股價崩盤風險、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與公司外部融資

林永堅，湯曉冬

(廈門理工學院經(jīng)濟與管理學院，福建 廈門 361024)

股價崩盤風險是近些年理論界與實務(wù)界關(guān)注的一個熱點問題，也是廣大投資者、監(jiān)管層及企業(yè)各方都不希望碰到的一個棘手問題。它指的是管理層基于個人機會主義行為比如晉升、股份期權(quán)、外界評價等因素考慮而有動機隱藏公司的“負面消息”，當公司“負面消息”累積到一個臨界點時，終于不堪重負被集中釋放到市場中，從而引起股價暴跌的風險。股價崩盤將嚴重打擊投資者的信心，并動搖資本市場的根基，不利于資本市場的長期健康穩(wěn)定發(fā)展。而資本市場又會反作用于實體經(jīng)濟，不利于實體經(jīng)濟的健康發(fā)展。國內(nèi)外現(xiàn)有股價崩盤風險相關(guān)研究絕大部分聚焦于分析其影響因素，而對其可能產(chǎn)生的經(jīng)濟后果的研究卻很少涉及[1]。已有文獻從資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度[2]、資本成本[1,3]、審計意見[4]等角度對股價崩盤風險的經(jīng)濟后果進行了研究。與現(xiàn)有文獻不同，本文將重點從公司外部融資的角度探究股價崩盤風險的經(jīng)濟后果。

融資活動是公司最主要的財務(wù)行為之一，它對公司的發(fā)展前景有著舉足輕重的作用。而股市的表現(xiàn)會影響公司的融資行為。根據(jù)市場擇機假說[5]，公司往往選擇在股市表現(xiàn)好且股價大幅上行時增發(fā)新股，而在股市低迷或者股價被低估時進行股票回購或者債權(quán)融資。公司因隱藏“負面消息”最終導致股價的急速下跌的風險可能會導致部分投資者選擇用腳投票，賣掉手中股份，而場外的投資者也可能因為“股價暴跌”而放棄參與公司后續(xù)的增發(fā)或配股機會。因此，股價崩盤風險會影響公司的股權(quán)融資行為。在股權(quán)融資受到不利影響的條件下，有融資需求的上市公司可能會尋求通過債權(quán)融資解決問題。此外，我國上市公司的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同，現(xiàn)有研究普遍認為我國民營企業(yè)面臨著“融資歧視”問題。祝繼高等[6]發(fā)現(xiàn)，證監(jiān)會發(fā)審委更有可能批準國有企業(yè)的上市申請。Su等[7]發(fā)現(xiàn)，在發(fā)布配股預案的公司中，國有企業(yè)通過率比民營企業(yè)高38%。江偉等[8]發(fā)現(xiàn)相對民營上市公司，國有上市公司能夠獲得更多的長期債權(quán)融資。因此，股價崩盤風險對不同性質(zhì)上市公司的外部融資影響程度也可能會有所不同。

為此，本文基于市場擇機假說和融資歧視理論，以A股上市公司2008—2019年數(shù)據(jù)為樣本，采用多元回歸法對股價崩盤風險、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與公司外部融資之間的關(guān)系進行實證分析。

一、理論分析與研究假設(shè)

本文認為股價崩盤風險會影響公司的外部股權(quán)融資行為。首先，從客觀上來說，上市公司隱藏“負面消息”導致股價暴跌的做法會引起投資者的不滿。當公司出現(xiàn)股價崩盤風險時，更多投資者會選擇退出。股價崩盤風險越大，退出的投資者數(shù)量越大。根據(jù)Merton[9]的投資者認知假說，投資者的退出會導致相應(yīng)的公司風險轉(zhuǎn)嫁到其他現(xiàn)有投資者身上，這提高了現(xiàn)有投資者所分擔的風險比例，他們必然要求得到相應(yīng)的風險補償，這導致公司權(quán)益資本成本提高。權(quán)益資本成本的提高必然使得一些原本凈現(xiàn)金流量為正的投資機會變?yōu)闊o利可圖。最終上市公司只能放棄該投資機會，同時放棄股權(quán)融資。其次，從主觀上來說，經(jīng)歷股價暴跌的上市公司進行股權(quán)再融資顯然極不劃算。根據(jù)市場擇機假說[5]，公司往往選擇在股市表現(xiàn)好且股價大幅上行時增發(fā)新股，而在股市低迷或者股價被低估時進行股票回購或者債權(quán)融資。由此可見，在發(fā)生股價崩盤風險時，上市公司較少進行股權(quán)再融資。有融資需求的上市公司可能更多地尋求債權(quán)融資以滿足公司的資金需求。基于以上分析，本文提出如下研究假設(shè)。

假設(shè)1：股價崩盤風險越大，公司股權(quán)再融資的金額越小。

假設(shè)2：股價崩盤風險越大，公司進行增發(fā)、配股的概率越小。

假設(shè)3：股價崩盤風險越大，公司的債權(quán)融資金額越大。

盡管股價崩盤風險會導致公司股權(quán)融資受到負面影響，但是由于我國特殊的制度背景，這種影響對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的上市公司帶來得的負面影響可能有著顯著的差異。在股權(quán)融資上，國有上市公司基于其特殊的政治背景往往更可能比民營上市公司享受更多的特殊照顧。國有上市公司成功進行配股、定增融資的概率也往往可能更高。這在已有文獻中得到了比較充分的印證。比如，祝繼高等[10]發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)發(fā)布配股預案的比率更低，實施配股的比率也更低。祝繼高和陸正飛[6]發(fā)現(xiàn)證監(jiān)會發(fā)審委更有可能批準國有企業(yè)的上市申請。Su等[7]研究發(fā)現(xiàn)在發(fā)布配股預案的公司中，國有企業(yè)通過率比民營企業(yè)高38%。Aharony等[11]發(fā)現(xiàn)管制行業(yè)中的國有企業(yè)與政府關(guān)系更密切，在IPO中更有可能得到政府的特殊幫助。胡旭陽[12]發(fā)現(xiàn)具有政治關(guān)系的擬發(fā)行人，可能會受到發(fā)審委的“關(guān)照”，而更可能通過股票發(fā)行審核。因此，相比民營上市公司，國有上市公司受到股價崩盤風險的負面影響可能更小、更不顯著?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)4：相比民營上市公司，國有上市公司股價崩盤風險對公司股權(quán)再融資金額的負面影響更小。

假設(shè)5：相比民營上市公司，國有上市公司股價崩盤風險對公司成功增發(fā)、配股的負面影響更小。

股價崩盤風險對上市公司債權(quán)融資行為的正面影響也可能因為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同而有所差異。現(xiàn)有研究普遍認為我國民營企業(yè)面臨著“融資歧視”問題，即公有產(chǎn)權(quán)的背景下，銀行信貸決策受到政府干預，資金被過多地投放于國有企業(yè)，非國有企業(yè)成為融資中的“弱勢群體”[13-14]。比如江偉等[8]研究發(fā)現(xiàn)相對民營上市公司，國有上市公司能夠獲得更多的長期債權(quán)融資。孫錚等[15]認為在銀行公有和企業(yè)公有的產(chǎn)權(quán)制度安排下，政府干預作為司法體系的替代機制，降低了債務(wù)契約的履約成本，從而導致具有“政治關(guān)系”的企業(yè)在缺乏保護債權(quán)人的法律環(huán)境下仍能夠獲得銀行長期貸款的支持。饒品貴等[16]研究發(fā)現(xiàn)在貨幣政策緊縮期，相對于國有企業(yè)，非國有企業(yè)在銀行信貸方面受到的沖擊更大。劉星河[17]發(fā)現(xiàn)“PM2.5爆表”事件后，非國有企業(yè)承受了更大的公共壓力，銀行貸款增長率下降較多。如前所述，股價崩盤風險對國有上市公司股權(quán)再融資的影響更小。因此，遭遇股價崩盤風險的國有上市公司對債權(quán)融資的需求也必然就不像民營上市公司那么強烈。換句話說，股價崩盤風險對上市公司債權(quán)融資的正面影響可能在民營上市公司中更為顯著?；谝陨戏治?，提出如下假設(shè)。

假設(shè)6：相比民營上市公司，國有上市公司股價崩盤風險對公司債權(quán)融資金額的正面影響更小。

二、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2008—2019年我國上市公司為樣本，樣本篩選過程如下：剔除金融行業(yè)的上市公司；剔除年度內(nèi)交易小于30周的樣本觀測值；剔除ST樣本及數(shù)據(jù)缺失的樣本觀測值。最終剩下18 578個樣本觀測值。所有數(shù)據(jù)都來自于WIND或CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)主要變量定義

1.股價崩盤風險的度量。根據(jù)已有研究[18-19]，本文采用的第一個衡量股價崩盤風險的指標為經(jīng)過市場調(diào)整后的周收益負偏態(tài)系數(shù)(Nsckew)，第二個衡量指標為周收益率的上下波動比例(Duvol)。

第一步，根據(jù)模型(1)計算出殘差項，如式(1)所示：

ri,t=αi+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t。

(1)

式(1)中：ri,t是指i公司本年度第t周的收益率，而rm,t是市場本年度第t周的收益率，其他指標分別代表滯后幾期或前幾期的市場收益率。本文的市場收益率經(jīng)過流通市值加權(quán)平均，且考慮現(xiàn)金紅利再投資。利用模型(1)剔除市場因素對個股收益率的影響。殘差εi,t代表個股收益率中不能被市場收益率波動所解釋的部分。將wi,t=ln(1+εi,t)作為個股的特有周收益率。

第二步，計算周收益率wi,t=ln(1+εi,t)。

第三步，計算周收益負偏態(tài)系數(shù)(Nsckew)，如式(2)所示：

(2)

式(2)中：n為每年股票i的交易周數(shù)。Nsckew的數(shù)值越大，代表偏態(tài)系數(shù)負的程度越大，股票的股價崩盤風險越大。

股票周收益率的上下波動比例(Duvol)的計算公式如式(3)所示：

(3)

式(3)中：nu(nd)是指股票i的特有周收益率大于(小于)其均值的周數(shù)。Duvol的數(shù)值越大，代表收益率分布更傾向于左偏，股票的股價崩盤風險越大。

2.股權(quán)融資與債權(quán)融資的度量。本文參考Covas等[20]、吳華強等[21]的做法。關(guān)于股權(quán)融資，采用3種度量方法：其一，(股東權(quán)益賬面價值增加-留存收益賬面價值增加額)/總資產(chǎn)賬面價值；其二，上市公司當年度是否進行增發(fā)或者配股；其三，股東權(quán)益增加額/總資產(chǎn)。關(guān)于債權(quán)融資，采用2種度量方法：其一，(短期借款增加額+長期借款增加額+應(yīng)付債券增加額)/總資產(chǎn)；其二，總負債的增加額/總資產(chǎn)。

3.其他變量。關(guān)于控制變量的選取本文參考Covas等[20]、吳華強等[21]的做法，選取公司規(guī)模、公司盈利能力、公司成長性、信息透明度、第一大股東持股比例等作為控制變量。此外，本文對年度(Year)和行業(yè)(Industry)進行了控制。

各變量的定義見表1。

表1 變量定義Table 1 Variable definition

(三)模型設(shè)計

為驗證本文假設(shè)，采用模型(4)進行檢驗：

Dependt+1=α+β×Crasht+γ×Controlst+εt。

(4)

式(4)中：Crash是股價崩盤風險的指標，主要包括Nsckew和Duvol；Depend為因變量，分別代表股權(quán)融資(Equty1，ZP，Equty2)和債權(quán)融資(Debt1，Debt2)；Controlst是表1中的控制變量，包括公司規(guī)模(Size)、公司盈利能力(Roe)、公司成長性(Mb)、信息透明度(Da)、第一大股東持股比例(Shrcr1)、年度啞變量(Year)及行業(yè)啞變量(Ind)等。根據(jù)假設(shè)1，β的系數(shù)應(yīng)該為正。

三、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計與單變量分析

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計。表2中，股權(quán)融資額平均增加為5.64%，最小值為-11%，最大值為120.4%。樣本中進行增發(fā)配股的樣本平均占比為9.15%。有息債權(quán)融資額平均增加3.35%。股價崩盤風險Nsckew平均值為-0.26，Duvol平均值為-0.199。凈資產(chǎn)收益率平均值為5.55%，公司成長性平均值為1.994，第一大股東平均持股比例為37.4%。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics

表3為單變量檢驗結(jié)果。表3中，股價崩盤風險低的一組其股權(quán)融資增量均值為0.063，在1%的水平上顯著高于股價崩盤風險高的一組的股權(quán)融資增量均值0.051。股價崩盤風險低的一組其股權(quán)融資增量中位數(shù)為0.003，在1%的水平上顯著高于股價崩盤風險高的一組的0.002。表3初步證明了本文的假設(shè)1。而對于債權(quán)融資，股價崩盤風險低的一組其債權(quán)融資增量均值0.03，在1%的水平上顯著低于股價崩盤風險高一組的0.035，對應(yīng)的中位數(shù)檢驗則不顯著。

表3 單變量檢測結(jié)果Table 3 Univariate analysis

(二)實證結(jié)果分析

表4列示了股價崩盤風險與股權(quán)融資的回歸結(jié)果。

表4 股價崩盤風險與股權(quán)融資的回歸結(jié)果Table 4 Stock price crash risk and equity financing

表4中，回歸1～3列示的是股價崩盤風險用Nsckew衡量時的實證結(jié)果?；貧w1中，Nsckew的回歸系數(shù)在0.01的水平上顯著為負，表明股價崩盤風險導致了上市公司股權(quán)再融資的水平減少?；貧w2和回歸3是按是否為國有上市公司進行分組回歸檢驗，其中回歸2為國有上市公司一組，回歸系數(shù)為-0.018 8且在0.05的水平上顯著為負；回歸3為民營上市公司一組，回歸系數(shù)為-0.043 2且在0.01水平上顯著為負。顯然，民營上市公司一組回歸系數(shù)更顯著，也更小。表明股價崩盤風險對民營上市公司股權(quán)再融資的負向影響更顯著，負向影響也更大?；貧w4～6列示的是股價崩盤風險用Duvol衡量時的實證結(jié)果?；貧w3是全樣本的回歸結(jié)果，Duvol的系數(shù)在0.01的水平上顯著為負，表明股價崩盤風險導致上市公司股權(quán)再融資水平顯著下降?；貧w5和回歸6是按是否為國有上市公司進行分組檢驗，其中回歸5為國有上市公司一組，Duvol的系數(shù)在0.05的水平上顯著為負，且系數(shù)為-0.018 9，回歸6為民營上市公司一組，Duvol的系數(shù)在0.01的水平上顯著為負，且系數(shù)為-0.039 4。顯然，民營上市公司一組Duvol的回歸系數(shù)更小也更顯著。表明股價崩盤風險對民營上市公司股權(quán)再融資的負向影響更顯著，負向影響也更大。因此，假設(shè)1和假設(shè)4得以驗證。

表5為股價崩盤風險與上市公司是否增發(fā)配股回歸分析。表5中，回歸1～3是以Nsckew為解釋變量的回歸結(jié)果，回歸4～6是以Duvol為解釋變量的回歸結(jié)果?；貧w1中，Nsckew的系數(shù)在0.01的水平上顯著為負，表明上市公司的股價崩盤風險與是否進行增發(fā)、配股顯著負相關(guān)。回歸2和3是按是否國有上市公司進行分組回歸檢驗。其中回歸2為國有上市公司一組，Nsckew的系數(shù)不顯著，表明國有上市公司的股價崩盤風險與是否進行增發(fā)配股沒有關(guān)聯(lián)性?；貧w3中Nsckew的系數(shù)在0.01的水平上顯著為負，表明民營上市公司的股價崩盤風險與是否進行增發(fā)配股顯著負相關(guān)，即上市公司股價崩盤風險越大，則進行增發(fā)、配股的概率越低?；貧w4中Duvol的系數(shù)顯著為負，同樣表明股價崩盤風險與上市公司增發(fā)配股行為顯著負相關(guān)?；貧w5為國有上市公司一組，Duvol的系數(shù)不顯著，回歸6中Duvol的系數(shù)在0.01的水平上顯著為負。表明國有上市公司的股價崩盤風險與是否進行增發(fā)配股沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系。綜上，本文的假設(shè)2和假設(shè)5得以驗證。

表5 股價崩盤風險與增發(fā)配股回歸分析Table 5 Stock price crash risk and SEO & allotment

表6為股價崩盤風險與上市公司債權(quán)融資回歸分析結(jié)果。表6中，回歸1～3是以Nsckew為解釋變量的回歸結(jié)果，回歸4～6是以Duvol為解釋變量的回歸結(jié)果?；貧w1中，Nsckew的系數(shù)在0.1的水平上顯著為正，表明上市公司的股價崩盤風險與債權(quán)融資顯著正相關(guān)。本文假設(shè)3得證。表明股價崩盤風險更高的上市公司可能會尋求通過債權(quán)融資解決問題?；貧w2和3是按是否國有上市公司進行分組回歸檢驗。其中回歸2為國有上市公司一組，回歸3為民營上市公司一組，回歸2和回歸3中Nsckew的系數(shù)都不顯著?；貧w4～6中，Duvol的回歸系數(shù)都為正，但都不顯著。綜上所述，以上結(jié)果僅部分驗證了股價崩盤風險越大的上市公司，可能尋求通過債權(quán)融資解決公司的融資需求。本文認為，從主觀上來說，發(fā)生股價崩盤風險的上市公司尋求債權(quán)融資更為劃算。但銀行作為金融中介機構(gòu)對上市公司往往只會“錦上添花”，而非“雪中送炭”。當公司出現(xiàn)股價崩盤風險時，銀行等金融機構(gòu)可能會對公司的償債能力重新評估，這影響了上市公司獲取債權(quán)融資的可能性。

表6 股價崩盤風險與債權(quán)融資回歸分析Table 6 Stock price crash risk and debt financing

四、穩(wěn)健性性檢驗

為提高實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文以上市公司所有者權(quán)益增加率度量上市公司的股權(quán)融資情況，以負債增加率度量上市公司的債權(quán)融資情況，具體的實證結(jié)果如表7和表8所示。實證結(jié)果與前文的發(fā)現(xiàn)基本一致。

表7 股價崩盤風險與權(quán)益增長率Table 7 Stock price crash risk and equity growth rate

續(xù)表7

表8 股價崩盤風險與負債增長率Table 8 Stock price crash risk and debt growth rate

為避免可能存在的內(nèi)生性問題，采用工具變量法對前文假設(shè)進行重新檢驗。本文采用信息披露質(zhì)量作為上市公司股價崩盤風險的工具變量，隱藏“壞消息”程度越大的上市公司，其信息披露質(zhì)量往往就越糟糕。深交所2001年發(fā)布的《上市公司信息披露工作考核辦法》對上市公司的年度信息披露質(zhì)量進行考評，本文將其考評結(jié)果作為信息披露質(zhì)量的衡量指標。信息披露質(zhì)量與股價崩盤風險負相關(guān)，同時該變量又具有外生性的特點，因此，能夠作為股價崩盤風險的工具變量。本文借鑒曾慶生[22]的做法，上市公司信息披露質(zhì)量年度考評結(jié)果為合格或不合格的，歸為信息披露低質(zhì)量公司，PJ取值為1；若考評結(jié)果為優(yōu)秀或良好，則歸為信息披露高質(zhì)量公司，PJ取值為0。實證結(jié)果與前文的發(fā)現(xiàn)依然基本一致，具體的檢驗結(jié)果如表9所示。

表9 信息披露質(zhì)量與股權(quán)融資Table 9 Information disclosure quality and equity financing

參考程新生等[23]的做法，采用公司現(xiàn)金流量表里披露的“吸收權(quán)益性投資所收到的現(xiàn)金/期初總資產(chǎn)”來表示股權(quán)融資，采用公司現(xiàn)金流量表里披露的“(借款所收到的現(xiàn)金+發(fā)行債券所收到的現(xiàn)金)/期初總資產(chǎn)”來表示債權(quán)融資，對本文的假設(shè)進行再次檢驗，結(jié)果依然基本一致。

五、結(jié)論與啟示

本文對股價崩盤風險、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)以及公司外部融資的關(guān)系進行實證研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風險越大的上市公司，股權(quán)融資越少，進行增發(fā)、配股的概率也越低。相比國有上市公司，民營上市公司股價崩盤風險與股權(quán)融資之間的負向關(guān)系更顯著、負向影響也更大。但本文沒有發(fā)現(xiàn)股價崩盤風險與債權(quán)融資之間存在顯著的關(guān)聯(lián)關(guān)系。以上結(jié)果表明，股價崩盤風險對上市公司的外部股權(quán)融資行為帶來了負面影響，且這種現(xiàn)象在民營上市公司中更為顯著。

通過本文的研究不難發(fā)現(xiàn)，上市公司不管出于何種目的隱藏“壞消息”，其最終導致的股價崩盤風險會影響到公司的外部融資行為，從而對公司的長期發(fā)展造成負面影響。因此，監(jiān)管層和上市公司應(yīng)注重于完善上市公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，并積極發(fā)展機構(gòu)投資者，減少上市公司“一股獨大”的股權(quán)結(jié)構(gòu)現(xiàn)象。其次，應(yīng)加強上市公司信息披露監(jiān)管，對于沒有及時披露內(nèi)部消息的上市公司，監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)當對管理層及上市公司進行相應(yīng)處罰。第三，監(jiān)管層應(yīng)建立管理層的誠信檔案制度，對故意隱藏“壞消息”的管理層記入誠信檔案，并通過法律法規(guī)的制定，限制有誠信問題的人在上市公司中繼續(xù)擔任高管的可能性。第四，進一步完善我國資本市場的有關(guān)法律法規(guī)，加強對中小投資者利益保護，完善股東代表訴訟制度。