“互聯網+”戰略對我國上市企業的影響研究
——基于事件研究法的分析

●徐有情

一、研究背景及現狀

2015年3月5日召開的十二屆全國人大三次會議上首次提出 “互聯網+”行動計劃；2015年7月1日，國務院頒布了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》；2015年10月，中共十八屆五中全會通過了 《中國共產黨第十八屆中央委員會第五次全體會議公報》（以下簡稱《公報》），正式將“互聯網+”這一行動計劃確認下來。自此，以物聯網、云計算、大數據、人工智能為代表的新一輪信息技術不斷取得突破與應用創新，催生出新興產業快速發展，同時通過與傳統產業的融合，助推產業轉型，給人類生活方式帶來了深刻變革（寧家駿，2015）。

互聯網在各個領域得以應用，比如“互聯網+”創新創業催生了“中關村協同創新服務平臺”“騰訊開發平臺”“豬八戒網”；“互聯網+”益民服務，催生了“武漢交警”微信公眾號、就醫160掛號網、幸福9號等；“互聯網+”高效物流，包括菜鳥網絡、京東自提柜；“互聯網+”電子商務，催生了宿遷市“一村一品一店”模式、找鋼網、阿里媽媽；等等。

從微觀層面來看，“互聯網+”是一種投資決策，在面臨新的環境時，企業基于價值最大化的目標做出投資決策，而探究“互聯網+”是否傳達出利好的信號，是否有利于提升企業價值，以及什么類型的企業更可能通過“互聯網+”獲得更高的企業價值，是一個值得研究的課題，這也是本文的出發點。已經有部分學者對于這個問題進行了研究，伍利娜和高強(2003)研究了1999年我國68家上市公司對“觸網”公告的反應，發現市場在“觸網”公告前后具有顯著的正效應，而研究未發現“觸網”公司整體上在“觸網”前一年、當年以及次年的業績有顯著變化。此外，羅珉和李亮宇（2015）探究了互聯網時代的商業模式，討論了互聯網經濟與傳統工業經濟在價值創造上的區別。李煒和孫法明（2016）認為“德國工業 4.0”對中國“互聯網+”具有借鑒意義，對比發現了我國目前實施“互聯網+”的幾點不足，并為解決辦法提供了新的思路。為了探究“互聯網+”的戰略意義，本文基于事件研究法，利用214家上市“互聯網+”概念股的日交易數據，考察“互聯網+”戰略對于我國上市企業的影響，并且更進一步地進行多元回歸來探究該戰略對于“原生型企業”和“嵌入型企業”、已經實施“互聯網+”和未實施企業的不同影響。

二、實證研究

本文首先利用事件研究法對《公報》發布前后的股票收益率進行分析，捕捉由《公報》發布帶來的累計異常收益率的變動情況，進一步使用回歸分析探究不同公司特征對該異常收益率的影響，以此識別市場資金的偏好方向。本文主要關注兩類公司特征，一是公司是“原生型互聯網公司”還是“嵌入型互聯網公司”，所謂“原生型互聯網公司”是指那些本身就具有高度信息化特征的公司，如計算機、通信、軟件信息和互聯網公司等上市公司；所謂“嵌入型互聯網公司”，是指由信息化程度較低的傳統行業企業通過并購網絡高科技公司而實現公司升級的上市公司。二是公司是否在《公報》發布前就提前進行了與“互聯網+”有關的業務布局。綜上，在回歸分析中，被解釋變量為累計異常收益率，變量符號為CAR；解釋變量為“原生型互聯網公司”判別變量和提前布局“互聯網+”公司判別變量，變量符號分別為Native和Advance。

（一）樣本選擇與數據來源

為了對“互聯網+”公司進行識別，本文將同花順金融終端提供的“互聯網+”相關概念公司作為樣本公司進行分析，公司層面數據以及股票數據來自于國泰安數據庫。在事件研究法中，剔除了估計窗口長度不滿足要求的上市公司之后，得到了214家上市公司。在回歸分析中，通過進一步合并公司特征變量和控制變量，進一步刪去了相關變量存在缺失情況的公司觀測，得到了129家上市公司作為樣本進行橫截面方向的回歸分析。最后，為了防止極端值對回歸分析結果產生不良影響，本文對所有連續型變量進行了上下1%分位數的縮尾處理。表1報告了本文所使用到的變量的簡要說明，主要變量的詳細說明將在實證分析部分進行具體介紹。表2報告了相關變量的描述性統計情況，各變量的取值均在較為合理的范圍之內。

表1 變量說明

表2 描述性統計

（二）“互聯網+”對上市企業的影響

1、研究方法。為了探究中共十八屆五中全會發布決定的“互聯網+”行動計劃對相關上市公司股價的短期影響，本文使用事件研究法探究該事件前后相關公司的累積異常收益（CAR）情況。2015年10月29日，中共十八屆五中全會順利閉幕，通過了《公報》，正式將“互聯網+”這一行動計劃確認下來。因此將這一天定義為事件日進行事件研究法的分析。

首先從全部上市公司中遴選出會受到 “互聯網+”行動計劃直接影響的公司，根據同花順金融終端整理的“互聯網+”概念股篩選出樣本公司。接著，以2015年10月29日為事件日T0①，將事件日前的[-189，-10]一共180個交易日定義為估計窗，以對正常收益率（NR）進行估計。正常收益率的估計模型采用市場模型，即

其中，Rit為公司i在t日的股票收益率，Rmt為滬深A股在t日的綜合收益率。為了避免異常值對估計結果的準確性產生不良影響，本文對Rit進行了上下1%分位數的縮尾處理。為了保證所有參與分析的上市公司的正常收益率的估計窗長度保持一致，剔除了估計窗口不滿180個交易日的上市公司，最終得到214家上市公司。最后，對事件窗口進行了確定，一般而言，信息只有在進入市場之后才會對股票收益率產生影響，故本文分別定義了[0，4]、[0，9]和[0,19]三個事后窗口。然而，考慮到中共十八屆五中全會持續了三天，存在著市場對會議議題涉及公司進行提前反應的可能，本文進一步定義了[-3，3]和[-5，5]兩個事件窗口，以觀察在公報發布前后的市場收益率變動情況。進一步地，計算在這五個事件窗口內相關上市公司的CAR值情況。由式（1）可以得到上市公司在事件期內的正常收益，那么實際收益與正常收益的差額即為每日的異常收益，即有：

其中，ARit為公司i在t日的異常收益，NRit為根據式（1）估計的公司i在t日的正常收益。最后，由式（3）計算得到公司i在事件窗口內的累計異常收益CAR。

2、研究結果與結論。表3報告了在不同的事件窗口長度下CAR值的情況。由表3可知，在《公報》發布后的5個、10個和20個交易日內，“互聯網+”概念公司的 CAR值分別為3.18%、3.81%和 5.12%，CAR水平逐漸提高，且均在0.01的顯著性水平上顯著，說明“互聯網+”行動計劃的確定對這類公司的股票收益率產生了顯著正向影響，有利的宏觀戰略計劃為這些公司吸引了資金的關注，提升了相關公司的價值。 值得注意的是，在[-3，3]和 [-5，5]兩個事件窗口內，相關公司也存在著一定的正CAR，但是總體水平較低，且[-5,5]窗口的正CAR主要由事后5個交易日貢獻，這表明市場確實根據會議議程在一定程度上預判到了《公報》的發布而進行了提前布局，但公司市場價值的提升主要還是發生在 《公報》發布后。

表3 各事件窗口下CAR值比較

（三）“互聯網+”對不同企業的影響研究

1、研究方法。由事件研究法的結果可知，在“互聯網+”行動計劃確定之后，“互聯網+”概念股能夠得到市場資金的青睞，從而在《公報》發布之后得到顯著的正向CAR。在這一部分本文進一步考慮公司間差異對上述CAR值的影響，以此識別哪類 “互聯網+”概念公司更易得到市場資金的支持。主要關注兩個問題，其一，考察“原生型互聯網公司”或是“嵌入型互聯網公司”的公司類別是否會對市場資產資金的偏好產生影響；其二，考察早于《公報》發布之前就進行“互聯網+”布局的上市公司是否會對市場資金的偏好產生影響。就第一個問題而言，本文設置了主變量Native來對公司類別進行識別，若公司為“原生型互聯網公司”，則Native取值為1，若公司為“嵌入型互聯網公司”，則Native取值為0；就第二個問題而言，本文設置了主變量Advance來對公司是否提前進行“互聯網+”布局，若公司提前進行“互聯網+”布局進行識別，則Advance取值為1，否則為0。為了控制其他公司特征對CAR的影響，本文對一系列公司特征變量進行了控制，在此基礎上進行橫截面回歸分析。回歸模型如下：

在式（4）和式（5）中，Nativei用于對公司是“原生型互聯網公司”還是“嵌入型互聯網公司”進行識別，Advancei用于對公司是否提前進行“互聯網+”布局進行識別。Control Variables為一系列控制變量，包括Logasset、ROE、Lev、Growth、Beta 和 SOE，這些變量的取值為公司在上一個會計年度的最后一日的對應值，即2014年12月31日時的取值。

2、研究結果與結論。表4報告了式（4）和式（5）的回歸結果，回歸過程中使用穩健的標準誤差。為了行文簡潔，本文主要報告短期事件窗口[-3,3]和相對長期的事后窗口[0,19]的CAR值變動情況。由表4可知，公司類型會對CAR值產生顯著影響，[-3,3]窗口和 [0,19]窗口下對應的Native系數分別為-0.0628和-0.0924，均在0.05的顯著性水平上顯著，說明“原生型互聯網公司”在[-3,3]窗口和[0,19]窗口下的累積異常收益比 “嵌入型互聯網公司”分別低6.28%和9.24%，市場資金更加青睞“嵌入型互聯網公司”，這類公司在短期窗口和長期窗口內均能夠獲得更高的CAR值。而公司是否提前進行了“互聯網+”布局則不會對CAR值產生顯著影響，[-3,3]窗口和[0,19]窗口下對應的Advance系數分別為0.0220和0.0224，雖然系數為正，但是在統計上并不顯著，說明市場資金在公司是否提前布局“互聯網+”這一點上沒有顯著的偏好差異。（見表4）

三、結論與政策建議

（一）結論

為了探究“互聯網+”戰略的重大意義，本文基于事件研究法，利用214家上市“互聯網+”概念股2014年11月1日至2016年12月30日的股票日交易數據，考察“互聯網+”戰略對于我國上市企業的影響，并且更進一步地進行多元回歸來探究該戰略對于“原生型企業”和“嵌入型企業”、已經實施“互聯網+”和未實施企業的不同影響。結果顯示，“互聯網+”戰略的提出對于我國上市企業是一個利好消息，說明“互聯網+”行動計劃的確定對這類公司的股票收益率產生了顯著正向影響，有利的宏觀戰略計劃為這些公司吸引了資金的關注，提升了相關公司的價值。“嵌入型互聯網公司”在短期和長期的事件窗口內均有更高的CAR，而公司是否提前進行了“互聯網+”布局則不會對CAR值產生顯著影響，這符合弱式有效市場假說的預測。說明相對于傳統的“原生型互聯網公司”，投資者更加看重在原有主營業務上進一步通過一些運作在“互聯網+”的方向上進行業務拓展的公司，這表明了相關業務拓展是具有價值相關性的，同時也體現了《公報》所確定的“互聯網+”行動計劃的初衷，即通過“互聯網+”的企業應用來實現產業升級，至少從相對較短的事件窗口來看，投資者是認可這一行動計劃的價值的。而公司是否就“互聯網+”進行提前布局則不會對CAR值產生顯著影響，由于這些公司已經提前進行了相關布局，相關公司行為所帶來的價值提升很可能在《公報》發布前就已經反映股價中，因此在短期的事件窗口中沒有顯現出顯著的差異，從這一角度來看，也在一定程度上說明了市場是弱式有效的。

表4 回歸分析結果

（二）政策建議

結合本文的實證結果以及結論，可以得到以下幾點政策建議：一是積極推進“互聯網+”戰略的實施以及在各個領域的具體運用。實證結果顯示，“互聯網+”戰略的提出對于相關上市企業具有正的影響效應，因此從總體而言“互聯網+”具有積極的指導意義。我國作為制造業大國，制造業門類最齊全、規模最大，互聯網與制造業的融合有利于制造業的長遠發展，加速互聯網融合向實體經濟回歸，支撐實體經濟的發展。互聯網與便民服務相結合，也能夠提高政府部門的效率，提升居民滿意度水平。二是在實踐中，應該加快提升基礎技術能力，以支撐各領域對互聯網的需求，如數字經濟的崛起、農業品質效率的提升等。三是支持“嵌入型互聯網公司”的發展，鼓勵“原生型互聯網公司”積極尋求業務上的突破。本文的實證結果證實了“嵌入型互聯網公司”利用自身業務與互聯網的融合能夠獲得更多投資者的青睞，而“原生型”企業盡管具有一定的互聯網技術優勢，也能夠獲得一定關注，但是還需要積極探尋發揮自身技術優勢的途徑。四是繼續實行寬松的政策環境，支持“互聯網+”戰略的施行，以激發企業創新、滿足消費者需求、提升效率為目的，引導互聯網融合型新業態走向規范發展道路。■

注釋：

①對于事件日由于停牌等原因沒有進行交易的上市公司，我們將該公司在事件日后的第一個交易作為事件日。