终极所有权、层级结构与信息泄露——来自控制权转让市场的经验证据
关键词：终极所有权 层级 信息泄露
一、问题的提出
大量研究表明股价往往在重大事件公告之前就已经做出了反应。以我国控制权转让市场为例，孙铮等(2003)分析了1997-1999年的133起大股东变更事件，发现在收购前120天至公告后20天的时间内，目标公司的股东取得了高达25．95%的显著超额报酬率。但这些超额报酬的取得都在公告前，具体来说，在(—60、-40)、(—40，-20)、(—20，—1)、(0，20)天4个时间段，目标公司的平均超额报酬率分别为26．91%(显著)、26．79%(显著)、25．98%(显著)、2．74% (不显著)(o。何以市场能在收购事件公告前3个月就做出反应，对此的一种常见解释是存在信息的泄漏。
国内外已有一些使用不同的方法研究过信息泄露与相关的内幕人交易问题，但是这些研究大都意在事后证实信息泄露的存在，而较少分析过是否存在一些因素会使得上市公司的信息泄露有着系统性的差异，因此，研究文献很难为监管者分类监督信息泄露问题提供帮助。试想，如果市场上重大信息的泄露的确存在系统型差异，那么哪些因素会带来这些差异?一个直观的思路是拥有重大信息者在维护信息机密性的意愿与效果方面可能有区别。沿着这个思路，本文将从收购人背景与信息传播路径两个角度分析上述问题。
收购人的背景有可能会影响收购人维护重大信息机密性的意愿。重大收购信息的机密性事关收购成本与成功的概率。对于国有收购人而言，许多收购背后都有政府的强力支持，并往往是政府意愿的代表，因此收购信息的泄露通常不会影响收购成功与否的概率。而对于民营收购人而言，情况可能完全不同，收购事件引发的广泛争议很可能会使得收购不成功或者大大增加成本，如徐工收购案所引发的争议甚至使得凯雷这类知名外资机构也被迫暂时搁置收购活动。因此，可以推测不同背景的收购人在维护重大收购信息机密性的意愿方面可能存在显著差异。而这可能会带来这样一个后果：对于那些没有很大动力维持信息机密性的交易双方，重大信息可能在较早的时候就已经开始在市场上扩散，而对于信息保密性动机较强的交易双方来说，重大信息的泄漏则要晚得多。
信息传播路径的长短有可能会影响维护重大信息机密性的效果。在本文中，我们使用收购方层级来度量信息传播与决策的路径。层级指的是从收购方终极所有权人到直接收购人之间所经历的决策层数目，反映了控制链的长度。从角度看，参与收购的公司对收购等重大事项具有独立决策权力，但亚洲公司治理方面的特殊性表明实际的决策制定权往往掌握在收购人的最终控制人手中，如，国有企业的收购必须报咨级政府与相关部门及国有资产管理委员会批准。因此，从直接收购人到最终控制人，经历的决策路径的长短可能会影响人们维护信息机密性的效果。通常认为控制链越长，重大信息泄漏的可能性越大，维护信息机密性的效果越差，发生知情人交易的可能性越高。
简而言之，本文意在从终极所有权、层级的角度切入信息泄露问题的探讨。我们希望，分析能有利于对信息泄露与内幕交易提出更有针对性的监管政策，维护市场公平。
二、文献回顾
众多实证研究文献发现在收购事件公告之前股票价格(Keown and Pinkerton,1981；Dennis and McConnell，1986)与交易量(Pound and Zeckhauser， 1990；Arshadi and Eyssel，1993；Sehwert，1996)会出现显著的、持续性的上涨。通常认为导致这一现象的重要原因是信息出现了泄漏，有知情人利用此泄漏的信息进行了交易。
Meulbroek(1992)的文献为此提供了一个很有力的证据，他以美国证券管理委员会1980-1989年公开查处的内幕知情人交易案为样本，发现知情人利用泄漏的内幕信息进行的交易直接导致重大事件公告之前股价出现了显著的上涨。在知情人进行交易的日子里，股价的上涨幅度达到整个事件上涨幅度的43%，上涨幅度明显超过没有知情人参与的交易日。Cornell和Sirri(1992)提供了另一个证据，他研究了被美国证监会查处的CampbellTaggart收购案中的内幕交易行为，发现利用泄漏的内幕信息，知情人的交易造成了CampbellTaggart股票价格与交易量的大幅攀升。由于被查出的案件毕竟只是这类事件中的少数，因此在相当长的一段时间内，研究人员致力于寻找一种有效的方法发现信息泄漏并追查利用这些信息进行的交易，但是由于价格的波动与交易量的变化混合了知情人(informed investor)获取的内墓信息、流动性交易者(hquidity investor)的需求与不知情人(uninformed investor)对信息的预期三方面因素(Grossman and Stiglitz， 1980；Copeland and Galai，1983；Glosten and Mil．， grom，1985；Kyle，1985；Easley and O’Hara，1987)，因此要从中准确提取是否存在信息泄漏并确认因此造成的影响成为一件非常困难的工作。
Butler等(2002)分析了上市公司信息公告频率与盈利信息进入股价速度的关系。他们发现，上市公司信息公告越频繁，市场越能在较早的时候一点一点的对公司的盈利状况进行更准确的判断和校正，体现在股价上表现为盈利信息进入股价的速度越快。这给了我们一种启示。如果将信息的泄漏视为对特定人群的非法定公告，那么信息进入股价的速度本身就能在一定程度上揭示信息泄漏的状况。非公开信息越早反映在股价中说明信息泄漏越严重，因此，从信息进入股价的速度角度切入，可能会对此类研究能提供一些新的思路。
综合相关文献，我们注意到已有的研究主要关注于证实信息泄露与知情人交易的存在。与之不同的是，本文并不着力于证明信息泄露与知情人交易的存在，而致力于探寻公司之间重大信息的泄露情况是否存在系统性的差异，以及导致这些差异的因素。基于前人的研究成果，本文意在提炼出那些可能导致信息泄露系统性差异的因素，以为监管者在有限的时间与资源条件下实施分类监管提供信息。
三、假说推演
在哪些情况下，信息越容易泄漏呢?在本文中，我们致力于从公司控制权结构角度考虑这一问题，具体来说，我们分析了收购人终极所有权与控制链长短对信息泄漏可能造成的影响。
围绕代理问题的研究发现不同所有权背景的企业在代理成本问题上有显著的差异，这些差异体现在企业方方面面的活动中，给相关当事人带来显著的利得或损失。有鉴于重大信息的泄漏往往会给关系企业带来不利的影响，我们推测，不同企业的“身份背景”所带来的代理问题同样会在这方面造成差异，代理成本较小的企业会积极维护信息的机密性，以便于更好地维护企业的利益，而代理成本较大的企业，在这方面可能就要疏忽得多，这可能是因为“身份背景”带来的独有优势可以弥补由于信息泄漏造成的损失，也可能是因为更强的谋求私利的动机。具体来说，基于以下几点理由，我们推测收购方终极所有权属．性会导致不同的信息泄漏状况，并使得收购信息进入股价的速度呈现差异。
首先，终极所有权人属性会影响收购的竞争性。对于国有企业而言，收购往往是政府斡旋的结果，在很多时候与政府的布局相关，是政府整合经济资源的一种方式，其他企业一般很难与政府意向中的收购人竞争目标公司，这将较大的降低国有企业收购活动中的竞争性。与国有企业收购相比较，民营企业的收购因潜在竞争对手的存在而具有竞争性，不确定性程度较高，因此在收购中，民营企业会更重视对收购信息的保密以降低收购的风险。其次，当民营企业收购国有控股权时，政府、媒体、银行、企业员工以及企业所在地其他利益相关者都会对收购行为保持高度的关注，这些关注会造成一些收购阻力，导致民营企业的并购谈判会采用更机密的方式进行，涉及的决策人数和审批部门通常较少。第三，收购活动是受股票二级市场高度关注的题材，如前所述大量研究表明并购活动会导致被收购企业的股价大幅上扬，当收购方为民营企业时，其有更大的动机通过控制收购信息进入市场的速度在二级市场上获取并购收益。据此，我们提出了假说。
假说1a：当收购人为民营企业时，收购信息进入市场的速度慢于国有企业收购人。
在另一方面，差异也体现在国有企业内部。有鉴于收购属于国有企业重大的投资活动，因此，审批将涉及多个部门。由于地方国有企业参与的收购活动不仅要经过地方政府的批准，而企业也要经过国家相关部门的核准，因此，可推测地方国有企业参与的收购活动，其收购信息在未公开前传播的半径更广泛，级别要更多，这就为信息的泄露在客观上提供了更多的路径。据此，我们提出假说1b。
假说1b：地方国有企业收购人参与收购活动时，收购信息进入股价的速度要快于其他两类企业参与的收购活动。
收购方的控制链长短也可能影响信息泄漏。在本文中，我们使用收购方层级来代表实际控制人控制链的长度。以上海东宏实业投资有限公司为例， 2002年9月12日上海东宏实业投资有限公司公告收购海鸟股份有限公司(600634)，从直接收购人上海东宏开始，沿着最大持股人逐级向上追溯，直至最终控制人周正毅，这中间至少经历了6个决策节点(周正毅—农凯集团—上海农凯工贸有限公司—上海爱普乐钟表珠宝贸易有限公司—上海兴力浦房地产开发有限公司—上海东宏实业投资有限公司)，据此定义收购人上海东宏实业的层级数为6层。
在多层级的企业结构中，上层控制人对下层企业不仅仅是简单的投资分红关系，而且是积极的参与甚至主导下层企业的重大决策，这意味着在多层级企业中，重大事项的决策权可能涉及更多个层级。在收购事件中，这意味着收购方层级越多，收购决策涉及的指挥链越长，信息传播的途径越长，信息泄漏的可能性随之升高。据此，我们提出了第二个研究假说。
假说2：收购方控制层级越多，收购信息进入市场的速度越快。
四、研究设计
(一)度量信息进入股价的速度
如前述，非公开收购信息泄漏程度的不同将导致收购信息进入股价的速度也不同，如何度量非公开信息进入股价的速度是本研究的关键点。不同的信息泄露程度将带来被收购对象股票呈现不同走势，从这一现象出发我们构造了度量信息进入股价速度的方法。其基本原理是：给定收购能带来的累计超额报酬率，这一累计超额报酬率实现的速度越快，则意味着收购信息进入市场的速度越快。
图1阐释了这一度量方法的基本原理，图中曲线为收购信息公告前60天至法定首次公告日(第0天)的累计超额报酬率(CAR)曲线，横轴为时间轴，纵轴反映各天的累计超额报酬率。我们以首次法定公告日(第0天)的累计超额报酬率作为基点，将公告前各天的累积报酬率除以基点报酬率，对公告前各天的累计超额报酬率进行标准化处理，标准化后的累积报酬率曲线实际上反映了公告日前各交易日的累积涨幅占整个事件涨幅的比重。若收购信息的公告采取实时公告的方法，那么我们将观测到，在第-60天，市场已经完全了解公司正处于收购谈判中，信息的公开使得累计超额报酬率在很短时间内达到了相对较高的位置，累积超额报酬率曲线的形状应当如同曲线C；若信息公告仅发生在首次公告日(第0天)，且不存在任何泄漏，那么曲线D可以代表累计超额报酬率的走势；若信息公告仅发生第0天，但存在信息泄漏，那么超额报酬率的波动将呈现我们通常所看到的情形：A、B曲线。A曲线居于B曲线之上，表明A状态下信息泄漏比B状态下更严重。因此，曲线的相对位置直接反映了收购信息进入股价速度的快慢。
本研究采用两种方法来比较曲线的相对位置。
(1)积分面积法，借用Butler等(2002)盈利信息进入股价速度的方法，用累计超额报酬率曲线下所覆盖的面积来刻画曲线的相对位置。以A、B曲线为例，A曲线居于B曲线之上，因此A曲线的积分面积将要大于B曲线的积分面积。准确计算曲线的积分面积要求我们推算出曲线的方程，这意味着要进行各种函数估计。考虑到函数估计可能会带来较大的误差，在实际操作上，我们采用了一种近似积分法。我们对曲线进行切割，每一天切成一小块，求解这一小块的梯形面积，然后加总，得到近似积分面积，并以Su_area表示。Su_area的值越大，表明收购信息进入股价的速度越快。
(2)采用Kolmogorov-Smimov非参数检验方法比较曲线的相对位置。在时间窗[-m,O]上，我们用m+1个点分别描绘出了标准累计超额报酬率曲线A与B。将A、B曲线视为由m+1个观测值组成的随机变量zi与y户，分别从未知分布F(x)与G(x)中抽取。非参数检验的原假说是随机变量Xi与yi来自同一分布，即F(x)=G(x)。若A状态与B状态下知情人交易程度完全相同i意味着刻画曲线的m+1个观测值将来自同一分布，即F(x)=G(x)，因此，图形上我们将看到两曲线位置较为接近，非参数检验将接受原假说；若A状态与B状态下知情人交易程度不同，意味着刻画曲线的m+1个观测值来自不同分布，F(x)≠G(x)，在图形上我们将注意到两曲线位置有差异，非参数检验将拒绝原假说。因此，对A、B曲线位置的检验转变为检验两组数据是否服从同一个分布。,证券,股票-[飞诺网FENO.CN]
(二)检验方法
首先，我们采用非参数方法检验在不同终极所有人或不同层级收购人参与的收购活动中，信息泄露是否存在差异。
在非参数检验的基础上，我们进一步利用计算的曲线积分面积，采用回归分析方法对研究假说进行了参数检验，回归模型为：
式中：Yi代表收购事件信息泄露到市场的速度，用曲线面积Su_area来度量。
使用两个变量ide1、ide2对假说1a与假说1b进行检验。使用idel来区分国有企业与非国有企业，并据此检验假说1。当ide1=1时，代表收购方为民营企业，反之则为国有企业。使用ide2将地方国有企业与其他企业区别开来，并据此检验假说2。当ide2=1时，收购人为地方国企，当ide2=O时，收购人为中央国企或民营企业。我们预期idel的符号为负号，而ide2的符号为正号。
使用变量hie代表收购方公司的控制链长短(层级数目)。根据样本中收购人层级数目的相对多少，我们将收购公司划分为3类：多层级收购人、中层级收购人、少层级收购人，分别取值1、0、—1。“多、中、少”的划分主要考虑三方面因素：(1)考虑层级的均值统计数据(层级均值：2.7)；(2)考虑尽可能均匀的将数据分三类，在所有数据中，层级等于2与3的占多数，5层以上的数据相对较少，如果将2层与3层的数据放在一组，数据划分不均匀，如果将3层与4层的数据划分在一组，数据也很不均匀，这将会影响检验的有效性；(3)考虑现实的情况是从90年代末以来大量国有企业实施3层“国有资产管理体制”(国资行政管理结构—各类国有资产经营公司—国有企业)。综合上述因素，我们将层级为3的公司列为中层级公司，层级大于3的公司列为少层级公司，层级>3的列为多层级公司。根据假说2，我们推测Su_area将随着hie取值的增加而增加。在稳健性检验部分，我们还直接使用收购公司层级数目本身进行检验。
转让方式、公司规模、以前转让的次数可能也会影响信息的泄漏，因此，分别对这些因素进行了控制。Method用以控制转让方式的影响，以哑变量为0定义划拨转让方式，以哑变量为1定义协议转让方式。fre刻画的是上市公司控股权被转让的次数，第一次被转让以 0标示，第二次以上被转让的则以1标示。asset是收购公告前一年上市公司资产的对数。
收购事件是好消息还是坏消息可能会影响到收购信息泄漏的速度。当收购事件是好消息时，收购人及其利益相关者会尽可能多的先买入股票，因此会尽力控制信息泄漏的速度，表现为较小的Su_area；而当收购事件是坏消息时，由于我国股市不允许卖空，收购人难以通过控制收购信息获利，因此信息保密的动机较低，拥有收购对象股票的其他知情人则会尽
可能卖出，导致收购信息迅速反映到市场中。我们以GW代表好坏消息，若收购公告日，股票的累计超额报酬率为负数，那么收购是个坏消息，GW=O，否则GW=I，该变量预期与S1g al'ea负相关。
目标公司资产负债率debt、目标公司近2年盈亏状况Loss、目标公司股权集中度Concen三个控制变量被用来控制市场预期对于收购前股价上涨的影响。Jayaraman(2001)认为收购前的股票价格上涨是由于市场预期到了收购行为，而不是由于信息泄露与内幕交易。我们认为即使某些因素帮助市场形成对收购事件的预期，预期带来的影响也有限，因为市场很难预测收购发生的具体时间，只能推测某类公司更可能发生收购，这种信息并不能帮助投资者获取超额收益，因为收购前的上涨一般仅存在于收购前的2-3个月内，因此除非某些事件能较准确地帮助市场预测收购的时间，否则可以认为内幕知情人交易仍然是收购前股价上涨的主要因素。上述3个变量中，Loss是一个0-1变量，若收购事件公告前2年，上市公司出现过净资产为负或净资产收益率为负，那么该值等于1，否则等于0。选取该变量的原因是，相关规定要求上市公司发生连续亏损必须退市。摆脱困境的方法通常是收购或重组，因此对这类公司市场可能会形成收购预期。debt代表目标公司的资产负债率，负债率越高的公司，越有可能陷入债务困境，市场对这类公司容易形成收购预期。在检验中，我们考量了收购首次公告前一个年度目标公司的资产负债率。Concert代表目标公司的股权集中度。股权集中度越低的公司，越容易被收购。具体时，我们将股权集中度指标 (Concen)定义为控制权转让前目标公司前3大股东的Herfindale指数(前3大股东持股比例的平方项相加)。我们也采用了其他方式定义股权集中度，如计算前三大股东的持股之和，直接以第一大股东持股比例代表股权集中度等。如果，目标公司资产负债率debt、目标公司近2年盈亏状况Loss、目标公司股权集中度Concen会影响收购前股价上涨，那么三个变量的系数应当分别为：目标公司资产负债率debt系数为正、目标公司近2年盈亏状况Loss系数为正、目标公司股权集中度Concen系数为负。
五、数据收集与描述
我们以巨灵数据库为基础，根据上市公司公告，确定了从1993-2003年中期的第一大股东控制权转让案件共563起。这些转让事件中包括一些采用管理层收购、抵债、拍卖等方式的收购案，由于这些案件发生的背景可能与一般的收购案件有所不同，数量也并不多，为了避免干扰，剔除了这类控制权转让案。有部分上市公司1年内有多次转让控制权的行为，过于频繁的转让本身可能会影响信息的泄漏与市场对上市公司收购的预期，因此剔除了那些本次控制权转让公告距上次控制权转让公告时间不足1年的样本。这使得我们的数据减少为437个。被收购上市公司的净资产收益率、净资产与资产指标取自巨灵数据库。上市公司股票报酬率数据与市场报酬率数据取自香港理工CSMAR数据库。我们采用市场法计算超额报酬率，即直接使用公司的报酬率数据减去市场报酬率数据。Su_area指标根据这些数据计算而得，代表收购公告前60天至收购首次公告当天的近似积分面积。为了避免时间窗宽选取可能带来的误差，我们还选取了一些其他的时间段进行稳健性检验。
根据对Su_area指标的初步描述性统计，发现该指标具有很高的偏度与峰度，说明样本中存在个别极端值。为了克服这些极端值可能带来的影响，我们剔除最大与最小各2%的极端值，最终的样本包含417个观测值。表1给出了剔除极端值后 Su_area的描述性统计指标。
收购方终极所有人与控制链信息系手工采集，我们从收购公司的第一大股东出发，往上逐级追溯以获取终极所有人及控制链信息。在追溯过程中，主要的信息来源于收购公告、董事会公告、收购报告书、资产重组公告、控制权转让提示性公告、意见书、收购后的上市公司年报等披露的有关线索。对于公告披露不祥尽以及没有披露的收购人，我们通过互联网提供的线索逐级追溯其终极控制人及控制链。经过这类处理后，依然有小部分收购人无法获取进一步信息，对于这类收购人仅以我们所能搜索到的信息确定公司层级，并默认公司的最终持股人为私人性质。我们认为这种假定是有一定道理的，一般来说有国有背景的公司总能在相关的报道中看到政府部门的影子，如果没有任何线索显示这种关系，默认该公司为私人性质或者实质为私人所控制是可以接受的一个假定。表2Panel A给出了收购前后上市公司终极所有权人的变化及其分布信息，表2PanelB给出了收购前后上市公司控制人的层级变化及其分布信息。
六、实证结果
(一)子样本的选取
收购是买卖双方参与的财务活动，控制权转让方与收购方的特性都可能会对知情人交易产生影响。我们通过选取不同子样本的方式控制因出让方性质而产生的影响，并在此基础上集中分析购买方终极所有权与层级对信息泄漏所产生的影响。在选择子样本时，我们尽可能的选择观测值多的样本，以提高检验的可靠性。从表2的 PanelA中可以看到，出让方为民营的比较少，合计也不过64例，因此如果选择此类样本，那么回归的可靠性降低。在实际检验中，我们选取了3个子样本，样本(1)仅包括那些转让方终极所有人为地方政府，层级少的观测值，含282个观测值；样本(2)则包括那些转让方终极所有人为政府，且其层级为中层级或少层级的观测值，含348个观测值；样本(3)为全样本，含417个观测值。样本(2)包含样本(1)的所有观测值，样本(3)包含样本(2)的所有观测值。此外，由于收购方为多层级的公司数目较少，从表2的PanelB看，总共有61例，为了避免这类样本中出现异常值，我们进一步将所有子样本细分为两类，其中一类剔除了那些收购方为多层级公司的观测值，另一类则未作任何处理。
(二)Kolmogorov-Smirnov非参数检验结果
由于非参数检验所能控制的变量较少，为了控制股权出让方性质可能造成的影响，我们以子样本(1)为基础进行检验，并对样本中那些转让前上市公司业绩出现过亏损的样本以及有多次转让的样本进行了剔除处理，以避免“市场预期”等其他控制变量影响结果的可靠性，最终非参数检验的观测值数目为183个。我们将剩下的样本，按照其收购方层级与收购方终极所有权各自分为3组，分别计算 [-60，0]时间窗内每组每天的平均超额回报率与中位数超额回报率，各组均含有随机数据61个，随后我们利用非参数方法对数据进行两两检验，观测数据是否来自同一分布。
表3报告了收购方终极所有权与信息泄露的K-S检验结果。在所有情况下，K-SZ值非常显著，这表明收购方的终极所有权将会给收购活动中的信息泄漏带来显著影响。根据离差Dan的符号，当收购方终极所有权为地方政府时，信息进入股价的速度越快，说明收购活动中信息泄漏相对更严重，而当收购方终极所有权为民营企业时，信息进入股价的速度越慢，说明此类收购活动中信息泄漏程度相对较低，因此，检验结果支持假说1a与假说1b。
表4报告了收购方层级与信息泄露的K-S检验结果，该表显示以均值为基础的检验与以中位值为基础的检验产生了不一致的结果。当以各组每日均值作为检验基础时，K-SZ都显著，说明收购方层级会影响收购活动中的信息泄漏；而当以各组每日中位值作为检验基础时，K-SZ都不显著，说明信息泄漏与收购方层级之间不存在显著联系。考虑到基于中位数的检验可以避免极端值造成的影响，因此中位值为基础的检验更可靠，据此认为没有可靠的证据证明收购方层级与信息泄漏之间存在显著相关关系，假说2未得到非参数检验的支持。
(三)回归分析结果
表5报告了以全样本(样本 3)为基础的回归分析结果，而在稳健性检验中，我们还报告了以其他不同子样本为基础的检验结果。表5 PanelB中均剔除了收购方为多层级公司的观测值，而PanelA则未作类似处理。
从表5中不难发现，与预期一致，公司的终极所有权人对于收购公告发布之前的信息泄漏具有显著的影响，ide1的系数显著为负，这说明民营企业参与的收购活动，信息泄露的速度要低于国有企业的同类活动信息，假说1a因此得到了支持；而 ide2的系数始终显著为正，说明地方国有企业参与的收购活动中，信息进入股价的速度要快于中央国有企业与民营企业参与的收购活动，因此假说1b同样得到了支持。
在所有检验中，hie的符号虽然都为正数与预期一致，但大都未通过统计显著性检验，这说明公司控制链长短与信息泄露之间没有显著的关系，假说2未得到支持。假说2未得到支持的一个可能解释是，收购决策完全是由处于较上层的控制人制定，下层企业只是收购活动的执行人而非决策参与人。从现实情况看，这个解释有一定的说服力，对国有大型企业而言，下层企业对于收购上市公司股权一般都难以有决策参与权，收购一般与集团的战略布局相关，因此决策往往由上层公司做出。而对于民营企业而言，家族控制权高度集中，子公司的总经理与董事长往往是家族成员，尽管存在层级，但重大决策停留在家族内部，因此控制链的长短可能并不影响信息的泄漏。
与预期二致，GW的系数显著为负，利好收购消息泄漏的速度慢于不利的收购消息；资产规模系数显著为负则表明企业规模越大，收购信息渗透到市场中所需要的时间越长；其他控制变量的系数不显著，表明他们对收购信息渗透到市场中的速度没有显著的影响。
(四)稳健性检验
在前面的检验中，我们选取了[—60，0]作为模型检验的时间窟。这一时间窗口的选取是根据对收购前股票上涨图形的观测确定的，存在一定主观判断的成分。为了避免这一因素影响结论的可靠性，我们选择了收购前后[—40，0]，[-50,0]，[-80,0]等不同时间段对假说1a、假说1b与假说2进行稳健性检验，结果得到了与[-60，0]基本一致的发现，假说1a与假说1b成立。在上述检验中，假说2始终未得到有力支持。由于篇幅所限，我们未在本文中报告上述检验结果。
将层级分为三类可能会有一些争议，为增强结论的稳健性，我们还直接使用层级本身进行了检验，结果表明直接使用层级数目得到的结果与将层级分为三类基本一致。
此外，前述回归检验以全部样本为基础。其优点在于，可以增加观测值数目，增加结果的稳定性，但是缺点在于不能完全控制上市公司原收购人的一些特性。为了控制这一问题，增加结果的可靠性，我们对各个子样本分别进行了检验，并采用单一变量ide来代表三类终极所有人(地方政府所有、中央所有以及民营所有人)，分别赋值-1、0、1，根据假说 1，我们推测Su_areai将随着终极所有权人ide取值的增加而减小，预期ide的符号为负。附录3报告了上述稳健性检验的结果。根据附录3，ide的系数值始终且显著为负，意味着支持假说1a与假说1b成立，hie的值虽然为正，但仍然不显著，假说2未得到支持、
总体而言，稳健性检验结果与前述检验结果一致，表明我们的基本结论具有很高的稳健性。
七、结论
通过采用非参数和参数检验方法检验终极所有权、层级与收购信息泄露的关系，我们发现，与预期一致，终极所有权与收购信息泄露有着显著的关系：民营企业参与的收购活动，非公开信息进入股价的速度要慢于国有企业参与的收购活动；中央国有企业参与的收购活动，信息进入市场的速度又低于地方国有企业参与的收购活动。与预期不一致的是，本研究结果表明收购方公司的层级结构与信息泄漏没有显著的关系。这可能意味着收购等重大事件的决策权集中在控制链最上层企业及其控制人手中，下层公司尽管在法律意义上是独立的实体，但只是重大决策的执行人，而非决策的参与者。另外，本研究还发现不利收购消息提前泄露的速度要高于利好收购消息，企业规模越大收购信息进入市场的时间也越长。
这些发现不仅有助于更加有针对性的信息披露监管政策的建立，还有助于我们对不同所有权企业代理成本的理解，由于具有更强的利益一致性，与国有企业相比，民营企业的管理团队有更强的动机控制收购信息进入市场的速度。
