信息含量、機(jī)構(gòu)投資者與股價(jià)同步性——來(lái)自股票增發(fā)市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

李志生 朱雯君

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院，湖北 武漢 430073）

一、引言

增發(fā)新股（公開增發(fā)和定向增發(fā)）是上市公司股權(quán)再融資的重要方式，我國(guó)增發(fā)新股的認(rèn)購(gòu)價(jià)格相對(duì)于增發(fā)前一日的市價(jià)往往存在較高的折價(jià)。已有研究對(duì)增發(fā)折價(jià)產(chǎn)生的原因存在多種解釋，比較有影響的有監(jiān)督成本假說(shuō)［1］、信息不對(duì)稱假說(shuō)［2］、控制權(quán)假說(shuō)［3］［4］和期限補(bǔ)償假說(shuō)［5］等。經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示對(duì)機(jī)構(gòu)投資者定向增發(fā)的發(fā)行價(jià)格最高，而對(duì)控股股東定向增發(fā)的發(fā)行價(jià)格最低，對(duì)于我國(guó)增發(fā)折價(jià)現(xiàn)象的研究較集中于探討定向增發(fā)對(duì)象身份區(qū)別導(dǎo)致的同股不同價(jià)的原因［6］。

股價(jià)同步性是衡量市場(chǎng)、行業(yè)和公司之間股價(jià)聯(lián)動(dòng)的指標(biāo)，反映該股票所含總風(fēng)險(xiǎn)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)所占的比例，其通常使用個(gè)股收益對(duì)修正指數(shù)模型回歸得到的R2來(lái)衡量［2］。已有的相關(guān)研究認(rèn)為，股價(jià)同步性與證券市場(chǎng)信息效率之間存在關(guān)聯(lián)，對(duì)于這種關(guān)聯(lián)，理論界存在信息效率說(shuō)（股價(jià)同步性與信息效率負(fù)相關(guān)）和噪聲說(shuō)（股價(jià)同步性與信息效率正相關(guān)）兩種截然相反的觀點(diǎn)。信息效率說(shuō)認(rèn)為在噪聲較少的市場(chǎng)環(huán)境中股價(jià)能夠迅速并充分地反映企業(yè)特質(zhì)信息，信息不透明將導(dǎo)致公司個(gè)體信息進(jìn)入股票價(jià)格的含量減少［7］，股價(jià)個(gè)體性波動(dòng)程度減弱、同步性上升［8］。對(duì)于不同市場(chǎng)的研究和對(duì)同一個(gè)市場(chǎng)內(nèi)部的研究都發(fā)現(xiàn)，股價(jià)同步性越低的公司，股價(jià)中反映了更多有關(guān)未來(lái)盈余的信息，股價(jià)的信息含量越高，股票回報(bào)對(duì)公司未來(lái)基本面的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)［9］［10］。噪聲說(shuō)則認(rèn)為在噪聲較多的市場(chǎng)中，信息透明度的提高將降低公司未來(lái)發(fā)展的不確定性，減弱噪聲對(duì)股票價(jià)格的影響，提高股價(jià)同步性，股價(jià)同步性正向地反映股票市場(chǎng)信息效率［11］。研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)證券市場(chǎng)的股價(jià)同步性在世界范圍內(nèi)較高［9］，但隨著制度建設(shè)的完善［12］，中國(guó)證券市場(chǎng)股價(jià)波動(dòng)同步性有減弱的趨勢(shì)，股票價(jià)格反映出的公司特質(zhì)信息越來(lái)越豐富。對(duì)于我國(guó)數(shù)據(jù)的研究多認(rèn)為我國(guó)股市價(jià)格在較大程度上受噪聲影響［13］，股票市場(chǎng)中股價(jià)同步性與信息效率 的正向關(guān)系得到大量文獻(xiàn)的支持［2］［14］［15］［16］。機(jī)構(gòu)投資者在信息上的優(yōu)勢(shì)使其具有更加理性的價(jià)值判斷［17］，在股價(jià)同步性正向地反映股票市場(chǎng)信息效率的大環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者的參與能夠提高股票市場(chǎng)的定價(jià)效率。

本文把已有的關(guān)于二級(jí)市場(chǎng)同步性與信息效率的研究、機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于市場(chǎng)信息效率影響的研究以及增發(fā)市場(chǎng)折價(jià)原因的研究結(jié)合起來(lái)，豐富了關(guān)于股價(jià)同步性、信息效率與機(jī)構(gòu)投資者作用的研究。從股市信息效率的研究角度來(lái)看，本文將針對(duì)信息效率的研究從以往的基于交易市場(chǎng)擴(kuò)展到了增發(fā)市場(chǎng)，證實(shí)了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)增發(fā)市場(chǎng)信息效率的促進(jìn)作用，使股市信息效率已有文獻(xiàn)的研究對(duì)象得到了擴(kuò)展。就增發(fā)市場(chǎng)折價(jià)現(xiàn)象的研究而言，以往的研究多側(cè)重于面向關(guān)聯(lián)股東的定向增發(fā)對(duì)上市公司控制權(quán)、股東利益輸送等方面的影響，以及試圖解讀不同身份的股東適用不同折價(jià)率現(xiàn)象的原因［6］。本文著力于非關(guān)聯(lián)的重要參與人——機(jī)構(gòu)投資者對(duì)折價(jià)程度的影響，對(duì)增發(fā)折價(jià)現(xiàn)象內(nèi)在原因的考察做了進(jìn)一步的擴(kuò)展。本文的研究在完善股價(jià)同步性、信息效率相關(guān)研究的同時(shí)，肯定了機(jī)構(gòu)投資者改進(jìn)增發(fā)市場(chǎng)信息效率的積極作用，為培育機(jī)構(gòu)投資者、提高定價(jià)效率補(bǔ)充了增發(fā)市場(chǎng)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，該證據(jù)對(duì)投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)也有一定的參考價(jià)值，為國(guó)家扶持機(jī)構(gòu)投資者發(fā)展的政策提供進(jìn)一步的支持①。

二、理論分析與研究假設(shè)

理論上，有效市場(chǎng)的股票價(jià)格包含了所有特質(zhì)信息，股票價(jià)格不受噪聲影響，股價(jià)同步性負(fù)向反應(yīng)股票市場(chǎng)的信息效率，然而作為一個(gè)新興市場(chǎng)，中國(guó)股票市場(chǎng)監(jiān)管效率較低、配套法規(guī)不盡完善、投機(jī)氛圍濃重［18］，政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)和長(zhǎng)期實(shí)行的股權(quán)分置制度在一定程度上扭曲了股票市場(chǎng)內(nèi)在的定價(jià)功能。研究表明，增加股票價(jià)格信息含量的行為可以降低增發(fā)折價(jià)程度［2］［19］。根據(jù)理論模型和實(shí)證證據(jù)，我們認(rèn)為中國(guó)股市屬于噪聲較大的市場(chǎng)，股價(jià)同步性與信息不對(duì)稱程度正相關(guān)、與信息效率負(fù)相關(guān)，參照以往研究［10］［11］［12］［13］［19］［20］，本文 使用股價(jià)同步性作為股票市場(chǎng)信息效率的衡量指標(biāo)。由此，考察信息效率對(duì)增發(fā)折價(jià)的影響即可通過(guò)股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率的關(guān)系來(lái)表達(dá)。本文支持增發(fā)折價(jià)現(xiàn)象是由信息不對(duì)稱、信息效率低引起的觀點(diǎn)，認(rèn)為信息不對(duì)稱的程度越大，增發(fā)的折價(jià)程度越高，據(jù)此提出假設(shè)1：

H1：增發(fā)折價(jià)率與股價(jià)同步性負(fù)相關(guān)。

機(jī)構(gòu)投資者是股票市場(chǎng)的重要投資主體，一般認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者相對(duì)于散戶而言具有更強(qiáng)的信息解讀能力［17］。機(jī)構(gòu)投資者的專業(yè)技能和資金優(yōu)勢(shì)使其具有更加理性的投資行為，其發(fā)展壯大對(duì)于中國(guó)股票市場(chǎng)有效性的提高起到了重要作用，投資者的參與可減輕信息不對(duì)稱，降低股價(jià)波動(dòng)性，增加股價(jià)信息含量。本文認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者具有信息發(fā)現(xiàn)的功能并履行了外部監(jiān)督的職責(zé)，那么機(jī)構(gòu)投資者的參與將降低股價(jià)中噪音的比例，據(jù)此提出假設(shè)2：

H2：增發(fā)折價(jià)率與股價(jià)同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系隨著機(jī)構(gòu)投資者持股比例的增加而減弱。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2006～2012年間實(shí)施新股增發(fā)的A 股主板上市公司為研究樣本，并對(duì)樣本按照如下原則進(jìn)行了篩選：（1）剔除原有A、B股增發(fā)A 股的公司，因?yàn)锽股與A 股的計(jì)價(jià)貨幣種類不同；（2）剔除上市時(shí)間不足1年的增發(fā)樣本，以排除重復(fù)的股權(quán)再融資造成的影響；（3）剔除金融類公司樣本；（4）剔除發(fā)行日前后因停牌導(dǎo)致交易數(shù)據(jù)不足的樣本；（5）剔除變量缺失的樣本。為了避免極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量分別按照1%和99%進(jìn)行縮尾處理，最終得到680家公司共計(jì)882個(gè)增發(fā)樣本。本文所使用的增發(fā)數(shù)據(jù)來(lái)自于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，其他交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等來(lái)自于CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.因變量

采用如下兩種方法度量增發(fā)折價(jià)：（1）增發(fā)發(fā)行前一日收盤價(jià)格與實(shí)際增發(fā)價(jià)格之差除以發(fā)行前一日收盤價(jià)格（discount1）；（2）增發(fā)發(fā)行當(dāng)日收盤價(jià)格與實(shí)際增發(fā)價(jià)格之差除以發(fā)行當(dāng)日收盤價(jià)格（discount2）。

其中，p1代表增發(fā)發(fā)行前一日的股票收盤價(jià)，p0代表定向增發(fā)發(fā)行價(jià)格，pc代表增發(fā)發(fā)行當(dāng)日收盤價(jià)格。值得指出的是，對(duì)于增發(fā)折扣discount有不同的度量公式，其本質(zhì)的差別在于計(jì)算發(fā)行折扣時(shí)采用的參照股票價(jià)格日期的不同。章衛(wèi)東、李德忠（2008）和鄭琦（2008）均采用增發(fā)股票董事預(yù)案宣告日作為計(jì)算發(fā)行折扣的參照日期［5］［6］，但該參照日期價(jià)格是說(shuō)明發(fā)行公司決定發(fā)行時(shí)的讓利程度，認(rèn)購(gòu)對(duì)象真正獲得的折讓程度只有在發(fā)行日（認(rèn)購(gòu)日）才能被準(zhǔn)確度量。

2.自變量

（1）股價(jià)同步性Syn。本文借鑒Chan（2014）和Durnev（2003）中的方法衡量股價(jià)同步性［2］［8］：首先，對(duì)于每一個(gè)新股增發(fā)樣本，本文在發(fā)行日［-270，-20］窗口內(nèi)估計(jì)模型（1）來(lái)計(jì)算個(gè)股R2：

其中，ri，t為股票i第t天的日收益率，rm，t為第t天的市場(chǎng)收益率，rI，t為行業(yè)I第t天的日收益率（剔除股票i），行業(yè)分類采用中國(guó)證監(jiān)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)②，市場(chǎng)收益率和行業(yè)收益率均按照流通市值加權(quán)。為保證R2的穩(wěn)健可靠，本文剔除了估計(jì)窗口內(nèi)交易數(shù)據(jù)不足100天的收益率樣本和同行業(yè)內(nèi)公司數(shù)量小于4的收益率樣本。然后，按照式（2）對(duì)R2進(jìn)行對(duì)數(shù)變換使之符合正態(tài)分布要求，得到衡量股價(jià)同步性的指標(biāo)Syn：

（2）機(jī)構(gòu)持股比例Inst。由于中國(guó)股票市場(chǎng)存在股權(quán)分置問(wèn)題，非流通股不參與二級(jí)市場(chǎng)流通，因此，本文使用定向增發(fā)前一個(gè)季度機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)量與流通股數(shù)量之比來(lái)衡量機(jī)構(gòu)投資者持股比例。本文的機(jī)構(gòu)投資者含義與Wind數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的定義一致，包括基金、券商理財(cái)產(chǎn)品、QFII、保險(xiǎn)公司、社?；?、企業(yè)年金、信托公司等。

3.控制變量

根據(jù)已有文獻(xiàn)，本文還控制了公司規(guī)模、股價(jià)波動(dòng)性、增發(fā)價(jià)格、增發(fā)規(guī)模、增發(fā)比例、增發(fā)前超額收益、增發(fā)類型（公開增發(fā)為1，否則為0）等可能影響增發(fā)折價(jià)率的因素。變量具體說(shuō)明如下：（1）公司規(guī)模（Ln（Size）），為增發(fā)發(fā)行日期前一個(gè)季度公司總資產(chǎn)（百萬(wàn)元）的自然對(duì)數(shù)。國(guó)外的研究認(rèn)為，規(guī)?？勺鳛楹饬啃畔⒉粚?duì)稱程度的指標(biāo)，公司的規(guī)模越大，市場(chǎng)上關(guān)于該公司的信息越多，信息不對(duì)稱程度越低［7］。（2）公司杠桿率（Leverage），衡量公司質(zhì)量的重要指標(biāo)，為發(fā)行日期前一個(gè)季度公司總負(fù)債占總資產(chǎn)的比例。由于杠桿率越高，公司不確定性越大［12］，因此預(yù)計(jì)該變量與增發(fā)折價(jià)率成正比。（3）市賬比（MB Ratio），衡量信息不對(duì)稱程度的指標(biāo)，為發(fā)行日期前一個(gè)季末股票收盤價(jià)格與每股凈資產(chǎn)之比。該數(shù)值越大，表明公司價(jià)值中商譽(yù)等無(wú)形資產(chǎn)的占比越高，衡量公司價(jià)值越困難，信息不對(duì)稱程度越高，因此預(yù)計(jì)該變量與增發(fā)折價(jià)成正比。（4）股價(jià)波動(dòng)性（Volatility），用增發(fā)發(fā)行日［-270，-20］時(shí)間窗口內(nèi)個(gè)股收益率的標(biāo)準(zhǔn)差取對(duì)數(shù)來(lái)衡量，增發(fā)前股價(jià)波動(dòng)越劇烈，公司不確定性越強(qiáng)，相應(yīng)的增發(fā)折扣也應(yīng)當(dāng)越高，因此我們預(yù)計(jì)波動(dòng)性變量與增發(fā)折價(jià)率成正比。（5）增發(fā)規(guī)模（Ln（Proc）），以募集資金（百萬(wàn)元）的自然對(duì)數(shù)表示，由于規(guī)模效應(yīng)的存在，發(fā)行規(guī)模越大，在規(guī)模上所需的信息成本就越低，因此可以預(yù)計(jì)該變量與增發(fā)折價(jià)率成反比。（6）增發(fā)比例（Fraction），以增發(fā)股票數(shù)量占增發(fā)后股票數(shù)量的比例來(lái)衡量，新增發(fā)的股票代表了公司潛在的投資機(jī)會(huì)，該比值越大，則表明公司未來(lái)投資機(jī)會(huì)相對(duì)于已有投資的比例越大，公司的不確定性越高，相應(yīng)要求的折價(jià)也就更高，因此可以預(yù)計(jì)該變量與增發(fā)折價(jià)率成正比。（7）增發(fā)類型（SEO）。自從2006年5月《上市公司證券發(fā)行管理辦法》出臺(tái)后，上市公司的定向增發(fā)實(shí)行的是“同價(jià)認(rèn)購(gòu)”的發(fā)行方式，即無(wú)論是控股股東還是其他特定對(duì)象都實(shí)行相同認(rèn)購(gòu)價(jià)格，但2007年9月23日中國(guó)證監(jiān)會(huì)發(fā)布的《上市公司非公開發(fā)行股票實(shí)施細(xì)則》規(guī)定，在同一次定向增發(fā)中，公司針對(duì)控股股東發(fā)行股票和針對(duì)機(jī)構(gòu)投資者發(fā)行股票，可以采用不同的定價(jià)原則，從此有了同股不同價(jià)的現(xiàn)象。那么不同的鎖定期和同股不同價(jià)的情況決定了大股東相比機(jī)構(gòu)投資者要求更大的折扣［6］。由于存在私募發(fā)行的折扣率要比公開增發(fā)新股高的現(xiàn)象［7］，為控制公開增發(fā)和定向增發(fā)的差異，本文定義虛擬變量SEO，若增發(fā)類型為公開增發(fā)，取值為1，否則取值為0。

除了上述因素之外，本文還分別用年度虛擬變量（Year）和行業(yè)虛擬變量（Industry）對(duì)年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)進(jìn)行控制，為確保結(jié)果穩(wěn)健，本文對(duì)所有連續(xù)型變量在1%和99%的水平進(jìn)行了縮尾處理。

（三）模型設(shè)定

根據(jù)前述分析，我們參考Chan（2014）采用普通最小二乘法和Tobit回歸，引入模型（3）驗(yàn)證假設(shè)1；引入模型（4）納入機(jī)構(gòu)投資者持股比例和股價(jià)同步性與機(jī)構(gòu)投資者持股比例交互項(xiàng)檢驗(yàn)假設(shè)2。

根據(jù)假設(shè)1，公司股價(jià)同步性越高，股價(jià)中的信息含量越高，增發(fā)折價(jià)率越低，因此預(yù)計(jì)Syn的回歸系數(shù)β1 顯著為負(fù)；根據(jù)假設(shè)2，股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系隨著機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提高而逐步減弱，預(yù)計(jì)交互項(xiàng)Syn×Inst的回歸系數(shù)β3 顯著為正。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從表1中可以發(fā)現(xiàn)，樣本公司增發(fā)價(jià)格相對(duì)于發(fā)行前一個(gè)交易日和發(fā)行當(dāng)日收盤價(jià)的折扣分別為19.5%和19.6%，與Hertzel、Smith（1993）的研究樣本總體折價(jià)率20.14%、Barclay等（2007）的研究樣本折價(jià)率18.7%接近，低于何賢杰和朱紅軍（2009）30.7%、俞靜和徐斌（2009）29.55%的折扣水平，這主要是由于2009年以來(lái)，增發(fā)折價(jià)率一直在下降。圖1是增發(fā)折價(jià)率分布年度走勢(shì)圖，列出了樣本期內(nèi)每一年增發(fā)折價(jià)率的均值和中位數(shù)的水平，平均來(lái)看，增發(fā)折價(jià)水平在2007年達(dá)到最高35.28%，2008年下跌至8.52%，2009年回升27.72%，隨后逐年降低，到2012年增發(fā)折價(jià)率已經(jīng)接近0。此外增發(fā)折價(jià)最高達(dá)到81%，最低增發(fā)溢價(jià)則達(dá)到79.6%；樣本公司中增發(fā)規(guī)模最大為1254856.2萬(wàn)元，最小13143.4萬(wàn)元，平均規(guī)模為152907.8萬(wàn)元；增發(fā)新股占比最大為78.5%，最小僅為0.025%，平均增發(fā)比例為21.3%，表明樣本公司間的發(fā)行特征差別很大。公司規(guī)模最大為1397.58億元，最小僅為2151萬(wàn)元；資產(chǎn)負(fù)債率最高達(dá)到150%，最低僅為4%，平均為57%；市賬比最大接近21倍，最小為-2.1，表明增發(fā)樣本公司差異也很大。R2的平均值為43.2%，遠(yuǎn)高于Morck（2000）和Jin、Myers（2006）中報(bào)告的絕大多數(shù)國(guó)家R2，最大值和最小值分別為76.3%和8.1%；同步性指標(biāo)Syn由R2轉(zhuǎn)換而來(lái)，最小值為-2.43，最大值為1.17，表明不同公司的同步性也存在差異。樣本公司機(jī)構(gòu)持股比例平均為37%，遠(yuǎn)高于周林潔（2014）、王亞平等（2009）中所有A 股公司的機(jī)構(gòu)投資者持股比例（6.2%和12.3%），這是由于增發(fā)市場(chǎng)與二級(jí)市場(chǎng)不同，絕大多數(shù)的股東身份是大股東或者機(jī)構(gòu)投資者，尤其是在定向增發(fā)中，證監(jiān)會(huì)《上市公司證券發(fā)行管理辦法》規(guī)定定向增發(fā)新股的發(fā)行對(duì)象不能超過(guò)10家，這就決定了定向增發(fā)只能面向機(jī)構(gòu)投資者發(fā)行。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì) （單位：百萬(wàn)元）

圖1 增發(fā)折價(jià)率年度走勢(shì)圖

圖2報(bào)告了樣本公司增發(fā)折價(jià)率的頻數(shù)分布圖，橫軸表示發(fā)行折扣的范圍，縱軸表示發(fā)行公司的數(shù)量。整體來(lái)看，折價(jià)發(fā)行仍然是增發(fā)市場(chǎng)上的普遍現(xiàn)象，發(fā)行價(jià)格低于前一日收盤價(jià)格的共計(jì)771個(gè)，占整個(gè)樣本的87.4%。還可以看出樣本公司折價(jià)率分布并不均勻，主要集中在10%～60%范圍內(nèi)，其中10%～30%最多，溢價(jià)發(fā)行的樣本比例很少。參考Chan（2014）的做法，除了使用普通最小二乘法（OLS）回歸，本文也采用了Tobit模型進(jìn)行回歸，并將所有折價(jià)率小于0的樣本設(shè)定為0。

（二）多元回歸結(jié)果分析

1.股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)

表2報(bào)告了模型（3）的回歸結(jié)果，1～2列使用OLS模型，3～4列使用Tobit模型，每一回歸方法下都報(bào)告了兩種Discount指標(biāo)的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果十分一致，股價(jià)同步性Syn的回歸系數(shù)為負(fù)，并且在1%的水平下顯著。表明從整個(gè)研究樣本來(lái)看，增發(fā)前公司股價(jià)同步性越高，增發(fā)折價(jià)率越低，符合我國(guó)股市定價(jià)受噪聲影響較為嚴(yán)重的預(yù)計(jì)［15］［16］，股價(jià)同步性正向反應(yīng)市場(chǎng)信息效率，支持研究假設(shè)1。控制變量的符號(hào)基本與預(yù)期相符，其中衡量信息不對(duì)稱程度的代理變量公司規(guī)模、股價(jià)波動(dòng)、增發(fā)比例和市賬比與增發(fā)折價(jià)率顯著正相關(guān)，增發(fā)規(guī)模與增發(fā)折價(jià)率顯著負(fù)相關(guān)，表明信息不對(duì)稱程度越高，增發(fā)折價(jià)越大。Leverage的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明負(fù)債比例越低的公司，增發(fā)折價(jià)反而越高。此外，SEO 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明公開增發(fā)的折價(jià)水平低于定向增發(fā)。

圖2 增發(fā)折價(jià)率頻數(shù)分布直方圖

表2 多元回歸分析——股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率

2.機(jī)構(gòu)持股的影響

我們?cè)谀Ｐ停?）中加入機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Inst）及其與股價(jià)同步性的交互項(xiàng)Syn×Inst，考察機(jī)構(gòu)持股比例對(duì)股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率負(fù)相關(guān)關(guān)系的影響，表3報(bào)告了相應(yīng)的回歸結(jié)果③。與表2類似，1～2列為OLS模型結(jié)果，3～4列為Tobit模型結(jié)果。股價(jià)同步性Syn的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，交互項(xiàng)Syn×Inst的回歸系數(shù)顯著為正，并且在5%的水平上顯著，表明增發(fā)折價(jià)率與股價(jià)同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系隨著機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提高而逐漸降低，意味著我國(guó)機(jī)構(gòu)投資者能夠提高股票增發(fā)市場(chǎng)的定價(jià)效率?？刂谱兞康姆?hào)和顯著性與表2中完全一致，此處不再贅述。

表3 多元回歸分析——機(jī)構(gòu)持股、股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率

綜合表2和表3的結(jié)果，可以看出股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而且這一關(guān)系隨著機(jī)構(gòu)持股比例的提高而逐漸減弱。表明在我國(guó)，較低的股價(jià)同步性意味著更多的噪聲交易，隨著股票異質(zhì)性波動(dòng)的降低，股價(jià)同步性提高，信息效率也相應(yīng)提升。股價(jià)信息效率的提高有助于降低增發(fā)市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，這一效果在機(jī)構(gòu)持股比例較高的時(shí)候更為顯著。

3.將同步性進(jìn)一步分解

從模型（1）可以看出，本文中使用的同步性指標(biāo)（Syn）是將個(gè)股收益率對(duì)市場(chǎng)收益率和行業(yè)收益率回歸得到，因此可以將同步性指標(biāo)分為兩個(gè)部分：一是市場(chǎng)因素，二是行業(yè)因素。在這一部分，本文將進(jìn)一步從市場(chǎng)和行業(yè)兩個(gè)層面對(duì)股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)的關(guān)系以及機(jī)構(gòu)持股對(duì)其的作用進(jìn)行分析。首先，我們估計(jì)如下單因素市場(chǎng)模型，計(jì)算得到市場(chǎng)R2＿M(jìn)：

然后利用模型（1）得到的R2和R2＿M(jìn) 作差計(jì)算得到行業(yè)R2＿Ind。最后對(duì)R2＿M(jìn) 和R2＿Ind進(jìn)行對(duì)數(shù)變換得到市場(chǎng)層面和行業(yè)層面的股價(jià)同步性指標(biāo)Ln（R2＿M(jìn)）和Ln（R2＿I）。我們將這兩個(gè)指標(biāo)替換模型（3）和模型（4）中的同步性變量Syn，重新進(jìn)行回歸，同樣采用了OLS模型和Tobit模型兩種方法，結(jié)果如表4所示。結(jié)果顯示：Ln（R2＿M(jìn)）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，而Ln（R2＿I）的回歸系數(shù)并不顯著；交互項(xiàng)Ln（R2＿M(jìn)）×Inst的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正，Ln（R2＿I）×Inst在OLS回歸下并不顯著，在Tobit回歸下顯著性水平也只有10%。這表明，在兩類股價(jià)同步性因素中，市場(chǎng)同步性占主導(dǎo)地位。未報(bào)告的結(jié)果顯示，模型（5）計(jì)算得到的單變量市場(chǎng)模型R2的樣本均值為0.376，占模型（1）中雙因素市場(chǎng)模型R2的87.14%（=0.376／0.432），也可以說(shuō)明Ln（R2＿M(jìn)）的主導(dǎo)地位。個(gè)股收益率與市場(chǎng)收益率的同步性與增發(fā)折價(jià)率顯著負(fù)相關(guān)，與行業(yè)收益率的同步性與增發(fā)折價(jià)率之間并無(wú)顯著關(guān)系；對(duì)應(yīng)的，機(jī)構(gòu)投資者交易向市場(chǎng)提供了更多有效的市場(chǎng)層面消息而不是行業(yè)層面消息。

表4 多元回歸分析——分解同步性與增發(fā)折價(jià)率

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證研究結(jié)論的可靠性，本文還從如下幾個(gè)方面進(jìn)行了穩(wěn)健性測(cè)試。首先，我們考察了異常值對(duì)結(jié)論可靠性的影響?？紤]到市賬比小于1或者資產(chǎn)負(fù)債率大于1 的公司股價(jià)表現(xiàn)可能存在異常，剔除31個(gè)對(duì)應(yīng)樣本，重新進(jìn)行回歸，主要回歸結(jié)果并未發(fā)生本質(zhì)變化。

其次，“同股不同價(jià)”是我國(guó)增發(fā)市場(chǎng)的獨(dú)有特性之一，俞靜和徐斌（2009）的研究結(jié)果表明，“同次發(fā)行同股不同價(jià)”導(dǎo)致大股東發(fā)行折扣顯著低于機(jī)構(gòu)投資者折扣。為排除這一因素的影響，我們剔除46個(gè)對(duì)應(yīng)樣本，重新回歸，主要回歸結(jié)果也未發(fā)生本質(zhì)變化。

此外，本文還參考Piotroski和Roulstone（2004）的做法，改變股價(jià)同步性的計(jì)算方法，在模型（1）中加入市場(chǎng)收益和行業(yè)收益率的一期滯后，重新估計(jì)R2并計(jì)算同步性，重新進(jìn)行回歸，研究結(jié)果未發(fā)生改變。為了控制市場(chǎng)行情變化以及投資者情緒的影響，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肱Ｐ苁刑摂M變量Bull和投資者情緒變量，重新回歸，投資者情緒指標(biāo)和牛市指標(biāo)回歸系數(shù)均顯著為正，表明市場(chǎng)行情上揚(yáng)、投資者情緒高漲時(shí)增發(fā)折價(jià)更高，控制這些因素之后，股價(jià)同步性及其與機(jī)構(gòu)持股比例交互項(xiàng)的回歸系數(shù)依然未發(fā)生本質(zhì)改變④⑤。

最后，本文還將研究樣本進(jìn)一步分為定向增發(fā)樣本和公開增發(fā)樣本兩類，重新對(duì)本文的主要模型進(jìn)行了回歸分析，非公開增發(fā)樣本的結(jié)果與全樣本結(jié)果一致，而公開增發(fā)樣本內(nèi)股價(jià)同步性系數(shù)并不顯著。這表明前述股價(jià)同步性與增發(fā)折價(jià)率的負(fù)向關(guān)系主要存在于定向增發(fā)中，當(dāng)然這也可能是由于公開增發(fā)樣本量較少的原因（僅有94個(gè)觀測(cè)值）。

五、結(jié)論

本文通過(guò)對(duì)2006～2012年間882個(gè)增發(fā)樣本的研究，發(fā)現(xiàn)增發(fā)折價(jià)率與股價(jià)同步性負(fù)相關(guān)，較高的增發(fā)折價(jià)率體現(xiàn)了更為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱，但是增發(fā)折價(jià)率與股價(jià)同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系會(huì)隨著機(jī)構(gòu)投資者持股比例的提高而逐漸降低。研究表明，信息不對(duì)稱的存在會(huì)導(dǎo)致知情投資者利用其信息優(yōu)勢(shì)侵害不知情投資者的利益，而不知情投資者則會(huì)因“檸檬問(wèn)題”索要額外的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，這種風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償構(gòu)成了增發(fā)折價(jià)的重要原因，然而機(jī)構(gòu)投資者能夠減輕增發(fā)市場(chǎng)信息不對(duì)稱的狀況，提高定價(jià)效率。該結(jié)論在排除市賬比、資產(chǎn)負(fù)債率和有同股不同價(jià)現(xiàn)象的異常值之后未發(fā)生變化?？紤]市場(chǎng)行情變化及投資者情緒等因素后的結(jié)論依然穩(wěn)健。

本文把已有的關(guān)于二級(jí)市場(chǎng)同步性與信息效率的研究、機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于市場(chǎng)信息效率影響的研究以及增發(fā)市場(chǎng)折價(jià)原因的研究結(jié)合起來(lái)，豐富了關(guān)于股價(jià)同步性、信息效率與機(jī)構(gòu)投資者作用在增發(fā)市場(chǎng)的研究，對(duì)已有文獻(xiàn)的研究對(duì)象進(jìn)行了擴(kuò)展，為增發(fā)市場(chǎng)受信息不對(duì)稱制約呈現(xiàn)出較低信息效率提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并驗(yàn)證了減輕信息不對(duì)稱的一個(gè)有效途徑，證實(shí)了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)增發(fā)市場(chǎng)信息效率的促進(jìn)作用，檢驗(yàn)出機(jī)構(gòu)投資者提高信息效率的主要來(lái)源是市場(chǎng)層面的信息。本文的研究在完善和豐富了股價(jià)同步性、信息效率相關(guān)研究的同時(shí)，對(duì)投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)也有一定的參考價(jià)值，為進(jìn)一步扶持和鼓勵(lì)機(jī)構(gòu)投資者的成長(zhǎng)壯大提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

機(jī)構(gòu)投資者是股票市場(chǎng)的重要投資主體，可起到減輕信息不對(duì)稱、降低股價(jià)波動(dòng)性和增加股價(jià)信息含量等作用，其發(fā)展壯大對(duì)于中國(guó)股票市場(chǎng)有效性的提高起到了重要作用，本文結(jié)論支持機(jī)構(gòu)投資者具有信息發(fā)現(xiàn)的功能并履行了外部監(jiān)督的職責(zé)，繼續(xù)培育和壯大機(jī)構(gòu)投資者可為我國(guó)證券市場(chǎng)的健康發(fā)展提供有力的幫助。

注釋：

①有關(guān)國(guó)家扶植機(jī)構(gòu)投資者的最新政策詳見(jiàn)2014年1月31日國(guó)務(wù)院以國(guó)發(fā)〔2004〕3號(hào)文印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)資本市場(chǎng)改革開放和穩(wěn)定發(fā)展的若干意見(jiàn)》。

②由于制造業(yè)（證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類代碼C）涉及公司眾多，其中子行業(yè)之間存在較大差異，本文進(jìn)一步將制造業(yè)分為10個(gè)子行業(yè)（證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類代碼分別為C0，C1，……，C9），最終樣本共涵蓋20個(gè)行業(yè)。

③為了避免多重共線性問(wèn)題，本文對(duì)所有的交互項(xiàng)進(jìn)行了中心化（Mean-center）處理。

④借鑒已有研究（俞靜和徐斌，2009），根據(jù)上證指數(shù)走勢(shì)，本文將2006年1月至2007年10月、2009年1月至2009年12月進(jìn)行定向增發(fā)的樣本歸為“牛市組”，Bull取值為1，其余增發(fā)樣本取值為0，列報(bào)的結(jié)果顯示“牛市組”樣本共計(jì)319 個(gè)，占全部樣本的36.17%。

⑤投資者情緒采用增發(fā)當(dāng)月IPO 首日收益率（IPO＿Return）、增發(fā)當(dāng)月IPO 規(guī)模（IPO＿Proceeds）和增發(fā)當(dāng)月?lián)Q手率（Turnover）。IPO 首日收益率用增發(fā)當(dāng)月所有IPO 上市首日收益率的算數(shù)平均值衡量；IPO 規(guī)模用增發(fā)當(dāng)月IPO 發(fā)行募集資金總額的平均值衡量；換手率用增發(fā)當(dāng)月市場(chǎng)成交量與市場(chǎng)流通股股數(shù)的比例衡量。

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