李松 王玉峰

內(nèi)容提要：特質(zhì)波動(dòng)是股票價(jià)格波動(dòng)中的主要組成部分，對(duì)資產(chǎn)定價(jià)、投資決策以及風(fēng)險(xiǎn)傳遞都具有重要影響。本文以2007-2018年我國(guó)滬深A(yù)股非金融上市企業(yè)為樣本，基于兩次行業(yè)信貸調(diào)控對(duì)企業(yè)融資的外生沖擊構(gòu)建識(shí)別策略，采用雙向固定效應(yīng)工具變量回歸，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)短期負(fù)債率的上升會(huì)顯著降低企業(yè)特質(zhì)波動(dòng)率。其中，短期債務(wù)中的商業(yè)信用上升提高了外部投資者對(duì)企業(yè)前景的認(rèn)知程度，降低了股價(jià)蘊(yùn)含的不確定性，從而降低了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。本文旨在建立融資決策與資產(chǎn)價(jià)格之間的橋梁，拓展股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)信息含量及融資決策市場(chǎng)反映的相關(guān)研究。

關(guān)鍵詞：特質(zhì)波動(dòng)率;短期債務(wù);債務(wù)期限結(jié)構(gòu)

中圖分類號(hào)：F8325文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-148X（2021）02-0056-09

收稿日期：2020-09-14

作者簡(jiǎn)介：李松（1982-），男，四川達(dá)州人，四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師，金融學(xué)博士，研究方向：資產(chǎn)定價(jià)、公司金融、金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué);王玉峰（1978-），本文通訊作者，男，四川眉山人，四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，金融學(xué)博士，研究方向：風(fēng)險(xiǎn)管理、農(nóng)村金融。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：19CJY043。

股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)指股票價(jià)格變化中的非系統(tǒng)性成分，是股價(jià)波動(dòng)的主要構(gòu)成部分，通常以經(jīng)定價(jià)模型調(diào)整后的股票收益率波動(dòng)率度量，在資產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理中均有著重要的應(yīng)用。股價(jià)高特質(zhì)波動(dòng)不但意味著低投資收益[1]以及低市場(chǎng)定價(jià)效率[2]，還可能通過金融加速器途徑將金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，甚至誘發(fā)金融體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。2017年以來，在我國(guó)股票市場(chǎng)整體波動(dòng)幅度下降的背景下，部分企業(yè)的股票價(jià)格經(jīng)歷了急速上漲和下跌，特質(zhì)波動(dòng)有所放大。一些企業(yè)因?yàn)閭€(gè)股價(jià)格的大幅波動(dòng)引發(fā)了股權(quán)質(zhì)押危機(jī)，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)造成了嚴(yán)重沖擊，一度成為股票市場(chǎng)的重要系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)?？梢?，股票價(jià)格的特質(zhì)波動(dòng)已經(jīng)成為影響我國(guó)上市公司經(jīng)營(yíng)持續(xù)性以及我國(guó)證券市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。因此，有必要對(duì)其形成機(jī)制與影響因素進(jìn)行深入探索，為上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)管理以及金融市場(chǎng)監(jiān)管提供依據(jù)。

一、文獻(xiàn)回顧

已經(jīng)有不少文獻(xiàn)從多個(gè)角度探索了特質(zhì)波動(dòng)率的成因，這些研究大體可以分為四類。第一類研究認(rèn)為特質(zhì)波動(dòng)率與企業(yè)未來投資與增長(zhǎng)機(jī)會(huì)[3-4]、現(xiàn)金流波動(dòng)性[5]等個(gè)體價(jià)值因素正相關(guān)，反映了企業(yè)未來投資與增長(zhǎng)機(jī)會(huì)以及股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。第二類從公司治理角度研究了特質(zhì)波動(dòng)率的成因，發(fā)現(xiàn)反收購措施[6]、激勵(lì)性薪酬[7]等不同治理機(jī)制將會(huì)影響特質(zhì)波動(dòng)率。第三類從信息角度探討了特質(zhì)波動(dòng)率的決定因素，發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)信息的透明程度[8-9]以及信息披露質(zhì)量[10]與股價(jià)特征波動(dòng)負(fù)相關(guān)。第四類研究從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)特征角度探索高特質(zhì)波動(dòng)率成因，發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)率受到了投資者結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)流動(dòng)性和投資者情緒等因素影響，高特質(zhì)波動(dòng)率通常意味著投資者結(jié)構(gòu)散戶化或期限短期化[11]、市場(chǎng)流動(dòng)性不足[12]或套利限制較大[13]。整體而言，現(xiàn)有研究證明，企業(yè)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率代表了投資者對(duì)企業(yè)個(gè)體股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)的反應(yīng)，由股權(quán)現(xiàn)金流相關(guān)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)本身（第一類和第二類研究）、市場(chǎng)對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的了解程度（第三類研究）以及投資者對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)反應(yīng)方式（第四類研究）共同決定。這些研究揭示了特質(zhì)波動(dòng)率的直接成因，但對(duì)企業(yè)融資決策這樣相對(duì)間接的潛在影響因素關(guān)注不足。然而，企業(yè)的融資決策顯然會(huì)對(duì)影響企業(yè)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而很可能改變企業(yè)的特質(zhì)波動(dòng)。

已有特質(zhì)波動(dòng)率成因相關(guān)研究對(duì)融資決策的忽略可能有兩個(gè)方面的原因。第一，企業(yè)融資結(jié)構(gòu)相關(guān)文獻(xiàn)主要關(guān)注財(cái)務(wù)杠桿，而且發(fā)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)和企業(yè)股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)等特質(zhì)波動(dòng)率直接影響因素之間的相關(guān)性并不顯著[14]。但是，企業(yè)融資決策不僅包括財(cái)務(wù)杠桿選擇，還包括債務(wù)期限決定，財(cái)務(wù)杠桿對(duì)特質(zhì)波動(dòng)率直接決定因素沒有顯著影響并不代表債務(wù)期限同樣沒有影響。事實(shí)上，已有研究表明，外生債務(wù)期限縮短會(huì)造成企業(yè)投資以及市場(chǎng)價(jià)值顯著下降[15]，債務(wù)期限還會(huì)影響企業(yè)與投資者的信息透明度[16]，改變企業(yè)的代理問題[17]，這些都會(huì)直接影響企業(yè)的特質(zhì)波動(dòng)?？梢?，股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)與企業(yè)債務(wù)期限之間存在復(fù)雜而且重要的聯(lián)系，對(duì)于兩者關(guān)系的探索有助于進(jìn)一步厘清融資決策與市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)之間的相互作用。第二，融資決策與特質(zhì)波動(dòng)率之間可能存在雙向因果，很難得到具有因果解釋的結(jié)論。融資決策可能影響企業(yè)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，從而改變特質(zhì)波動(dòng)率;股價(jià)波動(dòng)率本身也可能反向影響企業(yè)的債務(wù)決策，股價(jià)波動(dòng)率高的企業(yè)更容易受到融資約束，而且舉債成本也更高[18]。針對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足，本文基于特質(zhì)波動(dòng)率的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵構(gòu)建了工具變量，采用工具變量回歸探究了短期負(fù)債對(duì)特質(zhì)波動(dòng)率的影響，解決了內(nèi)生性問題，得到了債務(wù)期限對(duì)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率的因果影響，拓展了現(xiàn)有關(guān)于股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)以及企業(yè)融資行為的研究。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究假設(shè)

股票價(jià)格特質(zhì)波動(dòng)率是經(jīng)定價(jià)模型調(diào)整后的股票收益波動(dòng)，代表了市場(chǎng)對(duì)企業(yè)個(gè)體層面可分散風(fēng)險(xiǎn)的反應(yīng)。企業(yè)對(duì)短期債務(wù)的運(yùn)用可能會(huì)通過信息、代理問題以及流動(dòng)性沖擊等三種途徑對(duì)企業(yè)個(gè)體可分散風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生不同影響。

第一，短期債務(wù)運(yùn)用可能提高投資者對(duì)企業(yè)信息的認(rèn)知程度。通常，短期借貸需要不斷滾動(dòng)再融資。企業(yè)在展期的過程中會(huì)不斷向債權(quán)人以及其他外部投資者提供關(guān)于企業(yè)前景的信息，這些信息能夠讓投資者對(duì)企業(yè)前景有更加清楚的了解，緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱。因此，短期債務(wù)的運(yùn)用能夠降低股價(jià)蘊(yùn)含的不確定性，提高市場(chǎng)對(duì)企業(yè)股權(quán)價(jià)值預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。此外，短期債務(wù)還可以作為企業(yè)向外部投資者發(fā)送前景的信號(hào)，增加外部投資者對(duì)企業(yè)前景的了解[16]。

第二，短期債務(wù)的使用可能會(huì)緩解企業(yè)代理問題，降低企業(yè)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。短期債務(wù)存在持續(xù)的還本付息和再融資需求，這一過程會(huì)不斷抽取企業(yè)自由現(xiàn)金流，避免企業(yè)過度投資于經(jīng)濟(jì)前景不佳的項(xiàng)目，迫使企業(yè)投資與期限較短、安全性較高的項(xiàng)目。短期債務(wù)持有人還能夠以拒絕提供再融資作為威脅，在事前避免企業(yè)做出有損債權(quán)人利益的高風(fēng)險(xiǎn)投資行為，通過債權(quán)人治理降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)[17]。

因此，高比例短期債務(wù)可能會(huì)通過信息傳遞、信號(hào)發(fā)送和債權(quán)人治理等機(jī)制提高市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的了解程度、降低企業(yè)股權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，從而降低企業(yè)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率?；谏鲜鲞壿?，我們提出如下假設(shè)H0：

H0：短期借款與企業(yè)特質(zhì)波動(dòng)性負(fù)相關(guān)，企業(yè)短期債務(wù)比例越高，其股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率越低。

第三，短期債務(wù)比例高的企業(yè)需要不斷再融資，因而更加容易遭受流動(dòng)性沖擊。相對(duì)于債務(wù)期限更長(zhǎng)的企業(yè)，債務(wù)期限短的企業(yè)具有更大的再融資風(fēng)險(xiǎn)，更容易陷入財(cái)務(wù)困境，個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)更高。因此，我們提出了待檢驗(yàn)假設(shè)H1：

H1：短期借款與企業(yè)特質(zhì)波動(dòng)性正相關(guān)，企業(yè)短期債務(wù)比例越高，股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率越高。

（二）計(jì)量模型

我們采用模型（1）對(duì)假設(shè)H0與H1進(jìn)行了檢驗(yàn)。式中，IVOLi，t為i企業(yè)在t年度的特質(zhì)波動(dòng)率，ShrtDebti，t為i企業(yè)在t年度的短期負(fù)債水平，Controli，j，t為控制變量，ui為不可觀測(cè)的個(gè)體固定效應(yīng)，yearm為第m年度固定效應(yīng)。

如果系數(shù)b的一致估計(jì)結(jié)果顯著大于（小于）零，代表在其他影響因素不變的條件下，企業(yè)短期債務(wù)與特質(zhì)波動(dòng)率正（負(fù)）相關(guān)，企業(yè)越依賴短期債務(wù)其股價(jià)波動(dòng)性越大（?。摻Y(jié)果支持了假設(shè)H1（H0）。如果b估計(jì)系數(shù)不顯著區(qū)別于零，則代表平均而言短期債務(wù)對(duì)企業(yè)特質(zhì)波動(dòng)率沒有產(chǎn)生顯著影響。

三、數(shù)據(jù)與變量

（一）樣本選擇

我們選擇了2007至2018年間我國(guó)A股市場(chǎng)所有非金融上市企業(yè)作為研究樣本，數(shù)據(jù)全部來自中國(guó)股票市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)庫CSMAR（ChinaStockMarket&AccountingResearch）。以2007年作為樣本起始時(shí)間是因?yàn)槲覈?guó)上市公司從2007年1月1日起執(zhí)行了新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則體系基本實(shí)現(xiàn)了與GAAP以及IRFS等國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則的趨同。為了避免重組等重大事項(xiàng)以及新股發(fā)行效應(yīng)對(duì)特質(zhì)波動(dòng)率計(jì)算的扭曲，我們剔除了當(dāng)年交易股票天數(shù)小于200的企業(yè)年度樣本。

（二）變量定義

1特質(zhì)波動(dòng)率

我們參考現(xiàn)有關(guān)于特質(zhì)波動(dòng)率的研究，以股票日或周收益率經(jīng)五因子模型[19]調(diào)整后殘差標(biāo)準(zhǔn)差作為特質(zhì)波動(dòng)率的度量指標(biāo)。該指標(biāo)剔除了股價(jià)波動(dòng)中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)部分，保留了與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)的特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。我們首先分企業(yè)按年度依公式（2）對(duì)年內(nèi)個(gè)股日復(fù)權(quán)收益率進(jìn)行回歸，然后基于回歸結(jié)果計(jì)算殘差標(biāo)準(zhǔn)差作為特質(zhì)波動(dòng)率度量指標(biāo)IVOL，計(jì)算方式見公式（3）。

式中，IVOLi，t為企業(yè)i股票在年度t的特質(zhì)波動(dòng)率。ri，j，t為企業(yè)i的股票在年度t第j個(gè)交易日的紅利調(diào)整后回報(bào)率，MKT、SMB、HML、RMW以及CMA分別為Fama-French系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因子，rfj，t為t年第j個(gè)交易日無風(fēng)險(xiǎn)利率，采用三月期國(guó)債年化到期回報(bào)率度量，數(shù)據(jù)均來自CSMAR因子數(shù)據(jù)庫。ei，j，t為企業(yè)i第t年日回報(bào)率五因子回歸得到的第j交易日殘差，Ni，t為t年企業(yè)i股票交易天數(shù)。為了保證分析結(jié)果穩(wěn)健性以及與現(xiàn)有結(jié)果可比性，我們還基于Fama-French三因子模型計(jì)算了特質(zhì)波動(dòng)率IVOL2，計(jì)算過程與IVOL一致。

2短期債務(wù)

本文共采用了三個(gè)指標(biāo)度量不同性質(zhì)的短期債務(wù)。第一個(gè)指標(biāo)為短期負(fù)債率ShrtDebt，定義為期限在一年以內(nèi)的流動(dòng)負(fù)債占總負(fù)債的比例。現(xiàn)行會(huì)計(jì)制度下，流動(dòng)負(fù)債包括了金融性負(fù)債（付息債務(wù)）和商業(yè)性負(fù)債，但兩者合約形式、信息含量、對(duì)未來現(xiàn)金流影響以及受信貸沖擊的影響都存在明顯區(qū)別。金融性負(fù)債更容易受到金融機(jī)構(gòu)規(guī)制政策以及信貸市場(chǎng)沖擊等金融性因素影響，而商業(yè)信用則更容易受到談判能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等非金融因素影響。因此，我們進(jìn)一步將流動(dòng)負(fù)債劃分為了兩個(gè)細(xì)分指標(biāo)，即短期金融負(fù)債率和商業(yè)信用負(fù)債率。短期金融負(fù)債率（ShrtLnd）以短期付息債務(wù)占總債務(wù)的比例度量，短期付息債務(wù)包括短期借款、一年內(nèi)到期的長(zhǎng)期負(fù)債以及應(yīng)付短期融資券。商業(yè)信用負(fù)債率（TrdCredit）以商業(yè)信用占總負(fù)債比例度量，商業(yè)信用定義為流動(dòng)負(fù)債減去期限在一年以內(nèi)的付息債務(wù)。

描述性統(tǒng)計(jì)（表1）顯示個(gè)股價(jià)格特質(zhì)波動(dòng)率占整體波動(dòng)率的比例超過了70%，是股價(jià)格整體波動(dòng)率的主要組成部分。三因子和五因子模型調(diào)整的特質(zhì)波動(dòng)率基本統(tǒng)計(jì)特征差距不大，兩者均值、標(biāo)準(zhǔn)差差異很小。

3控制變量

基于現(xiàn)有研究，我們控制了四類可能對(duì)特質(zhì)波動(dòng)率產(chǎn)生影響的變量。第一類是企業(yè)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)和現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。我們?cè)诨貧w中采用TobinsQ度量了企業(yè)的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)，控制增長(zhǎng)率的影響;采用過去12個(gè)季度去趨勢(shì)和季節(jié)調(diào)整后每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流變異系數(shù)度量OCFVOL控制了企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。此外，我們還基于未來12個(gè)季度實(shí)現(xiàn)的每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流，構(gòu)建了前瞻性現(xiàn)金流波動(dòng)率FWDCFVOL，對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)，該指標(biāo)的構(gòu)建方式與CFVOL一致。第二類是企業(yè)信息以及治理相關(guān)變量。我們?cè)诜治鲋锌刂屏斯蓹?quán)集中度（Concentration）、實(shí)際控制人現(xiàn)金流權(quán)和控制權(quán)的分離度（Seperation），機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Insthold）以及研究報(bào)告關(guān)注度（reports）。第三類是市場(chǎng)特征變量，包括個(gè)股換手率（Tnover）、市場(chǎng)換手率（Mktnover）以及市場(chǎng)整體波動(dòng)率（Mktvol）等反應(yīng)投資者情緒以及市場(chǎng)環(huán)境的指標(biāo)。第四類變量是一般性企業(yè)特征變量，包括企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、規(guī)模（Size）、盈利能力（Roa）、流動(dòng)比率（Caratio）、有形資產(chǎn)比率（Tangible）、稅率（TaxRate）以及營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金含量（Cashratio）。

四、內(nèi)生性與工具變量

（一）內(nèi)生性根源與識(shí)別策略

研究短期債務(wù)融資（或者更廣泛的融資決策）對(duì)股價(jià)波動(dòng)影響的最大困難在于解決反向因果以及遺漏變量引起的內(nèi)生性問題。一方面，股票價(jià)格高特質(zhì)波動(dòng)率也會(huì)反向影響企業(yè)債務(wù)融資決策。企業(yè)大股東或者實(shí)際控制人可能通過股權(quán)質(zhì)押獲得資金再轉(zhuǎn)借給上市企業(yè)的方式為企業(yè)獲得債務(wù)融資，這些股權(quán)質(zhì)押債務(wù)期限通常比較短。波動(dòng)較大的企業(yè)股價(jià)抵押折算比例會(huì)更低、信用溢價(jià)更高，企業(yè)可以通過該途徑獲得的短期債務(wù)融資也會(huì)相對(duì)更少，短期債務(wù)占比也會(huì)更低，常規(guī)OLS以及固定效應(yīng)估計(jì)會(huì)存在向下偏誤。另一方面，股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率代表市場(chǎng)對(duì)企業(yè)個(gè)體層面未來股權(quán)現(xiàn)金流不確定性的反應(yīng)，企業(yè)債務(wù)期限決策同樣也會(huì)受到未來現(xiàn)金流不確定性的影響?，F(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)較高的企業(yè)股價(jià)波動(dòng)率也會(huì)較高，也更加依賴短期債務(wù)融資，這會(huì)導(dǎo)致OLS以及固定效應(yīng)估計(jì)存在向上偏誤。

我們分別采用兩種方式解決了反向因果以及遺漏變量問題。第一，我們基于2010年房地產(chǎn)調(diào)控政策“國(guó)十條”以及2012年實(shí)施的《綠色信貸指引》引起的房地產(chǎn)和“兩高一?！毙袠I(yè)信貸收縮為外生系統(tǒng)性沖擊，綜合運(yùn)用雙重差分（DID）思想和工具變量方法提出因果識(shí)別策略，解決了反向因果問題。第二，我們以企業(yè)實(shí)現(xiàn)的未來12個(gè)季度股權(quán)現(xiàn)金流變異系數(shù)作為了市場(chǎng)對(duì)不可觀測(cè)的股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期的度量，避免了對(duì)未來股權(quán)現(xiàn)金流不確定性的遺漏。

（二）兩次信貸調(diào)控政策的背景

為了解決反向因果引起的內(nèi)生性問題，我們以我國(guó)金融監(jiān)管部門和中央政府采取的兩次大規(guī)模行業(yè)性信貸收縮政策作為外生沖擊，以此識(shí)別短期債務(wù)對(duì)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率的因果性影響。

我們采用的第一個(gè)收縮政策是2010年中央政府對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控政策。2010年4月，中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院發(fā)布了《國(guó)務(wù)院關(guān)于堅(jiān)決遏制部分城市房?jī)r(jià)過快上漲的通知》（亦被稱為“國(guó)十條”），試圖給火熱的房地產(chǎn)市場(chǎng)降溫。此前的房地產(chǎn)市場(chǎng)監(jiān)管政策（例如2009年底的“國(guó)四條”）主要限制商品房需求和土地供給，“國(guó)十條”則明確要求加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的融資限制，要求商業(yè)銀行停止對(duì)存在土地閑置現(xiàn)象企業(yè)發(fā)放新開發(fā)項(xiàng)目貸款。第二個(gè)收縮政策是2012年《綠色信貸指引》實(shí)施對(duì)“兩高一剩行業(yè)”的信貸限制。2012年2月24日，原中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布了《綠色信貸指引》（以下簡(jiǎn)稱“指引”），希望引導(dǎo)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)從高污染、高能耗以及產(chǎn)能過剩行業(yè)（“兩高一?！毙袠I(yè)）壓縮、退出，更多投向環(huán)境和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)較低的領(lǐng)域。盡管我國(guó)從2008年以后出臺(tái)了一系列環(huán)保政策，但“指引”是第一次對(duì)金融機(jī)構(gòu)施加了明確限制，明確要求嚴(yán)控“兩高一剩”行業(yè)貸款增速。“國(guó)十條”和“指引”兩次信貸政策構(gòu)成了對(duì)各自受調(diào)控行業(yè)融資環(huán)境的外生沖擊，降低了所屬行業(yè)內(nèi)企業(yè)的融資可得性。

（三）工具變量構(gòu)建

我們基于雙重差分（DID）的思想構(gòu)造了工具變量，分別按照信貸收縮政策實(shí)施時(shí)間節(jié)點(diǎn)前后定義了政策處理變量THousing以及THHO。信貸收縮政策實(shí)施后受該政策影響的行業(yè)內(nèi)企業(yè)為處理組，不受該政策約束行業(yè)內(nèi)企業(yè)為對(duì)照組，處理組政策實(shí)施以后時(shí)間內(nèi)政策處理變量取值為1，其余取值為零。兩次行業(yè)信貸調(diào)整政策中，房地產(chǎn)信貸調(diào)控政策沖擊處理組企業(yè)為房地產(chǎn)上市企業(yè)，綠色信貸政策處理組為“兩高一?！毙袠I(yè)上市企業(yè)?！皟筛咭皇！毙袠I(yè)包括鋼鐵、工業(yè)金屬、水泥、火電、焦炭、紡織、化工、造紙和玻璃行業(yè)，行業(yè)認(rèn)定基于Wind上市公司二級(jí)行業(yè)分類。

描述性統(tǒng)計(jì)顯示（表3PanelA），約6%的企業(yè)年度樣本受到了房地產(chǎn)信貸政策沖擊，約18%的企業(yè)年度樣本受到了綠色信貸政策沖擊。

（四）工具變量合理性

現(xiàn)有研究表明，信貸可得性變化會(huì)顯著影響企業(yè)的負(fù)債期限[15]。相關(guān)性分析（表3PanelB）也顯示，行業(yè)融資政策沖擊變量THousing和THHO與三種短期債務(wù)指標(biāo)均在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著相關(guān)。因此，理論與數(shù)據(jù)均表明政策處理變量THousing和THHO滿足工具變量的相關(guān)性條件。

特質(zhì)波動(dòng)率基于多因子定價(jià)模型OLS回歸殘差計(jì)算。根據(jù)OLS回歸代數(shù)性質(zhì)，殘差與代表系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的因子之間滿足正交條件，兩者相關(guān)性等于零。“國(guó)十條”和“指引”的實(shí)施改變行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的融資條件，屬于不可分散的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。如果定價(jià)模型因子變量完全反映了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，則特質(zhì)波動(dòng)率與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)，政策處理變量Thousing和THHO不會(huì)直接影響股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率，滿足工具變量的排他性條件。

五、回歸分析與討論

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

我們首先分別采用隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型進(jìn)行了基準(zhǔn)回歸，結(jié)果見表4。固定效應(yīng)回歸結(jié)果均顯示短期負(fù)債率、短期金融負(fù)債率以及商業(yè)信用負(fù)債率均在5%統(tǒng)計(jì)水平上不顯著，表明債務(wù)期限與股價(jià)波動(dòng)不相關(guān)。

（二）工具變量回歸結(jié)果

為了避免內(nèi)生性的困擾，本節(jié)采用兩次政策沖擊構(gòu)造的工具變量進(jìn)行了回歸，結(jié)果見表5?；貧w（1）中，兩個(gè)工具變量在一階段回歸中系數(shù)估計(jì)結(jié)果都在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著大于零，一階段F統(tǒng)計(jì)量等于1436，大于弱工具變量判定經(jīng)驗(yàn)法則取值10，可以認(rèn)為不存在弱工具變量問題。Sargan檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)P值為5%，表明在5%統(tǒng)計(jì)水平上不能拒絕過度約束條件成立的原假設(shè)。結(jié)果顯示，短期債務(wù)系數(shù)在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著小于零，即流動(dòng)負(fù)債占比上升將會(huì)顯著降低企業(yè)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率。系數(shù)估計(jì)數(shù)值表明短期負(fù)債率變動(dòng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（18%，見表1描述性統(tǒng)計(jì)）將會(huì)導(dǎo)致060%（18%乘以334）的股價(jià)日特質(zhì)波動(dòng)率反向變動(dòng)?？紤]到特質(zhì)波動(dòng)率均值為219%，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差流動(dòng)負(fù)債率的變化將引起特質(zhì)波動(dòng)率變化均值的2740%（06%除以219%），其結(jié)果具有足夠顯著的經(jīng)濟(jì)意義。

細(xì)分回歸（2）-（6）將流動(dòng)負(fù)債劃分為短期金融性負(fù)債和商業(yè)信用進(jìn)行了進(jìn)一步檢驗(yàn)。其中，（2）和（3）單獨(dú)考察了短期金融性負(fù)債對(duì)特質(zhì)波動(dòng)率的影響，（4）和（5）單獨(dú)考察了商業(yè)信用的影響，（6）則考察了兩者的聯(lián)合影響?；貧w（2）和（4）同時(shí)采用了2010年房地產(chǎn)信貸政策沖擊和綠色信貸政策作為工具變量進(jìn)行了過度識(shí)別回歸，但是第一階段回歸Cragg-DonaldF統(tǒng)計(jì)量均小于5%臨界值，可能存在弱工具變量問題。其中，短期金融負(fù)債一階段回歸（2）中，2010房地產(chǎn)信貸政策沖擊Thousing的系數(shù)在10%統(tǒng)計(jì)水平上不顯著，屬于弱工具變量。商業(yè)信用一階段回歸（4）中，綠色信貸政策沖擊變量THHO系數(shù)在10%統(tǒng)計(jì)水平上不顯著，屬于弱工具變量。

為了避免弱工具問題，我們?cè)诨貧w（3）中采用了綠色信貸政策沖擊THHO作為唯一工具變量估計(jì)了恰好識(shí)別的方程。估計(jì)結(jié)果顯示，一階段F統(tǒng)計(jì)量等于1237，不存在弱工具變量問題?；貧w結(jié)果顯示，短期金融負(fù)債在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著降低企業(yè)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的短期金融負(fù)債變化（21%）將會(huì)導(dǎo)致060的日股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率反向變動(dòng)，幅度與整體負(fù)債率（回歸（1））相當(dāng)。我們?cè)诨貧w（5）中采用Thousing作為商業(yè)信用單一工具變量，通過估計(jì)了恰好識(shí)別模型考察商業(yè)信用對(duì)波動(dòng)率的影響?；貧w（5）結(jié)果顯示，商業(yè)信用同樣在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著降低了企業(yè)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（026）商業(yè)信用變化將會(huì)121的股價(jià)波動(dòng)率反向變動(dòng)?；貧w（6）以THHO為短期金融性負(fù)債工具變量，以Thousing作為商業(yè)信用工具變量，估計(jì)恰好識(shí)別模型聯(lián)合分析了短期付息債務(wù)和商業(yè)信用的影響。一階段Cragg-DonaldF統(tǒng)計(jì)量取值為2532，表明不存在弱工具變量問題。回歸結(jié)果顯示，金融性負(fù)債和商業(yè)性負(fù)債均在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著降低了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率。

（三）股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)的不同度量

股票的市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)反映了投資者對(duì)未來股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期，采用過去現(xiàn)金流波動(dòng)率作為未來現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)可能存在測(cè)量誤差，引起遺漏變量問題。為了解決這一潛在問題，我們基于未來三年經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流變異系數(shù)構(gòu)建了前瞻性現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)FWDOCFVol，從事后角度度量了企業(yè)在未來實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。在一個(gè)有效的市場(chǎng)中，理性的投資者關(guān)于未來現(xiàn)金流均值以及波動(dòng)的預(yù)測(cè)都應(yīng)當(dāng)是無偏的，事后實(shí)現(xiàn)的現(xiàn)金流波動(dòng)率FWDOCFVol能夠代表投資者在事前關(guān)于現(xiàn)金流波動(dòng)的前瞻性預(yù)期。

表6匯總了進(jìn)一步回歸結(jié)果，其中（1）-（2）控制了未來三年的股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)FWDOCFVol，（3）-（4）還同時(shí)控制了過去三年實(shí)現(xiàn)的股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。工具變量回歸（1）和（3）一階段F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo弱工具檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量10%臨界值868，拒絕了工具變量為弱工具的原假設(shè)，可以認(rèn)為不存在弱工具問題。表6回歸結(jié)果和表5一致，流動(dòng)負(fù)債率、短期金融負(fù)債率以及商業(yè)信用負(fù)債率均在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著小于零。

遺漏股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期可能引起估計(jì)結(jié)果向上偏誤，因?yàn)樵谄渌麠l件不變的情況下，預(yù)計(jì)未來股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)高的企業(yè)往往會(huì)同時(shí)具有更高特質(zhì)波動(dòng)和更短債務(wù)期限。表6展示的回歸結(jié)果印證了這一觀點(diǎn)，在控制未來實(shí)現(xiàn)股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)以后，短期負(fù)債率估計(jì)系數(shù)依然顯著小于零，支持了假說H0。

（四）波動(dòng)率的其他度量

現(xiàn)有關(guān)于特質(zhì)波動(dòng)率的研究普遍采用了Fama-French三因子模型作為基準(zhǔn)模型，以三因子模型調(diào)整后殘差標(biāo)準(zhǔn)差度量企業(yè)的股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。為了保證結(jié)論的穩(wěn)健性以及和現(xiàn)有研究結(jié)果的可比性，我們也采用三因子模型作為基準(zhǔn)模型重新計(jì)算了特質(zhì)波動(dòng)率，對(duì)結(jié)果進(jìn)行了再驗(yàn)證，結(jié)果見表7?；貧w結(jié)果顯示，三因子模型調(diào)整特質(zhì)波動(dòng)率回歸結(jié)果與五因子模型調(diào)整特質(zhì)波動(dòng)率回歸結(jié)果一致，表明前面的結(jié)論對(duì)于不同特質(zhì)波動(dòng)率度量方式足夠穩(wěn)健。

六、機(jī)制檢驗(yàn)

現(xiàn)有研究表明（見文獻(xiàn)綜述部分），特質(zhì)波動(dòng)率由股權(quán)相關(guān)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知以及投資者結(jié)構(gòu)三者直接決定。債務(wù)期限的理論分析顯示，短期債務(wù)可能改變企業(yè)股權(quán)現(xiàn)金流、也可能改變投資者對(duì)企業(yè)前景的認(rèn)知程度，從而影響股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。本節(jié)基于這一思路對(duì)具體機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)。

我們以企業(yè)未來實(shí)現(xiàn)的每股現(xiàn)金風(fēng)險(xiǎn)FWDOCFVol（以未來12個(gè)季度每股現(xiàn)金流變異系數(shù)度量）作為獨(dú)立變量，以證券分析師關(guān)于會(huì)計(jì)年度每股盈利（EPS）的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度accuracy作為市場(chǎng)對(duì)企業(yè)前景了解程度的衡量指標(biāo)，采用雙向固定效應(yīng)回歸分別對(duì)兩種機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果見表8。其中，分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度accuracy根據(jù)公式（4）計(jì)算，forecastepsj，i，t為分析師j對(duì)i公司在會(huì)計(jì)年度t的每股利潤(rùn)的預(yù)測(cè)值，realityepsi，t為實(shí)際實(shí)現(xiàn)的每股利潤(rùn)，Ni，t為發(fā)表預(yù)測(cè)的分析師數(shù)量。

表8回歸（1）和（2）顯示，短期負(fù)債率、短期金融負(fù)債率以及商業(yè)信用負(fù)債率與未來現(xiàn)金流波動(dòng)率均在10%統(tǒng)計(jì)水平上不相關(guān)，債務(wù)期限并沒有影響企業(yè)的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)?；貧w（3）顯示，短期負(fù)債率上升顯著提升了分析師對(duì)企業(yè)每股盈利的預(yù)測(cè)精確程度?？紤]到企業(yè)年報(bào)披露通常是在下一年的第一季度，我們還以滯后一期短期負(fù)債率作為解釋變量進(jìn)行了回歸（表8回歸（5）），檢驗(yàn)了結(jié)果的穩(wěn)健性，得到的結(jié)果與（3）一致。對(duì)短期債的細(xì)分回歸（表8回歸（4）和（6））顯示，短期金融性負(fù)債系數(shù)不顯著而商業(yè)信用負(fù)債率在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著大于零，說明商業(yè)信用的使用通過財(cái)務(wù)披露以及與上游企業(yè)的往來交易向外界傳遞了更多關(guān)于企業(yè)前景的信息，增強(qiáng)了外部投資者對(duì)企業(yè)前景判斷的準(zhǔn)確性。

機(jī)制檢驗(yàn)分析結(jié)果表明，短期債務(wù)并沒有改變企業(yè)未來股權(quán)現(xiàn)金風(fēng)險(xiǎn)，但降低了外部投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度，增強(qiáng)了投資者預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，從而降低了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。

七、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以A股市場(chǎng)2007-2018年期間的非金融上市企業(yè)為樣本，以兩次行業(yè)性的信貸收縮政策沖擊作為外生工具，采用雙向固定效應(yīng)工具變量回歸研究了企業(yè)短期債務(wù)對(duì)股票價(jià)格特質(zhì)波動(dòng)率的影響，主要結(jié)論如下：第一，企業(yè)短期負(fù)債率提高將會(huì)顯著降低企業(yè)股票價(jià)格特質(zhì)波動(dòng)率。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差短期債務(wù)的提升平均將會(huì)降低06%的股票價(jià)格日特質(zhì)波動(dòng)率，占特質(zhì)波動(dòng)率均值的比例達(dá)到了274%。第二，短期債務(wù)對(duì)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)的抑制作用源于短期債務(wù)中的商業(yè)性負(fù)債。商業(yè)信用增加了企業(yè)與投資者之間的信息透明度，顯著提高了分析師對(duì)企業(yè)每股收益的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度，降低了股價(jià)蘊(yùn)含的不確定性，抑制了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。第三，短期負(fù)債率、短期商業(yè)信用負(fù)債率以及短期金融負(fù)債率均與企業(yè)未來12個(gè)季度的股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)，表明短期債務(wù)的使用并沒有改變企業(yè)未來股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。本文的研究建立了融資決策和資產(chǎn)價(jià)格之間的橋梁，拓展了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)率信息含量以及融資決策市場(chǎng)反應(yīng)的相關(guān)研究。

（二）建議

根據(jù)研究結(jié)果，本文提出如下兩點(diǎn)建議：

第一，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視短期債務(wù)在信息傳遞中的功能，可以通過債務(wù)融資期限調(diào)節(jié)股價(jià)波動(dòng)，管理與此相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)踐中，企業(yè)債務(wù)期限決策主要關(guān)注短期債務(wù)的再融資風(fēng)險(xiǎn)[20]，擔(dān)心短期債務(wù)會(huì)造成投融資期限錯(cuò)配，放大經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。但是，本文的實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)上市企業(yè)的短期債務(wù)使用不但沒有改變股權(quán)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)，反而增強(qiáng)了和外部投資者之間的信息透明度，降低了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。因此，對(duì)于財(cái)務(wù)比較穩(wěn)健、而且股權(quán)質(zhì)押比例較高的企業(yè)而言，適度提高短期債務(wù)比例（尤其是商業(yè)性短期債務(wù)）將有助于增加投資者對(duì)其前景的了解程度，避免股價(jià)大幅波動(dòng)并降低股權(quán)質(zhì)押風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性。

第二，優(yōu)化商業(yè)信用等非正式融資信息披露機(jī)制。近年來，我國(guó)證券監(jiān)管部門對(duì)股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)高度重視，對(duì)于異常波動(dòng)股票的警示、停牌和披露等監(jiān)管要求不斷趨嚴(yán)。但是，警示、停牌等監(jiān)管措施均屬于事后監(jiān)管安排，欠缺前瞻性和預(yù)防性。本文的研究表明，短期債務(wù)中的商業(yè)信用能夠充當(dāng)向投資者傳遞企業(yè)前景的信息載體，在事前增加投資者對(duì)企業(yè)前景認(rèn)知的準(zhǔn)確性，從而降低了股價(jià)特質(zhì)波動(dòng)。目前，我國(guó)上市公司信息披露制度對(duì)商業(yè)信用這類非正式融資的披露要求較低，僅要求企業(yè)對(duì)可能產(chǎn)生重大影響的應(yīng)付賬款或預(yù)收款等進(jìn)行披露。根據(jù)本文的分析，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以利用信息披露考評(píng)得分權(quán)重等柔性監(jiān)管工具，在不改變基本披露制度的前提下鼓勵(lì)企業(yè)披露更多商業(yè)信用信息，拓寬外部投資者獲取企業(yè)前景信息的渠道，在事前降低股價(jià)蘊(yùn)含的信息不確定性，避免市場(chǎng)過度波動(dòng)。

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Short-TermDebtandStockPriceIdiosyncraticVolatility

LISong，WANGYu-feng

（SchoolofEconomics，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China）

Abstract：Idiosyncraticvolatilityisthemaincomponentofstockpricevolatility，whichhasanimportantimpactonassetpricing，investmentdecisionsandrisktransmission.ThispapertakesShanghaiandShenzhenA-sharenon-financiallistedcompaniesfrom2007to2018assamples，andbasedontheexogenousimpactoftwoindustrycreditregulationonenterprisefinancing，theidentificationstrategyisconstructed.Usingtwo-wayfixedeffectinstrumentalvariableregression，thepaperfindsthattheriseofshort-termdebtratiowillsignificantlyreducetheidiosyncraticvolatility.Amongthem，theriseofcommercialcreditinshort-termdebtimprovestheexternalinvestors′cognitionoftheenterpriseprospect，reducestheuncertaintyofstockprice，andthusreducesstockpricevolatility.Thispaperaimstobuildabridgebetweenfinancingdecisionsandassetprices，andexpandresearchontheinformationcontentofstockpricevolatilityandthemarketreflectionoffinancingdecisions.

Keywords：idiosyncraticvolatility;short-termdebt;debtmaturitystructure

（責(zé)任編輯：趙春江）