黃 燦，李善民，莊明明，黃志宏

1 廣東工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，廣州 510520 2 中山大學(xué) 管理學(xué)院，廣州 510275

引言

價格發(fā)現(xiàn)和資源配置是資本市場最重要的功能，在一個有效的資本市場里，股票價格的信號機制可引導(dǎo)資源優(yōu)化配置，因此資本市場效率是衡量一個國家經(jīng)濟(jì)運行效率的重要標(biāo)志，而測量資本市場效率的一個重要指標(biāo)就是股價同步性[1]。股價同步性越低，表明股價中包含的公司特質(zhì)信息越多[1-2]。目前中國資本市場股價同步性高居世界前列[2]，說明中國上市公司的特質(zhì)信息難以高效地融入股價，以致不能有效區(qū)分不同公司之間的價值差異，弱化了市場的價格發(fā)現(xiàn)和資源配置功能[3-4]。因此，探尋降低股價同步性的有效途徑是理論界和實務(wù)界共同關(guān)注的現(xiàn)實問題。

在“新興+轉(zhuǎn)軌”的中國資本市場，內(nèi)幕交易是一個熱門的討論話題，也是監(jiān)管者和投資者極為關(guān)注的問題。內(nèi)幕交易破壞了市場秩序，損害了其他投資者的利益[5]。然而卻有觀點認(rèn)為，雖然內(nèi)幕交易損害其他投資者利益，但內(nèi)幕交易的信息傳遞特性客觀上可將公司特質(zhì)信息迅速反映到股價上，因而提升股價信息含量，并在一定程度上提升資本市場效率[6]?；谠撨壿嫞瑑?nèi)幕交易“似乎”客觀上能帶來公司特質(zhì)信息，并呈現(xiàn)出較低的股價同步性。然而，本研究對此表示懷疑，本研究認(rèn)為內(nèi)幕交易的確能降低股價同步性，但是內(nèi)幕交易作為非正式的信息媒介，其信息傳遞特性具有一定的條件性，長期看內(nèi)幕交易最終還可能提高股價同步性。

1 相關(guān)研究評述

所謂股價同步性是指單個公司股票價格變動與市場和行業(yè)變動的關(guān)系。ROLL[7]發(fā)現(xiàn)，單個公司的股票價格波動只有很少一部分可以被同時期的市場和行業(yè)因素所解釋，更多的則是由公司特質(zhì)性信息或其他無關(guān)的噪音所致。在實證研究中，一般使用R2測量股價同步性。根據(jù)信息效率的觀點，股價同步性低，意味著更多的特質(zhì)信息融入股價，股票定價效率更高。圍繞股價同步性，已有研究做了大量的工作。

MORCK et al.[2]發(fā)現(xiàn)新興市場國家的股價同步性高于發(fā)達(dá)國家，他們認(rèn)為產(chǎn)權(quán)保護(hù)可以解釋這個差異。在新興市場國家，產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度的缺失，抑制了投資者挖掘特質(zhì)信息的主動性，導(dǎo)致特質(zhì)信息更少地融入股價。JIN et al.[8]研究表明，公司信息不透明度的增加，會增加投資者收集和吸收公司特質(zhì)信息的成本，進(jìn)而影響股價同步性；FERREIRA et al.[9]研究發(fā)現(xiàn)，公司的反收購條款越少，則公司的特質(zhì)波動率越大，其理由是更加開放的控制權(quán)市場促進(jìn)了公司特質(zhì)信息收集和交易；HUTTON et al.[10]研究發(fā)現(xiàn)，信息不透明度越高的公司，股價同步性越高；GUL et al.[11]基于中國上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，有外國股權(quán)、由國際四大會計師事務(wù)所審計的公司，股價同步性更低?；谥袊榫?，絕大多數(shù)研究均支持信息效率的觀點，即認(rèn)為股價同步性的差異是源于公司特質(zhì)信息的差異，即股價同步性越低，代表股票定價效率更高[12-13]。上述研究認(rèn)為，股價同步性是股價信息含量的測量指標(biāo)，即股價同步性越低，則代表更多的特質(zhì)信息融入股價，資本市場也更有效率。

2 理論分析和研究假設(shè)

內(nèi)幕交易違反資本市場公開、公正、公平的原則，損害市場上其他投資者的利益。但是，有一種觀點認(rèn)為，內(nèi)幕交易會讓更多的公司特質(zhì)信息融入股價，此時內(nèi)幕交易會讓股價更真實地反映公司價值[6]。當(dāng)然，也有對立的觀點認(rèn)為，當(dāng)其他投資者知道該股票存在內(nèi)幕交易時，必然會降低其收集信息的意愿，進(jìn)而降低股價信息含量[14]。

而FERNANDES et al.[15]基于1980年至2003年48個國家的數(shù)據(jù)，研究內(nèi)幕交易法的生效和股價信息含量的關(guān)系，進(jìn)一步厘清了這兩種對立的觀點；他們研究發(fā)現(xiàn)，在發(fā)達(dá)市場，內(nèi)幕交易法生效后，對內(nèi)幕交易的限制能提升股價信息含量，說明限制內(nèi)幕交易會增強其他投資者收集信息的意愿。但是，在新興市場，限制內(nèi)幕交易對信息含量的提升作用并不明顯，甚至還降低了；他們認(rèn)為，在新興市場，市場機制不完善，內(nèi)幕交易的確能起到價格發(fā)現(xiàn)的重要作用。

中國資本市場正是FERNANDES et al.[15]所說的“新興+轉(zhuǎn)軌”的資本市場。根據(jù)已有研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)幕交易者在市場上交易的同時，也發(fā)揮了非正式信息媒介的作用，會讓更多的公司特質(zhì)信息融入股價，并呈現(xiàn)出較低的當(dāng)期股價同步性。從這個角度看，內(nèi)幕交易“似乎”提升了中國資本市場效率。

然而，內(nèi)幕交易雖然的確在客觀上發(fā)揮了信息媒介作用，將特質(zhì)信息融入股價，并降低當(dāng)期股價同步性，但其同時也會損害其他投資者的利益，因此有必要更進(jìn)一步審視兩者的關(guān)系。本研究認(rèn)為內(nèi)幕交易與股價同步性的邏輯關(guān)系，類似于腐敗與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。吳一平等[16]研究發(fā)現(xiàn)，腐敗有利于經(jīng)濟(jì)增長，但是對于市場化程度較高的東部地區(qū)，其正面作用弱于中西部地區(qū)。基于同一邏輯，內(nèi)幕交易的確能降低當(dāng)期股價同步性，但是內(nèi)幕交易的影響及其定位還需取決于股票信息環(huán)境。當(dāng)股票信息環(huán)境較差時，信息收集成本較高，投資者無法通過其他更正式的渠道將特質(zhì)信息融入股價，此時內(nèi)幕交易可作為正式信息渠道不健全情況下的一種補充，屬于一種非正式的信息渠道；反之，股票信息環(huán)境較好時，投資者可以通過其他更正式的渠道將特質(zhì)信息融入股價，此時內(nèi)幕交易的信息傳遞作用就會被削弱。因此，本研究認(rèn)為有必要考察股票信息環(huán)境差異下內(nèi)幕交易的信息傳遞作用，以驗證上述邏輯是否成立。為驗證這一點，本研究從宏觀、中觀、微觀3個層面尋找大量被已有研究認(rèn)為直接或間接影響信息環(huán)境的指標(biāo)作為調(diào)節(jié)變量，以更好地驗證內(nèi)幕交易能提升資本市場效率的說法。

(1)宏觀層面制度影響因素的調(diào)節(jié)作用

本研究將制度影響因素區(qū)分為地域因素和經(jīng)濟(jì)政策不確定性兩大維度。①雖然現(xiàn)在處于互聯(lián)網(wǎng)時代，信息傳播渠道較多，但地域因素仍會影響投資者的信息收集成本，尤其可能會影響一些“軟信息”的傳遞。當(dāng)公司處于信息環(huán)境差的地方時，投資者的信息收集成本較高，不利于特質(zhì)信息的收集和傳播[17-18]。與此同時，較高的法治水平也會對內(nèi)幕交易起到震懾作用，因而在客觀上降低了內(nèi)幕交易作為非正式渠道的信息傳遞作用[19]。本研究采用上市公司所在地的市場化程度、法制化程度以及是否處于中心地區(qū)城市測量地域因素的差異，并預(yù)期當(dāng)上市公司總部所在地為發(fā)達(dá)地區(qū)時，內(nèi)幕交易的信息傳遞作用會削弱。②經(jīng)濟(jì)政策不確定性。在成熟市場，企業(yè)主要面對的是市場的不確定性，而在中國，企業(yè)則需要把更多的精力放在應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策的不確定性上。長期以來,中國的股市一直被稱作“政策市”，其內(nèi)在原因還在于投資者對相關(guān)企業(yè)未來發(fā)展的判斷主要依賴于上市公司披露的信息以及宏觀經(jīng)濟(jì)政策的影響?，F(xiàn)實中，中國資本市場信息披露的可信度相對不高，以致投資者會更多地依賴于對未來宏觀經(jīng)濟(jì)政策的判斷來獲取關(guān)于公司的相關(guān)特質(zhì)信息[1]。基于該觀點，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，投資者較難通過公開信息渠道去判斷宏觀經(jīng)濟(jì)形勢，因而對股票信息環(huán)境有負(fù)面影響，導(dǎo)致內(nèi)幕交易的非正式信息傳遞作用增強。

(2)中觀層面金融市場影響因素的調(diào)節(jié)作用

本研究將中觀層面的金融市場影響因素分為賣空、市場行情、分析師跟蹤和社會網(wǎng)絡(luò)4個維度。①賣空。為促進(jìn)資本市場健康發(fā)展，中國資本市場于2010年推出融資融券業(yè)務(wù)，即投資者可對特定的股票進(jìn)行賣空。賣空機制的出現(xiàn)為市場提供了新的價格發(fā)現(xiàn)機制[20]。賣空一方面有利于市場對負(fù)面信息的吸收，使股價充分反映市場情緒[21]，另一方面也為投資者提供杠桿交易，使股價更迅速地對市場信息做出反應(yīng)，因而改善股票信息環(huán)境[22]。②市場行情。當(dāng)市場處于牛市時，市場交易活躍，會吸引更多投資者關(guān)注，因而導(dǎo)致更多的信息傳遞。③分析師跟蹤。證券分析師能提供更多的公司特質(zhì)信息[23-24]。首先，證券分析師具備專業(yè)知識并擁有廣泛的信息渠道，可對上市公司進(jìn)行深度挖掘和信息解讀，能從復(fù)雜的信息中提煉出關(guān)鍵信息，并形成容易讓投資者理解的研究報告；其次，證券分析師有豐富的信息傳播渠道，可以使其研究發(fā)現(xiàn)的信息更廣泛地傳播給廣大投資者。④社會網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)理論，個體的行為是嵌入在社會網(wǎng)絡(luò)中的，因而投資者在關(guān)注公司股票時可以依靠互相之間隨意的口頭交流獲取信息。中國資本市場連鎖股東現(xiàn)象非常普遍，因而形成了龐大的上市公司社會網(wǎng)絡(luò)。而處于社會網(wǎng)絡(luò)中心位置的公司，日常會與網(wǎng)絡(luò)中的其他上市公司有更多、更持續(xù)的接觸[25-26]，使其相關(guān)私有信息通過小圈子傳遞到大眾群體，使公司特質(zhì)信息予以傳播，進(jìn)而改善信息環(huán)境[27-29]。

(3)微觀層面公司特征影響因素的調(diào)節(jié)作用

本研究將微觀層面的公司特征影響因素分為信息不透明度、審計質(zhì)量、公司市值、盈利能力4個維度。①信息不透明度。HUTTON et al.[10]發(fā)現(xiàn)，公司盈余質(zhì)量越低，說明被管理層隱藏的公司特質(zhì)信息越多。當(dāng)公司信息不透明度越大時，股票信息環(huán)境較差，收集特質(zhì)信息的難度大，導(dǎo)致特質(zhì)信息無法通過正式信息渠道有效地被市場吸收。②審計質(zhì)量。大量研究表明，審計質(zhì)量越高，公司信息環(huán)境越好[11]。③公司市值。公司市值也是影響公司股票信息環(huán)境的重要因素，其原因在于，通常來說大規(guī)模的公司信息披露質(zhì)量更好，且能吸引更多的分析師跟進(jìn)和更多的媒體關(guān)注[3,19]。④盈利能力。盈利能力強的公司更容易受到市場的關(guān)注。

基于上述分析，信息環(huán)境對內(nèi)幕交易的信息傳遞特性有重要影響。本研究從上述分析的宏觀、中觀、微觀3個層面考量信息環(huán)境的好壞。當(dāng)信息環(huán)境較好時，信息來源渠道更廣泛，透明度更高，因而當(dāng)期股價同步性的降低不再更多地依賴內(nèi)幕交易；當(dāng)信息環(huán)境較差時，信息來源渠道少，當(dāng)期股價同步性的降低也更多地依賴內(nèi)幕交易?；谏鲜龇治觯狙芯刻岢黾僭O(shè)。

H1內(nèi)幕交易的確能降低當(dāng)期股價同步性。

H2當(dāng)信息環(huán)境較好時，內(nèi)幕交易作為非正式信息傳遞渠道的信息傳遞作用會弱化，即內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向作用會削弱；當(dāng)信息環(huán)境較差時，內(nèi)幕交易的信息傳遞作用更為重要，即內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向作用會加強。

前面論證了內(nèi)幕交易是正式信息渠道不健全情況下的一種補充，因而內(nèi)幕交易的傳遞作用會受到信息環(huán)境的影響。根據(jù)H2，并不能反駁內(nèi)幕交易的正面作用，因為內(nèi)幕交易作為非正式的信息傳遞渠道，降低了當(dāng)期的股價同步性。

然而，畢竟內(nèi)幕交易還是損害了其他投資者的利益，因此本研究關(guān)注內(nèi)幕交易對股價同步性的長期影響。從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度可以對內(nèi)幕交易的定位有更清晰的認(rèn)知，內(nèi)幕交易在將公司特質(zhì)信息融入股價的同時，必然會損害其他投資者的利益，使處于信息劣勢的其他投資者進(jìn)一步提高信息收集成本。此時，其他投資者會做出逆向選擇，即在未來會減弱收集信息的積極性。因此，決定未來股價變動的不再是與公司相關(guān)的特質(zhì)信息，更多的是整個市場信息和行業(yè)信息以及由此引發(fā)的投資者共同行動，最終導(dǎo)致股價中的特質(zhì)信息減少，并呈現(xiàn)出未來較高的股價同步性，產(chǎn)生類似于“檸檬市場”的惡果[4,8-9,30]?；谏鲜龇治?，本研究提出假設(shè)。

H3長期看，內(nèi)幕交易侵害了其他投資者利益，最終還是會提升股價同步性。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究對象為2007年至2015的A股上市公司，經(jīng)過如下處理：剔除金融類上市公司；剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1的上市公司；剔除ST類上市公司；剔除數(shù)據(jù)缺失的公司；對主要連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。經(jīng)過上述處理，最終獲得16 434個年度觀測樣本。檢驗H1用總體樣本進(jìn)行回歸，在其余的回歸中，因調(diào)節(jié)變量等存在缺失值，故觀測樣本小于16 434。本研究的數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR和Wind數(shù)據(jù)庫，其中部分?jǐn)?shù)據(jù)為手工收集。

3.2 核心變量

(1)因變量：股價同步性(synch_w)。參照XU et al.[23]的研究，構(gòu)建(1)式進(jìn)行回歸，即

Reti,w,t=α0+α1RM,w,t+α2RM,w-1,t+α3RI,w,t+

α4RI,w-1,t+ε1

(1)

其中，Reti,w,t為i股票于第t年第w周考慮現(xiàn)金紅利再投資的回報率，RM,w,t為A股所有股票于第t年第w周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均回報率，RI,w,t為i股票于第t年第w周所在行業(yè)(剔除i股票)經(jīng)流通市值加權(quán)的平均回報率，α0為截距項，α1～α4為各變量的回歸系數(shù)，ε1為隨機誤差項。對(1)式進(jìn)行回歸可得每個公司的年度擬合優(yōu)度R2_w1。

為穩(wěn)健起見，本研究同時參照AN et al.[31]的研究，只使用同期數(shù)據(jù)，構(gòu)建(2)式，即

Reti,w,t=β0+β1RM,w,t+β2RI,w,t+ε2

(2)

其中，β0為截距項，β1和β2為各變量的回歸系數(shù)，ε2為隨機誤差項。對(2)式進(jìn)行回歸可得每個公司的年度擬合優(yōu)度R2_w2。

為保證變量的正態(tài)性，根據(jù)(3)式對得到的年度擬合優(yōu)度R2_w進(jìn)行對數(shù)化處理，得到被解釋變量股價同步性synch_w，即

(3)

其中，R2_w分別為R2_w1和R2_w2，分別進(jìn)行對數(shù)處理，得到相應(yīng)的synch_w1和synch_w2。基于信息效率觀，股價同步性越低，意味著有更多公司特質(zhì)信息融入股價中，市場效率也更高。

(2)內(nèi)幕交易的測量。準(zhǔn)確測量內(nèi)幕交易一直是研究的難點。EASLEY et al.[32]通過構(gòu)建連續(xù)時間序貫交易模型估計知情交易概率，為市場微觀結(jié)構(gòu)理論做出了重要貢獻(xiàn)。借鑒張宗新[33]的研究，本研究以知情交易概率作為測量內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度的指標(biāo)。

3.3 模型設(shè)定

本研究構(gòu)建模型對提出的研究假設(shè)予以驗證。

用(4)式驗證H1，主要考察知情交易概率，預(yù)期其系數(shù)顯著為負(fù)，即內(nèi)幕交易能讓更多的特質(zhì)信息融入股價，降低當(dāng)期的股價同步性。驗證H1只是重新驗證已有研究結(jié)論，其目的是為了進(jìn)一步驗證H2和H3，以客觀全面地認(rèn)清內(nèi)幕交易的真實影響。

synch_w=χ0+χ1PIN+control+∑industry+

∑year+ε3

(4)

其中，synch_w分別為synch_w1和synch_w2，PIN為知情交易概率，control為控制變量，industry為行業(yè)，year為年度，χ0為截距項，χ1為回歸系數(shù)，ε3為隨機誤差項。

用(5)式檢驗考慮股票信息環(huán)境差異下的內(nèi)幕交易與股價同步性的關(guān)系，即驗證H2。

synch_w=δ0+δ1PIN+δ2PIN·X+δ3X+control+

∑industry+∑year+ε4

(5)

其中，X分別為宏觀、中觀、微觀3個層面的指標(biāo)，宏觀層面指標(biāo)包括市場化程度、法治水平、地區(qū)發(fā)達(dá)程度、經(jīng)濟(jì)政策不確定性，中觀層面指標(biāo)包括賣空、市場行情、分析師跟蹤、社會網(wǎng)絡(luò)，微觀層面指標(biāo)包括信息不透明度、審計質(zhì)量、公司市值、盈利能力；δ0為截距項，δ1～δ3為各變量的回歸系數(shù)，ε4為隨機誤差項。本研究主要考察PIN·X的估計系數(shù)，預(yù)期市場化程度、法治水平、地區(qū)發(fā)達(dá)程度、賣空、市場行情、分析師跟蹤、社會網(wǎng)絡(luò)、審計質(zhì)量、公司市值、盈利能力會改善公司股票信息環(huán)境，因而交互項的系數(shù)為正，其原因在于特質(zhì)信息可以通過正式信息渠道融入股價，削弱內(nèi)幕交易的信息傳遞作用；而經(jīng)濟(jì)政策不確定性和信息不透明度會導(dǎo)致收集特質(zhì)信息成本高，因而交互項的系數(shù)為負(fù)，內(nèi)幕交易的信息傳遞作用更為重要。

用(6)式驗證H3，即

synch_w=φ0+φ1PIN(L)+φ2PIN+control+

∑industry+∑year+ε5

(6)

其中，PIN(L)為過去的內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度，L分別取-1、-2、-3、-4，分別代表上1期、上2期、上3期、上4期；φ0為截距項，φ1和φ2為各變量的回歸系數(shù)，ε5為隨機誤差項。本研究主要考察PIN(L)，將PIN(-1)、PIN(-2)、PIN(-3)、PIN(-4)依次代入(6)式，并預(yù)期其系數(shù)顯著為正，表明內(nèi)幕交易對股價同步性的長期影響為正，內(nèi)幕交易最終還是會降低市場效率。

借鑒伊志宏等[12]的研究，主要控制了資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、市值的自然對數(shù)、賬面市值比、股票年度換手率等變量，另外還控制了行業(yè)和年度固定效應(yīng)，并進(jìn)行公司層面的聚類調(diào)整。具體變量定義見表1，synch_w越低，代表信息含量越高；PIN越高，代表內(nèi)幕交易越嚴(yán)重。

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計

表2給出主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。R2_w1和R2_w2的均值分別為0.472和0.443，表明中國資本市場的股價同步性很高，同漲同跌現(xiàn)象明顯，該結(jié)果與已有研究類似[23]。PIN的均值和中位數(shù)分別為0.144和0.128。為了更加直觀地展示內(nèi)幕交易對股價同步性的影響，本研究將內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度按照中位數(shù)進(jìn)行分組，然后對比兩組樣本在股價同步性上的差異，表3給出單變量檢驗結(jié)果。由表3的Panel A可知，內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度高的企業(yè)，當(dāng)期股價同步性更低，初步驗證了已有研究認(rèn)為的內(nèi)幕交易的特質(zhì)信息傳遞作用(即H1)。由Panel B和Panel C可知，內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度高的企業(yè)，長期看，其股價同步性會更高。該結(jié)果初步驗證了H3，即事實上內(nèi)幕交易最終還是會降低市場效率。

4.2 回歸分析

4.2.1 對已有研究結(jié)果的檢驗：內(nèi)幕交易對股價同步性的當(dāng)期影響

表4給出內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的影響。(1)列和(3)列使用synch_w1作為被解釋變量，(2)列和(4)列使用synch_w2作為被解釋變量。(1)列和(2)列沒有加入相關(guān)控制變量，只控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)?；貧w結(jié)果表明，PIN的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明內(nèi)幕交易將更多的公司層面的特質(zhì)信息融入當(dāng)期的股價，并因此導(dǎo)致更低的當(dāng)期股價同步性。該實證結(jié)果與已有研究結(jié)果和H1相符，這也便于進(jìn)行H2和H3的驗證，以客觀全面地看待內(nèi)幕交易的影響。

表1 變量定義Table 1 Definition of Variables

注：微觀調(diào)節(jié)變量中，公司市值為MV，盈利能力用ROA測量。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果Table 2 Results for Descriptive Statistics

表3 關(guān)鍵變量的單變量檢驗結(jié)果Table 3 Univariate Test Results for Key Variables

注：***為1%的顯著性水平，*為10%的顯著性水平，下同。

表4 內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的影響Table 4 Effects of Insider Tradingon Current Stock Price Synchronicity

注：數(shù)據(jù)經(jīng)過公司層面的Cluster修正，括號內(nèi)數(shù)據(jù)為穩(wěn)健t值，下同。

4.2.2 宏觀層面制度因素的調(diào)節(jié)作用

宏觀層面正式制度因素的調(diào)節(jié)變量為地區(qū)發(fā)達(dá)程度指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。①地區(qū)發(fā)達(dá)程度指標(biāo)。采用樊綱等[34]的《中國市場化指數(shù)：各地區(qū)市場化相對進(jìn)程2011年報告》中數(shù)據(jù)，用市場化指數(shù)測量市場化程度，用中介組織發(fā)育和法律指數(shù)測量法治水平，該報告只更新至2011年，2011年以后的數(shù)據(jù)用2011年數(shù)據(jù)替代；借鑒張瑋婷等[35]的研究測量是否處于中心城市，按照人口數(shù)和上市公司家數(shù)兩項指標(biāo)綜合篩選出屬于中心地區(qū)的10個城市，分別為重慶、上海、北京、天津、成都、深圳、武漢、廣州、杭州、南京，若公司的總部位于上述城市取值為1，否則取值為0。②經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)[36]。該指數(shù)源自斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合公布的中國EPU指數(shù)，主要是根據(jù)《南華早報》每月關(guān)于中國經(jīng)濟(jì)不確定性的評論文章占該報紙當(dāng)月文章總數(shù)的比重作為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的衡量。為了更好地匹配本研究的樣本數(shù)據(jù)，對月度EPU數(shù)據(jù)取幾何平均數(shù)，得出每年的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)。

表5給出宏觀層面制度因素的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果。(1)列～(6)列的回歸結(jié)果表明，內(nèi)幕交易和地區(qū)發(fā)達(dá)程度的交互項PIN·market、PIN·law、PIN·local的系數(shù)均顯著為正，說明在發(fā)達(dá)地區(qū)，信息環(huán)境更優(yōu)越，市場效率的提升不再過分依賴于內(nèi)幕交易的信息傳遞。(7)列和(8)列的回歸結(jié)果表明，PIN·EPU的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明經(jīng)濟(jì)政策的不確定性增加了投資者對公司未來價值判斷的難度，因而更多地依賴內(nèi)幕消息的信息傳遞，即強化了內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向作用。

表5 宏觀層面制度因素的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果Table 5 Test Results for Moderating Effects of Institution at Macro Level

注：**為5%的顯著性水平，下同。

表6 中觀層面市場因素的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果Table 6 Test Results for Moderating Effects of Market at Meso Level

4.2.3 中觀層面金融市場因素的調(diào)節(jié)作用

本研究分別用賣空、市場行情、分析師跟蹤、社會網(wǎng)絡(luò)作為測量中觀層面的金融市場影響因素。關(guān)于賣空的數(shù)據(jù)。中國資本市場于2010年放開賣空管制，本研究選取樣本期間為2007年至2015年，因而既可比較可賣空公司和不可賣空公司的股票信息環(huán)境，也可以比較放松賣空管制前后的股票信息環(huán)境差異，賣空標(biāo)的證券名單由研究人員在上交所和深交所官方網(wǎng)站手工收集。用網(wǎng)絡(luò)位置的特征向量中心度測量社會網(wǎng)絡(luò)，參考李善民等[38]的研究，本研究收集中國A股上市公司前十大股東的數(shù)據(jù)，并整理成公司×公司的1模矩陣，用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET對該1模矩陣進(jìn)行計算，得到社會網(wǎng)絡(luò)的特征向量中心度。

表6給出中觀層面金融市場因素的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果。(1)列和(2)列的回歸結(jié)果表明，PIN·short的系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)公司股票為賣空標(biāo)的時，賣空交易有利于市場對負(fù)面信息的吸收，使股價充分反映相關(guān)特質(zhì)信息，同時杠桿交易也加快了特質(zhì)信息融入股價，內(nèi)幕交易的信息傳遞作用會削弱。(3)列和(4)列的回歸結(jié)果表明，PIN·bull的系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)市場行情處于牛市時，上市公司更容易得到投資者的關(guān)注，因而更多的特質(zhì)信息通過正式渠道傳遞融入股價，內(nèi)幕交易的信息傳遞作用也會削弱。(5)列和(6)列的回歸結(jié)果表明，PIN·lnAnalyst的系數(shù)顯著為正，說明隨著分析師跟蹤增多，證券分析師通過正式信息渠道將公司特質(zhì)信息融入股價，因此內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響削弱。(7)列和(8)列的回歸結(jié)果表明，PIN·eigenvector的系數(shù)顯著為正，說明處于社會網(wǎng)絡(luò)中心位置的公司，其特質(zhì)信息可通過社會網(wǎng)絡(luò)更好地對外傳播，因而改善了信息環(huán)境，進(jìn)而削弱了內(nèi)幕交易的非正式信息傳遞作用。

4.2.4 微觀層面公司特征因素的調(diào)節(jié)作用

本研究涉及的公司特征因素的調(diào)節(jié)變量為信息不透明度、審計質(zhì)量、公司市值、盈利能力，表7給出公司特征因素的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果。(1)列和(2)列的回歸結(jié)果表明，PIN·opaque的系數(shù)顯著為負(fù)，說明當(dāng)公司信息不透明度越高時，投資者的信息收集成本越高，因而較少的公司層面的特質(zhì)信息能融入股價，此時公司特質(zhì)信息的釋放將更依賴于內(nèi)幕交易。(3)列和(4)列的回歸結(jié)果表明，PIN·big4的系數(shù)顯著為正，說明審計質(zhì)量將改善信息質(zhì)量，以致內(nèi)幕交易的非正式信息傳遞作用削弱。(5)列～(8)列的回歸結(jié)果表明，PIN·MV和PIN·ROA的系數(shù)顯著為正，說明大規(guī)模或盈利能力強的公司，其特質(zhì)信息更容易被外界捕獲，因而改善了信息環(huán)境，削弱了內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響。

綜合表5～表7的實證結(jié)果，本研究用多個已有研究認(rèn)可的信息環(huán)境相關(guān)指標(biāo)作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行回歸檢驗，H2得到驗證，即內(nèi)幕交易的信息傳遞特性會受到信息環(huán)境的影響。若信息環(huán)境較好，內(nèi)幕交易傳遞信息的功效就會削弱；若信息環(huán)境較差，內(nèi)幕交易傳遞信息的功效會加強。

4.2.5 內(nèi)幕交易對股價同步性的長期影響

為了更進(jìn)一步說明內(nèi)幕交易的危害，表8給出內(nèi)幕交易對股價同步性的長期影響的檢驗結(jié)果。分別依次代入PIN(-1)、PIN(-2)、PIN(-3)、PIN(-4)，回歸結(jié)果表明，回歸系數(shù)均顯著為正；與此同時，當(dāng)期PIN的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)。該結(jié)果表明，內(nèi)幕交易在降低當(dāng)期股價同步性的同時，也損害了其他投資者的利益，降低了其他投資者在未來收集公司層面的特質(zhì)信息的意愿，導(dǎo)致“劣幣驅(qū)逐良幣”，甚至在未來以市場和行業(yè)信息簡單替代公司特質(zhì)信息，因此提升了未來的股價同步性。H3得到驗證。

表8主要考察過去的內(nèi)幕交易對當(dāng)期的股價同步性的影響，以說明內(nèi)幕交易的長期影響。同時，本研究還直接考察內(nèi)幕交易對未來股價同步性的影響，實證結(jié)果見表9，其中被解釋變量分別為未來4期的股價同步性。表9的回歸結(jié)果表明，除了(8)列外，PIN的回歸系數(shù)依然顯著為正，說明內(nèi)幕交易會提升未來4期的股價同步性，該結(jié)果符合H3的預(yù)期。

4.3 H3的間接檢驗：證券分析師的逆向選擇

在H3的理論分析中，本研究基于信息經(jīng)濟(jì)學(xué)視角做了直觀的闡述，即內(nèi)幕交易者通過內(nèi)幕交易獲利，而處于信息劣勢的其他投資者無法通過公開信息的加工獲取更多的收益，那么，此時其他投資者被迫做出逆向選擇，不愿花費過多的精力和成本去收集公司特質(zhì)信息，導(dǎo)致將好公司和壞公司混同，以平均水平(市場信息和行業(yè)信息)簡單判斷單個公司價值，以致內(nèi)幕交易最終還是會提升股價同步性，降 低市場效率。而證券分析師作為市場上的專業(yè)研究人員，更多的屬于公開信息加工者。依據(jù)H3的邏輯，深受內(nèi)幕交易之害的證券分析師必然會在未來減少對此類型公司的關(guān)注。此時，會迫使證券分析師對內(nèi)幕交易程度嚴(yán)重的公司避而遠(yuǎn)之，即所說的逆向選擇。為驗證該觀點，本研究構(gòu)建模型，即

表7 微觀層面公司特征因素的調(diào)節(jié)作用檢驗結(jié)果Table 7 Test Results for Moderating Effects of Company Characteristics at Micro Level

表8 內(nèi)幕交易對股價同步性的長期影響Table 8 Long-term Effects of Insider Trading on Stock Price Synchronicity

表9 穩(wěn)健性檢驗：內(nèi)幕交易對未來股價同步性的影響Table 9 Robust Test: Effects of Insider Trading on Stock Price Synchronicity in the Furture

lnAnalyst=φ0+φ1PIN(L)+control+

∑industry+∑year+ε6

(7)

其中，φ0為截距項，φ1為變量的回歸系數(shù)，ε6為隨機誤差項。借鑒董小紅等[39]的研究，本研究還控制了凈資產(chǎn)收益率(ROE)、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)的自然對數(shù)(size)、托賓Q(TobinQ)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(soe)、股票年度收益率(yretwd)等變量。預(yù)期PIN(L)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明證券分析師作為公開信息加工者，當(dāng)其利益被內(nèi)幕交易者侵犯時，將降低其未來跟蹤該股票的意愿，即驗證H3所說的逆向選擇。(7)式的回歸結(jié)果見表10，表10給出內(nèi)幕交易對未來分析師跟蹤的影響，回歸結(jié)果表明，上市公司內(nèi)幕交易越嚴(yán)重，越迫使證券分析師在未來對其避而遠(yuǎn)之，該結(jié)果符合預(yù)期。

5 穩(wěn)健性檢驗

5.1 各期內(nèi)幕交易之間的相關(guān)性問題：過去的內(nèi)幕交易對當(dāng)期的內(nèi)幕交易的影響

本研究的一個重要創(chuàng)新是區(qū)分了內(nèi)幕交易的當(dāng)期影響和長期影響，發(fā)現(xiàn)內(nèi)幕交易最終會降低市場效率。PIN為本研究測量內(nèi)幕交易的指標(biāo)，這里不可避免的存在一個問題，即各期PIN之間可能存在較強的相關(guān)關(guān)系。為了讓本研究結(jié)果更加穩(wěn)健，也為了更干凈地測量當(dāng)期的內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度，將當(dāng)期的PIN對前面4期的PIN進(jìn)行回歸，得到殘差PIN_e，即為過去的PIN無法解釋的部分。將PIN_e作為測量內(nèi)幕交易的新指標(biāo)，重新對H1和H3進(jìn)行檢驗，實證結(jié)果分別見表11和表12。研究結(jié)論與前文一致。

表10 內(nèi)幕交易對未來分析師跟蹤的影響Table 10 Effects of Insider Trading onAnalysts Following in the Future

5.2 各期內(nèi)幕交易之間的相關(guān)性問題：當(dāng)期的內(nèi)幕交易對過去的內(nèi)幕交易的影響

表10給出過去的內(nèi)幕交易對當(dāng)期分析師跟蹤的影響檢驗結(jié)果，研究表明，受內(nèi)幕交易之害的證券分析師必然會減少對此類型公司的關(guān)注。然而，這里可能存在反向因果問題，即分析師具有外部監(jiān)督作用，即當(dāng)期的分析師跟蹤越多，當(dāng)期的內(nèi)幕交易也會越低。此時，假如過去的內(nèi)幕交易會受到當(dāng)期的內(nèi)幕交易的影響，則可能存在反向因果問題。然而，直觀上看，只能是“過去”影響“現(xiàn)在”或“未來”，而不大可能是“現(xiàn)在”去影響已經(jīng)“早已發(fā)生”的“過去”。為穩(wěn)健起見，本研究用過去的PIN分別對當(dāng)期的PIN回歸，所得到的殘差PIN_p(L)即為當(dāng)期的PIN無法解釋的部分。將PIN_p(L)作為測量過去內(nèi)幕交易的新指標(biāo)，對表(7)式進(jìn)行重新回歸，實證結(jié)果見表13，研究結(jié)論保持不變。與之對應(yīng)的，也用PIN_p(L)對H3予以重新檢驗，實證結(jié)果見表14，回歸結(jié)果表明，過去4期的PIN_p(L)均會提高股價同步性，該實證結(jié)果與預(yù)期相符。

表11 穩(wěn)健性檢驗：內(nèi)幕交易(PIN_e)對當(dāng)期股價同步性的影響Table 11 Robust Test:Effects of InsiderTrading(PIN_e) on Current Stock Price Synchronicity

表12 穩(wěn)健性檢驗：內(nèi)幕交易(PIN_e)對股價同步性的長期影響Table 12 Robust Test: Long-term Effects of Insider Trading(PIN_e) on Stock Price Synchronicity

5.3 內(nèi)生性問題：H2的再檢驗

本研究H1表明，內(nèi)幕交易可以帶來特質(zhì)信息，那么較高的內(nèi)幕交易可以降低股價同步性。進(jìn)一步，H2表明，信息環(huán)境較好時，內(nèi)幕交易對股價同步性的負(fù)向作用會減弱。然而，信息環(huán)境的調(diào)節(jié)作用可能面臨一個內(nèi)生性問題，即信息環(huán)境的好壞同時會對內(nèi)幕交易發(fā)生的概率以及股價同步性造成影響，即信息環(huán)境好，則內(nèi)幕交易發(fā)生的概率較低，股價同步性也較低，即有可能出現(xiàn)內(nèi)生性問題。基于以下原因，本研究對內(nèi)生性問題予以排除。①如果信息環(huán)境好導(dǎo)致內(nèi)幕交易發(fā)生概率低，也會導(dǎo)致股價同步性低，就會發(fā)現(xiàn)信息環(huán)境好時會呈現(xiàn)出較低的內(nèi)幕交易和較低的股價同步性。此時作為解釋變量的內(nèi)

幕交易并沒有提升太多，作為被解釋變量的股價同步性卻降低更多，實證結(jié)果應(yīng)該呈現(xiàn)出：在信息環(huán)境好時，內(nèi)幕交易對股價同步性的負(fù)向作用不是減弱，而是加強，這顯然與H2的理論分析和實證結(jié)果不符，故可以在一定程度上排除內(nèi)生性的影響。②為了使

表13 穩(wěn)健性檢驗：內(nèi)幕交易(PIN_ p)對未來分析師跟蹤的影響Table 13 Robust Test: Effects of InsiderTrading(PIN_ p) on Analysts Following in the Future

表14 穩(wěn)健性檢驗：內(nèi)幕交易(PIN_ p)對股價同步性的長期影響Table 14 Robust Test : Long-term Effects of Insider Trading(PIN_ p) on Stock Price Synchronicity

表15 穩(wěn)健性檢驗：信息環(huán)境的調(diào)節(jié)作用Table 15 Robust Test:Moderated Effect for Information Environment

研究結(jié)果更加穩(wěn)健，本研究嘗試構(gòu)建解釋變量，使其與眾多測量信息環(huán)境的調(diào)節(jié)變量均不存在相關(guān)關(guān)系。使用PIN分別對信息環(huán)境的指標(biāo)進(jìn)行回歸，得到殘差PIN_e_I，即為信息環(huán)境無法解釋的部分。然后再把PIN_e_I作為新的解釋變量，重新進(jìn)行回歸分析，實證結(jié)果見表15，重新檢驗信息環(huán)境的調(diào)節(jié)作用，實證結(jié)果與H2預(yù)期相符。

5.4 內(nèi)幕交易的另一種測量：VPIN

本研究借鑒張宗新[33]的研究，以PIN作為內(nèi)幕交易嚴(yán)重程度的測量指標(biāo)。無論是理論界還是實務(wù)界，準(zhǔn)確測度內(nèi)幕交易都是研究的難點。本研究還借鑒ABAD et al.[40]和周強龍等[30]的研究，引入VPIN做為內(nèi)幕交易的另一種測量指標(biāo)。在變換內(nèi)幕交易的測量指標(biāo)后，H1的實證結(jié)果依舊穩(wěn)健，檢驗結(jié)果見表16；H2的部分回歸結(jié)果不再顯著，檢驗結(jié)果見表17。

6 結(jié)論

利用2007年至2015年上市公司數(shù)據(jù)，本研究帶著懷疑的態(tài)度，研究內(nèi)幕交易對股價同步性的影響。

表16 穩(wěn)健性檢驗：內(nèi)幕交易(VPIN)對當(dāng)期股價同步性的影響Table 16 Robust Test: Effects of Insider Trading(VPIN) on Current Stock Price Synchronicity

通過理論分析和實證檢驗，研究結(jié)果表明，并不能簡單地認(rèn)為內(nèi)幕交易可以降低股價同步性。具體而言，內(nèi)幕交易屬于非正式的信息傳遞渠道，其信息傳遞特性會受到信息環(huán)境的影響，本研究從宏觀、中觀、微觀3個層面考察信息環(huán)境影響因素的調(diào)節(jié)作用。①宏觀層面：當(dāng)上市公司處于發(fā)達(dá)地區(qū)時，內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響會有所削弱；當(dāng)公司面臨經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度高時，內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響會有所增強。②中觀層面：當(dāng)上市公司的股票可賣空、市場行情處于牛市、分析師跟蹤人數(shù)較多或其處于上市公司群體的社會網(wǎng)絡(luò)中心位置時，內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響會有所削弱。③微觀層面：在信息不透明度程度高的上市公司中，內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響會有所增強；對于較高審計質(zhì)量、大規(guī)?；蛴芰姷墓?，內(nèi)幕交易對當(dāng)期股價同步性的負(fù)向影響會有所削弱。雖然內(nèi)幕交易可以降低當(dāng)期股價同步性，但這并不意味著內(nèi)幕交易對資本市場是長期有利的。畢竟內(nèi)幕交易損害了其他投資者的利益，因而會降低其他投資者在未來收集特質(zhì)信息的意愿，容易產(chǎn)生“逆向選擇”，提升未來股價同步性。因此，從長期看，內(nèi)幕交易對資本市場的影響是負(fù)面的，所以內(nèi)幕交易提升市場效率的方式無異于“飲鴆止渴”。本研究結(jié)論在一定程度上反駁了內(nèi)幕交易具有定價作用的說法。

表17 穩(wěn)健性檢驗(H2)：基于內(nèi)幕交易(VPIN)的檢驗Table 17 Robust Test(H2): Base on the Test of Insider Trading(VPIN)

本研究對于正確認(rèn)識內(nèi)幕交易在資本市場中的作用以及如何提高資本市場信息效率具有重要的政策含義。①改善資本市場信息環(huán)境。良好的資本市場信息環(huán)境可以減少特質(zhì)信息收集成本，使公司層面的特質(zhì)信息可以通過正式信息渠道融入股價，使股價更好地反映其真實價值；②對內(nèi)幕交易采取“零容忍”態(tài)度，確保市場“三公”的原則。雖然內(nèi)幕交易的確在短期內(nèi)可以降低股價同步性，但是內(nèi)幕交易畢竟會損害其他投資者利益，破壞市場“三公”原則，其帶來的逆向選擇會降低其他投資者對特質(zhì)信息的收集意愿，最終還是會對資本市場產(chǎn)生負(fù)面影響。

無論是理論界還是實務(wù)界，內(nèi)幕交易的準(zhǔn)確測量都是研究的難點。本研究是為了考察內(nèi)幕交易對股價同步性的真實影響，并不是研究如何更好地測量內(nèi)幕交易，因此采用已有研究用過的指標(biāo)PIN測量內(nèi)幕交易。但是，這也是本研究的缺陷之一，因為如果內(nèi)幕交易無法準(zhǔn)確測量，必然會影響相應(yīng)的研究結(jié)論。因此，如何更準(zhǔn)確地測量內(nèi)幕交易，為理論界和實務(wù)界提供技術(shù)支持，是未來的研究方向。

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FundedProject:Supported by the National Social Science Foundation of China(16ZDA012), the National Natural Science Foundation of China(71372149,71702036), the Social Science Foundation of Guangdong Province(GD17XYJ07,GD16XGL53) and the Social Science for Chinese Featured Marxism Philosophy Project in 13th Five-year Plan of Guangzhou(2017GZMZGJ12)

Biography:HUANG Can, doctor in economics, is a lecturer in the School of Management at Guangdong University of Technology. His research interests include social network and corporate finance. His representative paper titled “Impact of information advantage on M&A——perspective from social network” was published in theChinaIndustrialEconomics(Issue 11, 2015). E-mail：van017@163.com

LI Shanmin, doctor in management, is a professor in the Business School at SunYat-sen University. His research interests include M&A and sci-tech finance. His representative paper titled “Cross-border M&A or greenfield investment:what affect choices between the two FDI entry modes?” was published in theEconomicResearchJournal(Issue 12, 2013). E-mail：mnslsm@mail.sysu.edu.cn

ZHUANG Mingming is a Ph.D candidate in the Business School at SunYat-sen University. Her research interest focuses on corporate finance. E-mail：zmmsysu_2006@163.com

HUANG Zhihong is a Ph.D candidate in the Business School at SunYat-sen University. His research interests include M&A and corporate governance. E-mail：1021907950@qq.com