企業(yè)債務(wù)違約風險影響股票流動性嗎？

譚春枝， 閆宇聰

一、引 言

近年來，隨著世界經(jīng)濟的不斷下行，我國公司債務(wù)違約問題日益凸顯。自2014年3月 “11超日債”正式違約以來，我國債券違約事件不斷增多，違約金額也日益加大。中國人民銀行發(fā)布的《中國金融穩(wěn)定報告》顯示，2015年債券市場違約金額為117.3億元，到2018年已增長到1 154.5億元。除了債券違約，商業(yè)銀行的不良貸款額也不斷攀升。銀監(jiān)會的數(shù)據(jù)顯示，2015年的不良貸款余額為12 744億元，到2018年已超過20 000億元。銀行不良貸款額的大幅增加也從側(cè)面反映了公司債務(wù)違約問題的嚴重性。

違約是公司生命中最具破壞性的事件之一Brogaard,J., Li,D., Xia,Y.,“Stock Liquidity and Default Risk”， ,Vol.124,No.3,2017, pp.486-502.，會帶來諸多影響。國內(nèi)外學者對企業(yè)債務(wù)違約風險經(jīng)濟后果的研究并不多，且主要集中在股票收益、企業(yè)的融資政策和審計費用、衍生證券價格等方面。Chava,S., Purnanandam,A.,“Is Default Risk Negatively Related to Stock Returns? ”, ,Vol.23,No.6,2010,pp.2523-2559. Hull,J., White,A.,“The Impact of Default Risk on the Prices of Options and Other Derivative Securities”, & ,Vol.19,No.11,1995,pp.3797-3801. Roberts,M. R., Sufi,A.,“Control Rights and Capital Structure: An Empirical Investigation”, ,Vol.64,No.4,2009,pp.1657-1695. Gao,Y., Khan,M., Tan,L.,“Further Evidence on Consequences of Debt Covenant Violations”, , Vol.34,No.3,2017,pp.1489-1521. 企業(yè)債務(wù)違約風險的變化會改變交易者的心理預期，使得交易者對企業(yè)價值進行重新評估，并更改投資決策，從而造成股票供求關(guān)系的失衡以及流動性的較大變化。因此，企業(yè)債務(wù)違約風險會對股票流動性產(chǎn)生影響。但從目前所掌握的文獻看，鮮有研究涉及相關(guān)方面。在我國企業(yè)債務(wù)違約風險日益增加、所帶來的負面影響逐漸凸顯的現(xiàn)實背景下，加強企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性影響的研究，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

本文以2009—2018年間在滬深A股上市的公司為研究對象，實證研究了企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)債務(wù)違約風險與股票流動性呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，在利用工具變量法和傾向得分匹配—雙重差分法進行內(nèi)生性檢驗，并實施一系列其他穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)論依然成立。同時，企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響具有異質(zhì)性：國有企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響要弱于非國有企業(yè)；位于市場化程度較高地區(qū)的上市公司，其債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響更大。在進一步的中介效應研究中還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)債務(wù)違約風險會通過減少投資者的融資規(guī)模降低股票的流動性。

本文研究的邊際貢獻如下：(1)本文豐富了股票流動性影響因素的相關(guān)研究。以往從公司層面研究股票流動性影響因素的文獻側(cè)重于企業(yè)信息披露或公司治理等角度，而本文基于企業(yè)債務(wù)違約風險的視角來研究股票流動性，有助于更全面地了解股票流動性在公司層面的影響因素。(2)目前學術(shù)界鮮有文獻從股票流動性的角度來研究債務(wù)違約風險的經(jīng)濟后果，本文從微觀層面提供了企業(yè)債務(wù)違約風險影響股票流動性的直接證據(jù)。(3)本文利用中介效應模型來研究企業(yè)債務(wù)違約風險影響股票流動性的渠道和機制，并最終從投資者的角度驗證了“企業(yè)債務(wù)違約風險作用于股票流動性”的有效路徑。

二、文獻回顧與理論假設(shè)

(一)文獻回顧

與本文的研究主題密切相關(guān)的文獻主要有兩大類：一是研究股票流動性的影響因素；二是企業(yè)債務(wù)違約風險的經(jīng)濟后果。

1.股票流動性的影響因素

股票流動性受到交易者行為、個股特性、公司及宏觀經(jīng)濟層面等因素的影響。在交易者行為層面，股票持有者和場外關(guān)注者的心理預期、持倉頭寸和交易策略會影響到股票交易的供需平衡，進而影響股票流動性。在個股特性層面，個股的交易量、股票價格和收益率波動都對股票流動性有顯著的解釋能力。個股交易量越大，該股票的深度越深，股票流動性越強；個股價格越高，其交易成本增加，固定量資金可以進行交易的股票數(shù)量減少，股票流動性降低；個股的收益率波動越大，投資者掌握和理解信息的差異就越大，信息不對稱程度也就越深，同時較大的收益率波動會使流動性提供者面臨較大的逆向選擇成本，最終增大買賣價差，降低股票的流動性。在公司層面，當公司積極緩解信息不對稱程度時，如參與投資者會議Brockman,P., Subasi,M., Uzmanoglu,C.,“Investor Conferences, Firm Visibility, and Stock Liquidity”, ,Vol.54,No.4,2017,pp.661-699. 、提高公司年報自愿披露水平等，都會提高股票流動性；與此同時，較低的股權(quán)集中度Heflin,F.,Shaw, K. W.,“Blockholder Ownership and Market Liquidity”, ,Vol.3,No.4,2000,pp.621-633. 和較高的公司治理水平也會提高股票流動性。此外，有少數(shù)學者從宏觀經(jīng)濟層面研究了宏觀經(jīng)濟因素對股票流動性的影響。

2.企業(yè)債務(wù)違約風險的經(jīng)濟后果

關(guān)于企業(yè)債務(wù)違約風險經(jīng)濟后果的研究目前主要集中在個股和公司層面，其中公司層面的研究更為豐富。

在個股層面，主要研究都集中于股票收益率。盡管有學者認為債務(wù)違約風險與1980年后美國的股票收益之間存在負相關(guān)關(guān)系，Campbell,J.Y., Hilscher,J., Szilagyi,J.,“In Search of Distress Risk”, ,Vol.63,No.3, 2008,pp.2899-2939. 但其他學者指出，這僅僅是因為1980年前后美國較高的破產(chǎn)申請數(shù)量導致的，而實際上債務(wù)違約風險與股票收益之間存在很強的正相關(guān)關(guān)系。Chava,S., Purnanandam,A.,“Is Default Risk Negatively Related to Stock Returns? ”, ,Vol.23,No.6,2010,pp.2523-2559. 而對于規(guī)模較小且賬面市值比較高的公司來說，高違約風險的公司獲取的回報率要高于低違約風險的公司。Vassalou,M., Xing,Y.,“Default Risk and Equity Returns”, ,Vol.59,No.2,2004, pp.831-868. 在公司層面，債務(wù)違約風險會對企業(yè)融資產(chǎn)生影響。有研究認為由于債務(wù)違約使部分控制權(quán)和監(jiān)督權(quán)轉(zhuǎn)向債權(quán)人，債務(wù)違約后企業(yè)與債權(quán)人之間的激勵沖突對公司債務(wù)政策會產(chǎn)生很大的影響。Gao,Y., Khan,M., Tan,L.,“Further Evidence on Consequences of Debt Covenant Violations”, , Vol.34,No.3,2017,pp.1489-1521. 同時也有研究認為債務(wù)違約風險能反映出企業(yè)面臨一定的財務(wù)困難，債權(quán)人可以要求上市公司進行較高的流動性披露和管理，限制臨時性融資需求，從而導致上市公司面臨比較嚴峻的融資約束。Chava,S., Roberts,M. R.,“How Does Financing Impact Investment? The Role of Debt Covenants”, , Vol.63,No.5, 2008,pp.2085-2554. Tan, L.,“Creditor Control Rights, State of Nature Verification, and Financial Reporting Conservatism”, ,Vol.55,No.1,2013,pp.1-22. 為避免上述不良影響的出現(xiàn)，企業(yè)管理人員往往會采用盈余管理的方式來避免違約的發(fā)生，因此較高的債務(wù)違約風險會增強企業(yè)盈余管理動機，加大企業(yè)的盈余管理。Franz,D. R., Hassabelnaby,H. R., Lobo,G. J.,“Impact of Proximity to Debt Covenant Violation on Earnings Management”, ,Vol.19,No.1,2014,pp.473-505. 由于債務(wù)違約風險較高的企業(yè)會受到更為嚴厲的外部監(jiān)督，因此企業(yè)往往使用真實盈余管理來代替應計盈余管理。而真實盈余管理會推遲或取消研發(fā)支出，因此較高的企業(yè)債務(wù)違約風險還會抑制企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)投入。這些行為影響了會計信息的質(zhì)量，使審計風險提升，因此債務(wù)違約風險較高的企業(yè)審計費用出現(xiàn)了明顯的提高。此外，還有學者研究了企業(yè)債務(wù)違約風險對相關(guān)衍生品價格的影響或利用中國債券市場的違約實例研究了債券違約對涉事信用評級機構(gòu)的影響等。

3.文獻述評

對于股票流動性影響因素的研究來說，現(xiàn)有文獻主要關(guān)注交易者行為、個股特性、公司及宏觀經(jīng)濟等視角，其中基于公司層面的研究主要集中在企業(yè)的信息披露或公司治理層面，鮮有文獻涉及企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響。至于企業(yè)債務(wù)違約風險的經(jīng)濟后果，據(jù)目前所掌握的文獻來看，尚未發(fā)現(xiàn)債務(wù)違約風險對股票流動性影響的相關(guān)研究。企業(yè)債務(wù)違約風險的變化會改變交易者的心理預期和投資決策，從而打破股票的供求平衡，進而導致股票流動性的變化。因此，企業(yè)債務(wù)違約風險應該會對股票流動性產(chǎn)生影響?；谀壳皣鴥?nèi)外理論研究的不足，本文從企業(yè)債務(wù)違約風險這一重要視角來研究其對股票流動性的影響機理和作用渠道。

(二)研究假設(shè)

1.企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響

當一家企業(yè)接近違約時，因股票風險加大，做市商需要更高的回報，因此他們往往引入更大的買賣價差，Copeland, F.E., Galai, D.,“Information Effects on the Bid-Ask Spread”, ,Vol.38,No.5,1983,pp.1457-1469. 也就是說，做市商在違約風險較高的股票中提供的流動性較少。在指令驅(qū)動的交易機制下，沒有做市商提供流動性，流動性的提供和需求取決于股票持有者和場外關(guān)注者。

一方面，如果上市企業(yè)債務(wù)違約風險增大，這兩類交易者的心理預期將發(fā)生改變，會對企業(yè)價值進行重新評估，并改變投資行為或投資決策，從而造成該股票短期供求關(guān)系失衡，進而對股票流動性產(chǎn)生較大影響。例如，當企業(yè)因現(xiàn)金流管理不善而陷入財務(wù)困境導致違約風險提高時，交易者會迅速根據(jù)企業(yè)財務(wù)狀況拋售所持股票或者推遲購買該公司股票，進而導致企業(yè)股票流動性大幅下降。

另一方面，如果上市企業(yè)債務(wù)違約風險增大，管理者可能會選擇性公開或推遲公開相關(guān)信息，從而導致信息不對稱程度增加，交易者逆向選擇問題凸顯，進而影響股票流動性。例如，當企業(yè)陷入財務(wù)困境時，管理者可能只公開對自己有利的信息或推遲公布對自己不利的信息，這會加大管理者和交易者之間的信息不對稱。理性的交易者為了防止虧損只愿意以小于或等于行業(yè)股價的均值來完成該股票的購買行為，從而導致優(yōu)質(zhì)股票因其股價高于行業(yè)均值而不受交易者青睞，那么，交易者愿意選擇的股票質(zhì)量會不斷下降，而這又會進一步降低交易者對現(xiàn)有股票的估值。如此循環(huán)，股票交易的活躍程度會降低，股票流動性會大幅下降。

企業(yè)債務(wù)違約風險也可能會通過投資者的融資行為來影響股票流動性。當企業(yè)債務(wù)違約風險不斷增大，甚至出現(xiàn)真正的違約行為時，市場會出現(xiàn)大量的負面消息，股票價格會大幅度下跌，Beneish,M. D., Press, E.,“The Resolution of Technical Default”, ,Vol.70,No.2,1995,pp.337-353. 之前選擇融資持有股票的投資者在融資杠桿的作用下會發(fā)生嚴重虧損。為了止損，投資者會選擇賣出股票償還融資，與此同時那些未持有該股票的投資者也不會進行相關(guān)投資，從而投資者的融資買入行為受到抑制。Brunnermeier, M. K., Pedersen,L. H.,“Market Liquidity and Funding Liquidity”, ,Vol.22,No.6,2009,pp.2201-2238. 融資買入行為的減少，會導致股票供求關(guān)系的失衡，進而使個股流動性下降。投資者的融資行為一般會從兩方面影響股票的流動性：一是融資買入行為會直接增加股票需求；二是融資買入行為會間接向市場傳遞股票價格被低估的信號，從而吸引其他投資者加入購買的行列。因此，我們可以推斷，當企業(yè)債務(wù)違約風險增大時，理性的投資者借入資金買進股票的行為會受到抑制，融資規(guī)模減小，進而導致股票流動性下降。

此外，當企業(yè)債務(wù)違約風險提高或發(fā)生違約時，債權(quán)人對公司的債務(wù)政策會做很大的調(diào)整，Beneish, M.D., Press, E.,“Costs of Technical Violation of Accounting-Based Debt Covenants”, ,Vol.68,No.2,1993,pp.233-257. 債務(wù)人的聲譽也會遭受損失，企業(yè)后續(xù)的債務(wù)融資困難加大，Klein,B., Leffler,K. B.,“The Role of Market Forces in Assuring Contractual Performance”, ,Vol.89,No.4,1981,pp.615-641. 其債務(wù)融資的規(guī)模會下降，資本結(jié)構(gòu)會因此而發(fā)生改變，進而企業(yè)股票的流動性受到影響。Amihud,Y., Mendelson,H.,“Asset Pricing and the Bid-Ask Spread”, ,Vol.17,No.2,1986,pp.223-249.

綜上所述，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：其他條件相同，企業(yè)債務(wù)違約風險與股票流動性之間存在負相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)2：其他條件相同，企業(yè)債務(wù)違約風險會通過投資者融資行為影響股票流動性。

2.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應

由于所有者缺位，國有企業(yè)經(jīng)常被認為缺乏有效的監(jiān)督和激勵機制，相較于其他企業(yè)，其代理成本較高，治理機制較弱。國有企業(yè)的這些特征導致其股票流動性相對較低。當債務(wù)違約風險增大時，與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的邊際負向影響較小。此外，國有產(chǎn)權(quán)能夠為企業(yè)發(fā)揮隱性擔保作用，并幫助國企獲得銀行信貸，當企業(yè)債務(wù)違約風險增加時，交易者拋售股票或延遲買入股票的動機相較于非國有企業(yè)而言要弱些，其股票流動性的下降幅度也因此而較小。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：其他條件相同，企業(yè)的國有屬性抑制了企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響。

3.市場化程度的調(diào)節(jié)效應

一般來說，市場化程度較高的地區(qū)，其法治化程度相對較高，市場監(jiān)督機制也更健全，處于該地區(qū)的企業(yè)信息透明度高，更重視自身聲譽且具有較強的遵紀守法意識，因此其信息披露的質(zhì)量更高，其股票本身就具有較高的流動性。而市場化程度較低的地區(qū)，政府干預較為嚴重，處于該地區(qū)的企業(yè)財務(wù)會計信息質(zhì)量往往較低，Bushman,R. M., Piotroski,J. D., Smith,A. J.,“What Determines Corporate Transparency? ”, , Vol.42,No.2,2004, pp.207-252. 其股票流動性也相對較低。因此，當市場化程度較高地區(qū)的企業(yè)債務(wù)違約風險增大時，其對股票流動性產(chǎn)生的邊際負向影響會大于市場化程度較低地區(qū)的上市企業(yè)。與此同時，由于信息不對稱程度較低，處于市場化程度較高地區(qū)的企業(yè)債務(wù)違約風險增加時，交易者因能較為準確地獲取企業(yè)財務(wù)信息而及時拋售股票或延遲買入股票，這會加大股票的供求不平衡，進而導致股票流動性的下降。綜上所述，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)4：其他條件相同，市場化程度越高，企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響越強。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文以2009—2018年間在滬深兩市A股上市的公司為研究對象，初始研究樣本包括3 489家企業(yè)24 938個公司年度樣本。本文對樣本數(shù)據(jù)進行了如下處理：(1)剔除了存在財務(wù)指標缺失的數(shù)據(jù)。(2)因金融業(yè)的財務(wù)報表與普通工商企業(yè)差異過大，本文按照慣例剔除金融行業(yè)類公司的樣本數(shù)據(jù)。(3)本文依照慣例剔除了ST和ST*類公司的樣本數(shù)據(jù)。(4)為排除異常值的影響，本文在1%的水平上對所有財務(wù)指標進行了縮尾處理(Winsorize)。最終得到2009—2018年間18 730個公司年度樣本。所有相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和RESSET數(shù)據(jù)庫；行業(yè)分類數(shù)據(jù)來自申銀萬國公布的行業(yè)分類標準。

(二)計量模型設(shè)定

第一，為了控制不隨公司個體變化的異質(zhì)性，緩解由非時變變量所造成的內(nèi)生性問題，本文采用多元線性回歸模型、固定效應模型作為基準模型來驗證企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響(假設(shè)1)，基準模型(1)設(shè)定如下：

Liq

,=

θ

+

θ

Risk

+∑

γ

Contral

,+

YearDum

+

IndustryDum

+

IdDum

+

ε

,

(1)

其中，

Liq

為被解釋變量，代表個股流動性；

Risk

為解釋變量，代表企業(yè)債務(wù)違約風險；∑

Contral

為控制變量的集合；

YearDum

為年份啞變量，

IndustryDum

為行業(yè)啞變量,

IdDum

為公司啞變量。

第二，企業(yè)債務(wù)違約風險可能直接影響股票流動性，也可能通過影響投資者的融資行為而間接影響股票流動性(假設(shè)2)。為了檢驗債務(wù)違約風險如何通過影響投資者的融資行為來影響股票的流動性，本文采用路徑分析法進行分析，構(gòu)建中介效應模型方程組，具體如下：

(2)

(3)

在方程(2)～(3)中，

FB

為中間變量，是投資者融資行為的代理變量。第三，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和市場化程度可能在債務(wù)違約風險對股票流動性的影響中存在調(diào)節(jié)效應(假設(shè)3和假設(shè)4)。為了檢驗這些調(diào)節(jié)效應，本文在模型1的基礎(chǔ)上，進一步引入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(

soe

)與債務(wù)違約風險(

Risk

)、市場化程度(

Mkt

)與債務(wù)違約風險的交乘項，來檢驗假設(shè)3和假設(shè)4。具體模型設(shè)定如下：

YearDum

+

IndustryDum

+

IdDum

+

ε

,

(4)

YearDum

+

IndustryDum

+

IdDum

+

ε

,

(5)

在方程(4)～(5)中，

soe

是產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，

Mkt

是企業(yè)所在地區(qū)的市場化程度。

(三)變量定義

1.解釋變量

本文選擇logit模型來對企業(yè)債務(wù)違約風險進行估計。財務(wù)困境又稱“財務(wù)危機”，嚴重的財務(wù)困境是“ 企業(yè)破產(chǎn)”， 企業(yè)因財務(wù)困境導致破產(chǎn)實際上是一種違約行為，所以財務(wù)困境又可稱為“違約風險”。本文參考吳世農(nóng)和盧賢義的研究，定義logit回歸模型如下：

(6)

(7)

其中

Risk

是陷入財務(wù)困境的概率，

x

是盈利增長率，計算方式為(當期凈利潤-上期凈利潤)/上期凈利潤*100%；

x

是資產(chǎn)報酬率，計算方式為息稅前利潤/平均資產(chǎn)總額；

x

是流動比率，計算方式為流動資產(chǎn)合計/流動負債合計；

x

是長期負債股東權(quán)益比率，計算方式為長期負債/股東權(quán)益；

x

是營運資本/總資產(chǎn)，

x

是資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，計算方式為總營業(yè)額/總資產(chǎn)值。

2.被解釋變量

本文考慮使用

Amihud

非流動性指標衡量股票流動性。

Amihud

指標為股票在時間

t

內(nèi)的收益率與交易額的比值，主要衡量股價對交易量的敏感程度。由于

Amihud

是一個非流動性指標，為了更直觀地體現(xiàn)流動性，本文對該指標取了負對數(shù)值，計算公式如下：

(8)

其中，

i

代表股票，

t

代表年份，

d

代表交易日；

R

代表股票日收益率(%)；

Volume

代表日交易額(百萬元)。此外，本文根據(jù)Roll和Richard提出的間接衡量有效價差的做法，使用

Roll

指標衡量股票流動性。Richard,R.,“A Simple Implicit Measure of the Effective Bid-Ask Spread in an Efficient Market”, ,Vol.39,No.4,1984, pp.1127-1139. 為了精確顯示股票流動性，本文將該指標除以年內(nèi)日均成交金額(萬元)，并取負對數(shù)值。具體計算公式如下：

(9)

其中，

i

代表股票，

t

代表年份，

d

代表交易日；

P

是第

d

天的收盤價，

N

是年內(nèi)日均成交額(萬元)。

3.控制變量

參考目前已有的文獻，本文控制了一系列可能影響股票流動性的變量。(1)流通股比例。一般情況而言，流通股比例較低的企業(yè)，其流通股股東和非流通股股東的信息不對稱程度較大，流動性往往較低。(2)交易活動。交易活動與買賣價差呈現(xiàn)負相關(guān)的關(guān)系，交易活動越多，股票的流動性就越高。(3)每股收益。每股收益較大的企業(yè)往往具有更好的業(yè)績和更高的投資價值，其股票流動性就越高。(4)企業(yè)大小。相較于小企業(yè)而言，大企業(yè)更容易受到分析師和投資者的跟蹤分析，這會降低其盈余管理的水平，減少信息不對稱，進而使其具有較高的股票流動性。(5)年個股交易金額。個股交易金額較低的企業(yè)相對于個股交易金額較高的企業(yè)而言，往往存在著流動性不足的風險。(6)收益價格比。收益價格比越高，市價相對于股票的盈利能力越低，投資風險就越小，股票流動性往往會越高。(7)收益率波動。股票收益率波動越大，表示投資者對于該股票未來價值的預期差異越大，這使得流動性提供者面臨較大的逆向選擇成本，從而增大買賣價差，導致股票流動性的下降。此外，本文在回歸中控制年度、行業(yè)以及公司固定效應。

4.工具變量、中介變量

本文參考姜付秀等的做法，選取上市企業(yè)高管是否過度自信作為工具變量，并參考其他學者的做法，將融資余額作為投資者融資行為(假設(shè)2的中介變量)的代理變量。

本文選取的變量其計算方法如表1所示，表2報告了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，表3報告了變量的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣；表4報告了

VIF

多重共線性檢驗。

表4 多重共線性檢驗

表3 變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

表1 變量的定義

表2 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

相關(guān)系數(shù)矩陣顯示，以

Amihud

(

Roll

)指標衡量的股票流動性和企業(yè)違約風險(

Risk

)的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.30(-0.27)，且均在1%的水平上顯著，這初步驗證了假設(shè)1。通過相關(guān)系數(shù)矩陣可發(fā)現(xiàn)，本文選取的所有控制變量都和被解釋變量股票流動性(

Amihud

或

Roll

)之間顯著相關(guān)，并且符號符合前文的理論預期，證明了本文控制變量選取的正確性。此外，雖然公司大小(

Fsize

)和交易活動(

Volume

)的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.57，收益價格比(

EP

)和每股收益(

Eps

)的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.63，但根據(jù)

VIF

多重共線性檢驗，所有變量

VIF

(方差膨脹因子)均小于2.2，且均值為1.60，因此變量之間不存在多重共線性。

四、實證結(jié)果和穩(wěn)健性檢驗

(一)企業(yè)債務(wù)違約風險與股票流動性

本文采用固定效應模型研究企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響，此外為了消除截面相關(guān)、異方差等因素的影響，本文采用個體聚類效應對估計結(jié)果中的標準誤進行修正。企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)對股票流動性(

Amihud

或

Roll

)影響的單變量和多元回歸結(jié)果如表5中的第(1)、(2)、(5)和(6)列所示，被解釋變量為股票流動性(

Amihud

或

Roll

)，解釋變量為企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)。由表5第(1)、(5)列報告的結(jié)果可知，在沒有控制可能影響股票流動性因素的情況下，企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)的系數(shù)分別為-1.034和-0.669，且均在1%的水平上顯著。由表5第(2)、(6)列報告的結(jié)果可知，在控制了一系列可能影響股票流動性的因素后，企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)的系數(shù)為-0.887和-0.603，且均在1%的水平上顯著，驗證了假設(shè)1，即當企業(yè)債務(wù)違約風險增大時，其股票流動性就會降低。從經(jīng)濟意義上看，企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)上升一個標準差，以

Amihud

指標衡量的股票流動性就下降7.72%(0.887*0.087)，以

Roll

指標衡量的股票流動性也下降5.25%(0.603*0.087)，這說明企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響不僅在統(tǒng)計的意義上顯著，在經(jīng)濟意義上也顯著。

表5 債務(wù)違約風險與股票流動性

(二)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應

本文將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)設(shè)置為一個虛擬變量

soe

，國有企業(yè)為1，非國有企業(yè)為0。表5第(3)、(7)列報告了其回歸結(jié)果，其中交互項系數(shù)分別為0.296和0.235，并且都在5%的水平上顯著，這表明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)在債務(wù)違約風險作用于股票流動性的過程中存在著正向調(diào)節(jié)效應，即相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響受到了抑制，從而驗證了假設(shè)3。

(三)市場化程度的調(diào)節(jié)效應

本文根據(jù)樊綱等(2019)發(fā)布的2008—2016年中國市場化指數(shù)來衡量企業(yè)的市場化程度。參考俞紅海等的做法，采用2008—2016年各地區(qū)指標的年平均增長幅度作為2017年和2018年的增長幅度，計算獲得2017—2018年市場化指數(shù)數(shù)據(jù)。根據(jù)市場化指數(shù)的中位數(shù)，本文將企業(yè)的市場化程度設(shè)置為一個虛擬變量

Mkt

，市場化程度高的為1，市場化程度低的為0。表5第(4)、(8)列報告了其回歸結(jié)果，其中交互項系數(shù)分別為-0.178和-0.235，并且至少在10%的水平上顯著，這表明市場化程度在債務(wù)違約風險作用于股票流動性的影響中存在負向調(diào)節(jié)效應，即市場化程度較高的地區(qū)，企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響增強，從而驗證了假設(shè)4。

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.結(jié)構(gòu)化模型

除了使用二值選擇模型估計企業(yè)債務(wù)違約風險外，本文還使用Merton的結(jié)構(gòu)距離—違約模型的簡化版本來度量企業(yè)債務(wù)違約風險。計算

EDF

的公式如下：

(10)

(11)

EDF

,=N(-

DD

,)

(12)

其中,

Equity

,是股權(quán)的市場價值，按年末已發(fā)行股票數(shù)量和股票價格的乘積計算。

Debt

,是債務(wù)的面值，表示年末流動負債和長期債務(wù)的一半的總和。

r

,-1是公司過去的年度回報，根據(jù)上一年的年度股票回報率計算得出。

δE

,是公司股票收益波動率，使用上一年的日股票回報率的標準差平均后的年化值。

δV

,是企業(yè)資產(chǎn)波動率的近似值。

T

,被設(shè)定為一年。N(·)是累積標準正態(tài)分布函數(shù)。我們將

EDF

作為債務(wù)違約風險的代理變量進行回歸，結(jié)果如表6第(1)、(2)列所示，

EDF

均在5%的水平上顯著為負，這說明企業(yè)違約風險的增加會降低股票的流動性。2.

Zeros

指標本文還使用

Zeros

流動性不足指標衡量股票流動性。為了精確顯示股票流動性，本文將該指標除以年內(nèi)日均成交金額(萬元)，并取負對數(shù)值。具體計算公式如下：

(13)

其中，

T

是一年，

T

′是該年度內(nèi)的零收益天數(shù)。

N

是年內(nèi)日均成交額(萬元)。我們將

Zeros

指標作為衡量股票流動性的指標并將其代入回歸方程，結(jié)果如表6第(3)列所示，

Zeros

指標的系數(shù)為-1.413，并且在1%的水平上顯著，這說明企業(yè)違約風險的增加確實會降低股票的流動性。

3. 混合OLS回歸

本文使用混合OLS回歸模型進行估計，結(jié)果如表6第(4)、(5)列所示，企業(yè)違約風險(

Risk

)的系數(shù)均為負且在1%的水平上顯著，這說明企業(yè)違約風險的增加會降低股票的流動性。

表6 違約風險與股票流動性穩(wěn)健性檢驗

五、企業(yè)債務(wù)違約風險影響股票流動性的內(nèi)生性檢驗

雖然本文對債務(wù)違約風險是否影響流動性感興趣，但流動性也可能對違約風險產(chǎn)生影響。例如，如果監(jiān)管成本高昂，流動性可以使公司治理更加有效，從而導致債務(wù)違約概率降低。Maug,E.,“Large Shareholders as Monitors: Is There a Trade-Off between Liquidity and Control”, ,Vol.53,No.1,1998,pp.65-98. 因此，為了克服逆向因果關(guān)系對模型帶來的干擾，本文采用工具變量法和PSM-DID法同時緩解模型可能存在的內(nèi)生性問題。

(一)基于工具變量法的內(nèi)生性檢驗

由于上市公司管理者過度自信會顯著影響企業(yè)債務(wù)違約風險，因此為了進一步緩解內(nèi)生性對本文結(jié)論的影響，本文使用“上市公司管理者過度自信”作為工具變量。過度自信的管理者會采取擴張戰(zhàn)略，加大企業(yè)陷入財務(wù)困境的可能性，從而增大企業(yè)債務(wù)違約風險。因此本文預計，管理者越過度自信，企業(yè)債務(wù)違約風險就越大。本文將高管薪酬的相對比例作為管理者過度自信的衡量指標。其計算方法為：薪酬最高的前三名高管薪酬之和/所有高管的薪酬之和。該值越高，說明管理者越過度自信。本文按照該變量的中位數(shù)生成一個虛擬變量

CON

，該變量大于中位數(shù)時虛擬變量取1，其余取0。本文首先驗證工具變量的外生性，通過控制內(nèi)生變量檢驗工具變量是否與被解釋變量相關(guān)來驗證工具變量的外生性，驗證結(jié)果如表7第(1)～(6)列所示。當被解釋變量(

Amihud

或

Roll

)分別對解釋變量(

Risk

)和工具變量(

CON

)進行回歸時，兩者都顯著為負；當把兩者同時放入回歸時，工具變量的系數(shù)不再顯著。這說明工具變量并不直接影響股票流動性，而只通過企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)影響股票流動性。

表7 工具變量的外生條件檢驗

本文將代表“管理者過度自信”的虛擬變量

CON

帶入2SLS模型中，表8報告了二階段最小二乘法的回歸結(jié)果。其中第一階段回歸顯示，工具變量與內(nèi)生變量顯著正相關(guān)。

Partial

F

統(tǒng)計量為25.99，大于常規(guī)的臨界值 10，表明工具變量對內(nèi)生變量具有較強的解釋力。弱工具變量檢驗結(jié)果顯示，弱工具變量沃爾德檢驗值為26.93，大于10%偏誤下的臨界值16.38，因此拒絕所選工具變量為弱工具變量的原假設(shè)，即不存在弱工具變量問題。工具變量的可識別檢驗結(jié)果顯示，Anderson典則相關(guān)系數(shù)

LM

統(tǒng)計量為25.86，在1%水平上拒絕了“工具變量不可識別”的原假設(shè)。即“上市公司管理者過度自信”可以作為企業(yè)債務(wù)違約風險的工具變量。從第二階段回歸結(jié)果可知，無論是以

Amihud

還是

Roll

指標衡量的股票流動性為被解釋變量，債務(wù)違約風險代理變量

Risk

的系數(shù)仍至少在10%水平上顯著為負，并且系數(shù)絕對值大小相比之前的結(jié)果有明顯增大。這就表明企業(yè)債務(wù)違約風險的提高會降低股票流動性，也就是說，企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響效應是真實存在的。

表8 企業(yè)債務(wù)違約風險的工具變量回歸結(jié)果

(二)基于傾向得分匹配—雙重差分法的內(nèi)生性檢驗

本文將2013年進行強力反腐所推出的《關(guān)于進一步規(guī)范黨政領(lǐng)導干部在企業(yè)兼職(任職)問題的意見》(中組發(fā)〔2013〕18號)作為企業(yè)違約風險的外生政策沖擊，進行傾向得分匹配—雙重差分。在2013年以后，強力反腐對很多企業(yè)產(chǎn)生嚴重影響。反腐敗力求打擊官員的腐敗行為，因而其不但提高了政府官員為企業(yè)提供庇護的成本和風險，而且極大地提高了企業(yè)尋求政治關(guān)聯(lián)的成本，降低了企業(yè)尋求政治關(guān)聯(lián)的激勵，從而削弱甚至斬斷了企業(yè)的政治關(guān)聯(lián)。而企業(yè)政治關(guān)聯(lián)程度越高，政府的隱性擔保越大，在投資失敗或陷入財務(wù)困境時更有可能獲得政府的支持與救助，Khwaja, A. I., Mian, A.,“Do Lenders Favor Politically Connected Firms_Rent Provision in an Emerging Financial Market”, , Vol.120,No.4,2005,pp.1371-1411. 最終會對企業(yè)債務(wù)違約風險產(chǎn)生影響。將高強度反腐作為債務(wù)違約風險外部沖擊的選擇是基于以下兩個原因：首先，高強度反腐不太可能受到股票流動性的驅(qū)動。其次，高政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的債務(wù)違約風險在高強度反腐前后會有明顯變化。因此本文能夠?qū)嵤〥ID分析，以測試債務(wù)違約風險的較大增加是否與股票流動性的較大下降相關(guān)聯(lián)。

本文關(guān)注的重點是2013年實施高強度反腐后中央組織部發(fā)布18號文的前一年和后一年。為了研究債務(wù)違約風險如何影響股票流動性，本文采用了PSM—DID方法。首先，計算政治關(guān)聯(lián)得分，本文按照上市企業(yè)董監(jiān)高的政治背景級別及影響力進行打分：副部級及以上7分，正廳級6分，副廳級5分，正處級4分，副處級3分，正科級2分，副科級及以下1分；全國人大代表、政協(xié)委員6分；省級人大代表、政協(xié)委員4分；市級以下人大代表、政協(xié)委員2分。然后，將每年每個企業(yè)所有董監(jiān)高的政治關(guān)聯(lián)得分進行加總得到企業(yè)的政治關(guān)聯(lián)總得分。本文將年度政治關(guān)聯(lián)總得分在11分(政治關(guān)聯(lián)總得分的中位數(shù))以上的企業(yè)設(shè)置為實驗組，將年度政治關(guān)聯(lián)總得分在11分或以下的企業(yè)設(shè)置為對照組。選取所有控制變量指標作為匹配變量將控制組和實驗組匹配起來，匹配方法采用核匹配法。

表9為PSM的平衡性檢驗。結(jié)果顯示，在匹配后各匹配變量標準偏差的絕對值都低于5%。平衡性檢驗的結(jié)果表明，匹配滿足了平衡性假設(shè)，即本文中參與匹配的變量和使用的匹配方法都是恰當?shù)?，因此可以進行下一步的DID分析。

表9 匹配變量的平衡性檢驗結(jié)果

在傾向得分匹配之后，本文在回歸模型中進行DID分析，如下所示：

Liq

,=

θ

+

θ

Treatment

,+

θ

After

,+

θ

Treatment

,*

After

,+

(14)

其中，

Treatment

為實驗組和對照組的虛擬變量，若為實驗組(即政治關(guān)聯(lián)總得分在11以上的公司)，則

Treatment

為1，若為對照組(即政治關(guān)聯(lián)水平在11或以下的公司)，則

Treatment

為0；

After

為政策發(fā)生前后時間的虛擬變量，若為2012年，則

After

為0，若為2014年，則

After

為1；

Treatment

*

After

為兩個變量之間的交互項；

IndustryDum

代表行業(yè)啞變量。交互項的系數(shù)

θ

則是我們需要研究的處理效應。由于預期債務(wù)違約風險加大會導致股票流動性的減少，因此本文預期交互項系數(shù)符號為負。傾向得分匹配完成后，本文剔除未匹配的企業(yè)數(shù)據(jù)，對匹配后的樣本進行DID分析，得到的結(jié)果如表10所示。其中，第(1)、(2)、(3)列的被解釋變量為

Amihud

，第(5)、(6)、(7)列的被解釋變量為

Roll

。第(1)列和第(5)列表示不加入控制變量的DID回歸結(jié)果，第(2)列和第(6)列表示

表10 雙重差分估計結(jié)果

加入控制變量但未控制行業(yè)固定效應的DID回歸結(jié)果，第(3)列和第(7)列表示加入控制變量且控制行業(yè)固定效應的DID回歸結(jié)果。由表10的第(3)列和第(7)列可知，以

Amihud

或

Roll

指標衡量股票流動性作為被解釋變量，

Treatment

*

After

的系數(shù)分別為-0.112和-0.104，且均在1%的水平上顯著，這表明與對照組相比，18號文發(fā)布后，實驗組的

Amihud

(

Roll

)指標降幅較大，為11.2%(10.4%)。這是因為政府發(fā)布的高強度反腐18號文對企業(yè)政治關(guān)聯(lián)的弱化，嚴重降低了實驗組(高政治關(guān)聯(lián))企業(yè)的隱性擔保程度，使實驗組在投資失敗或陷入財務(wù)困境時可能獲得政府的支持與救助大幅減少，進而增大企業(yè)的債務(wù)違約風險，降低股票流動性。為了避免遺漏變量等問題，我們進一步設(shè)計了一個安慰劑測試(Placebo Test)來對DID模型進行穩(wěn)健性檢驗。安慰劑測試的基本思路是：對于上述自然實驗中受到影響的樣本企業(yè)，我們假定高強度反腐18號文的發(fā)布提前一年，即假定政府在2012年發(fā)布高強度反腐18號文。然后我們按照之前相同的方法進行傾向得分匹配，對匹配后的樣本進行DID分析，檢驗交互項

Treatment

*

After

與

Amihud

或

Roll

之間的相關(guān)性，相關(guān)結(jié)果見表10的第(4)列和第(8)列。從表10的第(4)列和第(8)列可以看出，假定高強度反腐18號文的發(fā)布提前一年，交互項

Treatment

*

After

在回歸中不再顯著，這說明確實是由于企業(yè)債務(wù)違約風險的升高降低了股票流動性。

六、企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性影響的路徑分析

本文通過中介效應模型來探究債務(wù)違約風險如何通過投資者的融資行為來影響股票的流動性。我們選擇投資者的融資余額為投資者融資行為的代理變量，并將所有連續(xù)型變量進行標準化處理，回歸結(jié)果如表11所示， 由第(3)列可以看出，企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)的系數(shù)為-0.249，且在1%的水平上顯著。這說明當企業(yè)債務(wù)違約風險增大時，投資者的融資行為發(fā)生改變，理性的投資者借入資金買進該企業(yè)股票的行為受到抑制，從而使得融資余額減少。第(4)列和第(5)列結(jié)果顯示，融資余額(

FB

)的系數(shù)分別為0.263和0.254，且均在1%的水平上顯著。這說明投資者的融資行為會增加股票的流動性。而在控制了融資余額(

FB

)之后，企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)的系數(shù)分別為-0.033和-0.025，且至少在5%的水平上顯著。這說明投資者融資行為的改變可以部分解釋企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的影響。根據(jù)模型我們得出，企業(yè)債務(wù)違約風險(

Risk

)經(jīng)過投資者融資行為這個中介變量影響以

Amihud

(或

Roll

)指標所衡量的股票流動性的中介效應為15.92%(或20.14%)。因此，中介效應模型的實證結(jié)果驗證了本文的假設(shè)2。

表11 以融資余額作為中介變量的中介效應模型回歸結(jié)果

續(xù)上表

七、結(jié)論與建議

綜上所述，本文得出如下結(jié)論：企業(yè)債務(wù)違約風險越大，股票流動性越差；企業(yè)債務(wù)違約風險對股票流動性的負向影響在非國有企業(yè)或位于市場化程度較高地區(qū)的企業(yè)中更為明顯；進一步的中介效應分析表明，企業(yè)債務(wù)違約風險通過影響投資者的融資行為來影響股票流動性，即企業(yè)違約風險越大，投資者的融資余額越小，股票流動性越差，中介效應的大小為15.92%(或20.14%)。

針對以上研究結(jié)論，本文從企業(yè)、政府兩個維度提出如下政策建議：(1)對企業(yè)而言，企業(yè)債務(wù)違約風險的增大會對股票流動性產(chǎn)生不良影響，從而影響其個股的生命力，因此企業(yè)需要審慎地做出債務(wù)融資決策并加強公司的經(jīng)營管理等，以此來降低企業(yè)債務(wù)的違約風險。(2)針對一些有市場前景，但財務(wù)壓力較大的企業(yè)，政府在必要時可以組建金融資產(chǎn)管理公司，對這些企業(yè)進行市場化、法治化的債轉(zhuǎn)股操作，通過債權(quán)轉(zhuǎn)股權(quán)、參與企業(yè)重大事務(wù)決策等方式緩解企業(yè)的債務(wù)壓力，降低其債務(wù)違約風險，避免企業(yè)因債務(wù)違約風險增加而對股票流動性產(chǎn)生跨市場的傳導效應。(3)由于融資交易具有杠桿效應，債務(wù)違約風險增大時投資者融資行為的轉(zhuǎn)變會帶來羊群效應，因此相關(guān)部門可進一步完善我國股票市場的融資融券機制，在風險測評和征信測評的基礎(chǔ)上增加專業(yè)知識測評等，以此提高融資融券的準入門檻，并引導投資者理性地進行融資交易，從而避免因企業(yè)債務(wù)違約風險增加而給股票流動性帶來難以承受的損失和其他影響。