过度投资、市场情绪与股价崩盘——来自创业板上市公司的经验证据

林 川

一、引言

近年来,中国股票市场的波动成为牵引整个国家的重要话题。虽然2015年上半年上证综指在65天的时间内飙升56%,一度突破5 000点,却在下半年的52天时间内暴跌超过40%。伴随着股指的大涨大落,2015年下半年出现了十几次的千股跌停与A股指数动辄日跌幅超过5%的股价崩盘现象,使得中国股票市场中蔓延着恐慌的情绪。为此,证监会采取了一系列相应的措施,以维持中国股票市场的稳定,而习近平总书记自2015年9月22日以来的50天左右时间里,五次谈及股票市场,指出要“维护公开、公平、公正的市场秩序”,“保护投资者特别是中小投资者的合法权益,促进股市长期稳定发展,防止发生大面积恐慌”,以及“培育公开透明和长期稳定健康发展的资本市场,完善风险管理,稳定市场预期”。“股价崩盘”这一资本市场重要的现象,不但严重损害了股东的利益,也动摇了市场投资者对股票市场的信心,不但不利于股票市场的长期健康稳定发展,甚至还会造成资源错配与危机实体经济(王化成等,2015[1]),因此在当前中国资本市场存在较大不稳定性因素的情况下,研究股价崩盘这一“金融异象”问题,对降低中国资本市场的风险,促进股票市场长期平稳健康发展具有重要的理论与现实意义(潘越等,2011[2]；许年行等,2012[3])。

随着股票市场波动对企业、中小投资者以及社会产生的影响愈发严重,股价崩盘行为也成为宏观经济与微观财务学研究的热点问题。通常,已有文献更多将股价崩盘的原因归咎于内部人对于坏消息的隐瞒,而当坏消息无法隐瞒被释放时,就加剧了股价的剧烈下跌,于是更多学者便从内部人视角(Kothari等,2009[4]；李小荣和刘行,2012[5])以及内部人所引发的信息隐藏与信息释放视角(Hutton等,2009[6]；叶康涛等,2015[7])讨论股价崩盘的原因与如何抑制。然而,已有文献似乎忽略了一个问题,即管理层为什么要隐瞒信息以及会隐瞒什么信息。通常,学者将管理层隐瞒的信息以及隐瞒信息的原因归咎于“坏”信息,却并没有文献会定义什么才是“坏信息”。对于管理层而言,不希望被市场投资者知晓的信息大多是企业的决策信息,这些信息通常与企业的财务状况与治理结构相关联,周冬华和赖升东(2016)[8]就发现,企业操控现金流的行为就会加剧股价崩盘的风险。而与类似行为相比,当企业管理层为了谋取私利,希望构建企业帝国以及在经理市场建立良好的声誉时,往往会进行过度投资,但同时也造成了企业价值的被高估(Jensen,1986[9]；Benmelech等,2010[10]),这种过度投资的行为以及被高估的股价,一旦被市场投资者识破,就很有可能挤出股价中的“泡沫”,短时间内造成股价的迅速下跌。

在已有文献中,仅有江轩宇和许年行(2015)[11]基于企业过度投资视角,从微观层面考虑了对股价崩盘风险的影响,发现企业过度投资显著加剧了股价未来的崩盘风险。而与已有对股价崩盘风险关注的文献以及江轩宇和许年行(2015)[11]一文不同的是,首先,江轩宇和许年行(2015)[11]基于代理理论视角讨论过度投资与股价崩盘风险间的关系,而本文则基于行为金融学视角,讨论企业管理层面对过度投资的利益与损失不同态度下引发的股价崩盘风险。其次,企业的过度投资行为可能源于高管自身的过度自信,也可能源于外部环境给予其的自信,尤其是在当前中国经济依然需要依靠投资拉动的情况下,市场很可能给予这种过度投资以一定的认可(张敏等,2010[12]),从而市场中蔓延的情绪倾向很可能影响到企业的投资决策,进而对股价崩盘风险产生影响,因此本文在考虑过度投资对股价崩盘影响时,会加入对市场情绪产生的中间影响的思考。最后,许年行等(2012)[3]指出,目前对于股价崩盘的研究并不多,尤其是针对中国的研究更为匮乏,虽然已有研究关注了如分析师特征、媒体特征、股东特征、税收等对股价崩盘的影响(许年行等,2012[3]；罗进辉和杜兴强,2014[13]；王化成等,2015[1]；江轩宇,2013[14]),但提供的经验证据均是利用主板上市公司进行的检验,并没有特别关注创业板上市公司的股价崩盘行为。与主板上市公司相比,创业板上市公司的价值似乎被严重高估(王晓巍和陈逢博,2014[15]),而且在面临下行压力时,创业板也表现出比主板更大幅度的下跌。2015年6月至8月间中国股市大跌的过程中,上证指数跌幅超过40%,而创业板指数跌幅则超过50%。因此,本文以创业板上市公司为实证样本,在丰富关于中国资本市场股价崩盘文献的基础上,提供创业板上市公司的经验证据。

二、理论分析与研究假说

（一）过度投资与股价崩盘:一个行为金融学视角的框架

作为企业四大财务决策之一的投资活动对企业短期内的现金持有及长期的持续发展具有重要的影响,良好的投资决策会逐渐增加企业价值与股东财富,而且会被投资者给予积极的反映(McConnel和Muscarella,1985[16]),但过度投资的行为往往就会带来相反的效应,尤其是在非效率投资行为普遍存在的中国资本市场中(张功富和宋献中,2009[17]),过度投资行为无论在短期内还是长期都会减损企业价值,增加财务风险,以至于被市场投资者放弃(蒋东生,2011[18]；詹雷和王瑶瑶,2013[19])。然而,伴随着企业过度投资的过程,高管往往会获得更多的可控资源,可以有其自身私利的索取与获得,也有一些相应的在职消费,这就使得其在一定程度上并不会排斥过度投资。但是,为了隐藏其支持过度投资的真实目的,高管并不会及时并且如实地对此类投资项目进行披露,这就造成了市场投资者与企业高管以及大股东与企业高管之间的信息不对称,也就造成了负面信息在企业内部及企业股价中的逐渐积累,从而一旦出现信息泄露,就会造成股价的崩盘。这就是在传统金融学基于代理理论框架下,由于高管与股东目标不一致及高管追求私利而导致的过度投资对股价崩盘影响的机理,江轩宇和许年行(2015)[11]的经验证据也验证了这一分析。

然而必须看到的是,无论出于什么原因,最终做出过度投资决策的是企业高管,也就是说高管在做出过度投资决策时一定会受到其“行为”的影响。因此基于行为金融学视角,首先本文认为高管在选择过度投资时,面对过度投资所带来的收益与损失时的态度会有所差异,从而对于过度投资收益与损失的信息处理方式也会有所差异。当高管在过度投资的过程中获得一定收益时,他们通常会享受这种收益带给他们的喜悦及成功感,而且并不会隐藏这种成功的信息,而是会及时地将信息传递出去,以获得外界对其的认可(包括经理人市场的认可以及普通市场投资者的认可),但由于高管比其他股东以及市场投资者更加知晓这种成功是源于过度投资的,而过度投资是有风险的,于是往往高管会倾向于保留住已有的成果,而不会盲目地进一步加大投资,以避免已有的收益丢失。但是,当高管在过度投资的过程中遭到损失时,他们的决策就会出现明显的差异。一方面,当高管的过度投资决策遭到损失时,为了弥补这一损失,往往就会进一步增加投资,希望通过以进一步增加投资的形式挽回之前的投资损失以及促使外部投资者产生错觉,此时高管的理性程度会远低于成功时,从而造成进一步的过度投资；而另一方面,由于已经遭受损失,高管为了减少外部质疑以及保全自身声誉,往往不会选择在第一时间将信息传递出去(无论是隐瞒信息还是延迟披露),从而也加大了过度投资带来的风险。于是,相较于获得成功时的选择,高管面临损失时的抉择往往理性程度更低,这就是Kahneman和Tversky(1979)[20]在前景理论中所阐述的“损失远比收益更引人注目”。而这种非理性无论是表现在持续增加投资还是隐藏信息,都会进一步增加公司股价中的泡沫,而一旦过度投资损失的信息被披露后,就会导致股价的崩盘。

其次,在企业过度投资的问题中,往往伴随着高管的过度自信问题。虽然传统金融学中认为资本市场不完美导致的代理问题可以解释公司的过度投资行为(Jensen,1986[9]),但不能忽视管理层的“自以为是”往往会使其过于相信自己,而在投资过程中会做出错误的选择(Roll,1986[21])。一方面,高管往往会认为自己能够坐到这个位子,是与自己的努力与经历分不开的,从而就会理所当然认为自己可以主宰企业的一切,而不允许别人对其的质疑；另一方面,由于高管存在过度自信,就会轻视投资过程中存在的风险,而认为即使出现问题,也可以凭借自身的能力肯定可以获得预期收益(Malmendier和Tate,2005[22]；江轩宇和许年行,2015[11]),所以他们就不会认为过度投资中存在的问题是问题,而是会坚持认可自己的选择,也不认为需要将这些信息传递给外界。于是,在过度自信的情况下,往往会积攒很多与高管选择相反的意见,这些意见对于企业股价而言本身就是一种负面的信息,一旦过度投资出现损失时,这些意见会同时涌入市场,而且市场投资者会因无法获得收益,而将对高管的不信任表现为“用脚投票”,从而也进一步加速了股价的崩盘。

在中国资本市场中,相较于主板上市公司,创业板上市公司的过度投资现象更为严重。由于创业板上市公司的企业属性、股价结构、风险特征、市场制度等均与主板上市公司不同,从而在上市前后分别会被风险投资者与内部管理者推动,导致较高的过度投资水平(郭乃军等,2011[23]；马娜和钟田丽,2013[24])。在这种情况下,除了高管本身在过度投资中对于收益与损失偏好不同而产生的信息处理态度差异化,以及过度自信中对于过度投资的认可,一方面,创业板上市公司高管本身已经适应了企业的过度投资现状,以及其他创业板上市公司同时具有的过度投资行为,而会趋同地选择过度投资决策,却忽视了过度投资对企业长期发展及股票市场表现产生的影响；另一方面,创业板上市公司高管为了“迎合”与“继续吸引”风险投资者的喜好,也不得不通过过度投资的形式,持续包装企业所拥有的创业版属性,而不会盲目地向外界传递无效率投资的信息。在这种情况下,一旦投资项目最终到期时,往往就会导致在投资过程中累积的负面信息集中涌入股票市场,导致股价的崩盘。

图1 创业板上市公司过度投资与股价崩盘传导机制

图1给出在创业板上市公司中,过度投资行为对股价崩盘产生的影响,即在企业过度投资的过程中,会存在企业管理层在经营市场与资本市场中的风险偏好与过度自信问题,而在创业板上市公司中,还会存在特殊的过度投资行为以及风险投资者对于创业板上市公司的特殊风险偏好,从而就会加剧股价崩盘的风险。因此,本文提出研究假说1。

H1:过度投资行为会引起股价崩盘风险上升,即过度投资程度越高,则创业板上市公司股价崩盘风险就会越高。

（二）过度投资与股价崩盘:市场情绪的中介影响

市场情绪会直接对资本市场的价格产生影响,这是一个不争的事实(Shiller,2000[25]；Fisher和Statman,2000[26]；丁志国和苏治,2005[27]；张宗新和王海亮,2013[28])。市场情绪会反映为市场投资者基于所处国家或地区的整体经济运行状况与市场发展状况,以及某个企业的资产未来现金流与投资风险而产生的一种信念,虽然这一信念并不能完全反映当前或未来的事实(Baker和Wurgler,2006)[29],但当市场情绪表现为过高或过低时,就会促使资本市场价格偏离基础价值。尤其是当市场情绪过高时,一方面市场投资者往往对未来充满信心(这种信心可能是对企业自身的,也可能是对整体市场的),会产生投资的不理性以及忽略投资过程中存在的错误；另一方面此时市场中会存在更多的投机者,往往会采取推动价格偏离内在机制的交易策略,再加之市场中存在着“羊群效应”,市场投资者的盲目追随与“噪声交易”,也就进一步促使了股价的虚高(Black,1986[30]；胡昌生和池阳春,2013[31])。然而,一旦当市场情绪发生转变,很多之前被积攒的负面信息便会集中爆发,而且此时市场投资者,尤其是投机的市场投资者也会以更负面的心态面对这些集中爆发的信息,采取大面积的“跑路”行为,就会促使股价的迅速崩盘。然而,当市场情绪普遍较低时,一方面资本市场的表现通常较为萎靡,相较之市场情绪较高时的股价继续连续暴跌空间较小,另一方面市场投资者此时的投资相对谨慎,盲目且冲动的投资手段会减少,悲观的情绪甚至会迫使一部分市场投资者暂时性地不关注资本市场,从而集中的负面信息对股票市场产生的影响也会降低。

同样,市场情绪也会对企业的投资决策产生相应的影响(Baker等,2003[32]；Polk和Sapoieza,2009[33]；花贵如等,2010[34])。当市场情绪较高时,一方面企业管理层会利用投资安排去迎合市场中投资者的情绪(Polk和Sapoieza,2009[33]),另一方面也会存在“管理者乐观主义的中介效应渠道”(刘志远和花贵如,2009[35]),从而使得企业往往会出现非效率的过度投资。而当市场情绪较低时,企业管理层往往不会去向投资者“借力”,而更加会使得投资趋向合理化与真实价值的体现,甚至这种情绪会“缓解”企业的代理问题,让投资变得更加有效率,更加接近最优投资水平(Baker等,2003[32])。可见在市场情绪的影响下,当市场蔓延较高的情绪时,企业投资决策会因此受到影响而变得更为乐观与盲目。从经营市场来看,过高的市场情绪会加速企业的盲目投资,企业会由于处于一种乐观的氛围内而失去对投资对象及投资机会的中立判断,更多地会认为企业的任何投资都会获得收益；而从资本市场来看,当市场情绪较高时,投资者也会更加重视短期利益的选择,于是企业为了迎合市场投资者的短期需求以及高涨的情绪,同样会进行过度的投资,甚至可能鼓励一些浪费资源的项目开工。而且在高涨的情绪下,企业往往会更容易通过经营市场或资本市场融资,而并不存在融资约束的客观限制,从而也进一步地刺激了过度投资的可能性。

因此,在本身过度投资可能带来股价崩盘风险上升的同时,市场情绪的高涨又进一步加大了企业过度投资的可能性,也带来了市场投资者对于资本市场的过度自信与盲目的乐观,这种双重刺激也就对股票市场产生了“1＋1＞2”的效应,一旦市场泡沫破裂,市场情绪的转变会更快,如前文所述,市场中积攒的负面信息所释放出来的能量就远远超过市场在正常情绪时,股价崩盘的风险也就远大于平常。另外,当市场情绪高涨时,市场投资者对于企业过度投资中存在的问题以及资本市场中的泡沫往往都是“视而不见”的。此时,无论是市场投机者还是市场投资者都会以一种膨胀的心态面对资本市场,这就会使得市场中反而存在追逐过度投资的情况,这也就放大了过度投资对资本市场所产生的冲击,往往会使得过度投资企业的股票价格中存在更多的不理性因素。再者,如前文所述,由于管理层会存在迎合市场投资者情绪的动机,这种迎合行为不仅体现在实际的过度投资中,也会体现为资本市场的信息迎合。管理层会通过释放一些投资信息的方式,让投资者感受到企业的新增投资信息,这就又使得企业股票价格中充斥着“假”的信息与“不好”的信息,然而当这些包装着信息的泡沫一旦破裂,投资者对这些信息的态度一旦从追逐变为舍弃,股价的崩盘速度往往就会超越以往的正常状况。

在创业板上市公司中,由于创业板上市公司比主板上市公司的风险更大,而收益也更大,这就使得投资者对于创业板上市公司的情绪变化会远大于主板公司。一方面,当市场情绪高涨时,创业板会表现出比主板更高的被追捧状况,从而促使创业板中更多投机者或投资者忽视过度投资中的负面信息以及乐于进一步助推股价的上涨,而并不在意股价中充满崩盘的风险；另一方面,由于创业板上市公司的高层大多为中青年男性,这就意味着这些高管具有“自大”行为的可能性会更高,加之创业板上市公司本身存在较为严重的过度投资问题,从而在市场情绪较高时,创业板上市公司高管忽视“不利”信息的概率就更高,也就增加了负面信息的累积,增加了股价崩盘的可能性。

图2 市场情绪在创业板上市公司过度投资与股价崩盘间的中介机制

图2给出在创业板上市公司中,市场情绪在过度投资行为对股价崩盘产生影响中的中介作用。在图1过度投资本身对股价崩盘风险产生影响的基础上,由于过度投资会在市场情绪的影响下进一步被加速,从而在市场情绪产生的中介作用影响下,在经营市场与资本市场中,管理层会迎合市场情绪对于过度投资的需要,以及本身的乐观,从而进一步提升股价崩盘的风险。尤其是在创业板市场中,随着市场情绪的影响,带来了不理性投资与羊群效应,也进一步刺激了创业板上市公司股价崩盘风险的上升。因此,本文提出研究假说2。

H2:过度投资与股价崩盘间的关系依赖于“市场情绪”,即考虑“市场情绪”的影响后,过度投资对股价崩盘的影响被明显放大。

三、数据、变量与模型

（一）数据说明

考虑到在中国资本市场中,创业板出现了比主板上市公司更为明显的高估值现象,这种高估值就使得创业板上市公司中存在大量的“泡沫”,也就是使得创业板上市公司股价崩盘的风险更高。因此,本文选择以创业板上市公司为原始样本,以观察创业板上市公司中存在的股价崩盘状况。创业板于2009年在中国股票市场中正式交易,但考虑到本文所选变量涉及前一年度的数据,因此最终本文样本区间为2010—2014年。在原始样本的基础上,本文剔除缺失数据的样本,最终得到2010—2014年间中国股票市场1 169个创业板上市公司样本。本文数据来源为锐思金融数据库与CCER数据库。

（二）变量设计

1.股价崩盘(Crash)。

股价崩盘被定义为个股价格的大幅度下降,这种大幅度的下降主要表现为不对称的下降,即对先前股价表现的不对称以及与整个市场的不对称。因此,单个公司的股价崩盘就表现为自身股价对于先前表现及整个市场表现的偏离程度。因此,参考已有研究(Hutton等,2009[6]；Kim等,2011[36]；Xu等,2014[37]；李小荣和刘行,2012；许年行等,2012[3]；许年行等,2013[38]；罗进辉和杜兴强,2014[13]；王化成等,2015[1]),本文选择分别以负收益偏态系数(NCSKEW)与收益波动比率(DUVOL)测度创业板上市公司的股价崩盘风险。具体计算方法如下。

第一步:计算创业板上市公司i的股票在某样本年度内第t周的特有收益率。利用式(1)对i股票在每个样本年度内的周收益状况进行回归:

在式(1)中,Ri,t为股票i在第t周考虑现金红利再投资的收益率,Rm,t为A股市场中所有股票在第t周经流通市值加权的平均收益率。为考虑股票非同步性交易的影响,本文加入前后周期市场收益率的项(Dimson,1979[39]；许年行等,2012[3])。该式回归所得的残差项εi,t表示股票i在第t周内收益率中没有被市场周收益率解释的部分,若εi,t为负且数值越小,表明偏离市场收益的程度就越大,则股价崩盘的风险就更大。但是,考虑到残差项εi,t可能分布高度有偏,因此修正股票i在第t周的特有收益率为

第二步:在式(2)的基础上,构建具体衡量股价崩盘的两个指标,分别为:

①负收益偏态系数(NCSKEW)。

其中,n为股票i在每个样本年度内的交易周数。NCSKEW的数值越大,则表明偏态系数负的程度越严重,即股价崩盘的风险越大。

②收益波动比率(DUVOL)。

其中,nu为股票i的周特有收益率大于年平均收益率的周数,而nd则为股票i的周特有收益率小于年平均收益率的周数。DUVOL的数值越大,则表明收益率分布更倾向于左偏,即股价崩盘的风险越大。

2.过度投资(Over)。

目前,已有文献对于企业过度投资的衡量,大多采用Richardson(2006)[40]的指标构造方式,即通过计算企业实际投资与合理投资差额的方式进行计算。但是,不同文献在计算过程中所选择的变量,如衡量投资机会的变量以及加入回归模型中的控制变量差异很大,这就可能造成计算结果的明显差异。因此,本文在参考不同文献的基础上(Richardson,2006[40]；罗党论等,2012[41]；胡诗阳和陆正飞,2015[42]),构建衡量创业板上市公司过度投资的哑变量指标,具体计算方法为:

首先,构建企业预期投资的动态调整回归模型,即

在式(5)中,Inew为企业的实际投资选择,该指标的具体选择中不同文献中存在一定差异,本文分别以两个指标衡量,即:

其他变量中,OPP为投资机会,以上年度To⁃binQ值衡量；Cash为上年度现金和现金等价物持有量与总资产的比值；Size为上年度资产总额,并取对数处理；Debt为上年度资产负债率；Age为企业上市年限；Industry为行业虚拟变量。

在式(5)的回归结果中,残差项εi,t即为企业的非预期投资,当残差项εi,t为正且数值越大时,表明企业存在过度投资而且过度投资水平更高,而残差项εi,t为负时表明企业并不存在过度投资。但是,考虑到式(5)中Inew以两个指标进行衡量,就会导致不同的回归结果中残差项的正负可能存在差异,因此本文对企业过度投资的定义为,若在以Inew两个指标分别进行的回归结果中,残差项均为正,则该企业存在过度投资,Over＝1,否则Over＝0。

3.市场情绪(MS)。

市场情绪是一个很难直接度量的概念(叶建华,2014[43]；崔丰慧等,2016[44]),反映的是市场参与者的投资意愿或预期,既包括市场投资者对整个市场环境的认可度,也包括对单个企业的喜好程度。参考已有文献,本文分别从整个市场的情绪与投资者对单个企业的情绪两个视角衡量市场情绪。其中,对整个市场情绪的衡量是为了分析经营市场中存在的管理层迎合行为所产生的中介影响,而对单个企业情绪的衡量则是为了分析资本市场中投资者的情绪变化所产生的中介影响。

首先,本文以企业家信心指数(ECI)衡量市场情绪变化。该指数通过企业景气调查中企业家对企业所在行业形势的判断,反映市场中对于宏观经济形势的判断。该指数取值范围在0～200之间,以100为临界值,当指数大于100且数值越大时,表明市场是积极乐观的,当小于100且数值越小时,则表明市场是消极悲观的。而参考崔丰慧等(2016)[44],本文在企业家信心指数原始数值的基础上利用2000—2014年数据进行H-P滤波处理,处理后的企业家信心指数周期性变化表现为图3。

图3 企业家信心指标（ECI）周期变化趋势

其次,本文以投资者情绪(SENT)衡量市场投资者对单个企业的不同喜好程度,参考Polk和Sapienza(2009)[33]、潘敏和朱迪星(2010)[45],以操控性应计项目作为市场情绪的替代指标,具体计算方法为:

其中,ACCR为应计项目,而NORMALACCR为非主观应计项目,两个变量的计算公式分别为:

在式(7)中,ΔNCCA为总流动资产变动与现金和现金等价物变动的差值,ΔCL为总流动负债变动与短期负债变动的差值,DEP则为折价与摊销。而在式(8)中,SALE为营业收入,考虑到本文使用的样本为创业板上市公司,但由于创业板历史相对较短,为保证样本数量,本文对NORMALACCR变量计算中的时间长度进行了相应的修正。

4.控制变量。

在控制变量的选择方面,本文参考已有文献(Hutton等,2009[6]；Kim等,2011[36]；Xu等,2014[37]；李小荣和刘行,2012[5]；许年行等,2012[3]；许年行等,2013[38]；罗进辉和杜兴强,2014[13]；王化成等,2015[1]),加入以下控制变量:

周特有收益率均值(Awcy):以样本公司当年度各周特定收益率的均值衡量,其中周特定收益率根据式(1)与式(2)计算所得。

周特有收益率标准差(Swcy):以样本公司当年度各周特定收益率的标准差衡量,其中周特定收益率根据式(1)与式(2)计算所得。

资产收益率(ROA):以样本公司年度净利润与资产总额的比值衡量。

资产负债率(Debt):以样本公司年度负债总额与资产总额的比值衡量。

资产总额(Size):以样本公司年度资产总额衡量,并对其取自然对数。

公司透明度(DA):以样本公司分行业分年度的修正Jones模型的绝对值衡量。

上市年度(Age):以样本公司的上市年度衡量,并对其取自然对数。

（三）实证模型

针对前文提出的研究假说,为考察过度投资对股价崩盘产生的影响,本文设计相应的实证模型为:

式(9)中,变量Crash分别为负收益偏态系数(NCSKEW)与收益波动比率(DUVOL),α为待估系数,C为常数项,ε为随机误差项。计量方法为OLS多元回归股价方法。而为了检验市场情绪产生的中介作用,本文进一步设计相应的实证模型为:

式(10)中,变量MS分别为企业家信心指数(ECI)与投资者情绪(SENT),其他与式(9)相同。

四、实证结果与讨论

（一）描述性统计分析

表1给出描述性统计结果。可以看出,变量NC⁃SKEW均值为-0.263,变量DUVOL均值为-0.006。从变量NCSKEW的均值来看,与许年行等(2012)[3]、Xu等(2014)[37]、王化成等(2015)[1]、江轩宇和许年行(2015)[11]等报告的数值差别并不大,但变量DUVOL的均值却明显更大,说明创业板上市公司中存在更大的股价崩盘风险,而且两个变量的标准差分别为0.676与0.150,这两个数值也小于其他文献报告的数值,表明创业板上市公司间的股价崩盘风险分布差异不大,也进一步说明创业板上市公司存在更可能出现的股价崩盘风险。变量Over均值为0.155,表明样本中有一成半左右的创业板上市公司中存在过度投资。变量ECI的标准差为3.814,不同年度中的市场情绪存在很大差异。变量SENT均值为0.007,远大于潘敏和朱迪星(2010)[45]提供的数值,这表明市场投资者对创业板上市公司给予了非常高的情绪敏感度。

表1 描述性统计结果

续前表

（二）相关性分析

表2给出主要变量的相关系数结果。两个衡量股价崩盘变量的相关性系数值为0.422,且通过1%置信水平的显著性检验,这表明二者之间具有一定的一致性。而变量Over与股价崩盘变量,变量ECI、SENT与股价崩盘变量间的相关系数均为正,且基本上均能通过至少10%置信水平的显著性检验,这说明在不考虑其他因素影响的情况下,过度投资及市场情绪会对股价崩盘产生影响,相较于没有过度投资的创业板上市公司,有过度投资的创业板上市公司股价崩盘的风险更大,而市场情绪越高,则股价崩盘风险更大。同时,从变量间的相关系数值来看,纳入同一个回归模型的变量间的相关系数值并不大,这说明变量间并不存在多重共线性问题。

表2 相关性检验结果

（三）回归检验结果与分析

1.单变量检验。

表3给出单变量分析的检验结果。在分别按照变量Over取值为1或0,以及按照变量ECI与SENT中位数进行区分高低进行的分组检验中,存在过度投资组的变量NCSKEW均值与中位数明显高于没有过度投资组的状况,变量DUVOL均值也表现出相同的现象,而且均值差异检验与中位数差异检验均具有显著性,这说明相较于非过度投资的创业板上市公司,有过度投资的创业板上市公司的股价崩盘风险更高,这与前文H1预期一致。而在对市场情绪变量中位数分组的检验中,ECI高的组别中表现出更高的股价崩盘风险状况,也可以通过常规置信水平的显著性检验,而虽然SENT高的组别也表现出更高的股价崩盘风险,但未能全部通过显著性检验。

表3 单变量检验

续前表

2.多元回归检验。

表4给出检验过度投资与股价崩盘风险以及市场情绪与股价崩盘风险之间关系的结果。在变量Over与被解释变量的检验结果中,当被解释变量为NC⁃SKEW时,变量Over系数值为0.081,而被解释变量为DUVOL时,变量Over系数值为0.022,且均可以通过10%水平的显著性检验,这说明相较于没有过度投资的创业板上市公司,在有过度投资的创业板上市公司中,存在更高的股价崩盘可能性,这与本文提出的H1相符,也与江轩宇和许年行(2015)的研究结论一致。在变量ECI与被解释变量的检验结果中,当被解释变量分别为NCSKEW与DUVOL时,变量ECI的系数值分别为0.048与0.003,也均可以通过1%置信水平的显著性检验,这表明市场情绪越高涨,则创业板上市公司股价未来崩盘的可能就越大。在变量SENT与被解释变量的检验结果中,变量SENT的系数值分别为0.269与0.099,虽然也表现出市场情绪与股价崩盘间的正相关关系,但却未能通过常规置信水平的显著性检验。

表4 回归检验结果（1）

续前表

表5给出检验市场情绪中介变量的结果。在加入变量ECI以及ECI与Over交互项后,当被解释变量为NCSKEW时,变量Over系数值为0.768,可以通过1%置信水平的显著性检验,而当被解释变量为DUVOL时,变量Over系数值为0.182,也可以通过1%水平的显著性检验。比较表4与表5中变量Over的系数值,考虑市场情绪的影响后,变量Over系数值明显更大,而且显著性也更强。在加入变量SENT与交互项后,当被解释变量为NCSKEW时,变量Over系数值为0.086,可以通过10%置信水平的显著性检验,而当被解释变量为DUVOL时,变量Over系数值为0.023,可以通过5%水平的显著性检验。同样比较表4与表5中变量Over系数值,在考虑变量SENT的影响后,变量Over的系数值更大,显著性也有所上升。可见,在考虑市场情绪的中介影响后,过度投资对创业板上市公司股价未来的崩盘风险产生了更为明显的影响,随着市场情绪的上升,相较于没有过度投资的公司,有过度投资的创业板上市公司的股价崩盘风险更大。同时,从表5中变量ECI与SENT产生的中介影响来看,加入变量ECI对于变量Over的影响程度,明显比变量SENT加入后的影响大,这表明相较于投资者对单个企业的情绪变化,整个市场中蔓延的情绪会对股价崩盘产生更为明显的作用。

从控制变量的检验结果来看,变量AWcy、Swcy、Debt、Age与被解释变量间表现为负相关关系,且大多可以通过显著性检验,变量Size与被解释变量间表现为显著的正相关关系,而变量ROA、DA与被解释变量间的关系则并不确定,这与已有文献研究结论基本一致。

表5 回归检验结果（2）

续前表

（四）稳健性检验

首先,为控制回归模型中可能存在的内生性问题,本文使用Heckman两阶段回归方法,即第一阶段为对过度投资的检验模型,除本文的控制变量外,还加入对过度投资产生影响地区市场化进程变量、企业是否存在战略委员会的虚拟变量、会计师事务所外部监管的虚拟变量,而第二阶段再进行相应的回归检验。其次,本文的回归检验,是利用当年度的过度投资及市场情绪变量回归当年度的股价崩盘变量,然而部分文献会将股价崩盘的预测窗口设定为1年,即利用当年度的过度投资变量与市场情绪变量衡量下一年度的股价崩盘变量,再进行相应的回归检验。最后,本文在回归检验模型中,加入对行业与年度的控制变量后,再进行相应的回归检验。从稳健性检验状况来看,并未出现与前文回归检验中的明显差异,因此认为本文的研究结论是稳健的。

五、研究结论

股价崩盘的案例在中国资本市场中屡见不鲜,尤其是2015年中国资本市场在同一年度中表现出的暴涨与暴跌,严重损害了股东的利益,也动摇了市场投资者的信心。因此,本文以2010—2014年间1 169个创业板上市公司样本,实证检验了过度投资对股价崩盘的影响,并考虑市场情绪所产生的中间作用。研究发现,过度投资对股价崩盘产生了明显的正向影响,即相较于没有过度投资的创业板上市公司,有过度投资的创业板上市公司股价崩盘的可能性更大；市场情绪存在对过度投资与股价崩盘的中介作用,即考虑市场情绪的影响后,过度投资对创业板上市公司股价崩盘产生了更为明显的作用。

在当前存在极大不稳定性的中国资本市场中,股价崩盘作为系统性风险,成为所有市场投资者进行决策时都需要重点关注的风险之一,从而对股价崩盘的研究具有重要的理论与现实意义。从理论上讲,由于当前对中国股票市场股价崩盘问题的研究较少,从而本文探析股价崩盘产生的原因,并寻找影响股价崩盘的现实因素,从而提供中国资本市场的经验证据,这既是对中国资本市场研究的一种文献补充,也有利于为监管部门等的监管行为提供决策依据。而从实践意义来看,对于股价崩盘的相关研究,有利于保护市场投资者的合法权益,对市场投资者的未来投资产生相应的预测效应,使得市场投资者可以通过承担股价崩盘的风险而降低其风险溢价,尤其是在当前中国资本市场中依然存在较强的投机性成分,市场存在较大的不稳定性时,就对加强市场投资者的投资合理性具有重要意义,也有利于促进中国资本市场的长期健康稳定发展。因此,对于中国资本市场股价崩盘问题的研究,值得持续关注。

另外,与其他文献不同的是,本文提供的是创业板上市公司的经验证据。从已有的经验证据来看,创业板存在比主板中更高的风险水平,本文提供的经验证据也表明,创业板上市公司的股价崩盘风险高于主板上市公司,这也与市场投资者的投机成分相关。近年来,随着创业板市场的历史推进与创业板上市公司数量的增加,无论是投资者还是公开媒体,都逐渐增加对创业板上市公司的关注,这就无形中增加了创业板上市公司的投机性,这也为对创业板上市公司的研究提供了良好的实验场所。然而必须指出的是,由于创业板本身经营行业属性、公司发展阶段、市场投资者态度等与主板上市公司存在极大差异,从而导致对创业板上市公司股价崩盘风险的研究,就不能完全照搬其他资本市场或是主板市场的相关研究结论。因此,本文提供的创业板上市公司股价崩盘风险的经验证据,既为未来研究股价崩盘与创业板上市公司财务与会计问题提供了新的视角,也为市场投资者针对创业板上市公司的投资提供了重要的启示。

所以,一方面应通过规范上市公司投资行为等途径降低存在的股价崩盘风险,通过公开投资过程中的各方信息,让市场投资者更多地掌握公司信息动态,避免投资过程中不良信息的积累；另一方面,相关监管部门也应该加强对市场投资者的教育与引导,树立良好的市场投资者情绪管理机制,避免出现市场中过大的情绪波动。同时,由于创业板市场中存在过多的投机者,因此证券监管部门同样应加强对创业板中普通市场投资者的正确引导,降低创业板市场中更多的投机行为,增加创业板市场的正常投资行为,从而保证创业板上市公司股价的平稳性,降低创业板市场的股价崩盘风险。

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