证券监管执法的市场反应研究——来自中国A股的证据

王瑞 方先明

(南京大学经济学院，江苏 南京 210093)

引言

经过20多年的探索与发展，A股市场的实体经济贡献和投资者影响越来越大，但也出现了上市公司财务造假、信息披露违法违规，内幕交易，大股东侵占上市公司利益等诸多乱象，影响了资本市场的健康有序发展。为了规范参与主体，提高上市公司质量，切实保护好中小股东权益，证监会不断加大对证券违法违规的打击力度，但从市场反应来看，投资者似乎对证券监管执法信息并不敏感。2017年5月16日，*ST墨龙(002490.SZ)公告上市公司、董事、高管、监事因财务造假等问题，收到证监会《行政处罚事先告知书》，当日股价从4.77元涨至4.94元。2017年7月18日，*ST大控(600747.SH)公告上市公司、董事长、财务总监因涉嫌信息披露违法违规，收到证监会《行政处罚事先告知书》，当日股价从2.44元涨至2.49元，其后连涨3天。当然，也有公司股价在披露监管执法信息后出现明显下跌。2015年5月1日，大智慧(601519.SH)公告因涉嫌信息披露违法违规收到证监会《调查通知书》，股价连跌4天，从33.48元跌至24.42元。但总体来看，证券监管执法并未引发投资者一致的“用脚投票”。这些问题的原因是什么，证券监管执法的市场反应到底如何？都值得深入研究。

本文贡献在于：(1)首次对中国证券监管执法的内容、特征进行全面梳理和分类，提供了有价值的统计资料；研究数据覆盖2004～2017年，是目前时间跨度最长、统计最完整的实证研究。(2)针对证券监管执法的不同影响因素展开分析、验证，提高了研究的深度。(3)在过去研究普遍提及的信号传递理论基础上，进一步从有限注意力理论和异质信念理论角度展开分析。(4)从证券监管执法实践与上市公司信息管理行为角度对实证结论进行分析，为进一步完善证券监管执法工作提供有价值的参考资料和研究结论。

文献综述

证券监管执法的市场反应如何，可以分为两方面问题，一是监管执法是否会对上市公司产生影响；二是投资者是否会因此改变投资策略。关于第一个问题，证券监管执法除了影响相关主体的诚信记录，引起监管部门的持续关注，上市公司资本运作也可能因此受到影响。以公开增发股票为例，《上市公司证券发行管理办法》(证监会令第30号)明确要求上市公司未被证监会立案调查，最近三十六个月内未被证监会行政处罚；上市公司及其控股股东或实际控制人最近十二个月内不存在未履行公开承诺行为；现任董事、高级管理人员未被证监会立案调查，最近三十六个月内未受到过中国证监会的行政处罚等。既然监管执法会给上市公司带来负面影响，那么是否会因此影响公司股票的二级市场交易？

从理论基础看，国内外学者都是从信号传递角度提出理论假设，认为监管执法信息意味着企业的证券违法违规行为，理性投资者将调低企业价值预期，导致其股价在公告较短时间内出现一定幅度下跌。从研究方法看，国内外主要通过短期平均异常收益率或累积异常收益率的变动来验证证券市场对监管执法的反应情况，并采取多元线性回归的方法进行实证检验。从研究结果看，绝大多数学者认为，证券监管执法会引发负面反应，导致短期内的投资损失；但也有学者发现，某一类别监管执法的市场反应显著为正，产生异常收益。Nourayi(1994)[5]研究发现，证券市场对监管执法的股价反应灵敏，且反应程度与执法严重程度相关。其中，禁令的负面影响最大，行政诉讼其次，员工违法违规行为的市场反应不显著。伍利娜和高强(2002)[18]发现，对于因信息披露问题受到处罚的上市公司，证券市场在公告日后有明显的正反应。从影响因素看，证券市场对违法违规类型或监管执法类别的反应存在差异。陈工孟和高宁(2005)[8]对违法违规类型、监管执法机构、初始信息来源和处罚方式分别检验后发现，公开谴责、虚假陈述的负面影响要明显大于其他因素。杨忠莲和谢香兵(2008)[20]将财务舞弊细分成虚假上市，隐瞒大股东侵占，操纵利润、资产或负债，隐瞒重大事项，等类别进行比较分析，发现市场对这些因素的反应均不显著。伍利娜和高强(2002)[18]将违法违规行为分为利用信息优势(虚假财务报表、传播虚假信息等)和利用资金实力(内幕交易、市场操纵等)两大类进行分析，发现市场对于利用信息违规有显著正反应，对利用资金违规有显著负反应。黄政和吴国萍(2013)[11]研究发现，市场对民营公司信息披露违规处罚的负向反应更强烈。从市场对证券监管执法的反应时间来看，陈国进等(2005)[9]发现监管执法公告的负面影响主要集中在t-1、t+ 1和t+ 2这3个交易日；杨玉凤等(2008)[19]发现信息披露违规的市场反应在不同年度有显著差异，呈逐年增强的趋势。从违法违规公司与规范运作公司的比较分析来看，伍利娜和高强(2002)[18]发现违法违规公司与规范运作公司的异常收益率并无显著差异，杨玉凤等(2008)[19]发现信息披露违规公司和非违规公司的市场反应存在显著差异；顾小龙等(2016)[10]发现证券监管执法有助于揭示上市公司的异质性信息，降低股价的同步性。

总体来看，国内证券监管执法的市场反应研究偏少，且存在需要改进的地方。第一，没有对证券监管执法进行准确定义、统计和分类，没有区分证监会监管执法和交易所自律管理的差别。第二，均挑选部分证券监管执法数据进行市场反应研究，样本空间普遍偏小，可能会影响结果的真实性和有效性。此外，国内的证券监管执法研究都忽略了最重要的立案调查数据，导致了研究样本的重大遗漏。第三，选择解释变量过程中，没有对选择原因和变量赋值进行分析，可能导致虚假关系的产生。第四，侧重于验证是否存在显著的市场反应，但没能对检验结果给出合理解释和深入分析，未就强化证券监管执法给出有效建议。本文针对上述研究缺陷，对证券监管执法研究进行补充、完善和深化，在信号传递理论基础上，进一步从有限注意力和异质信念角度展开分析，加大了证券监管执法研究的深度和实用性。

研究设计

证券监管执法是指证监会及其派出机构对中国境内上市公司及相关重要主体的监管执法行为，交易所自律管理措施不在研究范围内。监管执法对象包括：上市公司、上市公司董监高、上市公司5%以上的大股东、上市公司重要控股子公司。目前，证券监管执法包括两个方面：一是核查，如果监管对象涉嫌重大违法违规行为，证监会及其派出机构会进行立案调查；二是处置，包括行政处罚、市场禁入和非行政处罚性监管措施两大类。其中，非行政处罚措施又分为日常监管措施和行政监管措施两大类。鉴于日常监管措施涉及的都是情节轻微的不规范行为且无需公开，故不对其进行研究。本文主要对行政处罚和市场禁入、立案调查、行政监管措施的市场反应进行研究，分析证券监管执法的市场反应情况。

本文提及的市场反应，主要从股价变动角度对证券监管执法进行了分析，不涉及证券监管执法的上市公司治理效用。目前，国内主要通过财务数据优化、年审意见变化、信批次数变化、董监高构成和学历水平变化等方式对证券监管执法的公司治理效用进行研究。但从A股市场的发展情况来看，前述变化主要源于证券市场的整体发展和监管强化，是上市公司行为的普遍优化，而非被执法公司的特殊现象，现有的研究理论、方法缺乏一定合理性。

一、研究假设

证券监管执法信息揭示了相关主体的违法违规行为及情节严重程度，可能会影响上市公司的后续发展。理性投资者为了规避风险，会调整投资策略，引起股价的异常波动。从监管执法对上市公司的负面影响力度看，主要由两方面因素决定：一是监管执法本身，行政处罚和市场禁入、立案调查、行政监管措施分别传递了不同的违法违规情节和惩戒力度；二是监管执法环境，监管部门的整体执法强度会产生乘数效用，加大投资者的负面影响。一般而言，一年内的证券监管执法数量越多，监管执法强度越大。根据信号传递理论，理性投资者会及时调整策略，引发公司股价的异常下跌。因此，提出如下假设：

假设1：证券监管执法信息能够引发上市公司股价的异常下跌。

考虑到A股市场一直以来的羊群效应，股市整体行情可能会抵消或加剧监管执法信息的负面影响。如：股市的整体上涨，可能会抵消监管执法对公司股价的负面影响，股市的整体下跌，可能会进一步放大监管执法的负面影响。普通行情下，投资者可能会更加理性地对监管执法信息做出反应。因此，提出如下假设：

假设2：证券监管执法的市场反应会受到股市行情的影响。

除了股市行情的影响之外，考虑到一直以来的大股东侵占问题，投资者可能会对被执法公司的股权分布进行关注。唐宗明和蒋位(2002)[16]发现，中国上市公司大股东侵害小股东的程度远高于美英国家。孙兆斌(2006)[14]发现，控股股东参与公司治理时，会利用各种渠道侵占上市公司及其他股东的利益。唐建新等(2013)[15]发现民营上市公司大股东会通过获取控制权的方式来掏空上市公司，侵害中小股东利益。对于大股东侵占的问题，佟岩和陈莎莎(2010)[17]发现，股权制衡度越高，越有利于提升公司治理质量。综上可以看出，大股东的控股权越高，越容易产生侵占其他股东权益的动机；如果是家族企业，还可能存在主观恶意或潜在的重复违法，投资者会更倾向于调整投资策略。因此，提出如下假设：

假设3：证券监管执法的市场反应会受到公司股权分布的影响。

除了股权分布以外，还要考虑到大企业的品牌效用。如果公司规模大、市值高、行业地位领先，化解负面影响的能力会更强，从而导致投资者的判断差异。对于不同体量的上市公司而言，虽然违法违规情节或涉案金额相似，小公司可能受到的影响会更大。因此，提出如下假设：

假设4：证券监管执法的市场反应会受到公司规模的影响。

二、研究模型与变量选择

研究过程中采用事件研究法进行验证，检验事件发生前后的公司股价变化情况。异常收益率可以衡量股价对事件发生或信息披露的异常反应程度，从而了解特定事件对于公司股价的冲击。考虑到公告的时点效应和市场反应的短期性，选择发布日及之后共计3个交易日作为窗口期。事件发生时刻t是上市公司的信息发布日，通过窗口期[t，t+2]的平均异常收益率波动情况，考察市场对证券监管执法的反应情况。本文通过线性回归方法分析股票异常收益率与证券监管执法之间的关系，并检验其他因素对市场反应的影响程度。构建模型如下：

其中，a为截距项，b1、b2、b3、b4是Enfi、Stoc_stati、Equ_rati、Corp_sizei的系数，代表异常收益率对相应解释变量的敏感性。

1.被解释变量

股票i的平均异常收益率(Abnormal_returni) ，是指窗口期内股票日涨幅偏离预期收益率的平均数，能够反映证券监管执法后的市场反应情况。

Rit是股票i第t个交易日的实际收益率，Eit为股票i第t个交易日的预期收益率；countdays是窗口期内有效交易天数。

Eit是t期股票i的预期收益率，Rmt是t期的市场收益率。考虑到不同板块的差异性，用被监管执法公司所属板块市场指数的平均收益率代表相应股票的市场收益率Rmt，其中：主板市场对应上证A股指数(000002.SH)，中小板市场对应中小板指数(399005.SZ)，创业板市场对应创业板指数(399006.SZ)。假设监管执法公告日为t=0，根据公布日前103个交易日(t=-103)到前4个交易日(t=-4)内的市场收益率和股票i收益率估计参数αi和βi。

2.解释变量

监管执法力度(Enfi)：证券监管执法行为的综合力度。

监管执法行为的自身力度设定：立案调查，不确定性更强且影响资本运作，赋值-3；行政处罚与市场禁入，违法行为严重，赋值-2；行政监管措施，违法违规行为的负面影响较小，赋值-1。系数设定：0.5，既体现执法强度对具体监管执法行为加成作用的同时，又确保最高执法强度下行政监管措施的最终影响[-1+0.5*(-4)=-3]依然低于最低执法强度下的立案稽查影响[-3+0.5*(-1)=-3.5]。当年监管执法强度设定：根据证监会每年的证券监管执法数量，对2004～2017年的执法强度进行赋值：普通执法(-1)、中度执法(-2)、强度执法(-3)、全面执法(-4)。

股市的整体行情(Stoc_stati)：由于不同板块的交易差异，用公司所属板块市场指数的平均收益率代表股市整体行情。其中，主板公司对应上证A股指数(000002.SH)，中小板公司对应中小板指数(399005.SZ)，创业板公司对应创业板指数(399006.SZ)。

公司股权分布情况(Equ_rati)：根据第一大股东持股比例对股权分布进行赋值，实际控制人持股比例越高，个体影响越大，监管执法的负面影响越强。根据《中华人民共和国公司法》，10%以上持股比例股东拥有自行召集和主持股东大会的权利，1/3以上持股比例股东拥有对重大议案的一票否决权，50%以上持股股东拥有对所有股东大会议案的一票否决权。因此，持股50%以上，拥有绝对控制权，赋值-3；持股33～50%，拥有一票否决权，赋值-2；持股10～33%，控制权有限，赋值-1；持股10%以下，赋值0。

公司规模(Corp_ sizei):用年度平均市值(当年平均股价*公告日总股本数)来代表公司规模，检验公司规模对市场反应的影响，单位为100亿。

监管执法的市场反应检验

根据证券监管执法数据的可获得性、完整性等原因，本文对上市公司2004～2017年的所有监管执法信息进行了汇总、梳理，获得1424个样本。其中：行政处罚及市场禁入385件(分别是行政处罚及市场禁入事先告知书95件，行政处罚及市场禁入决定书290件)，行政监管措施711件，立案调查328件。

一、样本分类与数据分析

1.基于公司股权分布的数据分析

第一大股东持股10～33%的违法违规占比偏高，持股高于50%或低于10%的违法违规比例偏低。当持股比例超过50%时，由于在上市公司的利益占比较大，违法违规冲动可能会受到抑制；当持股比例低于10%，由于对公司控制力太弱，难以主导违法违规行为；当大股东持股比例在10～50%之间时，一定程度的控制权可能会诱发违法违规冲动。

表1 证券监管执法的大股东控制权分类

2.基于公司规模的数据分析

规模越小的上市公司，违法违规比例越高。一方面，因为A股公司的规模分布情况，小公司数量高于大公司，违法违规比例可能会高一些；另一方面，因为大公司的内部治理相对完善，规范性约束更强，小公司内部治理不健全，控制权相对集中，违法违规概率更高。

表2 证券监管执法的公司规模分类

3.基于公司属性的数据分析

非国企上市公司违法违规概率明显高于国企上市公司。一方面，因为A股公司的属性分布情况，非国企数量高于国企，违法违规比例可能会高一些；另一方面，因为非国企的家族属性和内部治理缺陷，违法违规往往伴随主观恶意，是监管部门的重点关注对象。

表3 证券监管执法的公司属性分类

二、异常收益率分析

根据证券监管执法类别，将异常收益率划分为行政处罚及市场禁入、立案调查和行政监管措施三类。从异常收益率分布情况看，三类样本的平均异常收益率、中位数均为负值，波动性在0.3～0.4之间，差别较小；其中，立案调查的平均异常收益率和中位数的绝对值大于行政处罚及市场禁入和行政监管措施(如表4所示)。但从不同类别监管执法的异常收益率分布直方图来看，差异性并不明显(如图1、图2、图3所示)。

三、实证检验与结果分析

表4 不同类别证券监管执法的异常收益率情况

图1 立案调查异常收益率分布直方图

图2 行政处罚与市场禁入异常收益率分布直方图

图3 行政监管措施异常收益率分布直方图

1.基于总样本的实证检验

从总样本的回归结果看(如表5所示)1，监管执法力度、股市整体行情和股权分布情况的系数均不显著，无法对假设1、假设2和假设3给出结论。公司规模系数b1显著且为正，证明假设4成立，公司规模越大，抵御和化解负面冲击的能力也越强。从不同时间样本的回归结果看2，2014年之前的自变量系数均不显著，2014年之后的股市整体行情和公司规模系数均显著，说明2014年以来，股市整体行情对个股走势的影响明显，公司规模可以对冲负面影响。

另外，从总样本构成来看，正异常收益率样本686个，负异常收益率样本738个，似乎和证券监管执法引发股价异常下跌的常识不符。为此，本文进一步对正异常收益率样本和负异常收益率样本进行分类检验。

2.基于正、负异常收益率样本的分类检验

从正异常收益率样本的回归结果看(如表6所示)，监管执法力度的系数显著且为负，假设1被证伪，说明监管执法反而引发股价的异常上涨，和常识不符。股市整体行情、股权分布情况和公司规模的系数均不显著。从负异常收益率样本的回归结果看，监管执法力度的系数显著且为正，假设1成立，监管执法力度越大，对公司股价的负面影响越强；公司规模的系数显著且为正，假设4成立，公司规模越大，对冲负面影响的效果越好。

表5 总样本参数估计结果

表6 正、负异常收益率样本的参数估计结果

3.实证检验结果分析

通过实证检验得到结论如下：证券监管执法与公司股票的异常收益率有一定的相关关系，部分上市公司股价出现异常下跌；公司规模越大，对冲负面影响的效果越好；由于执法威慑不足、投资者有限注意力和异质信念，上市公司采取应对措施等原因，证券监管执法的整体市场反应不显著。

原因主要分为四个方面：一是部分证券监管执法措施已经提前产生预期。如：立案调查往往先经历初查阶段，投资者可能会提前获悉相关信息并调整投资策略；行政处罚、市场禁入一般要经历初查——立案调查——事先告知书三个阶段，如果投资者持续跟踪上市公司信息，可能会提前采取应对措施。等到公司公告立案稽查、行政处罚、市场禁入时，市场可能已经提前消化了负面影响。此外，目前的重大证券违法违规行为执法，核查两、三年的情况并不鲜见，导致下发行政处罚或市场禁入措施时，相关责任人已经离职或转让了上市公司控股权，信号传递的有效性不足。

二是上市公司选择合适的信息披露时间，用非交易时间消化负面影响。周嘉南和黄登仕(2011)[21]研究发现，周二披露好消息的股票超额收益率更高，周六披露坏消息的股票超额收益率更高。因为投资者的信息反应只延迟到周五，选择周六公布坏消息，有益于避免股价大幅下降。通过样本统计发现，285家次上市公司在周五披露监管执法信息，302家次上市公司在周六披露监管执法信息。

三是部分投资者对监管执法信息不敏感，更关注公司的好消息。中国证券市场存在明显的重行政处罚、轻民事赔偿倾向，民事、刑事责任追究不明确，监管执法的威慑力太小。刘裕辉和沈梁军(2017)[12]的研究表明，因为民事追偿起诉难、成本高、耗时长、获赔少、执行难等问题，投资者只能无奈放弃。对于中小投资者而言，因为证券监管执法的实际意义不大，不愿予以关注。根据有限注意力理论3，如果投资者不给予足够的注意力，信息可能不会反映在股价里，导致股价涨跌的随机性。Peng和Xiong(2006)[6]发现，有限注意力会使投资者选择市场或板块信息而非公司个体信息来进行投资。Barber和Odean(2008)[1]发现，个体投资者通常会选择那些最吸引眼球的股票，投资决策很大程度上受到注意力驱动。

四是受投资者异质信念影响4，公司股价更反映乐观者的预期，且上市公司会通过各种手段对冲负面影响。Miller(1977)[4]最早指出在卖空约束的条件下，异质信念的存在使得股票价格主要反映乐观投资者的意见。Boehme等(2006)[3]和Berkman等(2009)[2]通过不同的研究方法验证了Miller[4]的观点。史金艳等(2009)[13]研究发现，投资者异质信念的波动对股市价格指数有显著的溢出效应。包锋和徐建国(2015)[7]发现，A股上市公司盈余公告期间，异质信念的变动与股票收益显著正相关。在处理证券监管执法信息过程中，上市公司可能会利用投资者心理进行信息披露管理工作，有的通过同期发布利好信息(如：业绩公告、利润分配、并购重组、重大合同签订、大股东增持等)，对冲负面影响；有的借机发布其他负面信息(如：业绩下滑、并购重组终止、大股东减持等)，形成利空出尽的反向刺激。从历史数据看，2013年之后上市公司的信披管理行为越发普遍，被监管执法的上市公司中，25%以上采取信息对冲行为。2017年，228家披露监管执法信息的公司中，68家选择在同期披露业绩公告、并购重组、重大合同、大股东增、减持等其他信息，占比29.82%。

启示与政策建议

从整体看，因为威慑不足，投资者有限注意力、异常信念等原因，证券监管执法的市场反应有限，没有形成“良币驱除劣币”的良好氛围。证监会要进一步完善证券监管执法工作，推动证券市场的健康有序发展。具体建议如下：

一是解决证券监管执法威慑不足的问题。目前，证券监管执法的处罚金额太低，与违法收益严重不匹配。以信息披露违法为例，上市公司虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏的最高罚金仅60万元。即使有些案件的处罚金额巨大，但由于没有考虑处罚对象的支付能力和证监会的追偿能力，意义不大。以杭州恒生网络技术服务有限公司为例，2016年11月25日，证监会披露没收其违法所得约1.0987亿元，并处以约3.296亿元罚款。根据《恒生电子股份有限公司2017 年年度报告》，截至2018年3月27日，恒生网络仅缴纳罚款0.23亿元，未缴纳余额约4.16亿元；公司净资产为负，无力缴纳罚款。美国2002年颁布的萨班斯-奥克斯利法案对证券违法违规设定了更加严格的执法标准：对编制违法违规财务报告的刑事责任，最高可处500万美元罚款或者20年监禁；篡改文件的刑事责任，最高可处20年监禁；证券欺诈的法律责任，最高可处25年监禁。建议加快推动资本市场相关法律法规、部门规章和规范性文件的修订，大幅提高证券违法违规的监管力度和处罚标准，完善证券违法违规的行政、民事、刑事联动机制，提高违法违规成本和监管威慑力。

二是加大证券监管执法的信号传递效果。确保投资者关注到相关主体的违法违规信息，形成统一预期。统一监管执法信息的披露格式，明确标题为“***因***违法违规被证监会/派出机构采取***的措施/处罚”，不得使用“收到监管部门文书”、“收到监管措施”等相对模糊的标题。加强投资者的理性教育和监管执法信息宣传，让投资者切实认识到证券监管执法的重要性。建立证券监管执法的公示网站，全面公开监管执法信息，加大对违法违规主体的诚信约束。逐步解决监管执法的时间间隔过长问题，提高监管执法信号传递的时效性。

三是强化对证券违法违规的精准打击。通过对证券监管执法与行政审批的关联分析后发现，2004～2017年，披露上市公司及重要关联主体被监管执法信息的867家公司中，583家进行过股权融资，占当期股权融资公司总家数的28.56%。2004～2017年，股权融资被证监会否决的182家上市公司中，68家曾披露被监管执法信息，占比37.36%。从统计结果来看，上市公司及重要关联主体的证券违法违规行为，未降低其资本运作通过率。一方面因为违法违规主体不是上市公司自身，故不影响其再融资行为；一方面因为违法违规情节不严重，尚未达到影响资本运作的程度；还有少数情况是个别公司带病过关。在证券监管罚则偏轻的前提下，行政审批约束不足的假象，可能会让市场产生监管执法不严的误解。建议结合证券违法违规的实施主体差异(上市公司自身/大股东/董监高)和行为模式差异(内幕交易/财务造假/侵占上市公司利益/信披违法违规等)，提高对违法违规主体的精准打击力度，传递更加明确的监管执法信号。涉及财务造假、侵占上市公司利益、重大信息披露违法违规等行为的自然人，要果断公开谴责、认定为不适当人选，清除上市公司高管群体的“害群之马”。涉及内幕交易、信披造假的大股东、董监高，要明确主体责任，补充披露相关自然人主体可能担负的民事、刑事责任，以便中小投资者的民事追偿，同时从社会声誉层面加大执法威慑。要切实保护好中小股东的合法权益，避免上市公司成为大股东、董监高违法违规的牺牲品。

最后，中小投资者也要重视对证券监管执法信息的解读，警惕上市公司及相关重要主体的违法违规行为，不能因为短期利好而忽略长期风险，选择更加诚信的公司作为投资对象。总的来说，如果中小投资者能够通过“用脚投票”来配合证券监管执法工作，将更有助于证券市场的健康有序发展。

注释

1.注：基于ols回归和ovtest检验，残差项与变量并无显著相关性，且模型未遗漏相关变量，因此不存在内生性问题。鉴于文章篇幅，并未列示相关结果，有兴趣的读者可以向作者索取。

2.截至2007年底，沪深两市1298家公司完成或已进入股权分置改革程序，占应股改公司的98%，股市正式进入“全流通”时代。2007年末，证券监管执法体制进了重大变革，证监会设立、运行稽查总队、稽查局和行政处罚委员会，确定“查、审分离”模式。2013年之后，多任证监会主席通过署名文章、公开讲话等方式，不断强化证券监管执法要求，资本市场、舆论媒体形成了越来越强的强执法预期。因此，本文在实证研究中将总样本按时间划分为三个阶段：2007年及以前，2008～2013年，2014～2017年。

3.有限注意力是一个心理学名词，用来描述个体的认知缺陷，即个体在处理信息或执行多任务时的能力是有限的。因此，注意力是一种稀缺资源，对某一事件投入更多关注意味着对另一事件的关注下降。

4.异质信念是针对传统金融学中“同质预期”提出的观点，指投资者对资产的未来收益分布持有不同的看法。