“优化”还是“恶化”
——基于上市家族企业的控制权安排研究

麦木蓉 魏安平 钟子康

0 引言

股价暴涨暴跌是中国资本市场现阶段的严峻现象，进入2020年，国内外的股票市场大幅波动更是让我们印象深刻，2020年3月的短短一周内，美股接连两次“熔断”事件，令全球的投资者陷入恐慌之中，中国A股市场也因受到外围影响，上证股指一度跌下2700点。无论是系统性暴跌风险，或是像最近“瑞幸”这类个股暴跌风险，股价的极端波动严重伤害了投资者的利益，不利于资本市场稳定长远发展，因此如何防范股价崩盘风险，是实务界和业界共同关注的重要话题。股价崩盘风险是指股票由于坏消息不断积累，在未遭受系统性风险的前提下面临大幅跌价的风险，不同学者都尝试运用多种定性或者定量模型进行度量(Markowitz，1952；Sharpe，1964；陈国进和张贻君，2009)，学界普遍认可的是Chen et al.(2001)提出的可用个股的收益率不对称性衡量股价崩盘的风险。

近些年来，“国进民退”等言论甚嚣尘上，引起了社会对于民营企业现状的思考和关注。作为我国经济中重要的组成部分，习近平总书记在2018年11月召开的民营企业座谈会发表重要讲话，提出“我国民营经济只能壮大、不能弱化，不仅不能‘离场’，而且要走向更加广阔的舞台”。民营企业在我国经济体中发挥着重要的中坚力量，而家族企业作为我国民营经济的一大组成部分。根据中国家族企业发展报告(2011)，“我国民营企业中有85.4%是家族企业，以更狭义的家族企业定义，则有55.5%是家族企业”；而根据国泰安家族企业数据库显示，截至2017年底，A股上市公司中有家族成员涉入的家族企业共有1521家，占A股所有上市公司(3498家)的43.48%。可见，无论基于总体经济还是资本市场的角度，家族企业在我国国民经济和资本市场的建设中占据举足轻重的地位。

除了家族企业日益重要，家族控制具有更独特的公司治理问题，这为研究者提供了其他一般企业不具有的双重委托代理问题的视角。一方面，从第一类委托代理问题来看，家族控制具有所有权和经营权高度集中的特点。家族业主为了维护企业利益，保证基业长青，会更具有监督管理层的动力(王化成等，2015)。同时，家族创业者作为董事长会兼任或者会让家族成员担任企业管理层，而家族成员对家族董事会和企业高度忠诚，从源头上降低了第一类代理冲突。另一方面，从第二类委托代理问题来看，大股东“隧道效应”可能在家族控制下更为突出(沈华玉等，2017)，使得第二类代理冲突加重(Chen et al.，2010)。股价崩盘的成因是坏消息的不断积累，相比于非家族企业的大股东，家族企业大股东通过创始人“二职合一”或者让家族成员担任高管(Anderson and Reeb，2003；Chen et al.，2008)，不仅没有限制大股东的侵害行为的执行，反而还使得侵害企业权益行为更顺利实现(Claessens et al.，2002；Wang，2006)，同时这种治理体制也极大提高了隐瞒“坏消息”的便利程度，最终使得股价崩盘风险加剧。

2018年“长生生物”事件，是家族企业和股价崩盘关系的极端体现。2018年7月，长生生物(002680.SZ)爆发疫苗事件，长生生物自7月23日被中国证券监督管理会立案调查，到12月11日收到深圳证券交易所重大违法强制退市事先告知书。7月15日后遭受超过30个跌停板，股价崩盘使得中小股东蒙受巨大的财富损失。从公司治理的角度来看，长生生物是一家典型的家族企业。根据长生生物2017年年度报告(1)长生生物科技股份有限公司于2019年11月27日正式被深圳证券交易所决定终止上市，但是公司于2018年三季度开始未披露定期报告。故本文依据公司2017年年度报告分析其股权结构和公司治理情况。，公司实际控制人为高俊芳、其丈夫张友奎和其儿子张铭豪，三人合计持有公司36.66%的股权。同时，高俊芳担任公司的董事长、总经理和财务总监，张铭豪担任副董事长和副总经理。高俊芳家族拥有公司几乎全部核心的所有权、控制权和管理权，为长生生物股价崩盘埋下了地雷。此外，还有康美药业(600518.SH)、欣泰电气(300372.SZ)、好利来(002729.SZ)等家族企业的崩盘屡见不鲜。

基于家族大股东侵害的视角，相较于非家族企业，家族企业的股价崩盘风险是否更大？当家族大股东持股比例上升，参与公司治理的程度越深，股价崩盘风险是否随着增加？管理层由家族成员担任是否可能沦为业主发挥掏空效应的“利器”还是更能发挥“监督”作用？这些问题前人多从企业绩效、创新投入、财务决策等角度分析家族企业带来的影响(姜付秀等，2017; 黄海杰等，2018; 罗宏和秦际栋，2019; 吴超鹏等，2019)，而从股价崩盘风险角度考虑，家族企业是否是一种有效的控制权安排，至今尚未有学者进行研究。

基于此，本文以2008年至2017年中国A股非金融上市公司作为样本数据，实证检验得出，相较于非家族企业，伴随着家族成员参与公司管理的深入，家族企业的股价崩盘风险加大，具体而言，家族企业的大股东侵害是重要的中介效应。进一步分析发现，在股权制衡较低和信息透明度较低的组别，该效应更加明显。本文在考虑了可能的内生性问题和稳健性检验后，本文的结论依然稳健。

对比现有文献，本文研究贡献在于：第一，较早直接探讨家族企业和非家族企业的股价崩盘风险差异，基于大股东侵害视角，论述创始人股东与中小股东目标不一致可能引发的后果。第二，基于家族企业持股比例集中和家族成员参与管理的特征，明确了家族所有和家族管理对股价崩盘风险可能的成因。第三，从异质性角度考虑，本文还进一步分析了股权制衡和信息披露质量在约束家族大股东侵害发挥重要作用。最后，本文对于如何规避股价崩盘，优化资本市场改革有着一定的现实意义。

本文结构余下安排如下：第1部分为文献综述和并提出假设，第2部分为样本数据和研究设计，第3部分为本文的实证结果与进一步分析，第4部分对可能存在的内生性问题分析和稳健性检验。最后一部分为本文结论以及政策建议。

1 文献综述及假设建立

1.1 家族企业和股价崩盘风险

依据《公司法》和《首次公开发行股票并上市管理办法》等认定，家族企业是指实际控制人为自然人或家族，同时至少1名有亲属关系的家族成员持股，或者参与管理的企业。家族企业具有特殊的治理结构，创始人往往“二职合一”或者家族成员担任企业高管(Anderson and Reeb，2003；Chen et al.，2008)，给委托代理理论的研究产生了与众不同的视角。基于独特的治理体制，过往研究较多聚焦于家族企业对于企业绩效和盈利质量(Anderson and Reeb，2003；Wang，2006；Chen et al.，2010)、信息披露(Chen et al.，2008；魏志华和李常青，2009)、公司投资和股利政策(魏志华等，2012；Anderson et al.，2012)等带来的影响。

股价崩盘风险是指个股发生价格大幅度下跌，收益率出现极端负值的风险(Jin and Myers，2006)。现有文献多是基于代理问题和信息披露角度去探究股价崩盘风险的成因。比如很多从管理层角度，基于管理层动因如股权激励(Kim et al.，2011)、减持行为(孙淑伟等，2017)等，管理层特征如过度自信(Kim et al.，2016)、能力(Demerjian et al.，2013)、年龄(Andreou et al.，2016)、性别(李小荣和刘行，2012)等方面对导致上市公司股价崩盘风险的差异展开研究。

当所有权和经营权发生分离时，股东和经营者就会产生第一类代理冲突(Jensen and Meckling，1976)。而当企业股权集中并且大股东控制企业关键职位，大股东会牺牲中小股东利益而谋取私利，产生第二类代理冲突(Shleifer and Vishny，1986)。家族企业作为一种特殊的控制权结构，传统的第一类代理冲突在很大程度上得到缓解，而与之对应的却是可能带来更为严重的第二类代理冲突(家族大股东侵害)。Chen et al.(2010)指出相较于非家族企业，由创始家族出任管理层的家族企业(2)该文献将家族企业定义为创始家族成员持续担任高级管理层职务、董事会成员或为上市公司大股东，该定义与本文类似。，大股东和小股东之间的代理冲突更严重。Cheng(2014)指出家族大股东股权集中并对企业实质性控制，这给予了家族大股东牺牲中小股东利益谋取私利的机会。同时，家族企业还通过现金流权和控制权分离巩固家庭控制(3)在本文研究样本中，家族企业上市公司的两权分离度平均值为12.65%，非家族企业上市公司的两权分离度平均值为5.84%；而家族企业上市公司的现金流权为38.13%，非家族企业上市公司的现金流权为33.16%。同时，还发现家族企业上市公司第一大股东持股比例为34.61%，非家族企业上市公司的第一大股东持股比例为36.25%，说明创始人家族可能采用了复杂的股权结构巩固自身控制权。，致使家族企业大股东和中小股东代理冲突大于非家族企业。

对于家族企业而言，更大的家族所有权比例可以使得创始人家族具有不受限的自由裁量权(Anderson and Reeb，2003)。沈华玉等(2017)研究表明控股股东控制权上升加剧了股价崩盘风险，发挥了“隧道效应”。有学者指出，家族企业出于约束型社会情感财富会对企业发展产生抑制作用(朱沆等，2016)，所以有理由相信当创始人家族具有更高的所有权时，将更容易通过侵害公司其他股东利益的手段来获取私利，并透过隐藏、积累潜在的不利消息，加剧公司的股价崩盘风险。

进一步来说，当家族成员开始参与企业管理，对小股东的利益侵害很难避免(Dharwadkar et al.，2000; 陈志斌等，2017)。Miller et al.(2007)基于代理理论和管家理论对家族企业绩效进行分析，研究表明家族成员参与管理会导致管理层不负责任、窃取中小股东利益、过度冒险等行为，这并非一种良好的管理模式。一是当家族大股东为了利益而企图侵占中小股东的利益时，可以透过家族成员任职的管理层绕过公司内部决策制度，由家族高管直接执行(姜付秀等，2017)；二是，当家族成员进入上市公司管理层，由于家族内的家族文化和创始人的权威，使得管理层代表控股股东利益而非所有股东利益(Morck and Yeung，2003)，为了创始人家族的利益，家族企业的管理层往往会掩盖控股股东掏空的坏消息(Chen et al., 2008; 许言等，2017)，加剧了股价崩盘风险。

综上，由于股权集中和参与管理，家族大股东更有可能对企业中小股东造成侵害，一方面侵害本身造成了坏消息的积累，另一方面家族大股东更有动力也更有能力进行消息管理，从而隐藏更多的坏消息，进而提高了家族企业的股价崩盘风险。据此提出本文待验证的假设一：

H1：相较于非家族企业，家族企业通过大股东侵害具有更高股价崩盘风险。

1.2 家族企业、股权制衡与股价崩盘风险

从大股东侵害的角度分析，股权制衡能有效提升企业绩效(Shleifer and Vishney，1986; 陈信元和汪辉，2004; 陈德萍和陈永圣，2011)、降低关联交易(陈晓和王琨，2005)、改善公司治理(徐向艺和张立达，2008)，因此当上市公司的其他小股东持股比例上升时，大股东侵害小股东的行为将更有可能被有效监督。

沈华玉等(2017)证明控股股东发挥的“隧道效应”在股权制衡比例较低时更为显著。姜付秀等(2017)研究发现，多个大股东能够对控股股东谋取私利的行为进行监督，从而降低股价崩盘风险。同时，当其他大股东相对于控股股东力量越强，上市公司股价崩盘风险越低。谭松涛等(2019)也研究发现，个人大股东能够显著降低股价暴跌的风险，主要原因是提高了股权制衡比例，降低了控股股东对上市公司的掏空。

所以，其他中小股东持股比例较低时，中小股东搭便车的动机较大，降低了对家族大股东监督的意愿。股权制衡的丧失使得家族大股东更有可能侵害中小股东利益，产生更多坏消息，从而提高了家族企业的股价崩盘风险。据此本文提出待验证的假设二：

H2：其他条件不变，在股权制衡水平较低的公司中，家族企业的股价崩盘风险效应更加显著。

1.3 家族企业、信息披露质量与股价崩盘风险

进一步从坏消息隐藏的角度分析，Jin and Mayers(2006)基于信息不对称和投资者产权保护视角，利用全球40个交易所市场1990年到2001年的数据发现公司透明度与股价崩盘风险负相关，提出了内部管理层掩盖坏消息导致股价崩盘的分析框架。随后，许多学者从不同角度衡量企业信息透明度，如盈余管理(Hutton et al.，2009)、税收激进(Kim et al.，2011)、会计的保守程度(Kim et al.，2016)和可比性(Kim et al.，2016)等，研究其与股价崩盘风险的关系，均得出一致结论：公司层面信息不透明度越高，公司的股价崩盘风险越大。叶康涛等(2015)认为内部控制水平信息的披露，有助于投资者及时了解企业经营情况，降低上市公司和投资者的信息不对称，避免股价虚高而带来崩盘的风险升高。

作为专业的市场参与者，证券分析师发挥着重要的外部监督职能(Jensen and Meckling，1976；Dyck et al., 2010)。证券分析师对上市公司的关注和预测能提升市场效率，保护中小投资者的利益(Chen et al., 2017)。结合我国当前不完善的法律环境，证券分析师能作为一种有益补充，降低了公司层面信息不透明度对股价崩盘风险的影响(潘越等，2011)。郑建明等(2015)提出分析师跟踪可以显著降低上市公司业绩预告违规的概率，是监管制度一种有效替代。而当所有分析师都终止对同一上市公司覆盖，该上市公司失去了一种有效的外部监督，会导致更多的知情交易，并提升内幕交易的收益(Ellul and Panayides，2018)。分析师能依据披露事项对上市公司进行审查(严若森和叶云龙，2017)，能对该负面消息进行披露和传播，降低股价崩盘风险。

因此，作为信息透明度的有效代理变量之一，分析师的关注可以对家族企业大股东侵占行为起到一定的外部监督作用(潘越等，2011；许年行等，2012)。所以，当上市公司的跟踪分析师越少，上市公司内部能够隐藏的坏消息越多，造成信息透明度的降低。这样一方面，降低了事前家族大股东潜在“掏空”行为被发现的可能性和成本；另一方面也使得家族大股东事后已经实施的“掏空”行为(资金占用、关联交易、对外担保等)不能够及时、准确和完整地披露。该信息未能被投资者通过股票交易及时反映到股票价格上，促使坏消息的隐藏和积累而引起股价崩盘风险进一步加大。据此本文提出待验证的假设三：

H3：其他条件不变，在信息透明度较低的公司中，家族企业对股价崩盘风险的作用更加显著。

本文的假设推导框架如图1所示。

图1 整体研究框架图

2 样本数据和研究设计

2.1 样本选择及数据来源

本文以2008年至2017年上海证券交易所和深圳证券交易所的A股上市公司作为研究样本。家族企业相关数据来源为CSMAR数据库所提供的中国上市公司家族企业研究数据库，其他数据来源为CSMAR数据库及Wind金融资讯终端整理所得。参照过去文献(王化成等，2015)对上市公司的行业分类，本文采用2012年版本证监会行业分类标准。

参照许年行等(2012)、李小荣和刘行(2012)、王化成等(2015)的研究，本文对样本做出如下处理：(1)剔除金融类上市公司；(2)剔除ST或*ST类上司公司；(3)剔除IPO当年数据；(4)剔除当年度周收益率少于30个观测的公司-年度观察值；(5)剔除变量存在数据缺失或异常的样本。经过整理后，本研究最后选取的样本公司-年度观测值共计为19143个。为了降低数据极端值对研究结果的影响，本文还对连续变量在1%和99%百分位上进行了缩尾处理。根据证监会最新修订的2012年发布的行业分类标准，所选样本行业和年度分布情况如表1所示。

表1 样本公司的行业和年度分布

续表

表1中显示，本研究的样本的行业分类主要集中于制造业，年度上市公司数量除2013年至2015年呈现微幅下降趋势外，其余时间皆呈现上升的趋势。根据本文对家族企业的认定，所选样本企业类型和年度分布情况如表2所示。样本总体的家族企业占比为32.81%，即本文认定的家族企业和非家族企业比例大约为3∶7。可见，虽然家族企业占比不及非家族企业，但是在上市公司中仍然占有举足轻重的位置。自2008年到2017年，研究样本的家族企业占比呈现上升的趋势，从2008年的14.72%上升至2017年的42.19%。原因可能来自于以下两个方面：一是市场经济的快速发展带动了民营经济，资本市场发展也逐步成熟，使得优质的民营企业挂牌上市；二是家族企业一代创业者逐渐将家族成员引入到企业中，在本文对家族企业的认定下，家族企业占比不断上升。

表2 分年度分家族企业统计

续表

2.2 基准模型

为检验假设H1，本文以股价崩盘风险(CR)作为被解释变量，以家族企业(FAM)(虚拟变量)作为主要解释变量进行回归，为了避免单一虚拟变量带来的测量误差，同时采用家族持股(FAM_HOLD)连续变量和家族管理(FAM_MAN)两个连续变量作为辅助，进行回归，具体模型如下：

传导路径的实证分析

为进一步假设H1的传导路径，本文参照Baron and Kenny(1986)、温忠麟和叶宝娟(2014)的检验方法，建立路径模型(3)、模型(4)、模型(5)，检验大股东侵害(AC)是否发挥中介效应。

在检验大股东侵害的传导路径时，本文依照如下步骤逐步展开，如图2所示：第一步，在不引入大股东侵害(AC)的情况下，通过观察模型(3)的回归系数α1，检验家族企业(FAM)对股价崩盘风险(CR)的直接效应；第二步，检验家族企业(FAM)对大股东侵害(AC)的影响，观察模型(4)的回归系数β1；第三步，在控制家族企业(FAM)的影响情况下，检验家族大股东侵害(AC)对股价崩盘风险的影响，观察模型(5)的回归系数γ2。如果β1和γ2均显著，而γ1不显著(显著)，则表明有完全(部分)中介效应。如果β1和γ2至少一个不显著，则需进一步检验是否存在中介效应，需要对β1γ2联合检验。Sobel(1982)构建了SobelZ值统计量，原假设为β1γ2=0。当原假设被拒绝，则说明存在中介效应。

图2 传导路径实证分析结构图

2.3 变量定义

2.3.1 被解释变量：股价崩盘风险(NCSKEW和DUVOL)

股价崩盘风险作为主要的核心被解释变量，本文参考Chen et al.(2001)、Hutton et al.(2009)和Kim et al.(2011)的方法逐步建构出股价崩盘风险的衡量测度。

第一步，为计算股票i的周特质收益率，先计算模型(1)中的残差。

(6)

模型(6)被解释变量为Ri,w，表示某一年度股票i在第w周的收益率；解释变量为Rm,w，表示A股市场股票在该周经流通市场加权的平均收益率，以及两期滞后项和两期超前项。通过模型(6)的回归残差εi,w，计算模型(7)股票每周的特质收益率Wi,w。

Wi,w=ln(1+εi,w)

(7)

第二步，通过模型(7)计算的股票每周的特质收益率，进一步计算股价崩盘风险衡量指标。本文采用两种度量指标，分别为特质收益率负偏度NCSKEW和涨跌波动性DUVOL。具体的计算方法如下：

模型(8)(9)中采用模型(7)中计算得到股票i每周的特质收益率Wi,w后进行进一步的计算，n表示股票i在t年度的交易周数；nu(nd)表示i股票在t年度高(低)于年平均特质收益率Wt的周数，根据上述运算可得股票的特质收益率负偏度指标NCSKEWi,t和涨跌波动性指标DUVOLi,t。NCSKEWi,t(DUVOLi,t)表示股票i在t年的特质收益率负偏度(涨跌波动性)。

NCSKEW和DUVOL均是正向指标，当NCSKEW(DUVOL)越大，股价崩盘风险越大。具体而言，NCSKEW衡量的是股票特质收益率的偏态系数的相反数，因此称为负偏度指标。当股票特质收益率分布越偏往左偏，该数值越大，股价崩盘可能性越大。DUVOL衡量的是股票特质收益率下跌阶段和上涨阶段波动率的差异，当下跌阶段波动率越高于上涨阶段波动率，股价崩盘可能性越大。

2.3.2 核心解释变量

(1) 家族企业(FAM) 家族企业(FAM)为虚拟变量，参照Anderson and Reeb(2003)、Miller et al.(2007)、申明浩(2008)、朱晓文和吕长江(2019)的研究，将符合以下条件的公司视为家族企业:①公司实际控制人为自然人或者家族。②除实际控制人外，至少1名有亲属关系的家族成员持股、管理或控制上市公司或控股股东公司的家族企业; 其中，当亲属只在控股股东单位持股或者担任高管时，控股股东单位的实际控制人需要同时也是上市公司的实际控制人。当上市公司符合家族企业的认定时，FAM取值为1，否则取值为0。

(2) 家族所有(FAM_HOLD) 参照陈建林(2015)、刘白璐和吕长江(2016)、金勰和裘益政(2018)，家族所有(FAM_HOLD)，采用实际控制人家族成员所有权比例衡量，指的是实际控制人中所有家族成员拥有的上市公司的终极所有权比例之和。当上市公司不符合上述家族企业认定时，家族所有(FAM_HOLD)取值均为0。

(3) 家族管理(FAM_MAN) 家族管理(FAM_MAN)是家族企业的重要治理机制变量之一。与王明琳等(2010, 2014)、翁宵暐等(2014)相类似，家族管理采用家族成员参与公司治理层的比例衡量，指的是采用上市公司中董事、监事和高级管理人员中家族成员的总占比。当上市公司不符合上述家族企业的定义时，家族管理(FAM_MAN)取值均为0。

(4) 大股东侵害(AC) 根据Jensen and Meckling(1976)提出的代理理论，在股权集中前提下，公司治理的主要矛盾不是管理层和股东的第一类代理问题，而是大股东和中小股东之间的第二类代理问题。对于第二类代理冲突，大股东对中小股东利益的侵害可分为两类，一类是直接的剥夺，另一类是非效率的投资(La Porta et al., 1999)。大股东直接的剥夺可以通过财务报表的资金侵占作为代理变量来直接衡量，大股东资金侵占主要是计入应收账款、预付账款和其他应收款这三个会计科目；参考李增泉等(2004)、高雷等(2006)、渡边真理子(2011)的研究，我们采用应收账款与预付账款之和与资产合计的占比(AC)作为大股东侵害的代理变量。

(5)股权制衡(BALANCE) 参照陈德萍和陈永圣(2011)、王化成等(2015)的研究，股权制衡以公司当年年末第二到五位大股东持股比例之和与第一大股东持股比例之比作为衡量指标。上市公司股权制衡比例的提高，不仅能避免中小股东搭便车的行为，还能提升中小股东参与公司治理的水平，进而对上市公司大股东进行有效监督。

(6) 信息透明度(ANAATTEN) 参照徐欣和唐清泉(2010)、潘越等(2011)、许年行等(2012)，本文以当年对上市公司进行跟踪发布盈利预测的分析师或分析师团队的数量加一取对数作为分析师关注的衡量指标。

2.3.3 其他变量

参照Hutton et al. (2009)、Kim et al. (2011)、许年行等(2012)、李小荣和刘行(2012)、王化成等(2015)等国内外文献，本文选取股票平均周收益率(RET)、股票平均周波动率(SIGMA)、股票平均月超额换手率(OTURNOVER)、股价崩盘风险(NCSKEW/DUVOL)、企业规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、经营业绩(ROE)、市账比(MB)、信息不对称性(ABACC)作为控制变量。此外，本文还针对回归模型控制行业(IND)固定效应和年份(YEAR)固定效应，所有解释变量和控制变量均滞后一期以避免潜在的内生性问题，相关变量定义概览见表3。

表3 变量定义及衡量方法

2.4 描述性统计

表4为本文变量的描述性统计。在全体样本中，NCSKEW和DUVOL平均值为-0.26和-0.16，与许年行等(2012)、李小荣和刘行(2012)计算结果相近；家族企业(FAM)均值为0.3281，说明全样本中本文认定的家族企业占比为32.81%。大股东侵害(AC)均值为13.68%，最小值为0.22%，最高的可达到48.29%，不同公司之间的应收账款和预付账款占资产合计比重差异较大，反映不同行业的经营模式和不同年度的经营情况。大股东侵害(AC)标准差为10.57%，在一定程度上反映不同公司之间的大股东侵害问题差异较大。信息不对称性(ABACC)均值为0.0497，标准差为0.0539，标准差大于均值，说明不同公司—年度观测值的信息不对称性差异很大。

表4 描述性统计

本文以是否家族企业将样本分成两个子样本，统计其观测值、均值、标准差，并对其均值差异进行t检验。从表5可以看出，按本文对家族企业的认定，家族企业和非家族企业之间的市场数据和财务数据存在显著性差异，且大多在1%的水平上统计显著。无论是NCSKEW还是DUVOL衡量的股价崩盘风险，家族企业的股价崩盘风险的均值-0.18和-0.10，均在统计上显著远高于非家族企业的均值-0.31和-0.20。在单变量检验下，相较非家族企业，家族企业的大股东侵害更为严重。家族企业的大股东侵害(AC)水平均值为0.1586，而非家族企业的大股东侵害(AC)水平均值为0.1262，均值差异0.0324，且在1%的统计水平上显著。

在家族企业中，家族持股水平平均为38.20%，即所有家庭成员持有该上市公司的比例为38.20%，家庭持股标准差为16.28%，说明上市公司家庭成员持股差异较大。而家族管理水平平均为15.97%，即董事、监事和高级管理人员中有15.97%的人员为家庭成员，家庭管理水平标准差为9.11%，说明不同的上市公司家庭成员任职情况有所不同。

为进一步研究家族企业、大股东侵害与股价崩盘风险的关系，需要进行进一步的回归分析。

表5 分样本数据单变量检验

2.5 相关性分析

各变量的皮尔森(Pearson)相关系数见表6。NCSKEW和DUVOL的相关系数为0.88，且在1%的统计水平上显著，说明这两个变量衡量股价崩盘风险上有着良好的相关性。而家族企业(FAM)、家族持股(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)两两之间相关系数超过0.8，且在1%的统计水平上显著，但是三个解释变量并未在同一个模型中进行回归分析。

家族企业(FAM)与NCSKEW和DUVOL的相关系数为0.0855和0.0970，且在1%的统计水平上显著，说明家族企业的股价崩盘风险更高。家族企业(FAM)与大股东侵害(AC)的相关系数为0.1440，且在1%的统计水平上显著，说明家族企业的大股东侵害更严重。

表6 相关系数

家族持股(FAM_HOLD)与NCSKEW和DUVOL的相关系数为0.0862和0.0946，且在1%的统计水平上显著，说明家族成员持股比例越高，上市公司的股价崩盘风险更高。家族持股(FAM_HOLD)与大股东侵害(AC)的相关系数为0.1315，且在1%的统计水平上显著，说明家族成员持股比例越高，上市公司的大股东侵害更严重。

家族管理(FAM_MAN)与NCSKEW和DUVOL的相关系数为0.0765和0.0888，且在1%的统计水平上显著，说明家族成员参与管理比例越高，上市公司的股价崩盘风险更高。家族管理(FAM_MAN)与大股东侵害(AC)的相关系数为0.1240，且在1%的统计水平上显著，说明家族成员参与管理比例越高，上市公司的大股东侵害更严重。

3 实证研究结果及分析

3.1 基准回归： 家族企业与股价崩盘风险

表7回归(1)和回归(2)为未加入控制变量的回归结果，表7回归(3)和回归(4)为加入控制变量后的回归结果。表7(3)表明，家族企业变量(FAM)与股价崩盘风险NCSKEW系数为0.061，且在1%的统计水平下显著，说明相较于非家族企业，家族企业的股价崩盘风险更高。表7(4)表明，家族企业变量(FAM)与股价崩盘风险DUVOL系数为0.040，且在1%的显著性水平下，说明相较于非家族企业，家族企业的股价崩盘风险更高。控制变量方面，股票平均周收益率(RET)、市账比(MB)、信息不对称性(ABACC)能够显著提高股价崩盘风险，而股票平均周波动率(SIGMA)、股票平均月超额换手率(OTURNOVER)、股价崩盘风险(NCSKEW/DUVOL)、企业规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)显著降低股价崩盘风险，与现有文献结果较为一致(Kim et al., 2011; 魏志华等，2012)。综上所述，在其他条件不变的情况下，相较于非家族企业，上市公司中的家族企业可能存在较高的股价崩盘风险，此实证结果支持本文所提出的H1。

表8分别以家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)为主要解释变量进行回归分析，进一步辅助验证假设一。表8回归结果表明家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)与股价崩盘风险显著负相关，且都在1%显著性水平上显著。

表7 家族企业对股价崩盘风险影响

表8 家族参与对股价崩盘风险影响

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综上所述，其他条件不变，家族所有权比例和家族成员参与管理比例越高，上市公司的股价崩盘风险越高，此实证结果验证了本文所提出的H1。

3.2 机制探究：大股东侵害的中介效应分析

为进一步分析家族企业造成股价崩盘风险更高的作用渠道，以大股东侵害(AC)为中介变量进行回归分析。表9回归(1)结果表明，家族企业变量(FAM)与股价崩盘风险NCSKEW系数为0.061，且在1%的统计水平下显著，说明相较于非家族企业，家族企业的股价崩盘风险高出0.061个单位。表9回归(2)结果表明，家族企业(FAM)与大股东侵害系数为0.016，且在1%的统计水平下显著，说明相较于非家族企业，家族企业的大股东侵害高出0.016个单位，说明家族企业的大股东侵害更为严重，与前人(Dharwadkar et al., 2000; Claessens et al., 2002; Cheng, 2014;陈志斌等，2017)得到了较为一致的结论。表9回归(3)结果表明，在加入了大股东侵害的代理变量(AC)之后，家族企业变量(FAM)与股价崩盘风险(NCSKEW)系数为0.059，在1%的统计水平上显著，系数有所下降，而大股东侵害(AC)与股价崩盘风险(NCSKEW)系数为0.150，且在1%的统计水平下显著，说明大股东侵害能够直接增加股价崩盘风险(沈华玉等，2017)。与此同时，本文也进行了中介效应检验，结果显示SobelZ值为2.904，在1%的统计水平下显著，说明存在中介效应。通过这个中介效应模型，说明大股东侵害(AC)在家族企业和股价崩盘风险之间发挥着不可忽视的重要的中介效应。以DUVOL衡量股价崩盘风险进行分析，结论一致，详见表9(4)～(6)，说明家族企业通过大股东侵害这一渠道对企业进行侵害，这加剧了股价崩盘的风险。

表9 中介效应检验

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3.3 进一步分析

3.3.1 股权制衡角度

为探究股权制衡能否发挥监督大股东侵害中小股东利益的作用进行进一步分析，当公司股权制衡水平较高时，个别股东发挥着重要的监督作用，比如独立的个人大股东提高了上市公司治理水平，抑制了家族企业的大股东对上市公司掏空(谭松涛等，2019)。当公司股权制衡水平较低时，家族企业的大股东由于缺乏有效监督，更容易侵害中小股东利益。具体而言，本文参照王化成等(2015)、谭松涛等(2019)，股权制衡定义为公司当年年末第二大到第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比例。股权制衡(BALANCE)、股权制衡与家族企业的交乘项(FAM×BALANCE)进行进一步的验证。

表10回归(1)以NCSKEW作为股价崩盘风险指标，实证结果显示股权制衡与家族企业的交乘项(FAM×BALANCE)系数为-0.047，且在1%水平上显著。说明股权制衡显著削弱了家族企业与股价崩盘风险的关系。随着中小股东持股比例的上升，中小股东发挥的监督作用能有效减弱家族企业对股价崩盘风险造成的影响。以DUVOL衡量股价崩盘风险进行分析，结论一致。综上说明，当在股权制衡角度较高的情形下，中小股东在上市公司中发挥着重要的监督效应(Shleifer and Vishney，1986; 陈信元和汪辉，2004; 陈德萍和陈永圣，2011)，其他条件不变，在股权制衡水平较低的公司中，家族企业对股价崩盘风险的作用更加显著，H2得到验证。

表10 股权制衡角度和信息透明度

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3.3.2 信息透明度角度

为进一步探究信息披露质量能否降低公司内部和投资者之间的信息不对称性，进而避免股价虚高，给未来造成股价崩盘。在基本回归模型中，利用分析师关注(ANAATTEN)作为信息透明度的代理变量进行相对应交乘项的相关检验，得到类似的结果见表10回归(3)和(4)，家族企业和信息透明度的交乘项(FAM×ANAATTEN)的系数依然是显著为负的。

综上说明，上市公司信息透明度的有效提高，能让投资者了解公司关联交易、资金占用等经营情况，避免股价虚高，降低未来股价崩盘(Hutton et al.，2009; 叶康涛等，2015)。其他条件不变，在信息透明度较低的公司中，家族企业对股价崩盘风险的作用更加显著，假设H3得到验证。

4 内生性问题与稳健性检验

4.1 家族企业自选择效应

Villalonga and Amit(2006, 2010)指出家族企业的出现并不是随机的，而是所有者基于维护所有权和控制权作出的理性选择。如果一家自然人企业存在侵害中小股东的违法行为，可能因此难以聘请到愿意承担风险的职业经理人，也很难将全部股权出售给公众或者国企，此时企业更愿意聘请家族成员以掩盖事实。因而，自然人企业逐步成为家族企业，这种内生性问题不可忽视。

在家族企业中，参照Amit et al.(2015)、魏志华等(2012)，由家族企业更有可能分布在市场化程度高的地区，因而地区市场化程度与所在地区企业是否为家族企业相关。而上市公司所处地区市场化程度并无研究证明其与股价崩盘风险直接相关。市场化程度采用王小鲁等(2019)报告的各省份地区市场化程度进行衡量(4)樊纲、王小鲁等作者报告的各省份地区市场化指数报告隔年出版，2018年版本为最新版本的市场化指数报告。，并以市场化程度(MKT)作为工具变量进行Heckman处理效应模型分析。第一阶段回归中，采用Probit模型，使用家族企业(FAM)对市场化程度(MKT)进行回归，并计算出第一阶段回归系数的逆米尔斯比率(λ)。第二阶段回归中，将逆米尔斯比率(λ)代入模型中回归，稳健性检验结果见表11。从表11我们可以看出，逆米尔斯利率(λ)加进去基准回归模型以后，列(2)和列(4)主要解释变量家族企业(FAM)系数分别是0.138和0.131，分别在5%和1%的水平下显著为正，说明在调整了偏误之后，本文结论依然成立。

表11 家族企业回归处理效应模型

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4.2 遗漏变量

4.2.1 控制企业股权结构和公司治理变量

为避免遗漏变量带来的内生性问题，进一步缓解企业的股权结构和公司治理的遗漏变量对家族治理研究带来的影响，La Porta et al.(1999)、Claessens et al.(2000)和吴超鹏等(2019)提到企业的现金流权(CF)、两权分离度(SEP)以及两职合一(DUA)会影响家族企业的治理结果，因此本文进一步控制了企业整体的现金流权(CF)、两权分离度(SEP)和两职合一(DUA)。企业整体现金流权(CF)、两权分离度(SEP)和两职合一(DUA)数据来源于国泰安CSMAR金融数据库，根据La Porta et al.(1999)、Claessens et al.(2000)的做法，通过将实际控制人与上市公司股权关系链每层持有比例相乘或实际控制人与上市公司每条股权关系链每层持有比例相乘之总和得到现金流权(CF)，随后利用企业控制权与企业现金流权之比得到两权分离度(SEP)。两职合一(DUA)为虚拟变量，如果公司董事长与公司CEO为同一人，则取1，否则取0。稳健性检验实证结果见表12和13，从表12和13的结果可以看出控制了企业整体现金流(CF)、两权分离度(SEP)和两职合一(DUA)之后，主要解释变量家族企业(FAM)，在表12中列(1)和列(2)中系数分别为0.061和0.039，都在1%的水平上显著为正。此外，列(3)到列(6)中家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)系数依然显著为正，并且在1%的显著性水平下显著，说明在控制了企业的股权结构和公司治理相关的代理变量后，本文结论没有发生变化。

4.2.2 行业年度固定效应(省份—年度)

不同省份地区会由于经济环境、地理位置、风俗习惯的不同对家族企业治理结构产生影响(Burkart et al., 2003；Chang et al., 2008)，此外，行业的环境随着时间的变化而变化，也会对家族公司治理环境产生不同程度的改变(Foroughi et al., 2018)。因此，根据吴超鹏等(2019)的做法，在主回归模型中考虑省份×年度、行业×年度的固定效应，控制随时间变化的省份和行业固定效应，在一定程度上缓解遗漏变量问题，得到的结果见表13。从表格13中可以看出，在加入了省份×年度，行业×年度固定效应之后，主要的解释变量家族企业(FAM)，家族所有(FAM_HOLD)和家族管理(FAM_MAN)系数都显著为正。同时对比表7和表8中的系数，对应变量系数变化的程度较小；因此，随时间变化的省份和行业带来的遗漏变量问题对结果的影响较小。

表12 控制企业现金流权等变量

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表13 省份—年度和行业—年份固定效应

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4.3 更换家族企业认定变量

同时，本文还参照邓建平和曾勇(2005)、魏明海等(2013)、李大鹏和周兵(2014)、景秀丽和王霄(2015)将家族企业重新认定为实际控制人可以追溯到自然人或家族作为新的家族企业认定变量进行稳健性检验。当企业符合该定义时，FAM_1取值为1，否则取值为0。稳健性检验实证结果见表14，从表14的结果我们可以看到在更换家族企业的认定变量之后，新的家族企业变量(FAM_1)依然在1%的水平下显著为正。

表14 重新认定家族企业

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4.4 更换大股东侵害代理变量

在前文中，我们以大股东侵害为中介变量，采用应收账款与预付账款之和与资产合计的占比作为第二类代理冲突的代理变量。参照参考李增泉等(2004)、高雷等(2006)、魏志华等(2012)的研究，本文在大股东侵害代理变量中进一步引入其他应收款，即应收账款、预付账款和其他应收款之和与资产合计的占比作为第二类代理冲突的新代理变量重新进行检验。稳健性检验实证结果见表15，采用了新的大股东侵害代理变量之后，我们可以看到，家族企业(FAM)中依然是更可能产生大股东侵害，同时重新进行一次中介效应模型检验时，发现结果依然稳健。

表15 更换大股东侵害变量

4.5 更换股权制衡衡量标准和信息透明度标准

本文参照赵晶等(2015)、刘少波和马超(2016)，股权制衡重新定义为公司当年度第二大到第十大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比例(BALANCE10)。此外，本部分以当年对上市公司进行跟踪的所有分析师或分析师团队发布的盈利预测报告数量加一取对数(ANAREP)作为分析师关注的衡量指标。稳健性检验实证结果见表16，在更换了股权衡量标准和信息透明度标准之后，重新进行检验后发现在股权制衡水平较低，信息透明度较低时，家族企业导致的股价崩盘风险效应更加明显。

表16 调节效应稳健性检验

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4.6 分组检验股权制衡与信息透明度影响

前文使用交乘项进行回归检验股权制衡与信息透明度的影响，为了进一步检验前述实证结果的稳健性，当公司当年年末股权制衡大于行业中位数时，定义为高股权制衡水平组。反之，则定义为低股权制衡水平组。

在股权制衡水平低的组中，以股价崩盘风险作为被解释变量，表17回归(1)结果表明，家族企业变量(FAMt-1)与股价崩盘风险(NCSKEWt)系数为0.083，且在1%的统计水平下显著，说明当股权制衡水平较低时，相较于非家族企业，家族企业的股价崩盘风险效应更高。以DUVOL作为被解释变量时，结果类似。当股权制衡水平低时，家族企业对股价崩盘风险的效应显著增加。在股权制衡水平高的组中，家族企业变量(FAMt-1)与股价崩盘风险(NCSKEW,DUVOL)系数分别为0.035和0.027，说明当股权制衡水平较高时，对比股权制衡水平较低的组别，家族企业的股价崩盘风险程度会大幅度的降低。对于信息透明度分组，如表18所示，结果类似。

表17 股权制衡分组检验

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表18 信息透明度分组检验

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综上，通过多项稳健性检验后，本文的结论依旧稳健。

5 结论与建议

近年来股价崩盘风险因其给市场造成极大的恐慌，为投资者带来潜在巨大的亏损而备受关注。本文以实际控制人和家族成员参与公司治理作为家族企业的认定，本文对2008年至2017年上海证券交易所和深圳证券交易所的A股2936家上市公司共计19143个观测值作为研究样本进行分析。

实证结果表明，与非家族企业相比，创始人家族对上市公司进行控制并不是一种有效的控制权安排。本文的实证结果表明家族企业和非家族企业的股价崩盘风险存在显著差异。此结果显示，相较于非家族企业，上市公司中的家族企业可能存在较严重的大股东侵害问题，从而提高了股价崩盘风险。

进一步地，本文发现上市公司的实际控制人中，由家族成员直接和间接持有的的比例越高，创始人家族可能拥有更大的自由裁量权，致使股价崩盘风险越高。当家族成员参与公司治理(董事会、监事会和高级管理人员)比例越高，家族成员会成为家族大股东侵害小股东的利器，从而加剧了股价崩盘风险。

最后本文通过分组回归发现，当家族大股东对小股东侵害和掩盖坏消息的能力受到约束时，家族企业股价崩盘风险和非家族企业没有显著差异。具体而言，与非家族企业相比，家族大股东对上市公司控制加剧股价崩盘风险主要体现在股权制衡水平低和信息披露质量低的公司中。本文结论在经过Heckman-2SLS、重新认定家族企业、更换大股东侵害代理变量、更换家族治理模型设计和更换股权制衡代理变量等一系列稳健性检验后依旧稳健。

本文研究具有一定的现实意义，能为监管机构、家族企业上市公司和投资者提供一定的建议。首先，对于监管机构而言，由于家族企业上市公司比例持续提高，在2017年末参照本文定义已经有超过40%的上市公司为家族企业，对于家族企业应当给予充分的关注和重视。不断提高信息披露要求，强化信息披露监管，特别是对创始人的关联自然人的披露。同时，家族治理水平提高，可能加剧了股价崩盘风险。政府部门能应当以此为抓手，对于上市环节中人力资源制度予以充分关注，注重在其位、某其政，考察核心管理人员的胜任能力。强调现代化和职业化治理的重要性，尽可能避免家族企业任人唯亲的风气。

再者，对于家族企业上市公司而言，由于家族企业上市公司股价崩盘风险高于非家族企业，应当审慎考虑自身公司治理制度。出于家族资产基业长青的角度，创始人应当具有长远的经营目标，聚焦自身产业。有学者证明上市公司上市前去家族化和在上市期间去家族化能有效提升企业价值，因此家族企业上市公司应当树立公司治理意识，建立现代化企业管理体系，从内部加强治理制度和职业化管理，从外部接受监管机构、审计机构等监督，从长远角度有效提升自身价值。

最后，从投资者来看，股价崩盘风险将使得股东蒙受巨大的损失，特别是对有着投资期限和止损线的机构投资者，更是无法弥补的损失。由于家族企业股价崩盘风险更高，投资者应当将上市公司的控制权特征纳入投资考虑因素中去。对于家族企业上市公司，除了考虑公司财务信息和行业发展，应当更加重视上市公司的家族治理和外部治理情况。同时，机构投资者应当发挥积极股东的作用，对家族大股东进行股权制衡，有效保障自身利益。