区块链与金融市场稳定:真实行动还是概念炒作?

张玉珂,陈云贤

(中山大学高级金融研究院,广东广州 510275)

摘 要:当前,区块链已成为全球科技竞争的新焦点,其在助力数字经济高质量发展的同时也成为资本市场的投资热点。基于2016—2021 年中国上市公司披露的区块链信息数据,实证检验了区块链对金融市场稳定的影响及其潜在机制。研究发现:公司披露区块链信息显著提高了股价崩盘风险,支持了区块链信息披露的概念炒作假说。机制检验结果显示,公司或管理层出于资源获取和个人私利等动机操纵区块链信息披露,降低了信息质量,从而提高了股价崩盘风险。进一步研究表明,公司涉足区块链产生的股价崩盘效应主要存在于非国有公司和非高科技公司;加强外部监督、提高内部治理效率会有效抑制公司涉足区块链所导致的股价崩盘风险。因此,应该警惕区块链与实体产业深度融合过程中可能引发的金融风险,通过优化内外部治理机制保障产业数字化转型的稳步推进。

关键词:区块链; 金融市场稳定; 数字经济; 股价崩盘风险; 概念炒作; 信息质量

一、问题的提出

习近平总书记在党的二十大报告中强调,深入实施创新驱动发展战略,开辟发展新领域新赛道,塑造发展新动能新优势。目前,区块链是新一轮信息革命与产业变革的重要技术,全球众多国家都在积极布局区块链产业,将其作为提高国际竞争能力的新赛道。在国家发改委2022 年发布的《“十四五”数字经济发展规划》中,重点强调了区块链等信息技术在数字发展战略中的重要地位。随着数字经济的蓬勃发展,作为数字经济发展战略支撑的代表性技术之一,区块链的应用已经从数字金融延伸到物联网、供应链等实体领域,区块链赋能实体经济高质量发展的重要性正在日益彰显。与此同时,基于重要的应用价值和巨大的发展潜力,区块链不仅成为众多公司积极推进的技术应用,也成为资本市场炙手可热的投资选择[1-3],从而可能会对金融市场的平稳运行和发展造成重要影响。

近年来,在各级政府的积极推动下,上市公司纷纷涉足区块链相关业务,并在年报中披露开展区块链的情况[4]。一方面,区块链是分布式信息技术,具有抗篡改、透明化等安全特性[5],如果年报披露的相关信息是公司区块链应用的“真实行动”,则有助于提高公司信息披露质量,加大管理层隐瞒负面消息的难度和成本,营造透明的信息环境,从而促进金融市场的总体稳定。但另一方面,作为当前的技术潮流和投资热点,如果年报披露区块链的相关信息是为了“概念炒作”[6],目的是获取外部资源或制造公司向好发展的假象,例如大篇幅描述公司的区块链战略性发展规划,却隐瞒区块链项目失败、研究瓶颈、资金不足等负面信息,则会扭曲真实的信息传递,造成投资者错误判断和预期,从而扰乱金融市场稳定运行。那么,公司涉足区块链到底是管理层机会主义行为的工具还是数字创新技术的实质性应用? 回答该问题不仅关乎区块链的长远发展,也有利于推动经济高质量发展的进程。

然而,已有文献并未针对上述问题给出明确答案。一方面,大部分文献从技术特性和场景应用视角分析了区块链的应用价值。区块链独特的技术体系架构、运行机制等技术特性使区块链平台具有安全性、可溯源性和不可篡改性等优势[7-9],这些优势决定了区块链应用对不同行业产生颠覆性影响[10-12]。例如,在审计行业,区块链的分布式账簿技术将促进审计关系的规范化并提高审计行为的有效性,解决复式记账法出现的可信度问题[13]; 在供应链中使用区块链,将使供应链金融更加普惠和高效[14]。另一方面,少部分文献聚焦区块链对市场参与主体的影响。区块链广阔的应用前景使其成为金融科技中最有价值的创新技术[15],在资本市场掀起一股“触链”热潮。公司宣布开展与区块链相关的业务带来了股票的超额回报,降低了股价同步性[1]。社交媒体平台发布的区块链信息提高了公司与投资者之间的信息不对称,显著增加了投机公司的财务杠杆[6]。还有学者发现,部分公司更改为与区块链相关的名称,但实际上很少或根本不使用区块链技术,这种利用区块链技术对公司进行“包装”的行为损害了公司的短期盈利能力[16]。综上可知,关于区块链的研究大多集中在技术特性和场景应用,少有文献从股价和财务业绩等方面研究区块链对公司主体的影响。然而,近年来随着区块链热度的持续上涨,越来越多的上市公司宣布开展区块链研发和应用,鲜有文献以股价崩盘风险为切入点,研究公司涉足区块链与金融风险之间的关系。

基于此,本文从股价崩盘风险角度,借助2016—2021 年中国A 股非金融上市公司各类公告,检验公司涉足区块链对金融市场稳定的影响。结果发现,公司涉足区块链会加剧股价崩盘风险,表明公司对区块链信息披露存在概念炒作。进一步地,管理层出于资源获取和个人私利等动机操纵区块链信息披露,降低信息质量从而产生股价崩盘风险。异质性分析发现,公司涉足区块链对股价崩盘风险的影响主要存在于非国有公司和非高科技公司。此外,加强外部监管、提高内部治理效率能够有效遏制概念炒作行为对金融市场稳定造成的冲击。

本文可能的边际贡献主要有以下两个方面。第一,从股价崩盘风险视角揭示了区块链与金融市场稳定之间的关系,不仅拓展了区块链领域的相关文献,而且丰富了股价崩盘风险领域的研究。第二,已有文献鲜有从微观层面分析公司开展区块链的动因,本文从资源获取和管理层机会主义行为角度考察了公司利用区块链蹭热点的动机,丰富和深化了热点技术的相关研究,也为从源头防范对新型数字技术的概念炒作可能引发的金融风险提供了经验证据。

二、理论分析与研究假设

(一) 股价崩盘风险的成因

股价崩盘风险的形成源自被隐藏负面信息的集中释放。公司金融理论认为,在委托—代理框架下,管理层出于政治晋升、个人财富和声誉等个人私利,有动机和能力隐瞒坏消息[17]。由于公司与外部投资者之间存在信息不对称,隐匿的坏消息在短期内很难被外界投资者发现。然而,一旦累积的坏消息超过公司承受的临界值,消息就会集中释放进而对公司股价造成极大的负面冲击,甚至诱发股价崩盘风险。

本文认为,公司进行信息操纵,即策略性操纵披露信息而隐瞒负面信息会诱发股价崩盘风险。具体而言,公司管理层通过信息披露向外界传递公司的利好信号以达到“自我包装”的目的,吸引投资者买进公司股票,导致股价高于基本面价值。为了维持公司股价,管理层需要掩盖不良信息以继续“粉饰美化”公司的实际经营情况。当积聚的坏信息超过公司承受的最大限度时,便会集中曝光致使股价发生非理性暴跌,进而对金融市场的稳定造成严重冲击。

(二) 区块链信息披露与股价崩盘风险

公司涉足区块链是指公司开展与区块链相关的业务,把区块链技术应用到运营当中。然而,区块链内容广泛,为准确表达涉链情况,公司应对“如何把区块链技术应用到相关业务以及区块链技术与公司业务的融合程度”等信息进行针对性披露。近年来,涉及区块链业务的上市公司会在年报、季报等公告中披露开展区块链的情况。公司披露的区块链信息可能存在信息沟通效应,旨在使外界投资者及时了解公司关于该技术的真实进展情况。但是,公司内部人也可能出于某些目的,策略性地披露区块链相关信息,旨在将区块链当作自利工具,而这一行为将会恶化市场的信息环境,扰乱市场的平稳运行。两种不同的信息披露目的会给金融市场带来截然不同的冲击。

1.区块链“真实行动”与股价崩盘风险

分布式账本是区块链的核心技术之一,是一种数据存储技术和去中心化的数据记录模式[5]。该技术可以在无须第三方授权的情况下,使得公司在分散信息存储和各方信息传输方面更加直接和便捷,区块链技术也因此被广泛地应用到众多场景之中,帮助公司创建去中心化业务,在没有任何中介和支付代理帮助的情况下为公司筹集资金,并在公司内部产生内置客户群和积极的网络效应[10]。基于分布式账本技术的特点,区块链技术应用能够在公司的信息披露和传递过程中发挥独特优势。第一,区块链有助于提高公司信息披露质量。分布式架构技术不仅可以利用共识机制将公司的信息传播环境变成实名制,使得数据或信息的发布方、接收方和传播渠道等都能够有迹可循,并且不会被任意篡改和抹除[5]。同时,还能够对公司账目进行实时审计,即时生成审计报告,极大地提高了信息披露的及时性[18]。由于信息披露具有可追溯性和及时性,使得虚假信息被识破的概率大幅提高,操纵或篡改信息的事件也大幅减少,从而促使信息的传递和共享更加真实,信息披露质量显著提升。第二,区块链有助于提高信息传递效率。区块链去中心化的结构使得公司内部信息发布的主体延伸到所有关联方,各个主体成员均可以将自身的信息通过低成本、高效率的区块链实现共享,打破公司内部的“信息孤岛”,扩展信息的广度与深度,使公司内部的信息传递和交流更加高效[19],这一过程将大大地提高甄别虚假信息的速度和效率。

综上所述,区块链的技术优势决定了区块链应用于公司经营不仅有利于增加信息披露的真实性,还有利于公司各部门之间的信息传递和共享,从而有效降低了公司内部的信息不对称程度。因此,如果公司在年报等公告中披露的涉足区块链信息是真实行动,那么将实质性地发挥区块链技术的信息披露优势,最大限度地提升管理层操纵信息或隐瞒负面消息的难度和成本,营造更加透明的信息环境,进而降低股价崩盘风险。因此,基于区块链信息披露的“真实行动”理论分析,本文提出如下研究假设。

H1a:公司区块链信息披露,有助于降低股价崩盘风险。

2.区块链“概念炒作”与股价崩盘风险

区块链在提高公司信息披露质量和效率的同时,也可能成为管理层进行概念炒作和资本投机的工具[3]。近年来,区块链与实体产业的深度融合已经成为全球主要国家的战略目标[2]。中国政府也高度重视区块链技术应用和产业发展。2016 年12 月,区块链技术首次被列入国务院印发的《“十三五”国家信息化规划》,并被定位为战略性前沿技术。2019 年10 月,习近平总书记在主持中央政治局第十八次集体学习时强调,区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。2021 年3 月,“十四五”规划纲要将区块链列为数字经济重点产业。2022 年1 月,国家发改委发布了《“十四五”数字经济发展规划》,再次强调区块链作为数字经济时代重要底层支撑技术,在助力实体经济发展中具有重要作用。上述政策文件的发布,标志着区块链已经成为国家大力推动数字经济发展战略中不可或缺的核心技术。为了响应国家战略号召,各地方政府纷纷建立产业基金并制定相关政策,大力支持区块链技术发展。资本市场方面,由于区块链的战略定位赋予了其巨大的市场潜力和商业价值,涉足区块链的公司也自然而然地成了投资者重点关注的对象。

根据委托—代理理论,在两权分离和信息不对称的情况下,出于维持个人薪酬、职位晋升等目的,公司管理层有动机利用自由裁量权谋取私人利益[20]。由于区块链具有较大的政策价值和炒作价值,管理层将有可能将区块链当作实现机会主义动机的“自利工具”,对外界宣传公司涉足区块链,这不仅可以优先吸引政府关注,享受政策相关的补贴和优惠,还能够达到掩盖公司负面消息的目的,给外部投资者造成公司经营良好的假象,从而吸引更多的外部投资,以维持股价上升的趋势。也就是说,公司在年报等公告中对于区块链信息的相关披露,也有可能是管理层的口头承诺和概念炒作,并不是公司的实质性行动。

一方面,公司管理层有动机通过披露公司涉足区块链来“蹭热点”,从而帮助公司获取各种资源。在国家战略的引领下,中央和地方政府出台的各种产业政策均给予了区块链发展最有力的支持。例如,广州市黄埔区不仅设立了10 亿元区块链产业基金,还从研发经费、补贴优惠等方面大力支持区块链的发展; 重庆市对开展区块链的公司给予租金、装修及设备补贴,对区块链科技成果给予研发经费补贴和科研奖励等; 深圳市对符合条件的区块链项目采取无偿资助等。可见,区块链已经成为各地产业政策重点支持的概念方向,公司将有可能出于获得政府补贴和享受优惠政策等动机,主动向外界传递涉足区块链的相关消息。除了直接的政策扶持之外,产业政策还能够通过背后政府的“认证效应”作用于微观企业[21],受产业政策支持的公司会向信贷部门传递未来发展前景良好的信号,从而降低借贷双方的信息不对称性,提高信贷部门的信任度,从而获取更多贷款并缓解融资约束。因此,在区块链已经成为各级政府重点鼓励发展的创新科技战略的背景下,上市公司为了获取更多的资源,有动机通过披露公司涉足区块链的信息来进行概念炒作。

另一方面,公司管理层也有动机操纵与区块链相关信息的披露,从而谋求私利[6]。与发达资本市场相比,中国股市的参与者主要以散户为主。在这样的投资者结构下,资本市场存在投机倾向,投资者热衷于追捧热点题材[20]。为了充分利用投资者的这一特点,管理层会通过设计复杂的组合模式进而战略性地提高投资品的复杂性,以减少知情投资者的比例[2]。鉴于区块链的复杂性,投资者缺乏充分量化区块链项目风险的能力,很大程度上依赖公司内部人传达的信息来识别风险情况。公司经理人掌握区块链的真实进展,可以利用这类技术在资本市场获取利益[2]。因此,区块链作为当前资本市场热门的投资项目,极易在股票市场中获得收益,更有可能被用于投机行为以帮助内部人获取个人私利[6]

综上所述,公司管理层可能出于资源获取动机或利己性动机,在年报等公告中策略性地披露或故意操纵与区块链相关的信息。然而,如果上市公司仅仅将区块链作为获取资源和满足私利的幌子和工具而并没有展开实质性行动,这种“言行不一”的行为将会使得公司的负面消息被“虚假繁荣”的假象所掩盖,投资者也无法准确掌握公司经营的真实情况,从而加剧了公司内外部之间的信息不对称[22],弱化了外部利益相关主体的监督有效性,进一步恶化了公司信息的运行环境和披露质量,并且导致负面消息不断累积,最终提高了公司未来股价崩盘的概率。因此,基于区块链信息披露的“概念炒作”理论分析,本文提出如下研究假设。

H1b:公司区块链信息披露,将会显著提高股价崩盘风险。

三、研究设计

(一) 样本选取与数据来源

本文选取2015—2021 年沪深A 股非金融上市公司季度数据为研究样本。使用上一年的信息解释当年股价崩盘风险,因而选取2015—2020 年作为控制变量的样本区间,选取2016—2021 年作为股价崩盘风险的样本区间。本文剔除了金融类、主要变量缺失及处于特殊状态(ST、* ST、暂停上市、退市) 的样本,最终获得2 583 家上市公司的45 134 个观测值。本文对所有连续型变量在1%和99%水平上进行了缩尾处理。数据主要来源于国泰安(CSMAR) 数据库和中国研究(CNRDS) 数据库。

(二) 变量定义

1.被解释变量:股价崩盘风险(Crash)

本文主要采用收益上下波动比率(DUVOL)和负收益偏态系数(NCSKEW) 两个指标衡量股价崩盘风险。参照已有文献[17],本文通过以下模型计算收益上下波动比率(DUVOL) 和负收益偏态系数(NCSKEW)。

首先,通过估计如下模型计算股票周度特有收益率。

其中,γij表示股票i 在第j 周考虑现金红利再投资的周市场回报率(流通市值加权平均法) ;γmj表示A 股市场股票在第j 周考虑现金红利再投资的综合市场回报率(流通市值加权平均法) ;回归的残差项εij代表股票收益率无法被市场所解释的部分。股票i 在第j 周的特有收益率wijwij =ln (1 +εij)。

其次,基于wij构建如下两个指标。

一是收益上下波动比率(DUVOL),计算方法如下。

其中,nund 分别表示一个季度中股票周特有收益率大于、小于季度平均收益率的周数。DUVOL 的数值越大,表示收益率分布左偏越大,则股价崩盘风险越大。

二是负收益偏态系数(NCSKEW),计算方法如下。

其中,n 为每个季度股票i 的交易周数。NCSKEW 的数值越大,意味着偏态系数负向程度越严重,则股价崩盘风险越大。

2.解释变量

上市公司在年报、季报和重大事项变更等公告中描述了开展区块链的相关情况。本文将在公告中描述公司涉足区块链的样本设定为实验组,Treat 赋值为1,未涉足区块链的样本设定为控制组,Treat 为0。关键解释变量为TreatPost 两个变量的交乘项Treat×Post

3.控制变量

参照已有文献,本文主要选取的控制变量如下:负收益偏度(NCSKEW)、公司规模(Size)、杠杆率(Lev)、公司年龄(Age)、市值账面比(Mb)、经营性现金流(Cashflow)、资产回报率(Roa)、机构持股比例(Institution)、股票回报率(Ret)、换手率(Turnover)、股票波动率(Sigma)、公司信息透明度(Abcc)。核心变量定义及描述性统计结果如表1 所示。

表1 主要变量定义与描述性统计

变量符号变量定义均值标准差最小值中位数最大值DUVOL利用公式(2) 计算得到0.1451.600-3.6810.1283.751 NCSKEW利用公式(3) 计算得到0.1121.383-2.9990.1602.883 Treat实验组赋值为1,控制组赋值为00.1050.306001 Post公司首次涉足区块链之后赋值为1,否则为00.0490.214001 Size期末总资产取对数值22.5201.32619.27622.36026.249 Lev期末总负债与期末总资产之比0.4540.2070.0610.4440.985 Mb期末流通股票的市值与期末股东权益账面价值之比3.4953.9800.3552.40630.403 Roa当期净利润与期末总资产之比0.0310.070-0.3120.0320.204 Cashflow当期经营活动产生的现金流量净额与期末总资产之比0.0500.070-0.1940.0490.254 Age样本数据当年减去公司上市年份加1 之后取对数值2.5100.6521.0982.7083.332 Sigma周股票持有收益的年标准差0.0650.0280.0250.0590.197 Ret周股票持有收益的年平均值0.0020.010-0.0240.0000.055 Turnover公司第t-1 年月均换手率与第t -2 年月均换手率差值的年度均值-0.99224.945-63.188 -0.90666.907 Institution期末机构股数与总股本数之比35.89922.4080.01937.00274.653 Abcc用修正Jones 模型估计的公司可操纵应计利润的绝对值0.0710.0820.0010.0460.504

(三) 模型设定

本文构建多期双重差分估计模型检验前文的研究假设,如式(4) 所示。

其中,i 代表公司,j 代表季度,t 代表年份。被解释变量Crash 为股价崩盘风险,由DUVOLNCSKEW 两个指标衡量。解释变量Treat 等于1表示为实验组,等于0 表示为控制组;公司首次涉足区块链的年份—季度及之后时间,Post 取1,之前的年份—季度Post 取0。本文主要考察系数β1,当系数β1 为负值且变量显著时,H1a 成立; 当系数β1 为正值且变量显著时,H1b 成立。控制变量的定义参照表1。μi、σj、ηt 分别表示公司、季度和年度固定效应,模型中回归系数的标准误在公司层面上进行了Cluster 调整。

四、实证结果与分析

(一) 基准回归结果

表2 披露了基准回归结果。如列(1) 和列(2) 所示,在不添加控制变量的情况下,交乘项Treat×Post 的回归系数分别为0.169 和0.123,且交乘项均在1%水平下显著,实证结果初步支持了H1b。为了进一步检验这一结果是否稳健,在列(3) 和列(4) 中加入全部的控制变量,估计结果显示,交乘项Treat ×Post 仍然显著,且系数符号并未发生变化,这意味着参数估计结果仍然支持H1b,即公司涉足区块链提高了股价崩盘风险。由列(3) 和列(4) 可知,从经济意义上来看,公司涉足区块链之后,使得以收益上下波动比率衡量的股价崩盘风险的平均提升幅度相当于样本标准差的10.875%(0.174/1.600),使得以负收益偏态系数衡量的股价崩盘风险的平均提升幅度相当于样本标准差的9.400% (0.130/1.383)。由此可见,无论在统计意义上还是经济意义上,公司涉足区块链均加剧了股价崩盘风险。基于此,本文的H1b 得以验证。

表2 涉足区块链影响股价崩盘风险的基准回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

DUVOL(1)NCSKEW(2)DUVOL(3)NCSKEW(4)Treat×Post0.169***(3.134)0.123***(2.632)0.174***(3.114)0.130***(2.681)NCSKEW -1-0.061***(-11.296)-0.059***(-12.498)Size -1 0.325***(9.330)0.262***(8.640)Lev -1-0.563***(-4.489)-0.478***(-4.430)Mb -1 0.033***(7.526)0.028***(7.507)Roa -1-0.006(-0.035)-0.080(-0.528)Cashflow -1 0.144(0.928)0.148(1.122)Age-1-0.179*(-1.841)-0.157*(-1.863)Sigma -1 3.435***(6.098)3.259***(6.542)Ret -1 5.858***(4.516)5.498***(4.966)Turnover -1-0.001*(-1.852)-0.001**(-2.220)Institution -1 0.002**(2.163)0.001**(2.090)Abcc -1 0.323***(2.928)0.257***(2.775)公司、季度和年度固定效应是是是是常数项0.137***(52.293)0.106***(46.887)-6.907***(-8.750)-5.569***(-8.075)观测值45 13445 13445 13445 134调整后R2 0.0320.0280.0420.039

(二) 涉足区块链与股价崩盘风险: 基于政策监管视角

2019 年2 月,国家互联网信息办公室公布的《区块链信息服务管理规定》(下文简称《管理规定》) 正式实施。《管理规定》特别要求公司进行区块链备案管理,未按规定备案或虚假备案将受到严格处罚。此外,该规定提出国家互联网信息办公室要公布备案信息,并进行定期查验。因此,《管理规定》加强了对区块链的监督和管理,能够有效防范虚假项目披露等问题。本文将进行区块链备案的公司(Regulation) 赋值为1,否则为0。回归结果见表3,第(1) 列和第(2) 列显示,交乘项Treat×Post×Regulation 的回归系数为-0.390和-0.347,且交乘项通过了10%水平下的显著性检验。回归结果说明,《管理规定》有效抑制了管理层借“区块链”之名进行概念炒作的行为,降低了股价崩盘风险。可见,《管理规定》加强对区块链项目实质性内容的审查和监督,要求开展区块链项目的公司具备与之对应的技术,这在一定程度抑制了公司利用区块链进行的炒作行为。上述结果也进一步支持了假设H1b。

表3 监管政策影响效应的回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

DUVOL(1)NCSKEW(2)Treat×Post0.176***(3.174)0.133***(2.783)Treat×Post×Regulation-0.390*(-1.754)-0.347*(-1.723)Regulation0.325***(2.951)0.262***(2.802)控制变量是是公司、季度和年度固定效应是是常数项-6.927***(-8.782)-5.587***(-8.100)观测值45 13445 134调整后R2 0.0420.039

(三) 平行趋势检验

多期双重差分模型适用的前提条件是实验组和控制组满足平行趋势假定,即所有公司在涉足区块链之前,股价崩盘风险保持相对稳定的变动趋势。本文采用系数回归法进行平行趋势检验,设定模型如下。

其中,i 为公司,t 为时间(年—季度)。I(Eventtimei =n) 代表当期t 是否处于公司i 涉足区块链第n 期的虚拟变量。本文使用的股价崩盘风险指标是季度频率变量,时间跨度为2016—2021年。由于事件期跨度较长且分散,本文将事件期进行缩尾处理,将n <-15 的观测值设为-16,作为回归的基准组,n >12 设置为12,间隔3 期做平行趋势检验。其他变量定义与模型(4) 相同。此时,观察βn 系数值可以判断实验组与控制组是否满足平行趋势检验。

股价崩盘风险的平行趋势,如图1 所示。在事件发生前,图1(a) 和图1(b) 均表明交乘项β -15,β -12,…,β -3不显著,说明实验组和控制组在事件发生前满足平行趋势条件。

图1 股价崩盘风险的平行趋势检验

(四) 稳健性检验

1.更换被解释变量的度量方法

为了确保回归结果的稳健性,本文借鉴褚剑、方军雄[23]的研究方法,采用股价暴跌的频率(Frequency) 度量股价崩盘风险。Frequency 的数值越大,代表股价崩盘风险越高。替换被解释变量的稳健性检验结果如表4 的列(1) 和列(2) 所示。由回归结果可知,公司涉足区块链依然加剧了股价崩盘风险,证明本文基准回归的结论较为稳健,即H1b 再次得以验证。

表4 稳健性检验结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

更换被解释变量度量方法 更换解释变量度量方法样本自选择处理内生性问题处理Frequency(1)Frequency(2)DUVOL(3)NCSKEW(4)DUVOL(5)NCSKEW(6)DUVOL(7)NCSKEW(8)Treat×Post0.012***(3.634)0.012***(3.637)0.098***(2.989)0.073***(2.602)0.174***(3.120)0.130***(2.707)0.171***(2.643)0.127**(2.206)控制变量是是是是是是是是公司、季度和年度固定效应是是是是是是是是常数项0.813***(5270.376)0.709***(22.683)-6.945***(-8.804)-5.617***(-8.147)-7.429***(-9.785)-6.026***(-8.921)-9.427***(-6.234)-7.897***(-5.901)观测值45 13445 13445 10345 10345 13445 13416 40816 408调整后R20.6060.6060.0420.0390.0480.0470.0470.043

2.更换解释变量的度量方法

本文使用公司在公告中披露涉足区块链的次数代替是否涉足区块链的虚拟变量。公司在公告中首次披露涉足区块链之后,会继续报告区块链项目的进展。因此,可以用公司披露的累计次数来度量涉足区块链的情况。由表4 的列(3) 和列(4) 可知,估计结果仍然支持本文基准回归的结论,前述假设具有稳健性。

3.样本自选择问题的处理

公司涉足区块链加剧股价崩盘风险的研究结论可能因为样本自选择问题而受到干扰。因此,为了克服样本自选择问题而导致的参数估计偏差,本文采用自举法(Bootstrap) 进行估计。由表4 的列(5) 和列(6) 可知,处理了样本自选择问题后,交乘项Treat ×Post 的显著性和系数的正负性均未发生变化,再次验证本文结论的可靠性。

4.内生性问题的处理

公司涉足区块链,可能是本身特征所致,这些特征使实验组与控制组存在本质差异,高估了实验组股价崩盘风险。为了克服其他因素对因果识别带来的内生性干扰,本文运用PSM-DID 方法进一步检验估计结果。由表4 的列(7) 和列(8)可知,匹配后样本的估计结果与基准回归结果一致,表明在控制了可能存在的系统性差异后,公司涉足区块链依然加剧股价崩盘风险,这也验证了本文研究结论的稳健性。

五、进一步分析

(一) 动因识别和作用机制分析

1.资源获取动机

由前文的分析可知,公司涉足区块链提高了股价崩盘风险。既然如此,那么公司为何要这样做? 正如理论分析所述,获取资源是公司对区块链进行概念炒作的主要动机之一。无论从各级政府对区块链项目的补贴,还是产业政策对信贷资源的影响来看,开展区块链技术能够帮助公司获取经济资源。为了检验资源获取的动机,本文用政府补贴占营业收入的比重(Sub) 和融资约束(Sa) 来分别量化公司获取的政府补贴和资金约束情况,回归结果如表5 所示。列(1) 和列(2) 结果显示,Treat × Post 的系数分别为0.005 和0.103,且交乘项均在5%的水平下显著。这说明,公司涉足区块链提高了政府补贴,进而缓解了融资约束。该结论证实了前文的理论分析,即公司在年报等公告中披露涉足区块链,向外界传递公司发展的利好消息而隐藏不利信息,从而达到获取资源的目的。

表5 资源获取和高管自利的动因识别回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

政府补贴Sub(1)融资约束Sa(2)高管减持S_sale(3)Treat×Post0.005**(1.979)0.103**(2.359)0.372***(26.167)控制变量是是是公司、季度和年度固定效应是是是常数项0.491***(4.089)-4.247***(-17.360)0.168**(2.129)观测值29 23529 79345 134调整后R2 0.6800.8610.303

2.高管自利动机

正如前文所述,高管的自利动机是公司对区块链进行概念炒作的另一动因。高管会利用信息不对称通过披露区块链相关消息进行炒作,操纵公司市值进而获得收益。本文采用公司涉足区块链半年内是否存在高管减持(S_sale) 衡量管理层的自利动机。列(3) 结果显示,Treat ×Post 的回归系数为0.372,且交乘项在1%的水平下显著。这说明,公司管理层利用区块链概念进行投机性行为,通过股票减持从而获得财富收益。

3.机制检验

公司出于资源获取和管理层自利动机对区块链概念进行炒作,策略性地掩盖公司真实状况,会恶化信息质量。信息不对称是公司炒作区块链概念加剧股价崩盘风险的重要渠道。特别地,由于区块链具有风险高、不确定性的特征,公司出于自身利益倾向于披露好消息而隐藏相关负面信息。当公司内部积聚的负面信息超过公司的容忍阈值,就会导致资本市场尾部风险的集中释放并加剧系统性金融风险。为了验证这一机制,本文参照周开国等[24]的方法,使用分析师盈余预测偏差(Anar) 度量信息质量。信息质量越高,依赖于从公司获取信息的分析师的预测偏差相对更低。因此,分析师盈余预测偏差(Anar) 数值越小,表示信息预测偏差程度越小,信息质量越高,反之亦然。本文借鉴温忠麟、叶宝娟[25]的做法,采用中介效应检验上述机制,中介效应模型的第二步和第三步如下。

其中,省略的第一步考察公司涉足区块链对股价崩盘风险的影响,见模型(4)。模型(6) 检验公司涉足区块链对信息质量的影响。模型(7) 同时检验涉足区块链、信息质量对股价崩盘风险的影响。估计结果如表6 所示,由列(1) 和列(2) 可知,交乘项Treat ×Post 均显著且系数为正,说明公司涉足区块链加剧股价崩盘风险; 列(3) 中交乘项Treat×Post 显著且系数为正,说明公司涉足区块链降低信息质量;列(4) 和列(5) 中,Anar 显著且系数为正,说明信息质量降低显著提高了股价崩盘风险。为了提高研究结论的可靠性,借鉴Baron& Kenny[26]的方法,本文使用了Sobel 检验,Z 统计量均在1%的水平下通过了显著性检验。综上,模型估计结果验证了信息质量的作用机制。

表6 机制检验结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

DUVOL(1)NCSKEW(2)Anar(3)DUVOL(4)NCSKEW(5)Treat×Post0.174***(3.114)0.130***(2.681)0.104**(1.976)0.155**(2.162)0.117*(1.883)Anar0.212***(8.931)0.180***(8.774)控制变量是是是是是公司、季度和年度固定效应是是是是是常数项-6.907***(-8.750)-5.569***(-8.075)-2.535***(-2.878)-8.989***(-5.601)-8.007***(-5.781)观测值45 13445 13425 54525 54525 545调整后R20.0420.0390.5260.0420.042 Sobel 检验5.493***5.490***

(二) 异质性分析

1.产权性质

在中国,国有企业更容易获得政府补贴和信贷资源[27]。同时,基于国有企业特定的权力结构,管理层的主要动机是获得政治晋升而非货币薪酬。因此,国有企业出于资源获取和个人私利等目的涉足区块链的动机不足。相比之下,非国有企业更有动力通过披露涉足区块链信息来获取资源和谋求私利,从而影响金融市场稳定运行。本文根据产权性质将样本分为国有企业和非国有企业,回归结果见表7。列(1) 和列(2) 显示,在国有企业样本中,Treat ×Post 的系数为0.068 和0.073,但交乘项均不显著。列(3) 和列(4) 显示,在非国有企业样本中,Treat × Post 的系数为0.240 和0.168,交乘项均在1%的水平下显著。这说明,在国有企业样本中公司涉足区块链的股价崩盘效应不存在,而在非国有企业样本中才表现出公司涉足区块链的股价崩盘效应。由此可见,非国有企业的管理层有更强的动机利用区块链信息披露进行投机行为,从而恶化信息质量加剧了股价崩盘风险。

表7 产权性质的异质性回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

国有企业非国有企业DUVOL(1)NCSKEW(2)DUVOL(3)NCSKEW(4)Treat×Post0.068(0.803)0.073(0.965)0.240***(3.321)0.168***(2.683)控制变量是是是是公司、季度和年度固定效应是是是是常数项-7.762***(-5.691)-6.810(-5.574)-7.319***(-7.106)-5.738(-6.462)观测值18 43218 43226 69926 699调整后R2 0.0450.0430.0420.038

2.科技属性

区块链虽然在实体产业中有很高的应用价值,但是在共识机制、分布式存储和安全性等方面存在需要攻克的技术难题[5]。高科技公司具有充足的技术储备,更有能力攻克技术难关进而实现区块链技术与公司业务融合。相反,非高科技公司难以应对区块链技术挑战,融合公司业务的成功率较低[6]。在此情况下,非高科技公司涉足区块链更可能是管理层把区块链当作自利工具以寻求个人利益最大化的行为,从而可能对股价崩盘产生影响。借鉴已有研究[28],本文将样本分为高科技公司和非高科技公司进行异质性检验,回归结果见表8。在列(1)、列(2) 的高科技样本组中,交乘项Treat×Post 均不显著;在列(3)、列(4)的非高科技企业样本组中,交乘项Treat ×Post 分别在5%和1%的水平下显著且系数为正。估计结果说明,公司涉足区块链加剧股价崩盘风险的影响主要存在于非高科技公司,而在高科技公司中不存在。由此可见,非高科技公司“蹭热点”的行为恶化了信息质量进而加剧了股价崩盘风险。

表8 科技属性的异质性回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

高科技企业非高科技企业DUVOL(1)NCSKEW(2)DUVOL(3)NCSKEW(4)Treat×Post0.102(1.434)0.062(1.000)0.271**(2.501)0.254***(2.659)控制变量是是是是公司、季度和年度固定效应是是是是常数项-6.056***(-6.322)-5.010(-5.976)-12.236***(-6.752)-9.366(-5.826)观测值15 89615 89629 27729 277调整后R2 0.0420.0390.0450.041

(三) 金融风险防范措施

1.外部监督

诚如前文实证研究结果显示,公司或管理层会出于资源获取动机和自利动机炒作区块链概念,隐瞒关于区块链项目的真实情况,加剧信息不对称程度,恶化信息质量。这不仅影响投资者决策和股价信息的真实有效性,还会加剧金融风险。特别地,外部监督环境较弱的公司,其信息不对称程度更大,公司内部经营的实际情况更加难以被外界投资者发现,进而导致股价与公司真实信息偏离程度更大。因此,金融风险在外部监督不足的公司中存在尤为明显。借鉴Xu et al.[29]的研究,为了避免事件发生对机构投资者决策的影响,本文采用事件发生前一年的机构持股比例衡量外部监督强度。该指标数值越高,表明外部监督越强。与普通散户投资者相比,机构投资者具备更强的能力生产和解读信息,投资决策更加理性,对公司行为的监督作用更强。从表9 的估计结果不难发现,在外部监督环境较弱的样本中,公司涉足区块链提高了股价崩盘风险。而在外部监督环境较强的样本中,公司涉足区块链对股价崩盘风险的影响则不显著。上述结果说明,较强的外部监督环境能够遏制公司概念炒作行为对金融市场稳定造成的冲击。

表9 外部监督的异质性回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

强监督企业弱监督企业DUVOL(1)NCSKEW(2)DUVOL(3)NCSKEW(4)Treat×Post0.095(1.163)0.052(0.736)0.176**(2.008)0.148*(1.939)控制变量是是是是公司、季度和年度固定效应是是是是常数项-6.895***(-4.704)-5.547***(-4.335)-6.947***(-5.070)-5.576***(-5.668)观测值19 45219 45217 69617 696调整后R2 0.0350.0330.0480.043

2.内部治理

在委托—代理理论下,公司内部人和外部人存在信息不对称和潜在的利益冲突问题,公司或管理理层可能出于某些目的炒作区块链概念以隐瞒负面消息,从而威胁金融市场稳定。然而,较高的公司治理效率可以有效缓解信息不对称程度,降低代理冲突,有效抑制策略性披露区块链信息引发的股价崩盘风险。反之,治理效率较低的公司因较强的信息不对称,更易引发股价崩盘风险。为了考察公司治理效率的影响,本文参照李建军、韩珣[30]的方法,依据公司产权性质、高管持股和独立董事占比三方面的特征对公司治理效率高低进行划分。即非国有、高管持股高于同行业同年度中位数以及独立董事占比高于行业中位数的公司被划分为治理效率较高的公司;反之,则是治理效率较低的公司。从表10 的估计结果中可以发现,公司涉足区块链对股价崩盘风险的影响在治理效率较高的企业样本中不显著,而在治理效率较低的企业样本中显著存在。上述结果说明,治理效率较高的公司具备更强的能力减少不利事件的发生,抑制公司的概念炒作行为,降低信息不对称和由此引发的股价崩盘风险。

表10 内部治理的异质性回归结果

注: ****** 分别表示在1%、5%和10%的水平下显著;括号内为T 值。

治理效率较高企业治理效率较低企业DUVOL(1)NCSKEW(2)DUVOL(3)NCSKEW(4)Treat×Post0.203(1.144)0.183(1.146)0.158***(2.647)0.111**(2.153)控制变量是是是是公司、季度和年度固定效应是是是是常数项-11.547***(-4.181)-8.875***(-3.844)-6.486***(-7.418)-5.287***(-6.799)观测值5 6425 64239 47839 478调整后R2 0.0460.0420.0420.039

六、研究结论与政策建议

(一) 研究结论

本文采用2016—2021 年中国A 股上市公司披露的区块链信息数据,研究了公司涉足区块链对股价崩盘风险的影响。研究结论如下。第一,公司涉足区块链加剧了股价崩盘风险。第二,基于资源获取和高管投机行为的动因分析发现,公司涉足区块链显著提高了政府补贴进而缓解了融资约束;同时,公司高管通过股票减持获取资本收益。机制分析发现,公司涉足区块链诱发股价崩盘风险归因于信息质量的降低。第三,基于产权异质性,在非国有公司中,涉足区块链显著提高股价崩盘风险,而在国有公司中没有显著影响;基于科技属性异质性,涉足区块链产生的股价崩盘效应显著存在于非高科技公司中,高科技公司中该效应不显著。第四,从金融风险防范角度,发现较强的外部监督环境和较高的治理效率能够遏制公司涉足区块链产生的股价崩盘效应。

(二) 政策建议

第一,加强金融监管,完善信息披露体系和预警机制。区块链巨大的发展潜力使其成为资本市场炙手可热的投资项目,但公司对区块链进行概念炒作的投机行为已经严重威胁金融市场的稳定运行。监管部门应该充分发挥自身优势,对蹭热点的机会主义行为进行有效遏制。一方面,监管部门要规范并完善信息披露体系,提高各主体的信息披露质量,有效降低外界投资者和公司之间的信息不对称。此举可从源头对金融投机行为给予围堵,为资本市场运行营造良好的信息环境,降低因信息不对称而诱发的金融风险。另一方面,监管部门要加强对热点投资题材的风险提示,使投资者警惕公司利用热点信息进行的投机行为,引导市场参与者合理、规范进行投资活动。此举不仅有利于引导生产要素流向真正从事区块链研发的公司,为区块链与实体经济的高效融合提供环境和条件支撑,而且有助于提高金融资源配置效率和资本市场稳定。

第二,加强公司内部控制和风险管理,推动长远发展。公司出于利己性动机进行投机行为,进而会对金融市场稳定运行产生影响。公司和监管部门需加强对公司私利行为的约束,提高公司的风险防控能力,降低金融风险发生的概率。一方面,公司要完善内部控制监督制度,提升内部监督效率和公司治理水平,防止投机行为损害公司运营。同时,要提高管理层的道德水平,抑制管理层自利行为,保障公司的长期利益。此外,监管部门要通过完善法律法规加强对公司行为的监管,遏制公司短视行为带来的金融风险,守住不发生系统性金融风险的底线。另一方面,公司需要提高风险抵御能力,通过设置风险点和控制流程,定期对公司进行风险评估,及时防范并化解重大风险,切实提升公司的风险防控水平,维护公司持续健康发展和资本市场有序运营。

第三,加强投资者教育,引导投资者理性投资。以散户为主的中国资本市场热衷于投资热点题材,区块链作为热点项目受到投资者追捧,导致公司利用区块链信息进行投机进而干扰金融市场稳定。据此,监管部门要加强推进投资者教育工作,提高投资者的信息甄别能力,使其通过全方位多角度的信息分析做出理性投资决策,避免盲目跟风炒作区块链等市场热点,尤其要关注公司的真实行动而不是口头承诺。另外,随着中国资本市场开放程度的不断扩大,投资项目类型更加多样化和复杂化,投资者教育工作将是长期和系统性的工程。监管部门和行业协会等相关单位可以通过印发宣传资料、设立服务咨询专线及社区合作等方式帮助投资者树立正确的投资理念,提高风险防范意识和法律意识,引导投资者理性投资。

注 释:

①虽然2016 年之前,区块链技术已经起步,但是公司对区块链信息披露极少,且区块链的战略地位尚不清晰。因此,本文将被解释变量研究样本起始时间定为2016 年。

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Effect of Blockchain on Financial Market Stability:Substantial Action or Concept Hype?

ZHANG Yuke & CHEN Yunxian
(Advanced Institute of FinanceSun Yat-sen UniversityGuangzhouGuangdong 510275China)

Abstract: Blockchain technology,as a new focus of global scientific and technological competition,has also become a hot spot for investment in the capital market while promoting the high-quality development of digital economy.Based on the blockchain announcement data of Chinese listed firms from 2016 to 2021,this paper empirically analyzes the effect of blockchain on financial market stability and the influence mechanism.Research results show that firms' involvement in blockchain significantly increases the risk of stock price crash,which supports the concept hype hypothesis of blockchain information disclosure.The mechanism test shows that firms or the management manipulate blockchain information disclosure for resource acquisition and personal gain,which reduces the information quality,thus exacerbating the risk of stock price crash.Further research shows that the stock price crash effect caused by firms' involvement in blockchain mainly exists in non-state-owned firms and non-high-tech firms; and increasing external supervision and internal governance efficiency will effectively curb the risk of stock price crash caused by firms'involvement in blockchain.Therefore,we should be alert to potential financial risks caused by the deep integration of blockchain and the real industry and guarantee the stable advancement of industrial digital transformation by optimizing the internal and external governance mechanism.

Key Words: blockchain; financial market stability; digital economy; risk of stock price crash; concept hype; information quality

中图分类号:F832.5; TP311.13

文献标志码:A

文章编号:1009-6116(2023)03-0039-14

doi:10.12085/j.issn.1009-6116.2023.03.004

引用格式:张玉珂,陈云贤.区块链与金融市场稳定:真实行动还是概念炒作? [J].北京工商大学学报(社会科学版),2023,38(3) :39 -52.

ZHANG Yuke,CHEN Yunxian.Effect of blockchain on financial market stability: substantial action or concept hype?[J].Journal of Beijing Technology and Business University (Social Sciences),2023,38(3) :39 -52.

收稿日期: 2022-11-25

基金项目: 国家社会科学基金项目(17BJY123)。

作者简介:

张玉珂(1992—),女,河南漯河人,中山大学高级金融研究院博士研究生,研究方向为国家金融学;

陈云贤(1955—),男,福建上杭人,中山大学高级金融研究院名誉院长,客座教授,博士生导师,博士,研究方向为国家金融学、中观经济学。

(本文责编 王沈南)