區(qū)域社會資本對股價崩盤風(fēng)險影響研究

股票市場的穩(wěn)定運(yùn)行是資本市場健康發(fā)展的直接影響因素，我國目前市場機(jī)制仍未成熟，股票價格和內(nèi)在價值存在偏差，股價同漲同跌現(xiàn)象顯著。因此，研究股價崩盤風(fēng)險的成因和如何抑制風(fēng)險受到學(xué)術(shù)界的持續(xù)重點(diǎn)關(guān)注。Jin和Myers（2006）提出了“信息隱藏假設(shè)”，管理層會因自己的職位、薪資或利益而偏向選擇隱藏利空的消息，當(dāng)消息累積到一定閾值時，一旦被市場捕獲，便會造成股價報復(fù)性的斷崖式下跌，形成股價崩盤風(fēng)險。現(xiàn)有文獻(xiàn)大多從企業(yè)內(nèi)部管理、管理層的過度自信和投資決策等內(nèi)部因素以及機(jī)構(gòu)投資者持股、融資融券這類正式制度等外部因素來討論對股價崩盤風(fēng)險的抑制作用，鮮少有從區(qū)域社會資本這種非正式制度因素來考慮對股價崩盤風(fēng)險的影響。本文通過研究區(qū)域社會資本和公司股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系，可以了解區(qū)域社會資本對企業(yè)管理層和內(nèi)部的影響。另外，還考察了信息透明度路徑下區(qū)域社會資本對股價崩盤風(fēng)險的影響，可以幫助投資者獲得企業(yè)真實(shí)信息的新渠道，提高自身財富；同時，企業(yè)可以減少管理層信息隱藏帶來的崩盤風(fēng)險。

研究假設(shè)

本文將社會資本定義為個人或者集體間合作信任和網(wǎng)絡(luò)，而區(qū)域社會資本則是在一個有限區(qū)域內(nèi)的社會資本水平，由社會網(wǎng)絡(luò)和信任所決定，社會資本水平高的地區(qū)會有密集的網(wǎng)絡(luò)，更高的社會規(guī)范和信任程度，有助于形成相同的價值觀，促進(jìn)完善社會規(guī)范，管理層受到的道德規(guī)范約束強(qiáng)，致使該地區(qū)內(nèi)的企業(yè)文化發(fā)生轉(zhuǎn)變，從而抑制企業(yè)自利和不道德行為。

社會資本高的地區(qū)也表示有著更多的社會組織，個體以及組織之間的交流互動會更頻繁，促進(jìn)人和人、人和組織以及組織間信息共享和交流，減小信息表不對稱程度，降低獲取信息所需的成本，機(jī)構(gòu)投資者、媒體等外部利益相關(guān)者能更及時了解企業(yè)真實(shí)信息，從而加大對企業(yè)的有效監(jiān)督，對隱藏利空信息進(jìn)行抑制可能會避免股價斷崖式下跌。

因此，本文提出以下兩個假設(shè)：

假設(shè)1：區(qū)域社會資本與未來股價崩盤風(fēng)險呈負(fù)相關(guān)。

假設(shè)2：高社會資本水平區(qū)域推動信息披露程度提高，對股價崩盤風(fēng)險抑制作用顯著。

研究設(shè)計(jì)

一、樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2011年到2020年在滬深兩市場的上市公司作為研究對象，并在此基礎(chǔ)上剔除如下樣本：1.金融行業(yè)樣本；2.ST、*ST以及已經(jīng)退市的公司；3.因?yàn)槲鞑刈灾螀^(qū)企業(yè)相對較少且缺失數(shù)據(jù)較多，本文將其剔除，選取其余30個省份的樣本。4.因?yàn)槿笔Ч蓛r崩盤風(fēng)險等一些數(shù)據(jù)，因此經(jīng)過篩選之后，最后一共得到26264個樣本數(shù)據(jù)。為防止這些數(shù)據(jù)中存在的一些極端數(shù)據(jù)影響本文的研究結(jié)果，因此本文對26264個樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行1%和99%水平上的縮尾處理。本文的數(shù)據(jù)來自Wind和國泰安數(shù)據(jù)庫，社會資本所選指標(biāo)數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計(jì)年鑒、勞動統(tǒng)計(jì)年鑒、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒等。

二、變量選取和測度

（一）被解釋變量

參考已有文獻(xiàn)采用股票周收益負(fù)偏度（NCSKEW）和股票周收益漲跌波動比（DUVOL）來衡量，具體的度量方式如下：

首先使用模型1對股票i的市場調(diào)整后的周收益率進(jìn)行年回歸。

其中，表示股票i在第t周的時候需要考慮現(xiàn)金紅利的再投資收益率，表示第t周之后流通市值經(jīng)過加權(quán)調(diào)整之后的市場平均回報率。并且加入了市場回報率的滯后和超前兩期收益率。然后對模型（1）中殘差項(xiàng)進(jìn)行變換，得到股票特有收益率，公式為。最后通過收益率采用如下兩種方式構(gòu)造股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)。

方法一為采用負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）來進(jìn)行衡量，公式為：

其中，n表示股票i每季度的交易天數(shù)，如果負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)越大，就表示股價存在比較大的崩盤風(fēng)險。

方法二為個股周收益率上下波動比率（DUVOL）來衡量股價崩盤風(fēng)險，公式為：

其中，通過個股周特有收益率大于或小于當(dāng)年均值將樣本分為上升和下降兩個子樣本和，和是當(dāng)年個股周特有收益率大于和小于其均值的周數(shù)。

（二）解釋變量

社會資本因?yàn)槎嗑S度性目前沒有一個統(tǒng)一的衡量方法，學(xué)者們會根據(jù)研究需求選擇指標(biāo)，本文為了能充分衡量社會資本的多維度性，根據(jù)Putnam（1993）的研究通過三個層面構(gòu)建社會資本體系，首先是區(qū)域社會信任，多數(shù)文章采取的是張維迎和柯榮柱（2002）以問卷的形式對15萬家企業(yè)的信任度進(jìn)行調(diào)查得出的數(shù)據(jù)，但時效方面已不合適，所以本文借鑒曾克強(qiáng)（2017）的方式采用ICE8000公布的歷年中國省級誠信排名。其次是區(qū)域社會網(wǎng)絡(luò)，本文分別從線上利用網(wǎng)絡(luò)工具的信息交流以及人與人之間的線下聯(lián)系兩方面來衡量，分別選取的是互聯(lián)網(wǎng)普及率以及人均客運(yùn)量來表示。

參考相關(guān)研究，本文在后續(xù)實(shí)證回歸中控制如下變量，具體有公司層面的控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（size）、總資產(chǎn)報酬率（Roa）、平均換手率（DTurn）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、股權(quán)集中度（Share）、平均收益率（Ret）、收益率的標(biāo)準(zhǔn)差（Sigma），其中由于企業(yè)規(guī)模（size）數(shù)值較大對其進(jìn)行了對數(shù)處理。同時，本文還控制了年份（year）和行業(yè)（Industry）虛擬變量。

為了驗(yàn)證本文提出的結(jié)論，參照研究，選取了以下基本回歸模型：

在上述模型中，被解釋變量代表股價崩盤風(fēng)險，可以利用負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和個股周收益率上下波動比率（DUVOL）來衡量股價崩盤風(fēng)險，而社會資本SC則為解釋變量，control為控制變量，并通過不同的年份和行業(yè)來看對結(jié)果的影響。本文主要討論系數(shù)的方向和顯著性，來驗(yàn)證本文的假設(shè)。

實(shí)證結(jié)果與分析

一、描述性統(tǒng)計(jì)

本文模型主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)主要為股價崩盤風(fēng)險兩個衡量指標(biāo)，NCSKEW的均值為-0.2896，最小值為-5.1701，最大值為5.0371；DUVOL的均值為-0.1899，最小值為-2.5596，最大值為2.6865，由此可見均值都為負(fù)，表明股價崩盤風(fēng)險整體呈現(xiàn)較高的狀態(tài)。而社會資本最小值為1.1806，最大值為7.4541，差距較大，表明各區(qū)域之間的社會資本存在比較明顯的差異。

二、主回歸分析

通過本文的基本模型對社會資本和股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系進(jìn)行回歸，分別用NCSKEW和DUVOL來衡量股價崩盤風(fēng)險，并且將樣本分為全國、東部和中西部地區(qū)來觀測不同地區(qū)社會資本對股價崩盤風(fēng)險的影響是否具有差異。

通過分析得出，無論是NCSKEW還是DUVOL，社會資本SC都與其呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且滿足1%的顯著水平，由此得出當(dāng)區(qū)域社會資本水平越高的時候，對該區(qū)域內(nèi)企業(yè)的股價崩盤風(fēng)險具有明顯的抑制作用，本文的假設(shè)1得到驗(yàn)證。另外，通過對比不難發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)域之間的社會資本存在異質(zhì)性。雖然對股價崩盤風(fēng)險均呈現(xiàn)抑制性作用，但東部地區(qū)均在1%的水平下顯著，中西部地區(qū)則不顯著。說明目前東部地區(qū)社會資本對股價崩盤風(fēng)險的影響更明顯，而中西部地區(qū)目前股價崩盤風(fēng)險受區(qū)域社會資本的抑制作用小。因東部地區(qū)相對于中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場機(jī)制等方面更發(fā)達(dá)，企業(yè)數(shù)量也相對更多，受制度約束、信息溝通、社會道德等方面的約束力度更大。

三、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過改變解釋變量的測度進(jìn)行檢驗(yàn)，本文對于社會資本的衡量是將各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后采取熵平衡的方式來進(jìn)行賦權(quán)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中則采取主成分分析法，得出社會資本對股價崩盤風(fēng)險的抑制作用仍然顯著，并且在東部地區(qū)社會資本緩解風(fēng)險會比中西部效果更明顯，表明結(jié)果仍然穩(wěn)健。

四、區(qū)域社會資本對股價崩盤風(fēng)險的影響機(jī)制檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證假設(shè)2對數(shù)據(jù)進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，研究社會資本通過信息透明度對股價崩盤風(fēng)險的作用機(jī)制，本文選取過去三年操縱性應(yīng)計(jì)利潤絕對值之和來衡量信息透明度，該指標(biāo)越高說明信息隱藏程度越深。可以看出社會資本對信息透明度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為-0.00123，并且在5%的水平下顯著，因?yàn)樵撝笜?biāo)為負(fù)向指標(biāo)，即指標(biāo)越大，表示信息的不透明程度越高。社會資本越高，可以減少信息的隱藏。信息透明度與股價崩盤風(fēng)險成正比且在1%水平顯著，表明信息隱藏程度越深，股價崩盤風(fēng)險的概率越大，而社會資本與股價崩盤風(fēng)險系數(shù)仍為負(fù)值且有5%的顯著水平，說明社會資本可以減少利空信息的隱藏，且社會資本水平高的地區(qū)具有更大的信息覆蓋面，相對來說需要進(jìn)行隱藏的成本也就越高，進(jìn)而能夠抑制股價崩盤風(fēng)險，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

研究結(jié)論與啟示

本文對我國2011年到2020年A股上市非金融企業(yè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從社會網(wǎng)絡(luò)、信任和規(guī)范三個層面綜合構(gòu)建了社會資本指標(biāo)，為區(qū)域社會資本對股價崩盤風(fēng)險的緩解作用提供了實(shí)證依據(jù)。本文的具體結(jié)論有：1.社會資本水平越高的地區(qū)，個股發(fā)生股價崩盤風(fēng)險的概率越小，并且地區(qū)之間存在差異性，在東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)更為發(fā)達(dá)，信息共享和社會約束更完善，社會資本的抑制作用更顯著，相對而言，中西部地區(qū)股價崩盤風(fēng)險和社會資本的關(guān)系不顯著。2.社會資本通過推動信息披露透明度，使得公司信息能夠更加客觀，進(jìn)而能夠使投資者和管理者之間的信息差更小，從而降低股價崩盤風(fēng)險。

針對本文的研究結(jié)果提出幾點(diǎn)建議：第一是各地區(qū)社會資本存在差異，政府可以出臺相關(guān)政策來協(xié)調(diào)社會資本水平發(fā)展，比如增強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)普及，建立民間組織等，提高道德建設(shè)，有助于約束經(jīng)濟(jì)不當(dāng)行為。第二是企業(yè)在做決策時也要重視所在地區(qū)的社會資本水平，高的社會資本水平可以限制企業(yè)管理層的機(jī)會主義行為，有利于企業(yè)長期發(fā)展。第三是投資者在選擇投資組合的時候也可關(guān)注企業(yè)所處區(qū)域的社會資本水平，高水平地區(qū)的企業(yè)可以獲得的信息更多更客觀，并且未來面臨股價崩盤風(fēng)險的可能性越小。（作者單位：東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院）

（責(zé)任編輯：吳輝）