■ 邊璐 劉朝暉 張江朋，2＊＊

1.內(nèi)蒙古科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 包頭 014010

2.中國財政科學(xué)研究院 北京 100142

0 引言

稀土界認(rèn)為“黑稀土”主要是繞開國家指令性計劃，逃避環(huán)保監(jiān)管、偷漏相關(guān)資源稅、關(guān)稅和所得稅等，以非法形式開采與冶煉銷售的稀土產(chǎn)品?；谙⊥廉a(chǎn)品價值、礦石分布地質(zhì)特征、開采工藝復(fù)雜程度及地方經(jīng)濟(jì)狀況等驅(qū)動因素，重稀土是“黑稀土”的重要來源。因分布于南方地區(qū)的離子吸附型重稀土市場價格遠(yuǎn)高于北方的輕稀土，且礦石分布于地表的特性導(dǎo)致開采與分離萃取難度較低，在工藝的復(fù)雜度方面，較之于輕稀土的重資產(chǎn)與技術(shù)投入，重稀土更易于冶煉與生產(chǎn)。

隨著電子信息、半導(dǎo)體、軍事、新能源等領(lǐng)域?qū)ο⊥廉a(chǎn)品需求的持續(xù)增加，非法開采、加工、銷售稀土的“黑色稀土產(chǎn)業(yè)鏈”應(yīng)運而生。而“黑稀土”造成了諸多影響。從稀土產(chǎn)量調(diào)控看，黑稀土行為嚴(yán)重沖擊了國家對處于戰(zhàn)略資源地位的稀土產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策效果。尤其是持續(xù)性的稀土行業(yè)實際產(chǎn)量大于指令性生產(chǎn)計劃限額，影響國家關(guān)于稀土的貿(mào)易布局，對產(chǎn)業(yè)政策調(diào)控效果損害極大；從外部性角度觀察，“黑色稀土產(chǎn)業(yè)鏈”的參與者（以下簡稱“黑色參與者”）無需環(huán)保投入和稅務(wù)負(fù)擔(dān)等，其生產(chǎn)成本偏低，嚴(yán)重沖擊了稀土市場價格的平穩(wěn)性。尤其是在稀土產(chǎn)品價格波動期，低成本的“黑稀土”數(shù)量膨脹，對供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革下稀土價格造成壓力。但“黑色參與者”并沒有為此承擔(dān)成本，產(chǎn)生了生產(chǎn)的負(fù)外部性，即當(dāng)私人邊際成本小于社會邊際成本時，帶來了外部不經(jīng)濟(jì)。如果考慮到代際與代內(nèi)的環(huán)境外部成本，“黑色參與者”的存在則進(jìn)一步加大了整個稀土產(chǎn)業(yè)的外部成本，嚴(yán)重影響到全行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

為了減少外部性以及解決稀土資源無序開采，爭取稀土產(chǎn)品價格話語權(quán)，國土資源部、商務(wù)部、環(huán)境保護(hù)部、國務(wù)院、工信部以及相關(guān)各級地方政府，就稀土“打黑”發(fā)布了管理性政策指導(dǎo)意見和通知，始于2010年5月的一系列稀土打黑政策與配套行動持續(xù)進(jìn)行，至2021年1月工信部的《稀土管理條例（征求意見稿）》和2021年6月國務(wù)院印發(fā)年度立法工作，擬制定、修訂的行政法規(guī)包括《稀土管理條例》，為稀土行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了規(guī)范方向與政策依據(jù)。

2010年5 月，國土資源部發(fā)布《關(guān)于開展全國稀土等礦產(chǎn)開發(fā)秩序?qū)ｍ椪涡袆拥耐ㄖ罚▏临Y發(fā)【2010】68號文）后，工信部公示《稀土行業(yè)準(zhǔn)入條件》，對稀土企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、工業(yè)裝備、三廢排放等做出要求，為稀土礦的開采、冶煉設(shè)置了門檻，稀土打黑行動拉開了序幕。其后，2010年8月的國土資源部的《行動方案》、2010年11月商務(wù)部的配額申報對環(huán)保的要求、2011年3月江西資源整治協(xié)調(diào)小組的成立及2011年4月環(huán)境保護(hù)部的稀土環(huán)境要求核查，一直到2011年5月國務(wù)院《關(guān)于促進(jìn)稀土行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的若干意見》（國發(fā)【2011】12號文）的頒布系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)堅決打擊非法開采、超采、違法生產(chǎn)、非法出口與走私等行為，稀土行業(yè)打黑政策持續(xù)密集出臺至2016年底。本階段打黑政策強(qiáng)調(diào)以產(chǎn)地政府為行動主體，各部委協(xié)調(diào)配合為特征，但受限于“運動式”打擊與治理方式、地方經(jīng)濟(jì)增長對稀土資源的依賴慣性以及稀土6 大集團(tuán)置于治理范圍之外等因素，導(dǎo)致打黑政策效果不明顯。表現(xiàn)為稀土行業(yè)整體供需格局變化不大，價格變化方面在脈沖式變動后又繼續(xù)地位徘徊，政策公信力受到一定的影響。

為了進(jìn)一步增進(jìn)政策效果，2016年11月工信部等8部委發(fā)布《關(guān)于商請組織開展打擊稀土違法違規(guī)行為專項行動的函》（工信廳聯(lián)【2016】764 號函）轉(zhuǎn)變打黑政策的實施方式，提升常態(tài)化、精準(zhǔn)化、無差別對待的水準(zhǔn)，系列政策變化主要包括：（1）打黑“常態(tài)化”特征：從第一階段的“運動式”打黑持續(xù)時間較短變化為常態(tài)化打黑，以保證政策持續(xù)與震懾力；（2）打黑“精準(zhǔn)化”特征：前述階段以行政命令為政策執(zhí)行方式，變換為技術(shù)、財務(wù)、法律等組成整頓秩序?qū)＜医M，從企業(yè)原料來源、交叉持股結(jié)構(gòu)安排以及稅票抵扣等方面驗證生產(chǎn)與銷售。（3）無差別對待特征：第一階段打黑主要避開新組建的6 大集團(tuán)稀土生產(chǎn)銷售，而6 大集團(tuán)以往存在部分使用違規(guī)原料等現(xiàn)象，沖擊到打黑政策效果。系列政策的出臺，對稀土行業(yè)供需格局造成一定的影響，促使稀土產(chǎn)品價格逐步震蕩趨穩(wěn)。2021年1月工信部的《稀土管理條例（征求意見稿）》則從追溯制度、檢查制度、行政強(qiáng)制措施等方面建立系統(tǒng)體系對稀土非法生產(chǎn)、銷售進(jìn)行全方位規(guī)范。

在推進(jìn)稀土“打黑”政策的同時，國家也建立稀土戰(zhàn)略儲備體系。共經(jīng)歷3 輪大周期稀土收儲。2010～2015年的第一輪收儲周期中，2011年7月完成第一次稀土產(chǎn)品收儲；2011年9月，江西贛州稀土企業(yè)全面停產(chǎn)整頓，也正是這個階段我國稀土產(chǎn)品價格出現(xiàn)了大幅度跳躍式上漲。從某種意義上說，稀土行業(yè)打黑、收儲政策取得了阻止“賤賣”的良好效果。但價格的巨大波動，招致了世貿(mào)組織關(guān)于稀土產(chǎn)品的貿(mào)易爭端，2015年5月我國稀土WTO 案正式宣告敗訴。2016～2017年，以及2018年起至今的兩輪稀土收儲，稀土價格雖有波動但走勢平緩。

通過上述稀土行業(yè)的規(guī)制政策梳理顯示，市場關(guān)注的稀土資源價格變動與政策調(diào)整密切關(guān)聯(lián)。而隨著新能源新材料技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用場景的擴(kuò)大，稀土、鎢、銦、鉬、鋰、釩、鈦等稀有資源的戰(zhàn)略性地位更為重要，相應(yīng)的行業(yè)管理與規(guī)范政策密集推出。不同于石油、鋼鐵、有色金屬等大宗商品市場運行機(jī)制相對穩(wěn)定，稀有資源正處于規(guī)范化過程中，規(guī)制類政策的出臺與運行對價格擾動與影響較大。但目前相關(guān)研究較為缺乏，正如稀土作為關(guān)鍵原材料對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略意義，從稀土系列規(guī)制政策角度探究對價格波動的影響，以揭示規(guī)制政策的價格效應(yīng)與未來政策的進(jìn)一步優(yōu)化方向，為稀有資源行業(yè)應(yīng)對由政策規(guī)制引起的價格波動提供借鑒意義。具體而言，由于2016年以前的稀土產(chǎn)品價格為非連續(xù)價格（2014年3月28日，包頭稀土現(xiàn)貨交易所正式運營，其后稀土產(chǎn)品現(xiàn)貨交易連續(xù)價格才形成），為了探究稀土產(chǎn)業(yè)打黑規(guī)制政策的有效性，本研究從資本市場價格波動來檢驗稀土行業(yè)政策的有效性，擬通過驗證稀土行業(yè)政策效果，從理論上為合理、有效的政策的制定與調(diào)整提供依據(jù)。

稀土打黑政策，作為典型的政府產(chǎn)業(yè)規(guī)制政策，對打黑政策效果的檢驗主要依托干預(yù)政策尤其是資源行業(yè)干預(yù)政策的已有研究及方法。關(guān)于資源政策效果的研究，國內(nèi)外學(xué)者在不同的資源領(lǐng)域采用多樣的方法做了大量的工作。Stigler和Friedland對美國電力行業(yè)價格監(jiān)管效果的研究[1]。Mariano 和Giesecke 研究大米價格的政策干預(yù)對宏觀經(jīng)濟(jì)與糧食安全的影響[2]。余淑均和段亞敏對我國礦產(chǎn)資源開發(fā)利用、境外投資、出口政策實施效果等方面進(jìn)行評價[3]。徐曉亮等以碳資源稅改革為視角，評價資源政策調(diào)整對改善環(huán)境福利和推動減排行為的長期影響[4]?，F(xiàn)有研究中，有關(guān)稀土產(chǎn)業(yè)政策效果的研究相對較少，但日益受到學(xué)術(shù)界關(guān)注。楊丹輝等系統(tǒng)性的分析了中國稀土政策演進(jìn)邏輯與優(yōu)化調(diào)整方向[5]。易璐、鄭明貴針對稀土行業(yè)運行較久的開采總量控制政策探究了政策效應(yīng)，通過政策效應(yīng)值對比得出指令性生產(chǎn)計劃對不同類型稀土產(chǎn)品控制效果的差異[6]。董娟、鄭明貴關(guān)注了稀土領(lǐng)域政府財政補(bǔ)貼的全要素生產(chǎn)率效應(yīng)，從產(chǎn)業(yè)鏈前后端不同效應(yīng)變化的對比提出差異化與動態(tài)調(diào)整支持策略[7]。何歡浪和馮美珍從稀土產(chǎn)品出口結(jié)構(gòu)視角出發(fā)，評估了我國稀土產(chǎn)品出口政策效果，發(fā)現(xiàn)出口退稅政策一定程度上抑制了我國稀土產(chǎn)品的出口規(guī)模，并且關(guān)稅的提高促進(jìn)了稀土深加工產(chǎn)品出口量的增加[8]。朱學(xué)紅等發(fā)現(xiàn)中國稀土從出口政策鼓勵階段到限制階段，稀土出口管制政策成效顯著[9]。

而在對政策效果檢驗的大量研究中，以事件研究法為代表的方法，扮演著重要角色。Klassen和McLaughlin通過事件研究法分析了公司環(huán)境和財務(wù)績效對企業(yè)績效的影響[10]。馬敏侃采用事件研究法研究了國家新能源政策的頒布對相關(guān)上市公司股票價格的影響，發(fā)現(xiàn)股價對政策具有顯著反應(yīng)[11]。熊勇清和柯靜采用事件研究法，研究了光伏產(chǎn)業(yè)政策對上市公司股價波動的影響[12]。馬海超和周若馨以煤炭發(fā)電行業(yè)為例，以環(huán)境政策、環(huán)境污染、群體事件等事件時點，考察了資本市場對環(huán)境事件的反應(yīng)[13]。李娜等應(yīng)用同樣方法，檢驗國家和江蘇省環(huán)保政策頒布對江蘇省污染型上市公司股價的影響，發(fā)現(xiàn)環(huán)保政策頒布時點前后相關(guān)上市公司股價均表現(xiàn)出顯著異常收益率[14]。徐宏和蒲紅霞以新冠疫情分析突發(fā)疫情對股市的影響，發(fā)現(xiàn)投資者的恐慌情緒和悲觀因素將決定疫情對股市影響的持續(xù)時間[15]。

已有研究為本研究提供了理論依據(jù)及方法基礎(chǔ)，但仍存在欠缺：首先，從研究角度來看，政策效果檢驗在稀土產(chǎn)業(yè)這個細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用研究十分有限，并且現(xiàn)有的稀土行業(yè)的政策效果檢驗以定性經(jīng)驗分析為主，部分定量分析僅在出口政策的檢驗方面，缺少對稀土行業(yè)基礎(chǔ)的政策效果的檢驗，如稀土收儲、打黑政策效果檢驗。實踐上稀有資源行業(yè)管理政策的頻繁出臺與持續(xù)運行，對其政策效果需要不斷進(jìn)行觀察，并加以針對性的調(diào)整，才能保證稀有資源的行業(yè)效益與戰(zhàn)略性的保持。其次，從研究方法上，現(xiàn)有研究政策效果的方法以評價法、廣義計量方法、事件研究法為主，但評價法的主觀參數(shù)的設(shè)定、廣義計量的適用性都限制了檢驗的準(zhǔn)確性，但大多數(shù)的檢驗沒能充分考慮到事件樣本截面數(shù)據(jù)可能異方差性的特點，因此統(tǒng)計量的計算可能會造成偏差?，F(xiàn)有事件研究基于政策效果的檢驗，多數(shù)結(jié)論表明相關(guān)政策對上市公司股價波動有顯著影響。那么稀土產(chǎn)業(yè)政策是否也如此呢？基于金融市場對預(yù)期信息的反饋效率最高，尤其是行業(yè)管理政策作為政策變量對行業(yè)預(yù)期影響巨大，本研究認(rèn)為打黑規(guī)制政策作為稀土行業(yè)管理政策，通過影響行業(yè)供需格局，影響稀土產(chǎn)品價格提升的預(yù)期，進(jìn)而影響到行業(yè)相關(guān)上市公司股價變化?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲性，本研究采用事件研究法，檢驗稀土打黑政策效果是否對相關(guān)上市公司股價波動產(chǎn)生影響（稀土收儲政策是較為隱蔽的行業(yè)信息，無法獲得，所以本研究選擇了“稀土打黑”政策事件），采用標(biāo)準(zhǔn)化橫剖面法，放寬橫截面數(shù)據(jù)可能存在異方差的假設(shè)，計算修正的t統(tǒng)計量BMP值；在此基礎(chǔ)上驗證檢驗的有效性，并且采用面板數(shù)據(jù)，分析影響事件窗口期超額累計收益率的影響因素。

1 實證研究

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究依據(jù)中證指數(shù)中的稀土產(chǎn)業(yè)成分股，選擇了30 家稀土上市公司作為研究樣本。樣本涉及稀土開采、稀土加工、稀土貿(mào)易和稀土應(yīng)用等業(yè)務(wù)相關(guān)上市公司股票。綜合考慮到大盤指數(shù)波動對投資者的反應(yīng)[16]，以及稀土“打黑”政策推出的時間段，本研究選擇2009年10月12日至2017年9月8日作為樣本窗口。數(shù)據(jù)信息來源Wind 數(shù)據(jù)終端，事件發(fā)布信息全部來源于工信部、國土資源部等相關(guān)部委?？紤]到地方政府政策的區(qū)域特征，本研究中參考的政策未包括各地方政府監(jiān)管政策，使得“政策”研究站在普遍意義的角度，更具有合理性。

對于樣本的篩選，選擇稀土行業(yè)上市公司復(fù)權(quán)行情數(shù)據(jù)，將股票價格計算收益率。剔除了事件日窗口間歇超過5 天、事件日窗口期股利發(fā)放、股本變動、管理層股本變動以及并購交易發(fā)生停牌、股價異常波動的樣本，經(jīng)過篩選，最終獲得“稀土打黑”政策出臺基于24家公司的19個事件日的樣本數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法與模型

Ball 和Fama 將事件研究方法最早引入到財務(wù)與金融領(lǐng)域[17][18]。借鑒學(xué)者的研究，采用事件研究法將政府對稀土行業(yè)的監(jiān)管—稀土打黑政策的推出作為事件點，檢驗金融市場稀土上市公司股價對該政策的反應(yīng)。事件日為政府政策出臺的當(dāng)日，以8 部委相關(guān)文件的出臺日為準(zhǔn)。根據(jù)現(xiàn)有研究，事件窗口較為常用的做法是選擇事件日前后3 天或者5 天，即（-3，3）或（-5，5），采用前一種事件窗口共7日作為事件窗口期。估計期采用事件日前180天，即（-190，-11）作為估計期窗口。

首先，本研究利用估計窗建立股票報酬率與市場收益率之間的市場模型。

其中rit表示股票i在t日的收益率，rmt表示t日的市場收益率。此處，市場收益率采用上證指數(shù)收益率。εit為殘差項。股票異常收益率（Abnormal Return，AR）為實際收益率與預(yù)測收益率之差，即，其中分別為模型的估計值。

其次，采用三因素模型構(gòu)建rit與三因素之間的模型。

其中三因素為rmt（市場因素扣除無風(fēng)險收益率）、SMBt（公司規(guī)模不同造成的風(fēng)險溢價）和HMLt（賬面市值比不同造成的風(fēng)險溢價）。

第三，采用五因素模型構(gòu)建股票超額回報率rit與五個因素之間的模型。

該模型新增了RMWt、CMAt兩因素。前者表示t時刻盈利能力強(qiáng)與弱的公司組合的收益率回報之差；后者表示t時刻投資水平高、低公司組合的收益率回報差。

1.3 實證結(jié)果

本研究主要通過檢驗股票異常收益率在稀土行業(yè)打黑政策出臺前后的變化，來考察打黑政策對稀土上市公司金融交易市場上是否有效。本研究采用了Boehmer[16]提出的標(biāo)準(zhǔn)化橫剖面法（BMP）計算統(tǒng)計檢驗t 值。與標(biāo)準(zhǔn)化殘差法（SRM）以及普通橫剖面法（OCSM）相比，BMP 法放寬了三個同方差假設(shè)，即估計期與事件期異常報酬率存在異方差、不同樣本公司異常報酬率存在異方差、以及事件沖擊帶來異常報酬率的異方差現(xiàn)象，該假設(shè)能更客觀反映樣本數(shù)據(jù)特征。由于稀土打黑信息分為政策“出臺”與政策“發(fā)布”，二者往往存在時間差，因此分別將政策出臺、政策發(fā)布日作為事件時點進(jìn)行驗證。

采用Stata15作為事件研究工具，以政策出臺為事件時點的檢驗結(jié)果見表1。該表反映了稀土上市公司對稀土行業(yè)打黑信息出臺的反應(yīng)情況，其中dif表示事件窗中的每個觀察日（或者稱為觀察時間點），AR 代表不同時間點的平均異常收益率，考慮到正負(fù)收益率互相抵消可能造成的偏差，本研究細(xì)分了平均異常收益率的正、負(fù)方向，分別用+AR、-AR 表示。BMP 表示標(biāo)準(zhǔn)化橫切面的t檢驗值，與+AR、-AR相對應(yīng)可得到正、負(fù)異常收益率下的+BMP和-BMP。

根據(jù)表1，可以發(fā)現(xiàn)，市場模型、三因素模型和五因素模型異常收益率都不顯著。以市場模型為例進(jìn)行解讀：稀土行業(yè)打黑信息出臺前第三日，平均異常收益率為-0.3244，前第二日為-0.1063，前一日為0.0666，事件前三日的AR 值在統(tǒng)計上均不顯著；而在打黑信息出臺當(dāng)日，其AR 值為-0.0336，有微小的負(fù)面沖擊，但統(tǒng)計上仍不顯著。在打黑信息出臺次日，AR 值為0.0035，后第二日為-0.1462，后第三日為0.1091，該值依然很小，統(tǒng)計上也都不顯著。而從+AR 來看，在打黑信息出臺前2日，+AR、-AR 的絕對值都達(dá)到最大，并且其后幾日正負(fù)平均異常收益率水平總體呈現(xiàn)降低趨勢，盡管其統(tǒng)計上都沒有達(dá)到顯著，但似乎意味消息發(fā)布前2日，相應(yīng)的股票市場對消息有些許反應(yīng)，但反應(yīng)不強(qiáng)烈。分析三因素模型與五因素模型在其正的平均異常收益率上來看，有接近顯著性的趨勢，但仍未實現(xiàn)在10%顯著水平上的顯著。而從平均異常收益率來看，三因素、五因素的異常收益率以正值為主（盡管不顯著），而市場模型的異常收益率均以負(fù)收益為主。綜上，三因素、五因素模型計算的結(jié)果與市場模型下的結(jié)果具有一致性，及股票市場對稀土打黑政策出臺反應(yīng)不足，沒能帶來顯著的超額平均收益。

表1 稀土上市公司對稀土行業(yè)打黑信息“出臺”的反應(yīng)

1.4 穩(wěn)定性檢驗

前文檢驗了稀土上市公司對政策出臺的反應(yīng)。但事件窗中，也許會受到來自其他事件沖擊所帶來的異常收益，因此需要對事件效果進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗，即檢驗單一政策事件對市場的沖擊是否有效，其關(guān)鍵點在于如何判斷源于政策出臺這一單一事件對市場沖擊的有效性。本研究在進(jìn)行事件研究檢驗前，在樣本的篩選上首先剔除了股本變動、并購交易、股利發(fā)放等多事件與政策出臺事件的疊加；其次，本研究擬采用檢驗政策發(fā)布日對稀土上市公司異常收益率的顯著性，來進(jìn)一步鑒別政策出臺的有效性。原因在于，政策出臺與政策發(fā)布日通常存在較短時間間隔，如果政策出臺的事件窗口市場反應(yīng)無效，并且政策發(fā)布日的事件窗口也反應(yīng)無效，則能在一定程度上說明“政策因素”在資本市場的失效；反之，如果政策出臺無效，而政策發(fā)布有效，那么在排除其他因素干擾的情況下，說明政策出臺信息受到了一定程度的阻礙，是信息傳遞造成了“政策因素”在資本市場的失效，而非政策本身。為了檢驗這種可能性，本研究選擇了稀土行業(yè)打黑規(guī)制信息發(fā)布日作為觀察時點，重新計算信息發(fā)布日前后事件窗口的異常收益率變化。結(jié)果見表2。

表2是以打黑信息發(fā)布為事件時點，檢驗稀土行業(yè)上市公司對打黑信息發(fā)布的反應(yīng)。打黑信息發(fā)布時間T*≥政策出臺時間T，并且存在間隔的T*與T 在本研究中最大相差2 天。本研究中26.32%的事件發(fā)布與出臺日相同，即T*=T。此處研究同樣剔除了股利發(fā)放、股本變動、管理層股本變動以及并購交易發(fā)生停牌的影響。檢驗結(jié)果顯示，表2的顯著性同表1具有一致性，即稀土行業(yè)上市公司的市場反應(yīng)在打黑信息發(fā)布的事件窗口都不顯著。對于市場模型、三因素和五因素模型而言，在信息發(fā)布日平均異常收益率分別為-0.0183、0.8756 和0.9162，總體而言，3個模型異常收益率以正收益為主，但都不顯著；分別從正、負(fù)收益來看，三因素、五因素的正收益的BMP 統(tǒng)計值與未區(qū)分正負(fù)的BMP 值、以及市場模型相應(yīng)+BMP值相比，都有所提高，但也仍未通過顯著性檢驗?；谏鲜龇治?，可以判斷，我國稀土上市公司對稀土打黑信息的披露也表現(xiàn)出了反應(yīng)不足。信息發(fā)布與披露共同表現(xiàn)出的市場反應(yīng)不足，共同驗證了市場對打黑政策反應(yīng)不足，并非來自于信息傳遞本身，而是政策本身。

表2 稀土上市公司對稀土行業(yè)打黑信息“發(fā)布”的反應(yīng)

2 進(jìn)一步分析：超額累計收益的影響因素分析

上述研究發(fā)現(xiàn)，稀土打黑政策的出臺沒能給稀土相關(guān)上市公司股票帶來顯著收益。然而稀土政策的頻繁出臺，也使得稀土行業(yè)受到廣泛關(guān)注，稀土上市公司的股票也受到了投資者、投機(jī)者的青睞。那么政策出臺期間的累計收益到底受到哪些因素的影響？當(dāng)“稀土打黑”政策信息出臺，投資者是否關(guān)注打黑信息出臺？投資者市場關(guān)注是否能夠成為信息窗口期超額收益的顯著的影響因素？因此本節(jié)將探究累計超額收益的影響因素。

為了檢驗政策推行力度與累計超額收益率之間的關(guān)系，我們希望找到一個反映政策效果（以下稱“政策力度”）的變量，但打黑政策的效果并無可參考的現(xiàn)成指標(biāo)。本研究認(rèn)為，由于政策出發(fā)點是規(guī)范行業(yè)發(fā)展、保護(hù)稀土企業(yè)利益，打黑效果的好壞會反應(yīng)到公司的盈利能力上，即政策效果好、公司收益增加，效果不好、收益減少。因此本研究選擇盈利能力的指標(biāo)“凈資產(chǎn)平均收益率”作為反應(yīng)政策力度的代理變量。同時政策效果可能存在時滯性、或者被提前預(yù)期，因此也將其列入代理變量范疇。具體來說，首先選用“稀土打黑”事件出臺日所在“季度”相關(guān)上市公司的各凈資產(chǎn)平均收益率ROEAi,i=0 作為政策力度的代理變量；其次，出于政策預(yù)期與效果滯后的考慮，對ROEA向前、向后滯后一期得到ROEAi,i=-1、ROEAi,i=1。

同時還有些學(xué)者研究了投資者“注意力”對資產(chǎn)價格的影響。其中百度指數(shù)、Google 搜索關(guān)注量是媒體關(guān)注的常用指標(biāo)。例如張繼德等[19]、孟雪井等[20]、楊濤和郭萌萌[21]通過百度搜索指數(shù)分別衡量投資者關(guān)注度對股票收益率、流動性的影響，探討投資者行為因素以及衡量投資者對PM2.5 概念股的影響。因此本研究選擇百度指數(shù)中的“稀土”作為關(guān)鍵詞，以“稀土打黑”政策出臺時間為點，以該時間點前后3天為事件窗，計算基于該事件時間窗的PC、移動終端、多渠道綜合的累積“稀土”關(guān)鍵詞搜索量值，分別標(biāo)記為hjm,m=1,2,3。

同時分析師的追蹤關(guān)注能有效減少投資者信息不對稱問題，通過專業(yè)知識分析上市公司的財務(wù)報表，增強(qiáng)企業(yè)的信息透明度。儲一昀和倉勇濤認(rèn)為分析師能夠合理的解釋公司首日上市的交易價格，能為投資者提供有效信息[22]。李春濤等利用中國上市公司的數(shù)據(jù)得出分析師追蹤能減少企業(yè)的潛在問題[23]。同樣戴國強(qiáng)和鄧文慧（2017）研究表明分析師關(guān)注度對企業(yè)的投資規(guī)模、并購行為以及管理層均有不同程度的影響[24]。因此本研究選擇了CSMAR數(shù)據(jù)庫中分析師評級及變動文件作為變量。首先，計算事件當(dāng)月分析師評級關(guān)注合計數(shù)GZtj,j=m，即GZtm；其次，以“稀土打黑”政策出臺時間為點，計算每個相關(guān)股票包括該時間所在月份及前兩個月（共計3 個月）的累積關(guān)注次數(shù)GZtj,j=3m，即事件臨近的3個月內(nèi)分析師合計關(guān)注累計次數(shù)GZt3m。

因此本研究選擇了投資者信息關(guān)注、分析師關(guān)注、以及打黑效果的代理變量即凈資產(chǎn)平均收益率為3類備選因素，擬構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，研究與政策發(fā)布時點對應(yīng)的累計收益率的影響因素。

2.2 模型構(gòu)建及分析

根據(jù)上述論述，本研究擬構(gòu)建模型如公式（4）。

其中被解釋變量CAR表示樣本公司股票在事件窗口期內(nèi)的累計日常收益率，即稀土打黑政策出臺日前后共7天的累計日常收益率。ROEAi、hjm、GZtimesj分別為政策力度代理變量（凈資產(chǎn)平均收益率）、百度指數(shù)搜索次數(shù)以及分析師關(guān)注次數(shù)。βi,i=1,2,3分別代表ROEAi、hjm、GZtimesj解釋變量各自系數(shù)；δp和θt分別表示個體固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)；ε為殘差。

本數(shù)據(jù)類型屬于非平衡面板數(shù)據(jù)，在進(jìn)行了混合效應(yīng)、個體固定效應(yīng)檢驗后，確定了模型為混合效應(yīng)回歸模型?；貧w結(jié)果見表3。表3顯示了（1）—（6）個模型的回歸結(jié)果，其中來自市場模型的模型（1）和（2）其R2較低，三因素、五因素的回歸模型（3）—（6）的回歸效果優(yōu)于市場模型。

表3 ROE、機(jī)構(gòu)關(guān)注、市場關(guān)注對累積超額收益的影響

首先，政策力度對市場反應(yīng)的影響。因變量是事件窗口內(nèi)累計超額收益率CAR，本研究考察了政策出臺所在季度當(dāng)期、向前滯后、向后滯后一期的3種情況下對累計收益率的影響。經(jīng)反復(fù)實驗最終確定ROEA-1表現(xiàn)出顯著特征，其在5個模型上表現(xiàn)出了顯著性的負(fù)相關(guān)性，即上一期的凈資產(chǎn)平均收益率越低，超額累計收益率越高，反之成立；其回歸估計值均接近零，分別在不同顯著水平下通過檢驗。以凈資產(chǎn)平均收益率作為政策力度代理變量，我們認(rèn)為該結(jié)果表明：在政策消息發(fā)布前（提前一個季度）投資者對其資產(chǎn)配置進(jìn)行了反向調(diào)整，即投資者不愿意持有具有打黑政策消息支撐的股票，如果其持有，則投資者在事件窗口期可獲得的超額累計收益為負(fù)。ROEA0在模型（3）通過了10%的顯著水平負(fù)相關(guān)檢驗，也印證了打黑對市場股價有反向作用。而這種反向變動關(guān)系與已有研究具有內(nèi)在的一致性，表現(xiàn)出“塔西陀陷阱”效應(yīng)＊＊＊“塔西陀陷阱”，由古羅馬歷史學(xué)家塔西佗提出，是有關(guān)執(zhí)政感受的見解。后被引申為某種社會現(xiàn)象，指當(dāng)政府部門或某一組織失去公信力時，無論說真話還是假話，做好事還是壞事，都會被認(rèn)為是說假話、做壞事。2018年寇明婷等研究發(fā)現(xiàn)，中國股票市場也存在“塔西陀陷阱”效應(yīng)，也就是股票市場暴漲暴跌與政策動作反向而行。，寇明婷等[25]證明中國股票市場也存在該效應(yīng)，即股票市場暴漲暴跌與政策動作反向而行，這與打黑政策對股價的反向作用關(guān)系一致。就稀土行業(yè)上市公司股價事件累計收益率的政策反應(yīng)而言，無論ROEA-1或ROEA0所表現(xiàn)出的顯著負(fù)相關(guān)性，都顯示出投資者對打黑政策的“抵觸”，這種抵觸可能反應(yīng)了投資者對行業(yè)政策推行的信心不足。

其次，投資者關(guān)注度對市場反應(yīng)的影響。如表3所示，以“稀土”為關(guān)鍵詞來自PC、移動終端的搜索次數(shù)hj1與hj2分別在4個模型、2個模型上達(dá)到1%顯著水平下的正相關(guān)顯著。這表明在事件窗口期，百度搜索關(guān)注的次數(shù)越多，越容易獲得正的超額累計收益。

第三，分析師關(guān)注對市場反應(yīng)的影響。如表3所示，有5 個模型在解釋變量GZt3m下均表現(xiàn)出了一定程度的正向顯著關(guān)系。而事件發(fā)出當(dāng)月的分析師評級關(guān)注合計數(shù)GZtm則未能通過顯著性檢驗。這說明投資于一段時期內(nèi)的分析師關(guān)注次數(shù)越多的股票，越能在事件時點帶來正的累計正的超額收益率，反之，不受分析師關(guān)注的股票，則累計正的超額收益為負(fù)，即其更容易被拋售掉。

通過上述分析，不難看出投資者、分析師關(guān)注次數(shù)與事件窗口期累計超額收益具有正向同步性；而以凈資產(chǎn)平均收益率為替代的政策力度則與事件窗期的累計超額收益率有著反向變動關(guān)系。由于凈資產(chǎn)平均收益率只能一定程度地替代“政策的反應(yīng)”，所表現(xiàn)出的“抵觸”情緒能成為政策出臺窗口期內(nèi)每日超額收益率不顯著的原因解釋。

3 研究結(jié)論與建議

本研究通過全面收集八部委頒布的稀土打黑規(guī)制政策，采用事件研究方法，在3種異常收益率計算模型的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地檢驗了稀土行業(yè)打黑規(guī)制政策出臺在金融市場上的有效性，并對事件窗口期影響非顯著累計異常收益率的因素進(jìn)行分析。本研究發(fā)現(xiàn)：

首先，基于金融市場的預(yù)期特性，表現(xiàn)出對政策反應(yīng)最為及時與敏銳，采用市場模型、三因素模型、五因素模型，事件出臺日的BMP 統(tǒng)計量的檢驗結(jié)果具有一致性，體現(xiàn)出股票市場對稀土打黑政策出臺反應(yīng)不足，沒能帶來顯著的超額平均收益。并且通過驗證信息發(fā)布日前后超額收益率的顯著性，進(jìn)一步證實了稀土打黑信息發(fā)布與披露共同表現(xiàn)出市場反應(yīng)不足的特點，即稀土打黑政策失效。其次，構(gòu)建累計超額收益率的解釋模型，其中以凈資產(chǎn)平均收益率為“打黑政策強(qiáng)度”代理變量，與累計超額收益表現(xiàn)出反向關(guān)系，反映出投資者對打黑政策的“抵觸”，與“塔西陀陷阱”效應(yīng)具有一致性。第三，一段時期內(nèi)的百度搜索關(guān)注次數(shù)、分析師關(guān)注次數(shù)對窗口期累計超額收益率具有正向變動關(guān)系，說明股票市場上獲得超額收益率反應(yīng)了投資者更愿意相信機(jī)構(gòu)關(guān)注、注意力效應(yīng)。

本研究結(jié)論與稀土行業(yè)現(xiàn)實契合。2010～2017年期間是稀土規(guī)制政策持續(xù)規(guī)范期，稀土打黑政策相繼出臺，稀土產(chǎn)品價格僅在收儲、打黑政策出臺初期有過“過山車”的表現(xiàn)。隨后市場各方參與者在持續(xù)的打黑政策中，不斷地調(diào)整著對政策的預(yù)期與判斷，以各種手段方法應(yīng)對“運動式”打黑政策，包括且不限于：非法生產(chǎn)的死灰復(fù)燃、包裝為廢料回收的綠色企業(yè)、與6大集團(tuán)部分分離企業(yè)共謀的原料供應(yīng)等，稀土市場供需格局變化不大，打黑政策失效。稀土行業(yè)資本市場政策失效，映射出政策出臺對稀土行業(yè)綜合產(chǎn)品價格管理的失效。因此，保證政策的持續(xù)有效、保證行業(yè)政策的公信力，是改善行業(yè)政策效果的關(guān)鍵。

基于此，提出如下建議：首先，政策出臺應(yīng)避免信息的提前釋放，降低市場行為對政策信息的提前操作，以緩解該行為對政策效果的沖抵。這要求政策出臺時機(jī)、策略應(yīng)更科學(xué)與靈活，行業(yè)管理者應(yīng)提高政策管理水平，同時學(xué)術(shù)界應(yīng)為政策推行時機(jī)提供理論支撐；第二，對于有規(guī)律可循的可持續(xù)、多階段推出的政策，在政策推行時應(yīng)預(yù)先考慮市場參與者的預(yù)期沖抵，推行綜合的、持續(xù)中帶有靈活變化的政策措施以保證政策效果持續(xù)有效。第三，稀有資源行業(yè)規(guī)范方向體現(xiàn)為龍頭集團(tuán)企業(yè)的組建（例如稀土行業(yè)六大集團(tuán)的組建）與其對行業(yè)的影響力，規(guī)制政策的出臺與運行，需要與龍頭集團(tuán)的充分溝通與有效配合，充分發(fā)揮其對行業(yè)的影響力與控制力，才能保證政策效果。第四，政策實施中不斷引入最新技術(shù)支撐與變更政策觀念。對于前者，數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的數(shù)字系統(tǒng)運用可以極大提升政策效果，例如稀土原料數(shù)字化追溯、稀土增值稅專票流轉(zhuǎn)等數(shù)字化技術(shù)手段的應(yīng)用；對于后者，從單純行政命令式政策轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)、財務(wù)、法律等市場化手段交叉協(xié)同配合，保障政策的實施精準(zhǔn)度。