投資機(jī)會集對股票流動性影響研究

陳春春　王國成

摘 要：通過理論建模并結(jié)合滬深A(yù)股數(shù)據(jù)證實(shí)投資機(jī)會集對股票流動性的影響，結(jié)果顯示：（1）隨著投資機(jī)會集的擴(kuò)大，更寬廣的投資領(lǐng)域使企業(yè)未來經(jīng)營績效面臨更多不確定性，這種不確定性導(dǎo)致投資者對其股票內(nèi)在價值的把握難以趨同，從而使股票在投資者間的流通受阻、流動性下降；（2）資產(chǎn)專用性可有效避免企業(yè)對不擅長、缺乏經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域進(jìn)行投資，限制企業(yè)未來經(jīng)營績效的波動，在此情形下，投資者對股票的內(nèi)在價值容易形成趨同性把握，而投資機(jī)會對流動性的不利影響也因此得以削弱。

關(guān)鍵詞：投資機(jī)會集；股票流動性；非做市商制度；資產(chǎn)專用性

文章編號：1000-0000（2018） 00-0000-00 中圖分類號：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract： Whats the effect of the investment opportunity set on stock liquidity？ What are the factors that affect the above effect？ The paper built a theoretical modeling and used the data of Hushen A-share stock market to prove： 1） as the expansion of the investment opportunity set， broader investment field makes the firms future business performance face higher uncertainty， this uncertainty leads to difficult converging for investors grasp on stocks internal value， so the stocks circulation between investors will be hindered and the stocks liquidity will decline； 2） asset specificity avoids firms invest on projects which they are lack of advantage and experience， limits the fluctuation of firms future business performance， in this case， its easier for investors grasp of the stocks intrinsic value to converge， and so the adverse effect of the investment opportunity on liquidity can be weakened. The conclusions provide reasonable explanations to the findings of Gopalan et al. （2012）， and find new evidence for the liquidity commonality （liquidity common factors）.

Key words： Investment Opportunity Set； Stock Liquidity； Non-Market-Maker System； Asset specificity

一、引 言

1986年1月，國務(wù)院頒布《銀行管理暫行條例》，標(biāo)志中國利率市場化改革的開始。多年來，同業(yè)利率和債券利率的市場化已相繼完成。2013年7月，人民銀行取消了0.7倍的金融機(jī)構(gòu)貸款利率下限，改為由金融機(jī)構(gòu)根據(jù)商業(yè)經(jīng)營的原則自主確定貸款利率。由此，貸款利率的市場化得以實(shí)現(xiàn)，利率市場化改革的進(jìn)程加速。2014 年3月，人民銀行行長周小川在人大記者招待會上表示：放開存款利率是利率市場化的最后一步，很可能在今后幾年就能實(shí)現(xiàn)。至此，利率的完全市場化終于近在咫尺。

利率是投資的決定性因素，其關(guān)系到企業(yè)的投資水平，影響著企業(yè)的投資機(jī)會集。伴隨我國利率市場化的進(jìn)程，投資機(jī)會集是否通過改變投資收益、企業(yè)價值而影響到企業(yè)股票在金融市場中的表現(xiàn)，例如流動性？更進(jìn)一步，機(jī)會只有以實(shí)實(shí)在在的資產(chǎn)作為投入才能創(chuàng)造價值進(jìn)而影響股票流動性，考慮到企業(yè)的營運(yùn)資產(chǎn)包括專用資產(chǎn)和非專用資產(chǎn)兩個部分，“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系是否會因兩個部分的不同占比而存在顯著差異？本文通過數(shù)理模型并結(jié)合實(shí)證分析，以期對上述問題做出回答。

二、文獻(xiàn)綜述

投資機(jī)會集（investment opportunity sets，IOS）最早見于Miller & Modigliani（1961）[1]，指企業(yè)在未來的全部投資計(jì)劃，且這些計(jì)劃的期望凈現(xiàn)值為正。概念一經(jīng)提出，即受到投融資和企業(yè)經(jīng)營領(lǐng)域的關(guān)注，包括：融資和股利政策（Smith & Watts，1992[2]；Gul，1999[3]；Ho、Lam & Sami，2004[4]）、薪酬制度（Smith & Watts，1992[2]；Gul，1999[3]；Linn & Park，2005[5]）、并購及避稅活動（Giuli，2013[6]；McGuire，Omer & Wilde，2013[7]）等。

投資機(jī)會關(guān)系到企業(yè)的經(jīng)營策略，自然也影響著企業(yè)的最終績效。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，學(xué)界大都認(rèn)為投資機(jī)會集對企業(yè)的經(jīng)營績效具有促進(jìn)作用。Jones（2001）[8]實(shí)證了投資機(jī)會集、未來現(xiàn)金流價值與股票累計(jì)超額收益率之間的關(guān)系，結(jié)果表明：企業(yè)的投資機(jī)會有助于提高其未來現(xiàn)金流價值，并且，該作用會進(jìn)一步影響到企業(yè)股票在金融市場上的表現(xiàn)，增大股票的累計(jì)超額收益率。Hutchinson & Gul（2006）[9]通過澳大利亞271家企業(yè)的數(shù)據(jù)，探討了高管股票期權(quán)、投資機(jī)會與企業(yè)績效之間的關(guān)系。研究認(rèn)為，不僅投資機(jī)會集與經(jīng)營績效正相關(guān)，而且投資機(jī)會集與高管股票期權(quán)的交互項(xiàng)也與經(jīng)營績效呈同向變化關(guān)系。來自發(fā)展中國家的數(shù)據(jù)同樣支持上述觀點(diǎn)。Muniandy & Hillier（2014）[10]分析了南非151家上市公司董事會獨(dú)立性、投資機(jī)會與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系。作者指出，投資機(jī)會集對經(jīng)營績效存在正向影響，并且，投資機(jī)會集與董事會獨(dú)立性的交互項(xiàng)也對經(jīng)營績效具有促進(jìn)作用。

收益與風(fēng)險并存。投資機(jī)會在改善績效、提高價值的同時，也對企業(yè)的經(jīng)營過程注入了更多的不確定因素。事實(shí)上，早在1977年Myers[11]就提出了這樣的論述：相比于投資機(jī)會較少的企業(yè)，投資機(jī)會較多的企業(yè)更有可能處于不確定的經(jīng)營環(huán)境中。隨后三十余年，眾學(xué)者從不同視角演繹著大師的思想。

Park & Herath（2000）[12]、Adam & Goyal（2008）[13]先后提出用實(shí)物期權(quán)衡量投資機(jī)會集的合理性及其實(shí)現(xiàn)過程。期權(quán)的價值越高，企業(yè)的投資機(jī)會集越大。不過，影響期權(quán)價值的因素有很多，除期限、無風(fēng)險利率外，還有保持實(shí)物而進(jìn)行經(jīng)營的成本、收益以及收益的波動情況。一般而言，波動越大，實(shí)物期權(quán)的價值越高?？梢?，承認(rèn)實(shí)物期權(quán)在衡量投資機(jī)會集方面的有效性，實(shí)際上就肯定了收益的不確定程度與投資機(jī)會集的大小同向變化。

Nash、Netter & Poulsen（2003）[14]將債券合約的靈活性（或限制性）分為股利限制、增發(fā)債務(wù)限制、消極擔(dān)保條款以及資產(chǎn)銷售和回租限制等，并以此為基礎(chǔ)探討了投資機(jī)會集與企業(yè)債券合約中條款的靈活性（或限制性）的關(guān)系。Logistic回歸表明，投資機(jī)會集較大的企業(yè)，其未來收益可能面臨更大的不確定性；為避免違約，它們在簽訂債券合約時會盡量避免合約中出現(xiàn)上述四個方面的限制性條款，以保持合約的靈活性。

Chen、Elder & Hung（2010）[15]實(shí)證了投資機(jī)會集與企業(yè)盈余管理之間的關(guān)系。作者指出，為向外部利益相關(guān)者提供一份漂亮的財(cái)務(wù)報(bào)告，管理者常對報(bào)告的會計(jì)收益信息進(jìn)行調(diào)整，使報(bào)告凸顯投資收益、同時掩蓋住投資風(fēng)險。因此，企業(yè)的投資機(jī)會越多，未來收益的波動越大，那么其“盈余管理行為”也就會表現(xiàn)得越為突出和明顯。

既然投資機(jī)會集越大的企業(yè)越有動機(jī)從事盈余管理活動，理所當(dāng)然地，外部利益相關(guān)者也會對這些企業(yè)的審計(jì)質(zhì)量提出更高要求，以降低外部人和內(nèi)部人之間的信息不對稱。Lai（2009）[16]證實(shí)了這一點(diǎn)。文中，作者基于美國未受管制工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，以是否選擇五大會計(jì)師事務(wù)所進(jìn)行審計(jì)作為審計(jì)質(zhì)量高低的替代指標(biāo)，檢驗(yàn)了投資機(jī)會集對審計(jì)質(zhì)量的影響?；貧w結(jié)果表明：企業(yè)的投資機(jī)會集越大，其選擇五大所進(jìn)行審計(jì)的概率越高。

除審計(jì)質(zhì)量外，投資機(jī)會集與審計(jì)報(bào)告延遲的關(guān)系問題也引發(fā)學(xué)界思考。與Lai（2009）的邏輯一致，Azami & Salehi（2017）[17]基于TSE交易所133家上市公司2006—2014年的數(shù)據(jù)分析認(rèn)為：相比于投資機(jī)會集小的企業(yè)，投資機(jī)會集大者更有動機(jī)進(jìn)行盈余管理?？紤]到盈余管理容易使上述企業(yè)延遲公布其審計(jì)報(bào)告，因此，外部利益相關(guān)者往往對這些企業(yè)的審計(jì)報(bào)告延遲行為缺乏容忍。于是，迫于外部監(jiān)督的壓力，這些企業(yè)在籌劃審計(jì)報(bào)告延遲時會更加謹(jǐn)慎以至于放棄，最終使得投資機(jī)會集與審計(jì)報(bào)告延遲呈現(xiàn)出反向變化關(guān)系。

如果說，對于投資機(jī)會集較大的企業(yè)，高質(zhì)量的審計(jì)、及時發(fā)布的審計(jì)報(bào)告是普通外部利益相關(guān)者的當(dāng)然訴求，那么作為與這些企業(yè)密切聯(lián)系的金融機(jī)構(gòu)尤其是商業(yè)銀行，除審計(jì)之外，其對企業(yè)還有何特殊訴求？Lai（2011）[18]進(jìn)一步給出了答案。依然使用未受管制工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，作者分析了投資機(jī)會對企業(yè)貸款利息費(fèi)用的影響。結(jié)論顯示，對于投資機(jī)會集較大的企業(yè)，其經(jīng)營風(fēng)險往往更高。因此，債權(quán)人（商業(yè)銀行）需要對其收取更多的利息作為補(bǔ)償。無獨(dú)有偶，Marchi等（2016）[19]從供應(yīng)鏈金融的視角也得出了相似結(jié)論。

當(dāng)然，風(fēng)險除了補(bǔ)償之外，還應(yīng)得到有效控制。Shabanipour & Amiri（2016）[20]利用EGLS估計(jì)法對TSE交易所99家上市公司2010—2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果表明：投資機(jī)會集越大的企業(yè)，其未來經(jīng)營所面臨的不確定性也更高，出于對風(fēng)險的控制，債權(quán)人對這些企業(yè)的貸款期限也會相應(yīng)縮短。換言之，投資機(jī)會集與債務(wù)久期反向變化。

上述文獻(xiàn)分別從投資機(jī)會集的測算、債券合約的靈活性、盈余管理、審計(jì)質(zhì)量、報(bào)告延遲，以及借貸成本和債務(wù)久期等方面發(fā)展了Myers的思想——投資機(jī)會集對企業(yè)經(jīng)營的穩(wěn)定性存在負(fù)面作用；進(jìn)一步地，Bali、Brown & Tang（2017）[21]，Stivers（2018）[22]將這一思想延伸至金融市場，分析指出：相比于投資機(jī)會集小的企業(yè)，投資機(jī)會集大者，盡管其股價收益率更高，但股價收益率的波動也更大。這是因?yàn)?，上述企業(yè)投資機(jī)會集所帶來的經(jīng)營風(fēng)險已反映到股價的變化中。因此文章認(rèn)為，投資機(jī)會集應(yīng)作為風(fēng)險因子納入ICAPM模型。

毫無疑問，收益率波動的增大，會提高投資者的持股風(fēng)險，進(jìn)而有可能對股票的交易和流轉(zhuǎn)產(chǎn)生不利作用。鑒于此，本文嘗試探討投資機(jī)會集對股票流動性的影響，以彌補(bǔ)目前對該領(lǐng)域研究的缺乏。

三、理論基礎(chǔ)及相關(guān)命題的提出

對“投資機(jī)會—流動性關(guān)系”建模，主要思路為：（1）分析企業(yè)的投資決策過程，推導(dǎo)其價值波動函數(shù)；（2）在非做市商制度的金融市場，從噪聲、理性及內(nèi)幕三類交易者的交易策略出發(fā)，給出股票流動性的數(shù)理定義；（3）以價值波動為中介將（1）和（2）的結(jié)論相結(jié)合，得出投資機(jī)會集與股票流動性的理論關(guān)系。

（一）企業(yè)的投資決策

與Gopalan，Kadan和Pevzner（2012）[23]的假設(shè)基本一致，企業(yè)的經(jīng)營過程被分為三個時期：時期0，1和2。

首先，時期0，企業(yè)擁有價值為 的營運(yùn)資產(chǎn)，其中，專用部分（如廠房、設(shè)備、原料等）和非專用部分（如現(xiàn)金、銀行存款等）的占比分別為 和 。這里，參數(shù) 衡量企業(yè)的資產(chǎn)專用性。 越大，資產(chǎn)專用性越強(qiáng)；反之，越弱。

企業(yè)靠專用資產(chǎn)維持現(xiàn)有項(xiàng)目。若單位專用資產(chǎn)在時期2獲得利潤 （其中，隨機(jī)沖擊 ），那么總量為 的專用資產(chǎn)可獲利潤 ；同時，企業(yè)用非專用資產(chǎn)為新增項(xiàng)目融資。若單位非專用資產(chǎn)在時期2獲得利潤 （其中，隨機(jī)沖擊 ），則總量為 的非專用資產(chǎn)可獲利潤 。這里， 是非專用資產(chǎn)用于新增項(xiàng)目的比例（簡稱投資比例），而剩余比例 的非專用資產(chǎn)則在將其變現(xiàn)后用于派發(fā)紅利，總額為 。參數(shù) 衡量企業(yè)的投資機(jī)會，數(shù)值越大，企業(yè)在任意投資比例下的期望利潤 越高。

不失一般性地，假定函數(shù) 滿足： 、 ，以及 。由此，新增項(xiàng)目的期望利潤 成為 的凸函數(shù)，即項(xiàng)目期望的邊際利潤 隨 的增大而減小，這與現(xiàn)實(shí)基本一致。當(dāng) 較小時，企業(yè)可通過內(nèi)源資金為新增項(xiàng)目融資，融資成本較低，項(xiàng)目的邊際利潤較高；相反，當(dāng) 較大時，內(nèi)源資金已無法滿足融資需求，企業(yè)需要從外部融資，融資成本較高，項(xiàng)目的邊際利潤較低。

其次，時期1，企業(yè)管理者對新增項(xiàng)目進(jìn)行投資決策，即確定最優(yōu)投資比例 。企業(yè)價值 包括現(xiàn)有項(xiàng)目利潤、新增項(xiàng)目利潤，以及派發(fā)紅利三個方面：

給定 ，管理者尋求 使得企業(yè)價值的期望最大化（ ），根據(jù)一階條件，不難得出 ，也即， 。這里，為保證 ，模型要求 。由于 ，且 ，所以 ?？梢?，企業(yè)的投資機(jī)會越多，其對新增項(xiàng)目的投資比例越高。

再次，時期2，現(xiàn)有和新增項(xiàng)目都將獲得利潤，股利按時期1所確定的最優(yōu)策略派發(fā)給股票持有者。為方便討論，不妨假設(shè)現(xiàn)有和新增項(xiàng)目的隨機(jī)沖擊 和 相互獨(dú)立，將 代入（1）并取方差，得到企業(yè)的價值波動 為：

（二）金融市場

考慮一個以股票為交易對象的金融市場。市場的交易主體主要有：噪聲交易者、理性投資者和內(nèi)幕知情者，其根據(jù)不同信念交易股票。

首先，噪聲交易者隨機(jī)買賣股票。以 指代噪聲交易者 在 時刻交易股票的數(shù)量， 的交易策略可定義為 （這是理性投資者和內(nèi)幕知情者的共同知識）。當(dāng) （ ）時，表示 購入（賣出）數(shù)量為 的股票（下同）。

其次，理性投資者根據(jù)當(dāng)前股價 和對下一期股票價值的預(yù)期 交易股票。以 表示 時刻股票的價值，對持有信念 的理性投資者 ，其投資策略可為 。其中， 表示 愿意交易的股票數(shù)量， 為投資策略參數(shù)且有 。在任意 時刻，忽略利息和股息， 的投資損益可表示為：

流動性與資產(chǎn)價值波動、噪聲交易程度負(fù)相關(guān)，同時還受不同交易主體的占比、風(fēng)險容限等因素的影響。

（三）投資機(jī)會集與股票流動性的理論關(guān)系

從理論上看，股票的全部價值應(yīng)大致等于企業(yè)價值的總和，即 。這里， 是股票發(fā)行的數(shù)量， 為單支股票的價值?？紤]到 ，取方差有 其中， 為股票價值 的方差。將該式代入（8），記 ， ， ，去掉時間維度并在 的零值附近泰勒展開，得到：

考慮到參數(shù) 衡量企業(yè)擁有投資機(jī)會的多少，將（2）和（9）結(jié)合起來，記 及 ，“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系即為：

由此，可得出如下命題：

命題一：企業(yè)的投資機(jī)會集越大（?。善钡牧鲃有栽讲睿ê茫?。

數(shù)理推證。由于 且 ，考慮到 、 、 及 均大于零，所以 。進(jìn)一步地， 和 取值非負(fù)，代入公式（10）即有 。企業(yè)的投資機(jī)會集越大，股票的流動性越差；反之則反是。

利用投資機(jī)會對新增項(xiàng)目進(jìn)行投資，不是靠營運(yùn)資產(chǎn)中的專用部分，而是靠非專用部分。接下來，文章繼續(xù)分析資產(chǎn)專用性對“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系的影響。

命題二：給定其它條件不變，資產(chǎn)專用性越高（低）的企業(yè)，其“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系越弱（強(qiáng)）。

數(shù)理推證。參數(shù) 衡量企業(yè)資產(chǎn)的專用性。 越大則資產(chǎn)的專用性越高，反之越低。用（10）取絕對值，再對 求偏導(dǎo)得到：

由于 且 ，考慮到參數(shù) ，且 、 、 及 、 和 均大于零，所以 。企業(yè)資產(chǎn)的專用性越高，“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系越弱；反之則反是。

四、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）實(shí)證模型及其估計(jì)

針對上文給出的命題，這里設(shè)計(jì)模型逐一檢驗(yàn)。首先，命題一的實(shí)證模型可設(shè)定為：

其中， 代表股票 在年度 交易日 的流動性， 表示該企業(yè)在對應(yīng)年份對應(yīng)交易日的投資機(jī)會集。 為控制變量，包括成交額，股價，換手率，以及公司規(guī)模和盈利能力等。若 顯著小于零，則命題成立；反之，命題為假。其次，命題二。用 表示企業(yè) 在年度 交易日 的資產(chǎn)專用性，該命題的實(shí)證模型可設(shè)計(jì)為：

記 為 的 分位數(shù)，以 為界，我們將觀測值劃分為Low（ ）和High（ ）兩個組別，再分別進(jìn)行回歸。若 和 均小于零且 ，則命題成立；反之，命題為假。

至于估計(jì)方法，先對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，再根據(jù)結(jié)果確定混合效應(yīng)、固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)。

（二）變量測算

1. 股票流動性的測算

這里選擇有代表性的三種方法：第一，對流動性匱乏指標(biāo)（Amihud，2002[26]）取倒數(shù)，得到 。其中， 和 分別是股票 在年度 交易日 的成交額（單位：百萬元人民幣）和收益率。第二，參考Hui和Heubel（1984）[27]，把上式中的成交額、收益率換成換手率、股價變化率，得到 。這里， 代表該股票 在年度 交易日 的換手率， 是股價 的變化率。第三，根據(jù)駱玉鼎、廖士光（2007）[28]，把Amihud流動性指標(biāo)中的收益率換為振幅，有 。式中， 表示該股票 在年度 交易日 的振幅（單位：%）。同樣，借鑒Hasbrouck（2009）[29]對三個指標(biāo)均進(jìn)行開方，仍記為 、 和 。三個指標(biāo)的數(shù)值越大，股票的流動性越好。

2. 投資機(jī)會集的測算

參考相關(guān)研究（Hutchinson & Gul，2006[9]；Gregoriou & Nguyen，2010[30]），投資機(jī)會集通?？捎肕BE（market to book equity）、EP（earnings to price）和CETA（capital expenditure to total asset）等來衡量?？紤]到CETA指標(biāo)包括廠房購建、設(shè)備更新、研發(fā)支出、產(chǎn)品擴(kuò)張以及無形資產(chǎn)攤銷等，能全面反映企業(yè)的投資活動，因此這里借鑒該指標(biāo)來測算投資機(jī)會集：

（15）

其中， 是企業(yè) 在年度 構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其它長期資產(chǎn)的支出； 為該企業(yè)在該年度的規(guī)模，資產(chǎn)總額的對數(shù)。此外，謹(jǐn)慎起見，文章還在（15）的分子中分別添加 、 和 得到投資機(jī)會集的另外兩個測度 和 。這里， 、 分別表示對應(yīng)企業(yè)在對應(yīng)年度的投資活動支出、與投資活動有關(guān)的支出。最后，將年度數(shù)據(jù)調(diào)整為日度數(shù)據(jù)，對于所有的交易日 ，令 、 、 。一般地， 、 和 的取值越高，則企業(yè)的投資機(jī)會集越大、投資機(jī)會越多。

3. 調(diào)節(jié)變量的測算

本文的調(diào)節(jié)變量為資產(chǎn)專用性。德姆塞茨在《所有權(quán)、控制與企業(yè)：論經(jīng)濟(jì)活動的組織》曾指出，耐久性資產(chǎn)的投資水平是衡量資產(chǎn)專用性的重要指標(biāo)，據(jù)此，方明月（2011）[31]利用固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值來測算資產(chǎn)的專用性；本章因循，得到資產(chǎn)專用性的第一測度 。另外，還有學(xué)者（程宏偉，2004；[32]周煜皓和張盛勇，2014；[33]王竹泉等，2017[34]）建議使用長期資產(chǎn)來反映資產(chǎn)的專用性程度，因此文章又測算了固定資產(chǎn)、在建工程、無形資產(chǎn)和長期待攤費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例，作為資產(chǎn)專用性的第二測度 。

4. 控制變量的測算

作為控制變量，文章考慮了交易和企業(yè)層面的因素：成交額（Volume）、股價（Price）、換手率（Turnover），以及公司規(guī)模（Size）和盈利能力（ROE）。Volume是當(dāng)日成交金額的對數(shù)，Price為當(dāng)日收盤價，Turnover等于成交量與流通股總數(shù)之比；Size以股票總市值的對數(shù)表示，ROE用凈資產(chǎn)收益率衡量。

（三）樣本及數(shù)據(jù)來源

本文以2012—2016年滬深兩交易所發(fā)行A股的上市公司為研究對象。包括：主板、中小板和創(chuàng)業(yè)板公司兩千多家，涵蓋證監(jiān)會下設(shè)的19個門類（A—S），90個大類（01—90）。研究中，文章對數(shù)據(jù)作了如下處理：（1）剔除金融業(yè)（門類代碼：J；大類代碼：66—69）上市公司；（2）剔除同時發(fā)行B股或H股的公司；（3）剔除ST類上市公司；（4）剔除研究期間內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司；（5）剔除包含極端數(shù)據(jù)的觀測值。 所有數(shù)據(jù)來源于銳思（RESSET）金融研究數(shù)據(jù)庫，分析軟件為STATA 12.0。

五、實(shí)證檢驗(yàn)：“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系是否存在

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示。

表1中，從流動性指標(biāo)來看，StkLa、StkLb和StkLc的均值分別為67.0717、1.1921和0.3840，結(jié)合各自定義，百萬成交額能使收益率及振幅變動2.2229×10-4和6.7889，單位換手率能讓股價變化率改變0.7037。 從投資機(jī)會來看，IOSa、IOSb和IOSc的均值分別為0.0600，0.1195和0.1378，中位數(shù)分別為0.0447，0.0672和0.0767。由于IOSa中僅包含購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其它長期資產(chǎn)的支出，而IOSb在IOSa的基礎(chǔ)上增加了投資活動的支出，所以IOSb的均值和中位數(shù)均大于IOSa。同理，IOSc在IOSb的基礎(chǔ)上又增加了其它與投資活動有關(guān)的支出，因此IOSc的均值和中位數(shù)又高于IOSb。此外，IOSb的標(biāo)準(zhǔn)差（0.2253）大于IOSa（0.0562），IOSc的標(biāo)準(zhǔn)差（0.2569）又高于IOSb（0.2253），這也反映出“投資活動的支出”和“其它與投資活動有關(guān)的支出”這兩個會計(jì)項(xiàng)目的波動。

從調(diào)節(jié)變量來看，專用性資產(chǎn)SPECa（SPECb）大概占比為22.16%（32.39%）；再從控制變量來看，樣本股的日成交額約3404萬， 均價12.7939元，低于滬深300指數(shù)成分股的水平。 換手率Turnover為2.0345%，也即49個交易日所有流通股股東將歷經(jīng)一次輪換，流轉(zhuǎn)速度幾乎達(dá)到滬深300指數(shù)成分股的兩倍。 這表明，較指數(shù)成分股而言，市場主體對非指數(shù)成分股的短線投機(jī)（而非長期投資）傾向更為明顯。平均市值約27.2763億（e21.7267），凈資產(chǎn)收益率Roe為4.4734%；前者占滬深300指數(shù)成分股的10%，后者不足六成。

（二）“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系：基本回歸分析

根據(jù)模型（12）實(shí)證“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系，結(jié)果如表2所示。對于各連續(xù)變量（即非0-1變量），本文均進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。下同。

表2的第（1）—（3）欄分別報(bào)告了以投資機(jī)會集IOSa、IOSb和IOSc為解釋變量，以流動性指標(biāo)StkLa為被解釋變量的回歸結(jié)果。解釋變量對被解釋變量的影響分別為-0.0198、-0.0187和-0.0175，影響為負(fù)且在1%的水平下全部顯著。從平均來看，企業(yè)的投資機(jī)會集IOSa、IOSb和IOSc提高一個標(biāo)準(zhǔn)差，其股票流動性StkLa將從均值67.0717下降至66.0624、66.1185和66.1796；降幅分別為1.5048%、1.4212%和1.3300%。 同理，表2的第（4）—（6）欄（第（7）—（8）欄）分別報(bào)告了以IOSa、IOSb和IOSc為解釋變量，以StkLb（StkLc）為被解釋變量的回歸結(jié)果。解釋變量提高一個標(biāo)準(zhǔn)差，StkLb（StkLc）將從均值1.1921（0.3840）降為1.1808、1.1780和1.1772（0.3875、0.3755和0.3759），降幅0.9524%、1.1905%和1.2500%（2.3996%、2.1692%和2.0568%）。

由此可見，命題一得到證實(shí)。企業(yè)的投資機(jī)會集越大、投資機(jī)會越多，股票的流動性越差；反之則反是。誠然，投資機(jī)會為企業(yè)創(chuàng)造更多利潤提供可能；但是，隨著投資機(jī)會集的擴(kuò)大，更寬、更廣的投資領(lǐng)域也使企業(yè)未來的經(jīng)營績效面臨更高的不確定性。這種不確定性導(dǎo)致投資者對企業(yè)股票內(nèi)在價值的把握難以趨同，所以股票在投資者之間的轉(zhuǎn)讓和流通將變得更加困難，也即，股票流動性下降。無論用StkLa、StkLb還是StkLc來衡量股票流動性，也不管用IOSa、IOSb還是IOSc來測算投資機(jī)會集，結(jié)論都是一致的。

（三）“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系：資產(chǎn)專用性效應(yīng)

接下來探討資產(chǎn)專用性效應(yīng)。根據(jù)模型（13）和（14）實(shí)證資產(chǎn)專用性對“投資機(jī)會-流動性”關(guān)系的影響，結(jié)果如表3所示。

表3中，Panel A和Panel B分別報(bào)告了以SPECa和SPECb為調(diào)節(jié)變量的回歸結(jié)果。在Panel A的配對方程（1）和（2）中，被解釋變量都是StkLa，而解釋變量均為IOSa。對于SPECa數(shù)值較小的方程（1），投資機(jī)會集對流動性的影響程度（絕對值）達(dá)到了0.0494，而對SPECa數(shù)值較大的方程（2），影響程度（絕對值）僅為0.0102。后者小于前者，且兩者之間的差異（ΔCOEFF）-0.0392超過1%的顯著性水平。其余配對方程（3）和（4）、（5）和（6）的ΔCOEFF分別為-0.0082、-0.0071，分別在5%、1%的水平下顯著。同理，Panel B中也存在類似結(jié)論，所有配對方程的ΔCOEFF（-0.0609、-0.0120和-0.0080）均小于零，且在1%的水平下顯著?？梢姡}二得以成立。

“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系存在資產(chǎn)專用性效應(yīng)：企業(yè)的資產(chǎn)專用性越強(qiáng)，其“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系越弱；相反，專用性較弱，其“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系越強(qiáng)。資產(chǎn)的專用屬性使企業(yè)投資盡可能地圍繞現(xiàn)有項(xiàng)目（企業(yè)擅長、把握、經(jīng)驗(yàn)豐富，甚至是具有壟斷勢力的領(lǐng)域）而展開，有效避免企業(yè)投資于不擅長、沒有把握、經(jīng)驗(yàn)不足，或者在某種程度上缺乏壟斷勢力的領(lǐng)域。因此，當(dāng)面臨同等投資機(jī)會和擴(kuò)展空間時，資產(chǎn)專用性強(qiáng)的企業(yè)難以涉獵，其未來經(jīng)營績效的波動不大，在此情況下，投資者對企業(yè)股票內(nèi)在價值的把握容易趨同，而股票在投資者之間的轉(zhuǎn)讓和流通（流動性）也就不會受到大的影響；相反，對于資產(chǎn)專用性弱的企業(yè)，其基于利潤最大化的投資決策難免會涉足陌生領(lǐng)域，這容易導(dǎo)致其未來績效發(fā)生大的波動，在此情況下，投資者對企業(yè)股票內(nèi)在價值的把握將難以趨同，而股票的流動性就會受到嚴(yán)重沖擊。

（四）穩(wěn)健性探討

穩(wěn)健性探討分四個方面。首先，內(nèi)生性。本文重點(diǎn)探討投資機(jī)會集對流動性的影響，然而，后者是否又會反過來作用于前者、改變前者的大小？Gregoriou & Nguyen（2010）[30]給出了否定回答——股票流動性對投資機(jī)會集不存在顯著作用。其次，滯后性。“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系需經(jīng)多個環(huán)節(jié)而傳導(dǎo)，這意味著投資機(jī)會對流動性的影響過程可能存在一定滯后。因此，這里將IOSa、IOSb和IOSc替換為各自的滯后變量LIOSa、LIOSb和LIOSc，對模型（12）重新回歸。再次，解釋變量的測算。文中解釋變量IOSa、IOSb和IOSc均基于CETA指標(biāo)而構(gòu)建，不過除CETA之外，MBE和EP也是常用的投資機(jī)會集指標(biāo)。鑒于此，文章又使用了MBE和EP等來反映企業(yè)的投資機(jī)會。最后，配對方程的劃分。在模型（13）和（14）中，劃分配對方程的依據(jù)是資產(chǎn)專用性的中位數(shù)。嚴(yán)謹(jǐn)起見，這里還使用了上述變量的三分位點(diǎn)（0.33與0.67）來劃分“Low”和“High”兩個組別。結(jié)果均顯示：投資機(jī)會集對股票流動性有阻礙作用，并且該作用的大小受資產(chǎn)專用性的影響。

六、結(jié)論與啟示

綜上所說，研究投資機(jī)會集對股票流動性的影響對企業(yè)經(jīng)營和股票投資均有借鑒意義。一方面，企業(yè)在追逐機(jī)會、擴(kuò)大投資的同時，應(yīng)對由此造成的流動性的不利影響有所關(guān)注，否則不利于新項(xiàng)目的融資。另一方面，貸款利率的市場化已成定局，而存款利率的市場化也是大勢所趨，這將對企業(yè)的投資決策、未來利潤甚至股票流動性產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，投資者應(yīng)對預(yù)期到來變化有所準(zhǔn)備，防范未然。

最后，本文不僅對Gopalan、Kadan和Pevzner（2012）[23]的發(fā)現(xiàn)給出了合理解釋，同時也為流動性的共性找到了新的證據(jù)、為有關(guān)共性的研究提供了新的思路。無疑，投資機(jī)會因行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境而異，如果“投資機(jī)會—流動性”關(guān)系得以成立，那么流動性共性的誘因就不僅僅存在于證券市場方面（Chung & Chuwonganant，2014[35]；Bai & Qin，2015[36]），而且還來自于行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面（張玉龍、李怡宗和楊云紅，2012[37]）。后續(xù)研究，可由此展開。

參考文獻(xiàn)：

[1] Miller M H， Modigliani F. Dividend Policy， Growth， and the Valuation of Shares[J]. Journal of Business， 1961， 34（4）：411-433.

[2] Smith Jr C W， Watts R L. The Investment Opportunity Set and Corporate Financing， Dividend， And Compensation Policies[J]. Journal of Financial Economics， 1992， 32（3）：263-292.

[3] Gul F A. Government Share Ownership， Investment Opportunity Set and Corporate Policy Choices in China[J]. Pacific-Basin Finance Journal， 1999， 7（2）：157-172.

[4] Ho S S M， Lam K C K， Sami H. The Investment Opportunity Set， Director Ownership， and Corporate Policies： Evidence from an Emerging Market[J]. Journal of Corporate Finance， 2004， 10（3）：383-408.

[5] Linn S C， Park D. Outside Director Compensation Policy and the Investment Opportunity Set[J]. Journal of Corporate Finance， 2005， 11（4）：680-715.

[6] Giuli A D. The Effect of Stock Misvaluation and Investment Opportunities on the Method of Payment in Mergers[J]. Journal of Corporate Finance， 2013， 21（1）：196-215.

[7] Mcguire S T， Omer T C， Wilde J H. Investment Opportunity Sets， Operating Uncertainty， and Capital Market Pressure： Determinants of Investments in Tax Shelter Activities？[J]. Social Science Electronic Publishing， 2014， 36（1）： 1-26.

[8] Jones J P. The Implications of Firms' Investment Opportunities for the Valuation of Cash Flows from Investing Activities[J]. Advances in Accounting， 2001， 18（1）：169-193.

[9] Hutchinson M， Gul F A. The Effects of Executive Share Options and Investment Opportunities on Firms Accounting Performance： Some Australian Evidence[J]. British Accounting Review， 2006， 38（3）：277-297.

[10] Muniandy B， Hillier J. Board Independence， Investment Opportunity Set and Performance of South African Firms[J]. Pacific-Basin Finance Journal， 2014， 35（12）： 108-124.

[11] Myers S C. Determinants of Corporate Borrowing[J]. Journal of Financial Economics， 1976， 5（2）：147-175.

[12] Park C， Herath H B. Exploiting Uncertainty-Investment Opportunities as Real Options： a New Way of Thinking In Engineering Economics[J]. Engineering Economist， 2000， 45（1）：1-36.

[13] Adam T， Goyal V K. The Investment Opportunity Set and Its Proxy Variables[J]. Journal of Financial Research， 2008， 31（1）：41–63.

[14] Nash R C， Netter J M， Poulsen A B. Determinants of Contractual Relations between Shareholders and Bondholders： Investment Opportunities and Restrictive Covenants[J]. Journal of Corporate Finance， 2003， 9（2）：201-232.

[15] Chen K Y， Elder R J， Hung S. The Investment Opportunity Set and Earnings Management： Evidence from the Role of Controlling Shareholders[J]. Corporate Governance An International Review， 2010， 18（3）：193-211.

[16] Lai K W. Does Audit Quality Matter More for Firms with High Investment Opportunities？ [J]. Journal of Accounting & Public Policy， 2009， 28（1）：33-50.

[17] Azami Z， Salehi T. The relationship between audit report delay and investment opportunities[J]. Eurasian Business Review， 2017， 7（3）： 437-449.

[18] Lai K W. The Cost of Debt When All-Equity Firms Raises Finance： the Role of Investment Opportunities， Audit Quality And Debt Maturity [J]. Journal of Banking & Finance， 2011， 35（8）：1931-1940.

[19] Marchi B， Ries J M， Zanoni S， et al. A joint economic lot size model with financial collaboration and uncertain investment opportunity[J]. International Journal of Production Economics， 2016， 176（6）：170-182.

[20] Shabanipour S， Amiri H. Investigation the Effect of Investment Opportunities on Relationship between Audit Quality and Debt Maturity[J]. International Journal of Humanities and Cultural Studies， 2016，3（4）： 2169-2177.

[21] Bali T G， Brown S J， Tang Y. Is economic uncertainty priced in the cross-section of stock returns？[J]. Journal of Financial Economics， 2017， 126（3）： 471-489.

[22] Stivers A. Equity premium predictions with many predictors： A risk-based explanation of the size and value factors[J]. Journal of Empirical Finance， 2018， 45（1）： 126-140.

[23] Gopalan R， Kadan O， Pevzner M. Asset Liquidity， and Stock Liquidity[J]. Journal of Financial & Quantitative Analysis， 2012， 47（2）：333-364.

[24] Kyle A S. Continuous Auctions and Insider Trading[J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1985， 53（6）： 1315-1335.

[25] Peress J. Product Market Competition， Insider Trading， and Stock Market Efficiency[J]. Journal of Finance， 2010， 65（1）：1–43.

[26] Amihud Y. Illiquidity and Stock Returns： Cross-Section and Time-Series Effects[J]. Journal of Financial Markets， 2002， 5（1）：31-56.

[27] Hui B， Heubel B.， Comparative Liquidity Advantages among Major US Stock Markets， Lexington， USA： Data Resources Inc.， 1984.

[28] 駱玉鼎， 廖士光. 融資買空交易流動性效應(yīng)研究——臺灣證券市場經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 金融研究， 2007（5）：118-132.

[29] Hasbrouck J. Trading Costs and Returns for U.S. Equities： Estimating Effective Costs from Daily Data[J]. Journal of Finance， 2009， 64（3）：1445-1477.

[30] Gregoriou A， Nguyen N D. Stock Liquidity and Investment Opportunities： New Evidence from FTSE 100 Index Deletions[J]. Journal of International Financial Markets Institutions & Money， 2010， 20（3）：267-274.

[31] 方明月. 資產(chǎn)專用性、融資能力與企業(yè)并購——來自中國A股工業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 金融研究， 2011（5）：156-170.

[32] 程宏偉. 隱性契約、專用性投資與資本結(jié)構(gòu)[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2004（8）：105-111.

[33] 周煜皓， 張盛勇. 金融錯配、資產(chǎn)專用性與資本結(jié)構(gòu)[J]. 會計(jì)研究， 2014（8）：75-80.

[34] 王竹泉， 段丙蕾， 王苑琢，等. 資本錯配、資產(chǎn)專用性與公司價值——基于營業(yè)活動重新分類的視角[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2017（3）：120-138.

[35] Chung K H.， Chuwonganant C. Uncertainty， market structure， and liquidity[J]. Journal of Financial Economics， 2014， 113（3）：476-499.

[36] Bai M， Qin Y. Commonality in Liquidity in Emerging Markets： Another Supply-side Explanation[J]. International Review of Economics & Finance， 2015， 39（9）：90-106.

[37] 張玉龍， 李怡宗， 楊云紅. 中國股市的系統(tǒng)流動性——來自拓展的FDR法的證據(jù)[J]. 金融研究， 2012（11）.

責(zé)任編輯：蕭敏娜