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高管减持如何影响投资者预期?——基于超额融券的经验证据

时间:2024-04-24

张会丽 胡中慧 王雅琪

(1.北京师范大学经济与工商管理学院,北京 100875;2.普华永道中天会计师事务所青岛分所,山东 青岛 266071)

一、引言

减持所任职公司股份是公司高管财富套现的重要渠道。自2006年《公司法》放开对内部人交易的限制后,国内上市公司高管大批量减持套现备受关注,单年减持金额一度超1000亿元。1公司高管是负责企业一线经营管理的重要内部人,他们对所持公司股票的套现将产生怎样的经济后果?对于该问题的考察,不仅对于稳定上市公司股价具有重要的现实意义,同时也将对监管机构的政策制定具有重要的指导意义。

代理理论及理性经济人理论表明,公司高管有强烈的动机选择减持时机或通过盈余操纵,使得自身减持利益最大化(Park and Park, 2004)[17]。尤其当预期公司未来发展形势变差时,具有信息优势的高管很可能通过隐瞒坏消息,在市场预期改变之前减持套现(Agrawal and Cooper, 2015; Bao et al., 2019; 易志高等, 2019)[1][2][28],因此市场对减持行为反应普遍较为负面。已有实证文献通过分析减持事件区间的股票超额回报(CAR)(He and Rui, 2016;张婧昕和李柱, 2017)[12][31],考察内部人减持的市场反应或对投资者预期的影响。然而,上述方法很难剔除高管减持本身带来的供需失衡所导致的股价下行的噪音。随着中国融资融券制度的逐步扩容2,卖空交易成为市场消化负面信息的重要机制。卖空交易者以发现股票价值高估并进行反向操作为盈利模式,通常在预期或感知目标公司有负面信息时会显著增加卖空量(Khan and Lu, 2013; 苏冬蔚和彭松林, 2019)[14][24]。基于上述背景,考察高管减持事件窗口期融券卖空量的变化,能够更为直观地考察内部人交易如何改变投资者对公司价值的预期。本文采用事件研究法,以2010年8月―2018年12月我国上市公司高管及亲属3减持窗口期超额融券水平为研究对象,考察高管减持所任职公司的股票对市场预期的影响,以及横截面上公司特征可能起到的调节作用。

本文可能的贡献在于:第一,以融券交易为切入点研究高管减持行为如何影响市场预期,不同于以往文献从股票回报角度考察高管减持对投资者预期的影响,较好地避免了采用股票回报方式时高管减持本身带来的供需失衡所导致的股价下行噪音,从而丰富和扩展了内部人交易等领域的研究;第二,发现高管减持带来公司股票融券卖空量的显著提升,该结论对于融券扩容后上市公司如何规范和引导高管减持,进而稳定投资者预期、减缓股价下行压力具有一定的启发意义;第三,发现良好的信息透明度可以在一定程度上缓解高管减持对投资者预期的负面影响,对上市公司如何改善公司内外部信息环境、缓解市场预期因高管减持受到的负面冲击具有借鉴启发意义,同时也为监管部门根据公司特质信息进行分类差别化监管提供决策依据。

二、文献回顾与研究假设

高管减持可以分为机会主义减持与正常减持(罗宏和黄婉, 2020; 陈作华和方红星, 2019)[23][21],机会主义减持可能会推动董监高滥用信息优势或操控信息谋取超额回报,严重危害市场稳定(陈作华和方红星, 2019)[21]。高管为调整投资组合或流动性需要减持本公司股票为正常减持,这类交易通常不受私有信息驱动,可能也就无法获得超额收益(Cohen et al., 2012)[6]。

关于高管减持对减持收益或未来长期股价走势的影响,现有文献主要有以下两种观点:第一种是信息优势观,认为高管拥有短时效的内幕信息优势和长期内存在的内在价值、发展前景判断优势(朱茶芬等, 2011)[33],长期优势又可进一步区分为估值判断优势和业绩预测优势(Piotroski and Roulstone, 2005)[18]。利用上述信息优势,高管可以通过择机买卖本公司股票轻易实现高位套现、获得超额收益(曾庆生, 2008)[29]。第二种是信息操纵观,即高管作为公司经营决策层,有能力在减持本公司股票前为实现自身利益最大化操纵企业行为,表现为调整可支配应计利润增加当期收益(Park and Park, 2004)[17]、进行盈余操纵(Elitzur and Yaari, 1995)[10]、隐瞒企业负面消息(Bao et al., 2019)[2],在减持期间操纵信息披露以拉升股价(Doyle and Magilke, 2009;易志高等, 2017)[7][27],即高管减持后公司股票可能呈下行趋势。

基于上述观点,无论高管套现所持股票的动机如何,其减持导致的市场择时或股价操纵对外部中小投资者预期的影响不容忽视。考虑到中国股市波动大,股价中含有较多泡沫成分,作为内部人的高管趁机减持获利是可以预见的,已有大量文献表明我国高管在卖出股票时可以准确抓住高估值偏差的市场机会套现(朱茶芬等, 2011;陈维和吴世农, 2013)[34][20]。那么,企业经营的重要内部人的这一行为将如何影响外部投资者预期?He and Rui(2016)[12]采用事件研究法考察了我国资本市场内部人第一大股东交易带来的市场反应,并发现市场对第一大股东减持的反应并不显著。而高管作为重要的企业经营内部人,对于公司未来发展的价值预期掌握更为精准,因而他们减持股票的信号传递强度很可能与第一大股东有所不同,且使用事件窗口期的累积超额回报率(CAR)考察市场反应(如张婧昕和李柱,2017)[31]很难分离出大规模内部交易造成的供需失衡带来的股价波动噪音。另外,Khan and Lu(2013)[14]与Massa et al.(2015)[16]将内部人交易与卖空量相联系,但他们都没有专门涉及高管这一重要内部人减持对卖空量的影响;苏冬蔚和彭松林(2019)[24]考察了我国上市公司重大利空公告带来的卖空交易行为变化,发现卖空者表现出精确的择时交易能力,在利空消息公告前显著加大卖空量,从而表明我国卖空者作为知情交易者具有信息优势4,但他们并没有专门针对高管减持展开深入研究。基于此,本文考察高管减持对于超额融券量即投资者预期的影响,将进一步拓展和丰富内部人交易经济后果的相关研究。

信息不对称程度是影响投资者判断和价值预期的重要因素,也是内部人交易对外部投资者具有信号传递功能的重要理论基础。作为理性经济人,企业高管同时身兼代理人与直接经营企业内部人,有强烈动机和相应能力利用自身掌握的信息优势实现高位套现(孙淑伟等, 2017)[25]。尽管高管减持动机可能呈多元化,但对于外部投资者而言,高管拥有的信息优势是其减持的主要驱动因素(Huddart and Ke, 2007; 陈作华和方红星, 2019)[13][21]。相应地,高管减持可能被外部投资者理解为信息优势方向信息劣势方发送的负向“信号”,即公司高管对行业或公司本身失去信心,极易引发市场跟风行为(Leland and Pyle, 1977; 张婧昕和李柱, 2017)[15][31];且“信号”强弱和减持规模显著相关,即减持规模越大,股价受影响程度越大(Khan and Lu, 2013)[14]。卖空交易者作为特殊的外部投资者,以发现公司股价高估并进行反向交易操作为盈利模式,对于公司负面信息具有较高的敏锐性(苏冬蔚和彭松林, 2019)[24]。高管减持规模越大,减持事件传递出的利空消息越强烈,很可能相应导致的融券交易量增幅越大。由此,本文提出:

假设1:高管减持规模越大,事件窗口期内的超额融券交易量越多。

良好的信息透明度,能够在一定程度上缓解高管减持对融券交易的利空影响。原因在于:一方面,若企业信息透明度较高,市场对公司价值的预测与真实值更接近,高管减持带来的额外信息含量相对较少,引起的卖空水平可能相对较低;另一方面,高管减持股票的动机多样化,除了获利,高管可能会出于增强资金流动性以及分散投资的原因卖出公司股票(Cohen et al., 2012)[6]。企业信息透明度是衡量外部投资者能否及时获得企业相关消息的指标,包括财务信息、私有信息等,也是投资者对公司信息披露信任程度的基础。在公司信息透明度更高时,卖空投资者更有可能将高管减持看作高管为了实现个人资金流动或分散个人投资的途径,而非作为高管看空公司前景的依据。综上,对于信息透明度更高的企业,高管减持对于融券卖空的影响相对较小。由此,本文提出:

假设2:良好的企业信息透明度减弱高管减持与公司股票超额融券交易量的正相关关系。

三、研究设计

(一)样本选择

2010年3月31日,我国正式开启融券机制。考虑到事件研究法衡量超额融券交易水平时需要使用事件发生前一段时期作为估计窗,因此本文选取2010年3月31日后90个交易日的2010年8月16日作为高管减持样本选取起始点,以2010年8月16日―2018年12月31日作为研究期间。本文对数据进行了如下筛选:(1)剔除金融类公司;(2)剔除ST公司;(3)剔除净资产为负的企业;(4)为保证减持金额的可比性,仅保留币种为人民币的高管减持数据;(5)已有文献多采用季度或月度平均融券交易数据进行研究。考虑到“卖空交易者可能采取短期交易策略”,本文采用日度融券交易数据(Khan and Lu, 2013)[14],并对连续变量进行上下1%缩尾处理。本文高管减持数据、融券交易数据以及财务指标数据来源于CSMAR数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量:超额融券水平

本文借鉴Christophe et al.(2004)[5]的做法,通过事件窗与估计窗的融券交易水平之差估计超额融券水平。具体地,以高管减持前90个交易日至高管减持前10个交易日为估计窗,假设这段时期内的日度融券交易量未受高管减持事件影响,处于一般交易水平;将高管减持前1个交易日到高管减持后5个交易日作为事件窗[-1,5],用事件窗与估计窗的日均融券交易水平之差与估计窗日均融券交易水平之比衡量超额融券交易水平。公式如下:

ABBS[-1,5]=(SS[-1,5]-AVESS)/AVESS

其中,ABBS[-1,5]为事件窗的超额融券交易水平,SS[-1,5]为事件窗的日均融券交易量,AVESS为估计窗的日均融券交易量。

2. 解释变量:高管减持

关于高管减持行为,本文分别从高管减持比例、减持金额两个角度衡量。高管减持比例TCP为同一公司同一天高管减持股数与该公司总股数之比。同一行业中可能存在扎堆减持(易志高等, 2019)[28],本文计算了剔除行业平均减持后的企业特质性高管减持Excdind,考虑到金额与个人效用之间可比性更强,将高管减持金额Amount(单位:百万元)作为衡量减持强度的另一个指标(Khan and Lu, 2013; 孙淑伟等, 2017)[14][25]。

3. 控制变量

考虑到融券交易特殊之处,本文参考Christophe et al.(2004)[5]、苏冬蔚和彭松林(2019)[24]的做法,加入公告前股票价格走势RET[-20,-1]作为控制变量,RET[-20,-1]通过高管减持前1天与前20天股票收盘价之比减1得到,用于衡量高管减持前20天股票价格走势,并作为控制变量控制短期内股票价格走势对融券投资者策略的影响:公司股价持续上升引发高管高位减持套现,同时卖空交易者判断此时公司股价被高估而采取卖空策略。同时参考高管减持相关文献,本文还控制了以下变量:No1shr,第一大股东股权集中度,为第一大股东持股总数与流通股总数之比;No10shr,第二到第十大股东股权集中度,为第二到第十大股东持股总数与流通股总数之比;Nature,股权性质,国企为1非国企为0;Mngtwo,董事长和总经理是否两职合一,两职合一为1,否则为0;Mngshr,管理层持股水平,为管理层持股数与总股数之比;Board,董事会总人数;Dpndrc,独立董事占董事会比例;ROA,资产回报率;D/A,资产负债率;Sales_grow,营业收入增长率;AveDretwd,减持事件前20天考虑现金红利再投资的平均日个股回报率;Size,企业规模,为资产取自然对数。

(三)回归模型

为检验假设1,构建下述回归模型:

TCPi,t为i企业第t次减持事件日当天的高管减持比例之和(‰),即该公司该日全部高管减持比例之和,Excdindi,t为i企业第t次减持中剔除该企业所在行业该年平均减持比例后归属各企业的特质性减持比例(‰),减持金额Amounti,t为i企业第t次减持金额,单位为百万元。Controlsi,y为一组控制变量,控制i企业第t次减持所在年份y的一系列财务指标及公司治理指标,uind为行业固定效应,uy为年份固定效应。若假设1成立,则式(1)中r1预期为正,表明随着高管减持事件的发生,超额融券量显著增加。

为验证假设2,分别构造TCPi,t/Excdindi,t/Amounti,t与度量信息透明度的变量的交互项。

参照现有文献,本文使用是否聘请国际四大会计师事务所审计(Bigfour)和媒体关注度(MA)衡量信息透明度。已有文献的结论表明,雇用“四大”会计师事务所作为合作伙伴的企业,与财务相关的信息更为可信(王艳艳和陈汉文, 2006)[26],发生财务舞弊的概率更低,可操纵性应计利润更低,公司信息透明度更高。曾庆生等(2018)[30]也指出,高质量审计是高质量会计信息的根本,可以作为会计信息透明度的代理变量。另外,媒体可以通过“法律惩罚”和“声誉机制”发挥治理作用(Dyck et al., 2008)[8],在抑制私有权收益(Dyck and Zingales, 2004)[9]、防止会计舞弊(Dyck et al., 2008)[8]、提高企业信息透明度(Bushee et al., 2010)[4]等方面发挥重要作用。在转型国家,媒体监督是一项重要的“法律外替代机制”(张俊民和张晓, 2017)[32],通过对信息的收集、处理和扩散,将企业运行中存在的问题暴露在利益相关者面前。相较于公司基本面信息,媒体报道对股价的影响可能更大(Solomon, 2012)[19]。考虑到近些年网络媒体发展迅速,已成为重要信息沟通工具,本文在百度新闻高级搜索网站,针对每家上市公司,分年度搜索标题中含该公司简称或全称的新闻报道,采用新闻条数(单位:百条)衡量公司媒体关注水平。具体回归模型如下:

其中,Bigfouri,y为i企业第t次减持所在年份y是否聘请“四大”审计,若是则为1,否则为0;MAi,y为i企业第t次减持所在年份y的媒体关注度。若假设2成立,则式(2)中r3预期为负,即信息透明度低的企业,受高管减持影响的融券量放大效应更为显著。

图1 不同事件窗与估计窗的日均融券交易量对比

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

图1所示的柱状图对比了非事件窗日均融券交易量和不同期限事件窗日均融券交易量,其中日均融券交易量单位为万股。由图1可发现,减持公告发布前后的日均融券交易量明显高于非事件窗;且事件窗越靠近公告日,日均融券交易量越大,[t-1,t+1]的窗口期比估计期的融券卖空量上升约60%,可见高管减持带来的融券卖空效应非常显著。

表1 描述性统计结果

表2 主要变量相关系数

表1为本文主要变量的描述性统计结果。从中可以发现,超额融券卖空量(ABBS[-1,5])均值为1.235,最小值-0.969,最大值23.102,表明事件窗融券量总体明显高于估计窗。样本公司同一天高管减持比例(TCP)均值为0.979‰,最小值接近0,最大值17.381‰,减持金额(Amount)均值为16.766,表明我国上市公司高管减持总体金额较高,且在不同公司间的水平差异较大。控制变量分布特征与已有研究类似。

(二)相关性分析

主要变量间的相关系数见表2。超额融券水平(ABBS[-1,5])与高管减持比例(TCP)的Pearson与Spearman相关系数分别为0.075和0.067,且在1%水平下显著;减持金额(Amount)与超额融券水平(ABBS[-1,5])均在1%水平下显著正相关,Pearson与Spearman相关系数分别为0.048和0.050,从而在一定程度上表明,高管减持比例、减持金额高的公司,股票的超额融券量更高,从而初步验证了假设1。

(三)高管减持与超额融券的结果分析

表3报告了对假设1检验的回归结果。结果显示,TCP、Excdind以及Amount的回归系数分别在5%、1%、5%水平下显著为正,即意味着高管减持会带来事件窗融券交易量的异常增长。具体而言,高管减持比例(TCP)每增加1‰,该公司异常融券量增加5.5个百分点;减持金额(Amount)每增加一百万元会引起异常融券量增加约0.2个百分点;当只考虑该公司相对于同行业其他公司异常高管减持时,减持比例(Excdind)每增加1‰,会引起公司股票异常融券量增加约5.6个百分点。

控制变量的回归结果显示,RET[-20,-1]的回归系数显著为正,意味着事件窗前20天股票价格上涨趋势越明显,事件窗超额融券量放大效应越强;Size的回归系数显著为负,即企业规模越大,事件窗的超额融券量显著越小;Nature和Mngshr的回归系数显著为正,即国有企业和管理层持股较高的企业在事件窗面临显著更大的超额融券量。

(四)区分机会主义减持与正常减持

本文进一步将高管减持区分为机会主义减持与正常减持,以区分不同类型减持对市场预期(即超额融券水平)的影响。借鉴Friederich et al.(2002)[11]、曾庆生(2008)[29]、罗宏和黄婉(2020)[23]的做法,本文以减持发生前的[t-90,t-20]交易日区间作为估计期,采用高管减持后20天累计超额收益衡量高管减持的短期获利能力,若高管减持成功避免了日后亏损,即CAR[1,20]为负,则将此次减持划分为机会主义减持,否则为正常减持。表4结果表明,对于机会主义减持的样本组,高管减持对超额融券量的影响显著为正;而对于正常减持样本组,上述二者关系同样为正,但不显著。即机会主义减持对事件窗超额融券量放大的影响更为显著。

表3 高管减持与超额融券的回归结果

(五)信息透明度的调节作用

表4 区分机会主义减持与正常减持的回归结果

表5的结果显示,Bigfour与TCP、Excdind以及Amount交互项的回归系数均在1%水平下显著为负,即采用四大审计可以缓解高管减持比例、减持金额与超额融券量之间的正相关关系,表明随着信息透明度的提高,外部投资者对高管减持的负面解读效应显著变弱。同样,表6的结果显示,MA与TCP、Excdind以及Amount交互项的回归系数均在5%水平下显著为负,表明较高的媒体关注度可以缓解市场对高管减持的负向预期。

综合表5和表6的回归结果,良好的信息透明度有利于缓解高管减持所带来的超额融券量放大的负面效应,本文假设2得以验证。

表5 审计质量的影响

表6 媒体关注度的影响

五、稳健性检验

为了保证上文结论的可靠性,本文进行了如下稳健性检验:

(一)改变窗口期

将高管减持事件前后[t-1,t+5]区间共7个交易日的事件窗口期分别改为高管减持事件前后[t-5,t+5]共11个交易日、[t-10,t+10]共21个交易日,在此基础上重新估计高管减持事件前后超额融券量的变动,结果(见表7)显示主要结论仍然成立。

(二)剔除当年进入融资融券标的公司样本

考虑到公司被纳入融资融券名单前市场可能根据预期提前做出反应,以及公司被纳入融资融券名单后由于信息不对称等原因造成市场过度反应(褚剑等, 2019)[22],并且进入双融标的股票名单的公司在新进入的当年并非一整年都处于可卖空范围,因此剔除掉进入融资融券标的名单当年的数据进行分析,结果(见表8)显示结论保持不变。

(三)加入新的控制变量

考虑到股票回购、关联交易、集团公司组织结构调整等因素所引起的减持对投资者预期影响的机制与一般性减持可能有所差异,在回归中加入以下控制变量:高管减持当年的总关联交易金额RT(总金额加1取自然对数,没有关联交易时为0),所在公司高管减持当年的总股份回购比例(RS),企业当年是否发生并购重组(Dum_MA)以及企业本年是否发生股本结构调整(Dum_EC),以控制上述因素带来的影响。回归结果(见表9)显示结论未发生显著变化。

表7 改变窗口期后的检验结果

表8 剔除进入标的名单当年数据后的检验结果

(四)改变超额融券衡量方式

我国融券交易面临券源约束问题,而不同程度的券源约束对本文计算的超额融券水平的合理性可能有一定影响。因此,分别使用样本期间每只股票融券余量最大值和融券余额最大值估计该股票券源数量多少,并采用下述两种方法控制券源约束的影响:一是将ABBS[-1,5]除以最大融券余额的自然对数得到ABBS1[-1,5];二是将ABBS[-1,5]除以最大融券余量的自然对数得到ABBS2[-1,5]。回归结果(见表10)显示结论未发生实质性改变。

表9 加入新控制变量的回归结果

(五)其他

尽管在研究设计中已经根据现有文献尽可能多地控制了可观测变量,但研究结论仍有可能受到同时影响高管减持以及股票融券交易的不可观测因素影响。借鉴Bellows and Miguel(2009)[3]构造的不可观测变量选择性偏误强度的测度指标,本文对不可观测变量选择性偏差进行评估,结果显示高管减持对异常融券交易的影响完全由不可观测因素驱动的可能性较低。

另外,本文还采用股价同步性、分析师预测偏差作为公司信息透明度的代理指标,得到了类似的研究结论(限于篇幅,结果未报告,可函索)。

六、结论与启示

高管是企业一线经营决策的重要内部人,研究他们的减持行为在新兴资本市场可能给投资者预期造成的影响,无论对上市公司还是监管层都具有重要意义。本文采用事件研究法,以2010年8月―2018年12月我国上市公司高管及亲属减持窗口期超额融券水平为研究对象,考察高管减持所任职公司的股票对外部投资者预期的影响。研究结论表明,高管减持本公司股票会显著增加本公司被融券交易者卖空的力度(超额融券量显著增加),在更换窗口期后,结论依然稳健;并且,高管减持比例越高或者减持金额越大,窗口期的超额融券量越高。进一步研究发现,四大事务所审计或者较高的媒体关注度可以显著降低高管减持对超额融券量的正向影响,从而表明良好的信息透明度可以缓解公司因高管减持对卖空量放大的负面效应。

表10 考虑券源约束后的检验结果

本文研究结论可能的指导意义在于:对于监管机构而言,进一步强化和规范上司公司高管减持的信息披露机制,尤其是进一步细化高管减持信息披露标准,是维持资本市场稳定和有序发展的重要保障。尽管中国证券监管部门近年来对上市公司董监高的股份减持行为作了严格限定,但高管减持仍然有很大可能被外部投资者负面解读。对于上市公司而言,管理层应规范、有序减持所持公司股票,尽可能避免集中减持,并通过维持透明、良好的信息环境,增强外部投资者信任度,最大程度规避内部人减持所导致的股价非理性波动。 ■

注释

1. 2015年,我国资本市场高管减持市值达1330亿元。2017年5月27日,证监会发布“减持新规”,在保持现行持股锁定期、减持数量比例规范等相关制度不变的基础上,专门针对突出问题,对现行减持制度作进一步完善,避免集中、大幅、无序减持扰乱二级市场秩序、冲击投资者信心。通过事前、事中和事后报告、备案、披露制度,防范大股东和董监高利用信息优势实施“精准减持”,防范首发限售股及定增限售股解禁后的“清仓减持”,防范股东通过大宗交易进行“过桥减持”。“减持新规”出台后,高管减持行为虽略有收敛,但规模仍不容小觑,即便是2017、2018年这样的减持低潮期,减持金额也分别达到520亿元、480亿元。2019年以来高管减持规模又开始攀升,全年减持金额再超1000亿元。

2. 2010年3月,我国融资融券业务正式启动,中国股市开始步入信用交易时代。2019年8月9日,融资融券标的股票第六次扩容,由950只扩大到1600只,同时,融券交易资格起点不断降低、交易流程不断改进,吸引越来越多的投资者参与融券交易。

3. 本文“高管”为沪深A股公司高管,包括董事、监事和高级管理人员。同类研究如曾庆生(2008)[29]、易志高等(2017)[27]、易志高等(2019)[28]将高管家属减持也等同于高管自身减持,本文借鉴了他们的做法。

4. 与他们的研究发现不同,本文后文图1结果显示,在高管实际减持日后的事件窗口内,超额卖空量仍明显高于估计窗口,说明我国的卖空机构并非是完全的知情交易者。

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