股份回購如何影響股票流動性？

李曜 胡濤

(上海財經大學金融學院，上海 200433)

一、引言

隨著上市公司公開市場股份回購規模的快速增長，回購對股票市場微觀運行的影響日益突出。我國上市公司股份回購的政策歷經多次變化，2018年10月《公司法》修訂后更趨完善；之后上市公司進行股份回購的積極性迅速提升。據國泰安數據庫統計，以回購完成日所在年份為準，2010—2017年共有80家公司完成了公開市場股份回購，而2018—2020年完成回購的公司數則為814家，后三年為前八年的10倍以上。由此可見，法規制度和政策改革對市場主體行為發揮了重要引領作用。但是，關于公開市場股份回購的理論問題并未能得到全部解決，其中一項就是回購對股票市場微觀運行效率的影響。

之前的學術文獻主要集中于回購動機研究，提出了諸如信號傳遞、替代現金分紅、改善資本結構、降低代理成本、抵御敵意收購等觀點(李曜和何帥，2010；Babenko et al.，2012；Almeida et al.，2016)[26][3][1]。最為經典的認識是，公開市場回購是內部人在傳遞企業價值被低估的信息，回購行為有利于實現提升和穩定股價的目標。正因如此，各國證券監管部門均將股份回購和市場操縱這兩類行為區別開來，并給予前者充分支持(朱慶，2015)[37]。但是，若股份回購干擾了股票市場正常交易，那么監管部門就需要對上市公司股份回購給予重新認識，主動監管和加強引導。現實中，我國上市公司的公開市場回購行為已經逐漸暴露出一些問題，部分企業利用回購誤導投資者，甚至操縱股價和進行內幕交易的現象已有出現，給股票市場穩定運行帶來了負面影響。1因此，本文關注的問題是：隨著A股市場上市公司股份回購日益增多，股份回購對股票市場微觀運行產生了哪些影響？

股票流動性是衡量股票市場運行效率的重要指標，一直是金融領域的核心研究內容之一(李志輝等，2018；南開大學中國市場質量研究中心課題組，2020；王運陳等，2020)[27][28][30]。股票流動性越高，則股票市場運行越有效率(Amihud，2002)[2]。流動性枯竭亦是發生金融危機的最直接原因(Brunnermeier and Pedersen，2009)[7]。因此，若要探討公開市場股份回購行為對股票市場的影響，則首先且必須聚焦于股票流動性2，也即回答：公開市場股份回購如何影響了股票流動性？

然而較為遺憾的是，目前少有股市流動性的文獻是基于我國A股市場特別是近期的股份回購展開的，二者之間的影響關系和傳導機制主要是從國外的相關研究中進行推論。國外一部分研究文獻發現，上市公司股票回購向股票市場提供了流動性(Nayar et al.，2008；Hong et al.，2008；Hillert et al.，2016)[18][16][15]；另一部分文獻則認為，上市公司管理層會利用信息優勢回購股票，進而導致股票流動性下降(Barclay and Smith，1988；Brockman and Chung，2001；Ginglinger and Hamon，2008)[4][5][14]。由此不難看出，已有研究對于公開市場股份回購與股票流動性關系的探討尚未達成一致。

基于以上理論和實踐背景，本文選擇滬深A股市場2018年1月至2020年7月實施了公開市場股份回購的上市公司為研究對象，實證分析股份回購對股票流動性的影響及其傳導機制，力圖為理解二者的關系提供來自中國A股市場的經驗證據。研究發現，我國上市公司實施股份回購降低了股票流動性，其機制在于上市公司實施股份回購提高了逆向選擇成本，導致買賣價差擴大，股票流動性下降。進一步分析發現，在信息披露質量較高的上市公司中，股票回購對股票流動性的影響相對較小，表明提高上市公司信息披露質量能有效緩解股份回購對股票流動性的負向影響。在進行一系列穩健性檢驗后，上述結論依然成立。本文結論與部分已有文獻的發現存在一定差異(黃綏彪等，2020；Chung et al.，2007；Hillert et al.，2016)[23][10][15]，原因可能在于：在全球范圍內，各國資本市場發展以及股份回購制度安排均存在較大差異，如意大利市場回購約束較少、瑞士市場存在獨特的回購第二交易線機制3(Chung et al.，2007；De Cesari et al.，2011)[10][12]等，因此也導致各國文獻分析股份回購對股票流動性的影響所得結論有所不同。同時，本文在樣本時間、數據頻率和流動性指標選擇等實證研究方法和指標上較國內已有文獻有所優化。

本文的邊際貢獻在于：第一，為有關股份回購提高還是降低股票流動性的爭議提供了基于我國股票市場的經驗解答。以往關于A股股份回購微觀影響的研究大多集中于股票收益率和波動性，而相對于收益率和波動性，股票流動性更能反映股票市場的價格發現、資源配置效率等功能(王可第，2020；吳非等，2021)[29][32]。第二，利用我國A股獨有的股份回購披露規則，通過事件研究法和面板固定效應模型兩種方法，更為精準地識別了股份回購對股票流動性的影響，彌補了已有文獻只能近似估計的不足。第三，手工收集了上市公司相關的股份回購實施公告，整理獲得了頻率更高的日度和月度回購數據，彌補了前人文獻只能通過年度和季度數據進行研究的不足。第四，在研究股份回購對股票流動性的影響及其傳導機制的基礎之上，提出了如何通過有效的外部監督來緩解股份回購的負面影響，從而為監管部門規范上市公司股份回購行為提供了政策依據。

二、文獻回顧與假設提出

理論文獻指出，公開市場股份回購對股票流動性可能有著兩種相反的影響。

第一種觀點認為股份回購會降低股票流動性。首先，上市公司管理層是天然的知情交易者，在回購交易中具有一定的信息優勢。為了減小回購成本或快速提振股價，管理層會利用私有信息優勢，集中大量資金從市場快速購入股票，這一行為會導致股票流動性下降(Barclay and Smith，1988；Brockman and Chung，2001；Ginglinger and Hamon，2008)[4][5][14]。其次，公開市場股份回購和股價上漲密切相關，回購有可能成為大股東、管理層或者其他內部人實現私人目的的工具，如為化解大股東的股權質押風險、抬高股價以利于減持、內幕交易、稀釋公司負面新聞影響等(李曜和何帥，2010；李炳念等，2021；Chan et al.，2010)[26][25][8]。同時，從政策層面看，我國上市公司股份回購采取事后備案制度，其決策和具體實施進程均由上市公司自主決定，回購行為的監管主要依靠證券交易所的事后監督問詢，較低的違法成本進一步增強了上市公司的主觀違規動機。在此情況下，外部投資者為了規避潛在的信息風險，會選擇退出交易，或者通過進一步擴大買賣報價價差獲取更多收益，以彌補被動出清時產生的損失，進而導致流動性下降(Easley et al.，2012；Chordia et al.，2019)[13][9]。

綜合以往文獻，由于股票市場存在信息不對稱，股票回購可能會對股票流動性產生負向影響。具體而言，因為上市公司內部人和外部投資人之間存在信息不對稱，內部人可能利用私有信息實施股票回購，所以外部投資者在交易中會要求更高的價差以補償信息方面的劣勢，從而導致股票流動性下降。上述影響在制度不健全、信息透明度較低的股票市場尤為嚴重。基于上述分析，本文指出我國上市公司實施股份回購可能會降低股票的流動性，由此提出假說：

H1a：我國上市公司實施公開市場股份回購會降低股票流動性。

同時，第二種對立觀點認為股份回購會提高股票流動性。首先，股份回購可以向外界傳遞正面的價值信號，吸引更多投資者參與股票交易，進而降低股價波動率，提高股票流動性(Chung et al.，2007；De Cesari et al.，2011)[10][12]。其次，上市公司具有“正面”的擇時能力。上市公司會選擇在市場風險較大(即波動率較高或者賣盤壓力較大)時實施股份回購，以調節市場的買賣壓力，進而縮小買賣價差，向市場提供流動性(Cook et al.，2004；Hong et al.，2008)[11][16]。Hillert et al. (2016)[15]的研究發現上市公司是有耐心的非流動性交易者，會通過限價回購交易向市場提供流動性。最后，上市公司和已有知情交易者間的競爭性交易會加速公司特質信息融入股價，從而提高股票流動性。

基于以上分析，本文提出對立假設：

H1b：我國上市公司實施公開市場股份回購會提高股票流動性。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

2018年后，我國A股的公開市場股份回購才開始大量出現，因此本文僅關注2018年以后的公開市場股份回購。另外，2020年8月，創業板漲跌幅限制由10%調整為20%。為了保證市場交易制度的一致性，本文最終選取2018年1月1日至2020年7月31日滬深A股上市公司(不含科創板)發生的公開市場回購事件作為研究對象。本文所使用的日度股票交易數據和公司財務數據來源于國泰安數據庫，高頻交易數據來源于財富通數據中心。

根據滬深交易所《上市公司回購股份實施細則》(以下簡稱《回購細則》)，上市公司股份回購涉及以下三種信息披露：首先，需要披露董事會和股東大會關于股份回購的審議情況；其次，在正式實施回購時，需要披露股份回購的實施進展情況，具體時點是：首次回購行為發生時、回購比例每增加超過總股本的1%、每個月月初三類，本文將此三類公告統稱為“股份回購實施公告”；最后，在股份回購完成或期滿時，發布總結性公告。由于本文針對的是上市公司真實股份回購行為，而董事會和股東大會的決議公告、最終的總結性公告均不涉及真實的回購行為，因此僅關注股份回購的實施公告。根據實證需要，將樣本進一步劃分為兩類：第一類是股份回購實施公告的時間和內容，第二類是股份回購的月度面板數據。

第一類數據的獲取流程如下：首先，在國泰安數據庫中檢索股份回購實施進展公告全文，并對公告內容進行手工整理。然后，根據公告內容將樣本劃分為如下三類：第I類為明確提出是“首次回購公司股份”(以下簡稱第I類公告)；第II類為明確提出是“回購比例已經累計超過1%(2%、3%……)”(以下簡稱第II類公告)；第III類為每月月初的例行公告(以下簡稱第III類公告)。另外，本文剔除了ST、*ST和金融行業公司的回購事件。經過上述處理共獲得4323個樣本事件，其中包含822個第I類公告，

860個第II類公告4，2641個第III類公告。

第二類數據的構成：對月度公告進行梳理，手工整理出每月回購的股數和均價，然后結合A股所有上市公司的股票交易數據構建月度面板數據。另外，對數據做了如下處理：(1)考慮到ST和*ST股票常發生異常價格波動，因此剔除這兩類公司；(2)剔除了金融行業的公司；(3)剔除了研究區間內變量存在數據缺失的樣本；(4)為了減輕異常值的影響，對所有的連續變量進行了上下1%的縮尾處理。

(二)股票流動性的度量

根據張崢等(2014)[35]對股票流動性測度指標的分析，基于高頻數據的買賣價差要遠優于股票流動性的其他間接測度指標。因此，借鑒張崢等(2014)[35]的研究，本文使用基于時間加權的相對報價價差QSP(Relative Quoted Spread)和相對有效價差ESP(Relative Effective Spread)衡量股票流動性，QSP和ESP越大表明股票流動性越差。具體計算方法如下：

其中，QSPit為股票i在交易日t的相對報價價差，ESPit為股票i在交易日t的相對有效價差；PiT為股票i在交易日t內T時刻的成交價；和分 別為股票i在交易日t內T時刻最佳賣出價格和最佳買入價格；為和的均值；WiT為股票i在交易日t內T時刻價差持續時間占當日交易總時間的比重。

(三)研究設計

考察公開市場股份回購對股票流動性影響的主要障礙在于找到上市公司實施回購的時間和規模，從而排除其他因素的影響。受制于全球不同股票市場的披露規則，學者們只能沿用Barclay and Smith(1988)[4]的方法，從上市公司年報和季報中獲取相應數據，構建回歸模型以評估股份回購對股票流動性的影響。

不難發現，現有方法雖然對其他影響因素進行了一定程度的控制，但在上市公司實施回購的整個季度和年度中，股票流動性所面臨的其他事件沖擊是無法被完全排除的。本文利用我國A股特有的股份回購披露制度，獲取日度和月度的回購交易數據，并通過事件研究法和固定效應模型分析股份回購對股票流動性的影響，這能在很大程度上解決以往研究中面臨的問題，從而有助于本文更準確地分析股份回購對股票流動性影響的凈效應。具體分析步驟如下：

1.事件研究法

根據上市公司股份回購的相關披露規則5，上市公司在發布第I類和第II類公告前1～5天內必然已經實施過股份回購，所以可以利用事件研究法評估公告前1～5天內的股票流動性變化，即股份回購實施期間的股票流動性變化情況。另外，為保證不損失太多的樣本信息，對第III類公告進行手工篩選：如果公告內容中的回購規模相比前次公告發生了增加，則說明在此期間公司進行了股份回購操作6，也將其納入事件研究樣本中。

首先，設定公告日(D)前10天到后10天為事件窗口期[D-10,D+10]。根據研究需要，本文重點關注[D-10,0]期間股票流動性的變化，即發生真實回購的區間，而非公告后的流動性變化，這一點有別于通常的事件研究。公告前150天到30天作為估計期[D-150,D-30]。然后，借鑒儲小俊和劉思峰(2012)[22]、陳國進等(2019)[21]等研究，分析QSP和ESP的變化，得到異常相對報價價差AQ和異常相對有效價差AE：

其中，QSPim和ESPim為股票i的正常價差，使用估計期內QSP和ESP的均值來衡量；QSPit和ESPit為窗口期股票i的相對報價價差和相對有效價差。

2.面板數據回歸

使用事件研究法只能偵測到固定公告前上市公司的回購行為，而且無法控制回購規模和其他因素的影響，因此，本文構建了模型(5)對上市公司每月的回購數據進行分析，以保證結果的穩健性：

其中，Liqit是被解釋變量，為股票i在t月的流動性指標。本文借鑒雷倩華等(2012)[24]和Nyborg and Wang(2021)[19]的做法，使用t月相對有效價差日均值對數Lnesp和相對報價價差日均值對數Lnqsp表示。RepQit為上市公司每月回購股票的相對規模，計算方法如下：

其中，Repsit為上市公司i在t月的回購股數，Volit為上市公司股票i在t月的月股票交易總股數。

參考Hillert et al.(2016)[15]、李志輝等(2018)[27]等文獻的做法，控制變量選擇股票波動率Vola、股票交易規模Value、股票市值規模Mcap、股票價格水平Price和市凈率Pb，并滯后一期以控制內生性。同時，本文還控制了公司固定效應和時間固定效應。主要變量的詳細說明見表1。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

核心變量的描述性統計結果如表2所示。其中相對報價價差(QSP)和相對有效價差(ESP)的月均值分別為0.181%和0.177%，這與李志輝等(2018)[27]、南開大學中國市場質量研究中心課題組(2020)[28]、徐壽福和陳百助(2021)[33]等對價差的估計基本一致。其余控制變量的描述性統計結果與相關文獻類似。

表1 變量定義

表2 變量的描述性統計結果

(二)事件研究

首先，繪制異常價差在股份回購實施公告前后10個交易日的變化情況，如圖1和圖2所示。其中橫軸代表交易日，窗口期[-10,-1]為上市公司實施股份回購的期間，0表示回購實施公告發布當日，縱軸分別代表異常價差的兩個指標(AQ和AE)。如前文所述，本文重點關注[-10,-1]區間流動性的變化情況，因為該區間內上市公司在二級市場實施了股份回購。

圖1 股份回購實施公告前后AQ變化情況

圖2 股份回購實施公告前后AE變化情況

由圖1和圖2可知，[-10,-1]區間的異常流動性一直大于0，且呈現上升趨勢，在-1日達到最大值4.47%和4.54%，表明買賣價差在逐步擴大。在發布公告后，AQ和AE仍大于0。進一步，對公告日前后的異常流動性進行t檢驗，結果如表3所示。在窗口期[-10,10]內，AQ和AE均顯著大于0。為保證結果的穩健性，本文還分別對三種類型的公告進行了單獨檢驗，三種類型公告在窗口期[-10,-1]的AQ和AE均顯著大于0，其中首次回購對買賣價差的影響最大，AQ和AE的最大值約為7%(限于篇幅，檢驗結果略)。

上述結果表明，我國上市公司實施公開市場股份回購擴大了買賣價差，降低了股票流動性，假說H1a得到了初步驗證。

(三)回歸分析

為控制公司異質性和時間效應，并估計股份回購的整體影響，本文使用面板固定效應模型對上市公司股份回購的月度數據進行分析，基準回歸結果如表4第(1)(2)列所示。結果顯示，RepQ的系數在1%水平下顯著為正，表明上市公司月回購規模越大，相對報價價差和相對有效價差越大。基準回歸結果支持了事件研究法的結果，即上市公司實施股份回購會提高買賣價差，降低股票流動性。

表3 公告日前后異常流動性

另外，控制變量回歸系數的結果與已有文獻基本一致(雷倩華等，2012；李志輝等，2018；Hillert et al.，2016)[24][27][15]，如表4第(3)(4)列所示。股票交易規模(Value)和市值規模(Mcap)的系數顯著為負，表明市值和成交額較大的股票，其價差一般較小。股票價格波動率(Vola)的系數顯著為正，表明股價波動程度越大，價差越大，股票流動性越差。

綜上所述，事件研究和回歸分析均發現，上市公司實施股份回購會降低股票流動性，且回購規模越大，流動性下降的程度亦越大，假說H1a得到驗證。

(四)穩健性檢驗

本文對上述分析進行了如下穩健性檢驗：首先，股份回購和股票流動性的關系可能存在一定內生性，故使用工具變量法和傾向匹配法重新進行驗證；其次，依次更換流動性指標和回購指標，進一步考察股份回購對股票流動性的影響。

1.內生性處理

在理論邏輯上，很難說明股票回購降低了流動性的結果存在內生性問題。這是因為，根據Brockman et al.(2008)[6]和Hillert et al.(2016)[15]等的研究，上市公司會選擇在股票流動性較高的時候實施股份回購，并且流動性越高，回購規模越大，那么股份回購與流動性之間應該是正向關系，而本文結果與之相反。當然，為使結論更穩健，本文依然應用工具變量法和傾向匹配法，以減輕可能存在的反向因果、自選擇偏誤和遺漏變量的影響。

表4 基準回歸結果

(1)工具變量法(GMM-IV)

首先，需要選擇一個不受股票流動性影響，但會影響上市公司每月回購股份數量與金額的工具變量。按照滬深交易所的披露規則，上市公司董事會在決定進行股份回購時，需要向投資者公布回購方案，其中預計回購的股份數量和擬使用的資金總額必須至少有一項明確公布上下限。在實踐中，部分上市公司會同時披露預計回購股份數量和回購金額的上下限。7

在具體實施時，每月的回購安排會受到原披露方案中回購金額或者股數上下限的影響，而該回購金額或者回購股數的上下限在回購行為發生之前就已經被決定了，不會受到回購當月其他因素的影響。因此，選擇回購金額上限(Rval_iv，將宣告回購金額上限除以公司總市值)和回購股數上限(Rvol_iv，將宣告回購股份數量上限除以公司總股數)作為工具變量。Hillert et al.(2016)[15]和Nguyen et al.(2021)[20]等學者在研究股份回購相關問題時也均使用預計回購股數作為實際回購股數的工具變量。

其次，使用GMM方法重新估計股份回購數量和金額對股票流動性的影響。在表5第(1)(2)列回歸結果中，RepQ的系數仍在1%和5%水平下顯著為正，表明考慮內生性之后，股份回購仍顯著降低了股票流動性。另外，Kleibergen-Paap rkLM統計量值為310.225，Kleibergen-Paap rk WaldF統計量值為1455.938，HansenJ統計量值分別為1.405和1.323，檢驗結果均表明所選取的工具變量是有效的。

表5 工具變量回歸和傾向匹配法

(2)傾向匹配法(PSM)

為緩解可能存在的樣本自選擇問題，本文使用傾向匹配法進行穩健性檢驗。首先，以回購發生前一個月的股票波動率、股票成交規模、股票市值規模、股票價格水平、市凈率、相對報價價差、機構持股比例、大股東持股比例以及行業和月度虛擬變量為特征變量進行Logit回歸，并計算傾向得分值。其次，依據傾向得分值，按照最鄰近匹配(1:3)的原則進行配對。最后，將匹配后的樣本進行多元回歸分析，結果如表5第(3)(4)列所示，RepQ的系數仍顯著大于0，結論與前文一致。8

2.更換流動性指標

已有研究指出，雖然基于時間加權的價差能夠衡量價差的持續時間，但忽略了股價會因指令執行而發生變化，以及隨之產生指令處理成本的改變。因此，本文使用基于成交金額加權的相對報價價差(Lnqsp_a)和相對有效價差(Lnesp_a)重新進行驗證。結果如表6第(1)(2)列所示，RepQ的系數仍在1%水平下顯著為正，表明計算價差的不同加權方式并不影響本文結論。當然，本文也結合式(3)和式(4)，利用基于成交金額加權的相對報價價差和相對有效價差重新構建了AQ和AE指標進行事件研究。結果顯示，AQ和AE在窗口期內的走勢以及t檢驗的結果均與前文基本一致(限于篇幅，檢驗結果略)。

另外，股票流動性包含交易成本和交易速度等多個維度。如果僅采用買賣價差衡量股票流動性，則可能只反映了交易成本而忽略了其他因素如交易速度和市場沖擊成本等(張崢等，2014)[35]。比如換手率越大，表明股票交易速度越快，流動性越強；Amihud指標越大9，表明股票市場沖擊成本越高，流動性越差。因此，本文使用日均換手率(Turnover)和Amihud指標(Lnamihud)分別衡量股票交易速度和市場沖擊成本，進一步考察回購對股票流動性的影響。表6第(3)(4)列匯報了股份回購對股票市場交易速度和沖擊成本的影響結果，RepQ的系數均在1%水平下顯著，正負號也符合預期，表明從交易速度和沖擊成本維度去衡量股票流動性，股份回購仍然降低了股票流動性。

表6 更換流動性指標

3.更換回購指標

本文使用兩個新的回購指標替代RepQ進行回歸分析。第一，相對回購金額RepV，為公司i在t月的回購金額除以公司i在t-1月的市值。第二，虛擬變量RepD，如果公司i在t月實施股份回購，則RepD為1，否則為0。回歸結果如表7第(1)～(4)列所示，結果仍然支持前文結論。

4.更換樣本時間區間

為保證結果的穩健性，本文擴大了樣本的時間區間，使用2015—2020年7月的數據進行分析。回歸結果如表8所示，結果與前文基準回歸基本一致。同時，也結合式(3)和式(4)，對2015—2020年7月的數據進行了事件研究，結果顯示AQ和AE在窗口期內的走勢以及t檢驗的結果均與前文基本一致(限于篇幅，檢驗結果略)。

表7 更換回購指標

表8 更換樣本時間區間

五、影響機制檢驗

為分析潛在的影響機制，即上市公司實施股份回購提高了股票市場的逆向選擇成本，進而使得買賣價差擴大、股票流動性下降，本文參考溫忠麟和葉寶娟(2014)[31]進行機制分析，并輔以Sobel檢驗和Bootstrap方法(抽取自助樣本1000次)進行檢驗，模型設計如下：

上述模型中，Medit為中介變量，其余變量的定義與前文相同。

本文使用Chordia et al.(2019)[9]提出的指令波動率(VOIB)作為中介變量進行機制檢驗。Chordia et al.(2019)[9]從理論和實證上驗證了VOIB是衡量股票市場逆向選擇成本的優秀指標。VOIB由基于股價、交易指令和交易量的高頻數據構建，不僅包含了更多和更及時的股票交易信息，而且可以避免求解傳統逆向選擇成本指標中關于分布假設的主觀性，總體上具有傳統指標無法比擬的優勢。VOIB的計算方法如下：

其中，OIBiT表示股票i在交易日T的指令不均衡，和分別表示股票i在交易日T的主動性買入交易量和主動性賣出交易量；VOIBit表示股票i在交易月t的指令波動率，使用交易月t內OIBiT的標準差表示。

表9 影響機制檢驗

表9匯報了模型(7)(8)的回歸結果，第(1)列中RepQ的系數顯著為正，表明上市公司實施股份回購顯著增加股票市場的逆向選擇成本。進一步將VOIB引入到模型中，第(2)(3)列中VOIB的系數均在1%水平下顯著為正，而RepQ回歸系數的顯著性程度下降，且值小于基準回歸中的系數值。根據中介檢驗程序，這一結果說明部分中介效應成立，同預期相符。為保證結果的穩健性，本文還使用Sobel檢驗和Bootstrap方法對中介效應進行了檢驗，SobelZ值均為6.8，且在1%水平下顯著；Bootstrap方法的Z值分別為6.48和6.35，均在1%水平下顯著。同時，機制檢驗的結果還顯示，逆向選擇成本的中介效應占比較高，在40%～60%。總體而言，表9的結果支持了“股份回購→逆向選擇成本→股票流動性”的傳導機制，表明上市公司實施股份回購提高了股票市場的逆向選擇成本，進而導致買賣價差擴大，股票流動性下降。

六、進一步分析

在前文分析的基礎上，是否存在其他因素能夠調節股份回購對股票流動性的負向影響呢？

投資者依據公開信息對上市公司股份回購的信息含量和交易流程進行判斷，因此，股份回購與股票流動性的關系在很大程度上會受到上市公司信息披露質量的影響。在信息不對稱的情況下，投資者難以形成合理預期，在回購交易中將處于劣勢地位，較易產生逆向選擇問題。較高的信息披露質量不僅能有效抑制大股東、管理層或者其他內部人道德風險和機會主義的產生，而且能夠減輕股票交易中的逆向選擇問題(朱茶芬等，2011；徐壽福和徐龍炳，2015；鄒穎和李燕茹，2016)[36][34][38]。最為重要的是，準確且足夠的信息披露會為投資者正確識別股份回購的信息含量、合理分析上市公司回購交易提供依據，從而減少不同投資者之間的分歧，加強股份回購的信號傳遞效應。

本文使用KV指數衡量上市公司信息披露質量。KV指數能夠真正反映上市公司信息披露的實際效果，既包含了強制性信息披露，也包含了自愿性信息披露，是一個能夠全面度量上市公司信息披露質量的變量(徐壽福和徐龍炳，2015；Kim and Verrecchia，2001)[34][17]。具體構造方法如下：

其中，Pt和Volt分別是股票收盤價和交易量，Vol0是研究期間所有交易日的平均交易量。使用OLS對每家上市公司進行模型(11)估計，從而得到λ值構建KV指數(不考慮λ為負的情況)，λ越小說明投資者對交易量信息的依賴程度越小，對信息披露的依賴程度就越大，因此，越小的KV值代表越高的信息披露質量。

本文按照KV指數的1/3分位點將樣本劃分為高信息披露質量組(KV指數小于1/3分位點)和低信息披露質量組(KV指數大于1/3分位點)。然后，對高低樣本組進行分組回歸，結果如表10所示。表10第(1)(3)列顯示，高信息披露質量組的RepQ系數分別為0.1290和0.0610，但均不顯著；表10第(2)(4)列顯示，在低信息披露質量組中，RepQ的系數分別為0.6463和0.5281，均在1%水平下顯著為正，且大于前文全樣本的回歸系數。10進一步，為保證對比結果的穩健性，本文對分組回歸中RepQ系數的差異性進行檢驗。結果顯示，SUR檢驗和費舍爾組合檢驗均表明兩組樣本中RepQ系數存在顯著差異，即相對于高信息披露質量組而言，低信息披露質量組中回購規模(RepQ)對買賣價差的影響顯著增大。

以上結果說明，股份回購對股票流動性的影響在不同信息披露質量的公司中間產生了顯著差異。具體而言，在信息披露質量較高的公司中，股份回購并未對股票流動性產生顯著的負向影響；而在信息披露質量較差的公司中，股份回購對股票流動性的降低效應相對更大。

表10 基于信息披露質量的分組回歸結果

七、結論與思考

上市公司公開市場股份回購可能對股票的成交價和成交量產生重大而持續的影響。厘清公開市場股份回購對市場微觀運行的影響效應及其作用機制，就成為理解企業行為作用于股票市場的重要問題；也只有解決了這個問題，監管部門針對回購行為的監管才能更有的放矢。本文以2018年1月至2020年7月A股上市公司公開市場回購事件為研究對象，分析發現上市公司實施公開市場股份回購提高了逆向選擇成本，進而導致買賣價差擴大，股票流動性下降。進一步研究發現，與信息披露質量較高的上市公司相比，信息披露質量較差的上市公司實施公開市場回購對股票流動性的降低效應更明顯，這意味著提高上市公司信息披露質量能在一定程度上緩解股份回購對股票流動性的負向影響。

本文啟示如下：監管部門對違反《回購細則》的上市公司加大執法和處罰力度(如內幕交易、“忽悠式”回購和過量回購)，對股份回購的信息披露進行嚴格監管，關注上市公司信息披露的及時性和準確性；投資者在上市公司發布回購預案后，及時關注股份回購的實施進展(如回購數量和均價)，對于中小投資者而言，還要關注機構投資者交易行為和證券分析師研報、自媒體和相關消息，形成對上市公司回購行為的理性判斷，避免盲目跟風。

當然，本文的研究也存在一定的不足之處。首先，相較于國外有關股票市場股份回購的研究而言，本文的樣本數據仍然較少。其次，對股份回購導致流動性下降的傳導機制，未能給出更多有經濟意義的解釋。未來研究應著重于：第一，隨著我國A股宣告并進行股份回購公司數目的增多，可基于更多有效數據進行研究。第二，關于回購導致流動性下降的影響機制，可能也與回購交易運作模式有關，即上市公司是自己操作股票買賣還是委托外部證券公司進行交易(現實中券商已將代理上市公司進行股票回購作為一項重要的財務顧問和經紀業務)，兩種交易模式對股票流動性的影響有何區別？第三，不同動機(員工股權激勵、公司市值管理和回購用于可轉換債券轉股)下股份回購的影響有何差異？第四，股票流動性的變化對公司經營活動以及內部人行為有何影響？上述問題是進一步的研究方向。 ■

注釋

1. 比如捷順科技(002609)于公司重大事項公告日次日，在二級市場大量回購股票，兩天累計回購比例超過3%，隨后收到深交所監管問詢函；勁嘉股份(002191)在公司年報公告日前實施股份回購，收到深交所監管問詢函；萬業企業(600641)因公司未按已披露的股份回購方案實施回購，收到上交所監管函；鼎龍股份(300054)僅完成回購金額下限的9.77%，2020年11月湖北證監局決定對公司采取出具警示函的行政監管措施，并將違規情況記入誠信檔案，等等。上述公司在股份回購中分別涉嫌操縱股價、內幕交易和誤導投資者。

2. 在上海證券交易所每年發布的《市場質量報告》中，都會使用近一半的篇幅闡述市場流動性的變化情況，將流動性作為衡量市場質量的核心指標。參見www.sse.com.cn/aboutus/research/special。

3. 瑞士的第二交易線機制為上市公司設立了單獨的市場板塊回購股票，在該板塊中實施回購的公司是唯一被授權購買股票的實體。這個臨時交易平臺是與證券交易所交易平臺同時開放的。

4. 對于少量事件公告類型有重合的，進行了合并處理，將其歸類為數值較小的事件類型。例如中聯重科(000157)于2019年6月1日發布回購進展公告“關于回購A股比例達到總股本2%暨2019年5月回購進展公告”，該次公告既宣布了回購比例達到2%同時也屬于每月例行公告，本文將其劃分為“回購比例已經累計超過1%”即第II類公告事件。再如眾信旅游(002707)于2020年2月6日發布回購進展公告“關于首次回購公司股份暨回購公司股份比例達到1%的公告”，該次公告既是首次回購公告也是回購比例達到1%公告，本文將其劃分為第I類公告事件。

5. 完整的披露規則見http://www.sse.com.cn/lawandrules/sserules/listing/stock/c/c_20190111_4708563.shtml。

6. 例如神州高鐵(000008)2019年9月6日發布回購進展公告(第II類)“截至公告日，公司通過股票回購專用證券賬戶以集中競價交易方式回購公司股份55,615,963股，占公司總股本的比例為2%”，在2019年10月9日發布的月初例行公告(第III類)中，表明“截至2019年9月30日，公司通過股票回購專用證券賬戶以集中競價交易方式回購公司股份61,496,463股，占公司總股本的比例為2.21%”。顯然，10月公告中的回購股數要大于9月的公告數據，說明在兩次例行公告期間企業發生了股份回購行為，因此將10月9日公告也納入事件研究法范圍內。

7. 以赤峰黃金(600988)2021年1月18日發布的股份回購方案為例，“本次回購擬使用資金總額為人民幣3億元～7億元(含)，回購價格15元/股～22元/股(含)，本次回購數量不超過公司總股本的2.5%，即41,597,784股，具體回購股份的數量以回購期滿時實際回購的股份數量為準”。在該公司的回購方案中，既披露了回購金額的上下限3億元～7億元，也披露了回購數量的上限41,597,784股。

8. 本文還進行了1:1和1:2匹配，實證結果基本一致。另外，本文對匹配的平衡性進行了檢驗，結果顯示匹配效果較好。

9. 當Amihud指標越大時，單位成交金額對股票收益率的沖擊更大，此時股票流動性更差；反之，當Amihud指標越小時，則股票流動性更好。Amihud指標是逐日計算，然后再計算月均值。具體計算方法是：股票日收益率的絕對值除以日成交金額。在回歸中，對Amihud指標取對數處理。

10. 本文還將樣本細分為三組進行回歸，結果顯示RepQ系數值和顯著度隨著信息披露質量變差而依次增大，相關檢驗也與本節的分析結論一致。