產(chǎn)業(yè)政策對上市公司股票市場收益率的影響研究

謝海芳 張錦坪

摘?要：以“十三五”期間的產(chǎn)業(yè)政策為樣本，運(yùn)用中介效應(yīng)模型研究了產(chǎn)業(yè)政策、業(yè)績和股票收益率三者之間的傳導(dǎo)機(jī)制。結(jié)果表明，180個交易日內(nèi)，業(yè)績遮掩了產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的負(fù)向效應(yīng)，使股票收益率有所上升；270個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對業(yè)績具有顯著正向影響，但此時產(chǎn)業(yè)政策不會通過業(yè)績影響股票收益率；360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對業(yè)績無顯著影響，此時也不存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績進(jìn)而影響股票收益率的傳導(dǎo)機(jī)制。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)政策；業(yè)績；股票收益率；遮掩效應(yīng)

一、引言

產(chǎn)業(yè)政策在我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展史中占據(jù)著重要的地位。我國重大經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和轉(zhuǎn)型、加強(qiáng)和改善宏觀調(diào)控、提高產(chǎn)業(yè)質(zhì)量、彌補(bǔ)市場不足以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)體制改革，這些都需要產(chǎn)業(yè)政策的扶持和引導(dǎo)。此外，股票市場是經(jīng)濟(jì)的晴雨表，能夠綜合反映某個行業(yè)或產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。股票價格的形成不僅需要強(qiáng)大的信息基礎(chǔ)，而且要受來自社會經(jīng)濟(jì)、金融環(huán)境等諸多因素的影響，以“政策市”著稱的我國股票市場更與各種政策息息相關(guān)。

回顧以往關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策和股票市場的研究，主要側(cè)重于研究某一行業(yè)的政策對股票價格的影響，而未深究產(chǎn)業(yè)政策會通過何種途徑影響股票收益率。另外，學(xué)者們從理論上認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策會通過提升受惠企業(yè)的業(yè)績，進(jìn)而提升股票收益率，但未有證實(shí)。本文對現(xiàn)有研究主要有以下貢獻(xiàn)：①從現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的角度證實(shí)了產(chǎn)業(yè)政策①會提升業(yè)績、進(jìn)而提升股票收益率這一理論假設(shè)。②將全樣本進(jìn)行分類，證實(shí)了產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績進(jìn)而影響股票收益率這一機(jī)制主要體現(xiàn)在非國有全資控股的其他企業(yè)中。③以往研究產(chǎn)業(yè)政策的文獻(xiàn)主要局限于單一時間段，本文表明了不同期間內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的影響是不同的。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策的研究

關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策的研究，宏觀層面主要是研究產(chǎn)業(yè)政策的重要作用。如Chen和Xie（2019）研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策對經(jīng)濟(jì)的增長有顯著的正向影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的重要渠道。Galischeva（2019）指出印度的產(chǎn)業(yè)政策有助于解決一系列的社會問題，如就業(yè)、營養(yǎng)不良，等等。Mao等（2021）指出中國的產(chǎn)業(yè)政策是否有助于一個行業(yè)的生產(chǎn)力增長，取決于該產(chǎn)業(yè)相對于世界前沿的發(fā)展階段。微觀層面多集中于對企業(yè)和投資者的影響。韓乾和洪永淼（2014）指出，產(chǎn)業(yè)政策在公布后短期內(nèi)能給投資者帶來較高超額收益，但在中長期對收益率沒有影響。黎文靖和李耀淘（2014）研究發(fā)現(xiàn)總體上產(chǎn)業(yè)政策并沒有顯著提升企業(yè)投資，但產(chǎn)業(yè)政策能夠增加民營企業(yè)的投資，但這一結(jié)果在國有企業(yè)中并不顯著。

中國證券期貨2023年4月

第2期產(chǎn)業(yè)政策對上市公司股票市場收益率的影響研究

（二）行業(yè)政策頒布對股市的影響研究

關(guān)于行業(yè)政策對于股票市場的影響研究，我國學(xué)者基本上都得出了行業(yè)政策的頒布對股市有顯著影響的結(jié)論，但并不是股票市場對所有的產(chǎn)業(yè)政策反應(yīng)都一致。孫志紅和盧新生（2011）發(fā)現(xiàn)“一號文件”的政策效應(yīng)顯著，但十七屆三中全會的惠農(nóng)政策的效應(yīng)檢驗(yàn)并沒有發(fā)現(xiàn)預(yù)期的反應(yīng)。馬敏侃（2012）證明了新能源產(chǎn)業(yè)政策對上市企業(yè)具有正面積極的推動作用，并且這一作用可以在當(dāng)日的股價上體現(xiàn)出來。朱華桂和喬聯(lián)寶（2016）以公開上市的新聞出版類企業(yè)為樣本，指出出版企業(yè)改制政策對行業(yè)發(fā)展有顯著影響。葉飛洋和賈凡勝（2016）通過2012年年底至2013年中國政府對光伏產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行股票市場研究，指出政策的全面性、詳細(xì)程度、連續(xù)性會極大地影響產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。羅煜（2017）根據(jù)文化產(chǎn)業(yè)政策及文化產(chǎn)業(yè)事件對上市公司股價進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)了行業(yè)事件的發(fā)生消息會被提前泄露，市場提前反應(yīng)，而投資者對文化產(chǎn)業(yè)政策沒有提前預(yù)判和預(yù)知的能力。王裕熊和靳厚忠（2017）的研究表明體育產(chǎn)業(yè)政策給體育上市公司帶來顯著正向影響，特別是將主業(yè)聚焦在體育產(chǎn)業(yè)的股票收益更多。

關(guān)于政策對于股票市場的影響研究中，學(xué)者們一致得出了政策頒布對股票價格有短期影響的結(jié)論。胡永宏（2010）通過研究農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)上市公司股價波動的影響，得出政策對農(nóng)業(yè)股股價波動有一定程度的短期影響的結(jié)論。張華（2014）證明了農(nóng)業(yè)類上市公司政策效應(yīng)明顯，政策效應(yīng)同時具有短期和長期效應(yīng)，并且政策效應(yīng)存在市場差異、規(guī)模差異、區(qū)域差異和主題差異。張曉萍（2015）以家電行業(yè)為例研究了產(chǎn)業(yè)政策的股票市場效應(yīng)，她指出產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施在短期內(nèi)是有效的，長期來看產(chǎn)業(yè)政策對股票市場的影響因產(chǎn)業(yè)政策而變。朱啟瑩和黃海燕（2016）實(shí)證檢驗(yàn)了《關(guān)于加快發(fā)展體育產(chǎn)業(yè)?促進(jìn)體育消費(fèi)的若干意見》對體育類上市公司資本市場價值有較明顯的短期正向沖擊，具有一定的持續(xù)性。陳歌（2017）研究了扶持政策對新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，根據(jù)事件研究法發(fā)現(xiàn)了扶持政策的實(shí)施對新能源汽車產(chǎn)業(yè)短期有顯著正向影響。王晨宇（2018）發(fā)現(xiàn)醫(yī)藥行業(yè)“十三五”相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策的發(fā)布確實(shí)對醫(yī)藥行業(yè)相關(guān)上市公司股票收益率短期波動產(chǎn)生了顯著影響。

（三）產(chǎn)業(yè)政策和股票市場相結(jié)合的文獻(xiàn)研究

我國也有研究產(chǎn)業(yè)政策和股票市場的文獻(xiàn)。陳冬華和姚振曄（2018）以我國產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施的影響為切入點(diǎn)，研究發(fā)現(xiàn)政府行為也可能降低股票價格同步性，提高股票價格中公司特質(zhì)信息的含量。陸靜和喻浩（2023）的研究表明，產(chǎn)業(yè)政策會通過加劇重點(diǎn)發(fā)展行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品市場的競爭程度、增加行業(yè)內(nèi)經(jīng)營環(huán)境的不確定性以及降低會計(jì)信息披露質(zhì)量三條路徑來提高重點(diǎn)發(fā)展行業(yè)的股票特質(zhì)波動率。

綜上所述，基于產(chǎn)業(yè)政策與股票市場的文獻(xiàn)多是從某行業(yè)或某產(chǎn)業(yè)來研究產(chǎn)業(yè)政策對股票市場的影響，而將涉及多數(shù)產(chǎn)業(yè)的政策與股票市場結(jié)合的文獻(xiàn)數(shù)量卻極少。本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于以往文獻(xiàn)還未有從產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)業(yè)績進(jìn)而影響股票收益率這一機(jī)制來進(jìn)行研究。故本文試圖以2016—2020年的產(chǎn)業(yè)政策為樣本，從現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)來證明這一點(diǎn)。

三、理論分析

關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策對微觀企業(yè)業(yè)績的影響，不同的學(xué)者有著不同的看法。

部分學(xué)者認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)政策的頒布有利于企業(yè)業(yè)績的提升。如趙卿（2016）的研究就發(fā)現(xiàn)了長期性產(chǎn)業(yè)政策鼓勵發(fā)展的企業(yè)經(jīng)營業(yè)績得到了明顯增長。劉婷婷（2019）也指出產(chǎn)業(yè)政策能夠顯著提升企業(yè)績效。市場失靈理論與資源稟賦理論為此結(jié)論提供了理論支撐。根據(jù)市場失靈理論，市場配置資源存在壟斷、外部性以及信息不完全等問題，進(jìn)而使社會不能達(dá)到帕累托最優(yōu)。此時，政府介入市場有利于提升企業(yè)資源配置和生產(chǎn)效率，進(jìn)而提升企業(yè)業(yè)績。根據(jù)資源稟賦理論，在其他條件不變的情況下，若某種資源相對豐富，那么企業(yè)就可以利用低成本的優(yōu)勢，快速地發(fā)展起來，使企業(yè)業(yè)績提升。通俗地講，產(chǎn)業(yè)政策會通過給予稅收優(yōu)惠、放松項(xiàng)目審批以及研發(fā)活動補(bǔ)貼等給予受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)更好的經(jīng)濟(jì)機(jī)會和發(fā)展環(huán)境，而這些均有利于企業(yè)業(yè)績的提升。而一般來說，企業(yè)業(yè)績與股票收益率呈正相關(guān)關(guān)系。也就是說，產(chǎn)業(yè)政策會通過企業(yè)業(yè)績的提升，進(jìn)而提升股票收益率。

與上述分析不同的是，也有部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策不利于企業(yè)業(yè)績的提升。他們指出，產(chǎn)業(yè)政策支持的行業(yè)雖然可以以較低成本獲得信貸等，但由于沒能高效利用這些資源，反而對行業(yè)發(fā)展不利。根據(jù)資源詛咒理論，資源的過度集中會使產(chǎn)能過剩，從而造成資源的浪費(fèi)，因而產(chǎn)業(yè)政策是無效的。如余東華和邱璞（2017）指出中國的產(chǎn)業(yè)政策中，政府對企業(yè)的判斷有失合理性，從而使企業(yè)進(jìn)行大量的盲目投資，企業(yè)業(yè)績降低。除此之外，政府在給予企業(yè)便利的同時，也轉(zhuǎn)移了本該由政府承擔(dān)的社會責(zé)任，這也會降低企業(yè)績效。此外，韓超等（2017）也指出供給型產(chǎn)業(yè)政策會引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行非生產(chǎn)性投資，并且不能維持競爭，這也會降低企業(yè)業(yè)績。步丹璐等（2017）指出受產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)異地股權(quán)投資金額、投資次數(shù)和投資省份數(shù)會明顯增加，但異地股權(quán)投資會顯著降低企業(yè)經(jīng)營業(yè)績。企業(yè)業(yè)績的降低會使企業(yè)內(nèi)在價值降低，從而降低股票收益率。

基于以上分析，本文試圖通過實(shí)證的方法檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策對于企業(yè)業(yè)績的影響。在此基礎(chǔ)之上，檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策是否會通過影響業(yè)績，進(jìn)而影響股票收益率。此外，產(chǎn)業(yè)政策到底是會正向影響業(yè)績從而導(dǎo)致股票收益率上升，還是負(fù)向影響業(yè)績導(dǎo)致股票收益率下降，本文也試圖給予解答。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

本文以“十三五”期間的產(chǎn)業(yè)政策作為樣本，來研究產(chǎn)業(yè)政策對上市公司股票市場收益率的影響。本文的產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)均來自中國產(chǎn)業(yè)政策網(wǎng)，篩選出的政策所涉及產(chǎn)業(yè)包括但不限于環(huán)保、農(nóng)業(yè)、電力、交通、醫(yī)藥、能源等行業(yè)。根據(jù)研究的需要，本文對產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)做了如下處理：①國家部委發(fā)布的地方性政策因影響范圍小，故本文對該類產(chǎn)業(yè)政策做了剔除處理；②本文剔除了政策所涉及個股少于5個的產(chǎn)業(yè)政策；③鑒于金融行業(yè)的復(fù)雜性，本文刪除了金融類的產(chǎn)業(yè)政策。最后，根據(jù)篩選后的產(chǎn)業(yè)政策確定政策所涉及的股票。

本文的股票價格、股票狀態(tài)以及行業(yè)分類數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫，貨幣供給量來自中經(jīng)網(wǎng)，其余數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫。本文對政策所涉及的個股進(jìn)行了如下處理：①剔除B股數(shù)據(jù)；②剔除政策頒布后新上市個股數(shù)據(jù)；③剔除ST、*ST數(shù)據(jù)；④為防止極端值的影響，對所有變量進(jìn)行1%水平上的winsorize處理。

（二）數(shù)據(jù)描述

本文首先呈現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)政策頒布后的股票收益率和業(yè)績平均變化圖。如圖1所示。

圖1中，ret代表產(chǎn)業(yè)政策頒布后股票收益率的變化趨勢，ROA代表產(chǎn)業(yè)政策頒布后業(yè)績的變化趨勢。以往的研究文獻(xiàn)表明，企業(yè)業(yè)績變化會引起企業(yè)內(nèi)在價值發(fā)生變化，相應(yīng)地股票收益率也會隨之而變。然而，圖1卻顯示，產(chǎn)業(yè)政策頒布后180個交易日、270個交易日和360個交易日企業(yè)平均業(yè)績均為正；而企業(yè)平均股票收益率只在產(chǎn)業(yè)政策頒布后180個交易日為正，在政策

頒布后270個交易日和360個交易日均為負(fù)。產(chǎn)業(yè)政策頒布后，平均股票收益率和平均業(yè)績呈現(xiàn)不同的變化趨勢。產(chǎn)業(yè)政策頒布后，業(yè)績一路上揚(yáng)。股票收益率僅在政策頒布后180個交易日有所上升，而在政策頒布后270個交易日和360個交易日持續(xù)下跌。那么，在不同時期內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對業(yè)績有怎樣的影響？產(chǎn)業(yè)政策是否會通過業(yè)績間接影響股票收益率？為解決上述問題，本文

圖1?股票收益率、業(yè)績變化趨勢

擬構(gòu)建固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型，來探討產(chǎn)業(yè)政策頒布后180個交易日、270個交易日和360個交易日，產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績的影響以及業(yè)績是否扮演了產(chǎn)業(yè)政策影響股票收益率的傳導(dǎo)機(jī)制。

（三）研究模型

首先，為檢驗(yàn)一段時期內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策是否會對企業(yè)業(yè)績產(chǎn)生影響，本文構(gòu)建了固定效應(yīng)模型如式（1）所示。

ROAi，t+T=χ0+χ1IPi，t+χ3TDRi，t+T+χ4LMSi，t+T+χ5LRi，t+T+χ6TATI，t+T+χ7naturei+industry+time+ε（1）

模型（1）中，ROA為總資產(chǎn)收益率，作為被解釋變量；IP代表產(chǎn)業(yè)政策，作為主要解釋變量?？刂谱兞堪ㄙY產(chǎn)負(fù)債率（TDR）、股權(quán)集中度（LMS）、流動比率（LR）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）以及行業(yè)固定效應(yīng)（industry）和時間固定效應(yīng)（time），ε為殘差項(xiàng)。T分別取180、270和360。

其次，本文借鑒溫忠麟等（2004）提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，來檢驗(yàn)一段時期內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策是否通過影響業(yè)績進(jìn)而影響股票收益率。根據(jù)中介效應(yīng)模型，本文先構(gòu)建了模型（2），檢驗(yàn)一段時期內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策是否會對股票收益率產(chǎn)生影響。模型形式如下：

Ri，t+T=α0+α1IPi，t+controls+industry+time+u1（2）

模型（2）中，R為股票收益率，作為被解釋變量；IP代表產(chǎn)業(yè)政策，作為主要解釋變量。模型（2）的控制變量（controls）有企業(yè)規(guī)模（Size）、賬面市值比（BM）、資產(chǎn)負(fù)債率（TDR）、貨幣供給增長率（grate）、市凈率（PB）和市場收益率（Rm），u1為殘差項(xiàng)。除此之外，本文參照以往絕大多數(shù)文獻(xiàn)，如花貴如等（2021）的做法，模型中控制了行業(yè)固定效應(yīng)（industry）和時間固定效應(yīng)（time）。T分別取180、270和360。

最后，在模型（2）的基礎(chǔ)上，本文再次建立了模型（3）和模型（4），具體形式如下：

ROAi，t+T=γ0+γ1IPi，t+controls+industry+time+u2（3）

Ri，t+T=β0+β1IPi，t+β2ROAi，t+T+controls+industry+time+u3（4）

上述模型中，R為股票收益率，作為被解釋變量；IP代表產(chǎn)業(yè)政策，作為主要解釋變量；中介變量為企業(yè)業(yè)績，用ROA來衡量，控制變量的選取參照模型（2），u2，u3為殘差項(xiàng)。T分別取180、270和360。

（四）變量說明

股票收益率（Ri，t+T）。具體計(jì)算方式為Rit+T=pit+T－pitpit。其中，pit為股票i第t日的收盤價格，pit+T為股票i第t+T日的收盤價格，Ri，t+T為股票i第t+T日的收益率。

產(chǎn)業(yè)政策（IPi，t）。本文借鑒黎文靖和李耀淘（2014）的研究，并結(jié)合本文實(shí)際，在產(chǎn)業(yè)政策規(guī)劃政策文件中出現(xiàn)“加快發(fā)展”“加速推動”“加快構(gòu)建”“大力發(fā)展”“鼓勵”“加快建設(shè)”“培育壯大”“加快完善”等字眼的行業(yè)，視為國家支持

樣本期間，產(chǎn)業(yè)政策以隱形抑制為主。產(chǎn)業(yè)政策主要涉及鼓勵支持的行業(yè)，故IP僅取值為1和0。的行業(yè)。股票i根據(jù)證監(jiān)會行業(yè)分類前三位代碼以及相關(guān)概念板塊共同確定。若第t日有產(chǎn)業(yè)政策頒布，則IP取值為1；若第t日無產(chǎn)業(yè)政策頒布，則IP取值為0。

企業(yè)業(yè)績（ROA）。本文借鑒了王秀麗和梁詩卉（2016）的做法，用總資產(chǎn)收益率ROA來衡量業(yè)績。

控制變量（controls）。模型（1）中，控制變量參考了部分學(xué)者如張璇等（2021）等、王芳等（2019）及饒茜和侯席培（2017）的研究，選取了資產(chǎn)負(fù)債率（TDR）、股權(quán)集中度（LMS）、流動比率（LR）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TAT）以及行業(yè)固定效應(yīng)（industry）和時間固定效應(yīng)（time）。此外，中介效應(yīng)模型在參考市場模型的基礎(chǔ)上，借鑒周孝華和傅能普（2013）、張玉華等（2016）的研究，將企業(yè)規(guī)模（Size）、賬面市值比（BM）、市凈率（PB）、廣義貨幣供應(yīng)量增長率（grate）以及資產(chǎn)負(fù)債率（TDR）作為控制變量引入模型。所有變量的具體定義如表1所示。

五、實(shí)證結(jié)果

（一）產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績的影響

表2為模型（1）的實(shí)證結(jié)果，用于考察一段時間內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績的影響。根據(jù)表2可知，產(chǎn)業(yè)政策在180個交易日內(nèi)以及270個交易日內(nèi)對業(yè)績的邊際影響分別為0.0147和0.0488，且分別在5%和1%的水平上顯著。在360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績沒有顯著影響。這表明，在產(chǎn)業(yè)政策頒布后的180個交易日以及270個交易日，產(chǎn)業(yè)政策提升了企業(yè)的業(yè)績。

（二）中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果

下文分別呈現(xiàn)了模型（2）、模型（3）和模型（4）180個交易日、270個交易日和360個交易日的中介效益模型實(shí)證結(jié)果。為便于區(qū)分，180個交易日中，模型（2）中變量IP所對應(yīng)的系數(shù)記為α1801，模型（3）中變量IP所對應(yīng)的系數(shù)記為γ1801，模型（4）中變量IP和變量ROA所對應(yīng)的系數(shù)分別記為β1801和β1802。后文270個交易日和360個交易日以此類推（見表3）。

由表3中第（1）列可以看出，180個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策在1%的水平上對股票收益率有顯著負(fù)向影響，即產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的總效應(yīng)為-0.414。由表3的第（2）列可得，γ1801為0.0120，在統(tǒng)計(jì)上不顯著。根據(jù)第（3）列可知，變量系數(shù)β1801為-0.451，在1%的水平上顯著，這表明產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的直接效應(yīng)為-0.451；β1802為1.281，也在1%的水平上顯著。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，需進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示置信區(qū)間不包括0，這表明此時產(chǎn)業(yè)政策會通過影響業(yè)績，間接影響股票收益率。具體來說，γ1801、β1802和β1801異號，故此時存在遮掩效應(yīng)。即180個交易日內(nèi)，業(yè)績遮掩了產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的直接負(fù)向效應(yīng)，使股票收益率有所上升，由-0.451上升至-0.414。此時，間接效應(yīng)與直接效應(yīng)比例的絕對值γ1801β1802β1801約為0.034。

由表4可知，270個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的總效應(yīng)α2701為0.987，對股票收益率的直接效應(yīng)β2701為0.814，分別在1%和10%的水平上顯著。表4中，系數(shù)γ2701和系數(shù)β2702僅有一個顯著，故此時需進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)是否存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績，進(jìn)而影響股票收益率的間接效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，間接效應(yīng)不顯著。故270個交易內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策不會通過影響業(yè)績影響股票收益率。270個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策分別會對股票收益率和業(yè)績產(chǎn)生顯著影響，但此時不存在三者之間的傳導(dǎo)機(jī)制。這可能是本文的數(shù)據(jù)所導(dǎo)致的，業(yè)績沒有公布日數(shù)據(jù)，這與股票收益率所相對應(yīng)的日數(shù)據(jù)并不完全匹配。但這也部分說明了，此時投資者沒有進(jìn)行價值投資。

由表5第（1）列可知，360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策在1%的水平上對股票收益率有負(fù)向影響，其變量系數(shù)為-0.238，表明產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的總效應(yīng)為-0.238。列（2）和列（3）中，變量系數(shù)γ3601和β3602僅有一個顯著，故進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)。結(jié)果表明，360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策不會通過影響業(yè)績進(jìn)而影響股票收益率。

（三）異質(zhì)性檢驗(yàn)

國有企業(yè)和非國有企業(yè)在經(jīng)營目標(biāo)、政府干預(yù)以及政府資源獲得方面存在較大差異，而產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施中政府和企業(yè)占據(jù)了重要地位。于是，為了考察業(yè)績在產(chǎn)業(yè)政策影響不同股權(quán)性質(zhì)的企業(yè)股票收益率中扮演的作用，此部分將全樣本分為國有企業(yè)和非國有全資控股的其他企業(yè)兩個子樣本來進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。表6、表7和表8分別為180個交易日、270個交易日和360個交易日的子樣本中介效應(yīng)模型異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果。

由表6可知，180個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對國有企業(yè)的總效應(yīng)不顯著，故此時不存在產(chǎn)業(yè)政策影響股票收益率的機(jī)制問題。180個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對非國有全資控股的其他企業(yè)在1%的水平上具有顯著的負(fù)向影響，其系數(shù)取值為-0.435。由于模型（2）的變量系數(shù)γ1801和模型（3）的變量系數(shù)β1802在非國有全資控股的其他企業(yè)中只有一個系數(shù)顯著，故進(jìn)行了Bootstrap檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，對于非國有全資控股的其他企業(yè)中，產(chǎn)業(yè)政策會通過影響企業(yè)業(yè)績，間接影響股票收益率。具體來說，180個交易日內(nèi)，非國有全資控股的其他企業(yè)中，中介效應(yīng)模型表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)。即業(yè)績會遮掩產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的負(fù)向影響，使得股票收益率從-0.481上升至-0.435。此時，間接效應(yīng)與直接效應(yīng)比例的絕對值為0.039。這表明，企業(yè)業(yè)績在非國有全資控股的企業(yè)中是產(chǎn)業(yè)政策影響股票收益率的因素。

表7中，產(chǎn)業(yè)政策對國有企業(yè)的股票收益率的總效應(yīng)和直接效應(yīng)均在1%的水平上為正。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)。結(jié)果表明，270個交易日內(nèi)，對于國有企業(yè)來說，產(chǎn)業(yè)政策不會通過影響業(yè)績，間接影響股票收益率。根據(jù)表7中第（4）列、第（5）列以及第（6）列可知，對于非國有全資控股的企業(yè)來說，產(chǎn)業(yè)政策不會對個股收益率產(chǎn)生顯著性影響，Bootstrap檢驗(yàn)也表明間接效應(yīng)不顯著。故此時也不會存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績，進(jìn)而影響股票收益率的傳導(dǎo)機(jī)制。

由表8可知，360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對國有企業(yè)沒有顯著性影響。根據(jù)Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果，產(chǎn)業(yè)政策不會通過影響業(yè)績，間接股票收益率。對于非國有全資控股的其他企業(yè)來說，產(chǎn)業(yè)政策在360個交易日內(nèi)會對股票收益率在1%的水平上產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，其總效應(yīng)為-0.286，直接效應(yīng)為-0.285。Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果表明，間接效應(yīng)不顯著，故此時不存遮掩效應(yīng)或中介效應(yīng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策、業(yè)績和股票收益率三者之間關(guān)系的穩(wěn)健性，本文采取了改變業(yè)績衡量指標(biāo)的方法，即用凈資產(chǎn)收益率（ROE）代替總資產(chǎn)收益率（ROA）的方法，來進(jìn)行模型回歸。產(chǎn)業(yè)政策對業(yè)績的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，產(chǎn)業(yè)政策在180個交易日、270個交易日對企業(yè)業(yè)績?nèi)跃哂酗@著正向影響。360個交易日IP所對應(yīng)的值正處于10%顯著性水平的分界線上，此時的差距可能是由于總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率本身的差距所造成。

繼續(xù)進(jìn)行影響機(jī)制分析，具體穩(wěn)健性結(jié)果如下所示。表10和表11分別為全樣本穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，表12、表13和表14為子樣本穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。

由表10可知，180個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策仍對股票收益率具有顯著負(fù)向影響。由表10中第（2）列和第（3）列可知，系數(shù)γ1801和系數(shù)β1802均顯著，則間接效應(yīng)顯著。γ1801、β1802和β1801異號，故模型仍具體表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)。業(yè)績遮掩了產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的負(fù)向影響，使股票收益率由-0.446上升至-0.414。間接效應(yīng)與直接效應(yīng)比例的絕對值為0.0403。

表11表明，270個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率具有正向影響；360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率具有負(fù)向影響。對270個交易日和360個交易日分別進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)。結(jié)果表明，270個交易日和360個交易日間接效應(yīng)均不顯著，故不存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績，進(jìn)而影響股票收益率的傳導(dǎo)機(jī)制。

根據(jù)表12中國有企業(yè)模型回歸結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率不顯著，故此時不存在產(chǎn)業(yè)政策影響股票收益率的機(jī)制問題。對非國有全資控股的其他企業(yè)來說，經(jīng)Bootstrap檢驗(yàn)，間接效應(yīng)存在。此時，模型仍表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，間接效應(yīng)占直接效應(yīng)的比例絕對值為0.047。

由表13可知，檢驗(yàn)270個交易日內(nèi)，兩個子樣本均不存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績這一影響機(jī)制的穩(wěn)健性需進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，間接效應(yīng)不存在。這表明上文的研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

360個交易日，子樣本中介效應(yīng)模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表14所示。對國有企業(yè)和非國有全資控股的其他企業(yè)分別進(jìn)行Bootstrap檢驗(yàn)，結(jié)果表明此時不存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績進(jìn)而影響股票收益率的結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、研究結(jié)論與建議

本文以“十三五”期間的產(chǎn)業(yè)政策為樣本，通過構(gòu)建實(shí)證模型研究了產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績的影響，并且在此基礎(chǔ)上研究了一段時期內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策、業(yè)績與股票收益率三者之間的傳導(dǎo)機(jī)制問題。通過對以上實(shí)證結(jié)果的分析，本文可以得到如下研究結(jié)論：

（1）根據(jù)固定效應(yīng)模型可知，在頒布后180個交易日內(nèi)以及270個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績有顯著正向影響。360個交易日，當(dāng)以總資產(chǎn)收益率作為業(yè)績衡量指標(biāo)時，產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)業(yè)績無顯著正向影響；當(dāng)以凈資產(chǎn)收益率作為業(yè)績衡量指標(biāo)時，產(chǎn)業(yè)政策在10%的臨界值上對業(yè)績有正向影響。

（2）產(chǎn)業(yè)政策在一段時間內(nèi)對股票收益率有顯著影響。具體來說，在產(chǎn)業(yè)政策頒布后180個交易日以及360個交易日，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率有負(fù)向影響；而在產(chǎn)業(yè)政策頒布后270個交易日，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率有顯著正向影響。此外，根據(jù)中介效應(yīng)模型可知，僅在180個交易日內(nèi)，存在產(chǎn)業(yè)政策影響業(yè)績、進(jìn)而影響股票收益率的傳導(dǎo)機(jī)制。模型具體表現(xiàn)為遮掩效應(yīng)，即產(chǎn)業(yè)政策會正向影響業(yè)績，使股票收益率有所提升。進(jìn)一步地，本文對產(chǎn)業(yè)政策、業(yè)績以及股票收益率之間的傳導(dǎo)機(jī)制是否存在異質(zhì)性進(jìn)行了探討。結(jié)果表明，180個交易日和360個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策僅對非國有全資控股的其他企業(yè)的股票收益率有著顯著負(fù)向影響，對國有企業(yè)的股票收益率影響不顯著；270個交易日內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策對國有企業(yè)的股票收益率有顯著正向影響，對非國有全資控股的其他企業(yè)股票收益率影響不顯著。除此之外，在其他條件不變時，產(chǎn)業(yè)政策會提升企業(yè)業(yè)績，進(jìn)而提升股票收益率這一假設(shè)僅在180個交易日非國有控股的全資企業(yè)中存在。

本文的研究結(jié)論表明，產(chǎn)業(yè)政策的頒布會對股票收益率和企業(yè)業(yè)績產(chǎn)生影響。在某一時間段內(nèi)，產(chǎn)業(yè)政策會提升企業(yè)業(yè)績，企業(yè)業(yè)績的提升會使股票收益率進(jìn)一步提高。但這一傳導(dǎo)機(jī)制不能在更長的時間段里得以實(shí)現(xiàn)。這表明，我國的股票市場存在一定的投機(jī)性，投資者需要更多地進(jìn)行價值投資，投資者在進(jìn)行以國家行業(yè)政策為導(dǎo)向的選股策略時，也要關(guān)注企業(yè)的內(nèi)在價值是否得以改善。

最后，未來的研究可以從以下兩個方面進(jìn)行：第一，產(chǎn)業(yè)政策為什么會導(dǎo)致負(fù)向的股票收益率，是什么傳導(dǎo)機(jī)制使股票收益率為負(fù)？第二，產(chǎn)業(yè)政策對股票收益率的影響在牛熊市中有什么不同，上述傳導(dǎo)機(jī)制在牛熊市中是否還存在？這些問題都有待今后研究。

參考文獻(xiàn)

［1］CHEN?J，XIE?L.Industrial?policy，structural?transformation?and?economic?growth：evidence?from?China［J］.Frontiers?of?Business?Research?in?China，2019，13（4）：449-467.

［2］GALISCHEVA?N?V.The?industrial?policy?as?a?driver?of?the?Indian?economys?development［J］.RUDN?Journal?of?Economics，2019，27（2）：205-222.

［3］MAO?J，TANG?S，XIAO?Z，et?al.Industrial?policy?intensity，technological?change，and?productivity?growth：Evidence?from?China［J］.Research?Policy，2021，50（7）：104287.

［4］韓乾，洪永淼.國家產(chǎn)業(yè)政策、資產(chǎn)價格與投資者行為［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2014，49（12）：143-158.

［5］黎文靖，李耀淘.產(chǎn)業(yè)政策激勵了公司投資嗎［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2014（5）：122-134.

［6］孫志紅，盧新生.農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)上市公司股票價格的影響研究［J］.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，33（5）：69-76.

［7］馬敏侃.新能源政策對上市公司股價影響的實(shí)證研究［J］.科學(xué)技術(shù)與工程，2012，12（14）：3539-3543.

［8］朱華桂，喬聯(lián)寶.產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)盈利能力影響分析——以上市新聞出版類企業(yè)為分析樣本［J］.中國出版，2016（1）：25-28.

［9］葉飛洋，賈凡勝.光伏產(chǎn)業(yè)扶持性政策有效嗎——來自中國股市的證據(jù)［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2016，38（1）：68-76，126.

［10］羅煜.文化產(chǎn)業(yè)政策及事件對上市公司股價的影響研究——基于事件研究法［D］.北京：對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2017.

［11］王裕雄，靳厚忠.中國體育產(chǎn)業(yè)新政效果如何——來自資本市場的證據(jù)［J］.北京體育大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，40（1）：16-21.

［12］胡永宏.農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)上市公司股票價格波動的影響研究［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2010，25（12）：64-68.

［13］侯新.農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)上市公司股價波動的影響研究［D］.沈陽：沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)，2014.

［14］張華.農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)上市公司股價波動的影響研究［D］.上海：上海交通大學(xué)，2014.

［15］張曉萍.產(chǎn)業(yè)政策的股票市場效應(yīng)——以家電行業(yè)為例［D］.南京：東南大學(xué)，2015.

［16］朱啟瑩，黃海燕.體育產(chǎn)業(yè)政策對體育類上市公司資本市場價值的短期影響［J］.上海體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，40（6）：1-7，15.

［17］陳歌.扶持政策對新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響研究［D］.濟(jì)南：山東大學(xué)，2017.

［18］王晨宇.醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)政策對醫(yī)藥行業(yè)上市公司股價的短期影響［D］.成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2018.

［19］陳冬華，姚振曄.政府行為必然會提高股價同步性嗎？——基于我國產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2018，53（12）：112-128.

［20］陸靜，喻浩.產(chǎn)業(yè)政策對股票特質(zhì)波動率的影響及機(jī)制研究［J］.中國管理科學(xué)，2023，31（1）：21-36.

［21］趙卿.國家產(chǎn)業(yè)政策、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與公司業(yè)績［J］.南方經(jīng)濟(jì)，2016（3）：68-85.

［22］劉婷婷.產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)績效的關(guān)系研究——基于企業(yè)資本配置視角［D］.上海：華東師范大學(xué)，2019.

［23］余東華，邱璞.產(chǎn)業(yè)政策偏好、社會責(zé)任屬性與民營企業(yè)績效［J］.財(cái)經(jīng)問題研究，2017（7）：20-27.

［24］韓超，肖興志，李姝.產(chǎn)業(yè)政策如何影響企業(yè)績效：不同政策與作用路徑是否存在影響差異？［J］.財(cái)經(jīng)研究，2017，43（1）：122-133，144.

［25］步丹璐，屠長文，羅宏.產(chǎn)業(yè)政策能否緩解市場分割？——基于企業(yè)異地股權(quán)投資視角的實(shí)證研究［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2017（6）：75-88.

［26］溫忠麟.張雷，侯杰泰，等.中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用［J］.心理學(xué)報(bào)，2004（5）：614-620.

［27］花貴如，周樹理，劉志遠(yuǎn)，等.產(chǎn)業(yè)政策、投資者情緒與企業(yè)資源配置效率［J］.財(cái)經(jīng)研究，2021，47（1）：77-93.

［28］溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展［J］.心理科學(xué)進(jìn)展，2014，22（5）：731-745.

［29］王秀麗，梁詩卉.股價異常波動時期公司業(yè)績與股票價格的關(guān)系研究——基于2015年中國A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2016，31（6）：64-73.

［30］張璇，劉貝貝，李春濤.反腐政策為何能夠提升企業(yè)業(yè)績？［J］.財(cái)經(jīng)問題研究，2021（11）：67-77.

［31］王芳，姚玲珍，劉霞.跨行業(yè)經(jīng)營房地產(chǎn)與企業(yè)業(yè)績：相得益彰還是適得其反［J］.外國經(jīng)濟(jì)與管理，2019，41（10）：60-73.

［32］饒茜，侯席培.并購重組業(yè)績承諾與上市公司經(jīng)營業(yè)績——基于業(yè)績承諾到期視角的分析［J］.商業(yè)研究，2017（4）：89-96.

［33］周孝華，傅能普.中國A股市場個股收益影響因素的實(shí)證分析［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013，32（8）：113-117.

［34］張玉華，宋韞赟，張?jiān)獞c.基于空間面板數(shù)據(jù)模型的股票收益率影響因素分析［J］.中國軟科學(xué)，2016（5）：172-183.

Industrial?Policy，CompanyPerformance?and?Stock?Market?Yield

XIE?Haifang?ZHANG?Jinping

（School?of?econowics，Xihua?University，Chengdu?610039，China）

Abstract：Taking?the?industrial?policy?of?the?13th?Five-Year?Plan?period?as?a?sample，this?paper?studies?the?transmission?mechanism?between?the?industrial?policy，performance?and?stock?return?rate?by?using?the?intermediary?effect?model.The?results?show?that?within?180?trading?days，the?performance?covers?the?negative?effect?of?the?industrial?policy?on?the?stock?yield，and?the?stock?yield?has?a?significant?positive?effect?in?270?trading?days，but?the?industrial?policy?will?not?affect?the?stock?yield?through?the?performance;?within?360?trading?days，there?is?no?transmission?mechanism?affecting?the?performance.

Keywords：Industrial?Policy;Company?Performance;?Stock?Yield;?Cover?Effect