○ 劉新爭(zhēng) 高 闖

引言

自LaPorta等[1]提出控股股東的控制與剝奪以來，控股股東對(duì)其他股東利益的攫取，即第二類公司治理問題，便成為公司治理領(lǐng)域的核心議題，并一直延續(xù)至今。近年來，中國(guó)資本市場(chǎng)上機(jī)構(gòu)投資者越來越傾向于通過集體的聯(lián)合行動(dòng)來維護(hù)自己的利益，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)現(xiàn)象非常明顯。事實(shí)表明，機(jī)構(gòu)投資者的投資行為已經(jīng)不單單是個(gè)體的分散決策，而越來越像是集體選擇的結(jié)果，并由此引發(fā)了對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)行為及其治理效力的關(guān)注。

傳統(tǒng)的公司治理理論認(rèn)為，中小投資者因?yàn)槌止杀壤颓曳稚?，因此存在?yán)重的搭便車問題。相對(duì)而言，機(jī)構(gòu)投資者持股比例較高，具有較強(qiáng)的積極主義動(dòng)機(jī)，可以緩解搭便車問題。[2]而且由于在資金規(guī)模、信息搜集與分析等方面都具有較大優(yōu)勢(shì)，機(jī)構(gòu)投資者可以通過征集小股東的投票代理權(quán)、提交股東提案等多種方式發(fā)揮積極的公司治理作用。[3]基于我國(guó)資本市場(chǎng)的研究也表明，機(jī)構(gòu)投資者持股可以減少關(guān)聯(lián)方資金占用，緩解控股股東的利益侵害與操縱行為。[4,5]然而上述研究均把整體持股比例看作是機(jī)構(gòu)投資者持股的代理變量，此時(shí)治理效力的實(shí)現(xiàn)必然要求所有持股的機(jī)構(gòu)投資者都采取一致行動(dòng)，即機(jī)構(gòu)投資者治理效力的實(shí)現(xiàn)依賴于機(jī)構(gòu)投資者的集體行動(dòng)。中國(guó)資本市場(chǎng)中控股股東“一股獨(dú)大”現(xiàn)象較為突出，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2004-2018年間，上市公司前十大流通股股東（控股股東除外）中75% 以上機(jī)構(gòu)的持股比例低于3%，而控股股東的持股比例則高達(dá)40% 以上。持股比例較低、持股較為分散的情況下，機(jī)構(gòu)投資者也存在“搭便車”問題。[6]尤其是在機(jī)構(gòu)投資者持股比例高低不同的情況下，對(duì)持股比例較低的機(jī)構(gòu)投資者而言，“搭便車”可能是更加理性的選擇。[7]因?yàn)?，股?quán)對(duì)比關(guān)系實(shí)質(zhì)上反映的是機(jī)構(gòu)投資者之間的一種競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而競(jìng)爭(zhēng)使得集體行動(dòng)難以達(dá)成。[8]

因此，如何促進(jìn)集體行動(dòng)的達(dá)成是發(fā)揮機(jī)構(gòu)投資者積極治理效力的關(guān)鍵。已有研究表明，美國(guó)機(jī)構(gòu)股東服務(wù)公司（ISS）和美國(guó)股東協(xié)會(huì)（USA）等投資者組織的存在可以緩解搭便車問題，為機(jī)構(gòu)投資者通過聯(lián)合行動(dòng)發(fā)揮治理效應(yīng)提供了重要支撐。[9,10]然而，機(jī)構(gòu)投資者的許多溝通事前無法觀察，卻又會(huì)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者行為產(chǎn)生重要影響。如早期Shiller等[11]的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，投資者之間的直接溝通是影響投資的重要因素；Pool等[12]的研究也發(fā)現(xiàn)，共同持股本身就是機(jī)構(gòu)投資者私下溝通的結(jié)果；肖欣榮等[13]的研究也表明，相對(duì)于券商所提供的公開信息，基金經(jīng)理更加信任來自彼此間私人信息的交流與共享。

傳統(tǒng)針對(duì)合作機(jī)制的研究強(qiáng)調(diào)親緣、聲譽(yù)、互惠等因素的重要性，但無法解釋機(jī)構(gòu)投資者之間的交互關(guān)系及其對(duì)投資者行為決策的影響。近年來，隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的興起和廣泛應(yīng)用，越來越多的學(xué)者開始用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來刻畫人與人之間的交互關(guān)系并解釋合作行為的產(chǎn)生。已有研究表明，個(gè)體交互的復(fù)雜結(jié)構(gòu)有利于合作行為的涌現(xiàn)和維持。[14]因此，當(dāng)博弈發(fā)生在一個(gè)結(jié)構(gòu)化群體（如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)）中時(shí)，網(wǎng)絡(luò)模塊化顯著影響網(wǎng)絡(luò)成員間的互動(dòng)，最終促進(jìn)了囚徒困境博弈中合作的演化。[15]

結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，本文重點(diǎn)分析機(jī)構(gòu)投資者集體行動(dòng)的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，揭示抱團(tuán)的機(jī)構(gòu)投資者成員的網(wǎng)絡(luò)特征，并進(jìn)一步考察機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的影響。具體選取2004-2018年我國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象，以機(jī)構(gòu)投資者共同持股的產(chǎn)權(quán)關(guān)聯(lián)為紐帶構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法從機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中近似識(shí)別出可能抱團(tuán)的機(jī)構(gòu)投資者，進(jìn)而檢驗(yàn)抱團(tuán)能否抑制以及通過何種途徑抑制控股股東的私利行為。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股可以抑制控股股東私利行為，抱團(tuán)持股比例越大，對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)越強(qiáng)。其中，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)在審計(jì)質(zhì)量較低、兩權(quán)分離的股權(quán)結(jié)構(gòu)中更強(qiáng)。影響機(jī)制的分析表明，抱團(tuán)增強(qiáng)了機(jī)構(gòu)投資者的退出威脅，進(jìn)而抑制了控股股東的私利行為。

與以往關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者羊群行為、趨同行為的研究不同，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，以往針對(duì)機(jī)構(gòu)投資者行為趨同的分析大都基于事后觀察到的事實(shí)開展經(jīng)驗(yàn)研究，在實(shí)證分析中經(jīng)常把機(jī)構(gòu)投資者共同增持或減持上市公司股份作為趨同行為的代理變量，然而正如Crane等[16]所說的那樣，如果事后證明機(jī)構(gòu)投資者的聯(lián)合行動(dòng)發(fā)揮了積極的公司治理效力，那么就無需采取其他的治理方式。反過來說，如果事后證明機(jī)構(gòu)投資者的聯(lián)合行動(dòng)引發(fā)了股價(jià)崩盤等極端風(fēng)險(xiǎn)，擾亂了資本市場(chǎng)秩序，那么無論事后采取何種治理方式，損失已然造成。如果能在事前識(shí)別抱團(tuán)行為，對(duì)資本市場(chǎng)監(jiān)管的意義可能會(huì)更大。本文對(duì)機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)行為的識(shí)別基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論的先驗(yàn)假設(shè)，是一種事前識(shí)別，而且事后的經(jīng)驗(yàn)分析進(jìn)一步檢驗(yàn)了這一識(shí)別方法的可靠性。第二，近年來的相關(guān)研究證實(shí)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)有可能引發(fā)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)、加劇股價(jià)波動(dòng)性，對(duì)資本市場(chǎng)造成負(fù)面影響。本文研究表明，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股可以抑制控股股東私利行為，拓寬了抱團(tuán)持股的效應(yīng)邊界，也反映了抱團(tuán)持股問題的復(fù)雜性。第三，本文從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角入手，分析控股股東私立行為，為研究第二類公司治理問題提供了新的參考。

一、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.理論基礎(chǔ)：網(wǎng)絡(luò)視角下機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)行為的形成機(jī)制

已有研究更多揭示了機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股的后果，而我們更關(guān)注的是：機(jī)構(gòu)投資者為什么會(huì)選擇抱團(tuán)？合作行為涌現(xiàn)的機(jī)制是什么？傳統(tǒng)針對(duì)合作機(jī)制的研究強(qiáng)調(diào)親緣、聲譽(yù)、互惠等因素的重要性。如Hamilton提出的親緣選擇理論認(rèn)為，合作行為更有可能出現(xiàn)在有親緣關(guān)系的個(gè)體之間，這是由基因決定的本性。[17]基于此理論，學(xué)者們進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了社會(huì)關(guān)系在促進(jìn)機(jī)構(gòu)投資者合作方面的重要影響，如Cohen等、[18]申宇等[19]的研究證明，基于校友關(guān)系的基金經(jīng)理更容易形成“小圈子”，其行為具有更強(qiáng)的一致性。

基于聲譽(yù)的合作機(jī)制研究認(rèn)為，個(gè)人聲譽(yù)被他人所知的可能性越大，個(gè)體越有可能采取合作行為。[20]然而，聲譽(yù)機(jī)制假定個(gè)體之間的作用是隨機(jī)的，現(xiàn)實(shí)中某一個(gè)體通常與一些特定個(gè)體間有著更加頻繁的互動(dòng)關(guān)系。[21]而在長(zhǎng)期的重復(fù)交互中，背叛或自私策略均不是最佳選擇。因?yàn)樵谥貜?fù)的囚徒困境博弈中，參與者都擁有“以其人之道還治其人之身”的機(jī)會(huì)，友好合作同時(shí)懲罰背叛的“針鋒相對(duì)”策略才是最優(yōu)策略。[22]因此，基于互惠的合作機(jī)制研究認(rèn)為，合作更有可能出現(xiàn)在頻繁交互的個(gè)體間，個(gè)體間發(fā)生重復(fù)交互作用的頻率越高，越有可能合作。[23]

網(wǎng)絡(luò)可以很好地刻畫個(gè)體間的交互作用。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論假定個(gè)體位于網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)上，網(wǎng)絡(luò)的邊就表示個(gè)體間的交互關(guān)系，個(gè)體在相互博弈的過程中觀察博弈對(duì)手的策略及收益，并基于觀察到的信息，調(diào)整自己的博弈策略。[24]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究表明，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同，網(wǎng)絡(luò)成員的交互關(guān)系不同，網(wǎng)絡(luò)中博弈演化的最終結(jié)果也不盡相同。[25,26]在衡量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的眾多指標(biāo)中，網(wǎng)絡(luò)密度反映網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系程度，最能反映網(wǎng)絡(luò)成員的成團(tuán)趨勢(shì)。高密度的網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系更密切，成員的成團(tuán)趨勢(shì)更顯著。①[21]平均路徑長(zhǎng)度也可以衡量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最短路徑長(zhǎng)度表示的是連通網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑的邊數(shù)，如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)直接連接，那么其最短路徑長(zhǎng)度就是1，所有節(jié)點(diǎn)最短路徑長(zhǎng)度的均值代表整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度。相對(duì)而言，高度集聚的網(wǎng)絡(luò)中成員之間更容易合作，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)密度越大，成員之間的交互關(guān)系越緊密，網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度越小，成員成團(tuán)的趨勢(shì)越顯著。[27,28]小世界網(wǎng)絡(luò)之所以能夠促進(jìn)合作行為的傳播和演化，正是因?yàn)槠渚哂懈叩募鄢潭群透〉钠骄窂介L(zhǎng)度。[29]全局耦合網(wǎng)絡(luò)是一種極端網(wǎng)絡(luò)，它相當(dāng)于圖論中的完全圖，網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)成員之間都存在連接關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)密度達(dá)到最大值1，成員之間建立連接的平均路徑長(zhǎng)度為最低的1，網(wǎng)絡(luò)高度集聚。

機(jī)構(gòu)投資者是資本市場(chǎng)的重要參與者，他們因?yàn)楣餐钟幸恢换蚨嘀还善倍⑵鹆随溄?，形成了機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中存在類似全局耦合的子網(wǎng)絡(luò)，其中任意兩個(gè)機(jī)構(gòu)投資者都具有共同持股關(guān)系，而且其共同持有的股票數(shù)量不止一支。②在經(jīng)典的囚徒困境博弈模型中，盡管參與者同時(shí)采取背叛策略的收益明顯小于同時(shí)采取合作策略，但追求個(gè)體利益最大化的參與者最后還是會(huì)選擇背叛策略，產(chǎn)生了合作困境。而網(wǎng)絡(luò)的存在推動(dòng)了合作困境的演化，全局耦合網(wǎng)絡(luò)中，共同持有多只股票的任意兩個(gè)機(jī)構(gòu)投資者就類似于在多重市場(chǎng)中展開競(jìng)爭(zhēng)，雙方都處在雙邊鎖定的、重復(fù)的囚徒困境博弈中，一旦任何成員采取不合作行為，那么在下一輪的博弈中就必將遭受另一方的懲罰。預(yù)期到這一結(jié)果的成員會(huì)選擇合作策略，而（合作，合作）演化成動(dòng)態(tài)博弈的最終均衡解。[30,31]

網(wǎng)絡(luò)還通過傳播影響信息來影響人們行為。網(wǎng)絡(luò)密度越大，成員間的聯(lián)系越緊密，信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度也更快。[32]一旦高度集聚的網(wǎng)絡(luò)中某一成員不合作或者是欺騙，那么其行為很容易被網(wǎng)絡(luò)中其他成員所知曉，同時(shí)也更容易遭受其他成員的懲罰。此外，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)信息傳遞速度越快，信息共享效率就越高，能夠有效弱化投資者私有信息的不對(duì)稱。而信息占有的對(duì)稱分布是引發(fā)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵原因，[33]投資者之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)在降低投資者超額收益的同時(shí)也提高了私有信息的搜集成本，[34]弱化了投資者的私有信息優(yōu)勢(shì)。[35]當(dāng)信息優(yōu)勢(shì)消失時(shí)，投資者可能會(huì)忽視自己的私有信息而選擇與他人決策保持一致。綜上，本文認(rèn)為全局耦合網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)構(gòu)投資者成員更可能抱團(tuán)合作。

2.研究假設(shè)

（1）機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的影響

以往研究表明，機(jī)構(gòu)投資者持股可以減少關(guān)聯(lián)方資金占用、提高公司盈余穩(wěn)健性，進(jìn)而抑制控股股東私利行為。但相關(guān)研究衡量機(jī)構(gòu)投資者持股比例大小時(shí)，采用的是整體持股比例，隱藏了集體行動(dòng)達(dá)成的假設(shè)前提，忽視了分散持股與抱團(tuán)持股的異質(zhì)性。

傳統(tǒng)基于機(jī)構(gòu)投資者公司治理效力的研究中，機(jī)構(gòu)投資者的持股情境集中表現(xiàn)為分散持股。在分散持股的情形下，尤其是控股股東“一股獨(dú)大”的中國(guó)資本市場(chǎng)中，持股比例低且分散的機(jī)構(gòu)投資者缺乏足夠的動(dòng)力和能力參與到公司治理當(dāng)中去，存在搭便車問題。然而社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，個(gè)體行為會(huì)受到其所嵌入的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響，具有典型的“社會(huì)化”特征，其基本觀點(diǎn)是社會(huì)情境下的人由于彼此間的紐帶關(guān)系而以相似的方式思考和行事。[36]機(jī)構(gòu)投資者因共同持股關(guān)系構(gòu)建了復(fù)雜的機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)，并成為投資者傳遞信息、學(xué)習(xí)、模仿其他成員行為甚至是合作的重要渠道。前文的理論分析表明，在全局耦合的網(wǎng)絡(luò)情境中，機(jī)構(gòu)投資者具有較強(qiáng)的抱團(tuán)合作動(dòng)機(jī)，而抱團(tuán)無疑增加了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)控股股東的股權(quán)制衡，即便每個(gè)投資者只持有很少股份，這些合作的群體也可以通過聯(lián)合行動(dòng)有效地發(fā)揮公司治理的作用，[18]抱團(tuán)持股的比例越大，機(jī)構(gòu)投資者對(duì)控股股東的股權(quán)制衡效應(yīng)也更大，對(duì)控股股東私利行為的抑制作用就更強(qiáng)。

一方面，相對(duì)于單個(gè)機(jī)構(gòu)投資者而言，全局耦合的抱團(tuán)持股強(qiáng)化了機(jī)構(gòu)投資者實(shí)施股東積極主義的動(dòng)機(jī)和能力，可以通過“用手投票”的方式發(fā)揮更強(qiáng)大的監(jiān)督和治理效力。另一方面，抱團(tuán)持股還可以發(fā)揮強(qiáng)大的退出威脅。因?yàn)?，作為知情交易者的機(jī)構(gòu)投資者的抱團(tuán)退出會(huì)向市場(chǎng)傳遞不利信號(hào)，對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生負(fù)面影響，[37]這將直接損害控股股東的利益。因此，在抱團(tuán)持股的情形下，機(jī)構(gòu)投資者可以通過集體“用手投票”和“用腳投票”的方式來抑制控股股東攫取更多私人利益?；谏鲜龇治?，提出以下假設(shè)：

H1：機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股與控股股東私利行為負(fù)相關(guān)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例越大，對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)越強(qiáng)

（2）外部審計(jì)質(zhì)量和內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

只有當(dāng)控股股東更有可能侵占公司利益時(shí)，其他股東的治理效應(yīng)才會(huì)更強(qiáng)。[38]而外部審計(jì)質(zhì)量的高低顯著影響控股股東私利行為被發(fā)現(xiàn)的概率，進(jìn)而影響抱團(tuán)持股對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)。外部審計(jì)質(zhì)量越高，控股股東私利行為越容易被發(fā)現(xiàn)，此時(shí)控股股東私利行為可能并不嚴(yán)重，抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)也相對(duì)有限。相反，外部審計(jì)質(zhì)量越低，控股股東的私利行為越容易被隱藏，控股股東越有可能實(shí)施私利行為。[39]此時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)的抑制作用也會(huì)更大。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H2：外部審計(jì)質(zhì)量顯著影響機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)，外部審計(jì)質(zhì)量越低，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)上市公司控股股東私利行為的抑制效應(yīng)越大

此外，企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)分散或集中也顯著影響控股股東私利行為。Bebchuk等[40]將公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)分為股權(quán)分散結(jié)構(gòu)、控制性結(jié)構(gòu)和控制性少數(shù)股權(quán)結(jié)構(gòu)。針對(duì)中外資本市場(chǎng)的實(shí)證分析表明，后兩種集中型的股權(quán)結(jié)構(gòu)更加普遍，并構(gòu)成第二類代理問題的主要產(chǎn)生機(jī)制。[41,42]這是因?yàn)樵诩行凸蓹?quán)結(jié)構(gòu)中，控股股東擁有較大的控制權(quán)份額，可以據(jù)此獲得控制權(quán)私利。另外，雖然在控制性結(jié)構(gòu)和控制性少數(shù)股權(quán)結(jié)構(gòu)中均存在第二類代理問題，但是由于在控制性少數(shù)股權(quán)結(jié)構(gòu)中，控股股東更多通過金字塔結(jié)構(gòu)、交叉持股等方式來實(shí)行對(duì)上市公司的控制，導(dǎo)致控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)出現(xiàn)分離，因此代理問題比控制性結(jié)構(gòu)更加嚴(yán)重。[43]綜上，在控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)分離的股權(quán)結(jié)構(gòu)中，控股股東采取私利行為的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)其的抑制效應(yīng)也更大。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H3：兩權(quán)是否分離顯著影響機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)。在兩權(quán)分離的股權(quán)結(jié)構(gòu)中，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)更強(qiáng)

二、研究設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)來源與樣本選取

本文以2004-2018年中國(guó)A 股上市公司為樣本，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：第一，剔除金融行業(yè)、ST、*ST 和機(jī)構(gòu)投資者持股比例為零的樣本；第二，參考姜付秀等[39]的做法，剔除控股股東持股比例低于10% 即不存在控股股東的樣本；第三，為避免極端值的影響，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1% 和99% 的縮尾處理。③

2.變量的測(cè)量

（1） 控股股東的私利行為。與早期研究多采用并購(gòu)、定向增發(fā)、關(guān)聯(lián)企業(yè)對(duì)利潤(rùn)的敏感度等間接指標(biāo)來測(cè)量控股股東私利行為不同，近年來，更多文獻(xiàn)使用上市公司的關(guān)聯(lián)交易來直接衡量控股股東的私利行為。[39,44]同時(shí)也有學(xué)者把其他應(yīng)收款作為反映第二類公司治理問題嚴(yán)重程度的代理變量。[45,46]綜合以上研究，本文采用以下指標(biāo)反映控股股東的私利行為：第一，關(guān)聯(lián)交易與上市公司總資產(chǎn)的比值，該值越大，說明控股股東私利行為越嚴(yán)重。同時(shí)為了避免關(guān)聯(lián)交易中的“噪聲”對(duì)分析結(jié)果的影響，刪除CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中以下類型的關(guān)聯(lián)交易：第17 類合作項(xiàng)目、第18 類許可協(xié)議、第19 類研究與開發(fā)成果、第20 類關(guān)鍵管理人員報(bào)酬和第21 類其他事項(xiàng)。第二，其他應(yīng)收款與總資產(chǎn)的比值。該指標(biāo)反映控股股東的資金占用情況，也能間接反映控股股東私利行為，其值越大，控股股東私利行為越嚴(yán)重。

（2）機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)行為的識(shí)別。第一步，借鑒已有研究，以機(jī)構(gòu)投資者是否共同重倉(cāng)持股來構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)。④具體地，如果兩個(gè)機(jī)構(gòu)投資者重倉(cāng)持有同一只股票i，那么這兩個(gè)機(jī)構(gòu)投資者就建立起了鏈接，并成為機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，兩者間的重倉(cāng)持股關(guān)系由節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的邊來表示。第二步，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的Bron-Kerbosch 算法從機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中提取機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體。該算法由Bron等[47]提出，目的在于從網(wǎng)絡(luò)中求解全局耦合的完全鏈接的團(tuán)體（極大團(tuán)）。機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例則可以由公式（1）計(jì)算得出：

其中，Cliquesharei,t表示t年末所有團(tuán)體成員持有股票i 流通股的總比例即抱團(tuán)持股比例，表示t年末團(tuán)體成員j 持有股票i 流通股的比例。

（3） 控制變量。借鑒已有研究，選擇公司規(guī)模（Size）、監(jiān)事會(huì)人數(shù)（Supervisor）、獨(dú)立董事占董事會(huì)人數(shù)的比例（Indr）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、總資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、控股股東持股比例（Conholder）、市場(chǎng)價(jià)值（TQ）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Institutional）、審計(jì)意見（Audit）、公司性質(zhì)（Soe）等作為控制變量。

（4）調(diào)節(jié)變量。為考察外部治理約束和內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，選用審計(jì)質(zhì)量（Oaudit）來反映上市公司的外部治理約束強(qiáng)弱，當(dāng)上市公司的審計(jì)機(jī)構(gòu)為中國(guó)十大會(huì)計(jì)師事務(wù)所時(shí)，上市公司面臨的外部治理約束較強(qiáng)，Oaudit=1，否則Oaudit=0；當(dāng)上市公司存在兩權(quán)分離時(shí)QE=1，否則QE=0（相關(guān)變量界定見表1）。

3.模型設(shè)定

構(gòu)建式（2）來驗(yàn)證機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的影響：

其中，Privatei,t代表控股股東私利行為，實(shí)證研究時(shí)，分別以Rpta和Ora 代入式（2）進(jìn)行回歸分析；Xi,t代表的是表1 中的控制變量?；貧w分析時(shí)同時(shí)控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)，并對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤差經(jīng)過公司層面Cluster調(diào)整。

表1 模型變量界定

在考察外部審計(jì)質(zhì)量和內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)作用時(shí)，分別利用式（3）、（4）和式（5）、（6）進(jìn)行分組回歸分析，通過對(duì)比的系數(shù)來判斷調(diào)節(jié)效應(yīng)的方向與大小。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

1.主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

如表2所示，2004-2018年我國(guó)A 股市場(chǎng)機(jī)構(gòu)投資者整體持股比例的均值為11.16%。利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法共識(shí)別出495 家機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例的均值為4.772%，即使是在抱團(tuán)持股比例最高的2006年，其均值也只有6.96%。⑤抱團(tuán)持股比例低于整體持股比例的事實(shí)也說明，并不是所有的機(jī)構(gòu)投資者都會(huì)抱團(tuán)合作。而機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例較低意味著即使是抱團(tuán)持股，我國(guó)機(jī)構(gòu)投資者通過“用手投票”方式參與公司治理的積極性和能力依然欠缺，“用腳投票”的退出威脅可能是抱團(tuán)發(fā)揮治理效力的主要途徑。

表2 我國(guó)機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股與整體持股情況

其他變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見表3。其中，Rpta和Qra的均值分別為0.314 和0.062，Cliqueshare的均值為4.716。從指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差可以看出，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例存在較大差異，而控股股東私利行為的個(gè)體差異相對(duì)較小。Pearson 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Rpta、Ora的Pearson 相關(guān)系數(shù)為0.479，在1% 的水平上顯著正相關(guān)，這說明同時(shí)選用這兩個(gè)變量來衡量控股股東私利行為是合理的。Cliqueshare與Rpta、Ora的相關(guān)系數(shù)均在1% 的水平上顯著為負(fù)，分別為-0.274、-0.226，假設(shè)1 得到初步驗(yàn)證。為避免多重共線性對(duì)回歸結(jié)果的影響，本文進(jìn)一步計(jì)算了各個(gè)變量的方差膨脹系數(shù)VIF值，最大值為2.05，平均值為1.45，顯著小于10，基本可以排除變量嚴(yán)重共線性的可能。⑥

表3 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股對(duì)控股股東私利行為的影響

表4 列（1）列示的是模型（1）的回歸結(jié)果，其中Cliqueshare 與Rpta、Ora 均呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，回歸系數(shù)分別為-0.0094 和-0.0228，顯著性水平分別為5%、1%。這意味著機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股抑制了上市公司控股股東的私利行為，抱團(tuán)持股比例越高，對(duì)控股股東私利行為的抑制效應(yīng)越強(qiáng)，假設(shè)1 得以驗(yàn)證。

其他因素中，公司規(guī)模Size與控股股東私利行為Rpta、Ora在1% 的水平上顯著為正，這說明控股股東私利行為在規(guī)模較大的上市公司中更為普遍。資產(chǎn)報(bào)酬率Roa與控股股東私利行為R pta、Ora在1% 的水平上顯著為負(fù)，說明資產(chǎn)報(bào)酬率更高的上市公司中控股股東私利行為越不嚴(yán)重。資產(chǎn)負(fù)債率Lev 與Rpta、Ora在1%的水平上顯著正相關(guān)，說明上市公司負(fù)債水平越高，控股股東的私利行為越嚴(yán)重，也側(cè)面說明了規(guī)范控股股東行為的重要性。

另外，考慮到機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的影響可能存在滯后效應(yīng)，同時(shí)為了控制雙向因果關(guān)系帶來的內(nèi)生性問題，本文進(jìn)一步以t-1 期的Cliquesharei,t-1作為解釋變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表4列（2）所示，Cliquesharei,t-1與Rpta、Ora 分別在10%和1% 的水平上顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.0133與-0.0106，同樣支持假設(shè)1。

最后，模型還可能存在樣本自選擇偏誤等其他因素引發(fā)的內(nèi)生性問題，因此進(jìn)一步采用 Heckman兩階段模型重新進(jìn)行回歸分析。第一階段，構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)的影響因素模型，通過回歸分析計(jì)算出逆米爾斯比率IMR。具體模型如下：

其中，Eps代表股票的每股收益，等于凈利潤(rùn)與股本總數(shù)的比值，Ownr 代表所有者權(quán)益的增長(zhǎng)率，Seperation 表示上市公司的兩權(quán)分離度，Rev 代表主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的自然對(duì)數(shù)，Capex 代表資本支出的自然對(duì)數(shù)，Value 代表市場(chǎng)價(jià)值的自然對(duì)數(shù)，Year 和Industry分別表示年份和行業(yè)的虛擬變量。第二階段，將IMR 作為控制變量加入到模型（7）進(jìn)行回歸分析。

表4 列（3）所示的結(jié)果中，Cliqueshare與Rpta、Ora 的回歸系數(shù)分別為-0.0073 和-0.0258，在10% 和1% 的水平上顯著為負(fù)，說明控制內(nèi)生性問題之后，抱團(tuán)持股依然與控股股東私利行為負(fù)相關(guān)，假設(shè)1 進(jìn)一步得以驗(yàn)證。

表4 機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股對(duì)控股股東私利行為的影響

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體建立在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論上的先驗(yàn)假設(shè)基礎(chǔ)上，識(shí)別結(jié)果意味著這些團(tuán)體成員之間具有更高合作的可能性，但卻不能反映團(tuán)體成員抱團(tuán)的現(xiàn)實(shí)，這也是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論在公司治理領(lǐng)域應(yīng)用中遇到的一大挑戰(zhàn)。為了證明基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法提取機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體的可靠性，我們借鑒吳曉暉等[6]的研究思路，假定機(jī)構(gòu)投資者行為決策除了受市場(chǎng)上公開信息的影響外，還受來自機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部其他成員行為決策的影響，并以此為依據(jù)構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者行為決策函數(shù)：

回歸結(jié)果如表5所示，從列（1）和列（2）的對(duì)比中不難發(fā)現(xiàn)，盡管團(tuán)體成員與團(tuán)體內(nèi)其他成員、團(tuán)體外成員的行為均顯著正相關(guān)，但是與ΔOCliquememberi,t的回歸系數(shù)更大，這說明團(tuán)體成員與團(tuán)體內(nèi)其他成員行為的相關(guān)性更強(qiáng)。列（3）和列（4）的對(duì)比結(jié)果表明，不論是否考慮控制變量，與ΔOCliquememberi,t的相關(guān)系數(shù)均在0.64 以上，說明團(tuán)體成員持股比例的變動(dòng)受市場(chǎng)公開信息的影響很小，受團(tuán)體內(nèi)部其他成員行為的影響更大。綜上，機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員的交易行為高度相關(guān)，具有較強(qiáng)的一致性，這說明機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員之間更容易合作，用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法提取機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體具有一定的科學(xué)依據(jù)。

此外，為了證實(shí)識(shí)別出的機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員確實(shí)存在較強(qiáng)的合作可能性，本文借鑒Wermers、[48]許年行等[49]的方法測(cè)算機(jī)構(gòu)投資者羊群行為Herd，并用Herd反映機(jī)構(gòu)投資者行為趨同程度的高低，構(gòu)建模型（9）來驗(yàn)證抱團(tuán)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者行為趨同的影響。但趨同可能是機(jī)構(gòu)投資者競(jìng)相交易的結(jié)果，也可能是機(jī)構(gòu)投資者聯(lián)合的結(jié)果。如果是前者，那么羊群行為將推動(dòng)公司特質(zhì)信息的傳播，推動(dòng)公司特質(zhì)信息融入股價(jià)。如果是后者，那就意味著機(jī)構(gòu)投資者可能會(huì)忽略自己所掌握的私有信息，而和其他團(tuán)體成員的交易策略保持一致，此時(shí)股價(jià)中公司特質(zhì)信息的含量較低。為了驗(yàn)證上述觀點(diǎn)，這里借鑒伊志宏等[50]學(xué)者的研究，用股價(jià)同步性SYN 作為股價(jià)信息含量的衡量指標(biāo)。股價(jià)同步性越小，股價(jià)包含的公司的特質(zhì)信息越多，反之越少。如果機(jī)構(gòu)投資者行為趨同是抱團(tuán)合作的結(jié)果，將會(huì)提高股價(jià)同步性，相反，競(jìng)相交易則會(huì)降低股價(jià)同步性。為驗(yàn)證這一點(diǎn)，本文構(gòu)建模型（10）和（11）進(jìn)行回歸分析，系數(shù)衡量的是由于抱團(tuán)引發(fā)的羊群行為對(duì)股價(jià)同步性的影響。⑦

模型（9）的回歸結(jié)果如表5 列（5）所示，Herd 與Cliqueshare 顯著正相關(guān)，這意味著抱團(tuán)持股增強(qiáng)了機(jī)構(gòu)投資者的行為趨同性，進(jìn)一步證實(shí)了團(tuán)體成員更有可能合作的觀點(diǎn)。模型（10）和（11）的回歸結(jié)果如表5 列（6）、列（7）所示，列（6）中，Herd 與SYN 的回歸系數(shù)顯著為正，這說明我國(guó)資本市場(chǎng)的機(jī)構(gòu)投資者羊群行為降低了上市公司特質(zhì)信息融入股價(jià)的速度，提高了股價(jià)同步性，羊群行為更多是機(jī)構(gòu)投資者相互跟隨和模仿的結(jié)果。這一點(diǎn)與許年行等[49]的研究結(jié)論一致。列（7）的回歸結(jié)果進(jìn)一步顯示，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)所引發(fā)的羊群行為確實(shí)是集體行動(dòng)，而不是競(jìng)相交易的結(jié)果。

表5 模型（8）-（11）的回歸結(jié)果

為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步采取以下方法開展檢驗(yàn)：

第一，許多文獻(xiàn)中提到持股比例超過5% 的大股東具有較強(qiáng)的治理效力，如Guercio等、[51]Helwege等、[52]祝繼高等[53]的研究分別指出，大股東可以通過投票、協(xié)商談判、提議更換管理層、獲取董事會(huì)席位等手段發(fā)揮積極的公司治理效力。這就意味著當(dāng)某一機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員持股比例大于5% 時(shí)，就無法確定對(duì)控股股東私利行為的抑制作用究竟是其單獨(dú)帶來的還是抱團(tuán)導(dǎo)致的。因此，本研究刪除單個(gè)機(jī)構(gòu)投資者持股比例超過5% 的樣本重新進(jìn)行回歸。表6 列（1）的回歸結(jié)果顯示，Cliqueshare 與Rpta、Ora 的回歸系數(shù)依然在10% 的水平上顯著為負(fù)。這說明，即使單個(gè)機(jī)構(gòu)投資者持股比例低于5%，與其他機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)亦可以有效抑制控股股東私利行為。

第二，改變社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法。為了剔除團(tuán)體識(shí)別方法對(duì)研究結(jié)果的影響，借鑒Crane等、[16]吳曉暉等[6]的研究，換用Barrat等[54]開發(fā)的Louvain 算法來識(shí)別機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體，生成變量Cliqueshare_L 來替代Cliqueshare。模型（1）的回歸結(jié)果如表6 列（2）所示，Cliqueshare_L與Rpta、Ora 依然顯著負(fù)相關(guān)。

第三，增加控制變量。進(jìn)一步加入高管前三名薪酬總額Ceo、兩職合一Dual（董事長(zhǎng)與總經(jīng)理由一人兼任）等作為控制變量。另外，按照社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)位置不同，機(jī)構(gòu)投資者獲取信息和資源的能力也不相同。接近網(wǎng)絡(luò)中心的機(jī)構(gòu)投資者更具有優(yōu)勢(shì)，容易引起其他機(jī)構(gòu)投資者的模仿和跟隨。此時(shí)不管機(jī)構(gòu)投資者是否處于同一個(gè)團(tuán)體，都會(huì)出現(xiàn)抱團(tuán)合作的現(xiàn)象。因此，這里進(jìn)一步以團(tuán)體成員網(wǎng)絡(luò)中心度的均值作為機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)位置的代理變量，并作為控制變量加入到模型（2）中。團(tuán)體成員網(wǎng)絡(luò)中心度的計(jì)算公式如下：

其中，di代表持有i 股票的機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員的網(wǎng)絡(luò)中心度，Xi,j表示與持有i 股票的機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員j 具有共同持股關(guān)系的機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量，N 代表整個(gè)機(jī)投資者網(wǎng)絡(luò)中機(jī)構(gòu)投資者的總數(shù)。加入Ceo、Dual和所有團(tuán)體成員di均值的回歸結(jié)果如表6 列（3）所示，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股依然可以抑制控股股東的私利行為，只是這一作用有所減弱。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

第四，控制極端事件的影響。2008、2009 和2015年我國(guó)股市發(fā)生劇烈震蕩，股指下挫明顯。此時(shí)，即使不是團(tuán)體成員，機(jī)構(gòu)投資者也可能因?yàn)橐?guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)選擇同樣的投資決策，導(dǎo)致出現(xiàn)抱團(tuán)的假象?；诖?，本文刪除發(fā)生股災(zāi)的極端年份后再利用模型（2）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6 列（4）所示，Cliqueshare 與Rpta、Ora顯著負(fù)相關(guān)，假設(shè)1 得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

第五，改變構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的持股比例標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)一步分別以重倉(cāng)持股比例在3% 及以上、7% 及以上和10% 及以上來構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)，從中提取機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體，利用模型（2）進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果顯示，盡管Cliqueshare 與Rpta、Ora 的回歸系數(shù)大小不一，但是均顯著為負(fù)，與前文結(jié)論一致（略去備索）。

四、外部審計(jì)質(zhì)量與內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

1.外部審計(jì)質(zhì)量的影響

審計(jì)是一種重要的外部治理機(jī)制，審計(jì)質(zhì)量的高低直接關(guān)系外部治理機(jī)制的有效性。以上市公司審計(jì)機(jī)構(gòu)是否為中國(guó)前十大會(huì)計(jì)師事務(wù)所作為其外部審計(jì)質(zhì)量的代理變量，上市公司審計(jì)機(jī)構(gòu)為前十大會(huì)計(jì)事務(wù)所時(shí)，Oaudit=1，外部審計(jì)質(zhì)量較高，外部治理環(huán)境相對(duì)完善；審計(jì)機(jī)構(gòu)為其他會(huì)計(jì)事務(wù)所時(shí)，Oaudit=0。對(duì)比表7 列（1）中的分組回歸系數(shù)不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)Oaudit=0時(shí)，Rpta、Ora 與Cliqueshare 均為負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)分別為-0.0107、-0.0417，顯著性水平分別為10% 和1%，而Oaudit=1 時(shí)，Rpta、Ora與Cliqueshare之間的相關(guān)系數(shù)雖然為負(fù)，但是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并不顯著。費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)結(jié)果顯示，組間Cliqueshare 系數(shù)差異在1% 的水平上顯著，這意味著審計(jì)質(zhì)量更低、外部約束更弱情況下，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利行為的抑制作用更加顯著。假設(shè)2 得以驗(yàn)證。

2.內(nèi)部股權(quán)結(jié)構(gòu)的影響

如前所述，集中型股權(quán)結(jié)構(gòu)是第二類公司治理問題產(chǎn)生的重要原因，而兩權(quán)分離是該股權(quán)結(jié)構(gòu)最基本的特征，同時(shí)也是控股股東實(shí)現(xiàn)控制權(quán)私利的重要渠道。因此，本文以兩權(quán)分離度作為上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的代理變量，存在兩權(quán)分離時(shí)QE=1，否則QE=0。分組回歸結(jié)果如表7 列（2）所示。無論是Rpta 還是Ora，當(dāng)QE=1時(shí)控股股東私利行為均與機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)負(fù)相關(guān)，回歸系數(shù)分別為-0.0174、-0.0159，系數(shù)的顯著性水平分別為10% 和5%。而當(dāng)QE=0 時(shí)，兩者的關(guān)系在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并不顯著?；谫M(fèi)舍爾組合的組間Cliqueshare系數(shù)差異檢驗(yàn)結(jié)果顯示，當(dāng)QE=1 即存在兩權(quán)分離時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)對(duì)控股股東私利的抑制效應(yīng)更強(qiáng)，假設(shè)3得以驗(yàn)證。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

如前文所述，抱團(tuán)一方面通過強(qiáng)大的退出威脅來實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)控股股東的制衡，另一方面也增強(qiáng)了機(jī)構(gòu)投資者實(shí)施積極主義的動(dòng)機(jī)及能力，有利于機(jī)構(gòu)投資者通過“用手投票”的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)控股股東的監(jiān)督，抑制其私利行為。因此，本文分別選擇機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股的退出威脅和“用手投票”作為中介變量，檢驗(yàn)這兩大中介變量的中介效應(yīng)。

已有研究表明，上市公司面臨的退出威脅與股票流動(dòng)性、交易者競(jìng)爭(zhēng)程度顯著相關(guān)。一方面，股票流動(dòng)性的提高增加了機(jī)構(gòu)大股東用腳投票的概率，弱化了機(jī)構(gòu)大股東監(jiān)督管理層的動(dòng)力。[55,56]另一方面，機(jī)構(gòu)投資者競(jìng)爭(zhēng)越激烈，上市公司面臨的退出威脅越高。[57]但是機(jī)構(gòu)投資者可能更傾向于持有流動(dòng)性好的股票，而且機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股本身就會(huì)改變機(jī)構(gòu)投資者的競(jìng)爭(zhēng)程度。因此，以往利用股票流動(dòng)性或機(jī)構(gòu)投資者之間競(jìng)爭(zhēng)程度作為退出威脅的代理變量將導(dǎo)致不可避免的內(nèi)生性?；诖?，本研究引入外生事件沖擊：賣空約束的解除。2010年，我國(guó)股市開始實(shí)施融資融券交易試點(diǎn)，解除了賣空約束，而賣空交易的解除能夠提升股市的流動(dòng)性，也引起了交易競(jìng)爭(zhēng)程度的外生增加。[58,59]

綜上，賣空約束解除為衡量上市公司面臨的退出威脅提供了理想的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。首先，通過檢驗(yàn)賣空約束解除對(duì)公司價(jià)值—股票流動(dòng)性敏感性的影響來驗(yàn)證賣空約束解除是否增強(qiáng)了上市公司面臨的退出威脅。這里引入虛擬變量MT，設(shè)股票i 在取得融券資格之后MT=1，否則MT=0。公司價(jià)值用TQ 值來表示，股票流動(dòng)性用年均換手率的自然對(duì)數(shù)lnturn 來表示?；貧w結(jié)果如表8所示，列（1）、（2）中TQ 與lnturn之間的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，但是MT=1 時(shí)，TQ 與lnturn之間系數(shù)的絕對(duì)值顯著小于MT=0 的情況，這意味著賣空約束解除后，上市公司價(jià)值與股票流動(dòng)性之間的敏感性有所增強(qiáng)，即賣空約束解除后上市公司面臨的退出威脅顯著增強(qiáng)。基于以上分析，本文以賣空約束是否解除作為衡量上市公司所面臨退出威脅的代理變量。

表8 賣空約束解除對(duì)公司價(jià)值—股票流動(dòng)性敏感性的影響

至于機(jī)構(gòu)投資者的“用手投票”行為，股東提案或者股東訴訟是較為直接的衡量辦法，但由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺失，本文利用機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研次數(shù)IRTIME 作為機(jī)構(gòu)投資者積極主義行為的代理變量，原因在于，如果依靠退出威脅來抑制控股股東私利行為的話，那么機(jī)構(gòu)投資者不需要做出持股以外的其他努力；相反，如果機(jī)構(gòu)投資者希望通過“用手投票”的方式參與公司治理，會(huì)做出其他的額外努力，比如參加上市公司的調(diào)研活動(dòng)，與上市公司直接溝通等。

首先，本文先檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股是否能夠增強(qiáng)其退出威脅和用手投票的意愿。表9 的回歸結(jié)果中，Cliqueshare 與MT、IRTIME 的回歸系數(shù)分別在5% 和1%的水平上顯著為正。這說明，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)能夠增加其退出威脅及其“用手投票”的治理意愿。

表9 機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股對(duì)退出威脅和“用手投票”行為的影響

其次，進(jìn)一步運(yùn)用SE M 模型檢驗(yàn)退出威脅、用手投票的中介效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示，無論是Rpta還是Ora作為被解釋變量，MT和IRTIME的中介效應(yīng)均比較顯著，其中，退出威脅MT的中介效應(yīng)占比分別為21.43% 和17.39%，而“用手投票”IRTIME的中介效應(yīng)相對(duì)較小，分別為3.51% 和2.44%。這意味著，在一股獨(dú)大的中國(guó)資本市場(chǎng)，即使是抱團(tuán)持股，退出威脅依然是機(jī)構(gòu)投資者發(fā)揮治理效力的主要方式。這與Crane等[16]學(xué)者關(guān)于美國(guó)資本市場(chǎng)的研究結(jié)論正好相反，這說明我國(guó)資本市場(chǎng)股權(quán)相對(duì)集中的特點(diǎn)顯著影響機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理的路徑及其效果。

表10 退出威脅和“用手投票”的中介效應(yīng)

另外需要考慮的問題是：即使不是抱團(tuán)持股，僅僅是機(jī)構(gòu)投資者等非控股大股東的存在就可以約束控股股東私利行為。[39]因此，為了準(zhǔn)確衡量抱團(tuán)的額外治理效力，本文進(jìn)一步構(gòu)建虛擬變量Clique，如果機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)，Clique=1，否則Clique=0。利用模型（13）進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表11 列（1）和列（2）所示，Instituional×Clique 回歸系數(shù)的絕對(duì)值均大于Instituional的回歸系數(shù)，而且顯著為負(fù)，這說明，抱團(tuán)增加了機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)控股股東私利行為的抑制作用。

此外，本文提取的機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員大多數(shù)為金融機(jī)構(gòu)，尤其是大型金融機(jī)構(gòu)，因?yàn)橄鄬?duì)于一般機(jī)構(gòu)投資者而言，銀行、券商、基金、信托等在我國(guó)資本市場(chǎng)中的主導(dǎo)地位更加突出。但也并不是所有的金融機(jī)構(gòu)都抱團(tuán)持股，這里進(jìn)一步將所有金融機(jī)構(gòu)持股的股票分為抱團(tuán)持股和非抱團(tuán)持股，構(gòu)建虛擬變量Clique2，抱團(tuán)持股時(shí)Clique2=1，否則Clique2=0。利用模型（14）進(jìn)行回歸。

回歸結(jié)果如表11 列（3）、（4）所示，當(dāng)被解釋變量為Rpta時(shí)，與Financialshare的回歸系數(shù)相比，F(xiàn)inancialshare×Clique2 的回歸系數(shù)更大但不顯著，當(dāng)被解釋變量為Ora 時(shí)，F(xiàn)inancialshare×Clique2 的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，且大于Financialshare 的回歸系數(shù)。綜上，可以認(rèn)為當(dāng)金融機(jī)構(gòu)抱團(tuán)時(shí)，金融機(jī)構(gòu)持股對(duì)控股股東私利行為的抑制作用有所增強(qiáng)，抱團(tuán)持股的額外治理效力進(jìn)一步得以驗(yàn)證。

表11 是否抱團(tuán)對(duì)金融機(jī)構(gòu)持股與控股股東私利行為關(guān)系的影響

六、研究結(jié)論

本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論和博弈論的相關(guān)原理，從理論上推演了網(wǎng)絡(luò)中機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)合作的產(chǎn)生機(jī)制，并運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法從機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中近似提取高度聚集的機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體，考察了機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員抱團(tuán)持股對(duì)控股股東私利行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股可以有效抑制控股股東私利行為。在糾正了內(nèi)生性問題、考慮滯后效應(yīng)的條件下，上述結(jié)論依然成立。影響機(jī)制的分析表明，退出威脅和“用手投票”是機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股抑制控股股東私利行為的中間路徑，然而從中介效應(yīng)的對(duì)比來看，抱團(tuán)的退出威脅更能發(fā)揮機(jī)構(gòu)投資者抑制控股股東私利行為的作用。

需要指出的是，本文利用關(guān)聯(lián)交易占總資產(chǎn)的比例來衡量控股股東的私利行為，但是在專業(yè)化分工協(xié)作日益普遍的情況下，關(guān)聯(lián)方采購(gòu)慢慢成為日常經(jīng)營(yíng)的一部分，這時(shí)如果依然用關(guān)聯(lián)交易來衡量控股股東私利行為，難免會(huì)使研究結(jié)果產(chǎn)生偏差。然而受控股股東私利行為的隱蔽性、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等因素限制，我們目前難以找到能夠替代關(guān)聯(lián)交易來衡量控股股東私利行為的更有效的指標(biāo)。另外，股權(quán)關(guān)聯(lián)僅僅是機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員建立鏈接的一條路徑，機(jī)構(gòu)投資者之間不只有共同持股關(guān)系，還可能存在銀行間交易，或者擁有共同承銷商，具有地域關(guān)聯(lián)、教育關(guān)聯(lián)、社會(huì)關(guān)聯(lián)等多重關(guān)系，這些因素都可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)。無論從哪一種關(guān)聯(lián)關(guān)系出發(fā)，都可以構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)并識(shí)別機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體?？紤]到其他關(guān)聯(lián)關(guān)系的話，基于股權(quán)關(guān)聯(lián)的機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)的治理效力可能會(huì)受到影響，基于不同關(guān)聯(lián)關(guān)系的抱團(tuán)治理效力也會(huì)存在較大的異質(zhì)性，這也是未來有關(guān)機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)問題研究的一個(gè)方向。

注釋

①如果網(wǎng)絡(luò)中有N 個(gè)成員，成員間建立連接的邊數(shù)為L(zhǎng)，那么網(wǎng)絡(luò)密度就等于L 與N 個(gè)的成員有可能建立連接的最大變數(shù)即N(N-1)/2 之間的比值，網(wǎng)絡(luò)密度的取值范圍為[0,1]。部分文獻(xiàn)考察了網(wǎng)絡(luò)的集聚系數(shù)，兩者本質(zhì)一樣，都反映成員之間關(guān)系的緊密程度。

②本文識(shí)別出的機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體中，兩兩成員之間至少共同持有兩家上市公司的股票。

③文中所統(tǒng)計(jì)的機(jī)構(gòu)投資者主要包括基金管理公司、證券公司、社?；?、保險(xiǎn)公司、銀行、信托公司、QFII、專業(yè)的資產(chǎn)管理公司和投資公司等，不包括其他一般法人和非金融類上市公司。機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)來自Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，其他上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。在整理機(jī)構(gòu)投資者持股數(shù)據(jù)時(shí)，本文對(duì)屬于一致行動(dòng)人的機(jī)構(gòu)投資者數(shù)據(jù)進(jìn)行了加總。

④這里的重倉(cāng)持股指的是所持股票i 的股份占股票i 流通股總股數(shù)的比例在5%及以上。需要說明的是，5%是機(jī)構(gòu)投資者之間建立鏈接、構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的限定條件，但是并不意味著抱團(tuán)持股的比例就一定在5%以上。假設(shè)機(jī)構(gòu)1 和機(jī)構(gòu)2 共同持有股票i 的股份為6%，因此被納入到機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中，并最終被識(shí)別為同一機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員，但是機(jī)構(gòu)1 和機(jī)構(gòu)2 不只共同持有股票i，還共同持有j 的股票，共同持有j 的持股比例為3%。因?yàn)闄C(jī)構(gòu)1 和機(jī)構(gòu)2 屬于機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體成員，所以股票j 的機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例為3%。描述性統(tǒng)計(jì)也表明，機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例并不一定大于或等于5%，除了個(gè)別年份外，2009年以來機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例的均值和中位數(shù)均低于5%。

⑤Crane等研究顯示，[16]2013年美國(guó)機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例的均值為42%，本文測(cè)算的同年我國(guó)機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)持股比例僅有4.163%。

⑥囿于篇幅原因，Pearson 相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果不再列出。

⑦模型（9）中的控制變量包括資產(chǎn)利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、年換手率的變動(dòng)、個(gè)股回報(bào)率、公司規(guī)模、股價(jià)、第一大股東持股比例、每股收益率、每股預(yù)期收益、分析師評(píng)級(jí)等。模型（10）和（11）的控制變量Control 包括資產(chǎn)利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、第一大股東持股比例、控股股東性質(zhì)、公司規(guī)模、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、公司市帳比、審計(jì)機(jī)構(gòu)是否為國(guó)際四大等影響股價(jià)同步性的因素。另外，囿于篇幅原因，機(jī)構(gòu)投資者羊群行為Herd 以及股價(jià)同步性SYN 的計(jì)算公式不再一一列出。