公司治理水平對股票資產定價的影響研究
——基于擴展的Fama-French 三因子模型實證分析

齊 岳 周藝丹 張 雨

1（南開大學商學院， 天津 300071） 2（南開大學中國公司治理研究院， 天津 300071）

引言

近年來公司治理問題仍是資本市場關注的重點和焦點。從理論上來說，低水平的公司治理意味著嚴重的委托代理問題，導致投資者難以對公司價值進行合理的判斷，進而引致公司的價值偏離其正常估值。而在實際的資本市場中，上市公司的治理水平是否會影響股票資產的定價？公司治理因子能否詮釋股票組合的收益率？如果可以詮釋，公司治理因子對股票收益率的解釋程度有多大？在資本資產定價模型中考慮公司治理水平值得進行深入地研究和探討。

少數學者針對公司治理與資產定價展開了研究。Brown 和Caylor（2006）［1］發現公司治理水平與公司價值、利潤和向股東支付的現金股利之間顯著正相關。趙勝民等（2016）［2］利用中國股市數據對Fama-French 提出的五因子模型的有效性進行檢驗，發現實證結果與美國相反，三因子模型對我國資本市場更為適用。郝臣（2008）［3］認為公司治理風險因子的提出有利于完善資產定價模型，并定性地分析了該領域的研究現狀，是國內學者中為數不多將公司治理與資本資產定價結合起來進行研究的。

以往學者的研究推進了公司治理和資產定價領域的發展，做出了重要貢獻，為后人的研究奠定了基礎。然而現有研究中，鮮有學者將公司治理因素考慮到資本資產定價模型當中，定量地分析在我國資本市場中公司治理水平是否會影響股票的資產定價，及公司治理水平在股票資產定價中貢獻幾何。分析公司治理因子對資本資產定價模型的影響能夠在一定程度上解釋投資者在購買股票時是否考慮公司治理的治理水平，有助于完善資本資產定價模型的研究。

本文以2015～2017 年間上證全指的成分股作為樣本，借鑒白重恩等（2005）［4］及南開大學公司治理研究中心公司治理評價課題組和李維安（2006）［5］的研究，從股權治理、董事會特征、高管激勵與信息披露4 個維度選取共計13 項的公司治理指標，利用因子分析法對上市公司治理水平進行量化分析，形成公司治理指數。本文在Fama-French 三因子模型的基礎上，以公司治理指數作為依據構建公司治理因子，并選取2015～2017 年上證全指包含的上市公司作為樣本，分別對傳統的Fama-French 模型和包含公司治理因子的四因子擴展模型進行回歸分析。實證結果表明，公司治理因子的回歸系數顯著，因此我國上市公司治理水平有益于詮釋股票組合的收益率；由于擴展模型的R2與傳統模型相比提高比率較低，因此認為擴展模型對股票異常收益率解釋力的提升程度較小。

在理論貢獻方面，本文首先完善了針對考慮公司治理因素的資產定價模型的量化分析，創新性地將公司治理因子加入股票資產定價模型中，進而補充了資產定價方面的理論研究；在實踐方面，本文的研究結果回答了我國資本市場中公司治理水平是否會影響股票組合的資產定價，進而反映了投資者對于公司治理水平要求額外補償的情況，同時也反映了當前我國股票市場信息披露的程度，為股票市場未來的發展提供一定的借鑒和參考。

1 文獻綜述

公司治理問題仍是資本市場關注的重點和焦點，現有針對上市公司治理體系及量化評價的研究形成了豐富的成果。南開大學公司治理研究中心公司治理評價課題組和李維安（2006）［5］以1149家中國上市公司的公開信息作為依據從中國公司治理指數（南開治理指數）及其所涉及的6 個維度進行比較研究，對中國上市公司的治理特征進行了分析和總結，為國內一系列針對公司治理的研究奠定了重要的基礎。白重恩等（2005）［4］在考慮公司治理內外部機制的基礎上，通過實證分析發現公司治理水平高的公司市值也高。

最近幾年關于公司治理的研究主要側重在綠色治理（李維安等，2017）［6］、內部治理和外部治理機制（周建等，2017；葉陳剛等，2015；曹廷求等，2011）［7-9］、新時代背景下上市公司治理問題（王文兵等，2019；陸瑤等，2018；楊興全和尹興強，2018）［10-12］等方面，為后人的研究提供了新的視角和理論基礎。

資產定價一直是金融學領域的研究熱點，國內外學者針對資本資產定價模型的構建及擴展進行了研究。Sharpe 等（1964）［15］提出了CAPM 模型，把公司面臨的風險分為系統性風險和非系統性風險，認為在一般均衡的基礎上，資產的收益率僅取決于系統性風險。由于CAPM 模型的嚴格假設和僅將收益率歸結于單一的市場方面的系統性風險的理論受到來自各方面的挑戰。Fama 和French（2015）［16］在三因子模型的基礎上加入了盈利因素和投資因素，形成五因子模型，并利用美國市場數據對其有效性進行檢驗。Brown 和Caylor（2006）［1］發現公司治理水平與公司價值、利潤和向股東支付的現金股利之間顯著正相關。陳澤藝和李常青（2017）［17］從信息不對稱、行為金融、公司治理溢價和媒體報道偏差4 個視角回顧了現有文獻對資產定價的研究。田利輝和王冠英（2014）［13］將換手率和成交量作為兩個因子，結合三因子模型，提出了針對我國股市的五因子模型，回歸結果表明在我國資本市場，成交額、換手率與股票預期收益率呈顯著負相關。齊岳和廖科智（2018）［18］認為股票市場的過度波動會影響投資決策，扭曲資產定價，降低股市的資源分配效率。趙勝民等（2016）［2］利用中國股市數據對Fama-French 提出的五因子模型的有效性進行檢驗，發現實證結果與美國相反，三因子模型對我國資本市場更為適用。

此外，有少數學者從公司治理溢價的角度分析了公司治理對股票價格的影響。郝臣（2008）［3］認為公司治理風險因子的提出有利于完善資產定價模型，并定性地分析了該領域的研究現狀，是國內學者中為數不多將公司治理與資產定價結合起來進行研究的。伍燕然等（2016）［14］認為公司治理水平的高低會對分析師預測偏差有顯著影響。李勇和王滿倉（2011）［19］基于委托代理理論對傳統的資本資產定價模型進行了擴展，得到了信息不對稱和代理成本下的資本資產定價模型。潘福祥（2004）［23］通過實證研究發現我國上市公司的治理水平確實對企業價值有高度顯著的正向促進作用。

通過文獻回顧發現，已有研究分別從公司治理和資產定價的角度展開研究，并形成了豐富的研究成果。然而，以考慮公司治理因素的資本資產定價作為研究對象的文獻仍然較少，專門針對公司治理因子的股票資產定價模型的研究也較少。在為數不多的文獻中，鮮有學者將公司治理作為單獨因子加入到Fama-French 模型中進行實證分析。郝臣（2008）［3］通過Ohlson 價格模型對中國滬深兩市2002～2005 年的數據進行回歸分析，驗證了我國上市公司治理如何影響股票價格。經過數十年的發展，我國上市公司在公司治理的制度層面和監管層面都取得了較大的改進和完善。新的經濟環境下，公司治理因素如何影響股票資產定價仍然值得關注，將公司治理因素考慮到資本資產定價模型中仍具有一定的理論和現實意義。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據說明

本文選擇的樣本為2015～2017 年3 年上證全指所包含的上市公司，具體的樣本篩選原則如下：各年度樣本的相關公司治理數據齊全；賬面價值和市值數據齊全；剔除金融行業公司、當年實施ST／PT 的公司及賬面價值為負的公司。本文在實證分析中用到的公司治理指標、財務指標及股票收益率等數據均來自色諾芬數據庫。

2.2 模型設定

參考趙勝民等（2016）［2］、鄧長榮和馬永開（2005）［20］對Fama-French 三因子模型的實證研究，本文嘗試將公司治理因素加入到三因子模型中，驗證考慮了公司治理因素的擴展四因子模型的改善效果。

Fama-French 三因子模型表示為：

上式中Rit表示股票組合i在時間t的收益率；Rft表示t時刻的無風險利率，以1 年期定期存款利率表示；Rmt表示以市值為權重的市場組合的收益率，以上證指數收益率表示；RSMBt表示t時期低流通市值的公司組合與高流通市值的公司組合的風險溢價；RHMLt表示t時期賬面市值比高的價值型公司組合與賬面市值比低的成長型公司組合的風險溢價；eit表示殘差。

本文在三因子模型中加入公司治理指數高的公司組合與公司治理指數低的公司組合的風險溢價REMDt；Fama-French 四因子擴展模型表示為：

如果加入公司治理因子EMD之后的Fama-French 四因子擴展模型回歸R2增大，且公司治理因子EMD的回歸系數βEMDt顯著，說明存在公司治理溢價，且加入公司治理因子EMD后有助于提高Fama-French 多因子模型的擬合度。

2.3 變量構建

2.3.1 解釋變量

本文在構建解釋變量時，參照Fama-French（1993）［21］構造的與市場風險、市值、賬面價值相對應的市場因子MKT、規模因子SMB、價值因子HML的方法，構建與公司治理水平相對應的公司治理因子EMD。

（1）數據分組

規模因子SMB、價值因子HML和公司治理因子EMD的構建需要由基礎的因子元素組成。構建股票組合時，以1 年為1 期，采用2×3 的分組方式，對市值、賬面市值比和公司治理分組。首先對樣本內的所有股票按流通市值等分為兩組，市值較低的小規模組（S）和市值較高的大規模組（B）。之后對賬面價值比和公司治理水平排序，選取30%和70%分位數，各自分為3 組。0%～30%分位數的股票構成低價值組（L），30%～70%分位數的股票構成中等價值組（N），70%～100%分位數的股票構成高價值組（H）；公司治理水平分組和賬面價值比分組相同，分別為低水平治理組（D）、中等水平治理組（M）和高水平治理組（E）。各個因素分別分組后，利用規模組分別和價值組、公司治理組交叉，得到6 個規模-價值組合和6 個規模-公司治理組合。

表1 因子構建方法

（2）溢價因子構建

如表1 所示，本文對溢價因子進行構建：

①市場因子MKT：衡量由整個股票市場的系統性風險帶來的股票收益率，由市場總收益率Rm與同期無風險利率Rf的差值表示，其中Rm為上證全指指數收益率，Rf為3 個月定期存款利率。

首先在規模-價值組合中計算3 個小規模投資組合的平均收益率其次計算3 個大規模投資組合的平均收益率對二者作差求得SMBB／M，采用相同方法在規模-流動性組合中求得SMBD／E，兩種組合下的規模因子求均值即獲得模型所需的規模因子SMB時間序列。

首先在規模-價值組合中首先計算高市值兩個投資組合的平均收益率其次計算低市值兩個投資組合的平均收益率對二者作差求得價值因子HML。

構造方法與價值因子HML相似，在規模-公司治理組合中首先計算公司治理水平高的兩個投資組合的平均收益率其次計算公司治理水平低的兩個投資組合的平均收益率二者作差求得公司治理因子EMD。

2.3.2 被解釋變量

Fama-French（1993）［21］按照規模從小到大、賬面市值比從低到高的順序每個維度平均五等分的方法構造25 個投資組合，以每個投資組合的回報率作為被解釋變量，其中每個投資組合的回報率以股票流通市值加權的方式進行計算；由于本文選取上證全指的500 個股票為樣本，樣本數量較少，因此按照規模從小到大二等分和賬面市值比三等分的方法構造投資組合，以6 個投資組合的回報率作為被解釋變量。6 個投資組合分別為小規模-低價值組（SL）、小規模-中等價值組（SN）、小規模-高價值組（SH）、大規模-低價值組（BL）、大規模-中等價值組（BN）、大規模-高價值組（BH）。

表2 兩個維度劃分的投資組合平均月度超額回報單位：%

由表2 可以看出，在相同規模的情況下，賬面市值比越高，對應的投資組合回報率也越高，說明價值股的收益高于成長股的收益，我國股票市場價值效應明顯。在相同規模的情況下，公司治理狀況越好的股票組合回報率越高，說明公司治理狀況能為收益率帶來溢價。此外，股票組合的收益隨公司規模的提高有所下降，下降趨勢在賬面市值比維度較公司治理維度更加明顯。

3 實證結果分析

3.1 公司治理質量衡量

3.1.1 公司治理綜合指數體系構建

對公司治理水平進行有效評價的關鍵在于如何衡量公司治理結構水平及公司治理結構指標的選取。基于數據的客觀性和可取性，本文借鑒白重恩等（2005）［4］及南開大學公司治理研究中心公司治理評價課題組和李維安（2006）［5］等人的研究，選取股權治理、董事會特征、高管激勵與信息披露4 個維度共計13 項的公司治理變量作為主成分分析的原始指標體系（如表3 所示），對其進行數據降維，提取主要信息，使用主成分綜合得分評價公司的治理水平。

表3 主成分分析的原始指標體系

3.1.2 主成分分析可行性檢驗

利用主成分分析進行降維時，要求原有數據之間具有較強的相關性。本文用KMO 和Bartlett 球形度檢驗對主成分分析的使用性進行檢驗。2015～2017 年公司治理原始指標體系的KMO 度量值和Bartlett 的球形度檢驗值（結果表略）。KMO 度量值均大于0.6，并且Bartlett 的球形度檢驗值所對應的p 值均＜0.001，符合做主成分分析的數據結構。

3.1.3 主成分提取

由于篇幅有限，2017 年主成分分析法因子貢獻率的結果表略。前5 個因子的特征根大于1，而且前5 大因子的特征根之和占了總特征根的74.14%，表明提取的前5 個因子解釋度可以達到74.14%。本文認為提取的前五大因子基本能夠反映原始變量的相關信息。

3.1.4 公司治理綜合得分

本文以選取的各主成分的方差貢獻率占所選取主成分的總方差貢獻率比重作為權數，加權計算主成分的綜合得分。加權計算公式為：

其中si為第i個主成分的方差貢獻率，Fi為第i個主成分的因子得分——基于特征向量計算，n為選取主成分的個數，G為主成分綜合得分。2017 年主成分得分系數矩陣結果如表4 所示。

通過對2015～2017 年上證全股指數所包含股票的公司治理指數的計算（結果如表5 所示），本文發現2015～2017 公司治理指數的平均值和中位數雖然3 年來整體變化不大，但是處于穩步上升階段，而且公司治理之間的差異在逐年以較小地幅度增大。將公司的治理得分按照60 以下、60～80、80～100 分成3 個區間，發現2015～2017 年間公司治理得分位于80 分以上的比例在逐年提升，且在60 以下的公司比例也在逐年下降。證監會近年來強調良好的公司治理可以有效推進上市公司提升質量，同時加強對公司治理的監管，我國公司治理水平確在逐年提升。但是我國資本市場仍不是十分成熟，國企數量占多以及一股獨大的股權結構仍需要完善。

表4 2017 年主成分得分系數矩陣

表5 2015～2017 公司治理指數整體概況

3.2 描述性統計

通過計算獲得所需驗證的各個因子后，本文對各個因子進行描述性統計分析，檢驗各個因子的性質及均值是否顯著異于0。描述性統計結果如表6 所示。

表6 因子描述分析

表6 中可以看出，市場因子均值為0.22%，標準差為8.93%。本文研究區間位于2015～2017年，由于經歷了一次股災，2015 下半年股市低迷，整體大盤走低；同時投資者對股市信心不足，股票收益率整體處于較低的水平，使得市場因子未顯著大于0。

規模因子和價值因子分別在10%和5%的水平下顯著，表明在中國股票市場中存在顯著的規模效應和價值效應。規模因子的均值是0.17%，而價值因子的均值是2.34%，說明在中國A 股市場中，價值因素帶來的溢價高于規模因素帶來的溢價。在對規模這一維度進行分組時，依據市值與賬面價值比的大小進行排序，價值因子2.34%的溢價與投資者更加偏好價值型公司的投資行為相符。其中公司治理因子的均值為0.62%，標準差為2.27%，在5%的顯著性水平下不為0，說明公司治理因素對股票市場收益率存在影響，公司治理水平越高的投資組合，其回報率越高，因此將公司治理因子加入Fama-French 三因子模型中具有一定的理論意義。

3.3 Fama-French 三因子模型和四因子擴展模型的比較

3.3.1 四因子擴展模型的相關性分析

Fama-French（2015）發現，在三因子模型中加入代表盈利能力的RMW因子和代表投資因子的CMA因子后，模型的解釋能力更強，但是價值因子HML因子成為冗余變量。因此在對模型進行回歸之前，本文對因子進行相關性檢驗，檢驗公司治理因子EMD是否與其他因子存在共線性。本文利用SPSS 進行共線性診斷，檢驗結果如表7和表8 所示，結果顯示4 個因子的VIF 均小于5，及表中的條件指數顯著小于30，進一步驗證擴展模型中的四因子之間不存在明顯的共線性問題。

表7 共線性診斷-VIF

表8 共線性診斷-特征值、條件指數

3.3.2 回歸結果分析

參考羅林（2003）［22］對市場因子檢驗的研究，本文分別對Fama-French 三因子模型及考慮了公司治理因子EMD的擴展模型進行回歸，表9 和表10 展示了式（1）和式（2）的回歸結果。

表9 Fama-French 三因子模型和四因子擴展模型系數顯著性對比

續 表

通過對回歸結果進行分析發現三因子模型和考慮了公司治理因子的四因子擴展模型截距項不顯著，說明多因子模型中的市場因子MKT、規模因子SMB、價值因子HML和公司治理因子EMD能夠很好地解釋系統性風險。此外，三因子和擴展模型的R2的平均值為90%左右，說明三因子模型和擴展模型很大程度上能夠解釋我國股市的收益率。三因子模型的R2平均值為89.95%，說明投資組合的回報率中89.95%可以由市場因子MKT、規模因子SMB和價值因子HML因子解釋；加入公司治理因子EMD后的擴展模型R2平均值為90.92%，投資組合的回報率中90.92%可以由市場因子MKT、規模因子SMB、價值因子HML和公司治理因子EMD解釋，公司治理因子EMD的加入使系統性風險對股票組合的回報率提高了0.97%，提高比率為1.08%。從R2對比來看，公司治理水平對股票回報率具有一定的解釋能力，但這種解釋能力并不突出。

從因子回歸系數的顯著性來看，擴展模型中的公司治理因子，在本文選取的6 個投資組合中有3 個不顯著，說明公司治理水平對我國股票回報率的影響力較弱；同時，與規模因子SMB和價值因子HML相比，公司治理因子EMD的回歸系數更小，進而驗證了公司治理溢價對我國股票投資組合的回報率的邊際貢獻率有限。

表11 R2 改善效果對比 單位：%

將6 個投資組合按照規模進行對比分析，結果如表11 所示。本文發現在大規模組中，擴展模型R2的提高效果更加顯著。規模因子SMB顯著為正，表明小規模公司的投資組合回報率高于大規模公司的投資組合回報率。加入公司治理因子EMD，大規模組的多因子模型R2提高更多；結合前文的主成分分析，規模更大的公司，公司治理水平越高，說明大規模組中，公司治理因子EMD可以補償由規模因素引起的回報率的降低。

同理，將6 個投資組合從賬面市值比這一角度分開來看，發現在低賬面市值比組中，擴展模型R2的提高效果更加顯著。價值因子HML顯著為正，表明低賬面市值比公司的投資組合回報率高于高賬面市值比公司的投資組合回報率。加入公司治理因子EMD，低賬面市值比組的多因子模型R2提高更多，說明低賬面市值比組中，公司治理因子EMD可以補償由價值因素引起的回報率的降低。

4 結論與展望

高水平的公司治理確實能為企業帶來回報率溢價，但是將公司治理因子EMD加入到Fama-French 三因子模型中，發現與規模因子SMB和價值因子HML相比，其對股票組合收益率的邊際貢獻并不突出。在三因子模型中加入公司治理因子EMD后，擴展模型相比原來的三因子模型改善效果有限。

本文認為主要原因如下：

我國公司治理信息傳遞機制不完善，上市公司通過各種形式（如年報、公告和新聞報道等）把公司治理信息披露給投資者，沒有建立統一的公司治理信息披露制度。另外，我國股票市場起步晚，監管機制不完善，內幕知情者利用虛假信息惡意炒作等現象時有發生。基于我國股票市場中個人投資者居多、投資者有限理性的現狀，絕大多數投資者不能真實地判斷上市公司治理水平的高低，公司治理信息不能有效地傳導到投資者，進而引致羊群效應。

當公司治理信息有效且真實地傳導到投資者時，公司治理水平能夠反應到股票價格當中。從公司治理體系的4 個方面分析，董事會特征和股權結構影響公司的資本結構，信息透明度和管理層激勵影響企業價值。本文認為公司治理影響公司的資本結構和價值，進而影響股票的回報率。公司治理水平相當于一個間接因子來影響股票收益率，一系列的傳導路徑削弱了公司治理因子EMD對股票收益率的貢獻。

由本文對公司治理的描述性統計可知，高治理水平的公司占比較少，而且接近于60%的公司治理得分為60 分以下，說明我國公司治理狀況集中于中等偏下水平。當構造投資組合時，出現所選取股票的大部分公司治理水平不高，造成不同股票組合的公司治理水平差異化較小，因此帶來的公司治理溢價不明顯，造成擴展模型對三因子模型的改善效果甚微。

2018 年10 月1 日，證監會發布已修訂的《上市公司治理準則》，強調加強對公司治理的監管，規范上市公司運作，提升上市公司治理水平。上市公司治理水平的提高將加強信息披露的有效性，對于投資者而言，能更容易地從披露的內容中獲取有效信息，公司治理信息傳遞機制更加完善。因此，隨著公司治理水平的提高，其將對投資回報率產生更為顯著的影響，在多因子模型中對股票回報率的邊際貢獻程度將有所提高，加入公司治理因子EMD的Fama-French 擴展模型在中國股票市場的適用性會更強。在未來的研究中，本文將擴大樣本進一步設計實證模型，利用市場中的數據對公司治理水平對股票資產定價的影響及其原因進行機理分析和檢驗。