实际控制人性质与股价崩盘风险*

孙凌霞 亓先玲

(1 中山大学国际金融学院 珠海 519082； 2 南开大学金融学院 天津 300350)

1. 引言

股价崩盘, 即股票价格在短时间内大幅下跌的现象, 在我国股票市场上屡见不鲜。 例如, 2018 年7 月15 日, 长春长生生物科技有限责任公司被曝违法违规生产冻干人用狂犬病疫苗, 其母公司长生生物(002680)的股票随即跌停并且连续跌停32 天, 致使约2.5 万股东“踩雷”和财富缩水, 公司的实际控制人也因涉嫌刑事犯罪而被依法刑事拘留。 与此同时, 长生生物的股价崩盘也造成了其他试图研制或生产人用狂犬病疫苗的上市公司股票价格纷纷下跌, 证实了单只股票的价格暴跌导致市场崩盘的可能性(Hong & Stein, 2003),反映了股价崩盘引起的投资者情绪恐慌和投资热情骤减非常不利于资本市场的健康稳定。由此可见, 股价崩盘仍然是股票市场中备受关注的现象, 哪些因素导致股价崩盘以及如何降低股价崩盘仍然是值得研究的问题。 尤其是考虑到长生生物是一个由国企控股企业私有化的民营企业, 而企业的实际控制人特征如何影响股价崩盘这一问题在现有研究中受到的关注较少, 因此本文试图研究公司实际控制人对股价崩盘风险的影响及作用机制。

股价崩盘风险是指股价在短时间内暴跌的可能性。 目前对股价崩盘风险的研究主要是从企业内部的代理问题出发, 认为在信息透明度差的情况下, 管理层出于薪酬、 构建帝国、 “掏空”、 自身职业发展等动机而倾向于向外部投资者隐藏企业的坏消息, 当坏消息累积到一定阈值后被集中释放到公开市场上就会导致股票价格大幅下跌, 产生崩盘(Hutton et al., 2009； Jin & Myers, 2006； Kothari et al., 2009； Xu et al., 2014； 王化成等,2015； 许言等, 2017)。 此外, 其他相关研究分析了公司内外部治理的因素对股价崩盘风险的影响作用, 发现高管性别、 大股东持股比例、 独立董事制度、 控股股东股权质押等因素能够显著降低股价崩盘风险(李小荣、 刘行, 2012； 王化成等, 2015； 梁权熙、 曾海舰, 2016； 谢德仁等, 2016), 而分析师乐观偏差和面临的“利益冲突”、 机构投资者持股比例、 管理层非效率投资程度通过降低信息透明度、 提高代理成本而加剧了股价崩盘风险(许年行等2012； 曹丰等, 2015； 田昆儒、 孙瑜, 2015)。 综上, 现有对股价崩盘风险的研究主要考虑公司管理层与外部投资者之间的代理问题, 而较少关注公司实际控制人与管理层、 小股东之间的代理问题。

以往研究对公司实际控制人通过缓解或加剧代理问题从而影响公司财务决策及绩效的关注较多, 而对公司实际控制人是否以及如何影响股价崩盘风险的研究却鲜见。 公司实际控制人可以从两方面影响代理问题, 从而影响公司财务决策、 绩效以及股票收益与风险。一方面, 由于持有集中的股权及投票权, 实际控制人有动力监督和抑制管理层攫取私利的行为, 从而缓解股东与管理层之间的代理问题, 即第一类代理问题(Grossman & Hart 1980, Shleifer & Vishny 1986)。 另一方面, 在公司董事会、 控制权市场等治理机制失效的情况下, 控股股东更容易控制公司、 侵害小股东的利益, 产生防御效应(Entrenchment Effect), 可能增加控股股东与小股东之间的代理问题, 即第二类代理问题(Morck et al.,1988, Shleifer & Vishny 1997, La Porta et al., 1999)。 然而, 现有研究对公司实际控制人如何影响代理问题并未得出一致的结论。 如果上述第一种观点起主导作用, 则公司实际控制人可能降低股价崩盘风险； 如果第二种观点起主导作用, 那么公司实际控制人并不一定降低股价崩盘风险。

为了实证检验公司实际控制人对股价崩盘风险的影响, 本文根据实际控制人的性质将企业划分为国有企业与非国有企业, 前者由中央机构、 地方机构、 行政机关、 国有企业等国家实体作为公司实际控制人, 后者由民营企业、 外国企业、 社会团体、 自然人等作为公司实际控制人。 国有企业与非国有企业在投融资行为、 经营绩效、 创新活动、 公司治理等方面存在显著差异。 例如, 研究认为国有企业存在内部人控制、 预算软约束、 政府干预、市场化水平低等特点, 因此表现出较低水平的会计稳健性、 更低的研发投入、 更差的经营绩效和更高的代理成本(李寿喜, 2007； 朱茶芬、 李志文, 2008； 左晶晶等, 2016)。 也有观点认为国有控股有良好的治理效应和天然的制度优势, 因此国有企业创新投入和创新产出显著高于民营企业, 国有终极控制权通过降低第一类和第二类代理成本而显著提高公司的经营绩效(刘和旺等, 2015； 甄红线等, 2015)。

本文以2009—2018 年我国A 股非金融行业上市公司为样本研究实际控制人的特征,包括产权性质和现金流权, 对股价崩盘风险的影响及作用机制。 研究发现, 当上市公司的实际控制人为中央或地方政府、 国有企业等国有实体时, 股价崩盘风险显著更低, 并且实际控制人的现金流权能够显著降低国有上市公司的股价崩盘风险, 表明国有实际控制人及现金流权具有一定的治理效应。 进一步分析和检验作用机制, 发现国有实际控制人通过约束高管行为、 影响CEO 决策行为特征及信息披露质量三种机制降低股价崩盘风险。 结论表明, 国有控股公司并非只表现出内部人控制、 高政府干预、 普遍效率低下等负面特征,还具有天然的制度优势、 良好的治理效应和控制风险能力。

本文的主要贡献有以下方面： 首先, 扩展了最终控制人特征包括产权性质和现金流权的经济后果研究。 已有文献集中研究产权性质对企业效率包括经营绩效、 创新效率、 治理效率等方面的影响, 对产权性质与股价崩盘风险关系的相关研究较少。 其次, 丰富了股价崩盘风险影响因素的研究。 已有研究主要围绕公司治理的内外部主体特征和行为对股价崩盘风险的影响, 尚未发现我国特有的制度安排下产权性质与股价崩盘风险关系的相关研究。 并且, 相关研究大都按控股股东的性质将企业划分为国有控股和非国有控股, 而没有考虑公司实际控制人的性质和特征。 最后, 检验了公司实际控制人影响股价崩盘风险的作用机制, 即通过约束高管行为、 CEO 决策行为特征及提高信息披露质量降低股价崩盘风险。

2. 理论分析与假设提出

2.1 实际控制人性质与股价崩盘风险

本文根据公司实际控制人的性质将企业划分为国有企业与非国有企业, 前者由中央机构、 地方机构、 行政机关、 国有企业等国家实体作为公司实际控制人, 后者由民营企业、外国企业、 社会团体、 自然人等作为公司实际控制人。 股价崩盘风险产生的重要原因是代理问题, 即高管受私人利益驱动, 倾向于隐藏坏消息, 提前披露好消息, 导致坏消息累积到最大限度后集中释放到公开市场, 从而导致股价崩盘。

考虑公司实际控制人的产权性质对第一类代理问题的影响, 国有企业高管隐藏坏消息的动机可能更小, 在任职初期和离任前隐藏坏消息的行为均较弱(许言等, 2017)。 首先,与民营企业相比, 国有企业高管的选拔、 考核、 激励和晋升机制并非完全市场化, 即不仅仅依据经济指标。 《中央企业领导班子和领导人员综合考核评价办法(试行)》中明确提到：“紧密结合企业实际, 运用多维度测评、 定量考核与定性评价相结合等方法, 对中央企业领导班子和领导人员的政治素质、 业务能力、 工作实绩、 勤勉尽职和廉洁自律等情况进行综合考核评价。”因此, 国企高管除了关心市场对其经营管理能力的评价, 更关心其他政治目标, 比如政治升迁。 由于公司的经济绩效对国企高管的政治升迁并没有明显帮助, 国企高管在任期内树立市场声誉、 彰显经营管理才能和管理公司信息的动机更弱(杨瑞龙等, 2013)。

其次, 国有企业属于政治敏感型企业, 更容易受到政府、 审计机构、 媒体的关注和严格监管。 为了防止国有资产流失, 各级国资委等政府主管部门对国有企业实施了严格监管, 政府作为实际控制人对国有企业经营状况、 信息披露的管理能力较强(唐松、 孙铮,2014)。 因此, 相较于民营企业, 国有企业高管管理信息披露的空间和能力更低。 此外,国有企业也会受到比民营企业更为严格的外部监管。 例如, 实施向上盈余管理的国有控股企业被出具非标准审计意见的概率更大(刘继红, 2009)； 当国有企业的内部控制存在较大缺陷时, 会计师事务所为了规避严重的经济后果, 会增大审计定价(孙文刚、 郭文贞,2018)； 媒体监管对国有企业的盈余管理约束力显著更高(陈克兢, 2017)。

基于以上分析认为, 当公司实际控制人为政府、 国有企业等国有实体时, 高管隐藏坏消息的动机较弱, 同时受到政府、 第三方审计机构、 媒体等外部主体的关注和监管更多,管理信息的空间更小、 能力更弱。 因此提出如下假设：

H1： 当公司实际控制人的性质为国有实体时， 股价崩盘风险显著更低。

2.2 实际控制人的现金流权与股价崩盘风险

现金流权又称所有权, 是实际控制人参与上市公司现金流分配的权利。 国有产权性质与现金流权作为实际控制人的两个维度特征, 有相关性但并非替代关系。 这是因为, 假设H1 中国有控股影响股价崩盘风险的路径主要是缓解第一类代理问题, 即股东与管理层之间的代理问题, 而现金流权影响股价崩盘风险的路径主要是通过影响第二类代理问题, 即控股股东与小股东之间的代理问题。 虽然也有研究发现国家控制影响控股股东的“掏空”行为, 但结论并不一致(高雷等, 2006； 李增泉等, 2004), 而现金流权对控股股东的影响更直接。 现金流权越高, 实际控制人与上市公司的利益一致性程度越高, “掏空”等个人私利行为带来的经济损失越大, 实际控制人掏空上市公司的动机越弱, 操纵会计信息掩盖“掏空”的行为得到有效抑制, 因而缓解公司内部的第二类代理问题。 研究发现, 现金流权能够显著降低盈余管理程度、 提高盈余质量(袁振超、 王生年, 2010), 并且现金流权能够显著降低股价同步性、 提高股价中包含的公司特质信息含量(王立章等, 2016)。因此认为, 现金流权能够抑制实际控制人掏空上市公司的行为, 提高实际控制人与上市公司的利益一致性, 降低盈余管理程度和股价同步性, 提高上市公司信息透明度, 降低股价崩盘风险。

然而, 实际控制人的现金流权并不总是与公司利益趋于一致, 由于产权性质不同, 其“掏空”动机、 对上市公司的支持力度存在较大差异, 所以现金流权降低股价崩盘风险的治理效应很可能不同。 在“掏空”方面, 随着现金流权的增加, 控股股东也倾向于使用现金股利“掏空”上市公司(顾小龙等, 2015)。 研究表明, 国家控制并没有加剧控股股东的掏空行为(高雷等, 2006), 而非国有实际控制人的“掏空”动机更强烈、 政治成本更低,通过内幕交易、 关联交易获得的私人利益更高。 在对上市公司的支持方面, 相较于“掠夺之手”, 政府对国有企业的“支持之手”占主导作用(潘红波、 余明桂, 2011)。 政府为公司贷款提供各种形式的担保, 甚至在公司陷入困境时实施救助(Borisova et al., 2015)。 国有实际控制人的现金流权越大, 越有动机为上市公司提供资金支持或审慎监管, 提高公司经营绩效、 降低经营风险。 而非国有实际控制人即使愿意提供支持, 在政府对稀缺资源有较强控制的情况下, 政府对国有企业的“支持之手”会阻碍民营企业的资源获取, 导致其支持能力显著低于国有企业。 因此, 现金流权对股价崩盘风险的影响作用也受到实际控制人性质的调节。 当实际控制人为国有机构时, 随着现金流权的增加, 控股股东利用资源支持公司超过“掏空”公司, 更容易与公司利益相协同, 从而降低股价崩盘风险； 当实际控制人非国有机构时, 随着现金流权的增加, 控股股东 “掏空”公司多于对公司的支持, 更难与公司利益相一致, 降低股价崩盘风险的作用小。

基于以上分析, 提出如下假设：

H2： 公司实际控制人的现金流权与股价崩盘风险负相关。

H2a： 国有实际控制人的现金流权与股价崩盘风险的相关性强。

H2b： 非国有实际控制人的现金流权与股价崩盘风险的相关性弱。

2.3 作用机制分析

Jin 和Myers(2006)和Hutton 等(2009)将股价崩盘风险解释为公司内部人与外部投资者之间的代理问题和信息不透明。 由于信息不透明, 公司内部人或控股股东更可能向外部投资者隐藏与公司未来现金流有关的坏消息, 而坏消息不断累积最终爆发从而导致股价崩盘。 基于此, 本文提出国有实际控制人降低股价崩盘风险三个可能的作用机制。

第一个机制是, 国有实际控制人对高管隐藏坏消息的行为具有约束作用。 国有控股公司通常受到政府和中共中央政策规定的监管, 高管隐藏坏消息的动机和行为均受到更强约束。 其中直接约束国有控股企业高管行为的一个重要事件是2012 年12 月4 日中共中央政治局会议审议通过的关于改进工作作风、 密切联系群众的“八项规定”, 这一外生冲击为检验该机制提供了一个“准自然实验”。 “八项规定”中要求党员干部到基层深入了解真实情况、 例行勤俭节约等具体规定内容强化对国有控股企业高管的监督, 缓解代理问题, 从而进一步降低股价崩盘风险。 因此, 提出如下假设：

H3a： 约束国企高管行为能够增强国有实际控制人对股价崩盘风险的影响。

第二个机制是, 国有控股公司高管的决策行为可能降低股价崩盘风险。 Jin 和Myers(2006)模型中一个关键假设是公司高管由于关注职业生涯而隐藏坏消息。 与非国有企业相比, 国有企业高管的选拔、 考核、 激励和晋升机制不仅仅依据经济指标, 而是包括政治素质、 业务能力、 工作实绩、 勤勉尽职和廉洁自律等综合指标。 基于这些综合指标的激励以及相关规定的约束, 国有控股公司高管的决策行为更倾向于保守和稳健, 从而更可能降低股价崩盘风险。 因此, 提出如下假设：

H3b： 国有实际控制人通过高管决策行为特征影响股价崩盘风险。

第三个机制是, 国有实际控制人影响高管信息披露质量。 研究发现, 不同产权性质公司的盈余管理程度和信息披露质量存在显著差异, 国有企业普遍存在融资软约束, 经营绩效压力更小并且受到更为严格的外部监管, 盈余管理动机更弱。 此外, 国有企业的盈余管理水平显著低于非国有企业, 国有控股在一定程度上存在治理效应(高燕, 2008； 薄仙慧、 吴联生, 2009)。 徐向艺和宋理升(2009)使用深交所信息披露评价结果作为信息披露质量的衡量指标, 发现国有实际控制人的控制权和现金流权均能提高信息披露透明度, 而非国有企业的这一影响并不显著。 因此, 提出如下假设：

H3c： 国有实际控制人通过提升信息披露质量降低股价崩盘风险。

3. 研究设计

3.1 样本与数据

本文选取2009—2018 年(滞后一期的时间区间为2008—2017 年)A 股上市公司为研究样本, 公司实际控制人数据来源于CCER 中国经济金融数据库, 其余数据均来源于CSMAR 数据库。 本文选取2009 年(公司实际控制人起始研究年份为2008 年)为起始研究年份主要是因为2007 年股权分置改革完成后非国有企业逐年增加, 而在2007 年之前国有企业占据主体, 可能会导致样本选择性偏差。

本文对原始数据做了如下处理： (1)为了可靠地计算股价崩盘风险, 参考Jin 和Myers(2004)、 许年行等(2012)的处理, 剔除每年周收益率少于30 个观测值的样本； (2)剔除公司实际控制人无法界定的样本； (3)由于金融行业的财务数据与其他行业有较大差异,剔除金融类公司； (4)剔除被ST 的公司； (5)剔除有缺失值的样本。 经过上述处理, 共得到20378 个公司-年观测值。 为了避免极端值的影响, 本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。

3.2 变量的选取及度量

3.2.1 股价崩盘风险

借鉴已有文献Chen 等(2001)、 许年行等(2012)中计算股价崩盘风险CrashRisk 的方法, 本文构建两个变量测量股价崩盘风险。 首先, 计算股票的周特有回报率Wi,t。 使用回归模型(1)对股票i 的周回报率逐年做回归, 获得模型(1)中的残差项εi,t, 利用公式Wi,t=ln(1+εi,t)计算出股票i 第t 周的公司特质回报率。

其中, Ri,t为股票i 第t 周考虑现金红利再投资的收益率, Rm,t为市场所有股票经流通市值加权的平均收益率。 参考Dimson(1979)对股票非同步性交易的调整, 在模型(1)中加入了市场收益率的滞后项和超前项。

然后, 使用Wi,t构建负收益偏态系数NCSKEW 和收益波动比率DUVOL 来衡量股价崩盘风险。

(1)负收益偏态系数(NCSKEW)

其中, n 为股票i 每年的交易周数, NCSKEW 越大, 收益偏态系数负的程度越大, 股票的崩盘风险越高。

(2)收益波动比率(DUVOL)

其中, nu代表周特有收益率Wi,t大于年平均收益率Wi的周数, nd代表周特有收益率Wi,t小于年平均收益率Wi的周数。 DUVOL 的数值越大, 股票周收益率分布的左偏程度越大, 崩盘风险越高。

3.2.2 公司实际控制人特征

按照《上市公司收购管理办法》, 有下列情形之一的可以构成对一个上市公司的实际控制： 在一个上市公司股东名册中持股数量最多； 能够行使、 控制一个上市公司的表决权超过该公司股东名册中持股数量最多的股东； 持有、 控制一个上市公司股份、 表决权的比例达到或者超过百分之三十； 通过行使表决权能够决定一个上市公司董事会半数以上成员当选。

本文依据CCER 数据库对最终控制人类型的分类, 将样本分为国有实际控制人和非国有实际控制人, 并设置哑变量SOE。 当最终控制人类型为中央机构、 地方机构、 行政机关、 国有企业等国家实体时, SOE 取值为1； 当最终控制人类型为民营、 外资、 集体、 社会团体、 自然人时, SOE 取值为0。 为了检验中央政府和地方政府分别作为实际控制人之间的差异性, 本文进一步设置中央实际控制人哑变量Central 和地方实际控制人哑变量Local。 当实际控制人为中央机构时, Central 取值为1, 否则取值为0； 当实际控制人为地方机构时, Local 取值为1, 否则取值为0。

此外, 本文选取实际控制人的现金流权来检验实际控制人是否通过改变第二类代理问题来影响股价崩盘风险。 现金流权即所有权, 是指实际控制人通过一致行动、 多重塔式持股、 交叉持股等方式拥有的上市公司所有权。 现金流权(CFR)数据是采用La Porta 等(1999)的计算方法, 将实际控制人与上市公司股权关系链每层持有比例相乘或实际控制人与上市公司每条股权关系链每层持有比例相乘之和。

3.2.3 中介变量

为了检验国有实际控制人影响股价崩盘风险的作用机制, 本文选取公司CEO 决策行为和信息披露质量作为中介变量。 CEO 决策行为特征的变量包括年龄(AGE)、 任期(TENURE)和期望任期(ETENURE), 其中ETENURE 参照Antia 等(2010)的方法构建,ETENURE(i, t)=[TENURE(industry, t)-TENURE(i, t)]+[AGE(industry, t)-AGE(i,t)], 即同行业CEO 任期中值与i 公司CEO 任期的差值和同行业CEO 年龄中值与i 公司CEO 年龄的差值取和。 ETENURE 的取值可正可负, 正值表示CEO 的期望任期高于行业中值因此决策视野长, 负值表示CEO 的期望任期低于行业中值因此决策视野短。 此外,参考胡奕明和唐松莲(2007)、 白晓宇(2009)的研究, 选取深交所信息披露评级结果来衡量信息披露质量SCORE。 信息披露评级结果分为优秀、 良好、 合格、 不合格四类, 当评级结果为优秀或良好时, SCORE 取值为1, 当评级结果为合格或不合格时, SCORE 取值为0。

3.2.4 控制变量

借鉴已有研究, 本文将以下影响股价崩盘风险的因素作为控制变量： 滞后一期的股价崩盘风险指标NCSKEWt-1或DUVOLt-1, 股票年度周收益率的标准差SIGMAt-1, 股票年度平均周收益率RETt-1, 月平均超额换手率DTURNt-1, 公司规模SIZEt-1, 杠杆比率LEVt-1,总资产收益率ROAt-1, 市账比MBt-1, 信息透明度ABACCt-1, 第一大股东持股比例TOPt-1以及两权分离度SEPt-1。 本文还加入了行业哑变量IND 和年份哑变量YEAR, 以控制行业和年份的固定效应。 变量的定义和度量详见表1。

表1 变量的定义与度量

3.3 模型构建

3.3.1 实际控制人与股价崩盘风险

为了研究公司实际控制人的产权性质和现金流权与股价崩盘风险之间的关系, 本文构建的多元回归模型如下：

其中, CrashRiskt为第t 期的NCSKEW 和DUVOL, SOEt-1为第t-1 期的实际控制人产权性质, 其余变量均为控制变量。 预期β1显著为负。 同时, 我们将实际控制人的性质进一步区分为中央机构(Central)和地方机构(Local), 并将上述回归模型中的SOE 哑变量替换为Central 和Local 这两个哑变量, 以检验中央机构和地方机构作为公司实际控制人是否存在差异性以及结果的稳健性。 此外, 本文还用实际控制人的现金流权CFR 替换SOE, 并对全样本、 国有实际控制人样本、 非国有实际控制人样本分别做回归分析。

3.3.2 机制检验

为了检验假设H3a, 使用“八项规定”这一政策性的外生冲击作为一个“准自然实验”。以2012 年作为事件年度, 设置POST 为哑变量且在2008—2011 年间取值为0, 在2012—2018 年间取值为1。 使用模型(5)进行回归, 预期POST 与SOE 的交乘项系数显著为负。

为了检验假设H3b 和H3c, 使用两步回归法检验CEO 决策行为及信息披露质量是否具有中介效应。 第一步回归使用模型(6)：

其中, 中介变量包括CEO 的AGE, TENURE, ETENURE 和信息披露质量SCORE, 自变量为实际控制人的产权性质SOE, 同时控制公司规模、 负债率、 ROA、 市账比和可操纵利润ABACC。 预期中介变量与SOE 显著相关。

第二步回归使用模型(7), 将中介变量逐一加入基础回归模型(4)中。 预期中介变量与崩盘风险显著相关, 且具有中介效应。

4. 实证结果与分析

4.1 分年度样本分布

表2 报告了样本分年度统计情况。 首先, 样本量逐年增加, 反映了A 股上市公司逐渐增多。 其次, 测量股价崩盘风险的两个变量均值均为负, 不同年份的股价崩盘风险差异较大, 2010 年、 2015 年、 2017 年和2018 年4 个年份的股价崩盘风险相对较高。 最后,2007 年股权分置改革后, 国有实际控制的企业占比逐年下降, 非国有实际控制的企业比重越来越高, 因此选取2009 年为起始研究年份能够更好地反映不同产权性质对股价崩盘风险的影响。

表2 分年度的样本分布

4.2 变量描述性统计

本文使用的主要变量描述性统计结果见表3。 股价崩盘风险的两个指标NCSKEW 和DUVOL 的均值分别是-0.257、 -0.221, 跟已有文献许年行等(2012)的-0.248、 -0.218以及王化成等(2015)的-0.265、 -0.295 差异不大。 NCSKEW 和DUVOL 的标准差分别为0.714 和0.494, 说明股价崩盘风险在不同公司间存在较大差异。 样本中44.7%为国有实际控制人的观测值, 中央和地方政府的样本观测值分别占比4.9%和23%。 公司实际控制人的现金流权均值为34.1%。 公司CEO 的平均年龄为49.0, 平均任期为3.7 年。 其他变量的取值均在合理范围之内。

表3 描述性统计

续表

4.3 样本分组差异检验

表4 为按照公司实际控制人的产权性质SOE 分组对主要变量做差异检验的结果。 可以看出, 非国有实际控制企业的股价崩盘风险显著高于国有实际控制的企业, NCSKEW和DUVOL 均值差异分别为0.160 和0.111, 且在1%的水平下显著, 中位数差异也在1%的水平下显著, 说明公司实际控制人的产权性质不同的公司在股价崩盘风险上存在显著差异。

表4 差异检验

4.4 相关性分析

在回归之前, 本文利用相关性分析判断公司实际控制人的产权性质与股价崩盘之间的相关关系, 结果见表5。 股价崩盘风险的两个衡量指标NCSKEW 和DUVOL 相关系数约为0.885, 在1%的水平下显著, 具有较好的一致性。 公司实际控制人的产权性质SOE、 中央政府实际控制Central、 地方政府实际控制Local 与股价崩盘风险NCSKEW 和DUVOL 均存在显著的负相关关系, 并且实际控制人现金流权与股价崩盘风险显著负相关, 说明在不考虑其他因素的影响下, 国有实际控制人能够降低股价崩盘风险。 此外, 中介变量CEO 年龄、 任期及信息披露质量均与SOE 和股价崩盘风险显著相关, 表明可能存在一定的中介效应。

4.5 回归分析

4.5.1 公司实际控制人产权性质与股价崩盘风险

表6 报告了股价崩盘风险对公司实际控制人的产权性质回归的结果。 第(1)、 (2)列显示, 在控制其他相关变量的影响后, 股价崩盘风险的两个指标NCSKEW 和DUVOL 均与SOE 存在负相关关系, 系数分别为-0.088 和-0.058, 且在1%的水平下显著。 两个回归系数说明, 国有控股公司比非国有控股公司的股价崩盘风险分别低8.8%和5.8%, 表明国有实际控制人能够降低股价崩盘风险, 支持假设H1。

表6 中第(3)、 (4)列是股价崩盘风险对中央和地方实际控制人变量回归的结果。NCSKEW 对Central 和Local 的回归系数分别为-0.124 和-0.081 且在1%的水平下显著,DUVOL 对Central 和Local 的回归系数分别为-0.083 和-0.049 且在1%的水平下显著。 两组回归系数说明, 与非国有控股公司相比, 地方控股公司股价崩盘风险分别低8.1%和4.9%, 中央控股公司股价崩盘风险分别低12.4%和8.1%。 通过Chow test 检验模型(5)和(6)中Central 和Local 回归系数的差异性, 发现F 值分别为2.76 和3.67, 即模型(5)中两系数差异性边际显著而模型(6)中两系数差异显著。 数据结果表明, 中央机构和地方机构作为实际控制人均能降低股价崩盘风险, 并且中央机构对股价崩盘风险的影响作用更强。

表6 公司实际控制人的产权性质与股价崩盘风险

续表

在控制变量方面, SIGMA、 RET、 SIZE、 MB 与股价崩盘风险正相关, DTURN 和LEV与股价崩盘风险负相关, 与许年行等(2012)、 王化成等(2015)的研究结果基本一致。 特别地, 第一大股东持股比例TOP 与股价崩盘风险显著负相关, 进一步验证了王化成等(2015)的研究结论——大股东持股比例能够显著降低股价崩盘风险。

4.5.2 公司实际控制人现金流权与股价崩盘风险

为了验证假设H2, 考察公司实际控制人的股权结构对股价崩盘风险的影响, 本文使用现金流权CFR 作为自变量, 股价崩盘风险作为因变量对全样本、 国有实际控制人子样本和非国有实际控制人子样本分别回归, 结果见表7。 第(1)列和第(2)列为全样本回归结果, 无论使用NCSKEW 还是DUVOL 作为股价崩盘风险的衡量指标, 现金流权的系数均显著为负, 说明随着公司实际控制人现金流权的增加, 实际控制人与上市公司的利益协同效应更强, 更可能提供资金支持、 审慎监管, 这种治理效应显著降低了股价崩盘风险。 另外, 回归中加入CFR 后SOE 的系数仍然显著为负, 表明现金流权与国有控股二者的治理效应并非替代关系。 第(3)列和第(4)列为国有实际控制人子样本的回归结果, 使用NCSKEW 和DOVOL 作为股价崩盘风险衡量指标时, 现金流权的系数分别为-0.151 和-0.097, 均在1%的水平下显著, 说明实际控制人现金流权每上升1 标准差单位, 则NCSKEW 和DUVOL 分别下降2.5%(=0.168×0.151)和1.63%(=0.168×0.097)。 第(5)列和第(6)列为非国有实际控制人子样本的回归结果, 发现使用不同股价崩盘风险衡量指标时, 现金流权的系数符号不一致且都不显著。 对比国有和非国有实际控制公司子样本的回归结果可以发现, 国有实际控制人的现金流权具有治理效应, 能够显著降低股价崩盘风险, 而非国有实际控制人的这一影响并不显著, 验证了假设H2, 也与顾小龙等(2016)的研究结论一致。

表7 实际控制人现金流权治理效应检验结果

4.5.3 作用机制检验

为检验第一个机制, 使用“八项规定”作为直接约束国企高管行为的一个准自然实验,双重差分模型(5)的回归结果在表8 中报告。 结果显示, SOE 的系数显著为负, 再次验证国有实际控制的公司股价崩盘风险显著低于非国有实际控制的公司。 更重要的是, POST与SOE 的交乘项系数显著为负, 分别为-0.046(t=-2.181)和-0.037(t=-2.534), 说明出台“八项规定”加强对国企高管行为约束之后, 国有控股降低股价崩盘风险的作用增强了4.6%和3.7%, 验证了假设H3a。

表8 “八项规定”双重差分检验结果

为检验第二个机制, 分别使用CEO 年龄、 任期和期望任期作为中介变量, 两步回归及中介效应检验结果在表9 中报告。 模型(1)～(3)中SOE 与CEO 年龄和任期均显著相关, 与非国有控股公司CEO 相比, 国有控股CEO 年龄更高(平均高1.5 岁)、 任期更短(平均少0.2 年)、 期望任期也更短(平均少1.3 年), 表明国企CEO 决策视野倾向于短期。 模型(4)～(9)中, SOE 与中介变量同时加入对崩盘风险的回归中, 发现崩盘风险与CEO 年龄显著负相关, 回归系数分别为-0.002(t=-2.394)和-0.001(t=-1.633), 即CEO 年龄每增加一个标准差, 则股价崩盘风险分别下降1.3%(=6.394×0.002)和0.64%(=6.394×0.001)。 崩盘风险与CEO 期望任期显著正相关, 回归系数分别为0.002(t=2.104)和0.001(t=1.723), 即CEO 期望任期每增加一个标准差则股价崩盘风险分别下降1.5%(=7.275×0.002)和0.73%(=7.275×0.001)。 Sobel-Goodman 检验结果显示, CEO年龄与任期具有显著中介效应。 结果表明, 国有实际控制人通过CEO 决策行为特征影响崩盘风险, 支持假设H3b。

为检验第三个机制, 使用信息披露质量作为中介变量, 两步回归及中介效应检验结果在表10 中报告。 模型(1)中SCORE 与SOE 显著正相关, 说明国企信息披露质量显著更高。 模型(2)～模型(3)中, SOE 与SCORE 同时加入对崩盘风险的回归中, 发现两个崩盘风险变量均与SCORE 显著负相关, 回归系数分别为-0.055(t=-2.81)和-0.026(t=-1.872), 即公司信息披露质量高, 则股价崩盘风险分别下降5.5%和2.6%。 Sobel-Goodman 检验结果显示, SCORE 对SOE 与崩盘风险具有显著中介效应。 结果表明, 国有实际控制人通过提升信息披露质量降低崩盘风险, 支持假设H3c。

表10 信息披露质量的中介效应检验

5. 稳健性检验

为了检验结果的稳健性, 本文使用增加其他控制变量、 工具变量回归、 控制公司固定效应及使用产权性质变化的子样本回归等方法来解决内生性问题。

5.1 增加控制变量

参考许年行等(2012)、 曹丰等(2015)的研究, 本文在回归分析中加入分析师数量Analyst(分析师跟踪人数的自然对数)和机构投资者比例INST； 参考Xu 等(2014)的研究,进一步控制了公司治理因素CEO 与董事长是否两职合一(DUAL)和独立董事比例(INDPT)的影响。 表11 报告了回归结果。 四个变量分别加入回归以及全部加入回归之后, SOE 的系数依旧为负, 且在1%的水平下显著。 结果说明, 本文的结论并不是遗漏了外部因素和公司治理相关变量导致的, 证明了研究结论的稳健性。

5.2 工具变量回归

本文还采用相同年度同行业国有实际控制企业的数量比例和上市公司成立年限这两个工具变量来解决内生性问题。 这两个工具变量满足相关性和外生性的要求。 从相关性来看, 同行业的公司具有类似的行业特征、 面临相似的外部环境, 因此它们的实际控制人性质之间具有一定的相关性； 从前文分年度样本分布的统计结果可以看出, 国有实际控制的企业占比逐年下降, 表明公司的成立年限与实际控制人性质之间存在一定的相关性。 从外生性来看, 目前尚无相关证据表明同行业其他公司的实际控制人性质和上市公司成立年限会对该公司的股价崩盘风险产生显著影响, 因此符合外生性要求。 表12 报告了工具变量回归结果。 使用工具变量法时, SOE 与股价崩盘风险依旧显著负相关, 即国有实际控制的公司股价崩盘风险显著低于非国有实际控制的公司。

表12 工具变量回归结果

5.3 控制公司固定效应

为了控制不可观测的公司特征可能对回归结果产生的影响, 本文在基准回归中控制公司固定效应, 回归结果见表13。 因变量NCSKEW 对SOE 的回归系数为-0.064(t =-1.636), 即边际显著为负。 因变量DUVOL 对SOE 的回归系数为-0.057(t=-2.103), 即在5%水平下显著。 结果说明, 控制公司固定效应后, 国有实际控制的公司股价崩盘风险仍然低于非国有实际控制的公司, 研究结论稳健。

表13 控制公司固定效应的回归结果

5.4 子样本回归结果

由于样本中大部分公司实际控制人的产权性质在样本期间没有发生变化, 因此基准回归结果尚不能充分反映国有实际控制人对股价崩盘风险的动态影响。 如果国有实际控制人的影响作用显著存在, 那么公司实际控制人从非国有变为国有或者从国有变为非国有, 则国有实际控制下的公司股价崩盘风险均更低。 为了验证这一可能性, 我们从总样本中剔除产权性质不发生变化的公司, 仅使用产权性质发生变化的公司子样本做回归分析。 回归结果见表14。 股价崩盘风险的两个变量对SOE 的回归系数均在10%水平下显著为负, 进一步说明国有实际控制人的影响作用显著。

表14 产权性质变化的子样本回归结果

6. 结论

本文选取2009—2018 年A 股上市公司作为样本, 研究实际控制人特征对股价崩盘风险的影响及作用机制。 结果发现, 国有控制公司股价崩盘风险显著低于非国有控制的公司, 并且使用工具变量法、 增加控制变量方法、 控制公司固定效应及子样本回归等方法解决内生性问题后结果依旧稳健。 结果还发现, 国有实际控制人的现金流权能够显著降低股价崩盘风险, 而非国有实际控制人的现金流权不能显著降低崩盘风险。 作用机制分析和检验发现, 国有实际控制人通过约束高管行为、 影响CEO 决策行为特征及信息披露质量三种机制降低股价崩盘风险。 结论表明, 国有控股公司并非只表现出内部人控制、 高政府干预、 普遍效率低下等负面特征, 还具有天然的制度优势、 良好的治理效应和控制风险能力。