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user: 4. 空气质量指数影响股票市场的实证分析 4.1. 不同国家空气质量指数对股票市场影响情况 4.1.1. Z检验法 首先应用Z检验法检验在不同的空气质量区间，股票收益率均值是否有显著差异。将美国、英国的空气质量数据按照各国不同的空气指数划分标准分成三个区间，选取好空气和差空气两区间的股票收益率数据进行Z检验，看其是否有显著性差异。Z检验的原假设为：μ 1 = μ 2 ，μ 1 、μ 2 分别代表好、差空气区间股票收益率均值 [ 14 ] 。 Table 1 Descriptive statistics of stock inde 变量 最小值 中位数 最大值 平均值 标准差 NASDAQ −1.17 0.05 1.24 0.03 0.40 DJIA −0.98 0.02 1.02 0.02 0.33 富时100 −1.14 0.02 1.16 0.01 0.38 多伦多300 香港恒生 上证综指 −0.95 −1.36 −1.47 0.03 0.01 0.04 0.96 1.40 1.57 0.01 0.01 0.07 0.32 0.47 0.52 表1. 各股票指数描述性统计(%) 1) 美国：美国选取AQI指标衡量空气，因观测期内美国指数剔除收益率数据的差空气区间样本数量仅有28个，因此美国数据进行Z检验时采用的是原始数据。纳斯达克和道琼斯指数的Z检验结果如下表2所示： 美国的数据说明，在不同的空气质量区间，股票收益率均值并无显著差异(表2)。 2) 英国：英国选取的空气指标为DAQI，英国DAQI划分标准详见附录~表A2，同样将其分为三个区间，并进行Z检验，结果如表3所示： 结果显示英国的收益率数据在不同空气区间内没有显著差异。 经过一系列Z检验，初步结论为：空气质量指数与股票收益率不显著相关。 4.1.2. 线性回归法 本文采用线性分析法研究空气质量对股票市场的影响。对于美国、英国和加拿大，被解释变量只研究股票收益率，上文所述解释变量则一并纳入线性模型进行回归，观察结果是否显著 [ 15 ] 。所构建的线性模型为： Y t = c + β 1 Y t − 1 + β 2 D t 1 + β 3 D t 2 + β 3 M t + β 4 A Q I t + S A D + ε t (6) 其中， Y t 分别代表美国、英国及加拿大的几种股票收益率； Y t − 1 为股票前一日收益率； D t 代表周内效应， D t 1 在周一时取1，其余则为0， D t 2 则在周五时取1； M t 为一月效应的虚拟变量，当为1月时取1，其余为0； A Q I t 为空气质量指数的虚拟变量，SAD为季节性紊乱变量；c为常数项， β 1 ， β 2 ， β 3 和 β 4 为模型自变量系数； ε t 为误差项。 1) 美国：分别在不同的置信度下对数据进行回归，结果如下： 表4的结果说明，美国的空气质量对股票收益率的影响并不显著，F值大于α，说明模型的线性关系 Table 2 U.S.—Z test result 指数 空气质量 观测值 收益率 NASDAQ 好空气 989 0.0002 差空气 31 0.0006 总体 1760 0.0034 Z绝对值 P值 0.439 0.661 DJIA 好空气 差空气 总体 997 31 1762 0.0002 0.0007 0.0002 Z绝对值 P值 0.659 0.510 表2. 美国——Z检验结果 Table 3 U.K .—Z test result 指数 空气质量 观测值 收益率 富时100 好空气 1248 0.0001 差空气 30 0.0001 总体 1723 0.0001 Z绝对值 P值 0.003 0.998 表3. 英国——Z检验结果 Table 4 Regression results of U.S . AQI and stock return NASDAQ DJIA 解释变量 收益率(5%) 收益率(10%) 收益率(5%) 收益率(10%) 截距项 0.0005 ** (2.885) 0.0005 * (2.885) 0.0003 ** (2.079) 0.0003 * (2.079) 滞后项 0.0075 (0.350) 0.0075 (0.350) −0.035 (−1.677) −0.035 (−1.677) 周一虚拟变量 −0.0003 (−1.120) −0.0003 (−1.120) −0.0002 (−0.901) −0.0002 (−0.901) 周五虚拟变量 −0.0001 (−0.436) −0.0001 (−0.436) −0.00006 (−0.291) −0.00006 (−0.291) 一月变量 −0.0005 (−1.167) −0.0005 (−1.167) −0.0007 (−2.072) −0.0007 (−2.072) SAD 0.00002 (0.200) 0.00002 (0.200) 0.0001 (1.196) 0.0001 (1.196) AQI −0.0002 (−1.016) −0.0002 (−1.016) −0.0001 (−0.844) −0.0001 (−0.844) 自由度 1699 1699 1714 1714 R2 0.002 0.002 0.005 0.005 Sig. F 0.737 0.737 0.233 0.233 表4. 美国AQI与股票收益率的回归结果 注： * 、 ** 分别表示α为5%、10%时变量回归系数显著，括号内为回归系数的t值。 也不显著。空气质量的系数虽然为负，但这种负相关关系并不显著。 2) 英国：沿用验证美国数据的方法。 表5的结果显示英国依旧得不到显著结果证明空气质量可以影响股票收益率。 3) 加拿大 加拿大的空气指数大多数分布于好空气区间，极少天数为中等空气或差空气，由表6的回归结果可知，AQI与股票收益率无显著相关性 [ 16 ] [ 17 ] 。 综上可知，美、英和加三国2010~2016年的数据显示，空气指数对其股票收益率指标并无显著影响。 4.2. 中国不同地区空气质量指数对股票市场的影响 香港自治区和上海均为中国的金融中心，在区位、制度方面具有有利条件，金融环境健康稳健，聚集了大批资源、投资机构和人才，因此这两个地区的股票市场指数具有很强的代表性，适合用来进行研究。 4.2.1. Z检验法 对上海股票收益率和换手率在不同空气质量区间的均值研究结果如表7所示。香港差空气区间样本量不足，故无法对其进行Z检验。 Z检验的结果表明，在不同的空气区间内，上证综指的收益率和换手率的均值都没有明显差异。 4.2.2. 线性回归法 1) 香港 Table 5 Regression results of U.K. DAQI and stock return 富时100 解释变量 收益率(5%) 收益率(10%) 截距项 0.0001 (0.497) 0.0001 (0.497) 滞后项 0.012 (0.530) 0.012 (0.530) 周一虚拟变量 −0.0004 (−1.684) −0.0004 (−1.684) 周五虚拟变量 −0.0001 (−0.324) −0.0001 (−0.324) 一月变量 −0.0002 (−0.447) −0.0002 (−0.447) SAD 0.00004 (0.705) 0.00004 (0.705) AQI 0.0001 (0.337) 0.0001 (0.337) 自由度 1722 1722 R2 0.002 0.002 Sig. F 0.716 0.716 表5. 英国DAQI与股票收益率的回归结果 Table 6 Regression results of Canada’s PM2.5 and stock return 多伦多300 解释变量 收益率(5%) 收益率(10%) 截距项 0.0001 (0.571) 0.0001 (0.571) 滞后项 0.037 (1.663) 0.037 (1.663) 周一虚拟变量 −0.0003 (−1.537) −0.0003 (−1.537) 周五虚拟变量 −0.0002 (−1.168) −0.0002 (−1.168) 一月变量 −0.0003 (−0.935) −0.0003 (−0.935) SAD 0.0001 (1.356) 0.0001 (1.356) AQI 0.00001 (0.745) 0.00001 (0.745) 自由度 1668 1668 R2 0.005 0.005 Sig. F 0.204 0.204 表6. 加拿大PM2.5指数与股票收益率的回归结果 由表8回归结果可知，香港的情形也与欧美国家相仿，不能看出空气质量对股票收益率有显著影响。 2) 上海 在上海数据的回归模型中，将换手率也作为被解释变量之一，分别研究空气指数对收益率和换手率 Table 7 Shang hai—Z test result 指数 空气质量 观测值 收益率 换手率 上证综指 好空气 928 0.0003 1.03 差空气 142 0.0007 1.17 总体 265 0.0007 1.14 Z绝对值 P值 0.866 0.387 1.676 0.094 表7. 上海——Z检验结果 Table 8 Regression results of Hong Kong’s PM2 .5 and stock return 恒生指数 解释变量 收益率(5%) 收益率(10%) 截距项 0.00004 (0.168) 0.00004 (0.168) 滞后项 0.019 (0.771) 0.019 (0.771) 周一虚拟变量 −0.0001 (−0.382) −0.0001 (−0.382) 周五虚拟变量 0.0003 (0.999) 0.0003 (0.999) 一月变量 −0.00001 (−0.023) −0.00001 (−0.023) SAD −0.0001 (−0.474) −0.0001 (−0.474) AQI 0.0001 (0.426) 0.0001 (0.426) 自由度 1620 1620 R2 0.001 0.001 Sig. F 0.855 0.855 表8. 香港PM2.5指数与股票收益率的回归结果 的影响。在理论上，换手率没有滞后性，因此其回归模型不考虑滞后项问题。回归结果如下： 从表9可以看出，AQI仍然对收益率或换手率都没有显著影响，但可以看出被解释变量换成换手率之后，AQI系数的t值明显增大，回归结果可能受样本量局限，但可以看出的是，AQI对换手率的影响可能比对收益率的影响更大。另外AQI的系数为负，虽然结果不显著，但仍有可能说明AQI对股票市场有负面影响。 通过对几个西方国家和中国情况的考察，可看出没有证据表明假设1成立，即不能得出空气质量指数可以显著地对同一时间区段和地域的股票收益率指数造成负面影响。 4.3. 针对中国空气质量指数对不同题材股票收益率的影响 为验证假设2，本文接下来研究空气质量指数对不同题材的股票的影响。所选取的时间区段为2014年1月至2017年3月，主要选取在上交所和深交所上市的股票，数据来源于通达信金融终端，同时选取上海和深圳的空气质量数据，分别从上海空气质量实时发布系统、中华人民共和国环境保护部得到。 本文将所要研究的股票题材分为抗雾霾股和高能耗股。抗雾霾股可以分为以下几种类别：除尘股票、 Table 9 Regression results of Shanghai AQI and stock return 上证综指 解释变量 收益率(5%) 收益率(10%) 换手率(5%) 换手率(10%) 截距项 0.0003 (1.313) 0.0003 (1.313) 1.106 ** (25.756) 1.106 * (25.756) 滞后项 0.0187 (0.739) 0.0187 (0.739) - - - - 周一虚拟变量 0.0008 (1.823) 0.0008 (1.823) 0.084 (1.075) 0.084 (1.075) 周五虚拟变量 0.0004 (1.037) 0.0004 (1.037) 0.004 (0.049) 0.004 (0.049) 一月变量 −0.0004 (−0.594) −0.0004 (−0.594) 0.0999 (0.814) 0.0999 (0.814) SAD 0.0002 (0.780) 0.0002 (0.780) −0.004 (−0.109) −0.004 (−0.109) AQI −0.0002 (−0.608) −0.0002 (−0.608) −0.059 (−1.266) −0.059 (−1.266) 自由度 927 927 927 927 R2 0.006 0.006 0.004 0.004 Sig. F 0.472 0.472 0.587 0.587 表9. 上海AQI与股票收益率、换手率的回归结果 注： * 、 ** 分别表示α为5%、10%时变量回归系数显著，括号内为回归系数的t值。 仪器检测股票、脱硝脱硫股票、空气净化和口罩股票以及呼吸道疾病防治股票，分别在每种类别中选取交易最活跃的两种股票，如表所示(表10) (抗霾股概念：http://www.southmoney.com/Special/gainiangu/201410/190813.html)： 其中，天瑞仪器和清新环境在所选取时间范围内存在连续多天停盘现象，造成数据严重缺失，所以除去这两只股票，对剩下的八只股票进行加权平均，得到抗霾股的加权平均收益率和换手率，分别记为y 1 、h 1 。其次，高耗能股票包括建材、化工、发电、钢铁等题材的企业股，此处选择六只在沪深A股上市的非抗霾股，分别为华能国际、桂东电力、华电国际、西昌电力、吉电股份和建投能源，同样进行加权平均，所得收益率及换手率记为y 2 、h 2 。对空气指数的处理方式是将上海和深圳2016年第二产业增加值作为权数得到加权平均的AQI值，因为第二产业是耗能力度最强、最易产生污染的产业。上海市、深圳市的第二产业增加值数据分别来自上海统计网和中商统计研究院。 接下来采用Z检验法分别横向、纵向地对假设2进行验证。 4.3.1. 横向比较法 同上文，将空气指数划分为3个区间，用Z检验法分别观察在好空气、中等空气和差空气区间内抗霾股和高能耗股股票指数均值有无显著差异。结果如表11所示。 此表结果显示，当空气健康或适中时，抗霾股的换手率均值显著地大于高耗能股的换手率均值，而当空气变差时，差异则变得不明显。由于在整个观测期内，好空气和中等空气的天数占大多数，因此可以推测人们购买环保抗霾类股票的倾向大于购买高能耗股。然而收益率的结果在三个区间内仍均不显著。 4.3.2. 纵向比较法 纵向比较法是比较抗霾题材股票在健康和非健康空气区间收益率、换手率。 Table 1 0 A sample of anti-haze stock 抗霾股类别 所选样本 除尘 巨化股份、菲达环保 检测仪器 天瑞仪器、先河环保 脱硝脱硫 清新环境、山大华特 空气净化 格力电器、龙头股份 防护疾病 联环药业、双鹤药业 表10. 抗霾题材样本股 Table 1 1 Z test results of anti-haze stocks and energy stock 空气等级 股票题材 观测值 收益率 换手率 好空气 抗霾股 139 −0.0006 3.273 高能耗股 147 −0.0002 2.534 总体 286 −0.0004 2.893 Z绝对值 0.276 3.021 P值 0.782 0.003 * 中等空气 抗霾股 529 0.0003 3.335 高能耗股 555 0.0005 2.833 总体 1084 0.0004 3.078 Z绝对值 0.303 3.882 P值 0.762 0.000 * 差空气 抗霾股 81 0.001 3.248 高能耗股 85 −0.0001 2.810 总体 166 0.0005 3.015 Z绝对值 0.646 1.524 P值 0.519 0.128 表11. 抗霾股和高能耗股Z检验 表12显示，没有证据表明随着空气质量变差，人们会更多地交易环保股票，或者抗霾股的收益率显著上升。 通过横向和纵向比较，可以看出近些年来在沪深市场，人们更多地青睐于抗雾霾股票的购买，因换手率反映了在一定时期内股市内股票转手的频率，在大部分时期内，人们对健康题材股票的购买热情明显高于“三高”企业的股票。但本文的数据处理结果并不支持“随着空气变差，人们会更多地投资于抗霾股票”这一假设。