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程子健，陈韵竹，白雪莲
（1.山东大学商学院，山东威海 264209；
2.西南财经大学会计学院，四川成都 611130；
3.首都经济贸易大学会计学院，北京 100070）
借壳上市与IPO 是企业上市的两种不同途径。中国长期以来的IPO 管制政策不仅催生了大量借壳上市公司，也对股票市场价格机制的有效性产生了负向影响。借壳上市造成股价明显偏离企业真实价值，从而影响了资源配置效率。作为资本市场信息传递的重要角色，分析师凭借自身专业优势挖掘信息，从而有助于降低企业内外部信息不对称程度，并提升股票定价的准确性（林之阳和孔东民，2018；
曾军等，2020）。理想情况下，分析师不应区别对待借壳上市公司，对借壳上市公司无论是关注度，还是盈余预测的准确度与分歧度，均应与IPO 公司无显著差别，即“英雄不问出处”。这有助于充分发挥分析师的外部监督效应，修正投资者预期，提高市场对借壳上市公司的定价准确性。但实际情况中，由于借壳上市公司的内部控制质量较低、信息透明度较差且盈余波动性更大（Chen 等，2016；
Cheng 等，2017；
Dasilas 等，2017），这些均有可能影响分析师预测行为，导致其外部监督效应失灵。
那么，上市方式是否会影响分析师预测行为？主要作用机制是什么？本文基于2007−2019 年中国借壳上市公司与IPO 公司财务数据，利用全样本、手工配对样本及倾向得分匹配样本（PSM 样本）为研究对象，对以上问题进行实证检验并发现：相比于IPO 上市公司，分析师对借壳上市公司的关注度更低，且盈余预测准确度更低、分歧度更高。这说明分析师的确会区别对待两类公司。进一步的机制检验表明，内部控制质量是上市方式影响分析师预测行为的重要中介机制，即由于借壳上市公司的内部控制质量更差，导致分析师关注度与预测准确度均受到了负面影响，且不同分析师对借壳上市公司盈余预测的分歧度也相应更高。
为缓解IPO 管制带来的壳资源滥炒等问题，中国通过各项改革逐步推进IPO 常态化发行。但本文的实证检验结果表明，在IPO 提速后，借壳上市公司与IPO 公司在分析师关注度上不再存在显著差异；
同时分析师对IPO 公司的预测准确度反而更低，分歧度也更大。这表明随着IPO 提速，分析师在短时间内将面临更多IPO 公司，导致其注意力分散，影响其预测准确性和分歧度。由此可见，IPO 常态化对分析师预测提出了更高的要求，也给其带来了更大的挑战。
本文的进一步检验结果发现：借壳上市公司与IPO 公司在分析师预测准确度与分歧度上的差异，会随上市时间的增加而逐渐弥合。这说明随着企业逐渐成熟，借壳上市公司的劣势将逐渐消失。而针对企业在借壳上市前后的对比分析则表明，在经历借壳上市这一“脱胎换骨”的过程后，企业的确吸引了更多分析师关注，但分析师预测准确度与分歧度却并未发生明显变化。
本文的主要贡献如下：（1）全面分析了上市方式影响分析师预测行为的具体表现与作用机理，扩宽了分析师预测行为影响因素的相关研究内容，进一步加深了对不同上市方式的经济后果差异的理解；
（2）为投资者结合企业上市方式合理利用分析师预测信息提供了理论依据，并为分析师进一步提升其预测准确度，提升资本市场对借壳上市公司的定价效率提供了理论借鉴。
（一）不同上市方式的动机与经济后果概述
无论是经历证监会严格审批实现上市的IPO 公司，还是经历复杂资产重组完成借壳上市的公司，均为学术界广泛关注的焦点。已有研究发现企业选择借壳上市或IPO 的动机并不相同。在注册制改革前，由于证券监管部门对IPO 企业所属行业及盈利能力具有硬性要求，不少企业难以达到IPO 标准，因此被动选择借壳上市；
同时，由于IPO 审批过程漫长，亦有企业为把握市场时机，保持竞争优势，主动寻求借壳上市。如邓路和周宁（2015）发现市场时机是影响企业借壳上市的重要因素，当市场上存在价值被低估的目标壳公司时，企业更有可能选择借壳上市。屈源育等（2018）发现在IPO 审批制下，借壳上市是企业实现快速上市融资的重要途径，企业借壳上市主要是被融资约束所驱动。
近年来，越来越多的研究重视比对两种不同上市方式所带来的差异化经济后果，主要集中在以下三个方面：第一，从内部控制与公司治理角度来看，借壳上市公司比IPO 公司更容易出现并隐藏其内部控制缺陷，公司治理水平更差，且存在更严重的利益侵占问题（吴从锋等，2011；
佟岩等，2019）；
第二，从信息透明度与会计信息质量角度来看，借壳上市公司的信息不对称程度更高、信息披露质量更低、盈余管理水平更高，同时也更容易出现财务舞弊与财务重述（Poulsen 和Stegemoller，2008；
王克敏等，2009；
李胜楠，2010；
Song 等，2014；
Zhu 等，2015）；
第三，从经营绩效与风险角度来看，借壳上市公司比IPO 公司的盈余波动性更强、融资约束水平更高、破产与退市的风险更大、经营与发展的不确定性也更高（Gleason 等，2006；
Cheng 等，2017）。
（二）上市方式对分析师关注度的影响分析
两种不同上市方式在内部控制质量、信息透明度、盈余波动性三方面所带来的差异化经济后果均会对分析师关注度产生影响。
首先，良好的内部控制不仅有助于提升信息沟通的及时性、有效性，也有助于保障会计信息的真实性、可靠性。一方面，内部控制质量更低的企业，其会计信息的可信度更低，各类会计差错出现的可能性更高，这不利于分析师作出准确预测，因此打击了分析师关注该类公司的积极性（赵洁，2016；
董望等，2017）；
而良好的内部控制能够通过提升会计信息可比性，吸引更多分析师的跟踪（王迪等，2019）。另一方面，从企业风险角度来看，内部控制缺陷会导致企业面临较大的异质性与系统性风险以及财务风险（Ashbaugh-Skaife 等，2010；
林钟高和陈曦，2016）；
企业风险越高，分析师跟踪成本越高，该类公司获得分析师青睐的可能性越低，即对于内部控制存在重大缺陷的企业，分析师跟踪人数更少（Kim 等，2009；
Clinton 等，2014）。
其次，上市公司的信息透明度与分析师关注度成正比。一方面，公司的公开信息披露增加了分析师可利用的信息集，分析师获取与公司价值相关的信息将更加及时、准确且成本更低，这有利于分析师作出准确预测。另一方面，高信息透明度代表着更高的可见性，能为企业带来更好的声誉，从而吸引更多投资者的关注（Brammer 和Millington，2005）；
而当企业提供了增量信息时，投资者对分析师信息解读服务的需求增加，从而吸引更多分析师的跟踪（王艳艳等，2014）。因此，信息披露程度和分析师跟进数量正相关（Lang 和Lundholm，1996；
方军雄，2007；
李丹蒙，2007；
白晓宇，2009；
Lehavy 等，2011；
王玉涛和王彦超，2012）。
最后，分析师更加倾向于对经营风险更小、盈余波动更小、发展前景更好的企业进行跟踪与预测。企业盈余波动程度越大，意味着未来盈余不确定，分析师盈余预测的难度增大，从而阻碍了分析师跟踪的意愿（Bricker 等，2000）；
而成长潜力大、盈利能力强的公司更受分析师们的青睐（Mcnichols 和O’brien，1997）。类似地，林小驰等 （2007）以公司治理特征和公司财务特征为出发点，在研究海外分析师选择中国上市公司进行跟踪的关键因素时发现，经营风险低、经营质量好的企业更容易吸引分析师们对其进行跟踪与预测。
本文发现上市方式能够通过以上三条路径对分析师的关注度产生显著影响。首先，由于借壳上市公司更容易出现并隐藏内部控制缺陷，这使得企业的财务报告及相关信息的真实性、完整性难以得到保障，打击了分析师关注的积极性；
其次，相比于IPO 公司，借壳上市公司的信息透明度更低，信息不对称程度更高，且盈余质量相对较差，这也使得分析师关注、跟踪借壳上市公司的意愿不强；
最后，借壳上市公司未来的破产概率更高、经营风险更大，这影响了公司的盈余持续性，并增大了企业的盈余波动性，导致分析师跟踪与预测借壳上市公司的财务数据变成一件“出力不讨好”的事。根据以上分析，本文提出假设H1：
H1：相比于IPO 上市公司，分析师对借壳上市公司的关注度更低。
（三）上市方式对分析师预测准确度与分歧度的影响分析
已有研究从不同视角讨论分析师预测准确度与分歧度的影响因素。首先，内部控制质量能够影响分析师预测结果。内部控制质量较高的公司能够建立有效的监督机制，缓解各类代理冲突（杨松令等，2014），并最终提高财务信息质量（Ball 等，2012），由此向市场传递核算合规、信息可靠的积极信号。分析师通过公司内部控制的实施情况，可以更充分地了解其会计政策执行情况以及财务信息披露质量（Goh 和Li，2011；
王运陈等，2015），从而有助于降低对公司财务信息的解读误差，并降低预测偏差（Beneish 等，2008；
Xu 和Tang，2012）；
同时，内部控制质量的提高也可以减少分析师私有信息的获取优势，从而降低分析师的预测分歧度。现有研究关于内部控制对分析师行为影响的研究结论较为一致，即良好的内部控制能够提高分析师预测准确度，降低分歧度（Kim 等，2009；
林斌和刘善敏，2012；
Clinton 等，2014；
赵洁，2016；
董望等，2017；
王迪等，2019）。
其次，高信息透明度能够降低分析师的预测成本与预测难度，从而提高预测精准度、降低分歧度。分析师预测依赖于公开信息与私有信息，企业的公开信息不仅是分析师进行预测的重要信息来源（Schipper，1991；
胡奕明等，2003），更是其改善私有信息精度和提高预测准确性的重要依据（Byard 和Shaw，2003；
石桂峰等，2007；
张然等，2012）。不仅如此，信息透明度越高、各类财务与非财务信息披露越充分，分析师在预测时对其会计盈余数据的依赖程度越低，预测准确度也随之提高，分歧度则有所降低 （Lang 和Lundholm，1996；
方军雄，2007；
白晓宇，2009）。
最后，盈余波动性也会影响分析师预测准确度和分歧度。Hodder 等（2008）发现，面临复杂信息时，分析师难以进行有效分析，从而容易产生较大的预测误差和较高的分歧程度。历史盈余的波动是影响盈余可预测程度的一个重要变量，公司盈余波动性越大，意味着未来盈余越不确定，其盈余也越难以预测；
盈余波动性越小，分析师进行准确预测的难度越低，越有利于不同分析师做出准确度高且分歧度低的盈余预测 （Mcnichols 和O’brien，1997；
Bricker 等，2000；
石桂峰等，2007）。
综上所述，内部控制质量、信息透明度、盈余波动性是分析师预测准确度与分歧度的重要影响因素。因此我们推测，上市方式同样可以通过内部控制质量、信息透明度、盈余波动性三条潜在理论路径影响分析师预测的准确度与分歧度。首先，由于借壳上市公司在内部控制方面整体劣于IPO 上市公司，导致其会计信息的可信度更低，这增加了分析师的预测误差，扩大了其预测离散程度；
其次，针对信息披露与盈余质量而言，借壳上市公司比IPO 公司的信息不对称程度更高，私有信息与公共信息的精度更低，且盈余质量更差，这也将导致分析师盈余预测准确度下降，分歧度上升；
最后，借壳上市公司的业绩持续性更差，盈余波动性更大，这给分析师的预测带来更大难度，降低了其盈余预测准确度，并扩大了不同分析师之间的预测分歧度。根据以上分析，本文提出假设H2 和假设H3：
H2：相比于IPO 上市公司，分析师对借壳上市公司的盈余预测准确度更低。
H3：相比于IPO 上市公司，分析师对借壳上市公司的盈余预测分歧度更高。
（一）样本选择与数据来源
本文使用的主要数据来自国泰安（CSMAR）数据库，内部控制指数来自DIB 控制与风险管理数据库。本文初始样本筛选过程如下：（1）选取2007−2018 年沪深两市A 股市场主板与中小板借壳上市公司和IPO 公司为初始样本，同时结合变量构建的需要，选取每家公司自上市后一年至2019 年12 月31 日的相关数据；
（2）由于金融保险类上市公司会计制度和财务特征的特殊性，剔除金融保险行业的上市公司样本；
（3）剔除ST、PT 类公司样本；
（4）剔除已经退市的公司样本。
为控制样本自选择可能带来的内生性问题，本文借鉴Brown 等（2010）的研究思路，在初始样本的基础上，遵循行业一致、上市年份相近、资产规模相当的标准为借壳上市公司寻找了与之匹配的IPO 公司，最终获得样本463 家，其中借壳上市公司259 家，IPO 公司204 家(1)某些行业只有借壳上市公司，无IPO 公司（Q、S 行业），或由于中国资本市场IPO 暂停，同年度只有借壳上市公司而没有IPO 公司。行业分类参考证监会行业分类标准，且由于按照行业一致、上市年份相近、资产规模相当的标准，部分借壳上市公司并未匹配到较好的IPO 公司，故删去未成功配对的借壳上市公司。因此，借壳上市公司共有271 家，配对样本中有259 家。。同时，本文借鉴Rosenbaum 和Rubin（1983）所提出的倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，即PSM），在前述初始样本的基础上，通过一阶段Logit 回归计算倾向性得分，并为借壳上市公司匹配得分最为接近的IPO 公司。在后续的回归分析中，本文将分别使用全样本、手工配对样本与PSM 样本进行三重检验，以减少内生性问题带来的影响，提高研究结论的可靠性。
（二）计量模型和研究变量
1.PSM 一阶段回归模型
在PSM 一阶段回归中，本文结合公司上市的影响因素、借壳上市公司与IPO 公司存在的普遍差异，采用如下Logit 回归模型计算倾向性得分，并为借壳上市公司匹配得分最为接近的IPO 公司。
由于中国存在IPO 暂停期，在IPO 暂停期及其前后选择借壳上市的企业会相应有所增加，因此，本文模型中控制了反映IPO 暂停的哑变量Ipostop，如果当年IPO 暂停超过一个季度则Ipostop取值为1，否则为0。SA指数=−0.737×Size+0.043×Size2−0.04×Age，以衡量融资约束情况；
Tobinq为托宾Q，Tobinq=（总市值+总负债）/总资产，以衡量市场时机；
ROE衡量盈利能力，Leverage衡量资产负债率，Size衡量企业规模。
2.上市方式影响分析师预测行为基准回归模型
本文借鉴白晓宇（2009）的研究方法，建立计量模型，采用多元回归模型（2）检验假设H1−假设H3，以探究上市方式对分析师关注度、盈余预测准确度以及盈余预测分歧度的影响。
模型（2）中，被解释变量分别为分析师关注度（Number）、分析师预测准确度 （Ferr）、分析师预测分歧度（Dispersion）。分析师关注度（Number）采用发布每股收益预测的分析师机构数量作为分析师跟踪数量的替代变量，且不重复计数（张军华，2012），并作对数化处理。分析师预测准确度（Ferr）采用全部券商最新一次预测值的平均值与该公司实际每股收益的误差来衡量（周开国等，2014），预测误差越大，盈余预测准确度越低。分析师预测分歧度（Dispersion）采用所有券商对某公司一年内最新一次预测的标准差来衡量（白晓宇，2009）。
模型（2）中，解释变量为上市方式（RM），当公司为借壳上市公司时RM取值为1，为IPO 公司时取值为0。控制变量方面，本文综合国内外现有研究中普遍认同的分析师预测行为的影响因素，模型（2）中主要包括：盈余波动性（Volatility）、股权集中度 （Top1）、公司规模（Size）、财务杠杆（Leverage）、企业盈利能力（ROE）、亏损虚拟变量 （Loss）、EPS 变化方向（Decl）、是否由“四大”审计（BIG4）、内部控制质量（DIB）、上市年限（Age）、账面市值比（BM）、托宾Q 值（Tobinq）、信息透明度（EQ）。
其中，本文参考Dechow 和Dichev（2002）、何熙琼和尹长萍（2018）等的研究，采用DD 模型计算的盈余质量来衡量信息透明度（EQ）。DD 模型将盈余质量定义为营运资本应计利润转换为经营现金流量的程度。本文分行业、分年度进行回归得到残差，残差绝对值越大，表明盈余质量越差，即信息透明度越差，具体计算公式如模型（3）所示：
其中，ΔWCi,t表示营运资本变化，即企业i第t年与第t−1 年间（存货变化+应收账款变化+其他流动资产变化−应付税款变化−应付账款变化）/当期平均总资产；
CFOi,t−1、CFOi,t和CFOi,t+1分别表示企业i第t−1 年、第t年和第t+1 年经营现金流量与当期平均总资产的比值。模型（3）还控制了年度固定效应和行业固定效应。表1给出了基准回归模型中主要变量的定义及具体计算方式。
表1 变量定义
（一）描述性统计分析
从表2Panel A 可以看出，样本中每家上市企业分析师跟踪数量（Number）均值为7 家（e2.071−1≈7）；
企业的盈余预测准确度（Ferr）和分歧度（Dispersion）的均值为0.694 和0.283。本文分别对借壳上市公司与IPO 公司的分析师跟踪行为进行了全样本的均值差异T 检验与中位数差异Wilcoxon 秩和检验，从表2 Panel B 可以看出，分析师对借壳上市公司的关注度显著低于IPO 公司，预测误差与预测分歧度则高于IPO 公司，这与预期结果一致。
表2 描述性统计分析
（二）回归结果分析
表3 报告了PSM 前后的样本平衡性检验结果。可以看出，在PSM 之前，实验组样本和控制组样本间配对变量大多存在显著差异；
经过配对后，借壳上市公司和IPO 公司在企业规模、融资约束等公司特征等方面基本无统计学意义上的显著差异，且样本总体均值偏差在统计上也无显著差异。这说明经由PSM 一阶段回归所取得的配对样本能较好地控制其他财务特征的差异对回归结果的影响。
基于全样本、手工配对样本与PSM 样本，本文将分别检验上市方式对分析师关注度、预测准确度与预测分歧度的影响。
表3 PSM 样本平衡性检验结果
首先，针对分析师关注度的结果显示，在三组样本中，RM对Number的回归系数分别为−0.283、−0.285、−0.274，且均在1%的水平上显著（见表4）。这表明相比于IPO 公司，分析师对借壳上市公司关注度更低，支持了本文假设H1。其余控制变量回归结果显示：公司规模越大、盈利能力越强、托宾Q 值越高以及内部控制质量越好的公司越能够吸引分析师跟踪；
股权集中度越高、财务杠杆越高、账面市值比越高以及上市时间越长的公司其分析师跟踪数量越少；
分析师对于上一年度亏损的公司关注度也更低。
其次，针对预测准确度的回归结果显示：在控制了其余变量之后，三个样本中的RM系数分别为0.259、0.190、0.236，且至少在10%的水平上显著（见表5）。这支持了假设H2，表明相比于IPO 上市公司，分析师对借壳上市公司盈余预测的误差更大、准确度更低；
回归结果还表明，盈利能力较好以及账面市值比较高时，分析师预测误差更小，预测准确度更高；
当上一年亏损、每股收益较上一年降低时，分析师的预测变得困难，预测准确性随之降低。
最后，针对预测分歧度的回归结果显示：在全样本、手工配对样本以及PSM 样本中，RM系数为0.038、0.064、0.039，且至少10%的水平上显著（见表6）。这说明分析师对借壳上市公司进行盈余预测时，确实存在更大的意见分歧，这支持了本文假设H3。其他控制变量的回归结果则表明，当盈利能力较强时，分析师预测会更加一致；
而当企业拥有较高的盈余波动性、更高的财务杆杠率、更高的托宾Q 值以及上一年度公司亏损或每股收益较上年降低时，分析师的预测分歧度更高。
表4 上市方式对分析师关注度影响的回归结果
表5 上市方式对分析师预测准确度影响的回归结果
（一）机制检验：内部控制质量
已有研究发现借壳上市公司比IPO 公司更容易出现并隐藏内部控制缺陷（吴从锋等，2011；
佟岩等，2019），这可能是借壳上市公司与IPO 公司在分析师预测行为方面存在差异的主要原因。为验证这一作用路径，本文借鉴温忠麟等（2004）的中介效应检验方法，以内部控制质量为中介变量，采用中介效应模型进行实证检验。具体检验模型如下所示，其中Controls代表的主要控制变量与模型（2）一致：
表7 报告了基于PSM 样本的中介效应检验结果(2)本文只列示了基于PSM 样本的中介效应检验，基于全样本与手工配对样本的结果与PSM 结果结论一致未列示，资料备索。。其中，针对分析师关注度的回归结果列示在Panel A 中。列 （1）不包含内部控制质量（DIB），结果显示RM对分析师关注度（Number）的系数为−0.282，且在1%的水平上显著，表明借壳上市公司的分析师关注度更低；
列 （2）显示了上市方式对内部控制的影响，其中RM的系数为−0.028，且在1%的水平上显著，表明相比于IPO公司，借壳上市公司的内部控制质量更低；
列（3）将内部控制质量（DIB）纳为中介变量，结果显示RM的回归系数仍在1%的水平上显著，但程度相比于列（1）有所减弱。进一步的Sobel 检验显示z 值为−3.690，且在1%的水平上显著，这验证了内部控制的中介效应，说明上市方式的确可以通过内部控制质量影响分析师关注度。
表7 的Panel B 和Panel C分别检验了内部控制质量在分析师预测准确度与分歧度模型中的中介效应。结果显示，在将内部控制质量（DIB）作为中介变量纳入回归后，RM对预测准确度与分歧度的影响程度均有所下降。对于分析师预测误差（Ferr），Sobel 检验的z 值为3.669，且在1%的水平上显著；
而对于分析师预测分歧度（Dispersion），Sobel 检验的z 值为2.261，且在5%的水平上显著。这表明由于借壳上市公司内部控制质量更低，增加了分析师预测难度，从而降低了分析师预测准确度、增加了其预测分歧度，验证了内部控制质量的中介效应(3)在假设提出的过程中，本文认为内部控制质量、信息透明度、盈余波动性均是上市方式影响分析师预测行为的潜在作用机制，但实际分析过程中只有内部控制质量在三组模型中全部通过了中介效应检验。。
表6 上市方式对分析师预测分歧度影响的回归结果
（二）上市方式、IPO 提速与分析师预测行为
自2016 年实施IPO 新规以来，A 股市场IPO 发行速度持续加快。尤其是自2016 年11 月开始，A 股IPO 更是实现了一周一批次的发行速度，IPO 逐渐常态化。IPO 提速后，分析师在短时间内需要面临更多的新增IPO 公司，在注意力有限的前提下，其对每家IPO 公司的注意力将更加分散，进而可能导致提速后分析师对IPO 公司的关注度降低，同时预测准确度下降、预测分歧度升高。
为检验上市方式与分析师预测行为之间关系是否受IPO 提速影响，本文基于PSM 方法展开研究，将2016 年及之前上市的公司作为“IPO 提速前”样本，将2016 年之后上市的公司作为“IPO 提速后”样本，分组对模型（2）重新进行回归。表8 的回归结果显示，在IPO 提速前，分析师对借壳上市公司的关注度比IPO 公司更低，同时预测准确度更低、分歧度更大；
而在IPO 提速后，分析师对两类公司的关注度并无显著差异，但IPO 公司的分析师预测准确度反而更低，分歧度则更高。因此，若以借壳上市公司作为参照，可以看出随着IPO 提速，分析师并没有很好地适应市场变化，从而负向影响了其对新增IPO 公司的预测准确度，同时不同分析师在IPO 提速后的分歧度也更高。
表7 内部控制质量中介效应检验
（三）上市方式、上市时间与分析师预测行为
上述基础回归结果表明，分析师对借壳上市公司与IPO 公司在关注度、预测准确度和预测分歧度方面的确存在差异，但上述差异是一直存在还是会随着上市时间的推移和企业日趋成熟而逐渐消失？本文基于PSM 研究方法，以公司上市年限Age作为衡量标准，将大于等于Age中位数的公司划分为上市时间较长组，将小于此中位数的公司划分为上市时间较短组，并分组回归检验上市方式对分析师预测行为的影响是否会受到公司上市年限的影响。考虑到IPO 提速前后上市方式对分析师预测行为的影响可能有所不同，且IPO 提速后可以进行分析的时段只有2 年，不足以按上市时间再进行区分，因此，本文只针对IPO 提速前的样本进一步展开分析。主要实证结果如表9 所示。
表8 IPO 提速前后上市方式对分析师预测行为影响的对比分析
表9 上市年限对上市方式与分析师预测行为之间关系的调节作用检验
首先，RM对关注度（Number）的系数在两组中均为负，且组间无显著差异（组间系数差异的p 值为0.160，不显著），意味着上市方式对于分析师关注度的影响并不因上市时间的长短而改变，分析师对借壳上市公司的低关注度是持续存在的；
其次，针对预测准确度（Ferr）与分歧度（Dispersion），RM的系数在上市时间较短组显著为正，在上市时间较长组中则不显著，这说明RM对分析师预测准确度和分歧度产生的影响主要产生在上市后的短期内，而随着时间的推移，借壳上市公司的信息劣势逐渐缩小，借壳上市公司与IPO 公司在分析师预测行为上的差异也逐渐消失。
（四）借壳上市前后分析师预测行为变化分析
资本市场上的“壳公司”往往是一些面临财务困境、经营状况不佳的企业。在借壳上市的过程中，“壳公司”被注入了大量优质资产，主营业务范围通常会发生变更，公司短期股票收益率与股权结构等往往也会随之变化。在企业“脱胎换骨”的过程中，是否吸引了更多分析师关注？为分析借壳上市前后企业的分析师关注行为变化情况，本文选取企业在借壳上市前后5 年的数据，通过构建模型（7）进行实证检验。其中，模型因变量分别为分析师关注度（Number）、预测准确度（Ferr）和预测分歧度（Dispersion）；
自变量List为借壳上市标志，借壳上市当年及以后年份取1，否则为0，主要控制变量与模型（2）一致。
对于借壳上市前后的公司样本进行均值差异T 检验与中位数差异Wilcoxon 秩和检验的结果列示在表10 Panel A 中，可以发现企业在借壳上市之后，分析师跟踪人数显著增加，同时预测误差与预测分歧度均显著降低。模型（7）的回归结果报告在表10 的Panel B 中，可以发现在借壳上市之后，借壳上市标志变量（List）对关注度 （Number）的系数为0.149，且在10%的水平上显著，这表明借壳上市确实吸引了更多分析师对其进行跟踪；
但分析师预测准确度（Ferr）与预测分歧度（Dispersion）却并没有显著变化，说明分析师预测的准确度和分歧度并没有在借壳上市之后显著改善。
表10 借壳上市前后分析师预测行为的变化情况
本文利用2007−2019 年中国借壳上市公司与IPO 公司的财务数据，运用全样本、手工配对样本、PSM 样本实证检验了上市方式与分析师预测行为之间的关系。结果显示：（1）相比于IPO 公司，分析师对借壳上市公司的关注度更低，且盈余预测的准确度更低、分歧度更高；
（2）进一步的机制检验表明，内部控制质量是上市方式影响分析师预测行为的重要中介机制；
（3）IPO 提速与常态化对上市方式与分析师预测行为之间的关系产生了影响，在IPO 提速后，随着更多IPO 公司出现在市场上造成分析师注意力分散，借壳上市公司与IPO 公司在分析师关注度方面不再存在显著差异，分析师对新增IPO 公司的预测准确度（分歧度）甚至低（高）于借壳上市公司；
（4）借壳上市公司与IPO 公司在分析师关注方面的差异不随上市时间发生变化，但两类企业在分析师预测准确度与分歧度方面的差异会随着上市时间的增加而逐渐弥合；
（5）针对借壳公司而言，企业在借壳上市前后分析师跟踪数量显著增加，但预测准确度、分歧度却未发生显著变化。
本文的研究结论对投资者、分析师与证券市场监管者等均具有一定启示意义：
第一，投资者在对企业投资时，应结合企业上市方式进行考虑，由于分析师对借壳上市公司的预测准确度更低、分歧度更高，因此在采纳分析师对借壳上市公司的投资意见时应更为谨慎。
第二，分析师在进行盈余预测时，应充分考虑企业的上市方式，重视对借壳上市公司相关信息的搜集与确认，进一步提升预测准确度。
第三，IPO 常态化与注册制改革为分析师预测提出了更高的要求，分析师应当避免IPO 数量增加带来的注意力分散，保证预测质量。
第四，借壳上市公司应重视提升内部控制质量，从内部机制出发缩小自身与IPO 公司在分析师预测方面的劣势。
第五，证券监管者应该加强对借壳上市公司的监管，2020 年3 月新出台的《证券法》全面提升了IPO 信息披露要求，但对借壳上市公司信息披露的要求则略显滞后，证券监管部门应重视出台相应法规，注重提升借壳上市公司的会计信息透明度及信息披露质量，促使其与IPO 公司保持一致。
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