控制鏈長度與上市公司股價崩盤風(fēng)險：影響效果及機(jī)制檢驗

田昆儒 田雪豐

(天津財經(jīng)大學(xué) 會計學(xué)院， 天津 300222)

一、引言

近年來，全球范圍內(nèi)股價“暴漲”和“暴跌”現(xiàn)象屢見不鮮，尤其是“暴跌”導(dǎo)致的股價崩盤不僅嚴(yán)重侵蝕了股東財富，動搖了投資者信心，而且不利于金融市場的平穩(wěn)運行，甚至還會造成資源錯配危及實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展(王化成 等，2015)。中國的股票市場成立時間較短，信息環(huán)境較差，因而上市公司股價崩盤風(fēng)險更高。上證指數(shù)從2007年10月的6124點開始暴跌至2014年6月的2010點，2015年行情開始反轉(zhuǎn)，上證指數(shù)突破5178點，但隨后不到80天內(nèi)又暴跌至3000點以下?；谶@一背景，研究股價崩盤風(fēng)險問題具有重要的現(xiàn)實意義和較高的學(xué)術(shù)價值。

Jin et al.(2006)構(gòu)建了信息結(jié)構(gòu)模型并提出壞消息隱藏假說，從代理沖突導(dǎo)致壞消息隱藏的角度闡述了股價崩盤風(fēng)險的形成機(jī)制。該理論認(rèn)為公司內(nèi)部人出于自利動機(jī)會隱藏壞消息，當(dāng)壞消息累積至一定程度而突然集中釋放時將引發(fā)股價崩盤風(fēng)險。基于這一理論框架，國內(nèi)外學(xué)者從企業(yè)代理問題(Kim et al.，2011；Xu et al.，2014；Boubaker et al.，2014；王化成 等，2015；Hong et al.，2017；姜付秀 等，2018)與信息透明度(Hutton et al.，2009；Kim et al.，2014；羅進(jìn)輝 等，2014；孟慶斌 等，2018)兩個視角展開了大量研究，并取得一系列成果。然而，很少有學(xué)者關(guān)注金字塔結(jié)構(gòu)企業(yè)集團(tuán)中最終控制人的控制鏈長度對公司股價崩盤風(fēng)險會產(chǎn)生何種影響。

企業(yè)集團(tuán)在經(jīng)濟(jì)生活中占據(jù)重要地位(韓鵬飛 等，2018)。終極控制人通過金字塔控股結(jié)構(gòu)組建企業(yè)集團(tuán)，并通過中間若干公司對上市公司進(jìn)行控制，由此形成對上市公司的控制鏈，最終決定金字塔結(jié)構(gòu)的基本形狀(Laporta et al.，1999；Fan et al.，2013)。與控制鏈較短的公司相比，較長控制鏈公司的內(nèi)部人(終極控制人和管理層)與外部投資者之間的信息不對稱程度與利益不對稱程度更高，終極控制人和管理層更可能攫取私利，而且決策空間也更大。具體至股價崩盤風(fēng)險，控制鏈越長，內(nèi)部人為掩蓋自身攫取私利行為而隱藏壞消息的動機(jī)和能力也就越強，進(jìn)而導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險越高。

需要指出的是，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的控制鏈的形成機(jī)制存在本質(zhì)差異。與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)控制鏈的形成一定程度上是基于減輕政府干預(yù)的動機(jī)(Fan et al.，2013)。相關(guān)證據(jù)顯示，降低政府干預(yù)有助于提升地方國有企業(yè)業(yè)績(Fan et al.，2013)、提高創(chuàng)新水平(江軒宇，2016)以及減輕稅收負(fù)擔(dān)(Zhang et al.，2016)。那么，控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的影響是否會因企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同而表現(xiàn)出一定的差異呢？

基于上述分析，本文選取2007—2016年中國A股上市公司為樣本，深入考察了控制鏈長度對上市公司股價崩盤風(fēng)險的影響及其作用機(jī)制。本研究的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：第一，現(xiàn)有針對股價崩盤風(fēng)險影響因素的研究，缺乏對控制鏈特征的足夠關(guān)注，而本文從控制鏈長度這一視角展開的分析，豐富了該領(lǐng)域的相關(guān)研究；第二，本文區(qū)分企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行的檢驗發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的影響弱于非國有企業(yè)，說明控制鏈長度產(chǎn)生的作用受企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響，深化了該領(lǐng)域的研究；第三，本文將控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險這一股票市場極端事件聯(lián)系在一起，拓展了控制鏈長度經(jīng)濟(jì)后果方面的研究。進(jìn)一步，本文還探究了控制鏈長度影響股價崩盤風(fēng)險的作用機(jī)制問題，更加深入地揭示了金字塔結(jié)構(gòu)企業(yè)集團(tuán)的運行機(jī)制。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)回顧

1．金字塔結(jié)構(gòu)

當(dāng)前，金字塔結(jié)構(gòu)是公司治理領(lǐng)域研究的熱點問題之一。終極控制人可以通過金字塔控股結(jié)構(gòu)組建企業(yè)集團(tuán)實現(xiàn)對上市公司的控制(Laporta et al.，1999；劉慧龍，2017；韓鵬飛 等，2018)。已有文獻(xiàn)圍繞金字塔控股結(jié)構(gòu)的成因和經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了大量研究，其中主流觀點認(rèn)為終極控制人會出于掏空動機(jī)組建金字塔集團(tuán)以獲取超額控制權(quán)(Laporta et al.，1999；韓鵬飛 等，2018)。金字塔控股結(jié)構(gòu)下兩權(quán)分離產(chǎn)生的權(quán)益杠桿效應(yīng)以及控制鏈延長帶來的隱身效應(yīng)，有利于終極控制人以較低的持股比例獲取較大的控制權(quán)，進(jìn)而增強對上市公司的掏空能力，并使掏空行為趨于表征化(Laporta et al.，1999；Morck et al.，2003；王燁，2009)。基于掏空假說，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)金字塔控股結(jié)構(gòu)會惡化控股股東掏空行為(王燁，2009；Morck et al.，2003)、加劇企業(yè)業(yè)績波動(張瑞君 等，2012)、降低企業(yè)信息質(zhì)量(Fan et al.，2002；鄭國堅 等，2017)以及提高股價同步性(方政 等，2013)。也有研究指出，金字塔控股結(jié)構(gòu)有利于促進(jìn)企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部資本市場的形成，緩解成員企業(yè)融資約束。如Almeida et al.(2011)發(fā)現(xiàn)，控制鏈長度與上市公司債務(wù)規(guī)模顯著正相關(guān)，控制鏈越長的上市公司債務(wù)規(guī)模越大。此外，F(xiàn)an et al.(2013)認(rèn)為，中國地方國有企業(yè)構(gòu)建金字塔結(jié)構(gòu)主要出于分權(quán)動機(jī)，較長的控制鏈在政府與企業(yè)之間形成天然“隔離帶”，有助于降低政府干預(yù)，提高企業(yè)經(jīng)營效率?；谶@一視角，江軒宇(2016)的研究表明，國有企業(yè)控制鏈越長創(chuàng)新水平越高；Liu et al.(2015)發(fā)現(xiàn)，較長的控制鏈可以降低國有企業(yè)違規(guī)概率；Zhang et al.(2016)的研究表明，控制鏈越長的國有企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)越輕。但是，延長國有企業(yè)控制鏈也會導(dǎo)致更嚴(yán)重的內(nèi)部人代理問題(鐘海燕 等，2010)，加劇高管腐敗(徐細(xì)雄 等，2013)與薪酬操縱行為(權(quán)小鋒 等，2010)。同時，劉慧龍(2017)發(fā)現(xiàn)，較長的控制鏈增強了管理層攫取私利的動機(jī)和能力，進(jìn)而會導(dǎo)致高管薪酬業(yè)績敏感性降低，并且提高企業(yè)成本粘性(劉慧龍 等，2017)。

2．股價崩盤風(fēng)險

Jin et al.(2006)提出的壞消息隱藏假說，從代理沖突導(dǎo)致壞消息隱藏的角度闡述了股價崩盤風(fēng)險的成因，將研究視角從市場層面轉(zhuǎn)向公司層面(羅進(jìn)輝 等，2014)。該理論認(rèn)為，公司內(nèi)部人出于自利動機(jī)會隱藏負(fù)面消息，長此以往，當(dāng)負(fù)面消息不斷累積達(dá)到一定程度而無法繼續(xù)隱藏時，將瞬間集中釋放，進(jìn)而引發(fā)股價崩盤。基于此，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從代理沖突和信息透明度兩個視角對股價崩盤風(fēng)險展開研究。

一方面，管理層出于在職消費、提高期權(quán)價值、職業(yè)晉升以及構(gòu)建“帝國”等考慮，在信息披露中往往“報喜不報憂”(Xu et al.，2014；Kim et al.，2011；Piotroski et al.，2015)。與此同時，大股東也會通過隱瞞壞消息來掩蓋其掏空行為(Boubaker et al.，2014；Hong et al.，2017)，進(jìn)而導(dǎo)致壞消息突然集中釋放，產(chǎn)生股價崩盤風(fēng)險。姜付秀等(2018)指出，控股股東之外的其他大股東可以抑制控股股東隱藏壞消息的行為，從而降低股價崩盤風(fēng)險。女性高管、大股東以及機(jī)構(gòu)投資者的監(jiān)督亦有助于削弱管理層隱藏壞消息的動機(jī)和能力(李小榮 等，2012；王化成 等，2015；An et al.，2013)，從而降低股價崩盤風(fēng)險。另一方面，當(dāng)企業(yè)信息透明度較低時，投資者很難感知企業(yè)隱藏壞消息的行為，而內(nèi)部人易于進(jìn)行信息管理，因此股價崩盤風(fēng)險更高(Jin et al.，2006；Hutton et al.，2009)。Kim et al.(2014)的研究也證實，信息透明度越低，股價崩盤風(fēng)險越高。此外，Kim et al.(2016)發(fā)現(xiàn)提高企業(yè)會計穩(wěn)健性能夠降低股價崩盤風(fēng)險，進(jìn)一步支持信息透明度與股價崩盤風(fēng)險之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系的結(jié)論。許年行等(2012)發(fā)現(xiàn)，分析師樂觀偏差導(dǎo)致企業(yè)的負(fù)面消息無法及時融入股價，進(jìn)而會加劇股價崩盤風(fēng)險。孟慶斌等(2018)研究表明，融券賣空制度增強了投資者對企業(yè)私有信息的挖掘能力，能夠顯著降低股價崩盤風(fēng)險。羅進(jìn)輝等(2014)指出，媒體報道有助于降低企業(yè)的信息監(jiān)督成本，進(jìn)而降低股價崩盤風(fēng)險。

(二)研究假設(shè)

一般來說，公司內(nèi)部人(終極控制人和管理層)的效用函數(shù)與外部投資者的目標(biāo)并不完全一致，由此產(chǎn)生第一類和第二類代理問題。受信息不對稱的影響，外部投資者面臨著較高的監(jiān)督成本(王化成 等，2016)，因此終極控制人和管理層既有動機(jī)又有能力攫取私利。為實現(xiàn)這一目的，終極控制人和管理層通常會隱藏壞消息，隨著壞消息在公司內(nèi)部的不斷積累，當(dāng)達(dá)到一定程度并集中釋放時將導(dǎo)致股價崩盤?，F(xiàn)有文獻(xiàn)也已證實，內(nèi)部人隱藏壞消息的動機(jī)和能力越強，公司股價崩盤風(fēng)險越高。因此，本文認(rèn)為控制鏈長度可能會通過影響第一類和第二類代理問題，進(jìn)而對上市公司股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生影響。

控制鏈長度是控制鏈的基本特征之一，其會對公司權(quán)力配置、內(nèi)部監(jiān)督機(jī)制、組織結(jié)構(gòu)、交易結(jié)構(gòu)以及信息傳遞機(jī)制等諸多方面產(chǎn)生影響(王蓓 等，2013；劉慧龍，2017)。一般認(rèn)為，控制鏈越長，企業(yè)集團(tuán)組織結(jié)構(gòu)越復(fù)雜、內(nèi)部資本市場越大、透明度和內(nèi)部控制有效性越低、終極控制人隱蔽性和權(quán)益杠桿效應(yīng)越強、信息傳遞機(jī)制越扭曲，同時也會導(dǎo)致內(nèi)部權(quán)力配置失衡(Peng et al.，2011；儲成兵，2013；王蓓 等，2013；劉慧龍，2017；Liu et al.，2015；徐細(xì)雄 等，2013)。面對不同長度的控制鏈，公司內(nèi)部人(終極控制人和管理層)與外部投資者之間的信息不對稱程度和利益不對稱程度也存在差異，這種差異會影響到終極控制人和管理層的目標(biāo)函數(shù)與決策空間(王化成 等，2016)。本文認(rèn)為，與較短的控制鏈相比，較長的控制鏈導(dǎo)致終極控制人和管理層更傾向于攫取私利，且攫取私利的決策空間更大(王燁，2009；Morck et al.，2003；劉慧龍，2017)，從而誘發(fā)更多的終極控制人掏空行為和管理層自利行為。

1．終極控制人掏空視角

控制鏈越長，終極控制人決策的動機(jī)導(dǎo)致其越可能實施掏空行為，且掏空的決策空間越大。主要原因在于：第一，金字塔控股結(jié)構(gòu)具有很強的權(quán)益杠桿效應(yīng)。一般情況下，控制鏈越長，終極控制人的控制權(quán)與現(xiàn)金流權(quán)偏離程度越大，終極控制人獲得的權(quán)益杠桿效應(yīng)越大(毛世平，2009)。而且，終極控制人掏空上市公司資源所能獲得的收益遠(yuǎn)大于因現(xiàn)金流權(quán)存在而遭受的損失(劉運國 等，2009)。因此，較長的控制鏈會誘發(fā)終極控制人產(chǎn)生更強的掏空動機(jī)。劉運國等(2009)的研究發(fā)現(xiàn)，上市公司金字塔層級越多，終極控制人對上市公司的掏空行為越嚴(yán)重。實際上，金字塔控股結(jié)構(gòu)已經(jīng)成為終極控制人輸送利益的“傳送帶”(Morck et al.，2003)。第二，控制鏈越長，終極控制人控制上市公司的路徑越隱蔽，進(jìn)行掏空時被發(fā)現(xiàn)的概率也就越低，這會進(jìn)一步提升終極控制人攫取私利的動機(jī)(陳紅 等，2012)。同時，終極控制人與上市公司之間存在的層級越多，所形成的企業(yè)集團(tuán)組織結(jié)構(gòu)和關(guān)系網(wǎng)就越復(fù)雜，信息不對稱程度也將越高(王蓓 等，2013)。此時，關(guān)聯(lián)交易、資金占用以及關(guān)聯(lián)擔(dān)保等掏空行為更隱蔽且更易操作。因此，終極控制人的掏空行為會隨控制鏈的延長而趨于表征化和復(fù)雜化。王燁(2009)認(rèn)為，即使權(quán)益杠桿效應(yīng)不存在，終極控制人的掏空動機(jī)和能力也將隨著控制鏈的延長而增加。第三，通常，控制鏈越長的企業(yè)集團(tuán)其內(nèi)部資本市場越大(Almeida et al.，2011)，企業(yè)可以與更多的關(guān)聯(lián)單位發(fā)生資金往來和資產(chǎn)交易。這有利于終極控制人拓展“隧道”空間，終極控制人在其控制鏈上的每一個環(huán)節(jié)都可以對中小股東進(jìn)行掠奪(Morck et al.，2003；Peng et al.，2011)。劉慧龍(2017)研究發(fā)現(xiàn)，控制鏈越長的企業(yè)發(fā)生關(guān)聯(lián)交易的規(guī)模越大；邵帥等(2015)的研究也表明，相較于直接持股，金字塔控股結(jié)構(gòu)更便于終極控制人從事炒殼、賣殼等資本運作行為。由此可見，控制鏈越長，終極控制人攫取私利的空間越大。

2．管理層自利視角

管理層自利行為被認(rèn)為是誘發(fā)股價崩盤風(fēng)險的重要因素之一(Kim et al.，2011；Xu et al.，2014)?？刂奇溤介L，公司管理層決策的動機(jī)導(dǎo)致其更可能進(jìn)行自利行為，且自利行為的決策空間更大。這主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，較長的控制鏈?zhǔn)沟媒K極控制人很難獲取充分、及時的信息以監(jiān)督高管；并且，實際管理過程中往往是逐級監(jiān)督，中間層級公司的高管作為代理人，未必會對下級公司的高管進(jìn)行有效監(jiān)督。因此，控制鏈越長，終極控制人對管理層的監(jiān)督越間接和薄弱，管理層擁有更強烈的動機(jī)和更多的機(jī)會追求個人私利(劉慧龍，2017)。Liu et al.(2015)也認(rèn)為，較長的控制鏈會增加管理者代理成本，管理者可以使用自由量裁權(quán)改變企業(yè)行為以及實現(xiàn)自我目標(biāo)(李小榮 等，2012)?？刂奇湹难娱L會弱化對管理者的監(jiān)督，隱含的推斷是，控制鏈越長，管理者自由量裁權(quán)越大。由于高管天然具有謀取私利的動機(jī)，這就導(dǎo)致在較長的控制鏈下管理層尋租的動機(jī)和能力也越強(Bebchuk et al.，2003)。其次，控制鏈長度會通過影響上市公司在集團(tuán)內(nèi)部資本市場的交易規(guī)模和范圍，進(jìn)而對管理層的尋租空間產(chǎn)生影響。控制鏈越長，上市公司與上級公司及其控制的公司發(fā)生的關(guān)聯(lián)交易越多，管理層越容易攫取私利。再者，控制鏈越長，上市公司的內(nèi)部控制有效性越低(儲成兵，2013)，管理層自由發(fā)揮的空間越大，越有能力為攫取私利而從事?lián)p害股東利益的行為(王化成 等，2016)。王克敏等(2007)也指出，當(dāng)管理者因缺乏監(jiān)督和制約而導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部權(quán)力配置失衡時，管理者實施權(quán)力尋租的空間顯著增大。此外，劉慧龍(2017)認(rèn)為，面對較長的控制鏈，終極控制人需要利用財務(wù)信息對公司管理層進(jìn)行監(jiān)督。這就為管理層實施信息操縱、隱藏壞消息提供了空間與機(jī)會。由此可見，在較長的控制鏈下，管理層有更強烈的動機(jī)和更大的決策空間攫取私利。

綜上可知，較長的控制鏈會誘發(fā)更多的終極控制人掏空行為和管理層自利行為。理論上，終極控制人和管理層的私利攫取行為都可能導(dǎo)致企業(yè)隱藏壞消息的概率上升，最終提高股價崩盤風(fēng)險。從這一角度看，控制鏈長度與上市公司股價崩盤風(fēng)險可能呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。

當(dāng)然，隨著控制鏈的延長，一方面可以降低政府對地方國有企業(yè)的干預(yù)(Fan et al.，2013)，另一方面也能夠在一定程度上幫助民營企業(yè)擴(kuò)大內(nèi)部資本市場，緩解融資約束(Almeida et al.，2011)。在這兩種情形下，較長的控制鏈可能會降低股價崩盤風(fēng)險。但是，鄭國堅等(2017)發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)延長控制鏈與簡政放權(quán)改革的邏輯并不一致，在培育和發(fā)展企業(yè)集團(tuán)的過程中存在著過多的行政干預(yù)和“揠苗助長”行為。鐘海燕等(2010)的研究表明，延長控制鏈帶來的內(nèi)部人控制所產(chǎn)生的代理成本要大于減輕政府干預(yù)降低的政治成本。與此同時，企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部資本市場已經(jīng)異化為向終極控制人進(jìn)行利益輸送的渠道(劉星 等，2010)。此外，從股價崩盤風(fēng)險的生成機(jī)制分析，內(nèi)部人的代理問題和較低的信息透明度是誘發(fā)股價崩盤風(fēng)險最主要的原因(Jin et al.，2006；Hutton et al.，2009；羅進(jìn)輝 等，2014)。由此可見，與股價崩盤風(fēng)險的消減效應(yīng)相比，較長的控制鏈對于股價崩盤風(fēng)險的提升效應(yīng)可能占主導(dǎo)地位。基于上述分析，本文提出：

假設(shè)H1：控制鏈越長，上市公司股價崩盤風(fēng)險越高。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2007—2016年中國A股上市公司為研究樣本，并借鑒Xu et al.(2014)、王化成等(2015)、孟慶斌等(2018)，對樣本進(jìn)行了如下處理：剔除金融行業(yè)公司；剔除被ST的公司；剔除公司IPO當(dāng)年的觀測值；剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的觀測值；剔除年股票交易周數(shù)少于30周的觀測值；對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%水平的縮尾處理。最終共收集11514個觀測值，由于具體研究內(nèi)容不同，后續(xù)實證過程中各部分觀測值將略有不同。本文研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR和WIND數(shù)據(jù)庫。

(二)變量度量

1．控制鏈長度(Ln layer)

本文借鑒Fan et al.(2013)、劉慧龍(2017)的做法，控制鏈長度數(shù)據(jù)根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫提供的上市公司終極控制人控制鏈圖手工整理得到。從終極控制人到上市公司，控制鏈上每一個單位(個人)算一個層級，層級數(shù)表示控制鏈條長度，如果存在多條控制鏈，則選擇最長的鏈條作為代表。為減少異方差的影響，我們對控制鏈長度進(jìn)行了對數(shù)化處理，記為Ln layer。

2．股價崩盤風(fēng)險(CrashRisk)

借鑒Xu et al.(2014)、王化成等(2015)、孟慶斌等(2018)，本文構(gòu)造負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)Ncskew和收益上下波動比率Duvol兩種變量度量股價崩盤風(fēng)險，具體過程為：

首先，按年度對股票i的周收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行如下回歸：

Ri,t=β0+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi,t

(1)

其中，Ri,t為股票i第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，Rm,t為股票i所在市場第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率。對式(1)回歸后的殘差εi,t加1取自然對數(shù)，即為股票i在第t周的特有收益率Wi,t。

然后，基于股票周特有收益率Wi,t，構(gòu)造負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)Ncskew和收益上下波動比率Duvol。

(2)

其中，n為股票i每年的交易周數(shù)。Ncskew的數(shù)值越大，表示股價崩盤風(fēng)險越大。

(3)

其中，nd和nu分別表示股票i的周特有收益率Wi,t小于和大于年平均周特有收益率的周數(shù)。Duvol的數(shù)值越大，表示股價崩盤風(fēng)險越大。

3．控制變量

借鑒Xu et al.(2014)、王化成等(2015)、孟慶斌等(2018)，本文控制了以下變量：當(dāng)期股價崩盤風(fēng)險(CrashRisk)；平均周收益率(Ret)，為股票i當(dāng)期平均周特有收益率；收益波動率(Sigma)，為股票i當(dāng)期周特有收益率標(biāo)準(zhǔn)差；月平均超額換手率(Turnover)，為股票i當(dāng)期與上一期月平均換手率之差；資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)，為期末總負(fù)責(zé)與總資產(chǎn)之比；總資產(chǎn)收益率(Roa)，為凈利潤與總資產(chǎn)之比；公司規(guī)模(Size)，為期末總資產(chǎn)的自然對數(shù)；市值賬面比(MB)，為市場價值與賬面權(quán)益價值之比；信息不透明度(Absacc)，為依據(jù)瓊斯模型計算的可操縱應(yīng)計盈余絕對值。此外，本文還控制了年度(Year)和行業(yè)(Industry)效應(yīng)。

(三)模型構(gòu)建

為檢驗假設(shè)H1，借鑒Xu et al.(2014)、王化成等(2015)以及孟慶斌等(2018)，設(shè)定如下模型：

CrashRiskt+1=α0+α1Ln layert+Controlst+Year+Industry+ε

(4)

其中，CrashRiskt+1為第t+1期的Ncskew和Duvol；Ln layert為第t期控制鏈長度；Controlst為第t期控制變量；Year和Industry分別為年度和行業(yè)啞變量。

根據(jù)假設(shè)H1的預(yù)期，Ln layert的回歸系數(shù)α1應(yīng)顯著為正。

四、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果表1。從中可以看出，Ln layert的平均值和中位數(shù)分別為1.154和1.099，最小值和最大值分別為0.693和1.946，說明變量的分布比較均勻。Ncskewt+1(Duvolt+1)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.352(-0.276)和0.870(0.719)，說明不同公司的股價崩盤風(fēng)險存在很大差異。其他變量的分布與已有研究基本一致。

表1 描述性統(tǒng)計分析

(二)相關(guān)性分析

表2列示了本文主要變量的相關(guān)性分析結(jié)果。從中可見，Ncskewt+1和Duvolt+1的相關(guān)系數(shù)為0.918，且在1%水平上顯著，說明兩個指標(biāo)具有較好的一致性；Ln layert與Ncskewt+1和Duvolt+1的相關(guān)系數(shù)分別為0.044和0.052，且均在1%水平上顯著，說明在不考慮其他因素影響時，控制鏈長度與上市公司股價崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān)，符合假設(shè)H1的預(yù)期。另外，本文還計算了各主要變量的VIF值，其中最大值為2.06，平均值為1.42，說明各主要變量之間不存在嚴(yán)重共線性問題。

表2 相關(guān)性分析

注：表內(nèi)為Pearson相關(guān)系數(shù)；***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平。

(三)單變量分析

表3報告了主要變量的單變量分析結(jié)果。按Ln layert是否大于年度-行業(yè)中位數(shù)，本文將樣本劃分為控制鏈較長和控制鏈較短兩組。從Ncskewt+1(Duvolt+1)指標(biāo)來看，控制鏈較長組的平均值在1%水平上顯著大于控制鏈較短組的平均值，表明控制鏈越長的公司股價崩盤風(fēng)險越高，符合假設(shè)H1的預(yù)期。當(dāng)然，這是不考慮其他影響因素的結(jié)果，具體關(guān)系如何還需進(jìn)一步控制其他變量進(jìn)行回歸分析。

表3 單變量分析

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平。

(四)控制鏈長度的股價崩盤風(fēng)險提高效應(yīng)回歸分析

1．主效應(yīng)分析

使用模型(4)對控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示。列(1)是以Ncskewt+1作為被解釋變量進(jìn)行單變量回歸的結(jié)果，列(2)是加入除信息不透明度外其他控制變量后的回歸結(jié)果，列(3)是進(jìn)一步控制信息不透明度變量的回歸結(jié)果。從中可見，控制鏈長度(Ln layert)的回歸系數(shù)分別為0.117、0.110、0.110，且均在1%水平上顯著。這與理論分析一致，說明控制鏈越長，上市公司股價崩盤風(fēng)險越高，二者顯著正相關(guān)，假設(shè)H1得到驗證。在列(4)至(6)中將被解釋變量替換為Duvolt+1，所得結(jié)論不變。

表4 控制鏈長度的股價崩盤風(fēng)險提高效應(yīng)回歸分析：主效應(yīng)分析

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

在控制變量方面，市值賬面比(MBt)、公司規(guī)模(Sizet)、總資產(chǎn)收益率(Roat)及收益波動率(Sigmat)顯著為正，平均周收益率(Rett)顯著為負(fù)，與王化成等(2015)、姜付秀等(2018)、孟慶斌等(2018)基本一致。而信息不透明度(Absacct)、資產(chǎn)負(fù)債率(Levt)、月平均超額換手率(Turnovert)并不顯著，這與李小榮等(2012)、許年行等(2012)的研究結(jié)論相同。

2．產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對比分析

在中國，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)金字塔結(jié)構(gòu)的形成機(jī)制存在本質(zhì)不同。與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)控制鏈一定程度上是基于減輕政府干預(yù)動機(jī)形成的，旨在提高企業(yè)運行效率(Fan et al.，2013)。由此，在國有企業(yè)中，較長的控制鏈帶來的降低政治成本的正向作用與增加代理成本的負(fù)向作用存在一定的抵減和對沖效果。因此，本文推斷，控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的正向影響在非國有企業(yè)中更為明顯。

本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)將樣本劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)兩組，分別使用模型(4)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。從表5可見，無論是使用Ncskewt+1還是Duvolt+1作為被解釋變量，控制鏈長度(Ln layert)的回歸系數(shù)僅在非國有企業(yè)組顯著為正，見列(3)和列(4)。而在國有企業(yè)組，控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系雖然為正，但并不顯著，見列(1)和列(2)。上述結(jié)果支持了本文的推斷，即在非國有企業(yè)中，控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的正向影響更明顯。

表5 控制鏈長度的股價崩盤風(fēng)險提高效應(yīng)回歸分析：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對比分析

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

(五)穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗

1．替換股價崩盤風(fēng)險的度量方法

替換股價崩盤風(fēng)險的度量方法，引入股價崩盤風(fēng)險啞變量(Crash)，度量方法如下：

Wi,t≤Average(Wi,t)-3.09σi,t

(5)

其中，Wi,t為根據(jù)式(1)計算的股票i周特有收益率，Average(Wi,t)為股票i周特有收益率年均值，σi,t為股票i當(dāng)年周特有收益率標(biāo)準(zhǔn)差。如果股票i周特有收益率Wi,t在一年內(nèi)至少有一次符合式(5)，則表示股票i在該年發(fā)生了崩盤事件，Crash取值為1，否則取值為0。使用Crasht+1作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表6，不難發(fā)現(xiàn)，本文的主要結(jié)論基本不變。

表6 替換股價崩盤風(fēng)險的度量方法

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

2．Heckman兩階段法檢驗

為排除潛在的樣本自選擇問題，借鑒Zhang et al.(2016)、劉慧龍(2017)的做法，使用同年度-行業(yè)和年度-地區(qū)Ln layer的均值IV-yi和IV-yp作為工具變量。通常而言，Ln layer與IV-yi和IV-yp具有一定相似性，但目前還沒有證據(jù)顯示IV-yi和IV-yp會影響公司股價崩盤風(fēng)險。Heckman兩階段法的回歸結(jié)果如表7所示。

表7 Heckman兩階段法檢驗

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

由表7，從列(1)可以看出，本文所選取的工具變量IV-yi和IV-yp具有合理性；列(2)和列(3)是加入逆米爾斯比(IMR)的回歸結(jié)果，從中可見，逆米爾斯比(IMRt)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明原來的回歸中確實存在自選擇問題，但Ln layert的回歸系數(shù)仍在1%水平上顯著為正。上述結(jié)果表明，在考慮樣本自選擇問題后，假設(shè)H1仍然成立。

3．基于PSM方法的檢驗

為解決遺漏變量的內(nèi)生性問題，本文采用傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行控制。首先，將11514個觀測值按年度-行業(yè)依據(jù)控制鏈長度等分為三部分，只保留上、下三分之一兩部分觀測值，分別代表3833個控制鏈相對較長和3709個控制鏈相對較短的觀測值；其次，基于7542個觀測值估計一個Logit模型計算傾向得分，如果觀測值屬于上三分之一，則因變量Layerdumb為1，否則為0；再者，根據(jù)最近鄰匹配法按照1∶1的比例進(jìn)行樣本配對，獲得2003對處理組和對照組樣本；最后，使用模型(4)對配對樣本進(jìn)行回歸。相關(guān)結(jié)果列于表8，不難發(fā)現(xiàn)，主要結(jié)論依然成立。

表8 基于PSM方法的檢驗

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

4．Placebo檢驗

上文對金字塔結(jié)構(gòu)形成原因的分析一定程度上說明控制鏈長度的形成并不是一種隨機(jī)選擇。如果通過隨機(jī)指定公司的控制鏈長度，再進(jìn)行回歸時發(fā)現(xiàn)原主回歸結(jié)果仍存在，則表明控制鏈長度并不會對股價崩盤風(fēng)險產(chǎn)生實質(zhì)性影響；反之，則表明控制鏈長度確實是影響股價崩盤風(fēng)險的主要因素。因此，借鑒肖金利等(2018)的研究，進(jìn)行Placebo檢驗。首先，為每個公司隨機(jī)分配控制鏈長度；其次，將隨機(jī)分配的控制鏈長度與對應(yīng)的股價崩盤風(fēng)險變量使用模型(4)重復(fù)回歸500次。未報告的結(jié)果顯示，本文構(gòu)造的虛擬處理效應(yīng)并不成立。Placebo檢驗再次證實本文結(jié)論是可靠的。

5．其他穩(wěn)健性檢驗

為進(jìn)一步增強結(jié)論的可靠性，本部分還進(jìn)行了以下測試：

一是進(jìn)一步控制其他因素的影響。借鑒Xu et al.(2014)、王化成等(2015)，加入會計穩(wěn)健性(Cscore)、兩職合一(Duality)、董事會規(guī)模(Boardsize)、獨董比例(Indep)，重新分析的結(jié)果見表9列(1)和列(2)，從中可見，主要結(jié)論未發(fā)生變化。

二是延長窗口預(yù)測期。將股價崩盤風(fēng)險的預(yù)測窗口延長到兩年后，重新分析的結(jié)果見表9列(3)，不難得知，假設(shè)H1依然成立。

三是中位數(shù)回歸。為考察本文結(jié)論是否由異常值所致，本文進(jìn)行了數(shù)據(jù)極端值敏感性測試，重新分析的結(jié)果見表9列(4)，可以發(fā)現(xiàn)，結(jié)論未發(fā)生變化。

四是公司層面聚類調(diào)整。為進(jìn)一步減少模型中的異方差等問題，本文對t值進(jìn)行了公司層面Cluster調(diào)整，重新分析的結(jié)果見表9列(5)，從中可知，主要結(jié)論未發(fā)生變化。

五是Change模型。本文采用Change模型進(jìn)一步控制可能遺漏的不隨時間改變的個體效應(yīng)對回歸結(jié)果的影響。Change模型的回歸結(jié)果見表9列(6)，不難發(fā)現(xiàn)，Ln layert的系數(shù)依然顯著為正，說明本文結(jié)論并非遺漏不隨時間改變的個體因素所致。

表9 其他穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。以Duvolt+1作為被解釋變量的回歸結(jié)果與Ncskewt+1一致，本部分未報告，留存?zhèn)渌鳌?/p>

五、作用機(jī)制分析

接下來，本文對控制鏈長度影響股價崩盤風(fēng)險的作用機(jī)制進(jìn)行探討。前已述及，控制鏈長度會通過誘發(fā)更多的終極控制人掏空行為和管理層自利行為，進(jìn)而加劇股價崩盤風(fēng)險。為此，本文借鑒溫忠麟等(2004)、姜付秀等(2017)提出的中介效應(yīng)檢驗方法，考察上述兩種作用機(jī)制是否成立。

具體地，設(shè)定如下所示的中介效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

CrashRiskt+1=α0+α1Ln layert+Controlst+Year+Industry+ε

(Path a)

Mediatort=λ0+λ1Ln layert+Controlst+Year+Industry+ε

(Path b)

CrashRiskt+1=β0+β1Ln layert+β2Mediatort+Controlst+Year+Industry+ε

(Path c)

其中，CrashRiskt+1為被解釋變量股價崩盤風(fēng)險；Ln layert為解釋變量控制鏈長度；Controlst為控制變量(除特殊說明外，具體變量說明與模型(4)相同)；Mediatort為中介變量，用以刻畫終極控制人掏空行為和管理層自利行為；Year和Industry分別為年度和行業(yè)啞變量。

參考溫忠麟等(2004)和姜付秀等(2017)，按照以下程序和原理進(jìn)行檢驗。首先，對模型(Path a)進(jìn)行回歸，以解釋變量的回歸系數(shù)α1顯著為前提，考慮中介效應(yīng)是否成立。然后，對模型(Path b)和模型(Path c)進(jìn)行回歸，如果解釋變量的回歸系數(shù)λ1和中介變量的回歸系數(shù)β2均顯著，則表明中介效應(yīng)成立。在此基礎(chǔ)上，如果模型(Path c)中解釋變量的回歸系數(shù)β1顯著(不顯著)，表示中介變量發(fā)揮部分(完全)中介效應(yīng)；如果模型(Path b)中解釋變量的回歸系數(shù)λ1和模型(Path c)中中介變量的回歸系數(shù)β2至少有一個不顯著，則需要通過Sobel檢驗以判斷中介效應(yīng)λ1×β2是否成立。

(一)檢驗誘發(fā)更多的終極控制人掏空行為

本文以終極控制人掏空行為作為中介變量，利用上述中介效應(yīng)模型對這一可能的作用機(jī)制進(jìn)行檢驗。其中，終極控制人掏空行為參照姜付秀等(2017)、陳勝藍(lán)等(2018)的做法，用關(guān)聯(lián)交易(RPT)來衡量。關(guān)聯(lián)交易(RPT)采用剔除可能存在一定噪音交易項目(合作項目、許可協(xié)議、研究與開發(fā)成果、關(guān)鍵管理人員報酬、其他事項)之后的關(guān)聯(lián)交易總和占總資產(chǎn)的比值(行業(yè)調(diào)整后)予以度量。此外，在考察控制鏈長度對終極控制人掏空行為影響時，參照已有研究，選取公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、市值賬面比(MB)、控股股東持股比例(SH1)、第二至第十大股東持股比例(SH2)、董事會規(guī)模(Boardsize)、獨董比例(Indep)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、兩權(quán)分離度(Sepe)作為控制變量。檢驗結(jié)果如表10所示。

表10中，列(1)和列(2)是模型(Path a)的檢驗結(jié)果，被解釋變量Ncskewt+1和Duvolt+1對解釋變量Ln layert的回歸系數(shù)α1均顯著為正，與表4的結(jié)果基本一致。列(3)是模型(Path b)的檢驗結(jié)果，中介變量關(guān)聯(lián)交易(RPTt)對解釋變量Ln layert的回歸系數(shù)λ1為0.121，且在1%水平上顯著，表明控制鏈長度與終極控制人掏空行為呈顯著的正向關(guān)系，控制鏈越長，終極控制人掏空行為越嚴(yán)重。列(4)和列(5)是模型(Path c)的檢驗結(jié)果，從中可見，無論是將Ncskewt+1還是Duvolt+1作為被解釋變量，中介變量關(guān)聯(lián)交易(RPTt)的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明終極控制人掏空行為具有中介效應(yīng)，較長的控制鏈誘發(fā)了更多的終極控制人掏空行為，從而進(jìn)一步提高了股價崩盤風(fēng)險。同時，在控制中介變量關(guān)聯(lián)交易(RPTt)后，解釋變量Ln layert的回歸系數(shù)β1仍顯著為正，說明終極控制人掏空行為在控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險之間發(fā)揮部分中介效應(yīng)。

此外，為保證結(jié)論的可靠性，本文同時構(gòu)建了Sobel Z統(tǒng)計量，以進(jìn)一步考察中介效應(yīng)λ1×β2是否成立。具體地，當(dāng)被解釋變量為Ncskewt+1時，Sobel Z統(tǒng)計量為4.179，而當(dāng)以Duvolt+1作為被解釋變量時，Sobel Z統(tǒng)計量為3.609，均達(dá)到1%顯著性水平。這表明，誘發(fā)更多的終極控制人掏空行為的確是控制鏈長度影響股價崩盤風(fēng)險的一個重要機(jī)制。

表10 作用機(jī)制分析：終極控制人掏空行為

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

(二)檢驗誘發(fā)更多的管理層自利行為

本文參照權(quán)小鋒等(2010)、劉娥平等(2017)的研究，以管理層超額在職消費(Unperks)作為管理層自利行為的衡量指標(biāo)。同樣,使用上述中介效應(yīng)模型檢驗管理層自利行為是否在控制鏈長度影響股價崩盤風(fēng)險中發(fā)揮中介作用。其中，管理層超額在職消費(Unperks)為管理層實際在職消費與由經(jīng)濟(jì)因素決定的正常在職消費之間的差額，根據(jù)權(quán)小鋒等(2010)的方法，通過模型(6)計算所得。在考察控制鏈長度對管理層自利行為影響時，參照已有研究，選取公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)收益率(Roa)、市值賬面比(MB)、控股股東持股比例(SH1)、董事會規(guī)模(Boardsize)、獨董比例(Indep)、兩職合一(Duality)、管理層是否持股(Maghlod)、股票周回報率標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)、是否“四大”審計(Audit)作為控制變量。

(6)

模型(6)中，Perksi,t為管理費用中扣除明顯不屬于在職消費項目后的金額；Asseti,t-1為期初總資產(chǎn)；ΔSalei,t為主營業(yè)務(wù)收入變化額；PPEi,t為固定資產(chǎn)凈額；INVi,t為存貨總額；Ln employeei,t為企業(yè)員工總數(shù)的自然對數(shù)。使用模型(6)對樣本分年度分行業(yè)進(jìn)行回歸所得的殘差即為管理層超額在職消費(Unperks)。

檢驗結(jié)果如表11所示。從中可見，在模型(Path a)中，控制鏈長度(Ln layert)的回歸系數(shù)α1依然在1%水平上顯著為正，見列(1)和列(2)。在模型(Path b)中，中介變量管理層超額在職消費(Unperkst)對控制鏈長度(Ln layert)的回歸系數(shù)λ1為0.003，且在1%水平上顯著，見列(3)。這表明控制鏈長度與管理層自利行為呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，控制鏈越長，管理層自利行為越嚴(yán)重。在模型(Path c)中，將中介變量管理層超額在職消費(Unperkst)放入基本模型后，其回歸系數(shù)分別在1%和5%水平上顯著為正；同時，控制鏈長度(Ln layert)的回歸系數(shù)β1仍顯著為正，見列(4)和列(5)。此外，本部分的Sobel Z統(tǒng)計量分別為2.032和1.858，至少在10%水平上顯著?？傮w結(jié)果證實，管理層自利行為在控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險之間發(fā)揮部分中介作用，誘發(fā)更多的管理層自利行為是控制鏈長度影響股價崩盤風(fēng)險的另一個重要機(jī)制。

表11 作用機(jī)制分析：管理層自利行為

注：***、**、*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平；括號內(nèi)是t值(經(jīng)Robust調(diào)整)。

六、結(jié)論、建議與未來研究方向

(一)研究結(jié)論

本文以2007—2016年中國A股上市公司作為研究樣本，深入考察了控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的影響及相關(guān)作用機(jī)理。具體結(jié)論包括：企業(yè)集團(tuán)控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險之間顯著正相關(guān)，即較長的控制鏈會提高上市公司股價崩盤風(fēng)險；根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行的分組研究發(fā)現(xiàn)，控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的提高效應(yīng)在非國有企業(yè)中更為顯著；作用機(jī)制檢驗顯示，控制鏈長度對股價崩盤風(fēng)險的影響主要通過誘發(fā)更多的終極控制人掏空行為和管理層自利行為兩條重要路徑發(fā)揮作用。

(二)政策建議

首先，本文研究結(jié)果顯示，控制鏈越長，上市公司股價崩盤風(fēng)險越高，較長的控制鏈會誘發(fā)更多的內(nèi)部人私利攫取行為。因此，相關(guān)部門應(yīng)采取措施引導(dǎo)上市公司的終極控制人縮短控制鏈，實現(xiàn)控股結(jié)構(gòu)扁平化。這有利于提高信息透明度，削弱內(nèi)部人攫取私利的動機(jī)和能力，并降低相關(guān)部門和外部投資者對攫取私利行為監(jiān)管的難度。同時，應(yīng)制定專門針對金字塔控股結(jié)構(gòu)的監(jiān)管條例，強化對具有復(fù)雜控制鏈的上市公司的監(jiān)管。

其次，本文研究發(fā)現(xiàn)，控制鏈長度與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系受企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。因此，關(guān)注終極控制人的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)有利于提高相關(guān)部門的監(jiān)管效率，在未來的監(jiān)管實踐與理論研究中應(yīng)考慮終極控制人產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響，加強分類監(jiān)管與分類研究。

(三)未來研究方向

以往有關(guān)金字塔控股結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)后果的研究中，往往將終極控制人以及與之伴隨的第二類代理沖突作為關(guān)注焦點，而本文對于作用機(jī)制的分析發(fā)現(xiàn)，較長的控制鏈同樣會引發(fā)更嚴(yán)重的管理層代理問題。因此，后續(xù)的相關(guān)研究中也應(yīng)高度重視金字塔控股結(jié)構(gòu)引發(fā)的第一類代理問題。