陳昆，張楊，劉鈺芯，訾盛杰

（南京審計(jì)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 211815）

2005年10月27日，第十屆全國(guó)人大常委會(huì)第十八次會(huì)議通過(guò)了首次修改的《中華人民共和國(guó)證券法》，這意味著為客戶(hù)提供即時(shí)融資融券（“兩融”）服務(wù)成為證券公司一項(xiàng)新業(yè)務(wù)。2008年10月5日，由中國(guó)證監(jiān)會(huì)宣布“兩融”業(yè)務(wù)正式啟動(dòng)。2010年3月31日，中國(guó)資本市場(chǎng)融資融券交易制度的正式實(shí)施，這標(biāo)志著中國(guó)證券市場(chǎng)結(jié)束了“單邊”交易的模式。借入資金買(mǎi)進(jìn)證券或借入證券以投資者向證券公司提交抵押品為前提，再達(dá)到預(yù)期后再將其賣(mài)掉，融資融券制度也彰顯其保證金制度的本質(zhì)?！皟扇凇敝贫鹊膶?shí)施結(jié)束了中國(guó)資本市場(chǎng)20多年來(lái)無(wú)法做空的歷史，雙邊交易的時(shí)代就此拉開(kāi)帷幕。

一、文獻(xiàn)綜述

融資融券交易在國(guó)際上已經(jīng)有相當(dāng)長(zhǎng)的歷史，已有不少人對(duì)融資融券交易與波動(dòng)性的關(guān)系進(jìn)行了很多的研究，但是得出的結(jié)論差異甚大，甚至是相反的結(jié)論?？v觀(guān)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)主要有四種結(jié)論：（1）融資融券交易會(huì)加劇市場(chǎng)的波動(dòng)，起助漲助跌作用。Henry和McKenzie[1]對(duì)我國(guó)香港證券市場(chǎng)的研究表明，在賣(mài)空交易獲準(zhǔn)的前提下，出現(xiàn)股市波動(dòng)加劇，以及投資者應(yīng)對(duì)利好利空的反應(yīng)偏差擴(kuò)大的情況。PengZhen和HuChangsheng（2020）[2]在針對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究后認(rèn)為，中國(guó)市場(chǎng)中融資交易確實(shí)誘發(fā)了異常波動(dòng)。褚劍等（2016）[3]提出股價(jià)崩盤(pán)的風(fēng)險(xiǎn)受“兩融”交易的影響而提高。（2）融資融券與股票市場(chǎng)波動(dòng)沒(méi)有關(guān)系。Battalio和Schultz（2006）[4]針對(duì)納斯達(dá)克交易所的情況研究后發(fā)現(xiàn)，雖然20世紀(jì)末21世紀(jì)初的兩年之間出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)泡沫現(xiàn)象，但是并沒(méi)有賣(mài)空行為對(duì)金融泡沫產(chǎn)生正或負(fù)面影響被發(fā)現(xiàn)。廖士光和楊朝軍（2005a）[5]在對(duì)我國(guó)香港股市相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)得出相反結(jié)論，股市并不會(huì)隨著放開(kāi)賣(mài)空限制而增加波動(dòng)性。Sébastien Duchêne等（2019）[6]研究結(jié)果表明股價(jià)受“兩融”交易的影響并不明顯。黃虹等（2016）[7]經(jīng)研究表示股市的波動(dòng)受融資融券呈中性態(tài)勢(shì)的影響，其既不加大又不減緩股市波動(dòng)。劉燁等（2017）[8]提出市場(chǎng)波動(dòng)并未受融資融券余額的顯著的推動(dòng)影響。（3）融資融券會(huì)減小證券市場(chǎng)波動(dòng)，發(fā)揮價(jià)格穩(wěn)定器作用。Charoenrook和Daouk（2005）[9]以全球111個(gè)股票市場(chǎng)中34年的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，最終得到股市波動(dòng)性不會(huì)在賣(mài)空限制解除后有所增加的結(jié)論，甚至股市波動(dòng)性會(huì)隨著賣(mài)空有所降低。同時(shí)，廖士光和楊朝軍（2005b）[10]認(rèn)為，健全賣(mài)空機(jī)制是減少股市波動(dòng)性的因素之一。李恭艷（2020）[11]指出就中國(guó)科創(chuàng)板的數(shù)據(jù)來(lái)看，融資融券甚至可能抑制了股價(jià)的波動(dòng)。李鋒森（2017）[12]提出了股市由于反轉(zhuǎn)交易導(dǎo)致的波動(dòng)將被融資融券抑制，從而減少波動(dòng)性的觀(guān)點(diǎn)。（4）針對(duì)不同時(shí)期的股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀(guān)察分析，融資融券對(duì)股票市場(chǎng)的影響有所不同。張紅偉等（2016）[13]認(rèn)為中國(guó)的融資融券業(yè)務(wù)在開(kāi)展的初始階段可以有效地抑制股價(jià)的波動(dòng)，但在發(fā)展的后期將會(huì)呈現(xiàn)出助漲或助跌的現(xiàn)象。

以上學(xué)者對(duì)融資融券的研究多是基于香港證券市場(chǎng)或滬交所市場(chǎng)進(jìn)行的，很少以深交所為對(duì)象進(jìn)行研究。因此本文以深交所為特定的研究對(duì)象，分析融資融券業(yè)務(wù)對(duì)其波動(dòng)性的影響，驗(yàn)證其結(jié)論是否和其他市場(chǎng)有所不同，以更好地了解“兩融”交易對(duì)我國(guó)股市的波動(dòng)。本文采用2010年到2020年深圳證券交易所的“兩融”交易余額及深證綜指數(shù)據(jù)，采取線(xiàn)性回歸和VAR兩大模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，以探究股市波動(dòng)是否會(huì)受“兩融”余額影響，其影響程度及方向如何。

二、融資融券對(duì)股市波動(dòng)性影響機(jī)制分析

波動(dòng)性是市場(chǎng)穩(wěn)定性的一個(gè)重要衡量指標(biāo)，如果它處于適當(dāng)?shù)乃?，市?chǎng)不會(huì)出現(xiàn)較大的波動(dòng)，投資者總體收益呈現(xiàn)正態(tài)分布，不會(huì)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)。但如果這個(gè)指標(biāo)過(guò)高或過(guò)低，則會(huì)對(duì)市場(chǎng)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展產(chǎn)生一定的負(fù)面效應(yīng)。從影響時(shí)期來(lái)看，可將其分成基礎(chǔ)變動(dòng)性與臨時(shí)變動(dòng)性?xún)纱箢?lèi)。前者由真正的價(jià)值變化產(chǎn)生，導(dǎo)致價(jià)格的根本性變化；后者隨供求關(guān)系的變化產(chǎn)生，作用時(shí)間短，導(dǎo)致價(jià)格在一定期間內(nèi)的波動(dòng)。

在限制融資融券的情況下，投資者無(wú)法在意識(shí)到股價(jià)過(guò)高或過(guò)低時(shí)及時(shí)抓住獲利的機(jī)會(huì)，從而無(wú)法對(duì)股市的變化做出及時(shí)反應(yīng)，加上一些投資者的非理性行為會(huì)加劇股市的波動(dòng)。融資融券的引入，讓覺(jué)察到獲利的的投資者能夠迅速抓住獲利的機(jī)會(huì)，與此同時(shí)，也會(huì)弱化市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)投資者的影響，讓投資者們更加真實(shí)地了解股價(jià)高低，及時(shí)買(mǎi)入或拋售。這樣，即使股價(jià)在短期內(nèi)有偏差，也能夠迅速恢復(fù)穩(wěn)定。

“兩融”交易是以買(mǎi)多賣(mài)空為主的交易行為，由融資和融券兩部分組成。可以將投資者擁有的證券或資金作為抵押，從證券公司借入證券或資金購(gòu)買(mǎi)證券進(jìn)行出售，并于規(guī)定期限內(nèi)償還所借資金和證券來(lái)賺取差額。融資融券交易不同于普通證券交易。第一，“兩融”交易不需要支付全部資金，只需要部分保證金的交付就可以進(jìn)行一定的買(mǎi)賣(mài)交易。第二，由于“兩融”交易本身所具有的杠桿作用特點(diǎn)，使其能在一般證券交易的基礎(chǔ)上擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)和收益，因此，“兩融”交易還需投資者確保自身保證金充足，否則會(huì)被券商強(qiáng)制平倉(cāng)。

融資融券通過(guò)兩條路徑影響股市波動(dòng)，即正向與負(fù)向路徑。

正向路徑機(jī)理如下：融資融券交易者和普通交易者相同的操作模式進(jìn)行股票交易，在股價(jià)正常波動(dòng)，市場(chǎng)投資氛圍較為理想的情況下，投資者會(huì)對(duì)股票持積極樂(lè)觀(guān)的投資態(tài)度，因此對(duì)股票的需求持續(xù)增加。融資交易者參與融資交易，會(huì)導(dǎo)致股票整體需求持續(xù)上升，進(jìn)而導(dǎo)致股票價(jià)格上漲。賣(mài)空股票的投資者為了減少損失，會(huì)強(qiáng)行平倉(cāng)，繼續(xù)增加市場(chǎng)需求，流通市場(chǎng)的股票供不應(yīng)求。由于證券市場(chǎng)的股票供給保持不變，但需求不斷增加，導(dǎo)致股價(jià)持續(xù)上升。投資者的購(gòu)買(mǎi)欲望將不斷受到刺激，由此助推股市上漲。當(dāng)市場(chǎng)投資意愿下跌時(shí)，針對(duì)股票的情況，若投資者表現(xiàn)出悲觀(guān)的投資態(tài)度，則其手中的股票將被拋售。融券交易制度屬于賣(mài)空機(jī)制，允許融券交易者先從證券公司借入證券后先行拋售。股票持續(xù)下跌獲得融資買(mǎi)入的投資者為了減少損失，將強(qiáng)制平倉(cāng)，以繼續(xù)增加市場(chǎng)供應(yīng)量，從而導(dǎo)致整體市場(chǎng)的供給增加，沒(méi)有好消息無(wú)法刺激需求回升的情況下，股價(jià)將進(jìn)一步下跌，起到助跌作用。

負(fù)向路徑機(jī)理如下：“兩融”交易者和證券借貸交易者以與普通投資者投資方向相反的方式交易股票，也稱(chēng)為反向路徑，因?yàn)槠浞较蚺c普通投資者的常規(guī)路徑相反。當(dāng)市場(chǎng)投資氣氛低迷時(shí)，投資者會(huì)對(duì)股票呈悲觀(guān)態(tài)度，拋售其所持股票。那么普通投資者會(huì)紛紛拋售所持股票以增加市場(chǎng)供應(yīng)量，但融資交易者判斷與普通投資者不一致，認(rèn)可其價(jià)值持續(xù)買(mǎi)入，融資交易者需求不斷增加，市場(chǎng)整體供求平穩(wěn)，股價(jià)下跌趨勢(shì)得到遏制，市場(chǎng)回暖，市場(chǎng)需求量回升，會(huì)導(dǎo)致股價(jià)也趨于回升。在理想的市場(chǎng)投資氛圍下，投資者看好股票，對(duì)證券的需求持續(xù)增長(zhǎng)，而證券商認(rèn)為市場(chǎng)過(guò)熱，存在價(jià)值偏差，于是向證券公司借入證券進(jìn)行賣(mài)空操作，市場(chǎng)需求逐漸下降，直至供求穩(wěn)定。綜上，股價(jià)的上漲趨勢(shì)得到了有效緩解，股價(jià)開(kāi)始逐漸下跌。

我國(guó)采用單軌制的集中授信模式。2010年，其時(shí)采取是單邊交易形式，只以做多為獲益的主要形式，但是單邊的交易模式也意味著更大的風(fēng)險(xiǎn)，也更容易產(chǎn)生金融市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)?？紤]到上述的單邊交易風(fēng)險(xiǎn)，我國(guó)于2010年引入融資融券業(yè)務(wù)，即引入賣(mài)空機(jī)制這一創(chuàng)新型金融交易手段，由此進(jìn)入即可做空亦可做多的雙邊交易市場(chǎng)，結(jié)束了證券單邊市場(chǎng)的歷史。做空的引入與做多平衡，股票市場(chǎng)需求雙方也得到了很好的供求平衡，將有利于降低可能面對(duì)的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

我國(guó)引入“兩融”交易的主要目的是平衡交易市場(chǎng)、緩和市場(chǎng)波動(dòng)以及穩(wěn)定金融市場(chǎng)。但融資融券交易的影響具有其兩面性，即融資融券對(duì)股市波動(dòng)性有正向影響（即增加股市波動(dòng)性）以及負(fù)向影響（即降低股市波動(dòng)性）兩種機(jī)制，因此證券市場(chǎng)受融資融券交易具有的兩種機(jī)制的共同作用影響。

三、融資融券對(duì)股市波動(dòng)性影響實(shí)證分析

（一）模型介紹及變量選擇

本文采用線(xiàn)性回歸模型與VAR模型來(lái)探究2010年到2020年深市“兩融”余額與深證綜合指數(shù)收盤(pán)價(jià)之間的相關(guān)關(guān)系，以深市為例，進(jìn)行了脈沖響應(yīng)及方差分解分析，深入研究“兩融”交易對(duì)我國(guó)股市波動(dòng)性的影響情況。

我國(guó)融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)始于2010年，因此，論文研究的數(shù)據(jù)取自融資融券業(yè)務(wù)起始時(shí)期（2010）至2020年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。線(xiàn)性回歸模型選取2018年1月2日至2020年12月31日的樣本變量，共有730個(gè)交易日變量數(shù)據(jù)。VAR模型的數(shù)據(jù)選取范圍為2010年4月至2020年12月。采用變量為融資余額（RZt）、融券余額（RQt）、以及用深證綜指日最高價(jià)和日最低價(jià)的差值代表股市波動(dòng)性（Zt），即Zt＝Mt-mt（Zt代表股價(jià)波動(dòng)性，Mt代表當(dāng)日深證綜指最高價(jià)，mt代表當(dāng)日深證綜指最低價(jià)）然后再計(jì)算深證綜指的月差值，上述變量均使用月均數(shù)值。所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）模型構(gòu)建

1.線(xiàn)性回歸模型

就2018—2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)觀(guān)察而言，深圳證券交易所的融資融券交易余額與深市整體情況有大致相同走勢(shì)傾向。首先，探討深交所“兩融”余額與深證綜指收盤(pán)價(jià)之間的關(guān)系，統(tǒng)計(jì)如下。從圖1中可以明顯看出，深交所“兩融”余額數(shù)據(jù)走勢(shì)和深證綜指的走勢(shì)基本一致，反映了兩者之間存在一定的相關(guān)性。

圖1 “兩融”余額與深證綜指收盤(pán)價(jià)變動(dòng)方向

下面本文將對(duì)深市融資融券余額與深證綜合指數(shù)收盤(pán)價(jià)之間存在的線(xiàn)性關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步探析。選擇深市融資融券余額作為自變量，以深證綜指的收盤(pán)價(jià)作為因變量，建立對(duì)應(yīng)的回歸模型：Yt=C1+C2*RZt+C3*RQt+ut，其中Yt為第t個(gè)交易日深證綜指的收盤(pán)價(jià)，RZt為深市第t個(gè)交易日的融資余額，RQt為深市第t個(gè)交易日的融券余額，ut為殘差項(xiàng)。

由表1可知，該模型的擬合優(yōu)度（校正的R2）為0.882 037非常接近1，說(shuō)明對(duì)觀(guān)測(cè)值的擬合程度非常好，同時(shí)可以觀(guān)測(cè)到各變量均呈顯著特征。另外，融資余額項(xiàng)系數(shù)為正，這表明融資余額與深證綜指的收盤(pán)價(jià)具有正相關(guān)趨勢(shì)的波動(dòng)走勢(shì)，這與圖1展示的直線(xiàn)走勢(shì)相對(duì)應(yīng)。而融券余額項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，這表明融券余額與深證綜合指數(shù)的收盤(pán)價(jià)具有相反走勢(shì)的波動(dòng)。

表1 回歸模型檢驗(yàn)結(jié)果

2.VAR模型

（1）ADF檢驗(yàn)

在建立模型前，避免“偽回歸”這一現(xiàn)象的出現(xiàn)，首先對(duì)RZ，RQ和Z使用ADF單位根方法進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。見(jiàn)表2。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果表

Zt在5%臨界值下平穩(wěn)，其余兩個(gè)變量在5%的臨界值下是顯著的，但在1%下接受原假設(shè)，因此需要進(jìn)行差分。在差分后融券余額及融資余額都在1%下顯著，拒絕原假設(shè)，即呈現(xiàn)平穩(wěn)態(tài)勢(shì)，可以對(duì)其建立VAR模型。

（2）確定滯后階數(shù)

要以最優(yōu)的滯后階數(shù)為前提構(gòu)建VAR。對(duì)三個(gè)變量的最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果如表3。綜合前述的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及表1的檢驗(yàn)結(jié)果，可得建立VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為8階。

表3 三變量間VAR模型的LLC·檢驗(yàn)

（3）Granger因果檢驗(yàn)

首先判斷變量間是否存在一定的雙向關(guān)系。對(duì)選取的三個(gè)變量，即融資、融券余額以及股市波動(dòng)之間的因果關(guān)系將通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)來(lái)判斷。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

根據(jù)格蘭爾因果檢驗(yàn)結(jié)果，有助于判斷所分析變量能否提高對(duì)被分析變量的預(yù)測(cè)情況，其本質(zhì)上是一種預(yù)測(cè)，而非字面上的因果關(guān)系。從表4可以看出，在滯后階數(shù)為2和3的情況下，融資余額與股價(jià)變動(dòng)之間存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。在各滯后階數(shù)下，融券余額與股價(jià)波動(dòng)之間存在雙向因果關(guān)系?？偟膩?lái)說(shuō)，我們選取的變量的全部滯后項(xiàng)對(duì)其他變量的當(dāng)期值有一定影響，具有格蘭爾因果關(guān)系，則可以提升模型的預(yù)測(cè)能力。

表4 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

（4）VAR模型建立及檢驗(yàn)：

根據(jù)Eviews對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行VAR模型系數(shù)估計(jì)，最終可以得到如下融資及融券交易與股市波動(dòng)的VAR（8）的估計(jì)結(jié)果公式。

Z_t=0.7467Z(-1)+0.0524Z(-2)+0.2427Z(-3)+0.0496Z(-4)-0.0763Z(-5)-0.1346Z(-6)-0.0217Z(-7)+0.0491Z(-8)+0.0178RZ(-1)+0.0149RZ(-2)-0.0038RZ(-3)-0.0037RZ(-4)-0.0004RZ(-5)-0.0065RZ(-6)+0.0099RZ(-7)+0.0052RZ(-8)-0.3882RQ(-1)-0.5268RQ(-2)-0.3212RQ(-3)-0.8220RQ(-4)+1.9237RQ(-5)-0.3470RQ(-6)+0.4503RQ(-7)-2.0096RQ(-8)

所得R^2=0.915 1，修正后的R^2=0.890 9，表明模型的擬合度非常好，根據(jù)估計(jì)數(shù)據(jù)可知，融資融券交易對(duì)股市波動(dòng)情況有非常明顯的影響，但影響波動(dòng)幅度非常小，甚至在部分階數(shù)上存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即對(duì)股市波動(dòng)產(chǎn)生負(fù)面影響。這與我國(guó)引入融資融券交易的目的存在一定沖突，同時(shí)也與理論上的認(rèn)知也有一定矛盾。

在建立VAR模型后，對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以確保模型的合理性以及準(zhǔn)確性。在此基礎(chǔ)上才可進(jìn)行進(jìn)一步的模型分析。以下是對(duì)模型的AR特征根檢驗(yàn)。

由圖2可以明顯地看出，模型呈現(xiàn)出特征根均在單位圓內(nèi)的特點(diǎn)，說(shuō)明所得的VAR模型是穩(wěn)定的，具備進(jìn)行下一步脈沖響應(yīng)分析的基本條件。

圖2 模型的AR特征根檢驗(yàn)結(jié)果

（5）脈沖響應(yīng)分析

VAR模型就是根據(jù)過(guò)去的變量預(yù)測(cè)將來(lái)的變量。但是，VAR模型只分析數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，而不涉及經(jīng)濟(jì)理論，因此對(duì)其的經(jīng)濟(jì)意義分析相對(duì)困難。因此采用脈沖響應(yīng)和方差分解來(lái)進(jìn)行分析，從而直觀(guān)的看到融資融券對(duì)股市波動(dòng)的影響及沖擊情況。脈沖響應(yīng)的含義通俗來(lái)講就是，在不同的時(shí)期對(duì)某一個(gè)變量進(jìn)行沖擊，觀(guān)察該沖擊對(duì)其他系統(tǒng)變量會(huì)帶來(lái)怎樣的影響。

圖3為脈沖響應(yīng)函數(shù)，其中融資余額一階差分（DRZ）和融券余額一階差分（DRQ）為沖擊變量，股市波動(dòng)性（Z）為響應(yīng)變量，即融資、融券余額以及股市波動(dòng)分別對(duì)股市波動(dòng)的沖擊。

圖3 脈沖響應(yīng)結(jié)果

從圖3可以看出，融券余額一階差分對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響程度不確定，但融資余額加強(qiáng)了股價(jià)的波動(dòng)，總的來(lái)說(shuō)效果并不明顯。

（6）方差分解分析

如果脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了絕對(duì)效果，方差分解分析就描述了相對(duì)效果。利用方差分解可以分析不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要程度，即分析哪些結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)系統(tǒng)變量有重大影響，哪些結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)系統(tǒng)變量無(wú)影響。以方差分解分析為研究工具，探究“兩融”余額對(duì)股價(jià)波動(dòng)影響的重要程度。表5為方差檢驗(yàn)結(jié)果。

從表5可以看出，融券余額一階差分對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響在第9期達(dá)到最大值，融資余額對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響在第12期達(dá)到最大值?？傮w來(lái)說(shuō)，融資交易在對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響上比融券交易更有效。

表5 方差分解分析結(jié)果

四、研究結(jié)論

本文選取了2010—2020年深證綜指和深市“兩融”數(shù)據(jù)作為樣本，利用VAR模型，將“兩融”余額引入模型進(jìn)行研究分析，探究二者的影響方向以及影響程度。研究顯示，融券余額變動(dòng)對(duì)波動(dòng)性的影響圖像并不穩(wěn)定，對(duì)影響方向具有不確定性，而融資余額有相對(duì)明顯的趨勢(shì)，可以增強(qiáng)股市波動(dòng)性。就其影響程度來(lái)說(shuō)，股市波動(dòng)對(duì)融資交易更為敏感，受其影響比受融券交易更大?？偟膩?lái)說(shuō)，在深圳市場(chǎng)的融資融券對(duì)股市波動(dòng)性沒(méi)有顯著的抑制效果，反而多呈中性作用。

根據(jù)一些發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)現(xiàn)有的文獻(xiàn)和相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，融資融券交易確實(shí)起到了緩解股市波動(dòng)性的有效作用。但在我國(guó)，融資融券交易相關(guān)業(yè)務(wù)開(kāi)展時(shí)間相對(duì)較短，投資者行為受傳統(tǒng)單邊做市思維影響較大，且我國(guó)融資融券交易規(guī)模較小，投機(jī)現(xiàn)象更加普遍。我國(guó)融資融券在制度層面仍存在一些問(wèn)題。融資融券業(yè)務(wù)整體規(guī)模逐年擴(kuò)大，但融資融券結(jié)構(gòu)性失衡，融資余額遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于融券余額?？赡艿脑蛴校喝谌某杀竞头绞揭筝^高，無(wú)論是交易費(fèi)用還是交易所需的保證金比例，都比融資要求更嚴(yán)格。操作要求高，難以獲得融券資格和融券證券，因此融券市場(chǎng)不如融資市場(chǎng)活躍。發(fā)達(dá)國(guó)家資本市場(chǎng)占融資融券標(biāo)的整體的比例約為50%，我國(guó)目前的融資融券股票數(shù)占滬深市場(chǎng)股票總數(shù)的比例在30%左右。同時(shí)，目前市場(chǎng)上可以進(jìn)行融資融券業(yè)務(wù)的標(biāo)的股票有限。從標(biāo)的股票質(zhì)量來(lái)看，基本上是業(yè)績(jī)比較好、流動(dòng)性高的股票，市場(chǎng)標(biāo)的之間存在同質(zhì)化現(xiàn)象，降低了投資者的熱情。監(jiān)管部門(mén)為了促進(jìn)融資融券的健康發(fā)展，實(shí)施了一系列嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)控制盡管降低了融資融券的風(fēng)險(xiǎn)，但仍需提高政策執(zhí)行的針對(duì)性、精準(zhǔn)性、有效性。