畢鵬　王麗麗

摘? ?要：我國(guó)資本市場(chǎng)上長(zhǎng)期存在的資產(chǎn)價(jià)格“異象”一直備受學(xué)者關(guān)注。本文借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法，以2010—2020年我國(guó)A股上市公司為研究樣本，探究機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)產(chǎn)生的影響。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資產(chǎn)誤定價(jià)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，在有效緩解內(nèi)生性并經(jīng)穩(wěn)健性測(cè)試后，結(jié)論仍然成立。機(jī)制研究表明：一方面，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化了信息傳遞功能，通過(guò)提高股票流動(dòng)性水平緩解資產(chǎn)誤定價(jià);另一方面，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)提升了公司治理水平，通過(guò)提高上市公司信息披露質(zhì)量進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。進(jìn)一步分析表明，內(nèi)控質(zhì)量、分析師關(guān)注度與市場(chǎng)化進(jìn)程發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)起到了正向調(diào)節(jié)作用。經(jīng)濟(jì)后果顯示，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)通過(guò)緩解資產(chǎn)誤定價(jià)、提高資產(chǎn)定價(jià)效率、促進(jìn)資源要素合理配置進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。本文拓展了資產(chǎn)誤定價(jià)的影響因素研究，對(duì)提高我國(guó)資本市場(chǎng)定價(jià)效率、防范金融風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，也為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與資本市場(chǎng)交叉融合的相關(guān)研究提供了理論與現(xiàn)實(shí)證據(jù)。

關(guān)鍵詞：股票流動(dòng)性;信息披露質(zhì)量;全要素生產(chǎn)率

中圖分類號(hào)：F830.91? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1674-2265（2022）05-0039-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.05.006

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái)，機(jī)構(gòu)投資者在我國(guó)資本市場(chǎng)上究竟扮演了“助推器”還是“穩(wěn)定器”的角色備受爭(zhēng)議。相較于“散戶”投資者而言，機(jī)構(gòu)投資者在資金規(guī)模、信息獲取與行業(yè)專長(zhǎng)方面具備較強(qiáng)的比較優(yōu)勢(shì)，通常被視為理性知情交易者（侯宇等，2008）[1]。機(jī)構(gòu)投資者持股有助于提升資本市場(chǎng)信息效率（王詠梅和王亞平，2011;孔東民等，2015;陳旭東等，2020）[2-4]，抑制股價(jià)波動(dòng)。為改善我國(guó)資本市場(chǎng)投資者結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定資本市場(chǎng)，2001年證監(jiān)會(huì)實(shí)施了“超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者”策略。然而正值機(jī)構(gòu)投資者在我國(guó)取得長(zhǎng)足發(fā)展之際，2015年我國(guó)股市卻呈現(xiàn)出了“千股跌?！钡膽K痛一幕。相關(guān)研究表明，因同時(shí)受到市場(chǎng)監(jiān)管、投資者保護(hù)、信息披露、法律制度不完善等因素的制約，以及上市公司治理水平與投資者違規(guī)成本較低等共同作用的影響，機(jī)構(gòu)投資者會(huì)采取短線獲利的非理性投機(jī)行為（李夢(mèng)雨，2015）[5]，操縱股票市場(chǎng)價(jià)格，損害股票市場(chǎng)效率，加劇市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)（張亦春和李鵬，2008）[6]。

在資本市場(chǎng)上，投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)于助推信息傳播發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。一方面，投資者可以通過(guò)捕捉資產(chǎn)價(jià)格獲取相關(guān)信息;另一方面，可以通過(guò)觀察投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中其他投資者的投資行為和結(jié)果，通過(guò)交流、推斷，結(jié)合投資偏好做出投資選擇（肖欣榮等，2012）[7]。目前，有關(guān)投資者網(wǎng)絡(luò)存在性的討論已初步達(dá)成共識(shí)（Cohen等，2008;Pareek，2011）[8，9]。機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)是指由多家機(jī)構(gòu)共同持股于某一上市公司所形成的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)，它較好地反映了不同機(jī)構(gòu)投資者之間存在的各種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系（郭曉冬等，2018）[10]。機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)有助于信息共享與傳遞，尤其是私有信息的傳播（Crane，2019）[11]。處于機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)中心位置的機(jī)構(gòu)，因其具備較強(qiáng)的信息挖掘與獲取能力，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)中其他機(jī)構(gòu)投資者產(chǎn)生重要影響，其示范功能的發(fā)揮會(huì)引發(fā)“偽羊群效應(yīng)”，并借助網(wǎng)絡(luò)迅速擴(kuò)散。當(dāng)前，我國(guó)資本市場(chǎng)尚處于新興資本市場(chǎng)發(fā)展階段，資產(chǎn)價(jià)格“異象”即資產(chǎn)誤定價(jià)現(xiàn)象長(zhǎng)期存在。機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)將對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)產(chǎn)生何種影響？對(duì)于這一問(wèn)題的詮釋，有助于深化我們對(duì)機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知，對(duì)完善資本市場(chǎng)投資者結(jié)構(gòu)、促進(jìn)我國(guó)資本市場(chǎng)穩(wěn)定與健康發(fā)展、提高資產(chǎn)定價(jià)效率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的研究多集中于資本市場(chǎng)。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者利用網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，能夠?qū)崿F(xiàn)信息合作，進(jìn)而獲取自身利益。處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的機(jī)構(gòu)能夠?qū)善眱r(jià)格產(chǎn)生顯著影響（Pareek，2012）[12]，通過(guò)信息傳遞提高股價(jià)同步性、提升股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（陳新春等，2017）[13];另有學(xué)者認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化了信息傳播，有助于股價(jià)信息含量的提高，緩解股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（郭白瀅和李瑾，2019;吳曉暉等，2019）[14，15]。通過(guò)文獻(xiàn)梳理不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究結(jié)論尚未統(tǒng)一，且相關(guān)研究?jī)H圍繞機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資本市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、股價(jià)信息含量等內(nèi)容展開，對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格“異象”（資產(chǎn)誤定價(jià)）的討論未曾涉及，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響尚待明確。

基于此，本研究借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法，以2010—2020年我國(guó)A股上市公司為研究樣本，嘗試回答以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：（1）機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)是否對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)產(chǎn)生影響，二者關(guān)系為何？（2）不同情境下，二者關(guān)系存在何種差異？（3）機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的主要作用機(jī)制如何？

本文可能的研究貢獻(xiàn)在于：第一，較為系統(tǒng)地考察了機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響，拓展了資產(chǎn)誤定價(jià)影響因素研究;第二，分別基于內(nèi)控質(zhì)量、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、分析師關(guān)注、市場(chǎng)化進(jìn)程等不同層面考察了機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)產(chǎn)生的異質(zhì)性影響，厘清了機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的邊界;第三，機(jī)制檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)上市公司信息披露質(zhì)量和股票流動(dòng)性是機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的主要路徑，豐富了相關(guān)作用機(jī)制的研究;第四，拓展了機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)通過(guò)緩解資產(chǎn)誤定價(jià)、改善資產(chǎn)定價(jià)效率、優(yōu)化資源配置進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率的經(jīng)濟(jì)后果。

二、理論分析與假設(shè)提出

（一）機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資產(chǎn)誤定價(jià)：緩解效應(yīng)

機(jī)構(gòu)投資者憑借其行業(yè)專長(zhǎng)和雄厚的資金實(shí)力，被譽(yù)為資本市場(chǎng)中的知情交易者。由機(jī)構(gòu)投資者共同持股所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠促進(jìn)信息在網(wǎng)絡(luò)間的交換與傳播，緩解信息不對(duì)稱;強(qiáng)化外部監(jiān)督與治理，提高公司治理水平;拓展信息渠道，提高股票流動(dòng)性，促進(jìn)信息快速被股價(jià)吸收，進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。7AF5E701-E451-48AC-BFBA-2C301EF3F6A8

首先，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)拓展了機(jī)構(gòu)投資者之間的信息渠道，彌補(bǔ)缺失信息，有效緩解信息渠道單一、分析能力與關(guān)注重點(diǎn)差異所引致的信息不對(duì)稱問(wèn)題。借助網(wǎng)絡(luò)，投資者對(duì)獲取的信息進(jìn)行驗(yàn)證，糾正認(rèn)知偏誤，提高了信息的精準(zhǔn)性。借助網(wǎng)絡(luò)，投資者掌握信息的相關(guān)性與相似度得以提升，進(jìn)而做出相似的投資決策?！皞窝蛉盒?yīng)”提高了股票流動(dòng)性水平，促使信息能夠快速被股價(jià)吸收，進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。

其次，“用手投票”是機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理的重要方式，通過(guò)“用手投票”，機(jī)構(gòu)投資者實(shí)現(xiàn)了有效監(jiān)督，在約束公司高管（姚頤和劉志遠(yuǎn)，2009）[16]、積極參與公司治理（李維安和李濱，2008）[17]、提高信息披露治理（韓晴和王華，2014）[18]、提升公司業(yè)績(jī)水平并降低公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)（張滌新和屈永哲，2018）[19]等方面發(fā)揮積極作用。此外，由于機(jī)構(gòu)投資者共同持股于一家上市公司，使得機(jī)構(gòu)持股占比大幅提升，能夠有效抑制因持股比例偏低所引致的“搭便車”現(xiàn)象（劉新爭(zhēng)和高闖，2021）[20]，充分發(fā)揮機(jī)構(gòu)持股的治理功能。

再次，機(jī)構(gòu)投資者可以施加強(qiáng)大的退出威脅，即選擇“用腳投票”的方式倒逼公司治理水平的提升。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論認(rèn)為，個(gè)體行為會(huì)受到其所嵌入的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響，具有“社會(huì)化”的顯著特征，即個(gè)體會(huì)因網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的存在以相似的方式思考和行事 （Ali和Miller，2013）[21]。如前文所述，機(jī)構(gòu)共同持股后，提升了機(jī)構(gòu)投資者制衡大股東的能力，由于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的存在，聯(lián)合治理的意愿得以強(qiáng)化，提高網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體中機(jī)構(gòu)投資者集體“發(fā)聲”的治理效力，同時(shí)也可能選擇集體拋售股票，發(fā)出退出威脅，使得上市公司治理水平得以提升，改善會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量，緩解信息不對(duì)稱，進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。

基于上述分析，提出假設(shè)H1a：

H1a：機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)通過(guò)提高股票流動(dòng)性水平和改善信息披露質(zhì)量緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。

（二）機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與資產(chǎn)誤定價(jià)：加劇效應(yīng)

部分學(xué)者認(rèn)為，雖然機(jī)構(gòu)投資者具備較強(qiáng)的動(dòng)機(jī)與能力獲取被投資企業(yè)的信息，但因受利益驅(qū)動(dòng)的影響，他們并非利用獲取的私有信息實(shí)施交易。他們會(huì)將私有信息“遮掩”起來(lái)，并利用散戶投資者的有限理性，采取正反饋交易、高頻交易、推動(dòng)股價(jià)上漲等策略性交易方式獲利，制造更多的“噪音”并通過(guò)交易的方式將其融入股票價(jià)格，誘發(fā)股價(jià)劇烈波動(dòng)（陶瑜等，2016）[22]。由于機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的存在，緊密聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)個(gè)體之間“合作”的概率會(huì)大幅提升，信息“遮掩效應(yīng)”可能會(huì)進(jìn)一步放大，加劇信息不對(duì)稱。此外，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的存在，強(qiáng)化了機(jī)構(gòu)投資者之間“合作”，進(jìn)而導(dǎo)致投資者之間競(jìng)爭(zhēng)性交易程度有所下降，使得機(jī)構(gòu)投資者個(gè)體掌握的私有信息不能及時(shí)融入股價(jià)，產(chǎn)生了與信息“遮掩效應(yīng)”異曲同工之效，加劇資產(chǎn)誤定價(jià)。

如前文所述，我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展起步較晚，各項(xiàng)機(jī)制尚待完善，投資者保護(hù)程度有待加強(qiáng)。正因如此，機(jī)構(gòu)投資者在我國(guó)資本市場(chǎng)上扮演“套利者”的證據(jù)屢見不鮮。作為理性套利者的代表，機(jī)構(gòu)投資者以獲取穩(wěn)定、超額收益為終極目標(biāo)，即便掌握了股市即將出現(xiàn)崩盤的信息，仍會(huì)選擇“泡沫騎乘”（Abreu和Brunnermeier，2002;2003）[23，24]。他們憑借行業(yè)專長(zhǎng)與技術(shù)手段，擇時(shí)拋售股票，選擇在泡沫破滅前的理想化時(shí)點(diǎn)離場(chǎng)，獲得“搶跑優(yōu)勢(shì)”。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的存在，使得機(jī)構(gòu)投資者個(gè)體之間可以信息共享并有效傳遞，放大了投資者的“泡沫騎乘”，加劇了資產(chǎn)誤定價(jià)的程度。

基于上述分析，提出競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)H1b：

H1b：機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)通過(guò)信息遮掩與擇時(shí)交易的方式加劇了資產(chǎn)誤定價(jià)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

為避免因2007年我國(guó)實(shí)施新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，以及2008年全球金融危機(jī)對(duì)研究樣本數(shù)據(jù)產(chǎn)生的干擾與影響，本文選取2010—2020年我國(guó)A股上市公司為樣本，并對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理：（1）剔除金融、保險(xiǎn)類上市公司樣本;（2）剔除ST公司樣本;（3）剔除數(shù)據(jù)缺失樣本;（4）對(duì)研究所需連續(xù)變量進(jìn)行1%～99%水平上的縮尾處理，最終獲得18150個(gè)年度—公司數(shù)據(jù)。其中，構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的明細(xì)數(shù)據(jù)來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)中機(jī)構(gòu)投資者重倉(cāng)持股數(shù)據(jù)明細(xì)，上市公司財(cái)務(wù)與公司治理數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1. 資產(chǎn)誤定價(jià)。借鑒饒品貴和岳衡（2012）[25]、徐龍炳和徐壽福（2015）[26]的研究，采用公司內(nèi)在價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值之比（V/P）衡量上市公司市場(chǎng)價(jià)值對(duì)內(nèi)在價(jià)值的偏離程度。其中，V代表公司內(nèi)在價(jià)值，利用剩余收益模型（RIM）估計(jì)得出，P為上市公司股票當(dāng)年所有交易日收盤價(jià)的均值。若V/P=1，即市場(chǎng)價(jià)值完全反映了內(nèi)在價(jià)值，不存在資產(chǎn)誤定價(jià);若V/P<1，即股票價(jià)值被高估，反之則被低估。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建變量Deviation=|1-V/P|衡量市場(chǎng)價(jià)值對(duì)內(nèi)在價(jià)值的絕對(duì)偏離程度。

2. 機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)。選用網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo)衡量機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)。借鑒Pareek（2012）[12]、吳曉暉等（2019）[15]的方法，采用任意兩家機(jī)構(gòu)共同持有某一上市公司股份占該公司流通股市值的比例是否不低于5%為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)。參考EI-Khatib等（2015）[27]、吳曉暉等（2020）[28]的研究，利用Pajek軟件計(jì)算程度中心度（Degree）、接近中心度（Close）、特征向量中心度（Eigen），并將機(jī)構(gòu)層面的網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo)分別按照均值和中位數(shù)匹配至上市公司層面，以機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中心度均值作為解釋變量，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采用中位數(shù)進(jìn)行替代。其中，程度中心度（Degree）用以反映個(gè)體與其他個(gè)體所建立聯(lián)結(jié)的總數(shù)量;接近中心度（Close）用以反映網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中個(gè)體與其他個(gè)體聯(lián)結(jié)的緊密程度;特征向量中心度（Eigen）則不僅反映個(gè)體與其他個(gè)體建立的聯(lián)結(jié)，還利用機(jī)構(gòu)中心性加權(quán)求和。7AF5E701-E451-48AC-BFBA-2C301EF3F6A8

3. 控制變量。參考游家興和吳靜（2012）[29]、徐壽福和徐龍炳（2015）[30]的研究，選取公司規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、資產(chǎn)收益率（Roa）、企業(yè)成長(zhǎng)性（Growth）、公司年齡（Age）、換手率（Turnover）、董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）、兩職合一（Dual）、股權(quán)集中度（First）、機(jī)構(gòu)投資者持股占比（Ins）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）作為控制變量。各變量定義如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響，參考郭曉冬等（2018）[10]、楊興全等（2021）[31]的研究方法，構(gòu)建模型（1）：

Deviation=α0+α1Degree/Close/Eigen+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+?? ?（1）

其中，Deviation代表資產(chǎn)誤定價(jià)，Degree、Close、Eigen變量分別為機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的替代變量，Controls為控制變量，模型中同時(shí)控制行業(yè)與年度固定效應(yīng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。其中，資產(chǎn)誤定價(jià)（Deviation）的均值為0.581，中值為0.597，最小值為0.004，最大值為8.375。上述結(jié)果表明，我國(guó)資本市場(chǎng)上普遍存在著資產(chǎn)誤定價(jià)的現(xiàn)象，且不同上市公司之間資產(chǎn)誤定價(jià)存在較大差異。解釋變量程度中心度（Degree）、接近中心度（Close）、特征向量中心度（Eigen）的均值與楊興全等（2021）[31]的研究結(jié)果相近，其他變量均處合理范圍。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3為機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資產(chǎn)誤定價(jià)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。具體地，本文利用程度中心度（Degree）、接近中心度（Close）、特征向量中心度（Eigen）作為機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的替代變量，在列（1）、（3）、（5）中首先分別進(jìn)行單變量回歸，其系數(shù)分別為-0.695、-0.306和-0.940，且均在1%水平上顯著，表明機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠抑制資產(chǎn)誤定價(jià)，初步驗(yàn)證了本文假設(shè)H1a。列（2）、（4）、（6）中為加入一系列控制變量后的回歸結(jié)果，可以看到加入控制變量后R2明顯上升，說(shuō)明模型擬合程度進(jìn)一步提高，三個(gè)中心度的系數(shù)仍在1%水平上顯著為負(fù)，假設(shè)H1a進(jìn)一步得到驗(yàn)證。其他控制變量回歸結(jié)果與游家興和吳靜（2012）[29]、徐壽福和徐龍炳（2015）[30]的結(jié)論基本保持一致。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)論可靠，本文對(duì)機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資產(chǎn)誤定價(jià)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1. PSM與Heckman兩階段回歸。（1）為排除機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資產(chǎn)誤定價(jià)之間可能存在的非隨機(jī)干擾問(wèn)題，借鑒（Fan等，2017）[32]的研究，選用傾向得分匹配法（PSM）進(jìn)行處理;（2）為有效緩解因樣本自選擇問(wèn)題對(duì)研究結(jié)論產(chǎn)生影響，選用Heckman兩階段回歸進(jìn)行重新檢驗(yàn)。需要指出的是，在運(yùn)用PSM和Heckman方法時(shí)，借鑒陳漢文和周中勝（2014）[33]的做法，當(dāng)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（Degree、Close、Eigen）大于中位數(shù)時(shí)取值為1，否則為0，構(gòu)建模型（2），分別進(jìn)行傾向得分和逆米爾斯比率（IMR）的計(jì)算。在計(jì)算傾向得分和IMR時(shí)，選擇了公司規(guī)模（Size）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、資產(chǎn)收益率（Roa）、公司成長(zhǎng)性（Growth）、換手率（Turnover）、董事會(huì)規(guī)模（Boardsize）、股權(quán)集中度（First）等作為影響資產(chǎn)誤定價(jià)的控制變量。配對(duì)時(shí)，采用半徑0.01的最近鄰“一對(duì)一”可放回的方法進(jìn)行匹配，構(gòu)造新的樣本組，并利用模型（1）重新檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)產(chǎn)生的影響。構(gòu)建模型（3），將計(jì)算得出的IMR放入模型用以修正樣本自選擇問(wèn)題。PSM與Heckman回歸結(jié)果如表4所示。由表4 可知，利用程度中心度（Degree）、接近中心度（Close）、特征向量中心度（Eigen）的系數(shù)分別在1%、5%和10%的水平上顯著為負(fù)，檢驗(yàn)結(jié)果與主效應(yīng)回歸結(jié)果保持一致，結(jié)論穩(wěn)健。

Probit（Degree/Close/Eigen）=β0+Controls+∑Industry+∑Year+ξ? ?（2）

Deviation=β0+β1Degree/Close/Eigen+β2IMR+Controls+∑Industry+∑Year+ξ? ? ? ? ?（3）

2. 工具變量法與變更因變量測(cè)度方式。機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響可能同時(shí)受到其他不可觀測(cè)因素的影響，因此，本文借鑒Lin等（2011）[34]的研究方法，采用同行業(yè)年度其他上市公司網(wǎng)絡(luò)中心度的均值（Degree_m，Close_m，Eigen_m）作為機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中心度的工具變量，利用模型（1）重新進(jìn)行回歸分析;同時(shí)借鑒Berger和Ofek（1995）[35]的方法，計(jì)算行業(yè)內(nèi)所有上市公司的基礎(chǔ)價(jià)值，將其與實(shí)際價(jià)值相比較，進(jìn)而確定資產(chǎn)誤定價(jià)水平（Misp），作為資產(chǎn)誤定價(jià)（Deviation）的替代變量，利用模型（1）重新回歸，結(jié)果如表5所示。在采用工具變量法、替換因變量衡量方式后，網(wǎng)絡(luò)中心度均值（Degree_m、Close_m、Eigen_m）與網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)分別在5%和1%水平上顯著為負(fù)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，結(jié)論穩(wěn)健。

五、機(jī)制檢驗(yàn)

前文實(shí)證結(jié)果與分析表明，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)緩解了資產(chǎn)誤定價(jià)，支持了本文所提假設(shè)H1a，下文將進(jìn)一步檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)影響資產(chǎn)誤定價(jià)的作用機(jī)制。

（一）股票流動(dòng)性水平

由前文理論分析可知，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)拓展了機(jī)構(gòu)投資者之間的信息渠道，借助于機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的存在，機(jī)構(gòu)投資者掌握信息的相關(guān)性與相似度得以提升，進(jìn)而做出相似的投資決策，提高了股票流動(dòng)性水平，促使信息能夠快速被股價(jià)吸收，進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。本文參考孔東民等（2015）[3]的做法，選擇Amivest指標(biāo)衡量股票流動(dòng)性，作為中介變量（Iliq）。該值越大，股票流動(dòng)性越小?；诖耍疚臉?gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與股票流動(dòng)性交乘項(xiàng)（Degree[×]Iliq、Close[×]Iliq、Eigen[×]Iliq）并設(shè)定模型（4）：7AF5E701-E451-48AC-BFBA-2C301EF3F6A8

Deviation=β0+β1Degree/Close/Eigen+β2Degree[×]Iliq/Close[×]Iliq/Eigen[×]Iliq+β3Iliquid+Controls+∑Industry+∑Year+ξ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

利用模型（4）回歸后的結(jié)果如表6所示。網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，交乘項(xiàng)Degree[×]Iliq、Close[×]Iliq、Eigen[×]Iliq的系數(shù)分別為0.011、0.002、0.007且在1%水平上顯著，表明機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的存在的確能夠通過(guò)提高股票流動(dòng)性進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。此外，Iliquid的系數(shù)分別為0.001、0.006，且均在1%水平上顯著，表明較低的股票流動(dòng)性水平能夠加劇資產(chǎn)誤定價(jià)，與現(xiàn)有研究結(jié)論相一致。

（二）信息披露質(zhì)量

機(jī)構(gòu)共同持股有助于提升機(jī)構(gòu)投資者制衡大股東的能力，由于網(wǎng)絡(luò)的存在，機(jī)構(gòu)聯(lián)合治理的意愿得以強(qiáng)化，網(wǎng)絡(luò)團(tuán)體中機(jī)構(gòu)投資者集體“發(fā)聲”的治理效力得以提升。同時(shí)機(jī)構(gòu)投資者也可能選擇“用腳投票”，發(fā)出退出威脅，倒逼上市公司提高治理水平。無(wú)論是集體“發(fā)聲”實(shí)施監(jiān)管，還是“用腳投票”對(duì)上市公司高管施加壓力提升治理水平，機(jī)構(gòu)持股網(wǎng)絡(luò)能夠起到改善信息披露質(zhì)量（王彤彤和史永東，2021）[36]，降低信息不對(duì)稱，進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)?；诖?，借鑒Ascioglu等（2005）[37]、林長(zhǎng)泉等（2016）[38]、李春濤等（ 2018）[39]的研究，采用KV度量法衡量信息披露質(zhì)量。計(jì)算公式如下：

ln |ΔPt /Pt-1| = α+ β（Volt-Vol0）+ui

其中，ΔPt為Pt與Pt-1之差，Pt為t日收盤價(jià)，Volt為t日交易量，Vol0為年度日平均交易量，模型中刪除了公司年度交易日小于100天、β值為負(fù)以及ΔPt等于0的值，上市公司信息披露質(zhì)量KV =β×1000000，KV值越大，代表上市公司信息披露質(zhì)量越差。與前文類似，構(gòu)建機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與信息披露質(zhì)量交乘項(xiàng)（Degree[×]KV、Close[×]KV、Eigen[×]KV）并設(shè)定模型（5）：

Deviation=β0+β1Degree/Close/Eigen+β2Degree[×]KV/Close[×]KV/Eigen[×]KV+β3KV+Controls+∑Industry+∑Year+ξ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）

利用模型（5）回歸后的結(jié)果如表7所示。Degree、Close、Eigen的系數(shù)均在5%和1%水平上顯著為負(fù)，交乘項(xiàng)Degree[×]KV、Close[×]KV、Eigen[×]KV的系數(shù)分別為0.987、0.109、1.378分別在5%和10%%水平上顯著，表明機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的確能夠通過(guò)提高信息披露質(zhì)量進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。此外，KV的系數(shù)分別為0.014、0.059、0.022，且均在1%和5%水平上顯著，表明較高水平的信息披露質(zhì)量能夠降低信息不對(duì)稱，緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。

六、進(jìn)一步分析

資產(chǎn)誤定價(jià)同時(shí)受到上市公司內(nèi)外部因素及環(huán)境等共同作用的影響，下面本文針將對(duì)不同情境，探討機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)影響資產(chǎn)誤定價(jià)是否存在差異，主要圍繞上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）、分析師關(guān)注（Analyst）和市場(chǎng)化進(jìn)程（Market）展開討論。

（一）上市公司內(nèi)部控制質(zhì)量

自2008年5月《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》以及2010年4月《企業(yè)內(nèi)部控制配套指引》發(fā)布以來(lái)，我國(guó)上市公司內(nèi)部控制體系一直處于不斷建設(shè)與完善的階段。內(nèi)部控制作為我國(guó)上市公司內(nèi)部治理機(jī)制中的重要制度安排，其質(zhì)量的提升有助于緩解代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱，降低資產(chǎn)誤定價(jià)（王生年和王松鶴，2018）[40]。理論上，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)在上市公司內(nèi)控質(zhì)量較低的樣本中，所發(fā)揮的治理作用更強(qiáng)，對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解應(yīng)更為顯著?；谏鲜龇治?，借鑒黃政和吳國(guó)萍（2017）[41]的方法，以迪博風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)有限公司發(fā)布的內(nèi)部控制指數(shù)（IC）作為內(nèi)部控制質(zhì)量水平的度量指標(biāo)，具體計(jì)算方法為：該指數(shù)加1后取自然對(duì)數(shù)。然后，根據(jù)內(nèi)部控制質(zhì)量水平的年度行業(yè)中值，將樣本劃分為內(nèi)控高質(zhì)量組和內(nèi)控低質(zhì)量組，利用模型（1）再次進(jìn)行回歸，結(jié)果如表8所示。在內(nèi)控質(zhì)量較低組中，網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)分別為-0.286、-0.087、-0.483，均在5%水平上顯著，符合預(yù)期，即在內(nèi)控質(zhì)量較低組中，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用更強(qiáng)。

（二）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

公司治理水平很大程度上受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響，相較于民營(yíng)企業(yè)而言，國(guó)有企業(yè)存在較為明顯的“所有者缺位”的現(xiàn)象，同時(shí)，因享有更多的政策資源與社會(huì)資源、融資約束壓力小，面臨較小的市場(chǎng)約束，公司治理水平相對(duì)較低。機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系作為外部監(jiān)督的一種方式，理論上對(duì)國(guó)有企業(yè)發(fā)揮的治理作用更強(qiáng)，對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)緩解作用應(yīng)更顯著。據(jù)此，根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行分組，回歸結(jié)果如表9 所示。在國(guó)有企業(yè)組中，網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)分別為-0.353、-0.075、-0.475，均在5%水平上顯著，符合預(yù)期，即在國(guó)有企業(yè)組中，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用更強(qiáng)。

（三）分析師關(guān)注度

作為資本市場(chǎng)不可或缺的信息中介，分析師憑借其獨(dú)特的信息挖掘、分析與處理能力，發(fā)揮了重要的外部監(jiān)督與治理的作用。監(jiān)督假說(shuō)認(rèn)為，分析師關(guān)注能夠提高公司信息透明度，降低公司盈余管理水平，緩解信息不對(duì)稱。壓力假說(shuō)認(rèn)為，分析師通過(guò)發(fā)布公司盈利預(yù)測(cè)，會(huì)給公司高管施加一定的壓力，促使高管提高公司治理水平。理論上，分析師關(guān)注度高的企業(yè)信息環(huán)境更好，治理水平更高，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用不明顯。分析師關(guān)注度較低的企業(yè)，受機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的影響更大，對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用應(yīng)更為顯著?；诖?，本文根據(jù)分析師關(guān)注（Analyst）中位數(shù)進(jìn)行分組，利用模型（1）回歸后，結(jié)果如表10所示。在分析師關(guān)注度較低組中，網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)分別為-0.372、-0.092、-0.503，分別在1%和5%水平上顯著，符合預(yù)期，即在分析師關(guān)注度較低組中，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用更強(qiáng)。7AF5E701-E451-48AC-BFBA-2C301EF3F6A8

（四）市場(chǎng)化進(jìn)程

市場(chǎng)化進(jìn)程反映了一個(gè)地區(qū)資本市場(chǎng)的發(fā)展水平。在市場(chǎng)化進(jìn)程較高的地區(qū)，公司面臨更加完善的法律制度環(huán)境，市場(chǎng)化水平較高、政府干預(yù)較弱、投資者保護(hù)程度更強(qiáng)，資本市場(chǎng)發(fā)展水平更高。理論上，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用不明顯。相反，在市場(chǎng)化進(jìn)程較低時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的信息與治理效應(yīng)得以有效發(fā)揮，對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用更為顯著?；诖?，借鑒楊興全（2014）[42]的做法，計(jì)算市場(chǎng)化指數(shù)（Market），并依據(jù)市場(chǎng)化指數(shù)中位數(shù)分組，利用模型（1）回歸檢驗(yàn)，結(jié)果如表11所示。在市場(chǎng)化進(jìn)程較低組中，網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)分別為-0.313、-0.099、

-0.434，分別在5%和10%水平上顯著，符合預(yù)期，即在市場(chǎng)化進(jìn)程較低組中，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)的緩解作用更強(qiáng)。

七、機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、資產(chǎn)誤定價(jià)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

如前文所述，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)緩解了資產(chǎn)誤定價(jià)，提高了資產(chǎn)定價(jià)效率。上述研究結(jié)論表明，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)有助于優(yōu)化資源配置，促進(jìn)資金流向優(yōu)質(zhì)企業(yè)。利用充沛的資金，企業(yè)能夠完成技術(shù)升級(jí)與改造，進(jìn)而有助于提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率?；谝陨戏治?，本文認(rèn)為，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)通過(guò)緩解資產(chǎn)誤定價(jià)提高資產(chǎn)定價(jià)效率，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。借鑒魯曉東和連玉君（2012）[43]的研究，構(gòu)建模型（6）并進(jìn)行回歸，所得殘差即為企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）。

LnSales=α0+α1LnPPe+LnEmployee+Year+Firm+?

（6）

設(shè)定模型（7），利用資產(chǎn)誤定價(jià)中位數(shù)進(jìn)行分組回歸，預(yù)期在資產(chǎn)誤定價(jià)程度較高組中，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)力的提升作用更強(qiáng)。

TFP=α0+α1Degree/Close/Eigen+ΣControls+ΣIndustry+ΣYear+?? ?（7）

回歸結(jié)果如表12所示。在資產(chǎn)誤定價(jià)程度較高的組中，網(wǎng)絡(luò)中心度（Degree、Close、Eigen）的系數(shù)分別為0.459、0.093、0.435，分別在5%和1%水平上顯著，表明機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)能夠緩解資產(chǎn)誤定價(jià)，提高資產(chǎn)定價(jià)效率，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

八、研究結(jié)論與啟示

機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)后果與資本市場(chǎng)定價(jià)“異象”的決定因素一直是學(xué)者們關(guān)注的話題，但現(xiàn)有文獻(xiàn)中缺乏將二者直接結(jié)合起來(lái)進(jìn)行研究的證據(jù)。本文利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)算法，以2010—2020年我國(guó)A股上市公司為樣本，探究機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)對(duì)資產(chǎn)誤定價(jià)產(chǎn)生的影響。研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)與資產(chǎn)誤定價(jià)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，在有效緩解內(nèi)生性并經(jīng)穩(wěn)健性測(cè)試后，結(jié)論仍然成立。機(jī)制研究表明：一方面，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化了信息傳遞功能，通過(guò)提高股票流動(dòng)性水平緩解資產(chǎn)誤定價(jià);另一方面，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)提升了公司治理水平，通過(guò)提高上市公司信息披露質(zhì)量進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)。進(jìn)一步分析表明，內(nèi)控質(zhì)量、分析師關(guān)注度與市場(chǎng)化進(jìn)程發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)起到了正向調(diào)節(jié)作用。經(jīng)濟(jì)后果顯示，機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)通過(guò)緩解資產(chǎn)誤定價(jià)，提高資產(chǎn)定價(jià)效率，促進(jìn)資源要素合理配置，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

本文的研究結(jié)論豐富了機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟(jì)后果和資本市場(chǎng)資產(chǎn)誤定價(jià)的影響因素兩個(gè)相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)。本文獲得如下啟示：首先，機(jī)構(gòu)投資者作為我國(guó)資本市場(chǎng)重要參與者具有穩(wěn)定市場(chǎng)、強(qiáng)化公司治理的作用。機(jī)構(gòu)投資者網(wǎng)絡(luò)有助于進(jìn)一步強(qiáng)化和放大該功能，對(duì)緩解資本市場(chǎng)定價(jià)“異象”、提高定價(jià)效率有積極作用。因此，應(yīng)重視機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，合理引導(dǎo)并加以利用。其次，本文研究結(jié)論支持了機(jī)構(gòu)投資網(wǎng)絡(luò)能夠有效傳遞信息，緩解信息不對(duì)稱，提升股票流動(dòng)性進(jìn)而緩解資產(chǎn)誤定價(jià)，改善資產(chǎn)定價(jià)效率。但由于我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展尚不健全，機(jī)構(gòu)持股投機(jī)行為時(shí)有發(fā)生，出于不同的投資動(dòng)機(jī)，機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)也有可能向市場(chǎng)傳遞“噪音”或有意“過(guò)濾”相關(guān)信息。因此，監(jiān)管部門除了要對(duì)上市公司信息披露實(shí)施有效的監(jiān)管，還要重點(diǎn)關(guān)注處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的機(jī)構(gòu)，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)“噪音”或有意“過(guò)濾”信息的監(jiān)督與治理。最后，繼續(xù)深化我國(guó)國(guó)有企業(yè)改革，提升公司治理水平，提高市場(chǎng)化進(jìn)程，促進(jìn)我國(guó)資本市場(chǎng)健康、有序發(fā)展。

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Institutional Investor Network and Asset Mispricing：Eliminate the Impure from the Pure or Aggravate a Complicated Situation

Bi Peng1/Wang Lili2，3

（1.School of Economics and Management，Jiamusi University，Jiamusi? ?154007，Heilongjiang，China;

2. School of Economics and Management，Taishan University，Tai'an? ?271000，Shandong，China;

3. Research Center for Corporate Governance and Management Innovation，Shihezi University，Shihezi? 832003，Xinjiang，China）

Abstract：The long-standing "anomaly" of asset price in China's capital market has always been concerned by the scholars. With the help of social network algorithm，this paper takes China's A-share listed companies from 2010 to 2020 as the research sample to explore the impact of institutional investor network on asset mispricing. It is found that there is a significant negative correlation between institutional investor network and asset mispricing. After effectively alleviating the endogeneity and robustness test，the conclusion is still valid. The mechanism research shows that：on the one hand，the institutional investor network strengthens the function of information transmission and alleviates asset mispricing by improving the level of stock liquidity;on the other hand，the network of institutional investors improves the level of corporate governance and alleviates asset mispricing by improving the quality of information disclosure of listed companies. Further analysis shows that the quality of internal control，the attention of analysts and the process of marketization have played a negative regulatory role;while the nature of property rights plays a positive regulatory role. The economic consequences show that institutional investor networks improve the total factor productivity of firms by mitigating asset mispricing，improving asset pricing efficiency，and facilitating the rational allocation of resource factors. This paper expands the research on the influencing factors of asset mispricing，which is of great practical significance to improve the pricing efficiency of China's capital market and prevent financial risks. It also provides theoretical and practical evidence for the research on the cross integration of social network and capital market.

Key Words：stock liquidity，information disclosure quality，total factor productivity

（責(zé)任編輯? ? 王? ?媛;校對(duì)? ?WY，LY）

收稿日期：2022-02-21? ? ? 修回日期：2022-03-14

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“分析師關(guān)注與資產(chǎn)定價(jià)效率——基于會(huì)計(jì)異象的視角”（71862029）;國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“‘中國(guó)之治的政府行為與企業(yè)創(chuàng)新：基于‘國(guó)家隊(duì)持股的研究”（72062027）。

作者簡(jiǎn)介：畢鵬，男，河北東光人，佳木斯大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，管理學(xué)博士，研究方向?yàn)橘Y本市場(chǎng)與會(huì)計(jì)信息披露;王麗麗，女，山東青島人，泰山學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)楣局卫砼c資本市場(chǎng)。7AF5E701-E451-48AC-BFBA-2C301EF3F6A8