投資者對(duì)股票影響機(jī)理研究

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本文作者：陳輝1 汪前元2 作者單位：1.廣東金融學(xué)院中國(guó)金融轉(zhuǎn)型與發(fā)展研究中心 2.廣東金融學(xué)院華南金融研究所

一、引言

2001年中國(guó)證券監(jiān)管當(dāng)局提出了“超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者”的發(fā)展思路，但在隨后的五年熊市中，我國(guó)機(jī)構(gòu)投資者的發(fā)展速度相對(duì)緩慢［1］。2004年，國(guó)務(wù)院的《關(guān)于推進(jìn)資本市場(chǎng)改革開(kāi)放和穩(wěn)定發(fā)展建議》進(jìn)一步指出，我國(guó)資本市場(chǎng)要培育一批誠(chéng)信、守法、專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者，并使之成為我國(guó)資本市場(chǎng)的主導(dǎo)力量。伴隨著2005年牛市的到來(lái)，投資者的投資熱情極度高漲，機(jī)構(gòu)投資者出現(xiàn)了跨越式的發(fā)展，并成為了我國(guó)證券市場(chǎng)日趨重要的參與主體。在我國(guó)資本市場(chǎng)的建設(shè)過(guò)程中，機(jī)構(gòu)投資者的引入擔(dān)負(fù)著兩個(gè)重要的使命，一是穩(wěn)定資本市場(chǎng);二是強(qiáng)化公司治理。我國(guó)關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者的研究也主要是圍繞這兩個(gè)方面而展開(kāi)的［2－5］，但針對(duì)機(jī)構(gòu)投資者如何影響股票流動(dòng)性的研究則相對(duì)較少。從宏觀上來(lái)看，股票流動(dòng)性的高低將影響股票市場(chǎng)的資源配置效率;從微觀上來(lái)看，股票流動(dòng)性還會(huì)對(duì)上市公司的價(jià)值造成影響［6］43。事實(shí)上，機(jī)構(gòu)投資者參與股市交易以及監(jiān)督上市公司的行為均會(huì)對(duì)股票流動(dòng)性造成影響。本文的研究正是對(duì)這一類(lèi)文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。

基于Stoll(2000)［7］1479的研究，我們認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的路徑可以界定為交易假說(shuō)和信息假說(shuō)兩類(lèi)。交易假說(shuō)認(rèn)為，由于機(jī)構(gòu)投資者交易的活躍程度較低，投資者在未來(lái)交易此類(lèi)股票時(shí)會(huì)面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)，從而需要更高的補(bǔ)償，因而設(shè)置了更大的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差。信息假說(shuō)認(rèn)為，一方面，機(jī)構(gòu)投資者具有信息搜集和處理上的規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì);另一方面，機(jī)構(gòu)投資者既有動(dòng)力也有能力監(jiān)督上市公司，這使得其更有可能獲取與公司有關(guān)的內(nèi)幕信息，從而加劇了市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，因而導(dǎo)致了更大的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差。使用中國(guó)上市公司的高頻交易數(shù)據(jù)，本文考察了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股票流動(dòng)性的影響路徑。研究表明，機(jī)構(gòu)投資者既能夠通過(guò)信息假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性，又能夠通過(guò)交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性。這意味著，我們?cè)诟纳菩畔⑴?、減少內(nèi)幕交易以降低信息摩擦的同時(shí)，還需要改善交易機(jī)制以降低真實(shí)摩擦。

本文的研究具有以下幾方面的意義:一是基于Stoll(2000)［7］1479的研究基礎(chǔ)上，本文將機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的路徑劃分為交易假說(shuō)和信息假說(shuō)兩類(lèi)，從而為考察機(jī)構(gòu)投資者的股票流動(dòng)性效應(yīng)提供了新的視角;二是在實(shí)證設(shè)計(jì)上，本文借鑒了Brockman等(2009)［8］1405的研究思路，從而為分離出機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的兩大假說(shuō)提供了新的方法;三是本文使用2003－2009年間滬深兩市所有符合本文樣本篩選條件的數(shù)據(jù)為樣本，彌補(bǔ)了以往研究中樣本量不足的缺陷，提供了新的更具內(nèi)部有效性和外部有效性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù);四是本文的研究還具有一定的政策含義。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

(一)文獻(xiàn)回顧

作為市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的重要研究對(duì)象，反映股票流動(dòng)性的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差的形成問(wèn)題受到了人們的廣泛關(guān)注。解釋買(mǎi)賣(mài)價(jià)差形成的理論主要有兩類(lèi):一是以Garman(1976)［9］為代表的存貨理論;二是以Glosten和Milgrom(1985)［10］71以及Kyle(1985)［11］1315為代表的信息理論。早期的研究主要集中于尋找存貨理論的證據(jù)，而后期的研究則逐步轉(zhuǎn)向信息不對(duì)稱(chēng)的視角［7］1482。信息理論認(rèn)為，由于與知情交易者進(jìn)行交易會(huì)遭受交易損失，做市商必須通過(guò)設(shè)定較大的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差以對(duì)沖這一損失，從而導(dǎo)致流動(dòng)性的下降［10］72。此時(shí)的問(wèn)題是，誰(shuí)構(gòu)成了知情交易者的主體?盡管機(jī)構(gòu)投資者不具備內(nèi)部人那樣的信息優(yōu)勢(shì)，但是由于一方面機(jī)構(gòu)投資者在信息的搜集和處理上具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，另一方面由于他們既有能力又有動(dòng)力監(jiān)督上市公司，從而使得他們更有可能獲取關(guān)于公司的內(nèi)幕信息，這將使得他們有可能成為知情交易者的主體。

在實(shí)證上，Tinic(1972)［12］發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例與股票流動(dòng)性顯著正相關(guān)，即機(jī)構(gòu)持股比例越高，買(mǎi)賣(mài)價(jià)差越小。Chiang和Venkatesh(1988)［13］1044則認(rèn)為，由于存在法律和信托責(zé)任方面的約束，即便機(jī)構(gòu)投資者具有信息搜集方面的優(yōu)勢(shì)，機(jī)構(gòu)投資者和買(mǎi)賣(mài)價(jià)差之間也不存在相關(guān)關(guān)系。Sarin等(2000)［14］發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者負(fù)向影響股票流動(dòng)性，但不影響逆向選擇成本，且認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者是通過(guò)增大平均交易規(guī)模而降低股票流動(dòng)性的。不過(guò)，由于存在研究設(shè)計(jì)上的問(wèn)題，他們的研究并不能對(duì)機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的路徑作出合理的區(qū)分。Rubin(2007)［15］則認(rèn)為，機(jī)構(gòu)持股比例是交易行為的變量，而機(jī)構(gòu)持股集中度是逆向選擇的變量，且發(fā)現(xiàn)前者與股票流動(dòng)性正相關(guān)，后者與股票流動(dòng)性負(fù)相關(guān)。實(shí)質(zhì)上，機(jī)構(gòu)持股比例在某種程度上反映了非知情交易者遭遇知情機(jī)構(gòu)投資者的概率，也能夠反映逆向選擇的程度。

Agarwal(2007)［16］則發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例與股票流動(dòng)性之間呈U型關(guān)系，并認(rèn)為導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是，機(jī)構(gòu)投資者既能夠通過(guò)逆向選擇影響股票流動(dòng)性，又能夠通過(guò)信息有效性正向影響股票流動(dòng)性。但是，作者并沒(méi)有闡明機(jī)構(gòu)投資者的逆向選擇效應(yīng)和信息有效性效應(yīng)為何呈現(xiàn)出他文中所說(shuō)的單調(diào)關(guān)系，進(jìn)而導(dǎo)致其與股票流動(dòng)性之間的U型關(guān)系。我國(guó)的學(xué)者也對(duì)機(jī)構(gòu)投資者的流動(dòng)性效應(yīng)進(jìn)行過(guò)一些有意義的研究。吳衛(wèi)星等(2004)［17］發(fā)現(xiàn)了機(jī)構(gòu)投資者和信息不對(duì)稱(chēng)程度的正相關(guān)性。陸靜和楊萬(wàn)里(2008)［18］、田存志和吳新春(2010)［19］則發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)持股降低了信息不對(duì)稱(chēng)程度。屈文洲等(2011)［20］則發(fā)現(xiàn)，在2007年的樣本中，機(jī)構(gòu)持股比例越高信息不對(duì)稱(chēng)程度越高。從上面的研究可以看出，一方面，在機(jī)構(gòu)持股和股票流動(dòng)性之間的關(guān)系上，國(guó)內(nèi)的研究并未對(duì)機(jī)構(gòu)持股的作用進(jìn)行詳細(xì)的考察，而僅將其作為控制變量，且未達(dá)成一致意見(jiàn);另一方面，上述研究均未從本文的視角，也未使用本文的方法來(lái)探討機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的具體作用機(jī)理。

(二)假設(shè)提出

與前述研究僅關(guān)注機(jī)構(gòu)投資者對(duì)信息環(huán)境的影響不同，本文的研究既關(guān)注了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)信息環(huán)境的影響，也關(guān)注了其對(duì)交易行為的影響。Stoll在其就任美國(guó)金融學(xué)會(huì)主席的發(fā)言中指出，市場(chǎng)上的摩擦可以劃分為兩類(lèi)，一類(lèi)是真實(shí)摩擦;一類(lèi)是信息摩擦［7］1479。真實(shí)摩擦包括提供及時(shí)性交易所擔(dān)負(fù)的勞動(dòng)和資本、提供及時(shí)性交易時(shí)承受風(fēng)險(xiǎn)所要求的補(bǔ)償和市場(chǎng)力所導(dǎo)致的壟斷租金;信息摩擦則主要表現(xiàn)為與知情交易者進(jìn)行交易時(shí)所遭受的損失［7］1482。由于我國(guó)是典型的指令驅(qū)動(dòng)型市場(chǎng)，因此反映在買(mǎi)賣(mài)價(jià)差中其真實(shí)摩擦中的提供及時(shí)性交易所擔(dān)負(fù)的勞動(dòng)和資本以及市場(chǎng)力所導(dǎo)致的壟斷租金這兩部分在我國(guó)均不存在，但投資者在提供及時(shí)性時(shí)承受風(fēng)險(xiǎn)所要求的補(bǔ)償在我國(guó)同樣存在。

理論上，指令驅(qū)動(dòng)型市場(chǎng)中的每個(gè)投資者也可以看成是流動(dòng)性的提供者［21］，限價(jià)買(mǎi)單相當(dāng)于為賣(mài)方提供了流動(dòng)性，而限價(jià)賣(mài)單則相當(dāng)于為買(mǎi)方提供了流動(dòng)性，這相當(dāng)于單個(gè)投資者也發(fā)揮了做市商的作用。股票交易的活躍性越差，限價(jià)買(mǎi)單的提供者在購(gòu)入股票之后出售股票將越困難，從而承受了更大的價(jià)格下跌風(fēng)險(xiǎn)，為彌補(bǔ)這一損失，限價(jià)買(mǎi)單的提供者將設(shè)定一個(gè)更低的買(mǎi)價(jià)。相應(yīng)地，股票交易的活躍性越差，限價(jià)賣(mài)單的提供者將設(shè)定一個(gè)更高的賣(mài)價(jià)。這將導(dǎo)致更大的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差，即更低的股票流動(dòng)性。由于機(jī)構(gòu)投資者交易的活躍程度低于個(gè)人投資者，因此給定其他條件相同，機(jī)構(gòu)持股比例越高的股票其交易活躍程度越低，股票流動(dòng)性相應(yīng)越低。本文將機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的這一路徑稱(chēng)之為交易假說(shuō)?；诖?，我們提出如下假設(shè):假設(shè)1:機(jī)構(gòu)投資者能夠通過(guò)交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性。

機(jī)構(gòu)投資者不僅能夠通過(guò)交易假說(shuō)影響股票流動(dòng)性，而且能夠通過(guò)信息假說(shuō)影響股票流動(dòng)性。和個(gè)人投資者相比，機(jī)構(gòu)投資者具有兩方面的優(yōu)勢(shì):一方面，機(jī)構(gòu)投資者具有專(zhuān)業(yè)上的優(yōu)勢(shì)，且在信息搜集、信息處理等方面具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)［13］1041;另一方面，由于相對(duì)較高的持股比例，機(jī)構(gòu)投資者既有能力又有動(dòng)力監(jiān)督上市公司的行為［22］，再加上我國(guó)的法律體系不健全、經(jīng)理人員的信托責(zé)任意識(shí)不強(qiáng)，使其更可能獲取到與公司價(jià)值有關(guān)的私有信息，機(jī)構(gòu)投資者可以利用這些信息進(jìn)行內(nèi)幕交易以獲取私有信息收益［23］。機(jī)構(gòu)持股比例越高，投資者在交易過(guò)程中遭遇知情機(jī)構(gòu)投資者的可能性越大，為彌補(bǔ)可能的交易損失，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者的持股比例較高時(shí)，投資者在購(gòu)買(mǎi)股票時(shí)會(huì)設(shè)定較低的買(mǎi)價(jià)，而在出售股票時(shí)會(huì)設(shè)定較高的賣(mài)價(jià)，從而導(dǎo)致買(mǎi)賣(mài)價(jià)差的上升和股票流動(dòng)性的下降［10］72，［11］1316。本文將機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的這一路徑稱(chēng)之為信息假說(shuō)。基于此，我們提出如下假設(shè):假設(shè)2:機(jī)構(gòu)投資者能夠通過(guò)信息假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性。

三、樣本選擇與變量選取

(一)樣本選擇

本文的樣本區(qū)間為2003－2009年間滬深兩市僅發(fā)行了A股的上市公司。排除同時(shí)發(fā)行了B股和H股公司的原因是，單個(gè)市場(chǎng)的流動(dòng)性指標(biāo)難以反映這類(lèi)公司的流動(dòng)性全貌。此外，本研究還對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下的處理:(1)排除了金融、保險(xiǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，原因是這類(lèi)公司的資產(chǎn)特性與其他行業(yè)存在較大的差異;(2)排除了公司在財(cái)政年度內(nèi)有效交易天數(shù)不足30天的公司數(shù)據(jù)，原因是這類(lèi)公司的數(shù)據(jù)不能夠很好地測(cè)度市場(chǎng)層面的指標(biāo);(3)在處理高頻交易數(shù)據(jù)時(shí)，排除了集合競(jìng)價(jià)時(shí)期、午間停盤(pán)時(shí)期和收盤(pán)后的數(shù)據(jù)，原因是這些數(shù)據(jù)可能有誤;(4)排除了一些極端數(shù)據(jù)，如信息不對(duì)稱(chēng)指標(biāo)小于0的觀測(cè)值，流動(dòng)性指標(biāo)明顯為極端值的觀測(cè)值等;(5)排除了存在缺失值的觀測(cè)值。最終，本文得到的2003－2009年度的樣本數(shù)分別為1158、1217、1196、1275、1385、1446、1523個(gè)，樣本總數(shù)為9200個(gè)。此外，本文使用的高頻數(shù)據(jù)來(lái)自于色洛芬數(shù)據(jù)庫(kù)，市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，其他數(shù)據(jù)來(lái)自于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。本文所有的數(shù)據(jù)處理和分析均使用STATA11．0完成。

(二)變量選取

1．交易行為測(cè)度。為考察機(jī)構(gòu)投資者是否通過(guò)交易假說(shuō)路徑影響股票流動(dòng)性，我們首先使用換手率(LNTURNOVER)和成交量(LNTRV)作為本文的被解釋變量。以往的研究表明，交易量與反映股票流動(dòng)性的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差負(fù)相關(guān)［7］1481，［24］，因此，使用LNTURNOVER和LNTRV能夠在一定程度上檢驗(yàn)交易假說(shuō)路徑的存在。其中，LNTURNOVER為公司股票在財(cái)政年度內(nèi)換手率TURNOVER的自然對(duì)數(shù)，LNTRV為公司股票在財(cái)政年度內(nèi)總成交量的自然對(duì)數(shù)。

2．股票流動(dòng)性測(cè)度。本文的第二組解釋變量為相對(duì)有效價(jià)差(AESP)和相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差(AQSP)。Hasbrouck(2009)［25］的研究表明，與日間交易數(shù)據(jù)相比，高頻交易數(shù)據(jù)能夠更好地反映股票流動(dòng)性。借鑒陳輝等(2011)［6］47的研究成果，本文使用分筆高頻交易數(shù)據(jù)中的先日內(nèi)平均后年度平均的相對(duì)有效價(jià)差和相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差，具體計(jì)算過(guò)程見(jiàn)方程(1)和(2)。（方程略）。

3．信息不對(duì)稱(chēng)測(cè)度。本文使用如下兩種方法測(cè)度知情交易者與非知情交易者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，用以檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者的股票流動(dòng)性效應(yīng)的信息假說(shuō)路徑。第一種測(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)程度的方法借鑒了Glosten和Harris(1988)［26］128的方法，具體測(cè)度方法見(jiàn)方程(3)。（方程略）。第二種測(cè)度信息不對(duì)稱(chēng)程度的方法借鑒了Lin等(1995)［29］1157的方法，具體測(cè)度方法見(jiàn)方程(4)。（方程略）。

4．解釋變量與控制變量。本文的解釋變量為機(jī)構(gòu)投資者持股比例變量(INST)。為使本文的研究結(jié)論更加穩(wěn)健，我們同時(shí)使用了既包括金融機(jī)構(gòu)又包括一般法人的機(jī)構(gòu)投資者持股比例、僅包括金融機(jī)構(gòu)的機(jī)構(gòu)投資者持股比例和基金持股比例三種測(cè)度。本文的主體部分使用第一種測(cè)度作為機(jī)構(gòu)投資者持股比例的變量，其余兩種測(cè)度用作穩(wěn)健性檢驗(yàn)。參照Brockman等(2009)［8］1412的研究方法，我們控制了如下變量:市場(chǎng)價(jià)值(LNMV)，本文使用市場(chǎng)價(jià)值的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量，其中市場(chǎng)價(jià)值=非流通股股數(shù)*每股凈資產(chǎn)+流通股股數(shù)*每股股價(jià)+賬面負(fù)債;成交價(jià)(LNPRICE)，本文使用財(cái)政年度內(nèi)日收盤(pán)價(jià)均值的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量;波動(dòng)性(LNVAR)，本文使用財(cái)政年度內(nèi)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量。此外，本文還在回歸方程中控制了行業(yè)虛擬變量和年度虛擬變量。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表1給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表中可以看出，換手率TURNOVER的均值為6．1824，這表明，我國(guó)的投資者持有股票的平均時(shí)間不到兩個(gè)月。TURNOVER標(biāo)準(zhǔn)差為4．3228則說(shuō)明，各股票的交易活躍程度的變異較大。相對(duì)有效價(jià)差的自然對(duì)數(shù)LNAESP的均值為－6．0251，要大于相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差的自然對(duì)數(shù)LNAQSP的均值－6．0601，這意味著，我國(guó)存在較多的交易成交價(jià)格落在最優(yōu)買(mǎi)賣(mài)價(jià)格之外，這與陳輝等(2011)［6］48的研究結(jié)果基本一致。反映信息不對(duì)稱(chēng)程度的指標(biāo)LNGH的均值為－6．1792，明顯小于另一反映信息不對(duì)稱(chēng)程度的指標(biāo)LNLSB的均值－1．9111，這是由于Glosten和Harris(1988)［26］127的逆向選擇指標(biāo)的度量方式為決定金額，而Lin等(1995)［29］1157的逆向選擇指標(biāo)的度量方式為占半有效價(jià)差的比例［30］。機(jī)構(gòu)持股比例INST的均值為17．98%，這表明我國(guó)的機(jī)構(gòu)投資者已經(jīng)成為了我國(guó)資本市場(chǎng)的重要參與主體。當(dāng)然，該持股比例是既包含了金融機(jī)構(gòu)，也包含了一般法人的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，僅包含金融機(jī)構(gòu)的機(jī)構(gòu)持股比例的均值也接近10%。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見(jiàn)表1。

(二)回歸分析結(jié)果

1．交易行為:換手率與成交量。為考察機(jī)構(gòu)投資者是否通過(guò)交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性，我們有必要首先考察機(jī)構(gòu)投資者是否影響了股票市場(chǎng)交易的活躍程度，即投資者的交易行為。在這一部分中，我們實(shí)證考察了機(jī)構(gòu)投資者持股比例INST對(duì)交易行為T(mén)RADING_ACTIVITY的影響。具體的回歸方程見(jiàn)方程(5)。（方程略）。如前所述，本文使用換手率的自然對(duì)數(shù)LNTURNOVER和成交量的自然對(duì)數(shù)LNTRV作為交易行為T(mén)RADING_ACTIVITY的變量，具體的回歸結(jié)果詳見(jiàn)表2。在表2中，回歸(1)給出了使用換手率的自然對(duì)數(shù)LNTURNOVER為因變量的回歸分析結(jié)果;回歸(2)給出了使用成交量的自然對(duì)數(shù)LNTRV為因變量的回歸分析結(jié)果。從回歸(1)中可以看出，機(jī)構(gòu)投資者持股比例INST的系數(shù)為－0．7091，且在1%的顯著性水平上顯著。這意味著，機(jī)構(gòu)投資者持股比例每上升一個(gè)單位的標(biāo)準(zhǔn)差，即0．2119，換手率TURNOVER將下降約15%(0．7091*0．2119)。這說(shuō)明，在控制了其他影響換手率的因素之后，機(jī)構(gòu)投資者持股比例的上升將導(dǎo)致交易活躍程度的下降，這就為機(jī)構(gòu)投資者從交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性提供了可能，但這一效應(yīng)是否真的存在還需要我們進(jìn)一步的檢驗(yàn)。使用成交量LNTRV作為交易行為的變量的回歸(2)的結(jié)果表明，INST的系數(shù)也在1%的顯著性水平上顯著為負(fù)，這一結(jié)論與回歸(1)基本類(lèi)似，在此就不再贅述。

2．股票流動(dòng)性:相對(duì)有效價(jià)差與相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差。前一部分的研究?jī)H說(shuō)明了機(jī)構(gòu)持股比例會(huì)降低市場(chǎng)交易的活躍程度，但是機(jī)構(gòu)投資者能否通過(guò)這一路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性則需要我們進(jìn)一步的檢驗(yàn)。我們將使用如下的方程(6)來(lái)考察機(jī)構(gòu)持股比例是否負(fù)向影響了股票流動(dòng)性。Stoll(2000)［7］1479的研究表明，總的流動(dòng)性成本可以劃分為真實(shí)摩擦成本和信息摩擦成本，因此，機(jī)構(gòu)投資者既能夠通過(guò)真實(shí)摩擦(即交易摩擦)負(fù)向影響股票流動(dòng)性，又能夠通過(guò)信息摩擦負(fù)向影響股票流動(dòng)性。為對(duì)兩者作出合理的區(qū)分，我們借鑒Brockman等(2009)［8］1415的方法，即首先對(duì)(6)式進(jìn)行回歸，然后在(6)式中加入交易行為變量，如果機(jī)構(gòu)持股比例變量仍然顯著，則說(shuō)明了信息摩擦效應(yīng)存在，機(jī)構(gòu)持股能夠通過(guò)信息假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性;反之，則說(shuō)明信息摩擦效應(yīng)不存在。此外，如果機(jī)構(gòu)持股比例變量的系數(shù)發(fā)生了顯著的變化，則表明真實(shí)摩擦效應(yīng)存在，即機(jī)構(gòu)持股能夠通過(guò)交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性;反之，則表明真實(shí)摩擦效應(yīng)不存在。表3給出了(6)式和在(6)式的基礎(chǔ)上引入交易行為變量的回歸分析結(jié)果。在表3中，回歸(3)、(4)、(5)是因變量為相對(duì)有效價(jià)差的自然對(duì)數(shù)LNAESP的回歸分析結(jié)果;回歸(6)、(7)、(8)是因變量為相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差的自然對(duì)數(shù)LNAQSP的回歸分析結(jié)果。由于結(jié)論的相似性，我們以回歸(3)、(4)、(5)為例進(jìn)行說(shuō)明。回歸(3)為方程(6)的回歸分析結(jié)果，回歸(4)是在回歸(3)的基礎(chǔ)上引入交易行為變量LNTURNOVER的回歸分析結(jié)果，回歸(5)是在回歸(3)的基礎(chǔ)上引入交易行為變量LNTRV的回歸分析結(jié)果。從回歸(3)中可以看出，機(jī)構(gòu)持股變量INST的系數(shù)為0．4092，且在1%的顯著性水平上顯著，這表明，總體而言，機(jī)構(gòu)持股負(fù)向影響了公司的股票流動(dòng)性，但具體通過(guò)何種路徑來(lái)影響，我們還不得而知。從回歸(4)中可以看出，當(dāng)我們引入了交易行為變量LNTURNOVER之后，INST的系數(shù)由原先的0．4092變?yōu)?．2390，且這一變化在1%的顯著性水平上顯著，這說(shuō)明，機(jī)構(gòu)投資者能夠通過(guò)交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性，從而支持了本文的假設(shè)1。同時(shí)，在控制了交易變量之后，INST的系數(shù)仍然顯著的事實(shí)表明，機(jī)構(gòu)投資者同樣能夠通過(guò)信息假說(shuō)路徑影響公司的股票流動(dòng)性，從而支持了本文的假設(shè)2。從回歸(5)中可以看出，使用成交量自然對(duì)數(shù)LNTRV作為交易行為的變量的結(jié)果基本保持不變。回歸(6)、(7)、(8)的結(jié)果表明，使用相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差的結(jié)果也保持不變。

3．信息不對(duì)稱(chēng):逆向選擇成分LNGH與LNLSB。在前一部分中，我們?cè)诮梃bBrockman等(2009)［8］1415的基礎(chǔ)上，對(duì)交易假說(shuō)和信息假說(shuō)路徑的存在與否進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。在上述的論證邏輯中，信息假說(shuō)路徑的存在與否，依賴(lài)于Stoll(2000)［7］1510關(guān)于信息摩擦可以看成總摩擦和真實(shí)摩擦之間的差異的觀點(diǎn)是否成立。為使本文的研究更加穩(wěn)健，我們還進(jìn)一步地考察了機(jī)構(gòu)持股對(duì)逆向選擇成分的影響。我們使用如下的方程(7)來(lái)對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行考察。同樣地，為使我們的結(jié)論更加穩(wěn)健，我們還在方程(7)中加入了交易行為變量以控制其可能的影響。表4給出了機(jī)構(gòu)持股比例對(duì)信息不對(duì)稱(chēng)程度影響的回歸分析結(jié)果。在表(4)中，回歸(9)、(10)、(11)是因變量為L(zhǎng)NGH的回歸分析結(jié)果;回歸(12)、(13)、(14)是因變量為L(zhǎng)NLSB的回歸分析結(jié)果。由于結(jié)果的相似性，我們以回歸(9)、(10)、(11)為例進(jìn)行說(shuō)明?；貧w(9)為方程(7)的回歸分析結(jié)果，回歸(10)、(11)分別為在回歸(9)中引入LNTURNOVER和LNTRV的回歸分析結(jié)果。從回歸(9)中可以看出，機(jī)構(gòu)持股變量INST的系數(shù)為0．5160，且在1%的顯著性水平上顯著，這說(shuō)明，機(jī)構(gòu)持股能夠通過(guò)信息假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性，從而支持了本文的假設(shè)2?；貧w(10)的結(jié)果表明，即便是控制了交易行為變量LNTURNOVER之后，INST仍然在1%的顯著性水平上顯著為正，進(jìn)一步地支持了本文的假設(shè)2。引入交易行為變量LNTRV的回歸(11)的結(jié)論與回歸(10)的結(jié)論基本一致?；貧w(12)、(13)、(14)的結(jié)果同樣支持了本文的假設(shè)2。

4．穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文還進(jìn)行了如下的穩(wěn)健性檢驗(yàn):(1)使用僅包含金融機(jī)構(gòu)的機(jī)構(gòu)持股比例或基金持股比例作為機(jī)構(gòu)持股的變量;(2)使用滯后一期的機(jī)構(gòu)持股比例以減輕可能的內(nèi)生性因素的影響;(3)使用流通在外股份的換手率作為交易行為的變量。穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)論基本保持不變，由于篇幅限制，在此就未予列示。

五、結(jié)論與討論

Stoll(2000)［7］1479認(rèn)為，市場(chǎng)摩擦可以劃分為真實(shí)摩擦和信息摩擦兩類(lèi)，前者由交易行為引致，而后者則由信息不對(duì)稱(chēng)引致。市場(chǎng)摩擦越大，股票流動(dòng)性越低;反之，則越高。市場(chǎng)參與者既能夠通過(guò)真實(shí)摩擦影響股票流動(dòng)性，又能夠通過(guò)信息摩擦影響股票流動(dòng)性?；诖耍疚膶C(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的路徑界定為交易假說(shuō)和信息假說(shuō)兩類(lèi)。交易假說(shuō)認(rèn)為，由于機(jī)構(gòu)投資者交易的活躍程度較低，投資者在未來(lái)交易機(jī)構(gòu)持股比例較高的股票時(shí)會(huì)面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)，從而需要更高的補(bǔ)償，因而設(shè)置了更大的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差，最終惡化了股票流動(dòng)性。信息假說(shuō)認(rèn)為，一方面，機(jī)構(gòu)投資者具有信息搜集和處理上的規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì);另一方面，機(jī)構(gòu)投資者既有動(dòng)力也有能力監(jiān)督上市公司，這使得其更有可能獲取與公司有關(guān)的內(nèi)幕信息，從而加劇了市場(chǎng)參與者之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，因而導(dǎo)致了更大的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差，最終惡化了股票流動(dòng)性?？梢?jiàn)，機(jī)構(gòu)投資者既可能通過(guò)信息假說(shuō)影響股票流動(dòng)性，也可能通過(guò)交易假說(shuō)影響股票流動(dòng)性。

為對(duì)這兩個(gè)假說(shuō)進(jìn)行檢驗(yàn)，我們借鑒了Brockman等(2009)［8］1415的方法。首先，我們考察了機(jī)構(gòu)持股比例對(duì)投資者交易行為的影響。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)持股比例越高，股票交易的活躍程度越低，這就為機(jī)構(gòu)投資者從交易假說(shuō)路徑負(fù)向影響股票流動(dòng)性提供了可能。其次，為對(duì)交易假說(shuō)路徑作出進(jìn)一步的檢驗(yàn)，我們采用了分步回歸的方法，即在第一步的以股票流動(dòng)性為因變量的回歸中，不引入交易行為變量，而在第二步的以股票流動(dòng)性為因變量的回歸中，引入交易行為變量，通過(guò)比較這兩個(gè)回歸中的機(jī)構(gòu)持股比例變量的系數(shù)，我們就可以推斷交易假說(shuō)和信息假說(shuō)的存在。研究發(fā)現(xiàn)，在第一步的回歸中，機(jī)構(gòu)持股比例變量的系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明，總體而言，機(jī)構(gòu)持股會(huì)負(fù)向影響股票流動(dòng)性;在第二步的回歸中引入交易行為變量后，機(jī)構(gòu)持股比例變量的系數(shù)顯著下降了，從而支持了交易假說(shuō)路徑的存在，而機(jī)構(gòu)持股比例變量的系數(shù)仍然顯著的事實(shí)也表明了信息假說(shuō)路徑的存在。再次，為進(jìn)一步檢驗(yàn)信息假說(shuō)的存在性，我們還考察了機(jī)構(gòu)持股和信息不對(duì)稱(chēng)之間的實(shí)證關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)持股比例越高，信息不對(duì)稱(chēng)程度越高，且這一關(guān)系在引入了交易行為變量之后仍然存在，這進(jìn)一步地支持了信息假說(shuō)路徑的存在。

以往的研究多數(shù)僅關(guān)注了機(jī)構(gòu)投資者影響股票流動(dòng)性的信息假說(shuō)路徑，而忽略了交易假說(shuō)路徑的存在，本文的實(shí)證結(jié)論支持了這一路徑的存在。在一個(gè)市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)機(jī)制理想的資本市場(chǎng)中，投資者為及時(shí)性交易所支付的成本不應(yīng)當(dāng)與機(jī)構(gòu)投資者持股比例密切相關(guān)，或者即使相關(guān)，其關(guān)聯(lián)度也應(yīng)當(dāng)不大。本文的研究則表明，這一關(guān)聯(lián)顯著存在。因此，我們有必要進(jìn)一步地改善交易機(jī)制以降低真實(shí)摩擦的影響。在信息假說(shuō)路徑方面，我們的實(shí)證結(jié)論也支持了這一路徑的存在。然而，在政策建議上，我們還不能貿(mào)然下結(jié)論。由于機(jī)構(gòu)投資者的信息優(yōu)勢(shì)既可能是由于其專(zhuān)業(yè)能力或信息搜集和處理上的規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)而獲取了一些私有信息而導(dǎo)致的，又可能是由于其與公司的長(zhǎng)期接觸而獲取了一些內(nèi)幕信息而導(dǎo)致的，但前者是好的，因?yàn)樗軌蛱嵘蓛r(jià)的信息效率，而后者是不好的，因?yàn)樗鼡p害了資本市場(chǎng)的公平。因此，我們很難說(shuō)機(jī)構(gòu)持股所引致的信息不對(duì)稱(chēng)程度的提高就是不好的。這使得我們僅能夠，一方面，在不大幅提高成本的情況下，提高信息披露質(zhì)量、打擊內(nèi)幕交易行為;另一方面，則需要找到能夠識(shí)別這兩類(lèi)信息來(lái)源的機(jī)制，以在不損害信息效率的基礎(chǔ)上，改善資本市場(chǎng)的公平狀況。