賣空機制與商業信用二次配置
——基于融資融券制度的準自然實驗

段超穎 張文龍 鄭睿

(山西財經大學金融學院，山西 太原 030000)

一、引言

商業信用二次配置是指受到銀行信貸青睞的上市公司將初次配置中獲得的銀行信用以商業信用形式二次配置給供應鏈企業的行為，本質上是非金融企業影子銀行的特殊形式(王彥超，2014)。隨著國內大型供應商議價能力的不斷增強，企業提供商業信用配置漸漸脫離了實現質量保證和降低交易成本的初衷(Petersen and Rajan，1997)，扮演的市場角色逐漸金融中介化(鐘凱等，2022)。不同于銀行理財產品、機構融資租賃以及信托貸款等常見的影子銀行業務，商業信用二次配置因其自身開展的頻繁性，以及在資金鏈和信用鏈上的延展性，使供應鏈金融風險不斷積聚(王永欽等，2015)。個別企業發生的金融違約事件很容易在供應鏈系統中迅速蔓延，或招致供應鏈金融風險與實體風險交叉傳染，給宏觀經濟帶來難以估量的經濟后果。由此，如何管控商業信用二次配置成為保證供應鏈安全底線亟待解決的重大課題。

我國資本市場在2010年首次引入了賣空機制，打破了“只許做多不許做空”的單邊市場交易格局。截至2022年末，經歷了7次擴容后已有2200只股票加入融券名單，融券余額達960億元。作為促進金融資源有效配置的重要手段，賣空機制具有敏銳的價格發現功能，通過融券余額便能了解投資者對上市公司的股價波動預期和行業前景判斷。近年來，隨著種種不利沖擊的疊加蔓延，上市公司融券余額也逐漸攀升并在2021年9月10日達到峰值(見圖1)。值得關注的是，個別高新產業、醫療產業企業高居融券余額榜首。這些企業多屬供應鏈上游龍頭企業，實物流轉與商業信用配置頻繁，商業信用二次配置將供應鏈企業信用風險緊密串聯起來，若賣空情緒和沽價壓力突破一定閾值，或招致股價暴跌與恐慌情緒蔓延。處于融券余額榜首的上市公司頻繁開展商業信用二次配置，面臨著巨大的潛在金融風險與供應鏈風險，但賣空機制究竟會如何影響上市公司的商業信用二次配置決策尚未被厘清。

從商業信用二次配置理論看，已有研究更多關注其影響因素、內在動因以及與銀行信用之間的互動關系。商業信用二次配置本質上是一種企業投資決策，基于上市公司的信貸成本比較優勢而存在(陳彬等，2016；張澤宇和張文龍，2022)。貨幣政策收緊與數字普惠金融發展均會降低企業商業信用二次配置水平(符號亮和袁鯤，2021；鐘凱等，2022)。賣空機制的引入同樣會影響微觀上市公司的真實決策，經營者會及時關注公司是否被納入兩融名單與融券余額變化，據此調整公司戰略以及商業信用二次配置決策。一方面，賣空信息釋放會約束企業過度投資，提升投資效率(靳慶魯等，2015)，減少固定資產投資和金融化活動(曾林等，2022；陸蓉和蘭袁，2020；俞毛毛和馬妍妍，2020)，從商業信用二次配置的特殊投資屬性看，或許會由此減少商業信用二次配置行為。另一方面，賣空信息釋放會提升企業債券與股權融資成本(Grullon et al.，2015)、降低權益融資與債務融資(顧乃康和周艷利，2017)，企業融資成本的提升會消減上市公司信貸比較優勢，不利于開展商業信用二次配置。此外，賣空機制的引入還會提升企業社會責任承擔和創新效率(顧乃康和羅燕，2023；李春濤等，2020；郝項超等，2018)、減少企業真實盈余管理行為等(賀學會等，2016；陳克兢，2018)。然而，現有研究忽視了賣空機制可能通過影響企業商業信用決策，進而對供應鏈企業發揮間接作用。

基于此，本文以2007―2021年滬深兩市上市公司為研究樣本，以上市公司加入融資融券名單為準自然實驗，探究賣空機制對上市公司商業信用二次配置的實際效應、內在邏輯及經濟后果。本文邊際貢獻主要體現在以下幾方面：第一，深入探究了賣空機制對商業信用二次配置這種特殊的影子銀行業務的影響。已有對賣空機制經濟后果的研究多從定價效率和治理效應方面開展，其中治理效應相關研究多從企業投融資決策、違約行為、創新效率等方面切入(顧乃康和周艷利，2017；靳慶魯等，2015；李春濤等，2020)，忽視了其可能通過商業信用決策間接影響供應鏈企業。本文分析了賣空機制對商業信用二次配置的影響，彌補了賣空機制對供應鏈企業間接影響研究領域的不足，豐富了賣空機制經濟效應領域的相關研究。第二，動態刻畫了商業信用二次配置與銀行信用和商業信用之間的交互聯動。已有文獻更多將銀行信用與商業信用視作較為獨立的融資方式，研究兩者間的“互補”或“替代”相關關系，較少深入分析銀行信貸與商業信用的動態轉化過程。本文著眼于上市公司將銀行信貸轉化為商業信用的影子銀行行為，為“資源再配置”理論給出經驗證據，豐富了非金融企業開展影子銀行業務影響因素的相關研究。第三，從財務治理機制、信息治理機制、管理層治理機制厘清了賣空機制如何影響商業信用二次配置。本文從理論上拓展了賣空機制對商業信用二次配置的治理效應方面的研究，從實踐上為政策制定者逐步放松賣空管制、防止供應鏈金融風險與實體風險交叉傳染提供政策啟示。

二、理論分析與研究假設

基于商業信用二次配置的影子銀行業務屬性，賣空機制的引入會發揮外部治理效應，約束企業追逐短期超額利息的非正式影子銀行業務，減少企業商業信用二次配置行為。賣空機制通過事前威懾效應與事后懲罰效應對內部人發揮外部治理效應。事前威懾作用是指一旦賣空者發掘到上市公司維持股價利潤操作、盈余管理等不當行為，就會實施賣空操作，即使交易量不大也會加速負面信息滲透、加大股價下跌壓力，以此威懾管理層的不當行為。賣空者往往是經驗老道的知情者，發掘真實不良行為漏洞后實施賣空交易，不利信息大范圍擴散、導致股價下跌，給上市公司各利益相關者造成難以挽回的損失，演變成事后懲罰效應。我國大股東出于控制權考量不會頻繁交易，而中小股東的利益往往得不到制度保障，他們會對外界信息沖擊較為敏感。賣空機制的引入會使小股東對負面信息更加敏感，激發他們發掘負面信息的積極性，由此改善信息不對稱并約束上市公司的機會主義行為，發揮事前威懾的治理效應。總體來看，通過事前威脅與事后懲罰效應，賣空機制引入可以有效發揮外部治理效應，改善股價高估偏誤，加速負面信息融入股價(Chang et al.，2014)，降低企業風險承擔傾向(李亞鵬，2020)和盈余管理行為(蔡春等，2013；楊潔飛和薛熠，2020)，減少企業金融化和影子銀行業務行為(陸蓉和蘭袁，2020；俞毛毛和馬妍妍，2020)。商業信用二次配置行為正是企業為了追逐短期利息進行的影子銀行業務，由此賣空機制降低了商業信用二次配置行為。基于此，本文提出如下假設：

H1：賣空機制的引入會減少企業商業信用二次配置。

商業信用二次配置的物質基礎是上市公司獲取銀行信用的比較優勢，賣空機制的引入直接降低了企業可獲得的銀行信貸，間接減少了商業信用二次配置。賣空機制的實施加速了負面信息的滲透，改善了股價高估等預測偏誤，使投資者要求更高的風險溢價，提升了企業整體融資成本。相比于股權市場，借貸市場的流動性較差，信貸決策對不利信息較為敏感。尤其是商業銀行在簽發貸款后很難對后續發生的風險事件做出調整，對不利信息的擴散與壞賬風險更加敏感，會要求更高的債務融資風險補償與采取信貸配給等策略，減少了企業可獲得的銀行借貸(顧乃康和周艷利，2017)。同時，賣空機制促進負面信息融入股價，不僅惡化了企業的經營系統性風險，還使企業股權融資面臨沽價壓力，減少了新增股權融資額度(顧乃康和周艷利，2017)。面對外部信貸市場信用收緊和內部財務風險的雙重不利沖擊，企業會自發性地進一步收緊杠桿率，管控自身流動性風險，實際獲得的銀行信用水平降低，商業信用二次配置的銀行信用基礎減少，商業信用二次配置的提供意愿也由此減少。基于此，本文提出如下假設：

H2：賣空機制的引入會降低上市公司銀行信用，進而減少企業商業信用二次配置。

有效信息傳遞是資本市場的命脈所在，賣空交易者已成為有效信息質量提升的重要驅動力。對于參與賣空業務的中小投資者而言，承受賣空的高額資金壓力與真實損失風險使其對股價與負面信息更加敏感(李志生等，2017)。他們常作為內部知情人入場，深入挖掘標的公司經營內部負面消息，與分析師在信息挖掘方面形成某種競爭關系，提升分析師的公司評級和收益預測精確度與可靠性，加速負面信息融入股價。由于兩融業務的資金要求與高額保證金等限制，實際上參與融券業務的更多是機構投資者，其在規模與專業素養方面具有優勢，決策更加理性。機構投資者出借標的收獲利息的意愿、借券賣空對沖風險或制度套利的動機都很強烈，于是機構投資者頻繁參與賣空交易，比如為實現“T+0”交易的套利操作頻繁。融券業務的理性活躍提升了資本市場流動性，緩解了股價高估問題，逐步釋放了股價積累風險，提升了價格調整速度與股票定價效率(李志生，2015)。尤其在中國資本市場股價噪聲信息較多背景下，融券門檻限制使融券業務更多是機構投資者交易，制度套利與理性賣空有利于經營信息融入股價、約束錯誤定價(楊馳等，2023；Miller，1977)。

基于商業信用二次配置是企業特殊的投資活動，股價信息含量提升有利于投資人準確判斷上市公司的投資狀況，提升股價與企業投資的敏感性。錯誤的股價信息很難真實影響企業投資決策，因為投資人難以預判企業經營前景和行業趨勢，上市公司多采取真實盈余管理和“保值性投資”策略，頻繁開展商業信用二次配置活動。當賣空機制加速特質信息融入股價時，融券余額成為上市公司經營與資本利得的“晴雨表”，投資人可清晰地獲取上市公司的投資真實信息，提升企業投資對賣空信息的敏感度(靳慶魯等，2015)。投資人更容易發掘上市公司利潤操縱和盈余管理行為(袁鯤和武梓楊，2018)，商業信用二次配置更易被披露，公司清算期權價值增大(靳慶魯等，2015)。經營者會據此理性調低投資預期，減少企業投資并管控供應鏈金融風險，減少商業信用二次配置行為。基于此，本文提出如下假設：

H3：賣空機制的引入會提升上市公司股價信息含量，進而減少企業商業信用二次配置。

公司治理方式通常包括內部控制、獨立董事監督以及外部市場競爭等，賣空機制引入的外部市場治理機制可有效制衡管理層自利和機會主義行為，減少上市公司商業信用二次配置。管理層自身利益有賴于公司的股價高位穩定與公司存續，一方面，管理層的薪酬業績和聲譽評價與公司股價直接掛鉤；另一方面，雖然管理層會憑借自身穩固控制權進行自利行為與掏空行為，但一旦上市公司被破產清算，管理層自身的職位安全與穩固控制權會隨之喪失。賣空機制的引入加快了公司不利信息的挖掘并促進負面信息融入股價，帶來了巨大的事前威脅和沽價壓力，甚至少數財務危機公司會陷入破產危機(楊潔飛和薛熠，2020)。賣空者會通過資本市場“用腳投票”，主動參與外部治理，降低代理成本，監督公司內部管理層的不當行為。為了防止上市公司成為賣空者的重點關注對象而影響自身業績薪酬和避免公司被清算(Massa et al.，2015)，管理層會基于股東利益最大化選擇可長期真實盈利的項目投資，減少短期承擔過高風險的機會主義投機行為，減少企業金融化和影子銀行業務行為(陸蓉和蘭袁，2020)，管控上市公司的供應鏈金融風險敞口。實際上，上市公司為供應鏈企業進行商業信用二次配置的行為本身違約風險很高，某種程度上具有“次級信貸”屬性。因為中小供應鏈企業往往面臨融資約束和流動性困境，同時該放貸行為沒有在資產負債表中明確披露，很難準確評估其風險敞口。賣空機制的引入會約束管理層追逐過高風險的行為，管控供應鏈金融風險，減少商業信用二次配置。基于此，本文提出如下假設：

H4：賣空機制的引入會約束管理層機會主義行為，進而減少企業商業信用二次配置。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以2007―2021年我國滬深兩市A股上市公司為研究樣本，收集企業加入融資融券名單的時間及相關數據并進行處理：(1)刪除金融服務業相關樣本；(2)刪除具有經營與財務問題的ST類上市公司；(3)刪除數據異常與數據缺失嚴重的樣本；(4)進行上下1%的縮尾處理，以減少極端值的影響；最終得到48447個觀測值。本文研究相關數據來源于Wind數據庫與CSMAR數據庫，運用Stata 15與SPSS軟件進行實證分析。

(二)變量定義

1.被解釋變量

商業信用二次配置是指上市公司將自身獲得的銀行信用以商業信用方式配置給融資不足的上下游中小企業的行為。“二次配置”并不是指將商業信用的再次轉移或分配，而是相對于信用資源以銀行信用形式存在的初次配置，是信用資源的再配置。本文參考鐘凱等(2022)對商業信用二次配置的度量方式，從上市公司的應收賬款、預付賬款來考慮商業信用二次配置。具體的測度方式有兩種：第一，企業提供的商業信用(Tincome)，由企業的應收賬款與預付賬款之和除以企業的營業收入標準化后來度量；第二，為了增強回歸的穩健性，由企業的應收賬款與預付賬款之和除以企業的營業成本標準化指標構建了商業信用二次配置的替代性指標Tcost。

2.解釋變量

本文參考顧乃康和周艷利(2017)的方式構建關鍵解釋變量，若該上市公司在當年加入融資融券標的，則定義變量Post=1，否則為0。若該上市公司在樣本期間被納入融資融券標的，則定義Treat=1，否則為0。該名單根據中國證監會公布的融資融券標的名單整理而得到。

3.控制變量

參考顧乃康和周艷利(2017)的研究，本文選取基本每股收益(E p s)、企業負債率(L e v)、企業無形資產(Intng)、現金比率(Cash)、財務水平(Zscore)、外部市場競爭(Compet)、資產收益率(ROA)作為控制變量。其中，Zscore＝A×1.2+B×1.4+C×3.3+D×0.6+E×0.99；A=營運資金/總資產，B=留存收益/總資產，C=息稅前利潤/總資產，D=股票總市值/負債賬面價值，E=營業收入/總資產。

具體的變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)模型設計

為了檢驗賣空機制的引入對企業的商業信用二次配置的影響，本文根據雙重差分模型設計了以下面板回歸模型：

其中，Tincome是被解釋變量，表示上市公司商業信用配置行為，利用Tcost作為被解釋變量進行穩健性檢驗；Treat定義為若該上市公司在樣本期間被納入融資融券標的，則令變量Treat=1，否則為0；Post定義為若該上市公司在當年加入融資融券標的，則令變量Post=1，否則為0；Ctrls是控制變量，ui是企業固定效應，vt是年份固定效應，εit是誤差項。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

表2為變量的描述性統計結果。以營業收入衡量的商業信用提供Tincome的平均值為0.328，上市公司樣本會將營業收入的32.8%以商業信用形式配置到上下游合作伙伴中；以營業成本衡量的商業信用提供Tcost的平均值為0.551，上市公司的商業信用提供占其營業成本的55.1%，表明商業信用是企業短期融資中不可忽視的重要方式。處理組Treat的均值為0.422，表示在樣本期內上市公司樣本量的約42.2%已經加入融資融券名單，研究賣空機制引入對于商業信用二次配置的影響具有現實意義。其余控制變量的均值相對于同類文獻并無明顯異常，大多控制變量的標準差保持在20以內，數據較為穩定。

表2 變量的描述性統計結果

圖2為商業信用配置與凈商業信用配置的逐年變動趨勢，包含平均值與中位數的逐年趨勢。從商業信用配置看，均值與中位數均處于高位，且均值大于中位數，表示總體上商業信用提供的分布較為集中在分位數上半段，除了2008年有較大收縮外，其余樣本期內商業信用提供均處高位。實際上，提供商業信用的企業通常也會獲得商業信用，為了綜合判斷企業商業信用的提供與獲得水平，凈商業信用配置也值得關注。從其均值與中位數的變化趨勢看，2008年金融危機后，凈商業信用配置基本在樣本期表現為正數，說明即使上市公司也會獲得商業信用，但總體仍處于商業信用的凈提供方，商業信用二次配置行為廣泛存在。

圖2 商業信用提供逐年變動趨勢

(二)賣空機制與商業信用二次配置的回歸分析

1.基準回歸結果

本文通過DID面板回歸檢驗賣空機制的引入對企業商業信用二次配置的影響，結果如表3所示。(1)(2)列被解釋變量為以營業收入為基準標準化的商業信用(Tincome)；為了增強實證結果的可靠程度，(3)(4)列被解釋變量替換為以營業成本為基準標準化的商業信用(Tcost)進行穩健性檢驗。(1)(3)列不采用年份固定效應，(2)(4)列同時考慮年份固定效應與企業固定效應，四列均采用穩健標準誤進行面板回歸。四列中Post×Treat的系數均在5%水平下顯著為負，表明賣空機制的引入會顯著降低企業的商業信用配置行為，驗證了假設H1，并且結果穩健。賣空機制的引入會約束企業的風險承擔行為，降低商業信用二次配置行為。

表3 基準回歸結果

2.賣空機制與商業信用二次配置分析

上市公司由于信貸歧視更容易獲得銀行貸款的青睞，在信貸可得性與信貸成本方面具有比較優勢，為商業信用二次配置提供了信用基礎，可將自身獲得的銀行借款轉化為商業信用供給上下游企業。為了闡明該實際效應，本文從借款總量與結構方面分別解釋了企業商業信用二次配置的來源及行為邏輯，分別構造銀行借款(Loan)為log(長期借款+短期借款)；長期借款(Lloan)為長期借款/(長期借款+短期借款)；短期借款(Sloan)為短期借款/(長期借款+短期借款)，回歸結果如表4所示。(1)列中Post×Treat×Loan的系數顯著為負，說明賣空機制的引入會有效減少上市公司將銀行借款轉化為商業信用。(2)列中Post×Treat×Sloan的系數顯著為負，說明賣空機制的引入會降低短期貸款的商業信用二次配置行為，而(3)列中Post×Treat×Lloan的系數在1%水平下顯著為負，說明賣空機制的實施可以有效弱化企業將長期借款轉化為商業信用，且后者的系數絕對值明顯大于前者，驗證了商業信用的二次配置主要來源于長期借款，賣空機制主要抑制長期借款的商業信用二次配置行為。

表4 賣空機制對商業信用二次配置的影響分析

商業信用具有雙重屬性——經營屬性與金融屬性。經營屬性是指企業日常交易行為中從上下游公司獲得(或提供)商業信用；金融屬性是指上市公司以商業信用形式向上下游企業提供金融服務的融資屬性。本文著眼于商業信用的金融屬性，構造超額商業信用指標來量化商業信用的金融屬性，參考鐘凱等(2022)的方法采用以下模型的殘差項來測度超額商業信用Tres：

其中，Size是企業資產的自然對數，其余變量與前文變量完全一致。表4中(4)列證實了賣空機制可以降低企業所提供的超額商業信用。賣空機制的實施確實會降低上市公司以預付賬款和應收賬款形式向上游企業提供信用融資，表明資本市場機制的完善可有效控制企業的影子銀行業務，管控供應鏈的資金鏈斷裂風險。

(三)穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗

本文比較了實驗組與對照組在上市公司加入融資融券名單前后商業信用二次配置的變化趨勢，結果如圖3所示。政策實施前賣空機制對商業信用二次配置的政策動態效應系數基本趨近于0，對照組與實驗組商業信用提供基本不存在差異；而在政策實施后，實驗組商業信用提供顯著小于對照組。總體上對照組和實驗組的商業信用

圖3 平行趨勢檢驗結果

二次配置符合平行趨勢假定。

2.安慰劑檢驗

賣空機制影響企業商業信用二次配置的回歸結果可能受到其他遺漏因素與隨機因素的影響，為了保證研究結果的穩健性，本文隨機抽取實驗組進行安慰劑檢驗。基礎回歸中的實驗組樣本量為1323個，則在總體樣本中隨機抽取1323家企業，隨機抽取政策發生時間作為實驗組，并按照基礎回歸中的模型進行500次重復抽樣實驗，分別進行雙重差分實證檢驗，回歸系數核密度分布與p值的結果如圖4所示。虛線為基礎回歸中Treat×Post的系數0.188，該系數不包含在抽樣檢驗所得到的系數核密度分布中，且500次隨機抽樣系數的p值幾乎大于0，基礎回歸中所得到系數的偶然性基本可以排除，基礎回歸中的結論是穩健可靠的。

圖4 安慰劑檢驗結果

(四)異質性分析

1.供應鏈議價能力

客戶與供應商之間的緊密聯系是構建穩定物流與信用流的重要經濟基礎，但過于集中的銷售結構有時也被視作風險信號。隨著與大型客戶(供應商)合作關系的加深，客戶集中度(供應商集中度)也意味著客戶(供應商)在供應鏈關系中擁有更高議價能力。客戶集中度(供應商集中度)可視作一種外部市場風險指標，客戶集中度較高意味著該客戶可能會要求供應商提供保險溢價與違約溢價(孔東民等，2021)。過高的客戶集中度、過高的專有化生產投資使供應商難以轉換客戶，面臨較大斷鏈風險，會被銀行視作信用風險信號，并提升該企業信貸風險溢價，嚴格核查企業財務經營狀況。相反，如果該公司的客戶(供應商)集中度較低，供應商(客戶)則擁有較為強勢的議價能力，可選擇更加寬松的經營策略，開展商業信用二次配置。我國大型企業的客戶集中度與供應商集中度往往較低，但其應收賬款和預付賬款較高，表明該行為很可能是商業信用的二次配置。其中，客戶集中度等于前五大客戶的銷售額之和占銷售總額的比重，供應商集中度等于前五大供應商的采購額之和占總采購額的比重。本文以客戶集中度(供應商集中度)均值為界將樣本劃分為兩個子樣本進行分組回歸檢驗，結果如表5中(1)～(4)所示。當企業客戶集中度低時，上市公司的議價能力更高、談判能力更強，有較大可能性會扮演影子銀行進行商業信用二次配置，賣空機制的引入對于其約束效應更為顯著。供應商集中度的結果表現與客戶集中度一致。

表5 賣空機制影響商業信用二次配置的異質性分析

2.內部財務風險

企業財務風險會使企業在經濟蕭條時陷入流動性困境，財務風險較高的企業承擔外部突發風險的能力較弱。賣空機制的引入會加劇該企業的脆弱性，使其在參與風險投資活動時更加謹慎，很大可能會降低影子銀行業務，減少商業信用的二次配置行為。

為了檢驗上述假設，本文采用Zscore來衡量企業的財務風險，以Zscore均值為界劃分不同樣本進行分組回歸檢驗，結果如表5中(5)(6)列所示。財務風險較高、面臨流動性問題的企業對賣空機制的引入更加敏感，企業會主動避免發生重大違約事件，減少商業信用的二次配置行為。

3.高科技企業

高科技企業創新活動往往資金需求量大、周期長、不確定性高，抵御外部不確定性的能力相對較弱，對外部不確定性沖擊較為敏感。而銀行的風險厭惡傾向使其在向高科技企業投放信貸時要求較高的風險溢價與信息披露，導致高科技企業往往面臨較強融資約束，脆弱性增加。由此可知，高科技企業的經營決策對賣空機制的引入較為敏感，賣空機制的引入會更加有效地發揮約束作用。

本文參考鐘凱等(2022)將行業名稱為電子、機械設備、家用電器、醫藥生物、交通運輸、電氣設備、計算機的上市公司設定為高科技企業，其余行業的上市公司為非高科技企業，對這兩個子樣本進行回歸檢驗，結果如表5中(7)(8)列所示。對高科技企業而言，賣空機制的引入加速負面信息的擴散，管理層會更擔心其股價下跌的潛在風險，更敏感地降低商業信用二次配置。

4.企業所有制屬性

民營企業通常面臨更多融資約束，而國有企業由于政府“隱性”擔保、破產風險較小，更加容易獲得銀行青睞，在信貸可得性與借款成本方面都相比民營企業具有顯著的優勢。國有企業利用融資比較優勢進行商業信用二次配置的可能性較大，更可能是商業信用二次配置的提供方。賣空機制的引入是資本市場改革的重大舉措，加速負面信息融入股價，很大程度上會降低商業信用二次配置行為。國有企業原本傾向于開展商業信用二次配置活動，賣空機制引入帶來的約束作用在國有企業中更加顯著。表5中(9)(10)列可以驗證國有企業對于賣空機制的引入降低商業信用二次配置行為更加顯著。

(五)經濟后果檢驗

賣空機制可以促使企業“脫虛”，而是否會促進企業“向實”還有待檢驗。在“卡脖子”核心技術亟待突破的當下，提升企業創新核心競爭力對于我國突破經濟發展瓶頸、躍過“中等國家收入陷阱”具有重要戰略意義，那么節省下來的信用資源是否會被真正投入到實體經濟中？是否將其投資于企業核心創新環節？

本文采用研發投入(Rd)衡量企業創新，計算方式為研發投入/資產總額；實業投資(Capital)的計算方式為構建固定資產、無形資產等支付的現金流總額/固定資產，回歸結果如表6所示。(1)列說明賣空機制的引入可以顯著降低商業信用二次配置水平，(2)列顯示賣空機制的引入可以顯著提升企業研發投入，(3)列中Tincome的系數顯著為負，表明商業信用二次配置行為減少會顯著增加企業的研發投入，Sobel中介檢驗證實賣空機制會減少商業信用二次配置行為進而促進企業增加研發投入的中介效應。(4)列說明賣空機制的引入可以增加企業的實業投資，(5)列中Tincome的系數顯著為負，綜合Sobel檢驗結果，商業信用二次配置對實業投資的中介效應是顯著的。總體來看，賣空機制發揮約束效應，降低商業信用的二次配置后，刺激創新投入的作用較大，對實業投資的影響相對較弱，會使企業發生“脫虛向實”的轉變，轉向企業“軟實力”的提升與高質量發展。

表6 賣空機制影響商業信用二次配置的經濟后果檢驗

五、作用機理分析

(一)融資機制

賣空機制的引入會加劇企業沽價壓力，提高企業融資成本，降低信貸需求，進而降低商業信用二次配置。當前中國金融中介仍占主導地位，資金實力雄厚，上市公司往往會憑借其龐大的市場份額、良好的抵押資產狀況和政企關系等因素獲得長期穩定的銀企關系，獲得“超額”銀行信貸資金。這為上市公司向其他企業供給商業信用提供了信用基礎，滋生了商業信用的二次配置。賣空機制的引入加速了負面信息滲透到股價中，提高了企業信貸融資成本并降低信貸獲得，很有可能會降低商業信用的二次配置。

首先，本文從總體層面分析融資機制的作用。為檢驗賣空機制通過融資機制對商業信用配置行為的影響，分析不同融資約束下賣空機制的引入對于商業信用二次配置的不同影響，本文參考鐘凱等(2022)選取相對內生的SA指數來度量上市公司的融資約束，計算方法為SA=-0.737×Size+0.04×Size2-0.04×Age，其中Size為公司總資產(以百萬元為單位表示)的自然對數，Age為企業存續的年限。SA越大，表示上市公司所面臨的融資約束越大。本文按照SA的平均值將樣本劃分為兩個子樣本，回歸結果如表7中(1)(2)列所示。對于融資約束較小的上市公司而言，賣空機制約束商業信用二次配置的效應更加顯著，證實了上市公司憑借其融資比較優勢，將銀行信用轉化為商業信用為上下游企業融資的內在邏輯。

表7 賣空機制影響商業信用二次配置的機制檢驗

其次，為深入檢驗“超額”銀行信貸的中介作用，揭示賣空機制對商業信用二次配置的融資機制，參考鐘凱等(2022)的方法，構造超額銀行借款(Loan_res)為下列模型中的殘差項：

其中Loan是長期借款和短期借款之和的自然對數，S i z e是企業資產的自然對數，回歸結果如表8所示。(1)～(3)列顯示，賣空機制的引入可以有效降低銀行借貸總額，銀行借貸的降低可有效降低商業信用的二次配置。(1)列的Post×Treat的系數明顯大于(3)列，表明銀行借款存在部分中介效應，銀行信貸總額存在部分中介作用。(4)(5)列顯示，賣空機制的引入明顯降低了超額銀行信貸，超額銀行借款的降低會有效降低商業信用的二次配置行為。(1)列的Post×Treat的系數明顯大于(5)列，表明超額銀行借款存在部分中介效應，即賣空機制的引入是通過降低上市公司獲得的超額銀行信貸，進而降低商業信用的二次配置。

表8 賣空機制影響商業信用二次配置的融資路徑檢驗

(二)信息機制

賣空機制的引入促進了資本市場股價信息的有效滲透，提升了股價中的異質性信息含量，從而提高了股票的定價效率。賣空者多是經驗老道的“知情者”，提前預知企業即將出現的風險事件并進行賣空操作，使股票市場定價趨于理性，提升股價信息含量。企業會將公司利益最大化作為首要考量目標，選擇企業長期良性發展的投資決策，減少影子銀行業務的開展，降低商業信用二次配置，以避免被理性的賣空者關注。

為了檢驗賣空機制的信息機制對于商業信用二次配置的效應，本文將區分不同的股價信息含量，分析賣空機制對于商業信用二次配置的不同影響。參考陸蓉和蘭袁(2020)構建股價信息含量(SY)的方式，由模型計算得到：

其中，Rijt表示股票i在j行業的周收益率，Rmt表示市場周收益率，Rjt表示行業j的周收益率，由行業股票周收益率的流通市值加權得到。

未被解釋的部分(1-R2)代表企業的異質性信息，進行對數轉換得到SY。SY數值越大，表示股價信息含量越高。本文以股價信息含量的均值為界限將樣本劃分為兩個子樣本，回歸結果如表7中(3)(4)列所示，在低股價信息含量的樣本中賣空機制對于商業信用二次配置的約束效應更顯著，說明賣空機制加速了負面信息的股價融入速度，使異質性信息滲透到股價中，促使企業減少了商業信用二次配置活動。

(三)治理機制

賣空機制會約束管理層的真實盈余管理行為與風險承擔行為。管理層可能進行不良財務行為，賣空機制的引入有助于投資者及時理性預期到公司未來股價走勢，要求更高的風險溢價，帶來的沽價壓力會約束管理層的不良財務行為。若管理層的自利行為或機會主義操作被賣空者發掘，那么賣空者實施賣空操作會造成公司市值實質性損失，倒逼管理層減少不當行為與風險承擔行為，減少商業信用二次配置。

為了檢驗賣空機制的治理機制對于商業信用二次配置的作用，本文區分公司的內部治理水平，檢驗賣空機制對商業信用二次配置的不同影響。內部治理水平較差的公司，通常透明度與信息披露表現較差，內部人和外部人之間信息不對稱較大，更多潛在負面信息有待披露。標的資產納入賣空名單后，更容易被賣空者注意到，所以賣空機制的引入對內控較差的上司公司影響會更加顯著。

參考顧乃康和周艷利(2017)的方法，本文采用主成分分析法構造了內部控制指數。主成分分析指標包括股權結構指標(第一大股東持股比例、股權制衡指標即“第二至五大股東持股比例/第一大股東持股比例”)、股權性質指標(第一大股東是否為國有股東的虛擬變量且是國有股東定義為1，否則為0)、控股股東行為指標(關聯交易比例即“向關聯方銷售產品及提供勞務金額加上向關聯方采購產品及接受勞務金額/期末總資產”)、管理層治理指標(管理層持股比例、董事長與總經理是否兩職合一的虛擬變量且兩職合一定義為1，否則為0)、董事會治理指標(獨立董事比例)、外部市場競爭指標(市場份額即“該企業營業收入/行業總營業收入”)等6大類指標。取第一大主成分得分作為內部控制度量指標，第一主成分得分越高表示內部控制水平越差。本文以內部控制指數的均值為界限將樣本劃分為兩個子樣本，回歸結果如表7中(5)(6)列所示。對于內部控制較弱的上市公司，賣空機制的引入可以有效減少企業的商業信用二次配置行為，表明賣空機制的引入提升了公司的治理水平，有效地規避管理層的自利決策，降低商業信用的二次配置行為。

六、結論與啟示

本文以2007―2021年滬深A股上市公司數據為樣本，研究了賣空機制的引入對商業信用二次配置的影響。研究發現，賣空機制的引入可以有效約束企業商業信用二次配置，尤其減少了企業將長期借款以商業信用形式配置。對于供應鏈議價能力更高的企業、內部財務風險更高的企業、高科技企業、國有企業，賣空機制對企業商業信用二次配置具有更顯著的約束效應。進一步地，賣空機制的引入在有效降低商業信用二次配置行為的同時，可以促使企業提升實體研發投入與實業投資。作用機理檢驗發現：首先，賣空機制通過減少企業可獲得的銀行信貸和超額銀行借款，減少了企業商業信用二次配置行為；其次，賣空機制的引入通過提升股價信息含量進而減少商業信用二次配置；最后，賣空機制的引入可以有效治理管理層不良決策從而減少商業信用的二次配置。

本文啟示在于：第一，監管部門可以充分利用賣空機制約束企業的商業信用二次配置活動，同時應進一步完善相關賣空操作細則，以調動各方利益相關者充分參與賣空交易、獲悉賣空信息的積極性，以此來管控供應鏈金融風險，防止金融與實體經濟風險之間的交叉傳染，引導非金融企業“脫虛向實”。第二，公司管理層應當綜合賣空情緒給公司財務、投資等方面帶來的影響，科學地將商業信用二次配置活動管控在風險可控的范圍內，防止賣空情緒通過商業信用二次配置在供應鏈企業中傳染甚至發生供應鏈系統性重大違約事件。具體地，上市公司經營者在進行公司商業信用二次配置決策時，應充分關注公司融券余額、是否加入融資融券標的等賣空信息，及時關注投資人的行情預期和行業發展前景。第三，應充分發揮市場化資本定價機制的積極作用，促進異質信息融入股價，從而有利于約束上市公司管理層的自利行為與短視行為，有助于我國實現“穩增長”與“防風險”的雙重政策目標。 ■