企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性關(guān)系研究

張興福

(安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230051)

股票價(jià)格暴跌和股市崩盤(pán)是全球金融市場(chǎng)頻繁發(fā)生的現(xiàn)象，重要市場(chǎng)的股價(jià)崩盤(pán)現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的金融風(fēng)險(xiǎn)傳染和危機(jī)，例如，源自美國(guó)的2008年全球金融危機(jī)，就是由次級(jí)貸款市場(chǎng)股價(jià)崩盤(pán)所引起的全球金融動(dòng)蕩。我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展迅速，金融市場(chǎng)交易活躍，但相比于發(fā)達(dá)國(guó)家成熟的金融市場(chǎng)體系，我國(guó)的金融市場(chǎng)還缺乏完善的監(jiān)管制度[1]。另外，我國(guó)眾多上市企業(yè)處于宏觀經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展中的個(gè)體轉(zhuǎn)型期，個(gè)體企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)極易傳導(dǎo)至金融市場(chǎng)，個(gè)股崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)能夠快速傳染至相關(guān)企業(yè)，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。由此可見(jiàn)，對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)展開(kāi)研究具有重要的理論與實(shí)踐意義。

從近年來(lái)學(xué)術(shù)界針對(duì)我國(guó)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究來(lái)看，有學(xué)者[2-3]認(rèn)為，“管理層捂盤(pán)”現(xiàn)象是導(dǎo)致股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的核心因素?！肮芾韺游姹P(pán)”指相對(duì)于外部投資者而言，管理層掌握著企業(yè)戰(zhàn)略決策及經(jīng)營(yíng)狀況等重要信息，對(duì)于企業(yè)的不利信息，管理層有可能采取隱瞞或推遲發(fā)布信息的方法，以防止投資者的資金出逃，從而造成風(fēng)險(xiǎn)在時(shí)間維度的累積。一旦企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況轉(zhuǎn)差，“管理層捂盤(pán)”將導(dǎo)致股價(jià)大幅度下滑，也就是出現(xiàn)股價(jià)崩盤(pán)現(xiàn)象。對(duì)此，學(xué)者們[4-10]從不同角度考察了“管理層捂盤(pán)”的作用機(jī)制：一方面是企業(yè)內(nèi)生要素可能造成的影響，包括信息質(zhì)量、治理要素和管理者特征等；另一方面是利益相關(guān)者的外生要素可能造成的影響，包括投資者監(jiān)管(主要投資者、員工持股計(jì)劃)、媒體監(jiān)管和市場(chǎng)監(jiān)管等。上述研究成果體現(xiàn)了我國(guó)學(xué)者對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)微觀視角的研究很豐富，但從企業(yè)戰(zhàn)略差異度視角的研究仍顯不足。企業(yè)戰(zhàn)略作為指導(dǎo)企業(yè)未來(lái)發(fā)展、左右企業(yè)各項(xiàng)制度建設(shè)和經(jīng)營(yíng)發(fā)展的核心要素，與公司的金融產(chǎn)品存在相關(guān)關(guān)系[11-13]，例如企業(yè)績(jī)效水平、會(huì)計(jì)價(jià)值水平、盈余管理和外部融資選擇等。企業(yè)戰(zhàn)略差異度是聯(lián)系企業(yè)宏觀制度建設(shè)和微觀經(jīng)營(yíng)策略的主要渠道，會(huì)對(duì)企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)要素和外部監(jiān)管要素產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。基于這一思考，不難勾畫(huà)出一條“企業(yè)戰(zhàn)略—微觀行為—股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)”的理論渠道。企業(yè)戰(zhàn)略差異度很可能是造成不同企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)差異的核心原因，因而考察企業(yè)戰(zhàn)略差異度和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性關(guān)系，將有助于拓展我國(guó)關(guān)于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的相關(guān)研究。

一、研究假設(shè)

企業(yè)戰(zhàn)略差異度是造成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的核心因素之一。謝德仁等[14]指出，“管理層捂盤(pán)”現(xiàn)象是造成企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)的直接原因，但企業(yè)的戰(zhàn)略設(shè)計(jì)會(huì)直接導(dǎo)致管理層的自利“捂盤(pán)”行為。因此，企業(yè)的戰(zhàn)略設(shè)計(jì)是造成企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的先導(dǎo)因素。企業(yè)戰(zhàn)略差異度造成企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的原因如下：一方面，企業(yè)戰(zhàn)略差異度的提升會(huì)提高管理層與投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)水平，投資者對(duì)企業(yè)復(fù)雜戰(zhàn)略設(shè)計(jì)的意圖缺乏認(rèn)知，忽視了隱藏于戰(zhàn)略設(shè)計(jì)之下的“捂盤(pán)”行為，導(dǎo)致信息不對(duì)稱(chēng)下的風(fēng)險(xiǎn)累積；另一方面，隨著企業(yè)戰(zhàn)略差異度的提升，企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)現(xiàn)象發(fā)生的概率有可能增加，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)問(wèn)題可能被歸結(jié)于戰(zhàn)略目標(biāo)的差異，因而會(huì)加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，本研究提出假設(shè)1。

假設(shè)1：企業(yè)的戰(zhàn)略差異度越高，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越大。

根據(jù)已有研究成果，企業(yè)戰(zhàn)略差異度很可能與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間存在內(nèi)生性聯(lián)系，即戰(zhàn)略差異度可能潛在地累積了內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)，最終導(dǎo)致股價(jià)的整體崩盤(pán)。吳戰(zhàn)篪等[15]分析了企業(yè)戰(zhàn)略差異度對(duì)信息質(zhì)量的影響，研究發(fā)現(xiàn)，隨著企業(yè)戰(zhàn)略差異度的提升，管理者與投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度隨之增大，管理者通過(guò)應(yīng)計(jì)項(xiàng)目進(jìn)行盈余管理，極大地降低了企業(yè)的信息質(zhì)量，因而會(huì)導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)信息的不可信。林樂(lè)等[16]對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略制定和會(huì)計(jì)價(jià)值之間的關(guān)系進(jìn)行了考察，研究指出，相比于采取保守策略的企業(yè)而言，采取激進(jìn)戰(zhàn)略的企業(yè)其相關(guān)會(huì)計(jì)信息更不易被識(shí)別，企業(yè)出于會(huì)計(jì)報(bào)表需求很可能采取高風(fēng)險(xiǎn)的融資策略，也會(huì)采取更為隱蔽的盈余管理措施，以規(guī)避相關(guān)信用機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的資質(zhì)審核，從而導(dǎo)致企業(yè)會(huì)計(jì)價(jià)值顯著下降。對(duì)采取激進(jìn)戰(zhàn)略的企業(yè)進(jìn)行投資時(shí)，相關(guān)企業(yè)的真實(shí)回報(bào)率與預(yù)計(jì)水平差距較大，進(jìn)而導(dǎo)致投資者的資金出逃，風(fēng)險(xiǎn)激增。肖土盛等[17]考察了企業(yè)戰(zhàn)略與績(jī)效水平的關(guān)聯(lián)性情況，研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的跨行業(yè)戰(zhàn)略會(huì)出現(xiàn)大量的資本沉積，這些沉積的資本主要源于跨行業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)的機(jī)會(huì)成本浪費(fèi)，從而使得企業(yè)整體收益率大幅下降，引起遠(yuǎn)期的股價(jià)崩盤(pán)。從上述研究來(lái)看，企業(yè)的差異化戰(zhàn)略制定雖然在短期內(nèi)不會(huì)直接引發(fā)股價(jià)崩盤(pán)，但會(huì)從各個(gè)角度引發(fā)企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)的累積會(huì)在遠(yuǎn)期導(dǎo)致股價(jià)崩盤(pán)，因而可以認(rèn)為企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)存在內(nèi)生性聯(lián)系。據(jù)此，本研究提出假設(shè)2。

假設(shè)2：企業(yè)的戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的內(nèi)生性聯(lián)系。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究主要考察2009—2019年我國(guó)滬深A(yù)股上市的非金融類(lèi)企業(yè)。研究數(shù)據(jù)來(lái)源于WIND(萬(wàn)得)數(shù)據(jù)庫(kù)。針對(duì)原始數(shù)據(jù)采取以下方法進(jìn)行基本處理：剔除異常樣本，包括觀測(cè)期內(nèi)出現(xiàn)ST、*ST的企業(yè)；剔除觀測(cè)期內(nèi)數(shù)據(jù)缺失的相關(guān)樣本；針對(duì)樣本中可能存在的右刪失情況，手工剔除了交易周收益低于30的樣本。經(jīng)過(guò)上述處理，最終得到9264個(gè)樣本。針對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理(winsorize)。本研究主要使用Stata 13.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

(二)模型設(shè)定

為了考察企業(yè)戰(zhàn)略差異度和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性，本研究借鑒王禹等[18]的模型設(shè)定。模型的具體設(shè)定為

NCSKEW(DUVOL)=
β0+β1D+β2∑CONTROLS+ε，

(1)

模型(1)中，NCSKEW(DUVOL)代表企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的兩類(lèi)衡量指標(biāo)，D代表企業(yè)戰(zhàn)略的差異化指標(biāo)，CONTROLS代表一系列可能造成影響的控制指標(biāo)，ε代表模型的誤差項(xiàng)。

為了考察企業(yè)戰(zhàn)略差異度和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性關(guān)系，本研究進(jìn)一步分析企業(yè)戰(zhàn)略差異度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)滯后項(xiàng)的影響。根據(jù)預(yù)先的單位根分析結(jié)果，主要分析兩個(gè)滯后項(xiàng)的影響情況為

NCSKEW(DUVOL)=γ0+γ1D-1+
γ2D-2+γ3∑CONTROLS+ε，

(2)

模型(2)中，D-1和D-2分別代表企業(yè)戰(zhàn)略差異度的1階滯后項(xiàng)和2階滯后項(xiàng)，其他變量設(shè)定與模型(1)一致。

(三)變量設(shè)定

1.股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

參考孫健等[19]的研究成果，把負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益波動(dòng)比率(DUVOL)作為股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)。具體計(jì)算方法如下：

第一步，消除經(jīng)濟(jì)周期和市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)個(gè)股的影響。首先設(shè)定個(gè)股每周收益率為Ri,t，并用股市對(duì)應(yīng)期的平均收益率Rm,t逐個(gè)回歸得到殘差值εi,t，該殘差值就是無(wú)法用市場(chǎng)收益(平均收益)進(jìn)行解釋的個(gè)股獨(dú)特收益。

第二步，消除市場(chǎng)收益率與交易行為之間的不同步特征。在模型中進(jìn)一步加入市場(chǎng)收益率前后兩期的收益率，從而避免不同步特征對(duì)個(gè)股計(jì)算造成的誤差，即Wi,t=ln(1+εi,t)，其中Wi,t代表個(gè)股i特定的周收益率。

第三步，基于前兩步所得的周收益率Wi,t，分別計(jì)算負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益波動(dòng)比率(DUVOL)為

(3)

(4)

模型(3)和模型(4)中，NCSKEWi,t代表企業(yè)i在t時(shí)刻的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)，DUVOLi,t代表企業(yè)i在t時(shí)刻的收益波動(dòng)比率。n代表企業(yè)i在一個(gè)交易周期(一般為一年)內(nèi)進(jìn)行上市交易的總周數(shù)，nup和ndown分別代表企業(yè)i在一個(gè)交易周期中周收益率高于該股周平均收益率和低于該股周平均收益率的周數(shù)。兩類(lèi)指標(biāo)的數(shù)值越大，說(shuō)明股價(jià)偏態(tài)情況和收益波動(dòng)率越大，股價(jià)崩盤(pán)的風(fēng)險(xiǎn)也就越大。

2.企業(yè)戰(zhàn)略差異度指標(biāo)

企業(yè)戰(zhàn)略差異度可以從多個(gè)角度進(jìn)行衡量，本研究借鑒生洪宇等[20]的研究成果，采用企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用、R&D總量、資本密集度、固定資產(chǎn)比率和財(cái)務(wù)杠桿水平六個(gè)二級(jí)指標(biāo)，采用主成分分析法合成單個(gè)企業(yè)的戰(zhàn)略制定水平。針對(duì)樣本中所有企業(yè)的戰(zhàn)略制定水平求均值，然后與樣本相減取差值的絕對(duì)值，從而得到各個(gè)企業(yè)的戰(zhàn)略差異度指標(biāo)D。該指標(biāo)越大，代表企業(yè)的戰(zhàn)略水平與行業(yè)平均水平的差異越大。

3.控制變量

基于已有研究的設(shè)定，控制變量為超額換手率(TURN)、年均周收益率(RET)、年均周收益率波動(dòng)率(SIG)、企業(yè)規(guī)模(SIZE)、資產(chǎn)收益率(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)和大股東持股比率(CR)。大股東持股比率(CR)指企業(yè)前十大股東持股比例的加總，根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表手工計(jì)算得到；其他指標(biāo)均可以從WIND(萬(wàn)得)數(shù)據(jù)庫(kù)直接下載得到。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表1為核心變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況。股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的兩類(lèi)指標(biāo)NCSKEW和DUVOL的均值分別為-0.237和-0.194，說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)整體股價(jià)崩盤(pán)的可能性較小。這兩個(gè)數(shù)據(jù)也與類(lèi)似研究中的計(jì)算結(jié)果相一致。企業(yè)戰(zhàn)略差異度的均值為0.497，說(shuō)明我國(guó)上市企業(yè)的戰(zhàn)略設(shè)計(jì)比較類(lèi)似，整體戰(zhàn)略規(guī)劃的差異度不大，但標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.276，說(shuō)明部分企業(yè)的戰(zhàn)略模式差別較大。

表1 核心變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸結(jié)果及分析

對(duì)連續(xù)變量去中心化處理后，將數(shù)據(jù)代入模型(1)，結(jié)果見(jiàn)表2。由表2的回歸結(jié)果可見(jiàn)，企業(yè)戰(zhàn)略差異度(D)對(duì)兩類(lèi)股票崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的回歸系數(shù)均在1%顯著性水平下顯著，表2中的第2列和第4列均為控制相關(guān)變量之后的回歸結(jié)果，對(duì)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)的回歸系數(shù)為0.135，對(duì)收益波動(dòng)比率(DUVOL)的回歸系數(shù)為0.069，相對(duì)于未控制相關(guān)變量的系數(shù)更大，說(shuō)明企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)有顯著聯(lián)系。表2的回歸結(jié)果表明，隨著企業(yè)戰(zhàn)略差異度的提升，企業(yè)的負(fù)收益偏態(tài)情況增加，整體收益率波動(dòng)情況更為頻繁，從而會(huì)加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，這也證實(shí)了本研究的假設(shè)1。

表2 企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果

四、內(nèi)生性關(guān)系分析

基于本研究的理論分析，企業(yè)戰(zhàn)略差異度很可能在短期內(nèi)不會(huì)直接形成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，所以必須對(duì)其進(jìn)行長(zhǎng)期的考察。對(duì)此，本研究進(jìn)一步規(guī)劃了模型(2)的內(nèi)生性分析方法，通過(guò)單位根檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)戰(zhàn)略差異度在滯后1階和滯后2階的情況下均有可能產(chǎn)生數(shù)量影響。對(duì)此，本研究選擇D-1和D-2兩個(gè)指標(biāo)作為內(nèi)生性分析的回歸值。內(nèi)生性影響也有可能源于企業(yè)個(gè)體的固定效應(yīng)，這是因?yàn)槠髽I(yè)制定的戰(zhàn)略會(huì)具有企業(yè)內(nèi)部的某一個(gè)特征，該特征不受其他企業(yè)的影響，且在觀測(cè)期內(nèi)可以假設(shè)不變，所以每一個(gè)額外觀測(cè)的特征值所提供的真實(shí)信息量小于基準(zhǔn)回歸模型所假設(shè)的信息量。由于在上文的基準(zhǔn)回歸中可能會(huì)低估其標(biāo)準(zhǔn)誤差，本研究采用群聚標(biāo)準(zhǔn)誤(clustered standard errors)的方法，根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略制定水平的分位值進(jìn)行群聚，從而基于Peterson聚類(lèi)進(jìn)行穩(wěn)健性建議，以進(jìn)一步克服內(nèi)生性問(wèn)題。分析結(jié)果如表3所示。

由表3可見(jiàn)，基于OLS多元回歸的情況，企業(yè)戰(zhàn)略差異度的兩個(gè)滯后項(xiàng)D-1和D-2對(duì)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)回歸系數(shù)為0.041和0.023，均在1%顯著性水平下顯著；對(duì)收益波動(dòng)比率(DUVOL)的回歸系數(shù)為0.041和0.023，均在1%顯著性水平下顯著。這說(shuō)明企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間存在內(nèi)生性關(guān)系，即企業(yè)戰(zhàn)略差異度會(huì)造成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的不斷累積。Peterson穩(wěn)健性回歸的結(jié)論也說(shuō)明上述結(jié)果是穩(wěn)健的，證實(shí)了本研究的假設(shè)2。

表3 企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性關(guān)系分析結(jié)果

五、研究結(jié)論

本研究基于宏觀視角的企業(yè)戰(zhàn)略差異度展開(kāi)分析，考察了企業(yè)戰(zhàn)略差異度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響，并進(jìn)一步分析了兩者的內(nèi)生性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略差異度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，這是由于企業(yè)戰(zhàn)略差異度能夠顯著增加企業(yè)的負(fù)收益偏態(tài)情況，同時(shí)導(dǎo)致更為頻繁的收益率波動(dòng)，在時(shí)間維度上，企業(yè)戰(zhàn)略差異度會(huì)造成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的不斷累積，從而導(dǎo)致股價(jià)崩盤(pán)。

從企業(yè)實(shí)踐角度來(lái)看，本研究有如下幾點(diǎn)建議：一是企業(yè)應(yīng)該采取更符合行業(yè)認(rèn)知的戰(zhàn)略規(guī)劃，保證管理者與投資者之間的信息對(duì)稱(chēng)，防止戰(zhàn)略差異度過(guò)大引發(fā)的負(fù)收益偏態(tài)現(xiàn)象，從而保證收益率在合理范圍內(nèi)波動(dòng)，保護(hù)投資者利益。二是企業(yè)應(yīng)該更注重戰(zhàn)略信息的披露，保證企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃的長(zhǎng)期性和制度性，盡可能降低戰(zhàn)略差異度的風(fēng)險(xiǎn)累積，緩解戰(zhàn)略轉(zhuǎn)換過(guò)程帶來(lái)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，主動(dòng)引入外部監(jiān)管。例如聘用高水平會(huì)計(jì)師事務(wù)所對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略進(jìn)行審計(jì)，引入獨(dú)立董事進(jìn)行企業(yè)戰(zhàn)略調(diào)查，保證企業(yè)差異化戰(zhàn)略符合投資者認(rèn)知，進(jìn)而防范戰(zhàn)略差異化風(fēng)險(xiǎn)。