李松 王玉峰

內(nèi)容提要：特質(zhì)波動是股票價格波動中的主要組成部分，對資產(chǎn)定價、投資決策以及風險傳遞都具有重要影響。本文以2007-2018年我國滬深A股非金融上市企業(yè)為樣本，基于兩次行業(yè)信貸調(diào)控對企業(yè)融資的外生沖擊構(gòu)建識別策略，采用雙向固定效應工具變量回歸，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)短期負債率的上升會顯著降低企業(yè)特質(zhì)波動率。其中，短期債務中的商業(yè)信用上升提高了外部投資者對企業(yè)前景的認知程度，降低了股價蘊含的不確定性，從而降低了股價特質(zhì)波動。本文旨在建立融資決策與資產(chǎn)價格之間的橋梁，拓展股價特質(zhì)波動信息含量及融資決策市場反映的相關(guān)研究。

關(guān)鍵詞：特質(zhì)波動率;短期債務;債務期限結(jié)構(gòu)

中圖分類號：F8325文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2021）02-0056-09

收稿日期：2020-09-14

作者簡介：李松（1982-），男，四川達州人，四川農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟學院講師，金融學博士，研究方向：資產(chǎn)定價、公司金融、金融計量經(jīng)濟學;王玉峰（1978-），本文通訊作者，男，四川眉山人，四川農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟學院教授，金融學博士，研究方向：風險管理、農(nóng)村金融。

基金項目：國家社會科學基金青年項目，項目編號：19CJY043。

股價特質(zhì)波動指股票價格變化中的非系統(tǒng)性成分，是股價波動的主要構(gòu)成部分，通常以經(jīng)定價模型調(diào)整后的股票收益率波動率度量，在資產(chǎn)定價和風險管理中均有著重要的應用。股價高特質(zhì)波動不但意味著低投資收益[1]以及低市場定價效率[2]，還可能通過金融加速器途徑將金融市場風險傳導到實體經(jīng)濟，甚至誘發(fā)金融體系系統(tǒng)性風險。2017年以來，在我國股票市場整體波動幅度下降的背景下，部分企業(yè)的股票價格經(jīng)歷了急速上漲和下跌，特質(zhì)波動有所放大。一些企業(yè)因為個股價格的大幅波動引發(fā)了股權(quán)質(zhì)押危機，對企業(yè)經(jīng)營造成了嚴重沖擊，一度成為股票市場的重要系統(tǒng)性風險點。可見，股票價格的特質(zhì)波動已經(jīng)成為影響我國上市公司經(jīng)營持續(xù)性以及我國證券市場整體風險的重要因素。因此，有必要對其形成機制與影響因素進行深入探索，為上市企業(yè)經(jīng)營風險管理以及金融市場監(jiān)管提供依據(jù)。

一、文獻回顧

已經(jīng)有不少文獻從多個角度探索了特質(zhì)波動率的成因，這些研究大體可以分為四類。第一類研究認為特質(zhì)波動率與企業(yè)未來投資與增長機會[3-4]、現(xiàn)金流波動性[5]等個體價值因素正相關(guān)，反映了企業(yè)未來投資與增長機會以及股權(quán)現(xiàn)金流風險。第二類從公司治理角度研究了特質(zhì)波動率的成因，發(fā)現(xiàn)反收購措施[6]、激勵性薪酬[7]等不同治理機制將會影響特質(zhì)波動率。第三類從信息角度探討了特質(zhì)波動率的決定因素，發(fā)現(xiàn)財務信息的透明程度[8-9]以及信息披露質(zhì)量[10]與股價特征波動負相關(guān)。第四類研究從市場結(jié)構(gòu)特征角度探索高特質(zhì)波動率成因，發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動率受到了投資者結(jié)構(gòu)、市場流動性和投資者情緒等因素影響，高特質(zhì)波動率通常意味著投資者結(jié)構(gòu)散戶化或期限短期化[11]、市場流動性不足[12]或套利限制較大[13]。整體而言，現(xiàn)有研究證明，企業(yè)股價特質(zhì)波動率代表了投資者對企業(yè)個體股權(quán)現(xiàn)金流風險的反應，由股權(quán)現(xiàn)金流相關(guān)特質(zhì)風險本身（第一類和第二類研究）、市場對特質(zhì)風險的了解程度（第三類研究）以及投資者對特質(zhì)風險反應方式（第四類研究）共同決定。這些研究揭示了特質(zhì)波動率的直接成因，但對企業(yè)融資決策這樣相對間接的潛在影響因素關(guān)注不足。然而，企業(yè)的融資決策顯然會對影響企業(yè)個體風險，進而很可能改變企業(yè)的特質(zhì)波動。

已有特質(zhì)波動率成因相關(guān)研究對融資決策的忽略可能有兩個方面的原因。第一，企業(yè)融資結(jié)構(gòu)相關(guān)文獻主要關(guān)注財務杠桿，而且發(fā)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)和企業(yè)股權(quán)現(xiàn)金流風險、市場微觀結(jié)構(gòu)等特質(zhì)波動率直接影響因素之間的相關(guān)性并不顯著[14]。但是，企業(yè)融資決策不僅包括財務杠桿選擇，還包括債務期限決定，財務杠桿對特質(zhì)波動率直接決定因素沒有顯著影響并不代表債務期限同樣沒有影響。事實上，已有研究表明，外生債務期限縮短會造成企業(yè)投資以及市場價值顯著下降[15]，債務期限還會影響企業(yè)與投資者的信息透明度[16]，改變企業(yè)的代理問題[17]，這些都會直接影響企業(yè)的特質(zhì)波動?？梢?，股價特質(zhì)波動與企業(yè)債務期限之間存在復雜而且重要的聯(lián)系，對于兩者關(guān)系的探索有助于進一步厘清融資決策與市場價格波動之間的相互作用。第二，融資決策與特質(zhì)波動率之間可能存在雙向因果，很難得到具有因果解釋的結(jié)論。融資決策可能影響企業(yè)特質(zhì)風險，從而改變特質(zhì)波動率;股價波動率本身也可能反向影響企業(yè)的債務決策，股價波動率高的企業(yè)更容易受到融資約束，而且舉債成本也更高[18]。針對現(xiàn)有文獻的不足，本文基于特質(zhì)波動率的經(jīng)濟內(nèi)涵構(gòu)建了工具變量，采用工具變量回歸探究了短期負債對特質(zhì)波動率的影響，解決了內(nèi)生性問題，得到了債務期限對股價特質(zhì)波動率的因果影響，拓展了現(xiàn)有關(guān)于股價特質(zhì)波動以及企業(yè)融資行為的研究。

二、研究設(shè)計

（一）研究假設(shè)

股票價格特質(zhì)波動率是經(jīng)定價模型調(diào)整后的股票收益波動，代表了市場對企業(yè)個體層面可分散風險的反應。企業(yè)對短期債務的運用可能會通過信息、代理問題以及流動性沖擊等三種途徑對企業(yè)個體可分散風險產(chǎn)生不同影響。

第一，短期債務運用可能提高投資者對企業(yè)信息的認知程度。通常，短期借貸需要不斷滾動再融資。企業(yè)在展期的過程中會不斷向債權(quán)人以及其他外部投資者提供關(guān)于企業(yè)前景的信息，這些信息能夠讓投資者對企業(yè)前景有更加清楚的了解，緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對稱。因此，短期債務的運用能夠降低股價蘊含的不確定性，提高市場對企業(yè)股權(quán)價值預測的準確度。此外，短期債務還可以作為企業(yè)向外部投資者發(fā)送前景的信號，增加外部投資者對企業(yè)前景的了解[16]。

第二，短期債務的使用可能會緩解企業(yè)代理問題，降低企業(yè)特質(zhì)風險。短期債務存在持續(xù)的還本付息和再融資需求，這一過程會不斷抽取企業(yè)自由現(xiàn)金流，避免企業(yè)過度投資于經(jīng)濟前景不佳的項目，迫使企業(yè)投資與期限較短、安全性較高的項目。短期債務持有人還能夠以拒絕提供再融資作為威脅，在事前避免企業(yè)做出有損債權(quán)人利益的高風險投資行為，通過債權(quán)人治理降低企業(yè)風險[17]。

因此，高比例短期債務可能會通過信息傳遞、信號發(fā)送和債權(quán)人治理等機制提高市場對企業(yè)的了解程度、降低企業(yè)股權(quán)風險，從而降低企業(yè)股價特質(zhì)波動率?；谏鲜鲞壿?，我們提出如下假設(shè)H0：

H0：短期借款與企業(yè)特質(zhì)波動性負相關(guān)，企業(yè)短期債務比例越高，其股價特質(zhì)波動率越低。

第三，短期債務比例高的企業(yè)需要不斷再融資，因而更加容易遭受流動性沖擊。相對于債務期限更長的企業(yè)，債務期限短的企業(yè)具有更大的再融資風險，更容易陷入財務困境，個體風險更高。因此，我們提出了待檢驗假設(shè)H1：

H1：短期借款與企業(yè)特質(zhì)波動性正相關(guān)，企業(yè)短期債務比例越高，股價特質(zhì)波動率越高。

（二）計量模型

我們采用模型（1）對假設(shè)H0與H1進行了檢驗。式中，IVOLi，t為i企業(yè)在t年度的特質(zhì)波動率，ShrtDebti，t為i企業(yè)在t年度的短期負債水平，Controli，j，t為控制變量，ui為不可觀測的個體固定效應，yearm為第m年度固定效應。

如果系數(shù)b的一致估計結(jié)果顯著大于（小于）零，代表在其他影響因素不變的條件下，企業(yè)短期債務與特質(zhì)波動率正（負）相關(guān)，企業(yè)越依賴短期債務其股價波動性越大（?。摻Y(jié)果支持了假設(shè)H1（H0）。如果b估計系數(shù)不顯著區(qū)別于零，則代表平均而言短期債務對企業(yè)特質(zhì)波動率沒有產(chǎn)生顯著影響。

三、數(shù)據(jù)與變量

（一）樣本選擇

我們選擇了2007至2018年間我國A股市場所有非金融上市企業(yè)作為研究樣本，數(shù)據(jù)全部來自中國股票市場研究數(shù)據(jù)庫CSMAR（ChinaStockMarket&AccountingResearch）。以2007年作為樣本起始時間是因為我國上市公司從2007年1月1日起執(zhí)行了新會計準則，新會計準則體系基本實現(xiàn)了與GAAP以及IRFS等國際財務報告準則的趨同。為了避免重組等重大事項以及新股發(fā)行效應對特質(zhì)波動率計算的扭曲，我們剔除了當年交易股票天數(shù)小于200的企業(yè)年度樣本。

（二）變量定義

1特質(zhì)波動率

我們參考現(xiàn)有關(guān)于特質(zhì)波動率的研究，以股票日或周收益率經(jīng)五因子模型[19]調(diào)整后殘差標準差作為特質(zhì)波動率的度量指標。該指標剔除了股價波動中的系統(tǒng)性風險部分，保留了與系統(tǒng)性風險不相關(guān)的特質(zhì)風險。我們首先分企業(yè)按年度依公式（2）對年內(nèi)個股日復權(quán)收益率進行回歸，然后基于回歸結(jié)果計算殘差標準差作為特質(zhì)波動率度量指標IVOL，計算方式見公式（3）。

式中，IVOLi，t為企業(yè)i股票在年度t的特質(zhì)波動率。ri，j，t為企業(yè)i的股票在年度t第j個交易日的紅利調(diào)整后回報率，MKT、SMB、HML、RMW以及CMA分別為Fama-French系統(tǒng)性風險因子，rfj，t為t年第j個交易日無風險利率，采用三月期國債年化到期回報率度量，數(shù)據(jù)均來自CSMAR因子數(shù)據(jù)庫。ei，j，t為企業(yè)i第t年日回報率五因子回歸得到的第j交易日殘差，Ni，t為t年企業(yè)i股票交易天數(shù)。為了保證分析結(jié)果穩(wěn)健性以及與現(xiàn)有結(jié)果可比性，我們還基于Fama-French三因子模型計算了特質(zhì)波動率IVOL2，計算過程與IVOL一致。

2短期債務

本文共采用了三個指標度量不同性質(zhì)的短期債務。第一個指標為短期負債率ShrtDebt，定義為期限在一年以內(nèi)的流動負債占總負債的比例?，F(xiàn)行會計制度下，流動負債包括了金融性負債（付息債務）和商業(yè)性負債，但兩者合約形式、信息含量、對未來現(xiàn)金流影響以及受信貸沖擊的影響都存在明顯區(qū)別。金融性負債更容易受到金融機構(gòu)規(guī)制政策以及信貸市場沖擊等金融性因素影響，而商業(yè)信用則更容易受到談判能力、市場競爭等非金融因素影響。因此，我們進一步將流動負債劃分為了兩個細分指標，即短期金融負債率和商業(yè)信用負債率。短期金融負債率（ShrtLnd）以短期付息債務占總債務的比例度量，短期付息債務包括短期借款、一年內(nèi)到期的長期負債以及應付短期融資券。商業(yè)信用負債率（TrdCredit）以商業(yè)信用占總負債比例度量，商業(yè)信用定義為流動負債減去期限在一年以內(nèi)的付息債務。

描述性統(tǒng)計（表1）顯示個股價格特質(zhì)波動率占整體波動率的比例超過了70%，是股價格整體波動率的主要組成部分。三因子和五因子模型調(diào)整的特質(zhì)波動率基本統(tǒng)計特征差距不大，兩者均值、標準差差異很小。

3控制變量

基于現(xiàn)有研究，我們控制了四類可能對特質(zhì)波動率產(chǎn)生影響的變量。第一類是企業(yè)增長機會和現(xiàn)金流風險。我們在回歸中采用TobinsQ度量了企業(yè)的增長機會，控制增長率的影響;采用過去12個季度去趨勢和季節(jié)調(diào)整后每股經(jīng)營現(xiàn)金流變異系數(shù)度量OCFVOL控制了企業(yè)現(xiàn)金流風險。此外，我們還基于未來12個季度實現(xiàn)的每股經(jīng)營現(xiàn)金流，構(gòu)建了前瞻性現(xiàn)金流波動率FWDCFVOL，對影響機制進行了檢驗，該指標的構(gòu)建方式與CFVOL一致。第二類是企業(yè)信息以及治理相關(guān)變量。我們在分析中控制了股權(quán)集中度（Concentration）、實際控制人現(xiàn)金流權(quán)和控制權(quán)的分離度（Seperation），機構(gòu)投資者持股比例（Insthold）以及研究報告關(guān)注度（reports）。第三類是市場特征變量，包括個股換手率（Tnover）、市場換手率（Mktnover）以及市場整體波動率（Mktvol）等反應投資者情緒以及市場環(huán)境的指標。第四類變量是一般性企業(yè)特征變量，包括企業(yè)的資產(chǎn)負債率（Lev）、規(guī)模（Size）、盈利能力（Roa）、流動比率（Caratio）、有形資產(chǎn)比率（Tangible）、稅率（TaxRate）以及營業(yè)收入現(xiàn)金含量（Cashratio）。

四、內(nèi)生性與工具變量

（一）內(nèi)生性根源與識別策略

研究短期債務融資（或者更廣泛的融資決策）對股價波動影響的最大困難在于解決反向因果以及遺漏變量引起的內(nèi)生性問題。一方面，股票價格高特質(zhì)波動率也會反向影響企業(yè)債務融資決策。企業(yè)大股東或者實際控制人可能通過股權(quán)質(zhì)押獲得資金再轉(zhuǎn)借給上市企業(yè)的方式為企業(yè)獲得債務融資，這些股權(quán)質(zhì)押債務期限通常比較短。波動較大的企業(yè)股價抵押折算比例會更低、信用溢價更高，企業(yè)可以通過該途徑獲得的短期債務融資也會相對更少，短期債務占比也會更低，常規(guī)OLS以及固定效應估計會存在向下偏誤。另一方面，股價特質(zhì)波動率代表市場對企業(yè)個體層面未來股權(quán)現(xiàn)金流不確定性的反應，企業(yè)債務期限決策同樣也會受到未來現(xiàn)金流不確定性的影響。現(xiàn)金流風險較高的企業(yè)股價波動率也會較高，也更加依賴短期債務融資，這會導致OLS以及固定效應估計存在向上偏誤。

我們分別采用兩種方式解決了反向因果以及遺漏變量問題。第一，我們基于2010年房地產(chǎn)調(diào)控政策“國十條”以及2012年實施的《綠色信貸指引》引起的房地產(chǎn)和“兩高一?！毙袠I(yè)信貸收縮為外生系統(tǒng)性沖擊，綜合運用雙重差分（DID）思想和工具變量方法提出因果識別策略，解決了反向因果問題。第二，我們以企業(yè)實現(xiàn)的未來12個季度股權(quán)現(xiàn)金流變異系數(shù)作為了市場對不可觀測的股權(quán)現(xiàn)金流風險預期的度量，避免了對未來股權(quán)現(xiàn)金流不確定性的遺漏。

（二）兩次信貸調(diào)控政策的背景

為了解決反向因果引起的內(nèi)生性問題，我們以我國金融監(jiān)管部門和中央政府采取的兩次大規(guī)模行業(yè)性信貸收縮政策作為外生沖擊，以此識別短期債務對股價特質(zhì)波動率的因果性影響。

我們采用的第一個收縮政策是2010年中央政府對房地產(chǎn)市場的調(diào)控政策。2010年4月，中華人民共和國國務院發(fā)布了《國務院關(guān)于堅決遏制部分城市房價過快上漲的通知》（亦被稱為“國十條”），試圖給火熱的房地產(chǎn)市場降溫。此前的房地產(chǎn)市場監(jiān)管政策（例如2009年底的“國四條”）主要限制商品房需求和土地供給，“國十條”則明確要求加強金融機構(gòu)對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的融資限制，要求商業(yè)銀行停止對存在土地閑置現(xiàn)象企業(yè)發(fā)放新開發(fā)項目貸款。第二個收縮政策是2012年《綠色信貸指引》實施對“兩高一剩行業(yè)”的信貸限制。2012年2月24日，原中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會發(fā)布了《綠色信貸指引》（以下簡稱“指引”），希望引導銀行業(yè)金融機構(gòu)從高污染、高能耗以及產(chǎn)能過剩行業(yè)（“兩高一?！毙袠I(yè)）壓縮、退出，更多投向環(huán)境和社會風險較低的領(lǐng)域。盡管我國從2008年以后出臺了一系列環(huán)保政策，但“指引”是第一次對金融機構(gòu)施加了明確限制，明確要求嚴控“兩高一?！毙袠I(yè)貸款增速?！皣畻l”和“指引”兩次信貸政策構(gòu)成了對各自受調(diào)控行業(yè)融資環(huán)境的外生沖擊，降低了所屬行業(yè)內(nèi)企業(yè)的融資可得性。

（三）工具變量構(gòu)建

我們基于雙重差分（DID）的思想構(gòu)造了工具變量，分別按照信貸收縮政策實施時間節(jié)點前后定義了政策處理變量THousing以及THHO。信貸收縮政策實施后受該政策影響的行業(yè)內(nèi)企業(yè)為處理組，不受該政策約束行業(yè)內(nèi)企業(yè)為對照組，處理組政策實施以后時間內(nèi)政策處理變量取值為1，其余取值為零。兩次行業(yè)信貸調(diào)整政策中，房地產(chǎn)信貸調(diào)控政策沖擊處理組企業(yè)為房地產(chǎn)上市企業(yè)，綠色信貸政策處理組為“兩高一?！毙袠I(yè)上市企業(yè)?！皟筛咭皇！毙袠I(yè)包括鋼鐵、工業(yè)金屬、水泥、火電、焦炭、紡織、化工、造紙和玻璃行業(yè)，行業(yè)認定基于Wind上市公司二級行業(yè)分類。

描述性統(tǒng)計顯示（表3PanelA），約6%的企業(yè)年度樣本受到了房地產(chǎn)信貸政策沖擊，約18%的企業(yè)年度樣本受到了綠色信貸政策沖擊。

（四）工具變量合理性

現(xiàn)有研究表明，信貸可得性變化會顯著影響企業(yè)的負債期限[15]。相關(guān)性分析（表3PanelB）也顯示，行業(yè)融資政策沖擊變量THousing和THHO與三種短期債務指標均在5%統(tǒng)計水平上顯著相關(guān)。因此，理論與數(shù)據(jù)均表明政策處理變量THousing和THHO滿足工具變量的相關(guān)性條件。

特質(zhì)波動率基于多因子定價模型OLS回歸殘差計算。根據(jù)OLS回歸代數(shù)性質(zhì)，殘差與代表系統(tǒng)性風險的因子之間滿足正交條件，兩者相關(guān)性等于零?！皣畻l”和“指引”的實施改變行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的融資條件，屬于不可分散的系統(tǒng)性風險。如果定價模型因子變量完全反映了系統(tǒng)性風險，則特質(zhì)波動率與系統(tǒng)性風險不相關(guān)，政策處理變量Thousing和THHO不會直接影響股價特質(zhì)波動率，滿足工具變量的排他性條件。

五、回歸分析與討論

（一）基準回歸結(jié)果

我們首先分別采用隨機效應和固定效應模型進行了基準回歸，結(jié)果見表4。固定效應回歸結(jié)果均顯示短期負債率、短期金融負債率以及商業(yè)信用負債率均在5%統(tǒng)計水平上不顯著，表明債務期限與股價波動不相關(guān)。

（二）工具變量回歸結(jié)果

為了避免內(nèi)生性的困擾，本節(jié)采用兩次政策沖擊構(gòu)造的工具變量進行了回歸，結(jié)果見表5?；貧w（1）中，兩個工具變量在一階段回歸中系數(shù)估計結(jié)果都在5%統(tǒng)計水平上顯著大于零，一階段F統(tǒng)計量等于1436，大于弱工具變量判定經(jīng)驗法則取值10，可以認為不存在弱工具變量問題。Sargan檢驗對應P值為5%，表明在5%統(tǒng)計水平上不能拒絕過度約束條件成立的原假設(shè)。結(jié)果顯示，短期債務系數(shù)在1%統(tǒng)計水平上顯著小于零，即流動負債占比上升將會顯著降低企業(yè)股價特質(zhì)波動率。系數(shù)估計數(shù)值表明短期負債率變動一個標準差（18%，見表1描述性統(tǒng)計）將會導致060%（18%乘以334）的股價日特質(zhì)波動率反向變動?？紤]到特質(zhì)波動率均值為219%，一個標準差流動負債率的變化將引起特質(zhì)波動率變化均值的2740%（06%除以219%），其結(jié)果具有足夠顯著的經(jīng)濟意義。

細分回歸（2）-（6）將流動負債劃分為短期金融性負債和商業(yè)信用進行了進一步檢驗。其中，（2）和（3）單獨考察了短期金融性負債對特質(zhì)波動率的影響，（4）和（5）單獨考察了商業(yè)信用的影響，（6）則考察了兩者的聯(lián)合影響?；貧w（2）和（4）同時采用了2010年房地產(chǎn)信貸政策沖擊和綠色信貸政策作為工具變量進行了過度識別回歸，但是第一階段回歸Cragg-DonaldF統(tǒng)計量均小于5%臨界值，可能存在弱工具變量問題。其中，短期金融負債一階段回歸（2）中，2010房地產(chǎn)信貸政策沖擊Thousing的系數(shù)在10%統(tǒng)計水平上不顯著，屬于弱工具變量。商業(yè)信用一階段回歸（4）中，綠色信貸政策沖擊變量THHO系數(shù)在10%統(tǒng)計水平上不顯著，屬于弱工具變量。

為了避免弱工具問題，我們在回歸（3）中采用了綠色信貸政策沖擊THHO作為唯一工具變量估計了恰好識別的方程。估計結(jié)果顯示，一階段F統(tǒng)計量等于1237，不存在弱工具變量問題?；貧w結(jié)果顯示，短期金融負債在5%統(tǒng)計水平上顯著降低企業(yè)股價特質(zhì)波動率，一個標準差的短期金融負債變化（21%）將會導致060的日股價特質(zhì)波動率反向變動，幅度與整體負債率（回歸（1））相當。我們在回歸（5）中采用Thousing作為商業(yè)信用單一工具變量，通過估計了恰好識別模型考察商業(yè)信用對波動率的影響?；貧w（5）結(jié)果顯示，商業(yè)信用同樣在5%統(tǒng)計水平上顯著降低了企業(yè)股價特質(zhì)波動，一個標準差（026）商業(yè)信用變化將會121的股價波動率反向變動。回歸（6）以THHO為短期金融性負債工具變量，以Thousing作為商業(yè)信用工具變量，估計恰好識別模型聯(lián)合分析了短期付息債務和商業(yè)信用的影響。一階段Cragg-DonaldF統(tǒng)計量取值為2532，表明不存在弱工具變量問題。回歸結(jié)果顯示，金融性負債和商業(yè)性負債均在1%統(tǒng)計水平上顯著降低了股價特質(zhì)波動率。

（三）股權(quán)現(xiàn)金流風險的不同度量

股票的市場價格波動反映了投資者對未來股權(quán)現(xiàn)金流風險的預期，采用過去現(xiàn)金流波動率作為未來現(xiàn)金流風險度量指標可能存在測量誤差，引起遺漏變量問題。為了解決這一潛在問題，我們基于未來三年經(jīng)營性現(xiàn)金流變異系數(shù)構(gòu)建了前瞻性現(xiàn)金流風險指標FWDOCFVol，從事后角度度量了企業(yè)在未來實現(xiàn)的現(xiàn)金流風險。在一個有效的市場中，理性的投資者關(guān)于未來現(xiàn)金流均值以及波動的預測都應當是無偏的，事后實現(xiàn)的現(xiàn)金流波動率FWDOCFVol能夠代表投資者在事前關(guān)于現(xiàn)金流波動的前瞻性預期。

表6匯總了進一步回歸結(jié)果，其中（1）-（2）控制了未來三年的股權(quán)現(xiàn)金流風險FWDOCFVol，（3）-（4）還同時控制了過去三年實現(xiàn)的股權(quán)現(xiàn)金流風險。工具變量回歸（1）和（3）一階段F統(tǒng)計量大于Stock-Yogo弱工具檢驗統(tǒng)計量10%臨界值868，拒絕了工具變量為弱工具的原假設(shè)，可以認為不存在弱工具問題。表6回歸結(jié)果和表5一致，流動負債率、短期金融負債率以及商業(yè)信用負債率均在1%統(tǒng)計水平上顯著小于零。

遺漏股權(quán)現(xiàn)金流風險預期可能引起估計結(jié)果向上偏誤，因為在其他條件不變的情況下，預計未來股權(quán)現(xiàn)金流風險高的企業(yè)往往會同時具有更高特質(zhì)波動和更短債務期限。表6展示的回歸結(jié)果印證了這一觀點，在控制未來實現(xiàn)股權(quán)現(xiàn)金流風險以后，短期負債率估計系數(shù)依然顯著小于零，支持了假說H0。

（四）波動率的其他度量

現(xiàn)有關(guān)于特質(zhì)波動率的研究普遍采用了Fama-French三因子模型作為基準模型，以三因子模型調(diào)整后殘差標準差度量企業(yè)的股價特質(zhì)波動。為了保證結(jié)論的穩(wěn)健性以及和現(xiàn)有研究結(jié)果的可比性，我們也采用三因子模型作為基準模型重新計算了特質(zhì)波動率，對結(jié)果進行了再驗證，結(jié)果見表7。回歸結(jié)果顯示，三因子模型調(diào)整特質(zhì)波動率回歸結(jié)果與五因子模型調(diào)整特質(zhì)波動率回歸結(jié)果一致，表明前面的結(jié)論對于不同特質(zhì)波動率度量方式足夠穩(wěn)健。

六、機制檢驗

現(xiàn)有研究表明（見文獻綜述部分），特質(zhì)波動率由股權(quán)相關(guān)現(xiàn)金流風險、市場對風險的認知以及投資者結(jié)構(gòu)三者直接決定。債務期限的理論分析顯示，短期債務可能改變企業(yè)股權(quán)現(xiàn)金流、也可能改變投資者對企業(yè)前景的認知程度，從而影響股價特質(zhì)波動。本節(jié)基于這一思路對具體機制進行了檢驗。

我們以企業(yè)未來實現(xiàn)的每股現(xiàn)金風險FWDOCFVol（以未來12個季度每股現(xiàn)金流變異系數(shù)度量）作為獨立變量，以證券分析師關(guān)于會計年度每股盈利（EPS）的平均預測準確度accuracy作為市場對企業(yè)前景了解程度的衡量指標，采用雙向固定效應回歸分別對兩種機制進行了檢驗，結(jié)果見表8。其中，分析師預測準確度accuracy根據(jù)公式（4）計算，forecastepsj，i，t為分析師j對i公司在會計年度t的每股利潤的預測值，realityepsi，t為實際實現(xiàn)的每股利潤，Ni，t為發(fā)表預測的分析師數(shù)量。

表8回歸（1）和（2）顯示，短期負債率、短期金融負債率以及商業(yè)信用負債率與未來現(xiàn)金流波動率均在10%統(tǒng)計水平上不相關(guān)，債務期限并沒有影響企業(yè)的現(xiàn)金流風險?；貧w（3）顯示，短期負債率上升顯著提升了分析師對企業(yè)每股盈利的預測精確程度?？紤]到企業(yè)年報披露通常是在下一年的第一季度，我們還以滯后一期短期負債率作為解釋變量進行了回歸（表8回歸（5）），檢驗了結(jié)果的穩(wěn)健性，得到的結(jié)果與（3）一致。對短期債的細分回歸（表8回歸（4）和（6））顯示，短期金融性負債系數(shù)不顯著而商業(yè)信用負債率在1%統(tǒng)計水平上顯著大于零，說明商業(yè)信用的使用通過財務披露以及與上游企業(yè)的往來交易向外界傳遞了更多關(guān)于企業(yè)前景的信息，增強了外部投資者對企業(yè)前景判斷的準確性。

機制檢驗分析結(jié)果表明，短期債務并沒有改變企業(yè)未來股權(quán)現(xiàn)金風險，但降低了外部投資者與企業(yè)之間的信息不對稱程度，增強了投資者預測準確性，從而降低了股價特質(zhì)波動。

七、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文以A股市場2007-2018年期間的非金融上市企業(yè)為樣本，以兩次行業(yè)性的信貸收縮政策沖擊作為外生工具，采用雙向固定效應工具變量回歸研究了企業(yè)短期債務對股票價格特質(zhì)波動率的影響，主要結(jié)論如下：第一，企業(yè)短期負債率提高將會顯著降低企業(yè)股票價格特質(zhì)波動率。一個標準差短期債務的提升平均將會降低06%的股票價格日特質(zhì)波動率，占特質(zhì)波動率均值的比例達到了274%。第二，短期債務對股價特質(zhì)波動的抑制作用源于短期債務中的商業(yè)性負債。商業(yè)信用增加了企業(yè)與投資者之間的信息透明度，顯著提高了分析師對企業(yè)每股收益的預測準確度，降低了股價蘊含的不確定性，抑制了股價特質(zhì)波動。第三，短期負債率、短期商業(yè)信用負債率以及短期金融負債率均與企業(yè)未來12個季度的股權(quán)現(xiàn)金流風險不相關(guān)，表明短期債務的使用并沒有改變企業(yè)未來股權(quán)現(xiàn)金流風險。本文的研究建立了融資決策和資產(chǎn)價格之間的橋梁，拓展了股價特質(zhì)波動率信息含量以及融資決策市場反應的相關(guān)研究。

（二）建議

根據(jù)研究結(jié)果，本文提出如下兩點建議：

第一，企業(yè)應當重視短期債務在信息傳遞中的功能，可以通過債務融資期限調(diào)節(jié)股價波動，管理與此相關(guān)的風險。在實踐中，企業(yè)債務期限決策主要關(guān)注短期債務的再融資風險[20]，擔心短期債務會造成投融資期限錯配，放大經(jīng)營風險。但是，本文的實證結(jié)果表明，我國上市企業(yè)的短期債務使用不但沒有改變股權(quán)現(xiàn)金流風險，反而增強了和外部投資者之間的信息透明度，降低了股價特質(zhì)波動。因此，對于財務比較穩(wěn)健、而且股權(quán)質(zhì)押比例較高的企業(yè)而言，適度提高短期債務比例（尤其是商業(yè)性短期債務）將有助于增加投資者對其前景的了解程度，避免股價大幅波動并降低股權(quán)質(zhì)押風險，提高企業(yè)經(jīng)營穩(wěn)健性。

第二，優(yōu)化商業(yè)信用等非正式融資信息披露機制。近年來，我國證券監(jiān)管部門對股價特質(zhì)波動高度重視，對于異常波動股票的警示、停牌和披露等監(jiān)管要求不斷趨嚴。但是，警示、停牌等監(jiān)管措施均屬于事后監(jiān)管安排，欠缺前瞻性和預防性。本文的研究表明，短期債務中的商業(yè)信用能夠充當向投資者傳遞企業(yè)前景的信息載體，在事前增加投資者對企業(yè)前景認知的準確性，從而降低了股價特質(zhì)波動。目前，我國上市公司信息披露制度對商業(yè)信用這類非正式融資的披露要求較低，僅要求企業(yè)對可能產(chǎn)生重大影響的應付賬款或預收款等進行披露。根據(jù)本文的分析，監(jiān)管機構(gòu)可以利用信息披露考評得分權(quán)重等柔性監(jiān)管工具，在不改變基本披露制度的前提下鼓勵企業(yè)披露更多商業(yè)信用信息，拓寬外部投資者獲取企業(yè)前景信息的渠道，在事前降低股價蘊含的信息不確定性，避免市場過度波動。

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Short-TermDebtandStockPriceIdiosyncraticVolatility

LISong，WANGYu-feng

（SchoolofEconomics，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China）

Abstract：Idiosyncraticvolatilityisthemaincomponentofstockpricevolatility，whichhasanimportantimpactonassetpricing，investmentdecisionsandrisktransmission.ThispapertakesShanghaiandShenzhenA-sharenon-financiallistedcompaniesfrom2007to2018assamples，andbasedontheexogenousimpactoftwoindustrycreditregulationonenterprisefinancing，theidentificationstrategyisconstructed.Usingtwo-wayfixedeffectinstrumentalvariableregression，thepaperfindsthattheriseofshort-termdebtratiowillsignificantlyreducetheidiosyncraticvolatility.Amongthem，theriseofcommercialcreditinshort-termdebtimprovestheexternalinvestors′cognitionoftheenterpriseprospect，reducestheuncertaintyofstockprice，andthusreducesstockpricevolatility.Thispaperaimstobuildabridgebetweenfinancingdecisionsandassetprices，andexpandresearchontheinformationcontentofstockpricevolatilityandthemarketreflectionoffinancingdecisions.

Keywords：idiosyncraticvolatility;short-termdebt;debtmaturitystructure

（責任編輯：趙春江）