機(jī)構(gòu)投資者投資組合與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)

張禮治ZHANG Li-zhi

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，蚌埠233030）

0 引言

公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，也稱為公司特質(zhì)波動(dòng)，是指與公司自身特質(zhì)有關(guān)的因素所導(dǎo)致的股價(jià)波動(dòng)，不同于市場(chǎng)因素或者外部經(jīng)濟(jì)因素所形成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

2008年美國(guó)金融危機(jī)的爆發(fā)，導(dǎo)致全球主要金融市場(chǎng)持續(xù)低迷，我國(guó)股票市場(chǎng)也不例外。面對(duì)此類情形，中國(guó)政府始終堅(jiān)定地對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，使我國(guó)股票市場(chǎng)中的長(zhǎng)期市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得以處于基本穩(wěn)定狀態(tài)。因此，個(gè)股的特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)便成為投資者關(guān)注的重點(diǎn)。“千股跌停”期間的個(gè)別漲停板異象說(shuō)明了公司自身基本面的價(jià)值也是資本市場(chǎng)所關(guān)注的關(guān)鍵因素。故本文選取公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)作為研究背景，對(duì)資本市場(chǎng)中股價(jià)波動(dòng)的影響因素進(jìn)行更加深入地分析，以便于投資者進(jìn)行更加高效地投資。

Campbell等（2001）有關(guān)“特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象”這一概念的提出[1]，引起了學(xué)術(shù)界的廣泛研究，其影響因素主要分為公司的內(nèi)在因素及外在環(huán)境，均是通過(guò)投資者決策發(fā)揮作用，且投資者行為對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在直接影響。同時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者比個(gè)人機(jī)構(gòu)投資者在信息收集及處理方面均更具優(yōu)勢(shì)。因此，必然考慮到機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

已有研究大都基于機(jī)構(gòu)投資者總持股比例出發(fā)，忽略了現(xiàn)實(shí)情況中的投資策略問(wèn)題。簡(jiǎn)言之，機(jī)構(gòu)投資者往往會(huì)通過(guò)在不同公司中持有不同比例股權(quán)的組合方式進(jìn)行投資，達(dá)到分散風(fēng)險(xiǎn)的作用。同時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者對(duì)不同權(quán)重公司的治理動(dòng)機(jī)也可能存在差異。因此，本文在研究機(jī)構(gòu)投資者與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)兩者間的關(guān)系時(shí)考慮了投資組合權(quán)重，檢驗(yàn)公司相對(duì)權(quán)重的不同是否會(huì)引起機(jī)構(gòu)投資者差異化的治理，期待研究結(jié)論有助于拓展現(xiàn)有研究以及更全面的認(rèn)識(shí)機(jī)構(gòu)投資者的治理效應(yīng)。

本文具體做法如下：找到各機(jī)構(gòu)投資者的投資組合然后計(jì)算投資組合中各公司的持股價(jià)值，從大到小排列取排名前10%為高投資組合權(quán)重公司，其相應(yīng)投資者定義為監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者[2]，計(jì)算監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量（Number）、比例（Proportion=監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量/機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量）以及持股比例之和（Ownership=監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者持股總數(shù)/前十大股東持股數(shù)量之和），并研究它們與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系[3]。實(shí)證結(jié)果顯示，本文構(gòu)建的新指標(biāo)與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，可能由于傳統(tǒng)指標(biāo)沒(méi)有考慮到投資組合權(quán)重，其與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)之間不存在任何顯著的關(guān)系。可以看出，面對(duì)自身監(jiān)督資源有限時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者會(huì)分配更多的監(jiān)督資源給相對(duì)權(quán)重較高的公司，說(shuō)明投資組合權(quán)重是機(jī)構(gòu)投資者考慮的重要因素。

1 理論分析與研究假說(shuō)

一方面，“股價(jià)信息含量論”認(rèn)為不論公開(kāi)或私有信息，都會(huì)以某種方式融入股價(jià)。相比公開(kāi)信息，私有信息融入會(huì)導(dǎo)致股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)增加，因此稱私有信息融入導(dǎo)致的公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Ferreira、Laux，2007）[4]。同時(shí)機(jī)構(gòu)投資者決策主要依據(jù)私有信息（Bushee and Goodman，2007）[5]。其中知情交易使私有信息以風(fēng)險(xiǎn)套利形式融入股價(jià)，使得股價(jià)更接近基礎(chǔ)價(jià)值（游家興，2017）[6]。同時(shí)私有信息套利會(huì)導(dǎo)致特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)融入股價(jià)并且導(dǎo)致特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)顯著上升（花馮濤，2017）[7]。信息搜尋處理優(yōu)勢(shì)加上套利交易中的豐厚利潤(rùn)，促使機(jī)構(gòu)投資者獲取內(nèi)幕信息進(jìn)行私有信息套利，使信息融入股價(jià)效率加快，導(dǎo)致特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)上升。

另一方面，基于信息不確定性，“噪聲交易論”認(rèn)為噪聲交易最終導(dǎo)致公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)變化。噪聲交易是投資者缺乏理性的行為，和羊群效應(yīng)密切相關(guān)。機(jī)構(gòu)投資者中也具有羊群效應(yīng)（周率等，2018）[8]，并且更加明顯（李志文等，2010）[9]，但其本質(zhì)屬于偽羊群行為，這種偽羊群行為不僅可以完善公司基本面信息傳遞并融入股價(jià)的過(guò)程，還可以抑制股價(jià)“同漲同跌”（王典，2018）[10]。正因?yàn)闄C(jī)構(gòu)投資者具有信息收集處理優(yōu)勢(shì)和交易風(fēng)格穩(wěn)定，因此其偽羊群行為同時(shí)具備個(gè)體和市場(chǎng)理性，能有效對(duì)抗噪聲交易引起的股價(jià)偏離內(nèi)在價(jià)值的現(xiàn)象（章融、金雪軍，2003）[11]，即偽羊群效應(yīng)可以有效對(duì)抗噪聲交易引起的公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的上升。

然而，已有文獻(xiàn)對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)兩者間關(guān)系的探討大都基于總持股比例出發(fā)，即直接將投資者持股比例回歸來(lái)對(duì)其是否發(fā)揮治理效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。該方法忽略持股機(jī)構(gòu)投資者在現(xiàn)實(shí)情況中的投資組合策略問(wèn)題，沒(méi)有意識(shí)到投資組合中不同權(quán)重的問(wèn)題，即認(rèn)為持股比例相同治理效果相同。例如，機(jī)構(gòu)投資者甲對(duì)A和B（市場(chǎng)價(jià)值分別為70000和7000）均持有10%股權(quán)，傳統(tǒng)分析方法認(rèn)為其治理效果相同。但是考慮投資組合權(quán)重時(shí)其加權(quán)持股比例分別為91%和9%，即A的相對(duì)權(quán)重更高，甲對(duì)A的治理效果可能更加明顯。

基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量越多，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)水平越低。

H2：監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者比例越大，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)水平越低。

H3：監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)水平越低。

2 樣本選擇與研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本來(lái)源及處理

本文選取2010-2019年A股上市公司，剔除數(shù)據(jù)存在缺失或異常、ST以及金融類公司；并進(jìn)行Winsorize處理，最終得到4094個(gè)樣本，相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于CSMAR和RESSET。

2.2 實(shí)證模型與變量定義

借鑒相關(guān)文獻(xiàn)（劉維奇等，2021）[12]的研究，構(gòu)建模型如下：

模型（1）因變量為IRi，t，常用股票特質(zhì)波動(dòng)率進(jìn)行衡量，本文借鑒花馮濤（2018）[13]Fama-French三因素模型，并依據(jù)日度數(shù)據(jù)計(jì)算，如式（2）所示。自變量為Institution_Proxyi，t-1用來(lái)描述監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者，同時(shí)鑒于機(jī)構(gòu)投資者監(jiān)督效果的時(shí)間效應(yīng)，本文采用滯后一期的解釋變量（Institution_Proxyi，t-1）進(jìn)行回歸。

其中，模型（2）中的Ri，t-Rf，t代表個(gè)股超額收益；

Rm，t-Rf，t代表市場(chǎng)超額收益，Rm，t為市場(chǎng)平均收益率，采用上證指數(shù)收益替代；

SMB代表公司規(guī)模因子；HML代表公司成長(zhǎng)因子。

εi，t代表模型中的殘差項(xiàng)，i表示公司，t表示時(shí)間。

具體使用εi，t的年標(biāo)準(zhǔn)差衡量，即

控制變量Controls包括公司規(guī)模（Size，總市值對(duì)數(shù)）、股票換手率（Turn，一年內(nèi)股票成交量/流通總股數(shù)）、上市年齡（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Ral，總負(fù)債/總資產(chǎn)）、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~（Cfo，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~/總資產(chǎn)）以及利潤(rùn)增長(zhǎng)率（Growth，凈利潤(rùn)年度增長(zhǎng)率）[13-15]。

3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表1可知，IR均值為0.293，中位數(shù)為0.284，說(shuō)明樣本中公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的水平偏高。Number均值為2.364，意味著平均一家公司擁有2.364家監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者；Proportion均值為28.7%；Ownership介于0.034~4.159之間，說(shuō)明不同公司中存在明顯差異，均值為72.4%。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.2 實(shí)證結(jié)果和分析

表2列示了監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

注：括號(hào)中為t值，*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著.

首先，第（1）欄的結(jié)果顯示，Lnumber的回歸系數(shù)在1%置信水平下顯著為負(fù)，驗(yàn)證了H1的成立。這意味著當(dāng)公司中監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者的數(shù)量逐漸增加時(shí)，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的水平會(huì)呈現(xiàn)顯著下降的趨勢(shì)。同時(shí)結(jié)果中顯示Lnumber的回歸系數(shù)為-0.0040，也就是說(shuō)監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量每出現(xiàn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的增加，將導(dǎo)致公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)下降（0.0040*2.022）0.8個(gè)百分點(diǎn)。

其次，第（2）欄的結(jié)果顯示，Lproportion的回歸系數(shù)在5%置信水平顯著為負(fù)，驗(yàn)證了H2的成立。這說(shuō)明隨著公司前十大股東中監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者比例的上升，會(huì)顯著導(dǎo)致公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的下降。同時(shí)結(jié)果中顯示Lproportion的系數(shù)為-0.0144，也就是說(shuō)監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者比例每出現(xiàn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的增加，將導(dǎo)致公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)下降（0.0144*0.221）0.32個(gè)百分點(diǎn)。

最后，第（3）欄的結(jié)果顯示，在10%的置信水平下Lownership的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，驗(yàn)證了H3的成立。這意味著當(dāng)公司前十大股東中監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者持股比例越來(lái)越高時(shí)，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)水平會(huì)出現(xiàn)顯著的下降。同時(shí)結(jié)果中顯示Lownership的系數(shù)為-0.0032，也就是說(shuō)監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者持股比例每出現(xiàn)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的增加，將導(dǎo)致公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)下降（0.0032*0.684）0.22個(gè)百分點(diǎn)。從本文構(gòu)建的三個(gè)指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)意義來(lái)看，這三個(gè)指標(biāo)之間存在著較高的一致性。

4 穩(wěn)健性測(cè)試

將監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者定義縮小為5%，從表3可知與主回歸結(jié)果一致，即結(jié)論依舊成立。

表3 基于5%分位數(shù)定義監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者回歸結(jié)果

5 研究結(jié)論與啟示

本文研究樣本為2010-2019年所有A股上市公司，考慮投資組合權(quán)重的影響，通過(guò)探討機(jī)構(gòu)投資者與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)兩者間的關(guān)系，分析機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于同一投資組合中不同權(quán)重的公司的治理差異性。研究表明，機(jī)構(gòu)投資者持股顯著抑制了相對(duì)權(quán)重較高的公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的上升，即發(fā)揮了積極的監(jiān)督效應(yīng)。本文的結(jié)論在穩(wěn)健性測(cè)試后依然成立。

通過(guò)本文的結(jié)論可知，監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者有助于緩解公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)水平，因此對(duì)上市公司而言，不僅要從機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量出發(fā)衡量機(jī)構(gòu)投資者對(duì)企業(yè)的重要程度，也要進(jìn)一步從投資組合視角關(guān)注機(jī)構(gòu)投資組合權(quán)重，通過(guò)引入監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者，借助其監(jiān)督治理能力降低公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的水平。另外，證監(jiān)會(huì)等監(jiān)管部門(mén)要充分認(rèn)識(shí)監(jiān)督型機(jī)構(gòu)投資者的治理行為，轉(zhuǎn)變對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的引導(dǎo)與監(jiān)管模式，實(shí)現(xiàn)從機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)量監(jiān)管到投資組合監(jiān)管模式的創(chuàng)新，即通過(guò)創(chuàng)新監(jiān)管模式并制定相應(yīng)制度文件對(duì)異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行更具針對(duì)性的引導(dǎo)，充分激發(fā)機(jī)構(gòu)投資者參與公司內(nèi)部活動(dòng)的積極性，并在此過(guò)程中有效發(fā)揮監(jiān)督治理的作用。