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    有限關(guān)注下空氣質(zhì)量對(duì)股票投資收益率的影響
    ——來(lái)自污染度和地理區(qū)位的差異化驗(yàn)證

    2020-10-14 06:03:48胡秋靈
    關(guān)鍵詞:股票指數(shù)股票市場(chǎng)空氣質(zhì)量

    胡秋靈, 郭 帥

    (陜西師范大學(xué) 國(guó)際商學(xué)院, 陜西 西安 710119)

    2013年中國(guó)大面積的持續(xù)嚴(yán)重霧霾天氣,導(dǎo)致空氣污染問(wèn)題日益受到國(guó)人關(guān)注,政府部門(mén)出臺(tái)了更加嚴(yán)格的環(huán)保政策,但政策效果不明顯。2017年中國(guó)北方城市空氣質(zhì)量的污染級(jí)天數(shù)約為37%,空氣污染形勢(shì)依然不容樂(lè)觀(guān)。然而,國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的關(guān)于空氣污染的研究主要集中在以下3個(gè)方面: (1) 利用空間計(jì)量模型或地理信息系統(tǒng)對(duì)空氣污染的空間集聚規(guī)律進(jìn)行細(xì)致挖掘[1-3]; (2) 定量分析城市化率、外商直接投資所占比重、高低耗能產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整、工業(yè)化水平等變量對(duì)各地區(qū)霧霾污染的影響程度[4-7]; (3) 針對(duì)空氣污染對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)所造成的后果分析,如空氣質(zhì)量對(duì)居民幸福感的影響、空氣污染同入境旅游業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系等[8-9]。從以上研究可以看出,目前國(guó)內(nèi)學(xué)者在關(guān)注空氣污染這一問(wèn)題時(shí),更多地偏向于宏觀(guān)研究,有針對(duì)性的微觀(guān)研究相對(duì)較少,而空氣質(zhì)量同股票市場(chǎng)之間的關(guān)系更未引起學(xué)者們的足夠關(guān)注。因而,在當(dāng)下中國(guó)空氣污染問(wèn)題較為嚴(yán)重的背景下,研究空氣質(zhì)量對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)投資收益的影響可以從一個(gè)側(cè)面窺視投資者的微觀(guān)投資行為,為企業(yè)及政府部門(mén)提供決策支持。

    一、 文獻(xiàn)回顧、理論機(jī)制及研究假設(shè)的提出

    (一) 空氣質(zhì)量影響股票市場(chǎng)的研究現(xiàn)狀

    多國(guó)嚴(yán)重的空氣污染倒逼不同學(xué)科領(lǐng)域的研究者關(guān)注空氣質(zhì)量問(wèn)題,就空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)的影響來(lái)看,呈研究對(duì)象多市場(chǎng)化趨勢(shì)及切入點(diǎn)多樣化趨勢(shì)。

    利維(Levy)和雅吉爾(Yagil)以美國(guó)主要市場(chǎng)指數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)普爾500、納斯達(dá)克指數(shù)等)為研究對(duì)象,探究了交易所所在地的空氣質(zhì)量對(duì)市場(chǎng)指數(shù)收益率的影響,研究結(jié)果表明:二者之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)空氣質(zhì)量較差時(shí),股票市場(chǎng)中的賣(mài)盤(pán)數(shù)強(qiáng)于買(mǎi)盤(pán)數(shù),這為空氣污染導(dǎo)致投資者負(fù)面情緒增強(qiáng)提供了證據(jù)[10];萊波里(Lepori)的研究表明加拿大、澳大利亞、荷蘭和中國(guó)香港的股票市場(chǎng)同樣也會(huì)受到空氣質(zhì)量的顯著負(fù)向影響[11]。

    從切入點(diǎn)看,萊波里(Lepori)以意大利股票交易所改變交易方式為時(shí)間點(diǎn),分兩階段研究了空氣質(zhì)量在交易方式改變前后對(duì)股票市場(chǎng)收益率的影響,研究結(jié)果表明:當(dāng)交易所中存在交易員時(shí),空氣質(zhì)量同股票收益率存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,但隨著電子化交易的實(shí)行,這種關(guān)系在一定程度上被弱化了;吳(Wu)以中國(guó)股票市場(chǎng)為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究了12月份上證指數(shù)收益率同當(dāng)月空氣質(zhì)量之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)當(dāng)12月份發(fā)生嚴(yán)重空氣污染時(shí)(空氣質(zhì)量指數(shù)AQI>300),霧霾天氣同股票收益率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,同時(shí)該結(jié)果表現(xiàn)出的時(shí)間效應(yīng)說(shuō)明2013年很可能是中國(guó)社會(huì)認(rèn)識(shí)到空氣污染嚴(yán)重性的“第一年”[12],這種時(shí)間效應(yīng)被何(He)解釋為是中國(guó)居民環(huán)保意識(shí)的覺(jué)醒所導(dǎo)致的[13];郭永濟(jì)和張誼浩利用多元遞進(jìn)的方法系統(tǒng)研究了上海市空氣質(zhì)量同上海本地股票收益率之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量變量能夠同時(shí)對(duì)上海本地股票的收益率、波動(dòng)率和換手率產(chǎn)生影響[14];張誼浩進(jìn)而又將視角轉(zhuǎn)向中國(guó)居民的空氣污染關(guān)注度對(duì)股票收益率的影響,并發(fā)現(xiàn)空氣污染關(guān)注度變量對(duì)股票收益率的負(fù)面影響強(qiáng)于空氣污染變量[15];萬(wàn)孝元通過(guò)以小市值及“彩票類(lèi)”股票為研究對(duì)象發(fā)現(xiàn)這兩類(lèi)股票受空氣質(zhì)量的影響更大,主要原因是這兩類(lèi)上市公司受投資者情緒的影響強(qiáng)于其他類(lèi)型的公司[16]。

    而關(guān)于空氣質(zhì)量影響股票市場(chǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制,國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要是從投資者情緒途徑對(duì)該影響進(jìn)行闡述的。首先,空氣質(zhì)量作為一種能夠被人體切實(shí)感知的天氣現(xiàn)象,可以直接對(duì)人類(lèi)情緒產(chǎn)生影響,有研究表明暴露在嚴(yán)重的空氣污染中會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)抑郁、焦慮、緊張、無(wú)助和憤怒的程度增加[17-18],這種較差的負(fù)面情緒能夠改變投資者對(duì)未來(lái)平均資產(chǎn)收益率的預(yù)期并影響投資行為,大多數(shù)投資者情緒微小的改變形成合力也足以對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生大的影響。例如,悲觀(guān)的情緒會(huì)使投資者增加對(duì)貨幣資產(chǎn)或?qū)嵨镔Y產(chǎn)的需求,減少對(duì)股票等資本資產(chǎn)的持有,集中的股票拋售行為進(jìn)而造成股票價(jià)格的下跌[19]。其次,較差的空氣質(zhì)量更容易使投資者對(duì)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)感到悲觀(guān),從而傾向于減少投資倉(cāng)位[20]。相關(guān)醫(yī)學(xué)研究表明,當(dāng)人們長(zhǎng)時(shí)間暴露在受污染的空氣中時(shí),腎上腺皮質(zhì)醇的含量將會(huì)增加,導(dǎo)致人體代謝紊亂,降低人們進(jìn)行冒險(xiǎn)行為欲望的同時(shí),也可以降低一個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好水平和理性分析能力[21-24],投資者冒險(xiǎn)行為的減少反映到股票市場(chǎng)上則表現(xiàn)為交易意愿的冷淡。

    上述文獻(xiàn)對(duì)空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)的影響進(jìn)行了多切入點(diǎn)的考察和研究,呈現(xiàn)出多樣化趨勢(shì),為本論文寫(xiě)作提供了方法論借鑒,也是本論文的靈感之母。不過(guò),已有研究仍然存在以下局限:其一,大多以股票市場(chǎng)整體指數(shù)收益率為指標(biāo)變量,其中暗含著投資者情緒的改變會(huì)對(duì)市場(chǎng)中所有行業(yè)股票的投資收益率產(chǎn)生顯著影響,這與有限關(guān)注理論相悖,偏離實(shí)際投資行為;其二,重點(diǎn)從時(shí)間維度研究空氣污染對(duì)中國(guó)股市投資收益率影響的異質(zhì)性,忽視了對(duì)同等污染度下空間維度異質(zhì)性的探討。

    鑒于此,本文基于投資者有限關(guān)注理論,從行業(yè)和地理區(qū)位兩個(gè)層面研究了空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)投資收益率的影響。本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 第一,將有限關(guān)注理論明確應(yīng)用于空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)投資收益率影響的研究過(guò)程中,使得研究結(jié)論更接近投資者的投資行為; 第二,通過(guò)行業(yè)約束控制污染度不變,嘗試研究不同地理區(qū)位個(gè)股投資收益率的異質(zhì)性; 第三,對(duì)企業(yè)選址及政府招商等提出可行建議。

    (二) 基于投資者有限關(guān)注理論的研究假設(shè)提出

    中國(guó)股票市場(chǎng)成立三十多年以來(lái),市場(chǎng)成熟度得到了很大的提高,但同歐美發(fā)達(dá)國(guó)家相比,卻仍有很長(zhǎng)的路要走。投資者成熟度往往是衡量一個(gè)國(guó)家資本市場(chǎng)發(fā)達(dá)程度的重要標(biāo)志,但中國(guó)金融市場(chǎng)中的投資者特別是多數(shù)散戶(hù)投資者專(zhuān)業(yè)知識(shí)較差、成熟度較低,在投資過(guò)程中往往表現(xiàn)出反應(yīng)過(guò)度和投機(jī)性較強(qiáng)等特征,同時(shí)成熟度較低的投資者對(duì)信息的獲取和處理能力也較差。基于這些分析,我們以行為金融學(xué)分析框架中投資者“有限理性”的觀(guān)點(diǎn)為基礎(chǔ),分析中國(guó)投資者在面臨空氣污染這一“新消息”時(shí)最可能做出的投資決策。

    “有限理性”的假設(shè)最早是由行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家西蒙(Simon)提出的,之所以人做不到傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的“理性經(jīng)濟(jì)人”,是因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,人不可能掌握全部的信息,個(gè)體對(duì)信息的處理受諸多因素的制約而存在一定的局限性,也就是說(shuō),投資者在面對(duì)股票市場(chǎng)中紛繁復(fù)雜的信息時(shí),往往只能做到有限關(guān)注。由此,行為金融學(xué)家們普遍認(rèn)為信息只能在市場(chǎng)中逐步擴(kuò)散,并由此導(dǎo)致了資產(chǎn)價(jià)格存在一定的偏誤[25]。投資者注意力的有限性是導(dǎo)致信息只能逐步擴(kuò)散的重要原因,投資者在同一時(shí)間只有有限的信息獲取和處理能力,并只能緩慢地將信息反映到資產(chǎn)價(jià)格之中,因而注意力可以被認(rèn)為是一種稀缺的認(rèn)知資源[26]113-135。有限關(guān)注導(dǎo)致投資者更愿意進(jìn)行分類(lèi)學(xué)習(xí),即相比于市場(chǎng)整體信息,投資者傾向于處理更多的板塊和個(gè)股層面的信息[27]。當(dāng)投資者所面臨的投資選項(xiàng)越多,搜索信息的成本越高,那些能夠首先引起投資者注意的選項(xiàng)就越可能被選中[28]??梢?jiàn),當(dāng)空氣污染作為“新消息”被股票市場(chǎng)中的投資者所接收之后,扳動(dòng)投資者注意神經(jīng)的應(yīng)是與空氣污染相關(guān)的污染性行業(yè)。

    隨著行為金融學(xué)受到的關(guān)注逐漸增強(qiáng),相關(guān)學(xué)者對(duì)其研究也不斷深入。有學(xué)者通過(guò)對(duì)主觀(guān)效用模型的修正,將個(gè)體有限理性歸結(jié)為3個(gè)部分,分別為非標(biāo)準(zhǔn)信念、非標(biāo)準(zhǔn)偏好以及非標(biāo)準(zhǔn)決策,其中的非標(biāo)準(zhǔn)決策就突出了投資者在進(jìn)行投資決策過(guò)程中通常具有有限的樣本選擇及啟發(fā)式處理的特征[29]。所謂有限的樣本選擇具體是指,由于投資者信息處理能力有限,其只能夠采集并處理部分反映價(jià)格的信息,即那些吸引投資者注意的敏感信息;而啟發(fā)式處理則源于投資者某些根深蒂固的心理信念[30]。因此,考慮到中國(guó)北方地區(qū)的空氣污染要明顯比南方地區(qū)嚴(yán)重,正是這種顯著的污染差異引發(fā)了我們關(guān)于區(qū)域因素在空氣質(zhì)量影響股票市場(chǎng)中的作用的思考。隨著中國(guó)居民對(duì)于生活品質(zhì)的追求不斷提高,環(huán)境質(zhì)量逐漸成為人們?nèi)粘I钪兴攸c(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題,在信息時(shí)代這個(gè)大背景下,中國(guó)投資者獲取關(guān)于北方地區(qū)空氣污染消息的可能性很大、成本很低,而信息的交互社會(huì)化必然會(huì)吸引眾多投資者的注意[31];投資者對(duì)北方地區(qū)空氣污染這類(lèi)信息的敏感導(dǎo)致其對(duì)相關(guān)資產(chǎn)選擇的有限采樣與有限推理,信息有偏差地反映到了資產(chǎn)價(jià)格之中。因此,我們推斷不同地理區(qū)位的相關(guān)資產(chǎn)的價(jià)格及投資收益會(huì)出現(xiàn)一定程度的差異。

    根據(jù)以上理論分析,本文提出以下兩個(gè)研究假設(shè):

    假設(shè)1:高空氣污染行業(yè)股票投資收益率受空氣污染的負(fù)面影響強(qiáng)于低空氣污染行業(yè)。

    假設(shè)2:北方地區(qū)高空氣污染行業(yè)股票投資收益率受空氣污染的負(fù)面影響強(qiáng)于南方地區(qū)高空氣污染行業(yè)股票投資收益率。

    二、 數(shù)據(jù)說(shuō)明及模型設(shè)定

    (一) 空氣質(zhì)量指數(shù)構(gòu)建及其描述性統(tǒng)計(jì)分析

    2012年2月29日,中華人民共和國(guó)環(huán)境保護(hù)部發(fā)布了新的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(GB3059-2012)和環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)技術(shù)規(guī)定(HJ633—2012),利用空氣質(zhì)量指數(shù)(AirQualityIndex,AQI)代替原有的空氣污染指數(shù)(AirPollutionIndex,API)。值得注意的是,2013年恰好是中國(guó)社會(huì)從大面積的霧霾天氣中認(rèn)識(shí)到空氣污染嚴(yán)重性的第一年,而相關(guān)研究結(jié)果表現(xiàn)出的時(shí)間效應(yīng)也能夠證明這一觀(guān)點(diǎn),即2013年之后空氣污染對(duì)股票市場(chǎng)影響的顯著性要明顯強(qiáng)于2013年之前,這與空氣污染的嚴(yán)重程度以及公眾環(huán)保意識(shí)的覺(jué)醒有著很大的關(guān)系。因此,考慮到數(shù)據(jù)的權(quán)威性及研究結(jié)果的有效性,本文將著重研究2013年之后中國(guó)空氣質(zhì)量對(duì)股票投資收益率的影響,文中涉及的全部空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)均來(lái)源于中華人民共和國(guó)生態(tài)環(huán)境部官網(wǎng)(1)全國(guó)城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái),網(wǎng)址:http:∥106.37.208.233:20035/。。

    為驗(yàn)證假設(shè)1,首先需要選擇樣本城市,以構(gòu)建衡量中國(guó)平均空氣質(zhì)量水平的AQI指數(shù)。考慮到中國(guó)幅員遼闊,地理上主要分為華北、華南、華東、華中、東北、西南、西北等地區(qū),因此,按照以上地區(qū)分別選取:北京、廣東、上海、湖北、遼寧、四川、陜西7個(gè)省市的省會(huì)城市作為樣本城市。理由是,以上樣本城市屬于所在區(qū)域的領(lǐng)頭羊,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度高,上市公司多,人口密度大,受霧霾污染的影響程度深,基于有限關(guān)注理論,與選取所有城市相比,按此方法選取樣本城市能夠更為準(zhǔn)確地反映空氣質(zhì)量同股票市場(chǎng)投資收益率之間的關(guān)系。

    (1)

    其中,AQIi,t代表第i個(gè)樣本城市第t日的空氣質(zhì)量指數(shù);表1展示了樣本城市空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,樣本區(qū)間為2013年11月1日至2019年6月30日。

    從表1中可以發(fā)現(xiàn),空氣質(zhì)量指數(shù)均值排在前三位的城市均位于中國(guó)北方地區(qū),這說(shuō)明中國(guó)空氣污染問(wèn)題的確存在南北方差異,北方地區(qū)的空氣污染問(wèn)題明顯更加嚴(yán)重,這一點(diǎn)從空氣質(zhì)量指數(shù)的最大值一項(xiàng)也可以看出。另外,北方城市較大的標(biāo)準(zhǔn)差說(shuō)明了其空氣質(zhì)量的波動(dòng)幅度相對(duì)也更大。

    表1 樣本城市空氣質(zhì)量的描述性統(tǒng)計(jì)

    (二) 樣本行業(yè)股票指數(shù)的構(gòu)建及其描述性統(tǒng)計(jì)

    1. 樣本行業(yè)的選擇

    為驗(yàn)證投資者僅僅能夠做到有限關(guān)注,除了收集上證綜合指數(shù)、深證成份指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的數(shù)據(jù)之外,我們選取了鋼鐵、水泥制造、煤炭開(kāi)采、電力等4個(gè)與空氣污染關(guān)聯(lián)度較高的行業(yè)的個(gè)股數(shù)據(jù),構(gòu)建高空氣污染行業(yè)股票指數(shù),作為高空氣污染行業(yè)股票市場(chǎng)的代理變量;作為對(duì)照,還選取了醫(yī)藥商業(yè)、紡織制造、食品加工、一般零售等4個(gè)行業(yè)的個(gè)股數(shù)據(jù),構(gòu)建低空氣污染行業(yè)股票指數(shù),作為低空氣污染行業(yè)股票市場(chǎng)的代理變量。此外,為了考慮地理區(qū)位因素的影響,我們將高空氣污染行業(yè)個(gè)股按照公司注冊(cè)地劃分為北方高空氣污染個(gè)股和南方高空氣污染個(gè)股,并分別構(gòu)建北方及南方高空氣污染行業(yè)股票指數(shù)。

    2. 樣本行業(yè)股票指數(shù)的構(gòu)建方法

    我們依據(jù)中證指數(shù)有限公司公布的股票指數(shù)計(jì)算方法(2)中證指數(shù)有限公司網(wǎng),http:∥www.csindex.com.cn。構(gòu)建上述股票指數(shù)。樣本區(qū)間與空氣質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)相同,并以2013年11月1日為基日,基點(diǎn)定義為1 000點(diǎn)。在樣本個(gè)股的選擇上,為了確保樣本容量的一致性,本文剔除了所選行業(yè)中上市時(shí)間不足3個(gè)月的個(gè)股。依據(jù)Wind資訊中申萬(wàn)二級(jí)行業(yè)的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),各樣本行業(yè)的個(gè)股高空氣污染行業(yè)選擇數(shù)量如表2所示,可以看出,我們共選取高空氣污染行業(yè)個(gè)股147支,低空氣污染行業(yè)個(gè)股159支;其中,在高空氣污染行業(yè)中,北方地區(qū)個(gè)股78支,南方地區(qū)個(gè)股69支。(3)所有個(gè)股數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

    表2 樣本個(gè)股選擇情況

    3. 樣本行業(yè)股票指數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)

    采用式(2)計(jì)算市場(chǎng)整體及相關(guān)行業(yè)股票指數(shù)的收益率。

    (2)

    其中,Pt和Pt-1分別代表t日和t-1日整個(gè)市場(chǎng)或相關(guān)行業(yè)股票指數(shù)的收盤(pán)價(jià)。樣本行業(yè)股票指數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示(4)為了比較,表3中同時(shí)給出了上證綜合指數(shù)、深證成分指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。。從表3可知,在樣本期內(nèi),樣本行業(yè)股票指數(shù)收益率的均值均為正;北方高空氣污染行業(yè)股票指數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差高于南方高空氣污染行業(yè),說(shuō)明北方高空氣污染行業(yè)股票指數(shù)收益率的波動(dòng)相對(duì)更大。

    表3 股票指數(shù)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)

    (三) 模型設(shè)定

    1. 多元線(xiàn)性回歸模型設(shè)定

    我們采用式(3)所示的多元線(xiàn)性回歸模型檢驗(yàn)空氣質(zhì)量對(duì)股票指數(shù)收益率的影響。

    (3)

    控制變量選取的理由如下:

    首先,一般情況下,整個(gè)股票市場(chǎng)的景氣狀況會(huì)影響投資者的信心,從而對(duì)市場(chǎng)中每支股票的表現(xiàn)產(chǎn)生影響。為了剔除股票市場(chǎng)的整體行情對(duì)所選樣本行業(yè)股票投資收益率的影響,在模型中選擇了滬深300指數(shù)收益率作為一個(gè)控制變量。滬深300指數(shù)是中國(guó)股票市場(chǎng)的權(quán)威指數(shù),代表了中國(guó)整個(gè)股票市場(chǎng)的景氣狀況,是宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的晴雨表。用滬深300指數(shù)作為控制變量的主要好處有: 其一,可以剔除所有宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股票市場(chǎng)的影響; 其二,與GDP(國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值)、CPI(消費(fèi)價(jià)格指數(shù))等宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量做控制變量相比,最大限度地保有了樣本容量; 其三,如果中國(guó)股票市場(chǎng)存在多種日歷效應(yīng),也會(huì)因此被剔除掉,確保了模型的簡(jiǎn)潔性。

    其次,行業(yè)的景氣狀況也會(huì)影響投資者對(duì)行業(yè)的投資信心,因此模型中選擇行業(yè)股指收益率的前期值作為另一個(gè)控制變量。以行業(yè)股指收益率的前期值作為控制變量的主要優(yōu)勢(shì)在于: 其一,剔除了行業(yè)因素對(duì)被解釋變量的影響; 其二,剔除了t期之前的所有信息對(duì)被解釋變量的影響。

    總而言之,模型中兩個(gè)控制變量的使用,有益于研究空氣質(zhì)量對(duì)樣本行業(yè)股票投資收益率的凈影響。

    2. Logit模型設(shè)定

    行業(yè)股票指數(shù)的漲跌往往代表著投資者對(duì)該行業(yè)未來(lái)盈利能力的預(yù)期,反映該行業(yè)的景氣狀況。我們利用Logit模型,檢驗(yàn)空氣質(zhì)量對(duì)樣本行業(yè)股票市場(chǎng)行情的影響。而且,還能夠輔助檢驗(yàn)線(xiàn)性回歸模型結(jié)果的可靠性。

    建立式(4)所示的二元Logit模型:

    (4)

    三、 模型估計(jì)及結(jié)果分析

    本文使用Eviews 10.0軟件對(duì)多元線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行估計(jì),但由于Eviews軟件無(wú)法直接給出Logit模型各解釋變量的邊際效應(yīng),因此本文使用Stata軟件對(duì)Logit模型各解釋變量的邊際效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。

    (一) 假設(shè)1的驗(yàn)證

    表4給出了樣本行業(yè)股票指數(shù)及三大股票指數(shù)收益率的多元線(xiàn)性回歸模型解釋變量前參數(shù)估計(jì)結(jié)果。由表4可以看出: 其一,所有模型中AQI的系數(shù)均為負(fù),表明空氣質(zhì)量越差,股指收益率越低,我們推斷是情緒效應(yīng)所致; 其二,AQI僅對(duì)高污染行業(yè)股指收益率的影響顯著,對(duì)其余股指收益率的影響均不顯著,表明投資者是有限關(guān)注的,空氣質(zhì)量差時(shí),投資者密切關(guān)注的是高空氣污染行業(yè)股票;其三,比較高、低空氣污染行業(yè)股指收益率模型中AQI系數(shù)的大小發(fā)現(xiàn),前者約為后者的11.67倍,說(shuō)明空氣質(zhì)量對(duì)高空氣污染行業(yè)股指收益率的影響大于對(duì)低空氣污染行業(yè)股指收益率的影響,結(jié)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果,有力地驗(yàn)證了我們的假設(shè)1。

    表5給出了Logit模型中各解釋變量的邊際效應(yīng)。由表5可以看出,所有模型AQI的邊際效應(yīng)均為負(fù),且只有高空氣污染行業(yè)模型通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),高空氣污染行業(yè)模型中AQI的系數(shù)大于低空氣污染行業(yè)模型中AQI的系數(shù)。進(jìn)一步對(duì)假設(shè)1進(jìn)行了驗(yàn)證,也同樣支持投資者有限關(guān)注假說(shuō)。

    表4多元線(xiàn)性模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果(假設(shè)1檢驗(yàn))

    表5Logit模型各解釋變量的邊際效應(yīng)(假設(shè)1檢驗(yàn))

    (二) 假設(shè)2的驗(yàn)證

    上面實(shí)證結(jié)果證明了高空氣污染行業(yè)的股指收益率受空氣質(zhì)量顯著的負(fù)向影響,下面我們?cè)诖嘶A(chǔ)上進(jìn)一步考察這種影響是否會(huì)表現(xiàn)出地理區(qū)位的差異。前文分析指出,中國(guó)空氣污染情況存在著顯著的南北方差異,由于北方地區(qū)發(fā)生大面積空氣污染的頻率更高、空氣污染狀況更加嚴(yán)重,因此投資者在收到空氣污染這一信息之后的負(fù)向反映會(huì)更大,從而造成南北方空氣污染行業(yè)個(gè)股投資收益率之間的差異性。為驗(yàn)證該假說(shuō),利用多元線(xiàn)性模型和Logit模型對(duì)南北方高空氣污染行業(yè)指數(shù)收益率受空氣質(zhì)量的影響進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表6和表7所示。

    表6 多元線(xiàn)性模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果(假設(shè)2檢驗(yàn))

    從表6可以看出,空氣質(zhì)量對(duì)南北方地區(qū)高空氣污染行業(yè)股指收益率均產(chǎn)生負(fù)向影響,其中北方地區(qū)高空氣污染行業(yè)模型中AQI系數(shù)的估計(jì)值為-0.002 6,南方地區(qū)高空氣污染行業(yè)模型中AQI系數(shù)的估計(jì)值為-0.001 3,且僅北方高污染行業(yè)通過(guò)顯著性檢驗(yàn),可見(jiàn)北方地區(qū)高空氣污染行業(yè)股指投資收益率受空氣質(zhì)量的影響顯著強(qiáng)于南方地區(qū),驗(yàn)證了假設(shè)2。

    患者于術(shù)后1、3、6、12個(gè)月進(jìn)行隨訪(fǎng),此后每年門(mén)診隨訪(fǎng)一次。術(shù)前及術(shù)后隨訪(fǎng)均進(jìn)行臨床及影像學(xué)評(píng)估。臨床評(píng)估:包括牛津膝關(guān)節(jié)評(píng)分(Oxford knee score,OKS)[6]、美國(guó)膝關(guān)節(jié)協(xié)會(huì)評(píng)分 (American Knee Society Score,AKSS)[7]、骨關(guān)節(jié)炎指數(shù)評(píng)分(Western Ontario and McMaster Universities arthritis index,WOMAC)[8]、髕股關(guān)節(jié)評(píng)分[9]。

    表7Logit模型各解釋變量的邊際效應(yīng)(假設(shè)2檢驗(yàn))

    從表7可以看出,Logit模型中空氣質(zhì)量對(duì)南北方高空氣污染行業(yè)股指收益率的邊際效應(yīng)均為負(fù),而且僅北方高污染行業(yè)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。對(duì)比兩個(gè)模型中AQI的系數(shù)發(fā)現(xiàn),北方高空氣污染行業(yè)模型中的系數(shù)更大,表明與南方地區(qū)高空氣污染行業(yè)相比,北方地區(qū)高空氣污染行業(yè)股指投資收益率受空氣質(zhì)量的影響更大,同樣驗(yàn)證了假設(shè)2。

    線(xiàn)性模型和Logit模型的實(shí)證結(jié)果對(duì)假設(shè)2的驗(yàn)證表明,空氣質(zhì)量的影響在高空氣污染行業(yè)內(nèi)部存在南北方差異,這主要是由于投資者通過(guò)視覺(jué)、新聞等渠道獲取了更多關(guān)于北方地區(qū)空氣污染的信息導(dǎo)致其出現(xiàn)了一定程度的認(rèn)知偏差,空氣污染這一新的消息過(guò)度反映到了北方高空氣污染行業(yè)個(gè)股投資收益率之中,并最終造成了南北方高空氣污染行業(yè)股指收益率間的差異,空氣質(zhì)量對(duì)南北方高空氣污染行業(yè)股指收益率影響的差異進(jìn)一步驗(yàn)證了投資者有限關(guān)注假說(shuō)。

    四、 結(jié)論及啟示

    (一) 研究結(jié)論

    通過(guò)理論分析和實(shí)證研究,我們得出以下結(jié)論:

    1. 在空氣質(zhì)量較差時(shí),投資者主要關(guān)注空氣污染行業(yè)股票。按照有限關(guān)注理論,投資者無(wú)法將注意力平均分撒在股票市場(chǎng)上的所有股票上,他們通常僅僅關(guān)注與所獲信息密切相關(guān)的股票。因而在空氣污染嚴(yán)重時(shí),高空氣污染行業(yè)股票會(huì)引致投資者的高度關(guān)注。我們的實(shí)證分析也充分證明了這一點(diǎn)。

    2. 空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)有負(fù)影響。實(shí)證研究表明,不管是整體股票指數(shù),還是高空氣污染行業(yè)或低空氣污染行業(yè)股票指數(shù),AQI對(duì)它們的影響均為負(fù),說(shuō)明差的空氣質(zhì)量導(dǎo)致的不良情緒的影響是廣泛的。

    3. 空氣質(zhì)量對(duì)高空氣污染行業(yè)股指收益率的影響更強(qiáng)。在有限關(guān)注約束下,投資者有限關(guān)注導(dǎo)致高空氣污染行業(yè)股票投資收益率受空氣質(zhì)量的影響更大。實(shí)證研究也表明,高空氣污染行業(yè)股票投資收益率受空氣質(zhì)量的影響最大,且僅有高空氣污染行業(yè)股指收益率受空氣質(zhì)量的影響統(tǒng)計(jì)顯著。

    (二) 研究啟示

    1. 在研究空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)的影響時(shí),應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注污染性行業(yè)。我們的實(shí)證研究表明,空氣質(zhì)量?jī)H僅對(duì)高空氣污染行業(yè)股指收益率有顯著的影響,為未來(lái)進(jìn)行相關(guān)研究提供了有益的啟示,未來(lái)進(jìn)行相關(guān)研究時(shí),建議使用高空氣污染行業(yè)股票指數(shù),摒棄整個(gè)股票市場(chǎng)指數(shù),否則會(huì)弱化空氣質(zhì)量對(duì)股票市場(chǎng)的影響,誤導(dǎo)投資者。

    2. 高空氣污染性企業(yè)選址時(shí)應(yīng)避開(kāi)北方地區(qū)。首先,北方地區(qū)空氣污染相對(duì)于南方更為嚴(yán)重,高空氣污染企業(yè)的加入,會(huì)加劇北方的空氣污染;其次,我們的研究表明,如果選址在北方地區(qū),這類(lèi)企業(yè)受空氣質(zhì)量的影響會(huì)更大,不利于企業(yè)在股票市場(chǎng)上融資。

    3. 北方地區(qū)的地方政府在招商引資時(shí)應(yīng)將高空氣污染企業(yè)排除在外。對(duì)于政府有關(guān)部門(mén)來(lái)講,位于北方地區(qū)的省份應(yīng)盡量減少污染性企業(yè)的投資建廠(chǎng)。首先,北方地區(qū)的地理及天氣等因素決定了高空氣污染企業(yè)會(huì)給北方地區(qū)帶來(lái)更大的大氣環(huán)境壓力,損害民眾健康,引致民眾對(duì)政府的不滿(mǎn);其次,嚴(yán)重的空氣污染會(huì)影響這類(lèi)企業(yè)的直接融資效率,加大企業(yè)的環(huán)保投資成本,降低企業(yè)利潤(rùn),減少政府財(cái)政收入。

    4. 政府應(yīng)加大大氣環(huán)境治理舉措,提振投資者信心。本文研究證實(shí)空氣污染能夠影響投資者情緒進(jìn)而對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響,較嚴(yán)重的空氣污染在心理上會(huì)使投資者對(duì)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)感到更加悲觀(guān),這種消極的情緒必然會(huì)影響股票市場(chǎng)的良性運(yùn)轉(zhuǎn),降低股票市場(chǎng)的融資能力,不利于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此,政府部門(mén)有必要對(duì)大氣污染問(wèn)題及時(shí)采取治理措施,改善空氣質(zhì)量,提升股票市場(chǎng)的運(yùn)行效率,提振市場(chǎng)士氣,促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

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