海歸高管抑制了股價崩盤風(fēng)險嗎？

陳雄兵，黃 玉

（中南財經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院，湖北 武漢430073）

一、引言

股價崩盤風(fēng)險是指公司股價在短時間內(nèi)大幅下跌的現(xiàn)象。近年來，個股股價崩盤事件時有發(fā)生，比如2015 年的三精制藥、2017 年的輝山乳業(yè)和2018年的獐子島。股價崩盤使投資者的財富嚴(yán)重縮水，而且影響到股票市場的穩(wěn)定甚至實體經(jīng)濟的健康發(fā)展，因此受到政府和學(xué)界的廣泛關(guān)注（宋獻(xiàn)中等，2017）[1]。研究股價崩盤的影響因素，對于防范未來的股價崩盤，維護(hù)股票市場穩(wěn)定，促進(jìn)資本市場健康發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

現(xiàn)有文獻(xiàn)大都從賣空制度等市場特征和財務(wù)信息質(zhì)量等公司特征的角度出發(fā)（Hutton et al，2009[2]；Kim et al，2011[3]；潘越等，2011[4]；Kim and Zhang，2014[5]；褚劍和方軍雄，2016[6]），少數(shù)文獻(xiàn)研究管理者特征對股價崩盤風(fēng)險的影響，比如管理者性別（李小榮等，2012）[7]和過度自信（Kim et al，2016）[8]，但是卻忽視了管理者的海外經(jīng)歷這個特征的作用。

本文以我國A 股上市公司2009—2017 年數(shù)據(jù)為樣本，研究高管的海外經(jīng)歷對公司未來股價崩盤風(fēng)險的影響。本文發(fā)現(xiàn)海歸高管有助于降低公司未來股價的崩盤風(fēng)險，在多種穩(wěn)健性檢驗并處理內(nèi)生性問題后，上述結(jié)論依然成立。另外，海歸高管降低股價崩盤的效果在分析師關(guān)注較少的企業(yè)以及外部審計質(zhì)量較弱的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。機制分析表明，海歸高管通過降低公司過度投資以及提高會計信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風(fēng)險。

本文的研究具有較為重要的理論和現(xiàn)實意義。第一，豐富了管理者特征影響股價崩盤風(fēng)險的研究文獻(xiàn)。大量文獻(xiàn)從市場特征和企業(yè)特征角度研究股價崩盤風(fēng)險，但是只有少數(shù)文獻(xiàn)關(guān)注管理者特征的影響（李小榮等，2012；Kim et al，2016）。本文從管理者的海外經(jīng)歷出發(fā)，發(fā)現(xiàn)海歸高管減少壞消息的隱藏行為，最終抑制股價崩盤風(fēng)險，豐富了股價崩盤風(fēng)險影響因素的文獻(xiàn)，為股價崩盤風(fēng)險的預(yù)防提供了新的經(jīng)驗證據(jù)。第二，拓展了海歸人才經(jīng)濟后果的研究文獻(xiàn)。現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注了海歸人才這一典型現(xiàn)象并考察了其對于公司績效、出口和創(chuàng)新的影響效果（Giannetti et al，2015[9]；代昀昊與孔東民，2017[10]；Yuan and Wen，2018[11]；許家云，2018[12]），但卻忽視了其如何影響公司股價。本文將高管的海外經(jīng)歷與資本市場的股價崩盤風(fēng)險聯(lián)系起來，發(fā)現(xiàn)海歸高管有助于降低股價崩盤風(fēng)險。第三，高素質(zhì)的人才對于企業(yè)發(fā)展和一國經(jīng)濟增長至關(guān)重要，黨的十九大報告也強調(diào)要堅定實施“人才強國戰(zhàn)略”。本文發(fā)現(xiàn)海歸高管能夠抑制公司股價崩盤風(fēng)險，這為政府和企業(yè)實施海歸人才的引進(jìn)政策提供了參考。另外，黨的十九大報告強調(diào)要“促進(jìn)多層次資本市場健康發(fā)展”，本文的研究結(jié)論對于預(yù)防股價崩盤風(fēng)險，維護(hù)股票市場穩(wěn)定，促進(jìn)資本市場健康發(fā)展也具有重要的參考價值和啟示意義。

二、研究假設(shè)

Jin and Myers（2006）[13]和Hutton et al（2009）基于信息不對稱和代理理論提出了股價崩盤的壞消息隱藏假說，由于薪酬激勵和職業(yè)憂慮等原因，管理者往往表現(xiàn)出機會主義行為，及時發(fā)布好消息而隱瞞或延遲披露壞消息。但是壞消息不可能一直累積，當(dāng)?shù)竭_(dá)一定時點后就會被迫全部釋放出來，導(dǎo)致股價崩盤。

高階梯隊理論認(rèn)為管理者的背景特征，比如教育水平、職業(yè)經(jīng)歷和家庭背景等，在企業(yè)的決策中發(fā)揮重要作用，并將影響企業(yè)的行為。與本土高管相比，海歸高管往往眼界開闊并掌握先進(jìn)的專業(yè)知識和管理技能，這些特征有助于降低股價崩盤風(fēng)險。

海外經(jīng)歷（包括學(xué)習(xí)和工作經(jīng)歷）作為人力資本的一種表現(xiàn)形式，通常代表著開闊的國際視野，先進(jìn)的科技知識、專業(yè)的管理技能，廣泛的海外資源和良好的行業(yè)聲譽等。與本土高管相比，海歸高管往往能夠更好地識別行業(yè)未來發(fā)展機遇，優(yōu)化投資決策，提升投資效率（代昀昊與孔東民，2017）。在委托代理理論的框架下，經(jīng)理人為了追逐自身私利，存在過度投資的傾向，這將加劇公司的股價崩盤風(fēng)險（江軒宇與許年行，2015）[14]。因此，本文預(yù)期海歸高管會通過降低公司的過度投資來減少股價崩盤風(fēng)險，本文稱之為投資優(yōu)化效應(yīng)。

海歸高管在發(fā)達(dá)國家或地區(qū)（比如美國、英國和加拿大等）接受過良好教育或經(jīng)歷過管理實踐，這些地方的資本市場有完善的法律系統(tǒng)和高水平的投資者保護(hù)水平，信息披露也更為嚴(yán)格和規(guī)范，因此海歸高管對法律制度的理解和認(rèn)識更為深刻，其思維方式和管理理念更具國際化和市場化特征。與發(fā)達(dá)國家的資本市場相比，我國的法律制度仍不完善，公司治理機制也有待健全。因此，高管的海外經(jīng)歷將有助于引導(dǎo)其管理的公司遵循更嚴(yán)格的公司治理準(zhǔn)則，提高企業(yè)的治理水平。例如，Giannetti et al（2015）和杜勇等（2018）[15]發(fā)現(xiàn)，海歸高管能夠改善公司治理水平，減少盈余管理。管理者隱瞞壞消息的機會主義行為是股價崩盤的根源，信息不透明會加劇公司股價崩盤風(fēng)險（Hutton et al，2009；潘越等，2011）。因此，本文預(yù)期海歸高管會通過提高公司的財務(wù)信息質(zhì)量來降低公司股價崩盤風(fēng)險，本文稱之為財務(wù)信息效應(yīng)。

總體上看，基于海歸高管的優(yōu)化投資效應(yīng)以及財務(wù)信息效應(yīng)，本文預(yù)期海歸高管將降低公司的股價崩盤風(fēng)險，因此提出如下的假設(shè)：

H1：在其他條件相同時，海歸高管管理的企業(yè)股價崩盤風(fēng)險較低。

證券分析師作為關(guān)鍵的市場中介力量，在緩解信息不對稱方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。一方面，分析師擁有強大的行業(yè)背景、熟練的專業(yè)知識和廣泛的信息渠道，能夠通過收集獲取公司的公開或非公開信息進(jìn)行深入解讀，形成高質(zhì)量的信息。潘越等（2011）發(fā)現(xiàn)分析師能夠解讀與挖掘公司的公開和私有信息，降低信息不對稱，抑制股價崩盤風(fēng)險。另一方面，分析師的監(jiān)督效應(yīng)也很重要。例如，Kim et al(2011)發(fā)現(xiàn)避稅行為會加劇股價崩盤，但是分析師能夠減輕上述影響效果。海歸高管作為公司治理內(nèi)部機制，其降低崩盤的效果會受到外部治理機制比如分析師的影響。考慮到分析師的信息優(yōu)勢和監(jiān)督效應(yīng)，我們提出如下的假設(shè)：

H2：海歸高管降低股價崩盤風(fēng)險的效果在分析師關(guān)注較少的公司表現(xiàn)得更加明顯。

外部審計是降低信息不對稱和緩解代理沖突的重要機制。高質(zhì)量的外部審計能夠識別財務(wù)報表的錯誤，提高財務(wù)報告的真實性和可靠性，確保投資者獲得真實有效的公司信息，降低信息不對稱。萬東燦（2015）[16]發(fā)現(xiàn)審計收費越高，股價崩盤風(fēng)險越低。而且正向的異常審計費用越高，股價崩盤風(fēng)險越低。這意味著較高的審計收費能夠促使會計師事務(wù)所提高審計投入，提高審計質(zhì)量，降低股價崩盤風(fēng)險。黃宏斌與尚文華（2019）[17]發(fā)現(xiàn)審計質(zhì)量越高，被審計公司股價崩盤風(fēng)險越低。總體上看，高質(zhì)量的外部審計能夠提高財務(wù)報告信息質(zhì)量，減少管理者隱藏壞消息的機會主義行為，抑制股價崩盤風(fēng)險。因此我們提出如下的假設(shè)：

H3：海歸高管降低股價崩盤風(fēng)險的效果在外部審計質(zhì)量較低的公司表現(xiàn)得更加明顯。

三、變量與模型

（一）樣本和數(shù)據(jù)

本文以我國A 股市場所有上市公司為樣本，研究期限為2009—2017 年。樣本公司的篩選標(biāo)準(zhǔn)及處理方法如下：（1）考慮到金融類上市公司自身的特殊性，剔除金融類上市公司；（2）剔除ST 或者*ST 特別處理的公司；（3）剔除凈資產(chǎn)小于或等于零的公司；（4）剔除數(shù)據(jù)缺失的公司；（5）考慮到股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的計算，為保證回歸模型的可靠性，剔除年交易周數(shù)少于30 周的公司。最后，遵循研究慣例，本文對所有連續(xù)變量在上下1%水平進(jìn)行了縮尾處理，最終本文得到2606 家公司，共計16294 個公司/年度觀測值。研究所需的數(shù)據(jù)來自國泰安和萬得數(shù)據(jù)庫。

樣本的行業(yè)和年度分布如表1 所示。一方面，樣本數(shù)量和比例基本呈逐年增加態(tài)勢，這反映出我國股市規(guī)模的增加。另一方面，制造業(yè)樣本最多（代碼C，65.15%），另外是信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)（代碼I），批發(fā)和零售業(yè)（代碼F）和房地產(chǎn)業(yè)（代碼K），占比分別為5.63%、5.34%、3.70%，這與我國上市公司的行業(yè)分布特征也基本一致。

表1 樣本行業(yè)和年度分布

（二）變量定義

第一，度量股價崩盤風(fēng)險。

參考Hutton et al.（2009）、Kim et al.（2011，2016）和宋獻(xiàn)中等（2017），使用每家公司每年內(nèi)的周收益率數(shù)據(jù)，估計如下的市場指數(shù)模型來計算公司層面的特質(zhì)收益率：

其中下標(biāo)i 代表公司，τ 代表交易周；ri,τ表示股票i在第τ 周的個股收益率；rm,τ表示第τ 周的市場收益率。公司i 第τ 周經(jīng)市場調(diào)整后的特質(zhì)收益率為Wi,τ=ln(1+εi,τ)，其中εi,τ為公式（1）的回歸殘差。

在特質(zhì)收益率Wi,τ的基礎(chǔ)上構(gòu)建負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSkew）和上下波動比率（DUVol）兩個指標(biāo)來測度個股的股價崩盤風(fēng)險。

一是負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSkew）。

其中，下標(biāo)i 和t 分別表示某公司和某年，n 為公司i 的交易周數(shù)，MCSkew 表示公司特質(zhì)收益率偏態(tài)系數(shù)的負(fù)向程度，該數(shù)值越大，說明股價崩盤風(fēng)險越高。

二是上下波動比率（DUVol）。

其中，nu為公司i的特質(zhì)周收益率大于公司i第t年年平均收益率的周數(shù)，nd為公司i的特質(zhì)周收益率小于公司i 第t 年年平均收益率的周數(shù)，DUVol 數(shù)值越大，股價崩盤的風(fēng)險越高。

三是股價崩盤虛擬變量（Crash）。

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，參考Hutton et al（2009）和Kim et al（2011）的思路，定義公司崩盤風(fēng)險的虛擬變量（Crash）。如果公司在某一周的特質(zhì)收益率低于其年度均值以下3.2 個標(biāo)準(zhǔn)差（均值以下3.2 個標(biāo)準(zhǔn)差對應(yīng)于正態(tài)分布假定下生成概率0.1%的臨界值），則定義該周為崩盤周。具體地：

其中Wi,τ為某一周的特質(zhì)周收益率，Average(Wi,τ)為周收益率的年度均值，σi為公司當(dāng)年特質(zhì)周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。如果公司某年度內(nèi)出現(xiàn)一次或者多次崩盤周，Crash取值為1，否則為0。

表2 主要變量定義

第二，度量海歸高管。

按照《公司法》的規(guī)定，本文將企業(yè)高管的范圍界定在總經(jīng)理、副總經(jīng)理、財務(wù)負(fù)責(zé)人、董事會秘書以及公司章程規(guī)定的其他人員，不包括董事和監(jiān)事。參考Giannetti et al.（2015），若上述人員擁有海外（包括中國香港、澳門和臺灣三地區(qū)）學(xué)習(xí)或工作經(jīng)歷，本文則將其定義為“海歸高管”。參考代昀昊與孔東民（2017），本文選取以下指標(biāo)來度量海歸高管變量：

一是Foreign_D：海歸高管虛擬變量，如果公司某年的高管團隊中至少一位高管具有海外背景則取值1，否則為0。

二是Foreign_N：海歸高管規(guī)模，公司某年高管團隊中海歸高管的人數(shù)。

三是在穩(wěn)健性檢驗中，本文還使用了海歸高管比例變量（Foreign_P），即公司當(dāng)年海歸高管占高管總數(shù)的比例。

第三，控制變量參考Hutton et al.（2009），李小榮、劉行（2012）和Kim et al.（2016）等研究，本文選取以下公司層面的控制變量。包括：公司規(guī)模（Size）、市值賬面價值比（MB）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）、股票換手率（DTurn）、公司特質(zhì)周收益率的均值（Ret）、公司特質(zhì)周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差（Sigma）。具體見表2。

（三）描述性統(tǒng)計

表3給出變量的描述性統(tǒng)計。NCSkew和DUVol的均值分別為-0.33 和-0.23，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.70 和0.48，說明在樣本期內(nèi)不同公司的股價崩盤風(fēng)險具有一定差異，這與現(xiàn)有研究基本一致（褚劍和方雄軍，2016；宋獻(xiàn)中等，2017）。海歸高管虛擬變量的均值為0.19，說明19%的公司有至少一個海歸高管。其他控制變量分布合理，與已有文獻(xiàn)的研究結(jié)果相似（王化成等，2015；趙靜等，2018）。

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計

表4是主要變量的相關(guān)系數(shù)。NCSkew和DUVol的相關(guān)系數(shù)為0.879，而且在1%的水平上顯著，說明兩個指標(biāo)具有較好的一致性。從單變量間的關(guān)系來看，度量海歸高管的三個指標(biāo)與股價崩盤風(fēng)險負(fù)相關(guān)，且至少在5%的水平上顯著，說明在不考慮其他影響因素時，海歸高管有助于降低公司未來的股價崩盤風(fēng)險，初步證實了假設(shè)H1。考慮到單變量分析未能考慮其他因素的影響，本文依賴后續(xù)的多元回歸分析進(jìn)行統(tǒng)計推斷，考察海歸高管如何影響股價崩盤風(fēng)險。

表4 主要變量的相關(guān)性

四、實證結(jié)果

（一）基本回歸分析

為了考察海歸高管對股價崩盤風(fēng)險的影響，參考李小榮和劉行（2012）、Kim et al.（2016）等研究，本文設(shè)定如下的模型：

其中，Crashriski,t+1為公司i 第t+1 年的股價崩盤風(fēng)險，主要使用NCSkew 和DUVol 來度量。Foreign為公司i 第t 年末公司海歸高管變量，主要使用海歸高管虛擬變量（Foreign_D）和海歸高管人數(shù)變量（Foreign_N）來度量。Control 為公司i 第t 年影響股價崩盤風(fēng)險的控制變量，具體定義見前文。Year 和Industry 為年度和行業(yè)變量，以控制行業(yè)和年度差異，其中制造業(yè)是二級分類，其他行業(yè)是一級分類。為控制可能的內(nèi)生性，解釋變量和控制變量均采用滯后一階的形式。

表5 報告了海歸高管對股價崩盤風(fēng)險的影響結(jié)果。第（1）和第（2）列中的被解釋變量是NCSkew，此時海歸高管的系數(shù)均為負(fù)且至少在5%水平上顯著（t 值分別為-2.22 和-3.06），意味著海歸高管能夠降低股價崩盤風(fēng)險，證實了假說H1。類似地，第（3）和第（4）列中的被解釋變量是DUVol，此時海歸高管的系數(shù)均為負(fù)且在1%水平上顯著（t值分別為-2.36和-3.27），再次證實了假說H1。海歸高管減少股價崩盤風(fēng)險的效果在經(jīng)濟意義上也顯著。以第（2）和第（4）列為例，海歸高管人數(shù)每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，用NCSkew（DUVol）度量的股價崩盤風(fēng)險降低3.68%（3.90%）。

控制變量方面，市值賬面比（MB）顯著為正，表明成長性股票未來的股價崩盤風(fēng)險更高。公司特質(zhì)周收益率的均值（Ret）和標(biāo)準(zhǔn)差（Sigma）顯著為正，說明前期累計收益率越高、波動性越強的股票更容易發(fā)生崩盤。上述結(jié)果與李小榮和劉行（2012）、Kim et al.（2016）基本一致。

表5 海歸高管對股價崩盤風(fēng)險的影響

（二）穩(wěn)健性檢驗

基本回歸分析結(jié)果表明，海歸高管可以降低公司的股價崩盤風(fēng)險。為了保證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本部分進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗。

第一，信息不對稱是造成股價崩盤的重要因素，公司財務(wù)信息的質(zhì)量會影響公司的股價崩盤風(fēng)險（Kim et al，2015）。為了控制該因素可能造成的結(jié)果差異，參考王化成等（2015）[18]，進(jìn)一步加入會計穩(wěn)健性指標(biāo)（Cscore）。同時，考慮到公司治理水平也可能對未來股價產(chǎn)生一定影響，繼續(xù)在模型中加入公司治理變量，包括CEO 與董事長是否兩任兼職（Duality）、獨立董事占比（INDEP）和董事會規(guī)模（Board-Size）。回歸結(jié)果見表6的Panel A的第（1）—（4）列。

第二，參考代昀昊和孔東民（2017），構(gòu)造海歸高管比例變量（Foreign_P），即公司當(dāng)年度具有海外背景高管的人數(shù)占高管總數(shù)的比例，回歸結(jié)果見表6的Panel A的第（5）—（6）列。

表6 穩(wěn)健性檢驗

第三，參考Hutton et al.（2009）、Kim et al.（2011）等，用虛擬變量Crash 度量公司股價崩盤風(fēng)險，采用Probit 模型進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果見表6 的Panel B 的第（1）—（3）列。

第四，從公司和年份兩個層面對標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行聚類穩(wěn)健調(diào)整，估計結(jié)果見表6 的Panel B 的第（4）—（9）列。

表6 結(jié)果表明，在每個回歸模型中，海歸高管度量指標(biāo)的系數(shù)均為負(fù)，且至少在10%水平上顯著（t值在-3.20至-1.69之間），證明海歸高管有助于降低公司未來股價的崩盤風(fēng)險，再次驗證了前文的假設(shè)H1，因此本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

（三）內(nèi)生性檢驗

以上的回歸結(jié)果表明海歸高管有助于降低公司股價崩盤風(fēng)險，但是可能會受到內(nèi)生性的影響。例如，海歸高管可能傾向于選擇股價崩盤風(fēng)險低的公司，這可能導(dǎo)致自我選擇問題。在基本回歸中，本文對解釋變量和控制變量滯后一階來減輕內(nèi)生性的影響，本部分繼續(xù)采用Heckman 樣本選擇模型來應(yīng)對內(nèi)生性問題。

第一階段采用Probit 回歸方法估計公司聘請海歸高管的決定模型并計算逆米爾斯比率（IMR）。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的思路（李小榮等，2012；周楷唐等，2017[19]；Yuan and Wen，2018），本文將同年度同一行業(yè)內(nèi)其他公司的海歸高管比例的均值（Foreign_M）作為工具變量。另外，參考Giannetti et al.（2015），我們還選擇如下的解釋變量：第一大股東持股比例（TOP1）、董事會規(guī)模（BoardSize）、董事會獨立性（INDEP）、負(fù)債水平（LEV）、盈利能力（ROA）、市值賬面比（MB）、成長性（Growth）。第二階段，將IMR值補充到方程（5）中重新進(jìn)行回歸，觀察海歸高管如何影響股價崩盤風(fēng)險。

表7 Heckman樣本選擇模型

表7 報告了Heckman 估計結(jié)果。第一階段回歸結(jié)果如模型（1）所示，行業(yè)均值（Foreign_M）在1%的水平上顯著為正，說明同年同行業(yè)其他公司的海歸高管的比例會影響本公司是否聘請海歸高管的概率。第二階段回歸結(jié)果表明，在控制了選擇性偏差后，海歸高管仍然顯著降低了股價崩盤風(fēng)險（t值在-2.90至-1.83 之間），表明海歸高管可以降低股價崩盤風(fēng)險，再次證實了假設(shè)H1。

（四）擴展性分析

1.分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用

本部分考察分析師關(guān)注如何影響海歸高管與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。參考周楷唐等（2017），以分析師跟蹤數(shù)量衡量分析師關(guān)注大小的指標(biāo)。若公司的分析師跟蹤數(shù)量高于行業(yè)內(nèi)所有公司的年度中位數(shù)，則分析師關(guān)注變量（Analyst）取值為1，否則Analyst 取值為0。

表8 分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用

如表8 所示，在分析師關(guān)注較少的組，海歸高管的回歸系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負(fù)，而在分析師關(guān)注較多的組，系數(shù)為負(fù)但不顯著，這意味著海歸高管與分析師關(guān)注在抑制股價崩盤風(fēng)險上發(fā)揮了相互替代作用，海歸高管降低股價崩盤風(fēng)險的效果在分析師關(guān)注少的公司表現(xiàn)得更加明顯，支持了假設(shè)H2。

2.外部審計的調(diào)節(jié)作用

我們繼續(xù)考察外部審計如何影響海歸高管與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系，以公司年度報告的審計師是否來自四大會計師事務(wù)所作為衡量公司外部審計質(zhì)量高低的指標(biāo)。若樣本公司年報的審計師來自四大會計師事務(wù)所，認(rèn)為審計質(zhì)量較高，此時Big4 取值為1，否則取值為0。

表9 的回歸結(jié)果顯示，在外部審計質(zhì)量低組，海歸高管的回歸系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負(fù)，而在外部審計質(zhì)量高組不再顯著，這意味著海歸高管與外部審計在抑制股價崩盤風(fēng)險上發(fā)揮了相互替代的作用，海歸高管降低股價崩盤風(fēng)險的效果在外部審計弱的公司表現(xiàn)得更加明顯，支持了假設(shè)H2。

表9 外部審計的調(diào)節(jié)作用

（五）影響機制分析

在第二部分的研究假設(shè)中，基于海歸高管的優(yōu)化投資效應(yīng)以及財務(wù)信息效應(yīng)，我們預(yù)期海歸高管將降低公司的股價崩盤風(fēng)險。本部分我們從實證上考察這兩個機制是否存在，即海歸高管是否通過降低公司的過度投資和提高會計信息質(zhì)量來降低公司的股價崩盤風(fēng)險。

1.投資優(yōu)化效應(yīng)

企業(yè)過度投資會加劇公司未來的股價崩盤風(fēng)險（江軒宇和許年行，2015），參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的機制研究思路（吳超鵬與唐菂，2016[20]；周楷唐等，2017），我們檢驗海歸高管是否通過降低公司的過度投資來抑制股價崩盤風(fēng)險。基于代昀昊和孔東民（2017），本文計算了公司的投資效率并將公司分為兩組：過度投資的公司與投資不足的公司，并檢驗海歸高管降低崩盤風(fēng)險的效果來兩組之間是否存在明顯差異。

表10 海歸高管、過度投資與股價崩盤風(fēng)險

海歸高管通過降低公司的過度投資來抑制股價崩盤風(fēng)險，如果這種機制存在，那么他們更可能在過度投資的公司發(fā)揮作用。表10 證實了這種猜想，當(dāng)解釋變量為Foreign_D 時，無論被解釋變量為NCSkew 還是DUVol，過度投資組和投資不足組中Foreign_D的系數(shù)均顯著為負(fù)，但是前者在數(shù)值上更大，而且兩者的差異至少在10%的水平上顯著；同樣地，當(dāng)解釋變量為Foreign_N 時，過度投資組的系數(shù)顯著而投資不足組系數(shù)不顯著。總體上看，海歸高管降低股價崩盤的效果在過度投資的企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯，意味著海歸高管通過降低公司的過度投資來抑制股價崩盤風(fēng)險。

2.財務(wù)信息效應(yīng)

會計穩(wěn)健性減少了管理者隱藏壞消息的動機與能力，從而抑制股價崩盤風(fēng)險（Kim and Zhang，2016），參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的機制研究思路（吳超鵬與唐菂，2016；周楷唐等，2017），我們檢驗海歸高管是否通過提高財務(wù)信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風(fēng)險。參考王化成等（2015），本文使用會計穩(wěn)健性（Cscore）來度量財務(wù)信息質(zhì)量。Cscore 的數(shù)值越大，說明財務(wù)信息質(zhì)量越高。根據(jù)樣本中位數(shù)，本文將其分為財務(wù)信息質(zhì)量高的組和財務(wù)信息質(zhì)量低的組，并檢驗海歸高管與股價崩盤的關(guān)系在兩組之間有無差異。

表11 海歸高管、財務(wù)信息質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險

海歸高管通過提高公司財務(wù)信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風(fēng)險，如果這種機制存在，那么他們更可能是在信息質(zhì)量低的公司發(fā)揮作用。表11 證實了這種猜想，在信息質(zhì)量低的組，海歸高管的系數(shù)至少在10%的水平上顯著為負(fù)（t 值在-3.04 至-1.92 之間），但是在信息質(zhì)量高的組卻均不顯著，這意味著海歸高管通過提高公司財務(wù)信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風(fēng)險。

五、結(jié)論與啟示

本文以我國A 股上市公司2009—2017 年數(shù)據(jù)作為樣本，研究高管的海外經(jīng)歷對公司未來股價崩盤風(fēng)險的影響，發(fā)現(xiàn)海歸高管有助于降低公司未來股價的崩盤風(fēng)險。在多種穩(wěn)健性檢驗并控制內(nèi)生性問題后，以上結(jié)論仍然成立。另外，海歸高管降低股價崩盤的效果在分析師關(guān)注較少的企業(yè)以及外部審計較弱的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。最后，機制分析表明，海歸高管通過降低公司過度投資以及提高會計信息質(zhì)量來抑制股價崩盤風(fēng)險。

本文具有較為重要的理論和實際意義。理論上，本文考察海歸高管對股價崩盤風(fēng)險的影響，本文豐富了股價崩盤風(fēng)險影響因素的文獻(xiàn)，也拓展了海歸人才經(jīng)濟后果的文獻(xiàn)。實踐上，本文發(fā)現(xiàn)海歸高管能降低公司股價崩盤風(fēng)險，這為政府和企業(yè)制定優(yōu)惠政策激勵海外人才回國發(fā)展提供了微觀證據(jù)支持，對于海外人才的引進(jìn)具有重要的政策啟示意義。對于政府來說，應(yīng)持續(xù)完善海外留學(xué)人員的培養(yǎng)體系建設(shè)，健全工作機制，增強服務(wù)意識，為留學(xué)人員回國工作創(chuàng)造良好的市場競爭環(huán)境，促使優(yōu)秀人才脫穎而出，充分發(fā)揮海歸人才在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級中的重要作用。對于企業(yè)來說，應(yīng)高度重視海歸人才的引進(jìn)工作，善于發(fā)現(xiàn)人才和使用人才，要建立合理的薪酬激勵機制并提供有利的資源和平臺保障，維護(hù)海歸人才的合法權(quán)益，為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展增加動力。