投資者關注度對公司股價崩盤風險的影響

摘 要：資本市場穩定對經濟社會大局穩定具有重大意義，而如何促進資本市場穩健發展一直備受關注。本文選取我國2011—2022年A股市場數據，利用上市公司百度搜索指數，實證檢驗投資者關注度在股價崩盤風險中的影響效應和傳導途徑。研究發現，投資者關注程度的提升對股價崩盤風險有明顯的抑制作用，且股票流動性在其中發揮了中介效應的作用。本文分析結論有利于進一步厘清市場投資者與股市崩盤風險之間的關聯，為維護資本市場穩定提供政策啟示。

關鍵詞：投資者關注；百度搜索指數；股價崩盤風險；股票流動性；中介效應

本文索引：任懿.<變量 2>[J].中國商論，2024（12）：-130.

中圖分類號：F833；F721.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）06（b）--05

1 引言

近幾年，我國資本市場發展迅速，截至2023年6月，在A股上市的公司已逾5000家，市場份額不斷擴大。然而隨著國內經濟增長放緩，加之新冠疫情的“傷痕效應”尚未消退，資本市場出現了劇烈的波動，股市出現了“暴漲暴跌”的情況。微觀而言，股市“暴跌”對中小投資者利益造成巨大損害，宏觀而言，對我國資本市場的平穩發展產生不良影響。推動資本市場穩定、健康和高質量發展一直受到理論界和實務界的重點關注，但股價崩盤等“金融異象”并不能被經典的“有效市場”理論所解釋（潘越等，2011）[1]。因此，從行為金融學視角來研究股價崩盤風險的影響因素是當前公司金融領域的重點和前沿課題。

行為金融理論認為，投資者的交易行為會反映到股價中，而投資者的交易行為又會受到市場信息的影響，但其所能獲取的信息量受限于時間和精力，只有對投資者有足夠吸引力或者有重大意義的信息，投資者才會做出反應，然后做出相應的投資交易決策，這些交易決策最終會反映到股價中（權小鋒和吳世農，2010）[2]。普通投資者進行市場交易是一種注意力驅動交易行為（張繼德等，2014）[3]。Barber和Odean（2008）[4]的注意力理論認為，當一只股票的關注度越高，投資者對其需求就會越大，在供給不變的情況下，需求的上升自然會推動股價的上升。那么，投資者關注度的增加是否會對股價崩盤風險產生影響及其作用機理為何，是本文主要探討的問題。

鑒于此，本文基于中國A股2011—2022年上市公司，從理論和實證兩個方面系統地考察了投資者關注度在公司股價崩盤風險中的影響效應和作用機制。本文可能的邊際貢獻在于：第一，從研究視角上，現有文獻大多關注投資者關注度對股票收益和股價變動的影響，較少從股價崩盤風險的層面展開研究，這將導致忽略股價崩盤風險的影響因素和防范手段；第二，從研究內容上，現有少量文獻主要從緩解信息不對稱的角度來研究投資者關注度對股價崩盤風險的影響機制，但鮮有從股票流動性的角度來研究影響機制。本文將股票流動性納入研究框架，檢驗投資者關注度對股價崩盤風險是通過何種渠道影響的，厘清股票流動性在投資者關注程度影響股價崩盤風險中的傳導機制。

2 文獻綜述

2.1 投資者關注與股市表現的相關文獻

在投資者關注對股市表現的研究中，不同學者對股市表現的側重點不同，部分學者關注股票收益率，另一部分學者更關注股價的變化。從股票收益率來看，劉向強等（2017）[5]認為，新聞媒介通過各種報道可以提升投資者對公司信息的關注度水平，這能緩解投資者和公司之間的信息不對稱，從而提高股票收益率；蘇振興等（2022）[6]認為，投資者對于個股的關注，能在一定程度上給股價帶來正效應，但也會削弱投資者對個股收益的反轉效應。從股價變化來看，胡昌生和夏凡捷（2016）[7]發現投資者關注具有有限性，并且會影響股票收益，具體影響作用為：投資者關注度的提升對股價在當日和隨后五日中均有正面效應，在一周后會出現逆轉，且這種逆轉將持續四周。

另有少部分學者關注到股價崩盤風險，但研究結論尚存分歧。Ni等（2020）[8]認為，投資者關注度不集中會導致股價崩盤風險顯著提升，這主要是因為缺乏堅實的外部監督以及管理層隱瞞壞消息。但江婕等（2020）[9]有不同的觀點，他們認為投資者關注度越集中，股價崩盤風險就越大，這主要是由于投資者情緒等非理性因素等作用，加大了股價定價誤差，進而導致股價暴跌現象的發生。

2.2 股價崩盤風險影響因素的相關文獻

對于股價崩盤風險的影響因素，學者們主要從兩個層面展開研究，一是公司內部層面，二是市場層面。公司內部層面的研究主要基于公司信息透明程度的問題（Yuan等，2016）[10]。在信息不對稱的市場環境中，公司隱藏負面消息的動機會更強，由此導致的股價崩盤風險也會越大。學者們從上述正反兩方面對于信息透明程度對股價崩盤風險的影響進行了研究。一方面，公司的信息透明程度越低，股價崩盤風險越大。企業可能會由于稅收規避、大股東股權質押時為避免控制權轉移風險等行為隱瞞其真實的經營和財務狀況，降低信息披露質量，加劇信息不對稱的程度，進而導致股價崩盤風險的上升（Kim等，2011[11]；歐陽紅兵和方雅萌，2022[12]）。另一方面，公司的內部治理機制越好，股價崩盤風險越小。王化成等（2015）[13]、Kim和Zhang（2016）[14]發現第一大股東持股比例的提高、會計政策越穩健，公司的股價崩盤風險越低。

市場層面的研究主要基于市場參與者的心理和行為以及外部政策與治理機制兩個視角。第一，從資本市場上參與者的心理和行為視角來看，學者們研究發現機構投資者的羊群效應（許年行等，2013）[15]、公司內部知情人的交易（Cao等，2002）[16]和分析師預測分歧（徐高彥和高歌，2022）[17]這三類市場參與者的行為會提升未來股價崩盤風險。第二，從外部政策與治理機制視角來看，褚劍和方軍雄（2016）[18]、溫博慧等（2022）[19]發現融資融券制度的實施會影響股價崩盤風險。

2.3 文獻評述

已有研究集中在投資者關注與股票價格變化變動、股票未來回報率之間的關聯關系，以及股價崩盤風險與代理問題、市場參與者的心理和行為、外部政策與治理機制之間的關系等方面的探討，可以發現，已有文獻多基于傳統金融學對股價崩盤風險進行研究，而從投資者關注度的角度對股價崩盤風險的影響作用進行分析的文獻還較少，且研究結論尚存爭議。作為資本市場的重要參與者，投資者的行為會對其投資決策產生影響，尤其是在充滿不確定性的市場環境中，投資者更有可能出現非理性行為，造成股價的波動，進而對股票市場造成不同的影響。因此，本文基于投資者關注度這一新視角，深入探討其對股價崩盤風險的作用，并進一步研究其影響機制，從理論和實證上揭示投資者關注對我國股市穩定性的理論意義和現實意義。

3 理論分析與研究假設

3.1 投資者關注與公司股價崩盤風險

投資者關注度的提升會降低公司股價崩盤風險，其作用機制主要有以下兩點。一是投資者關注具有治理功能。投資者越關注公司，公司管理層的違規動機就越少（肖奇和吳文鋒，2023）[20]。一方面，這能夠在一定程度上緩解公司委托代理問題，提高管理層的經營意識，促進公司的穩健經營。另一方面，投資者關注將起到外部監督作用。投資者對公司的關注度越高，管理層隱藏負面消息的動機也會相應減少，披露的信息則會越充分。二是投資者關注具有提升公司信息透明度的作用。一方面，隨著投資者獲取公司信息渠道的日益增加，投資者對公司信息的識別和分析能力不斷提升，包括識別公司管理層是否隱瞞公司負面消息以及分析公司財務數據等信息是否真實可靠，這意味著企業隱藏負面消息的空間將大大縮減。更為重要的是，投資者關注的增加將擴大公司的信息集，這使得公司的負面消息被分散釋放在股價之中，對股價崩盤起到緩沖作用。另一方面，投資者關注還能提升公司信息傳播效率。隨著互聯網平臺、社交媒體的發展，投資者相互交流討論更加便捷，對公司信息的掌握更及時、豐富和準確，同時也能挖掘企業更多特質信息。這有助于公司信息的傳播效率提升，進而降低投資者與企業之間的信息不對稱，不僅能促進股票定價的合理性，還能加快信息在股價中的反應速度，降低股價崩盤風險的可能性。

基于以上分析，本文提出假設：

H1：投資者關注度提升對公司股價崩盤風險有顯著抑制作用。

3.2 股票流動性的中介效應

一方面，投資者關注程度的上升可以提高公司股票的流動性。具體而言，由于每個人對事物的注意力是有限度的，因此當大量的信息擺在人們面前時，人們會更關注足夠吸引他們的信息。在金融市場中也是如此，這可以用投資者有限注意理論（Merton，1987）[21]來解釋，即投資者每天的時間和精力是有限的，而市場中的股票眾多，且每天有關各支股票的資訊、行情等信息量級巨大，投資者只會將注意力集中在其所偏愛的股票上。當投資者對某只股票產生較高的關注度時， 就會驅動其交易行為，同時還會增加公司的股東數量，股票流動性也會隨之增加。

另一方面，股票流動性的增加會降低公司股價崩盤風險。第一，股票流動性提升可以使股東更容易獲得股份，進而增加股份的積累，從而提升股東對管理層的監督意識，減少公司發生負面事件的可能性，進而降低股價發生崩盤事件的概率；第二，當公司出現不利消息時，較高的股票流動性能使得大股東及時減持或退出，而大股東的大幅減持或退出可能會導致公司股價急劇變化。由于經理層的薪酬、獎勵等與公司股價相關聯，而公司股價又和公司經營業績相掛鉤，若大股東減持或退出就會導致公司股價下降，進而導致管理層薪酬下降，為了避免股價下跌，管理層會提升工作積極性，減少機會主義動機和掩蓋壞消息的動機，進而降低公司股價大幅波動的可能性。

基于以上分析，本文提出假設：

H2：投資者關注度提高會通過股票流動性的提升而降低公司股價崩盤風險。

4 變量定義與實證設計

4.1 變量說明

4.1.1 被解釋變量：股價崩盤風險

參考許年行等（2012）[22]的做法，本文采用經市場調整的周收益負偏態系數（NSCKEW）和股票收益率上下波動率（DUVOL）兩個指標作為股價崩盤風險的衡量指標。兩者數值越大表明股價崩盤風險越高。

NSCKEW計算過程分三步：第一步，對每個年度的每支股票的周收益率數據進行如下回歸：

其中，ri，t是i公司第t周的收益率；rm，t是市場收益率（本文按流通市值加權平均）；εi，t表示殘差。

第二步，提取第一步計算所得殘差，計算出公司的周收益率wi，t。

第三步，計算周收益負偏態系數NSCKEW，計算公式為：

其中，n為交易周數。

DUVOL計算模型如下：

其中，nu（nd）表示每一支股票周回報率wi，t高于（低于）其年平均周回報率wi，t的周數。

4.1.2 核心解釋變量：投資者關注度

本文的投資者關注度是通過百度公司提供的百度搜索指數數據來構建的。百度占據了中文搜索引擎市場的絕大多數市場份額，所以用上市公司的“百度搜索指數”能較為準確地刻畫中國個人投資者的關注度。本文選取的搜索關鍵詞為“股票簡稱”和“股票代碼”，并對其搜索得到的百度指數取對數值作為核心解釋變量。

4.1.3 中介變量：股票流動性

本文借鑒李文鴻等（2012）[23]的做法，用換手率指標作為股票流動性的代理變量，該指標值越大，說明股票流動性越強。本文選用該指標的理由有兩個：第一，換手率數據容易取得；第二，用換手率衡量股市流動性有很好的理論支持，Hu（1997）[24]使用換手率作為流動性的代表變量，指出股票收益率是交易頻率的凹形減函數。

4.1.4 控制變量

本文選取如下控制變量：公司規模Lnasset，以總資產的自然對數來衡量；總資產收益率ROA，以凈利潤和總資產的比值來衡量；資產負債率Leverage，以總負債與總資產的比值來衡量；賬面市值比BM，以每股凈資產除以股票年末收盤價來衡量；產權性質Property，用虛擬變量表示，國有企業賦值為1，非國有企業賦值為0。

4.2 數據來源和描述性統計

本文以2011—2022年A股上市公司作為研究樣本，對這些變量搜集2011—2022年的數據，剔除了“ST”“*ST”樣本、數據不全和主要變量數值有缺失的樣本后，共剩下3245家上市企業。為了防止離群值對回歸結果的影響，對全部變量做1%的雙側縮尾處理，共剩下28699個樣本。投資者關注度指數來自百度搜索指數網站，其余數據均來自國泰安數據庫。

4.3 回歸模型設定

為了驗證假設1，本文采用面板固定效應構建回歸模型，回歸方程為：

其中，Lnatt表示投資者關注度；Controls表示控制變量；industry代表行業固定效應，行業分類依據證監會的行業分類代碼；year代表年度固定效應。

為了進一步檢驗市場流動性是否對于投資者關注度對公司股價崩盤風險的影響有中介作用，引入股票流動性（Turnover）建立如下回歸模型：

5 實證結果與分析

5.1 投資者關注度對股價崩盤風險的影響

首先，本文采用面板回歸的方法來驗證假設1，回歸結果如表1所示。

表1的第（1）、（2）列研究了在沒有控制任何其他變量的情況下投資者關注度對公司股價崩盤風險的影響，結果顯示投資者關注度對公司股價崩盤風險的影響都在1%的水平上顯著為負。表1的第（3）、（4）列在列（1）、（2）的基礎上加入了控制變量，結果依然顯示投資者關注度的回歸系數顯著為負，且相較于未控制變量的情況下回歸系數更大。假設1得到驗證。

5.2 中介機制檢驗

現采用逐步回歸法對股票流動性的中介機制進行了檢驗。首先，檢驗投資者關注度對股票流動性水平的影響，發現投資者關注度指數在1%的水平上顯著為正，表明股票的流動性水平會隨著投資者關注度的提升而提升。其次，檢驗在投資者關注度不變的情況下股票流動性對股價崩盤風險的影響，結果顯示股票流動性的回歸系數為-0.121，且在1%的水平上顯著，表明股票流動性的提升有助于降低股價崩盤風險，中介效應成立。投資者關注度系數依然顯著為負，表明股票流動性發揮的是部分中介效應，假設2得證。

5.3 穩健性檢驗

在中介效應檢驗部分，本文使用Sobel檢驗和Bootstrap法對股票流動性的中介效應進行穩健性檢驗。Sobel檢驗的結果顯示，Z值均在1%水平上顯著為負，表明股票流動性的中介效應顯著存在。Bootstrap檢驗結果顯示，置信區間均不包括0，同樣表明股票流動性的中介效應顯著存在。

6 結語

本文以我國上市公司為研究對象，圍繞投資者關注度與股價本盤風險的關系與傳導路徑展開研究。研究表明：（1）投資者關注度對我國股市的股價暴跌風險具有明顯的負向影響，表明中國資本市場上的投資者關注發揮了顯著的治理效應；（2）通過路徑檢驗發現，投資者關注度的提升能通過提升股票流動性水平來降低股價崩盤風險。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：（1）在投資者層面，要強化對上市公司財務報告、公告等信息的實時跟蹤、分析與監督，發揮好外部投資者應有的監督效應和治理效應；（2）在政策制定層面，應做好投資者關系，著力增強投資者信心，建立健全投資者保護制度，提高我國中小投資者的收益保障和投資安全性，提高投資者的交易積極性，推動股票交易活躍度，構建高質量發展的資本市場。

參考文獻

潘越，戴亦一，林超群.信息不透明、分析師關注與個股暴跌風險[J].金融研究，2011（9）：138-151.

權小鋒，吳世農.投資者關注、盈余公告效應與管理層公告擇機[J].金融研究，2010（11）：90-107.

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.

Barber M B，Odean T.All That Glitters： The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors[J].The Review of Financial Studies，2008，21（2）：785-818.

劉向強，李沁洋，孫健.媒體語氣會影響股票收益嗎： 基于互聯網媒體的經驗證據[J].科學決策，2017（6）：41-54.

蘇振興，扈文秀，楊櫟.投資者概念關注對股票收益的影響研究： 基于百度搜索數據[J].運籌與管理，2022，31（5）：206-213.

胡昌生，夏凡捷.投資者關注度、冷門股效應與股票收益[J].金融經濟學研究，2016，31（6）：15-27.

Ni X，Peng Q，Yin S， et al.Attention！ Distracted institutional investors and stock price crash[J].Journal of Corporate Finance，2020，64.

江婕，邱佳成，朱然，等.投資者關注與股價崩盤風險： 抑制還是加?。縖J].證券市場導報，2020（3）：69-78.

Yuan R， Sun J， Cao F. Directors and officers liability insurance and stock price crash risk[J]. Journal of Corporate Finance， 2016， 37： 173-192.

Kim J B， Li Y， Zhang L. Corporate tax avoidance and stock price crash risk： Firm-level analysis[J]. Journal of financial Economics， 2011， 100（3）： 639-662.

歐陽紅兵，方雅萌.控股股東股權質押與股價崩盤風險： 基于信息披露質量的視角[J].武漢金融，2022（12）：33-43.

王化成，曹豐，葉康濤.監督還是掏空：大股東持股比例與股價崩盤風險[J].管理世界，2015（2）：45-57+187.

Kim J，Zhang L.Accounting Conservatism and Stock Price Crash Risk： Firm‐level Evidence[J].Contemporary Accounting Research，2016，33（1）：412-441.

許年行，于上堯，伊志宏.機構投資者羊群行為與股價崩盤風險[J].管理世界，2013（7）：31-43.

Cao H H，Coval D J，Hirshleifer D.Sidelined Investors， Trading-Generated News， and Security Returns[J].The Review of Financial Studies，2002，15（2）：615-648.

徐高彥，高歌.分析師預測分歧是市場情緒洪流的“漫水橋”嗎： 基于股價崩盤風險的視角[J].現代經濟探討，2022（2）：52-67.

褚劍，方軍雄.中國式融資融券制度安排與股價崩盤風險的惡化[J].經濟研究，2016，51（5）：143-158.

溫博慧，徐佳翔，劉玉康.融資融券漸進擴容是否緩解了股價崩盤風險： 兼論市場定價效率與企業金融化的并行中介效應[J].證券市場導報，2022（9）：59-70.

肖奇，吳文鋒.投資者關注具有治理功用嗎： 基于公司違規行為的考察[J].經濟評論，2023（3）：152-168.

Merton R C..A simple model of capital market equilibrium with incomplete information[J].The Journal of Finance，1987，42（3）：483–510.

許年行，江軒宇，伊志宏，等.分析師利益沖突、樂觀偏差與股價崩盤風險[J].經濟研究，2012，47（7）：127-140.

李文鴻，田彬彬，周啟運.股市流動性與股票收益率的面板數據實證分析[J].統計與決策，2012（10）：150-153.

Hu S. Trading turnover and expected stock returns： The trading frequency hypothesis and evidence from the Tokyo Stock Exchange[J]. Available at SSRN 15133， 1997.