王焰輝

（福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350108）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)日益成為業(yè)界和學(xué)術(shù)界研究的重要議題，其中證券市場(chǎng)的平穩(wěn)有序發(fā)展無疑是關(guān)鍵一環(huán)。但由于中國經(jīng)濟(jì)體制正在完善、信息環(huán)境較差，過去中國證券市場(chǎng)出現(xiàn)的“千股跌停”的金融異象，容易動(dòng)搖資本市場(chǎng)的信心，沖擊證券市場(chǎng)運(yùn)行效率，造成市場(chǎng)恐慌和風(fēng)險(xiǎn)傳染，影響證券市場(chǎng)穩(wěn)定性。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，又稱為個(gè)股暴跌風(fēng)險(xiǎn)，表征無任何信息前兆下未來股價(jià)斷崖式下跌的可能性。綜上，開展股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)問題歸因的研究對(duì)于降低中國資本市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

與此同時(shí)，在第四次工業(yè)革命背景下，以人工智能、量子信息、移動(dòng)通信、互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、生物醫(yī)藥和新能源技術(shù)等為主導(dǎo)方向的高科技上市公司受到了空前關(guān)注。初步統(tǒng)計(jì)，在2008—2020年期間，高科技上市公司的股權(quán)集中度CR（以第一大股東持股比例衡量）平均值由34.8%下降到30.2%，中位數(shù)由32.0%降為28.3%，整體都呈現(xiàn)逐步下降的趨勢(shì)，如圖1所示。同時(shí)，高科技上市公司股權(quán)集中度在不同區(qū)間分布的公司數(shù)量和占比如表1所示。面對(duì)高科技上市公司股權(quán)集中度趨于下降的情形，值得思考的問題是，股權(quán)集中度的下降對(duì)于公司治理究竟是利大于弊還是弊大于利？高度的股權(quán)集中度在高科技上市公司究竟是扮演著“監(jiān)督”的角色抑或“隧道挖掘”的內(nèi)部推手，是發(fā)揮利益協(xié)同效應(yīng)抑或壕溝防御效應(yīng)？尚未有研究針對(duì)中國高科技上市公司股權(quán)集中度是否具有股價(jià)崩盤效應(yīng)予以探討，因此，文章對(duì)該問題的深入研究對(duì)于高科技上市公司的治理和證券市場(chǎng)健康發(fā)展具有理論與實(shí)踐價(jià)值。

眾多研究將股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)歸因于信息不對(duì)稱下管理者的權(quán)力尋租行為，即管理層出于機(jī)會(huì)主義行為選擇隱瞞或推遲披露壞消息，當(dāng)負(fù)面信息持續(xù)隱藏和囤積到某一閾值集中釋放到市場(chǎng)，造成股價(jià)崩盤[1]?？偟膩碚f，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究可以分為兩類：一種側(cè)重于內(nèi)部決定因素，包括高管性別、企業(yè)社會(huì)責(zé)任[2]和職位提升等因素，這些因素往往通過負(fù)面信息隱藏和積累而導(dǎo)致股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；其他研究則側(cè)重于探討股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的外部決定因素，包括機(jī)構(gòu)投資者、媒體報(bào)道[3]、宗教傳統(tǒng)[4]和法律制度[5]等因素，這類因素影響管理層的決策行為甚至引發(fā)或者緩解代理沖突，進(jìn)而沖擊股價(jià)表現(xiàn)。

良好的公司治理依賴于對(duì)投資者權(quán)益的保護(hù)和適宜的股權(quán)集中度的有機(jī)結(jié)合[6]。目前，股權(quán)集中度經(jīng)濟(jì)后果的研究大多聚焦于公司治理層面，諸如公司經(jīng)營績(jī)效、公司價(jià)值、公司R&D投入[7]、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新等，所得結(jié)論莫衷一是。實(shí)際上，股權(quán)集中具有兩種對(duì)立的效應(yīng)觀，分別是利益協(xié)同效應(yīng)和壕溝防御效應(yīng)：利益協(xié)同效應(yīng)認(rèn)為股權(quán)集中意味著大股東可以通過有效抑制管理層出于機(jī)會(huì)主義或者有預(yù)謀的內(nèi)部掏空行為，在一定程度上緩解股東和管理層之間難以避免的代理沖突，使股東和管理層利益趨于一致；壕溝防御效應(yīng)認(rèn)為大股東為了攫取私有收益從而侵占中小股東的利益，并且提高代理成本和損害公司價(jià)值。

高科技上市公司作為知識(shí)、人才和創(chuàng)新活動(dòng)密集型企業(yè)，依仗人力資本開展研發(fā)活動(dòng)，有別于以有形物質(zhì)資本為主要經(jīng)營資源的傳統(tǒng)企業(yè)。遺憾的是，高科技上市公司股權(quán)集中度是否會(huì)影響公司與投資者的信息不對(duì)稱，大股東股權(quán)集中在公司治理層面充當(dāng)?shù)慕巧恰皵r路虎”還是“扶云梯”？目前尚未有學(xué)者針對(duì)高科技公司進(jìn)行系統(tǒng)化研究。文章試圖通過股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)來檢驗(yàn)高科技上市公司的股權(quán)集中度治理效應(yīng)的有效性，可能的貢獻(xiàn)有：第一，首次以高科技上市公司為研究對(duì)象實(shí)證檢驗(yàn)股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。第二，創(chuàng)造性引入信息不對(duì)稱和公司聲譽(yù)作為中介傳導(dǎo)機(jī)制，有助于厘清高科技上市公司股權(quán)集中度的股價(jià)崩盤異質(zhì)效應(yīng)的作用機(jī)理。第三，考慮多個(gè)大股東數(shù)量對(duì)高科技上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，豐富對(duì)此類公司多個(gè)大股東經(jīng)濟(jì)后果的認(rèn)識(shí)。

圖1高科技上市公司股權(quán)集中度年度均值（左）和年度中位數(shù)（右）走勢(shì)

表1高科技上市公司股權(quán)集中度區(qū)間公司數(shù)量及占比

二、理論分析與研究假設(shè)

股權(quán)集中沖擊高科技公司治理源于代理理論框架下的兩類代理問題：

第一類代理沖突源于公司所有者（股東）和公司經(jīng)營者（管理層）之間的分離。高科技上市公司股東聘請(qǐng)或者任命具有一定專業(yè)水平和資歷豐富的經(jīng)理人經(jīng)營公司，而經(jīng)理人可能追求與所有者不同的目標(biāo)，并做出偏離股東利益最大化的決策。由于高科技公司面臨較高的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，報(bào)告不利的公司信息可能會(huì)使管理人員的薪酬、獎(jiǎng)金、股票期權(quán)價(jià)格遭受損失以及失去晉升機(jī)會(huì)甚至面臨辭退的風(fēng)險(xiǎn)，他們往往會(huì)試圖通過延遲披露壞消息來緩解職業(yè)擔(dān)憂。在這種情況下，大股東有權(quán)力和動(dòng)機(jī)來監(jiān)督管理層，股權(quán)集中度的提高有助于緩解代理沖突。股權(quán)集中的大股東運(yùn)用正式（高管的提名和投票）和非正式（與高層管理人員的互動(dòng)）影響力來確保利益最大化[8]。高科技上市公司擁有包括專利、技術(shù)和人力資本等在內(nèi)的寶貴無形資產(chǎn)，股權(quán)集中情況下這些無形資產(chǎn)將牢牢掌握在大股東手中，大股東有足夠的動(dòng)力對(duì)管理層進(jìn)行有效監(jiān)督，抑制管理層牟取私利的機(jī)會(huì)主義行為，維護(hù)公司聲譽(yù)，使得大股東、管理層和企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)利益趨于一致。換言之，高股權(quán)集中度有助于高科技公司緩解第一類代理問題，強(qiáng)化大股東“主人翁”意識(shí)，此時(shí)利益協(xié)同效應(yīng)占主導(dǎo)作用，進(jìn)而通過有效監(jiān)督制衡等方式避免高管選擇性披露高科技公司經(jīng)營信息的行為，緩解信息不對(duì)稱，避免公司聲譽(yù)受損，降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

從第二類代理問題來看，大股東可能會(huì)利用他們的權(quán)力來追求個(gè)人目標(biāo)，從而損害小股東的利益。股權(quán)集中賦予大股東更大的控制權(quán)，這種控制權(quán)可能成為大股東攫取私人利益的工具。大股東可能通過內(nèi)外部關(guān)聯(lián)交易和利用手中職權(quán)進(jìn)行資本侵占，轉(zhuǎn)移公司資源，威脅中小股東的利益。因此，擁有大股東的公司可能會(huì)做出損害股東整體財(cái)富最大化的決策，進(jìn)行更多內(nèi)部掏空和侵占中小股東利益的行為，從而增加代理成本，壕溝防御效應(yīng)成為核心因素。由于高科技公司研發(fā)和專利申請(qǐng)周期較長(zhǎng)，大股東壕溝防御行為使得公司注重短期收益忽視長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，大股東有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)勾結(jié)管理層并隱瞞他們的“隧道挖掘”行為，此時(shí)負(fù)面消息在一定程度上積累并釋放到資本市場(chǎng)，從而增加了崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

綜合以上分析，提出兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)性的假設(shè)：

假設(shè)H1a：高科技上市公司股權(quán)集中度越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越低，利益協(xié)同效應(yīng)占主導(dǎo)作用。

假設(shè)H1b：高科技上市公司股權(quán)集中度越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)也越高，壕溝防御效應(yīng)占主導(dǎo)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

文章選取中國高科技上市公司2008—2018年的數(shù)據(jù)為研究樣本（自變量），因變量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)為向后一期2009—2019年數(shù)據(jù)?；谧C監(jiān)會(huì)頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》，將行業(yè)代碼為G、C5、C7和C8的行業(yè)樣本劃分為高科技公司。根據(jù)研究需要，將以下研究樣本予以剔除：當(dāng)年上市的公司；交易狀態(tài)為ST、*ST或PT的公司；該年周收益率樣本不足30個(gè)的公司；存在缺失值的變量。經(jīng)過篩選得到8726個(gè)高科技公司—年度觀測(cè)值樣本，同時(shí)對(duì)所有連續(xù)型變量在1%、99%分位點(diǎn)上進(jìn)行逐年縮尾處理(Winsorize)，以控制可能存在的極端值對(duì)回歸結(jié)果的影響。原始數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

2.變量定義

（1）解釋變量：股權(quán)集中度

參照已有研究，利用第一大股東持股比例衡量股權(quán)集中度。

（2）被解釋變量：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

借鑒江軒宇和許年行[9]的研究，構(gòu)造股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，即負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動(dòng)的比率(DUVOL)，該指標(biāo)值越大表征股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高。

（3）控制變量

文章進(jìn)一步控制了以下變量：投資者異質(zhì)信念（Dturn，去趨勢(shì)化換手率，即當(dāng)年月均換手率減去上一年度月均換手率）、收益率標(biāo)準(zhǔn)差（Sigma，反映個(gè)股年度周收益率的波動(dòng)情況）、個(gè)股收益率（Ret，個(gè)股年度平均周收益率）、公司規(guī)模（Size，公司年末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)）、賬面市值比（BM，凈資產(chǎn)/（年末股價(jià)×流通股股數(shù)+每股凈資產(chǎn)×非流通股股數(shù)））、財(cái)務(wù)杠桿（Lev，總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值）、盈利能力（ROA，凈利潤與總資產(chǎn)的比值）、盈余管理（ABACC，修正Jones模型殘差的絕對(duì)值）、當(dāng)期的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)以及行業(yè)啞變量(Industry)和年份啞變量(Year)。

3.模型設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證假設(shè)H1，文章構(gòu)建如下回歸模型檢驗(yàn)高科技上市公司股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響：

式中，Crash為公司i在t+1期的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(NCSKEW、DUVOL)，CR為公司i在t期的股權(quán)集中度，其余為第t期的控制變量，Industry和Year分別為行業(yè)和年度啞變量。根據(jù)假設(shè)H1a，預(yù)期CR的估計(jì)系數(shù)α1顯著為負(fù)；根據(jù)假設(shè)H1b，則預(yù)期CR的估計(jì)系數(shù)α1應(yīng)顯著為正。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

表2列示了描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果和各變量與被解釋變量(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的Pearson相關(guān)系數(shù)。NCSKEWt+1和DUVOLt+1的均值分別為-0.250和-0.160，同時(shí)標(biāo)準(zhǔn)差為0.678和0.466，與已有研究的測(cè)算結(jié)果相似。兩個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.876，表明其具有良好的一致性。股權(quán)集中度指標(biāo)CR的均值為0.327，說明中國A股高科技上市公司平均大股東持股比例達(dá)到32.7%。股權(quán)集中度CR與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEWt+1和DUVOLt+1的相關(guān)系數(shù)分別為-0.045和-0.051，且都在1%的統(tǒng)計(jì)水平上高度顯著，這表明在不考慮其他因素影響的情況下，股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)高度負(fù)相關(guān)，初步說明利益協(xié)同效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)作用，即支持假設(shè)H1a。其他控制變量的分布均在合理范圍內(nèi)。

表2描述性統(tǒng)計(jì)和Pearson相關(guān)系數(shù)

2.多元回歸分析

表3列示了股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的多元回歸結(jié)果?？梢钥吹?，在未加入控制變量的列(1)、(4)中，僅控制了年度與行業(yè)效應(yīng)，股權(quán)集中度CR對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)NCSKEWt+1(DUVOLt+1)估計(jì)系數(shù)為-0.244(-0.189)，并且都在1%的水平上高度顯著。在加入一系列潛在影響因素控制變量的列(2)、(5)中，未控制年度與行業(yè)效應(yīng)，股權(quán)集中度CR股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)NCSKEWt+1(DUVOLt+1)的估計(jì)系數(shù)為-0.230(-0.175)，且依舊在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。列(3)和(6)同時(shí)控制相關(guān)變量、年度和行業(yè)效應(yīng)，股權(quán)集中度CR的估計(jì)系數(shù)仍然顯著為負(fù)。因此，在控制多維度影響因素后，隨著股權(quán)集中度的持續(xù)增加，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著下降，研究結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H1a，說明利益協(xié)同效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)作用。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）工具變量法

為了緩解遺漏變量和雙向因果的內(nèi)生性問題，借鑒相關(guān)研究的做法[10]，采用同年度同行業(yè)剔除自身后的其他公司股權(quán)集中度的均值(Ind_CR)作為工具變量。從經(jīng)濟(jì)直覺上來看，同年度同行業(yè)的公司面臨相似的行業(yè)特征和外部環(huán)境，故而公司之間股權(quán)集中度呈現(xiàn)某種程度的相關(guān)性，同時(shí)尚未有研究和證據(jù)證實(shí)同行業(yè)其他公司的股權(quán)集中會(huì)對(duì)高科技公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)造成影響。因此，工具變量滿足相關(guān)性和外生性的要求。表4匯報(bào)了工具變量法的回歸結(jié)果，工具變量的F統(tǒng)計(jì)量在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著拒絕存在弱工具變量的原假設(shè)。Kleibergen-Paap rk LM檢驗(yàn)也在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著拒絕了不可識(shí)別的原假設(shè)，說明工具變量的選取是合理的。經(jīng)過工具變量法緩解內(nèi)生性問題后，研究結(jié)論依舊支持利益協(xié)同效應(yīng)觀。

表3股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果

表4工具變量法回歸結(jié)果

（2）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證研究結(jié)論的可靠性，文章進(jìn)一步開展一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，考慮股權(quán)集中度對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)期影響效果，并且為了緩解互為因果的內(nèi)生性問題，拉長(zhǎng)預(yù)測(cè)時(shí)間窗口，將股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)替換為t+2期。第二，不隨時(shí)間改變的高科技公司個(gè)體特征因素可能影響研究結(jié)果，考慮利用同時(shí)控制年份、行業(yè)和公司個(gè)體的固定效應(yīng)模型進(jìn)行重新估計(jì)。第三，為了避免極端異常值的影響，使用中位數(shù)回歸驗(yàn)證。第四，采用Petersen(2009)提出的雙重聚類調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤克服可能存在的自相關(guān)和異方差等問題對(duì)統(tǒng)計(jì)分析造成的影響。第五，用前三大股東持股比例替換股權(quán)集中度指標(biāo)，重新進(jìn)行回歸。

經(jīng)過上述一系列重新檢驗(yàn)后，研究結(jié)論與前文一致，無實(shí)質(zhì)性差異，說明股權(quán)集中度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)相關(guān)關(guān)系是穩(wěn)健的。

五、進(jìn)一步分析

1.中介效應(yīng)檢驗(yàn)

（1）信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

當(dāng)管理層向外部投資者隱瞞公司的壞消息時(shí)，持續(xù)不利信息的囤積容易引發(fā)股價(jià)崩盤。管理者之所以隱瞞壞消息，是因?yàn)楣芾碚吆屯顿Y者（即股東）之間存在代理沖突，導(dǎo)致信息不對(duì)稱。在所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離的情況下，高科技公司管理者掌握更多的包括研發(fā)流程和新技術(shù)與產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)附加值的內(nèi)部信息，并有意愿以犧牲股東利益為代價(jià)追求自己的利益。如果報(bào)告不利的公司信息可能會(huì)讓管理者失去高額薪酬、晉升機(jī)會(huì)甚至丟掉現(xiàn)有職位，因此他們可能會(huì)試圖通過推遲披露壞消息來緩解職業(yè)擔(dān)憂。高科技公司股權(quán)集中一方面使大股東更為積極主動(dòng)監(jiān)測(cè)和監(jiān)督管理層，要求管理層做出合理合規(guī)且有效的經(jīng)營戰(zhàn)略決策，并通過有效介入公司經(jīng)營，削弱管理層出于機(jī)會(huì)主義而進(jìn)行捂盤行為的可能性，利用股權(quán)激勵(lì)等措施使得管理層、大股東和企業(yè)發(fā)展利益協(xié)同，減少代理沖突以防止管理者推遲負(fù)面公司信息發(fā)布的行為，另一方面也驅(qū)使大股東關(guān)注R&D項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)特征從而全面介入公司創(chuàng)新研發(fā)投入、產(chǎn)出和營銷等環(huán)節(jié)。利益協(xié)同效應(yīng)觀下股權(quán)集中能夠避免管理層出現(xiàn)不注重長(zhǎng)期研發(fā)價(jià)值的短視自利的行為，削弱捂盤動(dòng)機(jī)，公司信息透明度隨之上升，信息披露質(zhì)量大幅提高。大量研究同樣證實(shí)信息不對(duì)稱與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)息息相關(guān)[11]。因此，信息路徑可能是股權(quán)集中緩解股價(jià)崩盤效應(yīng)的一種重要的傳導(dǎo)途徑。

為了驗(yàn)證這一重要傳導(dǎo)路徑的存在，借鑒已有研究的做法，采用KV指數(shù)衡量上市公司信息不對(duì)稱。具體構(gòu)建模型如下：

表5拉長(zhǎng)預(yù)測(cè)時(shí)間窗口和固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

表6中位數(shù)回歸、雙重聚類調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤和替換股權(quán)集中度指標(biāo)回歸結(jié)果

上式中，Pt和Volt表征公司個(gè)股在第t個(gè)交易日的收盤價(jià)和交易股數(shù)，Vol0表示個(gè)股該年日均交易量。利用模型(2)進(jìn)行最小二乘法回歸得到λ1（剔除λ為負(fù)的樣本），則KV=λ1×106。KV指數(shù)越小，表示公司的信息披露融入股價(jià)越為充分，信息披露質(zhì)量越高，信息不對(duì)稱越低。

基于上述分析，通過構(gòu)建下述模型(3)～(5)來驗(yàn)證信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)，控制變量同前文：

表7匯報(bào)了信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果。列(1)、(4)表示兩個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的路徑模型Path A，股權(quán)集中度CRt的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)。列(2)、(5)為路徑模型Path B，表明股權(quán)集中度顯著降低了高科技上市公司信息不對(duì)稱。列(3)、(6)即路徑模型Path C，將中介因子信息不對(duì)稱放入基準(zhǔn)模型，股權(quán)集中度CRt與中介因子信息不對(duì)稱KVt的回歸系數(shù)都在1%的水平統(tǒng)計(jì)顯著。經(jīng)過Sobel檢驗(yàn)的Z統(tǒng)計(jì)量分別為4.157和3.860，在1%的水平上拒絕了不存在中介效應(yīng)的原假設(shè)。因此，信息路徑在股權(quán)集中度緩解股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制中扮演著重要的中介傳導(dǎo)作用。

表7信息不對(duì)稱的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(2）公司聲譽(yù)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

公司聲譽(yù)被視為難以模仿的無形資源，是能夠影響企業(yè)創(chuàng)造和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的能力，既是過去業(yè)績(jī)的客觀市場(chǎng)信號(hào)，也是未來回報(bào)的指標(biāo)。高科技公司具有知識(shí)、技術(shù)和人才密集型的特征，因高昂的研發(fā)投入和滯后的資本回收與盈利周期而對(duì)資金鏈和現(xiàn)金流提出了很高的挑戰(zhàn)，故而高科技上市公司注重公司聲譽(yù)的維護(hù)以贏得投資者的信任，進(jìn)而保證充沛的資金來源以支持公司長(zhǎng)足發(fā)展。股權(quán)集中度高的狀態(tài)下，高科技上市公司大股東“主人翁”意識(shí)強(qiáng)烈，利益協(xié)同效應(yīng)驅(qū)使大股東注重公司長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展而減少對(duì)公司的內(nèi)部掏空，為緩解融資約束等資金問題愿意傾注更多公司資源提高公司聲譽(yù)，公司聲譽(yù)的有效維護(hù)是公司在股票市場(chǎng)表現(xiàn)的一劑“強(qiáng)心劑”，吸引投資者關(guān)注和投資，降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。因此，聲譽(yù)路徑也可能是股權(quán)集中緩解股價(jià)崩盤效應(yīng)的重要傳導(dǎo)途徑。參考林鐘高等(2018)[12]的研究，文章使用每股社會(huì)貢獻(xiàn)值衡量公司聲譽(yù)(Repu)，具體計(jì)算方法如下：

每股社會(huì)貢獻(xiàn)值=（凈利潤+所得稅費(fèi)用+稅金及附加+財(cái)務(wù)費(fèi)用+應(yīng)付職工薪酬年末數(shù)-應(yīng)付職工薪酬年初數(shù)+支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金+公益性捐贈(zèng)）/年末總股數(shù)

基于上述分析，通過構(gòu)建下述模型(6)～(8)來驗(yàn)證公司聲譽(yù)的中介效應(yīng)，控制變量同前文：

表8匯報(bào)了公司聲譽(yù)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果。列(1)、(4)表示兩個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的路徑模型Path A，股權(quán)集中度CRt的回歸系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)。列(2)、(5)為路徑模型Path B，表明股權(quán)集中度越高高科技上市公司聲譽(yù)越好。列(3)、(6)即路徑模型Path C，將中介因子公司聲譽(yù)放入基準(zhǔn)模型，股權(quán)集中度CRt與中介變量公司聲譽(yù)Reput的回歸系數(shù)都在1%的水平統(tǒng)計(jì)顯著。經(jīng)過Sobel檢驗(yàn)的Z統(tǒng)計(jì)量分別為2.814和3.391，在1%的水平上拒絕了不存在中介效應(yīng)的原假設(shè)。因此，聲譽(yù)路徑在股權(quán)集中度緩解股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制中同樣扮演著重要的中介傳導(dǎo)作用。

表8公司聲譽(yù)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

2.多個(gè)大股東數(shù)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

參考姜付秀等(2018)[13]的研究，文章通過逐份閱讀高科技上市公司年度報(bào)告來有效核對(duì)一致行動(dòng)人股東信息并且合并作為一致行動(dòng)人的股東持股數(shù)量，合并后將持股比例超過10%的視為一個(gè)大股東，統(tǒng)計(jì)每家上市公司除第一大股東外其他大股東的數(shù)量Numbert。為了進(jìn)一步考察其他大股東數(shù)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是否存在關(guān)系，基于模型(1)，利用其他大股東的數(shù)量Numbert替換原有指標(biāo)CRt重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表9所示。容易發(fā)現(xiàn)，其他大股東的數(shù)量Numbert與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEWt+1和DUVOLt+1的回歸系數(shù)分別是0.030和0.019，并且都在5%的水平上顯著，這意味著在高科技上市公司中其他大股東的數(shù)量越多越容易形成合謀同時(shí)削弱第一大股東的公司控制權(quán)，此時(shí)有利于公司長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展但是短期效益低下的研發(fā)項(xiàng)目因大股東數(shù)量多而不易被通過，即利益協(xié)同效應(yīng)被抑制，其他大股東通過“隧道挖掘”和“內(nèi)部掏空”來攫取私人利益，壕溝防御效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)。由此可見，高科技上市公司大股東數(shù)量過多并不利于改善公司治理，反而可能引發(fā)公司實(shí)際控制權(quán)的爭(zhēng)奪和公司重大經(jīng)營戰(zhàn)略決策尤其是創(chuàng)新研發(fā)決策的難以協(xié)調(diào)，導(dǎo)致經(jīng)營效率低下。

表9其他大股東數(shù)量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果

3.兩職兼任與利益協(xié)同效應(yīng)

在高科技上市公司中，董事長(zhǎng)往往是第一大股東擔(dān)任或者由第一大股東所信任的人擔(dān)任，因此，當(dāng)董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兩職兼任時(shí)，促使管理層信息溝通成本下降以及決策效率提高，這種情況會(huì)加強(qiáng)大股東對(duì)公司的實(shí)際控制權(quán)，大股東提出的與企業(yè)研發(fā)活動(dòng)有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)戰(zhàn)略決策在投票通過和實(shí)際執(zhí)行環(huán)節(jié)受到的阻礙較小，利益協(xié)同效應(yīng)將會(huì)被強(qiáng)化，股權(quán)集中度在兩職兼任的情況下呈現(xiàn)出更明顯的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)抑制效應(yīng)。兩職兼任分組的回歸結(jié)果如表10所示，可知無論是負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)測(cè)度的NCSKEWt+1指數(shù)還是收益率上下波動(dòng)比率測(cè)度的DUVOLt+1指數(shù)，其在兩職兼任組的估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值都大于兩職分離組，這表明相較于兩職分離高科技上市公司股權(quán)集中度在兩職兼任時(shí)更能降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，兩職兼任強(qiáng)化了大股東的利益協(xié)同效應(yīng)。

表10兩職兼任分組的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

文章基于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的視角，實(shí)證研究證實(shí)高科技上市公司股權(quán)集中度的提高有助于抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，支持利益協(xié)同效應(yīng)觀，作用機(jī)制檢驗(yàn)認(rèn)為股權(quán)集中通過信息路徑和聲譽(yù)路徑影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，除第一大股東以外其他大股東的數(shù)量越多股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兩職兼任情況強(qiáng)化了股權(quán)集中度的利益協(xié)同效應(yīng)。

多維度的研究結(jié)論為強(qiáng)化高科技上市公司股權(quán)集中的公司治理效應(yīng)和維護(hù)證券市場(chǎng)平穩(wěn)有序運(yùn)行提供了有益的啟示。首先，應(yīng)考慮結(jié)合高科技上市公司的特性進(jìn)行科學(xué)合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)頂層設(shè)計(jì)，既不能跟風(fēng)反對(duì)“一股獨(dú)大”現(xiàn)象而進(jìn)行“一刀切”的股權(quán)分散化，也不能盲目使股權(quán)集中于多個(gè)大股東，需適度提高股權(quán)集中度來強(qiáng)化大股東的“主人翁”意識(shí)進(jìn)而充分發(fā)揮大股東的利益協(xié)同效應(yīng)。其次，鑒于高科技上市公司的特點(diǎn)，應(yīng)避免過多大股東存在，主張“一人主導(dǎo)、多人輔助”的模式，規(guī)避管理層出于機(jī)會(huì)主義隱匿負(fù)面信息的行為，維護(hù)公司聲譽(yù)，并且注重研發(fā)投入的長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略。同時(shí)，優(yōu)化上市公司信息披露監(jiān)管機(jī)制，加大對(duì)信息披露不真實(shí)和不及時(shí)的處罰力度，促進(jìn)上市公司信息透明化，緩解高科技公司信息不對(duì)稱問題，提高資本市場(chǎng)運(yùn)作效率。最后，培育高素質(zhì)的中小投資者隊(duì)伍，加強(qiáng)投資者對(duì)公司特征信息的挖掘和解讀能力，培養(yǎng)投資者長(zhǎng)期價(jià)值投資理念。