徐飛

(安徽師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 蕪湖 241002；武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，武漢 430000)

一、引言

股價(jià)崩盤(Crash)是指股票價(jià)格大幅度、連續(xù)性暴跌。全球股價(jià)崩盤事件時(shí)有發(fā)生,如1929年美國(guó)股市大崩盤、1987年美國(guó)股價(jià)崩盤、1989年日本股市泡沫破裂、1997-1998年亞洲金融危機(jī)、2000-2001年美國(guó)NASDAQ市場(chǎng)泡沫破裂、2008年次貸金融危機(jī)以及2015年中國(guó)A股千股跌停等。股價(jià)崩盤日益成為理論界和實(shí)務(wù)界關(guān)注焦點(diǎn)之一。[1]股價(jià)崩盤對(duì)資本市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成不良影響，如資源錯(cuò)配、干擾實(shí)體經(jīng)濟(jì)，更有可能引發(fā)投資者恐慌，甚至引起全球性金融危機(jī)。

股價(jià)崩盤往往是毫無征兆突然發(fā)生，信息不對(duì)稱理論認(rèn)為，由于市場(chǎng)上投資者并非是完全知情交易者，而且知情交易者與非知情交易者存在不對(duì)稱性，知情交易者決定著市場(chǎng)價(jià)格融入的私有信息，非知情交易者只能依據(jù)外部信息預(yù)測(cè)價(jià)格波動(dòng)和交易決策[2]，一旦隱藏的負(fù)面消息集中暴露出來，就會(huì)導(dǎo)致股價(jià)驟然暴跌。Jin和Myers從上市公司層面提出股價(jià)崩盤解釋，指出如果公司是完全透明的，高管侵占行為完全被市場(chǎng)反應(yīng)，然而公司不透明時(shí)，投資者只能依據(jù)可獲得的宏觀信息、市場(chǎng)信息判斷公司價(jià)值。在信息不對(duì)稱現(xiàn)實(shí)背景下，管理層基于自身利益考量而傾向于披露利好消息，隱藏或延遲披露負(fù)面消息，由于管理層可囤積的負(fù)面消息存在上限，當(dāng)累積的負(fù)面消息達(dá)到頂峰管理層就會(huì)被迫放棄，造成負(fù)面消息集中釋放，最終導(dǎo)致股價(jià)毫無征兆的崩盤。[3]

中國(guó)已成為全球第二大資本市場(chǎng)，但中國(guó)資本市場(chǎng)健康程度較發(fā)達(dá)市場(chǎng)還存在差距，存在較為嚴(yán)重的股價(jià)同步性現(xiàn)象等。[4]自上交所、深交所底建立以來，中國(guó)股市已至少經(jīng)歷6輪暴跌。[5]2015-2016年中國(guó)發(fā)生較為嚴(yán)重的股價(jià)崩盤事件[6]，時(shí)任證監(jiān)會(huì)主席肖剛在2016年工作報(bào)告中專門指出“2015年A股崩盤會(huì)像多米諾骨牌效應(yīng)那樣，跨產(chǎn)品、跨機(jī)構(gòu)、跨市場(chǎng)傳染，釀成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”。正如習(xí)近平同志在2017年全國(guó)金融工作會(huì)議上要求的“防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是金融工作的永恒主題”。因此，在中國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展尚不成熟、股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較高的現(xiàn)實(shí)背景下，研究崩盤傳染效應(yīng)比純粹研究崩盤更具有現(xiàn)實(shí)意義，更符合資本市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展的需要。

資本市場(chǎng)中行業(yè)間資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)存在明顯聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，即行業(yè)間存在“同漲同跌”現(xiàn)象。[7]例如，有學(xué)者研究顯示中國(guó)A股存在行業(yè)股指輪漲現(xiàn)象[8]，滬市行業(yè)股指收益率存在波動(dòng)溢出效應(yīng)且具有持續(xù)性。[9][10]中國(guó)股市行業(yè)指數(shù)波動(dòng)溢出效應(yīng)通常是雙向的，市場(chǎng)波動(dòng)率會(huì)顯著增加行業(yè)間股指收益率正(負(fù))極值聯(lián)動(dòng)。[11]同時(shí)，行業(yè)股指聯(lián)動(dòng)不僅僅存在于A股資本市場(chǎng)內(nèi)，跨市場(chǎng)也可能存在行業(yè)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，如滬港通的實(shí)施增強(qiáng)了滬港各行業(yè)指數(shù)雙向收益率波動(dòng)溢出程度。[12]短期來看，特定投資主題帶來的信息沖擊會(huì)導(dǎo)致關(guān)聯(lián)行業(yè)聯(lián)動(dòng)；長(zhǎng)期來看，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)是行業(yè)股指聯(lián)動(dòng)重要原因。[13]供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)行業(yè)導(dǎo)致行業(yè)間實(shí)體經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)，進(jìn)而行業(yè)崩盤風(fēng)險(xiǎn)可能在供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間傳染。因此，本文基于申萬行業(yè)指數(shù)檢驗(yàn)我國(guó)供應(yīng)鏈成員間股價(jià)崩盤傳染，有助于為監(jiān)管部門、投資者應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈成員股價(jià)崩盤傳染提供借鑒。

本文其他部分內(nèi)容為：第二部分基于文獻(xiàn)回顧提出供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)崩盤傳染假設(shè)和資源依賴導(dǎo)致供應(yīng)鏈間傳染機(jī)制假設(shè)；第三部分以申萬28個(gè)行業(yè)股指為樣本，構(gòu)建供應(yīng)鏈關(guān)系股價(jià)崩盤傳染檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?；第四部分?shí)證檢驗(yàn)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)崩盤傳染效應(yīng)；第五部分進(jìn)行行業(yè)間資源依賴的股價(jià)崩盤傳染機(jī)制實(shí)證以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第六部分為結(jié)論與政策啟示。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)

(一)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)與股價(jià)崩盤傳染

各行業(yè)并非獨(dú)立存在，由于各類原因?qū)е虏煌袠I(yè)存在實(shí)際關(guān)聯(lián)。例如學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，具有類似投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)行業(yè)會(huì)主動(dòng)相互學(xué)習(xí)并進(jìn)行創(chuàng)新，從而產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)行業(yè)會(huì)發(fā)生技術(shù)外溢[14]，關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)部門間R&D也存在溢出效應(yīng)[15]，從而對(duì)行業(yè)全要素生產(chǎn)率TFP產(chǎn)生顯著正效應(yīng)。[16]王國(guó)軍、劉水杏基于投入產(chǎn)出模型計(jì)算發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)每增加1單位產(chǎn)值，對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)系數(shù)為1.416，帶動(dòng)效應(yīng)明顯。[17]唐莉、張永娟基于A股行業(yè)指數(shù)發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈上各產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有長(zhǎng)期的聯(lián)動(dòng)性。[18]股票市場(chǎng)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)晴雨表，行業(yè)股指波動(dòng)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在密切聯(lián)系，自然也會(huì)反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的印記，即產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系。[13]行業(yè)間股價(jià)波動(dòng)傳導(dǎo)與行業(yè)投入產(chǎn)出邏輯密切，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)行業(yè)間股價(jià)波動(dòng)傳導(dǎo)更明顯。[7]

由于供應(yīng)鏈行業(yè)內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，當(dāng)供應(yīng)鏈某節(jié)點(diǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)超出其承受限度時(shí)，該風(fēng)險(xiǎn)便借助一定載體在供應(yīng)鏈上下游行業(yè)間傳染[19]，這種供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳染載體與介質(zhì)包括信息、物資、價(jià)格、資金、技術(shù)等。[20]Cranfield管理學(xué)院把這種供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)定義為供應(yīng)鏈的脆弱性，認(rèn)為各種不確定性因素是供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)根源，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)通常會(huì)降低供應(yīng)鏈效率、增加成本，甚至導(dǎo)致供應(yīng)鏈破裂和失敗。由于供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)上行業(yè)間相互關(guān)聯(lián)，任何一個(gè)供應(yīng)鏈成員發(fā)生問題都可能傳遞至供應(yīng)鏈其他行業(yè)，使風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大，甚至導(dǎo)致整個(gè)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)崩潰。[20]

由于供應(yīng)鏈成員間普遍存在采購(gòu)銷售、債權(quán)債務(wù)、產(chǎn)業(yè)資本、技術(shù)依賴等關(guān)系，供應(yīng)鏈上下游企業(yè)會(huì)基于合同關(guān)系而發(fā)生實(shí)質(zhì)性經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)以較快速度傳染給與之關(guān)聯(lián)的上下游行業(yè)，使得那些原本不直接具有風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)也因風(fēng)險(xiǎn)傳染而遭受威脅或損失。尤其是2008年金融危機(jī)后，供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳染引發(fā)的“多米諾骨牌”效應(yīng)頻發(fā)，已在世界范圍內(nèi)引起關(guān)注。[21]徐敏等基于上證煤炭指數(shù)、申萬電力指數(shù)、深證制造業(yè)指數(shù)檢驗(yàn)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳染，發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)不僅能單雙向傳染，而且可以形成跳躍式傳染、多輪傳染，從而加劇供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳染后果。[21]郭文偉等研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)與有色金屬業(yè)、建筑裝飾業(yè)等供應(yīng)鏈上下游產(chǎn)業(yè)間存在顯著的泡沫相依性。[22]

綜上分析，供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)行業(yè)表明行業(yè)間實(shí)體經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)，會(huì)形成行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而導(dǎo)致行業(yè)崩盤風(fēng)險(xiǎn)在供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間傳染。因此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：股價(jià)崩盤會(huì)在供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)行業(yè)間傳染。

(二)投資者行為與股價(jià)崩盤傳染

資本市場(chǎng)、股票價(jià)格不是簡(jiǎn)單的基本面關(guān)聯(lián)，在危機(jī)發(fā)生時(shí)關(guān)聯(lián)關(guān)系顯著增強(qiáng)而發(fā)生傳染。本文結(jié)合已有文獻(xiàn)，提出以下兩個(gè)股價(jià)崩盤傳染可能的解釋：

第一，投資者行為溢出導(dǎo)致股價(jià)崩盤發(fā)生傳染。由于投資者不僅基于可獲得的市場(chǎng)信息形成交易策略，并受到關(guān)聯(lián)股票表現(xiàn)、關(guān)聯(lián)投資者行為影響，從而導(dǎo)致投資者行為在不同市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)。理性投資者還會(huì)從其他股市股票價(jià)格的變化去推測(cè)相關(guān)信息，這導(dǎo)致一個(gè)市場(chǎng)的信息會(huì)傳遞到其他的市場(chǎng)。[23]

第二，市場(chǎng)流動(dòng)性平衡需要導(dǎo)致股價(jià)崩盤發(fā)生傳染。流動(dòng)性不足除了造成自身崩盤，還會(huì)導(dǎo)致崩盤在關(guān)聯(lián)市場(chǎng)、關(guān)聯(lián)股票間傳染。Jayech基于流動(dòng)性約束分析股市崩盤傳染，指出跨國(guó)投資者由于投資者組合平衡需要，最終導(dǎo)致股價(jià)崩盤在不同市場(chǎng)間傳染。[24]

假設(shè)2：投資者信念、市場(chǎng)流動(dòng)性溢出效應(yīng)是股價(jià)崩盤傳染內(nèi)在機(jī)制。

(三)資源依賴與股價(jià)崩盤傳染

資源依賴?yán)碚撌墙M織變遷研究的基礎(chǔ)理論，該理論認(rèn)為組織是一個(gè)開放的系統(tǒng)，需要與外部環(huán)境發(fā)生關(guān)聯(lián)，相互依存和相互作用。[25]資源依賴?yán)碚撝赋隽藘纱箢惤M織間的依賴關(guān)系：共生依賴關(guān)系和競(jìng)爭(zhēng)依賴關(guān)系。共生依賴關(guān)系包括企業(yè)與供貨商、企業(yè)與顧客的關(guān)系，彼此是命運(yùn)共同體，競(jìng)爭(zhēng)依賴關(guān)系包括企業(yè)與其競(jìng)爭(zhēng)者的關(guān)系，彼此是互相競(jìng)逐資源的相對(duì)依賴。

資源依賴?yán)碚搹牟煌嵌妊芯拷M織為降低對(duì)特定對(duì)象、特定資源依賴風(fēng)險(xiǎn)所采取的策略，包括組織間整合、長(zhǎng)期的契約關(guān)系、交叉持股、高管兼任、并購(gòu)等，來提升組織績(jī)效。資源依賴結(jié)構(gòu)使組織間關(guān)聯(lián)關(guān)系增強(qiáng)，成為企業(yè)關(guān)聯(lián)的“聯(lián)結(jié)”，這種聯(lián)結(jié)會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)在資源依賴組織間發(fā)生傳染。[26]依據(jù)資源依賴?yán)碚摚髽I(yè)并不能獨(dú)立存在，必須依賴網(wǎng)絡(luò)間企業(yè)合作獲得維持生存與發(fā)展的資源。合作對(duì)象包括其上游的供應(yīng)商、下游的零售商或者客戶，這些合作關(guān)系的總和構(gòu)成了企業(yè)賴以生存的微觀環(huán)境。

企業(yè)組織由于資源依賴結(jié)成的組織網(wǎng)絡(luò)，不僅有利于整體組織協(xié)同發(fā)展，資源依賴關(guān)系也可能成為風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道。例如，企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部復(fù)雜的資源依賴關(guān)系，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)在企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部具有明顯的傳染性。[27]供應(yīng)鏈上下游企業(yè)結(jié)成的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，由于成本轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、違約風(fēng)險(xiǎn)在供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)間傳染[28]；供應(yīng)鏈企業(yè)共同的宏觀外部資源環(huán)境變化引起債務(wù)共同違約的可能，產(chǎn)生了違約風(fēng)險(xiǎn)傳染[29]。因此，資源依賴使得企業(yè)組織基本面關(guān)聯(lián)增強(qiáng)，受共同外部環(huán)境影響增強(qiáng)，資源依賴網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)別企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)由于資源依賴關(guān)系會(huì)傳遞至網(wǎng)絡(luò)中其他企業(yè)，供應(yīng)鏈資源依賴將顯著增加企業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生傳染的概率。[28]

因此，基于投入產(chǎn)出的供應(yīng)鏈關(guān)系是產(chǎn)業(yè)資源依賴重要內(nèi)容，供應(yīng)鏈成員資源依賴屬性增加了行業(yè)間基本面依賴度，進(jìn)而可能加劇股價(jià)崩盤在資源依賴程度高的供應(yīng)鏈行業(yè)間傳染。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：資源依賴程度會(huì)增加供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染的概率。

三、樣本來源與研究設(shè)計(jì)

(一)樣本與數(shù)據(jù)來源

申萬行業(yè)股價(jià)系列指數(shù)以申銀萬國(guó)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)編制的分行業(yè)股價(jià)指數(shù)，表征不同行業(yè)股價(jià)變化。申萬行業(yè)股價(jià)系列指數(shù)系按照自由流通市值加權(quán)計(jì)算的派氏指數(shù)，2014年之前為23個(gè)一級(jí)行業(yè)，2014年申萬行業(yè)指數(shù)調(diào)整為28個(gè)一級(jí)行業(yè)。本部分以申萬一級(jí)行業(yè)指數(shù)為樣本，時(shí)間周期為2000年1月1日至2016年12月31日，數(shù)據(jù)來源于申萬指數(shù)官方網(wǎng)站 、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)變量選擇

1.股價(jià)崩盤的測(cè)度

本文參照Marin等[30]、褚劍和方軍雄[31]、許紅偉和陳欣[32]等的股票崩盤測(cè)度構(gòu)建如下市場(chǎng)崩盤變量：

其中，為剔除市場(chǎng)整體趨勢(shì)影響，本文借鑒Marin等[30]按照以下公式測(cè)度行業(yè)指數(shù)i在t期特有收益率Ri,t，公式如下：

其中，Pi,t為行業(yè)指數(shù)i在t期收盤指數(shù)，RM,t為同期大盤收益率。本部分基于滾動(dòng)窗口法測(cè)度股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，窗口長(zhǎng)度為5個(gè)交易日。進(jìn)一步計(jì)算各行業(yè)T季度股價(jià)崩盤頻率作為被解釋變量。

2.市場(chǎng)非流動(dòng)性

為測(cè)度股市流動(dòng)性狀況，本文首先采用Amihud[33]經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整的非流動(dòng)性比率度量非流動(dòng)性，即：

其中，IILLQi,t為行業(yè)i在t期股市非流動(dòng)性水平，Voldi,t為行業(yè)i在t期股市成交量。本文進(jìn)一步計(jì)算各行業(yè)T季度平均非流動(dòng)性水平。

進(jìn)一步參照王昆、楊朝軍[34]、郭乃幸等[35]，構(gòu)建如下流動(dòng)性黑洞指標(biāo)：

其中，Darki,t為行業(yè)i在t期發(fā)生“流動(dòng)性黑洞”虛擬變量，如果行業(yè)i在t期非流動(dòng)性水平超90分位數(shù)記為1，否則為0。本文進(jìn)一步計(jì)算各行業(yè)T季度股價(jià)崩盤頻率。

3.投資者異質(zhì)性信念測(cè)度

本文分別用換手率和收益波動(dòng)率作為衡量投資者異質(zhì)信念的代理指標(biāo)[36][37]，為避免代理變量特定和單一問題[38]。其中收益動(dòng)率計(jì)量公式如下：

式中Sigmai,T為行業(yè)i在T季度特有收益率波動(dòng)率，Ni,T為行業(yè)i在T季度交易周期數(shù)，Ri,t為行業(yè)i在t期特有收益率。

換手率表示某一時(shí)間段內(nèi)市場(chǎng)中股票被買賣的比率，該指標(biāo)更真實(shí)的反映了投資者的投機(jī)性需求，可以較好地反映中國(guó)股票市場(chǎng)上投資者情緒。[39]同時(shí)，換手率是意見分歧程度波動(dòng)的代理變量，可以作為投資者異質(zhì)性信念波動(dòng)程度的代理變量。[40]行業(yè)股票指數(shù)的換手率計(jì)量公式如下：

其中，DTurni,t為行業(yè)i在t期換手率，Avoildi,t為行業(yè)i在t期總成交金額，Marketi,t為行業(yè)i在t期總市值。進(jìn)一步計(jì)算各行業(yè)T季度平均換手率。

4.供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)矩陣

為測(cè)度行業(yè)間股價(jià)崩盤可能通過供應(yīng)鏈關(guān)系渠道傳染，本文按照投入產(chǎn)出關(guān)系構(gòu)建相鄰權(quán)重矩陣Wi,j，進(jìn)行空間計(jì)量檢驗(yàn)。

目前揭示產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)內(nèi)在機(jī)制最重要的是方法是投入產(chǎn)出分析，利用投入產(chǎn)業(yè)消耗系數(shù)、影響力系數(shù)、感應(yīng)度系數(shù)等對(duì)各行業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行量化。[13]為測(cè)度各行業(yè)供應(yīng)鏈關(guān)系，本文借鑒借鑒Ahern[41]、朱平芳等[15]基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的中國(guó)投入產(chǎn)出表測(cè)度行業(yè)間供應(yīng)鏈關(guān)系。計(jì)量公式如下：

其中，Si,j為行業(yè)j占行業(yè)i投入產(chǎn)出比重，Vi,j分別為行業(yè)i從行業(yè)j采購(gòu)總額以及行業(yè)j消耗行業(yè)i產(chǎn)出總額，用以表征行業(yè)j是行業(yè)i的重要下游客戶、重要上游供應(yīng)商。據(jù)相關(guān)研究的觀點(diǎn)，當(dāng)上下游行業(yè)投入產(chǎn)出比重超過1%時(shí)，行業(yè)間才算是具有實(shí)質(zhì)性[41]，因此本文將行業(yè)間投入產(chǎn)出比重閾值設(shè)置為0.02，構(gòu)建行業(yè)間供應(yīng)鏈關(guān)系矩陣：

其中，wi,j為行業(yè)i和行業(yè)j供應(yīng)鏈上下游關(guān)系的權(quán)重系數(shù)，行業(yè)i和j投入產(chǎn)出比重超過0.02為1，否則為0。

表1 變量定義表

(三)模型設(shè)計(jì)

本文借鑒程棵等的方法[42]，應(yīng)用空間計(jì)量模型檢驗(yàn)行業(yè)間股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。進(jìn)行空間計(jì)量檢驗(yàn)前，首先構(gòu)建如下基本回歸模型：

Yi,T=β+β1X+βControl+ε

式中，Yi,T為行業(yè)i在T季度股價(jià)崩盤頻率，X為行業(yè)股指特征變量，包括行業(yè)i在T季度股指波動(dòng)率較上一季度變化程度DSigmai,T、行業(yè)i在T季度股指換手率DTurni,T以及行業(yè)i在T季度股市平均非流動(dòng)性水平變化程度DIILLQi,T、流動(dòng)性黑洞頻率Darki,T。由于行業(yè)股指崩盤可能受到行業(yè)自身特征影響，本文在檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭幸胄袠I(yè)市盈率、行業(yè)股息率、行業(yè)市值規(guī)模、平均特有收益率作為控制變量(Control)。為控制變量異常值的影響，本部分對(duì)連續(xù)變量采用上下1%縮尾法剔除變量的異常值。

空間滯后模型(SLM)主要用于檢驗(yàn)關(guān)聯(lián)行業(yè)間觀測(cè)值相互作用，即區(qū)域間空間溢出效應(yīng)。計(jì)量模型如下：

Yi,T=β+ρWi,jYi,T+β1X+βControl+ε

式中，Wi,j為n×n階供應(yīng)鏈關(guān)系相鄰矩陣，Wi,j×Yi,T為季度股價(jià)崩盤概率空間滯后項(xiàng)，ρ為空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)。如果系數(shù)ρ顯著非0，表明樣行業(yè)股價(jià)崩盤概率除受本行業(yè)投資者情緒、市場(chǎng)流動(dòng)性、行業(yè)特征影響，還會(huì)被關(guān)聯(lián)行業(yè)股價(jià)崩盤傳染。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)與基本回歸

表2為主要變量描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示2000-2016年樣本行業(yè)股價(jià)崩盤頻率平均為2%，最高21%；股指收益率波動(dòng)率變化率平均為109%，換手率平均為2%，流動(dòng)性不足變化率平均為106%，流動(dòng)性黑洞頻率平均為10%。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

進(jìn)行空間計(jì)量檢驗(yàn)前，表3報(bào)告了非空間回歸檢驗(yàn)結(jié)果。其中，混合OLS回歸、固定效應(yīng)回歸顯示股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性、流動(dòng)性黑洞與行業(yè)股價(jià)崩盤概率正相關(guān)，表明投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)非流動(dòng)性水平增加，行業(yè)股價(jià)崩盤概率也會(huì)增加。這是由于市場(chǎng)上存在著異質(zhì)信念投資者，包括看漲投資者和看跌投資者，二者分歧嚴(yán)重時(shí)，看跌投資者更有可能陷入困境，因?yàn)樗麄兊男畔⒃趦r(jià)格中不能完全顯示出來，正是看跌投資者掌握的負(fù)面信息被隱藏，隨后交易中股票的負(fù)向波動(dòng)趨勢(shì)增強(qiáng)，增加崩盤風(fēng)險(xiǎn)。[1]股價(jià)上行時(shí)市場(chǎng)反映的看漲投資者信息，然而股價(jià)下跌看漲投資者退出市場(chǎng)，當(dāng)看跌投資者進(jìn)入市場(chǎng)并且釋放累積的負(fù)面消息，最終導(dǎo)致股價(jià)崩盤。投資者異質(zhì)信念也是投資者意見分歧的測(cè)度，投資者異質(zhì)信念可能增加投機(jī)性交易，從而增加投機(jī)性泡沫風(fēng)險(xiǎn)。[40]流動(dòng)性情況較差表明投資者交易不夠活躍、股票更容易發(fā)生大幅價(jià)格變化，流動(dòng)性指標(biāo)某種程度上反映著未來價(jià)格走勢(shì)。同時(shí)，在控制變量中，行業(yè)規(guī)模與行業(yè)股價(jià)崩盤概率顯著正相關(guān)，行業(yè)股息率、平均特有收益率與行業(yè)股價(jià)崩盤概率顯著負(fù)相關(guān)。

表3 行業(yè)股指崩盤非空間計(jì)量回歸

注：本文中***表示1%水平上顯著，**表示5%水平上顯著，*表示10%水平上顯著。本文通過報(bào)告穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤控制回歸異方差。

表4 供應(yīng)鏈關(guān)系與行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染

(二)供應(yīng)鏈股價(jià)崩盤傳染實(shí)證檢驗(yàn)

表4為基于重要供應(yīng)鏈關(guān)系矩陣的行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染空間計(jì)量檢驗(yàn)。其中，空間滯后回歸模型、空間誤差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ惋@示股價(jià)崩盤空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ和空間誤差項(xiàng)回歸系數(shù)λ在1%水平上顯著為正，檢驗(yàn)結(jié)果表明中國(guó)行業(yè)股價(jià)崩盤概率與存在重要供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)的崩盤概率正相關(guān)。另外，股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性變動(dòng)程度、流動(dòng)性黑洞頻率與行業(yè)股價(jià)崩盤頻率顯著正相關(guān)，進(jìn)一步表明投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)非流動(dòng)性會(huì)增加行業(yè)股價(jià)崩盤概率。表4檢驗(yàn)結(jié)果表明，行業(yè)股價(jià)崩盤概率不僅受本行業(yè)投資者行為、市場(chǎng)流動(dòng)性、行業(yè)規(guī)模、行業(yè)股息率、行業(yè)特有收益率等影響外，還受到存在重要供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)崩盤傳染。

表4驗(yàn)證了股價(jià)崩盤事件會(huì)通過供應(yīng)鏈關(guān)系渠道進(jìn)行傳染，本部分進(jìn)一步將供應(yīng)鏈關(guān)系按照消耗與被消耗分類，檢驗(yàn)行業(yè)股價(jià)崩盤在供應(yīng)鏈上傳染方向。表5為基于上、下游重要客戶關(guān)系矩陣行業(yè)崩盤空間計(jì)量檢驗(yàn)。其中，模型1和模型2是基于重要上游客戶崩盤傳染檢驗(yàn)，空間滯后回歸模型、空間誤差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ惋@示股價(jià)崩盤空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ和空間誤差項(xiàng)回歸系數(shù)λ在1%水平上顯著為正，檢驗(yàn)結(jié)果表明重要上游行崩盤會(huì)加重行業(yè)股價(jià)崩盤。

表5中的模型3和模型4是基于下游重要客戶關(guān)系矩陣的行業(yè)崩盤空間計(jì)量檢驗(yàn)，其中，空間滯后回歸模型、空間誤差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ惋@示股價(jià)崩盤空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ和空間誤差項(xiàng)回歸系數(shù)λ在1%水平上顯著為正，檢驗(yàn)結(jié)果表明行業(yè)股價(jià)崩盤還被重要下游行業(yè)崩盤正向傳染。

表5 重要上、下游行業(yè)崩盤染性檢驗(yàn)

五、進(jìn)一步檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)投資者行為與供應(yīng)鏈股價(jià)崩盤傳染

為分析行業(yè)間股票崩盤傳染的內(nèi)在機(jī)制，應(yīng)用中介效應(yīng)模型進(jìn)一步檢驗(yàn)行業(yè)間股票崩盤內(nèi)在傳染性，構(gòu)建空間杜賓SDPDM檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

DSigmai,T=a+ρΩDSigmai,T+βΩCrashi,T×ΩDSigmai,T+λΩCrashi,T+ξ

DTurni,T=a+ρΩDTurni,T+βΩCrashi,T×ΩDTurni,T+λΩCrashi,T+ξ

DILLQi,T=a+ρΩDILLQi,T+βΩCrashi,T×ΩDILLQi,T+λΩCrashi,T+ξ

Darki,T=a+ρΩDarki,T+βΩCrashi,T×ΩDarki,T+λΩCrashi,T+ξ

式中，解釋變量為i行業(yè)T季度股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性變動(dòng)程度和流動(dòng)性黑洞頻率，ΩDSigmai,T、ΩDTurni,T、ΩDILLQi,T、ΩDarki,T分別為i行業(yè)T季度股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性和流動(dòng)性黑洞頻率空間滯后項(xiàng)，ΩCrashi,T為i行業(yè)T季度股市崩盤頻率空間滯后項(xiàng)。回歸系數(shù)ρ為行業(yè)間股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性和流動(dòng)性黑洞頻率空間溢出效應(yīng)。

表6為基于供應(yīng)鏈關(guān)系矩陣的投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)流動(dòng)性溢出性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性、流動(dòng)性黑洞空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ顯著為正，表明行業(yè)間投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)非流動(dòng)性會(huì)在關(guān)聯(lián)行業(yè)間正向傳染，進(jìn)而導(dǎo)致股市崩盤在重要供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間傳染。同時(shí)，股市崩盤滯后項(xiàng)回歸系數(shù)λ在股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性模型中顯著為正，結(jié)果表明股市崩盤事件會(huì)通過關(guān)聯(lián)行業(yè)投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)非流動(dòng)性水平，進(jìn)一步在重要供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間傳染。

表6 供應(yīng)關(guān)系行業(yè)間投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)流動(dòng)性溢出性檢驗(yàn)

(二)行業(yè)資源依賴與供應(yīng)鏈股價(jià)崩盤傳染

基于投入產(chǎn)出表的投入產(chǎn)出系數(shù)，反映了生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過程中產(chǎn)業(yè)部門間資源依賴性[43]，投入產(chǎn)出系數(shù)越大表明產(chǎn)業(yè)部門間依賴性越強(qiáng)。例如，劉偉、蔡志洲基于投入產(chǎn)出系數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)間依賴關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)第一產(chǎn)業(yè)對(duì)各個(gè)部門的中間消耗的依賴明顯增加，第二產(chǎn)業(yè)對(duì)各個(gè)部門中間消耗的依賴略有增加，而第三產(chǎn)業(yè)對(duì)各個(gè)部門中間消耗的依賴則有明顯下降[43]。為檢驗(yàn)行業(yè)資源依賴關(guān)系對(duì)于股價(jià)崩盤傳染影響，本部分進(jìn)一步按照行業(yè)間投入產(chǎn)出系數(shù)劃分成高度資源依賴(Si,j≥10%)、中高資源依賴(10%>Si,j≥6%)、中等資源依賴(6%>Si,j≥2%)以及低資源依賴(Si,j<2%)4組。

為分析上述供應(yīng)鏈資源依賴對(duì)于股價(jià)崩盤傳染影響，本部分按照供應(yīng)鏈資源依賴程度構(gòu)建如下檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

Yi,T=C+ρ高Wi,TYi,T+βControl+ε

(1)

Yi,T=C+ρ中高Wi,TYi,T+βControl+ε

(2)

Yi,T=C+ρ中Wi,TYi,T+βControl+ε

(3)

Yi,T=C+ρ低Wi,TYi,T+βControl+ε

(4)

其中，方程(1)為高度資源依賴供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染效應(yīng)檢驗(yàn)，方程(2)為中高度資源依賴供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染效應(yīng)檢驗(yàn)，方程(3)為中度資源依賴供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染效應(yīng)檢驗(yàn)，方程(4)為資源依賴度低供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染效應(yīng)檢驗(yàn)。如果不同資源依賴度供應(yīng)鏈關(guān)系股價(jià)崩盤傳染系數(shù)存在明顯差異，表明供應(yīng)鏈間資源依賴程度是供應(yīng)鏈間股價(jià)崩盤傳染內(nèi)在原因之一。

表7為不同資源依賴程度上游供應(yīng)鏈行業(yè)崩盤傳染效應(yīng)檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，隨著供應(yīng)鏈間資源依賴程度增加，行業(yè)的上游供應(yīng)鏈行業(yè)股價(jià)崩盤傳染系數(shù)顯著增加。其中，資源依賴高供應(yīng)鏈上游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.185、資源依賴中高供應(yīng)鏈上游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.158、資源依賴中供應(yīng)鏈上游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.113、資源依賴低供應(yīng)鏈上游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.043。

表7 上游供應(yīng)鏈關(guān)系、資源依賴程度與行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染

表8 下游供應(yīng)鏈關(guān)系、資源依賴程度與行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染

表8為不同資源依賴程度下游供應(yīng)鏈行業(yè)崩盤傳染效應(yīng)檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，隨著供應(yīng)鏈間資源依賴程度增加，行業(yè)受下游供應(yīng)鏈行業(yè)股價(jià)崩盤傳染系數(shù)顯著增加。其中，受資源依賴高供應(yīng)鏈下游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.195、受資源依賴中高供應(yīng)鏈下游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.193、受資源依賴中供應(yīng)鏈下游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.071、受資源依賴低供應(yīng)鏈下游行業(yè)股指崩盤傳染系數(shù)為0.044。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.控制市場(chǎng)態(tài)勢(shì)

由于市場(chǎng)整體下滑可能導(dǎo)致行業(yè)股價(jià)崩盤同步發(fā)生，從而導(dǎo)致行業(yè)間股價(jià)崩盤機(jī)械相關(guān)。因此為避免市場(chǎng)整體下滑導(dǎo)致的內(nèi)生性，本部分進(jìn)一步控制A股市場(chǎng)態(tài)勢(shì)對(duì)于行業(yè)股價(jià)崩盤傳染影響。本文通過尋找股市價(jià)格變化的波峰和波谷，診斷股市牛、熊市周期。即在前后三個(gè)月窗口期內(nèi)判斷波谷、波峰，將波谷至波峰期間定義為牛市周期。

表9 牛市周期下行業(yè)股價(jià)崩盤傳染

表9為A股牛市周期下行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染空間計(jì)量檢驗(yàn)。其中，空間滯后回歸模型、空間誤差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ惋@示股價(jià)崩盤空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ和空間誤差項(xiàng)回歸系數(shù)λ在1%水平上顯著為正，表明市場(chǎng)處于牛市周期時(shí)行業(yè)股價(jià)崩盤依然存在正向傳染效應(yīng)。同時(shí)，股指波動(dòng)率、換手率與股價(jià)崩盤顯著正相關(guān)。

2.動(dòng)態(tài)面板回歸

考慮到股指崩盤與投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)流動(dòng)性可能存在雙向因果關(guān)系，借鑒蘇冬蔚和熊家財(cái)[44]的方法，用內(nèi)生變量滯后項(xiàng)作為工具變量，構(gòu)建系統(tǒng)GMM動(dòng)態(tài)面板模型。

表10為基于系統(tǒng)GMM工具變量法行業(yè)間股價(jià)崩盤傳染檢驗(yàn)?？臻g滯后回歸模型、空間誤差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ惋@示股價(jià)崩盤空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ和空間誤差項(xiàng)回歸系數(shù)λ在1%水平上顯著為正，表明在控制股價(jià)崩盤滯后效應(yīng)以及投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)流動(dòng)性與股價(jià)崩盤內(nèi)生性基礎(chǔ)上，股價(jià)崩盤事件會(huì)在股指聯(lián)動(dòng)、供應(yīng)鏈關(guān)系行業(yè)間傳染。同時(shí)，股指波動(dòng)率、換手率、市場(chǎng)非流動(dòng)性與股價(jià)崩盤頻率顯著正相關(guān)。

表10 行業(yè)股價(jià)崩盤傳染系統(tǒng)GMM動(dòng)態(tài)面板檢驗(yàn)

六、研究結(jié)論與啟示

本部分以申銀萬國(guó)行業(yè)股指為樣本，基于供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)行業(yè)股價(jià)崩盤傳染渠道與傳染機(jī)制。主要研究結(jié)論如下：第一，股價(jià)崩盤會(huì)在存在供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)的行業(yè)間傳染，表現(xiàn)為供應(yīng)鏈重要上游行業(yè)、下游行業(yè)崩盤頻率會(huì)增加目標(biāo)行業(yè)股價(jià)崩盤頻率；第二，投資者行為溢出效應(yīng)檢驗(yàn)顯示，供應(yīng)鏈成員間投資者異質(zhì)信念、市場(chǎng)非流動(dòng)性存在顯著溢出效應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)崩盤在供應(yīng)鏈成員間發(fā)生傳染，是供應(yīng)鏈股價(jià)崩傳染投資者行為內(nèi)在機(jī)制；第三，本文構(gòu)建的行業(yè)資源依賴傳染機(jī)制分析框架顯示，隨著資源依賴強(qiáng)度增強(qiáng)，行業(yè)受供應(yīng)鏈上下游行業(yè)傳染的概率增加，表明資源依賴是導(dǎo)致行業(yè)股價(jià)崩盤發(fā)生傳染內(nèi)在原因之一。為提高本部分研究結(jié)論可靠性，本文進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，包括牛市周期檢驗(yàn)、動(dòng)態(tài)面板檢驗(yàn)等，檢驗(yàn)結(jié)果依然支持股價(jià)崩盤會(huì)在供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)關(guān)系行業(yè)間傳染。

本文證實(shí)了資本市場(chǎng)存在顯著的股價(jià)崩盤傳染性，因此投資者、監(jiān)管層、上市公司要注意防范股價(jià)崩盤傳染，有助于更好維護(hù)中國(guó)資本市場(chǎng)穩(wěn)定。投資者不確定性是造成股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生傳染的根本原因，當(dāng)存在相似性上市公司發(fā)生股價(jià)崩盤時(shí)，投資者難以識(shí)別該崩盤事件是個(gè)別風(fēng)險(xiǎn)還是整體性風(fēng)險(xiǎn)，容易引發(fā)對(duì)于資本市場(chǎng)整體崩盤或關(guān)聯(lián)證券整體崩盤的一致性預(yù)期。如果資本市場(chǎng)不夠透明，存在各種利益集團(tuán)，導(dǎo)致市場(chǎng)信息模糊不清，甚至存在刻意扭曲解讀，從而加劇市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，提高股票價(jià)格信息質(zhì)量是減少股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)以及防御股價(jià)崩盤傳染的必然要求。避免由個(gè)別股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)演變成行業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)?？刹扇〈胧┌皶r(shí)發(fā)布信息公告、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警公告，澄清公司股價(jià)異常波動(dòng)原因，最大限度降低投資者不確定性。

參考文獻(xiàn)：

[1] Joseph Chen,Harrison Hong,Jeremy C Stein.Forecasting crashes: trading volume,past returns,and conditional skewness in stock prices[J].Journal of Financial Economics,2001,61(3):345-381

[2] Gennotte G,Leland H.Market Liquidity,Hedging,and Crashes[J].American Economic Review,1990,80(5):999-1021.

[3] Jin,L.,and S.C.Myers.R2 Around the World:New Theory and New Tests[J].Journal of Financial Economics,2006,79(2):257-292.

[4] Morck R,Yeung B,Yu W.The information content of stock markets: why do emerging markets have synchronous stock price movements?[J].Journal of Financial Economics,2000,58(1-2):215-260.

[5] 周詩韻.內(nèi)部控制、外部審計(jì)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[D].杭州：浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，2017.

[6] Xiaolei Liu,Jiajie Xu,Ninghua Zhong.Trading Restriction as a Channel of Financial Contagion—Evidence from China’s Stock Market[Z].Working Papers,2017.

[7] 楊揚(yáng),林惜斌.中國(guó)股市行業(yè)收益率波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制及其時(shí)變特征——基于BEKK—MGARCH的實(shí)證分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究,2013(2):86-98.

[8] 何誠(chéng)穎.中國(guó)股市“板塊現(xiàn)象”分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2001(12):82-87.

[9] 李昆.上海證券交易所行業(yè)拽數(shù)的收益擴(kuò)散和波動(dòng)擴(kuò)散效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)體制改革,2003(2):104-107.

[10] 陳夢(mèng)根,曹鳳岐.中國(guó)證券市場(chǎng)價(jià)格沖擊傳導(dǎo)效應(yīng)分析[J].管理世界,2005(10):24-33.

[11] 楊成,袁軍.我國(guó)證券市場(chǎng)行業(yè)間收益率的極值聯(lián)動(dòng)效應(yīng)實(shí)證研究[J].管理工程學(xué)報(bào),2011,25(1):40-48.

[12] 徐曉光,廖文欣,鄭尊信.滬港通背景下行業(yè)間波動(dòng)溢出效應(yīng)及形成機(jī)理[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2017(3):112-127.

[13] 喬海曙,李穎,歐陽昕.產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)、共同信息溢出與行業(yè)股指聯(lián)動(dòng)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2016,36(11):2737-2751.

[14] 潘文卿,李子奈,劉強(qiáng).中國(guó)產(chǎn)業(yè)間的技術(shù)溢出效應(yīng):基于35個(gè)工業(yè)部門的經(jīng)驗(yàn)研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011(7):18-29.

[15] 朱平芳,項(xiàng)歌德,王永水.中國(guó)工業(yè)行業(yè)間R&D溢出效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2016,51(11):44-55.

[16] 孫曉華,王昀,鄭輝.R&D溢出對(duì)中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響——基于產(chǎn)業(yè)間、國(guó)際貿(mào)易和FDI三種溢出渠道的實(shí)證檢驗(yàn)[J].南開經(jīng)濟(jì)研究,2012(5):18-35.

[17] 王國(guó)軍,劉水杏.房地產(chǎn)業(yè)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004(8):38-47.

[18] 唐莉,張永娟.房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)性的分析研究[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯,2006(3):19-27.

[19] Pandit S,Wasley C E,Zach T.Information Externalities along the Supply Chain: The Economic Determinants of Suppliers’ Stock Price Reaction to Their Customers’ Earnings Announcements[J].Contemporary Accounting Research,2011,28(4):1304-1343.

[20] 王世雄,徐琪,鄭興旺.基于復(fù)雜自適應(yīng)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)脆弱性的突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)研究[J].上海管理科學(xué),2010(4):36-39.

[21] 徐敏,喻冬冬.供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的實(shí)證分析[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2016,26(2):13-21.

[22] 郭文偉.中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫分層測(cè)度及時(shí)變溢出效應(yīng)研究[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)(天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)),2017(4):51-65.

[23] King M A, Wadhwani S. Transmission of Volatility between Stock Markets[J]. Review of Financial Studies, 1990, 3(1):5-33.

[24] Jayech,S.The contagion channels of july-august-2011 stock market crash:a dag-copula based approach[J].European Journal of Operational Research,2016,249(2), 631-646.

[25] Pfeffer J,Salancik G.K.The external control of organizations : a resource dependence perspective[M].New York：Harper & Row,1978.

[26] 王小丁.基于違約相依的信用風(fēng)險(xiǎn)度量與傳染效應(yīng)研究[D].長(zhǎng)沙：中南大學(xué),2010.

[27] 李麗,周宗放.企業(yè)集團(tuán)信用風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)傳染機(jī)理研究[J].管理評(píng)論,2015,27(1):25-45.

[28] 陳立立.供應(yīng)鏈企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)度量及其傳染分析研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué),2015.

[29] 王苗雯. 供應(yīng)鏈金融中企業(yè)組合信用風(fēng)險(xiǎn)度量問題研究[D].上海：上海師范大學(xué),2012.

[30] Marin J M,Olivier J P.The Dog That Did Not Bark: Insider Trading and Crashes[J].The Journal of Finance,2008,63(5):2429-2476.

[31] 褚劍,方軍雄.中國(guó)式融資融券制度安排與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的惡化[J].經(jīng)濟(jì)研究,2016(5):143-158.

[32 ] 許紅偉,陳欣.我國(guó)推出融資融券交易促進(jìn)了標(biāo)的股票的定價(jià)效率嗎? ——基于雙重差分模型的實(shí)證研究[J].管理世界,2012(5):52-61.

[33] Amihud,Y.,H.Mendelson,R.A.Wood.Liquidity and the 1987 stock Market Crash[J].Journal of protfolio Managenment ,1990,16 (3):65-69.

[34] 王昆,楊朝軍.流動(dòng)性黑洞下的投資者結(jié)構(gòu)與股票收益率研究[J].投資研究,2015(2):128-141.

[35] 郭乃幸,楊朝軍,龔霄.投資者結(jié)構(gòu)對(duì)流動(dòng)性黑洞的影響——來自中國(guó)A股市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].系統(tǒng)管理學(xué)報(bào),2014(1): 62-69.

[36] 陳國(guó)進(jìn),張貽軍,王磊.股市崩盤現(xiàn)象研究評(píng)述[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài),2008(11):116-120.

[37] 汪盧俊,顏品.異質(zhì)信念與股票價(jià)格[J].廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2014(2):37-45.

[38] 包鋒,徐建國(guó).異質(zhì)信念的變動(dòng)與股票收益[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2015(4):1591-1610.

[39] 黃虹,張恩煥,孫紅梅,等.融資融券會(huì)加大投資者情緒對(duì)股指波動(dòng)的影響嗎?[J].中國(guó)軟科學(xué),2016(3):151-161.

[40] 張崢,劉力.換手率與股票收益:流動(dòng)性溢價(jià)還是投機(jī)性泡沫?[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊.2006:871-892.

[41] Ahern K R.Bargaining power and industry dependence in mergers[J].Journal of Financial Economics,2012,103(3):530-550.

[42] 程棵，陸鳳彬，楊曉光. 次貸危機(jī)傳染渠道的空間計(jì)量 [J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2012(3): 483-494.

[43] 劉偉,蔡志洲.技術(shù)進(jìn)步、結(jié)構(gòu)變動(dòng)與改善國(guó)民經(jīng)濟(jì)中間消耗[J].經(jīng)濟(jì)研究,2008(4):4-14.

[44] 蘇冬蔚,熊家財(cái).股票流動(dòng)性、股價(jià)信息含量與CEO薪酬契約[J].經(jīng)濟(jì)研究,2013(11):56-70.