2020年12月总第35卷第12期
Dec,2020
VOL.35NO.12社科纵横
SOCIAL SCIENCES REVIEW
岳世忠祝小溪
（甘肃政法大学商学院甘肃兰州730070）
【内容摘要】近年来，大股东频繁减持严重影响了资本市场的稳健发展，由此而引发的极端风险特别是股价崩盘风险是当前经济高质量发展的一大阻碍。研究以2010年一2019年的年交易在30周以上的A股上市公司为样本，实证检验了大股东减持对股价崩盘风险的影响，并在此基础上考虑了投资者情绪的中介效应。研究发现，大股东减持会增加上市公司的股价崩盘风险，投资者情绪在大股东减持与股价崩盘风险关系中发挥着部分中介效应。本研究有加股价崩盘风险引投资者别风险发部一步完善减持规定。
【关键词】股价崩盘风险大股东减持投资者情绪行为金风险
中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号：1007-9106（2020）12-0043-06
—、弓I言
自2014年起，中国证监会连续四年岀台关于规范上市公司股东减持的公，分别对大股东减
持减持，在中小投资者，市场稳定。实上有不少大股东采取规避监管规定的手段继续频繁减持，为大股东行为的叫严重影
响了资本市场的稳健发展。此，大股东减持行为为证会的重P，
者的广泛关注。以，基本大股东减持动机、市场反应、影响经济后果側3&展开，中以经济的关研究为主。根
定，定市场上股量稳定，大股东减持市场上量会增多，股价现为
走势叫而现实中大股东减持投资者视作利，实量减少，股大量抛售，极度平衡使股价波动进一步增强，直股价现大幅下跌，股价崩盘就此形。对此，上市公司如何精准有效地防范股价崩盘风险，是文章的出发点。具体地，本文以2010年一2019年的年交易在30周以上的A股上市公司为分析样本，实证考察大股东减持是否能够增加股价崩盘风险以及投资者情绪在二者之间发挥的中介用。本研究结论在当前化解金融风险、增金体系韧性等系统略的情境下具有一定的现实意义。
二、理论分析与研究假设
（一）股价崩盘风险
股价崩盘是学术界对股价暴跌这一金融异象的形象概括叫据统计，截至2020年11月，股价跌幅在50%以上的上市公司达30家，跌幅之大、数量令人恐慌。对复杂多变的市场环境，如何防范股价崩盘风险、减小股价崩盘的概率一直是术界探讨的重要课题。
股价崩盘风险究竟受何种因素的影响，多数学者认为本原是透明。首先，由透明，那些凭借隐藏坏消息而获超额的企业行为更不易被外界察觉，如大股东资本运作
*来稿日期：2020-12-07
*者介（1963—），甘肃政法大学商学院教授，研究方向为会计理论与实务；祝小溪（1997-），甘肃政法大学商学院2019级会计学研究生。
43
经济学研究
问、内部人抛售邓）、年报预约披露推迟等0造成公司风险积聚到一定程度后集中爆发，导致股价崩盘。其次，以信息不透明程度为结果向前追溯，凡是不利于企业信息透明的因素也会加重股价崩盘风险，如：税收规避、企业非效率投资问、内部控制披露不规范㈣等行为分别通过掩盖真实财务信息、加人盘、信息等加
企业的股价崩盘风险。最后，少数学者以股价崩盘风险为动因，直接检验可能的后果，如披露、企业投资动分
企业资成等，一股价崩盘风险这一的I
股股价崩盘风险
股企业,
其股，会信息利信息行动股到通过的收，会积
I，当大股东确定其股的收益于企业分的收，会成为
股的明，股
的股收率明于的，其
过程中的股价也其股
更高。
为一收，股控制层合谋纵信息配合后续交易
前向外界释放虚假的、能够刺激股价上升的利好信息或是隐藏不利于股价维稳的利空信息0股价严重偏离企业实际内价值，从而产生泡沫。此外，大股还会利媒造股价维持在的价格水平。在股价还处于高位或上升过程中股逐实现精准，获取超额收益叫
过后，大股东经济利益不再或者较少受到股价下跌的影响，同由于企业负面信息积累，继续隐藏会使得成加171，企业会集中释放之前不断积累的“坏消息”，虚假的利好信息也由此被揭穿，股价泡沫破裂，从而引发上市公司股价崩盘［111o
基于上述分析，本文提岀假设：
H1：限定其条件，股股价崩盘风险正相关，减持比例越，股价崩盘风险越高。
（三）投资者情绪的中介
“羊行为”足以表明市场投资者的有限理性特征，再加上不同投资者接触的信息各不相同、对信息的分能也别，其中的
非理性因素，投资者产生股价的心理预动，股价的预动是投资者情绪
股的交易行为的信息，是其信息的馈运用，外部投资者可以将其为信息的重要来源。因此推测，股东减持也具有明显的信号功能（岀于调整投资组合、动性等的信息的
行为不范内以股动机为切入点，可以将学术界的观点分为两种：一种是“空”，为股后的结果是中小股利，实现财产和利润的的一是“”，公司能资或资等情，内通过再
资集到足的资，此股
套现可以及时为企业提供资以保证公司正运转。从信号度，大股““支持”或_空”的利是上公司而的，
外部投资者，信息是不的，股
岀于的，一公消息，会被投资者为是由于不好公司值过或业绩前景不佳而导致的套现减持行为。因此大股
为利空信号向外部投资者，而这一信号必然会削弱投资者的投资信心。
明，投资者面将会如将限度的控制，而易利空信息过度股的信息公后，投资者接收到利空信号会岀，股价预的投资者情绪动，现为利空下的特别是的投资者利股东利益的分离问，加投资者利受到的以收的不定性，从而引发投资者情绪的
动，导致产生一负面
基于上述分，提岀假设：
H2a：限定其条件，大股东减持与投资者情绪正，例越，投资者情绪动越学界认为股价跌的一个重因素是投资者情绪负面情绪整资，
44
经济学研究
会影响股价同步性，股价崩盘风险上升。国外学者也用数据证实了投资者情绪的剧烈波动，如过度乐观到悲观的转变，会显著影响股价的波动，并引发股价崩盘。
中国证券市场发展并不成熟，个人投资者由于缺乏专业、准确的分析能力，羊行为比较明显，这大大增加了股价崩盘的可能性而占比较少的机投资者数据分析能力面都于个人投资者，也羊行为，同增加了上市公司股价崩盘的概率叩。在羊效应的影响下，投资者容放性，情下，
投资者度乐观的于
的投资行为，股价会到提升。
的投资者不会度乐观性的、业实业的股价上也不会一直维持下股价会价值，股价的过中如波动度过大会股价崩盘大股过中
放会的投资者步投资者情绪转度悲观为了到大股大度风险而股的可能性大股价
而股价崩盘风险增大。
综上如下设：
H2b：投资者情绪在大股与股价崩盘风险之间起着部分中介作用。
三、研究设计
(_)样环
本文选取2010年一2019年中国*股上市公司作为研究对象，为避免2008年一2009年金融危机影响下常态数据的干扰2010年为
本起点。所有数据均源于CSMAR数据库和RESSET数据库。为步增强研究的准确性和稳定性，参照孙淑伟！7]、志高等问的研究对本文数据做如下处理：1.剔除金融行业数据样本;2.在处股价崩盘风险指标剔除年交周数不足30的3.剔除ST业4.删除控制变量等其他缺失数据;5.为避免极端干扰，对所选连续变量在1%和99%水平上Winsorize处理，通过筛选共取得1775家上市公司的8696个年数据。此外，为减轻面板数据可能的自相关问题，本文对下述回归均采用公司层面的聚类稳健标准误处理。
(二)
指标构建
1.大股东减持
按照《证券法》规定，上市公司需要对持有5%以上股份的股行特别公告。2017年证监会针对控股股东、持股5%以上股东等的一系列无序减持行为岀台了限制性规则。基于以上两条规定，本文将持股5%以上的畴界定为大跡。Netsellr为大股东减持，本文参考罗党论!4$等的研究，采用个股年度大股比例度量大股东减持。
2.股价崩盘风险
现阶段，学者们对股价崩盘风险模型的应用趋于一致，其中，负收益偏态系数(NCSKEW)和上下波动差(
DUVOL)为常用的两个指标!11$。基于此，本文将通过如下步骤构建股价崩盘风险模型。
R i,t=!i+""R Nt-2+02R Nt-1+03R Nt+04R Nt+1+05R Nt+2+#i,t(1)
个股周收益率R i,t和A股周收益率R nc，由(1)差弘下
差(2)个股周特收益率作为量的指标指标除了市场其他的干扰。
W i,t=Ln(1+#i,t)(2)由(3)建第一个指标即负偏态收益系数，其中:n为个股的年度交易周数。
3
"3
NCSKEW i,t=-[n(n-1)!W;,t]/(n-1)(n-2)
3_
(!W：)〒](3)以周特有收益率为基础，与全部A股周收益率的均作比较大于均的为股价上升于均值的为股价下分别用up和down行标并用(4)量股价崩盘风险的指标上下波动差差大，股价崩盘可能发。DUVOJ i.t=J n
$(n up-1)!W：””]/[(珥=»-1)!W；p]}
(4)
3.投资者情绪
由于投资者情绪的波动会使企业价值偏离基础价值，因此，本文借鉴Rhodes-Kropf等的做法，将上市司市场估值水平(托宾Q值)分解为
45
经济学研究
分，一部分为企业真正的内在价值，另一部分为市
场的错误定价。因此，企业估值（QG与反映其内在价值的企业规模、盈利能力、杠杆水平进行分年度
的截面回归，得到的残差项即为市场错误定价部分，标准化处理后作为衡量投资者情绪（Senti）的替代变量，该数值越大，市场错误定价部分越大，说明投资者情绪越不稳定。
Q ijt=a o+!i Size ijt+a2Roa ijt+a3Lev ijt+s ijt（5）
4.控制变量
本文参照已有研究811981498151，选取了其他一些影响股价的变量作为控制变量
数、上下波动差异、经营业绩、偿债能力、公规模、市盈率、市净率、账市比、市场波动、平均周收益率、信息不透明度、个股年收益率以及制度环境。此，行业和年度变量模以控制行业年度固定效应。
（）研究模
参照温忠麟等81:1的方法，构建下述三个模型分别检验大股东减持对股价的影响、大股
投资者情绪的投资者情绪大
与价的
应。
Ncskew ijt+（Duvol ijt+1）=a o+a1N e tsellr ijt+
#!Control ijt+s ijt（1）
Senti i,t=$G+$1Netsellr i,t+%!Control ijt+
"t⑵
Ncskewq+K Duvol"”）=&o+&1Netsellr i,t+
&2Senti ijt+X!Control i,t+"i,t （3）
四、实证结果分析
：一）
-，衡量价
的两个指标（Ncskew t+1和Duvol t+1）的
标准差分为0.828^0.716，说明样
本中上市公司的股价波动差异较
大，与许年行等8119、尹涛等889的研究
结论一致。大股东减持（Netsellr）的
平均值为0.017，表明大股东减持比
例集中在2%，说明减持新规的
行资本市场了，
有制了大
的，数能控制在5%以内。
）回归结果分析
1.大与价
模:1）大价
险的影响，回归结果见表3的列（1）和列（2）。方程
调整后的R2在6%到8%之间，考虑到影响股价崩盘风险的因，这范围的拟合度可以
接受o具体地，列⑴和列（2）中的Netsellr t均在1%
水平上显著为正，表明大股东减持显著增加了上市价，研究假设1得到证。产生这一结果的原因是：大为实现最大化的减持，倾向于在前隐藏不利价，由此造成坏消息的积攒会在减持后集中释放，：价崩盘的概率变大。
2.投资者情绪的中介作用检验
模:2）大投资者情绪
的影响，回归3中列⑶。大在1%的水平显著为正，说明大增了投资者情绪的不稳定，证了假设2a。其原因在于部投资者来说，大作为利空
表1主要变量定义
变量名称符号变量说明
股价崩盘风险Ncs$eW
'+i
个股第t+1期负收益偏态系数
Duvol t+i个股第t+1期收益上下波动比率
大股东减持Netsellr t年度大
投资者情绪Senti t由分解托宾Q值法计算得出
负收益偏态系数NcskeW
t
个股第t期的负收益偏态系数
收益上下波动比率Duvol
t
个股第t期的收益上下波动比率
资Roa t公司净利润/资产总额
资产负债率Lev t公司负债总额/资产总额
公司规模Size t总资产的自然对数
市盈率PE
t
市盈
市净率PB
t
市
账面市值比BM
t
股东权益/公司市值
市场波动Sigma t公司年周回报率标准差
平均周收益率RET t公司股票周收益率均值
信息不透明程度abs_EM t修正后的Jones模型计算可操纵应计利润
个股年收益率Yearreturn
t
个股年收益情况
制度环境IE
t
《中国分省份市场化指数报告（2018）》
年度Year年度变量
行业Industry行业变量
46
经济学研究
显著性水平分别为到1%和5%，与股价崩
表2描述性统计
variable N mean p50S0
min max NcskeW t +i 86960.i890.250
0.828-2.352 2.052
Duvol t+i 86960.294
0.2870.716-1.507
2.009Netsellr 86960.0170.0080.067-0.3400.269Senti t
86960.026
0.020
0.022
0.0020.185
NcskeW t 86960.2110.2680.809-2.416 2.051Duvol t
86960.304
0.2940.702
-1.588 1.993Roa t 86960.0480.0440.058-0.217
0.232Le%
86960.3960.383
0.203
0.0480.933
Size t 869621.946
21.803 1.13419.479
26.064PE t
86960.47700.49901
PB t 8696 1.661 1.7580.2420
1.758BM t
86960.385
0.4200.073
0.0060.420
Sigma t 86960.0540.0500.0180.0260.119RET t
8696-0.009
-0.010
减持新规
0.006-0.0250.010
abs_EM t 86960.0570.0400.05700.291Yearreturn t
86960.076-0.069
0.534
-0.582
2.587IE t 8696
8.176
8.640 1.624 3.370
9.970
的系数 号 ， 且中介
效应均 ， 与
基
一致。
， 股东持股 高，
的动 ，
显著降低股价崩盘风险。为了缓解
的
题， 参照、夏常源冋
等的做法，
控制了股东持股比例
和其他公司治层面的。氐
表明，股价崩 随大股东持股比例
的 减，与前人的 。1
地，在模型中加入董事会规模
（Boardnum ）、独立董事比例（Indboard ）等表
治特征的。在控制上述
后，大股东减持的系数仍然显著为正，证明
然成立，不受大股东持股比例
和 治层面等素的干扰。
五、结论与建议
本文以A 股上市公司为对象，探讨了上市公 司的大股东减持对股价崩盘风险的潜在影响以及 可能的影响路径。通过实证分析得岀：大股东减持
显著增加了股价崩
，减持比 ，股价崩
盘风险越大；大股东减持以通过影响投资者情
绪
股价崩 ，投资者情绪在两者之
会让本来就容易患得患失的投资者丧失投资信
心，加之由减持前对利好消息极度乐观的迅速转 变，加剧了投资者情绪的波动。
在模型（1）（2）和上述分析的基础上已经得岀
温忠麟等两中介模型中的系数&、系数a 和系数（
均显著，说明总效应和间接效应显著。模型（3）中
&'显著即直接效应显著，且ab 和c '同号
（正号），说明投资者情绪在大股东减持与 股价崩 间
分中介效应，即股东减持会 利 信息 投资
者，引起投资者情绪的不稳定，此时负面情
绪高涨的投资者很容易丧失
直
接 股东 持股 ， 加 上
的股价崩
。 2b 得 。（三）稳健性检验由 对 均采取超前项的设
定，
定 度上 了 对的 ，了
的
，本
稳了正 中
的 股东减持 ，
表3回归结果
VARIABLES
Ncskew t +1
Duvol t+1
Senti t Ncskew t +1
Duvol t+1
(1)
(2R (3R (4R (5R
NetSellr t
0.629***
0.481***
0.015***
0.620***0.462**(3.00R
( 2.68R
( 2.94R
( 2.96R ( 2.57R Senti t 1.143*** 1.242***
( 2.59R
(3.18R
Control 控制控制控制控制控制
Constant
-1.502***-0.999***-0.194***-1.708***-1.240***
( -5.54R (-4.11)
(-30.04R ( -5.98R (-4.77R
Year 控制控制控制控制控制Industry
控制控制控制控制控制
N 8696
86968696
8696
8696
Adj R 20.0730.062
0.3480.0740.063
股东减持 股 注：所有T 值均经过个体层面的cluster 调整，下同；***p<0.01
东减持行为，重新进行检验：大股东减持的**p<0.05，*p<0.1；共线
VIF 5。
47
发布评论