機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與市場信息環(huán)境
——基于信息不對稱視角的理論與實(shí)證研究

張原野，白彩全

(山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)研究院，山東 濟(jì)南250100)

1 引言

2018 年以來中國金融行業(yè)改革開放的步伐逐步加快，多項(xiàng)旨在放寬金融市場準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的措施正有序?qū)嵤ｋS著我國金融市場的日益完善，加之國際政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜多變，國內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資者參與我國資本市場的訴求也在不斷增加［1］。然而，與西方成熟市場不同，我國資本市場雖規(guī)模龐大，但主要參與主體仍為個人投資者。在這種市場參與結(jié)構(gòu)下，引入更多機(jī)構(gòu)投資者勢必會對市場信息環(huán)境造成沖擊，進(jìn)而影響數(shù)以億計個人投資者的交易行為，并最終影響市場效率和穩(wěn)定性。因此，有必要進(jìn)一步分析我國大力發(fā)展和引進(jìn)機(jī)構(gòu)投資者這一戰(zhàn)略規(guī)劃的市場作用。

學(xué)界對于我國機(jī)構(gòu)投資者的“市場穩(wěn)定器”作用一直存在爭議。已有文獻(xiàn)從不同角度對機(jī)構(gòu)投資者持股比例與市場波動率之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，得到了正反兩方面結(jié)論。正方觀點(diǎn)與De Long等［2］的早期研究一致，認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者具有信息優(yōu)勢且投資行為更加理性，因而有利于市場穩(wěn)定［3～5］。反方則支持Sias［6］的觀點(diǎn)，認(rèn)為機(jī)構(gòu)并不總是進(jìn)行信息交易，其仍存在羊群效應(yīng)和噪音交易行為，從而加劇市場波動［7～9］。上述研究多以波動率為標(biāo)準(zhǔn)衡量市場穩(wěn)定性，即若機(jī)構(gòu)持股增加導(dǎo)致市場波動率下降，則認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者有利于市場穩(wěn)定，反之則認(rèn)為其加劇了市場波動。然而波動率本身并不能很好地衡量市場穩(wěn)定性，也不能準(zhǔn)確反映市場信息水平:波動率不僅反映市場噪音交易的規(guī)模，還包含了資產(chǎn)價值基本面的波動。當(dāng)資產(chǎn)基本面波動較大時，信息效率更高的市場反而會產(chǎn)生更強(qiáng)烈的價格波動，此時市場波動是價格回歸價值的必然過程。因此，機(jī)構(gòu)交易導(dǎo)致市場波動率提高可能源于其信息交易驅(qū)使價格回歸價值，而并不必然意味著其作為噪音交易者擾亂市場。反之，機(jī)構(gòu)交易平抑市場波動也可能源于其交易行為掩蓋了資產(chǎn)基本面波動的事實(shí)，而并不必然意味著其起到了穩(wěn)定市場的作用。

與上述波動性的視角不同，市場微觀結(jié)構(gòu)理論主張從市場信息環(huán)境的角度分析投資者交易行為對市場的影響。其中以Grossman 和Stiglitz［10］提出的市場定價效率與Kyle［11］提出的市場流動性最具代表性。前者認(rèn)為市場信息來源于微觀主體的交易行為，提高微觀主體的信息水平能夠使價格更有效地反映資產(chǎn)潛在收益，從而提高市場效率。后者認(rèn)為市場的穩(wěn)定性體現(xiàn)在其化解流動性風(fēng)險的能力，若市場能以較小的價格波動滿足微觀主體的流動性需求，則認(rèn)為其流動性較強(qiáng)，反之則認(rèn)為市場流動性較弱。本文嘗試從上述市場信息環(huán)境的視角分析機(jī)構(gòu)交易對市場的影響作用，將投資者結(jié)構(gòu)引入經(jīng)典的理性預(yù)期模型，分析了在當(dāng)前個人投資者占主導(dǎo)地位的投資者結(jié)構(gòu)下，向市場引入更多機(jī)構(gòu)投資者對影響市場定價效率和流動性的影響作用。

事實(shí)上，學(xué)界對中國個人投資者眾多這一獨(dú)特的市場現(xiàn)象已有足夠關(guān)注。諸多研究表明，個人投資者的情緒與交易行為對市場走勢具有良好的預(yù)測作用［12，13］，以散戶為主的市場參與結(jié)構(gòu)是造成資本市場波動的主要因素［14，15］。因此本文認(rèn)為，研究機(jī)構(gòu)交易的市場作用時，不能只分析機(jī)構(gòu)投資者的交易行為，還應(yīng)考慮機(jī)構(gòu)交易對個人投資者行為的影響。按照這種思路，本文在理性預(yù)期的理論框架下討論了機(jī)構(gòu)投資與個人投資的相對規(guī)模對市場質(zhì)量的影響。理性預(yù)期理論最早由Hayek［16］提出，該理論認(rèn)為價格是所有市場參與者在其私人信息集下最優(yōu)化交易行為的加總，因此均衡價格是市場信息的重要來源。跟隨這一思想，一大批理論文獻(xiàn)探討了價格信息對市場的反饋效應(yīng)，此類文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)市場價格的外部性，即價格信息通過影響微觀主體的決策對經(jīng)濟(jì)造成影響［17～19］。

本文在如下兩個核心假設(shè)前提下建立理性預(yù)期模型:第一，機(jī)構(gòu)投資者較個人投資者而言具有信息優(yōu)勢。第二，個人投資者擁有關(guān)于資產(chǎn)基本面的模糊信息，且這些私人信息之間存在異質(zhì)性。上述設(shè)定描述了市場中存在的兩種信息不對稱現(xiàn)象，即機(jī)構(gòu)與個人之間的信息不對稱以及個人投資者群體內(nèi)部的信息不對稱。在上述假設(shè)前提下，本文進(jìn)一步考察了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大對市場定價效率和流動性的影響。分析表明，機(jī)構(gòu)投資者的信息交易將使價格更有效地反映資產(chǎn)潛在收益，從而提高市場效率;然而由于市場短期內(nèi)仍存在大量個人投資者，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大可能加劇個人投資者的逆向選擇與羊群效應(yīng)，從而降低市場流動性。為驗(yàn)證理論模型的結(jié)論，本文采用2010 ～2017 年我國上市企業(yè)數(shù)據(jù)和開放式主動基金持倉數(shù)據(jù)實(shí)證考察了機(jī)構(gòu)交易對市場信息環(huán)境的影響。具體而言，本文利用基金半年報和年報中披露的持股明細(xì)數(shù)據(jù)計算得到該基金當(dāng)年對個股的倉位變動數(shù)據(jù)(包括增持和減持)，以此作為機(jī)構(gòu)投資者交易行為的代理變量。本文采用多個指標(biāo)衡量市場信息環(huán)境。具體而言，采用股價非同步性和收益-利潤敏感度衡量個股定價效率;采用Amihud 非流動性指標(biāo)和Roll 有效價差指標(biāo)衡量股票流動性。實(shí)證分析與理論分析所得結(jié)論一致。

本文的主要貢獻(xiàn)如下。第一，首次在同一理論框架下分析了投資者結(jié)構(gòu)變化對我國資本市場定價效率和流動性兩個市場信息環(huán)境指標(biāo)的影響。第二，在分析機(jī)構(gòu)投資者行為的過程中，本文首次強(qiáng)調(diào)了機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者之間的互動行為對市場信息環(huán)境的影響作用。本文認(rèn)為，正是這一互動機(jī)制導(dǎo)致了定價效率與流動性反向變動。第三，在實(shí)證分析中，本文首次采用了機(jī)構(gòu)投資者倉位變化這一指標(biāo)衡量機(jī)構(gòu)交易行為。由于我國個人投資者的交易頻率遠(yuǎn)高于機(jī)構(gòu)投資者，倉位變化比已有文獻(xiàn)中采用的持股比例更能準(zhǔn)確地衡量機(jī)構(gòu)投資者相對個人投資者而言的交易規(guī)模。因此本文認(rèn)為，在我國當(dāng)前個人投資者占據(jù)主導(dǎo)地位的投資者結(jié)構(gòu)下，應(yīng)當(dāng)采用倉位變化而不是持股比例作為機(jī)構(gòu)交易的代理變量。

2 存在異質(zhì)性投資者的理性預(yù)期模型

2.1 模型設(shè)定

本文首先建立存在異質(zhì)性信息的理性預(yù)期均衡模型，分析在中國特有的市場參與結(jié)構(gòu)下，機(jī)構(gòu)交易與個人交易的相對規(guī)模對定價效率和市場流動性及投資者福利的影響。

考慮一個三期的經(jīng)濟(jì)，時間t=0，1，2。金融市場在第一期開放。市場上存在兩種資產(chǎn):風(fēng)險資產(chǎn)和無風(fēng)險資產(chǎn)。風(fēng)險資產(chǎn)的供給為，其在第二期收益為，其中，且兩者相互獨(dú)立。表示風(fēng)險資產(chǎn)的基本面，其可能被投資者預(yù)測;表示收益中不可預(yù)測的部分。無風(fēng)險資產(chǎn)收益標(biāo)準(zhǔn)化為1。

市場存在兩類投資者:機(jī)構(gòu)投資者(I)和個人投資者(R)。前者規(guī)模為μ( ＞0)，后者規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化為1。機(jī)構(gòu)投資者和個人投資者的偏好均為常絕對風(fēng)險厭惡型(CARA)，前者的風(fēng)險厭惡系數(shù)ρI，后者的風(fēng)險厭惡系數(shù)為ρR。另外，市場上存在流動性交易者，其對風(fēng)險資產(chǎn)的需求為。假設(shè)與相互獨(dú)立。在已有文獻(xiàn)中，，其中。假設(shè)集合的各元素相互獨(dú)立，即個人投資者私人信號中的噪音彼此獨(dú)立，且獨(dú)立于風(fēng)險資產(chǎn)的收益。

2.2 理性預(yù)期均衡

本節(jié)求解線性理性預(yù)期均衡。在均衡下，投資者依據(jù)各自的信息交易資產(chǎn)，以最大化期望效用。具體而言，機(jī)構(gòu)投資者I 的信息集為，個人投資者Ri的信息集為}，其中 珓為風(fēng)險資產(chǎn)的均衡價格。我們首先猜測有如下線性形式

對任意投資者j，其期望效用為流動性交易者也被稱作噪音交易者。他們或因流動性需要，或因決策偏誤，無法按照期望效用最大化原則進(jìn)行交易，故其需求外生于模型。

其在第一期的預(yù)算約束為

求解上述效用最大化問題，可得投資者j 對風(fēng)險資產(chǎn)的需求為

依據(jù)上式，分別計算機(jī)構(gòu)投資者I 的需求DI和個人投資者Ri的需求DRi如下

風(fēng)險資產(chǎn)的市場出清條件為

將投資者的需求函數(shù)(6)和(7)帶入上述市場出清條件，并用待定系數(shù)法求解α，β 及γ，可得下述命題1 中的均衡價格。

命題1對任意給定的機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量μ，存在唯一的線性理性預(yù)期均衡，其中風(fēng)險資產(chǎn)的均衡價格由如下系統(tǒng)決定

2.3 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模，定價效率與市場流動性

2.3.1 定價效率

定價效率(price efficiency)又稱市場效率，指市場價格對資產(chǎn)價值的反映程度。價格由市場微觀主體的交易行為決定，反映了市場對資產(chǎn)價值的預(yù)期。與此同時，資產(chǎn)價格作為公開的市場信息，又指導(dǎo)著微觀主體的交易行為。因此，一般認(rèn)為提高定價效率有利于消除市場主體之間的信息不對稱，從而改善信息劣勢群體的投資環(huán)境。與已有文獻(xiàn)一致［20，21］，本文用資產(chǎn)收益關(guān)于市場價格的先驗(yàn)方差之倒數(shù)來衡量定價效率Ep

(16)式表明，定價效率Ep為π－1的增函數(shù)。對(15)式應(yīng)用隱函數(shù)定理可得

綜合上述分析，可得下述命題2:

命題2增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量將提高定價效率，即對任意μ ＞0，Ep/μ ＞0。

事實(shí)上，機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量μ 對定價效率Ep的影響可以分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。首先，由于機(jī)構(gòu)投資者較個人投資者而言具有信息優(yōu)勢，引入更多機(jī)構(gòu)投資者將提高市場微觀主體的整體信息水平。價格作為微觀主體私人信息的加總，也將更準(zhǔn)確地反映資產(chǎn)價值。其次，增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量對定價效率存在間接效應(yīng)。機(jī)構(gòu)投資者增加使得價格加總更多信息，個人投資者的交易決策將更加依賴價格信號而更少地反映其私人信息。即更準(zhǔn)確的價格信號對個人投資者的私人信息存在擠出效應(yīng)，這將削弱上述直接效應(yīng)帶來的定價效率改善。命題2 表明，引入更多機(jī)構(gòu)投資者帶來的定價效率改善(直接效應(yīng))大于其對個人投資者私人信息的擠出效應(yīng)(間接效應(yīng))。

2.3.2 市場流動性

市場流動性指市場滿足交易者流動性需求的能力。當(dāng)同時面臨大量單向頭寸時，流動性較差的市場將產(chǎn)生劇烈的價格波動，流動性較強(qiáng)的市場則能保持價格平穩(wěn)。本文用單位流動性需求引起的價格變化之倒數(shù)(又稱Kyle’s lambda［11］)衡量市場流動性

將(13)式帶入(12)式可得

(19)式表明引入更多機(jī)構(gòu)投資者(增加μ)對流動性Lp的影響可分為三種效應(yīng)。第一，新加入市場的機(jī)構(gòu)投資者將直接提高交易量，從而為市場注入流動性。此為機(jī)構(gòu)投資者的做市商效應(yīng)。第二，由于機(jī)構(gòu)投資者具有信息優(yōu)勢，其交易行為將提高定價效率，個人投資者能從價格信號中提取更多信息以更準(zhǔn)確地預(yù)測資產(chǎn)收益，即投資者的投資風(fēng)險下降。這使得個人更加積極地進(jìn)行交易，從而為市場提供更多流動性，此為個人投資者的做市商效應(yīng)。如(19)式所示，個人投資者的做市商效應(yīng)可表示為

(20)式表明，MR為價格精確度τp的增函數(shù)。結(jié)合命題2 和(16)式可得，增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量將提高τp，進(jìn)而提高個人投資者的做市商效應(yīng)MR，從而間接提高市場流動性。第三，定價效率提高將使個人投資者面臨更嚴(yán)重的逆向選擇問題。所謂逆向選擇，是使指個人投資者在解讀價格信號時，無法區(qū)分其中的信息與噪音，個人投資者的交易決策越依賴于價格信號，其越容易與噪音交易者持有同方向的頭寸，從而降低市場流動性。上述現(xiàn)象常被稱作“羊群效應(yīng)”，即流動性沖擊引發(fā)的價格波動將導(dǎo)致投資者錯誤地預(yù)期資產(chǎn)收益，從而引發(fā)擠兌，最終使流動性枯竭。如(19)式所示，上述逆向選擇效應(yīng)可表示為

當(dāng)價格精確度τp增加引起逆向選擇效應(yīng)AR增加時，流動性Lp隨之降低。機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量μ 對市場流動性Lp的影響由上述三種效應(yīng)共同決定，具體結(jié)構(gòu)由下述命題3 給出:

命題3若個人投資者主導(dǎo)市場(μ→0)，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)模將降低市場流動性;若機(jī)構(gòu)投資者主導(dǎo)市場(μ→∞)，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)模將提高市場流動性。

命題3 表明，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對市場流動性的影響取決于當(dāng)前的市場參與結(jié)構(gòu)。直覺上講，當(dāng)市場存在大量個人投資者時，引入機(jī)構(gòu)投資者將加劇逆向選擇與羊群效應(yīng)，從而使市場流動性惡化。具體而言，當(dāng)μ 較小時，價格信號含有較多噪音。這意味著個人投資者面臨較為嚴(yán)重的逆向選擇問題。此時，引入機(jī)構(gòu)投資者帶來的流動性改善(做市商效應(yīng))將被個人投資者的逆向選擇效應(yīng)逆轉(zhuǎn)，最終使市場流動性降低。相反，當(dāng)市場存在大量機(jī)構(gòu)投資者和較少的個人投資者時，價格信號對噪音交易敏感度較低，逆向選擇效應(yīng)較弱。此時，做市商效應(yīng)大于逆向選擇效應(yīng)，即引入機(jī)構(gòu)投資者將提高市場流動性。

圖1 機(jī)構(gòu)交易對定價效率與市場流動性的影響

圖1 描述了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模μ 與定價效率Ep和市場流動性Lp之間的關(guān)系。對任意μ ＞0，Ep均隨之單調(diào)遞增，即在任意市場參與結(jié)構(gòu)下，向市場引入更多機(jī)構(gòu)投資者將提高定價效率。而Lp則呈現(xiàn)先遞減后遞增的趨勢，即當(dāng)機(jī)構(gòu)交易規(guī)模較小時，引入更多機(jī)構(gòu)投資者將降低市場流動性。反之，當(dāng)機(jī)構(gòu)交易規(guī)模較大時，引入機(jī)構(gòu)將同時提高定價效率和市場流動性。這與命題2 和命題3 的結(jié)論一致。結(jié)合命題2 與命題3 的結(jié)論，本文認(rèn)為在我國當(dāng)前個人投資者主導(dǎo)的市場參與結(jié)構(gòu)下，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大可以提高市場定價效率，但同時也會降低市場流動性。

3 實(shí)證分析

本節(jié)利用2010 ～2017 年我國上市企業(yè)數(shù)據(jù)以及開放式主動基金的詳細(xì)持倉數(shù)據(jù)，對上述理論假說進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3.1 研究設(shè)計、指標(biāo)選取與模型設(shè)定

3.1.1 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模的度量

本文采用我國開放式主動基金半年報和年報中披露的詳細(xì)持股數(shù)據(jù)測算基金年內(nèi)持倉變動，并以此作為機(jī)構(gòu)交易規(guī)模的代理變量。具體而言，企業(yè)i 在第t 年內(nèi)的機(jī)構(gòu)交易規(guī)模為

其中ΔHoldi，j，t等于基金j 在年度t 內(nèi)對持企業(yè)i 持股變動市值之和占該企業(yè)流動市值的比重。例如，在年度t 內(nèi)，基金j 上半年增持市值為X 萬元的企業(yè)i股票，下半年減持市值為Y 萬元的企業(yè)i 股票，企業(yè)i 的流通市值為Z 萬元，則ΔHoldi，j，t=(X+Y)/Z。

3.1.2 股票市場定價效率的測算

本文采用股價非同步性和收益-利潤敏感度兩個指標(biāo)作為股市定價效率的代理變量。

股價非同步性。股價非同步性由Morck 等［22］提出。該研究表明，投資者產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度更高的股票市場價格具有更高的非同步性，即股價的特質(zhì)波動率能夠衡量投資者私有信息水平。特質(zhì)波動率的具體算法如下。

首先在年度t 內(nèi)估計如下回歸方程

本文后續(xù)實(shí)證分析中將估計如下回歸模型

其中Nsyni，t和InsTradei，t分別為股價非同步性指標(biāo)和機(jī)構(gòu)交易規(guī)模代理變量，Xi，t為控制變量。

收益-利潤敏感度。收益-利潤敏感度即股票市場價格對企業(yè)基本面信息的預(yù)測能力，該指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于股票市場定價效率的衡量［23～25］。具體而言，本文估計如下回歸方程

其中Reti，t為企業(yè)i 年度t 的股票收益率，Earni，t為該企業(yè)當(dāng)年的每股凈利潤，InsTradei，t為機(jī)構(gòu)交易規(guī)模，Xi，t為控制變量，ui，t為殘差項(xiàng)。其中回歸系數(shù)β3即為機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對收益-利潤敏感度的影響程度，若其顯著為正，則表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大能夠提高股票定價效率;若其顯著為負(fù)，則表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大損害股票定價效率。3.1.3 股票市場流動性的測算

本文采用Amihud［26］非流動性指標(biāo)和Roll［27］有效價差指標(biāo)衡量股票市場非流動性。具體而言，股票i 第t 年的非流動性指標(biāo)(Amihud)計算公式為

其中Di，t為股票i 在第t 個年內(nèi)的有效交易天數(shù)，ri，d，t為股票i 在第t 年第d 天的收益率，vi，d，t為股票i 在第t 年第d 天的交易量(單位:百萬元人民幣)。上述Amihud 非流動性指標(biāo)反映了單位流動性需求對股票價格的沖擊程度，該指標(biāo)取值越大表明股票價格在面臨流動性沖擊時波動較大，即流動性較弱;反之，該指標(biāo)越小則表明股票市場能夠以較小的價格波動吸收流動性沖擊，即股票流動性較強(qiáng)。

第二個指標(biāo)參考了Goyenko 等［28］，計算股票的有效買賣價差(effective bid-ask spread)，具體計算方法如下

其中pi，t為股票i 第t 年內(nèi)的日化收益率，cov(Δpi，t，Δpi，t－1)表示股票i 在第t 個月日化收益率的協(xié)方差。上述指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于衡量股票市場的買賣價差。價差越高(Roll 指標(biāo)越大)則表明投資者單位流動性需求面臨的交易成本越高，市場流動性較差;反之，價差越小(Roll 指標(biāo)越小)，則表明投資者為1 單位交易付出的成本越低，市場流動性越高。

本文后續(xù)實(shí)證分析中將估計如下模型

其中Illiquidityi，t為非流動性指標(biāo)，以上述Amihudi，t和Rolli，t兩個指標(biāo)表示。

3.1.4 控制變量

方程(26)和(29)中，Xi，t為控制變量，其含如下指標(biāo):(1)個股系統(tǒng)性風(fēng)險，用股票在第t 年度的CAPM-Beta 表示，記為Betai，t;(2)股票年內(nèi)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差(Stdi，t)和偏度(Skewi，t);(3)此外還控制了以下三個財務(wù)指標(biāo)，分別為市值凈值比率(Mtbi，t)、總資產(chǎn)增長率(Tagi，t)和以流動市值衡量的企業(yè)規(guī)模(Sizei，t)。本文用于測算市場效率、流動性、系統(tǒng)性風(fēng)險、收益標(biāo)準(zhǔn)差和偏度的個股每日行情數(shù)據(jù)來源于萬德(WIND)數(shù)據(jù)庫，公司財務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

3.2 實(shí)證結(jié)果

3.2.1 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與股票市場定價效率

表1 報告了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對股票定價效率的回歸分析結(jié)果。其中(1)、(2)列為采用股票股價非同步性衡量定價效率的估計結(jié)果，(3)、(4)列為采用收益-利潤敏感度衡量定價效率的估計結(jié)果。為了控制時間趨勢以及其他不隨時變的因素對估計結(jié)果產(chǎn)生影響，本文在所有估計中均控制了時間和個體固定效應(yīng)的面板模型進(jìn)行回歸。另外，本文在匯報估計結(jié)果時均采用依個體聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤下的顯著性水平。表1 顯示，在(1)、(2)列中，無論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模Instrade 的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正。這表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大顯著提高了股價非同步性。在(3)、(4)列中，無論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與企業(yè)利潤的交互項(xiàng)InsTrade×Earn 的系數(shù)同樣在1%水平下顯著為正，這意味著機(jī)構(gòu)交易規(guī)模增加提高了股票收益率對企業(yè)利潤的敏感程度。上述結(jié)果均表明，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大可以顯著提高股票市場定價效率，即機(jī)構(gòu)交易驅(qū)使股票價格更好地反映企業(yè)基本面信息。

表1 機(jī)構(gòu)交易與股票市場定價效率

續(xù)表1

3.2.2 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與股票市場流動性

表2 報告了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對股票市場流動性的回歸分析結(jié)果。其中(1)、(2)列為基于Amihud非流動性指標(biāo)的估計結(jié)果，(3)、(4)列為基于Roll有效價差指標(biāo)的估計結(jié)果。表2 顯示，(1)、(2)列中，無論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模均顯著提高了Amidhud 非流動性指標(biāo)。這表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模較高時，單位流動性需求對股票價格的沖擊程度也較高，市場流動性較弱。(3)、(4)列中，無論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模均顯著提高了Roll 有效價差指標(biāo)。這表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模提高使得股票的買賣價差擴(kuò)大，市場流動性變?nèi)?。上述估計結(jié)果表明，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模顯著降低了股票市場的流動性。

表2 機(jī)構(gòu)交易與股票市場流動性

4 結(jié)論與啟示

我國資本市場的不斷開放與完善將吸引越來越多的機(jī)構(gòu)投資者。這勢必對當(dāng)前以個人投資者為主導(dǎo)的市場參與結(jié)構(gòu)造成沖擊。本文從機(jī)構(gòu)與個人信息不對稱的視角出發(fā)，分析機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大對市場信息環(huán)境的影響作用。本文首先建立了存在異質(zhì)性信息的理性預(yù)期模型以描述我國資本市場中存在的信息不對稱現(xiàn)象。模型假設(shè)存在雙重信息不對稱。第一，機(jī)構(gòu)投資者較個人投資者而言具有絕對的信息優(yōu)勢;第二，個人投資者的私人信息存在高度差異性。本文將市場信息環(huán)境細(xì)化為市場定價效率和市場流動性。理論分析表明，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大對市場信息環(huán)境的影響取決于個人投資者在市場中所占比重:當(dāng)個人投資者主導(dǎo)市場時，引入更多機(jī)構(gòu)將加劇個人投資者的逆向選擇與羊群效應(yīng)，因此機(jī)構(gòu)向市場注入信息的同時也會降低市場流動性。基于模型結(jié)論，本文提出了如下理論假說:在我國當(dāng)前個人投資者主導(dǎo)的市場參與結(jié)構(gòu)下，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)?？梢蕴岣呤袌龆▋r效率，但同時也將惡化市場流動性。為驗(yàn)證這一理論假說，本文結(jié)合2010 ～2017 年間我國上市企業(yè)數(shù)據(jù)和開放式主動基金的半年度持倉數(shù)據(jù)，對機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與股票定價效率和流動性的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。具體而言，用基金年內(nèi)倉位變動衡量機(jī)構(gòu)交易規(guī)模，分析了其對多個市場定價效率和流動性指標(biāo)的影響作用。得到了與理論假說一致的結(jié)論。

本文的理論和實(shí)證分析始終圍繞市場定價效率和流動性兩個指標(biāo)展開。定價效率和流動性作為市場微觀結(jié)構(gòu)的兩個側(cè)面，常被用于衡量市場信息環(huán)境的質(zhì)量。直覺上講，這兩個指標(biāo)應(yīng)具有內(nèi)在的一致性:當(dāng)市場定價效率提高時，價格信號便可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測資產(chǎn)未來收益，此時投資者的投資決策環(huán)境有所改善，進(jìn)而更加積極地進(jìn)行投資。當(dāng)越來越多的投資者利用更準(zhǔn)確的信息做出積極的交易決策時，市場的流動性應(yīng)當(dāng)?shù)玫礁纳?。而本文通過一系列理論和實(shí)證探索，打破了上述直覺:定價效率和流動性的內(nèi)在一致性并不總是成立:當(dāng)且僅當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者在市場參與結(jié)構(gòu)中達(dá)到一定比例時，繼續(xù)增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量才能夠同時改善定價效率和市場流動性，最終改善市場信息環(huán)境。遺憾的是，我國當(dāng)前的投資結(jié)構(gòu)并不滿足上述前提:龐大的個人投資者群體將導(dǎo)致市場效率與流動性背道而馳。這一結(jié)論為我國大力發(fā)展和引進(jìn)機(jī)構(gòu)投資者的政策方向提出了風(fēng)險警示。雖然機(jī)構(gòu)投資者(尤其是海外機(jī)構(gòu))相對個人投資者而言具有更豐富的專業(yè)知識，能夠做出更加理性的市場判斷，但并不保證其交易行為一定能夠改善市場信息環(huán)境。機(jī)構(gòu)投資者對市場信息環(huán)境的影響不僅取決去其自身交易行為，還取決于其對個人投資者群體行為產(chǎn)生的影響。在當(dāng)前我國個人投資者占據(jù)主導(dǎo)地位的市場參與結(jié)構(gòu)下，引入機(jī)構(gòu)投資者反而可能給市場帶來流動性風(fēng)險。

本文分析具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。首先，肯定了機(jī)構(gòu)交易的正面信息效應(yīng)，即機(jī)構(gòu)投資者的信息優(yōu)勢可以使市場價格更有效地反映資產(chǎn)潛在收益，從而降低投資風(fēng)險，改善投資環(huán)境，提高市場效率。其次，本文強(qiáng)調(diào)了個人投資者對市場信息環(huán)境的影響。當(dāng)前我國資本市場仍存在大量個人投資者，因此在市場參與結(jié)構(gòu)改善的過程中，應(yīng)注意個人投資者盲目跟風(fēng)，追漲殺跌的交易行為，謹(jǐn)防流動性風(fēng)險。最后，本文認(rèn)為改善市場參與結(jié)構(gòu)并不簡單地等同于向市場內(nèi)引入更多的機(jī)構(gòu)投資者。這一過程還應(yīng)包括對個人投資者群體的保護(hù)和引導(dǎo)工作。因此在引入機(jī)構(gòu)的同時應(yīng)加強(qiáng)投資者保護(hù)，積極引導(dǎo)個人投資者由直接參與市場向通過委托機(jī)構(gòu)間接參與市場轉(zhuǎn)變，逐步實(shí)現(xiàn)市場參與結(jié)構(gòu)由散戶主導(dǎo)向機(jī)構(gòu)主導(dǎo)的合理轉(zhuǎn)型。