境外股东持股影响中国股市风险的门槛效应研究.doc

1、1境外股东持股影响中国股市风险的门槛效应研究摘要：使用面板门槛模型研究发现，境外股东在中国股市充当了一定“调节器”的角色，即：当股价波动剧烈时，境外股东增持可以降低波动；当股票交易不活跃时，境外股东增持又能活跃市场。同时，境外股东持股对中国股市的影响存在门槛效应：境外股东持股市盈率、资产负债率相对高和基金持股相对少而波动性较大的企业时，境外股东持股能降低股价波动、股票收益率波动和系统风险；反之则会增加股市风险。应引导境外股东战略持股市盈率较高、资产负债率较高的股价波动较大的上市公司，从而充分发挥其“调节器”作用。 关键词：股市风险；境外投资者；境外股东持股东；股价波动；股票收益率风险；系统风险

2、；门槛效应；市盈率；资产负债率；基金持股 中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1674?8131（2014）03?0065?08 一、引言 随着中国股市的逐步开放，上市公司的境外股东身影日渐增多，并在中国股市扮演着越来越重要的角色。刘少波等（2013）研究指出在中国主板市场所有上市公司中，外资直接或间接持股的上市公司占比超过60%。相比境内投资者，境外投资者更为成熟和理性，具有更丰富的投资经验、更专业的收集处理和分析与价值相关的信息的能力（Gul et 2al，2010） ；境外股东持股的公司也往往伴随更高的公司透明度和更低的信息不对称（Kang et al，1997，Jia

3、ng et al，2004,Kim et al，2009） 。因此,境外股东对中国上市公司治理水平、股市投资环境和股市的稳健发展等方面的影响日渐深远，更为直接的是，伴随其进出股市，通过羊群效应、示范效应等对中国股市波动的影响更加明显。境外投资者如此广泛而日益重要地存在，他们对中国股市风险究竟产生了怎样的影响？ 股市风险一般指由于未来不确定性，买入股票后在预定的时间内不能以高于买入价将股票卖出而发生账面损失，或以低于买入价卖出股票而造成实际损失。随着金融自由化浪潮兴起，资本市场开放对一国股市风险的影响成为最受关注的问题之一，相关研究主要有以下观点和结论：一是境外投资者的进入会加剧股市波动性。许多

4、学者从发展中国家金融自由化的角度讨论这一问题。Stiglitz（1999，2010）在分析金融自由化对金融风险的影响时指出，由于发展中国家普遍存在不完全信息或不完全市场，引起利率迅速上升的金融自由化会导致金融不稳定，资本市场自由化不可避免地伴随大的波动性，特别是在金融机构及监管法规没有足够成熟前，过早引进外资会暴露当地股市应对外部风险的脆弱特质。Bley 等（2012）分析了海湾合作委员会国家的情况，发现股票市场自由化程度对单个企业收益的特质波动性没有影响，但随着自由化程度提高，股票市场收益的总波动性增加。 二是境外股东并未加剧股市波动性，反而有利于降低风险和稳定股3市。Mitton（2006

5、） 、Wang（2007） 、Gupta 等（2009）的研究发现，外资进入为当地股市提供了额外的融资方式，冲减与共担了内资原有的风险。Bae 等（2006） 、Li 等（2009）发现，外资进入能够提高当地股市的信息披露质量，从而降低交易成本与风险。Edwards（1999）以智利为例分别研究资本流入和流出的控制效应，发现资本流入的控制对利率和汇率没有作用，但确实使股市更稳定。Li 等（2010）专门研究了外国大股东的影响，发现境外大股东的参与有利于新兴市场国家股市降低市场风险，起到了稳定市场的作用。Umutlu 等（2010）把股票收益的总波动性分解成全球波动性、本地波动性和企业特质波动性

6、，发现金融自由化程度的提高通过降低特质波动性和本地波动性而降低总波动性，且这一现象在中小规模的市场表现更为明显。杨竹清等（2013）以中国股市为研究对象，发现境外股东持股可以降低股市风险，稳定市场。 三是境外股东进入对股市波动性影响不明显。Kim 等（1993）利用事件法研究新兴证券市场对外开放后的价格行为，发现开放对证券市场的波动没有影响。Choe 等（1998）以韩国为例的研究发现，股市的正反馈机制和外国投资者的羊群行为并未破坏市场的稳定，原因在于外国投资者对韩国股市的影响还比较小，而且，也没有证据证明大额外国股权交易破坏了市场稳定。Kim 等（2000）应用 Schwert(1989)估

7、计波动性的方法研究自由化前后股市波动性的变化，发现在自由化后两年内股市波动性没有显著不同于自由化前的水平。 杨竹清：境外股东持股影响中国股市风险的门槛效应研究四是金融自由化和境外投资者进入的影响具有门槛效应。Honig（2008） 、Kose 等4（2011） 、Bekaert 等（2010） 、Kaya 等（2012）的研究证实了金融自由化和资本市场开放对东道主国家经济金融方面影响的门槛效应；国内学者也研究发现 FDI 对地区技术、创新溢出具有门槛效应（张宇 等，2007；钱水土 等，2010；李燕 等，2011，牛泽东 等，2011） ，认为只有在经济发展水平、基础设施、金融体系、研发投入

8、强度、人力资本等发展到一定程度（即门槛值）时，资本市场开放、FDI 等对东道主国家的技术进步、经济金融发展才具有积极的作用。 梳理已有文献可以发现，较多的学者是从国家、市场等宏观层面研究金融自由化和资本市场开放对股市风险的影响，且一般使用 VAR 模型、ECM 模型、脉冲响应分析等；相对较多的结论是，短期内资本市场开放推动了经济增长但加剧了股市波动性，而长期则促进股市的稳定；此外，一些研究在宏观上探索了金融自由化和资本市场开放对经济增长的门槛效应，但较少从微观机制研究境外投资者对股市影响的门槛效应，而关于境外股东持股影响股市风险的门槛效应研究更少。那么，在中国的资本市场上，境外股东持股对股市风

9、险的影响是否也存在门槛效应，是否也需要上市公司某些特征变量达到一定水平时，境外股东持股的作用才明显？基于此，本文选取直接境外股东持股和大于 5%（亦称境外大股东）的样本，采用面板门槛模型研究境外股东持股对中国股市风险的影响，以丰富和拓展相关研究，并为我国股市的健康发展提供参考。 二、研究假设 境外资本进入可以从宏观和微观两个层面影响股市风险。从宏观层面看，当资本市场开放和引入境外投资者时，一国股市的宏观经济风险5可以在国际间对冲和分散（Henry，2000；Iwata et al；2004，Bhamra，2007） ，本国投资者也有机会进入境外市场进行投资，弥补了本国市场资产工具单一、市场流动

10、性差等缺陷，为投资者提供了分散投资风险的机会。同时，境外投资者的进入可以扩大股票市场规模和增加流动性（Nicola et al，2001） ，从而可以降低该国股市风险。此外，外国资金流入新兴资本市场后，因其附带引入先进国家良好的政府监管、公司治理、会计信息披露制度观念及机制，可对新兴国家的证券市场产生良好示范效果，通过示范效应增强新兴市场本地投资者对当地市场的信心，降低股市风险。从微观层面看，公司治理是影响股市风险的重要因素，其水平的高低决定公司基本面的好坏从而影响股价波动及股市风险。外国投资者投资可拓展公司外部治理的渠道和融资渠道，尤其新兴市场金融自由化后外国投资者的引入能提高被投资公司的治

11、理水平；直接或间接持股上市股份是境外资金流动的最主要和最直接的方式，境外股东展现出不同于国内投资者的行为方式，相比国内投资者更多地关心公司治理（Kim et al，2000） ，境外股东直接参与公司治理或其监督效应会引起上市公司外部约束条件的重大变化，进而提高公司治理水平，降低股市风险。此外，境外投资者相比境内投资者更为成熟和理性，具有更丰富的投资经验以及更专业的收集、处理和分析与价值相关信息的能力（Gul et al，2010） ，境外投资者的投资理念可潜移默化地影响本地投资者，使境内投资者尽快成熟起来，从而整体上改变股市外部监督和股市信息环境，间接降低股市风险。 同时，境外投资者也可能加剧

12、股市波动，原因主要有两点：一是6由于信息不对称问题，境外投资者亦可能存在羊群行为和正反馈交易策略，进而加剧股市风险；二是境外投资者对市场外部信息反应更加敏感，流动性相对更强，从而增加股市风险。 境外股东持股对东道主国家股市风险的影响究竟如何取决于正负效应的对比，以及东道主国家的经济发展水平、制度环境和股市整体发展水平等因素。从宏观分析看，金融自由化、直接境外投资（FDI）对股市、经济增长和创新等的影响都存在某些门槛效应，而且由于境外股东的持股偏好及公司本身特征等原因，可以推断出境外股东持股与股市风险间存在着门槛效应，即随着公司特征变量的不同，境外股东持股对股市风险的影响也存在差异。故提出假设：

13、境外股东持股与股价波动、股票收益率波动和系统风险之间不是严格的线性关系，而是存在门槛效应。 三、数据来源及变量说明 1数据来源 本文以 20062010 年中国股市所有上市公司为研究对象，剔除周收益数据少于 30 个、数据缺失较严重以及 ST、*ST 和 2006 年以后上市的公司。研究数据主要来源于国泰安数据库。境外投资者数据主要通过手工识别和收集，参考上市公司年度报告、中国证监会网站、巨潮资讯网和各省市工商局网站等国内权威网站；因上市公司披露信息所限，大多只能收集到公司前十大股东数据，因此境外股东持股数据只取于前十大股东。本文计算使用的软件为 Stata11.0。 2变量说明 （1）被解释

14、变量 7本文用股票价格波动、股票收益率波动和系统风险来刻画股市风险，理由是其是较为普遍认可的股市风险刻画指标，可以比较综合地反映股市风险，而且相关计算资料具有易得性。 股价波动具体表示如下： SDpriceij=1n1?nt=1priceitE（priceit） 2 其中，SDpriceij 为每个公司年收盘价标准差，priceit 为每个公司日收盘价（元股） ，下标 i 表示公司，j 表示年度，t 表示日期。 同理，股票收益率波动可表示为： SDreturnij=1n1?nt=1returnitE(returnit)2 returnitit 为每个公司考虑现金红利再投资的日个股回报率。 系统

15、风险 Beta 数据直接取自国泰安数据库，为年度样本的个股流通市值加权计算出的风险因子。 （2）解释变量 根据境外股东持股方式，境外股东分可为直接境外股东和间接境外股东，本文取直接境外股东持股和大于 5%的样本，用 DFSS 表示。 （3）控制变量 参考已有的研究文献（Ferreira et al，2007；Gul et al，2010，Donghui Li et al，2010；杨竹清 等，2013） ，选取如下控制变量（变量取值都为每年年末数据）：市场价值（MV，取对数） ，资产负债率（LEV） ，年度总股数换手率（TR，取对数，衡量公司流动性） ，账面市值比（MB，衡量企业为价值型还是成

16、长型） ，股权集中度（CONC，前三大股东持股比例之和） ，每股收益（EPS） 、市盈率（PE） ，证券投资基8金持股总数（NJ） ，董事人数（DIR，衡量治理水平） ，成立年限（EFNY，衡量成长性） ；此外，也加入了年度、行业虚拟变量。 3模型设计 为了避免人为划分境外股东持股水平区间带来的偏误，利用Hansen（1999，2000）提出的门槛面板模型，结合数据本身的特点来内生地划分区间，进而研究不同境外股东持股区间与股市风险之间的关系。以下先介绍单一门槛模型的设定，进而扩展到多门槛模型。单一门槛面板模型设定为： pit=i+Xit+1DFSSitI(git)+ 2DFSSitI(git)

17、+it（1） 其中，i 表示公司，t 表示年份，p 为被解释变量（股价波动SDprice、股票收益率波动 Sdreturn 和系统风险 Beta） ，DFSS 为解释变量（直接境外股东持股和大于 5%因面板门槛模型需要平衡面板数据，直接境外大股东的样本稍显不足，故采用直接境外股东持股和大于 5%的样本。 ） ；g 为门槛变量（根据相关分析逐一检验出不同的门槛变量） ，为特定的门槛值；I（?）为一指标函数，当括号中的条件满足时取值为1，否则为 0；1 和 2 分别表示门槛变量值小于和大于门槛值 时境外股东直接持股对股市风险的估计系数；Xit 为一组控制变量，为相应的系数向量。ui 表示公司的个体

18、效应，如管理能力、行业特征、地区差异等因素，it 为随机干扰项。 考虑到可能存在双重门槛效应，拟设定两重门槛模型如下： pit=i+Xit+1DFSSitI(git1)+ 92DFSSitI(12)+it（2） 模型参数的含义与（1）式一致，1 和 2 代表两个不同的门槛值，1、2 和 3 分别是不同门槛变量对应的估计系数。多重门槛模型可依此进行扩展。 四、实证分析结果 在分析前需要确定门槛的个数，以便确定模型的形式。由于在零假设下门槛参数不能确定，门槛效应检验是不确定的，Hansen 提出的“自抽样法”较好地解决了这个难题。根据相关理论以及已有研究结论（刘少波 等，2013）确定几个显著影响

19、境外股东持股的变量，再逐一检验出这些变量中显著影响股市风险的变量作为准门槛变量，最后选定市盈率（PE） 、证券投资基金持股总数（NJ） 、资产负债率（LEV）分别作为SDprice、SDreturn 和 Beta 的外生门槛变量。 本文依次在不存在门槛、一个门槛和两个门槛的设定下对（1）式进行估计检验，表 1、表 2 和表 3 列出了相应的 F 统计量、采用“自抽样法”得出的 P 值以及各门槛值等。根据计算结果可以发现，DFSS 与 Beta 和SDreturn 间存在单一门槛效应，分别在 10%和 5%的水平下显著，门槛值分别为 0.276、43?12；而 DFSS 与 SDprice 在

20、10%的显著水平下存在三重门槛效应，门槛值为 140.206。这表明境外股东持股对中国股市风险的影响存在区间效应，即在门槛值两边境外股东持股对股市风险的影响是显著不同或相反的。 表 1 不同资产负债率下 DFSS 对 Beta 的门槛效应 10模型 F 值 P 值临界值 1%临界值 5%临界值 10%门槛估计值 95%置信区间单一门槛 126.948* 0.06260.828134.94192.253 单一门槛0.2760.268， 0.276双重门槛 34.6190.3324.263148.37294.655 双重门槛 Ito10.360.324，0.391三重门槛 24.5760.4249

21、.071145.4591.245 双重门槛 Ito20.2760.268，0.276注: （1） P 值和临界值均为采用“自抽样法” （ Bootstrap） 反复抽样 300 次得到的结果；（2） *、*和*分别表示在 1%、5%和 10%水平下显著。表 2、表 3 同。 表 2 不同市盈率下 DFSS 对 SDprice 的门槛效应 模型 F 值 P 值临界值 1%临界值 5%临界值 10%门槛估计值 95%置信区间单一门槛 77.6050.137213.957148.25796.57 单一门槛36.13730.920， 36.231双重门槛47.5350.213766.872226.90

22、2113.59 双重门槛 Ito1106.38399.020， 117.519双重门槛 Ito236.13730.920， 36.231三重门槛45.740*0.053142.52648.03227.717 三重门槛 140.206135.27， 142.216 表 3 不同证券投资基金持股数下 DFSS 对 SDreturn 的门槛效应 模型 F 值 P 值临界值 1%临界值 5%临界值 10%门槛估计值 95%置信区间单一门槛 97.067*0.02163.05533.62513.929 单一门槛43.1242.752，43.489双重门槛 67.1940.237418.16226.853138.179双重门槛 Ito12.9642.775， 3.026双重门槛 Ito243.1242.752，