高科技上市公司股权集中与股价崩盘风险——基于利益协同和壕沟防御效应的论证

王焰辉

（福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350108）

一、引言与文献综述

防范和化解金融风险日益成为业界和学术界研究的重要议题，其中证券市场的平稳有序发展无疑是关键一环。但由于中国经济体制正在完善、信息环境较差，过去中国证券市场出现的“千股跌停”的金融异象，容易动摇资本市场的信心，冲击证券市场运行效率，造成市场恐慌和风险传染，影响证券市场稳定性。股价崩盘风险，又称为个股暴跌风险，表征无任何信息前兆下未来股价断崖式下跌的可能性。综上，开展股价崩盘风险问题归因的研究对于降低中国资本市场金融风险具有重要的现实意义。

与此同时，在第四次工业革命背景下，以人工智能、量子信息、移动通信、互联网、区块链、生物医药和新能源技术等为主导方向的高科技上市公司受到了空前关注。初步统计，在2008—2020年期间，高科技上市公司的股权集中度CR（以第一大股东持股比例衡量）平均值由34.8%下降到30.2%，中位数由32.0%降为28.3%，整体都呈现逐步下降的趋势，如图1所示。同时，高科技上市公司股权集中度在不同区间分布的公司数量和占比如表1所示。面对高科技上市公司股权集中度趋于下降的情形，值得思考的问题是，股权集中度的下降对于公司治理究竟是利大于弊还是弊大于利？高度的股权集中度在高科技上市公司究竟是扮演着“监督”的角色抑或“隧道挖掘”的内部推手，是发挥利益协同效应抑或壕沟防御效应？尚未有研究针对中国高科技上市公司股权集中度是否具有股价崩盘效应予以探讨，因此，文章对该问题的深入研究对于高科技上市公司的治理和证券市场健康发展具有理论与实践价值。

众多研究将股价崩盘风险归因于信息不对称下管理者的权力寻租行为，即管理层出于机会主义行为选择隐瞒或推迟披露坏消息，当负面信息持续隐藏和囤积到某一阈值集中释放到市场，造成股价崩盘[1]。总的来说，股价崩盘风险的影响因素研究可以分为两类：一种侧重于内部决定因素，包括高管性别、企业社会责任[2]和职位提升等因素，这些因素往往通过负面信息隐藏和积累而导致股价崩盘风险；其他研究则侧重于探讨股价崩盘风险的外部决定因素，包括机构投资者、媒体报道[3]、宗教传统[4]和法律制度[5]等因素，这类因素影响管理层的决策行为甚至引发或者缓解代理冲突，进而冲击股价表现。

良好的公司治理依赖于对投资者权益的保护和适宜的股权集中度的有机结合[6]。目前，股权集中度经济后果的研究大多聚焦于公司治理层面，诸如公司经营绩效、公司价值、公司R&D投入[7]、企业技术创新等，所得结论莫衷一是。实际上，股权集中具有两种对立的效应观，分别是利益协同效应和壕沟防御效应：利益协同效应认为股权集中意味着大股东可以通过有效抑制管理层出于机会主义或者有预谋的内部掏空行为，在一定程度上缓解股东和管理层之间难以避免的代理冲突，使股东和管理层利益趋于一致；壕沟防御效应认为大股东为了攫取私有收益从而侵占中小股东的利益，并且提高代理成本和损害公司价值。

高科技上市公司作为知识、人才和创新活动密集型企业，依仗人力资本开展研发活动，有别于以有形物质资本为主要经营资源的传统企业。遗憾的是，高科技上市公司股权集中度是否会影响公司与投资者的信息不对称，大股东股权集中在公司治理层面充当的角色是“拦路虎”还是“扶云梯”？目前尚未有学者针对高科技公司进行系统化研究。文章试图通过股价崩盘风险来检验高科技上市公司的股权集中度治理效应的有效性，可能的贡献有：第一，首次以高科技上市公司为研究对象实证检验股权集中度与股价崩盘风险的关系。第二，创造性引入信息不对称和公司声誉作为中介传导机制，有助于厘清高科技上市公司股权集中度的股价崩盘异质效应的作用机理。第三，考虑多个大股东数量对高科技上市公司股价崩盘风险的影响，丰富对此类公司多个大股东经济后果的认识。

图1高科技上市公司股权集中度年度均值（左）和年度中位数（右）走势

表1高科技上市公司股权集中度区间公司数量及占比

二、理论分析与研究假设

股权集中冲击高科技公司治理源于代理理论框架下的两类代理问题：

第一类代理冲突源于公司所有者（股东）和公司经营者（管理层）之间的分离。高科技上市公司股东聘请或者任命具有一定专业水平和资历丰富的经理人经营公司，而经理人可能追求与所有者不同的目标，并做出偏离股东利益最大化的决策。由于高科技公司面临较高的研发风险和市场风险，报告不利的公司信息可能会使管理人员的薪酬、奖金、股票期权价格遭受损失以及失去晋升机会甚至面临辞退的风险，他们往往会试图通过延迟披露坏消息来缓解职业担忧。在这种情况下，大股东有权力和动机来监督管理层，股权集中度的提高有助于缓解代理冲突。股权集中的大股东运用正式（高管的提名和投票）和非正式（与高层管理人员的互动）影响力来确保利益最大化[8]。高科技上市公司拥有包括专利、技术和人力资本等在内的宝贵无形资产，股权集中情况下这些无形资产将牢牢掌握在大股东手中，大股东有足够的动力对管理层进行有效监督，抑制管理层牟取私利的机会主义行为，维护公司声誉，使得大股东、管理层和企业的长远利益趋于一致。换言之，高股权集中度有助于高科技公司缓解第一类代理问题，强化大股东“主人翁”意识，此时利益协同效应占主导作用，进而通过有效监督制衡等方式避免高管选择性披露高科技公司经营信息的行为，缓解信息不对称，避免公司声誉受损，降低股价崩盘风险。

从第二类代理问题来看，大股东可能会利用他们的权力来追求个人目标，从而损害小股东的利益。股权集中赋予大股东更大的控制权，这种控制权可能成为大股东攫取私人利益的工具。大股东可能通过内外部关联交易和利用手中职权进行资本侵占，转移公司资源，威胁中小股东的利益。因此，拥有大股东的公司可能会做出损害股东整体财富最大化的决策，进行更多内部掏空和侵占中小股东利益的行为，从而增加代理成本，壕沟防御效应成为核心因素。由于高科技公司研发和专利申请周期较长，大股东壕沟防御行为使得公司注重短期收益忽视长远发展，大股东有强烈的动机勾结管理层并隐瞒他们的“隧道挖掘”行为，此时负面消息在一定程度上积累并释放到资本市场，从而增加了崩盘风险。

综合以上分析，提出两个竞争性的假设：

假设H1a：高科技上市公司股权集中度越高，股价崩盘风险越低，利益协同效应占主导作用。

假设H1b：高科技上市公司股权集中度越高，股价崩盘风险也越高，壕沟防御效应占主导作用。

三、研究设计

1.样本选择与数据来源

文章选取中国高科技上市公司2008—2018年的数据为研究样本（自变量），因变量股价崩盘风险为向后一期2009—2019年数据。基于证监会颁布的《上市公司行业分类指引》，将行业代码为G、C5、C7和C8的行业样本划分为高科技公司。根据研究需要，将以下研究样本予以剔除：当年上市的公司；交易状态为ST、*ST或PT的公司；该年周收益率样本不足30个的公司；存在缺失值的变量。经过筛选得到8726个高科技公司—年度观测值样本，同时对所有连续型变量在1%、99%分位点上进行逐年缩尾处理(Winsorize)，以控制可能存在的极端值对回归结果的影响。原始数据来自于国泰安数据库(CSMAR)。

2.变量定义

（1）解释变量：股权集中度

参照已有研究，利用第一大股东持股比例衡量股权集中度。

（2）被解释变量：股价崩盘风险

借鉴江轩宇和许年行[9]的研究，构造股价崩盘风险指标，即负收益偏态系数(NCSKEW)和收益上下波动的比率(DUVOL)，该指标值越大表征股价崩盘风险越高。

（3）控制变量

文章进一步控制了以下变量：投资者异质信念（Dturn，去趋势化换手率，即当年月均换手率减去上一年度月均换手率）、收益率标准差（Sigma，反映个股年度周收益率的波动情况）、个股收益率（Ret，个股年度平均周收益率）、公司规模（Size，公司年末总资产的自然对数）、账面市值比（BM，净资产/（年末股价×流通股股数+每股净资产×非流通股股数））、财务杠杆（Lev，总负债与总资产的比值）、盈利能力（ROA，净利润与总资产的比值）、盈余管理（ABACC，修正Jones模型残差的绝对值）、当期的负收益偏态系数(NCSKEW)以及行业哑变量(Industry)和年份哑变量(Year)。

3.模型设计

为了验证假设H1，文章构建如下回归模型检验高科技上市公司股权集中度对股价崩盘风险的影响：

式中，Crash为公司i在t+1期的股价崩盘风险指标(NCSKEW、DUVOL)，CR为公司i在t期的股权集中度，其余为第t期的控制变量，Industry和Year分别为行业和年度哑变量。根据假设H1a，预期CR的估计系数α1显著为负；根据假设H1b，则预期CR的估计系数α1应显著为正。

四、实证结果与分析

1.描述性统计和相关性分析

表2列示了描述性统计结果和各变量与被解释变量(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的Pearson相关系数。NCSKEWt+1和DUVOLt+1的均值分别为-0.250和-0.160，同时标准差为0.678和0.466，与已有研究的测算结果相似。两个股价崩盘风险指标之间的Pearson相关系数达到0.876，表明其具有良好的一致性。股权集中度指标CR的均值为0.327，说明中国A股高科技上市公司平均大股东持股比例达到32.7%。股权集中度CR与股价崩盘风险指标NCSKEWt+1和DUVOLt+1的相关系数分别为-0.045和-0.051，且都在1%的统计水平上高度显著，这表明在不考虑其他因素影响的情况下，股权集中度与股价崩盘风险高度负相关，初步说明利益协同效应占据主导作用，即支持假设H1a。其他控制变量的分布均在合理范围内。

表2描述性统计和Pearson相关系数

2.多元回归分析

表3列示了股权集中度与股价崩盘风险的多元回归结果。可以看到，在未加入控制变量的列(1)、(4)中，仅控制了年度与行业效应，股权集中度CR对股价崩盘风险NCSKEWt+1(DUVOLt+1)估计系数为-0.244(-0.189)，并且都在1%的水平上高度显著。在加入一系列潜在影响因素控制变量的列(2)、(5)中，未控制年度与行业效应，股权集中度CR股价崩盘风险NCSKEWt+1(DUVOLt+1)的估计系数为-0.230(-0.175)，且依旧在1%的统计水平上显著。列(3)和(6)同时控制相关变量、年度和行业效应，股权集中度CR的估计系数仍然显著为负。因此，在控制多维度影响因素后，随着股权集中度的持续增加，股价崩盘风险显著下降，研究结果证实了假设H1a，说明利益协同效应占据主导作用。

3.稳健性检验

（1）工具变量法

为了缓解遗漏变量和双向因果的内生性问题，借鉴相关研究的做法[10]，采用同年度同行业剔除自身后的其他公司股权集中度的均值(Ind_CR)作为工具变量。从经济直觉上来看，同年度同行业的公司面临相似的行业特征和外部环境，故而公司之间股权集中度呈现某种程度的相关性，同时尚未有研究和证据证实同行业其他公司的股权集中会对高科技公司的股价崩盘风险造成影响。因此，工具变量满足相关性和外生性的要求。表4汇报了工具变量法的回归结果，工具变量的F统计量在1%的统计水平上显著拒绝存在弱工具变量的原假设。Kleibergen-Paap rk LM检验也在1%统计水平上显著拒绝了不可识别的原假设，说明工具变量的选取是合理的。经过工具变量法缓解内生性问题后，研究结论依旧支持利益协同效应观。

表3股权集中度与股价崩盘风险的回归结果

表4工具变量法回归结果

（2）其他稳健性检验

为了保证研究结论的可靠性，文章进一步开展一系列的稳健性检验。第一，考虑股权集中度对股价崩盘风险的长期影响效果，并且为了缓解互为因果的内生性问题，拉长预测时间窗口，将股价崩盘风险指标替换为t+2期。第二，不随时间改变的高科技公司个体特征因素可能影响研究结果，考虑利用同时控制年份、行业和公司个体的固定效应模型进行重新估计。第三，为了避免极端异常值的影响，使用中位数回归验证。第四，采用Petersen(2009)提出的双重聚类调整标准误克服可能存在的自相关和异方差等问题对统计分析造成的影响。第五，用前三大股东持股比例替换股权集中度指标，重新进行回归。

经过上述一系列重新检验后，研究结论与前文一致，无实质性差异，说明股权集中度与股价崩盘风险的负相关关系是稳健的。

五、进一步分析

1.中介效应检验

（1）信息不对称的中介效应检验

当管理层向外部投资者隐瞒公司的坏消息时，持续不利信息的囤积容易引发股价崩盘。管理者之所以隐瞒坏消息，是因为管理者和投资者（即股东）之间存在代理冲突，导致信息不对称。在所有权和经营权分离的情况下，高科技公司管理者掌握更多的包括研发流程和新技术与产品经济附加值的内部信息，并有意愿以牺牲股东利益为代价追求自己的利益。如果报告不利的公司信息可能会让管理者失去高额薪酬、晋升机会甚至丢掉现有职位，因此他们可能会试图通过推迟披露坏消息来缓解职业担忧。高科技公司股权集中一方面使大股东更为积极主动监测和监督管理层，要求管理层做出合理合规且有效的经营战略决策，并通过有效介入公司经营，削弱管理层出于机会主义而进行捂盘行为的可能性，利用股权激励等措施使得管理层、大股东和企业发展利益协同，减少代理冲突以防止管理者推迟负面公司信息发布的行为，另一方面也驱使大股东关注R&D项目的风险特征从而全面介入公司创新研发投入、产出和营销等环节。利益协同效应观下股权集中能够避免管理层出现不注重长期研发价值的短视自利的行为，削弱捂盘动机，公司信息透明度随之上升，信息披露质量大幅提高。大量研究同样证实信息不对称与股价崩盘风险息息相关[11]。因此，信息路径可能是股权集中缓解股价崩盘效应的一种重要的传导途径。

为了验证这一重要传导路径的存在，借鉴已有研究的做法，采用KV指数衡量上市公司信息不对称。具体构建模型如下：

表5拉长预测时间窗口和固定效应模型回归结果

表6中位数回归、双重聚类调整标准误和替换股权集中度指标回归结果

上式中，Pt和Volt表征公司个股在第t个交易日的收盘价和交易股数，Vol0表示个股该年日均交易量。利用模型(2)进行最小二乘法回归得到λ1（剔除λ为负的样本），则KV=λ1×106。KV指数越小，表示公司的信息披露融入股价越为充分，信息披露质量越高，信息不对称越低。

基于上述分析，通过构建下述模型(3)～(5)来验证信息不对称的中介效应，控制变量同前文：

表7汇报了信息不对称的中介效应检验回归结果。列(1)、(4)表示两个股价崩盘风险指标(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的路径模型Path A，股权集中度CRt的回归系数都在1%的水平上显著为负。列(2)、(5)为路径模型Path B，表明股权集中度显著降低了高科技上市公司信息不对称。列(3)、(6)即路径模型Path C，将中介因子信息不对称放入基准模型，股权集中度CRt与中介因子信息不对称KVt的回归系数都在1%的水平统计显著。经过Sobel检验的Z统计量分别为4.157和3.860，在1%的水平上拒绝了不存在中介效应的原假设。因此，信息路径在股权集中度缓解股价崩盘风险机制中扮演着重要的中介传导作用。

表7信息不对称的中介效应检验结果

(2）公司声誉的中介效应检验

公司声誉被视为难以模仿的无形资源，是能够影响企业创造和维持竞争优势的能力，既是过去业绩的客观市场信号，也是未来回报的指标。高科技公司具有知识、技术和人才密集型的特征，因高昂的研发投入和滞后的资本回收与盈利周期而对资金链和现金流提出了很高的挑战，故而高科技上市公司注重公司声誉的维护以赢得投资者的信任，进而保证充沛的资金来源以支持公司长足发展。股权集中度高的状态下，高科技上市公司大股东“主人翁”意识强烈，利益协同效应驱使大股东注重公司长远发展而减少对公司的内部掏空，为缓解融资约束等资金问题愿意倾注更多公司资源提高公司声誉，公司声誉的有效维护是公司在股票市场表现的一剂“强心剂”，吸引投资者关注和投资，降低股价崩盘风险。因此，声誉路径也可能是股权集中缓解股价崩盘效应的重要传导途径。参考林钟高等(2018)[12]的研究，文章使用每股社会贡献值衡量公司声誉(Repu)，具体计算方法如下：

每股社会贡献值=（净利润+所得税费用+税金及附加+财务费用+应付职工薪酬年末数-应付职工薪酬年初数+支付给职工以及为职工支付的现金+公益性捐赠）/年末总股数

基于上述分析，通过构建下述模型(6)～(8)来验证公司声誉的中介效应，控制变量同前文：

表8汇报了公司声誉的中介效应检验回归结果。列(1)、(4)表示两个股价崩盘风险指标(NCSKEWt+1、DUVOLt+1)的路径模型Path A，股权集中度CRt的回归系数都在1%的水平上显著为负。列(2)、(5)为路径模型Path B，表明股权集中度越高高科技上市公司声誉越好。列(3)、(6)即路径模型Path C，将中介因子公司声誉放入基准模型，股权集中度CRt与中介变量公司声誉Reput的回归系数都在1%的水平统计显著。经过Sobel检验的Z统计量分别为2.814和3.391，在1%的水平上拒绝了不存在中介效应的原假设。因此，声誉路径在股权集中度缓解股价崩盘风险机制中同样扮演着重要的中介传导作用。

表8公司声誉的中介效应检验结果

2.多个大股东数量与股价崩盘风险

参考姜付秀等(2018)[13]的研究，文章通过逐份阅读高科技上市公司年度报告来有效核对一致行动人股东信息并且合并作为一致行动人的股东持股数量，合并后将持股比例超过10%的视为一个大股东，统计每家上市公司除第一大股东外其他大股东的数量Numbert。为了进一步考察其他大股东数量与股价崩盘风险是否存在关系，基于模型(1)，利用其他大股东的数量Numbert替换原有指标CRt重新进行回归，结果如表9所示。容易发现，其他大股东的数量Numbert与股价崩盘风险指标NCSKEWt+1和DUVOLt+1的回归系数分别是0.030和0.019，并且都在5%的水平上显著，这意味着在高科技上市公司中其他大股东的数量越多越容易形成合谋同时削弱第一大股东的公司控制权，此时有利于公司长远发展但是短期效益低下的研发项目因大股东数量多而不易被通过，即利益协同效应被抑制，其他大股东通过“隧道挖掘”和“内部掏空”来攫取私人利益，壕沟防御效应占据主导。由此可见，高科技上市公司大股东数量过多并不利于改善公司治理，反而可能引发公司实际控制权的争夺和公司重大经营战略决策尤其是创新研发决策的难以协调，导致经营效率低下。

表9其他大股东数量与股价崩盘风险回归结果

3.两职兼任与利益协同效应

在高科技上市公司中，董事长往往是第一大股东担任或者由第一大股东所信任的人担任，因此，当董事长和总经理两职兼任时，促使管理层信息沟通成本下降以及决策效率提高，这种情况会加强大股东对公司的实际控制权，大股东提出的与企业研发活动有关的风险战略决策在投票通过和实际执行环节受到的阻碍较小，利益协同效应将会被强化，股权集中度在两职兼任的情况下呈现出更明显的股价崩盘风险抑制效应。两职兼任分组的回归结果如表10所示，可知无论是负收益偏态系数测度的NCSKEWt+1指数还是收益率上下波动比率测度的DUVOLt+1指数，其在两职兼任组的估计系数绝对值都大于两职分离组，这表明相较于两职分离高科技上市公司股权集中度在两职兼任时更能降低股价崩盘风险，两职兼任强化了大股东的利益协同效应。

表10两职兼任分组的回归结果

六、结论与启示

文章基于股价崩盘风险的视角，实证研究证实高科技上市公司股权集中度的提高有助于抑制股价崩盘风险，支持利益协同效应观，作用机制检验认为股权集中通过信息路径和声誉路径影响股价崩盘风险。进一步分析发现，除第一大股东以外其他大股东的数量越多股价崩盘风险越高，董事长和总经理两职兼任情况强化了股权集中度的利益协同效应。

多维度的研究结论为强化高科技上市公司股权集中的公司治理效应和维护证券市场平稳有序运行提供了有益的启示。首先，应考虑结合高科技上市公司的特性进行科学合理的股权结构顶层设计，既不能跟风反对“一股独大”现象而进行“一刀切”的股权分散化，也不能盲目使股权集中于多个大股东，需适度提高股权集中度来强化大股东的“主人翁”意识进而充分发挥大股东的利益协同效应。其次，鉴于高科技上市公司的特点，应避免过多大股东存在，主张“一人主导、多人辅助”的模式，规避管理层出于机会主义隐匿负面信息的行为，维护公司声誉，并且注重研发投入的长期发展战略。同时，优化上市公司信息披露监管机制，加大对信息披露不真实和不及时的处罚力度，促进上市公司信息透明化，缓解高科技公司信息不对称问题，提高资本市场运作效率。最后，培育高素质的中小投资者队伍，加强投资者对公司特征信息的挖掘和解读能力，培养投资者长期价值投资理念。