機(jī)構(gòu)投資者持股與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系
——基于市場(chǎng)變量的檢驗(yàn)

董紀(jì)昌， 龐嘉琦， 李秀婷， 董 志

(1. 中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 北京 100190； 2. 中國科學(xué)院大學(xué)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)學(xué)院， 北京 100190)

0 引 言

投資主體機(jī)構(gòu)化已成為發(fā)達(dá)金融市場(chǎng)的顯著特征，與個(gè)體投資者相比，機(jī)構(gòu)投資者更加理智與專業(yè).各國證券監(jiān)督管理機(jī)構(gòu)都試圖通過發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者來抑制資本市場(chǎng)過度投機(jī)，引導(dǎo)長期價(jià)值投資理念，防范和化解金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn).自2000年以來，我國機(jī)構(gòu)投資者得到了迅速發(fā)展，機(jī)構(gòu)投資者在我國資本市場(chǎng)中扮演著越來越重要的角色.

A股市場(chǎng)作為我國資本市場(chǎng)的重要組成部分，自成立以來在二十多年的時(shí)間里取得了高速發(fā)展，但在發(fā)展過程中也涌現(xiàn)出了諸多問題，曹豐等[1]研究發(fā)現(xiàn)我國股票市場(chǎng)存在價(jià)格波動(dòng)率和同步性明顯較高、市場(chǎng)信息效率偏低、股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)偏大等情況.2007年和2015年，我國股票市場(chǎng)出現(xiàn)兩次大規(guī)模崩盤現(xiàn)象，讓投資者為之嘩然.那么機(jī)構(gòu)投資者在其中扮演了怎樣的角色？學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論不一，王詠梅等[2]和高昊宇等[3]認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者持股能夠降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；陳國進(jìn)等[4]和王蕊等[5]則認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者持股是加速股市崩盤的催化劑.

本文認(rèn)為，之所以會(huì)產(chǎn)生相反的結(jié)論，原因在于機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股市的影響并不是簡(jiǎn)單的正向或負(fù)向關(guān)系，而是在不同的環(huán)境下，影響效果有所不同.何佳等[6]研究認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股票市場(chǎng)的影響會(huì)隨著市場(chǎng)和環(huán)境的變化而變化，要視不同背景、環(huán)境分析；宋冬林等[7]研究結(jié)果表明機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)的影響同特定的市場(chǎng)周期有關(guān)；Kri?to等[8]等研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者投資策略在金融危機(jī)期間呈現(xiàn)出和以往相反的情況，表明機(jī)構(gòu)投資者對(duì)資本市場(chǎng)的影響隨著環(huán)境的不同而變化，可考慮對(duì)市場(chǎng)條件進(jìn)行細(xì)分來研究機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響.而我國A股市場(chǎng)的相關(guān)特征為研究這個(gè)問題提供了理想的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所.首先，我國A股市場(chǎng)起步較晚且存在著金融區(qū)域發(fā)展嚴(yán)重不平衡的問題.其次，相比于發(fā)達(dá)國家的成熟市場(chǎng)，我國股票市場(chǎng)成立時(shí)間較短，發(fā)展尚不成熟，仍存在制度性缺陷，存在較高的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

本文主要對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股在不同的市場(chǎng)環(huán)境下對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，其中具體的市場(chǎng)環(huán)境變量包括市場(chǎng)效率和市場(chǎng)化程度.相較于現(xiàn)有研究，本文的主要貢獻(xiàn)在于首次從市場(chǎng)環(huán)境變量角度來區(qū)分，證明在不同程度的市場(chǎng)效率和市場(chǎng)化程度下，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)具有不同的影響，拓展了關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股票市場(chǎng)影響機(jī)制的研究，有助于全方面的認(rèn)識(shí)機(jī)構(gòu)投資者在我國股票市場(chǎng)中的角色和作用，引導(dǎo)其真正發(fā)揮穩(wěn)定金融市場(chǎng)的作用.本文在實(shí)證分析中采用了門限模型，其原因有兩點(diǎn)：1)假設(shè)在不同的市場(chǎng)環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)具有不同的影響，因此應(yīng)采用分段線性回歸的模型，門限模型即可滿足這一設(shè)定；2)與主觀劃分區(qū)間不同，門限模型可自行探索門檻值，避免了由于主觀劃分區(qū)間不當(dāng)而導(dǎo)致回歸結(jié)果偏差較大的情況.

1 研究假設(shè)

本文的研究目標(biāo)是對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股在不同的市場(chǎng)環(huán)境下對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是否存在不同影響進(jìn)行實(shí)證分析.其中，市場(chǎng)環(huán)境變量包括市場(chǎng)效率和市場(chǎng)化程度.

1.1 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究

Hutton等[9]研究發(fā)現(xiàn)，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的直接原因在于管理層進(jìn)行信息管理，對(duì)公眾隱瞞負(fù)面消息.LaFond等[10]和Ball[11]提出管理層出于保住自己的職位和薪酬等原因會(huì)選擇進(jìn)行信息管理，Kim等[12]發(fā)現(xiàn)管理層出于避稅和提高短期內(nèi)的期權(quán)價(jià)值等考慮，也會(huì)選擇暫時(shí)隱藏公司負(fù)面消息.隨著時(shí)間的推移，負(fù)面消息在公司內(nèi)部不斷積累，一旦超過公司對(duì)負(fù)面消息的容納上限，繼續(xù)隱藏負(fù)面消息的成本會(huì)超過可能帶來的收益，或者繼續(xù)隱藏客觀上己經(jīng)難以實(shí)現(xiàn)，負(fù)面消息將集中釋放出來，進(jìn)而對(duì)公司股價(jià)造成極大的負(fù)面沖擊并最終崩盤.尤其對(duì)于信息透明度低的公司，由于普通投資者無法獲知經(jīng)理人藏匿負(fù)面信息的行為，經(jīng)理人更容易進(jìn)行信息管理，故其股價(jià)未來的崩盤風(fēng)險(xiǎn)更大.根據(jù)以上的思路，學(xué)者們從公司層面如高管超額薪酬[13，14]，制度層面如國際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則(IFRS)的使用[15]、內(nèi)部控制信息披露[16]、投資者保護(hù)[17]和市場(chǎng)層面如信息透明度[18]、機(jī)構(gòu)投資者持股和交易[19，20]等方面對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了更細(xì)致的研究.

總結(jié)來看，影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的直接原因在于管理層隱瞞負(fù)面信息，具體因素可以分為公司層面、制度層面和市場(chǎng)層面.本文的主要研究主題是市場(chǎng)層面的機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，即機(jī)構(gòu)投資者持股如何從中影響管理層的信息管理，進(jìn)而最終影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

1.2 機(jī)構(gòu)投資者持股、市場(chǎng)環(huán)境和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

本文認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響存在兩條渠道，即抑制渠道和加劇渠道.

其中抑制渠道主要是通過機(jī)構(gòu)投資者的“監(jiān)督效應(yīng)”發(fā)揮作用：首先，機(jī)構(gòu)投資者作為大股東更有動(dòng)力監(jiān)督管理層，抑制管理層進(jìn)行盈余操作，增加信息透明度，從而降低了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；其次，機(jī)構(gòu)投資者作為更加理性和專業(yè)的投資者，更加有能力監(jiān)督管理層，緩解第一類代理問題，從而減少股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).Shleifer等[21]指出，大股東的存在有利于抑制經(jīng)理人攫取個(gè)人私利的行為.Borochin等[22]的研究表明：專注的機(jī)構(gòu)投資者持股可以改善公司治理，增加信息透明度，減少未來公司的錯(cuò)誤定價(jià).Brandt等[23]研究發(fā)現(xiàn)在機(jī)構(gòu)投資者持股比較少的公司中，投機(jī)性交易比較多.

加劇渠道主要是通過機(jī)構(gòu)投資者的“掏空效應(yīng)”發(fā)揮作用：機(jī)構(gòu)投資者通過“睜一只眼閉一只眼”或者與“管理層同謀”等方式默許甚至協(xié)助管理層進(jìn)行信息管理，掏空中小股東獲取利益，加重第二類代理問題，從而加大了股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn).柳建華等[24]和王化成等[25]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)外部條件允許時(shí)，大股東可以通過關(guān)聯(lián)交易或者占用上市公司資金等手段掏空上市公司.李志生等[26]研究提出，在我國這個(gè)新興市場(chǎng)上，機(jī)構(gòu)投資者分析師“薦股”行為中存在內(nèi)幕交易和利益輸送的現(xiàn)象，直接導(dǎo)致個(gè)人投資者的財(cái)富流向機(jī)構(gòu)投資者.當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者利用自己的優(yōu)勢(shì)，對(duì)中小股東實(shí)施掏空行為，并通過隱瞞壞消息來掩蓋其掏空行為時(shí)，將增大上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

那么在機(jī)構(gòu)投資者持股期間，到底是“監(jiān)督效應(yīng)”占據(jù)上風(fēng)還是“掏空效應(yīng)”占據(jù)上風(fēng)？本文認(rèn)為這主要取決于市場(chǎng)環(huán)境.

習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中指出，要加快完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)權(quán)有效激勵(lì)、要素自由流動(dòng)、價(jià)格反應(yīng)靈活、競(jìng)爭(zhēng)公平有序、企業(yè)優(yōu)勝劣汰.這其中，體現(xiàn)出了兩個(gè)反映市場(chǎng)環(huán)境的重要變量——市場(chǎng)效率和市場(chǎng)化程度.本文認(rèn)為，在不同的市場(chǎng)效率和市場(chǎng)化程度下，機(jī)構(gòu)投資者的行為傾向也不同.

首先來看市場(chǎng)效率，市場(chǎng)效率反映了股價(jià)中包含的有效信息含量.若市場(chǎng)效率高，則股價(jià)中包含的有效信息多，信息對(duì)稱程度高，說明管理層會(huì)難以或較少進(jìn)行信息管理，機(jī)構(gòu)投資者不太可能與管理層合謀掏空中小股東來獲取利益，此時(shí)機(jī)構(gòu)投資者會(huì)更多的發(fā)揮“監(jiān)督者”的作用，從而減小股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；若市場(chǎng)效率低，則股價(jià)本身沒有反映太多的有效信息，市場(chǎng)不透明，信息對(duì)稱程度低，此時(shí)管理層更有動(dòng)機(jī)和機(jī)會(huì)來完成信息管理，向市場(chǎng)隱瞞公司的真實(shí)情況，在這樣的環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者也更有可能充當(dāng)“掏空者”的角色，從而加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

再來看市場(chǎng)化程度，市場(chǎng)化程度是反映市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合化指標(biāo)，反映了市場(chǎng)法制建設(shè)的完備性、要素市場(chǎng)的發(fā)展水平、產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)展水平和市場(chǎng)資源配置有效性等情況.若公司所處的環(huán)境市場(chǎng)化程度高，在一個(gè)具有完善法律法規(guī)、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有序、優(yōu)勝劣汰的環(huán)境之下，管理層若想隱瞞壞消息，需要付出較大的代價(jià)，機(jī)構(gòu)投資者也不會(huì)冒著巨大的風(fēng)險(xiǎn)與管理層合謀，因此，機(jī)構(gòu)投資者會(huì)更多擔(dān)任“監(jiān)督者”角色，從而減小股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；相反的，若公司所處的環(huán)境市場(chǎng)化程度低，在一個(gè)制約程度較低、通過背后操縱能獲得巨大利潤的環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者會(huì)有動(dòng)力與管理層同謀，掏空中小股東，來獲得更大的利益，從而加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

圖1給出了研究中各變量之間的主要影響機(jī)制.

圖1 機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制Fig.1 The influence mechanism of institutional investor holdings on the risk of stock price crash

基于此，本文提出以下假設(shè)：

H1當(dāng)市場(chǎng)效率處在高水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)市場(chǎng)效率處在低水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

H2上市公司所在地區(qū)市場(chǎng)化程度處在高水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；上市公司所在地區(qū)市場(chǎng)化程度處在低水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取

本文采用面板數(shù)據(jù)，選取2011年～2015年(1)本文認(rèn)為我國政府在2008年～2010年期間實(shí)行的針對(duì)次貸危機(jī)的救助政策對(duì)股票市場(chǎng)的顯著作用會(huì)影響實(shí)證結(jié)果的可靠性與有效性，不適合納入樣本期，因此采用了2011年作為研究期間起點(diǎn)；本文考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和研究適用性，因此采用了2015年作為研究終點(diǎn).我國A股上市公司為研究樣本，機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫，上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、股票交易數(shù)據(jù)和分析師數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，參考以往研究[25,27]，本文按照以下方式進(jìn)行了樣本的篩選：

首先，樣本剔除了金融類上市公司，因?yàn)榻鹑陬惿鲜泄镜膱?bào)表結(jié)構(gòu)和監(jiān)管制度與其他公司存在著較大的差異，本文認(rèn)為其具有不可比性；其次，為了保證股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量計(jì)算的準(zhǔn)確性，樣本剔除了年度交易周數(shù)小于40周(2)參考已有文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)質(zhì)量確定得到.的公司；第三，樣本中剔除了年度關(guān)鍵變量缺失的公司；第四，樣本剔除了資不抵債(資產(chǎn)負(fù)債率大于1)的公司；最后，剔除了機(jī)構(gòu)投資者持股比例小于1%的公司.經(jīng)過篩選，共獲得了6 575個(gè)觀測(cè)值.為了降低數(shù)據(jù)極端值對(duì)研究結(jié)果的影響，本文對(duì)連續(xù)變量在1%和99%百分位上進(jìn)行了縮尾處理.

2.2 變量選取

2.2.1 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

借鑒已有研究[9,25,27，28]，本文采用以下兩個(gè)指標(biāo)來衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，具體計(jì)算過程如下.

首先，利用股票i的周收益率與A股市場(chǎng)周收益率代入模型(1)中進(jìn)行回歸，得到經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)整后的股票i的周收益率

ri,t=α+β1,irm,t-2+β2,irm,t-1+β3,irm,t+β4,irm,t+1+β5,irm,t+2+εi,t

(1)

其中ri,t為股票i在第t周的收益率，rm,t為A股市場(chǎng)所有股票在第t周流通市值加權(quán)平均收益率，殘差εi,t表示了股票i在第t周經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)整后的收益率，本文將Wi,t=ln(1+εi,t)定義為股票i在第t周的特質(zhì)收益率.同時(shí)為了調(diào)整公司收益率與市場(chǎng)收益率的非同步性，模型中加入了市場(chǎng)收益率的滯后項(xiàng)和超前項(xiàng).

然后，構(gòu)造兩個(gè)表示股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的變量.

第一個(gè)變量是NCSKEWi,T，它的含義是股票i在第T年經(jīng)過市場(chǎng)調(diào)整后的周收益率的負(fù)偏度，計(jì)算方式如下

(2)

式中n為每年股票交易的周數(shù).

第二個(gè)變量是DUVOLi,T，它衡量了股票i在第T年收益率上升階段和下降階段的波動(dòng)性差異，具體計(jì)算過程如下.

首先，根據(jù)股票i在第t周的特質(zhì)收益率Wi,t是否大于年平均收益將股票數(shù)據(jù)分為上升階段和下降階段，并分別計(jì)算兩個(gè)階段中股票收益的標(biāo)準(zhǔn)差，記為Ru和Rd，再根據(jù)以下公式計(jì)算

(3)

式中nu(nd)為股票i高于(低于)當(dāng)年回報(bào)率均值的周數(shù).

正如在前文中提到的，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生主要是因?yàn)楣芾韺与[藏的負(fù)面消息突然爆發(fā).如果在正常情況下，管理層并沒有對(duì)負(fù)面消息進(jìn)行隱瞞，股票的收益率取決于投資者對(duì)公司真實(shí)情況的判斷，那么Wi,t的分布應(yīng)該是無偏的，上升和下降的幅度也應(yīng)該是基本相同的；若管理層有意隱瞞公司負(fù)面消息，那么Wi,t在一年中大部分時(shí)間都應(yīng)該處于上升階段，直到負(fù)面消息積累達(dá)到上限集中爆發(fā)時(shí)，Wi,t會(huì)在短時(shí)間內(nèi)急劇下降，在這種情況下，Wi,t的分布是左偏的，且其下降幅度應(yīng)當(dāng)大于上升幅度.因此，NCSKEWi,T和DUVOLi,T越大，則表示股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大.

2.2.2 市場(chǎng)效率

股價(jià)的個(gè)體波動(dòng)率被認(rèn)為是市場(chǎng)信息效率的衡量.這里的個(gè)體波動(dòng)率是指?jìng)€(gè)股回報(bào)中不能被市場(chǎng)模型所解釋的方差，它通常是以回歸擬合度R2來度量[29，30].本文借鑒這種做法，采用“股價(jià)同步性”來衡量市場(chǎng)效率，具體計(jì)算方法如下.

首先，通過式(4)計(jì)算出個(gè)股收益率對(duì)于市場(chǎng)平均收益率回歸后得到的擬合度，即R2

ri,t=α+β1,irm,t+β2,irj,t+εi,t

(4)

(5)

股價(jià)同步性反映了個(gè)股股價(jià)與市場(chǎng)“同漲同跌”的情況.若股價(jià)同步性越高，則個(gè)股股價(jià)中包含的公司基本面信息越少，市場(chǎng)效率越低.

2.2.3 市場(chǎng)化程度

市場(chǎng)化程度衡量我國社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平和程度，本文中市場(chǎng)化程度(MarIndex)采用樊綱等[31]編制的“我國市場(chǎng)化指數(shù)”來衡量，數(shù)據(jù)來源為《我國分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告(2016)》.該指數(shù)由政府與市場(chǎng)的關(guān)系、非國有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)育程度、要素市場(chǎng)的發(fā)育程度和場(chǎng)中介組織發(fā)育和法律制度環(huán)境這5方面綜合評(píng)定得到，全方位反映了我國各省市社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平和程度.由于考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性(3)截止到本文寫作完畢，《我國分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告》中最新數(shù)據(jù)更新到2014年.、內(nèi)生性和滯后作用的因素，“市場(chǎng)化指數(shù)”采用滯后一期的數(shù)據(jù)，即2010年～2014年的數(shù)據(jù).

2.2.4 機(jī)構(gòu)投資者持股比例

考慮到機(jī)構(gòu)投資者只有在持股期間，才能發(fā)揮“監(jiān)督效應(yīng)”或者“掏空效應(yīng)”，進(jìn)而影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，而機(jī)構(gòu)投資者在上期末持股并不意味著其在當(dāng)期仍舊持股并能夠影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，因此若僅采用滯后一期的機(jī)構(gòu)投資者持股比例數(shù)據(jù)，來考察其對(duì)當(dāng)期的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，本文認(rèn)為是不適當(dāng)?shù)?，而若采用?dāng)期末持股比例數(shù)據(jù)也會(huì)有類似的問題且還可能會(huì)存在內(nèi)生性.所以應(yīng)該采用能夠代表當(dāng)期機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)平均影響程度的平均持股比例作為代理變量，但現(xiàn)有數(shù)據(jù)中只有機(jī)構(gòu)投資者持股比例的期末值，所以本文中借鑒財(cái)務(wù)比率計(jì)算的通用方法，通過采用年初加年末機(jī)構(gòu)投資者持股比例平均值的計(jì)算方法將時(shí)點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)化為時(shí)期數(shù).因此，本文中機(jī)構(gòu)投資者持股比例(InsHoldper)采用了每年所有類型的機(jī)構(gòu)投資者持有股份占A股上市公司總流通股比例年初加年末的平均值來衡量該年機(jī)構(gòu)投資者平均持股比例.

2.2.5 控制變量

參考已有研究文獻(xiàn)[9,16,25,27]并結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取了公司層面、制度層面和市場(chǎng)層面的控制變量，具體如下：

1)公司層面：上市公司的規(guī)模(Size)，計(jì)算方法為年初總資產(chǎn)和年末總資產(chǎn)平均值的自然對(duì)數(shù)；上市公司的平均資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)，計(jì)算方法為年初資產(chǎn)負(fù)債率和年末資產(chǎn)負(fù)債率的平均值；上市公司的平均總資產(chǎn)收益率(ROA)，計(jì)算方法為上市公司年初ROA和年末ROA的平均值.

2)制度層面：修正Jones模型估計(jì)的上市公司應(yīng)計(jì)盈余(ABACC)，反應(yīng)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的使用和上市公司財(cái)務(wù)信息質(zhì)量.

3)市場(chǎng)層面：股票年度換手率的自然對(duì)數(shù)(Turn)；股票i經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整后周收益率Wi,t的年度標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)；股票i的年度收益率(Ret)；公司市賬比(MB)，用上市公司年末總市值除以凈資產(chǎn)賬面價(jià)值，再取自然對(duì)數(shù)得到，反應(yīng)上市公司的成長性；分析師數(shù)量(AnNumber)，反應(yīng)上市公司對(duì)公眾的信息透明度.

2.3 變量?jī)?nèi)生性檢驗(yàn)

門限模型的關(guān)鍵在于門限變量不能存在內(nèi)生性問題，而控制變量應(yīng)盡可能使其不存在內(nèi)生性問題[32]，本文對(duì)解釋變量、門限變量和各控制變量均進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)：將股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)NCSKEWi,T作為被解釋變量，其他變量的滯后一期作為工具變量，先運(yùn)用面板數(shù)據(jù)工具變量的兩階段最小二乘法逐一對(duì)各變量進(jìn)行回歸，然后進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示.

表1 變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)Table 1 Endogeneity test of variables

從上表中可以看到：除去控制變量股票年度換手率的自然對(duì)數(shù)(Turni,T)、股票i的年度收益率(Reti,T)和公司市賬比(MBi,T)外，其余變量均不存在內(nèi)生性問題，因此本文最終將以上三個(gè)變量的滯后一期變量，即Turni,T-1、Reti,T-1和MBi,T-1代替當(dāng)期變量進(jìn)入回歸，表2中即為本文最終選取的變量及其含義解釋.

表2 變量解釋Table 2 Variable interpretation

2.4 模型設(shè)計(jì)

本文采用的模型是門限模型，門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：假設(shè)1存在雙門限效應(yīng)，有兩個(gè)門檻值，因此采用了雙門限模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡?6)；假設(shè)2存在單門限效應(yīng)，有一個(gè)門檻值，因此采用了單門限模型，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡?7).

表3 門限效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Threshold effect test result

CrashRiski,T包括變量NCSKEWi,T和DUVOLi,T.ControlVariables是前文中定義的控制變量.I(·)是指示函數(shù)，其值取決于括號(hào)中的門限變量和門限值：當(dāng)括號(hào)中的條件滿足時(shí)，I(·)取1；若條件不滿足，則取0.以式(6)為例，兩個(gè)門限值γ1和γ2將門限變量SNYCHi,T的取值劃分為三個(gè)區(qū)間，在三個(gè)區(qū)間內(nèi)，InsHoldperi,T對(duì)CrashRiski,T影響的系數(shù)不同，分別為β1、β2和β3.式(7)同理

(6)

(7)

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表4中列示了本文中涉及到變量的描述性統(tǒng)計(jì)值.主要的因變量NCSKEWi,T和DUVOLi,T的均值分別為-0.259和-0.198，與王化成等[25]和許年行等[27]計(jì)算的變量均值差別不大.門限變量SYNCHi,T和MarIndexi,T-1的均值分別為-0.878和7.350，其中股價(jià)同步性SYNCHi,T的均值略低于以往文獻(xiàn)的研究，這可能是樣本期間不同所致，本文運(yùn)用2005年～2010年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新計(jì)算，其值與以往文獻(xiàn)差別不大.門限變量SYNCHi,T和MarIndexi,T-1的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.223和2.223，說明這兩個(gè)變量的值在不同公司之間有較大的差異，便于分區(qū)進(jìn)行回歸.其他各變量的統(tǒng)計(jì)值均在合理范圍內(nèi).

表4 變量描述性統(tǒng)計(jì)Table 4 Variable descriptive statistics

3.2 相關(guān)性分析

表5中展示了本文中主要變量的相關(guān)系數(shù)，其中上三角為Spearman相關(guān)系數(shù)，下三角為Pearson相關(guān)系數(shù).可以看到，兩個(gè)表示股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的因變量NCSKEWi,T和DUVOLi,T高度正相關(guān)，且在1%水平上顯著，說明這二者具有較好的一致性，均可用來衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).在不對(duì)SYNCHi,T分區(qū)間的前提下，InsHoldperi,T與NCSKEWi,T和DUVOLi,T之間均顯著正相關(guān)，也就是不考慮其他因素下，機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更高.

表5 主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)Table 5 Pearson correlation coefficient and Spearman correlation coefficient of main variables

表6中報(bào)告了將SYNCHi,T按從小到大(低、中、高)的順序平均分為3組后，InsHoldperi,T與NCSKEWi,T和DUVOLi,T之間的Pearson系數(shù).可以看到，隨著股價(jià)同步性變量SYNCHi,T的升高，InsHoldperi,T與NCSKEWi,T(DUVOLi,T)之間的Pearson系數(shù)越來越大且變得顯著.這說明，當(dāng)股價(jià)同步性高(市場(chǎng)效率低)時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的公司股票崩盤風(fēng)險(xiǎn)高，但當(dāng)股價(jià)同步性低(市場(chǎng)效率高)時(shí)，這種正相關(guān)關(guān)系并不顯著.雖然將樣本三等分來進(jìn)行相關(guān)性分析的結(jié)果并不一定準(zhǔn)確，但在一定程度上支持了假設(shè)1.

表6 InsHoldperi,T與NCSKEWi,T和DUVOLi,T之間的Pearson系數(shù)(按照SYNCHi,T分組)Table 6 Pearson correlation coefficient between InsHoldperi,T and NCSKEWi,Tand DUVOLi,T(Group bySYNCHi,T)

同理，表7報(bào)告了將MarIndexi,T-1按從小到大(低、中、高)的順序平均分為3組后，InsHoldperi,T與NCSKEWi,T和DUVOLi,T之間的Pearson系數(shù).可以看到，隨著上市公司所在地市場(chǎng)化程度MarIndexi,T-1的升高，InsHoldperi,T與NCSKEWi,T(DUVOLi,T)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)逐漸由顯著為正變得不顯著，這說明，當(dāng)市場(chǎng)化程度低時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的公司股票崩盤風(fēng)險(xiǎn)高，但當(dāng)市場(chǎng)化程度高時(shí)，這種正相關(guān)關(guān)系并不顯著，在一定程度上支持了假設(shè)2.

表7 InsHoldperi,T與NCSKEWi,T和DUVOLi,T之間的Pearson系數(shù)(按照MarIndexi,T-1分組)Table 7 Pearson correlation coefficient between InsHoldperi,T and NCSKEWi,Tand DUVOLi,T(Group byMarIndexi,T-1)

3.3 門限模型結(jié)果分析

3.3.1 假設(shè)1

表8是以SNYCHi,T為門限變量時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的雙門限回歸結(jié)果.

表8 機(jī)構(gòu)投資者持股與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的雙門限回歸結(jié)果(以SNYCHi,T為門限變量)Table 8 Double threshold regression results of institutional investor holdings and stock price crash risk(Taking SNYCHi,T as threshold variable)

表8 (續(xù))Table 8 (Continue)

以NCSKEWi,T為例，Panel_A中顯示了門限估計(jì)結(jié)果.數(shù)據(jù)經(jīng)過門限檢驗(yàn)，表明具有顯著的雙門限效應(yīng)，因此估計(jì)出兩個(gè)門限值.表8中(1)列到(5)列是逐步加入控制變量后進(jìn)行門限回歸的結(jié)果，由表可知隨著控制變量的加入，門限值γ1、γ2的估計(jì)量穩(wěn)定為-1.711 9和-0.590 8，其95%水平上的置信區(qū)間分別為：[-1.711 9,-1.711 9]和[-0.663 1,-0.518 5]，兩個(gè)門限值將樣本劃分成三個(gè)區(qū)間：低股價(jià)同步性區(qū)間(SNYCHi,T≤-1.711 9)，中股價(jià)同步性區(qū)間(-1.711 9

Panel_B顯示了機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響.可以看到，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因門限變量SNYCHi,T落入不同區(qū)間而不同.β1、β2和β3分別為當(dāng)樣本在三個(gè)不同區(qū)間內(nèi)，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的系數(shù).當(dāng)樣本處在低同步性區(qū)間，β1顯著為負(fù)，說明在市場(chǎng)效率較高的環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，且這種關(guān)系隨著控制變量的加入并沒有改變；當(dāng)樣本處在中同步區(qū)間，即市場(chǎng)效率處于中間區(qū)域時(shí)，隨著控制變量的加入β2變得不顯著，這可能是由于市場(chǎng)效率處于該區(qū)間內(nèi)的公司，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響在“監(jiān)督效應(yīng)”和“掏空效應(yīng)”兩者的共同作用下變得不確定；當(dāng)樣本處在高同步區(qū)間，β3的系數(shù)顯著為正，說明在市場(chǎng)效率較低的環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，且隨著控制變量的加入，這種關(guān)系并沒有發(fā)生改變.當(dāng)使用DUVOLi,T作為因變量回歸時(shí)，這種門限效應(yīng)也沒有發(fā)生改變，這說明回歸結(jié)果是具有穩(wěn)健型的，支持了假設(shè)1.

Panel_C顯示了控制變量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響.加入全控制變量后，Turni,T-1、Levi,T、Sizei,T和ROAi,T對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響系數(shù)顯著為負(fù)，說明交易活躍、負(fù)債率較高、公司規(guī)模較大和資產(chǎn)回報(bào)率較高的股票崩盤風(fēng)險(xiǎn)較小；Reti,T-1、Sigmai,T、MBi,T-1和ABACCi,T對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響系數(shù)顯著為正，說明收益率較高、收益波動(dòng)較大、處于成長期和信息質(zhì)量較低的股票崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高，這與陳國進(jìn)等[4]、葉康濤等[16]、王化成等[25]、許年行等[27]研究結(jié)論一致.

3.3.2 假設(shè)2

表9是以MarIndexi,T-1為門限變量時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的單門限回歸結(jié)果.

表9 機(jī)構(gòu)投資者持股與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的單門限回歸(以MarIndexi,T-1為門限變量)Table 9 Single threshold regression results of institutional investor holdings and stock price crash risk(Taking MarIndexi,T-1as threshold variable)

以因變量為NCSKEWi,T的門限回歸為例.Panel_A中報(bào)告了關(guān)于門限值估計(jì)的結(jié)果.經(jīng)檢驗(yàn)，樣本數(shù)據(jù)具有顯著的單門限效應(yīng)，門限變量存在一個(gè)門限值.表7中(1)列到(5)列是逐步加入控制變量后進(jìn)行門限回歸的結(jié)果，可以看到，隨著控制變量的加入，門限值η的估計(jì)量穩(wěn)定為8.651 8，其95%水平上的置信區(qū)間為：[8.651 8,8.651 8]，兩個(gè)門限值將樣本劃分成兩個(gè)區(qū)間：低市場(chǎng)化區(qū)間(MarIndexi,T≤8.651 8)和高市場(chǎng)化(MarIndexi,T>8.651 8)，樣本數(shù)分別為4 657和1 918.

Panel_B中報(bào)告了機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響.機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因門限變量MarIndexi,T-1落入不同區(qū)間而不同.β1和β2分別為當(dāng)樣本在兩個(gè)不同區(qū)間內(nèi)，機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的系數(shù).當(dāng)樣本處在低市場(chǎng)化區(qū)間時(shí)，β1為正且隨著控制變量的逐個(gè)加入變得顯著，說明當(dāng)上市公司所處的外部環(huán)境市場(chǎng)化程度較低時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)增大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)樣本處在高市場(chǎng)化區(qū)間時(shí)，β2為負(fù)且隨著控制變量的逐個(gè)加入變得顯著，說明當(dāng)上市公司所處的外部環(huán)境市場(chǎng)化程度較高時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).當(dāng)使用DUVOLi,T作為因變量回歸時(shí)，門限效應(yīng)仍顯著存在，說明回歸結(jié)果是具有穩(wěn)健型的，支持了假設(shè)2.

Panel_C顯示了控制變量對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響.結(jié)論與以“SNYCHi,T”為門限變量進(jìn)行回歸的結(jié)果基本相同.

3.3.3 進(jìn)一步分析

本文研究發(fā)現(xiàn)落入低股價(jià)同步性區(qū)間的樣本約占總樣本的16%，落入高市場(chǎng)化區(qū)間的樣本約占總樣本的30%，這說明我國整體市場(chǎng)效率仍舊較低，大部分地區(qū)的市場(chǎng)化程度有待提高.因此，本文直接以股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)NCSKEWi,T作為被解釋變量、機(jī)構(gòu)投資者持股變量InsHoldperi,T作為解釋變量構(gòu)建固定效應(yīng)面板模型，結(jié)果如表10所示.

表10 機(jī)構(gòu)投資者持股與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的面板回歸結(jié)果Table 10 Panel regression results of institutional investor holdings and stock price collapse risks

研究發(fā)現(xiàn)若不對(duì)目前的市場(chǎng)環(huán)境變量進(jìn)行區(qū)分，就我國整體市場(chǎng)環(huán)境而言，機(jī)構(gòu)投資者持股仍會(huì)加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

4 結(jié)束語

本文采用2011年～2015年我國A股市場(chǎng)上市公司的股票數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用門限模型研究機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響是否會(huì)因市場(chǎng)效率和市場(chǎng)化程度的不同而發(fā)生變化，以此探討機(jī)構(gòu)投資者在我國資本市場(chǎng)中的作用.研究結(jié)果表明：(1)當(dāng)市場(chǎng)效率處在高水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)市場(chǎng)效率處在低水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；(2)上市公司所在地區(qū)市場(chǎng)化程度處在高水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；上市公司所在地區(qū)市場(chǎng)化程度處在低水平時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).(3)若不對(duì)目前的市場(chǎng)環(huán)境變量進(jìn)行區(qū)分，就我國整體市場(chǎng)環(huán)境來說，機(jī)構(gòu)投資者持股仍會(huì)加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn).

總之，機(jī)構(gòu)投資者能否起到降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的作用受到外部市場(chǎng)環(huán)境的影響，若大力發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者的同時(shí)不重視外部市場(chǎng)環(huán)境的建設(shè)，其效果可能會(huì)適得其反.因此應(yīng)繼續(xù)積極推進(jìn)我國社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)，提高市場(chǎng)效率，深化市場(chǎng)發(fā)展，完善法制約束，增強(qiáng)信息對(duì)稱性，引導(dǎo)機(jī)構(gòu)投資者真正發(fā)揮其穩(wěn)定金融市場(chǎng)、防范金融風(fēng)險(xiǎn)的作用.