企业债券融资、分析师关注与股价同步性

上海大学管理学院 邬烈岚 黄陈静

企业债券融资、分析师关注与股价同步性

上海大学管理学院 邬烈岚 黄陈静

本文基于高噪音环境，通过对企业债券融资与股价同步性的实证研究，探究企业债券融资对其股价波动的影响机制及影响途径，为股价同步性正向反映股价信息含量提供经验证据。实证研究发现，公开发行债券的公司的股价同步性更高。进一步研究发现，公司公开发行债券次数与其股价同步性正相关；而随着跟踪分析师人数的增加，公开发行债券次数与其股价同步性之间的正相关关系减弱。

股价同步性 债券融资 分析师关注

一、引言

自1988年Roll提出股价同步性的概念，作为代表资本市场效率与真实经济效应的重要指标，股价同步性引起了财务学、会计学领域众多学者的关注。Dang、Moshirian& Zhang（2015）的研究表明，作为新兴市场的典型代表，我国股票市场的股价同步性高居世界第二。高居不下的股价同步性表明我国股票市场的有效性较低，股票市场的价格发现功能与资源配置功能均未能充分发挥。现有研究发现，信息披露质量（史永，2012）、信息透明度（王亚平、刘慧龙、吴联生，2009）、跟踪分析师数量（陆琳、彭娟，2012）等均是股价同步性的影响因素。而这些研究忽略了债券融资对企业股价同步性的影响。截止2015年11月，我国债券市场总托管规模达6.7万亿美元；企业的债券融资规模已大幅超过股票融资规模。债券市场已逐渐成为企业直接融资的主要渠道。目前，我国上市公司的公开债券融资方式主要有公开发行公司债、中期票据、短期融资券、超短期融资券等。在公开发行公司融资债券之前，公司需向公众发布募集说明书，公布自身近三年财务状况、资信评级等信息，详细说明公司负债情况及偿债能力，这些信息将进一步作用于股价。本文通过对上市公司债券融资对股价同步性的实证研究，探究企业发行债券对股价的影响途径，为研究股价同步性的影响因素提供一个新的视角。

二、理论分析与研究假设

Roll（1988）提出，在股价中包含三个层面的信息：市场信息、行业信息和企业特质信息。在一个充分有效的市场中，市场交易不受噪音影响，企业特质信息成为影响股价个体波动的主要因素，股价同步性反映了企业特质信息融入股价的程度，即股价同步性与市场信息效率负相关。然而现实中，并不存在充分有效的市场，股票市场中的交易同时受到信息和噪音的影响。Lee and Liu（2007）构建的带噪音的多期理性模型发现，个体股价的波动与股价中的信息含量呈现U型关系：在市场噪音较大时，股价同步性与股价信息含量正相关；在市场噪音较小时，股价同步性与股价信息含量负相关。在噪音较大的环境中，噪音成为主导股价个体波动的主要因素。股票市场中的噪音交易者误将“噪音”当作有效信息进行交易，从而降低了股价中的信息含量，股价的个体波动减弱。中国作为新兴市场的典型代表，由于存在市场监管制度不完善、政府干预度大、股票交易缺乏卖空机制、以散户为主的投资者缺乏专业知识等问题，使得市场中的投机问题严重，市场噪音较大（张艳，2005）。噪音成为我国股市股价同步性的主导因素（林忠国、韩立岩、李伟，2012）。因此笔者认为，在这一环境下，我国股市中个股的股价同步性与其股价中的信息含量正相关。相较于没有公开发行债券的上市公司，公开发行债券的上市公司需根据《银行间债券市场非金融企业债务融资工具信息披露规则》、《上海证券交易所公司债券上市规则》、《深圳证券交易所公司债券上市规则》（下文简称《规则》）的规定向公众公布债券募集说明书、债券信用评级报告、法律意见书等文件。这些文件中报告了上市公司近三年及近一期的财务报告，详细说明了上市公司的负债状况及盈利能力，丰富了市场中上市公司负债及盈利的特质信息。另外，第三方评级公司出具的评级报告，进一步补充了市场中上市公司投资风险及经营能力的特质信息。这些特质信息的增加，减弱了市场噪音对投资者决策的干扰，股价的信息含量增加，个股因噪音的价格波动减弱，股价同步性提高。另一方面，从信息披露质量的角度出发，为降低企业的债券融资成本，公开发行债券的上市公司更愿意主动降低与投资者之间的信息不对称程度，增强其信息披露质量（于富生、张敏，2007）。而在企业发行债券的过程中，交易所、评级机构、承销商（银行、证券公司等）对企业信息披露的监督也进一步加强了其信息披露质量。良好的信息披露质量，使得投资者能够获得更为准确的企业特质信息，从而降低噪音对个股波动的影响，提高股价同步性（史永，2012）。因此，本文提出如下假设：

H1：公开发行债券的上市公司，其股价同步性更高

在债券市场，企业可选择公开发行公司债、中期票据、短期融资券、超短期融资券获得债券融资。在每一年中，企业可多次发行其中一种债券，也可以发行多种债券。每次发行债券时，企业都需按相关《规则》披露相关发行文件。在发行债券时，上市公司都需披露评级机构的评级报告。多次发行债券，使得上市公司的即期财务状况及偿债能力得以披露。因此，市场中公司特质信息增多。而为了较低的融资成本，多次发行债券的企业会进一步降低与债券投资者之间的信息不对称，增强其信息披露质量。据此，本文提出第二个假设：

H2：在公开发行债券的上市公司中，发行次数越多，其股价同步性越高

企业特质信息作用于股价的过程，不仅需要企业主动披露，还需要信息使用者对信息进行加工理解后，最终作用于股价。在我国股票市场中，以散户为主的投资者缺乏专业知识和技术手段而不能准确获取企业特质信息。而证券分析师作为股票市场的重要参与者，具有信息中介的作用，其利用专业知识与技术优势对市场信息整合加工，并通过其发布的研究报告传递给普通投资者。普通投资者利用这些加工后的信息的价值投资行为将更加理性，从而减弱市场噪音对股票定价作用的影响程度。因此，本文提出第三个假设：

H3：债券发行次数与股价同步性之间的正相关关系随着分析师关注程度的增加而减弱

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源我国超短期融资券于2010年年底开始实行试行，但2011～2012年两年间发行超短期融资券的企业较少。因此，本文选取2013～2015年所有A股为总样本。借鉴已有的研究（Jin and Myers，2006），剔除当年IPO新上市及年交易日少于30周的公司。剔除金融行业企业、资产负债率大于1的企业以及数据不完整的样本，最终得到7066个观察值。债券数据来自上海证券所、深圳证券所、中国货币网与上海清算所，并通过手工整理得到。其余数据均来自CSMAR数据库与WIND数据库。为排除异常值对数据的影响，本文在回归前对所有变量（除虚拟变量外）进行了1%分位和99%分位的缩尾处理。

（二）变量定义

（1）股价同步性（SYNCH）。借鉴已有的研究（史永，2012），将个股的股价同步性定义为个股周收益率中由市场和行业层面因素解释的非异质性部分。股价同步性的计算步骤如下：首先，根据市场模型RETi,t=α0+α1×MARETt+ α2×INDRETj,t+εi,t线性回归得到个股的年度拟合优度Ri2。其中，RETi,t表示在第t周公司i的股票收益率；MARETt表示在第t周的市场收益率；INDRETj,t表示公司i所处j行业的股票收益率。行业股票收益率是根据证监会行业分类标准以行业内各公司的市值（不包括公司i）为权重加权平均计算得到。由于上述步骤得到的Ri2的取值范围只在［0，1］之间，因此对其进行如下变形：

得到最终的股价同步性变量（SYNCH）。

（2）债券融资次数。本文选取企业发行的公司债、中期票据、短期融资券与超短期融资券发行数据作为衡量企业公开发行债券的数据。由于企业在一年内可多次发行债券，甚至在同一天内同时发行多次债券。而企业短期内的经营状况不会有较大差异，使得短期内发布的债券发行文件也大同小异。因此本文对同一家企业一个月内多次发布同一种债券的发行文件的情况，视其发行次数为1次。

（3）分析师关注。本文以跟踪分析师人数代表分析师关注程度。借鉴胡军等（2015）的研究，本文将分析师跟踪人数定义为1与当年参与企业盈余预测的分析师人数之和的自然对数。

此外，根据现有文献，本文选取第一大股东持股比例、资产收益率、市账比、公司规模、财务杠杆、产权属性作为控制变量，具体定义见表1。

表1 变量定义

（三）模型构建为了验证H1、H2、H3，本文分别构建以下三个模型：

四、实证结果与分析

（一）描述性统计由表2可知，R2的均值与中位数分别为0.3897和0.3797，SYNCH的均值与中位数分别为-0.5538和-0.4908。而在Gul et al.（2010）的报告中，作为成熟市场代表的美国的SYNCH均值为-1.742。由此可见，我国的股价同步性相对于成熟市场还是很高的。Bond的均值为0.1094，表明样本中只有10.94%的上市公司选择债券融资。Btime的均值仅为0.1878，而Btime的最大值为11，最小值为0，表明我国上市企业对选择债券融资的态度差异较大，多数公司对于债券融资保持谨慎的态度。First的均值为35.1824%，表明在我国上市公司中，“一股独大”的现象较为普遍。SOE的均值为0.3934，表明样本中有近40%的上市公司为国有企业。

从表3的对比中可以看到，发行债券的样本R2、SYNCH的均值均比未发行债券的样本高，其中SYNCH值更是相差一倍多。从其他控制变量可以看到，相比于没有发行债券的样本数据，发行债券的上市公司更受到分析师的关注，股权更为集中，公司规模更大，国有企业比例更高。由于存在债券融资，发行债券企业的资产负债率比没有发行债券的企业更高。

表2 总体样本的描述性统计

表3 有无发行债券样本对比

（二）相关性分析表4列示了主要变量之间的Pearson相关系数。从表4可以看到，除了Bond与Btime的系数外，各相关系数均小于0.5，表明各变量之间不存在严重的多重共线性问题。此外，是否发行债券（Bond）与股价同步性（SYNCH）具有显著正相关关系，债券发行次数（Btime）也与股价同步性具有显著正相关关系，与本文的假设预期一致。但由于Pearson相关系数并未考虑其他控制变量对股价同步性的影响，因此本文进一步进行回归分析。

表4 主要变量的相关性分析

（三）回归分析表5报告了本文三个模型的回归结果。由表5可知，模型（1）各变量的方差膨胀因子（VIF）均小于3，说明各变量之间不存在严重的多重共线性。从模型（1）的回归结果可以看到，Bond的回归系数为0.0713，且在5%的水平下显著。这表明，企业是否发行债券与股票同步性正相关；即有发行债券的企业，其股价同步性更高。这与H1一致。公开发行债券使得企业更多的信息流向市场，从而提高了其股价中的企业特质信息含量。从其他控制变量的回归结果来看，分析师关注度与股价同步性具有显著正相关关系。第一大股东持股比例与股价同步性具有显著负相关关系，这表明股权集中度越高的企业，其股价同步性越低。ROA与股价同步性的负相关关系表明，盈利能力越好的企业，其股价同步性越低；MB代表了公司的成长性，其与股价同步性的正相关关系表明，成长空间越大的企业，其股价同步性越高。Size的系数在1%水平下显著为正，这表明公司规模越大，其股价同步性越高。Lev的系数在1%水平下显著为负，表明公司的资产负债率越高，公司的经营风险越大，其股价同步性越低。SOE与股价同步性的正相关关系表明，国有企业的股价同步性更高。

表5 回归结果

为了研究债券发行次数对股价同步性的影响，在对模型（2）与模型（3）进行回归前，本文剔除了没有发行债券的样本，只对发行债券的样本进行回归。由表5可知，模型（2）各变量的方差膨胀因子均小于3，不存在多重共线性问题。Btime的系数在1%水平下显著为正，表明企业公开发行债券的次数越多，其透露出的企业特质信息越多，使得企业股价中的特质信息含量越大，股价同步性越高。这一结果支持了H2。其他控制变量方面，ROA、Size、SOE的系数仍保持与模型（1）一致的显著相关性。Lev的系数在5%水平下显著负相关，依然表明公司资产负债率越高，其股价同步性越低。控制变量Analyst、First、MB由于样本的变化，其系数并不显著。

由于模型（3）中的交互项与Btime之间存在多重共线性问题，因此笔者对Btime和Analyst两个变量进行去中心化处理，而后进行回归。从表5可以看到，去中心化后各变量（包括交互项）的方差膨胀因子均小于3，不存在多重共线性问题。Btime*Analyst的系数在10%水平下显著为负，这表明由于分析师的介入，降低了公司债券融资次数与股价同步性的正相关关系，与H3一致。这一结果同时也表明，分析师对于企业因债券融资而披露的特质信息的整理加工，有助于提高投资者对企业特质信息的掌握，降低市场噪音对投资者定价决策的干扰，从而降低了股价同步性。在模型（3）中，Btime的系数在1%的水平下显著正相关，这一结果进一步证明了债券融资次数与股价同步性之间的正相关关系。其余变量系数的显著相关性结果与模型（2）一致。

（四）稳健性检验为了进一步检验模型的稳健性，本文借鉴胡军等（2015）的做法，在原有市场模型的基础上加入滞后一期的市场收益与行业收益，重新计算R2与股价同步性，最终得到的回归结果与前文一致。

五、结论

本文以2013～2015年所有A股上市公司为样本，探究企业发行债券与股价同步性的关系，发现发行债券的企业的股价同步性更高。企业为发行债券而公开的评级报告、募集说明书等发行文件，向市场透露了更多企业特质信息。在市场噪音较大的中国股市，这些特质信息的释放降低了股价的个体性波动，使得股价同步性提高。这一研究结果也为股价同步性正向反映股票市场的信息效率提供了支持。另外，本文以所有公开发行债券的A股上市公司为样本研究发现：（1）公司公开发行债券的次数与股价同步性正相关。在每次的债券发行文件中，企业均需向大众公开评级报告、自身负债情况及偿债能力等信息，因此企业发行债券的次数越多，其透露的企业特质信息越多，股价同步性越高。（2）债券发行次数与股价同步性之间的正相关关系随着跟踪分析师的人数增加而减弱。这一结果表明分析师的信息加工能力对于降低市场噪音对股价的影响程度具有积极作用。

［1］史永：《信息披露质量、审计师选择与股价同步性》，《中南财经政法大学学报》2013年第6期。

［2］王亚平、刘慧龙、吴联生：《信息透明度、机构投资者与股价同步性》，《金融研究》2009年第12期。

［3］陆琳、彭娟：《我国证券分析师信息供给效率研究——基于分析师跟进及股价同步性的经验研究》，《科学技术与工程》2012年第12卷第5期。

［4］赵健宇、孙光国：《分析师关注、财务报告质量与股价波动同步性——来自中国上市公司的经验证据》，《财务研究》2016年第1期。

（编辑 朱珊珊）