李志輝 金 波

一、引言

我國(guó)資本市場(chǎng)正處于改革時(shí)期，市場(chǎng)監(jiān)管措施尚不健全，股票市場(chǎng)的公平、公正時(shí)常遭受破壞，因此如何有效遏制擾亂市場(chǎng)秩序行為以維護(hù)市場(chǎng)公正，逐漸成為學(xué)術(shù)界、業(yè)界及監(jiān)管部門(mén)的研究重點(diǎn)。證監(jiān)會(huì)也多次強(qiáng)調(diào)以維護(hù)市場(chǎng)公開(kāi)、公平、公正和維護(hù)投資者特別是中小投資者合法權(quán)益以及促進(jìn)資本市場(chǎng)健康發(fā)展作為監(jiān)管目標(biāo)(南開(kāi)大學(xué)中國(guó)市場(chǎng)質(zhì)量研究中心課題組等，2020[2])。市場(chǎng)操縱行為違反了股票市場(chǎng)正常秩序，破壞了市場(chǎng)公平、公正和公開(kāi)的原則，損害了投資者的合法利益，致使股票市場(chǎng)無(wú)法發(fā)揮其資源配置的功能，造成國(guó)民經(jīng)濟(jì)的巨大損失，因此，探究市場(chǎng)操縱行為影響因素具有重要的意義，它能為防范和化解市場(chǎng)操縱風(fēng)險(xiǎn)提供理論依據(jù)與實(shí)踐途徑，促進(jìn)中國(guó)股票市場(chǎng)的平穩(wěn)發(fā)展。

既有研究深入地討論了市場(chǎng)操縱行為的影響因素。大多數(shù)學(xué)者們主要從股票的市值、成交量、流動(dòng)性、收益水平、資產(chǎn)負(fù)債率、前期是否發(fā)生市場(chǎng)操縱行為等方面進(jìn)行分析(Aggarwal和Wu，2006[3]；Imisiker和Tas，2013[4]；李志輝和鄒謐，2018[5])。通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的分析，市場(chǎng)操縱行為的相關(guān)研究主要集中在公司的經(jīng)營(yíng)層面和二級(jí)市場(chǎng)的交易層面，鮮有文章從上市公司的戰(zhàn)略層面進(jìn)行分析。此外，公司戰(zhàn)略對(duì)上市公司至關(guān)重要，它關(guān)乎公司長(zhǎng)期的發(fā)展目標(biāo)與核心競(jìng)爭(zhēng)力，是在不同的戰(zhàn)略維度上制定資源優(yōu)化配置策略的動(dòng)態(tài)過(guò)程，起著牽一發(fā)而動(dòng)全身的效果(羅忠蓮，2019[6])。在適應(yīng)外部環(huán)境的條件下，公司戰(zhàn)略能夠充分利用內(nèi)部資源和外部機(jī)遇，制定合理的政策和程序，實(shí)現(xiàn)公司可持續(xù)發(fā)展(蔡寧等，2017[7])。因此，探究市場(chǎng)操縱行為影響因素——基于公司戰(zhàn)略視角，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。

近年來(lái)，Bentley等(2013)[1]首先使用分類方法度量公司戰(zhàn)略。此后，大量學(xué)者運(yùn)用實(shí)證方法對(duì)公司戰(zhàn)略與公司財(cái)務(wù)行為、風(fēng)險(xiǎn)狀況等展開(kāi)研究。研究發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略激進(jìn)可能給上市公司帶來(lái)諸多負(fù)面的影響，例如過(guò)度投資(王化成等，2016[8])、盈余管理(孫健等，2016[9])、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)增加(孫健等，2016[10])以及公司違規(guī)行為加劇(孟慶斌等，2018[11])等等。通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的分析，本文發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略不僅能影響公司經(jīng)營(yíng)和發(fā)展，同時(shí)還對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響。那么市場(chǎng)操縱行為是否受到公司戰(zhàn)略的影響？受到了何種影響？作用渠道如何？目前鮮有文獻(xiàn)對(duì)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的關(guān)系進(jìn)行探討，并且不能先驗(yàn)性地給出這一問(wèn)題的明確答案。

本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：第一，目前對(duì)于公司戰(zhàn)略的研究，主要集中在公司財(cái)務(wù)、公司的投融資情況、違約狀況等等，較少涉及股票市場(chǎng)的公平公正領(lǐng)域。本文通過(guò)構(gòu)建公司戰(zhàn)略指標(biāo)，以2010—2017年滬深兩市數(shù)據(jù)為樣本，探究公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的關(guān)系，開(kāi)創(chuàng)了新的視角，彌補(bǔ)了當(dāng)前研究領(lǐng)域的空白。第二，本文豐富了市場(chǎng)操縱行為影響因素的相關(guān)研究，并為監(jiān)管部門(mén)監(jiān)測(cè)與防范市場(chǎng)操縱行為提供了新途徑。第三，本文分別從信息渠道、公司內(nèi)部控制渠道兩個(gè)方面，運(yùn)用中介效用模型，探究公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱的影響，明確了其傳導(dǎo)路徑，完善其傳導(dǎo)機(jī)制。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

(一)公司戰(zhàn)略的內(nèi)涵界定與測(cè)度

大量學(xué)者就公司戰(zhàn)略的內(nèi)涵展開(kāi)研究。通過(guò)分析已有研究，發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略是一個(gè)具有長(zhǎng)期性、計(jì)劃性、策略性、行業(yè)性和競(jìng)爭(zhēng)性的資源優(yōu)化配置決策過(guò)程。例如：Ansoff(1965)[12]認(rèn)為，公司戰(zhàn)略是由高層管理人員制定，并由執(zhí)行人員通過(guò)戰(zhàn)略目標(biāo)、戰(zhàn)略預(yù)算等環(huán)節(jié)實(shí)施的一項(xiàng)有意識(shí)的長(zhǎng)遠(yuǎn)計(jì)劃。Andrews(1971)[13]研究認(rèn)為，公司戰(zhàn)略不但決定了公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的策略，而且明確了公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)范圍、業(yè)務(wù)類型以及公司為股東和客戶等做出貢獻(xiàn)或服務(wù)的目的。Miles和Snow(1978)[14]認(rèn)為公司戰(zhàn)略定位本質(zhì)上是公司適應(yīng)特定外部環(huán)境的過(guò)程，它取決于高層管理人對(duì)外部環(huán)境的判斷能力和預(yù)測(cè)能力。Porter(1980)[15]認(rèn)為，公司戰(zhàn)略是確立行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的過(guò)程，必須結(jié)合行業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行戰(zhàn)略定位。羅忠蓮(2019)[6]認(rèn)為，公司戰(zhàn)略是指高層領(lǐng)導(dǎo)者為了實(shí)現(xiàn)公司長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展目標(biāo)、清晰地定位行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略、增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力和獲取持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并根據(jù)內(nèi)外部資源條件和外部環(huán)境的變化，制定資源優(yōu)化配置策略的動(dòng)態(tài)過(guò)程。

(二)公司戰(zhàn)略的類型劃分及特點(diǎn)

現(xiàn)有大量文獻(xiàn)對(duì)公司戰(zhàn)略進(jìn)行類型劃分。通過(guò)分析已有文獻(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略存在多種劃分方式，但各種方式之間存在著一定的相似性。本文沿用主流的分類方法，將公司戰(zhàn)略劃分為進(jìn)攻型、防御型和分析型(Miles和Snow，1978[14]、2003[16])。這樣本文可以應(yīng)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)公司戰(zhàn)略進(jìn)行度量。例如：Porter(1980)[15]根據(jù)公司產(chǎn)品的特征將公司戰(zhàn)略劃分為產(chǎn)品差異型與成本領(lǐng)先型。March(1991)[17]研究認(rèn)為公司戰(zhàn)略可劃分為探索型與開(kāi)發(fā)型。

不同戰(zhàn)略類型公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)也有較大的差異?，F(xiàn)有研究表明進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司將面臨更多的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的盈余管理、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、公司違規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)均高于防御型戰(zhàn)略公司(葉康濤等，2015[18];孫健等，2016[9];孟慶斌等，2018[11])。例如：Bentley等(2013)[1]認(rèn)為，相較于防御型戰(zhàn)略公司，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)更高，因而其所需要的審計(jì)投入更高。Bentley-Goode等(2017)[19]的研究發(fā)現(xiàn)，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的內(nèi)部控制質(zhì)量低于防御型戰(zhàn)略公司，更有可能存在內(nèi)部控制缺陷。王化成等(2016)[8]認(rèn)為，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的組織結(jié)構(gòu)分散，股東和管理層之間的信息不對(duì)稱程度高，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的管理者在進(jìn)行投資決策時(shí)有較強(qiáng)的自利動(dòng)機(jī)以及較大的自主空間。

(三)上市公司與市場(chǎng)操縱

大量文獻(xiàn)對(duì)股票被操縱期間特征進(jìn)行了探討。研究發(fā)現(xiàn)，在股票被操縱期間換手率、成交量、波動(dòng)率、收益率、有效價(jià)差、股票價(jià)格等方面有顯著差異。例如，陸蓉和陳小琳(2009)[20]通過(guò)分析我國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的44個(gè)市場(chǎng)操縱行政處罰案例，發(fā)現(xiàn)被操縱股票在操縱期間與操縱前后，其換手率、成交量、波動(dòng)率、成交額等方面有顯著差異。李夢(mèng)雨(2015)[21]采用Logit模型構(gòu)建了市場(chǎng)操縱預(yù)警指數(shù)，并運(yùn)用倍差法考察了中國(guó)股票市場(chǎng)的操縱行為，研究發(fā)現(xiàn)股票在被操縱期間，其日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模等均顯著上升。南開(kāi)大學(xué)中國(guó)市場(chǎng)質(zhì)量研究中心課題組等(2020)[2]研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)操縱行為往往會(huì)對(duì)股票的成交價(jià)格、成交量、成交額以及買賣價(jià)差等指標(biāo)產(chǎn)生影響。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)被操縱股票及其上市公司特征展開(kāi)了深入研究。黃長(zhǎng)青等(2004)[22]對(duì)我國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的股價(jià)操縱處罰案例進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)操縱主體、操縱客體以及操縱行為都具有明顯特征，并指出操縱者傾向于操縱市值規(guī)模較小股票。向中興(2006)[23]通過(guò)分析證監(jiān)會(huì)公布的市場(chǎng)操縱案例，研究發(fā)現(xiàn)市值規(guī)模較小的股票更容易被市場(chǎng)操縱。尹筑嘉和黃建歡(2008)[24]研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)操縱與公司治理間存在密切聯(lián)系，并建議通過(guò)完善上市公司治理結(jié)構(gòu)遏制市場(chǎng)操縱行為的發(fā)生。Imisiker和Tas(2013)[4]通過(guò)分析1998年至2006年間伊斯坦布爾證券交易所市場(chǎng)操縱違規(guī)案例，研究發(fā)現(xiàn)規(guī)模較小、收益水平較差、資產(chǎn)負(fù)債率較高以及前期發(fā)生過(guò)市場(chǎng)操縱行為的上市公司股票更容易被市場(chǎng)操縱。李志輝和鄒謐(2018)[5]研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)股票市場(chǎng)中市值規(guī)模較小、經(jīng)營(yíng)績(jī)效水平較差、前期發(fā)生過(guò)市場(chǎng)操縱行為的股票更容易被市場(chǎng)操縱。

在收盤(pán)價(jià)市場(chǎng)操縱識(shí)別方面，Aggarwal和Wu(2006)[3]認(rèn)為，股價(jià)在被操縱期間上漲后，通常會(huì)在隨后的一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)明顯下降。Comerton-Forde和Putnins(2011)[25]對(duì)被操縱股票當(dāng)日收盤(pán)價(jià)與下一交易日上午11點(diǎn)買賣報(bào)價(jià)均值進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn)，被操縱股票在下一交易日開(kāi)盤(pán)后會(huì)發(fā)生顯著價(jià)格逆轉(zhuǎn)。Aitken等(2015)[26]通過(guò)構(gòu)建收盤(pán)價(jià)操縱識(shí)別模型，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)操縱行為會(huì)降低市場(chǎng)有效性。李志輝等(2018)[27]認(rèn)為發(fā)生收盤(pán)價(jià)操縱的股票，其股價(jià)在被操縱當(dāng)日收盤(pán)前最后時(shí)間段內(nèi)和下一個(gè)交易日開(kāi)盤(pán)時(shí)間段內(nèi)將出現(xiàn)異常變化，并據(jù)此構(gòu)建模型以識(shí)別和監(jiān)測(cè)收盤(pán)價(jià)操縱行為。

(四)假設(shè)提出

顯然，操縱者更傾向于選擇那些操縱成本相對(duì)較低、操縱難度相對(duì)較小的上市公司股票作為操縱目標(biāo)。從這一角度出發(fā)，本文認(rèn)為進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司更容易被市場(chǎng)操縱。

一方面，相較于防御型戰(zhàn)略公司，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的信息不對(duì)稱程度更高(Bentley-Goode等，2017[19])。一是進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司研發(fā)投入和市場(chǎng)拓展費(fèi)用高，產(chǎn)出不確定性更高。因此，管理層為了滿足公司較高的融資需求，隱藏公司負(fù)面信息，會(huì)導(dǎo)致公司與投資者之間信息不對(duì)稱程度加劇。二是進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司致力于開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、進(jìn)入新市場(chǎng)，產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格等缺少行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，公司特質(zhì)信息不能及時(shí)反饋到市場(chǎng)。三是進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性更差(劉行，2016[28])，信息披露質(zhì)量更低，導(dǎo)致信息不對(duì)稱程度相對(duì)較高。

另一方面，相較于防御型戰(zhàn)略公司，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的內(nèi)部控制質(zhì)量更低(王化成等，2016[8])。一是進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司投資回報(bào)周期相對(duì)較長(zhǎng)，導(dǎo)致公司當(dāng)期利潤(rùn)和現(xiàn)金流下降，加劇了公司業(yè)績(jī)波動(dòng)性，增加了經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，公司面臨較高的財(cái)務(wù)壓力和融資約束，公司高管更可能出現(xiàn)財(cái)務(wù)舞弊、粉飾業(yè)績(jī)行為。二是進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的內(nèi)部結(jié)構(gòu)相對(duì)復(fù)雜、分散，公司組織架構(gòu)相對(duì)不穩(wěn)定，公司內(nèi)部控制水平相對(duì)較低，容易發(fā)生操作風(fēng)險(xiǎn)等，股價(jià)波動(dòng)相對(duì)較大。

綜上可知，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司的信息不對(duì)稱程度更高、內(nèi)部控制質(zhì)量更低，其操縱成本相對(duì)較低，操縱難度相對(duì)較小，且其本身股價(jià)的波動(dòng)性較大，為操縱者躲避監(jiān)管提供了可能性。因此，本文提出如下假設(shè)(邏輯如圖1所示)：

圖1 公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱的影響機(jī)制

假設(shè)1：相較于防御型戰(zhàn)略公司，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司更容易被市場(chǎng)操縱。

假設(shè)2：公司戰(zhàn)略通過(guò)信息渠道影響市場(chǎng)操縱。

假設(shè)3：公司戰(zhàn)略通過(guò)內(nèi)部控制渠道影響市場(chǎng)操縱。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以我國(guó)滬深兩市2010—2017年數(shù)據(jù)為樣本區(qū)間。同時(shí)，本文剔除金融行業(yè)上市公司樣本，剔除變量缺失值以及異常值樣本，最終獲得共計(jì)16 074個(gè)觀測(cè)值。本文被解釋變量采用分時(shí)高頻交易數(shù)據(jù)，來(lái)源于Thomson Reuters Tick History數(shù)據(jù)庫(kù)，其余數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)和經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)(CCER)。此外，本文對(duì)所有連續(xù)變量在1%～99%分位做Winsorize處理。

(二)核心變量：公司戰(zhàn)略的度量

本文借鑒Bentley等(2013)[1]和孟慶斌等(2018)[11]做法，從六個(gè)維度來(lái)衡量公司戰(zhàn)略：1.研發(fā)支出與營(yíng)業(yè)收入之比；2.員工人數(shù)與營(yíng)業(yè)收入之比；3.營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率；4.銷售費(fèi)用和管理費(fèi)用與營(yíng)業(yè)收入之比；5.員工人數(shù)波動(dòng)性；6.固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比。根據(jù)已有文獻(xiàn)的賦值方法，本文首先計(jì)算它們過(guò)去五年的移動(dòng)平均值，接著按照年度-行業(yè)將各指標(biāo)從小到大平均分為五組。對(duì)于變量1～變量5，本文按照從小到大，依次給這5組賦值為1、2、3、4、5分；對(duì)于變量6，本文按照從小到大，依次給這5組賦值為5、4、3、2、1分。最后，將各組評(píng)分相加，得出公司戰(zhàn)略得分，其取值范圍在6～30分之間。在此基礎(chǔ)上，本文認(rèn)為得分小于13分的，屬于防御型戰(zhàn)略；得分在13到23分之間的，屬于分析型戰(zhàn)略；得分大于23分的，屬于進(jìn)攻型戰(zhàn)略。其中，公司戰(zhàn)略得分越高，代表公司戰(zhàn)略越激進(jìn)。

(三)核心變量：市場(chǎng)操縱的度量

本文借鑒Aitken等(2015)[26]的做法，通過(guò)構(gòu)建尾市價(jià)格偏離模型(End of Day Price Dislocation Model)來(lái)識(shí)別疑似發(fā)生收盤(pán)價(jià)操縱的股票。如果交易日t內(nèi)股票同時(shí)滿足以下三個(gè)條件，本文將判定其發(fā)生了收盤(pán)價(jià)市場(chǎng)操縱：

1.當(dāng)天交易結(jié)束前15分鐘內(nèi)股票價(jià)格出現(xiàn)異常變化(Abnormal End of day Price Change)，即：

(1)

2.交易日t+1股票的開(kāi)盤(pán)價(jià)出現(xiàn)價(jià)格回轉(zhuǎn)，且其回轉(zhuǎn)幅度大于交易日t尾市價(jià)格變化的50%，即：

(CPt-OPt+1)/(CPt-CPt-15mins)×100%≥50%

(2)

其中，CPt和CPt-15mins分別代表股票i在交易日t的收盤(pán)價(jià)和收盤(pán)前15分鐘的交易價(jià)格，OPt+1代表股票i在交易日t+1的開(kāi)盤(pán)價(jià)。

3.在交易日t結(jié)束前最后15分鐘至交易日t+1開(kāi)盤(pán)前，沒(méi)有與股票i相關(guān)的信息發(fā)布，排除上市公司披露公告、謠言澄清等因素對(duì)股價(jià)的影響。

在此基礎(chǔ)上，本文得到2010—2017年股票i交易日t內(nèi)是否發(fā)生收盤(pán)價(jià)操縱的日度數(shù)據(jù)。進(jìn)一步地，本文構(gòu)建公司當(dāng)年是否發(fā)生市場(chǎng)操縱的啞變量(mani)和公司當(dāng)年發(fā)生市場(chǎng)操縱的次數(shù)(Mas)作為主要被解釋變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

(四)模型識(shí)別的精確度

本文為驗(yàn)證尾市價(jià)格偏離模型(End of Day Price Dislocation Model)的有效性，搜集整理了證監(jiān)會(huì)公開(kāi)披露的市場(chǎng)操縱處罰案例，并與模型監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了比較。經(jīng)比較后發(fā)現(xiàn)，發(fā)生在2007—2017年的市場(chǎng)操縱處罰案例中，涉及214只股票，其中有108只股票被成功監(jiān)測(cè)到(1)受篇幅所限，文中未列出收盤(pán)價(jià)操縱模型成功識(shí)別的操縱案例，感興趣的讀者可向作者索取。，這充分表明該識(shí)別模型在識(shí)別市場(chǎng)操縱行為方面有較高的準(zhǔn)確性。

通過(guò)分析證監(jiān)會(huì)公開(kāi)披露市場(chǎng)操縱處罰案例，研究發(fā)現(xiàn)在操縱期間，證監(jiān)罰字(2016)120號(hào)的國(guó)農(nóng)科技、證監(jiān)罰字(2014)12號(hào)豐原藥業(yè)和川化股份等均為進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司。同時(shí)，通過(guò)對(duì)已查處案例的公司戰(zhàn)略均值進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)已查處案例的公司戰(zhàn)略均值為19.073 45，而未被查處部分的均值為17.991 1。由于本文所做假設(shè)為：相較于防御型戰(zhàn)略公司，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司更容易被市場(chǎng)操縱。但并非所有被操縱股票的公司戰(zhàn)略為進(jìn)攻型戰(zhàn)略，這就導(dǎo)致操縱組公司戰(zhàn)略的均值可能要小于本文進(jìn)攻型戰(zhàn)略的劃分標(biāo)準(zhǔn)。盡管如此，本文的統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)顯示，操縱組股票的戰(zhàn)略均值要高于未操縱組股票，這說(shuō)明被操縱組股票中公司的戰(zhàn)略較為激進(jìn)，從側(cè)面驗(yàn)證了本文的假設(shè)。

(五)計(jì)量模型

本文借鑒王化成等(2016)[8]的研究，運(yùn)用式(3)和式(4)模型對(duì)本文基準(zhǔn)回歸進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，具體而言：在式(3)中，本文運(yùn)用logit和probit模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，被解釋變量為mani；在式(4)中，本文運(yùn)用泊松回歸和負(fù)二項(xiàng)回歸模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，被解釋變量為Mas。此外，本文主要解釋變量是公司戰(zhàn)略(Strategy)，同時(shí)控制了其他市場(chǎng)操縱行為的影響因素，如表1所示。在式(3)和式(4)中，主要考察公司戰(zhàn)略的系數(shù)β0，根據(jù)研究假設(shè)，本文預(yù)期其顯著為正，即公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)。

表1 樣本變量的選取

mani=1[α+β0Strategyi,t+βiControlsi,t

+∑Year+∑Ind+ε>0]

(3)

Mas=α+β0Strategyi,t+βiControlsi,t

+∑Year+∑Ind+ε

(4)

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

本文相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。其中，公司戰(zhàn)略的均值為18.000，最大值為30，最小值為6，說(shuō)明上市公司的公司戰(zhàn)略存在較大的差異。同時(shí)，本文被解釋變量mani的均值為0.097，說(shuō)明市場(chǎng)中疑似發(fā)生市場(chǎng)操縱的概率為9.7%，符合現(xiàn)實(shí)情況。

(二)基準(zhǔn)回歸

本文分別采用logit、probit、泊松回歸以及負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)行實(shí)證回歸，探究公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱的影響。表3中給出了我們的回歸結(jié)果，在列(1)、列(2)中，變量Strategy對(duì)變量mani的影響均在1%的水平上顯著為正。在列(3)、列(4)中，變量Strategy對(duì)變量mani的影響分別在1%和5%的水平上顯著為正。這說(shuō)明公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)，即公司戰(zhàn)略越激進(jìn)，越容易被市場(chǎng)操縱。

表3 基準(zhǔn)回歸

此外，本文對(duì)控制變量進(jìn)行分析，我們發(fā)現(xiàn)換手率、公司規(guī)模、分析師關(guān)注度以及公司的審計(jì)機(jī)構(gòu)是否為四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明流動(dòng)性較大、市值規(guī)模較大、分析師關(guān)注度較高以及與四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所合作的上市公司更難被市場(chǎng)操縱。同時(shí)，股權(quán)集中度的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明股權(quán)集中與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)。這些結(jié)論與已有市場(chǎng)操縱行為的影響因素研究相一致，符合本文預(yù)期。

進(jìn)一步地，本文借鑒孫健等(2016)[9]的做法，將變量Strategy替換成進(jìn)攻型戰(zhàn)略的啞變量(Pro)和防御型戰(zhàn)略的啞變量(Def)，如果公司戰(zhàn)略值大于23，Pro取1，否則取0；如果公司戰(zhàn)略值小于13，Def取1，否則取0，其余控制變量與基準(zhǔn)模型相一致。

實(shí)證結(jié)果如表4所示。變量Pro對(duì)變量mani的影響在5%的水平上顯著為正，變量Def對(duì)變量mani的影響并不顯著，說(shuō)明進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司更容易被市場(chǎng)操縱，而防御型戰(zhàn)略公司并不會(huì)受到市場(chǎng)操縱的影響。本文在替換主要被解釋變量后，得出同樣的實(shí)證結(jié)論。因此，本文的假設(shè)1成立。

表4 變量Pro和Def對(duì)市場(chǎng)操縱的影響

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1．本文進(jìn)一步運(yùn)用logit固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸模型進(jìn)行實(shí)證回歸，探究市場(chǎng)操縱行為的影響——基于公司戰(zhàn)略視角。實(shí)證結(jié)果(2)表明變量Strategy的回歸系數(shù)分別為0.008 5和0.017 1，分別在10%和5%的水平上顯著為正，說(shuō)明市場(chǎng)操縱行為受到公司戰(zhàn)略的顯著影響。

2.為了驗(yàn)證本文實(shí)證的穩(wěn)健性，本文延長(zhǎng)樣本區(qū)間，使用2007—2017年滬深兩市A股數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。其中，樣本擴(kuò)增到18 258個(gè)觀測(cè)值。實(shí)證結(jié)果(3)中變量Strategy對(duì)變量mani的影響均在1%的水平上顯著為正。顯然，延長(zhǎng)樣本區(qū)間至2007—2017年，公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)，并不會(huì)改變本文的結(jié)論，說(shuō)明本文的實(shí)證結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

3.為進(jìn)一步驗(yàn)證本文基準(zhǔn)模型的穩(wěn)健性，本文將替換被解釋變量和主要解釋變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)：(1)將被解釋變量替換成疑似發(fā)生市場(chǎng)操縱金額對(duì)數(shù)(lnma)。(2)將公司戰(zhàn)略替換為公司戰(zhàn)略差異度進(jìn)度(ΔStrategy)，即本年度公司戰(zhàn)略減去公司戰(zhàn)略行業(yè)—年度均值(馬寧和靳光輝，2021[29])。

從實(shí)證結(jié)果(4)中可以看出，變量Strategy的回歸系數(shù)為0.035 6，在1%的水平上顯著，說(shuō)明公司戰(zhàn)略越激進(jìn)，疑似發(fā)生市場(chǎng)操縱的股票其涉及的操縱金額數(shù)目越大。這也與本文基準(zhǔn)回歸的結(jié)論相一致。同時(shí)，公司戰(zhàn)略行業(yè)激進(jìn)度(ΔStrategy)對(duì)市場(chǎng)操縱的影響均在1%的水平顯著為正。這說(shuō)明相較于戰(zhàn)略行業(yè)均值，公司戰(zhàn)略行業(yè)激進(jìn)度越高，越容易被市場(chǎng)操縱。

4.本文基準(zhǔn)模型選取的樣本區(qū)間為滬深兩市2010—2017年間，但在此期間股票市場(chǎng)發(fā)生過(guò)劇烈的動(dòng)蕩。因此，本文為保證樣本區(qū)間處于一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的時(shí)期，將剔除股價(jià)異常波動(dòng)的2015年數(shù)據(jù)，進(jìn)行重新回歸，實(shí)證結(jié)果(5)受篇幅所限，文中未列出回歸結(jié)果，感興趣的讀者可向作者索取。表明。變量Strategy回歸系數(shù)分別為0.016 0和0.008 8，均在5%的水平上顯著為正，與基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果相一致。

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

(一)公司戰(zhàn)略是否通過(guò)信息渠道影響市場(chǎng)操縱

本文在借鑒Chen等(2006)[30]、郝項(xiàng)超等(2018)[31]中股價(jià)特質(zhì)信息IR(其中，IR=1-R2)的基礎(chǔ)上，參考朱紅軍等(2007)[32]、李志輝等(2021)[33]以及李志輝等(2021)[34]的相關(guān)研究，運(yùn)用RSQ指標(biāo)代表股價(jià)信息含量。本文以單因子CAPM模型的擬合優(yōu)度R2來(lái)衡量了股價(jià)中市場(chǎng)信息的含量。其中，個(gè)股的收益率rit作為被解釋變量，滬深兩市以市值加權(quán)后的市場(chǎng)日收益率rmt作為主要解釋變量，然后每個(gè)股票按年度進(jìn)行回歸下式(5)，進(jìn)而得到單因子CAPM模型的擬合優(yōu)度R2。

rit=β0+β1rmt+μ

(5)

在此基礎(chǔ)上，計(jì)算出RSQ：

RSQ=log(R2/(1-R2))

(6)

RSQ的數(shù)值越大，說(shuō)明CAPM模型中R2越大，股價(jià)包含特質(zhì)信息越少，公司與投資者之間的信息不對(duì)稱程度越高。具體而言，當(dāng)公司特質(zhì)信息對(duì)股票收益影響越大，收益率離中趨勢(shì)越明顯，殘差也越大，所以回歸方程的R2越小(游家興等，2007[35])。于是，大量學(xué)者運(yùn)用R2來(lái)反映股價(jià)包含市場(chǎng)信息的含量，其值越高說(shuō)明企業(yè)特質(zhì)信息進(jìn)入股價(jià)的比例越低，股價(jià)包含公司層面信息越少，因而公司與投資者之間的信息不對(duì)稱程度越高。由于本文主要被解釋變量mani為啞變量，本文借鑒Iacobucci(2012)[36]給出的對(duì)離散因變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，這種方法不僅適用于一個(gè)中介變量的中介效應(yīng)模型，其對(duì)多個(gè)中介變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屯瑯舆m用(方杰等，2017[37])。具體步驟如下：

1.通過(guò)式(7)(基準(zhǔn)模型)檢驗(yàn)公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱帶來(lái)的影響，發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)，可以進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

mani=1[α+β0Strategyi,t+βiControlsi,t

+∑Year+∑Ind+ε>0]

(7)

2.通過(guò)式(8)檢驗(yàn)公司戰(zhàn)略對(duì)投資者信息不對(duì)稱程度(公司內(nèi)部控制質(zhì)量)的影響，并記錄其影響系數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差。

RSQi,t/Internali,t=α+β0Strategyi,t+βiControlsi,t+∑Year+∑Ind+ε

(8)

3.在回歸模型(7)中加入投資者信息不對(duì)稱程度指標(biāo)(公司內(nèi)部控制指標(biāo))，并根據(jù)Iacobucci(2012)[37]的方法進(jìn)一步計(jì)算用于中介效應(yīng)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量Zmedia，接著利用Z檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)Zmedia是否顯著，若Zmedia顯著，則說(shuō)明存在由中介變量導(dǎo)致的中介效應(yīng)。

mani=1[α+β0Strategyi,t+β1RSQi,t/Internali,t

+βiControlsi,t+∑Year+∑Ind+ε>0]

(9)

實(shí)證結(jié)果如表5所示，通過(guò)分析列(1)，本文發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略與RSQ顯著正相關(guān)，即公司戰(zhàn)略激進(jìn)會(huì)加劇投資者信息不對(duì)稱程度。再者，通過(guò)分析列(2)，發(fā)現(xiàn)RSQ與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)，即投資者信息不對(duì)稱程度上升，上市公司更容易被市場(chǎng)操縱。最后，通過(guò)計(jì)算中介效應(yīng)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量Zmedia=2.024>1.96，說(shuō)明Zmedia在5%的水平上顯著，即說(shuō)明存在由中介變量RSQ導(dǎo)致的中介效應(yīng)。因此，說(shuō)明公司戰(zhàn)略通過(guò)影響中介變量RSQ對(duì)市場(chǎng)操縱產(chǎn)生影響，本文的假設(shè)2成立。

表5 信息渠道傳染機(jī)制(中介效應(yīng)模型)

(二)公司戰(zhàn)略是否通過(guò)內(nèi)部控制影響市場(chǎng)操縱

本文借鑒趙息和張西栓(2013)[38]的做法，運(yùn)用迪博內(nèi)控指數(shù)(Internal)表示公司的內(nèi)部控制質(zhì)量，使用中介效用模型探究公司戰(zhàn)略是否通過(guò)內(nèi)部控制渠道影響市場(chǎng)操縱。

實(shí)證結(jié)果如表6所示。通過(guò)分析列(1)，發(fā)現(xiàn)變量Strategy對(duì)變量mani的影響在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明公司戰(zhàn)略與公司的內(nèi)部控制質(zhì)量顯著負(fù)相關(guān)，即公司戰(zhàn)略激進(jìn)降低了公司內(nèi)部控制質(zhì)量。再者，通過(guò)分析列(3)，發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制指數(shù)與市場(chǎng)操縱顯著的負(fù)相關(guān)，即內(nèi)部控制質(zhì)量上升會(huì)抑制市場(chǎng)操縱發(fā)生。最后，通過(guò)計(jì)算中介效應(yīng)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量Zmedia=1.848>1.65，說(shuō)明Zmedia在10%的水平上顯著，說(shuō)明存在由中介變量導(dǎo)致的中介效應(yīng)。因此，這說(shuō)明公司戰(zhàn)略通過(guò)中介變量?jī)?nèi)部控制對(duì)市場(chǎng)操縱產(chǎn)生影響，本文的假設(shè)3成立。

表6 內(nèi)部控制渠道傳染機(jī)制(中介效應(yīng)模型)

六、進(jìn)一步研究

(一)公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的影響

本文根據(jù)公司的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，將公司劃分為國(guó)企組和非國(guó)企組?；貧w結(jié)果如表7所示。在非國(guó)企組，變量Strategy的回歸系數(shù)為0.016 6，在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)。但在非國(guó)企組，公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱關(guān)系并不顯著。本文認(rèn)為這可能是由于國(guó)企與政府部門(mén)存在一定關(guān)聯(lián)，因而面臨著較小的融資約束(余明桂和潘紅波，2008[39])。所以，國(guó)企在采取進(jìn)攻型戰(zhàn)略時(shí)，能夠得到銀行或者政府的資金支持，避免了由于資金短缺而引發(fā)的信用違約風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)造假以及信息披露違規(guī)等情況。在公司戰(zhàn)略激進(jìn)程度相當(dāng)情況下，相較于非國(guó)企，國(guó)企體系更加成熟、面臨內(nèi)外部監(jiān)督更多，內(nèi)部控制相對(duì)更為完善，這提升了操縱該股票的操縱成本以及操縱難度，減少了其被市場(chǎng)操縱的可能性。

表7 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的影響

(二)公司的審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的影響

本文根據(jù)公司的審計(jì)機(jī)構(gòu)是否為四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所，將公司劃分為四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所組和非四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所組。表8給出了我們的回歸結(jié)果，在非四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所組，公司戰(zhàn)略的回歸系數(shù)為0.017 5，在1%的水平上顯著為正，即公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)。而在四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所組，公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱關(guān)系并不顯著。本文認(rèn)為這可能是因?yàn)榇笮蜁?huì)計(jì)師事務(wù)所具有較高的專業(yè)勝任能力和良好的聲譽(yù)。一方面，專業(yè)勝任能力可以幫助公司感知并發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略激進(jìn)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，并能更有效地評(píng)估進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司發(fā)生重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)以及可能性，提升了操縱該股票的操縱成本以及操縱難度。另一方面，四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所的信用背書(shū)，說(shuō)明公司財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性和可靠性，減緩信息不對(duì)稱程度，進(jìn)而減緩了公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱的影響。

表8 公司的審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的影響

七、內(nèi)生性檢驗(yàn)

(一)遺漏變量的測(cè)試

本文認(rèn)為公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱間的關(guān)系可能受到管理層特征等遺漏變量的影響。為此，本文在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，引入較為常見(jiàn)的管理層特征變量：管理層平均年齡(Age)、管理層性別占比(Gender)、管理層平均教育水平(Degree)、管理層是否有海外背景(Overseas)、管理層是否有學(xué)術(shù)背景(Academic)。在加入管理層特征控制變量后，重新進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略(Strategy)的回歸系數(shù)分別為0.007 9和0.014 3，均在5%的水平上顯著為正，說(shuō)明加入管理層特征變量后，并未改變本文的實(shí)證結(jié)論，市場(chǎng)操縱仍受到公司戰(zhàn)略顯著影響(實(shí)證結(jié)果如表9所示)。

表9 遺漏變量測(cè)試

同時(shí)，實(shí)證結(jié)果顯示，變量Academic均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明管理層學(xué)術(shù)背景較強(qiáng)的公司更容易被市場(chǎng)操縱；變量Age均在5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明管理層的平均年齡較大的公司更難被市場(chǎng)操縱。

(二)Heckman兩階段

為解決文章的內(nèi)生性問(wèn)題，本文進(jìn)一步運(yùn)用Heckman兩階段模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。首先，本文將公司劃分為進(jìn)攻型戰(zhàn)略組(Pro=1)和非進(jìn)攻型戰(zhàn)略組(Pro=0),若公司戰(zhàn)略大于23，屬于進(jìn)攻型戰(zhàn)略組，否則屬于非進(jìn)攻型戰(zhàn)略組。其次，本文選取較為常見(jiàn)的公司戰(zhàn)略行業(yè)均值(Mindstrategy)和經(jīng)濟(jì)板塊(Market)作為工具變量(王化成等，2016[8]；孟慶斌等，2018[11]；袁蓉麗等，2020[40])。其中，公司戰(zhàn)略行業(yè)均值(Mindstrategy)表示公司所在行業(yè)戰(zhàn)略評(píng)分的年度均值。經(jīng)濟(jì)板塊(Market)是按照區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，將我國(guó)的經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略劃分為東部率先地區(qū)、中部崛起地區(qū)、東北振興地區(qū)和西部大開(kāi)發(fā)地區(qū)四個(gè)經(jīng)濟(jì)板塊(Market)，并依次取值為4、3、2、1。同時(shí)，本模型的控制變量與基準(zhǔn)模型相一致。最后，本文進(jìn)行弱工具變量檢驗(yàn)，結(jié)果顯示F值為74.186(大于10)，且P值為0.000。因此，該檢驗(yàn)拒絕了工具變量為弱工具變量的原假設(shè)。

表10給出了我們的回歸結(jié)果，從中可以看出，在第一階段中變量Mindstrategy的回歸系數(shù)為0.241 3，在1%的水平上顯著為正。Market的回歸系數(shù)為-0.039 9，在1%的水平上顯著為負(fù)。在此基礎(chǔ)上，本文計(jì)算第一階段probit模型中逆米爾斯比(IMR)，并將它放入第二階段進(jìn)行回歸。研究發(fā)現(xiàn)，進(jìn)攻型戰(zhàn)略(Pro)在5%的水平上顯著，與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)，說(shuō)明本文不存在內(nèi)生性問(wèn)題，實(shí)證結(jié)論與基準(zhǔn)模型相一致。

表10 Heckman兩階段

八、結(jié)論與政策建議

本文以2010—2017年滬深兩市數(shù)據(jù)為樣本，采用logit、probit、泊松回歸以及負(fù)二項(xiàng)回歸模型，探究市場(chǎng)操縱行為的影響因素——基于公司戰(zhàn)略視角，并對(duì)其作用機(jī)制展開(kāi)更進(jìn)一步研究。主要結(jié)論如下：第一，通過(guò)構(gòu)建公司戰(zhàn)略指標(biāo)，探究市場(chǎng)操縱行為的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱顯著正相關(guān)，即進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司更容易被市場(chǎng)操縱。第二，運(yùn)用中介效用模型分別從信息渠道、公司內(nèi)部控制渠道兩個(gè)方面，闡述公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱的影響機(jī)制，彌補(bǔ)了當(dāng)前領(lǐng)域的空白。第三，進(jìn)一步分析公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的影響，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與審計(jì)機(jī)構(gòu)的差異能顯著影響公司戰(zhàn)略與市場(chǎng)操縱的關(guān)系。

在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合現(xiàn)實(shí)背景，給出如下的政策建議：第一，進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司更容易被市場(chǎng)操縱，進(jìn)而會(huì)帶來(lái)對(duì)公司股價(jià)的沖擊以及市場(chǎng)公平、公正的破壞。因此，相關(guān)的監(jiān)管部門(mén)可以重點(diǎn)關(guān)注進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司，嚴(yán)防其公司股票的市場(chǎng)操縱行為，從而達(dá)到節(jié)約監(jiān)測(cè)成本的目的。同時(shí)，監(jiān)管部門(mén)可以根據(jù)上市公司的戰(zhàn)略進(jìn)行分組，設(shè)立不同的監(jiān)測(cè)指標(biāo)和預(yù)警紅線，實(shí)現(xiàn)差異化監(jiān)管，完善市場(chǎng)操縱的監(jiān)管體系。第二，本文能提醒投資者謹(jǐn)慎投資進(jìn)攻型戰(zhàn)略公司股票，避免遭受到市場(chǎng)操縱帶來(lái)的損失。同時(shí)，針對(duì)前期被市場(chǎng)操縱過(guò)的上市公司，投資者應(yīng)該謹(jǐn)慎地進(jìn)行選擇，相關(guān)的監(jiān)管部門(mén)也需要針對(duì)此類型股票進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)，同時(shí)加大市場(chǎng)操縱打擊力度。第三，通過(guò)分析公司戰(zhàn)略對(duì)市場(chǎng)操縱的影響機(jī)制，公司戰(zhàn)略主要從信息渠道和內(nèi)部控制渠道影響市場(chǎng)操縱。因此，為避免遭受市場(chǎng)操縱的影響，上市公司應(yīng)阻斷其傳導(dǎo)路徑：一方面，應(yīng)完善公司信息披露機(jī)制，提升公司會(huì)計(jì)信息穩(wěn)健性，避免公司財(cái)務(wù)出現(xiàn)瞞報(bào)、誤報(bào)等情況，加強(qiáng)與市場(chǎng)的信息交流，緩解信息不對(duì)稱，提升本公司股票被市場(chǎng)操縱的成本和難度，抑制市場(chǎng)操縱的發(fā)生；另一方面，應(yīng)完善內(nèi)部控制，規(guī)范管理層行為。同時(shí)，可以通過(guò)設(shè)計(jì)激勵(lì)機(jī)制，減少管理層的代理問(wèn)題，緩解進(jìn)攻型戰(zhàn)略對(duì)公司帶來(lái)的負(fù)面影響，降低公司股票被市場(chǎng)操縱的可能性。第四，通過(guò)本文的進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，非國(guó)企以及審計(jì)機(jī)構(gòu)非四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所的公司，公司戰(zhàn)略越激進(jìn)，越容易被市場(chǎng)操縱。監(jiān)管部門(mén)可以重點(diǎn)關(guān)注非國(guó)企和審計(jì)機(jī)構(gòu)非四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所的公司的市場(chǎng)操縱行為，從而節(jié)約監(jiān)測(cè)成本，進(jìn)行有針對(duì)性、有重點(diǎn)的市場(chǎng)操縱監(jiān)測(cè)工作。