非控股大股東退出威脅能提高資本市場定價效率嗎？
——基于股價同步性視角的實證研究

任詩琦，高天宏

(蘭州財經大學 會計學院，甘肅 蘭州 730020)

1 引 言

股價同步性是指資本市場中股價“同漲同跌”的金融現象。“同漲同跌”表明上市公司股票價格的波動可能偏離公司實際價值的變化，而與市場中其他股票價格的變化趨向一致。股票價格通常包含了市場、行業和企業三個層面的信息(Roll，1988)[1]。當股票價格反映企業層面特質信息較少，而反映行業和市場層面信息較多時，該企業個股價格波動與市場指數波動一致性較高，則出現“同漲同跌”的金融現象。較高的股價同步性不僅代表了較低的信息透明度、投資者保護程度及內外部治理水平(張軍等，2019)[2]，而且還會削弱股價引導資源配置的信號傳遞功能，降低資本市場定價效率。因此，降低股價同步性有利于增強金融服務實體經濟的能力，進而促進實體經濟高質量發展。

上市公司特質信息的產生與傳遞是提高資本市場信息效率、降低股價同步性的關鍵(Morck et al.,2000)[3]。李翔等(2021)[4]研究發現，鐵路、航空等交通運輸網的不斷完善，為證券分析師調研提供了便利，有助于分析師將更多的私有信息傳遞給市場，降低股價同步性。申丹琳(2021)[5]研究認為互聯網的普及能夠增加企業與投資者之間的信息溝通，從而降低股價同步性。此外，學者們還從信用評級(程公和蘇毓敏，2021)[6]、交易所問詢函監管(趙瀏寰等，2021)[7]、或有事項信息披露(張婷和張敦力，2020)[8]、年報語調(余海宗和朱慧娟，2021)[9]、業績預告修正(姚小菊，2021)[10]等角度探討了影響股價同步性的因素，但考察股權治理對股價同步性的影響的研究較少。隨著股票流動性的不斷提高，非控股大股東作為知情投資者，“退出威脅”成為其參與公司治理的重要方式。現有研究表明，非控股大股東退出威脅(以下簡稱退出威脅)能夠降低企業盈余管理行為(陳克兢，2018)[11]，提高信息透明度(王愛群和劉耀娜，2021)[12]，改善財務報告質量(余怒濤等，2021)[13]，增加媒體關注(李壯壯和李強，2021)[14]等，這為本文研究退出威脅與股價同步性之間的關系提供了思路。另外，本文還進一步考察了退出威脅影響股價同步性的作用機制。

本文的貢獻主要體現在以下兩個方面：第一，驗證了退出威脅與股價同步性之間的關系，即退出威脅能夠顯著降低股價同步性。第二，進一步研究發現，會計信息披露質量與證券分析師關注在退出威脅與股價同步性之間起到部分中介作用。這對于如何促進企業特質信息的產生與傳遞，提高資本市場定價效率具有重要意義。

余文結構安排如下，第二部分為理論分析與假設提出，第三部分為研究設計，第四部分為實證檢驗與分析，第五部分為穩健性檢驗，第六部分為進一步分析，最后是結論與建議。

2 理論分析與假設提出

非控股大股東一般以積極干預和監督的方式參與公司治理，但我國企業“一股獨大”特征明顯，非控股大股東積極參與公司治理的效果略顯不足(朱紅軍和汪輝，2004)[15]。股權分置改革的完成提高了我國股票市場的流動性，使非控股大股東的退出行為更加便捷和可信，“退出威脅”成為非控股大股東參與公司治理的重要方式。大股東有能力和意愿收集企業“內幕”信息，通常代表知情投資者，其交易更多基于決策主體的真實行為，而不是對外的財務報告。當決策主體存在自利性動機時，非控股大股東可能會出售股票，選擇退出(Admati 和Pfleiderer ,2009)[16]。其退出行為會向市場傳遞“利空”信號，對股價產生消極影響，從而損害管理層或實際控制人的利益。為防止非控股大股東出售股票，決策主體通常會約束自身機會主義行為， 退出威脅便發揮了治理作用(Hope 等，2017)[17]。沈弋等(2021)[18]研究認為，較高的股價同步性通常表明企業內部人控制現象嚴重，決策主體有意提高信息不對稱程度、降低信息透明度，進而獲得信息優勢，而非控股大股東參與治理是打破內部人控制的重要途徑。非控股大股東以退出威脅的方式參與公司治理，主要通過提高會計信息披露質量和證券分析師關注，使企業層面公開披露信息和私有交易信息融入股票價格，從而降低股價同步性。下面從這兩個方面進行具體分析。

(1)會計信息披露質量。非控股大股東以退出威脅的方式參與治理，能夠對決策當局的不透明行為產生有效制衡，從而降低股價同步性。根據代理理論，企業內部管理者與外部投資者之間、控股股東與其他股東之間由于利益目標不一致，決策當局(管理層與控股股東)有動機和能力為獲取信息優勢而降低會計信息披露質量，從而增加信息不對稱程度(李秉祥等，2019)[19]。信息不對稱程度越高，企業層面特質信息融入股票價格的含量越低，導致個股股票價格波動程度減弱，股價同步性提高。然而，非控股大股東作為企業重要的利益相關者有意愿也有能力提高會計信息披露質量，降低信息的不對稱程度。信息被合規、可靠、及時地披露，有利于企業層面特質信息融入股票價格，繼而降低股價同步性。退出威脅能夠發揮間接監督的作用，從而減少企業財務造假與違規披露等行為，提高會計信息披露質量。提高企業會計信息披露質量有助于緩解信息不對稱并降低交易成本，使投資者能夠根據完整、可信的信息做出自身投資決策，提高資本市場定價效率(姜付秀等，2016)[20]。此外，非控股大股東退出威脅能夠改善公司治理，減少企業利潤操縱和盈余管理行為，從而提高會計信息的可靠性與價值相關性，降低股價同步性。

(2)證券分析師關注。根據信號理論，非控股大股東退出行為越可信，向資本市場傳遞的信號就越多，這促使證券分析師關注該企業，從而增加了外部監督和制衡力量，有利于緩解信息不對稱程度，降低股價同步性。非控股大股東作為企業的知情投資者，其退出行為具有信號傳遞效應，而證券分析師作為資本市場信息傳遞的橋梁，對非控股大股東退出意向及退出行為更加敏感、關注度更高。退出威脅會提高證券分析師關注，進而影響股價同步性，主要體現在以下幾個方面：第一，證券分析師關注能夠監督、約束企業的信息披露行為，抑制決策當局的隱藏信息的動機，從而提高信息披露透明度。第二，證券分析師作為具有專業技術的獨立第三方，其信息挖掘、解讀與傳遞行為能夠增加投資者對公司的了解程度。證券分析師一方面收集、解讀上市公司公開信息；另一方面，通過電話訪問、面談、實地調研等方式搜集、整理、挖掘未公開信息。利用自身信息優勢和分析能力進行價值判斷并撰寫分析報告，有助于公司層面的特質信息被投資者利用并通過證券交易反映到股價中，增加股票價格的信息含量，從而降低股價同步性。第三，分析師關注極大提高了證券市場上信息傳遞的效率，能夠以多種方式向市場傳遞企業的特質信息，影響股票價格的波動，從而降低股價同步性。

基于以上分析，提出假設1：

H1：非控股大股東退出威脅能夠降低股價同步性。

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據來源

本文以我國滬、深A股2010—2019年所有上市公司作為初始樣本。為保證結論的可靠性，參照現有研究對樣本進行以下處理：(1)剔除金融類、保險類公司樣本；(2)剔除ST公司、*ST公司樣本；(3)剔除上市時間未滿一年的樣本；(4)剔除數據存在缺失值的樣本；(5)對所有連續變量在1%和99%分位點上進行了縮尾處理。最后，本文得到 14 907個樣本，所有數據均來源于CSMAR 數據庫，數據處理使用Excel 2010和Stata16完成。

3.2 模型設定與變量定義

為了考察退出威脅與股價同步性之間的關系(H1)，借鑒伊志宏等(2019)[21]的研究，同時考慮到企業存在不隨時間改變的個性差異，本文采用面板數據，構建雙向固定效應模型如下：

SYNi,t=α0+α1NETi,t+∑Controls+∑Industry+∑Year+εi,t

(1)

3.2.1被解釋變量

股價同步性(SYN)。借鑒伊志宏等(2019)[21]、Piotroski and Roulstone(2004)[22]等的研究，本文構建如下模型。首先，對個股i的周收益數據進行回歸處理：

Ri,w,t=β0+β1RM,w,t+β2RM,w-1,t+β3RI,w,t+β4RI,w-1,t+εi,w,t

(2)

其中，Ri，w，t為個股i在t年第w周考慮現金股利再投資的收益率；Rm，w，t為滬、深A股全部上市公司第t年第w周流通市值加權平均收益率；Ri，w，t為股票i在t年第w周所在行業剔除該股票后的其他股票流通市值加權平均收益率，經計算得到R2。由于R2取值區間為[0,1]，且峰度和偏度較高，為保證被解釋變量服從正態分布，借鑒顏敏和白棲凡(2021)[23]的研究對R2進行對數化處理，得到SYNi，t來衡量股票i在t年的股價同步性：

(3)

3.2.2解釋變量

退出威脅(NET)。Dou等(2018)[24]認為，影響非控股大股東可置信退出威脅的因素主要有兩個：①大股東競爭程度(BHC)。大股東競爭程度越大，越有動機獲取更多信息，股價也因此能夠反映更多的信息。②股票流動性(SL)。股票流動性越強，退出威脅的可信性就越高。借鑒李壯壯和李強(2020)[14]的研究構建模型(4)來衡量退出威脅(NET)：

NETi,t=BHCi,t×SLi,t

(4)

SLi,t為i企業在t年股票流動性，參用流通股日均股票換手率來衡量。BHCi,t為i企業在t年非控股大股東的競爭程度，參照陳克兢(2018)[11]的研究，采用如下方法衡量：

(5)

SSBHi,t為i企業在t年所有大股東的持股比例之和，NCLSk,i,t為i企業在t年中第k個非控股大股東的持股比例。所以，當非控股大股東之間競爭程度越高且股票流動性越強時，退出威脅的“威懾力”就越大。

3.2.3控制變量

參考王亞平等(2009)[25]、陳克兢(2018)[11]的研究，本文還考察了以下可能對研究結果有重要影響的多個控制變量。(1)企業層面變量：資產負債率(LEV)、凈資產收益率(ROE)、產權性質(SOE)、企業規模(Size)；(2)治理層面變量：股權集中度(Top1)、董事會規模(Board)、董事會獨立性(Indep)、兩職合一(Dual)；(3)年份虛擬變量(Year)； (4)行業虛擬變量(Industry)。具體變量定義見表1。

表1 主要變量定義與計算方法

4 實證檢驗與分析

4.1 描述性統計

主要變量的描述性統計結果如表2所示。股價同步性(SYN)最小值為-2.542，最大值為1.447，平均數為-0.304，表明在不同的研究樣本中股價同步性存在較大差異。非控股大股東退出威脅(NET)最小值為0，最大值為1.583，平均數為0.220，表明在不同的研究樣本中退出威脅也存在較大差異。其他變量的描述性統計結果均分布在合理范圍之內。

表2 主要變量描述性統計

續表2 主要變量描述性統計

4.2 相關性分析

主要變量相關性分析的結果如表3所示。從表3可以看出，退出威脅(NET)與股價同步性(SYN)的系數顯著為負，說明假設H1初步得到驗證；由于沒有控制其他因素的影響，因此應該謹慎地看待上述結果。董事會獨立性(Indep)與董事會規模(Board)之間的相關性系數較大，絕對值為0.586，這是因為根據我國監管部門要求，上市公司獨立董事人數占董事會人數的比例應該大于等于1/3。其他變量的相關系數均在合理的范圍內，因此，可以認為本研究不存在多重共線性問題。

表3 主要變量相關性分析

4.3 回歸分析與假設結果檢驗

退出威脅與股價同步性之間關系(H1)的回歸結果如表4所示。為保證回歸結果的穩健性，控制了個體、年份和行業層面固定效應。列(1)匯報了沒有考慮控制變量時，退出威脅(NET)與股價同步性(SYN)之間的關系。NET的回歸系數為-0.192，在1%的統計意義上顯著為負。列(2)匯報了考慮控制變量后，退出威脅(NET)與股價同步性(SYN)之間的關系。NET的回歸系數為-0.466，在1%的統計意義上顯著為負。列(1)列(2)的回歸結果表明，非控股大股東退出威脅能夠顯著降低股價同步性。假設H1得到驗證。

表4 假設H1的回歸結果

續表4 假設H1的回歸結果

5 穩健性檢驗

5.1 改變被解釋變量的度量方式

改變股價同步性的度量方式，現借鑒朱紅軍等(2007)[26]的研究，替換股價同步性的測度指標為SYN2，對假設H1重新回歸，回歸結果如表5列(1)所示。退出威脅(NET)的系數為-0.834，在1%的統計意義顯著為負，表明退出威脅能夠顯著降低股價同步性。假設H1得到驗證。

5.2 改變解釋變量的度量方式

對非控股大股東的定義，學術界目前并沒有形成統一的標準，現借鑒李壯壯和李強(2020)[14]的研究，將持股比例大于等于10%且不掌握控制權的股東定義為非控股大股東，利用模型(4)重新計算非控股大股東退出威脅，用NET2表示。對假設H1重新回歸，回歸結果如表5列(2)所示。退出威脅(NET2)的系數為-0.084，在1%的統計意義上顯著為負，結果穩健，假設H1得到驗證。

5.3 改變回歸模型

前文采用雙向固定效應模型進行回歸，現采用混合回歸模型，對假設H1重新進行回歸。回歸結果如表5列(3)所示，NET的系數為-0.336，在1%的統計意義上顯著為負，結果穩健，假設H1得到驗證。

5.4 縮小樣本范圍

退出威脅等于0的樣本可能干擾本文結論，參考陽春花和王菁華(2020)[27]的研究，刪除退出威脅等于0的樣本，得到10 851個樣本。對假設H1重新進行回歸，回歸結果如表5列(4)所示。NET的系數為-0.524，在1%的統計意義上顯著為負，結果穩健，假設H1得到驗證。

表5 穩健性檢驗的回歸結果

6 進一步分析

企業層面特質信息的產生與傳遞是降低股價同步性的關鍵。前文通過回歸分析和一系列穩健檢驗，驗證了假設H1，即退出威脅能夠顯著降低股價同步性。現分別從會計信息披露質量與證券分析師關注兩個方面分析退出威脅降低股價同步性的傳導機制。借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[28]的研究，采用逐步回歸法進行路徑檢驗，中介效應模型具體如下:

SYNi,t=α0+α1NETi,t+∑Controls+∑Industry+∑Year+εi,t

(6)

Interi,t=α0+α1NETit+∑Controls+∑Industry+∑Year+εi,t

(7)

SYNit=α0+α1NETi,t+α2Interi,t+∑Controls+∑Industry+∑Year+εi,t

(8)

其中，Inter是中介變量，分別代表會計信息披露質量(Disclosure)、證券分析師關注(Anaatt)。會計信息披露質量(Disclosure)數據來源于CSMAR數據庫，根據會計信息披露規則及質量特征對上市公司公開披露的會計信息進行考評并分為四個級別，依次為“優秀”“良好”“合格”“不合格”。借鑒曾穎和陸正飛(2006)[29]、伊志宏等(2010)[30]的做法，對上述評級依次賦值為4—1。證券分析師關注度(Anaatt)數據來源于CSMAR數據庫，借鑒趙勝民和張博超(2021)[31]的研究,以關注該上市公司的證券分析師團隊數加1取對數作為證券分析師關注的測度指標。

6.1 退出威脅、會計信息披露質量與股價同步性

會計信息質量是提高資本市場定價效率的重要因素。根據前文理論分析，非控股大股東退出威脅能夠提高會計信息披露質量，緩解信息不對稱，從而促進高質量會計信息融入股票價格，降低股價同步性。逐步回歸法檢驗結果如表6所示。列(1)為不含中介因子檢驗，NET的回歸系數為-0.466，在1%的統計意義上顯著為負，表明退出威脅能夠顯著降低股價同步性。列(2)為中介因子檢驗，NET的回歸系數為0.048，在5%的統計意義上顯著為正，表明退出威脅能夠提高會計信息披露質量。列(3)為包含中介因子檢驗，NET系數為-0.464，在1%的統計意義上顯著為負；Disclosure系數為-0.047，在1%的統計意義上顯著為負。表明退出威脅能夠通過提高會計信息披露質量降低股價同步性。

表6 會計信息披露質量的部分中介效應回歸結果

6.2 退出威脅、證券分析師關注與股價同步性

非控股大股東的退出意向會提高證券分析師關注，從而提高信息透明度，降低股價同步性。證券分析師作為具有專業技術的獨立第三方，在證券市場扮演信息傳播與挖掘的角色。證券分析師通過幫助投資者獲取更多私有交易信息，引導投資者做出理性投資決策，促進私有交易信息融入股價，降低股價同步性。逐步回歸法檢驗結果如表7所示。列(1)為不含中介因子檢驗，NET的回歸系數為-0.466，在1%的統計意義上顯著為負，表明退出威脅能夠顯著降低股價同步性。列(2)為中介因子檢驗，NET的回歸系數為0.138，在1%的統計意義上顯著為正，表明退出威脅能夠顯著提高證券分析師關注。列(3)為包含中介因子檢驗，NET系數為-0.461，在1%的統計意義上顯著為負；Anaatt系數為-0.039，在1%的統計意義上顯著為負。表明退出威脅可以通過提高證券分析師關注降低股價同步性。

表7 證券分析師關注的部分中介效應回歸結果

7 結論與建議

本文以2010—2019年我國滬、深A股上市公司為樣本，實證檢驗了非控股大股東退出威脅對股價同步性的影響，并考察了會計信息披露質量與證券分析師關注的部分中介效應。研究發現，退出威脅能顯著降低股價同步性，即退出威脅程度越高，股價同步性就越低。機制檢驗發現：會計信息披露質量、證券分析師關注在退出威脅與股價同步性之間起到部分中介作用，即退出威脅通過提高會計信息披露質量與證券分析師關注，從而降低股價同步性。基于以上研究結果，本文提出如下政策建議：

第一，優化上市公司股權結構，適當提高股權制衡度。針對我國上市公司股權集中度較高的特點，增加非控股大股東有利于控股股東與非控股大股東之間相互制約、相互協同，從而改善股權結構的治理效應。

第二，進一步提高資本市場流動性。一方面，提高股票流動性可以提高非控股大股東退出威脅的可信性，保證非控股大股東能夠通過退出威脅“發聲”，更好地參與公司治理。另一方面，股票流動性越高表明股價信息含量越高，有利于降低投資者信息搜集成本，緩解信息不對稱從而降低股價同步性。

第三，完善上市公司信息披露制度，提高信息披露質量。相關部門應該結合內外部治理，規范上市公司信息披露內容與程序，提高信息披露廣度與深度，豐富信息披露形式，增加股票價格的信息含量，降低股價同步性，從而提高資本市場定價效率。