分析師關(guān)注能否抑制市場(chǎng)操縱行為
——基于收盤價(jià)操縱識(shí)別模型的檢驗(yàn)

李志輝 王 博 孫沁茹

一、引 言

市場(chǎng)操縱問題由來(lái)已久，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大損失。一方面，市場(chǎng)操縱不僅扭曲股票價(jià)格，降低市場(chǎng)效率(李志輝和王近，2018)，更會(huì)增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(李夢(mèng)雨和李志輝，2019)。另一方面，Cumming 等(2020)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)操縱削弱上市公司的融資能力及管理層的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有負(fù)面影響。有效遏制操縱行為不僅可以營(yíng)造理性的市場(chǎng)環(huán)境，促進(jìn)股票市場(chǎng)更好服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，更能夠保障中小投資者權(quán)益。以往的研究從上市公司經(jīng)營(yíng)狀況及股票市場(chǎng)表現(xiàn)等角度指出具有上市公司質(zhì)量差、流動(dòng)性低、信息透明度差等特點(diǎn)的股票容易成為操縱對(duì)象(Comerton-Forde 和Putni??，2014；Imisiker 和Tas，2011)，并從股票市場(chǎng)融資方及監(jiān)管部門角度出發(fā)，指出可通過(guò)提高上市公司質(zhì)量、引入賣空機(jī)制、加大市場(chǎng)操縱處罰力度等途徑遏制操縱行為(李志輝和鄒謐，2018；李志輝等，2021)。作為股票市場(chǎng)中介機(jī)構(gòu)，分析師挖掘、傳遞公司信息，能夠起到提升市場(chǎng)效率的作用(于忠泊等，2011；朱紅軍等，2007)。在我國(guó)股票市場(chǎng)中分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱有何影響？其存在怎樣的作用機(jī)制？對(duì)這些問題的研究能夠從中介機(jī)構(gòu)的角度為遏制市場(chǎng)操縱提供建議。

本文通過(guò)構(gòu)建收盤價(jià)操縱監(jiān)測(cè)識(shí)別模型，結(jié)合我國(guó)股票市場(chǎng)分時(shí)高頻交易數(shù)據(jù)探究分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響，并結(jié)合離散變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ吞剿鞣治鰩熽P(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的作用機(jī)制。本文實(shí)證結(jié)果顯示，第一，在我國(guó)股票市場(chǎng)，分析師關(guān)注能夠起到抑制市場(chǎng)操縱的作用；第二，分析師關(guān)注通過(guò)提高股票流動(dòng)性及緩解投資者信息不對(duì)稱來(lái)削弱操縱者的資金優(yōu)勢(shì)及信息優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而遏制操縱行為；第三，進(jìn)一步的分析表明，分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的抑制作用在中小板及創(chuàng)業(yè)板中更顯著。相比現(xiàn)有研究成果，本文可能存在如下貢獻(xiàn)：第一，就分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響展開研究，肯定了分析師在促進(jìn)市場(chǎng)公正運(yùn)行中的作用；第二，結(jié)合離散變量的中介效應(yīng)模型闡述了分析師關(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的兩種作用機(jī)制。

本文的其他部分安排如下：第二部分介紹與本文相關(guān)的文獻(xiàn)，并提出理論假設(shè)；第三部分介紹本文的研究設(shè)計(jì)；第四部分為實(shí)證結(jié)果及對(duì)應(yīng)分析；第五部分為結(jié)論和政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

本文的研究與兩類文獻(xiàn)有關(guān)。

其第一類文獻(xiàn)著重探索分析師在證券市場(chǎng)的作用。分析師在市場(chǎng)的作用可分為對(duì)上市公司的監(jiān)督及對(duì)市場(chǎng)效率的影響兩方面。在監(jiān)督作用方面，研究發(fā)現(xiàn)，證券分析師可發(fā)揮對(duì)上市公司的外部治理作用，提升其信息透明度，并抑制上市公司的盈余操縱現(xiàn)象(吳亮和劉松芳，2016；于忠泊等，2011)。同時(shí)分析師的監(jiān)督能夠激勵(lì)公司管理層，減少代理成本，其跟蹤人數(shù)與公司價(jià)值有正相關(guān)關(guān)系(李常安等，2016；Chung 和Jo，1996)。分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)效率的影響可分為對(duì)股票流動(dòng)性及股價(jià)信息含量?jī)煞矫?。在股票流?dòng)性方面，有學(xué)者指出分析師能夠發(fā)揮信息中介作用，促進(jìn)市場(chǎng)內(nèi)的信息共享，提高股票流動(dòng)性(孔東民等，2019)。在股價(jià)信息含量方面，Chan 和Hameed(2006)、朱紅軍等(2007)指出分析師關(guān)注度的提高可增強(qiáng)股價(jià)反映公司層面信息的能力，這可以增加股價(jià)信息含量，有效改善股票市場(chǎng)的信息環(huán)境。在此基礎(chǔ)上，相關(guān)學(xué)者從分析師性別(伊志宏等，2015)、基金股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系(伊志宏等，2018)及分析師的聲譽(yù)(周銘山等，2016)等方面，就分析師與股價(jià)同步性的關(guān)系展開進(jìn)一步研究。

與本文有關(guān)的第二類文獻(xiàn)是關(guān)于股票操縱的影響因素及監(jiān)測(cè)識(shí)別的研究。就股票操縱的影響因素而言，市場(chǎng)操縱與公司市值規(guī)模、經(jīng)營(yíng)水平等特征相關(guān)。Lee 等(2009)通過(guò)研究欺詐訂單這種操縱方式，指出股價(jià)波動(dòng)較高、市價(jià)較低及管理信息公開度低的股票更可能被操縱。張建鋒等(2018)發(fā)現(xiàn)流通市值、單位市值凈資產(chǎn)及資本公積金等因素是影響市場(chǎng)操縱行為的重要變量。李志輝和鄒謐(2018)發(fā)現(xiàn)公司經(jīng)營(yíng)狀況較差的股票容易成為被操縱對(duì)象，且前期被操縱過(guò)的股票更容易被操縱。Comerton-Ford 和Putni??(2014)通過(guò)應(yīng)用DCE 模型指出信息透明度差及流動(dòng)性低的股票容易被操縱。同時(shí)，有的學(xué)者就交易制度與市場(chǎng)操縱的關(guān)系展開研究。Hillion 和Suominen(2004)指出如果采用集合競(jìng)價(jià)制度決定股票收盤價(jià)，股市的尾市交易操縱現(xiàn)象將得到抑制。李夢(mèng)雨(2015)指出，漲跌停板制度可以減緩股價(jià)延續(xù)性，增加操縱行為實(shí)施成本。李志輝等(2021)指出融資融券制度可通過(guò)提高股票流動(dòng)性來(lái)抑制操縱行為。

在市場(chǎng)操縱的監(jiān)測(cè)識(shí)別方面，現(xiàn)有研究主要從股票貝塔系數(shù)、尾市股價(jià)波動(dòng)及股價(jià)逆轉(zhuǎn)這些角度進(jìn)行分析。在貝塔值方面，被操縱股票在操縱行為的實(shí)施過(guò)程中，往往表現(xiàn)出低貝塔系數(shù)現(xiàn)象(李學(xué)和劉文虎，2004)，而在操縱后會(huì)恢復(fù)到之前的水平(陸蓉和陳小琳，2009)。在尾市股價(jià)波動(dòng)及逆轉(zhuǎn)方面，在收盤價(jià)操縱的影響下，尾市期間交易活動(dòng)及股票收益率顯著增加(Comerton-Forde 和Putnins，2011)。David 等(2013)及Aitken 等(2015)認(rèn)為股票價(jià)格傾向于在被操縱的下一交易日發(fā)生回轉(zhuǎn)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，李志輝等(2018)開始利用分時(shí)高頻交易數(shù)據(jù)就我國(guó)股市的可疑操縱行為展開研究。

結(jié)合現(xiàn)有成果可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)于分析師帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主要集中在分析師對(duì)上市公司的監(jiān)督及對(duì)市場(chǎng)效率的影響等方面，而缺少對(duì)市場(chǎng)操縱影響的研究。本文在已有研究的基礎(chǔ)上結(jié)合高頻交易數(shù)據(jù)構(gòu)建收盤價(jià)操縱識(shí)別模型，針對(duì)分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響及作用機(jī)制展開分析。

（二）理論假設(shè)

一方面，作為市場(chǎng)的信息中介，分析師通過(guò)挖掘和傳遞公司信息，促進(jìn)市場(chǎng)信息共享，這能夠提高市場(chǎng)效率。在一個(gè)有效的市場(chǎng)中實(shí)施操縱的成本是很高的，因此分析師的存在能夠提高市場(chǎng)效率，增加操縱成本。另一方面，在證券市場(chǎng)發(fā)展過(guò)程中，由于特殊的利益關(guān)系，分析師往往不能獨(dú)立、公正地對(duì)股票做出評(píng)價(jià)，甚至有少數(shù)分析師與莊家勾結(jié)、聯(lián)合操縱股價(jià)以獲取非法收益的現(xiàn)象。近年來(lái)監(jiān)管部門處罰市場(chǎng)操縱的力度不斷加大，這能夠起到警示作用，有利于促進(jìn)市場(chǎng)的公正運(yùn)行。同時(shí)伴隨分析師行業(yè)規(guī)范的不斷完善及機(jī)構(gòu)投資者的進(jìn)一步發(fā)展，證券分析師的業(yè)務(wù)能力及職業(yè)素養(yǎng)均有所提升(朱紅軍等，2007)。由此，分析師在給出證券評(píng)估建議時(shí)，會(huì)從多個(gè)渠道搜尋上市公司相關(guān)信息，這可以增進(jìn)投資者對(duì)公司經(jīng)營(yíng)狀況的了解，提高股市信息效率，增加操縱行為實(shí)施難度，進(jìn)而抑制市場(chǎng)操縱。為此，本文給出假設(shè)1。

假設(shè)1：分析師關(guān)注能夠起到抑制市場(chǎng)操縱行為的作用。

就市場(chǎng)操縱的實(shí)施機(jī)理而言，Comerton-Forde 和Putni??(2014)指出市場(chǎng)操縱者通過(guò)兩種方式影響股票價(jià)格。第一，操縱者通過(guò)不改變所有權(quán)的買賣訂單報(bào)價(jià)，影響股票供求關(guān)系，使股票價(jià)格移動(dòng)到目標(biāo)水平；第二，其通過(guò)股票價(jià)格的變化制造市場(chǎng)活躍假象，向外釋放虛假信息，改變其他投資者對(duì)股票的信念，誘使其他投資者跟風(fēng)投資。

從以上兩種方式上來(lái)看，股票流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱是影響操縱行為的重要因素。對(duì)第一種手段而言，操縱者需要大量買入被操縱股票，拉抬股價(jià)到目標(biāo)價(jià)位。相較其他投資者，操縱者往往具備資金優(yōu)勢(shì)，但要順利達(dá)成拉抬股價(jià)這一目的，操縱者在操縱股票時(shí)會(huì)面臨一個(gè)選擇問題(Imisikera 和Tas，2013)。相比流動(dòng)性好的股票，等額交易對(duì)流動(dòng)性差的股票的股價(jià)拉抬效果更顯著，由此流動(dòng)性是操縱者在選擇操縱對(duì)象時(shí)的一個(gè)重要因素。李志輝等(2021)指出流動(dòng)性的提高可增加操縱行為實(shí)施成本，降低股票被操縱的概率。對(duì)第二種手段而言，操縱者要想成功的另一個(gè)關(guān)鍵在于通過(guò)拉抬股價(jià)向外界投資者釋放虛假信息，誘導(dǎo)其他投資者投資，這要求操縱者相較其他投資者具備信息優(yōu)勢(shì)。趙濤和鄭祖玄(2002)指出，股市中的操縱者大多具有信息優(yōu)勢(shì)，投資者間的信息不對(duì)稱是操縱行為可以成功的必需條件。如果散戶對(duì)上市公司相關(guān)信息的掌握程度與操縱者相同，那么市場(chǎng)操作行為就難以成功。李志輝和金波(2021)也發(fā)現(xiàn)在戰(zhàn)略激進(jìn)的上市公司中，投資者間的信息不對(duì)稱現(xiàn)象更嚴(yán)重，其股票更容易被操縱。

分析師的主要職責(zé)是搜集、整理和分析上市公司信息，并通過(guò)發(fā)表研究報(bào)告的形式傳遞相關(guān)信息，分析師關(guān)注度的提高可有效改善股市信息環(huán)境，降低投資者之間的信息不對(duì)稱程度(吳井峰，2015)。同時(shí)，分析師發(fā)出研究報(bào)告時(shí)，投資者會(huì)對(duì)研究報(bào)告做出反應(yīng)，市場(chǎng)交易活躍，這可以改善股票的流動(dòng)性(孔東民等，2019)。由此，分析師關(guān)注能夠提高股票流動(dòng)性，并改善投資者之間的信息不對(duì)稱，這能夠削弱操縱者的信息優(yōu)勢(shì)及資金優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而抑制操縱行為，本文進(jìn)一步提出假設(shè)2 和假設(shè)3。

假設(shè)2：分析師關(guān)注通過(guò)改善股票流動(dòng)性，增加拉抬股價(jià)所需交易金額，提高操縱成本，削弱操縱者資金優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而抑制市場(chǎng)操縱。

假設(shè)3：分析師關(guān)注通過(guò)緩解投資者之間的信息不對(duì)稱程度，削弱操縱者信息優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而抑制市場(chǎng)操縱。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）收盤價(jià)操縱行為的測(cè)度

在操縱行為的測(cè)度方面，本文借鑒Aitken 等(2015)及李志輝等(2018)的做法構(gòu)建如下模型監(jiān)測(cè)股市中的可疑操縱行為。具體而言，如果股票i 在第t 個(gè)交易日的股價(jià)表現(xiàn)呈現(xiàn)出如下特征，則認(rèn)為其發(fā)生了可疑的尾市交易操縱。

第一，第t 個(gè)交易日的尾市階段，股票價(jià)格呈現(xiàn)出不同于前30 個(gè)交易日的異常變化，其判定條件為：

第二，股票i 在第t+1 個(gè)交易日的開盤價(jià)呈現(xiàn)出價(jià)格回轉(zhuǎn)現(xiàn)象，其判定條件為：

其中，C P、C P分別為股票i 在交易日t 的收盤價(jià)及收盤前15 分鐘的成交價(jià)格，OP為股票i 在交易日t+1 的開盤價(jià)。

最后，本文采用路透新聞數(shù)據(jù)庫(kù)排除掉由上市公司發(fā)布新聞等因素給股價(jià)變動(dòng)帶來(lái)的影響，提升監(jiān)測(cè)模型的精確度。

（二）股票流動(dòng)性的測(cè)度

（三）投資者信息不對(duì)稱程度的測(cè)度

在投資者間的信息不對(duì)稱方面，參考郝項(xiàng)超等(2018)、Morck 等(2000)的做法，本文以式(3)的擬合優(yōu)度 R來(lái)衡量股價(jià)的信息含量。具體而言，以個(gè)股日收益率 r為被解釋變量，以市場(chǎng)組合的日收益率 r為解釋變量，對(duì)每只股票分年度回歸式(3)，得到模型的擬合優(yōu)度 R。

（四）離散變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方式

中介效應(yīng)考慮變量X 對(duì)變量Y 的影響，如果X 通過(guò)影響變量M 而對(duì)Y 產(chǎn)生影響，則稱M 為中介變量。在傳統(tǒng)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)中，被解釋變量Y、自變量X 及中介變量M 均為連續(xù)變量。當(dāng)因變量Y 是離散變量、中介變量M 和自變量X 是連續(xù)變量時(shí)，需要對(duì)回歸系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差做標(biāo)準(zhǔn)化處理(MacKinnon，2008)。Iacobucci(2012)給出了離散因變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，其過(guò)程如下。

① 用Logit 模型估計(jì) Y = b+ c ×X ，檢驗(yàn)系數(shù)c 是否顯著，只有在X 對(duì)Y 具有顯著影響時(shí)，才可進(jìn)行下一步分析。

② 用OLS 方法估計(jì) M = b+ a ×X ，記錄系數(shù)a 的估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)差s。

③ 在第一步回歸中加入中介效應(yīng)變量M，同時(shí)運(yùn)用Logit 模型估計(jì) Y = b+ c′×X + b ×M ，并記錄系數(shù)b 的估計(jì)值及標(biāo)準(zhǔn)差s。

Iacobucci(2011)的方法不僅適用于一個(gè)中介變量的中介效應(yīng)模型，對(duì)包含多個(gè)中介變量的模型同樣適用(方杰等，2017)。

（五）變量及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以我國(guó)A 股上市公司為樣本，結(jié)合股市高頻數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)可疑操縱行為，以每只股票每年分析師跟蹤人數(shù)加1 的自然對(duì)數(shù)表示分析師關(guān)注度，以Amivest 指數(shù)測(cè)度股票流動(dòng)性，用股價(jià)信息含量RSQ 測(cè)度投資者之間的信息不對(duì)稱程度。同時(shí)參考已有研究，控制上市公司質(zhì)量、公司規(guī)模、股票價(jià)格及股東數(shù)量等因素帶來(lái)的影響。本文將樣本區(qū)間定為2011 年至2017 年，并對(duì)數(shù)據(jù)做以下處理：①由于解釋變量涉及資產(chǎn)負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，剔除與一般企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)差異較大的金融行業(yè)企業(yè)；②剔除存在缺失變量的樣本，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行1%水平的縮尾處理。本文共獲得17641 個(gè)觀察值，涉及上市公司3198 家。本文分時(shí)高頻交易數(shù)據(jù)來(lái)源為湯森路透，其余數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，與本文檢驗(yàn)有關(guān)的變量及含義如表1 所示。

表1 變量符號(hào)及含義

續(xù)表1

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

本文基于構(gòu)建收盤價(jià)操縱監(jiān)測(cè)識(shí)別模型研究分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響，模型監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性是本文研究的基礎(chǔ)。為此，本文統(tǒng)計(jì)了截止到2021 年7 月18 號(hào)的證監(jiān)會(huì)披露的涉及收盤價(jià)操縱的股票，將其與構(gòu)建模型的監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。經(jīng)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，在2011 年至2017 年，共有56 只股票涉及收盤價(jià)操縱，其中有37 只股票被本文監(jiān)測(cè)模型成功監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)成功率達(dá)66.07%，這表明本文構(gòu)建的監(jiān)測(cè)識(shí)別模型具有一定的準(zhǔn)確性。表2 給出了與本文研究有關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，從中可以看出不同股票的分析師關(guān)注度、Amivest 指數(shù)及股價(jià)信息含量存在較大差異。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響

本文首先用如下模型研究分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響。

其中，Mani 是表示股票是否發(fā)生操縱行為的二值變量，Analy 為本文所關(guān)注的解釋變量，其他變量的具體含義如表1 所示，同時(shí)本文在回歸中控制了時(shí)間效應(yīng)。需要注意的是由于本文通過(guò)中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)分析師關(guān)注抑制操縱行為的作用渠道，所以在式(5)中沒有加入測(cè)度股票流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱的變量。由于線性概率模型(LPM)給出了對(duì)平均偏效應(yīng)的良好估計(jì)結(jié)果，本文也運(yùn)用LPM 模型展開分析，回歸結(jié)果如表3 所示。

表3 分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響結(jié)果

表3 給出了線性概率模型及面板logit 模型的估計(jì)結(jié)果，從中可以看出不論選擇哪種模型，分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響系數(shù)均顯著為負(fù)，意味著分析師關(guān)注度的提高能夠降低股票被操縱的概率，驗(yàn)證了本文所做的假設(shè)1。本文也給出了隨機(jī)效應(yīng)Logit模型中分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的平均邊際效應(yīng)，從中可以看出分析師關(guān)注每增加1 單位，能夠使股票發(fā)生操縱的概率下降大約1%，經(jīng)濟(jì)作用似乎不是很明顯。但考慮到市場(chǎng)中發(fā)生收盤價(jià)操縱的現(xiàn)象較少，通過(guò)本文構(gòu)建監(jiān)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中股票發(fā)生收盤價(jià)操縱的平均概率為18%，在這個(gè)前提下減少1%的作用是比較顯著的。在控制變量方面，具有高貝塔系數(shù)、高股東數(shù)量及高流通比例的股票較難被操縱，這與其他學(xué)者的研究一致。同時(shí)，在上市公司質(zhì)量上，回歸結(jié)果顯示盈利能力、成長(zhǎng)性對(duì)市場(chǎng)操縱的影響顯著為負(fù)，而負(fù)債情況的影響并不顯著。

（三）機(jī)制分析

1. 分析師關(guān)注對(duì)股票流動(dòng)性及信息不對(duì)稱的影響

參考Iacobucci(2012)的方法，我們?cè)O(shè)定以下模型檢驗(yàn)分析師關(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的作用渠道。

其一，用以下兩式研究分析師關(guān)注對(duì)股票流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱程度的影響。

其二，在式(5)的解釋變量中加入測(cè)度個(gè)股流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱程度的指標(biāo)，根據(jù)Iacobucci(2012)的方法計(jì)算用于中介效應(yīng)檢驗(yàn)的 z′和 z′，檢驗(yàn)中介效應(yīng)是否成立。其中，z′用于檢驗(yàn)分析師關(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的流動(dòng)性渠道，z′用于檢驗(yàn)分析師關(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的信息渠道。

回歸模型各變量的含義如表1 所示，表4 給出了分析師關(guān)注對(duì)股票流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱的影響結(jié)果。

表4 分析師關(guān)注對(duì)股票流動(dòng)性及信息不對(duì)稱程度的影響結(jié)果

如表4 所示，針對(duì)股票流動(dòng)性的回歸結(jié)果顯示，分析師關(guān)注對(duì)Amivest 指數(shù)的影響系數(shù)顯著為正，說(shuō)明分析師關(guān)注能夠提高股票的流動(dòng)性，與其他學(xué)者的研究結(jié)果一致。同時(shí)針對(duì)投資者信息不對(duì)稱的回歸結(jié)果顯示，分析師關(guān)注對(duì)股價(jià)信息含量RSQ 指標(biāo)的結(jié)果顯著為負(fù)，說(shuō)明分析師關(guān)注可以增加個(gè)股中公司層面的信息含量。這意味著作為市場(chǎng)的信息中介，分析師通過(guò)挖掘、傳遞公司信息，有效改善了市場(chǎng)信息環(huán)境，緩解了投資者之間的信息不對(duì)稱現(xiàn)象。同時(shí)，兩個(gè)模型的豪斯曼檢驗(yàn)均顯示拒絕隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)，為此本文在中介效應(yīng)檢驗(yàn)中，選擇固定效應(yīng)結(jié)果計(jì)算中介效應(yīng)檢驗(yàn)z 值。

2. 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)前面的分析可以看出，在我國(guó)股票市場(chǎng)，分析師關(guān)注能夠抑制市場(chǎng)操縱，同時(shí)其能夠提高股票流動(dòng)性，并減少投資者之間的信息不對(duì)稱。作為中介效應(yīng)檢驗(yàn)的最后一步，需要將測(cè)度個(gè)股流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱的變量加入Logit 模型中，表5 給出了本文的回歸結(jié)果。

表5 加入流動(dòng)性與信息不對(duì)稱指標(biāo)后分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響結(jié)果

表5 給出了本文的回歸結(jié)果，從中可以看出，加入Amivest 指數(shù)及股價(jià)信息含量RSQ 后，分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響不再顯著，而且Amivest 指數(shù)對(duì)市場(chǎng)操縱的影響顯著為負(fù)，變量RSQ 對(duì)市場(chǎng)操縱的影響顯著為正，說(shuō)明流動(dòng)性差、投資者信息不對(duì)稱程度高的股票容易被操縱。同時(shí)中介效應(yīng)檢驗(yàn)變量 z′及 z′的大小分別為-5.4531和-1.7019，均通過(guò)了Z 檢驗(yàn)，說(shuō)明兩種中介效應(yīng)成立，分析師關(guān)注通過(guò)提高股票流動(dòng)性及減少投資者信息不對(duì)稱來(lái)抑制市場(chǎng)操縱，驗(yàn)證了本文的假設(shè)2 及假設(shè)3。

（四）進(jìn)一步分析

近年來(lái)，我國(guó)資本市場(chǎng)不斷發(fā)展成熟，已形成多層次的A 股市場(chǎng)。相較滬深主板，中小板和創(chuàng)業(yè)板的上市企業(yè)一般規(guī)模小，投資者關(guān)注較少(吳曉求，2013)。表6 給出了在樣本區(qū)間內(nèi)我國(guó)A 股市場(chǎng)各板塊發(fā)生市場(chǎng)操縱的嚴(yán)重程度及不同板塊的股票流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱程度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表6 區(qū)分板塊的股票操縱發(fā)生情況

從表6 可以看出，在不同板塊上，股票發(fā)生疑似收盤價(jià)操縱的數(shù)量占比有較大的差異，中小板及創(chuàng)業(yè)板股票發(fā)生收盤價(jià)操縱的比重要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于滬深主板，且Amivest 指數(shù)及股價(jià)信息含量RSQ 的平均值及中位數(shù)均顯示不同板塊中股票的流動(dòng)性及投資者之間的信息不對(duì)稱程度存在較大差異。那么分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的抑制作用在不同板塊是否存在差異？本文對(duì)此展開了分組研究，表7 給出了區(qū)分板塊后分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響。

表7 不同板塊分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響結(jié)果

表7 給出了區(qū)分板塊后分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響結(jié)果，從中可以看出，在主板市場(chǎng)中分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響不顯著，而在中小板與創(chuàng)業(yè)板上分析師關(guān)注能夠起到顯著抑制市場(chǎng)操縱的作用。這可能與這兩個(gè)板塊股票流動(dòng)性及投資者信息不對(duì)稱程度的不同有關(guān)，從表6 可以看出滬深主板的股票流動(dòng)性及投資者的信息不對(duì)稱情況要優(yōu)于中小板及創(chuàng)業(yè)板。本文進(jìn)一步給出了兩個(gè)板塊Amivest 指數(shù)及股價(jià)信息含量RSQ 的核密度曲線，發(fā)現(xiàn)滬深主板的股票流動(dòng)性要明顯高于中小板及創(chuàng)業(yè)板的股票流動(dòng)性，且投資者之間的信息不對(duì)稱程度要低于中小板及創(chuàng)業(yè)板該信息不對(duì)稱程度。由此分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響在不同板塊存在差異的原因是，分析師關(guān)注通過(guò)提高股票流動(dòng)性及減少投資者信息不對(duì)稱來(lái)抑制市場(chǎng)操縱。而滬深主板上市公司的股票流動(dòng)性較好，投資者之間信息不對(duì)稱程度也較低，這使得其股票被操縱的成本較高。如果分析師關(guān)注通過(guò)上述途徑來(lái)抑制市場(chǎng)操縱，那么其在滬深主板的作用就不顯著。本文同樣檢驗(yàn)了中小板及創(chuàng)業(yè)板中分析師關(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的作用機(jī)制，其結(jié)果如表8所示。

表8 中小板與創(chuàng)業(yè)板的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

從表8 可以看出在中小板及創(chuàng)業(yè)板，分析師關(guān)注能夠提高股票流動(dòng)性，并減少投資者之間的信息不對(duì)稱，這和整體A 股市場(chǎng)的回歸結(jié)果一致。同時(shí)中介效應(yīng)檢驗(yàn)的第三步顯示，在中小板與創(chuàng)業(yè)板，Amivest 指數(shù)對(duì)市場(chǎng)操縱的影響顯著為負(fù)，而股價(jià)信息含量RSQ 指標(biāo)對(duì)市場(chǎng)操縱的影響不顯著。這說(shuō)明在中小板與創(chuàng)業(yè)板中，僅有股票流動(dòng)性是影響市場(chǎng)操縱的重要因素，呈現(xiàn)出與整體A 股市場(chǎng)不同的特點(diǎn)。其背后的可能原因是中小板與創(chuàng)業(yè)板的上市企業(yè)信息透明度整體較差，且投資者關(guān)注較少。由此可知，操縱者在選擇操縱對(duì)象時(shí)，首先考慮到的是操縱成本，即股票流動(dòng)性。同時(shí)中介效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在中小板及創(chuàng)業(yè)板上，分析師關(guān)注抑制市場(chǎng)操縱的流動(dòng)性渠道成立，而信息渠道不成立，這是由于股價(jià)信息含量RSQ 對(duì)市場(chǎng)操縱的影響在中小板與創(chuàng)業(yè)板中不顯著造成的。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文做了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1. 更換計(jì)量模型的檢驗(yàn)

本文采用以下方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，本文通過(guò)構(gòu)建收盤價(jià)操縱識(shí)別模型監(jiān)測(cè)出每年股票發(fā)生疑似收盤價(jià)操縱的交易日總次數(shù)Mas，以泊松計(jì)數(shù)模型展開回歸，驗(yàn)證分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響。第二，本文以變量Mas 加1 后的自然對(duì)數(shù)構(gòu)建變量lnMa 進(jìn)行回歸分析，這樣可減少異方差的影響。第三，考慮到變量lnMa 出現(xiàn)較多的0 值，其分布呈現(xiàn)截尾特征，本文用Tobit 模型消除數(shù)據(jù)截尾造成的影響。

2. 用研報(bào)數(shù)量構(gòu)建解釋變量

本文通過(guò)用股票被關(guān)注研報(bào)數(shù)量替代分析師跟蹤人數(shù)衡量分析師關(guān)注度，檢驗(yàn)分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響效果及作用機(jī)制。具體而言，用Log(report+1)替換Analy來(lái)表示分析師關(guān)注度，其中report 表示每只股票每年被關(guān)注的研報(bào)總數(shù)量。

3. 更換流動(dòng)性度量指標(biāo)

本文用Amivest 指數(shù)測(cè)度股票流動(dòng)性，在其他學(xué)者的研究中也常用Amihud 非流動(dòng)性指標(biāo)(Amihud，2002)來(lái)測(cè)度股票流動(dòng)性，為此本文以Amihud 非流動(dòng)性指標(biāo)替換Amivest 指數(shù)來(lái)衡量股票流動(dòng)性，再做中介效應(yīng)檢驗(yàn)，論證研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

4. 去掉部分極端樣本數(shù)據(jù)

本文研究分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響，一個(gè)需要注意的問題是分析師關(guān)注多的企業(yè)往往公司質(zhì)量較好而且流動(dòng)性較強(qiáng)，這些企業(yè)發(fā)生操縱的可能性本就較小。為減小該問題帶來(lái)的影響，本文采用以下辦法進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，本文剔除了滬深300 指數(shù)成分股，這些股票一般公司規(guī)模較大而且流動(dòng)性較強(qiáng)，分析師對(duì)其關(guān)注較高，同時(shí)這類股票被操縱的可能性幾乎為0，本文在研究中剔除這類股票以減少可能產(chǎn)生的內(nèi)生性。其次，本文也剔除了那些被證監(jiān)會(huì)做ST 處理的公司股票。最后，考慮到2015 年我國(guó)股市出現(xiàn)了極端波動(dòng)現(xiàn)象，本文也剔除了2015 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

五、結(jié)論與政策建議

本文通過(guò)構(gòu)建收盤價(jià)操縱監(jiān)測(cè)識(shí)別模型，研究分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的影響，并結(jié)合離散變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方式對(duì)其作用機(jī)制展開分析。其結(jié)果顯示，在我國(guó)股票市場(chǎng)中，分析師關(guān)注能夠起到抑制市場(chǎng)操縱的作用，并且存在“分析師關(guān)注提高→股票流動(dòng)性提高→股票操縱成本變大→股票操縱概率下降”及“分析師關(guān)注提高→減少投資者信息不對(duì)稱→削弱操縱者信息優(yōu)勢(shì)→股票操縱概率下降”兩種作用機(jī)制。同時(shí)，區(qū)分板塊的回歸結(jié)果顯示，分析師關(guān)注對(duì)市場(chǎng)操縱的抑制作用在中小板和創(chuàng)業(yè)板上更明顯。

本文的研究肯定了我國(guó)股市中分析師在抑制市場(chǎng)操縱方面起到的作用，說(shuō)明隨著我國(guó)股市的不斷發(fā)展及相關(guān)行業(yè)法規(guī)的出臺(tái)，分析師作為信息中介，提高了我國(guó)股市的效率，能夠促進(jìn)股票市場(chǎng)公正運(yùn)行。本文的結(jié)果對(duì)進(jìn)一步防范我國(guó)股市的操縱行為具有啟示意義，為防范我國(guó)股市操縱行為的發(fā)生，除了提高上市公司質(zhì)量和增加監(jiān)管部門處罰力度外，可以從市場(chǎng)信息中介這一角度入手，進(jìn)一步提升證券市場(chǎng)中分析師素質(zhì)，充分發(fā)揮分析師挖掘、傳遞市場(chǎng)信息的作用，提升市場(chǎng)效率，這可以削弱操縱者操縱股票時(shí)的信息優(yōu)勢(shì)及資金優(yōu)勢(shì)，減少操縱行為的發(fā)生，進(jìn)而保證市場(chǎng)公正運(yùn)行。