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《經濟問題雜志》2014年第五期

一、文獻回顧與研究假設

經典資本資產定價模型(CAPM)假定市場具有完全流動性，股票價格表達為公司現金流期望的函數，而投資者作為價格的接受者，自身交易行為不會對資產價格產生影響。Verrecchia(2001)放松假定后發現，當市場非完全競爭時，訂單流可以捕捉投資者交易過程中的逆向選擇成分，股票價格表達為訂單流的函數。Amihud(2002)從訂單流出發，利用單位交易量的價格變化構造了非流動性指標(IL-LIQ)，證明了流動性溢價的存在。Pastor和Stam-baugh(2003)則以訂單流引起的股票價格變化度量市場流動性，將股票收益與市場流動性新息(未預期變化)之間的協方差定義為流動性風險。流動性風險指股票收益對市場流動性新息的敏感程度。證券市場的靈魂是信息的真實性、公開性、完整性和披露及時性。公司的信息披露質量可以有效反映其內在價值，顯著影響投資者對公司估值的不確定程度及交易發生時逆向選擇的程度(Healy，Palepu，2001;Easley，O’Hara，2004)。高質量的信息披露可以引導投資者進行價值判斷和理性決策，從而實現資源的優化配置。因此，投資者所獲取信息的質量，決定了其投資決策能否達到最優化。流動性風險作為影響股票收益的系統性風險，與宏觀經濟層面的市場流動性密切相關。當市場流動性下降時，市場波動加劇，整體不確定程度加深，投資者會提高風險厭惡水平，典型的交易行為就是拋售高風險資產(Brunnermeier，Pedersen，2009)。由于信息披露質量差的股票無法被持有者準確估值，因而遭遇拋售的可能性遠大于信息披露質量高的股票，同時由于潛在購買者無法準確預期其未來收益，也會報出更低的成交價格，致使這類股票的收益顯著下降。尤其在流動性危機期間，市場流動性惡化的速度遠遠超過投資者預期，股票的流動性風險更為突出(Hameed，等，2010)。Baek等(2004)就發現，信息披露質量高的公司，在金融危機時市值降低的程度較小。反之，當市場流動性上升時，投資者的樂觀情緒以及“羊群效應”讓其忽略了公司基本面因素的影響(Datst，2008)，增加了對信息披露質量低的股票的需求，使其相較于信息披露質量高的股票有更高的收益。一旦市場流動性上升超出投資者預期，投資者狂熱的投資熱情一路高漲，投機成分較高的購買行為造成了市場的非理性繁榮。根據以上分析，提出本文的研究假設:H1:信息披露質量對流動性風險具有負向預測能力。H2a:在市場流動性平穩期間，信息披露質量對流動性風險的影響較弱。H2b:在市場流動性惡化期與上升期內，信息披露質量對流動性風險的負向預測能力更為顯著。

二、研究設計

(一)市場流動性因子的構建本文采用Pastor和Stambaugh(2003)的方法度量市場流動性，以市場流動性新息作為市場流動性以個股月流動性的等權平均值度量市場月流動性。由于通貨膨脹等因素的存在，同樣的交易金額其價格影響力卻隨著時間逐漸降低。因此為了更準確地度量市場流動性，本文構建了經市值調整的市場流動性時間序列:將市場流動性變化，即Δγt=γt－γt－1，分解為

(二)流動性風險的度量及流動性風險溢價的檢驗預期和未預期變化兩部分，以市場流動性的未預期變化即市場流動性新息作為市場流動性因子。為消除Δγt的自相關性和異方差性，本文采用AR(1)－GARCH(1，1)模型估計市場流動性新息。采用滾動回歸法計算流動性風險，以股票當月前36月的數據對式(6)進行回歸，回歸系數βL即為個股當月月初的流動性風險。按照計算出的個股第t月月初流動性風險βL從低到高對股票進行排序，按分位點將所有股票分為5組，構造基于流動性風險的投資組合，持有組合一個月，計算組合第t月月末以流通市值加權的組合收益率。

(三)信息披露質量的刻畫國內外評價信息披露質量主要采用兩種方法:一是權威機構公布的信息披露考核等級;二是構建計量模型進行分析。我國目前只有深圳證券交易所每年深市上市公司信息披露考評結果。基于研究對象是滬深兩市A股，本文以投資者決策可用信息為切入點，從市場交易信息、公司財務報表和證券分析師預測三視角分別構建計量模型，評價上市公司的信息披露質量。1.市場交易信息。Kim和Verrecchia(2001)研究了公司信息披露、股票收益和交易量的關系，發現當公司信息披露質量差時，投資者將股票交易量視為反映公司價值的信息源泉，并利用交易量推斷知情交易者所獲知的公司內幕信息，此時股票收益較多地依賴于交易量;反之，當公司信息披露質量高時，投資者更多地依據披露信息進行投資決策，削弱了收益對交易量的依賴程度。市場交易信息作為投資者決策可利用的公共信息，影響著投資者對公司價值的判斷。借鑒Kim和Verrecchia(2001)的成果，從市場交易信息角度刻畫上市公司信息披露質量，KV度量模型表達式為:。其中，ri，t表示第i只股票第t日的收益率，Voli，t表示第i只股票第t日的交易量(股數)，Voli，0表示第i只股票月內的日平均交易量(股數)，方程斜率系數β反映了收益率對交易量的依賴程度。斜率系數β越大，說明收益率對交易量的依賴程度越大，信息披露質量越差。2.公司財務報表。上市公司作為信息披露主體，承擔著將自身的財務狀況、經營成果等信息真實、準確、完整、及時地向社會公眾披露的義務。對投資者決策最重要的公開信息就是年度報告，因此本文運用財務報表質量度量上市公司的信息披露質量。盈余信息作為財務報表最重要的組成部分，盈余質量決定著財務報表質量。本文采用修正后的Jones模型計算盈余管理程度，以可操縱應計項的絕對值來衡量財務報表質量。DAi，t的絕對值越大，表明公司盈余管理程度越深，信息披露質量越差。3.證券分析師預測。市場信息中介作為解決上市公司與證券投資者之間信息不對稱的主要方法，一方面能夠以較低成本發掘公司內部私有信息，另一方面能夠鑒別和傳播公司披露的公開信息。證券分析師是資本市場上重要的信息中介。吳東輝和薛祖云(2005)就證實了投資者在決策時利用分析師盈利預測信息可以提高投資回報，越來越多的投資者根據分析師的預測信息進行交易活動。學者從多角度研究上市公司信息披露質量對分析師預測影響的結果表明，上市公司公開披露信息的透明度差，意味著分析師進行預測時可依賴的公共信息就少，分析師更有動力通過個人努力來獲取私有信息以提供更有價值的預測。然而因為分析師進行預測時掌握的私有信息差異大，致使預測結果的分歧度大，準確性差(Lang，Lundholm，1996;白曉旭，2009)。本文采用分析師預測的分歧度(dispersion，DIS)和準確性(accuracy，ACC)度量上市公司的信息披露質量，具體計算公式為。其中，DISi，t表示分析第t年對公司i第t年每股收益預測的分歧度，ACCi，t表示分析師第t年對公司i第t年每股收益預測的準確性，Fepsi，t———表示分析師對公司i第t年每股收益的預測值，Repsi，t表示公司i第t年每股收益的真實值。DISi，t越大，意味著分析師盈余預測的分歧度越大，信息披露質量越差;ACCi，t越大，意味著分析師盈余預測的準確性越低，信息披露質量越差。

(四)信息披露質量對股票流動性風險的影響模型本文運用Fama－MacBeth橫截面回歸分析，加入影響股票流動性風險的市場特征以及與信息披露質量相關的公司特征作為控制變量，檢驗信息披露質量對流動性風險的影響。其中，βLi，t+1表示第i只股票第t+1月的流動性風險，iqi，t、mci，t、fci，t表示第i只股票第t月的信息披露質量、市場特征以及公司特征。以往研究中曾指出，流動性風險可能受流動性水平、前期收益、收益的波動率、規模等市場因素的影響(Ng，2011)，公司信息披露質量與公司的投資機會、增長情況以及周轉率等內在特征有關(Dechow，Dichev，2002)。所以本文在回歸中加入的市場特征包括:股票的流動性(liquidity，LIQ)、換手率(turnover，TUR)、前期收益(priorreturns，PR)、以月內日收益率的標準差度量收益波動率(returnvolatility，RV)、規模(SIZE);加入的公司特征包括:反映投資機會的賬面市值比(book－market，BM)、反映營運能力的營運周轉率(operatingcycle，OC)、反映發展能力的銷售增長率(salesgrowth，SG)、反映風險水平的杠桿系數(lever-age，LEV)、反映長期償債能力的資本密度(capitalintensity，CI)、反映短期償債能力的現金比率(cashratio，CR)。

三、數據描述及實證結果

(一)樣本與數據描述將我國滬深兩市A股作為研究對象。我國股票市場自1996年12月16日開始實行漲停盤交易制度，但是由于1999年2月滬深兩市僅開市7天，為保證每個月有足夠多的日度交易數據來估計個股月流動性，因此本文選定的研究期間為2000年1月1日至2012年12月31日。除三因子數據來自銳思金融研究數據庫外，其他數據均來自國泰安CSMAR金融數據庫，并對樣本執行如下處理過程:在利用式(1)以月內日數據估計個股月流動性時，為保證估計的有效性，我們剔除月內交易天數小于10天的股票。采用滾動回歸法利用式(6)估計個股流動性風險時，選定的滑動時間窗為36個月，因此剔除連續交易時間短于36個月的股票。在計算盈余質量時，分年度分行業對式(8)進行回歸，為保證回歸的準確性，剔除樣本期內發生行業變更的公司;剔除在樣本期內退市的公司;剔除財務數據缺失的公司;因金融保險行業公司財務報表與其他行業有很大不同，因此剔除金融保險行業上市公司;綜合類上市公司沒有固定的行業歸屬，所以剔除了行業分類為綜合的上市公司;根據證監會2012年頒布的《上市公司行業分類指引》，按照該指引將上市公司分為22類，其中制造業公司數量眾多，取兩位代碼進一步細分，剔除行業內觀測值小于20家的公司。在利用式(11)計算分析師預測分歧度時，剔除當年做出每股盈余預測的分析師人數少于3位的公司;剔除當年分析師每股盈余預測均值等于0的公司;在利用式(12)計算分析師預測準確度時，剔除了當年每股收益等于0的公司。在信息披露質量與流動性風險回歸的式(13)中，引入了與信息披露質量相關的公司特征作為控制變量，由于金融保險行業的公司特征與其他行業的公司特征差別甚大，因此剔除了金融保險業上市公司。

(二)基本統計量分析市場因子LIQ、MKT、SMB及HML的描述性統計列于表1中。統計結果顯示，LIQ的月度平均值為0，因為LIQ表示市場流動性未預期變化，其平均值就應為0，統計結果與我們的預期一致;相關性分析表明LIQ與MKT、SMB和HML的相關系數都比較低，這說明LIQ捕捉了三因子未捕捉到的市場層面信息;LIQ與MKT的相關系數最高，為0.10，這說明市場收益隨著市場流動性的上升而相應提高;LIQ與SMB呈負相關關系，表明市場流動性的未預期沖擊會削弱股票的規模效應，大規模股票較小規模股票有更高的收益率。表2列出了信息披露質量的變量:市場交易信息(KV)、財務報表質量(DA)、分析師預測的分歧度(DIS)和準確性(ACC)的相關性分析。前述分析表明，四個變量捕捉的都是公司信息不透明程度，與信息披露質量成反比，相關性分析顯示四個變量之間全部呈正相關關系，佐證了上文的分析;DIS與ACC之間的相關系數(0.75)顯著高于其他變量之間的相關系數，這可能是由于二者都是從分析師預測視角構建的變量，因此相關度較高;而從三視角分別構建的變量相關性較低，說明它們捕捉了公司信息披露的不同部分，彼此重合度較小，因此本文選取的信息披露質量變量是適宜的。我們的相關性分析結果，與Dechow等(2010)發現從不同維度出發測度盈余質量的變量之間相關系數較低的結論是一致的。

(三)流動性風險溢價的檢驗結果表3列出了基于滾動回歸估計出的流動性風險，運用投資組合分析法檢驗中國股票市場流動性風險溢價的實證結果。表3第一行表示以流通市值加權的組合流動性風險(LiquidityBetas，LB)，組合流動性風險最低為－0.44，最高為0.51，高低組合流動性風險之差為0.96。第二行為流通市值加權計算的組合收益率(ReturnDifference，RD)，結果顯示組合收益率雖未隨著組合流動性風險的變化呈現單調遞增趨勢，但是高低組合之間的收益率差為0.36%，在5%的顯著性水平下對應的Newey－Westt值(括號內)為13.97。經過CAPM模型(CAPMal-phadifference，CAD)和Fama－French三因子模型(FF－3alphadifference，FAD)調整后，高低流動性風險組合的截距項差分別為0.33和0.31，在5%的顯著性水平下對應的Newey－Westt值分別為13.84和14.24。以上結果證實了我國股票市場存在流動性風險溢價，說明基于P－S測度的市場流動性以及運用滾動回歸法度量的流動性風險較好地捕捉了股票橫截面收益差異。

(四)信息披露質量對流動性風險影響的實證結果以股票預期流動性風險作為被解釋變量，分別以信息披露質量的變量:市場交易信息(KV)、財務報表質量(DA)、分析師預測的分歧度(DIS)和準確性(ACC)作為解釋變量，對樣本進行標準化調整后，運用式(13)進行Fama－MacBeth橫截面回歸分析，具體結果見表4。首先，在控制了股票的市場特征與公司特征后，信息披露質量與預期流動性風險之間均呈現顯著的負相關關系，四組解釋變量KV、DA、DIS和ACC的回歸系數分別為－0.0126、－0.0149、－0.0377、和－0.0331，在1%的顯著性水平下對應的Newey－Westt值分別為－9.6699、－26.0881、－21.5865和－13.3133。這說明信息披露質量高的公司其股票未來的流動性風險較低，這一結論顯著且具有穩健性，未受到度量信息披露質量方法的影響，支持了我們的假設1;其次，在所有控制變量中，收益波動率(RV)、規模(SIZE)與股票預期流動性風險之間，呈現穩定顯著的負相關關系。具體來說:因為與價格走勢平平的股票相比，投資者更傾向投資過去價格變化幅度較大的股票，因此月內收益波動大的股票未來流動性風險小。橫截面回歸系數表明規模大的股票流動性風險小，支持了前文市場因子LIQ與SMB的相關性分析結果(見表1)。對比四組解釋變量的回歸系數，我們發現，DIS與ACC對股票流動性風險的負向預測能力明顯強于KV與DA。究其原因:(1)如有限關注理論中提到的，投資者因不具備充分處理和吸收所有可得信息的精力和能力，往往不能迅速準確地解讀關聯股票基本面信息的全部內涵，致使事件效應不能及時反映在公司股票價格上面(Engelherg，等，2012);并且我國證券市場是一個以噪聲交易者為主的市場，跟風、盲目信賴專家的現象普遍存在，這都導致了市場交易信息不足以準確反映上市公司的信息披露質量。因此，投資者利用市場交易信息推斷公司信息披露質量，進行流動性風險管理的效果可能較差;(2)利用財務報表質量預測流動性風險的效果不及預期，可能由于我國投資者的專業背景極不相同，財務報表雖然是上市公司最重要的信息披露媒介，但里面通常包含著大量晦澀難懂的法律和會計術語，投資者正確分析財務報表信息的成本甚至可能高于投資收益，所以投資者無法通過解讀上市公司財務報表來判斷公司信息披露質量的高低，作為投資決策的依據;(3)分析師預測的分歧度和準確性對股票流動性風險有較強預測能力的原因在于證券分析師的出現有效解決了我國投資者無法全面收集和準確分析信息的窘境，他們利用專業知識及信息搜索加工優勢，通過對上市公司進行全面、科學、系統地深入剖析，對股票走勢做出預測，將有價值的信息以通俗易懂的形式傳遞給投資者，為投資者買賣交易提供建議，提高了投資者的決策效率。綜上所述，投資者利用分析師預測信息可以較好地甄別上市公司信息披露質量，作為預防和管理股票流動性風險的依據。此外，我們按照市場流動性新息的強度，將市場流動性分為惡化期、平穩期以及上升期，分別檢驗各個期間內信息披露質量對流動性風險的影響。具體來講，在研究期間2003年1月至2012年12月內，我們按照股票流動性從小到大將120個月的研究期間分為三個子期間，其中股票流動性最低的30%，共36個月為市場流動性惡化期;股票流動性居中的40%，共48個月為市場流動性平穩期;股票流動性最高的30%，共36個月為市場流動性上升期。按照式(13)對三個子期間分別進行回歸分析的結果見表5所示，因篇幅所限，本文只列出了解釋變量的回歸系數及顯著性檢驗結果。首先，對比四組解釋變量KV、DA、DIS和ACC在三個期間內的回歸結果，發現在LIQ最低和最高期間內的回歸系數，明顯高于LIQ居中期間的回歸系數，且在LIQ最低期間內，信息披露質量對流動性風險的負向預測能力最為顯著;其次，與表4中列出的KV、DA、DIS和ACC的回歸結果相比，四組解釋變量在LIQ最低和最高期間內的回歸系數大于平均回歸系數，而在LIQ居中期間的回歸系數小于平均回歸系數。以上實證結果表明，在市場流動性新息強度不同的各個期間，信息披露質量對流動性風險的負向預測能力存在顯著差異，與市場流動性新息的強弱呈正向關系，且在市場流動性惡化期內尤為顯著，支持了假設H2a和H2b。

四、結論和啟示

流動性風險作為證券投資者面臨的重要風險，是其投資決策時必須要考慮的因素。本文以我國滬深兩市A股為樣本，從信息披露視角出發，考察了公司信息披露質量對股票流動性風險的影響。首先，本文目的是檢驗上市公司信息披露質量是否對股票流動性風險有所影響。結果表明，在控制了股票市場特征與公司特征后，信息披露質量高的公司其股票未來的流動性風險較低。這一結論為投資者在我國證券市場信息環境日益改善的情況下，如何從微觀層面防范和管理股票流動性風險提供了經驗證據。高質量的信息披露作為降低資本市場信息不對稱和投資者風險的重要手段，證券監管部門在不斷完善上市公司信息披露制度建設的同時，必須建立更加嚴厲的反欺詐管制，只有這樣才能從根本上杜絕欺詐行為，切實保護投資者利益。其次，對比從三個視角刻畫的信息披露質量對流動性風險的影響，發現投資者利用分析師預測信息，可以較好地識別上市公司信息披露質量。證券分析師作為資本市場上不可或缺的組成部分，其分析能力、分析質量對提高投資者決策效率有著至關重要的作用。證券分析師所在機構或行業協會應當注重培養分析師收集分析信息的能力，特別是要鼓勵分析師深入上市公司進行走訪調研，掌握第一手資料，這樣才能加深分析師對上市公司的了解，促進其對公司信息內涵的挖掘，保證分析質量，將有價值的信息準確傳遞給投資者。最后，檢驗在市場流動性新息強度不同的各個期間信息披露質量對流動性風險的影響，發現信息披露質量對流動性風險的負向預測能力，與市場流動性新息的強弱呈正向關系，且在市場流動性惡化期內尤為顯著。這一檢驗的出發點是，在歷次金融危機爆發時，流動性都以劇變的形態在金融市場上突然消失，導致整個金融秩序和價格體系紊亂。我國雖未發生過極端流動性危機，但加強流動性風險的管理依舊重要。研究表明提高市場的信息披露質量，對增強市場抵御外部沖擊的能力以及降低市場整體風險有著深遠的意義。

作者：劉維奇李丹豐單位：山西大學管理與決策研究所經濟與管理學院