朱民武

（暨南大學經(jīng)濟學院，廣東 廣州 510632）

一、引言

融資融券(Securities Margin Trading)又稱“證券信用交易”或保證金交易，是指投資者向具有融資融券業(yè)務資格的證券公司提供擔保物，借入資金買入證券（融資交易）或借入證券并賣出（融券交易）的行為，包括券商對投資者的融資、融券和金融機構(gòu)對券商的融資、融券。最早有記載的賣空交易發(fā)生于17世紀的荷蘭，經(jīng)過幾百年的發(fā)展，全球大多數(shù)發(fā)達證券市場已經(jīng)引入買空和賣空交易機制。在新興證券市場中，由于市場處于發(fā)展階段且存在各種制度性問題，因此，這些市場在發(fā)展初期都不允許賣空，但隨著本國證券市場對外開放度的提高和自身市場制度建設(shè)的日益完善，新興市場國家開始引入賣空交易機制,如阿根廷(1999)、智利(1999)、波蘭(2000)、希臘(2001)和秘魯(2002)等。有學者對世界范圍內(nèi)賣空交易調(diào)查后發(fā)現(xiàn)(Anchada&Hazem，2005)[1]，早在20世紀90年代之前，有64%的成熟證券市場允許賣空，而僅有10%的新興市場允許賣空；至2002年，允許賣空的成熟市場占95%，允許賣空的新興證券市場增加至31%。目前，在發(fā)達國家(地區(qū))資本市場融資融券交易量占總證券交易量的比重基本能達到15%以上水平，美國為16%～20%，日本為15%，我國臺灣地區(qū)為20%～40%。

我國資本市場自建立以來長期缺乏做空機制，而已有文獻的研究成果表明，若市場不允許賣空，悲觀的投資者只能被迫消極地“用腳投票”離場，導致負面信息無法有效反映到股票價格中，股票價格往往反映最樂觀的信息，股票價格會被高估(Miller，1977)[2]，不能反映股票真實的內(nèi)在價值；因為不能賣空，股票投資者只能通過追漲獲利，系統(tǒng)風險不能有效規(guī)避，當股票市場供求失衡時，股票價格易于出現(xiàn)過度上漲或過度下跌，市場波動性較大。中國資本市場缺乏做空機制這一制度設(shè)計缺陷顯然不利于股票市場的長期健康發(fā)展，中國資本市場引入做空機制已顯得非常必要。隨著我國資本市場的日益發(fā)展壯大和證券市場法制建設(shè)的不斷完善，證券公司開展融資融券業(yè)務試點的條件已經(jīng)成熟，經(jīng)過多年的準備與嘗試，2010年3月31日，融資融券正式開始市上市交易，中國A股市場從此告別了單邊做多時代。2010年3月31日，滬市資融融券首日余額為584.9萬元，隨后融資融券交易余額增速迅猛；2012年12月31日，滬市融資融券余額達617.66億元，較交易首日融資融券余額出現(xiàn)巨幅增長；2013年9月，融資融券標的股也由最初的90只擴展到現(xiàn)在的700只，占A股上市股票總數(shù)的比例超過40%。

隨著融資融券交易額的快速增長，融資融券交易對于我國股票市場的影響也倍受關(guān)注，融資融券交易是否會加劇A股市場波動，是否會提高股票市場流動性，是否具有價格發(fā)現(xiàn)功能等一系列問題都有待深入研究，但國內(nèi)學者對于我國融資融券問題的研究不多。翟愛梅和鐘山(2012)[3]利用雙重差分模型研究賣空機制對股票價格波動的影響，但樣本局限于在香港市場允許賣空的H股；楊德勇和吳瓊(2011)[4]從流動性和波動性角度分析融資融券對滬市A股影響，但僅用不到一年的數(shù)據(jù)樣本作為時間序列研究樣本略顯不足。文章與已有文獻的不同之處在于：以上海證券交易所近三年的融資融券日交易數(shù)據(jù)作為研究樣本，基于VAR模型系統(tǒng)地考察融資融券交易余額與股價之間的相互影響，結(jié)合我國融資融券交易的最新特征并利用相關(guān)理論對檢驗結(jié)果做出解釋。

文章余下內(nèi)容安排如下：第二部分為文獻綜述；第三部分為融資融券交易對股票市場整體影響的實證分析；第四部分為結(jié)論及政策建議。

二、文獻回顧

國外賣空交易對股價影響研究的文獻比較豐富，不過并未形成一致結(jié)論，歸納起來主要有三種觀點。

第一種觀點認為賣空交易不會加劇股票市場波動或是存在賣空約束會加劇股價波動。Woolridge&Dickinson(1994)[5]通過分析紐約證券交易所(NYSE)、美國證券交易所(AMEX)和場外交易市場(OTC)三個證券交易市場及單個公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：賣空和股價之間存在正相關(guān)關(guān)系但統(tǒng)計上不顯著，賣空行為并沒有導致股價下跌。Anchada&Hazem(2005)[1]利用111個國家賣空管制和放開不同階段的股價歷史數(shù)據(jù)，同時也收集到賣出期權(quán)的歷史數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)回歸和事件研究法分析賣空限制的影響發(fā)現(xiàn)：當賣空可行的時候，股票收益的波動性降低，市場流動性提高，實證結(jié)果表明，允許賣空可以提高市場質(zhì)量；不過，沒有證據(jù)表明賣空限制會影響收益的偏度水平或市場崩盤的概率。Chang et al.(2007)[6]利用事件研究法研究香港股市賣空限制對于價格發(fā)現(xiàn)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：賣空限制會導致股票定價過高，與Miller(1977)[2]年的觀點一致：認為賣空限制會阻止一些負面消息反映在股票價格中，進而導致股票估價過高。Beber&Pagano(2011)[7]針對對2007-2009年金融危機期間各國對賣空禁止或限制的情況，利用面板數(shù)據(jù)和匹配方法研究禁止賣空對流動性、價格發(fā)現(xiàn)和股票價格產(chǎn)生的影響，結(jié)論認為：禁止賣空會降低流動性，對小盤股和沒有上市期權(quán)的公司影響尤為明顯；禁止賣空減緩了價格發(fā)現(xiàn)，特別是在熊市行情中；同時禁止賣空不利于價格穩(wěn)定。

第二種觀點認為賣空會加劇股價的波動或無益于股票市場的穩(wěn)定。Angel(1997)[8]利用紐約證券交易所TORQ數(shù)據(jù)庫1990年11月1日至1991年1月31日44家公司的電子SuperDot系統(tǒng)的訂單，通過對賣空單高頻信息的梳理研究后發(fā)現(xiàn)：賣空對隨后買價和賣價的影響小于常規(guī)的賣出，不過賣空仍會導致賣價的下跌。Lamont&Stein(2004)[9]通過對歷史上不同時代的累積的賣空余額研究也發(fā)現(xiàn)，套利者不愿意對賭積聚的錯誤定價，賣空也無益于整個股票市場的價格穩(wěn)定。

第三種觀點認為賣空對于股價波動的影響不確定。Bai et al.(2006)[10]通過建立的一個完全理性預期的一般均衡模型，模型表明在信息不對稱的情況下，賣空機制對市場波動的影響是不確定的。

國內(nèi)也有不少研究融資融券交易對股價影響的文獻。在A股市場開展融資融券交易之前，學者們主要是利用海外市場的數(shù)據(jù)進行研究。廖士光和楊朝軍(2005a)[11]利用香港證券市場數(shù)據(jù)研究表明，賣空機制推出之后，市場波動性呈現(xiàn)先弱后強的趨勢，但是兩者之間不存在因果關(guān)系。廖士光和楊朝軍(2005b)利用臺灣證券市場的經(jīng)驗數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)：臺灣股票賣空額和股票指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，賣空機制不會加劇市場波動，反而有利于市場穩(wěn)定。王旻、廖士光和吳淑琨(2008)利用臺灣證券市場的融資融券交易數(shù)據(jù)，研究結(jié)果表明，融資買空與融券賣空交易未對整個市場的波動性水平產(chǎn)生顯著影響。陳淼鑫和鄭振龍(2008)[12]的研究則以37個國家和地區(qū)的股票市場作為研究對象發(fā)現(xiàn)，賣空不會加劇市場波動性，反而可以降低市場崩盤的概率。

中國A股開展融資融券交易后，國內(nèi)也出現(xiàn)了利用A股融資融券交易數(shù)據(jù)進行研究的少量文獻。楊德勇和吳瓊(2011)[4]利用滬市融資融券交易余額數(shù)據(jù)研究融資融券交易對滬市A股流動性與波動性的影響，結(jié)論認為融資融券機制和整個市場波動性存在長期協(xié)整關(guān)系，但與市場流動性不存在長期協(xié)整關(guān)系；同時利用事件研究法分析融資融券交易對個股價格的影響，研究表明：融資融券交易對個股波動性起到一定平抑作用，并提升個股流動性。廖士光(2011)則利用事件研究法對滬深證券市場融資融券標的證券確定與調(diào)整事件進行實證檢驗，研究結(jié)果表明：融資標的有助于提升標的證券的市場價格，融資融券交易價格發(fā)現(xiàn)的功能有限。翟愛梅和鐘山(2012)[3]利用雙重差分模型對A+H股公司的A股和H股的月度數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)論認為：金融危機前，賣空機制能有效抑制價格波動；金融危機期間，賣空機制會加劇市場波動；金融危機后，賣空機制對股價影響不顯著。

從上文綜述得知，賣空機制對于股價的影響國內(nèi)外學者的觀點各異，學者們對于賣空機制研究以實證方法為主；國外研究賣空問題的文獻較多，理論比較成熟，但國內(nèi)研究賣空問題的文獻還比較少，融資融券對于A股的影響有待學者們繼續(xù)深入研究，從不同視角、利用不同實證方法研究融資融券交易對中國A股市場的影響具有很強的現(xiàn)實意義。

三、融資融券交易余額對我國股價影響的實證分析

1.指標選擇與數(shù)據(jù)來源

（1）買空賣空指標

文章以上海證券交易所融資融券余額日數(shù)據(jù)作為買空賣空指標來衡量A股市場買空賣空規(guī)模，用Smt來表示；融資融券余額日對數(shù)變化率，用Lsmt來表示；Lsmtt為第t日融資融券余額交易對數(shù)變化率，Smtt為上海證券交易所第t日的融資融券余額。

（2）股票指數(shù)

基于融資融券余額選自上海證券交易所，文章選取上證綜合指數(shù)衡量股票價格變動指標，用Shindex表示；上證綜合指數(shù)日對數(shù)收益率，用Return表示；Returnt為上證綜合指數(shù)第t日的對數(shù)收益率，Shindext為上證綜合指數(shù)低t日的收盤價。

文中所使用的上證綜合指數(shù)日數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)，融資融券余額日變化率根據(jù)上交所網(wǎng)站公布數(shù)據(jù)整理而成，樣本期間自2010年3月31日至2012年12月31日，總共672個交易日。

2.實證分析方法

文章首先利用ADF單位根檢驗法檢驗兩個時間序列的平穩(wěn)性，如果兩個變量都為非平穩(wěn)且具有相同的單整階數(shù)，則有必要對變量進行協(xié)整檢驗，確定上證綜合指數(shù)和融資融券交易余額之間是否存在長期均衡關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系，文章同時采用Engle-Granger和Johansen兩種協(xié)整檢驗方法進行檢驗。為進一步確定變量間的因果關(guān)系，使用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(Granger Causality Test)方法進行驗證。在確定變量間存在長期協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上，進一步建立向量誤差修正模型(VEC)進行變量短期關(guān)系分析。文章實證檢驗通過STATA12.0實現(xiàn)。

3.實證結(jié)果與分析

（1）單位根檢驗

在運用回歸方法研究時間序列之間關(guān)系之前，先要確定原序列是否平穩(wěn)，如果原序列為非平穩(wěn)，很可能得到的結(jié)果沒有任何經(jīng)濟意義，即所謂的偽回歸(Spurious Regression)。因此，有必要首先檢驗上證綜合指數(shù)序列(Shindex)和融資融券余額序列(Smt)的平穩(wěn)性。檢驗時間序列平穩(wěn)性的方法主要是單位根(Unit Root)檢驗方法，即檢驗原序列是否存在單位根，若原序列存在單位根，則序列非平穩(wěn)；否則，原序列為平穩(wěn)。Shindex和Smt的原序列和一階差分序列的單位根檢驗結(jié)果見表1。

表1 Shindex和Smt的單位根ADF檢驗結(jié)果

從表1單位根檢驗的結(jié)果中得知，在研究的672個交易日期間，雖然在5%和10%顯著水平下，融資融券余額(Smt)的原序列拒絕原假設(shè)，但在更高的1%顯著性水平下，Smt和Shindex原序列ADF檢驗的絕對值都小于臨界值，表明γ值都不顯著的異于0，都不能拒絕原假設(shè)，Smt和Shindex原序列都存在單位根，兩個序列都不平穩(wěn)。不過它們一階差分的ADF值都顯著地異于1%顯著水平下的臨界值，表明γ都顯著的異于0，都拒絕H0：γ=0的原假設(shè)，進而說明Smt和Shindex的一階差分序列都為平穩(wěn)的I(0)過程，因此，時間序列Smt和Shindex都為單整的I(1)過程。

（2）協(xié)整檢驗

對于兩組或者兩組以上存在單位根的時間變量序列而言，如果它們的線性組合平穩(wěn)，則表明這些變量之間存在協(xié)整關(guān)系。進行協(xié)整檢驗的方法通常有三種(Enders，2012)[13]，但是文章的研究選擇Engle-Grange和Johansen這兩種協(xié)整檢驗方法來驗證結(jié)果是否一致。

前文的單位根檢驗結(jié)果表明，Smt和Shindex兩個時間序列都為單整的I(1)過程，所以有必要對這兩個變量進行協(xié)整檢驗。先用Engle-granger檢驗法進行檢驗。確定兩個時間序列單整階數(shù)都為1后，直接用Shindex對Smt進行回歸，然后對回歸方程得到的殘差序列進行ADF檢驗，檢驗結(jié)果如表2所示。

由表2結(jié)果得知，雖然在1%顯著性水平下不顯著，但在5%顯著性水平下能拒絕原假設(shè)，即在5%顯著性水平下兩變量存在協(xié)整關(guān)系，表明我國A股市場上證綜合指數(shù)和融資融券余額之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。

下面用Johansen檢驗方法進行檢驗。該方法檢驗前先要確定VAR模型的最優(yōu)滯后長度。文章根據(jù)STATA12.0軟件中的信息準則標準，檢驗發(fā)現(xiàn)HQIC和SBIC選擇的最佳滯后長度為2，AIC選擇的最佳滯后長度為4，所以選擇2為VAR模型的最優(yōu)滯后長度。

通過STATA12.0對Smt和Shindex兩個變量進行Johansen協(xié)整檢驗得到的結(jié)果如表3。

表2 殘差序列ADF檢驗結(jié)果(obs：671)

表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

從表3的檢驗結(jié)果可以看出，在1%顯著水平下Johansen協(xié)整檢驗拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，這表明Smt和Shindex兩個變量之間存在長期的均衡關(guān)系。另外，標準化協(xié)整系數(shù)的符號為正，這表明兩者之間呈現(xiàn)一種正向變動關(guān)系，主要原因在于我國現(xiàn)階段融資買空交易占據(jù)絕對主導地位，樣本期內(nèi)融資買空交易余額占融資融券余額的比例都在90%以上：當股價上漲時，市場彌漫著樂觀情緒，投資者看好后市，為獲得更大的收益，有條件的投資者會融資買入更多的看漲股票，融資買空數(shù)量隨著股價的上升大幅增加，由于融資買空占據(jù)主導地位，融資融券余額也隨著股價的上升而增加。不過這種行情不會一直持續(xù)下去，隨著股價的持續(xù)上漲，敏銳的投資者會意識到市場已積聚過高的風險，開始賣出股票并會增加融券賣出量，但由于我國現(xiàn)階段投資者受賣空政策和賣空的便利性的制約，賣空本身所能增加的股票供應量有限，但隨著賣空數(shù)量的增加，它向市場釋放出強烈的股價見頂信號，投資者會拋售手中的現(xiàn)貨頭寸，同時先前的融資買空者需在高位賣出先前買空的股票，用以償還買空所融入的資金，市場的股票供給量顯著增加，從而能有效抑制股票價格泡沫的過度膨脹。而當股票指數(shù)下跌時，市場悲觀氣氛濃厚，融資買空交易量急劇減少，融券賣空交易增加，但是賣空的增加量要遠遠少于買空的減少量，融資融券交易總額隨著股價的下跌減少，不過這種下跌行情也不會一直持續(xù)。當股票價格下跌一定幅度時，有經(jīng)驗的投資者認為投資價值凸顯，會選擇在低位提前融資買入，增加了股票需求，同時隨著買空數(shù)量的增加向市場釋放出一種見底信號，帶動其他投資者買入更多的價格低估股票，這樣能有效抑制股票價格過度下跌。因此，融資融券交易余額與股票指數(shù)的這種正向變動關(guān)系主要是因為我國融資買空和融券賣空的“跛足”行情導致，融資買空起著絕對主導作用，融券賣空交易量有限，主要起一種信號暗示作用。

以上研究通過兩種不同的檢驗方法都得出在5%顯著性水平下Smt和Shindex兩個變量存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

（3）格蘭杰因果檢驗

上文的Engle-grange和Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果都表明在5%顯著性水平下，Smt和Shindex兩個時間序列之間存在一個協(xié)整向量，即兩個變量之間存在一種長期的均衡關(guān)系，下面將進一步來分析兩者之間的因果關(guān)系，所用方法為被廣泛采用的Granger因果關(guān)系檢驗法。

因為Smt和Shindex兩個時間序列為非平穩(wěn)，所以先對兩變量先進行差分再進行Granger因果檢驗。由于Granger因果檢驗對于滯后階數(shù)的選擇非常敏感，不同的滯后階數(shù)會導致不同的檢驗結(jié)果，所以在進行檢驗前先要確定好合適的滯后階數(shù)。同樣，在STATAL12.0中采用AIC和BIC的信息準則進行選擇，最后確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2，基于VAR的一次差分后Granger因果檢驗的結(jié)果見表4。

從表4所報告的檢驗結(jié)果可以看出：當原假設(shè)為ΔSmt不是ΔShindex的Granger因時，P值為0.591，即使在5%顯著性水平下也不能拒絕原假設(shè)，因此，ΔSmt不是ΔShindex的Granger因；當原假設(shè)為ΔShindex不是ΔSmt的Granger因時，P值接近于0，即使在1%顯著性水平下也能高度拒絕原假設(shè)，即表示ΔShindex是ΔSmt的Granger因。在滯后2期時，5%顯著性水平下，融資融券交易額不是上證指數(shù)的Granger因，但上證指數(shù)是融資融券交易額的Granger因，即使取滯后4期得出的結(jié)論也與此相同。上證指數(shù)是融資融券交易額的Granger因，這意味著在相關(guān)的交易約束條件下（比如保證金比例，委托價格等），當市場指數(shù)高漲，投資者會利用杠桿進一步放大市場交易量，融資融券交易額增加，可見，股價指數(shù)的波動會對融資融券的交易額的變化產(chǎn)生直接影響。不過，這主要還是體現(xiàn)在對融資買空交易的影響，對融券賣空交易量的影響有限，這和廖士光(2011)研究的結(jié)論一致。但是，融資融券交易額不是上證指數(shù)的Granger因，表明融資融券交易并不會加大股票市場的波動，主要因為融資融券交易額占股票市場總交易額的比重不大，融券賣空占的比例更低，加上我國對于融資融券交易的各種制度約束，融資融券交易對市場的沖擊有限。

（4）誤差修正模型(ECM)

由上述分析可知，融資融券交易和上證綜合指數(shù)之間存在長期均衡關(guān)系。根據(jù)Granger(1987)如果非平穩(wěn)變量間存在協(xié)整關(guān)系，則可以建立誤差修正模型(ECM)對變量間短期動態(tài)調(diào)整過程進行研究。引入下式：

表4 基于VAR的一次差分后的Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果

其中，ECTt-1=βj'yt-1，yt=(Smt，Shindex)，修正系數(shù)矩陣 θ 和βj(j=1，2，…，n)分別用來說明變量間的長期和短期因果關(guān)系，并且可用t統(tǒng)計量和F統(tǒng)計量來檢驗它們的顯著性。誤差修正模型估計結(jié)果如下表5所示。

根據(jù)表5誤差修正模型的估計結(jié)果，可以寫出兩個誤差修正模型：

表5 誤差修正模型估計結(jié)果

（2）擴大融資融券標的股數(shù)量。雖然目前A股融資融券標的股票數(shù)量已達500只，但所占A股總證券數(shù)量的比例過低，與發(fā)達資本市場相比仍有很大差距。因此，在合適的時機可以進一步擴大融資融券標的證券，擴大買空賣空范圍，提高融資融券交易的市場價格發(fā)現(xiàn)功能。

（3）降低融資融券交易費用和交易門檻，提高市場參與度。和發(fā)達資本市場相比，我國現(xiàn)階段融資融券交易費用過高，降低了投資者參與融資融券交易的積極性。同時，對于投資者信用交易開戶門檻要求過高，把很多有意愿參與交易的投資者拒之門外。因此，建議進一步降低融資融券交易費用和交易門檻，讓更多的投資者參與融資融券交易，提高市場活躍度。

（4）重視制度建設(shè)，嚴厲監(jiān)管違規(guī)交易，控制風險。積極學習國外先進經(jīng)驗，逐步完善交易制度設(shè)計，從源頭杜絕系統(tǒng)性風險的發(fā)生。加強對公司信息披露的監(jiān)管，對違規(guī)交易和操作市場行為嚴厲懲處，更好地發(fā)揮做空機制的正面效應，保證證券市場健康發(fā)展。

從回歸結(jié)果來看，以ΔSmt作為因變量的誤差修正模型中，ΔShindex一階滯后系數(shù)和二階滯后系數(shù)在5%顯著水平下都非常顯著且系數(shù)為正，表明上證綜合指數(shù)短期變動對融資融券交易余額滯后一期和滯后二期存在正向影響，即股指上升或下降時，隨后兩期融資融券交易額會相應地增加或減少。誤差修正項系數(shù)高度顯著且系數(shù)為正，表明系統(tǒng)對非均衡偏差不能修正，并且會進一步偏離，主要由于中國A股目前買空占據(jù)主要力量，賣空數(shù)量過少，賣空對沖作用有限。

四、結(jié)論及政策建議

1.相關(guān)結(jié)論

文章利用上海證券交易所綜合指數(shù)和融資融券余額2010-2012年的日數(shù)據(jù)進行實證分析檢驗，得出以下結(jié)論：

其一，融資融券余額和滬市A股指數(shù)之間存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。融資融券交易余額隨著股票指數(shù)的漲跌而變化，并保持一種長期的均衡關(guān)系，滬市A股指數(shù)上漲時融資融券余額會相應增加。鑒于我國融資融券交易中融資買空交易占據(jù)絕對主導地位，融券賣空的對沖作用極其有限，主要發(fā)揮一種市場信號指示作用，對投資者的心理和預期產(chǎn)生影響。

其二，上證綜合指數(shù)是融資融券交易余額的格蘭杰因，但融資融券交易余額不是上證綜合指數(shù)的格蘭杰因。上證綜合指數(shù)的波動能引起融資融券交易的變動，但融資融券交易的變化并不會加劇上證綜合指數(shù)波動。

2.政策建議

（1）進一步擴大轉(zhuǎn)融券機制作用，擴大融券交易比例。我國A股市場于2013年2月28日開始試點轉(zhuǎn)融券業(yè)務，不過交易量有限，標的股范圍過窄，為市場提供的賣空證券作用數(shù)量不能滿足市場需求。因此，為了進一步提高股票市場的有效性，發(fā)揮賣空的積極作用，應進一步放寬轉(zhuǎn)融券交易，擴大市場賣空交易數(shù)量。

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