第二节　股票卖空机制影响企业信息透明度的实证研究

一、实证研究设计

（一）模型设置与变量定义

中国证券市场的融资融券试点制度，为本章的实证检验提供了一个良好的“自然实验”环境，融资融券试点制度开始于2010年3月，在此之前，所有上市公司的股票都不允许卖空，融资融券制度开始实行以后，进入融资融券试点的上市公司股票允许卖空，而没有进入试点的上市公司，其股票仍然不允许卖空。与发达的资本市场不同，融资融券试点只允许部分股票作为标的证券，这为本章的研究提供了天然的实验组和控制组。本章通过检验进入融资融券试点的上市公司与没有进入融资融券试点的上市公司在该制度实施前后股价同步性水平是否存在显著差异，来验证股票卖空机制怎样影响企业的股价同步性。

但是，融资融券试点制度采取分阶段扩容的方式，标的证券由2010年3月试点制度开始启动时的90只，逐渐扩大至2016年12月的971只。由于很多上市公司进入融资融券试点的时间并不一致，并且试点过程中标的证券还会进行多次调整（调入或调出），这些都是针对于不同的个股发生在不同时点上的。因此融资融券试点是一个多时点的外生的冲击，本章借鉴Bertrand & Mullainathan（2003）的方法，构造多时点双重差分模型（Multi-Period DID）进行检验，具体的计量模型如下：

模型（3-1）中的解释变量Short是表示卖空与否的虚拟变量，如果一家公司的股票在t年可以被卖空，则Short取值为1，否则Short取值为0。如果假设3-1成立，则Short的系数应当显著为负。RZ为融资量，由于中国融资融券制度的特征是试点公司同时可以进行融资与融券，如果不控制融资量的话，则Short的系数既包含融券（卖空机制）的效应，也包含融资的效应，但融资和融券会对市场产生截然不同的作用（Wang, 2014; Chen et al., 2016），因此，我们需要对融资效应进行控制，以准确衡量融券卖空对股价同步性的作用。

模型（3-1）中的被解释变量Synch代表上市公司的股价同步性，关于股价同步性的衡量，本章在Morck et al.（2000）和Durnev et al.（2003）研究的基础上建立如下模型：

其中，r_i，t，w为公司i第t年第w周的收益率，r_M，t，w为市场M第t年第w周的收益率（为了避免周末效应，我们选取本周四至下周三的股票收益率）。对于公司i的任意年度t，根据模型（3-2）总会得到每次回归的拟合优度R2，R2越高，表明在该年度内，该股票的价格变动与市场指数变动越趋近，因此同步性越高。由于R2的取值在（0，1）之间，不能直接作为OLS回归的因变量，所以，我们按照Morck et al.（2000）的方法，对R2进行如下变换：

经过变换，股价同步性Synch的取值就介于（-∞，+∞）之间。

模型（3-1）中的X是由多个控制变量构成的向量，主要包括企业规模、资产收益率、杠杆率、销售收入增长率、有形资产比例、企业年龄、独立董事比率、两职合一、企业第一大股东持股比例、管理层持股比例、股票收益率、董事会规模等。

除了利用融券试点的自然实验检验卖空制度引入对股价同步性的“事前威慑”效应，本章还参照He & Tian（2014）、Massa et al.（2015b）的方法，使用可贷出证券数量（Lendable）和卖空头寸（Short-Interest）作为卖空数量的代理指标，来具体测度卖空对股价同步性的“事后惩罚”效应。具体模型如下：

其中，Lendable代表可贷出证券数量，用融券余量与流通股股数的比值表示，ShortInterest代表卖空头寸，用融券卖出量与流通股股数的比值表示，这两个变量越大，代表卖空势力越强。

表3-1是主要的变量设置及定义。为了检验假设3-2与假设3-3，我们在假设3-1的检验基础上，将整体样本按照机构投资者持股比例和应计盈余管理与真实盈余管理水平之和的中位数分为两个子样本，然后分别检验卖空在两个子样本中对股价同步性的差异影响。

（二）数据来源与描述性统计

本章选择中国沪深两市的A股上市公司年度数据作为研究样本，样本区间为2007年至2016年，融资融券标的证券的信息来自沪深交易所网站，公司财务数据、融资融券交易数据和证券分析师跟踪数据来自国泰安CSMAR数据库，上市公司股票交易量和换手率等数据来自锐思RESSET数据库。我们按照以下标准对数据进行了筛选：①删除了商业银行、保险公司等金融类上市公司；②删除了资不抵债的公司；③删除了在统计逻辑上明显错误的样本，如企业总产值为负、从业人数为负等；④删除了相关年份高管薪酬、资产、主营业务收入等关键变量缺失的样本。共获得16367个样本观测值。为了防止数据的异常值或输入错误对实证结果的干扰，本书对关键连续变量两端的异常值按照1%的水平进行了winsorize处理(1)。

表3-2列出了主要变量的描述性统计结果，可以看到上市公司Shnch的平均值为-0.3162，对应的R2为0.4447，略低于Mock et al.（2000）公布的中国股票市场R2平均值（0.45），但却远高于Mock et al.（2000）、Jin & Myers（2006）报告的其他绝大部分国家的R2，而Piotroski & Roulstone（2004）报告的美国股票市场的R2均值仅为0.193，不到中国的一半，这说明我国证券市场的股价同步性较高。Shnch的最小值为-4.0879，最大值为1.5672，说明上市公司之间的股价同步性水平差别较大。可贷出证券Lendable和卖空头寸ShortInterest的平均值分别为0.0024和0.0026，中位数均为0，这是因为截至2016年12月，大部分上市公司仍然不能被卖空，拉低了平均值。融资量RZ的均值为0.0381，约为可贷出证券和卖空头寸的15倍，说明目前我国资本市场上融资融券交易具有不对称的特征，融资数量远远超过融券数量。

表3-3是主要变量的Pearson相关系数矩阵，从表3-3中可以看到，主要的卖空变量可贷出证券Lendable和卖空头寸ShortInterest与股价同步性Synch均为负相关关系，融资量RZ与Lendable和ShortInterest均为正相关关系，而且相关系数分别为0.74和0.35，说明融资数量与融券数量高度相关。其他控制变量之间的相关系数绝大多数都小于0.3，说明主要控制变量之间不存在很严重的多重共线性问题。