■倪 禾，徐 茜

一、引言與文獻(xiàn)綜述

股價反映信息是有效市場理論的核心假設(shè)。Morck et al.（2000）提出個股的股價信息含量主要來源于市場、行業(yè)和公司三個層面，市場和行業(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、紅利分發(fā)等影響公司基本價值的特質(zhì)信息。根據(jù)王詠梅（2011）的定義，信息效率為股價中公司特質(zhì)信息含量的高低。我國證券市場近年來大力發(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人投資者調(diào)查報告顯示，截至2016年投資者結(jié)構(gòu)仍以中小投資者為主，長期價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短期炒獲取收益。在這種投資氛圍之下，股價波動難以反映公司特質(zhì)信息，股價信息效率較低，不但加劇了市場風(fēng)險，也擾亂了資本市場資源配置功能。關(guān)于如何有效提高信息效率，已有研究表明機(jī)構(gòu)投資者因為其具有超過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）對信息效率起著重要作用。主流研究大多以方差比、股價同步性、R2和私有信息測度作為股價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，研究證實機(jī)構(gòu)投資者持股比例和數(shù)量的增加提高了股價的信息效率（孔東民，等，2015）。熊家財（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，屬于無意為之。，兼具個體理性與市場理性雙重屬性，可以提高股價信息效率。

隨著社會網(wǎng)絡(luò)理論與經(jīng)濟(jì)學(xué)交叉研究的興起，社會網(wǎng)絡(luò)被證實是公司特質(zhì)信息流動的主要媒介（陳新春，等，2017），公司之間并不是完全獨立的，相反，公司間會因各種社會關(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格、期望利潤、股票收益波動率、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。社會網(wǎng)絡(luò)不僅是個體獲取信息和交流經(jīng)驗的主要途徑，更是個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）等通過構(gòu)造以重倉股為鏈接的機(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)社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)現(xiàn)連鎖董事加強(qiáng)了股價的同步性波動，降低了信息效率。

Larcker et al.（2013）研究了公司通過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，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，分析并實證檢驗機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為是否會導(dǎo)致股價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，并立足于市場微觀結(jié)構(gòu)，研究在股票流動性的調(diào)節(jié)作用下，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對信息效率的影響，以期為機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為對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)行為可能通過三種不同的機(jī)制影響股價信息效率。一是通過加強(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提高股價信息效率。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，這無疑給股票分析師一個“形象良好”的信號，吸引更多的股票分析師來跟蹤分析該股票進(jìn)而增加了市場中公司特質(zhì)信息的數(shù)量和質(zhì)量。事實上，這種信號也會被市場上的散戶所接收，使其更多地收集、分析該股票的公司信息。二是通過改善委托代理問題，增加信息披露來提高股價信息效率。根據(jù)Fich（2015）的研究，如果一個機(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，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，重倉持有相同公司股票的機(jī)構(gòu)投資者之間會在多種因素的促進(jìn)下進(jìn)行信息交換并實施共同監(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)督作用可能會越強(qiáng)。三是通過影響信息交易者的交易行為進(jìn)而影響股價信息效率。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)信息通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)乃俣?、?shù)量和質(zhì)量都會增加，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，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網(wǎng)絡(luò)中的分享以及快速傳播會影響公司的其他社會網(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，使得股價層面快速吸收公司特質(zhì)信息，促進(jìn)了股價特質(zhì)信息含量的提升。

因此，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)行為無論是通過促進(jìn)公司特質(zhì)信息的收集，還是通過特質(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，國有企業(yè)與非國有企業(yè)在信息披露和企業(yè)治理方面存在著較大差異。與非國有企業(yè)相比，在相關(guān)政策的保護(hù)下國有企業(yè)特質(zhì)信息資源在網(wǎng)絡(luò)中的流動有著更多限制，由于國有企業(yè)的“所有者缺位”問題，使其信息資源配置效率較之于非國有企業(yè)偏低（朱荃，2016），且國有企業(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)行為對企業(yè)治理的正面作用在國有企業(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)行為對信息效率的提升作用在國有企業(yè)中被削弱。

基于市場微觀結(jié)構(gòu)理論，信息效率與流動性是最具代表性的衡量資本市場質(zhì)量的指標(biāo)，兩者息息相關(guān)?？紤]到中國股票市場環(huán)境不夠完善，政府為了證券市場的平穩(wěn)運行，會對股票市場進(jìn)行適度干預(yù)，屬于典型的政策市場（雷倩華，2012）；同時，中國股票市場短期內(nèi)仍以大量的個人投資者為主，而個人投資者的情緒更易受干擾，且通常缺乏專業(yè)性的投資知識和投資理念?；谖覈善笔袌鲋袀€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中個人投資者所模仿，引起個人投資者的“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)生使股價偏離基本面而在邊際上降低了信息效率?；诖?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：現(xiàn)階段，隨著流動性的提高，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。第一步，根據(jù)公式（1），當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者重倉持有兩家不同上市公司股份時，兩家公司之間存在著聯(lián)系，邊值設(shè)定為1，以此建立無權(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，共同的機(jī)構(gòu)投資者為權(quán)重構(gòu)建的無向網(wǎng)絡(luò)W。最后，根據(jù)公式（3）對上市公司網(wǎng)絡(luò)W進(jìn)行規(guī)范化處理。其中，重倉的機(jī)構(gòu)投資者同等重要。

其中，B為無權(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為重倉持有i公司股份的機(jī)構(gòu)投資者總數(shù)，Wj為重倉持有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

使用pajek64來計算網(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)位置是一個多維度概念，采用社會網(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：計算通過節(jié)點最短路徑的數(shù)量來計算節(jié)點的中介中心度（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：通過衡量節(jié)點的鄰近節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的影響力為節(jié)點分配相對得分：在同樣的條件下，一個節(jié)點與高分節(jié)點聯(lián)系所得的分高于與低分節(jié)點聯(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.股價信息效率測算

Morck et al.（2000）提出股價的同步性R2，即上市公司個股收益率對市場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度，同步性越高意味著公司之間的個性化差異越小，股價信息效率越低。因此，借鑒Gul et al.（2010）的研究，根據(jù)公式（4）計算股價非同步性波動指標(biāo)。

其中，Nsynchi，t為公司 i在季度 t的股價非同步性波動；R2i,t為對股票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)計學(xué)基本原理闡釋的經(jīng)濟(jì)含義為市場信息和行業(yè)信息被納入至股票價格的含量；1-則為公司特質(zhì)信息被納入至股票價格的含量，定義為股價的非同步性波動。

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

最后，對其做對數(shù)變換，將[0，1]之間的數(shù)值擴(kuò)展到正負(fù)無窮。

4.計量模型

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

其中，i為公司i，t為季度，Nsynch為股價信息效率的代理變量：股價非同步性波動；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?shù)龋?014）的研究，選取公司規(guī)模、個股收益率和獨董規(guī)模等控制變量，具體定義見表1，Controls即表示控制變量集合；同時固定了季度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)；ε為隨機(jī)項。

表1 控制變量及說明

（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)庫的基金分類標(biāo)準(zhǔn)，選取2010—2016年一季報至年報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，選取各基金季報公布的十大重倉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)庫抽取。數(shù)據(jù)采集和計算頻率為季度，最終共得到37838個企業(yè)季度觀測數(shù)據(jù)。

表2為變量的描述性統(tǒng)計量，其中R2的均值為0.48，表明股價中市場和行業(yè)的信息含量為48%。股價信息效率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年美國證券市場股價信息效率的均值1.742相比，我國股價信息效率相對較低。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、結(jié)果分析和討論

（一）網(wǎng)絡(luò)概覽

經(jīng)計算，制造業(yè)的觀測值總數(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)點的大小表示企業(yè)第t季度的股價信息效率高低，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，而不是某個季度的特殊現(xiàn)象；其二，在各年度，深色節(jié)點數(shù)量的比例均小于淺色節(jié)點的比例，說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，節(jié)點之間距離變大，連線變細(xì)，節(jié)點隨之大比例縮小，說明隨著機(jī)構(gòu)投資者持股程度的減弱，個股信息效率下降，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）實證分析

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

表3為采用多元線性回歸模型對公式（6）的估計結(jié)果?？紤]到股價信息效率與機(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為采用滯后一期的網(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，說明企業(yè)經(jīng)營情況越好、股票收益率越高，企業(yè)股價波動和市場波動越不一致，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，無論是否使用工具變量校正內(nèi)生性，Lock的估計系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正，說明存在連鎖機(jī)構(gòu)投資者的企業(yè)的信息效率更高；網(wǎng)絡(luò)各中心度的估計系數(shù)均在1%的置信水平上顯著為正，說明企業(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

為了驗證結(jié)果的穩(wěn)健性，做如下檢驗：

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節(jié)點網(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)點與其他節(jié)點的接近程度，節(jié)點與其他節(jié)點越接近，節(jié)點在傳遞信息方面就更加容易。重新估計公式（6），實證結(jié)果沒有改變表3的結(jié)論。

二是替換信息效率的代理變量。通過采用公式（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)生性的問題。一方面，基于殘差的檢驗。將社會網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對全部控制變量進(jìn)行回歸，所得殘差即為全部控制變量無法解釋的部分，將殘差替換網(wǎng)絡(luò)特征變量重新對公式（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。最終實證結(jié)論與表3保持一致。因篇幅限制，未報告穩(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，對公式（7）進(jìn)行實證檢驗。

由表4可知，刻畫公司網(wǎng)絡(luò)特征的各變量與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)交互項均至少在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，非國有公司的信息效率提高了7.8%，而國有公司僅增加了4.5%，說明在國有公司，機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)對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)的實證結(jié)果

（二）流動性的調(diào)節(jié)作用

采用Amihud流動性指標(biāo)（劉維奇，2019）和收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)（Pastor&Stambaugh，2003）來測算股票的流動性。Amihud流動性指標(biāo)測算方法為：

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

收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)測算方法為：

為了檢驗假設(shè)3，構(gòu)建如下基本模型：

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

表5的回歸結(jié)果顯示Lock的估計系數(shù)為0.376和0.13，網(wǎng)絡(luò)中心度的各系數(shù)符號均為正，且在1%的水平上顯著，說明機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)程度與股票的流動性呈正比關(guān)系，這與前文分析的機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)結(jié)引起的信息流動導(dǎo)致私有信息交易行為增加一致。但是，這種流動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)果顯示交叉項與股價信息測度指標(biāo)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，且1%水平上顯著，說明隨著流動性風(fēng)險的提高，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。這可能是因為我國股票市場中個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)與個股流動性

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

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，借鑒社會網(wǎng)絡(luò)分析的中心度概念，計量企業(yè)嵌入企業(yè)間網(wǎng)絡(luò)的緊密程度，基于2010—2018年我國A股和公募證券投資基金數(shù)據(jù)，對機(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)持股在國有企業(yè)中所起的作用弱于非國有企業(yè)，這可能與國有企業(yè)治理的政治色彩相關(guān)。第三，隨著流動性風(fēng)險的增加，機(jī)構(gòu)投資者持股會降低邊際信息效率，這可能是因為噪聲交易的負(fù)面影響。

研究結(jié)論表明：第一，為“我國超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者具有現(xiàn)實意義”提供了有力的新證據(jù)。中國股市的改革一直致力于提高市場的資源配置效率。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)股價能夠及時并且充分吸收了企業(yè)的特質(zhì)信息，使得企業(yè)的實際價值可以被充分反映。同時，提示應(yīng)加快國有企業(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)股價信息效率的一個橫截面變量，可以將此作為投資者策略制定的參考。第三，實證檢驗結(jié)果表明在機(jī)構(gòu)投資者帶動企業(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)出的典型社會嵌入性特征，使得企業(yè)社會網(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，因此社會網(wǎng)絡(luò)也是今后企業(yè)研究中需要特別考慮的因素。