■郭吉涛 王子晋 孙晓康
党的十九届五中全会指出“要建设更高水平开放型经济体制,全面提高对外开放水平”。资本市场开放是对外开放政策中的重要一环,我国分别于2014年和2016年实施沪港通和深港通试点,为境内外投资者交易提供了便捷渠道。目前,沪港通和深港通已成为我国资本市场双向开放的重要窗口[1]。沪深港通正式开通后,其市场成交额稳步上升,交易和监管机制不断优化,有效支持了境内企业境外融资,进一步提升了资本市场服务实体经济的能力,对促进我国资本市场良性发展,发挥资本市场资源配置作用具有重要实践意义。
资本市场开放的重要内容是引入境外投资者,而境外投资者的投资倾向会对被投资企业的管理决策产生影响。当前主要存在以下两种观点:一种观点认为多数境外投资者倾向于价值投资,并能通过优化公司治理、加强信息披露等方式,使企业高管的风险偏好趋向于“维稳”[2]。另一种观点则指出境外投资者可能偏好投机,更看重公司短期业绩的提升。这会助长管理者短视行为,使其在风险项目的选择上更为“激进”[3]。企业风险承担作为高管风险偏好的外在表征,必然受到投资者投资倾向的影响。那么,在我国资本市场开放不断深化的背景下,沪深港通对企业风险承担的影响究竟如何,是值得理论界和实务界关注的问题。
资本市场开放政策效果的发挥有赖于成熟的金融体系,而数字金融发展水平已能较好衡量一国金融体系的成熟程度[4]。数字金融为境外投资者在沪深港通平台中的交易提供极大便利[5],有利于其利用卖空机制、“用脚投票”等方式影响公司风险倾向。同时,数字金融平台的应用为市场信息中介机构发布有关公司未来前景的信息提供了便捷途径,缓解了投资者与公司间的信息不对称[6]。然而另有研究表明,金融信息在金融科技平台中的迅速流动会增强投资者的非理性程度,导致其难以甄别价值投资,甚至做出错误决策[7]。因此,数字金融究竟如何影响资本市场开放政策效果的发挥,已有研究并不能先验性地给出答案,有待进一步逻辑推演和实证检验。
基于此,本文借助沪深港通准自然实验平台,实证分析资本市场开放对我国企业风险承担水平的影响及其影响路径,并检验了数字金融发展对二者的关系的影响。本文可能的贡献如下:第一,将资本市场开放纳入企业风险承担的分析框架,从宏观层面扩展了风险承担的影响因素,丰富了风险承担的相关研究;第二,通过建立调节效应模型,为数字金融如何与资本市场开放发挥积极的协同效应提供了更深入的见解;第三,分别在产品市场竞争和市场化进程两种情境下探究了资本市场开放对企业风险承担的异质性影响,为规划资本市场开放政策提供参考。
境外投资者进入是资本市场开放的核心内容,因此较多学者从境外投资者发挥作用来探究资本市场开放的微观效果,但目前并未达成统一意见。一种观点认为,新兴市场国家资本市场开放引入的境外机构投资者能充分发挥监督效应,改善境内公司的治理水平,从而降低其盈余管理程度[8]。另外一种观点则认为,境外投资者会扮演投机者的角色,其热衷于追逐短期收益,会引起公司股价的大幅波动,加剧新兴市场股市的波动性[9]。相关国外学者多以国外新兴市场国家为对象探究资本市场开放的经济效果,但受困于研究情境的局限性和内生性问题,上述结论对于我国资本市场开放政策设计是否有适用性尚不得而知[10]。沪深港通制度的实施作为我国资本市场对外开放的里程碑事件,一经推出便受到了国内学者的广泛关注。相关研究发现:沪深港通引入的投资者倾向于践行价值投资观念,能够通过卖空机制、“用脚投票”等方式优化内地公司治理水平,进而提升企业投资与非财务信息的敏感性[1]。
作为资本市场对外开放的窗口,沪深港通不仅为国内外投资者提供了便捷交易的渠道,还引起了媒体、分析师、审计师等市场分析主体的广泛关注。因此,接下来本文将从境外投资者发挥的公司治理效应和价值投资效应以及市场信息中介发挥的作用展开分析。
从优化公司治理的角度来看,相对于国内股东而言,国外投资者具有更高的独立性,可利用卖空机制、董事会轮换和“用脚投票”等方式优化公司治理机制,约束管理层侵占公司利益的行为[11]。当公司的治理水平低下时,内部人利用个人职务便利,将资金从享有现金流权低的经营单元转移到现金流权高的经营单元,这一“掏空”行为会导致企业风险承担水平升高[12]。因此,沪深港通使国际投资者进入内地公司,提高其公司治理水平,抑制了高管的个人私利行为,从而降低其风险承担水平。
从价值投资的角度来分析,与境内投资者相比,境外投资者具有全球化的视野、丰富的投资经验和强大的社会网络资源[13],在信息搜集和信息分析能力方面具有更多优势。沪深港通制度的实施可使境外投资者凭借其自身信息优势,选择注重短期收益的投机性投资或注重长期回报的价值投资。纪彰波等[14]认为,沪港通引入的境外投资者有利于稳定标的公司股票价值,因此其更倾向于价值投资。当高管实施有损于公司长期价值的风险项目时,由于受境外投资者的价值投资约束,股价将会出现下降趋势,从而对高管造成业绩压力。因此,境外投资者的进入将使高管减少投资回报不确定甚至有损公司成长的风险项目,公司风险承担水平下降。
从市场信息中介的角度来看,当沪深港通开通后,进入该交易市场名单中的企业受到了诸如媒体、审计师、分析师等市场信息中介的广泛关注[1]。市场信息中介可凭借其专业判断能力和信息搜集能力给公司的业绩目标提供合理预测,如果公司未能达到市场业绩预测,将会向市场传递其盈利能力不佳的信号,其股价会向不利于公司发展的方向波动,并为高管带来投资者诉讼和职位轮换的压力[15]。因而,在考虑到保持自身职位的情况下,高管将被迫放弃可能导致企业价值产生较大波动的风险项目,最终表现为风险承担水平的下降。
基于以上分析,本文提出如下假设:
假设1:沪深港通的实施会降低企业风险承担水平。
沪深港通引入的境外投资者可能因交易便捷性不足,使其难以通过股票交易对境内公司投资决策产生影响。数字金融能在多种数字技术的驱动下提升证券交易业务的服务效率,并加强信息在金融市场中的流动性,使其成为调节沪深港通影响的重要作用机制。
随着互联网科技的快速发展,数字金融在资本市场中的应用场景日渐丰富,特别是在证券交易业务等方面的应用,极大改善了资本市场的资源配置效率[16]。由沪深港通引入的境外投资者能借助移动通信设备进行跨境市场交易,这不仅节约了投资者的交易成本,也极大激发了投资者的交易动力。在此情形下,境外投资者的公司治理效应和价值投资效应可以得到更好发挥,从而使沪深港通对企业风险承担的影响更强。另外,数字金融催生了诸多金融科技平台,市场信息中介的分析建议在平台上大量流动,使投资者拥有更全面、更高频的信息[17]。因此,数字金融发展较快地区公司的相关信息将会更快地向市场传导,从而更有利于市场信息中介对公司高管形成约束,最终强化了沪深港通对企业风险承担水平的影响。
基于以上分析,本文提出如下假设:
假设2:数字金融会强化沪深港通实施对企业风险承担水平的影响。
沪深港通的重要影响之一是引起了资本市场各方参与者的关注,其中,分析师作为重要的市场中介,是上市公司与投资者投资信息传递的“桥梁”,其专业的信息搜集和加工能力有效缓解了二者的信息不对称。因此,本文接下来探究分析师关注的中介作用。
沪深港通制度实施后,监管部门为保障该制度稳步实施,加强对上市公司的信息披露要求;而相应标的公司为遵守监管标准,则倾向于提供给外部信息使用者更多信息[18]。信息披露数量的增加会降低市场信息中介的信息处理成本,增加信息发布数量。而作为资本市场中的重要参与主体,分析师所具备的盈余预测、报表分析、个股推荐等功能使其成为连接投资者与上市公司的最重要的信息中介[19]。具体而言,一方面,分析师利用自身的专业判断能力和信息搜集能力,有效缓解了投资者与上市公司间的信息不对称问题,使外部投资者更好地发挥对公司行为的监督效应[20],从而有效抑制管理者利用非效率投资谋取私利情况的行为,并减少价值减损型风险投资,最终导致企业风险承担水平下降;另一方面,分析师会对其所关注的公司发布业绩预测,若管理者未能达到该目标,将会面临来自市场、董事会和股东大会的压力,使管理者更倾向于能获得稳健现金流的固定资产投资,放弃回报周期长、收益不确定的研发项目[21],下调风险承担水平。因此,在沪深港通引致分析师关注标的公司后,分析师关注将优化标的公司的信息披露质量,降低其风险承担水平。
基于以上分析,本文提出以下假设:
假设3:沪深港通制度实施通过增加分析师关注从而降低企业风险承担水平。
本文选取2011—2019年中国A 股上市公司作为研究样本,并按如下标准对样本进行筛选:(1)剔除金融公司样本;(2)剔除ST、*ST 公司样本;(3)剔除当年被移出“沪深港通”的样本,并添加当年进入“沪深港通”的样本;(4)剔除缺失关键数据的样本;(5)为了避免极端值影响,对所有样本在1%的程度上进行Winsorize 处理;(6)为排除2019年设立的科创板的影响,剔除股票代码前三位是688和605的样本。财务数据来自CSMAR数据库,数字金融数据来自北京大学数字金融研究中心公布的数字普惠金融指数。另外,文中所有变量均经过标准化处理。
为验证假设1,本文借助余明桂等[22]以及陈运森等[23]的研究,使用以下双重差分模型进行探究:
本文相关变量的具体定义如下:
RiskT 代表企业风险承担,该指标通过企业盈利的波动程度(即标准差)来衡量,i表示第i个样本,t代表样本所在年份。现有研究中,企业风险承担测度方法有资产负债率、ROA 的最大值和最小值之差、研发强度等。上述指标虽然简单直观,但缺乏全面性,在解释企业风险承担时缺乏说服力。本文选取经过行业和年份均值调整后的ROA 的标准差作为代理变量,即将每个企业的ROA减去其所处行业和年份的ROA 均值后,再计算上述数字的标准差。具体计算方法如下:
Treat×Post 是“沪深港通”的交互虚拟变量。Treat 代表沪深港通标的企业虚拟变量,如果样本在沪深港通标的企业中则为1,否则为0。Post 代表沪深港通开启时点虚拟变量,若样本在沪深港通开启时点后则为1,否则为0。
X为控制变量。根据余明桂等[22]的研究,本文控制了以下因素:①托宾Q(TobinQ),用企业市值/资产总计来衡量。②企业规模(Size),用总资产的自然对数衡量。③账面市值比(BM),用账面价值/市值来衡量。④企业成长能力(Growth),定义为(本年度营业收入-上年度营业收入)/上年度企业营业收入。⑤资产报酬率(Roa),用企业年度息税前利润(EBIT)与当年末资产总额的比率来衡量。⑥所有权(Ownership),定义为企业第一大股东年末的持股比例。⑦市盈率(PER),用普通股每股市价/普通股每股盈余来衡量。除此之外,本文还控制了公司固定效应(Firm)和时间固定效应(Year)。变量定义见表1。
表1 变量定义
为验证假设2,本文采用数字普惠金融指数作为数字金融DF的代理变量,该数据从北京大学数字金融研究中心获得。本文将该变量与自变量交互后代入原模型中,以检验数字金融的调节作用。具体模型设定如下:
为验证假设3,本文采用分析师追踪人数作为分析师关注AF 的代理变量。若当年某公司分析师追踪人数出现缺失,则将其设置为0。根据温忠麟等[24]的中介效应模型,本文在模型(1)的基础上,继续设定检验模型如下:
表2为本文主要变量描述性统计情况。企业风险承担(RiskT)的均值为0.033,中位数为0.018,标准差为0.048,最小值为0.002,最大值为0.348。这与现有文献中的报告基本一致。风险承担的最大值是最小值的227 倍,是均值的10.6 倍。这说明我国不同企业之间的风险承担水平相差较大。数字普惠金融指数在省份和时间维度上差距显著(最大值为410.300,最小值仅为32.680),我国数字金融发展呈现出空间和时间上的不对称。
表2 主要变量描述性统计
表3报告了沪深港通对于企业风险承担影响的回归分析结果。(1)列报告了本文的单变量检验结果,从该结果可以看出,解释变量Treat×Post 的系数为负,且在10%的水平上显著。由此,本文初步猜想沪深港通与企业风险承担有负相关关系。(2)列为添加控制变量且控制了时间和公司固定效应的结果。在进行上述处理后,Treat×Post 的系数仍然为负,且显著性水平不变。因此,本文假设1成立。
表3 沪深港通对企业风险承担的影响分析
1.平行趋势检验
在进行双重差分检验之前,必须保证实验组和控制组的风险承担水平不存在明显差异,即满足平行趋势假定。本文使用以下模型进行检验:
若公司被纳入沪深港通标的,且时间在被纳入沪深港通前(后)的第n年,那么设定(Treati×Postt)-n=1 或(Treati×Postt)n=1,否则(Treati×Postt)-n=0 或(Treati×Postt)n=0(n=1,…,4)。其中,(Treati×Postt)-4或(Treati×Postt)4表示公司被纳入沪深港通名单之前或之后4年以及大于4年。平行趋势检验结果如图1。可以看出,在公司被纳入沪深港通标的之前,其风险承担水平均不明显异于0,而当其纳入沪深港通标的之后,其风险承担水平出现了明显下降,因此满足平行趋势假定。
图1 全样本平行趋势检验
2.替换被解释变量
前文中企业风险承担变量使用经过行业和年份均值调整后的ROA 的标准差衡量,在稳健性检验中,本文使用经过行业和年份均值调整后的ROE的标准差(RiskTE)衡量,并代入模型进行检验,结果如表4所示。可以看出,沪深港通与企业风险承担的负相关关系仍然显著。
表4 替换变量检验
3.安慰剂检验
若实验组和控制组存在的固有差异导致实验组的风险承担水平在政策实施当年表现好于控制组,那么本文所得的结果可能并非实施沪深港通的结果,而是由客观经济形势的变化造成的。为排除以上可能性,本文采用虚构政策实施时间的安慰剂检验方法进行实验。具体而言,将沪深港通的实施年份分别往前平推两年、三年、四年后进行实验,结果如表5所示。交互项Treat×Post为负但不显著,证明企业风险承担水平降低确实与沪深港通实施有关。
表5 安慰剂检验
4.未缩尾样本检验
本文此处使用未缩尾的样本进行检验,结果如表6所示。可以看出,即使考虑极端值的影响,沪深港通与企业风险承担的负相关关系仍然成立。
表6 未缩尾样本检验
从表7 可以看出,数字金融与沪深港通虚拟变量交互项Treat×Post×DF 的系数为-0.153且在5%的水平上显著,说明数字金融在沪深港通影响企业风险承担的过程中发挥了调节作用。考虑到在前文已经验证了沪深港通会降低企业风险承担,即二者间呈负相关关系,该交互项与原解释变量符号相同,说明数字金融起到正向调节作用。因此,本文假设2成立。
表7 数字金融调节作用检验
为验证本文假设3,根据前述检验中介效应的步骤分析如下:第一步,检验沪深港通与企业风险承担的关系。如表8(1)列所示,解释变量Treat×Post的系数为-0.0293且在10%的水平上显著,说明沪深港通降低了风险承担水平。第二步,检验沪深港通与分析师关注的关系。如表8(2)列所示,解释变量Treat×Post 的系数为0.0617 且在1%的水平上显著,说明沪深港通有利于增加分析师关注。第三步,将被解释变量、解释变量和中介变量同时纳入模型中进行检验。如表8(3)列所示,中介变量AF 的系数为-0.0343且在10%的水平上显著,说明分析师关注起到了中介作用。由于解释变量Treat×Post 的系数显著,则该中介作用为部分中介。综上,本文假设3成立。
表8 分析师关注中介效应检验
在前文的研究假设和实证检验中已经得出沪深港通对企业风险承担产生的影响,以及该影响是如何产生的,但并未指出该影响在不同情境下会产生怎样的作用。本文从产品市场竞争和市场化进程的角度出发,探讨在不同情境下沪深港通发挥的作用。
在产品市场竞争激烈的行业中,高管面临着诸如职位轮换、产品难以获得市场认可、财务困境、市场地位被掠夺等压力[25]。出于个人职业生涯的考虑,高管难以利用决策权实施自利行为,进而使高管利益与关注公司业绩的境外投资者利益形成一致。因此,在产品市场竞争度高的情境下,沪深港通更有利于发挥降低企业风险承担水平的经济效应。
为验证该猜想,本文需要引入产品市场竞争的代理变量进行探究。本文采用赫芬达尔—赫希曼指数(简称HHI指数)作为产品市场竞争的代理变量,并根据样本所在行业的HHI 指数是否大于(或小于)样本均值,将样本分为竞争程度较低和竞争程度较高两组。HHI指数是用于衡量产业集中度的综合指标,该指数越大,产业集中度越大,说明该行业中存在垄断情况,产品市场竞争度越小,反之亦然。结果如表9所示,竞争度较低组中自变量回归系数为负但不显著,而竞争度较高组中自变量的回归系数为-0.0487且在1%的水平上显著。上述结果说明,产品市场竞争越强,越有利于沪深港通发挥政策效应。
表9 产品市场竞争情境
李沁洋等[26]认为,在市场化进程较快的地区,法律制度成熟度较高,投资者权利得到了充分保护,上市公司违规行为也更容易被发现。这样的外部治理环境可以有效改善企业的信息披露质量,并抑制管理层私利现象的发生。因此,当市场化进程较快时,沪深港通更能发挥降低企业风险承担的作用。
为验证上述想法,本文采用市场化指数来衡量市场化进程。市场化进程数据来自王小鲁等[27]编制的《中国分省份市场化指数报告(2018)》。由于该报告只显示至2016年的市场化指数数据,因此,本文借鉴王中超等[28]的做法,根据上一年数据加上前三年数据增加的平均值来确定2017—2019年市场化进程的数据。具体分组时,先让样本所在地区的市场化指数与当年市场化指数的平均值比较,进而将大于均值的样本归于市场化进程快组,小于均值的样本归于市场化进程慢组,最后分组进行回归。表10 报告了分组回归后的结果。进程慢组中自变量回归系数为正且不显著,而进程快组中自变量的回归系数为-0.0683且在1%的水平上显著。说明市场化进程越快,越有利于沪深港通政策效应的发挥。
表10 市场化进程情境
沪深港通作为我国资本市场开放历史上的一个里程碑事件,其产生的经济效应受到了学术界的密切关注。然而,目前关于沪深港通对内地上市公司投资行为影响的研究略显不足。基于以上背景,本文以沪深港通为准自然实验平台,实证探讨了资本开放政策对企业风险承担水平的影响。研究发现:沪深港通降低了企业风险承担水平,而数字金融发展强化了沪深港通对于企业风险承担的影响;机制检验显示,分析师关注起到了中介作用。进一步研究发现,沪深港通对企业风险承担的影响在产品市场竞争度更高和市场化进程更快的公司中更显著。
基于以上结论,本文提出以下政策建议:
第一,相关政策制定部门应努力持续扩大资本市场对外开放,提高我国资本市场国际化水平。资本市场开放使价值投资者涌入我国资本市场,能充分发挥自身优势,定向判断、分析和识别有投资价值的企业,并有效抑制管理者的无效投资行为。此外,资本市场开放能引起市场中介的关注,使其用设定业绩目标和传递市场信号等方式促成该政策效果发挥。
第二,积极加大数字金融基础设施投入,尤其是人工智能、大数据等核心信息技术的发展和进步,以推动金融信息有效流动,深化数字金融服务实体经济的效果。同时,为使市场中介能更好地获取市场信息,应鼓励建立金融科技共享信息平台,并激励各类市场参与者将大量相关金融信息上传至平台。
第三,从市场化建设来看,政府应减少市场干预,积极营建公开透明的营商环境,以促进市场主体公平有序竞争,进一步增强资本市场开放政策的经济效应。保障市场竞争的公平性、规范市场竞争秩序是建立有效市场经济体系的关键。
第四,政府应正视我国经济发展不充分不平衡的现状,通过定向政策扶助落后地区,在交通基础设施、金融资源供给、法律制度建设等方面发力,利用政策“看得见的手”来提升落后地区市场化水平。■