期望績效反饋會影響股價崩盤風險嗎？
——基于中國A股上市公司的實證分析

彭 博 王 滿

(東北財經大學， 遼寧 大連 116025)

一、引言

2015年6月，上證綜合指數在時隔8年后重新攀上5000點高位，但僅僅維持7個交易日便開始大幅跌落，半年內跌幅接近45%(從最高點5178.19滑落到最低點2638.30)。隨后，國家出臺多項政策進行調控，比如完善發行制度、加強并購重組監管、打擊內幕交易和市場操縱、促成滬港通與深港通啟動等，上述舉措在維護股市穩定發展方面取得了積極成效，上證指數于2018年1月末再次回暖至3500點。然而，遺憾的是之后市場又一次持續下滑，截至2019年1月最低下探到2440.91點，再創近5年新低，投資者信心嚴重受挫。在此背景下，深入探究股價崩盤風險的成因及其制約因素具有重要的理論貢獻和實際價值。

股價崩盤風險源于企業對壞消息的隱藏和積累，導致企業內外部出現嚴重的信息不對稱，一旦積累的壞消息超過承載能力，便會集中釋放，沖擊股價，最終引發股價崩盤(Jins et al.，2006；Hutton et al.，2009)。學者分別從資本市場觀(Hong et al.，2003)和代理成本觀(Jins et al.，2006)的角度對信息不對稱的產生機理進行了深入闡釋，由此衍生出大量股價崩盤風險影響因素方面的研究。資本市場觀方面，郭陽生等(2018)發現滬港通開通后標的公司的股價崩盤風險會下降；丁慧等(2018)發現投資者信息能力的提升有助于緩解信息不對稱，進而降低股價崩盤風險；孫鯤鵬等(2018)發現樂觀的投資者情緒會加劇股價崩盤風險。代理成本觀方面，Hutton et al.(2009)發現企業信息透明度越差，股價崩盤風險越高；過度的金融投資和激進的避稅政策等管理者自利行為也會提升股價崩盤風險(彭俞超 等，2018；Kim et al.，2011)。還有研究從公司治理的角度進行分析，如葉康濤等(2014)認為高質量的內部控制信息披露能夠有效降低股價崩盤風險。實際上，市場中大部分有效消息均直接來源于企業內部，由管理者觸發并進行披露，即調整信息對稱或不對稱程度的主動權掌握在管理者手中。所以，有必要立足管理者的視角展開討論，并結合不同的公司治理機制進行分析，這有助于更加深入地了解股價崩盤風險的成因。

期望績效反饋會對組織的未來行為產生深度影響。管理者會根據實際績效與期望績效的差距對企業決策實施效果與營運狀況表現進行研判，并決定如何調整決策主體未來的態度和行為(Greve，2003；王菁，2014；連艷玲，2015)。當現實績效超過期望績效時，管理者處于滿足的認知狀態，缺少改變現狀的動機(Lant et al.，1992)；相反，如果現實績效低于期望績效，則會給管理者帶來巨大壓力，增加其風險偏好的傾向(Kahneman et al.，1979)。這些風險偏好既包括加強創新(Greve，2003)、提高創新支出或慈善捐贈支出(王菁 等，2014)、加大戰略差異化程度(Park，2007)等積極變革活動，也包括尋租(Rudy et al.，2013)、違規經營(賀小剛 等，2015)、財務舞弊(Harris et al.，2007)等消極應對行為。從已有研究來看，雖然學者對期望績效反饋的經濟后果開展了一系列分析，但是鮮有文獻涉及期望績效反饋如何影響企業在資本市場的表現，尤其是如何影響個股股價的波動。

基于上述分析，本文將期望績效反饋與股價崩盤風險納入同一框架以探究二者之間的關系，并進一步考察不同的內部控制質量和控股股東持股比例會對期望績效差距與股價崩盤風險的關系產生何種影響。本文的貢獻主要包括：(1)已有相關研究雖然探討了期望績效反饋對企業行為決策的影響，但并沒有關注期望績效反饋如何影響上市公司在資本市場的表現，尤其是如何影響個股股價的波動，因此本文拓寬了期望績效反饋經濟后果方面的研究范圍；(2)現有文獻大多基于管理者行為或特征的視角探討股價崩盤風險的影響因素，從期望績效反饋角度出發的研究并不多見，因此本文豐富了股價崩盤風險成因的相關文獻；(3)結合公司治理體系，進一步探討了內部控制質量、控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節效應，因此本文對股價崩盤風險抑制辦法的相關文獻也做出了有益補充。

二、文獻回顧與假設提出

自20世紀80年代至今，針對股價崩盤風險形成機理的探討逐漸匯聚成兩類觀點。一種是立足于企業外部以市場金融理論為基礎的資本市場觀。Hong et al.(2003)提出基于投資者意見分歧的市場崩盤理論模型，認為在賣空限制條件下，投資者異質信念會導致利空消息晚于利好消息在價格中進行披露，因此累積的負面信息被瞬間釋放，進而導致市場崩盤。另一種則是從企業內部出發以公司金融理論為基礎的代理成本觀。Jins et al.(2006)提出簡化的信息結構模型，并利用全球40個市場的宏觀數據進行研究，結果發現市場透明度與股市崩盤風險負相關，表明管理者出于自利動機會隱匿壞消息，由此導致的信息不對稱最終會引發股價崩盤。此后，學者基于上述兩種視角對股價崩盤風險的影響因素展開了大量研究。資本市場觀方面，兩類重要的市場參與者——機構投資者和分析師都會影響投資者對股價的判斷，加劇股價崩盤風險(許年行 等，2012，2013)；股票市場的開放則有助于穩定市場信息環境，郭陽生等(2018)證實滬港通開通后標的公司的股價崩盤風險會下降；網絡社交媒體對于投資者信息能力和情緒的改變同樣是導致股價崩盤的重要因素(丁慧 等，2018；孫鯤鵬 等，2018)。相對而言，代理成本觀方面的研究結論更為豐富。Hutton et al.(2009)將信息透明度差異比較具體到公司個體層面，發現企業信息透明度越低，股價崩盤風險越高；實體企業金融化(彭俞超 等，2018)、激進的避稅行為(Kim et al.，2011)以及管理者過度自信(Kim et al.，2015)均會提高股價崩盤風險；而采用穩健的會計策略(Kim et al.，2016)或選聘女性管理者(李小榮 等，2012)則有助于降低股價崩盤風險。還有一些研究表明，控股股東控制權也會影響股價崩盤風險(王化成 等，2015；沈華玉等，2017)。

雖然管理者行為與期望績效反饋的關系極為密切，但是從上述文獻回顧可知，很少有研究探討期望績效反饋對股價崩盤風險的影響。因此，本研究將著重圍繞這一主題展開深入分析。支撐期望績效反饋模型的重要理論包括行為經濟學理論(Behavior Economics)框架下發展出的參照點效應(Reference-Point Effect)、企業行為理論(Behavioral Theory of Firm)以及前景理論(Prospect Theory)。

期望績效反饋是指管理者根據已設定的比較基準對企業決策實施效果與營運狀況表現進行評價，并決定如何調整決策主體未來的態度和行為(Greve，2003；王菁，2014；連艷玲，2015)。既然是反饋，那么就包含從輸入判定階段到輸出決定階段的往復循環。在輸入判定階段，管理者基于參照點效應會預先設置目標期望水平作為績效評價的參照基準，然后通過持續比較的學習機制來判斷企業實際績效是否達標(Greve，1998)。由于管理者認知水平有限，其往往會使用較為簡化的方法評價績效(Jordan et al.，2012)，這一過程先是以離散變量的形式判斷企業現實績效是否達到預先設置的參照點，若現實績效超過期望水平，則決策者獲得積極績效反饋；反之，則獲得消極績效反饋。通常，管理者對于現實績效水平的期望主要涉及兩個方面：一是至少不低于歷史績效水平(Lant et al.，1992)；二是超過或接近競爭團體的平均績效水平(Wood et al.，1989)。也就是說，他們在設定期望績效時會著重參考歷史績效水平和社會績效水平。因此，現有文獻大多基于上述兩類指標，構建綜合期望績效作為績效反饋的參照點(Greve，2003；王菁，2014；連艷玲，2015)。

關于輸出決定階段，基于企業行為理論，組織會在評估現實績效與期望績效的差距后，決定是否以及如何調整未來的態度和行為。由于組織的決策參考點一般由管理者制定(Labianca et al.，2009)，所以管理者會依據不同的期望績效反饋做出差異化決定(魯悅 等，2017)。前景理論指出，有限理性經濟人是趨于損失厭惡的。積極績效反饋下，現實績效超過期望績效，管理者處于一種滿足的認知狀態，缺少改變現狀的動機(Lant et al.，1992)，其通常會保持現狀或減少冒險行為。然而，消極績效反饋下，現實績效不及期望績效的狀況對于管理者的認知是損失，期望績效差距越大，管理層對于損失的認知程度越嚴重，巨大的壓力會增加其風險偏好的傾向(Kahneman et al.，1979)，進而引發組織做出行為改變，這種改變既可能是積極的，也可能是消極的。其中，積極行為是指既可以保證企業健康發展，也可以通過合法合規的方式有效提升公司經濟收益和競爭力的行為，比如消極績效反饋可能會促使企業加強創新(Greve，2003)、增加創新投入(王菁 等，2014)、大幅調整戰略或加大戰略差異化程度(連艷玲 等，2014；Park，2007)；消極行為是指企業為追求短期業績提升或穩定而采取的違背道德、倫理及法律可接受標準的行為，比如消極績效反饋可能會迫使企業管理者進行尋租(Rudy et al.，2013)、違規經營(賀小剛 等，2014)、財務舞弊(Harris et al.，2007)等。

股價崩盤風險源于企業對壞消息的隱藏和積累，導致內外部出現嚴重的信息不對稱，一旦積累的壞消息超過承載能力，便會集中釋放，沖擊股價，最終引發股價崩盤(Jins et al.，2006；Hutton et al.，2009)。消極績效反饋下，較大的期望績效差距會給管理者帶來巨大壓力，驅動管理者對現有行為進行調整，但無論是采取積極變革還是消極變革，管理者都可能存在隱藏壞消息的動機，從而造成企業信息透明度降低。具體分析如下：

(1)管理者在績效壓力下采取積極變革行為，比如強化創新或調整戰略等，其意圖是通過合法的冒險性行動扭轉不利的業績局面，并爭取在未來完成預期績效(王菁 等，2014；連艷玲 等，2014；Park，2007)。這些行為決策能夠表明管理者正在努力改善公司的經營和財務狀況，因此對公司而言屬于利好消息，有助于穩定或提升股價。然而，積極變革行動的結果卻是不確定的，因為創新項目可能會失敗，戰略調整也需要付出較高的成本。現有文獻指出，管理者傾向于采取報喜不報憂的信息披露策略(Ball，2009)，因為這樣可以保證其聲譽和薪酬的穩定(Graham et al.，2005；Khan et al.，2009)。對于實施積極變革行為的管理者來說也不例外，因為他們認為只要未來業績能夠得到改善，那么變革過程中產生的壞消息即使被隱藏，后期也可以在企業內部逐漸消解。然而，如若強化創新或戰略調整等積極變革行為出現階段性失敗或者遲遲不能改善績效，導致市場投資者預期被打破，大量利空消息產生，那么必將造成壞消息難以繼續隱匿。一旦新產生的壞消息與先前隱匿的壞消息被共同傾瀉于市場之中，股價便會因壞消息的集中釋放而暴跌。

(2)管理者在績效壓力下采取消極變革行為，比如違規經營或財務舞弊等，表明其并不想從根本上解決企業存在的問題，只是試圖通過短期行為改善績效(Greve et al.，2010)。在此情形下，管理者隱藏壞消息的動機更加明顯。可以肯定的是，即便通過違規經營或財務舞弊等消極變革行動能夠改善企業短期業績，但長期來看企業存在的深層頑疾依然沒有得到有效治理(Harris et al.，2007)。而且，這種隱藏問題的業績提升方式還會降低企業信息透明度，原因在于，違規交易行為包括違規擔保、違規借貸、操縱股價、內幕交易等，財務舞弊包括故意虛構盈余、忽略或錯誤提供重要的交易事項、主觀使用錯誤的會計數量或分類的記錄原則等，很顯然，管理者在實施消極變革行動的過程中并不會主動披露上述行為信息。在企業內部不斷累積的壞消息終究也會因問題的不斷擴大而被市場察覺，結果給公司的基本面信息造成惡劣影響，由此產生的大量利空信息將導致投資者大規模逃離，從而引發股價暴跌。

綜上分析可知，消極績效反饋下期望績效差距越大，管理者無論是采取消極變革還是積極變革，都傾向于隱藏或延遲披露壞消息，從而導致企業信息透明度降低，加劇內外部信息不對稱程度，最終提高股價崩盤風險。基于此，本文提出：

H1：消極績效反饋下，企業實際績效低于期望績效的程度越大，未來股價崩盤風險越高。

完善的內部控制體系能夠有效提升企業的信息質量(Chan et al.，2008)。中國于2008年頒布《企業內部控制基本規范》，此項法規也被稱為中國的薩班斯法案(C-SOX)，其內容包括內部環境評估、風險評估、風險控制、信息溝通、內部監督五大要素，旨在對企業運營的合法性與規范性、資產的安全性、信息披露的真實性與準確性等進行監督，確保管理者與投資者的利益目標相統一。一方面，高質量的內部控制可以降低代理成本，削弱管理者的自利動機，比如減少腐敗行為(周美華 等，2016)、改善投資效率(李萬福 等，2011)；另一方面，高質量的內部控制有助于緩解信息不對稱，比如提升會計信息的穩健性(Goh et al.，2011)和及時性(Impink et al.，2012)。而且，內部控制的重要職能就在于評估、控制風險，葉康濤等(2015)發現內控信息披露能夠降低股價崩盤風險。由此可見，內部控制可以幫助投資者從多方面監督管理者，進而管控風險。尤其是當實際績效顯著低于期望績效，管理者急需調整現有戰略或行動時，高質量的內部控制能夠發揮重要的震懾與監督作用，其既可以抑制管理者的自利以及敗德行為，有效維護企業的聲譽形象，又能夠減弱管理者隱匿信息的動機，促使企業及時準確地披露真實信息，避免負面信息過度積聚，從而降低股價崩盤風險。基于以上分析，本文提出：

H2：當企業實際績效低于期望績效時，較高的內部控制質量能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響。

控股股東持股比例上升代表控制權增加，控股股東為維護自身利益會積極監督管理者行為(Shleifer et al.，1997)，或者向企業提供資金以緩解融資約束(Dow et al.，2009)，發揮“監督支持”作用。而姜國華等(2005)認為，第一大股東持股比例上升后，他們為謀取私利可能會通過交叉持股、關聯交易以及隱藏消息等方式侵占小股東利益，表現出“隧道掏空”效應。無論控股股東對公司是“監督”還是“掏空”，目的都在于追求自身利益，但是當組織出現消極績效反饋進而引發股價崩盤風險提升時，控股股東的“隧道掏空”動機將會減弱，而“監督支持”作用占據主導地位。原因可能在于：

首先，由于股價與控股股東的利益密切相關，控股股東會努力監督管理者行為以避免股價崩盤的情況發生，王化成等(2015)的研究結論證實了這一觀點，他們發現較高的控股股東持股比例有助于降低股價崩盤風險，這說明控股股東會發揮“監督作用”以維護股價穩定。

其次，企業得到消極績效反饋，意味著產品市場的業績已經對其利益造成損害，此時控股股東更希望資本市場的股價能夠保持穩定，以避免自身利益進一步受損，因此“隧道掏空”動機較弱。

最后，控股股東“隧道掏空”一般是針對中小股東的利益侵占，比如資金占用、交叉持股以及關聯交易等，但是在企業面臨財務困境的情形下控股股東不太可能選擇侵占中小股東利益并對其隱藏信息，此時控股股東控制權越集中，其支持作用越明顯(麥海燕，2010)；而且，現有文獻也已證實，持股比例的提升對信息披露質量具有正面影響(呂惠聰，2006；姜濤 等，2007)，說明控股股東能夠有效監督企業的信息披露，而不會放縱管理者隱藏信息。

因此，當企業得到消極績效反饋且期望績效差距較大時，集中的控制權會促使控股股東更加嚴格地監控管理者，這不僅有助于抑制管理者產生消極行為，從根源上減少負面消息，而且可以督促管理者在實施積極行動的過程中及時披露信息，削減壞消息被隱藏的數量，最終降低股價崩盤風險。基于此，本文提出：

H3：當企業實際績效低于期望績效時，較高的控股股東持股比例能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文選取2003—2017年滬深兩市A股上市公司為樣本，并按照已有研究慣例，對初始樣本進行了以下處理：剔除金融類企業樣本；剔除被ST和*ST處理的企業樣本；剔除公司上市當年的樣本；剔除年度交易周數小于30周的樣本；剔除相關財務數據缺失的樣本。經過上述篩選，最終得到14417個公司年度觀測值。為避免極端值的影響，本文在所有連續變量的首尾1%分位數水平上進行了Winsorise處理。股票收益率數據來自于Wind數據庫，內部控制指數數據來自于迪博數據庫，其他所有財務方面數據均來自于國泰安CSMAR數據庫。

(二)變量定義

1.股價崩盤風險

本文的被解釋變量為股價崩盤風險，借鑒Kim et al.(2011)、許年行等(2012)的研究，采用經過市場調整的周特定收益率的負偏度系數(NCSKEW)和收益上下波動之比(DUVOL)兩種指標進行度量，并將當年5月至下年4月設置為回歸樣本年度。具體計算方法為：

首先，通過模型(1)從個股股票收益率中剔除本期、滯后期以及超前期的市場因素影響。其中，ri,t為第i家公司第t周的股票收益率，rm,t為A股所有股票在第t周經流通市值加權的平均市場收益率，εi,t為殘差項，即個股收益率中不能被市場收益率所解釋的部分，并將特定收益率定義為Wi,t=ln(1+εi,t)。

γi,t=α+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t

(1)

然后，對負收益偏度系數(NCSKEW)和收益上下波動之比(DUVOL)指標進行構造。

NCSKEW的計算方法見式(2)：

(2)

其中，n為第i家公司股票第t年的交易總周數。NCSKEW的值越大，說明公司股票收益率偏向負的程度越大，發生股價崩盤的風險越高。

DUVOL的計算方法見式(3)：

(3)

其中，nu(nd)為i公司的周回報率大于(小于)當年回報率均值的周數。DUVOL的值越大，說明股票收益率的分布呈左偏傾向，發生股價崩盤的可能性越高。

2.期望績效差距

本文的解釋變量為消極績效反饋下的期望績效差距GAPi,t，即實際績效低于期望績效的程度(I1(Pi,t-Ai,t)<0)。借鑒Greve(2003)、王菁(2014)以及連燕玲等(2015)的做法，Pi,t表示實際績效水平，使用總資產回報率(ROA)來度量；Ai,t為期望績效水平，根據歷史績效以及社會績效的線性組合計算得出，具體見式(4)：

Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t

(4)

其中：HAi,t為i公司t期的歷史期望績效，使用i公司t-1期的績效水平衡量；SAi,t為i公司t期的社會期望績效，為t期行業內所有公司去除i公司后的績效均值；μ1為權重，介于[0,1]之間，參考王菁等(2014)的方法，設定μ1=0.5。(1)在穩健性檢驗中進一步匯報了μ1為其他取值的結果。

接下來，計算實際績效Pi,t與期望績效Ai,t之間的差距(Pi,t-Ai,t)。若(Pi,t-Ai,t)<0，則表示組織未完成期望績效，反之則表示企業實際績效超過期望績效。設置虛擬變量I1，當(Pi,t-Ai,t)<0時，I1等于1；設置變量GAPi,t=(I1(Pi,t-Ai,t)<0)表示未完成組織期望績效時的期望績效差距，該變量取值均為負，數值越小代表組織實際績效低于期望績效的程度越大。同時，設置虛擬變量(1-I1)，并設置變量EXCi,t=((1-I1)(Pi,t-Ai,t)≥0)表示組織完成組織期望績效時，實際績效大于期望績效的程度，該變量取值均為正，EXCi,t被納入模型作為控制變量。

3.內部控制質量

借鑒周美華等(2009)的研究，本文使用迪博數據庫中的“中國上市公司內部控制評價指數”作為內部控制質量的度量指標。內部控制質量變量ICi,t越大，代表內部控制質量越高。

4.控股股東持股比例

借鑒王化成等(2015)的研究，本文選取第一大股東持股比例度量控股股東持股情況。控股股東持股比例變量TOPi,t的取值范圍為0到1，值越大代表控股股東持股比例越高。

5.控制變量

參考Kim et al.(2011)、許年行等(2012)的研究，本文選取的控制變量包括企業規模(SIZE)、企業資產負債率(LEV)、企業市賬比(MB)、企業總資產收益率(ROA)、企業自由現金流(FCF)、企業股票的去趨勢月均換手率(DTURN)、企業股票周回報率平均值(RET)、企業股票周回報率波動水平(SIG)、企業信息不透明度(ABSDA)、企業產權性質(STATE)。此外，本文還控制了行業(IND)和年份(YEAR)固定效應。

本研究所涉及變量的具體說明見表1。

表1 變量說明

(三)模型設定

為檢驗消極績效反饋下期望績效差距對未來股價崩盤風險的影響，構建模型(5)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2CTRLi,t+β3YEAR+β4IND+εi,t

(5)

被解釋變量RISKi,t+1為i公司股票t+1年的股價崩盤風險，分別用負偏態系數NCSKEW和收益上下波動之比DUVOL代表；GAPi,t為i公司t年未完成期望績效時的績效差距；CTRLi,t為企業特征控制變量，YEAR為年度固定效應，IND為行業固定效應。根據假設H1，預期GAPi,t的系數β1顯著小于0，即當公司未完成期望績效時，實際績效與期望績效的差距越大，未來發生股價崩盤的風險越高。

為檢驗公司未完成期望績效時，內部控制質量對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節作用，在模型(5)的基礎上加入內部控制質量與期望績效差距的交乘項(GAP×IC)，構建模型(6)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2GAPi,t×ICi,t+β3ICi,t+β4CTRLi,t+β5YEAR+β6IND+εi,t

(6)

若交乘項(GAP×IC)的系數β2顯著為正，則說明公司未完成期望績效時，較高的內部控制質量能夠抑制期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響。

為檢驗公司未完成期望績效時，控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節作用，在模型(5)的基礎上加入控股股東持股比例與期望績效差距的交乘項(GAP×TOP)，構建模型(7)：

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2GAPi,t×TOPi,t+β3TOPi,t+β4CTRLi,t+β5YEAR+β6IND+εi,t

(7)

若交乘項(GAP×TOP)的系數β2顯著為正，則表明較高的控股股東持股比例能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響。

四、實證結果分析

(一)描述性統計

表2列示了各主要變量的描述性統計分析結果。用于表征股價崩盤風險的兩個變量(NCSKEW和DUVOL)的均值分別為-0.305和-0.164，最小值為-2.451和-1.032，最大值為1.781和0.869，標準差為0.725和0.363，表明樣本公司之間的股價崩盤風險程度存在較大差異。消極績效反饋(GAP)的均值為-0.015，最小值為-0.393，最大值為0，標準差為0.041，表明消極績效反饋的樣本公司之間在期望績效差距方面存在較大差異。內部控制質量(IC)的均值為6.515，標準差為1.533，表明樣本公司之間的內部控制發展水平較不均衡。控股股東持股比例(TOP)的均值為0.366，最小值為0.091，最大值為0.750，標準差為0.158，表明樣本公司之間的控股股東持股比例存在較大差異。

表2 描述性統計結果

(二)相關系數矩陣

表3為主要變量相關系數矩陣。其中，左下方部分為Pearson相關系數矩陣，右上方部分為Spearman相關系數矩陣。

從表3可見，在Spearman相關系數矩陣中GAP與NCSKEW(DUVOL)均表現出顯著的負相關關系，但是在Pearson相關系數矩陣中卻不顯著，原因可能在于未加入控制變量，這也充分說明下文進行多元線性回歸檢驗的必要性。對于其他各變量間的關系，除代表股價崩盤風險的NCSKEW和DUVOL之間的相關系數較大外，其余均小于0.6，且各主要變量的方差膨脹因子VIF值都小于5，由此可推斷本文的模型設定不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 主要變量相關系數矩陣

注：左下角為Pearson相關系數矩陣，右上角為Spearman相關系數矩陣；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著，雙尾檢驗。

(三)多元線性回歸結果

為檢驗假設H1，即組織實際績效低于期望績效時，期望績效差距對股價崩盤風險的影響，我們采用模型(5)進行回歸檢驗，結果見表4。

表4中，列(1)和列(2)為僅加入控制變量的基礎模型回歸結果。進一步，加入消極績效反饋下的期望績效差距GAP并控制積極績效反饋下的期望績效差距EXC，分析結果見列(3)和列(4)，不難發現，消極期望績效差距(GAP)的系數均為負，且都在1%的置信水平下顯著。這說明當企業未完成期望績效時，實際績效與期望績效的差距越大，公司未來的股價崩盤風險越高。由上述分析結果可知，假設H1得到證實。

控制變量方面，公司規模(SIZE)的回歸系數顯著為負、資產收益率(ROA)的回歸系數顯著為正，這與許年行(2012)的研究結論一致；個股回報率(RET)的回歸系數顯著為正，說明特質性回報率的上升會提高股價崩盤風險；個股月均換手率(DTURN)的回歸系數顯著為負，說明換手率越高，信息不對稱程度越低，股價崩盤風險越低；市賬比(MB)的回歸系數顯著為正，說明賬面價值超過實際價值越多，上市公司在成長性提高的同時也會伴隨著不穩定因素的增加，股價崩盤風險隨之升高。

表4 假設H1的多元回歸檢驗結果

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

為檢驗假設H2，即未完成組織期望績效時，內部控制質量對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節效應，我們采用模型(6)進行檢驗，并通過內部控制質量與期望績效差距的交互項(GAP×IC)的系數加以判定。回歸結果如表5中列(1)和列(2)所示，不難發現，內部控制質量與期望績效差距的交互項(GAP×IC)的系數均顯著為正。其中，列(1)中GAP×IC的系數為0.226，t值為2.583，在1%的置信水平下顯著；列(2)中GAP×IC的系數為0.092，t值為1.897，在10%的置信水平下顯著。這說明良好的內部控制能夠發揮監督管理者信息披露的作用，從而抑制其隱藏壞消息的自利動機，降低股價崩盤風險。由此，假設H2得到支持。

為檢驗假設H3，即未完成組織期望績效時，控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節效應，我們采用模型(7)進行檢驗，并通過控股股東持股比例與期望績效差距的交互項(GAP×TOP)的系數加以判定。回歸結果如表5中列(3)和列(4)所示，不難發現，控股股東持股比例和期望績效差距的交互項(GAP×TOP)的系數均顯著為正。其中，列(3)中GAP×TOP的系數為0.424，t值為1.782，在10%的置信水平上顯著；列(4)中GAP×TOP的系數為0.229，t值為1.962，在5%的置信水平上顯著。這說明較高的控股股東持股比例對于上市公司起到了良好的監督與支持作用，能夠減弱期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響。由此，假設H3得到支持。

表5 假設H2和H3的多元線性回歸結果

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

五、進一步研究

根據假設H1的理論分析，當企業處于消極績效反饋下，面對較大的期望績效差距，管理者無論是采取積極變革還是消極變革，其都傾向于隱藏或延遲披露壞消息，從而導致企業信息透明度降低，加劇內外部信息不對稱程度，最終提高股價崩盤風險。也就是說，期望績效差距可能是通過降低企業信息透明度的路徑進而對股價崩盤風險產生影響。接下來，本文借鑒宋獻中等(2017)的方法，采用股票每日交易的非流動比率(ILL)作為衡量企業信息透明度的代理變量，通過中介效應模型(5)、(8)、(9)對上述路徑進行檢驗，以揭示消極績效反饋下期望績效差距影響股價崩盤風險的作用機理。

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2CTRLi,t+β3YEAR+β4IND+εi,t

(5)

ILLi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2ILLi,t+β3CTRLi,t+β4YEAR+β5IND+εi,t

(8)

RISKi,t+1=β0+β1GAPi,t+β2ILLi,t+1+β3CTRLi,t+β4YEAR+β5IND+εi,t

(9)

其中，ILLi,t+1為中介變量，根據模型(10)計算得出。模型(10)中，returni,t為i公司股票t日回報率，volumei,t為i公司股票t日交易量，q為i公司的年交易總天數。ILL變量取值越大，代表企業與市場之間的信息不對稱程度越高，企業信息越不透明。

(10)

作用路徑的檢驗結果如表6所示。列(1)和列(2)為模型(5)的回歸結果，GAP的系數顯著為負；列(3)為模型(8)的回歸結果，GAP的系數顯著為負，說明消極績效反饋下，期望績效差距越大，信息不對稱程度越高；列(4)和列(5)為模型(9)的回歸結果，ILL的系數顯著為正，說明消極績效反饋下，較大的期望績效差距會提升企業與市場之間的信息不對稱程度，并以此為路徑進一步導致股價崩盤風險升高，同時列(4)和列(5)中GAP的系數依然顯著為負。上述結果說明，企業信息透明度在期望績效差距與股價崩盤風險之間起部分中介作用。

表6 以企業信息透明度作為路徑的中介效應檢驗結果

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

六、穩健性檢驗

(一)內生性檢驗

1.工具變量法

考慮到期望績效差距與股價崩盤風險可能同時受不可觀測的其他因素影響，為緩解因遺漏變量而引發的內生性問題，本文借鑒沈華玉等(2017)的研究，選擇期望績效差距的年度行業剔除自身后的均值(Mean_GAP)作為工具變量，采用2SLS方法進行內生性處理。一方面，由于剔除不同i公司得到的Mean_GAP也會隨之改變，所以二者具有相關性；另一方面，其他公司得到的績效反饋不太可能會影響i公司的行為，也就不會影響i公司的股價崩盤風險，故滿足外生性。第一階段得到的Cragg-Donald Wald F統計值遠大于Stock-Yogo(2)Stock-Yogo弱工具變量臨界值定義為，10% maximal IV size是16.38，15% maximal IV size是8.96，20% maximal IV size是6.66，25% maximal IV size是5.53。的臨界值16.38，表明不存在弱工具變量問題。

回歸結果見表7。其中，列(1)報告了以內生變量GAP為被解釋變量的第一階段回歸結果，列(2)和列(3)為第二階段回歸結果。由表7可知，GAP的系數依然顯著為負，說明控制內生性問題后，消極績效反饋下的期望績效差距仍然會對股價崩盤風險產生顯著的正向影響。

表7 工具變量兩階段2SLS回歸結果

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

2.固定效應法

為進一步控制潛在未觀測到的非時變因素，本文借鑒王化成(2015)的研究，使用固定效應模型以控制公司層面的固定效應，相關檢驗結果列于表8。從中可見，在控制公司個體的固定效應后，主要結論未發生改變。

表8 固定效應模型的穩健性檢驗結果

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

(二)替換變量度量方式

1.改變被解釋變量的度量方式

本文借鑒Hutton et al.(2009)的研究，在計算個股特質收益時加入行業因素，通過模型(11)計算殘差。rind,t為行業周收益率，行業劃分參照中國證監會2012年公布的分類標準；rm,t為市場周收益率。同時，加入行業和市場回報率的超前一期以及滯后一期。

ri,t=α+β1rm,t-1+β2rind,t-1+β3rm,t+β4rind,t+β5rm,t+1+β6rm,t+2+εi,t

(11)

經上述處理后，重新計算NCSKEW和DUVOL。替換被解釋變量后的回歸結果見表9，從中可知，主要結論并未發生改變，假設H1、H2、H3再次得到證實，說明前文結果是穩健的。

表9 替換股價崩盤風險度量方式的穩健性檢驗結果

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

2.替換解釋變量的度量方式

(1)以ROE作為績效的度量指標。本文參考Greve(2003)的方法，采用ROE對期望績效差距GAP進行度量，回歸結果列于表10，不難發現，結果基本保持不變。

表10 以ROE度量績效期望差距的穩健性檢驗結果

(續表10)

(1)NCSKEWt+1(2)DUVOLt+1(3)NCSKEWt+1(4)DUVOLt+1(5)NCSKEWt+1(6)DUVOLt+1EXCi,t-0.394(-1.608)-0.097(-0.790)-0.484?(-1.954)-0.145(-1.167)-0.415?(-1.696)-0.110(-0.896)NCSKEWi,t0.080???(8.977)0.043???(9.655)0.080???(8.991)0.043???(9.688)0.080???(9.006)0.043???(9.684)SIZEi,t-0.027???(-3.842)-0.013???(-3.792)-0.028???(-3.787)-0.014???(-3.809)-0.029???(-3.926)-0.015???(-4.046)LEVi,t0.125???(3.123)0.065???(3.266)0.119???(2.977)0.062???(3.098)0.122???(3.053)0.064???(3.177)FCFit-0.016(-1.250)-0.007(-0.987)-0.019(-1.422)-0.008(-1.199)-0.018(-1.403)-0.008(-1.216)MBi,t0.008(1.550)0.005?(1.881)0.008(1.506)0.005?(1.884)0.008(1.551)0.005?(1.892)ROAi,t0.576???(3.032)0.210??(2.212)0.685???(3.445)0.271???(2.726)0.623???(3.263)0.239??(2.499)DTURNi,t-0.028???(-6.781)-0.014???(-6.941)-0.028???(-6.714)-0.014???(-6.903)-0.028???(-6.718)-0.014???(-6.910)ABSDAi,t-0.001(-0.006)-0.003(-0.062)0.007(0.063)0.004(0.066)0.009(0.084)0.004(0.074)RETi,t8.200???(8.580)3.771???(7.826)8.190???(8.504)3.783???(7.788)8.181???(8.540)3.775???(7.816)SIGi,t0.515(1.104)0.163(0.703)0.562(1.199)0.186(0.803)0.542(1.160)0.178(0.769)_cons0.429???(2.618)0.236???(2.844)0.426??(2.433)0.213??(2.425)0.423??(2.409)0.213??(2.418)行業/年份YESYESYESYESYESYESN144171441714417144171441714417Adj.R20.0720.0750.0730.0750.0720.076

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

(2)改變期望績效計算的權重。在上文中，我們借鑒Greve(2003)、王菁等(2016)的方法，采用Ai,t=μ1HAi,t+(1-μ1)SAi,t計算組織期望績效，并匯報了權重μ1=0.5的檢驗結果。此處重新報告μ1=0.7的分析結果，具體見表11，從中可知，結論基本未發生變化。

表11 替換績效期望差距度量方式的穩健性檢驗結果(μ1=0.7)

(續表11)

(1)NCSKEWt+1(2)DUVOLt+1(3)NCSKEWt+1(4)DUVOLt+1(5)NCSKEWt+1(6)DUVOLt+1MBi,t0.015???(2.732)0.007???(2.585)0.014??(2.554)0.007??(2.444)0.015???(2.854)0.007???(2.724)ROAi,t0.372??(2.030)0.124(1.347)0.395??(2.046)0.127(1.321)0.362??(1.966)0.117(1.272)DTURNi,t-0.015???(-3.251)-0.008???(-3.220)-0.015???(-3.213)-0.007???(-3.199)-0.015???(-3.262)-0.008???(-3.241)ABSDAi,t0.074(0.922)0.037(0.937)0.068(0.846)0.035(0.876)0.075(0.938)0.038(0.941)RETi,t6.894???(7.422)3.034???(6.474)6.763???(7.237)2.968???(6.291)6.902???(7.411)3.046???(6.487)SIGi,t0.148(0.312)0.079(0.330)0.215(0.452)0.110(0.462)0.147(0.311)0.078(0.328)_cons0.429???(2.618)0.236???(2.844)0.430???(2.616)0.238???(2.862)0.426???(2.579)0.235???(2.812)行業/年份YESYESYESYESYESYESN144171441714417144171441714417Adj.R20.0730.0750.0730.0750.0730.075

注：括號中報告的是穩健t值；*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的置信水平下顯著。

七、結論與討論

本文選取2003—2017年滬深兩市A股上市公司的數據，實證分析了消極績效反饋下期望績效差距對股價崩盤風險的影響，并檢驗了內部控制質量、控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節作用，進一步還探索了期望績效差距影響股價崩盤風險的作用路徑。主要研究結論包括：第一，當企業未完成期望績效水平時，期望績效差距越大，股價崩盤風險越高，且企業信息透明度在期望績效差距與股價崩盤風險之間起部分中介作用；第二，當企業未完成期望績效水平時，較高的內部控制質量能夠削弱期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響；第三，當企業未完成期望績效水平時，較高的控股股東持股比例有助于減弱期望績效差距對股價崩盤風險的正向影響。

本文結論的啟示主要有：一是對于市場監管者而言，不僅要進一步完善現有法律法規，嚴格監督企業的信息披露，同時還應通過宣傳教育的方式引導企業準確、完整、及時地披露內部信息；二是對于企業而言，需建立健全內部控制體系，制定有效的信息披露制度，從而更好地維護資本市場穩定、保護投資者利益；三是對于控股股東而言，應積極發揮監督作用，推動公司信息披露質量進一步提升。

本文的不足之處主要體現在兩個方面：其一，期望績效反饋既可能是積極的也可能是消極的，本文僅對消極績效反饋的情形做出了討論，雖然面對積極績效反饋，管理者更傾向于維持現狀，但在某些情況下其也可能會驅使管理者做出改變，后續研究可以圍繞積極績效反饋下的股價崩盤風險展開深入探討；其二，本文僅從內部治理因素的角度檢驗了內部控制質量、控股股東持股比例對期望績效差距與股價崩盤風險關系的調節效應，未來可嘗試選取一些外部治理因素(如機構投資者、分析師或市場競爭環境等)展開進一步考察。