信息披露、机构持股与公司绩效

信息披露、机构持股与公司绩效
信息披露、机构持股与公司绩效摘要：信息披露一直以来都是证券市场信息公开制度的核心内容，也是投资者所关注的焦点之一。

以2001～2009年深圳证券交易所A股上市公司为研究样本，采用股价同步性的测量指标、知情交易概率测度、深交所的信息披露评分、收益率方差等作为信息透明度的衡量指标，结合机构投资者的持股状况，通过实证分析方法从信息披露和机构持股以及二者交互关系的角度来考察其对上市公司经营绩效的影响。

在经营绩效方面，则结合以往研究和中国资本市场的实际情况，选取了净资产收益率（ROE）和托宾Q作为衡量公司绩效的具体指标。

研究发现：上市公司信息透明度的提高能够改进公司的经营绩效；机构投资者基于特质信息可以获得更高的收益率；在机构投资者持有的情况下，信息透明度在边际上越透明，企业的经营绩效越高。

关键词：信息披露；机构持股；公司绩效；知情交易概率
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：
1、导言
信息披露一直以来都是证券市场信息公开制度的核心内容，也是投资者所关注的焦点之一。

有效的信息披露能够为信息使用者提供真实可靠的信息，增强市场的透明度，从而引导其做出正确的投资决策。

张宗新、杨飞和袁庆海（2007）利用深交所对上市公司信息披露质量的评级作为信息披露的代理变量，检验了2002~2005年深市上市公司信息披露质量对公司绩效的影响，发现信息披露质量较高的公司，其市场表现与财务绩效也都较佳[1]。

我国证券市场作为一个新兴的市场，在信息披露制度和披露质量方面都和成熟市场有较大差距，部分上市公司把信息披露理解成为一种强制性义务，从而缺乏信息供给的内在动力，导致频频发生信息披露违规事件。

近年来，中航油事件、杭萧钢构事件等，无不与其内部控制信息披露问题有关。

针对这种现象，中国证监会在1999年10月颁布了《关于提高上市公司财务信息披露质量的通知》，之后在2004年1月又颁布了《关于进一步提高上市公
司财务信息披露质量的通知》等一系列的规定和管理办法，对我国上市公司信息质量的提高起到了良好的促进作用。

与此同时，机构持股是否影响公司治理也是国内外学者研究的热门话题，各国学者针对机构投资者对公司绩效的影响存在着不同的看法。

一种观点认为，频繁的交易和分散的所有权使机构投资者没有动机参与公司治理，甚至机构投资者还可能鼓励企业管理者追求短期利益。

Coffee（1999）指出对同一个投资者来说，流动性和参与控制是不易兼得的，一般来说，追求流动性的投资者对公司控制不感兴趣；而积极参与公司控制的投资者则很少追求流动性。

机构投资者更偏重于追求流动性，因此对公司控制缺乏主动性，在公司绩效差时他们很可能选择用脚投票而不是积极采取纠正措施[2]。

而另一种观点认为，相对于个人投资者而言，机构投资者具有较为雄厚的资金实力，能够进行专业化的管理和多方位的市场研究，因此具有较强的动机和能力参与公司治理，帮助企业提高业绩。

李维安和李滨（2008）采用2004~2006年沪深两市3470家上市公司的面板数据和截面数据为样本进行实证研究，指出机构投资者持股比例与公司绩效和市场价值之间存在显著的正相关关系[3]。

针对上述两种截然不同的结论，本文将通过对深市上市公司2001至2009年的数据进行分析，进一步探讨机构持股对公司绩效的影响。

基于上述两个方面，本文将通过实证分析方法从信息披露和机构持股以及二者交互关系的角度来考察其对上市公司绩效的影响，并试图来解决以下几个问题：在中国股票市场上，信息披露情况与上市公司绩效之间存在着怎样的联系？在机构投资者愈加活跃的同时，机构持股是否对公司绩效产生了显著影响？若存在影响，这种影响是积极的抑或是消极的？
本文的其余部分安排如下：第二部分为文献回顾；第三部分为数据来源及研究方法；第四部分为实证结果及分析；第五部分为结论。

2、文献回顾
国内外学者对公司绩效进行了大量的研究，本文将分别从信息披露情况和机构持股对公司绩效的影响这两个角度来进行文献回顾。

一方面，目前关于信息披露情况的测度主要是采用了深交所信息披露得分。

深交所作为市场的监管者，按照既定标准对上市公司信息披露进行考评并将结果予以公告，其目的是为了促进上市公司信息披露水平的提高，引导投资者重视信息披露，保护投资者利益，并且逐渐成为上市公司信息透明度的权威指标，在相关研究中被大量引用。

黄志良（2005）以61家深交所上市公司作为对照组，考察了2004年度深交所信息披露考评“优秀”等级公司所具有的特征，分析可能影响上市公司信息披露的因素，发现产权结构、财务经营状况等因素明显影响公司信息披露，而与公司治理有关的因素对信息披露的影响不明显[4]。

方军雄（2007）以信息披露考核结果作为信息透明度的衡量指标，发现信息披露透明度越高，分析师预测对会计盈余数据的依赖程度越低，预测准确性也随之提高[5]。

其次，R2也可以反映公司信息披露情况。

在Roll首次提出R2的差异是股票价格对私有信息的反应之后，越来越多的学者开始研究R2与公司特质信息之间的关系。

Durnev，Morck，Yeung和Zarowin （2003）发现具有低R2的公司的当期收益与未来收益高度相关，因此他们认为低R2的股票在股价中反映了更多的信息，从而组成了更有效率的市场[6]。

最近，基于R2讨论股价信息含量的研究也引起中国学者的关注。

例如陈梦根、毛小元（2007）发现股价中的个股信息含量越高，市场的交易越活跃[7]；游家兴、张俊生和江伟发现，随着中国制度建设的逐步完善，中国股票价格中反映的信息越来越丰富[8]。

整体上来说，中国学者基于股价信息含量的研究尚属起步阶段，大部分研究直接借鉴国外的经验，把R2作为一个测度上市公司信息披露的指标。

此外，也有一部分学者运用知情交易概率PIN来反映信息披露情况。

Easley，Kiefer and O’Hara （1996）在基于序贯交易模型的基础上提出了估计知情交易概率PI N（probability of informed trading）的模型，用于衡量利用私有信息进行交易的概率[9]。

PIN反映了各类利用私有信息进行的交易，PIN 值越低，知情交易概率越低，信息对称程度越高，从而我们可以通过对上市公司交易情况的PIN值的测度
来观察上市公司的信息披露情况。

在国内，王春峰、董向征和房振明（2005）将知情交易概率作为衡量信息不对称程度的一种直接指标，发现我国股市知情交易概率具有和流动性正相关，波动性负相关的特性[10]。

张宗新（2008）也基于PIN测度，发现我国股权分置改革基本完成的背景下，上市公司很多重大事件的背后都有着私人信息交易行为，存在内幕交易的可能性很高[11]。

孔东民、申睿（2008）则利用PIN测度发现中国股市信息效率较低股票有更高的知情交易[12]。

从以上文献来看，我国股票市场上的确有内幕交易的行为存在，因此，采用PIN来测度信息披露情况，并以此来分析其对上市公司绩效的影响作用是十分必要的。

另一方面，机构投资者在公司治理中所发挥的作用的问题正日益被学术界所关注，并得到了广泛而深入的研究。

McConnell and Servaes（1990）、Bethel and Opler（1998）的实证研究表明，机构股东参与监督的积极性非常明显，机构股东的出现会明显改善公司的业绩[13]。

娄伟（2002）采用1998~2000年的数据为样本，通过实证研究指出基金持股比例与托宾Q显著正相关，他认为可能是基金参与了公司治理并改善了公司绩效[14]。

然而也有部分学者认为机构股东的参与会对公司产生不利的影响，会干扰管理者的正常工作。

Del Guercio and Hawkins（1999）则认为机构投资者对企业业绩难以起到促进作用，甚至对企业长期业绩有损害[15]。

Webb（2003）预言公司价值与机构投资者持股比例存在着负相关关系[16]。

我们可以看到，目前的研究大都仅从单方面来考察信息披露情况或者机构持股对公司绩效的影响效果，而从实际情况来看，我们难以将这两者对公司绩效的影响完全分隔开来，因此本文将综合考虑信息披露情况与机构持股两方面的因素，来分析其对公司绩效的影响作用。

3、数据来源及研究方法
（1）数据来源说明
本文基于深市A股及创业板上市公司的周数据和深圳证券交易所公布的信息披露考评指标，其中深市A股及创业板上市公司的股票收益数据及财务数据均来源于CCER经济金融数据库，而信息
披露指数来源于深圳证券交易所在网上公布的上市公司信息披露考评指标。

研究的样本期间为2001年1月1日至2009年12月31日。

本文选取周数据的原因在于日数据波动太大，而季度或者年度数据会造成样本过少。

为保证数据的有效性并消除异常样本对研究结论的影响，本文在样本的选择时按照以下原则处理数据：为消除IPO 效应，IPO 上市当月不计入样本中；在引入债务资本比率Leverage 时，剔除了Leverage 大于1的数据。

本文利用Winsorized 的方法对5%和95%的异常值进行了整理。

（2）研究变量说明本文的主要目的是关于信息披露、机构持股与公司绩效关系的实证研究，模型中包含了如下几个变量：公司绩效（Perf ）测度一：净资产收益率（ROE ）又称股东权益收益率，是公司息税后利润除以股东权益的百分比率，用以衡量公司运用自有资本的效率。

该指标反映了股东权益的收益水平，指标值越高，说明投资带来的收益越高，考虑到本文考察的是公司绩效，因此此处利用ROE 在数值上是与公司绩效呈正相关关系的。

测度二：托宾Q （T obin’s Q ）托宾Q 表示企业的市场价值与资本重置成本之比，若托宾Q 的值很高，说明企业的市场价值高于其资产的重置成本，那么企业将会通过发行股票的方式进行低成本的融资来购置新设备，因为这样是有利可图的。

托宾Q 可以反映市场对于公司未来利润的预期，并对公司投资产生影响。

因此我们利用Tobin’s Q 来作为反映公司绩效的另一个指标。

信息披露（Info ）测度一：R 2的计算（R 2）
R 2作为股价同步性的测量指标，
反映了个股与市场同涨同跌的关联程度，不同公司的2
R 在横截面上存在着显著差异。

Roll 首先指出，股票价格的变动依赖于新信息，而信息融入就价格的途径分为宏观经济信息和私人信息两种，这表明R 2的差异一定程度上是股票价格对私人信息，或者说是公司的特质信息的反应。

因此，2
R 可以作为衡量公司特质信息的有效披露的一个重要指标。

我们以周频交易数据为基础来计算R 2，具体而言，R 2的计算是通过如下回归得到的：
t
i t t i rm r ,,*εβα++= （1）
这里r i ，t 代表股票i 在t 期的收益率，r mt 表示基于流通市值权重的市场收益率。

由于ST 公司的信息披露制度和其他上市公司不同，因此我们剔除这些公司，以保证样本性质的一致性。

测度二：知情交易概率测度PIN 的计算（PIN ）
知情交易概率测度最早是由Easley ，Kiefer ，O’Hara ，and Paperman （1996）所提出，我们按照Easley ，Engle ，O’Hara ，and Wu （2008）的方法进行计算，该测度的基本原理是市场交易被认为由知情交易引起，并且服从泊松分布。

在一系列假设下，可以根据订单的买卖方向和订单数量情况，从金融微观结构角度来推测私人信息引致交易的发生概率问题。

具体而言，PIN 一般是按照下面的步骤进行参数估计，首先确定单位时间的似然函数：
!!)()1(!
)(!
!
!
)1(),|()
()
(S e B e S e
B e
S e
B e S B L S
s B b S
s B
b S
s B
b s b s b
s
b
εεμδαεμεαδεεαθεεμεμεεε?+?++?+++?=
（2）
其中，B 和S 分别表示单位时间内的买单和卖单数量，其余的5个参数均为待定变量，即
),,,,(s b εεδμαθ=需要利用极大似然法进行估计。

这里α是信息事件发生概率，μ表示知情者提
交订单的到达率，δ是坏消息的概率，b ε表示非知情者提交买单到达率，s ε表示非知情者提交卖单到达率。

在推断订单买卖方向的时候，我们采用Lee and Ready （1991）的方法进行确定，即如果当前交易价格大于前一买卖报价的中位数，则认为属于买方发起的交易，否则，则认定为卖方发起的交易。

如果在此准则下无法加以判断，则再往前追溯一笔交易直至可以判断为止。

在假设每个交易日的消息互相独立的情况下，我们可以很容易给出一段时期内（设为I ）的似然函数，如下：
∏==I
i i i S B L M L 1)
,|()|(θθ （3）
显然，对两边取对数，在不改变单调性的情况下，可以表达为求和的形式，在此基础上，我们根据优化程序很容易计算出),,,,(s b εεδμα。

然后求得PIN 为：
s b PIN εεαμαμ
++=
（4）
需要指出的是，在计算中我们发现中国股市的单向订单数量较大，这使得最大似然估计存在数值溢出问题，导致结果不稳定。

为了解决这一问题，我们将中国股市的订单数量同比缩小10倍，这对PIN 的结果没有影响，但是计算的精度和计算拟合的稳定性得到了极大增强。

在最大似然估计中，每一只股票都选了27对组合（即
和分别用[0.25, 0.5, 0.75 ]两两交叉）作为初始值，结果发现结
果极为稳定，基本上不受初始值的影响。

测度三：基于深交所的信息披露评分（Score_Num ）
对于那些信息披露评级较差的公司，我们有理由相信其信息不对称程度更加严重，因此我们采用深圳证券交易所的信息披露考评度作为信息披露的替代变量。

它是对上市公司信息披露的一个打分，每个公司每年一个信息披露度，分为“不合格”、“合格”、“良好”、“优秀”四个等级划分，我们分别设定：不及格为0，及格为1，良好为2，优秀为3。

图1给出了描述性统计。

图1 深交所信息披露指数的描述性统计
从图1可以看到，被评为“不及格”和“优秀”这两种程度的上市公司数量较少，并且从01——09年获得这两类评分的公司数量呈稳定的状态。

被评为“优秀”的公司数量略有上升，从目前的趋势来看，将来的一段时期也可能呈现上升趋势。

而被评为“不及格”的公司数量略有下降，且将来一段时间有呈现下降的趋势。

从上图还可以发现被评为“良好”和“及格”的公司数量较前两项而言
数量多，“良好”呈现明显的上升趋势，“及格”呈现明显的下降趋势。

总体而言，信息披露度“良好”以及“优秀”的公司数量比重从2001至2009年逐年加大，反之，“及格”以及“不及格”的公司数量比例在降低。

说明我国上市公司的信息披露的有效性得到了改善，监管机构发挥了一定的作用。

证券市场信息透明度的提升将有助
于证券行业的良性发展。

测度四：收益率方差（Sd 2）年收益率的波动率可以用来作为反映信息披露的指标。

我们认为信息披露较差的公司同时伴随着更高的年收益率波动率。

在此我们将各上市公司的回报率的方差作为信息不对称程度的代理变量。

收益率方差越大表明公司的特质风险越大，也即公司的信息披露越差。

机构持股（Insti ）我们从CCER 中国经济金融数据库的开放式基金和封闭式基金数据库中提取2001至2009年被机构持有股份的公司，将它与深圳证券交易所的所有上市公司相比较，观察在深交所的所有上市公司中，每年有多少公司的股份是被机构持有了，有多少公司的股份是没有被机构所持有的。

具体而言，我们构建Insti i,t ,t 为虚拟变量，如果公司i 的股票在年度t 出现在基金持有的前十大重仓股股资组合中，则取值为1，否则取值为0。

描述性统计如表1所示：
表1 机构持股情况
年度
2001 2002 20032004200520062007 20082009非机构持股样本数 394 389 416439431418469 508504机构持股样本数 116 120 91101118185226 255338样本总数
510
509
507
540
549
603
695
763
842
由表1可知，2003年的机构持有的股票数有一定程度的减少，这与当时的市场环境有关。

2005年5月开始股权分置改革，2006年随着市场走强以及基金的大量发行，机构持有的股票数也开始稳步增多。

信息披露和机构持股的交叉项（Info*Insti ）由于信息披露和机构持股之间存在着相互影响，因此为了考察不同程度的信息披露是否会在边际上对机构投资者与公司绩效的关系造成影响，故引入交互项。

包括R 2、知情交易概率PIN 、深交所信息披露评分、收益率方差四项分别与机构持股的交叉项（R 2*Insti 、PIN*Insti 、Score_Num*Insti 、Sd 2*Insti ）。

其他控制变量（Control ）
基于以往的研究习惯，我们在模型中加入如下两个控制变量：公司规模（Lsize ）公司规模越大的上市公司在股东结构、投资运作、信息搜集、公司治理等方面将会更具有优势，其股票收益更加稳定，因此波动率应该更小。

我们先搜集样本上市公司每年的总资产（size ），然后对其取对数，得到lsize 即为上市公司规模的替代变量。

债务资本比率（Lev ）当上市公司的债务资本比率较高时，投资者将负担较多的债务成本，并经受较多的财务杠杆作用所引起的收益变动的冲击，从而加大财务风险，上市公司股票收益波动性将会加大。

反之，当债务资本比率较低时，财务风险就减少，上司公司的股票收益更加稳定。

（3）实证模型本文的目的是研究信息披露、机构持股以及公司绩效之间的关系。

基于以上的变量构建，设定回归模型如下：t i t i t i t i t i t i t i lev lsize Insti Info Insti Info Perf ,,,,3,2,1,*εβββα++++++=（5）
在这里，被解释变量t i Perf ,衡量了股票i 第t 期的绩效，包括净资产收益率ROE i,t 和Tobin’s Q 。

解释变量Info i,t表示股票i第t期的信息披露，其中包括R2、知情交易概率测度PIN、深交所的信息披露评分Score_Num以及收益率方差sd2。

Insti i,t作为表示机构持股的虚拟变量，当股票被机构持有时，该值取值为1，否则为0。

Info*Insit i,t表示信息披露与机构持股的交叉项。

Lsize i,T与Lev i,T作为模型的控制变量，Lsize i,T表示上市公司总资产对数值，表示公司规模大小，而Lev i,t表示债务资本比率。

4、实证结果分析
（1）描述性统计
首先我们对各变量进行描述性统计，样本包括2001～2009年在深圳证交易所上市公司的观测数据。

具体的描述性统计见表2。

该表列出了各变量的描述性统计，我们发现各变量的观测值有略微的差别，其原因是：对于净资产收益率、托宾Q、公司规模、杠杆率这些值，我们采用了winsor的方法进行异常值的处理，不会减少其观测数量；而对于R2、PIN、收益率方差这些变量异常值，我们采用剔除的方法进行处理，观测值的数量有所减少；当然这样做并不会影响以下的回归，因为首先我们的样本容量很大，这些少量异常值的剔除不会改变回归结果；其次，每次回归都是在所有回归变量都完整的情况下才进行的，因而对结果不会造成影响。

我们发现R2的均值为0.452，说明个股收益与市场收益收有一定的同步性，但是同步性程度并不高，并且我们不能单凭R2这个变量值来推测透明度的大小；我们可以看到股票收益率的方差均值为0.005，说明观测期间股市的波动程度并不是很大；透明度的值为1.692，接近2，说明在样本期间内样本上市公司的信息披露等级基本上达到“良好”的水平；PIN的均值只有0.146，说明之情交易的概率不大，整个交易市场的环境还是比较公平的。

Insti这个变量说明样本被机构投资者持有的情况也不尽相同，机构持股的均值为0.281，最小为0，最大为1，也说明该变量作为哑变量是具有比较显著的区分度的。

表2 描述性统计
变量样本均值标准差最小值最大值
ROE 5424 0.049 0.105 -0.246 0.203
Tobin’s Q 5424 1.566 0.614 0.932 3.101
R24941 0.452 0.179 0.144 0.762
PIN 3758 0.146 0.055 0.023 0.254
Sd24941 0.005 0.003 0.001 0.012
Score_Num 5427 1.692 0.697 0 3
Insti 5518 0.281 0.449 0 1
Lsize 5424 21.120 0.900 19.862 23.041
Lev 5424 0.483 0.187 0.142 0.770
（2）基于是否被机构持股条件下各变量的分组比较
首先，我们将上市公司根据其是否被机构持股分为两类，Insti=0代表不被任何机构持股，Insti=1代表至少被一个机构持；接着，根据Insti分组之后的观测值，再按照R2从小到大的顺序分别平均分为4组；然后我们算出每组R2的净资产收益率的平均值，比较每组中被机构持股与不被机构持股的净资产收益率的差值，并进行t检验。

同样，我们将PIN、Sd2、Score_Num这三个变量也做相同的处理，对其分组、比较差值并进行t检验，结果如表3。

表3 净资产收益率分组比较
ROE
Insti=0 Insti=1 diff t-value R2R2_1 0.029 0.117 -0.089 -14.144 R2_2 0.021 0.108 -0.088 -14.316 R2_3 0.022 0.096 -0.074 -13.196 R2_4 0.027 0.079 -0.052 -9.778
PIN PIN_1 0.037 0.107 -0.070 -10.375 PIN_2 0.007 0.098 -0.091 -12.807 PIN_3 0.017 0.092 -0.074 -12.317 PIN_4 0.023 0.098 -0.074 -12.075
Sd2Sd2_1 0.033 0.094 -0.061 -13.010 Sd2_2 0.017 0.100 -0.084 -15.502 Sd2_3 0.019 0.107 -0.088 -14.756 Sd2_4 0.030 0.099 -0.070 -9.829
Score_Num 0 -0.030 0.040 -0.070 -2.196
1 0.005 0.071 -0.066 -10.690
2 0.038 0.102 -0.064 -16.781
3 0.082 0.131 -0.049 -7.857
总体来看，无论以哪个变量分组，Insti=1和Insti=0的公司的净资产收益率之间都存在显著的差异；根据t检验的结果，我们可以看出不被机构持股公司的净资产收益率要显著小于被机构持股公司的净资产收益率，说明机构持有该公司的股票对公司绩效的提高起到了一定的作用。

我们将不被机构持股和被机构持股的两组上市公司，分别根据R2、PIN、Sd2从小到大的分组来观察净资产收益率，发现都没有明显变化
趋势；而在用Score_Num这个变量以0-3的信息披露度进行分组之后，我们发现随着信息披露度的增加，公司的净资产收益率有明显的上升趋势。

说明随着信息披露度的增加，公司的绩效有所提升。

因而可以说被机构持股和公司信息透明度的提高有助于提升该公司的业绩。

在表4中，我们以与表3同样的方式对各变量进行分组，观察每组变量的Tobin’s Q值的差异。

如果一个公司的Tobin’s Q值越高，说明人们对该公司的未来收益有好的评价，那么该公司目前的绩效状况良好。

我们发现与表3的结论类似，与不被机构持股的公司比较而言，被机构持股公司的T obin’s Q更小，并且t检验它们差值发现其结果显著异于零。

支持了机构持有公司的股票对该公司绩效的提高起到了一定作用的结论。

同样，我们将不被机构持股和被机构持股的两组上市公司，分别根据R2、PIN、Sd2、Score_Num 从小到大的分组来观察Tobin’s Q的值以及变化趋势，进而得出各变量对公司绩效有何种影响的结论。

我们发现：随着R2的增加，Tobin’s Q的值呈比较明显的下降趋势；PIN的增大，使得T obin’s Q有略微降低的趋势；随着Sd2的增大，Tobin’s Q的值呈上升趋势；Score_Num的增加对Tobin’s Q没有产生明显影响。

可以得出结论：上市公司信息透明度越高，信息披露越有效，公司的业绩也相应比较好；内幕交易概率越大，说明公司特质信息披露越少，从而业绩下降；个股收益率波动越大，说明其与市场的同涨共跌程度越低，也就是说该公司可能披露的特质信息越多，使得公司绩效得到提升。

表4 Tob in’s Q分组比较
Tobin’s Q
Insti=0 Insti=1 diff t-value
R2R2_1 1.703 1.834 -0.130 -3.067 R2_2 1.497 1.720 -0.223 -6.122 R2_3 1.435 1.575 -0.140 -4.147
R2_4 1.372 1.397 -0.025 -0.957
PIN PIN_1 1.658 1.853 -0.195 -3.919 PIN_2 1.349 1.565 -0.216。