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    非行政處罰性監(jiān)管與股票價格操縱

    2025-04-26 00:00:00羅勝旭吳崇林劉杰
    金融發(fā)展研究 2025年3期
    關(guān)鍵詞:信息披露公司治理

    摘" "要:本研究以交易所年報問詢函為研究對象,實證分析了非行政處罰性監(jiān)管對股票價格操縱的影響及其作用機制。研究結(jié)果表明,問詢函監(jiān)管通過減少投資者間的信息不對稱有效抑制了股票價格操縱。尤其是在回復(fù)內(nèi)容翔實且回復(fù)內(nèi)容與問詢函高度相關(guān)的情況下,監(jiān)管效果更加顯著。此外,在信息不確定性較高、公司治理水平較低的企業(yè)以及投資者情緒低迷的時期,問詢函監(jiān)管的遏制作用更強。研究豐富了非行政處罰性監(jiān)管的經(jīng)濟后果研究,并為股票價格操縱的治理提供了新的視角。

    關(guān)鍵詞:公司治理;問詢函監(jiān)管;股票價格操縱;信息披露;信息不對稱

    中圖分類號:F832.5" "文獻標(biāo)識碼:A" 文章編號:1674-2265(2025)03-0014-11

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2025.03.002

    一、引言

    2023年10月召開的中央金融工作會議明確指出,金融是國民經(jīng)濟的血脈,是國家核心競爭力的重要組成部分。會議提出加快建設(shè)金融強國的目標(biāo),強調(diào)全面加強金融監(jiān)管、完善金融體制、優(yōu)化金融服務(wù)以及防范化解風(fēng)險的重要性。這彰顯了黨和國家強化金融市場監(jiān)管與維護市場穩(wěn)定的堅定決心。自上海證券交易所和深圳證券交易所成立以來,中國股票市場實現(xiàn)了快速發(fā)展,規(guī)模已躍居全球第二大證券市場,在緩解企業(yè)融資約束、優(yōu)化資源配置和促進實體經(jīng)濟發(fā)展等方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。然而,隨著市場規(guī)模的擴大,股票價格操縱問題日益突出,對資本市場的高質(zhì)量發(fā)展構(gòu)成了嚴重威脅。在此背景下,探討有效的股票價格操縱治理機制具有重要的理論意義和實踐價值。

    上市公司信息披露的合規(guī)性監(jiān)管是中國資本市場監(jiān)管體系的重要組成部分。在現(xiàn)行框架下,問詢函監(jiān)管作為一種常規(guī)信息披露監(jiān)管手段,被滬深交易所廣泛采用。這一監(jiān)管形式包括交易所針對上市公司財務(wù)報告、并購重組、關(guān)聯(lián)交易、股價異常及媒體報道等事項發(fā)出問詢,并要求公司在規(guī)定期限內(nèi)以書面形式回復(fù)并公開。相比行政處罰措施,問詢函監(jiān)管更注重提升信息披露的準(zhǔn)確性和完整性,是一種以提醒為主的非行政處罰性監(jiān)管方式(張俊生等,2018)[1]。

    既有研究表明,問詢函監(jiān)管能夠顯著提高信息披露質(zhì)量(張俊生等,2018;陳運森等,2018;陳運森等,2019;李曉溪等,2019;Lu和Qiu,2023)[1-5],并對改善公司治理產(chǎn)生積極作用(聶萍和潘再珍,2019;鄧祎璐等,2022;何卓靜等,2023;江承鑫等,2024;Gu等,2025)[6-10]。股票價格操縱作為一種由外部投資者主導(dǎo)的違法行為,其成功實施依賴于市場中的信息不對稱。操縱者通過策略性交易活動制造虛假的供需信號,干擾股票價格的真實反映并從中獲利(李志輝等,2025;Allen和Gale,1992;Aggarwal和Wu,2006;Glebkin和Kuong,2023;Charles等,2024)[11-15]。盡管問詢函監(jiān)管已被證明可以有效降低信息不對稱,但其在遏制股票價格操縱方面的作用尚未得到充分探討。

    本文以交易所年報問詢函為研究對象,構(gòu)建股票價格操縱識別模型,實證檢驗問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響。以2017—2023年滬深兩市上市公司為樣本,研究發(fā)現(xiàn):(1)問詢函監(jiān)管顯著遏制了股票價格操縱。(2)機制檢驗表明,問詢函監(jiān)管通過降低投資者間的信息不對稱,進而有效遏制了股票價格操縱。(3)當(dāng)回復(fù)函內(nèi)容翔實且與問詢函高度相關(guān)時,問詢函監(jiān)管的治理效果更為顯著。(4)在信息不確定性高、治理水平差的企業(yè),以及投資者情緒低迷時期,問詢函監(jiān)管的遏制作用更強。

    本文的可能創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下兩點:第一,本文豐富了股票價格操縱治理機制的研究?,F(xiàn)有文獻主要從交易制度和市場監(jiān)督者的視角探討股票價格操縱的治理措施,包括賣空限制(周春生等,2005)[16]、訂單披露規(guī)則(Lee等,2013)[17]、價格結(jié)算機制(Han等,2022)[18]、分析師關(guān)注(李志輝等,2022)[19]以及機構(gòu)投資者持股(李志輝等,2021)[20]等。本文從非行政處罰性監(jiān)管的新視角出發(fā),發(fā)現(xiàn)問詢函監(jiān)管能夠有效遏制股票價格操縱,從而為股票價格操縱治理機制的研究提供了新的理論支持。第二,本文拓展了問詢函監(jiān)管經(jīng)濟影響的相關(guān)研究。既有研究表明,問詢函監(jiān)管在降低盈余管理(陳運森等,2019)[3]、遏制管理層隱瞞負面信息(張俊生等,2018;Lu和Qiu,2023)[1,5]、提升審計質(zhì)量(陳運森等,2018)[2]、增加管理層預(yù)測準(zhǔn)確性(李曉溪等,2019)[4]、遏制大股東掏空行為(聶萍和潘再珍,2019)[6]、促進獨立董事勤勉盡責(zé)(何卓靜等,2023)[8]、減少企業(yè)稅收規(guī)避(鄧祎璐等,2022)[7]、提升審計質(zhì)量(江承鑫等,2024)[9]、增加董事、監(jiān)事及高級管理人員責(zé)任險的需求(Gu等,2025)[10]等方面發(fā)揮了積極作用。這些研究集中于信息披露和公司治理領(lǐng)域。本文則將研究視角轉(zhuǎn)向股票價格操縱,揭示了問詢函監(jiān)管通過降低投資者間的信息不對稱,進而有效治理股票價格操縱的機制,為問詢函監(jiān)管的經(jīng)濟影響研究提供了新的實證證據(jù)。

    二、文獻回顧與假設(shè)提出

    (一)股票價格操縱的治理措施

    有效市場假設(shè)下,股票價格被認為能及時、準(zhǔn)確地反映所有可得信息,因此,股票價格操縱難以實施(Allen和Gale,1992)[12]。然而現(xiàn)實市場中投資者間存在信息不對稱,操縱者(如機構(gòu)投資者或內(nèi)部人)通常掌握著比普通投資者更多的信息,包括公司內(nèi)部信息、未公開的財務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)等。這些信息優(yōu)勢使得操縱者能夠通過策略性交易行為影響市場預(yù)期,進而操縱股票價格(Comerton-Forde和Putni??,2014)[21]。因此,理論文獻普遍認為,降低投資者之間信息不對稱的措施能對股票價格操縱產(chǎn)生遏制作用(Aggarwal和Wu,2006;周春生等,2005)[13,16]。大量實證研究均支持了這一觀點,例如,Lee等(2013)[17]的研究表明,通過修改訂單披露規(guī)則,增強投資者對當(dāng)前訂單信息的準(zhǔn)確判斷,能夠打擊市場中的虛假訂單申報。李志輝等(2021)[20]發(fā)現(xiàn),機構(gòu)投資者通過增加股價信息含量、降低投資者間的信息不對稱程度,間接實現(xiàn)了對股票價格操縱的遏制。鄭婉清等(2023)[22]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升信息透明度,從而減少了股票價格操縱的發(fā)生。

    現(xiàn)有文獻主要從交易制度、市場參與者等視角探討如何改善投資者間的信息分布和信息的準(zhǔn)確性,進而實現(xiàn)對股票價格操縱的治理。然而,對于重點關(guān)注信息披露準(zhǔn)確性和完整性的問詢函監(jiān)管制度,現(xiàn)有研究仍未進行深入分析。

    (二)問詢函監(jiān)管的經(jīng)濟影響

    與歐美等發(fā)達國家股票市場中的同類監(jiān)管措施相比,我國的問詢函監(jiān)管覆蓋面更廣,不僅針對股價和交易量異常,還涵蓋了財務(wù)報告、并購重組、關(guān)聯(lián)交易等關(guān)鍵領(lǐng)域(陳運森等,2019)[3]。

    有關(guān)問詢函監(jiān)管的經(jīng)濟后果研究主要圍繞信息披露質(zhì)量提升及其衍生的公司治理效應(yīng)展開。在公司內(nèi)部方面,現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)上市公司收到交易所發(fā)出的問詢函后,信息披露規(guī)范性顯著提升,內(nèi)部治理水平得到顯著改善。李曉溪等(2019)[4]指出,為了應(yīng)對問詢函監(jiān)管帶來的市場負面預(yù)期,公司管理層會提升業(yè)績預(yù)告質(zhì)量。陳運森等(2019)[3]發(fā)現(xiàn),企業(yè)在收到問詢函后,盈余管理行為受到抑制,會計質(zhì)量得到顯著提升。此外,問詢函的總數(shù)越多,或針對同一財務(wù)報告的問詢次數(shù)越多,其治理效應(yīng)越強。張俊生等(2018)[1]、Lu和Qiu(2023)[5]的研究進一步表明,問詢函監(jiān)管通過促使企業(yè)管理層披露年報中隱藏的負面信息,降低了未來股價崩盤風(fēng)險。Gu等(2025)[10]的研究表明,問詢函監(jiān)管傳遞出有效的風(fēng)險警告信息,提醒投資者注意企業(yè)的訴訟、治理和聲譽風(fēng)險,最終導(dǎo)致企業(yè)對董事、監(jiān)事及高級管理人員責(zé)任險的需求顯著增加。在公司外部方面,既有文獻普遍認為問詢函監(jiān)管增加了新聞媒體、監(jiān)管機構(gòu)、信息中介及投資者的外部信息需求,間接對公司治理產(chǎn)生了積極影響。例如,陳運森等(2018)[2]指出,問詢函監(jiān)管引發(fā)的公眾和媒體關(guān)注增加了審計失敗的輿論壓力,促使審計師在審計工作中投入更多資源,從而提升了審計質(zhì)量。聶萍和潘再珍(2019)[6]的研究指出,問詢函監(jiān)管使公司大股東的不當(dāng)行為更易曝光,引發(fā)監(jiān)管機構(gòu)的關(guān)注,從而強化了對大股東行為的監(jiān)督,促使大股東行為更加規(guī)范。何卓靜等(2023)[8]從獨立董事履職的角度進行討論,發(fā)現(xiàn)問詢函監(jiān)管對獨立董事產(chǎn)生了警示作用,提高了獨立董事履職的勤勉性和獨立性。此外,問詢函促使獨立董事兼任的其他公司的治理效果改善,兼任公司的會計信息質(zhì)量提升、關(guān)聯(lián)交易下降。鄧祎璐等(2022)[7]進一步發(fā)現(xiàn),問詢函監(jiān)管促使市場參與者和監(jiān)管機構(gòu)發(fā)揮外部治理作用,對企業(yè)的稅收規(guī)避行為起到了遏制作用。江承鑫等(2024)[9]發(fā)現(xiàn)了問詢函監(jiān)管在會計師事務(wù)所治理中的積極作用,相較于未受到問詢的企業(yè),被問詢企業(yè)的會計師事務(wù)所對其他客戶的審計質(zhì)量顯著提升。

    整體而言,現(xiàn)有研究充分表明,問詢函監(jiān)管是一種有效的監(jiān)管措施,顯著提高了企業(yè)的信息披露質(zhì)量,改善了企業(yè)信息環(huán)境,最終對公司治理產(chǎn)生積極影響。然而,對于股票市場中常見的違法違規(guī)行為——股票價格操縱,尚未有文獻進行深入研究。

    (三)假設(shè)提出

    降低投資者間的信息不對稱程度對于股票價格操縱治理至關(guān)重要。信息不對稱理論相關(guān)文獻指出,投資者間的信息不對稱會導(dǎo)致逆向選擇問題,是證券市場中噪聲交易產(chǎn)生的重要原因(Allen和Gale,1992;Glebkin和Kuong,2023)[12,14]。逆向選擇會造成股票價格偏離其合理價值,并導(dǎo)致理性投資者難以獲取準(zhǔn)確信息,最終淪為噪聲交易(李志輝等,2025)[11]。噪聲交易在一定程度上能夠提升市場流動性,但若噪聲交易過多,便會引發(fā)股價劇烈波動,使市場更容易滋生“盲目跟風(fēng)”“追漲殺跌”等非理性行為(Charles等,2024)[15]。這些行為為股票價格操縱的實施提供了便利,操縱者在充斥著非理性行為的市場環(huán)境中,更容易通過策略性交易或散布虛假信息來誘導(dǎo)這些非理性投資者盲目跟風(fēng)投資,最終實現(xiàn)操縱目的(Aggarwal和Wu,2006;Comerton-Forde和Putni??,2014)[13,21]。委托代理相關(guān)文獻認為,信息透明度更高的企業(yè)為外部信息中介、監(jiān)管機構(gòu)和投資者等群體提供了更好的信息環(huán)境,有利于他們進行外部監(jiān)督,從而降低企業(yè)的內(nèi)部代理問題(Povel和Strobl,2024; Cosemans和Frehen,2025)[23,24]。既有市場操縱相關(guān)文獻表明,大部分股票價格操縱與公司內(nèi)部人員相關(guān)(Aggarwal和Wu,2006;Titman等,2022)[13,25]。因此,良好的信息環(huán)境有助于遏制公司治理缺陷帶來的股票價格操縱。

    問詢函監(jiān)管作為一種有效的信息披露工具,能夠降低投資者之間的信息不對稱。首先,問詢函監(jiān)管主要關(guān)注企業(yè)信息披露的完整性和準(zhǔn)確性,要求上市公司對相關(guān)問題進行補充和核實(張俊生等,2018)[1]。上市公司對問詢函的回復(fù)能夠顯著提高信息披露質(zhì)量,減少企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱(陳運森等,2018;Lu和Qiu,2023)[2,5]。其次,問詢函監(jiān)管能吸引新聞媒體的關(guān)注和報道,這不僅降低了投資者的信息搜尋成本,還通過媒體對企業(yè)負面事件的調(diào)查和報道,約束了管理層的機會主義行為,減少了代理問題(Dyck等,2008;羅進輝和杜興強,2014)[26,27]。最后,問詢函監(jiān)管的時效性也是其降低信息不對稱的關(guān)鍵因素。與需要長時間調(diào)查取證的行政處罰不同,問詢函監(jiān)管能夠迅速對市場關(guān)注的問題做出反應(yīng),并要求上市公司在短期內(nèi)(通常為7個工作日)進行回復(fù),從而快速緩解信息不對稱(聶萍和潘再珍,2019;鄧祎璐等,2022;何卓靜等,2023)[6-8]。基于上述分析,本文提出以下兩個假設(shè):

    假設(shè)H1:問詢函監(jiān)管降低了股票價格操縱發(fā)生的可能性。

    假設(shè)H2:問詢函監(jiān)管通過降低投資者間信息不對稱,進而遏制了股票價格操縱。

    三、研究設(shè)計

    (一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

    本研究的初始樣本包括2017—2023年滬深兩市的所有上市公司。為確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和分析的有效性,本研究進行了以下樣本篩選:(1)剔除風(fēng)險警示的上市公司,這些公司的股票通常流動性較差,可能對股票價格操縱識別模型造成干擾,影響模型的準(zhǔn)確性。(2)剔除在年報問詢函前后90個交易日內(nèi)收到其他問詢函的上市公司,以排除這些事件對研究結(jié)果產(chǎn)生的干擾。(3)剔除在股票價格操縱次數(shù)計算窗口期內(nèi)可交易天數(shù)不足一半的上市公司,以確保不同上市公司之間的股票價格操縱次數(shù)具有可比性。(4)剔除相關(guān)控制變量缺失的上市公司。本文的數(shù)據(jù)頻率為年度,所有數(shù)據(jù)均來自國泰安金融數(shù)據(jù)庫和銳思金融數(shù)據(jù)庫。

    (二)股票價格操縱識別模型

    基金資產(chǎn)凈值核算、管理層薪酬確定、金融衍生品定價等通常以收盤價為基準(zhǔn)價格,因此,部分投資者存在較強的經(jīng)濟動機操縱收盤價(Comerton-Forde和Putni??,2014)[21]。收盤價也因此成為市場中最常見的股票價格操縱類型之一,被文獻廣泛用作股票價格操縱的代表(李志輝等,2018)[28]。在一個典型的收盤價操縱過程中,股價在尾盤期間快速上漲,并在下一個交易日發(fā)生反轉(zhuǎn)(Jiang和Wang,2024)[29]?;谏鲜鎏卣?,本文參考李志輝等(2018)[28]的研究,根據(jù)如下三個條件構(gòu)建股票價格操縱識別模型:

    一是異常尾盤收益率。尾盤收益率與過去100個交易日尾盤收益率均值的偏離程度達到4倍標(biāo)準(zhǔn)差。

    [?Eodi,d=Clsprci,dClsprcPre15i,d-1] (1)

    [Abs(?Eodi,d-Eodi,d)gt;4×σi,d ] (2)

    其中,[Clsprci,d]為個股[i]在[d]交易日的收盤價,[ClsprcPre15i,d]為個股[i]在[d]交易日的前15分鐘的成交價。[?Eodi,d]為個股[i]在[d]交易日的尾盤收益率,[Eodi,d]和[σi,d]分別為過去100個交易日尾盤收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

    二是收益率反轉(zhuǎn)。至下一個交易日開盤,股價的反轉(zhuǎn)程度達到50%。

    [Clsprci,d-Opnprci,d+1Clsprci,d-PreClsprc15i,d×100%≥50% ] (3)

    其中,[Opnprci,d+1]為個股[i]在[d+1]交易日的開盤價。

    三是前后5個交易日不存在基本面信息披露①。

    為檢驗問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響,本文參考Lu和Qiu(2023)[5]的方法,依據(jù)上市公司是否收到交易所年報問詢函,構(gòu)建[Manipi,t]以衡量上市公司的股票價格操縱次數(shù)。具體而言,當(dāng)上市公司[i]因[t]年度財務(wù)報表收到交易所年報問詢函時,[Manipi,t]的計算方法為:以收到交易所年報問詢函日期最接近的交易日為[d+0]日,計算未來90個交易日(即[d+1]交易日至[d+91]交易日)的股票價格操縱次數(shù)。值得指出的是,統(tǒng)計表明從年報披露到上市公司收到交易所年報問詢函之間的平均間隔日期為 13 天。因此,當(dāng)上市公司[i]沒有因[t]年度財務(wù)報表收到問詢函時,[Manipi,t]的計算方法為:以年度財務(wù)報告披露日期最接近的交易日為[d+0]日,計算[d+13]至[d+103]交易日的累計股票價格操縱次數(shù)。

    (三)問詢函監(jiān)管

    本文構(gòu)建兩個變量來衡量問詢函監(jiān)管。第一個變量為問詢函接收狀態(tài)([ILi,t]),當(dāng)上市公司[i]在[t]年度收到與年報相關(guān)的問詢函時,其取值為1,否則取值為0。第二個變量為問詢函長度([ILLengthi,t]),其取值為上市公司[i]在[t]年度收到交易所年報問詢函的字數(shù)加一,然后取對數(shù)處理。

    (四)傾向得分匹配

    為了減少樣本選擇偏差對實證結(jié)果的影響,本研究采用了傾向得分匹配(PSM)方法。具體而言,參考Lu和Qiu(2023)[5]的研究,本文選取了以下協(xié)變量進行傾向得分的估計:審計師來自四大會計師事務(wù)所(Big4)、審計師變更(IsChange)、市值規(guī)模(Size)、市值賬面比(Mtb)、獨立董事占比(Indra)、董事會規(guī)模(BoardSize)、資產(chǎn)負債率(Lev)、營業(yè)收入增長率(Grwoth)、虧損(Loss)、內(nèi)部控制缺陷(IsIC)、修正財務(wù)報表(IsRestatement)、公司年齡(Age)、股價異常波動(IsLeakage)、國有企業(yè)(Soe)、第一大股東持股(Top1Hld)。通過Probit模型對這些協(xié)變量進行傾向得分的估計,本文為每家收到問詢函的上市公司匹配了4家未收到問詢函的對照公司。表1展示了傾向得分匹配后處理組與對照組的協(xié)變量差異,結(jié)果表明兩組樣本之間的各個協(xié)變量均不存在顯著差異。

    (五)實證模型

    基于傾向得分匹配后的數(shù)據(jù),本文構(gòu)建了如下基準(zhǔn)回歸模型(4)以檢驗問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響:

    [Manipi,t=β0+β1×(ILi,t and ILLengthi,t)+βc×Controlsi,t+Firm+Year+εi,t] (4)

    其中,被解釋[Manipi,t]為衡量上市公司[i]的[t]年度財務(wù)報表發(fā)布后的股票價格操縱頻率代理變量。[ILi,t]為問詢函接收狀態(tài),[ILLengthi,t]為問詢函長度。[Controlsi,t]為一系列控制變量,包括市值規(guī)模(Size)、資產(chǎn)收益率(Roa)、營業(yè)收入增長率(Growth)、資產(chǎn)負債率(Lev)、第一大股東持股(Top1Hld)、分析師關(guān)注人數(shù)(Analyst)、審計師來自四大會計師事務(wù)所(Big4)、共同基金持股(FundHld)、國有企業(yè)(SOE)、兩職合一(Dual)、獨立董事占比(Indra)、上市年限(Age)、股價波動率(Sigma)、年度平均換手率(Turn)、年度股價收益率(Ret)。[Firm]和[Year]分別為公司固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。[εi,t]為殘差項。標(biāo)準(zhǔn)誤在公司層面聚類。

    為檢驗問詢函監(jiān)管是否通過降低投資者間信息不對稱,進而遏制股票價格操縱,本文構(gòu)建了模型(5)—(7):

    [InfoAsymi,t=β0+β1×(ILi,tand ILLengthi,t)+βc×Controlsi,t+Firm+Year+εi,t] (5)

    [Manipi,t=β0+β1×InfoAsymi,t+βc×Controlsi,t+Firm+Year+εi,t] (6)

    [Manipi,t=β0+β1×ILi,t and ILLengthi,t+β2×InfoAsymi,t+βc×Controlsi,t+Firm+Year+εi,t] (7)

    其中,[InfoAsym]為信息不對稱,本文采用股價同步性(Syn)和知情交易概率(Vpin)作為信息不對稱的代理變量②。二者取值越大,表明信息不對稱程度越高。模型中其他設(shè)置與基準(zhǔn)回歸模型(4)保持一致。

    表2展示了所有變量的名稱、符號和定義。為了避免奇異值對實證結(jié)果的干擾,對所有連續(xù)變量進行了1%雙向縮尾處理。

    四、主要實證結(jié)果

    (一)描述性統(tǒng)計

    表3展示了本文主要變量的描述性統(tǒng)計。股票價格操縱的均值為0.13,表明企業(yè)在問詢函事件后90個交易日內(nèi)的平均被操縱次數(shù)為0.13次。問詢函接收狀態(tài)的均值為0.20,說明平均每年有20%的企業(yè)收到交易所的年報問詢函。問詢函長度的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.59和3.18,說明企業(yè)收到問詢函的詳細程度差異較大。

    (二)基準(zhǔn)回歸

    本文預(yù)期問詢函監(jiān)管對股票價格操縱具有顯著的治理效應(yīng)。為了檢驗這一假設(shè),本文采用基準(zhǔn)回歸模型(4)來考察問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響,并將結(jié)果匯總于表4。第(1)和(3)列分別以問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度為核心解釋變量,并包含了公司固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。第(2)和(4)列則進一步引入了描述公司特征的控制變量。

    表4的結(jié)果表明,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)均在5%的顯著性水平下為負,說明問詢函監(jiān)管有效遏制了股票價格操縱。這一結(jié)果不僅在統(tǒng)計上顯著,也具有重要的經(jīng)濟學(xué)含義。具體而言,第(2)列結(jié)果表明,在考慮其他影響因素后,相較于未收到問詢函的企業(yè),收到問詢函的企業(yè)未來90個交易日的股票價格操縱次數(shù)低0.0198次,相當(dāng)于樣本均值的15.23%。第(4)列結(jié)果表明,在考慮其他影響因素后,問詢函長度每增加1個單位,企業(yè)未來90個交易日的股票價格操縱次數(shù)降低0.0025次,相當(dāng)于樣本均值的1.92%。上述結(jié)果表明,問詢函監(jiān)管對股票價格操縱具有積極的治理作用。由此,本文假設(shè)H1得到證實。

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    1. 內(nèi)生性檢驗。為緩解內(nèi)生性問題對研究結(jié)論的潛在影響,本文構(gòu)建一個基于傾向得分匹配的雙重差分模型(PSM-DID),以檢驗問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響。具體而言,基于傾向得分匹配后的樣本,本文使用年報問詢函前一期(事件前90個交易日)和后一期(事件后90個交易日)構(gòu)建雙重差分模型(8):

    [Manipi,t+1=β0+β1×ILi,t and ILLengthi,t+β2×Postt×ILi,t and ILLengthi,t+βc×Controlsi,t+Firm+Year+εi,t] (8)

    其中,[Postt]為虛擬變量,當(dāng)處于事件后時取值為1,否則取值為0。其余變量定義與基準(zhǔn)回歸模型(4)保持一致。模型(8)中的系數(shù)[β2]衡量了緩解內(nèi)生性問題后問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響。

    表5展示了PSM-DID模型的估計結(jié)果,交乘項[IL×Post]和[ILLength×Post]的系數(shù)分別為-0.1031和-0.0129,且均在1%的顯著性水平下顯著。這一結(jié)果表明,在考慮內(nèi)生性問題影響后,問詢函監(jiān)管顯著抑制了股票價格操縱。

    2. 熵平衡匹配。本文進一步采用傾向得分匹配過程中使用的一系列變量為協(xié)變量,借助熵平衡匹配(Entropy Balancing)緩解非隨機處理效應(yīng)。檢驗結(jié)果見表6,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)依然在5%的顯著性水平下為負,表明在采用熵平衡匹配之后,本文的結(jié)論依然成立。

    3. 重新衡量股票價格操縱。在本文的股票價格操縱識別模型中,異常尾盤收益率定義為與過去100個交易日均值的偏離程度達到4倍標(biāo)準(zhǔn)差。為驗證研究結(jié)論在不同閾值下的穩(wěn)健性,本文基于不同的閾值計算異常尾盤收益率,并重新檢驗了問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響。表7展示了檢驗結(jié)果。表中異常尾盤收益率分別定義為與過去30個交易日均值的偏離程度達到3倍標(biāo)準(zhǔn)差、與過去150個交易日均值的偏離程度達到4倍標(biāo)準(zhǔn)差、與過去200個交易日均值的偏離程度達到4倍標(biāo)準(zhǔn)差。所有估計結(jié)果中,問詢函接收狀態(tài)和長度的系數(shù)均顯著為負,即問詢函監(jiān)管顯著降低了股票價格操縱。

    4. 采用不同估計方法。本文進一步采用零膨脹泊松回歸與零膨脹負二項回歸進行估計,以驗證文章結(jié)論在不同估計方法下的穩(wěn)健性。表8展示了估計結(jié)果,其中第(1)和(2)列為采用零膨脹泊松回歸的估計結(jié)果,第(3)和(4)列展示了零膨脹負二項回歸的估計結(jié)果。本文發(fā)現(xiàn),問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)符號與基準(zhǔn)回歸一致,且均在1%的水平下顯著,進一步驗證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

    5. 安慰劑檢驗。為排除偶然性因素的干擾,本文引入了安慰劑檢驗。具體而言,在每一年度內(nèi),隨機選取20%的上市公司作為收到問詢函的模擬處理組,并將問詢函長度進行隨機分配,而其余公司則構(gòu)成對照組,并采用基準(zhǔn)回歸模型(4)對兩組樣本的股票價格操縱差異進行重復(fù)檢驗。為進一步降低隨機性對安慰劑檢驗結(jié)果的影響,上述隨機分配過程被重復(fù)執(zhí)行了1000次。表9展示了安慰劑檢驗中問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度系數(shù)的描述性統(tǒng)計。結(jié)果表明,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)的均值均接近0,意味著通過該方法構(gòu)建的處理組與對照組在股票價格操縱上并無顯著差異。

    信息不對稱是股票價格操縱能夠成功實施的關(guān)鍵。只有當(dāng)其他投資者無法獲悉投資者的交易行為是基于信息還是為了實施操縱時,操縱活動才能有利可圖(Allen和Gale,1992;Aggarwal和Wu,2006)[12,13]。既有文獻表明,問詢函監(jiān)管能夠提升信息披露質(zhì)量和改善內(nèi)部治理(張俊生等,2018;陳運森等,2018;陳運森等,2019;聶萍和潘再珍,2019;鄧祎璐等,2022)[1-3,6,7]。因此,本文預(yù)期問詢函監(jiān)管能夠通過降低投資者間信息不對稱,進而顯著遏制股票價格操縱。為此,本文構(gòu)建了模型(5)—(7)對信息不對稱機制進行檢驗,并將檢驗結(jié)果列于表10。

    Panel A和Panel B分別展示了以股價同步性(Syn)和知情交易概率(Vpin)為信息不對稱代理變量的估計結(jié)果。第(1)和(2)列展示了模型(5)的估計結(jié)果,結(jié)果發(fā)現(xiàn)問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)均顯著為負,說明問詢函監(jiān)管降低了投資者間信息不對稱。第(3)列匯報了模型(6)的估計結(jié)果,發(fā)現(xiàn)信息不對稱代理變量的系數(shù)均顯著為正,表明信息不對稱程度越高,股票價格操縱發(fā)生的可能性越大。模型(7)的估計結(jié)果列示于第(4)和(5)列,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負,但系數(shù)絕對值小于基準(zhǔn)回歸模型(4)的估計結(jié)果。上述結(jié)果說明信息不對稱可以解釋核心解釋變量的影響效應(yīng),是問詢函監(jiān)管抑制股票價格操縱的重要作用渠道。綜上所述,問詢函監(jiān)管通過降低投資者間信息不對稱,進而遏制了股票價格操縱。由此,本文假設(shè)H2得到證實。

    (五)回復(fù)函質(zhì)量

    企業(yè)在收到問詢函后,高質(zhì)量的回復(fù)對于降低企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱程度同樣至關(guān)重要。鑒于此,本文采用回復(fù)翔實程度和回復(fù)函相關(guān)性作為回復(fù)函質(zhì)量的代理變量,當(dāng)回復(fù)翔實程度或回復(fù)相關(guān)性高于當(dāng)年度同行業(yè)中位數(shù)時,將樣本劃分為回復(fù)質(zhì)量高組,否則劃分為回復(fù)質(zhì)量低組。其中,回復(fù)翔實程度為回復(fù)函的總字數(shù),回復(fù)函相關(guān)性則參考卞世博和閻志鵬(2020)[30]的研究,利用軟余弦相似比來度量回復(fù)函內(nèi)容和問詢函內(nèi)容的相關(guān)性。表11展示了分組檢驗的結(jié)果。問詢函接收狀態(tài)和長度的系數(shù)僅在回復(fù)質(zhì)量高組中顯著為負,即企業(yè)對問詢函的回復(fù)內(nèi)容越詳細,回復(fù)相關(guān)性越高,問詢函監(jiān)管越能遏制股票價格操縱。

    五、進一步分析

    (一)信息不確定性的異質(zhì)性檢驗

    前述研究結(jié)果表明,問詢函監(jiān)管通過降低投資者間信息不對稱遏制股票價格操縱。因此,可以預(yù)期,在信息不確定性更高的公司中,問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的治理作用更強。為此,本文分別采用分析師關(guān)注人數(shù)和交易所信息披露考核結(jié)果作為信息不確定性的代理變量進行分組檢驗。當(dāng)分析師關(guān)注人數(shù)高于同行業(yè)中位數(shù)或交易所信息披露考核結(jié)果為優(yōu)秀時,表明信息不確定程度更低,劃分為信息不確定性低組;否則說明信息不確定程度較高,劃分為信息不確定性高組。表12展示了分組檢驗的結(jié)果,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)僅在信息不確定性高組中顯著為負,說明信息不確定性越高,問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的治理作用越強。

    (二)治理水平的異質(zhì)性檢驗

    治理水平差的企業(yè)通常信息披露質(zhì)量更低,投資者間存在更嚴重的信息不對稱(李志輝等,2021)[20]。因此,在治理水平低下的公司中,預(yù)期問詢函監(jiān)管能夠發(fā)揮更大的股票價格操縱治理作用。鑒于此,本文參考李志輝等(2021)[20]的研究,分別采用股權(quán)制衡度和機構(gòu)投資者持股作為治理水平的測度方式并進行分組檢驗。當(dāng)股權(quán)制衡度(機構(gòu)投資者持股)高于同行業(yè)中位數(shù)時,表明治理水平更高,劃分為治理水平高組;否則說明治理水平較差,劃分為治理水平低組。表13展示了分組檢驗的結(jié)果。僅在治理水平低組中,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)顯著為負,即在治理水平低下的公司中,問詢函監(jiān)管能夠更大程度地遏制股票價格操縱。

    (三)投資者情緒的異質(zhì)性檢驗

    伴隨投資者情緒高漲而產(chǎn)生的非理性行為給操縱者提供了便利。為此,本文進一步檢驗了在不同的投資者情緒下,問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響差異。本文采用CICSI指數(shù)衡量投資者情緒,當(dāng)問詢函披露所在月度的CICSI指數(shù)高于樣本期中位數(shù)時,表明投資者情緒高漲,劃分為投資者情緒高組,否則劃分為投資者情緒低組。表14展示了分組檢驗的結(jié)果。結(jié)果顯示,在投資者情緒低組中,問詢函接收狀態(tài)和問詢函長度的系數(shù)在1%的水平下顯著為負,而在投資者情緒高組中未通過顯著性檢驗。這表明當(dāng)投資者情緒高漲時,問詢函監(jiān)管無法對股票價格操縱起到積極的治理作用。

    六、結(jié)論與政策建議

    本研究基于2017—2023年中國滬深兩市上市公司的數(shù)據(jù),實證檢驗了問詢函監(jiān)管對股票價格操縱的影響。研究結(jié)果表明,問詢函監(jiān)管通過降低投資者之間的信息不對稱,有效遏制了股票價格操縱行為。在回復(fù)函內(nèi)容翔實且與問詢函相關(guān)性高的情境下,問詢函監(jiān)管的治理效果尤為顯著。進一步分析發(fā)現(xiàn),在信息不確定性較高、公司治理水平較差的企業(yè)以及投資者情緒低迷的時期,問詢函監(jiān)管的治理效應(yīng)更強。

    現(xiàn)有文獻及本文研究均表明,問詢函監(jiān)管能夠有效降低投資者之間的信息不對稱程度,遏制市場中的違法違規(guī)行為,對投資者福利和公司經(jīng)營產(chǎn)生積極影響。因此,完善問詢函監(jiān)管制度,有助于維護資本市場的穩(wěn)定,提升資本市場服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。基于此,相關(guān)部門可從以下幾個方面著力:第一,強化監(jiān)管協(xié)同機制。鑒于問詢函監(jiān)管在打擊股票價格操縱方面的積極作用,滬深交易所應(yīng)通過加強監(jiān)管協(xié)同合作,建立健全信息共享機制,與其他部門密切配合,并配套現(xiàn)場檢查等多種方式,持續(xù)完善問詢函監(jiān)管制度,進一步增強其監(jiān)管效能。第二,增強問詢函監(jiān)管的曝光度。信息不對稱對問詢函監(jiān)管制度的有效性影響重大。交易所應(yīng)積極借助網(wǎng)絡(luò)媒體宣傳問詢函監(jiān)管制度,同時加強投資者教育,引導(dǎo)投資者充分利用問詢函監(jiān)管信息進行交易決策,提高其對市場違法違規(guī)行為的識別與防范能力。第三,提升問詢函和回復(fù)函的質(zhì)量。交易所可提高對具體事項的問詢詳細程度與頻率,同時重點關(guān)注回復(fù)函質(zhì)量,對回復(fù)翔實程度低、相關(guān)性差的回復(fù)函加強監(jiān)管,切實增強問詢函監(jiān)管的針對性與有效性。第四,精準(zhǔn)監(jiān)管重點領(lǐng)域。交易所應(yīng)重點關(guān)注信息不確定性較高、公司治理水平較差的企業(yè)以及投資者情緒低迷的時期,以改善問詢函監(jiān)管效果。

    注:

    ①基本面信息包含擔(dān)保、訴訟仲裁、資產(chǎn)出售與轉(zhuǎn)讓、資產(chǎn)置換、債務(wù)重組等共計33種類型,詳細定義請參考銳思金融數(shù)據(jù)庫的《公司大事記——擴展》。

    ②限于篇幅,本文未提供股價同步性(Syn)和知情交易概率(Vpin)的完整計算方法,感興趣的讀者可聯(lián)系作者索取。

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