經濟政策不確定性、投資者關注與股價同步性

摘 要：以2016—2019年深交所A股上市公司為樣本，利用百度指數衡量投資者關注，采用Baker（2016）指數來衡量經濟政策的不確定性，通過時間固定效應和行業固定效應的方法研究經濟政策不確定性、投資者關注與股價同步性三者之間的關系。研究發現，經濟政策不確定性與股價同步性呈負相關關系；投資者關注存在顯著的中介效應，經濟政策不確定性能夠通過投資者關注而降低股價同步性。最后，基于研究結論，對投資者、上市公司以及政府監管部門提出相應的建議。

關鍵詞：經濟政策；投資者；股價同步性

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

引言

近年來，國家為了推動經濟發展，不斷出臺各種政策，發展創新驅動新興產業，大力推動供給側結構性改革。雖然我國的經濟發展已經進入了新常態，經濟不斷高速發展，但是經濟政策不確定性水平卻極大提高。經濟結構的調整，經濟周期以及經濟政策不確定性等外部因素，都會對股票市場產生很大影響。由于我國證券市場起步比較晚，發展時間比較短，很多制度還不夠完善，導致了各股價格波動與市場平均變化趨勢存在一定的同步性，即股價同步性較高。在這樣的環境下，企業的特質信息往往被行業和市場信息所覆蓋，無法及時融入股價中，從而導致股票價格偏離真實價格，證券市場通過股票價格信號機制，實現資源最優配置的功能也無法得到有效發揮。因此，研究股價同步性的相關影響因素對于我國證券市場的有效完善尤為重要。

一、理論分析與研究假設

從信息效率觀的角度來看，經濟政策不確定性會提高企業的外部風險，加劇了投資者與企業之間的信息不對稱，信息不對稱會提高信息獲取成本，抑制信息套利者挖掘公司特質信息，導致公司特質信息含量下降，進而提高股價同步性。從非理性行為的角度來看，噪聲水平提高會降低股價同步性。我國已經處于半強勢有效市場，在半強勢有效市場中，噪聲會覆蓋特質信息占據主導地位（Skaife et al.，2005），也就意味著我國資本市場上股價波動主要是受到噪音的影響。經濟政策的不確定性使得投資者對股價做出不恰當的反應，進而提高了市場上的噪聲交易水平，從而降低股價同步性。

通過以上分析可以發現，根據信息效率觀點來看，經濟政策不確定性提高了股價同步性；而根據非理性行為觀點來看，經濟政策不確定性降低了股價同步性。因此，本文提出以下假設。

假設1：保持其他條件不變，經濟政策不確定性與股價同步性顯著正相關，經濟政策不確定性提高會提高股價同步性。

假設2：保持其他條件不變，經濟政策不確定性與股價同步性顯著負相關，經濟政策不確定性提高會降低股價同步性。

經濟政策不確定性帶來的是一種信息上的沖擊，經濟政策的影響程度決定著投資者關注的程度。股票市場每天都會產生大量信息，人的有限關注使得關注成為個人分析和處理信息過程的重要因素（徐龍炳，2019），而影響較大的經濟政策無疑會得到投資者的集體關注，投資者關注會促使經濟政策信息通過股市交易融入股價，進而影響股價同步性。相反，如果信息得不到投資者關注或投資者關注程度很低，相關信息也很難在股票價格中充分體現（肖奇，2017）。因此，經濟政策不確定性對股價同步性的作用可能通過影響投資者關注來實現。據此，本文提出以下假設。

假設3：投資者關注存在顯著的中介效應，經濟政策不確定性能夠通過投資者關注而降低股價同步性。

假設4：投資者關注存在顯著的中介效應，經濟政策不確定性能夠通過投資者關注而提高股價同步性。

二、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文以2016—2019年深交所A股上市公司為初始樣本，為滿足研究需要對數據做如下處理：一是剔除ST和*ST企業樣本；二是剔除數據缺失的樣本；三是剔除金融保險類企業樣本；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條數據。本文選取應用最為廣泛的Baker（2016）指數來衡量經濟政策不確定性，投資者關注指標百度指數通過爬蟲得到，其余研究數據均來源于國泰安數據庫。

（二）變量定義

1.被解釋變量。式（1）通過個股收益率對市場收益率和行業收益率回歸得到擬合優度R2，再由式（2）對R2進行對數處理得到股價同步性指標SYN。其中，Ri，t是上市公司i第t周的個股收益率，Rm，t是第t周市場收益率，Rn，t是第t周行業收益率。

2.解釋變量。對于經濟政策不確定性，本文采用Baker et al.（2013）通過構造指標加以量化的方式來衡量，中國經濟政策不確定性指數是通過對《南華早報》（South China Morning Post，SCMP）進行關鍵詞檢索、過濾和標準化處理最終得到，該指數能夠較好地反映我國經濟政策的不確定性，得到了學術界的廣泛認可。

3.中介變量。借鑒俞慶進（2012）的做法，通過百度指數構建投資者關注代理變量。將股票代碼與上市公司名稱并重進行百度指數的構建，為避免時間趨勢的影響，通過式（3）進一步構建異常搜索量ASVI。其中，ATTi，t表示上市公司i在第t周的通過公司股票代碼和名稱共同搜集得到的百度指數；ASVIi，t表示上市公司i在第t周的異常搜索量，采用當周投資者關注與前8周投資者關注的平均值同時取對數后的差來度量異常投資者關注度，并作為最終的投資者關注指標。

4.控制變量。借鑒相關文獻并考慮到數據的可獲得性，本文采用了如下相關變量：企業規模、資產負債率、現金比率、賬面市值比、所有權性質、市場活躍度、上市年限、凈資產收益率、審計師事務所、行業和年度。

（三）模型構建

本文通過模型1對經濟政策不確定性與股價同步性的關系進行檢驗，通過模型2和模型3對投資者關注中介效應的研究進行檢驗。

三、實證分析

（一）描述性統計

描述性統計的結果顯示股價同步性SYN均值和中值分別為-0.164和-0.0483，說明我國股價同步性處于較高水平，最大值為15.68，最小值為-6.686，標準差為1.004，說明我國各上市公司之間的股價同步性差異較大。經濟政策不確定性指數EPU最大值為791.9，最小值為363.9，說明經濟政策不確定性不斷變化且變化較大。投資者關注ASVI均值為-0.0424，中值為-0.0399，說明投資者關注程度較高。其他數據均在正常范圍內。

（二）相關性分析

相關性分析的結果顯示，經濟政策不確定性與股價同步性在5%水平上顯著負相關，說明經濟政策不確定性提高會增加市場上的噪音水平進而降低股價同步性，從而初步驗證了假設2。投資者關注與股價同步性在1%水平上顯著負相關，說明投資者關注度越高，股價同步性水平越低。在控制變量中，公司規模、資產負債率、審計師事務所與股價同步性均在1%水平上顯著負相關，說明公司規模越大，資產負債率越高，股價同步性水平越低，采用四大來審計財務報告也能夠在一定程度上降低股價同步性。各變量間的相關系數均遠遠低于0.8，說明不存在嚴重共線性問題。

（三）回歸分析及穩健性檢驗

下頁表1匯報了在控制了時間和行業固定效應下的回歸結果，模型1經濟政策不確定性與股價同步性在1%水平上顯著負相關，變量系數為-1.451，經濟政策不確定性的提高會使股價同步性降低，假設2得到驗證。模型2檢驗顯示，經濟政策不確定與投資者關注在1%水平上顯著正相關，相關系數分別為0.104，表明深市A股上市公司在經濟政策不確定性越高時得到的投資者關注越多。模型3在模型1基礎上納入投資者關注指標，檢驗顯示，投資者關注與股價同步性回歸系數為-5.248，在1%水平上顯著負相關，表明投資者關注能夠降低公司的股價同步性，此時經濟政策不確定性與股價同步性仍然在1%水平上顯著正相關，但變量系數由之前的-1.451下降為-0.904。結合模型2和模型3的結果，表明投資者關注在經濟政策不確定性與股價同步性的關系中起部分中介作用，假設3得到驗證。其他控制變量中，公司規模、資產負債率、換手率、審計師事務所與股價同步性顯著負相關，其中，公司規模與投資者關注顯著正相關；賬面市值比、所有權性質、上市年限與股價同步性顯著正相關。VIF值遠遠小于5，說明不存在多重共線性問題。

本文通過替換數據進行穩健性檢驗。在模型1、模型2和模型3中采用的是考慮現金紅利再投資的周個股收益率和考慮現金紅利再投資的周市場收益率，而在我國股票市場中，無論是從投資者數量還是持股市值上看個人投資者都在投資者群體中占據很高比例，個人投資者對于風險選擇較為保守，一般不會選擇現金紅利再投資，由此通過將不考慮現金紅利再投資的周個股收益率和周市場收益率替換原模型中的考慮現金紅利再投資的周個股收益率和周市場收益率，對模型1、模型2和模型3重新進行回歸計算得出結果如表1中（4）列、（5）列和（6）列所示。在更換數據后，經濟政策不確定性、投資者關注與股價同步性關系沒有改變，且顯著性水平與之前保持一致。

四、結論與啟示

本文以2016—2019年深交所A股上市公司為樣本，利用百度指數和經濟政策不確定性指數，通過時間固定效應和行業固定效應檢驗了經濟政策不確定性、投資者關注與股價同步性的關系。研究發現，在控制了企業規模、資產負債率等影響因素的條件下，經濟政策不確定性與股價同步性呈負相關關系；投資者關注存在顯著的中介效應，經濟政策不確定性能夠通過投資者關注而降低股價同步性。投資者關注作為中介變量豐富了股價同步性影響因素的研究。

參考文獻：

[1] ?Roll R.R2[J].The Journal of Finance，1988，（3）：541-566.

[2] ?俞慶進，張兵.投資者有限關注與股票收益——以百度指數作為關注度的一項實證研究[J].金融研究，2012，（8）：152-165.

[3] ?張繼德，廖微，張榮武.普通投資者關注對股市交易的量價影響——基于百度指數的實證研究[J].會計研究，2014，（8）：52-59+97.

[4] ?雷立坤，余江，魏宇，賴曉東.經濟政策不確定性與我國股市波動率預測研究[J].管理科學學報，2018，（6）：88-98.

[5] ?王耀君，高揚.網絡關注度對我國股票市場信息不對稱程度的影響[J].財經理論與實踐，2019，（1）：44-50.

[6] ?王海林，張愛玲.客戶集中度、信息披露質量與股價同步性[J].財會通訊，2019，（30）：3-7.

[7] ?宋同戰.網絡關注度對股價同步性的影響研究[J].中國物價，2020，（10）：70-72.