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user: 3. 利益相关者能够降低股价同步性吗？ (一) 数据来源与变量选取 本文选取了A股2014~2016年所有上市公司为研究样本，同时剔除了以下数据：(1) 金融类企业，因为其股票收益率较为特殊；(2) ST、*ST及退市股票；(3) 周收益数据小于40的股票；(4) 数据缺失的股票。 用分析师跟踪人数表示的分析师关注和机构投资者持股比例均来自国泰安数据库(CSMAR)，并剔除了分析师人数少于1的公司。媒体关注度用python编程方法，通过百度新闻(http://news.baidu.com)检索股票代码和公司名称简称，获取新闻篇数，对数据进行了1%缩尾处理。对数据进行了中心标准化处理。其他财务数据均来自CSMAR数据库或RESSET数据库。 1. 股价同步性(Syn) Roll (1988)使用简化的资产定价模型(1)的拟合系数R 2 ，最早作为研究股价同步性的指标，Durnev et al. (2003) [ 27 ] 在此基础上考虑了个股与其所在行业波动率的关系，加入了行业收益率，R 2 即为个股价格的变动能够被市场和行业波动所解释的部分，并将R 2 作对数转换以符合最小二乘法的回归要求，SYN即为股价同步性的计量指标。 R i ， t = α + β 1 R m ， t + β 2 R I ， t + ε i ， t (1) S Y N i ， t = L o g ( R i ， t 2 1 − R i ， t 2 ) (2) 2. 分析师关注度(Anl) 通常证券公司都是分行业形成小组，对特定的行业进行关注和跟踪研究，而每个团队都有一个首席研究员和若干分析师，对该行业内的上市公司进行跟踪研究。通常在同一年份内，同一个证券公司对某一家上市公司的跟踪一般只由一位研究员或一个研究小组进行，因此参考朱红军(2007)等诸多学者的做法，以一年内为上市公司写过评级报告的研究员人数作为分析师关注的指标。某上市公司跟踪的人数越多，则表明该年份分析师对其的关注度越高。 3. 媒体关注度(Media) 梳理文献发现以往的研究(李培功和沈艺峰，2010)大多使用传统媒体，例如8家国内较为权威的财经报纸作为样本来源；而现在的文献大多以网络形式的媒体报道作为样本来源。原因是现在是互联网信息时代，媒体的报道通过网络渠道的传输更为便捷，受众群体更广，数据也更易获取。百度作为最大的中文检索网站，作为媒体关注的样本来源是最佳的选择，因此本文选择百度新闻(news.baidu.com)中上市公司相关新闻报道的篇数作为样本来源，使用Python编程的方法获取数据。 4. 机构投资者行为(Ins) 相比于大众投资者，机构投资者更注重长期的价值投资，投机的成分更低，因此机构投资者持股比例的高低能够反映上市公司股价是否真实地反映了公司的价值。使用国泰安数据库中机构投资者的持股比例，包含了证券投资基金持股、社保基金持股、保险公司持股、QFII和信托持股等，作为研究机构投资者行为的指标。 5. 控制变量 根据文献对股价同步性影响因素的研究，选取了以下会影响股价同步性的因子控制变量： (1) 公司规模(Size)，使用年末总市值的自然对数计量； (2) 盈利能力(ROE)，使用净资产收益率ROE计量； (3) 杠杆比率(Lev)，使用年末资产负债率计量； (4) 持股比例(Top1)，使用第一大股东持股比例计量； (5) 公司性质(Soe)，以公司是否国有计量。 (6) 年度哑变量(Year)，按研究样本的年份分类，当样本年度为本年度时取1，非本年度取0； (7) 行业哑变量(Ind)，按证券业协会行业分类标准分类，当样本股票所处行业为本行业时取1，非本行业取0。 表1展示了上述变量的定义及计量。 Table 1 Definition and measurement of variable 变量 符号 意义 计量 股价同步性 Syn 描述股价同步性的指标 个股与市场、行业回归的拟合度作对数变换 媒体关注度 Media 描述媒体对上市公司的关注度 上市公司百度新闻报道篇数+1的自然对数 机构投资者 Ins 描述机构投资者持股的比例 机构投资者当年的持股比例 公司规模 Size 消除公司规模对分析师、媒体、 投资者的影响 年末总资产的自然对数 盈利能力 ROE 衡量盈利能力指标 年末净利润/净资产 杠杆比率 Lev 衡量公司财务杠杆指标 年末总负债/总资产 持股比例 Top1 衡量股权集中度 第一大股东持股比例 公司性质 Soe 消除公司性质对信息披露机制的影响 公司性质，国有则为1，非国有则为0 年度哑变量 Year 按年份进行分类 本年度样本取1，非本年度取0 行业哑变量 Ind 按行业进行分类 本行业样本取1，非本行业取0 表1. 变量的定义及计量 (二) 模型构建 参考朱红军(2007)、王继恒(2018)等的做法，将年份定义为虚拟变量，使用OLS进行回归，模型如下： S Y N i ， t = α + β 1 A n l i ， t + β 2 M e d i a i ， t + β 3 I n s i ， t + ∑ λ c o n t r o l s i ， t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i ， t (3) S Y N i ， t = α + β 1 A n l i ， t + β 2 M e d i a i ， t + β 3 M e d i a i ， t A n l i ， t + ∑ λ c o n t r o l s i ， t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i ， t (4) S Y N i ， t = α + β 1 A n l i ， t + β 2 M e d i a i ， t + β 3 I n s i ， t + β 4 A n l i ， t I n s i ， t + β 5 M e d i a i ， t I n s i ， t + ∑ λ c o n t r o l s i ， t + ∑ Y e a r + ∑ I n d + ε i ， t (5) controls为包含Size、ROE、Lev、Top1、Soe的控制变量，Year、Ind为虚拟变量，用模型(3)检验三种利益相关者是否能够降低股价同步性。用模型(4)检验假设分析师和媒体在披露上市公司信息方面是否具有促进作用，用模型(5)检验分析师和媒体披露的信息是否会影响机构投资者对股价同步性的影响。 (三) 实证研究 1. 描述性统计 表2展示了R 2 分年度描述性统计情况。2014~2018年五年共获得有效样本11442个，分别为2056、1697、2170、2549、2970个。R 2 在2014年和2017年最低，为0.333、0.305；在2015年和2016年最高，分别为0.532、0.524；2018年居中，为0.470；五年平均值为0.432，远高于西方成熟资本市场的R 2 。 Table 2 Annual descriptive statistics of R-square 年份 样本量 均值 标准差 中位数 最大值 最小值 2014 2056 0.333 0.149 0.323 0.900 0.000 2015 1697 0.532 0.167 0.561 0.854 0.001 2016 2170 0.524 0.185 0.550 0.907 0.008 2017 2549 0.305 0.162 0.291 0.799 0.001 2018 2970 0.470 0.179 0.479 0.950 0.002 总体 11442 0.432 - - - - 表2. R 2 分年度描述性统计 不同上市公司所处的行业不同，在经营模式、信息披露方面均存在较大的差异，股价同步性的表现也各不相同，因此有必要对股价同步性进行分行业统计。 表3展示R 2 分行业描述性统计情况。各大行业R 2 均值存在较大差异，最低为农林牧渔业0.368，其次为租赁和商务服务、文体娱乐；最高为信息传输、软件和信息服务业0.480，其次为能源供应、住宿餐饮行业。R 2 行业均值为0.431，极差为0.112。不同行业R 2 差距较大，由此可知按行业分类进行回归分析是有必要的。 Table 3 Descriptive statistics of R-squared by industr 行业 样本量 均值 标准差 中位数 最大值 最小值 农林牧渔业 162 0.368 0.196 0.355 0.794 0.014 采矿业 283 0.449 0.186 0.452 0.839 0.005 制造业 7348 0.422 0.190 0.421 0.907 0.001 电力、热力、燃气及水电生产和供应业 421 0.478 0.202 0.492 0.891 0.025 建筑业 323 0.428 0.188 0.442 0.854 0.002 批发和零售业 621 0.437 0.193 0.436 0.832 0.005 交通运输、仓储和邮政业 389 0.465 0.198 0.474 0.859 0.016 住宿和餐饮业 35 0.474 0.206 0.532 0.777 0.032 信息传输、软件和信息服务业 818 0.480 0.199 0.488 0.892 0.007 房地产业 496 0.395 0.198 0.390 0.890 0.001 租赁和商务服务 160 0.375 0.182 0.374 0.827 0.034 科学研究和技术服务业 121 0.421 0.176 0.423 0.809 0.032 文化、体育与娱乐 180 0.393 0.208 0.402 0.836 0.003 综合类 85 0.457 0.219 0.458 0.950 0.000 表3. R 2 分行业描述性统计 2. 相关性检验 为排除多重共线性的可能，用Pearson相关系数分析法对变量进行相关性分析，结果如表4所示。Anl与SYN在1%水平下显著负相关，与假设一致；News、Ins在1%水平下与SYN显著正相关，与假设相反，具体结果如何还需在多元回归部分再分析；控制变量除Lev外都与被解释变量SYN在1%水平下显著。各变量之间相关系数大多趋近于0，部分数值位于0.2~0.4之间，且几乎都在1%水平下显著，因此基本可以认为各变量之间不存在多重共线性，变量选择有效。 Table 4 Correlations of variable SYN Anl News Ins Lev Size ROE Soe TOP1 SYN 1 Anl −0.051*** 1 Meida 0.053*** 0.247*** 1 Ins 0.072*** 0.082*** 0.170*** 1 Lev −0.010 −0.047*** 0.127*** 0.070*** 1 Size 0.067*** 0.210*** 0.316*** 0.177*** 0.497*** 1 ROE −0.044*** 0.136*** 0.006 0.042*** −0.079*** −0.004 1 Soe 0.049*** −0.112*** 0.094*** 0.143*** 0.315*** 0.409*** −0.069*** 1 TOP1 −0.067*** 0.005 0.071*** 0.155*** 0.112*** 0.231*** 0.007 0.206*** 1 表4. 变量相关系数表 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著。 为进一步检验各变量之间的关系，下面检验各变量的方差膨胀因子，见表5。由表中数据可知，各变量的方差膨胀因子都较小，证明各变量之间不存在严重的多重共线性问题。 Table 5 Variance inflation factor of each variabl 变量 Anl Media Ins Lev Size ROE Soe TOP1 VIF 1.27 1.311 2.28 1.84 2.28 1.04 1.38 1.14 表5. 各变量方差膨胀因子 3. 多元回归分析 表6报告了模型(3)、(4)、(5)的实证结果。其中，回归(1)、(2)和(3)分别为模型(3)、(4)和(5)的回归结果。 回归(1)中Anl系数为−0.0374，在5%水平下显著，表明分析师行为与股价同步性负相关，验证了本文的假设H1，即分析师关注度越高的上市公司股价同步性越低；Media系数为−0.0132，在1%水平下显著，表明媒体关注与股价同步性负相关，验证了本文的假设H2，即媒体关注度越高的上市公司股价同步性越低；Ins系数为−0.0303，在1%水平下显著，表明机构投资者持股比例与股价同步性负相关，验证了本文的假设H3，即机构投资者持股比例越高的上市公司股价同步性越低。因此分析师行为、媒体关注和机构投资者均能降低股价的同步性，且对股价同步性的影响中，媒体关注度的影响最大，其次为机构投资者，最后是证券分析师，具体原因将在下一小节深入分析。 加入交互项进行回归分析(2)，结果显示交互项在10%水平下显著，系数为负，表明随着分析师关注度的提高，会增强媒体关注度降低股价同步性的作用，反之亦然。 回归(3)结果显示分析师关注度与机构投资者交互项系数为负，在5%水平下显著，这表明随着分析师关注度的提高，会增强机构投资者持股比例上升对股价同步性降低的作用，说明机构投资者会参考并利用分析师出具的分析报告和证券公司给出的投资意见。相反，媒体关注度与机构投资者交互项系数为正，且结果并不显著，表明机构投资者并不太关注新闻媒体所报道的信息，可能的原因是相比于分析师 Table 6 Empirical result Variable 回归(1) 回归(2) 回归(3) Media −0.0132** (−2.1734) −0.0375** (−6.2066) −0.0385*** (−6.3857) Anl −0.0374** (−6.0478) −0.0119*** (−2.4669) −0.0101** (−2.1067) Ins −0.0303*** (−4.6174) −0.0075*** (−4.5936) Media*Anl −0.0213* (−0.5068) Media*Ins 0.0008 (0.5976) Anl*Ins −0.0023** (−2.0439) Size 0.0442*** (6.7878) 0.0419*** (6.5328) 0.0425*** (6.6443) ROE −0.0372* (−1.7268) −0.0422* (−1.9570) −0.0399* (−1.8577) Lev −0.1362*** (−3.8408) −0.1356*** (−3.8360) −0.1336*** (−3.7873) Top1 −0.0013*** (−3.4263) −0.0017*** (−4.4379) −0.0014*** (−3.6481) Soe 0.0358*** (2.7092) 0.0340** (2.3687) 0.0373*** (2.8413) Year 已控制 已控制 已控制 Ind 已控制 已控制 已控制 c −1.0458*** (−6.7083) −1.0043*** (−6.5315) −1.0086*** (−6.5649) Adj_R 2 0.2134 0.2083 0.2123 表6. 实证结果 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著，括号内为t值。 出具的专业报告和投资意见，媒体披露的信息太多冗杂，事无巨细，其中包含着很多重复、无用和过时的信息，因此机构投资者并不太关注媒体信息。 在稳健性检验中，用上市公司被研报关注度替代证券分析师人数作为分析师关注度的指标，使用股票代码搜索结果代替上市公司名称搜索结果作为媒体关注度指标，使用基金的风向标社保基金的持股比例作为机构投资者持股比例的指标，对模型进行稳健性检验，结果表明上述结论是稳健的。