劳动力市场分割理论 A、B股市场分割的理论与实证分析-爱华网

一、引言

近年来，金融文献讨论了许多股市分割问题，其较多关注于国外发行股相对于同样的公司在国内发行股存在溢价的情况。然而，国内发行股相对于国外发行股存在溢价这种相反的情况却很少被注意。比如，中国股票市场即是这种情况，在这里，国内投资者只能投资于A股，而国外投资者也只可以投资B股。尽管同一公司的A、B股被赋予同样的股权、相同的投票权和分红权，但是相对国内投资者所付价格，国外投资者只愿意对同样的股票付相对较少的价格。

本节将从理论模型方面讨论中国股票市场中的A、B股价差问题。和以前的文献一致，我们也发现中国股票市场上的A股相对于B股有明显的溢价。在1996年1月至2000年10月期间，沪市A股的平均溢价（Pa/Pb）为6.09，深市A股的平均溢价为4.43。沪深两市A股月平均溢价如图1所示。从该图可以看出，沪市A股溢价要高于深市A股溢价。可以看出，从1997年8月以来到1999年7月这段时期，两市A股溢价有了较明显的上升，显然这是东南亚金融危机的影响，我们认为东南亚金融危机之后，国际投资者对东南亚股市普遍看空，所以对中国B股也不例外，而当时国内投资者对东南亚金融危机的反应则平淡的多。

我们把各公司A股相对于B股溢价的月度平均值的总体统计描述列在表1中，可以看出，深市各公司A股溢价较集中，方差为0.995，只是沪市各公司A股溢价方差的一半左右。

表1 沪、深两市各公司A股溢价的统计描述

市场 Mean Median Maximum Minimum Std.Dev. Skewness Kurtosis

沪市 6.215 5.879 9.341 3.354 1.811 0.173 1.843

深市 4.413 4.470 6.500 2.610 0.995 2.530 2.530

数据来源：笔者计算而得

二、理论假设

为什么在中国，对国外投资者发行的股票交易价格有如此大的折扣，而其他市场中却存在溢价。我们在第一章中就列举了许多文献对此的理论解释。结合这些理论解释，我们认为造成中国A股如此明显溢价现象的原因可以由以下几种假说来解释。

第一、流动性差异假说。我们认为对股票溢价最简单的解释是流动性差异假说，根据这样的假说，我们考虑中国股市的情况：相对于B股，A股存在溢价，反映了相对于交易不甚活跃的B股，A股有着更低的交易成本和更高的流动性。这种溢价现象的存在并不要求，国内投资者或国外投资者有不同的资产基础价值和不同的风险规避程度。

这种假说可以放在扩充的CAMP模型来考虑，考虑流动性风险，CAPM模型变为：R=Rf+β（Rm- Rf）+ω，其中ω为由于流动性成本存在，投资者所要求的额外收益。从该模型来看，由于存在流动性成本（一般流动性越低，则成本越高），投资者必然要求更高的收益，从而对价格较低的股票才有需求。

我们也可以用更精细的模型来描述这一假说。考虑一个边际投资者，假定他既可以购买A股也可以购买B股。股票的价格由基础价值决定。令2ψA为A股买卖价差占该股票价格的比例，同样令2ψB为B股买卖价差占该股票价格的比例。这样，投资者对购买价值为ν的资产支付P（1+ψ）的买价，而可以以ν（1+ψ）的卖价在期末卖出。

由于投资者在两个市场上没有差异，所以购买A、B股就应有相同的收益，也即

这里PA、PB分别是A、B股的价格。我们可以得到：

该方程说明A股的溢价是A、B股相对买卖价差的增函数。买卖价差反映了两类风险：持有风险和不利选择的成本风险。这两类风险在交易量很低的B股市场更突出。这预示着在A股市场有正的价格溢出，这特别在相对于A股市场，B股市场的交易量较小时更明显。

第二、信息非对称假说。Sarkar and Wu（1998）对中国股票进行了仔细的研究，得出，相对于A股，B股有巨大的折扣，他们解释到，由于信息的不对称导致了A股投资者掌握的信息比B股投资者更多。由于存在信息成本，所以B股投资者要求的收益会更高，从而出现了相对于A股，B股价格存在较大的折扣现象。一般地，对于外国投资者来说，知名的大公司的信息往往容易获得，而知名大公司一般也在信息发布中特别注意其信息披露的准确性和及时性，从而给投资者一个好的印象。所以，我们可以预期规模大的知名公司或资本化比较成分的公司A、B股价格之差较一般公司来得小。我们将在本节的模型分析中会特别考虑信息非对称对A、B股价差的影响。

另外，蒋义宏（2001）的实证研究表明，B股投资者主要依据按国际会计标准报告的净利润进行投资决策，而A、B股信息披露采用不同的会计准则，B股上市公司净利润双重披露的显著差异，是导致B股市价与A股市价相差悬殊的一个重要因素。我们认为A、B股信息披露采用不同的会计准则，从而造成同一公司在A、B股投资者眼中具有不同的会计利润（而一般情况往往是采用国际会计准则所披露的会计利润比采用国内会计准则所披露的会计利润低），这也是A、B股市间信息非对称的一种表现。

第三、需求价格弹性差异假说。该假说认为，A股相对于B股的溢价反映了国外投资者对B股的需求曲线较为水平，即弹性较大，而国内投资者对A股的需求曲线却有明显的向下倾斜的走势，即弹性较小。Stulz and Wasserfallen（1993）的模型描述了希望复制一个资本化程度高的国家的资产组合的外国投资者能导致对非限制性B股的较完全弹性低的需求价格弹性，从而产生非限制性B股的溢价。在中国股票市场，国内投资者的资产组合中A股占有重要地位，而且国内投资者可替代的其他投资机会并不多，所以国内投资者对A股的需求价格弹性较低，而在国外投资者的资产组合中，中国B股的份额并不高，而且国外投资者可替代的投资机会非常之多，所以国外投资者对中国B股的需求价格弹性较高。所以综合来看，A股的供给所面对的是需求弹性不高的需求者，而B股的供给面对的是需求弹性较低的需求者，从而造成了A股的价格要高于B股的价格。Stulz and Wasserfallen（1995）的模型及实证结果表明了这一假说的成立，即可观察的股票升水反映了非限制股权所面对的是弹性较小的需求从而产生的供不应求。

第四、投资理念差异假说。中国投资者的投资理念与国外投资者的投资理念存在明显的差异，从技术角度来解释，就是两者的风险规避系数不同。从现实情况来看，A股市场的投机性更强，这可以从极高的市盈率看出。所以，A股投资者有着比B股投资者更低的风险规避系数，或者说前者更喜好风险。这样在能获取相同收益的情况下，A股投资者愿意冒更大的风险，即表现为愿意接受更高的价格。

第五、风险报酬差异假说。该假说源自于资本资产定价理论。在一个简单的折扣现金流模型中，国内投资者的资产价格溢出来自于相对国外投资者而言的更高的预期现金流和更低的国内风险所调节的要求报酬率。假定A、B股支付相同的红利，国内和外投资者所面临的所的税和资本利得税没有过分的波动，我们将精力集中在导致不同要求报酬率水平的各种潜在风险因子。

考虑一包含时间序列的风险溢价的多因素资本资产定价模型：

这里是在时间为t时的信息变量Ωt控制下的条件期望，是第i公司超过无风险利率的收益率，λj是第j风险因子所产生的风险溢价的条件期望，βj,i是第i资产的第j风险因子。

我们着重关注两类风险因子，首先是与国际股票市场指数收益相关的汇率和利率风险因子；第二是与国内股票市场相关的汇率和利率风险因子。k表示我们的模型包含k群投资者，这里，国内投资者和国外投资者有不同的风险承担和风险溢价。我们的模型适应在国际上和国内有不同的要求报酬率这种情况，和分别指国外和国内两个特定市场的收益。由于不同的风险溢价λFj和λDj以及不同的风险暴露βFj,i和βDj,i产生了A、B股不同的价格。随着时间的变化，风险暴露的程度也在变化，从而A、B股价格也在变化。

第六、交易成本差异假说。众所周知B的交易成本要高于A股的交易成本，我们把沪、深两市的A、B股的交易费用列在表2中，可以看出不管是深市还是沪市，他们的B股交易费用均高于A股交易费用。根据CAMP模型我们知道，B股投资者所要求的收益会更高，所以产生了B股折扣或A股溢价的现象。

表2 沪、深两市A、B股交易费用对比

市场佣金印花税过户费清算费合计

沪市 A 0.35% 0.4% 0.1% 0 8.5%

B 0.60% 0.3% 按成交股票股数的1%除以5.5收取 0 >0.9%

深市 A 0.35% 0.4% 0 0 0.75%

B 0.43% 0.3% 0.0341%（交易规费） 0.05% 0.814%

三、A、B股市场的结构

中国两个股票市场，沪市与深市分别建立于1990年12月和1991年7月。沪市和深市最开始发行股票是 A股，只有中国居民才能购买。为了引入外资参股，自1992年初起，中国股票市场开始发行只对国外或香港投资者开放的B股。

A股是由国内居民持有并以人民币交易，大部分A股是由国有企业发行。按所有权关系来划分，A股股东主要有三类，一是国有股，它是名义上由国家所有并为一特定政府机构代理持有；二是法人股，它是有法人持有；三是公众股，它是由一般中国居民持有。依据中国证券规则，只有公众股可以在交易所公开交易，因此公众股又叫可流通股。一般来说，国家股和法人股是A股股权结构的主要部分，但他们均不能公开交易。

B股以人民币定价为基础提供给国外或香港的投资者，但用外币来交易。B股的所有者有着与A股持有者同样的权利和承担同样的义务。B股交易和红利分配都用外币：沪市B股用美元交易，深市用港元交易。单个投资者最多能持有一公司B股的25%的份额，而一公司总的B股份额不能超过该公司所有股份的49%。B股的交易机制与A股的交易机制是一样的。A股是通过国内经纪人来交易的，B股是通过本国经纪人和国外经纪人来交易的。所有的交易指令均通过计算机撮合成交。表1描述了中国分割的股票市场的现状。

表3 中国股票市场分割现状

投资者投资股票货币发行公司数交易所

中国居民 A股人民币 511 上交所

A股人民币 493 深交所

外国居民

（包括香港居民） B股美元 55 上交所

B股港币 59 深交所

外国股票外币 Na 外国股票交易所

截止：2000年10月

四、分割市场的价格模型

这一部分，我们将在两个市场是分割的假定下，发展一个关于A、B股的简单价格模型。

该模型是以Grossman和Stiglitz （1980）的模型（他们把信息非对称引入到具有噪声特点的理性预期的资产价格模型中）为基础。我们模型的前提条件是市场处于分割状态。从直觉上来说，当只有一个A股和一个B股时，我们可以把模型简单化，并且这并不影响实际模型的解释力。

为了更好地构建模型，我们首先作如下假设：对于国内投资者和国外投资者（包括香港投资者①）可以持有两类性质的资产：一是收益为r的无风险资产；二是有风险资产。A股只能被国内投资者持有，而B股也只能被国外投资者持有。另外，国外投资者持有一完全的国外风险资产C（假设也是股票资产），国内投资者不可以持有它。这三类风险资产的当前市场价格分别为pi，i=a，b，c，所有投资者都能观察到这些价格。但是对于未来的预期价格，投资者并不能知道，因此期末各股票的预期价值ui（i=a，b，c）并不为各投资者所知道。国内投资者交易B股和国内投资者交易A股的交易成本——我们在这假定为不同——分别为 ca，cb。同时假定国内投资者和国外投资者的风险规避系数分别为Ra，Rb。

依据Stulz and Wasserfallen（1995），我们假定相对国外投资者，国内投资者对国内资产具有先天的信息优势。虽然A、B股被看作相同的国内资产，但我们把A、B股未来预期价值构建成如下形式：

（1）

（2）

这里，φ是资产的真实价值，而ε，γ是误差项。我们假设国内投资者可以观察到φ，而国外投资者仅可以观察到期间的价格pa，pb和pc。

接下来，我们将赋予随机变量相同的特点，φ，ε和γ相互独立且分别具有方差为Var(φ)，Var(ε)和Var(γ)的正态分布。因此：

E(ε)=E(γ)=0 （3）

E(εφ)=E(γφ)=0 （4）

（5）

在给定信息结构和A、B股市分割状况下，国内投资者的需求依赖φ，pa，ca，ra和Ra；国外投资者的需求依赖各股票价格pa，pb，pc，以及cb，rb，Rb。我们又假定国外投资者是理性预期者，他们首先观察A股现期价格pa以及它和预期价值ua的分布之间的关系，然后依此获得关于ub分布的更多知识，依据这一知识再根据cb，rb，Rb等各因素决定对B股的需求。

令xi，i=a，b，c代表A，B，C股的市场供给。我们假定xi，i=a，b，c具有期望值为E(xi)，方差为Var(xi)的正态分布。并且模型中的各变量均是独立的。与Grossman and Stiglitz（1980）一样，我们再假设投资者知道各自市场的供给，但在不能交易的市场并不能知道这一信息，也就是说，国内投资者知道xa，而国外投资者并不知道，从而他们并不能区分股价的变化是由于φ的变化还是由于xi的变化造成的，因此国外投资者并不能通过观察A股的价格来了解φ的正确形式。

我们令价格函数为Pi，i=a，b，c，以区别特定的真实价格pi，i=a，b，c，价格函数形成的均衡条件是由每个市场中的股票供给与需求相等决定的。例如，国内A股市场的价格函数Pa(xa, φ，ca，Ra)满足A股的供给xa与需求na相等的条件。在此注意，因为国外投资者并不知道xa或φ，故他们把Pa(xa,，φ，ca，Ra)看作随机变量。

综合来看，国内投资者的信息集为Ia={φ, pa，pb，pc}，国外投资者的信息集为Ib={pa，pb，pc，Pa*}。这里，Pa*是由A股市场决定的特定价格函数。

国内和国外投资者的效用函数分别为：

（6）

这里Ra、Rb分别是A、B股投资者的绝对风险规避系数，w 1i是投资者i的期末财富（i=a代表是国内投资者，i=b代表是国外投资者）。因为w1i是正态分布的，这暗示投资者的交易是以他们财富的期望值和方差为基础，以他们的信息集I、交易成本ci以及风险规避系数Ri为条件的。

在下面，我们假定在每一个市场仅有一个股票在交易。每一类投资者i，i=a，b在各自信息集和预算约束的条件下选择各自的无风险资产Mi和风险资产ni以便最大化他们期末的财富。

令投资者i最初资产为w0i，因此对于国内投资者来说，最佳的选择是最大化

（7）

约束条件为

w0a=Ma+naPa （8）

国内投资者的期末财富为：

（9）

众所周知，国内投资者预期效用可以表示为：。国内投资者最大化其预期效用的需求函数为（在附录1中我们给出了具体的证明过程）：

（10）

从该式可以看出A股的需求与信息φ正相关，而与价格pa负相关，也与交易成本ca、无风险收益率ra、绝对风险规避系数Ra以及A股的预期价值的方差负相关。从交易的角度看，A、B股市是完全分割的，国内股市仅受到国内市场风险的影响。换句话说，A股的价格与B股无关，就好像B股不存在。

令Pa*（8226;）为以（xa，φ）为自变量的特定价格函数。这样，ua与Pa*成联合正态分布。一国外投资者会选择合适的ub以便最大化下式：

（11）

该式要受限于国外投资者的预算约束条件：

（12）

国外投资者的期末财富为：

（13）

我们看到国外投资者可以投资三种资产：无风险资产Mb、一种自己国内风险资产C和B股。我们可以把B股投资者的需求函数nb表示为（在附录1中有具体推倒过程）：

（14）

投资B股的国外投资者的需求与A、B股的实际价格、A股的价格函数，B股的预期价值的方差有关。另外，对B股的需求还与B股与C股预期价值之间的协方差有关，这就是说，当B、C股的预期价值的协方差为负时，B股的投资者（可以持有C股的国外投资者）会获得额外的分散化收益。①

最后，国外投资者对纯粹的自己母国资产C股的需求（nc）函数也可表示为：

（15）

在每一个市场上，包含实际的φ和xi，i=a，b，c，所得到的供给与需求相等的条件决定了均衡价格函数，在此我们要注意Pa*是被国外投资者所预期的价格函数，而Pa是实际的价格函数。在均衡状况下，被国外投资者所预期的价格函数实际上就是被A股市场决定的函数Pa(xa，φ)。

均衡价格函数是由以下各均衡式决定的：

（16）

（17）

（18）

价格函数是个统计均衡式，也就是说，国外投资者可以通过观察大量的样本信息而得到它。国外投资者通过观察前一阶段的许多ua与Pa*的实现形式来获得ua与Pa*的联结形式。根据这一知识，他们将会形成对当前联结关系的预期并进行交易。我们接下来将证明存在均衡价格使得ua与Pa*之间成稳定的分布，并具体描述这一价格表达形式。

命题1：（1）假如国外投资者和国内投资者均不能观察到φ，即信息是对称的，那么

（19）

（20）

（21）

这里，和是当国内投资者和国外投资者均不能知道φ时的价格函数。

（2）假如国内投资者可以观察到φ，而国外投资者不能观察到它时（即信息是非对称的），那么

（22）

（23）

　（24）

和的具体表达式可以从附录中推导得出。我们可以看出不管信息是否对称Ａ股的均衡价格函数不变；而Ｂ股的均衡价格函数多出了预期价格函数Pa*；C股的均衡价格等式没有变化，这是因为中国股市与国外股市没有信息联结关系。

从A、B股的价格函数可以看出，他们的价格都会受到各自无风险收益率、交易成本和风险规避系数的影响，所以当A、B股投资者的无风险收益率、交易成本和风险规避系数不同时，即使不考虑信息非对称问题，A、B股价也会出现差异，这其实反映了交易成本差异假说和投资理念差异假说。由于无风险利率的存在也部分地反映了风险报酬差异假说。可以很容易看的出，A股投资者相对于B股投资者所面对的无风险利率越低、交易成本越低以及风险规避系数也越低时，A股相对于B股的溢价就会越高。

我们把随机变量za定义为附录中的形式，即是pa的线形函数。以下我们将命题2具体描述为A股相对于B股价格是折扣或是溢价形式的条件。

命题2：（1）假如Ra=Rb=R，ra=rb=rf，ca=cb=c；国内投资者并不能观察到φ，并且Cov(ub,uc)<0，那么当时，E(pa0)（2）在Ra=Rb=R，ra=rb=rf，ca=cb=c，Cov(ub,uc)=0 的条件下，假如

（25）

那么E(pa)>E(pb)。

让我们首先考察命题2的第一部分，令pa0和pb0是在市场信息是对称时的价格函数的特定实现形式。我们注意到（1）式、（2）式和（3）式意味着E(ua)=E(ub)=E(φ)，根据（19）式和（20）式，A、B股价格之差可以表示为（我们为了分析方便，特假设Ra=Rb=R，ra=rb=rf，ca=cb=c，这种假设所引起的模型解释力的损失将在稍后用文字补充回来）

（26）

让Cov(ub，uc)<0，也即我们考虑了国外投资者的分散化收益，这时假如（这也可以简单的理解为A股的供给要高于B股的供给），以及国内投资者面对的宏观经济或政治风险与国外投资者一样多，则E(pa0) 现在，让我们考虑命题2的第二部分，令pa和pb是在市场信息是非对称时的价格函数的特定实现形式。从（22）式和（23）式我们可以得出A、B股市场价格关系：

（27）

仅从（27）式来看，B股价格相对于A股价格是溢价或是折扣取决于：信息非对称效应（在花括号内的前两项）和分散化效益（最后一项）。假如Cov(ub，uc)=0，那么A、B股价格差就只会取决于信息非对称效应，这其中有A股投资者和B股投资者对未来收益的条件期望之差以及对未来收益条件方差之差。这些差距由于国内投资者和国外投资者之间存在信息非对称而增加。

在Cov(ub，uc)=0条件下我们展开（27）式。我们在附录中将具体描述该过程。在那里我们得到条件期望的均差为0，而条件方差的均差为正。假如（25）式被满足，则有E(pa0)>E(pb0)。而假如（25）式左边的表达式的值较小时，（25）式更易被满足。在这种情况下，A股价格所反映的信息较少，且信息非对称问题较严重。直觉上来说，相对于国外投资者，国内投资者对未来预期形成更精确的估计，则只能得到较低的预期收益。

与命题1一样，命题2也反映了当B股的相对供给超过A股的相对供给时，同时我们不考虑B股投资者的分散化收益，则A股相对于B股存在溢价，这实际上也是需求弹性差异假说所反映的情况。

第三章 A、B股市场分割的实证研究

本章将对我们在第二章提出的解释A、B股价差的假说进行实证验证，这些假说主要包括：流动性差异假说、信息非对称假说、需求弹性差异假说、投资理念差异假说。对于风险报酬差异假说和交易成本差异假说，限于数据的可得性，我们只做理论分析。

一、数据分析

我们的数据样本由64家既发行A股又发行B股的公司的数据组成，其中沪市有37家，深市有27家。我们所获得的各公司数据的起始期为1996年1月1日，截止期为2000年10月20日。各公司的原始数据样本主要有：A、B股收市价、交易量、流通量、公司股本结构（流通A、B股和总股本）、各公司每股收益、每股净资产、净资产收益率以及1999年1月4日到2000年10月20日的恒生和S&P每日收盘指数。

对每一个发行A、B股的公司，我们从证券之星网站收集了他们每日的收市价和交易量。因为A、B股使用不同的货币进行交易，所以我们需要把他们的收市价折算为同一种货币——人民币。我们用当日的美元与人民币汇率将沪市B股的收盘价折算为以人民币计算的价格；用当日的港元与人民币的汇率将深市B股折算为以人民币计算的价格。与Domowitz等（1997）做法相同，我们把A股相对于B股的溢价表示为A股的收市价除以B股的收市价，即pa/pb.

二、实证模型构建

为了对我们在第二章提出的假说和理论模型进行实证检验，我们要把前面的理论模型构建为可以用作实证验证的模型。我们的理论模型（即（27）式）描述出A、B股价格之间的关系。我们首先将（27）式一般化以便构建能用来做经验检验的实证模型。我们定义。我们在附录中给出了推导△p的具体过程，我们的结果是：

（28）

在这里我们仍然假定了Ra=Rb=R，ra=rb=rf，ca=cb=c。为了更详细的考察A股溢价的原因，我们将放宽这些假定，这样我们得到的模型变为：

（29）

这是我们要检验的两个模型。我们将它们综合起来考虑，用代理变量来反映（28）式和（29）式右边各变量以便捕捉B股价格折扣的原因。其中za是A股价格的简单线形组合。B股价格折扣或是A股溢价：（1）与国内投资者的私人信息φ正相关；（2）与负相关；（3）与国内投资者的绝对风险规避系数负相关；（4）与国外投资者的绝对风险规避系数正相关；（5）与国内投资者的无风险可贷资金利率和交易成本负相关；（6）与国外投资者的无风险可贷资金利率和交易成本正相关；（7）与A、B股相对供给xa/xb负相关；（8）与正相关。其中前两个因素反映了信息非对称对B股价格折扣所造成的影响。

从直觉上来说，高的值说明A股收益与B股收益有较强的信息连接关系，而高的值反映了A股价格变动比较大，更高的值说明A股价格是φ噪声显示。从而使得国外投资者观察φ更加不精确。既然更低的值暗示着B股投资者从A股价格观察到关于φ更少的信息，即信息非对称的程度更严重，所以，B股价格折扣或A股溢价与负相关。

为便于经验观察，再结合第二章所描述的各种假说，我们将（27）、（28）式一般化为可实证的模型：

（30）

我们的数据是64家公司的月度数据组成的面板数据（panel data），每一个变量可用数据为3585个。使用面板数据可以扩大解释变量的自由度，有利于得到更精确的实证模型。

δi是由于面板数据中各公司的差异而产生的误差项，它并不随时间而变化。

εi,t是模型具有0均值并与各解释变量不相关的误差项。

这里PREM表示A股相对于B的溢价程度，其中作为自变量的它表示溢价是自相关的，即前一期的溢价会影响到后一期的溢价，我们认为B股溢价的存在也是由于自相关而产生。非技术性的解释是投资者在没有大的环境变动（如政策、经济环境、政治环境等）一般会延续前期的预期，所以前期预期形成的A、B股价差将延续到现在以至未来。从这点看，我们认为A、B股在发行时的一级市场的发行价的差异也是A、B股后来产生价差的原因。所以，我们预期α1将为正。

SBA= ，用来测量B股收益对A股收益的敏感程度。对每公司的A、B股，我们计算A、B股价格的相关系数然后除以A股价格的方差。既然SBA越高暗示着信息非对称程度越低，所以我们预期α2将是负的。SBA是验证信息非对称假说的第一个变量。

SBF= ，它可以测量B股对国外股市的敏感程度。它可以测量国外投资者投资B股的分散化收益，一般地，SBF越小，则国外投资者投资B股的分散化收益越大，如果国外投资者认识到这一收益，并能充分利用，那么B股投资者对B股的要求收益会降低。从而，可以接受更高的B股价格，这样，A、B股价差就会缩小。国外市场资产组合用S&P500指数（对沪市）和恒生指数（对深市）来指代。SBF的计算方式是，对沪市是每一个公司每半年B股价格与同期S&P500指数的协方差；对深市是每一个公司每半年B股价格与同期恒生指数的协方差。我们预期α3将为正。

VAB是A股的交易量与B股的交易量之比。我们用它来测量流动性假说。按流动性假说，交易量越大即流动性越强，则流动性成本越低，那么投资者要求的报酬率就会降低，相应的资产价格会提高，所以，我们预期α4将为正。VAB可以验证流动性差异假说的。

MCAP表示公司资本市场化程度。我们用每一个公司的月平均流通值来表示它的资本化规模。某一公司资本市场化程度越高，则它与外界信息接触越多，所以外部对它的信息获取更容易。Bailey and Jagtiani（1994）认为国外投资者，特别是机构投资者特别偏好投资大公司，因为大公司的财务更加公开以及信息准确度也更高。所以我们预期α5将为负。MCAP是我们验证信息非对称假说的第二个变量。

RMC是资产市场化比例。我们用公司所有流通股本（A、B股）与总股本之比来表示它，我们认为RMC所反映的意义与MCAP不同，前者暗含者公司非流通股比例的大小，特别是国有股。由于我国股票市场有一个很大的制度缺陷，就是公司很大比例的股份不能流通，这在发达市场是不存在的，既然如此，由于国内投资者和国外投资者的投资理念不同，所以国外投资者对此可能比较看重，而相对国内投资者可能并不在意。所以公司流通股份比例不同会影响到A、B股价差。我们预期α6将为负。RMC可以验证投资理念差异假说。

RAB是A股流通量与B股流通量之比。我们用它来验证需求弹性差异假说，当需求弹性确定时，供给的增加会使价格的增加更大。国内投资者的需求弹性小，所以公司在发行A股时发行量适当缩减会提高A股价格，而使发行公司的价值更大，那么A股的发行量比B股的发行量越低，A股的价格就应比B股的价格来得更高。另外从（28）式中也能看出，该值越大则A股溢价越低。所以，我们预期α7将为负。

p是公司分红比例。按投资理念差异的假说看，我们认为影响A、B股价差的原因有一个很重要的是，国内投资者和国外投资者的投资理念不同。国内股市作为一新兴市场，国内投资者可能并不看重公司的分红比例，但国外投资者由于在成熟市场上形成的投资理念对公司分红比例比较看重。所以，我们预期α8为负。若按信息非对称假说看，由于公司分红比例较大时，说明该公司更加成熟和稳定（Domowitz，1997），这将有利于信息传递，也有利于B股投资者获取更精确信息，从而可以提高B股价格以至缩小A、B股价差，无论如何，p越高时，A股的溢价越低，所以我们预期α8将为负。p既可以验证投资理念差异假说，也可以验证信息非对称假说。

NAS是每股资产净值；ENA是净资产收益率；ESP是每股收益。按投资理念差异假说看，如同p所反映的意义，国外投资者对NAS、ENA或者ESP可能比较看重，而国内投资者相反。所以我们也预期α9，α10和α11均将为负。NAS、ENA和ESP可以验证投资理念差异假说。

为了区分沪市和深市A、B股价差的不同，我们在实证模型中加入了虚拟自变量D。当自变量为沪市数据时D为1，而当自变量为深市数据时D为0。由于沪市A股溢价比深市A股溢价高，所以我们预期D的系数将为正。

三、实证结果

由于我们使用的是各公司的面板数据，而各公司具有不同特点，所以数据可能存在异方差性。为此我们借用GRACH模型方法对我们上面提到的模型进行了实证分析。所以我们的实证模型变为：

（31）

hi,t表示条件方差，εi,t为条件误差。

我们使用Eviews软件对模型进行实证分析和检验，结果列在表4。

我们使用了4个模型，目的是确定一个最适合的模型，为了排除模型的序列相关性和异方差性，我们最终选择模型3作为我们实证结果和分析根据。因为，模型3的DW值和LM（1）值说明模型的残差不存在序列相关性和异方差性，也即我们的模型是合适的。

从实证结果看，常数项系数和PREM滞后项的系数均为正且非常显著（在1%水平），这证实了我们先前提出的假说，即A股相对于B股的溢价存在着强烈的一阶自相关，滞后溢价项的系数为0.911，说明溢价存在着强烈的均值反转迹象。这种情况反映了A、B股价格的短期不平衡会产生在最终反转的股票价格上的暂时变化，也预示着投资者的预期短期内变化不大。

我们第一个用来测量A、B股间的信息非对称对它们之间价差影响的变量是SBA（）。它的系数是负的，且是高度显著的（在1%水平），这说明A、B股市间确实存在明显的信息非对称现象，而这种信息非对称又强烈地影响了A、B股价差，或者说相对于B股来说，A股的溢价的产生一个重要原因就是在A、B股市间存在信息非对称。这与Chakravarty, Sarkar和Wu（1998）的实证结果一致。

VAB项的系数是正的，并且是高度显著（1%水平），这与我们的流动性假说一致。也就是说A股相对于B股的流动性越高，则B股投资者就会相对地承担额外的流动性成本，仅从这一点看，A股的投资者要求的收益就会低于B股投资者所要求的收益，所以A股相对于B股有更高的溢价。因此我们的流动性差异假说得到了验证。

市场资本化效应MCAP是负的，且在经济意义和统计意义上均非常显著（显著水平为1%）。MCAP是我们用来测量A、B股间的信息非对称的第二个变量，这就更进一步验证了我们的信息非对称假说的成立。仅从这点看，资本化程度越高则A股溢价会越低。这也应验了Bailey 和 Jagtiani （1994）在泰国股市的发现，即大的公司比小公司更加吸引国外投资者，因为，在其他方面均相同的条件下，前者能提供更多和更好的信息。显然，从变量SBA和MCAP系数符号和显著性水平看，信息非对称假说得到了明确验证。

变量RMC是公司资本化比例，我们原来的目的是用来验证国内投资者和国外投资者具有不同的投资理念从而产生A股溢价，我们的预期RMC的系数应该为负。但从实证结果看，RMC的系数为正，在模型2和模型4中是显著的（在5%水平显著），尽管在模型3中不十分显著，但也似乎说明国内投资者比国外投资者更喜欢资本化比例高的公司，从而前者会给出更高的价格。从相反的角度看，也可能是国外投资者对具有高国有股或法人股比例的公司更信赖，而这有可能是，因为国外投资者投资B股的目的更倾向于向国内企业渗透，而国有股和法人股的股权结构更简单，便于将来的具体操作；或者也可能是国有和法人股份比例高的企业是一些重点企业，国外投资者投资B股有一个很大的原因就是能够参股国内重点企业，以便能建立更紧密的合作关系，所以会对流通股比例较小的企业增加投资。

我们预期变量RAB的系数为负，这与实证结果一致，但从t值看，它极为不显著。但这并不能否定需求弹性假说。在Stulz和Wasserfallen（1995）讨论的分割市场股票溢价的情况时，他们提到了由于分割市场中投资者的需求弹性不同，那么发行公司就利用这一特点进行差别定价，从而最大化公司价值，这样导致了分割市场上股票溢价。但中国市场上公司发行A、B股，从而利用国内投资者和国外投资者不同的需求弹性来进行差别定价是受限制的，因为在这方面公司没有主动权，这就消除了从供给方面影响股票价格的可能性；同时，A股投资者的在各公司之间投资具有替代性，某一公司A股供给的缺乏并不会导致它的价格上升，从而也不会明显导致A股溢价的增加。从统计方面考虑，由于公司A、B股结构很少变动，所以从简单的统计回归不容易捕捉到它的经济意义。

变量p是我们验证A、B股市间的信息非对称的又一变量，从实证结果看，它的系数符号为负，这与我们的预期结果一致，但不是很显著。同时该变量也可以验证国内投资者和国外投资者不同的投资理念，从它的系数符号来看，这也与我们的预期一致。

变量ENA、RNA和ESP都是验证国内投资者和国外投资者的投资理念的差异。他们的系数符号均为负，也就是说，实证结果证明了我们的假说。其中RNA在经济意义上和统计意义上都非常显著（在1%的水平上），说明国内投资者和国外投资者确实存在着投资理念的差异，从而对A股溢价产生了影响，特别是国内投资者和国外投资者对净资产收益率有明显的不同态度，也说明国内投资者缺乏投资理性。从变量p、ENA、RNA和ESP的系数符号和显著性水平基本验证了投资理念差异假说。

虚拟变量D的系数为正，与我们的预期一致，但不太显著，这又与我们的预期差别较大。从直觉上看，沪市A股溢价和深市A股溢价有明显的差别，所以D应该具有高度显著的正系数，但结果却并不显著。这可能的原因是，沪市和深市的A股溢价一般自发行时起就存在，所以PREM项可能已经反应了其中的差距，从而使得D的系数不显著。

表4 A、B股价差的实证结果

Model

Coefficient 1 2 3 4

常数 α0 0.443323（9.009524**） 0.442001

（9.336199**） 0.417153（8.466353**） 0.394580（8.615407**）

PREMt-1 α1 0.898442（179.9483**） 0.898522（180.5081**） 0.911095（181.5453**） 0.910082（187.1028**）

SBAt α2 -0.275103（-2.208043*） -0.262930（-2.114878*） -0.332478（-2.809371**） -0.235715（-1.986180*）

VABt α3 0.0000451（6.271721**） 0.0000451（6.266805**） 0.0000439（6.497717**） 0.000448（6.383337**）

SBFt α4

MCAPt α5 -0.000000527（-4.342727**） -0.000000529（-4.387055**） -0.000000511（-4.132021**） -0.000000515（-4.293882**）

RMCt α6 0.092106（1.155762） 0.079388（2.209944*） 0.096149（1.173340） 0.082056（2.261809*）

RABt α7 -0.002743（-0.183547） -0.003542（-0.232008）

pt α8 -0.056071（-1.258714） -0.056426（-1.272162） -0.057339（-1.233289） -0.058872（-1.304857）

ENAt α9 -0.000861（-1.420113） -0.000862（-1.424150） -0.000793（-1.196965） -0.000824（-1.283083）

RNAt α10 -0.000107（3.858767**） -0.000107（-3.854580**） -0.000100（-3.807227**） -0.000103（-3.853046**）

ESPt α11 -0.004082（-1.245325） -0.004508（-1.419223） -0.003981（-1.228409） -0.004666（-1.454043）

D α12 0.059935（1.787438） 0.065292（2.126294*） 0.041990

（1.249305） 0.073143（2.433509*）

方差

等式 β0 0.134025（15.58873**） 0.134499（15.65650**） 0.172352（13.26458**） 0.124073（25.46034**）

β1 0.388612（17.19503**） 0.392093（17.30141**） 0.270196（15.52269**） 0.344464（20.22444**）

β2 0.213815（5.172498**）

γ1 0.552443（17.19503**） 0.550047（30.27082**） 0.213815（5.172498**） 0.856659（51.47566**）

γ2 -0.112563（-3.407108**） -0.247183（-32.77241**）

Adjusted R-squared 0.888110 0.888133 0.889461 0.889306

DW 1.745506 1.745699 1.788917 1.785168

F-statistic 2032.392 2189.157 1802.940 2057.105

LM（1）（prob.） 8.125040(0.0044) 8.225524（0.0041） 4.322532（0.0376） 6.816416（0.0090）

注：括号内为t检验值； *表示在5％水平下显著，**表示在1%水平下显著；LM（1）是滞后一期的ARCH LM检验值，括号内是拒绝异方差假设的概率值。

我们注意到由于数据的可得性，我们得到的S&P指数和香港恒生指数的期间仅为1999年1月4日到2000年10月20日，所以我们上面的模型没有SBF的结果，为此我们使用1999年1月4日到2000年10月20日样本数据再进行实证分析，这里我们要单独进行分沪市和深市的A、B股价差与B股投资者可分散收益以及其他变量之间关系的讨论。为此我们也可以讨论该期沪市A股溢价和深市A股溢价差异的原因。

首先我们用收益的相关系数来验证沪市B股（RHB）与美国股市（S&P指数）以及深市B股（RSB）与香港股市（HSI）的分散化收益的大小①，结果列在表5中。可以看出，沪市B股指数与S&P指数收益的相关系数较小（0.02902），说明投资者在沪市B股和S&P指数之间投资，可以获得分散化收益；相对来说，深市B股指数与恒生指数收益的相关系数较大（0.17463），说明投资者在深市B股与恒生指数间投资，可以获得的分散化收益并不大。当然相关系数较小，只表示存在分散化收益的机会，而不表示这种分散化收益一定能被投资者获得。所以国外投资者的分散化收益是不是影响到他们的投资决策以及是不是会影响到A、B股的价差，需要进一步的实证研究。

表5 各股市日收益R的相关系数矩阵

RHB S&P RSB HSI

RHB 1.00000

S&P 0.02902 1.00000

RSB 0.75513 0.06343 1.00000

HSI 0.14286 0.09250 0.17463 1.00000

我们的实证结果列在表6中。为了消除变量的序列相关性，我们使用了应变量的二价滞后项。从ARCH LM检验看，模型不存在异方差性。

从表6看，沪市和深市模型的常数项、A股溢价的滞后项、SBA、VAB和RAB的系数和显著性水平基本上和表4中的结果一致，所反映的经济意义是一样的，说明我们在表4中的模型在反映这几个变量的经济意义时具有代表性，我们在此不再讨论。

从表6看，沪市模型中SBF的符号为负，与我们的预期不符；深市模型中的SBF的符号为正，这与我们的预期一致，但是他们的显著性水平均不高，所以说国外投资者的分散化收益对A、B股价差的影响不大，这可能是投资者没有发现这种收益，或者是由于B股在总资产组合中所占的比例较小，所以分散化收益较小，投资者没有考虑到。

在表4中，MCAP的系数符号为负，且非常显著，但在表6中，沪市模型是这样的，而深市模型中，MCAP的系数并不显著。这可能是因为，深市B股投资者对高资本化规模的公司的信息的充分传递并不认同，或者是因为深市企业的资本市场化规模较一致，所以在统计意义上不显著。

在表4中RMC系数的符号为正，但不太显著，但在表6中，深市模型是这样的，而沪市模型中的RMC系数的符号为负，且非常显著，这正好与我们的预期一致。这可能说明了沪市B股投资者在对于公司资本市场化比例较关注，因为沪市国有企业要比深市国有企业多，非流通股比例较大，所以流通股的比例在沪市受到国外投资者更多关注和考虑。

我们也使用了p来测量信息非对称对A、B股价差的影响，从表6中我们可以看出，深市的p的系数比沪市p的系数显著，从信息非对称角度来说，反映了深市B股投资者对高分红比例的公司的信息充分传递更认同，也就是说深市的高分红比例的公司信息非对称程度不严重。

最后，在讨论投资理念差异对A、B股价差的影响时，我们使用了4个变量：p，ENA，RNA，ESP。从表4中看，只有RNA显著，而在表6中，沪市模型的ESP显著，且符号与我们的预期一致；深市模型的p和ENA显著，且符号与我们的预期一致。这也反映了沪市B股投资者和深市B股投资者的投资理念也不同，或者是，他们投资关注的侧重点不同。

另外，蒋义宏（2001）实证研究表明，深市A、B股公司的净利润双重披露差异显著地小于沪市A、B股公司，可用于解释深市A股与B股的市价差异小于沪市的原因。他用三种原因来解释这一现象：第一，深圳毗邻香港，深港之间来往十分方便。深圳证券交易所B股以港币标价与结算，深A、B股公司的B股投资者多为香港居民。由于人民币事实上在香港可以流通，人民币与港币的兑换十分方便，所以很多香港居民通过境内亲戚朋友对深A、B股公司公开发行的A股也有大量的资金投入。在这种情况下，深A、B股公司受到香港投资者要求净利润披露与国际接轨的压力更大，净利润双重披露的差异较沪A、B股公司就更小。第二，深圳的改革开放一直走在全国的前列，会计制度改革也不例外。1991年，当上海的股份有限公司还在执行《国营企业会计制度》的时候，深圳的股份有限公司已经实施与国际会计准则较为接近的《深圳经济特区企业会计制度(试行)》，一些体现国际会计惯例的做法后来仍得以延续，从而为缩小净利润双重披露的差异提供了良好的基础。第三，深A、B股公司与沪A、B股公司的股权结构不同。沪A、B股公司的国家股在总股本中所占比例均值为39.61%，而深A、B股公司的该比例仅为24.97%(一般认为持股30%以上才能获得相对控股地位)。因此，沪A、B股公司较深A、B股公司国有成分更多，受以前计划经济影响更大，必然不利于执行体现市场经济特征的新会计制度。同时，国家股的不可流通性及所有者的实质性缺位，都会降低国家股股东对会计信息真实性和公允性的有效需求。

综合来看，沪市和深市A股溢价的差异性主要反映了，两个市场上信息非对称程度的不同、沪市B股和深市B股的国外投资者有差异以及两个市场上的公司的性质不同。从信息非对称角度看，沪市A、B股间的信息非对称程度要强于深市A、B股间的信息非对称程度；从公司的性质上看，明显的差异在于沪市公司的国有企业要比深市公司的国有企业多，所以深市公司的平均市场资本化比例要高于沪市公司的平均市场资本化比例，同时深市A股溢价受公司资本化比例大小的影响较明显；从B股的国外投资者的投资理念的差异上来看，深市B股的投资者（主要是香港投资者，和内地持有港币的投资者）和沪市B股投资者在投资理念上、投资风险上以及交易成本上等因素有差别；深市A、B股公司的净利润双重披露差异显著地小于沪市A、B股公司。我们认为主要是这四个原因造成了沪市A股的溢价大于深市A股的溢价。

表6 沪市和深市A、B股价差的实证结果

Model

Coefficient 沪市深市

常数 α0 3.840739（9.973864**） 3.179801（11.68264**）

PREMt-1 α1 0.892068（25.74809**） 0.727670（17.71901**）

PREMt-2 α2 -0.223371（-6.628792**） -0.134513（-3.411778**）

SBAt α3 -9.687024（-2.958921**） -1.454806（-4.025434**）

VABt α4 0.018012（1.990016*） 0.0000410（2.629941**）

SBFt α5 -0.028720（-0.513393） 0.0000504（0.363108）

MCAPt α6 -0.00000394（-5.196472**） -0.000000212（-0.520516）

RMCt α7 -1.587918（-3.109720**） 0.412536（1.531735）

RABt α8 --0.371109（-1.564473） -0.038096（-0.725880）

pt α9 -0.421627（-1.486143） -0.621334（-2.862731**）

ENAt α10 -0.084052（-1.001739） -0.242187（-5.398408**）

RNAt α11 0.001374（0.838372） 0.001091（1.585477）

ESPt α12 -1.164490（-3.494962**） 0.245220（0.961114）

Adjusted R-squared 0.755842 0.709423

DW 2.046654 1.994427

F-statistic 211.5082 116.9849

LM（1）（prob.） 0.005589（0.940406） 2.614558（0.105887）

Obs 819 590

注：括号内为t检验值； *表示在5％水平下显著，**表示在1%水平下显著；LM（1）是滞后一期的ARCH LM检验值，括号内是拒绝异方差假设的概率值。Obs是样本量。

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