“優化”還是“惡化”
——基于上市家族企業的控制權安排研究

麥木蓉 魏安平 鐘子康

0 引言

股價暴漲暴跌是中國資本市場現階段的嚴峻現象，進入2020年，國內外的股票市場大幅波動更是讓我們印象深刻，2020年3月的短短一周內，美股接連兩次“熔斷”事件，令全球的投資者陷入恐慌之中，中國A股市場也因受到外圍影響，上證股指一度跌下2700點。無論是系統性暴跌風險，或是像最近“瑞幸”這類個股暴跌風險，股價的極端波動嚴重傷害了投資者的利益，不利于資本市場穩定長遠發展，因此如何防范股價崩盤風險，是實務界和業界共同關注的重要話題。股價崩盤風險是指股票由于壞消息不斷積累，在未遭受系統性風險的前提下面臨大幅跌價的風險，不同學者都嘗試運用多種定性或者定量模型進行度量(Markowitz，1952；Sharpe，1964；陳國進和張貽君，2009)，學界普遍認可的是Chen et al.(2001)提出的可用個股的收益率不對稱性衡量股價崩盤的風險。

近些年來，“國進民退”等言論甚囂塵上，引起了社會對于民營企業現狀的思考和關注。作為我國經濟中重要的組成部分，習近平總書記在2018年11月召開的民營企業座談會發表重要講話，提出“我國民營經濟只能壯大、不能弱化，不僅不能‘離場’，而且要走向更加廣闊的舞臺”。民營企業在我國經濟體中發揮著重要的中堅力量，而家族企業作為我國民營經濟的一大組成部分。根據中國家族企業發展報告(2011)，“我國民營企業中有85.4%是家族企業，以更狹義的家族企業定義，則有55.5%是家族企業”；而根據國泰安家族企業數據庫顯示，截至2017年底，A股上市公司中有家族成員涉入的家族企業共有1521家，占A股所有上市公司(3498家)的43.48%?？梢?，無論基于總體經濟還是資本市場的角度，家族企業在我國國民經濟和資本市場的建設中占據舉足輕重的地位。

除了家族企業日益重要，家族控制具有更獨特的公司治理問題，這為研究者提供了其他一般企業不具有的雙重委托代理問題的視角。一方面，從第一類委托代理問題來看，家族控制具有所有權和經營權高度集中的特點。家族業主為了維護企業利益，保證基業長青，會更具有監督管理層的動力(王化成等，2015)。同時，家族創業者作為董事長會兼任或者會讓家族成員擔任企業管理層，而家族成員對家族董事會和企業高度忠誠，從源頭上降低了第一類代理沖突。另一方面，從第二類委托代理問題來看，大股東“隧道效應”可能在家族控制下更為突出(沈華玉等，2017)，使得第二類代理沖突加重(Chen et al.，2010)。股價崩盤的成因是壞消息的不斷積累，相比于非家族企業的大股東，家族企業大股東通過創始人“二職合一”或者讓家族成員擔任高管(Anderson and Reeb，2003；Chen et al.，2008)，不僅沒有限制大股東的侵害行為的執行，反而還使得侵害企業權益行為更順利實現(Claessens et al.，2002；Wang，2006)，同時這種治理體制也極大提高了隱瞞“壞消息”的便利程度，最終使得股價崩盤風險加劇。

2018年“長生生物”事件，是家族企業和股價崩盤關系的極端體現。2018年7月，長生生物(002680.SZ)爆發疫苗事件，長生生物自7月23日被中國證券監督管理會立案調查，到12月11日收到深圳證券交易所重大違法強制退市事先告知書。7月15日后遭受超過30個跌停板，股價崩盤使得中小股東蒙受巨大的財富損失。從公司治理的角度來看，長生生物是一家典型的家族企業。根據長生生物2017年年度報告(1)長生生物科技股份有限公司于2019年11月27日正式被深圳證券交易所決定終止上市，但是公司于2018年三季度開始未披露定期報告。故本文依據公司2017年年度報告分析其股權結構和公司治理情況。，公司實際控制人為高俊芳、其丈夫張友奎和其兒子張銘豪，三人合計持有公司36.66%的股權。同時，高俊芳擔任公司的董事長、總經理和財務總監，張銘豪擔任副董事長和副總經理。高俊芳家族擁有公司幾乎全部核心的所有權、控制權和管理權，為長生生物股價崩盤埋下了地雷。此外，還有康美藥業(600518.SH)、欣泰電氣(300372.SZ)、好利來(002729.SZ)等家族企業的崩盤屢見不鮮。

基于家族大股東侵害的視角，相較于非家族企業，家族企業的股價崩盤風險是否更大？當家族大股東持股比例上升，參與公司治理的程度越深，股價崩盤風險是否隨著增加？管理層由家族成員擔任是否可能淪為業主發揮掏空效應的“利器”還是更能發揮“監督”作用？這些問題前人多從企業績效、創新投入、財務決策等角度分析家族企業帶來的影響(姜付秀等，2017; 黃海杰等，2018; 羅宏和秦際棟，2019; 吳超鵬等，2019)，而從股價崩盤風險角度考慮，家族企業是否是一種有效的控制權安排，至今尚未有學者進行研究。

基于此，本文以2008年至2017年中國A股非金融上市公司作為樣本數據，實證檢驗得出，相較于非家族企業，伴隨著家族成員參與公司管理的深入，家族企業的股價崩盤風險加大，具體而言，家族企業的大股東侵害是重要的中介效應。進一步分析發現，在股權制衡較低和信息透明度較低的組別，該效應更加明顯。本文在考慮了可能的內生性問題和穩健性檢驗后，本文的結論依然穩健。

對比現有文獻，本文研究貢獻在于：第一，較早直接探討家族企業和非家族企業的股價崩盤風險差異，基于大股東侵害視角，論述創始人股東與中小股東目標不一致可能引發的后果。第二，基于家族企業持股比例集中和家族成員參與管理的特征，明確了家族所有和家族管理對股價崩盤風險可能的成因。第三，從異質性角度考慮，本文還進一步分析了股權制衡和信息披露質量在約束家族大股東侵害發揮重要作用。最后，本文對于如何規避股價崩盤，優化資本市場改革有著一定的現實意義。

本文結構余下安排如下：第1部分為文獻綜述和并提出假設，第2部分為樣本數據和研究設計，第3部分為本文的實證結果與進一步分析，第4部分對可能存在的內生性問題分析和穩健性檢驗。最后一部分為本文結論以及政策建議。

1 文獻綜述及假設建立

1.1 家族企業和股價崩盤風險

依據《公司法》和《首次公開發行股票并上市管理辦法》等認定，家族企業是指實際控制人為自然人或家族，同時至少1名有親屬關系的家族成員持股，或者參與管理的企業。家族企業具有特殊的治理結構，創始人往往“二職合一”或者家族成員擔任企業高管(Anderson and Reeb，2003；Chen et al.，2008)，給委托代理理論的研究產生了與眾不同的視角?；讵毺氐闹卫眢w制，過往研究較多聚焦于家族企業對于企業績效和盈利質量(Anderson and Reeb，2003；Wang，2006；Chen et al.，2010)、信息披露(Chen et al.，2008；魏志華和李常青，2009)、公司投資和股利政策(魏志華等，2012；Anderson et al.，2012)等帶來的影響。

股價崩盤風險是指個股發生價格大幅度下跌，收益率出現極端負值的風險(Jin and Myers，2006)?，F有文獻多是基于代理問題和信息披露角度去探究股價崩盤風險的成因。比如很多從管理層角度，基于管理層動因如股權激勵(Kim et al.，2011)、減持行為(孫淑偉等，2017)等，管理層特征如過度自信(Kim et al.，2016)、能力(Demerjian et al.，2013)、年齡(Andreou et al.，2016)、性別(李小榮和劉行，2012)等方面對導致上市公司股價崩盤風險的差異展開研究。

當所有權和經營權發生分離時，股東和經營者就會產生第一類代理沖突(Jensen and Meckling，1976)。而當企業股權集中并且大股東控制企業關鍵職位，大股東會犧牲中小股東利益而謀取私利，產生第二類代理沖突(Shleifer and Vishny，1986)。家族企業作為一種特殊的控制權結構，傳統的第一類代理沖突在很大程度上得到緩解，而與之對應的卻是可能帶來更為嚴重的第二類代理沖突(家族大股東侵害)。Chen et al.(2010)指出相較于非家族企業，由創始家族出任管理層的家族企業(2)該文獻將家族企業定義為創始家族成員持續擔任高級管理層職務、董事會成員或為上市公司大股東，該定義與本文類似。，大股東和小股東之間的代理沖突更嚴重。Cheng(2014)指出家族大股東股權集中并對企業實質性控制，這給予了家族大股東犧牲中小股東利益謀取私利的機會。同時，家族企業還通過現金流權和控制權分離鞏固家庭控制(3)在本文研究樣本中，家族企業上市公司的兩權分離度平均值為12.65%，非家族企業上市公司的兩權分離度平均值為5.84%；而家族企業上市公司的現金流權為38.13%，非家族企業上市公司的現金流權為33.16%。同時，還發現家族企業上市公司第一大股東持股比例為34.61%，非家族企業上市公司的第一大股東持股比例為36.25%，說明創始人家族可能采用了復雜的股權結構鞏固自身控制權。，致使家族企業大股東和中小股東代理沖突大于非家族企業。

對于家族企業而言，更大的家族所有權比例可以使得創始人家族具有不受限的自由裁量權(Anderson and Reeb，2003)。沈華玉等(2017)研究表明控股股東控制權上升加劇了股價崩盤風險，發揮了“隧道效應”。有學者指出，家族企業出于約束型社會情感財富會對企業發展產生抑制作用(朱沆等，2016)，所以有理由相信當創始人家族具有更高的所有權時，將更容易通過侵害公司其他股東利益的手段來獲取私利，并透過隱藏、積累潛在的不利消息，加劇公司的股價崩盤風險。

進一步來說，當家族成員開始參與企業管理，對小股東的利益侵害很難避免(Dharwadkar et al.，2000; 陳志斌等，2017)。Miller et al.(2007)基于代理理論和管家理論對家族企業績效進行分析，研究表明家族成員參與管理會導致管理層不負責任、竊取中小股東利益、過度冒險等行為，這并非一種良好的管理模式。一是當家族大股東為了利益而企圖侵占中小股東的利益時，可以透過家族成員任職的管理層繞過公司內部決策制度，由家族高管直接執行(姜付秀等，2017)；二是，當家族成員進入上市公司管理層，由于家族內的家族文化和創始人的權威，使得管理層代表控股股東利益而非所有股東利益(Morck and Yeung，2003)，為了創始人家族的利益，家族企業的管理層往往會掩蓋控股股東掏空的壞消息(Chen et al., 2008; 許言等，2017)，加劇了股價崩盤風險。

綜上，由于股權集中和參與管理，家族大股東更有可能對企業中小股東造成侵害，一方面侵害本身造成了壞消息的積累，另一方面家族大股東更有動力也更有能力進行消息管理，從而隱藏更多的壞消息，進而提高了家族企業的股價崩盤風險。據此提出本文待驗證的假設一：

H1：相較于非家族企業，家族企業通過大股東侵害具有更高股價崩盤風險。

1.2 家族企業、股權制衡與股價崩盤風險

從大股東侵害的角度分析，股權制衡能有效提升企業績效(Shleifer and Vishney，1986; 陳信元和汪輝，2004; 陳德萍和陳永圣，2011)、降低關聯交易(陳曉和王琨，2005)、改善公司治理(徐向藝和張立達，2008)，因此當上市公司的其他小股東持股比例上升時，大股東侵害小股東的行為將更有可能被有效監督。

沈華玉等(2017)證明控股股東發揮的“隧道效應”在股權制衡比例較低時更為顯著。姜付秀等(2017)研究發現，多個大股東能夠對控股股東謀取私利的行為進行監督，從而降低股價崩盤風險。同時，當其他大股東相對于控股股東力量越強，上市公司股價崩盤風險越低。譚松濤等(2019)也研究發現，個人大股東能夠顯著降低股價暴跌的風險，主要原因是提高了股權制衡比例，降低了控股股東對上市公司的掏空。

所以，其他中小股東持股比例較低時，中小股東搭便車的動機較大，降低了對家族大股東監督的意愿。股權制衡的喪失使得家族大股東更有可能侵害中小股東利益，產生更多壞消息，從而提高了家族企業的股價崩盤風險。據此本文提出待驗證的假設二：

H2：其他條件不變，在股權制衡水平較低的公司中，家族企業的股價崩盤風險效應更加顯著。

1.3 家族企業、信息披露質量與股價崩盤風險

進一步從壞消息隱藏的角度分析，Jin and Mayers(2006)基于信息不對稱和投資者產權保護視角，利用全球40個交易所市場1990年到2001年的數據發現公司透明度與股價崩盤風險負相關，提出了內部管理層掩蓋壞消息導致股價崩盤的分析框架。隨后，許多學者從不同角度衡量企業信息透明度，如盈余管理(Hutton et al.，2009)、稅收激進(Kim et al.，2011)、會計的保守程度(Kim et al.，2016)和可比性(Kim et al.，2016)等，研究其與股價崩盤風險的關系，均得出一致結論：公司層面信息不透明度越高，公司的股價崩盤風險越大。葉康濤等(2015)認為內部控制水平信息的披露，有助于投資者及時了解企業經營情況，降低上市公司和投資者的信息不對稱，避免股價虛高而帶來崩盤的風險升高。

作為專業的市場參與者，證券分析師發揮著重要的外部監督職能(Jensen and Meckling，1976；Dyck et al., 2010)。證券分析師對上市公司的關注和預測能提升市場效率，保護中小投資者的利益(Chen et al., 2017)。結合我國當前不完善的法律環境，證券分析師能作為一種有益補充，降低了公司層面信息不透明度對股價崩盤風險的影響(潘越等，2011)。鄭建明等(2015)提出分析師跟蹤可以顯著降低上市公司業績預告違規的概率，是監管制度一種有效替代。而當所有分析師都終止對同一上市公司覆蓋，該上市公司失去了一種有效的外部監督，會導致更多的知情交易，并提升內幕交易的收益(Ellul and Panayides，2018)。分析師能依據披露事項對上市公司進行審查(嚴若森和葉云龍，2017)，能對該負面消息進行披露和傳播，降低股價崩盤風險。

因此，作為信息透明度的有效代理變量之一，分析師的關注可以對家族企業大股東侵占行為起到一定的外部監督作用(潘越等，2011；許年行等，2012)。所以，當上市公司的跟蹤分析師越少，上市公司內部能夠隱藏的壞消息越多，造成信息透明度的降低。這樣一方面，降低了事前家族大股東潛在“掏空”行為被發現的可能性和成本；另一方面也使得家族大股東事后已經實施的“掏空”行為(資金占用、關聯交易、對外擔保等)不能夠及時、準確和完整地披露。該信息未能被投資者通過股票交易及時反映到股票價格上，促使壞消息的隱藏和積累而引起股價崩盤風險進一步加大。據此本文提出待驗證的假設三：

H3：其他條件不變，在信息透明度較低的公司中，家族企業對股價崩盤風險的作用更加顯著。

本文的假設推導框架如圖1所示。

圖1 整體研究框架圖

2 樣本數據和研究設計

2.1 樣本選擇及數據來源

本文以2008年至2017年上海證券交易所和深圳證券交易所的A股上市公司作為研究樣本。家族企業相關數據來源為CSMAR數據庫所提供的中國上市公司家族企業研究數據庫，其他數據來源為CSMAR數據庫及Wind金融資訊終端整理所得。參照過去文獻(王化成等，2015)對上市公司的行業分類，本文采用2012年版本證監會行業分類標準。

參照許年行等(2012)、李小榮和劉行(2012)、王化成等(2015)的研究，本文對樣本做出如下處理：(1)剔除金融類上市公司；(2)剔除ST或*ST類上司公司；(3)剔除IPO當年數據；(4)剔除當年度周收益率少于30個觀測的公司-年度觀察值；(5)剔除變量存在數據缺失或異常的樣本。經過整理后，本研究最后選取的樣本公司-年度觀測值共計為19143個。為了降低數據極端值對研究結果的影響，本文還對連續變量在1%和99%百分位上進行了縮尾處理。根據證監會最新修訂的2012年發布的行業分類標準，所選樣本行業和年度分布情況如表1所示。

表1 樣本公司的行業和年度分布

續表

表1中顯示，本研究的樣本的行業分類主要集中于制造業，年度上市公司數量除2013年至2015年呈現微幅下降趨勢外，其余時間皆呈現上升的趨勢。根據本文對家族企業的認定，所選樣本企業類型和年度分布情況如表2所示。樣本總體的家族企業占比為32.81%，即本文認定的家族企業和非家族企業比例大約為3∶7?？梢?，雖然家族企業占比不及非家族企業，但是在上市公司中仍然占有舉足輕重的位置。自2008年到2017年，研究樣本的家族企業占比呈現上升的趨勢，從2008年的14.72%上升至2017年的42.19%。原因可能來自于以下兩個方面：一是市場經濟的快速發展帶動了民營經濟，資本市場發展也逐步成熟，使得優質的民營企業掛牌上市；二是家族企業一代創業者逐漸將家族成員引入到企業中，在本文對家族企業的認定下，家族企業占比不斷上升。

表2 分年度分家族企業統計

續表

2.2 基準模型

為檢驗假設H1，本文以股價崩盤風險(CR)作為被解釋變量，以家族企業(FAM)(虛擬變量)作為主要解釋變量進行回歸，為了避免單一虛擬變量帶來的測量誤差，同時采用家族持股(FAM_HOLD)連續變量和家族管理(FAM_MAN)兩個連續變量作為輔助，進行回歸，具體模型如下：

傳導路徑的實證分析

為進一步假設H1的傳導路徑，本文參照Baron and Kenny(1986)、溫忠麟和葉寶娟(2014)的檢驗方法，建立路徑模型(3)、模型(4)、模型(5)，檢驗大股東侵害(AC)是否發揮中介效應。

在檢驗大股東侵害的傳導路徑時，本文依照如下步驟逐步展開，如圖2所示：第一步，在不引入大股東侵害(AC)的情況下，通過觀察模型(3)的回歸系數α1，檢驗家族企業(FAM)對股價崩盤風險(CR)的直接效應；第二步，檢驗家族企業(FAM)對大股東侵害(AC)的影響，觀察模型(4)的回歸系數β1；第三步，在控制家族企業(FAM)的影響情況下，檢驗家族大股東侵害(AC)對股價崩盤風險的影響，觀察模型(5)的回歸系數γ2。如果β1和γ2均顯著，而γ1不顯著(顯著)，則表明有完全(部分)中介效應。如果β1和γ2至少一個不顯著，則需進一步檢驗是否存在中介效應，需要對β1γ2聯合檢驗。Sobel(1982)構建了SobelZ值統計量，原假設為β1γ2=0。當原假設被拒絕，則說明存在中介效應。

圖2 傳導路徑實證分析結構圖

2.3 變量定義

2.3.1 被解釋變量：股價崩盤風險(NCSKEW和DUVOL)

股價崩盤風險作為主要的核心被解釋變量，本文參考Chen et al.(2001)、Hutton et al.(2009)和Kim et al.(2011)的方法逐步建構出股價崩盤風險的衡量測度。

第一步，為計算股票i的周特質收益率，先計算模型(1)中的殘差。

(6)

模型(6)被解釋變量為Ri,w，表示某一年度股票i在第w周的收益率；解釋變量為Rm,w，表示A股市場股票在該周經流通市場加權的平均收益率，以及兩期滯后項和兩期超前項。通過模型(6)的回歸殘差εi,w，計算模型(7)股票每周的特質收益率Wi,w。

Wi,w=ln(1+εi,w)

(7)

第二步，通過模型(7)計算的股票每周的特質收益率，進一步計算股價崩盤風險衡量指標。本文采用兩種度量指標，分別為特質收益率負偏度NCSKEW和漲跌波動性DUVOL。具體的計算方法如下：

模型(8)(9)中采用模型(7)中計算得到股票i每周的特質收益率Wi,w后進行進一步的計算，n表示股票i在t年度的交易周數；nu(nd)表示i股票在t年度高(低)于年平均特質收益率Wt的周數，根據上述運算可得股票的特質收益率負偏度指標NCSKEWi,t和漲跌波動性指標DUVOLi,t。NCSKEWi,t(DUVOLi,t)表示股票i在t年的特質收益率負偏度(漲跌波動性)。

NCSKEW和DUVOL均是正向指標，當NCSKEW(DUVOL)越大，股價崩盤風險越大。具體而言，NCSKEW衡量的是股票特質收益率的偏態系數的相反數，因此稱為負偏度指標。當股票特質收益率分布越偏往左偏，該數值越大，股價崩盤可能性越大。DUVOL衡量的是股票特質收益率下跌階段和上漲階段波動率的差異，當下跌階段波動率越高于上漲階段波動率，股價崩盤可能性越大。

2.3.2 核心解釋變量

(1) 家族企業(FAM) 家族企業(FAM)為虛擬變量，參照Anderson and Reeb(2003)、Miller et al.(2007)、申明浩(2008)、朱曉文和呂長江(2019)的研究，將符合以下條件的公司視為家族企業:①公司實際控制人為自然人或者家族。②除實際控制人外，至少1名有親屬關系的家族成員持股、管理或控制上市公司或控股股東公司的家族企業; 其中，當親屬只在控股股東單位持股或者擔任高管時，控股股東單位的實際控制人需要同時也是上市公司的實際控制人。當上市公司符合家族企業的認定時，FAM取值為1，否則取值為0。

(2) 家族所有(FAM_HOLD) 參照陳建林(2015)、劉白璐和呂長江(2016)、金勰和裘益政(2018)，家族所有(FAM_HOLD)，采用實際控制人家族成員所有權比例衡量，指的是實際控制人中所有家族成員擁有的上市公司的終極所有權比例之和。當上市公司不符合上述家族企業認定時，家族所有(FAM_HOLD)取值均為0。

(3) 家族管理(FAM_MAN) 家族管理(FAM_MAN)是家族企業的重要治理機制變量之一。與王明琳等(2010, 2014)、翁宵暐等(2014)相類似，家族管理采用家族成員參與公司治理層的比例衡量，指的是采用上市公司中董事、監事和高級管理人員中家族成員的總占比。當上市公司不符合上述家族企業的定義時，家族管理(FAM_MAN)取值均為0。

(4) 大股東侵害(AC) 根據Jensen and Meckling(1976)提出的代理理論，在股權集中前提下，公司治理的主要矛盾不是管理層和股東的第一類代理問題，而是大股東和中小股東之間的第二類代理問題。對于第二類代理沖突，大股東對中小股東利益的侵害可分為兩類，一類是直接的剝奪，另一類是非效率的投資(La Porta et al., 1999)。大股東直接的剝奪可以通過財務報表的資金侵占作為代理變量來直接衡量，大股東資金侵占主要是計入應收賬款、預付賬款和其他應收款這三個會計科目；參考李增泉等(2004)、高雷等(2006)、渡邊真理子(2011)的研究，我們采用應收賬款與預付賬款之和與資產合計的占比(AC)作為大股東侵害的代理變量。

(5)股權制衡(BALANCE) 參照陳德萍和陳永圣(2011)、王化成等(2015)的研究，股權制衡以公司當年年末第二到五位大股東持股比例之和與第一大股東持股比例之比作為衡量指標。上市公司股權制衡比例的提高，不僅能避免中小股東搭便車的行為，還能提升中小股東參與公司治理的水平，進而對上市公司大股東進行有效監督。

(6) 信息透明度(ANAATTEN) 參照徐欣和唐清泉(2010)、潘越等(2011)、許年行等(2012)，本文以當年對上市公司進行跟蹤發布盈利預測的分析師或分析師團隊的數量加一取對數作為分析師關注的衡量指標。

2.3.3 其他變量

參照Hutton et al. (2009)、Kim et al. (2011)、許年行等(2012)、李小榮和劉行(2012)、王化成等(2015)等國內外文獻，本文選取股票平均周收益率(RET)、股票平均周波動率(SIGMA)、股票平均月超額換手率(OTURNOVER)、股價崩盤風險(NCSKEW/DUVOL)、企業規模(SIZE)、財務杠桿(LEV)、經營業績(ROE)、市賬比(MB)、信息不對稱性(ABACC)作為控制變量。此外，本文還針對回歸模型控制行業(IND)固定效應和年份(YEAR)固定效應，所有解釋變量和控制變量均滯后一期以避免潛在的內生性問題，相關變量定義概覽見表3。

表3 變量定義及衡量方法

2.4 描述性統計

表4為本文變量的描述性統計。在全體樣本中，NCSKEW和DUVOL平均值為-0.26和-0.16，與許年行等(2012)、李小榮和劉行(2012)計算結果相近；家族企業(FAM)均值為0.3281，說明全樣本中本文認定的家族企業占比為32.81%。大股東侵害(AC)均值為13.68%，最小值為0.22%，最高的可達到48.29%，不同公司之間的應收賬款和預付賬款占資產合計比重差異較大，反映不同行業的經營模式和不同年度的經營情況。大股東侵害(AC)標準差為10.57%，在一定程度上反映不同公司之間的大股東侵害問題差異較大。信息不對稱性(ABACC)均值為0.0497，標準差為0.0539，標準差大于均值，說明不同公司—年度觀測值的信息不對稱性差異很大。

表4 描述性統計

本文以是否家族企業將樣本分成兩個子樣本，統計其觀測值、均值、標準差，并對其均值差異進行t檢驗。從表5可以看出，按本文對家族企業的認定，家族企業和非家族企業之間的市場數據和財務數據存在顯著性差異，且大多在1%的水平上統計顯著。無論是NCSKEW還是DUVOL衡量的股價崩盤風險，家族企業的股價崩盤風險的均值-0.18和-0.10，均在統計上顯著遠高于非家族企業的均值-0.31和-0.20。在單變量檢驗下，相較非家族企業，家族企業的大股東侵害更為嚴重。家族企業的大股東侵害(AC)水平均值為0.1586，而非家族企業的大股東侵害(AC)水平均值為0.1262，均值差異0.0324，且在1%的統計水平上顯著。

在家族企業中，家族持股水平平均為38.20%，即所有家庭成員持有該上市公司的比例為38.20%，家庭持股標準差為16.28%，說明上市公司家庭成員持股差異較大。而家族管理水平平均為15.97%，即董事、監事和高級管理人員中有15.97%的人員為家庭成員，家庭管理水平標準差為9.11%，說明不同的上市公司家庭成員任職情況有所不同。

為進一步研究家族企業、大股東侵害與股價崩盤風險的關系，需要進行進一步的回歸分析。

表5 分樣本數據單變量檢驗

2.5 相關性分析

各變量的皮爾森(Pearson)相關系數見表6。NCSKEW和DUVOL的相關系數為0.88，且在1%的統計水平上顯著，說明這兩個變量衡量股價崩盤風險上有著良好的相關性。而家族企業(FAM)、家族持股(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)兩兩之間相關系數超過0.8，且在1%的統計水平上顯著，但是三個解釋變量并未在同一個模型中進行回歸分析。

家族企業(FAM)與NCSKEW和DUVOL的相關系數為0.0855和0.0970，且在1%的統計水平上顯著，說明家族企業的股價崩盤風險更高。家族企業(FAM)與大股東侵害(AC)的相關系數為0.1440，且在1%的統計水平上顯著，說明家族企業的大股東侵害更嚴重。

表6 相關系數

家族持股(FAM_HOLD)與NCSKEW和DUVOL的相關系數為0.0862和0.0946，且在1%的統計水平上顯著，說明家族成員持股比例越高，上市公司的股價崩盤風險更高。家族持股(FAM_HOLD)與大股東侵害(AC)的相關系數為0.1315，且在1%的統計水平上顯著，說明家族成員持股比例越高，上市公司的大股東侵害更嚴重。

家族管理(FAM_MAN)與NCSKEW和DUVOL的相關系數為0.0765和0.0888，且在1%的統計水平上顯著，說明家族成員參與管理比例越高，上市公司的股價崩盤風險更高。家族管理(FAM_MAN)與大股東侵害(AC)的相關系數為0.1240，且在1%的統計水平上顯著，說明家族成員參與管理比例越高，上市公司的大股東侵害更嚴重。

3 實證研究結果及分析

3.1 基準回歸： 家族企業與股價崩盤風險

表7回歸(1)和回歸(2)為未加入控制變量的回歸結果，表7回歸(3)和回歸(4)為加入控制變量后的回歸結果。表7(3)表明，家族企業變量(FAM)與股價崩盤風險NCSKEW系數為0.061，且在1%的統計水平下顯著，說明相較于非家族企業，家族企業的股價崩盤風險更高。表7(4)表明，家族企業變量(FAM)與股價崩盤風險DUVOL系數為0.040，且在1%的顯著性水平下，說明相較于非家族企業，家族企業的股價崩盤風險更高?？刂谱兞糠矫?，股票平均周收益率(RET)、市賬比(MB)、信息不對稱性(ABACC)能夠顯著提高股價崩盤風險，而股票平均周波動率(SIGMA)、股票平均月超額換手率(OTURNOVER)、股價崩盤風險(NCSKEW/DUVOL)、企業規模(SIZE)、財務杠桿(LEV)顯著降低股價崩盤風險，與現有文獻結果較為一致(Kim et al., 2011; 魏志華等，2012)。綜上所述，在其他條件不變的情況下，相較于非家族企業，上市公司中的家族企業可能存在較高的股價崩盤風險，此實證結果支持本文所提出的H1。

表8分別以家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)為主要解釋變量進行回歸分析，進一步輔助驗證假設一。表8回歸結果表明家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)與股價崩盤風險顯著負相關，且都在1%顯著性水平上顯著。

表7 家族企業對股價崩盤風險影響

表8 家族參與對股價崩盤風險影響

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綜上所述，其他條件不變，家族所有權比例和家族成員參與管理比例越高，上市公司的股價崩盤風險越高，此實證結果驗證了本文所提出的H1。

3.2 機制探究：大股東侵害的中介效應分析

為進一步分析家族企業造成股價崩盤風險更高的作用渠道，以大股東侵害(AC)為中介變量進行回歸分析。表9回歸(1)結果表明，家族企業變量(FAM)與股價崩盤風險NCSKEW系數為0.061，且在1%的統計水平下顯著，說明相較于非家族企業，家族企業的股價崩盤風險高出0.061個單位。表9回歸(2)結果表明，家族企業(FAM)與大股東侵害系數為0.016，且在1%的統計水平下顯著，說明相較于非家族企業，家族企業的大股東侵害高出0.016個單位，說明家族企業的大股東侵害更為嚴重，與前人(Dharwadkar et al., 2000; Claessens et al., 2002; Cheng, 2014;陳志斌等，2017)得到了較為一致的結論。表9回歸(3)結果表明，在加入了大股東侵害的代理變量(AC)之后，家族企業變量(FAM)與股價崩盤風險(NCSKEW)系數為0.059，在1%的統計水平上顯著，系數有所下降，而大股東侵害(AC)與股價崩盤風險(NCSKEW)系數為0.150，且在1%的統計水平下顯著，說明大股東侵害能夠直接增加股價崩盤風險(沈華玉等，2017)。與此同時，本文也進行了中介效應檢驗，結果顯示SobelZ值為2.904，在1%的統計水平下顯著，說明存在中介效應。通過這個中介效應模型，說明大股東侵害(AC)在家族企業和股價崩盤風險之間發揮著不可忽視的重要的中介效應。以DUVOL衡量股價崩盤風險進行分析，結論一致，詳見表9(4)～(6)，說明家族企業通過大股東侵害這一渠道對企業進行侵害，這加劇了股價崩盤的風險。

表9 中介效應檢驗

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3.3 進一步分析

3.3.1 股權制衡角度

為探究股權制衡能否發揮監督大股東侵害中小股東利益的作用進行進一步分析，當公司股權制衡水平較高時，個別股東發揮著重要的監督作用，比如獨立的個人大股東提高了上市公司治理水平，抑制了家族企業的大股東對上市公司掏空(譚松濤等，2019)。當公司股權制衡水平較低時，家族企業的大股東由于缺乏有效監督，更容易侵害中小股東利益。具體而言，本文參照王化成等(2015)、譚松濤等(2019)，股權制衡定義為公司當年年末第二大到第五大股東持股比例之和與第一大股東持股比例的比例。股權制衡(BALANCE)、股權制衡與家族企業的交乘項(FAM×BALANCE)進行進一步的驗證。

表10回歸(1)以NCSKEW作為股價崩盤風險指標，實證結果顯示股權制衡與家族企業的交乘項(FAM×BALANCE)系數為-0.047，且在1%水平上顯著。說明股權制衡顯著削弱了家族企業與股價崩盤風險的關系。隨著中小股東持股比例的上升，中小股東發揮的監督作用能有效減弱家族企業對股價崩盤風險造成的影響。以DUVOL衡量股價崩盤風險進行分析，結論一致。綜上說明，當在股權制衡角度較高的情形下，中小股東在上市公司中發揮著重要的監督效應(Shleifer and Vishney，1986; 陳信元和汪輝，2004; 陳德萍和陳永圣，2011)，其他條件不變，在股權制衡水平較低的公司中，家族企業對股價崩盤風險的作用更加顯著，H2得到驗證。

表10 股權制衡角度和信息透明度

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3.3.2 信息透明度角度

為進一步探究信息披露質量能否降低公司內部和投資者之間的信息不對稱性，進而避免股價虛高，給未來造成股價崩盤。在基本回歸模型中，利用分析師關注(ANAATTEN)作為信息透明度的代理變量進行相對應交乘項的相關檢驗，得到類似的結果見表10回歸(3)和(4)，家族企業和信息透明度的交乘項(FAM×ANAATTEN)的系數依然是顯著為負的。

綜上說明，上市公司信息透明度的有效提高，能讓投資者了解公司關聯交易、資金占用等經營情況，避免股價虛高，降低未來股價崩盤(Hutton et al.，2009; 葉康濤等，2015)。其他條件不變，在信息透明度較低的公司中，家族企業對股價崩盤風險的作用更加顯著，假設H3得到驗證。

4 內生性問題與穩健性檢驗

4.1 家族企業自選擇效應

Villalonga and Amit(2006, 2010)指出家族企業的出現并不是隨機的，而是所有者基于維護所有權和控制權作出的理性選擇。如果一家自然人企業存在侵害中小股東的違法行為，可能因此難以聘請到愿意承擔風險的職業經理人，也很難將全部股權出售給公眾或者國企，此時企業更愿意聘請家族成員以掩蓋事實。因而，自然人企業逐步成為家族企業，這種內生性問題不可忽視。

在家族企業中，參照Amit et al.(2015)、魏志華等(2012)，由家族企業更有可能分布在市場化程度高的地區，因而地區市場化程度與所在地區企業是否為家族企業相關。而上市公司所處地區市場化程度并無研究證明其與股價崩盤風險直接相關。市場化程度采用王小魯等(2019)報告的各省份地區市場化程度進行衡量(4)樊綱、王小魯等作者報告的各省份地區市場化指數報告隔年出版，2018年版本為最新版本的市場化指數報告。，并以市場化程度(MKT)作為工具變量進行Heckman處理效應模型分析。第一階段回歸中，采用Probit模型，使用家族企業(FAM)對市場化程度(MKT)進行回歸，并計算出第一階段回歸系數的逆米爾斯比率(λ)。第二階段回歸中，將逆米爾斯比率(λ)代入模型中回歸，穩健性檢驗結果見表11。從表11我們可以看出，逆米爾斯利率(λ)加進去基準回歸模型以后，列(2)和列(4)主要解釋變量家族企業(FAM)系數分別是0.138和0.131，分別在5%和1%的水平下顯著為正，說明在調整了偏誤之后，本文結論依然成立。

表11 家族企業回歸處理效應模型

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4.2 遺漏變量

4.2.1 控制企業股權結構和公司治理變量

為避免遺漏變量帶來的內生性問題，進一步緩解企業的股權結構和公司治理的遺漏變量對家族治理研究帶來的影響，La Porta et al.(1999)、Claessens et al.(2000)和吳超鵬等(2019)提到企業的現金流權(CF)、兩權分離度(SEP)以及兩職合一(DUA)會影響家族企業的治理結果，因此本文進一步控制了企業整體的現金流權(CF)、兩權分離度(SEP)和兩職合一(DUA)。企業整體現金流權(CF)、兩權分離度(SEP)和兩職合一(DUA)數據來源于國泰安CSMAR金融數據庫，根據La Porta et al.(1999)、Claessens et al.(2000)的做法，通過將實際控制人與上市公司股權關系鏈每層持有比例相乘或實際控制人與上市公司每條股權關系鏈每層持有比例相乘之總和得到現金流權(CF)，隨后利用企業控制權與企業現金流權之比得到兩權分離度(SEP)。兩職合一(DUA)為虛擬變量，如果公司董事長與公司CEO為同一人，則取1，否則取0。穩健性檢驗實證結果見表12和13，從表12和13的結果可以看出控制了企業整體現金流(CF)、兩權分離度(SEP)和兩職合一(DUA)之后，主要解釋變量家族企業(FAM)，在表12中列(1)和列(2)中系數分別為0.061和0.039，都在1%的水平上顯著為正。此外，列(3)到列(6)中家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)系數依然顯著為正，并且在1%的顯著性水平下顯著，說明在控制了企業的股權結構和公司治理相關的代理變量后，本文結論沒有發生變化。

4.2.2 行業年度固定效應(省份—年度)

不同省份地區會由于經濟環境、地理位置、風俗習慣的不同對家族企業治理結構產生影響(Burkart et al., 2003；Chang et al., 2008)，此外，行業的環境隨著時間的變化而變化，也會對家族公司治理環境產生不同程度的改變(Foroughi et al., 2018)。因此，根據吳超鵬等(2019)的做法，在主回歸模型中考慮省份×年度、行業×年度的固定效應，控制隨時間變化的省份和行業固定效應，在一定程度上緩解遺漏變量問題，得到的結果見表13。從表格13中可以看出，在加入了省份×年度，行業×年度固定效應之后，主要的解釋變量家族企業(FAM)，家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)系數都顯著為正。同時對比表7和表8中的系數，對應變量系數變化的程度較??；因此，隨時間變化的省份和行業帶來的遺漏變量問題對結果的影響較小。

表12 控制企業現金流權等變量

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表13 省份—年度和行業—年份固定效應

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4.3 更換家族企業認定變量

同時，本文還參照鄧建平和曾勇(2005)、魏明海等(2013)、李大鵬和周兵(2014)、景秀麗和王霄(2015)將家族企業重新認定為實際控制人可以追溯到自然人或家族作為新的家族企業認定變量進行穩健性檢驗。當企業符合該定義時，FAM_1取值為1，否則取值為0。穩健性檢驗實證結果見表14，從表14的結果我們可以看到在更換家族企業的認定變量之后，新的家族企業變量(FAM_1)依然在1%的水平下顯著為正。

表14 重新認定家族企業

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4.4 更換大股東侵害代理變量

在前文中，我們以大股東侵害為中介變量，采用應收賬款與預付賬款之和與資產合計的占比作為第二類代理沖突的代理變量。參照參考李增泉等(2004)、高雷等(2006)、魏志華等(2012)的研究，本文在大股東侵害代理變量中進一步引入其他應收款，即應收賬款、預付賬款和其他應收款之和與資產合計的占比作為第二類代理沖突的新代理變量重新進行檢驗。穩健性檢驗實證結果見表15，采用了新的大股東侵害代理變量之后，我們可以看到，家族企業(FAM)中依然是更可能產生大股東侵害，同時重新進行一次中介效應模型檢驗時，發現結果依然穩健。

表15 更換大股東侵害變量

4.5 更換股權制衡衡量標準和信息透明度標準

本文參照趙晶等(2015)、劉少波和馬超(2016)，股權制衡重新定義為公司當年度第二大到第十大股東持股比例之和與第一大股東持股比例的比例(BALANCE10)。此外，本部分以當年對上市公司進行跟蹤的所有分析師或分析師團隊發布的盈利預測報告數量加一取對數(ANAREP)作為分析師關注的衡量指標。穩健性檢驗實證結果見表16，在更換了股權衡量標準和信息透明度標準之后，重新進行檢驗后發現在股權制衡水平較低，信息透明度較低時，家族企業導致的股價崩盤風險效應更加明顯。

表16 調節效應穩健性檢驗

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4.6 分組檢驗股權制衡與信息透明度影響

前文使用交乘項進行回歸檢驗股權制衡與信息透明度的影響，為了進一步檢驗前述實證結果的穩健性，當公司當年年末股權制衡大于行業中位數時，定義為高股權制衡水平組。反之，則定義為低股權制衡水平組。

在股權制衡水平低的組中，以股價崩盤風險作為被解釋變量，表17回歸(1)結果表明，家族企業變量(FAMt-1)與股價崩盤風險(NCSKEWt)系數為0.083，且在1%的統計水平下顯著，說明當股權制衡水平較低時，相較于非家族企業，家族企業的股價崩盤風險效應更高。以DUVOL作為被解釋變量時，結果類似。當股權制衡水平低時，家族企業對股價崩盤風險的效應顯著增加。在股權制衡水平高的組中，家族企業變量(FAMt-1)與股價崩盤風險(NCSKEW,DUVOL)系數分別為0.035和0.027，說明當股權制衡水平較高時，對比股權制衡水平較低的組別，家族企業的股價崩盤風險程度會大幅度的降低。對于信息透明度分組，如表18所示，結果類似。

表17 股權制衡分組檢驗

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表18 信息透明度分組檢驗

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綜上，通過多項穩健性檢驗后，本文的結論依舊穩健。

5 結論與建議

近年來股價崩盤風險因其給市場造成極大的恐慌，為投資者帶來潛在巨大的虧損而備受關注。本文以實際控制人和家族成員參與公司治理作為家族企業的認定，本文對2008年至2017年上海證券交易所和深圳證券交易所的A股2936家上市公司共計19143個觀測值作為研究樣本進行分析。

實證結果表明，與非家族企業相比，創始人家族對上市公司進行控制并不是一種有效的控制權安排。本文的實證結果表明家族企業和非家族企業的股價崩盤風險存在顯著差異。此結果顯示，相較于非家族企業，上市公司中的家族企業可能存在較嚴重的大股東侵害問題，從而提高了股價崩盤風險。

進一步地，本文發現上市公司的實際控制人中，由家族成員直接和間接持有的的比例越高，創始人家族可能擁有更大的自由裁量權，致使股價崩盤風險越高。當家族成員參與公司治理(董事會、監事會和高級管理人員)比例越高，家族成員會成為家族大股東侵害小股東的利器，從而加劇了股價崩盤風險。

最后本文通過分組回歸發現，當家族大股東對小股東侵害和掩蓋壞消息的能力受到約束時，家族企業股價崩盤風險和非家族企業沒有顯著差異。具體而言，與非家族企業相比，家族大股東對上市公司控制加劇股價崩盤風險主要體現在股權制衡水平低和信息披露質量低的公司中。本文結論在經過Heckman-2SLS、重新認定家族企業、更換大股東侵害代理變量、更換家族治理模型設計和更換股權制衡代理變量等一系列穩健性檢驗后依舊穩健。

本文研究具有一定的現實意義，能為監管機構、家族企業上市公司和投資者提供一定的建議。首先，對于監管機構而言，由于家族企業上市公司比例持續提高，在2017年末參照本文定義已經有超過40%的上市公司為家族企業，對于家族企業應當給予充分的關注和重視。不斷提高信息披露要求，強化信息披露監管，特別是對創始人的關聯自然人的披露。同時，家族治理水平提高，可能加劇了股價崩盤風險。政府部門能應當以此為抓手，對于上市環節中人力資源制度予以充分關注，注重在其位、某其政，考察核心管理人員的勝任能力。強調現代化和職業化治理的重要性，盡可能避免家族企業任人唯親的風氣。

再者，對于家族企業上市公司而言，由于家族企業上市公司股價崩盤風險高于非家族企業，應當審慎考慮自身公司治理制度。出于家族資產基業長青的角度，創始人應當具有長遠的經營目標，聚焦自身產業。有學者證明上市公司上市前去家族化和在上市期間去家族化能有效提升企業價值，因此家族企業上市公司應當樹立公司治理意識，建立現代化企業管理體系，從內部加強治理制度和職業化管理，從外部接受監管機構、審計機構等監督，從長遠角度有效提升自身價值。

最后，從投資者來看，股價崩盤風險將使得股東蒙受巨大的損失，特別是對有著投資期限和止損線的機構投資者，更是無法彌補的損失。由于家族企業股價崩盤風險更高，投資者應當將上市公司的控制權特征納入投資考慮因素中去。對于家族企業上市公司，除了考慮公司財務信息和行業發展，應當更加重視上市公司的家族治理和外部治理情況。同時，機構投資者應當發揮積極股東的作用，對家族大股東進行股權制衡，有效保障自身利益。