一、引 言

随着我国股票市场制度的不断完善，证券监管部门开始引入以融券业务为主要内容的卖空机制。2010年3月我国资本市场正式放开卖空管制，投资者可以对市场上90只股票进行融券卖空，这标志着我国单边交易市场的正式结束。随后，可卖空的标的股票数量不断扩大，从2010年至2014年底，在经历四次扩容之后，可卖空标的股票数量达到900只。融券业务弥补了我国证券信用交易体制的空白，使得投资者不仅可以在股价上涨中获利，也可以受益于股价下跌。

企业投资决策深受信息不对称和代理问题等因素的困扰。在信息不对称与代理问题突出的企业中，管理层在制定投资决策时首先考虑的是自身利益，投资决策往往与公司价值最大化目标相违背。卖空机制的引入，市场多方和空方两类投资者相互较量，对公司管理者行为形成积极的外部约束。作为一种外部的市场监督，卖空机制在一定程度上可以抑制公司的盈余管理，从而进一步提高公司的投资效率。

在获利动机的驱使下，专业的卖空投资者拥有比其他外部投资者更敏捷的洞察力，更容易发现财务状况存在问题的公司，特别是那些严重盈余管理的公司，进而选定这些公司作为卖空操作的标的。卖空力量加大后，公司股价随之大幅下降，导致管理层的预期收益严重受损，对管理层的盈余管理行为起到一定的惩罚效用。正因为如此，卖空机制有助于提高公司会计信息质量，缓解公司与外部投资者之间的信息不对称。

放松卖空管制之后，对于业绩不好的公司，即使管理层为了实现利润目标积极进行盈余管理，公司股价也会更及时融入负面消息。卖空机制对于公司利空消息的这种价格发现功能，使得问题公司的股价大幅下跌，严重损害中小投资者，甚至是控股股东的利益，促使公司股东实施对管理层的有效监督，有助于缓解公司股东和管理层之间的代理问题，减少管理层投资过度、撇脂等机会主义行为。

本文的主要贡献体现在以下几个方面：第一，影响投资效率的因素有很多，如管理层权利、会计稳健性、融资约束等，本文试图从卖空机制这样一个新视角研究融券业务引入对公司投资效率的影响；第二，如果卖空机制对公司投资效率产生了影响，那么其内在的生成机理是什么？本文探讨了卖空机制影响公司投资效率的盈余管理渠道，丰富了卖空机制对公司微观行为影响的相关文献；第三，卖空机制有可能对公司管理层行为形成刚性的外部约束，本文探讨了卖空机制与公司内部治理对于提高公司投资效率的相互替代效应。

二、 文献综述与研究假设

(一)卖空机制与盈余管理

投资者对股票内在价值的认识往往存在异质信念，但因卖空机制的缺位，股票价格主要反映了乐观投资者的情绪，而悲观投资者的情绪无法充分反映到股价中，最终导致股票价格的高估。Miller(1977)、Desai 等(2002)等基于美国股票市场的研究表明，卖空约束水平较高的公司，其股票的异常收益显著为正[1][2]。Bris 等(2007)基于46个国家证券市场数据，发现在允许卖空或者卖空约束条件较少的国家，负面信息能够更快地反映在股票价格中，而在卖空约束程度较高或者限制卖空的国家，股票价格更多的情况下被高估[3]。李科等(2014)利用自然实验研究了卖空管制对中国股票市场的影响，发现放松卖空管制可以抑制过度虚高的股价，从而提高市场的定价效率[4]。

股票定价效率的提高得益于卖空投资者对利益的追逐。大量研究表明，卖空投资者通过挖掘各种被公司隐藏的不利信息，如业绩亏损、盈余重述、财务丑闻、信用评级下降等，早于其他外部投资者卖空公司股票，从下跌的股价中获取收益[5][6][7]。Karpoff(2010)发现，在卖空相对自由的美国资本市场，“坏消息”公布前19个月公司被卖空的头寸就会显著上升，并且“坏消息”越严重，公司被卖空头寸越多。从这个角度来看，卖空投资者的行为在一定程度上具有预测公司经营状况和公司股价未来走势的能力[8]。

卖空机制可以降低公司的盈余管理水平，客观上会对公司治理产生重大影响。由于投资者的卖空行为，公司管理层进行盈余操纵时将受到严重的市场惩罚。Massa 等(2013)、Fang 等(2016)等发现卖空行为引起的股价下跌导致管理层利益受损的程度远远大于法律法规对管理层的处罚程度。放松卖空管制之后，在市场惩罚和股东监管的双重作用下，财务舞弊的公司被发现的概率大大增加，盈余管理风险加大，管理层在权衡利弊后会弱化盈余操纵的动机，公司的盈余质量随之提高[9][10]。陈晖丽和刘峰(2014)发现，融资融券具有治理效应，即融资融券对盈余管理存在显著的约束作用[11]。由此，提出以下假设：

H1:放松卖空管制可以抑制公司的盈余管理。

(二)盈余管理与投资效率

企业的盈余管理行为降低了企业会计信息质量，加剧了企业与投资者之间以及股东与管理者之间的信息不对称，资本市场摩擦变得更为严重，企业的投资效率也随之降低。Leuz 和 Verrecchia(2000)、Bushman 和 Smith(2001)等发现，高质量的会计信息，通过提高公司资产的流动性有效缓解了投资不足[12][13]。Biddle 和 Hilary(2006)、Biddle 等(2009)、Beatty 等(2010)等发现财务信息质量与公司的投资效率显著正相关，财务信息质量越高，投资现金流敏感性越低，公司面临的融资约束越小[14][15][16]。

需要补充的是，我们这里谈论的AI所指代的是运转于图灵机之上的AI程序，亦即当下提到人工智能时默认的预设，而没有完全排除其他某种形式的“人工”智能体成为艺术家的可能性。量子力学理论本身容纳了意识所具有的整一性和不确定性特征，这就给用量子力学框架解释意识和自由意志留出了理论空间。那么我们就有理由期待基于量子力学原理制造的量子计算机有朝一日成为具有自由意志的人工智能体的载体，而本文讨论涉及的AI并不涉及量子人工智能。

在常温条件下，一般认为在岩石蠕变过程中，应力球张量的作用影响要远小于应力偏张量[15-16]，故屈服函数选取连续可微的Druck-Prager屈服函数，通常取式(5)为

高质量的财务信息可以在很大程度上缓解管理层和股东之间的代理问题，对管理层的过度投资行为进行约束。企业股东与管理层之间委托代理问题的存在，有可能促使管理层基于帝国构建行为，对净现值小于零的项目进行投资，以获取自身利益的最大化[17][18]。Hope 和 Thomas(2008)发现高质量财务信息及时披露的一个重要功能是为股东提供监控管理者操纵盈余的依据，从而缓解企业的过度投资[19]。周春梅(2009)、刘慧龙等(2014)研究结果表明，在企业代理问题严重的情况下，盈余管理在很大程度上影响公司的投资效率，而盈余质量的改善能够通过降低代理成本间接促进上市公司资源配置效率的提高[20][21]。

阿东说：“他只有这点享受，我就要让他听。你拿给我，你不给我，我明天辞职，我带他到乡下去住。我到没有人的地方天天放给他听。”

参照组行髋关节置换的老年糖尿病患者护理前焦虑评分、抑郁评分、Harris评分对比实验组，差异无统计学意义（P＞0.05）；参照组行髋关节置换的老年糖尿病患者护理后焦虑评分、抑郁评分、Harris评分对比实验组，差异有统计学意义（P＜0.05）。实验组和参照组行髋关节置换的老年糖尿病患者护理后焦虑评分、抑郁评分、Harris评分对比护理前，差异有统计学意义（P＜0.05），见表2。

综上所述，放松卖空管制之后，投资者可以通过做空标的股票表达对标的公司不看好的意愿。一旦投资者发现公司存在较为严重的盈余操纵行为，他们会选择卖空股票导致股价下跌，也正是股票下跌反过来约束了管理层的自利行为，盈余管理水平得以降低。在此基础上，本文认为，放松卖空管制之后，一方面，随着公司盈余管理水平的降低与会计信息质量的提高，有助于外部投资者了解公司的财务状况和盈利能力，减少投资者与公司之间的信息不对称，降低公司的融资成本，缓解公司的投资不足；另一方面，问题公司股价大幅下跌损害了股东的利益，促使公司股东实施对管理层的有效监督，有助于缓和股东与管理层之间的代理冲突，抑制公司的过度投资。由此，提出以下假设：

H2:放松卖空管制可以提高公司的投资效率。

H3:盈余管理水平是卖空机制影响投资效率的中介变量。

(三)公司治理质量与投资效率

[20] 周春梅. 盈余质量对资本配置效率的影响及作用机理[J]. 南开管理评论，2009，(5)：109-117．

以上分析表明，卖空机制与公司治理水平之间可能存在相互替代效应。因此，当考察卖空机制对公司投资效率的影响时，必须考虑公司治理水平的异质性。也就是说，如果公司治理机制较为完善，其本身的投资效率就很高，卖空机制对其投资效率的影响可能并不明显；相反，如果公司治理水平较低，卖空机制对投资效率的影响可能会较为显著。由此，提出以下假设：

H4:相对于公司治理水平较高的公司，放松卖空管制对治理水平较低公司的投资效率影响更为显著。

三、变量选择与实证模型

(一)变量选择

1.投资效率

本文借鉴Richardson(2006)、刘慧龙等(2015)估计投资效率[25][21]，如式(1)，用该模型残差的绝对值表示投资效率：

乒乓球运动的发展推动了全民健身的实践与发展，也较好地配合了全民健身计划的具体实施；同时，全面健身计划的实施也促使了乒乓球运动的社会化发展，针对群众基础的正确导向，使得乒乓球运动有着更好的发展前景。

Investi，t=α0+α1Investi，t-1+α2Levi，t-1+α3Cashi，t-1+α4Sizei，t-1+α5Returni，t-1+

α6Growthi，t-1+α7Agei，t-1+εi，t

(1)

其中，Invest表示新增投资，即(购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金-处置固定资产、无形资产和其他资产所收到的现金净额)/总资产；Lev表示资产负债率；Cash为(货币资金+交易性金融资产)/总资产；Size表示公司规模，对总资产取对数；Return表示复权之后的年度股票收益率；Growth表示公司的投资机会，用营业收入增长率表示；Age为公司上市年龄的对数值。

分行业、分年度对式(1)回归，得到的残差如果大于零，表明公司过度投资；如果小于零，表明公司投资不足。对残差取绝对值表示非效率投资的程度，记为Absinvest，其值越大，表示公司的投资效率越低。

进一步直接控制影响投资效率的公司特征变量，分别是第二大到第十大股东持股集中度(Top10)、独立董事比例(Indir)、董事会规模(Nboard)等3个公司治理指标和自由现金流量(FCF)、销售收入增长率(Growth)、总资产周转率(ATR)、公司规模(Size)、财务杠杆(Lev)等5个财务特征指标。

2.盈余管理水平

在晚唐的动荡岁月里，镜湖周边的隐逸文人为了寻求保护与生存，并非过着完全隐逸的生活，寻求仕进与干谒权贵同样是他们生活的常态，因此在隐士心中，仕进的欲望和隐逸的愿望共存。同时，镜湖周边的权贵也急于招募文士以扩大自身幕府的实力。这两个因素共同构成了晚唐镜湖隐逸文学生态的一个侧面。这种隐逸文学生态既导致了诗人方干人格及其部分诗歌格调的衰变，也是方干营造“清丽”诗风以抒发心中痛苦的动因。晚唐诗风开始向五代乱世诗风进行转变。

本文参考陈晖丽和刘峰(2014)、Kothari 等(2005)等经上年度业绩调整修正的Jones模型估计公司的盈余管理水平[11][28]，具体模型如下：

(2)

其中，TA表示总应计利润，即营业利润-经营活动现金净流量；A表示公司总资产；dREV表示公司本年度与上年度主营业务收入的差额；dREC表示公司本年度与上年度应收账款的差额；PPE表示公司固定资产总额，即固定资产净额+工程物资+在建工程+固定资产清理。

分行业、分年度对式(2)回归，如果得到的残差大于零，表明公司存在向上的应计项目盈余管理；如果小于零，表明公司存在向下的应计项目盈余管理。对残差取绝对值，记为Absda，表示盈余管理程度，其值越大，盈余管理程度越高。

抽屉原理是将需要讨论的元素按一定特质分类，当取出足够多的元素时，再运用抽屉原理将范围缩小，从而推导出属于同一类的某几种元素，它们均同时具备某种特质，由此推导出题目的结论。运用抽屉原理时通常会出现以下几个特点：第一、题目中所讨论的元素具备任意性；第二、题目的结论至少要有一类是具备某种特质的，是一个存在性命题；第三、结论不需要确定，但需存在。

3.公司治理质量

参考方红星和金玉娜(2013)，从激励、监督及控股权性质等方面选取表征公司治理质量的指标[27]，分别是：第二大至第十大股东持股集中度(Top10)；监事会规模(Nsuper)；董事会规模(Nboard)；董事会持股比例(Rboard)；监事持股比例(Rsuper)；高管持股比例(Rgg)；机构持股比例(Rjg)；是否发行B股或H股哑变量ABH，发行则ABH取1，否则取0；总经理和董事长是否合一哑变量JD，若合一取1，否则取0；控股权性质哑变量CS，若为国有控股，则CS取1，否则取0。进一步参考白重恩等(2005)、张会丽和陆正飞(2012)等，对上述十个指标进行主成分分析[29][26]，根据主成分对应的特征值大小或对总方差的贡献度，选取前三大主成分，按照其在总方差中的权重构建一个综合指标，作为公司治理质量的代理指标Govern。Govern值越大，说明公司治理水平越高。

其中，Short表示可卖空股票的哑变量，即进入融资融券标的名单的股票，如果是，则为1，否则为0；Short*Post表示可卖空股票进入融资融券标的名单之后的哑变量，如果是，则为1，否则为0。根据双重差分模型，式(3)Short试图控制可卖空股票与不可卖空股票之间的个体差异。如果放松卖空管制提高了公司的投资效率，则预期Short*Post的系数α2显著为负。

正月初七，也称“人日”。 传说女娲初创世，在造出了鸡狗羊猪牛马等动物后，于第七天造出了人，所以这一天是人的生日。 南朝梁宗懔在《荆楚岁时记》中记载了两汉魏晋时代江南民众的习俗：“七日为人日，以七种菜为羮，剪彩为人，或镂金箔为人，以贴屏风，亦戴之头鬓。 又造华胜以相遗。 登高赋诗。”[19]4 唐代之后，每至人日，皇帝赐群臣彩缕人胜，又登高宴请群臣。 陆龟蒙《人日代客子》说：“人日兼春日，长怀复短怀。 遥知双彩胜，并在一金钗。”

(二)实证模型

1.卖空机制与投资效率模型。借鉴褚剑和方军雄(2016)，针对假设1运用双重差分模型[30]，如式(3)：

Absinvesti，t=α0+α1Shorti+α2Shorti*Posti，t+∑controlvariablesi，t+εi，t

(3)

4.其它控制变量

2.盈余管理渠道存在性检验的中介效应模型。借鉴程新生等(2012)、温忠麟等(2004)，对假设2进行检验[31][32]，如式(4)、(5)、(6)所示：

Absdai，t=χ0+χ1Shorti+χ2Shorti*Posti，t+∑controlvariablesi，t+εi，t

(4)

Absinvesti，t=β0+β1Absdai，t+∑controlvariablesi，t+εi，t

(5)

Absinvesti，t=α0+α1Shorti+α2Shorti*Posti，t+β1Absdai，t+∑controlvariablesi，t+εi，t

(6)

其中，式(4)用于检验卖空机制是否降低了公司的盈余管理，如果是，可以预期Short*Post系数χ2显著小于0；式(5)用于检验盈余管理对公司投资效率的影响，公司盈余管理水平越高，可以预期公司非效率投资程度越大，Absda的系数β1显著为正；式(6)同时将卖空机制哑变量Short*Post及盈余管理变量Absda引入投资效率方程中。如果盈余管理水平是卖空机制对公司投资效率影响的中介变量，可以预计，式(4)双重差分项Short*Post系数χ2显著为负，同时式(5)Absda系数β1显著为正。

在此基础上，可以进一步推断，如果式(6)中Short*Post系数α2仍然显著为负，则说明盈余管理水平不是卖空机制对公司投资效率影响的完全中介变量；若Short*Post系数α2不再显著，则说明盈余管理水平是卖空机制对公司投资效率影响的完全中介变量。

3.公司治理水平对卖空机制异质性影响的检验。借鉴靳庆鲁等(2015)对假设4进行检验[33]，如式(7)所示：

Absinvesti，t=α0+α1Shorti+α2Shorti*Posti,t+α3DGi，t*Shorti*Posti，t+

∑controlvariablesi，t+εi，t

(7)

[4] 李科，徐龙炳，朱伟烨. 卖空限制与股票错误定价——融资融券制度的证据[J]. 经济研究，2014，(10)：165-178．

四、实证检验及结果分析

(一)数据来源

自2010年3月31日融资融券制度正式在我国启动，经历了五年内的四次大规模扩容，截至2015年12月31日，可融资融券的标的股票由最初的90只扩增到900只，目前已达到上市公司总量的近三分之一。具体情况如表1所示。

表1 我国融资融券交易标的股票扩容情况

启动第一次扩容第二次扩容第三次扩容第四次扩容时点201033120111125201312520139162014912标的股票数量90278500700900

融资融券候选标的股票必须符合沪深两个交易所《融资融券交易实施细则》中标的股票的规定条件，并按照加权评价指标从大到小排序。这些条件包括上市期限、流通市值、股东人数、换手率、涨跌幅、波动性等方面，加权评价指标包括流通市值与成交金额两个指标。总之，满足以上条件的股票具有规模大、流动性好、波动性较小、交易正常等特点。

[10] Fang V. W.， Huang A.， Karpoff J. Short Selling and Earnings Management: A Controlled Experiment[J]. Journal of Finance， 2016，71(3)，pp.1251-1294．

为了使得样本数据具有代表性，本文选取2006年12月31日至2015年12月31日所有A股上市公司为样本，将在此期间进入融资融券名单的沪、深A股作为实验组，未进入该名单的沪、深A股作为控制组。由于投资效率和盈余管理代理变量计算的需要，实际样本期间为2007年12月31日至2015年12月31日。根据惯例，剔除ST、金融行业、资产负债率超过100%及资产增长率超过100%的公司(后者可能经历了较大规模的并购)，最终得到1744家样本公司，其中融资融券标的公司642家。为了避免异常值的影响，对所有连续变量按照1%的标准进行了Winsor缩尾处理。本文数据来自CSMAR数据库和WIND数据库，融资融券各批次公司名单分别来自沪深交易所网站。

(二)主要变量描述性统计分析

表2为主要变量的描述性统计。从表2中可以看出，样本A股公司的平均非效率投资程度Absinvest为0.139，标准差为0.166；盈余管理水平Absda的平均数为0.075，标准差为0.078，由此推测样本公司的投资效率与盈余管理水平均存在较大差异。进一步按照是否可卖空进行分组，可以卖空样本数量为3913，不可卖空样本数量为5162，虚拟变量Short的平均数为0.431。本文所关注的是，除了规模Size之外，两组样本大部分变量的统计量没有显著的差异，由于篇幅的限制，本文未提供分组统计。这一方面印证了融资融券样本的选择标准，即以流通市值与成交金额为主要的纳入条件；另一方面，由于两组股票的Absinvest与Absda事前并不存在明显的差异，可以推断在后文计量分析中，哑变量Short并不显著。

党的十八大提出“五位一体”建设布局，将生态文明建设和经济、政治、文化、社会建设放在同等重要的位置。水资源保护是生态环保的重要内容，引起全社会的高度关注。水污染防治行动计划在其首要任务“全面控制污染物排放”里，除了控制工业污染、城镇生活污染、农业农村污染外，明确了要加强船舶港口污染控制。《水污染防治行动计划实施情况考核规定（试行）》已将“船舶港口污染控制”纳入政府考核体系，考核本地区港口和船舶污染物接收、转运及处置方案的编制情况和方案建设内容完成的进度。

表2 主要变量描述性统计(N=9075)

变量均值标准差最小值最大值p25p50p75Absinvest0139016600010694002100620203Absda0075007800010471002500530097Short0431049501001DG0731044301011Short∗Post0179038401000Top100017002300000107000200070025Size2202012271965025590211202185022770Lev0477021200530956031404820639FCF00260950-36862942-023200960412Indir0368005203000571033303330400Nboard90491776515899Growth01370213-02911056001100960215ATR0737051800782882038806140921

(三)实证结果

公司之间可能存在不随时间而变的个体效应，且Hausman检验均以1%的水平拒绝了不可观测因素是随机效应的原假设，对式(3)、(4)采用固定效应模型，估计结果如表3。表3模型(1)、(4)只包含双重差分变量；模型(2)、(5)与模型(3)、(6)的区别在于后者控制了年度与行业效应。

从表3中可以看出，在模型(1)～(3)中，双重差分变量Short*Post均在0.01的水平下显著为负，在控制年度效应和行业效应之后，主要变量Short*Post的系数为-0.0245。这说明，放松卖空管制可以抑制公司的盈余管理水平，与假设H1相符。同时，在模型(4)～(6)中，双重差分变量Short*Post在0.05的水平下均显著为负，这表明，放松卖空管制在一定程度上约束了公司管理层的投资行为，缓解了过度投资或投资不足，与假设H2相符。

以上分析不仅验证了陈晖丽和刘峰(2014)的研究结论[11]，即融资融券制度具有公司治理效应，而且也初步揭示了可能存在的放松卖空管制提高投资效率的盈余管理渠道效应，即盈余管理水平是卖空机制影响投资效率的中间变量。

为了进一步证明放松卖空管制提高投资效率的盈余管理渠道效应，同样采用固定效应模型对式(5)、(6)进行检验，结果如表4模型(1)～(4)。模型(1)、(2)中Absda系数显著为正，说明盈余管理水平越高的公司，非效率投资程度越大。这表明，引入卖空机制可以降低企业的盈余管理水平，从而进一步缓解企业的非效率投资程度。那么，盈余管理的这种中介效应是否是卖空机制缓解企业非效率投资的唯一渠道？同时将盈余管理水平Absda和卖空机制交乘项Short*Post引入非效率投资方程式(6)中，得到表4模型(3)、(4)。以模型(4)为例，盈余管理水平Absda的系数在0.05的水平下显著为正，即0.0292；同时卖空机制交乘项Short*Post系数在0.05的水平下显著为负，即-0.0114，表明盈余管理水平是卖空机制与公司投资效率之间的中间变量，但可能还存在卖空机制缓解公司非投资效率的其他渠道。上述结果支持了假设H3，而且也说明盈余管理渠道在卖空机制缓解公司非效率投资过程中仅仅承担了部分中介效应。

为了验证假设H4，对式(7)进行检验，主要考察公司治理水平与卖空机制之间是否存在相互替代效应，采用固定效应模型进行估计，结果如表4中模型(5)～(6)。与假设4预期一致的是，交乘项Post*Short*DG系数在0.01的水平下均显著为负，其中模型(6)中该变量的系数为-0.0168，这表明，相对于公司治理水平较高的公司，放松卖空管制对于公司治理水平较低公司的投资效率影响更大，假设H4得到了验证。

表3 放松卖空管制对投资效率与盈余管理的影响(N=9075)

变量Absda模型(1)模型(2)模型(3)Abinvest模型(4)模型(5)模型(6)Short∗Postt-00217∗∗∗-00319∗∗∗-00245∗∗∗-01953∗∗∗-01129∗∗∗-00122∗∗(00037)(00101)(00066)(00053)(00068)(00052)Top1004338∗0364000834-05761∗∗∗(02357)(02754)(02547)(01709)Size00431∗∗00571∗∗-01198∗∗∗-00033(00183)(00258)(00078)(00071)Lev00278∗∗∗00246∗∗-01574-01861(00098)(00101)(01403)(01465)FCF0004900053-00049∗∗∗-00005(00052)(00052)(00018)(00008)Indir0000100280-03088∗∗∗-01318∗∗(00847)(00804)(00780)(00581)Nboard-00071∗∗-00075∗∗00024-00029(00034)(00035)(00031)(00021)Growth001300010800134-00023(00109)(00102)(00093)(00054)ATR02026∗∗∗02040∗∗∗0017800128(00742)(00741)(00125)(00090)constant00855∗∗∗-09732∗∗-12726∗∗01758∗∗∗29509∗∗∗03857∗∗(00007)(04239)(05533)(00009)(01914)(01787)年度NNYNNY行业NNYNNYAdj．R201126022450593500130068100729

注：括号内为在公司层面 cluster 采用 robust 估计的标准误；*** 、** 、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

表4 放松卖空管制的盈余管理中介效应检验(N=9075)

变量Abinvest模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)模型(6)Absda00540∗∗∗00297∗∗00424∗∗∗00292∗∗(00150)(00125)(00121)(00125)Short∗Postt-01944∗∗∗-00114∗∗-01656∗∗∗00019(00053)(00052)(00082)(00058)Post∗Short∗DG-00362∗∗∗-00168∗∗∗(00085)(00064)

续表

变量Abinvest模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)模型(6)Top10-05790∗∗∗-05867∗∗∗-05679∗∗∗(01689)(01698)(01704)Size-00062-00049-00035(00069)(00069)(00071)Lev-01868-01869-01862(01464)(01464)(01465)FCF-00007-00006-00004(00008)(00008)(00008)Indir-01348∗∗-01326∗∗-01323∗∗(00586)(00582)(00582)Nboard-00027-00026-00028(00021)(00021)(00021)Growth-00024-00026-00022(00053)(00052)(00054)ATR000680006800125(00089)(00089)(00090)Constant01364∗∗∗04505∗∗01722∗∗∗04228∗∗01759∗∗∗03908∗∗(00012)(01814)(00014)(01792)(00009)(01795)年度NYNYNY行业NYNYNYAdj．R2000310594101146059440113405937

注：括号内为在公司层面 cluster 采用 robust 估计的标准误；*** 、** 、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

(四)稳健性分析

为了测试研究结果的稳健性，进行如下检验:(1)双重差分的平行趋势假设检验。盈余管理水平与融资融券标的股票纳入的主要遴选标准——成交金额、换手率、流通市值之间均不存在显著的相关性；投资效率与成交金额不存在显著的相关性，与换手率、总市值之间虽存在相关性，但是其符号相反。此外，以第一批纳入的融资融券标的股票与从未纳入的非融资融券标的股票构建测试样本，实证表明，样本调整前两类股票的投资效率没有显著的差异。(2)对于融资融券样本调整事件年度，设置哑变量Post=0。(3)去掉融资融券事件年度的当年数据。(4)关于式(1)、(2)中投资效率与盈余管理水平估计，控制年度与行业效应。(5)由于融资融券前处理组与控制组之间的公司特征存在一定的差异，这些差异可能会造成处理组和控制组存在明显的差异，从而降低双重差分模型估计的有效性。为此，采用倾向性评分匹配PSM方法构建一对一配对样本。具体程序如下：针对每一家可卖空公司——处理组公司，按照流通市值占比、成交金额占比、公司年龄、年份和行业等指标，运用logistic回归得到每个观察值的倾向性得分，在不可卖空公司——控制组公司中选取一家配对公司。(6)为了控制可能存在的内生性问题，在选取配对公司时进一步考虑公司的盈余管理水平，选择与处理组公司进入可卖空标的名单前盈余管理程度最接近的控制组公司作为配对公司进行检验。上述稳健性测试结果显示，本文研究结论依然成立。

五、结 论

针对我国证券市场引入融资融券交易制度这一特殊的自然实验，本文基于2006～2015年A股市场数据，通过建立双重差分模型比较可卖空公司与不可卖空公司以及可卖空公司卖空时点前后的投资效率，研究了卖空机制对公司投资效率的影响及其传导机制。本文发现，卖空机制抑制了公司管理层的盈余管理行为；会计信息质量的提高，有助于缓解公司所面临的信息不对称与委托代理问题，进而提高公司的投资效率。本文认为，卖空机制通过抑制公司的盈余管理行为提高了公司的投资效率，但盈余管理仅仅在卖空机制缓解公司非效率投资过程中承担了部分中介效应，还可能存在卖空机制缓解公司非投资效率的其他渠道。此外，相对于公司治理水平较高的公司，放松卖空管制对于公司治理水平较低公司的投资效率影响较大。因此，本文也认为，公司治理质量与卖空机制之间存在替代效应。

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其中，θ表示Gabor函数并行条纹的方向，λ表示波长，σ表示相位偏移，γ表示长宽比；第二层，即C1层，是把S1层滤波后的图像在相邻尺度、相同方向和一定得窗口内进行有重叠地池化，与目标识别最大池化不同的是，本文采用均值池化；第三层和第四层，即S层和C2层，是针对目标识别更高级别的层，在人脸识别中，没有必要使用S2层和C2层，所以这里不再赘述。为了与BIF特征有所区别，本文把均值池化的BIF称为Mean-BIF。

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其中，DG为表征公司治理质量的哑变量，如果公司治理水平低于当年度样本公司治理水平均值，则DG=1，表明公司治理水平较低；若高于当年度样本公司治理水平均值，则DG=0，表明公司治理水平较高。如果假设4成立，即相对于公司治理水平较高的公司，放松卖空管制对治理水平较低公司投资效率的影响较明显，可以预期三重差分项的系数α3显著为负。

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函数、方程都是刻画现实世界中量与量之间变化规律的重要数学模型,运用函数思想解决问题时常需要构造函数,构造法属非常规思维,它适用于对某些常规方法不易解决的问题．

试题充分强调了“英语学科核心素养”的渗透和考查：在语言能力方面，强调考查考生在真实情境中对语言知识的掌握和运用；在文化品格方面，强调对中外文化的理解和认同，注重考生跨文化意识和民族文化常识的考查。要求考生既要有国际视野，又要有家国情怀；既要会跨文化交流，也要重文化传承；既要了解西方文化礼仪，尊重文化差异，又要有民族文化自信；在思维品质方面，强调把对思维的考查融入语言知识和语言技能的考查中，着重考查考生的思维逻辑性、思辨性和创造能力和水平；在学习能力方面，是对运用英语学习策略效果的综合考查。

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女人知道细情后，握手术刀的手竟发了抖，她觉得这世界上的一些男人简直太让人恶心了，他们做的事情更是丑恶之极。

在所有权与经营权分离的背景下，股东与管理层、大股东与小股东之间的利益分歧往往导致管理层进行非效率投资决策[22][23]。大量文献也表明公司治理水平越高，其投资效率也越高。Aggarwal和 Samwick(2006)、Richardson(2006)等发现完善的公司治理机制能够提高公司的投资效率，如有效的薪资激励措施、较高比例的外部董事与机构投资者持股等[24][25]。张会丽和陆正飞(2012)发现完善的公司治理机制能够显著降低子公司过度持现所导致的效率损失[26]。方红星和金玉娜(2014)将非效率投资划分为意愿性非效率投资和操作性非效率投资，发现公司治理水平的提高能够明显抑制公司的意愿性非效率投资[27]。

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