試論買賣價差對我國證券市場信息不對稱度量的適用性

朱愛萍

（廈門大學 會計系，福建 廈門 361005）

證券市場是一個典型的具有不確定性和信息不對稱特點的市場，市場中的投資者由于獲得信息的渠道不同、對信息的分析判斷不同等原因擁有不同的私人信息，因而造成投資者之間的信息不對稱。股票價格是對市場各種信息的反應，投資者之間的信息不對稱會造成股票市場的非有效性，因而如何度量市場的信息不對稱一直是學者們致力研究的課題。自上世紀60年代開始至近年，西方學者們廣泛運用買賣價差指標度量股票市場的流動性，從而測度市場的信息不對稱。近幾年，買賣價差指標也開始被用于我國股票市場的分析，但得出的結論卻不太具備說服力，買賣價差指標適合中國交易制度背景下對于市場信息不對稱狀況的度量嗎？本文試圖闡述買賣價差指標在我國證券市場對于信息不對稱度量的適用性。

1 傳統(tǒng)的信息不對稱度量指標——買賣價差

買賣價差（bid-ask spread）簡單來說就是股票交易過程中賣者最低的要價和買者愿意支付的最高的出價之間的差額。買賣價差指標本身是絕對值指標，其相對數(shù)指標為相對買賣價差(relative bid-ask spread)，是買賣價差與買賣出價和的均值之比，該指標消除了股價因素對買賣價差造成的影響，常與買賣價差指標同時使用。

1.1 從兩類交易者擁有不同信息的角度分析

最早正式闡述買賣價差指標的是Demsetz(1968)，他在一個靜止的供給和需求的框架下分析買賣價差，認為它是交易者即時交易的成本，也就是說買賣價差必須能夠彌補市場流動性提供者（做市商）所發(fā)生的交易成本以及持有股票的存貨成本。之后，一派的學者主要研究買賣價差和做市商存貨成本之間的關系；另一派以Bagehot(1971)等學者為代表，認為做市商面臨著兩類交易者，即流動性交易者和擁有私人信息的交易者，做市商和流動性交易者一樣不擁有任何非公開信息，所以他不能賺取擁有私人信息的交易者利潤，只能從流動性交易者那里獲取收益，所以做市商的買賣價差被認為是在知情交易者的預期損失和流動性交易者的預期收益之間的權衡。Copeland and Galai(1983)在Bagehot(1971)研究的基礎上，給定流動性交易者和知情交易者，做市商被假設為在一個既定的時間內針對既定數(shù)目的股票提供一個虛值(out-of-the-money)的期權，期權的執(zhí)行價格取決于買賣價差，做市商通過權衡來自于知情交易者的預期損失和來自流動性交易者的預期收益來決定買賣價差，以最大化自己的利潤，文章推導出壟斷的做市商比完全競爭的做市商提供的買賣價差更大。

從知情交易者和流動性交易者擁有信息不同的角度來研究，就得出結論，當市場上知情交易者增加時，做市商必須通過增加買賣價差來彌補可能遭受的損失。所以當市場買賣價差增加時，就意味著市場知情交易者增多，從而市場上信息不對稱的情況就更嚴重了。

1.2 從買賣價差的構成分析

自20世紀80年代后，許多學者對買賣價差的構成進行了進一步的研究。其中大部分學者 （Glosten(1987)、Glosten and Harri(1988)、Stoll(1989)和 George,Kaul and Nimalendran(1991)）等將買賣價差分解成兩個部分，即基于擁有私人信息交易者而存在的不利選擇成本和做市商的毛利，做市商的毛利可以看成是存貨持有成本和指令處理成本的補償。Lin,Sanger and Booth(1995)檢驗了交易規(guī)模（trade size）和買賣價差之間的關系，發(fā)現(xiàn)買賣價差中的不利選擇成本隨著交易規(guī)模的增加單調、顯著的增加。Hasbrouck(1988,1991)利用報價和交易的時間序列模型推導出買賣價差的來源。在所有模型對買賣價差的分解中都包含了不利選擇成本，并將其作為對于做市商或“專家”（specialist）與知情交易者之間信息不對稱衡量的指標。

從買賣價差的構成來看，不管是將其分解成兩類，即做市商毛利和不利選擇成本，還是分成三類，將做市商毛利再分解為指令處理成本和存貨持有成本，不利選擇成本都成為重要的組成部分。不利選擇成本代表的就是做市商在面臨知情交易者可能給他們帶來損失時而增加的買賣價差，所以不利選擇成本成為檢驗市場信息不對稱的重要指標之一。

1.3 買賣價差指標在信息披露研究中的運用

正因為買賣價差代表了做市商和知情交易者之間的信息不對稱狀況，所以在研究信息披露的文獻中，許多學者利用買賣價差及其相關指標來衡量市場的信息不對稱狀況。Diamond and Verrecchia(1991)認為信息披露會減少信息不對稱從而增加市場的流動性，降低買賣價差和資本成本。Lee,Mucklow,and Ready(1993)研究了盈余公告前后的買賣價差的寬度(spread)和深度(depth)，發(fā)現(xiàn)買賣價差寬度增大和深度降低伴隨著信息不對稱的增加。Lee,Mucklow&Ready(1993)，Krinsky&Lee(1996)的經驗結果表明，在盈余宣告前后代表不利選擇成本的買賣差價顯著增加。Chiyachantana,Jiang,Taechapiroontong&Wood (2004)的研究結果表明公平披露法案公布后，盈余宣告前的不利選擇成本顯著降低，說明該法案實施后信息不對稱的成本降低了。Lee,Rosenthal&Gleason(2004)檢驗了公平披露法案實施后消息釋放前后買賣價差中信息不對稱比例的變化，結果發(fā)現(xiàn)買賣價差的不利選擇部分并無明顯增加，認為市場信息效率并未降低。

總之，買賣價差作為信息不對稱的衡量指標在西方信息披露的研究中得到廣泛的運用，并在信息披露的事件研究中經歷了大量的經驗檢驗研究。

2 國內關于買賣價差指標的研究及問題

2.1 買賣價差在我國證券市場研究中的運用

在西方，對于買賣價差的研究已日趨成熟；在國內，近年來也對買賣價差指標展開了研究，其中部分學者認為買賣價差在國內仍然可以作為信息不對稱的衡量指標。穆啟國，吳沖鋒，劉海龍（2004）基于MRR模型將買賣價差分解為非對稱信息成本和指令處理成本,發(fā)現(xiàn)深交所股票的非對稱信息成本、指令處理成本呈“L形”曲線,非對稱信息成本和指令處理成本隨著股票價格的降低而降低,隨著換手率的降低而增加。王志強和陳培昆（2006）對深市150家上市公司的買賣價差中逆向選擇成份進行估算，發(fā)現(xiàn)信息不對稱對深市買賣價差的貢獻度為39%。

2.2 既有研究反映的問題

但是另一些學者關于買賣價差的研究更引起的筆者的注意，屈文洲和吳世農（2002）對我國深圳股票交易所買賣價差一周內的變動模式和一天內的變動模式進行了研究，發(fā)現(xiàn)一周內的買賣價差并無顯著差異，一日內的買賣價差呈現(xiàn)出“L”型的變動規(guī)律，開盤時的相對買賣價差在全天中最大,達到0.35%,隨后的交易時間中逐步縮小,1個小時后縮小到0.16%,在剩下的交易時間內相對買賣價差幾乎保持在0.15%左右。而Handa(1992)對紐約股票交易所(NYSE)和美國證券交易所(AMEX)的買賣價差進行了研究,發(fā)現(xiàn)是巨大的“U”型模式。做市商在開盤和收盤時段提供了較大的買賣報價價差,而在中間交易時段卻提供較小的買賣報價價差，Handa(1992)還發(fā)現(xiàn)在紐約股票交易所和美國股票交易所10%的最大市值股票的相對買賣價差在0.50～0.60%之間；Pagano and Roell(1990)發(fā)現(xiàn)倫敦股票交易所的平均相對買賣價差在0.80～0.85%之間,巴黎股票交易所的平均相對買賣價差在0.52～0.67%之間；Angle(2000)對道瓊斯30種工業(yè)成分股的流動性進行研究,結果顯示這些股票的平均委托價差為0.32%；2Ahn and Bae(2000)則研究了33個恒生指數(shù)成分股的報價情況,其平均委托價差為0.47%。而屈文洲和吳世農（2002）研究表明深圳股票市場的相對買賣價差在0.1429%-0.3500%之間，平均價差為0.1676%，也就是說中國深圳市場的買賣價差遠遠小于歐美和香港市場。

孫培源、施東輝（2002）以上證30指數(shù)成分股為研究樣本,運用分鐘交易數(shù)據(jù)分析買賣價差的特征，結果表明,上海股市的買賣價差總體上低于紐約、香港特區(qū)等成熟市場,在交易日內呈現(xiàn)“L形”的變化趨勢，每天開盤交易十分鐘內,價差非常大,一般高于日內平均買賣價差50% 以上，在從9:30到10:30的時間里,買賣價差迅速縮小，10:30以后買賣價差基本收斂到一天的平均水平。在10:30以后的交易時間內,買賣價差基本穩(wěn)定在0.13%這一水平。根據(jù)此數(shù)據(jù)推斷，與中國深圳市場一樣，中國上海市場的買賣價差也遠遠小于歐美和香港市場。

筆者再研究了穆啟國，吳沖鋒，劉海龍（2004）的買賣價差分解模型，發(fā)現(xiàn)作者將中國資本市場的買賣價差假設成由信息不對稱成本和指令成本構成，利用MRR模型進行分解，雖然其得出結論認為深市買賣價差中信息不對稱成本占隱含價差的66.97%，但卻只占樣本期平均價格的0.01346%，絕對意義并不大。并且深圳股市的非對稱信息成本、指令處理成本以及隱含價差大致呈“L形”曲線,每日開盤后的10分鐘內,非對稱信息成本、指令處理成本以及隱含價差較大，其后平穩(wěn)，這與屈文洲和吳世農（2002）和孫培源、施東輝（2002）的研究是一致的。王志強和陳培昆（2006）利用LSB的模型將買賣價差分解成信息不對稱成本與指令處理成本，得出信息不對稱成本占買賣價差的39.08%，但是其利用的交易數(shù)據(jù)為深圳實時三檔最高買入申報價和最低賣出申報價，其中每日相對價差最小值為0.09%，最大值為0.74%，均值為0.26%，此三檔的買賣價差的平均水平仍遠遠低于歐美和香港的買賣價差，并且并未考慮中國證券市場買賣價差的L型規(guī)律，也就是說，買賣價差的中位值是遠遠小于平均值的，所以并不能據(jù)此認為深圳市場的信息不對稱是高于歐美和香港市場的。

從直觀上觀察上海和深圳的五檔交易數(shù)據(jù)中的最高買入價（買一）和最低賣出價（賣一），在9:30分開盤10分鐘后，大部分股票的買賣價差基本上就保持在0.01元左右，并沒有太大波動，即使有些股票暫時的買賣價差大于0.01元，市場也會在很短的時間內將其調整到0.01元的水平。綜合上述的經驗證據(jù)，究竟是中國證券市場的信息不對稱程度低于發(fā)達的證券市場還是買賣價差不能很好地反映中國證券市場的信息不對稱水平呢？究竟是什么原因造成了這樣的狀況呢？

3 買賣價差不適用的原因分析—是否存在造市者

3.1 金融市場的交易模式及其特征

從本源上來講，金融市場主要有兩種最基本的交易模式：做市商模式(Dealership Mode)和以集中競價為特征的拍賣模式(Auction Mode)。一般來說，以柜臺交易(OTC)為特征的無形市場通常屬于做市商市場，而以交易所集中競價交易為主的有形市場則屬于拍賣型市場。目前世界上規(guī)模較大的交易所市場幾乎都是拍賣型市場，如紐約股票交易所、東京股票交易所、香港股票交易所和巴黎交易所等(倫敦股票交易所也于1997年引入了輔助性的指令驅動交易系統(tǒng))。我國兩大證券交易所也都屬于拍賣性市場的范疇。而美國的NASDAQ股票市場和倫敦股票交易所市場則屬于偏重做市商特征的市場。

所謂做市商交易模式是指交易雙方需借助做市商(Dealers)這類中介機構來實現(xiàn)金融交易的一種市場運作模式。做市商通常是一些具備相當資金實力和市場信譽的經營性法人(券商)，他們需要在金融監(jiān)管部門注冊登記，取得做市商的法律資格。一旦某家做市商答應為某個金融產品做市，那么它必須完成兩項基本功能：(1)為該金融產品連續(xù)報出買價和賣價；(2)用自有資金或證券庫存，無條件地按自己所報出的買價或賣價，買入或賣出投資者指定數(shù)量的金融產品。由此可見，在做市商市場，交易是在投資者和做市商之間完成的，它作為買者和賣者的中介，解決了買者和賣者在出價時間上的不對稱問題，因此，它的存在可大大改善金融市場的流動性。由于做市商市場的交易開始于做市商們的報價(Quote)，因此，做市商市場又被稱為報價驅動的市場(Quote-Driven-Market)。在拍賣市場，交易是在交易所集中撮合完成，投資者以市場中報出的最低要價從另一個投資者買入某一金融產品，而以市場中報出的最高出價賣出該產品。在拍賣市場上，投資者同時出價，交易在投資者之間直接完成。由于拍賣市場的交易起始于投資者發(fā)出的指令，因此，我們通常把拍賣市場稱為集中化的、指令驅動的市場(Order-Driven-Market)。

在一些拍賣型金融市場 (如美國紐約證券交易所NYSE)也存在造市者 (Market Makers)，和做市商市場(Dealership Market)一樣，它們存在的主要理由也是為了提高市場的流動性。在紐約股票交易所上做市的人叫“專家”(specialist)。所謂“專家”，實際上就是一些經紀公司的經紀人，這些經紀人的特殊之處在于他們專門負責某一只股票的拍賣活動。也就是說，在紐約證券交易所上市的每一只股票都指派給特定的“專家”來負責交易。這一制度使得所有股票都可以在同一時間進行交易，從而能充分實現(xiàn)每只股票交易的連續(xù)性。紐約證券交易所的“專家”除繼續(xù)承擔為某只股票撮合交易的功能外，還必須承擔為該股票“做市”的功能。目前，紐約證券交易所共有7家“專家會員公司”(Specialist Firms)，其公司內的“專家”在市場中的功能主要有兩項：①作為一個“拍賣人”專門負責某只股票的撮合交易，包括確定開盤價格，接受和匯集交易指令，向市場發(fā)布交易指令的排序和成交信息，并公布當前的最優(yōu)買價和賣價。②作為一個“造市者”為其專門負責的那只股票 “造市”，以保證該股票交易的穩(wěn)定性和連續(xù)性。當市場上的賣出指令和買入指令不匹配時，專家需聯(lián)系最近在市場上活躍的買家和賣家，引導他們進行交易。當他們所負責的股票的供給和需求不平衡時，專家還需動用他們所在專家會員公司的資金和股票庫存來買賣該只股票(有時可能是自買自賣)。無論是拍賣市場的造市者還是做市商市場的造市者都必須對特定交易標的持有一定的庫存量，只有這樣，他們才能實現(xiàn)為市場提供流動性的功能。

3.2 我國證券市場的交易模式

正因為在西方大部分的證券市場要么存在做市商要么存在專家，這些造市者擁有一定的資金和股票庫存，他們的盈利就是通過買賣價差獲得，當他們面臨市場上知情交易者時，必須通過擴大買賣價差來彌補他們面臨的損失，所以買賣價差就可以在一定程度上反映市場的信息不對稱狀況。而中國證券市場為集中競價的拍賣市場，不存在任何的造市者。在現(xiàn)行的競價交易機制下,投資者可通過柜臺、電話、自助終端以及互聯(lián)網(wǎng)等多種渠道進行買賣委托,電腦交易系統(tǒng)按照“價格優(yōu)先、時間優(yōu)先(price and time priority)”的原則,對投資者的買賣委托直接進行撮合。所以我國拍賣市場的交易信息比做市商市場更為透明，投資者在下達交易指令之前能夠觀察到已經發(fā)生的或即將發(fā)生的交易指令信息流，因此，他們能據(jù)此做出更為有利于自己的出價策略；而在做市商市場，雖然各個做市商的報價信息是公開的，但由于每一筆交易都是在投資者和做市商之間完成的，因此，其他投資者無法觀察到他們的交易信息，這其中包括成交價格信息和交易數(shù)量信息。

3.3 買賣價差不適用的原因分析

由上述兩種制度的闡述，我們不難發(fā)現(xiàn)為何我國的買賣價差指標日內模式呈L型，這主要是因為在我國股市開盤的9:00至9:30分之間的集合競價過程完全是“黑箱”操作，由于知情交易者和流動性交易者掌握的信息量不同等原因，彼此對股價的走勢產生分歧，必然導致買賣價差巨大，隨著9:30正式開盤后，投資者可以觀察到彼此信息，流動性交易者為了即時交易會不斷調整自己的出價直至撮合成功，所以我國股市開盤后10分鐘買賣價差迅速下降，就是此原因。此后，由于投資者彼此可以觀察對方出價，買賣價差基本就維持在最小價格變化單位，一般是0.01元左右，此時的買賣價差已經不能反映市場的信息不對稱狀況。綜上所述，筆者認為我國證券市場的買賣價差與存在造市者市場的買賣價差意義是不同的，如果說買賣價差反映了信息不對稱，那也就是在9:00至9:30之間的“黑箱”操作時間，當然此時的買賣價差應當還有其他的因素如投資者情緒等4。如果運用一日內加權平均買賣價差等相關指標來衡量市場的信息不對稱狀況必然會得出錯誤的結論，造成中國市場信息不對稱狀況的低估，給監(jiān)管者提供錯誤的信息。

[1]Ahn,H.J.,K.H.Bae,Limit Orders,Depth,and Volatility:Evidence from the Stock Exchange of Hong Kong[J].Pacific Basin Finance Journal,2000,7.

[2]Bagehot,Walter The Only Game in Town[J].Financial Analysis Journal,1971,27.

[3]Copeland,T.,D.Galai.Information Effects of the Bid–Ask Spread[J].Journal of Finance,1983.

[4]Chiraphol N. Chiyachantana, Christine X. Jiang, Nareerat Taechapiroontong,Robert A.Wood,The Impact of Regulation Fair Disclosure on Information Asymmetry and Trading:An Intraday Analysis[J].The Financial Review,2004,39.

[5]Diamond,D.W.,R.E.Verrecchia,Disclosure,liquidity,and the Cost of Capital[J].Journal of Finance,1991,46.

[6]George,T.J.,G.Kaul,M.,Nimalendran.Estimating of the Bid–Ask Spread and Its Components:A New Approach[J].Review of Financial Studies,1991,4.

[7]Glosten,L.,L.Harris.Estimating the Components of the Bid–Ask Spread[J].Journal of Financial Economics,1988,21.

[8]Hasbrouck,J.,Trades,Quotes.Inventories and Information[J].Journal of Financial Economics,1988,22.

[9]Hasbrouck,J.Measuring the Information Contents of Stock Trades[J].Journal of Finance,1991,46.

[10]Ji-Chai Lin,Gary C.Sanger,G.Geoffrey Booth[J].Review of Financial Studies,1995,8.

[11]Krinsky,I.,J.Lee,Earnings Announcements and the Components of the Bid-ask Spread[J].Journal of Finance，1996,51.

[12]Lee,C.M.C.,B.Mucklow,M.J.Ready,Spreads,Depths and the Impact of Earnings Information:an Intraday Analysis[J].Review of Financial Studies,1993,6.

[13]Stoll,H.R.Inferring the Components of the Bid–Ask Spread:Theory and Empirical Tests[J].Journal of Finance,1989,44.

[14]穆啟國，吳沖鋒，劉海龍.深圳證券交易所買賣價差的構成分析[J].系統(tǒng)工程理論方法應用,2004,13(4).

[15]屈文洲,吳世農.中國股票市場微觀結構的特征分析[J].經濟研究,2002,(1).

[16]孫培源,施東暉.微觀結構、流動性與買賣價差[J].世界經濟,2002,(4).

[17]王志強，陳培昆.深市買賣價差逆向選擇成分的估算與分析[J].證券市場導報,2006,(4).