停牌时间长度与股票市场有效性——基于“伪停牌匹配方法”的验证

石 阳，刘瑞明，袁钰莹

一、问题的提出

股票停牌制度被广泛应用于世界主要资本市场，它是指由于公司重要信息的发布或市场交易的极度不平衡，而采取的股票市场内正常交易过程的暂时强制中断。交易所设立停牌制度的一个重要目的是，使投资者在面对极端信息冲击时，能够充分利用交易中断的时间来缓解市场情绪、消化新的信息，促进市场的有效运行。在实际运行中，停牌制度却成为防止股价下跌的工具，存在被滥用的现象。学者们也对其存在争议，并通过检验停牌发生前后股价波动、投资者交易行为、市场流行性等方面的变化探讨停牌制度的有效性。

自1998 年起，中国沪深交易所开始将停牌制度引入其股票上市规则。然而，由于制度背景、交易环境以及投资者结构等方面的差异，虽然经过多次调整与改革，中国股票停牌制度与成熟资本市场之间却不尽相同。其中，停牌持续时间的差异，便是中外股票停牌制度的重要不同。一般来说，美国、加拿大等发达资本市场中的股票停牌多数集中于5 分钟至1 个小时；韩国、罗马尼亚、智利、土耳其等新兴资本市场，平均停牌约30 分钟；而中国A 股市场，对部分停牌类型缺乏细致、深入的规定，导致停牌时间常常持续数天、数周乃至数月。根据国泰安CSMAR 的数据，2015—2019 年中国股票单次停牌平均持续约23个交易日。这种停牌时间长度上的巨大差异，不但引起了国内投资者的关注与监管层的重视，甚至一度成为中国资本市场国际化的障碍。例如，中国A 股市场的停牌时间问题，成为美国明晟公司（Morgan Stanley Capital International，MSCI）在2016年拒绝将A股纳入MSCI新兴市场指数的重要原因之一。

目前，全球几乎所有的证券市场均设置了停牌制度，其运行效果对于投资者的信息获取，以及是否能够实现市场交易的高效、透明和有序具有重要意义。实际上，停牌时间长度问题在整个停牌制度的设计中处于核心地位。它不但直接关系到股票市场正常交易功能的中断程度，而且作用于成交价格信号对于市场信息的综合反映。可是，现有文献对于停牌问题的研究，主要集中于分析停牌制度整体的有效性，尚缺乏检验停牌的具体特征与有效性的关系，尤其缺乏对停牌时间长度的深入剖析与检验。

相较于既有研究，本文的贡献主要在于：（1）现有文献主要检验了是否停牌对于股价波动、投资者交易行为、流动性等微观变量的影响，并以此判断停牌制度整体的有效性。本文将研究扩展至停牌时间长度领域，利用具有较大停牌时间差异的中国股票样本，对于停牌时间长度如何影响停牌制度有效性给出了实证证据。（2）根据停牌时间是否超过1个交易日，将其划分为日内停牌与日间停牌。现有针对中国股票市场停牌制度的研究，主要集中于早期的例行停牌以及异常波动停牌等日内停牌，而较少涉及停牌时间长的日间停牌。本文的研究对象为近年来日益引发投资者争议的日间停牌，有助于补充现有对于中国停牌问题的研究文献。

二、理论分析与研究假说

（一）停牌时间长度与停牌理论

股票停牌的理论基础，主要来自市场断路器理论研究中的四大假说，具体包括：认为停牌能够给予投资者额外的信息处理时间，并缓解市场情绪的情绪冷却假说（cooling-off hypothesis）；关注由停牌所造成的市场正常交易功能中断的交易干扰假说（trading interference hypothesis）；源自于交易中学习模型，重视交易过程对于信息传递重要性的信息推迟假说（delaying information hypothesis）；由于交易受阻、信息传递不畅而引发停牌后股价波动增加的波动溢出假说（volatility spillover hypothesis）。

上述理论假说的分析主要可以划分为三个方面：停牌与投资者情绪的关系、停牌与交易受阻的关系、停牌与信息传递的关系。停牌的时间长度在这三个方面均可能产生影响，具体如下：

第一，停牌持续时间会作用于投资者情绪的变化。一方面，适当延长停牌时间，能够给予投资者更为宽裕的情绪缓冲期。心理学家李力等指出，在没有外部刺激的情况下，正常人的情绪会随时间慢慢变弱，并最终归于平静。因此，在停牌期间，随着时间的变化投资者会逐渐冷静。另一方面，停牌时间过长也可能反而加剧投资者情绪的波动。例如，当候选人在等待结果公布时，其情绪会在希望和失望之间不断徘徊，而随着时间的临近，这种情绪的波动会明显放大。投资者在等待复牌的过程中，面对充满不确定性的新信息，同样可能经历失望与希望的徘徊过程。停牌时间越长，越容易加剧这个过程。尤其是对于那些多次延期而持续增加停牌时间的上市公司，投资者的复牌预期不断被打破，更容易产生心理情绪的波动。

第二，停牌持续时间会影响交易的受阻。首先，停牌时间长度直接对应股票交易的中断程度。在停牌过程中，不论个人投资者还是机构投资者，不论配置资产还是急需减仓，不论是否利用融资融券，对应股票的当前所有权结构均被完全强制锁定，无法进行买入或卖出操作。因此，停牌时间越长，被中断的正常买入与卖出需求便会分别不断地积累。其次，停牌时间越长，也越容易间接加剧股票交易的阻碍。在投资者遭受或见证了某只股票的较长时间停牌后，其未来投资分析时更容易主动思考潜在长时间停牌的成本，从而降低对于该股票的交易需求。

第三，停牌持续时间会改变信息的传递效率。从正面价值来说，充足的停牌时间为投资者有效评估市场冲击、消化新的信息以及相互之间的充分交流提供了时间保障，进而有助于促进信息在市场中的传递效率。但是，根据交易中学习模型（learn-by-trading model），停牌时间长度则体现着对于信息传递的阻碍程度。Glosten等指出，知情投资者的优势信息会通过买入或者卖出交易行为融入成交价格，而普通投资者只需要观察交易过程的变化，便能够通过贝叶斯学习而逐步获取新信息，即正常与连续的交易过程是维持市场秩序与信息有效传递的关键。因此，停牌时间的延长，也可能加剧市场机制的中断以及价格信号的缺失等，不利于信息的有效传递。

（二）研究假说

结合上述理论分析，停牌时间通过阻碍正常交易、降低信息传递效率和增大投资者情绪波动，影响复牌后的股票价格波动性、换手率和流动性。

股票价格的波动性不但体现着市场交易供需的不均衡，而且能够反映投资者之间的信息差异。交易机制方面，刘俊山等发现股票成交量与波动性存在正向关系。根据上述的理论分析，停牌时间长，交易受阻引发的买卖指令便会逐渐积累，并在复牌后释放积累的订单流，最终引发价格的大幅度变化。

信息传递机制方面，停牌时间过长导致知情投资者无法及时地通过买卖交易行为将优势信息融入成交价格，而普通投资者也无法通过观察交易过程获取新信息，则投资者之间的信息差异逐渐增大，从而提高了复牌后的股价波动性。根据有效市场假说理论，股价反映了有价值的信息。然而，长时间停牌阻碍了股价及时传递新信息，减少了公司向市场所传递的信息数量，从而加剧了股价波动率。

投资者情绪机制方面，由于股票市场收益的条件方差和投资者情绪的条件方差存在显著正相关，而基于上述理论分析，停牌时间越长，投资者等待复牌的时间越长，加剧了投资者情绪波动，进而提高了股价波动率。由此可见，股票的停牌时间越长，其复牌时积累的交易不均衡压力与信息差异就越严重，股价信息传递效率越低，投资者情绪越不稳定，进而股票价格也就更容易出现剧烈的变化。因此，本文提出如下假说：

假说1：股票停牌时间越长，复牌后股票价格的波动性越强。

股票换手率直接代表投资者买卖交易的比例规模。在交易受阻机制方面，股票停牌导致的交易中断阻碍了投资者正常交易需求的实现，从而引发了投资者在复牌后的大量集中交易。Lee 等也发现在复牌后的第一个交易日，交易量比“伪停牌”高230%。因此，停牌时间越长，被中断的交易需求越大，知情投资者在复牌后越有强烈的动力将优势信息转换为投资利润或及时止损，而普通投资者也将通过观察交易获得新信息采取投资决策，股票复牌后的换手率也应当越高。

在信息传递效率方面，换手率反映了投资者之间对股票收益分布的不同看法，即投资者异质信念，而不同投资者接收信息的时间不一致是形成异质信念的渠道之一。停牌时间越长，股价信息传递效率越低。知情投资者具备优势信息，而普通投资者却无法通过观察交易获得新信息，提高了投资者异质信念，从而增加了复牌后的股票换手率。

除此之外，换手率也在一定程度上反映了投资者的交易情绪。根据本文的理论分析，当停牌时间过长时，投资者的股票资产无法及时变现，流动性风险不断提高，不断增加的资金成本导致投资者情绪冷静的作用效果逐渐减弱，反而可能加重投资者由于焦急等待结果而造成的情绪波动，并引发复牌后交易量的增加。所以，本文对于停牌时间长度与换手率的关系，提出了如下假说：

假说2：股票停牌时间越长，复牌后股票的换手率越高。

股票流动性意味着投资者能否即时地以合理的价格变现资产。France等指出，停牌引发的交易中断会阻碍市场机制自动恢复股票流动性的能力。胡婷等也发现，异常波动停牌会降低股票流动性。交易成本可分为持有股票的资金成本和信息搜集成本，而停牌提高了交易成本，进而降低了股票流动性。在资金成本方面，根据流动性偏好理论，人们由于预防动机、交易动机和投机动机更倾向持有变现能力强的资产，而在停牌期间无法进行交易，导致股票资产不能及时变现，则投资者进行投资分析时会考虑未来停牌所增加的资金成本。停牌时间越长，资金成本越高，对投资利润的挤出效应越强，投资者投资意愿越低。

在信息搜集成本方面，当停牌降低了信息的传递效率时，信息的不确定性程度会提高，也使得投资者向市场提供流动性的意愿降低。而停牌时间越长，市场交易中断程度越高，导致投资者长期无法通过股价获得新信息，将提高信息搜集成本，增大交易成本，降低股票流动性。由于信息不对称会降低股票流动性，停牌时间越长，股价所传递的信息越少，加剧了投资者与上市公司的信息不对称，进而降低股票流动性。因此，在股票流动性方面，本文提出了如下假说：

假说3：股票停牌时间越长，复牌后股票的流动性越差。

三、研究设计

（一）样本选择

本文使用2011—2017年中国上市公司停牌持续时间超过1 个交易日的日间停牌作为研究样本。在剔除数据存在缺失的样本，并经过构建股票停牌异常观测值的匹配后，共得到4 056 个日间停牌样本。实证过程中使用的全部数据均来源于国泰安CSMAR 数据库。日间停牌样本在不同年份的分布统计如图1所示。首先，停牌样本数在2011—2017 年呈增加态势。其最大值出现在2016 年，共784次。其次，股票停牌的持续时间从2011年的平均约15个交易日，逐步上升到了2017年的平均约26个交易日。

图1 停牌次数与停牌持续时间

（二）伪停牌匹配与异常观测值的构建

准确识别停牌事件所产生影响的最大挑战，在于如何排除内生性问题的潜在干扰。一般来说，内生性来源于三个方面：测量误差、反向因果以及遗漏变量。

第一，在测量误差方面，本文的核心解释变量为股票的停牌持续时间。在金融市场中，每只股票何时开始停牌以及何时复牌交易均有着明确的界定与准确的度量，因此不存在对于停牌持续时间的测量误差问题。

为了尽可能有效地控制这一内生性问题，Lee等在其经典文献中提出了伪停牌匹配的方法：根据停牌前后股票的异常收益（abnormal return），在同一只股票的其他正常交易时间内搜索异常收益与之相等的时段，并将其作为匹配的伪停牌事件。由于停牌事件与伪停牌事件的异常收益相同，可以认为二者受到了几乎一致的新信息的冲击。所以，相关变量在停牌组与伪停牌组之间的差分，就能够控制引发停牌的事项的影响，从而单独反映停牌制度的作用效果。

由于Lee等的方法在控制停牌问题的内生性方面的优势，现有关于停牌制度有效性的实证检验，基本均沿用了他们的做法。本文同样采用这一经典思路，通过匹配未停牌样本来计算异常观测值（abnormal measure）。

第一步，计算停牌事件的异常收益。根据停牌前后的股票价格变化，以及同一时间段的市场整体回报率，计算停牌事件的异常收益：

其中，AR表示股票第次停牌的异常收益；P为该股票本次停牌前的收盘价；P为该股票在复牌后当天的收盘价；RM为对应期间市场整体的回报率，本文使用沪深300指数的回报率代替。

第二步，利用股票日度回报率与市场回报率之差，计算未发生停牌的交易日的异常收益：

（三）实证模型

为了分析停牌时间长度的影响，本文以历次停牌的持续天数为核心解释变量，对比检验股价波动性、换手率和非流动性指标的异常值，在停牌前后各10个交易日的变化。具体实证模型如下：

其中，分别使用日度的股价波动异常值（）、换手率异常值（）以及非流动性指标异常值（）。为停牌的持续天数；为描述停牌事件发生后的哑变量，即如果交易日属于停牌前，则哑变量取0，反之取1。

本文使用的控制变量分别包含反映股票市场整体状态以及个股特征的变量。其中，在市场整体状态方面，控制了是否牛市的哑变量（）、市场成交量的对数值（）以及市场波动性（）。在个股特征方面，加入了停牌事件的异常收益（）、度量个股承受系统性风险的（）、衡量交易信息定价效率的（）、停牌前机构投资者的持股比例（）以及个股的总市值（）。除此之外，本文也控制了公司固定效应与年份固定效应。变量的详细说明见表1。

表1 变量说明

（四）描述性统计

本文主要变量的描述性统计结果见表2。可以看到，异常观测变量、和的分布变化幅度较大，其25%分位数与75%分位数距离中位数均相对较远。的均值等于20.182，表示样本的停牌时间平均持续超过了20个交易日。哑变量的均值为0.500，意味着样本在停牌事件前后具有较好的对称性。的中位数小于0，说明超过50%的停牌事件没有给投资者带来高于市场的回报。的均值接近于1，在一定程度上反映了本文样本使用市场模型的拟合效果较好。

表2 主要变量的描述性统计结果

续表2

四、实证结果

（一）分组对比

在进行回归检验之前，为了直观地展示停牌时间长度和股价波动性、换手率、流动性等异常观测变量之间的关系，本文依据停牌持续天数（）的上下四分位数以及中位数，将样本四等分。其中，第一组的停牌时间最短，第二组次之，以此类推，第四组停牌时间最长。

四组样本在停牌事件发生前后各30个交易日的股价波动异常值如图2所示。首先，在股票停牌之前的数个交易日，股价异常波动开始出现一定程度的上升，并在停牌发生后达到最高值，随后逐步回落至稳定水平。在此过程中，停牌持续时间最长的第四组，其异常波动指标的变化最为剧烈。这意味着图2 的结果不但符合股票停牌理论中的波动溢出假说，而且与本文提出的假说1的观点一致，即停牌时间越长，停牌对于股价波动的溢出影响越强。其次，股价波动异常值变化的主要区间集中于停牌前后各10个交易日。由此可见，本文选择使用停牌事件前后各10个交易日进行回归检验，具有一定的合理性。

四组样本的换手率异常值（）和非流动性异常值（）分别如图3 和图4 所示。其核心结果与图2 相似，即在股票停牌发生后，停牌时间最长组样本（第四组）的换手率异常值与非流动性异常值大幅度上升，并均超过了其他组样本。因此，分组对比的初步实证结果表明，停牌时间越长，股票的换手率越高，流动性越差，符合假说2与假说3。

图2 停牌时间长度与股价波动性异常值

图3 停牌时间长度与换手率异常值

图4 停牌时间长度与非流动性异常值

（二）回归分析

为了有效地控制股票市场整体与个股特征等方面因素对于结果的影响，以便尽可能准确地识别出停牌时间长度的作用效果，本文基于式（4）进行了多元回归分析。

1. 停牌时间长度与股价波动

在控制变量方面，停牌事件后哑变量的系数显著为正，表明即使是较短时间的停牌，依然存在波动溢出效应；与的系数均显著为正，说明在市场交易活跃和整体波动性较高时，个股的价格波动也会有所提高；而的系数显著为负，意味着机构投资者持股比例较高的股票，往往股价变化相对较小。

表3 停牌时间长度对于股价波动性的影响

2. 停牌时间长度与换手率

以股票换手率异常值为被解释变量的实证结果见表4。在第（1）列基于全样本的回归中，停牌事件后哑变量与停牌持续天数的交乘项的系数等于0.010，在1%水平上显著为正。除此之外，在第（2）~（7）列的检验中，不论去除部分控制变量，还是使用不同类型的子样本，的系数均高度显著为正，符合假说2 的预期。由此可见，股票停牌时间越长，对于投资者正常交易的中断越严重，最终使得复牌后换手率的增加幅度越大。

哑变量自身的系数显著为正，意味着股票停牌均会引发换手率的提高，与停牌的交易阻碍假说相一致。对于其他控制变量，和显著为正，表明个股在牛市或市场交易火热之时换手率往往较高；而显著为负，说明负面消息发生时，投资者的换手率相对较低。

表4 停牌时间长度对于股票换手率的影响

3. 停牌时间长度与流动性

被解释变量为股票非流动性异常值的回归估计结果见表5。在全样本回归结果中，核心解释变量×的系数为0.030，在1%水平上显著为正。这说明停牌时间越长，越不利于股票复牌后的流动性，支持了假说3。第（2）~（7）列去除部分控制变量后的检验与子样本检验也均支持该结论。停牌事件后哑变量的系数等于-0.395，与交互项×的系数方向相反。这表明只有较长持续时间的停牌（超过14个交易日），才会有损于股票流动性。与的系数一负一正，意味着当市场交易活跃或波动较小时，股票的流动性相对较高；的系数均显著为负，说明机构持股与股票流动性在停牌过程中呈正向关系。

表5 停牌时间长度对于股票非流动性的影响

五、稳健性检验

（一）变更伪停牌事件的匹配原则

利用“在未停牌样本期内匹配出伪停牌事件”，不但是现有文献研究股票停牌问题的核心方法，也是本文实证过程中的关键步骤。因此，本文采用多种不同的伪停牌匹配原则进行稳健性检验。

第一，基于停牌的同一年度进行匹配。将搜索伪停牌事件的匹配原则，由“在同一只股票的样本期内搜索”转而限定为“在同一只股票的停牌相同年度内搜索”。

第二，调整匹配的精度。将“股票日度异常收益与停牌事件异常收益的差异小于0.1%”分别扩大和缩小，依据“二者差异小于0.5%”和“二者差异小于0.05%”分别重新进行伪停牌事件的匹配。

第三，增加匹配组的信息含量。要求匹配的伪停牌事件的异常收益的绝对值大于停牌样本，以加大异常观测值被发现的难度。

第四，采用一对多匹配。不再仅仅匹配异常收益最为接近的单个伪停牌事件，转为匹配全部满足“日度异常收益与停牌事件异常收益的差异小于0.1%”的样本。然后，根据匹配样本的变量均值，计算伪停牌事件的股价波动率、换手率和非流动性。

针对上述四种对于匹配原则的变更，本文重新检验了前文提出的3 个研究假说，并发现实证结果与之前一致，进一步支持了本文的结论。

（二）改变检验的窗口期

分别延长与缩短了对于停牌事件实证检验的窗口期，以停牌前后各20 个交易日以及各5 个交易日，重新对式（4）进行回归以检验本文提出的3 个研究假说。回归系数的符号与显著性基本没有变化。因此，本文结论在不同窗口期的情况下具备稳健性。

（三）区分不同时段

2016 年5 月28 日，沪深交易所分别出台了规范上市公司停牌的重要政策：上海证券交易所的《上市公司筹划重大事项停复牌业务指引》与深圳证券交易所的《信息披露业务备忘录——上市公司停复牌业务》。这两项政策对于不同类型停牌的持续时间长度等内容给出了指导性的规范要求。考虑到这次停牌改革可能影响本文的结果，因此本文以政策出台之日为时间节点，将样本划分为改革前与改革后，重新检验了本文的3 个研究假说。研究发现，不论改革前还是改革后，停牌时间长度对于股价波动性、换手率、非流动性的影响基本保持不变。

（四）改变异常观测值的计算方式

由于股价波动（）、换手率（）、非流动性（）均为无单位的比率型指标，因此，本文在构建异常观测值时，直接以停牌事件与匹配样本的差分进行计算。本文在这一部分改变了对于异常观测值的计算方式，不再使用二者的差分，而利用差分的比例变动，重新构建了新的异常观测值AM：

其中，与M的界定与式（3）相同，分别表示停牌和相匹配的伪停牌事件的各项指标，包括日度的股价波动（）、换手率（）和非流动性指标（）。

利用式（5）计算出的新的异常观测值变量AVol、ATO和AILQ，本文对3 个假说进行了重新检验，研究结论依然保持不变，具有稳健性。

六、结论与政策建议

股票停牌制度已在中国实施约20年，虽然历经多次完善与调整，但停牌持续时间过长的问题却始终没有得到较好的解决，甚至一度阻碍了中国资本市场的国际化。该问题长期存在的一个重要原因，在于不论监管层还是学术界，均相对缺乏针对停牌时间长度后果的深入研究。对此，本文首先对停牌时间长度影响市场运行的理论机制进行了探讨，然后依据文献研究停牌制度有效性的通用方法，并利用2011—2017 年中国A 股日间停牌数据，实证检验了停牌时间长度对于股价波动、股票换手率和流动性的影响。结果发现，在控制了引发停牌的事件信息、股市整体状态以及个股特征后，停牌时间的延长会显著增加股票复牌后的波动性与换手率，并降低复牌后的流动性。研究结果意味着，中国现行的股票停牌时间过长，不但阻碍了投资者对于股票正常交易的需求，而且不利于促进信息的有效传递以及投资者情绪的缓解。

为了进一步规范上市公司停牌行为，并缩短停牌时间，中国证券监督管理委员会于2018年11月出台了《关于完善上市公司股票停复牌制度的指导意见》。本文的研究结果不但为该项改革措施提供了直接的实证证据，而且提供了具体的政策建议：（1）证券交易所应在规定不同类型停牌期限的基础上，建立统一的停牌最长时间限制，并减少酌情安排股票停牌的情况，最大程度压缩上市公司及交易所在停牌事宜上的人为操纵空间。（2）仿照MSCI新兴市场指数体系对A 股成分股的剔除方法，将股票停牌时间与指数成分股的剔除相挂钩。由证券交易所或指数编制机构主导，根据上市公司停牌情况，将停牌时间过长、停牌过于频繁的上市公司从指数成分股中剔除。（3）证券交易所应定期公布停牌异常公司。通过在交易所网站设立专属的信息公开页面，披露上市公司的停牌持续时间、次数等具体细节，加大投资者对停牌事宜的监督作用，进而督促上市公司采取措施尽可能减少停牌。