王蕾茜 鄒輝文

內(nèi)容提要：過度投資與重復(fù)建設(shè)是我國(guó)改革開放以來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的頑疾。為發(fā)現(xiàn)更多的對(duì)過度投資的外部治理工具與途徑，本文以我國(guó)2007-2016年A股上市公司為樣本，運(yùn)用混合回歸模型和logit模型，實(shí)證分析融券賣空與過度投資之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，當(dāng)公司面臨較差的投資機(jī)會(huì)卻依然擴(kuò)大投資規(guī)模時(shí)，賣空交易者能夠識(shí)別并對(duì)其進(jìn)行賣空，而融券賣空也在一定程度上降低了公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率。使用雙重差分模型和雙重差分傾向得分匹配法以及賣空量的殘差來解決內(nèi)生性問題，發(fā)現(xiàn)上述結(jié)論依然成立。賣空機(jī)制能夠通過“自律效應(yīng)”、“霍桑效應(yīng)”以及提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來有效抑制過度投資，但通過“反饋效應(yīng)”抑制過度投資的效果不明顯，融資買入對(duì)過度投資不存在顯著影響。因此，放松賣空限制有助于抑制過度投資動(dòng)機(jī)，提高公司價(jià)值，完善公司治理。

關(guān)鍵詞：賣空;過度投資;潛在機(jī)制;治理效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F8325 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2018）03-0039-09

收稿日期：2017-11-20

作者簡(jiǎn)介：王蕾茜（1991-），女，云南蒙自人，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向：財(cái)務(wù)管理與金融創(chuàng)新;鄒輝文（1959-），男，江西崇仁人，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，管理學(xué)博士，研究方向：數(shù)理金融與投資理論。

基金項(xiàng)目：福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于極值理論的Copula函數(shù)的巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)債券定價(jià)研究”，項(xiàng)目編號(hào)：2017J01794。

改革開放以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了高速成長(zhǎng)，但與其他國(guó)家不同，中國(guó)的“增長(zhǎng)奇跡”中包含了大量的過度投資和低水平重復(fù)建設(shè)[1]，倘若現(xiàn)行制度或激勵(lì)機(jī)制不能矯正公司投資的長(zhǎng)期扭曲，必然導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，影響宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行[2]。作為具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的融券賣空機(jī)制，能夠增加市場(chǎng)流動(dòng)性，但其對(duì)市場(chǎng)影響利弊的爭(zhēng)論一直沒有停止。自2010年滬深證券交易所正式開通融資融券交易系統(tǒng)以來，我國(guó)融券業(yè)務(wù)迅速繁榮，截止至2016年12月31日，融券標(biāo)的已經(jīng)由最初的90只擴(kuò)充為950只，融券余額由011億元上升至3479億元，盡管與融資買入相比我國(guó)融券業(yè)務(wù)發(fā)展仍然滯后，但是融券賣空的合法性與可行性已基本具備，這為深入研究賣空機(jī)制對(duì)過度投資的治理效應(yīng)提供了良好的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。因此，本文以我國(guó)2007-2016年A股上市公司為樣本，運(yùn)用混合回歸模型和logit模型，實(shí)證分析融券賣空與過度投資之間的關(guān)系，擬解決以下兩個(gè)問題：第一，賣空者是否能夠挖掘到公司盲目投資的負(fù)面信息并將其納入投資決策？第二，融券賣空是否抑制了管理者過度投資的動(dòng)機(jī)？其背后的途徑是什么？

一、研究假設(shè)

傳統(tǒng)的估值理論認(rèn)為，公司的市場(chǎng)價(jià)值等于其既有資產(chǎn)未來收益的貼現(xiàn)值加上投資機(jī)會(huì)的凈現(xiàn)值。當(dāng)公司投資項(xiàng)目的回報(bào)率高于市場(chǎng)所要求的回報(bào)率時(shí)，如果管理者遵循價(jià)值最大化原則，那么提高資本支出的公告將對(duì)公司價(jià)值產(chǎn)生正向沖擊，反之則會(huì)產(chǎn)生負(fù)面影響。然而，現(xiàn)實(shí)中由于委托代理問題的存在，管理者的投資行為往往并不以公司市場(chǎng)價(jià)值最大化為目的，構(gòu)建商業(yè)帝國(guó)的企圖使其投資于凈現(xiàn)值為負(fù)的項(xiàng)目。對(duì)于存在過度投資傾向的公司來說，這一行為與其自身業(yè)績(jī)、市場(chǎng)價(jià)值都顯著負(fù)相關(guān)。Titmana et al（2004）[3]也發(fā)現(xiàn)不正常的資本投資和未來股票回報(bào)之間存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且這一關(guān)系在擁有較大投資自由裁量權(quán)的公司內(nèi)更加明顯，這類公司包括高自由現(xiàn)金流和低負(fù)債率的公司，它們更容易發(fā)生過度投資。國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者分析了過度投資與公司價(jià)值間的關(guān)系，如杜興強(qiáng)等（2011）[4]，以上研究均認(rèn)為過度投資行為顯著降低了公司價(jià)值。另一方面，Chen & Singal（2003） [5]等認(rèn)為賣空投資者是“知情”的，與金融市場(chǎng)上的其他參與者相比，他們有著不可比擬的信息收集渠道以及信息處理技巧，對(duì)公司的真實(shí)價(jià)值更加了解，擅長(zhǎng)挖掘目標(biāo)公司的負(fù)面信息，并能夠通過攻擊價(jià)格高估的股票獲利[6]。因此賣空交易者總是能夠正確預(yù)測(cè)未來股票超額收益為負(fù)的公司并對(duì)其進(jìn)行賣空[7]。綜上所述，本文認(rèn)為賣空交易者能夠識(shí)別并賣空具有過度投資行為的公司。由于過度投資程度與投資規(guī)模正相關(guān)[8]，而投資規(guī)模擴(kuò)大有時(shí)被市場(chǎng)認(rèn)為是“利好消息”，因?yàn)樗馕吨緭碛懈嗟耐顿Y機(jī)會(huì)且公司及其管理者贏得了資本市場(chǎng)信心[3]。如果單純利用過度投資作為解釋變量與賣空程度進(jìn)行回歸，那么回歸結(jié)果很可能會(huì)受“投資利好”的影響而偏離預(yù)期，因此本文將投資機(jī)會(huì)考慮在內(nèi)，提出假說1來間接檢驗(yàn)過度投資是否會(huì)增加公司被賣空的可能。

假說1：與面臨較好的投資機(jī)會(huì)相比，當(dāng)公司面臨較差的投資機(jī)會(huì)卻依然擴(kuò)大投資規(guī)模時(shí)，其更容易被賣空交易者賣空。

關(guān)于賣空如何影響市場(chǎng)的爭(zhēng)論一直沒有停止，支持者認(rèn)為融券賣空能夠促進(jìn)市場(chǎng)信息有效，反對(duì)者卻將其視為破壞金融市場(chǎng)穩(wěn)定的“毒藥”。過去學(xué)者們對(duì)這一問題的探索主要集中于分析賣空機(jī)制如何影響信息傳遞，如何影響價(jià)格形成，進(jìn)而影響市場(chǎng)的流動(dòng)性和波動(dòng)性，但近年來，學(xué)者們卻將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到了公司行為領(lǐng)域。Fang et al（2016）[9]將美國(guó)證券交易委員會(huì)（SEC）一項(xiàng)降低賣空成本的試點(diǎn)事件（Reg-SHO PILOT）作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)融券賣空確實(shí)抑制了經(jīng)理人進(jìn)行盈余操縱的動(dòng)機(jī);Massa et al（2015） [10]利用33個(gè)國(guó)家2002至2009年間的數(shù)據(jù)證實(shí)了賣空威脅與公司盈余管理之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而這種負(fù)相關(guān)關(guān)系產(chǎn)生的原因在于賣空增加了經(jīng)理人不當(dāng)操作被發(fā)現(xiàn)的概率和速度;Chang et al（2016）[11]從事前的角度研究了賣空威脅的“自律效應(yīng)”，發(fā)現(xiàn)擁有較多可賣空額度的公司能夠獲得更高的并購績(jī)效。我國(guó)關(guān)于融資融券對(duì)公司行為的討論近幾年來漸漸興起，陳暉麗和劉峰（2014）[12]以我國(guó)融資融券交易試點(diǎn)為背景，采用雙重差分模型分析融資融券對(duì)上市公司盈余管理行為的影響，認(rèn)為融資融券能夠?qū)χ行⊥顿Y者“用腳投票”產(chǎn)生杠桿效應(yīng)，加劇了對(duì)大股東和管理層的懲罰，因而具有公司治理效應(yīng)。張璇等（2016）[13]考察了賣空對(duì)財(cái)務(wù)重述的影響，發(fā)現(xiàn)加入融券標(biāo)的會(huì)導(dǎo)致分析師跟蹤人數(shù)增加，標(biāo)的公司發(fā)生財(cái)務(wù)重述的可能性顯著降低;靳慶魯?shù)龋?015）[14]則提出當(dāng)面臨較差的投資機(jī)會(huì)時(shí)，如果公司不及時(shí)調(diào)整投資決策，投資者會(huì)賣空公司股票以套利，從而導(dǎo)致股價(jià)下跌、損減大股東的財(cái)富。因此，在放松賣空管制以后，當(dāng)面臨較差的投資機(jī)會(huì)時(shí)，可賣空公司的大股東有動(dòng)機(jī)監(jiān)督管理層及時(shí)調(diào)整投資決策。在此基礎(chǔ)上，本文認(rèn)為倘若公司的非效率投資行為能夠被賣空者發(fā)現(xiàn)的話，那么賣空機(jī)制對(duì)過度投資也可能存在治理效應(yīng)，故提出假說2：

假說2：賣空機(jī)制抑制了管理者進(jìn)行過度投資的動(dòng)機(jī)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文選取2007-2016年間中國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象，并對(duì)樣本進(jìn)行如下處理：（1）剔除ST、*ST公司樣本;（2）剔除金融行業(yè)樣本;（3）剔除有缺失值的樣本。為了克服極端值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量按照1%與99%分位進(jìn)行了必要的縮尾處理，最終得到1882家A股上市公司9486個(gè)公司-年度觀測(cè)值。截止至2016年12月31日，兩市累計(jì)調(diào)入標(biāo)的的股票共1062支，調(diào)出112支，剩余950支，本文將曾經(jīng)調(diào)入，之后又調(diào)出標(biāo)的的股票全部從樣本中刪除。相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫、RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫，融資融券標(biāo)調(diào)入調(diào)出數(shù)據(jù)來自Wind資訊金融終端。

（二）模型與變量

1賣空識(shí)別

為了檢驗(yàn)假說1，即“與面臨較好的投資機(jī)會(huì)相比，當(dāng)公司面臨較差的投資機(jī)會(huì)卻依然擴(kuò)大投資規(guī)模時(shí)，其更容易被賣空交易者賣空”，本文構(gòu)建了如下OLS模型（1）：

meanShorti，t=β0+β1INVi，t-1+β2Dgrowthi，t-1+β3INVi，t-1*Dgrowthi，t-1+βcontrol+YearDummies+IndustryDummies+ε（1）

模型（1）中，meanShort表示融券賣空程度，度量方法為月融券余額/月個(gè)股交易金額的年度平均值;INV表示資本支出水平，計(jì)算方法參考靳慶魯?shù)龋?015）[14];本文使用營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（growth）來衡量公司潛在的投資機(jī)會(huì)，如果一個(gè)公司的growth為負(fù)，則Dgrowth取1，表示投資機(jī)會(huì)不佳，否則取0。用營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率來區(qū)分投資機(jī)會(huì)好壞的原因如下：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率能夠有效反映公司的成長(zhǎng)性，一般認(rèn)為成長(zhǎng)性越高的公司，投資機(jī)會(huì)越多;INV*Dgrowth為INV與Dgrowth的交互項(xiàng)，表示與投資機(jī)會(huì)好的時(shí)候相比，投資機(jī)會(huì)差時(shí)，擴(kuò)大投資規(guī)模對(duì)賣空量的影響，是本模型的核心變量，若β3顯著為正，則說明假說1被支持。模型（1）中控制變量（control）包括：（1）未預(yù)期盈余，度量方法為[t期EPS-（t-1）期EPS]/t期收盤價(jià)，其中EPS為每股收益;（2）每股凈資產(chǎn);（3）流通股市值的自然對(duì)數(shù);（4）毛利率;（5）資產(chǎn)負(fù)債率;（6）年個(gè)股交易數(shù)量取對(duì)數(shù);（7）考慮現(xiàn)金紅利再投資的年個(gè)股回報(bào)率。所有解釋變量均選擇滯后一期以控制內(nèi)生性。YearDummies表示控制年度固定效應(yīng)，IndustryDummies表示控制行業(yè)固定效應(yīng)。

2賣空治理

為了檢驗(yàn)假說2，即“賣空機(jī)制抑制了管理者進(jìn)行過度投資的動(dòng)機(jī)”， 本文采用Richardson（2006）[15]的預(yù)期投資模型來計(jì)算過度投資，然而，李延喜等（2015）[16]指出，在使用該模型測(cè)量上市公司的投資效率時(shí)，所有公司都存在投資非效率情況，即上市公司不是過度投資，就是投資不足。故我們參考Massimo et al（2015）[17]的做法，將公司劃分為嚴(yán)重過度投資公司以及投資水平相對(duì)正常的公司，并通過建立logit模型來檢驗(yàn)賣空機(jī)制是否降低了公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率，模型如下：

logit（highover1i，t）=β0+β1Shorti，t+βcontrol+YearDummies+IndustryDummies+ε（2）

模型（2）中，highover1i，t為虛擬變量，代表樣本公司當(dāng)年的過度投資行為。本文將由Richardson預(yù)期投資模型計(jì)算出來的過度投資由大到小排序，若上市公司處于前2/3，則highover1i，t值取1，表示“發(fā)生嚴(yán)重過度的投資公司”，若上市公司處于后1/3則highover1i，t值取0，表示“投資水平相對(duì)合理的公司（過度投資輕微的公司）”。Short為核心變量，若其系數(shù)顯著為負(fù)，則說明假說2得到了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)的支持，即隨著賣空程度的增加，公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率降低，出于穩(wěn)健性考慮，我們分別使用meanShort和medianShort來進(jìn)行回歸。control為控制變量，定義見表1，為了避免擾動(dòng)項(xiàng)中存在與Short相關(guān)的因素從而破壞無偏性，本文梳理有關(guān)文獻(xiàn)，增加了盡可能多的控制變量，并通過檢驗(yàn)證實(shí)了這些變量之間不存在多重共線性。我們從公司自身特征、政府干預(yù)、內(nèi)部治理和外部治理四個(gè)方面對(duì)控制變量進(jìn)行分類。

Li & Lei（2016）[18]認(rèn)為當(dāng)期的公司規(guī)模、股票波動(dòng)率、上一期的年個(gè)股回報(bào)率、賬面市值比、機(jī)構(gòu)投資者持股比例、換手率等公司特征決定了賣空交易者對(duì)某一股票賣空程度的高低，而這些特征又與公司的過度投資水平緊密聯(lián)系，為了進(jìn)一步控制內(nèi)生性，我們使用meanShort及medianShort與上述因素回歸的殘差residual，包括meanresidual和medianresidual來作為賣空程度的代理變量，構(gòu)建模型（3）以檢驗(yàn)賣空程度的增加是否會(huì)降低公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率。

logit（highover1i，t）=β0+β1residuali，t+βcontrol+YearDummies+IndustryDummies+ε（3）

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)

表2是變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析。對(duì)應(yīng)于模型（2）所用到的主要變量，分別報(bào)告了其均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)以及第三四分位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量。其中，meanShort的最大值為7133346，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為295440，medianShort的最大值為2537959，最小值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為120057。這說明不同標(biāo)的公司的融券余額存在巨大差異，但總體規(guī)模仍然偏小。

（二）投資機(jī)會(huì)差時(shí)擴(kuò)大投資規(guī)模與賣空識(shí)別

表3為檢驗(yàn)假說1的回歸結(jié)果。在第一列中未加入任何控制變量，第二列中加入了控制變量但是沒有控制行業(yè)、年度和公司，第三列中控制了行業(yè)和年度，第四列中控制了公司和年度。在（1）-（4）列中INVi，t-1*Dgrowthi，t-1的系數(shù)都在1%的水平下顯著為正，這表明與面臨較好的投資機(jī)會(huì)相比，當(dāng)公司面臨較差的投資機(jī)會(huì)時(shí)，若繼續(xù)擴(kuò)大投資規(guī)模則會(huì)增加賣空量，即賣空者能夠根據(jù)基本面做出判斷，識(shí)別并賣空非效率的盲目投資。值得注意的是，在加入了控制變量后，INVt-1的系數(shù)顯著為負(fù)數(shù)，說明當(dāng)投資規(guī)模擴(kuò)大時(shí)賣空程度將隨之減少，驗(yàn)證了我們前文中提到的“投資利好”假設(shè)。為了克服異方差性和自相關(guān)，本部分及以下部分皆使用以公司為聚類變量的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。鑒于我們主要關(guān)注融券賣空與過度投資之間的內(nèi)在聯(lián)系，且文章篇幅有限，本文將省略控制變量的回歸結(jié)果，總體來說，控制變量的回歸結(jié)果與預(yù)期基本一致，但是部分控制變量沒能通過顯著性檢驗(yàn)。

（三）融券賣空對(duì)過度投資的治理效應(yīng)

表4報(bào)告了融券賣空程度影響過度投資的回歸結(jié)果（檢驗(yàn)了假說2）?；貧w結(jié)果顯示，隨著賣空程度的不斷增加，公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率逐漸減小，在使用meanShort和medianShort作為核心解釋變量時(shí)，二者的系數(shù)β1均為負(fù)且分別在1%和5%的水平下顯著。在使用meanresidual和medianresidual作為核心解釋變量時(shí)，盡管系數(shù)β1的顯著性有所減少，但依然為負(fù)，且medianresidual的系數(shù)在10%的水平下顯著。檢驗(yàn)結(jié)果表明賣空機(jī)制抑制了管理者進(jìn)行過度投資的動(dòng)機(jī)，假說2得到支持。

四、內(nèi)生性問題檢驗(yàn)

不僅賣空機(jī)制能影響過度投資，反過來，也許過度投資水平較低的公司更容易被選為融券標(biāo)的。為了準(zhǔn)確識(shí)別賣空機(jī)制與過度投資間的因果關(guān)系，本文使用雙重差分模型以及雙重差分傾向得分匹配來進(jìn)一步控制內(nèi)生性。

（一）雙重差分模型

在我國(guó)，由于融資融券只針對(duì)部分公司進(jìn)行，因此我們會(huì)關(guān)心融券標(biāo)的組的平均變化與非融券標(biāo)的組的平均變化之差，以此來衡量融券賣空是否能改善公司過度投資，故本文采用雙重差分模型來描述這一關(guān)系，建立模型（4）：

logit（highoveri，t）=β0+β1listi+β2posti，t*listi+βcontrol+YearDummies+IndustryDummies+ε（4）

在模型（4）中，標(biāo)的證券的啞變量為list，公司股票若屬于標(biāo)的證券則取1，否則取0，融券執(zhí)行時(shí)間啞變量為posti，t，標(biāo)的證券參與融券交易之后取1，在此之前取0。由于年度時(shí)間啞變量YearDummies已經(jīng)控制住了時(shí)間固定效應(yīng)，故為了避免多重共線性，本文將不再把post放入模型中，行業(yè)啞變量IndustryDummies控住了行業(yè)固定效應(yīng)。在前面的研究中，我們將嚴(yán)重過度投資的概念定義為過度投資水平較嚴(yán)重的后2/3的公司，考慮到上文研究結(jié)論的可靠性在很大程度上依賴于對(duì)嚴(yán)重過度投資的定義，為了檢驗(yàn)結(jié)論的可靠性，我們以中位數(shù)為界限，將過度投資水平超過界限的公司定義為嚴(yán)重過度投資公司，highover2i，t取1，否則取0。出于穩(wěn)健性考慮，本文將同時(shí)匯報(bào)兩種定義方式的回歸結(jié)果，見表5?；貧w結(jié)果顯示，無論是使用highover1i，t還是highover2i，t作為被解釋變量，post*list的系數(shù)都顯著為負(fù)，這表明在加入融資融券標(biāo)的后，公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率顯著降低，支持假說2。

（二）雙重差分傾向得分匹配

為了進(jìn)一步克服標(biāo)的證券確定的自選擇性及其他內(nèi)生性問題，我們利用雙重差分傾向得分匹配進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文首先保留融資融券公司被調(diào)入標(biāo)的前一年的數(shù)據(jù)，記為處理組（list=1），同時(shí)保留從未加入標(biāo)的公司同年的數(shù)據(jù)，記為對(duì)照組（list=0），并運(yùn)用logit模型計(jì)算每一家公司被選入處理組的概率，其中被解釋變量為list，協(xié)變量包括公司規(guī)模、關(guān)聯(lián)占款、公司年齡、總資產(chǎn)收益率、外部機(jī)構(gòu)持股比例、資產(chǎn)負(fù)債率，同時(shí)控制了年份和行業(yè)固定效應(yīng)。對(duì)于每一家處理組的公司，本文都按照傾向得分進(jìn)行一對(duì)一最近鄰匹配。檢驗(yàn)證據(jù)表明，以公司規(guī)模、關(guān)聯(lián)占款、公司年齡、總資產(chǎn)收益率、外部機(jī)構(gòu)持股比例、資產(chǎn)負(fù)債率為協(xié)變量的logit模型擬合效果良好，且匹配滿足共同支撐假設(shè)和獨(dú)立性假設(shè)，考慮到篇幅限制，這里未做報(bào)告。我們按照經(jīng)典雙重差分估計(jì)方法（模型4）對(duì)匹配后的樣本進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果見表5，盡管post*list的系數(shù)不顯著，但仍然為負(fù)，支持了上文的結(jié)論。

五、進(jìn)一步研究

（一）融券賣空影響過度投資的潛在機(jī)制

1.自律效應(yīng)：“股票薪酬”與“飯碗安?！?/p>

Miller & Risk（1997） [19]通過建立模型發(fā)現(xiàn)在異質(zhì)信念和賣空限制的背景下，悲觀的投資者因?yàn)槭艿劫u空限制而不能參與市場(chǎng)交易，充分表達(dá)信息，導(dǎo)致股票價(jià)格主要反映了樂觀投資者的意見，造成股票價(jià)格被高估。而李科等（2014）[20]則指出放松賣空約束，降低賣空成本以及增加賣空量等行為降低了股票價(jià)格。另一方面， Chang et al（2016） [11]認(rèn)為源于賣空的價(jià)格下跌能夠給管理者帶來雙重壓力，一是通過股票薪酬制度減少了管理層個(gè)人利益;二是股票價(jià)格下跌增加了公司被敵意收購的可能性從而令管理者面臨丟失工作的威脅。因此本文認(rèn)為存在自律效應(yīng)，即只要管理者擔(dān)心自己的“股票薪酬”及“飯碗安危”，那么他們就會(huì)自覺放棄有損公司價(jià)值的行為來避免公司股票被賣空，在投資決策方面具體表現(xiàn)為減少過度投資。為了檢驗(yàn)“股票薪酬”假說，本文按照高管持股激勵(lì)強(qiáng)度（wps）高低，將樣本分為高管持股激勵(lì)強(qiáng)度較高（highwps=1）和較低（highwps=0）兩組，出于穩(wěn)健性考慮，我們使用模型（2）和模型（4）對(duì)兩個(gè)樣本分別進(jìn)行回歸。由于我國(guó)目前權(quán)益激勵(lì)總體水平較低，實(shí)施期權(quán)激勵(lì)的上市公司相對(duì)較少，從絕對(duì)值水平衡量激勵(lì)作用可能相對(duì)有限，故本文采用“（高管持股數(shù)量*平均股價(jià)）/高管前三名薪酬總額”來對(duì)高管持股激勵(lì)強(qiáng)度進(jìn)行度量。當(dāng)wps大于中位數(shù)時(shí)，highwps取1，當(dāng)wps小于中位數(shù)時(shí)，highwps取0。為了檢驗(yàn)“飯碗安?！奔僬f，本文根據(jù)2012年證監(jiān)會(huì)的行業(yè)細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)，手動(dòng)整理了“面臨敵意收購?fù){”的公司信息：若過去一年內(nèi)，該公司所處的行業(yè)中曾經(jīng)發(fā)生過敵意收購，則HT（hostiletakeover）取1，表明公司面臨敵意收購?fù){，否則取0。按照HT的取值，本文將公司樣本分為“面臨敵意收購?fù){組”和“不面臨敵意收購?fù){組”并分別采用模型（2）和模型（4）對(duì)不同組回歸，回歸結(jié)果見表6。結(jié)果顯示，無論是meanShort還是list*post，其系數(shù)在“高持股激勵(lì)強(qiáng)度”和“高賣空威脅”組都顯著為負(fù)，而在“低持股激勵(lì)強(qiáng)度”和“低賣空威脅”組則不顯著，證明了“股票薪酬”和“飯碗安危”確實(shí)是賣空機(jī)制影響管理者過度投資的途徑。

2.霍桑效應(yīng)

除了自律效應(yīng)外，融券賣空影響過度投資的途徑可能還包括霍桑效應(yīng)，即融券標(biāo)的公司由于受到市場(chǎng)的額外關(guān)注而努力改善經(jīng)營(yíng)決策，避免過度投資。相關(guān)的研究包括：Grullon et al（2015）[21]指出取消報(bào)升規(guī)則降低了公司的投資水平，而造成這一結(jié)果的原因可能包括Reg SHO政策提高了處理組公司的被關(guān)注度，引發(fā)霍桑效應(yīng)。Fang et al（2016） [9]在其研究中指出受Reg SHO政策影響的公司也許是因?yàn)樘幱凇熬酃鉄簟毕露詣?dòng)減少盈余管理?；羯Ｐ?yīng)影響公司行為的基本邏輯如下：公司調(diào)入融券標(biāo)的——市場(chǎng)關(guān)注度增加——公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率下降，我們采用中介效應(yīng)來對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，被解釋變量為上文中提到的highover1;自變量為post*list，若公司i在t時(shí)期能夠被賣空則posti，t*listi取1，否則取0;中介變量為市場(chǎng)關(guān)注度，參考Fang et al（2016） [9]，我們使用“對(duì)公司進(jìn)行過跟蹤的分析師團(tuán)隊(duì)數(shù)量（Nanalyst）”來度量。該指標(biāo)能夠被使用的原因在于，如果一家公司獲得了額外的市場(chǎng)關(guān)注，那么市場(chǎng)對(duì)該公司信息需求的增加將促使更多的分析師對(duì)其信息展開收集，進(jìn)而導(dǎo)致跟蹤該公司的分析師團(tuán)隊(duì)數(shù)量上升。最后，由于逐步回歸方法要求中介變量和因變量都為連續(xù)變量，而本文的因變量為分類變量，所以我們參照Hayes（2013）[22]提出的Bootstrap方法進(jìn)行中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表7。檢驗(yàn)結(jié)果顯示在95%的置信區(qū)間下，中介檢驗(yàn)的結(jié)果沒有包含0（LLCI=-00322，ULCI=-00053），這表明使用市場(chǎng)關(guān)注度作為中介變量的中介效應(yīng)顯著，且中介效應(yīng)為-00153，支持了霍桑效應(yīng)的基本邏輯。使用“被研報(bào)關(guān)注度（Nreport）”作為中介變量時(shí)，結(jié)果依然穩(wěn)健。

3.賣空、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與過度投資

Cutillas & Sanchez（2014）[23]在其研究中指出，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量能夠減少信息不對(duì)稱引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，改善投資效率。一方面，會(huì)計(jì)信息是管理者預(yù)測(cè)投資回報(bào)的重要依據(jù)之一，虛偽陳述的財(cái)務(wù)報(bào)告往往由于掩蓋了公司潛在的成長(zhǎng)趨勢(shì)而令誤信它的管理者們做出錯(cuò)誤的投資決策，而較高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息能夠幫助管理者更好地識(shí)別投資項(xiàng)目，抑制非效率投資;另一方面，會(huì)計(jì)信息也是股東監(jiān)督管理者的重要信息來源，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息為股東提供了可靠的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)，提高了其監(jiān)督管理的能力，有助于緩解股東與管理者之間的委托代理問題。Biddle et al（2009）[24]也同樣指出財(cái)務(wù)報(bào)告質(zhì)量與過度投資（投資不足）之間存在負(fù)相關(guān)（正相關(guān)）關(guān)系。此外，已有大量的研究表明，賣空成本降低使得融資融券標(biāo)的公司的盈余管理程度下降，會(huì)計(jì)信息失真現(xiàn)象得到緩解[12]。因此，賣空機(jī)制也有可能通過提高公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來發(fā)揮其治理效用，本文將對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)的基本邏輯如下：如果公司在加入融券標(biāo)的后會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提高，且會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提高能夠顯著抑制上市公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率，那么就表明融券賣空可以通過影響財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量來抑制過度投資。本文使用可操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)絕對(duì)值自然對(duì)數(shù)的負(fù)數(shù)（NlnDA）來度量會(huì)計(jì)質(zhì)量，出于穩(wěn)健性考慮，我們同時(shí)使用Jones（1991）[25]的截面模型以及Dechow et al（1995）[26]的“修正瓊斯模型”進(jìn)行度量，以上兩個(gè)模型得出的會(huì)計(jì)質(zhì)量指標(biāo)分別為NlnDA 1及NlnDA 2，NlnDA越大則表明盈余管理程度越低，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越好。回歸結(jié)果如表8所示。在控制了一系列影響因素后，表8第（1）、（3）列中post*list的系數(shù)都在1%的水平下為正，這說明公司在加入融資融券標(biāo)的后，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有所提高。第（2）、（4）列的結(jié)果表明，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量?jī)?yōu)化降低了公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率?？偟膩碚f，賣空機(jī)制能夠通過提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來實(shí)現(xiàn)對(duì)上市公司過度投資的治理。

4.反饋效應(yīng)

李志生等（2015）[27]發(fā)現(xiàn)融資融券的推出提高了中國(guó)股票市場(chǎng)的定價(jià)效率，且融券賣空量越大，股票的定價(jià)效率越高。而Chen et al（2007）[28]則認(rèn)為股價(jià)信息含量對(duì)公司投資決策具有“反饋效應(yīng)”，即管理者能夠從股價(jià)中學(xué)習(xí)到自己本身所不具備的關(guān)于公司投資前景的新知識(shí)，進(jìn)而改善投資決策。進(jìn)一步，Li & Lei（2016）[18]得出賣空行為通過提高股價(jià)信息含量，增加了公司的投資-股價(jià)敏感性。因此，有理由相信反饋效應(yīng)可能是賣空機(jī)制影響過度投資的又一傳導(dǎo)途徑，融券賣空可能會(huì)通過提高股價(jià)信息含量以強(qiáng)化反饋效應(yīng)，從而降低公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率。反饋效應(yīng)的檢驗(yàn)鏈條如下：允許融券賣空——提高股價(jià)信息含量——公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率下降。由于因變量為分類變量，所以我們拋棄傳統(tǒng)的因果逐步回歸法，轉(zhuǎn)而使用Bootstrap方法進(jìn)行中介檢驗(yàn)。其中，因變量為上文中提高的highover1，自變量為post*list，若公司i在t時(shí)期能夠被賣空則posti，t*listi取1，否則取0。為了使結(jié)果更加穩(wěn)健，我們同時(shí)使用股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)（IDIO）以及股價(jià)非同步性（INFO）來作為中介變量，結(jié)果見表9。檢驗(yàn)結(jié)果顯示在95%的置信區(qū)間下，中介檢驗(yàn)的結(jié)果包含0（INFO：LLCI=-00045，ULCI=00054）、（IDIO：LLCI=-00006，ULCI=00092），否認(rèn)了反饋效應(yīng)的存在。我們認(rèn)為反饋效應(yīng)對(duì)過度投資不造成影響的原因可能在于，過度投資的產(chǎn)生主要是受到管理者代理成本問題及過度自信的驅(qū)使，而不是因?yàn)樗麄內(nèi)狈εc投資項(xiàng)目相關(guān)的有用信息。

（二）融資買入對(duì)過度投資的影響

我國(guó)融資融券設(shè)計(jì)的一大特點(diǎn)是作為融券標(biāo)的的股票同時(shí)可以進(jìn)行融資交易。融券交易制度賦予悲觀投資者發(fā)表自己看法的權(quán)利，而融資交易則加大了樂觀投資者對(duì)標(biāo)的股票的購買力度。當(dāng)股價(jià)被高估時(shí)，融資交易的杠桿效應(yīng)將繼續(xù)刺激股價(jià)上漲。同時(shí)，融資理論認(rèn)為股票市場(chǎng)在公司融資過程中扮演著重要的角色，市場(chǎng)賦予公司股票的價(jià)值決定了該公司的融資成本，這一價(jià)值越高則融資成本越低。Fischer & Merton（1984）[29]指出當(dāng)外部融資成本出現(xiàn)非理性廉價(jià)時(shí)，公司會(huì)投資于凈現(xiàn)值為負(fù)的項(xiàng)目。因此，有理由懷疑融資交易制度增加了公司過度投資的可能。我們構(gòu)建以下的兩個(gè)模型來檢驗(yàn)融資交易對(duì)過度投資的影響：

logit（highover1i，t）=β0+β1Financei，t+βcontrol+YearDummies+IndustryDummies+ε （5）

logit（highover1i，t）=β0+β1Financei，t+β2Shorti，t+βcontrol+YearDummies+IndustryDummies+ε（6）

模型（5）中Finance表示融資交易程度，本文使用月融資余額/月個(gè)股交易金額的平均值（meanFinance）及中位數(shù)（medianFinance）來對(duì)其進(jìn)行衡量，若β1顯著為正則說明融資交易制度的確提高了公司過度投資的傾向。模型（6）中，我們同時(shí)加入了Finance和Short以考察在控制融資買入的情況下，融券賣空對(duì)過度投資的治理效應(yīng)是否依然存在?；貧w結(jié)果見表10，結(jié)果顯示融資買入對(duì)過度投資并沒有顯著影響（medianFinance的系數(shù)盡管在統(tǒng)計(jì)意義上顯著但經(jīng)濟(jì)意義不顯著），即使在控制了融資買入的情況下，賣空機(jī)制依然能夠有效降低過度投資。

六、結(jié)論

本文以我國(guó)融資融券交易試點(diǎn)為背景，采用混合回歸模型、logit模型、雙重差分模型和雙重差分傾向得分匹配方法考察了賣空機(jī)制與過度投資間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：（1）賣空交易者能夠識(shí)別并賣空存在盲目投資行為公司的股票;（2）推出融資融券機(jī)制有效降低了公司發(fā)生嚴(yán)重過度投資的概率;（3）“自律效應(yīng)”、“霍桑效應(yīng)”的發(fā)揮以及“會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高”是融券賣空改善過度投資的主要渠道，而“反饋效應(yīng)”作用不明顯，背后的原因可能在于過度投資的產(chǎn)生主要是受到管理者代理成本問題及過度自信的驅(qū)使，而不是因?yàn)樗麄內(nèi)狈εc投資項(xiàng)目相關(guān)的有用信息;（4）融資買入對(duì)過度投資不存在顯著影響，公司在加入融資融券標(biāo)的后發(fā)生的變化主要依賴于融券賣空。

總的來說，盡管賣空機(jī)制仍是一項(xiàng)富于爭(zhēng)議性的規(guī)則，但是研究結(jié)果表明，活躍的融資融券交易存在正外部性，即賣空機(jī)制的實(shí)施能夠有效抑制管理者過度投資的動(dòng)機(jī)，提高公司價(jià)值，使上市公司獲益。因此，在我國(guó)金融市場(chǎng)不斷發(fā)展，法律日趨完善的背景下，應(yīng)逐步放開對(duì)融券賣空的限制，這將有利于改善上市公司的投資效率，加強(qiáng)外部治理。

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Can Bond Short Selling Constrain Over-investment of Listed Companies？

WANG Lei-xi， ZOU Hui-wen

（School of Economics and Management， Fuzhou University，F(xiàn)uzhou 350000，China）

Abstract：Over-investment and repeated construction are the stubborn diseases in economic growth since China′s reform and opening to the outside world. To find out more external governance tools and ways for over-investment， this paper uses A shares listed company dataset from 2007 to 2016 in China to examine the interactive relationship between short-selling and over-investment through Mixed Regression Model and Logit Regression Model. The research shows that when investment opportunity declines， if the corporation is still expanding its investment scale， the investors in financial markets will take advantage of the “bad news” and short sell the stock， and securities lending short selling also reduces the probability of a company′s serious over-investment to a certain extent. After controlling for possible endogenous problem with Difference-in-Difference approaches， Propensity Score Matching and the residual of short-selling flow， the above result shows robust. Moreover， the paper finds short selling can reduce over-investment through channels such as “Self-discipline effect”， “Hawthorne effect” and “improving accounting information quality”. However， “Feedback effect” and margin trading have no significant effect on over-investment. Therefore， short selling can constrain over-investment and improve corporate value， perfecting company management.

Key words：short selling; over-investment; potential mechanism; governance effect