交叉上市能否减少信息不对称？基于HH股票的实证分析_股票论文

交叉上市能降低信息不对称吗？——基于AH股的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,不对称论文,信息论文,AH论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      股票交叉上市是近年来金融学研究的热点问题之一，国内外学者对交叉上市的原因、市场效应以及交叉上市股票的特征进行了较为广泛的研究，但是研究的对象主要是针对先在新兴市场上市后到发达市场交叉上市的股票，而针对先在发达市场上市后到新兴市场交叉上市的股票的研究甚为少见。

      研究交叉上市对信息不对称程度的影响是关于交叉上市研究的一个重要话题。从理论上讲，选择一个市场监管更为严格、监管法规更为完善的市场交叉上市，能够在一定程度上降低信息不对称程度。这是由于，交叉上市如果处在信息披露更充分、更透明的市场，将会促使上市公司信息披露质量提高，并且引起更多股票分析师的关注，进而能对公司未来盈利进行更为准确的预测，从而能够改善公司信息环境，降低信息不对称程度。国外一些学者研究了在美国交叉上市对信息不对称的影响，发现到美国交叉上市降低了信息不对称程度，原因在于美国市场对上市公司信息披露的要求更为严格(Lang et al.，2003b；Bailey et al.，2006)[19][3]。Foucault and Gehrig(2008)[12]还发现交叉上市能够使公司从股票市场获得更精确的信息，这也从侧面证实了交叉上市能够让上市公司的信息在市场上得到揭露更为充分。Fernandes and Ferreira(2008)[11]也以在美国市场交叉上市为例，研究交叉上市对股价信息含量的影响，发现到美国交叉上市以后，股价的信息含量①得到了提高，亦即信息环境得到了改善，归功于分析师跟踪数目的增加。但是这一结论只对发达市场的公司到美国交叉上市的情形成立，新兴市场的公司到美国交叉上市以后股价的信息含量反而下降。这是由于分析师主要挖掘市场层面的信息即公共信息，更多的分析师揭露公共信息，实际上阻止了市场参与者收集公司特质信息，减少了知情交易者的交易活动。但是他们并没有提供直接的证据来证实知情交易者的交易减少。

      从以上可以看出，过往文献对于交叉上市对信息不对称的影响有两种不同的解释。一种是从上市公司的角度来看，公司交叉上市以后向外界“披露”信息更加充分，投资者获取的信息更多，因此投资者之间信息不对称程度下降。绝大多数文献都采用这一解释，因为其研究对象均是先在相对不发达的市场上市后在相对发达的市场交叉上市。另一种解释是从分析师和交易者的角度来分析，公司交叉上市以后分析师跟踪更多，“揭露”出来的信息更多，知情交易者的交易更少，所以投资者之间的信息不对称程度下降。

      对于先在发达市场上市后在相对不发达市场交叉上市的股票而言，交叉上市是否也能降低信息不对称呢？这也是非常值得研究的课题。如果此情形也能降低信息不对称，上述对交叉上市导致信息不对称下降的解释显然不合适。

      由于内地股票市场起步较晚，而且在股票市场建立初期市场容量有限，因此众多国有企业早期选择赴香港上市而非内地上市。后来随着内地股票市场的扩容和快速发展，一些已发行H股的公司纷纷回到内地市场上市，形成AH股交叉上市。由于历史原因，AH股交叉上市大多数情形是先在香港市场上市，后在内地市场交叉上市，即“先H后A”。本文以这类交叉上市公司为研究对象，研究“先H后A”交叉上市能否降低信息不对称。

      一、交叉上市与信息不对称

      关于交叉上市的研究文献非常之多，其中有一些重点讨论了交叉上市对公司治理的影响，认为交叉上市能够改善公司治理，例如，Lang et al.(2003a)[18]发现交叉上市的公司相较于未交叉上市的公司盈余管理较少。Lel and Miller(2008)[21]指出，来自于投资者保护弱的地区的公司到美国交叉上市后能够识别并且解雇表现差的CEO，由于美国的投资者保护程度更高，交叉上市能够改善公司治理。类似的，Halling et al.(2008)[13]也比较分析了在美国交叉上市的公司的来源地，来自于发达市场的公司股票，在其母国的换手率在交叉上市第一年增加并且在后续年份持续高企，但是来自于新兴市场的公司股票则不然，交叉上市后在母国市场的换手率反而下降，这是由于母国市场对内幕交易的监管实施较差，更多的交易转向了海外市场。

      Lang et al.(2003b)[18]研究发现在美国交叉上市后分析师跟踪数量增加，预测更加准确，因此交叉上市改善了信息环境、增加公司价值。Bailey et al.(2006)[3]发现公司到美国交叉上市后，绝对收益率和交易量对盈余公告的反应显著增加，对来自于信息披露要求不严格的市场的公司而言，这一增加幅度更大，进一步研究发现，这是由于公司的披露环境变化而并不是市场流动性、股权结构或交易地点的变化引起的，交叉上市后信息披露的标准更加严格，要求更高，信息环境得到改善，获取信息的成本下降，投资者之间的信息不对称程度下降。

      二、信息不对称程度的度量

      从Bagehot(1971)[2]开始，将股票市场的参与者按照其交易动机划分为知情交易者(informed traders)和非知情交易者(uninformed traders)两类。知情交易者掌握了更多关于该股票的信息，拥有信息优势；非知情交易者不具有信息优势，其进行交易所依据的信息为公开信息或市场传闻，由此产生了两类交易者之间的信息不对称。②

      由于知情交易无法直接从市场上观测到，早期的文献主要从间接的角度，用一些变量来替代信息不对称水平，通过对替代变量的考察来判断市场的信息不对称程度，如Bagehot(1971)[2]首先将买卖价差作为对信息不对称的简单测度，用来解释做市商所面临的信息不对称问题。他认为，如果市场上存在较多的知情交易者，那么做市商便设置更大的买卖价差，以此来弥补与知情交易者交易带来的损失，因此，买卖价差越大，反映了信息不对称程度越高。Stoll(1989)[23]还将换手率作为知情交易的替代变量。而Hasbrouck(1991)[14]采用方差分解的方法，将价格变动的方差分解为两部分：与交易有关的部分和与交易无关的部分，然后将与交易有关的部分的方差作为衡量信息不对称的绝对指标。

      总之，在早期的研究文献中，买卖价差是间接测度信息不对称程度而被使用最广泛的方法。虽然以上这些方法皆能反映出信息不对称的存在，但是这些指标反映的仅仅是知情交易的部分原因或是结果，都不能精确地测度信息不对称的程度，并且这些结果都没有标准化，无法让人对不同市场上的信息不对称程度进行直接比较。

      到20世纪90年代中后期，对信息不对称程度的直接测度才渐渐发展起来。Easley et al.(1996)[10]首次提出了一个直接测度信息不对称程度的模型。该模型采用二叉树来刻画股票的整个交易过程，只需利用股票交易笔数及交易方向的相关数据就可以估计出知情交易概率(probability of informed trading，简称PIN)。用PIN模型，Easley et al.(1997a)[8]考察了交易量大小对信息不对称的影响，但是实证结果显示影响并不显著。Easley et al.(1997b)[9]还研究了分析师数量对信息不对称的影响，发现了分析师数量与信息不对称程度呈反向关系，即分析师数量越多的股票，信息不对称程度越低。

      PIN模型问世以后，立即成为测度信息不对称程度的经典模型。许多学者在该模型的基础上对知情交易概率进行了大量的实证研究。Brockman and Chung(2000)[5]以香港股票交易所的股票为研究对象，发现信息不对称程度越高的股票，买卖差价越大，并且成交量越大的股票，信息不对称程度越低。Easley et al.(2002)[7]发现知情交易概率影响了资产的均衡收益率。Vega(2006)[24]利用该模型研究了公开信息和私有信息是如何影响公司公布盈余后的价格漂移的，其研究结果表明：PIN值越高、媒体披露越少的股票，即信息不对称程度越高的股票在公司公布盈余后价格漂移越不显著；信息是公开的还是私有的并不重要，重要的是信息是否与知情交易者或非知情交易者的到达速率有关。

      国内关于知情交易概率的研究更多的是将Easley et al.(1996)[10]的PIN模型直接应用到我国的股票市场上，最初只是应用PIN模型对我国股票市场上的信息风险与买卖价差、波动性之间的关系进行研究，后来随着研究的不断深入，研究范围逐渐拓展到股票市场微观结构领域。杨之曙和姚松瑶(2004)[25]利用PIN模型，研究了上海股市的股票买卖价差和知情交易概率，发现交易越清淡的股票，其知情交易概率越高，并且通过回归模型，他们发现知情交易概率是我国股票市场买卖价差的显著决定因素之一。周开国等(2006)[28]利用PIN模型对H股的信息不对称程度进行研究，结果表明，交易不活跃的股票具有更大的价差和更大的知情交易概率，并且知情交易概率能够很好地解释个股之间的价差差异。此外，他们还发现交易越活跃的股票，越有可能发生知情交易事件。

      理论分析与研究假设

      证券分析师是上市公司与股东之间的信息媒介。他们在收集、分析和传递信息方面起着重要的作用，尤其是明星分析师，能够向市场传递有价值的公司特质性信息。例如，朱红军等(2007)[29]研究发现，中国分析师有助于向市场提供更多公司特质性信息，从而降低股价同步性。尽管分析师能够降低其所跟踪的公司与股东之间的信息不对称，但分析师并非无选择的跟踪所有上市公司。Ball et al.(2000)[4]研究也发现，机构投资者增加后，分析师跟踪人数会上升，这是因为机构投资者需要利用分析师报告进行投资决策，从而增加了对分析师的需求。基于以上两方面的考虑，当H股公司选择到内地市场交叉上市后，受到内地个人及机构投资者的持股，从而增加对分析师的需求，进而更多的公司特质性信息被“揭露”出来并传递给市场，在给定信息总量的前提下，知情交易者能够获取的私有信息便会减少，因此知情交易者的参与减少，知情交易概率下降，即信息不对称程度降低。基于此，本文提出如下假设：

      假设1：当公司从发达资本市场(H股)到不发达资本市场(A股)交叉上市后，知情交易者到达速率降低，导致知情交易概率会降低，即信息不对称程度下降。

      Coffee(2002)[6]提出的“捆绑假说”认为，公司进行交叉上市后，会遵守上市地相关法律法规，特别是投资者保护方面的法律。此后，众多文献的研究结果支持了这一假说。根据Klapper and Love(2004)[17]以及郑志刚和孙娟娟(2009)[27]的研究结果，H股市场和A股市场中的投资者保护力度是有区别的，A股市场在这方面比较薄弱。因此，由于“捆绑效应”以及A股市场的现实环境，当上市公司从H股到A股进行交叉上市后，会面对更弱的投资者保护环境，其相关的公司章程、政策也会随之进行相应调整，淡化对投资者的保护。

      而投资者保护环境与公司特质信息传播具有紧密的联系。例如，Morck et al.(2000)[22]在其研究中，比较了新兴市场国家和发达国家中投资者和产权保护与公司特质信息传播的关系，他们指出，新兴市场上由于投资者和产权保护较弱，基于公司特质信息交易的激励较小。Jin and Myers(2006)[15]对新兴市场的研究也表明，新兴市场中的上市公司信息透明度较低，因此，投资者在进行决策时更多地依赖于市场和行业层面的信息，而非公司特质信息。由此推断，相对于没有到A股进行交叉上市的公司，当上市公司从H股到A股交叉上市后，投资者具有较小的动机去搜寻此类公司的特质信息并借以进行交易，而该类公司更多是受到市场和行业层面信息投资者的跟踪。

      交叉上市不仅带来投资者和产权保护环境以及股价信息含量的变化，影响股价变化的因素也发生重大变化。A股市场的股票更易受到政策因素的影响，投资者面对的政策和制度风险更大。邹昊平等人(2000)[30]研究了政策性因素对股价的影响，他们发现，对于上海证交所上市的股票，政策因素是造成股价异常波动的首要因素。张宗新等(2001)[26]的研究也指出，由于政府对资本市场的发展提供了隐性担保契约，资本市场制度风险因此而产生，并通过上市公司和投资者行为进行扩散和增强。因此，在其他因素不变的情况下，对于政策因素影响程度更大的公司，投资者在利用公司特质信息进行投资时面临更大的风险。

      综上分析，相对于来到A股进行交叉上市的公司，公司在交叉上市后，A股市场投资者保护方面的不足对知情交易者激励不足，政策因素导致知情交易者面临更大的政策和制度风险。因此，知情交易者到达的速率会更低，从而降低知情交易概率，并减轻信息不对称程度。因此，本文提出第二个假设如下：

      假设2：相较于未进行交叉上市的公司，交叉上市公司的信息不对称程度更低。

      本文采用Easley et al.(1996)[10]提出的直接测度信息不对称程度的方法—知情交易概率(PIN)模型。该模型建立在连续时间框架下序贯交易模型的基础之上，以逐笔交易的混合分布的方法实现了对信息不对称的直接测度。采用二叉树的方法，计算出知情交易者和非知情交易者分别在好消息到达、坏消息到达以及没有消息到达的三种情况下，指令到达速率的期望值，据此求出知情交易概率，即PIN(probability of informed trading)，并以此来衡量信息不对称程度。

      一、PIN模型的基本思想

      该模型假设，市场上仅存在知情交易者和非知情交易者，市场中的交易在做市商与这两类交易者之间进行，交易价格由风险中性的做市商报出。交易者在1个交易日内与做市商交易，每个交易日内的交易时间是连续的。由于做市商是风险中性的，且做市商之间存在竞争，所以在交易发生的时点，买卖报价均为当前信息集条件下的股票价值的条件期望值。在指令驱动型市场(中国内地股票市场与香港股票市场都属于这一类，采用交易指令自动撮合制度)中不存在显性的、固定的做市商，但是我们可将主动发起交易的一方看作隐性的做市商，所以，该模型同样适用于指令驱动型市场。图1显示了PIN模型中，股票在一个交易日内的全部交易过程。

      记知情事件发生的概率为α。知情事件亦分为好消息和坏消息，记坏消息发生的概率为δ，好消息发生的概率为1-δ。μ为知情交易的到达速率(所有指令的到达速率定义为每个交易日内指令的平均到达速率)；ε为非知情交易的到达速率。

      

      假设在每个交易日内，知情交易者和非知情交易者的指令到达速率均服从泊松分布，且每个交易日之间的指令到达速率彼此独立。如图1所示，在第一个节点，即每个交易日开盘之前，“自然”会决定该交易日是否会有信息事件发生。如果发生了，再决定该事件是好消息还是坏消息。当有好消息发生时，买单的到达速率为ε+μ，卖单的到达速率为ε；当有坏消息发生时，买单的到达速率为ε，卖单的到达速率为ε+μ；当没有任何消息发生时，只有非知情交易者进行交易，因此，买卖单的到达速率均为ε。

      二、PIN值的估计

      在任一时刻知情交易概率即为由知情交易者发出的交易指令占所有交易指令的比率，经过一系列的推导过程，最终得到PIN值的计算式为：

      

      计算PIN值需要估计出参数向量θ=(α，δ，ε，μ)。参数α和δ确定了三种事件(没有任何消息、坏消息、好消息)的概率，参数ε和μ涉及到非知情交易者和知情交易者的到达速率。Easley et al.(1996)[10]提供了一个估计参数向量的极大似然估计方法，并且该方法只要求我们观察到每个交易日内主动买入的交易次数(记为B)和主动卖出的交易次数(记为S)。

      为了描述每个交易日内的三种情况，以及交易指令的到达速率，可采用一个混合概率分布模型，将每种情况发生的概率作为权重乘以该种情况的泊松分布，得到混合似然函数如下：

      

      其中，T是一个交易日的分钟数。利用以上似然函数，便可以估计出参数向量，然后利用(1)式计算得出PIN值。

      实证结果与分析

      一、样本选取

      截至2010年7月31日，总共有62只股票实现了“A+H”交叉上市，分为三类情形，第一类是A股和H股同步上市，有4只股票；第二类是先在A股上市，再赴香港上市，有8只股票；第三类是先在H股上市，后回归A股，有50只股票，此类数量最多，因此更加显示本文研究这一类特殊的交叉上市股票尤为重要。本文研究的对象正是第三类，由于香港市场比内地市场监管更加严格，对上市公司的信息披露要求更高，先在相对发达的市场上市后在相对不发达的市场交叉上市，这是国内外文献从未研究过的。

      根据Easley et al.(1996)[10]的研究结论，估计PIN值必须要有60个交易日的交易数据，方能保证数据的充分性和估值的有效性。由于需要对交叉上市前后的信息不对称程度进行对比分析，所以本文剔除两地上市时间间隔小于60个交易日的股票。由于数据的可得性，我们只有从1996年7月1日～2009年12月31日的港股高频交易数据，且为了避免异常交易情况的出现，需剔除在交叉上市前后长期停牌的股票，最终可采用的交叉上市股票样本还有37只。

      为了进一步探讨交叉上市对信息不对称程度的影响，我们为原始样本一一匹配了仅在香港上市而未交叉上市的股票作为对照组，总共也有37只股票。对照组股票满足以下条件：

      (1)在2009年9月1日之前在香港证券交易所上市；

      (2)交叉上市前后3个月内未发生兼并收购事件，未长时间停牌；

      (3)根据恒生行业分类准则，与原始样本属于同一行业，且具有最接近的流通盘大小。

      本文所使用的股票交易高频数据均来自港交所的买卖报价记录数据库和分笔交易记录数据库，日度数据来自于国泰安数据库。由于PIN模型的估计需要知道在每个交易日内，分别由买方和卖方主动发起的交易次数，而港交所的高频数据中并未包含区分买方主动和卖方主动的标识，本文采用Lee and Ready(1991)[20]的买卖方向判断准则，即，将交易的成交价格与当前买卖报价的中点值进行比较，若成交价格小于当前买卖报价的中点值，则该笔交易为卖方主动的交易；反之，该笔交易为买方主动的交易。若成交价格恰好等于当前买卖报价的中点值，则需采用“tick test”进行划分，成交价格高于前一笔成交价格的交易视为买方主动的交易，反之则视为卖方主动的交易。本文在区分每笔交易为买方主动还是卖方主动时，首先将买卖报价记录与交易记录按照交易日和具体的交易时间进行匹配，找出每一笔成交价格对应的买卖报价，然后再依据以上判断准则逐一进行判断。

      二、交叉上市前后PIN值的比较

      根据前文的讨论，我们将每笔交易区分为由买方主动发起的，或是由卖方主动发起的交易，分别统计每天主动买入和卖出的次数，再利用公式(2)分别对每只股票进行极大似然估计，计算出参数向量θ=(α，δ，ε，μ)。每只样本股票均以交叉上市前60个交易日作为估计交叉上市前参数的时间窗口，交叉上市当日起算的60个交易日作为估计交叉上市后参数的时间窗口。由于在极大似然估计过程中，并未发生不能收敛的情况，所有样本股票均得出了PIN值。由此得到的知情交易概率和具体参数的估计结果如表1和表2所示，其中表1展示了交叉上市前的参数估计结果，表2给出了交叉上市后的参数估计结果。

      从表1可以看出，知情交易概率PIN的均值为0.3574，中位数为0.2107。非知情交易者的到达速率ε的均值为412.8217，中位数为111.4085，知情交易者的到达速率μ的均值为449.1697，中位数为256.7900。不论是以均值还是以中位数来比较，知情交易者的到达速率都是高于非知情交易者的到达速率，说明知情交易者在交易过程中较非知情交易者有着更大的优势。另外，估计结果中信息事件发生的概率α的均值为0.4007，坏消息事件发生的概率δ的均值为0.2897。

      从表2可以看出，交叉上市之后，PIN值均值变为0.3835，较交叉上市前略有上升，但是，PIN值的中位数却由交叉上市前的0.2107下降到交叉上市后的0.1834。由于本文所采用的样本较少，因此中位数的结果较平均数的结果会更为可靠，我们可以认为交叉上市之后，PIN值的总体水平是有所下降的，即信息不对称程度降低了。

      更为细致地，我们比较分析交叉上市前后知情交易者和非知情交易者的到达速率。交叉上市后，知情交易者的到达速率μ的均值为419.3732，比交叉上市前小很多。非知情交易者的到达速率ε的均值为413.9517，与交叉上市前非常接近。由此可以判断，交叉上市后知情交易者发生的交易有所减少，而非知情交易者的交易没有明显的变化。另外，再比较知情交易者和非知情交易者的到达速率相对大小，在交叉上市前知情交易明显占优势，而交叉上市后两者的到达速率非常接近，之间的差别较交叉上市前显著减小，也就是说，交叉上市之后，知情交易者在交易过程中的信息优势有所减弱，因此可以得出结论，股票的信息不对称程度有所降低。若利用中位数进行分析，可以得出同样的结论。

      信息事件发生的概率α的均值在实现交叉上市之后，上升为0.4436，坏消息事件发生的概率δ则下降为0.2497。综上所述，交叉上市之后，股票的信息不对称程度降低了。

      

      三、差异性检验

      为了进一步检验交叉上市前后PIN值的差异在统计上是否显著，我们又进行了Wilcoxon秩和检验。本文中，交叉上市前后的样本完全一样，形成配对样本，故可先得到配对样本的PIN值之差，然后再利用该方法进行检验，原假设是交叉上市前后的PIN值中位数相等，即交叉上市前后配对样本PIN值之差的中位数为零。检验结果P值接近于0.01，拒绝了原假设，即最终得出结论：交叉上市前后PIN值中位数不相等。

      这里的结论结合上一部分的分析可以得出，H股回归A股交叉上市之后，信息不对称程度显著降低，而且其原因在于交叉上市后知情交易者的参与发生了显著的变化。知情交易者在交叉上市后参与交易减少，这是由于股票交叉上市后受到两地市场的关注，跟踪该股票的分析师更多，关注该股票的投资者也更多，相应地，在股票市场上“揭露”出公司相关的信息更多，获得私人信息的可能性下降，掌握私人信息的知情交易者减少。另一方面，非知情交易者参与交易的程度没有明显变化，而信息不对称就是知情交易者和非知情交易者之间的力量对比形成的，所以交叉上市以后信息不对称程度降低。实证结果证实了研究假设1。

      四、交叉上市股票与未交叉上市股票的信息不对称比较

      为了能更深层次了解交叉上市与信息不对称两者之间的联系，考察交叉上市对股票信息不对称的影响程度，我们引入代表交叉上市的虚拟变量，同时考虑影响信息不对称程度的相关基本因素作为控制变量进行回归分析。过往研究一致认为，公司规模、股票价格、交易活跃性和价格波动性等因素均与股票的信息不对称程度相关(Amihud and Mendelson，1986；Stoll，1989)[1][23]，具体来说，公司规模、股票价格和交易活跃性(通常用交易量度量)③与股票的信息不对称程度负相关，而股票价格的波动性则与股票的信息不对称程度正相关。据此，我们引入了交叉上市虚拟变量(Cross-list)，建立以PIN值为被解释变量，公司规模(Size)、价格(P)、交易活跃性即交易量(Vol)、价格波动性(StdP)为控制变量的回归模型来进行分析。具体回归模型如下：

      

      虚拟变量Cross-list的系数即可用来检验交叉上市对信息不对称程度的影响，如果系数

显著不为零，则表明交叉上市股票与未交叉上市股票的PIN值显著不同；如果

显著为负，则说明交叉上市股票的PIN值显著小于未交叉上市股票的PIN值，信息不对称程度相对更低，即交叉上市能够显著降低信息不对称程度。

      该部分计算的时间窗口长度为4个月，具体为2009年9月1日～2009年12月31日。对期间所有样本的PIN值进行估计，包括原始样本组和对照样本组，以便比较交叉上市股票和非交叉上市股票的信息不对称程度差别，估计结果见表4。可以看出，无论是均值还是中位数，原始样本组均显著低于对照样本组。对两组数据进行Wilcoxon秩和检验，P值小于0.0001，可以拒绝两组样本中位数相等的原假设，说明两者存在显著差异。

      接下来，我们将两组样本混合形成一个样本进行回归分析。在该段时间内，所有的原始样本均已实现了交叉上市。因此，对于原始样本而言，交叉上市虚拟变量的值为1；对于对照组而言，交叉上市虚拟变量的值为0。从表5结果可以看出，虚拟变量Cross-list对PIN值的影响显著为负，回归系数为-0.0770，表明交叉上市股票的PIN值显著小于未交叉上市股票的PIN值，即信息不对称程度要低，该结果进一步验证了交叉上市能够降低信息不对称程度，即验证了本文提出的研究假设2。

      所有控制变量的系数符号均符合之前的预期：公司规模的回归系数为-0.0021，表明公司规模越大的股票，其信息不对称程度越低；价格的回归系数为-0.0017，说明高价股票的信息不对称程度更低；交易量的回归系数为-0.0084，说明交易越活跃的股票，信息不对称程度越低；股价波动性的回归系数为0.0066，说明股票价格波动性越高，其信息不对称程度越高，即风险越大，信息不对称程度越高。

      

      五、稳健性检验

      为了弥补本文样本量偏少的固有缺点，而且PIN值也只是采用市场数据来直接度量投资者之间的信息不对称，本文采用另一种会计信息质量——盈余质量来间接度量投资者之间的信息不对称，用修正Jones模型(1991)[16]来测度操纵性应计利润，作为盈余质量的度量。操纵性应计利润越高，则盈余质量越低，说明会计信息质量越低，信息不对称程度越高，因此，操纵性应计利润与信息不对称呈正比。

      修正Jones模型的思路如下：在净收益中扣除经营性活动现金流作为总体应计利润；按利润可操纵的程度，将总体应计利润分为操纵性应计利润DA(discretionary accruals)和非操纵性应计利润NDA(non-discretionary accruals)，其中操纵性应计利润DA反映了盈余管理程度，作为盈余质量的代理变量。计算出DA的绝对值，便得到会计信息质量的代理变量。本文最终采用修正Jones-CFO模型，在回归模型中加入了CFO变量。

      

      其中，TA是总应计利润；NI是净收益；CFO是经营性活动现金流；Assets是总资产；REV是主营业务收入；REC是应收账款；PPE是固定资产。先用(5)式方程进行OLS回归，所得估计系数代入(6)式计算得出非操纵性应计利润，再根据(7)式计算得到操纵性应计利润。

      为了研究交叉上市对会计信息质量的影响，我们将盈余质量作为被解释变量，同样引入AH股交叉上市虚拟变量(Cross-list)，同时加入以下控制变量：资产负债率(Lev)反映杠杆程度、净利润增长率(Growth)反映公司成长性、董事会人数的自然对数(Board)反映董事会规模、第一大股东的持股比例(FirstShare)反映股权集中度、独立董事比例(IndBoard)。

      从表6可以看出，交叉上市虚拟变量的系数显著为负，意味着交叉上市公司与非交叉上市公司相比，操纵性应计利润更低，即盈余质量更高，信息不对称程度更低。这一结果说明当我们用会计信息质量来间接测度投资者之间的信息不对称程度时，得到与前文一致的结果，即交叉上市股票的信息不对称程度相较于非交叉上市股票而言更低，交叉上市能够降低信息不对称程度，再次验证了本文提出的研究假设2。

      

      结论和政策建议

      本文以先发行H股后回归A股市场交叉上市的股票为研究对象，研究了交叉上市前后信息不对称程度的变化，并且比较了交叉上市股票和非交叉上市股票之间信息不对称程度的差异，以揭示交叉上市对信息不对称的影响并剖析其原因。信息不对称程度用知情交易概率(PIN)来直接测度，通过比较交叉上市前后知情交易概率的变化来反映交叉上市对信息不对称的影响，得到以下结论：

      第一，交叉上市能够降低股票的信息不对称程度。根据PIN值的估计结果可以看出，随着股票实现交叉上市，知情交易者相较于非知情交易者在交易过程中存在的优势渐渐消失。交叉上市前后PIN值的对比，以及交叉上市股票和未交叉上市股票的PIN值的对比结果，均表明交叉上市能显著降低股票的信息不对称程度。

      第二，大公司、高股价的股票信息不对称程度更低，交易越活跃、价格波动越小的股票的信息不对称程度亦更低。这一结论有着重要的政策含义，即，保持股票交易的活跃性，能够有效地降低股票信息不对称的程度，提高股票市场的效率。

      国外学者关于股票交叉上市与信息不对称程度的研究，得出的结论基本上都是交叉上市能明显降低股票的信息不对称程度，本文的结论亦与他们的结论相吻合。但是，国外学者给出的解释不能适用于本文的研究对象，由于本文研究对象的特殊性，考察的是先在相对发达的香港市场上市后在相对不发达的内地市场交叉上市的情形，与国外文献考察的对象有很大不同。鉴于此，本文从全新的角度对交叉上市引起信息不对称程度降低的原因给出了合理的解释，利用知情交易概率度量信息不对称程度的同时，本文能够分析知情交易者和非知情交易者的参与程度，发现知情交易者在股票交叉上市以后参与较少，而非知情交易者的参与程度没有明显变化，这是导致信息不对称程度下降的直接原因。导致知情交易者的参与减少的原因是由于交叉上市股票在两地市场交易，受到更多的分析师关注，因而市场上“揭露”出来的信息更多。

      本文的结论具有重要的政策含义：交叉上市的好处并不一定在于公司能够受到更为严格的监管，信息披露更加充分，更为重要的是投资者的参与发生了变化，知情交易者和非知情交易者的构成发生了变化，股票市场上被揭露出来的公司相关信息更充分，公司受到投资者和其他市场参与者如分析师的关注更多，自然地信息不对称程度降低。监管机构应鼓励上市公司到多地交叉上市，尤其是鼓励已在海外上市的公司(H股、红筹股)回归A股，这不仅对公司价值的提升具有重要的作用，而且对内地股票市场的发展也具有重要的推动作用。

      ①该文中用公司特质的股票收益率波动性(firm-specific stock return variation)度量股价的信息含量，这一变量衡量了有关公司的信息是否迅速并且准确地反映在股价中。

      ②需要说明的是，在部分文献中，知情交易者拥有的信息被定义为私有信息，知情交易者被等同为内幕交易者。而实际上，知情交易者拥有的信息也可以是公开信息，只要股票价格未充分反映所有的相关信息，知情交易者依据这些信息所进行的交易也属于知情交易。

      ③需要说明的是，过往文献中少部分研究直接将交易量作为信息不对称的一种代理变量，有两方面原因，其一是由于信息不对称不是主要的研究对象，而只是研究某一个问题时需要考虑的一个因素作为控制变量，因此采用交易量代理信息不对称是一种简便的处理方法；其二，准确度量信息不对称需要用到高频数据，但获得高频数据并不容易，而且对于某些研究来说并不需要用到高频数据，因此采用交易量来代理信息不对称也是不得已的一种简单处理方式。但是，从市场微观结构的角度来讲，精确度量信息不对称程度需要用到高频数据，严格来讲，交易量只是影响信息不对称程度的一个因素，如本文采用的知情交易概率是直接测度信息不对称的方法，这里交易量被看做是影响信息不对称的一个因素，作为回归的控制变量。

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