楊菁菁，謝鈺歆

(廣東外語外貿大學 金融學院，廣東 廣州 510006)

一、引言

在我國人口紅利、資源紅利逐漸降低的背景下，實體企業(yè)的營業(yè)利潤不斷縮水。出于資本逐利的特點，大量實體企業(yè)紛紛關注金融行業(yè)和房地產行業(yè)，并投入了大量資金。國泰安經濟金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)中收錄的上市公司財務報表顯示，我國滬深A股非金融行業(yè)上市公司的金融資產持有量逐年攀升。一方面，實體企業(yè)將大量資金投向資本回報率更高的虛擬經濟，擠占了用于企業(yè)生產經營和研發(fā)的資金，不利于企業(yè)的長期穩(wěn)定發(fā)展。另一方面，越來越多的資金流入資本市場，容易導致資本市場過熱，加劇了市場風險，一旦這種風險達到臨界值，便可能引發(fā)資本市場的崩盤。

股票市場是我國資本市場的重要組成部分，股票價格大幅下跌的危害更是不容忽視。股價崩盤現(xiàn)象可從外部和內部兩個視角描述，前者是由于市場風險、政策風險等擴大，造成的大規(guī)模股價崩盤，后者是由于公司經營出現(xiàn)問題，導致的個股股價崩盤。當前我國經濟增長模式正在轉變，從微觀角度考察企業(yè)金融資產配置與其未來股價崩盤風險的關系具有重大意義。

二、理論分析與研究假設

上市公司可利用金融投資粉飾實際盈利狀況和市場表現(xiàn)，公司內部“重獎輕罰”的現(xiàn)象也助長了管理者隱藏壞消息的機會主義行為，刺激管理者利用金融投資進行套利。[1]113-131相比于一般資產，金融資產的收益高、流動性較大，但是它的風險也更高。因此，對企業(yè)而言，大量持有金融資產不僅僅會增加經營狀況不確定性和企業(yè)財務風險，還會擠占有利于企業(yè)長期發(fā)展的實體投資，在一定程度上降低了企業(yè)的核心競爭力?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O：

H1：企業(yè)持有的金融資產越多，其未來股價崩盤風險越高。

董事會保持較強的獨立性和管理層持股越多，能夠有效發(fā)揮監(jiān)督和激勵員工的作用，有利于企業(yè)提高風險承擔能力。[2]92-96也有研究發(fā)現(xiàn)，管理者過度自信會提高企業(yè)的風險承擔能力，進而促進了企業(yè)資產配置效率的提升。[3]149-163基于相關文獻結論，如若企業(yè)的風險承擔能力強，既代表管理層擁有較高的識別和分析投資機會的能力，又代表企業(yè)對盈利波動的容忍度較高，那么風險承擔能力高的企業(yè)在配置金融資產時，理應能夠控制風險，從而降低企業(yè)未來股價崩盤風險。因此，本文提出如下假設：

H2：企業(yè)的風險承擔能力越高，有利于降低企業(yè)金融資產配置對其未來股價崩盤風險的影響。

信息披露水平與股價崩盤風險之間存在顯著的負相關關系，[4]192-206公開透明的內部控制體系不僅能提高企業(yè)的投資效率，[5]81-99還能有效監(jiān)督過度自信的管理層，減少由管理層決策偏差帶來的經營風險。[6]52-53綜上所述，高質量的信息披露水平有利于加強對企業(yè)管理層自利行為的監(jiān)督和約束，亦有助于企業(yè)提早發(fā)現(xiàn)生產經營中存在的問題，使得企業(yè)能及時制定對策，降低企業(yè)風險。此外，高質量的信息披露水平同樣有利于降低股票市場的信息不對稱程度，提高資本市場透明度。因此，本文提出如下假設：

H3：企業(yè)的信息披露水平越高，有利于降低企業(yè)金融資產配置對其未來股價崩盤風險的影響。

三、研究設計

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取國泰安經濟金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)中2007—2017年的A股上市公司數(shù)據(jù)作為研究樣本，剔除了金融行業(yè)上市公司、ST、*ST等特殊狀態(tài)的樣本。另外，本文對位于1%以下和99%以上的連續(xù)變量進行縮尾處理，最終得到11890個觀測值。

(二)變量定義

1.股價崩盤風險變量

借鑒學術界常用作法，本文采用負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動比率(DUVOL)兩個指標來衡量股價崩盤風險。[7]31-43計算過程如下：首先，把個股i每年的周收益率帶入模型(1)進行回歸。

Ri,t=α+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi,t

(1)

其中Ri,t為個股i第t周“考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率”，Rm,t為第t周全部A股的“經流通市場加權的平均收益率”。得到回歸殘差項εi,t后代入模型(2)，計算得出個股i在第t周的特有收益率Wi,t。

Wi,t=ln(1+εi,t)

(2)

接著，將Wi,t分別代入模型(3)和(4)，得NCSKEW和DUVOL，數(shù)值越大代表股價崩盤風險越高。需要說明的是，本文的股價崩盤風險是指公司層面的股票價格大幅下跌的可能性，而非股票市場崩盤現(xiàn)象。

(3)

其中，n為個股i在第t年內的交易周數(shù)。

(4)

將每年股票i的Wi,t分成上升組(up)和下降組(down)，若股票i的Wi,t大于年平均收益率，則為上升組，反之為下降組。nu、nd分別代表每年股票i上升組和下降組的合計值。

2.企業(yè)金融資產變量

參考已有研究，本文將交易性金融資產、可供出售金融資產、持有至到期金融資產、買入返售金融資產和發(fā)放貸款及墊款，這五種會計科目列為金融資產。[8]111-127本文衡量金融資產(Fininv)的方法如模型(5)所示。

金融資產(Fininv)=(交易性金融資產+可供出售金融資產

+持有至到期金融資產+買入返售金融資產

+發(fā)放貸款及墊款)/資產總計

(5)

3.企業(yè)風險承擔能力變量

借鑒現(xiàn)有研究，本文采用企業(yè)盈利波動性來衡量風險承擔能力。[9]155-171首先，將每家上市公司的ROA(息稅前利潤/期末總資產)減去同年同行業(yè)的上市公司ROA均值，得到每家上市公司經行業(yè)調整后的ROA(Adj_ROAi,t)。其次，將Adj_ROAi,t代入模型(6)，得到企業(yè)的風險承擔能力(Riskti,t)。最后設置風險承擔虛擬變量(Dummy_risk)，風險承擔能力大于行業(yè)平均值設為1，反之設為0。

(6)

4.企業(yè)信息披露水平變量

本文使用DIB迪博數(shù)據(jù)資訊公布的2007—2017年中國上市公司內部披露指數(shù)的自然對數(shù)值，作為信息披露水平(Control)的衡量指標，進一步設置信息披露水平虛擬變量(Dummy_control)，如果上市公司信息披露水平大于行業(yè)平均數(shù)則設為1，反之設為0。[6]50-51

(三)模型構建

參考已有研究，本文將金融資產前置一期作為被解釋變量來構建模型(7)，以檢驗上市公司金融資產對其未來股價崩盤風險的影響。[10]128-140

Crashi,t+1=α0+β1Fininvi,t+β2Levi,t+β3Sizei,t+β4ROAi,t+β5Top1i,t

+β6CFOi,t+β7MBi,t+β8Turnoveri,t+β9Reti,t+β10Sigmai,t

+β11Accmi,t+β12Insholdi，t+β13Fdholdi，t+ΣYears+ΣFirms+εi,t

(7)

其中，股價崩盤風險(Crashi，t+1)用上市公司i在t+1年的NCSKEW和DUVOL來衡量。控制變量包括：財務杠桿(Lev)、企業(yè)規(guī)模(Size)、資產回報率(ROA)、第一大股東持股比例(Top1)、經營性現(xiàn)金流(CFO)、市值賬面比(MB)、股票換手率(Turnover)、股票回報率(Ret)、股票波動率(Sigma)、會計信息質量(Accm)、機構持股比例(Inshold)和基金持股比例(Fdhold)，具體計算方式如表1所示。此外，模型(7)還控制了年份固定效應和企業(yè)個體固定效應。

在模型(7)的基礎上分別引入金融資產與風險承擔能力變量交互項(Risk_fininv)和金融資產與信息披露變量交互項(Control_fininv)，構建模型(8)和模型(9)，用來檢驗企業(yè)金融資產配置和其未來股價崩盤風險的關系受企業(yè)風險承擔能力和信息披露水平的影響。

Crashi,t+1=α0+β1Fininvi,t+β2Dummy_riski,t+β3Risk_fininvi,t

+Controlled+ΣYears+ΣFirms+εi,t

(8)

Crashi,t+1=α0+β1Fininvi,t+β2Dummy_controli,t+β3Control_fininvi,t

+Controlled+ΣYears+ΣFirms+εi,t

(9)

四、實證結果與分析

實證結果如表2所示，第(1)、(2)列中的金融資產變量(Fininv)對股價崩盤風險兩個指標的回歸系數(shù)，均在1%的顯著性水平下為正，說明企業(yè)的金融資產越多，其未來股價崩盤風險越高，驗證了假設H1。

第(3)和(4)列中，金融資產和風險承擔能力交互項(Risk_fininv)對NCSKEW和DUVOL的回歸系數(shù)分別為-1.167和-1.011，均在5%顯著性水平下為負，說明企業(yè)在進行金融投資時，企業(yè)的風險承擔能力越高，能降低其未來股價崩盤風險，驗證了假設H2。第(5)和(6)列中金融資產和信息披露水平交互項(Control_fininv)的回歸系數(shù)顯著為負，說明較高的信息披露水平能有效抑制金融資產與其未來股價崩盤風險的正向相關關系，驗證了假設H3。

表2 回歸結果

注：括號中為標準誤，*、**和***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著。

五、穩(wěn)健性檢驗和工具變量檢驗

為減輕遺漏變量帶來的影響，本文另加入其他三個公司治理指標作為控制變量，代入模型(7)回歸，包括董事會規(guī)模、獨立董事比率和兩職合一，結論與正文保持一致。此外，本文將股價崩盤風險預測窗口期延長至持有金融資產后第二年，再進行回歸檢驗，結果同樣保持一致。

另外，本文借鑒現(xiàn)有研究的做法，采用與該上市公司同一行業(yè)的其他企業(yè)的金融資產平均值(Ind_fininv)作為工具變量，進行2SLS回歸檢驗。[11]50-63實證結果表明，金融資產變量對股價崩盤風險兩個指標的回歸系數(shù)均為正顯著，說明在控制內生性之后，企業(yè)持有金融資產依然對其未來股價崩盤風險有顯著的正向影響。

六、結論與建議

本文實證檢驗了上市公司金融資產配置與其未來股價崩盤風險之間的關系，研究發(fā)現(xiàn)：(1)企業(yè)持有的金融資產越多，其未來股價崩盤風險也越高；(2)企業(yè)風險承擔能力和信息披露水平均對兩者關系有顯著的負向調節(jié)作用。因此，本文提出以下建議：第一，企業(yè)金融化使公司偏離主營業(yè)務，造成實體經濟和虛擬經濟的結構性失衡，擴大金融市場風險，因此，企業(yè)應注重產業(yè)資本的投入，促進企業(yè)在主營業(yè)務收入方面的增長。第二，公司管理者應提高風險意識和決策能力，促使公司關注長期價值的增長和提高企業(yè)競爭力，提升資本配置效率；與此同時，企業(yè)風險承擔能力受到不同激勵機制的影響，公司應根據(jù)實際狀況制定管理層激勵方案。第三，我國證券市場監(jiān)管部門需采取相關監(jiān)管措施和獎懲方案，重視上市公司內部治理信息的披露程度，上市公司也應積極主動地對外披露公司治理情況和財務報表，共同維護金融市場穩(wěn)定。