區(qū)俏婷 林巧龍

(1.廣州南方學院商學院，廣東 廣州 510900；2.深圳證券交易所上市審核中心，廣東 深圳 518038)

一、引言

注冊制改革是中國資本市場市場化改革的又一次重大試驗。注冊制的推行通過把定價權交還給市場，提高市場定價效率，增強市場資源配置的基礎性功能。但是，實施注冊制后，股票價格更多地由市場供求關系來決定，這是否會增加市場的波動，從而影響中國股票市場的穩(wěn)定發(fā)展？抑或是，注冊制的推行能有效降低中國股票市場長期以來較高的波動性，減少投機炒作行為，從而推動A股市場逐步成熟？這些都是監(jiān)管層及理論界關注及思考的問題。本文對這些問題的探討不僅有助于加深對股市波動性的認識，而且對綜合評價注冊制改革的經濟后果，以及對中國資本市場在全面注冊制改革初期如何順利過渡均具有重要的借鑒意義。

現有文獻不乏關于注冊制改革如何影響股價波動性的研究(鄧金堂和段文慧，2022；Bing et al.，2022；王意德和余超，2023；李松楠等，2023)，然而現有研究要么只回答注冊制對股價波動性影響的短期效應，對其長期影響卻沒有進行探討，尤其是忽略了政策效應的長期動態(tài)變化。要么只對注冊制改革中的某項交易制度進行研究，如漲跌幅限制制度或價格籠子機制，忽略了改革過程中的投資者情緒、信息披露制度、定價效率等因素造成的影響。缺乏對注冊制改革的全局考慮，會由于混雜因素的影響而導致實證過程中的內生性問題。更重要的是，現有研究忽略了政策對不同特點的股票，尤其是長期被投資者視作投機標的的股票的差異化影響，因此在機制分析上不夠深入。在研究方法上，這些研究也未考慮不可觀測的時變混淆變量對因果識別結果的影響。因此，綜合考慮這些問題，本文試圖從創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的整體性入手，使用更為合適的估計方法綜合評估創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對股票價格波動性的長短期影響及其影響機制，從而彌補上述問題。進一步地，與已有研究不同的是，本文將重點關注易成為炒作標的的股票，如“小盤股”“次新股”“高市盈率股”“績差股”，探索創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對這些股票波動性的長短期影響，從而為創(chuàng)業(yè)板注冊制改革如何影響股票市場波動性的理論機制提供進一步的經驗證據。

雖然目前中國股票市場已全面實施注冊制，但由于主板實施的時間過短，所能收集的數據不多。為探討注冊制改革如何影響存量股票的價格波動性，本文研究的樣本期選擇為主板宣布實施注冊制之前。因此，在研究樣本中，創(chuàng)業(yè)板為受到注冊制改革沖擊的板塊，而主板為未受到注冊制改革沖擊的板塊。并且由于創(chuàng)業(yè)板是存量板塊，因此在創(chuàng)業(yè)板推行注冊制，為評估該改革對存量股票價格波動的影響提供了一個獨特的“準自然實驗”。鑒于此，本文將創(chuàng)業(yè)板注冊制改革視為“準自然實驗”，收集A股主板及創(chuàng)業(yè)板在注冊制實施前已上市的存量股票2018―2022年的價格數據，建立雙重差分模型(DID)對創(chuàng)業(yè)板注冊制改革如何影響其存量股票波動性這一因果效應進行識別。本文在使用傳統雙向固定模型(TWFE)進行估計時，發(fā)現平行趨勢假設不滿足的問題。針對這一問題，本文利用“反事實估計量”對其進行克服，實證研究了創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票波動性的短期及長期影響。

本文主要包括以下幾點邊際貢獻：第一，探討創(chuàng)業(yè)板注冊制對股票市場波動性的長短期影響，從而彌補了目前關于注冊制對股票市場長期影響研究的空白。尤其是通過政策效應的動態(tài)圖，能清晰地得出創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的政策效應如何隨著時間的推移而變化。從注冊制改革的政策目標看，相比于短期影響，長期影響的研究更為重要。第二，從研究方法上，結合雙重差分模型的前沿動態(tài)，在注冊制對股價波動性影響的因果效應估計中，首次運用了“反事實估計量”進行估計，從而解決了由于遺漏了不可觀測的時變混淆變量導致的估計偏誤問題。已有文獻幾乎忽略了該問題，從而導致研究結果可能存在偏誤。第三，探析了創(chuàng)業(yè)板注冊制對股票市場波動性長短期影響的理論機制，豐富了現有關于股票市場波動性影響因素的研究。并且，有別于現有的文獻，本文重點關注了造成我國股市長期過度波動的股票波動性在長短期內如何受到注冊制改革的影響，這一獨特的視角將更有利于厘清注冊制改革影響中國股票市場波動性的機制。這些探索都將給中國資本市場實施全面注冊制改革提供理論及經驗支撐。

二、文獻綜述、理論機制和研究假設

(一)文獻綜述

1.注冊制改革對股票二級市場的影響

關于注冊制改革對股票二級市場影響的文獻主要關注該改革如何影響定價效率及市場波動性兩方面。首先，在定價效率方面，既有研究并未達成一致結論。一些文獻認為注冊制改革能提高二級市場定價效率，如張宗新和吳穎釗(2021a)認為，科創(chuàng)板市場在注冊制的價格限制改革下更好地實現了交易定價市場化。巫岑等(2022)指出，注冊制通過企業(yè)在IPO申請過程中充分的信息披露產生信息溢出效應，從而改善同行存量股票的信息環(huán)境，最終提高了二級市場的定價效率。但有的文獻卻認為，注冊制改革并未達到提高二級市場定價效率的目的。王意德和余超(2023)指出，注冊制雖有利于提升股價信息含量，但短期內并未顯著提升市場定價效率。甚至有文獻認為注冊制改革降低了二級市場的定價效率。如李松楠等(2023)認為，注冊制改革引入的價格籠子機制使得市場價格無法及時對信息做出調整，因此降低了市場定價效率。其次，在波動性方面，既有文獻也未得到一致結論，且均僅基于短期視角或單一交易制度進行研究。如Bing et al.(2022)、李松楠等(2023)均僅從注冊制改革中的某項制度入手，認為在短期內注冊制的實施提高了創(chuàng)業(yè)板的日內波動率。鄧金堂和段文慧(2022)也發(fā)現，在短期內注冊制的實施提高了創(chuàng)業(yè)板的日度波動率。王意德和余超(2023)研究了創(chuàng)業(yè)板注冊制實施后約一年左右的政策效應，認為在政策過渡期內注冊制的推行大幅放大市場波動率，隨后波動率效應基本上被吸收，但機制上的解釋只關注漲跌幅限制制度的改革。

2.股價波動性影響因素的研究

現有文獻表明，股價波動性主要受到資本市場制度性改革、信息披露、投資者情緒、價格漲跌幅限制等方面的影響。

第一，關于資本市場制度性改革對股價波動性的影響，已有文獻主要探討了“滬港通”“深港通”、股權分置改革及融資融券制度等中國資本市場重大制度改革對股價波動的影響。大部分文獻認為，重大制度改革對股價波動性有顯著影響。鐘凱等(2018)建立雙重差分模型，分析“滬港通”這一資本市場對外開放政策的實施對股價波動的影響，指出“滬港通”通過引入境外投資者，促進了上市公司信息披露質量的提高，從而顯著降低了“滬股通”標的股票價格異質性波動。謝世清和邵宇平(2011)認為，股權分置改革在短期內提高了股市波動性，但在長期會降低市場波動性。Chang et al.(2014)、Loi and Qiao(2022)通過研究中國于2010年引入的融資融券制度，發(fā)現融資融券制度的引入能降低市場波動性。

第二，在信息披露方面，眾多文獻表明，信息披露越充分，資本市場發(fā)展越穩(wěn)定(Hutton et al.，2009；曹廷求和張光利，2020)。另外，機構投資者、分析師、媒體報道能在促進信息披露上起到正面作用(黃俊和郭照蕊，2014；伊志宏等，2018)。

第三，在投資者情緒方面，De Long et al.(1990)首次系統地提出，投資者情緒是影響股價波動不可忽視的因素。目前已有大量文獻證明，股票市場情緒，尤其是非理性情緒水平越高，市場波動性越大(段江嬌等，2017；王道平等，2022)。

第四，在價格漲跌幅限制方面，一些文獻認為，價格漲跌幅限制能有效地降低股價波動性、過度反應及崩盤風險(吳林祥等，2003；Kim et al.，2013)。也有一些研究表明，股價限制政策并不能有效降低股價波動率，相反還會導致波動性上升(Kim and Rhee，1997；Hsieh et al.，2009；魏志華等，2019)。對于價格漲跌幅限制到底能否降低股價波動性，Harris(1997)指出，當股市波動是由大量噪音交易者導致時，股價漲跌幅限制能降低股票波動性；而當股市波動是由基本面信息導致時，股價漲跌幅限制則不能降低股票波動性。因此，股價漲跌幅限制能降低股票的短期波動性，但不能有效地降低長期波動性(Kim et al.，2013；Deb et al.，2017)。

(二)理論機制和研究假設

1.創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對股票波動性的短期影響

(1)投資者情緒機制

創(chuàng)業(yè)板注冊制改革是中國注冊制從增量改革到存量改革的關鍵一步。根據過往中國資本市場重大改革的經驗，短期內這勢必會引發(fā)投資者的高度關注，投資者的投資熱情和情緒會被大幅推高。中國股票市場散戶數量眾多，市場中有大量的噪音交易者(陳其安等，2009)，當出現政策利好消息時，這些大量的噪音交易者容易表現出過度樂觀和炒作的行為(陳其安等，2010)，從而放大資產價格波動性(Barberis et al.，2001；Dumas et al.，2009)。另外，改革實施初期媒體傾向于大量報道(Hermida et al.，2012)，這也會進一步對市場情緒推波助瀾(Chen et al.，2013；張宗新和吳穎釗，2021b)，從而導致創(chuàng)業(yè)板存量股票價格波動率短期內急劇上升。

(2)股價漲跌幅限制放寬機制

除了在發(fā)行市場上做出重大改革外，創(chuàng)業(yè)板注冊制也對二級市場配套交易制度進行了較大力度的改革，其中核心舉措之一便是放寬股票價格漲跌幅限制。這使得存量股票的漲跌幅限制從過去的10%放寬至20%1，因此不難理解，在短期，價格波動限制的放寬會直接導致價格波動率的上升。尤其是在注冊制實施早期，由于股票波動性主要由投資者情緒所推高，當市場波動是由大量噪音交易者所引起時，實施股價漲跌幅限制能在短期內降低股票波動性(Harris，1997；Kim et al.，2013；Deb et al.，2017)。因此在短期，股價漲跌幅限制的放寬，再疊加情緒的推動，會導致股票價格波動性上升。

結合上述兩大機制，本文提出研究假設：

H1：在短期，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革顯著提高創(chuàng)業(yè)板存量股票的價格波動率。

2.創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其股票波動性的長期影響

(1)投資者情緒機制

創(chuàng)業(yè)板投資者情緒在短期會被注冊制改革所推高。但隨著時間的推移，媒體關注度的下降、投資者對創(chuàng)業(yè)板注冊制改革這一概念炒作熱情的消退會促使投資者情緒重新回落，從而導致股票價格波動率下降。此外，在配套交易制度改革中，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革加強了對投資者的適當性管理，提高了個人投資者的準入門檻。再疊加注冊制改革所凸顯的充分發(fā)揮市場優(yōu)勝劣汰作用的理念和后期投資者教育的見效，在長期，這些因素均會有助于中國投資者價值投資理念的形成及強化。而價值投資理念的重塑為培育擁有理性情緒的投資者創(chuàng)造了條件，從而有利于降低市場的長期波動性(謝世清和邵宇平，2011)。

(2)股價漲跌幅限制放寬機制

雖然股票價格漲跌幅限制的放寬在短期內能直接導致股票波動率上升，但在長期，隨著投資者情緒回落至理性水平，市場的波動性主要由基本面信息來決定。這時，漲跌幅限制措施不僅不能有效地降低股票價格波動率，相反，還會導致波動性上升(Harris，1997；Deb et al.，2017)。這主要因為股價漲跌幅限制政策使得股價與訂單買賣的不平衡不能在一個交易日內及時完成調整，因此迫使投資者在之后的交易日進行買賣，從而導致隨后交易日出現波動率上升的現象(Kim and Rhee，1997)。所以，在長期，股價漲跌幅限制的放寬會在一定程度上緩解過去的波動溢出效應，從而導致波動率下降。

(3)股票二級市場定價效率的提高

Tobin(1984)指出，在一個有效市場中，資產價格能夠準確及時地反映與企業(yè)價值相關的所有信息。大量文獻已證實，信息披露越充分、投資者情緒越理性，市場定價效率越高(Boone and White，2015；曹廷求和張光利，2020；巫岑等，2022)。當定價效率高的市場通過價格信號及時地傳遞更多信息時，又進一步地降低了信息不對稱和信息歧義，并為減弱投資者的非理性行為提供了有利因素。這將有效地減少過往由于定價效率低下導致的各種投資炒作、羊群效應、追漲殺跌等亂象，從而有助于緩解市場的過度波動(王道平等，2022；王意德和張兵，2023)。

從中國股票市場成立伊始，“投機”一詞便與其緊密相連(尹力博和韋亞，2021)，股票市場投機炒作的局面始終存在且未能實質性改變(張宗新和吳釗穎，2021a)，“炒小”“炒差”“炒新”等異象依然頻出(賴黎等，2022)。這些現象反映了中國股票市場定價效率有待提高，這也導致了中國股市有著較高的市場波動率(Girardin and Joyeux，2013；張宗新和王海亮，2013)。因此，提高中國股票二級市場的定價效率，遏制投機炒作行為，能有效降低市場長期波動性。

首先，注冊制改革旨在提高中國股票市場的資源配置功能，它既提高了一級市場的定價效率(張宗新和吳釗穎，2021a；賴黎等，2022)，同時也在長期重塑二級市場的投資生態(tài)，促使二級市場投資者理性的回歸。其次，創(chuàng)業(yè)板注冊制的核心是信息披露，注冊制下首次公開發(fā)行會通過充分的信息披露改善同行業(yè)其他已上市公司的信息環(huán)境，從而通過信息溢出效應降低后者的股價同步性，提升長期資本市場整體資源配置效率(巫岑等，2022)。最后，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對二級市場價格漲跌幅度的放寬，能加速價格發(fā)現，也能在一定程度上提高二級市場的定價效率(Kim and Rhee，1997；Dumas et al.，2009)。關于這方面，已有文獻發(fā)現在主板與創(chuàng)業(yè)板尚未推行注冊制時，相比于這些板塊，科創(chuàng)板價格漲跌幅限制的放寬使得二級市場定價更加市場化，從而顯著提高了科創(chuàng)板二級市場的定價效率(張宗新和吳釗穎，2021a)。

綜上所述，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革后逐漸改善的二級市場投資生態(tài)、強化的信息披露產生的溢出效應以及股價漲跌幅限制放寬均能在長期提高創(chuàng)業(yè)板二級市場的定價效率。二級市場定價效率的提高能有效遏制股市投機炒作行為，從而在長期降低股市波動性。

結合上述三大機制，本文提出研究假設：

H2：在長期，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革會促使創(chuàng)業(yè)板存量股票價格波動性下降。

三、研究設計

(一)識別策略

為檢驗創(chuàng)業(yè)板注冊制改革與其存量股票價格波動性的因果關系，本文采取雙重差分法進行識別。首先，創(chuàng)業(yè)板與主板均為存量板塊，存在沖擊前后的情形。創(chuàng)業(yè)板注冊制的實施，一方面可能使這兩個板塊市場的存量股票波動率在政策實施前后產生差異，另一方面也可能會使在同一時點的股票波動率在這兩個板塊產生差異。雙重差分法可有效地控制主板與創(chuàng)業(yè)板的事前差異及事后其他政策的影響。其次，相比于回歸、匹配等基于可觀察的自選擇法(selection on observable)，基于面板數據的雙重差分模型能很好地控制非時變的不可觀測變量，從而在一定程度上緩解了內生性問題。

(二)變量定義

1.注冊制改革政策

本文用虛擬變量treat表示注冊制改革政策，如果該股票是創(chuàng)業(yè)板存量股票，則treat賦值為1(作為處理組)；若該股票是主板存量股票，則treat賦值為0(作為對照組)。

2.事前、事后及處置變量

本文用虛擬變量post表示創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的政策沖擊發(fā)生時間。改革方案的塵埃落定給了市場投資者穩(wěn)定的預期，從而通過市場行為對存量股票的價格波動產生影響。而雙重差分模型的識別假設之一即不存在預期效應，因此為了消除預期效應，本文把《創(chuàng)業(yè)板改革并試點注冊制總體實施方案》通過的時點(2020年4月)設為政策沖擊發(fā)生的時點，研究創(chuàng)業(yè)板注冊制正式實施(2020年8月及以后)對其存量股票價格波動性的影響。當時間為2020年4月及之后，post賦值為1(作為事后)；否則，post賦值為0(作為事前)。

因此，結合前述兩點，處置變量regis為treat與post的交乘項。當創(chuàng)業(yè)板存量股票已實施注冊制改革，regis設為1；當股票為主板存量股票，或創(chuàng)業(yè)板尚未被實施注冊制改革時，regis設為0。

3.股票價格波動性

為全面衡量創(chuàng)業(yè)板注冊制實施對其存量股票波動性的影響，本文把股票的波動性分為日內波動性和日度波動性。

(1)日內波動率

參照Martens and Van Dijk(2007)，本文采取已實現極差波動率對股票價格日內波動性進行測度，借助股票日內5分鐘收盤價高頻數據進行計算，具體計算方法如下：

其中，每個交易日d等間隔地分為I個區(qū)間，每個區(qū)間的長度為5分鐘，則一個正常的交易日內有48個區(qū)間，即I=48；i為日內第i個5分鐘區(qū)間，Hd,i為第i個區(qū)間的最高交易價格，Ld,i為第i個區(qū)間的最低交易價格。λ為調整因子，參照Parkinson(1980)、Christensen and Podolski(2005)的研究，本文令λ為

(2)日度波動率

本文采用股票收益率標準差的20天簡單移動平均(Sma20)、GARCH(1,1)模型估計的波動率(garch)對日度波動率進行測度。Sma20的數據來源于銳思數據庫，garch的數據來源于CSMAR數據庫。

4.控制變量

當影響處置變量regis的特征因素被控制時，創(chuàng)業(yè)板與主板存量股票特征變得更平衡，內生性問題便可在一定程度上得到緩解。創(chuàng)業(yè)板與主板股票的區(qū)別主要體現在規(guī)模以及成長性上，其中規(guī)模可用營業(yè)收入與市值衡量，成長性可用營業(yè)收入增速和凈利潤增速進行衡量。因此，本文選取創(chuàng)業(yè)板與主板股票在政策沖擊前一年，即2019年年報公布的營業(yè)收入的自然對數(lninc)、營業(yè)收入增速(incgr)、凈利潤增速(progr)，以及2019年12月31日收盤時的股票市值自然對數(lnmarv)分別與時間(t)的交乘項作為控制變量，其中t為樣本期間的第t個月。2

具體變量定義詳見表1。

表1 主要變量定義

(三)樣本與數據

本文以創(chuàng)業(yè)板注冊制實施前的滬深主板及創(chuàng)業(yè)板存量股票2018年4月至2022年9月的數據作為研究樣本。控制變量日度數據均來自于國泰安CSMAR數據庫。所有變量均是在收集到的日度數據基礎上取月度的簡單算術平均值。數據篩選程序上，本文剔除了非正常交易股票(ST、ST*)和金融行業(yè)股票。經過上述處理，最終得到3474家上市企業(yè)2018年4月至2022年9月的月度非平衡面板數據。

(四)描述性統計

表2為主要變量的描述性統計結果，其中Panel A為總樣本描述性統計結果，Panel B為分組樣本描述性統計結果。滬深兩市主板股票觀測值占總樣本量的約75%，創(chuàng)業(yè)板股票觀測值占總樣本量的約25%。被解釋變量RRV全樣本的均值為7.333，其中主板RRV的均值為6.901，創(chuàng)業(yè)板RRV的均值為8.821，表明在整個樣本期間，創(chuàng)業(yè)板存量股票的平均日內波動率高于主板。類似地，其他衡量波動率的變量均得到上述結論。對于控制變量，無論是反映規(guī)模的營業(yè)收入、股票市值，還是反映業(yè)績增長的營業(yè)收入增速、凈利潤增速，主板的存量股票整體上都比創(chuàng)業(yè)板股票更大。

表2 主要變量的描述性統計結果

四、計量模型與實證結果

(一)DID模型構建與基于TWFE估計的實證結果

為檢驗創(chuàng)業(yè)板注冊制實施對其存量股票波動率的影響，本文構建雙重差分模型：

其中，被解釋變量Vol分別為RRV、Sma20、garch。regis為核心解釋變量，其系數β則為本文要估計的政策平均效應。Xi代表前述的一系列控制變量，模型中控制這些變量與時間趨勢t的交互項。λi、ηt分別表示個股固定效應和月份固定效應，εit是影響股票價格波動率的隨機擾動項。

檢驗結果如表3所示。無論是否添加控制變量，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革后，其存量股票的日內波動率(RRV)及日度波動率(Sma20、garch)均顯著更高。從經濟含義上看，創(chuàng)業(yè)板實施注冊制改革后，日內波動率提高幅度約為9.71%～15.52%，而日度波動率提高幅度約為3.15%～7.52%。3綜上所述，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的實施提高了其存量股票的價格波動性。

表3 創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票價格波動性的影響

(二)預平行趨勢檢驗

本文建立以下動態(tài)雙重差分模型對上述DID模型是否滿足平行趨勢條件進行檢驗：

其中，Kit表示某一期距離創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的相對時間，若Kit=-1則表示創(chuàng)業(yè)板注冊制改革發(fā)生前第1期，其他以此類推。1(Kit=h)是指示函數，當Kit=h時，該函數取值為1，否則為0。其他各變量的符號含義與式(2)相同。圖1為創(chuàng)業(yè)板注冊制改革實施的預平行趨勢檢驗結果，可以看出，無論上述哪一個變量作為被解釋變量，雙重差分模型顯示的改革前的動態(tài)效應都存在向上的預趨勢(pretrend)，Sma20與garch作為被解釋變量時尤為明顯。4這些效應系數在事前出現較強的預趨勢，表明平行趨勢條件并不滿足(Liu et al.，2022)，上述估計結果可能出現偏誤。

圖1 預平行趨勢檢驗

(三)“反事實估計量”及其估計結果

1.“反事實估計量”的概述

“反事實估計量”的一般框架能很好地解決平行趨勢假設違背的問題?！胺词聦嵐烙嬃俊笔荓iu et al.(2022)將固定效應反事實估計量(FEct)、交互固定模型反事實估計量(IFEct)和矩陣補全法反事實估計量(MC)置于一個一般框架中而形成的。其中，交互固定模型和矩陣補全法通過在模型中控制可分解的時變混雜變量，很好地解決了雙重差分模型中平行趨勢不滿足的問題(Xu，2017；Athey et al.，2021；Liu et al.，2022)。這兩個模型均僅利用從未接受處理的樣本或尚未接受處理的樣本，通過迭代算法估計出每個處理組個體每個時期的反事實結果，再計算真實結果與反事實結果的差，從而估計出政策效應。另外，為了對識別假設的有效性進行檢驗，Liu et al.(2022)開發(fā)了一套可視化診斷工具，如安慰劑檢驗、延續(xù)效應檢驗等。

2.基于“反事實估計量”的估計結果

由于平行趨勢條件不滿足，本文將運用“反事實估計量”，重新估計注冊制創(chuàng)業(yè)板改革的政策效應；并根據Liu et al.(2022)引入的交叉驗證方法確定最優(yōu)模型及其參數。另外，為了對模型進行可視化診斷，本文后續(xù)將進行安慰劑檢驗，若安慰劑檢驗通過，則為模型滿足識別假設提供了支持性證據(Liu et al.，2022)。5所有模型的估計值標準誤的估計采用聚類Bootstrap法，Bootstrap的次數為1000次。

(1)平均政策效應

從表4可以看出，無論是哪一個被解釋變量，其最優(yōu)估計量均為MC，并且參數λ的最優(yōu)值均為0。與雙向固定模型估計量一致，無論是否添加控制變量，估計結果均顯示政策效應顯著為正。從經濟含義看，創(chuàng)業(yè)板實施注冊制改革后，日內波動率提高幅度約為10.40%～11.29%，而日度波動率提高幅度約為3.46%～5.51%。

表4 “反事實估計量”估計的創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票價格波動率影響的平均效應

(2)動態(tài)政策效應及預平行趨勢檢驗

基于上述的最優(yōu)模型及參數，本文估計出每一期的政策效應?？紤]到模型無論是否添加控制變量都表現得非常穩(wěn)健，因此，下文的所有檢驗均在模型添加了控制變量的情形下進行。從圖2可以看出，無論是哪一個被解釋變量，政策實施前曲線幾乎是平坦的，圍繞著0小幅波動，表明預平行趨勢條件成立。在創(chuàng)業(yè)板注冊制改革正式實施后，政策沖擊大幅提升了其存量股票價格波動率，該效應大概持續(xù)4個月后便開始回落。然而，約一年后(對應時間為2021年7―10月，即對應圖中政策實施后的第二個波峰)，政策又較大幅度地導致創(chuàng)業(yè)板存量股票波動率上升，這與北交所成立并宣布實施注冊制的時間基本一致。政策正向效應一直持續(xù)到約改革實施后一年半，但整體來看效應在不斷下降。在實施一年半后，注冊制改革最終使得創(chuàng)業(yè)板存量股票價格波動率開始持續(xù)下降。因此總的來看，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革在中短期內，尤其在初期，提高了創(chuàng)業(yè)板存量股票的波動率；但隨著時間的推移該正效應不斷衰減，并在樣本期的最后半年內，最終降低了創(chuàng)業(yè)板存量股票的波動率。這一結論也直接驗證了研究假設H1、H2。

圖2 MC估計量估計的創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票價格波動率影響的動態(tài)效應

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.安慰劑檢驗

圖3展示了上述MC模型的安慰劑檢驗結果。安慰劑的檢驗期數設為5期6，根據Liu et al.(2022)，本文采取基于DIM檢驗(difference-in-means)方法的安慰劑檢驗。當p值大于0.05時，則在5%水平上拒絕政策效應顯著異于0的原假設，即這5個月不存在政策效應，意味著模型通過安慰劑檢驗。從圖3可以看出，無論哪一個被解釋變量的模型，均在5%水平上通過安慰劑檢驗，這為模型滿足識別假設提供了支持性證據。

圖3 MC模型估計的創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票價格波動率影響的安慰劑檢驗

2.替換被解釋變量

為檢驗模型的穩(wěn)健性，本文用已實現波動率(RV)、股票收益率標準差的60天簡單移動平均(Sma60)對之前的被解釋變量進行替換。其中，RV、Sma60分別度量股票價格的日內波動率與日度波動率。RV數據來源于CSMAR數據庫，Sma60數據來源于銳思數據庫。

檢驗結果見表5及圖4。從表5可以看出，估計結果與主回歸結果基本一致。從圖4可看出，曲線走勢也與主回歸的曲線走勢非常相似。另外，這兩個模型均在5%水平上通過安慰劑檢驗。7

圖4 替換被解釋變量后“反事實估計量”估計的創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票價格波動率的動態(tài)效應

表5 替換被解釋變量后創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票價格波動率影響的平均效應

3.排除北交所成立并實施注冊制的干擾

從圖2可以看出，政策動態(tài)效應的第二個波峰與北交所成立并實施注冊制的時間基本吻合。由于北交所成立并宣布實施注冊制會提振投資者對于注冊制的信心，因此，與當初創(chuàng)業(yè)板實施注冊制改革類似，該事件會通過投資者的情緒波動傳導到實施注冊制的板塊中，如創(chuàng)業(yè)板，從而引發(fā)市場短期內的過度波動。因此，為了排除這一干擾因素對估計結果的干擾，本文把2021年7―10月的數據從樣本中剔除并重新采用“反事實估計量”進行檢驗，結果見表6及圖5。

圖5 排除北交所成立并實施注冊制的干擾后創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票波動性影響的動態(tài)效應

表6 排除北交所成立并實施注冊制的干擾后創(chuàng)業(yè)板注冊制改革實施對存量股票價格波動率影響的平均效應

從政策平均效應看(見表6)，排除了該干擾因素后平均政策效應變小，但基本依然顯著為正。從政策動態(tài)效應看(見圖5)，排除該干擾事件后第二個波峰消失了，但與圖2相比，動態(tài)效應曲線整體走勢基本沒有發(fā)生變化，但結論卻更為清晰。總的來看，創(chuàng)業(yè)板注冊制僅在實施初期大幅提高存量股票波動率，隨后在較長一段時期內，并未明顯提高股市波動性。而在樣本期后期，改革持續(xù)地降低創(chuàng)業(yè)板存量股票波動性，且該抑制效應越來越明顯。另外，模型通過了安慰劑檢驗。9

(五)影響機制檢驗

前文已通過理論分析了注冊制改革影響股市波動性的三大影響機制，下文將檢驗這三大影響機制是否成立。

1.投資者情緒的影響

由于之前的回歸均在個股層面上進行，因此本文參照Li and Yang(2017)、何誠穎等(2021)、張宗新和吳釗穎(2021b)的研究，構造個股層面的投資者情緒指數對投資者情緒進行度量。在投資者情緒的代理變量上，本文借鑒張宗新和吳釗穎(2021b)、何誠穎等(2021)的研究，選取了換手率、市盈率、隔夜收益率、非主力資金的凈投資流入程度。其中，換手率為股票的日交易量除以該股票的流通股數；市盈率為交易日收盤價乘以總股數再除以上年歸屬于母公司所有者的凈利潤期末值；隔夜收益率為交易日開盤價與前一交易日收盤價的差額除以前一交易日收盤價；非主力資金的凈投資流入程度為非主力資金的流入額與非主力資金的流出額的差額除以非主力資金的流入額與非主力資金的流出額之和。參考何誠穎等(2021)的研究，非主力資金定義為掛單額低于20萬元的訂單交易額。所有情緒代理變量均在日度數據的基礎上通過簡單算數平均取月度平均值。本文借鑒Baker and Wurgler(2006)的研究，對上述4個指標進行主成分分析，為了嚴格遵守累計方差解釋率至少達到85%的標準，采用了前四大主成分的加權平均，使得累計方差解釋率達到100%，從而構建個股層面的投資者情緒指數(senti)。利用senti替代之前主回歸模型的被解釋變量，其他變量均不變，并在排除“北交所成立”的干擾因素基礎上使用“反事實估計量”進行估計。10政策動態(tài)效應及安慰劑檢驗結果如圖6所示。

圖6 “反事實估計量”估計的創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對其存量股票投資者情緒的動態(tài)影響及安慰劑檢驗(MC模型，λ=0時最優(yōu))

從圖6(a)可以看出，創(chuàng)業(yè)板注冊制實施前期投資者情緒指數大幅上升，表明在短期內改革的確明顯地推高了創(chuàng)業(yè)板的投資者情緒。然而，在改革正式實施后第5期開始(2020年8月后的第5個月開始，即2021年1月)，政策效應轉為負向，即投資者情緒不斷下降。因此，結合前文推論，在短期，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革推高了投資者情緒，因此提高了創(chuàng)業(yè)板存量股票波動性；而在長期，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革降低了投資者情緒，投資者理性情緒的回歸降低了市場的長期波動率。另外，圖6(b)顯示該模型通過了安慰劑檢驗。

2.二級市場定價效率提高的影響

參照伊志宏等(2018)、張宗新和吳釗穎(2021a)的研究，本文選取股價同步性(Syn)作為衡量股票市場定價效率的指標。已有的眾多文獻表明，股價同步性越低，市場定價效率越高(Morck et al., 2000；Wurgler, 2000；Chen et al., 2007)。本文的股價同步性計算方法參考許年行(2011)的研究。本文計算的股價同步性為年度數據，并在回歸時剔除了年度個股周收益率數據不足30個的樣本。樣本的時間跨度為2011―2022年，所選取的標的股票與基準模型一致，數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)。另外，由于采取的是年度數據導致樣本期數量減少，該處的安慰劑檢驗期數設為3。政策動態(tài)效應及安慰劑檢驗如圖7所示。

從圖7(a)可以看出，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革顯著降低了創(chuàng)業(yè)板存量股票的股價同步性，反映市場定價效率得到提高。圖7(b)則顯示該檢驗通過了安慰劑檢驗。

3.股價漲跌幅限制放寬的影響

在檢驗股價漲跌幅放寬對股價波動性的影響之前，本文先剔除投資者情緒、定價效率對波動性的影響。11因此，該處檢驗把投資者情緒高漲期(2020年8月―2020年11月)從之前樣本中刪除。同時，本文還加入了個股投資者情緒指數、股價同步性作為控制變量。參照前面的做法，把前定變量(2019年12月的個股投資者情緒指數、2019年的個股股價同步性)與時間t的交互項作為控制變量加入回歸模型中。考慮到已剔除了情緒對波動性的影響，本文把政策發(fā)生時點設置為2020年8月。經過上述處理后，重新利用“反事實估計量”對回歸模型(2)進行估計，政策動態(tài)效應及安慰劑檢驗結果如圖8、圖9所示。

圖8 “反事實估計量”估計的創(chuàng)業(yè)板股價漲跌幅限制放寬對其存量股票波動性的動態(tài)影響

圖9 “反事實估計量”估計的創(chuàng)業(yè)板股價漲跌幅限制放寬對其存量股票波動性影響的安慰劑檢驗

從圖8可以看出，無論是哪一個被解釋變量，在創(chuàng)業(yè)板注冊制正式實施的中短期內，股價漲跌幅限制的放寬導致了股價波動性的上升；但在長期，政策效應扭轉為負。從圖9可看出，該模型均通過安慰劑檢驗。

(六)異質性檢驗

為進一步回答“注冊制的推行能否在長期有效地改變過去中國股市投機較多的局面，從而降低中國股市過高的波動性”這一問題，本文將繼續(xù)研究政策效應在投機標的與非投機標的之間的差異性。本文根據股票規(guī)模、上市時間、市盈率、業(yè)績這四個特征分別對樣本進行分組回歸，從而考察“小盤股”“次新股”“高市盈率股”“績差股”這些長期被中國投資者視作投機標的的股票在創(chuàng)業(yè)板注冊制改革中是否受益更大。

1.改革對不同規(guī)模股票價格波動性影響的差異

本文以股票市值的自然對數lnmarv的中位數為分界線，將全樣本劃分為大盤股與小盤股兩組后分別進行回歸。表7展示分樣本回歸的估計結果，平均而言創(chuàng)業(yè)板注冊制改革導致創(chuàng)業(yè)板存量小盤股價格波動率上升，而對大盤股影響則不大，甚至還會降低其整體波動性。

表7 創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對創(chuàng)業(yè)板存量大盤股、小盤股價格波動性的影響

另外，本文利用動態(tài)效應圖來考察兩者的階段性差異。從圖10～12可以看出，兩者接受沖擊時的效應差異主要體現在創(chuàng)業(yè)板注冊制實施的初期，其時大、小盤股價格波動性均被推高，但小盤股被政策沖擊推高的幅度遠遠超過大盤股。隨后，兩者的政策效應幾乎無差異，甚至在樣本期最后半年左右，即前文提到的政策沖擊轉變?yōu)樨撔碾A段，某些時期小盤股價格波動性被降低的幅度超過了大盤股。

圖10 RRV作為被解釋變量的大盤股與小盤股政策動態(tài)效應

圖11 Sma20作為被解釋變量的大盤股與小盤股政策動態(tài)效應

圖12 garch作為被解釋變量的大盤股與小盤股政策動態(tài)效應

2.改革對次新股與非次新股價格波動性影響的差異

本文把政策沖擊時上市未滿(含)一年的股票界定為次新股，否則界定為非次新股。表8展示了分樣本回歸的回歸結果。整體而言，次新股與非次新股的波動性均被政策顯著推高，但次新股波動性被推高的幅度明顯遠高于非次新股。

表8 創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對創(chuàng)業(yè)板存量次新股、非次新股價格波動性的影響

分階段看，從圖13～15可以看出，幾乎在整個樣本期內，次新股波動率被政策沖擊提高的幅度都大于非次新股。而在后期，雖然曲線顯示了創(chuàng)業(yè)板注冊制的實施有助于次新股波動率的下降，但與非次新股相比，在統計意義上并不顯著。

圖13 RRV作為被解釋變量的次新股與非次新股政策動態(tài)效應

圖14 Sma20作為被解釋變量的次新股與非次新股政策動態(tài)效應

圖15 garch作為被解釋變量的次新股與非次新股政策動態(tài)效應

3.改革對不同市盈率的股票價格波動性影響的差異

本文根據全樣本的股票市盈率中位數進行劃分，把市盈率高于全樣本市盈率中位數的股票設定為高市盈率股，否則設定為低市盈率股。表9展示了分樣本回歸的回歸結果。整體而言，高市盈率股的波動性被推高的幅度顯著大于低市盈率股。從比例看，由于低市盈率股的RRV本來就遠低于高市盈率股，因此高市盈率股的政策效應并未大于低市盈率股。但在日度波動率方面，高市盈率股的波動性被推高的比例依然顯著大于低市盈率股。

表9 創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對創(chuàng)業(yè)板存量高市盈率股、低市盈率股價格波動性的影響

分階段看，從圖16～18可以看出，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革導致高市盈率股有更高的價格波動性主要體現在注冊制實施的早期。而在后期，改革導致高市盈率股票波動率下降的幅度甚至超過了低市盈率股。

圖16 RRV作為被解釋變量的高市盈率股與低市盈率股政策動態(tài)效應

圖17 Sma20作為被解釋變量的高市盈率股與低市盈率股政策動態(tài)效應

圖18 garch作為被解釋變量的高市盈率股與低市盈率股政策動態(tài)效應

4.改革對不同業(yè)績的股票價格波動性影響的差異

本文把營業(yè)收入與凈利潤指標作為業(yè)績好壞的判斷依據。具體而言，當股票的營業(yè)收入增速、凈利潤增速均分別大于全樣本營業(yè)收入增速、凈利潤增速中位數時，把該股票設為績優(yōu)股，否則設為績差股。表10展示了分樣本回歸的結果，平均而言，績差股的價格波動率被創(chuàng)業(yè)板注冊制改革所推高，而績優(yōu)股并不顯著或被推高的幅度更低。

表10 創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對創(chuàng)業(yè)板績優(yōu)股、績差股價格波動性的影響

分階段看，從圖19～21可以看出，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革導致了績差股有更高的價格波動率主要體現在注冊制實施的早期。而在后期，改革導致績差股波動率下降的幅度甚至超過了績優(yōu)股。

圖19 RRV作為被解釋變量的績優(yōu)股與績差股政策動態(tài)效應

圖20 Sma20作為被解釋變量的績優(yōu)股與績差股政策動態(tài)效應

圖21 garch作為被解釋變量的績優(yōu)股與績差股政策動態(tài)效應

綜上所述，在短期，改革導致投機標的股票的波動性上升幅度更為明顯；但在長期，這些股票的波動率降低幅度卻更為明顯。上述結果的可能原因是，投機性強的股票受到投資者情緒的影響會更大(Baker and Wurgler，2006)；再疊加價格漲跌幅限制的放寬，這些股票便會在改革實施早期呈現更高的波動率。但在長期，投資者理性情緒的回歸與培育、價格漲跌幅限制放寬導致的股價波動溢出效應的緩解以及股票市場定價效率的提高，均會促使這些股票價格波動性下降。另外，由于這些股票本來定價效率就較低，一旦注冊制的實施提升了市場資源配置效率，其價格波動性的下降幅度在一段時期內便顯得更為明顯。

五、結論與啟示

過去幾年，中國資本市場迎來了注冊制這一里程碑式的改革。創(chuàng)業(yè)板注冊制改革是注冊制向存量市場邁進的關鍵一步，它不僅對一級市場產生根本性影響，對二級市場存量股票同樣也作用深遠。本文將創(chuàng)業(yè)板注冊制改革視作一項“準自然實驗”構建雙重差分模型，采取“反事實估計量”克服了預平行趨勢不滿足的問題，評估了創(chuàng)業(yè)板注冊制改革對股票價格波動性的影響，并進行了一系列的穩(wěn)健性檢驗、機制檢驗和異質性檢驗。

通過上述研究，本文得出了以下結論：第一，在中短期，尤其在改革實施的早期，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革提高了其存量股票的波動率；但在長期，改革降低了其存量股票的波動率。第二，創(chuàng)業(yè)板注冊制改革通過投資者情緒的變動、價格漲跌幅限制的放寬以及定價效率的改善影響其存量股票的波動率。在改革實施的早期，投資者情緒被推高及價格漲跌幅限制的放寬會直接導致創(chuàng)業(yè)板存量股票波動率上升。但隨著投資者高漲情緒的回落及理性情緒的培育、價格漲跌幅限制放寬減小了波動溢出效應以及市場定價效率的提高，改革最終有效地降低了創(chuàng)業(yè)板存量股票的波動率。第三，從異質性檢驗結果可以看出，在改革初期，投機標的股票的波動率被提高的幅度顯著高于非投機標的股票；但隨著長期影響機制發(fā)揮作用，前者的價格波動率得到有效降低，受益更為明顯。

基于上述結論，本文得出以下政策啟示：

第一，應盡量降低注冊制改革推廣至主板時的短期沖擊效應。監(jiān)管層可構建或監(jiān)測相應的情緒指數，建立投資者情緒風險預警機制。尤其是在政策推出初期，應密切關注小盤股、次新股、高市盈率股、績差股等部分股價已經明顯偏離自身價值的股票的波動情況，并對上述不理性的投資行為進行適當的引導和監(jiān)管。

第二，結合主板的實際情況，適時把創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的成功經驗進一步推廣至主板市場。目前主板市場實施的注冊制改革吸取了創(chuàng)業(yè)板注冊制改革的諸多成功經驗，但在漲跌幅限制上，主板存量股票依然保留10%的漲跌幅限制不變。隨著注冊制改革愈發(fā)成熟以及投資者交易日趨理性之后，主板可適時推出股價漲跌幅限制制度的改革，這對于中國股票市場的穩(wěn)定健康發(fā)展及資源配置效率的提高均有著重要意義。

第三，在長期，一方面，應繼續(xù)完善以信息披露為核心的制度安排，充分發(fā)揮一級市場充分的信息披露對二級市場的溢出作用，從而進一步提高市場定價效率，防止股價“大起大落”；另一方面，應繼續(xù)通過強化價值投資理念、加強投資者適當性管理、培育和壯大機構投資者隊伍、促進長期資金入市等舉措構建理性的投資環(huán)境，從而更好地讓市場發(fā)揮優(yōu)勝劣汰作用，這將有利于我國股票市場的長期穩(wěn)定發(fā)展。 ■

[基金項目：廣東省教育廳青年創(chuàng)新人才類項目“全面注冊制與股市波動性——基于交錯雙重差分模型及潛因子法的研究”(項目編號：2023WQNCX119)、廣東省重點建設學科科研能力提升項目“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下粵港澳大灣區(qū)數字普惠金融發(fā)展體系研究”(項目編號：2021ZDJS129)]

注釋

1.《深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板交易特別規(guī)定》實施前，創(chuàng)業(yè)板風險警示股票(ST、*ST股票)的價格漲跌幅限制比例為5%。在《深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板交易特別規(guī)定》實施前已進入退市整理期，且實施時仍處于退市整理期的創(chuàng)業(yè)板股票，退市整理期間價格漲跌幅限制比例為10%。

2.關于控制變量通過前定變量與時間趨勢的交互項形式加入回歸模型中的原因，詳見黃煒, 張子堯, 劉安然.從雙重差分法到事件研究法[J].產業(yè)經濟評論, 2022, (2): 23-24.

3.股價波動率變動的比例計算方法為估計得到的β系數除以控制組被解釋變量的均值。

4.本文也采用PSM方法進行匹配后重新采用TWFE對動態(tài)DID進行估計，估計結果無實質差異。

5.根據Liu et al.(2022)的研究，當數據結構不存在處理反轉時，不需要過度擔心延續(xù)效應，因此本文只進行安慰劑檢驗。

6.在實際應用中，安慰劑檢驗設定的期數不能設定太大，因為設定太大時會導致可用作模型估計的事前時期數太少。但同時，安慰劑檢驗設定的期數不能設定太小，否則檢驗的效力不足。無特別說明，下文的所有安慰劑檢驗期數均設為5期。

7.由于篇幅限制，安慰劑檢驗圖不在文中展示。有需要的讀者可自行向作者索要。

8.當r=0時，交互固定模型IFEct簡化成FEct模型。

9.同注7。

10.下文的所有檢驗均在剔除了“北交所成立并實施注冊制”事件影響的基礎上進行，不再贅述。

11.這里由于剔除了定價效率對股價波動性的影響，因此該處檢驗得出的“股價漲跌幅放寬”這一機制的政策效應并未包含其通過提高定價效率而降低股價波動性的潛在效應。