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产业政策会影响股票定价吗?

2018-09-15张静吴春贤

金融发展研究 2018年6期
关键词:产业政策

张静 吴春贤

摘 要:“新兴加转轨”的特殊经济体制下,我国政府一直注重采用以五年规划为核心的产业政策对特定的行业进行鼓励和支持,以满足国家经济稳定和产业结构调整的需要。产业政策的颁布实施不仅直接影响实体经济,对证券市场亦有影响。本文基于国家“十一五”、“十二五”规划,以行为金融学的视角,研究产业政策对我国证券市场股票定价效率的影响及其影响路径。研究表明,受产业政策支持的上市公司其股价往往被高估,投资者关注在其中发挥了部分中介作用。进一步研究发现,产业政策通过投资者关注为中介对股票错误定价的正向影响在媒体关注度高时才存在。这一结论不仅拓展和深化了股票错误定价成因的研究,同时丰富了产业政策经济后果的研究内容,为政策制定者、监管层的决策提供了新的依据。

关键词:产业政策;投资者关注;股票错误定价

中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1674-2265(2018)06-0074-07

DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.06.011

一、引言

证券市场的基本功能是利用股票价格的信号机制实现资源的最优配置。相对于成熟的资本市场,新兴资本市场的证券价格中往往包含着较大“噪音”,不能很好地反映公司基本面信息,难以有效发挥对资源配置的引导作用(黄俊和郭照蕊,2014)。作为新兴资本市场的典型代表,我国证券市场长期存在股价偏离企业内在价值即股票错误定价问题,严重损害了资本市场资源配置的效率。因此,研究股票错误定价的影响因素,提高证券市场定价效率,更好地发挥其在资源配置中的引导作用,已经成为市场参与者尤其是监管层所面临的重大问题。我国目前处于经济转轨时期,政府在社会资源配置中占据重要地位,政府管制依然普遍(罗党论和刘晓龙,2009),并且证券市场设立的时间不长,制度不够完备,故而形成我国特有的“政策市”制度背景(张宗益和曾伟,2009)和明显的投资者有限理性特征。系统深入地研究政府调控政策、投资者有限理性和股票市场错误定价之间的关系,对于提高政府对证券市场的调控和监管效率,进而保障我国证券市场健康、稳定、持续发展具有非常重要的现实意义。从研究的层面看,在研究股票错误定价问题时,多数文献主要考察微观因素与股价的关系(李科等,2014;张玮倩等,2016),却忽视了宏观经济政策尤其产业政策这一重要因素。研究证券市场股票定价仅从微观层面探讨影响因素是不全面的,尤其作为重要的宏观经济政策之一,产业政策在社会资源(包括土地、劳动力、金融资本等)分配与流向方面发挥着举足轻重的作用(潘亮,2015),将宏观产业政策纳入股票定价的研究中具有很强的理论意义。

本文的研究试图回答以下两个问题:产业政策是否会影响股票定价?如果会,那么这种影响的作用路径是什么?由此,本文基于行为金融理论,从投资者关注的视角探讨产业政策是否会通过影响投资者关注进一步对股票错误定价产生影响。研究结果表明,受产业政策支持的公司其股价往往被高估,投资者关注在其中发挥了部分中介作用,进一步研究发现这种中介作用在媒体关注度高时才存在。

本文可能的贡献体现在以下三个方面:第一,以往研究股票错误定价的文献多数忽视了产业政策这一重要因素,而本文以“十一五”、“十二五”规划产业政策作为研究背景,考察了我国产业政策对股票错误定价的影响及其作用机理。第二,尝试构建“产业政策—投资者关注—股票错误定价”的传导机制,丰富了宏观政策通过投资者微观主体如何影响证券市场的相关研究。第三,以往对产业政策的研究大多使用双重差分模型,通过对实验组与控制组经济后果的对比进行实证检验,本文运用计量经济学中的中介效应检验方法,既可以检验产业政策对股票错误定价的影响,又可以检验这一影响的传导路径。综上所述,本文的研究不仅拓展和深化了股票错误定价成因的研究,同时丰富了产业政策经济后果的研究内容,为政策制定者、监管层的决策提供了新的依据。

二、理论分析与研究假设

作为国家调控经济活动的重要工具,产业政策是政府根据本国经济发展的客观要求和一定时期内本国产业发展的现状与趋势,综合运用经济手段、法律手段以及必要的行政手段,对特定产业进行结构调整,以促进产业发展及提高产业国际竞争力的政策体系(刘南昌,2006)。“新兴加转轨”的特殊经济体制导致我国经济发展具有普遍的政府干预色彩,我国政府一直注重采用以五年规划为核心的产业政策对特定的行业进行鼓励和支持,以满足国家经济稳定和产业结构调整的需要。国家的产业政策对经济发展的走向起着重要的导向作用。早期Amsden(1989)、雷玷和雷娜(2011)、王维平和刘书明(2011)、宋凌云和王贤彬(2013)分别对韩国、日本、中国产业政策的经济后果研究后认为,产业政策有效提高了鼓励发展产业部门的生产率,从而促进了经济的增长。政府制订发布的产业政策除影响实体经济外,还会对证券市场产生影响。近年来,国内外学者关于政策对股票市场的影响进行了初步的探索(Pastor和Veronesi,2012;Ramiah等,2013;韩乾和洪永淼,2014),研究主要集中在政府政策对股价和收益率的影响方面。产业政策是否会对股票错误定价产生影响,以及产业政策对股票错误定价的影响路径鲜有文献进行深入研究,由于股票错误定价的实质是股票价格对上市公司内在价值的偏离,所以为研究以上问题,有必要分别從产业政策对股票价格、产业政策对上市公司内在价值两方面分析。

从产业政策对股票价格的影响看,基于行为金融学理论,人的注意力是有限的,投资者并不具备关注全部信息的能力,投资者对海量的市场信息仅能保持有限的关注(Kahneman,1973),于是投资者对于市场中股票存在选择性的关注状态,那些显著的刺激和信息通常才能引起人的注意,只有投资者“注意到”的证券才会作为投资者的投资对象。产业政策是宏观层面的公开信息,产业政策发布后,投资者必然会对得到产业政策鼓励和扶持行业的公司聚焦充分的注意力。在关注度驱动下,投资者就会成为其关注股票的净买入者,从而对股票造成向上的价格压力,短期内引起股价持续上涨(Barber和Odean,2008)。从产业政策对上市公司内在价值的影响看,被扶持的产业往往能获得大量来自各级政府的财政补贴、更为优惠的税收政策、更容易获得项目审批以及地方政府提供的廉价土地(江飞涛等,2016),但有研究表明,由于国有企业预算软约束问题的存在,产业政策容易造成国有企业的产能过剩(程俊杰,2015),受到产业政策激励的民营企业投资效率更低(黎文靖和李耀淘,2014),因而,无论是受产业政策支持的国有企业还是民营企业,其内在价值实际上未必一定会提升。即便企业因产业政策扶持“天然地”得到国家多种政策的扶持,通过获得较好的投资机会和较低的融资成本,可以改善企业基本面,但是,企业内在价值提升是短期内无法实现的,需要长期的过程才能逐步体现。由此可以推断,有限理性的投资者充分关注引起的股价上涨在一定时期内高于企业内在价值的提升,导致公司股票价格向上偏离内在价值即股价被高估。

根据以上分析可知,投资者关注在产业政策与股价高估关系中发挥了的中介效应,那么这种中介效应是完全中介效应还是部分中介效应呢?根据Baron 和Kenny(1986)的观点,对完全中介效应还是部分中介效应的判断,取决于投资者关注度是否为产业政策影响股价高估的唯一路径,若产业政策只有通过投资者关注这一条路径作用于股价高估,那么投资者关注起到的是完全中介效应;若产业政策还可通过其他路径作用于股价高估,那投资者关注起到的是部分中介效应。由于产业政策发布后除了引发投资者充分关注之外,还有可能因为对受到产业政策扶持企业业绩的良好预期引发投资者乐观情绪,在乐观情绪的主导下产生净购买行为同样会推高股价。由此可知,产业政策发布后,在企业内在价值不一定能够提升,即便内在价值提升但仍需要相当长时间才能实现的现实情况下,产业政策还会通过投资者情绪传导使得股价被高估①。所以,投资者关注是导致股价高估的路径之一,即投资者关注在产业政策与股价高估关系中发挥了部分中介作用。基于上述分析,提出假设:受产业政策支持的公司往往股价被高估,投资者关注在其中发挥了部分中介作用。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文数据来源于国泰安数据库和手工收集整理《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》及《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十二个五年规划的建议》中产业政策扶持的行业数据。选取2006—2012②年A股上市公司为样本,根据研究目标,对初始样本进行以下处理:(1)剔除ST、PT和退市的公司;(2)剔除金融保险类上市公司;(3)剔除相关数据缺失的公司。同时,为消除极端值影响,本文对所有连续变量在1%—99%的水平上分别进行了Winsorize处理。最终,获得有效样本为6613个。

(二)变量定义

1. 股票错误定价。本文基于剩余收益模型来测度股票错误定价。首先估算公司内在价值V,借鉴Frankel和Lee(1998)的研究,假设未来第三年的盈余能够持续,将剩余收益预测模型改写为模型(1):

[Vt=bt+f(1)t-r×bt(1+r)+f(2)t-r×b(1)t(1+r)2+f(3)t-r×b(2)t(1+r)2×r]

(1)

其中ft是分析师预测的公司未来盈余。由于分析师盈余的预测都偏向乐观,并且我国股票市场上分析师数量不多,同时分析师也偏好于大公司和经营状况优良的公司(岳衡和林小驰,2008),故本文借鉴Hou等(2012)、饶品贵和岳衡(2012)的研究,把分析师盈余预测替换为基于公司基本面信息估计的盈余预测。具体的预测模型为模型(2):

[Earningsi,t+r=β0+β1Asseti,t+β2Dividendi,t+β3DDi,t+β4Earningsi,t+β5NegEi,t+ β6Accruali,t+εi,t+r ] (2)

[Earningsi,t+r]是i公司未来一至三年的每股盈余预测值;[Asseti,t]为每股总资产;[Dividendi,t]为每股股利;[DDi,t]为哑变量,发放当年股利取1,否则取0;[NegEi,t]为哑变量,亏损取1,否则取0;[Accruali,t]为每股应计项目。

在将计算出的内在价值V与次年4月末股票收盘价P相比得到V/P的基础上,借鉴徐寿福和徐龙炳(2015)的做法,构建变量Deviation = |1-V/P|,其中V

2. 产业政策。本文参考陈冬华等(2010)、陆正飞和韩非池(2013)的方法,采用“五年计划”中关于行业的发展规划来衡量产业政策。依据“十一五”、“十二五”规划将上市公司所属行业分为“产业政策扶持行业”和“非产业政策扶持行业”。如果企业属于国家重点支持和明确鼓励发展的行业即为“产业政策扶持行业”,虚拟变量IP具体反映产业政策是否扶持,当企业所处行业为产业政策扶持行业,IP取值为1;否则为0。

3. 投资者关注。百度指数体现关键词被搜索的频率,在一定程度上表征着投资者对信息的关注程度。本文选取百度指数中的用户关注度作为投资者关注度的替代变量,百度指数来源于百度指数官方网站。借鉴俞庆进(2012)的方法手工收集百度指数:分别用股票代码及股票名称为关键词搜索百度指数,再将两类百度指数求和以构建投资者关注指标。进一步为使数据更加平滑,对其取自然对数(张继德等,2014)。

4. 控制变量。借鉴徐寿福和徐龙炳(2015)的研究,选取的控制变量为:上市公司规模、财务杠杆、成长性、盈利能力、上市年龄、流动性、第一大股东持股比例、产权性质、董事长与总经理是否两职合一,同时还控制了行业、年度效应。

变量定义及具体说明见表1。

(三)检验方法

本文借鉴Baron和Kenny(1986)、温忠麟(2004)提出的中介效应检验方法,检验产业政策是否通过投资者关注的中介效应导致股价高估。采用普通最小二乘法回归检验,共三步:

第一步,检验产业政策与股价高估的关系,构建模型(3)。如果系数a1显著为正,意味着产业政策对股价高估产生了正向影响,则进行下一步;若不显著,则停止检验。

第二步,检验产业政策与中介变量投资者关注的关系,构建模型(4)。考虑影响投资者关注度的因素,本文基于公司特征和媒体报道两个方面对影响投资者关注的因素加以控制,选择盈利能力(Roe)、公司规模(Size)、企业性质(State)、媒体关注(Media)、行业(Industry)和年度(Year)虚拟变量。

第三步,检验投资者关注对产业政策与股价高估之间关系的中介效应,构建模型(5)。将第二步和第三步回归结果结合起来判断:如果b1和l2至少有一个不显著,则做Sobel检验,检验结果如果显著,意味著投资者关注的中介效应显著,否则中介效应不显著;如果b1和l2都显著,但l1不显著,说明投资者关注在产业政策与股价高估的关系中起了完全中介的作用。如果l1显著,则说明投资者关注在其中只起了部分中介的作用。

四、實证分析结果

(一)描述性统计结果与分析

表2是各变量的描述性统计。股价高估Deviation的均值为0.67,表明样本公司市场价格向上偏离内在价值的部分占市场价值的比例高达67%。投资者关注SV的最大值和最小值分别为7.9和0,表明投资者关注度差异很大。

(二)产业政策通过投资者关注中介作用影响股票错误定价的检验

表3是产业政策通过投资者关注中介作用影响股票错误定价的检验结果。首先通过回归(1)对产业政策是否对股价高估产生正向影响进行验证,回归结果中产业政策IP的系数在1%的水平显著为正,说明产业政策与股价高估之间存在正向影响,证明了假设前半部分:受产业政策支持的公司往往股价被高估。回归(2)中,产业政策IP与投资者关注SV在1%的水平显著正相关,表明产业政策扶持引起了投资者关注的提高。回归(3)中,在模型(1)的基础上加入投资者关注变量SV后,产业政策IP与投资者关注SV的系数都显著为正,说明投资者关注在产业政策与股价高估的关系中起了部分中介效应,证明了假设的后半部分。

(三)进一步分析:不同媒体关注度下的中介效应检验

产业政策扶持的行业多受媒体关注,媒体本身具有传播功能,媒体报道通过提供有关公司层面的信息而影响投资者决策(Barber和Odean,2008;游家兴和吴静,2012)。如果媒体通过大量重复性报道不断传递和强调产业政策扶持企业的信息,会加剧投资者非理性程度,引起投资者过度关注引致购买进而推高股价,导致股价高估。如果媒体关注度不高,投资者注意力驱动下的购买相对较弱,很难发挥引起股票高估的中介作用。由此推测,投资者关注的中介效应在不同的媒体关注条件下存在差异。本文将对此进行检验。

媒体对上市公司的报道数量是媒体关注度最直接有效的衡量。以媒体报道数量的中位数为标准将样本分为媒体关注度高、低两个子样本,对两组样本分别按步骤进行中介效应检验。表4是基于不同媒体关注分组下,产业政策通过投资者关注中介作用影响股价高估的检验结果。回归(1)与(3)中产业政策IP系数显著为正,回归(5)中IP与SV的系数显著为正。表4回归(2)中产业政策的系数不显著,则停止对投资者关注中介效应的考察。上述检验结果表明,媒体关注度低组,投资者关注没有发挥中介效应。产业政策以投资者关注为中介对股票错误定价的正向影响在媒体关注度高时才存在。

(四)稳健性检验

为考察实证检验结论的可靠性,进行稳健性检验。作为中介变量的投资者关注是本文的关键变量,关于投资者关注的衡量,现有文献或采用搜索引擎的搜索指数直接测量主动关注,或采用间接指标度量被动关注,实际上从投资者主动关注与被动关注两方面综合衡量投资者关注度更为全面。基于此,在稳健性检验部分,采用百度指数与媒体报道数量之和衡量投资者关注度,检验后发现,结果与前文研究结论没有实质性不同,限于篇幅在此省略稳健性检验结果。

五、结论与启示

我国证券市场长期存在股价偏离企业内在价值即股票错误定价问题,严重损害了资本市场资源配置的效率。本文基于行为金融理论,以“十一五”、“十二五”规划产业政策作为研究背景,探讨产业政策如何通过影响投资者关注进而影响股票定价,主要研究结论表明:受产业政策支持的公司其股价往往被高估,投资者关注在其中发挥了部分中介作用,并且这种中介作用仅存在于媒体关注度较高的公司。

通过研究结论得到以下启示:(1)产业政策不仅仅会对实体经济发挥作用,还会对证券市场产生影响。政府部门在制订、发布产业政策时要充分考虑到证券市场可能的反应,提前做好应对措施。(2)在媒体关注度较高的情况下,产业政策以投资者关注为中介使股价高估。媒体大量报道促使投资者注意力驱动下的净购买行为,不利于股票正确定价,进而影响股票市场的健康发展。监管层应重视对媒体报道的监管和对理性投资者的培育。(3)检验产业政策对股票错误定价的影响时,采用中介效应检验方法较为恰当,既能检验经济后果又能检验确定出该影响的传导路径。

注:

①本文基于两点没有做投资者情绪是否起中介作用的检验:一是本研究主题是投资者关注在产业政策与股票错误定价之间是否发挥中介作用;二是由于本文各变量数据均为年度数据,若将投资者情绪纳入研究,必须使用衡量投资者情绪的年度数据,而若以年为周期刻画投资者情绪,无法真实客观衡量投资者情绪。

②本文研究“十一五”、“十二五”期间受产业政策扶持的上市公司股票错误定价问题,故原始数据区间为2006—2015年,由于估计上市公司内在价值时未来三年盈余预测的需要,截止时间为2012年,所以实际有效区间为2006—2012年。

参考文献:

[1]Amsden,A. 1989. Asia's Next Giaut:South Korea and Late ludustrialiaatou[M].New York and Oxford:Oxford University Press.1989.

[2]Barber,B.M.and Odean,B.T. 2008. All That Glitters: the Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors[J].Reviews of Financial Studies,21(2).

[3]Baron R.M.,Kenny D.A. 1986. The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual,Strategic,and Statistical Considerations[J].Journal of Personality and Social Psychology,51(6).

[4]Frankel R.C.,M.C.Lee. 1998. Accounting Valuation,Market Expectation,and Cross-Sectional Stock Returns[J].Journal of Accounting and Economics,(25).

[5]Hou K.,M.van Dijk,Y.Zhang. 2012. The Implied Cost of Capital: A New Approach[J].Journal of Accounting and Economics,53(3).

[6]Kahneman,D.,and A.Tversky. 1973. On the Psychology of Prediction.Psychological Review,80(4).

[7]Pastor, L.,and P. Veronesi. 2012. Uncertainty about Government Policy and Stock Prices[J].Journal of Finance,67(4).

[8]Ramiah,V.,B. Martin,and I.Moosa. 2013. How Does the Stock Market React to the Announcement of Green Policies? [J].Journal of Banking and Finance,(37).

[9]陈冬华,李真,新夫.产业政策与公司融资——来自中国的经验证据[A].2010中国会计与财务研究国际研讨会论文集[C].上海:上海财经大学会计与财务研究院,2010.

[10]程俊杰.中国转型时期产业政策与产能过剩[J].财经研究,2015,(8).

[11]韩乾,洪永淼.国家产业政策、资产价格与投资者行为[J].经济研究,2014,(12).

[12]黄俊,郭照蕊.新闻媒体报道与资本市场定价效率——基于股价同步性的分析[J].管理世界,2014,(5).

[13]江飞涛,李晓萍,贺俊.财政、金融与产业政策的协调配合研究——基于推进供给侧结构性改革的视角[J].学习与探索,2016,(8).

[14]雷玷,雷娜.产业政策、产业结构与经济增长的实证研究[J].经济问题,2012,(4).

[15]李科,徐龙炳,朱伟骅.卖空限制与股票错误定价——融资融券制度的证据[J].经济研究,2014,(10).

[16]黎文靖,李耀淘.产业政策激励了公司投资吗[J].中国工业经济,2014,(5).

[17]刘南昌.强国产业论——产业政策若干理论问题研究[M].北京:经济科学出版社,2006.

[18]陆正飞、韩非池.宏观经济政策如何影响公司现金持有的经济效应?[J].管理世界,2013,(6).

[19]罗党论,刘晓龙.政治关系、进入壁垒与企业绩效——来自中国民营上市公司的经验证据[J].管理世界,2009,(5).

[20]潘亮.产业政策、信息披露与分析师行为——来自深圳A股市场的经验证据[J].经济问题,2015,(6).

[21]王维平,刘书明.产业政策创新与县域经济发展[J].南方经济,2011,(7).

[22]温忠麟,张雷,侯杰泰.中介效应检验程序及其应用[J].心理学报,2004,(5).

[23]岳衡,林小驰.证券分析VS统计模型:证券分析师盈余预测的相对准确性及其决定因素[J].会计研究,2008,(8).

[24]张宗益,曾伟.政策传导、投资者躁动与股市波动抑制[J].改革,2009,(3).

[25]張玮倩,徐寿福,辛琳.连续现金分红与股票错误定价研究[J].证券市场导报,2016,(3).

[26]饶品贵,岳衡.剩余收益模型与股票未来回报[J].会计研究,2012,(9).

[27]宋凌云,王贤彬.重点产业政策、资源重置与产业生产率[J].管理世界,2013,(12).

[28]徐寿福,徐龙炳.信息披露质量与证券市场估值偏误[J].会计研究,2015,(1).

[29]游家兴,吴静.沉默的螺旋:媒体情绪与资产误定价[J].经济研究,2012,(7).

[30]俞庆进,张兵.投资者关注与股票收益——以百度指数作为关注度的一项实证研究[J].金融研究,2012,(8).

[31]张继德,廖微,张荣武.普通投资者关注对股市交易的量价影响——基于百度指数的实证研究[J].会计研究,2014,(8).

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