邵長(zhǎng)安 王佳雪 徐主 周雷

摘?要：本文采用事件研究法，以上海市為研究對(duì)象，研究突發(fā)公共衛(wèi)生事件對(duì)我國(guó)金融業(yè)整體及所屬部門(mén)的影響，進(jìn)一步分析該事件對(duì)上海市內(nèi)和其他地區(qū)的影響程度。結(jié)果顯示，疫情暴發(fā)對(duì)金融業(yè)整體及所屬部門(mén)均產(chǎn)生顯著的負(fù)面沖擊，沖擊時(shí)間超過(guò)20天，具有一定的持續(xù)性；其中，對(duì)證券業(yè)沖擊最大，保險(xiǎn)業(yè)次之，銀行業(yè)最??；短期內(nèi)對(duì)上海市金融業(yè)沖擊強(qiáng)于其他地區(qū)，隨著時(shí)間延續(xù)，沖擊強(qiáng)弱發(fā)生轉(zhuǎn)變。最后，從監(jiān)管方和金融企業(yè)方面提出建議，以促進(jìn)金融企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：突發(fā)公共衛(wèi)生事件；事件研究法；金融業(yè)；沖擊效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F2?????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.16.010

0?引言

突發(fā)公共事件是指突然發(fā)生，造成或者可能造成嚴(yán)重社會(huì)危害，需要采取應(yīng)急處置措施予以應(yīng)對(duì)的自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件和社會(huì)安全事件（中華人民共和國(guó)國(guó)務(wù)院，2006）。其中，突發(fā)公共衛(wèi)生事件多次對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成嚴(yán)重創(chuàng)傷。2022年以來(lái)，我國(guó)多個(gè)大型城市先后遭受到疫情沖擊，民眾的生活生產(chǎn)均受到了巨大影響。以上海市為例，受二季度疫情影響，上半年GDP比上年同期下降5.7%；人均可支配收入為38996元，比上年同比下降3.4%。此外，上海作為金融業(yè)的中心樞紐，受上海疫情影響，全國(guó)的金融行業(yè)也受到了一定程度的沖擊。為研究城市疫情對(duì)行業(yè)的沖擊影響，本文以上海疫情為背景，以金融業(yè)作為研究對(duì)象，研究上海疫情暴發(fā)對(duì)金融行業(yè)的沖擊效應(yīng)。

突發(fā)公共衛(wèi)生事件導(dǎo)致的金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)了社會(huì)的廣泛關(guān)注，各國(guó)學(xué)者力求找出有效應(yīng)對(duì)該類(lèi)事件的措施，以保證社會(huì)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。本文主要梳理了突發(fā)公共衛(wèi)生事件對(duì)金融業(yè)的影響，具體包括以下兩個(gè)部分：

（1）人類(lèi)歷史上經(jīng)歷過(guò)多起嚴(yán)重的傳染性疫情，并早已重視此類(lèi)事件的經(jīng)濟(jì)影響。伍志文（2003）通過(guò)SARS對(duì)金融業(yè)的沖擊路徑及影響的分析，認(rèn)為SARS的不確定性沖擊會(huì)加劇金融體系的脆弱性，減緩金融業(yè)的發(fā)展。佟家棟、張伯偉（2003）指出SARS對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響屬于短期影響，短期沖擊帶來(lái)的心理恐慌使股價(jià)出現(xiàn)下跌并隨疫情通報(bào)波動(dòng)。Barro等（2020）立足于1918年西班牙大流感，證明了流感高水平的致死率極大地降低了股票和債券的收益率。

（2）新冠疫情對(duì)整體金融業(yè)和主要的金融部門(mén)產(chǎn)生不同程度的影響。易行?。?020）認(rèn)為疫情對(duì)金融業(yè)的沖擊具有短期內(nèi)過(guò)度反應(yīng)的特征，并且疫情會(huì)降低公司價(jià)值，增加國(guó)家、企業(yè)與家庭的負(fù)債率。張文遠(yuǎn)等（2022）運(yùn)用ARMA-GARCH、溢出指數(shù)模型和滾動(dòng)事件窗口方法研究重大事件沖擊下金融業(yè)及相關(guān)機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)這種溢出效應(yīng)為雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且重大事件沖擊會(huì)增大溢出效應(yīng)。許閑等（2020）基于長(zhǎng)短視角分析新冠疫情對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)疫情在短期內(nèi)對(duì)保險(xiǎn)業(yè)造成的整體沖擊有限，長(zhǎng)期來(lái)看，新冠疫情將給保險(xiǎn)業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展契機(jī)。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于突發(fā)公共衛(wèi)生事件對(duì)金融的影響已經(jīng)有了較為深入的研究，但研究多集中于對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)以及風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)等的研究，對(duì)金融行業(yè)沖擊的研究尚少。新冠疫情作為典型的突發(fā)公共衛(wèi)生事件，常態(tài)化防疫下，城市疫情時(shí)有反彈，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重影響。上海作為我國(guó)的經(jīng)濟(jì)金融中心，上海疫情對(duì)我國(guó)金融業(yè)的沖擊效應(yīng)具有顯著代表性。因此，本文采用事件研究法，實(shí)證重點(diǎn)區(qū)域疫情大規(guī)模暴發(fā)對(duì)金融業(yè)和所屬部門(mén)的影響特點(diǎn)及規(guī)律，在進(jìn)一步分析重點(diǎn)區(qū)域大規(guī)模疫情對(duì)區(qū)域內(nèi)外的影響程度。與其他文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）拓展關(guān)于金融企業(yè)的研究邊界，探尋城市疫情暴發(fā)與金融企業(yè)股票回報(bào)之間的關(guān)系；（2）通過(guò)股價(jià)變動(dòng)，分析主要金融部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生因素，為企業(yè)發(fā)展提供建議；（3）分析區(qū)域疫情暴發(fā)對(duì)區(qū)域內(nèi)外的影響程度，深化城市疫情暴發(fā)對(duì)金融業(yè)沖擊的認(rèn)識(shí)，為政府政策的及時(shí)制定與調(diào)整和投資者決策提供參考。

1?研究設(shè)計(jì)

1.1?事件研究法理論及步驟

1.1.1?確定事件發(fā)生日、事件窗口期和估計(jì)窗口

2022年4月13日，上海疫情開(kāi)始大范圍暴發(fā)并蔓延，因此本文將其作為事件發(fā)生日（定義t=0）。同時(shí)，5月初日新增感染人數(shù)逐步維持在較低水平，上海疫情初步得到遏制，因此事件窗口期設(shè)定為[-10，20]（除去休市日）；估計(jì)窗口的設(shè)定參考Kothari和Warner（2007）的結(jié)論，設(shè)為事件窗前140天。

1.1.2?選擇估算正常收益率的模型

本文選用歷史平均模型估計(jì)金融各行業(yè)正常收益率，利用估計(jì)窗口[-150，-10]內(nèi)的各行業(yè)指數(shù)的平均收益率作為事件窗口期的正常收益率：

Rit=μi+εit

其中，μi為估計(jì)窗口內(nèi)股票指數(shù)的平均收益率，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，事件窗口期的正常收益率使用估計(jì)窗口的期望值代替：

ERit|Xt=μi

1.1.3?計(jì)算事件窗口期的異常收益率

ARit=Rmt-Rit

ARit為事件窗口期的異常收益率，Rmt為事件窗口期的實(shí)際收益率，Rit為事件窗口期的正常收益率。

1.1.4?計(jì)算所有金融企業(yè)事件窗口期異常收益率

計(jì)算金融企業(yè)事件窗口期異常收益率的平均值，即為平均異常收益率AARt：AARt=1n∑ni=1ARit；其中，n為金融企業(yè)樣本數(shù)。最后計(jì)算累計(jì)平均異常收益率CAAR（t1，t2），并對(duì)其進(jìn)行t檢驗(yàn)，分析疫情暴發(fā)對(duì)金融業(yè)股價(jià)在不同窗口下影響的顯著性。

CAAR（t1，t2）=∑t2t1AARt

1.2?樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇申萬(wàn)行業(yè)劃分的滬深兩市A股上市的133個(gè)金融企業(yè)，包括42個(gè)銀行、48個(gè)證券公司、6個(gè)保險(xiǎn)公司在內(nèi)的三個(gè)主要部門(mén)為研究對(duì)象，對(duì)各類(lèi)公司的日收益率進(jìn)行分析，運(yùn)用事件研究法研究疫情對(duì)不同部門(mén)的沖擊大小。此數(shù)據(jù)來(lái)源于CAMAR和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，各公司日收益率的衡量參考個(gè)股“考慮現(xiàn)金紅利的日個(gè)股回報(bào)率”。研究過(guò)程中，為保證數(shù)據(jù)的可靠性，本文剔除ST和*ST上市公司6家以及退市公司2家，共計(jì)125個(gè)實(shí)驗(yàn)樣本，使用Stata軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2?上海市疫情影響實(shí)證研究

2.1?對(duì)整體及各部門(mén)的影響

如表1所示，上海疫情暴發(fā)對(duì)金融業(yè)整體以及主要二級(jí)行業(yè)都呈現(xiàn)較為顯著的負(fù)面影響。從金融業(yè)整體來(lái)看，在事件窗[-5，5]、[-10，10]上，疫情暴發(fā)對(duì)其沖擊分別為-0.049452和-0.07942，為顯著的負(fù)向影響，此期間的CAAR猛烈下降。2022年4月28日上海疫情日新增確診陽(yáng)性病例最高達(dá)到5487人，此時(shí)負(fù)向沖擊達(dá)到最強(qiáng)。在隨后的事件窗內(nèi)，疫情暴發(fā)對(duì)金融行業(yè)的負(fù)向沖擊仍然顯著但有所減輕。在事件窗[-10，20]上，疫情暴發(fā)對(duì)其沖擊為-0.07716，在1%的水平上顯著，說(shuō)明該負(fù)向沖擊具有持續(xù)性，即上海疫情暴發(fā)對(duì)金融業(yè)產(chǎn)生負(fù)向影響的時(shí)間較長(zhǎng)。除此之外，根據(jù)表1中窗口期為[-10，1]的CAAR以及表2可知，在事件日之前10天內(nèi)，金融業(yè)整體存在顯著的正平均收益，說(shuō)明金融業(yè)對(duì)上海疫情暴發(fā)沒(méi)有較強(qiáng)預(yù)期，這種正向的異常收益率狀況也可能是受到市場(chǎng)隨機(jī)波動(dòng)影響。

從各部門(mén)來(lái)看，銀行業(yè)、證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)在窗口期[-1，20]上，所受沖擊分別為-0.06429、-0.098797和-0.075392，均為顯著的負(fù)向影響。其中，證券業(yè)所受負(fù)面影響最大，主要原因是受上海疫情暴發(fā)的影響，市場(chǎng)活力不足，日均成交額萎縮，對(duì)證券公司業(yè)績(jī)?cè)斐蓧毫?。其次是保險(xiǎn)業(yè)，各個(gè)事件窗內(nèi)的CAAR絕對(duì)值都相對(duì)較大，可能是由于區(qū)域性疫情反復(fù)暴發(fā)，百姓恐慌情緒增加，對(duì)物質(zhì)需求增加，保險(xiǎn)需求大幅下降，對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)斐蓸O大壓力。銀行業(yè)各個(gè)事件窗內(nèi)CAAR也大多為負(fù)，但與金融業(yè)整體和其他部門(mén)相比，所受沖擊幅度較小，一方面，疫情暴發(fā)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成較大影響，信貸需求弱化，實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資不佳，根據(jù)央行的金融數(shù)據(jù)顯示，4月份人民幣貸款增加6454億元，同比少增8231億元；另一方面，居民對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)期轉(zhuǎn)弱，居民存款增高，且定期存款提升明顯，4月份人民幣存款增加909億元，同比多增8161億元。

2.2?異質(zhì)性分析

考慮到金融企業(yè)可能會(huì)由于所屬地區(qū)的差異，對(duì)上海疫情暴發(fā)產(chǎn)生不同的沖擊效果。基于此，本文主要按照上海金融企業(yè)、其他地區(qū)金融企業(yè)的劃分進(jìn)行異質(zhì)性分析。由表2可知，上海金融企業(yè)及其他地區(qū)企業(yè)在窗口期[-5，5]的CAAR分別為-0.0577338、-00492104，均通過(guò)t檢驗(yàn)，且在1%水平下顯著為負(fù)，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明疫情暴發(fā)前期對(duì)上海金融企業(yè)的負(fù)向沖擊更大；隨著時(shí)間的推移，在窗口期[-10，10]、[-10，12]、[-10，20]以及[-1，20]上，上海地區(qū)和其他地區(qū)金融企業(yè)CAAR值仍呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響，但其他地區(qū)CAAR的絕對(duì)數(shù)值較大，因此，在疫情暴發(fā)后期對(duì)其他地區(qū)金融企業(yè)的負(fù)向沖擊更大。

2.3?穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述結(jié)果是否準(zhǔn)確，本文做了一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體如下：

（1）改變估計(jì)方法對(duì)CAAR進(jìn)行估計(jì)。采用市場(chǎng)模型來(lái)估計(jì)CAAR，進(jìn)而對(duì)以上結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在更換方法后，前文所得結(jié)論依然成立，如表3所示。

（2）為了消除金融公司其他重要事件對(duì)窗口期股票收益率的影響，剔除掉窗口期內(nèi)發(fā)布年報(bào)、并購(gòu)等事件的公司，所得估計(jì)結(jié)果與前文一致，說(shuō)明了估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

3?結(jié)論與建議

本文利用事件研究法研究了上海疫情暴發(fā)對(duì)我國(guó)金融業(yè)及所屬部門(mén)的影響特點(diǎn)及規(guī)律。研究結(jié)果表明：上海疫情暴發(fā)對(duì)其均造成較為嚴(yán)重的負(fù)面沖擊，從沖擊幅度來(lái)看，證券業(yè)所受沖擊最大，其次是保險(xiǎn)業(yè)和銀行業(yè)，這種負(fù)面效應(yīng)持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)；在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析金融業(yè)沖擊效應(yīng)的主要來(lái)源。結(jié)果顯示，短時(shí)間里上海市內(nèi)金融企業(yè)的沖擊程度高于其他地區(qū)，隨著時(shí)間延續(xù)，其他地區(qū)金融企業(yè)的負(fù)向沖擊逐漸增強(qiáng)，以至于上海疫情后期其他地區(qū)的負(fù)向沖擊明顯高于市內(nèi)。鑒于以上結(jié)論，本文提出以下建議：

（1）把握金融業(yè)對(duì)區(qū)域疫情反彈的反應(yīng)程度，完善金融監(jiān)管機(jī)制。金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)能力較強(qiáng)，影響程度較深，政府部門(mén)應(yīng)積極出臺(tái)金融業(yè)支持政策，并根據(jù)各部門(mén)對(duì)區(qū)域疫情反彈的反應(yīng)程度確定監(jiān)管層次和監(jiān)管力度，確保金融行業(yè)穩(wěn)中有序發(fā)展。

（2）注重公眾及投資者情緒調(diào)節(jié)，避免過(guò)度反應(yīng)。政府部門(mén)應(yīng)做好情緒疏導(dǎo)工作，及時(shí)準(zhǔn)確發(fā)布權(quán)威信息，防止不實(shí)言論發(fā)酵，對(duì)金融行業(yè)產(chǎn)生更大沖擊。

（3）金融企業(yè)要及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，建立健全風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。金融企業(yè)應(yīng)結(jié)合市場(chǎng)現(xiàn)狀和企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，全面客觀評(píng)估疫情暴發(fā)下企業(yè)經(jīng)營(yíng)計(jì)劃以及風(fēng)險(xiǎn)防范短板，建立風(fēng)險(xiǎn)管控體系，提升企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

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