漲跌停幅度調整降低了股價波動性嗎？
——來自2020年創業板市場漲跌幅調整的準實驗

■張 旭，李玉玲

一、引言

漲跌停制度作為證券市場交易機制的重要組成部分，設計的初衷是為了防止股價的劇烈波動。通過漲跌停給予股票市場一段冷靜期，以此避免股價暴漲暴跌，抑制過度投機現象的發生。我國股市成立初期漲跌停制度曾數次變更，直至1996年12月16日上交所和深交所正式確立了股市10%的漲跌幅限制。隨著資本市場的發展，為了滿足不同企業的融資需求，我國先后建立創業板和科創板。由于創業板市場中的上市公司大多是初創型的中小微企業，其經營風險較大，因而相對于滬深主板市場，創業板市場的股價波動一直更為劇烈（湯懷林等，2017）。為了防止股價過度波動，給予投資者和市場足夠的緩沖時間，創業板市場自上市后一直實行10%的對稱性漲跌幅限制。但隨著創業板市場的發展，10%的漲跌幅已不能滿足要求，因而創業板市場于2020年8 月24 日開始實施20%的漲跌幅。

學術界對漲跌停制度的有效性存在較大分歧。支持該制度的學者認為其提高了市場的有效性，漲跌停制度能夠降低股價波動（Kim et al.，2013），利于提高股票流動性（李廣川等，2009），同時其還有助于提高股市效率（Lim & Brooks，2009）。反對該制度的學者則認為其降低了市場的有效性，漲跌停制度提高了股價波動（汪天都和孫謙，2018），削弱了股票流動性（李婷等，2010），降低了股市交易效率（魯小東，2010）。然而，關于漲跌幅調整對股價影響的研究還較為匱乏。現有研究大多是計算實驗金融的模擬研究（Zhang et al.，2016）和基于港股的對比研究（Lu，2016），目前還缺乏對我國市場的自然實驗研究。以往受制于政策的普及性，研究樣本選取較為困難。因此，本文的創新在于，以2020年我國創業板市場的漲跌幅調整作為準自然實驗，深入研究該政策對股價波動的影響，并探明何種因素會在漲跌幅調整降低股價波動中發揮正向影響，進而為實現我國資本市場有序開放，調整漲跌幅以降低股價波動性提供新的思路。

二、理論分析與研究假設

（一）漲跌停幅度的調整對股價波動性的影響

漲跌停制度的設計目的是防止證券價格暴漲暴跌，抑制證券價格發生過度波動。但波動性是證券市場的特性，股價波動是股市正常運行的基礎。而股價波動過大，股價發生不連續變化，投資者頻繁進行投機活動，會導致資源的不合理配置，甚至影響股票市場的穩定（曾長虹，2004）。而漲跌停制度可以在一定程度上控制股價波動，主要通過建立價格約束控制股價波動以及為投資者在恐慌性交易期間提供一個重新合理估價的時間（Greenwald & Stein，1991）。一般而言，投資者觀察到股價發生大幅波動時會激發投機欲望，進而導致其對股價的過度反應。而漲跌停限制的關鍵在于劃定股價的波動范圍，為投資者提供一段冷靜期。因此，通過設立漲跌停制度，可以穩定股票市場以及減少股價波動（李超，2005）。此外，創業板漲跌停幅度由10%調整至20%，提高了投資者的潛在獲利空間，會吸引更多投資者選擇創業板股票，并增強其長期持有意愿，降低股價的整體波動性。因此提出假設1。

假設1：創業板漲跌停調整降低了股價整體波動性。

在我國股票市場發展初期，漲跌停制度發揮了抑制股價暴漲暴跌的作用。但2008年全球金融危機爆發以來，股市頻繁的極端波動現象表明10%的漲跌停限制可能無法較好地適應股市的發展。隨著創業板市場的漲跌停幅度由10%調整至20%，大量投資者進入該市場，擴充了市場資金容量，提高了市場信息收集度，這有助于投資者全面了解上市公司的各種正面和負面消息。而市場信息的不透明度與股票價格崩盤風險存在著顯著的正向關系（Jin & Myers，2006），因此信息相比之前更公開透明，股價崩盤的可能性也隨之減小。當股價波動觸發漲停或跌停的限制時，股市交易會停止一段時間。因而，漲跌停的存在讓投資者更加謹慎，股價在盤中達到漲跌停后普遍會出現股價的反轉（李超，2005）。另外，由于投資者的趨利動機，對于達到漲跌停限制的股票交易會更為活躍（Lu，2016），且漲跌停幅度的調整會使得股票漲停和跌停的緩沖空間擴大，因而會降低股價極端波動性和股價崩盤風險。基于以上分析，提出假設2和假設3。

假設2：創業板漲跌停調整降低了股價極端波動性。

假設3：創業板漲跌停調整降低了股價崩盤風險。

（二）股票流動性、定價效率和投機欲望的調節效應

股票流動性供給充足往往會降低股價波動性，流動性匱乏一般會提高股價波動。童元松（2021）研究發現，短期內股市波動性會受到股市流動性的負向影響。增加流動性可以減少證券的波動（Duffie et al.，2005）。我國資本市場開放水平的提高以及股市漲跌幅限制的放寬，可以吸引更多資本進入股票市場，增強其流動性。因此，隨著股票流動性的增大，漲跌幅調整更能有效地降低股價的整體波動。綜上提出假設4。

假設4：股票流動性在漲跌幅調整降低股價整體波動中起正向調節作用。

股票的定價效率是指股價反映市場相關信息的能力，而股票定價效率的提高通常會降低股價波動（Wang，2007）。鐘覃琳和陸正飛（2018）指出，資本市場開放有助于提高股票價格的信息含量，從而增強價格對資源配置的引導作用，提高資本市場的運行效率。而股價對資源配置的正確引導有利于降低股價的波動，即提高股票定價效率有利于降低股價整體波動。另外，股票定價效率的提高有利于投資者充分了解市場信息，促進投資者理性決策，減少當日交易頻率和交易總量，從而降低股價的整體波動。因此，隨著股票市場和信息披露制度的完善，股票定價效率會提高，在此影響下漲跌幅調整會進一步降低股價波動。綜上提出假設5。

假設5：股票定價效率在漲跌幅調整降低股價整體波動中起正向調節作用。

投機是指資本市場中風險偏好型投資者在市場上以獲取差價收益為目的的投資交易行為。投機行為的特點是低買高賣和頻繁買賣。投資者的投機欲望越強烈，其交易行為越頻繁，容易引起股價的極端波動，即投機欲望與股價極端波動存在正向關系。股價漲跌幅限制機制的引入，會導致投資者心理所能承受的潛在收益和損失量減小（李廣川等，2009），從而起到抑制投資者投機欲望，降低股價波動的功效。國內股票市場起步較晚，相關披露制度尚待完善，流于市面的公開信息有效性不足（張原野和白彩全，2019）。而漲跌幅限制的調整使交易者有足夠的時間來消化市場恐慌，合理分析導致價格突變的市場信息，從而利于抑制投機欲望，避免“追漲殺跌”的行為頻繁出現。因此，漲跌幅調整在抑制投機欲望的背景下更能發揮其降低股價極端波動的功效。綜上提出假設6。

假設6：投機欲望在漲跌幅調整降低股價極端波動中起負向調節作用。

三、研究設計與數據樣本

（一）股價波動性的度量

1.股價整體波動

借鑒李志生等（2015）的研究方法，以每只股票在不同月份中的價格波動幅度作為股價整體波動性的度量指標。具體計算公式如下：

其中，Wave、high和low分別表示股票i在t 月的整體波動性、最高收盤價和最低收盤價，close表示股票i在t-1月的收盤價。

2.極端波動

參考紀彰波和臧日宏（2019）的做法，將特質收益率落在μ±2σ范圍外定義為極端波動。利用模型（2）計算企業的特質性收益率：

其中，r表示股票i在第t日的收益率，R表示第t日的市場收益率，ε為殘差項。回歸估計后，得到方程的殘差序列，并計算股票i在第t日的特質收益率W=ln（1-ε）。計算出每只股票的月平均收益率μ和標準差σ，并將特質收益率落在μ±2σ區間外定義為極端波動。具體地，若股票i 在第t 日的特質收益率大于μ+2σ時，定義為極端波動情況下的跳升事件；若股票i 在第t日的特質收益率小于μ-2σ時，定義為極端波動情況下的崩盤事件。統計各公司股票在每月出現跳升事件和崩盤事件的次數，并分別記為Jumptimes 和Crashtimes。如果股票在每月發生一次或者多次跳升時，則記Jump為1，否則為0；如果股票發生一次或者多次崩盤事件，則記Crash為1，否則為0。

3.股價崩盤風險

借鑒江軒宇和許年行（2015）的研究方法，選取以下兩種方法來度量上市公司的股價崩盤風險。首先股票i第t日經市場調整的收益率為Y=ln（1+ε），其中ε為模型（2）回歸得到的殘差項。其次基于Y選取以下兩個變量以度量股價崩盤風險。

（1）負收益偏態系數NCSKEW

其中，n 為每個月股票i 的交易天數，NCSKEW的數值越大，表示偏態系數為負的程度越嚴重，代表股價崩盤風險越大。

（2）收益上下波動比率DUVOL

其中，n（n）為股票i 的日特有收益Y大于（小于）月平均收益Y的天數，DUVOL的數值越大，表示收益率更傾向于左偏，代表股價崩盤風險越大。

（二）實證分析模型構建

1.雙重差分模型（DID）

基于創業板調整漲跌停幅度這一準自然實驗，構建一個包括實驗組和控制組的自然環境，運用雙重差分模型來分析我國創業板調整漲跌幅對股票價格波動的影響，模型構建如下：

其中，Vol表示股票i 在第t 月的股價波動性；DiD是時間虛擬變量D和組別虛擬變量D的交互項，DiD僅在標的股票調整漲跌幅為20%的當月及以后取1，其余均為0，其系數α是政策實施效果的雙重差分估計量；Z表示一組控制變量；γ是個體固定效應；λ是時間固定效應；ε為隨機擾動項。

2.控制變量

參考許從寶等（2016）、郭陽生等（2018）并結合股價波動的相關因素，選取以下控制變量：當期收益率（Yield）、換手率（Turnover）、流通市值的自然對數（Lncmv）以及月個股交易金額的自然對數（Lnamount）。具體變量定義見表1。

表1 變量定義

3.調節變量

選取股票的流動性、股票定價效率和投機欲望三個調節變量進行影響機制分析，用每月股價漲跌幅超過10%的天數刻畫投資者的投機欲望。其余變量的測度方法如下。

（1）股票流動性

參考Amihud（2002）的研究，通過計算非流動性指標ILLip 來度量股票流動性，其值越小，表明股票流動性越好。具體計算公式為：

（2）股票定價效率

其中，R表示股票i考慮現金紅利再投資的日個股回報率，R表示第t日的市場收益率，R表示第t 日滯后n 日的市場收益率，ε為隨機擾動項。

（三）樣本選擇和數據描述

1.樣本選取

選取的總樣本為創業板漲跌停由10%調整為20%前后各7個月，即2020年1月2日至2021年3月31日深圳證券交易市場上市公司股票的相關數據。首先，為保證股價波動度量的可靠性，剔除ST 公司和出現停牌或者終止上市的公司，剔除上市時間不超過15個月的上市公司；其次，為保證股價波動度量的準確性，選取創業板市場和中小板市場中的科技公司，同時剔除市值較大的科技公司；最后，在創業板市場中選取225個上市公司的股票作為實驗組，在中小板市場中選取134個上市公司的股票設為控制組，并以月度為時間單位，得到平衡面板數據。其中，上市公司股票的日度行情數據和月度行情數據分別來自國泰安數據庫和Wind數據庫。

2.描述性統計

對實驗組和控制組的股價波動性指標進行描述性統計分析，結果如表2所示。由統計結果可知，實驗組和控制組的整體波動性指標相比于漲跌幅調整前呈現出下降的趨勢，但控制組的下降幅度大于實驗組。實驗組和控制組的崩盤指標均值相比于調整前上升。實驗組和控制組每月是否發生跳升和跳升次數的均值相比調整前下降，而實驗組和控制組每月是否發生崩盤和崩盤次數的均值相比調整前上升。此外，無論實驗組或控制組，在出臺漲跌停調整政策前后跳升事件發生率的均值均小于崩盤事件發生率的均值，這反映我國股市出現暴跌的可能性比出現暴漲的可能性大。在政策出臺后控制組跳升次數的最大值大于實驗組跳升次數，說明漲跌停調整政策在一定程度上會降低股票暴漲的可能性。

表2 股價波動性指標的描述性統計

四、實證結果分析

（一）雙重差分回歸分析

將股價整體波動性作為被解釋變量，對樣本進行雙重差分實證檢驗，檢驗結果如表3 第1列所示。股價的整體波動性Wave的DiD系數在1%的水平上顯著為負，說明漲跌停幅度的調整有效地降低了股票價格的整體波動性，即假設1得以證實。

將股價極端波動性作為被解釋變量，檢驗結果如表3中的第2列至第5列所示。每月跳升次數Jumptimes 和每月是否發生跳升Jump 的DiD 系數均在5%的水平上顯著為負，說明漲跌停幅度的調整有效地降低了股票價格的跳升風險。每月崩盤次數Crashtimes的DiD系數在10%的水平上顯著為負，每月是否發生崩盤Crash 的DiD系數也為負，說明漲跌停幅度的調整有效地降低了股票價格的崩盤風險。假設2得到證明。

將股價崩盤風險作為被解釋變量，檢驗結果如表3 的第6 列和第7 列所示。NCSKEW 的DiD 系數為負，DUVOL 的DiD 系數為正，但兩者DiD系數都不顯著。因此，漲跌停調整政策對股票崩盤風險的影響并不顯著，假設3無法證實。

表3 雙重差分模型檢驗結果

（二）異質性分析

根據樣本流通市值和股價整體波動的中位數，將樣本分為大組和小組，并分別進行DID 回歸以及引入交叉項組間系數差異檢驗，結果見表4。可以發現，對于流通市值小組，股價整體波動降低得更多，且交互項的系數差異difference 具有顯著性，說明漲跌停調整降低股票整體波動的程度與標的個股流通市值呈負相關。因此，股票市場中流通市值較小的上市公司增多可能會增強漲跌幅降低股價整體波動的總體效應。對于整體波動大組，漲跌停調整政策降低了股價整體波動。但再反觀整體波動小組，可知漲跌停調整提高了股價整體波動，且交互項的系數差異difference 具有顯著性，由此說明漲跌停調整有助于降低整體波動較大的股票波動。這可能因為投資者作為信息劣勢方，常常依據股價走勢進行交易，表現為“追漲殺跌”，即購買價格上漲的股票、拋售價格下跌的股票（鄭睿和劉維奇，2020）。因而，投資者偏好波動性較大的股票。但是漲跌停調整導致投資者難以利用“追漲殺跌”手段去獲取股票的超額收益，故漲跌停調整有利于降低整體波動較大的股票波動。

表4 異質性回歸結果

（三）調節效應檢驗

借鑒史丹和李少林（2020）的做法，將調節變量嵌入式（5）的基準模型中，構建如下調節效應模型：

其中，Vol表示股票i 在第t 月的股價波動性，Moderator表示調節變量，指股票流動性、股價定價效率和投機欲望。

1.股票流動性

結果如表5所示。第1列中DiD×ILLip 的系數顯著為正，說明股價漲跌幅調整對股價整體波動性的影響受到股票流動性的調節，股票流動性的增大會增強漲跌幅調整對股價整體波動性的降低作用。第2列和第4列DiD×ILLip的系數顯著為負，說明股價漲跌幅調整對股價極端波動性的影響受股票流動性的調節，股票流動性的增強抑制了漲跌幅調整對股價極端波動性的降低效應。因此，假設4得到驗證。

表5 股價流動性的影響機制

2.股票定價效率

結果如表6所示。第1列中DiD×Delay 的系數顯著為負，說明股價漲跌幅調整對股價整體波動性的影響受到股票定價效率的調節，股票定價效率的提高會減弱漲跌幅調整對股價整體波動性的降低作用。除了整體波動性和崩盤風險的交互項系數以外，其他交互項系數均不顯著。基于此，假設5不能得到驗證。可能原因在于，部分持有“信息效率”的學者認為股價的任何變動都由信息流動造成，股價包含了一切可得信息，這有助于股票市場有效性的提升。在該機制下，股票價格發現效率提高，股價更接近均衡價格，市場交易可能更為活躍，從而會提高股價的波動。

表6 股價定價效率的影響機制

3.投資者投機欲望

結果如表7所示。第1列中DiD×Changetimes的系數顯著為負，說明股價漲跌幅調整對股價整體波動性的影響受到投資者投機欲望的調節，投機欲望越強烈會促使漲跌幅調整對股價整體波動的進一步降低。第2 列至第5 列的DiD×Changetimes 的系數顯著為正，說明股價漲跌幅調整對股價極端波動的影響受到投資者投機欲望的調節，投機欲望越強烈會抑制漲跌幅調整對股價極端波動性的降低作用。因此，假設6得到驗證。

表7 投資者的投機欲望的影響機制

（四）穩健性檢驗①限于篇幅，結果留存備索。

1.PSM-DID估計

由于實驗組和控制組并非是隨機選擇的，為降低這一選擇可能帶來的內生性問題，使用PSM-DID 進行穩健性檢驗。利用Logit 模型對134只控制組和225只實驗組進行卡尺內近鄰匹配，隨后對匹配后的樣本數據重新進行雙重差分檢驗。檢驗結果顯示股價整體波動性的DiD系數在1%的水平上顯著為負，股價極端波動性的DiD系數也顯著為負，說明漲跌停幅度的調整降低股價波動性的結論具有穩健性。

2.安慰劑檢驗

為排除其他未知因素對創業板中股票選擇的影響，確保所得結論是由漲跌幅調整政策所引致的，需要進行安慰劑檢驗。借鑒史丹和李少林（2020）的研究方法，在所有樣本中隨機選擇若干個虛擬實驗組進行回歸。具體而言，在359只股票中進行了1000次抽樣，每次抽樣隨機選取225 只股票作為虛擬實驗組，其余134 只股票作為對照組進行回歸，得到1000次回歸中的t值和回歸系數。結果可知，絕大多數抽樣估計t值的絕對值都在2以內，且回歸系數主要集中在0附近，說明漲跌停幅度的調整在1000次的隨機抽樣中均沒有顯著差異。因此，調整漲跌幅對降低股價波動的作用比較穩健，受其他未知因素的影響較小。

3.變更政策實施時點

如果股價波動性的降低是由漲跌幅調整所引致的，那么人為地改變創業板漲跌幅政策實施的時點，雙重差分模型的回歸結果將不再顯著。為此，將創業板漲跌幅政策實施時點更改為5月，再對區間2020年1月至2021年3月的樣本數據進行雙重差分回歸。回歸結果顯示，DiD系數的回歸結果都不顯著，甚至以兩種指標度量股價崩盤風險的DiD系數均出現了正值，由此說明漲跌停調整導致了股價整體波動性和極端波動性的降低。

4.剔除極端值的影響

以月度為時段計算股價波動性衡量指標，由于周期較短，各指標可能會出現一些極端值。為剔除極端值對股價波動性的干擾，在5%水平上對整體波動性指標、極端波動性指標進行Winsorize 處理。回歸結果顯示，股價整體波動性的DiD 系數在5%的水平上顯著為負，每月股價跳升次數和每月是否發生跳升的DiD 系數也顯著為負，即漲跌停調整降低股價整體波動和極端波動的結論具有穩健性。

五、研究結論與對策建議

漲跌停調整是我國資本市場發展的必然要求，也是我國逐漸放開資本市場的戰略性考量。然而，創業板市場的漲跌停調整也具有一定的市場風險，會影響股票交易的價格。因此，本文運用雙重差分固定效應模型，探究創業板漲跌停調整對股價波動的影響，并進行調節效應檢驗。研究結果表明：一方面，就漲跌停調整對股價波動的影響而言，該政策顯著降低了創業板股票的整體波動和極端波動，但不能證明其降低了股票的崩盤風險；另一方面，就調節效應而言，流動性在漲跌停調整降低股價整體波動中起正向調節作用，而投機欲望在漲跌停調整降低股價極端波動中起負向調節作用。

綜上提出以下建議：第一，隨著我國資本市場的不斷發展以及投資者專業化程度的不斷提高，可以逐步放寬其他股票市場的漲跌幅限制，真正實現市場化、自由化交易。在其他主板市場實施該政策時可以適當地放低企業上市的條件，引進更多的中小企業入市，從而使該政策降低股價整體波動的效果更佳。第二，在實施漲跌停的創業板市場，可以進一步開放資本管制，吸引內外資金流入；同時，擴大公司股本結構中流通股的比例，以提高股票流動性降低股價整體波動，進而促進創業板市場的蓬勃發展。第三，可以借鑒國外證券交易所的管理經驗，完善股票市場的法律法規與制度建設，使市場信息更為公開透明，以降低信息不對稱，抑制投資者的投機欲望，從而更好發揮出漲跌停調整的制度性功效。