王秀麗， 梁詩卉

(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 國際商學院， 北京 100029)

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股價異常波動時期公司業(yè)績與股票價格的關(guān)系研究
——基于2015年中國A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)

王秀麗， 梁詩卉

(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 國際商學院， 北京 100029)

近年來，隨著我國資本市場的不斷發(fā)展與完善，其資源配置效率有所提升。然而在央行降息降準、輿論呼吁、配資等多重因素的推動下，2015年中國股票市場呈現(xiàn)了“大起大落”的異常波動行情，市場效率顯著下降。文章以2015年滬市A股制造業(yè)和創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)企業(yè)為研究樣本，實證考察了不同行業(yè)特征和不同業(yè)績表現(xiàn)的企業(yè)，其公司業(yè)績和股價關(guān)系的變化差異。研究結(jié)果顯示：股價異常波動時期，企業(yè)業(yè)績增長對股價波動的影響由抑制變?yōu)榧觿?。其中，制造業(yè)比高新技術(shù)業(yè)的加劇程度更大；績優(yōu)企業(yè)業(yè)績增長造成的股價波動程度更大。此外，在績優(yōu)企業(yè)中，高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)的業(yè)績增加影響股價波動程度更高；而在績劣企業(yè)中，制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績對股價波動的影響程度更高。研究結(jié)論對股價異常波動時期，減輕投資者的盲目性和增強監(jiān)管部門救市的針對性具有一定的借鑒意義。

股價異常波動時期； 股票價格； 上市公司； 公司業(yè)績； 市場有效性； 固定效應(yīng)模型

一、引 言

2015年上半年，我國資本市場受到媒體、配資、創(chuàng)新、一帶一路、央行降息降準等因素的推動，呈現(xiàn)出羊群效應(yīng)和過度自信的狀況，股指不斷走高，上證綜指最高達到5 178點，漲幅超過57%；創(chuàng)業(yè)板最高達到4 038點，漲幅超過150%。下半年隨著資金政策收緊，上證綜指又呈現(xiàn)斷崖式下跌，最低跌至2 851點，跌幅超過44%；創(chuàng)業(yè)板最低跌至1 779點，跌幅超過52%。其中，股價變動幅度在不同企業(yè)中表現(xiàn)出較大差異。

中國資本市場法律保護與市場監(jiān)管等機制尚不健全，導致股價與公司業(yè)績脫節(jié)程度尤為明顯?，F(xiàn)有研究認為，股價與上市公司業(yè)績變化之間不存在長期均衡關(guān)系(晏艷陽、胡俊，2006)[1]。我國大部分上市公司業(yè)績?nèi)耘c股價相背離，但這種情況已經(jīng)出現(xiàn)緩和(李禮、洪源，2005)[2]。資本市場的相關(guān)理論認為，證券市場的價格會受到宏觀因素、行業(yè)因素、企業(yè)微觀因素，特別是績效因素的影響?，F(xiàn)有部分研究結(jié)論也支持了這一觀點，認為會計信息與股價的變動存在著顯著的統(tǒng)計相關(guān)性，并且企業(yè)業(yè)績質(zhì)量的提高有利于股價的提高(鄧曉霞，2011[3]；李云宏、紀璐璐，2013[4])。2007年，證券交易印花稅上調(diào)導致股價暴跌時期，企業(yè)業(yè)績與股價波動關(guān)系呈現(xiàn)出不同狀況。王漢生等(2010)[5]發(fā)現(xiàn)2007與2008年應(yīng)收賬款占比與股價波動性出現(xiàn)與其余大多數(shù)年度不同的負相關(guān)關(guān)系。在股價異常波動時期，企業(yè)業(yè)績與股價波動的關(guān)系會有怎樣不同于以往年度的特殊表現(xiàn)；特別是具有不同行業(yè)特征以及不同業(yè)績的企業(yè)，其業(yè)績與股價波動的相關(guān)性是否存在差異；哪些企業(yè)更能抵抗外部因素干擾，其股價與自身績效的相關(guān)度更高？上述問題的回答有助于為投資者提供投資建議，為監(jiān)管部門的監(jiān)管策略提供政策意見。

本文選取滬市A股制造業(yè)公司與深市創(chuàng)業(yè)板公司為樣本，采集樣本企業(yè)2014—2015年共8個季度的財務(wù)數(shù)據(jù)和股價，重點關(guān)注了2015年股價異常波動時期公司業(yè)績與股價相關(guān)性較之前的變動差異。研究發(fā)現(xiàn)：2015年股價異常波動時期，企業(yè)業(yè)績與股價波動相關(guān)關(guān)系由負變正，即由抑制變?yōu)榧觿」蓛r波動。控制股指因素后，企業(yè)業(yè)績與股價波動的關(guān)系未發(fā)生明顯變化。分行業(yè)進一步檢驗發(fā)現(xiàn)：制造業(yè)企業(yè)業(yè)績與股價波動的正相關(guān)關(guān)系比高新技術(shù)業(yè)更顯著，說明制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績與股價脫節(jié)程度更高。將兩大行業(yè)樣本分別按績效高低進行進一步檢驗發(fā)現(xiàn)，同一行業(yè)中績優(yōu)企業(yè)業(yè)績與股價波動正相關(guān)關(guān)系比績劣企業(yè)更顯著；在績優(yōu)企業(yè)中，高新技術(shù)業(yè)兩者正相關(guān)關(guān)系高于制造業(yè)，績劣企業(yè)中兩個行業(yè)情況相反，說明制造業(yè)績優(yōu)企業(yè)的股價比高新技術(shù)業(yè)企業(yè)相對更能反映其業(yè)績。

相比以往研究，本文的貢獻體現(xiàn)在：選擇中國股市特殊時期2015年為研究期間，探索股價異常波動期間公司業(yè)績與股價波動關(guān)系的特點以及與正常期間的差異；選取兩個行業(yè)差異度較大的傳統(tǒng)制造業(yè)和高新技術(shù)行業(yè)，分別研究股價異常波動時期不同行業(yè)的業(yè)績與股價波動相關(guān)性的差異；進一步區(qū)分業(yè)績不同，分別比較績優(yōu)、績劣企業(yè)業(yè)績與股價波動相關(guān)性的差異，以期為減輕投資者的盲目性和增強監(jiān)管部門救市和監(jiān)管的針對性提供借鑒。

二、理論依據(jù)與研究假設(shè)

西方經(jīng)典理論以有效市場假設(shè)為基礎(chǔ)，認為市場在一定的時間窗口內(nèi)可以吸收全部信息，并反映在股價上。然而已有研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)實市場存在較多的噪音，使得股價波動無法全部由市場公開信息解釋，Morck et al.(2000)[6]檢驗了各個國家股票市場同步性的差異，在40多個國家的樣本中，中國的股價同步性僅次于波蘭，排在倒數(shù)第二，研究將此現(xiàn)象歸因于中國證券市場不成熟帶來的投資者利益保護不完善。雖然目前我國上市公司業(yè)績?nèi)耘c股價波動相背離，但這種現(xiàn)象正趨于緩和(李禮、洪源，2005)[2]。近些年的研究發(fā)現(xiàn)，績優(yōu)的公司可以穩(wěn)定股價(童元松、王光偉，2015)[7]。然而在股價異常波動時期，公司業(yè)績與股價波動的關(guān)系出現(xiàn)了截然相反的情況，2007年證券交易印花稅上調(diào)導致股價暴跌，王漢生等(2010)[5]在研究上市公司財務(wù)參數(shù)與其股價波動性關(guān)系時發(fā)現(xiàn)，2007與2008年應(yīng)收賬款占比與股價波動性出現(xiàn)與其余大多數(shù)年度不同的負相關(guān)關(guān)系。鄭瑞璽(2009)[8]以2007年上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)業(yè)績與股票價格波動呈正相關(guān)關(guān)系。2015年制造業(yè)企業(yè)每季度業(yè)績基本保持平穩(wěn)上升，股票價格波動由0.486漲至1.26，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)每季度業(yè)績與股票價格均出現(xiàn)不規(guī)律的大幅波動，說明業(yè)績與股價波動出現(xiàn)相背離的現(xiàn)象。鑒于以上文獻結(jié)論和2015年中國資本市場的特殊性，本文提出第一個假設(shè)。

H1：股價異常波動時期，公司業(yè)績與股價波動呈正相關(guān)關(guān)系。

公司股價不僅受到公司業(yè)績的影響，還受到許多其他因素的影響，特別是行業(yè)因素帶來的噪音也會干擾公司基本面信息對公司股價的解釋力度(Campbell et al., 2001)[9]。國外其他學者的研究也發(fā)現(xiàn)，行業(yè)因素對股價影響的解釋力度不容忽略。Roll(1992)[10]驗證了行業(yè)因素在股價變動中起到重要的作用。我國不同的行業(yè)由于面臨不同的供需曲線和產(chǎn)品價格彈性，也會帶來行業(yè)間不同股價波動性的差異(張建波、李振，2014)[11]。張鳴等(2013)[12]發(fā)現(xiàn)公司股票名稱中帶有明顯的表示行業(yè)的詞匯能使公司股價趨于行業(yè)平均水平，這一發(fā)現(xiàn)更為有力地證明了行業(yè)因素與股價波動性的關(guān)聯(lián)性。朱宏泉等(2011)[13]發(fā)現(xiàn)行業(yè)信息主導著證券價格的變化，由于不同行業(yè)的風險不同，股價指數(shù)的波動也呈現(xiàn)出明顯的行業(yè)特征，即使是在不同的階段，行業(yè)特有的波動性特征也在總的波動特征中占主導地位，其中制造業(yè)股票價格波動強于信息技術(shù)業(yè)(勞蘭珺、邵玉敏，2005[14]；姜繼嬌、楊乃定，2006[15])。制造業(yè)以穩(wěn)中有升的發(fā)展模式為主，業(yè)績狀況較為穩(wěn)定，因此帶來了穩(wěn)定的市場預(yù)期。童元松、王光偉(2015)[7]研究A股上市公司時發(fā)現(xiàn)，績優(yōu)的公司可以穩(wěn)定股價。但在2007年股價異常波動時期，A股上市公司企業(yè)業(yè)績與股票價格波動呈正相關(guān)關(guān)系(鄭瑞璽，2009)[8]，說明在制造業(yè)股價正常年度業(yè)績與股價波動的負相關(guān)關(guān)系不存在。對有自主創(chuàng)新能力的成長型企業(yè)，其目前的業(yè)績往往不穩(wěn)定，但市場更加關(guān)注其未來的發(fā)展?jié)摿?。馮梓洋等(2014)[16]發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效與股價波動呈正相關(guān)關(guān)系。創(chuàng)業(yè)板建立較晚，2015年之前尚未經(jīng)歷股價異常波動，目前沒有相關(guān)文獻研究。在2015年股價異常波動期間，制造業(yè)的總資產(chǎn)收益率在相鄰季度間最大增長幅度約為0.003，股價波動率在相應(yīng)期間內(nèi)增長約為0.377；而創(chuàng)業(yè)板總資產(chǎn)收益率在相鄰季度間最大增長幅度約為0.261，股價波動率在相應(yīng)期間內(nèi)增長約為0.008①，說明市場對創(chuàng)業(yè)板的股價預(yù)期相對于創(chuàng)業(yè)板更為理性。為了研究股價異常波動期不同行業(yè)業(yè)績與股價波動相關(guān)程度，本文提出第二個假設(shè)。

H2：股價異常波動時期，制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績與股價波動的正相關(guān)程度高于高新技術(shù)業(yè)。

公司股價是未來預(yù)期現(xiàn)金流入的現(xiàn)值之和，因此公司績效將作為未來公司股價的預(yù)測基礎(chǔ)。蔡潔等(2008)[17]采用粗糙集理論研究發(fā)現(xiàn)，上市公司盈利能力、成長性以及股本擴張能力指標對股價影響較為顯著。滬市A股上市公司的每股凈資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率等盈利能力指標與股價顯著正相關(guān)(鄧曉霞，2011)[3]。由此可見，較高的財務(wù)質(zhì)量可以降低股價暴跌的可能性(喻平、張應(yīng)華，2011)[18]。但在2007年，發(fā)現(xiàn)A股上市公司企業(yè)業(yè)績與股票價格波動呈正相關(guān)關(guān)系(鄭瑞璽，2009)[8]，說明績優(yōu)無法降低股價波動程度。在股價正常波動年度，創(chuàng)業(yè)板企業(yè)績效與股價波動呈正相關(guān)關(guān)系(馮梓洋等，2014)[16]，由于創(chuàng)業(yè)板建立時間較短未能經(jīng)歷股價異常波動年度，但可以由正常年度業(yè)績與股價波動呈正相關(guān)推測，異常年度業(yè)績與股價波動依然呈正相關(guān)關(guān)系，其幅度將擴大，本文提出第三個假設(shè)。

H3：股價異常波動時期，同一行業(yè)績優(yōu)公司的業(yè)績與股價的正相關(guān)程度高于績劣公司。

三、研究設(shè)計

(一)研究思路

本文首先考察了2015年宏觀因素對上市公司業(yè)績與股價波動關(guān)系的影響，對比控制股票指數(shù)變動前后的公司業(yè)績與股價關(guān)系的差異；其次，區(qū)分制造業(yè)和高新技術(shù)業(yè)，探究了上市公司業(yè)績與股價波動的關(guān)系，考察不同行業(yè)的業(yè)績與股價波動相關(guān)性的差異；再次，將業(yè)績分為績優(yōu)與績劣兩類，分別考察不同行業(yè)中兩類公司的業(yè)績與股價波動關(guān)系的差異。

(二)數(shù)據(jù)來源

由于2015年股價經(jīng)歷了上漲和下跌速度較快且幅度較大的變化，為了具體地反映公司股價的波動情況，本文選取以季度為單位的財務(wù)報表數(shù)據(jù)和月度個股回報方差。為了對比2015年公司業(yè)績與股價波動的特殊關(guān)系，本文引入了2014年度各季度情況作為對比。

企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)及個股日回報率來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，股權(quán)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫。樣本篩選遵循以下原則：

(1)以證監(jiān)會2012年發(fā)布行業(yè)分類為標準，選擇滬市A股的C類制造業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè)樣本，深市創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)作為成長型企業(yè)樣本。制造業(yè)由于其發(fā)展歷史較悠久，行業(yè)包含的企業(yè)數(shù)量較大，利潤增長較為穩(wěn)定，是傳統(tǒng)行業(yè)的典型代表。創(chuàng)業(yè)板公司以信息、生物和新材料技術(shù)為代表，聚集了高新技術(shù)企業(yè)，該類企業(yè)受到國家發(fā)展方向和政策指導影響較大，市場更注重企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?、?chuàng)新性與成長性。

(2)剔除總資產(chǎn)或者所有者權(quán)益小于0的觀測企業(yè)。

(3)剔除研究期間，相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的觀測企業(yè)。

(4)剔除被ST的觀測公司。

最終篩選得樣本量為1 072個。其中，制造業(yè)樣本571個，高新技術(shù)業(yè)501個。本文采用STATA 11.0處理數(shù)據(jù)。

(三)關(guān)鍵變量的定義和度量

1.股票價格波動

參考Rajgopal & Venkatachalam(2011)[19]的研究思路，采用t季公司i股價回報的方差度量股票價格波動Flucturationit，月度股票回報方差等于當月內(nèi)每日個股回報的方差乘以交易天數(shù)。方差越大，股價波動性越大。

由于2015年所有股價均出現(xiàn)大幅度的上漲和下跌，為了控制宏觀因素對股價產(chǎn)生的影響，本文對股價波動做出了一定程度的修正處理。與計算股票價格波動的方法相同，先計算上證綜指(或深市創(chuàng)業(yè)板指)變動率r，公式如下：

(1)

其中，Xc代表c日上證綜指(或深市創(chuàng)業(yè)板指)變動率，再計算變動率r在t季月度方差的平均值Vart。Flucturationit與Vart的差額MFluctuationit表示修正股價波動。

2.公司業(yè)績

公司業(yè)績指標采用總資產(chǎn)收益率(ROA)進行衡量，總資產(chǎn)收益率對創(chuàng)業(yè)板上市的公司股價產(chǎn)生了正向推動作用(朱冬元，孫躋珂，2015)[20]，反映了企業(yè)綜合經(jīng)營業(yè)績，ROA越高說明公司總資產(chǎn)創(chuàng)造利潤的能力越強。為了探索業(yè)績優(yōu)劣對股價的影響，本文將ROA大致分為兩類：高于行業(yè)總資產(chǎn)收益率均值(ROA-H)的公司作為績優(yōu)公司，低于行業(yè)總資產(chǎn)收益率均值(ROA-L)的公司作為績劣公司，分別判定業(yè)績表現(xiàn)與股價的相關(guān)關(guān)系。為了避免樣本的非正態(tài)分布對業(yè)績劃分造成的影響，本文選擇均值而非中位數(shù)作為業(yè)績劃分的標準。

3.其他控制變量

本文參考鄧曉霞(2011)[3]、晏艷陽和胡俊(2006)[1]和朱冬元、孫躋珂(2015)[20]已經(jīng)證實的對股價產(chǎn)生影響的變量作為控制變量，包括公司規(guī)模(SCALE)、流動比率(CURRENT)、債務(wù)比率(LEV)、管理費用比率(EXPR)。另外，中國大型上市公司存在的“一股獨大”的國有控股情況，不利于公司做出有效的決策，從而影響上市公司股價對其公司運營狀況的真實反應(yīng)(吳敬璉，2001)[21]；持股集中度對于上市公司股價也有顯著的影響，有影響力的大股東通過對公司業(yè)績預(yù)測造成公司股價變動(吳齊華等，2001)[22]。因此，本文加入股權(quán)集中度(FIRST)和機構(gòu)投資者持股比例(INS)作為控制變量，減少公司治理因素對股價波動帶來的影響。

本文檢驗?zāi)Ｐ椭谐霈F(xiàn)的主要變量和控制變量的定義見表1。

表1 變量名稱及定義

(四)研究模型的構(gòu)建

本文采用面板數(shù)據(jù)模型對企業(yè)業(yè)績和股份波動等變量進行回歸，模型如下：

Fluctuationit=β0+β1ROAit-1+β2SCALEit-1+

β3CURRENTit-1+β4LEVit-1+β5EXPRit-1+

β6FIRSTit-1+β7INSit-1+∑Time+

∑Firm+εit-1

(2)

其中，β0為常數(shù)項，β1～β7為各變量的回歸系數(shù)，εit-1為殘差項。β1反映了企業(yè)業(yè)績與股價波動的關(guān)系。若β1為正，說明企業(yè)業(yè)績與股價波動呈正相關(guān)關(guān)系；若β1為負，說明企業(yè)業(yè)績與股價波動呈負相關(guān)關(guān)系。

考慮到股價對會計業(yè)績信息反映有一定的滯后性，本文將股票價格滯后一季，即采用上一季度的業(yè)績信息與本季度的股價波動匹配進行回歸。

四、實證檢驗

(一)描述性統(tǒng)計

表2中，本文對所有樣本分行業(yè)進行了企業(yè)基本面的分析。制造業(yè)2014年、2015年股價波動均值分別為0.450與0.826，總資產(chǎn)收益率近兩年均保持在0.009，說明在業(yè)績沒有變化的情況下，2015年制造業(yè)股價波動幅度增大，出現(xiàn)了異常波動現(xiàn)象。在2014年與2015年，高新技術(shù)企業(yè)股價波動均值分別為0.573和0.914，總資產(chǎn)收益率兩年均為0.015。2015年高新技術(shù)企業(yè)同樣出現(xiàn)了股價波動脫離業(yè)績的情況。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

相比2014年，2015年制造業(yè)股價波動的增長幅度為0.366，高于高新技術(shù)行業(yè)股價波動增長幅度0.341，可以初步看出，制造業(yè)業(yè)績與股價波動的脫節(jié)程度高于高新技術(shù)業(yè)。

高新技術(shù)企業(yè)的公司規(guī)模相差不大，集中在較小的范圍內(nèi)，制造業(yè)公司的規(guī)模差異較大。對比管理費用比率，發(fā)現(xiàn)高新技術(shù)行業(yè)的管理費用率略高于制造業(yè)，說明高新技術(shù)業(yè)在管理費用的投入較大。制造業(yè)的股權(quán)集中度略大于高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)的平均水平，這與制造業(yè)大多為“一股獨大”的特點相吻合。

(二)企業(yè)業(yè)績與股價的相關(guān)性檢驗

1.面板數(shù)據(jù)模型的選取

本文首先運用Hausman檢驗判斷面板數(shù)據(jù)模型更適合固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。檢驗原假設(shè)為建立隨機效應(yīng)模型，備擇假設(shè)為建立固定效應(yīng)模型。若檢驗結(jié)果接受原假設(shè)，則說明面板數(shù)據(jù)應(yīng)該采用隨機效應(yīng)模型；若檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，則說明面板數(shù)據(jù)應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型。檢驗參數(shù)見表3。

表3 Hausman檢驗中的參數(shù)

其中，b是一致估計量，B是有效估計量，則檢驗結(jié)果顯示，本文中模型的選取拒絕原假設(shè)，因此本文采用固定效應(yīng)模型對變量進行回歸?？紤]到公司業(yè)績隨時間自然增長的情況，本文采用雙向固定效應(yīng)模型。

2.股指因素對企業(yè)業(yè)績與股價波動關(guān)系的影響

本文首先將全樣本公司進行檢驗，從表4的檢驗結(jié)果中可以看出，2014年企業(yè)業(yè)績與股價波動呈負相關(guān)關(guān)系，但ROA的系數(shù)并不顯著，說明在2014年上市公司業(yè)績提升能夠在一定程度上抑制股票價格波動，但該因素并非唯一影響因素，資本市場的其他因素同樣可能導致股票價格波動。2015年企業(yè)業(yè)績與股價波動呈顯著正相關(guān)關(guān)系，說明業(yè)績的提升加劇了股價波動，而業(yè)績下降則無法引起股價變動，出現(xiàn)了與2014年不同的異?，F(xiàn)象。假設(shè)H1通過檢驗。

表4 企業(yè)業(yè)績與股價波動的檢驗結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1% 、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗)；括號內(nèi)為回歸系數(shù)的標準誤。

在此基礎(chǔ)上，控制股指變動對股價波動的影響之后，可以發(fā)現(xiàn)檢驗結(jié)果并沒有發(fā)生顯著的改變，因此股指變動并非影響企業(yè)業(yè)績與股價波動關(guān)系的主要因素。

3.分行業(yè)檢驗

進一步將全樣本劃分為高新技術(shù)業(yè)和制造業(yè)，分別按照模型回歸得到表5中的結(jié)果。制造業(yè)企業(yè)2014年業(yè)績與股價波動存在負相關(guān)關(guān)系，而2015年則變?yōu)轱@著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)增加了1.015個單位，說明股價異常波動時期，制造業(yè)企業(yè)的業(yè)績對股價波動的影響由抑制變?yōu)榧觿?。高新技術(shù)業(yè)企業(yè)2014年業(yè)績與股價波動存在正相關(guān)關(guān)系，這與馮梓洋等(2014)[16]的檢驗結(jié)果相同；2015年業(yè)績與股價波動呈顯著正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)增加了0.855個單位?？梢钥闯鲋圃鞓I(yè)和高新技術(shù)業(yè)在2015年業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，但制造業(yè)業(yè)績與股價波動的正相關(guān)程度高于高新技術(shù)業(yè)，這與之前描述性統(tǒng)計出現(xiàn)的情況相一致。假設(shè)H2通過檢驗。

表5 高新技術(shù)業(yè)和制造業(yè)企業(yè)業(yè)績與股價波動的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1% 、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗)；括號內(nèi)為回歸系數(shù)的標準誤。

4.分業(yè)績檢驗

在控制了股指和行業(yè)因素的基礎(chǔ)上，本文進一步對比了不同業(yè)績企業(yè)的績效與股價波動的相關(guān)度。本文將樣本分別依據(jù)業(yè)績的高低分為兩類：總資產(chǎn)收益率高于該行業(yè)均值的作為績優(yōu)公司，總資產(chǎn)收益率低于該行業(yè)均值的作為績劣公司，分別檢驗2014年、2015年業(yè)績的高低與股價波動的相關(guān)程度，檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 不同業(yè)績企業(yè)經(jīng)營業(yè)績與股價波動(MFluctuation)的回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗)；括號內(nèi)為回歸系數(shù)的標準誤。

制造業(yè)樣本中，2014年績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動呈負相關(guān)關(guān)系，績劣公司中兩者呈正相關(guān)關(guān)系，說明在股價波動正常年度，績優(yōu)公司業(yè)績能夠降低股價波動，績劣公司則相反。2015年績優(yōu)與績劣公司業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，且績優(yōu)公司業(yè)績與股價正相關(guān)關(guān)系顯著，說明股價異常波動時期績優(yōu)公司比績劣公司股價受到業(yè)績外其他因素的影響更多。

高新技術(shù)業(yè)2014年、2015年業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，2015年績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動正相關(guān)關(guān)系顯著，說明績優(yōu)企業(yè)的業(yè)績與股價的脫節(jié)程度嚴重，市場對企業(yè)的期望更大程度地偏離企業(yè)的實際業(yè)績。

2015年，制造業(yè)與高新技術(shù)業(yè)業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，且績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動正相關(guān)關(guān)系顯著，績劣公司ROA系數(shù)均不顯著，說明市場對績優(yōu)企業(yè)業(yè)績上漲引起的股價預(yù)期更加不穩(wěn)定?？儍?yōu)企業(yè)中制造企業(yè)ROA系數(shù)小于高新技術(shù)業(yè)，說明市場對制造業(yè)企業(yè)的期望相對于高新技術(shù)業(yè)更理性?？兞悠髽I(yè)中制造業(yè)與高新技術(shù)業(yè)企業(yè)業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，且制造業(yè)ROA系數(shù)大于高新技術(shù)業(yè)，說明制造業(yè)績劣公司業(yè)績與股價波動的脫節(jié)程度更高。假設(shè)H3通過檢驗。

(三)穩(wěn)健性檢驗

表2中可以看出，制造業(yè)與高新技術(shù)企業(yè)的ROA均值在2014與2015年基本保持一致，但資產(chǎn)負債率均值存在一定差異，相比2014年，制造業(yè)2015年資產(chǎn)負債率下降了0.002，ROE下降了0.006，高新技術(shù)業(yè)2015年資產(chǎn)負債率上升了0.033，ROE下降了0.001。說明杠桿對企業(yè)業(yè)績表現(xiàn)有一定的影響。在考慮業(yè)績表現(xiàn)與財務(wù)杠桿綜合作用的情況下，采用凈資產(chǎn)收益率(ROE)作為企業(yè)綜合業(yè)績指標進行檢驗，結(jié)果見表7。

表7 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1% 、5% 和10% 的水平上顯著(雙尾檢驗)；括號內(nèi)為回歸系數(shù)的標準誤。

表7結(jié)果顯示，2014年所有樣本企業(yè)的業(yè)績與股價波動呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，2015年兩者呈正相關(guān)關(guān)系。2014年制造業(yè)企業(yè)業(yè)績與股價波動負相關(guān)，2015年兩者正相關(guān)，說明在股價正常波動時期，制造業(yè)企業(yè)業(yè)績的提高能夠降低股價波動；在股價異常波動時期，制造業(yè)股價波動與企業(yè)業(yè)績相脫節(jié)。高新技術(shù)業(yè)2014年、2015年企業(yè)業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，2015年正相關(guān)關(guān)系顯著，說明高新技術(shù)業(yè)在股價異常波動時期企業(yè)業(yè)績與股價波動的脫節(jié)程度高于股價正常波動時期。2015年，兩個行業(yè)企業(yè)業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，其中高新技術(shù)業(yè)ROE系數(shù)顯著為正，且高于制造業(yè)0.224個單位。由此可見，股價異常波動時期，高新技術(shù)業(yè)股價波動脫離業(yè)績(ROE)程度高于制造業(yè)，其中較高的資產(chǎn)負債率對回歸結(jié)果產(chǎn)生了影響。其余檢驗結(jié)果均與上文相似，不再贅述。

五、研究結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

現(xiàn)有研究認為，隨著我國資本市場的不斷成熟與完善，其資源配置效率有所提升。但是2015年在一系列政策、消息的影響下，資本市場呈現(xiàn)羊群效應(yīng)和過度自信的狀況，市場效率顯著下降。本文以2014年作為對比，研究2015年股價異常波動時期不同行業(yè)特征和不同業(yè)績表現(xiàn)對企業(yè)業(yè)績與股價波動的相關(guān)性產(chǎn)生的影響，主要得到以下結(jié)論。

第一，總體樣本公司在2015年企業(yè)業(yè)績與股價波動星正相關(guān)關(guān)系，而2014年兩者呈負相關(guān)關(guān)系，說明2015年公司業(yè)績與股價波動脫節(jié)?？刂乒芍敢蛩睾?，企業(yè)業(yè)績與股價波動關(guān)系無顯著變化。這一結(jié)果說明，非業(yè)績因素對2015年企業(yè)的股價波動造成了更大的影響。例如，媒體報道能降低股價崩盤風險(羅進輝、杜興強，2014)[23]。

第二，將總樣本區(qū)分為制造業(yè)與高新技術(shù)業(yè)分別進行回歸后發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)2014年業(yè)績與股價波動呈負相關(guān)關(guān)系，2015年業(yè)績與股價波動呈正相關(guān)關(guān)系。該結(jié)果說明，2015年制造業(yè)業(yè)績的提高不能抑制股價波動。高新技術(shù)企業(yè)2014年、2015年業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，但2015年正相關(guān)關(guān)系顯著，說明高新技術(shù)業(yè)2015年業(yè)績與股價波動的脫節(jié)程度更加嚴重。2015年制造業(yè)企業(yè)業(yè)績與股價波動正相關(guān)程度高于高新技術(shù)業(yè)，說明傳統(tǒng)制造業(yè)股價與業(yè)績的脫離程度更嚴重?？赡艿脑蛴校嘿Y本市場受到資金、政策導向等非效率因素影響較大，“一帶一路”帶動了基礎(chǔ)制造業(yè)的發(fā)展，市場預(yù)期較為樂觀，因此造成制造業(yè)股價波動脫離業(yè)績。

第三，按照業(yè)績的高低劃分進一步研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)2014年績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動呈負相關(guān)關(guān)系，績劣公司呈正相關(guān)關(guān)系，2015年績優(yōu)與績劣公司業(yè)績與股價均呈正相關(guān)關(guān)系，但績優(yōu)公司兩者正相關(guān)關(guān)系顯著，說明2015年制造業(yè)績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動脫節(jié)程度更高。高新技術(shù)企業(yè)2014與2015年績優(yōu)與績劣公司業(yè)績與股價波動均呈正相關(guān)關(guān)系，其中2015年績優(yōu)公司兩者正相關(guān)關(guān)系顯著。2015年，制造業(yè)績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動的正相關(guān)關(guān)系高于高新技術(shù)業(yè)。以上結(jié)果說明，在股價異常波動時期，同一行業(yè)業(yè)績優(yōu)良對公司股價脫離業(yè)績波動產(chǎn)生的影響程度更大，并且高新技術(shù)業(yè)績優(yōu)公司的影響程度大于制造業(yè)。可能的原因是：2015年在“創(chuàng)新”背景的帶動下，高新技術(shù)業(yè)得到的關(guān)注度相對較高，出現(xiàn)其績優(yōu)公司業(yè)績與股價波動正相關(guān)程度高于制造業(yè)的情況。另一方面，上市公司并購行為在短期內(nèi)可以正向影響股票價格的波動(張春紅，2015)[24]，股價波動異常時期，資本市場并購行為通常減少，從而使得業(yè)績與股價波動的正相關(guān)程度減弱。

(二)研究啟示

本文的研究結(jié)論對投資者的投資策略及相關(guān)部門的監(jiān)管方向有重要指導意義，有助于減輕投資者在特殊時期投資的盲目性、增強監(jiān)管部門救市及監(jiān)管的針對性，為監(jiān)管層構(gòu)建常態(tài)性的監(jiān)管制度，防范和監(jiān)管股價異常波動狀況、維護我國資本市場的健康發(fā)展提供政策借鑒。

第一，對投資者來說，正常年度業(yè)績的提升能夠穩(wěn)定股價波動，但股價異常波動年度，業(yè)績的提升會帶來更大幅度的股價波動，增加了投資者的投資風險，需要更加謹慎。2015年受到資金推動、“一帶一路”等因素的影響，制造業(yè)股價波動明顯偏離業(yè)績，加大了投資風險。受到媒體關(guān)注、創(chuàng)新等因素的影響，績優(yōu)企業(yè)股價波動脫離業(yè)績更為顯著。因此，在股價異常波動年度，投資者應(yīng)當對傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)及業(yè)績表現(xiàn)良好的企業(yè)持謹慎樂觀態(tài)度。

第二，對監(jiān)管部門來說，在股票異常波動年度應(yīng)該給予企業(yè)業(yè)績增長更多關(guān)注，以防范其股價波動過大帶來的資本市場風險增加。應(yīng)監(jiān)管傳統(tǒng)行業(yè)股價波動脫離業(yè)績的現(xiàn)象，并且著力于績優(yōu)企業(yè)股價異常波動帶來的風險，從而維護我國資本市場的健康發(fā)展。

注 釋：

①數(shù)據(jù)根據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫自行整理所得，其中股價波動的計算方法參見下文“關(guān)鍵變量的定義和度量”。

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(本文責編 王沈南)

Research on Relationship between Corporate Performance and Stock PriceVolatility during Stock Price Abnormal Volatility Period: Empirical Evidence from China’s A-Stock Listed Company in 2015

WANG Xiuli & LIANG Shihui

(BusinessSchool,UniversityofInternationalBusinessandEconomics,Beijing100029,China)

In recent years, along with the development and improvement of capital market in China, there has been an increase in the efficiency of resource allocation. However, motivated by multiple factors such as lower interest rate and lower reserve-deposit ratio by central bank, appeals from public opinion, capital financing, etc., there emerged an abnormal volatility period of “ ups and downs” in 2015 on China's stock market, with a significant decline in market efficiency. Using the A-share listed manufacturing enterprises on Shanghai Stock Exchange and the listed high-tech enterprises on Growth Enterprise Market (GEM) in the year of 2015 as the observed sample, this paper empirically examines the enterprises with different industrial characteristics and with different performances, as well as the variation and difference in their relationship between corporate performances and stock prices. The result shows that during the period of stock price abnormal volatility, the impact of growing corporate performance has changed from suppression to exacerbation on stock price volatility, with a more exacerbated degree in the manufacturing industry than in the high-tech industry, and a higher degree of stock price volatility in the enterprises with good performances. Moreover, among the enterprises with good performances, the growing corporate performance in high-tech industry impacts the stock price volatility with a higher degree. Among the enterprises with poor performances, the corporate performance in the manufacturing enterprises impacts the stock price volatility with a higher degree. The research conclusions provide some reference to the investors in reducing the blindness and to the supervision authority in strengthening more targeted bailout measures during the period of stock price abnormal volatility.

stock price abnormal volatility period; stock price; listed company; corporate performance; market effectiveness; fixed effect model

10.16299/j.1009-6116.2016.06.008

2016--06--22

王秀麗(1965—)，女，天津人，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學國際商學院教授，博士，研究方向：會計與財務(wù)管理； 梁詩卉(1991—)，女，山西蒲縣人，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學國際商學院碩士研究生，研究方向：會計與財務(wù)管理。

F275； F830.9

A

1009--6116(2016)06--0064--10