产权保护和市场信息不对称：来自中国A-B股的证据，本文主要内容关键词为：中国论文,市场信息论文,不对称论文,证据论文,产权论文，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。
一、引言
已有大量的实证研究表明，产权保护促进经济增长和金融市场的发展(Knack and Keefer，1995；Mauro，1995；Svensson，2005；Acemoglu and Johnson，2005)。然而，这些研究从本质上看都是宏观层面的跨国分析，从中无法知道这些作用背后的经济机制，即产权通过何种渠道影响经济增长。于是经济学家转向微观层面的研究。在一篇非常有影响的发展经济学文献中，Besley(1995)发现在加纳这个发展中国家，产权影响了企业的投资行为。然而，究竟是产权影响了企业投资，还是金融约束影响了企业投资？他们并未找到答案。从金融经济学的角度看，企业的投资行为受到很多因素的影响，其中一个非常重要的因素就是金融约束。那么，究竟是产权重要还是金融约束重要？为了回答这个问题，Johnson et al.(2002)通过对东欧五国的小型制造业企业的调查分析发现，在产权保护状况不佳的地方，企业是否有留存利润并不能决定其是否再投资(Reinvestment)；只有在产权保护好的地方，这些企业才会选择将留存利润再投资。Cull & Xu(2005)利用中国企业的调查数据，进一步证实了这一观点。当然，产权保护对企业的影响是多方面的，比如，Shleifer与其合作者的一系列有影响的研究表明，产权保护(通过法律渠道)也影响公司治理的决策。概括而言，目前的研究方向从宏观层次转向了微观层次，其中的一个重要原因是：只有了解产权影响经济的微观作用机制，我们才能够根据这些研究提供有建设性的政策建议。
本文沿着这一研究思路，试图回答以下这些问题：(1)产权保护是否影响金融市场中的不同投资者的交易行为？产权保护是否影响金融市场交易中的信息不对称？(2)如果有，如何影响？目前的金融经济学文献尚未提供任何证据。本文将通过分析中国的A、B股市场以表明产权保护同样影响了同一企业不同投资者之间的信息不对称。①
在展开理论分析之前，让我们先解释两个可能的疑惑：第一，为何尚未有文献实证分析这个问题？第二，这个问题本身重要么？从实证研究的角度看，如果要分析产权对金融市场信息不对称的影响，至少需要具备两个条件：一是需要有横截面上的产权保护的差异；二是需要有高频数据，并按照市场微观结构文献中的方法有效地估计市场交易中的信息不对称。意识到这两个必要条件，我们就知道为何分析这一问题并不容易。大部分的高频数据来自发达国家的金融市场，而这些国家的产权保护大同小异，横截面上的变化不大。而对于发展中国家，研究人员很难获得大量的高频数据。这就在很大程度上解释了为何目前尚未有文献分析这一问题。
那么，这个问题重要么？实证微观结构文献通常沿用了实证资产定价领域的方法，即很少关注计量模型的识别问题(Model Identification)。因此，从计量角度看，这两个领域的很多文献仅分析了相关性，而不是建立因果关系。也就是说，研究者仅分析市场信息不对称对资产价格的影响，或者市场信息不对称对公司治理的影响。但是，这里利用高频数据估计的市场信息不对称这个变量本身是一个内生变量，因此并不能建立解释变量与被解释变量之间的因果关系。我们试图回答一个更基础的问题：究竟什么变量影响了市场交易中的信息不对称？更具体一点，制度性因素是否影响了市场交易中的信息不对称？或者说，产权制度的质量，是不是金融市场信息不对称的重要根源之一？②我们需要强调指出，研究产权对市场交易中信息不对称的影响，从模型识别的角度看，具有绝好的优势：产权制度本身对企业层面的任何变量而言，都是外生的，这就完全排除了反向因果关系(Reversal Causality)的可能性。具体而言，如果我们发现产权保护影响了企业层面的信息不对称变量，那么，我们就可以排除这样一种可能性：(微观层面的、企业层面的)市场交易中的信息不对称影响了(宏观层面的)产权制度。
从理论的角度看，产权保护同样可以影响金融市场中的交易行为。其一种可能的作用渠道如下：③产权保护影响了公司治理实践，这一观点在Shleifer的系列研究之后已经变得毋庸置疑了。而公司治理实践，通过影响不同投资者的信息获取成本，则可能影响了投资者的交易行为，继而影响市场交易的信息不对称。当然，金融市场中的信息不对称，也会对公司治理产生反馈作用(Holmstrom and Tirole，1993)。
本文将通过分析中国A-B股市场中同一企业不同投资者的交易过程中的信息不对称，从实证的角度分析产权保护对市场信息不对称的影响。我们的分析表明，更好的产权保护导致了市场信息不对称程度的降低；同时，对于产权如何影响市场信息不对称，我们也提供了一些初步分析。分析结果表明，产权通过影响公司治理/信息透明度，进而影响了市场信息不对称。④当然，我们必须承认这只是其中的一种作用渠道。
在解释相关的制度背景和数据之前，我们先解释为何要分析A-B股市场。世界银行在2004年对中国的120个城市的产权状况进行了调查，计算得到了各个城市层面的产权保护指数。Cull & Xu(2005)是第一个利用该调查数据中提供的城市层面的产权保护指数，来分析宏观层面的产权保护对微观企业再投资决策的影响的。⑤在本文中，我们遵循他们的方法，利用该数据衡量中国各个城市的产权保护程度。而中国上市公司中同时发行A股和B股的企业，均分布在中国不同的城市。因此，我们用中国城市层面的产权保护指数作为对发行了A-B股的上市企业投资决策产生影响的产权保护程度的替代指标具有比较好的逻辑性。
那么，为何分析A-B股而不是所有的A股股票？分析所有的A股固然有计量上的样本量足够多的优势，然而，分析所有的A股也存在计量上的问题。不同企业的基本面存在差异，而企业的基本面当然会影响金融市场交易的信息不对称。金融市场中的信息不对称至少来源于两个方面：一是企业的基本面；二是投资者对基本面信息的收集、分析和利用。如果我们不能控制基本面的差异，遗失变量(Omitted Variable)将是一个很严重的问题。⑥换言之，如果我们分析所有A股，得到的结果是产权保护指数与市场信息不对称负相关，但我们并不能由此建立这样的因果关系：产权保护导致信息不对称程度的下降。原因在于我们不可能完全控制那些企业层面的一些并不可观测的遗失变量。比如，不同的企业，市场中可获得的信息不同，那么，一个企业的股票具有较低的信息不对称可能是因为市场上该企业的信息更多(比如，大的企业通常具有更多的各种信息，因此，其市场交易的信息不对称程度低，流动性高)。而这些因素与产权制度的质量未必有必然的关系。
综上所述，我们可以看出，中国的A-B股市场提供了一个非常适合的研究环境：我们可以通过研究同一企业在两个不同市场(的交易过程中)的投资者之间的信息不对称之间的差异，来分析产权对这一差异的影响。由于分析的是同一企业，因此可以完全控制企业基本面的差异。这是因为我们这里讨论的同一个企业，其信息的差异只来源于不同市场投资者对这些企业信息的收集、处理分析和利用。而投资者对这些信息的收集和分析，我们认为取决于产权制度的质量，本文的实证分析也证实了这一判断。
二、制度背景、相关文献和理论
(一)制度背景
从1991年开始至今，已有111家企业发行了B股。发行B股的初衷在于吸收外国投资。在2001年之前，B股只能卖给外国机构投资者或者外国个人投资者。发行B股的企业中，有90家企业同时发行了A股和B股。同一企业的A股和B股虽然在投资者构成上存在差异，然而，两只股票却拥有相同的投票权和现金流权，因此，拥有相同的基本面。2001年2月28日，中国证监会允许国内个人投资者利用自己持有的外汇进入B股市场进行买卖交易。不过，国内的机构投资者仍然不允许进入这一市场，其原因之一可能是外汇管制。对于国内个人投资者而言，他们必须首先取得外汇(美元或者港币)，才能进入B股市场。在2003年9月1日之前，国内的个人一年最多可以从银行换汇2000美元，超过部分必须获得当地外汇管理机构的批准，一旦购汇超过10000美元/年，必须获得中国国家外汇管理局的批准；2003年9月1日之后，2000美元的上限被提高到5000美元。2005年8月3日，这一上限被进一步提高到8000美元。⑦尽管我们不可能获得B股个体投资者层面的整体信息，但是可以猜测，在2001年之后，随着时间的推移，国内投资者进入B股市场的概率不断增加，从而在很大程度上缓解了同一企业A-B股交易之间的信息不对称。从另外一个角度看，这一外汇监管演变史同样也表明，国内投资者并不能在2001年之后全部进入B股市场，即使他们认为B股市场更有吸引力。
(二)相关文献
与本文相关的文献主要是两类：一类是分析中国A-B股市场的文献；另一类是分析市场微观结构与公司财务相互作用的文献。
Chan et al.(2008)是研究中国A-B股市场的最重要的文献之一。他们通过利用高频数据估计两个市场的信息不对称程度的差异，来解释为何B股存在折扣，认为原因是两个市场中投资者的信息不对称。具体而言，外国投资者拥有的信息越少，B股信息风险就越增加。因此，为了补偿这一风险，B股投资者要求更多的定价折扣。显然，这是一篇典型的市场微观结构与资产定价相结合的研究文献。然而，对于信息不对称来源于哪里这一问题，该文没有涉及，而本文试图从制度层面分析信息不对称的根源。⑧本文的研究不仅印证了他们的观点的正确性，同时还为他们的结果提供了产权制度层面的解释。
Calomiris et al.(2010)是另一研究中国A-B股市场的重要文献，他们研究的问题是国有股权是否影响企业价值。该文以2001年A股市场的国有股减持事件和2002年取消减持政策事件为背景，充分利用A-B股的独特结构，对转轨过程中中国国有股的价值进行了分析。⑨
从分析方法上看，与本文相似的是那些利用高频数据估计来分析公司财务问题的研究。国内最早的研究之一可能是吴卫星、汪勇祥和成刚(2004)。他们分析了上市公司的股权结构对股票交易信息不对称程度的影响。最近，屈文洲和谢雅璐(2011)使用高频数据计算得到信息不对称指标，分析和讨论了基于信息不对称的融资约束与投资一现金流敏感性之间的关系。
(三)相关理论介绍
Chan et al.(2008)建立了一个微观市场结构类的理论模型，用以解释A-B股的价格差异问题。其基本思路如下：由于B股投资者相对于A股投资者而言，具有信息获取上的劣势，因此，B股市场的有效信息含量较低。从模型化的角度看，可以假定B股都是噪声交易者，这样在B股市场中投资者之间的信息不对称程度较低，因为大家都没有私人信息(Private Information)。这样，利用标准的市场微观结构模型估计出的B股投资者之间的信息不对称程度(假设用INFOB表示)就较低(下一节将给出这些信息不对称的估计方法的详细解释)；而对应的同一企业的A股市场中，由于信息获取成本相对B股较低，因此就有一部分投资者有激励获取一部分私人信息，从而导致A股市场的投资者之间的信息不对称程度(假设用INFOA表示)较大。这样，就可以计算出同一企业的A股与B股投资者这两类投资者之间的信息不对称差异程度，即INFOA-INFOB。从定价的角度看，由于B股投资者预期到自身的信息劣势，因而就要求更大的价格折扣，导致B股相对A股的价格较低，因此INFOA-INFOB这一变量就解释了A-B股价格的差异。在他们的模型中，一个关键的假设就是：同一企业的A股投资者相对于B股投资者而言，具有信息获取成本上的优势(而这一优势解释了B股的折价问题)。但是，他们没有解释究竟什么因素导致了A股与B股投资者信息获取成本上的差异(在他们那里，这是一个假设)，本文的理论思路与他们一致，但是我们主要从实证的角度为他们的关键假设提供了制度基础：产权保护的不同，导致了同一企业的A股与B股投资者的信息获取成本上的差异。
事实上，Albagli et al.(2011)的理论模型可能最接近本文的分析。他们的模型表明，产权制度导致了A股投资者的信息获取成本相对B股而言更低。与Albagli et al.(2011)分析产权保护对A-B股之间的联动性不同，本文则是分析A-B股投资者之间的信息不对称差异。因此，本文从一定程度上进一步证实了他们的观点，并提供了更基础性的分析和更直接的证据。
为了便于理解上述两个理论模型的共同思路，我们这里作进一步的讨论。我们的假设如下：产权保护影响了同一企业的A-B股投资者的信息获取成本。⑩为什么会有这种影响呢？一种可能的渠道(这意味着并不排除存在其他作用渠道的可能性)就是产权保护影响了公司治理实践；而公司治理实践，则可能影响了投资者的信息获取决策，继而影响市场交易的信息不对称。为了便于读者理解这一思路，我们不妨举个简单的例子。
有两家企业甲和乙，企业甲的公司治理很差，而企业乙的公司治理很好。企业甲的很多信息都不透明(比如，大量关联交易等)，或者很难让投资者特别是B股投资者理解。这样，B股市场(相对于A股)就是一个噪声很大的市场。因为B股市场中没有人有私人信息，因此，B股投资者之间的信息不对称程度较低。而A股投资者中，一部分可能具有获取私人信息的各种有利管道和便利条件，从而可以更好地(或者成本更低地)理解这些信息。因此，A股投资者之间的信息不对称程度更大。这就导致了同一企业的A股和B股的交易信息不对称程度差异很大，即INFOA-INFOB的值很大，详情参见Chan et al.(2008)的分析。
而对于企业乙，由于公司治理好，透明度高，信息获取成本低，因此，A股和B股中都有很多投资者有激励去收集一些企业层面的私人信息。这样，两个市场的信息不对称的差异(即INFOA-INFOB的值)就缩小了。Veldkamp(2006)的理论模型也充分地证实了这一点：当信息收集成本较低时，投资者有激励去收集私人信息进行组合投资。在这里，我们的关键被解释变量是A股信息不对称程度与B股信息不对称程度的差异，即INFOA-INFOB，而不是A股投资者之间的信息不对称(INFO[，A])或者B股投资者之间的信息不对称(INFO[，B])。
需要指出的一点是：本文的贡献在于指出产权保护对市场信息不对称的影响，而不是找出所有的微观作用渠道；公司治理在这里只是多种渠道中的一个特定渠道，我们希望以后有更多的研究发现和证实其他的作用渠道。
另外需要着重指出，这里分析的产权制度影响投资者行为的渠道，和已有产权文献中强调产权制度作用的渠道相比，是存在显著差异的。具体而言，已有的研究文献在分析产权制度对实体经济投资决策的影响时，其基本思路一般如下：如果经济人知道自己的产权会得到更好的保护，那么，他们就不会过分担心政府或者其他利益相关方对自己投资利益的侵占。因此，他们就会更有激励追加投资。在我们的情境下，由于侧重分析的是股票投资者收集私人信息的激励问题，上面的这种渠道未必适用于我们的例子：因为从理论的角度看，其他人(无论是政府还是其他经济人)很难侵占投资者收集的私人信息。本文的结果则暗示另外一种间接的作用渠道：产权制度影响了公司治理，而公司治理状况则影响了投资者收集/分析信息的成本，继而影响他们收集企业特定信息的经济激励，其直接后果就是导致了两个市场中交易的信息不对称差异性。(11)
三、数据和描述性统计
(一)数据来源和介绍
本文的研究数据来自以下方面：(1)国泰安金融经济数据库的企业层面的财务信息、公司治理变量信息和股票交易信息；(2)国泰安金融经济数据库的所有A-B股企业2004-2005年的高频交易数据；(3)WIND数据库的关于A-B股企业高管的简历资料数据；(4)世界银行2004年中国企业调查数据中关于中国120个城市的产权保护指数数据。
2004年，世界银行在中国国家统计局的合作之下，对中国120个城市的12400家工业企业进行了调查，其调查的主旨是分析这些城市的投资环境。在所有被调查的企业中，8%为国有企业，28%为外资企业，其余的64%则是国内私人企业(Mako and Xu，2006)。为了定量化不同程度的产权保护情况，该调查问卷设计了如下问题：当你的公司有任何商业或者其他方面的纠纷时，在多大程度上你的公司的合同和产权会得到有效的保护？通过对这一问题的答案进行标准化分析，世界银行对中国的120个城市的产权保护情况进行了量化。该指数值介于0—1之间，数值越高，表明产权保护越好。通过合并世界银行城市层面的产权保护指数数据与上市公司数据，我们能够合并94.4%的A-B股企业样本(即90家企业中的85家)。这85家A-B股企业将是我们的分析样本(对于其余5家企业所在的城市，世界银行没有调查，因此没有对应的产权保护指数)。需要指出的是，Cull & Xu(2005)是第一个利用世界银行中国企业的调查数据来度量城市层面的产权保护差异的(后来有更多的国外学者利用这一产权保护指数发表了不少关于中国经济的文章，在此不再一一列出)。
从国泰安的金融经济数据库，我们获得了企业层面的财务变量和公司治理变量，包括净资本收益率(ROE)、总资产(Log(Assets))以及国有股权比例(State Ownership)。遵循Chan et al.(2008)的方法，我们控制了同一企业的A-B股之间的换手率差异(Turnover Gap)、收益差异(Return Gap)和流动市值差异(MKTvalue Gap)。参照已有的金融以及会计领域的研究(Bertrand et al.，2002；Chen and Yuan，2004；Jian and Wong，2010)，我们用特殊利润占净利润的比例(Special Profits)来衡量上市公司通过关联交易以及其他非运营业务进行盈余管理的情况。同样，按照Calomiris et al.(2010)的方法，我们通过手工分析WIND的高管简历信息，把样本企业分成两类：有政治关联的和没有政治关联的。如果一家公司的高管曾经担任过厅局级干部(包括副厅副局级)，那么，这家上市公司就是有政治关联的，即Political Connection的赋值为l。
我们对国泰安提供的高频交易数据按照市场微观结构文献的方法进行了分析。具体而言，我们遵循Chan et al.(2008)的方法，计算了两个反映市场信息不对称的指标。第一个指标参照了Glosten & Harris(1988)的方法，即估计交易量对价格变动的冲击，其模型如下：
这里，P是交易价格，Q是一个哑元变量反映了交易的方向(即买方发动型还是卖方发动型)，V是交易量；而r则反映了交易量对价格的冲击，是我们衡量信息不对称的一个指标。为了便于不熟悉市场微观结构理论文献的读者理解，我们简单解释一下为什么这一变量反映了市场中不同投资者之间的信息不对称。假设某一股票，其所有的投资者都没有任何私人信息，则市场上任何一笔买单或者卖单都不含有任何新的私人信息。那么，根据经典的定价理论，股票的内在价值就没有任何变化，显然这些买卖交易量不会引起价格的任何变化，因此，交易量对价格的冲击为零(即反映了市场不存在任何投资者之间的信息不对称)。现在假定另外一支股票，有两类投资者，一类纯粹是噪声交易者，一类拥有私人的信息。这时，一个市场参与者看到买单，他就会理性预期到这支股票有了新的利好信息。于是，对应的股票的内在价值就上升。因此买单将推动价格上涨，这时r显然为一正数，即市场中两类投资者存在着信息不对称。这一数值越大，理论上有私人信息的投资者比例就越高，即两类投资者之间的信息不对称程度就越严重。因此，在微观市场结构文献，r反映了股票的不同投资者之间的信息不对称。
有鉴于此，我们用LogPi衡量同一企业A股投资者与B股投资者之间的信息不对称差异性，其定义为：
同样，我们毫无惊奇地发现，这两个变量同样存在很高的相关性。因为从本质上看，这两个变量都反映了交易量对价格的冲击，显然，和Kyle(1985)的理论思路是一致的。在理论上，这些不同的信息不对称的度量之间本应该存在很高的相关性，事实上也是如此。
因此，为了检验本文结果的稳健性，我们又创建了另外一个变量LogAs来反映同一上市公司的A-B股市场的信息不对称差异性，其定义为：
(二)描述性统计
表1展示了本文所涉及的变量的一些描述性统计：均值、中位数、标准偏差、样本数。由于市场信息不对称这一变量数值很小，我们在计算出LogPi和LogAs后分别乘以10^8，以便于报告我们的系数估计。Turnover Gap是A股日度的平均换手率减去B股日度平均换手率；Return Gap是A股年度的收益率减去B股年度收益率；MKTvalue Gap是A股流通市值与B股流通市值差异的绝对值的对数值。
四、产权保护和市场信息不对称：实证结果
(一)产权保护和信息不对称基本回归模型如下：
该数值越大，反映两类投资者之间的信息不对称差异程度越严重。(13)从纯粹理论的角度看，当产权制度更好地保护投资者时，B股投资者将更有激励去收集企业的相关信息，这样，A股与B股之间的信息不对称差异就会较小(即ΔP
更小)；而当产权制度较差时，B股投资者(相对A股投资者而言)收集私人信息的激励就会降低。因此，当B股投资者都没有私人信息时，B股市场的信息不对称程度(相对于A股市场)就更低(即ΔP更大)。(14)
我们首先用模型(1)中的γ来衡量信息不对称。表2展示了我们的分析结果。在表2的第1列，我们只控制了行业固定效应。OLS回归结果表明，产权保护指数越高，两个市场之间的信息不对称程度越低，这跟我们的理论假设是一致的。在第2列，我们进一步控制了年固定效应。比较第1列和第2列中的系数，可以发现年固定效应并不影响产权制度对两个市场信息不对称程度的作用。在未列出的逐年回归结果中(为节省篇幅，这里不再单独列出)，更好的产权制度同样导致了A-B股两个市场的信息不对称程度的降低，这与第2列的估计结果是一致的。在第3列中，我们控制了城市层面的一些变量，包括人均GDP以及GDP增加率。从表3中可以看出，这些变量对信息不对称差异的影响几乎可以忽略不计。我们遵循Chan et al.(2008)的方法，在第4列进一步控制企业层面一些基本面信息和治理变量：ROE，Log(Assets)以及Log(Age)，换手率差异，股票收益差异以及股票市值差异。同样，这些控制度量的引入并没有影响我们的主要结果。需要指出，从第1列到第4列，我们均考虑了同一企业时间序列上的相关性，即企业层面的群聚效应(Firm-level Clustering Effect)。(15)
标准误差的精确估计一直是实证计量分析的一个核心内容。这里，我们用了两年的面板数据对模型进行OLS估计，并将同一企业不同年份之间的系列相关性考虑进去。然而，最近的一些研究表明，不同的企业在同一年内的误差项可能同样存在相关性。这就意味着，在处理面板数据时，我们需要注意研究结果是否在考虑了年群集效应之后的稳健问题。因此，我们遵循Petersen(2009)的方法，在第5列中考虑了双重群聚效应。(16)很显然，我们的结论没有发生质的变化。
在分析另外一个信息不对称程度的代理变量之前，需要指出两点：第一，由于只能获得一年的产权保护指数，因此，我们无法估计固定效应模型；第二，正如上文指出，制度本身是一个缓慢变化的过程，因而即使有两年的产权保护指数，固定效应模型也是不合适的。
为了验证这一观点，我们用模型(2)中的
作为信息不对称的一个指标进行计量分析，其结果报告在表3当中。可以很容易地看出，利用不同的信息不对称指标，我们仍然得出了本质上相似的结论，即产权保护影响了市场交易中的信息不对称。由于表3和表2的经济学含义完全一样，为节省篇幅，这里不再一一分析。
综上所述，可以得出这样的结论：第一，产权保护影响了证券市场交易中的信息不对称；第二，产权保护越高的地方，A股与B股投资者之间的信息不对称差异程度越低。正如上文指出，证券市场与实体投资不同。因此，传统的解释(即好的产权鼓励投资)在证券市场似乎不起作用。那么，我们观察到的这一现象背后的深层次的经济作用机制(即渠道)可能是怎样的呢？
在分析可能的作用渠道之前，我们先对模型(3)进行一些计量分析上的讨论。从模型识别(Model Identification)的角度看，我们需要分析考虑这样一个问题：有没有存在反向因果关系的可能？即信息不对称影响了产权制度？这在我们的情境下几乎是不可能的。目前尚未有任何理论或者证据证明企业层面的市场交易过程中的信息不对称影响了产权制度。另外，有没有可能存在某一个我们不能观察到的变量，同时影响了模型(3)的左右两边，从而导致了产权制度变量和市场信息不对称这个变量之间的虚假相关？从理论的角度看，很难想象某一个变量同时影响了宏观层面的制度因素以及市场微观层面的市场交易中的信息不对称程度。从表2和表3的分析也可以看出，无论我们控制宏观层面的变量，还是控制微观层面的变量，其结果都没有受到多大的影响。(17)
(二)产权保护和企业公司治理/透明度：可能的一种作用渠道
基于以上分析，我们不禁要问：产权保护在此情形下是如何影响证券市场交易中的信息不对称的呢？接下来我们试图给出一些初步分析，并希望借此有更多的研究详细地分析各种可能的作用渠道。从理论的角度看，产权保护有可能影响公司治理，而公司治理转而影响投资者收集信息的激励。有鉴于此，我们参照Albagli et al.(2011)的方法，侧重分析两个变量：一个是上市公司的关联交易；另外一个是上市公司的政治关联。我们选择分析这两个变量，出于以下考虑：这两个变量与公司的透明度高度相关。在新兴市场国家，企业集团是一个常见的组织形式，而Bertrand et al.(2002)对印度企业集团的研究以及Chen & Yuan(2004)对中国企业集团的研究表明，当一个上市公司存在大量关联交易时，外部投资者很难评估这些企业的财务信息，导致财务透明度的降低。另一方面，已有的研究表明，在世界上很多国家，企业有政治关联是一种常见现象。而Chaney et al.(2011)的研究表明，存在政治关联的企业一般透明度很低。当企业的透明度较低时，B股投资者(相对于A股投资者而言)更缺乏激励去收集企业层面的信息，导致两个市场的信息不对称。我们从实证的角度分析了这一问题，其计量模型如下：
表4报告了这一模型的估计结果。第1列的被解释变量是Special Profits，第2列的被解释变量是Political Connection。可以看出，在产权保护比较好的地方，企业从事关联交易的动机越弱，同时，企业有政治关联的可能性也更低。这与我们的假设是一致的。
(三)综合分析
最后，将企业公司治理和透明度这两个变量引入我们的主要计量模型：模型(3)。(18)表5报告了我们的主要发现：当引入公司治理和透明度这两个变量后，产权保护指数对信息不对称的作用减弱，但是依然显著。这表明了两点：第一，这一公司治理和透明度渠道仅仅是很多可能的作用渠道中的一种，因此，产权保护指数变量前面的系数依然显著(19)；第二，加入这两个治理变量后，产权保护指数的作用减弱，表明公司治理/透明度是作用渠道之一。
同时，我们也注意到，公司治理和透明度这两个变量正向影响了两个市场之间的信息不对称，即那些存在大量关联交易或者政治关联的企业，其A股和B股两个市场的信息不对称越严重，这与本文的假设是一致的。因此，这一结果也为我们的假设提供了另外一层的支持。
五、结论
根据我们有限的知识，本文可能是第一篇分析产权保护对市场交易信息不对称影响的文献。本文利用中国A-B股市场的独特结构和中国不同地域(城市)之间产权保护程度的数据，分析了产权保护状况对投资者信息不对称程度的影响。我们的分析逻辑是，产权制度对公司治理可能产生影响，而公司治理状况则会影响投资者收集和分析信息的成本，继而影响他们收集企业信息的激励。实证分析表明，A股和B股两个市场投资者的信息不对称差异性与产权保护因素密切相关。产权保护越好的地方，两个市场投资者信息获取成本的差异较小，其上市公司的A股与B股投资者之间的信息不对称差异程度也越低。反之，产权保护越差的地方，由于两个市场投资者信息获取成本的差异较大，其上市公司的A股与B股投资者之间的信息不对称差异程度也越大。产权保护是通过何种渠道影响市场投资者信息不对称的？本文的实证研究支持了公司治理状况是一种作用渠道的逻辑预设。同时，本文也为Chan et al.(2008)和Albagliet al.(2011)的研究提供了更基础的证据和支持。分析进一步表明，产权保护不仅在宏观层面影响经济发展/金融市场发展，它同样在非常微观的层面影响金融市场。已有的大量研究表明，信息不对称可能影响企业的公司治理、融资成本和投资行为。然而，本文研究的发现则意味着改进产权保护将有助于通过影响微观交易行为来影响上市公司的治理和绩效。
注释：
①正如一位审稿人指出，市场信息不对称可能是一个比较含糊的表达。因此，我们想在这里做进一步的解释：本文遵循Chan et al.(2008)的思路，分析同一上市公司的A股投资者与B股投资者之间的信息不对称。也就是说，我们分析的是产权保护如何影响了同一企业的不同投资者之间的信息不对称程度。同样，本文遵循他们的命名法，有时将其简称为市场信息不对称。我们将在下文进一步解释为何A-B股提供了一个独特的研究环境。
②我们将在实证分析部分进一步解释为何本文的分析提供了更好的模型识别。
③正如一位匿名审稿人指出的，我们并不能识别出所有的作用渠道。因此，从一开始我们需要强调：本文仅仅识别了其中的一条作用渠道，其他可能的(甚至更重要的)作用渠道仍待进一步的研究。
④公司治理与信息透明度的关系是公司治理文献与会计学文献中的一个重要研究问题，本文将分析两个变量(详见下文)，这两个变量既是公司治理变量，同时又是信息透明度变量。因此，在本文中，我们不对这两个相关的概念进行区分，统称为公司治理/信息透明度变量。
⑤他们最早的数据只包括了几个省的信息，后来将该调查扩展到120个中国城市。当然，正如一位匿名审稿人指出的那样，尽管城市层面的产权保护指数有其计量处理上的优势，但是，也存在着度量不准确的问题(Measurement Error)。因此，在解释本文结果的时候，我们需要注意到这种误差可能导致的一些问题。从计量的角度看，如果这些度量问题是纯粹的误差，即与“真实”的城市层面产权保护指数没有任何相关性，它不会影响我们的结果。
⑥我们需要强调指出，用产权指数作为解释变量尽管可以帮助排除反向因果关系(Reversal Causality)这一可能性，却不能排除遗失变量(Omitted Variable)的模型识别问题；而A-B股的独特环境帮助我们在很大程度上排除了这种可能性。
⑦随着对个人用户管制的逐渐放宽，以及随着中国国际贸易盈余形势的变化，2006年5月1日，国家外汇管理局将换汇上限提高到20000美元；2007年2月1日开始，个人可以每年从银行换取50000美元的外汇。
⑧当然，还有其他一些文献从行为金融的角度分析了A-B股价差问题，但是从影响度看，他们的这一文章居首位。
⑨国内也有很多学者对A-B股市场进行了深度分析，他们的分析重点主要在于两个市场的一体化以及信息传递问题。由于这些研究与本文的内容不是直接相关，我们接受一位匿名审稿人的建议，将这些文章在这里列出，这些研究包括邹功达、陈浪南(2002)、吴文锋等(2002)、赵留彦、王一鸣(2003)、唐齐鸣、刘亚清(2008)、郭璐等(2009)以及宋军、吴冲锋(2008)等等。
⑩信息获取成本是一个不可观测、也不可度量的变量。因此，直接分析产权对信息获取成本的影响是几乎不可能的。
(11)这里需要强调的是，B股投资者理论上可以通过分析A股的价格来反推A股中包含的企业特定的私人信息，并从中获利。这一套利行为理论上可以消除任何A-B股之间的价格的差异/信息不对称的差异；然而，在现实情况下，市场中的各种摩擦将极大地弱化这一“学习”效应；一个证据就是，在B股对国内开放10年之后，B股仍然存在折价现象。
(12)我们这里没有估计PIN，原因有两个：第一，如果估计精确，那么这些不同的信息不对称估计之间具有高度的相关性；第二，最近有越来越多的纯粹市场微观结构研究人员开始对PIN的估计以及其内在的经济学含义进行检讨。因此，我们选择遵循经典的估计方法。
(13)Chan et al.(2008)的分析表明，A股市场交易中的信息不对称成分更多，因为A股投资者获得的信息更多；而B股市场的投资者相对而言私人信息较少，因此，交易量对价格的冲击反而很小。
(14)为了方便不熟悉市场微观结构的读者理解这一点，我们可以这么想：当一个市场中谁都没有私人信息时，所有的投资者都是流动性交易者，这时，交易量不会导致价格的变化，因为所有人都知道对方交易并非是因为获得了新的私人信息。而当市场中很多投资者都获得了私人信息时，交易就会引起价格的大幅变动。卖单会被解释为负面信息，导致价格下调；而买单会被解释为正面信息，导致价格上调。
(15)即在Stata中，用Cluster(Stock Code)进行控制。
(16)标准的Stata软件包并没有提供这一代码。Prof.Petersen在他的个人主页上提供了这一代码：http://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/petersen/htm/papers/se/se_programming.htm。
(17)从计量的角度看，最理想的状况是我们可以找到某一个工具变量，这个工具变量与市场信息不对称本身没有直接关系但是却通过影响制度间接影响了市场信息不对称，但是在我们的情境下，找到这一理想的工具变量并不容易。
(18)需要指出，我们这里的两个渠道变量与通常意义上的Moderator变量不同。通常情况下，研究者研究变量B对A的影响，然后发现变量C可以加重(或者缓解)B的这种效应，这种情况下变量C是Moderator变量，B本身对C没有任何影响。而在本文的情况中，解释变量(产权保护)直接影响渠道变量(即特殊利润和政治关联)。因此，我们这里不需要考虑B和C的乘积项。
(19)理论上，如果我们可以罗列出所有的作用渠道并放入模型，那么，产权保护的效应应该全部被这些“渠道变量”吸收，即产权保护这一变量的作用应该趋向于零。因此，我们这里的结果也进一步表明，公司治理只是其中的一个重要作用渠道，还有更多的作用渠道有待进一步的挖掘。
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