母婴产业绩效与二胎概念股业绩相关性研究

林于汕 姜维益

（1.早稻田大学政治经济学院，日本 东京 1698050；2.中国农业银行广西分行，广西 南宁 530000）

一、研究背景

互联网时代，很多产业通过“互联网+”的模式经历了飞速增长，实现了线上与线下的融合。与此同时，消费者的在线消费形成了信息数据的爆发式增长，形成了不同的经济热点，对实体经济起到了导向作用。例如，网络关键词搜索作为公众获得信息的重要源泉，能够直接反映消费者的偏好，成为实体企业经营决策的重要参考指标。截至2018年6月底，淘宝天猫电商约占网购市场份额的65%，通过淘宝天猫平台成交量及搜索频度综合而成的阿里指数，能够较好地反映消费者对某一行业或产品的关注度，且较好地反映了该行业在一定的时期内的绩效变化。因此，阿里指数将特定实体经济与互联网紧密结合，成为能较好反映实体经济状况的替代性指标。

近年以来，我国的母婴产业得到了蓬勃发展，尤其是放开二胎政策之后，对新生儿出生人数增长的预期使母婴产业迎来了乐观的增长预期。截至2018年6月底，我国母婴产业交易额达到3.1万亿元人民币，其中在线网购份额占总销售额的45%①。在母婴产业及其线上交易迅猛发展的同时，我们自然会有了这样的问题：母婴产业的绩效受到线上交易的影响了吗？影响多大？母婴产业的市场表现与二胎概念股业绩相关吗？

因此，本文以母婴产业为研究对象，分析实体经济与股票市场的相关性，并探究其传导机制，剖析经济“脱虚向实”的路径，提高资源配置效率。本研究视角也为互联网时代如何利用大数据思维分析实体经济绩效提供了思路，有助于投资者做出价值判断并回归价值投资，实现资本市场服务于实体经济这一重要目标。

二、实证分析

（一）样本选择与数据来源

1.阿里指数。由于淘宝天猫占据电商过半市场，而其中母婴产品上线比率较高，因此采用阿里指数衡量母婴产业的线上市场表现具有代表性。所选择的阿里指数的时间区间为2017年3月5日至2018年3月5日。图1反映了母婴产业阿里指数在此期间的变化趋势。

图1 阿里指数的变化趋势

从图1可看出，2017年3月至2017年10月，阿里指数总体趋于平稳，其中3月、6月以及10月呈现季节性小幅波动。3月阿里指数小幅上升原因为过年积攒的蓄势量，6月波动来自于儿童节以及暑假前的备货，10月份指数上升源于9月开学后的季节性消费囤货。

2017年11月，这段时间内出现剧烈波动，时间点呈现于“双十一”前后。2017年12月出现第二次较大振幅，时间点以“双十二”前后最为突出。2018年1月底，淘宝天猫销量再次上扬，主要原因来自于春节前备货以及防止物流停止而出现的集中发货。2018年2月至3月，销量逐渐下滑，并在除夕当天达到谷底，并随后回暖到平均水平。

2.股票数据。涉及母婴产业的二胎概念板块所共有27支相关股票，如表1所示。二胎概念板块指数由这些股票的收盘价格、成交量等加权得到。相关数据来源于Wind数据库。

表1 沪深A股二胎概念板块股票名称及代码

3.其他变量。CIt为t时期二胎概念板块股价指数，HS300t为t时期的沪深300指数，均为日度数据。二胎概念股对数收益率和沪深300指数对数收益率，分别计算如下：

二胎概念板块指数的超额收益率为将二胎概念股与沪深300收益率的差：

Vol为二胎概念板块股票成交量，Ali为阿里指数。各变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计

（二）全时段实证研究

1.单位根检验。我们对一年时间段的各变量进行单位根检验，检验结果如表3所示：

表3 单位根检验

由单位根检验结果可知，Yield_A，，Ali_Index在5%的水平上均显著，拒绝原假设，即变量是平稳的。而和无法拒绝原假设，是不平稳的。对两个变量进行一阶分差，再进行单位根检验，结果如表4所示：

表4 一阶差分后单位根检验

检验结果显示两个变量一阶分差的结果在5%的水平上显著，是平稳的。因此Yield、Vol、Ali、dCI及dHS300在时间序列上是平稳的，满足了向量自回归（Vector Autoregressiion, VAR）模型的前提条件。

2.VAR模型与实证分析。现建立p阶VAR模型，研究阿里指数与板块股价指数、成交量、超额收益率之间的关系。

根据AIC判定法则和BIC判断法则，确定VAR模型滞后期为4，建立变量的4阶滞后模型。由VAR模型可以得出，在5%的显著性水平条件下，VAR模型在供应指数和超额收益率上，与其他变量之间的关系上部分显著：

t-4期的阿里指数对当期二胎概念板块超额收益率具有显著影响。两者的回归关系表明，淘宝天猫上销售商的母婴产业的采购量波动会对相关股票股价产生影响，只是影响具有滞后性，这是一个对投资者较有价值的信息，投资者可以对淘宝天猫母婴产品的采购指数历史走势来预测相关股票股指的变动方向。另外一方面，此对时间序列变量证明了实体经济的在线市场表现也可以对股票股指产生影响，这也回应了文献综述中实体经济能否对证券市场发挥作用的疑问。

3.平稳性检验。为确定VAR模型是否存在单位根，本文使用了stata对其平稳性进行检验。由图可知，一年期自回归模型的特征根均在单位圆内，故此模型不存在单位根，模型稳定。

图2 单位根图示

研究表明，以一年时间为基期，母婴产业线上市场表现对二胎概念股的单向影响表现较为突出。采购数量是实体企业销售量的直接表现。一般而言，销售量作为实体企业的第一收入来源，其高低反映了实体企业的经营表现，故采购数量的多少显著影响二胎概念板块的股票波动情况。除此项关系外，其他母婴产业线上表现与相关股指的表现都是受股票股指的影响。探究原因，终端电商市场须经采购、运输、供应和消费传导，时间线上的拉长，减弱其传导到证券市场的可能性。而证券市场对实体经济有显著影响，体现在沪深300指数影响母婴产品网上供应量和二胎板块超额收益率对采购指数的影响，相关商家可通过观测沪深300股指和二胎板块超额收益率，指导采购供应策略。另一方面，我国股票市场的半有效性也可解释其中的原因。母婴产品的市场波动已经部分体现在相关的股指中，我国股市还未达到有效市场，仍然表现为半有效性。

总体上看，上述回归结果证明了在二胎产业这一细分领域，在实体经济和股票市场上具有双向联系。

（三）分阶段实证研究

为研究淘宝“双十一”网购狂欢节期间，母婴产品在线市场表现对二胎概念板块股票绩效的影响，本节提取2017年10月16日-2018年12月1日的时间段来进行分析。

“双十一”前后阿里指数对超额收益率的脉冲如图3所示。可以发现，该冲击在前4天对超额收益率产生正面作用，但有下降趋势，到第5天时转为负后逐渐趋于0。

脉冲曲线发生以上变化的可能原因是：第一，当投资者观察观察到电商终端市场情况即阿里指数变化后，故意在前三天（t-4到t-1）做低股票，随后待到采购商向厂家进行新一轮进货的时候（采购指数变化），释放信号，更多的投资关注造成股价上扬；第二，投资者观察到电商终端市场在“双十一”期间销量大幅增加后，有比较好的预期，故抛售股票造成短暂性股价降低，等到供应商进行新一轮采购时，实体经济的表现给投资者注入信心，因此冲击效用迅速转正。产生这种冲击效果的可能原因是，投资者预期供应过剩，超额收益率下跌，但随后终端市场强劲表现拉回超额收益率。也就是说，在特定的热点性事件上，母婴实体经济的线上表现对证券市场股票股价具有显著影响。

图3 “双十一”前后阿里指数对超额收益率的脉冲示意图

三、结论和建议

在整体性研究中，本文以2017年3月5日至2018年3月5日一年期为区间，实证分析了阿里指数与二胎概念板块股票指数的相关关系。实证结果表明，母婴产业线上市场表现对二胎概念股表现只在1688采购指数表现较为突出，电商采购数量的多少显著影响二胎概念板块的股票量价波动。此外，二胎相关股指反向影响电商市场，分析其原因为终端电商市场须经采购、运输、供应和消费传导，时间线上的拉长，减弱其传导到证券市场的可能性，故只有与母婴实体经济发生交易的电商采购商，其采购行为直接影响相关股票影响。

在分阶段分析中，通过对“双十一”网购狂欢节引发的阿里指数的异常波动进行实证分析，综合得出代表母婴线上市场表现的阿里指数（关键词：母婴产品）与二胎板块超额收益率具有显著关系，并得出其回归方程。具体而言，淘宝指数影响下四期的股票超额收益率。供应指数和采购指数影响下一期的股票超额收益率。通过脉冲响应分析，归纳出阿里指数影响超额收益率波动的可能逻辑。投资者存在做低股票再高抛卖出的可能性，以及另一种可能性是，利好消息落地导致股票抛售，而新一轮采购诱发股票再次上涨。供应指数对超额收益率的脉冲曲线显示，市场存在预期母婴产品供应量过剩的恐惧心理，但超额收益率的下跌很快由强劲的后市表现所拉回。

总体上看，不论在中长期时间内还是短期时间内，母婴实体经济的线上表现对证券市场股票股价具有显著影响，也验证了中国的股票市场存在一定的有效性。即母婴市场的在线表现，作为一种信息出现在理性投资者面前，投资者会迅速做出反应，并最终影响股价波动。

根据本文的研究结论，提出以下建议：

第一，加强资本市场与实体经济的融合。由于证明了母婴产品经销商采购量会直接影响股票市场，建议有关部门利用已有大数据技术并结合区块链技术，公开或部分公开二胎产业采购量，引导社会资本在二级市场配入实体股票。一定程度可以提升实体经济和虚拟经济的联系性。

第二，经济决策要动态调整。统计意义上，在“双十一”期间，二胎概念股绩效表现是母婴产品的供应量的风向标。对于厂商和供应商而言，这是一个较好的信号。股指表现好，则采购商可以抓紧时间采购相关产品，避免反应过慢造成采购拥挤或者是原厂商供应不足导致的价格上升。而厂商也可以提前计划生产，应对接踵而至的订单。

第三，投资者可以借助适用指标做出投资决策。投资决策时应选择较好的指标，考虑其可预见性和适用性，增加决策的理性程度，保持投资和资本市场的可持续发展。

注释

①资料来源：Wind数据库。