中国股票市场A、B股价格差异研究，本文主要内容关键词为：股票市场论文,股价论文,中国论文,差异论文，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
国内关于中国股票市场分割及B股折价的研究，从公开发表的文献看，也有不少学者正在进行有益的尝试。秦宛顺、王永宏（2002）认为，造成中国B股折价的原因在于市场分割、信息不对称、投资理念差异等。[1]郑长德、范钛（2003）的研究认为，B股投资者相对于A股投资者的信息劣势和对人民币汇率的预期，是形成B股折价的主要影响因素。[2]蒋正华等（2004）针对中国股票市场1992-1997年度的A股和B股的市场分割问题进行了研究，发现B股折价的主要原因是B股市场缺乏流动性，这导致了投资者较高的期望收益，因此定价较低，以补偿投资者增加的交易成本。[3]
以上国内外学者各从不同的角度进行了有益的开拓性探讨，然而，根据我们的实际调研（注：Bailey，Chung and Kang（1999）研究了10个国家（地区）外资股股票的溢价程度，它们分别是：印度尼西亚为32.9％、瑞士为18.7％、马来西亚为29.2％、墨西哥为1.4％、新加坡为32.4％、挪威为6.7％、菲律宾为32.6％、中国台湾为7.0％、泰国为24.8％，惟独中国的外资股股票是负值，为-24.6％）结果表明：B股折价的最主要原因是由于资本管制及资金不能自由流动造成的。以上各种理论假说以及实证研究，似乎没有体现这一主要因素。另外，以上学者在实证中国B股折价因素时，都是直接使用各上市公司的数据进行截面回归或面板回归。然而，截面或面板模型实质上分析的是双重上市公司之间B股折价差异的原因，而不是严格意义上的导致B股折价的原因。因此，本文在经过广泛的实际调研基础上，结合国内外学者的研究成果，根据Fama & French（1995）投资组合分析的思想，[4]通过构造动态组合、因子分析和panel data模型，对各因素效应及中国B股折价因素的影响关系进行实证分析。
二、实证研究
（一）研究样本与期间
本文的研究对象为上海和深圳证券交易所同时发行A、B股的双重上市公司。为了深入研究股票价格差异的影响因素及其变化趋势，又要考虑到样本数的多数性和代表性，以及数据的可靠性和可获得性，本文的样本期间为1997年1月到2003年12月，共84个月。初步筛选后，入选样本共有76家上市公司。数据资料来源于北大色诺芬公司CCER中国证券市场数据库。
（二）实证变量选取
首先，本文的多元回归模型中的被解释变量是B股相对于A股的折价比率。先将B股价格经同日汇率转换为人民币价格，再计算A股价格减去B股价格之差占A股价格之比值，即dis=（P[，A]-P[，B]）/P[，A]。其中，P[，A]表示样本公司的A股收盘价；同理，P[，B]表示样本公司与A股相对应的B股收盘价。
进而，结合国内外学者的研究，大体从解释股价差异的主要假说理论，即系统风险分散化、信息不对称、投资理念差异、流动性差异和需求差异等五个方面选取解释变量。它们分别是：
1.股票市场系统性风险变量
利用市场指数模型，（注：2004年8月份，对外经贸大学“211课题组”利用暑假到上海进行了实地调研，走访了上海各大金融机构、研究部门，广泛收集市场第一手资料，与金融市场的许多实际操作人员、研究学者、分析师进行交流和探讨，倾听他们对“中国证券市场A、B、H股市场的价格差异”的原因分析和建议。）分别计算个别A股报酬率对A股综合指数报酬率的系统性风险系数β（A，AM）；个别B股报酬率对B股指数报酬率的系统性风险系数β（B，BM），并计算βba=β（B，BM）/β（A，AM）为相对系统性风险系数。根据现代资产定价理论，系统性风险系数β越高，投资者要求的风险溢价越高，价格就越低。因此，相对系统性风险系数比值βba越大，A、B股价格差就越大，B股折价幅度也越大，因此其前系数同样预计为正。
2.流动性变量
（1）Changeba，即样本公司的B股相对于A股的相对换手率。其定义为：样本公司的B股股票的年换手率除以该公司的A股股票的年换手率。计算公式为：
根据流动性假说理论，A、B股价格之差应该是B股相对于A股流动性的减函数，即B股相对流动性越好，A、B股价格之差就越小，B股折价幅度也越小，因此其前系数同样预计为负。
（2）Tradeba，即样本公司的B股相对于A股的相对交易量。其定义为：样本公司的B股年交易量除以该公司的A股年交易量。计算公式为：
其前系数同样预计为负。
3.投资理念差异变量
nft，即样本公司的非流通股股数占总股本的比重。由于非流通股是中国股票市场上特有的制度性特点，这也是影响中外投资者形成不同投资理念的重要因素。按照投资理念差异的观点，非流通股比例越高，国外投资者相对于国内投资者而言对企业价值的判断就越差，则A、B股价格差异就会越大，B股折价幅度越高，因此其前系数同样预计为正。
4.信息不对称变量
Size，即样本公司的流通市值总和。选取这一变量主要是根据信息不对称假说，其计算公式为Size=P[，A]×A股流通股股数+P[，B]×B股流通股股数。另外，本文对流通总市值取常用对数以减小纲量差异带来的影响，其前系数同样预计为负。
5.需求差异变量
Rab，即样本公司的A股流通股股数与B股流通股股数的比值。计算公式为：Rab=S[，A]/S[，B]，用以测定A、B股的相对供给量，S[，A]、S[，B]分别为样本公司的A股流通股股数与B股流通股股数。选取这一变量的主要依据源于需求差异假说，各公司股票的价差应该同投资者需求（与流通股数量相关）之间呈反向关系。A股相对供给越多，则A股价格相对于B股价格就越低，因此其前系数预计为负。
（三）B股折价差异特征
本文首先观察B股折价在样本期间的变动趋势，其结果如图1所示。
图1 B股折价的变动趋势图
数据来源：本文数据来源北大色诺芬公司CCER（中国证券市场数据库）。图1的资料是针对每一个月份，分别求出上海和深圳各38家发行A、B股的双重上市公司B股折价比率的加权平均值，共计算1997.01～2003.12期间共84个月份。
观察图1我们可以发现，在2001年B股开放前，双重上市公司的B股折价比率变化比较平稳，均值约在0.75附近；在B股开放后，B股折价比率有显著的下降；而后，在2001年3月至2003年12月期间，变化也比较平稳，均值约在0.45左右。因此，本文增加一个哑变量D（1997.01～2000.12，D=1；2000.03～2003.12，D=1），以代表资本管制的约束因素。那么，影响双重上市公司B股折价比率的显著性因素是什么呢？
三、因子分析（Factor Analysis）
为了确定影响中国B股折价主要因素的个数，我们对中国双重上市公司的B股折价率进行了因子分析，实证结果如表1。
表1 中国证券市场双重上市公司B股折价的因子分析
FactorBigenvalueDifferenceProportionCumulative
1
31.677426724.362187 0.890610.89051
27.31624
5.253473 1.0312 0.9051
32.0617607 1.5587881 0.0689 0.9640
40.5029726 0.3019455 0.0144 0.9783
50.2010271 0.0798214 0.0057 0.9841
60.1212057 0.0260347 0.0035 0.9876
70.0951710 0.0264595 0.0027 0.9903
*
* ** *
*
* ** *
*
* ** *
75 0.0002964 0.0001295 0.0000 1.0000
76 0.0001669 0.0001045 0.0000 1.0000
数据来源：本文数据来源北大色诺芬公司CCER（中国证券市场数据库）。取上海和深圳证券市场既发行A股又发行B股的76家双重上市公司样本，样本时间为1997.01～2003.12的月平均数据，共84个月。
表1是利用因子分析法从样本相关矩阵提取初始因子的结果。Eigenvalue表示样本相关矩阵的特征值，第一、第二和第三特征值分别为λ[，1]=31.6774267，λ[，2]=7.31254，λ[，3]=2.06176，均大于0.7。图2是特征值对因子的散点图。
图2 特征值对因子的散点图
从图2可知，当因子为3个时，特征值的减幅度相当大；但从因子的个数超过3开始，其特征值的减幅度非常缓慢。根据Scree graph的判断基准，影响B股折价的因素个数为3个或4个。
四、各影响因素的动态组合分析
为了更准确地分析Siza、Rab、nft、Tradeba、Changeba和βba各因素对B股折价率的影响，分别按每个因素把所有上市公司划分成9个不同的动态组合，通过这些组合的平均回报率及其他特征的对比，直接反映每个因素的影响以及与其他因素之间的相关关系。分析如下：把中国股票市场于1996年年底以前发行A、B股的所有双重上市公司的股票（上证38家、深证38，共76家）按照某因素F（F代表Siza、Rab、nft、Tradeba、Changeba和βba中某一个因素）从小到大分成9个动态小组，每个小组含有的股票数量基本相同。把每个小组的股票做成一个组合，每个组合中的股票每月更新一次（更新的主要原因是各个股票的因素F的取值大小顺序发生了变化）。计算出每个组合的B股折价率（组合中每个股票权重相同）和其他变量对应的值。这样就计算出了组合1到9的B股折价率及其他变量的时间序列数据（月度数据，时间区间为1997.01～2003.12，共84个月），然后计算这9个动态组合的各变量的时间序列平均统计值。统计结果见表2。
表2 按照某因素从小到大划分的股票动态组合之变量统计量
因素F为Size因素F为Rab
因素F为nft
Portfolio disSize
dis Rab disnft
1-small 0.6884 0.1647 0.7461 0.10200.5977 0.3861
2 0.6843 0.2088 0.7166 0.16920.6023 0.4339
3 0.6859 0.2496 0.7082 0.20380.6313 0.4696
4 0.6739 0.2853 0.6999 0.22840.6490 0.5066
5 0.6416 0.3246 0.6865 0.26780.6659 0.5584
6 0.6624 0.3938 0.6438 0.31000.6938 0.5995
7 0.6169 0.5138 0.6085 0.44230.7025 0.6273
8 0.6328 0.6619 0.5944 0.58400.7050 0.6551
9-large 0.7061 0.9279 0.5859 1.16300.7432 0.6895
因素F为Tradeba因素F为Changeba因素F为βba
Portfolio dis Tradeba dis Changebadisβba
1-small 0.6129 0.4522 0.6926 0.18930.6680 0.5775
2 0.6454 0.8171 0.6891 0.26290.6446 0.6617
3 0.6652 1.0192 0.6884 0.30350.6529 0.7433
4 0.6755 1.1766 0.6776 0.35190.6583 0.8304
5 0.6400 1.4205 0.6774 0.40700.6475 0.9136
6 0.6555 1.6189 0.6760 0.47480.6698 0.9836
7 0.6656 1.9833 0.6747 0.56200.6546 1.0999
8 0.7217 2.6671 0.6307 0.67590.6742 1.2264
9-large 0.7120 4.0252 0.6098 1.15490.7094 1.6476
注：时间区间为1997.01～2003.12，共84个月；样本公司为上海和深圳证券市场76家双重上市公司。
从表2可以看出，按照Rab、nft和Changeba这三个因素的大小划分的9个动态组合的折价率与其变量之间有较为明显的变化趋势，说明这三个因素对解释H股折价率应该比较显著。为了更准确地寻求B股折价率的影响因素，我们根据以上各个动态组合数据进行了如下的panel data模型分析。panel data总模型如方程（1）所示，计算结果如表3。
Dis=C+α[，1]Size+α[，2]Rab+α[，3]nft+α[，4]Tradea+α[，5]Changeba+α[，6]βba+ε（1）
从表3我们可以看出，在单变量中，哑变量D对B股折价差异的解释能力最高，方程的修正系数为0.9115。在哑变量D的基础上，加上相对换手率、相对流通股股数和非流通股股数占总股本的比重，方程的修正系数达到最高，为0.9588，各变量前的系数也符合经济理论解释。所以，我们选择模型（21）为最优模型。虽然模型（23）和（27）的拟和优度较好，但其中的变量相对于交易量前的系数不符合经济意义。从模型（21）中我们可以看出：哑变量D的系数显著，为0.319，说明B股对国内部分投资者开放后，B股折价率平均下降了0.319（B股折价率约下降了41.6％）；而哑变量D代表的是2001年B股开放事件对B股折价率的影响，因而进一步深思，B股开放事件实质上反映的是资本管制这一制度约束程度的减缓，也就是说，由于资本管制这一制度约束程度的减缓，导致B股折价率出现了明显的且较大的下降。所以我们可以认为，资本管制是影响B股折价率的一个显著的制度性因素。另外，作为需求差异变量的相对流通股股数Rab的系数为-0.101且显著，说明Rab越大，即A股相对于B股供给越多，B股折价程度就越小，这与Chan and Kwok（1999）的结论相同。作为投资理念差异变量的nft和流动性差异变量的Changeba，其前系数也均显著，分别为0.268和-0.0179，说明非流通股占总股本的比重越大，外国投资者对该股票的认同度越低，从而B股价格越低，B股折价率相对越大；B股相对换手率越高，即B股相对流动性越好，B股的价格越高，从而B股折价率越低。这一结论与Scheinkman & Wei（2004）的结论相一致。[5]综上所述，我们认为，反映需求差异变量的Rab、投资理念差异变量的nft和流动性差异变量的Changeba是导致B股折价的主要因素；另外，资本管制是导致B股折价的一个显著的制度性原因。
表4 各panel data回归模型的估计结果
注：取上海和深圳股票市场76家发行A、B股的上市公司，样本期间为1997.01～2003.12年度数据，共4536组数据。
所以，中国B股折价率模型定为：
这个模型可以通过各种检验：
[，1]（4）和[，2]（8）分别是4阶和8阶序列自相关的LM检验；ARCH（1）和ARCH（2）是1阶和2阶条件异方差检验；JB是正态检验；RESET是模型的函数形式检验；括号里的数值是接受零假设的概率。CUSUM检验以及N-步CHOW预测检验都在5％的水平上不能拒绝结构稳定的零假设。
五、结论
我们根据中国股票市场双重上市公司的数据，借鉴Fama和French的动态组合分析思想，按各因素构造股票动态组合，并结合国外学者提出的各种理论假说模型，通过因子分析和panel data模型，证明了影响中国股票市场B股折价的最主要因素是资本管制；另外，相对需求差异、投资理念差异以及流动性差异也是影响中国B股折价的显著因素。值得一提的是，在国内外研究非限制性股票折价、溢价现象的各类学术文章中，本文是首次把Fama和French的动态组合思想应用到该领域的。
注释：
③以股票市场综合指数报酬率为自变量，上市公司的股票报酬为应变量，模型为：R[，i]=α+βR[，m]+e[，i]，其中R[，i]为公司的股票报酬率、R[，m]为综合指数报酬率、e[，i]为残差项，而系数β即为本文研究所使用的股票市场系统性风险系数。