中国金融市场中姓名巧合相似性引发的偏袒现象：文化差异下的独特影响与市场启示

为探究偶然姓名相似性在不同文化背景下对金融分析师判断的影响，研究人员以中国金融市场为对象开展研究。结果发现中国分析师与公司高管姓氏相同时会发布过度乐观的盈利预测，且罕见姓氏影响更强。该研究揭示文化因素在其中的作用，对市场监管有重要意义。

　　在金融市场的舞台上，分析师的判断犹如指挥棒，指引着巨额资金的流向。过往研究发现，个体间的偶然相似性会影响专业判断，在美国金融领域，首席执行官（CEO）与证券分析师之间的姓名相似性会引发偏袒，促使更准确的盈利预测，这背后可能隐藏着不公平的私人信息披露。然而，大部分相关研究仅基于美国数据，在不同文化背景下，社会价值观塑造着人际交往，这种偶然相似性的影响是否会有所不同呢？中国有着独特的文化背景，姓氏承载着丰富的社会和文化内涵，在这样的环境中，偶然的姓名相似性又会如何影响金融分析师的判断呢？带着这些疑问，中国人民大学、牛津大学赛德商学院以及南开大学的研究人员展开了深入研究，其研究成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员为了深入探究这一现象，采用了多种关键技术方法。数据主要来源于中国股票市场与会计研究数据库（CSMAR），涵盖 2011 - 2019 年公司基本面、分析师预测报告和实地调研记录。通过计算相对预测准确性（RFA）和预测乐观度（ROPT）衡量分析师预测情况，设置姓氏匹配等自变量，并控制多种因素进行回归分析。同时，开展了一项线上实验，招募中美两国参与者，对比不同文化背景下对姓氏匹配的反应。

下面来看具体的研究结果：

1. 分析师与公司高管互动后过度乐观的预测：研究假设中国分析师对偶然姓名相似性的反应与美国不同，可能导致误判而非减少信息不对称。通过分析参与同一公司实地调研的分析师预测差异，控制多种固定效应，结果表明与公司高管姓氏相同的分析师预测准确性显著降低、乐观度显著提高。例如，在表 1 中，姓氏匹配这一变量对预测准确性（RFA）的影响系数在两种规格下分别为 - 1.4***（t = - 9.27，p = 0.00）和 - 0.36***（t = - 24.49，p = 0.00），对预测乐观度（ROPT）的影响系数分别为 0.40**（t = 2.12，p = 0.03）和 0.31***（t = 18.39，p = 0.00），这说明姓氏匹配会使分析师预测的相对误差增加，相对乐观度提高 30% 以上。
2. 与 CEO 姓氏相同的分析师过度乐观的预测：放宽实地调研中面对面互动的条件，将分析范围扩大到所有分析师及其预测报告。重新定义自变量为分析师与所覆盖公司 CEO 姓氏是否相同，进行线性回归并控制多种因素。结果显示，与 CEO 姓氏相同的分析师预测准确性虽无显著差异，但乐观度显著提高，如在表 2 中，两种规格下预测乐观度（ROPT）的影响系数分别为 0.0069*（t = 1.84，p = 0.06）和 0.0074**（t = 2.04，p = 0.04），表明仅姓氏相同就能使分析师的相对乐观度提高约 0.7%。
3. 罕见姓氏的更强影响：研究发现，分析师与高管共享罕见姓氏时，对预测的影响更为显著。将主要自变量分为常见姓氏匹配和罕见姓氏匹配两个指标变量进行分析，如在表 3 中，共享罕见姓氏使预测乐观度增加的幅度大于常见姓氏（0.70*** vs. 0.36*，p = 0.03；0.45*** vs. 0.31***，p < 0.01），这表明罕见姓氏的巧合更能增强分析师与高管之间的感知联系，从而导致更乐观的盈利预测。
4. 自我选择问题：为排除公司只回应可能发布乐观预测的分析师的访问请求，以及分析师自我选择覆盖某些公司的可能性，研究人员进行分析。结果发现，姓氏匹配的分析师在公司实地调研中的出现概率与其他分析师无系统差异，访问分析师的属性也不因是否与公司代表姓氏相同而有显著差异，说明研究结果并非由姓氏排序导致，而是偶然的姓氏匹配。

研究结论和讨论部分具有重要意义。该研究揭示了中国文化中像 Mianzi（面子）这样的特定价值观对金融分析师预测的影响，凸显了文化背景在塑造偶然相似性影响方面的关键作用，体现了中国专业决策与西方强调自主性规范的差异。在学术研究方面，为分析师盈利预测研究提供新视角，验证了面对面互动中偶然姓氏匹配引发的偏袒偏差对金融信息准确性的影响。从政策角度看，为监管机构和金融机构提供启示，需要制定鼓励分析师与企业互动透明、客观的政策框架，培养对隐性偏见的认识，采取如团队分析公司等措施，减少个人偏见影响，提高金融分析的准确性和可靠性，促进金融行业更稳健、可信地发展，更好地服务所有市场参与者。