高科技上市公司股權(quán)集中與股價崩盤風險
——基于利益協(xié)同和壕溝防御效應的論證

王焰輝

（福州大學 經(jīng)濟與管理學院，福建 福州 350108）

一、引言與文獻綜述

防范和化解金融風險日益成為業(yè)界和學術(shù)界研究的重要議題，其中證券市場的平穩(wěn)有序發(fā)展無疑是關鍵一環(huán)。但由于中國經(jīng)濟體制正在完善、信息環(huán)境較差，過去中國證券市場出現(xiàn)的“千股跌?！钡慕鹑诋愊?，容易動搖資本市場的信心，沖擊證券市場運行效率，造成市場恐慌和風險傳染，影響證券市場穩(wěn)定性。股價崩盤風險，又稱為個股暴跌風險，表征無任何信息前兆下未來股價斷崖式下跌的可能性。綜上，開展股價崩盤風險問題歸因的研究對于降低中國資本市場金融風險具有重要的現(xiàn)實意義。

與此同時，在第四次工業(yè)革命背景下，以人工智能、量子信息、移動通信、互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、生物醫(yī)藥和新能源技術(shù)等為主導方向的高科技上市公司受到了空前關注。初步統(tǒng)計，在2008—2020年期間，高科技上市公司的股權(quán)集中度CR（以第一大股東持股比例衡量）平均值由34.8%下降到30.2%，中位數(shù)由32.0%降為28.3%，整體都呈現(xiàn)逐步下降的趨勢，如圖1所示。同時，高科技上市公司股權(quán)集中度在不同區(qū)間分布的公司數(shù)量和占比如表1所示。面對高科技上市公司股權(quán)集中度趨于下降的情形，值得思考的問題是，股權(quán)集中度的下降對于公司治理究竟是利大于弊還是弊大于利？高度的股權(quán)集中度在高科技上市公司究竟是扮演著“監(jiān)督”的角色抑或“隧道挖掘”的內(nèi)部推手，是發(fā)揮利益協(xié)同效應抑或壕溝防御效應？尚未有研究針對中國高科技上市公司股權(quán)集中度是否具有股價崩盤效應予以探討，因此，文章對該問題的深入研究對于高科技上市公司的治理和證券市場健康發(fā)展具有理論與實踐價值。

眾多研究將股價崩盤風險歸因于信息不對稱下管理者的權(quán)力尋租行為，即管理層出于機會主義行為選擇隱瞞或推遲披露壞消息，當負面信息持續(xù)隱藏和囤積到某一閾值集中釋放到市場，造成股價崩盤[1]?？偟膩碚f，股價崩盤風險的影響因素研究可以分為兩類：一種側(cè)重于內(nèi)部決定因素，包括高管性別、企業(yè)社會責任[2]和職位提升等因素，這些因素往往通過負面信息隱藏和積累而導致股價崩盤風險；其他研究則側(cè)重于探討股價崩盤風險的外部決定因素，包括機構(gòu)投資者、媒體報道[3]、宗教傳統(tǒng)[4]和法律制度[5]等因素，這類因素影響管理層的決策行為甚至引發(fā)或者緩解代理沖突，進而沖擊股價表現(xiàn)。

良好的公司治理依賴于對投資者權(quán)益的保護和適宜的股權(quán)集中度的有機結(jié)合[6]。目前，股權(quán)集中度經(jīng)濟后果的研究大多聚焦于公司治理層面，諸如公司經(jīng)營績效、公司價值、公司R&D投入[7]、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新等，所得結(jié)論莫衷一是。實際上，股權(quán)集中具有兩種對立的效應觀，分別是利益協(xié)同效應和壕溝防御效應：利益協(xié)同效應認為股權(quán)集中意味著大股東可以通過有效抑制管理層出于機會主義或者有預謀的內(nèi)部掏空行為，在一定程度上緩解股東和管理層之間難以避免的代理沖突，使股東和管理層利益趨于一致；壕溝防御效應認為大股東為了攫取私有收益從而侵占中小股東的利益，并且提高代理成本和損害公司價值。

高科技上市公司作為知識、人才和創(chuàng)新活動密集型企業(yè)，依仗人力資本開展研發(fā)活動，有別于以有形物質(zhì)資本為主要經(jīng)營資源的傳統(tǒng)企業(yè)。遺憾的是，高科技上市公司股權(quán)集中度是否會影響公司與投資者的信息不對稱，大股東股權(quán)集中在公司治理層面充當?shù)慕巧恰皵r路虎”還是“扶云梯”？目前尚未有學者針對高科技公司進行系統(tǒng)化研究。文章試圖通過股價崩盤風險來檢驗高科技上市公司的股權(quán)集中度治理效應的有效性，可能的貢獻有：第一，首次以高科技上市公司為研究對象實證檢驗股權(quán)集中度與股價崩盤風險的關系。第二，創(chuàng)造性引入信息不對稱和公司聲譽作為中介傳導機制，有助于厘清高科技上市公司股權(quán)集中度的股價崩盤異質(zhì)效應的作用機理。第三，考慮多個大股東數(shù)量對高科技上市公司股價崩盤風險的影響，豐富對此類公司多個大股東經(jīng)濟后果的認識。

圖1高科技上市公司股權(quán)集中度年度均值（左）和年度中位數(shù)（右）走勢

表1高科技上市公司股權(quán)集中度區(qū)間公司數(shù)量及占比

二、理論分析與研究假設

股權(quán)集中沖擊高科技公司治理源于代理理論框架下的兩類代理問題：

第一類代理沖突源于公司所有者（股東）和公司經(jīng)營者（管理層）之間的分離。高科技上市公司股東聘請或者任命具有一定專業(yè)水平和資歷豐富的經(jīng)理人經(jīng)營公司，而經(jīng)理人可能追求與所有者不同的目標，并做出偏離股東利益最大化的決策。由于高科技公司面臨較高的研發(fā)風險和市場風險，報告不利的公司信息可能會使管理人員的薪酬、獎金、股票期權(quán)價格遭受損失以及失去晉升機會甚至面臨辭退的風險，他們往往會試圖通過延遲披露壞消息來緩解職業(yè)擔憂。在這種情況下，大股東有權(quán)力和動機來監(jiān)督管理層，股權(quán)集中度的提高有助于緩解代理沖突。股權(quán)集中的大股東運用正式（高管的提名和投票）和非正式（與高層管理人員的互動）影響力來確保利益最大化[8]。高科技上市公司擁有包括專利、技術(shù)和人力資本等在內(nèi)的寶貴無形資產(chǎn)，股權(quán)集中情況下這些無形資產(chǎn)將牢牢掌握在大股東手中，大股東有足夠的動力對管理層進行有效監(jiān)督，抑制管理層牟取私利的機會主義行為，維護公司聲譽，使得大股東、管理層和企業(yè)的長遠利益趨于一致。換言之，高股權(quán)集中度有助于高科技公司緩解第一類代理問題，強化大股東“主人翁”意識，此時利益協(xié)同效應占主導作用，進而通過有效監(jiān)督制衡等方式避免高管選擇性披露高科技公司經(jīng)營信息的行為，緩解信息不對稱，避免公司聲譽受損，降低股價崩盤風險。

從第二類代理問題來看，大股東可能會利用他們的權(quán)力來追求個人目標，從而損害小股東的利益。股權(quán)集中賦予大股東更大的控制權(quán)，這種控制權(quán)可能成為大股東攫取私人利益的工具。大股東可能通過內(nèi)外部關聯(lián)交易和利用手中職權(quán)進行資本侵占，轉(zhuǎn)移公司資源，威脅中小股東的利益。因此，擁有大股東的公司可能會做出損害股東整體財富最大化的決策，進行更多內(nèi)部掏空和侵占中小股東利益的行為，從而增加代理成本，壕溝防御效應成為核心因素。由于高科技公司研發(fā)和專利申請周期較長，大股東壕溝防御行為使得公司注重短期收益忽視長遠發(fā)展，大股東有強烈的動機勾結(jié)管理層并隱瞞他們的“隧道挖掘”行為，此時負面消息在一定程度上積累并釋放到資本市場，從而增加了崩盤風險。

綜合以上分析，提出兩個競爭性的假設：

假設H1a：高科技上市公司股權(quán)集中度越高，股價崩盤風險越低，利益協(xié)同效應占主導作用。

假設H1b：高科技上市公司股權(quán)集中度越高，股價崩盤風險也越高，壕溝防御效應占主導作用。

三、研究設計

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

文章選取中國高科技上市公司2008—2018年的數(shù)據(jù)為研究樣本（自變量），因變量股價崩盤風險為向后一期2009—2019年數(shù)據(jù)。基于證監(jiān)會頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》，將行業(yè)代碼為G、C5、C7和C8的行業(yè)樣本劃分為高科技公司。根據(jù)研究需要，將以下研究樣本予以剔除：當年上市的公司；交易狀態(tài)為ST、*ST或PT的公司；該年周收益率樣本不足30個的公司；存在缺失值的變量。經(jīng)過篩選得到8726個高科技公司—年度觀測值樣本，同時對所有連續(xù)型變量在1%、99%分位點上進行逐年縮尾處理(Winsorize)，以控制可能存在的極端值對回歸結(jié)果的影響。原始數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

2.變量定義

（1）解釋變量：股權(quán)集中度

參照已有研究，利用第一大股東持股比例衡量股權(quán)集中度。

（2）被解釋變量：股價崩盤風險

借鑒江軒宇和許年行[9]的研究，構(gòu)造股價崩盤風險指標，即負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動的比率(DUVOL)，該指標值越大表征股價崩盤風險越高。

（3）控制變量

文章進一步控制了以下變量：投資者異質(zhì)信念（Dturn，去趨勢化換手率，即當年月均換手率減去上一年度月均換手率）、收益率標準差（Sigma，反映個股年度周收益率的波動情況）、個股收益率（Ret，個股年度平均周收益率）、公司規(guī)模（Size，公司年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)）、賬面市值比（BM，凈資產(chǎn)/（年末股價×流通股股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)））、財務杠桿（Lev，總負債與總資產(chǎn)的比值）、盈利能力（ROA，凈利潤與總資產(chǎn)的比值）、盈余管理（ABACC，修正Jones模型殘差的絕對值）、當期的負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)以及行業(yè)啞變量(Industry)和年份啞變量(Year)。

3.模型設計

為了驗證假設H1，文章構(gòu)建如下回歸模型檢驗高科技上市公司股權(quán)集中度對股價崩盤風險的影響：

式中，Crash為公司i在t+1期的股價崩盤風險指標(NCSKEW、DUVOL)，CR為公司i在t期的股權(quán)集中度，其余為第t期的控制變量，Industry和Year分別為行業(yè)和年度啞變量。根據(jù)假設H1a，預期CR的估計系數(shù)α1顯著為負；根據(jù)假設H1b，則預期CR的估計系數(shù)α1應顯著為正。

四、實證結(jié)果與分析

1.描述性統(tǒng)計和相關性分析

表2列示了描述性統(tǒng)計結(jié)果和各變量與被解釋變量(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的Pearson相關系數(shù)。NCSKEWt+1和DUVOLt+1的均值分別為-0.250和-0.160，同時標準差為0.678和0.466，與已有研究的測算結(jié)果相似。兩個股價崩盤風險指標之間的Pearson相關系數(shù)達到0.876，表明其具有良好的一致性。股權(quán)集中度指標CR的均值為0.327，說明中國A股高科技上市公司平均大股東持股比例達到32.7%。股權(quán)集中度CR與股價崩盤風險指標NCSKEWt+1和DUVOLt+1的相關系數(shù)分別為-0.045和-0.051，且都在1%的統(tǒng)計水平上高度顯著，這表明在不考慮其他因素影響的情況下，股權(quán)集中度與股價崩盤風險高度負相關，初步說明利益協(xié)同效應占據(jù)主導作用，即支持假設H1a。其他控制變量的分布均在合理范圍內(nèi)。

表2描述性統(tǒng)計和Pearson相關系數(shù)

2.多元回歸分析

表3列示了股權(quán)集中度與股價崩盤風險的多元回歸結(jié)果?？梢钥吹?，在未加入控制變量的列(1)、(4)中，僅控制了年度與行業(yè)效應，股權(quán)集中度CR對股價崩盤風險NCSKEWt+1(DUVOLt+1)估計系數(shù)為-0.244(-0.189)，并且都在1%的水平上高度顯著。在加入一系列潛在影響因素控制變量的列(2)、(5)中，未控制年度與行業(yè)效應，股權(quán)集中度CR股價崩盤風險NCSKEWt+1(DUVOLt+1)的估計系數(shù)為-0.230(-0.175)，且依舊在1%的統(tǒng)計水平上顯著。列(3)和(6)同時控制相關變量、年度和行業(yè)效應，股權(quán)集中度CR的估計系數(shù)仍然顯著為負。因此，在控制多維度影響因素后，隨著股權(quán)集中度的持續(xù)增加，股價崩盤風險顯著下降，研究結(jié)果證實了假設H1a，說明利益協(xié)同效應占據(jù)主導作用。

3.穩(wěn)健性檢驗

（1）工具變量法

為了緩解遺漏變量和雙向因果的內(nèi)生性問題，借鑒相關研究的做法[10]，采用同年度同行業(yè)剔除自身后的其他公司股權(quán)集中度的均值(Ind_CR)作為工具變量。從經(jīng)濟直覺上來看，同年度同行業(yè)的公司面臨相似的行業(yè)特征和外部環(huán)境，故而公司之間股權(quán)集中度呈現(xiàn)某種程度的相關性，同時尚未有研究和證據(jù)證實同行業(yè)其他公司的股權(quán)集中會對高科技公司的股價崩盤風險造成影響。因此，工具變量滿足相關性和外生性的要求。表4匯報了工具變量法的回歸結(jié)果，工具變量的F統(tǒng)計量在1%的統(tǒng)計水平上顯著拒絕存在弱工具變量的原假設。Kleibergen-Paap rk LM檢驗也在1%統(tǒng)計水平上顯著拒絕了不可識別的原假設，說明工具變量的選取是合理的。經(jīng)過工具變量法緩解內(nèi)生性問題后，研究結(jié)論依舊支持利益協(xié)同效應觀。

表3股權(quán)集中度與股價崩盤風險的回歸結(jié)果

表4工具變量法回歸結(jié)果

（2）其他穩(wěn)健性檢驗

為了保證研究結(jié)論的可靠性，文章進一步開展一系列的穩(wěn)健性檢驗。第一，考慮股權(quán)集中度對股價崩盤風險的長期影響效果，并且為了緩解互為因果的內(nèi)生性問題，拉長預測時間窗口，將股價崩盤風險指標替換為t+2期。第二，不隨時間改變的高科技公司個體特征因素可能影響研究結(jié)果，考慮利用同時控制年份、行業(yè)和公司個體的固定效應模型進行重新估計。第三，為了避免極端異常值的影響，使用中位數(shù)回歸驗證。第四，采用Petersen(2009)提出的雙重聚類調(diào)整標準誤克服可能存在的自相關和異方差等問題對統(tǒng)計分析造成的影響。第五，用前三大股東持股比例替換股權(quán)集中度指標，重新進行回歸。

經(jīng)過上述一系列重新檢驗后，研究結(jié)論與前文一致，無實質(zhì)性差異，說明股權(quán)集中度與股價崩盤風險的負相關關系是穩(wěn)健的。

五、進一步分析

1.中介效應檢驗

（1）信息不對稱的中介效應檢驗

當管理層向外部投資者隱瞞公司的壞消息時，持續(xù)不利信息的囤積容易引發(fā)股價崩盤。管理者之所以隱瞞壞消息，是因為管理者和投資者（即股東）之間存在代理沖突，導致信息不對稱。在所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離的情況下，高科技公司管理者掌握更多的包括研發(fā)流程和新技術(shù)與產(chǎn)品經(jīng)濟附加值的內(nèi)部信息，并有意愿以犧牲股東利益為代價追求自己的利益。如果報告不利的公司信息可能會讓管理者失去高額薪酬、晉升機會甚至丟掉現(xiàn)有職位，因此他們可能會試圖通過推遲披露壞消息來緩解職業(yè)擔憂。高科技公司股權(quán)集中一方面使大股東更為積極主動監(jiān)測和監(jiān)督管理層，要求管理層做出合理合規(guī)且有效的經(jīng)營戰(zhàn)略決策，并通過有效介入公司經(jīng)營，削弱管理層出于機會主義而進行捂盤行為的可能性，利用股權(quán)激勵等措施使得管理層、大股東和企業(yè)發(fā)展利益協(xié)同，減少代理沖突以防止管理者推遲負面公司信息發(fā)布的行為，另一方面也驅(qū)使大股東關注R&D項目的風險特征從而全面介入公司創(chuàng)新研發(fā)投入、產(chǎn)出和營銷等環(huán)節(jié)。利益協(xié)同效應觀下股權(quán)集中能夠避免管理層出現(xiàn)不注重長期研發(fā)價值的短視自利的行為，削弱捂盤動機，公司信息透明度隨之上升，信息披露質(zhì)量大幅提高。大量研究同樣證實信息不對稱與股價崩盤風險息息相關[11]。因此，信息路徑可能是股權(quán)集中緩解股價崩盤效應的一種重要的傳導途徑。

為了驗證這一重要傳導路徑的存在，借鑒已有研究的做法，采用KV指數(shù)衡量上市公司信息不對稱。具體構(gòu)建模型如下：

表5拉長預測時間窗口和固定效應模型回歸結(jié)果

表6中位數(shù)回歸、雙重聚類調(diào)整標準誤和替換股權(quán)集中度指標回歸結(jié)果

上式中，Pt和Volt表征公司個股在第t個交易日的收盤價和交易股數(shù)，Vol0表示個股該年日均交易量。利用模型(2)進行最小二乘法回歸得到λ1（剔除λ為負的樣本），則KV=λ1×106。KV指數(shù)越小，表示公司的信息披露融入股價越為充分，信息披露質(zhì)量越高，信息不對稱越低。

基于上述分析，通過構(gòu)建下述模型(3)～(5)來驗證信息不對稱的中介效應，控制變量同前文：

表7匯報了信息不對稱的中介效應檢驗回歸結(jié)果。列(1)、(4)表示兩個股價崩盤風險指標(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的路徑模型Path A，股權(quán)集中度CRt的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負。列(2)、(5)為路徑模型Path B，表明股權(quán)集中度顯著降低了高科技上市公司信息不對稱。列(3)、(6)即路徑模型Path C，將中介因子信息不對稱放入基準模型，股權(quán)集中度CRt與中介因子信息不對稱KVt的回歸系數(shù)都在1%的水平統(tǒng)計顯著。經(jīng)過Sobel檢驗的Z統(tǒng)計量分別為4.157和3.860，在1%的水平上拒絕了不存在中介效應的原假設。因此，信息路徑在股權(quán)集中度緩解股價崩盤風險機制中扮演著重要的中介傳導作用。

表7信息不對稱的中介效應檢驗結(jié)果

(2）公司聲譽的中介效應檢驗

公司聲譽被視為難以模仿的無形資源，是能夠影響企業(yè)創(chuàng)造和維持競爭優(yōu)勢的能力，既是過去業(yè)績的客觀市場信號，也是未來回報的指標。高科技公司具有知識、技術(shù)和人才密集型的特征，因高昂的研發(fā)投入和滯后的資本回收與盈利周期而對資金鏈和現(xiàn)金流提出了很高的挑戰(zhàn)，故而高科技上市公司注重公司聲譽的維護以贏得投資者的信任，進而保證充沛的資金來源以支持公司長足發(fā)展。股權(quán)集中度高的狀態(tài)下，高科技上市公司大股東“主人翁”意識強烈，利益協(xié)同效應驅(qū)使大股東注重公司長遠發(fā)展而減少對公司的內(nèi)部掏空，為緩解融資約束等資金問題愿意傾注更多公司資源提高公司聲譽，公司聲譽的有效維護是公司在股票市場表現(xiàn)的一劑“強心劑”，吸引投資者關注和投資，降低股價崩盤風險。因此，聲譽路徑也可能是股權(quán)集中緩解股價崩盤效應的重要傳導途徑。參考林鐘高等(2018)[12]的研究，文章使用每股社會貢獻值衡量公司聲譽(Repu)，具體計算方法如下：

每股社會貢獻值=（凈利潤+所得稅費用+稅金及附加+財務費用+應付職工薪酬年末數(shù)-應付職工薪酬年初數(shù)+支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金+公益性捐贈）/年末總股數(shù)

基于上述分析，通過構(gòu)建下述模型(6)～(8)來驗證公司聲譽的中介效應，控制變量同前文：

表8匯報了公司聲譽的中介效應檢驗回歸結(jié)果。列(1)、(4)表示兩個股價崩盤風險指標(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的路徑模型Path A，股權(quán)集中度CRt的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負。列(2)、(5)為路徑模型Path B，表明股權(quán)集中度越高高科技上市公司聲譽越好。列(3)、(6)即路徑模型Path C，將中介因子公司聲譽放入基準模型，股權(quán)集中度CRt與中介變量公司聲譽Reput的回歸系數(shù)都在1%的水平統(tǒng)計顯著。經(jīng)過Sobel檢驗的Z統(tǒng)計量分別為2.814和3.391，在1%的水平上拒絕了不存在中介效應的原假設。因此，聲譽路徑在股權(quán)集中度緩解股價崩盤風險機制中同樣扮演著重要的中介傳導作用。

表8公司聲譽的中介效應檢驗結(jié)果

2.多個大股東數(shù)量與股價崩盤風險

參考姜付秀等(2018)[13]的研究，文章通過逐份閱讀高科技上市公司年度報告來有效核對一致行動人股東信息并且合并作為一致行動人的股東持股數(shù)量，合并后將持股比例超過10%的視為一個大股東，統(tǒng)計每家上市公司除第一大股東外其他大股東的數(shù)量Numbert。為了進一步考察其他大股東數(shù)量與股價崩盤風險是否存在關系，基于模型(1)，利用其他大股東的數(shù)量Numbert替換原有指標CRt重新進行回歸，結(jié)果如表9所示。容易發(fā)現(xiàn)，其他大股東的數(shù)量Numbert與股價崩盤風險指標NCSKEWt+1和DUVOLt+1的回歸系數(shù)分別是0.030和0.019，并且都在5%的水平上顯著，這意味著在高科技上市公司中其他大股東的數(shù)量越多越容易形成合謀同時削弱第一大股東的公司控制權(quán)，此時有利于公司長遠發(fā)展但是短期效益低下的研發(fā)項目因大股東數(shù)量多而不易被通過，即利益協(xié)同效應被抑制，其他大股東通過“隧道挖掘”和“內(nèi)部掏空”來攫取私人利益，壕溝防御效應占據(jù)主導。由此可見，高科技上市公司大股東數(shù)量過多并不利于改善公司治理，反而可能引發(fā)公司實際控制權(quán)的爭奪和公司重大經(jīng)營戰(zhàn)略決策尤其是創(chuàng)新研發(fā)決策的難以協(xié)調(diào)，導致經(jīng)營效率低下。

表9其他大股東數(shù)量與股價崩盤風險回歸結(jié)果

3.兩職兼任與利益協(xié)同效應

在高科技上市公司中，董事長往往是第一大股東擔任或者由第一大股東所信任的人擔任，因此，當董事長和總經(jīng)理兩職兼任時，促使管理層信息溝通成本下降以及決策效率提高，這種情況會加強大股東對公司的實際控制權(quán)，大股東提出的與企業(yè)研發(fā)活動有關的風險戰(zhàn)略決策在投票通過和實際執(zhí)行環(huán)節(jié)受到的阻礙較小，利益協(xié)同效應將會被強化，股權(quán)集中度在兩職兼任的情況下呈現(xiàn)出更明顯的股價崩盤風險抑制效應。兩職兼任分組的回歸結(jié)果如表10所示，可知無論是負收益偏態(tài)系數(shù)測度的NCSKEWt+1指數(shù)還是收益率上下波動比率測度的DUVOLt+1指數(shù)，其在兩職兼任組的估計系數(shù)絕對值都大于兩職分離組，這表明相較于兩職分離高科技上市公司股權(quán)集中度在兩職兼任時更能降低股價崩盤風險，兩職兼任強化了大股東的利益協(xié)同效應。

表10兩職兼任分組的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

文章基于股價崩盤風險的視角，實證研究證實高科技上市公司股權(quán)集中度的提高有助于抑制股價崩盤風險，支持利益協(xié)同效應觀，作用機制檢驗認為股權(quán)集中通過信息路徑和聲譽路徑影響股價崩盤風險。進一步分析發(fā)現(xiàn)，除第一大股東以外其他大股東的數(shù)量越多股價崩盤風險越高，董事長和總經(jīng)理兩職兼任情況強化了股權(quán)集中度的利益協(xié)同效應。

多維度的研究結(jié)論為強化高科技上市公司股權(quán)集中的公司治理效應和維護證券市場平穩(wěn)有序運行提供了有益的啟示。首先，應考慮結(jié)合高科技上市公司的特性進行科學合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)頂層設計，既不能跟風反對“一股獨大”現(xiàn)象而進行“一刀切”的股權(quán)分散化，也不能盲目使股權(quán)集中于多個大股東，需適度提高股權(quán)集中度來強化大股東的“主人翁”意識進而充分發(fā)揮大股東的利益協(xié)同效應。其次，鑒于高科技上市公司的特點，應避免過多大股東存在，主張“一人主導、多人輔助”的模式，規(guī)避管理層出于機會主義隱匿負面信息的行為，維護公司聲譽，并且注重研發(fā)投入的長期發(fā)展戰(zhàn)略。同時，優(yōu)化上市公司信息披露監(jiān)管機制，加大對信息披露不真實和不及時的處罰力度，促進上市公司信息透明化，緩解高科技公司信息不對稱問題，提高資本市場運作效率。最后，培育高素質(zhì)的中小投資者隊伍，加強投資者對公司特征信息的挖掘和解讀能力，培養(yǎng)投資者長期價值投資理念。