银行竞争降低了公司股价崩盘风险吗？———来自A股上市公司的数据检验_黄飞鸣
黄飞鸣,严涵,赖少杰.银行竞争降低了公司股价崩盘风险吗?——来自A股上市公司的数据检验[J].财贸研究,2023,34(07):51-66.
研究问题
利用中国银监会公布的金融许可证信息，构建中国地级市的银行竞争指标，检验银行竞争与公司股价崩盘风险之间的关系。
理论机制
在中国，银行信贷是企业的主要融资来源。 因此，银行竞争势必对企业经营行为造成影响。银行竞争程度上升能够有效降低中小企业的信贷约束。 银行市场结构的变化是银行在筛选、监督和提供信贷融资等方面变化的重要渊源。 从银行信贷角度来看，银行竞争会改善信贷供应条件、降低企业融资成本，影响企业资金供给，提高公司的资本结构调整速度。 银行竞争还会促进企业的研发投入，利于企业创新。 对银行竞争的企业微观效应的研究还包括提高企业负债水平、优化企业资本结构，有效降低企业盈余管理水平，提升企业投资水平和资源配置效率，促进企业成长以及僵尸企业形成等。银行竞争挤压了银行利润率，对关系贷款和流动性创造不利，导致受信贷限制的公司不太可能得到银行的资金。 从银行监督角度来看，银行竞争更激烈的市场，会提高银行整体效率，降低筛选和监督借款人的成本，同时，来自竞争对手的压力、争夺贷款客户，会迫使银行放松如选择和信息调查，从而造成其对借款人的筛选和监督的效率降低。 从信息透明度角度来看，现有研究关注到了银行竞争对其自身信息透明度的影响，激烈的竞争减少了银行的会计重述频率，银行自愿披露与竞争结构呈显著正相关。现代公司治理中的委托代理问题可能导致管理层在一段时间内隐藏坏消息进而导致股价崩盘，银行则通过提供信贷和监督对企业产生重要影响，银行业市场结构的变化在很大程度上能改变银行信贷和监督。 因此，银行竞争对企业股价崩盘风险的影响取决于以下两个方面：一是银行竞争加剧会影响对企业的信贷供给；二是银行竞争加剧会影响银行对企业的监督，降低企业负面消息的隐藏，对企业股价崩盘风险产生影响。
进一步地，从信贷供应角度看，在银行竞争更为激烈的信贷市场中，企业会有更多的潜在贷款人选择和更优的信贷条款，会有更强的议价能力，主要表现在信贷可得性的增加和企业融资成本的降低上，通常对企业经营发展更为有利。 对于企业管理层来说，隐藏坏消息的“收益”是更好地获得信贷融资，降低融资成本，提高投资收益，在银行竞争更激烈的环境下，为了获得贷款融资而去隐藏负面消息的动机会减弱，但是宽松的信贷市场也可能降低企业隐藏坏消息的“成本”，因为当面对更多潜在贷款人时，即使被发现有隐藏信息活动，企业的信贷融资状况也不会受到太大影响，因此，管理层可能为了攫取私人利益仍隐藏公司负面消息，增加企业股价崩盘风险。 从银行对借款人的监督角度看，一方面，如果银行监督的改善效果占主导地位，激烈的竞争就会引发更严格的银行监督，这在一定程度上会缩小管理者操纵信息隐藏坏消息的空间，降低企业股价崩盘风险；另一方面，为了应对来自竞争对手的压力，争夺贷款客户，银行可能被迫放松对借款人的选择和信息调查，而银行内部的复杂性和层次结构可能削弱了银行有效的风险管理，给授信的公司经理层更大的灵活性，操纵信息披露而导致股价崩盘。
主要假设
H1a:银行竞争会降低企业股价崩盘风险
H1b:银行竞争会增加企业股价崩盘风险
测度指标体系
模型见底部原文，指标如下：
银行竞争、企业股价崩盘风险、资产收益率、规模、杠杆率、市账率、股票换手率、股票回报率、股票波动率
实证数据期间与来源
本文研究样本为2006-2019年的中国A股上市公司。 银行竞争数据通过手工整理中国银监会网站的相关数据，将企业办公所在地与该城市的银行竞争程度进行匹配，并进一步计算得到；上市公司主要财务数据来自国泰安（CSMAR）数据库。 借鉴姜付秀等、司登奎的做法，结合本文研究目的，对样本按照以下程序筛选和处理：1.剔除金融类上市公司；2.删除ST和∗ST公司；3.剔除负债率大于100%的样本；4.剔除数据缺失及不连续的样本；5.为消除极端值影响，对所有连续变量按照首尾各1%进行缩尾处理。最终，得到10749个观测样本数据。
结论
银行竞争通过银行信贷和银行监督对企业产生影响，减少其负面消息的隐藏，提升会计信息质量，降低公司股价崩盘风险。 实证研究发现，公司所在城市银行竞争加剧会显著降低企业股价崩盘风险，且这一影响在国有企业、公司治理水平低和市场化程度低地区的企业更为明显；在考虑互联网技术迅速发展时，银行竞争仍然会影响公司股价崩盘风险，但传统物理网点竞争的影响有所下降。
小结
经典的使用负收益偏态系数和收益率上下波动比率来衡量股价崩盘风险，和之前的论文一样。
看了不少研究股价崩盘风险的文章，我认为有迹可循，比较套路化，也许可以在这个方向模仿学习。
关于工具变量的选取思路：
为了进一步控制未观测到的企业特征变量和反向因果关系带来的内生性问题，参考李志生等(2020)的研究，利用1937年城市银行分支机构数量和2009年分支机构设立放宽管制事件构造工具变量(IV)，进行两阶段最小二乘回归分析。 具体来说，以2009年143号文银行分支机构放松管制事件为基准，生成放宽分支机构设立管制虚拟变量，将样本期划分为2006-2008年和2009-2019年两个区间，并分别赋值1和2。 工具变量(IV)为1937年城市银行分支机构数量与前述放宽管制虚拟变量的乘积。 通过上述方法构造工具变量的合理性主要体现在两个方面：一是相关性。 1937年城市银行分支机构数量可以用来衡量不同地区的金融市场基础，良好的金融市场基础有利于新的银行分支机构设立，而2009年143号文出台之后股份制商业银行和城市商业银行分支机构数量出现大幅增加，地区银行竞争愈发激烈，因此工具变量与公司所在地银行竞争水平正相关。 二是外生性。 考虑到1937年与样本区间社会经济发展状况的巨大差异，1937年城市银行分支机构数量与数十年后其他地区宏观因素和工业企业特征相关程度较低，2009年143号文放松异地设立分支机构政策属于外生冲击，进一步保证了工具变量的外生性。