李志輝 胡心怡 杜陽

(1.南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津 300071; 2.中國銀行研究院，北京 100818)

一、引言

2019年12月28日，修訂后的《中華人民共和國證券法》(以下簡稱《新證券法》)經(jīng)全國人大常委會審議并通過，此次修訂針對證券市場中的違法違規(guī)行為下了重拳，并全面完善了市場操縱等法律禁止性行為規(guī)定。市場操縱是一種嚴重損害資本市場公正的行為，其危害不僅體現(xiàn)在對某一只或某幾只股票價格的扭曲，更是對股票市場基本資源配置作用的挑戰(zhàn)和對其他投資者投資信心的沖擊。

市場操縱者能夠在操縱過程中獲得超額收益，是該種行為難以被遏制的根本原因。由于非理性投資者的存在，操縱者通過引起其他市場投資者的跟隨以及反饋效應(yīng)來獲得超額收益[1-3]。我國股票市場獨特的設(shè)立、發(fā)展、改革進程，形成了以個人投資者和企業(yè)法人投資者占絕大比例的投資者結(jié)構(gòu)，股票市場中散戶投資者“追漲殺跌”的投機性交易的普遍存在，讓市場操縱變得有利可圖。專業(yè)機構(gòu)投資者作為發(fā)達國家資本市場中較為成熟的投資者，被認為相較于個人投資者更理性，能夠沖抵個人投資者的非理性交易行為從而起到穩(wěn)定證券價格的作用[4]。我國專業(yè)機構(gòu)投資者近些年伴隨著資本市場的發(fā)展，已逐漸形成以證券投資基金為主導(dǎo)，社保、保險、養(yǎng)老金、信托等為補充的多元化結(jié)構(gòu)特征；同時，持股占比也不斷上升，截至2016年底，專業(yè)機構(gòu)投資者持有A股流通市值的占比達14.49%，但相較于成熟市場仍具有一定差距(1)根據(jù)《中國證券監(jiān)督管理委員會年報(2016)》的統(tǒng)計，截至2016年底，專業(yè)機構(gòu)投資者持有A股流通市值占比為14.49%，該數(shù)據(jù)僅披露至2016年。根據(jù)中山證券課題組研究，截至2019年1季度，美國股票市場中國內(nèi)及外資專業(yè)機構(gòu)持有總市值的58.2%；截至2018年底，德國股票市場中外資及金融企業(yè)專業(yè)機構(gòu)持有總市值的63%；截至2018年底，日本股票市場中外資及國內(nèi)金融機構(gòu)持有總市值的60.7%。。在我國獨特的資本市場投資者結(jié)構(gòu)背景下，專業(yè)機構(gòu)投資者能夠發(fā)揮穩(wěn)定價格的作用并有效遏制市場操縱等違法行為嗎？專業(yè)機構(gòu)投資者是通過哪些途徑發(fā)揮作用并影響資本市場的？專業(yè)機構(gòu)投資者對市場操縱這類違法行為的作用程度會受到哪些因素的影響？這一系列問題對深入認識我國資本市場環(huán)境，了解市場操縱發(fā)生機理，理解專業(yè)機構(gòu)投資者行為具有重要意義。

對市場操縱的研究，囿于識別方法設(shè)計困難，實證研究以圍繞各國監(jiān)管機構(gòu)的處罰案例為主[2-3,5]。但監(jiān)管機構(gòu)披露的市場操縱案例由于樣本少、非隨機、時滯性較強等問題，在一定程度上制約了研究進程的深入。近年來，大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的快速發(fā)展，為利用高頻交易數(shù)據(jù)進行市場操縱識別提供了有效技術(shù)支持。Aitken等(2015)[6]、李志輝等(2018)[7]、Douglas等(2020)[8]均已嘗試利用日度交易數(shù)據(jù)構(gòu)建收盤價操縱識別模型；李志輝和鄒謐(2018)[9]將利用交易數(shù)據(jù)識別出的操縱行為與監(jiān)管機構(gòu)查處的操縱案例比對后，發(fā)現(xiàn)二者重合率較高，表明識別方法具有較高準(zhǔn)確性。

基于此，本文借鑒李志輝和鄒謐(2018)[9]的方法，基于股票異常交易行為構(gòu)建連續(xù)交易操縱識別模型，選取2009-2017年A股非金融類上市公司的季度數(shù)據(jù)，實證探究在我國股票市場中，專業(yè)機構(gòu)投資者對市場操縱行為的影響以及作用機理。本文邊際貢獻體現(xiàn)在以下幾點：第一，利用分時高頻交易數(shù)據(jù)，有效識別股票異常交易并基于此設(shè)計市場操縱識別模型。該方法利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)突破了此前對市場操縱的研究局限于數(shù)據(jù)不可得的問題，為市場操縱的識別研究提供了新的思路，同時也為監(jiān)管機構(gòu)對市場操縱行為進行實時監(jiān)控提供了建設(shè)性方向；第二，圍繞專業(yè)機構(gòu)投資者對股票市場的監(jiān)督作用路徑進行了細致研究，發(fā)現(xiàn)專業(yè)機構(gòu)投資者在改善市場信息不對稱、提升上市公司治理方面具有重要作用，能夠有效遏制市場操縱、維護市場公正。本研究豐富了中國資本市場環(huán)境下有關(guān)專業(yè)機構(gòu)投資者持股的影響研究，支持了專業(yè)機構(gòu)投資者對資本市場的正向影響，為當(dāng)前環(huán)境下大力發(fā)展專業(yè)機構(gòu)投資者提供了理論支持；第三，結(jié)合當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)媒介的發(fā)展趨勢，探究了以微博為代表的新型信息自愿披露平臺在輔助降低信息不對稱方面的有效性，實證發(fā)現(xiàn)上市公司信息披露越好，專業(yè)機構(gòu)投資者能夠發(fā)揮的作用越強，上市公司更不易被市場操縱。該結(jié)論對市場操縱的防范研究提供了新的研究視角，并為上市公司有效避免自身被操縱提供了參考意見。

二、文獻綜述與假設(shè)提出

(一)文獻綜述

機構(gòu)投資者作為資本市場的重要參與主體，其影響作用一直受到學(xué)者們的重點關(guān)注。學(xué)術(shù)界從不同的角度探討了機構(gòu)投資者在資本市場發(fā)揮的作用，大致可以總結(jié)為正面和反面兩種觀點。

正面作用主要體現(xiàn)在機構(gòu)投資者在監(jiān)督管理層、制約大股東方面能夠發(fā)揮有效作用。機構(gòu)投資者持股能夠有效阻止管理層操縱利潤[10]，監(jiān)督高管的在職消費[11]，抑制管理層提取現(xiàn)金流和囤積壞消息[12]，提高上市公司的信息披露質(zhì)量以及透明度[13]。此外，機構(gòu)投資者作為中小股東利益的代表，能夠通過行使股東權(quán)利對大股東行為進行監(jiān)督和制約，例如，降低資金被關(guān)聯(lián)方占用[14]、抑制大股東掏空和關(guān)聯(lián)交易[15]。機構(gòu)投資者的監(jiān)督作用效果不僅在經(jīng)營層面得到反饋，對相關(guān)股票的市場表現(xiàn)也起到影響。例如，機構(gòu)投資者持股能夠顯著抑制公司費用粘性[16]，降低公司違規(guī)的行為傾向[17]，提升公司績效[18]；提升股票市場定價效率[19]，降低股票價格的波動性[20]，降低股價崩盤風(fēng)險[12,21]。

但也有部分學(xué)者研究表明，機構(gòu)投資者發(fā)揮的作用有限，甚至可能產(chǎn)生負面影響。Potter(1992)[22]指出，當(dāng)機構(gòu)投資者更注重短期利潤目標(biāo)而頻繁進行交易時，會刺激持股公司行為的短視化。尤其是針對國內(nèi)股票市場的相關(guān)研究指出，不同于國外較為成熟和理性的機構(gòu)投資者，中國資本市場的金融機構(gòu)呈現(xiàn)散戶化的“追漲殺跌”[23]，機構(gòu)投資者在交易行為中往往過度自信，容易出現(xiàn)認知偏差，非理性交易推高股價的同時引起市場過度反應(yīng)，加劇了公司股價的崩盤風(fēng)險[24]。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于機構(gòu)投資者的相關(guān)研究，以20世紀(jì)末到21世紀(jì)前十年的數(shù)據(jù)為主要研究對象。近些年，我國資本市場全面深化改革的推進以及對外開放程度的不斷擴大，股票市場的基礎(chǔ)制度、投資環(huán)境、投資者結(jié)構(gòu)都發(fā)生了重大變化，因而選用更新的數(shù)據(jù)進行研究就顯得十分有必要。此外，在對國內(nèi)學(xué)者的研究進行梳理時發(fā)現(xiàn)，關(guān)于“機構(gòu)投資者”名詞的使用具有數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑不同的問題。祁斌等(2006)[20]、梁上坤(2018)[16]在研究中使用的“機構(gòu)投資者”概念是指以基金、券商、保險等金融機構(gòu)為主體的投資者；而楊海燕等(2012)[13]、代昀昊等(2015)[24]在研究中使用的“機構(gòu)投資者”數(shù)據(jù)包含了一般法人(或非金融上市公司)。一般法人占比高是我國股票市場投資者結(jié)構(gòu)區(qū)別于歐美股市的最顯著區(qū)別[25]，這在一定程度上導(dǎo)致研究使用的數(shù)據(jù)差異較大，研究結(jié)論在一定程度上也出現(xiàn)分歧。在本文的研究中，借鑒《中國證券監(jiān)督管理委員會年報(2016)》中使用的投資者類型，區(qū)分專業(yè)機構(gòu)和一般機構(gòu)，明確本文的研究對象為不包含一般機構(gòu)(即一般法人和非金融上市公司)的以金融機構(gòu)為主體的專業(yè)機構(gòu)投資者。

(二)理論分析與假設(shè)提出

股票市場的操縱行為，是一場操縱者與被操縱者之間的博弈，也是操縱者對操縱帶來的收益和成本評估后做出的選擇。趙濤和鄭祖玄(2002)[26]通過構(gòu)建機構(gòu)投資者與散戶投資者之間的博弈模型，從投資環(huán)境、投資者機構(gòu)、投資對象質(zhì)量等多維度對操縱問題進行了理論分析，研究結(jié)論可以歸納為：(1)從投資的外部環(huán)境來看：監(jiān)管的力度與穩(wěn)定度對博弈結(jié)果有著重要的影響。公司的流通市值小，那么改變股票基本面信息的成本就低，操縱獲得的超額收益就越多。(2)從內(nèi)因來看：信息不對稱是導(dǎo)致市場操縱的核心原因。上市公司的質(zhì)量對證券市場的投資氛圍有著重要影響，同時決定了操縱的成本。

近年來，我國資本市場的不斷深化改革使投資環(huán)境得到極大改善。股權(quán)分置改革實現(xiàn)了中國股票市場從半流通到全流通的重大轉(zhuǎn)型，極大地提升了股票市場流動性。《證券法》《公司法》《證券投資基金法》等多部法律相繼出臺，對違法違規(guī)行為不斷加大懲處。市場環(huán)境的改善和監(jiān)管強度的增加使市場操縱的成本不斷提高。

趙濤和鄭祖玄(2002)[26]認為提高機構(gòu)在投資者中的比例，可以利用市場的力量有效降低股票被操縱的絕對數(shù)量和相對數(shù)量。從市場操縱的內(nèi)因入手，本文認為專業(yè)機構(gòu)投資者可能從兩個路徑作用于市場操縱。

第一個路徑是專業(yè)機構(gòu)投資者對信息不對稱的緩解作用。Allen和Gale(1992)[1]將市場操縱劃分成行為操縱、信息操縱以及交易操縱。無論哪種類型，市場操縱者都是利用同其他交易者之間的信息不對稱，引導(dǎo)其他投資者的決策行為，進而實現(xiàn)套利。個別投資者擁有上市公司的“私有信息”時，可以利用這種優(yōu)勢影響資產(chǎn)價格從而獲取超額收益，但當(dāng)獲得信息的投資者比例較大時，收益則顯著降低[27]。

信息搜集是有效降低投資者同上市公司之間信息不對稱的重要途徑，但信息搜尋的成本和收益決定了搜尋的規(guī)模，而資金量是其中重要的影響因素[28]。專業(yè)機構(gòu)投資者相較于個人投資者擁有更大的資金量，其投資決策產(chǎn)生的影響更大，獲取更多信息帶來的收益大于成本，因而具有極強的信息搜尋動機[22]。此外，專業(yè)機構(gòu)投資者具有極強的信息搜尋、分析、傳播能力，可以進行實地調(diào)研，擁有豐富的校友網(wǎng)絡(luò)、社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)等信息來源[29]。專業(yè)機構(gòu)投資者有更多的專業(yè)知識、更豐富的經(jīng)驗、更專業(yè)化的分析團隊，具有對復(fù)雜信息更強的甄別、分析、解讀和價值評估能力[30]。專業(yè)機構(gòu)投資者之間的信息共享行為在市場中廣泛存在，信息在交流過程得到印證和傳播[31]。

專業(yè)機構(gòu)投資者在持股規(guī)模和信息搜尋方面的優(yōu)勢，使其相對其他投資者能夠從信息搜尋的過程中以較小的成本獲得更大的收益，因而其具有較強的意愿來挖掘上市公司的私有信息。專業(yè)機構(gòu)投資者通過信息搜尋實現(xiàn)上市公司私有信息的公開化，緩解上市公司與投資者之間的信息不對稱，大大增加市場操縱者進行操縱的難度并降低操縱獲得的收益，將有效抑制股票市場操縱行為。

第二個路徑是專業(yè)機構(gòu)投資者在上市公司內(nèi)部的監(jiān)督制衡作用，將提升公司治理水平并提高公司質(zhì)量。對操縱者來說，操縱標(biāo)的的選擇不是隨機的，Yu和Yao(2015)[32]研究發(fā)現(xiàn)被操縱的公司往往公司治理不善。上市公司質(zhì)量的提高是使其擺脫成為被操縱對象的重要方式。

個人投資者實施監(jiān)督獲得的價值難以覆蓋成本，所以多數(shù)選擇“搭便車”或不予監(jiān)管[33]。而對于專業(yè)機構(gòu)來說，其具有更強的監(jiān)督能力和意愿。監(jiān)督意愿方面，參與公司治理能夠積累大量的、可移植的通用法則和專業(yè)知識，知識共享使得專業(yè)機構(gòu)投資者參與其所持投資組合中的上市公司的公司治理的單位成本大大降低[18]；另一方面，從長遠來看，參與公司治理帶來的所投資上市公司股票市場價值的持續(xù)增長為其帶來的回報遠高于投入。監(jiān)督能力方面，隨著專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例的提高，在股東會上的地位也逐步提升。同時，專業(yè)機構(gòu)購買、持有、賣出上市公司股票在一定程度上能夠影響資本市場反應(yīng)，這使得專業(yè)機構(gòu)投資者在股東投票權(quán)[34]、管理層薪酬[21]等多方面具有話語權(quán)，能夠在公司治理中充分發(fā)揮作用。

專業(yè)機構(gòu)投資者在提升上市公司的公司治理水平方面發(fā)揮著重要作用，能夠有效地降低代理成本，提升上市公司的績效和市場價值；同時專業(yè)機構(gòu)投資者的進入，能夠提升市場對于公司未來盈利的正向預(yù)期。這種對上市公司自身質(zhì)量的有效提升，能夠極大增加上市公司被操縱的難度，從根本上抑制市場操縱的發(fā)生。

圖1 專業(yè)機構(gòu)投資者對市場操縱作用路徑資料來源：作者整理。

基于上述分析，提出本文的研究假設(shè)。

H1專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例越高，股票發(fā)生市場操縱的概率越小。

H2專業(yè)機構(gòu)投資者持股能夠有效降低上市公司與投資者之間的信息不對稱，從而提升市場操縱的成本并達到抑制市場操縱的作用。

H3專業(yè)機構(gòu)投資者持股能夠顯著提升上市公司的公司治理水平，從而提高上市公司被操縱的難度并達到抑制市場操縱的效果。

三、研究設(shè)計

(一)變量選取

1.被解釋變量

2007年3月證監(jiān)會發(fā)布的《證券市場操縱行為認定指引(試行)》對市場操縱的類型進行了定義和劃分(2)《證券市場操縱行為認定指引(試行)》將市場操縱行為劃分為連續(xù)交易操縱、約定交易操縱、洗售操縱、虛假申報操縱、特定時間的價格或價值操縱、收盤價操縱、蠱惑交易操縱、搶帽子交易操縱等方式。。本文收集整理了2010—2020年中國證監(jiān)會查處的市場操縱案例，發(fā)現(xiàn)連續(xù)交易操縱為占比最高的操縱方式，涉及使用連續(xù)交易被操縱的股票數(shù)目占總數(shù)目的81.3%。因此，本文將重點研究對象聚焦于連續(xù)交易操縱。

已有學(xué)者利用案例研究的方法，發(fā)現(xiàn)市場操縱將引起股票的交易規(guī)模、交易量、收益率等特征發(fā)生顯著的異常波動[35]?！缎伦C券法》第55條中對市場操縱的認定，最終也落腳于“影響證券交易價格或者證券交易量”。因此，本文根據(jù)連續(xù)交易操縱的特點，參照李志輝和鄒謐(2018)[9]的研究，利用湯森路透數(shù)據(jù)庫中的二級市場證券交易的公開分時高頻交易數(shù)據(jù)，設(shè)計了基于異常交易的連續(xù)交易操縱識別模型。具體識別方法設(shè)計如下。

(1)

(2)

考慮到其中某些異常交易可能是由于上市公司公告業(yè)績、重大事項披露等情況帶來的正常交易波動，因而若上市公司當(dāng)天發(fā)布了公告，則將公告當(dāng)日識別出的異常交易進行剔除。

根據(jù)模型識別并處理后的連續(xù)交易操縱次數(shù)，構(gòu)建季度內(nèi)的連續(xù)交易操縱被解釋變量。考慮到不同時間段可能在市場層面、行業(yè)層面出現(xiàn)較大波動，本文選擇個股被操縱次數(shù)與市場總體被操縱次數(shù)、行業(yè)總體被操縱次數(shù)的相對量進行變量構(gòu)建，具體方法如下

基于異常交易的識別方法使用了較為嚴苛的識別標(biāo)準(zhǔn)，能夠較為有效且實時的實現(xiàn)對交易數(shù)據(jù)的監(jiān)控。這種方法有以下幾個優(yōu)點：第一，克服了涉及客戶詳細訂單信息的全賬簿交易數(shù)據(jù)不可獲得的問題，為利用公開數(shù)據(jù)識別市場操縱提供了新的研究視角；第二，突破了案例研究的樣本量少、非隨機、時間滯后以及不完全性等缺點。最后，一些疑似的、與市場操縱在一定程度上具有相同表現(xiàn)的價格波動等交易行為，可能產(chǎn)生同實際市場操縱一樣的對上市公司價值、資本市場穩(wěn)定等方面的危害[8]，對類似表現(xiàn)的異常交易進行分析同樣具有重要意義。

2.解釋變量

本文的研究對象為金融領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)機構(gòu)投資者，不包括一般法人和非金融上市公司。定義核心解釋變量如下

Ins=專業(yè)機構(gòu)投資者本期的持股比例

(5)

3.中介變量

(1)信息不對稱。R2作為股價同步性的表現(xiàn)，能夠較好的反映股價的信息效率，其數(shù)值越大表明模型的擬合程度越高，公司股價變動與市場表現(xiàn)出較高的同步性，公司特質(zhì)信息在股價中的占比低[36-37]。公司特質(zhì)信息含量越低，表明投資者和上市公司之間的信息不對稱程度越高，其面臨的市場操縱的概率也會越高。

本文參考馮用富等(2009)[37]的做法，利用模型(6)進行擬合并計算R2?？紤]到R2取值范圍受限，本文將其進行如下對數(shù)化處理，構(gòu)建信息不對稱衡量指標(biāo)RSQ。

ri,t=αi+βirm,t+εi,t

(6)

(7)

(2)公司治理。本文借鑒張學(xué)勇和廖理(2010)[38]的方法，選取公司治理重點關(guān)注的三大類12小類的指標(biāo)，通過主成分分析的方法，參照白重恩(2005)[39]的方法，取第一大主成分得分構(gòu)建公司治理指數(shù)(CGI)。

4.控制變量

參考Aitken等(2015)[6]、王壘等(2020)[40]國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于機構(gòu)投資者和市場操縱的相關(guān)研究，從上市公司的財務(wù)特征、市場表現(xiàn)以及股權(quán)結(jié)構(gòu)三個方面進行了控制變量的選取。(1)上市公司財務(wù)特征方面，選用上市公司流通市值的自然對數(shù)(LnSize)來衡量企業(yè)規(guī)模，資產(chǎn)負債率(Lev)來表示公司的長期償債能力，資產(chǎn)收益率(ROA)來衡量企業(yè)的盈利能力，總資產(chǎn)增長率(Assetgr)和營業(yè)收入增長率(Revgr)來衡量企業(yè)的成長性。(2)市場表現(xiàn)特征方面，選用Beta值來衡量公司的系統(tǒng)性風(fēng)險，用交易價格振幅(Amplit)和換手率(Lnturno)來表現(xiàn)上市公司股票二級市場交易的特點。(3)公司股權(quán)結(jié)構(gòu)方面，主要考慮股權(quán)集中度和股權(quán)制衡兩個方面，分別采用第一大流通股的持股比例(Share_1)以及第二至十大流通股東的持股比例與第一大流通股東的持股比例的比值(Balance)進行衡量。

(二)計量模型構(gòu)建

1.基礎(chǔ)回歸模型

為驗證假設(shè)1，即專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例越高，上市公司發(fā)生市場操縱的概率越低，本文構(gòu)建如下模型(8)。經(jīng)過Hausman檢驗和F檢驗，采用雙向固定效應(yīng)模型控制樣本變量的個體和時間維度；為了克服異方差和自相關(guān)問題，選擇調(diào)整后的公司聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤進行估計。模型設(shè)定如下

Mani_1i,t/Mani_2i,t=β0+β1Insi,t+β2*∑Controli,t+β3Codei+β4Quart+μi,t

(8)

2.中介效應(yīng)模型

借鑒溫忠麟等(2004)[41]使用的中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ停瑯?gòu)建模型(9)-(11)檢驗假設(shè)2，即專業(yè)機構(gòu)投資者是否通過降低上市公司與投資者的信息不對稱程度來達到抑制市場操縱的作用。構(gòu)建模型(12)-(14)檢驗假設(shè)3，即專業(yè)機構(gòu)投資者是否通過改善上市公司的公司治理的中介效應(yīng)來實現(xiàn)降低被市場操縱的概率。

Mani_1i,t/Mani_2i,t=β0+β1Insi,t+β2*∑Controli,t+β3Codei+β4Quart+μi,t

(9)

RSQi,t=α0+α1Insi,t+α2*∑Controli,t+α3Codei+α4Quart+μi,t

(10)

Mani_1i,t/Mani_2i,t=γ0+γ1Insi,t+γ2RSQi,t+γ3*∑Controli,t+γ4Codei+γ5Quart+μi,t

(11)

Mani_1i,t/Mani_2i,t=β0+β1Insi,t+β2*∑Controli,t+β3Codei+β4Quart+μi,t

(12)

CGIi,t=α0+α1Insi,t+α2*∑Controli,t+α3Codei+α4Quart+μi,t

(13)

Mani_1i,t/Mani_2i,t=γ0+γ1Insi,t+γ2CGIi,t+γ3*∑Controli,t+γ4Codei+γ5Quart+μi,t

(14)

(三)樣本與數(shù)據(jù)

考慮到2008年金融危機可能帶來股票市場較多的異常波動，以及股權(quán)分置改革及之后限售股逐漸解禁的過程對股票流動性的影響，選取2009年作為研究的起始年份。以2009-2017年中國A股市場上市公司作為研究樣本，構(gòu)建以季度為頻率的非平衡面板數(shù)據(jù)，探究專業(yè)機構(gòu)投資者對上市公司市場操縱的影響作用以及影響機制。參照相關(guān)研究，對原始數(shù)據(jù)進行如下處理：(1)剔除證監(jiān)會行業(yè)劃分中為金融業(yè)的上市公司。(2)為消除異常值的影響，對連續(xù)變量進行了1%水平的縮尾處理。

本文采用上海證券交易所、深圳證券交易所的交易數(shù)據(jù)來源為Thomson Reuters Tick History數(shù)據(jù)庫，專業(yè)機構(gòu)投資者數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，其余數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

四、實證分析與結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計

表2報告了研究變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表中可以看出：(1)上市公司發(fā)生市場操縱的概率差異極大。每只股票在每個季度發(fā)生疑似市場操縱概率的均值為0.43‰，中位數(shù)0.37‰，這表明大多數(shù)股票雖然偶爾出現(xiàn)異常波動，但整體交易較為穩(wěn)??；被操縱股票集中于少數(shù)群體中，其中被操縱頻率最高的一支股票在當(dāng)季度被操縱概率是平均水平的9倍。(2)我國上市公司的股東中，專業(yè)機構(gòu)投資者持股占比較低，且持股比例差異較大。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看，我國上市公司專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例均值僅為5%，與夏常源等(2020)[42]的分類統(tǒng)計結(jié)果基本一致，該持股比例相較于發(fā)達市場較低。不同公司之間，專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例差異化嚴重，專業(yè)機構(gòu)投資者投資聚集性明顯，投資集中于少數(shù)標(biāo)的，大多數(shù)上市公司中專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例較低。

表1 變量定義

(二)基礎(chǔ)回歸結(jié)果

表3展示了專業(yè)機構(gòu)投資者持股與市場操縱關(guān)系的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，無論采用市場層面的上市公司股票被操縱概率還是行業(yè)層面的被操縱概率，專業(yè)機構(gòu)投資者持股與市場操縱之間均存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，且在1%水平上顯著，這與本文的理論分析結(jié)果一致，即專業(yè)機構(gòu)投資者持股能夠顯著降低上市公司被市場操縱的可能性，假設(shè)1成立。

表3 專業(yè)機構(gòu)投資者與市場操縱的回歸結(jié)果

從控制變量的回歸結(jié)果可以看出，規(guī)模更大、盈利能力更好以及具有較好成長性的公司更不容易被市場操縱。資產(chǎn)負債率比較高的企業(yè)也不容易被市場操縱，可能存在兩個原因：一方面，資產(chǎn)負債率高的企業(yè)可能因其舉債能力較強，其企業(yè)的規(guī)模和經(jīng)營情況均較優(yōu)質(zhì)，并且具有較強的債權(quán)人治理，其市場操縱的難度大；另一方面，資產(chǎn)負債率過高的企業(yè)可能是經(jīng)營出現(xiàn)問題的企業(yè)，其長期償債能力表現(xiàn)較差，市場對其表現(xiàn)已經(jīng)有一定了解，市場操縱者難以尋找到交易對手方實施操縱。此外，系統(tǒng)性風(fēng)險較高的上市公司以及在二級市場具有高換手率、高振幅表現(xiàn)的公司都具有更高的被市場操縱概率。就上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)來說，第一大股東持股比例越高，其面臨的市場操縱概率越高；股權(quán)制衡越好，被市場操縱的概率越低。

(三)機制檢驗

1.信息不對稱

表4展示了專業(yè)機構(gòu)投資者通過緩解信息不對稱進而實現(xiàn)抑制市場操縱的檢驗結(jié)果。表中前兩列對專業(yè)機構(gòu)投資者持股能否抑制市場操縱進行了驗證，回歸結(jié)果在1%水平顯著，可以繼續(xù)進行中介效應(yīng)檢驗。列(3)顯示了專業(yè)機構(gòu)投資者持股與信息不對稱的關(guān)系，在1%水平上顯著為負，說明專業(yè)機構(gòu)投資者持股能夠較好的挖掘上市公司的特質(zhì)信息，降低上市公司與投資者之間的信息不對稱。列(4)(5)顯示了中介效應(yīng)回歸的第三步，當(dāng)把中介變量RSQ加入模型后，Ins的回歸系數(shù)為-0.038和-0.039，仍在1%水平顯著，但相較于未加入中介變量前的回歸系數(shù)，絕對值變小。同時，針對該回歸結(jié)果，本文進行Bootstrap檢驗，結(jié)果證明RSQ發(fā)揮了部分中介作用。實證結(jié)果驗證了假設(shè)2，表明專業(yè)機構(gòu)投資者持股后，能夠運用其較強的專業(yè)能力挖掘上市公司的特質(zhì)信息，進而緩解上市公司與投資者之間的信息不對稱，降低市場操縱的收益，提升市場操縱的難度，從而達到抑制市場操縱的效果。

2.公司治理水平

表5展示了專業(yè)機構(gòu)投資者通過提升上市公司的公司治理水平進而實現(xiàn)抑制市場操縱的檢驗結(jié)果。列(3)回歸結(jié)果表明，專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例越高，上市公司的公司治理水平越好，該回歸系數(shù)在1%的水平上顯著。將中介變量CGI加入模型后，Ins的回歸系數(shù)仍在1%的水平上顯著為負，CGI的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，但相較于沒加入中介變量時，Ins的系數(shù)絕對值變小。針對該回歸結(jié)果，進行了Bootstrap檢驗，結(jié)果證明CGI發(fā)揮了部分中介作用。實證結(jié)果驗證了假設(shè)3，專業(yè)機構(gòu)投資者持股能夠顯著提升上市公司的公司治理水平，并降低上市公司被市場操縱的概率。

表5 專業(yè)機構(gòu)投資者通過提升公司治理水平進而抑制市場操縱的檢驗結(jié)果

(四)內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗

1.PSM-OLS方法

專業(yè)機構(gòu)投資者并非隨機持股上市公司，而是會審慎挑選投資標(biāo)的，傾向于選擇經(jīng)營穩(wěn)健、風(fēng)險較低的公司，該類公司面臨被市場操縱的風(fēng)險便比較低，因而無法判斷專業(yè)機構(gòu)投資者持股抑制市場操縱的效果是“選擇效應(yīng)”還是“創(chuàng)造效應(yīng)”。為解決該內(nèi)生性問題，本文參考高昊宇等(2017)[43]、王壘等(2020)[40]的研究，將專業(yè)機構(gòu)投資者的持股比例轉(zhuǎn)化為“0-1”變量，采用傾向得分匹配法(PSM)構(gòu)建配對樣本，并在此基礎(chǔ)上進行回歸分析。

具體構(gòu)建方法如下，若公司的專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例大于行業(yè)、季度中位數(shù)，則令PSM_50=1，否則為0。為保證結(jié)果穩(wěn)健，另構(gòu)建當(dāng)公司的專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例大于行業(yè)、季度的75%分位數(shù)，則令PSM_75=1，否則為0。將取值為1的樣本劃分為實驗組，以上市公司規(guī)模(LnSize)、盈利能力(ROA)、成長性(Revgr)、系統(tǒng)性風(fēng)險(Beta)、股權(quán)制衡度(Balance)五個變量作為匹配變量，構(gòu)建配對樣本。采用配對后的樣本回歸，結(jié)果顯示，在控制了“選擇效應(yīng)”后，專業(yè)機構(gòu)投資者持股依然能發(fā)揮較好的抑制市場操縱的作用，專業(yè)機構(gòu)持股比例高的上市公司面臨被操縱的概率顯著低于專業(yè)持股比例低的公司。同時，相較于前兩列的回歸系數(shù)，后兩列系數(shù)絕對值更大，說明抑制作用更強，進一步說明專業(yè)機構(gòu)持股比例越高其抑制作用越強。

表6 匹配后的回歸結(jié)果

2.工具變量法

考慮到可能存在遺漏變量和雙向因果的問題，本文進一步采用工具變量的方法來弱化內(nèi)生性影響。參考梁上坤(2018)[16]、夏常源等(2020)[42]的研究，本文選取公司所屬行業(yè)的當(dāng)季平均專業(yè)機構(gòu)持股比例(Ind_ins)和公司所在省份的當(dāng)季平均專業(yè)機構(gòu)持股比例(Prov_ins)作為工具變量，進行兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸。表7的回歸結(jié)果顯示：第一階段的回歸結(jié)果表明Ind_ins和Prov_ins作為工具變量與上市公司個體專業(yè)機構(gòu)持股Ins在1%水平上顯著正相關(guān)，第二階段的回歸結(jié)果顯示Ins的系數(shù)依然在1%水平上顯著為負，說明在控制了內(nèi)生性問題的基礎(chǔ)上，本文的研究結(jié)論依然成立。

表7 工具變量法回歸結(jié)果

3.使用滯后一期及變動量

已有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，機構(gòu)投資者持股比例的變化將影響股票的交易規(guī)模、收益率等指標(biāo)[40]，因而可能存在雙向因果的問題。本文將本期專業(yè)機構(gòu)投資者的持股比例Inst分解為滯后一期的持股比例Inst-1以及持有比例的變化ΔInst，在此基礎(chǔ)上進行回歸，結(jié)果顯示上一期的專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例對本期的上市公司市場操縱情況存在顯著的負向關(guān)系，同時，變動的專業(yè)機構(gòu)持股比例對當(dāng)期的市場操縱也具有顯著的抑制作用。該結(jié)果表明，在控制了上一期專業(yè)機構(gòu)持股對市場操縱的抑制作用基礎(chǔ)上，專業(yè)機構(gòu)持股的變動依然能夠顯著的抑制市場操縱，該結(jié)果增強了專業(yè)機構(gòu)持股與市場操縱之間因果關(guān)系的推斷，說明是專業(yè)機構(gòu)投資者持股比例的增加帶來市場操縱的減少。

4.更改估計方法

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文選用了不同的回歸模型進行檢驗。第一，考慮到有一部分的上市公司并未發(fā)生市場操縱，被解釋變量中有一定比例的零值存在，因而選用隨機效應(yīng)的面板Tobit模型進行回歸；第二，前文使用的被解釋變量是相對變量，此處直接利用識別出的上市公司季度內(nèi)發(fā)生的連續(xù)交易操縱次數(shù)加一取對數(shù)進行回歸；第三，直接選用當(dāng)季是否發(fā)生市場操縱的0-1變量作為被解釋變量，使用固定效應(yīng)Logit模型和隨機效應(yīng)Probit模型進行回歸。上述回歸的結(jié)果均顯示專業(yè)機構(gòu)投資者持股對市場操縱的抑制作用在1%水平上顯著。

五、進一步分析

專業(yè)機構(gòu)投資者對市場操縱抑制作用的強度，一方面，可能與上市公司的信息環(huán)境有關(guān)，上市公司的信息披露質(zhì)量和意愿影響著專業(yè)機構(gòu)投資者在搜尋信息過程中的難度和信息的真實度；另一方面，可能與專業(yè)機構(gòu)投資者的投資性質(zhì)有關(guān)，不同類型的專業(yè)機構(gòu)持股目的不同，其交易行為和投資穩(wěn)定度會有差異，進而專業(yè)機構(gòu)能夠發(fā)揮的作用程度也不盡相同。因此，下文從上市公司信息環(huán)境以及異質(zhì)性專業(yè)機構(gòu)投資者兩方面探究專業(yè)機構(gòu)投資者在何種環(huán)境下能夠更好地發(fā)揮抑制市場操縱作用。

(一)上市公司信息環(huán)境

上市公司信息披露的質(zhì)量和意愿程度，在一定程度上影響著專業(yè)機構(gòu)投資者進行信息搜尋的難度和成本。對于信息披露質(zhì)量較好、更愿意進行信息披露的上市公司，專業(yè)機構(gòu)投資者能夠有更多的渠道獲取信息，并且信息的可信賴程度更高，那么專業(yè)機構(gòu)持股能發(fā)揮的作用將更大。

1.信息披露質(zhì)量

上市公司的信息披露質(zhì)量參差不齊，對于信息透明度差的公司，專業(yè)機構(gòu)進行信息搜尋、監(jiān)管的成本會顯著提高，并且信息披露質(zhì)量差說明公司主觀上具有隱藏信息的動機，這將在一定程度上限制專業(yè)機構(gòu)發(fā)揮作用[43]。深圳證券交易所對在該場所上市的公司每年進行信息披露透明度的評價，結(jié)果分為優(yōu)秀、良好、合格和不合格四個等級?；诖耍疚脑O(shè)置分組變量，將評級為優(yōu)秀的上市公司設(shè)為1，將其他評級的上市公司設(shè)為0，并在此基礎(chǔ)上進行分組回歸，結(jié)果如表8所示。

表8 上市公司信息披露質(zhì)量分組回歸結(jié)果

從回歸結(jié)果可以看出，相較于信息披露質(zhì)量低的組別，信息披露質(zhì)量高的組別中專業(yè)機構(gòu)對抑制市場操縱的作用更強。為了檢驗兩組之間的差異，本文進行了Chow檢驗，檢驗結(jié)果顯示兩組之間具有顯著的結(jié)構(gòu)改變，表明上市公司信息披露的質(zhì)量，在一定程度上影響了專業(yè)機構(gòu)投資者發(fā)揮作用的程度。對于信息披露質(zhì)量較好的公司，專業(yè)機構(gòu)搜集到的信息的質(zhì)量也會有保證，高質(zhì)量的信息反饋進入市場中，信息不對稱的程度將得到更有效的改善，因而對市場操縱的抑制效果更好。

2.信息披露意愿

自愿性信息披露是提高信息透明度的重要方式之一，上市公司選擇進行自愿披露說明其進行信息披露的意愿高，這為專業(yè)機構(gòu)進行信息搜集提供了便利。相較于強制性信息披露，自愿性信息披露的形式更為多樣、涉及內(nèi)容更為豐富，更多涉及企業(yè)經(jīng)營領(lǐng)域的表現(xiàn)，該類信息較財務(wù)類的信息更加難以預(yù)測，而專業(yè)機構(gòu)投資者擁有專業(yè)的研究團隊，其對信息的整合能力強，能夠?qū)⒔?jīng)營信息與企業(yè)的盈利能力貫通，實現(xiàn)對信息的最大程度利用，并將信息反應(yīng)到股價之中，從而降低信息不對稱和被市場操縱的可能性。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，信息產(chǎn)生的數(shù)量、類型以及傳播方式都發(fā)生了巨大的改變，網(wǎng)絡(luò)新媒體的出現(xiàn)對資本市場的信息獲取和傳播帶來了重大的影響和變革。何賢杰等(2016)[44]研究發(fā)現(xiàn)上市公司通過微博平臺披露了大量的、新增的、及時的、非財務(wù)的特質(zhì)信息，甚至有高達84%的未經(jīng)公司正式公告披露的信息。微博已經(jīng)成為企業(yè)自愿性信息披露的重要渠道，因此本文選取上市公司是否開通微博作為自愿性信息披露的代理變量，用來表征上市公司的信息披露意愿，通過分組回歸的方式，研究上市公司的信息披露意愿對專業(yè)機構(gòu)投資者抑制市場操縱能力的影響?；貧w結(jié)果如表9所示。

表9 上市公司信息披露意愿分組回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示，上市公司的信息披露意愿顯著影響專業(yè)機構(gòu)投資者在抑制市場操縱中發(fā)揮作用的強度。對于開通了微博的上市公司，專業(yè)機構(gòu)對市場操縱的回歸系數(shù)為-0.059左右；而對于沒有開通微博的上市公司，回歸系數(shù)僅為-0.038。Chow檢驗證明兩組系數(shù)存在顯著的差異，說明專業(yè)機構(gòu)投資者發(fā)揮作用的程度受到上市公司信息披露意愿的影響，當(dāng)上市公司具有更為開放的交流意愿時，專業(yè)機構(gòu)投資者能發(fā)揮的作用更大，更有利于降低該公司被市場操縱的概率。

(二)專業(yè)機構(gòu)投資者異質(zhì)性

專業(yè)機構(gòu)投資者自身的異質(zhì)性在其行為選擇中發(fā)揮了重要的作用，不同機構(gòu)的投資規(guī)模、持股動機、交易需求的差別影響著機構(gòu)投資者參與公司治理的能力和意愿[31,45]。本文參考An和Zhang(2013)[12]的研究，以專業(yè)機構(gòu)投資者的持股規(guī)模和持股穩(wěn)定性為劃分標(biāo)準(zhǔn)，將專業(yè)機構(gòu)投資者中具有高持股比例且具有穩(wěn)定性的定義為穩(wěn)定型專業(yè)機構(gòu)投資者，其他則定義為交易型專業(yè)機構(gòu)投資者。持股規(guī)模主要用以衡量專業(yè)機構(gòu)在上市公司中的地位和話語權(quán)，只有投資規(guī)模足夠才具有監(jiān)督、制衡、參與公司治理的能力；持股穩(wěn)定性則在一定程度上反映出專業(yè)機構(gòu)的投資理念，是否追求從企業(yè)的長期發(fā)展中獲得利益。參考史永和李思昊(2018)[15]、王壘等(2020)[40]的處理方法，本文采用下述兩種方法構(gòu)建虛擬變量Ins_01和Ins_02，用以區(qū)分并定義穩(wěn)定型專業(yè)機構(gòu)投資者和交易型專業(yè)機構(gòu)投資者。

方法一，首先考慮持股比例，以專業(yè)機構(gòu)持股比例的行業(yè)、季度中位數(shù)作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，大于行業(yè)、季度中位數(shù)的取值為1；其次考慮持股穩(wěn)定性，計算上市公司前八個季度的專業(yè)機構(gòu)持股比例的標(biāo)準(zhǔn)差SD_ins，以季度、行業(yè)的SD_ins中位數(shù)為劃分標(biāo)準(zhǔn)，若上市公司的標(biāo)準(zhǔn)差小于行業(yè)、季度均值，則為1；在此基礎(chǔ)上，將持股比例高且持股穩(wěn)定的投資者定義為穩(wěn)定型專業(yè)機構(gòu)投資者(Ins_01=1)，其他類型則定義為交易型專業(yè)機構(gòu)投資者(Ins_01=0)。

(15)

(16)

(17)

方法二，直接計算出上市公司該季度的專業(yè)機構(gòu)持股比例除以專業(yè)機構(gòu)前八個季度持股比例的標(biāo)準(zhǔn)差構(gòu)建變量STD，若STD大于該季度、行業(yè)的中位數(shù)，則將其定義為穩(wěn)定型專業(yè)機構(gòu)投資者(Ins_02=1)，否則為交易型專業(yè)機構(gòu)投資者(Ins_02=0)。

(18)

將異質(zhì)性專業(yè)機構(gòu)投資者虛擬變量Ins_01和Ins_02加入模型，回歸結(jié)果如表10所示。

表10 異質(zhì)性機構(gòu)投資者回歸結(jié)果

從回歸結(jié)果可以看出，穩(wěn)定型專業(yè)機構(gòu)投資者相較于交易型專業(yè)機構(gòu)投資者，對市場操縱的抑制作用更強，說明持股規(guī)模大和持股穩(wěn)定的專業(yè)機構(gòu)投資者具有更強的能力和意愿對上市公司進行監(jiān)督，能夠更有效的參與公司治理，從而降低上市公司被操縱的概率。

六、結(jié)論

本文利用2009—2017年滬深兩市剔除金融業(yè)上市公司的季度數(shù)據(jù)，共計約八萬個樣本觀測值，驗證了專業(yè)機構(gòu)投資者在抑制股票市場操縱方面的重要作用。本文使用了目前較為前沿的基于高頻交易數(shù)據(jù)的市場操縱識別模型，利用識別出的市場操縱數(shù)據(jù)通過實證研究發(fā)現(xiàn)：(1)專業(yè)機構(gòu)投資者持有上市公司股票的比例越高，上市公司發(fā)生市場操縱的概率越低，該結(jié)論表明專業(yè)機構(gòu)投資者在股票市場中能夠有效發(fā)揮穩(wěn)定股價、維護市場公正的作用。(2)專業(yè)機構(gòu)投資者抑制市場操縱的路徑主要有兩種，一是專業(yè)機構(gòu)投資者在信息搜集、分析、傳播等環(huán)節(jié)的全流程優(yōu)勢，能夠顯著緩解上市公司與投資者之間的信息不對稱，從而實現(xiàn)抑制市場操縱的作用；二是，專業(yè)機構(gòu)投資者作為上市公司的中小投資者代表，憑借其資金、專業(yè)優(yōu)勢，能夠有效的參與上市公司的公司治理，提升公司治理水平和公司穩(wěn)健經(jīng)營能力，使操縱難度提升從而降低上市公司被市場操縱的概率。(3)上市公司的信息環(huán)境是影響專業(yè)機構(gòu)投資者發(fā)揮能力大小的重要因素，在信息披露質(zhì)量更高、信息披露意愿更強的上市公司，專業(yè)機構(gòu)投資者能夠發(fā)揮更強的抑制市場操縱作用。(4)專業(yè)機構(gòu)投資者的投資理念決定了其追求的獲利方式不同，相較于持股比例低、波動性大的交易型專業(yè)機構(gòu)投資者，持股比例高、波動性低的穩(wěn)定型專業(yè)機構(gòu)投資者，更傾向于從上市公司的長期發(fā)展中獲利，因而其更愿意“用手投票”，對市場操縱的抑制作用更強。

本文的研究支持了專業(yè)機構(gòu)投資者在提升上市公司質(zhì)量、維護市場公正、加強資本市場穩(wěn)定等方面具有重要作用的結(jié)論，為大力發(fā)展專業(yè)機構(gòu)投資者提供了理論支持。政府應(yīng)當(dāng)繼續(xù)鼓勵和發(fā)展專業(yè)機構(gòu)投資者，引導(dǎo)長期資金進入股市，以制度引導(dǎo)和市場化力量的雙重作用，規(guī)范專業(yè)機構(gòu)投資者行為，努力實現(xiàn)專業(yè)機構(gòu)投資者監(jiān)督并改善上市公司質(zhì)量。高質(zhì)量上市公司吸引專業(yè)機構(gòu)投資的良性循環(huán)，可以實現(xiàn)股票市場更為透明的投資環(huán)境、更加有效的資源配置進而提升服務(wù)實體經(jīng)濟發(fā)展能力。