何康

摘 要：當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)股價(jià)崩盤的研究比較多，其中有一個(gè)問題就是對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的大量投資是否能夠影響股價(jià)的崩盤，按我們的理解，對(duì)股市的過量投資可能會(huì)導(dǎo)致股市出現(xiàn)泡沫進(jìn)而存在一定的崩盤風(fēng)險(xiǎn)。而面臨著崩盤風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)為了改變所處的不利處境，也會(huì)采取相應(yīng)手段來避免這一情況的發(fā)生，過度投資的方式是其中一個(gè)最直接、最主觀的方式。研究2010—2017年的A股上市公司的數(shù)據(jù)，對(duì)過度投資與股價(jià)崩盤之間的關(guān)系進(jìn)行討論。

關(guān)鍵詞：過度投資;破凈;崩盤風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號(hào)：F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2019）01-0063-03

引言

學(xué)術(shù)界一直研究著實(shí)體經(jīng)濟(jì)和股票市場之間的關(guān)系。研究表明，中國的上市公司很大一部分存在過度投資行為[1]。過度投資行為是對(duì)公司價(jià)值和未來發(fā)展的不是最好選擇的投資x行為。過度投資會(huì)損害企業(yè)發(fā)展，降低企業(yè)價(jià)值，影響社會(huì)資金的正常配置，使社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到影響[2]。而其與股價(jià)崩盤之間的關(guān)系也引發(fā)了人們的興趣。大量的投資在短期內(nèi)提升公司的發(fā)展速度，但對(duì)公司的基本發(fā)展?fàn)顩r并沒有改變，不力求對(duì)公司所面臨的根本問題進(jìn)行處理，當(dāng)前的繁榮只是榮華的泡沫。當(dāng)泡沫破裂企業(yè)面臨的是股價(jià)崩盤、聲譽(yù)下降、投資者信心降低等一系列問題。這種過度投資的方法就如同竭澤而漁，顯然不符合企業(yè)的長期價(jià)值投資理論，無法長久地發(fā)展下去。正確的做法則是走穩(wěn)定扎實(shí)的發(fā)展之路，任何問題都要有個(gè)度，超過這個(gè)度就會(huì)出現(xiàn)問題。

破凈就是企業(yè)股票跌破每股凈資產(chǎn)，其與公司的盈利能力，公司背景等與公司的自身實(shí)力相關(guān)，能夠切實(shí)地影響公司股價(jià)的漲跌。股價(jià)的暴漲暴跌對(duì)于資本和公司的健康發(fā)展有著很大的影響。股價(jià)的暴跌對(duì)于股票市場有著崩盤的影響，其危害著投資者的財(cái)富，使其大量縮水，并且使市場的投資者對(duì)公司的信心嚴(yán)重降低，金融市場的穩(wěn)定性也被動(dòng)搖直接結(jié)果就是造成資源配置的紊亂，使實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受到嚴(yán)重影響。對(duì)于股價(jià)崩盤的研究并尋找影響崩盤的影響因素對(duì)于股票市場的健康發(fā)展有著重要的意義，近年來對(duì)于這個(gè)話題也有著較大的熱度。Jin和Myers（2006）從理論層面對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)理進(jìn)行了解釋：管理層基于經(jīng)濟(jì)利益對(duì)影響公司發(fā)展的負(fù)面信息進(jìn)行隱藏，造成負(fù)面信息的不斷累積[3]。公司不能長期承受負(fù)面信息壓力，當(dāng)負(fù)面信息在短期內(nèi)集中釋放到市場上，就會(huì)引起股價(jià)暴跌。Hutton等（實(shí)證檢驗(yàn)了上述假設(shè)）[4]。近年來，在這一理論框架下，學(xué)術(shù)界陸續(xù)發(fā)現(xiàn)公司避稅（kim等，2011）、期權(quán)激勵(lì)（Kim等，2011）、高管性別（李小榮、劉行，2012）和以及機(jī)構(gòu)投資者（許年行等，2013）等因素都對(duì)股價(jià)崩盤產(chǎn)生影響[5～8]。

那么，我們探討的是面臨困境的公司是否有動(dòng)力和能力改變當(dāng)前處境，改變自己的破凈現(xiàn)象，進(jìn)而避免崩盤風(fēng)險(xiǎn)。而長期的面臨的崩盤風(fēng)險(xiǎn)公司采取的大量投資的方法對(duì)企業(yè)是否有關(guān)聯(lián)。我們用定量的方法揭示投資的相關(guān)問題，揭示上述問題，并為公司和相關(guān)部門的決策提供支持。

一、理論分析和假設(shè)

一般情況下，一家公司的股票價(jià)格反映的是這個(gè)公司在近期的發(fā)展?fàn)顩r，發(fā)展得好的公司就會(huì)讓投資者更加認(rèn)同，具體表現(xiàn)在就是其股票被大量購買價(jià)格升高。如果公司發(fā)展較好，那么公司的每股凈資產(chǎn)對(duì)每股市價(jià)的解釋力度就越大，公司就不會(huì)那么容易陷入崩盤風(fēng)險(xiǎn)等財(cái)務(wù)困境之中[8]。反過來說就是，如果股價(jià)跌破每股凈資產(chǎn)，那么這個(gè)公司就將面臨著較大的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。我們提出H1假設(shè)：企業(yè)的破凈程度對(duì)股票的崩盤有著顯著的影響。

企業(yè)的發(fā)展對(duì)于各地方經(jīng)濟(jì)來說有很大的好處，如提升經(jīng)濟(jì)、解決就業(yè)、提升地方知名度等。但企業(yè)的不健康發(fā)展使企業(yè)處于破凈和崩盤的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中就會(huì)使企業(yè)處于危險(xiǎn)當(dāng)中，面臨著退市的考驗(yàn)。在這種情況下，企業(yè)面臨較大壓力就會(huì)使公司決策者采取一切手段避免退市。有的企業(yè)有著較高的推出壁壘，或者相關(guān)企業(yè)所在地區(qū)有著不同的補(bǔ)貼政策，就使得有些公司自然而然地選擇通過加大投資擴(kuò)大產(chǎn)能的方法來解決所面臨的問題。利用充裕的現(xiàn)金來解決企業(yè)的發(fā)展問題只能解決當(dāng)下的發(fā)展問題，根本的產(chǎn)品銷售問題并不能通過擴(kuò)大生產(chǎn)來解決。但是，這種方法還是有很強(qiáng)的市場的競爭力，同時(shí)也帶動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并給管理者一種企業(yè)欣欣向榮的假象。但這種行為也給我們提供了一種了解企業(yè)的契機(jī)，在經(jīng)濟(jì)行業(yè)不景氣時(shí)我們可以根據(jù)企業(yè)這一過度投資的水平來了解企業(yè)的整體盈余管理水平[9]。我們也據(jù)此提出假設(shè)H2：上市公司在面臨崩盤和破凈的環(huán)境中是否有過度投資的沖動(dòng)。

二、研究設(shè)計(jì)

研究的樣本選取自Wind數(shù)據(jù)庫，選取了來自2010—2017年的數(shù)據(jù)。我們選取的范圍是滬深股市的全部A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)。具體數(shù)據(jù)處理如下：首先，剔除了交易周數(shù)小于30和連續(xù)停牌天數(shù)超過60的樣本;其次，剔除了重要數(shù)據(jù)有缺失的樣本，據(jù)此得到了1 924個(gè)公司的相關(guān)數(shù)據(jù);最后的數(shù)據(jù)處理軟件使用的是Eviews8。相關(guān)變量的設(shè)定如下：

其中，Newinvti，t表示的是公司在第t年的新增投資，等于（構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金+投資支付的現(xiàn)金-無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額-上期折舊與攤銷）/年初總資產(chǎn)。Growth為公司的成長機(jī)會(huì)，一般用TobinQ衡量即市場價(jià)值/總資產(chǎn)。Leverage為公司的資產(chǎn)負(fù)債率。Cash為企業(yè)持有的現(xiàn)金，即（貨幣資金+短期投資）/總資產(chǎn)。Return為現(xiàn)金紅利的在投資年回報(bào)率。Age為上市的年限。Size為資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)。企業(yè)的過度投資的水平我們用（8）式的殘差來表示。

三、構(gòu)建模型與回歸

首先，對(duì)于假設(shè)H1我們采用（9）的模型進(jìn)行多元回歸：

CRASHRISKi，t=a0+？茁1BROKENi，t+？茁2ControVariablesi，t-1+？著i，t

（9）

其中，控制變量ControVariables選取了以下幾個(gè)變量：Size選取的是公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù);ROA總資產(chǎn)收益率，為第t年凈利潤和t-1年的總資產(chǎn)的比值;RET為公司i在t-1年的平均周特有收益率;LEV為公司資產(chǎn)負(fù)債率;MB為市值賬面比，等于（每股市值×流通股+每股凈資產(chǎn)×非流通股）/權(quán)益賬面凈值。

通過多元回歸我們得到回歸結(jié)果（見表2）。

因變量對(duì)應(yīng)的為CRASHRISK，自變量BROKEN，對(duì)應(yīng)p值較小，CRASHRISK與BROKEN之間相關(guān)性非常顯著。其對(duì)應(yīng)系數(shù)為正，即在破凈的狀態(tài)下有很大的概率股市崩盤，二者呈正相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)H1即破凈狀態(tài)越大崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

其次，衡量崩盤對(duì)過度投資的影響。我們使用如下模型來衡量崩盤對(duì)過度投資的影響：

OvInvti，t=a0+？茁1CEASHRISK+？茁2ControlVariablesi，t+？著i，t（10）

在進(jìn)行多元回歸可得結(jié)果（如表3所示）。

因變量對(duì)應(yīng)的為過度投資的Ovinvt變量，x2對(duì)應(yīng)的為CREASHRISK，可以看出p值稍微大于0.01，二者之間的關(guān)系顯著，系數(shù)為正。這意味著公司在較高的崩盤風(fēng)險(xiǎn)水平下可以促使企業(yè)采取過度的投資行為，驗(yàn)證了H2假設(shè)。

結(jié)語

本文以2010—2017年我國滬深股市股票市場A股公司的數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)公司在股票市場上發(fā)生的破凈現(xiàn)象、崩盤風(fēng)險(xiǎn)及過度投資行為進(jìn)行研究。結(jié)果表明：第一，公司的股票股價(jià)跌破每股凈資產(chǎn)對(duì)公司的股票的崩盤有著顯著的影響;第二，崩盤的風(fēng)險(xiǎn)影響管理層的決策，由于股價(jià)并無法真正反映公司的經(jīng)營績效，但是為維持股價(jià)會(huì)產(chǎn)生過激的管理行為，如過度投資。這樣的行為能夠使公司快速地開展新項(xiàng)目，促進(jìn)企業(yè)的就業(yè)和發(fā)展。但這并沒有解決企業(yè)自身發(fā)展的根本，就不會(huì)擺脫股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)。因此，追根溯源，為保證公司的正常運(yùn)作，企業(yè)還是應(yīng)該從提高自身競爭力出發(fā)，通過創(chuàng)新技術(shù)和管理等手段，使公司具有更強(qiáng)的實(shí)力，最終達(dá)到企業(yè)正常發(fā)展的目的。

參考文獻(xiàn)：

[1]? 詹雷，王瑤瑤.管理層激勵(lì)、過度投資與企業(yè)價(jià)值[J].南開管理評(píng)論，2013，（3）：36-46.

[2]? 蔡吉甫.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與公司投資效率——基于2006年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則趨同前后深滬兩市經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的比較研究[J].管理評(píng)論，2013，（4）：166-176.

[3]? Jin L.，Myers S.C.R2 Around the world：New Theory and New rests[J].Journal of Fianncial Economics，1991，（2）：193-228.

[4]? Hutton A.P.Marcus A.J. & Tehranian H.Opaque Financial Reports，R2，and Crash Risk.Journal of Financial Economics，2009，（1）：67-86.

[5]? Kim J.，Li Y. & Zhang，L.CFO Verus CEO：Equitu Incentives and Crashes[J].Journal of Financial Economics，2011，（3）：713-730.

[6]? Kim J.B. & Li Y. & Zhang L.Corporate Tax Avoidance and Stock Price Crash Risk：Firm-level Analysis[J].Journal of Financial Economics，2011，（100）：639-662.

[7]? 李小榮，劉行.CEO vs CFO：性別與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].世界經(jīng)濟(jì)，2012，（12）：102-129.

[8]? 許年行，于上堯，伊志宏.機(jī)構(gòu)投資者羊群行為與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].管理世界，2013，（7）：31-43.

[9]? 田昆儒，孫瑜.非效率投資、審計(jì)監(jiān)督與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2015，（2）：43-51.

[10]? Chen J.，H.Hong & J.C.Stein.Forecasting Crashes：Trading Volume，Past Returns，and Conditional Skewness in Stock Prices[J].Journal of Financial Economics，2011，（61）：345-381.

[11]? Richardson S.Over-investment of Free Cash Flow[J].Review of Accounting Studies，2006，（2-3）：159-189.