股东为什么在解禁后会减持股票？
——基于背景风险分析的股票解禁效应研究

谭 浩，吴卫星

(1.对外经济贸易大学金融学院，北京 100029；2.深圳市前海管理局，广东 深圳 518052)

1 引言

2017年是沪深两市的解禁大年。据统计沪深两市将共有1030家公司的2028.28亿股解禁，估算市值约2.88万亿元，仅一月份就将达到4432亿元的规模。庞大的解禁股数量与密集的解禁事件频率引发了市场对股票解禁事件的普遍关注。与此同时，市场主体也产生了对股东解禁减持而造成股价下行风险的广泛担忧。

股份限售是公司定向增发、IPO等过程中的常见制度安排，指股东在一定时期内不得将所持股份转让，旨在保证公司治理结构与经营管理的稳定性与持续性，减少潜在的逆向选择与道德风险。股份解禁则是指在限售期满后，限售股票重新获得上市流通的权利。股票解禁不一定造成股东减持，也不一定造成股价下跌。并且解禁时间往往提前公示，属于历史公开信息，在弱式有效市场的假说下，股票价格并不应受到解禁日的影响。但国内外诸多研究显示，当限售到期时，股价却存在显著的下行趋势，并伴随短期大量的交易，即存在显著的股票解禁效应。例如Field和Hanka[1]采用美股1948起IPO数据，发现解禁后三天，股价走势平均表现出-1.5%的异常收益，特别是有风险投资参与的公司该现象更为明显;Brau等[2]研究了1988-1998期间5720家公司IPO股票解禁后的异常收益，发现异常收益大小与信息不对称程度有关。Yung和Zender[3]采用解禁股异常收益研究了限售期机制与公司面临的道德风险与信息不对称问题等。

国内对股票解禁异象关注相对较晚，但在股权分置改革期间，“大小非”的解禁问题引起学界的广泛关注。吴振信等[4]认为投资者会根据大股东减持信息修正自身对公司价值的判断。廖理等[5]发现股改限售股价格下跌主要发生在解禁日四十天之前，整体解禁事件窗则达到了-13%的跌幅。由此可见相较于美国，我国股市的解禁效应更为明显。黄张凯等[6]采用股改以来1004家公司的数据，发现股票在解禁前三日累积了显著的-1.58%异常收益，平均换手率也增加了20%，非政府控制及存在限售自然人股份的公司，股东出售股份更为积极。吴冬梅和庄新田[7]从公司治理的角度，讨论了限售股解禁中的控制权溢价问题。贾春新等[8]、储小俊和刘思峰[9]、刘娥平和唐舜[10]采用股改后数据均得出了中国股市存在较强解禁效应的结论。

对于解禁效应形成的原因学术界尚未达成共识，代表性的观点有以下几点。Scholes[11]认为股票解禁使得股票总供给增加，冲击了供需平衡从而导致了股价下跌，其核心假设在于股票需求曲线是向下倾斜的。实证结果在一定程度上支持了这一假说，众多研究(例如Mikkelson和Partch[12]、黄张凯等[6]等)均发现解禁股票相对数量对股价下跌有显著的解释能力，并且解禁后股价的下跌是持久性的。但是该解释存在较大争议，股票的内在价值在于未来收益的折现，进而形成了股票水平的需求曲线，任何对价值的偏离将由套利机制所纠正。出于对该争议的研究，Schultz[13]采用2000年纳斯达克互联网泡沫破灭的相关数据对解禁效应进行了研究，发现虽然超额收益与解禁有关，但一些未解禁的股票也表现出类似的股价波动，在一定程度上反驳了股票需求曲线向下的说法。其他学者也开始从公司或投资者的角度分析解禁效应的形成机制，比较有代表性的是从信息不对称的角度进行分析。Brav和Compers[14]认为股票IPO限售是解决道德风险的方式，解决道德风险动力较小的公司，解禁时股价下跌幅度较大。廖理等[5]认为如果公司股价存在高估，投资者为避免解禁后抛售带来更大损失，流通股股东在解禁前就会出售股票，从而导致股价在解禁前下跌。贾明[15]认为在股权分置改革的背景下，股东出售解禁股会形成了对投资者利益的侵占。而从行为金融的相关研究来看，投资者情绪及有限关注不仅会影响股票IPO溢价(俞红海等[16]、陈鹏程和周孝华[17])，也会对股票解禁效应产生影响，例如贾新春[8]认为解禁前投资者会非理性抛售股票，形成负的市场回报，但在解禁引起投资者关注后，股价反而形成正的异常收益。储小俊和刘思峰[9]从股票流动性的角度予以分析，限售股解禁的信息不对称会造成股票流动性的降低，流动性下降越大则负向超额累积收益越大。可以看出，已有文献证实了中国股票市场存在较强的解禁效应，但在异象成因上未能达成共识。已有研究成果较多针对单一股票进行价格、收益上的分析，少有从投资组合选择的角度理解股东的解禁减持行为。

由于股票解禁的最大特征在于股票可交易性与否的变化，也有部分学者开始从可交易性的角度分析解禁效应。Kahl等[18]认为持有限制性股票的企业家仅仅是“纸上”百万富翁，在出售限制性股票时将愿意承担一定折扣。刘力和王汀汀[19]对可交易性价值做出了进一步分析，认为相对于限售股，流通股存在特权价值。刘娥平和唐舜[10]采用期权定价模型分析了股票的可交易性价值，认为股份解禁使得流通股的可交易性溢价丧失，股价因而下跌。但是值得注意的是，在新的股票发行时公司往往对即将持有限售股的投资者采取折价的方式，即在发行开始时已对限售股的不可交易性进行了补偿，例如黄顺武等[20]，而相关分析对解禁后股价的下跌的解释则有所不足。

背景风险理论是在放松资产可交易性假设后，对经典投资组合理论的重要补充。背景风险指当投资者持有不可交易或流动性不足的资产(称背景资产)时，所承受的一类难以规避的风险[21]。承担背景风险会对投资者的投资组合选择行为产生重要影响，例如Baptista[22]发现，要求收益率不变，在持有背景资产的前提下，即使进行了充分的对冲，最终投资组合的波动性仍会提升，组合效率因而下降。张尧等[23]区分不同性质背景风险，研究了背景风险与最优投资决策的关系。Jiang Chonghui和Ma Yongkai等[24]在Baptista[22]的基础上分析了背景资产对投资者金融资产有效前沿的影响，发现背景风险因素将使投资者有效前沿在均值方差平面右移，进而给出组合波动性增量的解析式；股票限售使得投资者面临背景风险，将持有非有效的投资组合，且背景风险影响越大投资组合的效率损失越高。从投资组合选择的角度，一旦股票解禁，投资者将有较强的动机卖出之前的背景资产，从而改善持有投资组合的效率。投资组合调整的动机可能是股票解禁效应的成因。

基于以上分析，并鉴于我国限售股票解禁后普遍存在较强解禁效应的特征，本文创造性的利用背景风险的相关理论，研究了我国的股市解禁效应。文章首先将背景资产引入经典投资组合选择框架，讨论了限售股票背景风险的量化指标。进而通过事件研究方法，采用2016年全年沪深300指数与1502只限售解禁股票行情数据，证实了背景风险对解禁后股票异常收益率的显著解释能力。在当前解禁事件频发的市场环境下，为监管当局控制金融风险以及市场主体制定投资策略等方面，提供了决策建议和支持。

2 背景风险理论分析

本小节旨在介绍存在背景资产的前提下，代理的投资组合选择行为，并提出刻画背景风险影响的度量指标。

代理的投资组合选择问题由以下二次规划问题给出：

s.t.qTR=E(r)

qTI=1

对两个约束条件分别施加拉格朗日乘子，则规划问题的一阶条件为：

(1)

(2)

(3)

图1 背景风险对其他资产有效前沿的影响

从图1我们可以直观看出，在每一给定的期望收益E(r)下，证券组合的方差总比原来增加θ单位，引入背景资产造成了原组合效率的损失。可以认为θ的数值即能代表背景风险对投资组合效率的影响。与以上分析相对的是，当背景资产的出售限制消失时，理性投资者将出售背景资产并调整投资组合，使得自身投资组合回到之前的有效前沿，降低单位预期收益所承担的风险。这一过程类似限售股股东解禁减持的情形。

鉴于解禁减持在时间范围上不便认定，并且同一只解禁股存在众多投资者，他们往往出于对控制权、估值预期等因素的考虑对减持采取不同的态度。参照Brau和Carter、黄张凯 储小俊等，我们转而对解禁后股价的异常收益进行研究，以判断背景风险因素的影响。

3 样本及变量定义

3.1 样本

本文采用Wind数据库中与A股解禁有关的数据，包括限售解禁日期、当前解禁数量、解禁股份性质等指标。如果某一股票在研究期内发生多次解禁，则我们视为不同的解禁事件。如果某一股票在解禁日有多名股东解禁，我们对解禁量进行合并处理。股票行情序列、换手率、报表数据均来自Wind数据库。由于2015年股灾以及考虑到2015年7月证监会对上市公司减持限制的公告，我们并未采用2015年的数据。而是采用2016年全年为样本区间，样本范围为沪、深交易所主板上市的公司。2016年是名副其实的解禁大年，全年解禁事件共1502起，其中定向增发解禁552件，首发一般股份、机构配售股份、原股东限售股份解禁605件，其余为股权激励、股权分置解禁等。在剔除了解禁事件窗内停牌等因素影响后，有效样本量为1275。

3.2 变量设计

(1)被解释变量。本文采用事件研究法来分析限售股解禁后收益率的变化情况，以事件窗内累积异常收益CAR为被解释变量。

(2)解释变量。本文主要解释变量包括背景风险因素值、股票总供给增加、股票估值水平、以及解禁股票性质等。其中，采用理论分析部分的θ值作为背景风险因素的代理变量。为简化分析，采用沪深三百权重股替代市场组合值进行相应计算，计算时间区间取为解禁前的三百个交易日以求稳健；股票供给增加采用解禁股数占总股本比率表示，用以研究股票需求曲线向下的假设；股票估值水平采用Tobin Q值代表，计算方式为公司股票总市值加上总负债并除以账面资产总值，相应数据来自wind资讯各公司2015年年报数据。该指标能在一定程度上验证股东“高位套现”的假说；解禁股票性质分定向增发、股权激励、首发IPO相关三类，我们分别施加哑变量。用以研究不同解禁股份性质对解禁后股票价格走势的影响。

(3)控制变量。借鉴现有研究，本文采用公司总市值对数及解禁事件窗异常换手率(Field2001)作为控制变量，控制公司规模及交易频率对解禁事件窗异常换手率的影响。

4 实证分析

本节利用市场数据，先采用事件研究的方法，对解禁后的股票异常收益及换手率情况进行刻画。进而采用回归的方式，对异常收益的影响因素进行分析。

4.1 解禁事件研究

(1)异常收益率

我们采用标准的事件研究程序。其中事件估计窗设定为[-320,-21]共300个交易日，之所以估计窗设定较长，是因为我们的研究涉及到背景资产与其他资产的相关性关系，估计窗设定较长以求稳健。事件窗设定为[-20,20]共41个交易日，限售解禁是一个提前公告的信息，将事件窗设定于解禁日之前是为了考察市场的提前反应。

我们采用市场模型来估计解禁事件的异常收益率，公式如下：

rit=αi+βiRMi+εit

其中rit为公司i在事件窗第t日的股票收益率。RMt为沪深300指数在事件窗第t日的收益率。进而股票i在第t天的异常收率ARit为：

ARit=rit-αi-βiRMt

股票i在事件窗[t1,t2]的累积异常收益率为：

图2描述了事件窗内单日异常收益率的情况，该图报告了所有股票在事件窗[-20,20]内的日平均异常收益率。可以明显的看出，平均而言解禁股票在事件窗内相对沪深300指数，收益均为负。特别是在解禁当日，有较大的相对异常负收益。解禁20日后AR仍旧为负，表明了解禁事件影响的持续性。我们将各日AR累加得到事件窗内各股平均的CAR为-9.11%，相当于事件窗内解禁股票平均而言相对市场指数经历了一个跌停。我们所描述的解禁股事件窗内异常收益率趋势与黄张凯、储小俊、刘娥平有一定相似，再一次验证了A股市场存在较明显的解禁效应，解禁造成了明显的负向收益率冲击。

图2 事件窗单日异常收益率

值得一提的是解禁当日及之后的三至五个交易日内，收益率的反弹十分明显。并且该趋势为以上研究所共同证实，许多研究在解禁后的短期内观察到了相较市场指数为正的异常收益率。该现象为相应投资策略的实施提供了空间。

(2)异常交易量

进一步的，我们观察解禁股的异常交易量。我们参照Field和Hanka[1]、黄张凯等[6]采用换手率指标来描述股票的交易情况，其定义为：

其中torit为i股票在第t天的换手率，分子Vit为i股票在第t天的成交股数，分母tsit为i股票在第t天的总股本。异常换手率AVit定义为：

我们从公式可以看到，异常换手率本质上是当前换手率相对于解禁前60个交易日平均换手率的百分比变动情况。图3给出了解禁股票事件窗期间平均异常换手率。从图上可以看出，在解禁事件窗内股票交易是十分活跃的，特别是在解禁当日换手率数值达到高峰，这也在一定程度表明了异常收益率可能与超常的交易量有关。

图3 事件窗单日异常换手率

(3)分组分析

本节我们参照相关研究，依不同特征将样本分组，并统计各组事件窗内累积异常收益的均值作比较，为实证研究作铺垫。其中各分组依据如下：

1)按背景风险变量θ分组：我们最为关心与背景风险有关的投资组合调整效应对股票异常收益率的影响，因此首先依θ值的大小，将样本分为高、中、低三组，考察相关描述性统计的差异。其中θ值的计算如前文所示。

2)按解禁量/总股数分组：该分组为考察股票的需求曲线向下倾斜假设。新增流通股占比越大的股票相当于流通股供给增加的越多。我们由高至低将解禁量比分为五组，比较最高与最低组累积超额收益的大小。

3)按TobinQ分组：该分组为验证估值效应。TobinQ衡量了市场对企业的估值程度，估值偏高的公司股票更可能被出售。相关分组同2。

各结果如下表1所示。

从表1中可以看出，各组累积异常收益率有较明显差异。首先从背景风险组的结果来看，背景风险越高的组，则事件窗累积异常收益越低。进一步的，我们将事件窗内各天的累积异常收益走势情况汇总为图4，由图上可知各组累积异常收益走势区别明显，初步判断存在基于背景风险相关的投资组合调整效应。

表1 分组统计结果

图4 累积异常收益走势图

由于解禁比例与Tobin Q各组的累积异常收益率差异均较大，初步判断需求曲线向下倾斜效应与估值效应的影响均存在。进一步的分析则需借助回归方法。

4.2 横截面回归分析

接下来我们采用横截面回归的方法，就背景风险对解禁事件的影响进行分析。横截面回归所使用的数据与事件研究中一致。我们并对定向增发解禁、股权激励解禁、首发IPO解禁等不同解禁股性质施加哑变量，以考察解禁性质的影响。回归结果如表2所示：

我们首先关注模型(1)、(6)的回归结果。背景风险变量的系数为负，且在百分之一的显著性水平下显著。当加入了其他控制变量后，结论仍成立。表明背景风险对股票解禁事件窗的异常负向收益率有着显著的影响，解禁后存在明显的投资组合调整效应。分别比较模型(1)、(2)、(3)的拟合优度情况，发现相较于传统分析方法，背景风险因素的解释能力可能更强。进一步的，借助模型(5)、(6)我们讨论建模合理性的问题。分析模型(6)中解释变量的方差膨胀因子，最大VIF为2.29，可以认为模型不存在多重共线性问题。模型(6)在模型(5)的基础上引入了背景风险变量，控制变量系数与显著性未发生明显改变，而模型调整拟合优度由0.062上升至0.069，信息准则AIC、BIC数值也相应下降，从而从计量角度说明了引入背景风险变量的合理性。

表2 横截面回归结果

注：括号内为回归系数t值，*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

模型(2)对需求曲线向下倾斜的假设进行了回归，结果显示解禁比例的回归系数显著为负，且系数值较大，当加入一系列控制变量后该结果仍成立，说明随着股票供给的增加，股票价格下降，需求曲线向下倾斜假设能够有效解释限售股解禁的价格效应。该结果与黄张凯[6]、冯科、刘娥平和唐舜[10]一致，国外Shultz的相关研究也有类似结果。该结论与经典的套利定价理论相悖，表现出一定的理论意义，值得进一步研究。

回归(3)中Tobin Q值在10%显著性水平下为负，说明前期被高估的股票在解禁时下跌幅度更大，投资者的变现动机更强，“高位套现”的特征较明显，从而验证估值效应的存在。但将(5)中背景风险变量回归系数与Tobin Q的相比较，我们可以发现投资组合调整效应相较于估值效应，其结果更为巨大与显著。

就不同的解禁股性质而言，模型(4)给出了相应的回归结果。回归系数表明定向增发解禁及股权激励解禁对解禁期股票异常负向收益没有影响，但首发IPO解禁对异常收益有显著的负向影响，且系数值较大。

公司规模对解禁冲击具有一定缓解作用，各模型中公司规模变量均显著为正。该结论与之前的研究较为一致。

异常换手率对异常收益具备显著的解释能力但系数为正，这与我们的预期不符。但该结论与廖理等[5]、黄张凯等[6]、储小俊和刘思峰[9]均一致。进一步的我们将事件窗累计异常收益率区分为CAR[-20,0]与CAR(0,20]即解禁前后两段分别回归，异常换手率系数仍然显著为正，可能的解释是解禁期间大的交易量缓解了解禁事件的冲击，促进了股价的回复。

4.3 稳健性分析

本小结我们对回归结果的稳健性进行测试。

首先我们从数据层面进行测试。解禁日是背景资产可交易性发生改变的时间节点，若排除市场的提前反应阶段，相应结论有可能发生变化，因而我们将解禁后的累积异常收益率CAR[0,20]单独提取出来，在模型中替换原有的被解释变量进行回归，相应结果如表3模型(1)所示。新增流通股比例变量的系数不再显著，可能是由于股票需求曲线向下倾斜的影响已经在解禁前出清。而背景风险及其他变量系数的符号与显著性未发生明显变化，由此印证我们的主要结论是较为稳健的；进一步的，考虑到实证结果可能受到个别市场数据极端值的影响，我们以1%的比例对重要变量CAR[-20,20]与θ进行Winsorize处理再进行回归，相应结果如表3模型(2)所示。除数值有所改变外，相应变量符号及显著性未发现明显变化，结论仍稳健。

表3 稳健性分析

注：括号内为回归系数t值，*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著。

之后我们从变量的角度进行测试。背景资产价格的整体波动可以在一定程度上反应背景风险的大小，在此我们采用背景资产收益率序列在估计窗的整体方差，来替代前文中的背景风险变量。我们也对其他解释变量进行替代，采用解禁量/总流通股数重估新增流通股比例，采用市净率(PB)作为估值变量，进而对原模型进行回归估计。相应的结果依顺序由表3中的模型(3)至(6)给出。由表中可知，无论是在单变量回归还是综合回归中，除数值外相应变量的符号以及显著性都没有明显变化，从而说明了对相应变量的替代并不影响本文的研究结论。

5 结语

本文从背景风险的角度分析了我国股票市场的解禁效应，并采用事件分析的方法对2016年全年A股市场的解禁事件进行了实证研究，主要结论如下：

首先，我国股票市场存在显著的解禁效应，背景风险是影响解禁后股票价格下跌的重要因素。在[-20,20]的解禁事件窗内，所有解禁股票的平均累积异常收益为-9.11%，相当于对比市场指数经历了一个跌停，并且呈现出稳定、持续的特征。基于背景风险相关理论可知，股票限售规则使相应股票持有者面临一定的背景风险，降低了持有者投资组合的效率。一旦股票解禁，投资者将有较强的调整动机，出售之前的限售股票，以提高总体投资组合的效率，从而导致了股票解禁效应。以上分析为实证研究所证实，背景风险变量对解禁后股票的异常负向收益有着显著的解释能力。并且相较其他因素，背景风险因素对解禁后股价变动的影响更为巨大，解释能力也更强。

其次，解禁股票相对规模越大的公司，其股票价格跌幅越大；前期估值相对较高的公司，股价的异常收益较低；相对于定向增发与股权激励后的股票解禁，首发IPO解禁的股票，其股价下跌风险越高。其他方面，公司规模对解禁后股价负向冲击具有一定缓解作用，而个股的异常换手率则对解禁后的异常收益产生正向的影响。

2017年是沪深两市的解禁大年，在解禁事件频繁发生的市场环境下，投资者应特别注意股票解禁而引起的股价下跌风险。上市公司在进行股权融资时，应考虑从承担背景风险的角度对投资者给予适当的补偿。从解禁股票性质的角度来看，首发IPO解禁对股价下跌的影响较大。在当前IPO提速的大背景下，监管当局应从严监管，同时前瞻性的控制同一时间段的解禁股规模，以避免系统性风险的发生。