中国股票市场质量：内涵、度量与监测

南开大学中国市场质量研究中心课题组

一、引 言

1978 年改革开放以来，我国经济与金融改革发展取得了令世人瞩目的成就，但长期以来注重规模发展的方式导致我国经济与金融发展的质量仍然不理想，不能适应新时代我国经济金融发展的新要求。在党的“十九大”以及同年7 月份召开的全国金融工作会议上，习近平总书记明确指出我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。建设现代化经济体系，必须坚持质量第一和效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革。在此形势下，提升经济与金融发展质量以助力我国战略目标的实现将是未来很长一段时间内应当关注的核心问题之一。

现有文献主要采用储蓄、贷款、股市规模等经济总量数据度量金融发展的数量特征(即金融深化程度)，但在金融发展质量度量方面始终没有明显进展(Goldsmith，1969；Jung，1986；King 和 Levine，1993；Demetriades 和 Hussein，1996；王志强和孙刚，2003；梁琪和滕建州，2005、2006)。近些年，少数文献注意到了经济总量数据衡量金融发展的局限性，并尝试采用微观数据提出新的度量方法(Cihak 等，2013)，但遗憾的是在实际度量中仍然采用传统总量指标。金融发展质量的度量不仅要重视微观视角的理论界定，还要使用微观的数据进行度量。随着可使用的微观交易数据越来越丰富，从微观视角度量金融发展质量成为可能。在操作层面上，由于金融市场尤其是股票市场交易数据比较丰富也容易获取，因此更加适合作为研究的突破点①资产定价与市场微观结构领域的很多文献研究了定价效率、流动性、波动率等与金融市场质量有关问题。。有鉴于此，本文重点关注股票市场质量及其度量，从微观的视角构建股票市场质量度量指标体系，并依据金融交易大数据进行了度量，编制了包含市场效率、市场公正与系统性风险三个维度的股票市场质量指数，深入分析了我国股票市场质量自2003 年以来的动态变化。

本文的贡献主要体现在以下方面：第一，本文在借鉴前人研究基础上，从股票市场功能的角度出发，明确了股票市场质量的深刻内涵，并构建了包含市场效率、市场公正、系统性风险三个维度的股票市场质量度量体系；第二，本文从微观视角构建了股票市场质量微观度量指标体系，并基于我国股票市场高频交易数据准确有效地刻画了我国股票市场质量的发展水平；第三，本文结合大数据与云计算技术，构建并计算了中国股票市场质量指数，分析了我国股票市场质量近二十年的发展变化。

二、股票市场质量的内涵与评估框架

（一）股票市场质量的内涵界定

现有针对股票市场质量的研究尚未对股票市场质量的内涵进行全面系统的界定与阐释，仅仅从不同角度对股票市场质量的界定与度量有所涉及。一方面，在资产定价领域，对市场质量的研究主要来自有效市场假说(Efficient Market Hypothesis，EMH)。基于该理论，有学者采用股票价格反映信息的程度来衡量股票市场质量的高低，并将股票价格反映信息的程度细分为信息量和信息反应速度两个部分(Morck 和 Yeung等，2000；Hou 和 Moskowitz，2005)。由此可见，市场效率是反映股票市场质量的重要内容。另一方面，在市场微观结构领域，如果投资者在现金资产与股票资产之间转换的便利程度越高，即交易成本越低，则投资者所参与的股票市场越是有效率的。因此，在考虑更广范畴市场效率的基础上，可以将交易成本作为衡量市场效率水平的代表变量。在监管界，针对市场质量的界定与学术界存在明显差异。从国际监管组织及主要股票市场监管部门的监管目标来看，除市场效率以外，确保股票市场公正以及防范股票市场发生系统性风险也是极为重要的两个方面。比如，中国证监会将维护市场公开、公平、公正和维护投资者特别是中小投资者合法权益以及促进资本市场健康发展作为监管目标。

从股票市场功能的角度出发，本文认为，广义上，股票市场质量可以理解为其资源配置、分散风险、财富管理等功能得以发挥的程度。这些功能越能得到充分发挥，表明股票市场的质量越高；狭义上，股票市场质量可以看作股票市场效率水平、公正程度以及发生系统性风险的可能性。

（二）股票市场质量评估框架

早期研究成果主要从流动性、交易成本以及波动性等方面衡量股票市场质量(Glen，1994；Ho 和 Macris，1984；董锋和韩立岩，2006；苏冬蔚，2008；Demsetz，1968)。其中，Glen(1994)将市场有效性、交易成本、流动性和波动性这些基本特征作为市场质量的衡量标准。Demsetz(1968)基于交易成本经济学对纽约证券交易所股票市场的买卖价差进行了深入分析。依据市场微观结构相关理论，经验研究从流动性、交易成本、波动率等角度提出了多种度量市场质量的方法，比如从交易量(金额)、有效价差、报价价差、实现价差、非流动性等方面进行度量的方法。

从国外研究成果来看，Schwartz(2013)指出金融市场质量不应局限于交易成本，还应包括交易速度、数量发现、价格发现以及一级市场融资的有效性。后来，股票市场质量评估的角度与指标进一步丰富，并将市场公正纳入股票市场质量框架。其中，Aitken和 Harris(2011)将市场效率和公正作为两个衡量市场质量的维度，初步构建了资本市场质量评估框架。从国内研究成果来看，胡汝银(2004)也认为，富有效率的股票市场必须以维护市场公正透明为前提，才能确保中小投资者的合法权益受到保护。

经过对以上文献梳理可以看出，现有股票市场质量评估体系主要关注市场效率及市场公正的度量，并且在度量方法上主要基于股票二级市场交易数据来实现。有鉴于此，本文尝试将股票一级市场资本配置效率及系统性风险纳入现有股票市场质量评估体系，形成包含市场效率、市场公正与系统性风险三个维度的评估框架。首先，在市场效率维度方面，市场效率主要包括配置效率、运行效率以及信息效率三个方面。其中，配置效率是指股票一级市场配置资本的效率，运行效率是指股票二级市场达成交易的成本高低，信息效率是指股票价格反映信息的多少和吸收信息的速度。其次，在市场公正维度方面，市场公正是指扰乱市场秩序的行为得到有效遏制的程度，即当股票市场中市场操纵、内幕交易等扰乱市场秩序的行为能够得到有效遏制时，该股票市场被认为是公正的，因而可以采用股票市场中扰乱市场秩序行为的严重程度来度量市场公正水平。根据《中华人民共和国证券法》，市场操纵、内幕交易与上市公司违规信息披露是明确禁止的行为①《中华人民共和国证券法》规定，禁止任何人采取各种手段操纵证券市场；禁止证券交易内幕消息的知情人和非法获取内幕信息的人利用内幕信息从事证券交易活动；同时，上市公司必须真实、准确、完整地披露信息，不能出现虚假记载、误导性陈述或重大遗漏。。因此，本文从市场操纵、内幕交易和信息披露违规三个角度来评估中国股票市场的公正程度。最后，在系统性风险维度方面，从现有关于系统性风险的研究成果中，可以归纳总结出系统性风险具有以下三个特征：(1)冲击性。部分学者将系统性风险视为宏观冲击，并且认为系统性风险是对大部分或整个经济金融系统产生了巨大的不利影响。(2)传染性。系统性风险不仅影响单个金融机构，还将风险传染至多个金融机构和金融市场。(3)危害性。系统性风险的爆发通常会产生巨大的损失，并对实体经济产生负面的外部溢出效应。由此，本文立足风险冲击、风险传染以及风险爆发所导致的后果三个视角，从冲击强度、传染力度和损失程度三个方面来度量股票市场的系统性风险水平。

三、股票市场质量度量指标体系

（一）股票市场效率度量

1. 配置效率

在综合已有文献的基础上，本文采用首次公开发行抑价率与再融资折价率来度量一级市场的资本配置效率。

(1) 首次公开发行股票抑价率

借鉴已有文献，抑价率通常采用如下方法计算：

2. 股票市场运行效率度量

(1) 成交额加权相对有效价差

该指标将交易日内第 k 笔交易所对应的最佳买入卖出价格的平均值 PMik作为股票i 的内在价值，通过测算第k 笔订单成交价格相对PMik的偏离程度来实现交易成本的度量。其计算公式如下：

其中，Pik为股票i 在交易日内第k 笔交易的成交价格；PMik为股票i 在交易日内第k 笔交易最佳卖出价格和最佳买入价格的均值，|Pik-PMik|确保了不管交易为买方主动型交易(A Buyer-initiated Trade)还是卖方主动型交易(A Seller-initiated Trade)，相对有效价差均为正值①当交易为买方主动型交易时，买方会出不低于最低卖出价的报价以促成买入订单成交，此时 Pik＞PMik；当交易为卖方主动型交易时，卖方会出不高于最高买入价的报价以促成卖出订单成交，此时Pik＜PMik。。|Pik-PMik|需乘以 2 是因为该指标旨在度量投资者买入股票后立即卖出时所面临的潜在交易成本。Wik为股票i 在交易日内第k 笔订单成交额占当日总成交额的比重。

(2) Roll 价差

借鉴有效市场假说，Roll 价差假定股票内在价值序列Vt服从随机游走。

3. 股票市场信息效率度量

(1) 方差比

方差比是用于检验历史价格信息是否具有预测效力的常用方法。日内中间价方差比(Intra_VR)是指日内时间间隔N 内买卖报价中间价PN,mid与n 倍的日内时间间隔N/n内买卖报价中间价 PNn,mid的比值减去1 的差额绝对值。在有效市场中，由于股票价格时间序列是随机游走的，故 Intra_VR 应等于 0。一般而言，Intra_VR 越大，信息未能迅速反映股票价格的程度就越大，因而信息效率就越低；反之，Intra_VR 越接近于 0，信息效率就越高。本文选择N 为5 分钟，n 为5。因此，N/n 为1 分钟。其计算公式为：

(2) 特质信息含量

本文采用(1-R2)指标度量市场信息效率，并采用如下模型估计可决系数R2：

其中，rit是 t 日股票 i 的日收益率，rmt是 t 日市场的日收益率。通常，相关研究采用代表性指数收益作为市场收益。由于中国有两个交易所，早期其各自提供不同的代表性指数。2005 年之后沪深两个交易所共同推出了沪深300 指数，但这并不能适用于2005 年之前的数据。为此，借鉴美国 CRSP 加权市场指数的编制方法，本文将沪深两市每日所有上市公司作为市场组合，以流通市值为权重，计算其加权收益率作为市场组合收益。

(3) 互自相关系数

Bris 等(2007)提出采用互自相关系数绝对值来衡量信息反映到股票价格中的速度，该指标距离零值越近，说明市场信息反映到股价中的时间就越短，速度就越快。具体而言，互自相关系数绝对值(ρ)的计算公式如下：

其中，riw表示股票 i 第 w 周的周收益，rmw-1表示市场组合 m 第(w-1)周的周收益。市场组合m 周收益的计算方法与之前一样。

（二）股票市场公正度量

1. 市场操纵监测与度量

(1) 连续交易操纵

市场操纵行为往往会对股票的成交价格、成交量、成交额以及买卖价差等指标产生影响，这为通过监测上述指标是否发生异常变化来监测连续交易操纵的发生情况提供了思路。本文利用股票市场分时高频交易数据，以半小时为观测窗口，选取股票每个观测窗口下股票的收益率、成交量、成交额、相对报价价差、相对有效价差为监测指标，构建了连续交易操纵行为的识别与监测模型。一方面，对于监测窗口内股票的成交量、成交额，其异常变化的计算公式如下：

(3) 收盘价操纵

本文借鉴 Aitken 等(2015)的做法构建尾市价格偏离模型，用其监测中国股票市场疑似收盘价操纵行为的发生情况。具体来说，交易日t 内股票i 被判定为发生收盘价操纵，需同时满足以下两个条件。

① 当天交易结束前15 分钟内股票价格出现异常变化(Abnormal End-of-day Price Change)①根据《中国证券监督管理委员会证券市场操纵行为认定指引(试行)》，尾市交易操纵(即收盘价操纵)是指行为人在即将收市时通过拉抬、打压或锁定手段来操纵证券收市价格的行为，而即将收市是指证券交易所集中交易市场收市前的15 分钟时间。，即：

其中，Rit为股票i 在交易日t 的日收益率，Rmt为市场在交易日t 的日收益率，iβ为交易日t 前65 个交易日滚动窗口下股票i 日收益率与市场日收益率的OLS 回归系数，iα 为股票i 在该时期内除市场因素之外的每日收益率的预期值，比如当股票i 在某时期内由于其发行人经营状况良好，因而其收益率高于市场收益率时，则会有αi＞ 0 。

其次，判定内幕信息是否发生泄露需要立足于上市公司所披露的公告，因而需要确定拟关注的上市公司公告样本。上市公司公告样本的筛选需遵循以下两个条件：(1)公司公告发布必须发生在清洁的事件窗口。对于在交易日 t 发布某公告的上市公司，如果该上市公司未在交易日t-6 至交易日t-1 之间发布其他公告，则交易日t 被认为是清洁的事件窗口。仅关注来自清洁事件窗口期的公司公告，是为了避免多个公告对证券超额收益产生影响而造成混淆；同时，如果在清洁事件窗口内有多个公告发布，则只关注第一个公告①据验证，上市公司在同一交易日内发布的其他公告倾向于与第一个公告内容相关。。(2)从发生在清洁窗口期的公告中，筛选出价格敏感性公告。具体来说，若上市公司在交易日 t 发布公告，那么当上市公司股票 i 在交易日 t-6 至交易日 t+2 之间的 9 日累积超额收益率出现异常波动时，则认为该公告为价格敏感性公告。其具体计算公式如下：

最后，对于经筛选出的价格敏感性上市公司公告，可以分别从特定窗口期股票超额收益率或成交量是否出现异常变化来判定该股票是否发生内幕信息泄露。一方面，就基于成交价的信息泄露监测而言，如果在价格敏感性公告发布前 6 个交易日内股票超额收益率出现异常变化，则被判定为发生内幕信息泄露。具体来说，对在交易日 t 发布的正向价格敏感性公告②正向价格敏感性公告是指对股票价格预期利好的价格敏感性公告。，如果在交易日 t-6 至交易日 t-1 之间，上市公司股票的超额收益率高于交易日 t-260 至交易日 t-11 之间股票超额收益率平均值 3 个单位的标准差以上，并且没有1 个交易日股票的超额收益率低于交易日t-260 至交易日t-11 之间股票超额收益率平均值 3 个单位的标准差以上，则被认为可能发生信息泄露。其具体计算公式如下：

另一方面，就基于成交量的信息泄露监测而言，如果在价格敏感性公告发布前 6个交易日内股票的成交量出现异常变化，则被判定为发生内幕信息泄露。具体来说，在交易日 t-6 至交易日 t-1 之间，如果存在至少一个交易日上市公司股票的成交量异常变化高于交易日 t-260 至交易日 t-11 之间股票成交量异常变化平均值 3 个单位的标准差以上，则被认为可能发生信息泄露。其具体计算公式如下：

3. 信息披露违规

信息披露是上市公司按照法律法规强制性规定、投资者需求以及自身意愿选择，将反映自身经营成果、财务状况、投资机会和风险、公司治理和价值等信息向社会公开披露的行为。上市公司规范的信息披露行为对股票市场质量具有不容忽视的促进作用，具体体现在以下三个方面：首先，确保信息披露质量对确保证券市场效率至关重要。上市公司披露信息是为了解决上市公司与投资者、监管部门之间的信息不对称问题。信息是决定上市公司市场价值的核心因素，股票价格也体现了投资者对其所掌握信息的反应程度。其次，确保信息披露质量也关系着证券市场的公正程度。具体来说，一方面，信息披露质量的提升有助于降低由信息不对称产生的道德风险，提高内部人机会主义行为的代价，降低内部人操纵和影响股票价格的可能性，从而避免上市公司估值偏离其内在价值。另一方面，从信息披露的原则来看，确保信息披露的及时性和公平性有助于降低内幕交易发生的可能性。当公司及时披露信息时，能够降低内部人向其他人泄露信息的可能性，从而减少信息知情者进行内幕交易的机会。最后，从投资者保护的角度来看，确保信息披露质量能够为投资者提供公平的信息环境，有利于防范内部人利用信息优势损害其他外部投资者的合法权益。

我国信息披露制度明确了上市公司信息披露的原则。根据信息披露是否遵循原则，可以将上市公司信息披露违规行为划分为虚假记载、虚构利润、虚列资产、推迟披露、重大遗漏共五种类型①在操作层面上，信息披露真实性、准确性、完整性、及时性、公平性原则的遵循程度更多需依赖对上市公司信息披露行为的捕捉，往往难以通过公开的二级市场高频交易数据获得。鉴于此，本文暂未构建上市公司信息披露违规行为的测度方法及指标，后续将在深入了解我国股票市场信息披露违规行为现状的基础上构建切实有效的测度指标。。

（三）股票市场系统性风险度量

股票市场系统性风险主要包含三个元素：冲击、传染和后果。本文从冲击、传染和后果三大元素出发，基于冲击强度、传染力度和损失程度三个维度测度股票市场系统性风险水平。

1. 系统性风险冲击强度

借鉴 Chen 等(2001)的研究方法，本文计算个股的负偏度系数和上下波动比率，以此来测度股价大幅下跌风险，指标具体构建方法如下：

(1) 在t 交易日，市场j 中的股票数量为Nj,t，计算市场j 中股票i 的日收益率rji,t。

2. 系统性风险传染力度

本文采用价格同步性指标和流动性同步性指标来间接度量系统性风险的传染力度。关于价格同步性，本文采用 Morck 等(2000)的股价变动方向性度量方法，构建了股票市场价格同步性指标(Price Synchronous Index，PSI)。假定在 t 交易日，市场 j 中的股票数量为Nj,t，则价格同步性指标j,tPSI 定义为：

关于流动性同步性，本文采用 Chordia(2000)提出的方法，构建了流动性同步性指标(Liquidity Synchronous Index ，LSI)。在构建流动性同步性指标时，本文采用报价深度和相对有效价差作为流动性的度量指标。因此，流动性同步性可以细分成两个不同的具体指标，即基于报价深度的流动性同步性指标和基于相对有效价差的流动性同步性指标。

第一种流动性指标为报价深度(Quoted Depth)。其深度衡量了市场在承受大额交易冲击时股票价格不出现大幅波动的能力，是常见的判断股票流动性强弱的指标。在深度的具体计算中，我们采用了报价深度，报价深度的计算公式为：

3. 系统性风险损失程度

借鉴 Allen 等(2012)的研究，本文采用在险价值(VaR)和期望损失(ES)这两个标准的风险度量指标，从截面维度来测度股市系统损失水平和潜在的损失水平，进而度量股票市场系统性风险损失强度。其中，左尾系统VaR 与系统ES 着眼于风险的释放，捕捉股票市场价格广泛的大幅下跌，测度股票市场系统性风险爆发的损失水平；右尾系统VaR 与系统ES则着眼于风险的累积，捕捉股票市场价格普遍的急剧上涨，测度了潜在的损失水平。

右尾系统VaR 和ES定义如下：

本文考虑了q= 1和q= 5两种尾部情形。以q= 1时为例，为t 交易日只股票日收益率的1%分位数，为小于股票日收益率的尾部期望；为t 交易日只股票日收益率的99%分位数，为大于股票日收益率的尾部期望①本文已将左尾系统VaR 和系统ES 转化为正向指标，数值越大则表明股市系统损失水平越大；另外右尾系统VaR 和系统ES 也是正向指标，数值越大则表明股市系统潜在损失水平越大。。

四、中国股票市场质量指数构建与分析

以前述股票市场质量评估框架及度量指标体系为基础，本文采用加权平均法构建了用于综合评估中国股票市场质量水平的指数，各维度包含的度量指标及相应权重见表1②作为股票市场质量体系的重要组成部分，本文将在后续研究中推进信息披露违规行为的测度研究，并将其纳入股票市场质量指数。。进一步地，本文应用金融大数据处理技术并借助云计算服务实现了2003 年第一季度至2017 年第四季度中国股票市场质量指数的测度，样本数据为截至2017 年年末在沪深交易所上市交易的股票，数据来源为Thomson Reuters Tick History 数据库。

表1 中国股票市场质量指数的构建

（一）中国股票市场质量指数的趋势分析

图 1 给出了 2003 年至 2017 年中国股票市场质量指数的变化趋势，其中“市场质量指数 H-P 滤波趋势项”是中国股票市场质量指数经过 H-P 滤波后所得的趋势成分，该成分能够反映剔除周期性波动因素后中国股票市场质量的走势。通过对中国股票市场质量指数线性趋势项的直观分析，可以发现2003 年第一季度至2017 年第四季度中国股票市场质量不断改善，表明监管当局实施的诸如保荐制度、股权分置改革和《关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》等一系列政策实现了较好的政策效果。股票市场质量指数H-P 滤波趋势项结果显示，中国股票市场经过了2003 年至2006 年改革的不断探索阶段后，建立了全流通市场，在此之后中国股票市场质量改善的幅度不断增加。

图1 2003—2017年中国股票市场质量指数变化趋势图

（二）中国股票市场质量指数分析

图2 直观地显示了2003—2017 年中国股票市场质量指数及各维度指数变化趋势。

总体上，2003 年第一季度至2017 年第四季度期间，我国股票市场质量指数的变化可以划分为三个阶段。

第一个阶段为2003 年第一季度至2007 年第三季度，该时期内中国股票市场处于改革不断探索阶段，股票市场质量指数呈缓慢上升的状态。

2004 年保荐制度全面实施以及证监会决定在首次公开发行中启动询价机制，使得市场的配置效率得到了有效提高，促使股票市场效率持续提高。市场效率的提升增加了市场操纵行为的成本，股票市场公正水平有了较为明显的提升。受到互联网泡沫破灭与国有股减持中止的影响，上证综指在2003 年第一季度至2005 年第二季度期间处于持续下跌状态，系统性风险指数大幅下降，成为股权分置改革前中国股票市场质量轻微下降的主要驱动因素。

2005 年第二季度我国开始施行股权分置改革。市场流动性的提高和相关制度的完善提高了我国股票市场的配置效率、信息效率和运行效率，市场效率明显提高。市场效率的提高通过增加交易成本降低了不公正交易行为发生的概率，提高了市场公正水平。股权分置改革通过引入市场化的机理和约束机制，进一步完善法人结构，降低了上市公司经营不善对股市的负面冲击，提高了股市抵抗风险冲击能力，使中国股市系统性风险情况显著改善。股权分置改革的实施，使效率、公正和系统性风险指标情况得到了全面改善，2006 年第三季度市场质量指数达到本阶段最高值128.5。

图2 2003—2017年中国股票市场质量指数及各维度指数变化趋势

2005 年第三季度开始中国股市持续快速上涨，上市公司股价逐渐脱离其基础价值，股市开始出现泡沫，潜在系统性风险不断累积。受此影响，2007 年第一季度开始，系统性风险指数大幅下降，导致市场质量指数开始下降。虽然在第一个阶段内，中国股票市场质量指数均值为100.2，但2007 年起市场质量指数的下降说明中国股票市场质量开始恶化。

第二个阶段为 2007 年第四季度至 2014 年第二季度的国际金融危机冲击及危机后持续震荡阶段，该阶段中国股票市场质量呈现出先急剧下降再稳步上升的特征。

国际金融危机爆发后，我国出口受阻，上市公司盈利普遍出现下滑情况，影响了国内股市基本面，加之国际金融市场波动的风险传染使系统性风险传染力度不断加大，造成系统性风险指数下降。危机期间股票价格的剧烈波动提高了交易成本并降低市场反映信息的能力，导致运行效率和信息效率大幅下降。股票市场效率降低使得不公正交易行为难以被发现，进一步降低了股票市场公正水平，股票市场公正指数大幅下降。此后，随着金融危机的结束，市场效率、公正和系统性风险指数都有了显著回升，我国股票市场质量状况有了明显改善。总体来说，2009 年至2011 年，市场效率水平的不断提高是这一段时期我国股票市场质量改善的最主要驱动因素。与此同时，监管部门防范和打击内幕交易活动力度的加大，形成了一定的震慑力，疑似内幕交易行为发生的严重状况逐步改善，市场公正指数也逐步上升。在市场效率和公正水平提高的推动下，我国股票市场质量逐步提高。

进入2012 年第二季度以后，IPO 暂停极大制约了股票市场的融资功能，对中国股票市场的配置效率产生了不利影响，股票市场配置效率指数也在 2012 年第二季度显幅下降。受此影响，中国股票市场质量指数相应地从 2012 年第二季度的 131.62 显著下降至2012 年第四季度的94.07。尽管长期的IPO 暂停导致中国股票市场配置效率下降，但在此期间市场公正指数及系统性风险指数却有所提升，在很大程度上抵消了市场效率指数下降所产生的影响，从而使市场质量指数在出现大幅下降后趋于稳定。

2014 年 2 月，为改变新股发行中一直存在的“三高”现象(高发行价、高上市价和高市盈率)，中国证监会发布了《关于进一步推进新股发行体制改革的意见》，推行新股发行制度市场化改革。这一制度安排尽管体现了尝试解决发行市场高报价、二级市场新股炒作等问题的初衷，但剔除报价最高的 10%部分、上市首日停牌机制形成了对新股定价及二级市场交易价格的干预，往往会恶化股票市场的配置效率。受此影响，中国股票市场效率指数自2014 年第一季度后进一步下跌。但是，在公正指数明显提升的作用下，中国股票市场质量指数仍保持上升趋势，并于2014 年第二季度达到109.12。

第三个阶段是 2014 年第三季度至样本期末，此时中国股票市场处于政策推动下的股票市场质量持续改善阶段，股票市场质量指数波动上升。

2014 年 5 月发布《关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》(简称新“国九条”)。在政策的推动以及媒体的影响下，投资者通过融资融券和股票配资业务获得大量资金并投入股票市场，推动股票市场短期内快速上涨。在股票市场单边上涨行情中，股票价格及股票流动性的同步性有所提升，系统性风险传染力度不断加大，中国股票市场系统性风险指数随之下降，并于2015 年第一季度达到69.84；同时，股票市场的繁荣也促使市场操纵等违法违规行为频繁发生，市场公正指数于 2015 年第一季度大幅下降。在股票市场市场公正及系统性风险指数均有所下降的影响下，中国股票市场质量指数也呈现出逐步下降趋势。

出于对股市行情增长过快的担忧，监管部门于2015 年6 月宣布严查场外配资，上证综指开始急剧下跌，发生以“千股跌停”为代表的异常波动。股票市场的异常波动不仅破坏了市场流动性，导致股票交易成本显著提升，运行效率相应降低，也促使系统性风险传染力度及损失程度均呈现不同程度的增加。在上述两个因素的共同作用下，中国股票市场质量持续恶化，市场质量指数于 2015 年第三季度降至 100.82 的水平。股票市场异常波动期间，监管部门对危机的有效应对与处理，推动系统性风险指数逐步回升。此后，监管部门更加重视稽查执法在维护股票市场秩序中的重要作用，在推进监管转型的过程中逐步将监管重心向事后稽查执法转移，从而促使市场公正指数大幅回升，并于 2015 年第四季度达到 237.13 的水平。市场公正指数与系统性风险指数的回升，推动中国股票市场质量有所提高，市场质量指数于2015 年第四季度达到128.76 的水平。但是，2016 年初中国股票市场再次发生了异常波动，连续触发刚刚实施的指数熔断机制。在此期间，中国股票市场质量指数也相应有所下降，于 2016 年第一季度降低至115.23。

市场质量指数在2016 年第二季度开始迅速回升。同时，IPO 及再融资募集资金规模持续扩张，由此所引起的市场效率指数的提升促使中国股票市场质量指数处于稳步上升的状态。具体来说，新股发行速度加快增加了新股供给，有效缓解了新股的供求失衡，再融资规模持续扩张并于2016 年达到1.70 万亿元，此时配置效率的提升进一步推动了市场效率指数增加。总之，发行市场的上述变化有利于促进市场配置效率提升，加上市场公正水平的大幅提高以及系统性风险水平保持稳定，该阶段中国股票市场质量指数呈波动上升状态。

五、结论与政策建议

本文系统梳理了国内外学术界与监管界对股票市场质量的研究，结合我国股票市场实践特点提出了股票市场质量的内涵及评估框架。在此基础上，本文从微观的视角构建了股票市场质量度量指标体系，并依据金融交易大数据进行了度量，编制了包含市场效率、市场公正与系统性风险三个维度的股票市场质量指数，深入分析了我国股票市场质量自2003 年以来的动态变化。

本文得到如下结论：第一，总体上随着市场化改革的深入与监管制度的优化，我国股票市场质量呈现明显的改善趋势，但股票市场质量各维度的改善程度存在一定差异。就市场效率、市场公正与系统性风险三个维度而言，市场公正得到了持续改善；市场效率在 2012 年之前表现出显著的持续提高趋势，但之后呈现下降趋势；而系统性风险状况呈现明显的周期性变化特征，但总体上也得到了一定程度的改善。第二，我国股票市场质量中的市场效率与市场公正维度内部的发展也不均衡。就市场效率而言，运行效率持续显著改善，信息效率则改善缓慢且幅度较小，配置效率改善显著但在 2012年之后出现较为明显的下降，最终导致市场效率下降。就市场公正而言，中国股票市场内幕交易行为得到有效遏制，而市场操纵行为的改善程度则相对较低，其中开盘价操纵行为的改善程度最为显著。第三，我国股票市场质量三个维度之间存在非常密切的联系。股票市场异常波动的发生通常伴随着市场效率的明显下降，并且其恢复的速度比较缓慢，而市场效率的下降使得市场不公正行为因成本减小而变得活跃，最终导致股票市场系统性风险的增大，降低了股票市场质量。当监管部门加大打击市场不公正行为时，市场公正水平的提升通常伴随着市场效率的提升，进而降低了股票市场系统性风险。