經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者關(guān)注與股價(jià)同步性

摘 要：以2016—2019年深交所A股上市公司為樣本，利用百度指數(shù)衡量投資者關(guān)注，采用Baker（2016）指數(shù)來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，通過(guò)時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)的方法研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者關(guān)注與股價(jià)同步性三者之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；投資者關(guān)注存在顯著的中介效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠通過(guò)投資者關(guān)注而降低股價(jià)同步性。最后，基于研究結(jié)論，對(duì)投資者、上市公司以及政府監(jiān)管部門提出相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)政策；投資者；股價(jià)同步性

中圖分類號(hào)：F830.91 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2022）33-0104-03

引言

近年來(lái)，國(guó)家為了推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，不斷出臺(tái)各種政策，發(fā)展創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)，大力推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。雖然我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)不斷高速發(fā)展，但是經(jīng)濟(jì)政策不確定性水平卻極大提高。經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，經(jīng)濟(jì)周期以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性等外部因素，都會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生很大影響。由于我國(guó)證券市場(chǎng)起步比較晚，發(fā)展時(shí)間比較短，很多制度還不夠完善，導(dǎo)致了各股價(jià)格波動(dòng)與市場(chǎng)平均變化趨勢(shì)存在一定的同步性，即股價(jià)同步性較高。在這樣的環(huán)境下，企業(yè)的特質(zhì)信息往往被行業(yè)和市場(chǎng)信息所覆蓋，無(wú)法及時(shí)融入股價(jià)中，從而導(dǎo)致股票價(jià)格偏離真實(shí)價(jià)格，證券市場(chǎng)通過(guò)股票價(jià)格信號(hào)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)配置的功能也無(wú)法得到有效發(fā)揮。因此，研究股價(jià)同步性的相關(guān)影響因素對(duì)于我國(guó)證券市場(chǎng)的有效完善尤為重要。

一、理論分析與研究假設(shè)

從信息效率觀的角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)提高企業(yè)的外部風(fēng)險(xiǎn)，加劇了投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱，信息不對(duì)稱會(huì)提高信息獲取成本，抑制信息套利者挖掘公司特質(zhì)信息，導(dǎo)致公司特質(zhì)信息含量下降，進(jìn)而提高股價(jià)同步性。從非理性行為的角度來(lái)看，噪聲水平提高會(huì)降低股價(jià)同步性。我國(guó)已經(jīng)處于半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)，在半強(qiáng)勢(shì)有效市場(chǎng)中，噪聲會(huì)覆蓋特質(zhì)信息占據(jù)主導(dǎo)地位（Skaife et al.，2005），也就意味著我國(guó)資本市場(chǎng)上股價(jià)波動(dòng)主要是受到噪音的影響。經(jīng)濟(jì)政策的不確定性使得投資者對(duì)股價(jià)做出不恰當(dāng)?shù)姆磻?yīng)，進(jìn)而提高了市場(chǎng)上的噪聲交易水平，從而降低股價(jià)同步性。

通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn)，根據(jù)信息效率觀點(diǎn)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高了股價(jià)同步性；而根據(jù)非理性行為觀點(diǎn)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了股價(jià)同步性。因此，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)1：保持其他條件不變，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性顯著正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高會(huì)提高股價(jià)同步性。

假設(shè)2：保持其他條件不變，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性顯著負(fù)相關(guān)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高會(huì)降低股價(jià)同步性。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來(lái)的是一種信息上的沖擊，經(jīng)濟(jì)政策的影響程度決定著投資者關(guān)注的程度。股票市場(chǎng)每天都會(huì)產(chǎn)生大量信息，人的有限關(guān)注使得關(guān)注成為個(gè)人分析和處理信息過(guò)程的重要因素（徐龍炳，2019），而影響較大的經(jīng)濟(jì)政策無(wú)疑會(huì)得到投資者的集體關(guān)注，投資者關(guān)注會(huì)促使經(jīng)濟(jì)政策信息通過(guò)股市交易融入股價(jià)，進(jìn)而影響股價(jià)同步性。相反，如果信息得不到投資者關(guān)注或投資者關(guān)注程度很低，相關(guān)信息也很難在股票價(jià)格中充分體現(xiàn)（肖奇，2017）。因此，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)股價(jià)同步性的作用可能通過(guò)影響投資者關(guān)注來(lái)實(shí)現(xiàn)。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)。

假設(shè)3：投資者關(guān)注存在顯著的中介效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠通過(guò)投資者關(guān)注而降低股價(jià)同步性。

假設(shè)4：投資者關(guān)注存在顯著的中介效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠通過(guò)投資者關(guān)注而提高股價(jià)同步性。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2016—2019年深交所A股上市公司為初始樣本，為滿足研究需要對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理：一是剔除ST和*ST企業(yè)樣本；二是剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本；三是剔除金融保險(xiǎn)類企業(yè)樣本；四是剔除2016年后上市的公司樣本；五是剔除年交易周份少于30的公司樣本，最終共得到4 347條數(shù)據(jù)。本文選取應(yīng)用最為廣泛的Baker（2016）指數(shù)來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性，投資者關(guān)注指標(biāo)百度指數(shù)通過(guò)爬蟲得到，其余研究數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義

1.被解釋變量。式（1）通過(guò)個(gè)股收益率對(duì)市場(chǎng)收益率和行業(yè)收益率回歸得到擬合優(yōu)度R2，再由式（2）對(duì)R2進(jìn)行對(duì)數(shù)處理得到股價(jià)同步性指標(biāo)SYN。其中，Ri，t是上市公司i第t周的個(gè)股收益率，Rm，t是第t周市場(chǎng)收益率，Rn，t是第t周行業(yè)收益率。

2.解釋變量。對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性，本文采用Baker et al.（2013）通過(guò)構(gòu)造指標(biāo)加以量化的方式來(lái)衡量，中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是通過(guò)對(duì)《南華早報(bào)》（South China Morning Post，SCMP）進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索、過(guò)濾和標(biāo)準(zhǔn)化處理最終得到，該指數(shù)能夠較好地反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，得到了學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可。

3.中介變量。借鑒俞慶進(jìn)（2012）的做法，通過(guò)百度指數(shù)構(gòu)建投資者關(guān)注代理變量。將股票代碼與上市公司名稱并重進(jìn)行百度指數(shù)的構(gòu)建，為避免時(shí)間趨勢(shì)的影響，通過(guò)式（3）進(jìn)一步構(gòu)建異常搜索量ASVI。其中，ATTi，t表示上市公司i在第t周的通過(guò)公司股票代碼和名稱共同搜集得到的百度指數(shù)；ASVIi，t表示上市公司i在第t周的異常搜索量，采用當(dāng)周投資者關(guān)注與前8周投資者關(guān)注的平均值同時(shí)取對(duì)數(shù)后的差來(lái)度量異常投資者關(guān)注度，并作為最終的投資者關(guān)注指標(biāo)。

4.控制變量。借鑒相關(guān)文獻(xiàn)并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用了如下相關(guān)變量：企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金比率、賬面市值比、所有權(quán)性質(zhì)、市場(chǎng)活躍度、上市年限、凈資產(chǎn)收益率、審計(jì)師事務(wù)所、行業(yè)和年度。

（三）模型構(gòu)建

本文通過(guò)模型1對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，通過(guò)模型2和模型3對(duì)投資者關(guān)注中介效應(yīng)的研究進(jìn)行檢驗(yàn)。

三、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果顯示股價(jià)同步性SYN均值和中值分別為-0.164和-0.0483，說(shuō)明我國(guó)股價(jià)同步性處于較高水平，最大值為15.68，最小值為-6.686，標(biāo)準(zhǔn)差為1.004，說(shuō)明我國(guó)各上市公司之間的股價(jià)同步性差異較大。經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)EPU最大值為791.9，最小值為363.9，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性不斷變化且變化較大。投資者關(guān)注ASVI均值為-0.0424，中值為-0.0399，說(shuō)明投資者關(guān)注程度較高。其他數(shù)據(jù)均在正常范圍內(nèi)。

（二）相關(guān)性分析

相關(guān)性分析的結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高會(huì)增加市場(chǎng)上的噪音水平進(jìn)而降低股價(jià)同步性，從而初步驗(yàn)證了假設(shè)2。投資者關(guān)注與股價(jià)同步性在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明投資者關(guān)注度越高，股價(jià)同步性水平越低。在控制變量中，公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、審計(jì)師事務(wù)所與股價(jià)同步性均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明公司規(guī)模越大，資產(chǎn)負(fù)債率越高，股價(jià)同步性水平越低，采用四大來(lái)審計(jì)財(cái)務(wù)報(bào)告也能夠在一定程度上降低股價(jià)同步性。各變量間的相關(guān)系數(shù)均遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于0.8，說(shuō)明不存在嚴(yán)重共線性問(wèn)題。

（三）回歸分析及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

下頁(yè)表1匯報(bào)了在控制了時(shí)間和行業(yè)固定效應(yīng)下的回歸結(jié)果，模型1經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，變量系數(shù)為-1.451，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會(huì)使股價(jià)同步性降低，假設(shè)2得到驗(yàn)證。模型2檢驗(yàn)顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定與投資者關(guān)注在1%水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.104，表明深市A股上市公司在經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高時(shí)得到的投資者關(guān)注越多。模型3在模型1基礎(chǔ)上納入投資者關(guān)注指標(biāo)，檢驗(yàn)顯示，投資者關(guān)注與股價(jià)同步性回歸系數(shù)為-5.248，在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明投資者關(guān)注能夠降低公司的股價(jià)同步性，此時(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性仍然在1%水平上顯著正相關(guān)，但變量系數(shù)由之前的-1.451下降為-0.904。結(jié)合模型2和模型3的結(jié)果，表明投資者關(guān)注在經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性的關(guān)系中起部分中介作用，假設(shè)3得到驗(yàn)證。其他控制變量中，公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、換手率、審計(jì)師事務(wù)所與股價(jià)同步性顯著負(fù)相關(guān)，其中，公司規(guī)模與投資者關(guān)注顯著正相關(guān)；賬面市值比、所有權(quán)性質(zhì)、上市年限與股價(jià)同步性顯著正相關(guān)。VIF值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于5，說(shuō)明不存在多重共線性問(wèn)題。

本文通過(guò)替換數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在模型1、模型2和模型3中采用的是考慮現(xiàn)金紅利再投資的周個(gè)股收益率和考慮現(xiàn)金紅利再投資的周市場(chǎng)收益率，而在我國(guó)股票市場(chǎng)中，無(wú)論是從投資者數(shù)量還是持股市值上看個(gè)人投資者都在投資者群體中占據(jù)很高比例，個(gè)人投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)選擇較為保守，一般不會(huì)選擇現(xiàn)金紅利再投資，由此通過(guò)將不考慮現(xiàn)金紅利再投資的周個(gè)股收益率和周市場(chǎng)收益率替換原模型中的考慮現(xiàn)金紅利再投資的周個(gè)股收益率和周市場(chǎng)收益率，對(duì)模型1、模型2和模型3重新進(jìn)行回歸計(jì)算得出結(jié)果如表1中（4）列、（5）列和（6）列所示。在更換數(shù)據(jù)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者關(guān)注與股價(jià)同步性關(guān)系沒(méi)有改變，且顯著性水平與之前保持一致。

四、結(jié)論與啟示

本文以2016—2019年深交所A股上市公司為樣本，利用百度指數(shù)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，通過(guò)時(shí)間固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者關(guān)注與股價(jià)同步性的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，在控制了企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率等影響因素的條件下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與股價(jià)同步性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；投資者關(guān)注存在顯著的中介效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠通過(guò)投資者關(guān)注而降低股價(jià)同步性。投資者關(guān)注作為中介變量豐富了股價(jià)同步性影響因素的研究。

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