基于数据分析的外资机构持股对中国股票流动性的影响外文翻译资料

基于数据分析的外资机构持股对中国股票流动性的影响

原文作者 Zitang Shen 单位 Chinese Academy of Finance and Development, Central University of Finance and Economics, Beijing, 100089, China

摘要：摘要--外资参与对允许外资机构高度持股的公司的流动性的负面影响已被广泛记录。本文提供了合格境外机构投资者（QFII）在中国A股市场有限参与的独特环境，并研究了这些因素如何影响新兴市场的股票流动性。与之前的研究结果相反，外国投资者的参与通过促进交易活动的增加，有助于提高受影响股票的流动性。小企业流动性的改善比大企业的流动性更重要。本文的研究结果是内生稳健性和对股市的影响，行业影响，以及对证券交易所的可能影响。此外，在分析QFII公司的子样本时，QFII的流动性改善效果更强。本文旨在通过对股票流动性的数据分析为中国股票市场提供管理建议。

关键词：QFII； 流动性； A股

1 简介

从全球化的角度来看，金融自由化和资本流动的大趋势已经成为一种必然的趋势，中国与全球经济的融合也越来越紧密。关于境外机构投资者持股与股票流动性之间的关系，有不同的论点。首先，外国机构投资者通常具有信息优势。他们可以帮助投资者形成理性的投资理念，进而提高市场效率[9]。此外，引进外国投资可以提高公司的信息披露质量，从而降低潜在的风险或交易成本。因此，它对流动性有积极的影响[5]。其次，大股东的存在可以减少公开交易的股票数量，从而通过减少交易活动降低股票的流动性[7]。此外，这些优秀的外国机构投资者可以充当信息交易者。因此，将带来严重的信息不对称，对流动性产生负面的影响[8]。

本文借助包含公司和时间固定效应的面板回归模型，重点研究了中国QFII计划下外资机构参与对股票市场流动性的影响。同时，作者还尝试用不同的因素来估计市场的流动性（非流动性比率和交易量），并进行稳健性检验，讨论不同公司规模下的异质性。

2文献回顾和假设发展

研究表明，外国投资者作为知情交易者可能会提高股票的流动性。

首先，作为知情交易者，信息优势的身份容易在市场上引起羊群效应。Seasholes指出，外国投资者拥有更多的资源，更多的国际资本市场经验和更有效的投资策略[1]。基于QFII在内地股市的重仓股，孙和林发现，QFII的资本表现反映了外资对中国经济发展的适应性强，对行业发展周期的把握更好[2]。这种显著的投资优势有可能吸引更多的资金和投资者的关注，并增加流动性。那么羊群效应就出现了。外资持股比例越高，其他投资者对上市公司股票的关注度就越高。随着投资金额和交易数量的增加，相应股票的买卖价差就会减少，增加了流动性，削弱了股票价格的波动性。

第二，外国投资者作为知情交易者，增加了市场的竞争和信息效率。格罗斯曼指出，在信息不对称的市场上，知情交易者的竞争和垄断行为会对私人信息融入股票价格产生影响[3]。Subrahmanyam认为，不仅是外国投资者，外国公司经理的亲属和一些机构投资者是知情的交易者，他们的竞争行为会使这些信息包含在股票价格中[4]。因此，股票的信息效率提高了，股票的流动性也就提高了。通过分析非竞争性市场模型，Subrahmanyam得出结论：流动性在知情交易者的数量和信息的准确性方面是非单调的，知情交易者之间的竞争将导致信息进入交易的增加，从而带来股票流动性的增加[4]。

此外，合格的外国机构投资者可以引发公司信息披露的明显改善，而信息披露质量的提高可以降低潜在的风险和交易成本，提高股票的流动性[5]。斯图尔茨认为，当外国投资者投资国内股票成为上市公司的股东时，他们比中小散户有更强、更专业的监督能力[6]。因此，这将有效提高国内上市公司的公司治理水平，在更大程度上催生信息披露的水平和质量，降低股票的信息不对称程度。因此，股票的流动性最终会增强。

丁伟认为，外国机构投资者的信息优势在发展中国家，特别是在中国将尤为关键，因为中国的信息透明度和信息不对称问题一直很严重。所以，在中国的积极作用更加显著[7]。Amihud和Mendelson认为，引进外国投资者后，国内上市公司可以丰富股权结构，将一定的风险分配给外国投资者，股东的多元化增加了股票的流动性[8] 。

综合考虑以上因素，我们提出以下两个假设：第一，QFII持股比例越高，股票交易量越大，公司的股票流动性越好。第二，在其他条件不变的情况下，公司规模越小，QFII对股票流动性的促进作用越明显。

3 变量的测量和模型规格

由于流动性的固有性质和多维性，单一的衡量标准无法体现其所有的特征。相关文献中常用的一个衡量标准是流动性，本文也采用了这一标准。面板数据回归中包含的控制变量的选择主要是基于文献。

要衡量存货的流动性，首先需要从价格影响的角度来定义存货的流动性。在这里，用Amihud提出的流动性指标Illiq来代替股票的流动性。

(1)

指的是股票在时间t的平均季度回报率，是季度交易量。Amihud比率Illiq越高，股票`非流动性越高，股票`流动性越低。

TV代表我们在计算非流动性比率时使用的交易量。直观地说，交易量越大，股票的流动性就越高。

以前的研究表明，公司规模、股票价格波动、股票价格和营业额都与流动性有关。交易量较小的股票对于公司规模来说更昂贵，因为这些公司的相关信息较少[10]。此外，波动性增加了做市商的库存风险和无意的短期投机交易的风险[11]。此外，以前的研究表明，这种价差可能与价格呈非线性关系。因此，标准做法是使用股票价格的自然对数[12]。

在我们的面板数据回归中，我们通过加入由每日股票收益的标准差估计的股票收益波动率（VOL）来控制这些。同时，公司规模（SIZE）是由公司的账面价值和股票价格的自然对数来衡量。影响（LNP）和营业额（TO）被作为解释变量。我们还控制国内机构投资者（DI）的所有权，包括国内五大机构（即开放式基金、证券、保险、信托公司和养老基金）的所有权百分比。

最后，我们包括中国股市的两个控制变量：国有企业（SOE）虚拟（STATE）和非贸易股票比例（NT）。中国股票市场的特点是国有企业占主导地位。从以前的研究可以得出结论，无论企业是否是国有企业，股票的流动性都会受到事实的影响[3]。因此，如果企业是国有企业，则通过定义一个数值为1的虚拟变量来控制国有企业虚拟变量，作为政治关系的代表。 我们用公司的新台币来控制股票分配结构。许多解释变量只按季度提供；我们在每个季度初测量这些变量（在回归中用下标t-1表示）。其余的变量是以每个季度的平均值来衡量的（在回归中用下标t表示）。

TABLE I. SUMMARY STATISTICS

TABLE II. CORRELATION COEFFICIENT

TABLE III. PRELIMINARY ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN LIQUIDITY AND QFII

方程式(2)规定了考察QFII参与和股票市场流动性之间关系的面板数据模型。衡量流动性的因变量是非流动性比率和交易量。

我们对公司i和时间t的主要面板回归估计如下。

在这个方程中，LIQ等于Illiq或TV，QFII代表合格的外国机构投资者的所有权百分比。由于偏度和峰度较高，我们通过取自然对数来转换所有因变量。要考虑的控制变量是国内机构所有权（DI），公司规模（SIZE），国有企业虚拟人（STATE），杠杆率（LEV），股票回报波动率（VOL），股价的自然对数（LNP），周转率（TO），以及不可交易股比率（NT）。季度时间假数（D）记录了共同冲击和潜在的时间趋势。对于每个流动性指标，我们进行了两次面板回归：第一次回归使用QFII所有权作为解释变量，而第二次回归使用QFII所有权和国内机构所有权作为解释变量（所有回归都包括其余控制变量）。如果QFII所有权与流动性正相关，那么QFII系数就表明流动性为负，电视为正。

4 数据

4.1 数据来源和数据过滤

QFII持股数据是我们的自变量，来自CSMAR。 衡量股票流动性的因变量来自REESET。Illiq和TV是每年每个股票的所有交易日的季度平均数。

本文有几个控制变量。根据Agarwal（2007），高周转率可能反映了投资者之间信息差异所引起的信念分散[11]。换手率的计算方法是用一年中的总交易量除以流通股。波动率是根据季度平均日股票收益率的标准差来计算的。 此外，根据Chordia, Roll, and Subrahmanyam (2001)，波动性增加了做市商库存的风险和非故意的短期投机交易的风险[11]。 此外，有学者认为，公司的资本结构会影响信息披露的程度。 因此，资本结构可以通过信息渠道与市场流动性相关。 杠杆率是由公司的总债务除以其总资产来衡量的。公司的年龄由当年减去成立年份来衡量。我们还控制了国内机构投资者（DI）的所有权，包括国内五大机构的所有权百分比。资产回报率是以净利润除以总资产来衡量的。最后，中国股票市场的特点是国有企业占主导地位，以前的研究发现，由于公司与政府的关系，公司是否是国有企业会影响股票的流动性[3]。因此，我们定义了虚拟变量（如果企业是国有企业），并将虚拟变量的值设为1，以控制国有企业虚拟变量作为政治联系的代表。

5 实证结果

5.1 外国机构所有权和股市市场流动性

表4显示，外国机构所有权的增加与非流动性比率的降低有关。的所有权与较低的非流动性比率有关。这就是说也就是说，外国机构所有权的增加与股票市场流动性的提高有关。与较高的股票市场流动性有关。

接下来的两个回归结果显示，外国机构的所有权是显著正向的，机构所有权与交易量有显著的正向关系与交易量有关。

5.2 固定效应模型

不可观察的时间变量因素可能同时影响到 的左手边和右手边都有影响。方程式（2）中的回归。因此，回归会受到受缺失变量偏差的影响。因此，我们估计了固定时间效应的回归，以试图以控制可能的缺失变量。我们在表5中报告了公司固定效应回归的结果。表5中报告了公司固定效应回归的结果。结果发现，当应用固定效应模型时。的正相关关系并没有改变。流动性指标之间的正相关关系并没有改变。这加强了我们这加强了我们之前的结论，即外国机构所有权和流动性属性之间的正相关关系这加强了我们之前的结论，即外国机构所有权和流动性之间的正向关系归因于归因于交易量的增加。

5.3 不同的公司规模

我们研究QFII参与和流动性之间的正向关系是否普遍存在于大型和小型公司。因此，我们对方程（1）中的模型进行了面板回归分析，将总样本分为两个按不同公司规模上市的股票子样本。表6显示了Illiq（电视）QFII所有权的负（正）系数，而且其重要性仅限于小公司。我们发现，小公司的Illiq和TV系数估计值的大小（分别为-0.0106和0.0202）与全样本估计值相似；然而，QFII所有权对大公司的影响可以忽略不计。造成这种差异的一个可能原因是对大公司的监管更好。因此，与小公司相比，QFII持股的影响就不那么明显了。

6 外国机构所有权的内生性

QFII对高流动性股票的偏好也可能在QFII持股的正相关关系中起作用。这可能导致反向因果关系。因此，在本节中，我们将研究内生性，以减少对因果关系和内生性的担忧。

6.1 内因性检验

本文进行了由Wu（1973）和Hausman（1978）开发的内生性检验，以检验QFII所有权或非流动性变量是否是内生的。进行了两阶段最小二乘法（2SLS）的回归，其中第一阶段的回归包括与主回归中相同的控制变量（表3），以及一组新的解释变量。第一阶段中使用了以下额外的解释变量回归：资产回报率（ROA），公司年龄（AGE），以及所有权集中指数，赫芬达尔10指数（OC）。赫芬达尔10指数衡量前10名股东结构中所有权的分散程度。我们还包括行业固定效应假数（IND）如果公司在某一特定行业经营，则等于1。行业分类是由中国证监会发布的，数据由CCER数据库提供。在方程2中使用的分类水平上有13个不同的行业。第一阶段的回归结果如下。

表7显示了2SLS的回归分析。QFII所有权是第一阶段所述估计的因变量，而第二阶段估计主回归模型（表3）的基线模型，用QFII的实际所有权代替用QFII剩余的R_QFII的滞后值。第一阶段估计。括号内报告的Driscoll-Kraay标准误差对公司内部随时间变化的残差以及公司之间和同一年内不同公司之间的相关性是稳健的。

我们发现，第2栏的流动性不足（Illiq）和第4栏的交易量（TV）的R_QFII的系数估计值在统计学上与零没有区别。这些结果表明，我们关于QFII所有权和流动性之间关系的研究结果并没有受到内生性偏差的影响。

6.2 第一差分模型

主回归模型（表4）中的面板模型被估计为第一差分，结果在表8中报告。这些结果进一步证实了我们之前的发现，即外国机构所有权和流动性之间存在正相关关系。

与同一变量的水平估计相比，外资持股的非流动性变化系数的估计值要小。其经济含义是，外国机构的短期净购买对流动性的影响比其

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