“沪港通”影响上证A股股票流动性吗——基于分位数DID的准自然实验

张旭，王宝珠，孙泽月

（1.南京信息工程大学 管理工程学院，江苏 南京210044；2.河南财经政法大学，河南 郑州450000）

一、引言

金融开放是我国防范化解系统性金融风险的主动选取，其中，资本市场开放是我国金融开放的重要内容，对我国金融市场开放具有重要意义，也是提升我国金融市场竞争力和影响力的重要措施。近年来，从B股市场建立、合格境外投资者制度的实行到“沪港通”“深港通”和“沪伦通”等互联互通交易机制的开通，再到A股“入摩”和“债券通”的开展，资本市场对外开放的进程明显加快。与此同时，大量研究表明，我国资本市场开放能够提高股价稳定性（纪彰波和臧日宏，2019）[1]、股价信息含量（钟覃琳和陆正飞，2018）[2]以及减小股价崩盘风险（李沁洋和许年行，2019）[3]，进而提升了我国资本市场的竞争力。但资本市场开放是一把双刃剑，尤其在20世纪90年代直接导致了一系列金融危机的发生，因此，在我国实行渐进式资本开放的进程中研究相关政策对我国股市以及实体经济的影响效应，不仅有利于防范金融危机，还对探究我国资本市场对外开放的节奏以及资本市场制度完善和短板补足方面具有重要理论意义和实践价值。

“沪港通”作为我国渐进式开放进程中重要的环节，于2014年11月17日正式实施，迈出了互联互通的第一步。自此，两地投资者能够委托上海证券交易所会员或者香港联合交易所参与者,通过上交所或者联交所在对方所在地设立的证券交易服务公司买卖规定范围内的对方交易所上市股票，两地资本市场的联系得以加强。“沪港通”包括“沪股通”和“港股通”两部分，而该交易机制开通对上证A股的影响效应主要是由“沪股通”引起的。“沪股通”标的股票自“沪港通”开通至2019年年底经过了多次调整，数量逐年增加，从最初调入的568只股票，调整为目前的578只，“沪股通”标的股票约占上证A股数量的38.9%，可见“沪港通”在上证A股市场上扮演着重要的角色。因此，“沪港通”相关的政策分析近年来成为中国金融研究的热点问题，吸引了许多学者从股市间的联动性（吴筱菲等，2020）[4]、股票价差（李媛和吴菲菲，2018）[5]以及股价异质性波动（钟凯等，2018）[6]等多个方面研究其对我国股市的影响效应，但目前关于“沪港通”对股票流动性影响的研究还较为缺乏。

流动性是金融市场重要的特征指标，其具有丰富的市场信息含量。目前，已有学者的研究发现股票流动性对上市公司本身以及国家经济的影响莫衷一是。一方面，股票流动性的提高有利于降低上市公司的代理成本，提高资本配置效率。熊家财和苏冬蔚（2016）[7]发现股票流动性的提高通过强化股东监督、提升股价信息含量和增加CEO薪酬股价敏感性等机制来降低代理成本；代理成本的降低又有利于提高资本配置效率（熊家财和苏冬蔚，2014）[8]。另一方面，杜金岷等（2017）[9]研究发现，由于中国资本市场的不完善，我国企业股票流动性的提高会抑制企业创新行为，导致其各类专利数量的明显降低。同时，王定祥和许瑞恒（2019）[10]研究发现，股票流动性在合理范围内将促进经济增长，而低于或者高于这一合理范围将会抑制经济增长。可见，研究“沪港通”对上证A股市场股票流动性的影响不仅具有重要的学术价值，其对探究资本市场开放的宏观经济效应以及完善我国资本市场制度也具有重要的实践价值。同时，在“沪港通”平稳运行两年多后，“深港通”“沪伦通”等互联互通的交易机制也陆续启动。在这种背景下，深入探究“沪港通”对上证A股股票流动性的非对称动态影响，不仅有助于丰富“沪港通”政策的研究，还对其他互联互通交易机制的实施、调整以及完善具有借鉴意义。那么，“沪港通”会对上证A股股票流动性产生什么影响呢？“沪港通”实施期限会对这种效应产生影响吗？流动性不同的股票会对“沪港通”有不同的反应吗？

为了回答上述问题，本文主要做了以下工作。（1）基于“沪港通”这一准自然实验，构建了实验组和控制组，运用双重差分模型（Diff-in-Diff），从短期、中期以及长期来考察“沪港通”实施长短对股票流动性的影响。本文验证发现“沪港通”降低了上证A股股票流动性，且降低股票流动性的程度随着时间推移而增加，但增加幅度逐渐减小，趋于平稳。（2）本文运用分位数DID（Quantile Diff-in-Diff）研究流动性不同的股票对“沪港通”反应程度的差异。同时，从短期、中期以及长期来考察“沪港通”实施期限长短对流动性不同的股票影响效果，实证得出“沪港通”降低股票流动性这一政策效应首先体现在流动性强的股票上，随着时间的推移，逐渐在流动性较弱的股票上开始体现。（3）为了保证本文实证研究的稳健性，一方面，变更政策实施时点即假定“沪港通”于2012年4月开始实施，综合运用三种模型对样本数据进行双重差分模型检验，以验证股票流动性的改变是否由政策实施造成的；另一方面，剔除股灾当年数据后运用分位数DID对短期、中期和长期分别进行回归，得到的回归结果与主体分析保持一致，验证了本文研究结论的有效性和可信性。

本文的贡献主要体现在以下两点：（1）在已有文献的基础上，从短期、中期和长期视角来研究“沪港通”随时间推移对上证A股股票流动性的影响，为其提供了微观的实证证据；（2）使用分位数DID来分析“沪港通”对流动性不同的股票影响程度的差异以及“沪港通”实施时间长短对各个分位点上股票的影响。分位数DID回归模型的引入使得回归结果更具有稳健性，同时可以研究政策实施的分位数维度效应。

下文结构安排如下：第二部分给出理论分析与研究假设；第三部分介绍研究设计与数据说明；第四部分分析实证结果；第五部分进行稳健性检验；第六部分总结全文并给出政策建议。

二、理论分析与研究假设

近年来，许多发展中国家加快了资本市场对外开放的进程，关于开放资本市场的各项政策对证券市场以及实体经济影响的研究成为研究热点。其中，关于资本开放对股票流动性的影响，部分学者通过研究印度、印尼以及中国等新兴市场发现资本市场开放引入境外机构投资，降低了股票流动性（Prasanna和Bansal，2014；Rhee和Wang，2009；许香存和陈志娟，2016）[11-13]；而另一部分学者则认为资本市场开放通过提高外资机构持股比例（Wei，2010）[14]、资本配置效率（Lee和Wong，2012）[15]，进而提高了股票的流动性。

“沪港通”是我国资本市场对外开放进程中的重要举措。在“沪港通”对股票流动性影响研究方面，许香存和陈志娟（2016）[13]建立多元回归模型来分析，研究表明“沪港通”政策实施会增加股价的波动性，使得中小投资者变得更为谨慎，进而导致市场流动性下降。肖磊和张聪（2019）[16]运用HCW政策效应评估模型，研究发现“深港通”的开通使得深圳交易所主板流动性下降，“深港通”与“沪港通”类似，而且上证A股市场和深圳主板市场之间的界限逐渐模糊，区别不再明显，据此推测“沪港通”也会降低上证A股市场股票流动性。此外，“沪港通”的实施使得国外投资者可以委托香港经纪商，经由港交所设立的证券交易服务公司，向上海交易所进行申报，购买“沪股通”标的股票。首先，这会增加上市公司境外股东持股数量，使得上市公司的股票流动性显著降低（邓柏峻等，2016）[17]，而且境外投资者偏好长期持有股票，这会传导至国内投资者，增强其对“沪股通”标的股票的长期持有欲望，使得股票流动性降低。其次，境外投资者相对于境内投资者而言，对我国股票市场以及上市公司的了解有限但认知能力较强，也就是说“沪港通”政策实施会提高我国股市投资者的风险意识以及整体认知水平，进而降低了股市的流动性（Rui等，2019；刘晓星等，2016）[18-19]。再次，境外投资者的引入，不可避免地增加了投资者由于信息不对称和认知偏差导致的多种异质信念程度，使得与其呈现负相关关系的股票流动性降低（尹海员和朱旭，2019）[20]。最后，与其他国家开放资本市场不同的是，我国是分阶段逐步进行对外开放的，这使得“沪股通”标的股票的持有者预期未来境外资本会持续增加，股价上涨空间较大，偏好于长期持有股票，从而表现出股票流动性的降低。基于此，本文提出假设1。

假设1：“沪港通”降低了上证A股股票的流动性。

“沪港通”政策实施初期，由于投资者本地股偏好等原因，造成资金流入量较低，但随着时间的推移，“沪股通”资金交易金额逐渐增加。尹海员和王盼盼（2019）[21]利用2005—2016年的A股样本股票进行研究，研究结果表明，个股资金流入对该股票流动性具有显著的负向冲击效应。进一步分析可知，随着“沪股通”交易资金流的流入日趋增加，个股的流动性会逐渐降低。其次，由于我国仅有部分A股是“沪股通”标的股票，随着外资流入，股价上涨，投资者预期不断得以实现，进而增强了其长期持有股票的欲望，股票流动性降低。此外，在中国A股市场上，股票的流动性与股价崩盘风险呈现显著的正相关关系（林永坚等，2018；陈蓉和吴宇翔，2019）[22-23]，又知“沪港通”交易机制的开通降低了股价的崩盘风险（李沁洋和许年行，2019）[3]。同时，研究发现“沪港通”对我国资本市场的影响是随着时间的推移逐渐发挥作用的（许从宝等，2016；纪彰波和臧日宏，2019；方先明和陈佳欣，2019）[24,1,25]。基于此，本文合理推测“沪港通”降低股票流动性的政策实施效果是随着时间的推移逐渐显现出来的，并以此提出假设2。

假设2：“沪港通”对上证A股股票流动性的影响具有时滞效应。

境外投资者初次进入内地股票市场，风险意识较强，自然会偏好于投资信息披露充分、资本结构完善的股票。而股票流动性越高的公司，其信息披露越充分（吴战篪等，2008）[26]；股票流动性的提高会增加资本结构的调整速度（盛明泉和章砚，2015）[27]，也就是说股票流动性越高的公司，其资本结构也越完善。则在“沪港通”实施初期，境外投资者更青睐投资流动性高的股票。此外，股票流动性能够提高机构投资者比例（孙婧雯等，2019）[28]，可见，机构投资者偏好于增加高流动性股票的持股比例，然而机构持股比例越高，股票流动性就越差（Wang，2018）[29]。由此可知，降低股票流动性的政策效应会首先在流动性强的股票上体现出来。随着时间的推移，初期流动性强的股票流动性将逐渐降低，而且投资者对内地股市的了解也逐渐深入，资金交易量逐渐增加，此时投资者的目光不仅仅聚集于流动性强的股票，而是会将其资金投资于流动性相对较弱的股票上，使得流动性较弱的股票也体现出“沪港通”降低股票流动性的政策效应。鉴于以上分析，本文提出假设3。

假设3：“沪港通”降低股票流动性这一政策效应首先体现在流动性强的股票上，随着时间的推移，逐渐在流动性较弱的股票上开始体现。

三、研究设计与数据说明

（一）模型构建

1.平行趋势检验

进行平行趋势检验是运用双重差分模型进行实证分析的前提。该假设意味着，在政策实施之前，实验组和控制组个股股票非流动性指标的变动趋势是平行的，由于政策冲击，在政策实施之后，它们不再保持原有的平行趋势。为检验这一假定，本文借鉴郭阳生等（2018）[30]使用的方法进行平行趋势假设检验，构建模型如下：

其中，ILLipi,t表示第i只股票在t月的非流动性指标；“沪港通”交易机制开通的前后6个月设为政策实施当年，则政策实施前18个月到6个月为政策实施前第一年，before1=1表示观测值是政策实施前第一年的数据，否则取0；政策实施前30个月到18个月为政策实施前第二年，before2=1表示观测值是政策实施前第二年的数据，否则取0；before3、before4、before5的取值以此类推。industry表示行业固定效应，行业按2012年证监会上市公司行业分组中的二级代码进行分类；Zi,t表示一组影响ILLipi,t的控制变量①下文出现的Zi,t，含义与其相同，且本文所有公式的控制变量均相同。；εi,t表示随机扰动项。

式（1）的回归结果见表1第（1）列。从表中可以看出，年度虚拟变量beforei和组别虚拟变量Dg的交叉项均不显著，则证明了本文实验组和控制组具有

平行趋势，即平行趋势假设成立。

2.SUVTA假设检验①SUVTA(Stable Unit Treatment Value Assumption)为稳定的单元干预值假定，即假定政策干预只影响干预组，不影响控制组。

该假设要求政策实施只影响实验组，不会对控制组产生交互影响，或者溢出效应，所以双重差分模型的控制组一般选择没有受到政策干预的个体。但是“沪股通”标的股票不是随机选出来的，往往具有流通市值较大、股票流动性较高的特性。为了使得选出来的控制组股票具有可比性，本文从同批次纳入的“沪股通”标的股票中选择20只股票作为控制组，因此需要检验“沪港通”对控制组的影响是否显著，如果不显著则SUVTA假设成立。基于此，本文借鉴Chen等（2015）[31]的做法，建立如下模型：

按实验组和控制组分别进行回归，回归结果如表1中的（2）（3）列所示。从表中可以看到，实验组中的时间虚拟变量Dt具有统计上的显著性，而控制组不具有显著性，这说明“沪港通”对实验组的影响效果显著而对控制组影响并不显著，即假设成立。

表1假设检验

3.双重差分模型构建

鉴于“沪港通”政策实施这一准自然实验条件以及平行趋势假定和SUVTA假设成立，本文采用双重差分模型来分析“沪港通”对上证A股股票流动性的影响。双重差分模型采用了准实验的思想，选取实验组和对照组，通过比较实验前后的差异来评价政策效果，模型构造如下：

其中，Dt是时间虚拟变量，Dt=0表示在“沪港通”交易机制开通之前，Dt=1时表示在“沪港通”交易机制开通之后；Dg是组别虚拟变量，当Dg=0时表示“沪股通”标的股票属于对照组，当Dg=1时表示“沪股通”标的股票属于实验组；DiD是时间虚拟变量和组别虚拟变量的交互项，即DiD=Dt*Dg。

在双重差分模型中，根据时间虚拟变量和组别虚拟变量可将样本数据分为四组：政策实施之前的实验组（Dt=0，Dg=1）、政策实施之后的实验组（Dt=1，Dg=1）、政策实施之前的控制组（Dt=0，Dg=0）、政策实施之后的控制组（Dt=1，Dg=0）。那么回归系数δ1就是双重差分的结果，也就是我们考察“沪港通”对股票流动性影响效果的参数。

4.分位数DID

经典的DID模型是由普林斯顿大学的Card(1985)[32]首次引入，各变量回归系数的估计值是基于普通最小二乘法（OLS）中的残差平方和，即：

最小化公式（4），可计算出各个变量的回归系数。但是当样本数据出现左偏或者右偏时，OLS回归受到极端值的影响不能得到一致估计。为了去除极端值的影响，可以对数据进行缩尾处理（郭阳生，2018）[33]，但这样会破坏数据完整性，不能全面反映“沪港通”政策实施效果。此外，这种做法也不能准确分析各个分位点对政策实施的反应程度。基于此，本文引入分位数回归模型。

分位数回归本质上是一个加权最小二乘法。对回归超平面下方的残差平方和赋予1-τ的权重，对回归超平面上方的残差平方和赋予τ的权重，损失函数即为这两项之和，即：

最小化公式（5），可计算出τ分位点上各个变量的回归系数。

分位数DID（Athey和Imbens，2006）[34]是分位数回归模型与双重差分模型相结合的回归方法。经典的DID模型仅能求出被解释变量受政策影响后，其均值的改变量，而分位数DID结合了分位数回归的优点，进行政策评估时，既不易受到极端值的影响，又可以分析在各个分位点上政策对被解释变量的影响程度，从而可以对政策影响效应进行更为合理和全面的分析。

（二）变量选取

1.股票流动性的度量

流动性是一个难以明确的概念，国内外文献对股票流动性的度量方法有很多，但是目前仍没有公认的最佳度量指标。本文采用目前使用最广的股票流动性的度量方法，即Amihud于2002年提出的非流动性指标ILLipi,t。ILLipi,t越大，表示股票流动性越差，ILLipi,t越小，表示股票流动性越强。具体计算公式如下：其中，||

Ri,t,d是股票i在第t月中第d天收益率的绝对值；Voli,t,d是股票i在第t月中第d天的交易额；Di,t是指股票i在t月的交易天数。

2.控制变量选取

（1）流通市值（Ln cmv）。一般而言，个股流通市值与股票流动性正相关。个股流通市值越大，股票流通交易的数量越大，相较于流通市值较小的公司，使其股价波动相同幅度所需要买卖的股票数量将会大大增加。因此其受到机构投资者操纵的程度就越小，这会增加投资者信心，进而增加股票流动性，因此本文将流通市值纳入控制变量，由于市值较大，本文采用实验组和对照组上市公司月末流通市值的自然对数作为控制变量。（2）上证指数收益率（r）。用上证指数本月收盘价减去上月收盘价，再除以上月收盘价计算上证指数收益率，用其代表上证A股整体的股票收益率，衡量股市整体行情。当股市处于牛市时，会吸引投资者进入股市进行股票交易，增加股票市场的流动性；相反，当股市处于熊市时，投资者会逐渐退出股市，处于观望状态，这会使得股票市场的流动性降低。基于此，本文将其纳入控制变量。（3）上一期股票非流动性指标（ILLipi,t）。Amihud等（2002）[35]发现股票流动性存在持续性，即上一期股票流动性较差的股票，在本期仍然表现出流动性差的特征。可见上一期股票非流动指标与本期非流动指标紧密联系，所以本文将其纳入控制变量。

（三）数据说明

1.样本数据的选取

截至2019年11月，“沪股通”标的股票有578只，但是大量标的股票的资金交易并不活跃，为了更好地检验“沪港通”对上证A股股票流动性的影响效果，本文首先对2014年11月17日至2019年11月30日每日“沪股通”资金交易前十大活跃股进行统计，发现共有236只股票曾经成为每日资金交易的前十大活跃股；接着对这236只股票成为每日十大交易活跃股的频次进行统计，发现前10只股票成为“沪股通”每日十大交易活跃股的次数为6846次，占总次数的58.46%，前20只股票成为“沪股通”每日十大交易活跃股的次数为8986次，占总次数的76.74%。可见，“沪股通”资金交易存在明显的聚集现象，基于此本文拟选取“沪股通”每日十大交易活跃股频次统计的前20只股票作为实验组（见表2）。

表2“沪股通”每日十大交易活跃股频次统计

由于股票存在停复牌，为了保证数据的完整性，剔除2009年11月至2019年11月这期间停牌时间1个月及1个月以上的个股后，将“沪股通”每日十大交易活跃股频次统计的前20只股票设为实验组。同时，为了尽量控制其他因素的影响，按照“同批次纳入、同行业、流通市值相近”等原则，以1∶1的比例选取20只股票设为控制组。

2.描述性统计分析

本文以“沪港通”实施当月为分隔点，剔除当月即2014年11月的数据后，选取前后各5年的个股月度数据进行分位数DID实证研究。本文对实验组和控制组的被解释变量月度数据进行描述性统计分析，结果如表3所示①变化率计算公式为事件后的数据减去事件前的数据，再除以事件前的数据。。从统计结果来看，无论是实验组还是控制组、事件前还是事件后，被解释变量ILLipi,t的均值都大于其中位数，进一步说明样本偏离正态分布，呈现右偏分布。此外，从表3中可以看出，事件前数据均大于事件后数据，但这并不能说明“沪港通”降低了股票非流动性指标，即提高了股票的流动性，因为这有可能是政策实施前后我国股票市场运行状态差异造成的；实验组和控制组事件前后数值变化率存在明显差异，可以初步认为两者之间差异是“沪港通”交易机制的开通导致；实验组平均值的变化率大于控制组，但是与均值变化率相比，25分位数、中位数和75分位数的变化率均是控制组大于实验组。这验证了本文采用分位数DID进行实证研究的合理性与必要性。

表3非流动性指标的描述性统计

四、实证结果分析

为了更好地检验“沪港通”交易机制开通期限长短对上证A股股票流动性的影响，本文分别选取2013年11月至2015年11月为短期样本区间、2011年11月至2017年11月为中期样本区间、2009年11月至2019年11月为长期样本区间，运用分位数DID进行实证检验。本文考虑到数据存在序列相关问题，OLS采用均为聚类（cluster）调整后的标准误，分位数回归均采用自助法重复400次计算出的标准误。

（一）“沪港通”在短期对股票流动性的影响

剔除“沪港通”交易机制开通当月的数据后，对短期样本区间进行分位数DID实证检验，结果如表4和图1所示①为了使图像结果具有可重复性，图1、2、4均指定10101为产生随机数的种子。。Ln cmv的系数估计结果显著为负，这意味着流通市值大的股票其流动性越强，符合理论预期，ILLipi,t的系数估计结果显著为正，说明流动性具有记忆性和惯性，r的系数估计结果显著为负，符合理论预期，因此本文选定的控制变量是合理的。从表4和图1中可以看出，观察DID的系数，发现最小二乘法回归结果为正值，表明“沪港通”提高了股票的非流动性指标的均值，但短期不具有统计上的显著性。在Q5分位点处，DID系数最大且具有统计上的显著性，组别虚拟变量和时间虚拟变量的系数都在1%的水平上显著，这表明“沪港通”交易机制开通在短期内对流动性强的股票作用效果显著，有效地降低了其股票的流动性。这一实证结果初步证实了假设3。

图1分位数DID检验结果（短期）

表4分位数DID检验结果（短期）

（二）“沪港通”在中期对股票流动性的影响

剔除“沪港通”交易机制开通当月的数据后，对中期样本区间进行分位数DID实证检验，结果如表5和图2所示。Ln cmv、ILLipt-1、r系数的估计结果均通过了显著性检验，且符合理论预期，说明本文选定的控制变量是合理的。在OLS回归中，DiD的系数为0.00143且在5%的水平上显著，相较于短期的0.00111，“沪港通”对上证A股股票流动性的降低程度增大且具有了统计上的显著性。这进一步证明了假设1的合理性，同时也初步验证了假设2的合理性。由表5和图2可知，一方面，在Q5分位点处，DiD系数虽然不再具有统计上的显著性，但是组别虚拟变量和时间虚拟变量都在5%的水平上显著，可见“沪港通”政策仍对流动性强的股票产生影响。另一方面，从Q25分位点到中位数，DiD系数均为正，且在1%的水平上显著，同时组别虚拟变量和时间虚拟变量的系数也均在1%的水平上显著，说明随着政策实施时间的推移，“沪港通”对流动性高于中位数的股票降低其股票流动性的作用更明显。假设3得到进一步的验证。

表5分位数DID检验结果（中期）

图2分位数DID检验结果（中期）

（三）“沪港通”在长期对股票流动性的影响

图3分位数DID检验结果（长期）

剔除“沪港通”开通当月的数据后，对长期样本区间进行分位数DID实证检验，结果如表6和图3所示。Ln cmv、ILLipt-1、r系数的估计结果均通过了显著性检验，且符合理论预期，说明本文选定的控制变量是合理的。在OLS回归中，DiD的系数为0.00142且在5%的水平上显著，至此假设1得到了有力的证明。同时，相较于中期的0.00143，“沪港通”对上证A股股票流动性的降低程度几乎没有变化，为了进一步验证假设2的正确性，对政策实施前后1个月至60个月的样本数据分别进行双重差分检验，发现政策实施前后1—16个月的DiD回归系数均不具有统计上的显著性，从政策实施前后17个月的样本区间到全样本区间上OLS回归系数具有统计上的显著性，将其画出图4所示的DiD回归系数趋势图，可知，“沪港通”降低股票流动性的程度随着时间的推移先增加后稳定，进而有力地验证了假设2的合理性。由表6和图3知，从Q5分位点到Q85分位点，分位数DID得到的DiD系数均为正，且均在1%的水平上显著，同时组别虚拟变量和时间虚拟变量的系数也均具有统计上的显著性，说明随着政策实施时间的推移，“沪港通”对非流动性指标低于85分位点的股票都有效地降低了其股票流动性。至此，假设3的合理性得到有效的验证。

假设成立的内在影响机理可能在于：买入“沪股通”标的股票后，在交收前不得卖出，这一交易机制使得股票流动性的增强并不明显。与此同时，“沪港通”政策的实施，使得境外机构投资者可以持有上证A股股票，机构投资者通过信息假说路径和交易假说路径负向影响股票流动性（陈辉和汪前元，2012）[36]，而且机构投资者比例高会抑制大股东控制对会计盈利的操纵（高群等，2012）[37]，增强股票持有者长期持有欲望，降低股票流动性。此外，境外投资者长期持有股票的投资策略也会引导国内投资者增加股票持有期限，而“沪港通”的实施又会增加投资者对“沪股通”标的股票的购买欲望，由于供求原因导致成交量并未放大，最终表现出“沪港通”降低上证A股股票流动性的政策效应。随着时间的推移，“沪股通”交易资金的流入增加，个股资金流对该股票流动性负向冲击效应以及机构投资者对股票流动性的负向影响逐渐增加，使得“沪港通”降低上证A股股票流动性的政策效应逐步增强；而且由于我国是渐进式开放，股票持有者预期未来境外资本流入会持续增加，未来股价上涨区间较大，自然会长期持有股票，当预期不断实现时，投资者对股价上涨抱有更大的信心，使得股票流动性降低更多。同时，相较于低流动性股票，流动性高的股票更能够吸引境外投资者以及机构投资者，使得股票流动性强的股票最先体现出政策效应，而流动性相对较弱的股票随着时间的推移以及资金流入增加，政策效应才逐渐开始体现。

表6分位数DID检验结果（长期）

图4政策实施各月DID回归系数

对图1、图2和图3做进一步分析可知，无论短期、中期或是长期，ILLipt-1的回归系数均为正数，即上期非流动性指标与本期非流动性指标正相关，而且流动性越强的股票，其上期的流动性对本期的影响越小，而流动性越弱的股票，其上期的流动性对本期的影响越大。同样，上证指数收益率的回归系数均为负值，即上证指数收益率与非流动性指标负相关，而且流动性越强的股票，上证指数收益率对其影响越小，而流动性越弱的股票，上证指数收益率对其影响越大。可见，在不同分位点处，上一期非流动性指标和上证指数收益率这两个控制变量对被解释变量的影响程度有较大差异，进一步说明使用分位数DID来分析“沪港通”对股票流动性的影响效果的有效性和合理性。

五、稳健性检验

（一）变更政策实施时点

表7变更政策实施时点的稳健性检验结果

如果股票流动性的降低是由“沪港通”政策的实施造成的，那么人为改变政策实施时间，即假设政策开通时间在2014年11月之前，双重差分模型的回归结果将不再显著。为此，本文假设2012年4月“沪港通”交易机制开通，剔除当月数据后，对区间2009年11月至2014年9月的样本数据，综合运用最小二乘法（OLS）、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）进行双重差分检验。从表7结果可以看出，三种模型下DiD系数的回归结果均不显著，甚至在固定效应模型下该系数出现了负值，此外三种模型中组别虚拟变量和时间虚拟变量均不显著，说明股票流动性的降低确实是由“沪港通”交易机制开通导致的。

（二）剔除股灾当年数据

2015年我国股市经历了股灾，出现了千股涨停和千股跌停的极端现象，这对股票流动性产生了巨大影响，可能会使得回归结果产生误差。为检验股市大幅波动这一极端情况是否对实证结果产生影响，我们剔除2015年数据后，选取2013年11月至2016年11月为短期样本区间、2011年11月至2018年11月为中期样本区间、2009年11月至2019年11月为长期样本区间重新进行分位数DID检验，实证结果如表8、表9和表10所示。

表8分位数DID稳健性检验结果（短期）

从实证结果可以发现，利用OLS回归得到DiD的系数均为正数，分别为0.000271、0.00116和0.00133，可见假设1成立。在短期中，DiD的回归系数不具有统计上的显著性，而在中期和长期中，其值逐渐增大，而且显著性逐渐增加，可见“沪港通”降低上证A股股票流动性的程度随着时间推移而增加，增加幅度减少，假设2依然成立。在短期，DiD的系数在各个分位点上均不具有显著性，但是Q5分位点和Q25分位点的组别虚拟变量和时间虚拟变量均具有显著性，这表明“沪港通”对其产生了影响；在中期，Q25分位点和Q50分位点的DiD回归系数具有统计上的显著性，且低于Q50分位点的组别虚拟变量和时间虚拟变量均具有显著性，可知“沪港通”对Q50分位点以下的股票产生影响；在长期，Q85分位点以下的DiD回归系数以及组别虚拟变量和时间虚拟变量均具有统计上的显著性，得出“沪港通”对Q85分位点以下的股票产生显著影响。至此，假设3也得到了验证。综上所述，2015年股市动荡并未对实证结论产生影响，分位数DID回归结果具有稳健性。

表9分位数DID稳健性检验结果（中期）

表10分位数DID稳健性检验结果（长期）

六、研究结论与政策建议

“沪港通”交易机制的开通是我国资本市场对外开放的重要举措。本文构建了一个包括实验组和控制组的自然环境，在平行趋势和SUVTA检验基础上，从短期、中期和长期视角运用分位数DID方法实证研究“沪港通”对股票流动性的影响以及流动性不同的股票对政策的反应，实证结果表明，“沪港通”交易机制的开通降低了股票流动性，且降低股票流动性的程度随着开通期限而增加，增加幅度逐渐减小，趋于平稳。此外，研究发现“沪港通”降低股票流动性这一政策效应首先体现在流动性强的股票上，随着时间的推移，逐渐在流动性较弱的股票上体现。

“沪港通”是贯彻落实党的十八届三中全会决定和《国务院关于进一步促进市场健康发展的若干意见》，推进我国资本市场开放、加快建设上海国际金融中心以及增强我国资本市场整体实力的重要举措。本文研究发现“沪港通”会在一定程度上降低股价流动性，因此，提出以下建议。第一，积极推进资本开放，确保“沪港通”试点的平稳运作以及优化资本市场机构建设国际化金融市场。可以从以下方面开展：（1）通过完善相关法律法规规范上市公司的信息披露行为，以提高股票市场的透明度；（2）通过完善股票上市和退市制度，提升上市公司整体质量①上市公司信息披露完善、整体质量提高将有利于增强投资者信心，吸引境外股东持股，以提高上市公司绩效（蒋彧和江涌，2019）[38]。；（3）对股票市场实施宏观监管，加大对操纵股票市场、内幕交易等违法行为的打击力度，促进股票价格在合理范围内波动，通过建立有效的监管机制，不仅可以保障股票市场正常交易，防范金融风险的发生，还可以吸引境外投资者积极进入股市进行交易，保障“沪港通”等政策的有效实施。第二，“沪港通”交易机制的开通，吸引了大量投资者进入A股市场，但是这些投资者对内地股市了解有限，并且A股市场存在一定程度的不完善之处，因此加大对投资者的保护力度就显得十分重要。可以从以下方面开展：（1）做好关于境外投资者的风险提示工作，必要时，在境外投资者首次进入上证A股市场时，对其进行相关证券知识教育以及介绍中国股市的发展和历史，让境外投资者能够充分认识我国股票市场，了解投资风险；（2）尽快建立以及完善投资者集体诉讼制度，集体诉讼可以增加上市公司的违法成本，建立以及完善该制度，可以加大投资者保护力度。第三，“沪港通”“深港通”以及“沪伦通”等互联互通交易的目的是稳步推进我国资本市场对外开放。为了达到我国资本市场稳步开放的目的，可以从以下方面开展：（1）稳步引入境外投资者和境外投资机构进入中国股票市场，学习其先进的投资理念和专业能力，减少中国股市的“羊群效应”，促进我国资本市场运行机制改善和健康发展；（2）减少政府干预市场，发挥市场在资源配置中的决定性作用，正确引导投资者的投资方向和行为，同时降低企业新股的发行成本，提高股票发行效率，满足企业融资需求。