股票流動性、投資者情緒與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

李延軍 唐勝芳

摘 要： 股票流動性是穩(wěn)定市場還是會給市場帶來危機(jī)，至今仍有爭議。以2004—2019年滬深A(yù)股非金融類上市公司為樣本，采用多元線性回歸法，從投資者情緒異質(zhì)性視角，研究股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響，并進(jìn)一步考察股票流動性對崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響路徑。研究表明樣本期內(nèi)我國股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，“短期行為理論”和“治理理論”可以解釋這種相關(guān)性：短期機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高或者企業(yè)治理水平較差，股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響都會明顯放大;考慮投資者情緒的影響下，投資者情緒的高漲會加劇流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系，且分組檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)相比悲觀情緒，樂觀投資者情緒對流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系作用更強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：股票流動性;股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn);短期行為理論;治理理論;投資者情緒異質(zhì)性

中圖分類號：F832??????????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號：1674-7356（2021）-03-0018-12

引言

近年來股市頻繁動蕩，尤其在新興市場股價(jià)崩盤事件時(shí)有發(fā)生。2015年上半年僅僅65天內(nèi)上證綜指暴漲56%，然而在2015年6月至2015年8月，爆發(fā)了嚴(yán)重的股市暴跌事件，上證綜合指數(shù)在僅僅16個(gè)交易日內(nèi)累計(jì)下跌1 659.16點(diǎn)，下跌幅度超過30%，總共損失可達(dá)20萬億，占2014年全國GDP的百分之三十（孫國茂，2015）[1]。2015年8月18號到26號是第二輪急跌，上證綜指累計(jì)跌幅達(dá)到21.90%。在股指大漲大跌的情況下，導(dǎo)致2015年下半年發(fā)生數(shù)十次千股跌?，F(xiàn)象，中國股票市場蔓延恐慌情緒。股價(jià)崩盤這種“金融異象”影響了投資者的切身利益，尤其給中小投資者帶來損失，打擊投資者信心，恐慌情緒不斷擴(kuò)散，給金融市場、實(shí)體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定造成巨大威脅。Piotroski and Wong（2011）[2]研究表明相比等發(fā)達(dá)國家，發(fā)展中國家股票市場更容易產(chǎn)生股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

早期學(xué)術(shù)界主要從市場層面探究股價(jià)崩盤的成因，可以概括為“兩個(gè)框架”和“五個(gè)假說”。近年來，國內(nèi)外學(xué)者開始探究個(gè)股層面股價(jià)崩盤的成因，主要聚焦于會計(jì)穩(wěn)健性、信息披露、財(cái)務(wù)重述、審計(jì)師變更、CEO任期及性別和控股股東控制權(quán)等方面?；凇靶畔㈦[匿假說”，學(xué)者認(rèn)為股價(jià)崩盤產(chǎn)生的內(nèi)在機(jī)理是信息不對稱，由于企業(yè)管理層有意隱瞞壞消息，導(dǎo)致企業(yè)的不利消息逐漸積累，最終全部披露，從而引起股價(jià)崩盤現(xiàn)象的出現(xiàn)。同樣，股票流動性作為市場微觀結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵部分，其對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的作用也受到關(guān)注。但是結(jié)論并不一致，部分研究認(rèn)為流動性促進(jìn)了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)（Chang et al.，2017;林永堅(jiān)，2018）[3，4]。還有研究發(fā)現(xiàn)流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，流動性提高會抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Chauhan et al.，2017;熊家財(cái)，2015）[5，6]。因此，股票流動性如何影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)值得我們探討和解決。

此外，投資者情緒能在一定程度上反映出股市的走勢，目前個(gè)人投資者在我國股票市場上占較大比例，個(gè)人投資者的交易主要建立在自身的主觀判斷、市場行為和市場流言上，導(dǎo)致非理性情緒泛濫，容易形成過于樂觀或者過于悲觀的情緒，忽略股票的內(nèi)在價(jià)值，同時(shí)在羊群效應(yīng)的驅(qū)動下，容易催生股價(jià)暴跌現(xiàn)象，所以情緒變化會引起崩盤風(fēng)險(xiǎn)的上升。因此，本文以我國股市樣本數(shù)據(jù)為例，研究股票流動性、投資者情緒與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)三者之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系和作用機(jī)理，對降低中國股市風(fēng)險(xiǎn)和維護(hù)金融市場穩(wěn)定具有一定借鑒意義。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

股市異常（暴漲或暴跌）的前一天，市場流動性會與股票市場正常情況下明顯不同（萬諜等）[7]。流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間有一定的相關(guān)性，兩者表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，流動性提高引起股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)上升（林永堅(jiān)）[4]52。目前，主要有“短期行為理論”和“治理理論”兩種作用機(jī)制解釋流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。首先，“短期行為理論”支持流動性與股價(jià)崩盤的正向關(guān)系，由于交易成本低，越高流動性越能招引短期投資機(jī)構(gòu)，其過度關(guān)注企業(yè)短期績效，越高的流動性越有可能導(dǎo)致短期機(jī)構(gòu)投資者賣出股票，造成股價(jià)下跌壓力，為了避免股價(jià)向下的壓力，管理人員可能會保留不利消息，以夸大短期收益。不良消息隨時(shí)間不斷積累到一定程度會立即全部釋放，引起短期投資者的拋售導(dǎo)致股價(jià)崩盤的產(chǎn)生（Fang，Tian and Tice;Porter）[8-9]。其次，“治理理論”認(rèn)為高流動性有利于加強(qiáng)大股東對公司管理層的監(jiān)控，減少壞消息形成的可能。并且有利于獲得更多信息促進(jìn)知情交易，壞消息在管理層不易被積累，從而降低崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Holden et al.）[10]。但當(dāng)壞消息被公開，股票流動性越大，市場對壞消息的反應(yīng)力度越大，加速投資者退出從而加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。并且較高流動性促進(jìn)大股東退出，大股東的沉重拋售壓力會放大市場對企業(yè)負(fù)面信息的反應(yīng)并導(dǎo)致股價(jià)暴跌（Edmans）[11]。

根據(jù)“短期行為理論”、“治理理論”兩種作用路徑解釋流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。“短期行為理論”表明由于高流動性交易成本低，會誘導(dǎo)短期機(jī)構(gòu)投資者和管理者為了自身利益從事短視行為，加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)?！爸卫砝碚摗闭J(rèn)為較高的股票流動性促進(jìn)大股東對管理層的監(jiān)管，表現(xiàn)為更好地公司治理減少壞消息的產(chǎn)生，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生，但壞消息一旦被釋放，高流動性會加速投資者與大股東的退出，進(jìn)而引起股價(jià)崩盤。現(xiàn)有理論對于流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系持有正反兩面觀點(diǎn)，但股東對股價(jià)信息的積極治理是有限的，所以本文認(rèn)為在我國股票市場上，兩者更可能存在正相關(guān)關(guān)系，并從“短期行為理論”和“治理理論”兩個(gè)方面，分別檢驗(yàn)流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，由此提出假設(shè)H1、H2。

假設(shè)H1：股票流動性水平越高，其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)H2：短期機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高或大股東持股比例越低時(shí)，股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響被明顯放大。

（二）股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)：投資者情緒的影響

投資者情緒會直接作用于股票價(jià)格，造成股價(jià)波動。不同投資者對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)未來收益分布具有不確定性，樂觀情緒的投資者更傾向于購買股票，使股價(jià)高于理論價(jià)位。同時(shí)，情緒會影響投資傾向，投機(jī)行為可以理解為投資者能夠隨時(shí)賣出股票從而其樂意為股票付出較高成本，因?yàn)楣善背鍪劢o樂觀投資者更容易，所以情緒能夠影響投機(jī)行為，并且研究發(fā)現(xiàn)投機(jī)行為會引起股價(jià)被高估（Harrison and Kreps）[12]。因此情緒通過價(jià)值不確定性和投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)這兩個(gè)方面影響股價(jià)，從而可能引起股價(jià)異?，F(xiàn)象。首先，在價(jià)值不確定性較高的公司，不同投資者更有可能持有不同想法而產(chǎn)生分歧，分歧越大，高情緒就越有可能影響股價(jià)，投資者情緒高，購買股票意愿越強(qiáng)，從而使股價(jià)偏離實(shí)際價(jià)值，股價(jià)被高估，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)上升。第二，投資者在進(jìn)行投機(jī)時(shí)，會考慮投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)的存在，投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)主要是指泡沫破滅的風(fēng)險(xiǎn)，在高投資者情緒下，引起股價(jià)高估，形成股價(jià)泡沫，導(dǎo)致投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，從而使得股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)上升。

投資者情緒也作用于股票流動性，非理性行為造成市場流動性增加。尹海員[13]認(rèn)為投資者情緒會使市場上噪音交易者的增多，市場價(jià)格不能夠做出準(zhǔn)確的預(yù)測，促使股票流動性增強(qiáng)。Kissan Joseph et al.[14]的研究同樣表明投資者情緒在促進(jìn)流動性方面發(fā)揮了作用。

因此，較高的股票流動性本身就能夠提高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)，投資者情緒的高漲又進(jìn)一步加大了股票流動性提升的可能性，同時(shí)投資者情緒過于高漲，將引起非理性行為，正是由于這種雙重刺激導(dǎo)致股票市場產(chǎn)生“1+1>2”的效應(yīng)，投資者情緒高漲時(shí)使股價(jià)嚴(yán)重偏離公司的內(nèi)在價(jià)值，不斷推高股價(jià)形成價(jià)格泡沫，而泡沫一旦破滅，股價(jià)迅速下降，導(dǎo)致崩盤風(fēng)險(xiǎn)加大，可見投資者情緒的擴(kuò)散，對流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系起到助推和加速作用（具體作用機(jī)制見圖1），由此可以提出假設(shè)H3。

H3：考慮投資者情緒的影響后，股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響被明顯放大。

（三）股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)：投資者情緒異質(zhì)性的影響

對投資者情緒進(jìn)行劃分，樂觀和悲觀情緒的異質(zhì)性對價(jià)格不確定性和投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響是不一樣的，從而造成對股價(jià)的影響不同（Baker、Wurgler）[15]。相比悲觀情緒，樂觀的投資者情緒更可能導(dǎo)致股價(jià)高估，偏離實(shí)際價(jià)值，形成股價(jià)泡沫，進(jìn)而產(chǎn)生股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。并且，投資者情緒通過投機(jī)活動來影響公司股價(jià)，從而會將投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)考慮進(jìn)去，投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)指泡沫破滅的風(fēng)險(xiǎn)，而泡沫破滅僅存在于股價(jià)高于實(shí)際價(jià)值時(shí)，也就是說投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)僅作用在樂觀投資者情緒和股價(jià)之間的關(guān)系（宋順林、王彥超）[16]。

如圖2a和2b所示，圖2a表示樂觀投資者情緒會使股票價(jià)格高于實(shí)際價(jià)值，而悲觀情緒時(shí)低估股價(jià)。同時(shí)，如果情緒樂觀（悲觀）時(shí)，價(jià)值不確定性越大，股價(jià)被高估（低估）的可能性更大。圖2b表示，投資者樂觀時(shí)，投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)使股價(jià)被高估，而在情緒悲觀時(shí)，投資風(fēng)險(xiǎn)不影響情緒與股價(jià)的關(guān)系，可以說明情緒的異質(zhì)性對股價(jià)產(chǎn)生的作用有所差別。此外，情緒越高漲，市場上存在大量非理性投資者支配市場，市場交易量和頻率大幅增加造成股票流動性提高，傾向于不斷推高股價(jià)，催生股價(jià)泡沫，為股價(jià)暴跌埋下隱患。當(dāng)投資者的情緒悲觀時(shí)，大量投資者拋售股票，使得市場中凈買入量和流動性都得到降低，此時(shí)市場上存在的更多是理性投資者，理性投資者情緒往往不易受到他人的影響，對證券市場的穩(wěn)定起到積極的作用。由此我們可以提出假設(shè)H4：

H4：投資者樂觀情緒對流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的影響明顯放大，而悲觀投資者情緒對流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系沒有顯著影響。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文使用滬深A(yù)股公司為對象，選用2004年1月至2019年12月年連續(xù)16年的年度數(shù)據(jù)為樣本實(shí)證檢驗(yàn)，因需要部分滯后一期的變量，所以實(shí)際使用的數(shù)據(jù)涵蓋2003—2019年，使用較長的時(shí)間跨度使實(shí)證研究更有可靠性。同時(shí)，根據(jù)研究目的，本文依照以下原則對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和處理：（1）因?yàn)榕c其他行業(yè)比較，金融行業(yè)經(jīng)營方式和財(cái)報(bào)特殊，本文刪掉全部金融行業(yè)數(shù)據(jù)。（2）對ST和*ST類的公司樣本進(jìn)行剔除。（3）剔除30周以下年度交易周數(shù)的公司數(shù)據(jù)，確保崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)度量準(zhǔn)確度。（4）對于實(shí)證模型中其他變量數(shù)據(jù)缺少的，進(jìn)行剔除。（5）對本文使用的全部變量進(jìn)行1%和99%分位數(shù)水平上的縮尾處理，樣本數(shù)據(jù)不在1%至99%水平內(nèi)的，以1%和99%分位數(shù)替代，減少極端值對研究結(jié)論的干擾。本文所采用的原始數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫，經(jīng)過上述對數(shù)據(jù)的篩選，最終本文得到3 225個(gè)上市公司共27 773個(gè)有效年度觀察樣本。

（二）變量選擇

1. 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

使用單只股票的周收益率和市場周收益率數(shù)據(jù)計(jì)算經(jīng)市場調(diào)整后的周特質(zhì)收益率，得到代理股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)指標(biāo)：一是股價(jià)收益負(fù)偏態(tài)系數(shù)NCSKEW，二是收益上下波動比率DUVOL（Kim and Zhang，2011;許年行，2013）[17-18]。具體來說，首先，根據(jù)以下模型回歸得到個(gè)股周特質(zhì)收益率Wit：

Ri，t = αi + β1 Rm，t-2 + β2 Rm，t-1 + β3 Rm，t

+ β4 Rm，t+1 + β5 Rm，t+2 + εi，t（1）

式中Ri，t為股票i在第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，Rm，t為A股市場上所有股票在第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率，殘差項(xiàng)εi，t表示股票i在第t周沒被市場收益率解釋部分的收益率。由此可以得到周特質(zhì)收益率為：

Wit = ln （1 + εi，t）（2）

其次，根據(jù)個(gè)股周特質(zhì)收益率數(shù)據(jù)構(gòu)建兩個(gè)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)：

負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）

NCSKEWi，t = -（3）

其中，n為股票i每年交易周數(shù)，NCSKEW值高，代表收益率分布偏左，也就是崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

收益上下波動比率（DUVOL）

DUVOLi，t = log （4）

其中，nu、nd分別為周特有收益率大于和小于年平均收益率的周數(shù)，DUVOL越高，崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高。

2. 股票流動性

流動性是衡量股票市場的重要指標(biāo)，是能夠快速完成交易并且不對市場價(jià)格產(chǎn)生較大變化的一種能力（李延軍等，2019）[19]。本文參照Amihud（2002）[20]的非流動性指標(biāo)（ILLi，t）表示股票流動性的大小。

ILLi，t = （5）

其中，ILLi，t為股票i第t年的非流動性比率，Dit為股票i第t年的交易天數(shù)，ritm為股票i第t年第m日的收益率，Volditm為股票i第t年第m日的交易金額。

令

ILQi，t = -ILLi，t（6）

即可得到股票i第t年的流動性，ILQi，t數(shù)值越大，股票具有越高流動性。

3. 投資者情緒

參考Rhodes-Kropf（2005）[21]的方法進(jìn)行公司層面的投資者情緒度量，公司市場估值水平（托賓Q值）劃分成兩個(gè)方面，即成長性的內(nèi)在價(jià)值和市場錯(cuò)誤定價(jià)，其中公司規(guī)模、杠桿率、盈利能力是企業(yè)內(nèi)在價(jià)值最關(guān)鍵部分，因此使用年度托賓Q值與公司規(guī)模（InSize）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)收益率（Roa）進(jìn)行回歸，回歸模型如下：

Qi，t = β0 + β1InSizei，t + β2 Levi，t + β3 Roai，t + εi，t（7）

由于行業(yè)差異性的存在，對樣本各行業(yè)分年度進(jìn)行回歸，求出股票i第t年的行業(yè)擬合值Qi，tf，然后對殘差Qi，te = Qi，t - Qi，tf進(jìn)行Z標(biāo)準(zhǔn)化，得到投資者情緒指標(biāo)Senti。

4. 其他控制變量

本文選取加入的其他控制變量具體見表1。

（三）模型構(gòu)建

根據(jù)上文中的理論分析和假設(shè)，參考沈冰、陳錫娟（2019）[22]的實(shí)證研究方法，構(gòu)建如下兩個(gè)實(shí)證模型，來驗(yàn)證流動性、投資者情緒與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的內(nèi)在邏輯和作用機(jī)理。

Crashi，t+1 = α + β1 * Liqt + βn Controli，tn

+ Year + Industry + εi，t（8）

Crashi，t+1 = α+ β1*Liqt + β2*Sentit + β3*Liq*Sentit

+ βn Controli，tn + Year + Industry + εi，t（9）

其中Crash為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，包含NCSKEW、DUVOL，Liq為個(gè)股流動性，Control為表1中的其他控制變量，Year和Industry分別是年度和行業(yè)虛擬變量，α為常數(shù)項(xiàng)，β為待估參數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，運(yùn)用的計(jì)量方法為多元線性回歸。

三、實(shí)證結(jié)果和分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

首先對各變量篩選后的27 773個(gè)年度公司數(shù)據(jù)進(jìn)行整體的描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，兩個(gè)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEW、DUVOL均值是-0.363和-0.263，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.717和0.483，與熊家財(cái)[6]71的數(shù)據(jù)結(jié)果相差不大，標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明我國A股市場不同公司承受的崩盤風(fēng)險(xiǎn)水平差別較大。解釋變量股票流動性（Liq）均值是-0.140，標(biāo)準(zhǔn)差為0.256，由于樣本區(qū)間的不一致，導(dǎo)致與林永堅(jiān)[4]51等人的數(shù)據(jù)相比稍有增大，但在正常范圍內(nèi)。公司層面投資者情緒（Senti）中位數(shù)為負(fù)值，代表我國A股市場上投資者情緒低迷期相比高漲期要長，總體數(shù)據(jù)分布合理，與沈冰、陳錫娟[22]的數(shù)據(jù)相差不大。

（二）相關(guān)分析

對兩個(gè)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量按流動性均值分成高低兩組，分組對均值進(jìn)行t檢驗(yàn)，中位數(shù)卡方檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示，在高流動性組，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEW、DUVOL的均值分別為-0.346、-0.258，中位數(shù)分別為-0.322、-0.265，在低流動性組NCSKEW、DUVOL的均值分別為-0.396、-0.272，中位數(shù)為-0.366、-0.274，高流動性組的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)均值和中位數(shù)均大于低流動性組，且均值都在1%的水平上顯著，NCSKEW的中位數(shù)顯著大于低流動性組，DUVOL中位數(shù)沒有顯著關(guān)系，初步判定沒有其他變量的影響，流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)為正相關(guān)關(guān)系，證明假設(shè)H1。

流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果如表4所示。其中模型（1）和模型（3）是不考慮其他因素的影響下同時(shí)加入年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸，模型（2）和模型（4）是同時(shí)加入其他控制變量、年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)，驗(yàn)證流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)間的相關(guān)性。

表4顯示在不考慮其他因素影響，僅對年度和行業(yè)效應(yīng)進(jìn)行控制，流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量NCSKEW、DUVOL的系數(shù)為0.137和0.081，且在1%的水平上顯著;考慮其他控制變量的影響后，股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEW、DUVOL系數(shù)分別為0.093、0.054為正，且在1%的水平上顯著。綜上所述，驗(yàn)證了假設(shè)H1，即股票流動性水平越高，其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

（三）股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響

1. 基于“短期行為理論”的驗(yàn)證

基于假設(shè)H1，我們認(rèn)為股票流動性能夠促進(jìn)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生，流動性水平越高，崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，進(jìn)而本文基于“短期行為理論”分析流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

“短期行為理論”表明高流動性會誘導(dǎo)短期投資者和管理者為了自身利益從事短視行為，加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。參考林永堅(jiān)[4]55的劃分方法，現(xiàn)根據(jù)短期機(jī)構(gòu)投資者持股比例行業(yè)年度平均水平高低進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)，表5為分組后實(shí)證結(jié)果。列（1） （2）為高短期機(jī)構(gòu)投資者比例組，發(fā)現(xiàn)流動性對應(yīng)的崩盤指標(biāo)NCSKEW、DUVOL系數(shù)分別為0.123、0.085，正相關(guān)關(guān)系十分顯著，并且相比表4中Liq系數(shù)明顯提高，可以表明企業(yè)短期投資機(jī)構(gòu)比例高的情況下，流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)系放大;而在企業(yè)短期機(jī)構(gòu)比例低的情況下，列（3） （4）中Liq的系數(shù)相比表4中Liq系數(shù)縮小，短期機(jī)構(gòu)持股比例高組的流動性促進(jìn)作用強(qiáng)于比例低組，由此可以表明，短期機(jī)構(gòu)投資者比例無論高還是低，流動性提高均會加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，但相比而言，短期機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響越大。

2. 基于“治理理論”的驗(yàn)證

表6給出基于“治理理論”下大股東持股比例（本文選取的是第一大股東持股比例）年度行業(yè)均值將全樣本分為大股東持股比例高、低兩組分別進(jìn)行檢驗(yàn)的回歸分析結(jié)果。列（1） （2）為大股東持股比例較高組，可以看出，流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)不具有明顯的相關(guān)關(guān)系，而列（3） （4）在大股東持股比例較低組，流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)指標(biāo)NCSKEW、DUVOL系數(shù)為0.106、0.062，在1%的水平上具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，且相比表4中流動性系數(shù)得到顯著提高，可以表明企業(yè)“治理水平”較差時(shí)，流動性會對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生更強(qiáng)的正向關(guān)系，驗(yàn)證假設(shè)H2。

（四）股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響——投資者情緒的調(diào)節(jié)效應(yīng)

表7給出加入投資者情緒變量Senti以及Liq*Senti的交互項(xiàng)后變量的回歸分析結(jié)果，檢驗(yàn)投資者情緒對流動性與股價(jià)崩盤產(chǎn)生的調(diào)節(jié)效應(yīng)。列（1） （2）是考慮投資者情緒同時(shí)加入其他控制變量、年度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)進(jìn)行回歸。由表7可以看出，情緒與崩盤風(fēng)險(xiǎn)回歸系數(shù)是0.049和0.035，顯著為正，表明投資者情緒變動一個(gè)單位，相應(yīng)的崩盤風(fēng)險(xiǎn)NCSKEW和DUVOL分別變動0.049和0.035個(gè)單位，情緒的提高會促進(jìn)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生。在沒有加入投資者情緒變量時(shí)，流動性對應(yīng)的NCSKEW、DUVOL系數(shù)分別為0.093、0.054，與表4相比較，在加入投資者情緒和交互項(xiàng)后，列（1） （2）對應(yīng)的Liq系數(shù)為0.108和0.064，變量Liq的系數(shù)值明顯增大，可見，考慮了投資者情緒的影響后，股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)系更加明顯，投資者情緒能夠加劇流動性對崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，驗(yàn)證了其調(diào)節(jié)效應(yīng)，證明了假設(shè)H3。

（五）股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響——投資者情緒異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

通過完成假設(shè)H3的驗(yàn)證，可以表明投資者情緒水平越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，投資者情緒能夠起到推波助瀾的效果，那么將投資者情緒按年度均值劃分為樂觀投資者情緒與悲觀投資者情緒，兩種不同情緒對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)有怎樣不同的影響？由前面的理論分析，我們可以知道投資者情緒的異質(zhì)性通過對價(jià)值不確定性和投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)這兩條途徑影響股價(jià)，進(jìn)而對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)造成不同影響，由此我們探究投資者情緒異質(zhì)性對股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。 通過按照每年個(gè)股投資者情緒的均值進(jìn)行分組，大于年度均值的劃分為樂觀情緒組，小于年度均值的劃分為悲觀情緒組，然后對模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

表8給出檢驗(yàn)投資者情緒異質(zhì)性下流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的回歸結(jié)果。列（1） （2）為樂觀情緒組，在樂觀投資者情緒下，流動性與NCSKEW、DUVOL的系數(shù)分別為0.165、0.089，具有明顯的正相關(guān)關(guān)系，并且相比表4中Liq系數(shù)顯著加大，相比表7中總體的投資者情緒而言，Liq的系數(shù)也得到了明顯提高，表明在樂觀投資者情緒的刺激下，流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向作用得到明顯加強(qiáng)，驗(yàn)證了投資者情緒在股票流動性對崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響中起到顯著調(diào)節(jié)作用;而列（3） （4）的悲觀情緒組結(jié)果顯示，在悲觀情緒影響下，股票流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)沒有顯著的相關(guān)性，完成對假設(shè)H4的驗(yàn)證，即投資者樂觀情緒使流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響明顯放大，加速股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，而悲觀投資者情緒對流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系沒有顯著影響。

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了文章結(jié)論的可信性，本節(jié)還考察了反映投資者情緒的其余代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，通過使用市場層面的投資者情緒（SentiA）重構(gòu)情緒指標(biāo)。

首先采用六個(gè)情緒代理指標(biāo)（見表9），其中五個(gè)客觀指標(biāo)和一個(gè)主觀指標(biāo)，由于各個(gè)情緒指標(biāo)在反映投資者情緒時(shí)存在時(shí)間效應(yīng)，因此將他們滯后一期的變量DCEF-1、IPOR-1、IPON-1、NIA-1、TURN-1、CCI-1同時(shí)加入情緒指標(biāo)體系，使用12個(gè)代理變量綜合構(gòu)建我國股市上的情緒，具體指標(biāo)的選取及特性如表9。選取2003年2月到2019年12月的月度數(shù)據(jù)更好地對我國股票市場的投資者情緒進(jìn)行度量。

為解決指標(biāo)單位不同的問題，首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行Z標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后通過主成分分析構(gòu)建由12個(gè)代理情緒指標(biāo)組成的投資者情緒。按照累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%的準(zhǔn)則提取主成分，得到一個(gè)反映投資者情緒的綜合指標(biāo)，本文前5個(gè)主成分可以達(dá)到89.169%，大于85%，因此采用1到5主成分構(gòu)建包含12個(gè)代理變量的初級綜合情緒指標(biāo)IS。

根據(jù)權(quán)重計(jì)算公式ai = ，（ai為前五個(gè)主成分的權(quán)重，TTZi、TTZj為第i或第j主成分的特征值）構(gòu)建初級綜合情緒指標(biāo)IS：

IS = 0.128DCEF + 0.232IPOR + 0.203IPON

+ 0.233NIA + 0.096TURN + 0.094CCI

+ 0.124DCEF-1 + 0.161IPOR-1 + 0.173IPON-1

+0.227NIA-1 + 0.110TURN-1 + 0.206CCI-1（10）

將IS與12個(gè)當(dāng)期與滯后一期的指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)較高的指標(biāo)作為投資者情緒構(gòu)建的源指標(biāo)，相關(guān)性分析結(jié)果見表10。

由表10的相關(guān)性分析結(jié)果，挑選出當(dāng)月DCEF、當(dāng)月IPOR、當(dāng)月IPON、當(dāng)月NIA、上月CCI-1與綜合情緒指標(biāo)相關(guān)性較大，選用這五個(gè)指標(biāo)構(gòu)建我國股票市場的投資者情緒SentiA。對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和主成分分析，結(jié)果顯示前3個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率就達(dá)到85.9%，

同上方法，根據(jù)權(quán)重計(jì)算公式ai = ，（ai為前五個(gè)主成分的權(quán)重，TTZi、TTZj為第i或第j主成分的特征值）構(gòu)建我國股票市場綜合情緒指標(biāo)SentiA：

SentiA= 0.226DCEF + 0.342IPOR + 0.367IPON

+ 0.342NIA+0.179CCI-1（11）

為了度量年度市場水平的投資者情緒，借鑒李昊洋（2017）[23]的方法，將每年各月份的平均情緒作為當(dāng)年的投資者情緒。

采用市場層面投資者情緒進(jìn)行回歸（見表11），分析后依然可以得出以下結(jié)論：考慮了投資者情緒的影響后，股票流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生更明顯的影響，兩者正向關(guān)系明顯放大。

五、結(jié)論及建議

股票流動性作為微觀市場結(jié)構(gòu)中的熱點(diǎn)研究對象，是股票市場的靈魂，投資者情緒是投資者的非理性偏差，股價(jià)崩盤是股票市場的異常表現(xiàn)，在現(xiàn)有相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，將三者聯(lián)系起來探究其內(nèi)在邏輯關(guān)系和作用機(jī)理，具有十分重要的意義。本文使用滬深A(yù)股非金融類上市公司為對象，選用2004—2019年連續(xù)16年的3 225個(gè)上市公司共27 773個(gè)有效年度數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，使用多元回歸分析法檢驗(yàn)流動性與崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系以及投資者情緒對于兩者關(guān)系的作用，實(shí)證結(jié)果表明流動性水平越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，即流動性會促進(jìn)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生，流動性的增加不僅沒有起到穩(wěn)定市場的作用，反而加大股價(jià)崩盤發(fā)生的可能。并且從“短期行為理論”“治理理論”兩種作用路徑解釋流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)短期機(jī)構(gòu)投資者持股比例高、治理水平較差時(shí)，流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)系明顯得到提升。投資者情緒對流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系能夠起到刺激作用，此外對投資者情緒異質(zhì)性進(jìn)行探究，發(fā)現(xiàn)樂觀情緒明顯放大了流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，加速崩盤現(xiàn)象的產(chǎn)生，而悲觀投資者情緒沒有顯著作用。

基于上述研究結(jié)論，分別從監(jiān)管者、上市公司和投資者三個(gè)角度提出以下幾點(diǎn)建議：

監(jiān)管者角度。市場監(jiān)管者應(yīng)實(shí)時(shí)關(guān)注并監(jiān)測股票流動性，在權(quán)衡股票收益和成本的基礎(chǔ)上使股票流動性保持在最佳水平;監(jiān)管者要密切關(guān)注投資者心理變化，做好投資者情緒的監(jiān)管與引導(dǎo)，當(dāng)投資者情緒過于樂觀時(shí)加以警惕，股市越繁榮可能隱藏的風(fēng)險(xiǎn)就越大，維持投資者情緒的穩(wěn)定，避免出現(xiàn)過于樂觀的投機(jī)氛圍，可以根據(jù)投資者情緒指數(shù)構(gòu)建股價(jià)崩盤預(yù)警系統(tǒng)，看清市場的變化提前發(fā)現(xiàn)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)給投資者一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)提示，告誡投資者謹(jǐn)慎投資，減少情緒波動對市場帶來的沖擊，緩解“暴跌暴漲”帶來的負(fù)面影響。

上市公司角度。企業(yè)要加強(qiáng)公司治理，提高自身質(zhì)量，從而減少不良消息產(chǎn)生造成崩盤。一方面，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)公司內(nèi)部治理，建立健全內(nèi)部監(jiān)管體系，設(shè)置內(nèi)部舉報(bào)機(jī)制，加大懲治力度增加管理層責(zé)任意識，確保其履行職責(zé)，合理的公司治理有利于管理層更少的產(chǎn)生和隱瞞不良消息;另一方面，上市公司管理者應(yīng)清楚認(rèn)識到隱瞞公司壞消息并不能從根本上解決問題，應(yīng)注重長期利潤，提高企業(yè)自身質(zhì)量，從根源上減少壞消息的產(chǎn)生，降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

投資者角度。首先對于投資者本身要提高自身專業(yè)素養(yǎng)，能夠掌握上市公司的基本信息，樹立正確的投資理念，在投資過程中，能夠清楚認(rèn)識到“股市有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎”;第二，加強(qiáng)信息搜集和判斷能力，由于投資者和企業(yè)管理層信息不對稱的存在，這需要投資者提高分析和信息甄別能力，對企業(yè)披露的財(cái)務(wù)報(bào)表能夠進(jìn)行有效判斷。最后，學(xué)會控制自身情緒，市場情緒高漲時(shí)，投資者自身保持理性頭腦，減少跟風(fēng)行為，謹(jǐn)慎投資，避免過度樂觀情緒助推流動性對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，在市場情緒低落時(shí)，加強(qiáng)投資信心，不要恐慌，及時(shí)抓住投資機(jī)會，維護(hù)我國金融市場健康穩(wěn)定發(fā)展。

[參考文獻(xiàn)]

[1]? 孫國茂. 中國股市的明斯基時(shí)刻（代后記）[G]. 濟(jì)南大學(xué)金融研究院專題資料匯編. 煙臺：山東省上市公司市值管理評價(jià)報(bào)告，2015：194-198.

[2]? Piotroski J，Wong T J. Capitalizing China： Institutions and Information Environment of Chinese Listed Firms[J]. NBER Chapters，2011（47）：201-242.

[3]? Chang，X.，Chen，Y.，& Zolotoy，L. Stock Liquidity and Stock Price Crash Risk[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2017，52（4），1605-1637.

[4]? 林永堅(jiān)，曹國華，沈華玉. 股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)：公司治理和短期行為視角[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版）.2018（2）： 47-65.

[5]? Chauhan Y，Kumar S，Pathak R. Stock Liquidity and Stock Prices Crash-risk： Evidence from India[J]. North American Journal of Economics and Finance，2017（41）：70-81.

[6]? 熊家財(cái). 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、股票流動性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2015，37（1）：67-77.

[7]? 萬諜，王軍波，楊曉光. 中國股市暴漲暴跌前有跡象嗎[J]. 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2016，31（5）：643-656

[8]? Fang，V. W.;X. Tian;and S. Tice. Does Stock Liquidity Enhance or Impede Firm Innovations？[J]. Journal of Finance，2014（69）： 2085–2125.

[9]? Porter M E. Capital Disadvantage： America's Failing Capital Investment System[J]. Harvard Business Review，1992，70（5）：65-82.

[10]? Holden，C. W.，S. Jacobsen，and A. Subrahmanyam. The Empirical Analysis of Liquidity[J].Foundations and Trends in Finance，2014（8）： 263-365.

[11]? Edmans，A. Blockholder Trading，Market Efficiency，and Managerial Myopia[J]. Journal of Finance，2009（64）： 2481-2513.

[12]? Harrison J M，Kreps D M. Speculative investor behavior in a stock market with heterogeneous expectations[J]. The Quarterly Journal of Economics，1978，92（2）：323-336.

[13]? 尹海員. 投資者情緒對股票流動性影響效應(yīng)與機(jī)理研究[J]. 廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2017（4）：102-113.

[14]? Joseph K，Wintoki M B，Zhang Z. Forecasting abnormal stock returns and trading volume using investor sentiment： Evidence from online search[J]. International Journal of Forecasting，2011，27（4）： 1116-1127.

[15]? Baker M，Wurgler J. Investor sentiment in the stock market[J]. The Journal of Economic Perspectives，2007，21（ 2） ：129-151.

[16]? 宋順林，王彥超. 投資者情緒如何影響股票定價(jià)？——基于IPO公司的實(shí)證研究[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2016，19（5）：41-55.

[17]? Kim J B，Li Y，Zhang L. Corporate Tax Avoidance and Stock Price Crash Risk： Firm-level Analysis[J]. Journal of Financial Economics，2011，100（3）： 639-662.

[18]? 許年行，于上堯，伊志宏. 機(jī)構(gòu)投資者羊群行為與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J]. 管理世界，2013（7）： 31-43

[19]? 李延軍，劉華堂，葛林潔. 股票流動性對我國股市效率影響的實(shí)證分析[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2019（6）：168-172.

[20]? Amihud Y. Illiquidity and stock returns： Cross-section and time-series effects[J]. Journal of Financial Markets，2002，5（1） ：31-56.

[21]? Rhodes-Kropf，M.，Robinson，D.，Viswanathan，S..Valuation Waves and Merger Activity： The Empirical Evidence[J]. Journal of Financial Economics，2005，77（3）：561-603.

[22]? 沈冰，陳錫娟. 股權(quán)質(zhì)押、投資者情緒與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J]. 財(cái)經(jīng)問題研究，2019（9）：72-79.

[23]? 李昊洋，程小可，鄭立東. 投資者情緒對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響研究[J]. 軟科學(xué)，2017（7）：98-102.

Stock Liquidity， Investor Sentiment and Stock Price Crash Risk

LI Yanjun， TANG Shengfang

（School of Economics and Management， Hebei University of Technology， Tianjin 300401， China）

Abstract： It is still controversial whether stock liquidity is able to stabilize the market or bring crisis to the market. Based on the sample of A-share non-financial listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2004 to 2019， the paper studies the impact of stock liquidity on the risk of stock price crash from the perspective of investor sentiment heterogeneity and further investigates the impact of stock liquidity on the risk of crash path by the multiple linear regression method. It shows that there is a significant positive correlation between stock liquidity and the risk of stock price crash in the sample period. The correlation can be explained by "short-termism theory" and "governance theory"： short-term institutional investors hold a high proportion of shares or poor corporate governance， and the impact of stock liquidity on the risk of stock price collapse will be significantly magnified. Considering the influence of investor sentiment， the upsurge of investor sentiment will aggravate the positive correlation between liquidity and the risk of stock price collapse， and the group test finds that optimistic investor sentiment plays a stronger role in the relationship between liquidity and the risk of stock price collapse than pessimism.

Key words： stock liquidity; stock price crash risk; short-termism theory;governance theory; investor's sentiment heterogeneity