張多蕾　張嬈

摘 要：本文以2007—2016年我國(guó)A股主板上市公司的年度數(shù)據(jù)為樣本，從投資者異質(zhì)信念視角切入，檢驗(yàn)了會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，并進(jìn)一步考察了投資者異質(zhì)信念在會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)路徑中的作用。研究發(fā)現(xiàn)：會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的提高可以顯著降低投資者異質(zhì)信念，投資者異質(zhì)信念的降低有利于降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，投資者異質(zhì)信念是會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的部分中介因子。本文研究結(jié)論可為監(jiān)管部門從投資者異質(zhì)信念視角監(jiān)控與防范證券市場(chǎng)投資風(fēng)險(xiǎn)提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

關(guān)鍵詞：投資者異質(zhì)信念;會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性;股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn);中介效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F830.91文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-176X（2020）06-0066-09

一、問題的提出

2015年以來，我國(guó)股票市場(chǎng)劇烈動(dòng)蕩，個(gè)股崩盤式暴跌屢見不鮮，“千股跌?！倍噙_(dá)十余次，“百股跌停”更是不勝枚舉。股價(jià)崩盤是指在沒有任何外部信息預(yù)警的情況下，市場(chǎng)指數(shù)或股票價(jià)格突然大幅下跌[1]。股價(jià)崩盤容易引發(fā)投資者恐慌，而恐慌情緒的傳染將進(jìn)一步加速股價(jià)暴跌，這不僅會(huì)嚴(yán)重?fù)p害投資者利益，危害證券市場(chǎng)秩序，更有可能將相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至實(shí)體經(jīng)濟(jì)，危害實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展與轉(zhuǎn)型升級(jí)。因此，挖掘研究股價(jià)崩盤的影響因素具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

既有文獻(xiàn)從信息質(zhì)量[2-3]、公司治理機(jī)制[4]-[8]、內(nèi)部控制[9]、外部監(jiān)管機(jī)制[10]、過度投資[11]、投資者保護(hù)[12]、機(jī)構(gòu)投資者[13]-[15]等方面對(duì)股價(jià)崩盤的影響因素進(jìn)行了研究，但鮮有文獻(xiàn)探討會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)三者之間的關(guān)系。股價(jià)崩盤發(fā)生的實(shí)質(zhì)是公司管理層隱藏壞消息[4]，而伴隨時(shí)間的推移，隱藏難度越來越大，當(dāng)這些壞信息累積到一定程度就會(huì)集中爆發(fā)。企業(yè)真實(shí)經(jīng)營(yíng)情況被信念異質(zhì)的投資者了解后，初期由于賣空限制和信息不對(duì)稱累積的負(fù)面交易情緒一觸即發(fā)，股價(jià)暴跌也就在所難免[16]。而會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性通過對(duì)損失和收益的非對(duì)稱確認(rèn)，將會(huì)加速管理層披露壞消息并延遲公布好消息，這種行為后果不僅制約了管理層的捂盤行為[17]，降低了市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱程度，也避免了壞消息的集中爆發(fā)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生的劇烈沖擊[18-19]。因此，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存在一定的內(nèi)在邏輯關(guān)系，但三者之間的作用機(jī)理究竟如何，以往研究較少進(jìn)行理論推演與實(shí)證檢驗(yàn)。本文以2007—2016年我國(guó)A股主板上市公司為樣本，考察會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系。選擇上述樣本，主要基于：首先，相較于全球其他資本市場(chǎng)，我國(guó)上市公司信息披露雖日趨規(guī)范，但信息披露環(huán)境、監(jiān)管制度與成熟市場(chǎng)相差甚遠(yuǎn)[19]，這使得中國(guó)股票市場(chǎng)股價(jià)崩盤現(xiàn)象屢見不鮮;其次，據(jù)中國(guó)證券登記結(jié)算有限公司統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，截止2015年末，我國(guó)A股市場(chǎng)上的投資者約占我國(guó)股市所有投資者的99%，同時(shí)市場(chǎng)上表征投資者異質(zhì)信念的換手率也一直高居不下。因此本文認(rèn)為，我國(guó)A股證券市場(chǎng)為研究三者的內(nèi)在邏輯關(guān)系提供了理想的研究樣本。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：一是從投資者異質(zhì)信念視角切入，將會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)納入同一研究框架之中，從理論層面系統(tǒng)分析了會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性到投資者異質(zhì)信念、再到股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制，全面揭示了三者之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系，拓展和補(bǔ)充了現(xiàn)有研究;二是基于中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，驗(yàn)證了投資者異質(zhì)信念在會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)路徑中的中介傳導(dǎo)作用，為論證“會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性→投資者異質(zhì)信念→股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)”的傳導(dǎo)機(jī)制提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù);三是本文的研究結(jié)論為監(jiān)管部門、投資者及上市公司從投資者異質(zhì)信念角度重新認(rèn)識(shí)會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響路徑，并改善這一路徑以降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)提供了理論與經(jīng)驗(yàn)支持。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與投資者異質(zhì)信念

會(huì)計(jì)信息對(duì)投資者的決策至關(guān)重要，而穩(wěn)健性作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的一個(gè)重要特征，要求財(cái)務(wù)人員在進(jìn)行會(huì)計(jì)處理時(shí)應(yīng)當(dāng)保持審慎的態(tài)度，即應(yīng)不高估資產(chǎn)，不低估負(fù)債，并且確認(rèn)好消息比壞消息具有更高的保證程度。Watts[20-21]從契約觀和信息觀兩個(gè)角度闡釋了會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性。契約觀源于委托代理理論，即由于任期和責(zé)任的雙重有限性，以及基于會(huì)計(jì)盈余的浮動(dòng)薪酬制度，管理層為了追求個(gè)人福利最大化，很可能會(huì)發(fā)生調(diào)整盈余、過度投資等不當(dāng)行為。而會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性要求對(duì)收益與損失進(jìn)行不對(duì)稱計(jì)量，從而限制管理層夸大盈余而追求個(gè)人福利的動(dòng)機(jī)，在一定程度上鉗制了管理層的短視行為，促使他們放棄凈現(xiàn)值為負(fù)的項(xiàng)目，保護(hù)投資者的利益。而信息觀源于信息不對(duì)稱理論，即相較于外部投資者，管理層對(duì)企業(yè)盈余等信息掌握得更充分，但基于債務(wù)契約、職業(yè)生涯等方面的考慮，管理層會(huì)選擇性地公布盈余信息，即有加速對(duì)外披露好消息而延遲披露壞消息的傾向。而會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性能夠有效降低管理層公布信息的不對(duì)稱性，從而遏制管理層隱藏壞消息的動(dòng)機(jī)，這不僅降低了壞消息累積迸發(fā)引發(fā)投資者情緒動(dòng)蕩的可能性，也降低了投資者的信息不對(duì)稱程度。

投資者異質(zhì)信念，即投資者意見分歧，是指不同投資者對(duì)同一股票在相同持有期的情況下，對(duì)其收益的不同預(yù)期，產(chǎn)生的原因之一便在于外部投資者與內(nèi)部管理層之間的信息不對(duì)稱，包括公開信息與私有信息。當(dāng)兩類信息披露水平提高時(shí)，一方面，有助于降低企業(yè)信息質(zhì)量不確定性，抑制市場(chǎng)的噪聲交易行為;另一方面，也會(huì)降低外部投資群體信息搜尋的邊際成本，使其掌握更多相關(guān)信息以降低對(duì)公司未來權(quán)益價(jià)值預(yù)測(cè)的不確定性，從而使外部投資群體對(duì)股票未來估值的異質(zhì)信念程度降低。

從會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性契約觀的視角來看，提高會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性將有利于抑制管理層夸大當(dāng)期盈余的動(dòng)機(jī)及過度投資行為，并在會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性信息觀的作用下，上述契約觀的經(jīng)濟(jì)后果將以較低成本被外部投資者獲取，從而降低投資者的信息不對(duì)稱程度，這不僅有助于投資者避免根據(jù)歷史趨勢(shì)對(duì)股票估值產(chǎn)生偏誤，減少定價(jià)噪音，而且有助于減少投資者的過度自信和羊群行為，投資群體之間的定價(jià)分歧隨之減小，投資者信念將趨于一致?；谝陨戏治觯P者提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與投資者異質(zhì)信念負(fù)相關(guān)，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性越高，投資者異質(zhì)信念程度越低。

（二）投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

股價(jià)波動(dòng)不僅源于基本面信息，投資者心理、市場(chǎng)情緒等因素也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生影響。Cass和Shell[22]研究發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)價(jià)格會(huì)受到外部因素的影響，他們把這些不影響稟賦過程的不確定性所帶來的風(fēng)險(xiǎn)稱為外部風(fēng)險(xiǎn)。其中，投資者異質(zhì)信念是影響股價(jià)的重要外部因素之一，它甚至?xí)鹿蓛r(jià)崩盤[16-17]?；诮鹑谑袌?chǎng)理論，Hong和Stein[16]認(rèn)為，由于賣空限制，對(duì)市場(chǎng)看空的投資者無(wú)法將私有信息融入股價(jià)中，當(dāng)市場(chǎng)低迷時(shí)，這些私有信息將集中釋放，引起股價(jià)震蕩下跌。同時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者的賣方羊群行為與私有信息融入股價(jià)程度負(fù)相關(guān)，即使投資者信念同質(zhì)，分析師樂觀偏差也會(huì)導(dǎo)致投資者對(duì)股價(jià)高估[13]，加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)?；谠肼暯灰桌碚?，市場(chǎng)上的投資者可以分為過度自信投資者和理性交易者，相較于基于信息交易的理性交易者，過度自信投資者通常為噪聲交易者，他們基于歷史交易慣性進(jìn)行操作，這會(huì)因自我認(rèn)知偏差使其更加過度自信，進(jìn)一步增加與其他投資者的分歧程度，導(dǎo)致對(duì)股票估值的偏差增大，因而會(huì)產(chǎn)生盲目追捧與炒作等行為，這些過度自信的經(jīng)濟(jì)行為最終傳遞到股價(jià)中，加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。而除少量股票外，理性投資者對(duì)多數(shù)個(gè)股的錯(cuò)誤定價(jià)趨于零，因而對(duì)股價(jià)崩盤幾乎沒有影響。因此，由于理性投資者對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)幾乎沒有影響，而噪聲交易者的交易行為增加了股票崩盤風(fēng)險(xiǎn)，因而市場(chǎng)上噪音交易者的意見分歧使得個(gè)股崩盤風(fēng)險(xiǎn)上升?；谝陨戏治?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，投資者的異質(zhì)信念程度越高，股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)越高。

（三）會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

既有研究表明，委托代理問題和信息不對(duì)稱是股價(jià)崩盤的主要影響因素。一方面，企業(yè)管理層為了個(gè)人利益、避稅[5]、建立商業(yè)帝國(guó)等原因會(huì)戰(zhàn)略性地選擇隱藏壞消息[18]，當(dāng)累積的壞消息達(dá)到一定程度時(shí)將會(huì)集中釋放，引起股價(jià)斷崖式下跌[3];另一方面，由于公司內(nèi)外部之間的信息不對(duì)稱，投資者會(huì)因?yàn)楣乐灯钍沟霉蓛r(jià)產(chǎn)生“泡沫”[7-9]，而管理層隱藏壞消息使得公司的不良項(xiàng)目能夠較長(zhǎng)時(shí)期地運(yùn)行并使得負(fù)效益不斷累積。當(dāng)管理層最終不堪重負(fù)放棄這些項(xiàng)目時(shí)，累積的不良業(yè)績(jī)最終出現(xiàn)，投資者了解到企業(yè)真實(shí)價(jià)值，“泡沫”破裂，股價(jià)崩盤。

Watts[20]指出，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性是一種公司治理機(jī)制，能夠限制管理層夸大當(dāng)期盈余的動(dòng)機(jī)，以鉗制其對(duì)自身薪酬、職業(yè)生涯、建立帝國(guó)及政治晉升的追求。首先，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性要求對(duì)損失與收益非對(duì)稱確認(rèn)，有利于委托代理問題的改善，不但抑制了公司管理層隱藏壞消息的傾向，也延遲了公司管理層披露好消息的速度。穩(wěn)健性使得壞消息加速流入市場(chǎng)及時(shí)被外部投資者掌握，避免定價(jià)錯(cuò)誤產(chǎn)生“泡沫”，也減少了壞消息在公司內(nèi)部積累和集中爆發(fā)的可能性，降低了股價(jià)崩盤發(fā)生的概率。其次，Ball等[23]發(fā)現(xiàn)，穩(wěn)健的財(cái)務(wù)報(bào)告將會(huì)包含更多可證實(shí)的“硬信息”，而壓縮了可驗(yàn)證程度較低的“軟信息”，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性能夠減少管理者的選擇性信息披露行為[18-23]，減少公司內(nèi)外部信息不對(duì)稱程度，有利于從根源上避免股價(jià)泡沫的膨脹。最后，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性能夠通過影響管理層真實(shí)決策過程減少其非效率投資行為和捂盤行為[20-24]?；谝陨戏治?，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越低。

（四）中介因子——投資者異質(zhì)信念

基于前述分析，可以看出，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的提高有助于解決委托代理與信息不對(duì)稱問題，從而降低企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。那么，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響是一種直接作用關(guān)系嗎？還是通過某一中介因子的間接傳導(dǎo)產(chǎn)生作用？前述分析表明，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與投資者異質(zhì)信念負(fù)相關(guān)，在契約功能和信號(hào)傳遞作用下，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的提高有助于降低投資者異質(zhì)信念程度;而投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，投資者異質(zhì)信念程度的降低有助于降低企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因而會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，很可能是通過投資者異質(zhì)信念的部分或全部中介效應(yīng)來實(shí)現(xiàn)的，即在會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響作用的傳導(dǎo)過程中，投資者異質(zhì)信念發(fā)揮著中介效用，三者之間的影響路徑可能為：會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性→投資者異質(zhì)信念→股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。基于以上分析，筆者提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：投資者異質(zhì)信念是會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的中介因子，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性通過作用于投資者異質(zhì)信念進(jìn)而影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2016年A股主板上市公司為研究對(duì)象，所需數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。在具體進(jìn)行樣本篩選時(shí)，參照已有研究[10-11]，進(jìn)行如下處理：為了有效估計(jì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，剔除每年交易周數(shù)小于30的樣本;剔除金融行業(yè)公司樣本;剔除ST、*ST類公司樣本;剔除數(shù)據(jù)缺失樣本;為了控制極端值的影響，對(duì)模型中的連續(xù)變量在1%和99%的水平上進(jìn)行了Winsorize處理。最終共得到8 868個(gè)公司的年觀測(cè)值。

（二）變量定義

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

借鑒Hutton等[3]、許年行等[13]、Kim等[6]及葉康濤等[9]的做法，本文采用兩種方法度量上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（CRISK）。

第一種方法為負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）法。具體計(jì)算過程如下：

先用股票i在t年的周收益數(shù)據(jù)進(jìn)行如下回歸：

Ri，τ=αi+β1Rm，τ-2+β2Rm，τ-1+β3Rm，τ+β4Rm，τ+1+β5Rm，τ+2+εi，τ （1）

Wi，τ=Ln（1+εi，τ）（2）

NCSKEWi，t=-[n（n-1）32∑W3i，t]/[（n-1）（n-2）（∑W2i，t）32]（3）

其中，Ri，τ為股票i第τ周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率;Rm，τ為股票i第τ周市場(chǎng)流通股市值加權(quán)平均收益率;εi，τ為殘差項(xiàng)，表示股票i的周收益未被市場(chǎng)解釋的部分;Wi，τ為股票i在第τ周的特有收益;NCSKEWi，t為股票i在t年的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù);n為股票i在t年交易的總周數(shù)。

第二種方法為收益上下波動(dòng)率（DUVOL）法。具體計(jì)算過程如下：

DUVOLi，t=Log{[（nup-1）∑downW2i，t]/[（ndown-1）∑upW2i，t]}（4）

其中，DUVOLi，t為股票i在t年的收益上下波動(dòng)率;nup（ndown）為股票i周特有收益大于（小于）其年均周特有收益的周數(shù)。

本文使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWi，t）與收益上下波動(dòng)率（DUVOLi，t）度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（CRISKi，t），其數(shù)值越大表明收益率分布越偏左，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)就越高。

2.會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性

會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的要求主要體現(xiàn)在盈余穩(wěn)健性上?，F(xiàn)有計(jì)量盈余穩(wěn)健性的模型包括盈余—股票報(bào)酬模型（AT模型）、負(fù)的累積應(yīng)計(jì)模型、重大事項(xiàng)下的盈余回報(bào)模型、應(yīng)計(jì)—現(xiàn)金流量模型（ACF模型）、累積的盈余—股票報(bào)酬計(jì)量、C_SCORE模型。本文用C_SCORE模型來度量會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性，計(jì)算方法如下：

Xi，t/Pi，t-1=α0+α1DR+α2Ri，t+α3Ri，t×DR+εi，t（5）

C_SCOREi，t=α1=U0+U1SIZEi，t+U2MBi，t+U3LEVi，t（6）

C_SCOREi，t=α3=V0+V1SIZEi，t+V2MBi，t+V3LEVi，t（7）

其中，Xi，t為股票i在t年的每股盈余;Pi，t-1為股票i在t年年初的每股市價(jià);Ri，t為股票i在t-1年5月至t年4月的年投資回報(bào)率;DR為啞變量，若Ri，t大于0，DR取0，反之取1;SIZEi，t為公司i在t年的規(guī)模，為年末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù);MBi，t為公司i在t年的凈資產(chǎn)市值與賬面價(jià)值之比;LEVi，t為公司i在t年的資產(chǎn)負(fù)債率。將式（6）與式（7）帶入式（5）進(jìn)行回歸，可以得出各個(gè)參數(shù)，然后將這些參數(shù)帶回式（7）中，可以計(jì)算出表示會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的C_SCOREi，t。C_SCORE的數(shù)值為正且越大，說明會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性越高。

3.投資者異質(zhì)信念

參考鄧路和王化成[25]的相關(guān)研究，本文使用分析師預(yù)測(cè)分歧（DISPER）度量投資者異質(zhì)信念，計(jì)算方法如下：

DISPERi，t=1N∑Nn=1（Fn-AF）2/BPS（8）

其中，F(xiàn)n為單個(gè)證券分析師預(yù)測(cè)個(gè)股的每股收益，AF為當(dāng)年所有分析師預(yù)測(cè)的均值，BPS為公司期末的每股凈資產(chǎn)賬面價(jià)值。DISPERi，t的數(shù)值越大，說明投資者異質(zhì)信念程度越高。

4.其他控制變量

根據(jù)以往研究經(jīng)驗(yàn)，本文進(jìn)一步控制以下變量：負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWi，t-1），收益上下波動(dòng)率（DUVOLi，t-1），周特有收益標(biāo)準(zhǔn)差（SIGMAi，t-1），周平均特有收益（RETi，t-1），超額換手率（TURNi，t-1），公司規(guī)模（SIZEi，t-1），資產(chǎn)負(fù)債率（LEVi，t-1），市賬比（MBi，t-1），經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)（ROAi，t-1），公司信息透明度（ABACCi，t-1），期末機(jī)構(gòu)持股比例（INVEST i，t-1）。此外，為了控制行業(yè)和年度固定效應(yīng)，加入行業(yè)啞變量（IND）和年度啞變量（YEAR）。

（三）計(jì)量模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)假設(shè)1—假設(shè)3，構(gòu)建模型（9）—模型（11）：

DISPERi，t-1=β0+β1C_SCOREi，t-1+β2CONTROLi，t-1+IND+YEAR+εi，t（9）

CRISKi，t=β0+β1DISPERi，t-1+β2CONTROLi，t-1+IND+YEAR+εi，t（10）

CRISKi，t=β0+β1C_SCOREi，t-1+β2CONTROLi，t-1+IND+YEAR+εi，t（11）

為了檢驗(yàn)假設(shè)4，借鑒李維安等[26]、溫忠麟和葉寶娟[27]中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，構(gòu)建模型（12）：

CRISKi，t=β0+β1C_SCOREi，t-1+β2DISPERi，t-1+β3CONTROLi，t-1+IND+YEAR+εi，t（12）

在進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)時(shí)，先對(duì)所需變量進(jìn)行中心化處理，在此基礎(chǔ)上回歸模型（11），若模型（11）中C_SCOREi，t-1的系數(shù)β1顯著，則按中介效應(yīng)立論，繼續(xù)回歸模型（9）和模型（12），若模型（9）中C_SCOREi，t-1的系數(shù)β1和模型（12）DISPERi，t-1的系數(shù)β2均顯著，說明間接效應(yīng)顯著，此時(shí)若模型（12）C_SCOREi，t-1的系數(shù)β1不顯著，則該中介效應(yīng)為完全中介效應(yīng)，否則為部分中介效應(yīng)。根據(jù)前述理論分析，預(yù)計(jì)模型（9）中C_SCOREi，t-1的回歸系數(shù)應(yīng)顯著為負(fù);預(yù)計(jì)模型（10）中DISPERi，t-1的系數(shù)應(yīng)顯著為正;預(yù)計(jì)模型（11）中C_SCOREi，t-1的系數(shù)應(yīng)顯著為負(fù);預(yù)計(jì)模型（12）中DISPERi，t-1為完全中介因子或部分中介因子。具體變量定義和計(jì)算方法，如表1所示。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEWi，t的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.255和0.639，收益上下波動(dòng)率DUVOLi，t的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.258和0.657，說明樣本所在區(qū)間內(nèi)A股市場(chǎng)整體崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高，且個(gè)股間的崩盤風(fēng)險(xiǎn)差異明顯;會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性C_SCOREi，t-1的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.104和0.128，說明樣本所在區(qū)間內(nèi)A股上市公司會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性普遍較低，這與我國(guó)證券市場(chǎng)目前較為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱現(xiàn)象是密不可分的;投資者異質(zhì)信念DISPERi，t-1的均值為0.064，且較低的標(biāo)準(zhǔn)差（0.060）說明我國(guó)A股市場(chǎng)上投資者異質(zhì)信念程度普遍較高。

（二）相關(guān)性分析

在進(jìn)行多元回歸分析之前，本文對(duì)主要變量進(jìn)行了相關(guān)性分析，結(jié)果表明各主要變量之間不存在嚴(yán)重的共線性問題。

（三）多元回歸分析結(jié)果

表3列示了模型（9）至模型（11）的多元回歸結(jié)果。其中，列（1）是模型（9）的回歸結(jié)果，列（2）和列（3）是模型（10）的回歸結(jié)果，列（4）和列（5）是模型（11）的回歸結(jié)果。表3（1）列回歸結(jié)果表明，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性（C_SCOREi，t-1）與投資者異質(zhì)信念（DISPERi，t-1）的回歸系數(shù)為-0.125，且在1%的水平上顯著，說明會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的提升能夠有效降低投資者異質(zhì)信念程度，假設(shè)1得以驗(yàn)證。說明會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的契約價(jià)值和信息傳遞作用有效地減少了證券市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱，使投資者掌握更多相關(guān)交易信息，對(duì)投資企業(yè)的未來走勢(shì)有更深入的了解，估值精確程度上升，定價(jià)分歧隨之減少，投資者異質(zhì)信念程度降低。

表3列（2）和列（3）的回歸結(jié)果表明，投資者異質(zhì)信念（DISPERi，t-1）與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（NCSKEWi，t和DUVOLi，t）的回歸系數(shù)均為正值，且至少在10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著，這驗(yàn)證了本文的假設(shè)2，投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)。投資者異質(zhì)信念作為影響股價(jià)的重要外部因素，特別是我國(guó)股票市場(chǎng)交易者千差萬(wàn)別，在教育、資本、年齡等因素的多重作用下，容易產(chǎn)生追捧、觀望、打壓等多樣化的市場(chǎng)情緒，從而引起股價(jià)的震蕩。當(dāng)市場(chǎng)情緒差異巨大，不僅是投資者個(gè)體先驗(yàn)異質(zhì)信念與信念更新存在較大差異，投資者群體之間的更新信念差別愈發(fā)明顯，這種震蕩集中表現(xiàn)為股價(jià)的暴漲暴跌。

表3列（4）和列（5）回歸結(jié)果表明，會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性（C_SCOREi，t-1）與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（NCSKEWi，t和DUVOLi，t）的回歸系數(shù)分別為-0.221和-0.267，且至少在10%的水平上顯著，說明會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性能夠顯著抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)3得以證實(shí)。會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性要求作為公司治理機(jī)制之一，不但能夠有效抑制公司管理層選擇性信息披露行為及隱藏負(fù)面財(cái)務(wù)信息的傾向，使得這些信息加速匯入證券市場(chǎng)及時(shí)被投資者知曉，避免其因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱而產(chǎn)生嚴(yán)重的定價(jià)偏誤。會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性還更直接通過影響管理層決策過程，減少非效率投資行為等方式有效地合理控制公司風(fēng)險(xiǎn)，從根源上降低了股價(jià)崩盤的可能性。

（四）中介效應(yīng)分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文首先將相關(guān)變量進(jìn)行中心化處理，在此基礎(chǔ)上使用股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩類度量指標(biāo)（NCSKEWi，t和DUVOL i，t）分別回歸模型（11）、模型（9）及模型（12），結(jié)果如表4所示。根據(jù)李維安等[26]、溫忠麟和葉寶娟[27]中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，首先觀察模型（11）中C_SCORE i，t-1的回歸系數(shù)β1，由于其至少在10%的水平上顯著，因而繼續(xù)回歸模型（9）和模型（12）。進(jìn)一步地觀察表4可以發(fā)現(xiàn)，模型（9）中的β1、模型（12）中的β2以及β1均顯著，說明在會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響作用的傳導(dǎo)過程中，投資者異質(zhì)信念發(fā)揮著部分中介效用，三者之間的作用路徑為：會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性→投資者異質(zhì)信念→股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)4得以證實(shí)。

本文還進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，依次改變度量方法：參照楊丹等[28]的研究，采用公司本期計(jì)提的資產(chǎn)減值準(zhǔn)備數(shù)額與期初總資產(chǎn)的比來衡量會(huì)計(jì)信息的穩(wěn)健程度;參照李維安等[26]的相關(guān)研究，使用股票年所有實(shí)際交易日的超額收益波動(dòng)率來衡量投資者異質(zhì)信念;參照江軒宇和許年行[11]的做法，使用股價(jià)暴跌概率來衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。其次，控制內(nèi)生性偏差，借鑒Xu等[29]的研究方法，在回歸模型中控制了董事會(huì)人數(shù)、獨(dú)立董事的比例、董事長(zhǎng)與總經(jīng)理是否兩職兼任等公司治理因素的影響。上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均進(jìn)一步證實(shí)本文所提假設(shè)成立。

五、研究結(jié)論與政策建議

近年來，中國(guó)股票市場(chǎng)崩盤現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，不但損害了投資者利益，也嚴(yán)重危害了證券市場(chǎng)的健康發(fā)展?；诖?，本文從投資者異質(zhì)信念視角切入，實(shí)證檢驗(yàn)了會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性的提高可以降低投資者異質(zhì)信念，投資者異質(zhì)信念的降低可以減小股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，投資者異質(zhì)信念是會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的部分中介因子。由此可知，投資者異質(zhì)信念的降低，對(duì)于抑制股價(jià)崩盤的發(fā)生具有十分重要的作用。

本文研究結(jié)論的政策啟示在于：監(jiān)管部門、投資者與上市公司應(yīng)充分意識(shí)到投資者異質(zhì)信念在會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)路徑中的中介傳導(dǎo)作用。對(duì)于監(jiān)管部門而言，不僅要重視完善證券市場(chǎng)信息披露制度，督促上市公司提供更加穩(wěn)健的會(huì)計(jì)信息，更要重視加強(qiáng)對(duì)投資者的培養(yǎng)（尤其機(jī)構(gòu)投資者）與教育（尤其個(gè)人投資者），以及證券分析師行業(yè)的管理，引導(dǎo)投資者樹立理性的價(jià)值投資理念，督促證券分析師行業(yè)形成自律約束機(jī)制，以降低投資者異質(zhì)信念程度，進(jìn)而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于投資者（尤其個(gè)人投資者）而言，要認(rèn)識(shí)到異質(zhì)信念的客觀存在與危害，要加強(qiáng)自我學(xué)習(xí)以提高專業(yè)素養(yǎng)，提高自身信息解讀、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與價(jià)值判斷的能力，防止系統(tǒng)性認(rèn)知偏誤的集聚，以降低投資者異質(zhì)信念程度，進(jìn)而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于上市公司而言，一方面，應(yīng)積極完善企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理體系，強(qiáng)化內(nèi)部信息披露制度，防止惡意炒作和財(cái)務(wù)造假等極端事件的發(fā)生;另一方面，要重視與投資者關(guān)系的培養(yǎng)與維護(hù)，加強(qiáng)與投資者的溝通與交流，注重信息披露方式、時(shí)機(jī)的選擇（尤其壞消息），盡可能降低內(nèi)外部信息不對(duì)稱，以降低投資者異質(zhì)信念程度，進(jìn)而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

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（責(zé)任編輯：鄧 菁）

收稿日期：2020-02-03

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“混合所有制改革的雙向混合與提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力”（18BGL085）;國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“異質(zhì)信念、準(zhǔn)則執(zhí)行力與市場(chǎng)有效性研究”（16BJY020）;安徽省高校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)項(xiàng)目“會(huì)計(jì)宏觀價(jià)值指數(shù)的構(gòu)建與有效性檢驗(yàn)”（SK2020A0009）;安徽省哲學(xué)規(guī)劃辦一般項(xiàng)目“不確定信息質(zhì)量與證券監(jiān)管--基于表內(nèi)表外信息匹配的視角”（AHSKY2018D10）;安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)科特區(qū)項(xiàng)目“公司金融與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控”（ACXKTQ2019B05）

作者簡(jiǎn)介：

張多蕾（1982-），男，安徽壽縣人，副教授，博士，博士后，主要從事資本市場(chǎng)財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)研究。E-mail：zhangduolei@126.com

張 嬈（通訊作者）（1977-），女（滿族），遼寧撫順人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事資本市場(chǎng)財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)研究。E-mail：zr@njau.edu.cn