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    股權(quán)集中度如何影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)?
    ——基于2007—2018年滬深A(yù)股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

    2022-05-20 01:33:54歐紹華
    關(guān)鍵詞:股權(quán)結(jié)構(gòu)集中度股價(jià)

    童 喆,歐紹華

    (湖南工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖南 株洲 412007)

    0 引言

    維護(hù)金融穩(wěn)定是習(xí)近平新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)思想中的重要一環(huán).而股價(jià)崩盤(pán)會(huì)使股東資產(chǎn)嚴(yán)重縮水,瓦解資本市場(chǎng)應(yīng)有的性能,造成整個(gè)市場(chǎng)的震蕩[1]67.2015年中國(guó)A股市場(chǎng)遭遇了“千股跌?!钡木薮笪C(jī),僅3周時(shí)間跌幅超過(guò)30%的A股有1 932只,占比82.6%,引發(fā)了投資者的恐慌.進(jìn)入2017年以來(lái),頻頻出現(xiàn)個(gè)股極速崩盤(pán),到2018年上證指數(shù)和深圳成指分別下跌24.59%和34.42%.股價(jià)崩盤(pán)的一個(gè)重要原因在于股東更偏好公示利好信息、隱藏壞信息,當(dāng)累積到難以隱藏時(shí),股價(jià)就會(huì)崩盤(pán)[2].一方面,我國(guó)上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)高度集中,大股東因更有動(dòng)力進(jìn)行監(jiān)督降低股東與管理層的信息不對(duì)稱(chēng)成本;另一方面,一股獨(dú)大也促使大股東侵占中小股東的利益,利用信息不對(duì)稱(chēng)隱匿掏空行為和壞消息.而創(chuàng)新型企業(yè)擁有的新專(zhuān)利也存在認(rèn)知門(mén)檻,構(gòu)筑起公司和投資者之間的壁壘,增加了信息不對(duì)稱(chēng)的程度[3].大股東具備動(dòng)機(jī)和能力監(jiān)督經(jīng)理人,使其按股東利益行事,保證風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的執(zhí)行[4].在我國(guó)金融市場(chǎng)極易匯聚風(fēng)險(xiǎn)的背景下,研究股權(quán)集中度對(duì)股市的影響和研發(fā)投入在兩者間的中介作用,可以為金融市場(chǎng)制度建設(shè)提供一定的理論指導(dǎo).

    以往研究股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)多從企業(yè)外部治理機(jī)制、內(nèi)部管理者個(gè)人特征著手.筆者從股權(quán)結(jié)構(gòu)層面進(jìn)行研究,引入中介變量研發(fā)投入,進(jìn)一步補(bǔ)充各因素對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的綜合影響.此外,拓寬了研究的角度,在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后,研究了影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的各種因素是否還存在顯著的作用效果.研究結(jié)論有助于企業(yè)調(diào)整股權(quán)結(jié)構(gòu),減少金融市場(chǎng)上的投資風(fēng)險(xiǎn).

    1 理論分析與研究假設(shè)

    1.1 股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)

    信息公告是引起股價(jià)波動(dòng)的主要原因之一.從委托代理角度看,管理者與股東沒(méi)有完全相同的利益目標(biāo),大多數(shù)研究認(rèn)為公司高管出于各種利己動(dòng)機(jī)會(huì)進(jìn)行不良項(xiàng)目投資,并采取手段掩蓋其本質(zhì),使股東無(wú)法察覺(jué),在這一過(guò)程中管理者往往會(huì)選擇暫時(shí)隱藏公司的負(fù)面消息[5-6].企業(yè)信息越不透明,管理者隱瞞負(fù)面消息的難度越低.但是隨著時(shí)間流逝,負(fù)面消息會(huì)一直蓄積,最后被引爆,使得股價(jià)大幅下跌[7].從投資者角度來(lái)看,信息不透明也讓外部投資者無(wú)法了解企業(yè)真實(shí)內(nèi)情,進(jìn)而高估企業(yè)股價(jià).因此,提高信息透明度是降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要途徑.提高信息披露質(zhì)量不僅能讓股東更好地了解企業(yè),也可以持續(xù)強(qiáng)化投資者對(duì)企業(yè)的信任感,減少股價(jià)大幅波動(dòng)的可能.

    股權(quán)集中度對(duì)公司治理及資本市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)后果的影響是學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn),我國(guó)上市公司的股權(quán)相對(duì)集中,而股權(quán)集中度一定程度上可以緩解企業(yè)信息不透明.利益協(xié)同效應(yīng)指出,當(dāng)大股東和企業(yè)目標(biāo)一致時(shí),若發(fā)現(xiàn)管理層欺上瞞下,會(huì)將其撤換.從監(jiān)督效應(yīng)來(lái)看,股權(quán)集中度可以使大股東更樂(lè)于加入企業(yè)的日常管理,從而減少內(nèi)部信息舞弊行為,緩解兩者之間的代理問(wèn)題,抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[8].股權(quán)結(jié)構(gòu)也具有治理企業(yè)的內(nèi)在特性.王化成等提出“更少掏空效應(yīng)”和“更多掏空效應(yīng)”,發(fā)現(xiàn)大股東持股比例越高,越有動(dòng)力監(jiān)督企業(yè)日常運(yùn)行,減少掩飾信息的可能,從而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[9]45;譚松濤等指出大股東更追求投資的絕對(duì)回報(bào),所以資產(chǎn)價(jià)值的短期波動(dòng)并不會(huì)影響大股東的繼續(xù)持股,這在一定程度上緩解了股價(jià)崩盤(pán)[10];卜華等認(rèn)為存在股權(quán)質(zhì)押行為的上市公司風(fēng)險(xiǎn)較高,更容易引發(fā)股價(jià)崩盤(pán),但這種正相關(guān)關(guān)系隨著股權(quán)集中度的提高而得到緩解,這是由于大股東的監(jiān)督抑制了中小股東“搭便車(chē)”,同時(shí)大股東為了資產(chǎn)的保值和升值,也減少了對(duì)企業(yè)資源的攫取[11].總而言之,股權(quán)會(huì)影響到大股東的監(jiān)督動(dòng)力,股權(quán)集中可以減少管理者對(duì)公司利益的侵害,并提高信息的透明度,進(jìn)而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).基于此,提出假設(shè):

    H1 企業(yè)的股權(quán)集中度越高,將來(lái)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低.

    1.2 股權(quán)集中度與研發(fā)投入

    股權(quán)集中度是公司所有權(quán)結(jié)構(gòu)的核心.一方面,大股東出于道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇,可能去掠奪中小股東的利益,同時(shí)關(guān)聯(lián)交易也會(huì)更加頻繁,導(dǎo)致利益輸送行為發(fā)生,并最終弱化研發(fā)投入[12].另一方面,股權(quán)過(guò)于集中,會(huì)帶來(lái)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的集中,大股東要承擔(dān)較高的風(fēng)險(xiǎn)[13].出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理,大股東承擔(dān)的企業(yè)特殊風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著持股占比增加而增加,可能導(dǎo)致研發(fā)費(fèi)用縮減.股權(quán)集中度較低的公司,分散的所有權(quán)會(huì)提高管理者決策的靈活性,更愿意進(jìn)行研發(fā)投入并獲取專(zhuān)利,所以股權(quán)集中對(duì)研發(fā)投入存在不利影響[14].基于此,提出假設(shè):

    H2 企業(yè)的股權(quán)集中度越高,將來(lái)的研發(fā)投入越少.

    1.3 研發(fā)投入的中介作用

    出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理,企業(yè)的股權(quán)越集中,研發(fā)費(fèi)用支出越少.而研發(fā)活動(dòng)較多的公司,盈余管理傾向較強(qiáng)[1]70,這是股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)危險(xiǎn)信號(hào).原因在于研發(fā)投入的經(jīng)濟(jì)后果具有較強(qiáng)的不確定性.一方面,不存在能獲取研發(fā)投入公允報(bào)價(jià)的交易市場(chǎng)[15];另一方面,研發(fā)投入資本化的確認(rèn)很大程度上依賴(lài)于管理者的主觀決斷,而部分高管可能通過(guò)研發(fā)投入資本化進(jìn)行盈余管理以維護(hù)利益[16].這些都會(huì)加劇企業(yè)內(nèi)外信息的不對(duì)稱(chēng),誘發(fā)股價(jià)崩盤(pán).也就是說(shuō),股權(quán)集中度通過(guò)減少研發(fā)投入來(lái)降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),研發(fā)投入成為中介變量.由于目前相關(guān)研究較少,不能確定是部分中介效應(yīng)還是完全中介效應(yīng),由此提出假設(shè):

    H3a 在其他條件不變的情況下,研發(fā)投入在股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間發(fā)揮部分中介作用.

    H3b 在其他條件不變的情況下,研發(fā)投入在股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間發(fā)揮完全中介作用.

    1.4 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響

    產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同,大股東發(fā)揮自身功能的程度不一.國(guó)有企業(yè)管理層更在意自己的政治生涯,面對(duì)重大決策時(shí),傾向于做出保守的選擇[17],所以大股東的監(jiān)督作用會(huì)隨之減弱,即國(guó)有背景削減了股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用.非國(guó)有企業(yè)大股東的利益與企業(yè)利益一致,引起股價(jià)崩盤(pán)的可能性更低.大股東的意愿會(huì)影響企業(yè)研發(fā)投入的多少,國(guó)有企業(yè)的大股東只參與經(jīng)營(yíng),不具有剩余收益的分配權(quán),所以基本不存在通過(guò)減少研發(fā)投入來(lái)進(jìn)行利益輸送.因此,非國(guó)有企業(yè)的股權(quán)集中度可能會(huì)通過(guò)減少研發(fā)投入,進(jìn)而抑制股價(jià)崩盤(pán).據(jù)此,提出假設(shè):

    H4 相較于國(guó)有企業(yè),股權(quán)結(jié)構(gòu)和研發(fā)投入在非國(guó)有企業(yè)中會(huì)對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)造成更顯著的影響.

    2 研究設(shè)計(jì)

    2.1 研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

    從2006年開(kāi)始,證監(jiān)會(huì)提高了研發(fā)支出的披露要求,由于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)存在一定的滯后性,故選用2007—2018年滬深A(yù)股公司的年度觀察數(shù)據(jù)為樣本,按以下步驟進(jìn)行篩選:1)剔除金融類(lèi)、保險(xiǎn)類(lèi)企業(yè)樣本;2)剔除ST和*ST的企業(yè)樣本;3)剔除年交易周數(shù)不足30的企業(yè)樣本;4)剔除主要變量數(shù)據(jù)異常和缺失的樣本.最后得到10 448個(gè)樣本數(shù)據(jù),均進(jìn)行上下1%的縮尾處理.所有數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)用Stata 13處理數(shù)據(jù).

    2.2 變量定義

    2.2.1 被解釋變量

    借鑒Jeong-Bon Kim[18]和王化成[9]48等的研究,以負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動(dòng)比率(DUVOL)兩種方法測(cè)量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),具體計(jì)算步驟如下.

    首先,剔除市場(chǎng)因素影響,擴(kuò)展市場(chǎng)模型,計(jì)算出殘差值εi,t.

    ri,t=αi+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+
    β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t.

    (1)

    式中,ri,t為第t周公司i的收益率,rm,t為股票所在市場(chǎng)第t周流通市值加權(quán)平均收益率,rm,t-2、rm,t-1、rm,t+1和rm,t+2為前后兩期的市場(chǎng)加權(quán)平均收益率.由式(1)回歸得出殘差εi,t.

    然后,用εi,t計(jì)算公司i的周收益ωi,t.

    ωi,t=ln(1+εi,t).

    (2)

    最后,以ωi,t為基礎(chǔ),計(jì)算NCSKEW和DUVOL,計(jì)算過(guò)程如下:

    (3)

    式中,n表示上市公司i在第t年交易的周數(shù).NCSKEW取值和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)正向相關(guān).

    (4)

    式中,ωi,t表示第t年公司i的周收益,nu表示大于年平均收益率的周數(shù),nd表示小于年平均收益率的周數(shù).DUVOL取值和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)正向相關(guān).

    2.2.2 解釋變量

    借鑒陳德萍、陳永圣的做法,股權(quán)集中度由第一大股東持股比例(PFIRS)表示[19],所擁有的股權(quán)越多,占比越大,說(shuō)明所在企業(yè)的股權(quán)越集中.

    2.2.3 中介變量

    研發(fā)投入(RD)由研發(fā)費(fèi)用在營(yíng)業(yè)收入中所占的比值來(lái)度量,比值越大,說(shuō)明研發(fā)投入越高.

    2.2.4 控制變量

    參考已有研究設(shè)置了控制變量,詳見(jiàn)表1.

    表1 變量定義表

    2.3 模型設(shè)計(jì)

    為驗(yàn)證H1和H4,建立如下模型:

    NCSKEW(DUVOL)i,t=α0+α1PFIRSi,t-1+
    α2CVi,t-1+∑IND+∑YEAR+μi,t-1.

    (5)

    上市公司股權(quán)集中度可以通過(guò)減少研發(fā)投入,影響負(fù)面信息的傳遞,緩解股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).為了檢驗(yàn)H2和H3,通過(guò)三步法依次檢驗(yàn)回歸系數(shù),設(shè)定模型如下:

    RDi,t-1=β0+β1PFIRSi,t-1+β2CVi,t-1+
    ∑IND+∑YEAR+μi,t-1.

    (6)

    NCSKEW(DUVOL)i,t=
    γ0+γ1RDi,t-1+γ2PFIRSi,t-1+
    γ3CVi,t-1+∑IND+∑YEAR+μi,t-1.

    (7)

    模型中CV表示的是控制變量,為了緩解內(nèi)生性問(wèn)題,用Stata 13自動(dòng)生成滯后一期的解釋變量和控制變量數(shù)據(jù).首先若模型(5)中α1顯著為負(fù),表明股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)起到抑制作用,H1得證.其次檢驗(yàn)?zāi)P?6)中β1的顯著性,若顯著為負(fù),表明股權(quán)集中度會(huì)減少企業(yè)研發(fā)投入,H2得證.最后對(duì)模型(7)中的γ1、γ2進(jìn)行檢驗(yàn),若γ2顯著為負(fù),同時(shí)α1、β1都顯著為負(fù),表明研發(fā)投入具有中介效應(yīng),能影響到股權(quán)集中度抑制股價(jià)崩盤(pán)的效果,H3得證;若γ1顯著,表明存在部分中介效應(yīng),不顯著則表明存在完全中介效應(yīng).此外分組檢驗(yàn)?zāi)P?5)中α1的顯著性,若非國(guó)企組大于國(guó)企組,則H4得證.

    3 實(shí)證結(jié)果與分析

    3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

    變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2.NCSKEW的最小值和最大值分別為-2.461和1.714,標(biāo)準(zhǔn)差為0.711;DUVOL的最小值和最大值分別為-1.375和 1.066,標(biāo)準(zhǔn)差為0.477,說(shuō)明股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)在樣本中存在較大差異,股價(jià)波動(dòng)較大.PFIRS的最小值和最大值分別為8.448和74.180,標(biāo)準(zhǔn)差為14.724,說(shuō)明樣本企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)大相徑庭,部分企業(yè)的第一大股東持有大部分股權(quán),個(gè)別企業(yè)的股權(quán)被多個(gè)股東所均分,這些企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)并不合理.RD的均值為0.037,標(biāo)準(zhǔn)差為0.035,說(shuō)明我國(guó)A股上市公司研發(fā)投入并不高.在控制變量中,國(guó)企僅占39.0%,ROA均值為0.043,LEV 均值為0.421,說(shuō)明樣本公司的總資產(chǎn)收益率較低而負(fù)債水平較高.其余各控制變量的分布不存在異常情況,均處于合理范圍內(nèi).

    表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

    3.2 相關(guān)性檢驗(yàn)

    主要變量Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣見(jiàn)表3.由檢驗(yàn)結(jié)果可知:股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和控制變量基本存在顯著的相關(guān)關(guān)系,說(shuō)明控制變量的設(shè)置是合理的.DUVOL和NCSKEW的相關(guān)系數(shù)為0.878,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)可以互相參考,保持著較好的一致性.PFIRS與NCSKEW、DUVOL的相關(guān)系數(shù)分別為-0.035和-0.030,在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān),初步驗(yàn)證了H1.RD與PFIRS的相關(guān)系數(shù)為-0.153,在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān),這與H2的預(yù)期一致.NCSKEW和DUVOL都與RD在1%的水平下顯著正相關(guān),這在一定程度上證實(shí)了中介效應(yīng)的存在,但究竟支持了H3a還是H3b,需要進(jìn)一步的回歸分析.此外,各主要變量間的相關(guān)系數(shù)大都小于0.5,不存在顯著的多重共線性,可得到真實(shí)有效的回歸結(jié)果.

    表3 相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

    3.3 回歸分析

    3.3.1 股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)

    從表4可看出,Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值小于0.01,說(shuō)明此模型在1%顯著水平下拒絕隨機(jī)效應(yīng)的假設(shè),更適合使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析.回歸結(jié)果顯示所有模型通過(guò)了F檢驗(yàn),所選擇的變量對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響整體是顯著的.回歸(1)和回歸(3)是對(duì)PFIRS進(jìn)行的單變量回歸,PFIRS的系數(shù)分別為-0.021和-0.017,都在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān).回歸(2)和回歸(4)加入一系列控制變量,PFIRS的回歸系數(shù)為-0.018和-0.014,顯著性降低但依舊在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān).結(jié)果表明,衡量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的兩種指標(biāo)所得到的結(jié)果相似,股權(quán)集中度在一定程度上可以抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),H1得到證實(shí).

    表4 股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果

    表4(續(xù))

    3.3.2 研發(fā)投入的中介作用

    首先,由表4的回歸(2)、回歸(4)可知PFIRS與NCSKEW和DUVOL顯著負(fù)相關(guān),通過(guò)了中介效應(yīng)第一步檢驗(yàn).其次,表5的回歸(1)檢驗(yàn)了PFIRS對(duì)RD的影響,系數(shù)為-0.013,在1%的水平下顯著,說(shuō)明股權(quán)集中度越高,企業(yè)的研發(fā)投入越少,通過(guò)了中介效應(yīng)的第二步檢驗(yàn),同時(shí)證實(shí)了H2.最后,在表5的回歸(2)、回歸(3)中加入中介變量RD,同時(shí)檢驗(yàn)股權(quán)集中度和研發(fā)投入對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響.RD對(duì)NCSKEW和DUVOL的系數(shù)分別為1.582和1.397,均在1%的水平下顯著正相關(guān);PFIRS對(duì)NCSKEW和DUVOL的系數(shù)減小為-0.007和-0.005,均不顯著,因此不用進(jìn)行Sobel檢驗(yàn).綜合來(lái)看,三步法模型中系數(shù)α1、β1和γ1均顯著,這意味著在股權(quán)集中度的內(nèi)生作用影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),研發(fā)投入存在顯著的中介效應(yīng).由于系數(shù)γ2小于α1,且不顯著,第三步檢驗(yàn)中PFIRS的回歸系數(shù)減小,顯著性消失,說(shuō)明研發(fā)投入發(fā)揮的是完全中介效應(yīng),從而拒絕了H3a,證實(shí)了H3b.結(jié)果表明,過(guò)多地研發(fā)投入可能使公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī),進(jìn)而提高股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).當(dāng)企業(yè)股權(quán)集中度高時(shí),大股東可能不愿過(guò)多地投資于風(fēng)險(xiǎn)較大、不確定性強(qiáng)的研發(fā)活動(dòng),進(jìn)而減少股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).

    表5 研發(fā)投入的中介作用

    3.3.3 進(jìn)一步檢驗(yàn)

    為了研究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是否會(huì)影響股權(quán)集中度的內(nèi)生作用,不同產(chǎn)權(quán)的企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是否受原有因素的影響,進(jìn)一步區(qū)分各企業(yè)之間的差異,將10 448個(gè)樣本數(shù)據(jù)按照產(chǎn)權(quán)所屬情況進(jìn)行劃分,得到6 457條非國(guó)企樣本數(shù)據(jù),3 991條國(guó)企樣本數(shù)據(jù),用相同的方法分別對(duì)兩個(gè)樣本組進(jìn)行回歸,結(jié)果如表6所示.可以看到PFIRS在Panel A的回歸(1)和回歸(2)中系數(shù)分別為-0.025和-0.020,在1%的水平下顯著;在Panel B的回歸(1)和回歸(2)中系數(shù)分別為-0.014和-0.013,均未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn).說(shuō)明非國(guó)有企業(yè)股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)影響更顯著,表6的回歸結(jié)果有效支持了H4.

    表6 區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組回歸

    表6(續(xù))

    4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    4.1 替換解釋變量

    借鑒賀炎林等的做法,更換股權(quán)集中度的衡量標(biāo)準(zhǔn),采用前五大股東持股比例(OC5)和前十大股東持股比例(OC10)重復(fù)前文驗(yàn)證過(guò)程[20],回歸結(jié)果見(jiàn)表7,解釋變量和中介變量的顯著性水平與前文假設(shè)的結(jié)果一致,驗(yàn)證了研究結(jié)論的穩(wěn)健性.

    表7 替換股權(quán)集中度衡量指標(biāo)

    4.2 工具變量法

    為了進(jìn)一步緩解可能存在的雙向因果關(guān)系,以同行業(yè)同地區(qū)同一年度內(nèi)其他公司的第一大股東持股比例的均值(IV_P)作為第一大股東持股比例(PFIRS)的工具變量,使用兩階段最小二乘法(2SLS),采用Hausman檢驗(yàn)、弱工具變量檢驗(yàn)來(lái)確保工具變量法的正確性.因?yàn)橥袠I(yè)同地區(qū)的公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境相似,所以股權(quán)結(jié)構(gòu)特征相似,而其他公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)并不會(huì)直接作用于本公司股價(jià),因此滿(mǎn)足工具變量的需求,既存在相關(guān)性也存在外生性.工具變量的回歸結(jié)果驗(yàn)證研究結(jié)論仍然成立.

    5 結(jié)論

    基于2007—2018年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù),以研發(fā)投入為中介變量,探討股權(quán)結(jié)構(gòu)的內(nèi)生作用是否會(huì)引起股價(jià)波動(dòng),加大股價(jià)崩盤(pán)的風(fēng)險(xiǎn),考查研發(fā)投入在此影響中是起到部分中介效應(yīng)還是完全中介效應(yīng).研究發(fā)現(xiàn):1)股權(quán)集中度一定程度上會(huì)影響大股東心理和行為,從而起到抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用,即股權(quán)越集中,上市公司的股價(jià)越?jīng)]有崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).這是因?yàn)槌鲇凇氨O(jiān)督效應(yīng)”和“利益協(xié)同效應(yīng)”,控股股東會(huì)更主動(dòng)參與公司治理,規(guī)范企業(yè)信息公布制度,增加透明度,維持公司股價(jià)穩(wěn)定.2)研發(fā)投入會(huì)引發(fā)市場(chǎng)的樂(lè)觀預(yù)期,因此在股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響中起到完全中介作用.高研發(fā)投入會(huì)使分析師和投資者對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)出現(xiàn)樂(lè)觀預(yù)測(cè)偏差,產(chǎn)生股價(jià)泡沫,最終引發(fā)股價(jià)崩盤(pán).而出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避心理,控股股東會(huì)通過(guò)減少研發(fā)投入來(lái)降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).3)相較于國(guó)有企業(yè),這一影響在非國(guó)有企業(yè)中較為顯著.

    研究結(jié)論對(duì)完善企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu),維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定有一定的借鑒意義.對(duì)理論分析者而言,不僅為股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)在公司層面受何影響提供了合理解釋?zhuān)瑫r(shí)也為股權(quán)集中度如何影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)提供了直接的經(jīng)驗(yàn)證據(jù).對(duì)企業(yè)而言,需要通徹了解相關(guān)法律法規(guī),嚴(yán)格調(diào)整股權(quán)結(jié)構(gòu),通過(guò)構(gòu)筑相對(duì)集中、多個(gè)大股東并存的股權(quán)結(jié)構(gòu)來(lái)緩解代理問(wèn)題.制定科學(xué)的規(guī)章制度,當(dāng)管理層隱瞞負(fù)面消息時(shí)有法可依,降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn).在宏觀層面,可以重新審視信息披露制度和監(jiān)管制度,秉持差異化的政策管理供給,最大程度發(fā)揮集中股權(quán)帶來(lái)的正面作用.

    研究也存在一定的不足:未細(xì)分研發(fā)投入的類(lèi)別,區(qū)分高研發(fā)投入和低研發(fā)投入后,這種中介效應(yīng)是否還存在,未來(lái)將進(jìn)一步拓展該領(lǐng)域,以豐富股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的研究.

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