期望績效反饋會影響股價崩盤風(fēng)險嗎？
——基于中國A股上市公司的實證分析

彭 博 王 滿

(東北財經(jīng)大學(xué)， 遼寧 大連 116025)

一、引言

2015年6月，上證綜合指數(shù)在時隔8年后重新攀上5000點高位，但僅僅維持7個交易日便開始大幅跌落，半年內(nèi)跌幅接近45%(從最高點5178.19滑落到最低點2638.30)。隨后，國家出臺多項政策進行調(diào)控，比如完善發(fā)行制度、加強并購重組監(jiān)管、打擊內(nèi)幕交易和市場操縱、促成滬港通與深港通啟動等，上述舉措在維護股市穩(wěn)定發(fā)展方面取得了積極成效，上證指數(shù)于2018年1月末再次回暖至3500點。然而，遺憾的是之后市場又一次持續(xù)下滑，截至2019年1月最低下探到2440.91點，再創(chuàng)近5年新低，投資者信心嚴(yán)重受挫。在此背景下，深入探究股價崩盤風(fēng)險的成因及其制約因素具有重要的理論貢獻和實際價值。

股價崩盤風(fēng)險源于企業(yè)對壞消息的隱藏和積累，導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)外部出現(xiàn)嚴(yán)重的信息不對稱，一旦積累的壞消息超過承載能力，便會集中釋放，沖擊股價，最終引發(fā)股價崩盤(Jins et al.，2006；Hutton et al.，2009)。學(xué)者分別從資本市場觀(Hong et al.，2003)和代理成本觀(Jins et al.，2006)的角度對信息不對稱的產(chǎn)生機理進行了深入闡釋，由此衍生出大量股價崩盤風(fēng)險影響因素方面的研究。資本市場觀方面，郭陽生等(2018)發(fā)現(xiàn)滬港通開通后標(biāo)的公司的股價崩盤風(fēng)險會下降；丁慧等(2018)發(fā)現(xiàn)投資者信息能力的提升有助于緩解信息不對稱，進而降低股價崩盤風(fēng)險；孫鯤鵬等(2018)發(fā)現(xiàn)樂觀的投資者情緒會加劇股價崩盤風(fēng)險。代理成本觀方面，Hutton et al.(2009)發(fā)現(xiàn)企業(yè)信息透明度越差，股價崩盤風(fēng)險越高；過度的金融投資和激進的避稅政策等管理者自利行為也會提升股價崩盤風(fēng)險(彭俞超 等，2018；Kim et al.，2011)。還有研究從公司治理的角度進行分析，如葉康濤等(2014)認(rèn)為高質(zhì)量的內(nèi)部控制信息披露能夠有效降低股價崩盤風(fēng)險。實際上，市場中大部分有效消息均直接來源于企業(yè)內(nèi)部，由管理者觸發(fā)并進行披露，即調(diào)整信息對稱或不對稱程度的主動權(quán)掌握在管理者手中。所以，有必要立足管理者的視角展開討論，并結(jié)合不同的公司治理機制進行分析，這有助于更加深入地了解股價崩盤風(fēng)險的成因。

期望績效反饋會對組織的未來行為產(chǎn)生深度影響。管理者會根據(jù)實際績效與期望績效的差距對企業(yè)決策實施效果與營運狀況表現(xiàn)進行研判，并決定如何調(diào)整決策主體未來的態(tài)度和行為(Greve，2003；王菁，2014；連艷玲，2015)。當(dāng)現(xiàn)實績效超過期望績效時，管理者處于滿足的認(rèn)知狀態(tài)，缺少改變現(xiàn)狀的動機(Lant et al.，1992)；相反，如果現(xiàn)實績效低于期望績效，則會給管理者帶來巨大壓力，增加其風(fēng)險偏好的傾向(Kahneman et al.，1979)。這些風(fēng)險偏好既包括加強創(chuàng)新(Greve，2003)、提高創(chuàng)新支出或慈善捐贈支出(王菁 等，2014)、加大戰(zhàn)略差異化程度(Park，2007)等積極變革活動，也包括尋租(Rudy et al.，2013)、違規(guī)經(jīng)營(賀小剛 等，2015)、財務(wù)舞弊(Harris et al.，2007)等消極應(yīng)對行為。從已有研究來看，雖然學(xué)者對期望績效反饋的經(jīng)濟后果開展了一系列分析，但是鮮有文獻涉及期望績效反饋如何影響企業(yè)在資本市場的表現(xiàn)，尤其是如何影響個股股價的波動。

基于上述分析，本文將期望績效反饋與股價崩盤風(fēng)險納入同一框架以探究二者之間的關(guān)系，并進一步考察不同的內(nèi)部控制質(zhì)量和控股股東持股比例會對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系產(chǎn)生何種影響。本文的貢獻主要包括：(1)已有相關(guān)研究雖然探討了期望績效反饋對企業(yè)行為決策的影響，但并沒有關(guān)注期望績效反饋如何影響上市公司在資本市場的表現(xiàn)，尤其是如何影響個股股價的波動，因此本文拓寬了期望績效反饋經(jīng)濟后果方面的研究范圍；(2)現(xiàn)有文獻大多基于管理者行為或特征的視角探討股價崩盤風(fēng)險的影響因素，從期望績效反饋角度出發(fā)的研究并不多見，因此本文豐富了股價崩盤風(fēng)險成因的相關(guān)文獻；(3)結(jié)合公司治理體系，進一步探討了內(nèi)部控制質(zhì)量、控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，因此本文對股價崩盤風(fēng)險抑制辦法的相關(guān)文獻也做出了有益補充。

二、文獻回顧與假設(shè)提出

自20世紀(jì)80年代至今，針對股價崩盤風(fēng)險形成機理的探討逐漸匯聚成兩類觀點。一種是立足于企業(yè)外部以市場金融理論為基礎(chǔ)的資本市場觀。Hong et al.(2003)提出基于投資者意見分歧的市場崩盤理論模型，認(rèn)為在賣空限制條件下，投資者異質(zhì)信念會導(dǎo)致利空消息晚于利好消息在價格中進行披露，因此累積的負(fù)面信息被瞬間釋放，進而導(dǎo)致市場崩盤。另一種則是從企業(yè)內(nèi)部出發(fā)以公司金融理論為基礎(chǔ)的代理成本觀。Jins et al.(2006)提出簡化的信息結(jié)構(gòu)模型，并利用全球40個市場的宏觀數(shù)據(jù)進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)市場透明度與股市崩盤風(fēng)險負(fù)相關(guān)，表明管理者出于自利動機會隱匿壞消息，由此導(dǎo)致的信息不對稱最終會引發(fā)股價崩盤。此后，學(xué)者基于上述兩種視角對股價崩盤風(fēng)險的影響因素展開了大量研究。資本市場觀方面，兩類重要的市場參與者——機構(gòu)投資者和分析師都會影響投資者對股價的判斷，加劇股價崩盤風(fēng)險(許年行 等，2012，2013)；股票市場的開放則有助于穩(wěn)定市場信息環(huán)境，郭陽生等(2018)證實滬港通開通后標(biāo)的公司的股價崩盤風(fēng)險會下降；網(wǎng)絡(luò)社交媒體對于投資者信息能力和情緒的改變同樣是導(dǎo)致股價崩盤的重要因素(丁慧 等，2018；孫鯤鵬 等，2018)。相對而言，代理成本觀方面的研究結(jié)論更為豐富。Hutton et al.(2009)將信息透明度差異比較具體到公司個體層面，發(fā)現(xiàn)企業(yè)信息透明度越低，股價崩盤風(fēng)險越高；實體企業(yè)金融化(彭俞超 等，2018)、激進的避稅行為(Kim et al.，2011)以及管理者過度自信(Kim et al.，2015)均會提高股價崩盤風(fēng)險；而采用穩(wěn)健的會計策略(Kim et al.，2016)或選聘女性管理者(李小榮 等，2012)則有助于降低股價崩盤風(fēng)險。還有一些研究表明，控股股東控制權(quán)也會影響股價崩盤風(fēng)險(王化成 等，2015；沈華玉等，2017)。

雖然管理者行為與期望績效反饋的關(guān)系極為密切，但是從上述文獻回顧可知，很少有研究探討期望績效反饋對股價崩盤風(fēng)險的影響。因此，本研究將著重圍繞這一主題展開深入分析。支撐期望績效反饋模型的重要理論包括行為經(jīng)濟學(xué)理論(Behavior Economics)框架下發(fā)展出的參照點效應(yīng)(Reference-Point Effect)、企業(yè)行為理論(Behavioral Theory of Firm)以及前景理論(Prospect Theory)。

期望績效反饋是指管理者根據(jù)已設(shè)定的比較基準(zhǔn)對企業(yè)決策實施效果與營運狀況表現(xiàn)進行評價，并決定如何調(diào)整決策主體未來的態(tài)度和行為(Greve，2003；王菁，2014；連艷玲，2015)。既然是反饋，那么就包含從輸入判定階段到輸出決定階段的往復(fù)循環(huán)。在輸入判定階段，管理者基于參照點效應(yīng)會預(yù)先設(shè)置目標(biāo)期望水平作為績效評價的參照基準(zhǔn)，然后通過持續(xù)比較的學(xué)習(xí)機制來判斷企業(yè)實際績效是否達(dá)標(biāo)(Greve，1998)。由于管理者認(rèn)知水平有限，其往往會使用較為簡化的方法評價績效(Jordan et al.，2012)，這一過程先是以離散變量的形式判斷企業(yè)現(xiàn)實績效是否達(dá)到預(yù)先設(shè)置的參照點，若現(xiàn)實績效超過期望水平，則決策者獲得積極績效反饋；反之，則獲得消極績效反饋。通常，管理者對于現(xiàn)實績效水平的期望主要涉及兩個方面：一是至少不低于歷史績效水平(Lant et al.，1992)；二是超過或接近競爭團體的平均績效水平(Wood et al.，1989)。也就是說，他們在設(shè)定期望績效時會著重參考?xì)v史績效水平和社會績效水平。因此，現(xiàn)有文獻大多基于上述兩類指標(biāo)，構(gòu)建綜合期望績效作為績效反饋的參照點(Greve，2003；王菁，2014；連艷玲，2015)。

關(guān)于輸出決定階段，基于企業(yè)行為理論，組織會在評估現(xiàn)實績效與期望績效的差距后，決定是否以及如何調(diào)整未來的態(tài)度和行為。由于組織的決策參考點一般由管理者制定(Labianca et al.，2009)，所以管理者會依據(jù)不同的期望績效反饋做出差異化決定(魯悅 等，2017)。前景理論指出，有限理性經(jīng)濟人是趨于損失厭惡的。積極績效反饋下，現(xiàn)實績效超過期望績效，管理者處于一種滿足的認(rèn)知狀態(tài)，缺少改變現(xiàn)狀的動機(Lant et al.，1992)，其通常會保持現(xiàn)狀或減少冒險行為。然而，消極績效反饋下，現(xiàn)實績效不及期望績效的狀況對于管理者的認(rèn)知是損失，期望績效差距越大，管理層對于損失的認(rèn)知程度越嚴(yán)重，巨大的壓力會增加其風(fēng)險偏好的傾向(Kahneman et al.，1979)，進而引發(fā)組織做出行為改變，這種改變既可能是積極的，也可能是消極的。其中，積極行為是指既可以保證企業(yè)健康發(fā)展，也可以通過合法合規(guī)的方式有效提升公司經(jīng)濟收益和競爭力的行為，比如消極績效反饋可能會促使企業(yè)加強創(chuàng)新(Greve，2003)、增加創(chuàng)新投入(王菁 等，2014)、大幅調(diào)整戰(zhàn)略或加大戰(zhàn)略差異化程度(連艷玲 等，2014；Park，2007)；消極行為是指企業(yè)為追求短期業(yè)績提升或穩(wěn)定而采取的違背道德、倫理及法律可接受標(biāo)準(zhǔn)的行為，比如消極績效反饋可能會迫使企業(yè)管理者進行尋租(Rudy et al.，2013)、違規(guī)經(jīng)營(賀小剛 等，2014)、財務(wù)舞弊(Harris et al.，2007)等。

股價崩盤風(fēng)險源于企業(yè)對壞消息的隱藏和積累，導(dǎo)致內(nèi)外部出現(xiàn)嚴(yán)重的信息不對稱，一旦積累的壞消息超過承載能力，便會集中釋放，沖擊股價，最終引發(fā)股價崩盤(Jins et al.，2006；Hutton et al.，2009)。消極績效反饋下，較大的期望績效差距會給管理者帶來巨大壓力，驅(qū)動管理者對現(xiàn)有行為進行調(diào)整，但無論是采取積極變革還是消極變革，管理者都可能存在隱藏壞消息的動機，從而造成企業(yè)信息透明度降低。具體分析如下：

(1)管理者在績效壓力下采取積極變革行為，比如強化創(chuàng)新或調(diào)整戰(zhàn)略等，其意圖是通過合法的冒險性行動扭轉(zhuǎn)不利的業(yè)績局面，并爭取在未來完成預(yù)期績效(王菁 等，2014；連艷玲 等，2014；Park，2007)。這些行為決策能夠表明管理者正在努力改善公司的經(jīng)營和財務(wù)狀況，因此對公司而言屬于利好消息，有助于穩(wěn)定或提升股價。然而，積極變革行動的結(jié)果卻是不確定的，因為創(chuàng)新項目可能會失敗，戰(zhàn)略調(diào)整也需要付出較高的成本。現(xiàn)有文獻指出，管理者傾向于采取報喜不報憂的信息披露策略(Ball，2009)，因為這樣可以保證其聲譽和薪酬的穩(wěn)定(Graham et al.，2005；Khan et al.，2009)。對于實施積極變革行為的管理者來說也不例外，因為他們認(rèn)為只要未來業(yè)績能夠得到改善，那么變革過程中產(chǎn)生的壞消息即使被隱藏，后期也可以在企業(yè)內(nèi)部逐漸消解。然而，如若強化創(chuàng)新或戰(zhàn)略調(diào)整等積極變革行為出現(xiàn)階段性失敗或者遲遲不能改善績效，導(dǎo)致市場投資者預(yù)期被打破，大量利空消息產(chǎn)生，那么必將造成壞消息難以繼續(xù)隱匿。一旦新產(chǎn)生的壞消息與先前隱匿的壞消息被共同傾瀉于市場之中，股價便會因壞消息的集中釋放而暴跌。

(2)管理者在績效壓力下采取消極變革行為，比如違規(guī)經(jīng)營或財務(wù)舞弊等，表明其并不想從根本上解決企業(yè)存在的問題，只是試圖通過短期行為改善績效(Greve et al.，2010)。在此情形下，管理者隱藏壞消息的動機更加明顯。可以肯定的是，即便通過違規(guī)經(jīng)營或財務(wù)舞弊等消極變革行動能夠改善企業(yè)短期業(yè)績，但長期來看企業(yè)存在的深層頑疾依然沒有得到有效治理(Harris et al.，2007)。而且，這種隱藏問題的業(yè)績提升方式還會降低企業(yè)信息透明度，原因在于，違規(guī)交易行為包括違規(guī)擔(dān)保、違規(guī)借貸、操縱股價、內(nèi)幕交易等，財務(wù)舞弊包括故意虛構(gòu)盈余、忽略或錯誤提供重要的交易事項、主觀使用錯誤的會計數(shù)量或分類的記錄原則等，很顯然，管理者在實施消極變革行動的過程中并不會主動披露上述行為信息。在企業(yè)內(nèi)部不斷累積的壞消息終究也會因問題的不斷擴大而被市場察覺，結(jié)果給公司的基本面信息造成惡劣影響，由此產(chǎn)生的大量利空信息將導(dǎo)致投資者大規(guī)模逃離，從而引發(fā)股價暴跌。

綜上分析可知，消極績效反饋下期望績效差距越大，管理者無論是采取消極變革還是積極變革，都傾向于隱藏或延遲披露壞消息，從而導(dǎo)致企業(yè)信息透明度降低，加劇內(nèi)外部信息不對稱程度，最終提高股價崩盤風(fēng)險?；诖?，本文提出：

H1：消極績效反饋下，企業(yè)實際績效低于期望績效的程度越大，未來股價崩盤風(fēng)險越高。

完善的內(nèi)部控制體系能夠有效提升企業(yè)的信息質(zhì)量(Chan et al.，2008)。中國于2008年頒布《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》，此項法規(guī)也被稱為中國的薩班斯法案(C-SOX)，其內(nèi)容包括內(nèi)部環(huán)境評估、風(fēng)險評估、風(fēng)險控制、信息溝通、內(nèi)部監(jiān)督五大要素，旨在對企業(yè)運營的合法性與規(guī)范性、資產(chǎn)的安全性、信息披露的真實性與準(zhǔn)確性等進行監(jiān)督，確保管理者與投資者的利益目標(biāo)相統(tǒng)一。一方面，高質(zhì)量的內(nèi)部控制可以降低代理成本，削弱管理者的自利動機，比如減少腐敗行為(周美華 等，2016)、改善投資效率(李萬福 等，2011)；另一方面，高質(zhì)量的內(nèi)部控制有助于緩解信息不對稱，比如提升會計信息的穩(wěn)健性(Goh et al.，2011)和及時性(Impink et al.，2012)。而且，內(nèi)部控制的重要職能就在于評估、控制風(fēng)險，葉康濤等(2015)發(fā)現(xiàn)內(nèi)控信息披露能夠降低股價崩盤風(fēng)險。由此可見，內(nèi)部控制可以幫助投資者從多方面監(jiān)督管理者，進而管控風(fēng)險。尤其是當(dāng)實際績效顯著低于期望績效，管理者急需調(diào)整現(xiàn)有戰(zhàn)略或行動時，高質(zhì)量的內(nèi)部控制能夠發(fā)揮重要的震懾與監(jiān)督作用，其既可以抑制管理者的自利以及敗德行為，有效維護企業(yè)的聲譽形象，又能夠減弱管理者隱匿信息的動機，促使企業(yè)及時準(zhǔn)確地披露真實信息，避免負(fù)面信息過度積聚，從而降低股價崩盤風(fēng)險?；谝陨戏治?，本文提出：

H2：當(dāng)企業(yè)實際績效低于期望績效時，較高的內(nèi)部控制質(zhì)量能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。

控股股東持股比例上升代表控制權(quán)增加，控股股東為維護自身利益會積極監(jiān)督管理者行為(Shleifer et al.，1997)，或者向企業(yè)提供資金以緩解融資約束(Dow et al.，2009)，發(fā)揮“監(jiān)督支持”作用。而姜國華等(2005)認(rèn)為，第一大股東持股比例上升后，他們?yōu)橹\取私利可能會通過交叉持股、關(guān)聯(lián)交易以及隱藏消息等方式侵占小股東利益，表現(xiàn)出“隧道掏空”效應(yīng)。無論控股股東對公司是“監(jiān)督”還是“掏空”，目的都在于追求自身利益，但是當(dāng)組織出現(xiàn)消極績效反饋進而引發(fā)股價崩盤風(fēng)險提升時，控股股東的“隧道掏空”動機將會減弱，而“監(jiān)督支持”作用占據(jù)主導(dǎo)地位。原因可能在于：

首先，由于股價與控股股東的利益密切相關(guān)，控股股東會努力監(jiān)督管理者行為以避免股價崩盤的情況發(fā)生，王化成等(2015)的研究結(jié)論證實了這一觀點，他們發(fā)現(xiàn)較高的控股股東持股比例有助于降低股價崩盤風(fēng)險，這說明控股股東會發(fā)揮“監(jiān)督作用”以維護股價穩(wěn)定。

其次，企業(yè)得到消極績效反饋，意味著產(chǎn)品市場的業(yè)績已經(jīng)對其利益造成損害，此時控股股東更希望資本市場的股價能夠保持穩(wěn)定，以避免自身利益進一步受損，因此“隧道掏空”動機較弱。

最后，控股股東“隧道掏空”一般是針對中小股東的利益侵占，比如資金占用、交叉持股以及關(guān)聯(lián)交易等，但是在企業(yè)面臨財務(wù)困境的情形下控股股東不太可能選擇侵占中小股東利益并對其隱藏信息，此時控股股東控制權(quán)越集中，其支持作用越明顯(麥海燕，2010)；而且，現(xiàn)有文獻也已證實，持股比例的提升對信息披露質(zhì)量具有正面影響(呂惠聰，2006；姜濤 等，2007)，說明控股股東能夠有效監(jiān)督企業(yè)的信息披露，而不會放縱管理者隱藏信息。

因此，當(dāng)企業(yè)得到消極績效反饋且期望績效差距較大時，集中的控制權(quán)會促使控股股東更加嚴(yán)格地監(jiān)控管理者，這不僅有助于抑制管理者產(chǎn)生消極行為，從根源上減少負(fù)面消息，而且可以督促管理者在實施積極行動的過程中及時披露信息，削減壞消息被隱藏的數(shù)量，最終降低股價崩盤風(fēng)險?；诖耍疚奶岢觯?/p>

H3：當(dāng)企業(yè)實際績效低于期望績效時，較高的控股股東持股比例能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2003—2017年滬深兩市A股上市公司為樣本，并按照已有研究慣例，對初始樣本進行了以下處理：剔除金融類企業(yè)樣本；剔除被ST和*ST處理的企業(yè)樣本；剔除公司上市當(dāng)年的樣本；剔除年度交易周數(shù)小于30周的樣本；剔除相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本。經(jīng)過上述篩選，最終得到14417個公司年度觀測值。為避免極端值的影響，本文在所有連續(xù)變量的首尾1%分位數(shù)水平上進行了Winsorise處理。股票收益率數(shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫，內(nèi)部控制指數(shù)數(shù)據(jù)來自于迪博數(shù)據(jù)庫，其他所有財務(wù)方面數(shù)據(jù)均來自于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義

1.股價崩盤風(fēng)險

本文的被解釋變量為股價崩盤風(fēng)險，借鑒Kim et al.(2011)、許年行等(2012)的研究，采用經(jīng)過市場調(diào)整的周特定收益率的負(fù)偏度系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動之比(DUVOL)兩種指標(biāo)進行度量，并將當(dāng)年5月至下年4月設(shè)置為回歸樣本年度。具體計算方法為：

首先，通過模型(1)從個股股票收益率中剔除本期、滯后期以及超前期的市場因素影響。其中，ri,t為第i家公司第t周的股票收益率，rm,t為A股所有股票在第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均市場收益率，εi,t為殘差項，即個股收益率中不能被市場收益率所解釋的部分，并將特定收益率定義為Wi,t=ln(1+εi,t)。

γi,t=α+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t

(1)

然后，對負(fù)收益偏度系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動之比(DUVOL)指標(biāo)進行構(gòu)造。

NCSKEW的計算方法見式(2)：

(2)

其中，n為第i家公司股票第t年的交易總周數(shù)。NCSKEW的值越大，說明公司股票收益率偏向負(fù)的程度越大，發(fā)生股價崩盤的風(fēng)險越高。

DUVOL的計算方法見式(3)：

(3)

其中，nu(nd)為i公司的周回報率大于(小于)當(dāng)年回報率均值的周數(shù)。DUVOL的值越大，說明股票收益率的分布呈左偏傾向，發(fā)生股價崩盤的可能性越高。

2.期望績效差距

本文的解釋變量為消極績效反饋下的期望績效差距GAPi,t，即實際績效低于期望績效的程度(I1(Pi,t-Ai,t)<0)。借鑒Greve(2003)、王菁(2014)以及連燕玲等(2015)的做法，Pi,t表示實際績效水平，使用總資產(chǎn)回報率(ROA)來度量；Ai,t為期望績效水平，根據(jù)歷史績效以及社會績效的線性組合計算得出，具體見式(4)：

Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t

(4)

其中：HAi,t為i公司t期的歷史期望績效，使用i公司t-1期的績效水平衡量；SAi,t為i公司t期的社會期望績效，為t期行業(yè)內(nèi)所有公司去除i公司后的績效均值；μ1為權(quán)重，介于[0,1]之間，參考王菁等(2014)的方法，設(shè)定μ1=0.5。(1)在穩(wěn)健性檢驗中進一步匯報了μ1為其他取值的結(jié)果。

接下來，計算實際績效Pi,t與期望績效Ai,t之間的差距(Pi,t-Ai,t)。若(Pi,t-Ai,t)<0，則表示組織未完成期望績效，反之則表示企業(yè)實際績效超過期望績效。設(shè)置虛擬變量I1，當(dāng)(Pi,t-Ai,t)<0時，I1等于1；設(shè)置變量GAPi,t=(I1(Pi,t-Ai,t)<0)表示未完成組織期望績效時的期望績效差距，該變量取值均為負(fù)，數(shù)值越小代表組織實際績效低于期望績效的程度越大。同時，設(shè)置虛擬變量(1-I1)，并設(shè)置變量EXCi,t=((1-I1)(Pi,t-Ai,t)≥0)表示組織完成組織期望績效時，實際績效大于期望績效的程度，該變量取值均為正，EXCi,t被納入模型作為控制變量。

3.內(nèi)部控制質(zhì)量

借鑒周美華等(2009)的研究，本文使用迪博數(shù)據(jù)庫中的“中國上市公司內(nèi)部控制評價指數(shù)”作為內(nèi)部控制質(zhì)量的度量指標(biāo)。內(nèi)部控制質(zhì)量變量ICi,t越大，代表內(nèi)部控制質(zhì)量越高。

4.控股股東持股比例

借鑒王化成等(2015)的研究，本文選取第一大股東持股比例度量控股股東持股情況?？毓晒蓶|持股比例變量TOPi,t的取值范圍為0到1，值越大代表控股股東持股比例越高。

5.控制變量

參考Kim et al.(2011)、許年行等(2012)的研究，本文選取的控制變量包括企業(yè)規(guī)模(SIZE)、企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、企業(yè)市賬比(MB)、企業(yè)總資產(chǎn)收益率(ROA)、企業(yè)自由現(xiàn)金流(FCF)、企業(yè)股票的去趨勢月均換手率(DTURN)、企業(yè)股票周回報率平均值(RET)、企業(yè)股票周回報率波動水平(SIG)、企業(yè)信息不透明度(ABSDA)、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(STATE)。此外，本文還控制了行業(yè)(IND)和年份(YEAR)固定效應(yīng)。

本研究所涉及變量的具體說明見表1。

表1 變量說明

(三)模型設(shè)定

為檢驗消極績效反饋下期望績效差距對未來股價崩盤風(fēng)險的影響，構(gòu)建模型(5)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2CTRLi,t+β3YEAR+β4IND+εi,t

(5)

被解釋變量RISKi,t+1為i公司股票t+1年的股價崩盤風(fēng)險，分別用負(fù)偏態(tài)系數(shù)NCSKEW和收益上下波動之比DUVOL代表；GAPi,t為i公司t年未完成期望績效時的績效差距；CTRLi,t為企業(yè)特征控制變量，YEAR為年度固定效應(yīng)，IND為行業(yè)固定效應(yīng)。根據(jù)假設(shè)H1，預(yù)期GAPi,t的系數(shù)β1顯著小于0，即當(dāng)公司未完成期望績效時，實際績效與期望績效的差距越大，未來發(fā)生股價崩盤的風(fēng)險越高。

為檢驗公司未完成期望績效時，內(nèi)部控制質(zhì)量對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，在模型(5)的基礎(chǔ)上加入內(nèi)部控制質(zhì)量與期望績效差距的交乘項(GAP×IC)，構(gòu)建模型(6)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2GAPi,t×ICi,t+β3ICi,t+β4CTRLi,t+β5YEAR+β6IND+εi,t

(6)

若交乘項(GAP×IC)的系數(shù)β2顯著為正，則說明公司未完成期望績效時，較高的內(nèi)部控制質(zhì)量能夠抑制期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。

為檢驗公司未完成期望績效時，控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，在模型(5)的基礎(chǔ)上加入控股股東持股比例與期望績效差距的交乘項(GAP×TOP)，構(gòu)建模型(7)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2GAPi,t×TOPi,t+β3TOPi,t+β4CTRLi,t+β5YEAR+β6IND+εi,t

(7)

若交乘項(GAP×TOP)的系數(shù)β2顯著為正，則表明較高的控股股東持股比例能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。

四、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2列示了各主要變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果。用于表征股價崩盤風(fēng)險的兩個變量(NCSKEW和DUVOL)的均值分別為-0.305和-0.164，最小值為-2.451和-1.032，最大值為1.781和0.869，標(biāo)準(zhǔn)差為0.725和0.363，表明樣本公司之間的股價崩盤風(fēng)險程度存在較大差異。消極績效反饋(GAP)的均值為-0.015，最小值為-0.393，最大值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為0.041，表明消極績效反饋的樣本公司之間在期望績效差距方面存在較大差異。內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)的均值為6.515，標(biāo)準(zhǔn)差為1.533，表明樣本公司之間的內(nèi)部控制發(fā)展水平較不均衡。控股股東持股比例(TOP)的均值為0.366，最小值為0.091，最大值為0.750，標(biāo)準(zhǔn)差為0.158，表明樣本公司之間的控股股東持股比例存在較大差異。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)相關(guān)系數(shù)矩陣

表3為主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣。其中，左下方部分為Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣，右上方部分為Spearman相關(guān)系數(shù)矩陣。

從表3可見，在Spearman相關(guān)系數(shù)矩陣中GAP與NCSKEW(DUVOL)均表現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是在Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣中卻不顯著，原因可能在于未加入控制變量，這也充分說明下文進行多元線性回歸檢驗的必要性。對于其他各變量間的關(guān)系，除代表股價崩盤風(fēng)險的NCSKEW和DUVOL之間的相關(guān)系數(shù)較大外，其余均小于0.6，且各主要變量的方差膨脹因子VIF值都小于5，由此可推斷本文的模型設(shè)定不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表3 主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣

注：左下角為Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣，右上角為Spearman相關(guān)系數(shù)矩陣；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著，雙尾檢驗。

(三)多元線性回歸結(jié)果

為檢驗假設(shè)H1，即組織實際績效低于期望績效時，期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的影響，我們采用模型(5)進行回歸檢驗，結(jié)果見表4。

表4中，列(1)和列(2)為僅加入控制變量的基礎(chǔ)模型回歸結(jié)果。進一步，加入消極績效反饋下的期望績效差距GAP并控制積極績效反饋下的期望績效差距EXC，分析結(jié)果見列(3)和列(4)，不難發(fā)現(xiàn)，消極期望績效差距(GAP)的系數(shù)均為負(fù)，且都在1%的置信水平下顯著。這說明當(dāng)企業(yè)未完成期望績效時，實際績效與期望績效的差距越大，公司未來的股價崩盤風(fēng)險越高。由上述分析結(jié)果可知，假設(shè)H1得到證實。

控制變量方面，公司規(guī)模(SIZE)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)、資產(chǎn)收益率(ROA)的回歸系數(shù)顯著為正，這與許年行(2012)的研究結(jié)論一致；個股回報率(RET)的回歸系數(shù)顯著為正，說明特質(zhì)性回報率的上升會提高股價崩盤風(fēng)險；個股月均換手率(DTURN)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明換手率越高，信息不對稱程度越低，股價崩盤風(fēng)險越低；市賬比(MB)的回歸系數(shù)顯著為正，說明賬面價值超過實際價值越多，上市公司在成長性提高的同時也會伴隨著不穩(wěn)定因素的增加，股價崩盤風(fēng)險隨之升高。

表4 假設(shè)H1的多元回歸檢驗結(jié)果

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

為檢驗假設(shè)H2，即未完成組織期望績效時，內(nèi)部控制質(zhì)量對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，我們采用模型(6)進行檢驗，并通過內(nèi)部控制質(zhì)量與期望績效差距的交互項(GAP×IC)的系數(shù)加以判定。回歸結(jié)果如表5中列(1)和列(2)所示，不難發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制質(zhì)量與期望績效差距的交互項(GAP×IC)的系數(shù)均顯著為正。其中，列(1)中GAP×IC的系數(shù)為0.226，t值為2.583，在1%的置信水平下顯著；列(2)中GAP×IC的系數(shù)為0.092，t值為1.897，在10%的置信水平下顯著。這說明良好的內(nèi)部控制能夠發(fā)揮監(jiān)督管理者信息披露的作用，從而抑制其隱藏壞消息的自利動機，降低股價崩盤風(fēng)險。由此，假設(shè)H2得到支持。

為檢驗假設(shè)H3，即未完成組織期望績效時，控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，我們采用模型(7)進行檢驗，并通過控股股東持股比例與期望績效差距的交互項(GAP×TOP)的系數(shù)加以判定。回歸結(jié)果如表5中列(3)和列(4)所示，不難發(fā)現(xiàn)，控股股東持股比例和期望績效差距的交互項(GAP×TOP)的系數(shù)均顯著為正。其中，列(3)中GAP×TOP的系數(shù)為0.424，t值為1.782，在10%的置信水平上顯著；列(4)中GAP×TOP的系數(shù)為0.229，t值為1.962，在5%的置信水平上顯著。這說明較高的控股股東持股比例對于上市公司起到了良好的監(jiān)督與支持作用，能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。由此，假設(shè)H3得到支持。

表5 假設(shè)H2和H3的多元線性回歸結(jié)果

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

五、進一步研究

根據(jù)假設(shè)H1的理論分析，當(dāng)企業(yè)處于消極績效反饋下，面對較大的期望績效差距，管理者無論是采取積極變革還是消極變革，其都傾向于隱藏或延遲披露壞消息，從而導(dǎo)致企業(yè)信息透明度降低，加劇內(nèi)外部信息不對稱程度，最終提高股價崩盤風(fēng)險。也就是說，期望績效差距可能是通過降低企業(yè)信息透明度的路徑進而對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響。接下來，本文借鑒宋獻中等(2017)的方法，采用股票每日交易的非流動比率(ILL)作為衡量企業(yè)信息透明度的代理變量，通過中介效應(yīng)模型(5)、(8)、(9)對上述路徑進行檢驗，以揭示消極績效反饋下期望績效差距影響股價崩盤風(fēng)險的作用機理。

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2CTRLi,t+β3YEAR+β4IND+εi,t

(5)

ILLi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2ILLi,t+β3CTRLi,t+β4YEAR+β5IND+εi,t

(8)

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2ILLi,t+1+β3CTRLi,t+β4YEAR+β5IND+εi,t

(9)

其中，ILLi,t+1為中介變量，根據(jù)模型(10)計算得出。模型(10)中，returni,t為i公司股票t日回報率，volumei,t為i公司股票t日交易量，q為i公司的年交易總天數(shù)。ILL變量取值越大，代表企業(yè)與市場之間的信息不對稱程度越高，企業(yè)信息越不透明。

(10)

作用路徑的檢驗結(jié)果如表6所示。列(1)和列(2)為模型(5)的回歸結(jié)果，GAP的系數(shù)顯著為負(fù)；列(3)為模型(8)的回歸結(jié)果，GAP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明消極績效反饋下，期望績效差距越大，信息不對稱程度越高；列(4)和列(5)為模型(9)的回歸結(jié)果，ILL的系數(shù)顯著為正，說明消極績效反饋下，較大的期望績效差距會提升企業(yè)與市場之間的信息不對稱程度，并以此為路徑進一步導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險升高，同時列(4)和列(5)中GAP的系數(shù)依然顯著為負(fù)。上述結(jié)果說明，企業(yè)信息透明度在期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險之間起部分中介作用。

表6 以企業(yè)信息透明度作為路徑的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

六、穩(wěn)健性檢驗

(一)內(nèi)生性檢驗

1.工具變量法

考慮到期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險可能同時受不可觀測的其他因素影響，為緩解因遺漏變量而引發(fā)的內(nèi)生性問題，本文借鑒沈華玉等(2017)的研究，選擇期望績效差距的年度行業(yè)剔除自身后的均值(Mean_GAP)作為工具變量，采用2SLS方法進行內(nèi)生性處理。一方面，由于剔除不同i公司得到的Mean_GAP也會隨之改變，所以二者具有相關(guān)性；另一方面，其他公司得到的績效反饋不太可能會影響i公司的行為，也就不會影響i公司的股價崩盤風(fēng)險，故滿足外生性。第一階段得到的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計值遠(yuǎn)大于Stock-Yogo(2)Stock-Yogo弱工具變量臨界值定義為，10% maximal IV size是16.38，15% maximal IV size是8.96，20% maximal IV size是6.66，25% maximal IV size是5.53。的臨界值16.38，表明不存在弱工具變量問題。

回歸結(jié)果見表7。其中，列(1)報告了以內(nèi)生變量GAP為被解釋變量的第一階段回歸結(jié)果，列(2)和列(3)為第二階段回歸結(jié)果。由表7可知，GAP的系數(shù)依然顯著為負(fù)，說明控制內(nèi)生性問題后，消極績效反饋下的期望績效差距仍然會對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生顯著的正向影響。

表7 工具變量兩階段2SLS回歸結(jié)果

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

2.固定效應(yīng)法

為進一步控制潛在未觀測到的非時變因素，本文借鑒王化成(2015)的研究，使用固定效應(yīng)模型以控制公司層面的固定效應(yīng)，相關(guān)檢驗結(jié)果列于表8。從中可見，在控制公司個體的固定效應(yīng)后，主要結(jié)論未發(fā)生改變。

表8 固定效應(yīng)模型的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

(二)替換變量度量方式

1.改變被解釋變量的度量方式

本文借鑒Hutton et al.(2009)的研究，在計算個股特質(zhì)收益時加入行業(yè)因素，通過模型(11)計算殘差。rind,t為行業(yè)周收益率，行業(yè)劃分參照中國證監(jiān)會2012年公布的分類標(biāo)準(zhǔn)；rm,t為市場周收益率。同時，加入行業(yè)和市場回報率的超前一期以及滯后一期。

ri,t=α+β1rm,t-1+β2rind,t-1+β3rm,t+β4rind,t+β5rm,t+1+β6rm,t+2+εi,t

(11)

經(jīng)上述處理后，重新計算NCSKEW和DUVOL。替換被解釋變量后的回歸結(jié)果見表9，從中可知，主要結(jié)論并未發(fā)生改變，假設(shè)H1、H2、H3再次得到證實，說明前文結(jié)果是穩(wěn)健的。

表9 替換股價崩盤風(fēng)險度量方式的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

2.替換解釋變量的度量方式

(1)以ROE作為績效的度量指標(biāo)。本文參考Greve(2003)的方法，采用ROE對期望績效差距GAP進行度量，回歸結(jié)果列于表10，不難發(fā)現(xiàn)，結(jié)果基本保持不變。

表10 以ROE度量績效期望差距的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

(續(xù)表10)

(1)NCSKEWt+1(2)DUVOLt+1(3)NCSKEWt+1(4)DUVOLt+1(5)NCSKEWt+1(6)DUVOLt+1EXCi,t-0.394(-1.608)-0.097(-0.790)-0.484?(-1.954)-0.145(-1.167)-0.415?(-1.696)-0.110(-0.896)NCSKEWi,t0.080???(8.977)0.043???(9.655)0.080???(8.991)0.043???(9.688)0.080???(9.006)0.043???(9.684)SIZEi,t-0.027???(-3.842)-0.013???(-3.792)-0.028???(-3.787)-0.014???(-3.809)-0.029???(-3.926)-0.015???(-4.046)LEVi,t0.125???(3.123)0.065???(3.266)0.119???(2.977)0.062???(3.098)0.122???(3.053)0.064???(3.177)FCFit-0.016(-1.250)-0.007(-0.987)-0.019(-1.422)-0.008(-1.199)-0.018(-1.403)-0.008(-1.216)MBi,t0.008(1.550)0.005?(1.881)0.008(1.506)0.005?(1.884)0.008(1.551)0.005?(1.892)ROAi,t0.576???(3.032)0.210??(2.212)0.685???(3.445)0.271???(2.726)0.623???(3.263)0.239??(2.499)DTURNi,t-0.028???(-6.781)-0.014???(-6.941)-0.028???(-6.714)-0.014???(-6.903)-0.028???(-6.718)-0.014???(-6.910)ABSDAi,t-0.001(-0.006)-0.003(-0.062)0.007(0.063)0.004(0.066)0.009(0.084)0.004(0.074)RETi,t8.200???(8.580)3.771???(7.826)8.190???(8.504)3.783???(7.788)8.181???(8.540)3.775???(7.816)SIGi,t0.515(1.104)0.163(0.703)0.562(1.199)0.186(0.803)0.542(1.160)0.178(0.769)_cons0.429???(2.618)0.236???(2.844)0.426??(2.433)0.213??(2.425)0.423??(2.409)0.213??(2.418)行業(yè)/年份YESYESYESYESYESYESN144171441714417144171441714417Adj.R20.0720.0750.0730.0750.0720.076

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

(2)改變期望績效計算的權(quán)重。在上文中，我們借鑒Greve(2003)、王菁等(2016)的方法，采用Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t計算組織期望績效，并匯報了權(quán)重μ1=0.5的檢驗結(jié)果。此處重新報告μ1=0.7的分析結(jié)果，具體見表11，從中可知，結(jié)論基本未發(fā)生變化。

表11 替換績效期望差距度量方式的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果(μ1=0.7)

(續(xù)表11)

(1)NCSKEWt+1(2)DUVOLt+1(3)NCSKEWt+1(4)DUVOLt+1(5)NCSKEWt+1(6)DUVOLt+1MBi,t0.015???(2.732)0.007???(2.585)0.014??(2.554)0.007??(2.444)0.015???(2.854)0.007???(2.724)ROAi,t0.372??(2.030)0.124(1.347)0.395??(2.046)0.127(1.321)0.362??(1.966)0.117(1.272)DTURNi,t-0.015???(-3.251)-0.008???(-3.220)-0.015???(-3.213)-0.007???(-3.199)-0.015???(-3.262)-0.008???(-3.241)ABSDAi,t0.074(0.922)0.037(0.937)0.068(0.846)0.035(0.876)0.075(0.938)0.038(0.941)RETi,t6.894???(7.422)3.034???(6.474)6.763???(7.237)2.968???(6.291)6.902???(7.411)3.046???(6.487)SIGi,t0.148(0.312)0.079(0.330)0.215(0.452)0.110(0.462)0.147(0.311)0.078(0.328)_cons0.429???(2.618)0.236???(2.844)0.430???(2.616)0.238???(2.862)0.426???(2.579)0.235???(2.812)行業(yè)/年份YESYESYESYESYESYESN144171441714417144171441714417Adj.R20.0730.0750.0730.0750.0730.075

注：括號中報告的是穩(wěn)健t值；*、**、***分別表示回歸系數(shù)在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

七、結(jié)論與討論

本文選取2003—2017年滬深兩市A股上市公司的數(shù)據(jù)，實證分析了消極績效反饋下期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的影響，并檢驗了內(nèi)部控制質(zhì)量、控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，進一步還探索了期望績效差距影響股價崩盤風(fēng)險的作用路徑。主要研究結(jié)論包括：第一，當(dāng)企業(yè)未完成期望績效水平時，期望績效差距越大，股價崩盤風(fēng)險越高，且企業(yè)信息透明度在期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險之間起部分中介作用；第二，當(dāng)企業(yè)未完成期望績效水平時，較高的內(nèi)部控制質(zhì)量能夠削弱期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響；第三，當(dāng)企業(yè)未完成期望績效水平時，較高的控股股東持股比例有助于減弱期望績效差距對股價崩盤風(fēng)險的正向影響。

本文結(jié)論的啟示主要有：一是對于市場監(jiān)管者而言，不僅要進一步完善現(xiàn)有法律法規(guī)，嚴(yán)格監(jiān)督企業(yè)的信息披露，同時還應(yīng)通過宣傳教育的方式引導(dǎo)企業(yè)準(zhǔn)確、完整、及時地披露內(nèi)部信息；二是對于企業(yè)而言，需建立健全內(nèi)部控制體系，制定有效的信息披露制度，從而更好地維護資本市場穩(wěn)定、保護投資者利益；三是對于控股股東而言，應(yīng)積極發(fā)揮監(jiān)督作用，推動公司信息披露質(zhì)量進一步提升。

本文的不足之處主要體現(xiàn)在兩個方面：其一，期望績效反饋既可能是積極的也可能是消極的，本文僅對消極績效反饋的情形做出了討論，雖然面對積極績效反饋，管理者更傾向于維持現(xiàn)狀，但在某些情況下其也可能會驅(qū)使管理者做出改變，后續(xù)研究可以圍繞積極績效反饋下的股價崩盤風(fēng)險展開深入探討；其二，本文僅從內(nèi)部治理因素的角度檢驗了內(nèi)部控制質(zhì)量、控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，未來可嘗試選取一些外部治理因素(如機構(gòu)投資者、分析師或市場競爭環(huán)境等)展開進一步考察。