融資融券漸進(jìn)擴(kuò)容是否緩解了股價崩盤風(fēng)險？
——兼論市場定價效率與企業(yè)金融化的并行中介效應(yīng)

溫博慧 徐佳翔 劉玉康

(天津財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，天津 300222)

一、引言

融資融券交易理論上具有價格發(fā)現(xiàn)、市場穩(wěn)定和風(fēng)險管理的功能，但早期研究提出，我國融資融券交易惡化了股價崩盤風(fēng)險(褚劍和方軍雄，2016)。我國融資融券交易從2010年3月正式開展以來，經(jīng)歷了6次漸進(jìn)擴(kuò)容，標(biāo)的股票已由最初的90只發(fā)展至最近一次擴(kuò)容的1600只。歷經(jīng)十余載，我國初衷良善的融資融券交易在漸進(jìn)擴(kuò)容過程中是否已改變早期研究結(jié)論而對股價崩盤風(fēng)險逐步產(chǎn)生緩解作用？根據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計，雖然當(dāng)前融資融券余額占比依然相差懸殊，但隨著標(biāo)的證券擴(kuò)容的變化和融資融券交易量的增長，上述影響結(jié)果的非對稱性是否也會發(fā)生改變？變化的過程是如何動態(tài)展現(xiàn)的？融資融券穩(wěn)定股價的功能是否能如設(shè)計與推行之初預(yù)期般實(shí)現(xiàn)？漸進(jìn)擴(kuò)容之下，我國融資融券對股價崩盤風(fēng)險的影響效果不僅重新引起了監(jiān)管部門的重視，更引發(fā)了學(xué)界的再次關(guān)注。

早期有關(guān)融資融券對股價崩盤風(fēng)險影響機(jī)制的探究集中從企業(yè)成長、內(nèi)部治理和外部監(jiān)督視角切入，其核心邏輯是融資融券通過影響代理行為加劇崩盤風(fēng)險，通過改善公司信息透明度緩解崩盤風(fēng)險。近年來，隨著脫實(shí)向虛成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中突出的結(jié)構(gòu)性問題，非金融企業(yè)金融化行為成為重要的微觀基礎(chǔ)變量。在這一背景下，影響崩盤風(fēng)險的市場環(huán)境和企業(yè)投資行為機(jī)制路徑重新獲得進(jìn)一步的關(guān)注，也是研究我國融資融券漸進(jìn)擴(kuò)容對股價崩盤風(fēng)險影響過程中需要考慮的中介渠道?，F(xiàn)有文獻(xiàn)分別從融資融券對企業(yè)金融化的影響和企業(yè)金融化對崩盤風(fēng)險的影響兩個視角出發(fā)，形成了研究成果，但尚未展開有關(guān)融資融券如何通過影響企業(yè)金融化影響股價崩盤風(fēng)險的研究。市場定價效率和非金融企業(yè)金融化從中起到了怎樣的多重中介作用更是鮮有研究。如果我國融資融券交易隨著漸進(jìn)擴(kuò)容對股價崩盤風(fēng)險的作用效果逐步回歸設(shè)計初衷，那么是定價效率提升還是企業(yè)金融化起到的作用？中介效應(yīng)是否是并行式的？厘清并識別我國融資融券漸進(jìn)擴(kuò)容對股價崩盤風(fēng)險的影響，以及市場定價效率和企業(yè)金融化在傳導(dǎo)過程中的多重中介效應(yīng)，不僅對于遏制企業(yè)金融化的無序擴(kuò)張具有重要作用，還能在新時代條件下為評估和完善融資融券交易制度建設(shè)提供新依據(jù)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

基于此，本文以2007—2020年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本，圍繞我國融資融券交易制度實(shí)施的6次擴(kuò)容，運(yùn)用準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)和多重中介效應(yīng)模型，在控制企業(yè)內(nèi)部治理和外部監(jiān)督的影響下，從市場定價效率和非金融企業(yè)金融化行為兩個視角探究漸進(jìn)擴(kuò)容過程中融資融券交易對股價崩盤風(fēng)險的機(jī)制影響和效果差異。本文可能的邊際貢獻(xiàn)如下：(1)在全景漸進(jìn)擴(kuò)容過程中，同時從融資和融券兩個方面研究并對比影響效果的動態(tài)演變，盡可能保證樣本容量。(2)拓展了融資融券影響股價崩盤風(fēng)險的中介效應(yīng)研究。已有研究主要從信息環(huán)境和信息操縱行為方面給出解釋，而本文結(jié)合企業(yè)金融化作為我國當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中結(jié)構(gòu)性問題的微觀基礎(chǔ)，從定價效率和企業(yè)金融化兩個機(jī)制出發(fā)，進(jìn)行綜合檢驗(yàn)，為加深對融資融券對股價崩盤風(fēng)險影響機(jī)制的認(rèn)識提供了一個新的視角，也為深化中介影響研究提供多重檢驗(yàn)證據(jù)。(3)進(jìn)一步研究了中介機(jī)制影響下的非線性效應(yīng)，與線性影響研究形成互補(bǔ)，豐富了實(shí)證成果。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

(一)融資融券交易對股價崩盤風(fēng)險影響的差異性分析

學(xué)者們圍繞融資和融券機(jī)制的不同特征進(jìn)行研究，并發(fā)現(xiàn)兩種機(jī)制往往呈現(xiàn)不同的作用效果(Chen et al.，2015)，而融資和融券共同作用是否在總體上對我國股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生逆向效果仍存在爭議。由于個人投資者往往是非理性的且存在正反饋交易和過度反應(yīng)等行為偏差，因此以個人投資者為主的兩融交易可能加劇股價崩盤風(fēng)險(呂大永和吳文鋒，2019)。褚劍和方軍雄(2016)、田利輝和王可第(2019)檢驗(yàn)提出，融資機(jī)制的存在為投資者提供了跟風(fēng)追漲的渠道，導(dǎo)致我國融資融券制度的實(shí)施整體上惡化了股價崩盤風(fēng)險，而賣空機(jī)制難以發(fā)揮作用。持不同觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為，在我國融資融券試點(diǎn)初期，兩融業(yè)務(wù)減少了股價暴跌的風(fēng)險，而對股價暴漲幾乎沒有影響，兩融交易具有一定的積極作用，但總體上還十分有限(許紅偉和陳欣，2012)。陳海強(qiáng)和范云菲(2015)通過對比真實(shí)和反真實(shí)波動率發(fā)現(xiàn)，我國融資交易能夠降低股市波動率而融券交易增加了股市波動率。融資融券能夠降低股價波動風(fēng)險，且平抑效果在股市劇烈波動時更加明顯(李峰森，2017；劉樂平等，2020)。此外，現(xiàn)有研究表明融資融券主要通過其價格發(fā)現(xiàn)與公司治理功能起到穩(wěn)定股價的作用(肖浩和孔愛國，2014；朱光偉等，2022)。融資融券標(biāo)的股票的股價能對市場的向下波動更加迅速地做出反應(yīng)和調(diào)整，降低股價的暴跌風(fēng)險(唐松等，2016)；同時，作為一種外部治理機(jī)制，融資融券還可在約束高管投機(jī)性減持、推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方面起到一定作用，使得公司治理水平得到改善，抑制股價崩盤風(fēng)險(董卉寧等，2022；車德欣等，2022；林川，2022)。

事實(shí)上，產(chǎn)生上述結(jié)論分歧的重要原因之一是融資融券的實(shí)施效果可能需要較長時間才能體現(xiàn)，樣本數(shù)量和時間跨度的局限將影響研究的可靠性(李志生等，2015)。我國融資融券的漸進(jìn)擴(kuò)容天然賦予結(jié)論分組效應(yīng)，漸進(jìn)擴(kuò)容之下，融資規(guī)模總體呈現(xiàn)上升趨勢，但隨著融資融券交易制度的日趨成熟，呈現(xiàn)相對穩(wěn)定的狀態(tài)；融券規(guī)模則由于券源的進(jìn)一步豐富而大幅提升，雖然與成熟資本市場相比，融券規(guī)模的占比還有一定的差距，但兩融交易的非對稱性也得到了一定程度的緩解，因此融資交易和融券交易對股價崩盤風(fēng)險的影響效果也可能隨之發(fā)生改變。對此，本文提出假設(shè)：

H1：漸進(jìn)擴(kuò)容之下我國融資和融券交易都逐步起到了緩解股價崩盤風(fēng)險的作用。

(二)市場定價效率與企業(yè)金融化的中介效應(yīng)邏輯

關(guān)于融資融券通過怎樣的機(jī)制影響股價崩盤風(fēng)險，近期文獻(xiàn)已從企業(yè)成長及其內(nèi)部治理和外部監(jiān)督視角轉(zhuǎn)向關(guān)注資本市場環(huán)境和企業(yè)行為兩方面，具體集中表現(xiàn)為探討市場定價效率和企業(yè)金融化的影響的中介效應(yīng)。

從影響邏輯看，在市場定價效率方面，學(xué)者們認(rèn)為融券交易者對標(biāo)的股票利空消息的關(guān)注與挖掘，能夠降低市場信息不對稱程度，提高流動性，從而有利于提升股票定價效率(Chang et al.，2014)。劉燁等(2016)通過對2011—2013年擴(kuò)容期間股票的研究發(fā)現(xiàn)，融資融券標(biāo)的股票的定價效率在調(diào)整速度和反映程度兩方面都得到了提升。呂大永和吳文鋒(2018)則認(rèn)為融券交易能夠提升定價效率，而融資交易卻相反。

行為金融學(xué)框架下同樣有類似的發(fā)現(xiàn)，投資者異質(zhì)信念作為其重要研究分支經(jīng)常與賣空機(jī)制相結(jié)合進(jìn)行研究(林思涵等，2020)，對于存在異質(zhì)信念的股票，賣空約束的放松有利于緩解股價僅能反映樂觀投資者情緒而產(chǎn)生的高估問題(孟慶斌和黃清華，2018)。但在股價下跌期間，融資交易的去杠桿效應(yīng)會引發(fā)投資者對股票的集中拋售從而面臨流動性枯竭(Hu et al.，2019；鐘凱等，2022)，而流動性水平下降又將導(dǎo)致股價對信息反應(yīng)的延遲(Gordon and Wu，2018)。在企業(yè)金融化方面，融資機(jī)制帶來的維持股價壓力和短期激進(jìn)獲利要求會促使企業(yè)增加對金融資產(chǎn)的配置(田利輝和王可第，2019；柯艷蓉等，2019)；融券機(jī)制通過抑制管理層短視，促使企業(yè)關(guān)注主營業(yè)務(wù)，從而對企業(yè)金融化起到抑制作用(彭俞超等，2018；孟慶斌等，2019)。對此，陸蓉和蘭袁(2020)、劉飛(2021)提出我國融資交易加速了企業(yè)金融化，杜勇和鄧旭(2020)認(rèn)為實(shí)際交易中占主導(dǎo)地位的融資交易掩蓋了融券交易的抑制作用。上述研究表明，盡管結(jié)論存在差異，但市場定價效率和企業(yè)金融化的中介效應(yīng)可能并行存在。因此，本文提出假設(shè)：

H2：在融資融券影響股價崩盤風(fēng)險的過程中，市場定價效率和企業(yè)金融化都將起到中介影響，且為并行中介效應(yīng)。

(三)中介效應(yīng)的影響結(jié)果與非線性性

梳理上述研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，一方面，盡管在融資交易是否能提升定價效率上存在爭議，但對定價效率提升能夠降低股價崩盤風(fēng)險這一結(jié)論一致認(rèn)可(唐松等，2016)；另一方面，企業(yè)金融化對股價崩盤風(fēng)險影響效果的結(jié)論存在分歧。非金融企業(yè)金融化并不斷涉足高風(fēng)險金融投資會加劇股價崩盤風(fēng)險形成的壓力(司登奎等，2021)。而鄧超等(2019)則認(rèn)為，金融化與股價崩盤風(fēng)險之間存在U型關(guān)系，目前我國企業(yè)金融化處于降低股價崩盤風(fēng)險的階段。企業(yè)金融化會對自身企業(yè)運(yùn)行產(chǎn)生資金平滑效應(yīng)和擠出效應(yīng)。資金平滑效應(yīng)指企業(yè)通過金融資產(chǎn)配置盤活企業(yè)資金，有助于緩解主業(yè)利潤沖擊(Baud and Durand，2012；Gehringer，2013)，提高融資能力和融資效率。這種效應(yīng)能通過風(fēng)險平滑抑制股價崩盤風(fēng)險。資金擠出效應(yīng)指企業(yè)通過金融化擠出實(shí)體投資，損害主業(yè)經(jīng)營業(yè)績，粉飾利潤。當(dāng)金融化與股價崩盤風(fēng)險呈U型關(guān)系時，若超過一定臨界值，金融化才會加劇股價的崩盤風(fēng)險?；谏鲜鲞壿?，本文提出假設(shè)：

H3：隨著漸進(jìn)擴(kuò)容，我國融資融券交易能夠逐步提升市場定價效率，緩解股價崩盤風(fēng)險。

H4：由于資金平滑效應(yīng)和擠出效應(yīng)并存，融資融券通過企業(yè)金融化對股價崩盤風(fēng)險的影響會呈現(xiàn)U型。前期風(fēng)險平滑能夠抑制崩盤，后期風(fēng)險積聚導(dǎo)致崩盤加劇。

不同于單一中介效應(yīng)分析，當(dāng)中介變量大于等于兩個時，多重中介模型可以檢驗(yàn)和分析影響過程的直接效應(yīng)、個體中介效應(yīng)以及總體中介效應(yīng)。需要進(jìn)一步說明的是，本文并不否認(rèn)融資融券影響股價崩盤風(fēng)險過程中諸如企業(yè)內(nèi)部治理、外部監(jiān)督等其他傳導(dǎo)機(jī)制影響的存在性。在控制其他影響因素的條件下，如果市場定價效率和企業(yè)金融化呈現(xiàn)正向總體中介效應(yīng)，那么擴(kuò)容后我國融資融券交易對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用將因二者的共同作用而漸強(qiáng)。不同視角所帶來的異質(zhì)性影響分析也可以進(jìn)一步豐富結(jié)論內(nèi)涵。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

考慮到新舊會計準(zhǔn)則對金融資產(chǎn)的定義和分類的不同會造成估計結(jié)果偏差，本文以2007年實(shí)行新會計準(zhǔn)則為起點(diǎn)，選取樣本為2007—2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)年度數(shù)據(jù)。為保證數(shù)據(jù)的有效性，根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：剔除金融行業(yè)及每年交易周數(shù)小于30的上市企業(yè)；考慮到上市企業(yè)受到交易所的退市風(fēng)險警示或其他風(fēng)險警示后將被調(diào)出融資融券名單，剔除處于ST、*ST和PT狀態(tài)下的上市企業(yè)。同時，對所有連續(xù)變量進(jìn)行雙側(cè)1%的縮尾處理，以剔除極端值的影響，共得到31471個有效觀測值。本文相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)變量選取與度量

參考許年行等(2012)、彭俞超等(2018)和司登奎等(2021)的研究，本文以經(jīng)過市場調(diào)整后周收益率的負(fù)偏度和股價上升和下降階段波動性的差異兩個變量來衡量股價崩盤風(fēng)險()。具體計算過程如下：

首先利用模型(1)進(jìn)行回歸以得到個股周特有收益率W：

其中R為股票在第周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，R代表A股所有股票經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率，殘差ε則代表了個股收益率中未被市場收益率解釋的部分。個股周特有收益率W可通過式(2)計算得出：

再根據(jù)式(3)和式(4)分別計算經(jīng)過市場調(diào)整后周收益率的負(fù)偏度和股價上升和下降階段波動性的差異：

其中，R和R是按個股周特有收益率W是否大于當(dāng)年個股周特有收益率的均值將樣本分為上升和下降兩個子樣本，計算出的兩個子樣本特有周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，n和n是當(dāng)年個股周特有收益率W大于和小于其均值的周數(shù)。的數(shù)值越大表示偏態(tài)系數(shù)負(fù)的程度越嚴(yán)重；的數(shù)值越大表示收益率分布更傾向于左偏，因此這兩個數(shù)值越大則代表股價崩盤風(fēng)險越高。

參考褚劍和方軍雄(2016)的研究，本文引入兩個虛擬變量與，其中表示企業(yè)被納入融資融券標(biāo)的名單之后的年度樣本取值為1，否則為0；表示企業(yè)在研究期內(nèi)被納入融資融券標(biāo)的名單則取值為1，否則為0。此外，為進(jìn)一步分別研究融資交易與融券交易對股價崩盤風(fēng)險的影響，本文引入融資買入額和融券賣出量，由于兩個變量的單位不同、數(shù)值較大且我國的融資和融券呈現(xiàn)非平衡狀態(tài)，為了消除量綱影響和變量自身數(shù)值大小的影響，便于解釋和比較兩者系數(shù)，本文使用Z-Score方法分別對其全部數(shù)據(jù)同時進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

為定義市場定價效率，本文參考Bris et al.(2007)和李志生等(2015)的研究，利用當(dāng)期個股收益率與滯后一期市場收益率的相關(guān)系數(shù)來衡量股票的定價效率。具體計算過程如下：

其中，r 表示股票考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率，r表示滯后一期的綜合日市場回報率。得到上述相關(guān)系數(shù)ρ后，計算每只股票的相關(guān)系數(shù)年平均值，并取絕對值作為股票定價效率的代理變量，的數(shù)值越小表示股票的異質(zhì)性風(fēng)險越大，該股票的定價效率就越高。

參考杜勇和鄧旭(2020)的研究，本文采用企業(yè)當(dāng)年年末配置的金融資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值來衡量企業(yè)金融化，以兩類流動性金融資產(chǎn)和四類非流動性金融資產(chǎn)(包括交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、發(fā)放的貸款及墊款、投資性房地產(chǎn))之和定義為企業(yè)配置的金融資產(chǎn)。

參考杜勇和鄧旭(2020)、褚劍和方軍雄(2016)的研究，本文所選控制變量如表1所示，并對模型控制年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。

表1 控制變量定義

(三)模型設(shè)定

鑒于融資融券標(biāo)的證券分批擴(kuò)容形成了一個準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，參考褚劍和方軍雄(2016)的相關(guān)研究，本文構(gòu)建如下雙重差分模型檢驗(yàn)假設(shè)1，即檢驗(yàn)我國融資融券分批擴(kuò)容對股價崩盤風(fēng)險的影響及融資和融券交易影響的差異性。

本文主要關(guān)注式(6)中的回歸系數(shù)。從全樣本區(qū)間數(shù)據(jù)考察，如果顯著為負(fù)，則意味著擴(kuò)容至今，我國融資融券制度整體上已實(shí)現(xiàn)對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用；反之，則加劇了股價崩盤風(fēng)險。式(7)中，若()的系數(shù)顯著為負(fù)，則表明隨著我國融資融券的漸進(jìn)擴(kuò)容，融資(融券)交易起到了緩解股價崩盤風(fēng)險的作用；反之，則起到了加劇股價崩盤風(fēng)險的作用。對擴(kuò)容各階段樣本區(qū)間數(shù)據(jù)的研究則展示在擴(kuò)容過程中上述影響的動態(tài)變化。

為檢驗(yàn)假設(shè)2至4，本文借鑒溫忠麟等(2004)、柳士順和凌文輇(2009)的研究方法，構(gòu)建如下一元并行的多重中介效應(yīng)模型，對中介變量進(jìn)行逐步檢驗(yàn)。該模型可以更加直觀地分析直接效應(yīng)、個體中介效應(yīng)和總體中介效應(yīng)。

若顯著并且和均顯著，則表明存在中介效應(yīng)，在此情況下若不顯著則說明存在完全中介效應(yīng)，若和中至少有一個不顯著，則需進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)判斷中介效應(yīng)是否顯著。其余傳導(dǎo)路徑的判斷方法同理。其中，總體效應(yīng)為和，直接效應(yīng)為和，總體中介效應(yīng)為-和-，個體中介效應(yīng)分別為γθ和δθ(=1,2)。

此外，本文還構(gòu)建如下模型以進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)金融化與股價崩盤風(fēng)險之間的非線性關(guān)系。如果變量的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，則說明企業(yè)金融化與股價崩盤風(fēng)險存在顯著的U形關(guān)系。

(四)描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2展示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。全樣本的股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的均值分別為-0.3041和-0.2011，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.7160和0.4782，說明不同企業(yè)的股價崩盤風(fēng)險存在較大差異。均值為0.2673，表明可融資融券時期的樣本在全樣本中的占比為26.73%。同時，其他變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果與現(xiàn)有文獻(xiàn)基本一致，表明本文各變量取值均處于合理區(qū)間。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)融資融券對股價崩盤風(fēng)險影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸之前，本文先進(jìn)行組間差異分析以初步考察處理組與控制組之間股價崩盤風(fēng)險的差異。表3展示了融資融券標(biāo)的證券與非標(biāo)的證券股價崩盤風(fēng)險差異。由于2010年之前尚未實(shí)施融資融券制度，組間差異分析無意義，因此將樣本區(qū)間設(shè)置為2010—2020年。表4展示了標(biāo)的證券在可融資融券時期與不可融資融券時期間股價崩盤風(fēng)險的差異。通過對比可以初步判斷，標(biāo)的證券的股價崩盤風(fēng)險顯著低于非標(biāo)的證券。這意味著擴(kuò)容前期，我國融資融券標(biāo)的證券本身崩盤風(fēng)險較小，為了規(guī)避融資融券制度對其影響可能自然相對較小的問題，參考褚劍和方軍雄(2016)的研究，在下文檢驗(yàn)中引入和虛擬變量進(jìn)行處理組和控制組的劃分。

表3 是否為標(biāo)的證券的組間差異

表4 是否可以融資融券的組間差異

表5列示了式(6)與式(7)的回歸結(jié)果。第(1)列和第(2)列是以與作為解釋變量的回歸結(jié)果，其中的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明融資融券制度總體上會緩解股價崩盤風(fēng)險。第(3)列和第(4)列則是以與作為解釋變量的回歸結(jié)果，其中、的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明擴(kuò)容之后融資交易和融券交易緩解股價崩盤風(fēng)險的作用均得到實(shí)現(xiàn)，即漸進(jìn)擴(kuò)容之下我國融資和融券交易都逐步起到了緩解股價崩盤風(fēng)險的作用。據(jù)此，本文假設(shè)1得到了驗(yàn)證。

表5 融資融券對股價崩盤風(fēng)險影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(二)融資融券分批擴(kuò)容制度安排對股價崩盤風(fēng)險影響的動態(tài)變化

我國融資融券制度自2010年啟動實(shí)施后，分別在2011年、2013年、2014年、2016年和2019年經(jīng)歷了6次擴(kuò)容。本文對融資融券分批擴(kuò)容對股價崩盤風(fēng)險的影響進(jìn)行分階段考察。由于第二和第三次擴(kuò)容分別發(fā)生在2013年1月31日和2013年9月16日，兩次擴(kuò)容相隔時間較短，因此將其合并放在同一區(qū)間內(nèi)。表6和表7中(1)～(5)列依次對應(yīng)2007—2011年、2007—2013年、2007—2014年、2007—2016年和2007—2019年不同擴(kuò)容階段的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果看，表6中系數(shù)在第(1)列和第(3)列中不顯著，在第(2)列中顯著為正，且表7第(2)列中的系數(shù)顯著為正，的系數(shù)顯著為負(fù)，說明在我國融資融券制度實(shí)施初期，一方面，由于市場對政策頒布的反應(yīng)存在時滯、標(biāo)的股票數(shù)量較少等原因，兩融交易量較小，融資融券制度實(shí)施和擴(kuò)容初期并未對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響；另一方面，在第二擴(kuò)容階段，融資交易加劇了股價崩盤風(fēng)險，融券交易則緩解了股價崩盤風(fēng)險，且由于融資和融券交易量的非對稱性，整體呈現(xiàn)加劇股價崩盤風(fēng)險的作用效果。這一結(jié)論與褚劍和方軍雄(2016)的研究結(jié)論相吻合。不同之處在于，表6第(4)列與第(5)列中的系數(shù)轉(zhuǎn)為負(fù)值，表明從第五次擴(kuò)容開始，隨著融資融券標(biāo)的數(shù)量和范圍的擴(kuò)大，以及政策實(shí)施的時間拉長，融資融券對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用逐步得到顯現(xiàn)。同理，表7第(4)和(5)列中和的系數(shù)也顯著為負(fù)，表明在經(jīng)歷2016年、2019年兩次擴(kuò)容后，融資交易和融券交易分別的影響均逐漸顯示出了緩解股價崩盤風(fēng)險的作用。通過將更多信息融入股票價格從而實(shí)現(xiàn)對股票內(nèi)在價值的充分反映，融資交易對股價崩盤風(fēng)險的影響由加劇轉(zhuǎn)為緩解；通過引入賣空機(jī)制，在股價中雙向反映悲觀和樂觀投資者的情緒，有助于提高定價效率進(jìn)而降低股價崩盤風(fēng)險，融券交易對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用漸強(qiáng)。

表6 我國融資融券不同擴(kuò)容階段對股價崩盤風(fēng)險的影響

表7 融資融券交易在不同擴(kuò)容階段對股價崩盤風(fēng)險的影響

五、市場定價效率與企業(yè)金融化的并行中介效應(yīng)

基于上述融資融券對股價崩盤風(fēng)險的基準(zhǔn)與動態(tài)變化檢驗(yàn)結(jié)果，本部分在控制前文控制變量及年度行業(yè)固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步檢驗(yàn)市場定價效率與企業(yè)金融化的并行中介效應(yīng)。

(一)并行中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

從影響邏輯看，融資交易帶來的企業(yè)維持股價壓力和短期激進(jìn)性獲利需求會促使企業(yè)增加對金融資產(chǎn)的配置；融券交易能夠通過抑制管理層短視，降低戰(zhàn)略激進(jìn)度，促使企業(yè)集中關(guān)注主營業(yè)務(wù)，從而抑制企業(yè)金融化；融資融券交易者對標(biāo)的股票消息的關(guān)注與挖掘，能夠降低市場信息不對稱程度，提高流動性，從而有利于提升股票定價效率。市場定價效率提升可以有效避免負(fù)面信息的累積與短時間內(nèi)的集中釋放所導(dǎo)致的股價崩盤；企業(yè)金融化會通過對企業(yè)自身運(yùn)行產(chǎn)生資金平滑效應(yīng)和擠出效應(yīng)，在前期通過風(fēng)險平滑緩解崩盤風(fēng)險，在后期通過風(fēng)險積聚加劇崩盤風(fēng)險。

中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。第(1)～(3)列的結(jié)果表明：隨著我國融資融券交易的擴(kuò)容，融資融券交易制度總體上可以通過提升股票定價效率緩解股價崩盤風(fēng)險。其中，融券交易可以提升股票定價效率，融資交易影響并不顯著，說明融券交易能夠改善價格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，使企業(yè)的負(fù)面信息更加及時、充分地反映到股價中，降低股價被高估的程度，從而有效避免負(fù)面信息的累積與短時間內(nèi)集中釋放所導(dǎo)致的股價崩盤。第(2)～(4)列的結(jié)果表明，企業(yè)金融化的中介效應(yīng)顯著。其中，融資交易會促進(jìn)企業(yè)金融化，而融券交易則會抑制企業(yè)金融化。

表8 市場定價效率與企業(yè)金融化的并行中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

通過對上述兩個機(jī)制中介影響的并行性檢驗(yàn)可知：在市場定價效率的影響機(jī)制中，融券交易的相關(guān)系數(shù)、、和均顯著，說明融券交易提升股票定價效率緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)顯著，但融資交易的相關(guān)系數(shù)中、、顯著而不顯著，此時再對其進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)沒有通過，說明融資交易降低股票定價效率加劇股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)并不顯著；在企業(yè)金融化的影響機(jī)制中，系數(shù)、、、、、和均顯著，說明融資交易促進(jìn)企業(yè)金融化緩解股價崩盤風(fēng)險和融券交易抑制企業(yè)金融化加劇股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)均顯著。因此，在我國融資融券擴(kuò)容制度安排對股價崩盤風(fēng)險的影響過程中市場定價效率與企業(yè)金融化起到了并行中介效應(yīng)，從而假設(shè)2得到驗(yàn)證。

融資交易緩解股價崩盤風(fēng)險的總體效應(yīng)為，分別等于-0.0335和-0.0293；直接效應(yīng)為，分別等于-0.0326和-0.0287；總體中介效應(yīng)為-，分別等于-0.0009和-0.0006；其中促進(jìn)企業(yè)金融化緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)為分別等于-0.0011和-0.0006；融券交易緩解股價崩盤風(fēng)險的總體效應(yīng)為，分別等于-0.1262和-0.0992；直接效應(yīng)為，分別等于-0.1249和-0.0987；總體中介效應(yīng)為-，分別等于-0.0013和-0.0005，其中提升股票定價效率緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)為，分別等于-0.0030和-0.0015，抑制企業(yè)金融化加劇股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)為，分別等于0.0016和0.0010。這說明，隨著我國融資融券交易的擴(kuò)容，在融資交易中，其促進(jìn)企業(yè)金融化緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)大于其降低股票定價效率加劇崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)；在融券交易中，其提高股票定價效率緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)要大于其抑制企業(yè)金融化加劇股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)。因此，我國融資融券交易能夠通過提升市場定價效率與促進(jìn)企業(yè)金融化緩解股價崩盤風(fēng)險，從而實(shí)現(xiàn)了對假設(shè)3的檢驗(yàn)。

(二)企業(yè)金融化中介效應(yīng)的進(jìn)一步檢驗(yàn)：非線性特征

鑒于融資融券通過企業(yè)金融化對股價崩盤風(fēng)險的影響會呈現(xiàn)U型，有必要從非線性的角度進(jìn)一步檢驗(yàn)在我國融資融券擴(kuò)容制度安排過程中，企業(yè)金融化對我國股價崩盤風(fēng)險影響的非線性特征變化。表9第(1)(2)列中二次項(xiàng)的系數(shù)為正，一次項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，表明在融資融券擴(kuò)容制度安排過程中，企業(yè)金融化與股價崩盤風(fēng)險間存在顯著的U型關(guān)系，且目前集中于U型曲線左側(cè)，表現(xiàn)為“資金平滑”效應(yīng)，對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用存在，從而假設(shè)4得到驗(yàn)證。這說明，雖然近年來我國非金融企業(yè)的金融化程度不斷加深，但整體上尚未嚴(yán)重威脅實(shí)體企業(yè)的發(fā)展，在企業(yè)尚未偏離主營業(yè)務(wù)經(jīng)營的前提下，配置一定比例的金融資產(chǎn)能夠?qū)ζ髽I(yè)經(jīng)營業(yè)績起到緩沖作用。但是，過度金融化則會導(dǎo)致企業(yè)關(guān)注重心轉(zhuǎn)向金融市場，經(jīng)營戰(zhàn)略受金融市場約束，企業(yè)內(nèi)部的資源錯配嚴(yán)重，損害主營業(yè)務(wù)的發(fā)展。當(dāng)金融資產(chǎn)表現(xiàn)出“風(fēng)險積聚”效應(yīng)時，融資融券則會通過企業(yè)金融化加劇股價崩盤風(fēng)險。

表9 企業(yè)金融化中介效應(yīng)的非線性特征

六、異質(zhì)性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)考慮標(biāo)的證券板塊差異

在歷次漸進(jìn)擴(kuò)容中值得注意的是，在2019年擴(kuò)容之后，原中小板和創(chuàng)業(yè)板標(biāo)的股票數(shù)量大大提升，這意味著隨著最新一輪融資融券政策的落地實(shí)施，不僅流動性好、風(fēng)險低的深滬主板股票被納入標(biāo)的范圍，許多代表高科技、高成長的原中小板和創(chuàng)業(yè)板股票也逐漸成為融資融券標(biāo)的。鑒于此，本文將融資融券標(biāo)的證券按板塊進(jìn)行回歸，考察融資融券擴(kuò)容制度安排對股價崩盤風(fēng)險的影響是否會因?yàn)榘鍓K而產(chǎn)生差異。

根據(jù)表10第(1)～(6)列的回歸結(jié)果可得，系數(shù)均顯著為負(fù)。這表明融資融券在不同板塊中均對股價崩盤風(fēng)險有顯著的緩解作用。值得注意的是，對于不同的被解釋變量，系數(shù)的絕對值在原中小板和創(chuàng)業(yè)板中均大于主板，這表明相對于主板市場，融資融券在原中小板和創(chuàng)業(yè)板中對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用更強(qiáng)。這一點(diǎn)可以從以下角度來解釋：一方面，創(chuàng)業(yè)板和原中小板中的上市企業(yè)與主板相比大多存在規(guī)模較小、成長性較高的特征，市場則表現(xiàn)出較高市盈率和換手率。此外，創(chuàng)業(yè)板和原中小板的個人投資者比例較高，而個人投資者往往易受市場情緒干擾或重大信息的影響。另一方面，原中小板和創(chuàng)業(yè)板相對于主板，信息不對稱現(xiàn)象更加明顯。融資融券機(jī)制可以提高企業(yè)的信息披露質(zhì)量，抑制市場對個股的過度炒作，平抑市場情緒，穩(wěn)定股價。

表10 融資融券與股價崩盤風(fēng)險：基于不同板塊的檢驗(yàn)結(jié)果

(二)考慮市場外部環(huán)境差異

從外部環(huán)境看，機(jī)構(gòu)投資者作為我國資本市場的重要參與主體，可以通過發(fā)揮外部監(jiān)督作用間接影響市場對公司的情緒和態(tài)度。鑒于此，本文將機(jī)構(gòu)持股比例作為區(qū)分外部環(huán)境的一個依據(jù)進(jìn)行研究，考察融資融券對股價崩盤風(fēng)險的影響差異。從表11的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，融券交易對股價崩盤風(fēng)險的影響在機(jī)構(gòu)持股比例較高的企業(yè)中顯著為負(fù)，而在機(jī)構(gòu)持股比例較低的企業(yè)中融資交易對股價崩盤風(fēng)險的影響顯著為負(fù)。主要原因在于，一方面機(jī)構(gòu)投資者具有信息、專業(yè)等優(yōu)勢，能積極發(fā)揮監(jiān)督治理作用，另一方面機(jī)構(gòu)投資者相對于個人投資者來說，對賣空交易的運(yùn)用更具優(yōu)勢，其交易行為可以向市場傳遞公司股票的相關(guān)信息，帶來融券賣空機(jī)制的外部約束，有助于緩解股價崩盤風(fēng)險。由于國內(nèi)A股市場個人投資者占有相當(dāng)數(shù)量比重，在融資交易過程中個人投資者的影響效應(yīng)較機(jī)構(gòu)投資者更為明顯。當(dāng)機(jī)構(gòu)持股比例低時，機(jī)構(gòu)投資者的信息監(jiān)督作用會被稀釋，此時融資交易可成為反映投資者預(yù)期企業(yè)發(fā)展向好的主要方式，所以在漸進(jìn)擴(kuò)容過程中，機(jī)構(gòu)持股比例較低的股票的融資交易對股價崩盤風(fēng)險的影響顯著為負(fù)。

表11 融資融券與股價崩盤風(fēng)險：外部環(huán)境視角

(三)基于企業(yè)內(nèi)部治理視角

在內(nèi)部治理方面，本文考察了在管理層持股比例不同的情形下，融資融券對股價崩盤風(fēng)險的影響差異。表12的回歸結(jié)果顯示，融資交易對股價崩盤風(fēng)險的影響在管理層持股比例較高的企業(yè)中顯著為負(fù)，而融券交易對股價崩盤風(fēng)險的影響在管理層持股比例較低的企業(yè)中顯著為負(fù)。這可能是因?yàn)楫?dāng)管理層持股比例較高時，管理層和股東的利益具有一致性，若融資機(jī)制將利好消息融入股價，此時管理層出于維護(hù)市值、保護(hù)自身利益的目的，更傾向于采取積極高效的投資策略，以維持股價進(jìn)而緩解股價崩盤風(fēng)險。相反，當(dāng)管理層持股比例較低時，管理層與股東之間的代理沖突更加嚴(yán)重，如果缺乏監(jiān)督和約束，管理層有動機(jī)損害公司價值以謀取私利，在此情形下，融券機(jī)制則會帶給公司一定的外部約束，壓縮管理層損害公司價值的空間從而緩解股價崩盤風(fēng)險。

表12 融資融券與股價崩盤風(fēng)險：內(nèi)部治理視角

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用雙重差分模型對實(shí)證檢驗(yàn)中可能存在的內(nèi)生性問題進(jìn)行了一定的處理，但后續(xù)觀測融資和融券兩種交易分別對崩盤風(fēng)險的影響時也可能存在內(nèi)生性問題。因此，本文使用內(nèi)生變量的滯后一期和工具變量法兩種方法來緩解內(nèi)生性。工具變量選取某一企業(yè)股票所在板塊與行業(yè)當(dāng)年標(biāo)準(zhǔn)化后融資買入額和融券賣出量的平均值，選取的理由是同行業(yè)、同板塊其他企業(yè)融資交易和融券交易平均值與該企業(yè)融資交易和融券交易的數(shù)額有關(guān)，但并不會直接影響該企業(yè)的股價崩盤程度?；貧w結(jié)果如表13所示，其中第(1)(2)列為內(nèi)生變量滯后一期的結(jié)果，第(3)(4)列為工具變量的結(jié)果，核心解釋變量的回歸系數(shù)均仍顯著為負(fù)，說明在處理了可能存在的內(nèi)生性之后，本文結(jié)論依然成立。

表13 內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

雙重差分法的應(yīng)用前提是處理組和控制組在政策沖擊發(fā)生前具有相同的發(fā)展趨勢，即平行趨勢假設(shè)。本文構(gòu)建如下模型檢驗(yàn)企業(yè)被納入融資融券標(biāo)的前后對股價崩盤風(fēng)險的影響：

其中，各虛擬變量、、分別代表企業(yè)被納入融資融券標(biāo)的前三年、前兩年、前一年、被納入當(dāng)年、一年后、兩年后及三年以上。本文依據(jù)上述模型對各虛擬變量的回歸系數(shù)做出動態(tài)變化圖(如圖1、圖2所示)，虛線表示水平為95%的置信區(qū)間?？梢钥闯?，的系數(shù)均不顯著，可以通過平行趨勢檢驗(yàn)，而及的系數(shù)均顯著，特別是3的系數(shù)顯著為負(fù)，表明融資融券機(jī)制實(shí)施前后，標(biāo)的股價崩盤風(fēng)險出現(xiàn)了顯著的差異。從短期視角看，在企業(yè)被納入融資融券標(biāo)的當(dāng)年，對股價崩盤風(fēng)險有顯著的負(fù)向影響，即緩解了崩盤風(fēng)險；在被列入的第一年及第二年，則有顯著的正向影響，即加劇了股價崩盤風(fēng)險。這可能是因?yàn)樵谄髽I(yè)被納入標(biāo)的初期，融資融券交易環(huán)境有待完善、投資者交易理念尚不成熟，導(dǎo)致融資融券交易未能穩(wěn)定發(fā)揮作用，甚至引發(fā)負(fù)面效應(yīng)。但從長期視角看，隨著融資融券機(jī)制的持續(xù)推行，交易環(huán)境日趨完善，投資者交易理念逐漸成熟，融資融券交易則可以達(dá)到穩(wěn)定股價、降低股價崩盤風(fēng)險的目的。因此，融資融券制度是在實(shí)施一段時間后才開始緩解股價崩盤風(fēng)險。

圖1 平行趨勢檢驗(yàn)(以Ncskew為被解釋變量)

圖2 平行趨勢檢驗(yàn)(以Duvol為被解釋變量)

一是將融資買入額和融券賣出量分別除以當(dāng)期的公司市值和流通股數(shù)量形成新的解釋變量1和1，替換此前的解釋變量進(jìn)行回歸。二是基于前文對行業(yè)固定效應(yīng)的控制，進(jìn)一步對企業(yè)個體固定效應(yīng)進(jìn)行控制。三是以企業(yè)的特征變量作為匹配變量，采用最近鄰法1:1匹配進(jìn)行對照組的構(gòu)造，以此克服標(biāo)的企業(yè)與非標(biāo)的企業(yè)的選擇性偏差，對匹配后的樣本進(jìn)行回歸。表14第(1)～(6)列中解釋變量的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)。因此，本文的研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表14 基準(zhǔn)回歸的其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

此外，企業(yè)金融化作為本文的核心研究對象，僅使用一個指標(biāo)進(jìn)行研究可能會缺乏相關(guān)的穩(wěn)健性。原變量表示的是企業(yè)年末持有金融資產(chǎn)的情況，但對于當(dāng)年企業(yè)金融化程度的反映仍有欠缺。因此，根據(jù)財務(wù)報表按季度披露的特點(diǎn)，本文將原變量替換為金融資產(chǎn)年內(nèi)最大持有比例，回歸結(jié)果如表15所示，相關(guān)變量系數(shù)的符號與顯著性與先前結(jié)果基本一致，本文的研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表15 企業(yè)金融化的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

七、結(jié)論與建議

融資融券機(jī)制從2010年啟動以來，至今已經(jīng)歷6次擴(kuò)容。擴(kuò)容不僅使得融資融券標(biāo)的股票數(shù)量增加，原中小板和創(chuàng)業(yè)板股票的占比也有了明顯提升。在此背景下，本文以2007—2020年上市公司數(shù)據(jù)作為樣本，研究融資融券漸進(jìn)擴(kuò)容對股價崩盤風(fēng)險的影響，得出以下主要結(jié)論：(1)不同于傳統(tǒng)研究中融資融券會加劇股價崩盤風(fēng)險的結(jié)論，本文發(fā)現(xiàn)伴隨擴(kuò)容，融資融券對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用逐步顯著，且無論是融資還是融券交易，都會緩解股價崩盤風(fēng)險。(2)在融資融券影響股價崩盤風(fēng)險的過程中，市場定價效率和企業(yè)金融化呈現(xiàn)并行中介效應(yīng)。隨著我國融資融券交易的擴(kuò)容，在融資交易中，其促進(jìn)企業(yè)金融化緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)大于其降低股票定價效率加劇崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)；在融券交易中，其提高股票定價效率緩解股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)要大于其抑制企業(yè)金融化加劇股價崩盤風(fēng)險的個體中介效應(yīng)?？傮w效應(yīng)表明，我國融資交易主要通過促進(jìn)企業(yè)金融化緩解股價崩盤風(fēng)險，融券交易主要通過提升市場定價效率緩解股價崩盤風(fēng)險，從而擴(kuò)容之后，融資融券可以通過提升市場定價效率和促進(jìn)企業(yè)金融化的并行中介來緩解股價崩盤風(fēng)險。(3)擴(kuò)容后企業(yè)金融化與股價崩盤風(fēng)險間存在U型關(guān)系，現(xiàn)階段體現(xiàn)為金融化的資金平滑作用，標(biāo)的企業(yè)資產(chǎn)的金融化能夠緩解股價崩盤風(fēng)險。但是，當(dāng)金融資產(chǎn)表現(xiàn)出“風(fēng)險積聚”效應(yīng)時，融資融券通過企業(yè)金融化則會加劇股價崩盤風(fēng)險。(4)異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，相對于主板市場，融資融券在原中小板和創(chuàng)業(yè)板中對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用更強(qiáng)；融資交易對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用在機(jī)構(gòu)持股比例較低和管理層持股比例較高的企業(yè)中更顯著；融券交易對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用則在機(jī)構(gòu)持股比例較高和管理層持股比例較低的企業(yè)中更顯著。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，繼續(xù)深化和完善融資融券機(jī)制，逐漸擴(kuò)大融資融券標(biāo)的股票的規(guī)模。在原中小板和創(chuàng)業(yè)板中，融資融券對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用更為明顯。因此，在吸收主板中各行業(yè)企業(yè)的同時，將更多原中小板和創(chuàng)業(yè)板股票納入標(biāo)的范圍對最大限度發(fā)揮融資融券對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用有重要意義。

第二，進(jìn)一步引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)參與轉(zhuǎn)融通業(yè)務(wù)，改變“無券可融”的尷尬境地，適當(dāng)降低融券費(fèi)率，優(yōu)化融券機(jī)制，以此改善我國融資融券交易的非對稱性問題，在企業(yè)“脫實(shí)向虛”的背景下有效抑制企業(yè)金融化，使融券機(jī)制發(fā)揮更大的風(fēng)險緩釋作用。

第三，在優(yōu)化融資融券機(jī)制的同時，要注重引導(dǎo)市場對風(fēng)險的防范預(yù)警。具體而言，要加強(qiáng)對證券公司的監(jiān)管，確保證券公司在發(fā)揮專業(yè)優(yōu)勢的同時，引導(dǎo)廣大投資者正視投資需求，提高對融資融券交易的杠桿機(jī)制、賣空機(jī)制等風(fēng)險特征的了解，引導(dǎo)資金規(guī)范入市，保證融資融券平穩(wěn)、有序發(fā)展。 ■