潘凌云,董 竹
(1.吉林大学 商学院,吉林 长春130012;2.吉林大学 数量经济研究中心,吉林 长春130012)
有关卖空机制能否提升股价信息含量的问题,在很早就引起了学术界的兴趣。Mille(r1977)[1]研究发现,卖空机制的引入实际上是使悲观投资者的观点通过交易活动传导到股票价格中,使股价能够反映所有投资者的信息,进而提高了股价信息含量。Diamond 和Verrecchia(1987)[2]的研究显示,卖空机制限制了股价对于负面信息的敏感程度。无论是Miller(1977)的模型还是Diamond 和Verrechia(1987)的模型,都证明卖空者的交易行为会改进资本市场的定价效率。然而,也有学者指出,卖空交易可能会降低股价信息含量,例如在Goldstein 和Guembel(2008)[3]的理论模型中,卖空交易者的操纵行为给资本市场带来更多噪声,因而阻碍了资本市场定价效率的提升。
国内卖空机制的相关文献主要考察融资融券标的对定价效率的影响。例如,李科等(2014)[4]利用白酒行业“塑化剂事件”作为自然实验,发现不能被卖空的股票被严重高估。李志生等(2015)[5]研究发现,融券制度的推出改善了融资融券标的股票的定价效率,并且融券卖空量越大,股票定价效率就越高。与上述结论相反,顾琪、王策(2017)[6]发现,由于卖空摩擦的存在,卖空机制反而降低了资本市场定价效率。
然而,苏东蔚等(2018)[7]认为,利用两融标的扩容考察卖空机制对定价效率的影响,可能存在内生性问题。为缓解这一问题带来的干扰,本文利用固定效应模型、工具变量法、以“转融券”制度作为自然实验等方法,缓解了内生性问题,并得出如下结论:卖空交易提高了股价信息含量,且这种提升效应在分析师跟踪频率较低以及牛市期间表现更加明显。
此外,本文还进一步检验了卖空影响股价的作用渠道。股价信息含量的高低关键取决于企业信息透明度。而在卖空约束放松以后,大量卖空投资者进入市场,使得企业管理层隐藏负面信息的成本明显提高。为了防止卖空威慑造成的股价下行压力,管理层就必须合规、准确地披露企业信息。随着这些有价值的企业特质信息不断融入股价,企业的股价信息含量必然随之提高。本文利用交乘项法对这一作用渠道做出检验,实证结果表明,企业信息透明度渠道确实为主要渠道。
本文的创新点如下。第一,本文的研究丰富了卖空机制经济后果的相关文献。第二,考虑到卖空机制与股价信息含量之间存在特定的内生性问题,我们利用固定效应模型、工具变量等方法缓解内生性问题,进而建立起卖空机制与股价信息含量之间的因果关系。第三,本文的政策内涵体现在如下几个方面:其一,在风险可控的前提下,我国应该进一步完善融资融券准入机制,扩大融券试点名单,降低卖空交易成本,进一步提升长期机构投资者的卖空交易参与度,引导投资者合理利用卖空机制,实现提升资本市场定价效率的目的;其二,应该实现差异化的融券制度,尽量选择信息透明度较低的企业(例如分析师跟踪频率较低的企业)作为融券标的名单,以期更好地提升这类企业的定价效率;其三,应该考虑建立全国统一的融券拆借市场,增加融券供给量。
企业信息透明度是影响股价信息含量的重要因素。胡军和王甄(2015)[8]、何贤杰等(2018)[9]的研究发现,开通微博等网络新媒体的企业,有效丰富了上市公司信息披露内容,拓展了投资者获取信息的渠道,因而有利于提高资本市场定价效率。方红星、楚有为(2019)[10]的研究也表明,自愿信息披露提高了资本市场定价效率。同时,现有研究还发现,企业非财务信息的披露改善了证券市场信息环境[11]。可见,企业信息透明度在股价信息含量的提高中发挥着至关重要的作用。
现有文献认为,卖空机制能够有效提升企业的治理水平[12-13],进而减少企业内部人与外部投资者之间的信息不对称,由此提升企业管理层隐藏负面信息的成本。因此,面对卖空威慑,企业管理层将更有动机精准披露信息。已有研究充分证明,卖空机制使得企业的盈余质量明显提高[14],主动披露信息的积极性也随之上升[15]。而随着企业信息环境的不断优化,负面信息将会不断融入股价中,由此提高了股价信息含量。基于以上分析,本文提出如下假设。
假设1:卖空机制提高了股价信息含量。
进一步,本文认为,分析师跟踪在二者关系中发挥着一定的调节作用。现有研究表明,股票分析师作为资本市场信息传递的中介,非常善于利用专业技能挖掘企业信息,进而减少外部投资者与企业之间的代理冲突。基于此,我们做出以下推测:较高的分析师跟踪频率有效缓解了投资者与企业管理层之间的信息不对称程度。因而在这一类企业中,卖空投资者挖掘负面信息的空间非常有限,对股价信息含量的提升作用相对较小;相反,分析师跟踪频率越低,企业的信息环境也会相对较差,此时卖空机制的股价信息含量提升效应将会得到更好的发挥。据此,本文提出如下假设。
假设2:分析师跟踪频率越低,卖空机制对股价信息含量的促进作用就越明显。
市场状态在卖空机制与股价信息含量二者关系中也发挥着重要的调节作用。在牛市中,投资者的乐观情绪在市场里起主导作用,此时过度乐观的投资者可能会忽视对企业特质信息的识别与分析,导致企业管理层隐藏负面信息的难度降低,因而卖空投资者面对负面信息挖掘空间更大。由此我们推测,在牛市中,卖空机制对股价信息含量的提升作用将会更加显著。与之相反,在熊市中,投资者可能更加关注企业负面信息,企业管理层隐藏负面信息的成本较高,此时卖空投资者的负面信息挖掘空间明显缩小,因而卖空机制对股价信息含量的提升效应也相对较小。基于以上分析,本文提出如下假设。
假设3:在牛市中,卖空机制对股价信息含量的促进作用更显著。
为了检验假设1,本文设定如下模型:
其中,SYNi,t为上市公司i在年份t的股价信息含量。SSRi,t为标的股票的卖空交易量。如果卖空机制扩大了企业信息透明度,从而促进股价信息含量提高,那么α1将显著为正。
为了验证假说2,本文将研究样本按分析师跟踪频率的中位数分组回归。同时,假说3 将研究样本按照牛市、熊市进行分组回归。
第一,被解释变量:股价信息含量(SYNi,)t。关于股价信息含量的衡量方式,本文借鉴Morck 等(2000)[16]、苏冬蔚和熊家财(2013)[17]的方法,通过下面的回归方程将个股收益率的方差分解为市场收益率方差与个股特质方差两部分:
其中,rit,w为年份t企业i的周收益率,rmt,w为市场的周收益率,εit,w为残差。该方程的拟合优度为表示市场收益率对个股收益率的解释力,则衡量公司特质信息对个股收益率的解释力。股价信息含量SYNi,t定义为:
若εit,w的方差上升,则拟合优度变小,此时股价信息含量SYNi,t变大。
第二,解释变量:卖空交易(SSRi,t)。本文利用年度融券卖出量与个股流通股股本之比(SSR1i,t)、融券余量与个股流通股股本之比(SSR2i,)t衡量卖空交易。
第三,调节变量:分析师跟踪(anai,)t。利用年度分析师跟踪数量加1的自然对数表示。
第四,调节变量:本文借鉴Lindahl-Stevens(1980)[18]对牛市、熊市的划分,将市场平均收益率超过无风险收益率的时期定义为牛市,否则为熊市。
第五,控制变量:企业层面的控制变量包括股票流动性(liquidityi,)t、股票收益率(returni,)t、企业规模(sizei,t)、市值账面比(MBi,t)、总资产收益率(ROAi,t)。此外,考虑到行业不可观测因素以及宏观经济环境会对本文的估计结果产生重要影响,我们还控制了行业(ηin)与年份虚拟变量(μ)t。
本文使用的初始融资融券标的数据样本来源于国泰安数据库(CSMAR),数据的时间跨度为2010—2018年。
表1 对假设1的检验
前文已经对卖空机制与股价信息含量的关系做了比较详尽的讨论,这一部分,我们将对三个假设做出实证检验。首先,我们将利用模型(1)对三个假设做出基本检验;其次,鉴于卖空机制与股价信息含量之间可能存在的内生性问题,我们将利用固定效应模型、工具变量法、以“转融券”制度作为自然实验等方法对二者关系做因果识别检验;再次,在确定因果关系的基础上,我们进一步检验卖空机制影响股价信息含量的作用机制。
1.对假设1的检验
表1 为假设1 的检验结果。表中的为双变量回归结果,后两列进一步加入了其他企业层面的变量,发现SSR1、SSR2 的系数均在1%统计水平下显著为正。上述结果表明,卖空机制提高了股价信息含量。结合理论分析与实证结果,本文得出如下结论:在卖空约束放松以后,面对卖空投资者的卖空威慑,企业管理层隐藏负面信息的成本明显提高,因此,企业管理层将更有动机准确、合规地披露信息;而随着企业信息环境的不断优化,负面信息将会不断融入股价中,由此提高了股价信息含量。
2.对假设2的检验
为检验假设2,本文按照分析师跟踪频率的中位数将样本分为两组后进行分组回归。表2 第(1)列、第(2)列为高分析师跟踪频率组的回归结果,我们发现SSR1、SSR2 的系数不显著;第(3)列、第(4)列为低分析师跟踪频率组的回归结果,SSR1、SSR2的系数显著为正。这四列回归结果证实了假设2。
表2 对假设2的检验
3.对假设3的检验
为检验假设3,即卖空机制对股价信息含量的影响在不同市场状态下是否存在差异,本文借鉴前文中Lindahl-Stevens(1980)对牛市、熊市的划分进行分组回归。回归结果见表3。第(1)列、第(2)列为熊市组的回归结果,我们发现SSR1、SSR2 的系数不显著;第(3)列、第(4)列为牛市组的回归结果,SSR1、SSR2 的系数分别在1%、5%统计水平下显著为正,这一结果支持了我们的假设3。
表3 对假设3的检验
前文的理论分析表明,卖空机制提高了股价信息含量。然而,由此认定卖空机制是股价信息含量提升的原因,其理由并不充足。第一,是否还存在某些因素同时影响卖空机制和股价信息含量?第二,股价信息含量是否会对卖空交易产生影响?第三,两个卖空交易指标的测量误差是否依然存在?为克服可能存在的内生性问题,这一部分的核心工作是,采用固定效应模型、工具变量、“自然实验”等方法识别卖空机制对股价信息含量的因果影响。
1.固定效应模型检验结果
固定效应模型可以解决不随时间变化的企业层面的遗漏变量(例如企业家精神、企业文化等)。表4 第(1)列、第(2)列为固定效应估计结果。由表中可见,SSR1、SSR2 的系数分别在10%、1%统计水平下显著为正,表明卖空机制确实对股价信息含量产生了促进效应。这一结论再次支持了之前的发现。
表4 固定效应模型检验结果
表5 工具变量法检验结果
2.工具变量检验
这一部分进一步利用工具变量法识别卖空机制与股价信息含量之间的因果关系。本文分别利用同行业、同年度其他融券交易量的均值(SSRd)以及同行业、同年度其他企业融券余量的均值(SSRf)作为SSR1、SSR2 的工具变量。检验结果如表5 所示。由第(1)列、第(2)列的第一阶段回归显示,SSRd、SSRf的系数均在1%统计水平下显著为正。由表5 的第(3)列、第(4)列可知,SSR1、SSR2的系数分别在1%、10%统计水平下显著为正,表明卖空交易确实对股价信息含量具有促进效应。
3.来自“转融券”制度的自然实验
这一部分,本文引入一个完全外生的事件——“转融券”制度。中国证券金融公司在2013 年2 月28 日正式推行了转融券制度,,可融股票的供给量出现外生增加。因而这一事件为研究卖空提供了良好的自然实验[7]。
在该制度推行以后
为了衡量转融券制度的短期因果效应,我们只保留了2013 年转融券制度推行前后各一年的数据。具体地,我们采用如下双重差分模型检验假设1:
其中,treati,t为虚拟变量,如果某一企业为转融券标的,则取值为1,否则取值为0;afteri,t为事件虚拟变量,若样本观测值处于2013 年及以后,则取值为1,否则取值为0。
表6 双重差分估计结果
表6 为自然实验估计结果,其中,第(1)列为未控制年份、行业的估计结果,第(2)列进一步控制了年份、行业,由表中可知,treati,t×afteri,t的系数均显著为正,这一结论再一次支持了之前的发现。
这一部分,我们将通过交乘项法对企业信息透明度渠道做出检验。表7 的第(1)列至第(4)列为具体的检验结果。第(1)列、第(2)列检验卖空如何影响企业透明度。由表中可知,SSR1、SSR2 的系数分别在10%、1%统计水平下显著为正,表明卖空投资者的进入有利于改善企业信息透明度。第(3)列、第(4)列检验企业信息透明度是否为中间渠道。由表中可知,SSR1×DA1、SSR2×DA1 的系数分别在1%、10%统计水平下显著为正,说明企业信息透明度越好,就越能提高卖空交易的股价信息含量提升效应。结合第4 列回归结果可以看出,企业信息透明度渠道确实是卖空机制影响定价效率的主要渠道。
表7 融券卖空与股价信息含量:机制检验
本文利用中国上市公司2010—2018 年融券标的数据,考察了卖空交易对股价信息含量的因果影响。实证结果表明卖空机制提高了股价信息含量。此外,卖空交易对股价信息含量的提升效应在分析师跟踪频率更低的企业以及牛市期间表现更加明显。最后,本文还发现,企业信息透明度渠道是卖空机制影响股价信息含量的主要渠道。上述研究充分表明,卖空投资者作为资本市场的重要参与者,其投资行为将会对股价信息含量产生重要影响。具体而言,由于卖空交易行为会给企业带来很大的威慑作用,因而企业经理人会在卖空压力之下主动提高企业信息透明度,从而导致更多企业层面的特质信息融入股价当中,由此提升股价信息含量。
同时,本文的研究还具有如下政策启示。第一,本文的研究结论意味着卖空机制是提高资本市场定价效率的重要机制。因此,应该在风险可控的前提下,考虑修正《融资融券交易实施细则》,继续扩大融券标的名单,降低卖空交易门槛,使卖空交易的作用得到更好的发挥。第二,还须建立标准对照组量化融券标的股票定价效率,更好地发现融券制度的实施效果,进而为及时调整融资融券标的准入条件提供现实依据。第三,尽量提高融券交易便利程度,鼓励建立全国性的融券拆借市场,增加融券供给量。我国的融券规模还相对较小,自从2010 年开始两融交易以来,融券规模仅占两融规模的1%,这种融资融券交易的不平衡性会在很大程度上限制卖空机制的定价效率提升效应。因此,应该适度扩大融券规模,以便更好地满足卖空投资者的交易需求。第四,在风险可控的前提下,适度增强做空机构的力量,以便更好地监督企业管理层操纵会计信息等行为,进而为股票投资者创造更加透明的信息环境,使股票价格更加精确地反映企业内在价值。第五,监管者、市场投资者以及学术界应该协同合作,继续探索卖空机制的底层规律,完善融资融券制度监管细则,使卖空机制的作用得到更好发挥。