■倪 禾，徐 茜

一、引言與文獻(xiàn)綜述

股價(jià)反映信息是有效市場(chǎng)理論的核心假設(shè)。Morck et al.（2000）提出個(gè)股的股價(jià)信息含量主要來(lái)源于市場(chǎng)、行業(yè)和公司三個(gè)層面，市場(chǎng)和行業(yè)層面的信息即為經(jīng)濟(jì)政策、監(jiān)管法律、行業(yè)發(fā)展等具有普遍影響的公有信息，公司層面的信息為資產(chǎn)重組、兼并收購(gòu)、紅利分發(fā)等影響公司基本價(jià)值的特質(zhì)信息。根據(jù)王詠梅（2011）的定義，信息效率為股價(jià)中公司特質(zhì)信息含量的高低。我國(guó)證券市場(chǎng)近年來(lái)大力發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者特別是證券投資基金，投資者結(jié)構(gòu)有所改善。根據(jù)深圳證券交易所的年度個(gè)人投資者調(diào)查報(bào)告顯示，截至2016年投資者結(jié)構(gòu)仍以中小投資者為主，長(zhǎng)期價(jià)值投資者比例約為兩成，追漲型投資者占4成，更多的投資者傾向于通過(guò)短期炒獲取收益。在這種投資氛圍之下，股價(jià)波動(dòng)難以反映公司特質(zhì)信息，股價(jià)信息效率較低，不但加劇了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，也擾亂了資本市場(chǎng)資源配置功能。關(guān)于如何有效提高信息效率，已有研究表明機(jī)構(gòu)投資者因?yàn)槠渚哂谐^(guò)普通投資者的信息采集和處理能力，通常被作為基于企業(yè)特質(zhì)信息交易的典型代表（王亞平，2009）對(duì)信息效率起著重要作用。主流研究大多以方差比、股價(jià)同步性、R2和私有信息測(cè)度作為股價(jià)信息效率的代理變量，以機(jī)構(gòu)投資者持股比例或機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量為解釋變量，研究證實(shí)機(jī)構(gòu)投資者持股比例和數(shù)量的增加提高了股價(jià)的信息效率（孔東民，等，2015）。熊家財(cái)（2014）從機(jī)構(gòu)投資者的交易行為視角進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者的交易行為是一種“偽羊群行為”①偽羊群行為：投資者的同質(zhì)性交易行為并由非刻意跟風(fēng)所致，而是其基于相同信息或偏好作出的相同思考，屬于無(wú)意為之。，兼具個(gè)體理性與市場(chǎng)理性雙重屬性，可以提高股價(jià)信息效率。

隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與經(jīng)濟(jì)學(xué)交叉研究的興起，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)被證實(shí)是公司特質(zhì)信息流動(dòng)的主要媒介（陳新春，等，2017），公司之間并不是完全獨(dú)立的，相反，公司間會(huì)因各種社會(huì)關(guān)系而產(chǎn)生直接或間接的聯(lián)系，進(jìn)行信息和資源交互。Ozsoylev&Walden（2011）指出股票的交易特征如股票價(jià)格、期望利潤(rùn)、股票收益波動(dòng)率、代表性投資者福利與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)之間存在著函數(shù)關(guān)系。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)不僅是個(gè)體獲取信息和交流經(jīng)驗(yàn)的主要途徑，更是個(gè)體交易行為選擇與投資策略制定的重要影響因素。郭白瀅（2018）等通過(guò)構(gòu)造以重倉(cāng)股為鏈接的機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)信息共享能夠降低股價(jià)同步性，提高了信息效率。李留闖（2012）基于連鎖董事的企業(yè)社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)現(xiàn)連鎖董事加強(qiáng)了股價(jià)的同步性波動(dòng)，降低了信息效率。

Larcker et al.（2013）研究了公司通過(guò)董事連接形成公司之間的網(wǎng)絡(luò)后發(fā)現(xiàn)，該網(wǎng)絡(luò)存在著影響力、信息流、資源交換三種渠道。筆者基于Larcker et al.（2013）的研究，以機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)形成的公司之間的網(wǎng)絡(luò)作為新的切入點(diǎn)，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征變量作為機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為程度的代理變量，分析并實(shí)證檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為是否會(huì)導(dǎo)致股價(jià)信息效率存在顯著的差異。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討了在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下這種影響作用的差異，并立足于市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)，研究在股票流動(dòng)性的調(diào)節(jié)作用下，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對(duì)信息效率的影響，以期為機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對(duì)信息效率的作用提供更為細(xì)致的理論參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為可能通過(guò)三種不同的機(jī)制影響股價(jià)信息效率。一是通過(guò)加強(qiáng)公司特質(zhì)信息被挖掘的程度，即公司特質(zhì)信息的收集和處理來(lái)提高股價(jià)信息效率。如果一家公司的機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為程度高，意味著該公司的機(jī)構(gòu)關(guān)注度高，這無(wú)疑給股票分析師一個(gè)“形象良好”的信號(hào)，吸引更多的股票分析師來(lái)跟蹤分析該股票進(jìn)而增加了市場(chǎng)中公司特質(zhì)信息的數(shù)量和質(zhì)量。事實(shí)上，這種信號(hào)也會(huì)被市場(chǎng)上的散戶所接收，使其更多地收集、分析該股票的公司信息。二是通過(guò)改善委托代理問(wèn)題，增加信息披露來(lái)提高股價(jià)信息效率。根據(jù)Fich（2015）的研究，如果一個(gè)機(jī)構(gòu)投資者持有一家公司的股票占其投資組合的權(quán)重不低于10%時(shí)，那么機(jī)構(gòu)投資者可以起到監(jiān)督管理者的作用，從而改善上市公司的信息披露。公司關(guān)系網(wǎng)絡(luò)一旦建立，重倉(cāng)持有相同公司股票的機(jī)構(gòu)投資者之間會(huì)在多種因素的促進(jìn)下進(jìn)行信息交換并實(shí)施共同監(jiān)督或者彼此之間進(jìn)行監(jiān)督，聯(lián)結(jié)關(guān)系越緊密，這種監(jiān)督作用可能會(huì)越強(qiáng)。三是通過(guò)影響信息交易者的交易行為進(jìn)而影響股價(jià)信息效率。公司股票被機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為的程度越高，公司特質(zhì)信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)乃俣?、?shù)量和質(zhì)量都會(huì)增加，機(jī)構(gòu)投資者的趨同反應(yīng)理應(yīng)更為迅速，“偽羊群效應(yīng)”更突出，從而提升了信息效率。同時(shí)，這種公司特質(zhì)信息在以機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為為紐帶的公司社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的分享以及快速傳播會(huì)影響公司的其他社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，從而培育了一批信息交易者，提升了私有信息套利速度，使得股價(jià)層面快速吸收公司特質(zhì)信息，促進(jìn)了股價(jià)特質(zhì)信息含量的提升。

因此，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為無(wú)論是通過(guò)促進(jìn)公司特質(zhì)信息的收集，還是通過(guò)特質(zhì)信息流轉(zhuǎn)促進(jìn)私有信息套利交易速度，都能使股價(jià)特質(zhì)信息含量增加，提高信息效率，且聯(lián)結(jié)強(qiáng)度越高，公司特質(zhì)信息數(shù)量、質(zhì)量和流通速度方面理應(yīng)更勝一籌?；诖?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：現(xiàn)階段，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為與信息效率呈現(xiàn)正向關(guān)系。

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，以機(jī)構(gòu)投資者為聯(lián)結(jié)的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)嵌入其中的不同所有制企業(yè)的影響有所不同。具體而言，國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)在信息披露和企業(yè)治理方面存在著較大差異。與非國(guó)有企業(yè)相比，在相關(guān)政策的保護(hù)下國(guó)有企業(yè)特質(zhì)信息資源在網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)有著更多限制，由于國(guó)有企業(yè)的“所有者缺位”問(wèn)題，使其信息資源配置效率較之于非國(guó)有企業(yè)偏低（朱荃，2016），且國(guó)有企業(yè)的信息披露制度、管理層的任命等多數(shù)由政府主導(dǎo)（嚴(yán)若森，2018）。在這種情況下，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對(duì)企業(yè)治理的正面作用在國(guó)有企業(yè)中被弱化了。基于此，提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：現(xiàn)階段，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對(duì)信息效率的提升作用在國(guó)有企業(yè)中被削弱。

基于市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論，信息效率與流動(dòng)性是最具代表性的衡量資本市場(chǎng)質(zhì)量的指標(biāo)，兩者息息相關(guān)。考慮到中國(guó)股票市場(chǎng)環(huán)境不夠完善，政府為了證券市場(chǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行，會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行適度干預(yù)，屬于典型的政策市場(chǎng)（雷倩華，2012）；同時(shí)，中國(guó)股票市場(chǎng)短期內(nèi)仍以大量的個(gè)人投資者為主，而個(gè)人投資者的情緒更易受干擾，且通常缺乏專業(yè)性的投資知識(shí)和投資理念。基于我國(guó)股票市場(chǎng)中個(gè)人投資者表現(xiàn)出慣性交易、羊群行為的特征（蔡慶豐，2012），機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為引起的知情交易者的私有套利行為有可能被市場(chǎng)中個(gè)人投資者所模仿，引起個(gè)人投資者的“羊群行為”和“正反饋交易”等不理智行為，更多噪聲交易的產(chǎn)生使股價(jià)偏離基本面而在邊際上降低了信息效率?；诖耍岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)3：現(xiàn)階段，隨著流動(dòng)性的提高，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為降低了邊際信息效率。

三、研究方法與數(shù)據(jù)

（一）研究方法

1.機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

機(jī)構(gòu)投資者與上市公司之間的關(guān)系不僅是一種投資關(guān)系，也是一種從屬關(guān)系。由從屬關(guān)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)是雙模網(wǎng)絡(luò)中的一種，也被稱為成員網(wǎng)絡(luò)（Agneessens，2008），在這種模式的網(wǎng)絡(luò)中，機(jī)構(gòu)投資者Si和上市公司Lj是兩種不同類型的節(jié)點(diǎn)。第一步，根據(jù)公式（1），當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者重倉(cāng)持有兩家不同上市公司股份時(shí)，兩家公司之間存在著聯(lián)系，邊值設(shè)定為1，以此建立無(wú)權(quán)重的機(jī)構(gòu)投資者和上市公司之間的雙模網(wǎng)絡(luò)B。第二步，根據(jù)公式（2），采用降模法，將機(jī)構(gòu)投資者和上市公司的雙模網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為一模網(wǎng)絡(luò)，即以上市公司為節(jié)點(diǎn)，共同的機(jī)構(gòu)投資者為權(quán)重構(gòu)建的無(wú)向網(wǎng)絡(luò)W。最后，根據(jù)公式（3）對(duì)上市公司網(wǎng)絡(luò)W進(jìn)行規(guī)范化處理。其中，重倉(cāng)的機(jī)構(gòu)投資者同等重要。

其中，B為無(wú)權(quán)重的機(jī)構(gòu)投資者和上市公司之間的雙模網(wǎng)絡(luò)矩陣，bij為矩陣B中表明機(jī)構(gòu)投資者與公司之間關(guān)系的元素，W為以公司為節(jié)點(diǎn)的公司網(wǎng)絡(luò)矩陣，wij為公司網(wǎng)絡(luò)中的矩陣元素，Wi為重倉(cāng)持有i公司股份的機(jī)構(gòu)投資者總數(shù)，Wj為重倉(cāng)持有j公司股份的機(jī)構(gòu)投資者總數(shù)。

2.公司網(wǎng)絡(luò)位置刻畫(huà)

使用pajek64來(lái)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中心性。首先，如果公司嵌入到網(wǎng)絡(luò)中，Locki=1；否則Locki=0。其次，網(wǎng)絡(luò)位置是一個(gè)多維度概念，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的中心度概念進(jìn)行度量，網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)的選取來(lái)自Grewal R（2006），分別為居中中心度CenDi、中介中心度CenBi和特征向量中心度CenHi。

居中中心度CenDi：節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的連接邊數(shù)，表示一家上市公司與其他多少家公司存在著機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)，CenDi越高，表明該公司的機(jī)構(gòu)關(guān)注度高，存在機(jī)構(gòu)聯(lián)結(jié)行為的現(xiàn)象突出，那么該公司特質(zhì)信息的獲取和擴(kuò)散渠道越多，更多的信息被收集、分析和處理，機(jī)構(gòu)在公司治理方面起到的聯(lián)合監(jiān)督作用以及對(duì)其他知情交易者行為的正面影響均更勝一籌。

中介中心度CenBi：計(jì)算通過(guò)節(jié)點(diǎn)最短路徑的數(shù)量來(lái)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的中介中心度（橋梁角色）。具有較高中介中心度的上市公司，其特質(zhì)信息被擴(kuò)散的渠道更多，能夠被機(jī)構(gòu)培育出信息交易者的概率更高。

特征向量中心度CenHi：通過(guò)衡量節(jié)點(diǎn)的鄰近節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的影響力為節(jié)點(diǎn)分配相對(duì)得分：在同樣的條件下，一個(gè)節(jié)點(diǎn)與高分節(jié)點(diǎn)聯(lián)系所得的分高于與低分節(jié)點(diǎn)聯(lián)系。CenHi越大，公司的機(jī)構(gòu)投資聯(lián)結(jié)關(guān)系的“質(zhì)量”更高。

3.股價(jià)信息效率測(cè)算

Morck et al.（2000）提出股價(jià)的同步性R2，即上市公司個(gè)股收益率對(duì)市場(chǎng)層面收益率回歸的擬合優(yōu)度，可以作為股票信息效率的測(cè)度，同步性越高意味著公司之間的個(gè)性化差異越小，股價(jià)信息效率越低。因此，借鑒Gul et al.（2010）的研究，根據(jù)公式（4）計(jì)算股價(jià)非同步性波動(dòng)指標(biāo)。

其中，Nsynchi，t為公司 i在季度 t的股價(jià)非同步性波動(dòng)；R2i,t為對(duì)股票i的日收益數(shù)據(jù)，即公式（5）進(jìn)行回歸得到的擬合優(yōu)度，從統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理闡釋的經(jīng)濟(jì)含義為市場(chǎng)信息和行業(yè)信息被納入至股票價(jià)格的含量；1-則為公司特質(zhì)信息被納入至股票價(jià)格的含量，定義為股價(jià)的非同步性波動(dòng)。

其中，ri，d為公司i考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率，rm，d為d日A股市場(chǎng)經(jīng)個(gè)股流通市值加權(quán)所得的日回報(bào)，rk，d為d日公司i所在行業(yè)k經(jīng)個(gè)股流通市值加權(quán)所得的日回報(bào)。

最后，對(duì)其做對(duì)數(shù)變換，將[0，1]之間的數(shù)值擴(kuò)展到正負(fù)無(wú)窮。

4.計(jì)量模型

為了檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)對(duì)信息效率的影響，構(gòu)建如下基本模型：

其中，i為公司i，t為季度，Nsynch為股價(jià)信息效率的代理變量：股價(jià)非同步性波動(dòng)；Network為公司網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的代理變量，包括Lock、CenB、CenD和CenH；借鑒熊家財(cái)?shù)龋?014）的研究，選取公司規(guī)模、個(gè)股收益率和獨(dú)董規(guī)模等控制變量，具體定義見(jiàn)表1，Controls即表示控制變量集合；同時(shí)固定了季度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)；ε為隨機(jī)項(xiàng)。

表1 控制變量及說(shuō)明

（二）樣本和數(shù)據(jù)

選擇2010—2016年滬深A(yù)股上市公司為樣本，并剔除每年交易日不足200天的公司、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失或異常、金融行業(yè)公司和ST公司。選取證券投資基金作為機(jī)構(gòu)投資者的代表，根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)的基金分類標(biāo)準(zhǔn)，選取2010—2016年一季報(bào)至年報(bào)期間的所有普通股票型基金、偏股混合型基金、平衡混合型基金和封閉式基金。在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)，選取各基金季報(bào)公布的十大重倉(cāng)股且該股票的市值占該基金所有股票投資市值的比例在5%以上（含5%），從而剔除了“小、新、差”的股票。所有數(shù)據(jù)都從Wind和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)抽取。數(shù)據(jù)采集和計(jì)算頻率為季度，最終共得到37838個(gè)企業(yè)季度觀測(cè)數(shù)據(jù)。

表2為變量的描述性統(tǒng)計(jì)量，其中R2的均值為0.48，表明股價(jià)中市場(chǎng)和行業(yè)的信息含量為48%。股價(jià)信息效率Nsynch的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.1和0.8，表明各公司的信息效率存在較大差異；與1984—2000年美國(guó)證券市場(chǎng)股價(jià)信息效率的均值1.742相比，我國(guó)股價(jià)信息效率相對(duì)較低。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、結(jié)果分析和討論

（一）網(wǎng)絡(luò)概覽

經(jīng)計(jì)算，制造業(yè)的觀測(cè)值總數(shù)比例高達(dá)0.6，因篇幅限制，僅展示了2014—2016年末制造業(yè)和非制造業(yè)的企業(yè)間網(wǎng)絡(luò)（圖1—圖5），節(jié)點(diǎn)的大小表示企業(yè)第t季度的股價(jià)信息效率高低，顏色深淺表示企業(yè)第t季度的機(jī)構(gòu)投資者總數(shù)量多少，網(wǎng)絡(luò)中邊的粗細(xì)表示企業(yè)第t季度的機(jī)構(gòu)投資者共同持股程度的強(qiáng)弱。研究發(fā)現(xiàn)：其一，隨著時(shí)間的推移，網(wǎng)絡(luò)的大體結(jié)構(gòu)未發(fā)生跨越式的改變，說(shuō)明機(jī)構(gòu)投資者持股是一種較為穩(wěn)定的現(xiàn)象，而不是某個(gè)季度的特殊現(xiàn)象；其二，在各年度，深色節(jié)點(diǎn)數(shù)量的比例均小于淺色節(jié)點(diǎn)的比例，說(shuō)明被投資者共同持有的股票集中度高；其三，當(dāng)圖由密集區(qū)域向外擴(kuò)散時(shí)，節(jié)點(diǎn)之間距離變大，連線變細(xì)，節(jié)點(diǎn)隨之大比例縮小，說(shuō)明隨著機(jī)構(gòu)投資者持股程度的減弱，個(gè)股信息效率下降，符合假設(shè)1。

圖1 制造業(yè)2014年第4季度

圖2 制造業(yè)2015年第4季度

圖3 制造業(yè)2016年第4季度

圖4 其他行業(yè)2015年第4季度

圖5 其他行業(yè)2016年第4季度

（二）實(shí)證分析

1.機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對(duì)信息效率的影響

表3為采用多元線性回歸模型對(duì)公式（6）的估計(jì)結(jié)果?？紤]到股價(jià)信息效率與機(jī)構(gòu)投資者持股之間可能存在雙向因果關(guān)系，為了減少內(nèi)生性偏誤，表中Ⅱ?yàn)椴捎脺笠黄诘木W(wǎng)絡(luò)特征自變量作為機(jī)構(gòu)投資者持股程度的工具變量的結(jié)果。由表3可知，在控制變量中，企業(yè)股票收益率、換手率和資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)為正，說(shuō)明企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況越好、股票收益率越高，企業(yè)股價(jià)波動(dòng)和市場(chǎng)波動(dòng)越不一致，信息效率越高；規(guī)模越大的企業(yè)，信息效率反而低。這些結(jié)果與Gul et al.（2010）的研究結(jié)果基本一致。同時(shí)，無(wú)論是否使用工具變量校正內(nèi)生性，Lock的估計(jì)系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，說(shuō)明存在連鎖機(jī)構(gòu)投資者的企業(yè)的信息效率更高；網(wǎng)絡(luò)各中心度的估計(jì)系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正，說(shuō)明企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中鑲嵌得越緊密，企業(yè)的信息效率越高。驗(yàn)證了假設(shè)1。

表3 機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為與信息效率

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，做如下檢驗(yàn)：

一是替換機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為的代理變量，選取其他常用的刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)位置的指標(biāo)，接近中心度結(jié)構(gòu)洞指數(shù)①結(jié)構(gòu)洞指數(shù)表示社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的空隙，占據(jù)更多的結(jié)構(gòu)洞，信息控制和獲取渠道更通暢；采用1992年Burt提出的結(jié)構(gòu)約束算法，系數(shù)越高，網(wǎng)絡(luò)閉合性越高，結(jié)構(gòu)洞越少。和接近中心度②接近中心度表示節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度，節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)越接近，節(jié)點(diǎn)在傳遞信息方面就更加容易。重新估計(jì)公式（6），實(shí)證結(jié)果沒(méi)有改變表3的結(jié)論。

二是替換信息效率的代理變量。通過(guò)采用公式（5）所得的調(diào)整的R2值，借鑒Zhang（2010）的方法，替換了信息效率的代理變量重新估計(jì)了公式（6），均未改變表3的結(jié)論。

三是再次考慮內(nèi)生性的問(wèn)題。一方面，基于殘差的檢驗(yàn)。將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對(duì)全部控制變量進(jìn)行回歸，所得殘差即為全部控制變量無(wú)法解釋的部分，將殘差替換網(wǎng)絡(luò)特征變量重新對(duì)公式（6）進(jìn)行回歸，研究結(jié)論不變。另一方面，把公司的網(wǎng)絡(luò)位置（網(wǎng)絡(luò)中心度）作為內(nèi)生變量，選取常用的兩階段回歸方法（2SLS）進(jìn)行解釋。最終實(shí)證結(jié)論與表3保持一致。因篇幅限制，未報(bào)告穩(wěn)健性回歸結(jié)果。

五、進(jìn)一步分析

（一）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

為驗(yàn)證假設(shè)2，引入網(wǎng)絡(luò)特征變量與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交互項(xiàng)，對(duì)公式（7）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

由表4可知，刻畫(huà)公司網(wǎng)絡(luò)特征的各變量與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)交互項(xiàng)均至少在10%的水平上顯著為負(fù)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的居中中心度增加1時(shí)，非國(guó)有公司的信息效率提高了7.8%，而國(guó)有公司僅增加了4.5%，說(shuō)明在國(guó)有公司，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)對(duì)信息效率的提高作用較弱，假設(shè)2得證。

表4 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的實(shí)證結(jié)果

（二）流動(dòng)性的調(diào)節(jié)作用

采用Amihud流動(dòng)性指標(biāo)（劉維奇，2019）和收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)（Pastor&Stambaugh，2003）來(lái)測(cè)算股票的流動(dòng)性。Amihud流動(dòng)性指標(biāo)測(cè)算方法為：

其中，Di，t為股票 i在第 t個(gè)季度的有效交易天數(shù)；ri，d，t為股票i第t個(gè)季度第d天股票收益率，vi，d，t為股票i在第t個(gè)季度第d天交易量，股票流動(dòng)性越高，單位價(jià)格對(duì)應(yīng)的成交量變化越大。

收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)測(cè)算方法為：

為了檢驗(yàn)假設(shè)3，構(gòu)建如下基本模型：

模型關(guān)注的重點(diǎn)是企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中心度與股票流動(dòng)性的回歸系數(shù)。如果該系數(shù)顯著為負(fù)，則說(shuō)明股市流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加抑制了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下機(jī)構(gòu)投資者對(duì)信息效率的正面影響。

表5的回歸結(jié)果顯示Lock的估計(jì)系數(shù)為0.376和0.13，網(wǎng)絡(luò)中心度的各系數(shù)符號(hào)均為正，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)程度與股票的流動(dòng)性呈正比關(guān)系，這與前文分析的機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)引起的信息流動(dòng)導(dǎo)致私有信息交易行為增加一致。但是，這種流動(dòng)性的增加是否都為承載著公司特質(zhì)信息含量的交易行為呢？表6的結(jié)果顯示交叉項(xiàng)與股價(jià)信息測(cè)度指標(biāo)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，且1%水平上顯著，說(shuō)明隨著流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的提高，機(jī)構(gòu)投資持股的增加降低了邊際信息效率，符合假設(shè)3的預(yù)期。這可能是因?yàn)槲覈?guó)股票市場(chǎng)中個(gè)人投資者居于主體地位，而其表現(xiàn)出的慣性交易、羊群效應(yīng)等交易行為屬于噪聲交易，更多噪聲交易的產(chǎn)生使股價(jià)偏離基本面而在邊際上降低了信息效率。

表5 機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)與個(gè)股流動(dòng)性

表6 機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)、流動(dòng)性與信息效率

六、結(jié)論

在度量企業(yè)是否存在連鎖機(jī)構(gòu)投資者的基礎(chǔ)上，借鑒社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的中心度概念，計(jì)量企業(yè)嵌入企業(yè)間網(wǎng)絡(luò)的緊密程度，基于2010—2018年我國(guó)A股和公募證券投資基金數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股與信息效率之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)：第一，企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的位置豐富程度與信息效率成正比關(guān)系。第二，網(wǎng)絡(luò)背景下，機(jī)構(gòu)持股在國(guó)有企業(yè)中所起的作用弱于非國(guó)有企業(yè)，這可能與國(guó)有企業(yè)治理的政治色彩相關(guān)。第三，隨著流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加，機(jī)構(gòu)投資者持股會(huì)降低邊際信息效率，這可能是因?yàn)樵肼暯灰椎呢?fù)面影響。

研究結(jié)論表明：第一，為“我國(guó)超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者具有現(xiàn)實(shí)意義”提供了有力的新證據(jù)。中國(guó)股市的改革一直致力于提高市場(chǎng)的資源配置效率。上述結(jié)論表明機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為可以使企業(yè)股價(jià)能夠及時(shí)并且充分吸收了企業(yè)的特質(zhì)信息，使得企業(yè)的實(shí)際價(jià)值可以被充分反映。同時(shí)，提示應(yīng)加快國(guó)有企業(yè)的混合所有制改革，以便機(jī)構(gòu)投資者更好地履行積極監(jiān)督者的職責(zé)。第二，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變量是反映企業(yè)股價(jià)信息效率的一個(gè)橫截面變量，可以將此作為投資者策略制定的參考。第三，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明在機(jī)構(gòu)投資者帶動(dòng)企業(yè)以網(wǎng)絡(luò)化形式發(fā)展的背景下，僅僅考慮機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量特征的影響是不全面的。企業(yè)表現(xiàn)出的典型社會(huì)嵌入性特征，使得企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和企業(yè)間聯(lián)結(jié)關(guān)系的強(qiáng)弱可以影響其行為，因此社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也是今后企業(yè)研究中需要特別考慮的因素。