陳新崗 滕達(dá)

[摘 要]文章以信用成本和信用收益為切入點(diǎn)，提出了信用敏感度、信用寬容度和信用認(rèn)可度三個(gè)概念，并用博弈論方法研究信用敏感度對(duì)企業(yè)履約行為的影響。在理論分析的基礎(chǔ)上，以存在違規(guī)行為并被監(jiān)管部門依法公示的上市公司為研究對(duì)象，運(yùn)用多元回歸的方法對(duì)違規(guī)行為以及罰金是否會(huì)對(duì)股價(jià)波動(dòng)以及股票成交量的波動(dòng)產(chǎn)生影響進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為及罰金對(duì)股票價(jià)格和股票成交量的波動(dòng)沒有顯著影響，說明目前我國上市公司及投資者對(duì)企業(yè)違規(guī)行為處于信用敏感度較低、信用寬容度較高的現(xiàn)狀。針對(duì)這一現(xiàn)狀，政府應(yīng)當(dāng)做好信用監(jiān)管者和普及者，企業(yè)應(yīng)當(dāng)做好信用參與者和執(zhí)行者，社會(huì)公眾應(yīng)做好信用監(jiān)督者與傳播者，共同促進(jìn)信用社會(huì)發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 信用敏感度； 企業(yè)守約行為； 股價(jià)波動(dòng)

[中圖分類號(hào)] F270 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1673-8616（2018）04-0028-15

隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，市場(chǎng)參與者之間的交易次數(shù)與交易金額都大幅提升，越來越多的企業(yè)間交易以及借貸活動(dòng)都基于企業(yè)的信用開展。企業(yè)信用行為研究的重要性日益突出，信用敏感度的高低將直接影響企業(yè)在面臨經(jīng)濟(jì)決策時(shí)守約或違約行動(dòng)的選擇，通過對(duì)信用敏感度的研究可以更深入地剖析企業(yè)信用行為決策的機(jī)理和原因。

一、文獻(xiàn)回顧

（一）國外相關(guān)研究

目前，國外對(duì)信用成本研究的相關(guān)文獻(xiàn)眾多，但究其本質(zhì)仍是一種借貸關(guān)系帶來的成本，而信用成本的研究目的也都為如何將信用成本降到最低。根據(jù)研究對(duì)象的不同，可以分為兩類：一是以企業(yè)的信用成本為研究對(duì)象。如Zi-quan Long與Ran Gao（2013） [1 ]以供應(yīng)商為研究對(duì)象，將其信用成本定義為信用值下降可能導(dǎo)致的利潤減少；再如Robert、Jan和Malte（2016） [2 ]研究了發(fā)票、信用卡以及PayPal支付和預(yù)付款的信用效率；二是以個(gè)人的信用成本為研究對(duì)象，如Sandie、Rob、Alan（2011） [3 ]對(duì)個(gè)人的信用貸款成本進(jìn)行了詳細(xì)的研究，并為改善信用信息提供和金融教育提供了建議。

另外，運(yùn)用博弈論的方法對(duì)信用行為進(jìn)行分析的文獻(xiàn)也不在少數(shù)，Akerlof（1970） [4 ]從委托代理理論的角度出發(fā)，以“二手車市場(chǎng)”為研究對(duì)象，在考慮信息不對(duì)稱的情形下，運(yùn)用博弈論進(jìn)行分析并最終提出“檸檬市場(chǎng)”的概念；Kreps等（1982） [5 ]在重復(fù)博弈中引入不完全信息進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)參與人對(duì)其他參與人的支付函數(shù)或戰(zhàn)略空間存在不完全信息會(huì)對(duì)均衡結(jié)果產(chǎn)生重要影響；隨后Barro（1986） [6 ]運(yùn)用聲譽(yù)模型對(duì)政府的貨幣政策動(dòng)態(tài)一致性進(jìn)行了證明并發(fā)現(xiàn)，政府任期有限也可能會(huì)做出不制造通貨膨脹的決定。

在研究經(jīng)濟(jì)主體發(fā)生的事件對(duì)股價(jià)波動(dòng)影響的領(lǐng)域，經(jīng)常用的方法為事件分析法，最早由Dolley（1933） [7 ]在其對(duì)股票拆分的研究中被運(yùn)用，對(duì)股票拆分事件前后的股票價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行分析以驗(yàn)證股票拆分對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響。20世紀(jì)60年代末Ball、Brown（1968） [8 ]以及Fama等（1969） [9 ]等人對(duì)事件分析法的步驟進(jìn)行了完善，總共確定了七個(gè)步驟。由此開始，事件分析法的運(yùn)用越加廣泛，如Niederhoffer（1971） [10 ]利用事件分析法分析了刊登在THE NEW YORK TIMES上的世界事件對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的影響。

（二）國內(nèi)相關(guān)研究

目前，運(yùn)用博弈論與信用成本相結(jié)合的方法對(duì)企業(yè)信用的研究國內(nèi)已出現(xiàn)不少。研究主要分為兩類，一類是全面的信用行為的分析。如陶丙?。?009） [11 ]運(yùn)用博弈論的分析方法，考慮履約、守約、違約過程中可能取得的收益、付出的成本或面臨的處罰以及違約概率等因素，研究了各項(xiàng)成本收益以及違約概率之間的關(guān)系對(duì)企業(yè)信用行為的影響；羅先進(jìn)、許艷平（2014） [12 ]運(yùn)用企業(yè)守信和棄信凈收益決策樹，分別分析守信與棄信成功概率、守信棄信凈收益、守信棄信成本、企業(yè)持續(xù)經(jīng)營時(shí)間和社會(huì)普遍守信程度五個(gè)方面如何影響企業(yè)信用行為抉擇。而另一類是只針對(duì)某個(gè)方面進(jìn)行分析，如王軍富（2016） [13 ]運(yùn)用囚徒困境不完全信息重復(fù)博弈的模型，針對(duì)政府懲罰獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制對(duì)信用體制完善解決企業(yè)信用成本高以及融資難問題進(jìn)行了研究；而吳建軍、汪鑫（2011） [14 ]運(yùn)用支付矩陣從完全信息博弈與非完全信息博弈兩個(gè)方面，分析授信企業(yè)是否賒銷與受信企業(yè)能夠按時(shí)付款的博弈過程；陳新崗、李梓旗（2017） [15 ]運(yùn)用委托代理理論與非合作動(dòng)態(tài)博弈模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)信用風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行了研究；王睿（2017） [16 ]運(yùn)用博弈論的研究方法在考慮履約概率的基礎(chǔ)上對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的聲譽(yù)資本進(jìn)行了分析。

另外，針對(duì)突發(fā)事件對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響，國內(nèi)的學(xué)者針對(duì)我國的A股市場(chǎng)也做了眾多研究，主要分為兩大類：其一是運(yùn)用事件分析法進(jìn)行的研究。如姚苗苗等（2018） [17 ]運(yùn)用事件分析及多元回歸相結(jié)合的方式對(duì)媒體關(guān)注對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生的影響進(jìn)行了實(shí)證研究；王海舟（2017） [18 ]運(yùn)用相同的方法對(duì)機(jī)構(gòu)持股對(duì)股價(jià)波動(dòng)性的影響進(jìn)行了研究；丁萍（2016） [19 ]對(duì)政策信息對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的影響進(jìn)行實(shí)證分析；而趙靜梅等（2010） [20 ]則對(duì)股市謠言現(xiàn)象對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響進(jìn)行了實(shí)證研究。

其二是構(gòu)建回歸方程進(jìn)行回歸分析，如李詩瑤（2017） [21 ]對(duì)基金持股的止損機(jī)制對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的研究中，以股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的高低進(jìn)行分類，根據(jù)以往研究的結(jié)論，從未預(yù)期到的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、未預(yù)期到的市場(chǎng)環(huán)境波動(dòng)以及未預(yù)期到的企業(yè)異質(zhì)信息三個(gè)因素入手自行構(gòu)建回歸模型進(jìn)行分析；徐琳（2013） [22 ]雖然采用事件分析法對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響進(jìn)行了實(shí)證研究，但是其與其他文獻(xiàn)不同的是，其采用股票價(jià)格波動(dòng)比率作為因變量，另外增加了與網(wǎng)絡(luò)輿論相關(guān)的虛擬變量以及表示網(wǎng)絡(luò)輿論熱度的指標(biāo)作為解釋變量，也不失為一種好的研究方法。

通過以上對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn)，在目前已有的運(yùn)用博弈論進(jìn)行信用成本研究的文獻(xiàn)中，一類是對(duì)本質(zhì)為借貸關(guān)系的信用成本進(jìn)行的研究，與本文的研究對(duì)象并不相符；另一類則是對(duì)信用成本和信用收益進(jìn)行細(xì)化分析的方式，這種方式的研究有利于更加接近信用成本對(duì)企業(yè)信用行為影響的本質(zhì)。

本文在引入信用敏感度、信用寬容度以及信用認(rèn)可度等概念的基礎(chǔ)上，考慮多次交易引起各種信用成本的變化對(duì)信用主體行為產(chǎn)生的影響，運(yùn)用博弈的方式對(duì)企業(yè)履約行為進(jìn)行理論分析。另外，擬參考以往研究突發(fā)事件對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)的方法，對(duì)企業(yè)違約行為對(duì)公司股價(jià)波動(dòng)幅度的影響進(jìn)行多元回歸實(shí)證分析。

二、信用敏感度影響企業(yè)守約行為的理論分析

（一）信用敏感度

目前，信用研究的領(lǐng)域并未出現(xiàn)信用敏感度這一概念，本文首次提出此概念并對(duì)概念進(jìn)行準(zhǔn)確全面的定義，為后文的理論分析提供支持。信用敏感度是指某一信用主體對(duì)其他信用主體守信或失信行為的敏感程度，并可以進(jìn)一步細(xì)分為信用認(rèn)可度與信用寬容度。這種敏感程度體現(xiàn)在信用主體對(duì)信用行為反映的速度和程度上。信用主體做出相關(guān)反映的速度越快、程度越大，則信用敏感度越高；相反的，信用主體做出相關(guān)反映的速度越慢、程度越低，則信用敏感度越低。信用寬容度是指某一信用主體對(duì)其他信用主體失信行為的包容程度，這種包容程度體現(xiàn)在信用主體對(duì)其他信用主體失信行為的懲罰程度上，如政府對(duì)違規(guī)企業(yè)的懲罰公示、對(duì)失信個(gè)人的懲罰公示等。信用寬容度越高，信用主體對(duì)失信行為的包容程度越高，那么失信行為對(duì)企業(yè)的影響程度越小、時(shí)間越短，從而信用敏感度較低，失信帶來的信用成本也就越低；相反的，信用寬容度越低，信用敏感度越高，失信帶來的信用成本也就越高。信用認(rèn)可度是指某一信用主體對(duì)其他信用主體守信行為的認(rèn)可程度，這種認(rèn)可程度主要體現(xiàn)在信用主體對(duì)其他信用主體的守信行為的獎(jiǎng)勵(lì)上，如政府對(duì)守信企業(yè)的獎(jiǎng)勵(lì)、投資者因看好買入公司股票等。信用認(rèn)可度越高，信用主體對(duì)守信行為的認(rèn)可程度越高，信用敏感度越高，更愿意為守信企業(yè)在未來的交易中提供更多的優(yōu)惠，守信的信用收益會(huì)有所增加；相反，信用認(rèn)可度越低，信用敏感度越低，守信的信用收益會(huì)有所降低。

（二）博弈分析

我們定義博弈分析所需的變量及條件，變量及變量含義，如下表1所示。

如果企業(yè)對(duì)信用非常敏感，那么本次的守約行為可能為后期交易中享受優(yōu)惠打下基礎(chǔ)，而違約行為可能導(dǎo)致自己失去客戶或者后期交易中不再享有優(yōu)惠。因此，在考慮多次交易博弈時(shí)，未來期間的收益和成本將很有可能影響企業(yè)的信用行為。

未來期間的收益和成本主要受信用敏感度的影響，而信用敏感度可以進(jìn)一步細(xì)分為信用認(rèn)可度和信用寬容度。為方便分析，用A來表示信用認(rèn)可度，A的取值范圍為0～1之間，且其與守約未來收益正相關(guān)，與違約未來收益負(fù)相關(guān)，所以當(dāng)A=0時(shí)認(rèn)為不存在信用認(rèn)可度，企業(yè)的守約還是違約幾乎不影響企業(yè)未來收益，即R'= r'；當(dāng)A=1時(shí)認(rèn)為信用認(rèn)可度極高，企業(yè)的守約行為能夠獲得更多的未來收益，而違約行為無法獲得未來收益，即R'最大，同時(shí)r'=0。信用寬容度用T來表示，T的取值范圍也為0～1之間，且其與守約未來成本負(fù)相關(guān)，與違約未來成本正相關(guān)，所以當(dāng)T=0時(shí)認(rèn)為不存在信用寬容度，任何違約行為都是無法忍受的，一旦對(duì)方出現(xiàn)違約行為，企業(yè)將會(huì)終止合作，違約成本c'達(dá)到最大值同時(shí)C'達(dá)到最小值，c'>C'；當(dāng)T=1時(shí)認(rèn)為信用寬容度達(dá)到最大值，企業(yè)的任何違約行為不會(huì)給未來期間帶來任何影響，即C'=c'。

在考慮企業(yè)甲乙守約概率（q和p）的情況下，以完全信息靜態(tài)博弈為基礎(chǔ)，分四種情況進(jìn)行分析，研究信用認(rèn)可度和信用寬容度高低給企業(yè)信用行為帶來的影響。

1.信用認(rèn)可度高且信用寬容度高的情況

在信用認(rèn)可度和信用寬容度都為1的情況下，對(duì)于守約企業(yè)，守約未來收益R'達(dá)到最大值，守約未來成本C'=違約未來成本c'；對(duì)于違約企業(yè)，違約未來收益r'=0，守約未來成本C'=違約未來成本c'，則博弈結(jié)果如下：

企業(yè)甲守約的期望凈收益：

E1=（R+R'-C-C'+g'-i）×q+（R'-C-C'+g'-i）×（1-q）

企業(yè)甲違約的期望凈收益：

E2=（r-c-c'-g-i'）×q+（-c'-g-i'）×（1-q）

如果要實(shí)現(xiàn)（守約，守約）的納什均衡，就需要E1>E2。這樣就解得：

又因?yàn)樾庞脤捜荻葹?，那么C'=c'，進(jìn)一步得出：

結(jié)論一：在信用認(rèn)可度與信用寬容度均高的情況下，守約企業(yè)能夠取得的守約未來收益降低了分子的數(shù)值，使得企業(yè)甲守約的可能性增加，對(duì)企業(yè)甲的守約有積極影響。

2.信用認(rèn)可度高但信用寬容度低的情況

在信用認(rèn)可度為1，而信用寬容度為0的情況下，對(duì)于守約企業(yè)，守約未來收益R'達(dá)到最大值，守約未來成本C'達(dá)到最小值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于違約未來成本c'；對(duì)于違約未來企業(yè)，違約未來收益r'=0，違約未來成本c'達(dá)到最大值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于守約未來成本C'，則博弈結(jié)果如下：

企業(yè)甲守約的期望凈收益：

E1=（R+R'-C-C'+g'-i）×q+（R'-C-C'+g'-i）×（1-q）

企業(yè)甲違約的期望凈收益：

E2=（r-c-c'-g-i'）×q+（-c'-g-i'）×（1-q）

如果要實(shí)現(xiàn)（守約，守約）的納什均衡，就需要E1>E2。這樣就解得：

結(jié)論二：在信用寬容度為0的情況下，c'>C'，那么（C'-c'）的值遠(yuǎn)小于0，從而上述公式的分子大大降低，使得企業(yè)甲守約的概率進(jìn)一步提高，即在信用認(rèn)可度不變的情況下，信用寬容度越低，越促使企業(yè)甲選擇守約決策。

3.信用認(rèn)可度低但信用寬容度高的情況

在信用認(rèn)可度為0，而信用寬容度為1的情況下，社會(huì)對(duì)于守約的認(rèn)可度極低，不論企業(yè)是否守約都不會(huì)影響未來收益，所以R'=r'，而同時(shí)社會(huì)寬容度又極高，企業(yè)的違約行為不會(huì)給企業(yè)帶來更多的違約成本，所以C'=c'，則博弈結(jié)果如下：

企業(yè)甲守約的期望凈收益：

E1=（R+R'-C-C'+g'-i）×q+（R'-C-C'+g'-i）×（1-q）

企業(yè)甲違約的期望凈收益：

E2=（r+r'-c-c'-g-i'）×q+（r'-C'-g-i'）×（1-q）

如果要實(shí)現(xiàn)（守約，守約）的納什均衡，就需要E1>E2，又因?yàn)樾庞谜J(rèn)可度為0，那么R'=r'，信用寬容度為1，那么C'=c'，這樣就解得：

信用認(rèn)可度的不斷降低使得守約未來收益和違約未來收益之間的差額越來越小，只要存在信用認(rèn)可度，R'始終要大于r'則R'與r'之間差額的不斷減少使得其對(duì)q值的降低作用也不斷減小，直到信用認(rèn)可度為0時(shí)，R'=r'，兩者不再產(chǎn)生差額，不再對(duì)q值產(chǎn)生降低作用。

結(jié)論三：在信用認(rèn)可度低，但信用寬容度高的情況下，即信用敏感度最低時(shí)，q值達(dá)到最大，守約未來成本減少的優(yōu)勢(shì)與守約未來收益增加的優(yōu)勢(shì)全部消失，增加了企業(yè)違約的概率，不利于企業(yè)選擇守約決策。

4.信用認(rèn)可度低且信用寬容度低的情況

在信用認(rèn)可度為0的情況下，對(duì)于守約企業(yè)來說，其守約未來收益R'=違約未來收益r'，而信用寬容度也為0，那么守約企業(yè)的守約未來成本C'達(dá)到最小值，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于違約未來成本c'，則博弈結(jié)果如下：

企業(yè)甲守約的期望凈收益：

E1=（R+R'-C-C'+g'-i）×q+（R'-C-C'+g'-i）×（1-q）

企業(yè)甲違約的期望凈收益：

E2=（r+r'-c-c'-g-i'）×q+（r'-c'-g-i'）×（1-q）

如果要實(shí)現(xiàn)（守約，守約）的納什均衡，就需要E1>E2，又因?yàn)樾庞谜J(rèn)可度為0，那么R'=r'，這樣就解得：

相較于信用認(rèn)可度高但信用寬容度低的情況，信用認(rèn)可度的降低使得守約未來收益與違約未來收益之間的差額不斷縮小，當(dāng)信用認(rèn)可度為0時(shí)，兩只之間不存在差異，q值上升，對(duì)企業(yè)甲的守約行為有消極影響；相較于信用認(rèn)可度低但信用寬容度高的情況，信用寬容度的降低使得守約未來成本與違約未來成本之間的差額不斷提高，又因?yàn)樾庞脤捜荻葹?時(shí)，c'始終大于C'，所以兩者間的差額可以降低q值，從而信用寬容度的降低使得q值不斷減小，對(duì)企業(yè)甲的守約行為有積極影響。

結(jié)論四：考慮多次交易博弈的情況下，最理想的情況是信用認(rèn)可度為1，而信用寬容度為0；最不理想的情況是信用認(rèn)可度為0，而信用寬容度為1。

三、信用敏感度對(duì)股價(jià)波動(dòng)的實(shí)證分析

根據(jù)前述理論分析，信用敏感度在促進(jìn)企業(yè)守信、降低企業(yè)信用成本以及提高企業(yè)信用水平等方面發(fā)揮至關(guān)重要的作用。我們?cè)僖砸蜻`規(guī)被監(jiān)管部門公開處罰的上市公司為研究對(duì)象，研究違規(guī)事件經(jīng)公開市場(chǎng)披露后對(duì)股價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生了什么樣的影響，并對(duì)政府及投資者的信用敏感度、信用寬容度和信用認(rèn)可度進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）樣本選取及統(tǒng)計(jì)描述

1.樣本選取

研究對(duì)象為在A股市場(chǎng)中出現(xiàn)違約并被監(jiān)管部門處罰的公司。2016年度，各監(jiān)管部門共公告違約行為279起，涉及上市公司185家，其中違規(guī)處罰公告針對(duì)上市公司自身的有137家，涉及上市公司股東、控股或參股公司和其他關(guān)聯(lián)方的有48家，由于并非上市公司自身失信，考慮其對(duì)上市公司影響程度有限，予以剔除。所以本文選取2016年度各監(jiān)管部門對(duì)上市公司自身進(jìn)行處罰的137家公司，剔除處罰公告日處于停牌期間的公司以及當(dāng)年度ST、*ST、SST公司，對(duì)共97家上市公司收集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

2.統(tǒng)計(jì)描述

隨著信用經(jīng)濟(jì)概念的發(fā)展和推廣，各級(jí)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)公開市場(chǎng)發(fā)行股票的公眾公司的違規(guī)行為的監(jiān)管和處罰力度不斷加大，證監(jiān)會(huì)、財(cái)政部、工業(yè)與信息化部以及國家發(fā)展和改革委員會(huì)等部門依據(jù)《中華人民共和國證券法》《中華人民共和國反壟斷法》《上市公司信息披露管理辦法》等法律法規(guī)，對(duì)出現(xiàn)違規(guī)的企業(yè)進(jìn)行了相應(yīng)的懲罰。處罰公司的數(shù)量以及金額如表6所示。

由表6可以看出，2010年至2017年這8年時(shí)間內(nèi)，因違規(guī)行為被處罰并公示的上市公司數(shù)量逐年增加，而且從處罰公司數(shù)量的增長率來看，在2015年達(dá)到最高的48%，近8年的增長率平均值也達(dá)到26%。

從處罰總金額的角度來看，整體呈增長態(tài)勢(shì)，處罰力度之大前所未有，這也顯示出了政府對(duì)信用社會(huì)建設(shè)的決心。另外，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)等行業(yè)為違約次數(shù)最多的行業(yè)，每年度前10大違約行業(yè)的違約次數(shù)占當(dāng)年度違約次數(shù)的比例均超過50%，有些年份甚至達(dá)到69%。

（二）研究假設(shè)

根據(jù)以往的研究結(jié)果，股票市場(chǎng)能夠?qū)ζ髽I(yè)的相關(guān)信息做出快速反應(yīng)，股價(jià)除反映企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營帶來的正常投資收益率外，還會(huì)反映其他信息對(duì)企業(yè)收益率的影響。因此本文做出以下假設(shè)：

假設(shè)一：企業(yè)的違規(guī)行為對(duì)企業(yè)股票價(jià)格的波動(dòng)有顯著影響。

企業(yè)出現(xiàn)違規(guī)行為意味著企業(yè)信用方面出現(xiàn)問題，不論是公開信息披露出現(xiàn)造假行為還是稅務(wù)或者環(huán)保方面的處罰，都意味著企業(yè)存在不誠信的問題，如果投資者的信用敏感度高，那么就會(huì)對(duì)該信息做出迅速處理并進(jìn)一步反映在股價(jià)當(dāng)中，進(jìn)而使得股價(jià)波動(dòng)幅度較未公告違規(guī)行為時(shí)有所增大。

假設(shè)二：企業(yè)的違約行為對(duì)企業(yè)股票成交量的波動(dòng)有顯著影響。

企業(yè)股票成交量是反映公司股票活躍程度的指標(biāo)之一，違規(guī)行為的披露這一突發(fā)事項(xiàng)不僅會(huì)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響，往往也會(huì)伴隨著成交量的變動(dòng)，正如假設(shè)一中所述，信用敏感度高的投資者會(huì)迅速對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行分析并做出買入或者賣出的決策，進(jìn)而影響到股票成交量的變動(dòng)，相比無突發(fā)情況時(shí)，股票成交量的波動(dòng)幅度應(yīng)該會(huì)有所增加。

假設(shè)三：制造業(yè)企業(yè)股價(jià)波動(dòng)對(duì)是否違規(guī)以及違規(guī)是否處罰金沒有顯著影響。

信用經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，政府對(duì)企業(yè)信用的監(jiān)管越發(fā)嚴(yán)格，制造業(yè)企業(yè)在這樣的大環(huán)境下違約行為仍然不斷增加，并且有的企業(yè)在多個(gè)年份均受到處罰。造成這一現(xiàn)狀有兩個(gè)主要原因：一方面是因?yàn)檎幜P力度仍然不足，對(duì)于企業(yè)失信行為給予警告或處罰等行為并不會(huì)直接增加企業(yè)的信用成本；另一方面是因?yàn)橥顿Y者的信用寬容度高，認(rèn)為簡單的警告、處分等處罰并不會(huì)影響企業(yè)業(yè)績，而金額較小的罰款也不會(huì)讓投資者對(duì)股價(jià)有十分敏感的反應(yīng)。

（三）股價(jià)波動(dòng)及股票成交量波動(dòng)回歸分析

1.違規(guī)行為對(duì)股價(jià)波動(dòng)的回歸分析

對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行回歸分析有多種多樣的方法，法瑪（Fama）與弗倫奇（French）于1993年提出可以通過建立三因子模型對(duì)股票收益率進(jìn)行解釋，并認(rèn)為股票或相關(guān)投資組合中包含的超額收益能夠從三個(gè)方面解釋，包括：市場(chǎng)因子、市值因子（規(guī)模因子）以及賬面市值比因子（資產(chǎn)收益率）。本文參考趙靜梅等（2010） [20 ]運(yùn)用多元回歸探討突發(fā)情況對(duì)股價(jià)產(chǎn)生沖擊的其他因素，構(gòu)建多元回歸方程如下：

Y=a+b1lnTA+b2LI+b3X+μ

Y為模型因變量，本文分別選取了股票價(jià)格與股票成交量兩個(gè)因素進(jìn)行分析。首先定義股票價(jià)格極端變動(dòng)，以違規(guī)行為公告前7個(gè)交易日的股票收盤價(jià)平均值作為基準(zhǔn)價(jià)格，然后分別計(jì)算公告后7個(gè)交易日以及15個(gè)交易日的最高價(jià)格或最低價(jià)格與基準(zhǔn)價(jià)之間的差額，最后除以基準(zhǔn)價(jià)格作為股票價(jià)格波動(dòng)的衡量指標(biāo)。其次定義股票成交量的衡量指標(biāo)，以違規(guī)行為前7個(gè)交易日的平均成交量作為基準(zhǔn)成交量，然后分別計(jì)算公告后7個(gè)交易日及15個(gè)交易日的平均成交量，最后除以基準(zhǔn)成交量作為衡量股票成交量波動(dòng)的指標(biāo)。

模型中的TA指標(biāo)表示存在違規(guī)行為的公司相對(duì)規(guī)模，選擇公司的當(dāng)季總資產(chǎn)并取對(duì)數(shù)計(jì)算；LI指標(biāo)表示公司的流動(dòng)性指標(biāo)，選擇當(dāng)季換手率進(jìn)行計(jì)算，X指標(biāo)表示公司賬面市值指標(biāo)，選擇當(dāng)季的凈資產(chǎn)收益率。文章所使用的數(shù)據(jù)除換手率外均來自Wind數(shù)據(jù)庫，換手率數(shù)據(jù)來自CCER數(shù)據(jù)庫。

運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行回歸分析，得到如表7所示的結(jié)果。

從表7中可以看出，用基本的會(huì)計(jì)指標(biāo)對(duì)股價(jià)極端波動(dòng)情況進(jìn)行回歸分析，只有換手率指標(biāo)顯著，但系數(shù)較小，即換手率對(duì)股價(jià)波動(dòng)有一定影響但影響程度較小。為進(jìn)一步考察違規(guī)行為公告的情況下股價(jià)波動(dòng)問題，本文在上述模型的基礎(chǔ)上加入與違規(guī)行為相關(guān)的變量并進(jìn)行回歸，已驗(yàn)證上文中的關(guān)于違約事件公告會(huì)對(duì)股票價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生影響的假設(shè)，重新構(gòu)建的模型如下：

Y=a+b1lnTA+b2L1+b3X+b4WG+bslnFK+μ

上述公式中的WG為違規(guī)行為的虛擬變量，通常情況下，同樣是存在違約行為的公司，除受到處罰外，部分公司按照相關(guān)法律法規(guī)會(huì)被處以不同金額的罰款，那么被處以罰款的公司除違約行為會(huì)影響投資者的投資信心外，罰款的金額也會(huì)對(duì)企業(yè)的盈利產(chǎn)生直接的影響，所以被處以罰款的公司股價(jià)的波動(dòng)往往會(huì)大于沒有被處以罰款的公司，據(jù)此本文將存在違規(guī)行為并且因違規(guī)行為處以罰款的情形取值為1，將存在違規(guī)行為但并未因違規(guī)行為處以罰款的情形取值為0。FK表示因違規(guī)行為而被處以罰款的金額，并對(duì)該金額進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理。按照嵌入違約相關(guān)指標(biāo)的模型進(jìn)行回歸后的結(jié)果如表8所示。

從表8中可以看出，反映違規(guī)行為的變量與罰款都不顯著，根據(jù)模型的設(shè)定，在相關(guān)的違約行為被監(jiān)管部門在公開市場(chǎng)公告后，公告后7個(gè)工作日以及15個(gè)工作日內(nèi)的股票價(jià)格的波動(dòng)都不明顯受該公司是否違規(guī)或是否被處罰款的影響，即在公告后的一段時(shí)間內(nèi)，股價(jià)的波動(dòng)與企業(yè)是否違規(guī)以及違規(guī)是否被處以罰款無明顯相關(guān)關(guān)系。

另外，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果可以看出，在各年度處罰次數(shù)較大的企業(yè)多為制造業(yè)企業(yè)，所以本文除對(duì)所有樣本進(jìn)行回歸外，將所有制造業(yè)相關(guān)的39家企業(yè)單獨(dú)進(jìn)行多元回歸分析，得到結(jié)果如表9所示。

從表9中可以看出，單獨(dú)對(duì)制造業(yè)相關(guān)公司進(jìn)行分析的結(jié)果與對(duì)整體樣本進(jìn)行分析的結(jié)果相近，反映違規(guī)行為的變量和罰款均不顯著，即就被處罰次數(shù)最多的制造業(yè)來說，股票價(jià)格的波動(dòng)與企業(yè)是否被處罰金和所處罰金的金額并無顯著相關(guān)關(guān)系。

2.違規(guī)行為對(duì)股票成交量波動(dòng)的回歸分析

公開市場(chǎng)中經(jīng)常被觀察的變量除股價(jià)外還包括股票成交量指標(biāo)，反映當(dāng)日股票的活躍程度大小，本文收集整理了樣本公司的股票成交量指標(biāo)作為因變量，并根據(jù)上述模型再次進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表10所示。

從表10可以看出，將因變量換成股票成交量的波動(dòng)后，與違約相關(guān)的虛擬變量以及罰款在公告后7日以及公告后15日內(nèi)對(duì)股票成交量波動(dòng)的影響均不顯著，即不論公司是否被處罰金還是所處罰金金額都對(duì)于股票成交量的波動(dòng)沒有顯著的影響。

同樣的，對(duì)處罰次數(shù)最多的制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行單獨(dú)的回歸分析，得到的分析結(jié)果如表11所示。

從表11中可以看出，與對(duì)樣本整體進(jìn)行回歸分析的結(jié)果相同，與違約相關(guān)的虛擬變量以及罰款對(duì)股票成交量的波動(dòng)均無顯著影響。

3.回歸分析相關(guān)結(jié)論

（1）假設(shè)一與假設(shè)二均不成立。不論是從統(tǒng)計(jì)分析的表現(xiàn)還是從模型回歸的結(jié)果來看，自公告之日起7個(gè)交易日以及15個(gè)交易日內(nèi)，企業(yè)的違約行為以及因違約帶來的罰金對(duì)于股票價(jià)格的波動(dòng)以及股票成交量的波動(dòng)均不具有顯著影響。究其原因，一方面是因?yàn)楣善笔袌?chǎng)對(duì)相關(guān)事項(xiàng)形成預(yù)期或者預(yù)判而早已在股價(jià)中反映；另一方面是市場(chǎng)信用敏感度較低，信用寬容度較高，投資者往往會(huì)忽略這些失信行為的影響或者影響時(shí)間很短。

（2）假設(shè)三成立。對(duì)存在違約行為的制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行單獨(dú)回歸分析發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)是否被處罰金以及被處罰金的金額，對(duì)于自公告之日起7個(gè)交易日以及15個(gè)交易日內(nèi)的股票價(jià)格波動(dòng)以及股票成交量的波動(dòng)均不具有顯著影響。這樣的實(shí)證結(jié)果與假設(shè)三相符，雖然目前對(duì)于違規(guī)行為的重視程度以及處罰力度都在不斷加大，但是制造業(yè)企業(yè)的違規(guī)行為不降反增，由此也可以看出市場(chǎng)對(duì)于這些處罰信息以及小額罰金的不敏感以及較高的信用寬容度。

四、針對(duì)信用敏感度較低現(xiàn)狀的政策建議

針對(duì)目前存在社會(huì)整體信用敏感度低、信用寬容度高的現(xiàn)實(shí)，從政府、企業(yè)和社會(huì)公眾三個(gè)角度分別提出不同的建議。

（一）政府做好信用監(jiān)管者與普及者

1.加大懲罰力度，建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制

首先，嚴(yán)厲的懲罰機(jī)制必不可少，尤其是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出違約企業(yè)違約凈收益的懲罰可以降低企業(yè)違約決策的概率，也能夠在一定程度上彌補(bǔ)政府在發(fā)現(xiàn)企業(yè)違約行為以及為做出判罰等所耗費(fèi)的成本。其次，政府也應(yīng)當(dāng)建立對(duì)守約行為的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，可以根據(jù)對(duì)違約企業(yè)的懲罰對(duì)相應(yīng)的守約企業(yè)進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)。

2.加強(qiáng)信用公示，降低信息收集成本

政府應(yīng)當(dāng)積極建立信用公示系統(tǒng)，降低信用收集成本和信用不對(duì)稱程度，這樣有利于降低企業(yè)的失信概率，提高企業(yè)的守信概率。政府應(yīng)當(dāng)就信用公示系統(tǒng)進(jìn)行積極的資源整合，同時(shí)也可以與民間的信用公示系統(tǒng)包括信用評(píng)級(jí)公司合作，全面地反映一個(gè)企業(yè)在其經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的方方面面所做出的信用決策。

3.加強(qiáng)信用教育，提高信用敏感度

為實(shí)現(xiàn)高信用認(rèn)可度和低信用寬容度這一目標(biāo)，政府應(yīng)當(dāng)積極普及信用知識(shí)，從生活中的方方面面出發(fā)，在提高信用社會(huì)的信用認(rèn)可度的同時(shí)降低社會(huì)的信用寬容度，推動(dòng)信用經(jīng)濟(jì)發(fā)展。除此之外企業(yè)可以定期或不定期地開展社會(huì)信用知識(shí)普及活動(dòng)，不論是針對(duì)公民還是企業(yè)，都必不可少。

4.針對(duì)較高頻率的信用違約行業(yè)，制定針對(duì)性規(guī)范措施

制造業(yè)相關(guān)企業(yè)處罰次數(shù)在每年公開的違規(guī)處罰中都占近50%的比例，除此之外，近年來被處以大額罰款的受罰企業(yè)有很大一部分都是證券公司，資本市場(chǎng)服務(wù)行業(yè)為何屢罰屢犯與制度的缺陷不無聯(lián)系。通過對(duì)不同行業(yè)企業(yè)及其投資者的信用敏感度、信用寬容度和信用認(rèn)可度進(jìn)行測(cè)量，進(jìn)而針對(duì)不同的行業(yè)分別制定適應(yīng)各行業(yè)的獎(jiǎng)懲機(jī)制，提高獎(jiǎng)懲機(jī)制的效率和效果。

（二）企業(yè)做好信用參與者與執(zhí)行者

1.提高信息收集能力，降低信息收集成本

提高信息收集能力，降低信息收集成本，獲取更多的交易信息，都是企業(yè)做出正確信用決策的保證，一方面企業(yè)可以通過引進(jìn)在信息收集方面更專業(yè)的人才、對(duì)公司內(nèi)部相關(guān)人員進(jìn)行專項(xiàng)培訓(xùn)、建立供應(yīng)商及客戶資料庫等方式，提高信息收集的效率和效果；另一方面企業(yè)在交易過程中也應(yīng)當(dāng)不斷積累信息，根據(jù)供應(yīng)商和客戶以往的信用行為的表現(xiàn)做出更加準(zhǔn)確的估計(jì)和判斷，減少因自身信息收集能力不足帶來的誤判和做出的錯(cuò)誤決策。

2.堅(jiān)持守信行為，杜絕失信行為

隨著信用認(rèn)可度的提高和信用寬容度的降低，企業(yè)的失信行為帶來的懲罰將會(huì)逐漸增加，守信能夠得到的未來收益也將逐漸增加。而且即便目前信用認(rèn)可度和信用寬容度仍未達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)水平，但是信用仍然具有一定的可累積性，守信的次數(shù)越高，信用認(rèn)可度也會(huì)隨之提高，而失信的次數(shù)越高，信用寬容度也會(huì)急速下降，所以在目前的情況下企業(yè)仍然應(yīng)當(dāng)減少失信行為，堅(jiān)持遵守約定、提高信用。

3.既做信用經(jīng)濟(jì)參與者，也做信用經(jīng)濟(jì)監(jiān)督者

企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體，與眾多的供應(yīng)商和客戶進(jìn)行交易所掌握的信息遠(yuǎn)比政府作為監(jiān)督者掌握的信息要豐富得多，在發(fā)現(xiàn)失信行為時(shí)企業(yè)應(yīng)當(dāng)將相關(guān)的信息報(bào)送給政府為主導(dǎo)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)，這樣做既能夠降低監(jiān)管機(jī)構(gòu)的信息搜集成本、擴(kuò)大監(jiān)管覆蓋面，也有利于企業(yè)降低自身的信息收集成本、提高信息完整度。

（三）社會(huì)公眾做好信用監(jiān)督者與傳播者

1.學(xué)習(xí)信用知識(shí)，提高信用敏感度

社會(huì)公眾不論是作為消費(fèi)者、供應(yīng)商還是企業(yè)員工都與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密不可分，社會(huì)公眾信用素質(zhì)的高低直接決定了企業(yè)信用素質(zhì)的高低，社會(huì)公眾應(yīng)該積極的學(xué)習(xí)信用知識(shí)，提高信用認(rèn)可度的同時(shí)降低信用寬容度，這樣才有利于發(fā)揮“看不見的手”的作用，讓失信企業(yè)的失信成本足夠地高，使得企業(yè)選擇守信而非失信決策。

2.收集信用信息，做好信用監(jiān)督者

社會(huì)公眾作為員工，企業(yè)對(duì)于員工做出的薪酬等承諾是否能夠兌現(xiàn)；社會(huì)公眾作為消費(fèi)者，企業(yè)對(duì)消費(fèi)者做出的質(zhì)量等承諾是否兌現(xiàn)；社會(huì)公眾作為市場(chǎng)投資者，上市公司的對(duì)投資者的分紅等承諾是否能夠兌現(xiàn)。以上這些信息往往社會(huì)公眾掌握的最為全面，社會(huì)公眾的將這些信息進(jìn)行收集反饋將會(huì)很大程度上提高信用公示系統(tǒng)的信息完整度，促進(jìn)信用經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]Long Z.， Ran G. An Inventory Model Considering Credit Cost and Demand Rate Varying with Credit Value[M]. Springer Berlin Heidelberg，2013：759-765.

[2]Robert M. G.， Jan K.， Malte B. How do different payment methods deliver cost and credit efficiency in electronic commerce？[J]. Electronic Commerce Research and Applications， 2016（18）：27-36.

[3]Sandie M.， Rob R.， Alan L. Understanding and knowledge of credit cost and duration： Effects on credit judgements and decisions[J]. Journal of Economic Psychology， 2011， 32（4）： 609-620.

[4]Akerlof， G. The Market for Lemons： Quality Uncertainty and the Market Mechanism[J]. Quarterly Journal of Economics. 1970（84）： 488-500.

[5]Kreps， D.， P. Milgrom， J. Roberts，et al.Rational Cooperation in the Finitely Repeated Prisoners Dilemma[J]. Journal of Economic Theory， 1982（27）： 245-252.

[6]Barro， R.J. Reputation in a Model of Monetary Policy with Incomplete Information [J]. Journal of Monetary Economics， 1986， 1（17）： 3-20

[7]Dolly，J.C. Characteristics and Procedure of Common Stock Split-Ups[J].Harvard Business Review， 1993， 11（3）： 316-326.

[8]Ball，R.，P.Brown.An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers[J]. Journal of Accounting Research， 1968， 6（2）： 159-178.

[9]EF.Fama， L. Fisher， L. Jensen， et al. The Adjustment of Stock Prices to New Information[J]. International Economic Review， 1969， 10（1）： 1-21.

[10]Niederhoffer， V. The Analysis of World Event and Stock Price[J]. The Journal of Business， 1971， 44（2）： 193-219.

[11]陶丙印. 我國企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理博弈分析[D]. 北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)， 2009.

[12]羅先進(jìn)， 許艷平. 企業(yè)信用抉擇經(jīng)濟(jì)模型探討[J]. 價(jià)值工程， 2014，33（5）：151-153.

[13]王軍富. 社會(huì)信用體系建設(shè)視角下的信用成本博弈機(jī)制研究[J]. 征信， 2016， 34（11）： 17-22.

[14]吳建軍， 汪鑫. 基于交易成本的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)博弈分析[J]. 中國管理信息化， 2011， 14（14）： 15-16.

[15]陳新崗， 李梓旗. 基于互聯(lián)網(wǎng)金融視角的網(wǎng)絡(luò)信用風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制研究[J]. 創(chuàng)新， 2017（1）： 80-90.

[16]王睿. 基于P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的企業(yè)聲譽(yù)資本研究[D]. 濟(jì)南：山東大學(xué)， 2017.

[17]姚苗苗， 姚正海， 李霆威. 媒體關(guān)注對(duì)股價(jià)波動(dòng)影響的實(shí)證研究[J]. 中國集體經(jīng)濟(jì)， 2018（1）： 91-93.

[18]王海舟. 機(jī)構(gòu)持股對(duì)股價(jià)波動(dòng)性的影響[D]. 杭州：浙江大學(xué)， 2017.

[19]丁萍. 政策信息對(duì)相關(guān)公司股價(jià)波動(dòng)的影響研究[D]. 濟(jì)南：山東財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2016.

[20]趙靜梅， 何欣， 吳風(fēng)云. 中國股市謠言研究：傳謠、辟謠及其對(duì)股價(jià)的沖擊[J]. 管理世界， 2010（11）： 38-51.

[21]李詩瑤. 基金持股、止損機(jī)制與股價(jià)波動(dòng)[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)（天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)），2017，37（4）：15-24，101.

[22]徐琳. 網(wǎng)絡(luò)輿情對(duì)股價(jià)波動(dòng)影響的實(shí)證研究[D]. 成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)， 2013.

[責(zé)任編輯：吳壽平]