增長機會、異質信念與企業估值

劉 浩 ,李 強 ,曾 勇

(1.廣東外語外貿大學 金融學院,廣州 510006;2.廣東省金融開放與資產管理研究中心,廣州 510006;3.電子科技大學 經濟與管理學院,成都 611731)

異質信念,是指投資者在同一時點上對同一資產的收益分布有不同的判斷和預期。Miller[1]理論上研究了異質信念對股票價格的影響。他指出,在存在賣空約束的條件下,當前沒有股票且持悲觀態度的投資者無法進行賣空,因而股票價格只能反映樂觀投資者的買入行為,從而導致股票價格被高估,且投資者對股票預期收益的分歧或異質信念越大,股價被高估得越嚴重。實證研究發現,異質信念會導致股票價格高估進而與隨后股票收益率呈負相關[2],從而支持了Miller的理論預示。Pastor等[3]在討論企業估值時發現,由于折現現金流模型的連續復利凸性作用,企業平均盈利的不確定性(市場關于平均盈利的異質信念)會對企業估值產生正向影響,而隨著時間推移,盈利信息的不斷揭示會降低平均盈利的不確定性,進而導致企業估值下降。

需要指出的是,以往的理論與實證研究均未考慮增長機會在決定異質信念與企業估值關系時的作用。事實上,如果將企業的總價值分解為在位資產的價值和增長機會的價值兩部分1)在位資產是能夠為企業帶來現金流的已投資項目或資產;增長機會也即增長期權,則指尚未被投資、當前暫無現金流的一系列潛在投資機會,那么,相對于當前能夠產生現金流的在位資產,由于企業未來增長機會的出現、執行時機以及執行后標的資產(項目)產生的現金流均存在不確定性,因而投資者對企業資產的異質信念主要來源于增長機會的標的資產或項目。進一步,根據期權定價理論,增長機會的價值是其標的資產異質信念的增函數,增長機會標的資產異質信念越大,增長機會的價值越高,進而在在位資產價值不變的條件下,企業估值也越高。因此,只要有增長機會的存在,異質信念就會對企業估值產生正向影響。

本文首先在離散時間框架下構建了一個兩期估值模型,假設投資者對于在位資產和增長機會存在不同的異質信念,理論研究發現,異質信念不會影響在位資產的價值,但是會提升增長機會的價值,進而提高企業估值(總資產市場價值除以總資產賬面價值)。進一步的理論研究結果表明,增長機會越多的企業,異質信念對企業估值的正向影響越強。然后,以2007～2020年2 973家滬深兩市A 股非金融類上市公司為研究樣本進行實證檢驗,以托賓Q測度企業估值,以未預期交易量測度投資者異質信念。實證研究結果表明:異質信念對企業估值具有正向影響,且異質信念對企業估值的正向影響在高研發強度、擁有較多專利授權量以及高科技行業等增長機會更多的企業中表現得更為顯著;伴隨增長機會(期權)的執行,異質信念對企業估值的正向作用消失。進一步,現有研究強調了只有在存在賣空約束的條件下,異質信念才會導致企業估值高估[1,4-5]。本文的研究結果發現,在允許賣空的子樣本中,異質信念對企業估值依然具有正向作用,且這種正向作用在增長機會較多的企業中更明顯。更進一步,Pastor等[3]從連續復利計算固有的凸性角度為異質信念影響企業估值提供了一種作用機制。本文的研究結果還發現,在增長機會較少的企業或資產主要由在位資產構成的企業,異質信念對企業價值影響較小。這表明,一旦企業的增長機會較少或者沒有增長機會,這種作用機制下降甚至將不復存在。

本文的創新點和貢獻是:不同于賣空限制、在位資產平均盈利不確定性等已有研究,本文從企業資產構成及投資者關于增長機會標的資產異質信念的獨特視角,為異質信念和企業估值之間的正向關系提供了一種新的理論解釋。在實證證據方面,本文發現,增長機會越多,異質信念和企業估值的正向關系越強;而增長機會(期權)執行后,這種正向關系將減弱,很好地提供了支持理論預示的經驗證據。

1 文獻綜述

早期關于異質信念與企業估值關系的文獻著眼于賣空限制的作用。假設市場上存在對同一股票未來收益具有不同看法的悲觀和樂觀兩類投資者,Miller[1]基于賣空限制導致股價無法反映悲觀投資者行為進而導致股價高估的事實,最早從理論上指出,異質信念程度越大,股價被高估得越嚴重。利用分析師盈余預測分歧測度投資者異質信念,Diether等[2]對Miller的理論預示進行了實證檢驗,發現分析師盈余預測分歧程度越大,股票的預期收益率越低,很好地支持了Miller 的理論觀點。Boehme等[6]進一步明確指出,賣空限制和異質信念的共同作用才會導致股票價格高估,即賣空限制是異質信念對股價產生影響的必要條件。

在國內研究方面,張維等[4]在異質信念和賣空限制的雙重假設下,通過引入投資者風險厭惡假設,并基于均值方差模型導出了一個基于異質信念的風險資產價格的均衡模型,從理論上說明了異質信念程度增加時,風險資產的價格會上升。陳國進等[7]針對中國股市,以經調整后的換手率和異質波動率測度異質信念,發現在賣空限制條件下,異質信念會導致當期股價高估,進而隨后的股票收益下降,且股價被高估的程度和持續時間比美國股市還長。后續文獻進一步考察了賣空限制在異質信念導致股價高估方面的作用,得到了不一致的結論。陸靜[8]通過對比A股和H 股市場,發現異質信念和賣空限制是導致H 股價格低于A股價格的原因之一。古志輝等[9]則發現,A 股市場上異質信念和估值泡沫存在正向關系,而賣空限制是導致資產價格泡沫的原因。劉燕等[10]以未預期交易量衡量異質信念,進一步對比了個體投資者與機構投資者的差異,發現異質信念導致下一期的收益率下降這一現象在個體投資者中更為明顯,因而個體投資者的異質信念對資產定價影響更大。隨著中國市場融資融券制度的推出,朱宏泉等[5]發現,當股票允許賣空后,異質信念對股票預期收益的負向影響消失,說明賣空限制是導致股票價格高估的原因。文獻[11-13]中進一步研究表明,賣空交易的逐步開放和賣空機制的逐步完善確實可以抑制股價高估2)此外,一些文獻從理論上研究了投資者異質信念如何影響股票流動性[14]以及內幕交易者的市場操縱行為[15]。呂大永等[16]考察了融資融券背景下杠桿融資交易對崩盤風險的影響,提供了股票被高估后所導致經濟后果的進一步證據。

與賣空限制的角度不同,Pastor等[3]從平均盈利不確定性的角度解釋了高企業估值的原因:由于企業估值是平均(預期)盈利水平的凸函數,如果投資者關于平均盈利水平的認識存在不確定性,那么,復利計算固有的凸性作用將使得平均盈利水平的不確定性對企業估值產生正向影響。

前述關于異質信念影響企業估值的文獻,無論是賣空限制的視角,還是折現現金流模型的凸性作用視角,都沒有考慮企業增長機會的存在。基于賣空限制的視角強調了賣空限制是導致異質信念與企業估值的正向關系的原因。本文發現,一旦將增長機會納入考慮,那么,異質信念會影響增長機會的價值進而影響企業估值,這一機制在沒有賣空限制的條件下依然成立,且得到了實證證據的支持。基于平均盈利不確定性的視角,只是單純地考慮在位資產,進而通過折現現金流模型的凸性作用得到異質信念與企業估值的關系。本文的實證研究表明,在增長機會較少或企業主要由在位資產構成時,異質信念對企業估值的影響較小。將增長機會納入考慮之后,關于增長機會標的資產的異質信念可以導致異質信念與企業估值的正向關系,且增長機會越多,正向關系越強。因此,本文為異質信念影響企業估值的作用機理提供了新的視角和證據。

2 理論模型

考慮一個兩期經濟模型。假設存在一個代表性企業,其價值由在位資產和增長機會(期權)兩個部分構成。t=0時刻,在位資產的賬面價值為B0,其在t=1時刻的盈利為,滿足如下過程:

式中:μA和σA分別為在位資產的平均盈利率和盈利率波動服從均值為0、標準差為1的標準正態分布。

Pastor等[3]指出,由于下一期的平均盈利(μA)無法觀測,故投資者關于μA的看法存在分歧,但他們沒有區分關于μA的分歧與資產結構有何關系。事實上,在位資產是可見的固定資產,其平均盈利相對較為平穩,投資者特別是分析師能夠正確地預測此類資產的平均盈利,因而對該類資產的平均盈利不存在分歧或分歧很小。相比之下,增長機會(期權)是還沒有被投資的無形資產,其還未產生盈利(現金流),投資者對此類資產的平均盈利估計較為困難,因而對該類資產的平均盈利分歧較大。為簡化模型,在本文中假設投資者對在位資產的平均盈利不存在異質信念,而對增長機會標的資產的平均盈利存在異質信念。即投資者關于企業的異質信念都來自增長機會標的資產的平均盈利3)本文也推導了投資者對在位資產的平均盈利存在異質信念,但比增長機會標的資產的平均盈利異質信念要小的結果。結果表明,本文的研究結論不會改變。

實際上,下式意味著在位資產的(連續復利)預期盈利率為μA,

與此同時,企業擁有的增長機會由1時刻到期、所需投資額均為I的n個待投項目構成,其中每個增長機會標的項目的盈利滿足如下過程4)為簡化起見,假設n 個增長機會相同,此種情況可以認為是產能的簡單擴張。在現實中,企業一方面可以多元化,另一方面可以自身研發新產品,這都將導致企業未來的n 個增長機會不同。由于本文的主要思想是強調企業存在增長機會與不存在增長機會時,異質信念對企業價值的作用機制不同,故假設n 個增長機會相同。當然,如果n 個增長機會不同,本文的結論不受影響:

式中:μI和σI分別為標的項目的平均盈利率和平均盈利率的波動;ε1服從均值為0、標準差為1的標準正態分布,且假設與ε1不存在相關性。

投資者對增長機會標的項目的平均盈利率μI存在異質信念,假設μI服從分布:

假設外生的定價核z1服從如下過程:

式中:初始定價核z0=1;r為無風險利率;σz為定價核的標準差;ξ是均值為0、標準差為1的標準正態分布。相應地,借鑒Berk 等[17]對現金流系統風險的定義,在位資產和增長機會標的項目盈利或現金流的系統風險(貝塔)分別為:

同時,為簡化起見,假設μI與ξ之間不存在相關性。

0時刻,在位資產的市場價值即為1時刻預期盈利的現值:

附錄A 給出了式(8)的詳細推導結果。可以看出,在位資產的價值由在位資產的賬面價值B0、在位資產的貝塔βA以及平均盈利率μA決定。在位資產的賬面價值越大、貝塔越小、平均盈利率越高,在位資產的價值越高。

每個增長機會,本質為一份1時刻到期,執行價格為I的歐式看漲期權,利用歐式期權定價公式[18],其在0時刻的市場價值為

式中:Y1為標的項目在1時刻的盈利;max(Y1-I,0)表示增長機會在1時刻的價值;N(d1)和N(d2)是標準正態分布的累計分布函數,且

至此,0時刻企業總的市場價值為

相應的市值賬面比(企業估值)為

即投資者關于增長機會標的項目平均盈利率的異質信念對企業估值具有正向影響,具體推導過程見附錄B。

式(12)進一步對n求偏導,有

式(13)表明,增長機會越多,異質信念程度對企業估值的正向作用越強。

由式(12)、(13)得到兩個重要結論:①異質信念程度越高,企業估值越大。②異質信念對企業估值的正向作用在增長機會越多的企業中更強。

3 實證設計

3.1 數據來源與樣本選取

本文以2007～2020年滬深兩市A 股非金融類上市公司為初始研究樣本5)由于2007年新會計準則實施后才開始有對研發投資相關賬戶信息的披露規定,故以2007年為研究樣本的初始點。對初始樣本進行如下處理:剔除凈資產小于0的觀測值以及營業收入小于0的觀測值;剔除ST、退市和暫停上市的觀測值;剔除財務指標缺失的觀測值。最終得到2 973家上市公司共23 008個企業-年度觀測值。同時,為了降低異常值的影響,對所有連續變量在1%和99%的分位數上進行縮尾處理。除研發數據(R&D)來自萬得數據庫外,所有數據均來自國泰安CSMAR數據庫。表1給出了經過詳細剔除步驟后各年度的樣本分布情況。

表1 各年度的樣本分布情況

3.2 變量定義與指標測度

對于被解釋變量企業估值,借鑒Loderer等[19]的研究,利用托賓Q衡量,其中,托賓Q定義為權益市場價值與長期負債面值之和除以賬面總資產,且權益市場價值等于流通市值與非流通市值之和,非流通市值用流通股股價乘以非流通股數量計算。

對于解釋變量增長機會標的資產的異質信念,已有研究表明,中國證券市場上未預期交易量是測度投資者異質信念的最有效的代理變量,借鑒劉燕等[10]的方法,按下式計算經過市場調整的未預期交易量:

式中:Volit為股票i在t期的交易量;Shsit為股票i在t期流通在外的股份數;Volt為t期的市場總成交量;Shst為市場t期流通在外的總股份數;N為控制周期的天數,參考陳國進等[7]的研究,N設定為120天。由于每只股票的交易量不僅受到公司自身層面因素的影響,而且也受到市場信息的影響,故在式(14)中,等號右邊第1個中括弧中用股票的實際換手率減去市場換手率表示每只股票由于公司信息變化帶來的凈影響。而市場中交易除了異質信念外,還存在流動性需求,由于每只股票的流動性交易特性一般不隨時間變化,故選擇一定控制周期N減去平均流動性交易需求,其結果就是基于交易量的投資者異質信念代理指標。

本文所探討和界定的異質信念是關于增長機會標的資產的異質信念。如果企業的資產價值既包括了在位資產價值,也包括了增長機會價值,則式(14)實際上是既包括了在位資產的異質信念,也包括了增長機會標的資產的異質信念,但現實中很難將兩種資產的異質信念區分開。盡管如此,本文用式(14)來代理增長機會標的資產的異質信念。可以這樣理解:由于增長機會標的資產的不確定性很難直接觀察到,這些不確定性的來源可能包括未來的需求沖擊(消費者偏好的變化)和供給沖擊(生產率的變化)等。相比于能夠產生現金流的在位資產的不確定性,關于增長機會標的資產的不確定性會更大。即投資者的異質信念可能主要來源于增長機會標的資產的異質信念,進而HB 指標與增長機會標的資產的異質信念高度相關。因此,此處異質信念的度量可以作為增長機會標的資產異質信念的代理6)關于如何測度增長機會標的資產的異質信念,或者說如何根據資產結構的差異將異質信念進行分解本身就是一個有價值的研究話題。

對于增長機會多少的代理變量,Kumar等[20]和Kraft等[21]認為研發(R&D)強度越大的企業,創造的增長機會越多。Chi等[22]認為企業專利代表了未來的增長機會,專利越多的企業,代表增長機會越多,進而未來商業化帶來的成長性價值越高。高科技行業通常具有較高的不確定性以及成長性,因而該行業內蘊含了更多的增長機會[23]。基于此,本文以研發強度、專利授權量以及是否處于高科技行業的虛擬變量3個指標作為企業增長機會多少的代理變量。

在本文的理論模型中,涉及影響企業估值的變量還包括:資產盈利能力與定價核相關的變量(市場貝塔),在實證中也予以控制7)在本文的理論模型中,影響企業估值的變量還包括無風險利率(r)。但在實證模型中沒有控制,主要原因是年份固定效應能夠捕捉宏觀經濟變量的沖擊對企業估值的影響,因而年份固定效應與無風險利率存在高度相關性。事實上,在沒有給出的回歸結果中可以看到,當不加入年份固定效應時,無風險利率對企業估值具有顯著的負向影響,但一旦控制了年份固定效應,無風險利率對企業估值的影響變為了顯著為正。此外,還有一些其他影響企業估值的變量,借鑒Loderer等[19]的研究,影響企業估值的控制變量包括上市年齡、企業規模、財務杠桿、有形資產占比、現金持有比例、主營業務增長率以及是否支付股利的0/1虛擬變量。所有變量的定義、測度及說明如表2所示。

表2 變量定義及說明

3.3 回歸模型與方法

為檢驗異質信念對企業估值的影響,進行如下控制企業個體和年份的固定效應回歸:

式中:托賓Q值(Q)是企業估值變量;HB是異質信念變量,用未預期交易量度量;Control是控制變量;μi為企業個體固定效應,用來控制影響企業估值的不可觀測且不隨時間變化的因素;λt為年份固定效應,用來控制年度差異;e為殘差項。上述模型采用企業聚類穩健標準誤進行調整[24]。本文預期β1的符號為正。

為檢驗增長機會對異質信念與企業估值關系的影響,在式(15)的基礎上進一步引入增長機會的代理變量,以及增長機會的代理變量與異質信念的交互項,進行如下回歸:

式中:GO 是企業增長機會的代理變量,分別用研發強度(RD)、專利授權量(PatentG)以及是否屬于高科技行業的虛擬變量(High_Tec)衡量。本文預期γ1的符號為正。

4 實證結果及分析

4.1 異質信念對企業估值的影響

表3給出了異質信念對企業估值的影響。由表3列(1)可見,在控制個體固定效應和時間固定效應后,異質信念(HB)的回歸系數為正,且在1%的顯著性水平下顯著。這表明,異質信念會提升企業估值。進一步,列(2)在控制了影響企業估值的其他因素后,發現異質信念指標依然對企業估值有顯著的正向影響。因此,本文的第1個理論預示得到驗證。

在表3列(2)的基礎上,引入增長機會代理變量及其與異質信念的交互項,并考察增長機會如何影響異質信念與企業估值的正向關系。結果見表3列(3)～(5)。由列(3)可見,交互項HB×RD 的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正。這表明,企業的研發強度會強化異質信念與企業估值的正向關系。由列(4)可見,交互項HB×PatentG 回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正。這表明,專利授權量越多的企業,異質信念對企業估值的正向影響越強。由列(5)可見,交互項HB×High_Tec回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正,表明相比于非高科技行業,高科技行業中異質信念對企業估值的正向作用更強8)模型式(5)并未加入High_Tec變量本身,因為模型使用了個體固定效應,而High_Tec為非時變的變量。由于一些文獻表明,托賓Q可以直接衡量增長機會[19],故進一步進行分組回歸檢驗。每年根據托賓Q的中位數將所有樣本分為兩組:在位資產組(公司的托賓Q低于該年所有樣本的50%分位點),該組托賓Q的平均值為0.921;增長機會組(公司的托賓Q高于該年所有樣本的50%分位點),該組托賓Q的平均值為2.880。列(6)和列(7)分別給出了在位資產組和增長機會組的回歸結果。可以看出,異質信念對企業估值的正向影響在增長機會組(即增長機會較多的子樣本)較大(HB回歸系數為12.887),而在在位資產組(即增長機會較少的子樣本)較小(HB回歸系數為4.454)。綜合列(3)～(7)的結果,可以得到增長機會能夠加強異質信念與企業估值的正向關系,從而驗證了本文的第2個理論預示。

表3 異質信念與企業估值關系的回歸結果

對于第3第(2)～第(5)列中的控制變量,發現托賓Q隨著企業年齡(Age)和企業規模(Size)的增加而下降,這與文獻[19,25]中的研究結果一致。較高的市場貝塔(Beta)意味著較高的折現率,從而導致較低的企業估值。對于其他控制變量,發現企業估值與財務杠桿(Lev)負相關,與盈利能力(Roa)、現金持有(Cash)以及銷售增長率(SG)正相關,而與有形資產占比(Tang)、股利支付虛擬變量(Div)的關系不大,這些結果都與文獻[19,22]中的研究結果一致。

4.2 賣空限制是異質信念影響企業估值的必要條件?

已有研究認為,賣空限制是導致股價高估的必要條件,一旦股票允許賣空,異質信念的影響將減弱甚至不復存在[5,11-12]。類似地,本文選取2010年后允許賣空的1 420家企業共6 873個年度觀測值為子樣本,再按式(15)、(16)的方程進行回歸檢驗,回歸結果如表4所示。

由表4列(1)、(2)可見,即使在允許賣空的子樣本中,異質信念(HB)的回歸系數都在1%的顯著性水平下顯著為正。對比表3中的列(1)和列(2),可以進一步看出,表(4)中異質信念(HB)的回歸系數出現了大幅上升。這表明,賣空限制不是異質信念影響企業估值的必要條件。更重要的是,依然發現在異質信念對企業估值的正向影響在高研發強度的企業(列(3))、高專利授權量企業(列(4))以及高科技行業(列(5))更為顯著,而這些企業或行業擁有更多的增長機會。與表3中列(6)和列(7)的分組方法類似,表4列(6)和列(7)的回歸結果仍然顯示異質信念對企業估值的正向影響在增長機會組中更大。因此,本文的研究結果表明,除了賣空限制之外,增長機會在決定異質信念和企業估值之間的正向關系中起著重要作用。

表4 允許賣空的子樣本的回歸結果

4.3 增長機會執行對異質信念和企業估值關系的動態影響

如果異質信念對增長機會多的企業市場估值的正向影響更強,可以預期,增長機會執行將會使得異質信念對企業估值的正向影響減弱甚至消失。本文以資本支出強度作為增長機會執行的代理變量[26],并借鑒Cooper等[27]的方法,在每個財務年度t,按照如下方法判斷樣本企業是屬于增長機會執行前組合還是執行后組合:如果樣本企業在未來第t+2年、第t+3年和第t+4年中任意一年的資本支出強度處于對應年份截面上所有企業資本支出強度中最高的10%,則該年度該企業被界定為增長機會執行前的樣本,即企業未來擁有較多的增長機會;反之,如果樣本企業在第t-1年的資本支出強度處于對應年份截面上所有企業資本支出強度中最高的10%,則該年度該企業被界定為增長機會執行后的樣本,即企業在之前年度執行了較多的增長機會。

據此做法,分別得到2 500個增長機會執行前的子樣本和1 727個增長機會執行后的子樣本。表5給出了異質信念影響兩類子樣本市場估值的回歸結果。通過比較兩類子樣本異質信念變量回歸系數的大小,可以發現:對于增長機會執行前進而當前的增長機會較多的子樣本,異質信念對企業估值具有顯著的正向作用;而對于增長機會執行后進而當前的增長機會較少的子樣本,異質信念對企業估值的正向作用不再顯著。

表5 增長機會執行前后異質信念對企業估值影響的回歸結果

4.4 內生性問題

前述回歸結果表明,異質信念和企業估值之間存在正相關,其中利用個體固定效應模型控制了不可觀測的非時變因素。進一步,考慮到企業估值和異質信念之間可能的反向因果關系也會導致內生性問題,即估值越高的企業可能交易越頻繁,進而異質信念越高。本節工具變量使用兩階段最小二乘法(2SLS)進行估計和檢驗。

一個理想的工具變量應該是能夠捕捉異質信念的變化,但不直接影響企業估值。本文選取的工具變量是與企業所處行業內的其他企業的平均未預期交易量(HB_avg)。直觀而言,投資者對同一行業股票的看法具有一定的趨同性,當企業所處行業內的其他企業的未預期交易量越高時,特定企業的未預期交易量也越高。然而,行業內其他企業平均的未預期交易量并不會直接影響特定企業的估值,因此,如此的工具變量設定滿足外生性要求。

表6展示了采用工具變量進行兩階段回歸的結果。由表6全樣本列(1)的第1階段回歸結果可以看出,行業內其他企業平均的未預期交易量(HB_avg)對特定企業的未預期交易量有顯著的正向作用,說明行業內其他企業的未預期交易量越高,該企業的未預期交易量確實越高。列(2)第2階段回歸中HB對企業估值的影響依然顯著為正,說明在緩解內生性后,異質信念對企業估值依然具有顯著的正向影響(Cragg-Donald WaldF統計量為451.16,大于臨界值10,排除了弱工具變量的可能)。針對允許賣空的子樣本,列(3)和列(4)采用工具變量進行兩階段回歸的結果類似,因此,即便控制因反向因果可能導致的內生性問題,依然發現異質信念對企業估值具有顯著的正向影響。

表6 采用工具變量的兩階段回歸結果

4.5 基于指標測度的穩健性檢驗

對于解釋變量,分析師盈余預測分歧以及異質波動率也是異質信念的常用代理變量[2,28]。Diether等[2]利用分析師盈余預測分歧測度異質信念,認為分析師盈余預測分歧越大,代表專業投資者對股票未來的看法不一致程度越大,進而異質信念越大。借鑒Diether等的做法,用分析師對個股每股收益的預測分歧來測度分析師盈余預測分歧(DISP)進而代理異質信念。Berkman等[28]認為投資者對股票價值的看法差異程度越大,會導致頻繁的交易發生,進而股票收益的特質波動率也會越高,因此,股票收益的特質波動率能夠反映異質信念水平的高低,特質波動率越高,異質信念水平就越高。借鑒Pastor等[3]的做法,特質波動率(RETIVOL)定義為基于市場模型的回歸殘差的標準差。

表7的列(1)和列(2)給出了全樣本回歸結果,列(3)和列(4)給出了允許賣空的子樣本的回歸結果。可以看出,無論是使用分析師盈余預測分歧(DISP)衡量異質信念,還是使用特質波動率(RETIVOL)衡量異質信念;也無論是全樣本的回歸結果,還是允許賣空的子樣本的回歸結果,異質信念對企業估值的影響依然顯著為正。這說明,異質信念正向影響企業估值的結果不依賴于如何測度異質信念。

表7 基于異質信念指標測度的穩健性檢驗

對于被解釋變量,除了托賓Q,市凈率(P/B)也是常見的企業估值比率[29],市凈率定義為股票收盤價除以每股凈資產。表8中的列(1)和列(3)分別給出了使用市凈率作為被解釋變量時的全樣本和允許賣空的子樣本OLS的回歸結果。可以看出,用市凈率衡量企業估值的結果依然穩健。經典的企業估值理論認為,企業估值是一個動態過程,正確估計企業價值的方法是對公司預期的現金流進行貼現。基于此,本文采用貼現現金流模型估計單位資產的企業價值(即企業估值)。具體而言,首先計算公司未來每期的自由現金流,用經營活動所產生的現金流量凈額-購置固定資產、無形資產和長期資產的現金+利息支出總額計算得到,然后用CAPM 計算出每年的資本成本(貼現率),其中:個股貝塔值用個股過去3 年考慮現金紅利再投資的月度收益率對月度綜合A 股市場收益率回歸得到的回歸系數衡量。最后,每一年的企業估值(PV/BE)用未來3年的自由現金流量貼現再除以總資產賬面價值得到9)采用未來3年的自由現金流進行貼現的原因一方面是為了統一未來現金流年數的標準,另一方面是保證有足夠多的樣本。本文也采用了用未來5年的只有現金流量進行貼現,結果依然穩健。列(2)和列(4)分別給出了使用貼現現金流模型計算的企業估值指標作為被解釋變量時的全樣本和允許賣空的子樣本OLS回歸結果。同樣,由全樣本的回歸結果依然發現,異質信念(HB)的回歸系數在1%的顯著性水平上顯著為正10)然而,允許賣空的子樣本結果不顯著,原因是用貼現現金流方法計算企業估值指標得到的樣本較少。這說明,異質信念正向影響企業估值的結果不依賴于如何測度企業估值。

表8 基于市場估值指標測度的穩健性檢驗

5 結語

異質信念會通過影響增長機會的價值而對企業市場估值產生影響。本文通過構建一個兩期模型,理論上揭示了異質信念如何通過增長機會而影響企業估值的機理,并利用2007～2020年滬深兩市2 973家A 股非金融類上市公司數據進行了實證檢驗。研究結果表明:異質信念對企業估值具有正向影響,且異質信念對增長機會多的企業的市場估值更具影響,表現為異質信念和企業估值的正向關系,在研發強度高、專利授權量多、高科技行業的企業更為明顯。進一步,一旦企業執行增長機會,異質信念對企業估值的影響將消失。針對賣空限制對異質信念作用的已有解釋,本文發現,即使不存在賣空限制,異質信念也會對企業估值具有正向影響,且增長機會越多,這種正向影響更強。因此,賣空限制并非導致異質信念對企業估值具有正向影響的必要條件,而投資者關于資產構成中增長機會的異質信念,才是其影響企業估值的根本所在。

附錄A

式(8)的推導過程:

附錄B