同行股价信息含量影响公司投资决策吗？

□穆 军 巩鑫

一、引言

随着我国经济社会的不断发展，供给侧结构性改革已经成为我国经济社会改革的重心之一。2015年，中央经济工作会议提出“扩大有效供给”“提高投资有效性和精准性”；2016年，中央财经领导小组第十三次会议提到“保障各种要素投入获得回报”；2017年，中央经济工作会议提出“发挥投资对优化供给结构的关键性作用”；2019年，党的十九届四中全会指出“坚持以供给侧结构性改革为主线”“推动经济高质量发展”。由此可见，供给侧结构性改革的重要内容之一就是提高投资效率。提高投资效率是“补短板”的关键。经济增长的质量与投资的质量密切相关，投资水平和结构决定了经济增长质量与转型升级进程。提高投资效率，实现有效投资，必须发挥市场对资源的配置作用，提高股价信息含量。现有文献研究表明，有效市场中股票价格的变化反映了市场对资源配置的准确了解情况，企业可以根据股票价格的变化采取投资决策。这是因为股票价格能够反映市场的供求状况，是最直接的信息传递渠道。股票价格的变化既反映了公司生产经营状况的信息，也包含了投资者对企业前景的预期和展望。同样，股票价格对公司管理者也是非常重要的，因为股价包含了外部投资者拥有而公司管理者并不知晓的私人信息，并且股价信息含量越高，公司投资对股价的敏感性就越强。但是，现有研究大多从公司自身角度出发，研究股票价格对公司投资决策的影响，忽略了同行公司的视角。然而，公司管理者、财务分析人员和专业投资理财人士经常会利用同行公司的市盈率和市净率等价格信息来评估新的投资项目。如：Graham和Harvey（2001）通过问卷调查得出公司的高管会利用同行公司股价来进行资金预算决策。因此，对同行公司股价是否能够为公司投资决策提供信息的探讨，对于进一步剖析中国资本市场的资源配置和投资信息功能具有非常重要的现实意义。

二、文献综述

股票市场汇集了上市公司相关信息，股票价格包含了市场所有参与者的信息，反映了市场资源配置状况，可以为公司决策提供参考依据，这一思想被称为“投资股价敏感性”。随后的学者从宏观层面和微观层面论证这一思想。在宏观层面上：Wurgler（2000）发现，发展中国家证券市场的投资效率低于发达国家，主要原因在于发展中国家证券市场的股价信息含量较低，当证券市场含有较多公司特有信息时，可以实现资本有效地配置，股价信息含量与投资效率显著正相关；Durnev等（2004）发现，转型经济国家的股价信息含量较低，股价难以有效引导资本实现合理配置，这些国家的投资效率总体上较低；侯永建（2006）实证分析了我国股价变动所传递的信息含量对上市公司投资的影响，发现随着我国股票市场的逐步完善，股价的信息含量在一定程度上起到了引导公司投资的作用。

股价不仅反映了公司内部的生产经营状况以及外部投资者对公司的发展预期，而且还包含了公司管理者并不知道的会影响未来收益变化的私人信息，从而影响公司投资决策，即“信息假说”。在微观层面上，学者们主要验证“信息假说”存在。如：Luo（2005）研究发现，合并或收购意向发布之后，公司管理者会密切关注股价变化情况，并根据此时股价的变化作为是否执行并购决策的依据；Chen等（2007）以知情交易概率和股价非同步性作为衡量股价信息含量的指标，发现随着知情交易概率和股价非同步性的提高，投资对股价的敏感性越大，投资现金流敏感度越低，这表明在股票价格中包含了公司管理者并不知道的有关公司未来盈利能力的私人信息，这些私人信息能有效引导管理人员进行投资决策；Silva（2021）认为，外部投资者根据自己所了解的私人信息对公司进行投资时，外部投资者对公司股票的投资套利行为会反映到股价中，这些由股价提供的反馈信息可以帮助管理者优化投资行为；陈梦根和毛小元（2007）研究了股价信息含量与股票交易活跃程度的关系，认为股价信息含量越高，投资者可以从股价中获取的公司内在价值信息越多，对股票的交易热情越高，市场交易就越活跃。

总之，不管在国外还是国内，股票价格影响公司投资决策这一结论已经得到了广大学者证实。但是，现有研究大多从公司自身角度出发，研究股票价格对公司投资决策的影响，忽略了同行公司的视角。研究已表明同行公司股价也可以为公司投资决策提供信息，但是这种影响在我国资本市场是否存在？本文基于我国A股上市公司数据研究这些问题。

三、理论分析与研究假设

随着有效市场研究理论的发展，影响股票价格的信息来源主要来自市场、行业和公司层面。由于系统性风险的普遍性，市场层面信息无法通过投资组合进行分散和规避。行业层面的信息可以影响具体的行业，会对一个行业的股票产生影响，掌握及时且准确的行业信息有利于投资者实施跨行业投资。除了公司自身股价会影响公司投资决策外，同行公司的股价同样会对公司的投资产生影响，公司投资行为与同行股价变动存在相关性。Foucault和Fresard（2014）实证检验发现，在控制公司自身的股价和其他特征后，公司投资与同行股价显著相关。由此可见，在考虑行业因素后，目标公司的投资决策将会面临不同选择。一是管理者忽略股票市场信息（没有从同行股价信息中学习）。如果管理者掌握更好的内部消息或者是公司对管理者的激励有偏差，就会出现这种情况。这种情况下，公司的投资决策和股票价格可能会发生同向变化，原因在于管理者的私人信息和股票投资者的信息是相关的，那么依赖管理者私人信息形成的投资决策和反映股票投资者信息的股票价格就会有相关性，当二者仅仅通过这种方式互相关联时，管理者信息质量越高，他们之间的相关性就越强。二是管理者只依赖本公司的股票价格信息（狭义的学习）。相比第一种情况，当管理者只关注本公司的股票价格时，往往能以更高的概率获得关于未来需求的有用信息。基于这个原因，当管理者的信息质量或者公司股票知情交易水平提高时，公司的投资更可能与它自身的股价共变。三是管理者充分利用所有包含在股票价格中的信息（从同行股价信息中学习）。当管理者不能接收到直接的管理信息时，只能在本公司股票的价格上涨，或者同行企业的股票价格上涨而本公司股票价格上涨或温和下跌时才进行投资。这是因为企业内部认为同行股价上涨对于本公司产品需求释放了一个良好的信号，这个信号适度地补偿了本公司股票价格温和下跌产生的影响。因此，本公司的投资策略是由自身股票价格和同行股票价格共同决定的。不难看出，即使是在管理者从股票价格获取信息的情况下，管理者和投资者的“相关信息”依然会起作用，但是这种情况下的股票价格是通过影响管理者的决定产生作用的。据此，本文提出以下假设1和假设2。

假设1：如果公司管理者从本公司股票价格中获取信息，那么公司自身股价信息含量的增加会降低公司投资对其同行股票价格的敏感性；

假设2：如果公司管理者从同行公司股票价格中获取信息，那么同行股价信息量的增加会降低公司投资对其自身股票价格的敏感性。

管理者私人信息质量的提高意味着两种情况：一是管理者的投资决策与投资者的私人信息密切相关；二是管理者对未来需求的预测受股票价格的影响较小。第一种情况加强了公司投资和股票价格之间信息获取渠道，而第二种情况则减弱了学习渠道。当管理者忽略股价信息，并且只有第一种情况起作用时，管理信息质量的提高会使得投资对股票价格的敏感性增加；相反，在管理者利用股价信息，并且第二种情况占主导地位时，管理信息质量的改善总是会降低公司投资对其同行股票价格的敏感性，并且间接加强目标公司的投资与其自身股价之间的相关性（第一种情况），特别是当其同行股价信息含量很大时作用更明显。因此，在从同行获取信息并且公司掌握的同行股票价格的信息量足够高的情况下，第二种情况占主导地位就会变为第一种情况占主导地位，此时管理信息质量的提高就会增强企业投资对自身股票价格的敏感性。据此，本文提出了假设3和假设4。

假设3：如果公司的管理者从自身股票价格中获取信息，那么管理者私人信息的改善总是会降低公司投资对其同行股票价格的敏感性，从而加强目标公司的投资与其自身股价之间的相关性；

假设4：如果公司的管理者从同行股票价格获取信息，在同行股票价格的信息量足够高的情况下，管理信息质量提高就会增强公司投资对自身股票价格的敏感性。

上市公司的基本面信息是广大投资者进行股票投资决策的重要依据，理性的投资者会首先分析公司的基本面信息来知悉公司当期的状况，在进一步了解和分析公司的未来发展状况后才选择目标股票进行投资。在其他条件不变的情况下，如果公司和同行公司基本面的相关性增加了，意味着加大了同行公司股票价格关于公司未来现金流的信息量。基于此，本文提出了以下假设5。

假设5：如果公司和同行公司的基本面的相关性增加,则同行股价信息量的增加能够降低公司投资对其自身股票价格敏感性，同时增强公司投资对同行股票价格的敏感性。

四、研究设计

（一）样本选取和变量定义

本文选取的研究样本为2003—2019年我国沪深股市中的A股上市公司。鉴于研究设计的需要，剔除了以下公司：一是研究变量数据严重缺失的公司；二是由于金融行业的特殊性，将银行、保险等金融类上市公司排除在样本之外。经过筛选最后得到2314家样本公司数据，本文选取的时间跨度为2003—2019年，前后17年，最终得到25494个观察值的非平衡面板数据。所有数据均来自国泰安数据库。由于研究检验必须为每一个公司配对一些同行公司，本文在证监会2012版行业分类基础上，通过在每一个行业内按照平均资产规模进行分组的方式，最终得到新的行业分类结果。此外，本文参照Foucault和Fresard（2014）关于投资对股价敏感性的研究，利用托宾Q值作为公司股价的代理变量。详细的变量定义见表1。

表1 变量的定义描述

（二）模型设定

为了检验研究假设，本文主要分为两步来考察同行股价信息含量（代理变量是托宾Q值）和公司投资决策之间的关系。具体步骤如下：

第一步：确定托宾Q值在企业投资中的重要作用。这种关系是“管理者进行投资决策时会从同行股价获取信息”假设成立的一个必要条件。

第二步：检验当管理者从同行股价中获取信息时，公司投资决策和托宾Q值的具体关系。

本文重点检验了模型参数（知情交易水平、管理信息和企业间需求冲击的相关性）是否会影响本公司股价和同行股价对公司投资的敏感性。

（1）初始模型设定

为了估计公司的投资决策与自身股价和同行股价之间的共变性，模型中加入了同行公司的特征，具体构建如下模型：

其中：下标i、j和t分别代表公司i、行业j和年份t；下标-i代表按照本文的行业划分方法得到的等权重的同行公司组合（不包括公司i在内）；被解释变量I是资本支出除以滞后一期的固定资产（财产、厂房和设备）的比率；解释变量Q是公司i在t-1年的托宾Q值，同时定义Q为公司i的同行公司（不包括公司i在内）在t-1年的托宾Q值；向量X为与公司投资决策相关的控制变量，包括公司规模、现金流等变量，主要用来说明变量和公司投资之间的显著关系。与此同时，本文还利用了同行企业组合的相应向量来进一步控制市场特征。另外，模型利用个体固定效应α解释不随时间变化的公司的异质性，通过包含时间固定效应δ解释随时间变化的影响。参数β和η度量了随着时间推移，公司平均投资水平和公司自身的股票价格以及其同行的股票价格之间的关系。为了让估计系数的大小直接反应变量影响的经济意义，模型中的所有解释变量都除以标准差。因此，参数η代表同行股票价格和目标公司投资之间的协方差，即同行企业平均托宾Q值每增加1标准差公司投资的变化；β代表目标公司股票价格和投资之间的协方差，即公司自身托宾Q值每增加1个标准差公司投资的变化。

（2）进一步模型设定

为了研究在管理者从同行学习假设成立情况下，公司投资与公司自身股价以及同行股价之间的共变性是怎样随着知情交易（π和π）、管理者的私人信息（γ）和公司与同行之间在需求冲击上的相关性（c(ρ)）的变化而变化的，本文在模型（1）的基础上加入了控制变量和上述参数的代理变量（π，γ和c(ρ)）之间的交互项，建立了如下模型：

其中：ϕ为模型参数的代理变量之一。为了保持一致性，所有的代理变量都除以各自的标准差，而且所有的控制变量都与这些代理变量交互。模型（2）能够把投资决策对托宾Q值的敏感性分解为一个无条件的部分和一个线性依赖于交互变量（ϕ）的部分。同理可得，公司投资对其自身股票价格的敏感性也是由两部分组成的，而ϕ对敏感性的边际效益应等于β。

五、实证结果与分析

（一）描述性统计

表2的上半部分是公司层面观察值的统计结果，下半部分是同行公司（不包括公司i在内）的平均统计数据。同行的定义参考的是证监会2012版行业划分，再按照平均资产规模进行分组所得，每家公司的同行公司数量为6个。为了减少异常值的影响，所有的变量按5%进行缩尾处理。由表中数据可知：样本托宾Q值存在很大的异质性，数值分布在1.027和6.048之间，均值为2.412，中位数为1.954。同行数据的描述性统计量和目标公司的统计量都非常相近。

表2 变量的描述性统计

（二）公司投资和股票市场价格的共变性分析

表3检验了公司投资和股票价格的共变性，列（1）报告了“在证监会2012版行业划分基础上按照平均资产规模分组”定义的同行公司下的估计值。具体来说，目标公司的托宾Q值每增加一个标准差，投资就会增加3.6%（t统计量为11.97）。同时，公司的投资对其同行公司的托宾Q值的敏感性也是显著为正的，具体为同行公司的托宾Q值每增加一个标准差，目标公司的投资就会增加0.7%，公司投资对同行公司托宾Q值的敏感性是对自身托宾Q值敏感性的1/5左右。为增强结论的稳健性，本部分扩宽同行公司的划分依据，即按中位数和证监会2012版行业分类定义，表中列（2）为利用了同行公司托宾Q值和公司特征的中位数定义同行公司的检验结果，列（3）为按证监会2012版行业分类来定义同行公司的检验结果。结果表明不管哪种同行公司定义，公司投资与其同行公司托宾Q值的关系都是显著为正的，假设1成立。

表3 公司投资和股票市场价格的共变性分析

（三）公司投资和托宾Q值的关系分析

为了检验管理者从同行股价中获取信息时，公司投资和托宾Q值的具体关系，本文利用模型（2）进行估计，主要研究公司投资与托宾Q值的共变性是怎样随着知情交易（π和π），管理者的私人信息（γ）和公司与同行公司之间需求冲击上的相关性（c(ρ)）的变化而变化。

1.知情交易（π和π）

表4 投资对价格的敏感性：从同行股票价格中获取信息

2.管理者的私人信息（γ）

根据“管理者从同行股价获取信息”假设，管理者的私人信息提高将会降低公司投资对同行股价的敏感性，而且当管理信息质量较高时，公司投资对其自身股价敏感性的效应应取决于其同行公司股票的知情交易水平。如果同行公司的知情交易水平较高，公司投资对其自身股价的敏感性的影响为正；反之，如果知情交易水平较低，那么这种效应将会是负的。参考Chen等（2007）的做法，利用公司内部人交易活动作为管理者信息质量的代理变量来检验假设3和假设4。如果管理者拥有更多的私人信息，那么他们更可能去交易本公司的股票，并从这些交易中获取利润。借鉴Peress（2010）的研究，用第t年的内部人持股数除以在第t年公司i的总股数来衡量公司i在第t年的内部人交易活动，本文主要关注前五名公司高管在公开市场上的股票交易活动。

表4的列（3）和列（4）示了模型（2）的估计结果，结果可知：同行公司托宾Q值和管理者信息质量的交互变量的参数都是负数，表明当管理者信息较少时，公司投资对同行的股价更加敏感，但是结果是不显著的；公司托宾Q值和管理者信息之间的交互变量显著为正且不受同行的知情交易水平的影响，实证结果不支持假设3和假设4。其原因主要在于我国公司高管持股制度还不健全，上市公司高管在任职期间不能通过二级市场买卖本公司股票，高管除了在公司首次发行、增发新股或配股时可以取得本公司股票外，没有其他增加持股的渠道，这些因素使得我国上市公司的高管人员持股较低，这就影响了检验的结果。

3.相关产品需求（c(ρ)）

如果公司从同行股价获取信息，当公司和同行公司之间的产品需求相关性增加时，公司投资对其自身股票价格的敏感性就会下降。为了验证假设5，本文采用公司和同行公司之间的销售相关性（c（ρ））及公司和同行之间回报的相关性（c（ρ））作为代理变量进行验证。前者是用过去三年的季度销售额来计算的，后者是用过去三年的月度回报计算出来的。

由表4列（5）结果可以看出，Q和两个代理变量c（ρ）之间交互项的参数值β均显著为正。说明当公司产品需求和其同行的产品需求的相似度越高时，公司的投资对其同行的托宾Q值越敏感。Q和两个代理变量c（ρ）之间交互项的参数值η均不显著，说明公司的产品需求与其同行的越相关，该公司的投资对其自身的托宾Q值就越不敏感，假设5成立。

六、稳健性检验

为了进一步检验研究结论，本文选取一个子样本在公开上市前后的投资行为进行稳健性检验。显然，未上市的公司不能从自己的股票价格获取信息，因此它们会借鉴同行股票价格作为信息来源。在模型中公开上市类似于π增加：从一个股价完全没有信息量的情况转化为股价具有信息含量的情况。如果公司的管理者从同行股价中获取信息来进行投资决策，则可以预期该公司在IPO之后，公司投资对其同行股价的敏感性会下降。相对而言，如果管理者并没有从股票价格中获取信息，那么公司IPO之后的投资对同行估值的敏感性不会发生变化。如果管理者从自身股票价格中获取信息，那么这种敏感性将会增加。为了测试这些预测，本文选取2003—2019年期间共1310家IPO公司为样本，比较了IPO之前和之后公司的投资情况，其中上市后的数据选择的时间跨度为上市后的5年之内，以此检验上市前后这些公司进行投资对其上市同行公司托宾Q值的敏感性。

表5列示了分析结果。新增加的变量POST为公开发行虚拟变量，公司i首次公开发行前取0，发行后就取1，其他变量以及同行的定义与前面的设定一致。从列（1）的实证结果可以看出，公司投资对上市同行的托宾Q值是敏感的。同行托宾Q值的参数为正（0.011）并且显著（t统计量是1.84），同行托宾Q值和POST之间的交互项的参数为负且不显著。上述结果表明：一旦公司公开上市，公司的投资对其同行估值的敏感性就会变弱。在列（2）中，增加了公司IPO之前和之后的销售增长变量（Sales growth）作为控制变量。通过增加销售增长来进一步控制公司上市之前的投资机会，结果依然保持一致。正如前文所解释的那样，这种投资对同行估值的敏感性的演变与管理者从同行的股票价格中获取信息的基本假设一致。

表5 IPO公司上市前后的投资行为

七、研究结论与对策建议

（一）研究结论

本文主要检验了公司的管理者是否会“学习”同行股价信息进行投资决策。首先，在控制公司个体的股价和其他特征以后，公司投资决策与同行公司的股价信息含量显著正相关，并且公司投资对同行股价的敏感性要明显大于对自身股价的敏感性。其次，如果公司股价的信息含量较大，那么公司投资决策对同行股价敏感性就会下降；相反，如果同行股价的信息含量很大，公司投资决策对自身股价信息含量的敏感性就会降低。公司的产品需求与其同行的产品需求越相关，该公司的投资决策对其自身股价信息就越不敏感。

（二）对策建议

1.建立信息共享平台，畅通公司信息获取渠道

研究表明，股价信息含量对于同行公司投资决策具有重要影响。如果股价信息含量不足，则不能充分反映市场信息，同行公司有可能作出错误的投资决策，造成投资非效率。因此，政府可以搭建信息共享平台，定期举办行业企业峰会，给企业提供一个更畅通的信息交流的渠道。相关部门可以通过建立大数据信息发布平台，及时披露国家宏观经济、金融数据，向资本市场传递真实可靠的投资信息，这些信息会在股价中得到充分反映，有利于提高股价信息含量，提升企业投资的质量和效率，促进经济高质量发展。

2.加强外部学习，建立公司管理者学习机制

同行公司（特别是行业龙头）的股价会较为充分地反映行业层面的信息，这些信息对公司的投资决策具有重要的参考作用。同行业的公司具有相同的行业特征，因此在竞争激烈的市场环境中，公司管理者应重视向同行的学习，建立学习机制，研究同行公司股价包含的信息，分析当前市场需求情况、价格趋势和行业发展状况。公司可以通过信息“搭便车”，降低信息获取成本和投资风险，从而做到科学投资决策。

3.完善公司信息披露制度，提升信息披露质量

良好的信息披露制度可以有效降低市场参与者收集公司特质信息的成本，对提高股价信息含量起到积极作用。证券监管部门可以通过构建信息披露评价体系、完善证券法规、增加上市公司信息披露违法违规成本等措施，提升上市公司信息披露质量。及时、准确、公允的信息披露，可以降低企业和投资者之间信息不对称程度，有利于股价能够反映更多的信息，同时外部投资者对公司股票的投资套利行为将反映到股价中，因此同行公司应根据股价的反馈信息，优化投资策略，提高投资效率，避免同行公司因噪声干扰采取错误的投资决策，从而推动整个行业的发展壮大。