QFII与国内主要机构投资者谁在履行资产定价职能？

孙显超，赵晓磊， 潘志远

(1.四川师范大学 经济与管理学院，成都 610066；2.美国亚利桑那州立大学 凯瑞商学院， 美国 亚利桑那州；3.西南财经大学 中国金融研究中心， 成都 610030)

内容提要：随着我国金融市场逐步开放，国内外机构投资者数量与规模呈递增趋势。本文基于金融自由化视角，考察国内外机构投资者市场交易与股票市场定价效率的关系，研究结果显示，国外机构投资者能够促进股票市场定价效率，国内机构投资者对股票市场定价效率有一定的异质性特征，国外机构投资者可以通过产生定价效率技术溢出效应提高国内机构投资者对股票市场定价效率。

为了实现资本市场较高效的资产定价功能，中国自2003年股票市场开始对外开放，允许外国投资者进入我国证券市场，QFII和国内机构投资者成为市场主要的机构参与者。那么QFII通过股票交易释放的信息对于资产定价是否比国内机构投资者更有效率？本文关注两类机构投资者对资本市场信息环境的影响，特别是通过股票交易向市场释放信息的速度；采用固定效应模型考察国内外主要机构投资者与股票市场定价效率之间的因果关系，并比较不同机构投资者在股票市场中的定价效率。

一、文献综述与研究假说

(一)文献综述

关于机构投资者的信息优势，有研究文献认为国外投资者在国内会受到一些制度及信息的歧视，所以在国内其不具有投资信息优势和制度优势。虽然随着金融自由化不断加深，对QFII的限制不断减少，制度性的歧视将逐渐会减少，但其在信息方面的劣势仍会存在，将会明显影响QFII投资的业绩及资产配置。Dahlquist and Robertsson (2001)用日本和瑞典的数据研究发现，国外金融机构在资产配置方面，源于信息的劣势喜欢在一些较大的公司及世界知名度较高的投资国的上市公司进行资产配置，以克服信息方面不对称[1]。Leuz et al.(2009)研究发现，外国机构投资者在信息披露不为完善的新兴经济国家，股票资产配置方面，专注于上市公司公司治理，配置较高管理水平及较高业绩的资产[2]。Covrig et al.(2006)实证显示，国外投资机构较多的配置了分红较多的上市公司，减少具有成长性的股票[3]。徐寿福(2014)研究认为，QFII不是本土机构，对中国经济社会文化理解不深刻，而其参与公司治理成本较高，因此在投资决策中不具有信息优势，其投资策略主要是跟随[4]。在公司治理领域的研究中，Tan(2009)利用对中国投资的QFII调查数据，发现QFII没有意愿在上市公司公司治理方面发挥作用，他们既没有在被投资的上市公司中委派代表，也没有被任命为独立董事[5]。以上分析显示，外国投资者在海外资产配置方面较为稳健和保守，在公司层面获取私有信息的可能性很低。

相反，另外一些研究者认为QFII是价值投资者，相对于国内机构投资者，其具有私有信息优势。Grinblatt(2000)和卡罗伊(2002)研究显示，外国投资者在芬兰和日本优于国内机构投资者[6]。Huang and Cheng(2009)通过对台湾地区合格境外机构投资者的数据分析，发现台湾地区合格境外机构投资者较台湾地区内的投资者而言享有长期的信息优势，且合格境外机构投资者持股比例较高的上市公司股票表现要优于持股比例较低的上市公司[7]。童元松,王光伟研究结果表明，由于QFII拥有对股市的分析判断能力、对信息掌握程度及资金实力等方面的优势，QFII将成为证券市场的主导力量，并引导市场投资理念由外生导向的资金驱动型转向内生导向的价值驱动型[8]。

(二)研究假说

我国金融自由化积极推动了机构投资者参与股票市场，导致大量的私有信息的产生，股票价格基于各种机构交易信息进行有效的反应，促使股票市场定价效率水平提高。另一方面，上市公司层面源于吸引资金的需要、公司治理方面的制约，会尽可能及时准确的披露上市公司信息，市场有效信息不断释放和聚集[9]。据此，提出假设：

H1：国外投资者与国内机构投资者比，能够向市场提供更多的有效私有信息，在市场上履行更多的资产定价职能，会提高国内股票市场的定价效率。

QFII在西方坚持价值投资，具有良好的信息挖掘和处理能力[10]，国内机构投资者由于诞生较晚，在投资经验及投资技术方面欠佳。但是QFII进入中股票市场后，随着其投资规模的不断变大，行业内人员在各类机构投资者之间相互流动，QFII投资技能及投资风格将会对国内机构投资者产生影响，产生示范效应[11]。另外一方面，信息也具有传递性特征，由于QFII在中国投资比例的限制，所以QFII独自买卖股票的规模可能不足以充分反映市场的信息，而通过其投资行为来引领国内机构投资机构进行证券交易，会导致信息进行充分释放，所以我们可以谨慎假设：

H2：QFII投资中国对国内机构投资者会有技术和信息方面的溢出效应。在QFII的影响下，国内机构投资者会向市场释放有效私有信息。

国内的机构投资者主要有：公募基金、保险资金、社保资金、券商集合理财、信托投资基金、私募基金、企业年金及法人资金。考虑到这些机构资金的规模及在资本市场的作用，我们重点研究了公募基金和保险资金在市场中对定价效率的影响。公募基金是市场上较大的证券投资机构，在中国公募基金采取主动性投资策略的较多，所以其对市场反应较为灵敏，根据中国股票市场的发展经验来看，公募基金追涨杀跌的操作特征较为明显。许年行等(2013)利用A股上市公司和机构投资者持股数据为研究样本,研究发现国内公募基金投资机构具有羊群效应，其投资风格加剧了股票市场的同步性，提高了股票市场崩盘风险[12]。由于保险资金和社保资金行业的特征，其投资收益较长，所以投资周期方面其风格较为稳健，主要投资一些大盘股，分红及盈利能较强的上市公司。在资产配置方面险资主要关注于基本面，根据基本面信息的特征进行配置置产。基于以上考察我们提出假设：

H3：公募基金没有向市场释放更多的有效私有信息，保险资金能够向市场释放有效信息，两类机构投资者在市场有效性方面发挥着异质性的作用。

二、变量与模型设定

(一)股票定价效率指标

Hou and Moskowitz(2005)认为可以通过利用股票的价格对市场信息的反应速度来测度定价效率的一个特征[13]，其方法是构建市场收益率滞后指标(Bae等,2012)。如果单一股票收益率能够对当期市场收益率产生充分反应，则认为股票对信息反应速度快，资产定价效率高，如果单一股票收益率不能对市场当期收益率产生充分反应，而是在后续的时间充分吸收反应， 从而形成反应的滞后特征，这种特征可以通过滞后阶的单因素模型扩展形式体现[14]。

(1)

其中ri,t为股票i在t期的收益率，rmar,t-k和rind,t-k指标为本国市场收益率和行业股票指数收益率。用市场收益率和行业股票指数收益率指标代表市场基本面信息和行业基本面信息，这一方法借鉴于单指数模型思想[15]。模型(1)中k取值为：0、1、2、3…，显示n期的滞后，εi,t为随机扰动项。本模型的优势就是用带有滞后期的市场收益率和行业收益率来解释股票i收益率的波动。或者说是用股票i对市场和行业信息的反应程度来测度股票i的定价效率。

Bae等(2012)认为用价格对信息的反应速度来体现股票的定价效率，其想法比较便于操作和验证。假如股票价格能够对市场信息迅速反应，则在模型(1)中，市场和行业股票指数收益率的滞后期系数接近于0，也就说是股票价格主要取决于当期市场的信息，当期信息在股票定价的权重中比较大，市场对当期信息产生了迅速反应，股票的定价效率较高。相反，模型(1)中股票i的收益率不仅取决于当期市场和行业指数的收益率，还受制于市场及行业历史滞后期的收益率影响，所以在此模型里边，市场和行业收益率滞后期的系数就不显著为0,偏离0的绝对值越大，就意味着股票对市场信息的反应速度越慢，股票的定价效率越低。基于Bae et al.(2012)的观点和判断，对模型(1)进行回归后，构建两个不同的价格迟滞方法来测度股票的定价效率。根据需要，本文研究的是申万一级行业指数的定价效率，所以构建如下两个约束模型。

ri,t=αi+βi,trmar,t+εi,t

(2)

(3)

(4)

(二)实证模型

为解释外国机构投资者和国内机构与投资者对A股市场定价效率的影响，我们构建了如下实证模型。

Efficiencyi,t=β0+β1×QFIIi,t+β2×DOMi,t+β3SDOMi,t+β4LDOMi,t+β5×Controlsi,t+εi,t

(5)

模型(5)中，Efficiencyi,t代表t时期股票价格i的定价效率指标，用上文中实证结果指标delay，QFIIi,t为国外合格投资机构所持股权占流通股比例值，DOMi,t表示国内机构投资者(主要研究的机构投资者为公募基金、保险资金、社保资金)持股占流通股比例，SDOMi,t展示的是国内公募基金持股比例，LDOMi,t为国内保险资金、社保资金所持股票占流通股比例。在关键解释变量中，之所以选择公募基金、保险资金和社保资金作为主要的国内机构投资者研究对象，是由于公募基金和保险资金目前在机构投资者中所占比例较大，市场化程度相对较高。公募基金现在多半是开放式基金，其市场配置资源在中国更多时候交易比较活跃，投资风格趋同[16]，所以其根据市场的变化在调整基金仓位。在这个特征上，我们认为其投资具有一定的短期性，所以公募基金作为市场交易活跃的短期投资者代表。对于保险资金和社保资金，由于其资金的时间约束相对于公募基金来说相对较小，资金运用自由度较高，所有其投资的过程中可能会选择固定收益类，公司红利较多的投资项目，这种约束下，可能会导致其投资具有一定的长期特征，所以保险资金和社保资金在本文中，作为长期投资机构的代表[17]。

本文控制的变量包括上市公司流通市值规模(size)、交易量指标(tradingvolume)、换手率(turnover)、和股票加权平均市盈率(PE)、上市公司每股EPS及股票价格指数等。首先考虑上市公司规模，根据李志生(2015)等研究发现上市公司规模大小会影响股票价格及波动性[18]，本文所考察的公司规模大小用流通股票的市值的自然对数来代表。其次，国内外研究实证发现，证券的交易量和股票定价效率具有很强的相关关系，较低的交易量预示着有较高的交易摩擦，从而会阻碍信息拥有者进行证券交易，相反，流动性充裕的证券市场，信息拥有者会进行积极的交易从而促进价格发现的功能，提高证券市场定价效率[19]。再次，中国股票在不同的行情中，市场参与者的情绪有很大的差异，为了反映在不同行情中定价效率的特征，我们引入股票价格控制变量。最后，我们引入市场中代表股票基本价值的信息，市盈率指标和EPS指标，这个指标在价值分析中，经常备受关注，由于市场存在价值交易者，引入这个指标，可以增加模型的完整性。

根据上文逻辑推导的假设，QFII与国内机构投资者在促进股票市场定价效率方面，可能存在着交互影响，共同推进股票市场定价效率的。为了捕捉到二者之间的相互影响作用，模型(5)加入相互影响的交互项。另一方面，由于机构投资者与股票市场定价效率之间可能存在内生性问题，现实状态中，机构投资者股票的选择会实现定价效率水平的提高，机构投资者拥有较高的专业水平和选股能力，股票市场又是一个信息化交易市场，机构投资者具有信息的挖掘和迅速处理信息的能力，所以其选择方面会基于自己的私有信息进行套利[20]，向市场传递信息，推进股票市场定价效率水平。但是，一个反面事实是，一个定价效率较高的股票市场往往也更容易得到机构投资者的偏爱，进而使机构投资者在效率较高的行业或股票中持股增加，所以从这种角度上分析，机构投资者持股与股票定价效率可能存在着互为因果的关系，这就可能会导致模型存在严重的内生性问题。鉴于此，在实证模型中，引入滞后期的机构投资者持仓比例数据对当期delay值进行实证回归，这样在一定程度上可以减少模型内生性特征。现在改变模型(5)如下。

delayi,t=β0+β1QFIIi,t-1+β2DOMi,t-1+β3SDOMi,t-1+β4LDOMi,t-1+β5SDOMi,t-1×QFIIi,t-1+β6LDOMi,t-1×QFIIi,t-1+β7×Controlsi,t+εi,t

(6)

则合格的国外金融机构、国内公募基金、国内险资机构对股票市场定价效率影响的偏效应为：

∂delayi,t/QFIIi,t-1=β1+β5DOMi,t-1+β6LDOMi,t-1

∂delayi,t/SDOMi,t-1=β3+β5QFIIi,t-1

∂delayi,t/LDOMi,t-1=β3+β6QFIIi,t-1

(7)

根据导数关系结果，如果偏导数β5<0、β6<0，则说明QFII与SDOM、LDOM之间存在着交互影响。即QFII投资作用在SDOM及LDOM上具有促进作用，或是股票价格效率的溢出效应。基于上文的分析，表1给出了实证模型中所用变量的定义，具体含义如下表所描述。

表1 变量定义

(三)样本数据描述

本文采用的是2006-2015年间QFII投资A股28个跨行业面板数据，之所以用行业数据是因为，从2006年开始，QFII开始投资中国、各类机构投资者开始在A股市场上发挥作用，但是各类机构投资者在A股市场上的个股持仓变化无常，仓位变化频繁，导致其持仓具有显著的非平衡特征。另外根据研究各类机构投资者持股的数据研究，其变化频率较大，市场稳定性欠佳，基于这样的现实条件，所以本文采用的是行业数据，这样可以解决面板的非平衡特征，另一方面行业数据所代表的稳定性增强，但是这其中难免也有瑕疵。本文所涉及的变量数据，根据万得资讯数据提供所得，万得数据库中，有关于机构投资者的明细数据，我们按季度分别下载整理，之所以是季度数据，是由于证券登记结算部门，每季度公布机构数据，而月份数据及频率更低的数据我们无从获得，所以采用季度数据描绘变量的统计特征。

表2 变量描述性统计

注：样本数据来源于万得资讯，变量定义见表1。

表2描述中，我们发现，delay变量均值为0.21，说明中国股票定价效率不高，对过去历史信息反映过多，信息反映速度偏低。持股信息方面，QFII与公募基金和保险资金相比，在中国持仓比例偏低，所以QFII在股票市场中发挥的定价作用值得进一步研究，目前中国在金融项目有限度的开放背景下，外资还在受到不同程度的管制。控制变量中比较醒目的是市盈率指标，由于我们使用的是水平值，所以市盈率各项指标表现明显，从均值特征来看，中国股票市盈率总体偏高，说明中国股票盈利能力相对较差。

三、实证分析结果

本部分运用面板实证分析方法对模型(5)和模型(6)进行实证回归分析。首先基于静态面板方法，进行QFII、国内公募基金、国内保险资金对股票市场定价效率指标delay进行实证分析，检验不同类型的机构投资者对股票市场定价效率的影响及异质性特征。实证的过程中，我们还计划基于实证结果，来检验QFII、公募基金、险资三种主要的机构投资者在股票市场定价效率领域中的异同表现，以验证本文的研究假设。其次，考虑到模型可能存在内生性的问题，本文在对机构投资者进行回归的过程中，采用了滞后期的数据对股票市场定价效率进行回归。再次，作为机构投资者之间，由于信息的不完全不对称的特征，导致每种类型的机构投资者掌握的信息会有多寡之分。在机构投资者内部之间存在着谁领导谁跟随的博弈模型，为了刻画这一特征，实证部分分别做了QFII与公募基金、保险资金的交互项回归，以此来检验QFII对国内机构投资者是否具有影响作用，QFII投资资是否会对国内机构投资者投资具有投资效率的溢出效应。

(一)样本静态面板实证分析

表3提供了基于模型(5)所进行的固定效应回归，实证报告所展示的结果是模型系数及其t值统计量。表3第(1)列展示的是针对QFII进行的实证，QFII的系数为负数，且t值为-3.4005，统计上在1%的水平上显著，QFII持仓比例与delay之间的变动方向相反，也就是说QFII投资可以提高A股市场的定价效率。这一实验结果验证了H1。

表3(2)列展示的是主要自变量为QFII与国内机构投资者持仓时，回归结果在系数符号方面有一定的异质性，QFII的回归系数为负数，t值为-2.3253，在5%的显著性水平上显著，验证结果和含义与(1)一致，但是对于国内机构投资者的持仓回归发现，其系数为正，且显著性水平在5%的显著性水平下显著，说明国内机构投资者持仓导致delan值变大，国内机构投资者持仓没有导致国内股票市场定价效率提高。这一结果验证了H1，QFII与国内机构投资者相比，能够向市场提供更多的有效信息，国内外两种不同类型的机构投资者对股票市场定价效率有一定的异质性作用。

表3 机构投资者持股与股票定价效率

注:*、**、***分别代表在10%、5%、1%的显著性水平(下同)。

表3中第(3)列分别对QFII、国内公募基金、险资三类机构投资者持仓进行的回归实验、我们在此次回归中，将国内机构投资者基于不同的投资偏好类型，将其分为代表短期投资活跃的公募基金、代表长期内具有稳定型投资的险资。回归结果仍然显示QFII可以促进股票市场定价效率，而国内机构投资者，不管是短期机构投资者还是长期机构投资者都没有起到为资本市场准确定价的职能。

表3三列实证回归中，对于控制变量来看，交易量、换手率、每股收益、上市公司流通盘市值因素对股票市场定价效率整体上负相关，也就是说这些控制变量的增加会导致股票市场定价效率提高，delay值变小。而对于股票价格指数和市盈率来看，更高的股票价格和更高的市盈率水平会导致delay值变大，股票市场定价效率下降。从这样的结果可以说明中国股票市场在牛市行情中存在着羊群效应[12]，所以在牛市行情中应该预警系统性的金融风险。

(二)基于滞后期及交互项的实证

在表3的实证中，我们实验结果展示了QFII具有信息优势，能够基于信息进行股票仓位调整，QFII的持仓能够增加股票市场定价效率的提高。根据万得资讯的统计，截至今年2016年12月30日，所有机构投资者，包括非自然人持股股东即法人股东在内合计持有上市公司流通市值21.14万亿元，占全部流通股市值比重约58.19%。其中，公募基金1.53万亿元、保险公司5981.02亿元、社保基金1690.88亿元、QFII持仓987.62亿元、信托公司924.25亿元、券商484.79亿元，合计5.86万亿元①。通过这样的数据观察，我们会发现在中国QFII持股比例比较低，而市场主要的机构投资者为公募基金和保险资金，那么作为QFII投资可以提高股票市场定价效率，而国内的主要机构投资者确不能实现准确的资产定价功能，现在我们思考的问题是，QFII投资能否通过影响国内主要机构投资者的路径来提高整体股票市场定价效率呢？基于这样的问题，我们在本部分准备进行QFII与国内机构投资者之间的交互项，以此来判断delay的变化情况。也就说是研究QFII投资对国内股票市场定价效率的溢出效应。另一方面，考虑到模型可能存在内生性问题，研究中对于定价效率与机构持仓，到底是谁影响谁的问题，我在表4回归中，基于模型(6)采用滞后期的机构持仓与股票定价效率指标来进行实证分析，虽然这种方法不能完全杜绝掉内生性问题，但是至少可以缓解。

表4 机构投资者持股与股票定价效率基于滞后期和交互项的实证

表4是基于机构投资者滞后项及交互项所做的实证检验。表4第(1)列展示的是基于各类机构投资者滞后一期的回归，回归结果显示，QFII与delay之间的关系仍然为负数，t值为1.9755，在10%的 显著性水平上显著，说明QFII投资实现了价格的信息反映能力，股票定价效率有所提高。在国内机构投资机构的实证检验中，我们发现针对国内公募基金的回归，回归结果为正，且统计量较为显著，显示国内公募基金不论是当期值还是滞后一期的值对股票定价效率都没起到促进作用。针对险资投资机构回归结果显示，参数为负数，且在10%的显著性水平上显著，险资机构投资者在中国能起到推进股票市场定价效率。

表4第(2)所进行的是基于国内险资机构投资者、险资与QFII交互项的回归检验，检验结果显示，险资机构与投资者能够实现股票定价效率水平提高，系数为负数，且显著性水平很高。而在险资与QFII交互项的实证中，参数为负数，且显著性水平在1%的水平上极为显著，结果说明，QFII通过险资机构投资者能够产生溢出效应，二者相互作用可以同时促进股票市场定价效率。同理在表4第(3)列模型中，我们检验发现，公募基金持股仍然不能提高股票市场定价效率，而公募基金与QFII作用下，公募基金与险资机构投资者持股比例交互项参数为负数，且t值为-2.6740，在1%的显著性下显著，说明QFII可以通过对公募基金的影响对股票市场定价效率起到促进作用。表4中(2)与(3)的检验报告，验证了H2。

基于表4的实证检验，我们通过采取滞后项的方法来尽量克服内生性问题，结果与表3的实证结果基本相同，国外投资机构QFII能够实现股票市场定价效率。而国内主要的投资机构公募基金不论是运用滞后期项还是当期项目都没有增加股票市场的定价效率。而对于险资机构投资者采取滞后期项目后一定的异质性特征。交互项方面，QFII的投资与险资、公募基金的互动都能实现股票市场定价效率水平的提高，所以可以得出结果，QFII投资在中国股票市场上具有定价效率的溢出效应。

四、结论

本文在金融项目开放视角下讨论了各类机构投资者对股票市场定价效率的影响，比较三类代表型的机构投资者在股票市场定价效率中的作用。通过面板固定效应模型实证检验结果显示：QFII持仓比例提高能够实现股票市场定价效率水平提高，而国内机构投资者总体上没有起到资产定价的功能；在滞后期交互项模型实证回归中，国内公募基金仍然不能起到资产定价职能，而国内险资机构投资者能够起到资产定价职能，说明国内机构投资者在股票市场资产定价职能领域所发挥的作用具有一定的异质性；交互项方面，QFII通过与国内机构投资者(公募基金、保险资金)交互作用下，QFII能够产生定价效率技术溢出效应，有效实现资产定价职能。

注释：

① 数据来源：根据中国登记结算有限公司2016年证券账户登记统计报告，由万得资讯整理而得。