股指成分股調整與企業(yè)投資效率

李青原　戴佳儀

關鍵詞：股指成分股調整;投資效率;公司治理

中圖分類號：F832.5;F275 文獻標識碼：A 文章編號：1003-7217（2022）03-0042-07

一、引言

自道瓊斯指數在1884年設立以來，各國證券交易所陸續(xù)推出了一系列股票指數，以期有效反映股票市場的整體走勢，為投資者提供指標基礎和資產配置的標桿，并有利于指數衍生產品的開發(fā)，增加投資產品的多樣性。為了保證股指成分股的代表性，準確反映股票市場，股指編制機構會采用特定規(guī)則對樣本股進行定期和不定期的調整，即股指成分股調整。資本市場各方十分關注成分股的調整，上市公司會對本公司股票入選成分股的事項進行公告，證券公司也會對成分股的調整方案進行預測。此外，成分股調整會使得大部分指數型基金進行相應調整，因為指數型基金往往對標股票指數的選股和權重配置。

學術界也基于成分股調整對資本市場的影響進行了大量研究，Shleifer（1986）以及Harris和Gurel（1986）最早開始研究成分股調整產生的效應，他們主要研究了成分股定期調整對于股票收益率和股票成交量的影響，完成了對于股票市場價格壓力假說和不完全替代假說的檢驗。之后，Beneish和Whaley（1996）研究了S&P500指數調整的宣告日和調整日之間被調整股票股價的變化。以上研究的共同點是都從短期視角研究成分股調整對股票價格和股票交易量產生的影響，且都將成分股調整認為是依據市場已有信息作出的調整，不具有信息含量。此后，學術界逐漸關注成分股調整對于公司本身的影響，得出成分股調整具有信息含量的不同觀點。主要從分析師預測盈余、實際盈余、現金持有水平、避稅行為、股價崩盤風險等視角探討成分股調整的經濟后果?？傊?，現今學術界關于成分股調整對公司本身行為產生的影響的研究較少，尤其缺乏以中國資本市場為背景進行的研究。國外關于成分股調整的研究主要把S&P500指數作為研究對象，缺少與被調整股票進行對比的控制組，會引起內生性問題，難以得出成分股調整的凈效應。區(qū)別于上述研究，本文以我國滬深300指數成分股調整為研究背景，將被調入指數的公司作為處理組，把同期成為備選股的公司作為控制組，利用雙重差分模型（DID）來考察成分股調整對企業(yè)投資效率產生的影響，以期豐富成分股調整經濟后果和企業(yè)投資效率影響因素領域的研究，對有關部門完善股票指數成分股調整制度以及資本市場上投資者的決策也有一定的現實意義。

二、制度背景、理論分析與研究假設

（一）制度背景

滬深300指數于2005年4月8日推出，是投資者投資被動型股票工具的首選指數。其由滬深市場中規(guī)模大、流動性好的最具代表性的300只證券組成，彌補了跨市場指數的缺乏，反映了滬深市場上市公司證券的運行狀況。現有的股指成分股調整研究大部分把國外指數如S&P500等作為研究對象，但是，國外調整制度的限制導致相關研究中缺乏適當的控制組，這使得無法真正確定成分股調整的凈效應，這種內生的問題導致研究結果的有效性不足。而我國滬深300指數的調整方法十分便于研究成分股的調整，除了定期調整的指數調整制度與國外相似之外，中證指數有限公司還采用了設置滬深300指數備選名單的制度，以確保臨時調整的透明度和可預測性。滬深300指數編制機構每半年對滬深300指數成分股進行一次審核，依據審核得出的結果對指數成分股進行調整，調整的比例通常不超過10%。在每次正式調整中，中證指數有限公司將根據市值和流動性確定新的成分股名單，同時將排在最后入選的成分股后的15只股票作為備選股。在有特殊事件發(fā)生且該事件會影響指數的可投資性以及代表性時，就會需要對滬深300指數成分股作出臨時調整，由備選股依次進行補替。因此，可以認為備選股與成分股之間沒有系統(tǒng)性差異，可以將備選股作為被調整成分股的控制組進行雙重差分模型的研究。

（二）理論分析與研究假設

成分股調整會從以下渠道影響企業(yè)的投資效率。

第一，成分股調整增加了被調入公司股票的流動性，降低股票交易成本，投資者所需流動性補償收益降低，企業(yè)的外部融資成本也會降低，企業(yè)可以減少因為投資不足而造成的非效率投資，提高投資效率。交易成本降低的主要原因如下：一是對標指數的基金在成分股調整后會調整其投資組合，即指數基金持有者將根據成分股的變化調整其投資組合，從而降低買賣差價，減少交易成本;二是相對于未被調入指數的備選股，被調入股票指數的公司會受到來自外部投資者和信息中介方的更多關注，Zhu等（2017）發(fā)現作為資本市場信息中介的分析師會增加對于被調入公司股票的關注度，這些專業(yè)的信息收集者與處理者，會使被調入公司信息在資本市場的流動性提高，被調整公司的股票交易量增加，交易成本降低。

第二，成分股調整使企業(yè)受到的外部監(jiān)督增強，緩解了由于兩權分離導致的信息不對稱問題和委托代理問題，提高了投資效率?，F代企業(yè)的委托代理主要存在于股東和管理者、股東和債權人、大股東和中小股東三對主體中。股東和管理者間的委托代理問題引起企業(yè)投資效率低下的主要原因是管理者短視引起的對凈現值為負項目的投資、管理者盲目追求企業(yè)擴張造成的過度投資以及風險規(guī)避引起的投資機會錯失導致的投資不足。成分股調整主要通過加大對管理層行為的監(jiān)督力度來提升投資效率，成分股調整后，被調入公司獲得的分析師、現有和潛在的個人和機構投資者、新聞媒體、專業(yè)投資機構以及第三方信息中介的關注增加，進而督促管理層勤勉盡責，增大管理層隱藏壞消息的難度，使其提供更高質量的財務信息，降低了信息不對稱程度，減少管理層機會主義行為，督促其作出正確的投資決策，提高企業(yè)投資效率。

綜合上述分析，提出研究假設：

H1 成分股調整后，公司的投資效率會顯著上升。

三、研究設計

（一）變量定義與模型設定

1.被解釋變量。本文被解釋變量是企業(yè)非效率投資額Ineffi，參考學術界最常用的Richardson（2006）模型對非效率投資的計算方法，用下列模型估計公司的非效率投資水平：

其中，企業(yè)投資水平（Invest），公司現金流量表中的“購建固定資產和其他長期資產所支付的現金”“購買和處置子公司及其他營業(yè)單位所支付的現金”兩項之和減去“處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額”“固定資產折舊、油氣資產折耗、生產性生物資產折舊”兩項之和得出的差再除以年末總資產;成長性（Growth），營業(yè)收入增長率;公司規(guī)模（Size），公司年末資產總額的自然對數;資產負債率（Lev），公司年末負債除以年末總資產;現金持有量（Cash），公司年末現金及現金等價物除以年末總資產;年齡（Age），當前年度減去公司上市年度再加1后的自然對數;公司股票年回報率（Return），公司考慮現金紅利再投資的年個股回報率;此外，模型（1）還控制了年份固定效應（Year）和行業(yè)固定效應（Industry）。模型（1）可以預測當年企業(yè)資本投資支出量，回歸后得到的殘差代表公司實際投資支出量與預測投資支出量間的差距，即企業(yè)的非效率投資額。此模型的殘差絕對值用Ineffi表示，In-effi的值越大，企業(yè)的非效率投資額越大，投資效率越低。

2.控制變量。參考陳運森和黃健嶠（2019）的研究，將以下因素作為控制變量：經營現金流（Ocf）、年齡（Age）、公司規(guī)模（Size）、杠桿率（Lev）、第一大股東持股比例（Top1）、盈利能力（Roa）、兩職合一（Dual）、董事會規(guī)模（Board）、代理成本（A-gency）。各變量定義見表1。

3.模型設定。鑒于中證指數有限公司每半年定期進行一次成分股調整，為了研究此類多期調整對于企業(yè)投資效率的影響，參考Beck等（2010）和葉康濤等（2018）的研究，構建固定效應模型（2）如下：

其中，Ineffi表示非效率投資額。Treat表示成分股標識，為虛擬變量，若企業(yè)曾在樣本期間內入選成分股取1，否則取0。Post表示事件期，為虛擬變量，企業(yè)在樣本期間第一次成為成分股后的期間取1，之前的期間取0。中證指數有限公司于每年的6月和12月對指數包含的成分股進行調整，為了研究成分股調整發(fā)生后對公司投資效率的影響，把6月進行的調整作為當年調整，12月進行的調整作為下一年調整。Controls表示控制變量。此外，模型（2）還控制了年份固定效應（Year）和公司固定效應（Firm）。本文主要關注模型（2）中Treat×Post的系數β。β衡量了與備選股相比 ，成分股在被調入指數后對公司投資效率的影響。若β顯著為正 ，表示與備選股相比，成分股調整后企業(yè)非效率投資水平將會提高，即顯著降低了投資效率;若β顯著為負，表示與備選股相比，成分股調整后非效率投資水平將會降低，即顯著提高了投資效率;若β不顯著，說明成分股調整并不會引起企業(yè)投資效率的變化。

（二）數據來源與樣本選擇

選取2007年6月至2019年6月滬深300指數的25次成分股調整作為樣本。2005年4月中證指數有限公司發(fā)布了滬深300指數，考慮到2007年我國開始實施新的企業(yè)會計準則。以防會計準則變化引起研究在衡量變量過程中產生差異，選取2007—2019年的樣本進行研究。選取期間，滬深300指數共進行了26次調整，第一次為2007年6月，最后一次為2019年12月，因為研究是探討調整產生的經濟后果，因此去除2019年12月的調整，樣本共包括25次調整。在25次調整中，我們整理出累計560只成分股股票，375只備選股股票。此外，剔除重復入選股票、曾入選成分股的備選股、金融類股票以及數據缺失股票，最終獲得5241個公司全年觀測值。本文使用的變量數據來自于國泰安數據庫。為了避免極端值帶來的影響，對所有連續(xù)變量進行了上下1%的縮尾處理。另外，在所有的回歸模型中都使用了公司層面聚類穩(wěn)健標準誤進行調整。

四、實證分析與結果

（一）描述性統(tǒng)計與分析

表2為樣本中主要變量的描述性統(tǒng)計結果。非效率投資額（Ineffi）的均值為0.029，中位數為0.02，說明平均而言，樣本公司的非效率投資額約為公司總資產的2.9%，非效率投資額的中位數為總資產的2.0%;成分股標識（Treat）的均值為0.794，即成分股在總樣本中占79.4%，說明樣本中處理組的觀測與控制組的觀測相比較多;事件期（Post）的均值為0.622，即處于被調整后期間的樣本在總樣本中占62.2%。此外，樣本的資產負債率平均為0.486，總資產收益率平均為0.048，公司規(guī)模平均為23.049，經營活動凈現金流與總資產的比例平均為0.059。

（二）相關性分析

主要變量的相關性系數矩陣表明各相關系數都小于0.5，說明研究模型中不存在多重共線性問題。

（三）單變量檢驗

表3為入選成分股調整前后的單變量檢驗。從成分股調整前后的均值差異分析來看，成分股在調整之后非效率投資額的均值低于調整前的對應均值，且在1%的水平上顯著，說明被調入指數后公司的投資效率有顯著上升。成分股的現金流水平和盈利能力都顯著下降，這些都是對公司市值和股票交易量有重要影響的因素，依此可以推測，企業(yè)在被調入指數的前一年在上述某些因素中有所提高，致使公司的股票交易量和市值有所增加，所以依據指數編制方案有資格被選為成分股。

表4為成分股與備選股調整前的單變量檢驗。從調整前成分股與備選股的均值差異分析，在公司規(guī)模（Size）和兩職合一（Dual）方面，成分股與備選股分別在1%和5%的顯著性水平上存在差異，其他企業(yè)特征變量均不存在顯著差異。公司規(guī)模（Size）方面存在差異是因為市值作為成分股的篩選標準之一，當公司規(guī)模較大時往往具有更高的市值，加大了其進入成分股的概率。此外，在進行雙重差分模型的回歸時，我們不僅會控制公司規(guī)模以及兩職合一情況產生的影響，同時也會控制公司固定效應防止其他可能存在的遺漏變量。

（四）雙重差分模型分析

表5為模型（2）的回歸結果。列（1）是不進行任何控制的回歸結果，交乘項的系數為-0.0069，且在1%的水平上顯著為負，列（2）在列（1）的基礎上加入了控制變量，交乘項的系數為-0.0056，且在1%的水平上顯著為負;列（3）在列（2）的基礎上進一步加入了行業(yè)和年度固定效應，交乘項的系數為-0.0045，且在1%的水平上顯著為負;列（4）是在列（2）的基礎上控制了公司和年度固定效應，交乘項的系數為-0.0055，且依然在1%的水平上顯著為負。綜合上述四列結果來看，相對于備選股，成分股在入選后非效率投資水平顯著下降，即成分股調整提高了企業(yè)的投資效率，支持了假設H1。上述結果意味著被調入成分股會使企業(yè)的投資效率顯著提高，即成分股調整后，被調入公司的股票流動性將增加，股票交易成本將減少，投資者所需流動性補償收益降低，企業(yè)的外部融資成本也會降低，企業(yè)可以減少投資不足而造成的非效率投資，提高投資效率。此外，成分股調整后，被調入公司獲得的分析師、現有和潛在的個人和機構投資者、新聞媒體、專業(yè)投資機構以及第三方信息中介的關注增加，進而督促管理層勤勉盡責，增大管理層隱藏壞消息的難度，使其提供更高質量的財務信息，降低了信息不對稱程度，減少管理層機會主義行為，督促其作出正確的投資決策，提高企業(yè)投資效率。

（五）穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗。使用雙重差分模型（DID）的前提條件是樣本需要滿足平行趨勢，即在成分股調整前處理組樣本和控制組樣本要有相同的變化趨勢，在調整事件發(fā)生后才能辨別處理效應。為了檢驗平行趨勢，設置虛擬變量Be fore2、Be forel、Current、Af-ter1、After2和After3。如果觀測為成分股處于被調入前第2年和第1年時，Be fore2、Be fore1分別取1，否則取0;如果觀測為成分股且處于被調入當年時，則Current取值為1，否則取0;如果觀測為成分股且處于被調入后的第1年、第2年、第3年及以后時，After1、After2、After3分別取1，否則取0。圖1為平行趨勢檢驗的結果，結果顯示系數在成分股被調入前在0附近波動，而系數在被調入后顯著為負，說明雙重差分模型滿足平行趨勢假定。

2.去除ST和*ST樣本。成分股調整時，中證指數有限公司會將ST、*ST的上市公司篩除，不允許此類水平較差的公司被調入指數，所以ST、*ST公司不會存在于調整期后的樣本中。但在成分股調整前的樣本中可能包含ST、*ST公司。為了防止研究結果受到此類樣本的影響，我們在樣本中對ST、*ST公司進行剔除，回歸結果見表6中列（1）和列（2）。結果表明，交乘項的系數依然在1%的水平上顯著為負，且系數與之前未剔除ST、*ST樣本十分接近，說明我們的研究結果穩(wěn)健。

3.使用PSM+DID方法。為了更充分地滿足處理組和控制組的平行趨勢假設，本文使用PSM方法為處理組匹配控制組之后再進行DID分析。具體方法是，首先考慮到中證指數有限公司把股票流動性以及市值作為篩選標準，參考陳運森和黃健嶠（2019） 以及Bennett等（2020）的研究，把成分股公司在調整前一年的換手率、總資產、成長性、股票回報率、托賓Q、凈資產收益率、總市值和行業(yè)等作為配對變量，將其與從未入選過成分股的其他A股上市公司進行匹配，采用Logit回歸獲得傾向得分，使用一對一最近鄰匹配獲得相應控制組;設置成分股和相應控制組調整發(fā)生年份相同，再用模型（2）進行雙重差分模型回歸?；貧w結果見表6中列（3）和列（4），列（3）控制了年度和行業(yè)固定效應，交乘項的系數為-0.0045，且在1%的水平上顯著為負;列（4）控制了年度和公司固定效應，交乘項的系數為-0.0055，且在1%的水平上顯著為負，與表5結果一致。

（六）進一步分析

1.會計師事務所類型。根據前文的理論分析與實證分析結果，成分股調整后，外部關注的增加促使管理層勤勉盡責，管理層會提供更高質量的會計信息;因為難以對壞消息進行隱藏，信息不對稱程度降低，管理層機會主義行為減少，督促其作出正確的投資決策，提高企業(yè)投資效率。若這一邏輯成立，可以推測當公司本身信息不對稱程度較高時，成分股調整對于提高投資效率的作用就越大。因此，從會計師事務所類型角度進行異質性分析，進一步研究成分股調整對于企業(yè)投資效率的影響。

外部審計作為中介鑒證機構，有利于減少管理層的代理問題和投機行為。梁上坤等（2015）發(fā)現把國際四大會計師事務所作為審計事務所時，監(jiān)督質量得到提高，進而有效減少管理層的機會主義行為。參考林永堅和王志強（2013）的研究，將公司是否被國際四大會計師事務所審計作為依據進行分組回歸。表7顯示了分組回歸結果。從表7的列（2）可以看出，在非四大審計組中，成分股標識和事件期的交乘項（Treat×Post）的系數為-0.0037，且在1%的水平下顯著;從表7的列（1）可以看出，在四大審計組中，成分股標識和事件期的交乘項（Treat×Post）的系數為-0.0065，但是并不顯著。實證結果證實了我們的推斷，相比于被國際四大會計師事務所審計的企業(yè)而言，成分股調整對不是被國際四大會計師事務所審計的企業(yè)的投資效率提升更顯著。

2.企業(yè)性質。根據前文的理論分析與實證分析結果，成分股調整后，被調入公司的股票流動性將增加，股票交易成本將減少，投資者所需流動性補償收益降低，企業(yè)的外部融資成本也會降低，企業(yè)可以減少由于投資不足而造成的非效率投資，提高投資效率。若這一邏輯成立，可以推測當公司本身融資成本較高時，成分股調整對于提高投資效率的作用就越大。所以，為了驗證這一推論，我們從企業(yè)性質角度進行異質性分析，進一步研究成分股調整對于企業(yè)投資效率的影響。

于麗峰等（2014）認為可以把國企與非國企作為樣本研究融資成本的高低，非國企相較于國企更有可能有較高的融資成本，進而因為投資不足，降低投資效率。因此，我們推斷相比于國有企業(yè)，在融資成本較高的非國有企業(yè)中成分股調整提高投資效率的效應更大。表7顯示了分組回歸結果。從表7的列（4）可以看出，在非國企組中，成分股標識和事件期的交乘項（Treat×Post）的系數為-0. 0067，且在1%的水平下顯著;從表7的列（3）可以看出，在國企組中，成分股標識和事件期的交乘項（Treat×Post）的系數為-0. 0008，但是并不顯著。成分股調整對高融資成本組投資效率的提升更顯著。

五、研究結論

本文把滬深300指數作為研究對象，以2007年6月到2019年6月的25次成分股調整作為樣本，得益于我國股票指數特有的備選股制度，通過構建雙重差分模型，研究了成分股調整對企業(yè)投資效率的影響。研究結果表明，指數調整之后，與備選股公司相比被調人為成分股的公司的非效率投資額顯著降低，即投資效率顯著提升。此外，為了確保研究結果的可靠性，本文進行了平行趨勢檢驗和傾向得分匹配，得出研究結果穩(wěn)健的結論。本文還從信息不對稱程度和融資成本高低這兩個方面進行異質性分析，進一步研究成分股調整對于企業(yè)投資效率的影響，結果表明成分股調整對企業(yè)投資效率的影響在非國際四大會計師事務所審計和非國企的樣本組里更加顯著，即成分股調整對企業(yè)投資效率的影響對信息不對稱程度高和融資成本高的企業(yè)更加顯著。

本文的研究具有一定的理論和實踐意義。一方面，豐富了對成分股調整產生的經濟后果的研究。以往研究主要關注成分股調整對于股票價格和交易量，以及對外部市場環(huán)境的影響，而本文從投資效率角度出發(fā)，研究成分股調整事件對于公司本身的影響，有助于理解企業(yè)成為成分股的動機和被調入后的影響。另一方面，也豐富了對影響企業(yè)投資效率因素的研究。投資效率作為企業(yè)配置資源的一個重要指標，學術界對其研究已經十分成熟，但本文有助于從我國資本市場十分關注的股票指數的角度理解投資效率問題。成分股調整后，被調入公司融資成本降低效應及獲得的外部監(jiān)督所帶來的信息不對稱程度降低效應對于提高企業(yè)投資效率發(fā)揮了積極的作用，這對于資本市場基本制度的政策制定具有參考意義。