融資融券對我國股票市場定價效率的影響研究

張鴻韜

(周口師范學院，河南 周口 466001)

相較于國外成熟市場，我國股票市場起步較晚、發(fā)展時間較短，因此存在市場有效性不足、定價效率較低的問題。具體表現(xiàn)為A股市場中小投資者占比較大，“追漲殺跌”等非理性交易行為盛行。但是，學術界普遍認為造成市場定價效率低下的原因不單是投資者專業(yè)素質較低、信息不對稱等，更主要的是市場交易制度特別是融資融券交易制度不完善。

融資融券交易對市場定價效率到底有什么影響？有研究者認為，融資融券業(yè)務能夠在市場中起到“穩(wěn)定器”的作用，能夠平滑市場波動，為市場提供更大的流動性，同時也能夠激活市場活力，使持有不同預期的交易者能夠充分參與交易，更好地發(fā)揮股票市場的價格發(fā)現(xiàn)功能。也有研究者認為，融資融券交易對市場中的非理性因素起到了“放大器”的作用，使股票價格發(fā)生偏離，不利于市場定價效率的提高。特別是，我國對融資融券交易者設置了較高的門檻和交易成本，相當于存在一定程度上的賣空約束，從而對融資融券交易定價效率產(chǎn)生了消極影響。2015年后，學術界與市場監(jiān)管者關于融資融券交易對市場定價效率影響的討論更是出現(xiàn)了較大分歧。

本文基于A股市場2010-2015年新入選融資融券標的的交易數(shù)據(jù)，從價格對信息的反應速度和反應程度兩個方面，對融資融券交易對我國股票市場定價效率的影響展開研究，為我國股票市場融資融券標的的擴容和市場交易制度的完善提供一個研究視角。

一、融資融券交易制度的功能及其演進

融資融券交易，又稱信用交易，是指投資者向具有融資融券交易資格的證券公司提供擔保品，借入資金購買證券或借入證券并出售的交易。在發(fā)達國家成熟的資本市場，融資融券交易是一種成熟且有效的交易機制。2010年以前，我國股票市場投資者無法進行融資融券交易，投資者在交易上只能做多而無法做空，導致部分負面情緒無法在市場中有效釋放，嚴重影響了市場定價效率。2010年3月30日，上交所、深交所正式接受試點會員融資融券交易申報，標志著中國股票市場的融資融券業(yè)務正式啟動。中國股票市場從此告別了單邊市場，為投資者提供了新的交易模式，也使得股票交易機制更加完善。在此后的幾年中，A股市場融資融券標的股票從最初的90只增長到了目前900多只，占滬深兩市上市公司總數(shù)的30%，對A股市場的定價機制產(chǎn)生了重要的影響。

(一)融資融券交易對國外股票市場定價效率的影響

歐美等國家股票市場歷史較長，融資融券交易發(fā)展比較成熟，關于融資融券交易對股票市場定價效率影響的研究也較為豐富，可以大致總結出兩種不同的觀點：

第一種觀點認為，賣空約束是限制股票市場定價效率提高的重要原因，而融資融券交易對定價效率的提高起到了正向的促進作用。Miller(1977)認為，市場投資者對未來股票收益存在異質信念，當市場存在賣空約束時認為股價高估，因此無法通過賣空交易獲利，以致這部分投資者無法參與到價格形成過程，從而市場價格無法反映負面預期，也就意味著股價被高估，市場效率不足。但是，Miller并沒有進行定量研究對其結論進行驗證。Hong et al.(2003)通過研究得到與Miller相同的結論，但他們進一步指出在股票價格下跌的過程中未被反映的負面預期會被釋放，導致股價的加速下跌，引起市場暴跌甚至崩盤。Diamond et al. (1987) 通過使用排除了信息交易者的賣空約束模型，證實了賣空約束可以降低股票定價的效率，減弱股票價格對負面消息的反應速度。Morck(2000)設計了市場效率模型對主要國家的股票市場進行研究，認為賣空機制可以使投資者更加快速的對市場信息做出反應，并且允許賣空交易的股票中包含更多的個股異質信息。Charoenrook et al.(2005)基于全球111個股票市場30年股票數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)賣空交易并沒有增加股票市場的波動性，相反，賣空交易還可以顯著降低股票市場的波動性。[注]Daouk H, Charoenrook A A. A study of market-wide short-selling restrictions. 2005.陳淼鑫和鄭振龍(2008)對31個國家的股票市場交易面板數(shù)據(jù)進行了研究，發(fā)現(xiàn)實行賣空交易之后股票指數(shù)收益率發(fā)生了明顯的負向漂移，并且降低了收益率的波動程度，這意味著市場中更多的負面預期通過賣空交易反映到了股票的價格當中。[注]陳淼鑫、鄭振龍：《賣空機制對證券市場的影響:基于全球市場的經(jīng)驗研究》，《世界經(jīng)濟》2008年第12期。

第二種觀點認為，融資融券交易對定價效率的提高并沒有產(chǎn)生顯著的影響，甚至會在一定程度上加劇市場的非理性波動。Morris et al.(1998)認為，允許賣空會在市場下跌過程中加劇恐慌，因此賣空機制也不利于市場的穩(wěn)定和定價效率的提高。Kraus et al.(2003)認為，賣空交易對定價效率的影響方向并不確定。他們比較分析了賣空約束與股票收益率的關系，結果發(fā)現(xiàn)賣空約束對股票收益率的影響是隨機的。徐海濤(2005)對國外股票市場進行了研究，認為股票市場中指數(shù)收益率的波動性與賣空限制存在顯著的正相關，即允許賣空會導致更加嚴重的收益率波動，這也在一定程度上證明了賣空交易不利于定價效率的提高。[注]徐海濤：《限制賣空對證券市場收益偏度和波動性影響的實證研究》，《遼寧工學院學報》2005年第3期。

(二)融資融券交易對我國股票市場定價效率的影響

我國股票市場發(fā)展時間較短，融資融券交易與國外成熟市場存在一定的差距。國內(nèi)學者從我國融資融券交易的特點出發(fā)對我國股票市場定價效率進行了多角度研究，但同樣沒能形成統(tǒng)一的結論。李志生(2015)以2009年4月到2013年12月中國A股市場的交易數(shù)據(jù)為研究樣本，對融資融券標的股票在加入和剔除標的股票池前后的定價效率進行了比較分析，結果表明，在入選融資融券交易標的之后其定價效率得到了有效地提高。相反，在剔出融資融券標的股票池之后，其定價效率明顯下降?？梢娙谫Y融券交易改善了我國股票市場的價格形成機制。[注]李志生、杜爽等：《賣空交易與股票價格穩(wěn)定性——來自中國融資融券市場的自然實驗》，《金融研究》2015年第6期。呂大勇等(2018)將融資交易與融券交易加以區(qū)分，他們發(fā)現(xiàn)兩者對股票的定價效率影響并不一致，融券交易可以提高股票的定價效率，而融資業(yè)務對定價效率會產(chǎn)生負面影響，他們建議對融資融券業(yè)務區(qū)別對待，一方面加強融資業(yè)務的監(jiān)管，同時降低融券業(yè)務的交易成本。[注]呂大永、吳文鋒：《融資交易與融券交易對中國股票定價效率的影響一致嗎?》，《經(jīng)濟與管理研究》2018年第5期。施劍威(2018)基于投資者異質信念，研究了賣空失衡對定價效率的影響，認為賣空失衡是客觀上的賣空約束，并且導致了中國股票市場定價效率較低。同時，異質信念的現(xiàn)象并沒有隨著融資融券業(yè)務的開展而緩解。[注]施劍威：《賣空失衡、異質信念與股票定價效率》，《金融發(fā)展研究》2018年第3期。

許紅偉等(2012)采用雙重差分模型研究發(fā)現(xiàn)，融資融券交易有助于緩解股價暴跌的情況，但對個股的定價效率并不能起到積極作用。[注]許紅偉、陳欣：《我國推出融資融券交易促進了標的股票的定價效率嗎?》，《管理世界》2012年第5期。徐長生等(2017)研究了牛市條件下融資融券業(yè)務對股票定價的影響。從公司財務和基本面信息出發(fā)，采用現(xiàn)金流貼現(xiàn)模型估計股票合理價格。他們發(fā)現(xiàn)融資融券規(guī)模的擴大會導致股票價格的高估，并驗證了融資交易對股票價格上漲的推動作用。[注]徐長生、馬克：《牛市中融資融券交易對股價高估的影響——基于上證A股交易數(shù)據(jù)的雙重差分法分析》，《經(jīng)濟評論》2017年第1期。南曉莉等(2018)采用股價同步性指標作為定價效率的代理指標，采用雙重差分模型進行實證，結果顯示融資融券業(yè)務并沒有達到政策制定者的初衷，相反，在一定程度上增加了股價的同步性。[注]南曉莉、張藝繽：《融資融券與資本市場信息效率——基于股價同步性視角的實證研究》，《投資研究》2018年第2期。

綜上研究表明，雖然國內(nèi)外關于融資融券交易對定價效率的研究成果紛呈，但結論并不一致。在選擇衡量定價效率指標的問題上，不同研究者的選擇也存在很大差異。目前，國內(nèi)學者對融資融券的研究尚不夠深入，一方面是由于我國股市融資融券交易時間尚短，在樣本和數(shù)據(jù)方面存在一定程度的限制；另一方面，我國融資融券交易機制并不完善，存在嚴重的賣空失衡，未能充分發(fā)揮融資融券交易賣空機制的作用，而且融券交易的規(guī)模較小，研究早期的融資融券標的樣本得出的結論也未必能反映其真實的影響。還有研究者采用雙重差分模型，但在控制組的選擇上存在一定的缺陷。因為，我國融資融券標的的擴容存在較高的門檻，所以控制組選擇不當可能導致違背雙重差分模型的平行性假設。因此，本文剔除可能影響市場定價效率的因素，從效率市場假說角度研究融資融券業(yè)務對我國股票市場定價效率的影響，希望得到更加準確的結論。

三、研究設計

(一)定價效率指標

對于市場效率的衡量存在兩種思路：一種是以股價對新信息反應的速度來衡量定價效率；另一種是將股價對新信息的反映程度作為衡量市場定價效率的代理指標，即股價是否對新信息作出了充分的反映。

前者主要借鑒Hou et al.(2005)的構造方法。[注]Hou K, Moskowitz T J. Market frictions, price delay, and the cross-section of expected returns. The Review of Financial Studies, 2005, 18(3).他們通過比較當前信息與歷史信息對股價的解釋程度來衡量股票市場的定價效率。歷史信息對股價解釋程度與新信息對股價解釋程度的比值大，意味著市場不能及時對新出現(xiàn)的信息進行反映，因此定價效率也較低。相反的，比值較小也就代表著定價效率較高。具體指標構造方法如下：

首先，以個股收益率作為因變量，當期和滯后期市場收益率作為自變量進行回歸。

該指標反映了新信息與歷史信息在股票定價中的解釋比重，數(shù)值越小意味著新信息對價格的解釋能力越強，價格對新信息的反應速度越快，定價效率越高。反之，則定價效率較低。

對于后者，研究者大多采用Bris(2007)提出的衡量指標，[注]Bris A, Goetzmann W N, Zhu N. Efficiency and the bear: Short sales and markets around the world. The Journal of Finance, 2007, 62(3).用融資融券標的個股的收益率與滯后一期的市場平均收益率的相關系數(shù)來衡量定價效率，這種方法側重于衡量股票價格中包含的股票個體的異質性風險。計算公式為：

Efficency2i,t=Corr(ri,t,rm,t-1)

其中，ri,t表示第t期融資融券標的收益率，rm,t-1為滯后一期融資融券標的收益率。

該指標數(shù)值越小代表個股價格中包含了越多的異質性風險。因此，定價效率也越高。

(二)模型設計

由于我國股票市場在融資融券標的的擴增過程中具有較強的選擇性，股票進入融資融券標的需要滿足市盈率、市值等指標要求，因此可能導致定價效率本來較高的股票更容易入選融資融券標的。如果采用橫向比較，即對融資融券標的和非融資融券標的之間的差異進行比較，可能會造成嚴重的內(nèi)生性問題。對此，本文采用事件研究法，從縱向時間角度出發(fā)，對融資融券標的入選前后定價效率進行比較。模型如下：

Efficiencyi,t=α0+β*Eventi,t+θ*Controlsi,t+vi+εi,t

其中，Efficiencyi,t表示融資融券標的在第t期的定價效率；Eventi,t作為虛擬變量，其入選融資融券標的前為0，入選之后為1；Controlsi,t為控制變量，包括個股的市值規(guī)模、換手率；vi是標的個股的個體效應；εi,t是隨機誤差項。

對于該模型我們主要關注虛擬變量的系數(shù)β，該系數(shù)反映了股票是否入選融資融券標的對定價效率的解釋程度。并且，該模型控制了其他可能影響股票定價效率的因素，解決了雙向因果的問題，可以從縱向角度比較融資融券交易對標的股票定價效率的影響。

為了更進一步研究融資融券對定價效率的影響，這里使用雙重差分模型進行穩(wěn)健性檢驗。雙重差分模型被廣泛用于研究政策的有效性，能夠有效地避免模型中的內(nèi)生性。模型如下：

Efficiencyi,t=α0+β1*Di,1+β2*Di,2+β3*Di,1*Di,2+θ*Controlsi,t+vi+εi,t

其中，Di,1，Di,2為虛擬變量，Di,1=0代表實驗組，Di,1=1代表控制組，Di,2=1代表實施融資融券交易之后，Di,2=0代表未施行融資融券交易。

雙重差分模型包括代表組別的虛擬變量D1和代表時間區(qū)別的虛擬變量D2以及兩者的交互項D1*D2，在該模型中融資融券交易對定價效率的影響主要體現(xiàn)在交互相系數(shù)β3，如果融資融券交易能夠對融資融券標的股票的定價效率產(chǎn)生正向影響，則交互項系數(shù)為負且將顯著小于0。如果β3大于0則代表融資融券交易對定價效率產(chǎn)生了負面影響。

(三)樣本選擇與描述性統(tǒng)計

2010年我國首批試點融資融券交易的股票數(shù)量較少、融資融券額度較小且不平衡。2015-2016年，中國A股市場經(jīng)歷了牛熊轉換和嚴重股災。股災期間股價異常波動，對定價效率產(chǎn)生了嚴重的負面影響，并且交易所修改融券賣出規(guī)則、券商一度暫停了融資融券交易，導致2015-2016年樣本異常，不具備代表性。故本文只對2011年12月到2013年9月期間進行的三次擴容標的進行實證研究。考慮到金融股票和創(chuàng)業(yè)板股票的特殊性，本文在研究過程中將這兩類股票剔除。

具體樣本為2011年12月新增193只融資融券標的股票250個交易日內(nèi)被移出融資融券標的的樣本，得到187只融資融券標的樣本在該時點前后各250個交易日的交易數(shù)據(jù)。2013年1月新增融資融券標的股票共276只，經(jīng)過篩選得到221只股票。2013年9月新增融資融券標的股票206只，經(jīng)過篩選得到185只。全部數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

表1顯示，在兩種定價效率指標中最大值都為1，樣本的最小值接近0。這意味著，個股的定價效率存在顯著的差異，并且樣本標準差較大。這對于研究融資融券業(yè)務的開展對個股定價效率的影響具有一定的意義。并且，兩種不同的定價效率指標在統(tǒng)計上具有一定的差異性，能夠通過兩個不同的指標從不同的角度來研究融資融券對股票市場定價效率的影響。本文的數(shù)據(jù)處理與回歸分析都使用stata13軟件。

表1 描述性統(tǒng)計

四、實證結果

(一)融資融券對股票定價效率的影響

在進行回歸分析之前，本文進行了豪斯曼檢驗(Hausman檢驗)，目的是為了確定該面板數(shù)據(jù)模型究竟是隨機效應模型還是固定效應模型，在實證結果表格的最后一行列出了豪斯曼檢驗得到的p值。表2中p值為0，表明該面板數(shù)據(jù)支持固定效應模型。

表2 融資融券對標的股票定價效率的影響

在控制了個體效應的條件下，融資融券虛擬變量Event對定價效率的影響主要反映在Efficiency1和Efficiency2的回歸系數(shù)上，兩者都為負值，表明對定價效率有正向的影響。并且兩者在5%的水平下顯著。表明個股在入選融資融券標的之后定價效率得到了提高，這與張孝楊(2013)、劉慧(2014)的研究結論一致。其次，換手率、公司規(guī)模等變量也對股票的定價效率產(chǎn)生了影響，在模型中公司規(guī)模與換手率的回歸系數(shù)皆為正，與融資融券對定價效率的影響效果相反。這說明，融資融券對換手率低、市值規(guī)模較小的股票定價效率更高。

雖然融資融券對定價效率影響的方向與以往學者的研究一致，但本文得到的回歸結果系數(shù)較小，說明融資融券對定價效率的提高作用較小。原因可能是融資融券業(yè)務對投資者的限制要求較多，比如投資者需要滿足開戶時間的要求和證券資產(chǎn)總值的最低限額要求。這在一定程度上形成了隱性的賣空約束，致使部分中小投資者被拒之門外。由于我國股票市場中小投資者所占比例較大，因此融資融券交易的參與者規(guī)模受到了較大限制，這也進一步影響到了融資融券交易的作用效果。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為了進一步研究融資融券對定價效率的影響并避免內(nèi)生性問題，本文選擇2011年12月與2013年1月新增的融資融券擴容標的作為實驗組，并以下一周期擴容入選融資融券標的的股票作為控制組，構建兩個雙重差分模型進行檢驗。結果如表3、表4所示：

表3 第一組雙重差分結果

表4 第二組雙重差分結果

表3顯示，實驗組和控制組的組別虛擬變量D1的系數(shù)接近于0，表明兩者的定價效率幾乎沒有區(qū)別。且由于虛擬變量D2的系數(shù)為正，表明實驗組股票在入選融資融券標的之后定價效率并沒有得到顯著的提升。雙重差分模型在第一種定價效率指標中交互項系數(shù)并不顯著，這說明融資融券交易對定價效率的提升并不明顯，也就是說，并沒有帶來股價對新信息反應速度的提高。在第二種衡量定價效率的指標中，交互項在5%水平下顯著。導致這種結果的可能原因是早期融資融券交易的股票規(guī)模較小、投資者也不熟悉融資融券交易，同時融資融券交易占總成交量的比例也較小，無法對股票的定價產(chǎn)生顯著的影響。

在表4中，我們可以看到與前一個雙重差分模型相同，在控制個體效應和相關變量之后，得到的組別虛擬變量系數(shù)估計值也為0，表明在第二組雙重差分模型中實驗組與控制組在政策實施之前定價效率幾乎沒有差別，在信息反應速度作為定價效率代理變量的模型中D2的回歸系數(shù)是0.0502，且在1%水平下顯著，在信息反應速度作為代理變量的模型中該系數(shù)為負且結果不顯著。這說明，在政策實施之后市場的定價效率并沒有得到顯著的提高。

不同于表3的結果，第二個雙重差分模型的交互項在1%水平下顯著為負。表明相較于控制組，實驗組在入選融資融券標的之后定價效率指標顯著減小，定價效率得到了顯著的提高。這種結果的原因可能是隨著融資融券交易標的擴容和交易量的增大，融資融券交易逐漸成熟，在股票交易中的影響逐漸提高。特別是在2014年到2015年牛市起步階段，兩融余額不斷提高，市場中的投資者也對融資融券業(yè)務更加了解，從而融資融券業(yè)務進一步發(fā)揮出促進定價效率的作用。

本文在雙重差分模型的構造中還選擇了與實驗組更有比較性的下一批擴容的融資融券標的，能夠更充分滿足雙重差分的平行性假設。通過雙重差分模型我們可以驗證本文之前的假設，即融資融券交易對我國A股市場定價效率產(chǎn)生了正向的影響，并且雙重差分模型避免了模型中的內(nèi)生性問題?？傮w上，融資融券交易提高了我國股票市場的定價效率，并且隨著時間的推移和融資融券業(yè)務規(guī)模的不斷擴大，其對股票市場定價效率的影響也將日益顯著。

五、結論與政策建議

我國融資融券交易自2010年實施以來一直是股票市場中頗具爭議的焦點問題，特別是2015年股災發(fā)生后，大量討論將股市暴跌歸咎于融資融券業(yè)務的開展，甚至還一度暫停了融資融券交易。本文通過2010-2015年我國A股數(shù)據(jù)考察融資融券交易對市場定價效率的影響，并從市場價格對信息的反應速度和反映程度兩個方面驗證了融資融券能夠提升股票的定價效率，而且隨著融資融券標的的擴增、融資融券交易的成熟，市場效率還將得到進一步的提升。主要研究結論：一是從實證結果來看，在實行融資融券交易后標的股票的定價效率指標有一定程度的下降，這說明融資融券對股票市場的定價效率有所提高。二是從兩種指標的比較來看，開展融資融券交易后股價對新信息的反映程度相較于反應速度有更顯著的提高。三是從時間對比角度來看，隨著融資融券業(yè)務的日益成熟，其對股票市場定價效率提高的影響也將持續(xù)提高。

融資融券交易的引入不僅提高了我國股票市場的定價效率，也完善了A股市場的交易制度。但是，在具體實施過程中也存在一些限制性因素制約著融資融券機制積極作用的發(fā)揮。對此，提出幾點政策建議：

第一，進一步擴大融資融券標的范圍。目前我國融資融券標的股票約占A股市場總量的30%，對融資融券標的的入選仍有極高的門檻限制。進一步擴大融資融券標的的范圍，不僅可以增加市場流動性、激活市場活力，而且能夠提高我國股票市場整體的定價效率。

第二，合理降低融資融券交易門檻。如現(xiàn)行的融資融券交易準入門檻要求最近20個交易日的日均證券類資產(chǎn)不低于50萬，限制了部分中小投資者參與融資融券交易，這不利于市場中負面情緒的釋放。降低交易門檻之后，有利于對未來收益具有不同預期的投資者參與價格發(fā)現(xiàn)，使市場價格真正反映投資者預期。

第三，加強市場監(jiān)管促進融資融券健康發(fā)展。市場監(jiān)管是市場中的重要組成部分，如果市場監(jiān)管不完善，可能會導致融資融券交易的濫用，不但不能提高市場的定價效率，可能會進一步的加劇市場波動，甚至引發(fā)股災。為了引導融資融券業(yè)務的健康發(fā)展，充分發(fā)揮其提高市場定價效率的功能，有必要對市場加強監(jiān)管，防止風險因素集聚。

第四，加強對融資融券業(yè)務的宣傳和投資者教育。針對長期以來單邊市場造成的慣性思維，在開展融資融券業(yè)務時更應加強對投資者投資觀念的宣傳培養(yǎng)，一方面鼓勵投資者充分地參與到市場定價的過程中；另一方面，還應加強對投資者風險意識的教育引導。融資融券業(yè)務具有高杠桿高風險的特性，因此，要培養(yǎng)投資者理性投資的意識，防止投機交易造成巨額損失。