管理層權(quán)力、機(jī)構(gòu)投資者與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

方 明，魯麗萍,趙 磊

(武漢理工大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢430070)

我國(guó)證券市場(chǎng)在2015年和2018年均出現(xiàn)了暴跌的現(xiàn)象。股價(jià)崩盤不僅嚴(yán)重打擊了投資者的積極性，破壞了資本市場(chǎng)的有序發(fā)展，還影響了金融資源的配置效率和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，甚至可能引發(fā)金融危機(jī)。目前，關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的研究，大多是從信息披露、盈余質(zhì)量、高管特征等角度展開。如CHEN等[1]將個(gè)股的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)定義為股票收益率的條件偏態(tài)分布程度。JIN等[2]結(jié)合委托代理理論，提出了“信息隱藏假說”，認(rèn)為兩權(quán)分離引發(fā)的代理問題會(huì)導(dǎo)致管理層出于自利動(dòng)機(jī)隱藏公司壞消息。謝盛紋等[3]認(rèn)為財(cái)務(wù)重述年度的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)明顯更高 ，管理層手中擁有的權(quán)力越大，對(duì)信息的管理能力越強(qiáng)，這種正向關(guān)系越顯著。艾永芳等[4]認(rèn)為管理團(tuán)隊(duì)中核心成員 CEO 和 CFO 任期交錯(cuò)可以形成權(quán)力的制衡局面并有效避免二者合謀窖藏財(cái)務(wù)信息，能在很大程度上降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。而在2015年和2018年出現(xiàn)股價(jià)崩盤的公司，普遍具有大股東大比例質(zhì)押股權(quán)而濫用管理層權(quán)力的特點(diǎn)。因此，從管理層權(quán)力的角度探討其對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。同時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者等外部治理因素也被納入了管理層權(quán)力對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的研究框架中，據(jù)上交所、深交所統(tǒng)計(jì)年鑒(2017卷)數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)資本市場(chǎng)中機(jī)構(gòu)投資者占比已超過50%，持股市值近15%，已經(jīng)成為了資本市場(chǎng)中的重要參與者。盡管機(jī)構(gòu)投資者在規(guī)模、信息等方面具備優(yōu)勢(shì)，但能否在防止股價(jià)崩盤方面發(fā)揮積極的作用，相關(guān)研究中則較少涉及。

基于此，筆者以滬深兩市主板A股上市公司為樣本，探討管理層權(quán)力對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，以及機(jī)構(gòu)投資者對(duì)這種影響的調(diào)節(jié)作用，擬解決以下問題：①管理層權(quán)力及其不同維度如何影響公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；②機(jī)構(gòu)投資者是否能夠緩解股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；③不同性質(zhì)的機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響是否不同。

1 文獻(xiàn)回顧與理論假設(shè)

1.1 管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

有效市場(chǎng)假說認(rèn)為股價(jià)變動(dòng)的根源在于市場(chǎng)信息背后反映的價(jià)值內(nèi)涵，管理層權(quán)力影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)是管理層利用其權(quán)力干預(yù)相關(guān)信息的生成與傳播[5]。AL-MAMUN等[6]發(fā)現(xiàn)CEO權(quán)力越大的公司越容易發(fā)生股價(jià)暴跌，盈余管理、避稅、期權(quán)激勵(lì)和過度自信等因素對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響也更為顯著。據(jù)此，筆者提出如下假設(shè)：

H1其他條件一定的情況下，管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)。

1.2 管理層權(quán)力、機(jī)構(gòu)投資者與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

一方面，機(jī)構(gòu)投資者可充當(dāng)上市公司的信息傳播媒介，通過發(fā)布證券研究報(bào)告等方式促進(jìn)負(fù)面消息融入公司股價(jià)[7]，緩解管理層對(duì)壞消息的隱瞞程度。另一方面，機(jī)構(gòu)投資者可以利用知情信息做出更有效的交易決策，向市場(chǎng)傳遞信號(hào)并受到其他機(jī)構(gòu)和個(gè)人投資者的追隨[8]。對(duì)機(jī)構(gòu)投資者而言，其投資理念更成熟，對(duì)其投資行為的模仿效應(yīng)能夠增加股價(jià)中的信息含量，降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，筆者提出如下假設(shè)：

H2其他條件一定的情況下，機(jī)構(gòu)投資者持股比例能負(fù)向調(diào)節(jié)管理層權(quán)力對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

機(jī)構(gòu)投資者對(duì)待價(jià)值投資的態(tài)度不盡相同。穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者更看重上市公司持續(xù)盈利能力和未來發(fā)展能力，有能力和動(dòng)機(jī)去深度參與公司運(yùn)營(yíng)和管理，交易型機(jī)構(gòu)投資者經(jīng)常變換手中所持上市公司股票，沒有踴躍參與公司治理、監(jiān)督管理行為的內(nèi)源驅(qū)動(dòng)力[9]，較低的信息透明度反而有利于其交易目的的達(dá)成。姚靠華等[10]指出穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)資者更能抑制真實(shí)盈余管理行為，能更好地發(fā)揮治理效應(yīng)。牛建波等[11]發(fā)現(xiàn)只有穩(wěn)定型的機(jī)構(gòu)投資者才能顯著促進(jìn)公司自發(fā)主動(dòng)地披露信息，說明機(jī)構(gòu)投資者本身是有能力影響企業(yè)信息披露決策的。據(jù)此，筆者提出如下假設(shè)：

H3其他條件一定的情況下，與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者更能負(fù)向調(diào)節(jié)管理層權(quán)力對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

選取2005—2017年上交所、深交所A股上市公司為初始研究樣本，為避免極端收益率對(duì)結(jié)果的影響，剔除了金融保險(xiǎn)業(yè)、ST公司、*ST公司、PT公司和數(shù)據(jù)有缺失的樣本，并對(duì)連續(xù)變量在1%和99%百分位上進(jìn)行Winsorize處理，最終得到16 823個(gè)公司年度樣本。相關(guān)數(shù)據(jù)來自于國(guó)泰安和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，使用EXCEL 2016和STATA 12.0進(jìn)行數(shù)據(jù)整理分析。

2.2 變量定義與度量

2.2.1 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

目前股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)主要有負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動(dòng)比率(DUVOL)，NCSKEW和DUVOL的計(jì)算均以公司股票周特有收益率Wi,τ為基礎(chǔ)。

首先，為剔除市場(chǎng)因素和股票非同步交易對(duì)個(gè)股收益率的影響，對(duì)股票i每一年τ周的周收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行如下回歸：

ri,τ=α+β1rm,τ-2+β2rm,τ-1+β3rm,τ+

β4rm,τ+1+β5rm,τ+2+εi,τ

(1)

式中：ri,τ為股票i第τ周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率；rm,τ為公司所在市場(chǎng)A股所有股票在第τ周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率。

其次，構(gòu)造Wi,τ=ln(1+εi,τ)為公司股票周特有收益率，εi,τ為式(1)的殘差。

再次，基于Wi,τ構(gòu)造變量NCSKEW：

NCSKEWi,t=

(2)

最后，將股票i在第t年的樣本按照收益率是否大于均值分為UP和DOWN兩部分，然后將兩部分樣本的標(biāo)準(zhǔn)差相除并取對(duì)數(shù)，得到收益上下波動(dòng)比率(DUVOL)指標(biāo)：

(3)

2.2.2 管理層權(quán)力

參考已有研究成果，考慮數(shù)據(jù)的可得性，選取所有制權(quán)力、組織結(jié)構(gòu)權(quán)力及個(gè)人聲望權(quán)力3個(gè)維度共6個(gè)指標(biāo)來度量管理層權(quán)力(POWER)。6個(gè)指標(biāo)分別為：①股權(quán)分散度(Disp)，用第二至第十大股東持股比例之和除以第一大股東持股比例反映；②管理層持股(Mshare)，管理層持股比例大于當(dāng)年行業(yè)中位數(shù)則取值為1，否則取值為0；③董事會(huì)規(guī)模(Boardsize)，以董事會(huì)人數(shù)反映；④兩職兼任(Dual)，CEO兼任董事長(zhǎng)時(shí)取值為2，CEO兼任董事時(shí)取值為1，否則取值為0；⑤CEO任期(Tenure)，CEO任期超過當(dāng)年行業(yè)中位數(shù)時(shí)取值為1，否則取值為0；⑥CEO兼職(CEO_parttime)，CEO同時(shí)在其他單位任職時(shí)取值為1，否則取值為0。

考慮到指標(biāo)間相關(guān)性較小，主成分分析會(huì)損失較多的信息，故筆者采用熵權(quán)法對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，對(duì)6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)平均得到管理層權(quán)力指標(biāo)。這種方法依據(jù)指標(biāo)所提供的信息量來賦予客觀權(quán)重，能很好地避免人為因素的干擾。

2.2.3 機(jī)構(gòu)投資者穩(wěn)定性

首先參考文獻(xiàn)[11]的計(jì)算方法，采用當(dāng)年機(jī)構(gòu)持股比例除以前3年機(jī)構(gòu)持股比例的標(biāo)準(zhǔn)差來度量機(jī)構(gòu)投資者穩(wěn)定性,如式(4)所示。

(4)

式中：Isharei,t表示股票i在第t年的機(jī)構(gòu)投資者持股比例；STD表示對(duì)機(jī)構(gòu)投資者前3年持股的比例取標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差越小，表示該公司機(jī)構(gòu)投資者持股份額變化越小，穩(wěn)定性越高；反之，則反映出機(jī)構(gòu)追漲殺跌追求短期利益的傾向性。

其次，若公司當(dāng)年機(jī)構(gòu)投資者持股比例除以前3年機(jī)構(gòu)投資者持股比例的標(biāo)準(zhǔn)差大于行業(yè)的中位數(shù)，則將該公司的機(jī)構(gòu)投資者確定為穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者；反之，則確定為交易型機(jī)構(gòu)投資者，具體如(5)所示。

(5)

2.2.4 控制變量

借鑒文獻(xiàn)[12]的研究，設(shè)置如下控制變量：月平均超額換手率(Oturnover)；周特有收益率的標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)；平均周特有收益率(RET)；信息透明度(Abs_TRA)；總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROA)；公司規(guī)模(Size)；資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)；市值賬面比(MB)；上一期股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

2.3 模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證假設(shè)1和假設(shè)3，構(gòu)建模型1，如式(6)所示?？紤]到管理層權(quán)力對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響在時(shí)間上具有滯后性，解釋變量、控制變量和調(diào)節(jié)變量為第t期數(shù)據(jù)，被解釋變量為第t+1期數(shù)據(jù)。

Crashriski,t+1=α+β1POWERi,t+β2Crashriski,t+

β3Oturnoveri,t+β4Sigmai,t+β5RETi,t+

β6Sizei,t+β7LEVi,t+β8ROAi,t+β9MBi,t+

β10Abs_TRAi,t+εi,t

(6)

為了驗(yàn)證假設(shè)2，構(gòu)建模型2，如式(7)所示。

Crashriski,t+1=α+β1POWERi,t×Isharei,t+

β2POWERi,t+β3Isharei,t+β4Crashriski,t+

β5Oturnoveri,t+β6Sigmai,t+β7RETi,t+

β8Sizei,t+β9LEVi,t+β10ROAi,t+

β11MBi,t+β12Abs_TRAi,t+εi,t

(7)

其中，Crashriski,t+1表示股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，主檢驗(yàn)部分分別用NCSKEWi,t+1和DUVOLi,t+1衡量，穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分用股價(jià)發(fā)生暴跌與暴漲頻率的差額Crashi,t+1衡量。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，由表1可看出負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEWt+1與收益上下波動(dòng)比率DUVOLt+1的均值分別為-0.290 7和-0.029 1，說明我國(guó)上市公司整體股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較低，但也有一部分公司收益分布左偏程度較大，崩盤可能性較大。NCSKEWt+1的極小值為-3.684 0，極大值為3.307 9，標(biāo)準(zhǔn)差為1.032 9，DUVOLt+1的極小值為-2.245 1，極大值為2.199 8，標(biāo)準(zhǔn)差為0.651 9，總體而言，我國(guó)上市公司間的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)水平差異較大。管理層權(quán)力POWERt的極小值為0.044 6，極大值為1.146 9，說明我國(guó)上市公司中管理層權(quán)力的大小存在較為明顯的差異。機(jī)構(gòu)投資者持股比例Isharet的均值為0.141 6，極小值為0.000 0，極大值為0.705 0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.141 8，表明當(dāng)前我國(guó)上市公司中機(jī)構(gòu)投資者持股已較為普遍，持股比例的差異十分明顯。

表1 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果與分析

管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果如表2所示，可看出用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEWt+1衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，管理層權(quán)力POWERt的回歸系數(shù)為0.181；用收益上下波動(dòng)比率DUVOLt+1衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，管理層權(quán)力POWERt的回歸系數(shù)為0.094，二者均在1%的水平上顯著為正，表明管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，假設(shè)1得到驗(yàn)證。這說明管理層權(quán)力越大，出于維護(hù)經(jīng)濟(jì)利益和個(gè)人聲譽(yù)的動(dòng)機(jī)，對(duì)外披露信息時(shí)，越有可能刻意隱瞞或推遲披露負(fù)面消息，股價(jià)收益分布日益趨向于左偏，進(jìn)而造成股價(jià)崩盤的可能性不斷增大。

表2 管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果

注：***、**分別表示在1%、5%水平上顯著

3.3 進(jìn)一步討論與分析

3.3.1 機(jī)構(gòu)投資者持股比例調(diào)節(jié)作用分析

管理層權(quán)力、機(jī)構(gòu)投資者持股比例與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果如表3所示，由表3可看出POWERt×Isharet與NCSKEWt+1、DUVOLt+1的回歸系數(shù)分別為0.841、0.543，且均在1%的水平上顯著，表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例與管理層權(quán)力二者的交互作用增大了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，并沒有起到抑制的作用，假設(shè)2未得到驗(yàn)證。這說明盡管機(jī)構(gòu)投資者甄別信息的專業(yè)程度更高、能力更強(qiáng)，但我國(guó)資本市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)較高，即使是機(jī)構(gòu)也很難根據(jù)已有公開披露信息提前判斷股價(jià)的變動(dòng)趨勢(shì)，增加了機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行價(jià)值投資的難度。

表3 機(jī)構(gòu)投資者持股比例調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果

注：***、**分別表示在1%、5%水平上顯著

3.3.2 機(jī)構(gòu)投資者穩(wěn)定性調(diào)節(jié)作用的分析

為了檢驗(yàn)不同性質(zhì)的機(jī)構(gòu)投資者對(duì)管理層權(quán)力與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的影響，將機(jī)構(gòu)投資者分為穩(wěn)定型和交易型兩組分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示。由表4可看出，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資為交易型投資者時(shí)，管理層權(quán)力POWERt與負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEWt+1的回歸系數(shù)為0.207，且在5%的水平上顯著，管理層權(quán)力POWERt與收益上下波動(dòng)比率DUVOLt+1的回歸系數(shù)為0.109，且在5%的水平上顯著；當(dāng)機(jī)構(gòu)投資為穩(wěn)定型投資者時(shí)，管理層權(quán)力POWERt與負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEWt+1和收益上下波動(dòng)比率DUVOLt+1的回歸系數(shù)分別為0.123、0.077，且均不顯著。相比之下，當(dāng)交易型機(jī)構(gòu)投資者持股時(shí)，管理層權(quán)力POWERt系數(shù)的絕對(duì)值更大且更顯著，假設(shè)3得到驗(yàn)證。這是因?yàn)榉€(wěn)定型的機(jī)構(gòu)投資者側(cè)重于價(jià)值投資，所持股份份額一般保持不變，他們更有動(dòng)力監(jiān)督管理層，而交易型的機(jī)構(gòu)所持股份份額經(jīng)常變動(dòng)，缺乏參與公司治理的動(dòng)機(jī)和激情，投機(jī)色彩濃重，更有甚者，通過與管理層合謀提前獲取重大信息進(jìn)行套利操作，可能會(huì)進(jìn)一步增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

表4 機(jī)構(gòu)投資者穩(wěn)定性調(diào)節(jié)作用的回歸結(jié)果

注：***、**分別表示在1%、5%水平上顯著

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)結(jié)果的可信度，進(jìn)一步使用股價(jià)發(fā)生暴跌與暴漲頻率的差額Crash作為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的另一個(gè)衡量指標(biāo)[13]。此外，前述主檢驗(yàn)部分側(cè)重研究公司層面因素引起股價(jià)崩盤的可能性，對(duì)外部系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)等未作控制，因此進(jìn)一步控制了β系數(shù)對(duì)結(jié)果的影響，將Crasht+1作為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)，重新對(duì)假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果與前述回歸結(jié)果基本一致，說明研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

4 結(jié)論

以2005—2017年我國(guó)滬深兩市A股上市公司為樣本，分析了管理層權(quán)力對(duì)上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，并將機(jī)構(gòu)投資者這一外部治理要素納入研究框架。研究發(fā)現(xiàn)：①上市公司管理層權(quán)力對(duì)公司未來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)有正向促進(jìn)作用；②其他條件一定的情況下，與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者更能夠負(fù)向調(diào)節(jié)管理層權(quán)力對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

基于以上結(jié)論，筆者提出以下對(duì)策建議：①完善管理層權(quán)力制衡機(jī)制，明確企業(yè)決策主體、執(zhí)行主體和監(jiān)管主體的權(quán)力分配方案和權(quán)力制衡方法，使管理層的權(quán)力運(yùn)作更加有“法”可依。②設(shè)立首席信息官，規(guī)范管理層對(duì)外信息披露的程序和內(nèi)容，避免管理層利用信息不對(duì)稱操縱股價(jià)的漲跌。③構(gòu)建管理層權(quán)力測(cè)度體系，完善經(jīng)理人市場(chǎng)，通過信用制度和聲譽(yù)機(jī)制抑制管理層的機(jī)會(huì)主義行為。④優(yōu)化機(jī)構(gòu)投資者結(jié)構(gòu)，政府部門可以通過稅收優(yōu)惠、放寬投資限制等政策引導(dǎo)投資者進(jìn)行價(jià)值投資，提高穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者的比例。