機(jī)構(gòu)者持股、信息“合謀”與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)
——中宇衛(wèi)浴實(shí)例分析

機(jī)構(gòu)者持股、信息“合謀”與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)
——中宇衛(wèi)浴實(shí)例分析

許瑞芳

本文以2010-2015年中宇衛(wèi)浴財(cái)務(wù)報(bào)告為案例，分析了機(jī)構(gòu)投資者持股、信息“合謀”對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究表明：機(jī)構(gòu)投資者股票持有量越高，企業(yè)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)也就越大。由于機(jī)構(gòu)投資者自身內(nèi)生性及異質(zhì)的特性，本文對(duì)此結(jié)論進(jìn)行了進(jìn)一步研究，發(fā)現(xiàn)在信息對(duì)稱性較低的企業(yè)中，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響較強(qiáng)；制度環(huán)境越完善的地方，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響則越弱。

中宇衛(wèi)浴 機(jī)構(gòu)者持股 信息對(duì)稱性 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

一、案例背景簡介

2015年5月22日，中宇衛(wèi)浴——國內(nèi)首家在德國上市的企業(yè)股票價(jià)格從17.46歐元下跌到0.33歐元，幾近為零。據(jù)調(diào)查，在北京市場上，中宇衛(wèi)浴一直居非主流化地位，近五年內(nèi)其產(chǎn)品四次登上質(zhì)量黑榜，此次股價(jià)崩盤更是另其雪上加霜，跌入谷底。中宇衛(wèi)浴的股價(jià)崩盤給一些拼命想擠進(jìn)資本市場的投資者敲響了警鐘：投資并非是穩(wěn)賺不賠的買賣，需謹(jǐn)慎防范資本市場中的各類風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。據(jù)有關(guān)人士透露：中宇衛(wèi)浴由于資不抵債，其管理委員會(huì)宣布已經(jīng)向德國當(dāng)?shù)胤ㄔ禾岢鼋馍⑸暾?qǐng)。擁有72.3%中宇衛(wèi)浴股權(quán)的最大股東——日本驪住疑是該事件的幕后操盤手。5月23日，一份 “疑似中宇聲明全文”的網(wǎng)絡(luò)文稿闡述了中宇股價(jià)“崖跳”的相關(guān)黑幕： 2013年年末，日本驪住以高價(jià)收購了德國高儀，隨后便開始了一系列資本化運(yùn)作，制作虛假報(bào)表，以哄抬股價(jià)進(jìn)行套現(xiàn)，致使中宇的股價(jià)陷入低迷狀態(tài)。在德國高儀與日本驪住的并購案件中，中宇并沒得到實(shí)質(zhì)性的益處，反而被日本驪住間接操控，蔡氏集團(tuán)也因此喪失了對(duì)中宇的控制權(quán)。據(jù)此可見，由于股票價(jià)格的暴跌招致的崩盤風(fēng)險(xiǎn)，不但使投資者的財(cái)富即刻“蒸發(fā)”，同時(shí)還嚴(yán)重影響到市場主體投資者的積極性，甚至?xí)?fù)向沖擊整個(gè)資本市場的健康平穩(wěn)發(fā)展。如何控制國內(nèi)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，不單是投資者及監(jiān)管人所關(guān)注的重要問題，也是當(dāng)前理論界熱議的焦點(diǎn)話題。

二、理論分析與研究假設(shè)

有研究指出，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的原因在于管理者對(duì)企業(yè)內(nèi)部負(fù)面消息的有意隱匿，管理者受到諸如維護(hù)自己的薪酬與職位、提升短期內(nèi)的期權(quán)價(jià)值、建構(gòu)企業(yè)帝國等多元化自利性動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)，通常會(huì)選擇暫且隱藏企業(yè)內(nèi)部的負(fù)面消息。企業(yè)內(nèi)部負(fù)面消息在時(shí)間推移下會(huì)持續(xù)累積，但是企業(yè)對(duì)負(fù)面消息的承受力是有限的，倘若超出了限定閥值，持續(xù)隱匿負(fù)面消息的耗費(fèi)將超出可能帶來的利潤，或者繼續(xù)隱匿負(fù)面消息的行徑在客觀上已經(jīng)很難實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而使得積累的負(fù)面消息瞬時(shí)被釋放到資本市場中去，對(duì)股票市場產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊，短期內(nèi)股價(jià)快速下跌，最終崩盤。由此可知，管理者的代理行徑、投資者與企業(yè)之間的信息對(duì)稱性是企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的重要影響因素。因此，本文從企業(yè)管理者的代理行徑及信息對(duì)稱性兩個(gè)維度來考察企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。

國內(nèi)資本市場中，機(jī)構(gòu)投資者通常很難抑制管理者的代理行徑，進(jìn)而會(huì)影響到企業(yè)股價(jià)。一方面，偏低的持股比重致使機(jī)構(gòu)投資者缺少參與企業(yè)治理的能力。有學(xué)者指出投資人的監(jiān)督行徑是其持股比重的增項(xiàng)，但在國內(nèi)上市企業(yè)中機(jī)構(gòu)投資者持股比重較低。李雙海和李海英（2009）指出，機(jī)構(gòu)投資者持股提升了企業(yè)管理層操控盈余管理的難度，然而由于機(jī)構(gòu)投資者自身的短期性投資意向，其通常會(huì)缺少參與公司治理的愿望。楊海燕、韋德洪與孫健（2012）在《機(jī)構(gòu)投資者持股能提高上市公司會(huì)計(jì)信息質(zhì)量嗎？》一文中指出，機(jī)構(gòu)投資者總體持股在一定程度上降低了企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告的可靠性，同時(shí)還指出當(dāng)前國內(nèi)持股期限一般比較短，交易甚是頻繁，具有一定的短期投資特性。雷倩華等人（2012）指出，當(dāng)前國內(nèi)資本市場中系統(tǒng)化風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)偏高，非經(jīng)濟(jì)化元素對(duì)市場具有明顯的干擾作用，進(jìn)而引起股價(jià)波動(dòng)，致使機(jī)構(gòu)很難對(duì)個(gè)股的形勢(shì)做出科學(xué)合理的預(yù)測，這就加大了機(jī)構(gòu)投資者價(jià)值投資的困難。據(jù)此可知，機(jī)構(gòu)投資者在管理層的代理行徑上很難發(fā)揮其治理效用。值得一提的是，機(jī)構(gòu)投資者在一定程度上惡化了證券市場信息環(huán)境，加大了信息的不對(duì)稱性。

具體上來講，如果機(jī)構(gòu)投資者股票持有量越高，企業(yè)在內(nèi)部控制上就越可能出現(xiàn)重大缺陷。潘越等人（2011）對(duì)公司信息透明度與個(gè)股暴跌風(fēng)險(xiǎn)之間的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行了考察，結(jié)果證實(shí)，上市企業(yè)的信息透明度越低，其個(gè)股出現(xiàn)暴跌的風(fēng)險(xiǎn)性就越大。張高擎和廉鵬（2009）研究揭示出，機(jī)構(gòu)投資者存在有一定的套利侵占行為，此行為是造成發(fā)行可轉(zhuǎn)債之后股價(jià)崩盤的主要原因，同時(shí)還指出企業(yè)管理者與機(jī)構(gòu)投資者之間存在有一定的“合謀”關(guān)系，這就會(huì)使得企業(yè)頻繁出現(xiàn)內(nèi)幕交易，這樣他們?cè)诠蓛r(jià)崩盤之前就能夠獲取大量利益。此外，機(jī)構(gòu)投資者也有幫助企業(yè)管理者隱匿負(fù)面消息的動(dòng)機(jī)，負(fù)面消息越遲到達(dá)市場，企業(yè)就越遲出現(xiàn)股價(jià)崩盤，而機(jī)構(gòu)投資者在內(nèi)幕交易下獲取的盈利就越多。所以說，二者“合謀”，就會(huì)盡可能推遲負(fù)面消息的披露時(shí)間，進(jìn)而推遲股價(jià)崩盤出現(xiàn)的時(shí)間，此種隱匿消息的行徑加劇了企業(yè)內(nèi)部信息不對(duì)稱性問題，進(jìn)而增大了企業(yè)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)。

由上述分析可知，國內(nèi)資本市場上的機(jī)構(gòu)投資者增加了公司信息不對(duì)稱性問題，進(jìn)一步就會(huì)增加企業(yè)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)，據(jù)此可以提出本文的第一個(gè)研究假設(shè)H1：

H1：機(jī)構(gòu)投資者股票持有量正向顯著影響企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，也就是說機(jī)構(gòu)投資者股票持有量越多，企業(yè)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)性也就越大。

以上分析可知，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量之所以正向顯著影響企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，究其原因在于機(jī)構(gòu)投資者與企業(yè)管理者之間的“合謀”化內(nèi)幕交易，進(jìn)而降低企業(yè)信息透明度。那么，依據(jù)此邏輯，假如機(jī)構(gòu)投資者與企業(yè)管理者之間越容易展開內(nèi)幕交易，內(nèi)幕交易出現(xiàn)的頻率就會(huì)越高，內(nèi)幕交易對(duì)企業(yè)信息透明度的影響就越大，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的顯著性就越強(qiáng)。當(dāng)企業(yè)的信息不對(duì)稱性程度提升時(shí)，外部投資者就越難發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者與企業(yè)管理者之間的“合謀”化內(nèi)幕交易，而內(nèi)幕交易出現(xiàn)的可能性就越高，進(jìn)而致使機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響更大。反過來講，如果企業(yè)的信息透明度越高，機(jī)構(gòu)投資者憑借內(nèi)幕消息交易被處罰的風(fēng)險(xiǎn)性也就越大，緩解了企業(yè)的內(nèi)幕交易狀況，進(jìn)而就會(huì)弱化機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響效用。據(jù)此可以提出本文的第二個(gè)研究假設(shè)H2：

H2： 在信息透明性較低的企業(yè)中，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響作用較強(qiáng)。

在制度環(huán)境比較完善的地區(qū)，“有法不依、執(zhí)法不嚴(yán)”的狀況出現(xiàn)較少，機(jī)構(gòu)投資者因內(nèi)幕交易而遭受懲罰的可能性就會(huì)越高，企業(yè)內(nèi)部就不容易出現(xiàn)內(nèi)幕交易，進(jìn)而使機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響減弱。與之相反，在制度環(huán)境不完善的地區(qū)，機(jī)構(gòu)投資者因內(nèi)幕交易而遭受懲罰的可能性相對(duì)比較低，企業(yè)內(nèi)部出現(xiàn)內(nèi)幕交易的可能性增加，使得機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響增強(qiáng)。據(jù)此可以提出本文的第三個(gè)研究假設(shè)H3：

H3：制度環(huán)境越完善的地方，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)國內(nèi)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響效用則越弱。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文采用2010-2015中宇衛(wèi)浴股價(jià)波動(dòng)數(shù)據(jù)為初始研究對(duì)象。之所以從2010年數(shù)據(jù)開始分析，是因?yàn)橹杏钚l(wèi)浴股價(jià)在2013年開始出現(xiàn)波動(dòng)，對(duì)2013年前后數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，能夠更清楚地分析股價(jià)崩盤的影響因素。所需財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均源自于CSMAR數(shù)據(jù)庫，為了消除異常數(shù)值對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果影響，本文對(duì)介于1%與99%分位數(shù)外的數(shù)值進(jìn)行了縮尾化處理。

（二）變量界定

1.解釋變量：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

參照Xu et al.（2014）、王化成（2014）等學(xué)者對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究，通過以下步驟來建構(gòu)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)測量指標(biāo)。

第一步，借助模型（1）來剝離市場要素對(duì)個(gè)股收益率的影響，把界定為特定的個(gè)股周收益率。公式（1）中Ri是企業(yè)股票在i周的收益效率，RV,i為市場在第i周的加權(quán)平均收益效率值。

第二步，利用公式（2）計(jì)算出首個(gè)測量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)NK。式中N指的是股票j在第t年的交易周數(shù)，NK值越大，表示負(fù)偏態(tài)系數(shù)值的程度愈高，企業(yè)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)性就越大。

第三步，第二個(gè)測量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)的公式見公式（3），式中wu表示股票j的周回報(bào)率大于年回報(bào)率均值的周數(shù)；wd表示股票j的周回報(bào)率低于年回報(bào)率均值的周數(shù)。DV值越大，意味著收益率左偏離的度越大，企業(yè)股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)性越高。

2.被解釋變量與控制變量

本文被解釋變量界定為企業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者股票持有量，機(jī)構(gòu)投資者具體是指銀行、保險(xiǎn)公司、投資信托公司、券商、信用合作社等金融性組織機(jī)構(gòu)，將中宇衛(wèi)浴企業(yè)中此類投資者的股票持有量之和記作SH；區(qū)域制度環(huán)境SE利用市場化指數(shù)來確定，市場化指數(shù)越高，說明區(qū)域的市場程度比越高，制度環(huán)境也就越完善；信息不透明性INT界定為可操縱性應(yīng)計(jì)的絕對(duì)值。

參照以往研究結(jié)論，本文對(duì)以下變量要素進(jìn)行控制：當(dāng)期股票價(jià)格的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)VK；單股月平均超額換手率OTR；股票周收益率標(biāo)準(zhǔn)差SM；股票周收益率均值RT；公司規(guī)模SIZE；賬面市值比BM；企業(yè)負(fù)債率LEV；企業(yè)運(yùn)營績效ROA。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 回歸分析

（三）模型設(shè)計(jì)

本文設(shè)定模型（4）用來驗(yàn)證假設(shè)H1的可行性。

式中，CHt+1意為NK與DV的t+1期股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；SH意為機(jī)構(gòu)投資者第t期的股票持有量；Control Variable意為控制變量：Year為年度啞變量與Industry行業(yè)啞變量。若SH的系數(shù)β1顯著呈正，則假設(shè)H1得到驗(yàn)證。為了驗(yàn)證假設(shè)H2 與H3，可以在模型（4）中加入交互項(xiàng)，便可得出模型（5）與模型（6）：

當(dāng)交互項(xiàng)SH×INT的系數(shù)λ1呈正值，那么假設(shè)H2得到驗(yàn)證；SH×SE的系數(shù)γ1呈正值，則假設(shè)H3得到驗(yàn)證。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1中數(shù)據(jù)是對(duì)主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果報(bào)告。企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NK與DV的均值分別是-0.268和-0. 310，標(biāo)準(zhǔn)差為0. 803和0. 733，與現(xiàn)有研究結(jié)論沒有太大的差別。企業(yè)機(jī)構(gòu)投資者股票持有量SH的均值是0.054，中位數(shù)是0.033，從總體可以看出，中宇衛(wèi)浴機(jī)構(gòu)投資者的股票持有量偏低，其余各變量要素的分布比較合理，可以進(jìn)一步進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證。

（二）回歸分析

表2中數(shù)據(jù)是對(duì)主要變量進(jìn)行回歸分析結(jié)果的報(bào)告。

回歸數(shù)據(jù)（1）可以看出，當(dāng)NKt+1為中宇衛(wèi)浴股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)要素指標(biāo)時(shí)，SH的系數(shù)值在1%水平上顯著呈正值，也就是說中宇衛(wèi)浴中機(jī)構(gòu)投資者股票持有量越多，企業(yè)股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)性就越大，驗(yàn)證了研究假設(shè)Hl。當(dāng)使用DVt+1測度中宇衛(wèi)浴股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，回歸數(shù)據(jù)見（4），同樣可以得出類似結(jié)果。

為了驗(yàn)證研究假設(shè)H2，將交互項(xiàng)SHt×INTt加入回歸（2）與回歸（5）中。加入交互項(xiàng)之后，企業(yè)中機(jī)構(gòu)投資者股票持有量SH的系數(shù)值依舊在1%水平上顯著呈正值；信息不透明性INT的系數(shù)值顯著呈正，與現(xiàn)有研究結(jié)論相同；與此同時(shí)，交互項(xiàng)SHt×INT t的系數(shù)值在以上兩種回歸中都在5%水平上顯著呈正，說明隨著中宇衛(wèi)浴信息不透明性的提升，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量股與企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的正向相關(guān)性更為顯著，假設(shè)H2得到驗(yàn)證。

將交互項(xiàng)SHt×SEt加入回歸（3）與回歸（6）中檢驗(yàn)假設(shè)H3。加入交互項(xiàng)之后，SH的系數(shù)值依舊顯著呈正；制度環(huán)境水平SE與未來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，這與當(dāng)下的研究結(jié)論一致；且SHt×SEt的系數(shù)值在兩種回歸中都在1%水平上顯著呈負(fù)，制度環(huán)境越完善的地方，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響效用更弱，與假設(shè)H3的預(yù)期相符。

五、結(jié)論

本文以2010-2015中宇衛(wèi)浴財(cái)務(wù)報(bào)告為考察樣本，分析了機(jī)構(gòu)者持股、信息“合謀”對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：機(jī)構(gòu)投資者股票持有量顯著提升了企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)性。將機(jī)構(gòu)投資者自身內(nèi)生性及異質(zhì)的特性要素考慮在內(nèi)之后，進(jìn)一步研究證實(shí)，在信息對(duì)稱性較低的企業(yè)中，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響效用較強(qiáng)；制度環(huán)境越完善的地方，機(jī)構(gòu)投資者股票持有量對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響效用則越弱。

作者單位：凱里學(xué)院旅游學(xué)院

1.李雙海,李海英. 機(jī)構(gòu)持股、中小投資者保護(hù)與會(huì)計(jì)盈余質(zhì)量.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào).2009（12）

2.楊海燕,韋德洪,孫健. 機(jī)構(gòu)投資者持股能提高上市公司會(huì)計(jì)信息質(zhì)量嗎?——兼論不同類型機(jī)構(gòu)投資者的差異.會(huì)計(jì)研究.2012（9）

3.雷倩華,柳建華,龔武明. 機(jī)構(gòu)投資者持股與流動(dòng)性成本——來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù).金融研究.2012（7）

4.茆金枝,郭旻欣.基于MVC的中小企業(yè)薪酬信息管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)分析.電子設(shè)計(jì)工程.2016 (5)

5.靳茫茫, 高民芳. 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)投資不足的相關(guān)性——基于制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù).西安工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2015 (5)