中國上市公司股權集中度對信息不對稱影響

王春峰，?！§?，房振明(天津大學經濟與管理學部，天津300072)

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中國上市公司股權集中度對信息不對稱影響

王春峰，牛斐，房振明
(天津大學經濟與管理學部，天津300072)

摘要:采用中國股票市場2008年至2013年的樣本數據，研究了股權集中度對股票市場信息不對稱程度的影響。通過文獻梳理和理論分析提出假設，進而運用面板回歸進行驗證，發(fā)現信息不對稱和股權集中度存在正相關關系，即股權集中越高的企業(yè)信息不對稱的程度越高，并且股權集中程度對私人信息事件和相對的信息交易量也起到了一定的增長作用。

關鍵詞:股權集中度;信息非對稱;信息交易概率;信息事件

上市公司股權結構一直是公司金融領域的研究熱點，因為在有關公司治理的研究中，股權結構被認為是影響上市公司表現的重要因素之一。股權集中度高的公司，股權集中于少數股東手中，那么他們在管理控制上會有更多的話語權，也因此控股大股東能夠更容易掌握公司各種資源的流向(Claessens，2002)［1］。少數股東掌握較為集中的權利，在公司內部的各種決策中會選擇盡量少披露公司具體信息以掩蓋公司管理層的實際管理行為。而這種內部操縱的管理行為會影響到資產、負債和股東權益的變化，進而會影響到資金流的流向、股票價值和價格的走向。這種掩蓋行為無疑將加劇控股股東和非控股股東及其他股東之間的信息不對稱程度，損害非控股股東等其他小股東和外部投資者的利益，破壞了證券市場的“三公”原則。與此同時，我國A股市場仍然具有“新型+轉軌”的顯著特征，上市公司具有相當多的特殊情況，如部分公司具有國有性質，國有股是中國上市公司所特有，并且法人股在公司股權結構中占有相當大的比例;再有我國的機構投資者發(fā)展較為快速，已然成為資本市場有力的參與者，并且近些年還有所謂的“機構莊家”掩蓋公司決策信息，操縱股價的事件發(fā)生。那么研究我國上市公司的股權分布情況對信息非對稱的影響具有實際意義。

股權集中度過高，中小股東參與公司決策行為會受到限制，利益會受到侵害，而控股股東傾向于采取披露低透明度信息來掩蓋或內部消化公司重大決策行為，這樣高股權集中度會導致信息披露出現問題，可能引發(fā)市場出現較為嚴重的信息不對稱情況。根據市場微觀結構理論模型，在信息不對稱的市場中，交易過程可以看作是傳遞私有信息的一個信號。由此，我們需要一個能夠測度信息交易者和非信息交易者之間信息不對稱程度的指標，也就是信息交易概率(PIN)，來測度我國的上市公司的股權集中度是否會影響交易者之間的信息不對稱。

一、文獻回顧與研究假設

1．文獻回顧

近年來，因為股權結構在公司治理中有基礎性的地位，同時信息披露對眾多投資者的投資決策分析也有至關重要作用，關于股權結構和信息披露等問題的研究逐漸成為資本市場的學術研究熱點。眾多學者主要從股權結構和盈余管理，股權結構和信息披露激勵與質量，國家持股對信息非對稱的影響等方面進行研究。在股權結構與盈余管理方面，Chtourou等(2001)［2］用美國上市公司數據研究發(fā)現公司盈余管理的概率與股權集中程度呈負相關關系。股權結構與信息披露質量方面的研究主要基于代理理論，Morck等(1988)認為企業(yè)內部存在利益協同效應;但是La Porta等(1990)［4］對傳統(tǒng)的代理理論提出了質疑，用全球上市公司數據檢驗得出的結論是股權集中程度越高控股股東持股比例越高，公司的信息披露質量就會越低。還有專家學者檢驗股權結構和管理層主動向大眾披露私人信息之間的管理激勵問題，如Ali等(2007)［5］檢驗了美國標普500的家族企業(yè)與非家族企業(yè)的公司信息披露方面的差異，發(fā)現高股權集中度家族企業(yè)很少主動披露與他們公司的管理規(guī)章相關的信息。Rubin(2007)［6］通過研究美國上市公司的股權集中情況和股票流動性之間的反向關系，而反應流動性的有效價差等指標同時也可以用來反映該公司信息不對稱的程度。Chen等(2008)［7］認為相比較于非家族企業(yè)，家族企業(yè)在關于本企業(yè)前景好的或是壞的信息上都很少主動披露，同時高股權集中度的企業(yè)也同樣很少主動向公眾披露信息。信息披露質量和披露主動性的降低會增強市場上的信息不對稱程度。Anderson等(2009)［8］指出，控股股東因限制信息的披露而使得公司的信息不對稱程度增強。Kim等(2011)［9］發(fā)現，控股股東對管理層的激勵計劃改變了消息披露的不對稱性，有甄別地披露好消息和壞消息。Hae Young Byun等(2011)［10］認為，過度集中的股權會加劇信息不對稱的程度，并以韓國股票市場進行了驗證。孫錚和李增泉等(2005)［11］以中國股權分置改革前，1995—2003年間的上市公司為研究樣本，股價的波動作為股價信息指標，發(fā)現所有權結構對股價信息含量具有顯著的影響。也有學者在國家持股對信息非對稱影響方面進行研究，如Bushman等(2004)［12］認為國家(政府)持股比例較高，國家的財務透明度比較低。Piotroski和Wong(2012)［13］認為，股權集中度高、國家控股的普遍存在等使得包括中國在內的新興市場的公司信息不對稱嚴重。通過上述文獻，我們發(fā)現所有權結構會影響內部人隱藏或有選擇性地披露公司特質信息以謀求個人私利，國有股也偏好低透明度的信息環(huán)境。我國股票市場是一個新興市場，某些上市公司可能存在管理操作不規(guī)范，監(jiān)管不到位，會計信息透明度低等現象，那么我國上市公司股權結構對信息非對稱的實際影響還未得知，而這就是本文要進行研究的主要內容。

2．假設提出

通過比較中外學者的研究樣本及研究結果，發(fā)現我國上市公司的股權集中程度甚為明顯。管理層更多地代表了大股東的利益而非中小股東的利益，大股東在做出決策時更多地考慮自身的利益。新興市場國家公司層面的治理結構特征(包括所有權結構)具有顯著差異，這些差異可能會影響管理層的激勵和約束條件，從而影響公司的信息環(huán)境。中國證券監(jiān)管方在上市公司信息披露、提高財務透明度方面做了很多工作，但是，相比于成熟市場，中國上市公司的透明度較低、信息環(huán)境較差、對中小投資者的保護程度低仍是事實。本文提出假設H1，即

H1:我國股權集中度與信息不對稱的程度正相關。

具體來說，可以認為股權集中度從兩個方面來影響信息不對稱:第一，股權集中度增加了私人信息事件的發(fā)生，由此導致非信息交易者面臨比信息交易者更高的交易風險;第二，如果市場上的交易是由信息交易者作為主導，那么會影響到非信息交易者的交易積極性;同時還會改變他們對公司價值的判斷，因為他們不能夠獲得代表公司真實情況的私人信息。因此，本文提出假設H2，即

H2:股權集中度與私人信息事件的發(fā)生及相對信息交易量比率是正相關關系。

近些年，我國機構投資者的發(fā)展非常迅速，已成為資本市場上的重要參與者。機構投資者作為介于大股東和小股東之間的第三方，在規(guī)模、制度支持和結構設置，尤其是在信息收集和解讀成本上有相較于中小投資者的明顯優(yōu)勢。因此，從理論上講，這些信息和人員方面的優(yōu)勢使機構投資者完全有能力監(jiān)督控制控股股東因為私利而進行的內部信息交易行為。另外，隨著持股數量增加，出于對成本、收益和避免流動性損失的考慮，機構投資者也有動力積極地履行監(jiān)督職能。但是考慮到我國資本市場上行政干預和業(yè)務聯系等情況的存在，我國機構投資者是否能夠起到改善上市公司信息交易的作用還有待考證。因此，本文提出假設H3，即

H3:機構投資對信息交易為負相關影響。

而我國當初建立證券市場的主要原因就是為國有企業(yè)有效融資并轉變市場化制度，就使得我國市場在監(jiān)管環(huán)境，公司所有權結構安排、財務透明度以及投資者結構等方面均為這種功能定位服務。我國的上市公司有一部分是由國有企業(yè)轉變而來，股權主要由政府集中持有，國有股份過大，又沒有對國有資產的約束和監(jiān)督機制，難以形成有效的公司治理結構。國有股和法人股占比重比較大的企業(yè)就會傾向于少披露內部控制相關信息，導致外部信息使用者不能獲得充足的有效決策信息。2005年股改后原來不能流通的國有股和法人股已經可以上市進行流通，但目前來說我國國有股權和法人股權仍占有過大的比例。因此，本文提出假設H4，即

H4:國有股和法人股持股比例與對信息交易為正相關影響。

二、變量選取及樣本選擇

1．變量選取

(1)信息不對稱程度的測度。在信息不對稱情況下，用反映私人信息的信息性交易來度量該交易信息不對稱的程度，這是影響參與者尤其是非知情參與者策略的重要決定因素，但是由于信息性交易無法直接觀測且較難度量，因此早期的研究均采用市場交易中的一些間接指標作為信息交易測度，如買賣價差、成交量和換手率等，但這些間接指標反應的僅僅是信息性交易的一些原因或結果，無法及時準確地對信息性交易進行度量。因此，本文采用Easley等(1996)［14］(EKOP模型)在序貫交易模型基礎上首次提出的信息性交易概率(probability of informed trading，PIN)作為信息交易的直接度量。使用PIN作為信息不對稱指標的另一個重要原因是我們將PIM分解為私人信息事件發(fā)生率和相對信息交易量比率這樣兩個部分，能夠更好地研究股權集中度對信息不對稱的具體影響。

表1　PIN指標計算

(2)股權集中度指標。股權集中度是股份公司的股東因持股比例不同所表現出來的公司股權集中還是分散的數量化指標，既是衡量公司股權分布狀態(tài)的主要指標，也是反映公司股權穩(wěn)定性強弱的重要標志。對股權集中度一般從以下兩個方面考察:

1)股權的絕對集中程度，就是從總量上考察企業(yè)股權的集中與分散程度，通常包括持股人數和股東持股比例。

股東人數，雖然持股人數多不能代表該公司股權結構分散，人數少也不能絕對代表股權集中，但是我們可以認為持股人數越多，發(fā)生內部聯合操縱就越不容易，產生內部交易的可能性就越低，因此本文選取期末股東人數的自然對數作為指標。

股東持股比例，通常為前i位股東持股總數之和占總股本的比重，可以反映公司股權的集中與分散程度，前i位股東持股比例越高股權越集中，持股比例越低股權越分散，本文分別選取了第一大股東持股比例，前5大股東持股比例。

機構持股比例，本文選取機構投資者上市公司前十大股東中機構投資者持股比例之和來反映機構投資者持股的整體情況。因為我國上市公司的股權結構較為集中，前十大股東所持股份占據了公司股份的大部分，并且前十大股東中機構投資者持股數量基本上能夠反映全體機構投資者持股對上市公司的影響，其余機構投資者由于持股數量較小，其影響可以忽略不計。

國有股和法人股持股比例，為國有股和法人股的持股比例之和。

2)股權的相對集中程度，這是從結構上考察股權制衡度，即控股股東與其他非控股股東之間的股權比較，以反映控股股東對企業(yè)的控制力度。本文選取第一大股東與第二大股東持股比例作為指標。股權制衡度越高，表明控股股東對企業(yè)控制程度越強，股權較為集中;反之，股權越分散。

3)控制變量。為了控制公司其他因素可能對信息不對稱造成的影響，本文選取了日收盤價、市值、年收益率、總股數日換手率、收益率標準差作為控制變量。將這些對公司有影響的變量加以控制，可以更好地考察公司股權集中度對公司信息不對稱的影響。

模型變量選取及意義見表2。

據上所述，建立如下模型，即

其中INF代表信息不對稱程度，包含三個指標: PIN，α和ln(μ/ε)。

2．樣本選取及數據來源

本文選取的樣本期間為2008年至2013年，以中證800指數樣本股為樣本，然后按照以下標準進行篩選:剔除A+H股和A+B股的公司樣本，如果公司同時發(fā)行A股、H股或同時發(fā)行A股、B股，則使用某一個市場的數據無法還原其交易的全貌，就不能得出準確的信息交易概率;剔除金融類、保險類和公共事業(yè)類的公司樣本，這類公司在資本結構上與其公司有很大不同;剔除樣本期間ST、PT類的公司樣本，這兩類的公司的漲跌幅度不是正常的10%，且連續(xù)虧損，有炒作現象，影響了正常的信息交易概率的測度;剔除在數據和整理過程中存在重大缺失或極端值的上市公司。本文公司財務數據來自銳思數據庫，股票交易數據來自于國泰安數據庫。

表2　變量及其含義

三、實證結果及分析

1．統(tǒng)計性結果描述

從表3描述性統(tǒng)計結果看，信息交易概率均值近似為0.121，說明公開交易中有將近12%是基于私人信息。信息事件的發(fā)生概率α為27.9%。相對信息交易量比率的自然對數均值為0.019 8，那么μ/ε將近等于1.2，說明知情交易者的交易量是非知情交易者交易量的1.2倍。從股東持股方面來看，第一大股東持股比例最大值達到85%，最小值只有4%，最大值和最小值之間相差20倍，說明我國上市公司中第一大股東持股比例有很大差異，而均值說明每個公司中超過三分之一的股份被一個股東所持有，這無疑增加控股股東在公司信息披露管理上的控制權。從前5大股東持股比例我們可以看到，前5大股東已經有超過半數的控股權利，前五大股東持股比例的最大值和最小值的差異很大，相差將近10倍。Z代表第一大股東與第二大股東所持股份之比，其均值為22，最大值達到353，說明我國上市公司確實存在一股獨大的情況。機構投資者所持股份較少，均值只有0.18，說明我國上市公司機構投資者持股比例普遍偏低。而國有股和法人股所占比例較大，其均值為0.35，最大值為90.19，最小值為0，說明我國各上市公司中國有股和法人股比例有較大差異。

表3　指標統(tǒng)計結果

2．實證結果分析

對所選樣本進行進一步分析，利用Eviews 6.0統(tǒng)計軟件按照前述模型進行面板回歸分析，結果見表4。

通過表4可以看出，在關于信息交易概率的回歸中，如(1)欄所見第一大股東的持股比例、前5大股東持股比例與PIN的相關系數為正，并且均在0.1的水平下通過顯著性檢驗，從一定程度上說明少部分股東擁有的股份越多，股權就越集中，那么信息交易發(fā)生的概率就越大，即信息不對稱的程度就越高?？毓晒蓶|對公司的決策具有絕對的控制權，會以手中的控制權侵害中小股東和外部投資者的利益獲取個人私利，破壞了大股東與中小股東之間利益的一致性。為了掩飾其“侵占”行為，公司內部人傾向于實行低透明度的信息披露政策并管理和控制進入資本市場的公司特質信息流。期末股東人數的自然對數與PIN的相關系數為負，在0.1的水平下通過顯著性檢驗，股東人數越多，股東內部自發(fā)的監(jiān)管就會起到一定的信息監(jiān)督作用，能夠防止股東內部的信息泄露和管理上的合謀操縱行為，減少信息事件的發(fā)生，加強在信息披露制度上的監(jiān)督，增強各股東對公平信息交易的信心，激勵交易者進行市場交易，因而與PIN是負相關關系。機構投資者與PIN相關系數為正，但是沒有通過顯著性檢驗，不能說明我國上市公司機構投資者對公司的信息環(huán)境起到改善的作用。我們在假設2中認為，機構投資者可以將社會上的閑散資金集中起來，匯聚成較大的資本比例，從而成為上市公司不可或缺的重要股東，進而積極參與上市公司治理，監(jiān)督上市公司管理行為、改善信息環(huán)境。但在我國較為集中的股權結構環(huán)境下，機構投資在交易信息監(jiān)管方面沒有起到明顯的作用，那么假設2沒有通過顯著性檢驗。國有股與法人股對PIN的相關系數為正，說明國有股和法人股對信息非對稱還是有正相關影響，但這個影響較小并且沒有通過顯著性檢驗，假設3沒有通過顯著性檢驗?？刂谱兞恐惺兄?、換手率和收盤價對PIN的影響均通過了0.01的水平下顯著性檢驗。

表4　實證結果

將PIN分為了私人信息事件發(fā)生率α和相對信息交易量比率ln(μ/ε)這樣兩個部分，能夠更好地研究股權集中度對信息不對稱的具體影響。在表4(2) 和(3)欄中可以看到，第一大股東和前五大股東的持股比例與對私人信息時間和相對信息交易量比率都是顯著正相關關系，說明股權越集中，私人信息事件發(fā)生的概率越大，并且會增加相對信息交易量，影響到非信息交易者的交易積極性，假設2得到驗證。私人信息事件發(fā)生的可能性大，說明控股股東為了掩蓋管理失誤，或為私利侵害中小股東利益而進行內部操作的可能性增大，比如刻意低透明度的信息披露政策，管理和控制進入資本市場的公司信息流，使得控股股東和非控股股東與其他股東之間的信息不對稱程度增加。另一方面，這種內部操縱的管理行為會影響到資產、負債和股東權益的變化，進而會影響到資金流的流向、股票價值、價格走向，無疑損害非控股股東等其他小股東和外部投資者的利益，破壞了證券市場公平的投資秩序，進而影響中小投資者的交易積極性。中小投資者的交易積極性受挫后，相對信息交易量比率就會增加，進一步增加信息不對稱的程度。但是持股人數及機構投資者持股比例增加會減緩這種情況(相關系數顯著為負)，機構投資者持股比例的增加也能夠增強非信息交易者的交易信心，在加快機構投資者的發(fā)展，使機構投資者成為完善公司信息環(huán)境治理的重要外部力量方面還有很大的提升空間。國有股和法人股增加會起到增加私人信息事件發(fā)生和增加相對信息交易量比率的作用，但是影響較小。

四、結語

通過上述研究，我們發(fā)現，股權集中度是影響信息非對稱的重要因素，少數股東持有的股份越多，股東人數越少，股權越集中，則信息不對稱的程度越高，并且會增加私人信息事件和相對信息交易量比率，會挫傷非信息交易者的交易積極性。我國國有股和法人股比例與信息非對稱是正相關關系。機構投資者持股比例的增加并沒有能夠減緩信息非對稱及信息事件的發(fā)生，我國機構投資者沒能利用在規(guī)模、信息獲取和分析以及人員結構上的優(yōu)勢，有效地監(jiān)督股東為獲取私有收益而進行的內部信息交易行為。

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Ownership Concentration's Influence on the Information Asymmetry: An Empirical Research on Chinese Listed Companies

Wang Chunfeng，Niu Fei，Fang Zhenming
(College of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

Abstract:This study investigates the association between ownership concentration and information asymmetry between informed and uninformed investors．Using a large sample of Chinese stock market listed firms，under the panel regression method，we find that the degree of information asymmetry increases with ownership concentration．We also find that ownership concentration is positively associated with information asymmetry via an increase in the relative amount of informed trading and the relative amount of informed trading．

Keywords:ownership concentration;information asymmetry;PIN;information event

通訊作者:牛斐，helloniu@sina．com．

作者簡介:王春峰(1966—)，男，博士，教授．

基金項目:國家自然科學基金資助項目(71271146)．

收稿日期:2014-10-20．

中圖分類號:F830．91

文獻標志碼:A

文章編號:1008-4339(2015)02-116-06