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第一大股东持股与股票市场操纵:加剧还是抑制.pdf

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资源描述

1、45证券市场导报 2024年2月号法治与监管一、引言党的二十大报告明确指出,坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,健全资本市场功能,提高直接融资比重。2023年10月中央金融工作会议进一步提出,要优化融资结构,更好发挥资本市场枢纽功能,活跃资本市场。这充分反映了党和国家推动资本市场高质量发展的政策意图。自沪深交易所成立以来,我国资本市场从无李志辉1 魏斌1 陈海龙2 季山3(1.南开大学经济学院,天津 300071;2.中国工商银行数字普惠中心,浙江 杭州 310000;3.浙江大学资本市场研究中心,浙江 杭州 310000)摘要:股东治理是股票市场运行的基石。本文以20112021年沪深A股

2、非金融上市公司为研究对象,基于股票三秒切片高频交易数据检验了第一大股东持股对股票市场操纵的影响。研究发现,第一大股东持股能够加剧股票市场操纵,缓解内生性问题后结论稳健。影响机制检验表明,第一大股东持股比例增加会加剧大股东掏空效应、降低企业信息透明度、抑制股票流动性,从而促进股票市场操纵行为。进一步分析发现,在非国有企业中,在分析师关注度低、两职合一、独立董事占比低等弱监督制衡机制的环境下,第一大股东持股的影响更加显著。本文建议通过构建适度制衡的股权结构、加大股东监督力度、提升信息披露质量、完善市场操纵监控体系等措施推动我国资本市场高质量发展。关键词:第一大股东持股;股票市场操纵;掏空效应;信息

3、透明度;股票流动性Abstract:Shareholder governance is the cornerstone of the stock markets healthy operation.Taking the A-share non-financial companies listed on the Shanghai and Shenzhen Stock Exchange from 2011 to 2021 as the research object,this paper examines the impact of the largest shareholders shareho

4、lding on stock market manipulation using the high-frequency trading data based on three-second snapshots of stock prices.The study finds that the largest shareholders shareholding can exacerbate stock market manipulation,and the conclusion remains robust after mitigating the endogeneity problem.The

5、test for influencing mechanism shows that an increase in the largest shareholders shareholding ratio exacerbates the tunneling effect of the largest shareholder,reduces corporate information transparency,and inhibits stock liquidity,thereby promoting stock market manipulation.Further analysis shows

6、that the impact of the largest shareholders shareholding is more significant for non-state-owned enterprises and in an environment characterized by weak supervision and balance mechanisms,such as low analyst coverage,combined dual roles,and a low proportion of independent directors.This paper propos

7、es to promote the high-quality development of Chinas capital market through measures including building a moderately balanced ownership structure,enhancing the quality of information disclosure,strengthening shareholder supervision,and improving the market manipulation monitoring system.Key words:th

8、e largest shareholders shareholding,stock market manipulation,tunneling effect,information transparency,stock liquidity作者简介:李志辉,经济学博士,南开大学经济学院财金研究所所长,教授、博士生导师,研究方向:股票市场质量、金融风险管理、商业银行管理。魏斌(通讯作者),南开大学经济学院博士生,研究方向:股票市场质量、金融风险管理、商业银行管理。陈海龙,南开大学经济学博士,供职于中国工商银行数字普惠中心,研究方向:股票市场质量、商业银行管理。季山,金融学博士,浙江大学资本市场研究

9、中心特聘研究员,研究方向:金融学、微观市场结构、数据科学。中图分类号:F832.5;F239.2 文献标识码:A第一大股东持股与股票市场操纵:加剧还是抑制?46证券市场导报 2024年2月号法治与监管到有、从有到优,在缓解企业融资约束、服务实体经济等方面发挥了至关重要的作用,有力地促进了经济增长和产业发展。然而,我国资本市场目前仍然存在着市场操纵等问题,严重阻碍了资本市场健康发展。既有研究表明,股票市场操纵对市场健康运行产生了一些系列负面影响,诸如降低市场价格发现效率(孙广宇等,2021)、损害市场有效性以及提升股票交易成本(李志辉等,2018)。探究股票市场操纵的影响因素及机制对推动资本市场

10、高质量发展具有重大意义。我国A股上市公司普遍具有股权高度集中的特征。1与第一大股东相比,中小投资者是企业外部人,较难了解企业经营的具体真实信息。在中国证监会20112022年公布的137起市场操纵处罚案例中,有25起是第一大股东或控股股东为牟取巨额私利而对自身股票实施的股价操纵,2022年中国证监会公布的6起市场操纵案中有3起涉及第一大股东或控股股东。上述案例的统计结果是否在一定程度上说明第一大股东是股票市场操纵的推手之一?近年来,中国证监会公布的市场操纵行政处罚案例数量不断增加,显示对市场操纵打击力度逐步增强,其中,在打击第一大股东操纵股价方面更是力度空前。2自A股市场建立以来,学术界以第一

11、大股东为主题进行了大量的研究,然而较为遗憾的是,目前并未有文献确切地将“第一大股东持股股票市场操纵”联系起来,二者之间的影响方向和可能机制尚未厘清,需要更加深入的研究。在推动资本市场和上市公司高质量发展的背景下,第一大股东在企业运行经营中发挥着极其重要作用,防范市场操纵是提升资本市场质量的重要抓手,因此,亟需厘清两者间的关系,这对完善股东监管、推动企业和市场高质量发展均具有重要意义。鉴于此,本文借助股票三秒切片数据,以20112021年沪深A股非金融上市公司为研究对象,实证检验第一大股东持股对股票市场操纵的影响。研究发现,第一大股东持股对股票市场操纵有显著的正向影响,其中,第一大股东持股比例增

12、加会加剧大股东掏空效应、降低企业信息透明度、抑制股票流动性,从而促进股票市场操纵行为。此外,相较于国有企业,非国有企业的第一大股东持股与股票市场操纵的正相关关系更显著,在分析师关注度低、两职合一、独立董事占比低等弱监督制衡机制的环境下,第一大股东持股的促进作用更显著。本文可能的边际贡献如下:首先,中国资本市场呈现股权高度集中的现象(Jiang and Kim,2020),20202022年证监会稽查公布的典型违法案例中共有5例操纵市场案,其中有3例案件涉及上市公司大股东,由此可见,完善大股东监管对中国资本市场健康发展具有重要意义。然而,学者多从股东类型的角度出发探究股权结构与股票市场操纵关系(

13、李志辉等,2021;Zhu et al.,2024),目前未有将第一大股东持股和市场操纵进行关联分析的研究。因此,本文将第一大股东的影响研究扩展至市场公正领域,不仅填补了相关研究空白,而且为强化第一大股东治理提供了经验证据,具有较高的理论价值和现实意义。其次,本文的机制分析和异质性分析论证了第一大股东持股比例上升产生了更多的掏空效应,降低企业信息透明度,抑制股票流动性,而且在分析师关注度低、两职合一、独立董事占比低等弱监督制衡机制的环境下,第一大股东持股对股票市场操纵的促进作用更加显著,进一步丰富了股东和资本市场的相关研究,为监管部门完善相关法律制度、监管政策提供了有益借鉴。最后,囿于数据可得

14、性以及数据处理等方面的困难,针对股票市场操纵的研究多基于证监会发布的处罚案例(Comerton-Forde and Putnin,2011;陈煜,2017),但公布的案例往往存在非随机性、滞后性及样本量限制,无法及时全面反映股票市场操纵现状。高频数据能够有效弥补处罚案例的缺陷,并且有助于提高市场操纵识别精度,因此,本文基于目前中国股票市场准确度最高的三秒切片数据,构建监测模型对疑似市场操纵的行为进行准确识别,丰富了市场操纵研究样本,拓展了股票市场操纵实证研究的范围。二、文献回顾与理论假设(一)文献回顾1.大股东持股相关研究大股东对上市公司的两类代理问题有着重要影响。第一类代理问题是股东委托管理

15、层管理公司时所产生的问题,第二类代理问题是大股东与中小股东之间的利益冲突。第一类代理问题主要存在于股权分散的上市公司,各股东往往希望其他股东承担起监督管理层的责任,从而导致管理层实际控制公司,以自身利益为先。随着股权47证券市场导报 2024年2月号法治与监管结构逐渐集中,大股东或者控股股东拥有更高收益要求权,使其有足够的激励监督管理层,避免管理层的资源浪费和非效率投资(Titman and Tsyplakov,2007),从而缓解第一类代理冲突(Shleifer and Vishny,1997)。然而,近些年的研究发现,在大多数国家,“一股独大”才是普遍规则(Shleifer and Vis

16、hny,1997;Johnson et al.,2000;Jiang and Kim,2020),因此第二类代理问题更加普遍。大股东持股比例上升有利于其借助控制权最大化自身利益,这种大股东转移公司资源损害中小股东利益的现象被称为“掏空效应”(Johnson et al.,2000),在中国也比较明显(Jiang and Kim,2020)。因此,与英美等发达国家资本市场不同,中国资本市场的主导代理问题是股权结构集中所导致的大股东或控股股东转移掏空公司利益的问题(Johnson et al.,2000;Jiang and Kim,2020)。一般而言,大股东对上市公司的控制权远高于其现金流权,通

17、过转移公司资源能够获得超过现金分红收益的私利,所以大股东往往存在着掏空公司的能力和强烈动机(Shleifer and Vishny,1997;Johnson et al.,2000;李凤和董艳,2017)。针对中国上市公司的实证研究也发现大股东存在明显的掏空行为。诸如,郑国坚等(2013)研究发现大股东可以借助对公司的控制权轻易地根据自身利益需求对上市公司实施各种掏空行为;Cheng et al.(2020)以中国上市公司为样本,发现控股股东会与其他重要大股东进行联盟,进而通过共同行动掏空上市公司。此外,在信息环境复杂以及不透明程度较高的公司中,大股东或者内部股东拥有信息优势,更有可能发生掏空

18、行为(黄泽悦等,2022)。当前,学术界的研究表明第二类代理问题是中国股票市场高质量发展的一大阻碍,亟待进一步挖掘大股东持股的经济后果和探索有效的治理途径。2.市场操纵相关研究本文主要从市场操纵识别和影响因素两个方面进行文献回顾。Allen and Gale(1992)将市场操纵分为行动型、信息型和交易型三种类型。部分学者以证监会处罚案例为基础开展识别研究,如李梦雨(2015)以证监会处罚案例为研究对象,基于有效价差、交易量和价格影响等股票交易特征,采用Logit模型识别市场操纵;陈宇龙和孙广宇(2023)使用多种采样算法和机器学习模型对证监会股票市场操纵案例进行识别预测。部分学者根据市场异常

19、变化来识别市场操纵行为,如Aitken et al.(2015)根据收盘期间股票价格的异常波动,构建了尾市价格偏离模型来识别收盘价操纵行为;李志辉等(2018)基于中国股票市场数据,并根据当日临近收盘以及下一交易日开盘的股票价格异常变化,构建了收盘价操纵识别模型;Akter et al.(2023)基于股票流动性、回报率和交易成本的异常变化构建了连续交易型市场操纵识别模型。已有研究发现信息透明度和股票流动性是影响操纵行为的重要因素。首先,对操纵者而言,可以通过买卖交易制造虚假行情和释放虚假信息两种方式影响股票价格,进而获取操纵利润(Comerton-Forde and Putnin,2014)

20、。结合证监会公布的市场操纵案例,本文发现操纵者往往是借助信息优势、资金优势实现市场操纵。其次,为了提升成功率,操纵者需要从股票市场数千只股票中选择操纵成本相对较低的股票(Imisiker and Tas,2013)。相较于低流动性股票,高流动性股票价格对市场交易量更不敏感,面对相同金额的买单或卖单时,会产生更小幅度的波动;换而言之,股票流动性越高,所需操纵成本也就越高。相关实证研究也发现,信息透明度越低,股票流动性越差,股票被操纵的概率越高。具体而言,上市公司信息透明度下降会加强操纵者的信息优势(李志辉等,2023),大幅降低市场操纵的实施难度(Barbosa,2012),从而提高市场操纵发生

21、的概率(Comerton-Forde and Putnin,2011)。Akter et al.(2023)研究发现,随着信息不对称程度的加剧,市场操纵的频率和严重程度都会增加。当上市公司股票流动性较差时,操纵者只需要动用相对较少的资金就能够使股价产生较大的变动,从而易于吸引中小投资者,使操纵者更容易实现操纵目标(Comerton-Forde and Putnin,2011),导致低流动性的股票容易发生操纵行为(李志辉和陈海龙,2022)。除此之外,Nguyen et al.(2016)发现公司治理水平高的企业被操纵的概率更低。针对股票市场操纵识别和影响因素的研究较为丰富,但是,随着股票市场不

22、断发展以及操纵案件频繁发生,亟需进一步挖掘市场操纵的成因和探索有效的防范措施。3.股权结构与股票市场操纵相关研究在股权结构对市场操纵影响的相关研究中,学者们48证券市场导报 2024年2月号法治与监管主要关注股东类型产生的影响,包括特定类型股东和机构投资者持股。部分学者探究特定类型股东对市场操纵产生的影响。李志辉和陈海龙(2022)以QFII股东为研究对象,发现QFII持股有助于抑制股票市场操纵。Zhu et al.(2024)研究发现养老基金持股显著降低了中国股票市场价格操纵的概率。部分学者以机构投资者持股为研究对象,从正反两方面探究其对股票市场操纵的影响。部分研究认为机构投资者持股有助于提

23、升股价信息含量,减少市场非理性交易(Boehmer and Kelley,2009)。李志辉等(2021)研究发现金融类机构投资者能够显著降低信息不对称程度,从而抑制上市公司被市场操纵的概率。也有部分研究得出了相反的结论,机构投资者中存在着大量的前瞻性投机者,其占比增加会提高市场的波动性(Allen et al.,2006)。由于监管强度、行业和市场发展阶段的不同,中国资本市场的机构投资者往往呈现散户化的“追涨杀跌”特征,在一定程度上机构投资者增强了市场操纵行为的破坏性影响(吴崇林等,2022),比如,一般法人类机构投资者受到的监管强度更弱、行业自律性更差,并且会给上市公司治理带来不利影响(梅

24、洁和杜亚斌,2012),从而加剧了市场操纵行为(李志辉等,2021)。综上所述,目前关于第一大股东持股和股票市场操纵之间关系的研究较少。早期主要采用处罚案例进行市场操纵识别研究,存在一定的局限性,而利用高频数据识别市场操纵行为能够有效弥补案例研究的不足。由此,本文基于中国股票市场准确度最高的三秒切片数据实证检验第一大股东持股对股票市场操纵的影响及其影响机制,对如何防范操纵行为、完善股东监督管理以及促进资本市场高质量发展具有参考价值。(二)理论假设前文的理论分析表明,信息透明度、股票流动性水平是影响市场操纵的重要因素。除此之外,从证监会每年公布的典型处罚案例可以发现,“内部人员”操纵自家股票屡见

25、不鲜,其中大股东或控股股东尤为突出,这本质上是大股东掏空行为,即为获取私人利益而侵害中小股东利益。因此,本文主要通过三项机制分析第一大股东持股对股票市场操纵的影响,包括大股东掏空效应、信息透明度和股票流动性。1.大股东掏空效应的中介作用根据传统公司治理理论,现代企业最大的特点就是股权分散,随着经营管理的复杂性和专业化程度日益加深,公司股东往往作为委托人将经营权委托给管理层,但两者之间的利益并不完全一致,这导致了代理问题的出现。然而与英美等发达国家资本市场不同,中国股票市场股权结构高度集中,主要存在大股东利用自身地位获取私利的代理问题(Jiang et al.,2010;Jiang and Ki

26、m,2020),这种大股东转移公司资源损害中小股东利益的现象被称为“掏空效应”(Johnson et al.,2000)。随着大股东持股比例增加,股权结构愈发集中,大股东更容易控制企业,这会提高掏空行为和消息管理行为发生的概率(Jiang and Kim,2020)。当公司存在大股东,尤其是控股大股东时,决策权高度集中,中小股东和管理层难以共同监督和制约大股东,在这种情况下,大股东能够通过隐藏不利信息和操纵企业利润等方式掩盖自身转移企业资源谋取私利的行为,致使公司基本面无法准确及时地被其他投资者知晓(姜付秀等,2018)。已有研究发现,控股大股东可能通过多种方式谋取私利掏空上市公司,诸如资金占

27、用(Jiang et al.,2010;黄泽悦等,2022)、利用盈余管理和其他信息披露操纵影响公司股票价格(谢德仁等,2016)。所以,第一大股东持股比例的提升会导致“更多的掏空效应”,并通过隐藏不利信息和操纵企业利润等方式来掩盖其行为,增大上市公司股票价格被操纵的风险。因此,本文提出如下研究假设:H1:第一大股东持股会导致掏空效应,从而加剧股票市场操纵。2.信息透明度的中介作用第一大股东持股可能会显著降低上市公司信息透明度,原因包括以下两个方面。第一,在股份公司中,股权是股东行使权力的基础,随着第一大股东持股比例增加,第一大股东对企业的控制能力增强,由于缺少其他股东的制衡与制约,大股东更有

28、可能通过实施虚假信息发布、财务报表粉饰等行为侵害其他中小股东利益(黎文靖和路晓燕,2007),从而使得上市公司的信息透明度较差。第二,随着第一大股东持股比例上升,更换和控制管理层逐渐变得更容易(黎文靖,2009),出于个人效用最大化,管理层更容易成为大股东掏空公司的工具,帮助大股东控制49证券市场导报 2024年2月号法治与监管企业信息披露来为自身利益服务。由此,企业信息未能及时传导到股票市场,无法被其他投资者所知晓,大股东以及其他大资金能够借助信息优势更好地实施市场操纵。信息透明度低的上市公司容易成为操纵者的目标。根据股票市场操纵的微观运作机理,操纵者对股价和交易量的影响往往是基于信息优势,

29、通过虚假或内幕信息以及连续交易等方式,制造出股票利好、交易活跃的假象,最终在价格高位卖出股票(Comerton-Forde and Putnin,2014;李志辉等,2023),因此,信息透明度差的公司更容易成为操纵者的目标。普通投资者,尤其是散户,对信息透明度低的上市公司往往缺乏清晰认知,只能通过交易信息进行买入或卖出判断,则很容易被操纵者营造的假象所误导,进而做出错误决策。因此,低信息透明度大幅降低市场操纵的实施难度(Barbosa,2012)。基于此,本文提出如下研究假设:H2:第一大股东持股比例提升将导致上市公司信息透明度下降,从而提升了市场操纵的可能性。3.股票流动性的中介作用第一大

30、股东持股能够显著降低上市公司股票流动性。首先,从信息不对称的角度出发,拥有私有信息的交易者可以利用信息优势损害其他交易者的利益。为弥补信息劣势带来的潜在损失,非知情交易者会要求更大的买卖价差,从而使股票流动性下降(乔国荣等,2021)。随着第一大股东持股比例的上升,大股东对上市公司控制力增强,也更了解实际经营状况,相较于中小股东和外部投资者,大股东的信息优势更加明显,从而使股票流动性下降(姜付秀等,2018)。其次,从交易活跃度来看,第一大股东为了保持控制权,或者对公司前景看好,交易意愿不高,同时大股东本身的交易频率就比较低,这会导致二级市场流通的股票数量降低,可交易的筹码减少,增加了同等交易

31、量对价格的冲击,导致股票流动性下降(乔国荣等,2021)。股票低流动性容易导致市场操纵行为的发生。面对相同金额的买单或卖单时,相较于高流动性的股票,低流动性股票的价格会产生更大幅度的波动。对操纵者而言,只需要动用更小的资金便能够在低流动性股票上营造出相应的交易假象,从而使操纵者更容易实现操纵目标(Comerton-Forde and Putnin,2011)。所以,提升股票流动性能够抑制股票市场操纵发生的概率(李志辉和陈海龙,2022)。因此,本文提出如下假设:H3:第一大股东持股比例提升将导致股票流动性下降,从而提升市场操纵的可能性。综上所述,第一大股东持股比例上升会加剧大股东掏空效应、降低

32、公司信息透明度以及抑制股票流动性,导致被操纵的概率上升。因此,本文针对“第一大股东持股是否影响股票市场操纵”提出如下研究假设:H4:第一大股东持股能够显著促进股票市场操纵。三、研究设计(一)股票市场操纵识别模型本文借鉴李志辉等(2018)的做法,构建尾市价格偏离模型来识别市场操纵行为。股票在交易日内是否疑似发生市场操纵需要满足以下三个条件:条件一:交易日结束前15分钟出现股价异常变动,判定条件如式(1)所示:|Dit-|+3i (1)其中,Dit=(Pend,it-Pend-15mins,it)/Pend-15mins,it (2)=1/30EODit (3)其中,Pend,it和Pend-1

33、5mins,it表示股票i在交易日t的收盘价和收盘前15分钟成交价,i为前30个交易日的EODit的标准差。条件二:股票在下一个交易日开盘价的回转幅度超过上一交易日尾市价格变化的50%以上,判定条件如式(4)所示:(CPt-OPt+1)/(CPt-CPt-15mins)100%50%(4)其中,CPt和CPt-15mins表示收盘价和收盘前15分钟成交价,OPt+1表示在t+1日的开盘价。条件三:在交易日t收盘前15分钟至t+1日开盘期间,没有与股票i相关的公告发布。本文采用Reuters全球新闻数据库剔除该期间有公告发布的样本。(二)变量定义1.被解释变量被解释变量是疑似发生市场操纵的严重程

34、度。借鉴李志辉等(2023)的研究,本文将每年每只股票累计疑似发生市场操纵的次数加1取对数,记为LnMa。LnMa的值越大,则疑似发生市场操纵的情况越严重。50证券市场导报 2024年2月号法治与监管2.核心解释变量核心解释变量是第一大股东持股。本文采用第一大股东持股比例(TopHold)作为核心解释变量。在稳健性检验中,将持股比例超过10%的股东定义为大股东,并用前三大股东的赫芬达尔-赫希曼指数(HHI)作为替代变量。3.控制变量借鉴李志辉等(2018)、李志辉等(2023)的研究,本文选取控制变量如下:(1)规模(Size):上市公司年平均总资产的自然对数;(2)资产负债率(Lev):总负

35、债与总资产的比值;(3)资本收益率(Roc):净利润与平均资本(实收资本与资本公积之和的年均值)的比值;(4)利润增长率(Profit):年利润平均增长率;(5)管理层持股比例(MaHold);(6)员工密集度(Lninten):员工人数与当年营业收入的比值的对数;(7)内部控制质量(Ic):以迪博数据库中的内部控制指数度量公司内部控制质量,除以1000;(8)收盘价(Price):年平均收盘价(单位百元);(9)换手率(Dturn):流通股平均日换手率;(10)流通股(Share):上市公司的年流通股数量。(三)回归模型为验证本文假设H1,本文建立如下模型:LnMai,t=0+1TopHol

36、di,t+2Sizei,t+3Levi,t+4Roci,t +5Profiti,t+6MaHoldi,t+7Lninteni,t+8Ici,t +9Pricei,t+10Dturni,t+11Sharei,t+i+t+i,t (5)模型控制了时间、个体层面的固定效应,稳健标准误聚类到企业层面。为探究第一大股东持股影响股票市场操纵的机制,本文借鉴温忠麟等(2004)提出的中介效应模型进行检验,具体建立如下二阶段回归模型:Mi,t=0+1TopHoldi,t+2Sizei,t+3Levi,t+4Roci,t+5Profiti,t +6MaHoldi,t+7Lninteni,t+8Ici,t+9Pr

37、icei,t+10Dturni,t +11Sharei,t+i+t+i,t (6)LnMai,t=0+1TopHoldi,t+2Mi,t+3Sizei,t+4Levi,t+5Roci,t +6Profiti,t+7MaHoldi,t+8Lninteni,t+9Ici,t+10Pricei,t +11Dturni,t+12Sharei,t+i+t+i,t (7)其中,Mi,t为中介变量,其余变量与模型(5)保持一致。借鉴既有文献的中介效应检验程序,本文采用三步法进行验证:首先检验第一大股东持股对股票市场操纵的影响,考察模型(5)中的系数1;其次检验第一大股东持股对中介变量的影响,考察模型(6)中

38、的系数1;最后同时检验第一大股东持股、中介变量对股票市场操纵的影响,考察模型(7)中的系数1、2。传导机制在满足如下条件时显著存在:条件一,模型(5)中第一大股东持股的系数1显著,即第一大股东持股对股票市场操纵的总效应显著;条件二,若模型(6)中第一大股东持股的系数1和模型(7)中中介变量的系数2均显著,那么当模型(7)中第一大股东持股的系数1不显著时存在完全中介效应,当模型(7)中第一大股东持股的系数1显著时存在部分中介效应;条件三,若模型(6)中第一大股东持股的系数1和模型(7)中中介变量的系数2至少有一个不显著,则需要Sobel检验结果判断是否存在该中介渠道,与标准正态分布不同,5%显著

39、性水平上Sobel检验统计量的临界值为0.97(MacKinnon et al.,2002)。(四)数据来源本文的研究对象为沪深A股非金融上市公司,时间跨度为20112021年,剔除ST公司。高频交易数据来源为Thomson Reuters Tick History数据库,为中国股市准确度最高的三秒切片高频交易数据,并通过MQD平台对高频数据进行程序化清洗及处理。内部控制数据来自迪博内部控制与风险管理数据库。企业财务数据主要来自于CSMAR数据库。此外,为避免异常值的影响,对所有连续变量进行上下1%水平的缩尾处理。四、实证结果与分析(一)描述性统计表1报告了变量的描述性统计结果。在样本期内,疑

40、似发生市场操纵的严重程度(LnMa)的最小值为0.0000,最表1 主要变量的描述性统计结果变量均值标准差最小值最大值LnMa0.13590.33830.00002.1972TopHold0.33960.14450.07180.7938Size22.22761.218919.567726.1806Lev0.42430.20080.03591.2019Roc0.10870.4891-0.62532.8916Profit0.01172.7042-27.076319.5241MaHold0.12900.19060.00000.7349Lninten-0.02000.8500-3.54002.4900

41、Ic0.63980.12860.00000.9777Price0.15730.15120.01552.5869Dturn2.28901.78490.27589.4055Share9.307112.43060.824081.078451证券市场导报 2024年2月号法治与监管大值为2.1972,说明最少发生0次市场操纵,最多发生8次市场操纵,意味着不同股票之间被操纵的严重程度差异极大,反映出不同企业的质量存在显著差异;平均值为0.1359,说明每只股票平均每年发生约0.2347次操纵,也说明我国A股市场公正水平与发达资本市场之间的差距正逐步缩小(南开大学中国市场质量研究中心,2018)。第一大股

42、东持股比例(TopHold)最低为7.18%,最高为79.38%,说明不同公司之间的第一大股东持股比例差异较大;第一大股东平均持股比例为33.96%,超过三分之一,说明A股上市公司整体股权集中度较高,考虑到持股5%以下为中小股东3,可以认为A股上市公司第一大股东普遍具备较大的控制能力和影响力。内部控制质量(Ic)的最小值为0.0000,最大值为0.9777,表明不同公司的内部控制质量差异较大(李志辉等,2023),侧面反映出上市公司质量良莠不齐;平均值为0.6398,说明大部分上市公司内部控制质量在中等水平以上,符合监管机构强化内部控制质量的政策导向。其余变量的统计结果均在合理范围内。(二)基

43、准回归分析表2是对模型(5)的回归结果。在列(1)(6)中,第一大股东持股与市场操纵严重程度在5%水平上显著正相关,说明上市公司第一大股东持股增加会逐步降低市场公正水平,即第一大股东持股比例更高的企业成为操纵者目标的可能性更大,股票发生市场操纵的可能性越大。此外,在逐步加入控制变量的过程中,第一大股东持股系数的大小和显著性水平保持相对稳定,侧面验证了结果的稳健性。由此,假设H1成立。在控制变量方面,(1)资产规模(Size)、资本收益率(Roc)、利润总额增长率(Profit)的系数均显著为负,员工密集度(Lninten)的系数显著为正,说明上市公司规模越大、盈利能力越强、效率越高,则发生市场

44、操纵的可能性越低;(2)内部控制质量(Ic)的系数显著为负,说明良好的内部控制能够降低市场操纵的可能性(李志辉等,2023);(3)换手率(Dturn)的系数在1%水平上显著为负,说明高流动性会大大提高股票操纵难度(李志辉等,2021)。本文实证结果表明,被操纵的股票往往具有规模小、盈利弱、效率低、内控差以及缺乏流动性等特点,这既与证监会公布的操纵处罚案例的特征相似,也与相关研究结果一致,一定程度上验证了市场操纵识别模型的科学性和合理性。(三)稳健性检验1.内生性分析首先,本文借鉴已有研究,使用同年度同地区其他企业第一大股东持股比例均值(Xu et al.,2014)和控股股东性质(徐晓东和陈

45、小悦,2003)作为第一大股东持股的工具变量,采用两阶段最小二乘法缓解内生性问题。从相关性来看,同地区的企业面临相似的宏观政策与外部经济环境,企业之间也会互相借鉴学习,因而同地区其他企业第一大股东持股比例均值(Mean_TopHold)与第一大股东持股之间具有一定的相关性;与此同时,相关研究表明控股股东的所有权性质(Pro)会显著影响企业股权结构,国有控股股东有助于提升第一大股东持股比例(徐晓东和陈小悦,2003),因而控股股东性质与第一大股东持股具有一定的相关性。从外生性来看,操纵者往往根据股票的流动性、信息透明度等特征选择操纵目标,因而某一企业的股票是否被操纵显然与其他企业和控股股东性质无

46、关,且目前尚未有证据表明同地区其他公司第一大股东持股以及控股股东性质会影响本公司被市场操纵表2 基准回归结果变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)LnMaLnMaLnMaLnMaLnMaLnMaTopHold0.0991*(2.0886)0.1000*(2.1186)0.1059*(2.2430)0.1092*(2.3098)0.1174*(2.5067)0.1213*(2.5790)Size-0.0216*(-2.8393)-0.0219*(-2.7375)-0.0185*(-2.2384)-0.0159*(-1.9109)-0.0216*(-2.4455)Lev0.0052(0.1821

47、)0.0039(0.1391)-0.0083(-0.2883)-0.0082(-0.2770)Roc-0.0208*(-4.0503)-0.0203*(-3.9550)-0.0190*(-3.7027)-0.0134*(-2.5407)Profit-0.0021*(-2.5426)-0.0019*(-2.2670)-0.0016*(-1.8674)-0.0016*(-1.8595)MaHold-0.0315(-0.6617)-0.0263(-0.5538)-0.0134(-0.2792)Lninten0.0165*(2.2183)0.0145*(1.9744)0.0144*(1.9498)Ic

48、-0.0828*(-3.3258)-0.0813*(-3.2686)Price0.0150(0.6223)Dturn-0.0086*(-4.9457)Share0.0005(0.7271)常数项0.2058*(10.3686)0.6706*(4.0945)0.6668*(3.9498)0.5937*(3.3965)0.5964*(3.4056)0.7298*(3.9873)个体固定是是是是是是年份固定是是是是是是调整R20.01400.01460.01570.01610.01680.0180样本量248582485824858248582485824857注:括号内为t值;*、*和*分别表示在

49、10%、5%与1%水平上显著。下表同。52证券市场导报 2024年2月号法治与监管的概率,故工具变量满足外生性原则。回归结果如表3所示,工具变量通过了不可识别检验、弱工具变量检验以及过度识别检验,检验结果表明本文选取的工具变量具有一定的合理性。由表3列(1)(2)知,工具变量与第一大股东持股在1%水平上显著相关,在使用工具变量之后,第一大股东持股系数显著为正。以上结果表明,本文结论是稳健的。其次,采用倾向得分匹配法(PSM)与Heckman两阶段模型进一步缓解样本自选择问题。PSM方法能够降低样本选择偏误和混杂偏移而导致的内生性问题,本文参考黄泽悦等(2022)的研究,使用Treat为因变量,

50、Treat为1则为实验组即第一大股东持股比例(TopHold)大于年度行业中位数的样本,为0则为控制组即第一大股东持股比例(TopHold)小于年度行业中位数的样本,选取总资产、资产负债率、账面市值比、流通股平均日换手率、流通股总量、机构投资者比例、资产收益率等为自变量,采用1:4近邻匹配法进行匹配(Abadie et al.,2004)。同时,本文使用逐年匹配的方法提升准确度,多变量T检验的结果显示匹配效果良好(以2021年为例,见表4)。基于PSM的结果,本文使用参与匹配、满足共同支撑假说的样本进行回归检验。表5列(2)(3)的回归结果显示,第一大股东持股比例(TopHold)在匹配后样本

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