空氣質量對上市公司股價的效應分析

成都理工大學商學院

一、引言

空氣質量是2016年中國最受關注的話題之一，以PM2.5為主要空氣污染物的環境污染覆蓋了全國絕大多數地區。同時，嚴重的空氣質量污染是否會給上市公司的股價帶來影響，是否導致投資者對公司未來價值的期望的改變，是我們需要研究的問題。目前國內學者撰寫此類文獻少有，且研究主要是以單一事件為研究對象展開分析。本文通過提取具有代表性的公司數據，重點研究空氣質量對北京的制造業的上市公司股價變動影響及其因素分析。對北京市發生空氣污染橙色預警后對整個北京市地區上市公司的股票價格的影響進行實證分析，從而驗證空氣環境對資本市場上股價產生的影響。

二、理論機制

空氣質量通過影響投資者與參與主體在股票市場的偏好及決策，進而影響股票的交易行為，如換手率、波動率等，其影響的主要渠道主要有以下兩種：

(一)投資者情緒渠道，由環境壓力引起的情緒模式變化能夠通過影響金融市場的交易決策行為而最終影響資產價格(Thaler，1993)。

(二)情緒渠道，即市場預期渠道。在中國，個體投資者讓占據股票市場交易的大多數，是最主要的交易者與資金供給者。在信息化時代中，若投資者根據媒體網絡傳播等獲取標志性城市遭遇持續或嚴重空氣污染，進而可能對該地主要的制造行業企業產生負面的預期，而個體投資者存在顯著的“羊群效應”，因而在進行投資交易決策時，“羊群效應”可能會進一步放大該環境污染對于投資者的預期影響。(見圖1)

圖1 空氣質量影響股票市場的機理分析

三、實證分析

(一)樣本選擇與變量解釋

本文選取2010年1月5日至2015年2月16日北京地區空氣質量日數據和北京地區制造業上市公司股票的換手率、波動率、收益率數據。解釋變量為空氣質量指數 (AQI)，劃分為 0～50、51～100、101～150、151～200、201～300和大于300六檔，分別對應于空氣質量的六個級別。指數越大，級別越高，說明空氣污染越嚴重。被解釋變量包括股票的日收益率、換手率和波動率等數據。

(二)驗證空氣質量對股價有影響的Z檢驗

(三)長期視角下空氣質量對股價影響的線性回歸分析

本文借鑒 Saunders(1993)的線性分析方法，引入了一個季節變量。同時，本文還考慮了中國股票市場存在的“日歷效應”。用yi分別代表其中，Yi分別代表滬企收益率、換手率和波動率；A為空氣質量變量。D是星期虛擬變量。

至此，所構建的線性模型為：

表1 股票變量與空氣質量的回歸結果

(四)短期視角下空氣質量對股價影響的事件研究法

第一，界定進行環境信息查詢的數據來源，列舉出北京市發出空氣污染紅色預警的日期與數據，同時區分事件發生的原因和性質。第二，定義環境事件及事件窗。以事件窗口前90天，作為事件前觀察期，即“估計期”，觀察樣本的正常收益。第三，以窗口期30天的樣本的股票數據與估計期90天的樣本數據進行Z檢驗，檢驗事件的發生對于股票數據的影響是否發生顯著影響。通過對2015年至2016年發生的空氣污染紅色預警事件的分析，得出如下結論：兩年的事件所做的檢驗結果較為一致，均為對收益率的影響不顯著，對換手率影響極為顯著，對波動率的影響較為顯著，這也符合我們所研究的空氣環境對股價的影響機制，糟糕的空氣環境對人們的心情及心理產生影響，導致換手率與平常未污染天氣有較大變化，同時投資者的分歧程度即波動率也受到了很大影響。

四、結論

空氣質量會對股票市場產生影響。且空氣質量與股票市場換手率具有顯著的負相關關系，季節變量與股價的換手率和波動率也呈明顯的正相關，表明空氣質量與股票市場之間的情緒傳導渠從道是存在的。從短期效應來看，糟糕的空氣環境對人們的心情及心理產生影響，導致換手率與平常未污染天氣有較大變化，同時投資者的分歧程度即波動率也受到了很大影響。