機構(gòu)持股、股價信息含量與上市公司投資效率

暨南大學管理學院 馮敏紅

機構(gòu)持股、股價信息含量與上市公司投資效率

暨南大學管理學院 馮敏紅

本文以2006年-2013年僅發(fā)行A股的深滬兩市非金融類上市公司為樣本，分析了機構(gòu)持股對股價信息含量的影響以及機構(gòu)帶來的股價信息含量對上市公司投資效率的影響。結(jié)果顯示：機構(gòu)持股比例與股價信息含量呈倒U型關(guān)系；機構(gòu)持股所帶來的股價特質(zhì)信息含量對上市公司的非效率投資具有明顯的抑制作用；在控制了融資約束和代理因素后，經(jīng)理人會利用機構(gòu)向股價中傳遞的信息降低投資不足的程度，而對于投資過度沒有明顯的影響。

機構(gòu)持股 股價信息含量 投資效率

一、引言

根據(jù)新古典經(jīng)濟學理論，在完美資本市場中公司投資額僅與投資機會所帶來的邊際價值相關(guān)。但在現(xiàn)實世界中的非完美資本市場中，大部分的公司都存在投資不足或投資過度的問題。導致上市公司資本配置非效率的主要原因在于信息不對稱?，F(xiàn)有關(guān)于信息不對稱的研究主要集中于上市公司與投資者之間的信息不對稱，并認為上市公司因掌握了私有信息占有信息優(yōu)勢，而投資者則處于信息劣勢。但并非所有的投資者都處于信息劣勢，投資者也有可能掌握公司所不具有的信息（Chen等，2007）。在資本市場上存在兩大投資主體——個人投資者和機構(gòu)投資者，盡管個人投資者由于能力有限一般是處于信息劣勢，但機構(gòu)投資者的情況有所不同。針對西方成熟市場的實證研究表明，機構(gòu)投資者由于擁有專業(yè)化的分析隊伍和更為豐富的信息量，因此在信息收集和處理方面具有比個人投資者更大的優(yōu)勢（Hotchkiss與Strickland，2003）。機構(gòu)投資者可以通過充分發(fā)揮持股規(guī)模、信息搜尋和參與監(jiān)管等優(yōu)勢促進市場信息反饋機制的有效性。國內(nèi)學者的相關(guān)研究也顯示：為了減少與上市公司的信息不對稱，機構(gòu)投資者往往會主動進行信息搜索，這會使其擁有更多個人投資者所沒有的私人信息（陳小林與孔東民，2012）?，F(xiàn)有文獻認為機構(gòu)投資者持股對股價信息含量存在單一的正向影響（游家興與汪立琴，2012），即隨著機構(gòu)持股比例上升，股價信息含量會不斷增加。但根據(jù)邊際收益遞減理論，當機構(gòu)持股比例達到一定程度后，隨著邊際收益的遞減，機構(gòu)進行信息搜索和參與公司治理的熱情有可能會下降，甚至可能出現(xiàn)機構(gòu)作為大股東與經(jīng)理人共謀的現(xiàn)象。因此機構(gòu)持股對股價信息含量的影響可能存在區(qū)間效應，但目前尚缺乏對這一問題的探討。此外，機構(gòu)所帶來的股價信息含量對上市公司的投資效率有何影響？如果有影響，其發(fā)生機理是怎樣的？經(jīng)理人是否會從機構(gòu)所帶來的股價信息含量中學習新的信息以提高公司的投資效率？現(xiàn)有文獻并未對這些問題進行考察。因此，本文將圍繞機構(gòu)持股所帶來的信息含量及其對上市公司投資效率的關(guān)系展開討論，在理論分析的基礎(chǔ)上進行了實證檢驗。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）機構(gòu)投資者與股價信息含量 20世紀80年代，Grossman與Stiglitz（1980）就通過理論模型證明，信息交易者的套利活動會使其掌握的私人信息融入股價，進而提高股價中的信息含量。在證券市場的參與者中，個人投資者對信息的獲取渠道較為匱乏、分析判斷能力較弱，因此往往被視為噪音交易者。與個人投資者相比，機構(gòu)投資者擁有更為優(yōu)越的信息資源以及更專業(yè)的研究人員和基金經(jīng)理，這使得機構(gòu)投資者的信息獲取能力與處理信息的能力遠高于個人投資者。此外，為了減少與上市公司之間的信息不對稱程度，機構(gòu)投資者會利用自己的資源對上市公司未披露的信息進行主動的搜尋，這使得機構(gòu)投資者比個人投資者更有可能獲得私有信息（Wermers，2000）。而機構(gòu)投資者在利用對上市公司的私有信息進行套利時，他們的套利活動就會影響股價從而使私有信息融入股價并影響股價中的信息含量。

現(xiàn)有研究顯示，機構(gòu)投資者的介入有助于提高股票價格的信息含量。Boehmer and Kelley（2005）指出，機構(gòu)投資者持股比例與上市公司股票價格運動的隨機游走程度成正比，這意味著機構(gòu)持股比例的增加能帶來更高的股價特質(zhì)信息含量。這一作用主要是通過三種途徑實現(xiàn)的：第一，機構(gòu)投資者的介入有助于減少投機性交易從而減少股價信息含量中的噪音部分。Bartov et al.（2000）與王亞平等人（2009）均指出，機構(gòu)投資者所具有的專業(yè)知識、研究分析能力使其能夠更客觀理性地對上市公司所面對的機遇與風險等進行分析、能更準確地分析公司公開披露的信息，因此機構(gòu)持股有助于降低股市的投機性。其次，機構(gòu)投資者會對上市公司未披露的信息進行搜尋。為了減少由于與上市公司之間信息不對稱所帶來的風險與損失，投資者會試圖搜尋上市公司未公開披露的信息。但在進行信息搜尋時，投資者會衡量搜尋的成本與效益，當信息搜尋的收益大于成本時，他們會有較高的熱情進行主動信息搜尋，當信息搜尋的邊際收益等于邊際成本時達到最佳搜尋規(guī)模（藍虹與穆爭社，2004）。第三，機構(gòu)持股能通過對上市公司進行監(jiān)管從而提高信息披露質(zhì)量。隨著機構(gòu)持股比例的增加，對上市公司經(jīng)理人的監(jiān)督會變得有利可圖，這有助于緩解兩權(quán)分離導致的代理問題。研究發(fā)現(xiàn)，機構(gòu)投資者持股有助于提高上市公司的信息披露質(zhì)量。Bushee（2001）通過研究機構(gòu)投資者持股比例與盈余管理的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)機構(gòu)投資者持股比例較高時，能抑制經(jīng)理人的短視決策，從而有助于提高上市公司信息披露質(zhì)量。Najah等（2012）通過對機構(gòu)投資者持股與投資——現(xiàn)金流敏感性關(guān)系的研究發(fā)現(xiàn)，機構(gòu)投資者持股時間越長，其參與公司治理的動機越強、治理效果越顯著。在國內(nèi)，高敬忠等人（2011）的研究顯示隨著機構(gòu)投資者持股比例的增加，管理層采取的盈余預告精確性和及時性都有所提高。

但也有一部分學者認為機構(gòu)投資者持股比例的提高不利于信息披露質(zhì)量的改善。這首先是因為機構(gòu)投資者同樣存在短視行為，這會促使公司經(jīng)理人實施盈余管理，進而導致信息披露質(zhì)量下降。例如，Bhide（1993）就指出，機構(gòu)投資者無法改善公司治理問題，并且其本身可能就是由公司治理問題所導致的。國內(nèi)也有研究顯示，機構(gòu)持股會對信息披露產(chǎn)生消極影響。例如機構(gòu)投資者可能會與股東串通謀利，這不利于上市公司的信息披露質(zhì)量的提高（傅勇和譚松濤，2008）；而且機構(gòu)投資者經(jīng)常采用的基于程序的自動交易策略和大量交易會導致市場波動性上升（王詠梅和王亞平，2011）。由此可見，機構(gòu)投資者的交易行為可能提高股價信息含量，也可能降低股價的信息含量。

以上兩種觀點看似相反但并不一定互相矛盾。由于投資者參與公司治理以及信息搜尋的熱情取決于信息搜尋的成本與收益，當持股比例較低時，機構(gòu)投資者參與治理或搜尋信息的收益大于成本，此時機構(gòu)投資者便會積極地參與公司治理或進行主動性信息搜尋；當機構(gòu)持股比例上升至一定程度，隨著參與公司治理和信息搜尋邊際效益的遞減，機構(gòu)投資者參與治理或搜尋信息的熱情逐漸減弱，甚至有可能因為持股比例較高而出現(xiàn)機構(gòu)作為大股東與公司管理層合謀的現(xiàn)象，此時持股比例的上升將不再有利于股價信息含量的提升，甚至有可能降低股價信息含量。據(jù)此本文提出假設(shè)一：

H1：機構(gòu)持股比例與上市公司股價信息含量呈現(xiàn)倒U型關(guān)系

（二）股價信息含量與上市公司投資效率 自從Roll（1988）指出能以CAPM回歸得到的R2代表股價特質(zhì)性波動從而能夠公司特質(zhì)信息之后，股價信息含量的問題就成為了金融學領(lǐng)域的研究熱點。盡管如此，關(guān)于股價信息含量的早期研究主要集中在股價信息含量的測度方法和影響因素兩個方面，直到近年，學者們才開始關(guān)注股價信息含量與資本配置效率之間的關(guān)系。Foucault and Gehrig（2008）通過構(gòu)建理論模型預測：由于跨國上市提高了股價信息含量，因此它有助于經(jīng)理人采納市場專家的意見并進行信息充分的投資決策，從而能改善跨國公司的投資效率。在我國，楊繼偉（2011）從現(xiàn)金流的角度證實富含信息的股價不僅能夠有效降低融資約束導致的投資現(xiàn)金流敏感度，而且也能夠有效降低代理沖突導致的投資現(xiàn)金流敏感度問題，并由此得出了股價信息含量的提高有助于提高公司投資效率的結(jié)論。顧乃康與陳輝（2010）的研究卻顯示股票信息含量的大小并沒有影響到投資規(guī)模與股價之間的敏感性，說明市場上的投資者可能更多的是挖掘管理者已有但沒有披露出來的私有信息，而不是管理者沒有的私有信息。但這些文獻是直接使用股價信息含量甚至是股價本身與公司投資規(guī)模進行回歸，而投資量的多少并不代表投資效率的高低，股價的高低也并不代表信息含量的高低，因此其結(jié)論并不能說明股價信息含量是否影響公司的投資效率。此外，上述研究僅考慮了股價中信息的總含量，并未區(qū)分信息的來源。盡管上市公司所披露的年報是股價信息的重要來源，但機構(gòu)投資者可以通過搜尋獲取上市公司未披露的私有信息（陳小林和孔東民，2012）。機構(gòu)投資者所帶來的信息對上市公司投資效率的影響目前仍未得到驗證，因此本文提出假設(shè)二：

H2：由機構(gòu)投資者所帶來的股價信息含量與上市公司投資效率正相關(guān)

對于非效率投資的成因，目前大部分研究認為融資約束和代理問題是導致上市公司過度投資與投資不足的主要原因。但這些研究忽視了一個關(guān)鍵問題，經(jīng)理人只有掌握了充分的信息后才能作出正確的投資決策，而融資約束與代理問題僅僅是影響投資決策能否被順利實施的后續(xù)因素?，F(xiàn)有對上市公司投資效率的研究大部分都是在經(jīng)理人具有完全信息的前提下進行的，但在現(xiàn)實中幾乎不存在完全信息的情況，這會降低經(jīng)理人投資決策的準確性。如果股價能提供相關(guān)的信息，經(jīng)理人有可能將這些信息用于投資決策?，F(xiàn)有研究顯示，經(jīng)理人會從股價中了解市場信息并據(jù)此調(diào)整投資決策（Myers and Majhuf，1984）。現(xiàn)有的理論研究還指出，投資者可能具有經(jīng)理人所沒有的私有信息（Habb et al.，1997；Chang and Yu，2004），而經(jīng)理人也確實會從股票價格波動中吸取投資者所具有的私人信息。Chen等人（2007）的研究顯示股價信息含量越高則投資——股票價格敏感度越高。他們據(jù)此推斷股價信息中必然包含了一些公司經(jīng)理人并不知道的一些私有信息，而公司經(jīng)理人會向市場學習做出投資決策。

據(jù)此可以推測，機構(gòu)持股帶來的股價信息含量越高，經(jīng)理人能從中獲取的相關(guān)信息越多，而這些信息有可能對經(jīng)理人的投資決策起到引導作用。據(jù)此本文提出假設(shè)三：

H3：股價中由機構(gòu)持股所帶來的信息含量越大，上市公司的投資效率越高

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 本文的研究樣本為2006年至2013年深滬兩市的A股上市公司。由于在計算非效率投資時，各解釋變量的取值比被解釋變量的取值提前一期，因此各解釋變量使用的是2006-2012年的數(shù)據(jù)，而被解釋變量使用的是2007-2013年的數(shù)據(jù)。本文其他模型與指標采用的

出于穩(wěn)健性的考慮，本文還根據(jù)Campbell與Lettau（1999）所提出的觀點，將股票收益分解為來自市場層面的收益（rMkt）、來自行業(yè)層面的收益（rInd）以及來自公司層面的收益（rInd），并參照Durnev et al.（2004）以及Chun et al.（2008）的做法，通過以下簡化的資產(chǎn)定價模型將個股該年月收益率對市場及行業(yè)月收益率回歸，估計個股年度R2：

其中rInd，t是第t月按流通市值加權(quán)的月行業(yè)收益率，其他變量的定義與（1）式相同。同樣，為了使R2符合計量經(jīng)濟學的要求，對其進行（2）式中的對數(shù)變換。本文將由式（1）計算得出的股價特質(zhì)信息含量表示為Inf1，將由式（2）計算得出的股價特質(zhì)信息含量表示為Inf2。

（2）投資效率的度量。

本文參照程新生等（2012）、徐倩（2013）等學者的做法，使用Richardson（2006）的投資期望模型計算投資效率。首先用以下模型估計出公司的正常投資額，而后用模型的殘差表示公司的非效率投資。

模型（4）中各變量定義如下：其中Inv表示資本投資量，也是2007-2013年的數(shù)據(jù)。此外，基于研究設(shè)計的需要，本文剔除了以下公司：（1）由于股價波動同步性是通過捕捉個股回報與市場回報之間的聯(lián)動關(guān)系得出，因此，為了避免IPO對個股收益進而對股價波動同步性的影響，本文剔除了當年度新上市的公司；（2）剔除金融類公司；（3）剔除同發(fā)B股或H股的公司；（4）剔除了研究變量數(shù)據(jù)缺失的公司。本文最后得到以1473家公司為樣本、前后7年共計6791個觀察點的面板數(shù)據(jù)。本文所使用的機構(gòu)投資者持股比例的數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義與模型構(gòu)建

（1）股價信息含量的度量。

本文參照Roll（1988）與Morck等（2000）的做法，通過以下簡化資產(chǎn)定價模型的R2（擬合優(yōu)度）衡量股票價格中所包含的公司特質(zhì)信息含量：

其中ri，t是表示第i只股票在第t月收益率，rMkt，t是第t月以流通市值加權(quán)計算的月度市場指數(shù)總收益率，εi，t是模型的殘差，它代表了市場信息無法解釋的收益率，也就是公司特質(zhì)信息對股票價格的影響。股價中所含有的公司特質(zhì)信息越多，εi，t就越大，個股的年度擬合系數(shù)R2就越小，當R2越小時，說明股價中的公司特質(zhì)信息含量越高，反之亦然。另外，根據(jù)R2的性質(zhì)可知，其取值范圍為［0，1］，為了使其符合計量經(jīng)濟學的要求，本文對其進行如下對數(shù)變換，最后得到的指標Inf即為個股股價的特質(zhì)信息含量指標。等于新增投資與當年年初資產(chǎn)總額之比，新增投資為公司當年在長期投資、固定資產(chǎn)、在建工程、無形資產(chǎn)上的凈投資之和。Cash為現(xiàn)金持有水平，以（貨幣資金+短期投資或交易性金融資產(chǎn)）/總資產(chǎn)表示。Growth為成長機會，以主營業(yè)務收入增長率表示。Lev為負債水平，以資產(chǎn)負債率表示。Size為資產(chǎn)規(guī)模，以總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示。Age為上市年數(shù)，即從上市當年至今所經(jīng)歷的年數(shù)。Ret為股票收益率。ε為模型殘差，表示i公司實際投資額與模型所估計出的正常投資額的差值，如果殘差為正，表示過度投資，反之表示投資不足。為了方便表示非效率投資的程度，本文對ε取絕對值，并以Uneffect表示，對于投資過度以O(shè)ver表示，對于投資不足以Under表示。

（3）模型構(gòu)建。

對假設(shè)1本文采用模型（5）進行驗證：

其中，Infi,t為i公司t期的股價特質(zhì)信息含量。Insti,t為機構(gòu)持股比例，由于在中國股票市場上非流通股不參與二級市場的流通，本文使用機構(gòu)投資持股數(shù)量與流通股數(shù)量之比來衡量機構(gòu)投資者持股比例。此外，本文借鑒Jin and Myers（2006）、游家興（2012）的方法，在模型（5）中引入如下控制變量：（1）公司上市年數(shù)（Age）；（2）賬面市值比（BM），等于股東權(quán)益與流動市值之比；（3）資產(chǎn)負債率（Lev）；（4）公司規(guī)模（Size）；（5）換手率（Turnover），取各股研究期間周換手率的均值，其中，換手率為周個股交易金額與周個股流動市值之比；（6）股權(quán)集中度（Herf），取前10大股東持股比例平方之和；（7）國有股權(quán)比例（State）；（8）獨立董事比例（Indirect）。

對假設(shè)2本文采用模型（6）進行驗證：

其中，Uneffecti,t表示非效率投資的程度。Infinsi,t是由模型（4）計算得出的機構(gòu)持股帶來的股價特質(zhì)信息含量，即Infinsi,t=γ1Insti,t+γ2Inst2i,t。此外，模型（5）中還引入了如下控制變量：（1）公司規(guī)模（Size），用總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量；（2）每股自由現(xiàn)金流量（FCF）；（3）資產(chǎn)報酬率（Pro）；（4）資產(chǎn)負債率（Lev）；（5）股權(quán)集中度（Herf）；（6）獨立董事比例（Indirect）；（7）高管貨幣薪酬（Pay），以高管薪酬總額的自然對數(shù)衡量；（8）高管持股比例（Mstock），為高管持股數(shù)量與公司總股份的比值；（9）實際控制人類型（Control），如果是國有企業(yè)，取值為1，否則為0。

現(xiàn)有研究表明，投資者可能擁有經(jīng)理人所沒有的私有信息（Habb et al.，1997；Chang and Yu，2004），且經(jīng)理人有向市場學習的激勵（Luo，2005）。因此可以推測，如果機構(gòu)投資者搜索到了經(jīng)理人所沒有的信息并通過套利活動將其融入股價，經(jīng)理人有可能利用這些信息提高投資效率?，F(xiàn)有對財務信息的研究顯示財務信息可以通過緩解融資約束和降低代理沖突兩個途徑提高投資效率（Bushman and Smith，2001），機構(gòu)投資者所帶來的股價特質(zhì)信息含量（Infins）也有可能通過這兩個途徑提高公司投資效率，因此Uneffect的變動一方面可能是Infins通過影響融資約束和代理問題而產(chǎn)生的，另一方面可能是因為經(jīng)理人利用了Infins中所含有的新信息來提高投資效率。因此，為了區(qū)分這兩種情況，本文借鑒了Almeida and Wolfenzon（2005）以及Ferreira and Laux（2007）分離內(nèi)生效應與外生效應的方法以控制融資約束和代理問題對非效率投資的影響，對于假設(shè)3采用以下方法進行驗證：首先對模型（7）進行回歸：

模型（7）中，本文參考了韓志麗等（2007）以及楊繼偉（2011）的做法，以利息保障倍數(shù)（TIE）衡量融資約束。較高的利息保障倍數(shù)意味著公司有充足的內(nèi)部資金可用于投資，即公司面對的融資約束較低；反之，較低的利息保障倍數(shù)則說明公司需要更多地依賴外部資金進行投資，公司面臨更大的融資約束。此外，模型（7）還參照了蔡地等人（2014）以及袁振超等人（2014）的做法，以管理費用率（Mcost）即銷售收入除以管理費用衡量代理成本。由于在管理費用中，辦公費、差旅費、業(yè)務招待費等費用占有較大比例，而這些費用都與經(jīng)理人的自利行為有密切關(guān)系，因此該指標可以較好地反映經(jīng)理人對包括在職消費在內(nèi)的實物消費所帶來的代理成本。

將模型（7）回歸后所得殘差σ作為被解釋變量代入模型（8）。根據(jù)計量經(jīng)濟學理論，模型（7）回歸后所得出的殘差σ可以視為非效率投資中與融資約束及代理問題無關(guān)的部分。因此，若Infins的回歸系數(shù)ρ1為負并且顯著，則可以證明假設(shè)三。模型（8）中各變量的定義與模型（6）中的相同。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計 表1為各變量的描述性統(tǒng)計。表1顯示，（1）在股價信息含量方面，整體而言Inf1大于Inf2。出現(xiàn)這一現(xiàn)象是因為計算在Inf1時，模型（1）中只納入了市場收益率這一個解釋變量，而在計算Inf2時，模型（3）中同時納入了市場收益率與行業(yè)收益率兩個解釋變量。根據(jù)計量經(jīng)濟學理論，解釋變量的增加會使殘差項減小，這會導致模型的擬合系數(shù)R2增加，而根據(jù)本文所使用的Inf計算方法可知R2的增加會使Inf減小，即模型中納入的解釋變量越多則計算出的Inf越小。（2）在非效率投資方面，在6791個總樣本中，有2813個樣本是投資過度的情況，占總樣本的41.42%；有3978個樣本是投資不足的情況，占總樣本的58.58%。這顯示我國上市公司中投資不足的現(xiàn)象比投資過度的現(xiàn)象更為普遍，這與張功富與宋獻中（2009）發(fā)現(xiàn)的情況一致。（3）在機構(gòu)持股方面，機構(gòu)投資者持股比例Inst的均值為0.1246，而美國上市公司機構(gòu)投資者持股比例的平均值為36.89%（Koh，2007），這說明我國機構(gòu)投資者盡管發(fā)展迅速，但與西方發(fā)達國家仍有較大的差距。Inst的最小值和最大值分別為0和0.6056，說明不同上市公司在機構(gòu)投資者持股比例方面也存在較大差異。其余控制變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

（二）回歸分析 本文采用非均衡面板數(shù)據(jù)進行分析。在對面板數(shù)據(jù)回歸模型進行選擇的過程中，Hausman檢驗顯示固定效應模型優(yōu)于隨機效應模型，因此采用固定效應模型，檢驗結(jié)果見各回歸結(jié)果表。另外，為避免異方差的影響，在回歸中采用廣義最小二乘法控制異方差。

（1）機構(gòu)持股對股價特質(zhì)信息含量的影響。對于假設(shè)H1，本文采用模型（5）進行回歸分析，回歸結(jié)果見表2。在沒有加入控制變量的情況下，無論是以Inf1還是Inf2衡量股價特質(zhì)信息含量，機構(gòu)持股的一次項（Inst）都顯著為正，且在1%的水平上顯著，而機構(gòu)持股的二次項（Inst2）都顯著為負，且在5%的水平上顯著。在加入控制變量后，回歸結(jié)果與未加控制變量時基本一致，機構(gòu)持股的二次項（Inst2）的顯著性甚至得到了加強。在沒有納入控制變量并以Inf1衡量股價特質(zhì)信息含量時，拋物線的對稱軸為0.5234，以Inf2衡量股價特質(zhì)信息含量時拋物線的對稱軸為0.5004；在納入各控制變量后，以Inf1衡量股價特質(zhì)信息含量時拋物線的對稱軸為0.5256，以Inf2衡量股價特質(zhì)信息含量時拋物線的對稱軸為0.5073。根據(jù)上一部分的描述性統(tǒng)計可知，這些拋物線的值均落在樣本區(qū)間內(nèi)。這一結(jié)果說明了機構(gòu)持股比例與股價特質(zhì)信息含量之間存在倒U型關(guān)系，假設(shè)H1得證。上述結(jié)果表明，在機構(gòu)持股比例從低向高增加的過程中，股價特質(zhì)信息含量會出現(xiàn)先增后減的現(xiàn)象。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因在于機構(gòu)投資者參與公司治理及進行信息搜索的熱情與動力取決于其面對的成本與收益，當持股比例較低時，參與治理或搜尋信息所帶來的收益大于成本，此時機構(gòu)投資者會積極地參與公司治理及進行主動性信息搜尋，這會導致股價信息含量隨著機構(gòu)持股比例的上升而增加；但當機構(gòu)持股比例上升至一定程度后，隨著邊際收益的遞減，機構(gòu)投資者參與公司治理和進行信息搜尋的熱情逐漸減弱，甚至有可能因為持股比例較高而出現(xiàn)機構(gòu)作為大股東與公司管理層合謀的現(xiàn)象，此時機構(gòu)持股比例的上升將不再有利于股價信息含量的提升，甚至有可能導致股價信息含量的降低。

表2 模型（5）回歸結(jié)果

（2）機構(gòu)帶來的股價特質(zhì)信息對上市公司投資效率的影響。本文采用模型（6）對假設(shè)H2進行驗證，回歸結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，無論是在過度投資樣本組還是投資不足樣本組，機構(gòu)持股所帶來的股價信息含量（Infins）的回歸系數(shù)均為負數(shù)，且均在1%的水平上顯著為負，說明機構(gòu)持股帶來的股價信息含量與非效率投資在1%顯著負相關(guān)。根據(jù)本文對Uneffect的取值方法可知其為非負數(shù)，Uneffect取值越大說明非效率投資程度越高，取值越小說明非效率投資程度越低。因此這一回歸結(jié)果說明，隨著機構(gòu)持股所帶來的股價信息含量的提高，上市公司非效率投資的程度會逐漸降低，這一結(jié)果證實了假設(shè)H2。

（3）經(jīng)理人是否會從股票中學習機構(gòu)持股所帶來的信息并運用這些信息提高上市公司的投資效率：對H3的驗證。上述對模型（6）的回歸證實了機構(gòu)持股所帶來的股價信息含量有助于提高上市公司的投資效率，但是并未顯示這一過程是如何發(fā)生的。根據(jù)Bushman and Smith（2001）的研究，投資效率的變動可能是由于信息的增加所導致的融資約束降低和代理問題的緩和所引起的。而本研究所關(guān)注的問題是：除了通過影響融資約束和代理問題以外，機構(gòu)持股所導致的股價特質(zhì)信息含量能否通過向經(jīng)理人提供他們所不具有的新信息以提高公司投資效率？因此本部分先借鑒Almeida and Wolfenzon（2005）以及Ferreira and Laux（2007）的方法采用模型（7）對不同原因所導致的非效率投資進行分離?；貧w結(jié)果如表4所示。

表3 模型（6）回歸結(jié)果

表4 模型（7）回歸結(jié)果

表4顯示，用以衡量融資約束的利息保障倍數(shù)（TIE）與投資過度在1%水平顯著正相關(guān)，與投資不足在1%水平顯著正相關(guān)。由于利息保障倍數(shù)越高，融資約束越小，因此這一回歸結(jié)果說明融資約束越小，投資過度越嚴重，投資不足越輕。用以衡量代理成本的管理費用率（Mcost）與投資過度與投資不足分別在1%和5%的水平上正相關(guān)，說明代理成本越高，非效率投資越嚴重。上述回歸結(jié)果符合現(xiàn)有文獻的研究結(jié)論。根據(jù)計量經(jīng)濟學理論，模型（7）回歸后所得出的殘差σ可以視為非效率投資中與融資約束及代理問題無關(guān)的部分。再將σ作為因變量納入模型（8）進行回歸得到表5的回歸結(jié)果。

表5顯示，Infins與投資不足程度在5%的水平上顯著負相關(guān)，這顯示經(jīng)理人可能會利用機構(gòu)投資者所帶來的信息改善投資不足的情況。除了融資約束與代理問題以外，經(jīng)理人對相關(guān)投資信息的匱乏也可能導致投資不足，因此如果機構(gòu)投資者搜尋到了經(jīng)理人所不具有的投資信息并通過套利將其融入股價，經(jīng)理人就有可能從股價中獲取這些信息并提高投資額。而Infins對投資過度程度的回歸系數(shù)盡管為負但卻不顯著。而對于投資過度的樣本組，Infins的回歸系數(shù)雖然為負，但卻不顯著。這說明經(jīng)理人可能并沒有利用機構(gòu)持股所帶來的特質(zhì)信息改善投資過度的情況。這有兩種可能的原因：一是機構(gòu)投資者所帶來的是經(jīng)理人沒有的特質(zhì)信息，但經(jīng)理人沒有利用；二是機構(gòu)投資者帶來的是經(jīng)理人已知的但卻沒有披露出來的私有信息，因此并不能改變經(jīng)理人原有的投資決策。顧乃康等人（2010）對此作出了解釋，他們認為，如果是第一種情況，即經(jīng)理人沒有利用這一私有信息進行投資決策，則私有信息的價值就不會體現(xiàn)在企業(yè)的未來現(xiàn)金流上，進而不會體現(xiàn)在股票價格上，則投資者并不能因為獲得這一私有信息而獲得超額收益，從而投資者并沒有動力去搜集私有信息，因而這一情況并不是邏輯自洽的。而對于第二種情況，如果投資者搜集到的是經(jīng)理人已有但未公開的信息，由于這一部分信息是真實存在的，其價值將會體現(xiàn)在股票價格中，但經(jīng)理人不會利用這一部分信息，因為這是他們已知的信息，因而第二種情況是邏輯自洽的。這一結(jié)果顯示機構(gòu)帶來的股價特質(zhì)信息可以通過提供經(jīng)理人所不具有的信息降低投資不足的程度，但對投資過度不具有顯著影響。假設(shè)H3得到部分證實。

五、結(jié)論

本文分析了機構(gòu)投資者對股價中特質(zhì)信息含量的影響以及機構(gòu)所帶來的特質(zhì)信息對上市公司投資效率的影響。實證結(jié)果顯示：首先，機構(gòu)投資者持股比例與股價特質(zhì)信息含量呈倒U型關(guān)系，即隨著機構(gòu)持股比例從低至高逐漸上升，股價特質(zhì)信息含量會先增后減。其次，機構(gòu)持股所帶來的股價特質(zhì)信息含量對上市公司的非效率投資具有明顯的抑制作用。最后，在控制了對融資約束和代理問題的影響后，機構(gòu)持股所帶來的股價特質(zhì)信息含量能通過向經(jīng)理人提供信息降低投資不足的程度，而對于投資過度沒有明顯的影響。本研究表明，機構(gòu)投資者能通過影響股價中特質(zhì)信息的含量影響上市公司非效率投資的程度。然而，機構(gòu)持股比例與股價特質(zhì)信息含量之間呈倒U型關(guān)系，這表明當機構(gòu)持股達到一定程度之后會出于成本收益或者與上市公司管理層合謀的因素的考慮，機構(gòu)投資者進行信息搜索的熱情會下降，這會導致能引導公司投資決策的信息減少。此外，本研究還表明，投資過度的上市公司可能會隱藏一些經(jīng)理人已知的信息不對外披露，而機構(gòu)投資者會通過信息搜索將其融入股價，盡管這無法降低上市公司投資過度的程度。本文研究的實證結(jié)果對證券監(jiān)管機構(gòu)具有重要的啟示：證券監(jiān)管部門在大力發(fā)展機構(gòu)投資者的同時應加強對其行為的監(jiān)管，引導其積極參與公司治理以及進行信息搜索；此外，證券市場監(jiān)管部門應進一步加強對上市公司信息披露的規(guī)范，使上市公司披露的信息更真實、準確和完整，以提高資本市場上的信息透明度。

表5 模型（8）回歸結(jié)果

［1］陳小林、孔東民：《機構(gòu)投資者信息搜尋、公開信息透明度與私有信息套利》，《南開管理評論》2012年第1期。

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［3］傅勇、譚松濤：《股權(quán)分置改革中機構(gòu)投資者合謀問題研究》，《會計研究》2009年第9期。

［4］高敬忠、周曉蘇、王英允：《機構(gòu)投資者持股對信息披露的治理作用研究》，《南開管理評論》2011年第5期。

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［8］魏明海、柳建華：《國企分紅、治理因素與過度投資》，《管理世界》2007年第4期。

［9］游家興、汪立琴：《機構(gòu)投資者、公司特質(zhì)信息與股價波動同步性》，《南方經(jīng)濟》2012年第11期。

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（編輯 梁 恒）