我国上市公司大股东违规引致的股票信用风险探析，本文主要内容关键词为：探析论文,大股东论文,上市公司论文,信用风险论文,我国论文，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、问题提出与文献综述
众所周知，由于持股比例不同，上市公司的股东在公司中处于不同的地位，大股东往往直接参与公司的经营管理，与中小股东形成一种信息不对称、权利与义务不对称的状况。这使得大股东在追逐个人利益最大化的过程中有可能做出一些违规行为，使股价向不利方向变动，从而侵害中小股东的利益。La Porta et al.(1999)的研究表明，大股东因违规侵占公司资产而损害中小股东利益的现象在世界各国都很普遍。大股东违规行为可能导致股票的收益率低于市场平均收益率①，使得投资者遭受严重损失。此外，大股东违规行为常常与上市公司被特别处理(ST)甚至退市联系在一起②，这进一步说明大股东违规行为对投资者的影响有可能是摧毁性的。对于中小股东，大股东违规行为带来的可能损失是他们在股票投资中必须面对的一种金融风险。为了取得预期投资收益和保持市场稳健运行，中小股东和监管者都应该对这种风险的度量、评价、规避、监管、处置等问题有一个全面的认识，进而指导他们的投资与监管行为。所以，弄清楚大股东违规行为所带来的风险③并对此风险做出准确评估，无论对广大投资者还是监管者而言皆是当务之急。本文试图对此作出探索。
关于对大股东违规行为的认识与探索，实业界和学术界早已展开。目前针对大股东违规行为比较成熟的研究主要有两类：一是La Porta等(1998)提出的“法与金融”理论框架，其核心是研究不同法律体系对中小股东保护程度、公司价值、所有权结构、资本流动等变量的影响机制；④二是Jensen & Meckling(1976)、Shleifer & Vishny(1997)等基于公司治理理论的分析框架，重点研究股东与管理层之间以及大股东与中小股东之间的委托代理关系。⑤⑥这两方面的研究已经较为经典、成熟，对于从制度环境上加强投资者保护的力度并推动公司治理的相关研究具有积极作用。但是，他们均未把大股东违规行为所带来的损失上升到金融风险的高度进行研究。
关于把大股东违规行为带来的损失视为一种金融风险的文献，目前还比较少。最早的文献可能源于Crabbe(1996)。Crabbe指出，优先股股东面临着优先股利被取消的风险，并把这种风险称为“优先股信用风险”(Credit Risk for Preferred Stock)。⑦此后，一些学者逐渐注意到大股东违规行为引致的股票投资风险。La Porta et al.(2000)指出外部投资者面临一种风险，即大股东和管理层作为内部知情者，会侵害投资者的利益，使他们的投资收益无法实现，并将这种风险称为“知情者侵害风险”(Risk of Expropriation by the Insiders)。⑧2004年前后，金融市场产生了“股权违约互换”(Equity Default Swaps，EDS)等金融衍生产品，Albanese(2004)、Medova & Smith(2004)和Campi & Sbuelz(2005)等将股票投资者面临因股权违约行为导致股价大幅下跌的风险称为“股权违约(Equity Default)”风险。⑨⑩(11)薛锋等(2004)、罗国伟和薛锋(2006)指出，上市公司如果不遵守相关法律、条例、规章制度或道德标准，会造成股票价格的异常波动，并将其定义为“股票信用风险”。(12)(13)薛锋等(2004)还用事件研究法和市场模型计算上市公司违规行为造成的损失，以此作为对股票信用风险的测度。上述文献虽然已经透露出把大股东违规行为带来的损失视为一种金融风险的意识，开始使用“风险”的名称来称呼相应的损失并开始探讨其度量与防范，但尚未充分借鉴现有较成熟的金融风险研究方法来分析股票信用风险。因此，到目前为止，对股票信用风险的探索仍处于初级阶段，无法为监管者和中小股东的决策提供有效的指导与参考。
借鉴已有研究并在充分论证的基础上，本文将大股东违规行为导致的股票收益不确定性视为一种金融风险，从金融风险的角度对股票信用风险进行剖析，并尝试对我国上市公司股票信用风险进行度量和评估。
二、大股东违规引致的股票信用风险剖析
(一)股票信用风险的内涵解析
如前所述，本文将大股东违规行为导致股票价格波动，进而引致中小股东收益的不确定性，称为由大股东违规引致的股票信用风险，下文简称为“股票信用风险”。
“大股东违规行为”是指大股东在参与公司管理的过程中，违反法律、法规或公司章程，通过各种隐蔽手段侵占公司利润和资产的行为，即Johnson et al.(2000)所言的“掏空行为”。(14)
从其内涵来看，把大股东违规行为引致的中小股东收益不确定性称为“股票信用风险”具有以下合理性：
第一，对公司的中小股东而言，是否发生大股东违规行为存在不确定性，因而是否会遭受大股东违规行为导致的损失也存在不确定性，这种不确定性是中小股东投资公司股票时所必须面对的一种风险。因此，相比La Porta等人以“侵害”(Expropriation)、“掏空”(Tunneling)”等名称描述大股东违规行为，本文以“风险”来对其冠名更加直观、准确。
第二，从股票信用风险传导过程和机制(具体见图1)来看，大股东违规行为会导致股票价格下跌，从而导致中小股东投资收益下降，显然这是典型的由金融变量即股票价格下降引致的风险。由此可见，由大股东违规引致的股票信用风险是一种金融风险。
第三，大股东违规本质上是对中小股东的一种违“约”，这个“约”主要指公司相关章程，其中公司的相关章程也包含了公司在运营过程中不得违背国家的法律、法规等内容，所以包括大股东在内的公司管理者应在公司章程(自然也包括不违法、违规等条款)的约束下确保以全体股东收益最大化为目标，而不应仅为追求大股东收益而侵害中小股东利益。可以看出，中小股东向公司投入资金而形成的股权关系，实质上是在中小股东和掌握公司控制权、管理权的大股东之间形成的一种契约关系，因此，大股东违规行为的本质就是对中小股东违约，所形成的风险自然是一种违约风险，从而将该风险视为一种信用风险是合理的。
第四，该风险是源于由中小股东与大股东之间的股权契约关系引致的中小股东所必须面对的特定风险，存在于发行股票的上市公司之中，这与债务性信用风险有所不同，所以把这种信用风险称为“股票信用风险”也是很自然的。
(二)大股东违规行为导致股票信用风险的传导过程和机制
引致股票信用风险的大股东违规行为形式多样，不同违规行为导致中小股东损失的传导过程也各不相同。例如，偷盗公司资产等行为会直接降低上市公司的价值，股票市场吸收该信息后，最终体现为上市公司股票价格下跌，从而使中小股东遭受股票收益率下降的损失；当大股东违规行为被披露时，市场对上市公司的信心必然下降，导致因投资者集中抛售上市公司股票而发生股价下跌，使中小股东投资收益率下降。详见图1。
图1 大股东违规行为导致中小股东股票收益率下降的传导过程
(三)股票信用风险与债务性信用风险之对比
通常人们较熟知的“信用风险”，一般指债务性信用风险，是由于借款或交易对手不能或不愿意履行合约而给另一方带来损失的可能性，以及由于借款人的信用评级变动或履约能力变化导致其债务市场价值的变动而引发损失的可能性。债务性信用风险只考虑了公司对债权人的违约情况，并未考虑公司对股东的违约情况，对股东的违约也是一种“信用风险”，即本文所指的“股票信用风险”。对现代企业制度下的上市公司而言，公司的投资方包括股东和债权人，他们都面临着公司违约的风险，但却存在显著不同：公司与债权人之间是一种借贷契约关系，公司对债权人违约使其无法回收本金和利息，与之相对应的是“债务性信用风险”；公司与股东之间是一种经营者与所有者之间的股权契约关系，大股东作为经营者违规经营是对股权契约关系的违约，与之相对应的是“股票信用风险”。由此看出，股票信用风险与债务性信用风险具有相似之处。中小股东和债权人面临着一种同样的状况，他们为公司提供资金后只能任由大股东和管理层行使对资金的控制权，他们为了获得公司所承诺的收益，必须承担着可能损失全部或部分投资的风险。
但是，股票信用风险和债务性信用风险却有着本质区别，主要体现为：第一，关注两种风险的主体不同，关注股票信用风险的是企业的中小股东，而关注债务性信用风险的是企业的债权人；第二，风险产生的原因不同，股票信用风险的成因是二元股东结构下大股东和中小股东的信息不对称，而债务性信用风险的成因是企业无力或无意愿偿还所欠债务；第三，风险造成的损失不同，股票信用风险造成的损失是股票收益率低于预期收益率的部分，而债务性信用风险造成的损失是违约未能偿还的债务本金或利息。
股票信用风险与债务性信用风险的这种关系，使得股票信用风险的研究可以从一定程度上借鉴债务性信用风险的研究成果，但又不能完全照搬。
三、股票信用风险度量模型的构建
基本思路如下：首先估计出违规概率和违规损失率，在此基础上获得股票信用风险的损失分布；然后借助于股票信用风险的损失分布对未预期股票信用损失、股票信用VaR等风险度量指标进行估计，见图2。
图2 股票信用风险度量思路
(一)股票信用损失分布的估计
股票信用损失是指股票信用风险所引起的损失可能性，需要用股票信用损失分布来进行刻画。从图2可以看到，为了得到股票信用损失分布，首先应对大股东违规行为的违规概率和违规损失率这两个参数进行估计。
1.违规概率的估计
2.违规损失率的估计
违规损失率是指大股东违规行为发生后造成的损失率。股票投资者的损失主要体现为股价下跌后中小股东投资收益低于预期收益的部分，因而用事件研究法计算累积异常收益率并对其进行估计。本文选择大股东违规行为起始日为事件窗起点，以大股东违规行为更正日(16)、大股东行为披露之后第20个交易日(17)之较晚者为事件窗终点。
(二)股票信用风险度量指标——预期损失、未预期损失及股票信用VaR的估计
股票信用损失分布包括了股票信用损失的全部信息，但在实际的风险管理中对股票信用损失分布进行完整描述是一项耗费成本、不利于理解，甚至有时难以实现的工作。因而，常常只需对一些反映关键信息的分布特征进行估计即可，例如预期股票信用损失、未预期股票信用损失和股票信用VaR等。
1.预期股票信用损失
预期股票信用损失即股票信用损失的期望值，代表损失的平均水平，其数学表达式为：
四、我国上市公司大股东违规引致的股票信用风险的度量
根据以上给出的股票信用风险度量思路以及度量指标的计算公式，我们选取我国上市公司中的大股东违规样本，对大股东违规引致的股票信用风险度量模型的参数进行估计和检验，然后对沪深两市股票的股票信用风险进行度量，并在此基础上对我国上市公司股票信用风险的现状进行判断。
(一)违规样本、配对样本、实际度量样本的选择
1.用于模型参数估计的样本选择
本文以样本配对的方式选取参数估计样本：第一步，选出自1994年1月至2011年12月所有受到证监会和交易所处罚的大股东违规案例，构成违规样本组。第二步，按一对一的方式选择配对样本组，选择的标准是：(1)没有受过证监会和交易所的违规处罚；(2)与受处罚的公司行业相同；(3)上市的时间与受处罚公司相近；(4)与受处罚公司违规年份的股票总市值相近。第三步，剔除数据不全的样本。
本文在违规概率估计中共得到有效样本363个，其中包括176个违规样本、187个配对样本；在违规损失率估计中得到273个有效样本。
2.实际度量样本选择
本文选择2011年年初仍在沪深交易所交易的除金融行业以外的所有数据齐全的A股、中小板和创业板股票作为度量股票信用风险的实际度量样本，共得到1976个有效样本。
(二)我国上市公司股票信用损失分布估计
第一步，根据以上相关公式估计违规概率。本文参考高雷和张杰(2009)、孔爱国和王淑庆(2003)等已有文献的研究结果(21)(22)，从公司治理和公司财务等指标中选出16个可能对股票信用风险有解释能力的变量作为解释变量，以是否因大股东违规被处罚作为被解释变量，进行AIC准则下的分步Logit回归，发现其中4个解释变量显著：董事长与CEO两职合一(
)、负债与权益市价比(X2)、留存收益资产比(X3)、是否ST(X4)，因而我们引入这4个解释变量来建立Logit回归模型。违规概率估计结果的描述性统计见表1所示。
基于Logit模型得到的违规概率可以有效地对违规样本和对照样本进行区分，违规样本的违规概率均值0.7156与对照样本的违规概率均值0.2677通过了置信度为99.9%的组间均值差异性检验，这证明了基于Logit模型估计违规概率在实证上具有有效性。
用上述违规概率模型对2011年样本的违规概率进行估计的结果见表1最后一行。结果显示：违规概率介于(0.8，1]之间的股票共有31只，占所有样本的1.57%；违规概率介于(0.6，0.8]之间的股票共有42只，占所有样本的2.12%o。该结果表明，在所有被计算违规概率的股票样本中，违规概率较大的股票并不是很多，大多数股票的违规概率都在0.2左右，仅3.69%的股票样本的违规概率高于0.6。
第二步，根据以上相关公式估计违规损失率。对所有违规样本计算结果的描述性统计见表2，频率分布见图3。由于难以直接对违规损失率的分布进行估计，故本文直接采用违规损失率的历史分布。
平均累积异常收益率-1.3246通过了置信度为99.9%的显著性检验，且违规损失率分布呈现负偏态，与一般“损失”的分布形态相似，这证明了本文违规损失率估计方法的有效性。
平均累积异常收益率换算为百分比收益率后为-73.4%，这比经历一场金融危机的损失还要高7.5%；(23)如果违规行为持续1年，则给投资者带来的损失几乎可以抵消正常情况下5年的投资收益(24)，可见我国上市公司违规损失率非常高。
第三步，根据以上相关公式得到股票信用损失分布，再根据相关公式计算得到股票信用风险的有关度量指标值。
从上述对股票信用损失分布的估计过程可以看出，我国上市公司股票信用风险损失具有明显的“小频率大损失”特征，即发生大股东违规事件的频率相对较低，但违规事件一旦发生就会给投资者带来较大损失。由此，投资者可能会产生两种较为极端的反应：一是由于“小频率”，投资者在没有实际遭受股票信用风险损失时，会低估甚至忽略股票信用风险的影响；二是由于“大损失”，投资者在实际遭受损失后会过分夸大股票信用风险的影响。这两种极端反应都源于对股票信用风险的扭曲认识，既不利于投资者进行正确的投资决策，也不利于股票市场的健康发展，这就对股票信用风险的科学、有效度量提出了更高的要求。
(三)我国上市公司股票信用风险的度量
在得到股票信用损失分布后，可分别根据相关公式计算每只股票的预期股票信用损失率、未预期股票信用损失率和股票信用VaR等重要的股票信用风险度量指标。为便于对我国上市公司股票信用风险的整体状况进行判断，我们在表3中只报告不同样本的风险度量指标均值，不再报告单只股票的度量结果。图4是2011年样本的股票信用风险度量指标分布。
利用度量指标的计算结果，可以从违规样本和对照样本的对比情况来看度量指标的有效性。违规样本和对照样本的预期股票信用损失、未预期股票信用损失和股票信用VaR这三个度量指标都通过了置信度为99.9%的组间均值差异性检验(25)，从一定程度上说明这三个度量指标的有效性。
下面从2011年样本的股票信用风险度量指标的计算结果来分析我国上市公司股票信用风险的状况。从表3及图4可以获得如下信息：
第一，从平均水平来看，2011年各度量指标的均值并未明显有别于对照样本的度量指标均值，因而总体风险水平与历史数据相比并没有过高或过低的迹象；
第二，从预期股票信用损失与未预期股票信用损失的对比情况来看，无论对2011年的样本还是配对样本，均存在预期股票信用损失相对不高、未预期股票信用损失较高的情况，这说明股票信用风险存在波动较大、难以预期的特点；
第三，各度量指标均存在尾部较厚的现象，即高损失区域的样本数量为数不少。以股票信用VaR为例，VaR低于-1.5(-77.7%)的股票共有155只，占所有样本数的8%左右。由此可见，股票信用损失在我国不同上市公司中存在较大的差异性，约20%左右的股票存在较大的股票信用风险，而其他股票的股票信用风险相对较低。
五、结论与对策
与“法与金融”框架和公司治理领域对大股东违规行为的关注重点不同，本文是从上市公司中小股东的视角来看待大股东违规行为，目的在于为监管者和中小股东找到有效评估、规避和管理因大股东违规行为导致的投资损失的方法。本文的主要研究如下：
第一，对股票信用风险的概念进行了界定，并对股票信用风险导致损失的路径和机制进行了分析，论证了大股东违规行为给中小股东带来的损失是一种金融风险，在此基础上充分借鉴现有较成熟的金融风险(尤其是债务性信用风险)的度量理论、方法，构建出上市公司股票信用风险的度量模型。
第二，借助于上述股票信用风险度量方法做了两方面的实证计算：其一，以一对一的方式为1994-2011年间受到处罚的所有大股东违规样本选择对照样本，构成参数估计样本组，然后用样本组数据对模型的参数进行估计和检验。检验结果表明，本文构建的股票信用风险度量方法是有效的；其二，对2011年数据齐全的我国所有非金融行业A股股票进行股票信用风险度量，再通过风险度量指标对我国上市公司股票信用风险的状况进行评价和判断，得到了一系列有价值的结论。
第三，本文的实证研究结果主要包括：其一，我国上市公司违规损失率较高，一旦发生大股东违规行为，就会给投资者带来巨大的损失；其二，我国上市公司股票信用风险具有“小频率大损失”的特征，这将导致投资者很难客观评价风险，进而容易遭受意想不到的损失；其三，我国上市公司的未预期股票信用损失普遍较高，表明股票信用风险导致的损失波动较大，难以预期；其四，不同上市公司之间的股票信用风险差异较大，增大了投资者选股决策的风险。
上述研究结果表明，我国上市公司大股东一旦违规，导致的股票信用风险往往异常严重，危害极大，这不仅会直接影响股票投资者的投资收益，还可能会影响股票市场的融资效率、阻碍金融市场的健康发展。尽管我国对大股东违规行为有一些相关的监管和处罚措施，但由于对大股东违规行为导致风险的认识不到位，导致已有的防范和处罚措施的针对性、有效性还远远不够，使我国上市公司大股东违规行为屡罚不止、防不胜防。为此，根据本文提出的新方法、新结论，我们试图对有效防范我国股票信用风险提出如下对策和建议：
第一，针对我国上市公司股票信用风险违规损失率高的现象，违规大股东对“中招”的中小股东必须进行相应程度的赔偿，以弥补投资者的损失。现阶段我国上市公司中小股东索取股票信用风险损失赔偿的主要依据是《关于审理证券市场因虚假陈述引发的民事赔偿案件的若干规定》，该规定对于投资损失的认定采用的是实际损失法，即以事件窗结束时的价格低于投资者买入时价格的部分认定损失额。该认定方法显然低估了中小股东受到的损失。前文已指出，如果大股东违规事件窗内没有发生大股东违规行为，违规上市公司的股票可获得平均31.3%的期望收益，但是按照实际损失法，投资者本应获得的这一部分收益却无法得到补偿，这对中小股东是不公平的。
第二，针对我国上市公司股票信用风险“小频率大损失”的特征，建议对违规大股东实施高额罚款，以发挥对违规行为的威慑作用。本文研究所采用的因变量实际是上市公司是否因大股东违规行为受到处罚，因而研究结论也能同时说明，我国对大股东违规行为的惩罚概率较低。按照法经济学基本原理，当惩罚概率较低时，应该对施害者实行乘数倍罚款，乘数为惩罚概率的倒数，这样才能使施害者的期望惩罚与其施害行为的期望收入相等，起到阻止违规行为的威慑作用，即所谓的倒数原则(Cooter，1989；Polinsky & Shavell，1998)。(26)(27)但是根据我国《证券法》的规定，最多可对违规上市公司处以60万元罚款，这与能够起到威慑作用的惩罚数额相去甚远。
第三，针对我国上市公司股票信用风险损失波动较大的现状，建议逐步推出相应的保险产品和衍生品。根据本文实证评估结果，我国上市公司股票信用风险损失波动较大，中小股东难以对损失进行合理预期，而保险和衍生品都具有抹平投资者损失波动的功能，因此，可以考虑逐步推出相应的保险产品和衍生品。这既会为中小投资者提供有效避险手段，也能有效降低市场波动甚至动荡，确保市场运行的稳健性。但遗憾的是，我国目前在此领域还处于空白。
第四，针对我国上市公司之间股票信用风险差异性较大的特征，建议借助于本文的方法对股票信用进行评级。如果能对我国上市公司的股票信用风险进行较为准确的评级，则可为投资者正确择股提供重要的参考依据。当然，与债务性信用风险的评级相比，对股票信用风险评级更加复杂，主要体现为：一是评级中需要的观测变量不仅涉及上市公司，还涉及上市公司的大股东的一些信息，这常常难以获得；二是大股东违规行为的隐蔽性使得对大股东违规引致的股票信用风险的准确评估比较困难。本文的尝试和探索对此给出了很好的借鉴。
注释：
①本文的案例部分将对此进行说明。
②2008-2009年因大股东违规受处分的上市公司中有3家已经退市，分别是*ST精密(股票代码：600092)、信联股份(股票代码：600899)和龙昌公司(股票代码：600772)。
③下文称为股票信用风险。
④R.La Porta,F.Lopez-de-Silanes,A.Shleifer and R.Vishny,"Law and Finance," Journal of Political Economy 106.6(1998):1113-1155.
⑤Jensen,C.M.and H.W.Meckling,"Theory of the Firm:Managerial Behavior,Agency Costs and Ownership Structure," Journal of Financial Economics 3(1976):305-360.
⑥A.Shleifer,and W.R.Vishny,"A Survey of Corporate Governance," Journal of Finance 52(1997):737-783.
⑦E.L.Crabbe,"Estimating the Credit Risk Yield Premium for Preferred Stock," Financial Analysts Journal 52.5(1996):45-56.
⑧R.La Porta,F.Lopez-de-Silanes,A.Shleifer and R.Vishny,"Investor Protection and Corporate Governance," Journal of Financial Economics 58(2000):471-518.
⑨C.Albanese,"Pricing Equity Default Swap," Working Paper(2004).
⑩E.A.Medova,and R.G.Smith,"Pricing Equity Default Swap Using Structural Credit Models," Working Paper(2004).
(11)L.Campi,and A.Sbuelz,"Closed-Form Pricing of Benchmark Equity Default Swaps under the CEV Assumption," Working Paper(2005).
(12)薛锋、董颖颖、关伟：《中国上市公司股票信用风险的事件研究》，《中央财经大学学报》2004年第4期。
(13)罗国伟、薛锋：《上市公司股票信用风险的界定——现状分析与测度》，《现代企业》2006年第4期。
(14)S.Johnson,R.La Porta,F.Lopez-de-Silanes and A.Shleifer,"Tunneling," American Economic Review,Papers and Proceedings 90(2000)：22-27.
(15)[美]莫里森著，汤大马、李松译：《金融风险度量概论》，北京：清华大学出版社，2009年。
(16)本文研究表明，违规事件起始日至更正日之间存在显著为负的累积异常收益率。
(17)本文研究表明，直至违规事件披露日后第18个交易日仍然有显著为负的异常收益率。
(18)在具体分布函数形式未知的情况下，可以直接使用历史分布。
(19)假设I与CAR不相关，所以p(CARI，)=p(CAR)。
(20)在险价值VaR的相关介绍，参见张金清：《金融风险管理》(第二版)，上海：复旦大学出版社，2011年。
(21)高雷、张杰：《公司治理、资金占用与盈余管理》，《金融研究》2009年第5期。
(22)孔爱国、王淑庆：《股权结构对公司业绩的影响——基于中国上市公司的实证分析》，《复旦学报》(社会科学版)2003年第5期。
(23)沪深300指数在2008年金融危机时全年的指数收益率为-65.9%。
(24)假设没有发生违规行为，用三因子模型得到的平均期望收益率为31.3%。
(25)其中未预期股票信用损失的估计结果都比较高，这主要是违规损失率的方差σCAR较高的结果，这使得违规样本和对照样本的未预期股票信用损失看上去差异不大，但实际上已经通过了置信度为99.9%的组间均值差异性检验。
(26)R.Cooter,"Punitive Damages for Deterrence:When and How Much?",Alabama Law Review 40.36(1989):1143-1196.
(27)M.Polinsky,and S.Shavell,"Punitive Damages:An Economic Analysis," Harvard Law Review 111.4(1998):869-962