启动融资融券助长内幕交易行为了吗?
———来自我国上市公司的经验证据
张俊瑞白雪莲孟祥展
(西安交通大学管理学院，陕西西安710049)
摘
——内要:本文以我国融资融券试点启动为背景，对融资融券可能引发的负面效应—
幕交易行为进行了检验。研究发现，融资融券启动后标的公司中发生内幕交易的可能性显著上升，且这种现象在规模较小、机构持股比例较高的公司中更加明显，而较好的外部法治环境能够约束上述行为，在法治水平较高的地区，融资融券对内幕交易的刺激效果减弱。研究结果表明，融资融券业务开展助长了内幕交易者的套利行为，但有效的法治治理能够起到一定的遏制作用。
关键词:融资融券;内幕交易;法治环境JEL分类号:G14，G18
文献标识码:A
文章编号:1002－7246(2016)06－0176－17
一、引言
融资融券交易机制的启动，是近年来我国证券市场的一次重大创新与突破，开启了我，国股票市场的信用交易时代。融资融券交易，又称“信用交易”是指符合一定条件的投资者以自有资金或证券作为担保物，通过向券商借入资金而买入证券(即融资交易)，或借入证券而卖出的行为(即融券交易)，并在约定期限内偿还本金和利息。在限制卖空交易的市场中，投资者往往缺乏动机去搜寻公司负面信息，造成市场对坏消息反应不及时、市场收益负偏等问题。因此，在全球大多发达资本市场中，早已引入了卖空机制。由于我国证券市场起步相对较晚，早些年间开展信用交易的市场环境尚未成熟，从而融资融券交易始终处于限制状态。直至2010年3月31日，我国首次启动含90只标的股票的融资融
收稿日期:2015－09－22
Email:zhangjr@mail.xjtu．edu．cn．作者简介:张俊瑞，经济学博士，教授，西安交通大学管理学院，
Email:dreamllian@stu．xjtu．白雪莲，通讯作者，管理学博士研究生，西安交通大学管理学院，edu．cn．
Email:mengxiangzhan@stu．xjtu．edu．cn．孟祥展，管理学博士研究生，西安交通大学管理学院，*本文感谢国家自然科学基金(71472148;71572144;71502138)、财政部会计名家培养工程(财会［2015］5号)资助。感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。
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券交易试点，随后历经多次扩容，逐步拓宽标的股票范围，截止2014年12月31日，我国约占沪深两市A股上市公司总数的三分之一。融资融券标的名单中共涉及796只股票，
同时，融资融券交易量也在迅速攀升，截止目前，标的股票平均融资买入量占股票交易总量之比已突破20%(见图1)。
图1融资融券标的股票月成交量历史走势
融资融券的启动及其迅速发展引起了市场各方参与者的关注和重视，学者们纷纷对这项交易机制的实施效果和经济后果展开了深入探讨。已有研究初步肯定了我国融资融2015)，券业务开展的成效，包括在降低股票价格波动、提高稳定性(李志生等，减弱盈余2013)，2014)以及抑制公司盈余公告漂移(黄洋等，降低股价特质性波动(肖浩和孔爱国，2014)等方面发挥的积极作用。同时，管理(陈晖丽和刘峰，也有学者指出，由于我国融资融券启动较晚，仍处于机制运行开展初期，因此许多功能还没有得到充分发挥。例如，对2012)。股票定价效率的改善较弱，也未起到降低股价暴跌风险的作用(许红伟和陈欣，可见，现有研究对我国这项交易机制的经济后果尚存在一定争议，但总体而言基本肯——内幕交易入手，定了融资融券的积极效应。相比之下，本文从另一个视角—检验融资以期为更好的完善和发展这项交易机制提供借鉴融券启动可能引发的负面效应，意义。
融资融券的杠杠效应以及双边操作的交易模式为内幕交易者提供了新的套利途径。拥有内幕信息的交易者不仅可以选择在利好信息披露前融资大量买入股票，同时可以在提前得知利空信息时融券卖空股票，以实现利用内幕信息赚取超额收益的目的。这样一来，当上市公司成为融资融券标的股票后，潜在的高回报将诱导内幕信息知情者，特别是负面信息知情者在信息披露前采取交易行动，助长了内幕交易行为。为了检验上述假设，本文基于我国融资融券启动提供的自然实验环境，以2006－2014年我国A股上市公司为样本，实证检验融资融券对内幕交易行为的影响，研究结果基本肯定了上述假设。
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本文的研究贡献主要表现在以下几个方面:首先，目前我国关于融资融券的研究主要集中在探讨融资融券的实施效果，包括对股票流动性、波动性以及信息效率等方面的影响，较少有文献讨论这一机制在我国现行市场环境下运行可能引发的负面效应，基于这一视角本文实证检验了融资融券启动对市场中内幕交易行为的影响，为有关融资融券经济以往文献着重从公司内部治理角度出发寻找影响后果的争议提供了新的经验证据;其次，
内幕交易的因素，本文考察了外部证券市场中交易制度的变化可能引发的内幕交易者行为的变化，丰富了内幕交易影响因素的相关研究;第三，本文提供了融资融券助长内幕交易行为的实证证据，为监管部门和投资者提供了一定的启示;最后，本文研究发现支持了法治水平对保障融资融券交易机制健康运行的重要意义，对进一步完善我国融资融券机制具有借鉴价值。
二、文献回顾与假设提出
(一)融资融券的经济后果
在欧美等发达国家，融资融券早已成为资本市场中的重要交易制度之一，因此关于融以对市场效率影响的分资融券经济后果的探讨一直以来也是学者们关注的重点。其中，
卖空约束妨碍了市析最为普遍。DiamondandVerrecchia(1987)通过理论模型推导得出，
Biaisetal．降低了市场的定价效率。随后，场对私有信息特别是负面信息的反应速度，
(1999)为这一观点提供了经验证据，他们发现在卖空限制更为严格的市场中交易频率更低，市场对好消息的调整速度远远超过坏消息。Brisetal．(2007)也发现在允许融券交易的市场中，股票价格对负面信息的反应更及时。此外，他们还发现，卖空约束显著降低了市场收益的负偏度，对减小市场恐慌、降低崩盘风险有积极作用。Changetal．(2007)研但允许卖空的股票波动性更大。可见，关于融究发现限制卖空交易会造成股票估值过高，
资融券对市场效率影响的研究始终未达成一致结论。
2010年，我国融资融券的正式启动，为学者探讨这一问题创造了条件。廖士光(2011)基于首批融资融券标的股票进行实证检验，研究结论并未支持融资融券的价格发现功能。许红伟和陈欣(2012)也指出，我国融资融券交易尚处初期，许多功能还未发挥，对股票定价效率的改善较弱，也未起到降低股价暴跌风险的作用。黄洋等(2013)检验发现，融资融券后盈余公告漂移明显减弱，支持了融资融券的价格发现功能。李志生等(2015)研究发现，融资融券在降低股票价格波动、提高稳定性方面发挥了积极作用。王性玉和王帆(2013)实证分析发现，虽然融资融券交易与市场流动性和波动性之间存在相但卖空交易对市场的影响远低于买空交易，意味着我国做空机制仍待进一步深化关关系，
发展方能发挥积极作用。随后，也有部分学者将融资融券的经济后果延伸至对上市公司行为的作用上。其中，陈晖丽和刘峰(2014)从公司盈余管理视角探究融资融券的治理效应，并发现公司成为融资融券标的后，盈余管理水平显著降低。肖浩和孔爱国(2014)发现，融资融券交易能显著降低股票交易噪音、提升信息效率，进而降低公司股票价格的特
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质性波动。综上可见，有关我国融资融券实施效果的研究，虽未达成一致结论，但其积极效应基本得到了学者们的肯定。
(二)内幕交易的经验证据
有关内幕交易的研究主要集中在两个方面，一是探讨某些事件中可能引发的内幕交易行为并为此提供证据，二是挖掘内幕交易的影响因素。KeownandPinkerton(1981)研究发现，企业并购中伴随着严重的内幕交易行为，知情者在并购信息首次公布前就已采取在公司股利公告发布前，管理行动并从中获得超额收益。JohnandLang(1991)实证发现，
者会基于信息提前进行交易以获取私利。类似行为在公司新股发行(KarpoffandLee，1991)、1992)等事件公告前也时有发生。国内学者也发现，股票回购(Leeetal．，我国上2003)、2009)、市公司资产重组(祝红梅，控制权转移(唐雪松和马如静，股权分置改革(傅2008)以及业绩预告(蔡宁，2012)等活动中也常伴随着内幕交易的发生。李勇和谭松涛，
心丹等(2008)指出，股权分置改革后，在进入全流通时代的中国资本市场中，大股东和机构投资者利用信息、资金以及控制权等优势进行内幕交易的动机更强，内幕交易将更为严重。
由于内幕交易破坏了市场的公平性，因此在绝大多数国家这种行为都是被禁止的，查处和防范内幕交易是监管部门的重点工作。然而，由于内幕交易隐蔽性的特点，使这项工作的有效开展成为了难题，学者们试图寻找影响内幕交易的因素，以期为市场和监管者提供建议。FrankelandLi(2004)指出及时的信息披露以及分析师跟进都有助于减少信息不对称，进而减弱知情者交易动机。唐齐鸣和张云(2009)研究表明，有效的公司治理能够并发现内降低内幕交易发生概率。Skaifeetal．(2013)检验内部控制和内幕交易的关系，部控制缺陷越严重的公司内幕交易程度越高。何贤杰等(2014)发现，存在券商背景独立Daietal．(2015)研究发现，董事任职的公司中，内幕交易更严重。此外，媒体关注能够有加大内幕交易曝光风险，对减少内幕交易行为具有重要意义。可见，效地促进信息传播，
内幕交易程度在不同公司中存在差异，提升内部治理、加强外部监督是降低内幕交易发生概率的主要途径。
(三)假设提出
在我国融资融券启动以前，限于市场对卖空交易的约束，内幕交易的操作模式主要表现为利好信息披露前的买入行为。然而，融资融券的推出，为内幕交易者提供了一条新的套利途径，即在利空信息发布前，融券卖空公司股票，从而实现双边操作的内幕交易形式(徐枫和王力，2014)。国外已有文献的研究成果为这一观点提供了支持。Christopheetal．(2004)实证发现，盈余公告前卖空交易量越高的公司，在公告后的股票收益率越低，进卖空交易者是利用私有信息而非公有信息进行的交易。KhanandLu一步研究表明，
(2013)研究发现，卖空交易者会在大规模内部交易发生之前先采取行动，反映了卖空者对信息掌握的及时性和准确性，研究还发现，卖空者的信息优势更可能是来源于内幕信息的泄露。由以上研究可以推测，卖空是实现内幕交易的重要途径之一，特别是为掌握负面信息的内幕者创造了套利的可能。因此，我国放松卖空后很可能会助长此类内幕交易行
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为。另一方面，融资交易的杠杆效应也为内幕交易者创造了更大的套利空间。由于收买内幕信息成本昂贵，需要大量交易才可能在补偿成本后仍获得可观收益(薛爽和蒋义宏，2008)，融资交易的启动为内幕者创造了这一便利条件，在有限的资金约束下利用融资的杠杆效应将产生更大的交易量，从而扩大了内幕交易的收益，诱使内幕交易发生。基于以上两方面分析，我们提出研究假设1:
假设1:启动融资融券提高了内幕交易的发生概率。
FrankelandLi(2004)指出，在信息不对称越严重的公司中，内幕交易带来的潜在回报越高，内幕交易的动机越强。Maffett(2012)研究发现，信息环境是影响知情交易回报率的显著因素，在信息透明度越低的环境中，机构投资者获取私有信息的动机以及利用私有信内幕交易发生概率越高。而公司规模是影响信息不对称的息获得超额收益的能力越强，
2006)，显著因素，大规模公司通常具有更高的信息披露质量(BrammerandPavelin，同时2006)以及更多的媒体关注(FangandPeress，能够吸引更多的分析师跟进(Frankeletal．，
2009)。因此，我们认为，在规模较大的公司中，内幕交易者通过融资融券手段获取超额收益的能力要远低于在规模较小公司中，从而提出研究假设2:
假设2:在小规模公司中，融资融券对内幕交易的影响更显著。
许红伟和陈欣(2012)指出，在我国融资融券业务开展初期，由于对专业性、资金等方面的限制，进行融资融券交易的主体通常为机构投资者。同时，不同于一般投资者，机构投资者拥有更多的信息途径，更可能获得内幕信息，也更可能利用信息优势进行套利交易(Alietal．，2004;Maffett，2012)。例如，傅勇和谭松涛(2008)研究发现，在股权分置改革期间，机构投资者与非流通股股东之间建立了合谋关系，并利用内幕交易赚取额外收益。基于以上两点，我们认为，在机构投资者持股比例较高的公司中，融资融券业务更容易开同时也更可能助长内幕交易行为，据此提出假设3:展，
假设3:在机构持股比例高的公司中，融资融券对内幕交易的影响更显著。
一般情况下，内幕交易能够获得超额收益，但同时交易者也面临着巨大的交易风险。王俊秋和张奇峰(2007)指出，投资者保护程度往往是与地区法律环境等因素息息相关的，较高的法治水平有利于保护小股东利益。内幕交易是少数知情者对其他投资者的利益侵占行为，是多数国家法律所不允许的。在法治水平较高的国家和地区，严密的政府监管以及严格的执法力度，将对这些企图侵占投资者利益的行为起到威慑作用。万良勇(2013)指出，虽然我国施行统一的法律体系，但执法水平在各地区的表现尚存在差距。这意味着针对我国不同地区的上市公司，进行内幕交易的风险也存在差异。当内幕交易者的交易对象位于执法水平相对较高的环境时，来自于外部更加严厉地监管和查处将致使交易行为更容易败露，交易风险上升。因此，我们认为，较高的法治水平一定程度上能够削弱融资融券对内幕交易的刺激作用。基于此，提出如下假设:
假设4:在法治水平较高的地区，融资融券助长内幕交易会受到一定遏制。
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三、研究设计
(一)样本选择与数据来源
我国融资融券交易制度启动于2010年3月31日，截止到2014年12月31日，允许融资融券的标的股票共计796只。表1列示了在此期间标的股票的变动情况，数据来源于深交所和上交所网站公示并经手动搜集整理所得。由表1可见，我国融资融券自首批90只标的股票试点启动后，主要经历了四次大规模扩容。除此之外，偶有部分公司曾被剔除或再次调入融资融券名单。融资融券标的数量不断增加，目前已达到上市公司总量的近三分之一。
表1深交所
日期2010/03/312010/07/012010/07/292011/12/052013/01/312013/03/062013/03/072013/03/292013/05/022013/05/032013/09/162014/03/282014/04/012014/04/292014/05/052014/09/22
总计
调入401－60113－－－－－102－－－－114430
调出－1－211－11－－－－－1－1330
总量40404098200200199198198198300300300299299400400
调入5041130163－－－－－104－－－－－452
融资融券标的股票数量统计表
上交所调出－41－431－111－11－2－56
总量505050180300299299298297296400399398398396396396
融资融券
标的总量909090278500499498496495494700699698697695796796
注:统计截止日期2014年12月31日。
本文以上述期间入选融资融券标的名单的样本公司作为研究组，以沪深两市A股上市公司中未进入名单的公司为控制组，探究融资融券对股票市场中内幕交易行为的影响。我们选取2006～2014年作为样本研究区间，覆盖首次启动前后各四年，并以各年间季度报告(含年报)作为研究对象。此外，我们剔除了季报披露窗口期内股票发生停盘的公
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司，或其他财务指标存在缺失的样本。经过上述筛选后，最终得到2542家上市公司样本，共计样本－季度观测值63097个。本文数据均来自CSMAＲ数据库。
(二)内幕交易衡量指标
现有文献对内幕交易的测量常采用事件研究法，具体做法和原理为:测量事件披露日前后股票价格和交易量的异常波动，一般情况下，若信息没有被提前泄露，则事件公告日市场将对披露信息作出，股票收益率和交易量也随之出现异常波动现象;反之，若信息已知情人士利用信息进行交易，导致市场对重大信息提前，从而在信息正式发布时被泄露，
不会引起市场大幅波动。这一方法被大量应用到内幕交易相关研究中。
本文亦采用事件研究法测量内幕交易，但与上述研究存在两点不同:第一，本研究中没有固定的事件窗口期，内幕交易行为可能分布在融资融券后标的公司每一次重要信息披露之前，考虑到季报是上市公司最普遍且重要的信息披露途径，因此本文将每一次季报(含年报)披露作为事件研究对象;第二，本文采用窗口期内累计异常换手率而非收益率来测量内幕交易程度。在融资融券启动之前，我国市场中存在的内幕交易行为多属单向操作，但在融资融券启动后，内幕交易者可采取双向操作。如此一来，在难以区分好坏消息下，笼统地以累计异常收益率指标衡量内幕交易不具有合理性，而无论好消息抑或坏消息引发的内幕交易行为多会造成换手率的异常波动。基于以上考虑，本文借鉴晏艳阳和赵大玮(2006)、何贤杰等(2014)的研究方法，以季报发布窗口期内的累计异常换手率作为内幕交易的衡量指标。如果市场存在内幕交易，则在季报披露前知情者已提前采取行2014)。若融资动，股价对信息的吸收将导致报告正式披露时市场反应减弱(何贤杰等，则在标的公司中这种现象将更为明显。在融资融券公司中，内幕信融券增加了内幕交易，
息拥有者可以凭借融资交易放大利好信息带来的收益，或借助卖空手段从利空公司中赚取超常回报，从而将私有信息加速反应到股价中。此外，由于在我国市场上融资融券交易是可被其他投资者观察到的，而投资者彼此间的模仿行为和羊群效应将进一步扩散内幕信息的影响，导致在正式报告披露前，市场对报告信息已有所预期。Beaver(1968)指出，交易量是因投资者对披露信息地不同解读而产生的，市场一致性预期越容易达成则产生的交易量越低。因此，报告披露窗口期内异常换手率越低，可能意味着信息已被市场预知，存在内幕交易的概率越高。
1)内累计异常换手率来衡量内幕交易基于以上分析，我们以季报披露窗口期(－1，可能性的高低，对异常换手率的计算采用以下两种方法:
方法一，以季报公布前的平均换手率作为基准，计算窗口期内的累计异常换手率(CAT1)。
－11)窗口期内30天的平均换手率，首先，计算季报披露前(－40，作为基准换手率;1)其次，将季报公布日及前后各一日的实际换手率分别减去基准换手率，得到(－1，窗口期内每天的异常换手率;
1)内每天的异常换手率求和得到累计异常换手率(CAT1)。最后，将窗口期(－1，方法二，以单因素市场模型估计预期换手率，并以实际换手率与预期换手率之差计算
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累计异常换手率。
－11)窗口期作为估计期间，首先，以季报公布前(－40，采用单因素市场模型对个股换手率进行回归Turnoveri，其中Turnoveri，t=αi+βiTurnoverm，t+εi，t为第t天个股换手率，Turnoverm，利用30天换手率t表示第t天以个股流通市值加权平均计算得到的市场换手率，
^
^i和β数据得到个股回归系数αi和βi的估计值αi;
1)每日的异常换手率，其次，根据个股换手率估计值计算窗口期(－1，异常换手率为个股真实换手率与预计换手率之差:
^
^AbnormalTurnoveri，t=－1，0，1t=Turnoveri，t–(αi+βiTurnoverm，t)，
1)每日的异常换手率求和得到累计异常换手率(CAT2)。最后，对窗口期(－1，(三)模型设定与变量说明
由于我国融资融券交易是采取分批启动、逐渐扩容的方式，致使多个事件日的存在，不满足传统双重差分模型中唯一事件日的要求。因此，本文参考Chenetal．(2012)的实证方法，将研究模型设定如下:
CAT=α0+α1Trading+α2Size+α3Price+α4Volume+α5Volatility
+α6Ｒeturn0+α7Analyst+α8Age+∑Firm+∑Year+ε
CAT为累计异常换手率，其中，在计算该变量之前，先对换手率数据进行对数处理，从而使样本更好的符合正态分布，即日个股换手率为日个股交易量与流通股股数百分比的自然对数。Trading是融资融券交易标识变量，若样本公司股票处于允许融资融券交易状态下则为1，否则为0。
参照Chae(2005)、何贤杰等(2014)等文献，本文选取以下控制变量:公司规模(Size)、年均股价(Price)、股票年交易量(Volume)、股票收益率波动性(Volatility)、季报公分析师人数(Analyst)以及公司年龄(Age)。除上述因素外，为了控布日收益率(Ｒeturn0)、
制不随时间变化的公司特质因素对因变量的影响，模型中加入公司固定效应哑变量(∑Firm)，同时加入年份虚拟变量(∑Year)控制时间效应。此外，为避免异常值对研究结果的影响，本文对全部连续变量在1%水平下进行了缩尾处理;为控制异方差问题以及样本公司在时间序列上可能存在的自相关问题，本文在所有回归中对标准误进行了缩尾处理以及公司层面的cluster处理。主要研究变量定义如表2所示:
表2
变量名称CAT1
因变量自变量
CAT2Trading
变量定义
变量定义
以平均换手率为基准计算的累计异常换手率
以单因素市场模型估计的换手率为基准计算的累计异常换手率融资融券交易变量，可进行融资融券交易时取1，否则为0
(1)
184总第432期续表
变量名称SizePriceVolume
变量定义
公司规模，期初公司总资产的自然对数
年均股价，以日股价为基础计算的年平均股价的自然对数
股票年交易量，当年股票交易总量的自然对数股票收益率波动性，当年股票日收益率的标准差
季报公布当天股票收益率的绝对值
分析师人数，对公司年度业绩进行预测的分析师总人数
上市年数，距离公司股票首次公开发行的年数
控制变量VolatilityＲeturn0AnalystAge
(四)变量描述性统计
表3为变量描述性统计结果。如表所示，采用两种计算方法得到的累积异常换手率具有类似的分布，均值、最小值和最大值分别为0．174(0．172)、－3．809(－3．747)和5．202(5．377)，中位数为正反映了大多数公司在季报发布日附近异常换手率为正，表明Trading均值0．113表明在允许融信息披露能够带来强烈的市场反应，股票交易量上升。资融券交易状态下的观测占样本总观测的11．3%，约为7130个公司－季度观测值。控制变量的描述性统计结果不做详细说明。
表3
变量名称CAT1CAT2TradingSizePriceVolumeVolatilityＲeturn0AnalystAge
样本量63097630976309763097630976309763097630976309763097
均值0．1740．1720．11321．7822．37620．8640．0310．0277．3489．876
标准差1．8431．7140．3171．3650．6471．0140．0120．02410．4505．820
描述性统计最小值－3．809－3．7470．00019．1200．96618．4920．0150．0000．0001．000
下四分位数－1．138－0．9600．00020．8401．92120．1680．0240．0090．0004．000
中位数0．0960．0520．00021．5772．33420．8680．0290．0202．00010．000
上四分位数最大值1．3691．1800．00022．4652．80221．5360．0350．03812．00015．000
5．2025．3771．00026．8384．03223．4780．1020．10075．00025．000
2016年第6期启动融资融券助长内幕交易行为了吗?185
四、实证结果分析
(一)融资融券与内幕交易
表4
融资融券与内幕交易
CAT2
＊＊
－0．128＊
CAT1
Trading
＊＊
－0．159＊
(－5．43)
Size
＊＊
0．111＊
(－4．41)
＊＊
0．106＊
(5．44)
Price
＊＊
0．074＊
(5．09)
＊＊
0．101＊
(3．00)
Volume
＊＊
－0．175＊
(4．10)
＊＊
－0．180＊
(－11．45)
Volatility
＊＊
－8．977＊
(－11．62)
＊＊
－7．491＊
(－9．89)
Ｒeturn0
＊＊
15．404＊
(－8．34)
＊＊
16．075＊
(43．86)
Analyst
0．001(0．99)
Age
＊＊
0．015＊
(47．02)0．000(0．11)
＊＊
0．034＊
(2．66)
Constant
＊
1．156＊
(6．24)0．795*(1．67)控制控制0．06863097
(2．49)
公司固定效应年份固定效应Adj－Ｒ2观测值
控制控制0．07063097
*＊＊＊、＊、5%、10%统计水平上显著，注:＊分别表示在1%、括号内为t值，下同。
表4报告了融资融券对内幕交易影响的回归结果。如表所示，无论以CAT1还是CAT2作为因变量时，Trading回归系数始终为负，分别为－0．159和－0．128，且均在1%统计水平上显著，表明在控制了公司固定效应、年份效应以及规模等因素的影响下，融资融券启动后标的公司季报公布窗口期内累计异常换手率显著下降，意味着在这些公司中
186总第432期
存在内幕交易的可能性越高，即融资融券启动助长了内幕交易行为，支持研究假设1。
(二)公司规模的影响
为检验上述作用在规模不同的公司中存在的差异，我们根据样本公司各年度总资产规模高低进行分组，将资产低(高)于中位数的公司视为小(大)规模公司，并在模型中引入公司规模大小与融资融券的交互项(Trading×Big_Size)，来识别公司规模在融资融券对内幕交易影响中的调节效应。表5显示，在因变量的两种测量指标下，交互项Trading×Big_Size的回归系数始终显著为正，表明在大规模公司中，融资融券降低异常换手率的影响减弱，即融资融券助长内幕交易的现象在小规模公司中更显著，这可能由于小规模公司的信息不对称程度高，内幕交易者更容易从中获利所致，假设2得以验证。
表5CAT1
TradingBig_SizeTrading×Big_Size
PriceVolumeVolatilityＲeturn0AnalystAgeConstant公司固定效应年份固定效应Adj－Ｒ2观测值
＊＊
－0．356＊
公司规模的影响
CAT2
＊＊
－0．272＊
(－5．79)
＊＊
0．083＊
(－4．34)
＊
0．074＊
(2．73)
＊＊
0．257＊
(2．35)
＊＊
0．193＊
(3．93)
＊＊
0．083＊
(2．91)
＊＊
0．108＊
(3．31)
＊＊
－0．162＊
(4．33)
＊＊
－0．167＊
(－10．63)
＊＊
－9．123＊
(－10．86)
＊＊
－7．627＊
(－10．07)
＊＊
15．404＊
(－8．51)
＊＊
16．075＊
(43．86)0．002*(1．69)
＊＊
0．024＊
(47．01)0．001(0．80)
＊＊
0．044＊
(4．72)
＊＊
3．141＊
(8．54)
＊＊
2．680＊
(10．29)控制控制0．07063097
(8．70)控制控制0．06863097
2016年第6期启动融资融券助长内幕交易行为了吗?187
(三)机构持股的影响
为检验研究假设3，我们根据样本公司各年度期初机构投资者持股比例高低进行分组，将低(高)于中位数组视为机构持股低(高)组，并在模型中引入机构持股高低与融资融券的交互项(Trading×High_IO)，交互项系数为负，则表明在机构持股较高的公司中，融资融券对内幕交易的刺激作用更强。与预期一致，表6结果显示Trading×High_IO系数为负，且在1%统计水平上显著，表明融资融券对内幕交易的刺激效应在高机构持股公司中表现更强，从而假设3得以验证。
表6CAT1
TradingHigh_IOTrading×High_IO
SizePriceVolumeVolatilityＲeturn0AnalystAgeConstant
－0．065(－1．35)
＊
0．045＊
机构持股的影响
CAT2－0．021(－0．44)
＊＊
0．061＊
(2．33)
＊＊
－0．132＊
(3．18)
＊＊
－0．150＊
(－2．62)
＊＊
0．111＊
(－3．02)
＊＊
0．104＊
(5．39)
＊
0．064＊
(5．02)
＊＊
0．087＊
(2．55)
＊＊
－0．179＊
(3．50)
＊＊
－0．185＊
(－11．66)
＊＊
－8．614＊
(－11．92)
＊＊
－6．999＊
(－9．32)
＊＊
15．404＊
(－7．68)
＊＊
16．074＊
(43．85)0．001(0．96)
＊＊
0．016＊
(47．00)0．000(0．01)
＊＊
0．036＊
(2．83)
＊＊
1．226＊
(6．49)0．902*(1．89)控制控制0．06863097
(2．62)
公司固定效应年份固定效应Adj－Ｒ2观测值
控制控制0．07063097
188
(四)法治环境的影响
总第432期
为了验证假设4，我们参考普遍做法，使用樊纲等(2011)中国市场化指数中的“市场中介组织的发育和法律制度环境”分指标得分来衡量各地区的法治水平，根据样本公司注册所在地法治水平高低进行分组，将低(高)于中位数组视为法治水平低(高)组，并在模型中加入法治水平高低与融资融券的交互项(Trading×High_Law)。如表7结果所示，Trading×High_Law交互项系数在两组回归中均显著为正，表明在位于高法治水平地区的公司中，融资融券降低异常换手率的影响减弱。上述结果说明了较好的外部法治环境能够在一定程度上遏制融资融券对内幕交易的刺激效应，与假设4的预期相符。
表7CAT1
TradingHigh_LawTrading×High_Law
SizePriceVolumeVolatilityＲeturn0AnalystAgeConstant公司固定效应年份固定效应Adj－Ｒ2观测值
＊＊
－0．211＊
法治环境的影响
CAT2
＊＊
－0．176＊
(－5．31)0．009(0．18)
＊
0．105＊
(－4．42)－0．045(－0．90)
＊
0．097＊
(2．14)
＊＊
0．113＊
(2．00)
＊＊
0．107＊
(5．50)
＊＊
0．075＊
(5．16)
＊＊
0．102＊
(3．03)
＊＊
－0．176＊
(4．15)
＊＊
－0．180＊
(－11．49)
＊＊
－9．003＊
(－11．67)
＊＊
－7．522＊
(－9．91)
＊＊
15．399＊
(－8．37)
＊＊
16．070＊
(43．85)0．001(0．95)
＊＊
0．015＊
(47．02)0．000(0．06)
＊＊
0．034＊
(2．65)
＊
1．136＊
(6．07)0．800*(1．68)控制控制0．06863097
(2．45)控制控制0．07063097
2016年第6期启动融资融券助长内幕交易行为了吗?189
五、稳健性检验
(一)内幕交易还是信息不对称的改善?
卖空限制是不完美市场的表现之一。在卖空约束下，即使投资者知晓公司某些负面信息，也不能采取反向操作，导致股票价格对坏消息的反应不灵敏，定价效率偏低(DiamondandVerrecchia，1987)。放松卖空限制会刺激投资者去主动搜寻公司负面信息，加速市场对负面信息的调整，改善信息环境，缓解信息不对称。Chae(2005)指出，信息不流动型投资者越倾向于持有股票直至定期报告披露时才进行交易，从而导致定对称越高，
期报告时股票异常换手率越高。反之，信息不对称的改善可能引发定期报告披露时交易量的下降。这意味着，本文的实证发现也许并非融资融券后内幕交易增加所致，而是信息不对称降低的表现。本文从以下两方面尝试排除这一替代性假说:
首先，在检验假设4时，我们发现，在法治水平较高的地区，融资融券对异常换手率的影响减弱。然而，这一实证发现与信息不对称假说相悖。若融资融券启动降低异常换手率是由于信息不对称改善，那么在外部法律制度环境越完善的地区，这种效应理应越为明显，而不应表现出不升反降的效果。这是本文否定信息不对称假说的理由之一。
Chae(2005)指出，此外，信息不对称对报告披露后股票异常交易量的影响主要表现在定期报告中，而在非定期报告中，由于无法预期到公司是否披露以及何时披露信息，从而流动型投资者难以选择在信息披露后交易的策略。因此，在非定期报告样本中，若融资则表明这一实证结果并非因为信息融券启动依然显著降低报告披露窗口期内的换手率，
不对称改善造成，而更可能来自于内幕信息泄露。基于此，本文选取2006－2014年间26481次上市公司重组事件为研究样本，检验融资融券启动对重组首次公告窗口期内异常换手率的影响。我们认为，即使融资融券后信息不对称改善，上市公司重组信息也不应被市场所预知，除非存在内幕信息的泄露。因此，若实证检验结果依然发现融资融券公司重组首次公告时异常换手率显著低，则进一步否定了信息不对称假说。与预期一致，基于重组样本的检验结果(篇幅限制已省略)依然支持了内幕交易假说。
(二)其他敏感性测试
为了确保研究结果的稳健性，本文分别从以下几个方面进行了再检验:(1)估计期的变化。为了保证研究结论不受估计期长度的影响，我们选取(－70，－11)作为平均交易量的估计期间重新检验，研究结论不受影响(由于篇幅限制，实证结果已省略，下同)。(2)窗口期的变化。以(－2，2)5日内异常换手率作为内幕交易的衡量指标，并对主要结结果依然稳健。(3)考虑到金融类公司和ST公司的特殊性，剔除此类果重新进行估计，
样本后重新回归，实证结果基本一致。(4)由于融资融券标的公司中存在曾被多次调入、调出名单的公司，为避免这类公司对研究结果的影响，剔除此类公司后重新进行估计，研究结论保持不变。(5)配对样本检验。基于同年份－同行业－资产规模最相近(或同年份－同行业－资产规模－股票交易量最相近)原则，按照1∶1比例为每一家融资融券公
190总第432期
司匹配一家非融资融券公司，并用配对后的样本重新进行检验，回归结果依然稳健。
六、结论
本文基于我国融资融券交易机制启动创造的自然实验环境，以2006－2014年我国A股上市公司为样本，实证检验了融资融券对股票市场中内幕交易行为的影响。研究发现:在控制了时间固定效应、公司固定效应以及其他影响因素下，融资融券业务启动后标的公司发生内幕交易的概率显著上升;进一步研究发现，融资融券对内幕交易的刺激作用在规模较小、机构持股比例较高的公司中更为明显;此外，外部法治水平对上述影响能够起到一定的遏制作用，在法治水平较高的地区，融资融券对内幕交易的刺激效果减弱。同时，——信息不对称改善，本文还检验了造成上述结果的另一种可能—利用公司重组事件样本重新分析，实证结果否定了这一假说，进一步支持了内幕交易假说。研究结果在更换内幕交易测量指标、剔除金融类公司和ST公司、剔除多次调入调出标的名单公司以及采用配对样本检验后，依然稳健。
长期以来，学术界关于融资融券经济后果的争议不断，而大体围绕着融资融券业务的实施效果展开讨论，本文从新的视角出发，探讨融资融券业务开展可能引发的负面效应，并发现在我国没有配套严峻的法治监管环境下，启动融资融券助长了内幕交易行为。本文的研究结论为我国今后如何更好的开展融资融券业务，进一步提升融资融券对市场的积极作用，同时降低或抑制反面效果提供了思考。
参考文献
［1］蔡宁，2012，《信息优势、》，《金融研究》择时行为与大股东内幕交易第5期，第179～192页。
［2］陈晖丽和刘峰，2014，《融资融券的治理效应研究———基于公司盈余管理的视角》，《会计研究》第9期，第45～
52页。
［3］樊纲、2011，《中国市场化指数:各地区市场化相对进程2011报告》，王小鲁和朱恒鹏，北京经济科学出版社。［4］傅勇和谭松涛，2008，《股权分置改革中的机构合谋与内幕交易》，《金融研究》第3期，第88～102页。
［5］何贤杰、2014，《券商背景独立董事与上市公司内幕交易》，《财经研究》孙淑伟和曾庆生，第8期，第67～80页。［6］黄洋、2013，《融资融券交易与市场价格发现———基于盈余公告漂移的实证分析》，《上海金李宏泰、罗乐和唐涯，
融》第2期，第75～81页。
［7］李心丹、2008，《证券市场内幕交易的行为动机研究》，《经济研究》宋素荣、卢斌和查晓磊，第10期，第65～79页。［8］廖士光，2011，《融资融券交易价格发现功能研究—基于标的证券确定与调整的视角》，《上海立信会计学院学报》
第1期，第67～76页。
［9］李志生、2015，《卖空交易与股票价格稳定性—来自中国融资融券市场的自然实验》，《金融研究》杜爽和林秉旋，第
6期，第173～188页。
［10］2009，《基于公司治理视角的中国股票市场非法内幕交易研究》，《金融研究》唐齐鸣和张云，第6期，第144～
160页。
［11］2009，《内幕交易、》，《中国会计评论》唐雪松和马如静，利益补偿与控制权转移—来自我国证券市场的证据第1
期，第29～52页。
2016年第6期启动融资融券助长内幕交易行为了吗?191
［12］2013，《法治环境与企业投资效率—基于中国上市公司的实证研究》，《金融研究》万良勇，第12期，第154～
166页。
［13］2007，《法律环境、“掏空”》，《财贸研究》王俊秋和张奇峰，金字塔结构与家族企业的行为第5期，第97～104页。［14］2013，《做空机制对我国股市波动性、》，《经济管理》王性玉和王帆，流动性影响的实证分析第11期，第118～
127页。
［15］肖浩和孔爱国，2014，《融资融券对股价特质性波动的影响机理研究:基于双重差分模型的检验》，《管理世界》第
8期，第30～43页。
［16］2014，《内幕交易“借道”》，《中国金融》徐枫和王力，融资融券治理第20期，第80～81页。
［17］2012，《我国推出融资融券交易促进了标的股票的定价效率吗?—基于双重差分模型的实证研许红伟和陈欣，
》，《管理世界》第5期，第52～61页。究
［18］2008，《会计信息披露时机与内幕交易—基于年报首季报披露时差与异常超额交易量的实证研薛爽和蒋义宏，
》，《中国会计评论》究第2期，第207～222页。
［19］2006，《我国股权分置改革中内幕交易的实证研究》，《金融研究》晏艳阳和赵大玮，第4期，第101～108页。［20］2003，《资产重组中的内幕交易和股价操纵行为研究》，《南开经济研究》祝红梅，第5期，第60～62页。
［21］Ali，A．，C．Durtschi，B．LevandM．Trombley．2004．“ChangesinInstitutionalOwnershipandSubsequentEarnings
AnnouncementAbnormalＲeturns”，JournalofAccounting，Auditing＆Finance，19(3):221～248．
［22］Beaver，W．H．1968．“TheInformationContentofAnnualEarningsAnnouncements”，JournalofAccountingＲesearch，
6(3):67～92．
［23］Biais，B．，C．BisiereandJ．P．Décamps．1999．“ShortSalesConstraints，LiquidityandPriceDiscovery:AnEmpirical
AnalysisontheParisBourse”，EuropeanFinancialManagement，5(3):395～410．
［24］Brammer，S．andS．Pavelin，2006．“VoluntaryEnvironmentalDisclosuresbyLargeUKCompanies”，Journalof
BusinessFinance＆Accounting，33(7－8):1168～1188．
［25］Bris，A．，W．N．GoetzmannandN．Zhu．2007．“EfficiencyandtheBear:ShortSalesandMarketsaroundthe
，TheJournalofFinance，62(3):1029～1079．World”
［26］Chae，J．2005．“TradingVolume，InformationAsymmetry，andTimingInformation”，TheJournalofFinance，60(1):
413～442．
［27］Chang，E．C．，J．W．ChengandY．Yu．2007．“Short－salesConstraintsandPriceDiscovery:Evidencefromthe
HongKongMarket”，TheJournalofFinance，62(5):2097～2121．
［28］Chen，Q．，X．Chen，K．Schipper，Y．XuandJ．Xue．2012．“TheSensitivityofCorporateCashHoldingstoCorporate
Governance”，ＲeviewofFinancialStudies，25(12):3610～3644．
［29］Christophe，S．E．，M．G．FerriandJ．J．Angel．2004．“Short－sellingPriortoEarningsAnnouncements”，The
JournalofFinance，59(4):1845～1875．
［30］Dai，L．L，J．T．ParwadaandB．H．Zhang．2015．“TheGovernanceEffectoftheMedia’sNewsDisseminationＲole:
EvidencefromInsiderTrading”，JournalofAccountingＲesearch，53(2):331～366．
［31］Diamond，D．W．andＲ．EVerrecchia．1987．“ConstraintsonShortSellingandAssetPriceAdjustmenttoPrivate
Information”，JournalofFinancialEconomics，18(2):277～311．
［32］Fang，L．andJ．Peress．2009．“MediaCoverageandtheCross－SectionofStockＲeturns”，TheJournalofFinance，64
(5):2023～2052．
［33］Frankel，Ｒ．，S．P．KothariandJ．Weber．2006．“DeterminantsoftheInformativenessofAnalystresearch”，Journalof
AccountingandEconomics，41(1－2):29～54．
［34］Frankel，Ｒ．andX．Li．2004．“CharacteristicsofaFirm’sInformationEnvironmentandtheInformationAsymmetry
betweenInsidersandOutsiders”，JournalofAccountingandEconomics，37(2):229～259．
192
JournalofFinance，46(4):1361～1389．
总第432期
［35］John，K．andL．H．P．Lang．1991．“InsiderTradingaroundDividendAnnouncements:TheoryandEvidence”，The［36］Karpoff，J．M．andD．Lee．1991．“InsiderTradingBeforeNewIssueAnnouncements”，FinancialManagement，20
(1):18～26．
［37］Keown，A．J．andJ．M．Pinkerton．1981．“MergerAnnouncementsandInsiderTradingActivity:AnEmpirical
Investigation”，TheJournalofFinance，36(4):855～869．
［38］Khan，M．andH．Lu．2013．“DoShortSellersFront－ＲunInsiderSales”，TheAccountingreview，88(5):1743～1768．［39］Lee，D．S．，W．H．MikkelsonandM．M．Partch．1992．“Managers’TradingaroundStockＲepurchases”，The
JournalofFinance，47(5):1947～1961．
［40］Maffett，M．2012．“FinancialＲeportingOpacityandInformedTradingbyInternationalInstitutionalInvestor”，Journalof
AccountingandEconomics，54(2－3):201～220．
［41］Skaife，H．A．，D．VeenmanandD．Wangerin．2013．“InternalControloverFinancialＲeportingandManagerialＲent
Extraction:EvidencefromtheProfitabilityofInsiderTrading”，JournalofAccountingandEconomics，55(1):91～110．
DoesMarginTradingandShortSellingPromoteInsiderTrading?
EvidencefromListedCompaniesinChina
ZHANGJunrui
BAIXuelian
MENGXiangzhan
(SchoolofManagement，Xi’anJiaotongUniversity)
Abstract:BasedonthebackgroundofmargintradingandshortsellinginitiationinChina，thispaperdevotestotesttheeffectofthenewtradingmechanismoninsidertradingactivities．Theresultsshowthattheprobabilityofinsidertradingturnsouttobehigherafterfirms’initiationofmargintradingandshortselling，especiallyamongsmallerfirmsorfirmswithhigherinstitutionalownership．However，goodlegalenvironmentcouldrestrictsuchactivities．Thestimulationeffectofmargintradingandshortsellingoninsidertradingisattenuatedforfirmslocatedindistrictswherethelevelofrulingbylawisrelativelyhigher．Theseresultsimplythatmargintradingandshortsellingstimulatesinsiders’arbitragetradingwhileeffectivegovernmentbasedontheruleoflawhassignificantlydeterrenteffectonthesetradingbehaviors．
Keywords:MarginTradingandShortSelling，InsiderTrading，LegalEnvironment
(责任编辑:林梦瑶)(校对:ZL)
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