“同治”还是“同谋”：机构投资者抱团与企业违约风险

翟淑萍 缪 晴 甦 叶

一、引言

据新世纪评级发布的《债券市场违约与信用风险事件报告》，近几年我国企业年新增违约发行人数量和违约金额总体呈现增加趋势(如图1所示)。违约对企业发展及经济运行均产生了极大危害，不仅会增加企业破产的可能性，还会通过企业间的直接关系链进行传染，增加其他企业的违约风险(Lang and Stulz,1993)，进而威胁整个金融系统的安全与稳定。因而，关于企业违约风险的影响因素研究一直备受学术与实务界关注。现有学者主要从公司治理、宏观经济政策及社会关系网络等角度展开研究，并且发现由公司治理水平较差引致的资产配置不当、全要素生产率下降、财务指标恶化等是企业违约风险增加的主要原因(郭婧、张新民,2021)。机构投资者作为企业重要的治理机制之一，其不仅能够凭借自身专业优势在缓解信息不对称、提高企业绩效等方面发挥举足轻重的作用(王垒等,2018)，还能够通过社会网络形成合作关系影响其共同持股企业的行为(Crane et al.,2019)，在共进退同发声中发挥更强有力的治理效用。然而现有研究并未关注机构投资者网络对企业违约风险的治理效应。

面对控股股东“一股独大”现象突出，机构投资者持股比例较低、持股较为分散的现实情形，机构投资者治理效力的实现越来越依赖于机构投资者的集体行动。然而，既有关于机构投资者网络对企业行为治理效应的研究，主要是基于个体层面的网络位置差异角度展开，重点关注机构投资者网络密度和机构投资者网络中心性，却鲜少从个体交互形成的网络团体层面展开分析。机构投资者抱团是从机构投资者网络中提取的网络团体，且在其内部任意两个成员之间均具有直接的连接关系(如图2)。已有研究表明，当博弈的个体之间存在复杂的交互结构时，个体更倾向于采取联合行动(Assenza et al.,2008)，进而一同对企业行为治理的有效性产生影响：一方面，机构投资者抱团合作可能使其更有动力参与公司治理，发挥积极作用；另一方面，机构投资者抱团合谋也可能侵占公司利益，阻滞企业发展。如此，机构投资者抱团能否对企业违约风险产生治理效应？如果发挥了治理作用，是通过何种机制？进一步，该治理效应发挥的条件是什么？回答这些问题对于优化机构投资者制度设计、改善公司治理绩效、保障金融系统安全具有重要意义。

图1 新增违约发行人数量与代偿付金额

基于此，本文以沪深A股非金融上市公司2009—2020年数据为样本，探讨了机构投资者抱团对企业违约风险的影响及其内在机理。研究发现，机构投资者抱团可以降低企业违约风险。影响机理的检验证实，机构投资者抱团通过降低信息不对称、缓解融资约束和降低经营风险对企业违约风险产生影响。进一步从信息、资源和风险视角探讨二者关系的异质性发现，机构投资者抱团对企业违约风险的治理效应主要体现在审计声誉低、分析师关注程度低、数字金融发展水平低、非国有企业、战略激进、经济政策不确定性高和行业风险高的样本中。

本文的贡献主要体现在以下四个方面。第一，从网络团体视角探讨了机构投资者抱团对企业违约风险的影响，拓展了企业违约风险影响因素的相关研究。现有从公司治理视角探讨企业违约风险影响因素的研究，主要围绕企业内部的控股股东及高管网络展开，却鲜少关注机构投资者的作用，尤其缺乏机构投资者网络对企业违约风险的影响。本文发现机构投资者抱团能降低企业违约风险，为发挥机构投资者网络团体的积极作用，防范化解企业违约风险补充了新的证据。第二，以企业违约风险为切入点，探讨机构投资者抱团积极的治理效应，丰富了机构投资者抱团经济后果的研究。目前关于机构投资者抱团经济后果的研究主要包括控股股东私利行为、高管超额薪酬、企业信息透明度、投资效率和股价崩盘风险，但尚未有文献关注机构投资者抱团对企业违约风险的影响，本文为机构投资者集体行动的治理效应提供了经验证据，弥补了相关研究的不足。第三，本文深入剖析了机构投资者抱团与企业违约风险关系的内在机理，探索发现机构投资者抱团通过降低信息不对称、缓解融资约束和降低经营风险对企业违约风险产生影响，有利于深化对于机构投资者如何完善企业内外部治理机制，降低企业违约风险的理解。第四，本文挖掘了机构投资者抱团在信息、资源和风险等不同情境下对企业违约风险的作用差异，为有效发挥机构投资者抱团的治理作用、降低企业违约风险提供了情境依据。

二、文献综述

(一)机构投资者网络及其经济后果

机构投资者网络是基于投资标的联结构成的网络关系，如因共同持有股票或债券而构成的广泛同业网络(刘京军、苏楚林，2016)。关于机构投资者网络如何发挥作用，相关研究主要是从个体差异和交互关系两个角度展开。其中，个体差异视角关注机构投资者个体层面的网络位置差异，主要探讨机构投资者网络密度和网络中心度对资本市场表现与企业行为决策的影响。在资本市场表现方面，部分学者肯定了机构投资者网络的积极效应，如机构投资者网络能加速信息的传播速度与效率，提高股价的信息含量(吴晓晖等，2020)。然而，也有一部分学者发现机构投资者网络具有消极影响，如何瑛、马珂(2020)发现，机构投资者网络越紧密反而越会有“推波助澜”的负面作用，加剧市场波动，降低股价同步性。在企业决策方面，机构投资者网络提高了公司金融化的程度(马连福等，2021)，降低了公司价值(Konijn et al.，2011)。

交互关系视角关注机构投资者个体之间交互形成的网络团体形式，聚焦于发现机构投资者抱团的作用。一方面，机构投资者抱团可以有效抑制股东的私利行为(刘新争、高闯，2021a)，提高公司信息透明度(刘新争、高闯，2021b)，发挥积极影响；另一方面，机构投资者抱团也可能加剧企业非效率投资(郭晓冬等，2020)，增加高管超额薪酬(刘新民等，2021)，提高股价崩盘风险(吴晓晖等，2019)，形成负面作用。

(二)违约风险的影响因素

现有关于企业违约风险影响因素的研究主要围绕企业外部环境、自身特征及其治理机制三个角度展开。从企业面临的外部环境来看，货币政策的不确定性增加了企业违约风险(王博等，2019)；而股票流动性的增强(Brogaard et al.，2017)以及《社会保险法》的出台(许红梅、李春涛，2020)会降低企业违约概率。从企业自身特征来看，现有学者发现，当企业战略定位偏离行业常规模式的程度越大(王化成等，2019)、企业战略越激进时(郭婧、张新民，2021)，企业的违约风险越高；而当内部锦标赛激励越高(Du et al.，2019)、金融资产持有量越低(邓路等，2020)、创新投入越高时(Hsu et al.，2015)，企业的违约风险越低。从企业治理机制来看，大股东持股比例越高，企业的违约风险越高(Chiang et al.，2015)；而当高管社会网络越富足，企业的违约风险越低(许浩然、荆新，2016；Yildirim，2020)。

(三)文献述评

综上所述，一方面，近年来企业违约事件的频发使其影响因素备受关注。但现有企业治理机制角度的文献主要集中于探讨企业内部的控股股东及高管网络对违约风险的影响，却忽略了机构投资者的作用，尤其是机构投资者网络团体的作用更被忽视，这为研究企业违约风险的影响因素提供了新的视角。另一方面，现有机构投资者网络的研究更多的是从个体层面的网络位置差异角度(即机构投资者网络密度和网络中心度)进行机构投资者网络经济后果分析，鲜少关注其个体之间交互形成的网络团体(机构投资者抱团)的作用。而仅有的以机构投资者网络团体为单位的研究，主要是对企业投资效率、信息透明度、股价崩盘风险和高管超额薪酬展开分析，尚未有文献关注机构投资者抱团对企业违约风险的影响，这为本文进一步考察机构投资者抱团的经济后果提供了新的研究方向。

图2 全局耦合网络示意图

三、理论分析与研究假设

机构投资者作为独立于公司管理层和大股东的“第三方力量”，常被认为能够凭借自身专业优势更加理性地参与公司治理。但机构投资者绝非“独行侠”，其亦可能作为知情交易者一起合作，共同影响企业行为。机构投资者抱团是网络内部个体交互而形成的网络团体，一方面，机构投资者抱团可以降低信息不对称、缓解融资约束和降低经营风险，进而降低企业违约风险；另一方面，机构投资者抱团也可能选择与管理层联盟，通过扮演“合谋者”角色(潘越等，2011)，损害企业利益，从而提高企业违约风险。因此，本文基于以下分析提出备择假设：

(一)机构投资者抱团对企业违约风险的积极作用

从信息角度来看，信息不对称是影响企业违约风险的关键因素(Stiglitz and Weiss，1981；Duffie and Lando，2001)。企业的信息不对称程度越高，代理问题越严重(王艳、李善民，2017)，管理层谋求私利的机会主义倾向越突出，越不利于企业的长期健康发展，进而使企业违约风险增加。而机构投资者抱团可以通过降低信息不对称来降低企业违约风险。具体而言：一方面，机构投资者抱团的紧密联结关系使团体成员之间更容易产生合作，共享私有信息(Assenza et al.，2008；Crane et al.，2019)。并且在团体合作中，信息搜集成本降低(刘新争、高闯，2021b)，机构投资者会更加主动地搜集信息，使其相对于管理层的信息劣势得到削弱，信息不对称程度降低，进而降低企业违约风险。另一方面，社会网络下的抱团行为使信息的传播更加广泛，能够通过吸引众多分析师以及媒体的关注，进一步缓解各市场参与者之间的信息不对称程度(Arya and Mittendorf，2007；汪昌云等，2015；陈钦源等，2017)，降低代理成本(Jensen and Meckling，1976)，进而降低企业违约风险(邓路等，2020)。

从资源角度来看，融资约束是企业发生实质性违约的直接原因(Altman，1968)。当面临较高程度的融资约束时，企业无法保证拥有充裕的现金流以及时还本付息，从而使得企业违约风险增加。而机构投资者抱团可以通过缓解融资约束来降低企业违约风险。一方面，机构投资者网络成员通常具备不同的社会资源，如成员可能因拥有银行背景，从而为企业带来融资渠道的相关信息，使企业获得更优惠的融资条件(谢德仁、陈运森，2012)和更低的融资成本，缓解企业融资约束。并且，作为不完善制度的替代和补充，关系网络是我国企业获取资源的关键途径(潘越等，2019)。因此，机构投资者抱团的关系网络可以发挥资源互换的作用(俞鸿琳，2013)，为企业通过机构投资者网络获取稀缺资源提供便利(孙俊华、陈传明，2009)，从而确保企业资金得以不断供给，降低企业违约风险(王化成等，2019)。另一方面，作为联系紧密的机构投资者网络团体，机构投资者抱团为企业提供了极具价值的担保，可以使企业获取更多的商业信用(俞鸿琳，2013)，进一步缓解融资约束，提供充裕的资金保证企业的生产经营活动，进而降低企业违约风险。

从风险角度来看，经营风险是影响企业履约能力的重要因素(Malik，2015)。较高的经营风险会增加企业经营绩效的异常波动，从而破坏企业契约履行经济基础的坚实与稳定，致使债务本息难以按时偿付，增加企业违约风险。而机构投资者抱团可以通过自身专业的投资及监管技能去发挥积极的治理作用，进而降低企业经营风险。一方面，机构投资者抱团所具备的专业能力、投资理念、资源优势等都有助于优化企业内部治理框架，改善企业生产经营效率，减少经营绩效的异常波动，从而为债务契约的按时履行提供保障，降低企业违约风险。另一方面，机构投资者抱团面临着巨大的资金赎回压力，因而有动机督促企业采取更为理性的投资决策(计方、刘星，2011)。合理的投资决策可使企业经营绩效呈现稳步提升且良性循环态势(Mcconnell and Muscarella，1985)，从而降低经营风险，进而降低企业违约风险。

基于以上分析，提出本文假设H1a：

H1a：机构投资者抱团降低了企业违约风险。

(二)机构投资者抱团对企业违约风险的消极影响

机构投资者抱团也可能通过合谋，提高企业违约风险。单个机构投资者的股权较为分散(Jiang and Kim，2015)，仅依靠自身实力可能无法与管理层和大股东达成合谋，但若能够通过网络连接与其他机构投资者形成利益团体，则可以充分利用信息等优势增强市场影响力，提高机构投资者与企业管理层和大股东合谋的可能性，从而弱化治理作用。从信息角度来看，机构投资者团体可能共谋侵占其他股东的利益，倾向于合谋利用私有信息进行交易(姚振晔，2019)，旨在投机获利而非监督治理，从而有动机和能力主导建立“合谋同盟”(Azar et al.，2018)，隐藏真实会计信息，加深信息不对称程度，加剧代理冲突，进而提高企业违约风险(王化成等，2019)。从风险角度来看，机构投资者抱团与大股东和管理层“互利共赢”行为，可能会影响企业正常经营决策，如增加企业的非效率投资(郭晓冬等，2020)，进一步增大企业经营风险，从而提高企业违约风险。

基于以上分析，提出本文假设H1b：

H1b：机构投资者抱团提高了企业违约风险。

四、研究设计

(一)样本选择和数据来源

本文选取2009—2020年我国A股上市公司作为初始样本，并对研究样本进行了如下处理：(1)剔除ST、PT企业；(2)剔除金融业；(3)剔除主要财务数据缺失的企业；(4)剔除未参与抱团的企业，最终得到9642个观测值。为消除异常值的影响，本文对所有连续变量进行了1%和99%分位数上的缩尾处理。上市公司财务数据来自于CSMAR数据库。

(二)变量定义

1.被解释变量：企业违约风险

借鉴Bharath and Shumway(2008)的做法，本文采用Naïve模型估计违约概率(Edf)作为违约风险的替代变量，经如下步骤计算违约风险：

(1)

DDit表示违约距离；Equityit表示公司总市值，为股票发行总数与年末市场价格的乘积；Debtit表示公司债务的面值，为公司年末短期负债与年末长期负债的二分之一的加总；rit-1表示企业滞后一年的年度收益率，通过公司上一年度的月度股票收益率求得；Tit在公式中被设置为1年；σVit表示公司资产波动率的估计量，通过σEit计算得出。σEit表示股票收益率的波动率，利用公司上一年度的月度收益率数据取标准差求得。σVit的计算如式(2)：

(2)

在式(1)和式(2)的基础上，我们可以计算出违约风险距离DDit，然后通过标准累计正态分布函数Normal(·)求出企业违约概率，如式(3)：

Edfit=Normal(-DDit)

(3)

企业违约风险指标(Edf)取值范围在0至1之间，其值越大，代表企业的违约风险越高。

2.解释变量：机构投资者抱团持股比例

借鉴刘新争、高闯(2021a)的度量方法，具体步骤如下：

第一步，在任意的两个机构投资者公司之间，如果它们在t年年末至少共同持有任意一家公司(i)的股份数量占流通股股数的比例大于等于5%，则表明两个机构投资者之间建立了连接，据此构建所有机构投资者两两连接的网络矩阵。第二步，以网络密度为依据，用Louvain算法将机构投资者网络划分为若干个关联程度很高的社区。第三步，在关联程度较高的各个社区内使用Bron-Kerbosch算法来近似提取机构投资者团体。该算法的目的在于从网络中求解极大团，即图2所示的全局耦合网络。团体成员共同持有的股票流通股的比例即为机构投资者抱团持股比例Clique，计算如式(4)：

(4)

3.控制变量

本文根据已有研究(丁志国等，2021)，选取的控制变量具体见表1。

(三)模型设定

为了检验机构投资者抱团对企业违约风险的影响，本文建立模型(5)：

(5)

表1 变量定义

五、实证结果

(一)描述性统计

表2列出了主要变量的描述性统计。违约风险的最大值为0.623，最小值为0，说明违约风险在不同的公司之间差距很大。机构投资者抱团持股比例的均值为5.4%，持股比例相对较低，与刘新争、高闯(2021a)的描述性统计结果相似。

表2 主要变量描述性统计

(二)基准检验的回归结果

表3报告了模型(5)的回归结果。列(1)和列(2)为加入控制变量、行业以及年份虚拟变量前后的回归结果。从回归结果来看，解释变量Clique回归系数小于零且在5%的水平上显著，表明机构投资者抱团与企业违约风险之间存在显著的负相关关系。这与假设H1a一致。

表3 基准检验回归结果(1)限于篇幅原因，控制变量检验结果不再列示，备索。

(三)稳健性与内生性检验

1.替换被解释变量

借鉴Altman(1968)的研究，使用Zscore值来度量企业违约风险，计算如式(6)。其值越小，表明企业违约风险越大，陷入财务困境的概率越高。结果如表4第(1)列所示，Clique的系数在10%水平上显著为正，结果稳健。

(6)

2.Heckman两阶段

本文可能存在样本选择偏误问题。具体而言，机构投资者抱团的数据仅包含了存在抱团的企业，并未纳入不存在抱团的企业。为缓解这一内生性问题对基准回归结果的影响，使用Heckman两阶段模型进行检验。第一阶段，构建Probit回归模型，如下式(7)，计算出逆米尔斯比率(IMR)。

Pr(Cliqueownership=1)=α+∑kαkContr+∑Year+∑Ind+ε

(7)

其中，式(7)为机构投资者是否抱团的Probit选择模型，Cliqueownership=1为公司T年度机构投资者存在抱团的虚拟变量，抱团为1，否则为0。Contr为可能影响机构投资者抱团的控制变量，除了包含基准检验回归模型的控制变量外，还加入高铁开通(GT)作为工具变量，对企业是否参与抱团进行回归，并在回归之后计算IMR。

第二阶段，将IMR作为控制变量加入模型(5)，以检验可能存在的选择性偏差对研究结论的影响。结果如表4第(3)列所示，IMR在5%的水平上显著，说明样本选择性偏差确实存在，但克服了样本选择性偏差后机构投资者抱团的回归系数仍在5%水平上显著为负，说明本文的结论仍然成立。

表4 稳健性与Heckman两阶段检验结果

3.工具变量法

以上基准回归结果可能面临内生选择问题。这一问题的产生可能源于存在不可观测但随时间变化的因素同时会对机构投资者的抱团选择和企业的违约风险产生影响；也可能源于模型中存在的反向因果关系，即企业违约风险的概率高低会对机构投资者网络形成产生影响，从而导致结果产生偏差。为进一步排除这种可能性，本文选择上市公司所在城市是否开通高铁(GT)作为工具变量，重新进行回归。一方面，高铁作为一种高速、高效且高容量的运输方式，在保障城市间可达性和连通性的同时，显著压缩了时间成本和贸易成本，直接提升了人力、资金、技术等生产要素的速度和范围。因此，高铁开通会在一定程度上影响机构投资者之间的交流与协作，进而影响其抱团网络的形成，即选取高铁开通作为机构投资者抱团的工具变量满足了相关性要求。同时，弱工具变量检验的结果显示：F值为73.71，大于10，且p值为0.000，拒绝了存在弱工具变量的原假设，即本文选取的工具变量满足相关性要求。另一方面，城市是否开通高铁与企业违约风险并无直接联系，满足外生性要求。基于上述考虑，本文选取的工具变量有效。如表5所示，在采用工具变量法减轻内生性问题后，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用依然在10%的水平上显著，说明本文的核心结论稳健。

表5 工具变量法

六、进一步分析

(一)影响机制分析

基于前文理论分析，机构投资者抱团对企业违约风险的影响是通过降低信息不对称、缓解融资约束和降低经营风险传导的，因此本文设计中介效应模型，以进一步明确其中机理。借鉴温忠麟等(2004)对于中介变量的检验程序，构建模型(8)和模型(9)。在模型(5)系数α1显著的前提下，依次检验模型(8)中系数δ1和模型(9)中系数μ2；若δ1和μ2都显著，检查模型(9)中系数μ1；若μ1不显著说明存在完全中介效应，否则说明存在部分中介效应。如果系数δ1和μ2中至少有一个不显著，则做Sobel检验。

中介变量定义如下：

KV/SA/Risk=δ0+δ1Clique+∑δiControls+∑Year+∑Ind+ε

(8)

Edf=μ0+μ1Clique+μ2KV/SA/Risk+∑μiControls+∑Year+∑Ind+ε

(9)

第一，信息不对称(KV)。本文借鉴Kim and Verrecchia(2001)的研究，采用KV值来度量企业信息不对称程度。采用KV度量法的优点：因为KV变量反映的是市场信息，相当于是投资者关于信息不对称程度的客观评价，也就是说，KV值能够真正反映上市公司信息披露的实际效果，既包含了强制性信息披露，也包含了自愿性信息披露，是一个能够全面度量上市公司信息不对称程度的变量。

KV度量法模型如下:

(10)

KV=β×1000000

(11)

其中，Pt是第t日的收盘价，Volt是第t日的交易股数，Vol0是年度平均日交易量。β由最小二乘法的回归得到(不考虑β为负的情况，若当年交易日少于100天，则不估计该公司当年的β)。β值越小，KV值越小，公司的信息披露越充分，即KV值与信息不对称程度成反比。在运用模型时，ΔPt=0时等式没有意义，因此，剔除样本中ΔPt=0的交易日。

第二，融资约束(SA)。采用Hadlock and Pierce(2010)构建的SA指数度量企业融资约束程度，SA指数为负，且绝对值越大，表明融资约束程度越严重。

第三，经营风险(Risk)。借鉴王化成等(2019)的方法，采用Roa对过去三年的标准差进行衡量，该指标值越大，代表企业经营风险越高。

表6报告了回归结果。表6第(1)、(2)列报告了机构投资者抱团通过降低信息不对称(KV)对企业违约风险产生作用的检验结果。模型(8)的回归结果见第(1)列，Clique的系数在1%的水平上显著为负，说明机构投资者抱团降低了信息不对称。模型(9)的回归结果见第(2)列，机构投资者抱团与企业违约风险的关系显著负相关，且KV的系数在10%的水平上显著为正，说明机构投资者抱团通过降低信息不对称降低了企业违约风险。模型中系数α1、δ1和μ1都显著，同时μ2也显著，表明信息不对称在机构投资者抱团对企业违约风险的影响中发挥了部分中介效应。同理，机构投资者抱团通过缓解融资约束、降低经营风险，进而降低了企业违约风险，并且均发挥了部分中介效应。

(二)异质性分析

基于以上分析，机构投资者抱团可以通过降低信息不对称、缓解融资约束和降低经营风险，进而降低企业违约风险，因此，本文进一步从信息、资源和风险角度考察机构投资者抱团对企业违约风险的影响差异。

1.信息角度异质性分析

(1)审计师声誉。高声誉审计师具有较高的独立性，拥有更丰富的专业知识和审计经验，从而更加准确地评估客户会计估计和财务表述的合理性，更好地辨别被审计单位的信息操纵活动，改善上市公司的会计信息披露，进而缓解了管理层和投资者之间的信息不对称(Diamond and Verrecchia，1991)。那么对于审计师声誉度较高的企业来说，机构投资者抱团通过缓解信息不对称降低其违约风险的作用有限，而相较而言，机构投资者抱团对于审计师声誉较低企业的违约风险抑制效应会更显著。

表6 影响机制检验

为检验这一推论，本文以是否任职“四大”衡量审计师声誉，根据审计师是否任职“四大”将样本分为两组。回归结果如表7第(1)、(2)列所示，在审计师声誉较低的样本中，Clique的回归系数在10%水平下显著为负，而在审计师声誉较高的样本组中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在审计师声誉较低的企业中。

(2)分析师关注程度。大量研究表明，分析师可以独立对上市公司的信息进行搜集、加工、解读和传递，增加了投资者可获得的信息集(Womack，1996)，进而缓解了投资者和企业之间的信息不对称(Frankel and Li，2004)。因此，本文预期，对于分析师关注程度较高的企业来说，机构投资者抱团通过缓解信息不对称降低其违约风险的作用有限，而相较而言，机构投资者抱团对于分析师关注程度较低企业的违约风险抑制效应会更显著。

为检验这一推论，本文以分析师跟踪人数衡量分析师的关注程度，根据年度企业分析师跟踪人数的中位数将样本分为两组。回归结果如表7第(3)、(4)列所示，在分析师关注程度较低的样本中，Clique的回归系数在10%水平下显著为负，而在分析师关注程度较高的样本组中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在分析师关注程度较低的企业中。

2.资源角度异质性分析

(1)产权性质。与非国有企业相比，国有股权的存在，为国有企业提供了极具价值的隐性担保，使国有企业更易获得资助、保护和政策优惠，具备更低的融资成本和破产风险(韩鹏飞、胡奕明，2015)。并且，在我国特殊的市场经济环境下，地方政府通常会对商业银行信贷投向形成干预，使商业银行的贷款投向具有偏向性(陈汉文、周中胜，2014)。相比之下，非国有企业的政治资源较少，接受政府庇护及政策倾斜的机会少，也较难形成规模及行业优势，因而面临融资难、融资贵等更多的融资约束问题，违约风险随之提高。因此，本文预期，相比于国有企业，在非国有企业中机构投资者抱团对企业违约风险的影响更显著。

表7 信息角度异质性分析

为检验这一推论，本文以上市公司股权性质将样本分为两组。回归结果如表8第(1)、(2)列所示，在非国有企业样本中，Clique的回归系数在10%水平下显著为负，而在国企样本中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在非国有企业中。

(2)数字金融发展水平。数字金融的发展降低了传统金融服务的门槛和成本，加快了信贷审批速度，降低了融资交易的议价成本和机会成本，从而能减少企业获取资金的成本(Lin et al.，2013)，缓解企业融资约束，企业违约风险随之降低。而在数字金融发展水平较差的地区，传统的借贷模式使企业面临复杂的审核程序，融资时间较长且融资成本较高，限制了企业的外源融资能力进而提高了企业违约风险。因此，本文预期，在数字金融发展较差地区的企业，机构投资者抱团对于企业违约风险的抑制作用会更显著。

为检验这一推论，本文以北京大学数字金融研究中心编制的《北京大学数字普惠金融指数》中的“数字金融使用深度”作为数字金融发展水平的代理变量，根据年度地区该指数的中位数将样本分为两组(2)北京大学《数字金融普惠金融指数》数据起始年为2011，更新到了2018年，因此样本区间为2011—2018年。。回归结果如表8第(3)、(4)列所示，在数字金融发展水平较低的样本组中，Clique的回归系数在10%水平下显著为负，而在数字金融发展水平较高的样本组中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在数字金融发展较差的地区。

3.风险角度异质性分析

(1)战略激进度。实行进攻型战略的企业在新产品开发或新市场开拓上较为激进，其经营风险相对较高(翟淑萍等，2019)。一方面，当企业进行新产品研发或新市场开拓时，会耗费更多的试错成本，付出更高的营销成本，但最终可能“竹篮子打水一场空”，使企业未来的经营风险不确定性升高(王化成等，2017；王化成等，2019)；另一方面，企业战略越激进，得到的政策支持越少，进一步加大了战略激进企业适应行业环境的难度，使企业面临更高的经营风险，违约风险随之增加。因此，本文预期，在战略激进的企业中，机构投资者抱团对企业违约风险的影响更显著。

表8 资源角度异质性分析

为检验这一推论，本文借鉴Bentley et al.(2013)的研究，以研发创新指标、生产效率指标、成长性指标、运营费用指标、组织结构稳定性指、资本密度指标等六个指标为企业赋值，得到以0～24分为范围的战略激进度变量，分值越低，意味着企业战略越保守。根据Bentley et al.(2013)的研究，分值不高于6分为保守型，因此以赋值是否大于6分将样本分为两组。回归结果如表9第(1)、(2)列所示，在战略越激进的样本组中，Clique的回归系数在10%水平下显著为负，而在战略保守的样本组中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在战略激进的样本组中。

(2)经济政策不确定性程度。经济政策不确定性程度的升高，加大了企业面临的外部环境风险(Pástor and Veronesi，2013)，进而干扰了企业原有的经营策略与执行进程，使其频繁偏离初设目标，致使企业经营业绩发生大幅波动，经营风险大幅度攀升(褚剑等，2018)，进而增加了企业违约风险。因此，本文预期，经济政策不确定性越高，机构投资者抱团对企业违约风险的边际影响更显著。

为检验这一推论，本文借鉴Baker et al.(2016)构建的经济政策不确定性指数(EPU)衡量我国经济政策不确定性水平，以年度中位数将样本分为两组。回归结果如表9第(3)、(4)列所示，在经济政策不确定高的样本组中，Clique的回归系数在5%水平下显著为负，而在经济政策不确定低的样本组中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在经济政策不确定高的样本组中。

(3)行业风险。行业风险作为企业所处环境的风向标，不仅会影响投资者对企业未来发展的预期，还会对企业的经营状况造成直接影响(邓金龙、曾建光，2019)。行业风险越高，市场对行业发展越悲观，从而影响企业正常运营(郑立东、程小可，2014)，提高企业经营风险，进而增加企业违约风险。因此，本文预期，企业行业风险越高，机构投资者抱团对企业违约风险的边际影响更显著。

为检验这一推论，本文借鉴贾珅、申广军(2016)研究，用“年份×城市×二位数行业”内亏损企业的比例衡量企业行业风险，以中位数将样本分为两组。回归结果如表9第(5)、(6)列所示，在行业风险高的样本组中，Clique的回归系数在10%水平下显著为负，而在行业风险低的样本组中，其回归系数不显著，以上结果表明，机构投资者抱团对企业违约风险的抑制作用主要体现在行业风险高的样本组中。

表9 风险角度异质性分析

七、结语

本文利用2009—2020年度沪深A股非金融上市公司作为研究样本，实证检验了机构投资者抱团与企业违约风险关系及影响机理。主要结论如下：机构投资者抱团有效抑制了企业违约风险。作用机理检验发现，机构投资者抱团通过降低信息不对称、缓解融资约束以及降低经营风险抑制了企业违约风险。拓展性分析表明，机构投资者抱团对企业违约风险的治理效应与信息、资源和风险的异质性有关，即机构投资者抱团对企业违约风险的影响主要体现在审计师声誉低、分析师关注程度低、非国有企业、数字金融发展水平低、战略激进、经济政策不确定性高以及行业风险高的样本中。

基于以上研究结论，提出如下建议：第一，随着金融市场的不断完善，机构投资者作为独立于公司管理层和大股东的“第三方力量”，在公司治理方面的作用应受到越来越多的重视。因此，应完善机构投资者网络的制度设计，以保障资本市场信息及时有效，让机构投资者网络的信息优势为培育企业竞争新优势全面赋能的同时，也积极推进长效治理，助力机构投资者为资本市场的健康发展发挥更积极作用。第二，企业应着力构建大股东制衡机制，遏制机构投资者抱团与管理层或大股东合谋进行利益输送的行为，积极发挥机构投资者作为外部股东的重要作用，以优化公司治理结构。第三，面对企业违约风险频发的现实难题，政策制定者在不断完善各项正式制度安排的同时，还需重视社会网络等非正式制度的影响，理性看待机构投资者网络团体在公司治理、市场监管中的作用，为市场中各类经济资源的配置提供良好的正式和非正式制度基础。第四，本文发现在信息不对称程度较高，资源获取较难以及经营风险较高的样本中，机构投资者抱团对企业违约风险的影响更明显，这表明机构投资者的抱团行为在一定程度上对公司治理发挥了替代作用。因此，应着力完善企业内外部治理机制，不断优化机构投资者发挥作用的制度环境，为精准防控企业违约风险提供现实保障。