新冠肺炎疫情对A、B股股价波动影响差异研究

王明国，刘晓双

（青岛理工大学商学院，山东 青岛 266520）

一、引言

2020年年初，新冠肺炎疫情短时间内迅速在全国范围内蔓延，对股票市场产生剧烈的冲击，美股更是遭遇了前所未有的四次熔断。股票市场是经济的“晴雨表”，疫情冲击下投资者恐慌的投资行为造成了股票市场的剧烈波动，疫情对实体企业的直接冲击进一步加剧了股市的动荡。2020年，中国股市整体处于相对低迷的状态，同年1—3月，新冠肺炎疫情对于股市的冲击尤为剧烈，深成指下降676点，沪指下降335点，尤其在春节后的第一个交易日，深成指和沪指都发生了不同程度的大幅度下跌，当日深成指下跌达8.5%，沪指跌幅也达到7.7%。新冠肺炎疫情的特点主要表现有暴发突然、传播速度快、变异快三个特征，在这三个特征的作用下造成了社会人群的高度恐慌，在短期内对我国的经济产生剧烈的冲击。随着我国对疫情积极有效的处理，疫情已经得到控制，社会对于疫情的恐慌已经平复。随着投资者恐慌的投资行为的消退，股市逐渐呈现出平稳的趋势，因此，疫情对于中国股市的冲击是短期的。

本研究的创新点在于对A股与B股受到的冲击差异进行研究，学者们以研究新冠肺炎疫情对A股股市的冲击较多，少有研究B股的冲击问题，A股与B股面对的投资对象与投资环境不同，存在一定的研究价值。研究新冠肺炎疫情对于我国股市的冲击影响及其作用机制，对比研究A股与B股股市的冲击差异，对于发现我国股票市场存在问题并完善我国股票市场有积极的意义，有利于增强我国股票市场及我国经济应对冲击的能力。

二、文献综述

历史上，重大突发事件往往都会与经济关联，产生一系列的连锁反应。通常来说，重大突发事件是指突然发生，造成或者可能造成社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件以及社会安全事件，此次新冠肺炎疫情就属于重大公共卫生事件。历史上，SARS、珍珠港事件、“911”事件等都属于重大突发事件，学者们就这类事件对金融市场的影响机制都进行了研究。

研究发现，不同的重大突发事件都有一个共同点，即对公众情绪的影响。重大突发事件会使投资者产生恐慌情绪，严重影响到投资者们的投资信心。行为经济研究表明，由不良情绪和焦虑驱动的负面情绪会影响投资决策，造成金融市场的动荡，这种情况下，小型股和高风险股以及行业不太稳定的公司受到的影响更大（GuyKaplanski,HaimLevy，2010）；2003年，伍志文在他发表的“SARS对金融业的冲击路径及其影响初探”一文中提出，SARS事件从人流、物流、资金流以及信息流等各路径对金融造成冲击，风险从消费、投资、货币、进出口、财政等各个方面渗入，短期内严重打击投资者的投资信心，使得股票价格出现明显下跌的现象，这种影响的持续时间随着疫情的进展而变化（伍志文，2003）；SARS疫情影响了投资者们的心理预期，使得股市中出现恐慌性抛盘的现象，但是疫情对于股市的这种影响是有限和短暂的，这种影响会随着疫情的控制而逐渐减弱（吴启芳，2003）；投资者情绪是疫情影响股价的潜在机制，应重视在重大公共卫生事件发生时公众的心理及情绪监测和安抚（王箐、王钟黎等，2020）；新冠肺炎疫情对股票市场的影响主要是一种源自恐慌情绪下的短期且有限的影响（蒋海、吴文洋等，2021）；投资者情绪机制贯穿了疫情冲击所形成的风险的产生和放大的各个环节，使得投资者对市场的未来产生过度悲观的预期，产生非理性反应，同时，相比于外汇市场等其他市场，股票市场更易受到投资者情绪的影响（方意、于渤等，2020）；疫情中，投资者的非理性预期情绪能够使得重大突发事件对股市产生负面的冲击效应，甚至超过实质损害的程度（张志平，朱思颖等，2020）；重大突发事件下，投资者的情绪极易受到影响，从而使冲击呈现出传染效应，往往会使得突发事件对金融的冲击远远大于预期（杨雯迪，2021）。

重大突发事件对投资者情绪的影响是一方面，另一方面是对实体经济的冲击直接影响股票价格的变动方向。区域性突发事件发生时，风险会从实体经济转向金融体系，最终通过金融体系的分配、交易、流动等活动吸收分解，而当国际性突发事件出现时，风险会由金融体系转至实体经济，威胁宏观经济状况（杨雯迪，2021）；新冠肺炎疫情对实体经济的冲击由于各个行业的异质性而不同，疫情期间医药制造、信息技术等行业的股价上涨明显，而旅游业、餐饮业、房地产行业等的股价下跌严重（陈林、曲晓辉，2020）；疫情下，防疫能力越强的地区的企业以及资产规模越大的企业，其应对冲击的能力越强，投资者对这些企业的未来预期越高（楚茂源，2020）。

基于以上对现有的重大突发事件的研究，新冠肺炎疫情对于股价有着明显的负向冲击，为更加清晰地展现新冠肺炎疫情的冲击，本研究在王箐、王钟黎等（2020年）提出的动态面板模型的基础上，适当延长分析窗口期，以新冠肺炎疫情实时数据以及A股、B股股票数据为支撑，引入换手率与银行利率作为控制变量，分析新冠肺炎疫情对我国股票价格的影响，同时对比疫情对A股和B股股票的冲击程度。

三、数据来源与变量设定

本研究的研究对象是深沪两市所有的A股公司和B股公司，上市公司的所有数据主要来源于国泰安数据库、同花顺、东方财富网，主要包括A、B股上市公司在所选时间区间的股价、换手率、银行隔夜拆借利率，关于疫情的实时数据来源于国家卫生健康委员会。收盘价是当日最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价，是投资者们共同认可的价格，不易受外界的影响，因此，本研究挑选收盘价波动作为研究的因变量。新冠肺炎疫情的数据采用每日新增确诊病例作为本研究的自变量，每日确诊病例能够显著地反映每日疫情的实时变化。由于全国除湖北等严重地区外，其余地区每日死亡病例变化不显著，且存在多数数据为零的情况，因此，在本研究数据当中未研究每日死亡病例。以换手率和银行隔夜拆借利率作为控制变量，换手率反映在一定时间内股票转手买卖的频率，能够衡量股票的流通程度。而银行隔夜拆借利率能够影响投资者的交易成本和融资成本，进而能够影响投资者对股票的交易需求。

A股是以人民币认购和交易的，由我国境内公司发行的人民币普通股票，而B股是以外币认购和交易的人民币特种股票。A股、B股所面临的投资群体、投资环境等不同。本研究在王菁等（2020年）的研究模型的基础上，对新冠肺炎疫情对A、B股股价的冲击进行对比研究分析。

新冠肺炎疫情对于股价的冲击不仅在于对投资者情绪的冲击，对宏观经济的冲击也是股价波动的重要影响因素。新冠肺炎疫情对于宏观经济的冲击主要表现在三个方面，消费冲击、投资冲击和外贸冲击。一是消费冲击。新冠肺炎疫情暴发期间，需要采取严格的疫情防控措施，使得人们的选择性消费减少，停工停产，也使得许多行业出现资金链断裂的问题，尤其是短期内疫情对第三产业产生直接的冲击，遭到重挫。二是投资冲击。在新冠肺炎疫情的影响下，投资环境在短期内呈现不稳定的状态，投资的不确定性和风险性增加，导致投资收益下降。三是外贸冲击。显然，新冠肺炎疫情对出口的冲击程度要大于对进口的冲击程度。为避免各个国家间疫情的传染，外贸受到了极大的限制：首先，从出口来看，国内工厂停工停产，作为主要出口产品的工业产品无法出口，且人口流动和运输受限，因此出口受到较大的冲击。其次，从进口来看，疫情期间，由于工业产品的出口受限，因此，其原材料等的进口需求萎靡。

在上述冲击机制的分析下，本研究提出以下假设：

假设1：新冠肺炎疫情对股市价格波动有显著的负向冲击

在假设1的基础上，本研究在分析疫情对股价波动的负向冲击后，进一步研究新冠肺炎疫情对股市的异质性冲击，主要是对不同地区的股价冲击的不同，因此，本研究以疫情最严重的湖北地区的上市公司作为观察对象，进行了面板向量自回归模型的研究，在此基础上提出了以下假设2。

假设2：新冠肺炎疫情对湖北的上市公司的股价冲击更大

在假设2的研究过程中，新冠肺炎疫情的地区差异性冲击显著，为深入研究疫情对股市的冲击差异性，本研究将重点放在不同的投资对象以及不同的投资环境下的疫情冲击差异，对A股、B股同时期的上市公司面板数据进行了模型研究，由此提出假设3。

假设3：新冠肺炎疫情对B股的冲击要大于对A股的冲击

基于以上假设本研究利用的模型如下：

模型一：D=b+eb+eb+wb+rb+u+v+ε

D衡量的是j市i公司在t时的股价波动，e为j市每日新增确诊病例数，w为换手率，r为银行隔夜拆借利率，u和v分别表示为个体和时间固定效应，ε为误差项。为了避免公司和行业层面的一些影响因素以及突发因素或宏观经济面对模型研究结果的影响，本研究控制了个体固定效应和时间固定效应。

模型二:D=b+eb+eb+wb+rb+e×hb+e×hb+u+v+ε

由于新冠肺炎疫情国内初发地和最严重地区均在湖北，因此，为了研究疫情对不同地区的上市公司的差异性冲击，将上市公司注册地区是湖北作为模型的虚拟变量，设虚拟变量hj为即若上市公司注册地为湖北，则虚拟变量赋值为1。

四、实证结果分析

（一）变量描述性统计

为了更直观地展示新冠肺炎疫情对股票价格的冲击，本研究选取了2019年12月20日至2020年3月20日的股票数据进行了分析，表1为各指标数据的描述性统计。如表1所示，A股与B股股价最大值与最小值相差巨大，B股最大值与最小值分别为0.07与-0.13，显然相比于A股股价的波动B股的波动幅度更大，这一现象的原因可能是由于疫情发生后，境外投资者对于投资环境的变化反应更加敏感，相比于境内投资者来说，境外投资者对疫情不确定性程度的判断更高。同时，表1中湖北股票样本的波动均值以及最大值、最小值波动相比于整体A股、B股的股价波动更大。湖北是疫情最严重的地区，单日新增确诊病例最高时达14840例，投资者情绪处于极端悲观的状态，直接导致了股票市场的剧烈动荡，纷纷抛售股票导致股价大幅度下跌。

表1 主要变量描述性统计

（二）面板向量自回归模型分析结果

表2展示了固定效应模型的分析结果。基于模型一分析新冠肺炎疫情对A股和B股股票价格波动的影响，模型中每日新增确诊病例的系数均为负数，因此，新冠肺炎每日确诊病例与股市价格波动呈现显著负相关，同时，模型一中每日新增确诊病例的二次项系数均为正数，说明新冠肺炎对股价波动的负向冲击是先增大后减小，在2020年2月4日到达拐点，从全国疫情来看，2月4日后全国每日新增确诊病例开始呈现下降趋势，疫情状况得到缓解。在对模型一的两组分析结果中，每日新增确诊病例系数分别为-0.018和-0.033，显然新冠肺炎疫情对B股股市的冲击要大于对A股股市的冲击。

表2 面板向量自回归结果

模型二针对新冠疫情对湖北地区上市公司的差异性冲击进行了分析，模型二中湖北虚拟变量与每日新增确诊病例的交互项均具有统计显著性，说明新冠肺炎疫情对湖北地区的上市公司与其他地区的上市公司确实存在异质性冲击。湖北地区一次项为正，二次项为负，说明新冠肺炎疫情对湖北地区的冲击呈现出持续增加的态势，随着疫情每日新增确诊病例的增加，股价会持续下跌。而非湖北地区的一次项系数为负，二次项系数为负，非湖北地区股价随着每日新增确诊病例的增加，股价下跌的速度呈现出先增加后减少的态势。

（三）稳健性检验

王箐等人的研究结果显示，新冠肺炎疫情对股价波动的影响存在滞后1期的滞后效应，因此，在本研究中，利用滞后1期的动态模型进行稳定性检验，同时分析投资者情绪机制在新冠疫情对股价的冲击中的作用。动态模型构建如下：

模型三：D=b+l.Db+eb+eb+l.eb+wb+rb+u+v+ε

其中，l.D为第j市第i公司在第t天股价波动的滞后项，l.e表示第j市在第t天的每日新增确诊病例的滞后项。

表3 稳健性检验结果

模型三展示了新冠肺炎疫情对股价冲击的滞后影响。首先，新冠肺炎疫情的滞后冲击效应主要源于投资者情绪机制的影响，面对疫情的突发，投资者有情绪反应的时间。当投资者情绪反应剧烈，则股票市场会随之波动；而当投资者情绪平稳后，这种效应则会消失。其次，从实证结果来看，A股与B股的动态模型检验中滞后1期的每日新增确诊病例具有统计显著性，且回归系数为负，说明投资者情绪机制导致的滞后效应具有加强疫情对股价冲击的作用。就动态模型的A股与B股对比来看，新冠肺炎疫情对B股的冲击依旧大于A股，同时每日新增确诊病例的一次项与二次项的回归系数符号与模型一静态模型实证结果相同。对比静态模型来看，显然动态模型中新冠肺炎疫情每日新增确诊病例对A股和B股股价波动的冲击都更加显著。

五、研究结论与建议

本研究应用事件研究法，利用2019年12月20日至2020年3月20日沪深两市A股和B股上市公司的数据，采用静态模型与动态模型相结合，将新冠肺炎疫情对股价波动的冲击以及对A股、B股的冲击对比进行了研究，同时分析了对湖北地区与非湖北地区的上市公司的异质性冲击。研究发现，新冠疫情对股价波动存在显著的负向冲击，且整体呈现出一种冲击先增加后减少的倒U型的现象，随着每日新增确诊病例的增加，疫情对于股价的负向影响在逐渐减小，进一步对A股与B股的冲击差异进行研究发现，B股股价受到疫情的影响更大。动态模型下研究了投资者情绪机制带来的滞后效应的作用机制，投资者情绪机制加重了新冠肺炎疫情对股价的冲击，使得冲击形成一种“惯性”作用，即在疫情的影响结束以后，疫情对于股价的冲击还会继续存在，但是这个持续的时间仅为1天。研究结果表明，在新冠肺炎疫情冲击下，投资者能够对不同的投资环境、不同地区的上市公司所受疫情的影响进行理性的区分，A股与B股由于不同的投资人对于新冠肺炎疫情的反应程度不同，境外投资人在疫情发生初期就敏感地察觉到投资环境的变化，因此，B股股价受到疫情的冲击相对会更早、更大。新冠肺炎疫情对股价的冲击是一种短期的冲击，这可能是由于随着医疗专家们对病毒的进一步研究，疫情得到缓解以及疫苗的研发和接种，使得投资者重新恢复了对股票市场的信心，投资者对疫情的冲动情绪平复之后，即使疫情反弹，也不会再出现股价剧烈波动的现象。

本次关于疫情对股价波动冲击的研究，能够看到重大突发事件对于经济造成重大影响。基于上述结论得到如下启示：

首先，重视媒体舆论力量。研究证明，重大突发事件对经济产生的主要冲击机制为投资者情绪机制，而媒体舆论是投资者获取相关事件信息的主要来源，相关部门应加强对媒体部门的监管，加强对疫情相关实时信息以及相关知识的宣传和教育，及时安抚投资者的情绪，避免谣言的传播给广大投资者带来错误的信息，从而做出不理性的大规模抛售等行为，减少金融系统性风险发生的几率。其次，重视财政政策与货币政策的作用。抓住事件关键窗口期，采取减免税收等宽松的财政政策，同时，采取稳健的货币政策，协同帮助企业渡过难关。此外，重视对金融系统性风险的监管尤为重要。监管部门应加强对金融系统性风险的监管，防患于未然，在未发生冲击之前就应该对易发生金融系统性风险的各个节点进行加强监管，重视各市场之间的关联度，扩大监管范围，避免冲击发生之后风险在各个市场之间传播。