期指市場與現(xiàn)貨市場交易制度的不對稱與市場波動

李星漢　李詩瑤

摘要：本文使用融券標(biāo)的擴(kuò)容這一自然實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)了期指市場與現(xiàn)貨市場交易制度的不對稱對市場波動的影響。研究發(fā)現(xiàn)：整體而言，滬深300指數(shù)成分股的波動率低于非滬深300指數(shù)成分股，但滬深300指數(shù)成分股的波動率在可以融券賣空后顯著增加，表明股指期貨與現(xiàn)貨市場交易制度不對稱程度的降低會增加股票波動。究其原因是我國投資者群體中噪聲投資者的比重較大，在股指期貨的價(jià)格引導(dǎo)作用下，即使是在融券制度實(shí)施后，套利投資者的作用仍然有限，導(dǎo)致其不僅不能平抑現(xiàn)貨市場波動，反而會加劇現(xiàn)貨市場波動。

關(guān)鍵詞：交易制度；股指期貨；賣空限制；市場波動

中圖分類號：F830文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

股指期貨是一種重要的金融工具，它一方面能夠起到價(jià)格發(fā)現(xiàn)和價(jià)格引導(dǎo)的功能，另一方面作為一項(xiàng)重要的賣空機(jī)制，能夠發(fā)揮套期保值的作用。

2015年6月中旬至8月下旬，中國股票市場出現(xiàn)了自1990年建立以來第一次真正意義上的市場危機(jī)。在這次市場危機(jī)中，股指期貨再次成為輿論關(guān)注的焦點(diǎn)。由于我國股票現(xiàn)貨市場實(shí)行T+1交易制度，當(dāng)日買入股票的投資者無法賣出，雖然融資融券制度為融券標(biāo)的股票提供了一個賣空的途徑，但是融券費(fèi)率和融券標(biāo)的范圍的限制使得很多投資者使用股指期貨進(jìn)行對沖，從而造成股指期貨的下跌，期指的下跌又進(jìn)一步引導(dǎo)現(xiàn)貨市場的下跌，從而加劇市場波動。

在這一傳導(dǎo)鏈條中，現(xiàn)貨市場的T+1制度和期指市場的T+0制度的不對稱扮演了重要的角色。在股指期貨的價(jià)格引導(dǎo)作用下，這種交易制度的不對稱性使得在極端市場環(huán)境下，市場出現(xiàn)了暴漲暴跌現(xiàn)象。那么，在正常的市場環(huán)境下，這種交易制度的不對稱性對市場波動會產(chǎn)生怎樣的影響？在目前現(xiàn)貨市場實(shí)行T+0交易制度的呼聲越來要高的背景下，對這一問題的研究和解答是十分必要的。對這一問題的研究一方面能夠通過明確期指市場與現(xiàn)貨市場之間交易制度的不對稱對市場波動傳導(dǎo)的影響，避免再次發(fā)生期貨市場與現(xiàn)貨市場相互影響，進(jìn)而導(dǎo)致同時(shí)急劇下跌的慘劇；另一方面能夠?yàn)楦由钊肜斫釺+1制度與T+0制度之間的區(qū)別提供理論和實(shí)證資料，為監(jiān)管者決策提供支持。

股票現(xiàn)貨市場的T+1交易制度相比于T+0交易制度來說，是一種賣空限制。以往對于賣空限制或賣空成本對股票波動率影響的研究顯示，不同市場中賣空成本的變化對股票波動率影響的方向并不一致。但大部分研究均認(rèn)為賣空成本的降低能夠使得悲觀投資者的私人信息能很快在市場中得到反映，從而避免暴漲暴跌，降低市場波動（Shleifer & Vishny，1997；Hong & Stein，2003；陳國進(jìn)和張貽軍，2009）。但是Kang et al.（2012）等的研究顯示，由于噪聲投資者的存在，套利行為并不總是能夠降低股票波動率。如果市場中噪聲投資者的力量很強(qiáng)大，套利投資者即使發(fā)現(xiàn)套利機(jī)會，也會因?yàn)橘Y金限制或者短期爆倉風(fēng)險(xiǎn)而提早清倉，不僅無法起到平滑股價(jià)波動的作用，反而會增加股票的波動（Kang et al.，2012）。因此，如果我國噪聲投資者的比重較大，那么T+0制度的實(shí)施并不能降低股票波動。而且，由于股指期貨具有價(jià)格引導(dǎo)功能，在噪聲交易者無法判斷個股價(jià)格水平的情況下，股指期貨的波動會引導(dǎo)噪聲投資者的投資行為，而噪聲投資者的頻繁交易也可能會放大市場波動。通過以上分析不難看出，僅僅從理論分析的角度并不能確定期指市場與現(xiàn)貨市場交易制度不對稱對市場波動的影響。然而，對這一問題的實(shí)證研究卻十分缺乏。

股指期貨對現(xiàn)貨市場波動的影響一直是一個重要的研究領(lǐng)域，但是相關(guān)研究大多比較股指期貨實(shí)施前后或運(yùn)行期間市場波動率的變化，而較少去深究其作用機(jī)制，本文從交易制度的角度研究股指期貨對現(xiàn)貨市場波動的影響，即利用融券制度標(biāo)的股票擴(kuò)容這一自然事件研究現(xiàn)貨市場的T+1制度和期指市場的T+0制度的不對稱性對現(xiàn)貨股票波動性的影響，彌補(bǔ)了相關(guān)研究的不足，豐富了融資融券制度領(lǐng)域的研究成果，期望為我國監(jiān)管部門完善股指期貨、融資融券和現(xiàn)貨市場交易制度提供實(shí)證參考。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

關(guān)于股指期貨上市對現(xiàn)貨市場波動性的影響，由于不同學(xué)者在研究時(shí)所選取的國家或地區(qū)、樣本區(qū)間、研究工具和研究方法等存在不同，最后得到的結(jié)論往往也大相徑庭。Stein（1987）認(rèn)為，期貨市場中不知情投機(jī)者的噪音交易會使得現(xiàn)貨市場的波動增加。Harris（1989）對標(biāo)普500指數(shù)股和非指數(shù)股的對比研究發(fā)現(xiàn)指數(shù)股的波動顯著增加，支持了股指期貨市場增加現(xiàn)貨市場波動性的假說。Antonios & Holmes（1995）分析了FTSE100指數(shù)期貨上市前后信息和波動的關(guān)系，證實(shí)了股指期貨交易增加了波動，而波動增加是由于市場信息的增加。Chang et al（1999）、Zhong et al（2004）、Bae et al（2004）、Wang et al（2009）的研究也證實(shí)在日本、墨西哥、韓國、香港等地的股票市場中，股指期貨的上市會增加指數(shù)股的波動。

還有一部分學(xué)者認(rèn)為，股指期貨會起到穩(wěn)定現(xiàn)貨市場價(jià)格的作用。Danthine（1978）認(rèn)為，期貨交易會降低知情交易者糾正錯誤定價(jià)的成本，從而減少市場波動。Bessembinder & Seguin（1992）認(rèn)為，標(biāo)普500期貨的活躍交易能夠穩(wěn)定現(xiàn)貨市場。Mchenzie et al（2001）發(fā)現(xiàn)，單只股票期貨的上市能夠降低標(biāo)的股票的風(fēng)險(xiǎn)和波動。Drimbetas et al（2007）的研究也證實(shí)在希臘股票市場，股指期貨能夠顯著降低現(xiàn)貨市場的條件波動。

在對我國股指期貨的相關(guān)研究方面，陳國進(jìn)和張貽軍（2009）認(rèn)為，賣空機(jī)制的缺失是導(dǎo)致中國股市暴漲暴跌的重要原因，從而建議引進(jìn)賣空機(jī)制；楊陽和萬迪昉（2010）通過研究滬深300股指期貨上市前后不同階段的市場波動發(fā)現(xiàn)，股指期貨上市會使得股票市場波動顯著增大，融資融券能夠顯著降低指數(shù)股的波動，且隨著市場逐漸完善，股票市場的波動性有顯著降低；邢天才和張閣（2010）的研究發(fā)現(xiàn)，股指期貨的推出對現(xiàn)貨市場的波動性沒有較大影響，但增大了現(xiàn)貨市場的非對稱性；許紅偉和吳沖鋒（2012）的研究發(fā)現(xiàn)，滬深300股指期貨推出初期我國股票市場質(zhì)量變差，并且標(biāo)的指數(shù)成分股受到的負(fù)面影響要比非成分股大；宋華（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)貨價(jià)格指數(shù)的波動主要受其自身的影響，指數(shù)期貨對其影響不顯著，現(xiàn)貨價(jià)格對期貨價(jià)格的變化有顯著影響；宗計(jì)川和李先玉（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，通過剔除國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢、國際經(jīng)濟(jì)形勢、投資者情緒及周內(nèi)效應(yīng)的影響，滬深300股指期貨的推出減小了現(xiàn)貨市場的波動性，改善了現(xiàn)貨市場的非對稱效應(yīng)。不難發(fā)現(xiàn)，目前對于我國股指期貨運(yùn)行狀況及其對現(xiàn)貨市場波動影響的分析主要集中于分析股指期貨上市前后市場波動及市場質(zhì)量的變化，或者分析運(yùn)行中兩者的相互影響。但是，相關(guān)研究并沒有關(guān)注股指期貨影響現(xiàn)貨市場的交易制度因素。楊陽和萬迪昉（2010）在分階段檢驗(yàn)股指期貨對現(xiàn)貨市場波動的影響時(shí)，考慮了融資融券制度的實(shí)施，但是融資融券制度在缺乏轉(zhuǎn)融通制度支持的情況下，作用效果有限；同時(shí)樣本期較短，對于結(jié)論并沒有進(jìn)行詳細(xì)的解釋，相關(guān)問題仍需要進(jìn)一步的研究。

在對融資融券制度的研究方面，徐曉光等（2013）研究認(rèn)為，推出融資融券后股市波動在統(tǒng)計(jì)上顯著減?。幌啾扔谏献C綜指，融資融券標(biāo)的股比重較高的上證50指數(shù)更好地體現(xiàn)了融資融券減小股市波動的作用。王性玉等（2013）的研究發(fā)現(xiàn)，融資融券交易額與市場流動性、波動性之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系；現(xiàn)階段買空交易比賣空交易對市場的貢獻(xiàn)大，做空機(jī)制的推出沒有造成市場的大幅度波動，并為市場提供了流動性。汪天都等（2014）研究發(fā)現(xiàn)融資融券并未影響市場穩(wěn)定，不存在助漲助跌效應(yīng)，波動率的高低也不會影響融資融券的開放時(shí)機(jī)，不存在監(jiān)管者相機(jī)抉擇的成分。方立兵（2014）發(fā)現(xiàn)融資融券實(shí)施后，標(biāo)的股票的定價(jià)效率顯著提高。但上述文獻(xiàn)均未涉及與股指期貨相聯(lián)系的交易制度不對稱問題。

本文主要針對股指期貨與現(xiàn)貨市場的交易制度的不對稱問題進(jìn)行研究，檢驗(yàn)非極端市場條件下，交易制度的不對稱性對股票波動的影響。具體而言，融資融券制度的實(shí)施使得個股可以賣空，近似實(shí)行T+0交易制度，交易制度的不對稱性有所減弱，本文旨在研究這種交易制度不對稱程度的減弱對股票波動的影響。為此，提出如下兩個對立假設(shè)：

H1a：交易制度不對稱程度的減弱會降低股票波動；

H1b：交易制度不對稱程度的減弱會增加股票波動。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文主要比較融券標(biāo)的擴(kuò)容前后兩個階段內(nèi)，股指期貨標(biāo)的股票波動的情況。根據(jù)模型特征，本文選擇的時(shí)間窗是融券標(biāo)的股票擴(kuò)容前120個交易日和擴(kuò)容后120個交易日。

在選擇融券標(biāo)的擴(kuò)容事件方面，截至2015年12月，滬深300指數(shù)總共曾經(jīng)納入過655只股票，融資融券總共曾經(jīng)將963只股票納入融券標(biāo)的，并且在2011年12月5日、2013年1月31日、2013年9月16日、2014年9月22日進(jìn)行過較大幅度的擴(kuò)容和標(biāo)的調(diào)整。除這幾次大幅度擴(kuò)容外，其他時(shí)間也曾進(jìn)行過個別標(biāo)的股票的調(diào)整?？紤]到轉(zhuǎn)融通2012年8月30日正式啟動，在轉(zhuǎn)融通制度實(shí)施后，融資融券業(yè)務(wù)才有了比較充足的資金和證券來源，才能真正滿足投資者的賣空需求，因此結(jié)合股指成分股的調(diào)整情況，本文選擇轉(zhuǎn)融通實(shí)施后的2013年1月31日的擴(kuò)容作為研究樣本，并剔除了在120個交易日區(qū)間內(nèi)交易不足90個交易日的股票，剔除了在120個交易日區(qū)間內(nèi)調(diào)入或調(diào)出過滬深300指數(shù)的股票。

本文所使用的數(shù)據(jù)來自國泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫。

（二）模型設(shè)計(jì)

本文主要比較2013年1月31日融券標(biāo)的擴(kuò)容前后兩個階段內(nèi)，股指期貨標(biāo)的股票波動的情況。因此，本文借鑒楊陽和萬迪昉（2010）所使用的方法：一是使用橫向和縱向比較來檢驗(yàn)股票市場波動的差異和變化（Harris，1989；Bae et al，2004），即通過比較同一階段不同公司股票價(jià)格波動之間的差異和比較相同公司不同階段股票價(jià)格波動的差異；二是使用雙差分方法模型，通過構(gòu)建實(shí)驗(yàn)組和對照組，研究市場環(huán)境改善后，股指期貨對股票市場波動的影響。

本文首先通過橫向和縱向比較來得到相關(guān)結(jié)論。

第一步，對每一階段橫截面進(jìn)行回歸，構(gòu)建如下回歸模型：

STDi=α0+α1HS300i+α2SYSRISKi+α3SIZEi+α4INVPi+εi（1）

其中，STD是股票收益的標(biāo)準(zhǔn)差，反映股票現(xiàn)貨市場的波動性，此處使用STD分別計(jì)算融券標(biāo)的擴(kuò)容前后各120個交易日的股票收益標(biāo)準(zhǔn)差；HS300是虛擬變量，用于衡量股票是否為股指期貨標(biāo)的股，是為“1”，不是為“0”；SYSRISK表示該股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，為股票Beta的絕對值與市場收益率標(biāo)準(zhǔn)差之積，此處使用的市場收益為A股市場流通市值加權(quán)收益率，來源于國泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫；SIZE為上市公司規(guī)?？刂谱兞浚瑸楣善绷魍ㄊ兄档膶?shù)，使用的是該階段流通市值的均值，衡量公司層面的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；INVP為股票價(jià)格水平的倒數(shù)，反映了股票波動中與買賣價(jià)差相關(guān)的部分，計(jì)算方法為價(jià)格平方的倒數(shù)的均值的平方根。

第二步，對股指期貨標(biāo)的指數(shù)股和非標(biāo)的指數(shù)股進(jìn)行分組縱向回歸，構(gòu)建如下回歸模型：

STDi=α0+α1SHORTi+α2SYSRISKi+α3SIZEi+α4INVPi+εi（2）

其中，SHORT為虛擬變量，如果樣本屬于2013年1月31日融券標(biāo)的擴(kuò)容后，則為“1”，否則為“0”。

接下來，本文使用雙重差分模型，將此次融券標(biāo)的擴(kuò)容中的股指期貨標(biāo)的股票作為實(shí)驗(yàn)組，將非標(biāo)的股票作為對照組進(jìn)行比較，利用事件發(fā)生前后的相關(guān)數(shù)據(jù)控制兩組之間的系統(tǒng)性差異，從而判斷在融券制度所帶來的市場制度結(jié)構(gòu)的完善后，股指期貨對現(xiàn)貨市場波動的影響。

本文構(gòu)建的雙重差分模型如下：

STDi=α0+α1HS300i+α2SHORTi+α3HS300i×SHORTi+α4SYSRISKi+α5SIZEi+α6INVPi+εi（3）

其中，α3是雙重差分估計(jì)量，反映指數(shù)組和非指數(shù)組的波動差異在時(shí)間前后的差分。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文所使用變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。雖然樣本股票均為融資融券標(biāo)的股，但不同股票之間波動性存在很大差異，均值為00279，標(biāo)準(zhǔn)差為00074，最大值和最小值分別為01082和00120，差異較大。

（二）均值差異檢驗(yàn)

本文對同一階段的對照組和控制組以及同一組內(nèi)不同階段的股票波動進(jìn)行了均值差異檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

均值差異檢驗(yàn)的結(jié)果顯示：在融券標(biāo)的股票擴(kuò)容前，滬深300指數(shù)成分股票樣本的波動率變量STD的均值為00235，非滬深300指數(shù)成分股票樣本的波動率變量STD的均值為00292，T檢驗(yàn)顯著，說明非滬深300指數(shù)成分股樣本的波動率要顯著高于滬深300指數(shù)成分股樣本；在融券標(biāo)的股票擴(kuò)容后，滬深300指數(shù)成分股票樣本的波動率變量STD的均值為00273，非滬深300指數(shù)成分股的波動率變量STD的均值為00282，表明標(biāo)的股票實(shí)施融券制度后，滬深300指數(shù)成份股的波動率仍然低于非滬深300指數(shù)成分股，但是T檢驗(yàn)并不顯著。

就滬深300指數(shù)成分股樣本來看，在可以融券賣出之前，波動率變量STD的均值為00235，可以融券賣出之后，股票波動率變量STD的均值為00273，而且T檢驗(yàn)顯著，表明融券制度的實(shí)施顯著提高了滬深300指數(shù)成分股的股票收益波動率。就非滬深300指數(shù)成分股樣本來看，在可以融券賣出之前，波動率變量STD的均值為00292，在可以融券賣出之后，波動率變量STD的均值為00282，表明融券制度的實(shí)施降低了非滬深300指數(shù)成分股的股票收益波動水平，但是T檢驗(yàn)并不顯著。

綜合均值差異檢驗(yàn)的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，融券制度的實(shí)施在滬深300指數(shù)成分股樣本和非滬深300指數(shù)成分股樣本對標(biāo)的股票的波動率產(chǎn)生了不同方向的影響。融券制度實(shí)施后，滬深300指數(shù)成分股樣本的波動率顯著上升，非滬深300指數(shù)成分股樣本股票的波動率有所下降，這表明股指期貨與現(xiàn)貨市場交易制度不對稱程度的減弱會增加股票波動，假設(shè)H1b成立。

（三）回歸分析結(jié)果

表3是對模型（1）的回歸分析結(jié)果。由表3可知：（1）在2013年1月31日融券標(biāo)的擴(kuò)容前，變量HS300的系數(shù)為00002，符號為正，但不顯著，說明擴(kuò)容前是否為滬深300成分股并不顯著影響股票的波動水平；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSRISK的系數(shù)顯著為正，說明股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，波動越劇烈；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)顯著為負(fù)，說明小公司的波動性要顯著高于大公司；買賣價(jià)差變量INVP的系數(shù)符號為負(fù)，但T檢驗(yàn)不顯著。（2）在2013年1月31日融券標(biāo)的擴(kuò)容后，變量HS300的系數(shù)為-00014，符號為負(fù)，但T檢驗(yàn)不顯著，說明滬深300成分股的波動水平要略低于非成分股；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSRISK的系數(shù)顯著為正，說明股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，波動越劇烈；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)為正，但T檢驗(yàn)不顯著；價(jià)差變量INVP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明價(jià)格分歧越大，波動越劇烈。

最后，將全部樣本進(jìn)行截面回歸，變量HS300的系數(shù)為-00009，符號為負(fù)，但T檢驗(yàn)不顯著，說明整體而言，滬深300指數(shù)成分股的波動水平要略低于非成分股；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSYRISK的系數(shù)顯著為正，說明股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，波動越劇烈；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)顯著為負(fù)，說明整體而言，大公司的波動水平要低于小公司；價(jià)差變量INVP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明投資者對股票價(jià)格的分歧越大，股票收益率的波動越劇烈。

表4是對模型（2）的回歸分析結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示：（1）滬深300指數(shù)成分股在可以融券賣出之后，波動水平顯著增加，變量SHORT的系數(shù)為00029，符號為正，T檢驗(yàn)顯著；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSRISK的系數(shù)顯著為正，說明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，滬深300指數(shù)成分股的波動越劇烈；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)顯著為正，說明對于滬深300指數(shù)成分股來說，公司規(guī)模越大，波動反而越劇烈，這可能是因?yàn)榇蠊靖菀壮蔀槔脺?00指數(shù)期貨進(jìn)行套期保值的標(biāo)的，之前的研究也證實(shí)滬深300會加劇現(xiàn)貨市場的波動，特別是大公司的波動（楊陽和萬迪昉，2010；許紅偉和吳沖鋒，2012）；價(jià)差變量INVP的系數(shù)顯著為負(fù)，這說明投資者對股票的價(jià)格分歧越小，收益率波動越小。（2）就非滬深300指數(shù)成分股樣本來看，可以融券賣出后，這類股票的波動水平并沒有因此而顯著增加，反而有所降低，變量SHORT的系數(shù)為-00007，符號為負(fù)，但T檢驗(yàn)并不顯著；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSRISK的系數(shù)顯著為正，說明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，股票的波動越劇烈；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)顯著為負(fù)，說明小公司的波動水平要顯著高于大公司；價(jià)差變量INVP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明投資者對股票的價(jià)格分歧越小，股票收益率波動越小。

在不區(qū)分滬深300指數(shù)成分股和非成分股的情況下，可以融券賣出并沒有顯著增加股票的波動性水平，變量SHORT的系數(shù)為00004，符號為正，但T檢驗(yàn)并不顯著；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSYRISK的系數(shù)顯著為正，說明就整體樣本而言，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，股票的波動水平越高；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)顯著為負(fù)，說明就整體樣本而言，大公司的波動水平要低于小公司；價(jià)差變量INVP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明就整體樣本而言，投資者對股票價(jià)格的分歧越大，股票收益率的波動越劇烈。

表5是對模型（3）的回歸分析結(jié)果，分別是不包含控制變量的雙重差分回歸結(jié)果和包含控制變量的雙重差分回歸結(jié)果。HS300表示是否為滬深300指數(shù)成分股，SHORT表示是否可以融券賣出。

不包含控制變量的雙重差分回歸分析結(jié)果顯示：變量HS300的系數(shù)為-00058，符號為負(fù)且顯著，說明滬深300指數(shù)成分股的波動水平要顯著低于非滬深300指數(shù)成分股；變量SHORT的系數(shù)為-00010，符號為負(fù)且顯著，說明在可以融券賣出后，滬深300指數(shù)成分股和非成分股的波動水平均顯著降低；交互變量HS300*SHORT的系數(shù)為00049，符號為正，說明相比于非滬深300指數(shù)成分股，滬深300指數(shù)成分股在實(shí)施融券制度后，波動率有所上升，但交互變量HS300*SHORT的系數(shù)的T檢驗(yàn)并不顯著。

包含控制變量的雙重差分回歸結(jié)果顯示：變量HS300的系數(shù)為-00032，符號為負(fù)且顯著，這表明滬深300指數(shù)成分股的波動性要顯著低于非滬深300指數(shù)成分股；變量SHORT的系數(shù)為-00008，符號為負(fù)但不顯著，說明就整體而言，融券賣出并不影響股票的波動性；交互變量HS300*SHORT的系數(shù)為00048，符號為正且顯著，這表明，相比于非滬深300指數(shù)成分股，滬深300指數(shù)成分股在可以融券賣出后，波動水平顯著提升；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量SYSRISK的系數(shù)顯著為正，說明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大，股票的波動越劇烈；規(guī)模變量SIZE的系數(shù)顯著為負(fù)，說明小公司的波動水平要高于大公司；價(jià)差變量INVP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明價(jià)格分歧越大，波動越劇烈。

以上實(shí)證結(jié)果表明，無論是使用橫向或縱向比較，還是雙差分模型，融券制度實(shí)施后，滬深300指數(shù)成分股和非滬深300指數(shù)成分股的波動率表現(xiàn)出了不同方向的變化。滬深300指數(shù)成分股的波動率在實(shí)施融券制度后顯著上升，非滬深300指數(shù)成分股的波動率在實(shí)施融券制度后有所下降。這表明，股指期貨市場與現(xiàn)貨市場交易制度不對稱程度的減弱增加了股票的波動。本文認(rèn)為這可能是因?yàn)槲覈顿Y者結(jié)構(gòu)中，噪聲投資者的比重太大和市場中存在明顯的“羊群效應(yīng)”所致。對滬深300指數(shù)成分股來說，由于股指期貨具有價(jià)格引導(dǎo)功能，在噪音交易者無法判斷個股價(jià)格水平的情況下，股指期貨的波動會引導(dǎo)噪聲投資者進(jìn)行過于頻繁的買入和融券賣出操作，這種行為會加劇滬深300指數(shù)成分股的波動率；而套利投資者即使能夠通過融券賣出及時(shí)傳遞悲觀信息，也會因?yàn)樵胍敉顿Y者群體過于龐大，而無法有效套利，甚至因?yàn)橘Y金限制會提早退出，從而進(jìn)一步放大股票波動。對于非滬深300指數(shù)成分股而言，股指期貨的價(jià)格引導(dǎo)作用反而沒有那么顯著，因此融券制度的實(shí)施會在一定程度上降低非滬深300指數(shù)成分股的波動水平。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文接下來對樣本區(qū)間劃分進(jìn)行調(diào)整，使用剔除事件日前后最近30個交易日和使用事件日前后90個交易日的數(shù)據(jù)為樣本，對本文所提出的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。

為了節(jié)省篇幅，此處只報(bào)告針對模型（3）的回歸分析結(jié)果（見表6）。

剔除融券標(biāo)的擴(kuò)容日前后最近30個交易日的回歸結(jié)果顯示：變量HS300的系數(shù)為-00041，符號為負(fù)且顯著，說明滬深300指數(shù)成分股的波動水平要顯著低于非滬深300指數(shù)成分股；變量SHORT的系數(shù)為-00012，符號為負(fù)，但不顯著，說明融券制度的實(shí)施在一定程度上降低了標(biāo)的股票的波動；交互變量HS300*SHORT系數(shù)為00062，符號為正且顯著，與之前的結(jié)論一致，說明相比于樣本中的非滬深300指數(shù)成分股，樣本中的滬深300指數(shù)成分股的波動水平在實(shí)施融券制度后顯著上升；控制變量系數(shù)符號基本與之前的實(shí)證結(jié)果一致。

將窗口調(diào)整為融券標(biāo)的擴(kuò)容日前后90個交易日的回歸結(jié)果同樣與之前的實(shí)證結(jié)果一致。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)論表明，即使在使用剔除了融券標(biāo)的擴(kuò)容日前后最近30個交易日的樣本或融券標(biāo)的擴(kuò)容日前后90個交易日的樣本對模型檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果仍然與之前的回歸結(jié)果一致。這表明，相比于非滬深300指數(shù)成分股，滬深300指數(shù)成分股在實(shí)施融券制度后，股票收益波動水平顯著上升。換言之，在我國股票市場中，股指期貨與現(xiàn)貨市場交易制度不對稱程度的降低會顯著提高股票的波動水平。

五、結(jié)論與政策建議

本文利用融券標(biāo)的擴(kuò)容這一自然實(shí)驗(yàn)，檢驗(yàn)了在非極端市場環(huán)境下，股指期貨與股票現(xiàn)貨市場交易制度不對稱程度的降低對現(xiàn)貨市場波動的影響。實(shí)證結(jié)果表明：在2013年1月擴(kuò)容的融券標(biāo)的股票樣本中，滬深300指數(shù)成分股的波動水平要顯著低于非滬深300指數(shù)成分股；相比于非滬深300指數(shù)成分股，滬深300指數(shù)成分股在實(shí)施融券制度后，波動水平有了顯著的上升，表明股指期貨市場和股票現(xiàn)貨市場交易制度不對稱程度的降低會增加股票波動。本文認(rèn)為，這一方面可能是因?yàn)楣芍钙谪浤軌蚱鸬絻r(jià)格發(fā)現(xiàn)和價(jià)格引導(dǎo)的功能，在當(dāng)前投資者“羊群效應(yīng)”等非理性行為顯著的情況下（許年行等，2013），如果股票現(xiàn)貨市場允許當(dāng)日賣空，投資者會根據(jù)股指期貨進(jìn)行頻繁的買入賣空交易，從而會增加現(xiàn)貨股票的波動；另一方面，我國股票市場中噪聲交易者比例較高，即使套利交易者利用融券制度進(jìn)行反向交易，也無法平抑市場波動，反而有可能會因?yàn)橘Y金限制而增加市場波動（Kang et al.，2012）。

基于以上分析，本文認(rèn)為，雖然在此次股災(zāi)中，股指期貨和現(xiàn)貨市場交易制度的不對稱在一定程度上加深了市場暴跌的程度，導(dǎo)致了獲利的不公平性，但是在非極端市場環(huán)境下，特別是在當(dāng)前我國投資者整體水平不高、非理性交易活躍的情況下，貿(mào)然取消現(xiàn)貨市場T+1制度是有待商榷的。監(jiān)管部門應(yīng)在培養(yǎng)長期價(jià)值投資者，引導(dǎo)長期投資資金入市，降低噪聲交易者比例之后，再考慮取消現(xiàn)貨市場的T+1交易制度。

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Abstract：This paper uses the expansion of margin trading scale， one natural experiment， to test the influence of trading rules asymmetry between future market and spot market on market volatility. We find that the volatilities of stocks in the CSI 300 index are lower than the volatilities of other stocks， but stocks in the CSI 300 index get rise in the volatility after they can be short sold，showing that the degree of asymmetry of the stock index futures and the spot market trading system will increase the volatility of the stock； margin trading can reduce spot market volatility significantly， because noise traders are majority in stock market. So， under the futures price guidance， arbitrageurs have limited influence even with margin trading. As a result， they cannot smooth the fluctuation， but may aggravate market volatility.

Key words：trading rules； stock futures； short-selling restriction； market volatility

（責(zé)任編輯：張曦）