康 雯，劉力臻

（東北師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，吉林 長春 130117）

一、引 言

2010年3月賣空交易正式進(jìn)入我國股票市場，經(jīng)歷數(shù)次擴(kuò)容之后，截至2021年第二季度末，滬深兩市賣空標(biāo)的股票數(shù)量已經(jīng)由最初的90只增至2022只，日均融券余額也達(dá)到了1 560.47億元，占A股日均流通市值的0.22%，這也是我國資本市場基礎(chǔ)制度促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量運(yùn)轉(zhuǎn)的重要舉措，中國股市開啟了“雙邊市”的大門，為投資者向市場中融入負(fù)面信息提供了機(jī)會。但相比其他成熟資本市場，我國賣空交易的比例仍然較小，放松賣空約束能否依舊起到優(yōu)化資源配置，尤其是敦促企業(yè)內(nèi)部資源高效配置的作用仍然值得思考。因此，把放松賣空約束與企業(yè)過度投資的問題聯(lián)系起來，并發(fā)掘其在企業(yè)內(nèi)部治理方面的作用路徑，對評價融資融券制度的政策效果以及從加強(qiáng)市場機(jī)制改革角度出發(fā)提高企業(yè)運(yùn)行效率具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

融資融券制度在我國證券市場中的逐步推行，為研究放松賣空約束對我國上市公司投資行為是否產(chǎn)生影響創(chuàng)造了應(yīng)用“準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)”的機(jī)會。本文基于2007～2019年A股上市公司的披露數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型考察了不同內(nèi)外部情境下放松賣空約束對企業(yè)過度投資的影響及其作用路徑。本文的主要貢獻(xiàn)在于：（1）從融資融券制度實(shí)施前后，企業(yè)對出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境和破產(chǎn)可能性的判斷變化角度出發(fā)，分析了放松賣空約束之后，企業(yè)投資決策可能受到的影響，補(bǔ)充了融資融券制度影響企業(yè)投資行為的相關(guān)研究；（2）從內(nèi)部控制和真實(shí)盈余管理角度出發(fā)，在企業(yè)內(nèi)部治理層面尋找賣空機(jī)制對企業(yè)過度投資的影響路徑，豐富和拓展了賣空機(jī)制影響公司治理的相關(guān)研究；（3）有助于評估市場機(jī)制改革對企業(yè)過度投資及內(nèi)部治理產(chǎn)生的政策效果，也為監(jiān)管層進(jìn)一步有序推進(jìn)融資融券標(biāo)的擴(kuò)容提供證據(jù)支持。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

有效市場理論認(rèn)為股票的價格能充分反映出關(guān)于公司運(yùn)營的所有正面或負(fù)面信息，然而現(xiàn)實(shí)市場并不能達(dá)到這種理想的有效狀態(tài)，信息不對稱問題普遍存在。當(dāng)市場存在賣空約束時，負(fù)面消息渠道不暢，股價中包含的信息主要由樂觀投資者的交易行為所提供，負(fù)面信息不能及時融入到股價之中，這將導(dǎo)致股價向上偏離企業(yè)的真實(shí)價值。［1］當(dāng)市場中的賣空約束被解除，市場中的負(fù)面消息能更快地被調(diào)整并包含在股價之中，從而形成新的價格發(fā)現(xiàn)機(jī)制。［2］國內(nèi)學(xué)者在過往的研究中也驗(yàn)證了賣空機(jī)制對我國資本市場定價效率的整體影響，大多認(rèn)為放松賣空約束有助于股票價格的形成與發(fā)現(xiàn)，從而提高市場定價效率，穩(wěn)定市場中個股股價的波動性，增強(qiáng)個股的流動性。［3-4］但也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，放松賣空約束僅能讓盈利能力較強(qiáng)的上市公司的股價更加穩(wěn)定，對經(jīng)營效率較低的重資產(chǎn)類公司作用并不明顯。［5］

從微觀企業(yè)行為來看，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為賣空機(jī)制能夠?qū)芾韺有袨闆Q策產(chǎn)生外部治理的效果。放松賣空約束后，當(dāng)賣空投資者在市場中尋找負(fù)面消息來獲取收益時，由于會計(jì)信息質(zhì)量越低的企業(yè)越可能被融券賣出，［6］因此管理層會減少在會計(jì)操縱上的機(jī)會主義行為。［7-8］同時，在賣空投資者帶來的股價下跌壓力下，大股東發(fā)生侵占行為的可能性降低，企業(yè)不僅會規(guī)制自身的非理性融資行為，也會從加強(qiáng)創(chuàng)新、改善并購績效等方面積極提升正面形象。［9-12］也有學(xué)者提出不同觀點(diǎn)，由于放松賣空約束會對股價產(chǎn)生壓力，管理層可能迫于賣空威脅而集中采取短視行為，減少研發(fā)投資水平，甚至采取策略性專利行為以迎合市場的投機(jī)偏好。［13-15］因此，市場運(yùn)行效率的提高，會對企業(yè)內(nèi)部人的行為與決策形成外部約束，還是會提高內(nèi)部人掩蓋負(fù)面消息的道德風(fēng)險，這仍然是值得探討的話題。

我國在對融資融券標(biāo)的企業(yè)進(jìn)行篩選時，設(shè)置了一定的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，具體涵蓋上市時間、流通股本和市值、股東人數(shù)、日均換手率和日均漲跌幅度、股票發(fā)行公司已經(jīng)完成股權(quán)分置改革等多個方面。由此可以看出，相比于非融資融券標(biāo)的，交易所對標(biāo)的企業(yè)提出了更為嚴(yán)格的要求，所以標(biāo)的企業(yè)管理層所面對的外部監(jiān)管壓力也更大。另外，融資融券制度將賣空機(jī)制引入后，會進(jìn)一步提升企業(yè)管理層決策與股價的關(guān)聯(lián)度，企業(yè)一旦由于非效率投資而出現(xiàn)業(yè)績下滑或者資金流斷裂等負(fù)面情況，大量賣空投資者帶來的股價下跌壓力，將對大股東的財(cái)富水平造成直接威脅，則大股東對管理層的監(jiān)管動機(jī)也會被進(jìn)一步激發(fā)。從以上兩個角度來看，融資融券制度的實(shí)施，將激勵管理層積極尋找更為優(yōu)質(zhì)的投資機(jī)會，并盡量避免出現(xiàn)非效率投資的情況。

一般來說，企業(yè)的非效率投資可以分為投資不足和過度投資兩種情況。管理層在選擇投資項(xiàng)目時，相比于過度投資，更能接受投資不足帶來的后果，其主要原因在于過度投資將帶來更大的財(cái)務(wù)風(fēng)險，進(jìn)而加劇企業(yè)的財(cái)務(wù)困境程度，甚至造成企業(yè)破產(chǎn)的后果。圖1列示了管理層判斷的財(cái)務(wù)困境與破產(chǎn)可能性對過度投資、投資不足兩種非效率投資的影響方式。在正常情況下，如果管理層認(rèn)為企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)困境或破產(chǎn)風(fēng)險較大，即使項(xiàng)目凈現(xiàn)值為正，管理層也會選擇放棄投資，自由現(xiàn)金流的短缺會導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生投資不足；如果管理層認(rèn)為企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)困境或破產(chǎn)風(fēng)險較小，即使企業(yè)沒有適當(dāng)?shù)耐顿Y項(xiàng)目，管理層出于獲取更多在職消費(fèi)等自身利益考慮，仍然傾向于將現(xiàn)金流投資在凈現(xiàn)值為負(fù)的項(xiàng)目上，導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生過度投資。

當(dāng)融資融券制度實(shí)施之后，賣空投資者在市場中出現(xiàn)，其挖掘企業(yè)的負(fù)面消息并促進(jìn)其在股價中反映的能力，對融資融券標(biāo)的企業(yè)產(chǎn)生較大的賣空威脅；同時，隨著雙向信用交易的開啟，信息傳遞效率提升，使得負(fù)面消息傳播和擴(kuò)散的速度更快，股價下跌的壓力也更大，企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境或破產(chǎn)的可能性提高，在圖1中則表現(xiàn)為水平軸下移的情況，相比融資融券實(shí)施之前，企業(yè)發(fā)生過度投資的可能性也會降低?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：融資融券制度實(shí)施之后，允許被賣空的企業(yè)發(fā)生過度投資的概率顯著下降；并且融券賣空交易量越大，企業(yè)發(fā)生過度投資的可能性越小。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

采用雙重差分模型（DID）來檢驗(yàn)上述假設(shè)時，需要使用2010年融資融券制度實(shí)施前后上市公司的數(shù)據(jù)，為排除2007年新企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則實(shí)施對財(cái)務(wù)信息一致性的影響，本文選擇2007～2019年A股上市公司作為樣本。樣本期間主要涵蓋了融資融券標(biāo)的6次大規(guī)模擴(kuò)容（分別在2010、2011、2013、2014、2016和2019年），為考慮大規(guī)模擴(kuò)容后的制度影響，故在數(shù)據(jù)中剔除了2015、2017和2018年進(jìn)入融資融券名單的公司，也便于后續(xù)傾向得分匹配的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。此外還剔除了樣本期間退出融資融券名單、ST、*ST類經(jīng)營情況異常、資產(chǎn)負(fù)債率大于1、金融保險業(yè)和變量缺失的公司，最終得到23283個有效觀測樣本。融資融券交易以及上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分別來自Wind和CSMAR數(shù)據(jù)庫，內(nèi)部控制信息披露指數(shù)來自迪博內(nèi)部控制數(shù)據(jù)庫。同時對本文中所涉及的連續(xù)變量按照1%的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了Winsorize處理以消除極端值的影響，并對所有回歸中的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行了公司層面聚類調(diào)整以控制異方差和序列相關(guān)問題。

（二）模型設(shè)定與變量定義

本文借鑒顧乃康和周艷利的做法，［10］將未開通融資融券業(yè)務(wù)的企業(yè)作為控制組，開通融資融券業(yè)務(wù)的企業(yè)作為處理組，構(gòu)建多時點(diǎn)雙重差分模型來檢驗(yàn)放松賣空約束后企業(yè)過度投資將發(fā)生如何變化：

式（1）中，模型（1）的被解釋變量OverInv_dum為過度投資，我們認(rèn)為如果企業(yè)當(dāng)期的實(shí)際新增投資與合理新增投資支出之間存在正向差額，則表示企業(yè)存在過度投資。國內(nèi)外學(xué)者普遍采用Richardson模型來度量企業(yè)實(shí)際新增投資與合理新增投資之間的差異，該模型認(rèn)為企業(yè)當(dāng)期合理新增投資不僅受企業(yè)自身特征和上期投資水平的影響，還會受其面臨的成長機(jī)會所影響，因此構(gòu)建模型（2）來擬合出當(dāng)期合理新增投資的支出水平，①模型（2）中的被解釋變量Investi，t表示i公司t期的投資支出水平，解釋變量包括：Growthi，t-1，表示i公司在t-1期的成長性水平，采用托賓Q值來計(jì)算；Sizei，t-1，表示i公司在t-1期的資產(chǎn)規(guī)模；Levi，t-1，表示i公司在t-1期的資產(chǎn)負(fù)債率；CashFlowi，t-1，表示 i公司在 t-1 期的現(xiàn)金持有水平；Agei，t-1，表示 i公司在 t-1 期的上市年齡；Ri，t-1，表示 i公司在 t-1期的年度超額回報(bào)率；以及t-1期的投資支出水平Investi，t-1，并在模型中控制了行業(yè)和年度因素。擬合值與實(shí)際投資之間的差額（殘差ε）即為實(shí)際投資與合理新增投資之間的偏離程度。我們根據(jù)殘差的符號方向來定義虛擬變量OverInv_dum，當(dāng)ε＞0時，則表示過度投資，記作為1，否則為0。

解釋變量List為放松賣空約束虛擬變量，當(dāng)該公司在樣本期間被納入融資融券名單中取值為1，否則為0；Target為放松賣空約束前后的虛擬變量，公司進(jìn)入融資融券之后的年份取值為1，否則為0。核心解釋變量為Target，其系數(shù)反映融資融券標(biāo)的企業(yè)在納入前后過度投資相比非標(biāo)的企業(yè)變化的差異。

為了進(jìn)一步探尋在融資融券制度中，是融券賣空機(jī)制還是融資杠桿機(jī)制對企業(yè)過度投資產(chǎn)生了影響，本文還選取了融券業(yè)務(wù)量Short（其中融券賣出量比采用Short_A衡量，融券余量比采用Short_B衡量，具體定義見下表1）、融資業(yè)務(wù)量Margin（其中融資買入量比采用Margin_A衡量，融資余量比采用Margin_B衡量，具體定義見表1）來衡量市場上融券賣空和融資杠桿的程度，構(gòu)建多元回歸模型（3）進(jìn)行檢驗(yàn)：

企業(yè)的投資決策受到公司特征和外部環(huán)境的影響，本文參考褚劍和方軍雄等的做法，［20］選取了公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)收益率、成長性、董事會規(guī)模、獨(dú)立董事比例、股權(quán)制衡度、兩職合一、機(jī)構(gòu)投資者持股比例、趨勢換手率、股權(quán)集中度以及上市年限作為控制變量。此外，還控制了行業(yè)和年份的影響，所用主要變量定義如表1所示。

表1 主要變量定義

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

本文對模型中的主要變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示。在被解釋變量方面，過度投資啞變量的均值為0.403，說明樣本中存在過度投資的企業(yè)占40.3%，相應(yīng)地存在投資不足的企業(yè)占59.7%，表明我國企業(yè)中投資不足的情況更為普遍。融資融券變量中List的均值為0.567，說明樣本中實(shí)驗(yàn)組樣本的比例為56.7%，控制組樣本的比例為43.3%。Target的均值為0.274，說明成為融資融券標(biāo)的企業(yè)占總樣本的27.4%。在融資融券交易量方面，融券賣出量的均值為0.014，融資買入量的均值為679.322，融券業(yè)務(wù)與融資業(yè)務(wù)在交易量方面呈現(xiàn)巨大差異，融資交易相比融券交易活躍程度更高，這與我國資本市場上融資融券制度實(shí)施的現(xiàn)狀是一致的。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

從控制變量方面來看，數(shù)據(jù)樣本中國有企業(yè)的比例為42.9%，非國有企業(yè)的比例為57.1%；樣本企業(yè)的平均凈資產(chǎn)收益率為6.5%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.128，表明樣本企業(yè)之間的盈利能力存在較大差距；樣本企業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者持股比例平均為39.7%，表明機(jī)構(gòu)投資者在市場中參與程度較高；樣本企業(yè)中第一大股東平均持股水平為34.7%，表明我國企業(yè)股權(quán)集中度較高。其余變量的描述性統(tǒng)計(jì)在此不再贅述。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基本回歸結(jié)果

對模型（1）、（3）的Logit回歸結(jié)果如表3所示。在列（1）中Target的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明相比非標(biāo)的企業(yè)，融資融券標(biāo)的企業(yè)發(fā)生過度投資的概率顯著下降；在列（2）～（3）中可以看出，融券業(yè)務(wù)量越大對企業(yè)過度投資的抑制程度越大；在列（4）～（5）中，融資業(yè)務(wù)量與企業(yè)過度投資之間的回歸系數(shù)并不顯著。這初步說明了放松賣空約束后，融資融券標(biāo)的企業(yè)發(fā)生過度投資的可能性顯著降低，并且這種效果主要是由賣空機(jī)制導(dǎo)致的，而非融資機(jī)制，假設(shè)1得以驗(yàn)證。

表3 放松賣空約束對企業(yè)過度投資的影響

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證基本回歸結(jié)果的可靠性，本文還進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.基于傾向得分匹配法的重新檢驗(yàn)。根據(jù)上交所、深交所《融資融券交易實(shí)施細(xì)則》的規(guī)定，對申請成為融資融券標(biāo)的的公司設(shè)置了一定的篩選條件，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)組和對照組間可能存在明顯的特征差異。本文采用傾向得分匹配法（PSM），選取股票日換手率、日漲跌幅、日波動幅度、流通市值和流通股占比作為匹配變量，對實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行了有放回的1對1最近臨匹配，分別為2010年、2011年、2013年、2014年、2016年、2019年擴(kuò)容樣本匹配出與其前一年特征最為接近的對照組公司。對模型（1）重新檢驗(yàn)后，Target系數(shù)依然顯著為負(fù)，與基本回歸中的結(jié)論保持一致。

2.平行趨勢檢驗(yàn)。本文構(gòu)建跨期模型（4）來檢驗(yàn)放松賣空約束對企業(yè)過度投資的影響。

在模型（4）中構(gòu)建了以下虛擬變量：Target-n，公司在n年后成為融資融券標(biāo)的則取1，否則取0；Target0，公司在當(dāng)年成為融資融券標(biāo)的則取1，否則取0；Targetn，公司成為融資融券標(biāo)的后的第n年則取1，否則取0。依據(jù)模型（4）的回歸結(jié)果，將Target-3至Target3+的回歸系數(shù)動態(tài)變化趨勢在圖2中匯總出來，縱向?qū)嵕€為95%的置信區(qū)間。從圖中不難看出，在加入融資融券標(biāo)的當(dāng)年及以后年度，Target的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，而在加入融資融券標(biāo)的之前的年度并不顯著為負(fù)，這表明標(biāo)的企業(yè)過度投資的概率顯著下降，確實(shí)是在融資融券制度實(shí)施之后出現(xiàn)的，滿足雙重差分模型應(yīng)用的前提，也說明基本回歸中的結(jié)論是穩(wěn)健的。

3.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由于樣本期間涉及的大規(guī)模融資融券擴(kuò)容主要有6次，因此在這選取2010年、2011年、2013年、2014年、2016年作為不同樣本區(qū)間的分界點(diǎn)，以2007年為起點(diǎn)設(shè)置五個樣本區(qū)間重新檢驗(yàn)，結(jié)果與基本回歸的結(jié)果保持一致。此外，基本回歸中使用的是2007～2019年數(shù)據(jù)，樣本結(jié)束時點(diǎn)距離2019年8月批次的擴(kuò)容僅相差4個月，考慮到企業(yè)調(diào)整投資行為需要決策反應(yīng)時間，故進(jìn)一步刪去2019年擴(kuò)容樣本后重新檢驗(yàn)，得出的結(jié)果仍與基本回歸結(jié)果保持一致。本文還構(gòu)造了虛擬政策進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。具體方法為：將總體樣本區(qū)間向前推四年（即樣本區(qū)間為2003～2015年）、每次融資融券擴(kuò)容的時點(diǎn)向前推四年（即虛擬政策時點(diǎn)為2006年、2007年、2009年、2010年、2012年和2015年），同時每次擴(kuò)容的實(shí)驗(yàn)組和對照組保持不變，確保不同批次擴(kuò)容的企業(yè)受虛擬政策影響的順序和時間間隔與實(shí)際政策一致。重新檢驗(yàn)后，模型（1）中Target對過度投資的回歸系數(shù)均不顯著，表明虛擬政策不會對企業(yè)過度投資產(chǎn)生影響，進(jìn)一步驗(yàn)證了基本回歸結(jié)論的穩(wěn)健性。

（三）橫截面檢驗(yàn)

1.基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與行業(yè)競爭程度的橫截面檢驗(yàn)。為進(jìn)一步探尋在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與行業(yè)競爭程度的樣本中，融資融券制度對企業(yè)過度投資的影響程度是否不同，本文分別按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和行業(yè)競爭程度高低對樣本進(jìn)行分組檢驗(yàn)，①行業(yè)競爭程度采用赫芬達(dá)爾指數(shù)HHI來衡量，赫芬達(dá)爾指數(shù)是由行業(yè)內(nèi)的各家公司主營業(yè)務(wù)收入與行業(yè)主營業(yè)務(wù)收入合計(jì)的比值的平方累加計(jì)算所得，HHI數(shù)值越大，表明行業(yè)集中程度越高，行業(yè)競爭程度越低，將HHI大于行業(yè)中位數(shù)的一組記作行業(yè)競爭低組，HHI小于行業(yè)中位數(shù)的一組記作行業(yè)競爭高組?；貧w結(jié)果如表4的（1）～（4）列所示。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，放松賣空約束之后，非國有以及行業(yè)競爭不足的企業(yè)過度投資下降的程度更大。其主要原因在于國有企業(yè)普遍存在投資不足而非過度投資，并且由于具有政府的隱性擔(dān)保及國有銀行的信貸支持，即使發(fā)生過度投資，也很難出現(xiàn)資金流斷裂等負(fù)面后果，其減少過度投資的主觀能動性較弱，而放松賣空約束以后，出于對市場中賣空威脅的考量，非國有企業(yè)則更有動力去除過度投資，以預(yù)防投資失敗后進(jìn)一步遭受賣空投資者的攻擊；而行業(yè)競爭不足的企業(yè)，由于其投資行為更容易受到頭部企業(yè)投資信號的影響，將資金使用在重復(fù)或者跟風(fēng)的投資項(xiàng)目上，因此更容易出現(xiàn)過度投資的情況，［16］因此放松賣空約束之后，同樣迫于市場中出現(xiàn)的賣空壓力，則更有動力去除過度投資?？梢?，賣空機(jī)制的引入，能夠緩解我國企業(yè)由于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和行業(yè)競爭程度不同帶來的結(jié)構(gòu)性非效率投資問題。

表4 橫截面檢驗(yàn)結(jié)果

2.基于不同外部監(jiān)督壓力的橫截面檢驗(yàn)。從分析師跟蹤程度、機(jī)構(gòu)投資者持股水平兩個視角對面臨不同外部監(jiān)督壓力的企業(yè)進(jìn)行分情景檢驗(yàn)，探尋放松賣空約束對企業(yè)過度投資的影響渠道。上市公司的透明度能夠因證券分析師跟蹤挖掘與整合市場上的信息而得到改善，［21］更多的分析師跟蹤也能進(jìn)一步豐富企業(yè)的信息環(huán)境。因此，分析師跟蹤的人數(shù)越多，信息向外傳遞的效率越高，企業(yè)相應(yīng)面對的外部監(jiān)督壓力也越大。除證券分析師之外，機(jī)構(gòu)投資者也是主要的外部監(jiān)督者。相比散戶投資者，機(jī)構(gòu)投資者的投資金額更大、專業(yè)水平更高，其更有動機(jī)和能力對企業(yè)投資情況進(jìn)行積極的監(jiān)控。［22］因此，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高時，企業(yè)面臨的外部監(jiān)督壓力越大；同時，賣空投資者必須向愿意借出股票的投資者借入股票，才能完成融券交易，而機(jī)構(gòu)投資者是融券券源的主要提供者，機(jī)構(gòu)持股水平較高的企業(yè)代表著可融券的比例更高，賣空投資者的融券成本也越低，［23］所以機(jī)構(gòu)持股比例越高的企業(yè)其面臨的潛在賣空威脅也越大。據(jù)此，本文構(gòu)建虛擬變量HighAnalyst、HighINST①將分析師跟蹤數(shù)量大于樣本中位數(shù)的一組記作HighAnalyst為1，否則為0；將機(jī)構(gòu)投資者持股比例大于樣本中位數(shù)的一組記作HighINST為1，否則為0。，并將Target與HighAnalyst、HighINST的交乘項(xiàng)加入模型（1）后重新檢驗(yàn)。從表4（5）～（6）列的回歸結(jié)果可以看出，在外部監(jiān)督壓力較大的情況下（即分析師跟蹤程度高、機(jī)構(gòu)持股比例高時），放松賣空約束對企業(yè)過度投資的抑制更為顯著。由此可見，企業(yè)管理層迫于外部監(jiān)督壓力顯著降低了發(fā)生過度投資的可能性。

五、放松賣空約束、內(nèi)部治理與企業(yè)過度投資

放松賣空約束后，賣空投資者將盡力挖掘企業(yè)負(fù)面行為，一旦企業(yè)過度投資產(chǎn)生負(fù)面后果，其股價將面臨下跌的風(fēng)險，還將影響管理層的業(yè)績表現(xiàn)和股權(quán)激勵的兌現(xiàn)等。大股東為避免公司市值下降，將更有動力去監(jiān)督管理層改善公司內(nèi)部治理環(huán)境，避免過度投資后業(yè)績表現(xiàn)較差、資金流斷裂等重大負(fù)面消息在資本市場上蔓延。如此一來，管理層凌駕于內(nèi)部控制之上、觸犯道德風(fēng)險的成本提高，則更有動力積極維護(hù)內(nèi)部治理環(huán)境，規(guī)制盈余管理行為。本文從內(nèi)部控制質(zhì)量、真實(shí)盈余管理角度出發(fā)衡量企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境，構(gòu)建中介效應(yīng)模型，并進(jìn)一步探尋放松賣空約束對企業(yè)過度投資的影響路徑。

表5 基于內(nèi)部控制與真實(shí)盈余管理的路徑分析

六、研究結(jié)論與政策建議

本文以2007～2019年滬深A(yù)股上市公司為樣本，從市場機(jī)制改革的角度出發(fā)，著重考察了融資融券制度的實(shí)施能否以及如何對企業(yè)過度投資產(chǎn)生影響。實(shí)證檢驗(yàn)顯示，放松賣空約束后，與不允許賣空的企業(yè)相比，允許賣空的企業(yè)發(fā)生過度投資的概率顯著降低。同時賣空交易量越大，過度投資受到的抑制程度越大。不僅如此，在非國有、行業(yè)競爭程度低及外部監(jiān)督壓力更大的企業(yè)中，放松賣空約束對企業(yè)過度投資的抑制程度更為明顯。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，這種外部治理作用是通過提高企業(yè)內(nèi)部控制有效性、降低真實(shí)盈余管理程度來發(fā)揮的。這也意味著，盡管我國融資融券制度啟動的時間不長，且市場中融券交易量較小，但是賣空機(jī)制的引入對我國企業(yè)已經(jīng)產(chǎn)生了現(xiàn)實(shí)的威懾力量，尤其是作為一種外部治理機(jī)制已經(jīng)明顯的起到了優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部治理環(huán)境，緩解我國企業(yè)資源配置效率結(jié)構(gòu)性問題的作用。因此，監(jiān)管部門應(yīng)該在重視融資融券制度建設(shè)和風(fēng)險控制的基礎(chǔ)上，繼續(xù)擴(kuò)大融資融券標(biāo)的范圍，積極完善轉(zhuǎn)融通制度，縮小市場中融券與融資業(yè)務(wù)不平衡的狀態(tài)，以保證賣空機(jī)制外部治理的作用得以充分發(fā)揮。然而，任何市場化機(jī)制改革都需要內(nèi)部與外部相互配合，其外部治理效果的發(fā)揮還有賴于內(nèi)部治理的建設(shè)。只有加強(qiáng)自身的內(nèi)部治理能力，企業(yè)才能共享金融體制深化改革的成果，最終實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的長期目標(biāo)。