宋志圣

摘 要：本文以2014年1月1日至2017年12月31日上海市空氣質(zhì)量指數(shù)和上證綜合指數(shù)、上證工業(yè)指數(shù)以及上證環(huán)保指數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，綜合利用T檢驗(yàn)、Logit回歸和GARCH模型來全面分析和探究空氣污染對我國股票市場所產(chǎn)生的影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：空氣污染影響了我國股票市場的走勢；當(dāng)期的空氣污染水平與上證綜指的收益率存在顯著的正相關(guān)性；與對污染企業(yè)的影響相比，空氣污染對環(huán)保類上市公司的股票有著更為劇烈的影響；同時(shí)空氣污染對我國股票市場的影響具有一定的滯后性。

關(guān)鍵詞：空氣污染；股票市場；GARCH模型

中圖分類號：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-2265（2018）09-0080-06

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.09.013

一、引言

空氣質(zhì)量的好壞正全面且深入地影響著人們的心理和行為方式。在過去的20年里，行為金融學(xué)研究人員開始調(diào)查人們的情緒變化對股票市場的影響。一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)環(huán)境變量，如陽光、云層和溫度等會通過引起投資者情緒的變化導(dǎo)致其交易行為方式改變，從而對股票市場的走勢產(chǎn)生一定的影響（Saunders，1993；Shumway和Hirshleifer，2003；Chang 等，2008）。進(jìn)而人們聯(lián)想到空氣污染是否會通過引發(fā)投資者情緒的變化進(jìn)而影響股票市場的走勢。因此一少部分國內(nèi)外學(xué)者開始研究空氣污染與股票市場的關(guān)系（Lundberg，1996；Lepori，2009；Levy和Yagil，2011；郭永濟(jì)和張誼浩，2016）。他們通過研究發(fā)現(xiàn)，隨著空氣污染的加劇和人們對空氣質(zhì)量關(guān)注度的提高，空氣質(zhì)量的變化會引起人們投資行為的改變，從而引起股票市場的波動?？傮w來看，專門研究空氣污染與股票市場相關(guān)性的文章并不多見，而研究空氣污染對中國股市影響的文章更是匱乏。

為了探究空氣污染對我國股票市場所產(chǎn)生的影響，本文在以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，嘗試完善空氣污染對股票市場影響的理論機(jī)制，并以上證綜指、上證工業(yè)指數(shù)和上證環(huán)保指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，綜合運(yùn)用T檢驗(yàn)、Logit回歸模型以及GARCH模型等多種方法，全面深入探究空氣污染與股票市場之間的關(guān)系。本文的主要貢獻(xiàn)在于：（1）在以往的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，嘗試完善空氣污染影響股票市場的理論機(jī)制。（2）通過多種實(shí)證方法，全面綜合地探究空氣污染對股票市場的影響。（3）分別以上證工業(yè)指數(shù)和上證環(huán)保指數(shù)來代表污染企業(yè)和環(huán)保企業(yè)的股票走勢，進(jìn)一步分類探究空氣污染對不同類型企業(yè)股票的影響。（4）通過探究人們?nèi)粘ＫP(guān)心的空氣污染狀況與股票市場之間的關(guān)系，客觀上為投資者進(jìn)行股票交易找到新的投資參考指標(biāo)，即投資者可以根據(jù)空氣污染狀況構(gòu)建一定的投資組合以獲取超額收益?？諝馕廴緺顩r相較于企業(yè)主動披露的有關(guān)環(huán)境污染的信息更容易獲得，而且該指標(biāo)是一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，不存在滯后性，對于股票投資決策更具先導(dǎo)作用。（5）本文根據(jù)實(shí)證結(jié)果，嘗試解釋空氣污染對股票市場走勢影響的內(nèi)在機(jī)理，可以視為對行為金融學(xué)的一個(gè)補(bǔ)充。

二、相關(guān)文獻(xiàn)及理論依據(jù)

（一）相關(guān)文獻(xiàn)綜述

20世紀(jì)末，隨著行為金融學(xué)的發(fā)展，一些國外學(xué)者開始關(guān)注天氣現(xiàn)象對股票市場的影響。他們認(rèn)為，諸如陽光、降水或氣溫等環(huán)境因素的變化會通過影響投資者的情緒進(jìn)而對股票市場的走勢產(chǎn)生一定的影響。例如，Saunders（1993）通過將紐約市云量百分比視作投資者情緒的代理，探究其對美國3個(gè)全球指數(shù)回報(bào)率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)云量百分比和股票指數(shù)的回報(bào)率有顯著的負(fù)相關(guān)性。Shumway和Hirshleifer（2003）在其基礎(chǔ)上將研究范圍擴(kuò)展到26個(gè)國家和地區(qū)，結(jié)果與Saunders（1993）相一致。Kamstra等（2003）發(fā)現(xiàn)，股票回報(bào)顯示了一個(gè)季節(jié)性的周期，與季節(jié)性情緒紊亂（SAD）有關(guān)。Cao和Wei（2005）通過對不同地理位置的8個(gè)國家的9個(gè)國際股票指數(shù)的調(diào)查，發(fā)現(xiàn)溫度對股票的收益率有顯著的負(fù)面影響。Kang等（2010）通過對上海的A股和B股市場進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)溫度、濕度和日照時(shí)間對股票的回報(bào)率和波動率均有影響。

近年來，一些新興經(jīng)濟(jì)體出現(xiàn)嚴(yán)重的空氣污染問題。部分國內(nèi)外學(xué)者開始對空氣污染與股票市場之間的關(guān)系進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)空氣污染程度對股票市場的走勢有一定的影響。Levy和Yagil（2011）利用 1997—2007 年間美國的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，空氣污染會增加投資者的負(fù)面情緒進(jìn)而使其的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度增加，最終使得空氣污染與股票收益率之間形成負(fù)相關(guān)關(guān)系。Levy和Yagil（2013）在之前研究的基礎(chǔ)上又進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)這種負(fù)相關(guān)關(guān)系不僅存在于美國和加拿大，還存在于分別來自不同大陸的另外3個(gè)國家：荷蘭、中國和澳大利亞。Li和Peng （2016） 利用來自中國的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，空氣污染會導(dǎo)致投資者出現(xiàn)抑郁情緒，并對股票市場產(chǎn)生影響，這表明中國的空氣污染水平是與股票回報(bào)有關(guān)的行為因子之一。郭永濟(jì)和張誼浩（2016）通過研究發(fā)現(xiàn)上海市的空氣質(zhì)量狀況對上證滬企指數(shù)換手率和波動率有一定的影響。張誼浩、任清蓮和汪曉樵（2017）認(rèn)為人們對空氣污染的關(guān)注程度影響了股票市場的走勢。

（二）理論機(jī)制

由于空氣污染對股市影響的復(fù)雜性和對這一領(lǐng)域研究的匱乏，目前還沒有形成完整的理論共識。本文嘗試?yán)脠D1來闡釋空氣污染影響股票市場的理論機(jī)制。圖1中反映的空氣污染影響股票市場的途徑主要有三個(gè)方面：情緒作用、關(guān)注作用、政策作用。這三種途徑共同作用，會改變投資者的偏好和預(yù)期，影響投資者股票交易的數(shù)量、方向和動機(jī)，進(jìn)而引起股票市場的變化。

1. 情緒作用。主要包含心理影響和生理影響兩個(gè)方面。一方面，投資者的投資決策受其自身情緒的影響。許多心理學(xué)的研究發(fā)現(xiàn)空氣污染直接或間接地影響人的心理和情緒狀況。比如，Evans（1987）研究發(fā)現(xiàn)暴露于污染嚴(yán)重的空氣下會使人們變得憂郁和焦躁?？諝馕廴緯绊懭说那榫w，而情緒的變化又會導(dǎo)致人們的決策行為發(fā)生改變。Slovic（2006）研究發(fā)現(xiàn)：情緒影響著人們對風(fēng)險(xiǎn)的評估。壞的情緒可能會導(dǎo)致人們的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度增加。另一方面，股票的收益與投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好是緊密聯(lián)系的。醫(yī)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，暴露在污染空氣中可能使人體腎上腺皮質(zhì)醇水平升高，從而造成人體代謝紊亂，降低人們追求刺激和冒險(xiǎn)行為的欲望（Nowakowicz-Debek B等，2004）。此外，皮質(zhì)醇還能夠影響人的認(rèn)知和行為，甚至改變?nèi)藗兊娘L(fēng)險(xiǎn)偏好及理性選擇能力（Coates和Herbert，2008）。以上研究表明，空氣污染會降低人們的風(fēng)險(xiǎn)偏好水平，從而降低股票的收益率。

2. 關(guān)注作用。Zeidner和Schechter（1988）提出，人們對空氣污染嚴(yán)重性的認(rèn)識是重要的，它可能會影響人們的投資決策。隨著人們對空氣污染的關(guān)注度的提高，以及信息時(shí)代媒體傳播速度的提升，當(dāng)某一標(biāo)志性地區(qū)遭遇長時(shí)間嚴(yán)重的空氣污染時(shí)，人們可能會立刻捕獲該信息。薛爽等（2017）通過研究發(fā)現(xiàn)，若投資者通過某一地區(qū)環(huán)境污染能解讀出污染企業(yè)正在進(jìn)行大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)，可能會產(chǎn)生對企業(yè)生產(chǎn)狀況較好的預(yù)期，從而進(jìn)行股票交易，促進(jìn)股價(jià)上漲。由于中國股市個(gè)人投資者所占比例較高，而個(gè)人投資者之間存在明顯的“羊群效應(yīng)”（Banerjee，1992），所以當(dāng)標(biāo)志性地區(qū)出現(xiàn)較嚴(yán)重空氣污染時(shí)，投資者可能對這些地區(qū)的上市公司產(chǎn)生一定的預(yù)期并做出交易決策，“羊群效應(yīng)”進(jìn)一步放大了這種影響。

3. 政策渠道。隨著中國經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變，關(guān)于強(qiáng)化環(huán)保法律法規(guī)，限制企業(yè)的高污染、高排放行為等一系列政策逐步出臺?？諝馕廴炯觿∵€會促使社會各界呼吁出臺相應(yīng)的政策法規(guī)，這種環(huán)境規(guī)制變動具有強(qiáng)大的傳導(dǎo)性，會引起大量投資者的關(guān)注；輔之以國內(nèi)股票市場高度的“政策市”特征，相應(yīng)的環(huán)境規(guī)制沖擊對股票市場具有顯著影響（史代敏，2002；魯臻和鄒恒甫，2007）。這樣一方面會增加污染企業(yè)的環(huán)境成本，另一方面可以促進(jìn)環(huán)保企業(yè)的發(fā)展，人們對這兩類上市公司的環(huán)境規(guī)制預(yù)期可能發(fā)生變化，從而對這兩類企業(yè)的股票價(jià)格產(chǎn)生一定的影響。

三、數(shù)據(jù)和樣本描述

（一）數(shù)據(jù)來源和樣本選擇

本文采用 2014年1月1 日至2017年12月31日上證綜合指數(shù)的日收益率、換手率、波動率，上證工業(yè)指數(shù)和上證環(huán)保指數(shù)的日收益率數(shù)據(jù)以及上海市的空氣質(zhì)量指數(shù)作為研究的樣本。指標(biāo)及數(shù)據(jù)的選取出于幾點(diǎn)考慮：（1）空氣質(zhì)量指數(shù)AQI是國際上普遍采用的評價(jià)空氣質(zhì)量的重要指標(biāo)，本文用日常AQI數(shù)據(jù)來表示空氣污染程度。由于新的AQI指標(biāo)在2013年推出，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，因此選取2014年1月1日至2017年12月1日的AQI數(shù)據(jù)。（2）上證指數(shù)作為中國A股市場最重要和受關(guān)注度最高的指數(shù)，包含了各個(gè)行業(yè)近1300家上市公司，以它的走勢作為研究對象具有一定的代表性。根據(jù)以往研究，一個(gè)國家的證券交易所所在城市的氣象數(shù)據(jù)經(jīng)常被用于研究股票市場的氣象影響（Saunders，1993；Shumway和Hirshleifer，2003），所以選取上海市空氣質(zhì)量指數(shù)作為因變量，可以較好地解釋空氣污染對上證指數(shù)的影響。（3）本文首先采用上證綜合指數(shù)的收益率、波動率和換手率等指標(biāo)來闡釋空氣污染對股票市場的影響。其次，選取上證工業(yè)指數(shù)與上證環(huán)保指數(shù)分別作為污染企業(yè)和環(huán)保企業(yè)的代表來進(jìn)一步探究空氣污染對不同行業(yè)股票指數(shù)的影響。

上海市的空氣質(zhì)量指數(shù)來自中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部網(wǎng)站，上證綜指、上證工業(yè)指數(shù)、上證環(huán)保指數(shù)的日收益率、換手率、波動率等數(shù)據(jù)均來自大智慧股票行情分析軟件。本文對樣本數(shù)據(jù)做了如下處理：將空氣質(zhì)量指數(shù)與股票市場交易日期相匹配，剔除了所有節(jié)假日和非交易日的空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)。

（二）變量說明

1. 空氣污染指數(shù)（AQI）。依照中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部的有關(guān)規(guī)定，空氣污染指數(shù)分為0—50、51—100、101—150、151—200、201—300和大于300這6個(gè)檔次，依次對應(yīng)空氣質(zhì)量的6個(gè)級別，指數(shù)越大，級別則越高，表明空氣的污染程度越大，對人們身體健康的影響也越明顯。

2. 交易數(shù)據(jù)。交易數(shù)據(jù)包括上證綜合指數(shù)的日收益率（yeildt）、換手率（volt）、波動率（turt）和上證工業(yè)指數(shù)、上證環(huán)保指數(shù)日收益率。日收益率主要衡量投資者的投資回報(bào)率，波動率主要衡量投資者的意見分歧程度，換手率主要衡量股票市場交易的活躍度。計(jì)算公式如下：

其中，Pt表示市場指數(shù)的日收盤價(jià)，indexh、indexl分別表示上證綜合指數(shù)每日盤中的最高價(jià)、最低價(jià)，volumet為每日上證綜合指數(shù)所包含的所有股票的總成交量，sharet為每日上證綜合指數(shù)所包含的所有股票的自由流通股本總數(shù)。

3. 控制變量?？刂谱兞恐饕竟?jié)性情緒紊亂效應(yīng)（SAD）、星期虛擬變量（Mon）和月度虛擬變量（Jan）。選擇上述變量作為控制變量的原因如下：投資者的情緒可能會隨著季節(jié)的變化而變化，進(jìn)而對股票市場產(chǎn)生一定的影響（Kamstra等，2003）；考慮到中國股市普遍存在“日歷效應(yīng)”的影響，即股市星期一的波動最大，總體不具有明顯的月份效應(yīng)，小公司一月效應(yīng)較為顯著（張兵，2005），因此我們選取周一、一月兩個(gè)虛擬變量作為日歷效應(yīng)的代表。

（三）變量描述

表1是本文涉及的主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。從表1中可以發(fā)現(xiàn)，上證綜指收益率的中間值和平均值均為正數(shù)，說明樣本統(tǒng)計(jì)期間滬指收益率在總體上是上漲的。樣本期股票波動率和換手率的分布特點(diǎn)較為一致，但波動率的變動頻率更大一些。空氣質(zhì)量指數(shù)的平均值為84.75，表明上海市近幾年的空氣污染處在一個(gè)相對中等的水平。從分位值可以看出，50%的空氣質(zhì)量指數(shù)處于[24，75]的區(qū)間，3/4分位數(shù)等于102，表明空氣質(zhì)量處于優(yōu)良區(qū)間的觀測值遠(yuǎn)多于污染區(qū)間的觀測值。

四、實(shí)證模型的設(shè)定

（一）Logit回歸模型

本文借鑒 Hirshleifer和Shumway（2003） 的 Logit 回歸模型分析空氣污染替代變量即空氣質(zhì)量指數(shù)對股票市場的收益率、波動率和換手率是否具有影響，主要模型如下：

因?yàn)長ogit模型是二值選擇模型，所以我們將上證綜合指數(shù)的收益率、波動率和換手率轉(zhuǎn)變成虛擬變量，具體方式為：當(dāng)收益率大于0時(shí)，設(shè)其等于1，否則為0；當(dāng)波動率以及換手率大于2%時(shí)，設(shè)其為1，否則為0。其中，[π]的取值分別為0、2、2，分別代表收益率大于0，波動率和換手率大于2%的概率。

（二）GARCH模型

由于空氣污染對股票市場的影響具有綜合性和復(fù)雜性，我們在Logit回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步探究空氣污染是如何通過影響投資者的情緒來影響股票市場的以及空氣污染對不同類型股票的影響。根據(jù)以往文獻(xiàn)，股票的收益率不僅與其過去的走勢相關(guān)，而且也受到一些過去和現(xiàn)在的隨機(jī)因素沖擊。考慮到金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在的尖峰后尾、波動性聚集和爆發(fā)性等特征，我們采用GARCH（1，1）模型來探究空氣污染對股票市場波動的影響，以消除隨機(jī)誤差項(xiàng)的自回歸條件異方差。

為了檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否適合建立時(shí)間序列模型，對上證綜指、上證工業(yè)指數(shù)、上證環(huán)保指數(shù)的收益率數(shù)據(jù)分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)即單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表2，從中可以看出上證綜指、上證工業(yè)指數(shù)、上證環(huán)保指數(shù)的收益率均為平穩(wěn)的時(shí)間序列。

其中，Yi，t分別代表上證綜指、上證工業(yè)指數(shù)、上證環(huán)保指數(shù)的收益率，均值方程中加入Yi，t-1是由于股票非連續(xù)交易導(dǎo)致的收益率可能存在的自相關(guān)性（Lo和Mackinlay，1988）；AQIt-1、AQIt-2分別是AQIt的一天和兩天的滯后值，以考察之前的空氣污染水平對股票市場的影響；SADt為季節(jié)性情緒紊亂效應(yīng)；Mont和Jant分別代表周一和一月的虛擬變量；σi，t為條件方差。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）T檢驗(yàn)

本文在基于Saunders（1993）所采用的z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，采用T檢驗(yàn)的方法來鑒別空氣污染是否對股市的波動產(chǎn)生了影響。具體的思路是：通過不同的空氣污染程度將股票數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，分為不同的區(qū)間，再檢驗(yàn)不同區(qū)間股票數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差是否顯著不同。根據(jù)國家對空氣質(zhì)量的分級內(nèi)涵，本文將空氣質(zhì)量分為三個(gè)區(qū)間：0—50、51—100、大于100。由于當(dāng)空氣污染處于中等水平時(shí)對人們身體、心理均沒有明顯的影響，所以我們假設(shè)當(dāng)空氣質(zhì)量指數(shù)在51—100區(qū)間時(shí)，空氣質(zhì)量對人們的投資行為沒有顯著影響。我們通過檢驗(yàn)空氣質(zhì)量指數(shù)0—50和大于100兩個(gè)區(qū)間的滬指收益率、換手率和波動率的均值是否有顯著差異，來判斷空氣質(zhì)量是否對股市波動產(chǎn)生了影響。

T檢驗(yàn)的結(jié)果見表3?？梢钥闯觯嚎諝赓|(zhì)量處于0—50區(qū)間和大于100區(qū)間的滬指波動率和換手率的P值分別為0.0378和0.0209，在統(tǒng)計(jì)學(xué)上具有顯著意義，說明空氣質(zhì)量處于良好和處于不健康區(qū)間時(shí)上證指數(shù)的波動率和換手率存在明顯差異?？諝赓|(zhì)量處于大于100和所有區(qū)間的換手率的P值為0.0301，具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明空氣質(zhì)量處于不健康區(qū)間時(shí)上證指數(shù)的換手率與處于所有區(qū)間時(shí)的換手率存在明顯差異。但是各區(qū)間的收益率的均值不具有顯著的差異。綜合以上結(jié)果表明，空氣污染可能對股票市場產(chǎn)生了一定的影響。

（二）Logit檢驗(yàn)

根據(jù)式（1）對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Logit回歸，結(jié)果見表2。從中可以看出，空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）與滬指波動率在99%的置信水平上具有顯著的關(guān)系，與滬指收益率和換手率分別在95%和90%的顯著水平上有正向關(guān)系?？諝馕廴境潭仍酱螅献C綜指的當(dāng)期收益率水平越高，波動幅度越小，股票換手率越高。主要控制變量季節(jié)性情感因素SAD對滬指波動率和換手率均有顯著的影響，且和空氣質(zhì)量指數(shù)對兩者的影響方向一致，說明季節(jié)性情感因素加劇了空氣污染對股指波動的影響。綜上可以得出進(jìn)一步判斷：空氣質(zhì)量的好壞確實(shí)對股票市場的走勢產(chǎn)生了一定的影響。

（三）GARCH模型回歸結(jié)果

在GARCH模型中，往往假設(shè)擾動項(xiàng)服從正態(tài)分布，但現(xiàn)實(shí)情況中股指收益率常存在厚尾的特征，從而使得干擾項(xiàng)不滿足正態(tài)分布。為了解決這一問題，我們采用Nelson（1991）提出的方法，假定干擾項(xiàng)服從廣義指數(shù)分布，再對GARCH（1，1）模型進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果見表5。

1. 各指數(shù)的日收益率滯后項(xiàng)不顯著。Yt-1的系數(shù)在所有模型中均不顯著，說明上證指數(shù)收益率的變動是隨機(jī)的，不能用前一日的指數(shù)收益率來預(yù)測當(dāng)日的指數(shù)收益率，這符合弱有效市場的基本假定。

2. 空氣質(zhì)量指數(shù)對各指數(shù)收益率的影響。當(dāng)期的空氣質(zhì)量指數(shù)AQIt對各指數(shù)收益率均有顯著的正向影響，即當(dāng)天的空氣污染越嚴(yán)重，股票當(dāng)日的收益率反而越高。這表明投資者是趨于理性的，一些投資者通過空氣污染的加重而捕捉到了一定的信息：污染類的工業(yè)企業(yè)可能正在加大力度生產(chǎn)，在環(huán)境成本較小的情況下，從而產(chǎn)生了對污染企業(yè)發(fā)展前景樂觀的預(yù)期，故而買入股票促進(jìn)工業(yè)指數(shù)上漲。同樣，一部分投資者認(rèn)為污染的加劇對環(huán)保類企業(yè)的股票是一個(gè)利好，從而買入環(huán)保類的股票促進(jìn)環(huán)保指數(shù)的上漲。AQIt對上證綜合指數(shù)收益率的正向影響小于對上證工業(yè)指數(shù)和上證環(huán)保指數(shù)的影響，說明其他板塊指數(shù)是下跌的。這表明沒有捕捉到空氣污染背后隱藏的信息的部分投資者受到了空氣污染對情緒的負(fù)面影響而賣出股票?？偟膩砜矗N影響渠道共同作用，使得當(dāng)期的空氣污染對股指收益率產(chǎn)生了正向的影響。

3. 空氣質(zhì)量指數(shù)滯后項(xiàng)對各指數(shù)收益率的影響。從滯后一天和滯后兩天的空氣質(zhì)量指數(shù)AQIt-1、AQIt-2的系數(shù)來看，分別呈現(xiàn)出負(fù)向和正向的影響，且所有滯后一天的空氣質(zhì)量指數(shù)系數(shù)均在99%的顯著水平下顯著。這是由于投資者的情緒受空氣污染的影響變得悲觀，進(jìn)而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，因此他們傾向于賣出股票。這種負(fù)面的影響出現(xiàn)在后一日可能有兩個(gè)原因：一是由于空氣污染對人情緒的影響存在一定的滯后性（Bullinger，1989），悲觀情緒的負(fù)面影響在第二天才充分顯現(xiàn)出來 ；二是源于中國股市特殊的T+1交易機(jī)制，人們在當(dāng)天購入的股票只能在第二天才能交易。而滯后兩天的空氣質(zhì)量指數(shù)對上證綜指和上證環(huán)保指數(shù)的日收益率產(chǎn)生正向的影響，可能是由于人們對于遭受的損失要求更高的回報(bào)進(jìn)行交易促進(jìn)股價(jià)上漲。這與Li和Peng（2016）得出的結(jié)論是相符的。

4. 三個(gè)指數(shù)回歸結(jié)果的橫向比較。從表5的結(jié)果中我們可以看出：AQIt、AQIt-1和AQIt-2對三個(gè)指數(shù)的影響方向是相同的，說明設(shè)定的模型具有一定的穩(wěn)健性。另外，從各自系數(shù)的值來看，空氣污染對環(huán)保企業(yè)的影響最為劇烈，對污染企業(yè)的影響次之，對上證綜合指數(shù)的影響較弱。這是因?yàn)殡S著空氣污染的加劇，人們對工業(yè)企業(yè)和環(huán)保企業(yè)的關(guān)注度有所增加，空氣污染可能加劇了環(huán)保企業(yè)和污染企業(yè)股票收益率的不確定性。

5. 股指波動性分析。ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)均在99%的顯著性水平上顯著，說明市場上新舊信息對股市的波動有明顯的影響。后者的系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前者，表明股市的波動主要受過去信息的影響。且兩者系數(shù)之和小于1，符合約束條件。

六、結(jié)論與建議

本文在以往文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上建立了空氣污染影響股票市場的理論框架，并以上證綜合指數(shù)、上證工業(yè)指數(shù)和上證環(huán)保指數(shù)的相關(guān)指標(biāo)為樣本，通過T檢驗(yàn)、Logit回歸模型和GARCH回歸模型綜合探究了空氣污染對股票市場所產(chǎn)生的影響。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）T檢驗(yàn)表明在不同的空氣質(zhì)量區(qū)間，上證綜合指數(shù)的波動率和換手率有明顯的差異，說明空氣污染程度的不同對股票市場產(chǎn)生了一定的影響；（2）Logit回歸結(jié)果顯示空氣污染對上證綜指的收益率、波動率和換手率都有顯著的影響，進(jìn)一步證實(shí)了空氣污染對我國股票市場走勢產(chǎn)生了一定影響；（3）GARCH模型的回歸結(jié)果顯示空氣質(zhì)量對上證綜指、上證工業(yè)指數(shù)和上證環(huán)保指數(shù)的日收益率均有顯著的影響，且對環(huán)保企業(yè)上市公司股票走勢的影響最大，對污染企業(yè)上市公司的股票走勢影響次之。而且滯后的空氣質(zhì)量指數(shù)變量同樣對三者有著顯著的影響，這表明空氣污染對我國股票市場的影響存在一定的滯后性。

同時(shí)，本文的研究結(jié)果也具有一定的指導(dǎo)意義。對個(gè)體投資者來說，可以把交易時(shí)當(dāng)日或前兩日的空氣污染情況作為構(gòu)建投資組合的考慮因素之一，對于投資者做出正確的投資決策有一定的幫助；監(jiān)管部門需要加強(qiáng)對污染氣體排放的監(jiān)管，加大企業(yè)排污成本，從而減少空氣污染對股票市場的不良影響。

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Abstract：This article takes the Shanghai Air Quality Index and the Shanghai Composite Index，the Shanghai Industrial Index and the Shanghai Environmental Protection Index from January 1，2014 to December 31，2014 as samples. Utilizing the T-test and Logit regression and GARCH Model， the paper tries to comprehensively analyze and explore the impact of air pollution on China's stock market. Empirical studies have found that air pollution affects the trend of China's stock market and current air pollution levels have a significant positive correlation with the Shanghai Composite Index's yield. Comparing with the polluting enterprises，the environmental protection companies have received more severe influence by the air pollution. At the same time，the impact of air pollution on China's stock market has a certain lag.

Key Words：air pollution，stock market，GARCH model

（責(zé)任編輯 耿 欣；校對 LX，GX）