期望绩效反馈会影响股价崩盘风险吗？——基于中国A股上市公司的实证分析

彭 博 王 满

(东北财经大学， 辽宁 大连 116025)

一、引言

2015年6月，上证综合指数在时隔8年后重新攀上5000点高位，但仅仅维持7个交易日便开始大幅跌落，半年内跌幅接近45%(从最高点5178.19滑落到最低点2638.30)。随后，国家出台多项政策进行调控，比如完善发行制度、加强并购重组监管、打击内幕交易和市场操纵、促成沪港通与深港通启动等，上述举措在维护股市稳定发展方面取得了积极成效，上证指数于2018年1月末再次回暖至3500点。然而，遗憾的是之后市场又一次持续下滑，截至2019年1月最低下探到2440.91点，再创近5年新低，投资者信心严重受挫。在此背景下，深入探究股价崩盘风险的成因及其制约因素具有重要的理论贡献和实际价值。

股价崩盘风险源于企业对坏消息的隐藏和积累，导致企业内外部出现严重的信息不对称，一旦积累的坏消息超过承载能力，便会集中释放，冲击股价，最终引发股价崩盘(Jins et al.，2006；Hutton et al.，2009)。学者分别从资本市场观(Hong et al.，2003)和代理成本观(Jins et al.，2006)的角度对信息不对称的产生机理进行了深入阐释，由此衍生出大量股价崩盘风险影响因素方面的研究。资本市场观方面，郭阳生等(2018)发现沪港通开通后标的公司的股价崩盘风险会下降；丁慧等(2018)发现投资者信息能力的提升有助于缓解信息不对称，进而降低股价崩盘风险；孙鲲鹏等(2018)发现乐观的投资者情绪会加剧股价崩盘风险。代理成本观方面，Hutton et al.(2009)发现企业信息透明度越差，股价崩盘风险越高；过度的金融投资和激进的避税政策等管理者自利行为也会提升股价崩盘风险(彭俞超 等，2018；Kim et al.，2011)。还有研究从公司治理的角度进行分析，如叶康涛等(2014)认为高质量的内部控制信息披露能够有效降低股价崩盘风险。实际上，市场中大部分有效消息均直接来源于企业内部，由管理者触发并进行披露，即调整信息对称或不对称程度的主动权掌握在管理者手中。所以，有必要立足管理者的视角展开讨论，并结合不同的公司治理机制进行分析，这有助于更加深入地了解股价崩盘风险的成因。

期望绩效反馈会对组织的未来行为产生深度影响。管理者会根据实际绩效与期望绩效的差距对企业决策实施效果与营运状况表现进行研判，并决定如何调整决策主体未来的态度和行为(Greve，2003；王菁，2014；连艳玲，2015)。当现实绩效超过期望绩效时，管理者处于满足的认知状态，缺少改变现状的动机(Lant et al.，1992)；相反，如果现实绩效低于期望绩效，则会给管理者带来巨大压力，增加其风险偏好的倾向(Kahneman et al.，1979)。这些风险偏好既包括加强创新(Greve，2003)、提高创新支出或慈善捐赠支出(王菁 等，2014)、加大战略差异化程度(Park，2007)等积极变革活动，也包括寻租(Rudy et al.，2013)、违规经营(贺小刚 等，2015)、财务舞弊(Harris et al.，2007)等消极应对行为。从已有研究来看，虽然学者对期望绩效反馈的经济后果开展了一系列分析，但是鲜有文献涉及期望绩效反馈如何影响企业在资本市场的表现，尤其是如何影响个股股价的波动。

基于上述分析，本文将期望绩效反馈与股价崩盘风险纳入同一框架以探究二者之间的关系，并进一步考察不同的内部控制质量和控股股东持股比例会对期望绩效差距与股价崩盘风险的关系产生何种影响。本文的贡献主要包括：(1)已有相关研究虽然探讨了期望绩效反馈对企业行为决策的影响，但并没有关注期望绩效反馈如何影响上市公司在资本市场的表现，尤其是如何影响个股股价的波动，因此本文拓宽了期望绩效反馈经济后果方面的研究范围；(2)现有文献大多基于管理者行为或特征的视角探讨股价崩盘风险的影响因素，从期望绩效反馈角度出发的研究并不多见，因此本文丰富了股价崩盘风险成因的相关文献；(3)结合公司治理体系，进一步探讨了内部控制质量、控股股东持股比例对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节效应，因此本文对股价崩盘风险抑制办法的相关文献也做出了有益补充。

二、文献回顾与假设提出

自20世纪80年代至今，针对股价崩盘风险形成机理的探讨逐渐汇聚成两类观点。一种是立足于企业外部以市场金融理论为基础的资本市场观。Hong et al.(2003)提出基于投资者意见分歧的市场崩盘理论模型，认为在卖空限制条件下，投资者异质信念会导致利空消息晚于利好消息在价格中进行披露，因此累积的负面信息被瞬间释放，进而导致市场崩盘。另一种则是从企业内部出发以公司金融理论为基础的代理成本观。Jins et al.(2006)提出简化的信息结构模型，并利用全球40个市场的宏观数据进行研究，结果发现市场透明度与股市崩盘风险负相关，表明管理者出于自利动机会隐匿坏消息，由此导致的信息不对称最终会引发股价崩盘。此后，学者基于上述两种视角对股价崩盘风险的影响因素展开了大量研究。资本市场观方面，两类重要的市场参与者——机构投资者和分析师都会影响投资者对股价的判断，加剧股价崩盘风险(许年行 等，2012，2013)；股票市场的开放则有助于稳定市场信息环境，郭阳生等(2018)证实沪港通开通后标的公司的股价崩盘风险会下降；网络社交媒体对于投资者信息能力和情绪的改变同样是导致股价崩盘的重要因素(丁慧 等，2018；孙鲲鹏 等，2018)。相对而言，代理成本观方面的研究结论更为丰富。Hutton et al.(2009)将信息透明度差异比较具体到公司个体层面，发现企业信息透明度越低，股价崩盘风险越高；实体企业金融化(彭俞超 等，2018)、激进的避税行为(Kim et al.，2011)以及管理者过度自信(Kim et al.，2015)均会提高股价崩盘风险；而采用稳健的会计策略(Kim et al.，2016)或选聘女性管理者(李小荣 等，2012)则有助于降低股价崩盘风险。还有一些研究表明，控股股东控制权也会影响股价崩盘风险(王化成 等，2015；沈华玉等，2017)。

虽然管理者行为与期望绩效反馈的关系极为密切，但是从上述文献回顾可知，很少有研究探讨期望绩效反馈对股价崩盘风险的影响。因此，本研究将着重围绕这一主题展开深入分析。支撑期望绩效反馈模型的重要理论包括行为经济学理论(Behavior Economics)框架下发展出的参照点效应(Reference-Point Effect)、企业行为理论(Behavioral Theory of Firm)以及前景理论(Prospect Theory)。

期望绩效反馈是指管理者根据已设定的比较基准对企业决策实施效果与营运状况表现进行评价，并决定如何调整决策主体未来的态度和行为(Greve，2003；王菁，2014；连艳玲，2015)。既然是反馈，那么就包含从输入判定阶段到输出决定阶段的往复循环。在输入判定阶段，管理者基于参照点效应会预先设置目标期望水平作为绩效评价的参照基准，然后通过持续比较的学习机制来判断企业实际绩效是否达标(Greve，1998)。由于管理者认知水平有限，其往往会使用较为简化的方法评价绩效(Jordan et al.，2012)，这一过程先是以离散变量的形式判断企业现实绩效是否达到预先设置的参照点，若现实绩效超过期望水平，则决策者获得积极绩效反馈；反之，则获得消极绩效反馈。通常，管理者对于现实绩效水平的期望主要涉及两个方面：一是至少不低于历史绩效水平(Lant et al.，1992)；二是超过或接近竞争团体的平均绩效水平(Wood et al.，1989)。也就是说，他们在设定期望绩效时会着重参考历史绩效水平和社会绩效水平。因此，现有文献大多基于上述两类指标，构建综合期望绩效作为绩效反馈的参照点(Greve，2003；王菁，2014；连艳玲，2015)。

关于输出决定阶段，基于企业行为理论，组织会在评估现实绩效与期望绩效的差距后，决定是否以及如何调整未来的态度和行为。由于组织的决策参考点一般由管理者制定(Labianca et al.，2009)，所以管理者会依据不同的期望绩效反馈做出差异化决定(鲁悦 等，2017)。前景理论指出，有限理性经济人是趋于损失厌恶的。积极绩效反馈下，现实绩效超过期望绩效，管理者处于一种满足的认知状态，缺少改变现状的动机(Lant et al.，1992)，其通常会保持现状或减少冒险行为。然而，消极绩效反馈下，现实绩效不及期望绩效的状况对于管理者的认知是损失，期望绩效差距越大，管理层对于损失的认知程度越严重，巨大的压力会增加其风险偏好的倾向(Kahneman et al.，1979)，进而引发组织做出行为改变，这种改变既可能是积极的，也可能是消极的。其中，积极行为是指既可以保证企业健康发展，也可以通过合法合规的方式有效提升公司经济收益和竞争力的行为，比如消极绩效反馈可能会促使企业加强创新(Greve，2003)、增加创新投入(王菁 等，2014)、大幅调整战略或加大战略差异化程度(连艳玲 等，2014；Park，2007)；消极行为是指企业为追求短期业绩提升或稳定而采取的违背道德、伦理及法律可接受标准的行为，比如消极绩效反馈可能会迫使企业管理者进行寻租(Rudy et al.，2013)、违规经营(贺小刚 等，2014)、财务舞弊(Harris et al.，2007)等。

股价崩盘风险源于企业对坏消息的隐藏和积累，导致内外部出现严重的信息不对称，一旦积累的坏消息超过承载能力，便会集中释放，冲击股价，最终引发股价崩盘(Jins et al.，2006；Hutton et al.，2009)。消极绩效反馈下，较大的期望绩效差距会给管理者带来巨大压力，驱动管理者对现有行为进行调整，但无论是采取积极变革还是消极变革，管理者都可能存在隐藏坏消息的动机，从而造成企业信息透明度降低。具体分析如下：

(1)管理者在绩效压力下采取积极变革行为，比如强化创新或调整战略等，其意图是通过合法的冒险性行动扭转不利的业绩局面，并争取在未来完成预期绩效(王菁 等，2014；连艳玲 等，2014；Park，2007)。这些行为决策能够表明管理者正在努力改善公司的经营和财务状况，因此对公司而言属于利好消息，有助于稳定或提升股价。然而，积极变革行动的结果却是不确定的，因为创新项目可能会失败，战略调整也需要付出较高的成本。现有文献指出，管理者倾向于采取报喜不报忧的信息披露策略(Ball，2009)，因为这样可以保证其声誉和薪酬的稳定(Graham et al.，2005；Khan et al.，2009)。对于实施积极变革行为的管理者来说也不例外，因为他们认为只要未来业绩能够得到改善，那么变革过程中产生的坏消息即使被隐藏，后期也可以在企业内部逐渐消解。然而，如若强化创新或战略调整等积极变革行为出现阶段性失败或者迟迟不能改善绩效，导致市场投资者预期被打破，大量利空消息产生，那么必将造成坏消息难以继续隐匿。一旦新产生的坏消息与先前隐匿的坏消息被共同倾泻于市场之中，股价便会因坏消息的集中释放而暴跌。

(2)管理者在绩效压力下采取消极变革行为，比如违规经营或财务舞弊等，表明其并不想从根本上解决企业存在的问题，只是试图通过短期行为改善绩效(Greve et al.，2010)。在此情形下，管理者隐藏坏消息的动机更加明显。可以肯定的是，即便通过违规经营或财务舞弊等消极变革行动能够改善企业短期业绩，但长期来看企业存在的深层顽疾依然没有得到有效治理(Harris et al.，2007)。而且，这种隐藏问题的业绩提升方式还会降低企业信息透明度，原因在于，违规交易行为包括违规担保、违规借贷、操纵股价、内幕交易等，财务舞弊包括故意虚构盈余、忽略或错误提供重要的交易事项、主观使用错误的会计数量或分类的记录原则等，很显然，管理者在实施消极变革行动的过程中并不会主动披露上述行为信息。在企业内部不断累积的坏消息终究也会因问题的不断扩大而被市场察觉，结果给公司的基本面信息造成恶劣影响，由此产生的大量利空信息将导致投资者大规模逃离，从而引发股价暴跌。

综上分析可知，消极绩效反馈下期望绩效差距越大，管理者无论是采取消极变革还是积极变革，都倾向于隐藏或延迟披露坏消息，从而导致企业信息透明度降低，加剧内外部信息不对称程度，最终提高股价崩盘风险。基于此，本文提出：

H1：消极绩效反馈下，企业实际绩效低于期望绩效的程度越大，未来股价崩盘风险越高。

完善的内部控制体系能够有效提升企业的信息质量(Chan et al.，2008)。中国于2008年颁布《企业内部控制基本规范》，此项法规也被称为中国的萨班斯法案(C-SOX)，其内容包括内部环境评估、风险评估、风险控制、信息沟通、内部监督五大要素，旨在对企业运营的合法性与规范性、资产的安全性、信息披露的真实性与准确性等进行监督，确保管理者与投资者的利益目标相统一。一方面，高质量的内部控制可以降低代理成本，削弱管理者的自利动机，比如减少腐败行为(周美华 等，2016)、改善投资效率(李万福 等，2011)；另一方面，高质量的内部控制有助于缓解信息不对称，比如提升会计信息的稳健性(Goh et al.，2011)和及时性(Impink et al.，2012)。而且，内部控制的重要职能就在于评估、控制风险，叶康涛等(2015)发现内控信息披露能够降低股价崩盘风险。由此可见，内部控制可以帮助投资者从多方面监督管理者，进而管控风险。尤其是当实际绩效显著低于期望绩效，管理者急需调整现有战略或行动时，高质量的内部控制能够发挥重要的震慑与监督作用，其既可以抑制管理者的自利以及败德行为，有效维护企业的声誉形象，又能够减弱管理者隐匿信息的动机，促使企业及时准确地披露真实信息，避免负面信息过度积聚，从而降低股价崩盘风险。基于以上分析，本文提出：

H2：当企业实际绩效低于期望绩效时，较高的内部控制质量能够减弱期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响。

控股股东持股比例上升代表控制权增加，控股股东为维护自身利益会积极监督管理者行为(Shleifer et al.，1997)，或者向企业提供资金以缓解融资约束(Dow et al.，2009)，发挥“监督支持”作用。而姜国华等(2005)认为，第一大股东持股比例上升后，他们为谋取私利可能会通过交叉持股、关联交易以及隐藏消息等方式侵占小股东利益，表现出“隧道掏空”效应。无论控股股东对公司是“监督”还是“掏空”，目的都在于追求自身利益，但是当组织出现消极绩效反馈进而引发股价崩盘风险提升时，控股股东的“隧道掏空”动机将会减弱，而“监督支持”作用占据主导地位。原因可能在于：

首先，由于股价与控股股东的利益密切相关，控股股东会努力监督管理者行为以避免股价崩盘的情况发生，王化成等(2015)的研究结论证实了这一观点，他们发现较高的控股股东持股比例有助于降低股价崩盘风险，这说明控股股东会发挥“监督作用”以维护股价稳定。

其次，企业得到消极绩效反馈，意味着产品市场的业绩已经对其利益造成损害，此时控股股东更希望资本市场的股价能够保持稳定，以避免自身利益进一步受损，因此“隧道掏空”动机较弱。

最后，控股股东“隧道掏空”一般是针对中小股东的利益侵占，比如资金占用、交叉持股以及关联交易等，但是在企业面临财务困境的情形下控股股东不太可能选择侵占中小股东利益并对其隐藏信息，此时控股股东控制权越集中，其支持作用越明显(麦海燕，2010)；而且，现有文献也已证实，持股比例的提升对信息披露质量具有正面影响(吕惠聪，2006；姜涛 等，2007)，说明控股股东能够有效监督企业的信息披露，而不会放纵管理者隐藏信息。

因此，当企业得到消极绩效反馈且期望绩效差距较大时，集中的控制权会促使控股股东更加严格地监控管理者，这不仅有助于抑制管理者产生消极行为，从根源上减少负面消息，而且可以督促管理者在实施积极行动的过程中及时披露信息，削减坏消息被隐藏的数量，最终降低股价崩盘风险。基于此，本文提出：

H3：当企业实际绩效低于期望绩效时，较高的控股股东持股比例能够减弱期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2003—2017年沪深两市A股上市公司为样本，并按照已有研究惯例，对初始样本进行了以下处理：剔除金融类企业样本；剔除被ST和*ST处理的企业样本；剔除公司上市当年的样本；剔除年度交易周数小于30周的样本；剔除相关财务数据缺失的样本。经过上述筛选，最终得到14417个公司年度观测值。为避免极端值的影响，本文在所有连续变量的首尾1%分位数水平上进行了Winsorise处理。股票收益率数据来自于Wind数据库，内部控制指数数据来自于迪博数据库，其他所有财务方面数据均来自于国泰安CSMAR数据库。

(二)变量定义

1.股价崩盘风险

本文的被解释变量为股价崩盘风险，借鉴Kim et al.(2011)、许年行等(2012)的研究，采用经过市场调整的周特定收益率的负偏度系数(NCSKEW)和收益上下波动之比(DUVOL)两种指标进行度量，并将当年5月至下年4月设置为回归样本年度。具体计算方法为：

首先，通过模型(1)从个股股票收益率中剔除本期、滞后期以及超前期的市场因素影响。其中，ri,t为第i家公司第t周的股票收益率，rm,t为A股所有股票在第t周经流通市值加权的平均市场收益率，εi,t为残差项，即个股收益率中不能被市场收益率所解释的部分，并将特定收益率定义为Wi,t=ln(1+εi,t)。

γi,t=α+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t

(1)

然后，对负收益偏度系数(NCSKEW)和收益上下波动之比(DUVOL)指标进行构造。

NCSKEW的计算方法见式(2)：

(2)

其中，n为第i家公司股票第t年的交易总周数。NCSKEW的值越大，说明公司股票收益率偏向负的程度越大，发生股价崩盘的风险越高。

DUVOL的计算方法见式(3)：

(3)

其中，nu(nd)为i公司的周回报率大于(小于)当年回报率均值的周数。DUVOL的值越大，说明股票收益率的分布呈左偏倾向，发生股价崩盘的可能性越高。

2.期望绩效差距

本文的解释变量为消极绩效反馈下的期望绩效差距GAPi,t，即实际绩效低于期望绩效的程度(I1(Pi,t-Ai,t)<0)。借鉴Greve(2003)、王菁(2014)以及连燕玲等(2015)的做法，Pi,t表示实际绩效水平，使用总资产回报率(ROA)来度量；Ai,t为期望绩效水平，根据历史绩效以及社会绩效的线性组合计算得出，具体见式(4)：

Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t

(4)

其中：HAi,t为i公司t期的历史期望绩效，使用i公司t-1期的绩效水平衡量；SAi,t为i公司t期的社会期望绩效，为t期行业内所有公司去除i公司后的绩效均值；μ1为权重，介于[0,1]之间，参考王菁等(2014)的方法，设定μ1=0.5。(1)在稳健性检验中进一步汇报了μ1为其他取值的结果。

接下来，计算实际绩效Pi,t与期望绩效Ai,t之间的差距(Pi,t-Ai,t)。若(Pi,t-Ai,t)<0，则表示组织未完成期望绩效，反之则表示企业实际绩效超过期望绩效。设置虚拟变量I1，当(Pi,t-Ai,t)<0时，I1等于1；设置变量GAPi,t=(I1(Pi,t-Ai,t)<0)表示未完成组织期望绩效时的期望绩效差距，该变量取值均为负，数值越小代表组织实际绩效低于期望绩效的程度越大。同时，设置虚拟变量(1-I1)，并设置变量EXCi,t=((1-I1)(Pi,t-Ai,t)≥0)表示组织完成组织期望绩效时，实际绩效大于期望绩效的程度，该变量取值均为正，EXCi,t被纳入模型作为控制变量。

3.内部控制质量

借鉴周美华等(2009)的研究，本文使用迪博数据库中的“中国上市公司内部控制评价指数”作为内部控制质量的度量指标。内部控制质量变量ICi,t越大，代表内部控制质量越高。

4.控股股东持股比例

借鉴王化成等(2015)的研究，本文选取第一大股东持股比例度量控股股东持股情况。控股股东持股比例变量TOPi,t的取值范围为0到1，值越大代表控股股东持股比例越高。

5.控制变量

参考Kim et al.(2011)、许年行等(2012)的研究，本文选取的控制变量包括企业规模(SIZE)、企业资产负债率(LEV)、企业市账比(MB)、企业总资产收益率(ROA)、企业自由现金流(FCF)、企业股票的去趋势月均换手率(DTURN)、企业股票周回报率平均值(RET)、企业股票周回报率波动水平(SIG)、企业信息不透明度(ABSDA)、企业产权性质(STATE)。此外，本文还控制了行业(IND)和年份(YEAR)固定效应。

本研究所涉及变量的具体说明见表1。

表1 变量说明

(三)模型设定

为检验消极绩效反馈下期望绩效差距对未来股价崩盘风险的影响，构建模型(5)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2CTRLi,t+β3YEAR+β4IND+εi,t

(5)

被解释变量RISKi,t+1为i公司股票t+1年的股价崩盘风险，分别用负偏态系数NCSKEW和收益上下波动之比DUVOL代表；GAPi,t为i公司t年未完成期望绩效时的绩效差距；CTRLi,t为企业特征控制变量，YEAR为年度固定效应，IND为行业固定效应。根据假设H1，预期GAPi,t的系数β1显著小于0，即当公司未完成期望绩效时，实际绩效与期望绩效的差距越大，未来发生股价崩盘的风险越高。

为检验公司未完成期望绩效时，内部控制质量对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节作用，在模型(5)的基础上加入内部控制质量与期望绩效差距的交乘项(GAP×IC)，构建模型(6)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2GAPi,t×ICi,t+β3ICi,t+β4CTRLi,t+β5YEAR+β6IND+εi,t

(6)

若交乘项(GAP×IC)的系数β2显著为正，则说明公司未完成期望绩效时，较高的内部控制质量能够抑制期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响。

为检验公司未完成期望绩效时，控股股东持股比例对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节作用，在模型(5)的基础上加入控股股东持股比例与期望绩效差距的交乘项(GAP×TOP)，构建模型(7)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2GAPi,t×TOPi,t+β3TOPi,t+β4CTRLi,t+β5YEAR+β6IND+εi,t

(7)

若交乘项(GAP×TOP)的系数β2显著为正，则表明较高的控股股东持股比例能够减弱期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响。

四、实证结果分析

(一)描述性统计

表2列示了各主要变量的描述性统计分析结果。用于表征股价崩盘风险的两个变量(NCSKEW和DUVOL)的均值分别为-0.305和-0.164，最小值为-2.451和-1.032，最大值为1.781和0.869，标准差为0.725和0.363，表明样本公司之间的股价崩盘风险程度存在较大差异。消极绩效反馈(GAP)的均值为-0.015，最小值为-0.393，最大值为0，标准差为0.041，表明消极绩效反馈的样本公司之间在期望绩效差距方面存在较大差异。内部控制质量(IC)的均值为6.515，标准差为1.533，表明样本公司之间的内部控制发展水平较不均衡。控股股东持股比例(TOP)的均值为0.366，最小值为0.091，最大值为0.750，标准差为0.158，表明样本公司之间的控股股东持股比例存在较大差异。

表2 描述性统计结果

(二)相关系数矩阵

表3为主要变量相关系数矩阵。其中，左下方部分为Pearson相关系数矩阵，右上方部分为Spearman相关系数矩阵。

从表3可见，在Spearman相关系数矩阵中GAP与NCSKEW(DUVOL)均表现出显著的负相关关系，但是在Pearson相关系数矩阵中却不显著，原因可能在于未加入控制变量，这也充分说明下文进行多元线性回归检验的必要性。对于其他各变量间的关系，除代表股价崩盘风险的NCSKEW和DUVOL之间的相关系数较大外，其余均小于0.6，且各主要变量的方差膨胀因子VIF值都小于5，由此可推断本文的模型设定不存在严重的多重共线性问题。

表3 主要变量相关系数矩阵

注：左下角为Pearson相关系数矩阵，右上角为Spearman相关系数矩阵；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著，双尾检验。

(三)多元线性回归结果

为检验假设H1，即组织实际绩效低于期望绩效时，期望绩效差距对股价崩盘风险的影响，我们采用模型(5)进行回归检验，结果见表4。

表4中，列(1)和列(2)为仅加入控制变量的基础模型回归结果。进一步，加入消极绩效反馈下的期望绩效差距GAP并控制积极绩效反馈下的期望绩效差距EXC，分析结果见列(3)和列(4)，不难发现，消极期望绩效差距(GAP)的系数均为负，且都在1%的置信水平下显著。这说明当企业未完成期望绩效时，实际绩效与期望绩效的差距越大，公司未来的股价崩盘风险越高。由上述分析结果可知，假设H1得到证实。

控制变量方面，公司规模(SIZE)的回归系数显著为负、资产收益率(ROA)的回归系数显著为正，这与许年行(2012)的研究结论一致；个股回报率(RET)的回归系数显著为正，说明特质性回报率的上升会提高股价崩盘风险；个股月均换手率(DTURN)的回归系数显著为负，说明换手率越高，信息不对称程度越低，股价崩盘风险越低；市账比(MB)的回归系数显著为正，说明账面价值超过实际价值越多，上市公司在成长性提高的同时也会伴随着不稳定因素的增加，股价崩盘风险随之升高。

表4 假设H1的多元回归检验结果

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

为检验假设H2，即未完成组织期望绩效时，内部控制质量对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节效应，我们采用模型(6)进行检验，并通过内部控制质量与期望绩效差距的交互项(GAP×IC)的系数加以判定。回归结果如表5中列(1)和列(2)所示，不难发现，内部控制质量与期望绩效差距的交互项(GAP×IC)的系数均显著为正。其中，列(1)中GAP×IC的系数为0.226，t值为2.583，在1%的置信水平下显著；列(2)中GAP×IC的系数为0.092，t值为1.897，在10%的置信水平下显著。这说明良好的内部控制能够发挥监督管理者信息披露的作用，从而抑制其隐藏坏消息的自利动机，降低股价崩盘风险。由此，假设H2得到支持。

为检验假设H3，即未完成组织期望绩效时，控股股东持股比例对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节效应，我们采用模型(7)进行检验，并通过控股股东持股比例与期望绩效差距的交互项(GAP×TOP)的系数加以判定。回归结果如表5中列(3)和列(4)所示，不难发现，控股股东持股比例和期望绩效差距的交互项(GAP×TOP)的系数均显著为正。其中，列(3)中GAP×TOP的系数为0.424，t值为1.782，在10%的置信水平上显著；列(4)中GAP×TOP的系数为0.229，t值为1.962，在5%的置信水平上显著。这说明较高的控股股东持股比例对于上市公司起到了良好的监督与支持作用，能够减弱期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响。由此，假设H3得到支持。

表5 假设H2和H3的多元线性回归结果

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

五、进一步研究

根据假设H1的理论分析，当企业处于消极绩效反馈下，面对较大的期望绩效差距，管理者无论是采取积极变革还是消极变革，其都倾向于隐藏或延迟披露坏消息，从而导致企业信息透明度降低，加剧内外部信息不对称程度，最终提高股价崩盘风险。也就是说，期望绩效差距可能是通过降低企业信息透明度的路径进而对股价崩盘风险产生影响。接下来，本文借鉴宋献中等(2017)的方法，采用股票每日交易的非流动比率(ILL)作为衡量企业信息透明度的代理变量，通过中介效应模型(5)、(8)、(9)对上述路径进行检验，以揭示消极绩效反馈下期望绩效差距影响股价崩盘风险的作用机理。

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2CTRLi,t+β3YEAR+β4IND+εi,t

(5)

ILLi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2ILLi,t+β3CTRLi,t+β4YEAR+β5IND+εi,t

(8)

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2ILLi,t+1+β3CTRLi,t+β4YEAR+β5IND+εi,t

(9)

其中，ILLi,t+1为中介变量，根据模型(10)计算得出。模型(10)中，returni,t为i公司股票t日回报率，volumei,t为i公司股票t日交易量，q为i公司的年交易总天数。ILL变量取值越大，代表企业与市场之间的信息不对称程度越高，企业信息越不透明。

(10)

作用路径的检验结果如表6所示。列(1)和列(2)为模型(5)的回归结果，GAP的系数显著为负；列(3)为模型(8)的回归结果，GAP的系数显著为负，说明消极绩效反馈下，期望绩效差距越大，信息不对称程度越高；列(4)和列(5)为模型(9)的回归结果，ILL的系数显著为正，说明消极绩效反馈下，较大的期望绩效差距会提升企业与市场之间的信息不对称程度，并以此为路径进一步导致股价崩盘风险升高，同时列(4)和列(5)中GAP的系数依然显著为负。上述结果说明，企业信息透明度在期望绩效差距与股价崩盘风险之间起部分中介作用。

表6 以企业信息透明度作为路径的中介效应检验结果

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

六、稳健性检验

(一)内生性检验

1.工具变量法

考虑到期望绩效差距与股价崩盘风险可能同时受不可观测的其他因素影响，为缓解因遗漏变量而引发的内生性问题，本文借鉴沈华玉等(2017)的研究，选择期望绩效差距的年度行业剔除自身后的均值(Mean_GAP)作为工具变量，采用2SLS方法进行内生性处理。一方面，由于剔除不同i公司得到的Mean_GAP也会随之改变，所以二者具有相关性；另一方面，其他公司得到的绩效反馈不太可能会影响i公司的行为，也就不会影响i公司的股价崩盘风险，故满足外生性。第一阶段得到的Cragg-Donald Wald F统计值远大于Stock-Yogo(2)Stock-Yogo弱工具变量临界值定义为，10% maximal IV size是16.38，15% maximal IV size是8.96，20% maximal IV size是6.66，25% maximal IV size是5.53。的临界值16.38，表明不存在弱工具变量问题。

回归结果见表7。其中，列(1)报告了以内生变量GAP为被解释变量的第一阶段回归结果，列(2)和列(3)为第二阶段回归结果。由表7可知，GAP的系数依然显著为负，说明控制内生性问题后，消极绩效反馈下的期望绩效差距仍然会对股价崩盘风险产生显著的正向影响。

表7 工具变量两阶段2SLS回归结果

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

2.固定效应法

为进一步控制潜在未观测到的非时变因素，本文借鉴王化成(2015)的研究，使用固定效应模型以控制公司层面的固定效应，相关检验结果列于表8。从中可见，在控制公司个体的固定效应后，主要结论未发生改变。

表8 固定效应模型的稳健性检验结果

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

(二)替换变量度量方式

1.改变被解释变量的度量方式

本文借鉴Hutton et al.(2009)的研究，在计算个股特质收益时加入行业因素，通过模型(11)计算残差。rind,t为行业周收益率，行业划分参照中国证监会2012年公布的分类标准；rm,t为市场周收益率。同时，加入行业和市场回报率的超前一期以及滞后一期。

ri,t=α+β1rm,t-1+β2rind,t-1+β3rm,t+β4rind,t+β5rm,t+1+β6rm,t+2+εi,t

(11)

经上述处理后，重新计算NCSKEW和DUVOL。替换被解释变量后的回归结果见表9，从中可知，主要结论并未发生改变，假设H1、H2、H3再次得到证实，说明前文结果是稳健的。

表9 替换股价崩盘风险度量方式的稳健性检验结果

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

2.替换解释变量的度量方式

(1)以ROE作为绩效的度量指标。本文参考Greve(2003)的方法，采用ROE对期望绩效差距GAP进行度量，回归结果列于表10，不难发现，结果基本保持不变。

表10 以ROE度量绩效期望差距的稳健性检验结果

(续表10)

(1)NCSKEWt+1(2)DUVOLt+1(3)NCSKEWt+1(4)DUVOLt+1(5)NCSKEWt+1(6)DUVOLt+1EXCi,t-0.394(-1.608)-0.097(-0.790)-0.484∗(-1.954)-0.145(-1.167)-0.415∗(-1.696)-0.110(-0.896)NCSKEWi,t0.080∗∗∗(8.977)0.043∗∗∗(9.655)0.080∗∗∗(8.991)0.043∗∗∗(9.688)0.080∗∗∗(9.006)0.043∗∗∗(9.684)SIZEi,t-0.027∗∗∗(-3.842)-0.013∗∗∗(-3.792)-0.028∗∗∗(-3.787)-0.014∗∗∗(-3.809)-0.029∗∗∗(-3.926)-0.015∗∗∗(-4.046)LEVi,t0.125∗∗∗(3.123)0.065∗∗∗(3.266)0.119∗∗∗(2.977)0.062∗∗∗(3.098)0.122∗∗∗(3.053)0.064∗∗∗(3.177)FCFit-0.016(-1.250)-0.007(-0.987)-0.019(-1.422)-0.008(-1.199)-0.018(-1.403)-0.008(-1.216)MBi,t0.008(1.550)0.005∗(1.881)0.008(1.506)0.005∗(1.884)0.008(1.551)0.005∗(1.892)ROAi,t0.576∗∗∗(3.032)0.210∗∗(2.212)0.685∗∗∗(3.445)0.271∗∗∗(2.726)0.623∗∗∗(3.263)0.239∗∗(2.499)DTURNi,t-0.028∗∗∗(-6.781)-0.014∗∗∗(-6.941)-0.028∗∗∗(-6.714)-0.014∗∗∗(-6.903)-0.028∗∗∗(-6.718)-0.014∗∗∗(-6.910)ABSDAi,t-0.001(-0.006)-0.003(-0.062)0.007(0.063)0.004(0.066)0.009(0.084)0.004(0.074)RETi,t8.200∗∗∗(8.580)3.771∗∗∗(7.826)8.190∗∗∗(8.504)3.783∗∗∗(7.788)8.181∗∗∗(8.540)3.775∗∗∗(7.816)SIGi,t0.515(1.104)0.163(0.703)0.562(1.199)0.186(0.803)0.542(1.160)0.178(0.769)_cons0.429∗∗∗(2.618)0.236∗∗∗(2.844)0.426∗∗(2.433)0.213∗∗(2.425)0.423∗∗(2.409)0.213∗∗(2.418)行业/年份YESYESYESYESYESYESN144171441714417144171441714417Adj.R20.0720.0750.0730.0750.0720.076

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

(2)改变期望绩效计算的权重。在上文中，我们借鉴Greve(2003)、王菁等(2016)的方法，采用Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t计算组织期望绩效，并汇报了权重μ1=0.5的检验结果。此处重新报告μ1=0.7的分析结果，具体见表11，从中可知，结论基本未发生变化。

表11 替换绩效期望差距度量方式的稳健性检验结果(μ1=0.7)

(续表11)

(1)NCSKEWt+1(2)DUVOLt+1(3)NCSKEWt+1(4)DUVOLt+1(5)NCSKEWt+1(6)DUVOLt+1MBi,t0.015∗∗∗(2.732)0.007∗∗∗(2.585)0.014∗∗(2.554)0.007∗∗(2.444)0.015∗∗∗(2.854)0.007∗∗∗(2.724)ROAi,t0.372∗∗(2.030)0.124(1.347)0.395∗∗(2.046)0.127(1.321)0.362∗∗(1.966)0.117(1.272)DTURNi,t-0.015∗∗∗(-3.251)-0.008∗∗∗(-3.220)-0.015∗∗∗(-3.213)-0.007∗∗∗(-3.199)-0.015∗∗∗(-3.262)-0.008∗∗∗(-3.241)ABSDAi,t0.074(0.922)0.037(0.937)0.068(0.846)0.035(0.876)0.075(0.938)0.038(0.941)RETi,t6.894∗∗∗(7.422)3.034∗∗∗(6.474)6.763∗∗∗(7.237)2.968∗∗∗(6.291)6.902∗∗∗(7.411)3.046∗∗∗(6.487)SIGi,t0.148(0.312)0.079(0.330)0.215(0.452)0.110(0.462)0.147(0.311)0.078(0.328)_cons0.429∗∗∗(2.618)0.236∗∗∗(2.844)0.430∗∗∗(2.616)0.238∗∗∗(2.862)0.426∗∗∗(2.579)0.235∗∗∗(2.812)行业/年份YESYESYESYESYESYESN144171441714417144171441714417Adj.R20.0730.0750.0730.0750.0730.075

注：括号中报告的是稳健t值；*、**、***分别表示回归系数在10%、5%、1%的置信水平下显著。

七、结论与讨论

本文选取2003—2017年沪深两市A股上市公司的数据，实证分析了消极绩效反馈下期望绩效差距对股价崩盘风险的影响，并检验了内部控制质量、控股股东持股比例对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节作用，进一步还探索了期望绩效差距影响股价崩盘风险的作用路径。主要研究结论包括：第一，当企业未完成期望绩效水平时，期望绩效差距越大，股价崩盘风险越高，且企业信息透明度在期望绩效差距与股价崩盘风险之间起部分中介作用；第二，当企业未完成期望绩效水平时，较高的内部控制质量能够削弱期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响；第三，当企业未完成期望绩效水平时，较高的控股股东持股比例有助于减弱期望绩效差距对股价崩盘风险的正向影响。

本文结论的启示主要有：一是对于市场监管者而言，不仅要进一步完善现有法律法规，严格监督企业的信息披露，同时还应通过宣传教育的方式引导企业准确、完整、及时地披露内部信息；二是对于企业而言，需建立健全内部控制体系，制定有效的信息披露制度，从而更好地维护资本市场稳定、保护投资者利益；三是对于控股股东而言，应积极发挥监督作用，推动公司信息披露质量进一步提升。

本文的不足之处主要体现在两个方面：其一，期望绩效反馈既可能是积极的也可能是消极的，本文仅对消极绩效反馈的情形做出了讨论，虽然面对积极绩效反馈，管理者更倾向于维持现状，但在某些情况下其也可能会驱使管理者做出改变，后续研究可以围绕积极绩效反馈下的股价崩盘风险展开深入探讨；其二，本文仅从内部治理因素的角度检验了内部控制质量、控股股东持股比例对期望绩效差距与股价崩盘风险关系的调节效应，未来可尝试选取一些外部治理因素(如机构投资者、分析师或市场竞争环境等)展开进一步考察。