论文部分内容阅读
【摘要】2018年股份回购新政的实施推动了我国“回购潮”的到来。 选取2007 ～ 2018年沪深A股实施公开股份回购的公司作为研究对象， 实证检验股份回购对公司股价崩盘风险的影响。 研究发现： 股份回购与公司股价崩盘风险之间存在显著的负向关系， 即股份回购能够有效抑制公司股价崩盘风险; 股份回购能够通过提高公司的会计稳健性来降低股价崩盘风险， 在此过程中会计稳健性起到部分中介效应。 进一步分析发现： 股份回购对股价崩盘风险的降低效应在分析师跟踪人数较多、回购次数较多的公司中更显著。
【关键词】股份回购;会计稳健性;股价崩盘风险;分析师跟踪
【中图分类号】F272 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2021）18-0062-10
一、引言
股价崩盘作为公司股价波动的一种极端事件， 不仅会使股东的利益严重受损， 引发投资者恐慌进而对资本市场丧失信心， 而且会导致资源错配， 不利于实体经济的发展[1] 。 近年来， 我国资本市场股价崩盘事件屡见不鲜。 2012年11月， 酒鬼酒被爆出存在塑化剂问题， 短短一周时间股价出现“腰斩”， 与此同时， 整个白酒板块市值蒸发近330亿元。 自该事件之后， 2019年12月酒鬼酒再次陷入甜蜜素事件， 当月23日早盘酒鬼酒股价“一字跌停”， 截止到收盘时间公司市值蒸发12.7亿元。 2018年1月， 乐视网股价两周内跌停十多次。 2018年7月， 长生生物因疫苗事件被立案调查， 受该负面消息的影响， 国产疫苗公司的股价出现集体暴跌， 致使370亿元的市值蒸发。 2019年11月21日， 雅高控股股价大跌， 由每股14.80港元直接跌为每股0.31港元， 市值瞬间蒸发超450亿港元。 由此可见， 针对我国资本市场上这一无法运用传统有效市场理论解释的“金融异象”[2] ， 寻找能够有效抑制公司股价崩盘风险的相关因素具有非常重要的理论和现实意义。
20世纪80年代， 美国股市发生了史上最严重的一次股灾， 股价暴跌使得股市出现大崩盘。 美国政府为了救市， 在该次股灾爆发之后向多家上市公司提供资金以支持其进行股份回购， 当时两周内就有650家上市公司宣布实施股份回购计划， 这对于维稳股价以及增强投资者信心起到了积极作用[3] 。 自2015年7月股灾发生以来， 我国A股市场长期处于震荡盘跌状态， 上市公司股份回购逐渐活跃。 2018年1月 ～ 2019年2月， 上市公司回购金额累计达458.87亿元， 相比2017年的91.99亿元增长了约4倍。 在西方成熟资本市场中， 股份回购成为上市公司维稳股价、增强投资者信心以及完善股利分配政策的重要工具和手段。 与近年来美国股份回购的“顺周期性”相比， 我国A股往往在股市走低时集中回购， 具有明显的“逆周期性”。 那么， 股市低迷时期我国资本市场不断兴起的股份回购潮是否可以起到稳定公司股价、增强投资者信心进而有效抑制公司股价崩盘风险的作用呢？ 对该问题的探讨一方面有助于丰富股份回购的经济后果研究， 另一方面对于防范股价崩盘风险、促进股市平稳健康发展具有重要的实践指导意义。
本文可能的研究贡献在于以下三个方面： 第一， 基于我国特殊的制度背景， 实证检验了股份回购与股价崩盘风险之间的关系， 不仅找到了经验证据， 而且丰富了我国股份回购经济后果的研究文献; 第二， 从会计稳健性视角出发， 厘清了股份回购影响股价崩盘风险的机理， 并为有效降低公司股价崩盘风险提供了一条新的途径; 第三， 相对于已有文献聚焦于股份回购对个股收益率的短期市场效应研究， 本文更加注重股份回购对个股收益率累积的极端事件研究， 也更能够从本质上反映股份回购对股市效率所产生的影响， 丰富了股价崩盘风险影响因素的研究文献。
二、理论分析与假设提出
股价崩盘的根本原因在于公司管理层对于不良会计信息的隐藏[4] 。 公司管理层基于自身利益考虑长期隐瞒坏消息， 而当这些坏消息囤积到超过临界值时就会集中释放， 给公司股价造成巨大冲击， 引发股价大幅度下跌[5] 。 管理层出于职位晋升、期权价值、超额薪酬以及构建企业帝国等因素的考虑， 更加倾向于在进行信息披露时“报喜不报忧”[6，7] ， 从而加剧了公司的股价崩盘风险。 此外， 一些学者还考察了信息透明度[2] 、CEO性别[8] 、分析师[9，10] 、投资者保护[11] 、媒体报道[12] 、财务报告质量[13] 、内部控制[14] 、股权结构[1] 、会计稳健性[15] 、机构投资者持股[16，17] 、财务总监地位[18] 、年報语调[19] 等因素对股价崩盘风险的影响。 由此可见， 股价崩盘发生的一个重要原因在于公司利空消息的选择性披露。
作为一种常见的资本运作方式和公司理财行为， 股份回购不仅可以优化公司的资本结构、提升公司的治理水平、替代现金股利回报投资者， 而且可以起到向外界传递公司股价被低估以及管理层对公司未来发展有信心的正面信号以促进公司股价提升等作用。 Netter和Mitchell[20] 通过对1987年美股崩盘后宣告股份回购的公司进行研究， 发现股价在公告前下降， 但是在公告后显著上升， 上市公司利用股份回购这一方式向市场传递了公司股价被低估的信号。 Li和McNally[21] 对加拿大股份回购市场进行了研究， 发现上市公司进行股份回购的行为中蕴含着价值低估的信息， 当股份回购公告发布之后， 公司股价出现超额收益。 Yook等[22] 的研究表明， 股份回购确实能向市场传递信号， 扭转投资者对公司状况的认识。 当股价低于平常价格时， 公司会选择通过股份回购来提升股价[23] ， 股价被低估导致了股份回购这一行为并且股价被低估的程度是决定回购数量的重要因素[24] 。 因此， 股份回购的信号传递效应有助于维稳和提升公司股价， 进而对整个资本市场起到“稳定器”的作用， 抑制股价崩盘的发生。 此外， 上市公司进行股份回购其中一个重要的原因在于实施股权激励计划。 公司管理层持有的股票期权量与股票回购量正相关。 股份回购一方面可以提供实施股权激励所需的股票， 避免了其他方式带来的每股盈余的稀释， 进而增加每股收益; 另一方面可以提高管理层的持股比例， 使管理层自身利益和股东利益保持一致， 削弱管理层隐藏坏消息的动机， 进而可以有效抑制公司股价崩盘风险。 故本文提出如下研究假设： 假设1： 限定其他条件， 股份回购能够显著降低公司的股价崩盘风险。
会计稳健性作为一项重要的会计信息质量要求， 在会计准则中被明确规定为“不应高估资产或收益， 不应低估负债或费用”。 会计稳健性可以缓解信息不对称对资本市场造成的负面影响[25] 。 Kim和Zhang[26] 研究表明， 会计稳健性显著降低了公司的股价崩盘风险， 会计稳健性限制了经理人夸大业绩和向投资者隐瞒坏消息的动机和能力。 股份回购作为一种有效的资本运作方式， 在向外界传递积极信号的同时还可以使公司的会计稳健性得以提高， 进而降低公司的股价崩盘风险。
首先， 股份回购提升了公司的业绩预告质量。 委托代理问题的存在严重影响了公司的业绩预告质量， 委托代理问题越严重， 公司的业绩预告质量就越差。 股份回购可以减少公司的自由现金流， 降低其委托代理成本， 提高公司的业绩预告质量， 这将是公司会计稳健性得以增强的重要体现。
其次， 股份回购导致公司信息披露得更多、谨慎性更高。 2018年“回购新政”的实施要求回购公司披露更多的回购相关信息， 如回购方式、时间、价格以及数量等。 2019年1月， 上交所和深交所颁布的《上市公司股份回购实施细则》， 针对股份回购新增情形、回购实施程序、回购资金来源、已回购股份处理及违规监管等作出明确安排， 并且为新股份回购制度功能的发挥提供业务指引， 这将从政府宏观政策层面给回购公司施加一定的压力， 使其更加谨慎地披露公司信息， 对公司的会计稳健性产生正面的影响。
再次， 股份回购吸引更多的分析师关注， 外部监督力增强。 股份回购在向投资者传递信息的同时， 也会吸引更多的分析师跟踪。 分析师作为资本市场的信息中介传播者， 拥有丰富的信息渠道资源优势以及专业的信息解读能力， 其所发布的盈余预测及评级的相关信息一定程度上为投资者提供了有价值的投资决策参考， 从而降低了市场的信息不对称程度。 作为公司有效的外部监督者， 分析师可以促使公司采取更加稳健的会计政策。
最后， 股份回购会削弱内部人隐藏坏消息的动机， 从而使得公司的会计信息披露更加真实。 一般来讲， 坏消息的隐匿会使公司股价被高估， 此时公司进行股份回购将会面临较高的回购价格， 回购成本增加。 与回购前释放隐藏的坏消息相比， 公司作为自身的投资者更愿意以较低的价格收购其股份， 降低回购成本。 公司进行股份回购后， 也必然会努力经营改善业绩并且谨慎地向资本市场披露经营成果， 从而使得公司的会计稳健性得以增强。 因此， 无论是从公司自身还是从外部监管考虑， 股份回购都有利于公司会计稳健性的增强。 故本文提出如下假设：
假设2： 限定其他条件， 股份回购通过增强公司的会计稳健性降低股价崩盘风险。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
本文以2007 ～ 2018年沪深A股上市公司为研究对象， 借鉴已有研究[1，14，18] ， 按照以下标准进行样本筛选： ①剔除金融类以及被ST的上市公司; ②剔除一年内周收益率小于30个观测值的样本公司， 以便更加准确可靠地衡量股价崩盘风险; ③剔除样本期间已宣告但并未公开实施股份回购的公司; ④剔除财务数据信息缺失的公司; ⑤若上市公司一年内发生多起公开股份回购事件， 进行合并处理; ⑥剔除资产负债率大于1的资不抵债的公司。 最终获得14808个样本观测值。 为消除异常值的影响， 所有连续变量均进行了1%和99%分位点的Winsorized缩尾处理。 本文数据主要来源于CSMAR数据库和Wind数据库。
（二）模型设计与变量定义
1. 股价崩盘风险模型设计。 借鉴王化成等[1] 、罗进辉和杜兴强[12] 、蒋德权等[18] 、Kim等[27] 、许年行等[28] 的做法， 分别采用负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）来度量公司的股价崩盘风险。 详细步骤如下：
第一步， 运用模型（1）计算经市场调整后的个股i的周特定收益率Wi，t。
Ri，t=β0+β1Rm，t-2+β2Rm，t-1+β3Rm，t+
β4Rm，t+1+β5Rm，t+2+εi，t （1）
其中： Ri，t代表個股i第t周的收益率; Rm，t代表市场在第t周所有个股经流通市值加权平均后的收益率; 残差εi，t代表个股收益率中剔除市场收益率的部分。 经市场调整后的个股i的周特定收益率Wi，t=Ln（1+εi，t）。
第二步， 运用模型（2）、模型（3）分别计算负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）来衡量公司的股价崩盘风险。
NCSKEWi，t=-[n（n-1）3/2 ]/[（n-1）（n-2）（ ）3/2] （2）
其中： NCSKEWi，t代表个股i第t年的股票负收益偏态系数; n代表个股i第t年的交易周数。 NCSKEWi，t数值越大， 代表公司股价负向偏离程度越高， 股价崩盘风险就越大。
DUVOLi，t=log{[（nu-1）[DownW2 ]]/[（nd-1）[UpW2 ]]} （3）
其中： DUVOLi，t代表个股i第t年的股票收益率的上下波动比率; nu（nd）代表个股i的周特定收益率Wi，t高于（低于）当年周特定收益率Wi，t均值的周数。 DUVOLi，t数值越大， 说明公司i的股票收益率越左偏， 股价崩盘风险就越大。
2. 股份回购与股价崩盘风险模型。 首先， 为了检验假设1， 构建模型（4）：
CrashRiski，t+1=α0+α1Repurchasei，t+
βjControls+Year+Ind+εi，t （4）
其中： CrashRiski，t+1代表个股i在t+1年的股价崩盘风险， 分别用个股i在t+1年的负收益偏态系数（NCSKEWi，t+1）和收益上下波动比率（DUVOLi，t+1）表示; Repurchasei，t代表公司i在t年实施公开股份回购的特征变量， 分别采用公司i是否实施公开股份回购（Repdumi，t）和实施公开股份回购比例（Reprati，t）度量。 预期系数α1显著为负， 代表公司通过实施公开股份回购能够有效降低股价崩盘风险。
其次， 为了考察股份回购是否会通过会计稳健性这一路径来影响公司的股价崩盘风险， 构建模型（5）和模型（6）以验证假设2：
Cscorei，t+1=γ0+γ1Repurchasei，t+βjControls+
Year+Ind+εi，t （5）
CrashRiski，t+1=δ0+δ1Repurchasei，t+
δ2Cscorei，t+1+βjControls+Year+Ind+εi，t （6）
模型（5）中， Cscorei，t+1代表个股i在t+1年的会计稳健性， 借鉴Khan和Watts[29] 的研究， 以公司规模、资产负债率以及市净率作为工具变量， 计算出会计稳健性指标（Cscore）， 该数值越大， 代表公司的会计稳健性越强。 参照温忠麟和叶宝娟[30] 有关中介效应检验标准的研究， 若上述模型（4）、模型（5）及模型（6）中的回归系数α1、γ1及δ2显著， 而模型（6）中的回归系数δ1不显著， 则说明具有完全中介效应; 如果上述模型中的回归系数α1、γ1、δ1及δ2均显著， 但模型（6）中的回归系数δ1显著小于模型（4）中的回归系数α1， 说明具有部分中介效应。
3. 变量定义。
（1）被解释变量： 股价崩盘风险（CrashRisk）。 借鉴已有研究， 分别采用负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波動比率（DUVOL）来度量公司的股价崩盘风险。
（2）解释变量： 股份回购（Repurchase）。 该指标分别采用该年度是否实施公开股份回购（Repdum）以及年末实施公开股份回购比例（Reprat）衡量。 Repdum为哑变量， 若实施公开股份回购， 则Repdum为1， 否则为0; 而Reprat为连续变量。
（3）控制变量。 参照已有研究文献， 并结合公司层面以及市场层面可能对股价崩盘产生影响的各种因素， 本文控制了去趋势股票换手率（DHSL）、个股年度回报率均值（RET）、个股回报率波动（Sd）、总资产报酬率（ROA）、公司规模（Size）、自由现金流（Cfo）、市净率（MTB）、股权集中度（Own1）、产权性质（State）、成长能力（TobinQ）、上市年限（Age）、资产负债率（Lev）、信息透明度（ABACC）、独董比例（Indep）、董事会规模（Board）、两职合一（Dual）、高管持股比例（Smsh）。 此外， 还控制了行业和年度效应。 主要变量的定义如表1所示。
四、实证结果与分析
（一）描述性统计
主要变量的描述性统计结果如表2所示。
从表2中可以看出， 股价崩盘风险的两个度量指标负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）的均值分别为-0.334和-0.319， 中位数分别为-0.341和-0.312， 这与王化成等[1] 的研究中所报告的股价崩盘风险数值差别不大。 此外， 负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）的标准差分别为0.843和0.708， 说明不同个股的股价崩盘风险差异较大。 是否实施公开股份回购（Repdum）的均值为0.024， 说明样本期间实施公开股份回购的公司占比较小， 原因可能是“原则禁止、例外允许”的股份回购制度限制了我国股份回购的发展。 从控制变量看： 去趋势股票换手率（DHSL）的标准差为1.127， 说明个股之间的换手率存在很大的差异; 市净率（MTB）的均值和中位数分别为3.629和2.752， 呈现一定的左偏分布， 标准差为3.121， 且最小值为0.506， 最大值为36.605， 说明公司的市净率参差不齐， 存在较大的差距; 股权集中度（Own1）的均值为0.354， 说明在进行股权分置改革后， 我国高度集中的股权结构得到改善; 资产负债率（Lev）的均值为0.451， 说明样本公司的资产负债率均处于较合理的水平; 高管持股比例（Smsh）的均值为0.049， 说明高管的持股比例普遍偏低， 这可能是导致公司代理成本较高的原因之一。
（二）回归结果分析
1. 基本回归结果。 表3列示了以模型（4）为基础的上市公司股份回购与股价崩盘风险的回归结果。表3第（1） ～ （4）列为是否实施公开股份回购（Repdumt）与股价崩盘风险的两个度量指标负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归结果， 从第（1）列和第（3）列的单变量回归结果可以看出， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数均在5%的水平上显著为负， 且从第（2）列和第（4）列多变量回归结果可以看出， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为
-0.192和-0.166， 且通过了5%的显著性水平检验， 说明股份回购可以有效抑制公司股价崩盘风险。 表3第（5） ～ （8）列为实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归结果。 从第（5）列和第（7）列的单变量回归结果可以看出， 实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为 -0.209和-0.185， 且均在1%的水平上显著; 从第（6）列和第（8）列的多元回归结果可以看出， 实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数仍在1%的水平上显著为负， 说明股份回购可以显著降低公司的股价崩盘风险。 因此， 假设1得以验证。
从表3第（2）列、第（4）列、第（6）列以及第（8）列回归结果中的控制变量来看： 回报率均值（RET）与股价崩盘风险在1%的水平上显著正相关， 市净率（MTB）与股价崩盘风险在1%的水平上显著正相关， 这与已有研究结论一致[1，27，31] ; 自由现金流（Cfo）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明当公司拥有充足的自由现金流时， 公司经营状况良好， 且充足的自由现金流可以保证公司正常生产运营所需的资金， 进而有效防范股价崩盘的发生。 此外， 上市年限（Age）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明对于成立年限较久的公司来说， 一方面公司内部各项规章制度都较为完善， 管理层隐藏坏消息会变得更加困难， 付出的代价也会更高; 另一方面公司已经形成了自身的品牌价值， 会更加注重公司的声誉和形象， 相应地隐藏坏消息的动机减弱， 因此， 上市年限（Age）可以显著降低公司股价崩盘风险。
2. 股份回购、会计稳健性与股价崩盘风险。 假设2提出股份回购能够通过增强公司的会计稳健性来降低股价崩盘风险。 为验证这一假设， 本文将直接检验会计稳健性是否在股份回购影响股价崩盘风险的过程中发挥作用。 借鉴Khan和Watts[29] 的研究， 以公司规模、资产负债率以及市净率作为工具变量， 计算出会计稳健性指标（Cscore）， 该指标为正向指标， 其数值越大， 表明会计稳健性就越强。 检验结果如表4所示。
表4第（1） ～ （3）列为是否实施公开股份回购（Repdumt）与会计稳健性（Cscoret+1）以及股价崩盘风险的回归结果。 由第（1）列回归结果可知， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与会计稳健性（Cscoret+1）的回归系数为0.016， 且通过了1%的显著性检验， 说明股份回购增强了公司的会计稳健性。 从表4第（2）列和第（3）列的回归结果可知， 股份回购与股价崩盘风险的两个指标负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.176和
-0.157， 且均在10%的水平上显著。 与此同时， 会计稳健性（Cscoret+1）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-1.113和-0.679， 且在1%的水平上显著， 说明公司的会计稳健性越强， 越能够有效降低股价崩盘风险， 这与Kim和Zhang[25] 的研究结论保持一致。 结合表3中股份回购与股价崩盘风险的相关回归结果， 参照温忠麟和叶宝娟[30] 有关中介效应检验标准的研究可知， 会计稳健性（Cscoret+1）在股份回购影响股价崩盘风险的过程中发挥部分中介效应， 即股份回购可以通过增强公司的会计稳健性来降低股价崩盘风险， 验证了假设2。 表4第（4） ～ （6）列为实施公开股份回购比例（Repratt）与会计稳健性（Cscoret+1）和股价崩盤风险的回归结果。 由第（4）列回归结果可知， 实施公开股份回购比例（Repratt）与会计稳健性（Cscoret+1）的回归系数为0.011， 且通过了5%的显著性水平检验， 再次证实股份回购可以增强公司的会计稳健性。 从表4第（5）列和第（6）列的回归结果可知， 实施公开股份回购比例（Repratt）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 会计稳健性（Cscoret+1）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-1.107和-0.675， 且通过了1%的显著性检验， 这与上述研究结论保持一致， 假设2再次得以证实。
3.内生性检验。 虽然模型（4）的被解释变量（CrashRiski，t+1）采用了超前一期的设计， 已经从一定程度上缓解了内生性对研究结论造成的干扰， 但上述回归结果还可能存在样本选择性偏误的问题。 为此， 本文采用倾向得分匹配PSM（1∶2）的方法进行进一步分析。 考虑到经营业绩较好以及股权质押比例较高的公司更可能进行股份回购， 选取股权质押比例（APledgeR）、股权集中度（Own1）、管理层持股比例（Msh）、资产负债率（Lev）、成长能力（TobinQ）、公司规模（Size）、总资产报酬率（ROA）、产权性质（State）以及董事会规模（Board）等指标作为匹配变量， 按照近邻匹配的原则分年度和行业进行倾向得分PSM（1∶2）样本匹配。 匹配后的样本符合平行性假设条件的要求（见表5）。 样本匹配后重新回归的结果如表6所示。
由表6第（1）、（2）列回归结果可知， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.483和-0.418， 且均在1%的水平上显著， 这与前文研究结论保持一致; 从表6第（3）、（4）列可以看出， 实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为
-0.259和-0.233， 且均通过了1%的显著性水平检验， 说明在考虑了样本选择性偏误的内生性问题后， 研究结论依然成立。
五、进一步分析
（一）股份回购与股价崩盘风险： 按分析师跟踪分组
股价崩盘风险产生的一个很重要的原因就是坏消息的隐藏。 良好的外部监督环境能够在一定程度上抑制公司管理层隐藏坏消息的动机， 因为外部监督较强的公司， 相应的信息不对称程度较低， 公司的实际经营情况也较容易被投资者所掌握， 在该种情况下公司管理层隐藏坏消息变得更加困难， 一些“假回购”或“忽悠式回购”会得以限制。 因此， 良好的外部监督环境有利于公司股份回购作用的真正发挥。 文中按照取自然对数后分析师跟踪人数的中位数进行分组， 若分析师跟踪人数的自然对数大于其中位数， 则为分析师跟踪多组， 否则为分析师跟踪少组。 分组后回归结果如表7所示。 从表7中可以看出， 在分析师跟踪人数较多组， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.307和-0.272， 且均在1%的水平上显著; 而在分析师跟踪人数较少组， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为0.377和0.351， 且均显著。 通过对比可以发现， 两组样本的回归结果存在很大的差异， 其可能的原因是， 分析师跟踪发挥了较好的外部监督作用。 当公司被更多分析师跟踪时， 公司所披露的信息能够被及时、准确地解读， 信息不对称程度降低， 公司内部人的一些机会主义行为得以遏制， 从而能够促进公司股份回购作用的发挥; 而当公司的分析师跟踪人数较少时， 其信息不对称程度增大， 内部人隐藏坏消息变得更加容易， 股份回购很难发挥作用， 相反， 较弱的外部监督以及较高的信息不对称程度反而会促使公司内部人做出机会主义行为， 如在进行股份回购时就很可能存在“假回购”或“忽悠式回购”行为， 最终导致公司股价崩盘风险的提高。 因此， 分析师作为有效的外部监督者， 在股份回购影响股价崩盘风险的过程中发挥着重要的作用。
（二）股份回购次数与股价崩盘风险
在2018年股份回购新规出台之前， 《公司法》有关股份回购比例的下限没有具体的规定， 这就使得一些公司只是宣告了进行股份回购而并未真正实施股份回购或者只是象征性地回购了很少的股份， 这种 “假回购”或“忽悠式回购”行为损害了投资者的利益， 也难以发挥股份回购这一金融工具的作用。 然而， 相对于“假回购”或“忽悠式回购”来讲， 一些真正进行股份回购的公司则在回购次数以及回购比例上显得更加积极。 所以， 按此分析进行推理， 公司进行股份回购的次数越多， 越能够传递更加积极的信号， 股价崩盘风险也会越低。
股份回购次数（RepCountt）为回购区间已回购股份的总笔数。 表8列示了股份回购次数（RepCountt）与股价崩盘风险的回归结果。 从表8第（1）列和第（3）列的单变量回归结果可以看出， 股份回购次数与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负; 在第（2）列和第（4）列的多变量回归中， 股份回购次数（RepCountt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.105和-0.099， 且均通过了1%的显著性水平检验， 说明股份回购次数（RepCountt）越多， 越能够有效降低公司的股价崩盘风险， 上述推论得以证实。
六、稳健性检验
本文采用Heckman两阶段法、公司固定效应模型的方法进行稳健性检验， 以进一步检验研究结论的可靠性。
（一）Heckman两阶段检验
在上述内生性检验中， 本文选择了倾向得分匹配PSM（1∶2）的方法以克服样本选择性偏误对研究结论造成的影响， 为进一步检验研究结论的可靠性， 采用Heckman两阶段法再次对样本进行回归， 结果见表9。
第一阶段回归中加入的影响公司股份回购的变量股权质押比例（APledgeRt）与是否实施公开股份回购（Repdumt）的回归系数为0.011， 且在1%的水平上显著; 第二阶段回归结果中， 在加入逆米尔斯比率（IMR）后， 是否實施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.197和
-0.180， 且分别在10%和5%的水平上显著。 此外， IMR与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明考虑了样本自选择问题后， 本文研究结论依然稳健。
（二）公司固定效应模型
采用公司固定效应模型重新回归， 以克服可能遗漏的、不随时间变化而改变的公司固定因素对研究结果所造成的影响。 重新回归后的结果如表10所示。
从表10第（1）列和第（2）列的回归结果可知， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.191和-0.146， 且均在10%的水平上显著; 在第（3）列和第（4）列的回归结果中， 实施公开股份回购比例（Repratt）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明在考虑了某些可能遗漏的不随时间变化而改变的公司固定因素后， 本文研究结论保持不变。
七 、研究结论
作为一种灵活实用的资本退出机制和价值分配方式， 股份回购日益受到学术界和实务界的广泛关注。 在股市低迷、股价崩盘事件屡见不鲜的背景下， 探究股份回购是否会对公司的股价崩盘风险产生影响具有重要的理论和实践指导意义。
本文以2007 ～ 2018年沪深A股实施公开股份回购的公司作为研究样本， 运用理论推演以及实证检验的方法考察了股份回购对公司股价崩盘风险的影响。 研究结论如下： ①股份回购与公司股价崩盘风险之间存在显著的负向关系， 即股份回购能够有效降低公司的股价崩盘风险; 股份回购比例越大、回购次数越多对股价崩盘风险的抑制作用越显著; ②会计稳健性在股份回购降低公司股价崩盘风险的过程中起到部分中介效应; ③进一步分析表明， 股份回购对股价崩盘风险的降低效应在分析师跟踪人数较多、股份回购次数较多的公司中更显著。 在经过一系列的内生性和稳健性检验后， 股份回购降低公司股价崩盘风险的结论依然成立。
本文的研究结论为上市公司管理层有效防范未来股价崩盘风险提供了一定的经验借鉴。 当公司存在严重的信息不对称以及股价被低估时， 可以运用股份回购这一金融工具向外部市场积极传递信号， 引导外部投资者重新评估该公司的价值， 促使公司股价向其内在价值合理回归， 以避免股价暴跌风险的发生。 此外， 本文的研究还存在一定的局限之处： 一方面， 我国股份回购起步较晚， “原则禁止、例外允许”的股份回购制度限制了我国股份回购的发展， 因此实施股份回购的公司数量较少， 这就使得本文研究结论推广意义有限; 另一方面， 股份回购制度的突然松绑以及相关配套措施的不完善， 可能会促使公司管理层实施机会主义行为， “库存股”制度的建立可能会给上市公司带来很多利益操纵空间， 受股份回购政策松绑时间点的限制， 股份回购的一些机会主义行为经济后果还未显现， 未来可以进行进一步的探究。 【 主 要 參 考 文 献 】
[1] 王化成，曹丰，叶康涛.掏空还是监督：控股股东持股比例与股价崩盘风险[ J].管理世界，2015（2）：76 ～ 88.
[2] 潘越，戴亦一，林超群.信息不透明、分析师关注与个股暴跌风险[ J].金融研究，2011（9）：138 ～ 151.
[3] 刘欲晓，周晓雷.中外回购的对比分析[ J].当代经济科学，2000（1）：80 ～ 84.
[4] Jin L.， Myers S. C.. R2 around the world： New theory and new tests[ J].Journal of Financial Economics，2006（2）：257 ～ 292.
[5] Hutton A. P.， Marcus A. J.， Tehranian H.. Opaque financial reports， R2， and crash risk[ J].Journal of Financial Economics，2009（1）：67 ～ 86.
[6] Graham Jr.， Roger C. King， Raymond D.. Do share repurchases harm uninformed shareholders？[ J].Financial Practice & Education，2000（1）：11 ～ 16.
[7] Kim J.， Li Y.， Zhang L.. CFOs versus CEOs： Equity incentives and crashes[ J].Journal of Financial Economics，2011a（3）：713 ～ 730.
[8] 李小荣，刘行.CEO vs CFO：性别与股价崩盘风险[ J].世界经济，2012（12）：102 ～ 129.
[9] 许年行等.分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险[J].经济研究，2012（7）：127 ～ 140.
[10] Xu N.， Chan K. C.， Jiang X.， Yi Z.. Do star analysts know more firm-specific information？ Evidence from China[ J].Journal of Banking and Finance，2013（1）：89 ～ 102.
[11] 王化成等.投资者保护与股价崩盘风险[ J].财贸经济，2014（10）：73 ～ 82.
[12] 罗进辉，杜兴强.媒体报道、制度环境与股价崩盘风险[ J].会计研究，2014（9）：53 ～ 59.
[13] 江轩宇.税收征管、税收激进与股价崩盘风险[ J].南开管理评论，2013（5）：152 ～ 160.
[14] 叶康涛，曹丰，王化成.内部控制信息披露能够降低股价崩盘风险吗？[ J].金融研究，2015（2）：192 ～ 206.
[15] Kim J.， Zhang L.. Accounting conservatism and stock price crash risk： Firm-level evidence[ J].Contemporary Accounting Research，2016（1）：412 ～ 441.
[16] 孔东民，王江元.机构投资者信息竞争与股价崩盘风险[ J].南开管理评论，2016（5）：127 ～ 138.
[17] 何乔，薛宏刚，王典.机构投资者、信息透明度与股价崩盘风险[ J].经济体制改革，2017（5）：135 ～ 141.
[18] 蒋德权，姚振晔，陈冬华.财务总监地位与企业股价崩盘风险[ J].管理世界，2018（3）：153 ～ 166.
[19] 周波，张程，曾庆生.年报语调与股价崩盘风险——来自中国A股上市公司的经验证据[ J].会计研究，2019（11）：41 ～ 48.
[20] Netter J. M.， Mitchell M. L.. Stock repurchase announcements and insider transactions after the october 1987 stock marketcrash[ J].Financial Management，1989（3）：84 ～ 96.
[21] Li K.， McNally W.. The information content of Canadian open market repurchase announcements[ J].Managerial Finance，2007（1）：65 ～ 80.
[22] Yook K. C.， Gangopadhyay P.. A comprehensive examination of the wealth effects of recent stock repurchase announcements[ J].Review of Quantitative Finance Accounting，2011（4）：509 ～ 529.
[23] Dittmar A.， Field L. C.. Can managers time the market？ Evidence using repurchase price data[ J].Social Science Electronic Publishing，2015（2）：261 ～ 282. [24] Hsu C. C.， Krause A.. The optimal timing of open market stock repurchases[ J].Emerging Markets Finance & Trade，2016（4）：776 ～ 785.
[25] Kim J.， Zhang L.. Financial reporting opacity and expected crash risk： Evidence from implied volatility smirks[ J].Contemporary Accounting Research，2014（3）：851 ～ 875.
[26] Kim J.， Zhang L.. Accounting conservatism and stock price crash risk： Firm-level evidence[ J].Contemporary Accounting Research，2016（1）：412 ～ 441.
[27] Kim J.， Li Y.， Zhang L.. Corporate tax avoidance and stock price crash risk： Firm-level analysis[ J].Journal of Financial Economics，2011a（3）：639 ～ 662.
[28] 許年行，于上尧，伊志宏.机构投资者羊群行为与股价崩盘风险[ J].管理世界，2013（6）：22 ～ 34.
[29] Khan M.， Watts R. L.. Estimation and empirical properties of a firm-year measure of accounting conservatism[ J].Journal of Accounting and Economics，2009（2-3）：132 ～ 150.
[30] 温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[ J].心理科学进展，2014（5）：731 ～ 745.
[31] Callen J. L.，Fang X.. Institutional investor stability and crash risk： Monitoring versus short-termism[ J].Journal of Banking & Finance，2013（8）：3047 ～ 3063.
【关键词】股份回购;会计稳健性;股价崩盘风险;分析师跟踪
【中图分类号】F272 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2021）18-0062-10
一、引言
股价崩盘作为公司股价波动的一种极端事件， 不仅会使股东的利益严重受损， 引发投资者恐慌进而对资本市场丧失信心， 而且会导致资源错配， 不利于实体经济的发展[1] 。 近年来， 我国资本市场股价崩盘事件屡见不鲜。 2012年11月， 酒鬼酒被爆出存在塑化剂问题， 短短一周时间股价出现“腰斩”， 与此同时， 整个白酒板块市值蒸发近330亿元。 自该事件之后， 2019年12月酒鬼酒再次陷入甜蜜素事件， 当月23日早盘酒鬼酒股价“一字跌停”， 截止到收盘时间公司市值蒸发12.7亿元。 2018年1月， 乐视网股价两周内跌停十多次。 2018年7月， 长生生物因疫苗事件被立案调查， 受该负面消息的影响， 国产疫苗公司的股价出现集体暴跌， 致使370亿元的市值蒸发。 2019年11月21日， 雅高控股股价大跌， 由每股14.80港元直接跌为每股0.31港元， 市值瞬间蒸发超450亿港元。 由此可见， 针对我国资本市场上这一无法运用传统有效市场理论解释的“金融异象”[2] ， 寻找能够有效抑制公司股价崩盘风险的相关因素具有非常重要的理论和现实意义。
20世纪80年代， 美国股市发生了史上最严重的一次股灾， 股价暴跌使得股市出现大崩盘。 美国政府为了救市， 在该次股灾爆发之后向多家上市公司提供资金以支持其进行股份回购， 当时两周内就有650家上市公司宣布实施股份回购计划， 这对于维稳股价以及增强投资者信心起到了积极作用[3] 。 自2015年7月股灾发生以来， 我国A股市场长期处于震荡盘跌状态， 上市公司股份回购逐渐活跃。 2018年1月 ～ 2019年2月， 上市公司回购金额累计达458.87亿元， 相比2017年的91.99亿元增长了约4倍。 在西方成熟资本市场中， 股份回购成为上市公司维稳股价、增强投资者信心以及完善股利分配政策的重要工具和手段。 与近年来美国股份回购的“顺周期性”相比， 我国A股往往在股市走低时集中回购， 具有明显的“逆周期性”。 那么， 股市低迷时期我国资本市场不断兴起的股份回购潮是否可以起到稳定公司股价、增强投资者信心进而有效抑制公司股价崩盘风险的作用呢？ 对该问题的探讨一方面有助于丰富股份回购的经济后果研究， 另一方面对于防范股价崩盘风险、促进股市平稳健康发展具有重要的实践指导意义。
本文可能的研究贡献在于以下三个方面： 第一， 基于我国特殊的制度背景， 实证检验了股份回购与股价崩盘风险之间的关系， 不仅找到了经验证据， 而且丰富了我国股份回购经济后果的研究文献; 第二， 从会计稳健性视角出发， 厘清了股份回购影响股价崩盘风险的机理， 并为有效降低公司股价崩盘风险提供了一条新的途径; 第三， 相对于已有文献聚焦于股份回购对个股收益率的短期市场效应研究， 本文更加注重股份回购对个股收益率累积的极端事件研究， 也更能够从本质上反映股份回购对股市效率所产生的影响， 丰富了股价崩盘风险影响因素的研究文献。
二、理论分析与假设提出
股价崩盘的根本原因在于公司管理层对于不良会计信息的隐藏[4] 。 公司管理层基于自身利益考虑长期隐瞒坏消息， 而当这些坏消息囤积到超过临界值时就会集中释放， 给公司股价造成巨大冲击， 引发股价大幅度下跌[5] 。 管理层出于职位晋升、期权价值、超额薪酬以及构建企业帝国等因素的考虑， 更加倾向于在进行信息披露时“报喜不报忧”[6，7] ， 从而加剧了公司的股价崩盘风险。 此外， 一些学者还考察了信息透明度[2] 、CEO性别[8] 、分析师[9，10] 、投资者保护[11] 、媒体报道[12] 、财务报告质量[13] 、内部控制[14] 、股权结构[1] 、会计稳健性[15] 、机构投资者持股[16，17] 、财务总监地位[18] 、年報语调[19] 等因素对股价崩盘风险的影响。 由此可见， 股价崩盘发生的一个重要原因在于公司利空消息的选择性披露。
作为一种常见的资本运作方式和公司理财行为， 股份回购不仅可以优化公司的资本结构、提升公司的治理水平、替代现金股利回报投资者， 而且可以起到向外界传递公司股价被低估以及管理层对公司未来发展有信心的正面信号以促进公司股价提升等作用。 Netter和Mitchell[20] 通过对1987年美股崩盘后宣告股份回购的公司进行研究， 发现股价在公告前下降， 但是在公告后显著上升， 上市公司利用股份回购这一方式向市场传递了公司股价被低估的信号。 Li和McNally[21] 对加拿大股份回购市场进行了研究， 发现上市公司进行股份回购的行为中蕴含着价值低估的信息， 当股份回购公告发布之后， 公司股价出现超额收益。 Yook等[22] 的研究表明， 股份回购确实能向市场传递信号， 扭转投资者对公司状况的认识。 当股价低于平常价格时， 公司会选择通过股份回购来提升股价[23] ， 股价被低估导致了股份回购这一行为并且股价被低估的程度是决定回购数量的重要因素[24] 。 因此， 股份回购的信号传递效应有助于维稳和提升公司股价， 进而对整个资本市场起到“稳定器”的作用， 抑制股价崩盘的发生。 此外， 上市公司进行股份回购其中一个重要的原因在于实施股权激励计划。 公司管理层持有的股票期权量与股票回购量正相关。 股份回购一方面可以提供实施股权激励所需的股票， 避免了其他方式带来的每股盈余的稀释， 进而增加每股收益; 另一方面可以提高管理层的持股比例， 使管理层自身利益和股东利益保持一致， 削弱管理层隐藏坏消息的动机， 进而可以有效抑制公司股价崩盘风险。 故本文提出如下研究假设： 假设1： 限定其他条件， 股份回购能够显著降低公司的股价崩盘风险。
会计稳健性作为一项重要的会计信息质量要求， 在会计准则中被明确规定为“不应高估资产或收益， 不应低估负债或费用”。 会计稳健性可以缓解信息不对称对资本市场造成的负面影响[25] 。 Kim和Zhang[26] 研究表明， 会计稳健性显著降低了公司的股价崩盘风险， 会计稳健性限制了经理人夸大业绩和向投资者隐瞒坏消息的动机和能力。 股份回购作为一种有效的资本运作方式， 在向外界传递积极信号的同时还可以使公司的会计稳健性得以提高， 进而降低公司的股价崩盘风险。
首先， 股份回购提升了公司的业绩预告质量。 委托代理问题的存在严重影响了公司的业绩预告质量， 委托代理问题越严重， 公司的业绩预告质量就越差。 股份回购可以减少公司的自由现金流， 降低其委托代理成本， 提高公司的业绩预告质量， 这将是公司会计稳健性得以增强的重要体现。
其次， 股份回购导致公司信息披露得更多、谨慎性更高。 2018年“回购新政”的实施要求回购公司披露更多的回购相关信息， 如回购方式、时间、价格以及数量等。 2019年1月， 上交所和深交所颁布的《上市公司股份回购实施细则》， 针对股份回购新增情形、回购实施程序、回购资金来源、已回购股份处理及违规监管等作出明确安排， 并且为新股份回购制度功能的发挥提供业务指引， 这将从政府宏观政策层面给回购公司施加一定的压力， 使其更加谨慎地披露公司信息， 对公司的会计稳健性产生正面的影响。
再次， 股份回购吸引更多的分析师关注， 外部监督力增强。 股份回购在向投资者传递信息的同时， 也会吸引更多的分析师跟踪。 分析师作为资本市场的信息中介传播者， 拥有丰富的信息渠道资源优势以及专业的信息解读能力， 其所发布的盈余预测及评级的相关信息一定程度上为投资者提供了有价值的投资决策参考， 从而降低了市场的信息不对称程度。 作为公司有效的外部监督者， 分析师可以促使公司采取更加稳健的会计政策。
最后， 股份回购会削弱内部人隐藏坏消息的动机， 从而使得公司的会计信息披露更加真实。 一般来讲， 坏消息的隐匿会使公司股价被高估， 此时公司进行股份回购将会面临较高的回购价格， 回购成本增加。 与回购前释放隐藏的坏消息相比， 公司作为自身的投资者更愿意以较低的价格收购其股份， 降低回购成本。 公司进行股份回购后， 也必然会努力经营改善业绩并且谨慎地向资本市场披露经营成果， 从而使得公司的会计稳健性得以增强。 因此， 无论是从公司自身还是从外部监管考虑， 股份回购都有利于公司会计稳健性的增强。 故本文提出如下假设：
假设2： 限定其他条件， 股份回购通过增强公司的会计稳健性降低股价崩盘风险。
三、研究设计
（一）样本选择与数据来源
本文以2007 ～ 2018年沪深A股上市公司为研究对象， 借鉴已有研究[1，14，18] ， 按照以下标准进行样本筛选： ①剔除金融类以及被ST的上市公司; ②剔除一年内周收益率小于30个观测值的样本公司， 以便更加准确可靠地衡量股价崩盘风险; ③剔除样本期间已宣告但并未公开实施股份回购的公司; ④剔除财务数据信息缺失的公司; ⑤若上市公司一年内发生多起公开股份回购事件， 进行合并处理; ⑥剔除资产负债率大于1的资不抵债的公司。 最终获得14808个样本观测值。 为消除异常值的影响， 所有连续变量均进行了1%和99%分位点的Winsorized缩尾处理。 本文数据主要来源于CSMAR数据库和Wind数据库。
（二）模型设计与变量定义
1. 股价崩盘风险模型设计。 借鉴王化成等[1] 、罗进辉和杜兴强[12] 、蒋德权等[18] 、Kim等[27] 、许年行等[28] 的做法， 分别采用负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）来度量公司的股价崩盘风险。 详细步骤如下：
第一步， 运用模型（1）计算经市场调整后的个股i的周特定收益率Wi，t。
Ri，t=β0+β1Rm，t-2+β2Rm，t-1+β3Rm，t+
β4Rm，t+1+β5Rm，t+2+εi，t （1）
其中： Ri，t代表個股i第t周的收益率; Rm，t代表市场在第t周所有个股经流通市值加权平均后的收益率; 残差εi，t代表个股收益率中剔除市场收益率的部分。 经市场调整后的个股i的周特定收益率Wi，t=Ln（1+εi，t）。
第二步， 运用模型（2）、模型（3）分别计算负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）来衡量公司的股价崩盘风险。
NCSKEWi，t=-[n（n-1）3/2 ]/[（n-1）（n-2）（ ）3/2] （2）
其中： NCSKEWi，t代表个股i第t年的股票负收益偏态系数; n代表个股i第t年的交易周数。 NCSKEWi，t数值越大， 代表公司股价负向偏离程度越高， 股价崩盘风险就越大。
DUVOLi，t=log{[（nu-1）[DownW2 ]]/[（nd-1）[UpW2 ]]} （3）
其中： DUVOLi，t代表个股i第t年的股票收益率的上下波动比率; nu（nd）代表个股i的周特定收益率Wi，t高于（低于）当年周特定收益率Wi，t均值的周数。 DUVOLi，t数值越大， 说明公司i的股票收益率越左偏， 股价崩盘风险就越大。
2. 股份回购与股价崩盘风险模型。 首先， 为了检验假设1， 构建模型（4）：
CrashRiski，t+1=α0+α1Repurchasei，t+
βjControls+Year+Ind+εi，t （4）
其中： CrashRiski，t+1代表个股i在t+1年的股价崩盘风险， 分别用个股i在t+1年的负收益偏态系数（NCSKEWi，t+1）和收益上下波动比率（DUVOLi，t+1）表示; Repurchasei，t代表公司i在t年实施公开股份回购的特征变量， 分别采用公司i是否实施公开股份回购（Repdumi，t）和实施公开股份回购比例（Reprati，t）度量。 预期系数α1显著为负， 代表公司通过实施公开股份回购能够有效降低股价崩盘风险。
其次， 为了考察股份回购是否会通过会计稳健性这一路径来影响公司的股价崩盘风险， 构建模型（5）和模型（6）以验证假设2：
Cscorei，t+1=γ0+γ1Repurchasei，t+βjControls+
Year+Ind+εi，t （5）
CrashRiski，t+1=δ0+δ1Repurchasei，t+
δ2Cscorei，t+1+βjControls+Year+Ind+εi，t （6）
模型（5）中， Cscorei，t+1代表个股i在t+1年的会计稳健性， 借鉴Khan和Watts[29] 的研究， 以公司规模、资产负债率以及市净率作为工具变量， 计算出会计稳健性指标（Cscore）， 该数值越大， 代表公司的会计稳健性越强。 参照温忠麟和叶宝娟[30] 有关中介效应检验标准的研究， 若上述模型（4）、模型（5）及模型（6）中的回归系数α1、γ1及δ2显著， 而模型（6）中的回归系数δ1不显著， 则说明具有完全中介效应; 如果上述模型中的回归系数α1、γ1、δ1及δ2均显著， 但模型（6）中的回归系数δ1显著小于模型（4）中的回归系数α1， 说明具有部分中介效应。
3. 变量定义。
（1）被解释变量： 股价崩盘风险（CrashRisk）。 借鉴已有研究， 分别采用负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波動比率（DUVOL）来度量公司的股价崩盘风险。
（2）解释变量： 股份回购（Repurchase）。 该指标分别采用该年度是否实施公开股份回购（Repdum）以及年末实施公开股份回购比例（Reprat）衡量。 Repdum为哑变量， 若实施公开股份回购， 则Repdum为1， 否则为0; 而Reprat为连续变量。
（3）控制变量。 参照已有研究文献， 并结合公司层面以及市场层面可能对股价崩盘产生影响的各种因素， 本文控制了去趋势股票换手率（DHSL）、个股年度回报率均值（RET）、个股回报率波动（Sd）、总资产报酬率（ROA）、公司规模（Size）、自由现金流（Cfo）、市净率（MTB）、股权集中度（Own1）、产权性质（State）、成长能力（TobinQ）、上市年限（Age）、资产负债率（Lev）、信息透明度（ABACC）、独董比例（Indep）、董事会规模（Board）、两职合一（Dual）、高管持股比例（Smsh）。 此外， 还控制了行业和年度效应。 主要变量的定义如表1所示。
四、实证结果与分析
（一）描述性统计
主要变量的描述性统计结果如表2所示。
从表2中可以看出， 股价崩盘风险的两个度量指标负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）的均值分别为-0.334和-0.319， 中位数分别为-0.341和-0.312， 这与王化成等[1] 的研究中所报告的股价崩盘风险数值差别不大。 此外， 负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL）的标准差分别为0.843和0.708， 说明不同个股的股价崩盘风险差异较大。 是否实施公开股份回购（Repdum）的均值为0.024， 说明样本期间实施公开股份回购的公司占比较小， 原因可能是“原则禁止、例外允许”的股份回购制度限制了我国股份回购的发展。 从控制变量看： 去趋势股票换手率（DHSL）的标准差为1.127， 说明个股之间的换手率存在很大的差异; 市净率（MTB）的均值和中位数分别为3.629和2.752， 呈现一定的左偏分布， 标准差为3.121， 且最小值为0.506， 最大值为36.605， 说明公司的市净率参差不齐， 存在较大的差距; 股权集中度（Own1）的均值为0.354， 说明在进行股权分置改革后， 我国高度集中的股权结构得到改善; 资产负债率（Lev）的均值为0.451， 说明样本公司的资产负债率均处于较合理的水平; 高管持股比例（Smsh）的均值为0.049， 说明高管的持股比例普遍偏低， 这可能是导致公司代理成本较高的原因之一。
（二）回归结果分析
1. 基本回归结果。 表3列示了以模型（4）为基础的上市公司股份回购与股价崩盘风险的回归结果。表3第（1） ～ （4）列为是否实施公开股份回购（Repdumt）与股价崩盘风险的两个度量指标负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归结果， 从第（1）列和第（3）列的单变量回归结果可以看出， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数均在5%的水平上显著为负， 且从第（2）列和第（4）列多变量回归结果可以看出， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为
-0.192和-0.166， 且通过了5%的显著性水平检验， 说明股份回购可以有效抑制公司股价崩盘风险。 表3第（5） ～ （8）列为实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归结果。 从第（5）列和第（7）列的单变量回归结果可以看出， 实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为 -0.209和-0.185， 且均在1%的水平上显著; 从第（6）列和第（8）列的多元回归结果可以看出， 实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数仍在1%的水平上显著为负， 说明股份回购可以显著降低公司的股价崩盘风险。 因此， 假设1得以验证。
从表3第（2）列、第（4）列、第（6）列以及第（8）列回归结果中的控制变量来看： 回报率均值（RET）与股价崩盘风险在1%的水平上显著正相关， 市净率（MTB）与股价崩盘风险在1%的水平上显著正相关， 这与已有研究结论一致[1，27，31] ; 自由现金流（Cfo）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明当公司拥有充足的自由现金流时， 公司经营状况良好， 且充足的自由现金流可以保证公司正常生产运营所需的资金， 进而有效防范股价崩盘的发生。 此外， 上市年限（Age）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明对于成立年限较久的公司来说， 一方面公司内部各项规章制度都较为完善， 管理层隐藏坏消息会变得更加困难， 付出的代价也会更高; 另一方面公司已经形成了自身的品牌价值， 会更加注重公司的声誉和形象， 相应地隐藏坏消息的动机减弱， 因此， 上市年限（Age）可以显著降低公司股价崩盘风险。
2. 股份回购、会计稳健性与股价崩盘风险。 假设2提出股份回购能够通过增强公司的会计稳健性来降低股价崩盘风险。 为验证这一假设， 本文将直接检验会计稳健性是否在股份回购影响股价崩盘风险的过程中发挥作用。 借鉴Khan和Watts[29] 的研究， 以公司规模、资产负债率以及市净率作为工具变量， 计算出会计稳健性指标（Cscore）， 该指标为正向指标， 其数值越大， 表明会计稳健性就越强。 检验结果如表4所示。
表4第（1） ～ （3）列为是否实施公开股份回购（Repdumt）与会计稳健性（Cscoret+1）以及股价崩盘风险的回归结果。 由第（1）列回归结果可知， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与会计稳健性（Cscoret+1）的回归系数为0.016， 且通过了1%的显著性检验， 说明股份回购增强了公司的会计稳健性。 从表4第（2）列和第（3）列的回归结果可知， 股份回购与股价崩盘风险的两个指标负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.176和
-0.157， 且均在10%的水平上显著。 与此同时， 会计稳健性（Cscoret+1）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-1.113和-0.679， 且在1%的水平上显著， 说明公司的会计稳健性越强， 越能够有效降低股价崩盘风险， 这与Kim和Zhang[25] 的研究结论保持一致。 结合表3中股份回购与股价崩盘风险的相关回归结果， 参照温忠麟和叶宝娟[30] 有关中介效应检验标准的研究可知， 会计稳健性（Cscoret+1）在股份回购影响股价崩盘风险的过程中发挥部分中介效应， 即股份回购可以通过增强公司的会计稳健性来降低股价崩盘风险， 验证了假设2。 表4第（4） ～ （6）列为实施公开股份回购比例（Repratt）与会计稳健性（Cscoret+1）和股价崩盤风险的回归结果。 由第（4）列回归结果可知， 实施公开股份回购比例（Repratt）与会计稳健性（Cscoret+1）的回归系数为0.011， 且通过了5%的显著性水平检验， 再次证实股份回购可以增强公司的会计稳健性。 从表4第（5）列和第（6）列的回归结果可知， 实施公开股份回购比例（Repratt）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 会计稳健性（Cscoret+1）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-1.107和-0.675， 且通过了1%的显著性检验， 这与上述研究结论保持一致， 假设2再次得以证实。
3.内生性检验。 虽然模型（4）的被解释变量（CrashRiski，t+1）采用了超前一期的设计， 已经从一定程度上缓解了内生性对研究结论造成的干扰， 但上述回归结果还可能存在样本选择性偏误的问题。 为此， 本文采用倾向得分匹配PSM（1∶2）的方法进行进一步分析。 考虑到经营业绩较好以及股权质押比例较高的公司更可能进行股份回购， 选取股权质押比例（APledgeR）、股权集中度（Own1）、管理层持股比例（Msh）、资产负债率（Lev）、成长能力（TobinQ）、公司规模（Size）、总资产报酬率（ROA）、产权性质（State）以及董事会规模（Board）等指标作为匹配变量， 按照近邻匹配的原则分年度和行业进行倾向得分PSM（1∶2）样本匹配。 匹配后的样本符合平行性假设条件的要求（见表5）。 样本匹配后重新回归的结果如表6所示。
由表6第（1）、（2）列回归结果可知， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.483和-0.418， 且均在1%的水平上显著， 这与前文研究结论保持一致; 从表6第（3）、（4）列可以看出， 实施公开股份回购比例（Repratt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为
-0.259和-0.233， 且均通过了1%的显著性水平检验， 说明在考虑了样本选择性偏误的内生性问题后， 研究结论依然成立。
五、进一步分析
（一）股份回购与股价崩盘风险： 按分析师跟踪分组
股价崩盘风险产生的一个很重要的原因就是坏消息的隐藏。 良好的外部监督环境能够在一定程度上抑制公司管理层隐藏坏消息的动机， 因为外部监督较强的公司， 相应的信息不对称程度较低， 公司的实际经营情况也较容易被投资者所掌握， 在该种情况下公司管理层隐藏坏消息变得更加困难， 一些“假回购”或“忽悠式回购”会得以限制。 因此， 良好的外部监督环境有利于公司股份回购作用的真正发挥。 文中按照取自然对数后分析师跟踪人数的中位数进行分组， 若分析师跟踪人数的自然对数大于其中位数， 则为分析师跟踪多组， 否则为分析师跟踪少组。 分组后回归结果如表7所示。 从表7中可以看出， 在分析师跟踪人数较多组， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.307和-0.272， 且均在1%的水平上显著; 而在分析师跟踪人数较少组， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为0.377和0.351， 且均显著。 通过对比可以发现， 两组样本的回归结果存在很大的差异， 其可能的原因是， 分析师跟踪发挥了较好的外部监督作用。 当公司被更多分析师跟踪时， 公司所披露的信息能够被及时、准确地解读， 信息不对称程度降低， 公司内部人的一些机会主义行为得以遏制， 从而能够促进公司股份回购作用的发挥; 而当公司的分析师跟踪人数较少时， 其信息不对称程度增大， 内部人隐藏坏消息变得更加容易， 股份回购很难发挥作用， 相反， 较弱的外部监督以及较高的信息不对称程度反而会促使公司内部人做出机会主义行为， 如在进行股份回购时就很可能存在“假回购”或“忽悠式回购”行为， 最终导致公司股价崩盘风险的提高。 因此， 分析师作为有效的外部监督者， 在股份回购影响股价崩盘风险的过程中发挥着重要的作用。
（二）股份回购次数与股价崩盘风险
在2018年股份回购新规出台之前， 《公司法》有关股份回购比例的下限没有具体的规定， 这就使得一些公司只是宣告了进行股份回购而并未真正实施股份回购或者只是象征性地回购了很少的股份， 这种 “假回购”或“忽悠式回购”行为损害了投资者的利益， 也难以发挥股份回购这一金融工具的作用。 然而， 相对于“假回购”或“忽悠式回购”来讲， 一些真正进行股份回购的公司则在回购次数以及回购比例上显得更加积极。 所以， 按此分析进行推理， 公司进行股份回购的次数越多， 越能够传递更加积极的信号， 股价崩盘风险也会越低。
股份回购次数（RepCountt）为回购区间已回购股份的总笔数。 表8列示了股份回购次数（RepCountt）与股价崩盘风险的回归结果。 从表8第（1）列和第（3）列的单变量回归结果可以看出， 股份回购次数与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负; 在第（2）列和第（4）列的多变量回归中， 股份回购次数（RepCountt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.105和-0.099， 且均通过了1%的显著性水平检验， 说明股份回购次数（RepCountt）越多， 越能够有效降低公司的股价崩盘风险， 上述推论得以证实。
六、稳健性检验
本文采用Heckman两阶段法、公司固定效应模型的方法进行稳健性检验， 以进一步检验研究结论的可靠性。
（一）Heckman两阶段检验
在上述内生性检验中， 本文选择了倾向得分匹配PSM（1∶2）的方法以克服样本选择性偏误对研究结论造成的影响， 为进一步检验研究结论的可靠性， 采用Heckman两阶段法再次对样本进行回归， 结果见表9。
第一阶段回归中加入的影响公司股份回购的变量股权质押比例（APledgeRt）与是否实施公开股份回购（Repdumt）的回归系数为0.011， 且在1%的水平上显著; 第二阶段回归结果中， 在加入逆米尔斯比率（IMR）后， 是否實施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.197和
-0.180， 且分别在10%和5%的水平上显著。 此外， IMR与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明考虑了样本自选择问题后， 本文研究结论依然稳健。
（二）公司固定效应模型
采用公司固定效应模型重新回归， 以克服可能遗漏的、不随时间变化而改变的公司固定因素对研究结果所造成的影响。 重新回归后的结果如表10所示。
从表10第（1）列和第（2）列的回归结果可知， 是否实施公开股份回购（Repdumt）与负收益偏态系数（NCSKEWt+1）和收益上下波动比率（DUVOLt+1）的回归系数分别为-0.191和-0.146， 且均在10%的水平上显著; 在第（3）列和第（4）列的回归结果中， 实施公开股份回购比例（Repratt）与股价崩盘风险的回归系数均在1%的水平上显著为负， 说明在考虑了某些可能遗漏的不随时间变化而改变的公司固定因素后， 本文研究结论保持不变。
七 、研究结论
作为一种灵活实用的资本退出机制和价值分配方式， 股份回购日益受到学术界和实务界的广泛关注。 在股市低迷、股价崩盘事件屡见不鲜的背景下， 探究股份回购是否会对公司的股价崩盘风险产生影响具有重要的理论和实践指导意义。
本文以2007 ～ 2018年沪深A股实施公开股份回购的公司作为研究样本， 运用理论推演以及实证检验的方法考察了股份回购对公司股价崩盘风险的影响。 研究结论如下： ①股份回购与公司股价崩盘风险之间存在显著的负向关系， 即股份回购能够有效降低公司的股价崩盘风险; 股份回购比例越大、回购次数越多对股价崩盘风险的抑制作用越显著; ②会计稳健性在股份回购降低公司股价崩盘风险的过程中起到部分中介效应; ③进一步分析表明， 股份回购对股价崩盘风险的降低效应在分析师跟踪人数较多、股份回购次数较多的公司中更显著。 在经过一系列的内生性和稳健性检验后， 股份回购降低公司股价崩盘风险的结论依然成立。
本文的研究结论为上市公司管理层有效防范未来股价崩盘风险提供了一定的经验借鉴。 当公司存在严重的信息不对称以及股价被低估时， 可以运用股份回购这一金融工具向外部市场积极传递信号， 引导外部投资者重新评估该公司的价值， 促使公司股价向其内在价值合理回归， 以避免股价暴跌风险的发生。 此外， 本文的研究还存在一定的局限之处： 一方面， 我国股份回购起步较晚， “原则禁止、例外允许”的股份回购制度限制了我国股份回购的发展， 因此实施股份回购的公司数量较少， 这就使得本文研究结论推广意义有限; 另一方面， 股份回购制度的突然松绑以及相关配套措施的不完善， 可能会促使公司管理层实施机会主义行为， “库存股”制度的建立可能会给上市公司带来很多利益操纵空间， 受股份回购政策松绑时间点的限制， 股份回购的一些机会主义行为经济后果还未显现， 未来可以进行进一步的探究。 【 主 要 參 考 文 献 】
[1] 王化成，曹丰，叶康涛.掏空还是监督：控股股东持股比例与股价崩盘风险[ J].管理世界，2015（2）：76 ～ 88.
[2] 潘越，戴亦一，林超群.信息不透明、分析师关注与个股暴跌风险[ J].金融研究，2011（9）：138 ～ 151.
[3] 刘欲晓，周晓雷.中外回购的对比分析[ J].当代经济科学，2000（1）：80 ～ 84.
[4] Jin L.， Myers S. C.. R2 around the world： New theory and new tests[ J].Journal of Financial Economics，2006（2）：257 ～ 292.
[5] Hutton A. P.， Marcus A. J.， Tehranian H.. Opaque financial reports， R2， and crash risk[ J].Journal of Financial Economics，2009（1）：67 ～ 86.
[6] Graham Jr.， Roger C. King， Raymond D.. Do share repurchases harm uninformed shareholders？[ J].Financial Practice & Education，2000（1）：11 ～ 16.
[7] Kim J.， Li Y.， Zhang L.. CFOs versus CEOs： Equity incentives and crashes[ J].Journal of Financial Economics，2011a（3）：713 ～ 730.
[8] 李小荣，刘行.CEO vs CFO：性别与股价崩盘风险[ J].世界经济，2012（12）：102 ～ 129.
[9] 许年行等.分析师利益冲突、乐观偏差与股价崩盘风险[J].经济研究，2012（7）：127 ～ 140.
[10] Xu N.， Chan K. C.， Jiang X.， Yi Z.. Do star analysts know more firm-specific information？ Evidence from China[ J].Journal of Banking and Finance，2013（1）：89 ～ 102.
[11] 王化成等.投资者保护与股价崩盘风险[ J].财贸经济，2014（10）：73 ～ 82.
[12] 罗进辉，杜兴强.媒体报道、制度环境与股价崩盘风险[ J].会计研究，2014（9）：53 ～ 59.
[13] 江轩宇.税收征管、税收激进与股价崩盘风险[ J].南开管理评论，2013（5）：152 ～ 160.
[14] 叶康涛，曹丰，王化成.内部控制信息披露能够降低股价崩盘风险吗？[ J].金融研究，2015（2）：192 ～ 206.
[15] Kim J.， Zhang L.. Accounting conservatism and stock price crash risk： Firm-level evidence[ J].Contemporary Accounting Research，2016（1）：412 ～ 441.
[16] 孔东民，王江元.机构投资者信息竞争与股价崩盘风险[ J].南开管理评论，2016（5）：127 ～ 138.
[17] 何乔，薛宏刚，王典.机构投资者、信息透明度与股价崩盘风险[ J].经济体制改革，2017（5）：135 ～ 141.
[18] 蒋德权，姚振晔，陈冬华.财务总监地位与企业股价崩盘风险[ J].管理世界，2018（3）：153 ～ 166.
[19] 周波，张程，曾庆生.年报语调与股价崩盘风险——来自中国A股上市公司的经验证据[ J].会计研究，2019（11）：41 ～ 48.
[20] Netter J. M.， Mitchell M. L.. Stock repurchase announcements and insider transactions after the october 1987 stock marketcrash[ J].Financial Management，1989（3）：84 ～ 96.
[21] Li K.， McNally W.. The information content of Canadian open market repurchase announcements[ J].Managerial Finance，2007（1）：65 ～ 80.
[22] Yook K. C.， Gangopadhyay P.. A comprehensive examination of the wealth effects of recent stock repurchase announcements[ J].Review of Quantitative Finance Accounting，2011（4）：509 ～ 529.
[23] Dittmar A.， Field L. C.. Can managers time the market？ Evidence using repurchase price data[ J].Social Science Electronic Publishing，2015（2）：261 ～ 282. [24] Hsu C. C.， Krause A.. The optimal timing of open market stock repurchases[ J].Emerging Markets Finance & Trade，2016（4）：776 ～ 785.
[25] Kim J.， Zhang L.. Financial reporting opacity and expected crash risk： Evidence from implied volatility smirks[ J].Contemporary Accounting Research，2014（3）：851 ～ 875.
[26] Kim J.， Zhang L.. Accounting conservatism and stock price crash risk： Firm-level evidence[ J].Contemporary Accounting Research，2016（1）：412 ～ 441.
[27] Kim J.， Li Y.， Zhang L.. Corporate tax avoidance and stock price crash risk： Firm-level analysis[ J].Journal of Financial Economics，2011a（3）：639 ～ 662.
[28] 許年行，于上尧，伊志宏.机构投资者羊群行为与股价崩盘风险[ J].管理世界，2013（6）：22 ～ 34.
[29] Khan M.， Watts R. L.. Estimation and empirical properties of a firm-year measure of accounting conservatism[ J].Journal of Accounting and Economics，2009（2-3）：132 ～ 150.
[30] 温忠麟，叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[ J].心理科学进展，2014（5）：731 ～ 745.
[31] Callen J. L.，Fang X.. Institutional investor stability and crash risk： Monitoring versus short-termism[ J].Journal of Banking & Finance，2013（8）：3047 ～ 3063.