【摘要】以2016 ～ 2023年沪深A股上市公司数据为研究样本， 利用双重差分模型实证检验新《证券法》的实施对分析师预测行为的影响。研究结果显示： 新《证券法》的实施能够有效降低分析师预测偏差， 且主要降低分析师乐观预测偏差。在经过一系列稳健性检验后， 上述结论仍然成立。机制检验表明， 新《证券法》的实施通过提升上市公司信息披露质量， 显著增强了分析师预测准确性。异质性分析发现， 新《证券法》对审计质量低、 媒体监督强以及处于法治水平较低区域公司的分析师预测准确性的提升效果尤为明显。本文从分析师视角进行研究， 为新《证券法》的实施效果提供了证据， 为政府进一步优化资本市场信息环境提供了理论基础与实践参考。
【关键词】新《证券法》；信息披露；分析师盈余预测；乐观偏差
【中图分类号】F832" " " 【文献标识码】A" " " 【文章编号】1004-0994（2025）07-0122-7
一、 引言
党的二十大报告首次将全面依法治国作为专章进行论述和专门部署， 强调全面依法治国是国家治理的一场深刻革命， 提出在法治轨道上全面建设社会主义现代化国家。在社会主义现代化建设的宏伟蓝图中， 资本市场扮演着筹集资本、 优化资源配置、 促进经济结构转型与产业升级的关键角色， 其高质量发展离不开法治的保驾护航。《证券法》作为资本市场法律架构的基石， 其出台和实施极大地促进了我国资本市场的稳健前行。我国第一部《证券法》于1998年首次颁布， 标志着资本市场法制建设迈入一个崭新的历史阶段， 此后， 该法律历经三次修正与一次全面修订， 不断为证券市场的健康发展注入法律动力。然而， 随着我国资本市场的迅猛发展和改革创新的持续深化， 原有《证券法》的部分内容逐渐与新市场环境脱节， 诸如宜华生活科技股份有限公司虚增利润、 康美药业财务造假等信息披露违规事件层出不穷， 法律更新迫在眉睫。为切实维护国家金融管理体系的安全稳定， 第十三届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议审议并通过了《证券法》的第二次重大修订（修订后的《证券法》简称“新《证券法》”）， 并于2020年3月1日起施行。本次《证券法》的修订着重强化了对信息披露的要求， 并专设“信息披露”章节。此外， 还显著加大了对违法违规行为的惩处力度， 是我国资本市场监管立法的又一里程碑事件。
分析师作为资本市场上联结上市公司与投资者的重要信息枢纽， 兼具信息接收者和传播者的双重角色， 其工作不仅限于深入解析上市公司披露的各类信息， 更在于为投资者提供精准的盈余预测及专业的投资决策建议。准确的预测信息对于缓解上市公司与投资者之间的信息不对称、 提高资源配置效率具有深远意义。然而， 分析师预测准确性往往受制于市场环境的信息透明度， 当分析师依据低质量信息进行分析和预测时， 可能会向市场传递有偏差的预测， 进而误导投资者做出错误的投资决策， 最终损害投资者利益。因此， 构建良好的市场信息环境对于分析师做出准确预测至关重要。新《证券法》作为保障我国资本市场健康发展的基础性法律， 致力于建立更加透明、 开放的市场环境， 那么该法律是否能够对分析师预测行为产生正面效应， 提升其预测准确性？若确实存在积极影响， 其背后的作用机制又是什么？这种影响在不同情境下是否会表现出差异性？这些问题亟待进行深入的探讨与研究。
基于以上分析， 本文以2016 ～ 2023年沪深A股上市公司数据为样本， 实证检验新《证券法》的实施对分析师预测准确性的影响及其作用机制。相比于以往的研究， 本文的边际贡献主要体现在以下三个方面： 第一， 丰富了新《证券法》实施经济后果的研究。《证券法》作为资本市场的基本大法， 对于维护市场健康、 促进市场稳定具有不可替代的作用。此次《证券法》修订的规模之大、 影响之深引起了社会各界的广泛关注。本文从分析师视角出发， 深入分析新《证券法》实施对分析师预测行为的影响， 并进一步将预测偏差细分为乐观和悲观两个维度， 以更全面地理解新《证券法》实施对资本市场生态环境的积极影响， 并为未来政策制定和市场监管提供有力的理论支持与实践参考。第二， 从立法角度进一步扩充了分析师预测的影响因素。以往文献主要关注分析师个人特征和公司层面特征对盈余预测准确性的影响， 而较少探讨宏观法律环境变化带来的影响。本文从新《证券法》实施的角度出发， 为提升分析师预测质量提供了新的思路和经验证据， 拓宽了分析师预测影响因素的研究范围。第三， 本文通过深入剖析不同情境下新《证券法》实施对分析师预测准确性的异质性影响， 证实了新《证券法》能有效弥补其他外部治理机制的不足， 同时还明确指出“非行政性”监督主体能与新《证券法》发挥协同作用， 共同提升资本市场的治理效能。这一发现为后续更有效地发挥法律效能提供了宝贵的实证参考。
二、 文献综述
（一） 分析师预测准确性影响因素相关研究
分析师是资本市场重要的信息中介， 对提高市场资源配置效率起到重要的推动作用。现有文献基于不同视角对分析师预测准确性的影响因素进行了探究： ①分析师个人特征。分析师预测准确性受个人能力、 经验的影响。明星分析师相比非明星分析师能做出更准确的预测（Leone和Wu，2007）。性别也是影响分析师预测准确性的一大因素， 男性分析师相比女性分析师会做出更乐观的预测， 而女性分析师的预测准确度则更高（翟淑萍和袁克丽，2019）。②公司特征。中小股东参与公司治理越积极（马永强和陈伟忠，2024）、 内部控制质量越高（董望等，2017）、 信息披露质量越高， 分析师预测就越准确。此外， 当公司审计委员会具备会计专长（王守海等，2021）、 审计质量较好（宁哲和高欣，2021）时， 分析师预测准确性更高。③外部环境方面。国家审计（王美英等，2021）、 新收入准则（徐经长等，2022）、 “沪港通”政策的实施通过提升信息披露质量提高了分析师预测准确性（郭阳生等，2018）， 而宏观经济政策不确定性的加大使分析师预测偏差、 分歧度和乐观偏差增大（戴泽伟和杨兵，2020）。
（二） 新《证券法》实施经济后果的相关研究
2019年通过的新《证券法》是《证券法》的第二次修订版， 学者们从不同角度出发， 探寻新《证券法》实施的经济后果。首先， 新《证券法》加大了对上市公司管理层和独立董事等违规行为的处罚力度， 提高了公司信息透明度（孙洁和王梓臣，2023）， 进而抑制了企业避税行为（王雪，2024）， 降低了公司债券信用利差（甄红线和李佳，2024）、 股价崩盘风险（叶建华等，2023）， 同时也增大了独立董事辞职的可能性（李娜等，2022）。其次， 新《证券法》打破了以前的核准制， 全面推行注册制改革， 将审核权力下放至证券交易所， 压实了中介机构责任， 由市场对公司做出选择， 强化了保荐人专业能力的重要性（罗进辉等，2023）， 提高了上市公司融资效率（沈红波等，2024）， 缓解了中小企业的融资约束。同时， 随着会计师事务所的责任加重， 审计定价和审计质量都得到提高（张岩和吴芳，2024）。最后， 新《证券法》还确立了特别代表人诉讼制度， 加大了对投资者权益的保护（徐文鸣，2022）， 还有效降低了诉讼人的诉讼成本， 并相应地增加了被诉公司败诉的风险及其所需承担的赔偿金额。
新《证券法》进一步明确了上市公司及注册会计师的责任范围， 现有研究成果也证实了新《证券法》对这些关键市场主体的直接治理效应。然而， 这种治理效应能否对其他市场参与者产生溢出影响， 尚需进一步探究。尽管有文献涉及分析师这一主体， 但在研究过程中却未能将分析师的预测偏差细化为乐观与悲观两种类型分别考察， 这无疑限制了研究的深度和广度。同时， 新《证券法》的实施作为资本市场的一次重大革新， 能否弥补其他外部治理机制的不足， 以及如何通过协同机制最大化地发挥新《证券法》的效能， 这些问题同样亟待解决。鉴于此， 本文研究新《证券法》实施对分析师预测准确性的影响， 并深入探究不同情境下新《证券法》的实施效果， 以期为充分发挥新《证券法》的治理效应提供有价值的策略与建议。
三、 理论分析与研究假设
分析师作为资本市场的重要信息中介， 通过搜集信息并对各方面信息进行加工、 解释， 最终向各利益相关者传递相关企业的盈余预测信息。分析师预测准确性是其拥有信息质量的增函数， 根据分析师所获信息来源的不同可以将其拥有的信息分为公共信息和私有信息。相比于私有信息， 分析师更加依赖市场上的公共信息（林晚发等，2020）， 其中， 上市公司信息披露是分析师进行预测时不可或缺的重要公共信息来源。信息披露质量与分析师预测准确性之间存在着正向关联， 即上市公司信息披露质量越高， 分析师预测越准确。此次出台的新《证券法》从多个维度强化了对信息披露的要求， 加大了对信息披露违规的处罚力度， 从而为分析师的预测行为构建了更加优越的信息生态环境。
首先， 新《证券法》通过加大上市公司信息披露违规的法律成本， 有效提高了上市公司的信息披露质量。一方面， 新《证券法》的修订， 在信息披露规范方面实现了显著的强化与升级。新法将“信息披露”独立成章， 要求信息披露内容必须详尽、 准确且完整， 涵盖了公司的财务状况、 经营成果、 股权结构、 重大合同、 关联交易等多个维度。同时， 强调了信息披露的及时性和持续性， 确保上市公司在面临重大事件或变化时， 能够迅速、 准确地履行信息披露义务， 有效缓解信息不对称。另一方面， 新《证券法》的实施显著提高了上市公司信息披露的违规成本。新《证券法》在加大对财务造假、 违规信息披露的行政处罚力度的基础上， 进一步完善了民事赔偿制度。新《证券法》将上市公司和相关责任人的信息披露造假行为的上限处罚额度分别提升到1000万元和500万元， 同时还引入独立董事在重大信息披露违规中的连带责任机制。如果独立董事不能证明自身无过错， 则要承担连带责任， 故独立董事为了规避潜在的高风险， 会更加积极地履行对公司信息披露的监督职责。此外， 新《证券法》还引入了适应我国国情的特别代表人诉讼制度， 规定投资者保护机构可以作为诉讼代表人， 依法为受害投资者提起民事损害赔偿诉讼， 显著降低了投资者的诉讼成本。当投资者因为低质量的信息而遭受损失时， 更容易通过“法律武器”捍卫自己的权利， 上市公司一旦败诉， 将面临巨额的民事赔偿， 因此， 上市公司的违规信息披露行为将受到有效震慑。新《证券法》大幅压缩了上市公司的盈余管理空间， 极大地提升了上市公司信息披露的质量与透明度。这为分析师提供了更为精确、 可靠的信息来源， 使其预测工作建立在更加坚实和准确的基础之上， 从而使分析师盈余预测准确性得以提升。
其次， 新《证券法》通过强化审计的信息鉴证提升了上市公司的信息披露质量。新法实施后： 一方面， 将对未能勤勉尽责的会计师事务所的处罚金额提高到业务收入的10倍， 同时将对相关责任人员的罚款上限提高到200万元； 另一方面， 特别代表人诉讼制度的引入提升了会计师事务所面临的诉讼风险， 且对于因未尽勤勉义务而给投资者带来损失的会计师事务所， 新《证券法》要求其与委托人共同承担赔偿责任。这一责任体系的强化， 无疑加大了审计师的执业压力， 倒逼中介机构在执业过程中更加坚守独立性原则， 以更为审慎的态度履行监督职责， 从而促进企业信息披露标准的提升， 为分析师预测提供更加准确的信息源。
综上， 新《证券法》的出台与实施， 显著提升了上市公司信息披露质量。更加真实完整的企业信息能够减少分析师获取信息的误差， 更为精准地评估企业的真实状况， 并据此做出更准确的预测。由此本文提出假设：
H1： 新《证券法》的实施促进了分析师预测准确性的提高。
在有效的资本市场中， 如果分析师在进行盈余预测时能够考虑所有信息并进行无偏估计， 那么其发布的盈余预测值将围绕实际盈余值呈现正态分布（王守海等，2021）。但我国资本市场发展尚不完善， 上市公司信息透明度较低。上市公司管理层往往具有正向盈余管理动机， 并会对信息披露进行粉饰。此外， 管理层还会选择隐藏坏消息、 强调好消息， 如果此时分析师过于依赖公开信息进行盈余预测， 这种误导性披露会使分析师出现乐观预测偏差。相反， 如果分析师做出悲观预测， 表明分析师已经确切掌握上市公司的负面信息， 出于对投资者的保护， 分析师才做出悲观的预测（王守海等，2021）。因此相对于乐观预测， 当分析师做出悲观预测时其掌握的上市公司信息更为充分。
新《证券法》的实施强化了对信息披露的要求， 同时加大了对各方的处罚力度， 抑制了管理层的选择性披露行为和向上盈余管理行为， 上市公司的信息披露质量和信息透明度均得到了提升。分析师能基于更多数量和更高质量的信息进行盈余预测， 更少地受到上市公司乐观性误导， 减少了乐观预测偏差。但对于分析师的悲观预测而言， 由于其已经掌握上市公司相对充分的信息， 新《证券法》实施后， 上市公司信息披露水平的提升对于分析师悲观预测只能发挥较小的增量作用。基于此， 本文提出假设：
H2： 新《证券法》的实施主要降低了分析师盈余预测的乐观偏差， 对悲观预测偏差没有显著影响。
四、 研究设计
（一） 样本选择与数据来源
本文选取2016 ～ 2023年沪深A股上市公司为研究样本， 分析师盈余预测数据和公司财务数据均来源于国泰安数据库， 为保证研究的准确性， 对样本进行以下处理： ①剔除ST、 ∗ST类公司； ②剔除金融类公司； ③剔除存在缺失值的样本； ④对连续变量进行1%和99%分位上的缩尾处理。最终得到19226个“年度—公司”样本数据。本文运用Stata 16软件对数据进行分析。
（二） 变量定义
1. 被解释变量（FERROR）。本文借鉴马永强和陈伟忠（2024）的研究， 对分析师盈余预测和公司实际盈余数据进行以下处理： 剔除分析师预测公告发布日期晚于公司年报截止日期的数据； 如果同一分析师在一年内对同一家公司发布多份预测， 则只保留分析师对此公司最后一条盈余预测数据； 剔除每股收益和每股预测收益缺失的样本。分析师预测偏差（FERROR）的计算公式如式（1）所示， 其中， AEPS为公司实际盈余， FEPS为分析师盈余预测均值。分析师预测偏差（FERROR）的值越大， 说明分析师预测准确性越低。此外， 如果FEPS大于AEPS， 说明分析师预测存在乐观偏差； 若FEPS小于AEPS， 说明分析师预测存在悲观偏差。
FERRORit=FEPSit-AEPSit/AEPSit （1）
2. 解释变量（Treat×Post）。Post代表时间效应。新《证券法》的实施年份为2020年， 因此， 若样本处于2020年及以后Post取1， 否则Post取0。Treat代表处理效应。本文借鉴Hochberg等（2009）的思路， 根据不同的企业受事件影响大小不同将样本划分为实验组和对照组。新《证券法》设立了信息披露专章， 明确了企业内部责任人、 中介机构的责任， 并加大了对信息披露违规的处罚力度。新《证券法》实施后， 原本信息披露违规的公司预计将受到更大的冲击。本文将企业在新《证券法》实施前三年内是否出现信息披露违规作为划分实验组和对照组的依据。如果企业在新《证券法》实施前三年中出现信息披露违规， 则Treat取1， 否则取0。Treat×Post为新《证券法》实施的交乘项， 其系数反映了新《证券法》实施对分析师预测准确性的影响。
3. 控制变量。本文借鉴马永强和陈伟忠（2024）、 陈德球和徐婷（2024）、 董望等（2017）的研究， 选取以下控制变量： 公司规模（Size）、 财务杠杆（Lev）、 净资产收益率（ROE）、 成长能力（Growth）、 成立时间（FirmAge）、 账面市值比（BM）、 “四大”审计（Big4）、 产权属性（SOE）、 前十大股东持股比（Top10）、 股权制衡度（Fcb）、 是否亏损（Loss）。具体变量定义见表1。
（三） 模型设定
为验证前文假设， 本文构建如下双重差分模型：
FERRORit=β0+β1Treati×Postt+β2Treati+β3Postt+
βiControlsit+ut+vj+εit" " " " " "（2）
其中： Controls为一系列控制变量； u、 v分别表示年份固定效应、 行业固定效应； ε为随机误差项。系数β1反映了新《证券法》实施对分析师预测准确性的影响。
五、 实证分析
（一） 描述性统计
描述性统计结果如表2所示， 被解释变量分析师预测偏差（FERROR）的均值为1.974， 最大值为32.375， 标准差为4.349， 说明分析师对不同上市公司的预测普遍存在较大差异。Treat的均值为0.293， 说明实验组个体占总样本的29.3%。Post的均值为0.495， 说明政策实施后样本占总样本的49.5%。其余变量的统计结果与现有研究相近， 故不再赘述。
（二） 多元回归结果分析
表3报告了新《证券法》的实施对分析师预测准确性的影响， 其中： 第（1）列为未添加控制变量、 未控制行业和年份固定效应的回归结果； 第（2）列为添加了控制变量， 未控制行业和年份固定效应的回归结果； 第（3）列为添加了控制变量， 控制了行业和年份固定效应的回归结果。由表3列（1） ～ （3）的结果可知， 核心解释变量Treat×Post的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明新《证券法》的实施显著提升了分析师预测准确性， 验证了H1。
若分析师对盈余的预测高于公司实际盈余， 说明分析师做出乐观预测， 反之则说明分析师做出悲观预测。表3第（4）列乐观预测样本的回归结果显示， 新《证券法》对分析师乐观预测偏差的系数在1%的水平上显著为负， 而在第（5）列悲观预测样本的回归结果中， 主要解释变量的系数在统计学上并不显著， 且乐观组和悲观组的系数差异在1%的水平上显著， 结果证实了H2， 即新《证券法》主要降低了分析师盈余预测的乐观偏差， 对悲观预测偏差没有显著影响。
六、 稳健性检验
（一） 平行趋势检验
利用双重差分模型进行实证检验的前提条件是满足平行趋势假设， 本文以新《证券法》实施前一年为基准， 分析分析师预测准确性随年度变化的趋势。结果显示（图略）， 在新《证券法》实施之前， 无论是全样本还是乐观预测样本， 实验组与对照组均具有相同趋势， 而在政策实施之后， 实验组和对照组的分析师预测准确性存在显著差异， 且实验组的分析师预测准确性显著高于对照组， 检验结果满足平行趋势假设。
（二） 将政策实施时点更改为法律通过日
本文还将政策作用时点提前到2019年进行稳健性检验。一方面， 有研究表明， 与法律实施日相比， 法律通过日市场也会做出反应， 将法律通过日作为政策时点， 会使研究场景更加干净； 另一方面， 《证券法》是资本市场的根本大法， 本次《证券法》的修订是一次重大修订， 引起了社会各界人士的广泛关注。本文认为， 将新《证券法》正式颁布的年份视为政策实施的基准点， 理应能够得出与前述基本回归分析相类似的结果。鉴于此， 本文对变量Post的设定进行了调整： 对于2019年之前的年份， Post取0， 而对于2019年及之后的年份， Post则取1。回归结果（表略）与前文结论一致。
（三） 安慰剂检验
对于实验组与对照组而言， 除新《证券法》这一因素外， 还可能存在不可观测的、 随时间变化的因素对结果产生干扰。为进一步证实基准回归结果的稳健性， 本文采取随机抽取交乘项的方式进行安慰剂检验。
具体而言， 分别在全部样本和乐观预测样本中随机抽取与真实实验组相同数量的上市公司， 并随机给定政策时点， 生成模拟的新《证券法》虚拟政策变量， 对虚拟的Treat×Post变量进行基准回归并提取其系数， 重复此操作500次。结果显示（图略）， Treat×Post的估计系数值都在0附近， 本文全样本实际系数值以及乐观预测样本实际系数值均显著不同于估计系数值， 证实本文的回归结果稳健。
（四） 倾向得分匹配—双重差分法（PSM-DID）
实验组和对照组的初始条件可能存在差异， 为了使实验组和对照组的个体尽可能相似， 避开选择偏差问题， 本文采用1∶1最近邻匹配方法进行样本匹配。将匹配后的样本放入基准回归模型重新回归， 结果（表略）与前文回归结果相似， 证实回归结果稳健。
（五） 更换分组变量
为了使研究结果更加稳健， 本文继续将样本按照公司是否涉及重大法律诉讼进行分组。当公司涉及重大法律诉讼时， 相较于不涉及法律诉讼的公司面临更大的经营风险和财务风险。新《证券法》对风险较大的企业会产生更大的影响。具体来说， 以企业在新《证券法》实施前三年内是否涉及诉讼作为划分实验组和对照组的依据， 当企业在新《证券法》实施前三年中涉及诉讼时， Treat取1， 否则取0。回归结果（表略）再次证明前文回归结果稳健。
七、 进一步研究
（一） 影响机制分析
在理论分析部分， 本文指出新《证券法》通过提高上市公司信息违规披露成本和强化外部审计监督进而提高上市公司信息披露质量。为了验证上市公司信息披露质量是否在新《证券法》实施提高分析师预测准确性的过程中起到中介作用， 本文参考温忠麟和叶宝娟（2014）的研究， 建立模型（3）检验新《证券法》的实施对信息披露质量的影响， 模型（3）的控制变量同模型（2）。此外， 模型（3）的被解释变量DSCOREit为信息披露质量， 借鉴徐京平等（2023）的研究， 分别采用深交所和上交所上市公司信息披露考评分值来衡量。深交所和上交所所披露的上市公司信息披露考评分值从高到低为A、 B、 C、 D四个等级（优秀、良好、及格、不及格）， 分别将其赋值为4、 3、 2、 1， 数值越大， 表明公司信息披露质量越高。在模型（2）的基础上加入变量DSCOREit， 建立模型（4）， 用来检验中介效应。
DSCOREit=β0+β1Treati×Postt+β2Treati+β3Postt+
βiControlsit+ut+vj+εit" " " " " " " （3）
FERRORit=β0+β1DSCOREit+β2Treati×Postt+
β3Treati+β4Postt+βiControlsit+ut+vj+εit" （4）
中介效应的检验结果如表4所示。表4第（1）、 （2）列是全样本回归结果， 其中第（1）列中Treat×Post的系数（0.1887）与第（2）列中DSCORE的系数（-0.6764）均显著， 且两者乘积的绝对值小于主回归中交乘项的系数（-1.1218）绝对值， 说明信息披露质量起到部分中介作用； 第（3）、 （4）列为运用乐观预测样本的回归结果， 与全样本回归的结果相似。上述结果证明， 新《证券法》通过提升上市公司信息披露质量， 进而提升分析师预测准确性。
（二） 异质性分析
本文主要从法治环境、 审计质量、 媒体监督等角度探讨新《证券法》实施对分析师预测准确性的差异性影响。
1. 法治环境。在法治水平较高的地区， 企业拥有更强的法治观念， 倾向于自觉遵守法律条款， 同时， 司法体系在执行法律方面展现出更高的效率与更大的力度， 使得企业的信息披露行为受到更严格的监督， 企业一旦披露违规信息， 就将受到更为严厉的法律制裁。我国各地区的法治水平有着显著差异， 新《证券法》的实施将有效弥补法治薄弱地区在执法力度不足、 上市公司法治意识欠缺等方面的缺陷， 以一种强制性手段加强对上市公司的约束。基于此， 预计新《证券法》的实施对处于法治环境较差地区公司的增量效应更大。本文以各个上市公司所在地区市场中介组织的发育和法律制度环境评分作为法治水平（Law）的衡量变量， 以法治水平中位数为标准， 将上市公司分为两组， 大于中位数的为高法治水平组， 小于中位数的为低法治水平组。表5报告了法治环境层面横截面检验的回归结果， 结果表明无论是在高法治水平组还是在低法治水平组， 新《证券法》的实施均提高了分析师预测准确性。此外， 在全样本和乐观预测样本中， 高法治水平组的核心解释变量Treat×Post的系数绝对值都低于低法治水平组， 且系数的组间差异显著， 说明法治水平越低， 新《证券法》实施对分析师预测准确性的提升作用越明显。
2. 审计质量。高质量的外部审计能更好地抑制大股东和高管的机会主义动机， 降低上市公司的盈余管理水平， 进而提高上市公司信息透明度。新《证券法》通过提高公司信息披露水平进而提升分析师预测准确性， 由于外部审计质量较高的公司具有更高的信息透明度， 所以新《证券法》对审计质量较差公司的边际作用可能更大。为了证实上述推断， 本文借鉴董小红和孙文祥（2021）的做法， 用实际审计意见与预计发表无保留意见概率偏离程度的负绝对值AQ来衡量审计质量， AQ值越大， 代表审计质量越高。同时， 以各个上市公司审计质量的中位数为标准， 大于中位数的为审计质量高组， 小于中位数的为审计质量低组。回归结果如表6所示， 无论是在全样本还是在乐观预测样本中， 审计质量低组核心解释变量Treat×Post的系数绝对值均大于审计质量高组Treat×Post系数的绝对值， 且组间系数差异均显著， 表明在审计质量较低的企业中， 新《证券法》对分析师预测准确性的提升作用更加明显。
3. 媒体监督。媒体监督是重要的外部治理机制， 能触发舆论监督， 发挥道德约束作用。而且媒体报道还是上市公司公开披露信息的重要补充部分， 能够挖掘、 传递社会舆论和监督信息， 同时将部分私有信息公开化， 为分析师的预测分析工作提供宝贵的信息资源。为检验媒体监督与新《证券法》的实施能否表现为协同效应， 本文参考陈德球和徐婷（2024）的做法， 用负面网络新闻数量（WebNegnews）度量媒体对发行公司的监督水平， 以各个上市公司负面网络新闻数量的中位数为标准， 将样本分为高媒体监督组和低媒体监督组。回归结果如表7所示， 在全样本和乐观预测样本中， 高媒体监督组Treat×Post的系数的绝对值均大于低媒体监督组， 且两者的组间系数差异显著， 证实了媒体监督能够进一步强化新《证券法》对分析师预测准确性的提升作用， 两者表现为协同效应。
八、 研究结论与启示
本文以2016 ～ 2023年A股上市公司数据为样本， 实证检验了新《证券法》实施对分析师预测准确性的影响及其作用机制， 实证结果表明， 新《证券法》的实施显著提高了分析师预测准确性， 且相对于悲观预测偏差， 新《证券法》实施主要降低了分析师乐观预测偏差。上述结论在进行更换政策时点、 更换分组变量、 使用倾向得分匹配—双重差分法等稳健性检验后仍然成立。机制检验结果表明， 新《证券法》实施对分析师预测准确性的积极影响， 主要得益于其显著提升了上市公司的信息披露质量。从内外部治理来说， 新《证券法》对分析师预测准确性的提升作用在法治水平低、 审计质量低以及媒体监督水平较高的企业更加显著。
基于前述研究成果， 本文归纳出以下启示： 对于政府监管部门而言， 新《证券法》通过提高上市公司信息披露质量， 对分析师群体产生积极的溢出效应， 这进一步凸显了信息披露质量在资本市场健康发展中的重要地位。因此， 政府部门可以持续加大新《证券法》的实施力度， 确保其全面、 有效地贯彻执行。同时， 在未来的立法过程中， 政府部门可以更加重视提高上市公司信息披露质量， 以进一步完善资本市场的信息环境。新《证券法》的实施对分析师预测准确性的提升效果受到外部治理机制的调节作用。因此， 监管部门不仅要充分重视利用媒体等外部监管手段， 也需细致权衡上市公司外部治理强度的差异性， 确保法律实施效果的最大化， 为资本市场的蓬勃发展提供坚实有力的保障。对于分析师而言， 随着上市公司信息披露质量的普遍提升， 分析师得以获得更多高质量的公共信息。然而， 这也意味着分析师需要不断提升自己的专业技能， 学习并掌握新的分析方法， 只有这样才能满足新时期资本市场的需求， 在激烈的竞争中占据优势地位。
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