卖空机制与上市公司非效率投资——基于信息不对称和委托代理视角

■孙焱林，何振宇

一、引言

卖空机制作为一种重要的对冲交易机制，在西方发达国家已得到广泛实施。我国的卖空机制启动较晚，经过三年的准备期，在2010年3月31日才正式启动，允许投资者向证券公司借贷进行融券卖空交易，结束了中国股市长期以来的“单边市”状态。试点启动后，经过了6次规模较大的扩容，卖空标的公司由最开始的90家发展到现在的1600家，融券交易规模也在与日俱增，2020年4月日均融券余额达204.07亿元，相比2019年4月的93.21亿元，增长了118.9%，相比2020年3月的162亿元，增长了25.97%①数据源自上海证券交易所官网。。随着我国卖空标的范围与交易规模的不断扩大，引入卖空机制带来的经济后果愈发受政府部门、学术界关注，特别是2015年6月股灾后，有人将其完全归咎于卖空机制，认为卖空机制危害了证券市场稳定运行；也有人认为该机制推动了资本市场发展，但还需要不断完善才能发挥作用。

已有研究表明，卖空机制带来的经济影响主要表现在两个方面：一是卖空机制对资本市场的影响；二是卖空机制对公司行为的影响。国内外学者对前者的分析多集中在股票定价效率和股票市场波动两个层面，且多认为卖空机制有助于股价信息含量的提升，提高股票定价效率，同时能够使市场信息反应更加迅速，降低了股价波动率及波动幅度。而对公司行为的影响研究是近年来才兴起的，学者们多从公司的创新行为、盈余管理等角度探讨引入卖空机制的影响，发现卖空机制能改善公司创新行为，提高创新效率，降低公司盈余管理，缓解财务重述等。公司的投资行为作为公司行为的重要组成部分，不仅影响公司的业绩增长、利润水平、成长速度和战略方向，也同宏观经济的整体运行紧密联系，特别是我国当前正处于经济结构转型升级时期，投资的高效率和资源的合理配置显得尤为重要。因为信息不对称和委托代理冲突，公司在作出投资决策时普遍偏离最优决策，产生非效率投资，卖空机制是否会影响上市公司的非效率投资？已有研究表明公司产生非效率投资的原因是信息不对称和委托代理冲突的存在，卖空机制影响非效率投资的具体机制又是什么？因此，笔者基于我国卖空机制的启动这一准自然实验，研究卖空机制与上市公司非效率投资的关系，并基于非效率投资产生的原因，从信息不对称和委托代理视角深入探究卖空机制对上市公司非效率投资的影响机制。

与现有研究相比，可能的边际贡献在于：第一，从上市公司投资行为出发，探究卖空机制与非效率投资的关系，丰富和拓展了卖空机制影响公司行为这一研究领域。第二，基于非效率投资的产生原因系统研究了卖空机制对非效率投资的影响机制，为卖空机制的推广和公司非效率投资的治理提供了方法与思路，有一定的现实指导意义。

二、理论机制与研究假说

（一）卖空机制与非效率投资

非效率投资分为投资于NPV小于零的项目产生的过度投资和放弃NPV大于零的项目产生的投资不足，其产生原因在学术界已达成共识，即主要由外部投资者与公司内部间的信息不对称和公司股东与管理层间的委托代理问题所导致。作为金融市场中重要的交易机制，多数研究者认为引入卖空机制降低了信息不对称，加快了公司信息的挖掘、有助于提升股价信息含量（Boehmer et al.，2012），尤其是在我国市场中，由于较高的准入门槛以及较大比例的保证金制度，我国卖空交易成本高昂，卖空参与者们拥有更强的信息探寻和挖掘能力，极大地降低了卖空标的公司的信息不对称。同时，卖空机制加大了股价下跌的可能性，增加了公司股价信息敏感度（陈康和刘琦，2018），迫使管理者约束自身行为，并通过管理层股票期权合约激励管理层积极寻找优质投资机会。此外，卖空机制通过产生股价压力，推动大股东加大对公司管理层的监督力度（王仲兵和王攀娜，2018），减少大股东转移资产和利润的恶行（侯青川，等，2017），缓解了委托代理问题。

据此，提出研究假设1：

H1：卖空机制降低了上市公司非效率投资，具体来说抑制过度投资，缓解投资不足。

（二）卖空机制、信息不对称与非效率投资

作为资本市场中的一种交易机制，卖空机制的启动会吸引一批投资者尝试对标的公司的股票进行卖空。为了追求更大的利益，这些投资者会努力寻找目标公司的负面消息，在此期间也会发现公司还未披露的正面信息（李春涛等，2017），而这些信息最后会反映在股价的变化上，进而传递给外部资本。所以，参与卖空交易的投资者们事实上在标的公司和外部资本间起到了信息传递的作用，并以此增强了信息透明度，减小了公司因有选择地公布信息所产生的信息不对称（Christophe et al.，2010）。同时，参与卖空交易的投资者会增加对分析师等市场分析评估力量的需求，导致卖空的标的公司能够有效吸引分析师的跟踪，从而增加公司透明度，缓解信息不对称（张璇，等，2016）。另外，一般来说在分析公司方面，参与卖空交易的投资者因为其专注性会比分析师分析得更加透彻，因此当投资者对标的公司的判断与分析师的分析相左时，投资者会按其判断进行操作，进而造成分析师的预测失效。为了提高自己的分析预测能力，分析师会更加积极客观地去揭露公司的信息，进而缓解了信息不对称。而信息不对称会导致外部资本力量对公司投资项目的不合理估值，即在外部资本力量有信息劣势认识时，只能根据有限的信息对公司的投资项目按平均价格进行估值，在此情况下投资项目估值很有可能与其真实价值不一致，从而导致两种不同的情况：一种是劣质投资项目被高估，造成过度投资行为；另一种是优质投资项目被低估，造成投资不足行为。综上可见，卖空机制的存在降低了标的公司与外部资本市场之间的信息不对称，缓解了外部资本力量对公司投资项目的不合理估值，进而降低非效率投资，由此提出研究假设2：

H2：卖空机制通过降低信息不对称降低了非效率投资。

公司在面临融资约束时都希望能够缓解融资约束，为了缓解融资约束，公司可能会采取多项措施，如降低盈余管理的程度，以获取投资者的信赖（卢太平和张东旭，2014），并且公司面临的融资约束程度越大，其盈余质量就会越高（陈骏，2010），而公司面临的融资约束程度较小时，公司会增加盈余操控以降低监管带来的额外成本，继而降低了财务信息质量。卖空机制是通过引起市场关注对公司信息进行搜寻和分析继而降低公司和外部资本市场之间的信息不对称，当公司面临的融资约束较小时，其财务信息质量较低，卖空机制的这种“信息效应”会更加明显，由此提出研究假设3：

H3：融资约束较低样本，卖空机制通过降低信息不对称进而降低非效率投资这一路径更为明显。

（三）卖空机制、委托代理与非效率投资

在不允许卖空交易时，若公司管理层实施非效率投资行为，投资交易者们只能通过抛售公司股票来发表意见。而启动卖空机制后，投资交易者如果注意到公司的非效率投资行为，可以通过卖空公司股票发表意见，而这一方法将导致股价大幅下跌，进而使公司管理层面临着名誉受损、社会地位下降、甚至被公司解雇替换的可能（De Angelis，2017）。而这种可能性会约束管理层的非效率投资，即抑制管理层因为机会主义动机和自利倾向而放弃NPV为正的投资项目，也防止其因为帝国扩张动机而投资NPV为负的项目，促使管理层努力调整优化投资行为决策，进而由此提高了公司投资效率(Grullon et al.，2015)。而公司面临的卖空压力越大时，股价大幅下跌风险越大，公司管理层调整投资行为决策降低非效率投资的效果越好，据此提出研究假设4：

H4：卖空压力较大时，卖空机制降低非效率投资更加明显。

另外，当股价大幅下跌时，大股东作为受股价影响最直接且最大的利益相关者会遭受到严重的损失，因此大股东会积极加强监督公司管理层，督促管理层调整投资决策，放弃劣质项目，投资于好的项目（侯青川，等，2017），引导管理层合理使用资金，避免随意占用（靳庆鲁，等，2015），缓解管理层超额在职消费（褚剑和方军雄，2018），降低非效率投资，并且大股东持股占比越高，遭受损失越严重，监督公司管理层力度越大，降低非效率投资就越明显，据此提出研究假设5：

H5：大股东持股比例较高时，卖空机制降低非效率投资更加明显。

而在管理层迫于压力对投资决策进行调整优化时，调整的有效程度与管理层和公司股东之间的代理成本紧密相关，当代理成本较低时，意味着管理层的举措越符合股东的利益最大化原则（罗炜和朱春艳，2010），管理层对投资决策做出的调整优化就会越有效，据此提出研究假设6：

H6：代理成本较低时，卖空机制降低非效率投资更加明显。

三、研究设计与样本选择

（一）研究设计与模型构建

自从卖空机制于2010年3月31日在中国正式启动，首次批准90只股票进入卖空标的后，后续卖空标的范围不断调整，在研究样本期内包括了五次规模较大的扩容调整，是一个多期的准自然实验，因此为准确识别卖空机制对上市公司非效率投资的影响，即验证假设1，设立卖空标的名单（List）虚拟变量和卖空时点（Post）虚拟变量，同时参考刘晔等（2016）构建了适用于多期自然实验的通用形式双重差分模型（DID模型），基本研究模型如下：

其中被解释变量Invi，t为公司非效率投资。解释变量为 Listi×Posti，t，其中 Listi为卖空标的名单虚拟变量，公司i在样本期间允许卖空，则取值为1，否则为0；Posti，t为卖空时点虚拟变量，年度 t公司i允许卖空则取值为1，否则为0。参考现有文献（王仲兵和王攀娜，2018）中对非效率投资产生影响的变量，加入财务杠杆（Lev）、主营业务收入增长率（Growth）、上市年限（Age）、货币资金持有量（Cash）、年平均净资产收益率（ROE）、独董比例（Indep）、两职合一（Dual）、公司所有权性质（SOE）等控制变量（Control）。此外，在模型中添加了行业虚拟变量industryi和年度虚拟变量yeart来控制行业固定和年度固定效应。

对假设2的检验，采用中介效应检验的方法，沿用双重差分模型分析检验卖空机制通过降低信息不对称降低了企业非效率投资。中介效应检验过程分三个部分：第一部分与模型（2）等同，第二部分检验卖空机制对信息不对称（IA）的影响，构建模型（3），第三部分在考虑了信息不对称的情况下探讨卖空机制对非效率投资的影响，构建模型（4）。具体研究模型如下：

如果卖空机制通过降低信息不对称降低了企业非效率投资，信息不对称在卖空机制和企业非效率投资之间起到了中介作用，那么依据中介效应检验原理，首先模型（2）中系数β1必须显著为负，另外系数α1与γ2同时显著或者其中一个不显著继而Sobel检验通过。

对于假设3的检验，以融资约束中位数为基准，将样本分为高融资约束组和低融资约束组，分别对模型（3）和（4）进行估计，比较两组样本之间卖空机制通过降低信息不对称来降低企业非效率投资这一过程中信息不对称起到的间接效应的大小，间接效应的大小衡量用系数α1与γ2的乘积表示。对于假设4—6的检验，分别以卖空压力、大股东持股比例和代理成本中位数为基准，将样本分组进行估计，比较样本估计结果中交乘项（Listi×Posti，t）的系数β1的显著性及大小。

（二）主要变量度量

参考Richardson（2006）的投资模型，通过公司实际投资规模减去投资模型估计出的最优投资水平得到的差值来衡量非投资效率。正向差值表示过度投资，负向差值表示投资不足，差值绝对值表示公司的非效率投资水平。具体模型如下：

其中，Investi，t是公司的当期实际投资规模，参考吕长江和张海平（2011）用总投资减去维持性投资表示，同时为消除公司规模的差异性影响，总投资和维持性投资均用期初总资产平减。Sizei，t-1是公司上一年度的公司规模，用期末总资产的自然对数表示；Levi，t-1是公司上一年度的资产负债率；Growthi，t-1是公司上一年度的成长性，用公司上一年度的主营业务收入增长率表示；Agei，t-1是截止上一年公司的上市年限；Cashi，t-1是公司上一年的货币资金持有量，经期初总资产平减；ROEi，t-1是公司上一年度的年平均净资产收益率；Investi，t-1是公司上一年度的实际投资规模；industryi为行业虚拟变量；yeart为年度虚拟变量。残差项εi，t即为公司实际投资规模和最优投资水平的差值，正残差为过度投资，负残差为投资不足，残差绝对值用来衡量公司非效率投资水平，记为Inv。

2.信息不对称的度量

关于信息不对称的衡量，参考沈华玉和吴晓晖（2018）的做法，笔者使用非机构持股比例来衡量信息不对称，非机构持股比例越高，信息不对称程度越高。同时为消除量纲影响，对其取对数，记为IA。

3.融资约束的度量

由于Hadlock&Pierce（2010）构造的SA指数相对稳健，没有包含内生性融资变量，故采用该指数来度量融资约束。对于该指数的计算，直接采用Hadlock&Pierce（2010）的计算公式：SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。

4.代理成本的度量

文中的代理成本为第一类代理成本，即股东与管理层间的代理成本，参考罗炜和朱春艳（2010）的研究使用总资产周转率（Tat）和管理费用率（Mfe）来度量代理成本，但由于财务报表中的管理费用不单单是公司的实际管理费用，还包括一些其他的支出，加之我国的会计报表准确性还有待加强，尤其是管理费用浮动较大，因此采用总资产周转率来度量代理成本。同时后续也会采用管理费用率作为代理成本进行稳健性检验。

1.2.3.2 [4]科室人员应加大筛查力度，护士长需落实病房的检查及指导工作，保证评估量表与患者的实际病情一致。若发现患者的评估情况存在异常，应及时对患者重新进行评估，并强调翻身的重要性，可指家属及患者如何进行翻身及保持正确的体位。

5.卖空压力的度量

基于王仲兵和王攀娜（2018）提出的公司账面市值比越低，被投资者卖空的概率越大，面临的卖空压力就越大，故而使用公司账面市值比的倒数，即市净率（PB）直接度量卖空压力，公司市净率越大，面临的卖空压力就越大。

（三）样本选择与数据来源

选取的研究样本为我国沪深两市所有A股上市公司，另外由于我国2007年开始实施新的会计准则，2010年开始逐步启动卖空机制，所以研究的时间区间为2007—2018年。同时，为了减小研究误差，对样本进行如下处理：剔除金融、银行、保险行业公司；剔除ST、*ST的公司；剔除进入卖空名单又被调出过的公司；剔除选取的研究时间区间内变量数据缺失的公司。此外，对于主要连续变量，为了消除极端值对研究结果的影响，按照1%分位数采取Winsorize处理。

经上述筛选，最终得到了12年954个上市公司的年度数据，共11448个有效样本。研究过程中使用的大量公司基本面信息及财务年度数据来源于Wind数据库，卖空标的各批次名单及进入名单的时间信息来源于上交所和深交所的官方网站，通过对信息披露文件进行手动收集整理所得。

四、实证结果及其分析

（一）描述性统计分析

表1为主要变量的描述性统计结果。从表1可以发现，非效率投资Inv均值为0.042，且最大值和最小值之间相差较大，表明我国A股上市公司个体之间投资效率差距较大。卖空标的名单List均值为0.485，表明卖空标的名单占全样本比例为48.5%；卖空时点Post均值为0.226，表明卖空样本占全样本比例为22.6%。信息不对称程度IA最大值为4.605，最小值为2.427，融资约束SA指数最大值为-2.84，最小值为-4.143，说明我国A股上市公司普遍存在信息不对称和融资约束。市净率PB和大股东持股比例Big标准差为7.366和15.272，说明我国A股上市公司个体之间投资价值差距较大，大股东话语权差距也较大。

表1 主要变量描述性统计

（二）卖空机制与非效率投资

表2为利用模型（1）检验卖空机制对上市公司非效率投资影响的结果。从回归结果看，列（1）全样本组、列（2）过度投资组和列（3）投资不足组List×Post前的系数均在1%显著水平下为负值，假设1成立，即卖空机制降低了上市公司非效率投资，抑制过度投资，缓解投资不足。同时可以发现，相比于投资不足组，过度投资组List×Post前的系数绝对值更大，表明卖空机制在降低上市公司非效率投资时，相较于缓解投资不足，抑制过度投资的效果更强，而出现这一结果的可能原因是相较于投资不足，目前我国上市公司中更容易出现过度投资。

表2 卖空机制与非效率投资（H1）

（三）卖空机制、信息不对称与非效率投资

表3中列（1）（2）（3）报告了采取中介效应检验方法检验卖空机制通过降低信息不对称进而降低非效率投资的结果。从表中回归结果来看，列（1）与双重差分基本模型相同，List×Post前的系数显著为负，表明卖空机制显著降低了上市公司非效率投资。列（2）的回归结果显示，List×Post前的系数显著为负，表明卖空机制降低了上市公司的信息不对称程度，通过了中介效应模型的第二步检验。列（3）为中介效应模型的最后一步检验，IA前的系数显著为正。因此，信息不对称通过了中介效应检验，即卖空机制通过降低信息不对称降低了上市公司非效率投资，假设2成立。列（4）—列（7）报告了融资约束程度不同样本，卖空机制通过降低信息不对称继而降低非效率投资这一路径的影响差异。从表中的回归结果可以看到公司面临的融资约束程度较低时，卖空机制对信息不对称的影响以及信息不对称对公司非效率投资的影响均更为显著。同时按照研究设计中的方法，计算两组样本中卖空机制通过降低信息不对称来降低企业非效率投资这一路径中信息不对称起到的间接效应，可以得到高融资约束组间接效应约为-0.0002，低融资约束组间接效应约为-0.0012，说明低融资约束组中信息不对称起到的间接效应远比高融资约束组明显，因此融资约束较低时，卖空机制通过降低信息不对称继而降低非效率投资这一路径更加明显，假设3成立。因此，从信息不对称视角看，卖空机制通过“信息效应”，降低公司同外部资本市场之间的信息不对称，缓解了外部资本力量对公司投资项目的不合理估值，进而提高公司投资效率，降低非效率投资，并且在这其中公司面临的融资约束起到了调节作用，融资约束越低，卖空机制通过的“信息效应”越强。

表3 卖空机制、信息不对称与非效率投资（H2&H3）

（四）卖空机制、委托代理与非效率投资

表4报告了卖空机制分别在公司卖空压力大小不同、大股东持股比例不同以及代理成本不同时对非效率投资的影响差异。从表中回归结果看，列（1）高卖空压力组与列（2）低卖空压力组List×Post前的系数均显著水平为负，但高卖空压力组的List×Post前的系数绝对值明显大于低卖空压力组，说明卖空压力较大时，卖空机制降低上市公司非效率投资更加明显，假设4成立。列（3）大股东持股比例高组与列（4）大股东持股比例低组List×Post前的系数均显著为负，但大股东持股比例高组的List×Post前的系数绝对值明显大于大股东持股比例低组，说明大股东持股比例较高时，卖空机制降低上市公司非效率投资更加明显，假设5成立。另外，列（5）高代理成本组与列（6）低代理成本组List×Post前的系数均显著为负，但高代理成本组的List×Post前的系数绝对值明显小于低代理成本组，说明代理成本较低时，卖空机制降低上市公司非效率投资更加明显，假设6成立。因此，从委托代理视角来看，卖空机制通过给公司施加卖空压力，增加因为非效率投资而引起股价大幅下降的风险，进而一方面通过“监督效应”推动大股东加强监督管理层，另一方面通过“激励效应”直接激励管理层调整投资决策，提高公司投资效率，降低非效率投资。

表4 卖空机制、委托代理与非效率投资（H4、H5&H6）

五、稳健性检验

1.PSM匹配样本检验。由于卖空标的公司的选择有一定条件，并非完全随机，卖空公司和非卖空公司在公司特征方面有着一定的差异，进入卖空标的名单的公司可能其本身就具有非效率投资较低的特点，容易出现内生性问题。为了缓解这一问题，选取“公司的上市年限”“公司规模”“年换手率”“股东人数”“流通股本”和“公司是否为国有”6个变量，按照倾向得分进行一对一最近邻匹配，匹配结果通过了均衡性检验。使用匹配之后的样本重新对上述假设进行检验，发现检验结果均与前文所得结论一致。

2.替换变量指标检验。具体而言：一是参考曹春方等（2015）计算公司投资效率的方法，将代表公司成长性的主营业务收入增长率替换为托宾Q值，进而得到新的非效率投资来对假设1、2、4、5进行稳健性检验；二是使用Whited&Wu（2006）的WW指标来度量公司融资约束，对假设3进行稳健性检验；三是使用管理费用率来度量公司代理成本，对假设6进行稳健性检验。上述检验结果均与前文所得结论一致。

3.更换样本区间检验。考虑到2008年金融危机和2015年股灾导致的卖空规则调整带来的可能干扰，选取2009—2018年的样本数据，并剔除了2015年的样本数据来做进一步的稳健性检验分析，发现前文所有结论依旧成立。

六、结论与政策启示

笔者以我国2010年逐步启动卖空机制为制度背景，选取2007—2018年共12年的A股上市公司数据作为研究样本，研究了卖空机制对上市公司非效率投资的影响，同时基于信息不对称和委托代理视角系统地探析了这一影响的具体机制。得出以下结论：一是卖空机制的启动能够有效降低上市公司非效率投资，具体表现为抑制过度投资，缓解投资不足，同时相较于对投资不足的缓解效果，卖空机制抑制过度投资的效果更强。二是从信息不对称视角看，卖空机制通过降低公司同外部资本市场之间的信息不对称，进而降低非效率投资，其中信息不对称起到了中介作用。在这一影响过程中，公司的融资约束程度起到了调节作用，融资约束较低时，卖空机制通过降低信息不对称继而降低非效率投资这一路径更加明显。三是从委托代理视角看，卖空机制通过给公司施加卖空压力，增加因为非效率投资而引起股价大幅下降的风险，进而一方面推动大股东加强对管理层监督，另一方面直接促进管理层优化投资决策，降低非效率投资。具体来看，当公司卖空压力较大、大股东持股比例较高或代理成本较低时，卖空机制降低上市公司非效率投资更加明显。

结合我国卖空交易业务政府性管制较强、准入门槛较高、卖空交易参与者不足的现状，基于上述结论提出如下建议：第一，进一步推动卖空机制的实施，持续扩充卖空标的证券范围。我国卖空机制经过10年的发展由最开始90家发展到现在的1600家，但其比例仍小于国外卖空标的占比，建议在保证证券市场稳定的情况下降低公司允许卖空的门槛，如适当降低最小流通股本要求、放松最小股东人数要求等。第二，适当降低投资者准入门槛，充分发挥其外部治理作用。我国规定进行卖空交易的保证金不得低于标的股总价的50%，卖空交易成本过高，在一定程度上限制了市场投资者参与到卖空交易中，阻碍卖空机制发挥其“信息效应”“监督效应”与“激励效应”，应适当降低卖空交易的保证金比例，降低投资者的卖空准入门槛，让更多的市场投资者参与卖空交易，充分发挥市场的信息传导机制，降低融资约束，最大化卖空机制降低信息不对称程度的作用，更好地发挥卖空机制的外部治理功能。第三，合理设计股权激励措施，考虑股票期权与其他激励方式搭配起来使用的办法，并且适当提高行权价格等，制定更加合理完善的业绩考核指标，完善公司股权激励的信息披露，充分发挥卖空机制的“激励效应”。