海歸高管抑制了股價崩盤風險嗎？

陳雄兵，黃 玉

（中南財經(jīng)政法大學 金融學院，湖北 武漢430073）

一、引言

股價崩盤風險是指公司股價在短時間內(nèi)大幅下跌的現(xiàn)象。近年來，個股股價崩盤事件時有發(fā)生，比如2015 年的三精制藥、2017 年的輝山乳業(yè)和2018年的獐子島。股價崩盤使投資者的財富嚴重縮水，而且影響到股票市場的穩(wěn)定甚至實體經(jīng)濟的健康發(fā)展，因此受到政府和學界的廣泛關注（宋獻中等，2017）[1]。研究股價崩盤的影響因素，對于防范未來的股價崩盤，維護股票市場穩(wěn)定，促進資本市場健康發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有文獻大都從賣空制度等市場特征和財務信息質(zhì)量等公司特征的角度出發(fā)（Hutton et al，2009[2]；Kim et al，2011[3]；潘越等，2011[4]；Kim and Zhang，2014[5]；褚劍和方軍雄，2016[6]），少數(shù)文獻研究管理者特征對股價崩盤風險的影響，比如管理者性別（李小榮等，2012）[7]和過度自信（Kim et al，2016）[8]，但是卻忽視了管理者的海外經(jīng)歷這個特征的作用。

本文以我國A 股上市公司2009—2017 年數(shù)據(jù)為樣本，研究高管的海外經(jīng)歷對公司未來股價崩盤風險的影響。本文發(fā)現(xiàn)海歸高管有助于降低公司未來股價的崩盤風險，在多種穩(wěn)健性檢驗并處理內(nèi)生性問題后，上述結論依然成立。另外，海歸高管降低股價崩盤的效果在分析師關注較少的企業(yè)以及外部審計質(zhì)量較弱的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。機制分析表明，海歸高管通過降低公司過度投資以及提高會計信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風險。

本文的研究具有較為重要的理論和現(xiàn)實意義。第一，豐富了管理者特征影響股價崩盤風險的研究文獻。大量文獻從市場特征和企業(yè)特征角度研究股價崩盤風險，但是只有少數(shù)文獻關注管理者特征的影響（李小榮等，2012；Kim et al，2016）。本文從管理者的海外經(jīng)歷出發(fā)，發(fā)現(xiàn)海歸高管減少壞消息的隱藏行為，最終抑制股價崩盤風險，豐富了股價崩盤風險影響因素的文獻，為股價崩盤風險的預防提供了新的經(jīng)驗證據(jù)。第二，拓展了海歸人才經(jīng)濟后果的研究文獻。現(xiàn)有文獻關注了海歸人才這一典型現(xiàn)象并考察了其對于公司績效、出口和創(chuàng)新的影響效果（Giannetti et al，2015[9]；代昀昊與孔東民，2017[10]；Yuan and Wen，2018[11]；許家云，2018[12]），但卻忽視了其如何影響公司股價。本文將高管的海外經(jīng)歷與資本市場的股價崩盤風險聯(lián)系起來，發(fā)現(xiàn)海歸高管有助于降低股價崩盤風險。第三，高素質(zhì)的人才對于企業(yè)發(fā)展和一國經(jīng)濟增長至關重要，黨的十九大報告也強調(diào)要堅定實施“人才強國戰(zhàn)略”。本文發(fā)現(xiàn)海歸高管能夠抑制公司股價崩盤風險，這為政府和企業(yè)實施海歸人才的引進政策提供了參考。另外，黨的十九大報告強調(diào)要“促進多層次資本市場健康發(fā)展”，本文的研究結論對于預防股價崩盤風險，維護股票市場穩(wěn)定，促進資本市場健康發(fā)展也具有重要的參考價值和啟示意義。

二、研究假設

Jin and Myers（2006）[13]和Hutton et al（2009）基于信息不對稱和代理理論提出了股價崩盤的壞消息隱藏假說，由于薪酬激勵和職業(yè)憂慮等原因，管理者往往表現(xiàn)出機會主義行為，及時發(fā)布好消息而隱瞞或延遲披露壞消息。但是壞消息不可能一直累積，當?shù)竭_一定時點后就會被迫全部釋放出來，導致股價崩盤。

高階梯隊理論認為管理者的背景特征，比如教育水平、職業(yè)經(jīng)歷和家庭背景等，在企業(yè)的決策中發(fā)揮重要作用，并將影響企業(yè)的行為。與本土高管相比，海歸高管往往眼界開闊并掌握先進的專業(yè)知識和管理技能，這些特征有助于降低股價崩盤風險。

海外經(jīng)歷（包括學習和工作經(jīng)歷）作為人力資本的一種表現(xiàn)形式，通常代表著開闊的國際視野，先進的科技知識、專業(yè)的管理技能，廣泛的海外資源和良好的行業(yè)聲譽等。與本土高管相比，海歸高管往往能夠更好地識別行業(yè)未來發(fā)展機遇，優(yōu)化投資決策，提升投資效率（代昀昊與孔東民，2017）。在委托代理理論的框架下，經(jīng)理人為了追逐自身私利，存在過度投資的傾向，這將加劇公司的股價崩盤風險（江軒宇與許年行，2015）[14]。因此，本文預期海歸高管會通過降低公司的過度投資來減少股價崩盤風險，本文稱之為投資優(yōu)化效應。

海歸高管在發(fā)達國家或地區(qū)（比如美國、英國和加拿大等）接受過良好教育或經(jīng)歷過管理實踐，這些地方的資本市場有完善的法律系統(tǒng)和高水平的投資者保護水平，信息披露也更為嚴格和規(guī)范，因此海歸高管對法律制度的理解和認識更為深刻，其思維方式和管理理念更具國際化和市場化特征。與發(fā)達國家的資本市場相比，我國的法律制度仍不完善，公司治理機制也有待健全。因此，高管的海外經(jīng)歷將有助于引導其管理的公司遵循更嚴格的公司治理準則，提高企業(yè)的治理水平。例如，Giannetti et al（2015）和杜勇等（2018）[15]發(fā)現(xiàn)，海歸高管能夠改善公司治理水平，減少盈余管理。管理者隱瞞壞消息的機會主義行為是股價崩盤的根源，信息不透明會加劇公司股價崩盤風險（Hutton et al，2009；潘越等，2011）。因此，本文預期海歸高管會通過提高公司的財務信息質(zhì)量來降低公司股價崩盤風險，本文稱之為財務信息效應。

總體上看，基于海歸高管的優(yōu)化投資效應以及財務信息效應，本文預期海歸高管將降低公司的股價崩盤風險，因此提出如下的假設：

H1：在其他條件相同時，海歸高管管理的企業(yè)股價崩盤風險較低。

證券分析師作為關鍵的市場中介力量，在緩解信息不對稱方面發(fā)揮了至關重要的作用。一方面，分析師擁有強大的行業(yè)背景、熟練的專業(yè)知識和廣泛的信息渠道，能夠通過收集獲取公司的公開或非公開信息進行深入解讀，形成高質(zhì)量的信息。潘越等（2011）發(fā)現(xiàn)分析師能夠解讀與挖掘公司的公開和私有信息，降低信息不對稱，抑制股價崩盤風險。另一方面，分析師的監(jiān)督效應也很重要。例如，Kim et al(2011)發(fā)現(xiàn)避稅行為會加劇股價崩盤，但是分析師能夠減輕上述影響效果。海歸高管作為公司治理內(nèi)部機制，其降低崩盤的效果會受到外部治理機制比如分析師的影響?？紤]到分析師的信息優(yōu)勢和監(jiān)督效應，我們提出如下的假設：

H2：海歸高管降低股價崩盤風險的效果在分析師關注較少的公司表現(xiàn)得更加明顯。

外部審計是降低信息不對稱和緩解代理沖突的重要機制。高質(zhì)量的外部審計能夠識別財務報表的錯誤，提高財務報告的真實性和可靠性，確保投資者獲得真實有效的公司信息，降低信息不對稱。萬東燦（2015）[16]發(fā)現(xiàn)審計收費越高，股價崩盤風險越低。而且正向的異常審計費用越高，股價崩盤風險越低。這意味著較高的審計收費能夠促使會計師事務所提高審計投入，提高審計質(zhì)量，降低股價崩盤風險。黃宏斌與尚文華（2019）[17]發(fā)現(xiàn)審計質(zhì)量越高，被審計公司股價崩盤風險越低?？傮w上看，高質(zhì)量的外部審計能夠提高財務報告信息質(zhì)量，減少管理者隱藏壞消息的機會主義行為，抑制股價崩盤風險。因此我們提出如下的假設：

H3：海歸高管降低股價崩盤風險的效果在外部審計質(zhì)量較低的公司表現(xiàn)得更加明顯。

三、變量與模型

（一）樣本和數(shù)據(jù)

本文以我國A 股市場所有上市公司為樣本，研究期限為2009—2017 年。樣本公司的篩選標準及處理方法如下：（1）考慮到金融類上市公司自身的特殊性，剔除金融類上市公司；（2）剔除ST 或者*ST 特別處理的公司；（3）剔除凈資產(chǎn)小于或等于零的公司；（4）剔除數(shù)據(jù)缺失的公司；（5）考慮到股價崩盤風險指標的計算，為保證回歸模型的可靠性，剔除年交易周數(shù)少于30 周的公司。最后，遵循研究慣例，本文對所有連續(xù)變量在上下1%水平進行了縮尾處理，最終本文得到2606 家公司，共計16294 個公司/年度觀測值。研究所需的數(shù)據(jù)來自國泰安和萬得數(shù)據(jù)庫。

樣本的行業(yè)和年度分布如表1 所示。一方面，樣本數(shù)量和比例基本呈逐年增加態(tài)勢，這反映出我國股市規(guī)模的增加。另一方面，制造業(yè)樣本最多（代碼C，65.15%），另外是信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)（代碼I），批發(fā)和零售業(yè)（代碼F）和房地產(chǎn)業(yè)（代碼K），占比分別為5.63%、5.34%、3.70%，這與我國上市公司的行業(yè)分布特征也基本一致。

表1 樣本行業(yè)和年度分布

（二）變量定義

第一，度量股價崩盤風險。

參考Hutton et al.（2009）、Kim et al.（2011，2016）和宋獻中等（2017），使用每家公司每年內(nèi)的周收益率數(shù)據(jù)，估計如下的市場指數(shù)模型來計算公司層面的特質(zhì)收益率：

其中下標i 代表公司，τ 代表交易周；ri,τ表示股票i在第τ 周的個股收益率；rm,τ表示第τ 周的市場收益率。公司i 第τ 周經(jīng)市場調(diào)整后的特質(zhì)收益率為Wi,τ=ln(1+εi,τ)，其中εi,τ為公式（1）的回歸殘差。

在特質(zhì)收益率Wi,τ的基礎上構建負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSkew）和上下波動比率（DUVol）兩個指標來測度個股的股價崩盤風險。

一是負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSkew）。

其中，下標i 和t 分別表示某公司和某年，n 為公司i 的交易周數(shù)，MCSkew 表示公司特質(zhì)收益率偏態(tài)系數(shù)的負向程度，該數(shù)值越大，說明股價崩盤風險越高。

二是上下波動比率（DUVol）。

其中，nu為公司i的特質(zhì)周收益率大于公司i第t年年平均收益率的周數(shù)，nd為公司i的特質(zhì)周收益率小于公司i 第t 年年平均收益率的周數(shù)，DUVol 數(shù)值越大，股價崩盤的風險越高。

三是股價崩盤虛擬變量（Crash）。

為保證結果的穩(wěn)健性，參考Hutton et al（2009）和Kim et al（2011）的思路，定義公司崩盤風險的虛擬變量（Crash）。如果公司在某一周的特質(zhì)收益率低于其年度均值以下3.2 個標準差（均值以下3.2 個標準差對應于正態(tài)分布假定下生成概率0.1%的臨界值），則定義該周為崩盤周。具體地：

其中Wi,τ為某一周的特質(zhì)周收益率，Average(Wi,τ)為周收益率的年度均值，σi為公司當年特質(zhì)周收益率的標準差。如果公司某年度內(nèi)出現(xiàn)一次或者多次崩盤周，Crash取值為1，否則為0。

表2 主要變量定義

第二，度量海歸高管。

按照《公司法》的規(guī)定，本文將企業(yè)高管的范圍界定在總經(jīng)理、副總經(jīng)理、財務負責人、董事會秘書以及公司章程規(guī)定的其他人員，不包括董事和監(jiān)事。參考Giannetti et al.（2015），若上述人員擁有海外（包括中國香港、澳門和臺灣三地區(qū)）學習或工作經(jīng)歷，本文則將其定義為“海歸高管”。參考代昀昊與孔東民（2017），本文選取以下指標來度量海歸高管變量：

一是Foreign_D：海歸高管虛擬變量，如果公司某年的高管團隊中至少一位高管具有海外背景則取值1，否則為0。

二是Foreign_N：海歸高管規(guī)模，公司某年高管團隊中海歸高管的人數(shù)。

三是在穩(wěn)健性檢驗中，本文還使用了海歸高管比例變量（Foreign_P），即公司當年海歸高管占高管總數(shù)的比例。

第三，控制變量參考Hutton et al.（2009），李小榮、劉行（2012）和Kim et al.（2016）等研究，本文選取以下公司層面的控制變量。包括：公司規(guī)模（Size）、市值賬面價值比（MB）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)負債率（LEV）、股票換手率（DTurn）、公司特質(zhì)周收益率的均值（Ret）、公司特質(zhì)周收益率的標準差（Sigma）。具體見表2。

（三）描述性統(tǒng)計

表3給出變量的描述性統(tǒng)計。NCSkew和DUVol的均值分別為-0.33 和-0.23，標準差分別為0.70 和0.48，說明在樣本期內(nèi)不同公司的股價崩盤風險具有一定差異，這與現(xiàn)有研究基本一致（褚劍和方雄軍，2016；宋獻中等，2017）。海歸高管虛擬變量的均值為0.19，說明19%的公司有至少一個海歸高管。其他控制變量分布合理，與已有文獻的研究結果相似（王化成等，2015；趙靜等，2018）。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計

表4是主要變量的相關系數(shù)。NCSkew和DUVol的相關系數(shù)為0.879，而且在1%的水平上顯著，說明兩個指標具有較好的一致性。從單變量間的關系來看，度量海歸高管的三個指標與股價崩盤風險負相關，且至少在5%的水平上顯著，說明在不考慮其他影響因素時，海歸高管有助于降低公司未來的股價崩盤風險，初步證實了假設H1?？紤]到單變量分析未能考慮其他因素的影響，本文依賴后續(xù)的多元回歸分析進行統(tǒng)計推斷，考察海歸高管如何影響股價崩盤風險。

表4 主要變量的相關性

四、實證結果

（一）基本回歸分析

為了考察海歸高管對股價崩盤風險的影響，參考李小榮和劉行（2012）、Kim et al.（2016）等研究，本文設定如下的模型：

其中，Crashriski,t+1為公司i 第t+1 年的股價崩盤風險，主要使用NCSkew 和DUVol 來度量。Foreign為公司i 第t 年末公司海歸高管變量，主要使用海歸高管虛擬變量（Foreign_D）和海歸高管人數(shù)變量（Foreign_N）來度量。Control 為公司i 第t 年影響股價崩盤風險的控制變量，具體定義見前文。Year 和Industry 為年度和行業(yè)變量，以控制行業(yè)和年度差異，其中制造業(yè)是二級分類，其他行業(yè)是一級分類。為控制可能的內(nèi)生性，解釋變量和控制變量均采用滯后一階的形式。

表5 報告了海歸高管對股價崩盤風險的影響結果。第（1）和第（2）列中的被解釋變量是NCSkew，此時海歸高管的系數(shù)均為負且至少在5%水平上顯著（t 值分別為-2.22 和-3.06），意味著海歸高管能夠降低股價崩盤風險，證實了假說H1。類似地，第（3）和第（4）列中的被解釋變量是DUVol，此時海歸高管的系數(shù)均為負且在1%水平上顯著（t值分別為-2.36和-3.27），再次證實了假說H1。海歸高管減少股價崩盤風險的效果在經(jīng)濟意義上也顯著。以第（2）和第（4）列為例，海歸高管人數(shù)每增加一個標準差，用NCSkew（DUVol）度量的股價崩盤風險降低3.68%（3.90%）。

控制變量方面，市值賬面比（MB）顯著為正，表明成長性股票未來的股價崩盤風險更高。公司特質(zhì)周收益率的均值（Ret）和標準差（Sigma）顯著為正，說明前期累計收益率越高、波動性越強的股票更容易發(fā)生崩盤。上述結果與李小榮和劉行（2012）、Kim et al.（2016）基本一致。

表5 海歸高管對股價崩盤風險的影響

（二）穩(wěn)健性檢驗

基本回歸分析結果表明，海歸高管可以降低公司的股價崩盤風險。為了保證研究結果的穩(wěn)健性，本部分進行一系列穩(wěn)健性檢驗。

第一，信息不對稱是造成股價崩盤的重要因素，公司財務信息的質(zhì)量會影響公司的股價崩盤風險（Kim et al，2015）。為了控制該因素可能造成的結果差異，參考王化成等（2015）[18]，進一步加入會計穩(wěn)健性指標（Cscore）。同時，考慮到公司治理水平也可能對未來股價產(chǎn)生一定影響，繼續(xù)在模型中加入公司治理變量，包括CEO 與董事長是否兩任兼職（Duality）、獨立董事占比（INDEP）和董事會規(guī)模（Board-Size）?；貧w結果見表6的Panel A的第（1）—（4）列。

第二，參考代昀昊和孔東民（2017），構造海歸高管比例變量（Foreign_P），即公司當年度具有海外背景高管的人數(shù)占高管總數(shù)的比例，回歸結果見表6的Panel A的第（5）—（6）列。

表6 穩(wěn)健性檢驗

第三，參考Hutton et al.（2009）、Kim et al.（2011）等，用虛擬變量Crash 度量公司股價崩盤風險，采用Probit 模型進行回歸?；貧w結果見表6 的Panel B 的第（1）—（3）列。

第四，從公司和年份兩個層面對標準誤進行聚類穩(wěn)健調(diào)整，估計結果見表6 的Panel B 的第（4）—（9）列。

表6 結果表明，在每個回歸模型中，海歸高管度量指標的系數(shù)均為負，且至少在10%水平上顯著（t值在-3.20至-1.69之間），證明海歸高管有助于降低公司未來股價的崩盤風險，再次驗證了前文的假設H1，因此本文的結論是穩(wěn)健的。

（三）內(nèi)生性檢驗

以上的回歸結果表明海歸高管有助于降低公司股價崩盤風險，但是可能會受到內(nèi)生性的影響。例如，海歸高管可能傾向于選擇股價崩盤風險低的公司，這可能導致自我選擇問題。在基本回歸中，本文對解釋變量和控制變量滯后一階來減輕內(nèi)生性的影響，本部分繼續(xù)采用Heckman 樣本選擇模型來應對內(nèi)生性問題。

第一階段采用Probit 回歸方法估計公司聘請海歸高管的決定模型并計算逆米爾斯比率（IMR）。參考現(xiàn)有文獻的思路（李小榮等，2012；周楷唐等，2017[19]；Yuan and Wen，2018），本文將同年度同一行業(yè)內(nèi)其他公司的海歸高管比例的均值（Foreign_M）作為工具變量。另外，參考Giannetti et al.（2015），我們還選擇如下的解釋變量：第一大股東持股比例（TOP1）、董事會規(guī)模（BoardSize）、董事會獨立性（INDEP）、負債水平（LEV）、盈利能力（ROA）、市值賬面比（MB）、成長性（Growth）。第二階段，將IMR值補充到方程（5）中重新進行回歸，觀察海歸高管如何影響股價崩盤風險。

表7 Heckman樣本選擇模型

表7 報告了Heckman 估計結果。第一階段回歸結果如模型（1）所示，行業(yè)均值（Foreign_M）在1%的水平上顯著為正，說明同年同行業(yè)其他公司的海歸高管的比例會影響本公司是否聘請海歸高管的概率。第二階段回歸結果表明，在控制了選擇性偏差后，海歸高管仍然顯著降低了股價崩盤風險（t值在-2.90至-1.83 之間），表明海歸高管可以降低股價崩盤風險，再次證實了假設H1。

（四）擴展性分析

1.分析師關注的調(diào)節(jié)作用

本部分考察分析師關注如何影響海歸高管與股價崩盤風險之間的關系。參考周楷唐等（2017），以分析師跟蹤數(shù)量衡量分析師關注大小的指標。若公司的分析師跟蹤數(shù)量高于行業(yè)內(nèi)所有公司的年度中位數(shù)，則分析師關注變量（Analyst）取值為1，否則Analyst 取值為0。

表8 分析師關注的調(diào)節(jié)作用

如表8 所示，在分析師關注較少的組，海歸高管的回歸系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負，而在分析師關注較多的組，系數(shù)為負但不顯著，這意味著海歸高管與分析師關注在抑制股價崩盤風險上發(fā)揮了相互替代作用，海歸高管降低股價崩盤風險的效果在分析師關注少的公司表現(xiàn)得更加明顯，支持了假設H2。

2.外部審計的調(diào)節(jié)作用

我們繼續(xù)考察外部審計如何影響海歸高管與股價崩盤風險之間的關系，以公司年度報告的審計師是否來自四大會計師事務所作為衡量公司外部審計質(zhì)量高低的指標。若樣本公司年報的審計師來自四大會計師事務所，認為審計質(zhì)量較高，此時Big4 取值為1，否則取值為0。

表9 的回歸結果顯示，在外部審計質(zhì)量低組，海歸高管的回歸系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負，而在外部審計質(zhì)量高組不再顯著，這意味著海歸高管與外部審計在抑制股價崩盤風險上發(fā)揮了相互替代的作用，海歸高管降低股價崩盤風險的效果在外部審計弱的公司表現(xiàn)得更加明顯，支持了假設H2。

表9 外部審計的調(diào)節(jié)作用

（五）影響機制分析

在第二部分的研究假設中，基于海歸高管的優(yōu)化投資效應以及財務信息效應，我們預期海歸高管將降低公司的股價崩盤風險。本部分我們從實證上考察這兩個機制是否存在，即海歸高管是否通過降低公司的過度投資和提高會計信息質(zhì)量來降低公司的股價崩盤風險。

1.投資優(yōu)化效應

企業(yè)過度投資會加劇公司未來的股價崩盤風險（江軒宇和許年行，2015），參考現(xiàn)有文獻的機制研究思路（吳超鵬與唐菂，2016[20]；周楷唐等，2017），我們檢驗海歸高管是否通過降低公司的過度投資來抑制股價崩盤風險。基于代昀昊和孔東民（2017），本文計算了公司的投資效率并將公司分為兩組：過度投資的公司與投資不足的公司，并檢驗海歸高管降低崩盤風險的效果來兩組之間是否存在明顯差異。

表10 海歸高管、過度投資與股價崩盤風險

海歸高管通過降低公司的過度投資來抑制股價崩盤風險，如果這種機制存在，那么他們更可能在過度投資的公司發(fā)揮作用。表10 證實了這種猜想，當解釋變量為Foreign_D 時，無論被解釋變量為NCSkew 還是DUVol，過度投資組和投資不足組中Foreign_D的系數(shù)均顯著為負，但是前者在數(shù)值上更大，而且兩者的差異至少在10%的水平上顯著；同樣地，當解釋變量為Foreign_N 時，過度投資組的系數(shù)顯著而投資不足組系數(shù)不顯著。總體上看，海歸高管降低股價崩盤的效果在過度投資的企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯，意味著海歸高管通過降低公司的過度投資來抑制股價崩盤風險。

2.財務信息效應

會計穩(wěn)健性減少了管理者隱藏壞消息的動機與能力，從而抑制股價崩盤風險（Kim and Zhang，2016），參考現(xiàn)有文獻的機制研究思路（吳超鵬與唐菂，2016；周楷唐等，2017），我們檢驗海歸高管是否通過提高財務信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風險。參考王化成等（2015），本文使用會計穩(wěn)健性（Cscore）來度量財務信息質(zhì)量。Cscore 的數(shù)值越大，說明財務信息質(zhì)量越高。根據(jù)樣本中位數(shù)，本文將其分為財務信息質(zhì)量高的組和財務信息質(zhì)量低的組，并檢驗海歸高管與股價崩盤的關系在兩組之間有無差異。

表11 海歸高管、財務信息質(zhì)量與股價崩盤風險

海歸高管通過提高公司財務信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風險，如果這種機制存在，那么他們更可能是在信息質(zhì)量低的公司發(fā)揮作用。表11 證實了這種猜想，在信息質(zhì)量低的組，海歸高管的系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負（t 值在-3.04 至-1.92 之間），但是在信息質(zhì)量高的組卻均不顯著，這意味著海歸高管通過提高公司財務信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風險。

五、結論與啟示

本文以我國A 股上市公司2009—2017 年數(shù)據(jù)作為樣本，研究高管的海外經(jīng)歷對公司未來股價崩盤風險的影響，發(fā)現(xiàn)海歸高管有助于降低公司未來股價的崩盤風險。在多種穩(wěn)健性檢驗并控制內(nèi)生性問題后，以上結論仍然成立。另外，海歸高管降低股價崩盤的效果在分析師關注較少的企業(yè)以及外部審計較弱的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。最后，機制分析表明，海歸高管通過降低公司過度投資以及提高會計信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風險。

本文具有較為重要的理論和實際意義。理論上，本文考察海歸高管對股價崩盤風險的影響，本文豐富了股價崩盤風險影響因素的文獻，也拓展了海歸人才經(jīng)濟后果的文獻。實踐上，本文發(fā)現(xiàn)海歸高管能降低公司股價崩盤風險，這為政府和企業(yè)制定優(yōu)惠政策激勵海外人才回國發(fā)展提供了微觀證據(jù)支持，對于海外人才的引進具有重要的政策啟示意義。對于政府來說，應持續(xù)完善海外留學人員的培養(yǎng)體系建設，健全工作機制，增強服務意識，為留學人員回國工作創(chuàng)造良好的市場競爭環(huán)境，促使優(yōu)秀人才脫穎而出，充分發(fā)揮海歸人才在經(jīng)濟轉型升級中的重要作用。對于企業(yè)來說，應高度重視海歸人才的引進工作，善于發(fā)現(xiàn)人才和使用人才，要建立合理的薪酬激勵機制并提供有利的資源和平臺保障，維護海歸人才的合法權益，為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展增加動力。