注册制改革与股票市场波动性——来自创业板的证据

区俏婷 林巧龙

(1.广州南方学院商学院，广东 广州 510900；2.深圳证券交易所上市审核中心，广东 深圳 518038)

一、引言

注册制改革是中国资本市场市场化改革的又一次重大试验。注册制的推行通过把定价权交还给市场，提高市场定价效率，增强市场资源配置的基础性功能。但是，实施注册制后，股票价格更多地由市场供求关系来决定，这是否会增加市场的波动，从而影响中国股票市场的稳定发展？抑或是，注册制的推行能有效降低中国股票市场长期以来较高的波动性，减少投机炒作行为，从而推动A股市场逐步成熟？这些都是监管层及理论界关注及思考的问题。本文对这些问题的探讨不仅有助于加深对股市波动性的认识，而且对综合评价注册制改革的经济后果，以及对中国资本市场在全面注册制改革初期如何顺利过渡均具有重要的借鉴意义。

现有文献不乏关于注册制改革如何影响股价波动性的研究(邓金堂和段文慧，2022；Bing et al.，2022；王意德和余超，2023；李松楠等，2023)，然而现有研究要么只回答注册制对股价波动性影响的短期效应，对其长期影响却没有进行探讨，尤其是忽略了政策效应的长期动态变化。要么只对注册制改革中的某项交易制度进行研究，如涨跌幅限制制度或价格笼子机制，忽略了改革过程中的投资者情绪、信息披露制度、定价效率等因素造成的影响。缺乏对注册制改革的全局考虑，会由于混杂因素的影响而导致实证过程中的内生性问题。更重要的是，现有研究忽略了政策对不同特点的股票，尤其是长期被投资者视作投机标的的股票的差异化影响，因此在机制分析上不够深入。在研究方法上，这些研究也未考虑不可观测的时变混淆变量对因果识别结果的影响。因此，综合考虑这些问题，本文试图从创业板注册制改革的整体性入手，使用更为合适的估计方法综合评估创业板注册制改革对股票价格波动性的长短期影响及其影响机制，从而弥补上述问题。进一步地，与已有研究不同的是，本文将重点关注易成为炒作标的的股票，如“小盘股”“次新股”“高市盈率股”“绩差股”，探索创业板注册制改革对这些股票波动性的长短期影响，从而为创业板注册制改革如何影响股票市场波动性的理论机制提供进一步的经验证据。

虽然目前中国股票市场已全面实施注册制，但由于主板实施的时间过短，所能收集的数据不多。为探讨注册制改革如何影响存量股票的价格波动性，本文研究的样本期选择为主板宣布实施注册制之前。因此，在研究样本中，创业板为受到注册制改革冲击的板块，而主板为未受到注册制改革冲击的板块。并且由于创业板是存量板块，因此在创业板推行注册制，为评估该改革对存量股票价格波动的影响提供了一个独特的“准自然实验”。鉴于此，本文将创业板注册制改革视为“准自然实验”，收集A股主板及创业板在注册制实施前已上市的存量股票2018―2022年的价格数据，建立双重差分模型(DID)对创业板注册制改革如何影响其存量股票波动性这一因果效应进行识别。本文在使用传统双向固定模型(TWFE)进行估计时，发现平行趋势假设不满足的问题。针对这一问题，本文利用“反事实估计量”对其进行克服，实证研究了创业板注册制改革对其存量股票波动性的短期及长期影响。

本文主要包括以下几点边际贡献：第一，探讨创业板注册制对股票市场波动性的长短期影响，从而弥补了目前关于注册制对股票市场长期影响研究的空白。尤其是通过政策效应的动态图，能清晰地得出创业板注册制改革的政策效应如何随着时间的推移而变化。从注册制改革的政策目标看，相比于短期影响，长期影响的研究更为重要。第二，从研究方法上，结合双重差分模型的前沿动态，在注册制对股价波动性影响的因果效应估计中，首次运用了“反事实估计量”进行估计，从而解决了由于遗漏了不可观测的时变混淆变量导致的估计偏误问题。已有文献几乎忽略了该问题，从而导致研究结果可能存在偏误。第三，探析了创业板注册制对股票市场波动性长短期影响的理论机制，丰富了现有关于股票市场波动性影响因素的研究。并且，有别于现有的文献，本文重点关注了造成我国股市长期过度波动的股票波动性在长短期内如何受到注册制改革的影响，这一独特的视角将更有利于厘清注册制改革影响中国股票市场波动性的机制。这些探索都将给中国资本市场实施全面注册制改革提供理论及经验支撑。

二、文献综述、理论机制和研究假设

(一)文献综述

1.注册制改革对股票二级市场的影响

关于注册制改革对股票二级市场影响的文献主要关注该改革如何影响定价效率及市场波动性两方面。首先，在定价效率方面，既有研究并未达成一致结论。一些文献认为注册制改革能提高二级市场定价效率，如张宗新和吴颖钊(2021a)认为，科创板市场在注册制的价格限制改革下更好地实现了交易定价市场化。巫岑等(2022)指出，注册制通过企业在IPO申请过程中充分的信息披露产生信息溢出效应，从而改善同行存量股票的信息环境，最终提高了二级市场的定价效率。但有的文献却认为，注册制改革并未达到提高二级市场定价效率的目的。王意德和余超(2023)指出，注册制虽有利于提升股价信息含量，但短期内并未显著提升市场定价效率。甚至有文献认为注册制改革降低了二级市场的定价效率。如李松楠等(2023)认为，注册制改革引入的价格笼子机制使得市场价格无法及时对信息做出调整，因此降低了市场定价效率。其次，在波动性方面，既有文献也未得到一致结论，且均仅基于短期视角或单一交易制度进行研究。如Bing et al.(2022)、李松楠等(2023)均仅从注册制改革中的某项制度入手，认为在短期内注册制的实施提高了创业板的日内波动率。邓金堂和段文慧(2022)也发现，在短期内注册制的实施提高了创业板的日度波动率。王意德和余超(2023)研究了创业板注册制实施后约一年左右的政策效应，认为在政策过渡期内注册制的推行大幅放大市场波动率，随后波动率效应基本上被吸收，但机制上的解释只关注涨跌幅限制制度的改革。

2.股价波动性影响因素的研究

现有文献表明，股价波动性主要受到资本市场制度性改革、信息披露、投资者情绪、价格涨跌幅限制等方面的影响。

第一，关于资本市场制度性改革对股价波动性的影响，已有文献主要探讨了“沪港通”“深港通”、股权分置改革及融资融券制度等中国资本市场重大制度改革对股价波动的影响。大部分文献认为，重大制度改革对股价波动性有显著影响。钟凯等(2018)建立双重差分模型，分析“沪港通”这一资本市场对外开放政策的实施对股价波动的影响，指出“沪港通”通过引入境外投资者，促进了上市公司信息披露质量的提高，从而显著降低了“沪股通”标的股票价格异质性波动。谢世清和邵宇平(2011)认为，股权分置改革在短期内提高了股市波动性，但在长期会降低市场波动性。Chang et al.(2014)、Loi and Qiao(2022)通过研究中国于2010年引入的融资融券制度，发现融资融券制度的引入能降低市场波动性。

第二，在信息披露方面，众多文献表明，信息披露越充分，资本市场发展越稳定(Hutton et al.，2009；曹廷求和张光利，2020)。另外，机构投资者、分析师、媒体报道能在促进信息披露上起到正面作用(黄俊和郭照蕊，2014；伊志宏等，2018)。

第三，在投资者情绪方面，De Long et al.(1990)首次系统地提出，投资者情绪是影响股价波动不可忽视的因素。目前已有大量文献证明，股票市场情绪，尤其是非理性情绪水平越高，市场波动性越大(段江娇等，2017；王道平等，2022)。

第四，在价格涨跌幅限制方面，一些文献认为，价格涨跌幅限制能有效地降低股价波动性、过度反应及崩盘风险(吴林祥等，2003；Kim et al.，2013)。也有一些研究表明，股价限制政策并不能有效降低股价波动率，相反还会导致波动性上升(Kim and Rhee，1997；Hsieh et al.，2009；魏志华等，2019)。对于价格涨跌幅限制到底能否降低股价波动性，Harris(1997)指出，当股市波动是由大量噪音交易者导致时，股价涨跌幅限制能降低股票波动性；而当股市波动是由基本面信息导致时，股价涨跌幅限制则不能降低股票波动性。因此，股价涨跌幅限制能降低股票的短期波动性，但不能有效地降低长期波动性(Kim et al.，2013；Deb et al.，2017)。

(二)理论机制和研究假设

1.创业板注册制改革对股票波动性的短期影响

(1)投资者情绪机制

创业板注册制改革是中国注册制从增量改革到存量改革的关键一步。根据过往中国资本市场重大改革的经验，短期内这势必会引发投资者的高度关注，投资者的投资热情和情绪会被大幅推高。中国股票市场散户数量众多，市场中有大量的噪音交易者(陈其安等，2009)，当出现政策利好消息时，这些大量的噪音交易者容易表现出过度乐观和炒作的行为(陈其安等，2010)，从而放大资产价格波动性(Barberis et al.，2001；Dumas et al.，2009)。另外，改革实施初期媒体倾向于大量报道(Hermida et al.，2012)，这也会进一步对市场情绪推波助澜(Chen et al.，2013；张宗新和吴颖钊，2021b)，从而导致创业板存量股票价格波动率短期内急剧上升。

(2)股价涨跌幅限制放宽机制

除了在发行市场上做出重大改革外，创业板注册制也对二级市场配套交易制度进行了较大力度的改革，其中核心举措之一便是放宽股票价格涨跌幅限制。这使得存量股票的涨跌幅限制从过去的10%放宽至20%1，因此不难理解，在短期，价格波动限制的放宽会直接导致价格波动率的上升。尤其是在注册制实施早期，由于股票波动性主要由投资者情绪所推高，当市场波动是由大量噪音交易者所引起时，实施股价涨跌幅限制能在短期内降低股票波动性(Harris，1997；Kim et al.，2013；Deb et al.，2017)。因此在短期，股价涨跌幅限制的放宽，再叠加情绪的推动，会导致股票价格波动性上升。

结合上述两大机制，本文提出研究假设：

H1：在短期，创业板注册制改革显著提高创业板存量股票的价格波动率。

2.创业板注册制改革对其股票波动性的长期影响

(1)投资者情绪机制

创业板投资者情绪在短期会被注册制改革所推高。但随着时间的推移，媒体关注度的下降、投资者对创业板注册制改革这一概念炒作热情的消退会促使投资者情绪重新回落，从而导致股票价格波动率下降。此外，在配套交易制度改革中，创业板注册制改革加强了对投资者的适当性管理，提高了个人投资者的准入门槛。再叠加注册制改革所凸显的充分发挥市场优胜劣汰作用的理念和后期投资者教育的见效，在长期，这些因素均会有助于中国投资者价值投资理念的形成及强化。而价值投资理念的重塑为培育拥有理性情绪的投资者创造了条件，从而有利于降低市场的长期波动性(谢世清和邵宇平，2011)。

(2)股价涨跌幅限制放宽机制

虽然股票价格涨跌幅限制的放宽在短期内能直接导致股票波动率上升，但在长期，随着投资者情绪回落至理性水平，市场的波动性主要由基本面信息来决定。这时，涨跌幅限制措施不仅不能有效地降低股票价格波动率，相反，还会导致波动性上升(Harris，1997；Deb et al.，2017)。这主要因为股价涨跌幅限制政策使得股价与订单买卖的不平衡不能在一个交易日内及时完成调整，因此迫使投资者在之后的交易日进行买卖，从而导致随后交易日出现波动率上升的现象(Kim and Rhee，1997)。所以，在长期，股价涨跌幅限制的放宽会在一定程度上缓解过去的波动溢出效应，从而导致波动率下降。

(3)股票二级市场定价效率的提高

Tobin(1984)指出，在一个有效市场中，资产价格能够准确及时地反映与企业价值相关的所有信息。大量文献已证实，信息披露越充分、投资者情绪越理性，市场定价效率越高(Boone and White，2015；曹廷求和张光利，2020；巫岑等，2022)。当定价效率高的市场通过价格信号及时地传递更多信息时，又进一步地降低了信息不对称和信息歧义，并为减弱投资者的非理性行为提供了有利因素。这将有效地减少过往由于定价效率低下导致的各种投资炒作、羊群效应、追涨杀跌等乱象，从而有助于缓解市场的过度波动(王道平等，2022；王意德和张兵，2023)。

从中国股票市场成立伊始，“投机”一词便与其紧密相连(尹力博和韦亚，2021)，股票市场投机炒作的局面始终存在且未能实质性改变(张宗新和吴钊颖，2021a)，“炒小”“炒差”“炒新”等异象依然频出(赖黎等，2022)。这些现象反映了中国股票市场定价效率有待提高，这也导致了中国股市有着较高的市场波动率(Girardin and Joyeux，2013；张宗新和王海亮，2013)。因此，提高中国股票二级市场的定价效率，遏制投机炒作行为，能有效降低市场长期波动性。

首先，注册制改革旨在提高中国股票市场的资源配置功能，它既提高了一级市场的定价效率(张宗新和吴钊颖，2021a；赖黎等，2022)，同时也在长期重塑二级市场的投资生态，促使二级市场投资者理性的回归。其次，创业板注册制的核心是信息披露，注册制下首次公开发行会通过充分的信息披露改善同行业其他已上市公司的信息环境，从而通过信息溢出效应降低后者的股价同步性，提升长期资本市场整体资源配置效率(巫岑等，2022)。最后，创业板注册制改革对二级市场价格涨跌幅度的放宽，能加速价格发现，也能在一定程度上提高二级市场的定价效率(Kim and Rhee，1997；Dumas et al.，2009)。关于这方面，已有文献发现在主板与创业板尚未推行注册制时，相比于这些板块，科创板价格涨跌幅限制的放宽使得二级市场定价更加市场化，从而显著提高了科创板二级市场的定价效率(张宗新和吴钊颖，2021a)。

综上所述，创业板注册制改革后逐渐改善的二级市场投资生态、强化的信息披露产生的溢出效应以及股价涨跌幅限制放宽均能在长期提高创业板二级市场的定价效率。二级市场定价效率的提高能有效遏制股市投机炒作行为，从而在长期降低股市波动性。

结合上述三大机制，本文提出研究假设：

H2：在长期，创业板注册制改革会促使创业板存量股票价格波动性下降。

三、研究设计

(一)识别策略

为检验创业板注册制改革与其存量股票价格波动性的因果关系，本文采取双重差分法进行识别。首先，创业板与主板均为存量板块，存在冲击前后的情形。创业板注册制的实施，一方面可能使这两个板块市场的存量股票波动率在政策实施前后产生差异，另一方面也可能会使在同一时点的股票波动率在这两个板块产生差异。双重差分法可有效地控制主板与创业板的事前差异及事后其他政策的影响。其次，相比于回归、匹配等基于可观察的自选择法(selection on observable)，基于面板数据的双重差分模型能很好地控制非时变的不可观测变量，从而在一定程度上缓解了内生性问题。

(二)变量定义

1.注册制改革政策

本文用虚拟变量treat表示注册制改革政策，如果该股票是创业板存量股票，则treat赋值为1(作为处理组)；若该股票是主板存量股票，则treat赋值为0(作为对照组)。

2.事前、事后及处置变量

本文用虚拟变量post表示创业板注册制改革的政策冲击发生时间。改革方案的尘埃落定给了市场投资者稳定的预期，从而通过市场行为对存量股票的价格波动产生影响。而双重差分模型的识别假设之一即不存在预期效应，因此为了消除预期效应，本文把《创业板改革并试点注册制总体实施方案》通过的时点(2020年4月)设为政策冲击发生的时点，研究创业板注册制正式实施(2020年8月及以后)对其存量股票价格波动性的影响。当时间为2020年4月及之后，post赋值为1(作为事后)；否则，post赋值为0(作为事前)。

因此，结合前述两点，处置变量regis为treat与post的交乘项。当创业板存量股票已实施注册制改革，regis设为1；当股票为主板存量股票，或创业板尚未被实施注册制改革时，regis设为0。

3.股票价格波动性

为全面衡量创业板注册制实施对其存量股票波动性的影响，本文把股票的波动性分为日内波动性和日度波动性。

(1)日内波动率

参照Martens and Van Dijk(2007)，本文采取已实现极差波动率对股票价格日内波动性进行测度，借助股票日内5分钟收盘价高频数据进行计算，具体计算方法如下：

其中，每个交易日d等间隔地分为I个区间，每个区间的长度为5分钟，则一个正常的交易日内有48个区间，即I=48；i为日内第i个5分钟区间，Hd,i为第i个区间的最高交易价格，Ld,i为第i个区间的最低交易价格。λ为调整因子，参照Parkinson(1980)、Christensen and Podolski(2005)的研究，本文令λ为

(2)日度波动率

本文采用股票收益率标准差的20天简单移动平均(Sma20)、GARCH(1,1)模型估计的波动率(garch)对日度波动率进行测度。Sma20的数据来源于锐思数据库，garch的数据来源于CSMAR数据库。

4.控制变量

当影响处置变量regis的特征因素被控制时，创业板与主板存量股票特征变得更平衡，内生性问题便可在一定程度上得到缓解。创业板与主板股票的区别主要体现在规模以及成长性上，其中规模可用营业收入与市值衡量，成长性可用营业收入增速和净利润增速进行衡量。因此，本文选取创业板与主板股票在政策冲击前一年，即2019年年报公布的营业收入的自然对数(lninc)、营业收入增速(incgr)、净利润增速(progr)，以及2019年12月31日收盘时的股票市值自然对数(lnmarv)分别与时间(t)的交乘项作为控制变量，其中t为样本期间的第t个月。2

具体变量定义详见表1。

表1 主要变量定义

(三)样本与数据

本文以创业板注册制实施前的沪深主板及创业板存量股票2018年4月至2022年9月的数据作为研究样本。控制变量日度数据均来自于国泰安CSMAR数据库。所有变量均是在收集到的日度数据基础上取月度的简单算术平均值。数据筛选程序上，本文剔除了非正常交易股票(ST、ST*)和金融行业股票。经过上述处理，最终得到3474家上市企业2018年4月至2022年9月的月度非平衡面板数据。

(四)描述性统计

表2为主要变量的描述性统计结果，其中Panel A为总样本描述性统计结果，Panel B为分组样本描述性统计结果。沪深两市主板股票观测值占总样本量的约75%，创业板股票观测值占总样本量的约25%。被解释变量RRV全样本的均值为7.333，其中主板RRV的均值为6.901，创业板RRV的均值为8.821，表明在整个样本期间，创业板存量股票的平均日内波动率高于主板。类似地，其他衡量波动率的变量均得到上述结论。对于控制变量，无论是反映规模的营业收入、股票市值，还是反映业绩增长的营业收入增速、净利润增速，主板的存量股票整体上都比创业板股票更大。

表2 主要变量的描述性统计结果

四、计量模型与实证结果

(一)DID模型构建与基于TWFE估计的实证结果

为检验创业板注册制实施对其存量股票波动率的影响，本文构建双重差分模型：

其中，被解释变量Vol分别为RRV、Sma20、garch。regis为核心解释变量，其系数β则为本文要估计的政策平均效应。Xi代表前述的一系列控制变量，模型中控制这些变量与时间趋势t的交互项。λi、ηt分别表示个股固定效应和月份固定效应，εit是影响股票价格波动率的随机扰动项。

检验结果如表3所示。无论是否添加控制变量，创业板注册制改革后，其存量股票的日内波动率(RRV)及日度波动率(Sma20、garch)均显著更高。从经济含义上看，创业板实施注册制改革后，日内波动率提高幅度约为9.71%～15.52%，而日度波动率提高幅度约为3.15%～7.52%。3综上所述，创业板注册制改革的实施提高了其存量股票的价格波动性。

表3 创业板注册制改革对其存量股票价格波动性的影响

(二)预平行趋势检验

本文建立以下动态双重差分模型对上述DID模型是否满足平行趋势条件进行检验：

其中，Kit表示某一期距离创业板注册制改革的相对时间，若Kit=-1则表示创业板注册制改革发生前第1期，其他以此类推。1(Kit=h)是指示函数，当Kit=h时，该函数取值为1，否则为0。其他各变量的符号含义与式(2)相同。图1为创业板注册制改革实施的预平行趋势检验结果，可以看出，无论上述哪一个变量作为被解释变量，双重差分模型显示的改革前的动态效应都存在向上的预趋势(pretrend)，Sma20与garch作为被解释变量时尤为明显。4这些效应系数在事前出现较强的预趋势，表明平行趋势条件并不满足(Liu et al.，2022)，上述估计结果可能出现偏误。

图1 预平行趋势检验

(三)“反事实估计量”及其估计结果

1.“反事实估计量”的概述

“反事实估计量”的一般框架能很好地解决平行趋势假设违背的问题。“反事实估计量”是Liu et al.(2022)将固定效应反事实估计量(FEct)、交互固定模型反事实估计量(IFEct)和矩阵补全法反事实估计量(MC)置于一个一般框架中而形成的。其中，交互固定模型和矩阵补全法通过在模型中控制可分解的时变混杂变量，很好地解决了双重差分模型中平行趋势不满足的问题(Xu，2017；Athey et al.，2021；Liu et al.，2022)。这两个模型均仅利用从未接受处理的样本或尚未接受处理的样本，通过迭代算法估计出每个处理组个体每个时期的反事实结果，再计算真实结果与反事实结果的差，从而估计出政策效应。另外，为了对识别假设的有效性进行检验，Liu et al.(2022)开发了一套可视化诊断工具，如安慰剂检验、延续效应检验等。

2.基于“反事实估计量”的估计结果

由于平行趋势条件不满足，本文将运用“反事实估计量”，重新估计注册制创业板改革的政策效应；并根据Liu et al.(2022)引入的交叉验证方法确定最优模型及其参数。另外，为了对模型进行可视化诊断，本文后续将进行安慰剂检验，若安慰剂检验通过，则为模型满足识别假设提供了支持性证据(Liu et al.，2022)。5所有模型的估计值标准误的估计采用聚类Bootstrap法，Bootstrap的次数为1000次。

(1)平均政策效应

从表4可以看出，无论是哪一个被解释变量，其最优估计量均为MC，并且参数λ的最优值均为0。与双向固定模型估计量一致，无论是否添加控制变量，估计结果均显示政策效应显著为正。从经济含义看，创业板实施注册制改革后，日内波动率提高幅度约为10.40%～11.29%，而日度波动率提高幅度约为3.46%～5.51%。

表4 “反事实估计量”估计的创业板注册制改革对其存量股票价格波动率影响的平均效应

(2)动态政策效应及预平行趋势检验

基于上述的最优模型及参数，本文估计出每一期的政策效应。考虑到模型无论是否添加控制变量都表现得非常稳健，因此，下文的所有检验均在模型添加了控制变量的情形下进行。从图2可以看出，无论是哪一个被解释变量，政策实施前曲线几乎是平坦的，围绕着0小幅波动，表明预平行趋势条件成立。在创业板注册制改革正式实施后，政策冲击大幅提升了其存量股票价格波动率，该效应大概持续4个月后便开始回落。然而，约一年后(对应时间为2021年7―10月，即对应图中政策实施后的第二个波峰)，政策又较大幅度地导致创业板存量股票波动率上升，这与北交所成立并宣布实施注册制的时间基本一致。政策正向效应一直持续到约改革实施后一年半，但整体来看效应在不断下降。在实施一年半后，注册制改革最终使得创业板存量股票价格波动率开始持续下降。因此总的来看，创业板注册制改革在中短期内，尤其在初期，提高了创业板存量股票的波动率；但随着时间的推移该正效应不断衰减，并在样本期的最后半年内，最终降低了创业板存量股票的波动率。这一结论也直接验证了研究假设H1、H2。

图2 MC估计量估计的创业板注册制改革对其存量股票价格波动率影响的动态效应

(四)稳健性检验

1.安慰剂检验

图3展示了上述MC模型的安慰剂检验结果。安慰剂的检验期数设为5期6，根据Liu et al.(2022)，本文采取基于DIM检验(difference-in-means)方法的安慰剂检验。当p值大于0.05时，则在5%水平上拒绝政策效应显著异于0的原假设，即这5个月不存在政策效应，意味着模型通过安慰剂检验。从图3可以看出，无论哪一个被解释变量的模型，均在5%水平上通过安慰剂检验，这为模型满足识别假设提供了支持性证据。

图3 MC模型估计的创业板注册制改革对其存量股票价格波动率影响的安慰剂检验

2.替换被解释变量

为检验模型的稳健性，本文用已实现波动率(RV)、股票收益率标准差的60天简单移动平均(Sma60)对之前的被解释变量进行替换。其中，RV、Sma60分别度量股票价格的日内波动率与日度波动率。RV数据来源于CSMAR数据库，Sma60数据来源于锐思数据库。

检验结果见表5及图4。从表5可以看出，估计结果与主回归结果基本一致。从图4可看出，曲线走势也与主回归的曲线走势非常相似。另外，这两个模型均在5%水平上通过安慰剂检验。7

图4 替换被解释变量后“反事实估计量”估计的创业板注册制改革对其存量股票价格波动率的动态效应

表5 替换被解释变量后创业板注册制改革对其存量股票价格波动率影响的平均效应

3.排除北交所成立并实施注册制的干扰

从图2可以看出，政策动态效应的第二个波峰与北交所成立并实施注册制的时间基本吻合。由于北交所成立并宣布实施注册制会提振投资者对于注册制的信心，因此，与当初创业板实施注册制改革类似，该事件会通过投资者的情绪波动传导到实施注册制的板块中，如创业板，从而引发市场短期内的过度波动。因此，为了排除这一干扰因素对估计结果的干扰，本文把2021年7―10月的数据从样本中剔除并重新采用“反事实估计量”进行检验，结果见表6及图5。

图5 排除北交所成立并实施注册制的干扰后创业板注册制改革对其存量股票波动性影响的动态效应

表6 排除北交所成立并实施注册制的干扰后创业板注册制改革实施对存量股票价格波动率影响的平均效应

从政策平均效应看(见表6)，排除了该干扰因素后平均政策效应变小，但基本依然显著为正。从政策动态效应看(见图5)，排除该干扰事件后第二个波峰消失了，但与图2相比，动态效应曲线整体走势基本没有发生变化，但结论却更为清晰。总的来看，创业板注册制仅在实施初期大幅提高存量股票波动率，随后在较长一段时期内，并未明显提高股市波动性。而在样本期后期，改革持续地降低创业板存量股票波动性，且该抑制效应越来越明显。另外，模型通过了安慰剂检验。9

(五)影响机制检验

前文已通过理论分析了注册制改革影响股市波动性的三大影响机制，下文将检验这三大影响机制是否成立。

1.投资者情绪的影响

由于之前的回归均在个股层面上进行，因此本文参照Li and Yang(2017)、何诚颖等(2021)、张宗新和吴钊颖(2021b)的研究，构造个股层面的投资者情绪指数对投资者情绪进行度量。在投资者情绪的代理变量上，本文借鉴张宗新和吴钊颖(2021b)、何诚颖等(2021)的研究，选取了换手率、市盈率、隔夜收益率、非主力资金的净投资流入程度。其中，换手率为股票的日交易量除以该股票的流通股数；市盈率为交易日收盘价乘以总股数再除以上年归属于母公司所有者的净利润期末值；隔夜收益率为交易日开盘价与前一交易日收盘价的差额除以前一交易日收盘价；非主力资金的净投资流入程度为非主力资金的流入额与非主力资金的流出额的差额除以非主力资金的流入额与非主力资金的流出额之和。参考何诚颖等(2021)的研究，非主力资金定义为挂单额低于20万元的订单交易额。所有情绪代理变量均在日度数据的基础上通过简单算数平均取月度平均值。本文借鉴Baker and Wurgler(2006)的研究，对上述4个指标进行主成分分析，为了严格遵守累计方差解释率至少达到85%的标准，采用了前四大主成分的加权平均，使得累计方差解释率达到100%，从而构建个股层面的投资者情绪指数(senti)。利用senti替代之前主回归模型的被解释变量，其他变量均不变，并在排除“北交所成立”的干扰因素基础上使用“反事实估计量”进行估计。10政策动态效应及安慰剂检验结果如图6所示。

图6 “反事实估计量”估计的创业板注册制改革对其存量股票投资者情绪的动态影响及安慰剂检验(MC模型，λ=0时最优)

从图6(a)可以看出，创业板注册制实施前期投资者情绪指数大幅上升，表明在短期内改革的确明显地推高了创业板的投资者情绪。然而，在改革正式实施后第5期开始(2020年8月后的第5个月开始，即2021年1月)，政策效应转为负向，即投资者情绪不断下降。因此，结合前文推论，在短期，创业板注册制改革推高了投资者情绪，因此提高了创业板存量股票波动性；而在长期，创业板注册制改革降低了投资者情绪，投资者理性情绪的回归降低了市场的长期波动率。另外，图6(b)显示该模型通过了安慰剂检验。

2.二级市场定价效率提高的影响

参照伊志宏等(2018)、张宗新和吴钊颖(2021a)的研究，本文选取股价同步性(Syn)作为衡量股票市场定价效率的指标。已有的众多文献表明，股价同步性越低，市场定价效率越高(Morck et al., 2000；Wurgler, 2000；Chen et al., 2007)。本文的股价同步性计算方法参考许年行(2011)的研究。本文计算的股价同步性为年度数据，并在回归时剔除了年度个股周收益率数据不足30个的样本。样本的时间跨度为2011―2022年，所选取的标的股票与基准模型一致，数据来源于国泰安数据库(CSMAR)。另外，由于采取的是年度数据导致样本期数量减少，该处的安慰剂检验期数设为3。政策动态效应及安慰剂检验如图7所示。

从图7(a)可以看出，创业板注册制改革显著降低了创业板存量股票的股价同步性，反映市场定价效率得到提高。图7(b)则显示该检验通过了安慰剂检验。

3.股价涨跌幅限制放宽的影响

在检验股价涨跌幅放宽对股价波动性的影响之前，本文先剔除投资者情绪、定价效率对波动性的影响。11因此，该处检验把投资者情绪高涨期(2020年8月―2020年11月)从之前样本中删除。同时，本文还加入了个股投资者情绪指数、股价同步性作为控制变量。参照前面的做法，把前定变量(2019年12月的个股投资者情绪指数、2019年的个股股价同步性)与时间t的交互项作为控制变量加入回归模型中。考虑到已剔除了情绪对波动性的影响，本文把政策发生时点设置为2020年8月。经过上述处理后，重新利用“反事实估计量”对回归模型(2)进行估计，政策动态效应及安慰剂检验结果如图8、图9所示。

图8 “反事实估计量”估计的创业板股价涨跌幅限制放宽对其存量股票波动性的动态影响

图9 “反事实估计量”估计的创业板股价涨跌幅限制放宽对其存量股票波动性影响的安慰剂检验

从图8可以看出，无论是哪一个被解释变量，在创业板注册制正式实施的中短期内，股价涨跌幅限制的放宽导致了股价波动性的上升；但在长期，政策效应扭转为负。从图9可看出，该模型均通过安慰剂检验。

(六)异质性检验

为进一步回答“注册制的推行能否在长期有效地改变过去中国股市投机较多的局面，从而降低中国股市过高的波动性”这一问题，本文将继续研究政策效应在投机标的与非投机标的之间的差异性。本文根据股票规模、上市时间、市盈率、业绩这四个特征分别对样本进行分组回归，从而考察“小盘股”“次新股”“高市盈率股”“绩差股”这些长期被中国投资者视作投机标的的股票在创业板注册制改革中是否受益更大。

1.改革对不同规模股票价格波动性影响的差异

本文以股票市值的自然对数lnmarv的中位数为分界线，将全样本划分为大盘股与小盘股两组后分别进行回归。表7展示分样本回归的估计结果，平均而言创业板注册制改革导致创业板存量小盘股价格波动率上升，而对大盘股影响则不大，甚至还会降低其整体波动性。

表7 创业板注册制改革对创业板存量大盘股、小盘股价格波动性的影响

另外，本文利用动态效应图来考察两者的阶段性差异。从图10～12可以看出，两者接受冲击时的效应差异主要体现在创业板注册制实施的初期，其时大、小盘股价格波动性均被推高，但小盘股被政策冲击推高的幅度远远超过大盘股。随后，两者的政策效应几乎无差异，甚至在样本期最后半年左右，即前文提到的政策冲击转变为负效应的阶段，某些时期小盘股价格波动性被降低的幅度超过了大盘股。

图10 RRV作为被解释变量的大盘股与小盘股政策动态效应

图11 Sma20作为被解释变量的大盘股与小盘股政策动态效应

图12 garch作为被解释变量的大盘股与小盘股政策动态效应

2.改革对次新股与非次新股价格波动性影响的差异

本文把政策冲击时上市未满(含)一年的股票界定为次新股，否则界定为非次新股。表8展示了分样本回归的回归结果。整体而言，次新股与非次新股的波动性均被政策显著推高，但次新股波动性被推高的幅度明显远高于非次新股。

表8 创业板注册制改革对创业板存量次新股、非次新股价格波动性的影响

分阶段看，从图13～15可以看出，几乎在整个样本期内，次新股波动率被政策冲击提高的幅度都大于非次新股。而在后期，虽然曲线显示了创业板注册制的实施有助于次新股波动率的下降，但与非次新股相比，在统计意义上并不显著。

图13 RRV作为被解释变量的次新股与非次新股政策动态效应

图14 Sma20作为被解释变量的次新股与非次新股政策动态效应

图15 garch作为被解释变量的次新股与非次新股政策动态效应

3.改革对不同市盈率的股票价格波动性影响的差异

本文根据全样本的股票市盈率中位数进行划分，把市盈率高于全样本市盈率中位数的股票设定为高市盈率股，否则设定为低市盈率股。表9展示了分样本回归的回归结果。整体而言，高市盈率股的波动性被推高的幅度显著大于低市盈率股。从比例看，由于低市盈率股的RRV本来就远低于高市盈率股，因此高市盈率股的政策效应并未大于低市盈率股。但在日度波动率方面，高市盈率股的波动性被推高的比例依然显著大于低市盈率股。

表9 创业板注册制改革对创业板存量高市盈率股、低市盈率股价格波动性的影响

分阶段看，从图16～18可以看出，创业板注册制改革导致高市盈率股有更高的价格波动性主要体现在注册制实施的早期。而在后期，改革导致高市盈率股票波动率下降的幅度甚至超过了低市盈率股。

图16 RRV作为被解释变量的高市盈率股与低市盈率股政策动态效应

图17 Sma20作为被解释变量的高市盈率股与低市盈率股政策动态效应

图18 garch作为被解释变量的高市盈率股与低市盈率股政策动态效应

4.改革对不同业绩的股票价格波动性影响的差异

本文把营业收入与净利润指标作为业绩好坏的判断依据。具体而言，当股票的营业收入增速、净利润增速均分别大于全样本营业收入增速、净利润增速中位数时，把该股票设为绩优股，否则设为绩差股。表10展示了分样本回归的结果，平均而言，绩差股的价格波动率被创业板注册制改革所推高，而绩优股并不显著或被推高的幅度更低。

表10 创业板注册制改革对创业板绩优股、绩差股价格波动性的影响

分阶段看，从图19～21可以看出，创业板注册制改革导致了绩差股有更高的价格波动率主要体现在注册制实施的早期。而在后期，改革导致绩差股波动率下降的幅度甚至超过了绩优股。

图19 RRV作为被解释变量的绩优股与绩差股政策动态效应

图20 Sma20作为被解释变量的绩优股与绩差股政策动态效应

图21 garch作为被解释变量的绩优股与绩差股政策动态效应

综上所述，在短期，改革导致投机标的股票的波动性上升幅度更为明显；但在长期，这些股票的波动率降低幅度却更为明显。上述结果的可能原因是，投机性强的股票受到投资者情绪的影响会更大(Baker and Wurgler，2006)；再叠加价格涨跌幅限制的放宽，这些股票便会在改革实施早期呈现更高的波动率。但在长期，投资者理性情绪的回归与培育、价格涨跌幅限制放宽导致的股价波动溢出效应的缓解以及股票市场定价效率的提高，均会促使这些股票价格波动性下降。另外，由于这些股票本来定价效率就较低，一旦注册制的实施提升了市场资源配置效率，其价格波动性的下降幅度在一段时期内便显得更为明显。

五、结论与启示

过去几年，中国资本市场迎来了注册制这一里程碑式的改革。创业板注册制改革是注册制向存量市场迈进的关键一步，它不仅对一级市场产生根本性影响，对二级市场存量股票同样也作用深远。本文将创业板注册制改革视作一项“准自然实验”构建双重差分模型，采取“反事实估计量”克服了预平行趋势不满足的问题，评估了创业板注册制改革对股票价格波动性的影响，并进行了一系列的稳健性检验、机制检验和异质性检验。

通过上述研究，本文得出了以下结论：第一，在中短期，尤其在改革实施的早期，创业板注册制改革提高了其存量股票的波动率；但在长期，改革降低了其存量股票的波动率。第二，创业板注册制改革通过投资者情绪的变动、价格涨跌幅限制的放宽以及定价效率的改善影响其存量股票的波动率。在改革实施的早期，投资者情绪被推高及价格涨跌幅限制的放宽会直接导致创业板存量股票波动率上升。但随着投资者高涨情绪的回落及理性情绪的培育、价格涨跌幅限制放宽减小了波动溢出效应以及市场定价效率的提高，改革最终有效地降低了创业板存量股票的波动率。第三，从异质性检验结果可以看出，在改革初期，投机标的股票的波动率被提高的幅度显著高于非投机标的股票；但随着长期影响机制发挥作用，前者的价格波动率得到有效降低，受益更为明显。

基于上述结论，本文得出以下政策启示：

第一，应尽量降低注册制改革推广至主板时的短期冲击效应。监管层可构建或监测相应的情绪指数，建立投资者情绪风险预警机制。尤其是在政策推出初期，应密切关注小盘股、次新股、高市盈率股、绩差股等部分股价已经明显偏离自身价值的股票的波动情况，并对上述不理性的投资行为进行适当的引导和监管。

第二，结合主板的实际情况，适时把创业板注册制改革的成功经验进一步推广至主板市场。目前主板市场实施的注册制改革吸取了创业板注册制改革的诸多成功经验，但在涨跌幅限制上，主板存量股票依然保留10%的涨跌幅限制不变。随着注册制改革愈发成熟以及投资者交易日趋理性之后，主板可适时推出股价涨跌幅限制制度的改革，这对于中国股票市场的稳定健康发展及资源配置效率的提高均有着重要意义。

第三，在长期，一方面，应继续完善以信息披露为核心的制度安排，充分发挥一级市场充分的信息披露对二级市场的溢出作用，从而进一步提高市场定价效率，防止股价“大起大落”；另一方面，应继续通过强化价值投资理念、加强投资者适当性管理、培育和壮大机构投资者队伍、促进长期资金入市等举措构建理性的投资环境，从而更好地让市场发挥优胜劣汰作用，这将有利于我国股票市场的长期稳定发展。 ■

[基金项目：广东省教育厅青年创新人才类项目“全面注册制与股市波动性——基于交错双重差分模型及潜因子法的研究”(项目编号：2023WQNCX119)、广东省重点建设学科科研能力提升项目“乡村振兴战略下粤港澳大湾区数字普惠金融发展体系研究”(项目编号：2021ZDJS129)]

注释

1.《深圳证券交易所创业板交易特别规定》实施前，创业板风险警示股票(ST、*ST股票)的价格涨跌幅限制比例为5%。在《深圳证券交易所创业板交易特别规定》实施前已进入退市整理期，且实施时仍处于退市整理期的创业板股票，退市整理期间价格涨跌幅限制比例为10%。

2.关于控制变量通过前定变量与时间趋势的交互项形式加入回归模型中的原因，详见黄炜, 张子尧, 刘安然.从双重差分法到事件研究法[J].产业经济评论, 2022, (2): 23-24.

3.股价波动率变动的比例计算方法为估计得到的β系数除以控制组被解释变量的均值。

4.本文也采用PSM方法进行匹配后重新采用TWFE对动态DID进行估计，估计结果无实质差异。

5.根据Liu et al.(2022)的研究，当数据结构不存在处理反转时，不需要过度担心延续效应，因此本文只进行安慰剂检验。

6.在实际应用中，安慰剂检验设定的期数不能设定太大，因为设定太大时会导致可用作模型估计的事前时期数太少。但同时，安慰剂检验设定的期数不能设定太小，否则检验的效力不足。无特别说明，下文的所有安慰剂检验期数均设为5期。

7.由于篇幅限制，安慰剂检验图不在文中展示。有需要的读者可自行向作者索要。

8.当r=0时，交互固定模型IFEct简化成FEct模型。

9.同注7。

10.下文的所有检验均在剔除了“北交所成立并实施注册制”事件影响的基础上进行，不再赘述。

11.这里由于剔除了定价效率对股价波动性的影响，因此该处检验得出的“股价涨跌幅放宽”这一机制的政策效应并未包含其通过提高定价效率而降低股价波动性的潜在效应。