吳春賢，鄧瑋民

（石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 石河子 832003）

一、引言

我國(guó)資本市場(chǎng)從1990年發(fā)展至今，機(jī)構(gòu)投資者作為市場(chǎng)投資的重要力量不斷成長(zhǎng)，特別是近10年取得的發(fā)展成績(jī)尤為顯著。以基金、券商、QFII、銀行等為代表的機(jī)構(gòu)投資者在A股市場(chǎng)中的投資規(guī)模和占比不斷上升，機(jī)構(gòu)持股的市值總和從2007年的3.62萬億元提升到2019年的30.25萬億元，占A股市值總和的比重從11%提升到51%（吳曉求和方明浩，2021）[1]。雖然對(duì)照美國(guó)市場(chǎng)60%以上的機(jī)構(gòu)持股市值占比，中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者持股具有很大進(jìn)步空間，但機(jī)構(gòu)投資者的資金管理與專業(yè)投研能力以及不斷增加持股上市公司股票規(guī)模的現(xiàn)實(shí)情境，使得關(guān)注與探討機(jī)構(gòu)持股對(duì)資本市場(chǎng)的發(fā)展十分必要。

近年來我國(guó)資本市場(chǎng)不斷發(fā)生機(jī)構(gòu)投資者并購(gòu)事件，使原來分別持股不同企業(yè)的兩個(gè)或多個(gè)機(jī)構(gòu)投資者并購(gòu)成為一家后，出現(xiàn)了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)，即單個(gè)機(jī)構(gòu)持有同行業(yè)多家企業(yè)股權(quán)的現(xiàn)象（杜勇等，2021）[2]。通過分析此類機(jī)構(gòu)并購(gòu)事件可以發(fā)現(xiàn)，起初多個(gè)機(jī)構(gòu)持股不同企業(yè)正逐漸演變?yōu)閱蝹€(gè)機(jī)構(gòu)共同持有同行業(yè)內(nèi)多家企業(yè)。這類所有權(quán)現(xiàn)象普遍存在于美國(guó)資本市場(chǎng)（He和Huang，2017）[3]，并有學(xué)者發(fā)現(xiàn)其在引導(dǎo)同行業(yè)企業(yè)合作、改善公司治理、形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)、整合優(yōu)質(zhì)資源方面能夠發(fā)揮“協(xié)同治理”作用（Chen等，2021）[4]。同時(shí)杜勇等（2021）[2]通過分析中國(guó)上市公司數(shù)據(jù)，基于共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的協(xié)同效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)能夠改善企業(yè)的盈余信息質(zhì)量，具體通過行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)與形成的規(guī)模勢(shì)力，發(fā)揮共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的治理與監(jiān)督作用。

針對(duì)世紀(jì)疫情等復(fù)雜的外部環(huán)境，2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出要堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)的工作總基調(diào)，保持平穩(wěn)健康的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。而公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)作為資本市場(chǎng)的一種異象，不僅會(huì)影響公司利益與投資者的信心，更會(huì)對(duì)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生影響，如引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)等嚴(yán)重后果（林川，2022）[5]。因而，開展關(guān)于公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響因素的研究十分必要。股權(quán)結(jié)構(gòu)作為公司治理過程中不可或缺的部分，股東的動(dòng)機(jī)與行為會(huì)對(duì)上市公司的投融資決策、信息披露意愿與治理水平產(chǎn)生重要影響（王化成等，2015）[6]。

根據(jù)上述背景，本文區(qū)別于機(jī)構(gòu)投資者單一持股、多家機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)特征，以共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)為切入點(diǎn)，考察這一股權(quán)結(jié)構(gòu)模式是否會(huì)抑制公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，以此驗(yàn)證共同機(jī)構(gòu)大股東持股同行業(yè)多家公司在資本市場(chǎng)中發(fā)揮的作用。本文以我國(guó)A股上市公司為研究樣本，以2007年到2020年為研究區(qū)間，發(fā)現(xiàn)共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)能有效抑制崩盤風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，其影響路徑源于共同機(jī)構(gòu)大股東對(duì)組合內(nèi)公司信息質(zhì)量的優(yōu)化及治理結(jié)構(gòu)的豐富。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，共同機(jī)構(gòu)大股東抑制崩盤風(fēng)險(xiǎn)的效應(yīng)在國(guó)有企業(yè)以及產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度低時(shí)更強(qiáng)，其治理作用更加顯著。

本文可能的貢獻(xiàn)如下。首先，豐富了有關(guān)共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)經(jīng)濟(jì)后果的研究，并討論了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的內(nèi)在機(jī)制。目前有關(guān)這一獨(dú)特所有權(quán)模式究竟會(huì)發(fā)揮“協(xié)同治理”還是“合謀舞弊”作用，學(xué)術(shù)界尚未給出統(tǒng)一論斷，本文為其正向治理作用提供了證據(jù)。其次，雖然有關(guān)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究已經(jīng)非常豐富，但本文區(qū)別于機(jī)構(gòu)投資者團(tuán)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，以持股同行業(yè)多家公司股權(quán)的共同機(jī)構(gòu)大股東為研究對(duì)象，分析這一獨(dú)特股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，增加了有關(guān)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究。再次，擴(kuò)展了關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者相關(guān)話題的討論，支持了復(fù)雜機(jī)構(gòu)投資者所有權(quán)模式下體現(xiàn)其“股東積極主義”的論據(jù)。同時(shí)本文的研究結(jié)論，深化了有關(guān)部門對(duì)機(jī)構(gòu)投資者群體在不同情境下能否發(fā)揮治理作用的認(rèn)識(shí)，有利于針對(duì)其特征更好地進(jìn)行監(jiān)督管理。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)回顧

關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的形成，現(xiàn)階段研究基于委托代理理論和信息不對(duì)稱理論，主要圍繞公司信息環(huán)境與內(nèi)部管理層行為兩方面展開。首先，信息環(huán)境的不透明為管理層藏匿壞消息提供了便利，當(dāng)公司外部投資者未了解真實(shí)的經(jīng)營(yíng)情況時(shí)，極易對(duì)預(yù)期股價(jià)形成誤判，而在了解真相后的大量拋售行為便會(huì)引發(fā)股價(jià)暴跌（Jin和Myers，2006）[7]。其次，管理層的自利行為，例如為實(shí)現(xiàn)超額薪酬、構(gòu)建商業(yè)帝國(guó)、政治晉升及聲譽(yù)等目標(biāo)，管理層有動(dòng)機(jī)在短期內(nèi)隱瞞或者延遲披露公司的負(fù)面消息（Kim等，2011）[8]。而鑒于真實(shí)市場(chǎng)的非完全有效性，在信息不對(duì)稱的背景下，當(dāng)刻意隱瞞的壞消息超出公司所能容納的范圍時(shí)，就會(huì)突然涌入到市場(chǎng)中，對(duì)股價(jià)造成劇烈沖擊，使得股價(jià)大幅下降，最終形成崩盤。

對(duì)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究非常豐富，主要集中在公司內(nèi)外部?jī)蓚€(gè)層面。內(nèi)部影響因素如：大股東持股（姜付秀等，2018）[9]、信息披露（孟慶斌等，2017）[10]、投融資行為（江軒宇和許年行，2015）[11]、內(nèi)部控制質(zhì)量（黃政和吳國(guó)萍，2017）[12]；外部影響因素如：審計(jì)（張宏亮等，2018）[13]、機(jī)構(gòu)投資者（吳曉暉等，2019）[14]、媒體報(bào)道（羅進(jìn)輝和杜興強(qiáng)，2014）[15]、分析師評(píng)級(jí)（張丹妮和劉春林，2020）[16]等。但隨著資本市場(chǎng)的完善與發(fā)展，需要對(duì)降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的積極因素繼續(xù)挖掘。區(qū)別于機(jī)構(gòu)投資者單一持股（董紀(jì)昌等，2020）[17]與群體抱團(tuán)行為（吳曉暉等，2019）[14]，本文關(guān)注到共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)這一特征，探討其對(duì)于企業(yè)信息披露環(huán)境與負(fù)面信息形成產(chǎn)生的影響，考察這一持股行為對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)。

（二）共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的文獻(xiàn)回顧

有趣的是，大部分文獻(xiàn)均從機(jī)構(gòu)投資者持股與否、持股比例開展機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的討論，關(guān)注其“經(jīng)紀(jì)人”屬性。而在現(xiàn)實(shí)資本市場(chǎng)中，機(jī)構(gòu)投資者并不是單獨(dú)參與公司治理，而是基于完善的投資網(wǎng)絡(luò)，通過持股多家公司規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)并創(chuàng)建相互溝通的信息渠道，彼此之間具有緊密的聯(lián)系（劉新民等，2021）[18]。李維安等（2017）[19]也發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者通常會(huì)持股多家企業(yè)，并在這些企業(yè)獲取與傳遞信息、學(xué)習(xí)決策，進(jìn)而改善所持股公司的治理水平。因此，為更好地探究共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤之間的關(guān)系，需要考慮共同機(jī)構(gòu)股東在行業(yè)中的不同特征，以便更好地解釋其發(fā)揮作用的路徑。

共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)具備行業(yè)樞紐、整合效應(yīng)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)三個(gè)顯著的特征，能夠發(fā)揮“協(xié)同治理”與“合謀舞弊”兩種不同的作用（杜勇等，2021）[2]。持有“協(xié)同治理”觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為，首先，在投資組合價(jià)值最大化目標(biāo)作用下，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)于持股的多家企業(yè)具備出色的協(xié)調(diào)整合能力，如增加企業(yè)的市場(chǎng)份額、專利申請(qǐng)數(shù)（He和Huang，2017）[3]和創(chuàng)新投入（嚴(yán)蘇艷，2019）[20]，降低并購(gòu)交易過程的成本，提升并購(gòu)績(jī)效（Chen等，2021）[4]。其次，在促進(jìn)同行業(yè)企業(yè)產(chǎn)品市場(chǎng)協(xié)作上，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)通過提高企業(yè)的創(chuàng)新能力和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率，緩解代理問題，改善產(chǎn)品市場(chǎng)表現(xiàn)，最終提升企業(yè)價(jià)值（周泰云等，2021）[21]。再次，在有效發(fā)揮公司治理作用上，因其在決策中擁有更豐富的信息資源與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)能夠更好地發(fā)揮對(duì)公司的監(jiān)督治理作用，例如在股東大會(huì)上提出具有否定意見的提案，從而履行其監(jiān)督職能（He等，2019）[22]，而治理水平的提升有利于抑制企業(yè)的避稅動(dòng)機(jī)（邢斐等，2021）[23]；最后，出于對(duì)同行業(yè)企業(yè)相似特征的了解，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)能有效降低信息處理成本，有利于形成優(yōu)質(zhì)的信息規(guī)模經(jīng)濟(jì)。以上這些作用的發(fā)揮，大大提升了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)公司的監(jiān)督治理效率，從而增加了企業(yè)信息披露質(zhì)量，降低了公司盈余管理水平（Ramalingegowda等，2021）[24]。而持有“合謀舞弊”觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)為使組合收益最大，有動(dòng)機(jī)聯(lián)結(jié)組合內(nèi)企業(yè)進(jìn)行合謀，增加整體組合在行業(yè)中的產(chǎn)品勢(shì)力和定價(jià)能力（Azar等，2018）[25]，致使行業(yè)內(nèi)共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)以外的企業(yè)出現(xiàn)投資不足的現(xiàn)象（潘越等，2020）[26]。

綜合以上研究成果與研究脈絡(luò)的發(fā)展，可以發(fā)現(xiàn)研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響因素的文獻(xiàn)較為廣泛，但從共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的視角，研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)還鮮有涉及。實(shí)際上，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)在公司信息披露、投融資決策、監(jiān)督治理等方面都能起到重要的作用，進(jìn)而對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響。那么，針對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)是通過“用手投票”還是通過“用腳投票”的方式發(fā)揮作用？在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)中共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)是扮演“協(xié)同治理”的監(jiān)督者還是“合謀舞弊”的威脅者？現(xiàn)有文獻(xiàn)并未對(duì)此給出直接解釋，本文將在此問題上進(jìn)行深入探討。

三、理論分析與假設(shè)提出

（一）“協(xié)同治理”假說

同一行業(yè)內(nèi)企業(yè)間往往存在激烈的競(jìng)爭(zhēng)，而鑒于彼此間簽訂契約總是存在不完備的情況，出于自身價(jià)值最大化的考慮，企業(yè)通常會(huì)因害怕契約中的疏漏被合作企業(yè)或競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手攻擊，而在彼此之間施加負(fù)外部性（He和Huang，2017）[3]，其直接的做法就是通過隱藏專有信息迷惑競(jìng)爭(zhēng)方，誤導(dǎo)其經(jīng)營(yíng)決策。已有研究指出，企業(yè)低質(zhì)量的盈余信息披露在破壞其他企業(yè)決策的同時(shí)，更會(huì)降低同行業(yè)企業(yè)的價(jià)值（Beatty等，2013）[27]，并最終導(dǎo)致持有多家公司組合的機(jī)構(gòu)收益降低。為提高組合收益，共同機(jī)構(gòu)投資者有動(dòng)機(jī)降低組合內(nèi)企業(yè)的盈余操縱行為，具體可以通過對(duì)組合內(nèi)公司董事會(huì)和管理層的經(jīng)營(yíng)管理決策施加重要影響（Koch等，2021）[28]，以達(dá)到提高信息披露質(zhì)量的目的。為有效防止組合內(nèi)企業(yè)的惡性競(jìng)爭(zhēng)，共同機(jī)構(gòu)會(huì)引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)合作，融合資源，盡可能避免由行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的盈余操縱。這種信任聯(lián)盟的方式降低了行業(yè)內(nèi)構(gòu)成組合的不同公司之間的信息不對(duì)稱和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，并最終驅(qū)使組合內(nèi)各方由彼此防備轉(zhuǎn)換到相互共享信息（李維安等，2017）[19]，從而緩解共同機(jī)構(gòu)投資組合內(nèi)企業(yè)間的惡性競(jìng)爭(zhēng)，最終達(dá)到化解負(fù)外部性，實(shí)現(xiàn)各方共贏的結(jié)果。

實(shí)際上公司信息透明度與治理水平的提升是共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩類主要途徑。一方面，較高的公司信息透明度會(huì)將包含公司特質(zhì)信息的私人信息及時(shí)反映到股價(jià)中，降低投資者與公司之間的信息不對(duì)稱程度，而信息不對(duì)稱的緩解使得股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)得以降低（江婕等，2021）[29]。同時(shí)共同機(jī)構(gòu)大股東持股同行業(yè)多家公司的現(xiàn)象所產(chǎn)生的協(xié)同效應(yīng)，有利于信息在共同持股的公司之間傳遞，加上共同機(jī)構(gòu)大股東本身具有的信息資源獲取優(yōu)勢(shì)，能夠有效監(jiān)督組合內(nèi)公司管理層的盈余操縱行為，改善信息披露質(zhì)量，從而提升公司信息透明度（杜勇等，2021）[2]，并進(jìn)一步降低組合內(nèi)公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，公司治理水平的提升可以有效抑制管理層隱藏壞消息的行為，改善公司的盈余信息質(zhì)量，當(dāng)虛假盈余等壞消息的累積受到限制，公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)也便隨之得到明顯削弱（楊棉之和張園園，2016）[30]。而共同機(jī)構(gòu)大股東依靠其先進(jìn)的管理知識(shí)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，通過“協(xié)同治理”作用的發(fā)揮能夠有效緩解公司股東與高管的代理沖突，降低代理成本（曾春華和林儀鳳，2022）[31]，提高公司治理水平。且共同機(jī)構(gòu)大股東在治理發(fā)聲不被接受時(shí)，能夠用退出威脅等方式與高管和其他股東博弈，強(qiáng)化其治理作用（Edmans等，2019）[32]，并最終抑制組合內(nèi)公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)。

H1a：共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)降低公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

（二）“合謀舞弊”假說

盡管共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)具有天然的治理優(yōu)勢(shì)與治理動(dòng)機(jī)，但其行業(yè)樞紐與資源整合優(yōu)勢(shì)也為共同機(jī)構(gòu)投資者通過信息優(yōu)勢(shì)獲取短期收益提供了便利條件。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與公司博弈中，共同機(jī)構(gòu)投資者有動(dòng)機(jī)利用掌握多家公司的信息資源優(yōu)勢(shì)，與組合內(nèi)企業(yè)管理層合謀舞弊，獲取短期超額收益，從而達(dá)到追求投資組合高回報(bào)的目的。首先，共同機(jī)構(gòu)投資者作為行業(yè)內(nèi)多家企業(yè)的聯(lián)結(jié)樞紐，為應(yīng)對(duì)與持股組合外公司的競(jìng)爭(zhēng)，其會(huì)構(gòu)建并促成組合內(nèi)的多家公司結(jié)成優(yōu)勢(shì)聯(lián)盟與非持股企業(yè)抗衡（Park等，2019）[33]。面對(duì)持股組合外同行業(yè)中的其他公司，共同機(jī)構(gòu)大股東會(huì)引導(dǎo)組合內(nèi)企業(yè)開展盈余管理活動(dòng)，刻意隱藏真實(shí)信息，從而形成信息壁壘（Ramalingegowda等，2021）[24]，以增加與組合外其他企業(yè)間的信息不對(duì)稱程度，從而誤導(dǎo)非共同持股企業(yè)與相關(guān)投資方的經(jīng)營(yíng)投資決策（Azar等，2018）[25]。其次，這類通過信息操縱化解同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)危機(jī)的亮眼表現(xiàn)，不僅使共同機(jī)構(gòu)投資者在組合內(nèi)公司中的影響力與話語(yǔ)權(quán)得到有效提升，同時(shí)也增加了組合內(nèi)公司與組合外公司的負(fù)外部性，導(dǎo)致兩者之間的信息不對(duì)稱程度顯著增加，最終為共同機(jī)構(gòu)投資者利用組合內(nèi)企業(yè)的信息資源優(yōu)勢(shì)獲得更高投資收益創(chuàng)造了便利條件。再次，通過制造信息壁壘，當(dāng)共同機(jī)構(gòu)投資者在掌握較多的知情信息等公司內(nèi)部情況后，會(huì)果斷做出增持或拋售的股權(quán)決策，以犧牲中小股東利益來實(shí)現(xiàn)自身高收益的目標(biāo)。此種惡化市場(chǎng)信息環(huán)境的做法，不僅加重了第二類代理問題，也增加了投資者與組合內(nèi)企業(yè)的信息不對(duì)稱程度。長(zhǎng)此以往，伴隨被操縱的不利于中小投資者投資決策的信息越積越多，勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致壞消息在短期內(nèi)大量聚集與釋放，從而增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

基于以上分析，本文提出如下假設(shè)。

H1b：共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)增加公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2020年A股上市公司作為數(shù)據(jù)樣本，并按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選：（1）剔除ST、*ST和金融行業(yè)企業(yè)的樣本；（2）剔除合并后數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終得到27397條公司2007—2020年度觀測(cè)數(shù)據(jù)。為避免極端值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%分位上的縮尾處理。其中用于構(gòu)建共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)取自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中季度層面的機(jī)構(gòu)投資者持股詳細(xì)數(shù)據(jù)，用于反映公司治理水平的內(nèi)控?cái)?shù)據(jù)取自迪博數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部控制指數(shù)，其他企業(yè)層面的數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量

借鑒Kim等（2011）[34]和許年行等（2012）[35]的方法，本文用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）與收益上下波動(dòng)比率（DUVOL）兩種方法衡量公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。首先，計(jì)算公司層面的周收益率。利用公司i的股票周收益率數(shù)據(jù)，通過模型（1）剔除市場(chǎng)因素和經(jīng)濟(jì)周期對(duì)個(gè)股收益率的影響。

其中，Ri,t為公司i第t周的股票收益率，Rm,t為經(jīng)流通市值加權(quán)后A股所有股票第t周的收益率。為緩解非同步性交易的影響，模型（1）中加入了市場(chǎng)收益率Rm,t的滯后項(xiàng)和超前項(xiàng)。根據(jù)（1）式得出殘差項(xiàng)εi,t，殘差εi,t為個(gè)股收益率不能被市場(chǎng)收益率波動(dòng)所解釋的部分，但因其分布高度有偏，所以進(jìn)行了對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，并最終將其定義為公司i在第t周經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整后的收益率，即Wi,t=ln（1+εi,t）。

其次，根據(jù)Wi,t構(gòu)建模型（2）中的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）與模型（3）中的收益上下波動(dòng)比率（DUVOL）兩個(gè)指標(biāo)。其數(shù)值越大，表示公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

模型中n為每年股票i的交易周數(shù)。

模型中nup和ndown為公司i的周特有收益率Wi,t大于和小于年平均收益率的周數(shù)。

2.解釋變量

借鑒已有關(guān)于共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的研究（杜勇等，2021）[2]，當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者同時(shí)持有同行業(yè)兩家及以上企業(yè)股份，且持股比例在5%以上時(shí)，則會(huì)出現(xiàn)共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)現(xiàn)象。如果一家公司在相同會(huì)計(jì)年度的任一季度中存在機(jī)構(gòu)共同持股，則Coz取值為1，否則取0。之所以在處理數(shù)據(jù)過程中保留持股比例大于5%的機(jī)構(gòu)投資者股東，除了與已有研究保持一致外，也考慮了證券法明確規(guī)定5%的持股比例為重大股權(quán)變動(dòng)警戒線，這類股東會(huì)對(duì)公司的經(jīng)營(yíng)和管理產(chǎn)生重要影響。其中行業(yè)分類按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012的分類標(biāo)準(zhǔn)，制造業(yè)細(xì)分為二級(jí)代碼，其余行業(yè)為一級(jí)代碼。

3.控制變量

控制變量借鑒許年行等（2012）[35]的研究，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肴缦驴刂谱兞浚汗善敝芴刭|(zhì)收益率（Ret）、月均超額換手率（Dturn）、股票收益的波動(dòng)（Sigma）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、市值賬面比（MB）、公司規(guī)模（Size）、盈利能力（Roa）、第一大股東持股比例（Top1）等。為避免受到宏觀環(huán)境與行業(yè)特征的影響，本文還加入了年度（Year）和行業(yè)（Industry）這兩個(gè)虛擬變量。各主要變量定義見表1。

（三）模型設(shè)計(jì)

采用模型檢驗(yàn)共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

表1 主要變量的符號(hào)與定義

根據(jù)理論分析與變量定義，本文構(gòu)建以下模型：

其中，被解釋變量NCSKEW與DUVOL是兩個(gè)常見度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的變量；解釋變量Coz為是否具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)。借鑒姜付秀等（2018）[9]的做法，考慮當(dāng)期的共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)對(duì)將來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)造成影響，在實(shí)證分析中通常對(duì)被解釋變量進(jìn)行未來一期的處理，從而在一定程度上減少內(nèi)生性帶來的影響，使結(jié)果更加穩(wěn)健可靠。在以上模型（4）和模型（5）中，若回歸結(jié)果中Coz的系數(shù)明顯為負(fù)，表明共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)H1a成立；若回歸結(jié)果中Coz的系數(shù)明顯為正，則表明共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，假設(shè)H1b成立。此外，變量Year、Industry分別為年份和行業(yè)固定效應(yīng)，εi,t為誤差項(xiàng)。

五、檢驗(yàn)結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。解釋變量方面，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)Coz的均值為0.135，標(biāo)準(zhǔn)差為0.342，表明有13.5%的上市公司被至少一家機(jī)構(gòu)共同持股，且不同企業(yè)間共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)現(xiàn)象差異較大。被解釋變量方面，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（NCSKEWt+1）最小值為-2.434，最大值為1.753，均值為-0.302，與已有研究結(jié)果基本一致，處在合理的范圍內(nèi)（吳曉暉等，2019）[14]。且負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）與收益率波動(dòng)系數(shù)（DUVOLt+1）的標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果分別為0.714和0.476，表明通過兩種指標(biāo)衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)在不同公司的分布均具有明顯的波動(dòng)差異。

（二）單變量檢驗(yàn)

本文對(duì)有無共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)進(jìn)行獨(dú)立樣本的均值與中位數(shù)差異檢驗(yàn)，察看不同樣本組的變量結(jié)果。結(jié)果在表3列示，由表3可知具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)組的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）和收益上下波動(dòng)比率（DUVOLt+1）的均值和中位數(shù)均低于無共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的樣本組，表明存在共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的公司比不存在共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更低，與假設(shè)H1a基本相符。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 將樣本按是否具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)進(jìn)行差異性檢驗(yàn)

（三）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

我們根據(jù)模型（3）與模型（4）對(duì)本文的樣本進(jìn)行回歸，表4報(bào)告了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果。第（1）列采用負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）作為回歸結(jié)果，第（2）列采用收益率波動(dòng)系數(shù)（DUVOLt+1）作為回歸結(jié)果?？梢钥闯鯟oz的回歸系數(shù)均為負(fù)，且在1%的水平上顯著，表明共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，支持了假設(shè)H1a。即共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)可以降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)與進(jìn)一步分析

(一)內(nèi)生性檢驗(yàn)

1.Heckman二階段檢驗(yàn)

本文雖然驗(yàn)證了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)降低公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果，但可能存在潛在內(nèi)生性問題。如可能遺漏了未觀察到的重要變量，具體表現(xiàn)為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)降低現(xiàn)象的發(fā)生不是由共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)引發(fā)的，而是同行業(yè)上市公司的某些其他特征造成的，從而導(dǎo)致樣本選擇的偏誤問題。為了避免這類問題對(duì)回歸結(jié)果的影響，本文使用Heckman二階段法進(jìn)行檢驗(yàn)。參考潘越等（2020）[26]的研究，在第一階段，為了考察公司上期的財(cái)務(wù)和治理情況對(duì)下一期共同機(jī)構(gòu)大股東持股與否的影響，本文將滯后一期的企業(yè)規(guī)模（l_Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（l_Lev）、盈利能力（l_Roa）、成長(zhǎng)能力（l_Growth）、固定資產(chǎn)比率（l_ppe）、現(xiàn)金流比率（l_Cashflow）和第一大股東持股比（l_Top1）與當(dāng)期的Coz進(jìn)行Probit回歸，構(gòu)建出逆米爾斯比（IMR）。具體模型如下：

表4 共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的基準(zhǔn)回歸

在第二階段，將計(jì)算出的逆米爾斯比（IMR）代入主回歸模型進(jìn)行擬合，從而檢驗(yàn)選擇性偏誤對(duì)結(jié)果的影響。兩階段回歸結(jié)果如表5所示，第一階段的公司財(cái)務(wù)治理特征確實(shí)會(huì)對(duì)機(jī)構(gòu)股東的持股策略產(chǎn)生影響。第二階段的IMR的系數(shù)對(duì)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著為正，證明確實(shí)存在共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)樣本的分布偏差；在加入IMR后，Coz與NCSKEWt+1、DUVOLt+1的系數(shù)顯著為負(fù)，說明結(jié)果在控制選擇性偏差后，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論依舊成立。

表5 Heckman檢驗(yàn)

2.PSM-DID檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)抑制股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的因果效應(yīng)，借鑒姜付秀等（2018）[9]的方法，本文采用多時(shí)點(diǎn)雙重差分模型的方法，對(duì)樣本內(nèi)股權(quán)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的公司與未發(fā)生變化的公司進(jìn)行檢驗(yàn)，通過股權(quán)結(jié)構(gòu)前后調(diào)整公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的差異，進(jìn)一步避免內(nèi)生性問題對(duì)結(jié)果的影響。具體模型如下：

其中，將不具有共同機(jī)構(gòu)投資者的公司轉(zhuǎn)變?yōu)橛泄餐瑱C(jī)構(gòu)投資者的公司樣本定為處理組，Treat等于1，將樣本期內(nèi)一直沒有共同機(jī)構(gòu)投資者的公司定為控制組，Treat等于0。After是股權(quán)機(jī)構(gòu)發(fā)生變化前后年份的虛擬變量，發(fā)生變化之后的年份取1，之前年份取0。Treat與After的交互項(xiàng)（Treat*After）表明具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)相對(duì)于沒有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的凈效應(yīng)。考慮股權(quán)結(jié)構(gòu)變化前處理組與控制組差異可能引發(fā)的選擇性偏差，本文先用PSM法進(jìn)行一比一最近鄰匹配，再通過模型（7）和模型（8）展開檢驗(yàn)。表6結(jié)果顯示Treat*After的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明相對(duì)于一直沒有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的控制組，公司從無共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)變?yōu)橛泄餐瑱C(jī)構(gòu)所有權(quán)后，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著降低。

表6 PSM-DID檢驗(yàn)

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換自變量

更換共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的度量方法，除了使用啞變量（Coz）外，參考He和Huang（2017）[3]的研究，本文采用共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)聯(lián)結(jié)程度與持股比例兩個(gè)變量進(jìn)行驗(yàn)證。其中共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)聯(lián)結(jié)程度（Coz2），根據(jù)季度層面的共同機(jī)構(gòu)投資者股東數(shù)目求年度均值加1取對(duì)數(shù)進(jìn)行計(jì)算；共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)持股比例（Coz3），根據(jù)季度層面共同機(jī)構(gòu)投資者持股比例之和通過年度平均進(jìn)行計(jì)算。通過回歸檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，表7列（1）中共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)聯(lián)結(jié)程度（Coz2）與負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）的回歸系數(shù)為-0.101，在1%的水平上顯著。表7列（2）中共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)持股比例（Coz3）與負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）的回歸系數(shù)為-0.232，同樣在1%的水平上顯著。具體表明，持有公司股權(quán)的共同機(jī)構(gòu)大股東數(shù)量每增加一個(gè)單位，崩盤風(fēng)險(xiǎn)的概率就降低10.1%；而共同機(jī)構(gòu)大股東的持股比例每增加100%，公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的概率就降低23.2%。同時(shí)也支持了共同機(jī)構(gòu)大股東在數(shù)量越多、持股比例更高時(shí)，其對(duì)于股價(jià)暴跌的治理作用更好，能更好地發(fā)揮其持有同行業(yè)多家企業(yè)的信息規(guī)模優(yōu)勢(shì)，達(dá)到治理的目的。本文又將（Coz2）與（Coz3）分別與收益率波動(dòng)系數(shù)（DUVOLt+1）進(jìn)行回歸，結(jié)果仍然在1%的水平上顯著。這與上文的回歸結(jié)果一致，支持了假設(shè)H1a。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換自變量

2.替換因變量

本文選用股價(jià)崩盤概率的二元變量（CRASHt+1）替代衡量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，參考楊棉之和張園園（2016）[30]的研究，若發(fā)生股價(jià)暴跌周的周收益率Wi,t比個(gè)股該年特定周收益率均值減3.2個(gè)特定周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差小,便認(rèn)定該股票當(dāng)年發(fā)生了股價(jià)崩盤，取值為1，否則為0。通過Logit模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)表8列（1）中是否存在共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)（Coz）與是否發(fā)生股價(jià)崩盤的回歸系數(shù)為-0.292，在1%的水平上顯著。表8列（2）、列（3）中共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)聯(lián)結(jié)程度（Coz2）和共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)持股比例（Coz3）均與是否發(fā)生股價(jià)崩盤（CRASHt+1）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，與上文的回歸結(jié)果一致，支持了假設(shè)H1a。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：替換因變量

3.安慰劑檢驗(yàn)

盡管克服了樣本的選擇性偏誤問題，但在理論上，結(jié)果還存在安慰劑效應(yīng)，即事實(shí)上共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)沒有聯(lián)系，只是本文數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了特有的相關(guān)關(guān)系。參考潘越等（2020）[26]的做法，本文首先將樣本中的Coz變量單獨(dú)提取出來，其次生成隨機(jī)數(shù)打亂原有的Coz變量排序，再次按照隨機(jī)分配的方式匹配給除Coz以外的所有變量，最后對(duì)主假設(shè)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。若隨機(jī)分配的Coz依然與NCSKEWt+1、DUVOLt+1顯著相關(guān)，表明影響崩盤風(fēng)險(xiǎn)的是其他未觀測(cè)的因素，則安慰劑效應(yīng)存在；若不存在顯著性與原有結(jié)果相反，表明崩盤風(fēng)險(xiǎn)受到共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的影響，并非未觀察到的未知因素或噪聲影響。結(jié)果如表9所示，列（1）、列（2）的Coz系數(shù)不顯著，與主回歸結(jié)果不一致，表明結(jié)果是穩(wěn)健的，不存在安慰劑情形。

表9 安慰劑檢驗(yàn)

4.PSM-OLS檢驗(yàn)

為進(jìn)一步排除樣本選擇偏誤問題，本文還進(jìn)行了傾向得分匹配（PSM）檢驗(yàn)。首先，將具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的樣本公司作為處理組，以前文所列的控制變量（Lev、MB、Dturn、Ret、Sigma、Top1、Top10、Balance、Inst、Occupy、Year、Industry）作為匹配變量；其次，通過一比一最近鄰匹配、半徑卡尺匹配和kernel核匹配三種方式尋找相似特征的對(duì)照組；再次，將處理組與匹配完成的對(duì)照組進(jìn)行OLS回歸。表10中的PSM回歸結(jié)果表明，負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）的平均處理效應(yīng)（ATT）分別為-0.078、-0.070和-0.070，分別在5%和1%的水平上顯著。這表明相較于與其特征相似的其他公司，具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)特征公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)平均要低-0.078、-0.070和-0.070。本文對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行平衡性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于5%，t檢驗(yàn)基本不顯著，說明處理組和對(duì)照組沒有系統(tǒng)性差異，匹配結(jié)果是可靠的。在控制了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)持股公司與無共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)持股公司樣本的特征差異后，通過三種匹配方式回歸結(jié)果均顯著為負(fù)，結(jié)果表明，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)會(huì)降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的主要結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表10 PSM-OLS檢驗(yàn)

(三)作用渠道分析

上文驗(yàn)證了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)降低了公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)揮了“協(xié)同治理”作用。然而在公司兩權(quán)分離的現(xiàn)實(shí)情境下，共同機(jī)構(gòu)大股東施加影響需要借助具體的治理渠道，下文將考察兩個(gè)具體途徑。

1.基于共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)提升公司信息透明度的作用渠道檢驗(yàn)

參考王化成等（2015）[6]的研究，本文通過企業(yè)當(dāng)年可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值衡量公司的信息質(zhì)量（disacc）。該值越大，表明公司管理層信息操縱越嚴(yán)重，公司信息透明度越差。表11的列（2）、列（5）中，變量disacc與共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的回歸結(jié)果顯著為負(fù)，表明具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的公司，其操縱信息的程度越低，信息透明度越好。列（3）、列（6）中，disacc的系數(shù)顯著為正，Coz的系數(shù)顯著為負(fù)，表明共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)通過提高公司信息透明度發(fā)揮“協(xié)同治理”。對(duì)于中介變量的有效性，本文進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)，Z值分別為3.95和4.368，結(jié)果顯著。此外，本文還通過了Bootstrap自舉法檢驗(yàn)，對(duì)于兩類因變量的置信區(qū)間均不包括0。上述結(jié)果說明，公司信息透明度在共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間起到部分中介作用，在一定程度上證明了信息透明度影響機(jī)制的存在。

表11 信息透明度的作用渠道檢驗(yàn)

2.基于共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)提升公司治理水平的渠道檢驗(yàn)

參考曹越和孫麗（2021）[36]的研究，本文采用迪博數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)部控制指數(shù)作為衡量?jī)?nèi)部控制質(zhì)量，反映公司治理水平（ic）的代理變量。表12的列（2）、列（5）表明，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)能夠顯著提升公司的治理水平。列（3）、列（6）中，ic的系數(shù)顯著為負(fù)，Coz的系數(shù)顯著為負(fù)，表明共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)“協(xié)同治理”作用的發(fā)揮通過公司治理水平的提升來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于中介變量的有效性，本文進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)，Z值分別為-3.606和-3.882，具有統(tǒng)計(jì)顯著性。此外，本文還通過了Bootstrap自舉法檢驗(yàn)，對(duì)于兩類因變量的置信區(qū)間均不包括0。上述結(jié)果支持了公司治理水平為部分中介作用渠道的結(jié)論。這表明共同機(jī)構(gòu)大股東“協(xié)同治理”效應(yīng)的發(fā)揮，通過提升公司的治理水平，從而降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。這在一定程度上證明了公司治理水平影響機(jī)制的存在。

表12 公司治理水平的作用渠道檢驗(yàn)

（四）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)檢驗(yàn)

區(qū)分不同的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將檢驗(yàn)國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)中共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響是否存在差異。相較于非國(guó)有企業(yè)高管，出于業(yè)績(jī)考核與政治晉升的要求，國(guó)企管理層隱藏壞消息的動(dòng)機(jī)可能更強(qiáng)（杜勇等，2021）[2]。自2013年以來，國(guó)企混合所有制改革不斷深入，非國(guó)有股東對(duì)國(guó)企的影響持續(xù)增加，共同機(jī)構(gòu)投資者能夠顯著地發(fā)揮治理作用。根據(jù)表13的檢驗(yàn)結(jié)果，列（1）、列（2）是對(duì)國(guó)企樣本的回歸結(jié)果，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)在1%的程度上顯著負(fù)相關(guān)。而列（3）、列（4）的系數(shù)雖是負(fù)的，但在5%的水平上不顯著。兩組樣本具有顯著差異，表明國(guó)企中的共同機(jī)構(gòu)大股東在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)這一場(chǎng)景下發(fā)揮了治理效應(yīng)。

表13 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)檢驗(yàn)

2.行業(yè)集中度檢驗(yàn)

有研究表明，激烈的產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)促進(jìn)公司進(jìn)行信息披露，發(fā)揮一定的外部治理約束作用（伊志宏等，2010）[37]。行業(yè)集中度的高低作為一種外部治理機(jī)制，對(duì)于處在不同競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下的公司，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)治理意愿及治理結(jié)果的表現(xiàn)會(huì)存在差異。借鑒潘越等（2020）[26]的處理方法，本文使用行業(yè)中營(yíng)業(yè)收入前五名公司的赫芬達(dá)爾指數(shù)計(jì)算行業(yè)集中度，再與年度所有行業(yè)中位數(shù)進(jìn)行比較，高于年度中位數(shù)取1，否則取0。根據(jù)表14的檢驗(yàn)結(jié)果，列（1）、列（2）是行業(yè)集中度高的回歸結(jié)果，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)在5%的程度上顯著負(fù)相關(guān)。而列（3）、列（4）的系數(shù)雖是負(fù)的，但不顯著。兩組樣本具有顯著差異，表明共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)在集中度高的行業(yè)中能夠有效抑制崩盤風(fēng)險(xiǎn)。共同機(jī)構(gòu)大股東作為重要的外部治理力量，能彌補(bǔ)集中度高的行業(yè)中激勵(lì)約束的不足，通過發(fā)揮治理作用來減少其持股公司崩盤風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

表14 行業(yè)集中度檢驗(yàn)

七、結(jié)論與啟示

圍繞共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)到底通過“協(xié)同治理”效應(yīng)還是“合謀舞弊”效應(yīng)影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，本文以2007—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)以上問題進(jìn)行了深入分析。研究發(fā)現(xiàn)，具有共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的公司能夠有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，支持了“協(xié)同治理”假說。這一結(jié)果在控制了內(nèi)生性問題與穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，信息透明度與公司治理水平在共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間具有部分中介效應(yīng)。且進(jìn)一步通過不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與行業(yè)集中度分組回歸發(fā)現(xiàn)，共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制影響在國(guó)企與集中度高的行業(yè)中更強(qiáng)，更能發(fā)揮治理作用。

以上研究結(jié)果，從側(cè)面提供了共同機(jī)構(gòu)大股東在股票市場(chǎng)層面發(fā)揮治理作用的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，深化了對(duì)機(jī)構(gòu)投資者發(fā)揮“股東積極主義”的討論，豐富了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)的研究視角，對(duì)進(jìn)一步引導(dǎo)機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理具有一定的參考價(jià)值。但關(guān)于共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)這一現(xiàn)象，仍需更加全面的認(rèn)識(shí)。首先，雖然共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)憑借“協(xié)同治理”與信息資源的優(yōu)勢(shì)，在崩盤風(fēng)險(xiǎn)這一場(chǎng)景下凸顯出了好的作用，但處于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的階段，如何使這種外部治理模式更好地服務(wù)公司仍有待于繼續(xù)觀察發(fā)現(xiàn)。其次，監(jiān)管部門仍需對(duì)這一股權(quán)現(xiàn)象加大試驗(yàn)并進(jìn)行規(guī)范，鼓勵(lì)和引導(dǎo)更多的優(yōu)質(zhì)外部股東模式參與公司的治理。再次，還要警惕這一模式具有的壟斷風(fēng)險(xiǎn)，積極完善共同機(jī)構(gòu)股東的信息披露機(jī)制，增加信息透明度，促進(jìn)資本市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展。此外本文也存在著局限性，根據(jù)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的成因，僅從信息質(zhì)量與代理問題兩方面探討了共同機(jī)構(gòu)所有權(quán)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響路徑，至于其他路徑有待進(jìn)一步探討。