謝林吟，王 楠

（1.寧波大學(xué) 科學(xué)技術(shù)學(xué)院，浙江 寧波 315300；2.寧波諾丁漢大學(xué) 諾丁漢商學(xué)院，浙江 寧波 315100）

股票流動性共性（Commonality in Liquidity）是指單個股票流動性與整個股票市場流動性或同一產(chǎn)業(yè)股票市場流動性的共同運動，由美國金融學(xué)教授科迪亞（Chordia）首次提出[1]。股票流動性共性的研究主要涉及兩大方面：一是關(guān)于股票流動性共性對資產(chǎn)定價和資本結(jié)構(gòu)的影響[2-3]；二是關(guān)于股票流動性共性的來源，國際研究發(fā)現(xiàn)：高頻交易、多邊交易設(shè)施、宏觀信息、貨幣政策、市場波動性、共同做市商、集體主義都能影響股票流動性共性[4-8]。國內(nèi)研究發(fā)現(xiàn)：信息不對稱性、宏觀經(jīng)濟環(huán)境、投資方式和融資融券規(guī)模顯著地影響股票流動性共性[9-11]。

自弗蘭克·奈特時代（20 世紀(jì)20 年代）起，不確定性（風(fēng)險）的研究一直在經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域中占有重要的地位。弗蘭克·奈特認(rèn)為發(fā)展中的波動是不確定性（風(fēng)險）的根本原因。不確定性的情況往往獨具個性，事件發(fā)生的概率具有一定的主觀性，通常指的是正向的結(jié)果。對于風(fēng)險而言，一組事件的結(jié)果分布是可知的，可將客觀的概率用于風(fēng)險上，泛指意外災(zāi)禍發(fā)生的不確定性，意味著損失[12]。COVID-19公共衛(wèi)生突發(fā)事件爆發(fā)以來，人們愈發(fā)關(guān)注不確定性（風(fēng)險）對金融市場的影響，但主要停留在經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對各類金融資產(chǎn)定價和流動性的影響上[13-16]。

本研究將拓展股票流動性共性來源的研究方向，探究經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響。

一、股票流動性共性衡量

股票流動性通常被用來描述大量股票以低成本、在資產(chǎn)價格不太受影響的情況下進行交易的能力。交易量、交易速度、交易成本和價格影響是反映股票流動性的四大屬性[17]。阿米胡德（Amihud）的非流動性比率、買賣價差、周轉(zhuǎn)率、交易量為零的天數(shù)等指標(biāo)都可以用來衡量股票流動性。其中，阿米胡德（Amihud）的非流動性比率應(yīng)用廣泛，最能準(zhǔn)確反映股票流動性的指標(biāo)[18]。本研究先對阿米胡德（Amihud）的非流動性比率加1 后取對數(shù)，然后用對數(shù)的相反數(shù)衡量股票流動性（等式1）。這樣處理可以減少異常值對股票流動性的影響，同時也能將阿米胡德（Amihud）的非流動性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為反映個股流動性的指標(biāo)。

目前為止，對股票流動性共性進行監(jiān)測的模型有如下幾類：第一，周熙雯和唐振鵬通過Copula 模型既刻畫了股票流動性之間線性的共同運動關(guān)系，又刻畫了股票流動性之間非線性的共同運動關(guān)系。Copula 模型展現(xiàn)的相關(guān)性越高，股票流動性共性越大，包含的共性驅(qū)動因素的影響作用越大[11]。第二，丘利亞（Chulia）等將西姆斯（Sims）的VAR 模型和方差分解的理念應(yīng)用于股票流動性共性測量中[19]。第三，用個股流動性對市場流動性、專業(yè)投資組合流動性或同產(chǎn)業(yè)流動性變化的敏感程度，衡量股票流動性共性[1，8，20]。第四，用個股流動性對市場流動性線性回歸的擬合優(yōu)度，表示股票流動性共性[3，9，21]。

本文參照第四種方法，即卡羅伊（Karolyi）等提出的衡量方式，測量我國股票流動性共性。每日個股流動性（liqi,t,d）進行一階自回歸，并且對一周內(nèi)的工作日（Dτ）和非周末節(jié)假日存在的那一周工作日（HOLIi,d）進行調(diào)整（等式2），該等式產(chǎn)生的殘差（ωi,t,d）被稱為每日個股流動性新增量。其中，Dτ表示周一到周四的虛擬變量。非周末節(jié)假日存在的那一周工作日被表示為HOLIi,d等于1；其他工作日被表示為HOLIi,d等于0。

用一個月內(nèi)某日個股流動性新增量（ωi,t,d）對前一交易日股市流動性新增量（ωm,t,d-1）、當(dāng)期股市流動性新增量（ωm,t,d）和后一交易日股市流動性新增量（ωm,t,d+1）進行線性回歸（等式3）。所得的擬合優(yōu)度R2值采用方式進行轉(zhuǎn)換。這個結(jié)果為該個股月度流動性共性，在下文中用Cliqi,t表示。與此同時，Cliqt是t月份市場所有個股流動性共性的平均值，表示某一月份整個股票市場流動性共性。

本文所有個股樣本選自上海證券交易所和深圳證券交易所的A 股市場，深圳創(chuàng)業(yè)板和上交科創(chuàng)板。此研究只保留正常狀態(tài)的股票樣本，并剔除流動性數(shù)值缺失的股票樣本。為了消除離群值影響和保持月度流動性共性數(shù)值連續(xù)性，月內(nèi)交易日小于10 天的個股也被剔除。最后，選出4 376 家上市企業(yè)的股票。在2003 年1 月至2021 年4 月期間，股票流動性共性存在較強的波動性，流動性共性的強弱分布比較對稱（表1）。

表1 各變量的統(tǒng)計屬性

二、經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）的衡量

近十年時間來，國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）的度量研究長足發(fā)展，創(chuàng)造了一系列衡量方法，有如下這幾種：布盧姆（Bloom）使用期貨期權(quán)衍生產(chǎn)品的隱含波動率和股市收益率的已實現(xiàn)波動率計量股票市場不確定性（風(fēng)險）[22]；貝克（Baker）等首次對數(shù)百份向公眾發(fā)行的印刷品或電子出版物，進行文本分析，編制關(guān)于經(jīng)濟政策的不確定性指標(biāo)[23]；黃卓等將隨機波動率模型和馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法應(yīng)用于280 個經(jīng)濟金融變量，計算出2002-2017 年中國金融不確定性指數(shù)[24]；陳進國等將符號變差定義為已實現(xiàn)正半方差和已實現(xiàn)負半方差之差，以此來衡量股票市場不確定性（風(fēng)險）[15]；厄茲圖爾克（Ozturk）和他的合作者用實體經(jīng)濟變量的實際數(shù)值相比于專業(yè)人員對該經(jīng)濟變量預(yù)測值的偏差來度量經(jīng)濟不確定性[25]。

本研究參考陳進國等的測量方法論和弗蘭克·奈特對不確定性（風(fēng)險）的界定，構(gòu)造宏觀經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）指標(biāo)。本文用宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建能夠傳遞積極信息的不確定性指標(biāo)，用宏觀經(jīng)濟變量的減少比率構(gòu)建經(jīng)濟風(fēng)險指標(biāo)。

由于許多實體經(jīng)濟變量具有季節(jié)性周期，采用同比累積增長率來避免宏觀經(jīng)濟變量季節(jié)性調(diào)整。某月宏觀經(jīng)濟變量增長率，用該月前后5 個月時間區(qū)間的平均增長率對其實行去平均化處理。在某月往前推12 個月的時間區(qū)間內(nèi)（滾動窗口取值j為-12 到-1），一個經(jīng)濟變量所有去平均化后的正（負）增長率（Δy）的平方和為該宏觀經(jīng)濟變量在該月份已實現(xiàn)正（負）半方差（等式4、5），用RVp,t（RVn,t）表示。

將某個經(jīng)濟變量未來3 個月的平均正（負）方差的對數(shù)對當(dāng)期的一組預(yù)測因子進行回歸（等式6）。預(yù)測因子（矩陣Xt）為包含實體經(jīng)濟、房地產(chǎn)、貨幣市場與資本市場的95 個宏觀經(jīng)濟變量的主成分要素。這些主成分要素在每個月的特征值大于1。3 個月預(yù)測窗口（h）的設(shè)置是為了減少在構(gòu)造經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）過程中產(chǎn)生的測量誤差。其可預(yù)測部分（constj+vjXt）為指數(shù)的冪結(jié)果代表該宏觀經(jīng)濟變量與未來相關(guān)的當(dāng)期正（負）方差（等式7）。

最后，傳遞積極信息的經(jīng)濟不確定性（Ut）和經(jīng)濟風(fēng)險（Riskt）分別為58 個（m的最大值）宏觀經(jīng)濟變量的已實現(xiàn)正半方差和已實現(xiàn)負半方差平方根的加權(quán)平均值（等式8）。采用多變量的平均值計算不確定性和風(fēng)險是為了讓時間序列數(shù)據(jù)更加平滑，減少極端值的影響。在研究期中，經(jīng)濟不確定性和經(jīng)濟風(fēng)險的變化幅度都小于股票流動性共性的變化幅度。在大部分區(qū)間中，經(jīng)濟不確定性和經(jīng)濟風(fēng)險表現(xiàn)得比較平緩，但依然存在差距較大的最大值和最小值（表1）。

三、經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響

（一）相關(guān)實證文獻

目前為止，鮮有文獻直接研究經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響，但有文獻研究過其他種類不確定性對股票流動性共性的影響。例如，莫西任（Moshirian）等用霍夫斯泰德（Hofsted）的不確定性規(guī)避指數(shù)衡量交易者的風(fēng)險厭惡程度，發(fā)現(xiàn)較大的心理不確定性能增強股票流動性共性[2]。艾沙克（Isshaq）和法福（Faff）將盈利波動性視為公司個體不確定性，并且發(fā)現(xiàn)個體屬性不確定性可以減弱股票流動性共性[26]。馮燕妮等基于貝葉斯估計時變參數(shù)模型發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性顯著增強股票流動性共性（用個股流動性對股市流動性的敏感性表示）[27]。

經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）的測量是以波動性測量為基礎(chǔ)發(fā)展而成[12]。為此，波動性對股票流動性共性的影響研究對本研究具有一定的參考意義。丘利亞（Chulia）等選擇2000 年7月份至2016 年12 月份9 個國家金融市場數(shù)據(jù)作為研究樣本，發(fā)現(xiàn)全球股票市場收益波動率在整個樣本期內(nèi)能引發(fā)國內(nèi)股市和全球股市的流動性共性，但在全球金融危機時期和歐洲主權(quán)債務(wù)危機時期（即2009 年底至2013 年）股票流動性共性對全球市場波動產(chǎn)生格蘭杰因果效應(yīng)[19]。

雖然現(xiàn)有的少量文獻都只是間接地與本研究相關(guān)，但這些文獻對本研究的理論推理和假設(shè)發(fā)展具有一定的借鑒。同時，這些文獻對本研究實證分析的開展起到引導(dǎo)作用。

（二）相關(guān)理論依據(jù)和假設(shè)發(fā)展

目前為止，用來解釋股票流動性共性變化的主要理論框架有需求—供給理論、自由進出機制和流動性決定要素理論。其中，需求—供給理論的應(yīng)用最為普遍，最能清晰地解釋經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性影響的潛在理論邏輯。

根據(jù)需求—供給理論，供給方的驅(qū)動因素主要來源于金融中介機構(gòu)提供的流動性[21]。我國股票市場采用指令驅(qū)動型交易系統(tǒng)，并無做市商。為此，我國股票流動性共性的供給驅(qū)動因素不是金融中介機構(gòu)，而是與資金流動性相關(guān)聯(lián)的貨幣政策和市場收益率。首先，就貨幣政策這一渠道而言，貝克特（Bekaert）等用隱含波動率計算不確定性（風(fēng)險），他們的實證結(jié)果顯示不確定性（風(fēng)險）與貨幣政策高度相關(guān)[28]。一方面，寬松的貨幣政策可以減弱未來長期的不確定性（風(fēng)險）[28]；寬松的貨幣政策可以提高市場資金流動，股票流動性，降低股票流動性共性[21]；股票流動性共性因此和不確定性（風(fēng)險）呈現(xiàn)正向關(guān)系。另一方面，較高的不確定性（風(fēng)險）也可能導(dǎo)致短期的貨幣寬松[28]，增強股票流動性，進而使股票流動性共性下降；股票流動性共性因此也可能和不確定性（風(fēng)險）呈現(xiàn)反向關(guān)系。

中國股票流動性共性供給方第二個驅(qū)動因素是市場收益率。經(jīng)濟風(fēng)險傳遞的負面消息會減少人們對股票的需求，股價降低，股票當(dāng)期收益率隨之減少。較低的市場收益率使整個股票市場處于低迷狀態(tài)，股票流動性隨之蒸發(fā)，資金流動性持續(xù)下降，股票流動性共性隨之上升[20，29]。相反，由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性能夠顯著提升資產(chǎn)價值和促進未來實體經(jīng)濟的發(fā)展，給投資者帶來積極、正面的影響[15]。因此，股票買賣交易量增加，股票流動性隨之增強，股票流動性共性便減弱。

關(guān)聯(lián)交易、投資者情緒和單個證券交易動機是需求—供給理論中產(chǎn)生股票流動性共性的需求驅(qū)動因素[21]。經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）可以通過這三個渠道影響股票流動性共性。首先，就關(guān)聯(lián)交易這一渠道而言，個體投資者面對較高的風(fēng)險會產(chǎn)生相互參考或參考機構(gòu)投資者的心理，從而形成股票間的相關(guān)交易。股票間相關(guān)交易主要表現(xiàn)為機構(gòu)交易、指數(shù)交易、一攬子交易和共同基金交易。這些相關(guān)交易行為創(chuàng)造了共同的買入或賣出壓力，導(dǎo)致股票流動性共性的提高[30]。其二，就投資者情緒而言，由于人性厭惡風(fēng)險，經(jīng)濟風(fēng)險會降低投資活動[31]。投資利潤的減少或出現(xiàn)虧損使人們產(chǎn)生悲觀和恐慌的情緒，負面情緒在市場中相互傳導(dǎo)，使得股票持有者們都紛紛拋售股票，股票流動性集體下降，流動性共性隨之增加。第三，就單個證券交易動機而言，經(jīng)濟風(fēng)險會增強交易信息的不對稱性，投資者需要花費較大的成本獲得公司的相關(guān)信息。面對降低的利潤，相比于單個證券交易，投資者更愿意購買多個相關(guān)聯(lián)證券以獲得規(guī)模效益，流動性共性便隨之增強[1]。然而，由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性帶給投資者正面、積極的影響，使投資者更自信地依據(jù)個人投資能力和投資經(jīng)驗在資本市場中進行交易。關(guān)聯(lián)交易隨之減弱，單個證券交易動機隨之增強，這些會導(dǎo)致股票流動性增強，股票流動性共性減弱。

由此，本文提出如下基本假設(shè)：

H1：由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性能夠減弱股票流動性共性，但經(jīng)濟風(fēng)險會增強股票流動性共性。

H2：股票市場流動性共性對由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性的沖擊產(chǎn)生負響應(yīng)，但對經(jīng)濟風(fēng)險的沖擊產(chǎn)生正響應(yīng)。

（三）回歸模型和控制變量

所有數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。控制變量都被處理成月度數(shù)據(jù)。為了保證研究期的長度，又考慮到數(shù)據(jù)的可得性，研究區(qū)間設(shè)定為2003 年1 月至2021 年4 月。在這220個月中，我國金融市場受到美國次貸危機和歐洲主權(quán)債務(wù)危機的影響，經(jīng)歷了股市千股跌停和COVID-19 公共衛(wèi)生突發(fā)事件。這個區(qū)間的選擇有利于研究經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響。為了避免極端值的影響，本論文將所有變量小于1%和大于99%的樣本點賦值為1%和99%的對應(yīng)值，即對數(shù)據(jù)進行縮尾處理。

為了避免經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響受到產(chǎn)業(yè)和時間的干擾，本文對等式9 采用雙向固定效應(yīng)的面板回歸分析方法。其中，f為預(yù)測未來股票流動性共性的月份數(shù)，f取值為0 和1。等式9 的控制變量有個體層面上的面板序列變量：公司成立時間、個股非流動性、個股總市值、個股換手率、個股收益率、個股系統(tǒng)性風(fēng)險、個股賬市值和個股非系統(tǒng)性風(fēng)險?？刂谱兞窟€包括宏觀經(jīng)濟層面上的時間序列變量：市場利率、貨幣供應(yīng)量、消費價格指數(shù)和銀行總存款/GDP。

在時間序列層面上，本文采用向量自回歸（VAR）的脈沖響應(yīng)函數(shù)（IRF）分析在24 個月內(nèi)股票流動性共性對經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）沖擊的響應(yīng)（等式10）。其中，p代表滯后的最大階數(shù)。p值是結(jié)合 FPE、AIC、HQIC 和SBIC四大標(biāo)準(zhǔn)共同決定。等式10 的控制變量包含金融市場層面上的時間序列變量：整個股票市場非流動性、股票市場換手率、股票市場收益率、股票市場總市值和股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險；以及經(jīng)濟層面上的時間序列變量：市場利率、貨幣供應(yīng)量、消費價格指數(shù)、人民幣對美元的匯率和銀行總存款/GDP。

公司成立年份被進行對數(shù)化處理。公司越早成立，成立年份數(shù)值越小。歷史越悠久的公司，股票價值變動更容易成為參考對象，更容易引發(fā)股票流動性共性[26]。為此，預(yù)估公司成立年份與股票流動性共性呈負相關(guān)。股票的賬市值用凈資產(chǎn)價值與市值的比值表示。股票的賬市值被發(fā)現(xiàn)與股票流動性共性呈穩(wěn)健的正向關(guān)系[26]。

個股非流動性用個股Amihud 比率的對數(shù)形式表示；股票市場非流動性用A 股市場中所有個股非流動性的平均值的對數(shù)表示。個股收益率是包含現(xiàn)金股利再投資的個股價格變化比率；由個股收益率經(jīng)過當(dāng)前市值加權(quán)而得股票市場收益率。在股市繁榮時期，股票收益率較高，股票流動性上升。整個股票市場的收益率和流動性都比較高，股票流動性共性會隨之下降[29]。

個股總市值是上市公司股價與股票發(fā)行數(shù)的乘積，被進行對數(shù)化處理；綜合市場總市值是指A 股市場所有個股總市值和，被進行對數(shù)化處理。個股市值越大，越有可能被包含在市場指數(shù)中，越有可能被機構(gòu)投資者持有，股票流動性共性也就越大[26]。

個股換手率為交易股數(shù)與市場流通股數(shù)的比值；個股換手率經(jīng)過市值加權(quán)計算而得市場換手率。我國換手率與信息風(fēng)險存在較強的負向關(guān)系[32]，信息越不對稱，信息風(fēng)險也就越大，股票流動性共性越大。因此，本文預(yù)計換手率與流動性共性呈現(xiàn)反向關(guān)系。

每日個股系統(tǒng)性風(fēng)險系數(shù)beta 的估計是基于離當(dāng)日最近250 個交易日的日度現(xiàn)金股利再投資的收益率和CAPM 模型。月度個股系統(tǒng)性風(fēng)險為個股在一個月內(nèi)日均系統(tǒng)性風(fēng)險系數(shù)beta。月度股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險是整個目標(biāo)市場的月度個股系統(tǒng)性風(fēng)險的平均值。在使用日度現(xiàn)金股利再投資的收益率和CAPM模型估計每日個股系統(tǒng)性風(fēng)險系數(shù)beta 時所得的日度殘差值，被用來計算該殘差值在一個月中的方差；該月度方差被視為個股非系統(tǒng)性風(fēng)險。個股系統(tǒng)性風(fēng)險和非系統(tǒng)性風(fēng)險越大，相應(yīng)市場風(fēng)險也越大，股票流動性共性也隨之增強[26]。

市場利率選用7 天銀行間同業(yè)拆借利率計量。貨幣供給量用M2 等級的市場貨幣供應(yīng)量的對數(shù)表示。消費價格指數(shù)被進行對數(shù)化處理。銀行總存款/GDP 為銀行總存款與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值。利率提升，M2 貨幣供給減少，CPI的增加和銀行總存款相對于國內(nèi)生產(chǎn)總值比率增加都可以引起資金流動性供給不足，流動性共性隨之增強[11]。

（四）經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性影響的面板回歸分析

自變量間的pairwise 相關(guān)性分析表中，（1）至（12）為此面板回歸分析的控制變量（表2）。除了7 天銀行間同業(yè)拆借利率外，經(jīng)濟風(fēng)險與其他控制變量之間的相關(guān)性都小于0.5。經(jīng)濟不確定性與各控制變量間的相關(guān)性都比較低。除了企業(yè)規(guī)模和其股票非流動性之間的相關(guān)性，其他控制變量間的相關(guān)性都比較低。經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）與各控制變量之間較低的相關(guān)性使經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性影響的系數(shù)估計在統(tǒng)計意義上具有無偏性（表3）。

表2 自變量間的pairwise 相關(guān)性分析

實證結(jié)果顯示由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性可以顯著減弱股票流動性共性，的確帶給投資者正面、積極的影響。此外，發(fā)現(xiàn)該類經(jīng)濟不確定性對未來股票流動性共性的預(yù)測能力要比對當(dāng)期股票流動性共性的影響力要強。正如理論假設(shè)推導(dǎo)，經(jīng)濟風(fēng)險能夠增強股票流動性共性。其中，經(jīng)濟風(fēng)險對未來一個月股票流動性共性的預(yù)測力要顯著大于對當(dāng)期股票流動性共性的影響力（表3）。

表3 經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響

總體而言，由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性對股票流動性共性的影響力相比于經(jīng)濟風(fēng)險對股票流動性共性的影響力更為穩(wěn)定和持久。這兩種影響程度呈現(xiàn)非對稱性。經(jīng)濟不確定性減少當(dāng)期股票流動性共性的程度大于經(jīng)濟風(fēng)險增加當(dāng)期股票流動性共性的程度，然而經(jīng)濟不確定性減少未來股票流動性共性的程度小于經(jīng)濟風(fēng)險增加未來股票流動性共性的程度。

有實證研究發(fā)現(xiàn)由工業(yè)產(chǎn)值的增長比率勾勒出的宏觀經(jīng)濟不確定性可以增強個股流動性[33]。國內(nèi)外實證和理論研究都已證明了個股流動性的增強伴隨著股票流動性共性的減弱[2，10]。由此，本文推導(dǎo)出由宏觀經(jīng)濟變量增長比率勾勒出的經(jīng)濟不確定性能夠減弱股票流動性共性。這個理論推導(dǎo)與本文實證研究得出的結(jié)論相一致。

無論是采用個體固定效應(yīng)還是產(chǎn)業(yè)固定效應(yīng)，結(jié)果都穩(wěn)健地說明經(jīng)濟不確定性能夠顯著地減弱股票流動性共性，但經(jīng)濟風(fēng)險能夠顯著地增強股票流動性共性。經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對未來股票流動性共性的預(yù)測能力比對當(dāng)期股票流動性共性的影響力強。

另外，公司成立年份、個股收益率、個股系統(tǒng)性風(fēng)險、個股非系統(tǒng)性風(fēng)險、用個股周轉(zhuǎn)率衡量的信息非對稱性和個股賬市值對股票流動性共性的影響尤為顯著地支持理論預(yù)期。其他控制變量對流動性共性的影響則有些不太穩(wěn)健。擬合優(yōu)度R2的減少顯示所有變量對股票流動性共性的影響力隨著預(yù)測期限的增加在減弱，但經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的預(yù)測力在增強。為此，與控制變量相比，經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性的影響隨著預(yù)測期限的增加變得愈發(fā)重要。

（五）股票市場流動性共性對經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）沖擊的響應(yīng)分析

股票市場流動性共性對經(jīng)濟風(fēng)險的沖擊產(chǎn)生正響應(yīng)（圖1），該響應(yīng)在未來第一個月上升迅速，在未來第二個月最為強烈，快接近0.02 單位。隨后，股票市場流動性共性對經(jīng)濟風(fēng)險沖擊的響應(yīng)迅速下降，該正向響應(yīng)可持續(xù)近2 年時間，直到最后非常接近于0。

圖1 股票流動性共性對經(jīng)濟風(fēng)險沖擊的響應(yīng)

面對由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性的沖擊，股票市場流動性共性做出負響應(yīng)（圖2）。就總體變化趨勢而言，該負響應(yīng)的程度在減弱，但該響應(yīng)的變化并不如股票市場流動性共性對經(jīng)濟風(fēng)險沖擊的響應(yīng)那樣光滑。股票流動性共性對經(jīng)濟不確定性沖擊的負向響應(yīng)也是在第二月達到最值，非常接近-0.02 單位。

圖2 股票流動性共性對由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性沖擊的響應(yīng)

在時間序列層面上，股票市場流動性共性對經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）沖擊的最顯著響應(yīng)呈現(xiàn)一定程度上的對稱。無論是從個股角度進行的面板數(shù)據(jù)分析還是從市場角度進行的時間序列數(shù)據(jù)分析，無不體現(xiàn)由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性可以帶給投資者正面、積極的影響，具有減弱股票流動性共性的效果。相反，經(jīng)濟風(fēng)險具有增強股票流動性共性的效果，但具體的影響程度存在一定差異。

四、結(jié)論及對策建議

（一）結(jié)論

通過面板數(shù)據(jù)的雙向固定效應(yīng)分析，本研究發(fā)現(xiàn)在經(jīng)過時間和產(chǎn)業(yè)調(diào)整后，由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性能顯著而持久地減弱股票流動性共性，經(jīng)濟風(fēng)險卻可以增強股票流動性共性，兩類影響呈現(xiàn)非對稱性。相比于其他股票流動性共性影響因素，經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股票流動性共性預(yù)測的重要性隨著預(yù)測區(qū)間的擴大而增強。根據(jù)時間序列分析，股票市場流動性共性對由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率構(gòu)建而成的經(jīng)濟不確定性的沖擊做出負向響應(yīng)，但對經(jīng)濟風(fēng)險的沖擊做出正向響應(yīng)，這兩類響應(yīng)呈減弱趨勢。無論是面板數(shù)據(jù)分析還是時間序列數(shù)據(jù)分析，經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對未來一個月股票流動性共性的影響比對當(dāng)期股票流動性共性的影響更為明顯。

（二）對策建議

首先，在防范化解由流動性共性引發(fā)的股市系統(tǒng)流動性風(fēng)險時，我國政府部門需要考慮到經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對其產(chǎn)生的影響。在應(yīng)對各類宏觀經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）過程中，我國經(jīng)濟堅持穩(wěn)字當(dāng)頭、穩(wěn)中求進，扎實做好“六穩(wěn)”工作，全面落實“六保”任務(wù)，阻斷經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）引發(fā)的金融系統(tǒng)性風(fēng)險，從而實現(xiàn)有效服務(wù)實體經(jīng)濟和維持金融系統(tǒng)穩(wěn)定的目標(biāo)。

其次，即使在大環(huán)境處于高不確定性（風(fēng)險）的情況下，我們要客觀地準(zhǔn)確處理經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）和由流動性共性引發(fā)的股市系統(tǒng)流動性風(fēng)險的關(guān)系。在我國市場，由宏觀經(jīng)濟變量的增長比率勾勒而成的經(jīng)濟不確定性并能穩(wěn)健地減弱股市系統(tǒng)流動性風(fēng)險，甚至是經(jīng)濟風(fēng)險也不能顯著增強當(dāng)期股票流動性共性。在高不確定性（風(fēng)險）的大環(huán)境下，我們不必過于擔(dān)憂系統(tǒng)流動性風(fēng)險發(fā)生的可能性，只需謹(jǐn)慎而客觀地做好防控金融風(fēng)險的措施。并且，我們要充分發(fā)揮經(jīng)濟不確定性（風(fēng)險）對股市系統(tǒng)流動性風(fēng)險的預(yù)測能力，努力完善股票市場基礎(chǔ)制度建設(shè)。

第三，充分重視經(jīng)濟風(fēng)險在短期內(nèi)增強由流動性共性引發(fā)的股市系統(tǒng)流動性風(fēng)險的情況。各地區(qū)各部門應(yīng)下更大力氣抓好中央經(jīng)濟工作會議精神和《政府工作報告》部署，全力推動扎實穩(wěn)住經(jīng)濟一攬子政策措施盡快落地見效，加大宏觀政策調(diào)節(jié)力度，靠前發(fā)力、適當(dāng)加力，著力打通制約經(jīng)濟循環(huán)的卡點堵點，盡早高效建筑金融系統(tǒng)性風(fēng)險防線。