全國社保基金的股票投資對我國股市波動風險影響研究

方 意，邵稚權

1.中央財經大學 金融學院，北京 102206 2.北京大學 光華管理學院，北京 100871

一、問題提出

綜上，社保基金的股票投資若能降低股市波動風險，對于我國社保基金保值增長以及增強資本市場服務實體經濟能力具有重要意義。當前，學界對我國社保基金投資股市穩定股市作用的分析停留在定性層面，鮮有文獻量化分析社保基金的股票投資對股市波動風險的影響。我國社保基金投資股市積累的經驗為本文的研究提供了較好樣本，使本文的研究可以展現中國社保基金投資股市的自身特點。然而，全國社會保障基金理事會并不向公眾披露投資組合的明細和投資收益，因此難以直接獲取社保基金投資的信息。但是，上市公司定期披露的股權結構數據為研究社保基金投資提供了一條間接的途徑，這也為本文研究社保基金股市投資行為提供了可能。在人口老齡化背景下，掌握社保基金的股票投資對我國股市波動風險的作用效果與機制，有助于明確我國社保基金投資管理的方向，為促進資本市場機構投資者的發展提供有力的經驗依據。

本文對已有研究所做的拓展與貢獻主要有：第一，基于我國社保基金投資股市的歷史數據，對我國社保基金股票投資降低微觀個股和股市整體波動風險的效果進行了實證檢驗。現有相關文獻關于我國社保基金對股市波動風險的影響以定性分析為主，本文研究結果可以展現中國社保基金投資和股市波動風險的自身特點。第二，系統性地檢驗了全國社保基金股票投資對股市波動風險的影響。研究結果有助于分析我國社保基金投資的優勢與不足，從而建立起與我國社保基金投資理念相匹配的投資體制、考核激勵機制和金融監管辦法。

二、理論機制、模型設計與數據說明

(一)理論機制

社保基金股票投資對股市波動的作用主要分為兩種機制：信息溢出效應(information spillover effect)以及專業化效應(specialization effect)，如圖1所示。

圖1 社保基金投資股票降低股票市場波動風險的作用機制

1.信息溢出效應

信息溢出效應，指的是社保基金投資股票規模的增加作為積極信息，能通過影響投資者情緒穩定市場預期，從而降低股票波動風險。信息溢出效應代表社保基金投資股票，通過投資者情緒渠道對股市波動風險產生抑制作用。股市波動風險受宏觀基本面以及交易者投資組合配置的影響，也與投資者情緒息息相關。從投資者情緒的角度看，個人投資者因易受非理性情緒影響，被稱作“噪聲交易者”，其在股市低迷期容易產生恐慌性拋售行為，放大了股市波動風險。社保基金作為長期穩定資金，能使投資者形成積極預期，從而抑制恐慌性拋售，實現穩定股市波動風險的效果。

2.專業化效應

專業化效應，指的是社保基金投資股市后，機構投資者的專業化投資，會降低股市波動風險。專業化效應代表社保基金通過價值投資決策、信息對稱程度以及外部監督渠道對股市波動風險產生的抑制作用。從理論方面分析，社保基金投資股票降低股市波動風險與其投資理念、信息對稱程度以及參與公司治理有關。在投資理念上，社保基金投資股市后堅持長期價值投資，可以促進股票價格向基本面回歸。個人投資者容易對負面消息做出過度反應，產生“羊群行為”。而機構投資者能獲取更全面的信息，對負面消息做出的反應更加理性，可以抑制短期投機性投資。從信息對稱程度的角度看，機構投資者持股能夠增加股價信息含量并抑制市場操縱行為。最后，機構投資者長期持股比例較高，因此有動力對公司治理進行監督，使公司的業績表現更好。

(二)模型設計

模型設定與數據描述部分將介紹兩方面內容。微觀層面，社保基金投資對個股波動風險分析框架；宏觀層面，社保基金投資對股市整體波動風險的分析框架。如圖2所示，本文根據數據類型從信息溢出效應和專業化效應兩種作用機制展開分析。針對微觀面板數據，首先采取基于面板模型設定的事件分析法分析社保基金買入股票后，該股票波動風險的變動情況。其次，分析社保基金股票投資組合的配置行為是否符合價值投資理念。最后，采用傾向得分匹配(propensity score matching，PSM)分析社保基金持股能否降低個股的波動風險。針對宏觀時間序列數據，首先采用廣義方差分解譜構建度量社保基金信息溢出的指標，其次采用時間序列回歸模型檢驗社保基金對股市整體波動風險的信息溢出效應與專業化效應。

圖2 社保基金投資對個股和股市整體波動風險的分析框架

1.社保基金投資對個股波動風險的分析框架

(1)社保基金投資對個股波動風險的信息溢出效應檢驗。根據理論分析，社保基金投資股市作為積極信息，能通過影響投資者情緒穩定市場預期，從而降低股票的價格波動風險。本部分采用基于面板模型設定的事件分析法探究社保基金投資對個股波動風險的信息溢出效應。該方法類似于雙重差分法(DID)中的平行趨勢檢驗，可用于分析社保基金買入股票后，該股票波動風險的變動情況。以社保基金買入股票的發生時點為中心，考察事件發生前后該股票波動風險的變化趨勢及顯著性程度。回歸模型如下：

(1)

(2)

其中，是時間變量，,是第次社保基金買入事件發生的日期；是本文關注的核心結果，反映社保基金買入事件發生前后個股波動風險的變動趨勢，據此能夠探究社保基金對個股產生信息溢出效應。

(2)社保基金投資對個股波動風險的專業化效應檢驗。社保基金投資對個股波動風險的專業化效應檢驗主要包括投資理念檢驗和個股波動風險抑制作用檢驗。

第一步，構建衡量上市公司品質的指標。根據現有衡量公司品質指標構建方式，本文選取盈利性、成長性、分紅能力以及安全性四個維度品質指標，具體見表1。

表1 品質指標的計算方法

股票在時間盈利性、成長性、分紅能力以及安全性品質指標構建方式為

=[()]+[()]+[()]+[()]

(3)

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(4)

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(5)

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(6)

第二步，分析社保基金股票投資組合的配置行為是否符合價值投資理念。本部分采用基于面板模型設定的事件分析法探究社保基金的股票配置行為是否符合價值投資理念。具體將分析社保基金買入(或賣出)股票前后，該股票品質指標的變動情況。具體做法如下：以社保基金買入(或賣出)事件發生時點為中心，考察事件發生前后股票品質指標的變化趨勢及顯著性程度，回歸模型同式(1)。其中，是關注的品質指標(被解釋變量)，具體是盈利性、成長性、分紅能力以及安全性指標；反映社保基金買入(或賣出)事件發生前后股票品質指標的變動趨勢，據此能夠探究社保基金是否基于品質指標進行股票配置行為。

第三步，分析社保基金持股能否降低個股的波動風險。采用傾向得分匹配法構建反事實得到平均處理效應(ATT)：即假設被社保基金持有的股票如果未被社保基金持有，其波動風險會有何變化。

經過PSM法匹配后更準確地評估社保基金持股對股票股價波動的影響，傾向得分匹配的具體思路如下：運用Logit回歸模型和最小近鄰法篩選對照組的樣本，使得對照組的與處理組的股票的品質(盈利性、成長性、分紅能力與安全性)盡可能匹配，其中盈利性、成長性、分紅能力以及安全性為匹配變量。經過傾向得分匹配法篩選后的樣本，可認為其品質不存在系統性差異，即被社保基金投資的概率相等。基于所選樣本，將社保基金持有股票的價格波動變化減去未持有股票的價格波動變化，即可得到社保基金對個股股票波動風險產生的實際影響。

2. 社保基金投資對股市整體波動風險的分析框架

(1)社保基金投資對股市整體波動風險的信息溢出指標構建。本部分采用廣義方差分解譜來量化社保基金投資對股市整體的信息溢出效應。相對于傳統方法，廣義方差分解譜考慮了股票市場對社保基金投資股市規模變動的異質性頻率響應。這種以異質性頻率響應為基礎分解的好處在于可以考慮信息溢出的短期(高頻)和長期(低頻)影響。異質性頻率響應的邏輯基礎為：對于社保基金投資股市規模變動的沖擊，市場參與者會對其形成不同持續期的預期，進而引發具有短期或長期效應的資產配置行為，故而產生短期和長期的信息溢出效應。具體表現在，高頻域上的溢出發生在短周期波段之間，股票市場對沖擊做出的反應較為迅速。低頻域上的溢出則發生在長周期波段之間，投資者預期會發生長期性改變。

廣義方差分解譜表示法的思路如下：(1)將時域上定義的溢出基于異質性頻率響應分解為不同的部分，分別得到短周期波段和長周期波段的溢出，也即利用Diebold & Yilmaz溢出指數可以分解為短周期和長周期波段的溢出，且滿足可加性。(2)高頻域上的溢出(也即短期溢出)占主導，表示此時股票市場會迅速對信息做出響應，沖擊影響的持續時間較短；低頻域上的溢出(也即長期溢出)占主導，則表示此時沖擊產生的影響具有持續性，會傳播較長時間。模型構建步驟如下：

第一步，建立包括社保基金投資股市規模和股市波動風險在內的向量自回歸(VAR)模型。VAR模型的滯后階數為，具體形式為

(7)

其中，為系數矩陣，～(0,Σ)，Σ代表協方差矩陣，為內生變量。模型滿足平穩條件時，可轉換為移動平均形式：

(8)

(9)

(10)

第二步，將變量間的溢出效應進行頻域分解。

首先，定義廣義因果譜(),(generalized causation spectrum)表示在特定頻率上變量的變動中，可以由變量解釋的比例：

(11)

其次，定義(),為變量對變量在頻率帶上的溢出效應。該指標可由對應頻率下的方差分解(),加權求和得到：

(12)

其中，權重()表示頻率上變量方差的頻率份額：

(13)

當是寬平穩序列時，時域和頻域上的方差分解存在如下關系：

(14)

其中，∩∈=?且∪∈=(-π,π)。即當→∞時，(),可以分解到多個互不相交的頻率帶上。

最后，將(),做標準化處理并表示成百分比形式，即可得到變量對變量信息溢出作用的大小：

(15)

(16)

(17)

(三)數據選取與描述性統計

本文變量選取及指標構建如下：選擇一個季度內上證綜合指數收盤價對數收益率的標準差作為股市整體波動風險()的代理指標。這一指標越大意味著股票市場的波動風險越高。由于全國社保基金只有年度報告披露，其披露信息中并沒有持有股票的具體信息。因此，本文參見相關研究，依靠上市公司季度報告的前十大流通股情況獲得社保基金的持股信息。在分析社保基金對微觀個股的影響時，采用全國社會保障基金作為十大流通股東的持股數據。在分析社保基金對股市整體的影響時，根據上市公司季報十大流通股東章節披露，使用社保基金組合持股流通市值的對數變動率作為社保基金投資股市規模()的代理指標。

雖然限于數據可得性，本文研究樣本中無法包括全國社保基金持有的全部股票，但采用上市公司季報十大流通股東章節披露的社保基金持股數據得到的結果具有代表性和可靠性。(1)在分析社保基金對微觀個股的影響時，采用PSM法構建反事實可以緩解樣本選擇問題：即假設被社保基金持有的股票如果未被社保基金持有，其波動風險會有何變化。其思路是為社保基金持有的每個股票匹配盈利性、成長性、分紅能力以及安全性相近的其他股票，經過傾向得分匹配法篩選后的樣本，可認為其品質不存在系統性差異，即被社保基金投資的概率相等。基于所選樣本，將社保基金持有股票的價格波動變化減去未持有股票的價格波動變化，即可得到社保基金對個股股票波動風險產生的實際影響。考慮到市值與股價的波動密切相關，本文還加入流通市值變量作為匹配變量對僅用品質指標匹配的結果進行穩健性檢驗。(2)在分析社保基金對股市整體的影響時，本文根據上市公司季報披露，使用社保基金組合持股流通市值的對數變動率作為社保基金投資股市規模()的代理指標。2008年后，全國社會保障基金理事會在社保基金年度報告中對披露可供出售金融資產的年度數據，其中包括社保基金組合購買股票的總流通市值，但也包括債券等其他金融資產。如圖3所示，上市公司年報十大流通股東章節披露的社保基金組合持股流通市值，與全國社保基金理事會披露的可供出售金融資產相比，二者對數變動率的走勢較為一致，二者的相關系數達到0.76。全國社保基金理事會與上市公司年報兩種來源數據走勢的一致性可以說明，本文使用上市公司前十大股東數據分析社保基金投資對股市整體波動風險的作用具有代表性與可靠性。

圖3 全國社保基金理事會與上市公司年報披露的社保基金持股數據

本文選擇經濟景氣程度、股市收益率以及銀行間7天同業拆借利率作為影響股市波動風險的其他變量。關于經濟景氣程度()，股市的波動風險與經濟基本面的變動息息相關，經濟基本面向好可以降低股市發生異常波動的概率。因此，本文選取宏觀經濟景氣指數中的一致指數()反映當前經濟的基本走勢。該指數能夠綜合反映工業生產、就業情況、社會需求以及社會收入情況；一致指數越高代表當前經濟越景氣。本文將一個季度內的一致指數取均值，代表該季度經濟景氣程度。關于股市收益性()，行為金融學相關研究發現，由于投資者情緒的存在，我國股市收益率上升會使得市場預期趨于樂觀，驅動投資者提升持倉水平。持倉水平的提升會進一步推動股價上漲，最終助推股市波動風險的增加。由于這種“收益率變動—投資者情緒高漲—市場波動風險”作用機制的存在，本文選取股市收益性()控制投資者情緒的作用，并將上證指數的季度對數收益率作為代理指標。關于貨幣政策()，本文選擇銀行間7天同業拆借利率作為代理變量，將一個季度的利率取均值代表該季度利率。因社保基金持股數據按季度公布，本文采用季頻數據進行研究，數據來自Wind數據庫。為保證數據的平穩性，本文對經濟景氣程度和貨幣政策變量進行對數差分處理，最終得到2004年第三季度—2020年第四季度的數據。

三、全國社保基金的股票投資對個股波動風險的影響

本部分基于全國社保基金持股微觀面板數據，首先利用事件分析法檢驗社保基金股票對個股波動風險的信息溢出作用。其次，檢驗社保基金股票投資組合的配置行為是否符合價值投資理念，并利用傾向評分匹配法(PSM)檢驗社保基金所持有的股票與未持有股票之間的波動風險是否有顯著差異。為分析社保基金的優勢與不足，下文以機構投資者券商作為參照，對比二者對股票波動風險的作用機制和實際效果。選擇券商作為對照的原因是，券商自營部門的投資專業能力較強，適合作為社保基金投資的參照。

(一)信息溢出效應檢驗

社保基金和券商的買入行為對個股波動風險的信息溢出效應如圖4所示。股票被社保基金買入后，其波動風險呈現下降趨勢并在買入后第2個季度顯著降低。股票被券商買入后的1個季度內，其波動風險反而顯著升高。這說明社保基金相對于券商，能夠在短期內對個股波動產生更加顯著的信息溢出效應，信息溢出效應對個股波動的抑制作用持續時間為2個季度。社保基金的買入行為在短期內能夠作為利好消息起到提振信心與穩定股價的作用，而券商的買入行為不具有上述影響。

圖4 社保基金和券商投資對個股波動風險的信息溢出效應注：豎直實線代表95%的置信區間，置信區間位于0以上(或以下)代表估計值顯著大于0(或小于0)，置信區間覆蓋0代表估計值不顯著。橫軸中，-1～-6代表股票買入行為發生前的1～6個季度，0代表股票買入行為發生時的季度，1～6代表股票買入行為發生后的1～6個季度。

(二)專業化效應檢驗：價值投資分析

本部分以社保基金買入(或賣出)股票作為事件沖擊，分析事件前后被買入(或賣出)股票品質指標的變動可以探究社保基金股票投資組合的配置行為是否符合價值投資理念，其結果如圖5和圖6所示。作為對照，圖7和圖8展示了券商買入(或賣出)股票前后，被買入(或賣出)股票品質指標的變動。

圖5 社保基金買入行為與品質指標變動注：豎直實線代表95%的置信區間，置信區間位于0以上(或以下)代表估計值顯著大于0(或小于0)，置信區間覆蓋0代表估計值不顯著。橫軸中，-1～-6代表股票買入行為發生前的1～6個季度，0代表股票買入行為發生時的季度，1～6代表股票買入行為發生后的1～6個季度。

圖6 社保基金賣出行為與品質指標變動注：豎直實線代表95%的置信區間，置信區間位于0以上(或以下)代表估計值顯著大于0(或小于0)，置信區間覆蓋0代表估計值不顯著。橫軸中，-1～-6代表股票賣出行為發生前的1～6個季度，0代表股票賣出行為發生時的季度，1～6代表股票賣出行為發生后的1～6個季度。

社保基金組合買入行為與品質指標的變動情況如圖5所示，從中可得到如下結論：

第一，社保基金持股股票的盈利性顯著高于未持股股票。在社保基金買入股票前3個季度，這些股票的盈利性呈現上升趨勢。盈利性強的股票往往具有較高的資產收益率和毛利率，代表其經營業績良好。這說明社保基金偏好盈利能力強且具有上升趨勢的股票。

第二，社保基金持股股票的成長性顯著高于未持股股票。在社保基金買入股票前3個季度，這些股票的成長性呈現上升趨勢。成長性強的股票往往具有較高的業績增長率，體現了公司的發展潛力。上述結果說明社保基金偏好成長能力強且具有上升趨勢的股票。

第三，社保基金持股股票的分紅能力顯著低于未持股股票。在社保基金買入股票前1個季度至持股后的第1個季度，這些股票的分紅能力呈現下降趨勢，但社保基金持股后的第3個季度開始這些股票的分紅能力呈現上升趨勢。這說明社保基金偏好歷史分紅能力不高，但未來具有上升前景的股票。

第四，社保基金買入股票前，這些股票的安全性顯著高于其他股票，這說明社保基金偏好安全性強的股票。但被社保基金持有后這些股票的安全性呈現下降趨勢，這說明此后這些公司可能會承擔更多風險以追求更高收益。這一結果說明社保基金需要更加關注股票安全性的變動。

社保基金組合賣出行為與品質指標的變動情況如圖6所示，從中可得到如下結論：

第一，在社保基金賣出股票前4個季度內，這些股票的盈利性呈現下降趨勢。這說明，社保基金在股票盈利能力連續下降時會選擇將其賣出。社保基金賣出股票后，這些股票的盈利性保持了下降趨勢。盈利性變差往往代表公司的業績前景惡化，上述結果說明社保基金會根據股票盈利性確定賣出時點，及時賣出盈利性變差的股票。

第二，在社保基金賣出股票前4個季度內，這些股票的成長性呈現下降趨勢。這說明社保基金會賣出成長能力連續下降的股票。在社保基金賣出股票后的3個季度內，這些股票的成長性顯著低于其他股票。成長性變差往往代表公司的業績增長受阻，上述結果說明社保基金會根據股票成長性確定賣出時點，及時賣出成長性變差的股票。

第三，在社保基金賣出股票前6個季度內，這些股票的分紅能力顯著低于其他股票，且分紅能力未呈現上升趨勢。這說明社保基金會根據股票分紅能力確定賣出時點，及時賣出分紅能力沒有提升的股票。然而，股票被社保基金賣出后，其分紅能力呈現上升趨勢。這說明社保基金對股票分紅能力的擇時能力需要進一步提升。

第四，在社保基金賣出股票前6個季度內，這些股票的安全性沒有顯著變化。但社保基金賣出股票后的6個季度內，這些股票的安全性呈現下降趨勢。這說明社保基金會提前賣出安全性將要下降的股票。安全性下降代表該股票的價格波動或資產負債率上升，能夠提前識別安全性下降的股票，上述結果體現了社保基金投資管理的專業性。

綜上，社保基金買入股票的內在價值特征如下：第一，盈利性和成長性連續3個季度呈現上升趨勢；第二，未來分紅能力將呈現上升趨勢；第三，安全性顯著高于其他股票。社保基金賣出股票的內在價值特征如下：第一，盈利性和成長性連續4個季度呈現下降趨勢；第二，分紅能力顯著低于其他股票且未呈現上升趨勢；第三，未來安全性將呈現下降趨勢。從中可以看出，社保基金會根據品質指標的變動做出投資決策，社保基金股票投資組合的配置行為符合價值投資理念并能夠體現專業性。不足之處在于，社保基金需要更加關注股票分紅能力和安全性的變動。

券商買入行為與品質指標的變動情況如圖7所示，和社保基金對比可得到如下結論：社保基金組合對股票盈利性和成長性的要求高于券商。從水平值上看，社保基金買入股票的盈利性和成長性高于券商買入的股票。在社保基金買入股票前6個季度，這些股票的成長性均顯著高于其他股票，代表其長期具有較高的業績增長率；而券商買入股票的成長性僅在買入前1個季度開始顯著高于其他股票。社保基金與券商對股票分紅能力與安全性的買入要求具有類似特征。

圖7 券商買入行為與品質指標變動注：豎直實線代表95%的置信區間，置信區間位于0以上(或以下)代表估計值顯著大于0(或小于0)，置信區間覆蓋0代表估計值不顯著。橫軸中，-1～-6代表股票買入行為發生前的1～6個季度，0代表股票買入行為發生時的季度，1～6代表股票買入行為發生后的1～6個季度。

券商賣出行為與品質指標的變動情況如圖8所示，和社保基金對比可得到如下結論：從盈利性和成長性的角度看，社保基金對賣出時點的擇時能力優于券商。社保基金賣出股票之前，該股票的盈利性和成長性顯著優于其他股票，而賣出后股票的盈利性和成長性逐漸下降至與其他股票沒有顯著差異。券商賣出股票之前，該股票的盈利性和成長性已經與其他股票無顯著差異。從分紅能力和安全性的角度看，社保基金和券商對股票的賣出擇時具有類似特征。從價值投資理念的角度綜合來看，社保基金對股票的盈利性和成長性的擇時能力較強，且擇時能力優于券商自營部門。

圖8 券商賣出行為與品質指標變動注：豎直實線代表95%的置信區間，置信區間位于0以上(或以下)代表估計值顯著大于0(或小于0)，置信區間覆蓋0代表估計值不顯著。橫軸中，-1～-6代表股票賣出行為發生前的1～6個季度，0代表股票賣出行為發生時的季度，1～6代表股票賣出行為發生后的1～6個季度。

(三)專業化效應檢驗：個股波動風險分析

本文以被社保基金持有的股票作為處理組樣本，未被社保基金投資過的股票作為對照組樣本。股票樣本為2004年第二季度—2020年第四季度后的全部A股股票，其中剔除了全部ST和*ST以及金融行業股票，數據來源于Wind數據庫。本文以盈利性、成長性、分紅能力與安全性品質指標作為匹配變量，匹配后按照價值投資理念可認為處理組和樣本組股票的內在價值一致。在進行PSM估計之前，本文借助均衡性檢驗檢驗匹配質量，以此來判斷使用PSM方法是否具有可行性。如果匹配后處理組和對照組的匹配變量比較接近，則說明處理組和對照組的匹配效果較好。如圖9所示，匹配前社保基金持有的股票與其他股票各品質指標不一致，其標準化偏差(standardized bias)顯著不為0。匹配后處理組和對照組內在品質指標較為接近，可以認為兩組樣本間的區別僅為是否被社保基金投資。因此，可進一步檢驗社保基金對股票的影響，處理組和對照組波動風險的差別可認為是由社保基金造成的。

圖9 匹配前后均衡性檢驗

PSM匹配前后處理組和對照組的波動率差異見表2。結果顯示，未經傾向評分匹配法處理時，社保基金持股(處理組)的波動率在1%的顯著性水平下低于未被社保基金持有的股票(對照組)。經過傾向評分匹配法處理后，社保基金持股(處理組)的波動率依然在1%的顯著性水平下低于未被社保基金持有的股票(對照組)。因此，被社保基金持有后，相較于具有相同品質的非社保基金持有股票，這些股票波動率的水平值平均會下降0.12%。綜上，社保基金投資組合的配置行為符合價值投資理念并能夠降低個股波動率，發揮了專業化效應。將匹配變量品質指標中的股價波動率剔除后，上述結果依然穩健。

表2 PSM匹配前后處理組和對照組的波動率差異

雖然本部分主要從價值投資理念的視角考察社保基金持股對個股波動風險的影響，考慮到市值是影響個股波動風險的重要特征，本文將股票流通市值和品質指標一同作為匹配變量。結果顯示，控制股票市值和品質一定以后，社保基金持有股票和未持有股票的波動風險之間沒有顯著差異。這說明，市值因素是社保基金降低個股波動的重要原因。控制市值一定的情況下，社保基金無法對個股發揮專業化效應。

根據理論分析可知，專業化效應代表社保基金通過價值投資決策、信息對稱程度以及外部監督渠道對股市波動風險產生的抑制作用。為探究全國社保基金對個股波動風險的影響渠道，首先，利用品質指標(盈利性、成長性、分紅能力以及安全性之和)衡量價值投資對個股波動風險的影響。其次，利用修正的瓊斯模型計算操控性應計項目代表信息不對稱程度，以探究社保基金能否通過緩解信息不對稱降低股價波動。鑒于機構投資者長期持股比例較高時，會有動力對公司治理進行監督，使公司的業績表現更好，本文利用全國社保基金持股比例衡量外部監督渠道的影響。

以個股波動風險為被解釋變量，品質、信息不對稱程度和全國社保基金持股比例為解釋變量，股票市值為控制變量進行回歸，實證結果見表3。第(1)列的基礎結果表明，在1%的顯著性水平上，股票品質的提升會降低股價波動風險，信息不對稱程度上升會提高股價波動風險。然而，全國社保基金持股比例上升，會顯著增加股價波動。這說明全國社保基金未能有效通過外部監督渠道抑制股價波動風險。第(2)列引入了全國社保基金持股比例和品質、信息不對稱程度的交叉項，以探究全國社保基金能否通過價值投資決策和緩解信息不對稱來抑制股價波動風險。結果表明，品質和全國社保基金持股比例的交叉項在1%的水平上顯著為負，這說明全國社保基金持股能夠通過價值投資決策降低股價波動。信息不對稱程度和全國社保基金持股比例的交叉項不顯著。這說明全國社保基金未能通過緩解信息不對稱來抑制股價波動。綜上，全國社保基金通過價值投資決策發揮專業化效應，但未能通過信息對稱程度以及外部監督渠道對股市波動風險產生的抑制作用。

表3 全國社保基金投資對個股波動風險的影響機制

四、全國社保基金的股票投資對股市整體波動風險的影響

本部分將檢驗全國社保基金的股票投資對股市整體波動風險的影響。首先，利用廣義方差分解譜構建測度信息溢出水平的指標，將社保基金投資股市規模的變動看作事件信息，度量社保基金對我國股市整體波動風險的信息溢出水平。其次，采用時間序列回歸模型檢驗社保基金對股市整體波動風險的信息溢出效應與專業化效應。

(一)信息溢出水平的測度

首先，利用股市波動性、社保基金投資股市規模、經濟景氣程度、股票收益性和貨幣政策的數據建立向量自回歸(VAR)模型。在建立VAR模型之前，平穩性檢驗結果顯示各變量均在1%的顯著性水平上平穩。模型的滯后階數根據Schwarz信息準則設定為1。其次，劃分頻率帶研究社保基金投資股市對股票市場波動的短期和長期影響。為將金融市場間溢出分解至不同持續期，需把區間[0,π]劃分為若干條頻域帶。本文設定[π/4,π]為高頻率帶，代表1個季度至4個季度(1年)的短期溢出效應；設定[0,π/4)為低頻率帶，代表長度為1年以上的長期溢出效應。根據式(14)，方差分解譜在理論上需要令預測步長→∞，但在實際計算中只需將設置得足夠大即可，本文采用向前120個季度的預測步長。最后，采用滾動窗口法分析社保基金投資股市對股市波動信息溢出作用的動態特征。本文設定窗口長度為32個季度(8年)，滾動窗口分析的結果時間范圍為2012年第二季度—2020年第四季度。

本文根據模型設定構建溢出指數測算信息溢出的強度，信息溢出水平越高代表社保基金對股市波動的影響程度越強，即社保基金投資股市規模變動引起股市波動風險發生聯動的效果越顯著。不同信息溢出水平下股市波動風險的差異見表4。以短期信息溢出水平和長期信息溢出水平之和為標準，將全樣本分為低信息溢出時期和高信息溢出時期。T檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下，在社保基金信息溢出較高的時期，股市波動率的水平值平均下降0.41%。這初步說明，全國社保基金投資股市能夠通過信息溢出降低股市波動。

表4 不同信息溢出效應水平下股市波動差異

2012年第二季度—2020年第四季度社保基金投資股市規模對股市波動風險短期和長期信息溢出水平的時序變動如圖10所示。社保基金投資股市對我國股市波動的短期信息溢出與長期信息溢出較為接近，且具有此消彼長的關系。從溢出強度的角度來看，在樣本期間短期信息溢出的均值(6.26%)略低于長期信息溢出的均值(7.60%)。從溢出波動的角度來看，長期信息溢出的波動性較高，標準差達到6.90%。而短期信息溢出的變動較小，標準差為4.23%。

圖10 社保基金投資股市規模對股市波動風險的短期和長期溢出

從階段性特征來看，在2015年第二季度我國股市異常波動前后社保基金短期和長期溢出的強度和波動差別較大。從溢出強度的角度看，股市異常波動發生以后，社保基金投資股市的短期溢出效應的均值為8.74%，達到前一階段均值的4倍以上。社保基金投資股市的長期溢出效應均值為10.82%，高于前一階段的5倍以上。這說明，股市異常波動發生以后，社保基金對股市波動的短期和長期信息溢出效應都有所增強。從溢出變動的角度看，股市異常波動發生以后，社保基金短期溢出和長期溢出的標準差相對于前一階段也有所增加。

社保基金和券商投資股市規模對股市波動風險的短期和長期溢出水平分別如圖11和圖12所示。通過對比可以發現，社保基金和券商投資股市規模對股市波動風險的短期溢出差別較小，相關系數達到0.90。與之相對，社保基金和券商投資股市規模對股市波動風險的長期溢出相關系數僅為-0.21。特別在2015年股市異常波動發生后，社保基金對股市波動風險的長期溢出呈現上升趨勢，但券商對股市波動風險長期溢出的變化較小。這說明社保基金的股市投資相較于券商對股市整體波動風險具有更高的長期溢出水平。

圖11 社保基金和券商投資股市規模對股市波動風險的短期溢出

圖12 社保基金和券商投資股市規模對股市波動風險的長期溢出

關于信息溢出水平的影響因素，社保基金投資股市的短期和長期信息溢出與社保基金投資股市規模占比之間均存在正相關關系。通過繪制社保基金投資股市規模占比與溢出水平散點圖(見圖13)可知，社保基金投資股市規模占股市總流通市值的比例越高，對股市波動的短期和長期溢出越強，且二者之間的關系近似于指數分布。這說明，社保基金投資股市規模較低時，投資者對社保基金投資股市規模變動的敏感度較小。即社保基金投資股市規模較低時，社保基金投資股市規模的微小改變不會使社保基金的信息溢出產生較大變動。只有在社保基金投資股市規模較高時，社保基金投資股市規模的增加才會較大地提升社保基金的信息溢出水平。

圖13 社保基金短期、長期溢出與社保基金投資股市規模占比

社保基金投資股市規模與股市波動間的信息溢出具有相互性。一方面，社保基金投資股市規模發生變動后，投資者的情緒和預期發生改變，由此引發的資產配置行為會影響股市波動。另一方面，社保基金的管理者也會根據股市波動的變化調整社保基金投資股市規模，股市波動因此會對社保基金投資股市規模產生溢出作用。凈溢出指數則反映了社保基金投資股市規模與股市波動風險之間溢出的非對稱性。股市波動風險對社保基金投資股市規模凈溢出的變動趨勢如圖14所示。凈溢出為正數，代表社保基金的溢出作用占主導；凈溢出為負數，代表股市波動風險的溢出占主導。凈溢出接近0，代表二者之間的溢出勢均力敵，不存在主導方。

圖14 社保基金投資股市規模對股市波動風險的短期和長期凈溢出

從短期凈溢出的角度來看，在樣本期的多數時間，社保基金的短期凈溢出為正值。這說明，在社保基金投資股市規模和股市波動風險之間，多數時期社保基金入市對股市波動風險的短期影響高于股市波動風險對社保基金入市規模的反作用。然而在2015年我國股市異常波動和2020年新冠肺炎疫情全球蔓延期間，社保基金的短期凈溢出出現負值。這說明在股市風險較高時，社保基金入市規模受股市波動的短期影響顯著增大。從長期凈溢出的角度來看，在樣本期的多數時間，社保基金的長期凈溢出為正值。這代表多數時期社保基金入市對股市波動風險的長期影響高于股市波動風險對社保基金入市規模的反作用。

(二)信息溢出效應和專業化效應檢驗

表5 全國社保基金投資對股市整體波動風險的影響機制

表5第(1)列分析了社保基金信息溢出效應對股市整體波動風險的影響。社保基金短期信息溢出在10%的顯著性水平上能降低股市整體波動風險，社保基金長期信息溢出對股市整體波動風險的影響不顯著。第(2)列分析了社保基金專業化效應對股市整體波動風險的影響。社保基金持股成長性、分紅能力和安全性的上升，分別在10%、5%和1%的顯著性水平上抑制股市整體波動風險。第(3)列分析了綜合考慮社保基金信息溢出效應和專業化效應對股市整體波動風險的影響。控制專業化效應的影響后，社保基金信息溢出對股市整體波動風險的影響不顯著。社保基金持股分紅能力和安全性的上升，分別在5%和1%的顯著性水平上抑制股市整體波動風險。第(4)列分析了社保基金持股的信息不對稱程度和全國社保基金持股比例對股市整體波動風險的影響。社保基金持股的信息不對稱程度和全國社保基金持股比例對股市整體波動的影響均不顯著。這說明全國社保基金未能通過緩解信息不對稱程度和外部監督渠道降低股市整體波動風險。

綜合以上結果可知，從信息溢出效應的角度，社保基金投資股票對股市整體波動風險具有短期信息溢出作用。即社保基金的股票投資規模增大在短期會發揮利好消息的作用，能夠在短期抑制股市整體波動風險，但社保基金對股市波動風險未能產生長期信息溢出效應。從專業化效應的角度，重視股票分紅能力和安全性的投資理念可以更好地發揮社保基金對股市波動風險的抑制作用。同時，全國社保基金未能通過緩解信息不對稱程度和外部監督渠道降低股市整體波動風險。根據上文分析結果，全國社保基金對股票分紅能力和安全性的擇時能力存在提升空間。這說明社保基金應提升對股票分紅能力和安全性的選擇能力，并發揮信息優勢與外部監督作用。

五、結論與政策建議

社保基金的股票投資會通過信息溢出效應與專業化效應降低股市波動風險。本文對社保基金投資股市能否降低微觀個股以及股市整體的波動風險進行了實證檢驗，主要得出以下結論：從信息溢出效應的角度來看，全國社保基金投資股市作為利好消息，能夠在短期發揮“股市穩定器”的作用。信息溢出效應對所持個股波動風險的抑制作用持續時間約為2個季度。在社保基金信息溢出效應較高的時期，股市波動率的水平值平均下降0.41%。然而，社保基金對股市波動風險未能產生長期信息溢出效應。關于信息溢出水平的影響因素，社保基金投資股市規模越大，對股市波動的信息溢出水平越強，且二者的關系近似于指數分布。即社保基金投資股市規模較低時，其規模的微小改變不會使社保基金的信息溢出水平產生較大變動。只有在社保基金投資股市規模較高時，其規模的增加才會較大地提升社保基金的信息溢出水平。從專業化效應的角度來看，社保基金投資組合的配置行為注重股票的盈利性和成長性，但需要更加關注股票分紅能力和安全性的變動。被社保基金持有后，相較于具有相同品質的非社保基金持有股票，這些股票的波動率水平值平均會下降0.12%。但控制股票市值和品質一定以后，社保基金持有股票和未持有股票的波動風險之間沒有顯著差異。社保基金持股的信息不對稱程度和全國社保基金持股比例對股市整體波動的影響均不顯著。上述結果說明，當前全國社保基金專業化效應較弱。

基于以上實證結果，本文從社保基金對股市波動風險信息溢出效應和專業化效應的角度，提出以下建議：第一，從信息溢出效應的角度，應推動社保基金投資股市規模的持續增加。社保基金的股票投資規模增大在短期會發揮利好消息的作用，但社保基金對股市波動風險未能產生長期信息溢出效應。由于社保基金投資股市的信息溢出水平與社保基金投資股市規模之間均存在正相關關系，因此從信息溢出效應的角度，應推動社保基金投資股市長期資金的持續增加。

第二，從專業化效應的角度，應重視股票分紅能力和安全性，并發揮信息優勢與外部監督作用。首先，應建立與社保基金投資理念相匹配的考核激勵機制，重視股票分紅能力和安全性。當前全國社保基金投資組合的配置行為注重股票的盈利性和成長性，但對分紅能力和安全性的擇時能力需要提升。重視股票分紅能力和安全性的投資理念可以更好地發揮社保基金對股市波動風險的抑制作用，因此全國社保基金應更加提升對股票分紅能力和安全性的選擇能力。其次，應對社保基金進行集中化管理，發揮信息優勢與外部監督作用。目前，全國社保基金投資股市總量仍較為有限，且管理較為分散，投資規模效應難以形成，不利于發揮信息優勢與外部監督作用抑制股價異常波動。應堅守長期機構投資者的定位，正確處理擴大基金規模和優化投資結構、強化風險管理的關系，推進基金投資穩健運營。