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(山東大學(xué) 經(jīng)濟(jì)研究院，山東 濟(jì)南250100)

1 引言

2018 年以來(lái)中國(guó)金融行業(yè)改革開(kāi)放的步伐逐步加快，多項(xiàng)旨在放寬金融市場(chǎng)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)的措施正有序?qū)嵤?。隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的日益完善，加之國(guó)際政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜多變，國(guó)內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資者參與我國(guó)資本市場(chǎng)的訴求也在不斷增加［1］。然而，與西方成熟市場(chǎng)不同，我國(guó)資本市場(chǎng)雖規(guī)模龐大，但主要參與主體仍為個(gè)人投資者。在這種市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)下，引入更多機(jī)構(gòu)投資者勢(shì)必會(huì)對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境造成沖擊，進(jìn)而影響數(shù)以億計(jì)個(gè)人投資者的交易行為，并最終影響市場(chǎng)效率和穩(wěn)定性。因此，有必要進(jìn)一步分析我國(guó)大力發(fā)展和引進(jìn)機(jī)構(gòu)投資者這一戰(zhàn)略規(guī)劃的市場(chǎng)作用。

學(xué)界對(duì)于我國(guó)機(jī)構(gòu)投資者的“市場(chǎng)穩(wěn)定器”作用一直存在爭(zhēng)議。已有文獻(xiàn)從不同角度對(duì)機(jī)構(gòu)投資者持股比例與市場(chǎng)波動(dòng)率之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，得到了正反兩方面結(jié)論。正方觀點(diǎn)與De Long等［2］的早期研究一致，認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者具有信息優(yōu)勢(shì)且投資行為更加理性，因而有利于市場(chǎng)穩(wěn)定［3～5］。反方則支持Sias［6］的觀點(diǎn)，認(rèn)為機(jī)構(gòu)并不總是進(jìn)行信息交易，其仍存在羊群效應(yīng)和噪音交易行為，從而加劇市場(chǎng)波動(dòng)［7～9］。上述研究多以波動(dòng)率為標(biāo)準(zhǔn)衡量市場(chǎng)穩(wěn)定性，即若機(jī)構(gòu)持股增加導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)率下降，則認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者有利于市場(chǎng)穩(wěn)定，反之則認(rèn)為其加劇了市場(chǎng)波動(dòng)。然而波動(dòng)率本身并不能很好地衡量市場(chǎng)穩(wěn)定性，也不能準(zhǔn)確反映市場(chǎng)信息水平:波動(dòng)率不僅反映市場(chǎng)噪音交易的規(guī)模，還包含了資產(chǎn)價(jià)值基本面的波動(dòng)。當(dāng)資產(chǎn)基本面波動(dòng)較大時(shí)，信息效率更高的市場(chǎng)反而會(huì)產(chǎn)生更強(qiáng)烈的價(jià)格波動(dòng)，此時(shí)市場(chǎng)波動(dòng)是價(jià)格回歸價(jià)值的必然過(guò)程。因此，機(jī)構(gòu)交易導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)率提高可能源于其信息交易驅(qū)使價(jià)格回歸價(jià)值，而并不必然意味著其作為噪音交易者擾亂市場(chǎng)。反之，機(jī)構(gòu)交易平抑市場(chǎng)波動(dòng)也可能源于其交易行為掩蓋了資產(chǎn)基本面波動(dòng)的事實(shí)，而并不必然意味著其起到了穩(wěn)定市場(chǎng)的作用。

與上述波動(dòng)性的視角不同，市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論主張從市場(chǎng)信息環(huán)境的角度分析投資者交易行為對(duì)市場(chǎng)的影響。其中以Grossman 和Stiglitz［10］提出的市場(chǎng)定價(jià)效率與Kyle［11］提出的市場(chǎng)流動(dòng)性最具代表性。前者認(rèn)為市場(chǎng)信息來(lái)源于微觀主體的交易行為，提高微觀主體的信息水平能夠使價(jià)格更有效地反映資產(chǎn)潛在收益，從而提高市場(chǎng)效率。后者認(rèn)為市場(chǎng)的穩(wěn)定性體現(xiàn)在其化解流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力，若市場(chǎng)能以較小的價(jià)格波動(dòng)滿足微觀主體的流動(dòng)性需求，則認(rèn)為其流動(dòng)性較強(qiáng)，反之則認(rèn)為市場(chǎng)流動(dòng)性較弱。本文嘗試從上述市場(chǎng)信息環(huán)境的視角分析機(jī)構(gòu)交易對(duì)市場(chǎng)的影響作用，將投資者結(jié)構(gòu)引入經(jīng)典的理性預(yù)期模型，分析了在當(dāng)前個(gè)人投資者占主導(dǎo)地位的投資者結(jié)構(gòu)下，向市場(chǎng)引入更多機(jī)構(gòu)投資者對(duì)影響市場(chǎng)定價(jià)效率和流動(dòng)性的影響作用。

事實(shí)上，學(xué)界對(duì)中國(guó)個(gè)人投資者眾多這一獨(dú)特的市場(chǎng)現(xiàn)象已有足夠關(guān)注。諸多研究表明，個(gè)人投資者的情緒與交易行為對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)具有良好的預(yù)測(cè)作用［12，13］，以散戶為主的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)是造成資本市場(chǎng)波動(dòng)的主要因素［14，15］。因此本文認(rèn)為，研究機(jī)構(gòu)交易的市場(chǎng)作用時(shí)，不能只分析機(jī)構(gòu)投資者的交易行為，還應(yīng)考慮機(jī)構(gòu)交易對(duì)個(gè)人投資者行為的影響。按照這種思路，本文在理性預(yù)期的理論框架下討論了機(jī)構(gòu)投資與個(gè)人投資的相對(duì)規(guī)模對(duì)市場(chǎng)質(zhì)量的影響。理性預(yù)期理論最早由Hayek［16］提出，該理論認(rèn)為價(jià)格是所有市場(chǎng)參與者在其私人信息集下最優(yōu)化交易行為的加總，因此均衡價(jià)格是市場(chǎng)信息的重要來(lái)源。跟隨這一思想，一大批理論文獻(xiàn)探討了價(jià)格信息對(duì)市場(chǎng)的反饋效應(yīng)，此類文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)市場(chǎng)價(jià)格的外部性，即價(jià)格信息通過(guò)影響微觀主體的決策對(duì)經(jīng)濟(jì)造成影響［17～19］。

本文在如下兩個(gè)核心假設(shè)前提下建立理性預(yù)期模型:第一，機(jī)構(gòu)投資者較個(gè)人投資者而言具有信息優(yōu)勢(shì)。第二，個(gè)人投資者擁有關(guān)于資產(chǎn)基本面的模糊信息，且這些私人信息之間存在異質(zhì)性。上述設(shè)定描述了市場(chǎng)中存在的兩種信息不對(duì)稱現(xiàn)象，即機(jī)構(gòu)與個(gè)人之間的信息不對(duì)稱以及個(gè)人投資者群體內(nèi)部的信息不對(duì)稱。在上述假設(shè)前提下，本文進(jìn)一步考察了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大對(duì)市場(chǎng)定價(jià)效率和流動(dòng)性的影響。分析表明，機(jī)構(gòu)投資者的信息交易將使價(jià)格更有效地反映資產(chǎn)潛在收益，從而提高市場(chǎng)效率;然而由于市場(chǎng)短期內(nèi)仍存在大量個(gè)人投資者，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大可能加劇個(gè)人投資者的逆向選擇與羊群效應(yīng)，從而降低市場(chǎng)流動(dòng)性。為驗(yàn)證理論模型的結(jié)論，本文采用2010 ～2017 年我國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)和開(kāi)放式主動(dòng)基金持倉(cāng)數(shù)據(jù)實(shí)證考察了機(jī)構(gòu)交易對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境的影響。具體而言，本文利用基金半年報(bào)和年報(bào)中披露的持股明細(xì)數(shù)據(jù)計(jì)算得到該基金當(dāng)年對(duì)個(gè)股的倉(cāng)位變動(dòng)數(shù)據(jù)(包括增持和減持)，以此作為機(jī)構(gòu)投資者交易行為的代理變量。本文采用多個(gè)指標(biāo)衡量市場(chǎng)信息環(huán)境。具體而言，采用股價(jià)非同步性和收益-利潤(rùn)敏感度衡量個(gè)股定價(jià)效率;采用Amihud 非流動(dòng)性指標(biāo)和Roll 有效價(jià)差指標(biāo)衡量股票流動(dòng)性。實(shí)證分析與理論分析所得結(jié)論一致。

本文的主要貢獻(xiàn)如下。第一，首次在同一理論框架下分析了投資者結(jié)構(gòu)變化對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)定價(jià)效率和流動(dòng)性兩個(gè)市場(chǎng)信息環(huán)境指標(biāo)的影響。第二，在分析機(jī)構(gòu)投資者行為的過(guò)程中，本文首次強(qiáng)調(diào)了機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者之間的互動(dòng)行為對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境的影響作用。本文認(rèn)為，正是這一互動(dòng)機(jī)制導(dǎo)致了定價(jià)效率與流動(dòng)性反向變動(dòng)。第三，在實(shí)證分析中，本文首次采用了機(jī)構(gòu)投資者倉(cāng)位變化這一指標(biāo)衡量機(jī)構(gòu)交易行為。由于我國(guó)個(gè)人投資者的交易頻率遠(yuǎn)高于機(jī)構(gòu)投資者，倉(cāng)位變化比已有文獻(xiàn)中采用的持股比例更能準(zhǔn)確地衡量機(jī)構(gòu)投資者相對(duì)個(gè)人投資者而言的交易規(guī)模。因此本文認(rèn)為，在我國(guó)當(dāng)前個(gè)人投資者占據(jù)主導(dǎo)地位的投資者結(jié)構(gòu)下，應(yīng)當(dāng)采用倉(cāng)位變化而不是持股比例作為機(jī)構(gòu)交易的代理變量。

2 存在異質(zhì)性投資者的理性預(yù)期模型

2.1 模型設(shè)定

本文首先建立存在異質(zhì)性信息的理性預(yù)期均衡模型，分析在中國(guó)特有的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)下，機(jī)構(gòu)交易與個(gè)人交易的相對(duì)規(guī)模對(duì)定價(jià)效率和市場(chǎng)流動(dòng)性及投資者福利的影響。

考慮一個(gè)三期的經(jīng)濟(jì)，時(shí)間t=0，1，2。金融市場(chǎng)在第一期開(kāi)放。市場(chǎng)上存在兩種資產(chǎn):風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的供給為，其在第二期收益為，其中，且兩者相互獨(dú)立。表示風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的基本面，其可能被投資者預(yù)測(cè);表示收益中不可預(yù)測(cè)的部分。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益標(biāo)準(zhǔn)化為1。

市場(chǎng)存在兩類投資者:機(jī)構(gòu)投資者(I)和個(gè)人投資者(R)。前者規(guī)模為μ( ＞0)，后者規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化為1。機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者的偏好均為常絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)厭惡型(CARA)，前者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)ρI，后者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)為ρR。另外，市場(chǎng)上存在流動(dòng)性交易者，其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的需求為。假設(shè)與相互獨(dú)立。在已有文獻(xiàn)中，，其中。假設(shè)集合的各元素相互獨(dú)立，即個(gè)人投資者私人信號(hào)中的噪音彼此獨(dú)立，且獨(dú)立于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益。

2.2 理性預(yù)期均衡

本節(jié)求解線性理性預(yù)期均衡。在均衡下，投資者依據(jù)各自的信息交易資產(chǎn)，以最大化期望效用。具體而言，機(jī)構(gòu)投資者I 的信息集為，個(gè)人投資者Ri的信息集為}，其中 珓為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的均衡價(jià)格。我們首先猜測(cè)有如下線性形式

對(duì)任意投資者j，其期望效用為流動(dòng)性交易者也被稱作噪音交易者。他們或因流動(dòng)性需要，或因決策偏誤，無(wú)法按照期望效用最大化原則進(jìn)行交易，故其需求外生于模型。

其在第一期的預(yù)算約束為

求解上述效用最大化問(wèn)題，可得投資者j 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的需求為

依據(jù)上式，分別計(jì)算機(jī)構(gòu)投資者I 的需求DI和個(gè)人投資者Ri的需求DRi如下

風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的市場(chǎng)出清條件為

將投資者的需求函數(shù)(6)和(7)帶入上述市場(chǎng)出清條件，并用待定系數(shù)法求解α，β 及γ，可得下述命題1 中的均衡價(jià)格。

命題1對(duì)任意給定的機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量μ，存在唯一的線性理性預(yù)期均衡，其中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的均衡價(jià)格由如下系統(tǒng)決定

2.3 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模，定價(jià)效率與市場(chǎng)流動(dòng)性

2.3.1 定價(jià)效率

定價(jià)效率(price efficiency)又稱市場(chǎng)效率，指市場(chǎng)價(jià)格對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的反映程度。價(jià)格由市場(chǎng)微觀主體的交易行為決定，反映了市場(chǎng)對(duì)資產(chǎn)價(jià)值的預(yù)期。與此同時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格作為公開(kāi)的市場(chǎng)信息，又指導(dǎo)著微觀主體的交易行為。因此，一般認(rèn)為提高定價(jià)效率有利于消除市場(chǎng)主體之間的信息不對(duì)稱，從而改善信息劣勢(shì)群體的投資環(huán)境。與已有文獻(xiàn)一致［20，21］，本文用資產(chǎn)收益關(guān)于市場(chǎng)價(jià)格的先驗(yàn)方差之倒數(shù)來(lái)衡量定價(jià)效率Ep

(16)式表明，定價(jià)效率Ep為π－1的增函數(shù)。對(duì)(15)式應(yīng)用隱函數(shù)定理可得

綜合上述分析，可得下述命題2:

命題2增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量將提高定價(jià)效率，即對(duì)任意μ ＞0，Ep/μ ＞0。

事實(shí)上，機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量μ 對(duì)定價(jià)效率Ep的影響可以分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。首先，由于機(jī)構(gòu)投資者較個(gè)人投資者而言具有信息優(yōu)勢(shì)，引入更多機(jī)構(gòu)投資者將提高市場(chǎng)微觀主體的整體信息水平。價(jià)格作為微觀主體私人信息的加總，也將更準(zhǔn)確地反映資產(chǎn)價(jià)值。其次，增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量對(duì)定價(jià)效率存在間接效應(yīng)。機(jī)構(gòu)投資者增加使得價(jià)格加總更多信息，個(gè)人投資者的交易決策將更加依賴價(jià)格信號(hào)而更少地反映其私人信息。即更準(zhǔn)確的價(jià)格信號(hào)對(duì)個(gè)人投資者的私人信息存在擠出效應(yīng)，這將削弱上述直接效應(yīng)帶來(lái)的定價(jià)效率改善。命題2 表明，引入更多機(jī)構(gòu)投資者帶來(lái)的定價(jià)效率改善(直接效應(yīng))大于其對(duì)個(gè)人投資者私人信息的擠出效應(yīng)(間接效應(yīng))。

2.3.2 市場(chǎng)流動(dòng)性

市場(chǎng)流動(dòng)性指市場(chǎng)滿足交易者流動(dòng)性需求的能力。當(dāng)同時(shí)面臨大量單向頭寸時(shí)，流動(dòng)性較差的市場(chǎng)將產(chǎn)生劇烈的價(jià)格波動(dòng)，流動(dòng)性較強(qiáng)的市場(chǎng)則能保持價(jià)格平穩(wěn)。本文用單位流動(dòng)性需求引起的價(jià)格變化之倒數(shù)(又稱Kyle’s lambda［11］)衡量市場(chǎng)流動(dòng)性

將(13)式帶入(12)式可得

(19)式表明引入更多機(jī)構(gòu)投資者(增加μ)對(duì)流動(dòng)性Lp的影響可分為三種效應(yīng)。第一，新加入市場(chǎng)的機(jī)構(gòu)投資者將直接提高交易量，從而為市場(chǎng)注入流動(dòng)性。此為機(jī)構(gòu)投資者的做市商效應(yīng)。第二，由于機(jī)構(gòu)投資者具有信息優(yōu)勢(shì)，其交易行為將提高定價(jià)效率，個(gè)人投資者能從價(jià)格信號(hào)中提取更多信息以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)資產(chǎn)收益，即投資者的投資風(fēng)險(xiǎn)下降。這使得個(gè)人更加積極地進(jìn)行交易，從而為市場(chǎng)提供更多流動(dòng)性，此為個(gè)人投資者的做市商效應(yīng)。如(19)式所示，個(gè)人投資者的做市商效應(yīng)可表示為

(20)式表明，MR為價(jià)格精確度τp的增函數(shù)。結(jié)合命題2 和(16)式可得，增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量將提高τp，進(jìn)而提高個(gè)人投資者的做市商效應(yīng)MR，從而間接提高市場(chǎng)流動(dòng)性。第三，定價(jià)效率提高將使個(gè)人投資者面臨更嚴(yán)重的逆向選擇問(wèn)題。所謂逆向選擇，是使指?jìng)€(gè)人投資者在解讀價(jià)格信號(hào)時(shí)，無(wú)法區(qū)分其中的信息與噪音，個(gè)人投資者的交易決策越依賴于價(jià)格信號(hào)，其越容易與噪音交易者持有同方向的頭寸，從而降低市場(chǎng)流動(dòng)性。上述現(xiàn)象常被稱作“羊群效應(yīng)”，即流動(dòng)性沖擊引發(fā)的價(jià)格波動(dòng)將導(dǎo)致投資者錯(cuò)誤地預(yù)期資產(chǎn)收益，從而引發(fā)擠兌，最終使流動(dòng)性枯竭。如(19)式所示，上述逆向選擇效應(yīng)可表示為

當(dāng)價(jià)格精確度τp增加引起逆向選擇效應(yīng)AR增加時(shí)，流動(dòng)性Lp隨之降低。機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量μ 對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性Lp的影響由上述三種效應(yīng)共同決定，具體結(jié)構(gòu)由下述命題3 給出:

命題3若個(gè)人投資者主導(dǎo)市場(chǎng)(μ→0)，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)模將降低市場(chǎng)流動(dòng)性;若機(jī)構(gòu)投資者主導(dǎo)市場(chǎng)(μ→∞)，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)模將提高市場(chǎng)流動(dòng)性。

命題3 表明，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性的影響取決于當(dāng)前的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)。直覺(jué)上講，當(dāng)市場(chǎng)存在大量個(gè)人投資者時(shí)，引入機(jī)構(gòu)投資者將加劇逆向選擇與羊群效應(yīng)，從而使市場(chǎng)流動(dòng)性惡化。具體而言，當(dāng)μ 較小時(shí)，價(jià)格信號(hào)含有較多噪音。這意味著個(gè)人投資者面臨較為嚴(yán)重的逆向選擇問(wèn)題。此時(shí)，引入機(jī)構(gòu)投資者帶來(lái)的流動(dòng)性改善(做市商效應(yīng))將被個(gè)人投資者的逆向選擇效應(yīng)逆轉(zhuǎn)，最終使市場(chǎng)流動(dòng)性降低。相反，當(dāng)市場(chǎng)存在大量機(jī)構(gòu)投資者和較少的個(gè)人投資者時(shí)，價(jià)格信號(hào)對(duì)噪音交易敏感度較低，逆向選擇效應(yīng)較弱。此時(shí)，做市商效應(yīng)大于逆向選擇效應(yīng)，即引入機(jī)構(gòu)投資者將提高市場(chǎng)流動(dòng)性。

圖1 機(jī)構(gòu)交易對(duì)定價(jià)效率與市場(chǎng)流動(dòng)性的影響

圖1 描述了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模μ 與定價(jià)效率Ep和市場(chǎng)流動(dòng)性Lp之間的關(guān)系。對(duì)任意μ ＞0，Ep均隨之單調(diào)遞增，即在任意市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)下，向市場(chǎng)引入更多機(jī)構(gòu)投資者將提高定價(jià)效率。而Lp則呈現(xiàn)先遞減后遞增的趨勢(shì)，即當(dāng)機(jī)構(gòu)交易規(guī)模較小時(shí)，引入更多機(jī)構(gòu)投資者將降低市場(chǎng)流動(dòng)性。反之，當(dāng)機(jī)構(gòu)交易規(guī)模較大時(shí)，引入機(jī)構(gòu)將同時(shí)提高定價(jià)效率和市場(chǎng)流動(dòng)性。這與命題2 和命題3 的結(jié)論一致。結(jié)合命題2 與命題3 的結(jié)論，本文認(rèn)為在我國(guó)當(dāng)前個(gè)人投資者主導(dǎo)的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)下，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大可以提高市場(chǎng)定價(jià)效率，但同時(shí)也會(huì)降低市場(chǎng)流動(dòng)性。

3 實(shí)證分析

本節(jié)利用2010 ～2017 年我國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)以及開(kāi)放式主動(dòng)基金的詳細(xì)持倉(cāng)數(shù)據(jù)，對(duì)上述理論假說(shuō)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

3.1 研究設(shè)計(jì)、指標(biāo)選取與模型設(shè)定

3.1.1 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模的度量

本文采用我國(guó)開(kāi)放式主動(dòng)基金半年報(bào)和年報(bào)中披露的詳細(xì)持股數(shù)據(jù)測(cè)算基金年內(nèi)持倉(cāng)變動(dòng)，并以此作為機(jī)構(gòu)交易規(guī)模的代理變量。具體而言，企業(yè)i 在第t 年內(nèi)的機(jī)構(gòu)交易規(guī)模為

其中ΔHoldi，j，t等于基金j 在年度t 內(nèi)對(duì)持企業(yè)i 持股變動(dòng)市值之和占該企業(yè)流動(dòng)市值的比重。例如，在年度t 內(nèi)，基金j 上半年增持市值為X 萬(wàn)元的企業(yè)i股票，下半年減持市值為Y 萬(wàn)元的企業(yè)i 股票，企業(yè)i 的流通市值為Z 萬(wàn)元，則ΔHoldi，j，t=(X+Y)/Z。

3.1.2 股票市場(chǎng)定價(jià)效率的測(cè)算

本文采用股價(jià)非同步性和收益-利潤(rùn)敏感度兩個(gè)指標(biāo)作為股市定價(jià)效率的代理變量。

股價(jià)非同步性。股價(jià)非同步性由Morck 等［22］提出。該研究表明，投資者產(chǎn)權(quán)保護(hù)程度更高的股票市場(chǎng)價(jià)格具有更高的非同步性，即股價(jià)的特質(zhì)波動(dòng)率能夠衡量投資者私有信息水平。特質(zhì)波動(dòng)率的具體算法如下。

首先在年度t 內(nèi)估計(jì)如下回歸方程

本文后續(xù)實(shí)證分析中將估計(jì)如下回歸模型

其中Nsyni，t和InsTradei，t分別為股價(jià)非同步性指標(biāo)和機(jī)構(gòu)交易規(guī)模代理變量，Xi，t為控制變量。

收益-利潤(rùn)敏感度。收益-利潤(rùn)敏感度即股票市場(chǎng)價(jià)格對(duì)企業(yè)基本面信息的預(yù)測(cè)能力，該指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于股票市場(chǎng)定價(jià)效率的衡量［23～25］。具體而言，本文估計(jì)如下回歸方程

其中Reti，t為企業(yè)i 年度t 的股票收益率，Earni，t為該企業(yè)當(dāng)年的每股凈利潤(rùn)，InsTradei，t為機(jī)構(gòu)交易規(guī)模，Xi，t為控制變量，ui，t為殘差項(xiàng)。其中回歸系數(shù)β3即為機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對(duì)收益-利潤(rùn)敏感度的影響程度，若其顯著為正，則表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大能夠提高股票定價(jià)效率;若其顯著為負(fù)，則表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大損害股票定價(jià)效率。3.1.3 股票市場(chǎng)流動(dòng)性的測(cè)算

本文采用Amihud［26］非流動(dòng)性指標(biāo)和Roll［27］有效價(jià)差指標(biāo)衡量股票市場(chǎng)非流動(dòng)性。具體而言，股票i 第t 年的非流動(dòng)性指標(biāo)(Amihud)計(jì)算公式為

其中Di，t為股票i 在第t 個(gè)年內(nèi)的有效交易天數(shù)，ri，d，t為股票i 在第t 年第d 天的收益率，vi，d，t為股票i 在第t 年第d 天的交易量(單位:百萬(wàn)元人民幣)。上述Amihud 非流動(dòng)性指標(biāo)反映了單位流動(dòng)性需求對(duì)股票價(jià)格的沖擊程度，該指標(biāo)取值越大表明股票價(jià)格在面臨流動(dòng)性沖擊時(shí)波動(dòng)較大，即流動(dòng)性較弱;反之，該指標(biāo)越小則表明股票市場(chǎng)能夠以較小的價(jià)格波動(dòng)吸收流動(dòng)性沖擊，即股票流動(dòng)性較強(qiáng)。

第二個(gè)指標(biāo)參考了Goyenko 等［28］，計(jì)算股票的有效買(mǎi)賣(mài)價(jià)差(effective bid-ask spread)，具體計(jì)算方法如下

其中pi，t為股票i 第t 年內(nèi)的日化收益率，cov(Δpi，t，Δpi，t－1)表示股票i 在第t 個(gè)月日化收益率的協(xié)方差。上述指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于衡量股票市場(chǎng)的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差。價(jià)差越高(Roll 指標(biāo)越大)則表明投資者單位流動(dòng)性需求面臨的交易成本越高，市場(chǎng)流動(dòng)性較差;反之，價(jià)差越小(Roll 指標(biāo)越小)，則表明投資者為1 單位交易付出的成本越低，市場(chǎng)流動(dòng)性越高。

本文后續(xù)實(shí)證分析中將估計(jì)如下模型

其中Illiquidityi，t為非流動(dòng)性指標(biāo)，以上述Amihudi，t和Rolli，t兩個(gè)指標(biāo)表示。

3.1.4 控制變量

方程(26)和(29)中，Xi，t為控制變量，其含如下指標(biāo):(1)個(gè)股系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，用股票在第t 年度的CAPM-Beta 表示，記為Betai，t;(2)股票年內(nèi)日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差(Stdi，t)和偏度(Skewi，t);(3)此外還控制了以下三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，分別為市值凈值比率(Mtbi，t)、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(Tagi，t)和以流動(dòng)市值衡量的企業(yè)規(guī)模(Sizei，t)。本文用于測(cè)算市場(chǎng)效率、流動(dòng)性、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、收益標(biāo)準(zhǔn)差和偏度的個(gè)股每日行情數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)德(WIND)數(shù)據(jù)庫(kù)，公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。

3.2 實(shí)證結(jié)果

3.2.1 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與股票市場(chǎng)定價(jià)效率

表1 報(bào)告了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對(duì)股票定價(jià)效率的回歸分析結(jié)果。其中(1)、(2)列為采用股票股價(jià)非同步性衡量定價(jià)效率的估計(jì)結(jié)果，(3)、(4)列為采用收益-利潤(rùn)敏感度衡量定價(jià)效率的估計(jì)結(jié)果。為了控制時(shí)間趨勢(shì)以及其他不隨時(shí)變的因素對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本文在所有估計(jì)中均控制了時(shí)間和個(gè)體固定效應(yīng)的面板模型進(jìn)行回歸。另外，本文在匯報(bào)估計(jì)結(jié)果時(shí)均采用依個(gè)體聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤下的顯著性水平。表1 顯示，在(1)、(2)列中，無(wú)論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模Instrade 的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著為正。這表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大顯著提高了股價(jià)非同步性。在(3)、(4)列中，無(wú)論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與企業(yè)利潤(rùn)的交互項(xiàng)InsTrade×Earn 的系數(shù)同樣在1%水平下顯著為正，這意味著機(jī)構(gòu)交易規(guī)模增加提高了股票收益率對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的敏感程度。上述結(jié)果均表明，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大可以顯著提高股票市場(chǎng)定價(jià)效率，即機(jī)構(gòu)交易驅(qū)使股票價(jià)格更好地反映企業(yè)基本面信息。

表1 機(jī)構(gòu)交易與股票市場(chǎng)定價(jià)效率

續(xù)表1

3.2.2 機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與股票市場(chǎng)流動(dòng)性

表2 報(bào)告了機(jī)構(gòu)交易規(guī)模對(duì)股票市場(chǎng)流動(dòng)性的回歸分析結(jié)果。其中(1)、(2)列為基于Amihud非流動(dòng)性指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果，(3)、(4)列為基于Roll有效價(jià)差指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果。表2 顯示，(1)、(2)列中，無(wú)論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模均顯著提高了Amidhud 非流動(dòng)性指標(biāo)。這表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模較高時(shí)，單位流動(dòng)性需求對(duì)股票價(jià)格的沖擊程度也較高，市場(chǎng)流動(dòng)性較弱。(3)、(4)列中，無(wú)論是否加入控制變量，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模均顯著提高了Roll 有效價(jià)差指標(biāo)。這表明機(jī)構(gòu)交易規(guī)模提高使得股票的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差擴(kuò)大，市場(chǎng)流動(dòng)性變?nèi)?。上述估?jì)結(jié)果表明，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模顯著降低了股票市場(chǎng)的流動(dòng)性。

表2 機(jī)構(gòu)交易與股票市場(chǎng)流動(dòng)性

4 結(jié)論與啟示

我國(guó)資本市場(chǎng)的不斷開(kāi)放與完善將吸引越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)投資者。這勢(shì)必對(duì)當(dāng)前以個(gè)人投資者為主導(dǎo)的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)造成沖擊。本文從機(jī)構(gòu)與個(gè)人信息不對(duì)稱的視角出發(fā)，分析機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境的影響作用。本文首先建立了存在異質(zhì)性信息的理性預(yù)期模型以描述我國(guó)資本市場(chǎng)中存在的信息不對(duì)稱現(xiàn)象。模型假設(shè)存在雙重信息不對(duì)稱。第一，機(jī)構(gòu)投資者較個(gè)人投資者而言具有絕對(duì)的信息優(yōu)勢(shì);第二，個(gè)人投資者的私人信息存在高度差異性。本文將市場(chǎng)信息環(huán)境細(xì)化為市場(chǎng)定價(jià)效率和市場(chǎng)流動(dòng)性。理論分析表明，機(jī)構(gòu)交易規(guī)模擴(kuò)大對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境的影響取決于個(gè)人投資者在市場(chǎng)中所占比重:當(dāng)個(gè)人投資者主導(dǎo)市場(chǎng)時(shí)，引入更多機(jī)構(gòu)將加劇個(gè)人投資者的逆向選擇與羊群效應(yīng)，因此機(jī)構(gòu)向市場(chǎng)注入信息的同時(shí)也會(huì)降低市場(chǎng)流動(dòng)性。基于模型結(jié)論，本文提出了如下理論假說(shuō):在我國(guó)當(dāng)前個(gè)人投資者主導(dǎo)的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)下，擴(kuò)大機(jī)構(gòu)交易規(guī)?？梢蕴岣呤袌?chǎng)定價(jià)效率，但同時(shí)也將惡化市場(chǎng)流動(dòng)性。為驗(yàn)證這一理論假說(shuō)，本文結(jié)合2010 ～2017 年間我國(guó)上市企業(yè)數(shù)據(jù)和開(kāi)放式主動(dòng)基金的半年度持倉(cāng)數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)構(gòu)交易規(guī)模與股票定價(jià)效率和流動(dòng)性的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。具體而言，用基金年內(nèi)倉(cāng)位變動(dòng)衡量機(jī)構(gòu)交易規(guī)模，分析了其對(duì)多個(gè)市場(chǎng)定價(jià)效率和流動(dòng)性指標(biāo)的影響作用。得到了與理論假說(shuō)一致的結(jié)論。

本文的理論和實(shí)證分析始終圍繞市場(chǎng)定價(jià)效率和流動(dòng)性兩個(gè)指標(biāo)展開(kāi)。定價(jià)效率和流動(dòng)性作為市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的兩個(gè)側(cè)面，常被用于衡量市場(chǎng)信息環(huán)境的質(zhì)量。直覺(jué)上講，這兩個(gè)指標(biāo)應(yīng)具有內(nèi)在的一致性:當(dāng)市場(chǎng)定價(jià)效率提高時(shí)，價(jià)格信號(hào)便可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)資產(chǎn)未來(lái)收益，此時(shí)投資者的投資決策環(huán)境有所改善，進(jìn)而更加積極地進(jìn)行投資。當(dāng)越來(lái)越多的投資者利用更準(zhǔn)確的信息做出積極的交易決策時(shí)，市場(chǎng)的流動(dòng)性應(yīng)當(dāng)?shù)玫礁纳?。而本文通過(guò)一系列理論和實(shí)證探索，打破了上述直覺(jué):定價(jià)效率和流動(dòng)性的內(nèi)在一致性并不總是成立:當(dāng)且僅當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者在市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)中達(dá)到一定比例時(shí)，繼續(xù)增加機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量才能夠同時(shí)改善定價(jià)效率和市場(chǎng)流動(dòng)性，最終改善市場(chǎng)信息環(huán)境。遺憾的是，我國(guó)當(dāng)前的投資結(jié)構(gòu)并不滿足上述前提:龐大的個(gè)人投資者群體將導(dǎo)致市場(chǎng)效率與流動(dòng)性背道而馳。這一結(jié)論為我國(guó)大力發(fā)展和引進(jìn)機(jī)構(gòu)投資者的政策方向提出了風(fēng)險(xiǎn)警示。雖然機(jī)構(gòu)投資者(尤其是海外機(jī)構(gòu))相對(duì)個(gè)人投資者而言具有更豐富的專業(yè)知識(shí)，能夠做出更加理性的市場(chǎng)判斷，但并不保證其交易行為一定能夠改善市場(chǎng)信息環(huán)境。機(jī)構(gòu)投資者對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境的影響不僅取決去其自身交易行為，還取決于其對(duì)個(gè)人投資者群體行為產(chǎn)生的影響。在當(dāng)前我國(guó)個(gè)人投資者占據(jù)主導(dǎo)地位的市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)下，引入機(jī)構(gòu)投資者反而可能給市場(chǎng)帶來(lái)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

本文分析具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。首先，肯定了機(jī)構(gòu)交易的正面信息效應(yīng)，即機(jī)構(gòu)投資者的信息優(yōu)勢(shì)可以使市場(chǎng)價(jià)格更有效地反映資產(chǎn)潛在收益，從而降低投資風(fēng)險(xiǎn)，改善投資環(huán)境，提高市場(chǎng)效率。其次，本文強(qiáng)調(diào)了個(gè)人投資者對(duì)市場(chǎng)信息環(huán)境的影響。當(dāng)前我國(guó)資本市場(chǎng)仍存在大量個(gè)人投資者，因此在市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)改善的過(guò)程中，應(yīng)注意個(gè)人投資者盲目跟風(fēng)，追漲殺跌的交易行為，謹(jǐn)防流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。最后，本文認(rèn)為改善市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)并不簡(jiǎn)單地等同于向市場(chǎng)內(nèi)引入更多的機(jī)構(gòu)投資者。這一過(guò)程還應(yīng)包括對(duì)個(gè)人投資者群體的保護(hù)和引導(dǎo)工作。因此在引入機(jī)構(gòu)的同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)投資者保護(hù)，積極引導(dǎo)個(gè)人投資者由直接參與市場(chǎng)向通過(guò)委托機(jī)構(gòu)間接參與市場(chǎng)轉(zhuǎn)變，逐步實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)參與結(jié)構(gòu)由散戶主導(dǎo)向機(jī)構(gòu)主導(dǎo)的合理轉(zhuǎn)型。