數(shù)字化、信息不確定與反應(yīng)不足
——基于行業(yè)異質(zhì)性的研究

王盼琰

（江蘇科技大學(xué)，江蘇 鎮(zhèn)江 212000）

0 引言

“有效市場假說”是現(xiàn)代金融學(xué)的基礎(chǔ)，它假定投資者是“理性的”，認(rèn)為在一個有效市場中包含風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償后的證券價(jià)格能夠完全充分地反映所有可能獲得或利用的現(xiàn)有公開信息，此時資源配置是最有效的。然而，心理學(xué)知識和生活常識向我們表明大部分人無法完全理性，而且投資者對市場中的公開信息也是存在一定的預(yù)測能力的。學(xué)者們發(fā)現(xiàn)市場中存在投資者對新公開信息的反應(yīng)不足現(xiàn)象（underreaction）。反應(yīng)不足是指投資者對新信息不能立刻認(rèn)識到其對股價(jià)的影響，而是逐步緩慢地認(rèn)識到信息的全部影響，所以股價(jià)會表現(xiàn)出動量效應(yīng)［1］。

近年來，中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定恢復(fù)、穩(wěn)中向好，金融系統(tǒng)發(fā)揮了重要的支撐作用。但是創(chuàng)業(yè)板發(fā)展時間相對較短，存在信息披露制度不夠健全、投資者成熟度不夠等問題［2］，這意味著投資者反應(yīng)不足這一市場異象會反映在創(chuàng)業(yè)板市場環(huán)境中，而創(chuàng)業(yè)板的差質(zhì)量信息和低門檻入市標(biāo)準(zhǔn)會加大信息不確定。信息不確定是指在新信息對公司價(jià)值的影響方面存在模糊性，是投資者反應(yīng)不足異象的驅(qū)動因素［3］。信息不確定會擴(kuò)大反應(yīng)不足異象對股價(jià)影響，對企業(yè)運(yùn)營和投資者都產(chǎn)生負(fù)面影響，如影響管理層的戰(zhàn)略決策、增加投資者損失，甚至加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

因此，研究數(shù)字化對反應(yīng)不足異象的影響，一方面有利于挖掘數(shù)字化的業(yè)務(wù)價(jià)值，對推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化實(shí)施提供一定幫助，另一方面有利于為解決反應(yīng)不足異象打開思考維度。本文探討數(shù)字化實(shí)施效果的行業(yè)異質(zhì)性，有利于探究不同行業(yè)實(shí)施數(shù)字化對反應(yīng)不足異象的影響差異，填補(bǔ)了相關(guān)研究的空白，也有利于監(jiān)管層制定相關(guān)完善市場的政策時能對癥下藥，有針對性地優(yōu)化數(shù)字化行為。

1 理論分析與假設(shè)提出

有效市場假說的基礎(chǔ)是投資者有效利用所有信息，這涉及市場機(jī)制對信息反應(yīng)的機(jī)理。信息不確定被定義為“價(jià)值的模糊性”［3］，主要來源于公司基本面的波動和差質(zhì)量的信息［4］。創(chuàng)業(yè)板對企業(yè)規(guī)模、是否盈利和經(jīng)營年限等要求不高，更注重企業(yè)的成長性，但這些企業(yè)發(fā)展前景不確定性很大，因此，投資者面臨著嚴(yán)重的信息不確定［5］。基于信息不確定性視角，行為金融學(xué)理論充分考慮了投資者的非理性因素，認(rèn)為市場參與者在對現(xiàn)有信息做出反應(yīng)決策時會有各種偏差。有學(xué)者認(rèn)為投資者在對信息分析決策時會有保守性偏差和代表性偏差。保守性偏差會導(dǎo)致投資者不能及時地做出相應(yīng)的應(yīng)對去修改前期形成的預(yù)期，因此，股價(jià)無法及時對新出信息做出合理的反應(yīng)，最后表現(xiàn)為對信息的反應(yīng)不足。還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)我國市場盈余公告后，信息質(zhì)量差的投資組合平均累計(jì)超額收益率超過信息質(zhì)量好的投資組合平均累計(jì)超額收益率。換言之，創(chuàng)業(yè)板市場存在信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足市場異象。

數(shù)字化是信息技術(shù)的延伸與發(fā)展，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)對信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足異象具有緩解作用，那么客觀來看，企業(yè)數(shù)字化行為必然會在一定程度上映射至資本市場活動中，對其股價(jià)造成一定影響。學(xué)者們對信息技術(shù)對資本市場的影響方向和可能機(jī)制的認(rèn)識尚未達(dá)成一致。有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化能降成本、提效率、強(qiáng)創(chuàng)新，數(shù)字化賦予企業(yè)更大的經(jīng)濟(jì)活力［6］并對反應(yīng)不足異象起到緩解作用［7］，也有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)管理組織制度和能力與數(shù)字化技術(shù)架構(gòu)的先進(jìn)性存在磨合成本，績效驅(qū)動效果有限，隱形成本高昂［8］，也就是所謂的“IT 悖論”［9］。基于此，本文提出假設(shè)：

H1：創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對信息不確定引起的市場反應(yīng)不足具有正向影響。

H2：創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對信息不確定引起的市場反應(yīng)不足具有負(fù)向影響。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對反應(yīng)不足異象的行業(yè)異質(zhì)性研究尚未達(dá)成一致結(jié)論。有學(xué)者認(rèn)為具有行業(yè)差異性。如王福勝（2013）發(fā)現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)中，94.16%集中于國家新興戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，因此容易信息失真，尤其是會計(jì)信息失真［10］。而這些差質(zhì)量的信息都會導(dǎo)致信息不確定，從而擴(kuò)大反應(yīng)不足異象。岳宇君，張磊雷（2021）將企業(yè)分為技術(shù)密集型行業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè)，研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)密集型企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提升更多地來源于持續(xù)創(chuàng)新活動，企業(yè)信息化的作用更為顯著［11］。也有學(xué)者認(rèn)為受行業(yè)影響程度很小。如于團(tuán)葉（2013）將創(chuàng)業(yè)板劃分成22 個行業(yè)均值，研究發(fā)現(xiàn)由于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的核心技術(shù)都比較尖端，新穎的概念是吸引投資者的重要砝碼，因此，大多數(shù)企業(yè)都會存在信息質(zhì)量問題，各企業(yè)的信息披露水平近似，差距并不大［2］。劉迪（2013）認(rèn)為投資者對于行業(yè)信息的反應(yīng)與其他信息相比并沒有顯著差異［12］。基于以上論述，本文提出假設(shè)：

H3：創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對信息不確定引起的市場反應(yīng)不足的影響具有行業(yè)異質(zhì)性。

H4：創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)字化的實(shí)施對信息不確定引起的市場反應(yīng)不足的影響不具有行業(yè)異質(zhì)性。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本數(shù)據(jù)

本文選取2011—2020 年中國創(chuàng)業(yè)板企業(yè)樣本作為研究對象，相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫和企業(yè)年報(bào)。將收集的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行整理歸納，又根據(jù)以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整：①剔除缺失數(shù)據(jù)的企業(yè)；②剔除所有金融類企業(yè)、上市期間ST、樣本期間退市的企業(yè)；③剔除數(shù)字技術(shù)企業(yè)和軟件企業(yè)。

2.2 變量選擇與定義

2.2.1 解釋變量：數(shù)字化實(shí)施的時間

關(guān)于數(shù)字化實(shí)施的數(shù)據(jù)，當(dāng)前學(xué)術(shù)界主要從定性角度展開理論分析，定量研究測度數(shù)字化戰(zhàn)略的文獻(xiàn)比較少，本文結(jié)合已有學(xué)者的做法，構(gòu)建“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”因子庫［6，13］，并借助文本挖掘，利用Python 工具對創(chuàng)業(yè)板發(fā)布的企業(yè)年報(bào)進(jìn)行關(guān)鍵詞爬取［14］。首先將因子庫各因子名稱與企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本匹配，當(dāng)年報(bào)首次出現(xiàn)相關(guān)因子的時候賦值為“1”，否則為“0”，首次出現(xiàn)的年份就是數(shù)字化開始實(shí)施的年份，此后均視為實(shí)施數(shù)字化。

2.2.2 被解釋變量：信息不確定引起的投資者反應(yīng)不足資本市場異象

本文根據(jù)Zhang（2006）的研究，構(gòu)建信息不確定（IU）誘發(fā)的反應(yīng)不足異象的代理變量。選取兩個描述信息不確定的因素，包括：

規(guī)模因素（1/MV）：是用公司市值的倒數(shù)來衡量的，1/MV 值越大表示IU 越高，這是基于公司基本面的代理變量，反映公司基本面波動。

分析師覆蓋率（1/COV）：采用被分析師關(guān)注度的倒數(shù)來衡量，1/COV 值越大表示IU 越高，這是基于分析師的代理變量，受外界因素和信息質(zhì)量影響。

根據(jù)信息不確定水平將股票分配到投資組合中，并測算了投資組合的平均回報(bào)。先將樣本企業(yè)按每年分成價(jià)格動量四分位數(shù)，對于每個動量四分位數(shù)分別使用兩個信息不確定的代理變量，將樣本公司分類成信息不確定的四分位數(shù)，總計(jì)16 組，最后計(jì)算每年每個投資組合的平均投資回報(bào)［7］，最終窗口期樣本反應(yīng)異象為高信息，不確定水平下投資回報(bào)值與低信息不確定水平下投資回報(bào)差值之差，即本文的被解釋變量。

2.2.3 模型構(gòu)建

本文用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型考察企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)業(yè)板企業(yè)資本市場異象的影響，基本模型如下：

本文模型涉及的主要變量描述如表1 所示。

表1 主要變量及定義

3 實(shí)證結(jié)果與分析

本文將創(chuàng)業(yè)板企業(yè)分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)，基于行業(yè)差異的分組檢驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。對高新技術(shù)企業(yè)分組的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)數(shù)字化的回歸系數(shù)為0.000，通過顯著性檢驗(yàn)，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字化對信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足異象具有顯著的負(fù)向緩解作用。對非高新技術(shù)企業(yè)分組的回歸結(jié)果顯示，企業(yè)信息化的回歸系數(shù)均不顯著，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為負(fù)，表明企業(yè)數(shù)字化對非高新技術(shù)企業(yè)的反應(yīng)不足異象雖然能起到一定的緩解作用，但是效果并不顯著，其緩解程度明顯低于高新技術(shù)企業(yè)。這說明，企業(yè)數(shù)字化對反應(yīng)不足異象具有緩解作用，企業(yè)數(shù)字化的作用因行業(yè)差異而產(chǎn)生異質(zhì)性，假設(shè)H2、H3得到驗(yàn)證。可能的原因是，與非高新技術(shù)企業(yè)相比，高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量的提升更多地來源于持續(xù)創(chuàng)新活動，企業(yè)數(shù)字化的作用更為顯著。

表2 回歸結(jié)果

4 研究結(jié)論

本文基于信息不確定的視角，利用2011—2020 年260 家創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證分析數(shù)字化實(shí)施對投資者反應(yīng)不足異象的影響，得出如下結(jié)論。

第一，本文以規(guī)模因素（1/MV）和分析師覆蓋率（1/COV）作為信息不確定的代理指標(biāo)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)數(shù)字化能緩解信息不確定引發(fā)的反應(yīng)不足市場異象。信息不確定的來源是公司基本面波動性和差質(zhì)量信息，企業(yè)規(guī)模來自公司屬性，以客觀數(shù)據(jù)為來源，而分析師關(guān)注度代表市場情緒，來自投資者行為心理。

第二，數(shù)字化對反應(yīng)不足異象的緩解效應(yīng)具有行業(yè)異質(zhì)性。這可能是因?yàn)楦咝录夹g(shù)企業(yè)更依賴信息技術(shù)，而非高新技術(shù)企業(yè)對信息技術(shù)的依賴性弱，信息技術(shù)應(yīng)用相對少，所以數(shù)字化雖然能緩解反應(yīng)不足，但是不夠顯著。