共有股东有利于稳定资本市场吗？——基于股价崩盘风险的视角

周冬华，周思阳

一、引 言

近年来，资本市场内个股股价崩盘事件屡见不鲜，“新冠疫情”的爆发又进一步加剧了金融体系的脆弱性。股价崩盘作为一种频发的金融现象，不仅影响资本市场的稳定发展，甚至会对实体经济带来负面效应。习近平总书记在中共十九大报告中明确指出，“健全金融监管体系，守住系统性金融风险不爆发的底线”。因此，进一步研究分析股价崩盘风险的影响因素具有重要的现实意义。

股价崩盘风险主要源于公司内部囤积的坏消息集中被释放到市场，从而致使公司股价发生暴跌(Kim et al，2011a)。大量学者从信息质量角度入手，发现提高会计稳健性(Kim et al，2016a)、强化内部控制信息披露(叶康涛 等，2015)、降低操纵性盈余管理程度(周冬华 等，2016)等都能缓解股价崩盘风险。另一部分学者从公司治理机制出发，考察了管理层薪酬制度(Kim et al，2011b；Xu et al，2014)、CEO性别(李小荣 等，2012)、学者型CEO(何瑛 等，2021)对股价崩盘的影响。而股权结构作为公司治理的逻辑起点，股东的行为和动机对公司投资、资本结构、信息披露等决策均会产生重大影响(王化成 等，2015)。姜付秀等(2018)发现公司股权结构较为分散时，多个大股东能够通过退出威胁等方式限制管理层和大股东的自利行为，有助于增强信息透明度，降低股价崩盘风险。然而，当前鲜有学者关注共有股东这一新兴股东角色对股价崩盘的影响。

现有文献已经证明共有股东能够凭借投票权、直接沟通、退出威胁等方式直接参与公司治理(Azar et al，2018；He et al，2019)，对企业竞争(Azar et al，2018；Azar et al，2021)、融资能力(Chen et al，2021)、创新发展(Antón et al，2018)、内部治理(He et al，2019；Edmans et al，2019)等多方面施加影响。那么，共有股东会如何影响股价崩盘风险？理论上，在同行业内持有多家企业股权的共有股东作为联结市场上信息和资源的重要节点，能对资本市场稳定发展产生双重影响。一方面，共有股东会因行业内信息披露的溢出效应和规模效应发挥“协同治理”作用(Pawliczek et al，2019；Park et al，2019)，通过提高公司信息透明度而降低股价崩盘风险，稳定资本市场发展；另一方面，共有股东也能利用行业联结发挥“合谋操纵”效应(Backus et al，2021；Azar et al，2018)，合谋操纵行为会降低会计信息的透明度，加剧公司的盈余管理程度(Ramalingegowda et al，2021)，从而加剧股价崩盘风险。

基于此，本文从共有股东的独特视角，深入考察共有股东与股价崩盘风险之间的内在关联。本文的贡献在于：(1)补充了共有股东经济后果的相关研究。当前文献关于共有股东究竟是发挥“协同治理”作用，还是促成企业“合谋操纵”尚无一致结论。本文基于股价崩盘风险的视角，发现共有股东在最大化投资组合价值的动机下会发挥积极的治理作用，为共有股东的正向协同效应提供了新的证据。(2)拓展了股价崩盘风险领域的研究。以往关于股价崩盘风险的研究都是基于高管特征(李小荣 等，2012；Xu et al，2014；何瑛 等，2021)、内部治理(王化成 等，2015；江轩宇 等，2015；周冬华 等，2016)等公司特质层面。本文基于外部治理机制，以共有股东这一独特视角为切入点，分析股权特征以及股权网络下的行业关联对股价崩盘风险的影响，进一步丰富了股价崩盘风险的影响因素研究。(3)丰富了对共有股东的认识维度。本文对共有股东身份进行深入剖析，将其划分为个人投资者、法人投资者、保险类机构投资者、公募类基金投资者等多个类别，进一步研究不同类别的共有股东对企业行为的影响，对现有研究做了有益补充。

二、理论分析和研究假设

股价崩盘风险是指在无任何预兆的情况下，股票价格或大盘指数突然出现急剧下跌的可能性(Jin et al，2006)。委托代理理论认为股价崩盘风险主要源于股东和管理层之间存在信息不对称。管理层出于薪酬契约、缔造“商业帝国”等动机，会利用避税等复杂的交易行为隐藏负面信息(Ball，2009；Kim et al，2011a、2011b)。当在公司内囤积的负面消息超过一定限度时将被集中释放到市场，从而导致股价持续下跌，甚至发生股价崩盘(Hutton et al，2009；Kim et al，2011a；Kim et al，2016b；李小荣 等，2012)。但目前学术界普遍认为多样的股权结构，如机构投资者(曹丰 等，2015；周冬华 等，2016)、大股东持股比例(王化成 等，2015)、存在多个大股东持股(姜付秀 等，2018)等均会约束经理人隐藏坏消息的动机，进而弱化股价崩盘风险(Kim et al，2016a)。相比之下，共有股东同样有意愿和能力介入公司内部治理。为此，本文基于共有股东的前期研究，提出论文的研究假说。

(一)协同治理效应的视角

共有股东是指同时持有行业内两家或两家以上企业股权的投资者(He et al，2017)。在中国资本市场中上市公司股权普遍较为集中，非控股股东在“股少言轻”的情况下往往缺少参与公司治理的动机和能力(何慧华 等，2021)。而在共有股东持股网络下形成的规模效应和溢出效应能够激励共有股东积极参与公司治理(Azar et al，2018；He et al，2019)、改善公司信息披露(Kang et al，2018；Park et al，2019)。

具体而言，股东充分参与公司治理的重要前提是监管行为带来的收益大于成本。得益于同行业之间具有相同的运营环境和行业级信息，共有股东对股权网络下企业进行监管时存在大量的固定成本(He et al，2019)。相较于获取单个企业信息并分析其经营状况，共有股东同时对多个竞争企业进行监管的边际成本反而会大幅度降低。因此，相同投入下的监控效果会随着其所持有的同行业公司数量的增加而改善(Gompers et al，2008)，此即共有股东网络下的规模效应。另一方面，同行业公司之间存在着信息传递和学习行为，公司制定经营发展战略不仅基于自身实际情况，更会参照同行企业的投资情况、盈余信息等，故而高质量的信息披露能提升行业内决策行为的有效性(Pawliczek et al，2019)。相反，公司“报喜不报忧”式的积极信号反而会误导其他企业的投资决策。在信息溢出效应下，机会主义披露行为的后果对于共有股东而言变得更加昂贵，因为一个投资组合中公司的错报不仅降低了自身的公司价值，也扭曲了整个投资组合的价值(Ramalingegowda et al，2021)。在投资网络内规模效应和负外部性的双重影响下，共有股东有动机加强对组合内公司信息披露质量的监管要求。

相较于普通股东，共有股东通常在专业技能和信息甄别等方面具有明显优势，有能力对公司信息披露行为进行约束(Azar et al，2018；Edmans et al，2019)。一方面，共有股东往往拥有成熟的投资理念，并且在资本运作中积累了丰富的风险识别经验，能够根据所获取的信息更加独立和全面地判断管理层是否存在隐匿不利消息的潜在风险(潘越 等，2020)；另一方面，嵌入竞争企业间的信息网络不仅能使共有股东从多个层面获取公司及行业发展信息(杜勇 等，2021)，而且能够将多渠道获取的信息相互佐证，并弥补独个企业信息的缺失(郭白滢 等，2019)。

进一步地，信息透明度的提高能从根源上减少公司不利消息的囤积，提高公司信息效率，减少股价暴涨暴跌的可能性(Hutton et al，2009)；同时，及时准确的信息披露能够缩小大股东和管理层操纵盈余信息、进行自利行为的空间，从而降低股价崩盘风险，促进资本市场的稳定发展(姜付秀 等，2018)。基于此，本文提出如下研究假设：

H1：共有股东能够通过同行业企业间的协同治理降低股价崩盘风险。

(二)合谋操纵效应的视角

投资者有着天然的逐利性，共有股东同时持有行业内多家企业的目的仍是实现投资组合价值最大化。因此，共有股东有动机凭借在信息获取、信息甄别等方面的优势地位扮演大股东角色，与控股股东、管理层合谋侵害其他中小股东的利益。首先，共有股东作为竞争企业间利益关联的桥梁，有能力主导投资组合内的企业建立“合作同盟”以共同抵抗来自股权网络以外企业的竞争和冲突，促使投资组合内企业共同操纵会计盈余，利用信息披露的负外部性误导其他企业的投资决策(Backus et al，2021；Azar et al，2021；He et al，2017；Freeman，2019)。而这不仅提升了共有股东在企业内的地位和话语权，也推动了组合内企业隐藏真实会计信息，以此形成信息壁垒(杜勇 等，2021；路军伟 等，2021)。其次，共有股东能够利用信息壁垒通过频繁交易等投机行为侵占其他股东的利益，获取超额利润。此时，会计信息透明度的提升反而会降低专有信息的盈利能力，共有股东有动机合谋操纵公司内部信息。最后，为了掩盖合谋事实、避免反垄断调查，各企业往往会进一步对真实的交易信息进行修饰，使得会计信息的真实性和透明度下降。这将进一步加剧大股东与中小股东、投资者与经理人之间的代理冲突，增加资本市场发展的不确定性。

综上所述，共有股东的短期利益视角和诱发企业合谋动机均会削弱其对公司信息披露行为的监管和约束，降低公司内外部信息透明度，从而提升股价崩盘风险。基于此，本文提出如下研究假设：

H2：共有股东能够通过同行业企业间的合谋操纵加剧股价崩盘风险。

三、数据来源和研究设计

(一)数据来源

本文以2009—2019年沪深A股上市公司为研究样本，为了避免金融危机对公司股价崩盘风险的系统性影响，本文选择2009年作为研究的起始年份。本文对初始样本执行了以下筛选过程：(1)剔除金融保险类、ST和PT上市公司；(2)剔除数据缺失样本公司；(3)计算股价崩盘风险时，剔除年交易周数少于30的样本公司。研究数据来源于国泰安数据库，为避免极端异常值对回归结果的影响，本文对连续变量在1%和99%水平上进行Winsorize处理。

(二)变量定义

1.股价崩盘风险(Crashrisk)。本文借鉴已有研究(李小荣 等，2012；王化成 等，2015)，利用个股特有收益计算负收益偏态系数(Ncskew)和上下波动比例(Duvol)指标度量公司层面的股价崩盘风险。

首先，利用模型(1)计算个股经市场调整后的特定收益率，回归方程为：

ri,t=αi+β1rM,t-2+β2rM,t-1+β3rM,t+β4rM,t+1+β5rM,t+2+εi,t

(1)

其中，ri,t为公司i在第t周考虑现金红利再投资的股票收益率，rM,t为A股市场所有股票第t周经流通市值加权的平均收益率。为缓解股票非同步性交易对收益率的影响，在模型中加入市场平均收益率的超前项rM,t+1、rM,t+2和滞后项rM,t-1、rM,t-2。残差εi,t为个股收益率中不能由市场波动所解释的部分。

其次，对残差εi,t进行变换处理，构建股票i在第t周的公司特有收益为：

Ri,t=ln(1+εi,t)

(2)

最后，以公司特有收益为基础，计算股价崩盘风险指标Ncskew和Duvol。Ncskew是衡量股价崩盘风险的正向指标，取值越大，则偏态系数负的程度越严重，股价崩盘风险越大，具体算法如模型(3)所示：

(3)

Ncskew中的三次方运算可能会将个股在某段时间的极端收益率放大，影响指标度量的准确度，因此使用Duvol来弥补这一缺陷。Duvol为正向指标，取值越大，股价崩盘越有可能发生，具体算法如模型(4)所示：

(4)

2.共有股东(Co)。参照已有文献(He et al，2017；严苏艳，2019)提出的衡量标准，本文在前十大股东的基础上构建共有股东指标，这主要考虑到国内上市公司中前十大股东的持股比例可能未达到5%，但仍能对公司行为决策产生较大影响。本文从两个维度构建指标考察共有股东对股价崩盘风险的影响：(1)是否存在共有股东(Dumconnect)。若在同一年度内，某股东同时作为行业内两家或以上相互竞争企业的前十大股东出现，则将其界定为共有股东。Dumconnect为虚拟变量，当企业的前十大股东中存在共有股东时，该变量取值为1，否则为0。(2)共有股东联结程度，即共有股东联结同行业其他企业数量(Numconnect)。该变量为连续变量，按照惯例，对Numconnect加1取对数后再进行回归分析。

3.控制变量。为缓解除共有股东以外的其他重要因素对公司股价崩盘风险的影响，借鉴已有文献(许年行 等，2012；周冬华 等，2016)，本文进一步设置了控制变量。

变量的定义及计算方法具体如表1所示：

表1 变量定义

(三)模型设计

为检验假设，本文构建OLS回归模型(5)：

Crashriski，t+1=α0+α1Coi,t+α2Control+∑Ind+∑Year+εi,t

(5)

其中，Crashriski，t+1表示未来一期的股价崩盘风险，分别用Ncskewt+1和Duvolt+1衡量；Co表示共同所有权，分别用Dumconnect和Numconnect衡量；Control表示控制变量；Year和Ind分别表示年份和行业固定效应；ε表示残差。

四、实证结果及其分析

(一)描述性统计

表2中Panel A报告了主要变量的描述性统计结果。其中，衡量股价崩盘风险的负收益偏态系数(Ncskew)和上下波动比例(Duvol)均值分别为-0.273和-0.164，与文献中相关的数值较为接近；标准差分别为0.752和0.491，表明样本内企业的股价崩盘风险存在较大的差异，有利于论文的后续回归分析。从共有股东的数值来看，主要解释变量是否存在共有股东(Dumconnect)的均值为0.749，说明股权关联现象在中国上市公司中十分普遍。通过共有股东联结同行业竞争企业的平均家数为12.647，共有股东联结同行业其他企业最多为72家。是否存在共有股东(Dumconnect)和共有股东联结同行业其他企业家数(Numconnect)的标准差分别为0.433和20.628，表明不同公司是否存在共有股东及其与竞争企业关联的程度具有较大差异。其余控制变量与以往研究数据较为吻合。

表2中Panel B报告了按照是否存在共有股东分组后主要变量的组间差异检验结果。存在共有股东(Dumconnect=1)组内的股价崩盘风险Ncskewt+1(Duvolt+1)为-0.280(-0.170)，小于不存在共有股东组的-0.253(-0.142)，且该差异在5%(1%)的水平上显著。被解释变量组间均值检验结果均与假设H1的预期一致，这初步表明共有股东与股价崩盘风险负相关。其他控制变量的均值也存在一定的差异，有利于论文的后续回归分析。

表2 各变量的描述性统计及组间均值差异

(二)实证结果分析

本文使用最小二乘法检验共有股东对股价崩盘风险的影响，回归结果如表3所示。列(1)中是否存在共有股东(Dumconnect)与未来一期负收益偏态系数(Ncskewt+1)的回归系数为-0.027，且在5%的水平上显著；列(3)显示共有股东联结同行公司的数量(Numconnect)与未来一期负收益偏态系数(Ncskewt+1)回归系数为-0.011，且在5%的水平上显著。列(2)和列(4)使用上下波动比例(Duvolt+1)衡量股价崩盘风险，回归结果与上文保持一致，说明以不同的指标度量股价崩盘风险的回归结果依然稳健。上述实证结果表明，在控制其他影响因素的情况下，共有股东与股价崩盘风险呈显著负相关关系；共有股东网络联结同行业公司越多，共有股东降低股价崩盘风险的作用越显著。该发现支持了假设H1，而不支持假设H2。

表3 共有股东与股价崩盘风险

控制变量方面，本期的负收益偏态系数(Ncskew)、上下波动比例(Duvol)与未来一期的股价崩盘风险均在1%的水平上显著正相关，表明股价崩盘风险指标存在一定的自相关性。周特有收益率(Ret)与未来一期的股价崩盘风险的回归系数为正且在1%的水平上显著，表明收益率越高的公司，存在的潜在风险越大。周收益率标准差(Sigma)、换手率(Dturn)、账面市值比(Bm)与未来一期的股价崩盘风险均呈显著负相关，这与之前的研究结论基本保持一致。

(三)稳健性检验

为了保证研究结论的稳健性，本文在研究设计中已对股价崩盘风险进行了提前一期的处理，在一定程度上避免了反向因果的内生性问题。除此之外，本文采用以下方法进一步避免度量方法差异以及内生性对结论的影响。

1.更换股价崩盘风险的度量方法。本文采用是否发生股价崩盘(Crash)重新度量股价崩盘风险，若个股的周特有益率与其当年周特有收益率均值的差额大于3.09个标准差，则视为该个股发生过股价崩盘，该变量取值为1，否则为0。使用Logit模型进行检验的回归结果如表4所示，列(1)中是否存在共有股东(Dumconnect)与是否发生股价崩盘(Crasht+1)的回归系数为-0.136，且在5%的水平上显著。列(2)中共有股东网络联结竞争公司数量(Numconnect)与是否发生股价崩盘(Crasht+1)的回归系数为-0.083，且在1%的水平上显著。这与上文的回归结果基本一致，假设H1依然成立。

表4 共有股东与股价崩盘风险：基于是否发生股价崩盘风险的视角

2.基于前五大股东视角的共有股东。前五大股东通常拥有更强的控制权与现金流权，为保证结论的稳健性，本文进一步考虑前五大股东中共有股东对股价崩盘风险的影响，回归结果与上文分析保持一致(表5)。

表5 共有股东与股价崩盘风险：基于前五大共有股东的视角

3.剔除集团公司类共有股东。集团公司是拥有统一战略目标的共同行动团体，集团公司在业务网络中信息等资源交换和共享的速度更快、效率更高(赵天骄 等，2020)。本文剔除集团公司子样本后再次检验共有股东与股价崩盘风险的关系，回归结果表明在剔除了集团公司的影响后，共有股东降低股价崩盘风险的效果依然显著(表6)。

表6 共有股东与股价崩盘风险：基于剔除集团公司视角

4.工具变量回归。为进一步减轻内生性问题对研究结果的影响，借鉴以往研究，本文采用剔除本公司的行业年度是否存在共有股东(Arerage_Dum)以及行业年度共有股东联结同行数量均值(Average_Num)作为工具变量进行检验(权小锋 等，2015)。从相关性来看，同年度行业公司面临相同的市场环境和投资背景，因而与本公司共有股东情况存在一定的关联。从外生性看，其他公司的共有股东情况并不会影响本公司的股价崩盘风险。因此，以当期共有股东行业均值作为工具变量能够在一定程度上缓解内生性问题，回归结果如表7所示。列(1)、列(3)、列(5)、列(7)汇报了工具变量第一阶段的回归结果，同行业共有股东的持股情况与样本公司在1%的水平上显著正相关。列(2)和列(4)中是否存在共有股东(Dumconnect)与Ncskewt+1(Duvolt+1)的回归系数为-0.700(-0.549)，都在5%的水平上显著。列(6)和列(8)中共有股东联结同行业公司数量(Numconnect)与Ncskewt+1(Duvolt+1)的回归系数为-0.087(-0.060)，且都在5%的水平上显著，表明经过工具变量检验上文结论依然成立。

表7 共有股东与股价崩盘风险：基于工具变量法的视角

(四)进一步分析

1.共有股东与公司治理。本文首先检验共有股东是否能对公司治理施加积极影响。直接委派董事现已成为投资者对公司治理产生实质性影响的具体途径，故本文使用前十大股东委派董事的数量来衡量共有股东是否有能力影响公司内部治理水平。参照潘越等(2020)的研究，股东委派的董事主要包括：(1)股东直接担任的董事会成员；(2)在股东企业兼任职务的董事会成员。表8报告了共有股东与十大股东委派董事数量之间的检验结果，列(1)、列(2)中是否存在共有股东(Dumconnect)、共有股东网络联结公司数量(Numconnect)与股东委派董事数量(Ac)显著正相关。以上结果说明，共有股东更倾向于向公司委派董事参与治理。

进一步地，为探究共有股东参与后公司治理水平是否得到了显著改善，参照杨兴全等(2015)的计量方法，选取公司关联交易水平、内部控制指数、内部控制审计意见、盈余操纵水平、是否两职合一、独董比例等指标构建公司治理水平得分表。具体而言，对公司治理具有积极意义的指标(如内部控制指数、内部控制审计意见)，若样本公司数值处于年度上半分位数内，则赋值为1，反之为0；而对具有消极影响的指标(如关联方交易水平、盈余操纵水平)，若样本公司数值处于年度上半分位数内，则赋值为0，反之为1。公司治理水平得分表内分数越高说明公司治理水平越好。表8中列(3)、列(4)汇报了公司治理水平得分(Gov)与共有股东的回归结果。当存在共有股东时，公司治理水平明显改善；共有股东联结同行业企业越多，公司治理水平改善越明显。该结论验证了假设H1，即共有股东的参与能提高公司运营效率和治理水平。

表8 共有股东与股价崩盘风险：公司治理机制检验

2.共有股东与公司信息透明度。其次，参照辛清泉等(2014)的做法，本文从盈余管理程度、信息披露考评指数、分析师盈余预测三个方面来衡量公司信息透明度：(1)使用公司过去三年操纵性应计盈余绝对值之和来衡量盈余管理程度(Opacity)，Opacity为负向指标，取值越大表示信息透明度越弱；(2)根据深交所对各年深市上市公司信息披露考评分值表披露的数据(Dscore)进行衡量，分值越大，信息披露质量越好；(3)选取对公司进行跟踪的分析师人数(Analyst)和分析师预测准确性(Accuracy)指标，分析师跟踪人数越多、分析师预测准确性越好说明公司信息透明度越高。

表9列示了信息透明度与共有股东之间的检验结果。列(1)显示是否存在共有股东(Dumconnect)与盈余管理程度(Opacity)的回归系数为-0.015且在1%的水平上显著，说明存在共有股东能显著降低信息披露不对称性。列(2)、列(3)、列(4)中共有股东(Dumconnect)与信息质量披露评分(Dscore)、分析师跟踪人数(Analyst)、分析师预测准确性(Accuracy)均在1%的水平上显著正相关。即当公司存在共有股东时，公司信息披露质量显著提高。列(5)～列(8)中共有股东联结公司数量(Numconnect)与信息透明度度量指标(Opacity、Dscore、Analyst、Accuracy)的回归结果均在1%的水平上显著，说明共有股东在同行业内进行投资能显著增强公司信息透明度。

表9 共有股东与股价崩盘风险：信息透明度机制检验

3.机构投资者稳定性、共有股东与股价崩盘风险。机构投资者是共有股东的重要组成部分，持股较为稳定的机构投资者通常能与公司共进退以获得丰厚的长期回报，故有更强的动机对公司内部治理和信息披露进行监督(An et al，2013)，降低股价崩盘风险。

本文利用机构投资者当年及前两年持股比例的标准差来衡量机构持股稳定性，将持股稳定性设置为虚拟变量。若机构投资者持股比例标准差大于年度行业样本三分之二分位数，则定义为机构稳定性低的组别；若机构投资者持股比例标准差小于年度行业样本三分之一分位数，则定义为机构稳定性高的组别。回归结果如表10所示，在机构投资者持股较稳定的组别内，共有股东与股价崩盘风险至少在5%的水平上显著负相关；在机构持股不稳定的组别内，共有股东的回归系数均不具显著性。上述结果表明，当公司的机构投资者为稳定型机构投资者时，公司内存在共有股东与股价崩盘风险的负相关性更加显著。

表10 共有股东与股价崩盘风险：基于机构投资者稳定性的视角

4.行业竞争、共有股东与股价崩盘风险。行业竞争是一种有效的外部治理机制，当公司处于不同的竞争环境时，共有股东对股价崩盘风险的影响也不同。共有股东为了在激烈的竞争中实现投资组合的价值，更乐意投入信息和精力参与公司治理；同时，共有股东的存在一定程度上能够缓解同行业公司之间的恶性竞争，降低公司经营风险(Azar et al，2021；He et al，2017)。

本文使用行业中主营业务收入排名前五公司的赫芬达尔指数来衡量行业竞争激烈程度。具体做法如下：将赫芬达尔指数设置为虚拟变量，若样本公司所在行业当年的赫芬达尔指数低于行业样本三分之一分位数，则意味着较高的行业竞争程度；若高于行业样本中的三分之二分位数，则意味着较低的行业竞争程度。回归结果如表11所示，当公司所处行业的竞争较激烈时，共有股东与未来一期的股价崩盘风险的回归系数显著负相关；而在行业竞争较小的组别内，共有股东的回归系数均不具显著性。上述结果表明，公司处于更加激烈的竞争环境时，共有股东降低公司股价崩盘风险的作用更加显著。

表11 共有股东与股价崩盘风险：基于行业竞争程度的视角

5.共有股东类型与股价崩盘风险。首先将共有股东分为机构投资者(Institution)、公司投资者(Corporate)、个人投资者(Person)，根据共有股东类型设置虚拟变量纳入回归模型，回归结果如表12所示。列(1)、列(2)中机构型共有股东、个人型共有股东都能降低股价崩盘风险，但机构型共有股东显著性更强。为检验共有股东网络的规模效应，将共有股东虚拟变量与股权网络关联企业数量生成交乘项纳入回归模型，列(3)、列(4)发现只有机构型共有股东联结同行业公司数量(Institution×Num)与未来一期的股价崩盘风险显著负相关。这说明，相较于普通的共有股东，机构投资者通常拥有高质量的团队来提高投资效率和信息处理能力，在公司治理中发挥着强大的外部监督作用，进而能更有效地缓解公司股价崩盘风险。

表12 共有股东与股价崩盘风险：基于投资者类型的视角

其次，本文将共有股东机构投资者进一步分为保险类机构(Ins1)、国家持股类机构(Ins2)、私募类基金(Ins3)、公募类基金(Ins4)，根据不同的机构投资者类型设置虚拟变量纳入回归模型。回归结果如表13所示，只有公募基金型共有股东(Ins4)及其联结的共有股权网络(Ins4×Num)与未来一期的股价崩盘风险显著负相关。这说明公募类基金作为资本市场中的重要组成部分能有效发挥监管作用，这对于维护资本市场高质量运行至关重要。

表13 共有股东与股价崩盘风险：基于机构投资者类型的视角

五、研究结论与启示

共有股东已普遍存在于各行各业并且呈不断发展的趋势，但国内学术界对此现象的研究仍较为缺乏。本文选取2009—2019年我国A股非金融类上市公司为样本，实证分析共有股东与股价崩盘风险的关系。研究结果表明，共有股东能够通过改善公司治理、提高信息透明度来降低公司股价崩盘风险；当共有股东在行业内持有公司数量越多时，共有股东弱化股价崩盘风险的作用越显著。进一步区分共有股东类型发现，共有股东中公募基金型机构投资者对公司股价崩盘风险的抑制作用更为显著；稳定的机构投资者会基于企业长远利益降低股价崩盘风险；而激烈的行业竞争环境能够强化共有股东对股价崩盘风险的正面影响。

本文结论具有重要启示：首先，在我国资本市场上由共有股东联结的股权网络尤为普遍，上市公司应充分发挥共有股东在公司治理方面发挥的“协同治理”作用，促进公司长期稳定发展。其次，中国资本迈入高质量发展的新阶段，实施了以信息披露为核心的系列制度。对此，监管部门应积极发挥共有股东的市场监督作用，提升上市公司信息披露质量，降低证券市场股价崩盘风险。最后，2021年我国颁发《建设高标准市场体系行动方案》，明确提出培育机构投资者等具体举措，以更好地发挥资本市场的资源配置作用。而不同类型的共有股东对公司股价崩盘风险的影响及作用机制不同，监管机构应重点培育公募基金等机构投资者，从而更好地引导和监管各类市场参与者，切实维护资本市场的安全发展。