□李 平 湯懷林

[電子科技大學(xué) 成都 611731]

引言

社會(huì)生產(chǎn)過(guò)程中難免會(huì)遭受生產(chǎn)安全事故與自然災(zāi)害的影響。據(jù)國(guó)家安全監(jiān)管總局統(tǒng)計(jì)，僅2013年上半年，全國(guó)共發(fā)生各類(lèi)生產(chǎn)安全事故約22.6萬(wàn)起，死亡和下落不明約2.7萬(wàn)人。各類(lèi)生產(chǎn)安全事故嚴(yán)重影響了企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，造成巨大的直接或間接的經(jīng)濟(jì)損失。除了生產(chǎn)安全事故，我國(guó)還是自然災(zāi)害多發(fā)的國(guó)家，各種災(zāi)害時(shí)有發(fā)生。一般年份，全國(guó)受災(zāi)害影響的人口約2億人，其中因?yàn)?zāi)死亡數(shù)千人，需轉(zhuǎn)移安置300多萬(wàn)人，農(nóng)作物受災(zāi)面積4000多萬(wàn)公頃，成災(zāi)2000多萬(wàn)公頃，倒塌房屋300萬(wàn)間左右。隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)高速發(fā)展、生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大和社會(huì)財(cái)富的積累，災(zāi)害損失有日益加重的趨勢(shì)。災(zāi)害已成為制約國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的主要因素之一，不僅給人民群眾的生命安全造成損傷，同時(shí)也直接或間接影響到上市公司的業(yè)績(jī)。

本文主要研究生產(chǎn)安全事故與自然災(zāi)害信息（以下簡(jiǎn)稱事故災(zāi)害）對(duì)作為經(jīng)濟(jì)晴雨表的股票市場(chǎng)會(huì)有怎樣的影響。對(duì)于此類(lèi)問(wèn)題的研究，外文文獻(xiàn)得到的主要結(jié)論是事故或?yàn)?zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)有顯著的負(fù)面影響。如Hill等利用月收益率數(shù)據(jù)實(shí)證研究了三里島核事故對(duì)公用電力公司股票收益的影響，發(fā)現(xiàn)事件發(fā)生后兩個(gè)月，樣本股票的超額收益率一直為負(fù)。但是，受一些同樣能導(dǎo)致負(fù)收益率因素的干擾，事件的長(zhǎng)期影響無(wú)法得到精確確認(rèn)。這些因素包括：涉事公司在事件發(fā)生后減少股利發(fā)放數(shù)額、有關(guān)安全新法規(guī)的頒布等[1]。Roger等研究了1989年加利福尼亞地震對(duì)涉及到的房地產(chǎn)公司的股票價(jià)值的影響，發(fā)現(xiàn)對(duì)圣佛朗西斯科地區(qū)的房地產(chǎn)公司的股價(jià)有顯著的負(fù)面影響[2]。Gunther等選取1990～2005年之間全世界64個(gè)石油化工行業(yè)發(fā)生的爆炸事故為樣本實(shí)證分析了股票市場(chǎng)對(duì)化學(xué)災(zāi)難的反應(yīng)，其研究結(jié)果表明該類(lèi)事件對(duì)股票市場(chǎng)會(huì)產(chǎn)生即時(shí)的負(fù)面影響。平均意義上，事件發(fā)生后兩日內(nèi)的損失達(dá)到-1.3%，事件發(fā)生后首日的損失程度與事件的嚴(yán)重程度有很大關(guān)系。并且，長(zhǎng)期的損失也與事件的嚴(yán)重程度有關(guān)系，有傷亡或伴有毒氣泄漏的事件負(fù)面影響更持久[3]。但是，Roger等又研究了加利福尼亞地震對(duì)保險(xiǎn)公司股票的市值的后續(xù)影響，結(jié)果表明由于震后對(duì)保險(xiǎn)需求的增加，保險(xiǎn)公司的股票價(jià)值上升了。這表明自然災(zāi)害對(duì)某些行業(yè)（如保險(xiǎn)行業(yè)）可能具有正面的效應(yīng)[4]。

此外，一些實(shí)證研究也表明事故災(zāi)害對(duì)股市沒(méi)有顯著影響。如Andrew等通過(guò)對(duì)澳大利亞42起自然災(zāi)害進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)野外火災(zāi)、旋風(fēng)和地震對(duì)股票市場(chǎng)收益有重要影響，而暴風(fēng)雨雪和洪水卻沒(méi)有影響[5]。但隨后Andrew又發(fā)現(xiàn)了不同的結(jié)論，他利用GARCH-Mean模型就自然災(zāi)害對(duì)澳大利亞股票市場(chǎng)的影響進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在整個(gè)市場(chǎng)層面，自然災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)并沒(méi)有顯著影響[6]。Bert和Arieke采用事件研究法以1907～2007年之間209個(gè)能源事故為樣本實(shí)證研究了能源事故對(duì)股票市場(chǎng)的沖擊，發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)對(duì)此類(lèi)事故并沒(méi)有顯著反應(yīng)。作者認(rèn)為其主要原因可能是投資者在評(píng)估能源行業(yè)上市公司價(jià)值的時(shí)候已將發(fā)生此類(lèi)事故的風(fēng)險(xiǎn)考慮在內(nèi)了[7]。

國(guó)內(nèi)對(duì)于此類(lèi)問(wèn)題的研究主要集中于地震自然災(zāi)害對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的沖擊效應(yīng)。如劉慶富等以汶川地震為例，利用事件研究法實(shí)證分析了地震自然災(zāi)害對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)各行業(yè)指數(shù)的影響，發(fā)現(xiàn)地震災(zāi)難對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)各行業(yè)的收益和風(fēng)險(xiǎn)均產(chǎn)生顯著的不同程度的沖擊效應(yīng)?？傮w而言，與地震期間相比，地震災(zāi)難在地震之后對(duì)股票市場(chǎng)各行業(yè)的沖擊明顯加大，并且這些沖擊具有一定程度上的漸進(jìn)性和持續(xù)性，而行業(yè)所表現(xiàn)出的個(gè)體差異主要取決于行業(yè)對(duì)地震災(zāi)難的敏感性[8]。王健等通過(guò)對(duì)汶川地震災(zāi)區(qū)上市公司收益率的研究，探討了自然因素對(duì)股市的影響，發(fā)現(xiàn)自然因素如地震對(duì)股市不同行業(yè)的企業(yè)影響各不相同[9]。譚宗瓊利用事件研究法對(duì)汶川地震后兩類(lèi)上市公司（建筑建材板塊和生物制藥板塊）進(jìn)行了實(shí)證研究，證實(shí)了地震確實(shí)對(duì)上市公司的某些板塊有不同程度的影響。醫(yī)藥板塊在震后立即受到影響，而建筑建材板塊是大概在震后三日后才受到明顯影響，但醫(yī)藥板塊受影響的時(shí)間不如建筑建材行業(yè)受影響的時(shí)間長(zhǎng)[10]。

為了分析事故災(zāi)害對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的影響，本文選取了2003～2013年118份上市公司發(fā)布的關(guān)于受生產(chǎn)安全事故、自然災(zāi)害影響的公告為事件樣本，利用事件研究法進(jìn)行了實(shí)證研究。對(duì)該問(wèn)題的研究，不僅有助于我們了解中國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格變化受事故災(zāi)害影響的程度及其敏感性，還可以為投資者的交易決策提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）研究假設(shè)

中國(guó)股市在經(jīng)歷了2007年以前的大牛市后于2008年一路下跌轉(zhuǎn)入熊市。我們預(yù)期，不同的市場(chǎng)環(huán)境下股票市場(chǎng)對(duì)事故災(zāi)害的反應(yīng)應(yīng)該有所差異。一般而言，在牛市環(huán)境下，投資者對(duì)市場(chǎng)未來(lái)抱有相對(duì)強(qiáng)的信心，投資者常樂(lè)觀地對(duì)待負(fù)面消息；反之，熊市環(huán)境下則常以悲觀的心態(tài)對(duì)待負(fù)面消息。由此本文提出：

假設(shè)1：相比熊市，牛市環(huán)境下事故災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊效應(yīng)更小。

生產(chǎn)安全事故和自然災(zāi)害在起因上是不同性質(zhì)的事件。生產(chǎn)安全事故發(fā)生的原因是多樣的，可能是自然因素如高溫，也可能是機(jī)械故障、人為失誤等，具有一定的可防可控性。而自然災(zāi)害則是由于自然的異常變化而造成的對(duì)人類(lèi)社會(huì)的災(zāi)害性影響，具有不可抗拒性。當(dāng)投資者獲知這兩種由于不同性質(zhì)的原因?qū)е碌呢?fù)面消息后，其反應(yīng)是否存在不一樣？這是我們關(guān)心的第二個(gè)問(wèn)題，并且我們預(yù)期自然災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的影響要小于生產(chǎn)安全事故。

假設(shè)2：自然災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的影響程度小于生產(chǎn)安全事故。

對(duì)于不同行業(yè)，由于對(duì)事故災(zāi)害的敏感性不同，事件發(fā)生后恢復(fù)生產(chǎn)的速度不同以及彌補(bǔ)損失的能力不同，不同行業(yè)受事故災(zāi)害的影響程度是不同的。Roger等先后研究了1989年加利福尼亞地震對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)股票收益和保險(xiǎn)行業(yè)股票收益的影響，發(fā)現(xiàn)對(duì)部分地區(qū)的房地產(chǎn)公司股票收益存在負(fù)面影響而對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)股票收益卻有正面的效應(yīng)[2,4]。劉慶富等以汶川地震為例，利用事件研究法同樣發(fā)現(xiàn)地震災(zāi)難對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)各行業(yè)的收益和風(fēng)險(xiǎn)均產(chǎn)生顯著的不同程度的沖擊效應(yīng)[8]。但Bert和Arieke對(duì)能源事故的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)對(duì)此類(lèi)事故并沒(méi)有顯著反應(yīng)[7]?？紤]到能源產(chǎn)品需求價(jià)格彈性極小以及產(chǎn)品供給的壟斷性特征，我們預(yù)期當(dāng)事故災(zāi)害發(fā)生后，能源行業(yè)的公司其股價(jià)甚至可能出現(xiàn)不跌反漲的現(xiàn)象。所以我們提出：

假設(shè)3：不同行業(yè)受事故災(zāi)害的影響程度不同，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)不會(huì)受事故災(zāi)害的負(fù)面影響，甚至可能出現(xiàn)其股價(jià)不跌反漲的現(xiàn)象。

在Gunther等認(rèn)為，同等嚴(yán)重程度的事件對(duì)不同規(guī)模上市公司的影響是不同的，大規(guī)模的公司受事件的影響程度要小于小規(guī)模的公司受影響程度。這是因?yàn)樾∫?guī)模公司的股票市場(chǎng)流動(dòng)性相對(duì)較低，并且小規(guī)模公司沒(méi)有大規(guī)模公司為履行生產(chǎn)合同而分散生產(chǎn)這樣的機(jī)會(huì)[3]。為了檢驗(yàn)中國(guó)股票市場(chǎng)是否也存在相同的結(jié)論，我們?cè)O(shè)定受傷人數(shù)和死亡人數(shù)都在4人以下、財(cái)產(chǎn)損失額度在500萬(wàn)以下的事件為同等嚴(yán)重程度的事件，并檢驗(yàn)如下假設(shè)：

假設(shè)4：同等嚴(yán)重程度事故災(zāi)害信息的披露對(duì)小規(guī)模公司的影響程度大于大規(guī)模公司。

（二）研究數(shù)據(jù)

本文中的事件樣本數(shù)據(jù)收集于2003～2013年上市公司發(fā)布的關(guān)于自然災(zāi)害和生產(chǎn)安全事故的公告，這些公告均來(lái)自上海證券交易所網(wǎng)站和深圳證券交易所網(wǎng)站。用于搜索相關(guān)公告的關(guān)鍵詞包括：“災(zāi)害”、“事故”、“地震”、“洪水”、“火災(zāi)”、“爆炸”等等，共收集到251個(gè)數(shù)據(jù)樣本。其中，2008年5月12日發(fā)生的汶川地震對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響是不言而喻的，震后也有學(xué)者對(duì)此次地震對(duì)股票市場(chǎng)的影響做出了實(shí)證研究[11]，并得出了相應(yīng)結(jié)論，故剔除涉及汶川地震的事件樣本。進(jìn)一步，我們只取上市公司針對(duì)同一個(gè)事件做出的第一份公告，即剔除針對(duì)同一事件的后續(xù)公告。同時(shí)，剔除其中退市的2家公司及因事件的發(fā)生而導(dǎo)致股票停牌的樣本。此外，為了使實(shí)證結(jié)果更具合理性和穩(wěn)健性，我們剔除數(shù)據(jù)采集期間公司有其他重大信息披露的樣本。最終得到154個(gè)初始樣本。事件涉及的各上市公司股票及市場(chǎng)的日收益率數(shù)據(jù)均來(lái)源于深圳市國(guó)泰安信息技術(shù)有限公司提供的金融數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)）。剔除個(gè)股收益率數(shù)據(jù)缺失樣本后，最終可以利用的樣本數(shù)為118個(gè)。

根據(jù)研究假設(shè)，我們將這118個(gè)樣本進(jìn)行如下分類(lèi)：

1.市場(chǎng)背景：分為兩個(gè)時(shí)間段，2003～2007年（牛市），共30個(gè)樣本；2008～2013年（熊市），共88個(gè)樣本。

2.事件類(lèi)型：分為兩類(lèi)，一類(lèi)是自然災(zāi)害，共29個(gè)樣本；另一類(lèi)是生產(chǎn)安全事故，共89個(gè)樣本。

3.行業(yè)類(lèi)型：根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012年修訂的《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》對(duì)事件中的上市公司進(jìn)行分類(lèi)。根據(jù)第一級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和樣本數(shù)量限制的緣故，我們將樣本分為三類(lèi)：制造業(yè)，共83個(gè)樣本；電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，共13個(gè)樣本；其他行業(yè)，共22個(gè)樣本。其中，其他行業(yè)包括農(nóng)業(yè)、采掘業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)等。

4.公司規(guī)模：根據(jù)事前設(shè)定的同等嚴(yán)重程度事件樣本中上市公司事件公告日的前一天市值升序排序。取其中的前30%樣本代表小規(guī)模公司，共36個(gè)樣本；后30%樣本代表大規(guī)模公司，共35個(gè)樣本。

（三）研究方法

事件研究法（Event Study）的核心思想是檢驗(yàn)?zāi)骋皇录l(fā)生后股票市場(chǎng)上是否出現(xiàn)顯著的異常收益率（Abnormal Return），其步驟為：（1）定義事件；（2）設(shè)定事前窗（pre-event window）（又稱估計(jì)窗）和事件窗（event window）；（3）估計(jì)參數(shù)確定正常收益率，用來(lái)刻畫(huà)正常收益率的模型包括：均值模型、市場(chǎng)模型、Fama-French三因素模型等，參數(shù)估計(jì)一般運(yùn)用最小二乘法；（4）計(jì)算事件窗內(nèi)的異常收益率，從兩個(gè)維度加以考察：平均異常收益率（average abnormal return）和累積異常收益率（cumulative abnormal return），并構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行顯著性（t檢驗(yàn)等）及穩(wěn)健性檢驗(yàn)（符號(hào)秩檢驗(yàn)等）；（5）得出實(shí)證結(jié)果并對(duì)其進(jìn)行分析和解釋。

本文的事件是事故災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的影響，并以上市公司發(fā)布有關(guān)事件的第一份公告的公告日為事件日。在上市公司發(fā)布關(guān)于事故災(zāi)害公告前，可能一些媒體機(jī)構(gòu)已進(jìn)行了相關(guān)報(bào)道，并且樣本中公告日與其所公告的事故災(zāi)害發(fā)生日的最大時(shí)間間隔為8天，為了使結(jié)果更具說(shuō)服力，所以本文設(shè)定估計(jì)窗和事件窗分別為[-188，-9]和[-8,120]。此外，借鑒Gunther等[3]的思想，本文采用市場(chǎng)模型來(lái)估計(jì)正常收益率。具體步驟如下：

第五步，為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文還對(duì)累積異常收益率進(jìn)行了Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)的非參數(shù)檢驗(yàn)。該方法由Corrado提出，它不要求收益率服從正態(tài)分布，只根據(jù)異常收益率在時(shí)間序列中的相對(duì)順序關(guān)系檢驗(yàn)異常收益率是否顯著異于0。

二、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）不同市場(chǎng)環(huán)境下股票市場(chǎng)對(duì)事故災(zāi)害的反應(yīng)

圖1 不同市場(chǎng)環(huán)境下事件窗內(nèi)累積平均異常收益率變化情況

圖1和表1分別展示了不同市場(chǎng)環(huán)境下事件窗內(nèi)累積平均異常收益率的變化情況及檢驗(yàn)結(jié)果。通過(guò)對(duì)比，我們的確發(fā)現(xiàn)不同市場(chǎng)環(huán)境下股票市場(chǎng)對(duì)事故災(zāi)害事件的反應(yīng)是有差異的。

1.雖然不論是在牛市環(huán)境下還是在熊市環(huán)境下，事故災(zāi)害在事件日當(dāng)天對(duì)股票市場(chǎng)都有顯著的負(fù)向效應(yīng)，但牛市環(huán)境下股票市場(chǎng)的反應(yīng)程度要小于熊市環(huán)境下的反應(yīng)程度。在牛市環(huán)境下，事件日當(dāng)天的平均異常收益率為-0.478%，而在熊市環(huán)境下的為-0.756%，且都在1%的顯著性水平下顯著。同時(shí)，累積平均異常收益率在事件日的前幾日已呈現(xiàn)出顯著的負(fù)值，表明在上市公司發(fā)布公告前，相關(guān)信息已通過(guò)媒體等渠道被投資者所知曉。

2.從圖1可以看出，短期內(nèi)（事件日后20天）累積平均異常收益率曲線呈現(xiàn)出平行小幅度震蕩變化，似乎股票市場(chǎng)已經(jīng)完全消化了事故災(zāi)害所帶來(lái)的負(fù)面影響。但隨后異常平均收益率曲線的走向表明事故災(zāi)害的影響遠(yuǎn)不止于此，且在隨后的一段時(shí)間呈現(xiàn)出牛市環(huán)境下的沖擊效應(yīng)略大一些。這表股票市場(chǎng)的反應(yīng)具有一定的滯后性，而導(dǎo)致這種滯后性的原因可能是涉事上市公司發(fā)布相關(guān)信息的滯后性或者是投資者對(duì)信息的反應(yīng)不足。

3.從圖1可知，牛市環(huán)境下的累積平均異常收益率在一段時(shí)間后迅速地反彈，隨后恢復(fù)甚至超過(guò)事發(fā)前的水平。而與此形成鮮明對(duì)比的是，熊市狀態(tài)下累積平均異常收益率的繼續(xù)緩慢下行，表明牛市環(huán)境下，股票市場(chǎng)受事故災(zāi)害影響的時(shí)間持續(xù)的更短。

總體而言，牛市環(huán)境下事故災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的沖擊效應(yīng)更小，假設(shè)1成立。

表1 不同市場(chǎng)環(huán)境下事件窗內(nèi)累積平均異常收益率檢驗(yàn)結(jié)果

（二）自然災(zāi)害與生產(chǎn)安全事故各自對(duì)股票市場(chǎng)的影響

圖2和表2分別展示了自然災(zāi)害與生產(chǎn)安全事故事件窗內(nèi)各自的累積平均異常收益率的變化情況及檢驗(yàn)結(jié)果。實(shí)證結(jié)果表明，假設(shè)2是成立的，具體表述如下：

1.自然災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的影響是階段性的。累積平均異常收益率曲線呈現(xiàn)一波三折的形態(tài)，自然災(zāi)害在事件日前后幾天的確對(duì)股票市場(chǎng)有連續(xù)顯著的負(fù)面影響。隨后轉(zhuǎn)負(fù)面為正面影響，可能是市場(chǎng)反應(yīng)過(guò)度或信息的滯后，在事件日后第30天累積平均異常收益率曲線出現(xiàn)下滑。但從長(zhǎng)期來(lái)看，自然災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的效應(yīng)是正面的。導(dǎo)致這樣的結(jié)果可能是由于自然災(zāi)害影響的不確定性以及信息的不對(duì)稱性。例如，醫(yī)藥企業(yè)雖然受到災(zāi)害的些許影響，但同時(shí)也給其帶來(lái)長(zhǎng)期收益的增長(zhǎng)。此外，王健等認(rèn)為自然災(zāi)害對(duì)上市公司的影響更多來(lái)源于股票市場(chǎng)信息的不對(duì)稱所造成的恐慌，上市公司實(shí)質(zhì)業(yè)務(wù)受到的影響有限。

2.相比而言，生產(chǎn)安全事故對(duì)股票市場(chǎng)的影響直接表現(xiàn)為持續(xù)的負(fù)面影響。從圖2可知這種負(fù)面影響的持續(xù)時(shí)間為48天左右（約2個(gè)月）。此外，相對(duì)于自然災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)的沖擊效應(yīng)，生產(chǎn)安全事故的沖擊效應(yīng)更大。這是由于生產(chǎn)安全事故通常是由管理不當(dāng)造成，嚴(yán)重影響了投資者對(duì)上市公司管理水平的預(yù)期，導(dǎo)致長(zhǎng)期負(fù)面的效應(yīng)。

圖2 不同性質(zhì)事件事件窗內(nèi)累積平均異常收益率變化情況

表2 不同性質(zhì)事件事件窗內(nèi)累積平均異常收益率檢驗(yàn)結(jié)果

（三）事故災(zāi)害對(duì)不同行業(yè)的影響

圖3和表3分別展示了不同行業(yè)事件窗內(nèi)累積平均異常收益率的變化情況及檢驗(yàn)結(jié)果。實(shí)證結(jié)果表明：

1.相比其他行業(yè)，事故災(zāi)害對(duì)電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的負(fù)面影響甚小，甚至還呈現(xiàn)出一定的正面效應(yīng)。這是由該行業(yè)的性質(zhì)決定的，該行業(yè)是保障居民生活的基本產(chǎn)業(yè)，具有一定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，且生產(chǎn)能力恢復(fù)快，并且在事故災(zāi)害發(fā)生后，對(duì)電力、水生產(chǎn)等的需求會(huì)上升。

2.由圖3可以看出，與電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)不同，制造業(yè)和其他行業(yè)受到事故災(zāi)害的顯著負(fù)影響。其中，對(duì)制造業(yè)的影響還是相當(dāng)長(zhǎng)久的（約3個(gè)月）。而對(duì)其他行業(yè)中具體的細(xì)分行業(yè)，由于樣本數(shù)量的限制，我們目前無(wú)法精確加以描述。

圖3 不同行業(yè)事件窗內(nèi)累積平均異常收益率變化情況

表3 不同行業(yè)事件窗內(nèi)累積平均異常收益率檢驗(yàn)結(jié)果

綜上所述，與Roger等[2,4]、譚宗瓊[10]、劉慶富等[8]、王健等[9]通過(guò)研究得到的不同行業(yè)受災(zāi)害影響不同的結(jié)論相似，我們也發(fā)現(xiàn)事故災(zāi)害對(duì)不同行業(yè)有不同的影響。故假設(shè)3成立。

（四）同等嚴(yán)重程度事件對(duì)不同規(guī)模上市公司的影響

圖4和表4分別展示了同等嚴(yán)重程度事件下不同規(guī)模上市公司事件窗內(nèi)累積平均異常收益率的變化情況及其檢驗(yàn)結(jié)果。通過(guò)分析，可以發(fā)現(xiàn)：

圖4 不同規(guī)模上市公司事件窗內(nèi)累積平均異常收益率變化情況

1.小規(guī)模公司受事故災(zāi)害的影響主要集中在兩個(gè)時(shí)段：第一個(gè)時(shí)段是公告日當(dāng)天和隨后的2天，其平均異常收益率分別為-1.316%、-0.275%和-0.973%。第二個(gè)階段是公告日后第35天至第41天，其平均異常收益率分別為-0.448%、-0.348%、-0.334%、-0.354%、-0.498%、-0.167%和-0.721%。

2.大規(guī)模公司在事件日當(dāng)天的平均異常收益率為-0.212%，這遠(yuǎn)低于小規(guī)模公司的-1.316%，但其事件日當(dāng)天的累積異常收益率達(dá)到了-2.651%，小規(guī)模公司僅為-0.696%。這是因?yàn)?，由?可以發(fā)現(xiàn)，小規(guī)模公司在其發(fā)布相關(guān)受事故災(zāi)害影響公告之前，其股票收益沒(méi)受到任何負(fù)面影響，而大規(guī)模公司的股票收益在公告日之前就已受到顯著的負(fù)面影響。存在這樣的差異可能是由于大規(guī)模公司更多地受到媒體和投資者的關(guān)注，而小規(guī)模公司的媒體曝光率要低得多。所以，就短期而言（事件日當(dāng)天及其后2天），事故災(zāi)害信息的披露對(duì)小規(guī)模公司的沖擊效應(yīng)更大。

3.然而，相比于小規(guī)模公司，事件對(duì)大規(guī)模公司的影響時(shí)間更持久。由圖4可以看出，小規(guī)模公司的累積異常收益率在事件日后第48天開(kāi)始平行震蕩變化，隨后反彈，并一直保持上揚(yáng)趨勢(shì)，表明事件對(duì)小規(guī)模公司的影響持續(xù)時(shí)間約為兩個(gè)月；然而對(duì)于大規(guī)模公司，在整個(gè)事件窗內(nèi)，其累積異常收益率始終是下行趨勢(shì)，表明至少在整個(gè)事件窗的時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)（6個(gè)月），事件對(duì)大規(guī)模公司都有持續(xù)性影響。

總體而言，假設(shè)4從短期看是成立的。

表4 不同規(guī)模上市公司事件窗內(nèi)累積平均異常收益率檢驗(yàn)結(jié)果

三、結(jié)論

生產(chǎn)安全事故與自然災(zāi)害時(shí)有發(fā)生，直接或間接地影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為了分析事故災(zāi)害對(duì)股票市場(chǎng)究竟會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響，本文選取了2003～2013年118個(gè)上市公司受事故災(zāi)害影響的公告為事件樣本，采用事件研究法實(shí)證檢驗(yàn)了此類(lèi)事件對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的沖擊效應(yīng)。研究結(jié)果表明，事故災(zāi)害對(duì)股市有明顯的負(fù)面影響，但相比熊市環(huán)境下，牛市環(huán)境下的這種影響持續(xù)的時(shí)間更短。分開(kāi)來(lái)看，自然災(zāi)害對(duì)股市的影響程度總體要小于生產(chǎn)安全事故，自然災(zāi)害對(duì)股市的影響呈現(xiàn)出分階段的不同。同時(shí)，不同行業(yè)受事件的影響程度各不相同，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)幾乎不會(huì)受到負(fù)面影響。此外，根據(jù)涉事上市公司的規(guī)模大小，同等嚴(yán)重程度事故災(zāi)害信息的披露對(duì)小規(guī)模公司短期內(nèi)所產(chǎn)生的影響程度要大于大規(guī)模公司，但對(duì)大規(guī)模公司的長(zhǎng)期影響更大。從上述結(jié)果可以看出，上市公司的信息發(fā)布具有一定的滯后性，市場(chǎng)中信息傳遞缺乏及時(shí)性和有效性等?？傮w而言，中國(guó)股票市場(chǎng)還不是一個(gè)非常有效的市場(chǎng)，單就關(guān)于事故災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)控制來(lái)說(shuō)，中國(guó)股票市場(chǎng)還有很多需要改進(jìn)的地方。例如，加強(qiáng)對(duì)上市公司及時(shí)發(fā)布信息的監(jiān)管，改善信息傳輸渠道，提高信息的有效性等。

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