析师也可能在财务指标错估的大潮中“随波逐流”。这又可以细分为两种情况：第一种情况是证券分析师未发现财务指标错估从而“随波逐流”。出现这种情况是因为资本与资产概念混淆由来已久，不仅使得政府在分析经济运行状况的过程中对企业收益率和杠杆的真实水平产生误判[1]，还误导了银行信贷决策[3]，分析师也极可能对此“不自知”或“不在意”，习以为常地把企业的名义收益率当作真实收益率，把名义杠杆当作真实杠杆进行分析。第二种情况是证券分析师已经发现了财务指标错估问题，但是为了避免坚持自己判断所产生的风险及相关后悔情绪，而选择随波逐流。如果证券分析师坚持自己的判断，按照真实的收益率和杠杆预测上市公司的股价，虽然在未来股价回升的时候，证券分析师可能会获得奖励，但是在未来股价下降的时候，证券分析师会感到后悔并受到惩罚。而如果证券分析师选择从众，若未来股价仍然被低估，那么分析师可以得到奖励，而在公司未来股价回升时，这时资本市场所有分析师的预测都是失败的，所有人都可以逃避惩罚。

从期望理论的角度对比以上两种选择，证券分析师更愿意避免惩罚，而不愿冒风险去获得奖励[23](分析师的预测过程如图1所示)。在证券分析师没有发现财务指标错估或即便发现财务指标错估却仍然选择随波逐流的情况下，就会向投资者传递悲观预测，并通过持续的市场交易产生严重的负向定价偏误，特别是2010年我国开始实施融资融券制度以来，其中的融券卖空机制使得投资者能够将公司的负面信息(例如低收益以及高杠杆引发的一系列负面后果)快速传递到市场中[24]，加快了股价对财务指标错估引发的负面信息的反应速度。在这种情况下，分析师预测活动会在财务指标错估与股票定价偏误之间发挥中介作用。据此，我们提出以下两个竞争性假设：

图1 分析师的预测过程

假设3a：若选择“随波逐流”，分析师预测活动将在财务指标错估(收益率错估和杠杆错估)与股票负向定价偏误之间发挥中介作用。

假设3b：若发挥“理性引领”作用，分析师预测活动在财务指标错估(收益率错估和杠杆错估)与股票负向定价偏误之间不发挥中介作用。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以2007～2018年全部A股上市公司为样本，根据以往研究对初始样本进行了如下筛选：(1)剔除金融业样本；(2)剔除IPO样本；(3)剔除ST样本；(4)剔除数据缺失的样本。由于本文研究的是财务指标错估与负向定价偏误的关系，所以最终只选取了满足股价低估条件的样本，有效样本为3502个。此外，为了消除异常值的影响，我们对所有连续型变量进行了上下1%水平的缩尾处理。本文所需的分析师数据、股价数据以及公司财务数据均来源于CSMAR数据库及Wind数据库。

(二)变量定义

1.财务指标错估(DFI)。本文将财务指标错估定义为真实指标与名义指标之间的差值。本文中涉及的财务指标错估包括可能会对股票定价偏误产生影响的收益率错估和杠杆错估，具体解释如下：(1)收益率错估(DRR)。我们用总资产减去营业性负债计算企业的总资本，用息税前利润除以总资本计算真实收益率，用息税前利润除以总资产计算名义收益率。在此基础上，使用真实收益率与名义收益率之差除以真实收益率构造收益率错估(DRR)指标，并以此来衡量传统财务体系对收益率的错估程度。(2)杠杆错估(DLR)。我们用总资本除以所有者权益计算真实杠杆，用总资产除以所有者权益计算名义杠杆。在此基础上，用名义杠杆减去真实杠杆的差除以真实杠杆构建杠杆错估指标(DLR)，并以此来衡量传统财务体系对杠杆的错估程度。

2.股票定价偏误(V/P)。我们借鉴徐寿福和徐龙炳(2015)的做法[7]，用股票内在价值与市场价值之比(V/P)衡量股票定价偏误。当V/P等于1时表示股票的市场价值完美贴合了内在价值，既不存在高估也不存在低估，当V/P大于1时，表明该股票的市场价值被低估，即存在负向定价偏误，且V/P越大说明负向定价偏误的程度越严重。我们用股票的年末收盘价作为市场价值(P)，用改进的剩余收益模型(RIM)估计股票内在价值(V)，模型如下：

(1)

式(1)中，bt为每股权益账面价值；b(1)t和b(2)t分别为未来一至两年的每股权益价值；r为资本成本；f(1)t～f(3)t分别为预测的未来一至三年每股盈余，采用基于公司基本面信息的预测方法来预测公司未来一至三年的盈余，具体的预测模型如下：

Earningsi,t+j=α0+α1Asseti,t+α2Dividendi,t+α3DDi,t+α4Earningsi,t+α5NegEni,t+

α6Accruali,t+εi,t+j

(2)

式(2)中，Earningsi,t+j是公司i未来一至三年的每股盈余，j分别取值1、2、3；Asset为每股总资产；Dividend为每股现金股利；DD为虚拟变量，如果公司发放股利取值为1，反之取值为0；Earnings是当年的每股盈余；NegEn为虚拟变量，如果公司亏损取值1，反之取值为0；Accrual为每股应计项目(当年的营业利润减去经营活动产生的现金流量净额)。我们利用式(2)中回归得到的系数估计公司每一年对应的未来一至三年的每股盈余，并将这三个预测值代入式(1)的剩余收益模型(RIM)中，用来估计股票内在价值(V)。同时，我们利用式(2)的估计结果，对公司未来两期的每股权益价值进行了预测，公式分别为：

b(1)t=bt+Earningst+1-Dpst+1

(3)

b(2)t=b(1)t+Earningst+2-Dpst+2

(4)

式(3)和式(4)中的Dps为每股现金股利，在预测2019和2020年每股权益账面价值时，采用2008～2018年上市公司平均每股现金股利作为预期每股现金股利的替代变量。参考大多数文献的做法，本文选用5%的固定资本成本。

3.分析师悲观偏差(Pessimism)。借鉴许年行等(2012)的做法[25]，定义分析师预测偏差(Error)为：

Errori,j,t=(Fi,j,t-Ai,t)/Pi

(5)

式(5)中，Fi,j,t是分析师j在第t年对股票i预测的每股盈利，Ai,t是股票i在第t年实际每股盈利，Pi是预测前一个交易日该股票收盘价格。如果Errori,j,t大于0，说明分析师预测存在乐观偏差；如果Errori,j,t小于0，则说明分析师预测存在悲观偏差。在第t年对股票i发布盈利预测的所有分析师中，我们将Errori,j,t小于0的比例定义为分析师悲观偏差(Pessimism)，Pessimism越大，则预测偏差小于0的分析师比例就越大，分析师悲观偏差也就越大。

4.控制变量。借鉴徐寿福和徐龙炳(2015)、张静等(2018)以及褚剑等(2019)的研究[7][8][24]，我们控制了如下变量：(1)公司规模(Size)，采用总资产的自然对数进行度量；(2)资产负债率(Lev)，采用总负债与总资产的比值进行度量；(3)总资产净利润率(ROA)，采用净利润与总资产的比值进行度量；(4)市账比(MB),采用股权市场价值与债务总额之和除以账面总资产进行度量；(5)换手率(Liquid)，采用交易量与总股本的比值进行度量；(6)第一大股东持股比例(First)，采用第一大股东持有股份与总股份的比值进行度量；(7)董事会规模(Bsize)，采用董事会人数的对数进行度量；(8)独立董事占比(Indrct)，采用独立董事人数与董事总人数的比值进行度量；(9)董事长与总经理两职合一虚拟变量(Dual)，若董事长与总经理为同一人取值为1，否则取0。此外，还控制了行业和年份的影响。

(三)模型设计

为了检验相关假设，我们参考温忠麟和叶宝娟(2014)的研究构建了3个实证模型[26]。在模型(6)中，被解释变量为股票定价偏误(V/P)，解释变量分别为收益率错估(DRR)和杠杆错估(DLR)，如果模型(6)中DRR的回归系数α1显著为正，则意味着收益率错估程度越高，负向定价偏误程度越大，假设1得证。同理，如果模型(6)中DLR的回归系数α1显著为正，则意味着杠杆错估程度越高，负向定价偏误程度越大，假设2得证。我们在模型(6)的基础上构建了模型(7)和模型(8)，用来检验分析师预测偏差对财务指标错估和股票定价偏误的中介效应，采用逐步检验法进行检验：第一步，利用模型(6)进行股票定价偏误对财务指标错估的回归；第二步，利用模型(7)进行分析师预测偏差对财务指标错估的回归；第三步，利用模型(8)进行股票定价偏误对财务指标错估和分析师预测偏差的回归。如果在模型(6)中的系数α1显著的基础上，模型(7)中的系数α1和模型(8)中的系数α2都显著，则表明分析师预测偏差在财务指标错估与负向定价偏误之间起中介效应，假设3a得到支持，否则意味着分析师预测偏差在财务指标错估与负向定价偏误之间未起中介作用，即假设3b得到支持。最后，我们检验模型(8)中的系数α1是否显著，若显著则说明是部分中介效应，即分析师预测偏差是财务指标错估影响股票定价偏误的其中一条路径。我们采用普通最小二乘法(OLS)对所有模型进行估计。

V/Pi,t=α0+α1DRR/DLRi,t+γ∑Controlsi,t+εi,t

(6)

Pessimismi,t=α0+α1DRR/DLRi,t+γ∑Controlsi,t+εi,t

(7)

V/Pi,t=α0+α1DRR/DLRi,t+α2Pessimism+γ∑Controlsi,t+εi,t

(8)

五、实证结果与分析

(一)描述性统计分析

2007～2018年我国上市公司收益率错估情况如图2所示，各年的名义收益率界于4.78%～9.25%之间，真实收益率界于7.16%～12.81%。但是，传统财务体系却将其严重低估，除2008年、2009年和2010年被低估幅度略低于30%外，其余年份低估的幅度均在30%以上，这说明我国上市公司整体层面收益率被低估的现象十分严重，且近年来有逐渐加重的趋势。2007～2018年我国上市公司杠杆错估情况如图3所示，各年的名义杠杆界于2.28～2.74之间，而真实杠杆却只有1.65～1.79，各年杠杆被高估的程度均超过30%，且近年来杠杆错估也呈现出逐年上升的趋势。

图2 2007～2018年中国上市公司整体层面收益率水平及其扭曲程度

图3 2007～2018年中国上市公司整体层面杠杆水平及其扭曲程度

表1展示了主要变量的描述性统计结果。由表1可知，样本企业中收益率错估(DRR)的平均值为0.281，低估程度接近30%，说明我国上市公司整体层面收益率被低估的现象十分严重；收益率错估(DRR)的最小值为0.0337，最大值为0.659，表明收益率错估程度在不同企业间存在较大差异。杠杆错估(DLR)的平均值为0.477，高估程度将近50%，反映出我国上市公司存在较为严重的杠杆错估；杠杆错估(DLR)的最大值为4，最小值为0.0239，表明我国上市公司的杠杆错估程度存在较大差异。股价低估(V/P)的均值为1.600，最大值为3.034，最小值为1.0001，表明样本公司股票价格下偏的程度高达60%，但具体低估的程度也存在较大的差异。分析师悲观偏差(Pessimism)的均值为0.332，表明悲观预测占所有分析师预测的比例大约为30%，最小值为0，最大值为1，标准差为0.372，表明分析师预测的悲观偏差也存在较大的差异。

表1 主要变量的描述性统计结果

(二)回归结果分析

1.收益率错估、杠杆错估与股票定价偏误。表2是财务指标错估通过分析师预测中介效应影响股价低估的检验结果。列(1)报告了对假设1进行实证检验的结果，可以看到收益率错估(DRR)的系数在1%的水平上显著为正，表明收益率错估越严重，股价被低估的程度也越严重。由此可见，假设1得到了实证支持。列(4)报告了对假设2进行实证检验的结果，可以看到杠杆错估(DLR)对于股票定价偏误(V/P)的回归系数在5%的水平上显著为正，这意味着杠杆错估程度越严重，股价被低估的程度也就越严重，假设2也得到了实证支持。综合来看，收益率低估和杠杆高估加剧了市场噪音，引发了资本市场的悲观情绪，在悲观情绪下投资者卖出意愿强烈，不断将股价拉低，而融券卖空机制的存在使得因财务指标错估所导致的负面信息在市场上大范围传播，最终导致股价偏离内在价值的程度不断加深。

表2 财务指标错估通过分析师预测中介效应影响股价低估的检验结果

2.分析师预测的中介效应检验。我们采用逐步检验法来验证财务指标错估是否通过分析师预测活动的中介作用对股票定价偏误产生影响。首先，收益率错估(DRR)和杠杆错估(DLR)对股票定价偏误(V/P)的影响在证明假设1和假设2时已经得到了验证。然后，我们对收益率错估(DRR)与分析师悲观偏差(Pessimism)的关系进行了检验，结果见表2中列(2)，可以发现收益率错估(DRR)的系数在5%的水平上显著为正，这表明收益率错估确实会加剧分析师预测的悲观偏差。接着，我们对股票定价偏误(V/P)与收益率错估(DRR)和分析师悲观偏差(Pessimism)的关系进行了检验，列(3)的结果显示，收益率错估(DRR)和分析师悲观偏差(Pessimism)都在1%的水平上显著为正。综合列(2)和列(3)的回归结果可以得出，分析师预测偏差在收益率错估与股票定价偏误之间起到了部分中介作用。同样地，我们检验了杠杆错估是否通过分析师预测中介效应影响股价低估，在列(5)中杠杆错估(DLR)的系数显著为正，在列(6)中杠杆错估(DLR)和分析师悲观偏差(Pessimism)的系数也均显著为正，这同样说明分析师预测的悲观偏差是杠杆错估影响股票定价偏误的一条可能路径。此外，在Sobel检验法下，收益率错估和杠杆错估通过分析师悲观偏差影响股票定价偏误的中介效应同样显著。上述结果支持了假设3a，否定了假设3b。这表明财务指标错估加剧了分析师的悲观预期，并且财务指标错估的程度越严重，分析师预测的悲观偏差越大，向投资者释放的负面信号也越严重，从而股价被低估的程度也就越大。此外，这也意味着为躲避惩罚、避免后悔等，无论证券分析师是否发现财务指标错估问题，最终都选择了在财务指标错估的大潮中“随波逐流”，未发挥“理性引领”投资者的作用。

(三)稳健性检验③

1.主要变量的替换和增加控制变量。本文进行了以下主要变量替换，并增加新的控制变量：(1)收益率错估。参考王贞洁等(2019)的研究[3]，使用真实收益率与名义收益率的差值重新衡量收益率错估(DR)，即收益率错估=真实收益率-名义收益率。(2)杠杆错估。参考王贞洁和王竹泉(2018)的研究[2]，采用另外两种方法衡量杠杆错估，第一种是使用名义杠杆与真实杠杆的差值重新衡量杠杆错估(DL)，即杠杆错估=名义杠杆-真实杠杆;第二种使用名义杠杆与真实杠杆的比值重新衡量杠杆错估(DLr)，即杠杆错估=名义杠杆/真实杠杆。(3)股票定价偏误。借鉴张静和王生年(2016)的研究[27]，我们用次年4月末的股票收盘价衡量股票价格(P)，重新计算股票定价偏误(V/P)。(4)分析师悲观偏差。借鉴褚剑等(2019)的做法[24]，定义分析师预测偏差(Error)为：Error =(Median(F)-A)/P。其中，Median(F)为每位证券分析师当年最近一次每股盈余预测的中值，A为实际每股盈余，P为年初股票价格，若Error小于0，定义分析师悲观偏差(Pessimism)为1，否则为0。此外，在控制变量中加入上市年限(Age)以减少遗漏变量的影响。(5)增加新的控制变量。考虑到审计质量[28]、机构投资者持股[29]也会影响股票定价偏误，因此我们在稳健性检验部分增加了这两个关键控制变量。借鉴李心愉等(2017)的研究[28]，采用审计费用比(AA)，即当年总的审计费用与总资产的比值来衡量审计质量；纳入机构投资者持股比例(InsHold)以控制机构投资者持股对股票定价偏误的影响。经上述检验之后，本文研究结果依然稳健。

2.内生性问题的处理。为了缓解可能存在的样本选择偏误，我们采用倾向得分匹配法(PSM)进行处理：(1)将收益率错估高于中位数的公司归为收益率错估严重的公司，并将其作为“处理组”，“处理组”的样本数为1751个。我们选取可能同时影响收益率错估和股票定价偏误的因素计算倾向得分(PS)，使用最近邻匹配方法(1∶1匹配)为处理组寻找配对样本，在输出变量为股价高估(V/P)时，ATT的估计值为0.14，t值为4.38。这说明收益率错估越严重，股价被低估的程度也越严重，假设1得到了支持。(2)将杠杆错估高于中位数的公司归为杠杆错估严重的公司，并将其作为“处理组”，“处理组”的样本数为1751个。使用上述方法计算倾向得分(PS)，使用最近邻匹配方法(1∶1匹配)为处理组寻找配对样本，在输出变量为股价高估(V/P)时，ATT的估计值为0.16，t值为4.66。这说明杠杆错估越严重，股价低估的程度也越严重，假设2得到了支持。相关结果均满足平衡假设和共同支撑假设。

3.中介效应的Bootstrap检验。我们还利用Bootstrap方法对假设3的中介效应进行了检验。实证结果显示，当解释变量分别为收益率错估(DRR)和杠杆错估(DLR)时，间接效应95%的置信区间中都不包括0，说明分析师预测活动在财务指标错估与负向定价偏误之间发挥中介作用，结果依然支持了假设3a。

4.扩大样本范围。由于以上分析仅选取了股价低估的样本进行检验，因此我们将股价高估的样本也考虑在内，共得到14695个样本。我们使用Logit模型研究收益率错估和杠杆错估是否增加了股价低估的概率，并考察分析师悲观偏差是否在其中发挥了中介作用，设置股价低估虚拟变量(VPS)，若股价被低估设置为1，反之则为0。回归结果依然稳健。

六、拓展性分析

(一)明星分析师的调节作用

上文研究表明，分析师悲观偏差在财务指标错估与股票定价偏误中发挥了中介作用。投资者在进行股票投资决策时会参考证券分析师的预测信息，而由于某些原因，证券分析师或是没有识别出财务指标错估，或是即使识别出财务指标错估却依然选择从众，从整体层面来看，证券分析师在财务指标错估的大潮中“随波逐流”，未能引导投资者发现企业真实财务状况。但是，从证券分析师异质性的角度来看，相比于一般的证券分析师，明星分析师或许存在理性引导投资者的可能性，这是因为：

一方面，明星分析师的专业能力更强，也更能获得具有较少噪音的私有信息，由于自身出色的专业素质，明星分析师对自身的信息收集、处理和分析能力也更为自信，更容易坚持自己的判断，表现出“举世皆浊我独清，众人皆醉我独醒”的状态[19]。而反观一般分析师，或是由于自身能力受限，或是由于收集的信息含有太多噪音，为了避免犯错以及受到惩罚，他们会表现出较强的从众行为。

另一方面，明星分析师更注重声誉，更有可能提供更独立的判断和更高质量的预测信息，而一般分析师并不存在声誉溢价，如果坚持自己的判断反而会带来额外的风险(例如市场评价方差的增大)[30]。因此可以合理预期，相比于没有明星分析师跟踪或者明星分析师跟踪人数较少的公司，对于明星分析师跟踪人数较多的公司，分析师更可能识别财务指标错估，进而做出正确的预测并且传递给投资者，因而财务指标错估对股票定价偏误的影响可能不那么明显。

我们参考伊志宏等(2019)的研究[31]，根据明星分析师跟踪人数的中位数将样本分为高低两组④，分组回归的结果如表3所示。由表3可以看到，在明星分析师跟踪人数较高的组中，收益率错估和杠杆错估对股价负向偏误的影响均不显著，而在明星分析师跟踪人数较少的组中，收益率错估和杠杆错估对股价负向偏误的影响均显著为正，这意味着明星分析师可以在一定程度上缓解财务指标错估对股价负向偏误的影响。

表3 明星分析师的调节作用的检验结果

(二)成长能力指标错估与股票定价偏误

收益率指标和杠杆指标反映了公司的收益状况和财务风险，是财务指标分析的主要内容，但并非财务指标的全部，也不是影响公司股价的全部因素。有部分学者针对股价与其他财务指标的关系进行了实证研究，如陆正飞和宋小华(2006)发现投资者比较关注反映公司发展能力的财务指标[12]。一般来说，成长性较高的公司未来会给投资者带来更多的投资回报，因此公司的成长能力越好，市场反应也越积极，总资本收益率的增长率可以反映公司的成长能力。但是如上所述，传统研究使用总资产收益率替代总资本收益率(即上文提到的收益率指标错估)，这就使得成长能力指标也出现错估，从而进一步引发股票定价偏误。因此，本部分考察了成长能力指标错估是否也会导致股票定价偏误，而分析师预测活动是否也在其中发挥了中介作用。我们将成长能力错估(DG)定义为虚拟变量，首先用总资本收益增长率减去总资产收益增长率，若差值大于0，则定义成长能力错估指标为1；反之则为0。表4报告了成长能力错估与股票定价偏误的回归结果。列(1)中成长能力错估(DG)的系数显著为正，说明在成长能力被低估的企业中，股价被低估的程度更严重。列(2)中成长能力错估(DG)的系数显著为正，表明成长能力被低估会加剧分析师预测悲观偏差。列(3)的结果显示，分析师悲观偏差(Pessimism)和成长能力错估(DG)的系数都显著为正，这说明分析师悲观预测偏差是成长能力错估影响股票定价偏误的一条可能路径。综上分析，财务指标错估对股票定价偏误的影响是普遍而长期的，收益状况、财务风险、成长能力等这些财务指标的错估都会对股票定价偏误产生显著影响，而分析师预测活动又在其中发挥了中介作用，最终导致了股票定价偏误。

表4 成长能力指标错估通过分析师预测中介效应影响股价低估的检验结果

七、结论与建议

本文以2007～2018年我国A股上市公司为样本，研究了财务指标错估对股票定价偏误的影响，探讨了作为资本市场信息中介的证券分析师在其中所扮演的角色。研究发现，收益率错估和杠杆错估的程度越高，股价就越容易被低估；收益率错估和杠杆错估使得分析师预测出现悲观偏差，而分析师悲观偏差又导致了负向定价偏误，即证券分析师未在财务指标错估的大潮中起到“理性引领”投资者的作用，反而在财务指标错估与股票定价偏误的过程中“随波逐流”，甚至推波助澜。拓展性分析发现，明星分析师可以在一定程度上缓解财务指标错估对股票定价偏误的影响。此外，资本与资产概念的混淆使得成长能力指标也存在错估问题，同样导致了股价低估。这些证据表明，传统财务分析指标的缺陷不仅误导了投资者决策，甚至也误导了分析师预测，最终影响了资本市场的定价效率。基于以上研究结论，我们提出如下建议：

第一，厘清资本与资产概念的差异，修正财务指标错估问题，倡导决策机构设计科学的财务指标体系，矫正传统财务分析体系带来的信息扭曲。在科学的财务指标体系下，收益率指标应该真实反映企业为投资者创造价值的能力，投资者借助基于总资本计算的真实收益率指标进行投资决策，将资金注入盈利能力更高的企业中；杠杆指标应该真实反映企业面临的财务风险，投资者借助基于总资本计算的真实杠杆指标进行投资决策，将资金注入财务风险较低的企业中；成长能力指标应该准确反映企业的发展前景，投资者借助基于总资本计算的真实成长能力指标进行投资决策，将资金注入成长性较高的企业中。总之，相关决策部门应该重新制定科学的财务分析体系，帮助投资者清楚辨别企业真实的财务状况，缓解因财务指标错估导致的股票定价偏误，促进资本市场定价效率的提高。

第二，提高证券分析师的专业能力和素质，增强对财务信息的理解，降低信息传递的偏差，提高股价预测的准确性。无论是就证券分析师自身所具备的能力优势而言，还是就市场投资者、监管机构对证券分析师寄予的殷切期望而言，证券分析师都应当起到理性引导的积极作用。证券分析师能否发挥自身的积极作用主要取决于两个方面，一是他们能否根据已有信息做出真实判断，二是他们是否愿意将信息无偏差地传递给投资者，以上两个环节的任一偏差都有可能使得证券分析师无法发挥正确引导投资者决策的作用。提高证券分析师的专业能力和素质，不仅有利于提高公开财务信息的利用程度，还有利于促使其为了维护专业声誉，将财务信息准确地传递给投资者，从而促使证券分析师在资本市场发挥应有的积极作用。

注释：

①总资本与总资产的差异在于营业性负债，由于营业性负债不形成对企业的投资关系，营业性负债的所有者也不是企业的投资者，因此不应包括在总资本范围内。

②与“财务指标错估→分析师预测偏差”这一逻辑链条密切相关的有几个概念：第一，在逻辑链条左端的财务指标错估是指由于传统财务分析体系中存在着资产与资本概念混淆等缺陷，在计算相关财务指标时往往使用总资产代替总资本，从而使得财务指标的真实值(真实指标)与传统财务分析体系计算出来的财务指标(名义指标)之间存在普遍差异，表现为资产和资本概念混淆诱发的财务指标度量的误差。第二，在逻辑链条右端的分析师预测偏差是指证券分析师的盈余预测值与实际值存在明显差异。第三，需要指出，链条左端的财务指标错估是财务信息扭曲的一种重要表现形式，所谓财务信息扭曲是指受到客观上会计制度设计缺陷和主观上人为故意的影响，财务报告无法真实反映企业财务状况的问题，财务信息扭曲问题越严重，就越容易误导分析师决策，产生预测偏差。与传统财务分析体系相伴的财务指标错估属于会计制度设计上的缺陷，是引致财务信息扭曲的充分非必要条件。财务指标错估的程度越大，就越可能产生财务信息扭曲，从而更容易误导分析师，产生预测偏差。

③限于篇幅，稳健性检验的回归结果留存备索。

④采用《新财富》杂志每年评选的最佳分析师作为明星分析师，由于2018年《新财富》暂停了年度最佳分析师的评选，故剔除了2018年的缺失值，共获得2736个样本。