限售股解禁的价格效应研究，本文主要内容关键词为：效应论文,价格论文,限售股论文，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、引言
股份限售是IPO过程中常见的现象，通常用来限制IPO之前进入公司的股东以及公司内部人在上市之后的某段时间内出售其持有的公司股份。IPO限售可作为原有股东为减轻道德风险所做的一项承诺机制，也可通过控制股票的供给为承销商的股票定价提供支撑。最近在中国市场上出现的限售股解禁与IPO锁定股份的解禁相类似。限售股解禁或大小非解禁，是股权分置改革过程中的衍生现象。股权分置改革方案对非流通股股东所持股份的上市时间进行了限制，其初衷是为了在短期内保障原有流通股股东的利益，为股改提供稳定的市场环境。其中，“小非”指的是小规模(占总股本5％以内)的限售流通股，其锁定期通常为公司股改方案通过后一年以上；大非则是指超过总股本5％的限售流通股份，其锁定期通常为两年以上。股权分置改革从2005年开始陆续进行，限售股解禁的现象随后在2006年出现，并于最近两年达到高峰。
股份解禁增加了股票供给，这是与IPO限售股份解禁的相似之处。同时，对于市场上的投资者来说，限售股解禁的信息在股改方案中已经提前说明，与IPO限售股份流通的信息一样，从事件发生日来看都属于历史公开信息。如果市场是弱有效的，那么事件日的股价就不会受到解禁事件的影响。但是从市场反应和公众舆论来看，大小非解禁确实给股价带来了冲击。国外的研究也都显示，IPO限售股份到期时，股票会有显著为负的异常收益。这可能是由于股份供给增加带来短期的价格压力(Mikkelson and Partch，1988)，也可能是由于需求曲线是向下倾斜的，股份供给的增加造成了股价永久性的下跌(Scholes，1972)。这一现象对于金融理论有着重要意义，因为这意味着对股票的需求曲线有可能是向下倾斜的，而在传统的金融理论假设股票有着完全替代物，套利机制将带来水平的需求曲线。Shleifer(1986)发现纳入S & P 500指数成份股的股票价格有一个永久的上升，并且认为如果纳入S & P指数成分股就会伴随需求的增加，那么价格的上升看起来与需求曲线向下倾斜假设一致。Shultz(2008)也将美国纳斯达克泡沫的破灭和当时大批高科技公司股票的解禁联系起来，认为在需求曲线向下倾斜的情况下，解禁股的大量上市有可能加剧了股价下跌。因此，对于大小非解禁的研究，不仅补充了IPO限售股解禁对股价影响的研究，同时有助于我们更好地理解金融学中一些更基本的问题，如股票的需求曲线是否向下倾斜。
本文试图利用事件研究方法，检验大小非解禁事件是否会对股价产生影响，以及这种影响的决定因素。国外关于IPO股份锁定的研究表明，事先已经预期到的解禁事件依然会对股价产生负面影响，Field and Hanka(2001)的研究中说明，IPO锁定到期的前一日至解禁第二天，股票有-1.5％的累积异常收益水平，异常交易量较解禁前增加了80％，与Brav and Gompers(2003)的事件研究结论类似。Bradley，Jordan，Roten and Yi(2001)以及Orek and Richardson(2000)的研究也都说明，IPO解禁会给公司股票带来负的异常收益。此外，上述研究对异常收益进行了横截面回归，以寻找能够解释这一现象的因素，研究发现，有风险投资支持的公司在IPO解禁事件中，有更低的异常收益水平。Bradley，Jordan，Roten and Yi(2001)进一步研究发现，在风险投资支持的高科技型公司IPO之后股价上升较快的公司、解禁日附近交易量很大的公司以及由高质量承销商承销的公司，股价下跌的幅度较大；Brav and Gompers(2003)的研究也得到类似结论，认为IPO锁定股份的出售时机与将其作为解决道德风险的承诺机制有关，解决道德风险动力较小的公司，如有风险投资进入、上市后股票收益较高、由高质量承销商进行IPO的公司，其出售锁定股份的时机较早，股价下跌的幅度也较大。Orek and Richardson(2000)以及Field and Hanka(2001)的研究，都支持了需求曲线向下倾斜的假说，认为股票供给的增加导致了股价的永久下跌。同时，Orek and Richardson(2000)也发现，股价的波动性对股价下跌的幅度有很强的预测能力。
廖理、刘碧波、郦金梁(2008)的研究是国内对大小非解禁较有代表性的研究，他们发现，股份解禁事件有负的异常收益，但他们定义的事件窗相当长，从解禁前40个交易日开始就出现了价格下跌的现象，整个事件窗的累积异常收益为-13％。解禁日当天，异常交易量的水平比估计窗高出150％。在横截面分析的基础上，他们认为，股改限售协议是缓解非流通股股东和流通股股东之间道德风险问题的一种机制，透明度高的股票价格下跌较小，说明道德风险低的股票价格虚高的部分较小；公司基本面的改善与解禁前后收益正相关，证明投资者能够根据禁售期内发现的新信息对股票的道德风险做出判断。何诚颖、李翔(2007)利用事件研究方法发现股改作为一个完整事件，在股改前后的30个交易内，股价的市场反应从统计上是显著的；但在股改方案实施后，随着时间逐步推移，上市公司股改效应呈现逐步弱化的趋势。何诚颖、卢宗辉(2009)发现虽然大非的实际减持率并不高，但是限售股解禁本身对股市冲击很大。赵向琴、谢磊柯、辛苑(2009)分析了解禁对股价的冲击，发现股市周期和解禁特征对股价下跌的解释力最强。黄建欢、尹筑嘉、粟瑞(2009)则认为减持的心理效应大于减持的实际效应，并引发了股价下跌。张慧莲(2009)发现股改后整个股票市场的波动率有所增强。
本文的特色在于：第一，采用标准的事件研究方法，对大小非解禁事件进行研究，对解禁的异常收益进行了细致的分组分析；第二，我们结合中国市场的特殊性，考察了A股有解禁事件的公司股票在相同事件窗内H股的市场表现，进一步说明了A股市场的异常收益可能来自于股票供给的增加；第三，采用限售的股权结构等数据，对异常收益进行了更全面的横截面回归，发现了能够解释异常收益的新变量。
本研究采用了2008年9月底之前股改公司的首次解禁事件作为样本，结果显示，[-3，0]天的累计异常收益显著为负，达到-1.58％的水平，并且政府为实际控制人、管制行业、无自然人限售股份的公司股票异常收益值较高或不显著，说明该类公司解禁股份出售较少。鉴于无法获得解禁股份出售的详细数据，我们将解禁事件公司相应的H股作为控制组，发现仅A股市场有显著为负的异常收益，这说明A股异常收益的来源就是解禁后流通股份供给的增加。本文也采用横截面回归的方法对事件日附近的累计异常收益进行了回归，结果发现，市场模型估计残差的标准差与异常收益负相关，支持需求曲线向下倾斜的假说；而限售国有股比例与异常收益显著正相关，说明国有股东出售解禁股份的数量相对较少。
二、研究设计
(一)研究假设
1.限售股解禁事件窗有负的异常收益。
限售股解禁增加了市场上股份的供给，解禁股份占现有流通股的股份相当大。即便解禁的时间是历史公开信息，供给的增加仍会造成股票价格下跌。价格压力假说对此的解释是，为了吸引流动性的提供者购买股票，股票的均衡价格必须降低，如Mikkelson and Partch(1988)，Barclay and Litzenberger(1988)等。向下倾斜的需求曲线认为，特定股票的需求曲线是向下倾斜的，股份解禁造成的供给增加会使股价出现永久性的下跌，对该假说的实证检验可参见Scholes(1972)或Bagwell(1992)等。根据现有的假说和实证结果，我们推断，“大小非解禁”事件会带来负的异常收益。
2.不同类型的公司异常收益大小不同，政府为实际控制人的公司异常收益相对较高，有限售自然人股份的公司异常收益较低。
异常收益的下降主要是由于解禁股份出售造成的，而不同性质的公司其股东出售股份的动力也不一样。关于美国市场的IPO限售股份解禁研究显示，IPO之前有风险投资注入的公司，股价下跌幅度更大(Field and Hanka，2001)，这是因为风险投资资金由于合约的需要，通常在解禁后立即出售，这间接说明解禁股的出售导致了股价下跌。我们推断，国内市场也存有类似的现象，比如，政府为实际控制人的企业，其股东出售股份的动力较小，或存在限售自然人股份的公司，其股东出售股份的动力相对较大。同时前期价格上涨较多的股票，或者估值较高的股票也有可能面临更多的出售压力。
3.与H股市场相比，A股的异常收益更为显著。
我们无法直接获得股东出售股份的数据，因此也不能直接断定A股市场下跌是否由解禁股份的出售所引起。但是，我们可以通过比较没有“大小非解禁”事件的H股市场上相同公司股票的异常收益，来间接证明这一点。由于A股和H股受同样的基本面信息影响，因此如果解禁本身带有公司基本面的信息，则A股和H股应该同时下跌，并且跌幅一致。而解禁股的出售行为仅仅影响到A股的供给，因此如果A股的跌幅超过了H股，则说明限售股解禁引起的股份供给的增加是股价下跌的重要因素。
(二)研究数据和样本
不同公司限售股解禁的时间因公司股改时间以及股改协议中的股份锁定期而异，并且每一公司会出现多次解禁现象。市场上最早的解禁事件出现于2006年6月19日，解禁的高峰出现在2008年。本文研究中所采用的样本为2008年10月之前的解禁事件，并且只对每家公司的第一次解禁事件进行研究，其中解禁日期的数据来源于Wind数据库。为了使横截面分析的结果更加合理，我们将金融类的公司剔除，将Wind中没有提供限售股份结构数据的公司也剔除，同时剔除了事件窗内换手率相对于估计窗平均换手率高于2倍的公司①，最后的样本公司为1004家。多数公司从股改复牌到第一次解禁的时间均为1年左右，但是也有公司要经历18个月乃至更长的时间。该区间的长度在股改方案里有说明，不同公司的差异是股东协商的结果，并无统一规定。图1是关于这一时间长度的样本公司数量分布。同时，在Wind关于股权分置改革的统计中，还提供了解禁当日的解禁股份总数占总股本的比例，我们在横截面回归中，将这一指标称作“当日解禁比例”。样本公司解禁比例的频率分布如图2所示。
事件研究中我们采用市场模型估计异常收益，其中的A股市场收益率采用的是沪深300指数的日收益率数据，该数据以及复权后的日股价数据，均来源于CCER-色诺芬数据库。我们通过比较H股市场上对应公司在事件窗的异常收益，来间接验证A股市场上“大小非解禁”的影响，H股的市场收益率由恒生指数的收益率算出。A+H股的公司名单来源于Wind数据库，共58家公司，但由于多数A+H股是在股权分置改革启动后上市的，或者是最近两年由H股回归A股的，因此很多公司不存在A股市场的“大小非”问题，在2008年10月之前存在“大小非解禁”现象的A+H股公司仅有17家。
横截面回归所采用的解释变量中，关于股票市值、交易量、成交金额以及换手率的数据来自于色诺芬数据库，其余均来源于Wind数据库。Wind数据库按年度提供了每家公司限售的股权结构数据，包括限售国家持股、限售国有法人持股、限售机构配售持股、限售高管持股、限售境内自然人持股、限售境外机构持股、限售境外自然人持股的原始数据，根据这些数据，我们计算了限售的股份比例结构：
限售国有股比例=(限售国家持股股份+限售国有法人持股股份)/总股本
限售机构持股的比例=限售机构配售持股/总股本
限售高管持股的比例=限售高管持股/总股本
限售境内自然人持股的比例=限售境内自然人持股/总股本
限售外资持股比例=(限售境外机构持股+限售境外自然人持股)/总股本
需要说明的是，由于限售比例是根据公司年报整理的数据，一般反映的是年底限售股权的比例情况，所以我们在横截面回归中使用的数据为解禁日期前一年底的限售股权比例。具体的限售股权比例的描述性统计见表1。从统计结果来看，国有股是限售股份中的重要组成部分，而高管和自然人等个人持股比例相对很少。限售的A股比例平均为51.06％，而首次解禁日的解禁股份比例平均为10.59％，粗略估计，平均解禁的股份占到平均已流通股份的比例20％以上，说明解禁股份如果全部出售，股票的供给会出现大规模的增加。同时，我们在分组比较中，还定义了政府为实际控制人的虚拟变量。根据Wind提供的公司实际控制人信息，我们将中央国有企业、国资委、中央国家机关、地方政府和地方国资委作为实际控制人的公司归类为政府实际控制的公司，并以此建立虚拟变量，如果公司属于上述类型，则政府为实际控制人的虚拟变量取1，其余类型取0。
三、事件研究
(一)“解禁”事件的异常收益
我们采用市场模型来估计事件的异常收益率，即
图3描述了事件窗的累积异常收益率情况，可以明显地看出，在-20至-4天之间的累积异常收益(CAR)还处在0附近，从-3天开始CAR急剧下跌，事件日当天跌至最低点，虽然事件后的第一天有所反弹，但是直到解禁后的第20天，CAR均为负，说明解禁事件对收益的影响有一定持续性。
表2给出了不同事件窗的异常收益水平，可以发现，-4天之前的CAR虽然符号为负，但是幅度很小且不显著，我们可以认为在-4天之前，解禁事件对股票收益并没有显著影响。从-3天开始，单个事件日出现显著为负的异常收益，-2天开始，单日的异常收益均在-0.4％以上，并在第0天达到最小值-0.46％，说明解禁当日对股票异常收益的影响最大。同时在[-20，-4]天，CAR为负的公司仅占50％左右，而-3至0天的单日异常收益为负的公司比例接近60％，说明接近事件日期时，解禁事件对股票的异常收益水平有更普遍的影响。从CAR的幅度来看，[-3，0]天以及[6，20]的CAR均大于-1％，[-20，20]天的累积异常收益为-3.04％，这说明负的CAR在不同事件窗都存在。我们使用股票收益减去沪深300指数收益计算的异常收益指标进行分析，除了异常收益的幅度有微小降低外，其他结论均类似。由此说明，事件研究的结果较为稳健。
(二)异常交易量
在股份解禁的情况下，显著的异常收益通常是由超常的交易量引起的。进一步考察股票的异常交易情况，以验证这一推断。我们用换手率来描述股票的交易情况，换手率定义如下：
图4即描述了从[-50，20]的异常换手率的变化。在估计窗[-50，-6]内，换手率有逐步上升趋势，其间最大的单日异常换手率出现在-7天，为5.65％，事件窗内，异常换手率在-1天至解禁当日的变化最明显，由7.47％上升到26.15％，增加了2.5倍，说明解禁当日出现了大量的股票抛售情况。从事件后第一天开始，异常交易量变为17.37％，说明异常换手率明显下降，但相较于估计窗，直到事件后第20个交易日异常换手率一直维持在20％左右，说明异常换手率的变化也是长时期的。
图4 单日异常换手率变化
(三)分组分析
为了分析异常收益与公司特征的关系，我们将公司根据不同特征进行分组，比较相关描述性统计的差异，分组如下：
①是否政府为实际控制人：这一变量选取的标准如第二部分所述，将中央国有企业、国资委、中央国家机关、地方政府和地方国资委作为实际控制人的公司归类为政府实际控制的公司。
②是否有限售的自然人股份：限售自然人持股的数据与第二部分介绍的相同。
③是否为管制行业：按照证监会的分类标准，将电力、自来水及公用事业，交通运输业(航空、铁路)、金融业、信息技术业(通讯公司)、制造业—石油石化塑料业等五大行业归类为管制行业。
④股改/解禁区间股价的变化率：以股改方案通过后的复牌交易日至公司首次解禁日的前一交易日为区间，计算该区间股价变化率。根据股价变化率由高到低进行排序，并按排序顺序平均分成五组，取变化率最高的一组和变化率最低的一组进行比较。这一指标可以看作非流通股股东的持股成本。
⑤按Tobin’s Q分组：Tobin’s Q衡量了公司的市场价值与重置成本之比，本文所使用的Tobin q值是公司解禁前一年底的数据，数据来源于色诺芬数据库，具体定义为：
Tobin’s Q=(流通股数×股价+非流通股数×每股净资产+负债)÷账面总资产
根据Tobin q值由高到低进行排序，并按排序顺序平均分成五组，取值最高的一组和最低的一组进行比较。
⑥按牛市/熊市分组：解禁事件从2006年6月开始，恰好经历了中国股市牛—熊市的周期，我们按照解禁事件所处的时间将样本分成牛市和熊市两部分。以2007年资本市场交易印花税的提高为界，解禁日在2007年5月31日之前的样本归入牛市一组，其余的归入熊市组。
表3给出了分组计算的结果，其中的CAR以[-20，20]天的长度计算。图5至图11展示了7种分类结果对应的CAR图。
从样本统计和计算结果来看，实际控制人为政府的公司数量占多数，异常收益虽然为负，但t统计量仅有-1.29，不显著。而实际控制人为非政府类型的组，CAR为-5.88％，是对照组的3.88倍，且在1％的水平下显著。中位数为-6.55％，是政府控制公司的6.18倍，CAR为负的公司数量也有60％，高于前一组的51.68％。两组CAR差值的t检验显示，5％的显著水平下显著。该结果说明，实际控制人为政府的公司股份下降程度较小，可以推知，其股东出售股份的动力较小。
同样，按央企为实际控制人的样本分组结果也反映出类似的情况，但是由于央企为实际控制人的样本数量较少，仅有21家，结果不稳定。按照管制行业分组，管制行业公司的CAR为-1.56％，t值为-0.82，异常收益并不显著，而非管制行业公司的CAR为-3.56％，在1％的水平下显著。但这两类分组的差值比较显示，组内的CAR差异并不显著，说明两组的CAR水平相当，非管制行业显著为负的异常收益应该是由部分极端值引起的。
与上述三组相对的是按照有无限售自然人股份进行的分组。样本中存在限售自然人股份的公司有118家，其CAR水平为-6.75％，在5％的水平下显著，中位数为-9.19％，负值比例为60.17％，高于无限售自然人股份的公司。后者的异常收益水平为-2.54％，虽然显著，但幅度仅为前者的38％，中位数也高于前一组。限售自然人在公司总股份中所占比例较小，如表1所示，限售自然人股份的均值仅有1.88％，平均来看，该类股东多为“小非”，可以推知，他们出售股份的动机更强烈，在解禁前后出售股份更活跃。
按牛/熊市分组的结果显示，在牛市中，解禁事件有显著为正的异常收益，为3.85％，负值比例为47.94％，并未过半，是我们所有分组结果中负值比例最低的一组；而熊市中的异常收益为-10.86％，远远低于其他组别的异常收益，其幅度是全部样本均值的3.58倍，该组的负值比例为62.13％，也是所有分组结果中最高的。牛市比熊市的异常收益高14.71％，差值的t统计量为7.75％，显示两组CAR在1％的水平下显著。但是我们在估计异常收益的时候已经使用了市场模型来剔除市场大势的影响，牛熊市的分组理应不会表现出如此明显的正负差异。这也间接说明了不同市场环境中解禁事件对股价的影响是不同的，借用Hong，Scheinkman and Xiong(2005)的结论，牛市中过度自信的投资者会认为持有股份所附带的美式期权价值增加，因此可以更高的价格购入解禁股份；而熊市中，投资者认为股份附带的美式期权价值降低，因此愿意为股票支付的价格也随之降低。因此，出现了牛市时解禁的股票有显著为正的异常收益，熊市时解禁的股票有显著为负的异常收益。
按照解禁前股价变化率分组的结果显示，解禁之前收益最高组的股票下跌幅度较小，而解禁之前收益最低组的股票下跌幅度更大，两者的异常收益都显著为负，但两者相差1.12％，相较于其他对照组间的差异来说，均值差异的幅度相对较小，经过t检验给出的t值仅为0.40，说明两组的异常收益并无显著差别。
按照Tobin’s Q的分组结果显示，解禁前一年Tobin Q值最高的一组异常收益较低，为-5.18％，在1％的水平下显著，而Tobin Q值最低的一组其异常收益不显著。Tobin Q值可以反映金融市场对企业价值的高估程度，Tobin Q值越高，表明企业价值被高估的程度越高，作为对公司信息了解更多的解禁股股东来说，认为公司股票被高估的可能性越高，出售股份的动力也就越大，因此，高Tobin Q值公司的在解禁时股价压力更大。而低Tobin Q值的公司由于长期低估，解禁股股东也看多股价的未来走势，可能出售股份的动力较低。两组差值比较的结果显示，Tobin’s Q值最高一组比最低一组的异常收益低-4.58％，t统计量为-1.64，在10％的显著水平下有差异，说明前期被高估的股票在解禁时下跌幅度更大。
图5至图11的结果与我们预期的基本一致。不同对照组里，两对CAR曲线均有明显分离。唯一特别的是，图10关于股价变化率的分组显示，事件日之前，股价收益率与异常收益大致呈反向的关系，即前期股票收益率越高，异常收益也越高，但是在事件次日收益最高组的CAR下降，并在第10日与全部样本计算的CAR出现了交叉，也是一种明显的反转现象，但仍高于收益最低组的CAR。
(四)A股与H股的比较分析
截至2008年底，有58家公司同时发行了A股和H股，由于解禁事件仅发生在A股市场，通过比较同一家公司A股和H股的收益，可以较好的控制公司层面的其他信息，进一步明确股份供给增加在解禁事件过程中对A股股价的影响，但由于多数A+H股是在股权分置改革启动后上市的，或者是最近两年由H股回归A股的，因此很多交叉上市的公司在A股市场也并不存在“大小非”问题，在2008年10月之前存在“大小非解禁”的A+H股公司仅有17家。样本数量很小，结果有一定局限，但也是研究A股市场解禁价格效应的一种尝试。
图5 按照实际控制人是否为政府进行的分组
图6 按照有无限售自然人股东进行的分组
图7 按照是否为管制行业进行分组
图8 按照实际控制人是否为央企分组
图9 按照牛市/熊市分组
图10 按照解禁前股票收益率的最高/最低组进行分组
表4给出了A股解禁事件公司对应的H股在事件日的CAR水平。H股异常收益的算法与A股市场类似，H股的市场收益率为恒生指数的日变化率。从CAR计算结果可以发现，在10％的显著水平下，A股在[6，20]天以及[-20，20]天均有显著为负的CAR，而H股的CAR虽为负但不显著，说明A股在解禁日前后股价下降明显，进一步说明了“大小非解禁”对股价产生了影响，A股股价下跌的原因来自于解禁股份带来的供给增加。为了进一步说明A、H股的差异，我们还对二者的差做了t检验，发现在[6，20]天以及[-20，20]的事件窗内，二者的累积异常收益明显不同。由于我们的样本较小，t检验的结果可能不可靠，因此我们还对A、H股的累积异常收益用非参数方法进行检验。表4给出了A、H股的累积异常收益的Wilcoxon检验，我们同样发现在[6，20]天以及[-20，20]的事件窗内，二者的累积异常收益明显不同。
图12 给出了样本公司在A股和H股市场上的表现，可以明显看出A股的CAR走势低于H股市场。同时，作为稳健性检验，我们采用恒生指数收益率作为式(1)中的市场收益率，A股的股票收益率作为式(1)的自变量，重新计算了新的异常收益，该异常收益同样显著为负，说明无论使用何种基准收益率，A股股价在解禁期间都有明显的下跌。
四、异常收益的影响因素分析
本部分采用横截面同归的方法，分析影响CAR的因素。横截面回归所使用的样本公司与事件研究中的完全一致。我们用市值的对数来控制规模的影响，同时引入在上一部分中分组检验中有影响的一些变量：Tobin’s Q衡量股票的估值水平，限售国有股比例衡量出售可能性小的股份比例，解禁股比例衡量股票供给的增加，异常换手率衡量交易的活跃程度。除此之外，我们还引入了衡量套利风险的变量。引入套利风险的变量与“需求曲线向下倾斜”的假说相关。在有效市场的假设下，市场中存在很多风险与报酬一致的资产或资产组合，这意味着任何股票都是可以完全替代的，因而股票需求曲线是水平的。如果市场上缺少某种证券相近的替代品，需求曲线是向下倾斜的，证券供给的增加会导致股票价格的永久性下跌，异常收益的水平依赖于证券供给增加的水平。套利风险越大，需求曲线就越倾斜，供给变动一定的情况下，股价下跌幅度也就越大。我们采用式(1)的市场模型估计残差的标准差衡量套利风险的大小。
表5列出了横截面回归结果。(1)至(6)栏回归方程的自变量为[-10，10]天的CAR，第(7)和(8)栏是所有解释变量分别对[-1，1]和[-2，2]天CAR的回归结果。在(1)至(6)栏的回归模型中，我们都控制了市值对数这一变量。
在出售解禁股份价值相同的情况下，如果股票的市值较大，股价所受的价格压力就小，异常收益的幅度也就越小。因此，市值对数应该与异常收益正相关或不相关。(1)至(6)组回归结果中，市值对数的回归系数均为正，但随着控制变量的增加，回归系数的t统计量变小，在(6)至(8)栏的结果中并不显著。
栏(1)中，限售国有股比例的回归系数为0.076，在1％的水平下显著。说明在控制市值对数的基础上，前一年的限售国有股比例与异常收益正相关，显示限售国有股份越多，股价相对下跌的幅度越小，说明相对于非政府控制公司的股东，政府控制公司的股东
栏(2)结果显示，Tobin’s Q在10％的显著水平下与异常收益负相关，即前期股票高估程度越大，Tobin’s Q值越高，股东出售股份动力越大，股价下跌幅度也就越大。
栏(3)显示，解禁股份比例的回归系数为-0.123，在10％的水平下显著，说明解禁股份越多，股价下跌的幅度也越大。这与需求曲线下倾假说以及价格压力假说预测的股价变化结果都一致。
栏(4)显示，套利风险变量的回归系数为-6.01，t统计量为-7.66，说明套利风险与异常收益显著负相关。由于套利风险也可作为需求曲线斜率的代理变量，即套利风险越大，基于套利的股份需求曲线就越陡峭，在供给变化相同的情况下，均衡股价下跌的幅度也越大。我们的实证结果符合需求曲线向下倾斜的假说。
栏(5)是关于异常换手率的回归，结果显示，异常收益率与异常收益显著正相关，这与我们的预测相反。按照事件研究A+H股的比较结果以及回归结果，股份解禁比例以及套利风险变量都与异常收益显著负相关，说明股票供给增加是导致股价下跌的主要原因；但异常换手率作为交易相关的变量，较高的异常换手率应该对应较大数量的股份出售，与异常收益应为负相关的关系，而我们的结果恰是显著为正，这似乎是种“悖论”。
栏(6)将所有解释变量加入同一个方程进行回归，结果显示，限售国有股比例、套利风险、以及异常换手率对异常收益的解释能力比较强。限售国有股比例越高，异常收益也越高，但影响幅度不大；套利风险越高，需求曲线越倾斜，股票下跌的幅度明显变大；而异常换手率与异常收益正相关，与我们的预期并不相符。
栏(7)是针对[-1，1]天的CAR进行的回归，回归系数的符号与[-10，10]天的CAR基本一致，但是限售国有股比例的回归系数变得不显著。
最后一栏是关于[-2，2]天的CAR进行的回归，与前面回归保持一致的结果是异常换手率的回归系数显著为正。而Tobin’s Q以及解禁股份比例的回归系数在10％的水平下显著为负，体现出在事件日附近，前期高估的股价以及即将增加的股份供给会给短期的股价带来一定的价格压力。
综上所述，我们横截面回归的主要结果说明，限售国有股份占比较多的公司，股东出售股份的动力较小；套利风险越大，需求曲线越陡峭的股票，解禁期间股价下跌幅度也越大，支持需求曲线向下倾斜假说；前期股价高估程度越高，Tobin’s Q越大，股价下跌也越大。但我们发现异常换手率与异常收益正相关，这与股份供给增加导致股价下跌的说法并不一致，可作为“悖论”在后续的研究中深入考察。
五、结论
限售股解禁近两年持续不断给市场带来供给压力，许多投资者也将股市的下跌归咎于解禁的频率和规模。本文的研究以2008年9月30日之前所有非金融类公司的第一次解禁事件为样本，利用事件研究的方法研究了解禁事件对股票收益率的影响，并利用横截面回归的方法研究了解禁事件窗内异常收益的影响因素。
本文研究发现在解禁事件发生的[-20，20]天，所有公司平均累积异常收益为-3.04％，[-3，0]天对应的累积异常收益为-1.58％，两者均在1％的水平下显著，说明解禁事件带来负的异常收益。通过累积异常收益的分组比较显示，政府为实际控制人的公司与非政府控制的公司有显著差异，政府控制公司的CAR较高，说明该类公司的股东出售解禁股份的动力并不大。相较而言，解禁前一年底有限售自然人股份的公司与无限售自然人股份的公司相比，有较低的异常收益，由于限售自然人多为小股东，因此其出售解禁股份的动力也越高。解禁前一年底Tobin’s Q较高组与较低组相比，其异常收益显著偏低，说明前期被高估公司的股东出售股份的动力也更高。另外，即便控制了市场指数的影响，牛市和熊市的分组结果显示，牛市的异常收益显著为正，熊市的异常收益显著为负，其中可能有投资者行为因素的影响。为了控制公司其他信息在解禁期间对股价的影响，本文还比较了有A股和H股的交叉上市公司，结果发现相同公司的股票在A股有显著为负的异常收益，在H股则无异常收益。说明A股市场股份供给的增加是影响异常收益的主要因素。
横截面回归的结果显示，限售国有股比例与异常收益正相关，说明限售国有股份占比越高的公司，解禁股东出售股份的动力越小；衡量套利风险的变量与异常收益负相关，显示套利风险越高、股票的需求曲线越陡峭，解禁期间股价下跌幅度也越大，这支持需求曲线向下倾斜假说；Tobin’s Q与较短事件窗内的CAR负相关，说明前期股价高估程度越高，Tobin’s Q越大，股东持股成本越高，临近事件日的股价下跌幅度也越大。但本文还发现异常换手率与异常收益显著正相关，这与股份供给增加所带动的交易增加进而导致股价下跌的假说并不一致。
在有效的资本市场中，由于限售股解禁本身是公开信息，解禁事件不会对股价造成冲击。而本文运用事件研究方法，发现解禁事件确实造成了股价下跌。下跌的幅度和股票本身的股权结构和自身特性密切相关。由于无法获得解禁股东出售股票的具体数据，本文的结论只能获得间接证据的支持。今后如果可以获得解禁股东出售股份的详细交易数据，本文的研究还可进一步深入。
注释：
①该类公司的异常换手率可能源于某些价格操纵，会影响统计结果，故从样本中剔除。
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