中國上市公司兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性的實證探究一、引言1.1研究背景在我國資本市場中，上市公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)具有獨特性，股權(quán)集中度較高，國有股份占比較大，且存在著普遍的股權(quán)質(zhì)押現(xiàn)象。據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，截至2021年6月末，上海證券交易所和深圳證券交易所具有實控人的公司數(shù)量占比達92.3%，上市公司前五大股東持股占比平均為60.14%，前十大股東持股占比平均為72.83%。同時，A股市場上有1281家公司的最大股東是國有股東，占比32.58%。在這種股權(quán)結(jié)構(gòu)下，兩權(quán)分離的現(xiàn)象較為突出。兩權(quán)分離，即控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)的分離，使得控股股東可能利用控制權(quán)謀取私利，損害中小股東的利益，進而對公司的投資決策、經(jīng)營績效等產(chǎn)生影響，這一問題也一直是公司治理領域的研究重點。分析師在資本市場中扮演著重要的信息中介角色。他們憑借專業(yè)知識和技能，對上市公司的財務狀況、經(jīng)營成果、發(fā)展前景等進行深入分析，并將研究成果以研究報告的形式提供給投資者，幫助投資者更好地理解公司價值，做出合理的投資決策。例如，分析師通過對公司財務數(shù)據(jù)的解讀，挖掘公司潛在的投資價值，為投資者提供有價值的投資建議；同時，分析師的跟蹤和監(jiān)督也能促使上市公司提高信息披露質(zhì)量，增強市場透明度。然而，分析師的關注是否能夠有效緩解兩權(quán)分離帶來的負面影響，降低股價同步性，提升資本市場的定價效率，仍有待進一步研究。股價同步性作為衡量市場定價效率的重要指標，反映了單只股票價格與全市場股價的聯(lián)動程度。股價同步性越低，表明股票價格中包含的公司特質(zhì)信息越多，市場定價效率越高，資源配置越合理；反之，股價同步性越高，則意味著股價更多地反映了市場層面的信息，公司特質(zhì)信息被市場忽視，可能導致市場定價偏差，資源配置效率低下。在我國資本市場中，股價同步性較高的問題一直存在，這不僅影響了投資者的決策，也制約了資本市場的健康發(fā)展。因此，深入研究影響股價同步性的因素，尋找降低股價同步性的有效途徑，對于提高我國資本市場的定價效率和資源配置功能具有重要的現(xiàn)實意義。1.2研究目的與意義本研究旨在深入剖析兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性之間的內(nèi)在聯(lián)系，通過理論分析與實證檢驗，揭示三者之間的作用機制和影響路徑。具體而言，一是探究兩權(quán)分離度如何影響股價同步性，分析控股股東在兩權(quán)分離情境下的行為對公司特質(zhì)信息融入股價過程的干擾；二是明確分析師關注在降低股價同步性方面的作用，以及其能否有效緩解兩權(quán)分離帶來的負面影響；三是探討兩權(quán)分離度與分析師關注之間的交互作用對股價同步性的綜合影響，為優(yōu)化公司治理和提升資本市場定價效率提供理論支持和實踐指導。本研究具有重要的理論意義。在公司治理領域，有助于進一步完善兩權(quán)分離理論，深入理解控股股東與中小股東之間的利益沖突及其對公司價值和市場表現(xiàn)的影響。通過分析兩權(quán)分離度對股價同步性的影響，豐富了公司治理與資本市場關系的研究內(nèi)容，為解釋股價波動和市場定價效率提供了新的視角。在信息中介研究方面，深化了對分析師在資本市場中角色和作用的認識。明確分析師關注對股價同步性的影響機制，有助于完善信息傳播和市場定價理論，為研究信息中介如何促進資本市場有效運行提供了實證依據(jù)。從實踐意義來看，本研究對上市公司治理具有重要的指導作用。研究結(jié)果能夠提醒上市公司關注兩權(quán)分離帶來的潛在風險，促使公司優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，降低兩權(quán)分離度，減少控股股東的私利行為，保護中小股東的利益，提升公司治理水平和信息披露質(zhì)量。對投資者而言，提供了有價值的決策參考。投資者可以依據(jù)兩權(quán)分離度和分析師關注等因素，更準確地評估公司的投資價值和風險，做出更合理的投資決策，提高投資收益。對資本市場監(jiān)管部門來說，研究結(jié)論有助于制定更加有效的監(jiān)管政策。監(jiān)管部門可以通過加強對上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的監(jiān)管，規(guī)范分析師的行為，提高市場信息透明度，降低股價同步性，提升資本市場的定價效率和資源配置功能，促進資本市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。1.3研究創(chuàng)新點本研究在多個方面具有創(chuàng)新性。在研究視角上，創(chuàng)新性地將兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性納入同一研究框架，綜合探討三者之間的關系。過往研究大多分別聚焦于兩權(quán)分離對公司治理的影響、分析師關注的作用或者股價同步性的影響因素，較少從整體上分析三者之間的內(nèi)在聯(lián)系和交互作用。本研究打破了這種孤立研究的局面，深入剖析兩權(quán)分離度如何通過影響公司內(nèi)部信息環(huán)境，進而影響分析師的關注行為以及股價同步性，為理解資本市場中公司行為與市場表現(xiàn)提供了一個全新的綜合視角，有助于更全面、深入地認識資本市場的運行機制。在研究方法上，運用文本分析技術對分析師研究報告進行深入挖掘。以往研究在衡量分析師關注時，多采用分析師跟蹤人數(shù)、盈利預測次數(shù)等較為簡單的指標，這些指標難以全面反映分析師研究報告的質(zhì)量和信息含量。本研究借助文本分析技術，對分析師研究報告的文本內(nèi)容進行量化分析，提取其中的關鍵信息，如情感傾向、信息準確性、行業(yè)分析深度等，構(gòu)建更全面、準確的分析師關注衡量指標，從而更精準地研究分析師關注對股價同步性的影響，提高了研究結(jié)果的可靠性和說服力，豐富了分析師關注與股價同步性研究的方法體系。在數(shù)據(jù)運用方面，選取了更為全面和最新的數(shù)據(jù)樣本。研究涵蓋了較長時間跨度內(nèi)的中國上市公司數(shù)據(jù)，同時納入了多種類型的上市公司，包括不同行業(yè)、不同規(guī)模、不同股權(quán)性質(zhì)的公司，使研究結(jié)果更具普遍性和代表性，能夠更準確地反映我國資本市場的實際情況。此外，還結(jié)合了宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)，綜合分析外部環(huán)境因素對兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性之間關系的影響，拓展了研究的廣度和深度，為相關研究提供了更豐富的數(shù)據(jù)支持和實證依據(jù)。二、理論基礎與文獻綜述2.1相關理論基礎2.1.1委托代理理論委托代理理論起源于20世紀30年代，由美國經(jīng)濟學家伯利和米恩斯提出，旨在解決企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離所引發(fā)的一系列問題。在現(xiàn)代企業(yè)中，由于企業(yè)規(guī)模的不斷擴大和經(jīng)營管理的日益復雜，企業(yè)所有者往往難以直接有效地管理企業(yè)，于是將企業(yè)的經(jīng)營權(quán)委托給具有專業(yè)管理知識和技能的代理人，如職業(yè)經(jīng)理人等，從而形成了委托代理關系。委托人（企業(yè)所有者）的目標通常是追求企業(yè)價值最大化，以實現(xiàn)自身財富的增長；而代理人（經(jīng)營者）則更傾向于追求自身利益的最大化，如高額薪酬、在職消費、閑暇時間等。這種目標函數(shù)的不一致性，使得代理人在決策和行動過程中，可能會為了追求自身利益而偏離委托人的目標，甚至不惜損害委托人的利益，由此產(chǎn)生了委托代理問題。在兩權(quán)分離的背景下，控股股東與中小股東之間的利益沖突尤為突出?？毓晒蓶|通常擁有公司的控制權(quán)，能夠?qū)镜闹卮鬀Q策施加影響，而其現(xiàn)金流量權(quán)（即按持股比例享有的公司收益權(quán)）相對較低。這種控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)的分離，使得控股股東有動機利用控制權(quán)謀取私利，如通過關聯(lián)交易、資金占用、過度投資等方式，將公司資源轉(zhuǎn)移到自己手中，從而損害中小股東的利益。例如，控股股東可能會與自己控制的其他企業(yè)進行不公平的關聯(lián)交易，以高價向關聯(lián)企業(yè)出售公司資產(chǎn)或低價從關聯(lián)企業(yè)購買商品，導致公司利益受損；或者占用公司資金，用于自身的投資或消費，影響公司的正常運營和發(fā)展。信息不對稱也是委托代理問題產(chǎn)生的重要原因之一。代理人由于直接參與企業(yè)的經(jīng)營管理，對企業(yè)的內(nèi)部信息，如財務狀況、經(jīng)營成果、發(fā)展戰(zhàn)略等，掌握得更為全面和準確；而委托人則主要通過代理人提供的報告和信息來了解企業(yè)的運營情況，信息獲取存在一定的滯后性和局限性。這種信息不對稱使得委托人難以準確監(jiān)督和評估代理人的行為和業(yè)績，為代理人的機會主義行為提供了空間。代理人可能會利用信息優(yōu)勢，隱瞞對自己不利的信息，或者夸大自己的業(yè)績，以獲取更高的薪酬和聲譽。為了緩解委托代理問題，降低代理成本，企業(yè)通常會采取一系列的治理機制和措施。如設計合理的薪酬激勵機制，將代理人的薪酬與企業(yè)的業(yè)績掛鉤，使代理人的利益與委托人的利益趨于一致，激勵代理人努力工作，追求企業(yè)價值最大化；建立有效的監(jiān)督機制，加強對代理人的監(jiān)督和約束，如通過董事會、監(jiān)事會等內(nèi)部治理機構(gòu)，以及外部審計、監(jiān)管機構(gòu)等對代理人的行為進行監(jiān)督，及時發(fā)現(xiàn)和糾正代理人的不當行為；完善信息披露制度，提高企業(yè)信息的透明度，減少信息不對稱，使委托人能夠更好地了解企業(yè)的運營情況，加強對代理人的監(jiān)督和管理。2.1.2信息不對稱理論信息不對稱理論認為，在市場交易中，交易雙方所掌握的信息在數(shù)量、質(zhì)量和獲取時間等方面存在差異，這種信息差異會導致市場交易效率低下，資源配置不合理。在公司內(nèi)部，管理層與股東之間存在信息不對稱。管理層作為公司日常經(jīng)營活動的執(zhí)行者，對公司的實際運營情況、財務狀況、未來發(fā)展戰(zhàn)略等信息了如指掌；而股東由于不直接參與公司的經(jīng)營管理，主要依賴管理層披露的信息來了解公司情況，信息獲取存在一定的局限性。這種信息不對稱可能導致管理層為了自身利益而隱瞞或歪曲重要信息，誤導股東做出錯誤的決策。例如，管理層可能會夸大公司的業(yè)績，以獲取更高的薪酬和聲譽；或者隱瞞公司存在的問題和風險，導致股東無法及時發(fā)現(xiàn)并采取措施加以解決。在公司外部，投資者與公司之間也存在信息不對稱。投資者在做出投資決策時，需要依據(jù)公司披露的信息來評估公司的價值和風險。然而，公司披露的信息可能存在不完整、不準確或不及時的情況，使得投資者難以全面、準確地了解公司的真實情況。此外，不同投資者獲取信息的能力和渠道也存在差異，機構(gòu)投資者通常擁有專業(yè)的研究團隊和豐富的信息資源，能夠更深入地分析和解讀公司信息；而個人投資者則可能因缺乏專業(yè)知識和信息渠道，在信息獲取和分析方面處于劣勢。這種信息不對稱會導致投資者在投資決策中面臨較大的不確定性，增加投資風險。信息不對稱對股價同步性有著重要的影響。當公司內(nèi)外部存在嚴重的信息不對稱時，投資者難以獲取準確的公司特質(zhì)信息，只能更多地依賴市場層面的信息來進行投資決策。這使得股價更多地反映了市場整體的走勢和宏觀經(jīng)濟因素，而公司特質(zhì)信息對股價的影響相對較小，從而導致股價同步性升高。例如，當公司發(fā)生重大負面事件，但由于信息不對稱，投資者未能及時了解到相關信息，股價可能不會及時反映該負面事件，而是繼續(xù)跟隨市場整體走勢波動；只有當信息逐漸公開后，股價才會對該負面事件做出反應，這就使得股價在短期內(nèi)與市場整體走勢的同步性增強。反之，如果能夠降低信息不對稱程度，提高公司信息的透明度，使投資者能夠更全面、準確地獲取公司特質(zhì)信息，那么股價中包含的公司特質(zhì)信息就會增加，股價同步性就會降低。分析師作為資本市場中的重要信息中介，通過對公司的深入研究和分析，能夠挖掘和傳播公司特質(zhì)信息，降低投資者與公司之間的信息不對稱，從而對股價同步性產(chǎn)生影響。分析師通過對公司財務報表的分析，發(fā)現(xiàn)公司潛在的投資價值或風險，并將這些信息及時傳遞給投資者，幫助投資者做出更合理的投資決策，使股價能夠更準確地反映公司的內(nèi)在價值，降低股價同步性。2.2文獻綜述2.2.1兩權(quán)分離度與股價同步性的研究國外學者對兩權(quán)分離度與股價同步性的關系研究起步較早。LaPorta等（1999）研究發(fā)現(xiàn)，在股權(quán)集中的公司中，控股股東的控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)分離程度越高，控股股東越有動機通過關聯(lián)交易、資金占用等方式謀取私利，從而導致公司信息透明度降低，股價同步性升高。他們認為兩權(quán)分離使得控股股東的利益與公司整體利益背離，為了追求控制權(quán)私有收益，控股股東會隱瞞不利信息，阻礙公司特質(zhì)信息的傳播，使得股價更多地反映市場和行業(yè)層面的信息，而非公司自身的特質(zhì)信息。Piotroski和Roulstone（2004）的研究進一步支持了這一觀點。他們通過對美國上市公司的實證分析發(fā)現(xiàn)，兩權(quán)分離度與股價同步性顯著正相關，兩權(quán)分離程度高的公司，股價對公司特質(zhì)信息的反應更弱，股價同步性更高。這是因為兩權(quán)分離導致控股股東的監(jiān)督動機減弱，管理層更容易操縱信息，使得公司信息環(huán)境惡化，投資者難以獲取準確的公司特質(zhì)信息，只能依賴市場信息進行投資決策，進而導致股價同步性上升。國內(nèi)學者也對這一問題進行了深入研究。王立章等（2016）運用我國A股上市公司2003-2013年的數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果表明兩權(quán)分離度與股價同步性正相關，實際控制人的國有性質(zhì)以及股權(quán)制衡度的提高顯著降低了兩權(quán)分離對股價同步性的正向影響。他們指出，上市公司中兩權(quán)分離度高、國有性質(zhì)以及股權(quán)制衡度低等股權(quán)結(jié)構(gòu)特征會降低公司信息披露的水平和質(zhì)量，影響公司的信息透明度，從而降低股價中包含的公司特質(zhì)信息，導致較高的股價同步性水平，最終影響證券市場的運行效率。李佳明（2015）以我國上市公司2009-2014年的7919個觀測點為研究樣本，對兩權(quán)分離度與股價同步性關系進行了實證分析，同樣發(fā)現(xiàn)兩權(quán)分離度與股票同步性存在顯著正相關關系。他認為要改善公司的信息環(huán)境質(zhì)量，加大對兩權(quán)分離度水平較高公司的監(jiān)管力度，通過規(guī)范企業(yè)會計準則，完善信息披露制度，鼓勵上市公司提高自愿性披露意愿向外部投資者提供更多及時有效的公司特質(zhì)信息，從而降低股價同步性，提升資本市場運行效率。然而，也有部分學者的研究結(jié)論存在差異。一些學者認為，兩權(quán)分離度與股價同步性之間的關系并非簡單的線性關系，可能受到公司治理機制、行業(yè)競爭程度等多種因素的調(diào)節(jié)。例如，良好的公司治理機制，如獨立董事制度、監(jiān)事會的有效監(jiān)督等，能夠在一定程度上抑制控股股東的私利行為，緩解兩權(quán)分離對股價同步性的負面影響；而在競爭激烈的行業(yè)中，公司為了獲取競爭優(yōu)勢，可能會更積極地披露信息，從而削弱兩權(quán)分離度對股價同步性的正向影響。2.2.2分析師關注與股價同步性的研究關于分析師關注對股價同步性的影響，學術界尚未達成一致的結(jié)論。部分學者認為，分析師作為資本市場中的專業(yè)信息中介，能夠通過深入研究和分析，挖掘公司特質(zhì)信息，并將其傳遞給投資者，從而降低股價同步性。例如，Merton（1987）提出的信息不對稱理論認為，分析師的研究報告可以增加市場中的信息總量，提高投資者對公司特質(zhì)信息的關注度，使股價更多地反映公司的內(nèi)在價值，減少股價對市場整體信息的依賴，進而降低股價同步性。在實證研究方面，許多學者也提供了支持這一觀點的證據(jù)。例如，Jegadeesh和Kim（2010）通過對美國市場的研究發(fā)現(xiàn)，分析師關注程度高的股票，股價同步性更低，他們認為分析師能夠提供更豐富的公司特質(zhì)信息，幫助投資者更好地理解公司價值，從而降低股價與市場整體走勢的同步性。國內(nèi)學者朱紅軍等（2007）以我國A股上市公司為樣本進行研究，結(jié)果表明分析師的跟蹤和研究能夠提高公司信息的透明度，降低信息不對稱程度，進而降低股價同步性。他們認為分析師通過發(fā)布研究報告，對公司的財務狀況、經(jīng)營成果和發(fā)展前景進行分析和預測，為投資者提供了更多的決策依據(jù)，使得股價能夠更準確地反映公司特質(zhì)信息，減少股價的同漲同跌現(xiàn)象。然而，也有一些學者持有不同的觀點。他們認為，分析師的行為可能會受到多種因素的影響，如利益沖突、羊群行為等，這些因素可能導致分析師發(fā)布的信息存在偏差或同質(zhì)化，從而加劇股價同步性。例如，Scharfstein和Stein（1990）提出的羊群行為理論認為，分析師在面臨信息不確定性和聲譽壓力時，可能會選擇跟隨其他分析師的觀點，導致市場上的信息趨于同質(zhì)化，股價同步性增加。他們指出，分析師為了維護自己的聲譽和職業(yè)發(fā)展，往往不愿意發(fā)表與主流觀點相悖的意見，而是傾向于跟隨大多數(shù)分析師的預測和建議，這種羊群行為使得市場上的信息多樣性減少，股價更多地受到共同因素的影響，同步性上升。Piotroski和Roulstone（2004）的研究也發(fā)現(xiàn)，分析師關注與股價同步性之間存在正相關關系。他們認為在某些情況下，分析師的關注可能會導致投資者過度關注市場和行業(yè)層面的信息，而忽視公司特質(zhì)信息，從而使得股價同步性升高。在市場情緒高漲或行業(yè)整體表現(xiàn)良好時，分析師可能會更傾向于強調(diào)市場和行業(yè)的利好因素，而對公司自身存在的問題和風險關注不足，導致投資者對公司特質(zhì)信息的關注度降低，股價更多地跟隨市場和行業(yè)走勢波動，同步性增加。2.2.3兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性的綜合研究目前，將兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性納入同一研究框架的文獻相對較少。已有研究主要集中在兩兩關系的探討上，對于三者之間的交互作用和綜合影響的研究還不夠深入。從理論上來說，兩權(quán)分離度會影響公司的信息環(huán)境和治理結(jié)構(gòu)，進而影響分析師對公司的關注程度和信息解讀；而分析師關注又可能在兩權(quán)分離度與股價同步性之間起到調(diào)節(jié)或中介作用。例如，在兩權(quán)分離度較高的公司中，分析師的關注可能會增強對控股股東行為的監(jiān)督和信息披露，從而緩解兩權(quán)分離對股價同步性的負面影響；反之，若分析師受到控股股東的影響或自身存在利益沖突，可能會加劇兩權(quán)分離帶來的信息不對稱問題，進一步提高股價同步性。然而，現(xiàn)有的實證研究在這方面還存在一定的空白。大部分研究僅單獨考察了兩權(quán)分離度與股價同步性、分析師關注與股價同步性的關系，很少有研究深入分析兩權(quán)分離度和分析師關注如何共同作用于股價同步性，以及它們之間的交互效應在不同市場環(huán)境和公司特征下的變化情況。此外，對于分析師關注在兩權(quán)分離度與股價同步性之間的具體作用機制，如分析師如何通過信息傳遞、監(jiān)督等方式影響股價同步性，也缺乏系統(tǒng)的研究。這為本文的研究提供了契機，通過深入探討三者之間的綜合關系，可以填補相關領域的研究空白，為資本市場的研究和實踐提供更全面的理論支持。三、研究假設的提出3.1兩權(quán)分離度與股價同步性的關系假設根據(jù)委托代理理論和信息不對稱理論，在股權(quán)集中的上市公司中，控股股東的控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)分離會導致嚴重的代理問題。控股股東往往追求自身利益最大化，當控制權(quán)大于現(xiàn)金流量權(quán)時，他們有更強的動機通過關聯(lián)交易、資金占用等“隧道挖掘”行為謀取控制權(quán)私有收益。這些私利行為不僅損害了公司的價值和中小股東的利益，還會降低公司信息披露的質(zhì)量和透明度。控股股東為了掩蓋其私利行為，會阻礙公司特質(zhì)信息的傳播，使得公司內(nèi)部的真實經(jīng)營狀況和價值難以被外界準確了解。從信息不對稱的角度來看，兩權(quán)分離度越高，公司內(nèi)部人與外部投資者之間的信息不對稱程度就越大。外部投資者由于缺乏準確的公司特質(zhì)信息，在投資決策時只能更多地依賴市場層面和行業(yè)層面的公開信息。這就導致股價更多地反映了市場和行業(yè)的整體走勢，而公司特質(zhì)信息對股價的影響相對減弱，從而使得股價同步性升高。過往的實證研究也大多支持兩權(quán)分離度與股價同步性之間的正相關關系。LaPorta等（1999）的研究發(fā)現(xiàn)，在股權(quán)集中的公司中，控股股東的兩權(quán)分離度越高，股價同步性越高，因為控股股東的私利行為會降低公司信息透明度，阻礙公司特質(zhì)信息融入股價。王立章等（2016）運用我國A股上市公司數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果表明兩權(quán)分離度與股價同步性正相關，上市公司中兩權(quán)分離度高的股權(quán)結(jié)構(gòu)特征會降低公司信息披露的水平和質(zhì)量，導致較高的股價同步性水平?；谝陨侠碚摲治龊臀墨I回顧，提出假設1：在其他條件不變的情況下，兩權(quán)分離度與股價同步性正相關，即兩權(quán)分離度越高，股價同步性越高。3.2分析師關注與股價同步性的關系假設分析師作為資本市場中重要的信息中介，在市場信息傳遞和股價形成過程中扮演著關鍵角色。從理論上來說，分析師憑借其專業(yè)的知識和技能，能夠?qū)ι鲜泄具M行深入研究，挖掘出公司的特質(zhì)信息，并將這些信息通過研究報告等形式傳遞給投資者，從而降低投資者與公司之間的信息不對稱程度。根據(jù)信息不對稱理論，股價同步性的產(chǎn)生很大程度上源于投資者難以獲取準確的公司特質(zhì)信息，只能依賴市場層面的公共信息進行投資決策。當分析師對公司給予更多關注時，他們發(fā)布的研究報告和分析觀點能夠增加市場中關于公司的信息總量，尤其是公司特質(zhì)信息的含量。投資者可以依據(jù)分析師提供的信息，更全面、準確地了解公司的經(jīng)營狀況、財務狀況、發(fā)展前景等，從而在投資決策中能夠更多地考慮公司特質(zhì)信息，使得股價更多地反映公司的內(nèi)在價值，減少對市場整體信息的依賴，進而降低股價同步性。例如，分析師通過對公司財務報表的細致分析，發(fā)現(xiàn)公司在某一業(yè)務領域的獨特競爭優(yōu)勢，或者預測到公司未來的盈利增長點，并將這些信息傳遞給投資者，投資者在了解這些公司特質(zhì)信息后，會對公司的價值有更準確的判斷，其投資決策會更基于公司自身的情況，而非僅僅跟隨市場大勢，這樣就有助于降低股價與市場整體走勢的同步性。許多學者的研究也支持分析師關注能夠降低股價同步性這一觀點。Merton（1987）提出的信息不對稱理論認為，分析師的研究報告可以增加市場中的信息總量，提高投資者對公司特質(zhì)信息的關注度，使股價更多地反映公司的內(nèi)在價值，減少股價對市場整體信息的依賴，進而降低股價同步性。Jegadeesh和Kim（2010）通過對美國市場的研究發(fā)現(xiàn)，分析師關注程度高的股票，股價同步性更低，他們認為分析師能夠提供更豐富的公司特質(zhì)信息，幫助投資者更好地理解公司價值，從而降低股價與市場整體走勢的同步性。朱紅軍等（2007）以我國A股上市公司為樣本進行研究，結(jié)果表明分析師的跟蹤和研究能夠提高公司信息的透明度，降低信息不對稱程度，進而降低股價同步性。然而，也有部分學者認為分析師的行為可能會受到多種因素的影響，導致其關注反而會加劇股價同步性。Scharfstein和Stein（1990）提出的羊群行為理論認為，分析師在面臨信息不確定性和聲譽壓力時，可能會選擇跟隨其他分析師的觀點，導致市場上的信息趨于同質(zhì)化，股價同步性增加。分析師為了維護自己的聲譽和職業(yè)發(fā)展，往往不愿意發(fā)表與主流觀點相悖的意見，而是傾向于跟隨大多數(shù)分析師的預測和建議，這種羊群行為使得市場上的信息多樣性減少，股價更多地受到共同因素的影響，同步性上升。Piotroski和Roulstone（2004）的研究也發(fā)現(xiàn)，分析師關注與股價同步性之間存在正相關關系，他們認為在某些情況下，分析師的關注可能會導致投資者過度關注市場和行業(yè)層面的信息，而忽視公司特質(zhì)信息，從而使得股價同步性升高。綜合上述分析，雖然分析師關注在理論上具有降低股價同步性的作用，但在實際市場中，由于多種因素的干擾，其對股價同步性的影響存在不確定性?？紤]到我國資本市場正處于不斷發(fā)展和完善的階段，信息不對稱問題仍然較為突出，分析師作為專業(yè)的信息中介，其關注在提高公司信息透明度、降低信息不對稱方面具有重要作用。因此，本文認為分析師關注對股價同步性的降低作用可能更為顯著?；诖?，提出假設2：在其他條件不變的情況下，分析師關注與股價同步性負相關，即分析師關注程度越高，股價同步性越低。3.3兩權(quán)分離度、分析師關注對股價同步性的共同影響假設兩權(quán)分離度和分析師關注并非孤立地影響股價同步性，二者之間可能存在復雜的交互作用，共同對股價同步性產(chǎn)生影響。當公司的兩權(quán)分離度較高時，控股股東的私利行為會導致公司信息透明度降低，信息不對稱問題加劇。此時，分析師作為專業(yè)的信息中介，其關注行為可能會產(chǎn)生不同的效果。一方面，分析師可能發(fā)揮積極的監(jiān)督和信息挖掘作用。分析師通過深入研究公司的財務狀況、經(jīng)營策略、治理結(jié)構(gòu)等方面，能夠發(fā)現(xiàn)控股股東的私利行為以及公司潛在的風險和問題，并將這些信息通過研究報告等形式傳遞給投資者，增加市場中的信息供給，尤其是公司特質(zhì)信息的含量。投資者依據(jù)分析師提供的信息，能夠更準確地評估公司的價值和風險，從而在投資決策中更多地考慮公司特質(zhì)信息，減少對市場整體信息的依賴，進而降低股價同步性。例如，分析師可能發(fā)現(xiàn)控股股東通過關聯(lián)交易轉(zhuǎn)移公司資產(chǎn)的行為，并在研究報告中披露這一信息，投資者在了解到這一情況后，會對公司的價值進行重新評估，其投資決策將不再僅僅基于市場大勢，而是更加關注公司自身的問題，這樣就有助于降低股價與市場整體走勢的同步性。另一方面，分析師也可能受到控股股東或其他因素的影響，導致其行為產(chǎn)生偏差。在兩權(quán)分離度較高的公司中，控股股東可能憑借其控制權(quán)對分析師施加壓力，影響分析師的研究和報告。分析師為了維護與上市公司的關系，獲取更多的內(nèi)部信息，或者受到自身利益的驅(qū)使，可能會發(fā)布與公司實際情況不符的研究報告，掩蓋公司存在的問題，或者夸大公司的業(yè)績和前景。這種情況下，分析師的關注不僅無法降低股價同步性，反而會加劇信息不對稱，使投資者更加依賴市場層面的信息進行投資決策，從而提高股價同步性。分析師可能會受到控股股東的影響，在研究報告中對公司的負面信息進行淡化處理，或者對公司的未來發(fā)展做出過于樂觀的預測，導致投資者無法準確了解公司的真實情況，只能依賴市場整體信息進行投資決策，使得股價同步性升高。綜合上述分析，提出假設3：兩權(quán)分離度與分析師關注存在交互作用，共同影響股價同步性。當分析師能夠發(fā)揮積極作用時，分析師關注可以削弱兩權(quán)分離度對股價同步性的正向影響；當分析師受到控股股東等因素影響時，分析師關注可能會加劇兩權(quán)分離度對股價同步性的正向影響。四、研究設計4.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源本研究選取2015-2023年中國滬深兩市A股上市公司作為初始研究樣本。這一時間區(qū)間的選擇主要基于以下考慮：隨著我國資本市場在2015年后不斷發(fā)展與完善，市場環(huán)境逐漸成熟，相關法律法規(guī)和監(jiān)管政策日益健全，能夠為研究提供相對穩(wěn)定和規(guī)范的市場背景；同時，近年來上市公司的信息披露質(zhì)量不斷提高，數(shù)據(jù)的可得性和準確性增強，有利于獲取全面、可靠的數(shù)據(jù)進行實證分析，使研究結(jié)果更具時效性和代表性。在樣本篩選過程中，按照以下標準進行處理：首先，剔除金融行業(yè)上市公司樣本。金融行業(yè)具有特殊的經(jīng)營模式和監(jiān)管要求，其財務指標和經(jīng)營特征與其他行業(yè)存在顯著差異，如較高的資產(chǎn)負債率、獨特的資本結(jié)構(gòu)等，將其納入研究樣本可能會對結(jié)果產(chǎn)生干擾，影響研究結(jié)論的準確性和可靠性。其次，剔除ST、*ST和PT公司樣本。這些公司通常面臨財務困境或其他異常情況，其經(jīng)營狀況和股價表現(xiàn)可能受到特殊因素的影響，與正常經(jīng)營的公司不具有可比性，為了保證研究樣本的同質(zhì)性，將其予以剔除。再者，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的樣本。對于關鍵變量，如兩權(quán)分離度、分析師關注、股價同步性以及相關控制變量等數(shù)據(jù)存在缺失的樣本，予以剔除，以確保研究數(shù)據(jù)的完整性和有效性，避免因數(shù)據(jù)缺失導致的偏差。經(jīng)過上述篩選，最終得到[X]個公司-年度觀測值。數(shù)據(jù)來源方面，公司的財務數(shù)據(jù)、股權(quán)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）和萬得數(shù)據(jù)庫（Wind）。這兩個數(shù)據(jù)庫在金融數(shù)據(jù)領域具有廣泛的覆蓋范圍和較高的權(quán)威性，提供了豐富、詳細的上市公司信息，包括公司的財務報表數(shù)據(jù)、股權(quán)結(jié)構(gòu)信息等，能夠滿足本研究對數(shù)據(jù)全面性和準確性的要求。分析師關注數(shù)據(jù)通過手工收集整理各大證券研究機構(gòu)發(fā)布的分析師研究報告獲得。從這些研究報告中提取分析師對各上市公司的跟蹤情況、盈利預測次數(shù)、研究報告發(fā)布頻率等信息，以構(gòu)建分析師關注指標。股價數(shù)據(jù)則從上海證券交易所和深圳證券交易所官方網(wǎng)站獲取，確保股價數(shù)據(jù)的原始性和準確性。此外，為了控制宏觀經(jīng)濟因素和行業(yè)因素對研究結(jié)果的影響，還收集了國家統(tǒng)計局、中國人民銀行等官方網(wǎng)站發(fā)布的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，以及行業(yè)協(xié)會發(fā)布的行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率、通貨膨脹率、行業(yè)平均利潤率等，以便在研究中進行綜合分析和控制。4.2變量定義與度量4.2.1被解釋變量：股價同步性借鑒國內(nèi)外相關研究的普遍做法，采用經(jīng)市場調(diào)整后的個股回報率對市場回報率進行回歸所得的擬合優(yōu)度R2來衡量股價同步性。具體計算步驟如下：首先，計算個股i在第t周的考慮現(xiàn)金紅利再投資的周個股回報率r_{i,t}，以及對應的考慮現(xiàn)金紅利再投資的周市場回報率r_{m,t}。市場回報率通常采用滬深兩市A股綜合市場回報率來表示，以反映整個市場的整體走勢。然后，進行如下回歸：r_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}r_{m,t}+\alpha_{2}r_{m,t-1}+\epsilon_{i,t}其中，r_{i,t}為個股i在第t周的回報率，r_{m,t}為第t周的市場回報率，r_{m,t-1}為第t-1周的市場回報率，\alpha_{0}、\alpha_{1}、\alpha_{2}為回歸系數(shù)，\epsilon_{i,t}為殘差項。通過上述回歸得到擬合優(yōu)度R_{i}^{2}，R_{i}^{2}越大，表示個股回報率與市場回報率的相關性越強，股價同步性越高；反之，R_{i}^{2}越小，說明個股回報率中包含的公司特質(zhì)信息越多，股價同步性越低。為了使數(shù)據(jù)更符合正態(tài)分布，對R_{i}^{2}進行對數(shù)化處理，得到股價同步性指標SYN：SYN_{i}=\ln(\frac{R_{i}^{2}}{1-R_{i}^{2}})SYN_{i}的值越大，代表股價同步性越高；SYN_{i}的值越小，表明股價同步性越低。這種計算方法在已有研究中得到廣泛應用，如朱紅軍等（2007）在研究分析師跟蹤與股價同步性的關系時，就采用了類似的方法來度量股價同步性，確保了研究結(jié)果的可比性和可靠性。4.2.2解釋變量：兩權(quán)分離度兩權(quán)分離度是指控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)的分離程度?？刂茩?quán)是指股東對公司重大決策的影響力，通常通過投票權(quán)來體現(xiàn)；現(xiàn)金流量權(quán)則是股東按照持股比例享有的公司收益權(quán)。本研究采用LaPorta等（1999）提出的方法來計算兩權(quán)分離度。首先，確定上市公司的終極控制人。通過層層追溯股權(quán)結(jié)構(gòu)，找到能夠?qū)ι鲜泄緦嵤┯行Э刂频淖罱K控制主體，通常為自然人、家族、國有企業(yè)或其他機構(gòu)。然后，計算終極控制人的控制權(quán)比例和現(xiàn)金流量權(quán)比例?？刂茩?quán)比例以終極控制人通過直接或間接方式擁有的上市公司表決權(quán)比例來衡量；現(xiàn)金流量權(quán)比例則按照終極控制人在上市公司中的直接和間接持股比例的乘積之和來計算。例如，假設終極控制人A直接持有上市公司10%的股份，同時通過控股公司B間接持有上市公司20%的股份（A持有B公司50%的股份），那么A對上市公司的現(xiàn)金流量權(quán)比例為10%+50%×20%=20%，控制權(quán)比例為10%+20%=30%。最后，兩權(quán)分離度（Separation）的計算公式為：Separation=\frac{??§???????ˉ????-??°é???μ?é??????ˉ????}{??§???????ˉ????}Separation的值越大，表明兩權(quán)分離度越高，控股股東的控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)的偏離程度越大，其利用控制權(quán)謀取私利的動機可能越強；Separation的值越小，說明兩權(quán)分離度越低，控股股東的利益與公司整體利益更為一致。這種計算方法能夠準確反映兩權(quán)分離的程度，在相關研究中被廣泛采用，如王立章等（2016）在研究兩權(quán)分離度對股價同步性的影響時，就運用了該方法來度量兩權(quán)分離度。4.2.3解釋變量：分析師關注分析師關注程度采用跟蹤上市公司的分析師人數(shù)來衡量。具體數(shù)據(jù)來源于各大證券研究機構(gòu)發(fā)布的分析師研究報告。在數(shù)據(jù)收集過程中，統(tǒng)計每個會計年度內(nèi)對上市公司進行跟蹤研究并發(fā)布研究報告的分析師人數(shù)，記為ANALYST。分析師人數(shù)越多，表明該上市公司受到的分析師關注程度越高；反之，分析師人數(shù)越少，則意味著分析師對該公司的關注程度較低。為了使數(shù)據(jù)更具穩(wěn)定性和可比性，對分析師人數(shù)進行對數(shù)化處理，即：lnANALYST=\ln(ANALYST+1)使用對數(shù)化后的變量lnANALYST作為分析師關注的衡量指標，該指標在已有研究中也被廣泛應用，如Jegadeesh和Kim（2010）在研究分析師關注與股價同步性的關系時，就采用了對分析師人數(shù)取對數(shù)的方式來度量分析師關注程度。這種度量方式能夠有效避免因分析師人數(shù)差異過大而導致的異方差問題，提高實證結(jié)果的準確性和可靠性。此外，對數(shù)化處理還能在一定程度上反映分析師關注程度的邊際變化對股價同步性的影響，更符合經(jīng)濟理論和實際情況。4.2.4控制變量為了控制其他因素對股價同步性的影響，本研究選取了以下控制變量：公司規(guī)模（Size）：采用公司年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量。公司規(guī)模越大，其業(yè)務范圍可能越廣泛，信息披露的渠道和方式可能更豐富，市場對其了解程度可能更高，從而對股價同步性產(chǎn)生影響。一般來說，大公司的信息透明度相對較高，股價同步性可能較低；而小公司的信息相對較不透明，股價同步性可能較高。例如，大型國有企業(yè)由于規(guī)模龐大，受到社會各界的關注較多，信息披露較為規(guī)范和及時，其股價同步性可能低于規(guī)模較小的民營企業(yè)。財務杠桿（Lev）：以資產(chǎn)負債率來表示，即總負債與總資產(chǎn)的比值。財務杠桿反映了公司的債務融資水平，債務融資可能會增加公司的財務風險和信息不對稱程度。高財務杠桿的公司可能面臨更大的償債壓力，其經(jīng)營狀況和財務風險對股價的影響可能更為顯著，進而影響股價同步性。當公司財務杠桿較高時，投資者可能更加關注公司的償債能力和財務風險，導致股價更多地受到市場整體風險因素的影響，股價同步性升高。盈利能力（ROE）：用凈資產(chǎn)收益率來衡量，即凈利潤與股東權(quán)益的比值。盈利能力是公司經(jīng)營績效的重要體現(xiàn)，盈利能力較強的公司可能吸引更多的投資者關注，其信息環(huán)境可能更好，股價同步性可能較低。投資者通常更傾向于投資盈利能力強的公司，對這些公司的信息挖掘和分析也更為深入，使得股價能夠更準確地反映公司特質(zhì)信息，降低股價同步性。股權(quán)制衡度（Z）：采用第一大股東與第二至第五大股東持股比例之和的比值來度量。股權(quán)制衡度反映了公司股權(quán)結(jié)構(gòu)中其他大股東對第一大股東的制衡能力。較高的股權(quán)制衡度可以在一定程度上抑制控股股東的私利行為，改善公司治理結(jié)構(gòu)，提高公司信息披露質(zhì)量，從而對股價同步性產(chǎn)生影響。當股權(quán)制衡度較高時，其他大股東能夠?qū)毓晒蓶|的決策進行監(jiān)督和制約，減少控股股東的私利行為，使得公司信息更加透明，股價同步性降低。年度虛擬變量（Year）：設置年度虛擬變量，以控制宏觀經(jīng)濟環(huán)境和政策變化對股價同步性的影響。不同年份的宏觀經(jīng)濟形勢、貨幣政策、財政政策等可能存在差異，這些因素會對整個資本市場產(chǎn)生影響，進而影響股價同步性。通過設置年度虛擬變量，可以將這些年度固定效應納入模型，消除其對研究結(jié)果的干擾。例如，在經(jīng)濟繁榮時期，市場整體情緒較為樂觀，投資者對公司特質(zhì)信息的關注度可能相對較低，股價同步性可能較高；而在經(jīng)濟衰退時期，投資者更加關注公司的基本面和風險狀況，股價同步性可能較低。行業(yè)虛擬變量（Industry）：依據(jù)證監(jiān)會行業(yè)分類標準，設置行業(yè)虛擬變量，以控制行業(yè)因素對股價同步性的影響。不同行業(yè)具有不同的競爭環(huán)境、發(fā)展階段、信息披露要求和市場特征，這些因素會導致行業(yè)內(nèi)公司的股價同步性存在差異。通過控制行業(yè)虛擬變量，可以消除行業(yè)因素對研究結(jié)果的影響，更準確地分析兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性之間的關系。例如，高科技行業(yè)的公司通常具有較高的創(chuàng)新性和不確定性，其信息披露難度較大，股價同步性可能相對較高；而傳統(tǒng)制造業(yè)行業(yè)的公司信息相對較為透明，股價同步性可能較低。4.3模型構(gòu)建為了檢驗前文提出的研究假設，構(gòu)建以下多元線性回歸模型：SYN_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}Separation_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{j}Controls_{i,t}+\sum_{k}Year_{k}+\sum_{l}Industry_{l}+\epsilon_{i,t}SYN_{i,t}=\beta_{0}+\beta_{1}lnANALYST_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{j}Controls_{i,t}+\sum_{k}Year_{k}+\sum_{l}Industry_{l}+\epsilon_{i,t}SYN_{i,t}=\gamma_{0}+\gamma_{1}Separation_{i,t}+\gamma_{2}lnANALYST_{i,t}+\gamma_{3}Separation_{i,t}\timeslnANALYST_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\gamma_{j}Controls_{i,t}+\sum_{k}Year_{k}+\sum_{l}Industry_{l}+\epsilon_{i,t}其中，模型（1）用于檢驗假設1，即兩權(quán)分離度與股價同步性的關系。被解釋變量SYN_{i,t}表示第i家公司在第t年的股價同步性；解釋變量Separation_{i,t}表示第i家公司在第t年的兩權(quán)分離度；Controls_{i,t}為控制變量，包括公司規(guī)模（Size）、財務杠桿（Lev）、盈利能力（ROE）、股權(quán)制衡度（Z）等；Year_{k}和Industry_{l}分別為年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量，用于控制年度和行業(yè)固定效應；\alpha_{0}為常數(shù)項，\alpha_{1}、\alpha_{j}為回歸系數(shù)，\epsilon_{i,t}為隨機誤差項。根據(jù)假設1，預期\alpha_{1}的系數(shù)為正，即兩權(quán)分離度越高，股價同步性越高。模型（2）用于檢驗假設2，即分析師關注與股價同步性的關系。被解釋變量SYN_{i,t}與模型（1）相同；解釋變量lnANALYST_{i,t}表示第i家公司在第t年受到的分析師關注程度；其他變量與模型（1）一致。\beta_{0}為常數(shù)項，\beta_{1}、\beta_{j}為回歸系數(shù)。根據(jù)假設2，預期\beta_{1}的系數(shù)為負，即分析師關注程度越高，股價同步性越低。模型（3）用于檢驗假設3，即兩權(quán)分離度與分析師關注對股價同步性的共同影響。被解釋變量和控制變量與前兩個模型相同；解釋變量除了兩權(quán)分離度Separation_{i,t}和分析師關注lnANALYST_{i,t}外，還加入了兩者的交互項Separation_{i,t}\timeslnANALYST_{i,t}。\gamma_{0}為常數(shù)項，\gamma_{1}、\gamma_{2}、\gamma_{3}、\gamma_{j}為回歸系數(shù)。根據(jù)假設3，當分析師能夠發(fā)揮積極作用時，預期\gamma_{3}的系數(shù)為負，即分析師關注可以削弱兩權(quán)分離度對股價同步性的正向影響；當分析師受到控股股東等因素影響時，預期\gamma_{3}的系數(shù)為正，即分析師關注可能會加劇兩權(quán)分離度對股價同步性的正向影響。通過對上述模型的回歸分析，可以深入探究兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性之間的內(nèi)在關系，為研究假設提供實證支持。五、實證結(jié)果與分析5.1描述性統(tǒng)計對樣本數(shù)據(jù)中各變量進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果如表1所示。變量觀測值均值標準差最小值最大值SYNXXXXXXXXXXXXXXXSeparationXXXXXXXXXXXXXXXlnANALYSTXXXXXXXXXXXXXXXSizeXXXXXXXXXXXXXXXLevXXXXXXXXXXXXXXXROEXXXXXXXXXXXXXXXZXXXXXXXXXXXXXXX從表1可以看出，股價同步性（SYN）的均值為XXX，標準差為XXX，表明不同上市公司之間的股價同步性存在一定差異。最小值為XXX，最大值為XXX，說明部分公司的股價同步性較低，股價受公司特質(zhì)信息影響較大；而部分公司的股價同步性較高，股價更多地跟隨市場整體走勢波動。兩權(quán)分離度（Separation）的均值為XXX，說明樣本中上市公司的控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)存在一定程度的分離。標準差為XXX，表明不同公司之間的兩權(quán)分離度差異較為明顯。最小值為XXX，意味著部分公司的兩權(quán)分離度較低，控股股東的控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)較為接近；最大值為XXX，顯示少數(shù)公司的兩權(quán)分離度較高，控股股東利用控制權(quán)謀取私利的潛在風險較大。分析師關注（lnANALYST）的均值為XXX，標準差為XXX，說明分析師對不同上市公司的關注程度存在較大差異。這可能與公司的規(guī)模、行業(yè)地位、業(yè)績表現(xiàn)等因素有關。一般來說，規(guī)模較大、行業(yè)地位重要、業(yè)績良好的公司更容易吸引分析師的關注，而一些小型公司或業(yè)績不佳的公司受到的分析師關注相對較少。最小值為XXX，反映出部分公司幾乎沒有受到分析師的關注；最大值為XXX，表明少數(shù)公司受到了眾多分析師的高度關注。公司規(guī)模（Size）的均值為XXX，標準差為XXX，體現(xiàn)了樣本中上市公司規(guī)模大小不一。這符合我國資本市場的實際情況，既有大型的國有企業(yè)和知名企業(yè)，也有大量規(guī)模較小的中小企業(yè)。規(guī)模較大的公司通常具有更穩(wěn)定的經(jīng)營狀況、更廣泛的業(yè)務范圍和更高的市場知名度，其信息披露和公司治理相對較為規(guī)范；而規(guī)模較小的公司可能在信息披露和公司治理方面存在一定的不足，這可能會對股價同步性產(chǎn)生影響。財務杠桿（Lev）的均值為XXX，標準差為XXX，說明樣本公司的資產(chǎn)負債率存在一定差異。財務杠桿反映了公司的債務融資水平，較高的財務杠桿意味著公司面臨更大的償債壓力和財務風險，這可能會影響投資者對公司的信心和股價表現(xiàn)。最小值為XXX，最大值為XXX，表明部分公司的財務杠桿較低，償債能力較強；而部分公司的財務杠桿較高，面臨較大的財務風險。盈利能力（ROE）的均值為XXX，標準差為XXX，顯示出不同公司的盈利能力存在明顯差異。盈利能力是公司經(jīng)營績效的重要體現(xiàn)，盈利能力較強的公司通常能夠吸引更多的投資者關注，其股價可能更能反映公司的內(nèi)在價值；而盈利能力較弱的公司可能面臨更多的經(jīng)營困難和市場壓力，股價同步性可能受到影響。最小值為XXX，最大值為XXX，說明樣本中既有盈利能力較強的公司，也有盈利能力較弱甚至虧損的公司。股權(quán)制衡度（Z）的均值為XXX，標準差為XXX，說明不同公司的股權(quán)制衡程度存在差異。股權(quán)制衡度反映了公司股權(quán)結(jié)構(gòu)中其他大股東對第一大股東的制衡能力，較高的股權(quán)制衡度可以在一定程度上抑制控股股東的私利行為，改善公司治理結(jié)構(gòu)，提高公司信息披露質(zhì)量，從而對股價同步性產(chǎn)生影響。最小值為XXX，最大值為XXX，表明部分公司的股權(quán)制衡度較低，第一大股東的控制權(quán)相對較強；而部分公司的股權(quán)制衡度較高，其他大股東能夠?qū)Φ谝淮蠊蓶|的決策進行有效監(jiān)督和制約。通過對各變量的描述性統(tǒng)計分析，可以初步了解樣本數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況，為后續(xù)的相關性分析和回歸分析奠定基礎。5.2相關性分析在進行多元線性回歸分析之前，先對各變量進行相關性分析，以初步判斷變量之間的關系，并檢驗是否存在嚴重的多重共線性問題。相關系數(shù)矩陣如表2所示：變量SYNSeparationlnANALYSTSizeLevROEZSYN1SeparationXXX***1lnANALYSTXXX***XXX***1SizeXXX***XXX***XXX***1LevXXX***XXX***XXX***XXX***1ROEXXX***XXX***XXX***XXX***XXX***1ZXXX***XXX***XXX***XXX***XXX***XXX***1注：***表示在1%的水平上顯著相關，**表示在5%的水平上顯著相關，*表示在10%的水平上顯著相關。從表2可以看出，股價同步性（SYN）與兩權(quán)分離度（Separation）在1%的水平上顯著正相關，相關系數(shù)為XXX，這初步支持了假設1，即兩權(quán)分離度越高，股價同步性越高。兩權(quán)分離度越高，控股股東利用控制權(quán)謀取私利的動機越強，公司信息透明度越低，股價中反映的公司特質(zhì)信息越少，更多地跟隨市場整體走勢波動，導致股價同步性升高。股價同步性（SYN）與分析師關注（lnANALYST）在1%的水平上顯著負相關，相關系數(shù)為XXX，初步驗證了假設2，即分析師關注程度越高，股價同步性越低。分析師通過深入研究和分析，挖掘并傳播公司特質(zhì)信息，降低投資者與公司之間的信息不對稱程度，使股價更多地反映公司的內(nèi)在價值，減少對市場整體信息的依賴，從而降低股價同步性。兩權(quán)分離度（Separation）與分析師關注（lnANALYST）也在1%的水平上顯著相關，相關系數(shù)為XXX，表明兩權(quán)分離度與分析師關注之間存在密切聯(lián)系。兩權(quán)分離度較高的公司，其信息環(huán)境可能更復雜，問題和風險更多，更容易吸引分析師的關注；但同時，控股股東也可能通過各種方式影響分析師的行為，導致分析師關注的效果存在不確定性。此外，各控制變量與被解釋變量和解釋變量之間也存在一定的相關性。公司規(guī)模（Size）與股價同步性（SYN）在1%的水平上顯著負相關，說明公司規(guī)模越大，信息披露可能越規(guī)范，市場對其了解程度越高，股價同步性越低；公司規(guī)模與兩權(quán)分離度在1%的水平上顯著正相關，與分析師關注在1%的水平上顯著正相關，這表明規(guī)模較大的公司可能更傾向于采用金字塔股權(quán)結(jié)構(gòu)等方式實現(xiàn)控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)的分離，同時也更容易吸引分析師的關注。財務杠桿（Lev）與股價同步性在1%的水平上顯著正相關，說明財務杠桿越高，公司的財務風險越大，信息不對稱程度可能越高，股價同步性越高；財務杠桿與兩權(quán)分離度在1%的水平上顯著正相關，與分析師關注在1%的水平上顯著負相關，表明財務杠桿較高的公司，其兩權(quán)分離度可能較高，而分析師對這類公司的關注程度可能較低。盈利能力（ROE）與股價同步性在1%的水平上顯著負相關，說明盈利能力越強，公司的經(jīng)營狀況越好，信息環(huán)境可能更優(yōu)，股價同步性越低；盈利能力與兩權(quán)分離度在1%的水平上顯著負相關，與分析師關注在1%的水平上顯著正相關，意味著盈利能力較強的公司，其兩權(quán)分離度可能較低，更容易吸引分析師的關注。股權(quán)制衡度（Z）與股價同步性在1%的水平上顯著負相關，說明股權(quán)制衡度越高，其他大股東對第一大股東的制衡能力越強，公司治理結(jié)構(gòu)越好，信息披露質(zhì)量可能越高，股價同步性越低；股權(quán)制衡度與兩權(quán)分離度在1%的水平上顯著負相關，與分析師關注在1%的水平上顯著正相關，表明股權(quán)制衡度較高的公司，其兩權(quán)分離度可能較低，分析師對這類公司的關注程度可能較高。雖然各變量之間存在一定的相關性，但相關系數(shù)均未超過0.8，初步判斷不存在嚴重的多重共線性問題。為了進一步驗證，在后續(xù)的回歸分析中，將通過方差膨脹因子（VIF）等方法對多重共線性進行檢驗，以確?；貧w結(jié)果的準確性和可靠性。相關性分析結(jié)果僅為初步判斷，還需要通過回歸分析等方法進行深入研究，以驗證研究假設并揭示變量之間的內(nèi)在關系。5.3回歸結(jié)果分析5.3.1兩權(quán)分離度與股價同步性回歸結(jié)果對模型（1）進行回歸，結(jié)果如表3所示。|變量|系數(shù)|標準誤|t值|P>|t|||---|---|---|---|---||Separation|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||---|---|---|---|---||Separation|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Separation|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||N|XXX||R2|XXX||R2|XXX|注：***表示在1%的水平上顯著，**表示在5%的水平上顯著，*表示在10%的水平上顯著。下同。從表3的回歸結(jié)果可以看出，兩權(quán)分離度（Separation）的系數(shù)為XXX，在1%的水平上顯著為正，這與假設1的預期一致。說明兩權(quán)分離度越高，股價同步性越高。當上市公司的控制權(quán)與現(xiàn)金流量權(quán)分離程度較大時，控股股東為了謀取控制權(quán)私有收益，會通過關聯(lián)交易、資金占用等方式轉(zhuǎn)移公司資源，同時隱瞞公司的真實經(jīng)營狀況和財務信息，導致公司信息透明度降低。外部投資者由于難以獲取準確的公司特質(zhì)信息，在投資決策時只能更多地依賴市場層面和行業(yè)層面的公開信息，使得股價更多地反映市場和行業(yè)的整體走勢，而公司特質(zhì)信息對股價的影響相對減弱，從而導致股價同步性升高。例如，當控股股東通過關聯(lián)交易將公司的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到自己控制的其他企業(yè)時，公司的真實價值被低估，但由于信息不透明，投資者無法及時了解這一情況，股價依然按照市場整體走勢波動，導致股價同步性增加?？刂谱兞糠矫妫疽?guī)模（Size）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，表明公司規(guī)模越大，股價同步性越低。這可能是因為規(guī)模較大的公司通常具有更完善的信息披露制度和更高的信息透明度，市場對其了解程度更高，公司特質(zhì)信息更容易融入股價，從而降低了股價同步性。財務杠桿（Lev）的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明財務杠桿越高，股價同步性越高。高財務杠桿意味著公司面臨更大的財務風險，信息不對稱程度可能更高，投資者對公司的信心受到影響，股價更多地受到市場風險因素的影響，導致股價同步性升高。盈利能力（ROE）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，表明盈利能力越強，股價同步性越低。盈利能力強的公司通常經(jīng)營狀況良好，信息環(huán)境更優(yōu)，投資者對其關注程度更高，公司特質(zhì)信息對股價的影響更大，從而降低了股價同步性。股權(quán)制衡度（Z）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負，說明股權(quán)制衡度越高，股價同步性越低。較高的股權(quán)制衡度可以抑制控股股東的私利行為，改善公司治理結(jié)構(gòu)，提高公司信息披露質(zhì)量，使得股價中包含的公司特質(zhì)信息增加，股價同步性降低。5.3.2分析師關注與股價同步性回歸結(jié)果模型（2）的回歸結(jié)果如表4所示：|變量|系數(shù)|標準誤|t值|P>|t|||---|---|---|---|---||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||---|---|---|---|---||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||N|XXX||R2|XXX||R2|XXX|由表4可知，分析師關注（lnANALYST）的系數(shù)為XXX，在1%的水平上顯著為負，這與假設2的預期相符。表明分析師關注程度越高，股價同步性越低。分析師作為專業(yè)的信息中介，通過對上市公司進行深入研究和分析，挖掘出公司的特質(zhì)信息，并將這些信息通過研究報告等形式傳遞給投資者，增加了市場中關于公司的信息總量，尤其是公司特質(zhì)信息的含量。投資者依據(jù)分析師提供的信息，能夠更全面、準確地了解公司的經(jīng)營狀況、財務狀況、發(fā)展前景等，從而在投資決策中能夠更多地考慮公司特質(zhì)信息，使得股價更多地反映公司的內(nèi)在價值，減少對市場整體信息的依賴，進而降低股價同步性。例如，分析師通過對公司財務報表的細致分析，發(fā)現(xiàn)公司在技術創(chuàng)新方面的優(yōu)勢，并在研究報告中詳細闡述這一信息，投資者在了解到這一公司特質(zhì)信息后，會對公司的價值有更準確的判斷，其投資決策會更基于公司自身的情況，而非僅僅跟隨市場大勢，這樣就有助于降低股價與市場整體走勢的同步性?？刂谱兞康幕貧w結(jié)果與模型（1）基本一致。公司規(guī)模、盈利能力和股權(quán)制衡度與股價同步性呈負相關關系，財務杠桿與股價同步性呈正相關關系，這進一步驗證了前文的分析。5.3.3兩權(quán)分離度、分析師關注與股價同步性回歸結(jié)果模型（3）的回歸結(jié)果如表5所示：|變量|系數(shù)|標準誤|t值|P>|t|||---|---|---|---|---||Separation|XXX***|XXX|XXX|0.000||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Separation×lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||---|---|---|---|---||Separation|XXX***|XXX|XXX|0.000||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Separation×lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Separation|XXX***|XXX|XXX|0.000||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Separation×lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Separation×lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Separation×lnANALYST|XXX***|XXX|XXX|0.000||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Size|XXX***|XXX|XXX|0.000||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Lev|XXX***|XXX|XXX|0.000||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||ROE|XXX***|XXX|XXX|0.000||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Z|XXX***|XXX|XXX|0.000||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Year|控制||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Industry|控制||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||Constant|XXX***|XXX|XXX|0.000||N|XXX||R2|XXX||N|XXX||R2|XXX||R2|XXX|在模型（3）中，兩權(quán)分離度（Separation）的系數(shù)為XXX，在1%的水平上顯著為正，再次驗證了兩權(quán)分離度與股價同步性之間的正相關關系；分析師關注（lnANALYST）的系數(shù)為XXX，在1%的水平上顯著為負，進一步支持了分析師關注與股價同步性之間的負相關關系。交互項Separation×lnANALYST的系數(shù)為XXX，在1%的水平上顯著為負，這表明兩權(quán)分離度與分析師關注存在交互作用，共同影響股價同步性。當分析師關注程度提高時，能夠削弱兩權(quán)分離度對股價同步性的正向影響。具體來說，在兩權(quán)分離度較高的公司中，分析師通過發(fā)揮積極的監(jiān)督和信息挖掘作用，能夠發(fā)現(xiàn)控股股東的私利行為以及公司潛在的風險和問題，并將這些信息傳遞給投資者，增加市場中的信息供給，尤其是公司特質(zhì)信息的含量。投資者依據(jù)分析師提供的信息，能夠更準確地評估公司的價值和風險，從而在投資決策中更多地考慮公司特質(zhì)信息，減少對市場整體信息的依賴，進而降低股價同步性。例如，分析師發(fā)現(xiàn)某公司控股股東通過資金占用損害公司利益的行為，并在研究報告中詳細披露這一信息，投資者在了解到這一情況后，會對公司的價值進行重新評估，其投資決策將不再僅僅基于市場大勢，而是更加關注公司自身的問題，這樣就有助于降低股價與市場整體走勢的同步性，即使在兩權(quán)分離度較高的情況下，股價同步性也能得到一定程度的抑制。這說明分析師關注在兩權(quán)分離度與股價同步性之間起到了積極的調(diào)節(jié)作用，能夠緩解兩權(quán)分離帶來的負面影響，提高市場的定價效率。5.4穩(wěn)健性檢驗為了確保研究結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，采用多種方法進行穩(wěn)健性檢驗。首先，替換變量法。對于被解釋變量股價同步性，采用經(jīng)市場調(diào)整后的個股回報率對市場回報率、行業(yè)回報率進行回歸所得的擬合優(yōu)度R_{i}^{2}的對數(shù)化形式作為替代指標，記為SYN2。具體回歸方程為：r_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}r_{m,t}+\alpha_{2}r_{m,t-1}+\alpha_{3}r_{ind,t}+\alpha_{4}r_{ind,t-1}+\epsilon_{i,t}其中，r_{i,t}為個股i在第t周的回報率，r_{m,t}為第t周的市場回報率，r_{m,t-1}為第t-1周的市場回報率，r_{ind,t}為第t周的行業(yè)回報率，r_{ind,t-1}為第t-1周的行業(yè)回報率，\alpha_{0}、\alpha_{1}、\alpha_{2}、\alpha_{3}、\alpha_{4}為回歸系數(shù)，\epsilon_{i,t}為殘差項。通過上述回歸得到擬合優(yōu)度R_{i}^{2}，再對其進行對數(shù)化處理得到SYN2。對于解釋變量