投資者情緒、股票流動性和我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

(武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 湖北 武漢 430072)

一、引言

近幾年來，中國經(jīng)濟增長速度有所放緩，拉動中國經(jīng)濟增長的三架馬車已經(jīng)疲軟不堪，中國經(jīng)濟迫切地需要從之前的高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展階段過渡，以獲得新的增長動力。內(nèi)生增長理論指出：經(jīng)濟長期增長來源于通過技術(shù)創(chuàng)新所實現(xiàn)的技術(shù)進步(Romer(1990)，Aghion、Howitt(1992))。所以解決中國經(jīng)濟問題的關(guān)鍵因素之一在于提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的因素有很多，諸如一國的宏觀經(jīng)濟金融政策、知識產(chǎn)權(quán)保護制度和水平、社會文化價值、公司治理等等。國外文獻(xiàn)表明，市場情緒對企業(yè)創(chuàng)新活動有顯著影響，能夠促進企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新(Tri Vi Dang and Zhaoxia Xu(2018))。

與西方發(fā)達(dá)國家較為成熟和完善的資本市場相比，中國新興、轉(zhuǎn)軌的資本市場環(huán)境，具有很強的不穩(wěn)定性和不確定性，投資者熱衷于炒作題材股，因此不少上市公司基于投資者情緒來配置資本，導(dǎo)致公司的長期價值遭到了損害(杜麗紅、朱武祥(2003)；杜莉、范洪辰、李思飛(2017))。更有研究表明，投資者情緒與企業(yè)短期投資行為顯著正相關(guān)，與企業(yè)長期投資行為顯著負(fù)相關(guān)(章細(xì)貞、曾宇虹(2016))。而產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新的研發(fā)投資也包含于企業(yè)的長期投資行為之中，因此自然就需要考慮一個問題，Tri Vi Dang and Zhaoxia Xu(2018)的研究結(jié)論適合于中國嗎?換言之，投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響是否與美國的情況相同?本文認(rèn)為，由于美國和中國的上市公司企業(yè)性質(zhì)、所處的政治經(jīng)濟環(huán)境等都有很大的不同，兩國市場情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新作用機制各不相同，進而兩國市場情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響效果可能也不一樣。從理論上弄清楚中國的市場情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平究竟有什么影響，不僅有助于我們正確把握中美兩國市場情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響有何差異，而且有助于政府的相關(guān)部門制定科學(xué)的宏微觀經(jīng)濟金融政策，進而促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。本文將結(jié)合中國公司和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展實踐，從公司微觀和實證層面，主要對以下三個問題進行研究和解答:第一，中國市場情緒是否提高了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平?第二，市場情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響在國有企業(yè)和民營企業(yè)中是否相同?第三，市場情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平影響的傳導(dǎo)機理是什么?與已有文獻(xiàn)相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個方面:第一，本文嘗試以同時存在的兩種同等重要的企業(yè)為研究對象，從理論與實證的視角分析市場情緒和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系;第二，從理論層面探討市場情緒對異質(zhì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響機制，并對影響機理進行相關(guān)的實證檢驗;第三，本文使用多種股票流動性指標(biāo)、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)來檢驗所得到的結(jié)果，使得最后的結(jié)論更加的嚴(yán)謹(jǐn)。第四，本文分析了ILLIQ流動性指標(biāo)與投資者情緒指標(biāo)之間回歸不顯著的原因，明晰了ILLIQ指標(biāo)的適用性和局限性，并且推測出投資者情緒與投資者異質(zhì)性信念有著密切關(guān)系，為后續(xù)的研究提供了一個方向。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

目前直接研究投資者情緒影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量較少，本節(jié)內(nèi)容立足于本文的研究主題，按照以下幾個方面對相關(guān)文獻(xiàn)進行梳理和評述。

(一)市場情緒/投資者情緒的測度

關(guān)于投資者情緒的研究，到目前為止，國內(nèi)外的學(xué)者對其概念和內(nèi)涵并沒有達(dá)成統(tǒng)一的界定標(biāo)準(zhǔn)。一個較為流行的觀點是：投資者情緒是投資者基于對資產(chǎn)未來能夠帶來的現(xiàn)金流以及投資風(fēng)險的預(yù)期所形成的一種信念，然而這種信念并不能完全地反映當(dāng)前已有的事實(Baker&Wurgler，2006)。還有學(xué)者認(rèn)為，投資者情緒是投資者在股票價格與其真實內(nèi)在價值存在差距時的一種心理表現(xiàn)(花貴如，2010)。

當(dāng)前對于投資者情緒的測度有多種方式，主要可以分為兩種：第一種是單一情緒指標(biāo)，如封閉式基金折價、投資者/消費者信心指數(shù)、IPO數(shù)量及其首日收益等來衡量投資者情緒的變化。第二種是構(gòu)建復(fù)合指數(shù)，其中影響力最大的是BW投資者情緒指數(shù)及其構(gòu)建方法(Baker&Wurgler，2006)，即使用封閉式基金折價率、換手率、IPO數(shù)量、IPO首日收益率、新股占比以及紅利溢價六個單一代理變量，通過主成分分析法來構(gòu)建復(fù)合投資者情緒指標(biāo)。國內(nèi)的學(xué)者，易志高(2009)、雷光勇(2012)、李鳳羽(2014)等，借鑒了BW指標(biāo)的構(gòu)建方法，選取了中國的不同的代理變量構(gòu)建了中國的投資者情緒指標(biāo)。

易志高(2009)認(rèn)為現(xiàn)有的關(guān)于投資者情緒對市場影響的實證研究之所以會出現(xiàn)結(jié)論不一致的原因，除了研究方法的不同和樣本的差異之外，很有可能與投資者情緒度量的準(zhǔn)確性有關(guān)，因此他在參考和改進BW指數(shù)構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上，融入能夠反映中國股票市場投資者情緒變化的指標(biāo)，即封閉式基金折價、市場交易量、IPO數(shù)量以及上市首日收益、消費者信心指數(shù)和新增投資者開戶數(shù)等，構(gòu)建了CICSI投資者情緒指標(biāo)，這一指標(biāo)對于中國市場上相關(guān)方面的研究具有重要影響意義，雖然劉學(xué)文(2019)認(rèn)為，易志高(2009)利用加權(quán)平均處理對主成分進行融合會降低第一主成分的占比，但是如果按照Baker&Wurgler(2006)和劉學(xué)文(2019)的做法，只采用第一主成分分析的話，可能會由于信息丟失過多而造成實證結(jié)果不夠穩(wěn)健。故而本文最終還是選取易志高(2009)所構(gòu)建的CICSI投資者情緒指標(biāo)來衡量投資者情緒。

(二)市場情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

基于投資者理性和經(jīng)理人理性的經(jīng)典金融理論預(yù)測，市場情緒在企業(yè)投資中不會起到任何作用。早期的研究為這一理論提供了支持(Morck,Shleifer,and Vishny(1990)，Blanchard,Rhee,and Summers(1993))。然而，近幾年來的研究卻對這一觀點提出了質(zhì)疑。研究顯示，市場情緒會對企業(yè)的投資行為產(chǎn)生重大影響(Baker,Stein,and Wurgler(2003)；Polk and Sapienza(2009))。Fischer & Merton(1984)、Morck et al.(1990)的研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒會通過影響企業(yè)權(quán)益融資的時機，間接影響其投資行為；在此基礎(chǔ)上，后面的文獻(xiàn)提出了投資者情緒影響企業(yè)投資的“權(quán)益融資渠道”。Polk & Sapienza(2009)在Stein(1996)的理論分析模型和 Baker&Wurgler(2004)所提出的股利迎合理論的基礎(chǔ)上，提出了投資者情緒影響企業(yè)投資的“理性迎合渠道”，即：理性的管理者出于維持和推高公司短期股價水平的考量，會主動迎合投資者情緒進行投資活動。Nofsinger(2005)、花貴如(2011)將投資者和企業(yè)管理者的有限理性納入同一框架內(nèi)考察，并在此基礎(chǔ)上提出了投資者情緒影響公司資本投資的“管理者樂觀主義中介渠道”。

與已有的這些文獻(xiàn)不同，本文從股票流動性的角度來探究投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響。Fang et al.(2014)根據(jù)美國上市公司的數(shù)據(jù)做出的研究發(fā)現(xiàn)，股票流動性的增加會降低企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，其作用機理在于股票流動性的增強會增加外部敵意收購的壓力以及降低短期逐利型機構(gòu)投資者的交易成本，這兩者迫使公司追求短期績效、削減長期研發(fā)投入。馮根福(2017)參考Fang et al.(2014)的研究成果，基于中國上市公司的數(shù)據(jù)得到股票流動性的提高會降低民營企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，而對國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響不顯著。Huberman和Halka(2001)推測，流動性共因是由于“噪音交易者的存在和影響”而產(chǎn)生的。Froot和Dabora(1999)認(rèn)為，特定國家的投資者情緒沖擊會導(dǎo)致一個國家股票收益的過度聯(lián)動。Baker和Wurgler(2006)的研究表明，投資者情緒波動會同時影響許多股票，盡管對于不同股票的影響程度不同。Barberis,Shleifer和Wurgler(2005)提供了支持基于情緒的收益共同運動理論的證據(jù)。G.Andrew Karolyi(2012)指出投資者情緒可能是流動性共因的重要來源之一。Frankie Chau(2016)指出，情緒誘導(dǎo)的買賣行為是股價變動的重要決定因素。李春紅、彭光裕(2011)的研究表明投資者情緒和股票流動性之間存在單向的因果關(guān)系。尹海員(2017)通過分析投資者情緒對股票流動性的影響效應(yīng)和機理以及實證檢驗得到：在考慮市值規(guī)模差異后，投資者情緒對股票流動性存在顯著的促進作用，而且情緒只能單向影響股票流動性，反向則不成立。由上述的內(nèi)容我們可以推斷出，除了權(quán)益融資渠道、理性迎合渠道和管理者樂觀主義中介渠道之外，投資者情緒有可能還會通過金融市場本身(或者更準(zhǔn)確地說，通過影響股票流動性)來間接影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。具體的理論機制如下：投資者情緒越高，投資者越樂觀，會更多參與到股票投資之中，那么股票流動性增加，公司所面臨的外部敵意收購壓力增大、短期逐利型機構(gòu)投資者的交易成本降低，最終導(dǎo)致公司追求短期績效、削減長期研發(fā)投入，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平降低。

綜上分析本文提出如下假設(shè)：

1.投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。相對于國有企業(yè)而言，投資者情緒對非國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響更強。

2.投資者情緒與股票流動性呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并會通過股票流動性這一途徑來影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。

三、研究設(shè)計

(一)研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2017年全部A股上市公司的數(shù)據(jù)，并對其進行了如下的處理：(1)剔除了金融行業(yè)的企業(yè)；(2)剔除了所有ST和*ST的企業(yè)；(3)剔除了信息不全或者數(shù)據(jù)有所缺失的企業(yè)。經(jīng)過上述處理之后，總共得到7304個企業(yè)年非平衡面板數(shù)據(jù)樣本點。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和WIND數(shù)據(jù)庫。

(二)變量選擇

1.被解釋變量

為了增強實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從以下兩個方面度量企業(yè)的創(chuàng)新水平：(1)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，這里用專利申請數(shù)來表示，記為Apply。馮根福(2017)用專利授權(quán)數(shù)來表示企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，然而Fang et al.(2014)指出，相比專利授權(quán)數(shù)，專利申請數(shù)能夠更好地捕捉創(chuàng)新的實際時間。Lee&O Neill(2003)、畢金玲(2018)都采用專利申請數(shù)來度量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。(2)企業(yè)的創(chuàng)新效率，馮根福(2017)借鑒了Desyllas and Hughes(2010)以及Hirshleifer et al.(2012)等學(xué)者的做法，以專利授權(quán)與研發(fā)投入絕對額的自然對數(shù)的比度量企業(yè)創(chuàng)新效率，本文在此基礎(chǔ)上進行了一些調(diào)整，以專利申請數(shù)與研發(fā)投入絕對額的自然對數(shù)的比來度量企業(yè)創(chuàng)新效率記為A/R。

A/R=Apply/In(R&D)

2.解釋變量

(1)投資者情緒

本文選取易志高(2009)提出的CICSI投資者情緒指標(biāo)來度量投資者情緒。

CICSI=0.231DCEF+0.224TURN+0.257IPON+0.322IPOR+0.268CCI+0.405NIA

其中DCEF為封閉式基金折價率加權(quán)平均的月度值，TURN為滬深月交易量，IPON為每月新股發(fā)行的數(shù)量，IPOR為新股上市首日收益加權(quán)平均的月度值，CCI為消費者信心指數(shù)，NIA為每月新增投資者開戶數(shù)。

由于CICSI投資者情緒指標(biāo)為月度指標(biāo)，為了和其它變量的頻率相一致，本文對CICSI投資者情緒指標(biāo)做出年化處理。由于研發(fā)投資、技術(shù)創(chuàng)新是一個長期決策后的結(jié)果，不太可能受到某一年中某個月的極端值的影響，所以在轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的時候，本文使用中位數(shù)而不是加權(quán)平均數(shù)以排除極端的影響。

(2)股票流動性

衡量股票流動性的指標(biāo)有很多，諸如Amihud(2002)的ILLIQ指標(biāo)、Pastor和Stambaugh(2003)構(gòu)建Pastor-Stambaugh指標(biāo)、換手率、相對有效買賣價差等等。熊海芳、齊玉錄(2019)指出，買賣價差是報價驅(qū)動市場中重要的衡量指標(biāo)，對于我國這種訂單驅(qū)動的股票市場的適用性有待商榷并且買賣價差僅能體現(xiàn)正常交易的股票的流動性大小，無法度量我國頻繁存在的停牌、漲跌停這些非正常交易時段的流動性。因此，本文使用ILLIQ指標(biāo)、Pastor-Stambaugh指標(biāo)和換手率來衡量股票流動性。分別記為ILLIQ、PS、Tover。

3.控制變量

(1)公司規(guī)模：馮根福(2017)選取了公司資產(chǎn)總額年初數(shù)和銷售額年末數(shù)的自然對數(shù)來衡量企業(yè)規(guī)模，然而公司資產(chǎn)總額年初數(shù)和其它變量之間存在很強的多重共線性，故而本文參考 Tri Vi Dang and Zhaoxia Xu(2018)的做法，只選取年末銷售額來衡量企業(yè)規(guī)模，并取對數(shù)用lnSales表示；

(2)償債能力：使用公司的資產(chǎn)負(fù)債率來表示，分別記為 Debt;

(3)企業(yè)價值變量：使用托賓 q 值(記為TobinQ)來衡量企業(yè)的相對價值;市值的自然對數(shù)(記為 lnMV)來衡量企業(yè)的絕對價值;

(4)企業(yè)上市年齡的自然對數(shù)，使用lnAge 來表示;

(5)企業(yè)性質(zhì)變量:用虛擬變量SOE表示，0代表非國有企業(yè)，1代表國有企業(yè)。

(6)行業(yè)特征變量:

馮根福(2017)提到：不同的行業(yè)由于競爭程度不同，產(chǎn)品更新?lián)Q代以及技術(shù)升級的速度存在著很大的差異性，因此其創(chuàng)新能力亦會有顯著的差異。為了控制行業(yè)差異對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文借鑒溫軍和馮根福(2012)、馮根福(2017)的做法，用行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(乘以100)和行業(yè)市值賬面比進行控制，分別記為IndDebt 以及IndM/B。

(7)參考馮根福(2017)，考慮到研發(fā)投入的作用，加入了研銷比(YFB)。

表1 各變量定義

(三)研究模型的設(shè)定

參考Tri Vi Dang and Zhaoxia Xu(2018)、馮根福(2017)、花貴如(2011)等的做法，本文的模型設(shè)定分為兩個大部分，分別針對兩個假設(shè)來進行驗證。

1.投資者情緒和企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新

本部分內(nèi)容用到了兩個模型：一是創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率分別對投資者情緒指標(biāo)的面板回歸模型；二是專利申請數(shù)對投資者情緒指標(biāo)的回歸。因為本文所選取的專利申請數(shù)據(jù)為非負(fù)整數(shù)型數(shù)據(jù)，計數(shù)模型具有更好的統(tǒng)計擬合效果(溫軍和馮根福，2012)。并且因為本文的數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)，不宜使用混合截面數(shù)據(jù)的計數(shù)模型，而應(yīng)該運用面板數(shù)據(jù)的計數(shù)模型。

A/Rit=β0+β1·CICSIt+β·X+μi+εit

2.股票流動性的中介效應(yīng)模型

由文獻(xiàn)綜述部分的分析可知，在投資者情緒、股票流動性和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系中，投資者情緒是自變量，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新為因變量，股票流動性則是投資者情緒影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的中介變量。投資者情緒通過影響股票流動性，繼而對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響。借鑒溫忠麟、葉寶娟(2014)提出的檢驗中介效應(yīng)的方法和流程，我們可以構(gòu)造如下的中介效應(yīng)模型，以檢驗股票流動性的中介效應(yīng)。

A/Rit=β0+β1·CICSIt+β·X+ν1

(1)

liquidity=α0+α1·CICSIt+α·X+ν2

(2)

A/Rit=γ0+γ1·CICSIt+γ2·liquidity+γ·X+ν3

(3)

上述中介效應(yīng)模型的檢驗程序和原理如下：檢驗方程(1)的系數(shù)β1，如果顯著為負(fù)，則說明投資者情緒確實影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。然后依次檢驗方程(2)的系數(shù)α1和方程(3)的系數(shù)γ2，如果兩個都顯著為負(fù)，則意味著投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響至少有一部分是由股票流動性的中介效應(yīng)產(chǎn)生的。這里需要指出的是，花貴如(2011)認(rèn)為在模型(3)中，如果γ1不顯著，但是γ2顯著可以說明存在完全中介作用，但溫忠麟、葉寶娟(2014)指出完全中介的概念是有問題的，原因之一是在總效應(yīng)小(但顯著)的時候，間接效應(yīng)可能不到總效應(yīng)的七成，直接效應(yīng)就會不顯著，結(jié)果就會被判斷為完全中介，與常理相悖。

四、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(2007-2017)

表2為本文中主要變量的描述性統(tǒng)計。從表2中的結(jié)果可以看出，全樣本下，公司專利申請數(shù)Apply的均值為53.521，最大值為7073，最小值為1，研發(fā)效率A/R的最大值為449.571，最小值為0.044，標(biāo)準(zhǔn)差為13.145。從衡量技術(shù)創(chuàng)新的兩項指標(biāo)的統(tǒng)計結(jié)果我們可以知道，中國企業(yè)之間的技術(shù)創(chuàng)新水平存在著比較顯著的差異，這也印證了引入行業(yè)特征變量等來作為控制變量的必要性。

(二)實證分析結(jié)果

1.投資者情緒和企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新(企業(yè)異質(zhì)性)

表3 全樣本下投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著相關(guān)；括弧中為標(biāo)準(zhǔn)誤差。

表3中，兩個模型中投資者情緒變量對應(yīng)的P值為0.000，在1%的置信水平下是顯著的，這表明投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)相關(guān)關(guān)系。為了進一步研究企業(yè)異質(zhì)性是否對于投資者情緒與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用，本文將樣本分組為國有企業(yè)樣本和非國有企業(yè)樣本，并分別用上述模型進行回歸分析。結(jié)果如表4和表5所示。

表4 國有企業(yè)樣本下投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著相關(guān)；括弧中為標(biāo)準(zhǔn)誤差。

表5 非國有企業(yè)樣本下投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著相關(guān)；括弧中為標(biāo)準(zhǔn)誤差。

通過表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的回歸結(jié)果并不顯著，而投資者情緒對專利申請數(shù)的回歸結(jié)果依然是顯著的。對比來看表5的結(jié)果，無論是投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率和專利申請數(shù)的回歸結(jié)果都是顯著的。兩者的這種差異可能源于國有企業(yè)和非國有企業(yè)的經(jīng)營方式不同：國有企業(yè)更多是受到國家政策的影響，承擔(dān)著較多的社會責(zé)任，管理層的決策更多是要考慮國家的經(jīng)濟金融政策以及維護社會穩(wěn)定有序，不太可能受到投資者情緒波動的影響。

實證分析結(jié)果表明：總體來看，投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。并且與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平受到投資者情緒的影響更強。

2.股票流動性的中介效應(yīng)模型

在確認(rèn)了投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平具有顯著的負(fù)向影響之后，可以進行下一步的中介效應(yīng)檢驗。表6和表7是分別用Pastor-Stambaugh指標(biāo)和換手率度量股票流動性所得到中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。

表6 基于Pastor-Stambaugh指標(biāo)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著相關(guān)；括弧中為標(biāo)準(zhǔn)誤差。

表7 基于換手率的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

模型(1)模型(2)模型(3)A/RApplyCICSIA/RApply(常量)-37.105(4.019)???-6.644(0.133)???19.474(1.269)???-37.274(4.019)???-6.783(0.133)???CICSI-0.064(0.019)???-0.015(0.000)???Tover0.128(0.028)???-0.092(0.054)?-0.019(0.002)???lnSales1.322(0.273)???0.228(0.009)???-0.776(0.098)???1.266(0.275)???0.215(0.009)???YFB-4.388(2.476)?-0.523(0.024)???-5.228???(1.098)-4.496(2.476)?-0.508(0.024)???Debt0.900(0.820)0.021(0.023)-0.311(0.317)0.941(0.820)0.015(0.023)TobinQ-0.174(0.082)??-0.091(0.003)???0.024(0.039)-0.165(0.082)??-0.090(0.003)???lnMV0.923(0.307)???0.271(0.023)???1.769(0.113)???0.997(0.310)???0.292(0.010)???lnAge-1.203(0.204)???-0.007(0.007)0.654(0.081)???-1.321(0.216)???-0.031(0.007)???IndDebt-0.135(0.011)???-0.009(0.000)???-0.096(0.006)???-0.136(0.011)???-0.009(0.000)???IndM/B0.184(0.108)?0.077(0.002)???-0.253(0.057)???0.252(0.115)??0.087(0.002)???SOE0.074(0.528)-0.496(0.024)???-1.034(0.131)???0.107(0.528)-0.485(0.024)???sigma0.766(0.022)???0.772(0.023)???F330.052???974.251???333.009???R20.0430.1180.044調(diào)整R20.0420.1170.042

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著相關(guān)；括弧中為標(biāo)準(zhǔn)誤差。

模型(1)我們在上一部分已經(jīng)詳細(xì)探討了，所以接下來看模型(2)和模型(3)。模型(2)的結(jié)果顯示，無論是用Pastor-Stambaugh指標(biāo)還是換手率來度量股票流動性，都可以得到投資者情緒對股票流動性有顯著的正向影響。當(dāng)選用ILLIQ指標(biāo)來度量股票流動性時，模型(2)和模型(3)都是不顯著的，由于篇幅有限，這里不列出回歸結(jié)果。

再進一步來看，結(jié)合模型(3)的實證結(jié)果，我們可以判別：股票流動性再投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中是否扮演了中介效應(yīng)的角色。模型(3)的結(jié)果顯示，在用專利申請數(shù)來度量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的前提下，無論是用Pastor-Stambaugh指標(biāo)還是換手率來考量股票流動性，投資者情緒指標(biāo)和股票流動性的系數(shù)都顯著為負(fù)，這意味著，投資者情緒對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響中，至少有一部分是由于股票流動性的中介效應(yīng)產(chǎn)生的，即股票流動性確實扮演了中介效應(yīng)的角色。而用創(chuàng)新效率來度量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的時候，我們發(fā)現(xiàn)用換手率來考量股票流動性的時候，股票流動性的系數(shù)是顯著為負(fù)的，而用Pastor-Stambaugh指標(biāo)度量股票流動性的時候，股票流動性的系數(shù)是不顯著為負(fù)的?？偟膩碚f，用換手率和Pastor-Stambaugh指標(biāo)來度量股票流動性，所得到的回歸結(jié)果支持假設(shè)2，即投資者情緒與股票流動性呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并且股票流動性在投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系中扮演了中介效應(yīng)的角色。

這里還需要解釋一下ILLIQ指標(biāo)的回歸結(jié)果不顯著的原因。第一，ILLIQ指標(biāo)衡量股票流動性存在一定的缺陷。熊海芳、齊玉錄(2019)指出ILLIQ指標(biāo)的數(shù)據(jù)范圍很大，在用ILLIQ指標(biāo)進行實證研究時，尤其是在回歸方程中充當(dāng)控制變量或解釋變量時，效果較差。同時ILLIQ指標(biāo)沒有考慮停牌和漲跌停情況，而我國的股票市場作為新興的資本市場，停牌和漲跌停情況較為頻繁，所以ILLIQ并不是很適合衡量我國股票流動性。第二，不同的股票流動性指標(biāo)是從不同的角度來度量股票流動性，是流動性某個側(cè)面的反映。投資者情緒對流動性的影響只能從某些角度才能被捕捉到。ILLIQ指標(biāo)是從價格沖擊的角度衡量股票流動性，但當(dāng)價格達(dá)到漲停或跌停時，成交量無法對價格造成影響，所以ILLIQ指標(biāo)此時無法捕捉到投資者情緒導(dǎo)致的成交量的變化，而換手率指標(biāo)卻可以捕捉到投資者情緒導(dǎo)致的這部分影響。并且，與ILLIQ指標(biāo)相比，換手率指標(biāo)不僅能夠正向反映流動性，還能反映投資者異質(zhì)性信念(陳慰、張兵(2018))，因此由上述回歸結(jié)果的對比也能部分說明投資者情緒與投資者異質(zhì)性信念之間可能存在密切聯(lián)系。

五、結(jié)論與政策建議

本文基于2007-2017年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)，探討了中國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與投資者情緒以及股票流動性之間的關(guān)系。本文從專利申請數(shù)和改進研發(fā)效率這兩個維度度量了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，同時運用換手率和Pastor-Stambaugh指標(biāo)這兩個指標(biāo)來衡量股票流動性，以此來確保所得結(jié)論的穩(wěn)健性。在此基礎(chǔ)上，本文引入了面板泊松模型和中介效應(yīng)模型對所提出的兩條假設(shè)進行檢驗。主要的研究發(fā)現(xiàn)和結(jié)論是：

(1)與Tri Vi Dang and Zhaoxia Xu(2018)針對美國公司所得到的研究結(jié)果不同，在中國，投資者情緒與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。并且考慮了中國特有的企業(yè)異質(zhì)性后發(fā)現(xiàn)：與國有企業(yè)相比，投資者情緒對非國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的影響更強。

(2)投資者情緒與股票流動性之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合理論分析和實證檢驗，本文發(fā)現(xiàn)投資者情緒可以通過股票流動性這一途徑來影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。由此也豐富了投資者情緒影響企業(yè)投資行為的傳導(dǎo)路徑。

本文的研究結(jié)論的政策意義在于：第一，肯定了我國國有企業(yè)存在的必要性，國有企業(yè)基本上不受到市場情緒的干擾，因此能夠更多地著眼于長遠(yuǎn)投資而非短期績效，對于我國長期經(jīng)濟的穩(wěn)定運行具有重要意義。第二，為了規(guī)避虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的沖擊、提高我國企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，應(yīng)該通過一系列政策措施，比如快速公開信息等，讓投資者情緒維持在一個穩(wěn)定的區(qū)間。在投資者情緒低迷的時期，應(yīng)該通過適當(dāng)?shù)慕?jīng)濟金融政策來提振投資者的投資信心；而在投資者情緒高漲的時期，建議提高股利分紅、抑制股票投機來調(diào)整過度追求短期價差收益導(dǎo)致的高流動性，避免公司追求短期績效而放棄長期投資。