投资百度搜索量

36引言现代企业由于所有权和经营权的分离,产生了委托代理问题和信息不对称问题,导致经理人的非效率投资行为(Jensen,1976;HolmstromandCosta,1986)[11][8].
非效率投资是指企业的实际投资水平与理想最优水平的差值.
实际投资水平高于最优水平表示过度投资,实际投资低于最优投资水平则投资不足.
无论过度投资还是投资不足,都会导致公司资源的浪费,损害投资者利益.
因此如何限制公司的非效率投资、提升公司价值,是学术界探讨的重要课题.
已有文献认为,委托代理问题和信息不对称问题是导致非效率投资的主要原因(Jensen,1976;HolmstromandCosta,1986;Richardson,2006;徐晓东等,2009)[11][8][17][33];而合理的股权结构、股权制衡度、股权激励、负债水平、第一大股东实际控制度、机构投资者持股、内部控制等等可以降低非效率投资(欧阳凌等,2005;安灵等,2008;计方和刘星,2011;方红星和金玉娜,2013;徐倩等2014)[29][21][26][24][32].
以往文献主要都是从公司内部的治理机制角度寻找抑制非效岑维童娜琼郭奇林(北京大学汇丰商学院,广东深圳518055)摘要:根据深交所"互动易"平台的投资者关系数据及2008~2014年间深交所上市公司的数据,本文构建机构投资者关注度指标,考察机构投资者关注度对公司非效率投资的影响.
通过研究发现,机构投资者的关注度会抑制公司的非效率投资;且在对公司非效率投资的影响上,机构投资者持股和机构投资者关注度之间存在着相互替代作用.
研究结论表明,投资者关系活动在改善公司治理、保护股东利益等方面起积极作用,监管部门应努力提供更多地促进外部投资者信息挖掘的渠道,以促进中国资本市场的发展.
关键词:机构投资者;非效率投资;过度投资;投资不足Abstract:UsingdataofpubliclistedfirmsonChinaShenzhenStockExchange,thisstudyempiricallyexaminestheassociationbetweeninstitutionalinvestorattentionandthefirm'sinefficientinvestmentbehavior.
Evidenceindicatesthatinstitutionalinvestorattentionscanreducetheinefficientinvestmentbehaviors.
Wefurtherfindthatthereexistsasubstitutioneffectbetweeninstitutionalinvestor'sownershipandinstitutionalinvestorattentioninreducinginefficientinvestmentbehavior.
Thisstudysuggeststhatinstitutionalinvestorattentionplaysanimportantroleinimprovingcorporategovernanceandprotectingshareholders'wealth,andoutsideinvestors'informationsearchingshouldbeencouragedtohelpfurtherdevelopingChina'scapitalmarket.
Keywords:institutionalinvestor,inefficientinvestment,over-investment,under-investment作者简介:岑维,博士,北京大学汇丰商学院助理教授、讲师,研究方向:公司金融,公司治理.
童娜琼(通讯作者),女,博士,北京大学汇丰商学院助理教授、讲师,研究方向:财务管理,公司治理.
郭奇林,北京大学汇丰商学院硕士生,研究方向:公司治理.
中图分类号:F830.
9文献标识码:A——基于深交所"互动易"平台数据的实证研究机构投资者关注度和企业非效率投资37率投资的方法,却鲜有文献关注外部投资者的调研和关注所产生的监督机制对非效率投资的作用.
投资者关注度是最近研究的重要议题.
已有文献发现,外部投资者对于上市公司的调研和关注,可以产生对上市公司的监督作用,从而提高股票收益、降低交易成本和风险(Daetal.
,2011;俞庆进和张兵,2012;赵龙凯等,2013;张继德等,2014;岑维等,2014;胡淑娟和黄晓莺,2014)[4][34][36][35][22][25].
那么,这种外部投资者关注所带来的监督机制,能否抑制企业的非效率投资行为呢本文试图回答这个重要而未解的问题.
本文以2008~2014年中国深交所上市公司为样本,利用深交所"互动易"平台的"投资者关系"数据构建"机构投资者关注度"指标,考察了机构投资者对上市公司的关注度对上市公司非效率投资的影响.
研究发现,机构投资者关注度能抑制上市公司的非效率投资行为.
研究进一步发现,机构投资者关注度和机构投资者持股在对公司非效率投资的影响作用上,存在替代效应,投资者关注度对公司非效率投资的影响,在机构投资者持股比例较低的公司更加显著.
本文的发现说明了投资者的关注度("投资者关系"活动)在推动公司治理、监管管理层方面的积极作用,监管层和交易所应该努力提供促进外部投资者信息挖掘的渠道.
本文的贡献在于:第一,补充了非效率投资解决办法的相关文献,提出机构投资者关注度在抑制非效率投资中的重要作用,为我国过度投资问题的解决提出了新的解决思路.
第二,补充了机构投资者对公司治理机制的相关研究.
本文发现在机构投资者持股之外,机构投资者关注(不论是否持股)也有助于增加对管理层的监督,证实了机构投资者对于资本市场治理机制的重要性和有效性.
文献综述和研究假设已有文献认为,委托代理问题和信息不对称问题是导致企业非效率投资的重要原因.
Jensen(1976)[11]从代理人自身角度出发指出,随着管理者所有权的降低,经理人不愿意从事比较困难的行为,而更倾向于享受"平静生活",这种行为会导致其回避回报周期较长的投资,从而造成投资不足.
HolmstromandCosta(1986)[8]也指出,经理人出于谨慎的原则,因担心投资失败会影响自己的声誉而放弃一些净现值虽为正、但风险较大的投资项目,会造成投资不足.
和代理人问题相应的是自由现金流假说,即较高的现金流会引起更严重的代理人问题(Jensen,1976)[11].
Richardson(2006)[17]通过构建非效率投资量化模型,发现自由现金流越多的公司,越容易发生过度投资问题.
徐晓东等(2009)[33]利用中国上市公司的数据研究了代理问题和信息不对称对于非效率投资的影响,同样发现由于存在委托代理问题,企业自由现金流越大,过度投资问题越严重;当企业面临融资约束时,信息越不对称,企业的投资不足问题就越严重.
另一些文献则从公司治理的角度关注于如何抑制非效率投资行为.
欧阳凌等(2005)[29]发现合理的股权结构设计和负债水平可以抑制非效率投资.
安灵等(2008)[21]则根据委托代理理论发现,第一大股东持股比例(股权集中度)与上市公司的非效率投资呈现出先弱后强再减弱的非线性关系.
还有研究发现股权激励(徐倩等,2014)[32]和内部控制(方红星和金玉娜,2013)[24]等等公司内部治理机制可以降低非效率投资.
和本文研究问题比较相近的文献是,研究机构投资者持股对非效率投资行为的抑制作用.
李维安和李滨(2008)[27]认为,机构投资者作为重要的外部大股东,其更能够凭借较强的信息发现能力及雄厚的资金实力来积极参与到公司治理中,从而降低代理成本,提高对公司内部控制的监督,降低内部投资决策非效率化的可能性,从而抑制公司的非效率投资行为.
计方和刘星(2011)[26]发现在中国上市公司中机构投资者持股比例越高,机构投资者越积极地参与公司治理,对公司管理层越能产生制约作用,能够抑制公司的非效率投资行为.
上述文献主要是从机构投资者的持股比例出发,分析了其在公司治理中的作用.
然而,机构投资者对管理层的监督,不仅是通过董事会和股东大会的正式渠道,还有非正式的投资者关注度的渠道.
以往文献主要都是从公司内部治理机制角度寻找抑制非效率投资的方法,却鲜有关注外部投资者的监督对非效率投资的作用.
另一波和本文研究问题相关联的文献是投资者关注度.
投资者关注最早开始于行为金融学理论.
已有关于投资者关注度的理论研究认为投资者关注是股票市场重要的影响因素.
Merton(1987)[15]指出,鉴于投资者注意38力的有限性,在进行资产配置时,投资者会倾向于投资自己所关注的资产.
HirshleiferandTeoh(2003)[7]认为,因为投资者的注意力和处理信息的能力有限,因此,投资者对于同一实质的信息会产生不同认知.
投资者往往更容易理解表达简洁的信息.
XiongandPeng(2005)[19]认为"有限关注"会使得投资者出现"按类别学习行为"(category-learningbehavior),将有限注意力分配在市场或者行业层面而不是单个企业层面.
AndreiandHasler(2015)[1]通过理论模型和实证分析确定了投资者关注度对股票市场波动的作用.
在投资者关注度的实证研究方面,研究认为投资者关注度可以较好地解释"盈余公告效应"、"媒体效应"等传统市场有效理论所不能解释的市场异象(HirshleiferandTeoh,2003;Houetal.
,2009)[7][9].
BarberandOdean(2008)[2]还发现因为投资者的有限关注,大多数投资者无法在研究全部股票之后再做出购买股票的决定,而只是从具有吸引力的股票中选择一些购买.
Daetal.
(2011)[4]则首次使用Google搜索量指数SVI(SearchVolumeIndex)作为衡量关注度的指标,发现短期内投资者关注度和股票价格的正向关系.
Vozlyublennaia(2014)[18]发现投资者关注度降低了股价的可预测性、提高了市场有效性.
国内关于投资者关注度的研究主要集中在用实证研究投资者关注度对股票市场的影响.
国内研究同样发现投资者关注度可以较好地解释"盈余公告效应"、"IPO异象"等市场异象(权小锋和吴世农,2010;宋双杰等,2011)[30][31].
俞庆进和张兵(2012)[34]、赵龙凯等(2013)[36]、张继德等(2014)[35]等分别利用百度搜索量作为关注度代理变量研究了关注度和股票收益率的关系.
而另外一些文献研究了投资者关注对于上市公司交易成本和风险的影响,发现投资者关注度降低了公司交易成本和风险(岑维等,2014;胡淑娟和黄晓莺,2014;岑维等,2016)[22][25][23].
以往关于投资者关注度的研究,主要存在两方面的问题,一方面,在关注度的衡量上,大多数研究是用间接衡量(如股票交易量、换手率、新闻报道数、广告费用以及网络搜索引擎的趋势或者搜索量)代表投资者关注度而没有找到投资者关注的直接行为(岑维等,2014)[22].
本文试图通过采用互动易平台上的外部投资者调研数据来衡量机构投资者关注.
这个数据来自外部投资者关注的直接行为,可以更准确的表达投资者关注度.
另一方面,现有实证文献主要都考察了投资者关注对公司股票价格和股价波动的影响,但尚没有研究具体检验投资者关注影响公司业绩和风险的渠道.
本文试图通过研究机构投资者关注所产生的监督机制对非效率投资的作用,来考察外部投资者关注度对公司的影响渠道.
关于外部投资者关注方面的文献,主要发现投资者关注度可以降低企业和投资者之间的信息不对称,从而提高股票收益率(俞庆进和张兵,2012;赵龙凯等,2013;岑维等,2014)[34][36][22]、降低股票波动风险和提高股票流动性(张继德等,2014;岑维等,2014)[35][22].
胡淑娟和黄晓莺(2014)[25]发现机构投资者关注度单独亦可以提高股票的流动性.
岑维等(2016)[23]还发现,投资者关注度还能够提高中小股东利益保护并降低企业股权融资成本,并且,在降低企业和投资者之间信息不对称方面,投资者关注度与信息披露质量之间存在替代效应.
上述文献表明,除了直接持股以外,机构投资者还会通过增加对公司的关注,通过实地调研了解公司经营和投资情况,来降低信息不对称.
而这个过程也成为了监督管理层决策的重要渠道.
因此我们推测,机构投资者对公司的关注,也会影响被关注公司的投资策略,能抑制由委托代理问题、信息不对称等引起的企业非效率投资.
所以我们提出假设1:H1:机构投资者关注度能显著抑制企业的非效率投资.
胡淑娟和黄晓莺(2014)[25]研究还发现,在对股票流动性的影响上,机构投资者的持股比例和机构投资者的关注度可能存在替代关系.
她们的研究发现,随着机构投资者对公司持股比例的增加,机构投资者关注对股票流动性的正面影响会减弱,也就是说,机构投资者持股比例低的公司,机构投资者关注对股票流动性的影响更大.
她们的发现从一定程度上证实了当机构投资者的持股比例越高,机构投资者会通过更多正式的公司治理渠道(如派驻董事会等方式)监督管理层的行为,而不诉求于到公司去现场调研等方式.
因此,我们推测,在抑制非效率投资的作用上,机构投资者关注度和机构投资者持股同样会呈现替代效应,因此我们的第二个假设是:39H2:机构投资者持股比例越低(高)的公司,机构投资者关注度对公司的非效率投资的抑制作用越大(小).
样本、变量和研究模型一、样本选取及数据来源本文选择2008~2014年深交所A股上市公司作为研究样本.
选取深交所A股上市公司是因为目前只有深交所"互动易"有投资者关系栏目,上交所上市公司无此平台披露投资者关系记录.
在数据处理期间,很多公司2015年的年报还未披露,数据存在很多缺失,所以数据截至2014年.
另外在计算非效率投资的过程中需要滞后一期,为避免股权分置改革的影响,选取的开始年份是2008年.
本文对样本做以下筛选:(1)剔除银行、保险等金融类公司;(2)剔除2008~2014年间曾被冠以ST、*ST的公司,被特别处理的公司往往经营活动出现了极大的困难,且摘帽后或有重组等运作活动,致使主营业务出现较大改变,相应的投资活动会出现反常的大幅波动,影响模型的稳定.
本文最终得到1261家公司、2358个公司年度观测样本.
所有观测数据均从Wind资讯金融终端及国泰安数据库(即CSMAR数据库)获得.
二、变量选取1.
被解释变量:非效率投资水平非效率投资水平变量的衡量方法如下:运用Richardson(2006)[17]的量化模型,对公司的预期最优投资水平进行估计.
公司预期最佳投资水平与实际投资水平的差值就是非效率投资水平,差值大于零为过度投资,差值小于零就是投资不足.
Richardson模型具体如下所示:Inew,i,t=α+β1Qi,t-1+β2Leveragei,t-1+β3Cashi,t-1+β4Agei,t-1+β5Sizei,t-1+β6StockReturni,t-1+β7Inew,i,t-1+∑YearIndicator+∑IndustryIndicatior+εi,t-1Richardson模型的被解释变量为当年新增投资Inew,i,t.
根据Richardson模型的算法,公司的总投资(Itotal)由资本支出(Capex)、并购投资(Acquisition)及研发支出(R&D)之和减去处置资产所得(SalesPPE)得出:Itotal=Capex+Acquisition+RD-SalesPPE.
根据上式计算公司当年总投资额Itotal,然后可以得到公司当年新增投资额Inew,i,t.
Inew,i,t=Itotal,i,t-Itotal,i,t-1其中每期新增投资额都除以公司本期期初总资产以进行标准化处理.
Richardson模型的其他变量为:Q表示公司的Tobin'sQ值,Leverage表示公司的资产负债率,Cash表示公司账面现金及现金等价物本文以公司年报资产负债表中的"货币资金"和"交易性金融资产"两个科目之和计算现金及其等价物绝对数额,并除以公司上一期总资产加以标准化.
Age表示公司截至上一年的上市时间(年)自然对数.
Size表示公司上一期期末的资产规模,并以绝对数额的自然对数作为变量取值.
StockReturn表示公司股票收益.
Inew,i,t-1表示公司上一期的新增投资规模.
同时控制年份Year和行业Industry.
其中,残差项εi,t-1,正是我们衡量公司非效率投资水平的变量.
若εi,t-1为正,说明公司存在过度投资,为负则说明公司存在投资不足.
根据残差项,本文构建了三个非效率投资衡量变量.
非效率投资额InefInvesti,t,即为εi,t-1的绝对值.
过度投资变量Overinvesti,t(投资不足变量Underinvesti,t),当εi,t-1为正(负)时取绝对值,反之则为0.
2.
解释变量:机构投资者关注度以往衡量投资者关注度的方法大多都只是间接代表了投资者关注度而没有找到投资者关注的直接行为.
如股票交易量(Gervaisetal.
,2001)[6]、换手率(Houetal.
,2009)[9]等都是金融市场的交易特征和行为,并不能直接反应投资者的注意力分布.
而新闻报道数(Yuan,2015)[20]、广告费用(Lou,2014)[13]等等也只有在投资者阅读时才能转化为关注度.
之后一批国内外研究(Daetal.
,2011;宋双杰等,2011;俞庆进和张兵,2012,;赵龙凯等,2013)[4][31][34][36]采用网络搜索量作为关注度的衡量,然而,网络搜索引擎的搜索量,可能仍然不是最直接的投资者关注度衡量方法.
比如,参与搜索上市公司的很大一部分搜索人,可能并不是投资者.
而投资者搜索本身也不一定与其搜索前后的投资行为相关.
胡淑娟和黄晓莺(2014)[25]首次在国内用机构投资者对上市公司的实地调研访谈、或电话访谈作为机构投资者的关注度.
然而因为数据可得性的限制,胡淑娟和黄晓莺仅用了一个虚拟变量表示是否有机构投资者关注,这在很大程度上限制了对机构投资者关注度更准确的40定量研究.
而深交所互动易平台上的"投资者关系"一栏记录了机构投资者代表访问公司的次数、形式和问答数据,更丰富和直接的代表了投资者对公司的关注.
因此本文依托深交所"互动易"平台上投资者关系活动记录表的数据,构造了机构投资者实地调研访谈、或电话访谈的次数,作为机构投资者关注度指标:我们用变量InstiFre代表公司本年度机构投资者实地调研、电话会议等的次数,取对数处理.
在稳健性分析中,我们用公司本年度机构投资者机构参与实地调研、电话会议等的机构总数InstiNum作为机构投资者关注的代理变量,取对数处理,来替代InstiFre.
3.
控制变量(1)自由现金流量FCF:公司在本期的自由现金流量.
Richardson(2006)[17]以公司自由现金流量解释公司过度投资规模,因此我们控制自由现金流量.
(2)机构投资者持股比例Fundshare:基金的持股比例.
计方和刘星(2011)[26]发现机构投资者持股比例越高,能够抑制公司的非效率投资行为.
(3)融资约束FinConstr:参照Fazzarietal(1988)[5],本文以股利支付率与大股东情况构建衡量融资约束的代理变量.
以当期股利支付率的中位数及大股东性质与持股比例为标准,股利支付率高于当期所有样本公司股利支付率中位数、大股东为集团控股股东且持股比例达到50%及以上,设定其融资约束较轻,FinConstr取值0,不同时满足以上条件则FinConstr取值为1,表示公司当期融资约束相对较严重.
(4)管理费率Adm:公司当期的管理费率Adm,表示企业的代理成本.
(5)股权集中度Concen:公司前十大股东持股比例的平方和.
参照欧阳凌等(2005)[29]发现,企业股权结构越分散,则可能加重委托代理问题.
故本文控制公司当期的股权集中度.
参照以往研究,本文控制以下变量:(6)董事长与总经理是否两职合一的虚拟变量Dual.
(7)当年是否发生总经理变更的虚拟变量MngrChg.
(8)独立董事比例变量IndepDirect.
(9)资产负债率Leverage,等于总负债与总资产的比例.
(10)公司投资机会TobinQ.
(11)总资产收益率ROA.
全部变量的定义和说明汇总见表1.
三、研究模型1.
机构投资者关注度和非效率投资水平参考Richardson(2006)[17],胡淑娟和黄晓莺(2014)[25]等研究,假设H1由如模型(1)来检验:InefInvestit=αit+β1itInstiFreit+∑ContrlVariablesit+∑Industryit+∑Yearit+eit(1)其中InefInvestit表示公司i在第t年非效率投资水平.
InstiFreit表示公司i第t年受到的机构投资者关注度.
t的区间范围为2008~2014年.
其他为控制变量:机构投资者持股比例(FundShare),自由现金流量(FCF),融资约束(FinConstr),管理费率(Adm),股权集中度(Concen),两职合一(Dual),独立董事比例(Indepdirect),总经理变更(MngrChg),资产负债率(Leverage),Tobin'sQ(TobinQ),总资产收益率(ROA).
另外控制行业和年份因素(Industryit,Yearit).
αit为常数项,eit为残差项.
根据假设1,预期β1it系数显著为负.
表1主要变量的名称和定义变量类型变量意义变量名变量解释被解释变量非效率投资InefInvestRichardson模型的回归残差的绝对值.
数值越大表示非效率投资越严重过度投资OverInvestRichardson模型残差大于0的样本的回归残差.
数值越大表示过度投资越严重投资不足UnderInvestRichardson模型残差小于0的样本的回归残差的绝对值.
数值越大表示投资不足越严重解释变量机构投资者调研次数InstiFrei公司t年机构投资者调研次数的自然对数控制变量自由现金流量FCFi公司t年自由现金流量融资约束FinConstri公司t年融资的难易程度的虚拟变量.
以当期股利支付率的中位数及大股东性质与持股比例为标准,股利支付率高于当期所有样本公司股利支付率中位数、大股东为集团控股股东且持股比例达到50%及以上,FinConstr取值0,不同时满足以上条件则FinConstr取值为1机构投资者持股比例FundShare采用基金的持股比例管理费率Adm管理费用占营业成本的比例股权集中度Concen前十大股东持股比例的平方和两职合一Dual董事长与总经理是否由一个人担任.
当公司本期董事长与总经理由同一人担任时,变量取值为1,其余取值为0独立董事比例Indepdirct独立董事占董事会总人数的比例总经理变更MngrChgi公司t年是否发生总经理人员变动.
当公司本期出现总经理变更时,变量取值为1,其余取值为0资产负债率Leverage负债总额与资产总额的比例Tobin'sQTobinQ公司市值与帐面价值的比例总资产收益率ROA公司净利润与总资产的比例行业Industry证监会行业分类年份Year年份41低于均值,机构投资者关注度低.
然后对两组的因变量(非效率投资)进行均值差的t检验,初步判断结果.
表3是机构投资者关注度的分组单变量检验.
从结果中可见,机构投资者关注越高的公司(组1)的非效率投资水平显著的低于机构投资者关注度低的公司(组2).
这与假设1预测的方向一致.
实证结果与分析本文运用多元回归的方法,首先研究机构投资者关注度对公司非效率投资(过度投资和投资不足)的影响;然后研究机构投资者关注度和机构投资者持股在抑制非效率投资上的替代效应.
面板数据的回归方法有混合效应模型、固定效应模型及随机效应模型三种.
用Hausman检验可确定选择固定效应还是随机效应,BP检验(BreuschandPaganLagrangianmultipliertest)用于确定选择随机效应还是混合效应,F检验帮助选择固定效应还是混合效应.
根据检验结果,BP检验结果表明随机效应模型优于混合效应模型,Hausman检验结果表明固定效应模型较之于随机效应模型更好.
因此,本文所有模型均采用固定效应模型.
由于模型有可能存在异方差问题,本文在回归过程中使用了稳健性选项.
本文也进行了多重共线性检验,结果表明不存在多重共线性问题.
接下来讨论多元回归分析结果.
一、机构投资者关注度与非效率投资机构投资者关注度与非效率投资的回归结果如表4所示.
在列(1)(2)(3)中,机构投资者关注度(InstiFre)的回归系数均显著为负(-0.
0119,-0.
0074,-0.
0098),和假设1的预测一致,说明机构投资者关注度可以抑制企业的非效率投资,对公司投资活动起到监督作用.
与之前文献一致,基金持股比例(Fundshare)的回归系数显著为负,说明机构投资者持股有助于提高对公司的监督,降低非效率投资.
对于其他控制变量,它们在过度投资和投资不足上2.
机构投资者关注度、机构头投资者持股和非效率投资水平在模型(1)基础上设计模型(2)来检验假设H2:InefInvestit=αit+β1itInstiFreit+β2itInstiFreit*Fundshareit+∑ContrlVariablesit+∑Industryit+∑Yearit+eit(2)即,引入机构投资者关注度河机构头投资者持股的交叉项(InstiFreit*Fundshareit),其他变量和模型1一致.
根据假设H2,机构投资者关注度和机构头投资者持股在抑制非效率投资上存在替代效果,所以预期模型2中β1it系数显著为负而β2it系数显著为正.
也就是说,当机构投资者关注度(机构头投资者持股)较高时,机构头投资者持股(机构投资者关注度)对非效率投资的抑制作用会减弱.
四、变量的描述性统计表2为主要变量的描述性统计,样本包含了1115个过度投资观测值及1243个投资不足观测值.
非效率投资(InefInvest)均值和中位数均为正数,说明深市A股样本公司总体上呈现过度投资为多.
InstiFre是去自然对数后的机构调研次数,换算成调研次数显示,平均而言每家上市公司会被调研4次,最高的有近百次(比亚迪公司,2013年的被调研次数为103次).
Fundshare均值为0.
0667,说明平均而言基金持股在6.
7%左右,但是最高达到持股80%.
进一步采取二分法对解释变量进行单变量分析,把样本根据自变量机构投资者关注度(InstiFre)的均值进行分组,组1为高于均值,即机构投资者关注度高,组2为表3单变量分析结果变量组1样本数组1均值组2样本数组2均值(1)~(2)均值差均值差t检验值InefInvesti,t1,0650.
08051,3620.
1144-0.
0338-6.
2514***OverInvesti,t5140.
07116010.
0816-0.
0105-1.
8758**UnderInvesti,t6630.
08745800.
1072-0.
0198-3.
9172***注:组1为机构投资者关注度高,组2为机构投资者关注度低.
*p百度搜索量关系的实证探究[J].
金融研究,2013,(04):183-195.
关注度对公司非效率投资的抑制作用更加显著.
在政策启示方面,本文的研究结果表明,对于上市公司而言,应该以开放的姿态接受外部投资者的调研,加强投资者关系,借助外部投资者监督以保持公司投资决策的有效性.
对于监管部门而言,本文的发现说明了深交所"互动易"平台上的"投资者关系"活动,在推动公司治理、监管管理层、保护股东利益等方面具有不可忽视的作用.
因此,建议监管层和交易所努力提供更多地促进外部投资者信息挖掘的渠道,以促进中国资本市场的有效发展.
对于投资者而言,投资于有较多机构投资者关注的公司,可以减少因为信息不对称因素所带来的风险.