謝黎旭 張信東 王東 湯亮亮

【摘要】運(yùn)用SVAR模型檢驗(yàn)2010年3月31日至2019年11月7日融資買空和融券賣空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的同期影響和長期影響， 并進(jìn)一步分析不同標(biāo)的股票范圍和不同的市場狀態(tài)下融資買空和融券賣空交易對滬深A(yù)股市場流動(dòng)性的影響。 研究結(jié)果表明：融資買空和融券賣空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的同期和長期影響都是顯著為正的， 且對上海A股市場流動(dòng)性的正向影響大于深圳A股市場; 融資買空交易對市場流動(dòng)性的正向影響大于融券賣空交易， 這是因?yàn)槿谫Y買空交易規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于融券賣空交易規(guī)模; 融資買空交易與融券賣空交易對市場流動(dòng)性的同期和長期影響并不隨著標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大而增加， 而是與二者交易規(guī)模有關(guān); 熊市時(shí)融資買空交易對市場流動(dòng)性的長期影響大于牛市。

【關(guān)鍵詞】融資融券;流動(dòng)性;SVAR模型;融資買空;融券賣空

【中圖分類號】F832.5? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）07-0123-10

一、引言

2010年3月31日， 中國證券監(jiān)督委員會(huì)以“促進(jìn)流動(dòng)性， 降低波動(dòng)性”為主要目的， 在上海和深圳證券交易所同時(shí)啟動(dòng)了融資融券業(yè)務(wù)。 截至2019年11月7日， 上海和深圳證券交易所已對融資融券標(biāo)的股票進(jìn)行了六次擴(kuò)容， 標(biāo)的股票也從最初的90只擴(kuò)容到1600只， 融資融券余額亦達(dá)萬億規(guī)模。 那么， 發(fā)展如此迅速的融資融券交易是否提高了市場流動(dòng)性？ 事實(shí)上， 目前允許融資融券交易的1600只股票， 僅占我國A股股票總數(shù)的30%左右。 那么， 占市場很小份額的標(biāo)的股票流動(dòng)性的提高是否能促進(jìn)市場流動(dòng)性的提高？ 一般來說， 上海證券交易所上市的為大市值股票， 深圳證券交易所上市的為小市值股票， 那么融資融券交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的影響是否有顯著性差異？ 而我國融資買空交易規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于融券賣空交易規(guī)模， 那么融資買空交易和融券賣空交易對市場流動(dòng)性的影響是否不同？ 我國融資融券標(biāo)的股票的范圍是逐步擴(kuò)大的， 那么隨著標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大， 融資融券交易對A股市場流動(dòng)性的影響是否也逐步增強(qiáng)？ 另外， 融資融券業(yè)務(wù)開展以來， 我國股票市場經(jīng)歷了熊市、牛市和熊市三個(gè)階段， 一般來說， 熊市賣空、牛市買空對于融資融券交易者來說是比較好的投資策略。 那么， 牛市和熊市狀態(tài)下， 融資買空交易和融券賣空交易對A股市場流動(dòng)性的影響是否也存在差異？

基于以上問題， 本文主要運(yùn)用短期和長期SVAR模型， 選取上海和深圳證券A股指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)以及與融資融券交易相關(guān)的市場數(shù)據(jù)， 研究2010年3月31日至2019年1月7日融資買空和融券賣空交易對滬深A(yù)股市場流動(dòng)性的同期和長期影響， 并進(jìn)一步分析不同標(biāo)的股票范圍和不同的市場狀態(tài)下融資買空和融券賣空交易對滬深A(yù)股市場流動(dòng)性的影響。 本文一方面豐富了關(guān)于融資融券交易對市場流動(dòng)性影響的實(shí)證證據(jù)， 另一方面也為監(jiān)管者發(fā)展和健全股票市場、提高市場質(zhì)量提供了可行思路。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）融券賣空交易對市場流動(dòng)性的影響

對于融券賣空交易對市場流動(dòng)性的影響， 早期文獻(xiàn)并未達(dá)成一致意見。 Miller[1] 以及Harrison和Kreps[2] 認(rèn)為禁止融券賣空交易只能使樂觀投資者留在市場， 而想要進(jìn)行賣空交易的悲觀投資者則會(huì)被迫離開市場， 使得股票供給小于需求， 從而降低市場流動(dòng)性。 Diamond和Verrecchia[3] 認(rèn)為， 賣空限制（有成本的賣空）會(huì)使流動(dòng)性交易者不能進(jìn)行賣空交易而離開市場， 只有擁有壞消息的交易者會(huì)進(jìn)行少量賣空交易， 從而增加買賣價(jià)差， 降低市場流動(dòng)性; 而允許無成本的賣空讓知情交易者和流動(dòng)性交易者都能參與賣空交易， 從而降低買賣價(jià)差， 提高市場流動(dòng)性。

近期文獻(xiàn)關(guān)于賣空機(jī)制對流動(dòng)性影響的研究結(jié)論亦未達(dá)成一致： ①有不少學(xué)者認(rèn)為融券賣空交易能夠提高市場的流動(dòng)性。 例如， Charoenrook和Daouk[4] 以全球111個(gè)國家的股票市場33年的數(shù)據(jù)為研究樣本， 以換手率為流動(dòng)性衡量指標(biāo)研究賣空機(jī)制對流動(dòng)性的影響， 發(fā)現(xiàn)允許賣空交易的發(fā)達(dá)國家的成熟市場的流動(dòng)性顯著高于禁止賣空的發(fā)展中國家的新興市場。 Beber和Pagano[5] 對2007 ～ 2009年金融危機(jī)期間各國政府實(shí)施的賣空禁令進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)， 限制或禁止賣空交易降低了股票的流動(dòng)性， 尤其是無期權(quán)和小市值公司的股票。 ②亦有學(xué)者認(rèn)為允許融券賣空交易會(huì)降低市場流動(dòng)性。 才靜涵、夏樂[6] 通過對我國香港主板市場的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)由于噪聲交易者擔(dān)心融券賣空機(jī)制的引入會(huì)增加虧損的風(fēng)險(xiǎn)而變得更加謹(jǐn)慎甚至?xí)顺鍪袌觯?以致降低了市場的活躍程度和流動(dòng)性。 ③還有學(xué)者認(rèn)為， 由于政府對融券賣空交易的限制太多， 導(dǎo)致其交易規(guī)模過小而對市場流動(dòng)性的影響不顯著。 廖士光、楊朝軍[7] 對我國香港股票市場進(jìn)行研究， 以換手率作為指標(biāo)來衡量流動(dòng)性， 卻得到了不同的結(jié)論。 他們將1999年1月至2004年12月的樣本數(shù)據(jù)分成幾個(gè)階段的時(shí)間序列進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)融券賣空交易被推出后， 市場的流動(dòng)性先減弱后增強(qiáng)， 且融券賣空交易額對市場流動(dòng)性的影響不顯著。 這主要是由于我國香港股票市場對融券賣空交易的限制條件較多， 造成融券賣空交易額占市場交易額的比例過低， 從而不能對市場形成較大的影響。

（二）融資買空交易對市場流動(dòng)性的影響

關(guān)于融資買空交易對市場流動(dòng)性影響方面的文獻(xiàn)較少。 現(xiàn)有文獻(xiàn)偏向于利用保證金比率的變化來研究融資買空交易對市場流動(dòng)性的影響。 Goldberg[8] 認(rèn)為可以通過調(diào)整融資買空交易保證金的比率來調(diào)整市場的流動(dòng)性。? 駱玉鼎、廖士光[9] 利用我國臺(tái)灣證券市場的數(shù)據(jù)實(shí)證研究融資買空交易與市場流動(dòng)性之間的關(guān)系， 總樣本的研究結(jié)果表明， 保證金比率變化對融資買空交易量和市場流動(dòng)性有顯著的影響; 分階段研究結(jié)果也表明， 各階段融資買空交易均是市場流動(dòng)性的格蘭杰原因， 融資買空交易為市場提供了流動(dòng)性。 而Bige和Heather[10] 通過斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)方法對印度特殊的融資買空交易系統(tǒng)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)， 允許進(jìn)行融資買空交易的股票的流動(dòng)性比不允許進(jìn)行融資賣空交易的股票的流動(dòng)性要強(qiáng)。

（三）融資融券交易對市場流動(dòng)性的影響

近期文獻(xiàn)主要是從資金約束的角度來研究融資融券交易對市場流動(dòng)性的影響， 當(dāng)融資融券交易者資金充足時(shí)， 融資融券交易能為市場提供流動(dòng)性; 當(dāng)市場下行時(shí)， 融資融券交易者由于資金短缺， 從流動(dòng)性提供者變成需求者， 導(dǎo)致市場流動(dòng)性降低。 Brunnermeier和Pedersen[11] 認(rèn)為， 由于融資融券交易者籌到的資金具有不穩(wěn)定性， 因此在某種情況下， 市場流動(dòng)性呈螺旋狀上升。 Kyle和Xiong[12] 、Kiyotaki和Moore[13] 認(rèn)為融資融券交易者在市場下行時(shí)由于資金約束不得不清算已有頭寸， 導(dǎo)致市場流動(dòng)性降低。

我國融資融券業(yè)務(wù)的開展， 為國內(nèi)學(xué)者研究融資融券交易對流動(dòng)性的影響提供了很好的契機(jī)。 劉倩、朱民武[14] 通過回歸模型研究發(fā)現(xiàn)， 融資買空交易提高了標(biāo)的股票的流動(dòng)性， 融券賣空交易對流動(dòng)性的提升作用不明顯， 融資融券交易顯著提升了股票的流動(dòng)性。 宋光輝等[15] 通過建立VAR模型研究發(fā)現(xiàn)， 融資融券交易在短期內(nèi)對A股市場的流動(dòng)性沒有顯著影響， 但從中長期來看其提升了A股市場的流動(dòng)性。 張博等[16] 利用VAR模型和Granger因果檢驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)， 融資融券交易能夠通過“波動(dòng)渠道”提升股票市場的流動(dòng)性。 謝黎旭和張信東等[17] 采用雙重差分法研究發(fā)現(xiàn)， 融資融券交易提高了標(biāo)的股票的流動(dòng)性。 與現(xiàn)有文獻(xiàn)不同的是， 本文將全面系統(tǒng)地研究不同標(biāo)的股票范圍和不同市場狀態(tài)下融資買空和融券賣空交易對滬深A(yù)股市場流動(dòng)性的同期和長期影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）指標(biāo)選取

1. 市場流動(dòng)性指標(biāo)。 本文研究的是融資買空交易、融券賣空交易以及融資買空和融券賣空總交易（簡稱“融資融券交易”）對上海A股市場和深圳A股市場流動(dòng)性產(chǎn)生的影響。 相應(yīng)地， 研究流動(dòng)性的數(shù)據(jù)也選取與上海和深圳證券市場A股指數(shù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。 與個(gè)股不同的是， 市場指數(shù)數(shù)據(jù)沒有買賣報(bào)價(jià)， 無法從交易成本的角度來研究市場的流動(dòng)性。 因此， 本文選取換手率形式的非流動(dòng)性指標(biāo)作為市場流動(dòng)性指標(biāo)[18] 。 具體的計(jì)算公式為：

Illii，d=[1Nn=1N? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]? ? ?（1）

其中， i代表市場指數(shù)， 這里指上海證券市場A股指數(shù)和深圳證券市場A股指數(shù)， 簡稱上證A指和深證A指; d代表交易日; Illii，d為非流動(dòng)性指標(biāo)， 指市場指數(shù)i在第d日的非流動(dòng)性; ri，d-n為指數(shù)i滯后d日n天的日收益率， 取絕對值; turnoveri，d-n表示指數(shù)i滯后第d日n天的日換手率， 其等于該指數(shù)所有成分股在第d-n日的成交金額與其流通市值之比。 本文中的非流動(dòng)性指標(biāo)通過滾動(dòng)計(jì)算連續(xù) 30個(gè)交易日得到， 因此這里的N為30。

Amihud[18] 用日收益率來表示交易引起的價(jià)格變化， 其中往往包含非交易時(shí)間公開的市場新信息所對應(yīng)的與交易無關(guān)的公司基本價(jià)值變化。 黃峰和楊朝軍[19] 、楊默和黃峰[20] 對式（1）進(jìn)行了改進(jìn)， 用日內(nèi)價(jià)格振幅替換日收益率， 排除了非交易因素對價(jià)格變化產(chǎn)生的影響。 為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性， 本文也借鑒他們改進(jìn)后的非流動(dòng)性指標(biāo)， 將式（1）中的日收益率替換成日內(nèi)價(jià)格振幅， 具體計(jì)算公式為：

Illi1i，d=[1NnN? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]? ? ? ?（2）

上式中， swingi，d-n代表指數(shù)i在第d-n日內(nèi)的價(jià)格振幅， 計(jì)算公式為：swingi，d-n=（highi，d-n-lowi，d-n）/openi，d-n。 其中， highi，d-n為指數(shù)i在第d-n日內(nèi)的最高指數(shù)， lowi，d-n為指數(shù)i在第d-n日內(nèi)的最低指數(shù)， openi，d-n為指數(shù)i在第d-n日的開盤指數(shù)。

根據(jù)公式（1）和（2）， Illi和Illi1的值越小， 說明單位資產(chǎn)換手率對價(jià)格產(chǎn)生的影響或沖擊越小， 市場的非流動(dòng)性越小， 流動(dòng)性越大。

2. 融資融券指標(biāo)。 本文選取上海證券市場和深圳證券市場的融資余額、融券余額和融資融券余額的日數(shù)據(jù)作為融資融券指標(biāo)， 用來衡量A股市場的融資買空交易規(guī)模、融券賣空交易規(guī)模以及融資融券總交易規(guī)模。 融資余額（finance balance）用Finbali，d表示， 融券余額（short balance）用Shortbali，d表示， 融資融券余額（margin transaction balance）用Mtbali，d表示。 其中， i指上海和深圳證券市場， d指交易日。

（二）研究模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)融資融券交易對A股市場流動(dòng)性的影響， 本文主要使用結(jié)構(gòu)向量自回歸（SVAR）模型進(jìn)行分析。 SVAR模型估計(jì)的前提是， 樣本序列需為平穩(wěn)時(shí)間序列。 對非流動(dòng)性變量Illi和Illi1進(jìn)行差分， 變量Finbal、Shortbal和Mtbal分別進(jìn)行對數(shù)差分。 解釋變量滯后p階的SVAR模型的表達(dá)式分別如下：

（3）

（4）

式（3）、（4）和（5）分別估計(jì)的是融資余額增量、融券余額增量和融資融券余額增量與A股市場同期和滯后期流動(dòng)性之間的因果關(guān)系。 系數(shù)α21衡量的是融資融券交易對流動(dòng)性的同期影響， 系數(shù)γ2j代表的是融資融券交易對市場流動(dòng)性的滯后期影響。 對于滬深A(yù)股市場， △Illi、△Illi1、△Finbal、△Shortbal和△Mtbal的ADF值都顯著小于1%的臨界值， 表明這些差分變量的時(shí)間序列均為平穩(wěn)序列。

（三）數(shù)據(jù)來源與樣本選取

本文使用的指數(shù)收益率、指數(shù)流通市值、日最高指數(shù)、日最低指數(shù)、日開盤指數(shù)、融資余額、融券余額和融資融券余額等數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）， 樣本期間為2010年3月31日至2019年11月7日。 數(shù)據(jù)處理和模型估計(jì)主要通過統(tǒng)計(jì)軟件STATA 13.0實(shí)現(xiàn)。

除了對2010年3月31日至2019年11月7日之間的總樣本進(jìn)行實(shí)證分析， 還根據(jù)融資融券標(biāo)的股票的范圍（或數(shù)目）以及牛、熊市市場狀態(tài)來確定不同的樣本區(qū)間進(jìn)行比較分析。 2010年3月31日融資融券業(yè)務(wù)試點(diǎn)至2019年11月7日， 上海和深圳證券交易所對融資融券標(biāo)的股票共進(jìn)行了6次擴(kuò)容。 伴隨著每一次擴(kuò)容， 參與融資融券交易的股票數(shù)目相應(yīng)增加， 根據(jù)融資融券擴(kuò)容實(shí)施日和融資融券標(biāo)的股票的范圍（或數(shù)目）， 本文將總樣本分成四個(gè)子樣本區(qū)間， 具體情況如表1所示。

根據(jù)市場狀態(tài)， 樣本區(qū)間經(jīng)歷了熊市、牛市和熊市三個(gè)階段， 子樣本區(qū)間情況具體如表2所示。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3列示了上證A指和深證A指2010年3月31日至2019年11月7日流動(dòng)性指標(biāo)、融資余額、融券余額和融資融券余額以及流通市值的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 從表3可以看出， 不論是上證A指還是深證A指， 根據(jù)價(jià)格振幅計(jì)算的非流動(dòng)性變量Illi1的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值， 都比根據(jù)收益率計(jì)算的Illi的各相關(guān)值要大得多， 這說明股票日內(nèi)振幅比日收益率要大得多。

截至2019年12月2日， 上海證券市場上市公司有1556家， 深圳證券市場上市公司有2199家。 但是從表3可以看出， 上海A股市場的平均流通市值是22.5萬億元， 而深圳A股市場的流通市值是10.3萬億元， 上海A股市場的流通市值是深圳的2倍多， 而其股票數(shù)僅為深圳的0.7倍， 這說明在上海證券交易所上市的主要為大市值股票， 而在深圳證券交易所上市的主要為中小市值股票， 這也與上海和深圳證券交易所的宗旨相符。 另外， 從表3不難看出， 上證A指的Illi和Illi1的均值差不多是深證A指的Illi和Illi1的均值的2倍， 這說明深圳A股市場的非流動(dòng)性差不多是上海A股市場的一半。 也就是說， 深圳A股市場流動(dòng)性差不多是上海A股市場的2倍。 這是因?yàn)椋?我國股市的投資者是以中小投資者為主， 而中小投資者由于資金所限往往更偏好于投資小市值股票。

從均值來看， 上海A股市場的融資余額為0.369萬億元， 流通市值為22.5萬億元， 其融資買空交易規(guī)模占其流通市值的1.64%; 而深圳A股市場的融資余額為0.232萬億元， 僅占深圳A股流通市值10.3萬億元的2.25%。 上海A股市場的融券余額是融資余額的0.79%， 深圳A股市場這一比例則是0.42%， 因此， 融券賣空交易規(guī)模占市場流通市值的比例， 應(yīng)該不足融資買空交易規(guī)模占市場流通市值比例的1%。 可見， 盡管融資買空交易規(guī)模最高已達(dá)萬億元， 但融資融券交易規(guī)模占市場流通市值的比例依然很低， 而且上海和深圳兩個(gè)A股市場的流動(dòng)性、融資買空和融券賣空交易規(guī)模也具有顯著差異， 因此下文將采用SVAR模型來實(shí)證檢驗(yàn)融資買空和融券賣空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的影響。

（二）融資融券交易對市場流動(dòng)性的總體影響

1. 融資融券交易對市場流動(dòng)性的同期影響。 本文研究融資融券交易對市場流動(dòng)性的同期影響， 采用喬利斯基約束法對SVAR模型進(jìn)行約束， 假設(shè)市場流動(dòng)性對融資融券交易無同期影響。 表4列示的是2010年3月31日至2019年11月9日上海和深圳A股市場融資融券指標(biāo)與流動(dòng)性指標(biāo)的同期SVAR模型的估計(jì)結(jié)果。

從表4可以看出， 對于上海和深圳A股市場， 融資買空交易對非流動(dòng)性變量△Illi和△Illi1的影響系數(shù)都是顯著為負(fù)的， 分別為-0.224、-0.247、-0.157和-0.182， 均在1%的水平上顯著， 這說明融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的同期影響顯著為正， 也就是說融資買空交易對市場流動(dòng)性有顯著的正向影響; 而融券賣空交易對△Illi和△Illi1的系數(shù)分別為0.003、0.003、-0.020和-0.020， 均不顯著， 這說明融券賣空交易對上海A股市場的流動(dòng)性的同期影響有正有負(fù)， 但都不顯著。

對比融資買空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的同期正向影響可以發(fā)現(xiàn)， 融資買空交易對上海A股市場流動(dòng)性的影響顯著大于深圳A股市場。 因?yàn)閷τ诜橇鲃?dòng)性變量△Illi來說， 滬市影響系數(shù)為

-0.224， 而深市為-0.157， 前者的絕對值大于后者; 對于△Illi1來說， 滬市是-0.247， 而深市是

-0.182， 前者的絕對值也顯著大于后者。

仔細(xì)觀察表4不難發(fā)現(xiàn)， 上海A股市場的融資買空交易和融資融券交易對流動(dòng)性指標(biāo)△Illi的影響系數(shù)分別為-0.224和-0.202， 且都在1%水平上顯著， 二者對△Illi1的系數(shù)則分別為-0.247和-0.228， 也都在1%的水平上顯著。 這說明融資買空交易和融資融券交易對上海A股市場流動(dòng)性的同期影響在大小和顯著性上基本是一致的。 深圳A股市場也如此。 這是因?yàn)槿谫Y融券余額是融資余額和融券余額二者的總和， 而融券余額所占比例較小， 不到融資余額的1%， 因此融券賣空交易相對融資買空交易對流動(dòng)性的同期影響更小， 以致融資融券交易對流動(dòng)性的影響與融資買空交易對流動(dòng)性的影響大致相當(dāng)。 下文中， 融資融券余額對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的同期影響的實(shí)證結(jié)果只在表格中展示， 不再進(jìn)行分析和論述。

2. 融資融券交易對市場流動(dòng)性的長期影響。 為了研究融資融券交易對市場流動(dòng)性的長期影響， 對SVAR模型進(jìn)行長期約束， 假設(shè)長期內(nèi)市場流動(dòng)性對融資融券交易的累積影響為零。 表5列示的是2010年3月31日至2019年11月9日期間上海和深圳A股市場融資融券指標(biāo)與流動(dòng)性指標(biāo)的長期SVAR模型的估計(jì)結(jié)果。

從表5可以看出， 對于滬市和深市， 融資買空交易和融資融券交易對A股市場流動(dòng)性的長期影響在數(shù)值和顯著性上是一致的， 其原因與前文所述的同期影響一樣。 因此后文中也不再分析融資融券交易對市場流動(dòng)性的長期影響， 只分析和比較融資買空和融券賣空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的長期影響和沖擊。

對上海A股市場來說， 融資買空交易對非流動(dòng)性變量△Illi和△Illi1影響系數(shù)的值分別為-0.034和-0.061， 融券賣空交易對△Illi和△Illi1的影響系數(shù)分別為-0.006和-0.013， 且都在1%的水平上顯著; 同樣， 對深圳A股市場來說， 融資買空和融券賣空交易對△Illi和△Illi1的影響系數(shù)分別是-0.022、

-0.036、-0.005和-0.011， 且也都在1%的水平上顯著。 這說明融資買空和融券賣空交易對上海和深圳A股市場的流動(dòng)性都有顯著為正的長期影響。 這就說明， 雖然允許融資融券交易的標(biāo)的股票只占上市公司的很小一部分（不到30%）， 融資融券交易對標(biāo)的股票流動(dòng)性的正向影響也能促使其對市場流動(dòng)性產(chǎn)生顯著的正向影響。

對比融資買空交易和融券賣空交易對A股市場流動(dòng)性的正向長期影響， 可以發(fā)現(xiàn)融資買空交易的影響顯著大于融券賣空交易， 這可能是因?yàn)槿谫Y買空交易規(guī)模大于融券賣空交易規(guī)模。 圖1描述的是上海和深圳A股市場融資買空和融券賣空交易規(guī)模占市場流通市值比例的時(shí)間趨勢。 從圖1可以看出， 在整個(gè)樣本期間， 上海A股市場的融資余額占市場流通市值比例的趨勢與深圳A股市場基本保持一致， 比例范圍為0 ～ 4.5%， 大部分時(shí)間維持在1%以上; 而融券余額占市場流通市值的比例在兩個(gè)市場的比例范圍為0 ～ 0.04%。 可見， 融資買空交易規(guī)模顯著大于融券賣空交易規(guī)模， 這就不難理解為什么融資買空交易對A股市場的流動(dòng)性的同期和長期影響顯著大于融券賣空交易。

對于融資買空交易和非流動(dòng)性變量△Illi來說， 回歸系數(shù)的值， 滬市是-0.034， 深市是-0.022， 前者的絕對值顯著大于后者; 對于融券賣空交易和非流動(dòng)性變量△Illi來說， 回歸系數(shù)的值， 滬市是

-0.006， 深市是-0.005， 前者的絕對值也大于后者。 同樣對于非流動(dòng)性變量△Illi1來說， 融資買空交易和融券賣空交易對上海A股市場流動(dòng)性影響系數(shù)的絕對值也分別大于深圳A股市場。 這就說明， 上海A股市場的融資買空交易和融券賣空交易對流動(dòng)性的長期正向影響大于深圳A股市場。

圖2描繪的是上海和深圳A股市場融資買入額占市場交易額比例和融券賣出股份占市場成交股份比例的時(shí)間趨勢。 從圖2可以看出， 代表上海A股市場的曲線一直位于代表深圳A股市場的曲線之上， 這說明上海A股市場的融資買空交易和融券賣空交易占市場成交量的比例大于深圳A股市場。 而融資買空和融券賣空交易是通過增加股票的供給量或者需求量為市場提供流動(dòng)性的， 因此上海A股市場的融資買空交易和融券賣空交易占市場成交量的比例大于深圳A股市場， 或許是上海A股市場的融資買空和融券賣空交易對流動(dòng)性的長期正向影響大于深圳A股市場的原因。

（三）不同標(biāo)的股票范圍下融資融券交易對市場流動(dòng)性的影響

從前述分析可知， 融資買空和融券賣空交易規(guī)模不同， 其對市場流動(dòng)性的影響大小也不同。 眾所周知， 我國政府為了減少融資融券交易對證券市場的負(fù)面影響， 實(shí)施的是逐步擴(kuò)大融資融券標(biāo)的股票范圍的政策， 隨著標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大， 融資融券交易規(guī)模也經(jīng)歷了逐漸增大的過程。 為了分析融資融券標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大是否會(huì)增大融資融券交易對市場流動(dòng)性的影響， 此部分研究不同標(biāo)的股票范圍下融資融券交易對市場流動(dòng)性的同期和長期影響。

1. 融資融券交易對市場流動(dòng)性的同期影響。 表6和表7分別列示的是不同標(biāo)的股票范圍下上海和深圳A股市場的同期SVAR模型的估計(jì)結(jié)果。 從表6和表7可以看出， 除子區(qū)間1即在2010年3月31日至2011年12月5日期間， 融資買空交易對上海和深圳A股市場非流動(dòng)性的同期影響不顯著外， 其余3個(gè)子區(qū)間融資買空交易對市場非流動(dòng)性的同期影響都顯著為負(fù)， 但是系數(shù)的值沒有呈現(xiàn)一定的遞增或遞減規(guī)律。 比如對上海A股市場和非流動(dòng)性變量△Illi來說， 子區(qū)間2、3、4的系數(shù)分別為-1.174、

-0.198和-0.674， 說明融資買空交易對上海A股市場流動(dòng)性具有正向影響， 子區(qū)間2最大， 子區(qū)間4次之， 子區(qū)間3最小。 這說明融資融券業(yè)務(wù)在開始實(shí)施的前兩年由于標(biāo)的股票數(shù)量太少， 人們對融資融券業(yè)務(wù)也不甚了解， 持謹(jǐn)慎投資的態(tài)度， 融資融券交易規(guī)模較小且增長緩慢， 導(dǎo)致對市場流動(dòng)性的影響不顯著; 但隨著2011年12月標(biāo)的股票第三次擴(kuò)容后， 融資買空交易規(guī)模開始快速增長， 使得融資買空交易對市場流動(dòng)性產(chǎn)生顯著的正向同期影響。 從圖2可以看出， 由于融資買入額占市場成交額的比例不是處于一直增長的情況， 因此， 對于子區(qū)間2、3、4來說， 雖然標(biāo)的股票范圍是逐步擴(kuò)大的， 但是融資買入交易對A股市場流動(dòng)性的正向同期影響也不是逐步增大的。

四個(gè)子區(qū)間中， 融券賣空交易對上海和深圳A股市場的同期影響有正有負(fù)， 且都不顯著（除個(gè)別情況外）， 這與全樣本的研究結(jié)果相一致， 這可能是因?yàn)槿谌u空交易規(guī)模太小。 融資買空交易對上海A股市場流動(dòng)性的同期正向影響大于深圳A股市場， 這也與全樣本的研究結(jié)論保持一致， 因?yàn)槿谫Y買空交易是通過增加股票的供給和需求為市場提供流動(dòng)性的， 且上海A股市場的融資買入額占市場成交額的比例大于深圳A股市場。

2. 融資融券交易對市場流動(dòng)性的長期影響。 表8和表9列示的是不同標(biāo)的股票范圍下上海和深圳A股市場長期SVAR模型估計(jì)的結(jié)果。 從表8和表9可以看出， 不論對于非流動(dòng)性指標(biāo)△Illi還是△Illi1來說， 所有子區(qū)間都表明， 融資買空交易對上海和深圳A股市場的非流動(dòng)性的長期影響系數(shù)都顯著為負(fù)， 這說明長期內(nèi)融資買空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的累積影響是顯著為正的。 再仔細(xì)觀察表中各系數(shù)并對比表8和表9可以發(fā)現(xiàn)， 盡管子區(qū)間1中融資買空交易對市場流動(dòng)性的同期影響不顯著， 但是長期影響顯著為正。 除子區(qū)間1的正向影響最小外， 樣本區(qū)間2、3、4的正向影響的大小呈遞減規(guī)律， 說明隨著融資融券標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大， 融資買空交易對市場流動(dòng)性長期影響效應(yīng)越來越弱。 從圖2可以看出， 在子區(qū)間1融資買空交易占A股市場成交額的比例是緩慢增長的， 但是到了子區(qū)間2快速增長， 子區(qū)間3達(dá)到峰值后急劇下跌， 子區(qū)間4一直在低值徘徊。 可見， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的影響并不隨著標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大而增加， 而是與融資買空交易規(guī)模的大小正相關(guān)， 這是因?yàn)槿谫Y買空交易主要通過增加股票的需求和供給為市場提供流動(dòng)性。

對于上海A股市場來說， 所有子區(qū)間融券賣空交易對非流動(dòng)性的長期影響系數(shù)都是顯著為負(fù)的， 其值的變化趨勢與表8相一致; 對于深圳A股市場來說， 融券賣空交易對非流動(dòng)性的長期影響系數(shù)的值在子區(qū)間1和2是顯著為正的， 而在子區(qū)間3和4是顯著為負(fù)的。 這說明各子區(qū)間內(nèi)雖然融券賣空交易對市場流動(dòng)性的同期影響不顯著， 但是長期內(nèi)對市場流動(dòng)性的累積影響和沖擊是顯著的。

對比上海和深圳A股市場可以發(fā)現(xiàn)， 融資買空和融券賣空交易對上海A股市場流動(dòng)性長期正向影響均大于深圳A股市場， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的長期影響大于融券賣空交易， 這與全樣本的實(shí)證結(jié)果一致。

（四）不同市場狀態(tài)下融資融券交易對市場流動(dòng)性的影響

一般來說， 牛市狀態(tài)下大部分股票價(jià)值持續(xù)高漲， 供給小于需求， 融券賣空交易通過股票供給為市場提供流動(dòng)性; 而在牛市狀態(tài)下， 大部分股票價(jià)值持續(xù)下跌， 供給大于需求， 融資買空交易通過股票需求為市場提供流動(dòng)性。 因此， 在不同的市場狀態(tài)下， 融資買空和融券賣空交易提供流動(dòng)性的作用可能會(huì)有所不同， 從而導(dǎo)致對市場流動(dòng)性的同期和長期影響也會(huì)有所不同。 此部分針對不同市場態(tài)下融資融券交易對A股市場流動(dòng)性的同期和長期影響分別進(jìn)行實(shí)證分析。

1. 不同市場狀態(tài)下融資融券對市場流動(dòng)性的同期影響。 表10展示的是不同市場狀態(tài)下上海和深圳A股市場同期SVAR模型的估計(jì)結(jié)果。 從表10可以看出， 對于子區(qū)間5、6和7， 以及非流動(dòng)性變量△Illi和△Illi1， 融資買空交易對上海和深圳A股市場非流動(dòng)性的同期影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù); 融券賣空交易對非流動(dòng)性的同期影響系數(shù)有正有負(fù)， 但均不顯著（除上海A股市場子區(qū)間7外）。 這表明融資買空交易對上海和深圳A股市場的流動(dòng)性的同期影響都是顯著為正的， 而融券賣空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性沒有顯著的同期影響。

2. 不同市場狀態(tài)下融資融券交易對市場流動(dòng)性的長期影響。 表11列示了不同市場狀態(tài)下上海和深圳A股市場長期SVAR模型的估計(jì)結(jié)果。 從表11可以看出， 對于子區(qū)間5、6和7， 以及非流動(dòng)性變量△Illi和△Illi1， 融資買空交易對上海和深圳A股市場非流動(dòng)性的長期影響系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)， 且在子區(qū)間6（牛市）的絕對值大于子區(qū)間5和7（熊市）， 這說明無論是在牛市還是熊市狀態(tài)下， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性都有顯著的正向長期影響， 且熊市時(shí)的影響大于牛市。 這可能是因?yàn)樵谛苁袪顟B(tài)下， 股票供給大于需求， 融資買空交易通過增加股票的需求為市場提供流動(dòng)性。 對于非流動(dòng)性變量△Illi和△Illi1， 無論是牛市還是熊市， 融資買空交易對市場流動(dòng)性的影響大于融券賣空交易， 融券賣空交易對上海和深圳A股市場非流動(dòng)性的長期影響系數(shù)在子區(qū)間5和6不顯著， 這可能是由融券賣空交易規(guī)模過小導(dǎo)致。

五、結(jié)論與啟示

本文選取滬深A(yù)指和融資融券交易十年的日數(shù)據(jù)， 采用同期和長期SVAR模型研究了融資買空和融券賣空交易對上海和深圳A股市場流動(dòng)性的同期和長期影響， 根據(jù)融資融券標(biāo)的股票范圍和不同的市場狀態(tài)建立了不同樣本區(qū)間的子樣本， 并對這些子樣本進(jìn)行了SVAR模型估計(jì)， 得到的研究結(jié)論主要有：

第一， 對于總樣本來說， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的同期影響和長期影響都是顯著為正的， 融券賣空交易對A股市場流動(dòng)性的同期影響不顯著， 但對長期影響顯著為正， 且融資買空交易的同期和長期影響都大于融券賣空交易， 這與融券賣空交易規(guī)模顯著小于融資買空交易有關(guān)。 另外， 上海A股市場的融資買空和融券賣空交易對市場流動(dòng)性同期和長期影響都顯著大于深圳A股市場， 這與上海A股市場的融資買入額和融券賣出股份占市場成交量的比例比深圳A股市場高有關(guān)。

第二， 不同標(biāo)的股票范圍下， 融券賣空交易對A股市場流動(dòng)性沒有顯著的同期影響， 但2011年12月擴(kuò)容后， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的同期影響是顯著為正的。 不同的標(biāo)的股票范圍下， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的影響是顯著為正的， 融券賣空交易對上海A股市場流動(dòng)性的長期影響是顯著為正的， 但對深圳A股市場的長期影響顯著為正則是在2013年9月22日之后。 融資買空交易對市場流動(dòng)性的影響并不隨著標(biāo)的股票范圍的擴(kuò)大而增大， 而是與融資買入額占成交額的比例大小有關(guān)， 這是因?yàn)槿谫Y買空交易主要通過增加股票的需求和供給為市場提供流動(dòng)性。

第三， 不論是在牛市還是熊市狀態(tài)下， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的同期和長期影響都是顯著為正的， 且融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的長期影響熊市大于牛市， 這可能是因?yàn)樵谛苁袪顟B(tài)下， 股票供給大于需求， 融資買空交易通過增加股票的需求為市場提供流動(dòng)性。 在牛市和熊市， 融資買空交易對A股市場流動(dòng)性的長期影響大于融券賣空交易， 這可能與融券賣空交易規(guī)模過小有關(guān)。

融資買空和融券賣空交易是股票市場不可或缺的重要組成部分， 是市場走向成熟的必經(jīng)之路。 本文的研究結(jié)果為融資買空和融券賣空交易能夠提高市場流動(dòng)性補(bǔ)充了實(shí)證證據(jù)。 證券交易所開展融資融券業(yè)務(wù)有利于增加交易活躍程度， 提高股市流動(dòng)性。 但是目前允許融資融券交易的1600只股票， 只占A股股票總數(shù)的30%， 且我國融資融券交易占A股市場的成交額比例在10%左右， 與西方發(fā)達(dá)市場的15% ～ 20%相比， 這一比例相對較低。 因此， 應(yīng)繼續(xù)開放融資融券標(biāo)的股票范圍， 擴(kuò)大融資融券交易規(guī)模， 增加股票的供給和需求， 以進(jìn)一步提升市場流動(dòng)性。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] Miller E. M.. Risk， uncertainty and divergence of opinion[ J]. Journal of Finance，1977（4）：1151 ～ 1168.

[2] Harrison J. M.， Kreps D. M.. Speculative investor behavior in a stock market with heterogeneous expectations[ J].The Quarterly Journal of Economics，1978（2）：323 ～ 336.

[3] Diamond D. W.， Verrecchia R. E.. Constraints on short-selling and asset price adjustment to private information[ J].Journal of Financial Economics，1987（2）：277 ～ 311.

[4] Charoenrook A.， Daouk H.. The world price of short selling[Z]. Working Paper，2003.

[5] Beber A. M.， Pagano. Short-selling bans around the world： Evidence from the 2007-09 crisis[ J].Journal of Finance，2013（1）：343 ～ 381.

[6] 才靜涵，夏樂.賣空制度、流動(dòng)性與信息不對稱問題研究——香港市場的個(gè)案[ J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2011（2）：71 ～ 85.

[7] 廖士光，楊朝軍.賣空交易機(jī)制，波動(dòng)性和流動(dòng)性—— 一個(gè)基于香港股市的經(jīng)驗(yàn)研究[ J].管理世界，2005（12）：6 ～ 13.

[8] Goldberg M. A.. The relevance of margin regulations[ J]. Journal of Money， Credit and Banking，1985（11）：521 ～ 527.

[9] 駱玉鼎，廖士光.融資賣空交易流動(dòng)性效應(yīng)研究——臺(tái)灣證券市場經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].金融研究，2005（5）：118 ～ 132.

[10] Bige K.， Heather E.. Trader leverage and liquidity[ J].Journal of Finance，2017（4）：1567 ～ 1607.

[11] Brunnermeier M.， Pedersen L.. Market liquidity and funding liquidity[ J].Review of Financial Studies，2009（6）：2201 ～ 2238.

[12] Kyle A. S.， Xiong W.. Contagion as a wealth e?ect of financial intermediaries[ J].Journal of Finance，2001（4）：1401 ～ 1440.

[13] Kiyotaki N.， Moore J.. Credit cycles[ J].Journal of political economy，1997（2）：211 ～ 248.

[14] 劉倩，朱民武.融資融券交易提升了股市流動(dòng)性嗎？——來自A股市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].南京財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016（4）：36 ～ 43.

[15] 宋光輝，董艷，田立民.融資融券業(yè)務(wù)對A股市場流動(dòng)性影響研究[ J].財(cái)會(huì)通訊，2016（21）：117 ～ 120.

[16] 張博，李艷萍，Yang Allen. 融資融券對股票市場流動(dòng)性影響的實(shí)證研究[ J].西安理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2017（1）：119 ～ 126.

[17] 謝黎旭，張信東，張燕，王東.融資融券擴(kuò)容和流動(dòng)性[ J].管理科學(xué)，2018（6）：46 ～ 57.

[18] Amihud Y.. Illiquidity and stock returns： Cross-section and time-series effects[ J].Journal of Financial Markets，2002（1）：31 ～ 56.

[19] 黃峰，楊朝軍.流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與股票定價(jià)：來自我國股市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].管理世界，2007（5）：30 ～ 39.

[20] 楊默，黃峰.流動(dòng)性、股票定價(jià)及時(shí)變性：來自我國滬深股市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2012（3）：118 ～ 124+134.