黃 燦，李善民，莊明明，黃志宏

1 廣東工業(yè)大學 管理學院，廣州 510520 2 中山大學 管理學院，廣州 510275

引言

價格發(fā)現和資源配置是資本市場最重要的功能，在一個有效的資本市場里，股票價格的信號機制可引導資源優(yōu)化配置，因此資本市場效率是衡量一個國家經濟運行效率的重要標志，而測量資本市場效率的一個重要指標就是股價同步性[1]。股價同步性越低，表明股價中包含的公司特質信息越多[1-2]。目前中國資本市場股價同步性高居世界前列[2]，說明中國上市公司的特質信息難以高效地融入股價，以致不能有效區(qū)分不同公司之間的價值差異，弱化了市場的價格發(fā)現和資源配置功能[3-4]。因此，探尋降低股價同步性的有效途徑是理論界和實務界共同關注的現實問題。

在“新興+轉軌”的中國資本市場，內幕交易是一個熱門的討論話題，也是監(jiān)管者和投資者極為關注的問題。內幕交易破壞了市場秩序，損害了其他投資者的利益[5]。然而卻有觀點認為，雖然內幕交易損害其他投資者利益，但內幕交易的信息傳遞特性客觀上可將公司特質信息迅速反映到股價上，因而提升股價信息含量，并在一定程度上提升資本市場效率[6]?；谠撨壿嫞瑑饶唤灰住八坪酢笨陀^上能帶來公司特質信息，并呈現出較低的股價同步性。然而，本研究對此表示懷疑，本研究認為內幕交易的確能降低股價同步性，但是內幕交易作為非正式的信息媒介，其信息傳遞特性具有一定的條件性，長期看內幕交易最終還可能提高股價同步性。

1 相關研究評述

所謂股價同步性是指單個公司股票價格變動與市場和行業(yè)變動的關系。ROLL[7]發(fā)現，單個公司的股票價格波動只有很少一部分可以被同時期的市場和行業(yè)因素所解釋，更多的則是由公司特質性信息或其他無關的噪音所致。在實證研究中，一般使用R2測量股價同步性。根據信息效率的觀點，股價同步性低，意味著更多的特質信息融入股價，股票定價效率更高。圍繞股價同步性，已有研究做了大量的工作。

MORCK et al.[2]發(fā)現新興市場國家的股價同步性高于發(fā)達國家，他們認為產權保護可以解釋這個差異。在新興市場國家，產權保護制度的缺失，抑制了投資者挖掘特質信息的主動性，導致特質信息更少地融入股價。JIN et al.[8]研究表明，公司信息不透明度的增加，會增加投資者收集和吸收公司特質信息的成本，進而影響股價同步性；FERREIRA et al.[9]研究發(fā)現，公司的反收購條款越少，則公司的特質波動率越大，其理由是更加開放的控制權市場促進了公司特質信息收集和交易；HUTTON et al.[10]研究發(fā)現，信息不透明度越高的公司，股價同步性越高；GUL et al.[11]基于中國上市公司數據研究發(fā)現，有外國股權、由國際四大會計師事務所審計的公司，股價同步性更低。基于中國情景，絕大多數研究均支持信息效率的觀點，即認為股價同步性的差異是源于公司特質信息的差異，即股價同步性越低，代表股票定價效率更高[12-13]。上述研究認為，股價同步性是股價信息含量的測量指標，即股價同步性越低，則代表更多的特質信息融入股價，資本市場也更有效率。

2 理論分析和研究假設

內幕交易違反資本市場公開、公正、公平的原則，損害市場上其他投資者的利益。但是，有一種觀點認為，內幕交易會讓更多的公司特質信息融入股價，此時內幕交易會讓股價更真實地反映公司價值[6]。當然，也有對立的觀點認為，當其他投資者知道該股票存在內幕交易時，必然會降低其收集信息的意愿，進而降低股價信息含量[14]。

而FERNANDES et al.[15]基于1980年至2003年48個國家的數據，研究內幕交易法的生效和股價信息含量的關系，進一步厘清了這兩種對立的觀點；他們研究發(fā)現，在發(fā)達市場，內幕交易法生效后，對內幕交易的限制能提升股價信息含量，說明限制內幕交易會增強其他投資者收集信息的意愿。但是，在新興市場，限制內幕交易對信息含量的提升作用并不明顯，甚至還降低了；他們認為，在新興市場，市場機制不完善，內幕交易的確能起到價格發(fā)現的重要作用。

中國資本市場正是FERNANDES et al.[15]所說的“新興+轉軌”的資本市場。根據已有研究發(fā)現，內幕交易者在市場上交易的同時，也發(fā)揮了非正式信息媒介的作用，會讓更多的公司特質信息融入股價，并呈現出較低的當期股價同步性。從這個角度看，內幕交易“似乎”提升了中國資本市場效率。

然而，內幕交易雖然的確在客觀上發(fā)揮了信息媒介作用，將特質信息融入股價，并降低當期股價同步性，但其同時也會損害其他投資者的利益，因此有必要更進一步審視兩者的關系。本研究認為內幕交易與股價同步性的邏輯關系，類似于腐敗與經濟增長的關系。吳一平等[16]研究發(fā)現，腐敗有利于經濟增長，但是對于市場化程度較高的東部地區(qū)，其正面作用弱于中西部地區(qū)?；谕贿壿嫞瑑饶唤灰椎拇_能降低當期股價同步性，但是內幕交易的影響及其定位還需取決于股票信息環(huán)境。當股票信息環(huán)境較差時，信息收集成本較高，投資者無法通過其他更正式的渠道將特質信息融入股價，此時內幕交易可作為正式信息渠道不健全情況下的一種補充，屬于一種非正式的信息渠道；反之，股票信息環(huán)境較好時，投資者可以通過其他更正式的渠道將特質信息融入股價，此時內幕交易的信息傳遞作用就會被削弱。因此，本研究認為有必要考察股票信息環(huán)境差異下內幕交易的信息傳遞作用，以驗證上述邏輯是否成立。為驗證這一點，本研究從宏觀、中觀、微觀3個層面尋找大量被已有研究認為直接或間接影響信息環(huán)境的指標作為調節(jié)變量，以更好地驗證內幕交易能提升資本市場效率的說法。

(1)宏觀層面制度影響因素的調節(jié)作用

本研究將制度影響因素區(qū)分為地域因素和經濟政策不確定性兩大維度。①雖然現在處于互聯網時代，信息傳播渠道較多，但地域因素仍會影響投資者的信息收集成本，尤其可能會影響一些“軟信息”的傳遞。當公司處于信息環(huán)境差的地方時，投資者的信息收集成本較高，不利于特質信息的收集和傳播[17-18]。與此同時，較高的法治水平也會對內幕交易起到震懾作用，因而在客觀上降低了內幕交易作為非正式渠道的信息傳遞作用[19]。本研究采用上市公司所在地的市場化程度、法制化程度以及是否處于中心地區(qū)城市測量地域因素的差異，并預期當上市公司總部所在地為發(fā)達地區(qū)時，內幕交易的信息傳遞作用會削弱。②經濟政策不確定性。在成熟市場，企業(yè)主要面對的是市場的不確定性，而在中國，企業(yè)則需要把更多的精力放在應對經濟政策的不確定性上。長期以來,中國的股市一直被稱作“政策市”，其內在原因還在于投資者對相關企業(yè)未來發(fā)展的判斷主要依賴于上市公司披露的信息以及宏觀經濟政策的影響。現實中，中國資本市場信息披露的可信度相對不高，以致投資者會更多地依賴于對未來宏觀經濟政策的判斷來獲取關于公司的相關特質信息[1]。基于該觀點，當經濟政策不確定性程度較高時，投資者較難通過公開信息渠道去判斷宏觀經濟形勢，因而對股票信息環(huán)境有負面影響，導致內幕交易的非正式信息傳遞作用增強。

(2)中觀層面金融市場影響因素的調節(jié)作用

本研究將中觀層面的金融市場影響因素分為賣空、市場行情、分析師跟蹤和社會網絡4個維度。①賣空。為促進資本市場健康發(fā)展，中國資本市場于2010年推出融資融券業(yè)務，即投資者可對特定的股票進行賣空。賣空機制的出現為市場提供了新的價格發(fā)現機制[20]。賣空一方面有利于市場對負面信息的吸收，使股價充分反映市場情緒[21]，另一方面也為投資者提供杠桿交易，使股價更迅速地對市場信息做出反應，因而改善股票信息環(huán)境[22]。②市場行情。當市場處于牛市時，市場交易活躍，會吸引更多投資者關注，因而導致更多的信息傳遞。③分析師跟蹤。證券分析師能提供更多的公司特質信息[23-24]。首先，證券分析師具備專業(yè)知識并擁有廣泛的信息渠道，可對上市公司進行深度挖掘和信息解讀，能從復雜的信息中提煉出關鍵信息，并形成容易讓投資者理解的研究報告；其次，證券分析師有豐富的信息傳播渠道，可以使其研究發(fā)現的信息更廣泛地傳播給廣大投資者。④社會網絡。根據社會網絡理論，個體的行為是嵌入在社會網絡中的，因而投資者在關注公司股票時可以依靠互相之間隨意的口頭交流獲取信息。中國資本市場連鎖股東現象非常普遍，因而形成了龐大的上市公司社會網絡。而處于社會網絡中心位置的公司，日常會與網絡中的其他上市公司有更多、更持續(xù)的接觸[25-26]，使其相關私有信息通過小圈子傳遞到大眾群體，使公司特質信息予以傳播，進而改善信息環(huán)境[27-29]。

(3)微觀層面公司特征影響因素的調節(jié)作用

本研究將微觀層面的公司特征影響因素分為信息不透明度、審計質量、公司市值、盈利能力4個維度。①信息不透明度。HUTTON et al.[10]發(fā)現，公司盈余質量越低，說明被管理層隱藏的公司特質信息越多。當公司信息不透明度越大時，股票信息環(huán)境較差，收集特質信息的難度大，導致特質信息無法通過正式信息渠道有效地被市場吸收。②審計質量。大量研究表明，審計質量越高，公司信息環(huán)境越好[11]。③公司市值。公司市值也是影響公司股票信息環(huán)境的重要因素，其原因在于，通常來說大規(guī)模的公司信息披露質量更好，且能吸引更多的分析師跟進和更多的媒體關注[3,19]。④盈利能力。盈利能力強的公司更容易受到市場的關注。

基于上述分析，信息環(huán)境對內幕交易的信息傳遞特性有重要影響。本研究從上述分析的宏觀、中觀、微觀3個層面考量信息環(huán)境的好壞。當信息環(huán)境較好時，信息來源渠道更廣泛，透明度更高，因而當期股價同步性的降低不再更多地依賴內幕交易；當信息環(huán)境較差時，信息來源渠道少，當期股價同步性的降低也更多地依賴內幕交易?；谏鲜龇治?，本研究提出假設。

H1內幕交易的確能降低當期股價同步性。

H2當信息環(huán)境較好時，內幕交易作為非正式信息傳遞渠道的信息傳遞作用會弱化，即內幕交易對當期股價同步性的負向作用會削弱；當信息環(huán)境較差時，內幕交易的信息傳遞作用更為重要，即內幕交易對當期股價同步性的負向作用會加強。

前面論證了內幕交易是正式信息渠道不健全情況下的一種補充，因而內幕交易的傳遞作用會受到信息環(huán)境的影響。根據H2，并不能反駁內幕交易的正面作用，因為內幕交易作為非正式的信息傳遞渠道，降低了當期的股價同步性。

然而，畢竟內幕交易還是損害了其他投資者的利益，因此本研究關注內幕交易對股價同步性的長期影響。從信息經濟學的角度可以對內幕交易的定位有更清晰的認知，內幕交易在將公司特質信息融入股價的同時，必然會損害其他投資者的利益，使處于信息劣勢的其他投資者進一步提高信息收集成本。此時，其他投資者會做出逆向選擇，即在未來會減弱收集信息的積極性。因此，決定未來股價變動的不再是與公司相關的特質信息，更多的是整個市場信息和行業(yè)信息以及由此引發(fā)的投資者共同行動，最終導致股價中的特質信息減少，并呈現出未來較高的股價同步性，產生類似于“檸檬市場”的惡果[4,8-9,30]?；谏鲜龇治?，本研究提出假設。

H3長期看，內幕交易侵害了其他投資者利益，最終還是會提升股價同步性。

3 研究設計

3.1 樣本選擇和數據來源

本研究對象為2007年至2015的A股上市公司，經過如下處理：剔除金融類上市公司；剔除資產負債率大于1的上市公司；剔除ST類上市公司；剔除數據缺失的公司；對主要連續(xù)變量進行上下1%的Winsorize處理。經過上述處理，最終獲得16 434個年度觀測樣本。檢驗H1用總體樣本進行回歸，在其余的回歸中，因調節(jié)變量等存在缺失值，故觀測樣本小于16 434。本研究的數據主要來源于CSMAR和Wind數據庫，其中部分數據為手工收集。

3.2 核心變量

(1)因變量：股價同步性(synch_w)。參照XU et al.[23]的研究，構建(1)式進行回歸，即

Reti,w,t=α0+α1RM,w,t+α2RM,w-1,t+α3RI,w,t+

α4RI,w-1,t+ε1

(1)

其中，Reti,w,t為i股票于第t年第w周考慮現金紅利再投資的回報率，RM,w,t為A股所有股票于第t年第w周經流通市值加權的平均回報率，RI,w,t為i股票于第t年第w周所在行業(yè)(剔除i股票)經流通市值加權的平均回報率，α0為截距項，α1～α4為各變量的回歸系數，ε1為隨機誤差項。對(1)式進行回歸可得每個公司的年度擬合優(yōu)度R2_w1。

為穩(wěn)健起見，本研究同時參照AN et al.[31]的研究，只使用同期數據，構建(2)式，即

Reti,w,t=β0+β1RM,w,t+β2RI,w,t+ε2

(2)

其中，β0為截距項，β1和β2為各變量的回歸系數，ε2為隨機誤差項。對(2)式進行回歸可得每個公司的年度擬合優(yōu)度R2_w2。

為保證變量的正態(tài)性，根據(3)式對得到的年度擬合優(yōu)度R2_w進行對數化處理，得到被解釋變量股價同步性synch_w，即

(3)

其中，R2_w分別為R2_w1和R2_w2，分別進行對數處理，得到相應的synch_w1和synch_w2?；谛畔⑿视^，股價同步性越低，意味著有更多公司特質信息融入股價中，市場效率也更高。

(2)內幕交易的測量。準確測量內幕交易一直是研究的難點。EASLEY et al.[32]通過構建連續(xù)時間序貫交易模型估計知情交易概率，為市場微觀結構理論做出了重要貢獻。借鑒張宗新[33]的研究，本研究以知情交易概率作為測量內幕交易嚴重程度的指標。

3.3 模型設定

本研究構建模型對提出的研究假設予以驗證。

用(4)式驗證H1，主要考察知情交易概率，預期其系數顯著為負，即內幕交易能讓更多的特質信息融入股價，降低當期的股價同步性。驗證H1只是重新驗證已有研究結論，其目的是為了進一步驗證H2和H3，以客觀全面地認清內幕交易的真實影響。

synch_w=χ0+χ1PIN+control+∑industry+

∑year+ε3

(4)

其中，synch_w分別為synch_w1和synch_w2，PIN為知情交易概率，control為控制變量，industry為行業(yè)，year為年度，χ0為截距項，χ1為回歸系數，ε3為隨機誤差項。

用(5)式檢驗考慮股票信息環(huán)境差異下的內幕交易與股價同步性的關系，即驗證H2。

synch_w=δ0+δ1PIN+δ2PIN·X+δ3X+control+

∑industry+∑year+ε4

(5)

其中，X分別為宏觀、中觀、微觀3個層面的指標，宏觀層面指標包括市場化程度、法治水平、地區(qū)發(fā)達程度、經濟政策不確定性，中觀層面指標包括賣空、市場行情、分析師跟蹤、社會網絡，微觀層面指標包括信息不透明度、審計質量、公司市值、盈利能力；δ0為截距項，δ1～δ3為各變量的回歸系數，ε4為隨機誤差項。本研究主要考察PIN·X的估計系數，預期市場化程度、法治水平、地區(qū)發(fā)達程度、賣空、市場行情、分析師跟蹤、社會網絡、審計質量、公司市值、盈利能力會改善公司股票信息環(huán)境，因而交互項的系數為正，其原因在于特質信息可以通過正式信息渠道融入股價，削弱內幕交易的信息傳遞作用；而經濟政策不確定性和信息不透明度會導致收集特質信息成本高，因而交互項的系數為負，內幕交易的信息傳遞作用更為重要。

用(6)式驗證H3，即

synch_w=φ0+φ1PIN(L)+φ2PIN+control+

∑industry+∑year+ε5

(6)

其中，PIN(L)為過去的內幕交易嚴重程度，L分別取-1、-2、-3、-4，分別代表上1期、上2期、上3期、上4期；φ0為截距項，φ1和φ2為各變量的回歸系數，ε5為隨機誤差項。本研究主要考察PIN(L)，將PIN(-1)、PIN(-2)、PIN(-3)、PIN(-4)依次代入(6)式，并預期其系數顯著為正，表明內幕交易對股價同步性的長期影響為正，內幕交易最終還是會降低市場效率。

借鑒伊志宏等[12]的研究，主要控制了資產收益率、資產負債率、市值的自然對數、賬面市值比、股票年度換手率等變量，另外還控制了行業(yè)和年度固定效應，并進行公司層面的聚類調整。具體變量定義見表1，synch_w越低，代表信息含量越高；PIN越高，代表內幕交易越嚴重。

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計

表2給出主要變量的描述性統(tǒng)計結果。R2_w1和R2_w2的均值分別為0.472和0.443，表明中國資本市場的股價同步性很高，同漲同跌現象明顯，該結果與已有研究類似[23]。PIN的均值和中位數分別為0.144和0.128。為了更加直觀地展示內幕交易對股價同步性的影響，本研究將內幕交易嚴重程度按照中位數進行分組，然后對比兩組樣本在股價同步性上的差異，表3給出單變量檢驗結果。由表3的Panel A可知，內幕交易嚴重程度高的企業(yè)，當期股價同步性更低，初步驗證了已有研究認為的內幕交易的特質信息傳遞作用(即H1)。由Panel B和Panel C可知，內幕交易嚴重程度高的企業(yè)，長期看，其股價同步性會更高。該結果初步驗證了H3，即事實上內幕交易最終還是會降低市場效率。

4.2 回歸分析

4.2.1 對已有研究結果的檢驗：內幕交易對股價同步性的當期影響

表4給出內幕交易對當期股價同步性的影響。(1)列和(3)列使用synch_w1作為被解釋變量，(2)列和(4)列使用synch_w2作為被解釋變量。(1)列和(2)列沒有加入相關控制變量，只控制行業(yè)和年份固定效應?；貧w結果表明，PIN的回歸系數顯著為負，說明內幕交易將更多的公司層面的特質信息融入當期的股價，并因此導致更低的當期股價同步性。該實證結果與已有研究結果和H1相符，這也便于進行H2和H3的驗證，以客觀全面地看待內幕交易的影響。

表1 變量定義Table 1 Definition of Variables

注：微觀調節(jié)變量中，公司市值為MV，盈利能力用ROA測量。

表2 描述性統(tǒng)計結果Table 2 Results for Descriptive Statistics

表3 關鍵變量的單變量檢驗結果Table 3 Univariate Test Results for Key Variables

注：***為1%的顯著性水平，*為10%的顯著性水平，下同。

表4 內幕交易對當期股價同步性的影響Table 4 Effects of Insider Tradingon Current Stock Price Synchronicity

注：數據經過公司層面的Cluster修正，括號內數據為穩(wěn)健t值，下同。

4.2.2 宏觀層面制度因素的調節(jié)作用

宏觀層面正式制度因素的調節(jié)變量為地區(qū)發(fā)達程度指標和經濟政策不確定性指數。①地區(qū)發(fā)達程度指標。采用樊綱等[34]的《中國市場化指數：各地區(qū)市場化相對進程2011年報告》中數據，用市場化指數測量市場化程度，用中介組織發(fā)育和法律指數測量法治水平，該報告只更新至2011年，2011年以后的數據用2011年數據替代；借鑒張瑋婷等[35]的研究測量是否處于中心城市，按照人口數和上市公司家數兩項指標綜合篩選出屬于中心地區(qū)的10個城市，分別為重慶、上海、北京、天津、成都、深圳、武漢、廣州、杭州、南京，若公司的總部位于上述城市取值為1，否則取值為0。②經濟政策不確定性指數[36]。該指數源自斯坦福大學和芝加哥大學聯合公布的中國EPU指數，主要是根據《南華早報》每月關于中國經濟不確定性的評論文章占該報紙當月文章總數的比重作為經濟政策不確定性的衡量。為了更好地匹配本研究的樣本數據，對月度EPU數據取幾何平均數，得出每年的經濟政策不確定性指標。

表5給出宏觀層面制度因素的調節(jié)作用檢驗結果。(1)列～(6)列的回歸結果表明，內幕交易和地區(qū)發(fā)達程度的交互項PIN·market、PIN·law、PIN·local的系數均顯著為正，說明在發(fā)達地區(qū)，信息環(huán)境更優(yōu)越，市場效率的提升不再過分依賴于內幕交易的信息傳遞。(7)列和(8)列的回歸結果表明，PIN·EPU的系數均顯著為負，說明經濟政策的不確定性增加了投資者對公司未來價值判斷的難度，因而更多地依賴內幕消息的信息傳遞，即強化了內幕交易對當期股價同步性的負向作用。

表5 宏觀層面制度因素的調節(jié)作用檢驗結果Table 5 Test Results for Moderating Effects of Institution at Macro Level

注：**為5%的顯著性水平，下同。

表6 中觀層面市場因素的調節(jié)作用檢驗結果Table 6 Test Results for Moderating Effects of Market at Meso Level

4.2.3 中觀層面金融市場因素的調節(jié)作用

本研究分別用賣空、市場行情、分析師跟蹤、社會網絡作為測量中觀層面的金融市場影響因素。關于賣空的數據。中國資本市場于2010年放開賣空管制，本研究選取樣本期間為2007年至2015年，因而既可比較可賣空公司和不可賣空公司的股票信息環(huán)境，也可以比較放松賣空管制前后的股票信息環(huán)境差異，賣空標的證券名單由研究人員在上交所和深交所官方網站手工收集。用網絡位置的特征向量中心度測量社會網絡，參考李善民等[38]的研究，本研究收集中國A股上市公司前十大股東的數據，并整理成公司×公司的1模矩陣，用社會網絡分析軟件UCINET對該1模矩陣進行計算，得到社會網絡的特征向量中心度。

表6給出中觀層面金融市場因素的調節(jié)作用檢驗結果。(1)列和(2)列的回歸結果表明，PIN·short的系數顯著為正，說明當公司股票為賣空標的時，賣空交易有利于市場對負面信息的吸收，使股價充分反映相關特質信息，同時杠桿交易也加快了特質信息融入股價，內幕交易的信息傳遞作用會削弱。(3)列和(4)列的回歸結果表明，PIN·bull的系數顯著為正，說明當市場行情處于牛市時，上市公司更容易得到投資者的關注，因而更多的特質信息通過正式渠道傳遞融入股價，內幕交易的信息傳遞作用也會削弱。(5)列和(6)列的回歸結果表明，PIN·lnAnalyst的系數顯著為正，說明隨著分析師跟蹤增多，證券分析師通過正式信息渠道將公司特質信息融入股價，因此內幕交易對當期股價同步性的負向影響削弱。(7)列和(8)列的回歸結果表明，PIN·eigenvector的系數顯著為正，說明處于社會網絡中心位置的公司，其特質信息可通過社會網絡更好地對外傳播，因而改善了信息環(huán)境，進而削弱了內幕交易的非正式信息傳遞作用。

4.2.4 微觀層面公司特征因素的調節(jié)作用

本研究涉及的公司特征因素的調節(jié)變量為信息不透明度、審計質量、公司市值、盈利能力，表7給出公司特征因素的調節(jié)作用檢驗結果。(1)列和(2)列的回歸結果表明，PIN·opaque的系數顯著為負，說明當公司信息不透明度越高時，投資者的信息收集成本越高，因而較少的公司層面的特質信息能融入股價，此時公司特質信息的釋放將更依賴于內幕交易。(3)列和(4)列的回歸結果表明，PIN·big4的系數顯著為正，說明審計質量將改善信息質量，以致內幕交易的非正式信息傳遞作用削弱。(5)列～(8)列的回歸結果表明，PIN·MV和PIN·ROA的系數顯著為正，說明大規(guī)?；蛴芰姷墓?，其特質信息更容易被外界捕獲，因而改善了信息環(huán)境，削弱了內幕交易對當期股價同步性的負向影響。

綜合表5～表7的實證結果，本研究用多個已有研究認可的信息環(huán)境相關指標作為調節(jié)變量進行回歸檢驗，H2得到驗證，即內幕交易的信息傳遞特性會受到信息環(huán)境的影響。若信息環(huán)境較好，內幕交易傳遞信息的功效就會削弱；若信息環(huán)境較差，內幕交易傳遞信息的功效會加強。

4.2.5 內幕交易對股價同步性的長期影響

為了更進一步說明內幕交易的危害，表8給出內幕交易對股價同步性的長期影響的檢驗結果。分別依次代入PIN(-1)、PIN(-2)、PIN(-3)、PIN(-4)，回歸結果表明，回歸系數均顯著為正；與此同時，當期PIN的回歸系數依然顯著為負。該結果表明，內幕交易在降低當期股價同步性的同時，也損害了其他投資者的利益，降低了其他投資者在未來收集公司層面的特質信息的意愿，導致“劣幣驅逐良幣”，甚至在未來以市場和行業(yè)信息簡單替代公司特質信息，因此提升了未來的股價同步性。H3得到驗證。

表8主要考察過去的內幕交易對當期的股價同步性的影響，以說明內幕交易的長期影響。同時，本研究還直接考察內幕交易對未來股價同步性的影響，實證結果見表9，其中被解釋變量分別為未來4期的股價同步性。表9的回歸結果表明，除了(8)列外，PIN的回歸系數依然顯著為正，說明內幕交易會提升未來4期的股價同步性，該結果符合H3的預期。

4.3 H3的間接檢驗：證券分析師的逆向選擇

在H3的理論分析中，本研究基于信息經濟學視角做了直觀的闡述，即內幕交易者通過內幕交易獲利，而處于信息劣勢的其他投資者無法通過公開信息的加工獲取更多的收益，那么，此時其他投資者被迫做出逆向選擇，不愿花費過多的精力和成本去收集公司特質信息，導致將好公司和壞公司混同，以平均水平(市場信息和行業(yè)信息)簡單判斷單個公司價值，以致內幕交易最終還是會提升股價同步性，降 低市場效率。而證券分析師作為市場上的專業(yè)研究人員，更多的屬于公開信息加工者。依據H3的邏輯，深受內幕交易之害的證券分析師必然會在未來減少對此類型公司的關注。此時，會迫使證券分析師對內幕交易程度嚴重的公司避而遠之，即所說的逆向選擇。為驗證該觀點，本研究構建模型，即

表7 微觀層面公司特征因素的調節(jié)作用檢驗結果Table 7 Test Results for Moderating Effects of Company Characteristics at Micro Level

表8 內幕交易對股價同步性的長期影響Table 8 Long-term Effects of Insider Trading on Stock Price Synchronicity

表9 穩(wěn)健性檢驗：內幕交易對未來股價同步性的影響Table 9 Robust Test: Effects of Insider Trading on Stock Price Synchronicity in the Furture

lnAnalyst=φ0+φ1PIN(L)+control+

∑industry+∑year+ε6

(7)

其中，φ0為截距項，φ1為變量的回歸系數，ε6為隨機誤差項。借鑒董小紅等[39]的研究，本研究還控制了凈資產收益率(ROE)、資產負債率、總資產的自然對數(size)、托賓Q(TobinQ)、產權性質(soe)、股票年度收益率(yretwd)等變量。預期PIN(L)的回歸系數顯著為負，說明證券分析師作為公開信息加工者，當其利益被內幕交易者侵犯時，將降低其未來跟蹤該股票的意愿，即驗證H3所說的逆向選擇。(7)式的回歸結果見表10，表10給出內幕交易對未來分析師跟蹤的影響，回歸結果表明，上市公司內幕交易越嚴重，越迫使證券分析師在未來對其避而遠之，該結果符合預期。

5 穩(wěn)健性檢驗

5.1 各期內幕交易之間的相關性問題：過去的內幕交易對當期的內幕交易的影響

本研究的一個重要創(chuàng)新是區(qū)分了內幕交易的當期影響和長期影響，發(fā)現內幕交易最終會降低市場效率。PIN為本研究測量內幕交易的指標，這里不可避免的存在一個問題，即各期PIN之間可能存在較強的相關關系。為了讓本研究結果更加穩(wěn)健，也為了更干凈地測量當期的內幕交易嚴重程度，將當期的PIN對前面4期的PIN進行回歸，得到殘差PIN_e，即為過去的PIN無法解釋的部分。將PIN_e作為測量內幕交易的新指標，重新對H1和H3進行檢驗，實證結果分別見表11和表12。研究結論與前文一致。

表10 內幕交易對未來分析師跟蹤的影響Table 10 Effects of Insider Trading onAnalysts Following in the Future

5.2 各期內幕交易之間的相關性問題：當期的內幕交易對過去的內幕交易的影響

表10給出過去的內幕交易對當期分析師跟蹤的影響檢驗結果，研究表明，受內幕交易之害的證券分析師必然會減少對此類型公司的關注。然而，這里可能存在反向因果問題，即分析師具有外部監(jiān)督作用，即當期的分析師跟蹤越多，當期的內幕交易也會越低。此時，假如過去的內幕交易會受到當期的內幕交易的影響，則可能存在反向因果問題。然而，直觀上看，只能是“過去”影響“現在”或“未來”，而不大可能是“現在”去影響已經“早已發(fā)生”的“過去”。為穩(wěn)健起見，本研究用過去的PIN分別對當期的PIN回歸，所得到的殘差PIN_p(L)即為當期的PIN無法解釋的部分。將PIN_p(L)作為測量過去內幕交易的新指標，對表(7)式進行重新回歸，實證結果見表13，研究結論保持不變。與之對應的，也用PIN_p(L)對H3予以重新檢驗，實證結果見表14，回歸結果表明，過去4期的PIN_p(L)均會提高股價同步性，該實證結果與預期相符。

表11 穩(wěn)健性檢驗：內幕交易(PIN_e)對當期股價同步性的影響Table 11 Robust Test:Effects of InsiderTrading(PIN_e) on Current Stock Price Synchronicity

表12 穩(wěn)健性檢驗：內幕交易(PIN_e)對股價同步性的長期影響Table 12 Robust Test: Long-term Effects of Insider Trading(PIN_e) on Stock Price Synchronicity

5.3 內生性問題：H2的再檢驗

本研究H1表明，內幕交易可以帶來特質信息，那么較高的內幕交易可以降低股價同步性。進一步，H2表明，信息環(huán)境較好時，內幕交易對股價同步性的負向作用會減弱。然而，信息環(huán)境的調節(jié)作用可能面臨一個內生性問題，即信息環(huán)境的好壞同時會對內幕交易發(fā)生的概率以及股價同步性造成影響，即信息環(huán)境好，則內幕交易發(fā)生的概率較低，股價同步性也較低，即有可能出現內生性問題?；谝韵略?，本研究對內生性問題予以排除。①如果信息環(huán)境好導致內幕交易發(fā)生概率低，也會導致股價同步性低，就會發(fā)現信息環(huán)境好時會呈現出較低的內幕交易和較低的股價同步性。此時作為解釋變量的內

幕交易并沒有提升太多，作為被解釋變量的股價同步性卻降低更多，實證結果應該呈現出：在信息環(huán)境好時，內幕交易對股價同步性的負向作用不是減弱，而是加強，這顯然與H2的理論分析和實證結果不符，故可以在一定程度上排除內生性的影響。②為了使

表13 穩(wěn)健性檢驗：內幕交易(PIN_ p)對未來分析師跟蹤的影響Table 13 Robust Test: Effects of InsiderTrading(PIN_ p) on Analysts Following in the Future

表14 穩(wěn)健性檢驗：內幕交易(PIN_ p)對股價同步性的長期影響Table 14 Robust Test : Long-term Effects of Insider Trading(PIN_ p) on Stock Price Synchronicity

表15 穩(wěn)健性檢驗：信息環(huán)境的調節(jié)作用Table 15 Robust Test:Moderated Effect for Information Environment

研究結果更加穩(wěn)健，本研究嘗試構建解釋變量，使其與眾多測量信息環(huán)境的調節(jié)變量均不存在相關關系。使用PIN分別對信息環(huán)境的指標進行回歸，得到殘差PIN_e_I，即為信息環(huán)境無法解釋的部分。然后再把PIN_e_I作為新的解釋變量，重新進行回歸分析，實證結果見表15，重新檢驗信息環(huán)境的調節(jié)作用，實證結果與H2預期相符。

5.4 內幕交易的另一種測量：VPIN

本研究借鑒張宗新[33]的研究，以PIN作為內幕交易嚴重程度的測量指標。無論是理論界還是實務界，準確測度內幕交易都是研究的難點。本研究還借鑒ABAD et al.[40]和周強龍等[30]的研究，引入VPIN做為內幕交易的另一種測量指標。在變換內幕交易的測量指標后，H1的實證結果依舊穩(wěn)健，檢驗結果見表16；H2的部分回歸結果不再顯著，檢驗結果見表17。

6 結論

利用2007年至2015年上市公司數據，本研究帶著懷疑的態(tài)度，研究內幕交易對股價同步性的影響。

表16 穩(wěn)健性檢驗：內幕交易(VPIN)對當期股價同步性的影響Table 16 Robust Test: Effects of Insider Trading(VPIN) on Current Stock Price Synchronicity

通過理論分析和實證檢驗，研究結果表明，并不能簡單地認為內幕交易可以降低股價同步性。具體而言，內幕交易屬于非正式的信息傳遞渠道，其信息傳遞特性會受到信息環(huán)境的影響，本研究從宏觀、中觀、微觀3個層面考察信息環(huán)境影響因素的調節(jié)作用。①宏觀層面：當上市公司處于發(fā)達地區(qū)時，內幕交易對當期股價同步性的負向影響會有所削弱；當公司面臨經濟政策不確定性程度高時，內幕交易對當期股價同步性的負向影響會有所增強。②中觀層面：當上市公司的股票可賣空、市場行情處于牛市、分析師跟蹤人數較多或其處于上市公司群體的社會網絡中心位置時，內幕交易對當期股價同步性的負向影響會有所削弱。③微觀層面：在信息不透明度程度高的上市公司中，內幕交易對當期股價同步性的負向影響會有所增強；對于較高審計質量、大規(guī)?；蛴芰姷墓荆瑑饶唤灰讓Ξ斊诠蓛r同步性的負向影響會有所削弱。雖然內幕交易可以降低當期股價同步性，但這并不意味著內幕交易對資本市場是長期有利的。畢竟內幕交易損害了其他投資者的利益，因而會降低其他投資者在未來收集特質信息的意愿，容易產生“逆向選擇”，提升未來股價同步性。因此，從長期看，內幕交易對資本市場的影響是負面的，所以內幕交易提升市場效率的方式無異于“飲鴆止渴”。本研究結論在一定程度上反駁了內幕交易具有定價作用的說法。

表17 穩(wěn)健性檢驗(H2)：基于內幕交易(VPIN)的檢驗Table 17 Robust Test(H2): Base on the Test of Insider Trading(VPIN)

本研究對于正確認識內幕交易在資本市場中的作用以及如何提高資本市場信息效率具有重要的政策含義。①改善資本市場信息環(huán)境。良好的資本市場信息環(huán)境可以減少特質信息收集成本，使公司層面的特質信息可以通過正式信息渠道融入股價，使股價更好地反映其真實價值；②對內幕交易采取“零容忍”態(tài)度，確保市場“三公”的原則。雖然內幕交易的確在短期內可以降低股價同步性，但是內幕交易畢竟會損害其他投資者利益，破壞市場“三公”原則，其帶來的逆向選擇會降低其他投資者對特質信息的收集意愿，最終還是會對資本市場產生負面影響。

無論是理論界還是實務界，內幕交易的準確測量都是研究的難點。本研究是為了考察內幕交易對股價同步性的真實影響，并不是研究如何更好地測量內幕交易，因此采用已有研究用過的指標PIN測量內幕交易。但是，這也是本研究的缺陷之一，因為如果內幕交易無法準確測量，必然會影響相應的研究結論。因此，如何更準確地測量內幕交易，為理論界和實務界提供技術支持，是未來的研究方向。

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FundedProject:Supported by the National Social Science Foundation of China(16ZDA012), the National Natural Science Foundation of China(71372149,71702036), the Social Science Foundation of Guangdong Province(GD17XYJ07,GD16XGL53) and the Social Science for Chinese Featured Marxism Philosophy Project in 13th Five-year Plan of Guangzhou(2017GZMZGJ12)

Biography:HUANG Can, doctor in economics, is a lecturer in the School of Management at Guangdong University of Technology. His research interests include social network and corporate finance. His representative paper titled “Impact of information advantage on M&A——perspective from social network” was published in theChinaIndustrialEconomics(Issue 11, 2015). E-mail：van017@163.com

LI Shanmin, doctor in management, is a professor in the Business School at SunYat-sen University. His research interests include M&A and sci-tech finance. His representative paper titled “Cross-border M&A or greenfield investment:what affect choices between the two FDI entry modes?” was published in theEconomicResearchJournal(Issue 12, 2013). E-mail：mnslsm@mail.sysu.edu.cn

ZHUANG Mingming is a Ph.D candidate in the Business School at SunYat-sen University. Her research interest focuses on corporate finance. E-mail：zmmsysu_2006@163.com

HUANG Zhihong is a Ph.D candidate in the Business School at SunYat-sen University. His research interests include M&A and corporate governance. E-mail：1021907950@qq.com