宏观经济波动、债务异质性与股价崩盘风险

金晓宸

【关键词】 债务来源异质性; 债务期限异质性; 宏观经济波动; 股价崩盘风险

【中图分类号】 F234.3  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）14-0103-09

一、引言

2019年我国资本市场爆发了康美药业和康得新事件，导致公司股价出现断崖式下跌，并引发股价崩盘。此外，2020年4月2日，在美国纳斯达克上市的瑞幸咖啡发布公告承认虚假交易22亿元，导致股价暴跌80%并一度暂停盘中交易。股价崩盘对资本市场的损害是巨大的，一方面会对金融经济的健康产生危害，另一方面会对宏观经济产生负面作用。如何稳定资本市场发展，进而降低企业股价崩盘风险是学术界和实务界致力研究的内容。在我国制度背景之下，如何探索、掌握和发现影响资本市场健康发展的因素，进而开展对股价崩盘风险的研究，对维护经济发展和稳定国家经济安全具有不言而喻的重要意义。

MM理论基于债务同质性的假说，认为债务软约束、治理水平的差异和结构的不完善性是制约债务异质治理效应的主要障碍。然而纵观中国资本结构选择问题发现，债务同质性假说并不完全适用于中国资本市场。国内学者发现，债务对我国上市公司的投资约束效应尚未完全发挥作用。债务同质性主要依赖西方社会的契约观点和高度信任的社会背景，重点关注金融市场的投融资问题。而我国市场区别于欧美资本市场环境，企业融资不仅仅依靠金融性债券，而且还有经营性债务的存在。因此，基于债务异质性的假说要比传统MM理论同质性的假说更加完善。李心合等提出债务异质性假说[ 1 ]，根据金融市场和商品市场以及银行信用和商业信用分别提出金融性负债和经营性负债。这种划分更适合我国现实经济背景。企业获取资金的本质是一种资源配置，对提升企业核心竞争力进而推动社会创新具有重要影响。

企业股价崩盘风险受到诸多因素影响。金融系统的不完备性使得企业债务融资渠道受限，特别是我国当前处于经济转轨阶段，金融系统资源分配不均匀，严重影响企业资源性资金的获取。资金来源的复杂性势必会影响企业经营行为，进而影响股价的稳定性。为了获取充裕的资金，必然考虑最大程度获得债务资源，这包括债务资源的获取渠道和方式。当企业债务来源呈现多样性时，会有更多的利益相关者进入公司的利益相关者群体，此时会增加企业的外部监管力量。一方面，债务来源的多样性会增加企业获取融资的渠道和范围，进而稳定企业的筹资能力;另一方面，债务来源的多样性也会促使企业不断扩展规模，产生效益，实现稳健发展。

但是，债务来源是否会影响企业的股价崩盘风险？其对资本市场到底会产生什么样的影响？企业所处的宏观环境是不断变化的，宏观经济波动时，会对债务异质性和股价崩盘风险产生什么影响？基于以上分析，要研究企业股价崩盘风险的相关影响因素，可以债务异质性假说和宏观经济波动作为切入点。

本文的创新和贡献可能有以下三点：第一，以债务异质性作为切入点，摆脱传统MM理论债务同质性的假说，探讨公司股价崩盘风险的影响机理。第二，拓展了公司股价崩盘风险的相关研究。以往研究多关注股价崩盘风险的治理机制，较少关注宏观因素的影响。本文从企业债务特点和宏观经济波动入手，为研究公司股价崩盘风险提供新的视角。第三，本文研究债务异质性相关问题，为优化企业债务资源配置，最大化利用债务异质性的优点提供参考。

二、理论分析与研究假设

股价崩盘风险是公司股价在短时间内暴跌的现象。从现代公司特征来看，所有权和经营权相分离导致的信息不对称是发生股价崩盘的重要影响因素。经理人出于自利动机，往往会选择性发布消息，以降低负面消息对个人声誉的影响。然而，当消息累积到一定阈值时，会顷刻间爆发，此时投资者的预期会受到强烈冲击，导致股价出现波动乃至崩盘[ 2 ]。由于所有者和经营者之间信息的不对称，外部信息的变化会使投资者产生恐慌情绪，而且投资者后知后觉所抓取到的市场信息是外部推力，两者相互作用，导致股价出现异常波动。

从债务来源异质性看，具有债务来源异质性能够帮助企业形成良好的监督机制，债务的治理属性也能发挥作用。债务来源异质性越强，说明企业获取债务来源的渠道越多，因此能够受到更多利益相关者的监督，管理层积累负面消息的动机也会被弱化。相反，如果债务来源单一，管理者受到的监督机制会变弱，自利的动机会使得管理层积累企业信息。此外，从信息不对称的角度看，债务来源异质性会使债权人在事前、事中和事后更多地关注企业经营信息，能够及时获得企业经营相关信息[ 3 ]。当企业管理层受到市场的监督更多时，管理层会及时向市场公布企业经营的相关信息，投资者也会及时对信息进行反应，从而降低股价的波动性。这样既能降低企业被“敲竹杠”的可能性，也能提升债权人的约束机制，进而提升管理层对利益相关者的重视程度。因此，债务来源异质性越强，企业投资者获取信息的效率会越高，投资者的反应也会及时表现在股价上，越会降低对股价的冲击风险，进而降低股价崩盘风险。

从债务期限异质性看，长期债务具有还款利息低、周期长等优点，却也有获取难度大、審批程序繁琐等缺点;而短期债务往往具有周期短、不确定性差等缺点，但却较容易获取。因此企业在经营过程中，要针对不同的情况合理搭配企业的债务结构。债务期限异质性意味着企业要保持长期债款稳定性的优点，也要保持短期债务灵活性的优点。企业在获得短期债务和长期债务时，会及时向投资方披露相关信息[ 4 ]。基于信号传递理论，市场会及时获得相关经营信息并表现在股价上，进而稳定股价，降低股价崩盘风险。此外，债务期限的异质性也会促使更多的利益相关者融入企业的日常经营，企业受到监督较多，因此隐藏坏消息的动机也会减弱。基于以上分析，本文提出研究假设H1：

H1：在其他条件一定的情况下，债务来源异质性和债务期限异质性能够降低企业股价崩盘风险。

此外，企业股价也会受到宏观因素波动的影响。当宏观经济上行时，经济较为景气，资本市场的资金融通功能也会更加强大。此时，当企业债务异质性较强时，会更加有效降低股价波動风险。一方面，宏观经济上行会为资本市场带来更多的资金，此时企业有充足的资金进行相关经营，并逐步扩大规模实现稳健发展，进而能够有效降低股价崩盘风险;另一方面，当企业披露负面信息时，投资者会基于宏观经济上行的判断而弱化情绪的波动性，进而降低股价崩盘的风险。因此，基于以上分析，本文提出研究假设H2：

H2：当其他条件不变时，债务异质性对股价崩盘风险的抑制作用在宏观经济上行时会更加显著。

三、研究设计

（一）样本选择和数据来源

1.样本选择

本文以沪深两市全部A股上市公司为研究样本，时间窗口选取为2010—2018年。在样本筛选过程中，进行以下处理：（1）基于金融类公司和保险类公司的特殊性，剔除金融类公司和保险类公司样本;（2）剔除样本存在严重缺失的公司;（3）剔除样本采集期间ST、*ST类公司;（4）为确保融资环境的一致性，剔除同时发行B股和H股的样本公司。最终获得19 107个有效观测值。

2.数据来源

本文的数据通过手工整理和相关数据库获得，上市公司财务数据来自CSMAR数据库和Wind资讯金融终端。数据整理、统计和回归分析主要使用Excel和Stata14.0。此外，为了避免极端值对本文实证结果的影响，对所有变量头尾进行1%的Winsorize处理。

（二）变量意义

1.被解释变量

实证研究中关于税收激进度有多种衡量方法，并未形成统一的标准。借鉴已有研究[ 5-7 ]，本文采用以下三种方法度量股价崩盘风险。

为了剔除外部因素对上市公司股票收益率的影响，对模型（1）进行回归：

其中，rj，t为股票j在t周的回报率，rm，t为整体股票市场在t周加权市场回报率，为剔除因素干扰，同时加入超前两期回报率和滞后两期回报率。基于残差？着j，t得到每个公司股票的独特周回报率Wj，t=ln（？着j，t+1）。

第一种度量公司股价崩盘风险的方法为公司股票收益负偏态系数。该值偏离程度越大代表公司股价崩盘风险越高，主要根据模型（2）所得。其中，n为公司股票在一年中交易的周数。

第二种度量方法为收益率上下波动比率。定义特质收益率低于均值的周为下跌周，高于均值的周为上涨周，分别得出周收益率标准差，得到上涨波动率和下跌波动率，以下跌波动率除以上涨波动率取自然对数。该值越大，代表股价崩盘风险越大。

其中，nu与nd分别代表公司股价周特有收益率大于和小于其年度收益率的周数。

为了检验本文研究结果的稳健性，采用第三种虚拟度量方法作为股价崩盘风险的替代变量，定义为公司股票在某一周的独特周回报率Wj，t低于其分布均值2.79个标准差取1，否则取0。

2.解释变量

本文将企业债务的异质性分为债务来源异质性和债务期限异质性。债务来源异质性代表企业债务不同债务来源的差异程度，债务期限异质性代表不同时期债务的差异性。因此，参考Colla等[ 8 ]和徐晨阳等[ 9 ]的相关研究方法，采用赫芬达尔指数构建方法体系，采用聚类分析方法构建债务异质性指标，具体公式如下：

其中：DH1和DH3代表债务来源异质性;FD1和FD3为短期借款和长期借款与总负债比值;CD1为应付账款、应付票据、预收款项、长期应付款之和与总负债比值;BD1和BD3为应付债券与总负债比值;OD1和OD3为其余负债与总负债比值;RD3为应付账款、应付票据、预收账款、长期应付款、应付职工薪酬、应交税费之和与总负债比值;DH2代表债务期限异质性;OD2为短期负债，即短期借款、应付票据、应付账款、应付工资、应付福利费、应付股利、应交税金、其他应交款、其他应付款、一年内到期的长期负债、其他流动负债之和与总负债比值;FD2为长期负债率，即除短期负债之外的其余债务之和与负债总额的比值。

由公式可知，DH1和DH3代表债务来源异质性，取值介于0和1之间。如果企业只有单一债务来源，DH1和DH3取值为0;DH1和DH3越接近0代表债务来源异质性越低，越接近1代表债务来源异质性越高。同理，DH2代表债务期限异质性，越接近0代表期限异质性越低，越接近1代表期限异质性越高。

3.调节变量

关于宏观经济波动的代理变量，本文选取经济景气指数（一致指数）作为衡量宏观经济波动变量。景气指数的表示范围为0～200，其中：100为景气指数的临界值，表明景气状况变化不大;100～200为景气区间，表明经济状况趋于上升或改善，越接近200越景气;0～100为不景气区间，表明经济状况趋于下降或恶化，越接近0越不景气。通过以往数据发现，2013—2015年为经济下行阶段，其余年份为经济上行阶段。

4.控制变量

考虑到公司内部治理因素在上市公司经营行为中所起的作用，本文选取部分公司治理特征作为控制变量。此外，为避免选取时间窗口的宏观因素造成的波动性影响，本文引入哑变量控制年度带来的系统性差异。同时，为了规避行业因素的影响进而引入哑变量来对行业进行控制。详细的变量定义如表1所示。

（三）模型设定

为了检验本文的研究假设，结合前文的变量设定，采用混合OLS回归方法研究债务异质性对股价崩盘风险的影响，构建模型如下：

模型（7）以不同的股价崩盘风险指标作为被解释变量进行回归，主要通过？琢2的系数验证本文的研究假设。如果显著为正，说明债务异质性与股价崩盘风险呈现正向关系，表明债务异质性增强会加剧股价崩盘风险;如果？琢2显著为负，说明债务异质性与股价崩盘风险呈现负向关系，表明债务异质性增强会抑制股价崩盘风险。

四、实证结果分析

（一）描述性统计

表2显示了本文主要研究变量的描述性统计结果。从股价崩盘风险指标来看，最小值为-2.87和-2.17，最大值为2.55和2.22，说明我国企业股价崩盘风险差异较大;此外，股价崩盘风险均值小于样本中位数，说明超过一半的公司股价崩盘风险大于样本均值。基于异质性的均值指标显示，我国资本市场的债务来源异质性（DH1和DH3）均值为0.7和0.64，且最大值和最小值均不存在1和0，说明样本中不存在单一的债务来源，所有企业债务来源结构均表现出多样性，企业债务结构既有金融性负债又有经营性负债;从债务期限异质性（DH2）来看，样本中存在最大值1和最小值0，说明企业债务期限结构存在单一的债务期限来源，又有短期负债和长期负债保持均衡的企业样本。

此外，企业规模指标显示均值为22.01，最小值为19.38，最大值为25.98，说明样本企业规模具有较大差异;分析师关注结果显示存在样本公司没有分析师关注的情况，中位数结果也显示我国上市公司受到分析师关注差异较大。其余变量的描述性统计结果不一一赘述。

（二）相关系数分析

在进行回归分析之前，本文探讨了变量之间的相关性，表3是变量之间的相关系数矩阵。股价崩盘风险指标（Ncskew）与债务来源异质性（DH1和DH3）相关系数为-0.011和-0.009，且通过1%显著性水平检验，说明债务来源异质性越强，企业股价崩盘风险越小;基于股价崩盘风险（Duvol）结果显示，股价崩盘风险指标（Duvol）与债务来源异质性（DH1和DH3）相关系数为-0.011和-0.010，且具有统计学意义，再一次印证债务来源异质性与企业股价崩盘风险之间的负向关系;股价崩盘风险与债务期限异质性（DH2）相关系数为-0.01和-0.011，且通过1%显著性水平检验，说明债务期限异质性越强，企业股价崩盘风险越小。

此外，公司规模越小，企业股价崩盘风险越高。基于以上分析，初步验证了本文的研究假设H1。

（三）回归结果分析

为了避免模型出现伪回归，影响本文研究结论，首先对本文研究变量进行多重共线性检验，检验方法为VIF检验。检验结果显示单变量VIF值均小于1.5，VIF均值为1.22（小于10），说明不存在多重共线性。其次，本文进行单位根检验，检验方法为ADF检验，结果显示各变量均为平稳序列，不存在单位根。最后，由于本文样本为非平衡面板数据，通过Hausman检验以选择采用随机效应模型或固定效应模型，结果显示采用固定效应模型更为妥当。此外，为提高本文研究结果的可靠性，对所有回归系数的标准误都在公司层面进行Cluster处理。

1.债务异质性与股价崩盘风险回归结果

为了研究债务异质性与股价崩盘风险之间的关系，检验本文的研究假设H1，对不同类型的债务异质性与股价崩盘风险变量进行回归，回归结果如表4所示。从表4第（1）和（3）列的回歸结果可以看出，股价崩盘风险指标（Ncskew）与债务来源异质性（DH1和DH3）的相关系数为-0.001，且通过1%显著性水平检验，说明债务来源异质性越强，企业股价崩盘风险越小（债务来源异质性提高1%，企业的股价崩盘风险会降低0.1%），原因是债务来源异质性越强意味着企业监督者越多，企业的治理机制也会愈发完善。此外，债务来源声誉的影响也会限制企业的不当行为，督促管理层稳定公司股价。股价崩盘风险（Duvol）均表现出一致的回归结果。

第（2）列和第（4）列是债务期限异质性与股价崩盘风险的回归结果。股价崩盘风险与债务期限异质性（DH2）负相关，相关系数为-0.001且通过1%显著性水平检验，说明债务期限异质性越强，股价崩盘风险越小（债务期限异质性提高1%，企业的股价崩盘风险会降低0.1%）。笔者认为造成这一现象的原因是债务期限的异质性越强说明企业债务来源配置越合理，相应承担现金流的风险也较少。灵活的债务期限配置既能发挥短期债务的维护作用，又能发挥长期债务的持续性和稳定性，企业无需投入大量资金以化解债务期限的危机，因此企业具有更强的经营能力，也会相应促使公司平稳运行，进而维持股价的稳定性。其余控制变量的回归结果与前文分析基本一致，不再赘述。以上分析更深层次验证了本文的研究假设H1。

2.债务异质性与股价崩盘风险：基于宏观经济波动

资本市场与外部宏观环境变化密切相关，因此本文基于宏观经济波动以检验债务异质性与股价崩盘风险在宏观经济波动时是否表现出差异性，表5列示了不同宏观经济下的回归结果，其中Panel A为宏观经济上行时的回归结果，Panel B为宏观经济下行时的回归结果（限于篇幅，只列出部分变量）。从Panel A第（1）—第（6）列的回归结果可以看出，债务来源异质性和债务期限异质性与股价崩盘风险负相关，且均通过1%显著性水平检验，具有统计学意义。但从Panel B第（1）—第（6）列的回归结果可以看出，当宏观经济下行时，债务异质性与股价崩盘风险的相关关系并未表现出显著性水平，没有通过统计学检验。以上说明，当宏观经济上行时，债务异质性与股价崩盘风险的负相关关系更加显著。其余控制变量的回归结果与前文分析基本一致，不再赘述。研究假设H2得证。

（四）稳健性检验

为保证研究结果的可靠性，本文做了两方面的努力进行稳健性检验，以克服样本中可能存在的敏感性和内生性问题。

1.替换股价崩盘风险代理指标

本文重新构建股价崩盘风险变量（以公司股票在某一周的独特周回报率低于其分布均值2.79个标准差取1，否则取0）进行回归，结果与前文分析基本一致（限于篇幅，结果未列出）。

2.利用倾向匹配得分法检验

由于债务异质性可能与企业股价崩盘风险存在因果关系，为避免自相关问题，利用倾向匹配得分法（PSM）检验本文的研究结果，具体方法为通过近邻匹配、半径匹配和核匹配三种抽样方法对债务来源异质性和债务期限异质性进行测试。PSM结果显示支持本文研究假设H1和H2，证明了本文结果的稳健性（限于篇幅，结果未列出）。

五、拓展性检验

前文分析了债务异质性与股价崩盘风险之间的关系，并且从宏观经济波动角度探讨了对两者关系的影响机理。但债务异质性与股价崩盘风险是否会受到公司治理特征的影响？一方面，当企业内部治理水平较高时，企业经营行为会更加稳健，管理层会及时向投资者披露相关公司信息，无论公司的正面信息还是负面信息。此时，信息披露的信号效应会及时表现在股价上，同时会缓解投资者情绪的波动性。另一方面，由于企业终极控制人的存在，会产生同股不同权的现象[ 10 ]，然而现金流权与表决权相分离是否会影响债务异质性与股价崩盘风险之间的关系？基于以上分析，本文进一步从治理水平和两权分离度角度探讨债务异质性与股价崩盘风险之间关系的影响机理。

（一）内部治理

本文以内部控制水平作为内部治理的代理变量，回归结果如表6所示。债务异质性与内部治理水平的交乘项表现出负相关且具有统计学意义，一定程度上说明债务异质性与股价崩盘风险的负向关系在内部治理水平更低时更加显著，说明内部治理水平与债务异质性具有替代效应，都能降低企业的股价崩盘风险。

（二）两权分离度

本文以终极控制人现金流权与表决权的差值作为两权分离度的代理变量，回归结果如表7所示。债务异质性与两权分离度的交乘项表现出正相关且具有统计学意义，一定程度上说明债务异质性与股价崩盘风险的负向关系在两权分离度更高时更加显著，说明两权分离度与债务异质性具有替代效应，都能降低企业的股价崩盘风险。当企业终极控制人两权分离时，会有更多的利益相关者关注公司信息，此时信息会更加快速反映到股价上，能充分将企业好坏消息吸收，降低股价波动性，进而降低股价崩盘风险。

六、结论与意义

本文以2010—2018年全部A股上市公司为研究样本，探讨债务异质性与股价崩盘风险之间的关系，并深层次检验了宏观经济波动下债务异质性与股价崩盘风险关系内在作用机理。研究结果表明：（1）债务来源异质性与上市公司股价崩盘风险负相关，说明债务来源异质性越强，企业股价崩盘风险越小;（2）债务期限异质性与企业股价崩盘风险负相关，说明债务期限异质性越强，企业股价崩盘风险越小;（3）债务来源异质性和债务期限异质性与股价崩盘风险的负相关关系在宏观经济上行时更加显著。此外，基于公司治理特征的拓展性分析结果显示，债务异质性与股价崩盘风险的负向关系在内部治理水平更低时更加显著，而基于终极控制人两权分离度的结果显示，债务异质性与股价崩盘风险的负向关系在终极控制人两权分离度更高时更加显著。

本文研究了债务异质性与股价崩盘风险的相关性，说明债务异质性能够对企业的股价崩盘风险产生影响。一方面，企业可综合利用债务异质性的优势，合理搭配企业的债务组合，以更好地发挥债务异质性的优点，并同时克服债务异质性的缺点。另一方面，企业的股价崩盘风险会受到内部治理水平和外部因素的影响，因此企业要及时关注公司的动态环境，从多个视角降低股价崩盘风险。

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