投资严重受损。与其频繁操作，不如长期持有，参与到信息披露质量的改善中来，这样才更有可能获得投资收益与公司业绩的双赢。在这种考虑下，基金自然更倾向于用手投票这样的股东积极行为，通过推荐董事或在董事会中
投资严重受损。与其频繁操作，不如长期持有，参与到信息披露质量的改善中来，这样才更有可能获得投资收益与公司业绩的“双赢”。在这种考虑下，基金自然更倾向于“用手投票”这样的“股东积极”行为，通过推荐董事或在董事会中占有席位、委托投票权征集、提起股东提案等途径，积极主动地参与到所持股公司的治理中，监督其信息披露决策和流程，促进其信息披露质量的提升。姚颐和刘志远发现，当市场对上市公司再融资行为持反对态度时，基金持股比例越高的公司越倾向于在股东大会上投票否决这一再融资议案[8]。该研究从一个侧面证实了基金是有动机充分利用手中的投票权的，并且是有能力对所持股公司议案的否决起到关键作用的。我国证券市场先后发生的中兴通讯H股发行搁浅、神火股份发行可转债和双汇集团MBO收购抵制等事件，均印证了基金参与公司重大决策和影响信息披露的动机和能力。据此，我们提出两个假设。
假设1：基金持股公司的信息披露质量要高于基金未持股公司。
假设2：随着基金持股比例的增加，基金持股公司的信息披露质量将随之提升。
三、 研究设计
（一） 变量选择
为了衡量上市公司的信息披露质量，本文选择深圳证券交易所公布的信息披露考核评级结果作为被解释变量。鉴于该数据的可得性、公开性和独立性，该所的信息考评指标得到较为广泛的应用。曾颖、陆正飞等都曾选择这一指标衡量我国上市公司的信息披露质量[9]。
借鉴国内已有研究，我们按如下方式选择解释变量。
1． 基金持股。为研究基金持股对上市公司信息披露质量的作用机制，本文选择基金是否持股和基金持股比例作为解释变量。由于上市公司每季度公布的基金持股比例不能全面反映基金的年度持股情况，故本文选择季度持股比例的平均值作为基金年度持股比例。
2． 实际控制人持股比例。公司股权结构越分散，股东对管理者的监管就越弱，从而降低自愿性信息披露质量[22]。与其他衡量股权结构的指标相比，实际控制人所拥有的控制权比例考虑了股权合并、关联交易和交叉持股等因素，反映了上市公司实际控制人控制能力的高低，故本文用实际控制人所拥有的控制权比例来衡量公司的股权结构。刘芍佳等曾选择该指标作为股权结构的代理变量[10]。
3． 治理水平。已有研究表明，独立董事数量越多越有利于公司充分地披露信息。两职合一会削弱董事会的监督功能，且公司倾向于隐瞒对自身不利的信息。因此，本文选择独立董事数量及董事长和总经理是否两职合一作为反映公司治理水平的解释变量。殷枫、王怀明和宿金香都曾选择这样的指标来考量董事会治理水平[1112]。
表1 变量名称与定义
变量定义（计算方法）变量定义（计算方法）
Score信息披露质量。若深圳证券交易所评级结果为良好及以上取1；否则取0 IsFund基金是否持股虚拟变量。若公司存在基金持股，取1；否则取0
Fund基金持股比例LFund上期基金持股比例
Cvr实际控制人拥有的控制权比例Tover换手率，取换手率的自然对数
Ind独立董事人数IsTwo董事长与总经理是否兼任虚拟变量。若兼任，取1；否则取0
Liquid流通比例，取流通股股本/总股本Growth成长性，取主营收入增长率
Roa公司绩效，取总资产收益率Size公司规模，取总资产的自然对数
Lev财务杠杆，取应息债务／总资产Risk市场风险,取公司年度贝塔系数
4． 其他控制变量。本文选择公司绩效、公司规模、财务杠杆、市场风险、成长性作为反映公司基本特征的解释变量，且用Q表示按上述顺序排列的变量组成的5维向量。
5． 随机干扰。用ε表示模型中不可观测的随机扰动项，在解释变量给定的条件下，ε为0。
所有变量定义如表1所示。
（二） 计量模型设定
由于信息披露质量的评级数据和基金持股数据之间存在交互作用，致使我们很难判断究竟是信息披露质量改善带来基金持股比例增加，还是基金持股比例增加致使信息披露质量提升。故本文通过建立信息披露质量和基金持股之间的联立方程组，寻找基金持股的合适工具变量来试图解决此类内生性问题。
Score=β0+β1FVar+β2Ind+β4Liquid+β5IsTwo+αTQ+ε(1)
FVar=β0+β1Score+β2Tover+β3LFund+β4Cvr+β5IsTwo+αTQ+υ(2)
其中，FVar为IsFund或Fund。
由式（1）和式（2）组成的联立方程可知，上期基金持股比例（LFund）和换手率（Tover）可作为式（1）中基金是否持股（IsFund）或基金持股比例（Fund）的备选工具变量。已有研究表明，影响信息披露质量的因素众多。除可以观察到的实际控制人持股比例、公司绩效、公司规模、市场风险等指标之外，还有诸多难以观察的或难以计量的遗漏变量，如企业文化、行业竞争程度、法制环境和会计政策等。这些遗漏变量由于其不可观测性，并不能通过建立联立方程得到解决，故需要对这些不可观测的遗漏变量进行细分，以尽可能地消除潜在的内生性问题。在此基础上，我们利用面板数据分离出那些仅随个体变动和仅随时间变动的解释变量，通过建立包含个体固定效应与时间固定效应的回归模型，缓解由于遗漏部分不可观测变量而带来的内生性问题。具体模型如下。
Scoreit=β0+β1FVarit+β3Cvrit+β3Indit+β4Liquidit+β5IsTwo+αTQit+αi+λt+uit(3)
其中，FVarit 为IsFundit或Fundit；αi为个体固定效应；λt为时间固定效应；t=1，…，6。
（三） 数据来源与样本选择
本文选取2004—2010年我国深圳证券交易所A股市场上市的公司为样本，利用以上建立的计量模型检验假设H1和H2的真伪。由于每年被实施ST或取消ST的公司都不尽相同，故需要根据历年信息进行筛选。除了公司实际控制人类型来源于色诺芬（CCER）数据库及公司被ST的信息来自万德数据库外，其他所有样本信息均来自国泰安君（CSMAR）数据库。根据已有文献，本文按如下方式进行样本筛选：按年度获得3772个待选的样本公司，剔除隶属金融和保险业（证监会行业分类）的公司，剔除当年被ST和*ST的公司，剔除含有H股或B股的公司，剔除净资产为负的公司及其他相关数据不全的公司。经过上述筛选程序，本文共获得3082个公司的混合截面数据。 (责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）
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