机构投资者网络与股价同步性

机构投资者网络与股价同步性

摘 要： 本文以2008—2017年我国A股上市公司和机构投资者重仓持股数据为样本，以重仓股票为节点构建机构投资者网络模型，研究机构投资者网络对股价同步性的影响。研究结果表明，机构投资者网络密度越大，股价同步性越高；地区市场化程度较低，企业具有政治关联以及公司内部治理机制不完善，机构投资者网络对股价同步性的促进作用越强。进一步研究结果表明，位于网络中心位置的机构投资者会提高股价同步性；机构投资者网络通过引发机构投资者羊群行为和降低企业信息透明度提升股价同步性；区分市场状态后发现，在熊市期间，机构投资者网络对股价同步性具有显著的促进作用，而在牛市阶段则不显著。
关键词： 机构投资者网络； 股价同步性； 羊群行为； 信息透明度
一、引言
我国当前正处于经济转轨时期，资本市场尚未成熟，投资者结构比例失衡，散户占据主导地位，投机现象与羊群行为严重，追涨杀跌与股价崩盘等极端现象常有发生[1]，致使体现资本市场运行效率差别的重要体征——股价同步性始终居高不下并位居世界前列[2]。较高的股价同步性严重损害了资本市场的资源配置功能，导致资本市场定价效率偏低，实体经济融资困难，阻碍经济健康稳定发展。根据最新资料显示，A股个人投资者成交量占比为82%，年平均换手率高达189.6%。为促进资本市场健康发展，拉动经济增长，政府推出一系列措施，如允许外国机构投资者、养老金和社保基金入市，为股市注入长期稳定的资金，以及推动科创板落地等，助推机构投资者成为市场主力军。资本市场通过股票价格信号机制引导资本流动实现资源最优配置，其运行效率取决于股票价格信息含量，因此，如何丰富股价信息含量，反映企业特质信息，以降低股价同步性促进资本市场健康有效发展成为学术界与实务界持续关注的重要议题。
我国资本市场机构投资者持仓占比仅为16.1%，而欧美资本市场机构投资者占比高达60%，机构投资者持价值投资理念，其占比高有效增加了市场理性因素，缓解了噪音干扰，使股价尽可能真实地反映企业价值。机构投资者网络会影响资产定价[3]，网络密度越大，信息扩散越快，越有利于缓解动量效应[4]，进而降低股价同步性。因此，机构投资者是稳定资本市场的重要角色，机构投资者网络是私有信息扩散的重要介质，能够显著影响股价同步性。然而，我国资本市场制度有待完善，投机现象严重，机构投资者是否扮演了稳定市场的角色，机构投资者网络是否能够加速私有信息的扩散，进而降低股价同步性值得商榷。一方面，机构投资者具有价值投资属性，凭借其资金优势、信息优势与专业优势，可以较为准确地对股票估值[5]，规避市场噪声，并通过机构投资者网络向市场传递企业特质信息；另一方面，机构投资者持股数量与规模较大，迫使机构投资者具有较强的监管动机，有助于加强企业信息披露，提高企业信息透明度[6]。目前我国正处于资本市场改革的关键时期，资源分配不均，各项制度尚有待完善，存在一定的灰色地带，上市公司违规行为频发，信息透明度亟待提高，容易引发机构投资者利用其社会网络的信息扩散效应制造羊群行为，从中获取暴利。并且从某种程度来看，公司高管与基金经理都追求短期效益，具有利益一致性，机构投资者可能会通过“抱团”放大社会网络的资源效应与高管合谋，放任企业盈余管理，导致企业信息披露质量下降，公司特质信息难以融入股价，股价同步性上升。因此，机构投资者网络到底是稳定资本市场运行的定海神针，还是降低资本市场效率的始作俑者？亟待进一步分析和验证。
鉴于国内资本市场的特殊情境，本文将基于机构投资者网络这一重要视角，对股价同步性的作用机理和影响因素进行分析和验证，从而弥补现有文献的不足。本文的研究贡献主要包括：首次基于社会网络的信息扩散效应和资源效应研究了机构投资者网络对股价同步性的影响，丰富了社会网络的经济后果研究及拓展了股价同步性影响因素领域的文献；验证了机构投资者网络会导致机构投资者羊群行为，支持了肖欣荣(2012)[7]等人的成果，拓展了机构投资者网络对股价同步性的影响机理研究，为利益相关者提供理论指导和经验借鉴。
二、文献综述
股价同步性即股价“同涨同跌”现象，目前学术界普遍支持Morck等(2000)[8]、Jin和Myers(2006)[9]和Hutton等(2009)[10]等为代表的信息效率观。信息效率观基于信息透明度从企业内部治理与外部治理视角进行研究，认为企业信息透明度越高，股价中公司特质信息含量越丰富，股价同步性越低。外部治理方面主要包括制度建设、市场化程度与政治关联等，其中制度建设是研究的核心与起点，Morck等(2000)[8]发现，有效的私有产权保护制度可以激励投资者挖掘企业特质信息，丰富股价信息含量。健全的法律制度还有利于提高市场化程度，市场化程度较高的地区，可以有效降低投资者的信息获取成本，推动知情交易与风险套利，资本市场越开放，股价越能反映企业特质信息[11-12]。市场化程度较低可能会导致企业进行政治寻租以获取竞争优势，虽然政治关联会为企业带来隐形担保和预算软约束，帮助企业获取资源，但会降低企业信息披露质量和动机，导致股价信息含量不足[13]。机构投资者是资本市场重要的参与者，凭借其自身的资金优势、信息优势与专业优势影响股价变动，侯宇和叶冬艳(2008)[14]研究发现，机构投资者的信息渠道与专业分析能力可以使股价反映更多的公司特质信息，降低股价同步性；许年行等(2013)[15]则认为机构投资者羊群效应会导致机构投资者忽视私有信息，降低股价信息含量。内部治理方面则主要包括企业信息披露和股权结构等，信息披露是外部投资者了解企业的重要途径，信息披露质量将影响企业信息透明度，财务报告质量越低，股价同步性越高[10]。Morck等(2000)[8]认为公司缺乏有效的治理机制，会导致信息披露质量下降，知情交易受限，股价同步性居于较高水平。例如，所有权结构失衡可能会引发大股东掏空行为和关联交易，为掩饰其非法行为，管理层可能会进行盈余操纵，粉饰报表，导致企业信息透明度偏低，股价同步性显著提高[16-17]。
机构投资者网络已有研究可分为关系嵌入与结构嵌入两类。“关系型嵌入”例如社会关系和地理关系等。基于社会关系，Cohen等(2008)[18]和申宇等(2016)[19]发现基金经理与公司高管具有校友关系时，基金经理会增持该公司股票，并且具有直接校友关系时才有利于提升基金业绩，表明社会网络具有传递私有信息的作用，但关系强弱会影响信息的扩散范围与质量。基于地理关系，Hong(2003)[20]和Pool(2015)[21]认为基金经理位于同城或居住地相同其投资行为具有一致性。然而，基于“关系型嵌入”的研究难以体现信息在网络中的扩散机制，“结构性嵌入”基于整体性视角考察投资者网络对信息的获取和扩散能力，有效地弥补了关系型嵌入研究的不足。网络位置差异与投资者收益密切相关，位于网络中心的投资者拥有较强的信息控制能力，比边缘投资者能更早地获取信息，更早地采取行动，进而规避损失，或者蓄意隐藏坏消息，制造泡沫，从而获得更高的回报[3,22]。网络拓扑结构可以有效地提高信息扩散效率和范围，Pareek(2012)[4]运用基金重仓股票的网络密度衡量投资者网络信息扩散速度，发现网络密度越大，信息扩散越快，越有利于缓解动量效应，并且网络密度越大，越有利于投资者之间信息共享，盈余信息融入股价的效率也就越高[23]。但是机构投资者网络在提高信息扩散速度与范围的同时，也会使基金经理放弃已有私有信息，模仿同业者的投资行为，引发机构投资者羊群行为[7]，对资本市场产生更为严重的负面作用，加剧市场波动，显著加大股票出现暴涨暴跌的概率[1]。而且，机构投资者可能会利用社会网络“抱团”放大自身资源优势，与管理层合谋，实现自身利益，进而降低企业信息透明度，恶化市场信息环境[24]。
综上所述，现有文献关于股价同步性影响因素的研究，主要是基于信息不对称理论，从公司外部治理和内部治理视角进行，但是却忽视了社会网络这一重要影响因素。社会网络作为社会学概念被广泛运用于管理学、经济学等领域，能够有效地分析个体之间的行为传染关系。社会网络的现有研究大都以高管为主体，分析高管社会网络对公司财务与公司治理的影响[25-26]，而以机构投资者为研究对象，分析和验证机构投资者网络对资本市场影响的文献却乏善可陈。本文基于信息不对称理论、委托代理理论、社会网络理论以及羊群理论等多学科交叉的理论基础，利用社会学概念构建机构投资者网络，考察机构投资者网络拓扑结构是否可以有效扩散企业特质信息，稳定资本市场运行效率，旨在拓展股价同步性影响因素研究的同时丰富机构投资者网络的经济后果研究。
三、研究假设
(一)机构投资者网络与股价同步性的分析
社会关系网络中，个体之间的互动行为使资源与信息得到交换，形成社会资本[27]，社会资本越丰富，个体获取的信息与资源越充沛；基于弱联结优势理论，弱联结更容易跨界获取异质信息，成为信息传递的桥梁，机构投资者涉及众多行业，可以广泛地猎取异质信息。同时，网络中的不同位置，获取信息与资源的能力也会不同，位于网络中心的个体具有更强的信息控制能力[28]，可以获取更多的资源与信息，从而向资本市场传递更多的信息。因此，社会网络是获取信息与资源的重要渠道，也是扩散信息的重要途径，即社会网络具有信息扩散效应和资源效应。但社会网络是一把双刃剑，已有研究表明，机构投资者通过社会网络更容易模仿同业者，并且为实现利益最大化会通过社会网络制造更多的噪音，从而诱发机构投资者羊群行为[1,7]，加剧市场波动；而且机构投资者会通过“抱团”利用自身资源优势与管理层合谋，增加代理成本，降低企业信息透明度，增大股价崩盘风险[24]。
机构投资者具有投资与投机双重性质，一方面，机构投资者通过社会网络充分发挥自身资源优势与信息优势，积极参与公司治理，约束管理层机会主义行为，并借助社会网络扩散私有信息，促进知情交易，降低股价同步性。另一方面，也有部分学者认为机构投资者具有“推波助澜”的负面作用，会引发股市暴涨暴跌，破坏市场稳定性[29]。已有研究表明，机构投资者的捆绑效应和羊群效应增强了市场投机行为和市场波动性，导致股价崩盘风险和股价同步性提高[15,24]。目前，我国处于经济转轨时期，各项规章制度不够完善，政策干预频繁，市场中充斥着噪音，信息透明度偏低，为羊群行为滋生了温床。这是由于，一方面，基金经理为了保障薪酬与维护声誉，可能会规避投资风险，放弃私人信息，做出与其他基金经理相似的投资决策；另一方面，机构投资者羊群行为可以促进股价迅速调整，从而获取高额收益。社会网络则可能会加剧这一行为，机构投资者凭借其丰富的社会网络，拥有更多的渠道获取内幕消息，内幕消息的扩散会加剧羊群行为；居于网络中心的机构投资者，信息挖掘能力强，容易获得“抢跑优势”，为实现自身利益最大化，可能会向市场传递虚假信息[22]，蓄意制造泡沫，以此从中获取暴利。而且，机构投资者网络会加速虚假信息扩散的速度和范围。因此，社会网络强化了机构投资者对信息的垄断与扩散，加大了机构投资者羊群行为发生的概率，加剧了市场噪音，抑制了企业特质信息的挖掘与传递。
机构投资者是否能促进公司治理，提升企业信息透明度同样备受争议，机构投资者可能不仅是“监督者”，也可能是高管的“合谋者”。Pound(1988)[30]提出“利益冲突假说”与“战略结盟假说”，认为机构投资者与企业具有业务往来关系，或者与公司管理层进行合作可以实现各自利益时，机构投资者将与管理层进行结盟，保持意见一致，以攫取利益。机构投资者基于共同利益，可能会通过“抱团”，充分利用社会网络的资源效应，增强公司治理的话语权，维护自身利益。同时，由于我国深受儒家传统文化影响，是典型的“关系型”社会，这种人际关系与声誉机制有效地弥补了企业因资源分配不均所带来的劣势[31]。社会网络作为非正式制度，成为产权保护制度的重要替代机制，发挥着获取相关稀缺资源的重要作用，因此企业也需要机构投资者为其提供声誉担保和社会资源，弥补资源劣势。因此，当机构投资者抱团在企业的地位逐渐增强时，可能会导致机构投资者与管理层或大股东合谋，进行利益输送，极大地削弱了机构投资者“退出”治理效应，公司治理机制被破坏，助长了机会主义与投机行为，导致管理层有强烈动机粉饰财务报表，掩盖大量真实信息[24]，阻碍企业特质信息融入股价，推动股价同步性上涨。
综上所述，社会网络的扩散效应可能会加剧机构投资者羊群效应，增加市场噪音；社会网络的资源效应可能会促进机构投资者捆绑效应，引发机构投资者与管理层合谋，导致企业信息透明度不足，阻碍企业异质信息资本化，进而推动股价同步性上涨，加剧市场波动。基于此，本文提出如下假设。
H1 机构投资者网络将会提高股价同步性，加剧市场波动。
(二)机构投资者网络与股价同步性的影响因素分析
公司治理是解决各种代理问题的一系列制度安排的总称[32]，包括外部治理与内部治理。良好的公司治理机制往往可以提高企业信息透明度，降低私有信息搜集成本，激励外部投资者尤其是中小投资者的风险套利行为，从而丰富股价信息含量，降低股价同步性。公司外部治理包括市场化程度、法律保护以及政治关联等，在市场化程度较高的地区，制度完善，对企业信息披露监管到位，有利于投资者搜集公司基本面信息[8]。政治关联为企业提供了隐形担保，企业会通过激进的盈余管理等行为掩盖已获得的政治租金，增加了投资者获取信息的难度与成本。公司内部治理则包括股权治理以及董事会治理等，合理的股权结构可以避免企业“一言堂”现象，制约了大股东掏空等行为；董事会是企业重要的治理机构，具有监督职能，可以约束管理层利己主义，抑制管理层和大股东合谋，进而保障企业信息透明度。因此，本文采用市场化程度、企业政治关联以及公司内部治理指数，考察公司治理对机构投资者网络与股价同步性的影响。
1.市场化程度的影响分析
市场化程度反映了地区的经济发展水平和制度保障程度，经济发展水平越高，资本市场越成熟，资源分配越有效，越能够有效激励企业通过提高企业信息透明度获取相关资源；健全的法律制度可以促进私有信息套利行为与知情交易，例如，完善的财务报告制度、信息披露制度以及卖空制度等，都有助于限制内幕交易，提高企业信息透明度，促进公司特质信息资本化，降低股价同步性。当前我国市场化程度相对落后，产权保护不足，信息披露制度不完善，虚假陈述与内幕交易频发，导致资本市场充斥着大量投机行为，股价信息含量不足。同时，市场化程度落后会强化关系经济，弱化契约经济，企业会依靠社会关系获取资源，形成竞争优势，为避免披露带来的专有成本，会降低自愿披露动机，导致企业信息透明度不足。社会网络作为一种非正式制度，是关系经济获取信息与资源的重要渠道，尤其是在市场化程度落后的地区，社会网络的优势被充分挖掘，企业愈发需要机构投资者背后的资源，增强了机构投资者的地位，促使机构投资者更容易与管理层合谋，进行利益输送，降低信息透明度，甚至还会引发内幕消息泄露，导致中小投资者利益受损。基于此，提出以下假设。
H2 市场化程度越低，机构投资者网络对股价同步性的促进作用越强。
2.政治关联的影响分析
我国目前正处于经济转型的关键时期，一方面，资源紧缺，政府在资源配置中占据重要地位；另一方面，法律体系不完善，市场化建设滞后，产权保护落后，资源分配不均。因此，企业建立政治关联便显得尤为重要，政治关联作为替代机制，能够帮助企业获取经济资源，夺取竞争优势。同时，政治关联也具有双面性，一方面企业通过寻租行为可以获得诸多利益，另一方面却在某种程度上损害了中小投资者的利益。研究发现，政治关联会降低企业盈余质量[33]，当企业获取政治租金时，为掩饰其既得利益，管理层有强烈动机粉饰报表。同时，政治关联为企业提供了“隐性担保”和“预算软约束”[13]，帮助企业获取更多的资源，企业将不再以提高信息透明度和降低信息不对称获得更多融资的途径，会减弱企业信息披露动机。而且，即使受到了相关部门的监管和惩罚，由于政治关联惩罚可能会流于形式，削弱了监管部门的事后治理效应，导致信息透明度偏低。因此，政治关联导致企业信息透明度严重偏低，且中小投资者资源有限，无法及时获取企业异质信息，机构投资者凭借其庞大的社会网络关系，可以在短期内精准捕获企业信息，提前调整资产配置，从而获取暴利。综上所述，企业政治关联会严重降低信息透明度，致使中小投资者与机构投资者在信息获取上出现时间差，机构投资者可以凭借其对消息的“封锁”与“扩散”，抑制特质信息融入股价，加剧市场波动，进而提高股价同步性。基于此，提出以下假设。
H3 企业具有政治关联时，机构投资者网络对股价同步性的促进作用越强。
3.公司内部治理的影响分析
公司治理结构影响企业信息透明度，市场化进程与法律制度等外部治理为公司内部治理提供了环境基础与制度基础，企业内部治理机制是对产权保护等制度的延续和具体表现。有效的内部治理机制能够提升企业信息披露质量，从而降低外部投资者获取公司特质信息的成本，促进知情交易，丰富股价信息含量。基于股权制衡理论，多个大股东互相制衡，互相监督，避免“一言堂”，能够抑制大股东掏空行为，保护中小投资者利益。如果所有权高度集中，将会导致大股东侵占中小股东利益，还会诱发管理层与大股东合谋，为掩饰其行为，必然会进行盈余操纵，粉饰利润，降低信息透明度[32]。同时，脆弱的治理机制还会导致机构投资者抱团与管理层或大股东“结盟”，并利用社会网络向市场传递虚假信息，破坏市场环境。股东大会与董事会是企业重要的决策机构与监督机构，一方面向市场释放积极信号，另一方面，可以加强对管理层的监督，提高财务报告质量，降低中小投资者搜集私有信息的成本。独董在董事会占有较高比例时，有利于加强董事会的监督职能，约束管理层机会主义，进而可以保证企业会计信息质量，提高企业信息透明度。管理层持股可以保证管理者与股东利益趋于一致，有利于缓解高管在职消费，抑制盈余操纵等行为。综上所述，完善的公司内部治理机制可以使大股东相互牵制、互相监督，抑制管理层机会主义与利己主义，进而有效约束机构投资者与大股东或管理层合谋，提高企业信息透明度，缓解企业与中小投资者的信息不对称，鼓励投资者进行私有信息套利行为，促进公司特质信息融入股价。因此，完善的公司内部治理机制使企业更加透明，保护了中小投资者利益，抑制了机构投资者网络的负面作用，提高了资本市场效率。基于此，提出以下假设。
H4 公司内部治理机制越完善，机构投资者网络对股价同步性的促进作用越弱。
四、研究设计
(一)样本选择与数据来源
参照Pareek(2012)[4]、肖欣荣(2012)[7]以及陈新春(2017)[1]的方法，基于我国主动型开放式基金的重仓持股数据，构建重仓股网络模型，用股票网络衡量机构投资者网络。本文所使用基金重仓持股数据与公司财务数据来自WIND与CSMAR数据库，样本期间为2008年1月—2017年12月，并对数据进行如下处理：(1)以股票型开放式基金和偏股型开放式基金作为研究对象。(2)公司财务数据中，剔除ST或*ST样本、金融行业样本，剔除每股净资产为负以及财务数据或治理数据缺失样本，最终得到数据3 833条。(3)对连续变量在1%和99%水平上进行Winsorize缩尾处理，以剔除极端值的影响。
(二)变量的定义和度量
被解释变量：股价同步性。根据股价同步性已有研究，借鉴Durnev等(2003)[34]以及钟覃琳和陆正飞(2018)[12]的方法，运用模型(1)估计个股R2，其中ri,w为第w周的公司收益率，rm,w为第w周资本市场加权平均收益率；为了提高R2的准确率，并剔除交易周期小于30天的样本。
ri,w=α+β0rm,w+εi,w
(1)
由于R2的取值集合为(0，1)，因此借鉴Morck等(2000)[8]的方法，运用式(2)对R2进行对数化处理，使其呈现正态分布，SYN即为本文衡量股价同步性的指标，该指标越小，股价同步性水平越低，股价中包含的公司特质信息越多。

(2)
解释变量：机构投资者网络密度。借鉴Pareek(2012)[4]、肖欣荣(2012)[7]以及陈新春(2017)[1]的方法，用股票网络密度衡量机构投资者网络密度。首先根据基金季报，筛选出所持股票占基金资产净值5%以上的重仓股票，然后计算股票的网络密度。
(1)记重仓持有股票i的基金为J(i)，并定义股票i的信息网络T(i)为基金投资者信息网络S(J(i))中元素K的集合，即T(i)={K，J(i)：K∈S(J(i))}。
(2)定义股票i的网络密度为股票i的网络T(i)中节点之间实际连接的边数与可能存在的边数最大值之比，公式为Di=2Ei/ni(ni-1)。其中，Ei为股票信息网络T(i)中实际连接的边数，ni是股票信息网络T(i)中基金的个数。
(3)借鉴已有研究，为消除股票市值对相关网络密度值的影响，参考Hong等(1999)[35]的方法，将股票的网络密度值与其自身流通市值进行回归分析，具体形式如下

(3)
RCit=εi,t
(4)
其中，Di,t为股票i每季度的网络密度值，而MCit为股票每季度末的流通市值。本文将股票i每季度经过市值调整的残差网络密度值定义为RCit，并且该值越大信息扩散效率越高。
选取2017年机构投资者中报，以三一重工企业(图中菱形方块表示)为例说明，如图1所示。中欧时代先锋A、中欧明瑞新常态A、融通行业景气、融通领先成长、鹏华精选成长、光大行业轮动和东方新能源汽车主题七家基金在2017年第二季度同时重仓持有三一重工(图中三角形表示)，同时，这七家基金公司又分别重仓持有国电南瑞、汇川技术、永辉超市等16家公司(图中正方形表示)，而这16家公司又分别被上投摩根新兴动力等51家基金公司重仓持有(图中圆点表示)，故三一重工股票网络由58家基金公司构成，形成以三一重工为节点的基金网络密度图，如图2所示。表明在该网络内，信息可能会在58家基金公司中得到扩散，而且网络密度越大，信息扩散效率越高。

图1 三一重工股票网络示意图
表1 公司内部治理指数表


图2 以三一重工为节点的基金网络密度图
为验证假设H2、H3与H4，选取王小鲁等(2017)[36]编制的我国各地区市场化指数衡量市场化程度。借鉴Fan等(2008)[26]、唐松和孙铮(2011)[13]的做法，以企业高管的政治背景作为企业政治关联的代理变量。国内企业，董事长和CEO与其他管理者相比，在企业经营过程中往往享有绝对话语权和影响力，其政治身份对企业的影响会更显著。因此，本文采用董事长或者CEO的政治背景衡量企业政治关系。董事长和CEO的政治关系采用手工收集的方式，根据公司年报、新浪财经和国泰安数据库披露的高管简历，当董事长或者CEO现任或曾任政府、军队、人大和政协四种工作的任意一种，就认为该企业具有政治关联，Pc取0，否则Pc取1。公司内部治理机制对机构投资者网络与股价同步性的影响，参考张兆国等(2009)[32]、王雪等(2018)[23]，选取股权集中度、独董比例与两职合一、产权性质、双重上市等作为公司治理的衡量指标，如表1所示，并通过主成分分析构建公司治理指数GM。
(三)模型设定
模型采用OLS方法，对公司层面进行Cluster处理，并控制年度固定效应和行业固定效应，以控制序列自相关产生的影响。
SYN=α+β0RCi,t+β1Controls+ε
(5)
其中，RCi,t表示股票网络残差密度值，Controls为控制变量，包括净资产收益率、资产负债率、市值账面比、收入增长率、换手率、连续五年ROA标准差、公司总资产规模、四大审计、产权性质、第一大股东持股比例、公司上市年龄、行业数量、行业规模，具体度量方式如表2所示。
表2 主要变量的定义与说明

五、实证分析
(一)描述性分析
表3报告了此次研究主要变量的描述性统计结果。其中R2的均值为0.290，表明我国上市公司股票价格收益率由大约70%的公司特质信息解释，英美等高度成熟的资本市场，R2不足0.01[8]，说明我国资本市场同涨共跌现象仍然严重。SYN经过R2计算转换而来，最大值为0.840，最小值达到-5.777，标准差达到1.298，表明公司之间股票价格同步性差异显著。股票信息网络中基金数量E均值为45.27，标准差达到了47.54，表明平均一家上市公司大约与45家基金存在直接或间接关联，而且公司受机构投资者关注程度存在较大差异。股票残差网络密度RC的均值为0.116，但最小值和最大值分别为-1.572和2.614，同样说明公司之间信息网络密度差异显著。其他控制变量描述性统计与已有研究差异较小，不再赘述。
表3 变量描述性统计

(二)多元回归结果分析
表4报告了主假设的回归结果。报告显示，RC的系数为0.087 1，在1%的水平下显著，结果支持了假设H1，说明在尚未成熟、投机现象严重且信息环境较差的资本市场中，机构投资者并未发挥正面作用，机构投资者网络也未能有效扩散私有信息，反而促进股价同步性，加剧市场波动。控制变量方面，ROE在5%水平上显著为负，表明公司盈利水平越高，越倾向于进行积极的披露，从而信息透明度越高，股价同步性越低；Growth的回归系数在1%水平上显著负相关，说明成长性较好的公司会释放更多的信息，与钟覃琳和陆正飞(2018)[12]的研究一致；Turnover的系数在1%水平上显著负相关，表明换手率越高，投资者关注越多，股价中融入的公司特质信息就越多；Soe的系数在1%水平上显著为正，说明国有性质公司的股价同步性要远高于民营企业，原因在于国有企业受到更多的“隐形担保”，会降低信息披露意愿；其他控制变量也基本符合预期，不再赘述。
从表5列示的实证结果可知，RC×Market的回归系数在5%水平下显著为负，验证了假设H2，说明市场化程度较低的地区为机构投资者投机行为提供了环境基础，强化了机构投资者网络对资本市场的负面影响，加剧了市场波动，降低了股价信息含量，导致更为严重的股价同步性。RC×Pc的回归系数在10%的水平下显著为正，验证了假设H3，表明企业具有政治关联时，企业信息透明度偏低，放大了机构投资者利用社会网络获取信息的优势，增强了机构投资者对信息的控制，阻碍了私有信息融入股价，推动股价同步性上升。机构投资者网络与公司治理指数交乘项RC×GM的回归系数在5%的水平下显著为负，验证了假设H4，说明有效的公司治理机制能够提升企业信息透明度，约束机构投资者的投机行为，削弱机构投资者网络对资本市场的负面作用，抑制股价同涨同跌现象，提高资本市场效率。
表4 机构投资者网络影响股价同步性的回归结果

注：***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1。下同。
表5 机构投资者网络与股价同步性的影响因素回归结果

注：篇幅受限，未列示全部结果。
表6 机构投资者网络与股价同步性关系的稳健性检验

(三)稳健性检验
1.考虑行业因素和时间因素的股价同步性
模型(1)中的被解释变量SYN没有考虑行业因素，各个行业受到的外生因素冲击并不一致，因此参考侯宇和叶冬艳(2008)[14]的研究方法，在模型(1)的基础上，加入行业因素rl,w，得到模型(6)；并且考虑到可能存在的自相关性，以及市场和行业对信息的吸收可能存在滞后性，参考尹志宏等(2019)[37]的研究方法，在SYN1中加入滞后一期的行业收益率rl,w-1和市场收益率rm,w-1计算得到SYN2，如模型(7)所示。根据表6的回归结果可知，RC的回归系数相关性水平虽然有所下降，但仍然在5%的水平上显著正相关，进一步支持了假设H1。
ri,w=α+β0rm,w+β1r1,w+εi,w
(6)
ri,w=α+β0rm,w+β1r1,w-1+β2r1,w+β3r1,w-1+εi,w
(7)
2.固定效应检验
为了消除非观测效应导致的误差，缓解内生性问题，利用固定效应模型进行检验。控制公司个体固定效应后，机构投资者网络与股价同步性依然呈显著正相关，在没有考虑行业因素、滞后效应的情况下，分别在1%、10%和10%的水平下显著正相关，表明机构投资者网络提高股价同步性的结论具有稳健性，如表6所示。
六、进一步研究
(一)机构投资者网络对股价同步性的影响机理分析
虽然主假设的回归结果已经验证了机构投资者网络会提高股价同步性，但其影响机理还有待验证。由前文的论述可知，从资本市场看，社会网络具有扩散效应，会显著提高信息传递效率，信息在网络的传递过程中会诱发基金经理互相模仿投资策略，并无形中强化行为的传染[7]。一方面，居于网络核心位置的机构投资者，具有信息中枢的作用，基于自身利益，会选择性地扩散信息或封锁信息，而位于网络边缘的机构投资者会模仿其投资行为或着重参考其释放的信息[22]。而且由于薪酬激励机制，基金经理为了降低风险，可能会选择跟随其他同业者作出同样的投资决定，而机构投资者网络为其提供了信息渠道。因此，机构投资者网络会加速信息和行为传播，为羊群行为提供客观的触发条件，导致股价暴涨暴跌。另一方面，机构投资者羊群行为能够加速股价调整过程，显著影响股价波动，从中获取暴利。机构投资者具有强烈的主观动机制造羊群行为，而且机构投资者先天的资金优势、专业优势与信息优势，其羊群行为会比个人投资者羊群行为对资本市场产生更大的破坏力，进一步恶化市场环境，加剧股价波动，提高股价同步性[15]。
从企业层面看，社会网络还具有资源效应，机构投资者通过抱团可以强化自身的资源优势与信息优势，增强在董事会的话语权，基于“战略结盟”假说[30]，机构投资者可能会与大股东或者高管合谋掠夺中小投资者财富。而且，基金经理与高管在某种程度上都具有短视行为，更关注短期效益，基金经理从而会漠视高管进行盈余操纵，增加投资者捕捉企业特质信息的成本。因此，机构投资者与企业高管具有利益一致性时，会削弱机构投资者的监督作用，导致企业信息披露质量下降，信息透明度降低，股价同步性上涨[10]。
综上，本文认为，(1)机构投资者网络会诱发机构投资者羊群行为，进而推动股价同步性上涨；(2)机构投资者网络会降低企业信息透明度，导致公司特质信息无法融入股价，从而促进股价同步性。借鉴许年行等(2013)[15]机构投资者羊群行为的计算方法，构建机构投资者羊群模型；参考刘宝华等(2016)[38]构建真实盈余管理模型，衡量企业信息透明度，回归结果如表7所示。
表7 机构投资者网络与股价同步性的影响机理回归结果

根据表7实证分析结果可知，机构投资者网络与机构投资者羊群行为和信息透明度分别在1%和10%水平下显著正相关。说明机构投资者网络一方面会引发机构投资者羊群行为，恶化市场信息环境，阻碍私有信息融入股价，导致股价同步性上升；另一方面会对企业治理产生负面作用，引发过激盈余管理，降低企业信息透明度。
(二)机构投资者网络中心度对股价同步性的影响
上文的研究结果表明，机构投资者网络密度越大，股价同步性越高。网络密度考察了网络中各节点之间的整体关联度，但网络中个体位置差异较大，对信息和资源的控制具有显著差别，因此本文引入网络中心度考察机构投资者网络位置差异对股价同步性的影响。中心度越高表明主体越居于网络中心，对资源与信息的控制力也就越强，居于网络中心的投资者，占据了网络的关键节点，能高效地猎取信息以及迅速地扩散信息[39]。而且，位于网络中心的机构投资者，往往是行业标杆，它的投资策略经常被网络边缘位置的个体所关注，同时基金经理受排名激励影响[1]，也会更倾向于与网络核心机构投资者交流并模仿其投资策略。已有研究证明，网络中心性较高的机构投资者，为获得更高的收益，会蓄意隐藏坏消息，制造市场泡沫，以获得抢跑优势，导致股价崩盘，市场波动[22]。同时，位于网络核心的机构投资者，资源优势与信息优势会更加明显，对重仓公司的影响力会更大，会诱发机构投资者利用自身优势与管理层合谋，损害公司治理机制，降低企业信息透明度。基于此，本文认为，机构投资者网络中心度越高，对资本市场负面作用越大，股价同步性越高。
为此，本文借鉴李维安等(2017)[40]的研究方法，构建如下模型检验机构投资者网络中心度与股价同步性的关系。为了使结果更稳健，采用固定效应模型。其中，Centrality采用度数中心度CenD、接近中心度CenC和中间中心度CenB三个网络指标(并全部采用标准化公式)衡量机构投资者在网络中获取资源与信息的能力。
SYN=α+βCentrality+γControls+ε
(8)
度数中心度表示网络中节点能够直接与其他节点联结的总数，数值越高表明节点拥有的资源和信息渠道越丰富。如图1所示，中欧时代先锋A与13家基金有直接联系，而东方新能源汽车主题仅有6家，因此，中欧时代先锋A对信息的捕捉能力要远大于东方新能源汽车主题，从而对资本市场的影响力也越大。其中，表示机构投资者i与其他节点联结的总和。

(9)
接近中心度表示节点与节点之间的距离，反映了节点之间能否直接交流，以及是否避免了较多的中间环节。如图1所示，鹏华精选成长与光大行业轮动具有直接联系，距离为1；而海富通精选2号则需要先经过鹏华精选成长才能与广大行业轮动联系，距离为2，距离越短，信息失真率越低。因此，机构投资者接近中心度越高，则说明获得的信息越真实，越容易做出正确的投资决策。其中，d(i,j)表示点i和点j间的捷径距离。

(10)
中间中心度界定了中间节点如何对两个并不直接相连的节点施加影响，即在多大程度上影响控制其他节点。如图1所示，融通行业景气是鹏华价值优势、交通阿尔法等与工银瑞信的中介桥梁，是最短捷径的中间节点，它能够显著影响信息的传递，控制其他节点的信息接收量。因此，该指标越大其控制力越强，对其他机构投资者的影响力越大，能够显著影响资本市场的信息扩散效率，进而影响股价信息含量。其中，gjk表示节点j和节点k之间的捷径数量，gjk(i)表示经过点i的捷径数量。

(11)
由表8可知，CenD与CenC的系数分别在10%和5%的水平下显著为正，CenB虽然不显著，但是符号为正。表明居于网络核心位置的机构投资者，向市场释放了更多的噪音，而非企业特质信息，降低了股价信息含量，提高了股价同步性。具体而言，机构投资者联结的同业者越多，与其他机构投资者的“距离”越短，机构投资者网络对资本市场的负面作用越大，股价同步性越高。
表8 机构投资者网络中心度对股价同步性影响的回归结果

(三)不同市场状态下机构投资者网络对股价同步性的影响
我国股市经历多次暴涨暴跌，尤其是2007年达到历史最高点6 128点，仅一年后就触底跌至1 664点，跌幅达到72.85%，并且从2008年至2014年，经历了漫长的熊市。基于信息效率观，股价中私有信息的含量决定了股价同步性，市场态势不同，私有信息融入股价的效率必然会受到影响。许年行等(2011)[41]发现，当市场整体呈现上升状态时，股价同步性降低，当市场整体呈现下降趋势时，股价同步性上升；而且牛市阶段的股价同步性显著低于熊市阶段。显然，不同的市场状态，机构投资者网络对信息的扩散具有显著差异，在熊市与震荡市期间，基金经理可能会重点关注网络内的私有信息，并模仿同业者的资产配置策略；而在牛市期间，基金经理则会更多地依据自身私有信息进行主观判断，制定投资决策[7]。因此，本文认为在熊市期间，机构投资者网络对股价同步性的促进作用会增强；在牛市期间，机构投资者网络对股价同步性的促进作用会减弱。为了验证该假设，借鉴肖欣荣等(2012)[7]的方式，对所选取的样本进行逐年回归，结果如表9所示。
根据表9的回归结果，并结合市场情况可知，在熊市和市场整体呈下降趋势状态中，机构投资者网络与股价同步性具有显著正相关关系；而在牛市与市场整体呈上升趋势下，机构投资者网络与股价同步性相关性并不显著。具体而言，在2008年、2010—2012年、2014年以及2017年内，机构投资者网络与股价同步性具有显著正相关关系，结合市场情况，此时股市正处于熊市阶段，市场低迷，投资者情绪低落，而且在2008年与2016年，股市泡沫破裂，市场整体呈现明显下降趋势；2016年正相关关系并不显著，可能由于股价迅速下跌导致投资者无法对信息迅速做出反馈，因此本文采取滞后一期的股价同步性进行检验，结果显著正相关。在2009年、2013年以及2015年，机构投资者网络与股价同步性的相关系数并不显著，2009年受政策驱动股市出现上涨，从1 600多点涨至3 400多点，2015年资本市场重获生机，继2007年之后，再次突破5 000点，出现新一波牛市，股市整体呈上升趋势，投资者情绪高涨。这种现象的出现，可能是由于在熊市阶段，投资者情绪低落，基金经理基于声誉保护，更倾向于跟随其他基金经理制定投资策略，从而规避投资风险；牛市阶段，投资者情绪高涨，而且在市场收益整体上涨的推动下，基金经理会更加自信，倾向于根据自身私有信息进行投资。
表9 2008—2017年网络密度对股价同步性影响的回归结果

注：因变量为股价同步性SYN。
七、研究结论与政策建议
本文基于多学科交叉融合视角，以2008—2017年我国非金融类上市公司为样本，通过机构投资者重仓持股数据构建以重仓股票为节点的机构投资者网络模型，运用社会网络分析法研究机构投资者网络对股价同步性的影响。研究结果表明：第一，机构投资者网络会提高股价同步性，表明机构投资者并没有起到稳定市场的作用，而且在社会网络的助推下，对市场的负面作用更大。第二，在市场化程度较低、企业具有政治关联以及公司内部治理机制不完善的情况下，机构投资者网络会增强对股价同步性的促进作用，表明市场化程度不足、企业“隐形担保”与较差的公司治理机制会强化机构投资者网络对资本市场的负面作用。第三，机构投资者网络中心度越高，股价同步性水平越高，对资本市场的负面影响越大。第四，机构投资者网络通过引发机构投资者羊群行为，加剧市场波动，提高股价同步性，同时，机构投资者网络通过与管理层合谋，降低企业信息透明度，导致股价信息含量不足。第五，在熊市状态和股市整体呈下降趋势，机构投资者网络会显著提高股价同步性，说明在熊市阶段机构投资者网络对基金经理的投资策略影响较大。而在牛市状态与股市整体呈上升趋势下，机构投资者网络对股价同步性的影响并不显著，说明牛市期间，机构投资者网络对资本市场的负面作用会被削弱，基金经理更注重自身的私有信息。
本文重新诠释了机构投资者在资本市场所扮演的角色。首先，政府在大力发展机构投资者的同时，也要对社会网络丰富的机构投资者加强监督与管理，对社会网络中具有“领袖”作用的机构投资者给予正确引导，发挥其“标杆”作用，限制其利用位置优势蓄意散布虚假信息，引发羊群行为。其次，完善企业内部治理机制，构建大股东制衡机制，抑制机构投资者抱团放大资源优势与管理层或大股东合谋进行利益输送。最后，研究发现当股市处于熊市状态，机构投资者网络对资本市场的破坏作用更显著，因此，监管者要加强在资本市场低迷时期的监管力度，提高警惕，避免部分社会网络丰富的机构投资者蓄意破坏市场环境，从中谋利。
本文聚焦研究了机构投资者网络对股价同步性的影响，但是不同主体的社会网络对股价同步性的影响结果可能并不一致。例如，个人投资者社会网络和企业社会网络，而且现实中往往是三者相互影响，共同对资本市场产生影响，而本研究仅以单一的机构投资者网络为视角进行研究。其次，本文关于网络中心度对股价同步性的研究，尚未考察网络边缘位置的机构投资者对股价同步性的影响。最后，机构投资者网络对企业投融资与公司治理具有重要影响，但是已有文献尚未进行深入研究。笔者将对上述议题进一步深入探究，也希望本文能为后续研究提供一定的经验借鉴。
参考文献
[1]陈新春，刘阳，罗荣华.机构投资者信息共享会引来黑天鹅吗？——基金信息网络与极端市场风险[J].金融研究，2017(7)：140-155.
[2]EUN C S，WANG L L，XIAO S C，et al. Culture and R2 [J]. Journal of Financial Economics，2015，115(2)：283-303.
[3]OZSOYLEV H N，WALDEN J，YAVUZ M D，et al. Investor networks in the stock market[J]. Review of Financial Studies，2014，27(5)：1323-1366.
[4]PAREEK A.Information networks：implications for mutual fund trading behavior and stock returns[J]. SSRN Electronic Journal，2012.
[5]HIRSHLEIFER D A，SUBRAHMANYAM A，TITMAN S，et al. Security analysis and trading patterns when some investors receive information before others [J]. Journal of Finance，1994，49(5):1665-1698.
[6]BOONE A L，WHITE J T. The effect of institutional ownership on firm transparency and information production [J]. Journal of Financial Economics，2015，117(3):508-533.
[7]肖欣荣，刘健，赵海健.机构投资者行为的传染——基于投资者网络视角[J].管理世界，2012(12)：35-45.
[8]MORCK R，YEUNG B，YU W，et al. The information content of stock markets:why do emerging markets gave synchronous stock price movements? [J]. Journal of Financial Economics，2000，58(1-2)：215-260.
[9]JIN L，MYERS S C. R2 around the world：new theory and new tests [J]. Journal of Financial Economics，2006，79(2)：257-292.
[10]HUTTON A P，MARCUS A J，TEHRANIAN H，et al. Opaque financial reports，R2 and crash risk [J]. Journal of Financial Economics，2009，94(1)：67-86.
[11]LI K，MORCK R，YANG F，et al. Firm-specific variation and openness in emerging markets [J]. The Review of Economics and Statistics，2004，86(3)：658-669.
[12]钟覃琳，陆正飞.资本市场开放能提高股价信息含量吗?——基于“沪港通”效应的实证检验[J].管理世界，2018，34(1)：169-179.
[13]唐松，胡威，孙铮.政治关系、制度环境与股票价格的信息含量——来自我国民营上市公司股价同步性的经验证据[J].金融研究，2011(7)：182-195.
[14]侯宇，叶冬艳.机构投资者、知情人交易和市场效率——来自中国资本市场的实证证据[J].金融研究，2008(4)：131-145.
[15]许年行，于上尧，伊志宏.机构投资者羊群行为与股价崩盘风险[J].管理世界，2013(7)：31-43.
[16]GUL F A，KIM J-B，QIU A A，et al. Ownership concentration，foreign shareholding， audit quality，and stock price synchronicity：evidence from China [J]. Journal of Financial Economics，2010，95(3):425-442.
[17]李增泉，叶青，贺卉.企业关联、信息透明度与股价特征[J].会计研究，2011(1):44-51+95.
[18]COHEN L，FRAZZINI A，MALLOY C J， et al. The small world of investing： board connections and mutual fund returns [J]. Journal of Political Economy，2008，116(5):951-979.
[19]申宇，赵静梅，何欣.校友关系网络、基金投资业绩与“小圈子”效应[J].经济学(季刊)，2016，15(1):403-428.
[20]HONG H G，KUBIK J D，STEIN J C，et al. Thy neighbor’s portfolio：word-of-mouth effects in the holdings and trades of money managers [J]. Journal of Finance， 2003，60(6):2801-2824.
[21]POOL V K，STOFFMAN N，YONKER S E，et al. The people in your neighborhood： social interactions and mutual fund portfolios [J]. Journal of Finance，2015，70(6):2679-2732.
[22]郭晓冬，柯艳蓉，吴晓晖.坏消息的掩盖与揭露：机构投资者网络中心性与股价崩盘风险[J].经济管理，2018，40(4):152-169.
[23]王雪，郭庆云，罗荣华，等.基于信息网络视角的机构持股与盈余公告市场反应研究[J].中国软科学，2018(11):172-183.
[24]吴晓晖，郭晓冬，乔政.机构投资者抱团与股价崩盘风险[J].中国工业经济，2019(2):117-135.
[25]FACCIO M. Politically connected firms [J]. The American Economic Review， 2006，96(1):369-386.
[26]FAN J P，RUI O M，ZHAO M X，et al. Public governance and corporate finance： evidence from corruption cases [J]. Journal of Comparative Economics，2008， 36(3):343-364.
[27]COLEMAN J S. Foundations of social capital theory [M].[S. l.]: Belknap Press,1990.
[28]BURT R S. Structural holes [M]. [S. l.]: Harvard University Press,1995.
[29]DE LONG J B,SHLEIFER A,SUMMERS L H,et al. Positive feedback investment strategies and destabilizing rational speculation [J]. Journal of Finance,1990,45(2):379-395.
[30]POUND J. Proxy contests and the efficiency of shareholder oversight [J]. Journal of Financial Economics，1988, 20:237-265.
[31]ALLEN F,QIAN J,QIAN M,et al. Law,finance,and economic growth in China [J]. Journal of Financial Economics,2005,77(1):57-116.
[32]张兆国，刘晓霞，邢道勇.公司治理结构与盈余管理——来自中国上市公司的经验证据[J].中国软科学,2009(1):122-133.
[33]CHANEY P K，FACCIO M，PARSLEY D C，et al. The quality of accounting information in politically connected firms [J]. Journal of Accounting and Economics,2011,51(1-2):58-76.
[34]DURNEV A,MORCK R,YEUNG B,et al. Does greater firm-specific return variation mean more or less informed stock pricing? [J]. Journal of Accounting Research,2003,41(5):797-836.
[35]HONG H，STEIN J C. A unified theory of underreaction,momentum trading, and overreaction in asset markets [J]. The Journal of Finance,1999,54(6):2143-2184.
[36]王小鲁,樊纲,余静文.分省份市场化指数报告(2016)[M].北京：经济科学出版社，2017.
[37]伊志宏,杨圣之,陈钦源.分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究[J].中国工业经济，2019(1):156-173.
[38]刘宝华，罗宏，周微.股权激励行权限制与盈余管理优序选择[J].管理世界,2016(11):141-155.
[39]BAJO E,CHEMMANUR T J,SIMONYAN K,et al. Underwriter networks,investor attention,and initial public offerings [J]. Journal of Financial Economics,2016,122(2):376-408.
[40]李维安，齐鲁骏，丁振松.兼听则明，偏信则暗——基金网络对公司投资效率的信息效应[J].经济管理，2017,39(10):44-61.
[41]许年行,洪涛,吴世农，等.信息传递模式、投资者心理偏差与股价“同涨同跌”现象[J].经济研究，2011,46(4):135-146.