生產安全事故與自然災害信息對中國股票市場影響的實證研究

□李 平 湯懷林

[電子科技大學 成都 611731]

引言

社會生產過程中難免會遭受生產安全事故與自然災害的影響。據國家安全監管總局統計，僅2013年上半年，全國共發生各類生產安全事故約22.6萬起，死亡和下落不明約2.7萬人。各類生產安全事故嚴重影響了企業的正常生產經營活動，造成巨大的直接或間接的經濟損失。除了生產安全事故，我國還是自然災害多發的國家，各種災害時有發生。一般年份，全國受災害影響的人口約2億人，其中因災死亡數千人，需轉移安置300多萬人，農作物受災面積4000多萬公頃，成災2000多萬公頃，倒塌房屋300萬間左右。隨著國民經濟持續高速發展、生產規模擴大和社會財富的積累，災害損失有日益加重的趨勢。災害已成為制約國民經濟持續穩定發展的主要因素之一，不僅給人民群眾的生命安全造成損傷，同時也直接或間接影響到上市公司的業績。

本文主要研究生產安全事故與自然災害信息（以下簡稱事故災害）對作為經濟晴雨表的股票市場會有怎樣的影響。對于此類問題的研究，外文文獻得到的主要結論是事故或災害對股票市場有顯著的負面影響。如Hill等利用月收益率數據實證研究了三里島核事故對公用電力公司股票收益的影響，發現事件發生后兩個月，樣本股票的超額收益率一直為負。但是，受一些同樣能導致負收益率因素的干擾，事件的長期影響無法得到精確確認。這些因素包括：涉事公司在事件發生后減少股利發放數額、有關安全新法規的頒布等[1]。Roger等研究了1989年加利福尼亞地震對涉及到的房地產公司的股票價值的影響，發現對圣佛朗西斯科地區的房地產公司的股價有顯著的負面影響[2]。Gunther等選取1990～2005年之間全世界64個石油化工行業發生的爆炸事故為樣本實證分析了股票市場對化學災難的反應，其研究結果表明該類事件對股票市場會產生即時的負面影響。平均意義上，事件發生后兩日內的損失達到-1.3%，事件發生后首日的損失程度與事件的嚴重程度有很大關系。并且，長期的損失也與事件的嚴重程度有關系，有傷亡或伴有毒氣泄漏的事件負面影響更持久[3]。但是，Roger等又研究了加利福尼亞地震對保險公司股票的市值的后續影響，結果表明由于震后對保險需求的增加，保險公司的股票價值上升了。這表明自然災害對某些行業（如保險行業）可能具有正面的效應[4]。

此外，一些實證研究也表明事故災害對股市沒有顯著影響。如Andrew等通過對澳大利亞42起自然災害進行研究，發現野外火災、旋風和地震對股票市場收益有重要影響，而暴風雨雪和洪水卻沒有影響[5]。但隨后Andrew又發現了不同的結論，他利用GARCH-Mean模型就自然災害對澳大利亞股票市場的影響進行了研究，結果發現，在整個市場層面，自然災害對股票市場并沒有顯著影響[6]。Bert和Arieke采用事件研究法以1907～2007年之間209個能源事故為樣本實證研究了能源事故對股票市場的沖擊，發現股票市場對此類事故并沒有顯著反應。作者認為其主要原因可能是投資者在評估能源行業上市公司價值的時候已將發生此類事故的風險考慮在內了[7]。

國內對于此類問題的研究主要集中于地震自然災害對中國股票市場的沖擊效應。如劉慶富等以汶川地震為例，利用事件研究法實證分析了地震自然災害對中國股票市場各行業指數的影響，發現地震災難對中國股票市場各行業的收益和風險均產生顯著的不同程度的沖擊效應。總體而言，與地震期間相比，地震災難在地震之后對股票市場各行業的沖擊明顯加大，并且這些沖擊具有一定程度上的漸進性和持續性，而行業所表現出的個體差異主要取決于行業對地震災難的敏感性[8]。王健等通過對汶川地震災區上市公司收益率的研究，探討了自然因素對股市的影響，發現自然因素如地震對股市不同行業的企業影響各不相同[9]。譚宗瓊利用事件研究法對汶川地震后兩類上市公司（建筑建材板塊和生物制藥板塊）進行了實證研究，證實了地震確實對上市公司的某些板塊有不同程度的影響。醫藥板塊在震后立即受到影響，而建筑建材板塊是大概在震后三日后才受到明顯影響，但醫藥板塊受影響的時間不如建筑建材行業受影響的時間長[10]。

為了分析事故災害對我國股票市場的影響，本文選取了2003～2013年118份上市公司發布的關于受生產安全事故、自然災害影響的公告為事件樣本，利用事件研究法進行了實證研究。對該問題的研究，不僅有助于我們了解中國股票市場價格變化受事故災害影響的程度及其敏感性，還可以為投資者的交易決策提供經驗證據。

一、研究設計

（一）研究假設

中國股市在經歷了2007年以前的大牛市后于2008年一路下跌轉入熊市。我們預期，不同的市場環境下股票市場對事故災害的反應應該有所差異。一般而言，在牛市環境下，投資者對市場未來抱有相對強的信心，投資者常樂觀地對待負面消息；反之，熊市環境下則常以悲觀的心態對待負面消息。由此本文提出：

假設1：相比熊市，牛市環境下事故災害對股票市場產生的沖擊效應更小。

生產安全事故和自然災害在起因上是不同性質的事件。生產安全事故發生的原因是多樣的，可能是自然因素如高溫，也可能是機械故障、人為失誤等，具有一定的可防可控性。而自然災害則是由于自然的異常變化而造成的對人類社會的災害性影響，具有不可抗拒性。當投資者獲知這兩種由于不同性質的原因導致的負面消息后，其反應是否存在不一樣？這是我們關心的第二個問題，并且我們預期自然災害對股票市場的影響要小于生產安全事故。

假設2：自然災害對股票市場的影響程度小于生產安全事故。

對于不同行業，由于對事故災害的敏感性不同，事件發生后恢復生產的速度不同以及彌補損失的能力不同，不同行業受事故災害的影響程度是不同的。Roger等先后研究了1989年加利福尼亞地震對房地產行業股票收益和保險行業股票收益的影響，發現對部分地區的房地產公司股票收益存在負面影響而對保險行業股票收益卻有正面的效應[2,4]。劉慶富等以汶川地震為例，利用事件研究法同樣發現地震災難對中國股票市場各行業的收益和風險均產生顯著的不同程度的沖擊效應[8]。但Bert和Arieke對能源事故的實證研究發現股票市場對此類事故并沒有顯著反應[7]?？紤]到能源產品需求價格彈性極小以及產品供給的壟斷性特征，我們預期當事故災害發生后，能源行業的公司其股價甚至可能出現不跌反漲的現象。所以我們提出：

假設3：不同行業受事故災害的影響程度不同，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業不會受事故災害的負面影響，甚至可能出現其股價不跌反漲的現象。

在Gunther等認為，同等嚴重程度的事件對不同規模上市公司的影響是不同的，大規模的公司受事件的影響程度要小于小規模的公司受影響程度。這是因為小規模公司的股票市場流動性相對較低，并且小規模公司沒有大規模公司為履行生產合同而分散生產這樣的機會[3]。為了檢驗中國股票市場是否也存在相同的結論，我們設定受傷人數和死亡人數都在4人以下、財產損失額度在500萬以下的事件為同等嚴重程度的事件，并檢驗如下假設：

假設4：同等嚴重程度事故災害信息的披露對小規模公司的影響程度大于大規模公司。

（二）研究數據

本文中的事件樣本數據收集于2003～2013年上市公司發布的關于自然災害和生產安全事故的公告，這些公告均來自上海證券交易所網站和深圳證券交易所網站。用于搜索相關公告的關鍵詞包括：“災害”、“事故”、“地震”、“洪水”、“火災”、“爆炸”等等，共收集到251個數據樣本。其中，2008年5月12日發生的汶川地震對股票市場產生影響是不言而喻的，震后也有學者對此次地震對股票市場的影響做出了實證研究[11]，并得出了相應結論，故剔除涉及汶川地震的事件樣本。進一步，我們只取上市公司針對同一個事件做出的第一份公告，即剔除針對同一事件的后續公告。同時，剔除其中退市的2家公司及因事件的發生而導致股票停牌的樣本。此外，為了使實證結果更具合理性和穩健性，我們剔除數據采集期間公司有其他重大信息披露的樣本。最終得到154個初始樣本。事件涉及的各上市公司股票及市場的日收益率數據均來源于深圳市國泰安信息技術有限公司提供的金融數據庫（CSMAR數據庫）。剔除個股收益率數據缺失樣本后，最終可以利用的樣本數為118個。

根據研究假設，我們將這118個樣本進行如下分類：

1.市場背景：分為兩個時間段，2003～2007年（牛市），共30個樣本；2008～2013年（熊市），共88個樣本。

2.事件類型：分為兩類，一類是自然災害，共29個樣本；另一類是生產安全事故，共89個樣本。

3.行業類型：根據中國證監會2012年修訂的《上市公司行業分類指引》對事件中的上市公司進行分類。根據第一級分類標準和樣本數量限制的緣故，我們將樣本分為三類：制造業，共83個樣本；電力、熱力、燃氣及水生產和供應業，共13個樣本；其他行業，共22個樣本。其中，其他行業包括農業、采掘業、建筑業、批發和零售業、交通運輸、倉儲等。

4.公司規模：根據事前設定的同等嚴重程度事件樣本中上市公司事件公告日的前一天市值升序排序。取其中的前30%樣本代表小規模公司，共36個樣本；后30%樣本代表大規模公司，共35個樣本。

（三）研究方法

事件研究法（Event Study）的核心思想是檢驗某一事件發生后股票市場上是否出現顯著的異常收益率（Abnormal Return），其步驟為：（1）定義事件；（2）設定事前窗（pre-event window）（又稱估計窗）和事件窗（event window）；（3）估計參數確定正常收益率，用來刻畫正常收益率的模型包括：均值模型、市場模型、Fama-French三因素模型等，參數估計一般運用最小二乘法；（4）計算事件窗內的異常收益率，從兩個維度加以考察：平均異常收益率（average abnormal return）和累積異常收益率（cumulative abnormal return），并構建統計量進行顯著性（t檢驗等）及穩健性檢驗（符號秩檢驗等）；（5）得出實證結果并對其進行分析和解釋。

本文的事件是事故災害對股票市場的影響，并以上市公司發布有關事件的第一份公告的公告日為事件日。在上市公司發布關于事故災害公告前，可能一些媒體機構已進行了相關報道，并且樣本中公告日與其所公告的事故災害發生日的最大時間間隔為8天，為了使結果更具說服力，所以本文設定估計窗和事件窗分別為[-188，-9]和[-8,120]。此外，借鑒Gunther等[3]的思想，本文采用市場模型來估計正常收益率。具體步驟如下：

第五步，為保證結果的穩健性，本文還對累積異常收益率進行了Wilcoxon符號秩檢驗的非參數檢驗。該方法由Corrado提出，它不要求收益率服從正態分布，只根據異常收益率在時間序列中的相對順序關系檢驗異常收益率是否顯著異于0。

二、實證結果與分析

（一）不同市場環境下股票市場對事故災害的反應

圖1 不同市場環境下事件窗內累積平均異常收益率變化情況

圖1和表1分別展示了不同市場環境下事件窗內累積平均異常收益率的變化情況及檢驗結果。通過對比，我們的確發現不同市場環境下股票市場對事故災害事件的反應是有差異的。

1.雖然不論是在牛市環境下還是在熊市環境下，事故災害在事件日當天對股票市場都有顯著的負向效應，但牛市環境下股票市場的反應程度要小于熊市環境下的反應程度。在牛市環境下，事件日當天的平均異常收益率為-0.478%，而在熊市環境下的為-0.756%，且都在1%的顯著性水平下顯著。同時，累積平均異常收益率在事件日的前幾日已呈現出顯著的負值，表明在上市公司發布公告前，相關信息已通過媒體等渠道被投資者所知曉。

2.從圖1可以看出，短期內（事件日后20天）累積平均異常收益率曲線呈現出平行小幅度震蕩變化，似乎股票市場已經完全消化了事故災害所帶來的負面影響。但隨后異常平均收益率曲線的走向表明事故災害的影響遠不止于此，且在隨后的一段時間呈現出牛市環境下的沖擊效應略大一些。這表股票市場的反應具有一定的滯后性，而導致這種滯后性的原因可能是涉事上市公司發布相關信息的滯后性或者是投資者對信息的反應不足。

3.從圖1可知，牛市環境下的累積平均異常收益率在一段時間后迅速地反彈，隨后恢復甚至超過事發前的水平。而與此形成鮮明對比的是，熊市狀態下累積平均異常收益率的繼續緩慢下行，表明牛市環境下，股票市場受事故災害影響的時間持續的更短。

總體而言，牛市環境下事故災害對股票市場的沖擊效應更小，假設1成立。

表1 不同市場環境下事件窗內累積平均異常收益率檢驗結果

（二）自然災害與生產安全事故各自對股票市場的影響

圖2和表2分別展示了自然災害與生產安全事故事件窗內各自的累積平均異常收益率的變化情況及檢驗結果。實證結果表明，假設2是成立的，具體表述如下：

1.自然災害對股票市場的影響是階段性的。累積平均異常收益率曲線呈現一波三折的形態，自然災害在事件日前后幾天的確對股票市場有連續顯著的負面影響。隨后轉負面為正面影響，可能是市場反應過度或信息的滯后，在事件日后第30天累積平均異常收益率曲線出現下滑。但從長期來看，自然災害對股票市場的效應是正面的。導致這樣的結果可能是由于自然災害影響的不確定性以及信息的不對稱性。例如，醫藥企業雖然受到災害的些許影響，但同時也給其帶來長期收益的增長。此外，王健等認為自然災害對上市公司的影響更多來源于股票市場信息的不對稱所造成的恐慌，上市公司實質業務受到的影響有限。

2.相比而言，生產安全事故對股票市場的影響直接表現為持續的負面影響。從圖2可知這種負面影響的持續時間為48天左右（約2個月）。此外，相對于自然災害對股票市場的沖擊效應，生產安全事故的沖擊效應更大。這是由于生產安全事故通常是由管理不當造成，嚴重影響了投資者對上市公司管理水平的預期，導致長期負面的效應。

圖2 不同性質事件事件窗內累積平均異常收益率變化情況

表2 不同性質事件事件窗內累積平均異常收益率檢驗結果

（三）事故災害對不同行業的影響

圖3和表3分別展示了不同行業事件窗內累積平均異常收益率的變化情況及檢驗結果。實證結果表明：

1.相比其他行業，事故災害對電力、熱力、燃氣及水生產和供應業的負面影響甚小，甚至還呈現出一定的正面效應。這是由該行業的性質決定的，該行業是保障居民生活的基本產業，具有一定的網絡結構，且生產能力恢復快，并且在事故災害發生后，對電力、水生產等的需求會上升。

2.由圖3可以看出，與電力、熱力、燃氣及水生產和供應業不同，制造業和其他行業受到事故災害的顯著負影響。其中，對制造業的影響還是相當長久的（約3個月）。而對其他行業中具體的細分行業，由于樣本數量的限制，我們目前無法精確加以描述。

圖3 不同行業事件窗內累積平均異常收益率變化情況

表3 不同行業事件窗內累積平均異常收益率檢驗結果

綜上所述，與Roger等[2,4]、譚宗瓊[10]、劉慶富等[8]、王健等[9]通過研究得到的不同行業受災害影響不同的結論相似，我們也發現事故災害對不同行業有不同的影響。故假設3成立。

（四）同等嚴重程度事件對不同規模上市公司的影響

圖4和表4分別展示了同等嚴重程度事件下不同規模上市公司事件窗內累積平均異常收益率的變化情況及其檢驗結果。通過分析，可以發現：

圖4 不同規模上市公司事件窗內累積平均異常收益率變化情況

1.小規模公司受事故災害的影響主要集中在兩個時段：第一個時段是公告日當天和隨后的2天，其平均異常收益率分別為-1.316%、-0.275%和-0.973%。第二個階段是公告日后第35天至第41天，其平均異常收益率分別為-0.448%、-0.348%、-0.334%、-0.354%、-0.498%、-0.167%和-0.721%。

2.大規模公司在事件日當天的平均異常收益率為-0.212%，這遠低于小規模公司的-1.316%，但其事件日當天的累積異常收益率達到了-2.651%，小規模公司僅為-0.696%。這是因為，由表4可以發現，小規模公司在其發布相關受事故災害影響公告之前，其股票收益沒受到任何負面影響，而大規模公司的股票收益在公告日之前就已受到顯著的負面影響。存在這樣的差異可能是由于大規模公司更多地受到媒體和投資者的關注，而小規模公司的媒體曝光率要低得多。所以，就短期而言（事件日當天及其后2天），事故災害信息的披露對小規模公司的沖擊效應更大。

3.然而，相比于小規模公司，事件對大規模公司的影響時間更持久。由圖4可以看出，小規模公司的累積異常收益率在事件日后第48天開始平行震蕩變化，隨后反彈，并一直保持上揚趨勢，表明事件對小規模公司的影響持續時間約為兩個月；然而對于大規模公司，在整個事件窗內，其累積異常收益率始終是下行趨勢，表明至少在整個事件窗的時間長度內（6個月），事件對大規模公司都有持續性影響。

總體而言，假設4從短期看是成立的。

表4 不同規模上市公司事件窗內累積平均異常收益率檢驗結果

三、結論

生產安全事故與自然災害時有發生，直接或間接地影響經濟發展。為了分析事故災害對股票市場究竟會產生怎樣的影響，本文選取了2003～2013年118個上市公司受事故災害影響的公告為事件樣本，采用事件研究法實證檢驗了此類事件對中國股票市場的沖擊效應。研究結果表明，事故災害對股市有明顯的負面影響，但相比熊市環境下，牛市環境下的這種影響持續的時間更短。分開來看，自然災害對股市的影響程度總體要小于生產安全事故，自然災害對股市的影響呈現出分階段的不同。同時，不同行業受事件的影響程度各不相同，電力、熱力、燃氣及水生產和供應業幾乎不會受到負面影響。此外，根據涉事上市公司的規模大小，同等嚴重程度事故災害信息的披露對小規模公司短期內所產生的影響程度要大于大規模公司，但對大規模公司的長期影響更大。從上述結果可以看出，上市公司的信息發布具有一定的滯后性，市場中信息傳遞缺乏及時性和有效性等?？傮w而言，中國股票市場還不是一個非常有效的市場，單就關于事故災害風險控制來說，中國股票市場還有很多需要改進的地方。例如，加強對上市公司及時發布信息的監管，改善信息傳輸渠道，提高信息的有效性等。

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