融資融券制度、投資者情緒與股票市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

鄧學(xué)斌，胡 凡

一、引 言

2019年十九屆四中全會(huì)提出要加強(qiáng)資本市場(chǎng)基礎(chǔ)制度建設(shè)，有效防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)。2020年十九屆五中全會(huì)提出“十四五”規(guī)劃綱要，提出維護(hù)金融安全，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線。我國(guó)推出的資本市場(chǎng)交易制度，融資融券制度正式結(jié)束我國(guó)股票市場(chǎng)的“單邊市”特征。通過引入賣空機(jī)制，市場(chǎng)上樂觀和悲觀的情緒和觀點(diǎn)都能得到自由表達(dá)，從而達(dá)到減少股票錯(cuò)誤定價(jià)、維護(hù)資本市場(chǎng)穩(wěn)定的作用。然而近年來，從市場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行情況來看，我國(guó)股票市場(chǎng)暴漲暴跌的現(xiàn)象依然屢見不鮮。本文實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，融資融券制度推出后，股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)平均上升了6%。探究背后的微觀機(jī)制，本文認(rèn)為我國(guó)目前融資融券交易中，融資交易的杠桿機(jī)制占據(jù)了主導(dǎo)地位，融資交易的賣空機(jī)制并未充分發(fā)揮作用。融資杠桿交易放大了投資者的風(fēng)險(xiǎn)和收益。在股價(jià)持續(xù)上升時(shí)，融資交易的杠桿效應(yīng)刺激股價(jià)進(jìn)一步上漲；而在股票持續(xù)下跌時(shí)，融資的去杠桿效應(yīng)導(dǎo)致股價(jià)進(jìn)一步下跌，從而放大了投資者情緒，導(dǎo)致股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。

本文以融資融券標(biāo)的五次大規(guī)模調(diào)整事件作為自然實(shí)驗(yàn)，來研究融資融券是否會(huì)對(duì)股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)造成顯著影響。相對(duì)于未納入融資融券標(biāo)的的股票，納入融資融券標(biāo)的的股票可能具備某些獨(dú)特特征，例如高市值、高流動(dòng)和低波動(dòng)。為了盡可能控制處理組和控制組在融資融券標(biāo)的調(diào)整前的特征差異，本文以當(dāng)前納入融資融券標(biāo)的的股票作為處理組，以當(dāng)前未納入融資融券標(biāo)的，但在下次納入融資融券標(biāo)的的股票作為控制組，使用雙重差分模型研究融資融券對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。對(duì)于所有融資融券標(biāo)的股票，融資融券業(yè)務(wù)的開啟和擴(kuò)容事件具有外生性。參照Montgomery and Singh和Albuquerque et al.，本文使用CAPM模型估計(jì)的Beta系數(shù)來度量股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)相對(duì)于非融資融券股票，股票納入融資融券標(biāo)的后Beta系數(shù)上升了約0.07，約占樣本股票Beta系數(shù)均值的6%，不論是在統(tǒng)計(jì)意義還是經(jīng)濟(jì)意義上都顯著。

此外，本文進(jìn)一步探究融資融券制度影響股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的微觀機(jī)制。融資融券制度引入了杠桿機(jī)制和賣空機(jī)制，杠桿機(jī)制放大了投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益的感知，從而放大了投資者情緒對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。而賣空機(jī)制允許投資者對(duì)股票進(jìn)行雙向交易（買入或賣空），給予了投資者表達(dá)情緒和觀點(diǎn)的權(quán)利，避免投資者情緒過于極端，所以賣空機(jī)制減弱了投資者情緒對(duì)股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文同樣使用雙重差分模型來估計(jì)融資融券對(duì)投資者情緒的影響。實(shí)證結(jié)果顯示交乘項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，意味著相對(duì)于非融資融券標(biāo)的股票，納入融資融券的股票放大了投資者情緒，從而加劇了股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證證據(jù)表明我國(guó)推出的融資融券制度在實(shí)施過程中，杠桿機(jī)制發(fā)揮著主導(dǎo)作用，而賣空機(jī)制的作用并未得到充分的發(fā)揮。

本文的處理組和控制組都最終是融資融券標(biāo)的名單的股票，它們只存在納入時(shí)間上的差異。但不同批次納入融資融券標(biāo)的的股票也可能存在不同的特征，例如越早納入融資融券標(biāo)的股票的市值更高和流動(dòng)性更強(qiáng)。為了進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文對(duì)原處理組和控制組進(jìn)行傾向得分匹配（PSM），進(jìn)一步控制股票其他特征可能對(duì)本文實(shí)證結(jié)果的干擾。緊接著本文以一對(duì)一精確匹配后的PSM樣本進(jìn)行雙重差分模型回歸，回歸結(jié)果與本文的實(shí)證發(fā)現(xiàn)保持一致。

實(shí)證證據(jù)表明融資融券制度通過放大投資者情緒，進(jìn)而影響股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但仍可能存在其他解釋。當(dāng)股票納入融資融券標(biāo)的后，公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)出現(xiàn)大幅變化，或者經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)波動(dòng)加大，公司基本面的變化也會(huì)導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。本文使用了公司的每股收益、每股收益波動(dòng)和每股收益的變異系數(shù)來衡量公司的業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)，檢驗(yàn)股票在納入融資融券標(biāo)的后基本面因素是否發(fā)生了顯著變化，從而導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化。實(shí)證結(jié)果顯示，相對(duì)于非融資融券標(biāo)的股票，股票納入融資融券標(biāo)的后公司的業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)并未發(fā)生顯著變化。因此本文的實(shí)證結(jié)果與公司業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)的變化無關(guān)。

本文的貢獻(xiàn)在于：第一，拓展了關(guān)于融資融券的研究。以往文獻(xiàn)研究融資融券對(duì)股票市場(chǎng)的影響時(shí)，往往以賣空限制作為其背后的微觀解釋機(jī)制，而忽視了杠桿機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)的影響。本文的實(shí)證結(jié)果表明目前我國(guó)融資融券的杠桿機(jī)制發(fā)揮著主導(dǎo)作用，賣空機(jī)制的作用未得到充分發(fā)揮。第二，拓展了投資者情緒的研究。以往文獻(xiàn)主要研究了投資者情緒是如何產(chǎn)生、投資者情緒的度量方式以及投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)的直接影響。本文研究發(fā)現(xiàn)杠桿機(jī)制對(duì)投資者情緒具有放大作用，從而加劇了股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。第三，本文為資本市場(chǎng)交易制度影響資本市場(chǎng)穩(wěn)定的研究提供了新的證據(jù)。本文的研究表明資本市場(chǎng)交易制度能夠?qū)Y本市場(chǎng)穩(wěn)定產(chǎn)生影響，通過完善資本市場(chǎng)交易制度，能夠降低我國(guó)股票市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

本文的研究具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)特別是防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，是金融工作的根本性任務(wù)。自十九大習(xí)近平總書記提出“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”以來，中央政府在多個(gè)場(chǎng)合反復(fù)強(qiáng)調(diào)防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要性。2017年至2020年連續(xù)四年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議均指出需要守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線。2019年十九屆四中全會(huì)提出要加強(qiáng)資本市場(chǎng)基礎(chǔ)制度建設(shè)，有效防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)。2020年十九屆五中全會(huì)提出“十四五”規(guī)劃綱要，提出維護(hù)金融安全，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線。所以，如何通過完善我國(guó)資本市場(chǎng)的基礎(chǔ)交易制度，進(jìn)而有效防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展至關(guān)重要。本文的研究表明當(dāng)前我國(guó)融資融券交易中，融資交易的杠桿機(jī)制占據(jù)主導(dǎo)地位，融券交易的賣空機(jī)制并未充分發(fā)揮作用。監(jiān)管主體應(yīng)該降低融資融券杠桿交易和賣空交易的不對(duì)稱性，維護(hù)市場(chǎng)穩(wěn)定，降低股票市場(chǎng)暴漲暴跌風(fēng)險(xiǎn)。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說

部分學(xué)者認(rèn)為融資融券制度有利于資本市場(chǎng)穩(wěn)定。李志生等發(fā)現(xiàn)融資融券制度推出后，股票的價(jià)格波動(dòng)率和振幅顯著下降。同時(shí)，融資融券交易顯著降低了股票價(jià)格的跳躍風(fēng)險(xiǎn)。原因在于賣空交易有利于提高市場(chǎng)信息效率和價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力。陳海強(qiáng)和范云菲通過對(duì)比真實(shí)波動(dòng)率與構(gòu)造的反事實(shí)波動(dòng)率路徑，發(fā)現(xiàn)融資融券制度的推出有效地降低了融資融券標(biāo)的個(gè)股波動(dòng)率。肖浩和孔愛國(guó)發(fā)現(xiàn)融資融券制度降低了公司盈余操縱和投資者信息不對(duì)稱程度，從而降低了標(biāo)的證券股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。但融資融券對(duì)公司盈余操縱的影響只有在業(yè)務(wù)開通時(shí)存在瞬間效應(yīng)而不存在持續(xù)效應(yīng)，表明賣空機(jī)制并未充分發(fā)揮外部治理作用。

也有部分學(xué)者持不同意見，認(rèn)為目前的融資融券制度不利于資本市場(chǎng)穩(wěn)定。褚劍和方軍雄發(fā)現(xiàn)融資融券制度加大了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)槿谫Y融券標(biāo)的本身股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較小，導(dǎo)致賣空機(jī)制很難發(fā)揮作用，此外融資機(jī)制為投資者提供了跑風(fēng)追漲的渠道。許紅偉和陳欣發(fā)現(xiàn)融資融券制度試點(diǎn)一年后對(duì)定價(jià)效率的改善較弱，同時(shí)只起到“單向緩沖器”的作用，融資融券制度能夠顯著減少股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)，但對(duì)抑制暴漲卻幾乎沒有影響。李鋒森認(rèn)為我國(guó)融資融券制度既沒有助推牛市上漲，也沒有加劇熊市下跌，它對(duì)股市周期性的影響是中性的。與以往研究不同，本文從投資者情緒角度出發(fā)，研究融資融券制度對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文發(fā)現(xiàn)當(dāng)前我國(guó)推出的融資融券制度放大了投資者情緒，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。

本文與投資者情緒的研究有關(guān)。以往的文獻(xiàn)集中研究了兩類關(guān)于投資者情緒的問題，第一類是投資者情緒指標(biāo)的選取和構(gòu)建，第二類是投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)的影響。已有文獻(xiàn)中，主要有三種構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)的方式，第一種是通過問卷或訪談等市場(chǎng)調(diào)查方式，獲得投資者對(duì)于未來股價(jià)走勢(shì)的看法，以此來度量投資者情緒。例如，美國(guó)個(gè)體投資者協(xié)會(huì)（American Association of Individual Investors）指數(shù)經(jīng)常被用于度量美國(guó)股票市場(chǎng)投資者情緒。在我國(guó)，諸如央視看盤指數(shù)、好淡指數(shù)和華鼎多空民意調(diào)查等也可用于構(gòu)建我國(guó)股票市場(chǎng)投資者情緒指標(biāo)。第二種是通過經(jīng)濟(jì)或金融指標(biāo)來衡量投資者情緒。例如，IPO首日平均收益率、股票換手率、封閉式基金折價(jià)率、股票賬戶開戶數(shù)和新股發(fā)行數(shù)等。第三種是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（社交媒體或網(wǎng)絡(luò)論壇等）進(jìn)行文本挖掘，提取和構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。

大量研究表明投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)價(jià)格具有預(yù)測(cè)作用。Brown and Cliff選取美國(guó)股票市場(chǎng)1963—2000年的樣本數(shù)據(jù)，利用直接調(diào)查方式構(gòu)建了投資者情緒指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)價(jià)格具有顯著的正向影響。Baker and Wurgler利用股利溢價(jià)和IPO溢價(jià)等6個(gè)變量構(gòu)建了綜合投資者情緒指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)了類似的證據(jù)。文鳳華等構(gòu)建了GARCH模型和RV-AR模型，發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)上正面投資者情緒和向上變動(dòng)的投資者情緒對(duì)股價(jià)具有正向預(yù)測(cè)作用，但負(fù)面投資者情緒和向下變動(dòng)的投資者情緒對(duì)股價(jià)的影響不大。此外，投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)波動(dòng)也存在顯著影響。Brown同時(shí)利用封閉式基金折價(jià)構(gòu)造的投資者情緒指標(biāo)和直接調(diào)查構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)，研究投資者情緒對(duì)封閉式基金收益波動(dòng)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)情緒均值的偏離對(duì)收益波動(dòng)有著正向且顯著的影響。Lee et al.構(gòu)建了ARCH-in-mean模型，在股票市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)了類似的證據(jù)。這意味著過度悲觀或過度樂觀的投資者情緒會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)加劇。與以往文獻(xiàn)直接研究投資者情緒對(duì)股票市場(chǎng)的影響不同，本文研究投資者情緒在賣空機(jī)制與杠桿機(jī)制對(duì)股票市場(chǎng)影響中的作用。

本文與杠桿機(jī)制研究相關(guān)。大量研究表明杠桿交易與股票市場(chǎng)波動(dòng)率呈正向關(guān)系。Galbraith認(rèn)為信用交易是美國(guó)1929年金融危機(jī)的根源，信用交易引起了20世紀(jì)20年代末股票價(jià)格的瘋狂上漲，同時(shí)造成1929年股票市場(chǎng)的大崩盤。Fortune檢驗(yàn)了1975—2001年美國(guó)股票市場(chǎng)最低保證金要求變化與股票指數(shù)波動(dòng)率的關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)美聯(lián)儲(chǔ)的最低保證金要求變化對(duì)納斯達(dá)克指數(shù)的波動(dòng)率有顯著的影響。褚劍和方軍雄認(rèn)為我國(guó)融資融券制度加劇了股價(jià)的崩盤風(fēng)險(xiǎn)。原因在于融資融券標(biāo)的股票本身就是基本面良好的大公司，崩盤風(fēng)險(xiǎn)較小，進(jìn)而融券規(guī)模很小。另外融資的杠桿交易加劇了波動(dòng)，導(dǎo)致市場(chǎng)崩盤風(fēng)險(xiǎn)上升。也有學(xué)者對(duì)杠桿交易和股價(jià)波動(dòng)的顯著正向關(guān)系提出了質(zhì)疑。Kupiec構(gòu)建了關(guān)于股票回報(bào)和波動(dòng)率的GARCH-M模型，模型允許股票回報(bào)和波動(dòng)率線性相關(guān)，這和經(jīng)典資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM是吻合的。使用1935年至1987年月度數(shù)據(jù)后，Kupiec發(fā)現(xiàn)雖然最低保證金要求對(duì)股價(jià)波動(dòng)率有負(fù)向的影響，但并不顯著。

國(guó)外對(duì)杠桿交易和信用交易制度的研究存在一定限制，因?yàn)閲?guó)外信用交易政策是分階段對(duì)所有股票同時(shí)實(shí)施的，很難排除其他時(shí)間序列因素對(duì)股票價(jià)格和波動(dòng)的影響。我國(guó)的融資融券制度導(dǎo)致股票在橫截面上存在杠桿交易和賣空交易的差異，為研究杠桿交易和賣空限制對(duì)股票市場(chǎng)的影響提供了良好的自然實(shí)驗(yàn)樣本。本文以融資融券制度為自然實(shí)驗(yàn)，研究允許杠桿交易的股票和不允許杠桿交易的股票在融資融券標(biāo)的調(diào)整事件前后發(fā)生股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變化。

先前研究發(fā)現(xiàn)噪聲交易者在股票市場(chǎng)扮演重要地位，投資者情緒屬于噪聲交易者的噪音信號(hào)，能夠?qū)善眱r(jià)格和波動(dòng)產(chǎn)生影響。過度樂觀的投資者情緒會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格高于基礎(chǔ)價(jià)值，過度悲觀的投資者情緒會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格低于基礎(chǔ)價(jià)值。投資者情緒一般來源于股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)和收益，當(dāng)股票價(jià)格偏離基礎(chǔ)價(jià)值時(shí)，由此引發(fā)的投資者情緒會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格進(jìn)一步偏離，并可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。杠桿交易放大了投資者的風(fēng)險(xiǎn)收益，從而放大了投資者情緒，進(jìn)而導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)加劇。由此，本文提出杠桿機(jī)制假說。

杠桿機(jī)制假說：融資融券導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。原因在于杠桿交易放大了投資者情緒，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)波動(dòng)加劇，股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。

此外，Baker and Wurler認(rèn)為投資者情緒對(duì)套利困難的股票影響更大。對(duì)于存在賣空約束的股票來說，當(dāng)股票價(jià)格高于基礎(chǔ)價(jià)值時(shí)，由于市場(chǎng)套利者無法進(jìn)行賣空交易，樂觀的投資者情緒會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格持續(xù)上漲。市場(chǎng)套利者甚至?xí)檬袌?chǎng)高漲的情緒，轉(zhuǎn)而進(jìn)行買入交易來謀利。所以對(duì)于存在賣空限制的股票，股票價(jià)格需要更長(zhǎng)時(shí)間回歸到基礎(chǔ)價(jià)值附近，投資者情緒對(duì)存在賣空限制的股票的影響會(huì)更大。融資融券允許對(duì)股票進(jìn)行賣空交易，投資者情緒對(duì)于融資融券標(biāo)的股票的影響會(huì)更小，由此，本文提出賣空機(jī)制假說。

賣空機(jī)制假說：融資融券導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)下降。原因在于投資者情緒對(duì)于不存在賣空限制的股票的影響更小，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)波動(dòng)減弱，股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)下降。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的融資融券標(biāo)的股票數(shù)據(jù)、股票交易數(shù)據(jù)和股票財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自于國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，以2010—2014年五次融資融券標(biāo)的股票大規(guī)模調(diào)整作為自然實(shí)驗(yàn)，將融資融券標(biāo)的股票作為處理組，非融資融券標(biāo)的股票作為控制組。由于剛上市股票的收益特征和投資者情緒與其他股票存在顯著差異，本文剔除上市不足1年的股票樣本。此外，為排除異常值對(duì)實(shí)證結(jié)果的干擾，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。

（二）變量選取

（1）融資融券制度。以融資融券制度作為自然實(shí)驗(yàn)，研究融資融券是否放大了投資者情緒，引起標(biāo)的股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)上升。因此，我們首先需要對(duì)融資融券進(jìn)行具體的識(shí)別和度量。2010年1月8日，國(guó)務(wù)院原則上同意進(jìn)行融資融券業(yè)務(wù)試點(diǎn)。2010年3月，上交所和深交所共選取90只股票作為融資融券標(biāo)的，并且正式開始融資買入和融券賣出交易。此后，上交所和深交所分別于2011年12月、2013年1月、2013年9月和2014年9月先后四次對(duì)融資融券標(biāo)的股票進(jìn)行大規(guī)模調(diào)整。具體調(diào)整信息詳見表1。

表1 融資融券標(biāo)的股票的調(diào)整

本文以融資融券標(biāo)的股票調(diào)整作為外生沖擊（調(diào)整前Period＝0；調(diào)整后Period＝1），將當(dāng)期納入融資融券標(biāo)的的股票作為處理組股票（Treat＝1）?？紤]到入選融資融券標(biāo)的的股票具有高市值、低波動(dòng)和高流動(dòng)等特征，直接選取所有非融資融券標(biāo)的股票作為控制組股票會(huì)導(dǎo)致處理組和控制組在事件發(fā)生前就存在巨大差異。參照胡凡和夏翊的研究設(shè)計(jì)，本文將當(dāng)期未納入融資融券標(biāo)的，但在下期納入融資融券標(biāo)的的股票作為控制組股票（Treat＝0）。此外，為了進(jìn)一步控制處理組和控制組在事件發(fā)生前的差異，在上述處理組和控制組的基礎(chǔ)上進(jìn)行傾向得分匹配（PSM），最終得到一對(duì)一精確匹配的處理組和控制組樣本。后面使用PSM一對(duì)一匹配樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（2）投資者情緒。學(xué)者們對(duì)投資者情緒指標(biāo)構(gòu)建主要有三種方法。第一，通過問卷或訪談等市場(chǎng)調(diào)查方式，獲得投資者對(duì)于未來股價(jià)走勢(shì)的看法，以此來度量投資者情緒，這種方法也被稱為直接法。例如美國(guó)個(gè)體投資者協(xié)會(huì)指數(shù)經(jīng)常被用于度量美國(guó)股票市場(chǎng)投資者情緒。在我國(guó)，諸如央視看盤指數(shù)、好淡指數(shù)和華鼎多空民意調(diào)查等也可用于構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。直接法的缺點(diǎn)在于樣本數(shù)量過少，而且受訪者未必愿意表達(dá)內(nèi)心真實(shí)情緒。

第二，通過經(jīng)濟(jì)或金融指標(biāo)來衡量投資者情緒。例如IPO首日平均收益率、股票換手率、封閉式基金折價(jià)率、股票賬戶開戶數(shù)和新股發(fā)行數(shù)等，這種方法也被稱為間接法。雖然用經(jīng)濟(jì)或金融指標(biāo)來衡量投資者情緒可行且有效，但我國(guó)資本市場(chǎng)的市場(chǎng)化程度不高會(huì)導(dǎo)致部分指標(biāo)失效。例如，考慮到我國(guó)IPO發(fā)行目前仍然是核準(zhǔn)制，并且對(duì)首日上市的新股的收益設(shè)置了上限，所以IPO相關(guān)指標(biāo)不適合用于構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。

第三，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（社交媒體或網(wǎng)絡(luò)論壇等）進(jìn)行文挖掘，提取和構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)?；诨ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)提取投資者情緒的方法優(yōu)點(diǎn)覆蓋面廣，且情緒表達(dá)真實(shí)。每只個(gè)股都有相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)論壇平臺(tái)，投資者可以在論壇上自由表達(dá)對(duì)股價(jià)走勢(shì)的看法。

本文參照Antweiler and Frank構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)的方法，選取我國(guó)用戶訪問量最大、最具影響力的股票網(wǎng)絡(luò)論壇——東方財(cái)富股吧為研究對(duì)象，通過文本挖掘的方式提取正負(fù)面情緒的帖子數(shù)量，進(jìn)而構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。具體的構(gòu)建方法如下：

其中i是個(gè)股，下標(biāo)t是時(shí)間，Sentiment是用股吧帖子構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)，buy代表積極情緒，sell代表消極情緒。N是消息數(shù)量，計(jì)算方法如下：

（3）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是本文的被解釋變量，本文使用資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）估計(jì)的Beta系數(shù)來衡量股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Beta系數(shù)衡量了個(gè)體股票相對(duì)于整個(gè)股市的價(jià)格波動(dòng)，是最常用的評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的工具。本文分別計(jì)算了3個(gè)月、6個(gè)月和12個(gè)月的股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（分別表示為Beta3、Beta6和Beta12），考察不同時(shí)期下，實(shí)證結(jié)果是否依然保持一致。

（4）控制變量。上市公司的基本面會(huì)對(duì)股票的收益和風(fēng)險(xiǎn)造成影響。例如，股票市場(chǎng)存在規(guī)模效應(yīng)，小公司的股票期望收益更高，股票的波動(dòng)也越大。股票的盈利能力也是影響股票收益和風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。盈利能力越強(qiáng)的上市公司，股票的波動(dòng)率可能越低，股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)可能越低。因此，我們將上市公司的基本面因素納入控制變量，具體包括上市公司規(guī)模的對(duì)數(shù)（Size）、資產(chǎn)收益率（ROA）、杠桿水平（Leverage）、成長(zhǎng)性（Growth）、市值賬面比（MB）、每股收益（EPS）。機(jī)構(gòu)投資者也是影響股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。相比其他投資者，機(jī)構(gòu)投資者更可能通過股票的基本面參與交易，機(jī)構(gòu)投資者的持股更加穩(wěn)定。因此我們還將機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Institution）作為本文的控制變量。上市公司上市的年限也可能對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)造成影響，上市初期股票的波動(dòng)往往更大，隨著股票在交易所持續(xù)交易，股票的波動(dòng)率隨之下降。因此本文還將上市年限的對(duì)數(shù)（FirmAge）作為控制變量。表2給出了變量名稱及定義的詳細(xì)描述。

表2 變量代碼、變量名稱與變量定義

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

表3顯示了相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。Panel A顯示的是全樣本下處理組和控制組的描述性統(tǒng)計(jì)，從Panel A可以看出，處理組和控制組大部分控制變量依然存在顯著差異。為了進(jìn)一步的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文將原樣本下的處理組股票和控制組股票樣本進(jìn)行PSM一對(duì)一精確匹配，Panel B顯示的是一對(duì)一匹配后處理組和控制組相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從Panel B可以看出，經(jīng)過PSM匹配后，處理組和控制組絕大部分控制變量不存在顯著的差異。這說明PSM匹配后選取的控制組股票和處理組股票的特征更加接近。

表3 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

（四）計(jì)量方法

本文使用雙重差分模型（DID）來研究納入融資融券標(biāo)的和未納入融資融券標(biāo)的的股票在政策調(diào)整前后，股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是否存在顯著差異，具體模型如下：

其中下標(biāo)i和t分別代表個(gè)體股票和時(shí)間。Beta表示股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，是本文的被解釋變量，使用CAPM模型估計(jì)的Beta系數(shù)度量。解釋變量Treat*Period是Treat和Period的交乘項(xiàng)，Treat和Period都是虛擬變量。Treat等于1是處理組股票，代表當(dāng)期調(diào)入融資融券標(biāo)的的股票；Treat＝0是控制組股票，代表當(dāng)期屬于非融資融券標(biāo)的的股票。Period等于0表示融資融券標(biāo)的調(diào)整事件前的樣本期間；Period等于1表示融資融券標(biāo)的調(diào)整事件后的樣本期間。Controls是本文的控制變量，包括了上市公司規(guī)模的對(duì)數(shù)（Size）、資產(chǎn)收益率（ROA）、杠桿水平（Leverage）、公司成長(zhǎng)性（Growth）、市值賬面比（MB）、每股收益（EPS）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Institution）和上市公司上市年限的對(duì)數(shù)（FirmAge）。Stock和Year分別用來控制未觀測(cè)到的個(gè)股固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。

四、實(shí)證分析

（一）融資融券與股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

融資融券會(huì)對(duì)股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。融資融券制度允許杠桿交易和賣空交易，杠桿交易和賣空交易對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的微觀影響機(jī)制完全不同。杠桿交易放大了投資者的收益和風(fēng)險(xiǎn)，從而放大了投資者的樂觀或悲觀情緒。股票價(jià)格上漲時(shí)，杠桿效應(yīng)導(dǎo)致股票價(jià)格持續(xù)上漲；而在股票價(jià)格下降時(shí)，杠桿效應(yīng)導(dǎo)致股票價(jià)格持續(xù)下跌。杠桿效應(yīng)導(dǎo)致股票價(jià)格上漲和下跌幅度要顯著高于無杠桿交易時(shí)股票價(jià)格上漲和下跌幅度。而賣空交易允許持悲觀預(yù)期的投資者發(fā)表意見和參與交易。當(dāng)股票價(jià)格偏離基礎(chǔ)價(jià)值時(shí)，套利者能迅速通過買入或賣空交易將股票價(jià)格帶回到基礎(chǔ)價(jià)值附近。所以對(duì)于不存在賣空限制的股票，股價(jià)上漲和下跌的幅度都要小于存在賣空限制的股票。所以融資融券制度設(shè)計(jì)的不同特征將對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生不同的影響，如果杠桿交易發(fā)揮主導(dǎo)作用，融資融券將導(dǎo)致股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升；如果賣空交易發(fā)揮主導(dǎo)作用，那么融資融券將導(dǎo)致股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)下降。

表4顯示了融資融券與股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的雙重差分模型的回歸結(jié)果。本文使用CAPM模型估計(jì)的Beta系數(shù)來度量股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，并作為雙重差分模型的被解釋變量。Beta3、Beta6和Beta12分別表示融資融券標(biāo)的調(diào)整事件前后3個(gè)月、6個(gè)月和12個(gè)月估計(jì)的Beta系數(shù)。Treat*Period是本文的關(guān)鍵解釋變量。Treat*Period的回歸系數(shù)表示，相對(duì)于非融資融券標(biāo)的股票，股票加入融資融券標(biāo)的后股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的變化。如果Treat*Period的回歸系數(shù)大于0，表示融資融券加劇了股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；如果Treat*Period的回歸系數(shù)小于0，表示融資融券降低了股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文的控制變量包括上市公司規(guī)模的對(duì)數(shù)（Size）、資產(chǎn)收益率（ROA）、杠桿水平（Leverage）、成長(zhǎng)性（Growth）、市值賬面比（MB）、每股收益（EPS）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Institution）和上市年限的對(duì)數(shù)（FirmAge）。本文使用面板固定效應(yīng)模型來估計(jì)融資融券對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，同時(shí)控制住年份固定效應(yīng)和個(gè)股固定效應(yīng)。

表4第（1）列和第（2）列、第（3）列和第（4）列、第（5）列和第（6）列分別顯示了Beta3、Beta6和Beta12作為被解釋變量的回歸結(jié)果。第（1）、（3）和（5）列只包括解釋變量Treat*Period而第（2）、（4）和（6）列加入了其他所有控制變量。從表4的回歸結(jié)果可以看出，不論是否加入控制變量，Treat*Period的回歸系數(shù)都顯著為正。第（1）列Treat*Period的回歸系數(shù)是0.071，且在1%的水平上顯著為正。這意味著相對(duì)于非融資融券標(biāo)的股票，加入融資融券標(biāo)的后，股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯著上升了0.071，約占樣本股票Beta系數(shù)均值的6%。Treat*Period的回歸系數(shù)顯著為正意味著融資融券加劇了股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，表4的回歸結(jié)果支持本文提出的杠桿機(jī)制假說，而不支持賣空機(jī)制假說，說明杠桿交易發(fā)揮著主導(dǎo)作用，而賣空交易并未得到充分的發(fā)揮。融資融券制度推出后市場(chǎng)交易實(shí)際數(shù)據(jù)佐證了本文的研究結(jié)果，2017年年末，上海和深圳兩市的融資余額達(dá)到10 217.6億元，而融券余額僅為45.06億元。融資余額是融券余額的226.8倍，我國(guó)融資融券制度運(yùn)行存在明顯的非對(duì)稱性，融券賣空交易并未發(fā)揮充分的作用。截至2020年年末，上海和深圳兩市的融資余額達(dá)到1.48萬億元，融券余額僅為0.13萬億元，融資余額為融券余額的11.38倍，近幾年融券規(guī)模取得快速增長(zhǎng)，但相較于融資規(guī)模仍存在較大差距。

表4 融資融券與股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

（二）微觀機(jī)制：融資融券制度與投資者情緒

本文認(rèn)為當(dāng)前我國(guó)的融資融券制度通過影響投資者情緒，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。接下來本文檢驗(yàn)融資融券制度是否放大了投資者情緒。本文的投資者情緒指標(biāo)（Sentiment）是通過國(guó)內(nèi)用戶數(shù)量最多和影響力最大的東方財(cái)富股吧論壇帖子構(gòu)建。Sentiment的取值范圍是從0到1，Sentiment越大代表情緒越極端，Sentiment越小代表情緒越中性。被解釋變量是Sentiment3、Sentiment6和Sentiment12，分別表示3個(gè)月、6個(gè)月和12月期的投資者情緒。關(guān)鍵解釋變量是Treat*Period，如果Treat*Period回歸系數(shù)為正，表示融資融券放大了投資者情緒，反之，則減弱了投資者情緒。表5的控制變量與表4一致，同樣使用面板固定效應(yīng)模型來估計(jì)融資融券對(duì)投資者情緒的影響。

表5 融資融券對(duì)投資者情緒的影響

在表5中，3個(gè)月，6個(gè)月或12個(gè)月期構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)作為被解釋變量時(shí)，Treat*Period的回歸系數(shù)始終為正，且均在5%的水平上顯著為正。這說明我國(guó)的融資融券制度放大了投資者情緒，從而加劇了股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)的融資融券制度為股票市場(chǎng)帶來兩項(xiàng)基本交易機(jī)制——賣空機(jī)制和杠桿機(jī)制。當(dāng)股票存在賣空限制時(shí)，對(duì)股票價(jià)格持有悲觀預(yù)期的投資者不能對(duì)股票進(jìn)行賣空交易，悲觀情緒難以得到有效的傳遞，此時(shí)市場(chǎng)會(huì)充斥樂觀投資者的樂觀情緒。賣空機(jī)制給持悲觀情緒的投資者發(fā)聲的機(jī)會(huì)，市場(chǎng)上所有投資者都能自由表達(dá)對(duì)股價(jià)走勢(shì)的判斷以及表達(dá)真實(shí)情緒。所以融資融券的賣空特征可以減弱投資者情緒對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。杠桿交易放大了投資者的風(fēng)險(xiǎn)和收益，當(dāng)市場(chǎng)情緒偏向樂觀或悲觀導(dǎo)致股票價(jià)格偏離基礎(chǔ)價(jià)格時(shí)，杠桿效應(yīng)放大了投資者樂觀或悲觀的投資者情緒，導(dǎo)致股票價(jià)格進(jìn)一步偏離基礎(chǔ)價(jià)格。表5的回歸結(jié)果說明融資融券制度放大了投資者情緒，這與本文提出的杠桿機(jī)制假說是一致的。我國(guó)賣空機(jī)制的作用并未得到充分的發(fā)揮，持悲觀預(yù)期投資者的情緒沒有得到真實(shí)的表達(dá)。我國(guó)融資融券的兩個(gè)特征機(jī)制并非處于平等地位，賣空交易受到更多的限制，導(dǎo)致杠桿效應(yīng)在融資融券制度中處于支配地位。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

雖然上文中已經(jīng)使用在本次未納入融資融券標(biāo)的，在下次納入融資融券標(biāo)的的股票作為控制組股票，但不同批次納入融資融券標(biāo)的股票之間仍可能存在不同的特征。為了進(jìn)一步控制處理組和控制組在事件發(fā)生前的特征差異，本文選取了流通市值占比、業(yè)績(jī)波動(dòng)、股東人數(shù)、換手率、是否屬于滬深300指數(shù)成分股、是否屬于中小板或創(chuàng)業(yè)板股票和行業(yè)虛擬變量對(duì)上文的處理組和控制組在事件發(fā)生前進(jìn)行傾向得分匹配（PSM）。經(jīng)過匹配后，表3的Panel B中PSM樣本下處理組和控制組的控制變量特征更為接近，說明PSM匹配進(jìn)一步降低了處理組和控制組在事件發(fā)生前的差異，從而提高了雙重差分模型估計(jì)的準(zhǔn)確性和有效性。

除了使用PSM匹配后樣本外，表6的回歸模型、被解釋變量、解釋變量與控制變量與表3均保持一致。被解釋變量是3個(gè)月、6個(gè)月和12個(gè)月期度量的股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，解釋變量是與之時(shí)期對(duì)應(yīng)的Treat*Period。從表6的回歸結(jié)果可以看出，Treat*Period的回歸系數(shù)都顯著為正，顯著性水平都在1%以內(nèi)。表6的回歸結(jié)果與本文的實(shí)證結(jié)果是一致的，融資融券放大了投資者情緒對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，在投資者情緒偏向樂觀或悲觀時(shí)，融資融券的杠桿效應(yīng)放大了投資者樂觀和悲觀的情緒，導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加劇。

表6 PSM匹配樣本：融資融券對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響

（四）融資融券與公司業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)

上文的實(shí)證結(jié)果表明，融資融券的杠桿效應(yīng)放大了投資者情緒，加劇了股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。另一種可能解釋是融資融券標(biāo)的股票的基本面發(fā)生了變化，公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)突然發(fā)生了變化，或者是經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)突然出現(xiàn)大幅波動(dòng)，導(dǎo)致股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)加劇。本文以上市公司的每股收益（EPS）、每股收益的波動(dòng)（EPS_VOL）和每股收益的變異系數(shù)（EPS_CV）來衡量公司業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)，檢驗(yàn)公司業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)是否發(fā)生了顯著變化。在表7中，我們劃分了全樣本和PSM樣本，分別以EPS、EPS_VOL和EPS_CV作為被解釋變量，以Treat*Period為解釋變量，Size、ROA、Leverage、Growth、Institution和FirmAge作為控制變量，使用固定效應(yīng)面板模型估計(jì)融資融券對(duì)公司業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)的影響。

表7 融資融券與公司業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)

本文最關(guān)心的是Treat*Period的回歸系數(shù)及顯著性。表7中的回歸結(jié)果顯示，在全樣本和PSM樣本下，EPS、EPS_VOL和EPS_CV對(duì)Treat*Period的回歸系數(shù)在10%的水平下均不顯著。這說明相對(duì)于非融資融券標(biāo)的股票，股票在加入融資融券標(biāo)的后經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)并未發(fā)生顯著變化。因此融資融券對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響并不是由于公司自身基本面的改變所造成。

五、結(jié)論與建議

我國(guó)推出的融資融券制度允許股票在橫截面層面存在杠桿機(jī)制和賣空機(jī)制的差異，為研究杠桿機(jī)制和賣空機(jī)制對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響提供了絕佳的自然實(shí)驗(yàn)。本文利用融資融券標(biāo)的調(diào)整事件構(gòu)建了雙重差分模型，能夠有效控制住上市公司的特征變量和時(shí)間序列因素的內(nèi)生影響。融資融券的杠桿機(jī)制放大了投資者的收益和風(fēng)險(xiǎn)，因此會(huì)放大投資者情緒，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。與此相反，賣空機(jī)制給樂觀投資者和悲觀投資者提供了同等發(fā)聲的機(jī)會(huì)，防止了市場(chǎng)投資者情緒的極端化，進(jìn)而削弱了投資者情緒對(duì)股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文的實(shí)證結(jié)果顯示相對(duì)于非融資融券標(biāo)的股票，股票在納入融資融券標(biāo)的后系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升了6%。股票系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升是由于融資融券放大了投資者情緒導(dǎo)致的。此外，公司的基本面因素（業(yè)績(jī)和業(yè)績(jī)風(fēng)險(xiǎn)）并不能解釋本文的實(shí)證結(jié)果。

本文的研究發(fā)現(xiàn)表明我國(guó)融資融券的賣空機(jī)制并未完全發(fā)揮作用，杠桿機(jī)制在融資融券的機(jī)制特征中占主導(dǎo)地位。這與我國(guó)現(xiàn)實(shí)融資融券制度市場(chǎng)運(yùn)行狀態(tài)是一致的，截至2017年底，我國(guó)融資余額是融券余額的226.8倍，我國(guó)融資余額遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于融券余額。近幾年我國(guó)融券業(yè)務(wù)取得了較快發(fā)展，但融券規(guī)模與融資規(guī)模仍存在較大差距。我國(guó)融資融券制度的推出是建設(shè)現(xiàn)代多層次證券市場(chǎng)的需求，能夠有效地提高股票市場(chǎng)的效率。但在此過程中，更應(yīng)該注意融資融券可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)。本文的研究能夠?yàn)楸O(jiān)管層帶來啟示：監(jiān)管層在完善我國(guó)資本市場(chǎng)交易制度時(shí)，應(yīng)該實(shí)現(xiàn)股票市場(chǎng)融資功能與融券功能并行，在發(fā)揮杠桿機(jī)制的同時(shí)充分發(fā)揮賣空機(jī)制的作用。