环境不确定性、信息披露质量与股价同步性

2021-12-15赵树娜万幼清杜兰英

武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2021年5期

赵树娜，万幼清，杜兰英

(1.武汉理工大学管理学院，湖北武汉 430070；2.华中科技大学管理学院，湖北武汉 430070)

近年来，我国经济正在高速发展，但环境不确定性程度却逐年上升，这使得企业所处的外部风险也逐年增加，突如其来的新冠肺炎疫情在全球的蔓延更对各国经济造成了强烈的冲击。因此，研究环境不确定性不仅可以把控我国未来经济与资本市场的发展趋势，还能够帮助企业更好地应对外部不确定性的冲击。

股票市场的健康运行依赖于信息的传播，那么当企业所处环境的不确定性程度较高时，其信息披露质量是否会降低，进而增加其他噪音的干扰，最终使噪音变成影响股价的主要原因呢？股价同步性不仅可以很好地反映股价波动情况，还与股价信息含量及投资者对相关信息的运用之间有着确切的联系[1]。因此，通过使用股价同步性这一变量，可以探索企业所处环境的不确定性和股票价格波动之间的相互关联及其影响路径。

对于影响股价波动的主要因素学术界还没有得出统一的结论。很多学者指出公司特有信息的披露可以使得个股的波动性更强，与整体市场价格的同步性也就会越低[2]。但这种解释忽略了不同市场特质性的影响，西方国家市场起步较早，公司的特质信息能够充分地体现在股价中，但中国市场中充斥着较多噪音，股价同步性变动的原因更可能与市场中的噪音相关[3]。按照上述逻辑，已有很多学者研究证实在我国的股票市场中，较多的噪音交易导致了较低的股价同步性。这也为笔者研究提供了重要的理论依据。

1 文献综述

1.1 环境不确定性

现有的国内外文献已对环境不确定性这一因素进行了大量的研究。邓康林等[4]认为不确定性是企业经营活动中普遍的现象，而且这种不确定性的水平正在不断提高，企业不是环境的被动接受者，而是会随着市场的变化主动进行改变。王爱群等[5]指出企业一般会选择储备一定的财务柔性，以便在外部环境发生变化时能够准确迅速地做出相应调整。

在环境不确定性和公司资本成本之间的关系方面，BAUM等[6]以企业融资为视角进行研究，发现企业所处的环境不确定性程度与其债务资本成本呈显著正相关。林钟高等[7]指出环境不确定会增加信息不对称程度，使企业经营风险增加，造成企业债务资本成本的显著上升。陈峻等[8]发现环境不确定性会对公司经营业绩产生负面影响，在环境不确定性程度处于较低水平时，大客户能够降低公司的权益资本成本。

在环境不确定性造成的经营后果方面，花冯涛等[9]认为会计信息质量的下降与现金流波动的上升，都可以进一步影响企业特质风险。付晓月等[10]认为企业所处的环境不确定性与研发投入呈倒“U”型关系。

1.2 信息披露质量与股价同步性

股价同步性，表示某段时间内个股股价与市场整体价格同时上升或者下降。KING[11]最先发现了个股收益率、市场收益率和行业收益率三者之间显著的正向关系，这表明个股能够包含市场及行业层面的信息。ROLL[12]在对美国股市的研究中创造性地使用“R2”来衡量当时美国股市的股价同步性，并获得了学术界的认可。自此，大量学者开始探索不同市场中股价同步性的特点，并形成了截然不同的两种“对立性观点”，即信息效率观和非理性行为观。

(1)信息效率观。JIN等[13]指出信息透明度的变化是导致股价同步性变动的重要因素，当公司信息公开度较高时，投资者就会利用这些信息对公司的盈利能力做出更加合理的预测。我国学者对股价同步性的研究起步较晚，其思路基本和国外相同。游家兴[14]通过对涉及到“R2”的文献进行梳理发现，随着我国股票市场的迅速发展，我国股价波动同步性正在不断降低。谭松涛等[15]也从互联网发展的角度揭示我国股价同步性逐渐降低的原因。王木之等[16]认为公司审计报告中披露的关键审计事项的数量越多，其股价的个体波动性越强。同样地，张本照等[17]也得到企业自愿披露的特有信息越多，股价同步性越低的结论。综上所述，从信息效率观的角度来看，公司披露高质量的信息能够增加股价中的公司信息含量，导致股价同步性的降低。

(2)非理性行为观。DASGUPTA等[18]认为在充斥着噪音的新兴市场中，信息透明度较高的公司往往代表其公司层面的不确定性越低，而股价同步性则更多地代表这种不确定性。我国学者也得到了类似的结论，林忠国等通过比较我国股票市场中公司特质信息与噪音的相对大小发现，噪音在我国市场占主导地位，是造成股价同步性较低的主要因素。HU等[19]比较了中国股市与欧美发达市场的区别，得到股价同步性包含的信息在两种市场上有较大不同的结论，在中国股市，较低的股价同步性往往反映出较多的噪音。KELLY[20]研究指出股价R2较低的公司信息交易更少，信息不对称的程度更大，其中造成R2低的原因是市场中的噪音。可见非理性行为观的主要思想是股价同步性会更多受到噪音交易等非理性投资行为的影响。提高信息披露质量能够减少股价受噪音的影响，进一步导致股价同步性的上升。

1.3 文献评述

虽然股价中信息含量的多少在学术界并未达成一致。但大部分研究表明中国股票市场存在的大量噪音更有可能成为导致较低股价同步性的原因，而提高企业信息披露质量可以减少噪音对其股价的影响，进而通过提高股价中的信息含量推动股价同步性的上升[21]。然而，目前涉及环境不确定性与股价同步性之间相互关系及其作用路径的文献较少。因此，笔者基于中国市场，通过对环境不确定性与股价同步性之间关系以及影响机理进行探索，讨论股价同步性的信息含量，以丰富相关研究。

2 理论分析与研究假设

有效市场理论认为，当市场未能达到完全有效市场时，股价并不能体现企业层面全部的信息。相较于西方成熟的市场而言，我国市场的各项制度还不够完善，资源配置效率也有待提高，所以我国市场中充斥着较多噪音信息和非理性行为，也就是说，股价的上下波动未必是由股价中公司特有信息含量推动的。由于我国市场普遍发生追涨杀跌、从众效应等现象，使得股市中存在大量的噪音交易行为，市场类型属于非有效市场。并且我国股票市场的参与者大多都是中小投资者，他们缺乏专业的投资知识与信息辨别能力，非常容易被庄家欺骗[22]。在有效信息较少且噪音信息较多的市场中，这些中小投资者很有可能做出错误的投资决策，不理智地跟随大众摇摆，频繁交易，造成股价的异常波动。因此，在我国市场，股价同步性较低是因为股价中信息含量较少造成的，进一步说，企业可以通过提高信息披露质量，使投资者们可以精确地评估企业的发展潜力，从而进行科学的投资。这样不仅能够提高企业形象，还可以减少市场噪音和盲目的投资行为对股票价格的影响。

综上所述，笔者认为企业所处的环境不确定性程度越高，其信息披露质量就越低，进而增加了市场噪音对股价的影响。企业所处的环境不确定性程度越高，投资者就越难以及时完整地获取市场变化的信息，从而增加了企业经营风险。因此，为了在维持自己薪酬水平的同时达到股东指定的目标，企业管理层往往倾向于隐藏部分信息，使得投资者无法合理预期企业收益，从而导致企业发生损失。这时，管理者很容易把业绩下滑归因于环境的变化对企业信息质量造成的负面影响[23]。即在噪音较多的中国市场，当环境不确定性程度较高时，企业往往会选择降低其信息披露质量，导致投资者难以获得有用的信息，增加了市场中的投机行为，使股价更多地由噪音推动，股价同步性随之降低。基于上述分析，笔者提出如下假设：

H1其他条件不变时，企业的环境不确定性与股价同步性负相关。

H2环境不确定性程度较高时，企业的信息披露质量降低，进而导致股价同步性降低，信息披露质量在环境不确定性对股价同步性的影响中发挥了中介效应。

3 研究设计

3.1 样本选择

以2013—2020年在上海和深圳两个证券交易所的上市公司为初始研究样本,并对其进行筛选：①从初始样本中剔除ST、*ST类公司；②剔除金融保险类公司样本；③剔除销售收入小于0的样本；④为了保证股价同步性指标衡量的准确度，剔除年度个股周收益率数据不足30个观测值的公司样本；⑤剔除变量数据缺失的上市公司；⑥对所有连续变量进行缩尾处理。最终得到9 120个样本用于回归分析。主要财务指标均来自CSMAR数据库和RESSET数据库。

3.2 变量定义

3.2.1 被解释变量

股价同步性(SYN)：采用市场收益模型衡量股价同步性。参考文献[24]的方法，采用式(1)和式(2)计算股价同步性(SYN)。

rj,t=αj+βmrm,t+βiri,t+εj,t

(1)

SYN=ln(R2/1-R2)

(2)

式中：αj为常数项；βm和βi为rm,t和ri,t的系数；rj,t为第t周的个股收益率；rm,t为第t周的市场收益率；ri,t为第t周的行业收益率，行业收益率ri,t是用同行业内各公司的流通市值进行加权平均得到的；εj,t为随机扰动项；R2为式(1)的拟合优度，对其按式(2)进行对数化处理，得到股价同步性SYN。

3.2.2 解释变量

环境不确定性(EU)：参考文献[8]的方法，先采用式(3)分别估算出过去5年的非正常收入，式(3)回归得到的残差项即为非正常收入；再计算公司过去5年非正常收入的标准差，用其除以过去5年销售收入的平均值，得到未经行业调整的环境不确定性，而行业环境不确定性为同一年度相同行业内所有公司的未经调整的环境不确定性的中位数，则环境不确定性EU为各公司未经同行业调整的环境不确定性除以行业环境不确定性。

Sale=φ0+φ1Year+θ

(3)

式中：φ0为常数项；φ1为Year的系数；Sale为企业当年的销售收入；Year为观测值所在年度，若观测值处于当前年度，则Year=5，若观测值为过去1年的，则Year=4，依次递减。

3.2.3 中介变量

信息披露质量(EA):利用盈余激进度作为企业信息披露质量的代理变量，具体公式如下：

EA(i,t)=(EARNi,t-CFOi,t)/ASSETi,t

(4)

式中：EARNi,t为t年度公司i的净利润；CFOi,t为t年度公司i的经营活动现金净流量；ASSETi,t为t年度公司i的期初总资产。EA数值与信息披露质量的高低呈反向关系。

3.2.4 控制变量

为了避免变量遗漏，在研究股价同步性时，选取的控制变量有机构投资者持股比例(Inst)、股权集中度(First)、公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、资产收益率(Roa)、市值账面比(MB)、企业属性(Soe)。

在研究信息披露质量时，选取的控制变量有机构投资者持股比例(Inst)、股权集中度(First)、公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、资产收益率(Roa)、企业属性(Soe)。具体变量定义如表1所示。

3.3 研究模型

为了验证假设H1，探索环境不确定性与股价同步性之间的关系，构建如下模型Ⅰ：

SYN=α0+α1EU+α2Inst+α3First+

α4Size+α5Lev+α6Roa+α7MB+

α8Soe+Industry+Year+ε1

(5)

式中：α0为常数项；α1～α8为各变量的回归系数；Industry为行业变量；Year为年份变量；ε1为随机扰动项。

为了验证信息披露质量可能发挥的中介效应，构建模型Ⅱ和模型Ⅲ进行回归分析：

EA=β0+β1EU+β2Inst+β3First+

β4Size+β5Lev+β6Roa+β7Soe+

Industry+Year+ε2

(6)

SYN=γ0+γ1EA+γ2EU+γ3Inst+γ4First+

γ5Size+γ6Lev+γ7Roa+γ8MB+γ9Soe+

Industry+Year+ε3

(7)

检验中介效应的具体过程如下：①检验式(5)中的系数α1的显著性，若显著，则进行下一步检验；若不显著，则中介效应不存在。②依次检验式(6)中系数β1和式(7)中系数γ1是否显著，若都显著，则进行下一步；若至少有一个不显著，则进行Sobel检验。③检验式(7)中系数γ2的显著性，若显著，则说明其为部分中介效应；若不显著，则为完全中介效应。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计

主要研究变量的描述性统计结果如表2所示，可以看出股价同步性(SYN)的平均值为-0.453，标准差为0.959，环境不确定性(EU)的标准差为0.968，这说明不同公司的股价同步性以及面临的环境不确定性都有较大的差距，这也从一定程度上说明了研究两者之间的关系是有意义的。再者，股价同步性的中位数为-0.381，均值为-0.453，这表明超过一半的公司股价同步性高于整体平均水平；环境不确定性的平均值达到了1.174，中位数为0.896，均值高于中位数，表明大多数上市公司的环境不确定性相对较高。

表2 描述性统计表

4.2 相关性分析

主要变量之间的相关系数如表3所示，可以看出环境不确定性(EU)与股价同步性(SYN)之间的相关系数在1%的水平下显著为负(-0.094)，这初步支持了假设H1，但还需要具体的回归结果支持。

表3 相关性分析结果

4.3 回归结果分析

(1)环境不确定性与股价同步性之间的关系。为验证假设H1，利用模型Ⅰ(式(5))来研究企业环境不确定性与股价同步性之间的关系，其回归结果如表4所示。

表4 多元回归结果

由表4可知，环境不确定性(EU)的系数在1%的水平上(p=0.000)显著为负(-0.052)，说明企业所处的环境不确定性越高，其股价同步性越低，假设H1成立。此外，机构投资者持股比例(Inst)的系数在1%的水平上显著为负，表明机构投资者持股越多，其股价同步性越低；企业属性(Soe)的系数为0.156，在1%的水平上与股价同步性显著正相关，表明国有企业的股价受噪音的影响程度较低。

(2)信息披露质量的中介作用。为验证假设H2，采用模型Ⅱ(式(6))和模型Ⅲ(式(7))进行回归分析，回归结果如表4所示。从模型Ⅱ的结果可以看出，环境不确定性的系数为0.007，并在1%的水平上显著，表示当企业面临的环境不确定较高时，其会计信息披露质量就会降低。模型Ⅲ的回归结果显示，信息披露质量的系数为-0.014，环境不确定性的系数为-0.052，均在1%的水平上具有显著性。上述回归结果显示，企业所处的环境不确定性越高，其股价同步性反而越低，这其中至少有部分影响是通过信息披露质量这个中介变量实现的，假设H2成立。