融資融券交易提升了股市流動性嗎？
——來自A股市場的經驗證據

■劉　倩

融資融券交易提升了股市流動性嗎？
——來自A股市場的經驗證據

■劉倩

融資融券交易對股市流動性的影響尚未形成一致結論，不過大多數學者的研究結論認為融資融券將提升股市流動性。本文基于滬深市場個股交易數據得出的實證結果表明：融資融券標的股票的流動性要顯著高于非融資融券標的股票，融資融券交易對于個股流動性有著顯著的提升作用，并且主要體現為融資買空對流動性的提升作用，而融券賣空對于流動性的提升作用并不明顯。此外，融資融券交易事件日前后個股流動性的對比結果顯示：融資融券交易推行后，個股的流動性水平較之前有了顯著提高。之后應繼續完善融資融券交易制度，促進融資和融券業務均衡發展。

融資融券；流動性；買賣價差；非流動性

劉倩（1990-），湖南邵陽人，中山大學管理學院財務與投資系博士研究生，研究方向為資本市場。（廣東廣州510275）

一、引言

流動性乃證券市場的生命。證券市場的一個重要功能是保證投資者以較低的交易成本快速有效地完成交易，這意味著，證券市場有義務提供充足的流動性。一個流動性較好的市場，證券交易能以合理的價格和較低成本快速大額成交，且不造成股價大幅的波動，這樣的證券市場體現出較高的資源配置效率和較好的運行質量，進而保證金融市場的良性運轉，因此，在一定意義上，“流動性乃市場的一切”。在證券市場上，交易商、限價訂單的提供者以及其他投機者為市場提供流動性，經紀商和交易所組織流動性，有變現意愿的投資者則需求流動性。已有研究表明，股票市場流動性受諸多因素影響，其中融資融券交易是通過影響股票的供求彈性來影響市場流動性。國外學者對于融資融券影響的研究廣泛而又深刻，但是，關于融資融券交易到底是提高還是降低市場的流動性等相關議題，目前仍尚未形成一致結論。中國資本市場于2010年3月開始引入融資融券交易制度，滬深A股從此結束了長期以來的單邊做多市場，開啟了雙向交易制度。至今，中國A股市場融券賣空業務持續時間已逾5年，期間融資融券標的股經過多次擴容已達900只，占滬深A股上市公司總數的三成多。那么，融資融券交易如何影響股票收益率分布？融資融券對滬深股市的流動性又產生怎樣影響？國外成熟資本市場得出的研究結論是否也適用于中國A股市場？本文希望用中國資本市場融資融券交易數據對上述問題進行系統深入研究，以期發現融資融券交易制度的推行如何影響中國股票市場的流動性。國內較少有文獻深入系統研究融資融券交易對于股市流動性的影響，并且國內研究的樣本選取也主要基于融資融券的首批標的90只股票，相對于現在的900只標的股票研究樣本彰顯不足，以此得出的研究結論的穩健性也受到質疑，因此，利用融資融券整個存續期內個股的交易數據研究其對滬深股市流動性的影響，無疑具有重要的學術價值和現實意義。

二、文獻綜述

已有文獻大部分的實證結果也支持賣空限制會破壞流動性的論斷。Boehmer，Jones&Zhang利用美國市場個股的面板數據研究賣空限制對流動性產生的影響，結果發現賣空受限的股票比允許賣空股票的流動性顯著要低；Kolasinski，Reed&Thornock 和Marsh&Payne的實證結果同樣表明限制賣空顯著降低了股票的流動性。Beber&Pagano利用30個國家自2008年1月至2009年6月個股的日交易數據，重點深入研究了賣空限制對股市流動性的影響，其使用個股數據的固定效應回歸方法，在控制了收益波動性等其他變量后，研究結果發現：金融危機期間賣空限制導致了具有統計顯著性和經濟顯著性的流動性破壞（流動性用買賣價差和Amihud非流動性指標兩種方法度量），而賣空信息的及時披露有益于顯著提高市場流動性。此外，Beber& Pagano還研究了賣空限制對流動性造成的負面影響是否因為股票特征不同而有所區別，結果發現對小盤股的影響更為明顯，賣空限制后研究樣本所在國家資本市場的小盤股的買賣價差擴大幅度更為顯著；具有期權交易的股票相對沒有期權交易的股票流動性影響較小；對于雙重上市公司股票，如果是國內市場限制賣空，則該股票在國內和國外市場的買賣價差都有所擴大；若只是國外市場限制賣空，則只是降低該股票在國外市場的流動性，在國內市場該股票的流動性不受影響。國內學者楊德勇和吳瓊利用滬市融資融券交易余額數據研究融資融券對流動性的影響，結果發現融資融券提升了市場的整體流動性。

不過，也有其他學者得出不同的研究結論，認為賣空限制和流動性間的關系并不明確。Jones& Lamont研究了美國大蕭條時期市場流動性怎樣隨著賣空限制的趨近變化做出反應，結果發現1932年要求經紀人借券給客戶必須事先取得授權的規定降低了流動性，而1938年要求賣空按報升規則執行的規定則提升了流動性。關于賣空限制和流動性關系的研究學者們主要基于美國市場數據，Charoenrook&Daouk則利用世界111個國家數據研究賣空限制對幾個變量所產生的影響，結果發現賣空限制導致了用股票市場總交易量衡量的流動性的提高。

總而言之，國內外關于融資融券交易對股市流動性的影響尚未形成一致結論。

針對國內外文獻的不足，本文的主要研究貢獻在于：1.首次利用900只融資融券標的個股交易數據，建立面板模型深入考察融資融券交易對于滬深股市流動性的影響，從企業微觀層面分析融資融券交易制度對證券市場微觀結構產生的影響，為融資融券交易對于證券市場流動性的影響提供了新的研究視角和研究證據；2.本文考察了不同外部市場特征下融資融券交易對于股市流動性和波動性的影響差異，分牛市和熊市；上證市場、深證市場、創業板市場行情檢驗了融資融券交易對于證券市場質量的不同影響。3.利用多個衡量流動性的指標，考察融資融券交易對于流動性的影響，體現出較強的穩健性。

三、指標選取與模型構建

（一）指標選取

1.流動性指標

衡量流動性的指標有多個，不同指標考察了流動性的不同維度，尚未有一個指標能同時考察流動性的多個維度，因此，本文選擇文獻中運用較多的2個不同指標來衡量流動性。第一個指標為文獻中常用的相對買賣價差，假設用s表示絕對買賣價差，rs表示相對買賣價差，pl表示最低賣出價格，ph表示最高買入價格，pa表示價格均值，即pa=（pl+ph）/2，那么：

s=pl-ph

rs=（pl-ph）/pa=s/pa

買賣價差簡單且便于計算，在研究流動性的文獻中被廣泛運用，但是其實際為直接衡量交易成本而非流動性，未能反映交易規模對市場價格的影響。

第二個衡量流動性指標為Amihud非流動性指標。Amihud建立了一個非流動性指標作為衡量流動性好壞的標準，它為股票日收益率的絕對值和股票日成交金額的比率，與買賣價差最大的不同，Amihud所設計的非流動性年度指標將交易數量對股票價格的影響納入了考量范圍，本文選擇直接以當日相關指標相比得到，其計算公式為：

其中，illi1it表示非流動性指標，retitd為股票i在t天的收益率，volumeit為股票i在t天的成交量。該指標反映了日交易量對絕對價格變化的影響，或者是指令流對股票日價格的影響。其含義為：如果股票缺乏流動性，該股票較低的成交量會導致較高的illi值，因此，股票的流動性越好，股票的illi值會越小。根據梁麗珍和孔東民對測度流動性指標的效果檢驗，認為Amihud非流動性指標在捕捉流動性方面效果要好于其他指標，因此，本文以此作為衡量流動性的核心指標。

黃峰和楊朝軍、楊默和黃峰在研究中國股市流動性時，為了更能反映指令流對價格的沖擊，更好地反映非流動性水平，對Amihud非流動性指標進行了改進，將分子中的“股票日收益率”替換為“股票日價格振幅”，構建了如下的非流動性日指標：

為保證結果的穩健性，本文將選擇上述3個不同的非流動性指標來衡量流動性。

2.融資融券余額指標

融資融券交易余額相關指標，其中融資買空余額用fb表示，融券賣空余額用sb表示，融資融券余額用mtb表示。

3.波動性指標

本文所用到代表波動率的指標，采用個股連續30個交易日對數收益率的標準差，用volatilty表示。

（二）數據來源

本章所有融資融券交易數據和流動性指標計算相關數據都來自深圳市國泰信息技術有限公司（CSMAR）數據庫，選取每日成交數據，具體包括每個股票的日開盤價、日收盤價、日最高價、日最低價、日交易股數、A股流通股數、流通市值、總市值、不考慮現金紅利再投資的月個股回報率以及不考慮現金紅利再投資的日市場回報率，樣本期間為2010年3月31日至2014年12月31日。數據處理都

其中，swit為股票i在t日的價格振幅，為（股票當日最高價-當日最低價）/當日開盤價。

黃詒蓉和李躍云也對Amihud非流動性指標進行了改進，采用股票價格振幅與換手率比率作為衡量非流動性的指標。通過STATA12.0實現。

（三）模型構建

股票市場的流動性受多種因素影響：基于上述理論分析，融券賣空交易會對流動性產生影響；根據流動性溢價理論，市場對于流動性較低的股票會提供額外的補償，否則投資者將拒絕持有流動性低的股票，因此，股票收益率和流動性之間很可能存在負相關關系；同時，股市波動性、換手率、成交額等都會影響股市流動性，本文構建如下面板回歸模型：

模型1主要檢驗全部上市公司股票樣本中，融資融券標的股票和非融資融券標的股票流動性是否存在顯著差異，若為融資融券標的股票，虛擬變量dum取1，否則取0；模型2主要檢驗個股日融資融券余額對個股流動性的影響是否顯著；模型3則具體檢驗融資買空余額和融券賣空余額對個股流動性的影響是否顯著。其中，liquidityi，t代表股票i第t日的流動性，本文中分別用相對價差（rs）、換手率（turnover）和非流動性（illi）來作為流動性考察指標；mtbi，t為股票i第t日的融資融券余額（單位：億元）；fbi，t代表股票i第t日的融資買空余額（單位：億元）；sbi，t代表股票i第t日的融券賣空余額（單位：億元）；volatilityi，t代表股票i第t日的波動率，通過動態計算前向30個交易日的股票對數收益率標準差得到；volumei，t代表股票i第t日的交易金額（單位：億元）；sizei，t為股票i第t日的資產規模（以流通市值為準，單位：億元）；βi，y代表股票i第y年的貝塔系數，基于CAPM的實證單指數模型計算得到①基于CAPM的實證單指數模型：ri，t-rf，t=αi+βi（rm，t-rf，t）+εi，t，其中，ri，t為股票i在第t日的對數收益率；rf，t為第t日的無風險收益率，根據扈文秀（2005）的研究，銀行間債券回購市場中選擇債券回購期限3～7天的債券回購利率作為無風險收益率衡量指標效果較好，因此，本文選擇銀行間質押式回購期限為7天國債（回購代碼為R007.IB）的加權平均利率作為無風險收益率，因為本文以日數據進行估計，因而取其日化復利利率；rm，t為股票指數日對數收益率，上海市場取上證綜合指數對數日收益率，深圳市場取深圳成分指數對數日收益率，創業板市場取創業板指數日對數收益率。個股的β系數分時間段進行估計，都以日數據為樣本，分別以2010年、2011年、2012年、2013年和2014年全年的數據估計得到各年的5個β系數值。。

四、回歸結果分析

表1為以Amihud非流動性指標作為流動性衡量指標的模型1的回歸結果，以2013年3月31日至2014年12月31日的全部滬深A股為研究樣本，表中列示了非平衡面板數據固定效應的回歸結果，經過豪斯曼檢驗，選擇固定效應模型回歸結果較為合適。表1的數據顯示：三個模型虛擬變量的回歸系數符號都為負，并且都在1%水平下高度顯著，這表明相對于非融資融券標的股票，融資融券標的股票的非流動性指標會更低，而非流動性指標越小，表明股票的流動性反而越好，因此，回歸結果表明融資融券標的股票的流動性要顯著高于非融資融券標的股票。一般來說“流動性”是指一種資產能夠以較低的交易成本迅速地與貨幣進行大規模的相互轉換，并對價格產生較小的影響，那么就說這個市場具有較好的流動性。證券市場上的融資融券交易一方面增加了市場上資金的供應量和對證券的需求量，同時在投資者融資到期時，使得投資者在規定的時間內直接還資或賣出大量股票還資，這時又會加大市場資金和股票的供給量。融資融券交易的存在活躍了市場交易行為，擴大了市場供求規模，從而有利于市場流動性的提高。反之，高的流動性又進一步加大對證券市場融資買空交易的需求。

表1　模型1回歸結果

表2列示模型2固定效應回歸結果，以2010年3 月31日至2014年12月31日全部融資融券標的股票作為樣本，豪斯曼檢驗結果同樣認為固定效應回歸效果較好。表2的數據顯示：核心解釋變量融資融券余額mtb變量三種模型的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，表明個股融資融券余額與個股非流動性指標反向運動，個股的融資融券交易余額越大，個股的非流動性指標值反而越低，而個股的流動性反而越高，這意味著個股的融資融券交易有利于提高個股的流動性。其他控制變量個股波動性volatility變量的一階滯后、個股日成交額volume變量的一階滯后和個股資產規模size的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，回歸結果表明個股波動性與個股流動性呈反向運動；個股的日成交額越大，個股的流動性越強；個股的流通市值越大，個股的流動性也相應越強。對于一個快速發展的新興證券市場而言，資金短缺是其正常運行的一大障礙，當市場不斷擴容而資金面又非常緊張時，整個市場會陷入價低量少的低迷狀態。融資融券交易機制可以改善市場中的資金旺乏狀況，即利用融資融券交易機制的保證金杠桿作用可以將現有的資金存量放大若干倍，活躍個股的交易，為市場提供流動性。

表2　模型2回歸結果

表3列示模型3混合效應的回歸結果，樣本數據和上文模型2相同。表3的數據顯示：融資買空余額變量fb的回歸系數符號為負，且都在1%水平下顯著；融券賣空余額變量的回歸系數符號為負，但只在10%水平下顯著。該回歸結果意味著個股的融資買空賣空交易有益于提高個股的流動性，各模型的回歸結果較為一致。融資買空交易有利于提升市場流動性水平而融券賣空交易對市場流動性水平沒有顯著影響。從實踐操作層面分析，由于監管部門出于風險防范與控制的考慮，對賣空交易通常附有較多的限制條件，造成賣空交易額相對較小，嚴重減弱賣空交易對市場流動性的影響力度。

表3　模型3回歸結果

五、穩健性檢驗

（一）模型1的穩健性檢驗

1.2.1 納入標準 符合1999年WHO制定的2型糖尿病診斷標準［1］；符合2015年美國ADA制定的DPN確診診斷標準［1］；右利手；受教育年限至少為6年；18歲≤年齡≤70歲。

為檢驗上文中模型1回歸結果是否穩健，本節將從不同角度檢驗模型1回歸結果的穩健性。首先選用流動性的另一衡量指標相對價差作為因變量代入模型1進行回歸，回歸結果如表4所示：盡管相關控制變量回歸系數符號并未完全與前文回歸結果一致，但是核心解釋變量虛擬變量回歸系數符號都為負，并且都在1%水平下顯著。相對價差越小，表明個股的流動性越高，回歸系數符號為負，表明融資融券標的股票相對于非融資融券標的股票的相對價差更低，這意味著融資融券標的股票的流動性更高。

表4　相對價差為因變量的模型1回歸結果

同時采用國內學者改進后的非流動性指標illi2 和illi3作為模型1中衡量流動性的指標進行回歸，限于篇幅，回歸結果未在正文中列示。換以文字說明：虛擬變量dum回歸系數符號都為負，除了表3中混合回歸模型的回歸系數不顯著外，其余回歸結果都在1%水平下顯著，這進一步表明了回歸結果較為穩健，融資融券交易標的股相對于非融資融券標的股其流動性有著顯著提高。

為進一步深入考察不同市場融資融券交易對于個股流動性的影響是否存在差異，分不同市場以Amihud非流動性指標作為因變量對模型1進行回歸檢驗，回歸結果①因篇幅限制，回歸結果不在文中顯示，有需要讀者可向本文作者索取。顯示：上海市場和深圳市場虛擬變量dum的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，與全部樣本數據回歸結果保持一致；不過創業板市場虛擬變量dum的回歸系數符號為正，且在1%水平下顯著。該回歸結果意味著上海市場和深圳市場的融資融券標的股的流動性要顯著高于非融資融券標的股，而創業板市場的融資融券交易標的股的流動性卻顯著低于非融資融券標的股。

同時，以相對價差rs作為因變量的不同市場模型回歸結果②同上。顯示：虛擬變量dum回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，不同于上文以Amihud非流動性指標為因變量的回歸結果，以相對價差rs作為因變量的三個市場回歸結果體現出較強的穩健性，各個市場都支持融資融券標的股的流動性顯著高于非融資融券標的股的論斷。另外，以改進的非流動性指標illi2與illi3作為因變量代入模型1分市場進行回歸，虛擬變量dum同樣體現出較強的穩健性。

（二）模型2的穩健性檢驗

類似于模型1的穩健性檢驗方法，首先采用流動性的替代指標代入模型2作為因變量進行回歸，依次為相對價差rs、改進的非流動性指標illi2和illi3，限于篇幅，回歸結果未在正文中列示。換以文字說明：不同的流動性衡量指標的模型2回歸結果顯示：核心解釋變量融資融券余額mtb的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，與前文的回歸結果保持一致，體現出較強的穩健性，這從多個不同角度驗證了融資融券交易對于提升個股流動性的顯著作用。

為考察不同市場融資融券交易對于個股流動性的影響是否存在差異，現分不同市場對模型2進行回歸，以Amihud非流動性指標作為因變量，上海市場、深圳市場和創業板市場模型2的回歸結果③同上。顯示：三個市場模型2的核心解釋變量融資融券余額mtb的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，這表明融資融券交易對三個市場個股的流動性都有著顯著的提升影響。不同市場回歸系數的大小比較表明，融資融券交易對于創業板的個股流動性影響最大，其次為深圳市場，上海市場相對較小。

同時以相對價差作為因變量，分市場對模型2進行回歸，回歸結果④同上。顯示：核心解釋變量mtb三個市場的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著，回歸結果同樣較為穩健。另外以改進的非流動性指標illi2和illi3作為因變量分市場對模型2進行回歸，核心解釋變量mtb和其他控制變量都體現出較好的穩健性，限于篇幅，回歸結果未在正文中列示。

（三）模型3的穩健性檢驗

類似模型1和模型2的穩健性檢驗，先以替代的流動性指標相對價差rs、改進的非流動性指標illi2和illi3作為因變量對模型3進行回歸，限于篇幅，回歸結果未在正文中列示。各表中數據顯示：融資買空變量fb的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著；固定效應和隨機效應模型回歸結果，融券賣空變量fb的回歸系數符號都為正，也基本都在1%水平下顯著，這與上文的回歸結果保持一致，體現出較強的穩健性，這也從多個角度證實融資買空交易有益于提升個股的流動性，而融券賣空交易則起著相反作用，在一定程度降低了個股的流動性，至于其他控制變量，不同的因變量的回歸結果存在一定的差異。

同樣地，為檢驗不同市場融資買空交易和融券賣空交易對個股流動性的影響是否存在差異，將分市場選取不同數據樣本對模型3進行回歸，上海市場、深圳市場以及創業板市場的回歸結果①限于篇幅，回歸結果未在文中列示，有需要讀者可向本文作者索取。（以Amihud非流動性指標為因變量）。不同市場的回歸結果顯示：融資買空變量的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著；融券賣空變量固定效應和隨機效應模型回歸系數符號都為正，基本都在5%水平下顯著，不同市場回歸結果也仍體現出較強的穩健性。回歸結果表明，不同市場融資買空交易能提升個股流動性，融券賣空交易則不利于提升個股流動性。同時以改進的非流動性指標illi2和illi3為因變量分三個市場對模型3進行回歸，回歸結果同樣穩健，限于篇幅，在正文中沒有列示。

同時以相對價差作為因變量考察三個市場融資融券交易對個股流動性的不同影響，三個市場不同的回歸結果②同上。。三個市場的回歸結果顯示：融資買空變量的回歸系數符號都為負，且都在1%水平下顯著；融券賣空變量的回歸系數符號在上海和深圳市場為正，且都在1%水平下顯著，而在創業板市場回歸系數符號為負，在10%水平下顯著。

六、進一步分析

為進一步深入分析融資融券交易前后個股流動性整體水平的變化情況，運用事件研究法對于融資融券事件日前后流動性的變化情況進行實證檢驗。

為充分比較事件日前后股票收益率和流動性的變化，本文選擇事件日前第280個交易日至事件日前第31個交易日作為事件日前的估計窗口，事件日后第31個交易日至第280個交易日作為事件日后的估計窗口。如果股票樣本在事件日前或事件日后沒有250個交易日，則最少要求有150個交易日，不滿足條件的股票樣本將被剔除，最終獲得574家公司樣本。在估計窗口內對股票日收益率的偏度系數、波動率、極小值和非流動性比率進行估計，所有樣本反映這些特征的均值和中位數在表5中報告，然后對事件日前后反映這三個特征的數據差異的顯著性進行檢驗，分別對參數進行t檢驗、符號檢驗和秩和檢驗，其中t檢驗和符號檢驗都為雙邊檢驗。

表5　事件日前后股票日收益率的分布特征差異比較檢驗

（一）偏度

本文的偏度系數直接由stata12.0軟件中的統計命令計算得到。表5中數據顯示：融資融券制度實施后，股票日收益率和股票日超額收益率的負偏程度都大幅降低，融資融券交易制度實施前股票日收益率的偏度系數均值為-1.5020，融資融券制度推行后股票日收益率偏度的均值上升到-1.2176，t值為1.6581，在10%水平下顯著；股票日超額收益率的偏度系數均值也從融資融券交易實施前的-1.4958上升到賣空實施后的-1.1389，t值為1.6889，在10%水平下顯著，不過符號檢驗和秩和檢驗都不顯著。

（二）收益波動

表5中關于事件日前后的股票日收益率和股票日超額收益率數據顯示：融資融券交易制度實施后，個股的日收益率均值并未出現顯著變化，t值檢驗、符號檢驗和秩和檢驗都不顯著；股票日超額收益率均值則由事件日前的0.0001，轉變為事件日后的-0.0001，超額收益率均值出現了顯著的下降。因此，基于以上實證結果，本文得出的結論認為融資融券交易實施后，個股的日常收益率并未出現顯著變化，但是個股的收益率波動卻有了顯著下降，融資融券交易制度降低了個股收益率的波動性，該研究結論與Chang etal.（2007）香港市場數據的研究結論相反，A股市場的融資融券制度不但沒有加劇個股收益的波動，反而有利于提升個股收益率的穩定性，最終也會有利于促進整個股市的穩定性。

（三）股票流動性

表5中關于股票非流動性比率均值的數據顯示：事件日前估計窗口的非流動性比率均值為0.0462，事件日后估計窗口的非流動性比率均值降低為0.0264，t值檢驗、符號檢驗和秩和檢驗結果都顯示在1%水下下顯著，這表明非流動性比率事件日后較事件日前有了顯著下降，而非流動性比率越低，表明股票流動性越強，因此，本文的實證結論認為融資融券交易實施后，個股的整體流動性水平有著顯著提高。

七、結論

融資融券交易制度在中國資本市場推行的時間已逾5年，關于融資融券交易對于證券市場的影響日益引起學界的關注。本文選取滬深股市2010 年3月31日至2014年12月31日的數據，通過構建面板模型實證檢驗融資融券交易對于個股流動性產生的影響，實證結果表明：融資融券標的股的流動性要顯著高于非融資融券標的股，融資融券交易顯著提升了個股的流動性，并且這種提升作用主要來自于融資買空交易。此外，選取不同的流動性指標和不同的市場進行穩健性檢驗，檢驗結果都較為穩健。同時采用事件研究法對融資融券交易制度實施前后個股流動性總體水平進行對比檢驗，結果發現：融資融券交易推行后顯著提高了個股流動性水平。因此，本文從多個角度得出的實證結果都支持中國資本市場融資融券交易提升個股流動性的結論，融資融券交易為市場提供了充分的流動性。不過，中國資本市場的融資融券交易制度依然存在諸多亟需完善之處，例如融券賣空占比過低，投資者參與門檻過高，融資融券交易費用過高等問題都有待在實踐中去繼續解決，以便更好地發揮融資融券交易對于個股流動性的提升作用。

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1006-169X（2016）08-0061-07