王亞童 楊貝貝 喬智

摘 要：金融市場(chǎng)穩(wěn)定是影響企業(yè)流動(dòng)性管理的重要因素。本文以2003年至2016年滬深A(yù)股上市公司為研究樣本，用現(xiàn)金持有量和企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)分別度量企業(yè)流動(dòng)性和金融市場(chǎng)的穩(wěn)定情況，實(shí)證研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的影響。研究發(fā)現(xiàn)，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，企業(yè)會(huì)增加現(xiàn)金持有且現(xiàn)金持有價(jià)值更高，驗(yàn)證了現(xiàn)金持有的“權(quán)衡理論”。在區(qū)分產(chǎn)權(quán)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性等差異后，發(fā)現(xiàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量和現(xiàn)金持有價(jià)值的影響在非國(guó)有企業(yè)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的時(shí)期更顯著。因此，公司應(yīng)提高自身的流動(dòng)性管理水平，政府應(yīng)拓展民營(yíng)企業(yè)的融資渠道以緩解其面臨的融資難和融資貴等問(wèn)題。保持政策的一致性和連續(xù)性，以降低由于經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)而產(chǎn)生的對(duì)于微觀企業(yè)行為的影響。

關(guān)鍵詞：金融市場(chǎng)穩(wěn)定；流動(dòng)性管理；股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)；現(xiàn)金持有；現(xiàn)金價(jià)值

作者簡(jiǎn)介：王亞童（1990—），男，湖南長(zhǎng)沙人，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院博士后，主要從事公司金融等相關(guān)研究；楊貝貝（1990-），女，河南平頂山人，經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，大家財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)有限責(zé)任公司河南分公司研究員，主要從事金融市場(chǎng)等相關(guān)研究；喬智（通訊作者），河南鄭州人，復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院與珠海復(fù)旦創(chuàng)新研究院聯(lián)合培養(yǎng)博士后，主要從事金融市場(chǎng)等相關(guān)研究。

中圖分類號(hào)：F830.9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-2359（2023）02-0071-07

收稿日期：2022-06-05

一、問(wèn)題的提出

現(xiàn)金作為企業(yè)流動(dòng)性最強(qiáng)的資產(chǎn)，能顯著影響企業(yè)的投融資決策和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理能力，進(jìn)而影響企業(yè)的價(jià)值。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)，然而，現(xiàn)有的研究較少關(guān)注金融市場(chǎng)波動(dòng)所導(dǎo)致的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)及對(duì)其現(xiàn)金決策的影響。韓立巖和劉博研用股票波動(dòng)率來(lái)度量企業(yè)層面的風(fēng)險(xiǎn)，但用波動(dòng)度量的風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)的實(shí)際下行風(fēng)險(xiǎn)存在較大的區(qū)別［韓立巖， 劉博研：《公司治理、不確定性與現(xiàn)金價(jià)值》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》， 2011年第2期。］。前景理論指出，經(jīng)濟(jì)主體對(duì)虧損（下行狀態(tài)）比對(duì)盈利（上行狀態(tài)）更敏感，風(fēng)險(xiǎn)主要是通過(guò)下行狀態(tài)而非上行狀態(tài)來(lái)影響企業(yè)的決策［Konchitchki， Luo， Ma， Wu， Accounting-Based Downside Risk， Cost of Capital， and the Macroeconomy，Review of Accounting Studies， 2016（1）.］。此外，現(xiàn)有的研究大多忽視了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)后果。鑒于此，本文參照彭俞超等的研究［彭俞超，倪驍然，沈吉：《企業(yè)“脫實(shí)向虛”與金融市場(chǎng)穩(wěn)定：基于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的視角》，《經(jīng)濟(jì)研究》，2018年第10期。］，運(yùn)用股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度金融市場(chǎng)的穩(wěn)定以及對(duì)企業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和管理的影響，結(jié)合我國(guó)特殊的制度背景，探討產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性所導(dǎo)致的異質(zhì)性影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

當(dāng)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，企業(yè)現(xiàn)金流的不確定性也更高，更可能出現(xiàn)資金短缺，增加企業(yè)未來(lái)的財(cái)務(wù)困境和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。較高的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)意味著企業(yè)與外部投資者間的信息不對(duì)稱程度較高，投資者難以準(zhǔn)確評(píng)估企業(yè)未來(lái)的發(fā)展前景，這將導(dǎo)致較高的企業(yè)外部融資成本［喻靈：《股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與權(quán)益資本成本：來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《會(huì)計(jì)研究》， 2017年第10期。］。根據(jù)優(yōu)序融資理論，企業(yè)在信息不對(duì)稱較高時(shí)，應(yīng)優(yōu)先使用內(nèi)部資金，因此增加現(xiàn)金持有量能有效降低企業(yè)的融資成本。另一方面，較高的信息不對(duì)稱增加了外部投資者和股東監(jiān)督管理層的監(jiān)管難度，使得管理層的在職消費(fèi)等機(jī)會(huì)主義行為難以被發(fā)現(xiàn)，而現(xiàn)金最容易被管理層轉(zhuǎn)化為私人收益［Myers， Rajan， The Paradox of Liquidity. The Quarterly Journal of Economics， 1998（3）.］?；诖?，提出假設(shè)H1——

H1：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，企業(yè)現(xiàn)金持有水平也越高。

股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)源于企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和信息風(fēng)險(xiǎn)，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，企業(yè)信息不對(duì)稱程度和未來(lái)現(xiàn)金流不確定性越高，并通過(guò)預(yù)防性動(dòng)機(jī)和代理動(dòng)機(jī)來(lái)影響企業(yè)現(xiàn)金持有的成本和收益，進(jìn)而影響企業(yè)價(jià)值。從預(yù)防性動(dòng)機(jī)的視角來(lái)看，增加現(xiàn)金持有能有效地降低企業(yè)資金短缺的風(fēng)險(xiǎn)，避免高昂的外部融資成本，充足的現(xiàn)金儲(chǔ)備也有利于企業(yè)抓住未來(lái)的投資機(jī)會(huì)，進(jìn)而提升企業(yè)的現(xiàn)金持有價(jià)值。從代理動(dòng)機(jī)的視角來(lái)看，由于現(xiàn)金具有較高的流動(dòng)性，是管理層和大股東最容易侵占的資產(chǎn)，當(dāng)企業(yè)增加現(xiàn)金持有時(shí)，大股東和管理層傾向于用現(xiàn)金來(lái)滿足私利以實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值而非企業(yè)價(jià)值的最大化。綜上所述，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，基于預(yù)防性動(dòng)機(jī)增加現(xiàn)金持有將提升企業(yè)的價(jià)值，而基于代理動(dòng)機(jī)將增加現(xiàn)金持有會(huì)降低企業(yè)的價(jià)值。因此股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有價(jià)值的影響具有不確定性，基于此，提出下列假設(shè)H2——

H2a：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，企業(yè)現(xiàn)金持有的價(jià)值越高。

H2b：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，企業(yè)現(xiàn)金持有的價(jià)值越低。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2003-2016年中國(guó)滬深兩市A股上市公司為初始研究樣本，并進(jìn)行下述篩選：（1）剔除金融行業(yè)樣本；（2）剔除ST和PT狀態(tài)的樣本；（3）剔除凈資產(chǎn)為負(fù)的樣本；（4）剔除交叉上市樣本；（5）剔除相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本。本文所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安和萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)。為避免極端值影響，對(duì)所有連續(xù)變量均在1%和99%水平上進(jìn)行縮尾處理。

（二）變量定義及度量

1.被解釋變量。參照蔡衛(wèi)星的研究［蔡衛(wèi)星， 曾誠(chéng)， 胡志穎：《企業(yè)集團(tuán)， 貨幣政策與現(xiàn)金持有》，《金融研究》， 2015年第2期。］，將現(xiàn)金持有量（Cash）定義為現(xiàn)金及其等價(jià)物與總資產(chǎn)之比。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，將現(xiàn)金持有量（Cash1）定義為現(xiàn)金及其等價(jià)物與營(yíng)業(yè)收入之比。

2.被解釋變量。參照Kim等的研究方法［Kim， Li， Zhang， Corporate Tax Avoidance and Stock Price Crash Risk： Firm-Level Analysis. Journal of Financial Economics， 2011（3）.］，用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動(dòng)比（DUVOL）來(lái)度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（Crash）。

首先，運(yùn)用股票市場(chǎng)的周收益率數(shù)據(jù)，對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸：

Ri，t=αi+β1Rm，t-2+β2Rm，t-1+β3Rm，t+β4Rm，t+1+β5Rm，t+2+εi，t（1）

其中，被解釋變量Ri，t是考慮紅利再投資的股票周度收益率，Rm，t是所有股票經(jīng)流通市值加權(quán)平均調(diào)整后的周市場(chǎng)收益率?？紤]股價(jià)同步性的影響，控制市場(chǎng)組合收益率的兩期超前項(xiàng)和兩期滯后項(xiàng)。股票i在第t周的特有收益率為：Wi，t=ln（1+εi，t），其中εi，t是模型（1）的殘差項(xiàng)。然后，基于特有收益率Wi，t構(gòu)建負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動(dòng)比：

NCSKEWi，t=-n（n-1）3/2ΣW3i，t（n-1）（n-2）（ΣW2i，t）3/2（2）

負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)是股票i經(jīng)過(guò)市場(chǎng)調(diào)整后周收益率的負(fù)偏度。其中，n是企業(yè)在年內(nèi)交易周數(shù)。該值越大，則收益左偏的程度越嚴(yán)重，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

DUVOLi，t=log（nu-1）ΣdownW2i，t（nd-1）ΣupW2i，t（3）

收益上下波動(dòng)比是股價(jià)上升階段和下降階段收益率波動(dòng)性的差異。根據(jù)股票i的周特有收益率是否高于年平均周特有收益率，將全樣本劃分為上升階段（up）和下降階段（down）兩個(gè)子樣本，并分別計(jì)算兩個(gè)樣本中股票特有收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。其中，nu是股票i的周特有收益率大于年平均特有收益率的周數(shù)，nd是股票i的周特有收益率小于年平均特有收益率的周數(shù)。該值越大，表示收益率分布更傾向于左偏，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，剔除年交易周數(shù)小于20的樣本。

3.控制變量。本文的控制變量包括：企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）， 經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量（CFO）、資本支出（Capex）、投資機(jī)會(huì)（Tobin）、是否發(fā)放現(xiàn)金股利的虛擬變量（Dividend）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、第一大股東持股比例（Top1）、凈營(yíng)運(yùn)資本（NWC）；此外，還控制了年度虛擬變量（Year）和行業(yè)虛擬變量（Industry）。

（三） 研究模型

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量影響的回歸模型

針對(duì)研究假設(shè)H1，以O(shè)pler［Opler， Pinkowitz， Stulz， Williamson， The Determinants and Implications of Corporate Cash Holdings. Journal of Financial Economics，1999（1）.］等的模型為基礎(chǔ)，加入股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量（Crash），運(yùn)用回歸模型（4）來(lái)研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量的影響：

Cashi，t=β0+β1Crashi，t-1+β2Tobini，t+β3Sizei，t+β4Levi，t+β5NWEi，t+β6CFOi，t+β7Capexi，t

+β8Dividendi，t+β9ROAi，t+β10Top1i，t+ΣIndustry+ΣYear+εi，t（4）

在模型（4）中，被解釋變量是企業(yè)現(xiàn)金持有量（Cash）；核心解釋變量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量（Crash）分別用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動(dòng)比率（DUVOL）來(lái)度量，為了緩解潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，使用滯后一期的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

2.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有價(jià)值影響的回歸模型

針對(duì)研究假設(shè)H2，參照Faulkender和Wang的研究［Faulknder， Wang， Corporate Financial Policy and the Value of Cash. The Journal of Finance， 2006（4）.］，在經(jīng)典價(jià)值模型中加入股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)現(xiàn)金持有變化量的交互項(xiàng)，構(gòu)建模型（5）來(lái)檢驗(yàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有的價(jià)值的影響：

ri，t-RBi，t=γ0+γ1Crashi，t+γ2ΔCashi，t+γ3Crashi，t*ΔCashi，t+γ4ΔEi，t+γ5ΔNAi，t+γ6ΔIi，t

+γ7Levi，t+γ8Levi，t*ΔCashi，t+εi，t（5）

該模型是通過(guò)現(xiàn)金持有量的變化對(duì)超額回報(bào)率的貢獻(xiàn)，來(lái)度量現(xiàn)金持有價(jià)值。其中，被解釋變量是企業(yè)股票的年度超額收益率（ri，t-RBi，t），ri，t是企業(yè)股票的年收益率，RBi，t是基準(zhǔn)收益率，具體計(jì)算方法如下：首先在每個(gè)年度內(nèi)，按照企業(yè)規(guī)模將樣本分為五組，按照企業(yè)賬面市值比將樣本分為五組；然后計(jì)算每個(gè)年度內(nèi)5*5組合的市值加權(quán)平均收益，并作為基準(zhǔn)收益；最后計(jì)算出個(gè)股的超額收益率。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量（Crash）與現(xiàn)金持有變化量ΔCashi，t的交互項(xiàng)是本模型的研究重點(diǎn)，若股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)能增加企業(yè)現(xiàn)金持有的價(jià)值則該交互項(xiàng)為正，否則該交互項(xiàng)為負(fù)。根據(jù)企業(yè)現(xiàn)金價(jià)值的相關(guān)文獻(xiàn)，本模型還控制了現(xiàn)金持有變化量（ΔCash）、非現(xiàn)金資產(chǎn)的變化量（ΔE）、財(cái)務(wù)費(fèi)用的變化量（ΔI）、凈利潤(rùn)變化量（ΔNA）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資產(chǎn)負(fù)債率與現(xiàn)金變化量的交互項(xiàng)（Lev*ΔCash）。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一） 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)現(xiàn)金持有

表2的第（1）列和第（2）列報(bào)告了本文研究假設(shè)H1即股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量影響的回歸結(jié)果。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量NCSKEW的回歸系數(shù)是0.0033且在1%的水平上顯著，DUVOL的回歸系數(shù)是0.0032也在1%的水平上顯著。上述結(jié)果表明，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，企業(yè)會(huì)增加現(xiàn)金持有，本文的研究假設(shè)H1得以驗(yàn)證。

（二） 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)現(xiàn)金持有價(jià)值

表2的第（3）列和第（4）列報(bào)告了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有價(jià)值影響的回歸結(jié)果。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與企業(yè)現(xiàn)金持有變化量的交互項(xiàng)NCSKEW*ΔCash的回歸系數(shù)是0.1439且在1%水平上顯著，DUVOL*ΔCash的回歸系數(shù)是0.1529且在1%水平上顯著，表明在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，增加現(xiàn)金持有量能顯著地提升企業(yè)的價(jià)值，這意味著企業(yè)主要是基于預(yù)防性動(dòng)機(jī)而非代理性動(dòng)機(jī)而增加現(xiàn)金持有，滿足現(xiàn)金持有的“權(quán)衡理論”，本文的研究假設(shè)H2a得以驗(yàn)證。在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，企業(yè)未來(lái)的現(xiàn)金流不確定性更大、外部融資成本更高，基于預(yù)防性動(dòng)機(jī)企業(yè)會(huì)增加現(xiàn)金持有，以避免高昂的外部資金成本，滿足未來(lái)的資金需求。在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，增加現(xiàn)金持有有利于企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)，并能有效地降低企業(yè)的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提升企業(yè)的價(jià)值。

（三）異質(zhì)性分析

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性

根據(jù)企業(yè)的最終控制人是否為中央或地方政府，將全樣本劃分為國(guó)有企業(yè)樣本組和非國(guó)有企業(yè)樣本組，分別對(duì)模型（1）和模型（2）進(jìn)行回歸，表3給出了回歸結(jié)果，其中左側(cè)報(bào)告股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有決策影響的回歸結(jié)果，右側(cè)報(bào)告股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有價(jià)值影響的回歸結(jié)果。在國(guó)有企業(yè)組中，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量NCSKEW的回歸系數(shù)是0.0022，且僅在10%的水平上顯著，DUVOL的回歸系數(shù)是0.0004，但不具備統(tǒng)計(jì)上的顯著性；在非國(guó)有企業(yè)組中，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量NCSKEW的回歸系數(shù)是0.0034，DUVOL的回歸系數(shù)是0.0046，且都在1%的水平上顯著；上述結(jié)果表明，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，僅非國(guó)有企業(yè)會(huì)增加現(xiàn)金持有。在國(guó)有企業(yè)組中，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量與企業(yè)現(xiàn)金持有變化量的交互項(xiàng)NCSKEW*ΔCash和DUVOL*ΔCash的回歸系數(shù)都為正，但不具備統(tǒng)計(jì)上的顯著性；在非國(guó)有企業(yè)組中，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量和企業(yè)現(xiàn)金持有增量的交互項(xiàng)NCSKEW*ΔCash和DUVOL*ΔCash的回歸系數(shù)都為正，且在1%的水平上顯著；上述結(jié)果表明股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，非國(guó)有企業(yè)增加現(xiàn)金持有能提高企業(yè)價(jià)值，而這種效應(yīng)在國(guó)有企業(yè)中并不顯著。

與非國(guó)有企業(yè)相比，國(guó)有企業(yè)承擔(dān)著重要的政治責(zé)任和社會(huì)責(zé)任，對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展有著極其重要的保障作用。當(dāng)國(guó)有企業(yè)面臨較高的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，政府會(huì)對(duì)其伸出“扶持之手”。因此，在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，國(guó)有企業(yè)增加現(xiàn)金持有的動(dòng)機(jī)更弱，增加現(xiàn)金持有也不能提升企業(yè)的價(jià)值。然而，非國(guó)有企業(yè)的融資約束程度和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)都更高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)將加劇這一效應(yīng)。因此，在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，非國(guó)有企業(yè)會(huì)增加現(xiàn)金持有，且現(xiàn)金持有的價(jià)值更高。

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性的異質(zhì)性

借鑒Baker［Baker， Bloom， Davis， Measuring Economic Policy Uncertainty，The Quarterly Journal of Economics， 2016（4）.］構(gòu)建的“中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)”來(lái)度量我國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性，并按照其中位數(shù)，將樣本劃分為高經(jīng)濟(jì)政策不確定性組和低經(jīng)濟(jì)政策不確定性組，分別對(duì)模型（4）和（5）進(jìn)行回歸。

表4報(bào)告了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量和現(xiàn)金持有價(jià)值影響的回歸結(jié)果。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的時(shí)期，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量NCSKEW和DUVOL的回歸系數(shù)都顯著為正；在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的時(shí)期，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量NCSKEW和DUVOL的回歸系數(shù)也為正，但不具備統(tǒng)計(jì)上的顯著性。上述結(jié)果表明，僅在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的時(shí)期，企業(yè)會(huì)在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)增加現(xiàn)金持有。在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的時(shí)期，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量與企業(yè)現(xiàn)金持有變化量的交互項(xiàng)NCSKEW*ΔCash和DUVOL*ΔCash的回歸系數(shù)為正，但不具備統(tǒng)計(jì)上的顯著性；在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的時(shí)期，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)代理變量NCSKEW和DUVOL的回歸系數(shù)也正且在1%的水平上顯著。上述結(jié)果表明，僅在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的時(shí)期，增加現(xiàn)金持有才能提升企業(yè)價(jià)值。

在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)，未來(lái)的經(jīng)濟(jì)政策走勢(shì)不明朗，整體風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度較高，對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)也更敏感，基于預(yù)防性動(dòng)機(jī)企業(yè)會(huì)持有更多的現(xiàn)金資產(chǎn)。此時(shí)，企業(yè)因股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)而增加的現(xiàn)金持有，雖然能降低未來(lái)的財(cái)務(wù)困境和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，但宏觀層面的經(jīng)濟(jì)政策不確定性風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)自身的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)相疊加，降低了企業(yè)的投資意愿，從而不能顯著提升現(xiàn)金持有的價(jià)值。然而，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較低的時(shí)期，整個(gè)社會(huì)的投資意愿較強(qiáng)，企業(yè)因股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)而增加的現(xiàn)金持有，能讓企業(yè)抓住潛在的投資機(jī)會(huì)，從而提升現(xiàn)金持有的價(jià)值。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

本文采用兩種方法緩解潛在的內(nèi)生性問(wèn)題。一是傾向得分匹配法（PSM），用來(lái)處理樣本選擇偏誤問(wèn)題。根據(jù)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)Crash的大小將樣本排序，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較大的前三分之一樣本設(shè)置為處理組，其他樣本歸為控制組［李姝，翟士運(yùn)，古樸：《非控股股東參與決策的積極性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新》，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)》，2018年第 7期。］。首先要通過(guò)傾向得分的方法找出與實(shí)驗(yàn)組特征相似的參照組，計(jì)算其傾向得分，該分值體現(xiàn)了樣本進(jìn)入實(shí)驗(yàn)組的概率，控制變量包括經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流、財(cái)務(wù)杠桿率、前五大股東持股比例、審計(jì)單位、公司規(guī)模、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、年流通股換手率、信息透明度；然后根據(jù)傾向得分，運(yùn)用最小距離法為每一個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高的上市公司進(jìn)行配對(duì)，找到與之對(duì)應(yīng)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較低的上市公司，運(yùn)用配對(duì)后的效果進(jìn)行回歸，結(jié)果保持穩(wěn)健。二是兩階段最小二乘法（2SLS），

使用同年度同行業(yè)其他企業(yè)（剔除樣本企業(yè)）股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的平均值作為工具變量，引入工具變量并控制模型的內(nèi)生性后，結(jié)果保持穩(wěn)?。垴覄Γ杰娦郏骸豆竟蓛r(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響審計(jì)費(fèi)用嗎？》，《 外國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理》， 2017年第9期。］。（由于篇幅有限，回歸結(jié)果不再單獨(dú)列示，下同。）

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。一是替換核心解釋變量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的度量方法，用虛擬變量來(lái)度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，若企業(yè)在年內(nèi)發(fā)生過(guò)一次股價(jià)崩盤，則取值為1，反之則為0［Chen， Kim， Li， Chinas Closed Pyramidal Managerial Labor Market and the Stock Price Crash Risk. The Accounting Review， 2018（3）.］。二是替換被解釋變量現(xiàn)金持有量的度量方法，用現(xiàn)金及其等價(jià)物與企業(yè)營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)度量企業(yè)的現(xiàn)金持有情況。三是控制可能的遺漏變量，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)決策產(chǎn)生影響，在模型（4）和（5）中加入系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)重新進(jìn)行回歸。通過(guò)上述三種穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文的研究結(jié)論保持不變。

五、結(jié)論與政策建議

金融市場(chǎng)穩(wěn)定是否會(huì)影響以及如何影響企業(yè)的流動(dòng)性管理是一個(gè)重要的研究問(wèn)題。本文基于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的視角，以我國(guó)2003-2016年滬深A(yù)股上市的非金融企業(yè)為樣本，用現(xiàn)金持有度量企業(yè)的流動(dòng)性管理水平。研究發(fā)現(xiàn)，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，企業(yè)會(huì)持有更多的現(xiàn)金。股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)升高時(shí)，企業(yè)持有現(xiàn)金的價(jià)值也更高，驗(yàn)證了企業(yè)現(xiàn)金持有的“權(quán)衡理論”。在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，發(fā)現(xiàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量和現(xiàn)金持有價(jià)值的影響在非國(guó)有企業(yè)中更為明顯。在區(qū)分經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境后，發(fā)現(xiàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金持有量和現(xiàn)金持有價(jià)值的影響，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高的時(shí)期更為明顯。在運(yùn)用傾向得分匹配法（PSM）和兩階段最小二乘法（2SLS）控制模型潛在的內(nèi)生性、改變解釋變量和被解釋變量的度量方法、控制可能的遺漏變量的影響后，本文的研究結(jié)論仍穩(wěn)健成立。因此，政府應(yīng)推進(jìn)市場(chǎng)化改革，大力發(fā)展多層次資本市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，拓展民營(yíng)企業(yè)的融資渠道以緩解其面臨的融資難和融資貴等問(wèn)題。同時(shí)，應(yīng)盡量保持政策的一致性和連續(xù)性，以降低由于經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)而產(chǎn)生的對(duì)于微觀企業(yè)行為的影響。

Financial Market Stability and Enterprise Liquidity Management

——An Analysis on Stock Price Crash Risk

Wang Yatong1，Yang Beibei2，Qiao Zhi3

（1.Hunan University，Changsha 410082，China；2.Dajia Property Insurance，Zhengzhou 450000，China；3.Zhuhai-Fudan Innovation Institute，Zhuhai 519000，China）

Abstract：The stability of the financial market is an important factor affecting the liquidity management of enterprises. This paper takes Shanghai and Shenzhen A-share listed companies from 2003 to 2016 as research samples， uses cash holdings and corporate stock price collapse risk to measure corporate liquidity and financial market stability respectively， and empirically studies the impact of stock price collapse risk on corporate cash holdings. The study found that when the risk of stock price collapse increases， enterprises will increase their cash holdings and the value of cash holdings is higher， which verifies the “trade-off theory” of cash holdings. After distinguishing the differences between property rights and economic policy uncertainty， it is found that the impact of stock price collapse risk on cash holdings and cash holdings value of enterprises is more significant in non-state-owned enterprises and periods with high economic policy uncertainty.Therefore， companies should improve their own corporate governance level， and the government should expand the financing channels of small and medium-sized enterprises to alleviate the financing difficulties and high financing costs faced by them. Maintain the consistency and continuity of policies to reduce the impact on the behavior of micro-enterprises caused by the fluctuation of economic policies.

Key words：financial market stability;liquidity management; risk of stock price collapse;cash holding; cash value

［責(zé)任編校 陳浩天］