國企混改與股價信息性：度量、機制及政策評價

陳少凌 俞丹丹 鐘嘉穎

一 引 言

自2013年十八屆三中全會將“積極發展混合所有制經濟”納入全面深化改革的頂層框架以來，混合所有制改革一直是深化國企改革的重要舉措和手段。2015年《國務院關于國有企業發展混合所有制經濟的意見》這一綱領性文件的出臺，標志著混合所有制改革正式拉開序幕。通過混合所有制改革引入多種所有制經濟，不僅具有完善國有企業治理機制、提升國有企業經營效率的作用(蔡貴龍等，2018a)[1]，也有助于更加公平地分配社會經濟資源以促進多種所有制經濟共同發展(何瑛和楊琳，2021)[2]。而作為企業價值最具信息性的載體，資本市場無疑將最直接地反映國企改革的效果。正因如此，資本市場一直是國企混改的前沿重地。從2015年提出的“以管資本為主”(1)《中共中央、國務院關于深化國企改革指導意見》，2015年9月；《國務院關于改革和完善國有資產管理體制的若干意見》，2015年10月。，到2017年推出的國有資產定價機制與試點聯動(2)《關于深化混合所有制改革試點若干政策的意見》，2017年11月。，到2019年提出的“通過股票市場發行證券、轉讓上市企業股份、國有股東與上市企業資產重組”(3)《中央企業混合所有制改革操作指引》，2019年11月。，到2020年提出的“通過資本化、證券化優化國有資產配置”(4)《國企改革三年行動方案(2020—2022)》，2020年6月。，再到2021年強調“選好戰略投資者、完善公司治理、提高上市公司質量”等(5)《推動混合所有制企業深度轉換經營機制專題推進會》，2021年8月30日。，都顯示出資本市場對于推動國企混改的重要作用。那么，時至今日，這場涵蓋國企與資本市場兩大重要經濟支柱的變革究竟成效如何？對這一問題的回答，是進一步推動國企改革，進而深化與細化下一步的改革工作，并最終實現“以公有制為主體、多種所有制經濟共同發展”的社會主義市場經濟體系高質量發展的關鍵。

資源配置是資本市場的核心功能，其主要作用機制為通過股價等證券價格引導資源的合理配置。Hayek(1945)[3]提出，股價匯總了金融市場上的各種交易信息，并反映了對企業價值的準確評估。與此同時，企業決策者也會學習并使用這些信息來指導他們的決策，從而進一步提升企業的價值(Baumol，1965)[4]。因此，金融市場的信息生產使有效的企業決策成為可能，并最終產生了影響企業價值的實際效果(Greenwood和Jovanovic，1990[5]；King和Levine，1993[6])。可見，如何解讀股價所反映的企業價值信息，進而考察決定國有企業價值的各種信息在資本市場上被生產、加工及運用的效率，顯然將是評估國企資本管理績效最直接有效的技術手段。遺憾的是，盡管Carpenter et al.(2021)[7]的研究發現，2004年以來，中國的股價已經可以較充分地反映出企業的價值信息，但國有上市公司股價信息性的表現卻依然落后于非國有上市公司(6)事實上，Carpenter et al.(2021)[7]用于衡量企業股價信息性的指標并未考慮到企業的個體異質性，而是將所有企業視為同質的整體來計算只具有時序變化特征的股價信息性指標。然而，我國國有企業上市年份從1990年到2013年不等；規模小的不到2千萬，大的近2.5萬億；既有高盈利高增長的“獨角獸”型企業(如寧德時代、聯影醫療等)，也有嚴重虧損的“僵尸”型企業。顯然，“企業同質”的假定并不符合我國國有企業的典型現實特征。。類似地，Goodell et al.(2021)[8]也指出，國有股權對股價信息性具有一定的負面作用。本文認為，鑒于國有企業在我國經濟體系中的重要性與特殊性，資本市場在國企混改中所發揮的功能可能遠比當前文獻所得結論更為復雜。對國有上市公司的股價信息性進行更深入的挖掘，進而更科學地評估混改的政策效果及資本市場在其中所起的作用，對于優化改革戰略并提高改革績效將是至關重要的一步。

基于以上研究背景，本文借鑒并拓展了Bai et al.(2016)[9]構建的預測價格效率(Forecasting Price Efficiency/FPE)指標，并以我國國有上市公司2003—2020年的數據為樣本，測度并描述了我國國有上市公司的股價信息性。測度結果顯示，發生混改的國有上市公司股價信息性始終高于未發生混改的國有上市公司。隨后，本文從股權結構改善與高層治理改進兩個維度探討了國企混改對股價信息性的影響。實證結果表明，除股權多樣性外，提高非國有股東參股程度和增強股權融合度帶來的股權結構改善與非國有股東委派董監高等高管團隊帶來的高層治理改進均有助于顯著提高股價信息性。進一步分析發現，混改對股價信息性的影響存在股權性質與行業競爭度的異質性，對于地方國企和位于高競爭行業的國有上市公司來說，其股價信息性的提升與混改帶來的股權結構改善和高層治理改進均顯著相關，但對于央企和位于低競爭行業的國有上市公司來說，其股價信息性的提升則僅與高層治理改進顯著相關。機制檢驗結果表明，國企混改能夠通過降低代理成本發揮治理效應和減少政策性負擔發揮減負效應來提高股價信息性，其中非國有股東委派高管主要發揮了治理效應。最后，本文檢驗了混改對國有上市公司股價信息性的政策效果。雙重差分法(Difference-in-Difference/DiD)和多期雙重差分法(Difference in Difference with Multiple Periods Estimator)的結果表明，相比于未發生混改的國有上市公司而言，國有上市公司在混改之后的平均股價信息性得到了顯著提升。同時，考慮到國企之間的差異相對較大，混改可能帶來企業、行業和地區層面的異質性影響，本文進一步運用Arkhangelsky et al.(2021)[10]提出的合成雙重差分法(Synthetic Difference-in-Differences/SDiD)估計了混改對國有上市公司股價信息性的異質性處理效應。結果表明，混改后超過四成的國有上市公司股價信息性有所上升，同時混改對位于高競爭行業的國有上市公司股價信息性的改善效果更好，并且在經濟發展水平和市場化水平較大的地區以及中部地區和東部沿海地區的改善效果更為明顯。

與現有研究相比，本文的主要貢獻在于：(1)借鑒Keane和Neal(2020)[11]提出的MO-OLS(Mean Observation OLS)方法，將Bai et al.(2016)[9]提出的股價信息性指標從僅考慮時序變化的單一維度擴展至同時容納時序變化與個體異質的復合維度，進而得以更為精細地解讀國有上市公司股價信息效率的現實特征，為實現“分類處置”“因地制宜”等精準施政目標提供了科學的理論與實證依據。(2)從股價信息性入手，深入且系統地剖析混改政策對國有上市公司股價信息性的作用及影響機制，將有助于更好地理解國有企業混合所有制改革的微觀本質，發揮資本市場健全國有資產定價體制、提升國有上市公司信息效率的功能。(3)運用Arkhangelsky et al.(2021)[10]提出的合成雙重差分法，結合具有個體異質性的股價信息性指標，清晰區分了不同個體對混改政策的異質性反應，進而在企業層面上準確度量政策落地效果，為政策評估及優化提供了切實可操作的建議。

后文內容安排如下：第二部分對已有研究文獻進行梳理和理論分析；第三部分測度國有上市公司的股價信息性；第四部分討論混改對國有上市公司股價信息性的影響機制；第五部分檢驗混改的政策效果；最后是結論和政策啟示。

二 文獻回顧與理論分析

(一)文獻綜述

1. 股價信息性的測度

股價信息性指的是股價反映信息的能力，這種能力也是衡量一個國家證券市場運行效率的重要指標(黃俊和郭照蕊，2014)[12]。現有文獻關于股價信息性最常見的衡量方法是股價非同步性，即基于公司回報與市場或行業基準之間的相關性(高相關性被解釋為低信息性)進行計算。以Morck et al.(2000)[13]的研究為代表，許多文獻使用市場模型中的R2作為股價信息性的反向度量指標，即股價同步性越高，股價信息性越低。然而，上述文獻大多也認可，當各國市場水平波動不同時，這種方法在進行截面比較時是有問題的。此外，林忠國等(2012)[14]指出，股價非同步性很可能整體表現為噪音，因此不能簡單地將股價非同步性視為公司特質信息的度量。股價信息性的第二個常見衡量指標來自微觀結構，即基于訂單流構造的知情交易概率或PIN(Easley et al.，1996)[15]。然而，Boehmer et al.(2007)[16]發現，交易數據的買賣方向分類不準確會造成PIN的偏誤。因此，PIN同樣并非衡量異質股價信息性的完美指標。Bai et al.(2016)[9]提出了股價信息性的一個新度量指標，通過將股價信息性定義為企業股價對未來盈利能力的預測能力，構造了預測價格效率(Forecasting Price Efficiency/FPE)指標來衡量企業的股價信息性。這一指標在近年來得到越來越多學者的認可與采用(Kacperczyk et al.，2018[17]；Carpenter et al.，2021[7]；Farboodi et al.，2022[18])。同時，學者們開始重視企業異質性，試圖將股價信息性的測度拓展到企業個體層面，如Kacperczyk et al.(2018)[17]使用該指標來研究外國投資者對市場價格效率的影響時，增加了公司層面的控制變量與機構投資者持股的交乘項，并考慮了大量靜態和時變的固定效應，以此控制個體異質性；Farboodi et al.(2022)[18]在研究數據可用性和處理能力的提高對股價信息性的影響問題時，通過分組別和分時期進行截面回歸來考察股價信息性的截面異質性，并強調在其樣本中，90%以上的股價變化是特定于公司的。

因此，借鑒最新研究進展，本文采用Bai et al.(2016)[9]提出的預測價格效率指標來度量我國國有上市公司的股價信息性。同時，已有對股價信息性的研究往往只考察其單獨的時序特征或截面特征，而未將兩者結合起來探討股價信息性的異質性，因此未能真正從企業個體層面測度股價信息性。由于我國國有企業有著與西方國有經濟截然不同的復雜特征，其發展經歷了多次劇烈變革，混合所有制改革的政策影響在時期、地區、公司等各個維度上都存在明顯差異。可見，構造能夠同時考察時序和截面異質性的股價信息性指標符合理論研究與實踐操作的迫切需求。因此，借鑒Keane和Neal(2020)[11]提出的MO-OLS方法，本文將預測價格效率指標擴展至同時容納時序變化與個體異質的復合維度，從股價信息性的異質性入手，深入且系統地剖析混改政策對國有上市公司股價信息性的作用及影響機制，以更好地理解國有企業混合所有制改革的微觀本質，發揮資本市場健全國有資產定價體制、提升國有上市公司信息效率的功能。

2.國企混改與股價信息性

目前，已有文獻開始關注國家所有權對股價信息性的影響，如Ben-Nasr和Cosset(2014)[19]考察世界范圍內政府持股與股票價格信息之間的關系發現，國有持股與公司層面的股價信息性顯著相關。Carpenter et al.(2021)[7]也指出，在中國，國有企業股價信息性低于非國有企業，尤其是2009年“四萬億”計劃期間，國有企業的股價幾乎不具有信息性。進一步地，Goodell et al.(2021)[8]提出，國家所有權對股價信息性的影響取決于國有企業是由中央政府控制還是由非中央政府控制。究其原因，國有企業和非國有企業有不同的目標(陸正飛等，2015[20]；Jiang和Kim，2020[21])。作為國民經濟的中堅力量，國有企業的生產經營過程不僅僅是為了追求國有資產的保值增值，更多情況下是作為實現國家調節經濟目標的政策落實者，起著調和國民經濟各個方面發展的作用(Beuselinck et al.，2017[22]；Boubakri et al.，2018[23])。然而，國家所有的產權性質使國有企業無法完全按照利潤最大化原則進行企業投資及生產經營。受“看得見的手”和“看不見的手”同時支配，國有企業的經營治理往往會偏離最優狀態，“政策性虧損”與“經營性虧損”相互交織、難以區分，進而導致效率損失等大量問題(林毅夫和李志赟，2004[24]；郭敏等，2020[25])。此外，同樣受國有企業特殊的經營目標所限，幾乎所有國有企業都承受著退休養老金、其他社會福利成本和冗員的沉重負擔，這些政策負擔對國有企業績效產生了顯著的負面效應，并進一步惡化了國有企業的信息效率(林毅夫和李志赟，2004[24]；Bai et al.，2016[9]；Goodell et al.，2021[8])。

因此，如何提高國有資本配置和運行效率一直是我國企業研究領域的熱門議題(李艷和楊汝岱等，2018[26]；馬新嘯等，2021[27]；葉永衛和李增福，2021[28])。這其中，混合所有制改革已被大量文獻和實踐證明是最適合我國現有國情的有效戰略(Liao et al.，2014)[29]。在這場提高國有企業效率的漸進式改革進程中，資本市場對國有企業信息效率的改善功能在近二十年來正發揮著越來越重要的作用(Chong et al.，2012[30]；Beltratti et al.，2016[31])。

現有關于國企混改的研究主要集中于經濟后果層面，如楊汝岱(2015)[32]認為，國企混改是改善資源配置效率、實現可持續性內生增長的關鍵。還有相當一部分文獻進一步從降低政策性負擔(廖冠民和沈紅波，2014)[33]、提高技術創新水平及創新效率(李文貴和余明桂，2015[34]；王艷，2016[35]；李增福等，2021[36])、提高國企內部控制質量(劉運國等，2016)[37]、完善高管薪酬契約(蔡貴龍等，2018b)[38]以及制衡國有股東(郝云宏和汪茜，2015)[39]等方面找到了國企混改有助于在整體上提升國有企業績效的實證證據或案例支持。但是鮮有文獻直接探究混合所有制改革對企業股價信息效率的影響，而股價信息性是反映資本市場信息加工與價格發現機制是否健康高效的直接渠道。隨著資本市場逐漸成為國企混改的重要前沿陣地，股價信息性將成為衡量混改政策效果的關鍵切入點。因此，基于股價信息性的研究將為直接檢驗與考察資本市場在混改過程中的功效提供有益的探索性思考。

(二)理論分析與假設提出

在國有企業混合所有制改革過程中，非國有股東的逐步進入可能會對企業治理結構產生差異性影響。一方面，由于非國有資本的逐利性，非國有股東具有強烈的動機去監督經理人，發揮多樣化股權的集體監督效力，防止因大股東掏空等控制權失衡問題而阻礙信息的順暢流動和披露透明，進而從根源上改善國有上市公司的內外部信息環境，提升公司特質信息的質量。在此環境下，資本市場參與各方對公司特質信息的使用與加工效率將得到極大提升，從而加速信息與股價的融合，并最終改善國有上市公司的股價信息性。張榮武和羅瀾(2021)[40]研究發現，混改程度越高，非國有股占比越高，越能夠提升國企治理效率，從而促進股價信息含量的提升。另一方面，學者們發現，只有當發生混改的國有企業形成一定的股權制衡時，才能夠對企業產生顯著的積極影響。袁知柱和鞠曉峰(2009)[41]研究表明，股權制衡度與股價信息含量顯著正相關，這是因為低股權制衡度會惡化公司信息披露的水平和質量，影響公司的信息透明度，進而導致較高的股價同步性；類似地，李增福等(2021)[36]也發現，非國有股東參股有助于促進國有企業技術創新，且當非國有資本參股超過10%時，這一促進作用更加明顯；還有學者提出，單純地提高非國有經濟的所有權占比并不能起到有效的效率改善或價值提升作用(曹越等，2020)[42]。因此，非國有股權的進入如果未能對原本國有股權“一股獨大”的壟斷性控制權形成有效制衡，非國有股權的治理監督就會淪為擺設，甚至可能因國有股權實際控制資本的規模擴張而進一步加劇外部投資者所面臨的信息不對稱。在此環境下，信息披露質量不僅不能獲得改善，甚至可能趨于惡化，進而阻礙資本市場參與各方對公司特質信息的有效使用與加工，并最終無助于股價信息性的提升。由此本文提出假設H1。

H1：混改對國企股價信息性的改善作用因混改程度不同而具有差異性。

進一步地，在混改過程中，非國有資本進入國企，能夠通過積極參與管理和發揮監督作用改善國企治理效率，從而提升國有上市公司的股價信息性。然而，這種提升作用可能受多種因素的影響，如股權性質和行業競爭程度。首先，國企受政府干預的程度因政府控制人層級不同而具有較大的差異(楊興全等，2020)[43]。與地方國企相比，央企的規模相對更大，且往往涉及國家關鍵領域，混改在央企中的推行往往面臨更多的阻力，非國有股東不僅難以進入，也難以擁有話語權，因此，混改對央企股價信息性的影響相對較弱。而對于地方國企來說，非國有股東進入的條件更為寬松，能夠發揮更強的影響力，因此，混改影響地方國企股價信息性的效果也更為明顯。其次，非國有股東參與國有上市公司治理的動機受到所處行業競爭狀況的影響(蔡貴龍等，2018b)[38]。在低競爭行業，國企不僅能夠因政府管制而獲得大量壟斷租金，而且能夠利用其先行優勢阻撓競爭對手的進入，進而通過壟斷定價在毫無競爭壓力的環境下獲得高利潤，而非國有資本一般難以進入該行業，即使能夠進入，其發揮的影響力也較弱；而在高競爭行業，非國有股東更容易進入國有上市公司，并且由于面臨較大的行業競爭壓力，非國有股東為了自身利益最大化，有足夠的動機參與公司治理，改善公司信息環境。由此本文提出假設H2。

H2：混改對地方國企和高競爭行業國企股價信息性的改善作用更大。

根據經典的公司理論，代理問題是影響現代公司效率提高的本質根源(Jensen和Meckling，1976)[44]，而國有企業低效率的主要原因正是代理成本太高(平新喬等，2003)[45]。因此，當國企通過混改引入多元化性質(特別是非國有性質)的所有者之后，原本“一股獨大”的弱治理結構得到了改善。一方面，非國有股東的積極參與完善了國有上市公司的內部治理機制。非國有股東能夠通過委派高管對國企經理人的努力程度和在職消費等行為發揮積極的監督作用，為國有上市公司引入更有效的監督治理機制，從而有效降低非國有股東的信息不對稱問題。馮慧群和郭娜(2021)[46]研究證明，非國有股東能夠通過委派董事接觸到更多的公司內部信息，打破國有上市公司原有的信息不透明局面，從而向資本市場傳遞特質信息，有效降低國有上市公司的股價同步性。因此，非國有股東積極參與國有上市公司治理有助于制衡管理層權力，降低公司的代理成本，促進國有上市公司的效率改善。另一方面，國企承擔著政策性和社會性責任，例如參與地方經濟建設和基建項目投資，幫助本地企業脫貧解困等。由于受到較多的行政干預，國有企業無法完全按照利潤最大化原則進行生產經營，同時，國有企業的管理者一般由政府指派，便于政府對國企實施行政干預。Carpenter et al.(2021)[7]的研究指出，國企承擔著較重的政策性負擔，導致其股價難以預測盈利，因此股價信息性始終低于非國有企業。而混合所有制改革為國企引入大量非國有資本，不同性質的股權相互制衡，弱化了國企的政治屬性，有利于降低國企的政策性負擔(楊興全等，2020)[43]，使企業的經營目標轉向利潤最大化。因此，混改能夠從政策性負擔的角度發揮減負效應，幫助國有上市公司提高股價對利潤的預測能力。綜上，提出假設H3。

H3：混改能夠通過治理效應和減負效應提高國企的股價信息性。

首先，與中國眾多改革相一致，國企混合所有制改革具有漸進性、差異化等典型特征。為增強國企競爭力和活力，打造符合現代企業制度的公司治理體系，國家推出了新一輪以“混合所有制”為重要內容的國資國企改革。2019年國資委印發了《中央企業混合所有制改革操作指引》，依據相關政策規定，各地在推進混改進程中，需要對混合所有制改革的必要性和可行性進行充分研究，根據國有企業發展歷程、發展現狀及產業前景，“一企一策”，量身制作混合所有制改革的路線圖。可見，國企混改具有無法忽略的個體異質性。因此，探討國企混改對股價信息性的政策效應時也應當考慮個體異質性層面的影響。

其次，2015年國務院頒布的《關于國有企業發展混合所有制經濟的意見》中提出了“分類推進”的指導思想，將國有企業按照功能定位進行分類，以便遵循“宜獨則獨、宜控則控、宜參則參”原則進行混合所有制改革，促使國有資本向重要行業和關鍵領域集中。但由于業務鏈條較長、業務交織難以歸類等問題的存在，分類混改執行難度較大(何瑛和楊琳，2021)[2]，導致不同行業混改進程具有差異性。同時，行業壟斷程度對非國有資本的進入以及參與治理具有一定影響(蔡貴龍等，2018b)[38]。因此，國企混改對股價信息性的政策效應可能存在行業異質性。

最后，《關于國有企業發展混合所有制經濟的意見》中同時提出了“分層推進國有企業混合所有制改革”的指導思想，鼓勵地方從實際出發推進混合所有制改革。我國幅員遼闊，地區間經濟發展不平衡不協調問題較為突出。在經濟發展水平較低的地區，由于經濟底子差、經濟增速低、市場化程度低等問題，政府對國企的干預程度也更高，而混合所有制改革內生于政府放權意愿，較弱的政府放權意愿阻礙了國企混改進程(蔡貴龍等，2018b)[38]，企業的高管更具備操縱信息披露的動機，一定程度上限制了非國有股東對國有上市公司的治理作用和監督作用。而在經濟發展水平較高的地區，市場化水平更高，傳統治理結構和治理機制的弊端得到一定緩解，在此基礎上，混改有利于市場機制的完善(楊興全等，2020)[43]，因此混改對國有上市公司股價信息性的提高作用可能更為顯著。

考慮到上述問題，本文從多個角度檢驗混改的政策效果，為尋找最優混改方案提出政策建議。同時，國企混合所有制改革諸多政策的時間和力度不同，可以利用這一變動來識別國企改革效應。因此，本文提出假設H4a—H4c。

H4a：混改對國企股價信息性的改善作用具有個體異質性。

H4b：混改對國企股價信息性的改善作用具有行業異質性。

H4c：混改對國企股價信息性的改善作用具有地區異質性。

三 國有上市公司股價信息性的測度

(一)樣本選取與數據來源

本文選取我國滬深A股所有國有上市公司為研究樣本，樣本期為2003—2020年(7)2003年開始，我國上市公司的股東和股權等信息披露不斷完善，為本文研究提供了可靠的數據來源，因此本文研究的起始時間為2003年。，數據來源于CSMAR數據庫。根據本文研究問題的需要，對樣本進行如下處理：(1)剔除金融行業以及主變量缺失的樣本；(2)剔除無法從數據庫及定期報告中確定該公司股東性質的樣本；(3)參照楊興全和尹興強(2018)[47]的研究，剔除初始樣本即2003 年當年股權性質為“非國有”的上市公司。最終，得到895個國有上市公司共計13120個公司-年度觀測值。本文使用的行業代碼分類標準是證監會2012年行業代碼分類標準。此外，為了消除個別異常觀測值對回歸的影響，本文對連續變量進行了1%的縮尾處理。

國企混改的樣本篩選參考Carpenter et al.(2021)[7]的劃分標準，即公司十大股東中國有股東持股占比大于40%的歸入國企樣本，否則歸為非國企樣本。據此，當國有股東持股占比從大于40%降低至40%以下時，本文則認為該國有上市公司發生了混改。最終，研究樣本895個國有上市公司中有508個國有上市公司發生混改。

(二)股價信息性的度量

本文參照Bai et al.(2016)[9]提出的股價信息性衡量方法，即預測價格效率(FPE)來測度國有上市公司股價信息性。具體度量方式如下：

(1)

(2)

進一步地，借鑒Keane和Neal(2020)[11]提出的MO-OLS(Mean Observation OLS)方法，本文對上述只具有時變特征的FPE指標進行了截面異質性的拓展。具體步驟如下，首先考慮以下包含時間和空間變系數的通用模型：

(3)

其中，βit=(β0it,β1it, …,βKit)′是一個(K+1)×1的系數向量，這些系數隨個體和時間而變化。為了得到βit的一致估計，MO-OLS方法首先將模型(3)分解成如下三個可行的回歸模型：

(1)混合回歸(Pooled Regression)

(4)

(5)

(2)時序異質性回歸(Time-Specific Regression)

(6a)

(7a)

(3)截面異質性回歸(Unit-Specific Regression)

(6b)

(7b)

隨后，構造一個βit的初步估計值：

(8)

(9)

依據以上思路，本文將方程(2)中的系數bt，h拓展至bit，h，進而構建同時具有時序和截面異質性的股價信息性指標：

(10)

根據現有文獻的慣用設定，本文選取預測期h=3。測算FPE的各變量描述性統計如表1所示。

表1 測算股價信息性的描述性統計

圖1展示了國有上市公司股價信息性年度均值的變化趨勢。從圖中可知，國有上市公司股價信息性的年均值始終大于0，說明我國國有上市公司股價具有一定的信息性。特別地，2008年金融危機時期，隨著資產價格波動性的增大，股價中包含的公司特質信息大幅增多，使得股價信息性急劇上升。而發生混改的國有上市公司股價信息性始終高于未發生混改的國有上市公司(9)T檢驗和KW檢驗結果顯示二者的組間差異顯著，詳細結果備索。，說明對于國有上市公司來講，混改能夠增強股價信息對未來盈利的預測能力。

圖1 2003—2017年國有上市公司股價信息性

四 混改對股價信息性的影響和機制檢驗

(一)模型與變量

參考Gul et al.(2010)[48]、唐松等(2011)[49]、楊興全和伊興強(2018)[47]的研究設計，本文建立如下回歸模型：

FPEit=β0+β1Mixit+γ2Controlsit+Yeart+Industryj+εit

(11)

其中，Mixit代表混改力度的度量指標。參考現有研究(楊興全等，2020[43]；李增福等，2021[36]；馬新嘯等，2021[27])，本文分別從股權結構和高層治理兩個維度度量國企混改力度：(1)股權結構維度，包括非國有股東參股程度(Mixptsit)、股權融合度(Mixrateit)和股權多樣性(Mixnumit)；(2)高層治理維度：包括非國有股東委派董事(Mixdnsoeit)和非國有股東委派董監高(Mixdjgsoeit)。另外，本文還控制了主營業務收入(Sales)、固定資產(Tangibility)、企業年齡(Age)和杠桿率(Lev)等變量，也控制了年份和行業的固定效應。

表2為各變量的描述性統計結果。FPE的均值為正(10)參考Bai et al(2016)[9]的研究，為使結果更具可讀性，本文在接下來的回歸分析中將FPE擴大了100倍。，說明從整體來看，我國國有上市公司的股價具有較好的信息效率。此外，從與國企混改相關的股權結構變量來看，Mixpts的均值為0.169，最大值為0.924，最小值為0.001，表明非國有資本在我國部分國有上市公司中占比較高，但不同國有上市公司中非國有資本的進入情況存在較大差異；Mixrate的均值為0.047，說明整體而言，我國國企股權結構中國有與非國有股權的融合程度普遍不高；Mixnum的均值為3.231，說明我國國有上市公司的股權結構具有多樣性。而從與國企混改相關的高層治理變量來看，Mixdnsoe和Mixdjgsoe的均值僅為5.9%和4.5%，表明非國有股東委派高管的比例較低，與股權結構相比，存在較大的提高空間。

表2 變量描述性統計

(二)混改對股價信息性影響的回歸結果分析

表3報告了模型(11)的回歸結果。結果顯示，在股權結構維度，非國有股東參股程度(Mixpts)和股權融合度(Mixrate)的系數均在1%的水平上顯著為正，而股權多樣性(Mixnum)的系數不顯著，說明混合所有制改革的成功并不在于簡單地引入多種類的非國有股權，只有當非國有股權能夠與國有股權形成一定的股權制衡時，才能有效地改善股價信息性。在高層治理維度，非國有股東委派董事(Mixdnsoe)和非國有股東委派董監高(Mixdjgsoe)的系數均為正，且通過1%的顯著性檢驗，表明非國有股東通過委派高管參與公司治理能夠顯著提升股價信息性。在國企混改的過程中，非國有股東持股比越高，越能發揮治理作用，且通過委派高管能夠對國有上市公司內部經營管理活動起到監督作用，降低信息不對稱問題，從而增強了外部資本市場捕捉公司信息的效率。上述發現與現有文獻(楊興全等，2020[43]；曹越等，2020[42])的研究結果一致。綜上，假設H1得到驗證。

表3 混合所有制改革與股價信息性

(三)穩健性檢驗

為進一步確認上述回歸結果的穩健性，本文進行了以下三種穩健性檢驗來探討混合所有制改革對股價信息性的影響。

1.內生性問題。非國有股東進入國有上市公司能夠促進股價信息性的提高，同時也有可能是上市公司本身的股價信息性較高，從而吸引非國有股東入股。為此，本文借鑒蔡貴龍等(2018b)[38]和楊興全等(2020)[43]的做法，采用二階段GMM回歸方法緩解可能存在的內生性問題。本文選取了各個省份的沿海港口數量(Seaport)(11)數據來源：中國統計年鑒。參照蔡貴龍等(2018b)[38]的研究，在回歸時對Seaport取對數處理。、第一次鴉片戰爭至新中國成立之前是否被迫開放為通商口岸(Comport)(12)根據 Fan et al.(2013)[50]的研究，第一次鴉片戰爭至新中國成立之前(1842—1949 年)，中國政府被迫開放通商口岸，從而加強了與其他國家的交流。通商口岸包括：福建、廣東、上海、浙江、海南、湖北、江蘇、遼寧、山東、天津、新疆、安徽、廣西、重慶和河北。以及所在區域的年平均氣溫(Temperature)作為國企混合所有制改革程度的工具變量。首先，臨海港口數量越多，該地區對外開放程度和市場化水平較高，更能夠吸引非國有資本，同理通商口岸的制度建設和國企改革可能比較完善，而年均氣溫作為重要的經濟地理變量，與推進混改進程的產權保護制度之間存在重要聯系。并且股價信息性不太可能受到港口數量、通商口岸和氣溫的直接影響。因此，沿海港口數量(Seaport)、是否是通商口岸(Comport)以及年平均氣溫(Temperature)作為工具變量符合相關性和外生性原則。

表4報告了二階段GMM回歸的結果(13)蔡貴龍等(2018b)[38]和楊興全等(2020)[43]在研究混改問題時，選擇不同的工具變量以避免工具變量過度識別問題，因此，為滿足工具變量的選擇標準，本文將是否是通商口岸(Comport)以及年平均氣溫(Temperature)作為股權多樣性(Mixnum)的工具變量；其他混改力度度量指標使用沿海港口數量(Seaport)和是否是通商口岸(Comport)作為工具變量。。Panel A是第一階段回歸的結果，Seaport的系數顯著為正，表明沿海港口數量較高的地區，非國有股東持股情況較好，非國有股東委派高管參與公司治理的程度也較高。Panel B第二階段的回歸結果表明，在控制內生性的情況下，除了股權多樣性，提高非國有股東參股程度、增強股權融合度和非國有股東委派高管均能夠促進國有上市公司股價信息性的提高(14)從Hansen檢驗結果可以看出本文選取的工具變量不存在過度識別問題。。因此，在控制了內生性問題后，本文基本結論保持不變。

表4 穩健性檢驗：二階段GMM回歸

2.考慮到混改對股價信息性的影響可能存在時滯效應，本文將解釋變量與控制變量滯后一期進行回歸再檢驗，結果如表5所示。與基準回歸結果一致，非國有股東參股程度、股權融合度和非國有股東委派高管對國有上市公司股價信息性均有顯著正影響，但股權多樣性未產生顯著作用。

表5 穩健性檢驗：滯后一期

3.替換被解釋變量。借鑒楊繼偉(2011)[51]、鐘覃琳和陸正飛(2018)[52]的研究，使用股價非同步性作為股價信息含量的替代指標，回歸結果如表6所示，與前文一致，表明本文結果是穩健的。

表6 混合所有制改革策略與股價信息性

(四)企業異質性分析

進一步地，為了驗證假設H2，本文從股權性質和行業競爭程度兩個方面進行異質性檢驗。

表7Panel A報告了不同股權性質下混改對國企股價信息性的影響。根據股權性質不同，本文將國企分為央企和地方國企。從分組回歸結果可以看出，對于央企來說，受高層治理驅動的混改力度，即非國有股東委派董事(Mixdnsoe)和非國有股東委派董監高(Mixdjgsoe)能夠顯著提升股價信息性，而受股權結構驅動的混改力度則不具有顯著性。這是因為央企由中央政府控制，往往涉及國家關鍵領域，牽扯更多的利益相關者，因此非國有資本進入央企相對更加困難，較難從股權結構上制衡國有控股股東(楊興全等，2020)[43]，但是非國有股東可以通過委派高管履行監督職能，從而改善國有上市公司股價信息性。對于地方國企來說，除股權多樣性外，非國有股東參股程度、股權融合度和非國有股東委派高管均能提高股價信息性。相比于央企，非國有資本持股和委派高管進入地方國有企業的條件相對寬松，因而國企混改影響股價信息性的效果也更明顯。

表7 異質性檢驗

Panel B報告了不同行業競爭程度(15)本文利用赫芬達爾指數(HHI)來衡量行業競爭程度，這一指數越高說明企業所處行業競爭程度越低。以赫芬達爾指數(HHI)的中位數為分界點，高于中位數的行業稱為低競爭行業，低于中位數的行業稱為高競爭行業。下混改對國企股價信息性影響的分組回歸結果。結果表明，受高層治理驅動的混改均能夠顯著提升低競爭行業和高競爭行業國有上市公司的股價信息性，而受股權結構驅動的混改只對高競爭行業國有上市公司的股價信息性具有顯著影響。這是因為非國有資本進入高競爭行業國有上市公司的難度較低，非國有股東更容易通過優化國企的股權結構和董事會人員結構發揮治理作用(蔡貴龍等，2018b)[38]，進而提升公司的股價信息性。

綜上，國企混改對不同股權性質和處于不同行業競爭程度的國有上市公司股價信息性具有差異化影響，假設H2得到驗證。因此，在混改過程中要堅持分類推進國企改革，同時注重非國有股東“實質性地參與”國企的治理過程。

(五)機制檢驗

為了檢驗國企混改能否通過治理效應提升股價信息性，本文借鑒楊興全等(2020)[43]的機制檢驗方法，建立以下模型來檢驗代理成本的作用機制：

FPEit=α0+α1Costit+α2Controlsit+Yeart+Industryj+εit

(12)

FPEit=α0+α1Mixit+α2Costit+α3Mixit×Costit+α4Controlsit+Yeart+Industryj+εit

(13)

其中，FPEit代表股價信息性，由前文測算得到的預測價格效率(FPE)來衡量；Mixit表示混改策略，包括非國有股東參股程度(Mixptsit)、股權融合度(Mixrateit)、股權多樣性(Mixnumit)、非國有股東委派董事(Mixdnsoeit)和非國有股東委派董監高(Mixdjgsoeit)；Costit表示代理成本，參照方明月和孫鯤鵬(2019)[53]的研究，本文以公司的期間費用來衡量代理成本，由于預測價格效率(FPE)反映了股價對于公司未來盈利水平的信息預測效率，是外部投資者判斷公司價值，進而捕捉交易機會的關鍵信息指標，而外部投資者的交易正是上市公司最重要的融資渠道，因此，對預測價格效率(FPE)而言，以財務費用為代表的代理成本可能更直接相關；模型中其余控制變量的定義與前文一致。

表8報告了國企混改影響股價信息性的治理效應檢驗結果。列(1)中財務費用Cost的系數顯著為負，表明代理成本對股價信息性具有負面影響。列(2)—列(4)展示了股權結構維度混改對股價信息性的作用機制，其中，Cost×Mixpts和Cost×Mixrate的系數顯著為正，說明非國有股東參股和股權融合度提高均能夠有效緩解代理成本，從而提高股價信息性，而Cost×Mixnum的系數為正但不顯著，表明股權多樣性不能發揮治理效應；列(5)和列(6)從高層治理維度的檢驗結果表明，Cost×Mixdnsoe和Cost×Mixdjgsoe的系數均顯著為正，表明非國有股東通過委派高管參與公司治理能夠發揮監督作用，有效緩解由經理人代理問題對股價信息性產生的負面影響。

表8 國企混改與股價信息性：治理效應

為了檢驗國企混改能否通過減負效應提升股價信息性，本文建立以下模型來檢驗政策性負擔的作用機制：

FPEit=α0+α1Burdenit+α2Controlsit+Yeart+Industryj+εit

(14)

FPEit=α0+α1Mixit+α2Burdenit+α3Mixit×Burdenit+α4Controlsit+Yeart+Industryj+εit

(15)

表9報告了國企混改影響股價信息性的減負效應檢驗結果。列(1)中政策性負擔Burden的系數顯著為負，表明公司承受過多的政策性負擔對股價信息性具有負面影響。列(2)—列(6)展示了股權結構維度和高層治理維度混改對股價信息性的作用機制，其中，僅股權結構維度中Cost×Mixpts和Cost×Mixrate的系數顯著為正，而高層治理維度的機制檢驗結果表明，非國有股東通過委派高管參與公司治理未發揮顯著的減負效應，這可能是因為目前我國國有上市公司中非國有股東委派高管的比例較低，通過減負效應提高股價信息性的作用較為微弱。總的來說，表8 和表 9 支持了假設 H3，即混改能夠通過發揮治理效應和減負效應提高國有上市公司的股價信息性。

表9 國企混改與股價信息性：減負效應

五 國企混改的政策效應評價

(一)政策效應的評價方法

在以往關于政策效果評價的研究中，最常用的方法是雙重差分法(李楠和喬榛，2010[54]；尹志超和郭沛瑤，2021[55])。根據政策評估的思想，考察混改對股價信息性的政策效應，就是要對比一個國有上市公司在改革、不改革兩種情形之下的股價信息性差異。而在實際應用中，混改政策的推行往往不在同一時點進行，而是隨著時間的推移在樣本內不斷推展開，此時雙重差分法與面板數據聯系起來，稱為交錯 DiD(Staggered Difference-in-Differences)，研究者通常會使用雙向固定效應模型進行估計。但是，當政策是多次分批進行時，無論是截面上還是時間維度上，都不太可能滿足處理效應同質性假設，那么計算出來的平均處理效應就會存在潛在偏誤。為了得到“異質性-穩健”的平均處理效應估計量，Callaway和Sant’Anna(2021)[56]將DiD的分析分為三步：首先識別各個組別-時間的處理效應，其次將單個的處理效應加總成易于解讀的指標，最后對不同的參數指標進行估計和推斷。這種方法避免使用較早接受處理個體作為控制組，從而起到直接避免估計偏誤的作用。因此，相比傳統的雙重差分法，Callaway和Sant’Anna(2021)[55]提出的多期DiD估計方法更適用于檢驗混改對股價信息性的平均處理效應。

值得注意的是，國企混合所有制改革具有漸進性、差異化等典型特征，在時間、力度上都存在明顯的空間差異，帶來的經濟效應可能也因企業而異。因此，有必要進一步識別和評估混合所有制改革對國有上市公司股價信息性的影響差異。而傳統雙重差分法無法評估差異化改革下每個企業改革效應的大小。Arkhangelsky et al.(2021)[10]提出了合成雙重差分法(Synthetic Difference in Differences/SDiD)這一新的估計方法，可以在差異化改革背景下估計每個公司股價信息性的變化效應。合成雙重差分法是對合成控制法和雙重差分法的結合，即在雙重差分法考察政策處理效應的基礎上，通過引入合成控制法所提出的個體和時間權重，將平均化的政策處理效應還原至時間與個體層面，以盡可能完備地檢驗政策處理效應的異質性。

(16)

(17)

(18)

本文對國企混改的政策效應評價分為兩個部分。首先，采用雙重差分法和多期雙重差分法識別國企混改對股價信息性的平均處理效應；然后，基于個體差異化改革這一典型特征，采用合成雙重差分法估計每個國有上市公司混改對股價信息性的政策效應大小，考察政策效應的個體差異。

(二)國企混改的平均政策效應

用Reform表示因個體而異的處理組虛擬變量，若公司i在第t期發生混改，代表進入處理組，且此后時期均取值為1，否則取值為0。基準回歸結果如表10 Panel A所示，無論如何變動控制變量以及行業的固定效應，Reform的系數都顯著為正，這與現有研究結論保持一致。由回歸結果看，與未實施混改的國有上市公司相比，發生混改的國有上市公司股價信息性得到顯著提高，促進的幅度約為15個百分點。緊接著，本文采用Callaway和Sant’Anna(2020)[56]提出的多期DiD估計方法考察不同年份推進改革對股價信息性的影響差異。如表10 Panel B所示，混改對股價信息性的平均處理效應顯著為正，且數值上大于傳統DiD的檢驗結果，因此，整體而言，混改的確有助于提升國有上市公司的股價信息性。

表10 國企混改的平均政策效應檢驗

本文實證模型采用了雙重差分法，運用前需進行混改實施前處理組與控制組的平行趨勢檢驗。如圖2所示，在混改實施之前，處理組與控制組的趨勢基本一致，而在政策實施后，處理組與控制組存在明顯差異，平行趨勢假設基本滿足。

圖2 國企混改與股價信息性的平行趨勢檢驗

(三)國企混改的異質政策效應

1.個體異質效應

表11 國企混改的異質政策效應：個體異質性

進一步地，本文以政策性負擔和代理成本的中位數為分界點，分別采用T檢驗和KW檢驗對國企混改的異質政策效應進行分組檢驗。表12分組檢驗結果驗證了假設H4a，具體而言：如表12 Panel A和Panel B所示，當國有上市公司存在政策性負擔和代理成本異質性時，混改的政策效應組間差異顯著為正。當政策性負擔和代理成本由高變低時，混改的政策效應分別提高0.368和0.383，可見降低政策性負擔和代理成本的確都有助于改善股價信息性。

表12 國企混改的異質政策效應檢驗：個體異質性

2.行業異質效應

考慮到不同行業混改進程的差異性，本文將每個行業的各公司處理效應取平均，然后通過比較行業之間的異質效應以驗證假設H4b。如表13所示，不同行業混改的政策效應具有較大差異，在競爭度高的行業中，國企混改對股價信息性的政策效應影響較大，如農、林、牧、漁業；而在競爭度低的行業中，國企混改對股價信息性的政策效應甚至為負，如電、熱、燃氣及水生產和供應業以及居民服務、修理和其它服務業等。可見，混改對不同行業的政策效應具有較大差異，因此，推進國企混合所有制改革要結合行業主業特征“因業施策”，以此最大程度地發揮混改對企業效率改善的積極影響。

表13 國企混改的異質政策效應檢驗：行業異質性(17)為保證所測算比例的經濟意義合理性，表13略去了樣本上市公司數目少于2家的行業，即教育業以及住宿和餐飲業。

進一步地，為了分析行業競爭程度對國企混改政策效應的可能影響，本文分別使用行業壟斷程度和行業集中度作為行業競爭程度的替代指標，并根據年度中位數劃分高低組進行檢驗。檢驗結果如表14所示，從Panel A和Panel B可知國企混改的政策效應在行業壟斷程度高低和行業集中度高低的組間差異均顯著為正，即當行業壟斷程度和行業集中度由高變低時，國企混改的政策效應分別提高0.588和0.253，因此，行業競爭程度越高，國企混改對股價信息性的政策效應越大。

表14 國企混改的異質政策效應檢驗：行業競爭程度

3.地區異質效應

為了驗證假設H4c，本文首先將每個地級市的各公司處理效應取平均，然后進行地級市之間的差異比較，以此檢驗混改政策效應的地區異質性。表15描述了我國國有上市公司混改政策效應的地級市差異情況。在所有城市當中，處理效應為正的城市有87個，約占50.00%(87/174)。其中處理效應為正的國有上市公司主要分布在中部地區(經濟基礎較好的內陸地區，如四川省經濟合作區)和東部沿海地區(主要是長江、黃河、珠江等三角洲地區)。由此表明，在不同地區經濟發展水平差異較大，且政策環境不同、國有資本存量不同以及各層級政府管控意愿也不同的情況下，要結合各地區特色“因地施策”，充分發揮發達地區的帶動引導作用，推進國企混改。

表15 國企混改的異質政策效應：地區異質性

其次，考慮到不同地區經濟發展水平和市場化水平可能會對混改的政策效應產生影響，本文使用市場化總指數(王小魯等，2016)[57]衡量企業外部市場化發展程度，使用地區人均GDP(蔡貴龍等，2018b)[38]衡量地區經濟發展水平，并根據年度中位數劃分高低組進行檢驗。檢驗結果如表16所示，Panel A和Panel B分別展示了地區市場化發展程度高低和地區經濟發展水平高低的分組結果，從中可以發現國企混改的政策效應組間差異均顯著為正。當市場化水平和經濟發展水平由低變高時，國企混改的政策效應分別提高0.271和0.589，可見地區經濟發展水平和市場化水平的確會對國企混改的政策效應產生顯著影響。

表16 國企混改的異質政策效應檢驗：地區異質性

六 結論與政策啟示

與以往研究國企混改效果的文獻不同，本文重點關注混合所有制改革對我國國有上市公司在資本市場上股價信息性表現的影響。以2003—2020年中國滬深A股國有上市公司為樣本，借鑒并拓展Bai et al.(2016)[9]提出的股價信息性指標，度量國有上市公司的股價信息性并檢驗了混改對國企股價信息性的影響。實證結果表明：第一，我國國有上市公司股價具有一定的信息性，且發生混改的國有上市公司股價信息性始終高于未發生混改的國有上市公司。第二，混改能夠有效改善國有上市公司的股價信息性，其主要原因在于，混改過程中，非國有股東通過注入大量非國有資本，在股權結構上對國有股東產生制衡作用，以及通過委派高管在高層治理方面發揮監督作用，進而優化國有上市公司的股權結構和董事會人員結構，完善其公司治理機制，提升了國有上市公司的信息質量，并加速了資本市場上信息與價格的融合。進一步分析發現，混改對不同類型和不同競爭程度行業國有上市公司股價信息性具有差異性影響，對央企和位于低競爭行業的國有上市公司來說，其股價信息性的提升僅與混改帶來的高層治理改進顯著相關。第三，股權結構維度的混改能夠通過降低代理成本發揮治理效應和減少政策性負擔發揮減負效應促進國有上市公司股價信息性的提高，而高層治理維度的混改主要發揮治理效應。最后，混改對國有上市公司股價信息性的政策效應檢驗顯示，平均而言，國有上市公司的股價信息性在混改之后得到了顯著提升；具體而言，國企混改對股價信息性的影響具有個體、行業和地區異質性，其中，超過四成的國有上市公司股價信息性在混改后有顯著的大幅提升，同時混改對位于高競爭行業國有上市公司股價信息性的改善效果更好，并且在經濟發展水平和市場化水平較高的地區以及中部地區和東部沿海地區的改革績效更為突出。

本文研究結果為有效制定混改政策和提升國有上市公司股價信息性提供了一定的借鑒意義，結合理論分析和實證研究，得到如下三點政策啟示：第一，在資本市場不斷發展和加快市場化進程的環境下，上市公司已成為國企混改的重要載體，積極推進國企混合所有制改革，有助于國企依托資本市場的定價功能，健全國有資產定價機制，完善國有資產交易方式，提高國有資本配置效率，從而實現有效避免國有資產流失和提高國企經濟績效的目標，有利于建立公平公正的市場經濟體制。第二，從具體混改指標對股價信息性的影響來看，除股權多樣性外，非國有股東參股、股權融合度和非國有股東委派高管均有助于提升股價信息性，因此，時下的國企混改政策及考核指標在積極引導引入多元產權股東完善公司治理機制時，不能盲目追求非國有資本種類的多樣化，更應注重于非國有股東權利的有效行使，強化不同資本之間多層面深度融合發展，在價值鏈深度合作當中發揮多元產權資本比較優勢，進一步提升國企的股票價格效率。同時，混改實踐要針對位于不同競爭程度的行業和不同政府層級控股的企業異質特征而有所側重，這也與時下“分類、分層”推進國有企業混合所有制改革的政策導向相一致。 第三，從異質性政策效應檢驗結果來看，推進國企混改要注重企業個體差異“因企施策”、 結合行業主業特征“因業施策”，同時也要結合區域特色“因地施策”，發揮優秀企業、行業和地區混改的模范帶頭作用，積極引導各地區各行業的企業進行混改以實現混改的政策目標。