趙樹娜，萬幼清，杜蘭英

(1.武漢理工大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.華中科技大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 武漢 430070)

近年來，我國經(jīng)濟(jì)正在高速發(fā)展，但環(huán)境不確定性程度卻逐年上升，這使得企業(yè)所處的外部風(fēng)險(xiǎn)也逐年增加，突如其來的新冠肺炎疫情在全球的蔓延更對各國經(jīng)濟(jì)造成了強(qiáng)烈的沖擊。因此，研究環(huán)境不確定性不僅可以把控我國未來經(jīng)濟(jì)與資本市場的發(fā)展趨勢，還能夠幫助企業(yè)更好地應(yīng)對外部不確定性的沖擊。

股票市場的健康運(yùn)行依賴于信息的傳播，那么當(dāng)企業(yè)所處環(huán)境的不確定性程度較高時(shí)，其信息披露質(zhì)量是否會降低，進(jìn)而增加其他噪音的干擾，最終使噪音變成影響股價(jià)的主要原因呢？股價(jià)同步性不僅可以很好地反映股價(jià)波動(dòng)情況，還與股價(jià)信息含量及投資者對相關(guān)信息的運(yùn)用之間有著確切的聯(lián)系[1]。因此，通過使用股價(jià)同步性這一變量，可以探索企業(yè)所處環(huán)境的不確定性和股票價(jià)格波動(dòng)之間的相互關(guān)聯(lián)及其影響路徑。

對于影響股價(jià)波動(dòng)的主要因素學(xué)術(shù)界還沒有得出統(tǒng)一的結(jié)論。很多學(xué)者指出公司特有信息的披露可以使得個(gè)股的波動(dòng)性更強(qiáng)，與整體市場價(jià)格的同步性也就會越低[2]。但這種解釋忽略了不同市場特質(zhì)性的影響，西方國家市場起步較早，公司的特質(zhì)信息能夠充分地體現(xiàn)在股價(jià)中，但中國市場中充斥著較多噪音，股價(jià)同步性變動(dòng)的原因更可能與市場中的噪音相關(guān)[3]。按照上述邏輯，已有很多學(xué)者研究證實(shí)在我國的股票市場中，較多的噪音交易導(dǎo)致了較低的股價(jià)同步性。這也為筆者研究提供了重要的理論依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 環(huán)境不確定性

現(xiàn)有的國內(nèi)外文獻(xiàn)已對環(huán)境不確定性這一因素進(jìn)行了大量的研究。鄧康林等[4]認(rèn)為不確定性是企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)中普遍的現(xiàn)象，而且這種不確定性的水平正在不斷提高，企業(yè)不是環(huán)境的被動(dòng)接受者，而是會隨著市場的變化主動(dòng)進(jìn)行改變。王愛群等[5]指出企業(yè)一般會選擇儲備一定的財(cái)務(wù)柔性，以便在外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)能夠準(zhǔn)確迅速地做出相應(yīng)調(diào)整。

在環(huán)境不確定性和公司資本成本之間的關(guān)系方面，BAUM等[6]以企業(yè)融資為視角進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)所處的環(huán)境不確定性程度與其債務(wù)資本成本呈顯著正相關(guān)。林鐘高等[7]指出環(huán)境不確定會增加信息不對稱程度，使企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增加，造成企業(yè)債務(wù)資本成本的顯著上升。陳峻等[8]發(fā)現(xiàn)環(huán)境不確定性會對公司經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生負(fù)面影響，在環(huán)境不確定性程度處于較低水平時(shí)，大客戶能夠降低公司的權(quán)益資本成本。

在環(huán)境不確定性造成的經(jīng)營后果方面，花馮濤等[9]認(rèn)為會計(jì)信息質(zhì)量的下降與現(xiàn)金流波動(dòng)的上升，都可以進(jìn)一步影響企業(yè)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。付曉月等[10]認(rèn)為企業(yè)所處的環(huán)境不確定性與研發(fā)投入呈倒“U”型關(guān)系。

1.2 信息披露質(zhì)量與股價(jià)同步性

股價(jià)同步性，表示某段時(shí)間內(nèi)個(gè)股股價(jià)與市場整體價(jià)格同時(shí)上升或者下降。KING[11]最先發(fā)現(xiàn)了個(gè)股收益率、市場收益率和行業(yè)收益率三者之間顯著的正向關(guān)系，這表明個(gè)股能夠包含市場及行業(yè)層面的信息。ROLL[12]在對美國股市的研究中創(chuàng)造性地使用“R2”來衡量當(dāng)時(shí)美國股市的股價(jià)同步性，并獲得了學(xué)術(shù)界的認(rèn)可。自此，大量學(xué)者開始探索不同市場中股價(jià)同步性的特點(diǎn)，并形成了截然不同的兩種“對立性觀點(diǎn)”，即信息效率觀和非理性行為觀。

(1)信息效率觀。JIN等[13]指出信息透明度的變化是導(dǎo)致股價(jià)同步性變動(dòng)的重要因素，當(dāng)公司信息公開度較高時(shí)，投資者就會利用這些信息對公司的盈利能力做出更加合理的預(yù)測。我國學(xué)者對股價(jià)同步性的研究起步較晚，其思路基本和國外相同。游家興[14]通過對涉及到“R2”的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，隨著我國股票市場的迅速發(fā)展，我國股價(jià)波動(dòng)同步性正在不斷降低。譚松濤等[15]也從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的角度揭示我國股價(jià)同步性逐漸降低的原因。王木之等[16]認(rèn)為公司審計(jì)報(bào)告中披露的關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)的數(shù)量越多，其股價(jià)的個(gè)體波動(dòng)性越強(qiáng)。同樣地，張本照等[17]也得到企業(yè)自愿披露的特有信息越多，股價(jià)同步性越低的結(jié)論。綜上所述，從信息效率觀的角度來看，公司披露高質(zhì)量的信息能夠增加股價(jià)中的公司信息含量，導(dǎo)致股價(jià)同步性的降低。

(2)非理性行為觀。DASGUPTA等[18]認(rèn)為在充斥著噪音的新興市場中，信息透明度較高的公司往往代表其公司層面的不確定性越低，而股價(jià)同步性則更多地代表這種不確定性。我國學(xué)者也得到了類似的結(jié)論，林忠國等通過比較我國股票市場中公司特質(zhì)信息與噪音的相對大小發(fā)現(xiàn)，噪音在我國市場占主導(dǎo)地位，是造成股價(jià)同步性較低的主要因素。HU等[19]比較了中國股市與歐美發(fā)達(dá)市場的區(qū)別，得到股價(jià)同步性包含的信息在兩種市場上有較大不同的結(jié)論，在中國股市，較低的股價(jià)同步性往往反映出較多的噪音。KELLY[20]研究指出股價(jià)R2較低的公司信息交易更少，信息不對稱的程度更大，其中造成R2低的原因是市場中的噪音?？梢姺抢硇孕袨橛^的主要思想是股價(jià)同步性會更多受到噪音交易等非理性投資行為的影響。提高信息披露質(zhì)量能夠減少股價(jià)受噪音的影響，進(jìn)一步導(dǎo)致股價(jià)同步性的上升。

1.3 文獻(xiàn)評述

雖然股價(jià)中信息含量的多少在學(xué)術(shù)界并未達(dá)成一致。但大部分研究表明中國股票市場存在的大量噪音更有可能成為導(dǎo)致較低股價(jià)同步性的原因，而提高企業(yè)信息披露質(zhì)量可以減少噪音對其股價(jià)的影響，進(jìn)而通過提高股價(jià)中的信息含量推動(dòng)股價(jià)同步性的上升[21]。然而，目前涉及環(huán)境不確定性與股價(jià)同步性之間相互關(guān)系及其作用路徑的文獻(xiàn)較少。因此，筆者基于中國市場，通過對環(huán)境不確定性與股價(jià)同步性之間關(guān)系以及影響機(jī)理進(jìn)行探索，討論股價(jià)同步性的信息含量，以豐富相關(guān)研究。

2 理論分析與研究假設(shè)

有效市場理論認(rèn)為，當(dāng)市場未能達(dá)到完全有效市場時(shí)，股價(jià)并不能體現(xiàn)企業(yè)層面全部的信息。相較于西方成熟的市場而言，我國市場的各項(xiàng)制度還不夠完善，資源配置效率也有待提高，所以我國市場中充斥著較多噪音信息和非理性行為，也就是說，股價(jià)的上下波動(dòng)未必是由股價(jià)中公司特有信息含量推動(dòng)的。由于我國市場普遍發(fā)生追漲殺跌、從眾效應(yīng)等現(xiàn)象，使得股市中存在大量的噪音交易行為，市場類型屬于非有效市場。并且我國股票市場的參與者大多都是中小投資者，他們?nèi)狈I(yè)的投資知識與信息辨別能力，非常容易被莊家欺騙[22]。在有效信息較少且噪音信息較多的市場中，這些中小投資者很有可能做出錯(cuò)誤的投資決策，不理智地跟隨大眾搖擺，頻繁交易，造成股價(jià)的異常波動(dòng)。因此，在我國市場，股價(jià)同步性較低是因?yàn)楣蓛r(jià)中信息含量較少造成的，進(jìn)一步說，企業(yè)可以通過提高信息披露質(zhì)量，使投資者們可以精確地評估企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，從而進(jìn)行科學(xué)的投資。這樣不僅能夠提高企業(yè)形象，還可以減少市場噪音和盲目的投資行為對股票價(jià)格的影響。

綜上所述，筆者認(rèn)為企業(yè)所處的環(huán)境不確定性程度越高，其信息披露質(zhì)量就越低，進(jìn)而增加了市場噪音對股價(jià)的影響。企業(yè)所處的環(huán)境不確定性程度越高，投資者就越難以及時(shí)完整地獲取市場變化的信息，從而增加了企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。因此，為了在維持自己薪酬水平的同時(shí)達(dá)到股東指定的目標(biāo)，企業(yè)管理層往往傾向于隱藏部分信息，使得投資者無法合理預(yù)期企業(yè)收益，從而導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生損失。這時(shí)，管理者很容易把業(yè)績下滑歸因于環(huán)境的變化對企業(yè)信息質(zhì)量造成的負(fù)面影響[23]。即在噪音較多的中國市場，當(dāng)環(huán)境不確定性程度較高時(shí)，企業(yè)往往會選擇降低其信息披露質(zhì)量，導(dǎo)致投資者難以獲得有用的信息，增加了市場中的投機(jī)行為，使股價(jià)更多地由噪音推動(dòng)，股價(jià)同步性隨之降低?；谏鲜龇治觯P者提出如下假設(shè)：

H1其他條件不變時(shí)，企業(yè)的環(huán)境不確定性與股價(jià)同步性負(fù)相關(guān)。

H2環(huán)境不確定性程度較高時(shí)，企業(yè)的信息披露質(zhì)量降低，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)同步性降低，信息披露質(zhì)量在環(huán)境不確定性對股價(jià)同步性的影響中發(fā)揮了中介效應(yīng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇

以2013—2020年在上海和深圳兩個(gè)證券交易所的上市公司為初始研究樣本,并對其進(jìn)行篩選：①從初始樣本中剔除ST、*ST類公司；②剔除金融保險(xiǎn)類公司樣本；③剔除銷售收入小于0的樣本；④為了保證股價(jià)同步性指標(biāo)衡量的準(zhǔn)確度，剔除年度個(gè)股周收益率數(shù)據(jù)不足30個(gè)觀測值的公司樣本；⑤剔除變量數(shù)據(jù)缺失的上市公司；⑥對所有連續(xù)變量進(jìn)行縮尾處理。最終得到9 120個(gè)樣本用于回歸分析。主要財(cái)務(wù)指標(biāo)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和RESSET數(shù)據(jù)庫。

3.2 變量定義

3.2.1 被解釋變量

股價(jià)同步性(SYN)：采用市場收益模型衡量股價(jià)同步性。參考文獻(xiàn)[24]的方法，采用式(1)和式(2)計(jì)算股價(jià)同步性(SYN)。

rj,t=αj+βmrm,t+βiri,t+εj,t

(1)

SYN=ln(R2/1-R2)

(2)

式中：αj為常數(shù)項(xiàng)；βm和βi為rm,t和ri,t的系數(shù)；rj,t為第t周的個(gè)股收益率；rm,t為第t周的市場收益率；ri,t為第t周的行業(yè)收益率，行業(yè)收益率ri,t是用同行業(yè)內(nèi)各公司的流通市值進(jìn)行加權(quán)平均得到的；εj,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；R2為式(1)的擬合優(yōu)度，對其按式(2)進(jìn)行對數(shù)化處理，得到股價(jià)同步性SYN。

3.2.2 解釋變量

環(huán)境不確定性(EU)：參考文獻(xiàn)[8]的方法，先采用式(3)分別估算出過去5年的非正常收入，式(3)回歸得到的殘差項(xiàng)即為非正常收入；再計(jì)算公司過去5年非正常收入的標(biāo)準(zhǔn)差，用其除以過去5年銷售收入的平均值，得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性，而行業(yè)環(huán)境不確定性為同一年度相同行業(yè)內(nèi)所有公司的未經(jīng)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù)，則環(huán)境不確定性EU為各公司未經(jīng)同行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性除以行業(yè)環(huán)境不確定性。

Sale=φ0+φ1Year+θ

(3)

式中：φ0為常數(shù)項(xiàng)；φ1為Year的系數(shù)；Sale為企業(yè)當(dāng)年的銷售收入；Year為觀測值所在年度，若觀測值處于當(dāng)前年度，則Year=5，若觀測值為過去1年的，則Year=4，依次遞減。

3.2.3 中介變量

信息披露質(zhì)量(EA):利用盈余激進(jìn)度作為企業(yè)信息披露質(zhì)量的代理變量，具體公式如下：

EA(i,t)=(EARNi,t-CFOi,t)/ASSETi,t

(4)

式中：EARNi,t為t年度公司i的凈利潤；CFOi,t為t年度公司i的經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金凈流量；ASSETi,t為t年度公司i的期初總資產(chǎn)。EA數(shù)值與信息披露質(zhì)量的高低呈反向關(guān)系。

3.2.4 控制變量

為了避免變量遺漏，在研究股價(jià)同步性時(shí)，選取的控制變量有機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)、股權(quán)集中度(First)、公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、資產(chǎn)收益率(Roa)、市值賬面比(MB)、企業(yè)屬性(Soe)。

在研究信息披露質(zhì)量時(shí)，選取的控制變量有機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)、股權(quán)集中度(First)、公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、資產(chǎn)收益率(Roa)、企業(yè)屬性(Soe)。具體變量定義如表1所示。

3.3 研究模型

為了驗(yàn)證假設(shè)H1，探索環(huán)境不確定性與股價(jià)同步性之間的關(guān)系，構(gòu)建如下模型Ⅰ：

SYN=α0+α1EU+α2Inst+α3First+

α4Size+α5Lev+α6Roa+α7MB+

α8Soe+Industry+Year+ε1

(5)

式中：α0為常數(shù)項(xiàng)；α1～α8為各變量的回歸系數(shù)；Industry為行業(yè)變量；Year為年份變量；ε1為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

為了驗(yàn)證信息披露質(zhì)量可能發(fā)揮的中介效應(yīng)，構(gòu)建模型Ⅱ和模型Ⅲ進(jìn)行回歸分析：

EA=β0+β1EU+β2Inst+β3First+

β4Size+β5Lev+β6Roa+β7Soe+

Industry+Year+ε2

(6)

SYN=γ0+γ1EA+γ2EU+γ3Inst+γ4First+

γ5Size+γ6Lev+γ7Roa+γ8MB+γ9Soe+

Industry+Year+ε3

(7)

檢驗(yàn)中介效應(yīng)的具體過程如下：①檢驗(yàn)式(5)中的系數(shù)α1的顯著性，若顯著，則進(jìn)行下一步檢驗(yàn)；若不顯著，則中介效應(yīng)不存在。②依次檢驗(yàn)式(6)中系數(shù)β1和式(7)中系數(shù)γ1是否顯著，若都顯著，則進(jìn)行下一步；若至少有一個(gè)不顯著，則進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)。③檢驗(yàn)式(7)中系數(shù)γ2的顯著性，若顯著，則說明其為部分中介效應(yīng)；若不顯著，則為完全中介效應(yīng)。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

主要研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示，可以看出股價(jià)同步性(SYN)的平均值為-0.453，標(biāo)準(zhǔn)差為0.959，環(huán)境不確定性(EU)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.968，這說明不同公司的股價(jià)同步性以及面臨的環(huán)境不確定性都有較大的差距，這也從一定程度上說明了研究兩者之間的關(guān)系是有意義的。再者，股價(jià)同步性的中位數(shù)為-0.381，均值為-0.453，這表明超過一半的公司股價(jià)同步性高于整體平均水平；環(huán)境不確定性的平均值達(dá)到了1.174，中位數(shù)為0.896，均值高于中位數(shù)，表明大多數(shù)上市公司的環(huán)境不確定性相對較高。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)表

4.2 相關(guān)性分析

主要變量之間的相關(guān)系數(shù)如表3所示，可以看出環(huán)境不確定性(EU)與股價(jià)同步性(SYN)之間的相關(guān)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)(-0.094)，這初步支持了假設(shè)H1，但還需要具體的回歸結(jié)果支持。

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

4.3 回歸結(jié)果分析

(1)環(huán)境不確定性與股價(jià)同步性之間的關(guān)系。為驗(yàn)證假設(shè)H1，利用模型Ⅰ(式(5))來研究企業(yè)環(huán)境不確定性與股價(jià)同步性之間的關(guān)系，其回歸結(jié)果如表4所示。

表4 多元回歸結(jié)果

由表4可知，環(huán)境不確定性(EU)的系數(shù)在1%的水平上(p=0.000)顯著為負(fù)(-0.052)，說明企業(yè)所處的環(huán)境不確定性越高，其股價(jià)同步性越低，假設(shè)H1成立。此外，機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Inst)的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明機(jī)構(gòu)投資者持股越多，其股價(jià)同步性越低；企業(yè)屬性(Soe)的系數(shù)為0.156，在1%的水平上與股價(jià)同步性顯著正相關(guān)，表明國有企業(yè)的股價(jià)受噪音的影響程度較低。

(2)信息披露質(zhì)量的中介作用。為驗(yàn)證假設(shè)H2，采用模型Ⅱ(式(6))和模型Ⅲ(式(7))進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表4所示。從模型Ⅱ的結(jié)果可以看出，環(huán)境不確定性的系數(shù)為0.007，并在1%的水平上顯著，表示當(dāng)企業(yè)面臨的環(huán)境不確定較高時(shí)，其會計(jì)信息披露質(zhì)量就會降低。模型Ⅲ的回歸結(jié)果顯示，信息披露質(zhì)量的系數(shù)為-0.014，環(huán)境不確定性的系數(shù)為-0.052，均在1%的水平上具有顯著性。上述回歸結(jié)果顯示，企業(yè)所處的環(huán)境不確定性越高，其股價(jià)同步性反而越低，這其中至少有部分影響是通過信息披露質(zhì)量這個(gè)中介變量實(shí)現(xiàn)的，假設(shè)H2成立。

4.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.4.1 制造行業(yè)樣本回歸分析

由于不同行業(yè)的經(jīng)營重點(diǎn)與具體情況相差較大，股價(jià)同步性的大小也會有所區(qū)別。例如，相比于市場較為穩(wěn)定的采掘業(yè)和農(nóng)林牧漁業(yè)來說，制造業(yè)的股價(jià)同步性偏低。為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，現(xiàn)將全樣本中的5 365家制造業(yè)上市公司提取出來組成新的樣本，重新進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

由制造業(yè)樣本回歸結(jié)果可知，將制造業(yè)公司樣本單獨(dú)進(jìn)行回歸，其結(jié)果依然穩(wěn)健。

4.4.2 改變股價(jià)同步性的衡量方式

采用文獻(xiàn)[25]的做法，利用式(8)和式(9)衡量股價(jià)同步性：

ri,t=α+βrm,t+εi,t

(8)

(9)

5 結(jié)論

(1)我國企業(yè)所面臨的環(huán)境不確定性與企業(yè)信息披露質(zhì)量呈顯著負(fù)相關(guān)。企業(yè)所面臨的環(huán)境不確定性程度越高，管理層為了保證其薪酬水平和工作機(jī)會，就會傾向于隱匿企業(yè)層面的部分信息，造成信息披露質(zhì)量的下降。

(2)噪音是推動(dòng)我國股價(jià)同步性的主要因素。若企業(yè)能披露高質(zhì)量的會計(jì)信息，就可以向市場傳達(dá)更多有價(jià)值的消息，減少噪音信息對股價(jià)的影響。

(3)信息披露質(zhì)量在企業(yè)的環(huán)境不確定性與其股價(jià)同步性之間的關(guān)系中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。即企業(yè)所處的環(huán)境不確定性越高，其信息披露質(zhì)量就越低，進(jìn)而股價(jià)同步性隨之降低；這一結(jié)論在制造業(yè)樣本中以及更換了股價(jià)同步性的變量衡量方式后依舊成立。

(4)筆者研究不僅豐富了有關(guān)環(huán)境不確定性的研究成果，還為非有效市場中股價(jià)同步性正向反映股票價(jià)格信息含量這一結(jié)論提供了新的證據(jù)。研究結(jié)論表明，盡管經(jīng)過了30多年的飛速發(fā)展，但我國股市還遠(yuǎn)未達(dá)到有效程度，噪音仍是主導(dǎo)股價(jià)同步性的主要因素。