《表5 分析师关注度、产能过剩与创新产出》

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《产能过剩与企业创新——来自A股上市公司的经验证据》

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注：括号内的数值为t值；***、**和*分别代表在1%、5%和10%统计水平上显著

文章进一步探究分析师关注度对企业产能过剩与创新水平之间关系的影响。按照分析师跟踪人数将上市公司分为分析师关注度高和分析师关注度低组，具体回归结果如表5所示。从表5的第（1）和（2）列可以看到，分析师关注低时，CapI的系数为-0.181，在1%水平上显著，但是在分析师关注度高组中CapI系数不显著，这说明分析师关注度低增强了产能过剩和创新能力之间的负相关关系。进一步对CapI的系数在两组样本间的差异进行了Suest检验，从表5中可以看到，组间系数在5%的水平上存在显著差异，说明与分析师关注度高相比，分析师关注度低的产能过剩企业创新能力更差。表5的第（3）和（4）列是产能过剩变量CapF的检验结果。结果显示，在分析师关注度低组中CapF的系数为-0.200，在1%水平上显著，而在分析师关注度高组中CapF系数不显著且在5%的水平上，CapF系数在两组之间的差异显著。对比CapI的检验结果与上述结果，可以得出相同的结论，与分析师关注度高相比，分析师关注度低的产能过剩企业创新能力更差。产生上述结果的原因可能是，分析师跟踪活动有助于缓解企业内外部信息不对称的程度，帮助投资者了解企业的财务状况、经营成果和创新活动的未来价值；分析师的监督作用能够减少创新资金使用过程中出现的代理问题，提升资金使用率。Frankel等认为这在一定程度上缓解了逆向选择及融资约束问题，管理者进而更有意愿去推进企业技术创新，创新产出随之增加。假说2得以验证。