趙立彬趙妍周芳芳傅祥斐

(1.武漢紡織大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430200；2.北京物資學(xué)院商學(xué)院，北京 101149；

3.南京審計(jì)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，江蘇 南京 211815)

一、引言

并購(gòu)重組是資源配置的重要手段。特別是，當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變階段，并購(gòu)重組發(fā)展得較快，起到了積極的作用。但是，并購(gòu)重組是中國(guó)資本市場(chǎng)資金追捧的熱門題材概念，成為內(nèi)幕交易的重災(zāi)區(qū)。為防控和打擊并購(gòu)重組過(guò)程中的內(nèi)幕交易行為，證監(jiān)會(huì)先后于2012年11月和2019年2月發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)與上市公司重大資產(chǎn)重組相關(guān)股票異常交易監(jiān)管的暫行規(guī)定》和《關(guān)于強(qiáng)化上市公司并購(gòu)重組內(nèi)幕交易防控相關(guān)問(wèn)題與解答》。然而，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究表明，并購(gòu)重組的內(nèi)幕交易依舊頻發(fā)(曹寧和李善民，2019；彭志和肖土盛，2018；邵新建等，2014)[17][32][33]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要關(guān)注并購(gòu)重組過(guò)程中是否存在內(nèi)幕交易，其對(duì)上市公司和中小投資者到底會(huì)帶來(lái)何種傷害，鮮有進(jìn)行深入分析。本文以股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)為視角，考察并購(gòu)重組中的內(nèi)幕交易行為對(duì)資本市場(chǎng)的影響。關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)典解釋是管理層隱匿“壞消息”，當(dāng)其累積到一定閾值，而引發(fā)股價(jià)崩盤。引發(fā)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)是信息不對(duì)稱而致使股價(jià)嚴(yán)重高估偏離基本面。這種偏離無(wú)論是由提前獲知“好消息”還是隱匿“壞消息”所導(dǎo)致，當(dāng)被市場(chǎng)獲悉時(shí)，股價(jià)將向內(nèi)在價(jià)值回歸。在投資者悲觀情緒影響下，股價(jià)加速下跌。

在中國(guó)資本市場(chǎng)中，并購(gòu)重組被視為“好消息”，容易受到投資者青睞。知情人提前利用并購(gòu)重組內(nèi)幕消息建倉(cāng)，當(dāng)并購(gòu)重組信息披露后，普通散戶蜂擁買進(jìn)，不斷抬高股價(jià)，而低位建倉(cāng)的知情人則忙于拋售股票鎖定利潤(rùn)。內(nèi)幕交易者在股價(jià)高位短時(shí)間內(nèi)拋售股票，極有可能引發(fā)不明真相的投資者對(duì)并購(gòu)重組信息的判斷，造成情緒恐慌，加劇股價(jià)下跌。特別是，近年來(lái)中國(guó)資本市場(chǎng)并購(gòu)活動(dòng)非?；钴S，因內(nèi)幕交易而觸發(fā)股價(jià)崩盤，則可能進(jìn)一步加劇股票市場(chǎng)不穩(wěn)定，引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。基于此，本文以中國(guó)A股上市公司并購(gòu)重組為研究對(duì)象，實(shí)證考察并購(gòu)重組內(nèi)幕交易是否會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，損害資本市場(chǎng)效率和中小投資者利益。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

第一，從隱藏負(fù)面消息的對(duì)立面、提前獲知“好消息”的角度，擴(kuò)展了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響因素的相關(guān)研究?，F(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)普遍認(rèn)為管理層隱匿“壞消息”累積到一定閾值時(shí)將引發(fā)股價(jià)崩盤?；诖思僭O(shè)，學(xué)者從分析師預(yù)測(cè)、高管特征、內(nèi)部治理、機(jī)構(gòu)投資者、媒體報(bào)道、高鐵開(kāi)通以及審計(jì)師等視角研究了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。這些研究本質(zhì)是在探究上述因素是如何影響管理層隱匿“壞消息”以及隱匿“壞消息”的程度，最終導(dǎo)致股價(jià)崩盤。而本文認(rèn)為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)是信息不對(duì)稱而致使股價(jià)嚴(yán)重偏離基本面，隱匿“壞消息”只是其中一個(gè)維度，提前獲知“好消息”，并夸大“好消息”，也可能會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。本文的研究為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)提供了一種新的解釋。

第二，豐富了內(nèi)幕交易的經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)文獻(xiàn)。現(xiàn)有研究更多關(guān)注內(nèi)幕交易的甄別以及如何抑制內(nèi)幕交易行為，而鮮有學(xué)者從定量角度探究?jī)?nèi)幕交易的破壞性。本文將并購(gòu)重組中內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來(lái)，研究并購(gòu)重組中的內(nèi)幕交易行為對(duì)資本市場(chǎng)的負(fù)面影響，擴(kuò)展了內(nèi)幕交易經(jīng)濟(jì)后果的研究。

第三，研究結(jié)論具有一定的政策啟示。并購(gòu)重組過(guò)程中的內(nèi)幕交易大量存在，加劇了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，甚至?xí)＜敖鹑谑袌?chǎng)的穩(wěn)定。因此，相關(guān)部門需要加強(qiáng)上市公司并購(gòu)重組的信息披露監(jiān)管，對(duì)其披露的信息進(jìn)行嚴(yán)格的規(guī)范和監(jiān)督，降低內(nèi)幕交易者對(duì)并購(gòu)重組“好消息”的炒作行為。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)內(nèi)幕交易相關(guān)研究

1.內(nèi)幕交易行為影響因素

已有研究發(fā)現(xiàn)內(nèi)幕交易的程度與公司內(nèi)部治理、制度環(huán)境(Chang and Wee，2016；Tartaroglu and Imhof，2017)[4][16]和非制度環(huán)境(Cui et al.，2015)[6]等外部治理因素密切相關(guān)。何賢杰等(2014)[21]發(fā)現(xiàn)聘任券商背景獨(dú)立董事的公司內(nèi)幕交易的嚴(yán)重程度更高。Chang and Wee(2016)[4]以及Tartaroglu and Imhof(2017)[16]均發(fā)現(xiàn)內(nèi)幕交易監(jiān)管制度越嚴(yán)格，內(nèi)幕交易行為越少。Cui et al. (2015)[6]發(fā)現(xiàn)企業(yè)社會(huì)責(zé)任評(píng)級(jí)越高，內(nèi)部人員從事非法內(nèi)幕交易越少。蘇冬蔚和彭松林(2019)[34]發(fā)現(xiàn)賣空者擁有內(nèi)幕信息，表現(xiàn)為在重大利空公告前顯著增加賣空量，而在利好公告前則顯著減少賣空頭寸。

也有少數(shù)文獻(xiàn)專門針對(duì)并購(gòu)重組過(guò)程中的內(nèi)幕交易進(jìn)行了研究，邵新建等(2014)[33]以ST公司為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)在借殼上市過(guò)程中存在著內(nèi)幕交易行為。彭志和肖土盛(2018)[32]研究表明，公司并購(gòu)重組過(guò)程中，普遍存在信息提前泄露與內(nèi)幕交易問(wèn)題，股票價(jià)格和交易量在并購(gòu)重組公告前后發(fā)生明顯的異常波動(dòng)。曹寧和李善民(2019)[17]研究發(fā)現(xiàn)并購(gòu)重組內(nèi)幕交易主要是通過(guò)高管和政府以及高管和金融機(jī)構(gòu)的社會(huì)關(guān)系途徑泄露，高管在政府以及金融機(jī)構(gòu)的任職經(jīng)歷越豐富，內(nèi)幕交易行為就越嚴(yán)重。

2.內(nèi)幕交易的經(jīng)濟(jì)后果

關(guān)于內(nèi)幕交易對(duì)資本市場(chǎng)是否有害，存在兩種截然相反的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為內(nèi)幕交易可以提高股價(jià)信息含量，改善資本市場(chǎng)效率。黃燦等(2017)[22]研究發(fā)現(xiàn)內(nèi)幕交易降低了當(dāng)期的股價(jià)同步性。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為內(nèi)幕交易損害了資本市場(chǎng)效率。李志輝和孫廣宇(2020)[28]研究顯示，內(nèi)幕交易將會(huì)導(dǎo)致股票信息效率下降。薛健和竇超(2015)[37]發(fā)現(xiàn)并購(gòu)重組存在著嚴(yán)重信息泄露現(xiàn)象，機(jī)構(gòu)投資者在交易時(shí)機(jī)和交易對(duì)象的選擇上具有顯著優(yōu)勢(shì)，導(dǎo)致了不同投資者間出現(xiàn)顯著的財(cái)富轉(zhuǎn)移效應(yīng)。Badertscher et al.(2011)[2]發(fā)現(xiàn)在盈余重述公告發(fā)布前，內(nèi)部信息獲得者利用信息優(yōu)勢(shì)提前交易，可以獲得超額收益。

(二)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究

學(xué)者主要從公司內(nèi)部治理(Kim et al.，2011；姜付秀等，2018；梁上坤等，2020)[11][24][29]與外部治理(孟慶斌等，2018；李沁洋和許年行，2019)[31][26]兩個(gè)維度對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了深入研究。已有文獻(xiàn)關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的核心邏輯是存在嚴(yán)重信息不對(duì)稱，特別是公司內(nèi)部人隱藏負(fù)面消息(Jin and Myers，2006)[10]。Hutton et al.(2009)[9]研究發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)報(bào)告透明度直接影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。Kim et al.(2016)[12]研究發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息可比性可以抑制高管隱匿“壞消息”，降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。除了強(qiáng)制性披露的信息外，已有研究發(fā)現(xiàn)自愿性披露信息同樣會(huì)影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。孟慶斌等(2017)[30]發(fā)現(xiàn)管理層討論與分析中的信息含量越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越低。曹廷求和張光利(2020)[18]實(shí)證結(jié)果顯示，電話會(huì)議也能夠顯著降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。概而言之，股東與管理層之間不存在嚴(yán)重信息不對(duì)稱性有助于降低風(fēng)險(xiǎn)信息積聚，使股價(jià)及時(shí)反映負(fù)面消息，進(jìn)而降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

(三)文獻(xiàn)述評(píng)

通過(guò)上述文獻(xiàn)可以看出，關(guān)于內(nèi)幕交易研究主要是考察其存在性以及影響因素。有少量文獻(xiàn)從股票信息效率角度考察了內(nèi)幕交易的經(jīng)濟(jì)后果，但并未取得一致的研究結(jié)論。實(shí)踐表明，內(nèi)幕交易行為破壞公平交易原則，損害資本市場(chǎng)效率。并購(gòu)重組過(guò)程中涉及的信息泄露是內(nèi)幕交易的重災(zāi)區(qū)。遺憾的是，現(xiàn)實(shí)中，一些不明真相的投資者熱衷追捧并購(gòu)重組題材，以期獲得超額收益?，F(xiàn)有研究鮮有涉及并購(gòu)重組內(nèi)幕交易到底會(huì)對(duì)資本市場(chǎng)帶來(lái)何種破壞性。并購(gòu)重組內(nèi)幕交易的一個(gè)顯著特征是投資者之間嚴(yán)重信息不對(duì)稱。提前獲知并購(gòu)重組“利好”信息的交易者在交易時(shí)機(jī)和交易對(duì)象的選擇上都占有優(yōu)勢(shì)(薛健和竇超，2015)[37]。而已有研究發(fā)現(xiàn)信息不對(duì)稱會(huì)帶來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。與盈余公告等信息相比，并購(gòu)重組更為復(fù)雜，涉及到標(biāo)的估值、并購(gòu)溢價(jià)、商譽(yù)以及支付方式等方面，對(duì)公司價(jià)值影響的不確定性程度更高。在并購(gòu)重組報(bào)告書(shū)未向市場(chǎng)公告時(shí)，內(nèi)幕信息獲得者與普通投資者之間的信息不對(duì)稱程度更為嚴(yán)重。那么，并購(gòu)重組過(guò)程中的內(nèi)幕交易行為是否會(huì)加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呢？如果會(huì)，其影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的具體機(jī)理是什么？

三、理論分析與研究假設(shè)

在中國(guó)資本市場(chǎng)上，上市公司發(fā)動(dòng)并購(gòu)活動(dòng)往往可以吸引大量資金追捧。實(shí)踐中，并購(gòu)重組等資本運(yùn)作事件復(fù)牌后股價(jià)常常連續(xù)漲停。這意味著，圍獵上市公司并購(gòu)重組信息可以獲取巨額利益，將驅(qū)使一些投機(jī)者打探并購(gòu)重組內(nèi)幕消息，進(jìn)行內(nèi)幕交易行為。薛健和竇超(2015)[37]證實(shí)上市公司首次并購(gòu)重組公告前存在嚴(yán)重的信息泄露現(xiàn)象。這將會(huì)加劇外部投資者之間的信息不對(duì)稱，影響處于信息劣勢(shì)的投資者對(duì)于并購(gòu)估值的判斷，直接的經(jīng)濟(jì)后果可能是加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。具體理由 如下：

第一，并購(gòu)是一項(xiàng)復(fù)雜的投資活動(dòng)，對(duì)于并購(gòu)價(jià)值判斷需要具備充足的信息。在并購(gòu)重組報(bào)告書(shū)未公開(kāi)披露前，內(nèi)幕交易者獲取的信息并非完備，僅是掌握了上市公司“并購(gòu)重組”概念，難以預(yù)判該項(xiàng)交易的真實(shí)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。但散戶對(duì)于并購(gòu)重組的熱情是確定的。內(nèi)幕交易者為獲取利益，在建倉(cāng)后，傾向于散布夸大并購(gòu)“利好”消息，誘導(dǎo)非知情者參與拉高股價(jià)，最終會(huì)導(dǎo)致并購(gòu)重組公司的股票價(jià)格高于內(nèi)在價(jià)值，出現(xiàn)泡沫。當(dāng)并購(gòu)重組報(bào)告書(shū)公布后，投資者可以相對(duì)完整地了解并購(gòu)事件全貌，如交易動(dòng)機(jī)、標(biāo)的情況、交易結(jié)構(gòu)、支付方式、并購(gòu)溢價(jià)以及業(yè)績(jī)承諾等具體信息，能夠更加客觀地評(píng)估此次并購(gòu)交易對(duì)公司帶來(lái)的價(jià)值，投資者將會(huì)明白之前泄漏的“好消息”帶有夸大的成分，隨之會(huì)調(diào)減并購(gòu)重組公司的未來(lái)盈余預(yù)期。

已有研究發(fā)現(xiàn)，除了隱匿的“壞消息”累積到一定程度后會(huì)加大公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，夸大的正面消息同樣會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(趙璨等，2020)[23]。Solomon (2012)[15]發(fā)現(xiàn)媒體在披露上市公司行為時(shí)，過(guò)度使用正面用語(yǔ)的粉飾行為會(huì)導(dǎo)致事后股價(jià)大幅下跌。并購(gòu)重組報(bào)告書(shū)對(duì)并購(gòu)交易詳情的披露，可以緩解內(nèi)幕交易者與非知情交易者之間的信息不對(duì)稱，使原來(lái)的非知情交易者了解到企業(yè)并購(gòu)重組的真實(shí)價(jià)值，修正對(duì)并購(gòu)預(yù)期價(jià)值的判斷，將會(huì)導(dǎo)致拋售股票的行為。同時(shí)，內(nèi)幕交易者為了“落袋為安”，在并購(gòu)重組消息正式曝光后，將會(huì)加速拋售股票行為，實(shí)現(xiàn)收益。內(nèi)幕交易者的股票減持行為將進(jìn)一步加大非知情交易者的恐慌情緒，造成跟隨模仿交易，觸發(fā)股價(jià)下跌，加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

第二，內(nèi)幕交易增加了并購(gòu)交易的不確定性。公司并購(gòu)活動(dòng)受到資本市場(chǎng)各方高度關(guān)注。知情人利用并購(gòu)內(nèi)幕信息突擊大量建倉(cāng)等行為，一方面會(huì)引起交易量異常，受到市場(chǎng)關(guān)注；另一方面，并購(gòu)消息公布后，知情人的精準(zhǔn)入股行為往往會(huì)受到媒體質(zhì)疑。形成輿論風(fēng)暴后，公司并購(gòu)重組事件極有可能受到交易所的問(wèn)詢。已有研究發(fā)現(xiàn)，收到問(wèn)詢函的并購(gòu)重組交易，首次公告的市場(chǎng)反應(yīng)更差，并購(gòu)失敗的風(fēng)險(xiǎn)更高。這意味著，市場(chǎng)將并購(gòu)重組問(wèn)詢函視為一種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)(傅祥斐等，2020)[20]。這表明，并購(gòu)重組中的內(nèi)幕交易行為觸發(fā)公司面臨媒體輿論與交易所問(wèn)詢函雙重壓力，將公司置于負(fù)面的外部環(huán)境之中，加大投資者對(duì)并購(gòu)行為的不信任程度，使原本受市場(chǎng)歡迎的并購(gòu)重組“好消息”變?yōu)槔障?，加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

基于上述分析，本文提出以下假設(shè)：

H1：并購(gòu)重組過(guò)程中的內(nèi)幕交易行為將會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

理論上，內(nèi)幕交易人利用并購(gòu)重組“好消息”進(jìn)行股價(jià)操縱是需要一定條件的，影響內(nèi)幕交易人進(jìn)行股價(jià)操縱的主要因素是信息披露質(zhì)量(Maffett，2012)[13]。內(nèi)幕人知情程度對(duì)股票收益具有顯著影響，企業(yè)信息透明程度越低，投資者獲取私有信息以及由此獲得超額收益的動(dòng)機(jī)就越強(qiáng)，企業(yè)發(fā)生內(nèi)幕交易的可能性也就越高。企業(yè)所處的信息環(huán)境透明度較差，容易導(dǎo)致并購(gòu)重組中內(nèi)幕交易人采用不正當(dāng)手段操縱股票價(jià)格，導(dǎo)致公司股票價(jià)格脫離其內(nèi)在價(jià)值，加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。相反，良好的信息環(huán)境可以緩解投資者和企業(yè)之間的信息不對(duì)稱(Hutton et al.，2009)[9]，有利于投資者能夠及時(shí)了解企業(yè)并購(gòu)重組的目的和真正的價(jià)值；并購(gòu)重組后股價(jià)能夠更及時(shí)、客觀地反映企業(yè)真實(shí)情況，股票定價(jià)更為準(zhǔn)確；即使短期內(nèi)價(jià)格出現(xiàn)高估的情況，良好的信息環(huán)境也能夠讓公司的特質(zhì)信息很快地被投資者識(shí)別，降低股價(jià)未來(lái)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H2：當(dāng)信息環(huán)境較好時(shí)，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面作用會(huì)削弱；當(dāng)信息環(huán)境較差時(shí)，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面作用會(huì)增強(qiáng)。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2016―2019年滬深A(yù)股上市公司所有重大資產(chǎn)重組的交易數(shù)據(jù)為樣本。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：剔除金融類上市公司、剔除ST類上市公司、剔除主要變量缺失的上市公司，最終共獲得1539個(gè)觀測(cè)值。

A股上市公司重大資產(chǎn)重組相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)(Wind)，內(nèi)幕交易數(shù)據(jù)以及股價(jià)崩盤數(shù)據(jù)主要借鑒已有學(xué)者研究自行計(jì)算；其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。對(duì)主要連續(xù)變量采用了上下1%的縮尾(winsorize)處理。

(二)模型設(shè)定

為了驗(yàn)證H1，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤的影響，本文采用以下模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

其中，Insideri,t是并購(gòu)重組中內(nèi)幕交易的變量，國(guó)內(nèi)外對(duì)于內(nèi)幕交易的識(shí)別主要有兩種方法，分別是PIN值模型——知情交易概率模型(Easley et al.，2011；張宗新，2008)[7][39]和基于事件研究法的CAR值模型。Aktas et al. (2008)[1]指出，對(duì)于并購(gòu)事件中的內(nèi)幕交易用PIN值模型計(jì)算不夠嚴(yán)謹(jǐn)，可信度不高。因此，本文借鑒Griffin et al.(2011)[8]和Cai et al.(2016)[3]的研究，采用超額波動(dòng)率指標(biāo)來(lái)衡量?jī)?nèi)幕交易程度，計(jì)算過(guò)程如下：

對(duì)于超額波動(dòng)率指標(biāo)，本文選取事件窗口期為[-2,+2]，以事件日前后[-55,-3]和[+3,+55]窗口為波動(dòng)率基準(zhǔn)計(jì)算超額波動(dòng)率(Abnormal Volatility)指標(biāo)

其中，ri,t表示第t天個(gè)股i的收益率，rm,t表示第t天的市場(chǎng)收益率。AV指標(biāo)小于0時(shí)，表明事件窗口反應(yīng)很小，股票收益波動(dòng)率基本接近于平常水平，這意味著內(nèi)幕信息提前泄露的較多，內(nèi)幕交易最嚴(yán)重；AV越大，內(nèi)幕交易越少。因此，AV是內(nèi)幕交易程度的反向衡量指標(biāo)。

CrashRiski,t表示公司i在t年的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，借鑒Hutton et al.(2009)[9]和許年行等(2013)[36]等文獻(xiàn)的研究方法，采用經(jīng)過(guò)市場(chǎng)調(diào)整后周收益率的負(fù)偏度(Ncskew)、股價(jià)上升和下降階段波動(dòng)性的差異(Duvol)兩種方式度量。由于計(jì)算方法基本一致，這里不再贅述，兩個(gè)數(shù)值越高意味著股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

參考已有研究(許年行等，2013；褚劍和方軍雄，2016；Kim et al.，2011；Kim et al.，2016)[36][19][11][12]， 加入個(gè)股月均超額換手率(D t u r n)、周收益標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)、周收益平均值(Ret)、公司規(guī)模(Size)、賬面市價(jià)比值(MB)、財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、盈利能力(Roa)、企業(yè)性質(zhì)(Soe)作為控制變量(Conrtoli,t)。此外還控制年度虛擬變量(Year)和行業(yè)虛擬變量(Ind)。變量的定義見(jiàn)表1。

表1 變量定義

已有研究表明，證券分析師是資本市場(chǎng)上重要的信息中介，分析師擁有專業(yè)知識(shí)和信息渠道，通過(guò)對(duì)企業(yè)信息的深入挖掘和專業(yè)解讀，幫助投資者獲取和理解企業(yè)信息，能夠降低企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱(Cheng et al.，2016)[5]。一方面，他們可以通過(guò)特有的信息渠道，如調(diào)研等手段了解外部投資者難以獲得的企業(yè)內(nèi)部信息；另一方面，通過(guò)專業(yè)的知識(shí)技能，對(duì)搜集到的公開(kāi)以及非公開(kāi)的繁雜信息加以整合和處理，降低信息的復(fù)雜性。此外，分析師擁有豐富的信息傳播途徑，可以迅速地向外部投資者傳遞信息。

因此，分析師對(duì)公司的信息透明度會(huì)產(chǎn)生重要影響。分析師跟蹤越多，往往代表企業(yè)所處的信息環(huán)境越好；分析師跟蹤人數(shù)較少，則代表企業(yè)所處的信息環(huán)境較差(姜付秀等，2019)[25]。為驗(yàn)證H2，借鑒以往研究，本文運(yùn)用分析師跟蹤(Analyst)來(lái)衡量企業(yè)所處的信息環(huán)境，通過(guò)構(gòu)建交叉項(xiàng)來(lái)比較不同的信息環(huán)境下內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。

其中，分析師跟蹤度量采用兩種方式，一是分析師跟蹤的團(tuán)隊(duì)數(shù)量(Analyst1)，二是研報(bào)跟蹤分析數(shù)量(Analyst2)。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量Ncskew的均值為-0.367，中位數(shù)為-0.329，標(biāo)準(zhǔn)差為0.907。Duvol的均值為-0.238，中位數(shù)為-0.260，標(biāo)準(zhǔn)差為0.581。該結(jié)果與已有相關(guān)研究一致(葉康濤等，2015)[38]。內(nèi)幕交易程度變量AV最小值為-0.579，最大值為5.836，均值為1.361，中位數(shù)為1.268，與最大值相差很大。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)相關(guān)性分析

表3為變量之間的相關(guān)系數(shù)。內(nèi)幕交易程度變量AV在1%水平下與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，即內(nèi)幕交易越嚴(yán)重，

表4 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。初步驗(yàn)證了H1。

(三)并購(gòu)重組內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響

表4為內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果。第(1)列和第(3)列是僅包含控制變量的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果。可以看出，個(gè)股月均超額換手率(Dturn)的系數(shù)在10%水平下顯著為正，說(shuō)明個(gè)股的月均超額換手率越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。周收益平均值(Ret)以及周收益標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明周收益平均值以及周收益標(biāo)準(zhǔn)差越小，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。第(2)列和第(4)列是在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上引入內(nèi)幕交易解釋變量。結(jié)果顯示，AV的估計(jì)系數(shù)分別為-0.066和-0.029，分別在1%和10%水平下顯著。所有回歸中控制了行業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，并對(duì)公司進(jìn)行了聚類分析。

回歸結(jié)果支持了H1，即在并購(gòu)重組中內(nèi)幕交易程度越嚴(yán)重，企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)加劇，將直接影響中小投資者權(quán)益。研究結(jié)果意味著，并購(gòu)重組過(guò)程中處于信息劣勢(shì)的投資者與具有信息優(yōu)勢(shì)的內(nèi)幕交易者進(jìn)行交易，會(huì)損害其利益，久而久之會(huì)使中小投資者喪失對(duì)資本市場(chǎng)的信心。

表5 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易、分析師跟蹤與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

(四)信息環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)

表5和表6分別列示了分析師跟蹤和研報(bào)跟蹤對(duì)內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)兩者關(guān)系的影響，用來(lái)檢驗(yàn)H2。

表5中，第(1)列和第(3)列為僅包含解釋變量(AV)、調(diào)節(jié)變量分析師跟蹤(Analyst1)以及控制變量的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果?？梢钥闯?，分析師跟蹤(Analyst1)的系數(shù)為正，但是并不顯著。第(2)列和第(4)列是在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上引入交乘項(xiàng)(AV×Analyst1)。結(jié)果顯示，內(nèi)幕交易程度變量(AV)與分析師跟蹤變量(Analyst1)構(gòu)成的交叉項(xiàng)系數(shù)分別為0.045和0.026，且在5%水平下顯著，說(shuō)明企業(yè)所處的信息環(huán)境能夠顯著減弱并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)兩者的負(fù)相關(guān)性。

表6中，第(1)列和第(3)列為僅包含解釋變量(AV)、調(diào)節(jié)變量研報(bào)跟蹤(Analyst2)以及控制變量的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果?？梢钥闯?，研報(bào)跟蹤(Analyst2)的系數(shù)為正，但是并不顯著。第(2)列和第(4)列是在基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上引入交乘項(xiàng)(AV×Analyst2)。結(jié)果顯示，交叉項(xiàng)系數(shù)分別為0.037和0.021，且在5%水平下顯著。上述結(jié)果表明，企業(yè)所處的信息環(huán)境直接影響并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)兩者之間的關(guān)系。這意味，通過(guò)改善企業(yè)外部信息環(huán)境，可以降低內(nèi)幕交易對(duì)資本市場(chǎng)的傷害。

表6 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易、研報(bào)跟蹤與股價(jià)崩盤

(五)異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.并購(gòu)重組支付方式

已有研究表明，股份支付作為并購(gòu)重組對(duì)價(jià)的支付方式時(shí)，標(biāo)的估值往往虛高，導(dǎo)致商譽(yù)高估(謝紀(jì)剛和張秋生，2013)[35]，后續(xù)發(fā)生商譽(yù)減值風(fēng)險(xiǎn)大。那么，內(nèi)幕交易者為了落袋為安，會(huì)在并購(gòu)重組消息公布后，第一時(shí)間完成股票減持，更容易觸發(fā)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。為此，本部分將樣本分為股份支付的并購(gòu)重組樣本和非股份支付的并購(gòu)重組樣本，進(jìn)行分組回歸。

結(jié)果如表7所示，在采用股份支付的并購(gòu)重組樣本，內(nèi)幕交易變量系數(shù)至少在10%水平下顯著為負(fù)，而在使用非股份支付的并購(gòu)重組樣本，內(nèi)幕交易的系數(shù)不顯著。第(1)和(2)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test的p值為0.063，第(3)和(4)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test的p值為0.091。這表明，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系受到支付方式影響。

2.并購(gòu)重組溢價(jià)

實(shí)踐中，并購(gòu)溢價(jià)越高，引發(fā)商譽(yù)減值的可能性越大，產(chǎn)生的負(fù)面效應(yīng)越強(qiáng)。因此，內(nèi)幕交易者對(duì)于高溢價(jià)并購(gòu)重組同樣會(huì)選擇及時(shí)減倉(cāng)套現(xiàn)，加大股價(jià)崩盤 風(fēng)險(xiǎn)。

表7 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤：支付方式分組

表8 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤：溢價(jià)高低分組

為此，將樣本按照并購(gòu)溢價(jià)的中位數(shù)進(jìn)行分組回歸。結(jié)果如表8所示，在高溢價(jià)組的并購(gòu)樣本，內(nèi)幕交易變量的系數(shù)至少在10%水平下顯著為負(fù)，而在低溢價(jià)的并購(gòu)樣本，內(nèi)幕交易的系數(shù)不顯著。

3.并購(gòu)重組業(yè)績(jī)承諾

業(yè)績(jī)補(bǔ)償承諾作為一種控制并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的方式，常常出現(xiàn)在并購(gòu)的合約條款中。業(yè)績(jī)補(bǔ)償承諾機(jī)制在一定程度上緩解了雙方的信息不對(duì)稱，降低了并購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。在沒(méi)有業(yè)績(jī)承諾的并購(gòu)重組中，并購(gòu)績(jī)效面臨著更大的不確定性，內(nèi)幕交易人更可能短時(shí)間獲利“出逃”。為此，考察了并購(gòu)重組業(yè)績(jī)承諾是否影響內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)兩者之間的關(guān)系。

結(jié)果如表9所示，在有業(yè)績(jī)承諾的樣本組中，內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)均不顯著。表9第(1)和(2)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.016。在無(wú)業(yè)績(jī)承諾的樣本中，內(nèi)幕交易顯著加劇了以Ncskew度量的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)Duvol影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著。第(3)和(4)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.079。這一結(jié)果意味著，整體上內(nèi)幕交易行為對(duì)未進(jìn)行業(yè)績(jī)承諾的并購(gòu)活動(dòng)帶來(lái)負(fù)向效應(yīng)。

4.并購(gòu)重組問(wèn)詢函

已有研究發(fā)現(xiàn)，交易所問(wèn)詢函能夠改善信息披露質(zhì)量，降低并購(gòu)交易的信息不對(duì)稱問(wèn)題(李曉溪等，2019)[27]。那么，交易所問(wèn)詢函是否緩解了內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系呢？本文分別用是否被問(wèn)詢、問(wèn)詢數(shù)量、問(wèn)詢字符數(shù)來(lái)度量并購(gòu)重組過(guò)程中收到問(wèn)詢函的指標(biāo)，檢驗(yàn)交易所問(wèn)詢函在內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系之間的作用。

表9 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤：業(yè)績(jī)承諾分組

表10 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤：是否收到問(wèn)詢函分組

表10為是否收到問(wèn)詢函分組的回歸結(jié)果。在沒(méi)有收到問(wèn)詢函的并購(gòu)樣本中，內(nèi)幕交易的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，而在收到問(wèn)詢函的并購(gòu)樣本中，內(nèi)幕交易的系數(shù)不顯著。第(1)和(2)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.001，第(3)和(4)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.022。

表11為根據(jù)收到問(wèn)詢函數(shù)量中位數(shù)分組的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，在低問(wèn)詢函組的并購(gòu)樣本中，內(nèi)幕交易的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，而在高問(wèn)詢函組的并購(gòu)樣本，內(nèi)幕交易的系數(shù)不顯著。第(1)和(2)列回歸系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.003，第(3)和(4)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.015。

表12為根據(jù)收到問(wèn)詢函字符數(shù)中位數(shù)分組的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，在低問(wèn)詢函組的并購(gòu)樣本中，內(nèi)幕交易的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，而在高問(wèn)詢函組的并購(gòu)樣本，內(nèi)幕交易的系數(shù)不顯著。第(1)和(2)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.007，第(3)和(4)列的系數(shù)差異檢驗(yàn)Chow-test結(jié)果的p值為0.044。

上述實(shí)證結(jié)果表明，被交易所問(wèn)詢函可以緩解內(nèi)幕交易對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，這意味著交易所問(wèn)詢函在并購(gòu)重組中具有治理作用，可以保護(hù)中小投資者利益。

表11 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤：收到問(wèn)詢函數(shù)量分組

表12 并購(gòu)重組內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤：收到問(wèn)詢函字符數(shù)分組

(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的重新度量

參考P i o t r o s k i e t a l.(2015)[14]和褚劍和方軍雄(2016)[19]研究，采用股價(jià)暴跌的頻率(Frequency)作為崩盤風(fēng)險(xiǎn)的衡量。同時(shí)，參考Jin and Myers(2006)[10]以及Hutton et al.(2009)[9]研究，選取股票收益發(fā)生下行和上行的頻率之差作為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的度量。將樣本重新進(jìn)行檢驗(yàn)后，本文的研究結(jié)果依然成立。

2.重新計(jì)算超額波動(dòng)率指標(biāo)

調(diào)整內(nèi)幕交易波動(dòng)的窗口期，重新計(jì)算超額波動(dòng)率指標(biāo)。本文選取事件窗口期為[-2,+2]，以事件日前后[-30,-3]和[+3,+30]窗口為波動(dòng)率基準(zhǔn)，并采用如下公式計(jì)算超額波動(dòng)率指標(biāo)。

其中，ri,t表示第t天個(gè)股i的收益率，rm,t表示第t天的市場(chǎng)收益率。將樣本重新進(jìn)行檢驗(yàn)，本文的研究結(jié)果依然成立。

3.樣本的重新分組

實(shí)踐中，從并購(gòu)重組信息首次披露到最終實(shí)施完成通常需要經(jīng)歷一段較長(zhǎng)的時(shí)間，因此并購(gòu)重組能否完成充滿不確定性。對(duì)于失敗的并購(gòu)來(lái)說(shuō)，內(nèi)幕交易者并不能依靠炒作股價(jià)獲得收益，因此沒(méi)有較強(qiáng)的炒作動(dòng)機(jī)。而作為內(nèi)幕交易者來(lái)說(shuō)，由于其提前獲取內(nèi)部信息，更容易判斷并購(gòu)重組的成功與否。進(jìn)一步地，將樣本分為并購(gòu)成功的樣本和并購(gòu)失敗的樣本，分組重新回歸，本文的研究結(jié)果依然成立。

4.剔除金融危機(jī)、股災(zāi)年份的測(cè)試

為了進(jìn)一步增加研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文考慮了金融危機(jī)和股災(zāi)可能帶來(lái)的影響。金融危機(jī)以及股災(zāi)的發(fā)生對(duì)所有上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)造成了很大影響，為了降低金融市場(chǎng)不穩(wěn)定產(chǎn)生的影響，本文剔除2008年和2015年兩年的觀測(cè)值，重新進(jìn)行檢驗(yàn)，研究結(jié)果依然 成立。

5.內(nèi)生性問(wèn)題

(1)政策外生變量(DID)

內(nèi)幕交易者很可能預(yù)期到未來(lái)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，而在當(dāng)下做出內(nèi)幕交易行為。這意味，公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)可能反過(guò)來(lái)影響內(nèi)幕交易行為，存在一定的反向因果問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，本文將外部?jī)?nèi)幕交易制度的變化納入研究框架。2012年3月29日，最高人民法院、最高人民檢察院發(fā)布了《最高人民法院、最高人民檢察院關(guān)于辦理內(nèi)幕交易、泄露內(nèi)幕信息刑事案件具體應(yīng)用法律若干問(wèn)題的解釋》，針對(duì)司法實(shí)踐中存在爭(zhēng)議的內(nèi)幕交易主體、內(nèi)幕信息敏感期的界定、內(nèi)幕交易、泄露內(nèi)幕信息罪的定罪量刑標(biāo)準(zhǔn)等疑難問(wèn)題予以明確。制度的頒布與實(shí)施能夠有效地遏制并購(gòu)重組內(nèi)幕交易，最終有利于抑制內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向關(guān)系?；谏鲜龇治?，本文構(gòu)建模型如下：

CrashRiski,t=α0+α1Insideri,t+α2Policy+α3Inside×Policy+α4Conrtoli,t+∑Year+∑Ind+εi.t

其中，Policy為頒布政策的虛擬變量。考慮到政策的滯后性，政策頒布前，即樣本在2013年及以前時(shí)，Policy取值為0；政策頒布后，即2014年之后，Policy取值為1。對(duì)樣本重新進(jìn)行回歸，本文研究結(jié)果依然成立。

(2)Heckman兩階段回歸

為避免內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤兩者關(guān)系受到樣本自選擇問(wèn)題的干擾，本文還使用了Heckman兩階段模型進(jìn)行檢驗(yàn)。Heckman模型的第一階段要求加入一個(gè)工具變量，參考現(xiàn)有研究，選取除本公司以外的所有企業(yè)所處行業(yè)當(dāng)年度上市公司重大資產(chǎn)重組的平均的內(nèi)幕交易(IV)作為工具變量。通過(guò)第一階段回歸結(jié)果計(jì)算出逆米爾斯比率(IMR)，并將其作為一個(gè)控制變量加入第二階段回歸中進(jìn)行檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果顯示，控制了樣本的自選擇問(wèn)題后，本文研究結(jié)果依然成立。

限于篇幅，上述所有穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未在文中列示。

六、作用機(jī)制檢驗(yàn)

內(nèi)幕交易加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)原因是內(nèi)幕交易者憑借自身信息優(yōu)勢(shì)與不明真相投資者進(jìn)行交易。處于信息劣勢(shì)的中小投資者容易跟風(fēng)炒作，落入并購(gòu)重組內(nèi)幕交易者設(shè)計(jì)的陷阱，成為擊鼓傳花游戲的最后接棒者，遭受財(cái)富損失。為了驗(yàn)證并購(gòu)重組內(nèi)幕交易觸發(fā)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是由于知情交易者與非知情者之間存在的信息鴻溝所致，本文利用中國(guó)資本市場(chǎng)存在的停牌特殊制度進(jìn)行實(shí)證分析。

表13 內(nèi)幕交易、停牌與股價(jià)崩盤：基于中位數(shù)分組

表14 內(nèi)幕交易、停牌與股價(jià)崩盤：基于平均數(shù)分組

雖然滬深交易所對(duì)重大資產(chǎn)重組的停牌時(shí)間有所規(guī)定1，但并購(gòu)重組中上市公司具體的停牌時(shí)間在很大程度上是由上市公司自行決定。停牌時(shí)間越長(zhǎng)，并購(gòu)重組的消息越容易被外部人獲知，內(nèi)幕交易者提前獲知“好消息”的信息優(yōu)勢(shì)將越不明顯。同時(shí)，企業(yè)停牌時(shí)間越長(zhǎng)，并購(gòu)重組的內(nèi)幕交易者通過(guò)夸大消息，炒作股價(jià)快速獲利的風(fēng)險(xiǎn)越大。因此，當(dāng)企業(yè)停牌時(shí)間越長(zhǎng)，內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系應(yīng)不顯著。本文使用并購(gòu)重組停牌日到并購(gòu)重組首次公告日的天數(shù)來(lái)度量企業(yè)并購(gòu)重組的停牌時(shí)間(Sus)，進(jìn)一步地將停牌時(shí)間按照平均數(shù)和中位數(shù)進(jìn)行分組，停牌時(shí)間小于平均數(shù)或者中位數(shù)，為短停牌組(Sus=0)，停牌時(shí)間大于平均數(shù)或者中位數(shù)，為長(zhǎng)停牌組(Sus=1)。

表13和表14分別為根據(jù)停牌時(shí)間中位數(shù)和平均數(shù)進(jìn)行分組的回歸結(jié)果。可以看出，短停牌組，內(nèi)幕交易程度AV的系數(shù)均在1%水平下顯著為負(fù)，而在長(zhǎng)停牌組中，內(nèi)幕交易程度AV系數(shù)均不顯著。

上述實(shí)證結(jié)果表明，知情者與非知情者之間的信息不對(duì)稱是并購(gòu)重組內(nèi)幕交易加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的重要原因。但研究結(jié)果并不意味要增加上市公司并購(gòu)重組的停牌時(shí)間，以實(shí)現(xiàn)信息在投資者之間均等擴(kuò)散。緩解并購(gòu)內(nèi)幕交易觸發(fā)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的重要方式應(yīng)該是監(jiān)管部門加大懲罰力度，遏制上市公司泄漏并購(gòu)重組消息，要求上市公司第一時(shí)間披露并購(gòu)重組公告，便于投資者合理評(píng)估并購(gòu)重組的后果，抑制市場(chǎng)炒作并購(gòu)重組題材，致使股價(jià)虛高，最終引發(fā)股價(jià)崩盤。

七、結(jié)論與啟示

并購(gòu)重組活動(dòng)是資本市場(chǎng)投資者追捧的概念。現(xiàn)實(shí)中，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易行為頻繁，極易引起股價(jià)大幅波動(dòng)。本文以2006―2019年發(fā)生并購(gòu)重組事件的A股上市公司為樣本，從股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)角度研究并購(gòu)重組內(nèi)幕交易對(duì)資本市場(chǎng)的危害性。研究結(jié)果表明，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易顯著加劇了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，這一關(guān)系在外部信息環(huán)境較差時(shí)更為顯著。異質(zhì)性分析顯示，支付方式、并購(gòu)溢價(jià)、業(yè)績(jī)承諾以及交易所問(wèn)詢會(huì)影響內(nèi)幕交易與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，并購(gòu)重組內(nèi)幕交易增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)制是由于知情人與非知情人之間的信息不對(duì)稱。

本文結(jié)論在理論與實(shí)踐方面都具有重要意義。一方面，本文從并購(gòu)重組內(nèi)幕交易的“好消息”探究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，為理解中國(guó)資本市場(chǎng)中公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)提供了新的角度；另一方面，本文提供了并購(gòu)重組內(nèi)幕對(duì)資本市場(chǎng)負(fù)面影響的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，對(duì)投資者和監(jiān)管部門都具有重要的參考價(jià)值。 ■

注釋

1. 深交所2014年11月做出專項(xiàng)說(shuō)明：對(duì)于“重大資產(chǎn)重組累計(jì)停牌時(shí)間原則上不超過(guò)三個(gè)月，停牌三個(gè)月后如公司仍申請(qǐng)繼續(xù)停牌”，公司股票是否復(fù)牌或繼續(xù)停牌以及停牌期限長(zhǎng)短等將視相關(guān)事項(xiàng)的進(jìn)展情況、內(nèi)幕交易防范與維護(hù)投資者交易權(quán)等多方面因素綜合而定。上交所2015年1月發(fā)布的《上市公司重大資產(chǎn)重組信息披露及停復(fù)牌業(yè)務(wù)指引》指出，上市公司應(yīng)當(dāng)在進(jìn)入重組停牌程序后3個(gè)月內(nèi)披露重組預(yù)案并申請(qǐng)復(fù)牌。如因尚未取得政府相關(guān)部門批準(zhǔn)文件等原因，可以繼續(xù)停牌不超過(guò)2個(gè)月，并在停牌3個(gè)月期滿前召開(kāi)投資者說(shuō)明會(huì)。如上市公司預(yù)計(jì)因上述事由導(dǎo)致無(wú)法在進(jìn)入重組停牌程序后5個(gè)月內(nèi)披露重組預(yù)案的，如擬繼續(xù)推進(jìn)重組，除應(yīng)召開(kāi)董事會(huì)審議并向交易所申請(qǐng)繼續(xù)停牌外，還需在繼續(xù)停牌期間每月召開(kāi)一次投資者說(shuō)明會(huì)。