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        數(shù)字化、信息不確定與反應(yīng)不足
        ——基于行業(yè)異質(zhì)性的研究

        2022-11-28 05:50:42王盼琰
        中國管理信息化 2022年19期
        關(guān)鍵詞:異象創(chuàng)業(yè)板高新技術(shù)

        王盼琰

        (江蘇科技大學(xué),江蘇 鎮(zhèn)江 212000)

        0 引言

        “有效市場假說”是現(xiàn)代金融學(xué)的基礎(chǔ),它假定投資者是“理性的”,認(rèn)為在一個(gè)有效市場中包含風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償后的證券價(jià)格能夠完全充分地反映所有可能獲得或利用的現(xiàn)有公開信息,此時(shí)資源配置是最有效的。然而,心理學(xué)知識(shí)和生活常識(shí)向我們表明大部分人無法完全理性,而且投資者對(duì)市場中的公開信息也是存在一定的預(yù)測能力的。學(xué)者們發(fā)現(xiàn)市場中存在投資者對(duì)新公開信息的反應(yīng)不足現(xiàn)象(underreaction)。反應(yīng)不足是指投資者對(duì)新信息不能立刻認(rèn)識(shí)到其對(duì)股價(jià)的影響,而是逐步緩慢地認(rèn)識(shí)到信息的全部影響,所以股價(jià)會(huì)表現(xiàn)出動(dòng)量效應(yīng)[1]。

        近年來,中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定恢復(fù)、穩(wěn)中向好,金融系統(tǒng)發(fā)揮了重要的支撐作用。但是創(chuàng)業(yè)板發(fā)展時(shí)間相對(duì)較短,存在信息披露制度不夠健全、投資者成熟度不夠等問題[2],這意味著投資者反應(yīng)不足這一市場異象會(huì)反映在創(chuàng)業(yè)板市場環(huán)境中,而創(chuàng)業(yè)板的差質(zhì)量信息和低門檻入市標(biāo)準(zhǔn)會(huì)加大信息不確定。信息不確定是指在新信息對(duì)公司價(jià)值的影響方面存在模糊性,是投資者反應(yīng)不足異象的驅(qū)動(dòng)因素[3]。信息不確定會(huì)擴(kuò)大反應(yīng)不足異象對(duì)股價(jià)影響,對(duì)企業(yè)運(yùn)營和投資者都產(chǎn)生負(fù)面影響,如影響管理層的戰(zhàn)略決策、增加投資者損失,甚至加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

        因此,研究數(shù)字化對(duì)反應(yīng)不足異象的影響,一方面有利于挖掘數(shù)字化的業(yè)務(wù)價(jià)值,對(duì)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化實(shí)施提供一定幫助,另一方面有利于為解決反應(yīng)不足異象打開思考維度。本文探討數(shù)字化實(shí)施效果的行業(yè)異質(zhì)性,有利于探究不同行業(yè)實(shí)施數(shù)字化對(duì)反應(yīng)不足異象的影響差異,填補(bǔ)了相關(guān)研究的空白,也有利于監(jiān)管層制定相關(guān)完善市場的政策時(shí)能對(duì)癥下藥,有針對(duì)性地優(yōu)化數(shù)字化行為。

        1 理論分析與假設(shè)提出

        有效市場假說的基礎(chǔ)是投資者有效利用所有信息,這涉及市場機(jī)制對(duì)信息反應(yīng)的機(jī)理。信息不確定被定義為“價(jià)值的模糊性”[3],主要來源于公司基本面的波動(dòng)和差質(zhì)量的信息[4]。創(chuàng)業(yè)板對(duì)企業(yè)規(guī)模、是否盈利和經(jīng)營年限等要求不高,更注重企業(yè)的成長性,但這些企業(yè)發(fā)展前景不確定性很大,因此,投資者面臨著嚴(yán)重的信息不確定[5]?;谛畔⒉淮_定性視角,行為金融學(xué)理論充分考慮了投資者的非理性因素,認(rèn)為市場參與者在對(duì)現(xiàn)有信息做出反應(yīng)決策時(shí)會(huì)有各種偏差。有學(xué)者認(rèn)為投資者在對(duì)信息分析決策時(shí)會(huì)有保守性偏差和代表性偏差。保守性偏差會(huì)導(dǎo)致投資者不能及時(shí)地做出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)去修改前期形成的預(yù)期,因此,股價(jià)無法及時(shí)對(duì)新出信息做出合理的反應(yīng),最后表現(xiàn)為對(duì)信息的反應(yīng)不足。還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)我國市場盈余公告后,信息質(zhì)量差的投資組合平均累計(jì)超額收益率超過信息質(zhì)量好的投資組合平均累計(jì)超額收益率。換言之,創(chuàng)業(yè)板市場存在信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足市場異象。

        數(shù)字化是信息技術(shù)的延伸與發(fā)展,現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)對(duì)信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足異象具有緩解作用,那么客觀來看,企業(yè)數(shù)字化行為必然會(huì)在一定程度上映射至資本市場活動(dòng)中,對(duì)其股價(jià)造成一定影響。學(xué)者們對(duì)信息技術(shù)對(duì)資本市場的影響方向和可能機(jī)制的認(rèn)識(shí)尚未達(dá)成一致。有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化能降成本、提效率、強(qiáng)創(chuàng)新,數(shù)字化賦予企業(yè)更大的經(jīng)濟(jì)活力[6]并對(duì)反應(yīng)不足異象起到緩解作用[7],也有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)管理組織制度和能力與數(shù)字化技術(shù)架構(gòu)的先進(jìn)性存在磨合成本,績效驅(qū)動(dòng)效果有限,隱形成本高昂[8],也就是所謂的“IT 悖論”[9]?;诖?,本文提出假設(shè):

        H1:創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對(duì)信息不確定引起的市場反應(yīng)不足具有正向影響。

        H2:創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對(duì)信息不確定引起的市場反應(yīng)不足具有負(fù)向影響。

        現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)反應(yīng)不足異象的行業(yè)異質(zhì)性研究尚未達(dá)成一致結(jié)論。有學(xué)者認(rèn)為具有行業(yè)差異性。如王福勝(2013)發(fā)現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)中,94.16%集中于國家新興戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè),因此容易信息失真,尤其是會(huì)計(jì)信息失真[10]。而這些差質(zhì)量的信息都會(huì)導(dǎo)致信息不確定,從而擴(kuò)大反應(yīng)不足異象。岳宇君,張磊雷(2021)將企業(yè)分為技術(shù)密集型行業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè),研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)密集型企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提升更多地來源于持續(xù)創(chuàng)新活動(dòng),企業(yè)信息化的作用更為顯著[11]。也有學(xué)者認(rèn)為受行業(yè)影響程度很小。如于團(tuán)葉(2013)將創(chuàng)業(yè)板劃分成22 個(gè)行業(yè)均值,研究發(fā)現(xiàn)由于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的核心技術(shù)都比較尖端,新穎的概念是吸引投資者的重要砝碼,因此,大多數(shù)企業(yè)都會(huì)存在信息質(zhì)量問題,各企業(yè)的信息披露水平近似,差距并不大[2]。劉迪(2013)認(rèn)為投資者對(duì)于行業(yè)信息的反應(yīng)與其他信息相比并沒有顯著差異[12]?;谝陨险撌?,本文提出假設(shè):

        H3:創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對(duì)信息不確定引起的市場反應(yīng)不足的影響具有行業(yè)異質(zhì)性。

        H4:創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對(duì)信息不確定引起的市場反應(yīng)不足的影響不具有行業(yè)異質(zhì)性。

        2 研究設(shè)計(jì)

        2.1 樣本數(shù)據(jù)

        本文選取2011—2020 年中國創(chuàng)業(yè)板企業(yè)樣本作為研究對(duì)象,相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫和企業(yè)年報(bào)。將收集的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理歸納,又根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整:①剔除缺失數(shù)據(jù)的企業(yè);②剔除所有金融類企業(yè)、上市期間ST、樣本期間退市的企業(yè);③剔除數(shù)字技術(shù)企業(yè)和軟件企業(yè)。

        2.2 變量選擇與定義

        2.2.1 解釋變量:數(shù)字化實(shí)施的時(shí)間

        關(guān)于數(shù)字化實(shí)施的數(shù)據(jù),當(dāng)前學(xué)術(shù)界主要從定性角度展開理論分析,定量研究測度數(shù)字化戰(zhàn)略的文獻(xiàn)比較少,本文結(jié)合已有學(xué)者的做法,構(gòu)建“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”因子庫[6,13],并借助文本挖掘,利用Python 工具對(duì)創(chuàng)業(yè)板發(fā)布的企業(yè)年報(bào)進(jìn)行關(guān)鍵詞爬取[14]。首先將因子庫各因子名稱與企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本匹配,當(dāng)年報(bào)首次出現(xiàn)相關(guān)因子的時(shí)候賦值為“1”,否則為“0”,首次出現(xiàn)的年份就是數(shù)字化開始實(shí)施的年份,此后均視為實(shí)施數(shù)字化。

        2.2.2 被解釋變量:信息不確定引起的投資者反應(yīng)不足資本市場異象

        本文根據(jù)Zhang(2006)的研究,構(gòu)建信息不確定(IU)誘發(fā)的反應(yīng)不足異象的代理變量。選取兩個(gè)描述信息不確定的因素,包括:

        規(guī)模因素(1/MV):是用公司市值的倒數(shù)來衡量的,1/MV 值越大表示IU 越高,這是基于公司基本面的代理變量,反映公司基本面波動(dòng)。

        分析師覆蓋率(1/COV):采用被分析師關(guān)注度的倒數(shù)來衡量,1/COV 值越大表示IU 越高,這是基于分析師的代理變量,受外界因素和信息質(zhì)量影響。

        根據(jù)信息不確定水平將股票分配到投資組合中,并測算了投資組合的平均回報(bào)。先將樣本企業(yè)按每年分成價(jià)格動(dòng)量四分位數(shù),對(duì)于每個(gè)動(dòng)量四分位數(shù)分別使用兩個(gè)信息不確定的代理變量,將樣本公司分類成信息不確定的四分位數(shù),總計(jì)16 組,最后計(jì)算每年每個(gè)投資組合的平均投資回報(bào)[7],最終窗口期樣本反應(yīng)異象為高信息,不確定水平下投資回報(bào)值與低信息不確定水平下投資回報(bào)差值之差,即本文的被解釋變量。

        2.2.3 模型構(gòu)建

        本文用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型考察企業(yè)數(shù)字化對(duì)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)資本市場異象的影響,基本模型如下:

        本文模型涉及的主要變量描述如表1 所示。

        表1 主要變量及定義

        3 實(shí)證結(jié)果與分析

        本文將創(chuàng)業(yè)板企業(yè)分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè),基于行業(yè)差異的分組檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。對(duì)高新技術(shù)企業(yè)分組的回歸結(jié)果顯示,企業(yè)數(shù)字化的回歸系數(shù)為0.000,通過顯著性檢驗(yàn),標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為負(fù),表明企業(yè)數(shù)字化對(duì)信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足異象具有顯著的負(fù)向緩解作用。對(duì)非高新技術(shù)企業(yè)分組的回歸結(jié)果顯示,企業(yè)信息化的回歸系數(shù)均不顯著,標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為負(fù),表明企業(yè)數(shù)字化對(duì)非高新技術(shù)企業(yè)的反應(yīng)不足異象雖然能起到一定的緩解作用,但是效果并不顯著,其緩解程度明顯低于高新技術(shù)企業(yè)。這說明,企業(yè)數(shù)字化對(duì)反應(yīng)不足異象具有緩解作用,企業(yè)數(shù)字化的作用因行業(yè)差異而產(chǎn)生異質(zhì)性,假設(shè)H2、H3得到驗(yàn)證。可能的原因是,與非高新技術(shù)企業(yè)相比,高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提升更多地來源于持續(xù)創(chuàng)新活動(dòng),企業(yè)數(shù)字化的作用更為顯著。

        表2 回歸結(jié)果

        4 研究結(jié)論

        本文基于信息不確定的視角,利用2011—2020 年260 家創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù),實(shí)證分析數(shù)字化實(shí)施對(duì)投資者反應(yīng)不足異象的影響,得出如下結(jié)論。

        第一,本文以規(guī)模因素(1/MV)和分析師覆蓋率(1/COV)作為信息不確定的代理指標(biāo),實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化能緩解信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足市場異象。信息不確定的來源是公司基本面波動(dòng)性和差質(zhì)量信息,企業(yè)規(guī)模來自公司屬性,以客觀數(shù)據(jù)為來源,而分析師關(guān)注度代表市場情緒,來自投資者行為心理。

        第二,數(shù)字化對(duì)反應(yīng)不足異象的緩解效應(yīng)具有行業(yè)異質(zhì)性。這可能是因?yàn)楦咝录夹g(shù)企業(yè)更依賴信息技術(shù),而非高新技術(shù)企業(yè)對(duì)信息技術(shù)的依賴性弱,信息技術(shù)應(yīng)用相對(duì)少,所以數(shù)字化雖然能緩解反應(yīng)不足,但是不夠顯著。

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