數字化、信息不確定與反應不足
——基于行業異質性的研究

王盼琰

（江蘇科技大學，江蘇 鎮江 212000）

0 引言

“有效市場假說”是現代金融學的基礎，它假定投資者是“理性的”，認為在一個有效市場中包含風險補償后的證券價格能夠完全充分地反映所有可能獲得或利用的現有公開信息，此時資源配置是最有效的。然而，心理學知識和生活常識向我們表明大部分人無法完全理性，而且投資者對市場中的公開信息也是存在一定的預測能力的。學者們發現市場中存在投資者對新公開信息的反應不足現象（underreaction）。反應不足是指投資者對新信息不能立刻認識到其對股價的影響，而是逐步緩慢地認識到信息的全部影響，所以股價會表現出動量效應［1］。

近年來，中國經濟持續穩定恢復、穩中向好，金融系統發揮了重要的支撐作用。但是創業板發展時間相對較短，存在信息披露制度不夠健全、投資者成熟度不夠等問題［2］，這意味著投資者反應不足這一市場異象會反映在創業板市場環境中，而創業板的差質量信息和低門檻入市標準會加大信息不確定。信息不確定是指在新信息對公司價值的影響方面存在模糊性，是投資者反應不足異象的驅動因素［3］。信息不確定會擴大反應不足異象對股價影響，對企業運營和投資者都產生負面影響，如影響管理層的戰略決策、增加投資者損失，甚至加大股價崩盤風險。

因此，研究數字化對反應不足異象的影響，一方面有利于挖掘數字化的業務價值，對推進企業數字化實施提供一定幫助，另一方面有利于為解決反應不足異象打開思考維度。本文探討數字化實施效果的行業異質性，有利于探究不同行業實施數字化對反應不足異象的影響差異，填補了相關研究的空白，也有利于監管層制定相關完善市場的政策時能對癥下藥，有針對性地優化數字化行為。

1 理論分析與假設提出

有效市場假說的基礎是投資者有效利用所有信息，這涉及市場機制對信息反應的機理。信息不確定被定義為“價值的模糊性”［3］，主要來源于公司基本面的波動和差質量的信息［4］。創業板對企業規模、是否盈利和經營年限等要求不高，更注重企業的成長性，但這些企業發展前景不確定性很大，因此，投資者面臨著嚴重的信息不確定［5］。基于信息不確定性視角，行為金融學理論充分考慮了投資者的非理性因素，認為市場參與者在對現有信息做出反應決策時會有各種偏差。有學者認為投資者在對信息分析決策時會有保守性偏差和代表性偏差。保守性偏差會導致投資者不能及時地做出相應的應對去修改前期形成的預期，因此，股價無法及時對新出信息做出合理的反應，最后表現為對信息的反應不足。還有學者發現我國市場盈余公告后，信息質量差的投資組合平均累計超額收益率超過信息質量好的投資組合平均累計超額收益率。換言之，創業板市場存在信息不確定引發的反應不足市場異象。

數字化是信息技術的延伸與發展，現有研究發現信息技術對信息不確定引發的反應不足異象具有緩解作用，那么客觀來看，企業數字化行為必然會在一定程度上映射至資本市場活動中，對其股價造成一定影響。學者們對信息技術對資本市場的影響方向和可能機制的認識尚未達成一致。有學者認為企業數字化能降成本、提效率、強創新，數字化賦予企業更大的經濟活力［6］并對反應不足異象起到緩解作用［7］，也有學者認為企業管理組織制度和能力與數字化技術架構的先進性存在磨合成本，績效驅動效果有限，隱形成本高昂［8］，也就是所謂的“IT 悖論”［9］。基于此，本文提出假設：

H1：創業板企業數字化的實施對信息不確定引起的市場反應不足具有正向影響。

H2：創業板企業數字化的實施對信息不確定引起的市場反應不足具有負向影響。

現有文獻對反應不足異象的行業異質性研究尚未達成一致結論。有學者認為具有行業差異性。如王福勝（2013）發現在創業板上市的企業中，94.16%集中于國家新興戰略性產業，因此容易信息失真，尤其是會計信息失真［10］。而這些差質量的信息都會導致信息不確定，從而擴大反應不足異象。岳宇君，張磊雷（2021）將企業分為技術密集型行業和非技術密集型行業，研究發現技術密集型企業發展質量的提升更多地來源于持續創新活動，企業信息化的作用更為顯著［11］。也有學者認為受行業影響程度很小。如于團葉（2013）將創業板劃分成22 個行業均值，研究發現由于創業板企業的核心技術都比較尖端，新穎的概念是吸引投資者的重要砝碼，因此，大多數企業都會存在信息質量問題，各企業的信息披露水平近似，差距并不大［2］。劉迪（2013）認為投資者對于行業信息的反應與其他信息相比并沒有顯著差異［12］。基于以上論述，本文提出假設：

H3：創業板企業數字化的實施對信息不確定引起的市場反應不足的影響具有行業異質性。

H4：創業板企業數字化的實施對信息不確定引起的市場反應不足的影響不具有行業異質性。

2 研究設計

2.1 樣本數據

本文選取2011—2020 年中國創業板企業樣本作為研究對象，相關數據主要來源于CSMAR 數據庫和企業年報。將收集的所有數據進行整理歸納，又根據以下標準進行了調整：①剔除缺失數據的企業；②剔除所有金融類企業、上市期間ST、樣本期間退市的企業；③剔除數字技術企業和軟件企業。

2.2 變量選擇與定義

2.2.1 解釋變量：數字化實施的時間

關于數字化實施的數據，當前學術界主要從定性角度展開理論分析，定量研究測度數字化戰略的文獻比較少，本文結合已有學者的做法，構建“企業數字化轉型”因子庫［6，13］，并借助文本挖掘，利用Python 工具對創業板發布的企業年報進行關鍵詞爬取［14］。首先將因子庫各因子名稱與企業年報進行文本匹配，當年報首次出現相關因子的時候賦值為“1”，否則為“0”，首次出現的年份就是數字化開始實施的年份，此后均視為實施數字化。

2.2.2 被解釋變量：信息不確定引起的投資者反應不足資本市場異象

本文根據Zhang（2006）的研究，構建信息不確定（IU）誘發的反應不足異象的代理變量。選取兩個描述信息不確定的因素，包括：

規模因素（1/MV）：是用公司市值的倒數來衡量的，1/MV 值越大表示IU 越高，這是基于公司基本面的代理變量，反映公司基本面波動。

分析師覆蓋率（1/COV）：采用被分析師關注度的倒數來衡量，1/COV 值越大表示IU 越高，這是基于分析師的代理變量，受外界因素和信息質量影響。

根據信息不確定水平將股票分配到投資組合中，并測算了投資組合的平均回報。先將樣本企業按每年分成價格動量四分位數，對于每個動量四分位數分別使用兩個信息不確定的代理變量，將樣本公司分類成信息不確定的四分位數，總計16 組，最后計算每年每個投資組合的平均投資回報［7］，最終窗口期樣本反應異象為高信息，不確定水平下投資回報值與低信息不確定水平下投資回報差值之差，即本文的被解釋變量。

2.2.3 模型構建

本文用面板數據固定效應模型考察企業數字化對創業板企業資本市場異象的影響，基本模型如下：

本文模型涉及的主要變量描述如表1 所示。

表1 主要變量及定義

3 實證結果與分析

本文將創業板企業分為高新技術企業和非高新技術企業，基于行業差異的分組檢驗結果如表2 所示。對高新技術企業分組的回歸結果顯示，企業數字化的回歸系數為0.000，通過顯著性檢驗，標準化系數為負，表明企業數字化對信息不確定引發的反應不足異象具有顯著的負向緩解作用。對非高新技術企業分組的回歸結果顯示，企業信息化的回歸系數均不顯著，標準化系數為負，表明企業數字化對非高新技術企業的反應不足異象雖然能起到一定的緩解作用，但是效果并不顯著，其緩解程度明顯低于高新技術企業。這說明，企業數字化對反應不足異象具有緩解作用，企業數字化的作用因行業差異而產生異質性，假設H2、H3得到驗證。可能的原因是，與非高新技術企業相比，高新技術企業發展質量的提升更多地來源于持續創新活動，企業數字化的作用更為顯著。

表2 回歸結果

4 研究結論

本文基于信息不確定的視角，利用2011—2020 年260 家創業板上市公司數據，實證分析數字化實施對投資者反應不足異象的影響，得出如下結論。

第一，本文以規模因素（1/MV）和分析師覆蓋率（1/COV）作為信息不確定的代理指標，實證發現數字化能緩解信息不確定引發的反應不足市場異象。信息不確定的來源是公司基本面波動性和差質量信息，企業規模來自公司屬性，以客觀數據為來源，而分析師關注度代表市場情緒，來自投資者行為心理。

第二，數字化對反應不足異象的緩解效應具有行業異質性。這可能是因為高新技術企業更依賴信息技術，而非高新技術企業對信息技術的依賴性弱，信息技術應用相對少，所以數字化雖然能緩解反應不足，但是不夠顯著。