股价崩盘风险对信息披露质量的影响

胡若琳

摘 要：目前股价崩盘风险的影响因素已得到国内外学术界的充分研究，然而鲜有学者深入探讨股价崩盘风险的经济后果。本文以2014—2018年中国A股上市公司为样本，就股价崩盘风险对信息披露质量的影响进行实证分析，并进一步考察权益资本成本对崩盘风险与信息披露质量之间关系的影响。通过多元回归和固定效应模型得出结论：（1）股价崩盘风险增大会抑制公司盈余管理水平，从而大大提高信息披露质量。（2）区分股权性质后，与国有企业相比，股价崩盘风险对信息披露质量的正向促进作用在非国有企业中更为显著。

关键词：股价崩盘风险;信息披露质量;盈余管理;股权;国有企业

中图分类号：F832.59 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）06（b）--08

1 引言

股价崩盘风险是指在没有任何崩盘先兆的情况下，市场或个股的价格指数急剧下跌的可能性。2015年以来，我国股票市场动荡不安，迄今为止已遭遇了几轮暴跌，频繁的股价崩盘加剧了市场波动，导致市场资源配置效率低下，严重影响了金融市场稳定，甚至引发经济危机。尤其是与发达国家相比，中国资本市场起步较晚，法律制度尚不完善，且散户占投资者比重较大，因而证券市场信息不对称现象更为严重，更容易使股价发生暴跌，致使股价崩盘风险成为学术界对证券市场研究的热点问题。目前，研究股价崩盘风险的文献大多关注于风险的成因和影响因素，该类研究属于对崩盘风险前因问题的探讨，对其可能造成的影响进行分析则属于后端研究。通过分析股价崩盘风险所产生的经济后果及其风险传导机制，可以倒逼上市公司进一步完善财务管理制度，减少隐瞒负面信息、粉饰财务报表的行为，有利于公司管理层制定和实施战略决策;有利于检验市场的调节机制能否很好地发挥作用，督促投资者实施更为理性的投资行为。因此研究股价崩盘风险经济后果具有重要的意义。但是，目前学术界鲜有学者涉及崩盘风险的经济后果领域，相关研究文献十分匮乏，仅有的几篇后端研究文献分别针对股价暴跌导致资本成本增加（杨棉之，2015;曾颖和陆正飞，2006;胡松明等，2019），收入差距拉大（宋光辉等，2018），审计费用增加（褚剑和方军雄，2017）进行了探讨，但是尚无文献涉及股价崩盘风险将会对公司自身管理行为产生的影响。

因此本文拟在公司管理层面，以信息披露质量为切入点，深入探讨上市公司在面对股价崩盘风险过高时，是否采取了有效措施来提升信息披露质量。本文利用2014—2018年我国A股上市公司数据，以收益波动率DUVOL作为股价崩盘风险指标，以可操纵性应计利润率AbsDA作为度量信息披露质量指标，利用多元回归模型和固定效应模型检验上述关系。从全样本来看，DUVOL的回归系数为-0.00168，在5%的显著性水平下负向显著，说明DUVOL与AbsDA呈显著负相关，股价崩盘风险越大，公司盈余管理程度越小，信息披露质量越高。基于产权性质分组的回归检验发现，国有企业中回归系数不显著，表明国有企业中股价崩盘风险与信息披露质量没有关系;非国有企业中DUVOL回归系数是-0.00204，在5%水平上显著为负，说明非国有企业在收益波动较大时，会纠正管理层盈余管理行为，提高信息披露质量。由此，相较于国有企业，非国有企业中股价崩盘风险与信息披露质量之间的关系得到了强化。

本文的主要贡献在于以下两点。第一，现有关于股价崩盘风险的文献较少，且大多关注于融资成本、审计定价、同类公司受牵连、市场关注等产生的外部市场层面影响，本文将进一步探究由股价崩盘风险所增加的外部市场因素对公司自身行为的影响，结合国内上市企业信息披露情况，以信号传递理论、委托代理理论为理论基础，实证分析股价暴跌风险对信息披露行为的影响，丰富了相关领域的理论研究。第二，考虑到国有和非国有企业的社会责任以及所受融资约束程度不同，本文基于产权性质分组进行回归检验，增进了对崩盘风险作用机制的理解，提高结论说服力。

2 文献综述

2.1 股价崩盘风险的文献综述

股价“暴涨暴跌”是资本市场尤其是新兴资本市场的一种重要现象，现有研究主要围绕股价崩盘风险的形成原因、影响因素、经济后果展开。

首先，关于股价崩盘风险形成原因的研究分为两条主线：一是在不完全信息理性预期均衡框架下，认为股价暴跌源于信息不对称（Jin & Myers，2006）;二是基于行为金融学框架，认为股价暴跌是源于投资者不理性的买卖行为（Hong & Stein，2003）。

关于股价崩盘的现有研究大多探讨其影响因素，可将这些因素分为公司治理和外部监管。从内部角度出发，国内学者潘越等（2011）提出会计信息质量的提高能够降低股价崩盘风险;李小荣等（2012）认为相较男性，女性CEO、CFO的代理成本更低，进而能够更好完善公司治理，对股价崩盘有明显的抑制作用。还有学者认为，通过集中股权降低委托代理成本最终可以达到抑制股价崩盘风险的目的（董延安、吴一帆，2020），内部控制（黄政、吴国萍，2017）及上市公司管理层能力（崔云、董延安，2019）则与股价崩盘风险成负相关。站在外部环境角度，谢获宝等（2020）指出地方财政不平衡会加重股价崩盘风险。此外，有学者认为媒体报道（罗进辉、杜兴强，2014），退市监管力度（林乐、郑登津，2016）与股价崩盘成负相关。

而对于崩盘所引起的经济后果仅有较少的文献。杨棉之、谢婷婷 、孙晓莉（2015）认为当发生股价崩盘时，风险的提高会促使投资者提出更高的报酬率，公司的融资成本就会相应加大。胡松明 、邓衢、江婕、郑飞虎（2019）通过调查研究发现股价崩盘风险不仅会产生上述后果进而导致公司资本成本上升，还会造成公司价值下降以及破产概率上升。付璠洁、蒋艺翅、姚树洁（2020）结合迎合理论发现，股价崩盘风险会在短期内促使企业进行投资。严丹良（2020）則发现为了传递真实价值信号，随着股价崩盘风险的升高，企业回购股票的概率也随之增大。

2.2 会计信息披露质量的文献综述

影响会计信息披露质量的因素大致可以分为内部因素与外部因素。有学者认为高效的公司治理结构可以为信息披露质量提供制度上的保障（崔雪妍，2020），张月玲、周娜（2020）则通过研究发现内部控制及公司内部审计的提高能够改善会计信息披露质量，沈剑、李红霞（2014）根据实证分析得出煤炭上市公司的信息披露质量与企业财务杠杆呈明显的负相关关系;另一些学者则站在公司外部角度考虑，姚海鑫、冷军（2016）指出相关部门对上市公司、审计委员会及证监部门失职行为的惩罚力度与会计信息质量有明显的正相关关系，刘梦帆、王丹妮（2020）认为通过完善法律法规实现企业追责，增加媒体关注度可以有效提高会计信息披露质量。

现有文献为信息披露质量的度量提供了较多方法。其中一种是参考权威机构的评价登记进行质量评估。国内学者沈剑、李红霞（2014）和刘源（2020）在其实证研究中均采用了深圳证券交易所诚信档案登记考评对会计信息质量进行定量分析;国外学者Welker（1995）和Bushman（2001）则分别参考了AIMR评级报告和CIFAR指数。此外，也有学者通过选择一系列可靠的指标构建会计信息披露评价体系。国外学者Bhattacharya等 （2003）首次提出以收益激进度、损失规避度及收益平滑度衡量会计信息披露质量。国内学者曾颖、陆正飞（2006）及杨之曙、彭倩（2004）在其实证研究中也均采用了上述指标。

3 理论分析和研究假说

现有研究表明，在不完全信息理性预期均衡框架下，上市公司发生股价暴跌的原因在于负面消息的集中释放（Pindyck，1984）。当上市公司发生股价异常波动时，便可能会引起公司外部市场相关主体，如媒体、机构投资者、分析师等的集中关注。基于中国股市散户投资者占比较高的情况，以及随着互联网信息技术的快速发展，媒体这一法律外治理机制对于加强公司治理，提高信息披露质量逐渐发挥出重要作用。一是當媒体介入时，上市公司受到舆论监管压力的约束将主动纠正其自身违规行为，积极提高信息披露的真实性和完整性;二是媒体可以通过信息传递机制来影响投资者行为，由此产生市场压力，从而可以促使管理层完善治理措施以提高公司自身绩效能力，健全内部治理机制以保证内部监督的独立性，有效遏制信息不对称和不充分的情况（钟树旺，2019）。

此外已有研究发现，股价崩盘风险的上升将会降低公司绩效并损害公司价值，而且公司自身利益也会受到重创，从而导致破产概率随之上升。因此当上市公司出现股价暴跌时，外界对该公司的信任度将大大降低，投资者和债权人、银行将对公司的分红和偿债能力持怀疑态度，从而做出更为谨慎的投资决策，导致公司资本成本增加（胡松明等，2019）。杨锦之等（2019）研究发现股价崩盘风险增加将导致权益资本成本显著增加，但并不会显著影响债务资本成本。而现有文献研究得出，信息披露质量将通过影响股票流动性、信息不对称性、公司资源配置等多个角度对资本成本产生影响。综合上述，本文认为当上市公司股价崩盘风险过高时，公司管理层可能会因为受制于外部关注度提高，或者迫于权益资本成本增加等压力，压缩内部盈余操作空间，主动提高信息披露质量。因而本文提出假设1：

H1：股价崩盘风险增大，会提高公司信息披露质量。

在我国特殊的制度背景下，本文将区分公司的股权性质，分别研究国有企业和非国有企业。国有企业和民营企业经营发展目的的不同，导致其信息披露存在一定的差异。

一方面，较私有企业，国有企业压力更多是来自于政府和政治层面约束，比如，政策执行、维护社会稳定以及维持经济平稳发展，而来自于市场层面的压力相对较少，因此受市场约束力程度较小的国企管理层更容易利用职权产生机会主义行为。而Gerald & Gray （2002）发现民营企业控股股东多为自然人或是家族式企业，追求企业财富最大化是其最大目标，因此他们对于股价变化更为敏感，如果股价发生异常波动，管理层可能会更为积极的改进公司不良行为，比如增强信息披露质量。

另一方面，国企与政府的天然联系使其在融资方面更有优势（余明桂和王娟，2015），更易获得财政援助（Faccio， et al.，2006），银行贷款（薛玉莲，2008），税收优惠等政府帮助。并且相较于民营企业，国企的破产风险相对较小，即使陷入困境，也更容易得到政府扶持以弥补亏损（Fan， et al.，2007）。因此政府扶持有助于国企缓解股价崩盘风险增大带来的资本成本增加。相较而言，中国目前处于转轨经济时期，民营企业的发展本身就存在更大的不确定性，当股价发生异常波动，民营企业往往只能自负盈亏，无法缓冲风险，损失由投资者全部承担，因而导致投资者会要求更高的回报率。因此，区分股权性质后，非国有企业的权益资本受到股价崩盘的影响较国有企业更为显著。据此本文提出假设2：

H2：其他条件不变，股价崩盘风险对上市公司信息披露质量的影响在非国有企业中更显著。

4 研究设计

4.1 样本及数据来源

考虑到近五年来国内A股市场股价崩盘频繁，本文选取2014—2018年A股上市公司为研究样本，数据主要来源于CSMAR数据库。对于初始数据，本文做出如下筛选和处理：（1）剔除金融类上市公司。（2）剔除ST公司。（3）剔除年度交易周数小于30周的样本。（4）剔除数据缺失样本。（5）根据PEG模型要求，剔除的样本。（6）对文中连续变量采取上下1%的WINSORISED处理;最终获得6531个观测样本的非平衡面板数据。

4.2 变量选择与度量

4.2.1 股价崩盘风险的计量

（1）收益上下波动比率（DUVOL）

该测度方法来自Kim等，计算过程分为两个步骤。

第一，根据模型（1）（2）求出股票i在t周经过市场调整后的收益率。

其中，为个股i第t周的收益率，为A股所有股票在第t周经流通市值加权的平均收益率。为了消除市场因素和非同步交易等影响可能带来的偏差，在式（1）中加入市场收益率的超前项和滞后项。为式（1）中的回归残差，表示个股收益率中无法被市场解释的部分，其绝对值越大，表示个股i偏离市场收益的程度越大。

第二，将得到的公司i在某一年度每周特定收益率与该年所有周特定收益率的均值进行比较，据此分为两个阶段： 一是下降阶段（down weeks），即低于该年周平均特定收益率的周数;二是上升阶段（up weeks），即高于特定收益率的周数。最后在此基础上，用式（3）计算收益上下波动比率，该值越大，表示股价崩盘风险越高。

其中，（）为股票i的周特定收益率大于（小于）年均收益率的周数。

（2）股票回报的负向偏度（NCSKEW）

该测度方法来自Chen等，计算过程分为两个步骤。

第一，根据模型（1）计算，得出股票i在t周的特定收益率。

第二，根據式（4）计算股票i特定收益率的负偏度（），该值越大，偏态系数为负的程度越严重，股价崩盘风险越大。

其中n为股票i的年交易周数，将通过除周回报率标准差的三次方来控制不同股票之间波动性差异的影响。

4.2.2 信息披露质量的计量

本文基于公司的盈余管理程度构建信息披露质量指标，其中可操控性应计项目是广为运用的衡量指标，本文将采用陆建桥扩展的琼斯模型计算可操纵应计利润率DA。DA绝对值越大，说明公司的盈余管理程度越高，披露的信息质量越差。

其中，是上市公司i第t期的总应计利润，是上市公司i第t-1期期末的资产总额，是上市公司i第t期和t-1期主营业务收入的变动额，是上市公司i第t期期末的固定资产原值，是上市公司i第t期和t-1期应收账款的变动额。

4.2.3 控制变量的选取及计量

借鉴现有研究，本研究选取第一大股东持股比例（Holder）、资产规模（Size）、总资产收益率（Roa）、净利率（Profitability）、负债率（Lev）、销售增长率（Growth），并且加入年度和行业两个哑变量，分别控制年度和行业固定效应。

4.3 实证模型设计

为验证假设1，本文通过多元回归和固定效应方法构建模型（8）研究股价崩盘风险对信息披露质量的影响：

为进行稳健性检验，本文拟改变股价崩盘风险指标，用负收益偏态系数NCSKEW代替收益上下波动比率DUVOL来进行回归验证。

为验证假设2，根据产权性质建立虚拟变量，划分为国有企业和非国有企业，分别检验模型（9）中的系数，并引入产权性质与收益上下波动比率的交乘项，通过（11）检验组间系数差异是否显著。

5 实证结果与分析

5.1 描述性统计

表2报告了本文主要变量的描述性统计结果，从中可以看出样本的分布特征。其中，DUVOL和NCSKEW的均值分别为-0.00047和-0.05137，标准差分别为0.011和0.013，说明A股股价波动整体上仍是偏稳定的。AbsDA均值较小，说明样本公司整体的信息披露质量较好。其余变量描述性统计与已有文献研究大体一致，且能够体现出一定的公司特征差异性，因此本文样本选取和指标量化是合理的。

5.2 相关性分析

为了对被解释变量与解释变量间的关系进行初步分析，同时为了检验模型中的多重共线性，本文对各变量进行了Spearman和Pearson相关分析。结果表明：NCSKEW和DUVOL之间在1%水平上显著正相关，Spearman相关系数和Pearson相关系数分别为0.944和0.925，说明两个股价崩盘风险指标具有较高水平的一致性;AbsDA与DUVOL的Pearson相关系数为-0.042，在1%水平上显著负相关，Spearman相关系数为-0.024，在10%水平上显著负相关;AbsDA与NCSKEW的相关关系也是如此，初步验证了假设1;自变量间的相关系数均小于0.5，表明回归模型中不存在多重共线性问题。

5.3  主回归结果

5.3.1 股价崩盘风险与信息披露质量

表3列出了股价崩盘风险与信息披露质量的OLS回归结果，其中：（1）列出了解释变量DUVOL与被解释变量AbsDA进行回归的结果，解释变量DUVOL的回归系数是-0.00218，在1%的显著性水平下负向显著。（2）列出了加入控制变量后进行回归的结果，DUVOL回归系数为-0.00168，在5%的显著性水平下负向显著。（3）列出了加入控制变量，并控制年度、行业固定效应进行回归的结果，系数为-0.000858，回归结果不显著，因为控制固定效应后，吸收了主解释变量不随时间变化部分的解释效应，但在假设2将全样本按照产权性质分组后，非国有企业中两者的关系在控制固定效应条件下显著为负。综上所述表明，公司股价崩盘风险增大时，公司可操纵应计盈余减少，信息披露质量提高，假设1得以验证。

5.3.2 不同产权性质下股价崩盘风险与信息披露质量

表4列出了不同产权性质下，股价崩盘风险与信息披露质量的OLS回归结果。为验证H2，本研究在原有固定年度及行业的模型基础上，加入虚拟变量Soe，将企业按照产权性质划分为国有企业和非国有企业两组，并引入虚拟变量Soe与自变量DUVOL的交乘项，以检验组间系数差异。回归结果显示：在样本组中，股价崩盘风险与国有企业的信息披露质量之间没有关系;在非国企样本组中，DUVOL回归系数为-0.00204，在5%水平上显著为负，说明非国有企业在收益波动较大时，会面对更大的市场压力，从而抑制管理层盈余管理行为。由此，与国有企业相比，非国有企业中股价崩盘风险与信息披露质量之间的关系得到了强化，假设2得以验证。

5.4 稳健性检验

为验证上述结论的可靠性，同时为确定代理变量选择对回归结果的影响，本文通过替换解释变量进行稳健性检验，将收益上下波动比率DUVOL换为负收益偏态系数NCSKEW进行回归验证。结果显示：全样本多元回归分析中NCSKEW的相关系数为-0.0132，在5%水平上显著为负，控制固定效应后解释力被稀释;按照产权性质分组进行多元回归检验，非国有企业样本中NCSKEW的相关系数为-0.00186，在5%水平上显著为负，国有企业样本中AbsDA与NCSKEW不存在相关性。由此说明了股价崩盘风险与可操纵应计盈余存在显著的负相关关系，并且该关系在非国有企业中更为显著，上述检验结果一致支持本文结论。

6 研究结论和启示

本文以2014—2018年的中国A股上市公司为样本，从公司盈余管理行为的角度出发，研究了股价崩盘风险对信息披露质量的影响这一经济后果。研究发现，公司在股价崩盘风险增大后，会压缩盈余管理空间，从而显著提升信息管理质量，且因非国有企业的监管对象以市场为主，所受融资约束更大，這一关系在非国有企业中更为显著。

本文拓展了已有对股价崩盘风险经济后果的研究，现有研究文献较少，且大多仅考察公司崩盘风险过高所带来的市场层面的影响，如对外融资成本、审计定价提高，同类公司受牵连，市场关注度提高等，而本文进一步探讨这些市场层面的影响将会对公司自身管理行为所产生的影响。即以委托代理、信号传递理论为基础，从公司信息披露质量角度切入，实证分析股价崩盘风险导致的市场关注度提高，权益资本增加会对公司盈余管理行为的影响，且进一步划分产权性质，分别研究国有企业和非国有企业中的上述关系，弥补了已有文献在股价崩盘风险经济后果的空白，是对股价崩盘风险和信息披露质量相关文献的有益深化和拓展。

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