经济政策不确定性、投资者情绪与股价崩盘风险

唐 勇，吕太升，王 蓉

（1.石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832000；2.兵团金融发展研究中心，新疆 石河子 832000）

引 言

党的十九大报告提出“要深化金融体制改革，增强金融服务实体经济的能力，健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架，完善金融监管体系，守住不发生系统性风险的底线”，这体现了党和国家坚决维护金融稳定、促进实体经济发展的决心。但2008年金融危机以来我国资本市场个股崩盘风险频繁发生，仅2015年股票市场就发生了数十次千股跌停的“股灾”。股价的暴涨暴跌严重冲击了投资者财富和市场信心，不利于金融市场的稳定健康发展，也会降低资本市场服务实体经济的效率，导致实体经济的衰退（黄新建等，2015）［1］。因此，近年来股价崩盘风险成为学术界和监管层共同关注的焦点。另外，我国正处于新旧动能转换、经济转型升级的关键时期，经济发展面临着较为严峻的内外部形势。为了防止经济衰退，特别是应对当前新冠肺炎疫情带来的冲击，各级政府出台了相应的经济政策，这些政策虽然短期内改变了经济的低迷状态，但同时也加剧了宏观经济政策的不确定性。Baker et al.（2016）［2］构建的中国经济政策不确定性指数显示，近年来中国经济政策不确定性正逐年上升，这对我国宏观经济发展和微观经济主体行为造成了巨大冲击，也加剧了股票市场波动。与此同时，由于中国资本市场发育不健全，机构投资者占比较低，不同时期的市场充斥着大量的非理性投资者，他们情绪起伏大，倾向盲目“追涨杀跌”。经济政策不确定性上升又会加大外部投资者对政策信息的理解和掌握难度，使得投资者对股票价格产生较大分歧，进而影响股票价格波动。基于上述分析，本文重点研究了以下三个问题：第一，经济政策不确定性是否加剧了公司股价崩盘风险；第二，经济政策不确定性与股价崩盘风险间的关系是否受投资者情绪的影响；第三，经济政策不确定性与投资者情绪对股价崩盘风险的影响在不同特征企业中是否具有显著差异。

已有文献主要基于委托代理和信息不对称理论分析股价崩盘风险的成因，认为公司管理层出于职业生涯前景、个人私利和期权行权等原因，具有隐藏公司负面信息的动机，当负面信息不断积累超过某一阈值并在市场中被集中释放时，公司股价就会严重暴跌以致发生崩盘风险（Kim et al.，2011a；江轩宇、许年行，2015；）［3－4］。也有学者探究了分析师关注（Xu et al.，2013；谢盛纹、陶然，2017）［5－6］、信 息 披 露（曹 廷 求、张 光 利，2020）［7］、媒体报道（黄金波等，2021）［8］、机构投资者（吴晓晖等，2019）［9］等外部因素对股价崩盘风险的影响，这些研究丰富了有关股价崩盘风险的理论。近年来，经济政策不确定性上升带来的影响已引起越来越多学者的关注。一些研究认为经济政策不确定性上升冲击了宏观经济正常秩序，加剧了金融市场的波动（Baker et al.，2016；周方召、贾少卿，2019）［10］；同时大量研究还从微观层面证实了经济政策不确定性对企业投融资（Gulen＆Ion，2016；张成思、刘贯春，2018）［11－12］、企业创新（Atannassov J＆Julio B，2015；顾夏铭等，2018）［13－14］等诸多方面均具有重要影响。尽管对于经济政策不确定性和股价崩盘风险的相关研究成果不断丰富，但仍少有文献探讨经济政策不确定性与企业股价崩盘风险的关系。经济政策不确定性上升会加剧股票市场价格波动（Baker et al.，2016；周方召、贾少卿，2019）［10］，特别是目前中国资本市场中散户较多，机构投资者占比较低，散户投资者极易受经济政策不确定性的影响（Li，2017）［15］，而投资者情绪作为影响股票市场价格的重要因素，又会进一步对股价崩盘风险产生重要影响。因此，研究经济政策不确定性与股价崩盘风险之间的关系以及投资者情绪在二者关系中具有何种作用都具有很强的现实意义。

本文基于投资者情绪视角，从理论和实证两个方面分析了经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响。本文与既往研究主要区别：（1）现有研究大多基于管理层行为等公司内部因素和分析师、机构投资者等外部因素探究股价崩盘风险的影响因素，本文区别以往微观研究的思路，探究经济政策不确定性这一宏观因素对股价崩盘风险的影响，在一定程度上拓展了外部环境对股价崩盘风险影响的相关理论。（2）本文基于行为金融学视角，探讨投资者情绪在经济政策不确定性和股价崩盘风险关系中的调节作用，系统分析经济政策不确定性对股价崩盘风险的作用机理，这有助于全面认识经济政策不确定性带来的影响，也为防范金融风险、推动股市健康发展提供新思路。

一、作用机理与研究假设

（一）经济政策不确定性与股价崩盘风险

基于委托代理理论，经济政策不确定性的上升会导致企业潜在经营风险加大，企业管理层出于规避风险和自身利益考量可能会改变投资方向，追求一些短期获益而有损公司长期价值的项目（Bonaime et al.，2018）［16］。或者当企业管理层投资项目失败时，他们会将失败的原因归咎于外部环境的不确定性，从而加大了股东及外部投资者对于管理层的监督难度。因此，较高的经济政策不确定性提高了企业信息不透明度，降低了管理层掏空公司资产行为被发现的可能性（王红建等，2014）［17］，管理层出于个人私利选择隐藏不利信息，使股东信任不利决策，为管理层通过无效率投资追求私人收益提供机会（梁琪等，2020）［18］，加剧了企业面临的代理问题，更容易产生股价崩盘风险。基于信息不对称理论，经济政策不确定性上升会增加企业投资风险，企业借款的违约可能性增强，也使得银行在发放贷款时会变得更加谨慎，进而提高企业融资成本，使企业面临较高的外部融资约束，促使企业对股权融资渠道产生依赖（才国伟等，2008）［19］，加大企业管理层对资本市场反应的关注度。企业管理层出于迎合外部投资者的需求不断掩盖股价崩盘风险较高的既有事实。当累积的坏消息超过某一阈值被集中释放至市场时，会引发企业股价崩盘风险；同时经济政策不确定性上升会加大外部投资者对政策信息的理解和掌握难度，加剧外部投资者和内部管理层之间的信息不对称，使得投资者会对未来产生更多的风险溢价，较高的风险溢价预期通过影响投资者行为对股票市场产生冲击，加剧股票市场波动，引发企业股价崩盘风险。综上所述，经济政策不确定性会加剧企业面临的委托代理和信息不对称问题，进而加剧企业面临的股价崩盘风险。基于此本文提出如下假设：

假设H1：经济政策不确定性与股价崩盘风险显著正相关，经济政策不确定性上升会加剧企业面临的股价崩盘风险

（二）经济政策不确定性、投资者情绪与股价崩盘风险

随着行为金融学的兴起和发展，越来越多的文献开始探究投资者情绪对股价崩盘风险的影响。由于投资者自身认知具有局限性，使得投资者会表现出过度自信、损失规避、心理账户、羊群效应等非理性特征。特别是目前中国股票市场中个人投资者较多，机构投资者占比较低，因此当面对利好消息时个人投资者受非理性特征的影响情绪高涨，进而产生大量的非理性投资行为，促使股价同步性上升，“羊群效应”的存在又会吸引其他个人投资者纷纷加入其中，盲目“追涨”，进一步提升股价，形成较大的“股价泡沫”（孙亚菲等，2020）［20］。同时，企业管理层受到自身知识储备和个人私利制约，可能易于受到投资者情绪的影响，这使得管理层为迎合投资者的需要不断隐藏坏消息，进而加深投资者的错误判断。根据“信息隐藏理论”，一旦坏消息掩盖不住向社会公布，投资者很可能通过“用脚投票”来保护自身利益（常媛、刘云莉，2021）［21］，投资者情绪会变得十分悲观而纷纷“杀跌”，使得股价泡沫破裂（沈冰、陈锡娟，2019）［22］，股价发生崩塌式下跌，面临较大的股价崩盘风险。因此，投资者情绪与股价崩盘风险显著正相关，投资者情绪越高涨股价崩盘风险越大，投资者情绪越悲观，股价崩盘风险越低（孙亚菲等，2020）［20］。

基于上述分析，由于投资者是非理性的，那么投资者易于受到经济政策不确定性的影响，同时企业管理层自身决策也易于受到投资者情绪的影响，发生股价崩盘风险。具体而言，经济政策不确定性主要通过个体和市场两个渠道作用于投资者情绪，进而作用于股价崩盘风险。基于个体角度，经济政策不确定性上升会增加个体投资者的风险感知和模糊性厌恶程度（靳光辉等，2016）［23］，投资愈发慎重，情绪较为悲观，降低因经济政策不确定性上升带来的股价崩盘风险；基于市场角度，经济政策不确定性上升会通过影响宏观经济基本面的方式对股票市场产生影响，加剧股票市场的波动，使 得 市 场 信 心 受 挫（PdstorL＆VeronesiP，2013）［24］，产生悲观情绪，这种情绪又会通过溢出效应进一步影响到个体投资者情绪，进而强化投资者悲观情绪，降低股价崩盘风险。即经济政策不确定性的增强会通过市场和个体两种渠道对投资者情绪造成显著负向影响，使得投资者情绪悲观，同时悲观的投资者情绪又会降低股价崩盘风险。因此经济政策不确定性对股价崩盘风险的正向影响会被投资者悲观情绪部分抵消，即投资者情绪能够削弱经济政策不确定性带来的股价崩盘风险，由此提出如下假设：

图1 经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响机理

假设H2：投资者情绪在经济政策不确定性与股价崩盘风险关系中具有调节作用，投资者情绪能够削弱经济政策不确定性对股价崩盘风险正向影响

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2009—2019年沪深A股上市公司为研究对象，并剔除以下三类样本：一是金融、保险及房地产类样本；二是ST类及中途退市的样本；三是数据缺失和异常的样本。根据以上处理，本文最终得到2 797家公司共20 199个观测值数据。其中，企业财务数据来自国泰安上市企业数据库（CSMAR）和Wind数据库；关于经济政策不确定性，本文使用Huang＆Luk（2020）［25］构建的EPU指数作为中国经济政策不确定性的代理变量①数据来源于https：／／economicpolicyuncertaintyinchina.weebly.com，该指数以《北京日报》《广州日报》《解放日报》《人民日报海外版》《上海早报》《南方都市报》《新京报》《今日晚报》《文汇日报》和《羊城晚报》10大报刊为样本，从这10家报纸搜索经济、不确定性及政策三个相关关键词来构建月度索引。，同时使用Baker et al.（2016）［2］测算得到的中国经济政策不确定性指数做稳健性检验②数据来源于www.policyuncertainty.com／china＿monthly.html，该指数依据香港地区《南华早报》关键词搜索测算得到。。为了消除极端值对实证分析的干扰，本文对企业层面的连续变量进行了1%和99%的双侧缩尾处理。

（二）变量测度与说明

1.股价崩盘风险

目前学者大多基于股票回报率，构建如负收益偏态系数（NCSKEW）、上下波动比例（DUVOL）、股价崩盘风险哑变量（CRASH）等不同的指标来度量股价崩盘风险。本文参照Chen et al.（2001）［26］、许年行等（2013）［15］的相关研究，分别用负收益偏度系数（NCSKEW）和上下波动比例（DUVOL）来衡量企业股价崩盘风险。负收益偏度系数（NCSKEW）和上下波动比例（DUVOL）数值越大，企业的股价崩盘风险越高。负收益偏度系数（NCSKEW）和上下波动比例（DUVOL）的计算方式如下：

首先，通过以下扩展指数模型回归得到残差刻画上市公司的股价崩盘事件：

其中，rit代表股票i在第t周考虑现金红利再投资的周收益率，Rmt代表A股所有股票在第t周经流通市值加权的周收益率，εit为残差项，表示个股收益未被市场所解释的部分，若εit为负且绝对值越大，说明公司i的股票与市场收益相偏离的程度越大，意味着该公司的股价崩盘风险也就越大。

由于模型回归得到的残差项εit分布高度有偏，因此进行对数转换可以使残差项εit基本呈现标准正态分布，并将对数转换后的值Wi，t定义为第i家公司第t期的周特定收益率：

在此基础上构建负收益偏度系数（NCSKEW）和上下波动比例（DUVOL）：

其中，n代表的是一年中股票的交易周数。NCSKEWi，t值越大，股票的崩盘风险越高。

其中，down（up）表示公司i第k周特有收益率Wi，t低于（高于）第t年平均周特有收益率，nd（nu）表示down（up）对应的周数；DUVOLi，t的数值越大，表示股价崩盘风险越高。

2.经济政策不确定性

本文选用Huang＆Luk（2020）［25］构建的EPU指数作为中国经济政策不确定性的代理变量。该指数在编制时借鉴Baker et al.（2016）［2］的方法，与之不同的是Huang＆Luk（2020）［25］选取十家权威的中国大陆中文媒体作为样本，范围更广，构建的经济政策不确定性指数更符合中国实际。同时，由于该指标是以月度数据为频次，因此参考潘攀等（2020）［27］学者的做法，在原有月度数据基础上运用算术平均法计算出相应的年度数据并取对数处理。在稳健性检验部分中，本文采用Baker et al.（2016）［2］测算得到的经济政策不确定性指数作为替代变量，同时对Huang＆Luk（2020）［25］测算的经济政策不确定性月度指数采用加权平均法重新测算。

3.投资者情绪

现有关于投资者情绪的度量方法主要包括两种：一种是单一指标法，如采取封闭式基金折价（De Long et al.，1990）［28］、IPO发行量及首日收益（Ljungqvist et al.，2006）［29］等；另一种是构造复合指标，即选取多个单项情绪指标，通过主成分分析构造出投资者情绪的复合指数来反映投资者情绪的变化，如BW指 数（Baker＆Wurgler，2006）［30］和CICSI指数（易志高、茅宁，2009）［31］。相较于第一种指标，第二种指标能够从多个方面更加准确地反映出投资者情绪的变化，因此具有较好的实用性，也被学者广泛使用。本文采用易志高等（2009）［31］构建的中国投资者情绪指标（CICSI指数）作为投资者情绪的代理指标，该指标包含了封闭式基金折价（DCEF）、交易量（TURN）、首次公开募股数量（IPON）、上市首日收益（IPOR）、新增投资者开户数（NIA）以及消费者信心指数（CCI）等基础指标，同时还控制了居民消费价格指数（CPI）、工业生产者出厂价格指数（PPI）和宏观经济景气指数（MBCI）等宏观经济因素的影响，主成分分析得出各个变量的系数如下：

由于该指数是以月度数据为频次，因此本文采用CICSI指数的月度算数平均数作为投资者情绪的替代指标，同时在稳健性检验的部分中采用加权平均法对投资者情绪进行重新测算以保证回归结果的稳健性。

4.控制变量

本文选取的控制变量包括企业规模、财务杠杆、企业年龄、账面市值比、审计意见、资产回报率、第一大股东持股比例、高管持股、领导权结构、企业性质。此外，本文还控制了行业和年度效应可能的影响，具体变量内涵和变量定义如表1所示。

表1 变量名称及内涵

（三）模型构建

为验证假设H1，考察经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响，本文构建如下基准回归模型：

其中，CrashRsk为被解释变量股价崩盘风险，采用负收益偏度系数（NCSKEW）和上下波动比例（DUVOL）表示；EPU作为核心解释变量表示经济政策不确定性；Controls为相应的控制变量，用于控制其他可能引发股价崩盘风险的因素；为保障回归结果的稳健性，本文还控制了行业、年度固定效应，分别以∑Industry行业虚拟变量和∑Year年度虚拟变量表示。

为验证假设H2，探究投资者情绪在经济政策不确定性于股价崩盘风险关系中的调节作用，本文构建如下含有交互项的模型：

式（7）中EPUit*Sentit表示投资者情绪与经济政策不确定性的交互项，用于验证调节作用是否存在，其余变量内涵与（6）式相同。

三、实证结果分析

（一）描述性统计与相关性分析①限于篇幅，正文中未报告各变量相关系数表，留存备索。

表2为各变量的描述性统计结果。结果显示，负收益偏度系数NCSKEW和上下波动比例DUVOL作为两种度量股价崩盘风险的指标，二者均值、中位数相差不大，具有较高的一致性，能够有效反映股价崩盘风险，而未报告的相关系数表也显示负收益偏度系数NCSKEW和上下波动比例DUVOL的相关系数高达0.8746，再次印证二者具有一致性。经济政策不确定性指数EPU和投资者情绪指数Sent的标准差较大，这表明经济政策不确定性和投资者情绪均具有较大的波动性，其他变量的描述性统计结果与已有研究基本保持一致，同时其余各解释变量之间的相关系数均低于0.6，表明不同变量之间不存在明显的相关性，因此不存在严重的多重共线性问题，满足基本假设，能够进行回归分析。

表2 描述性统计结果

（二）回归结果分析

1.经济政策不确定性与股价崩盘风险

表3为经济政策不确定性对股价崩盘风险的估计结果，为保证回归结果的稳健性，分别以负收益偏态系数NCSKEW和收益上下波动比率DUVOL作为被解释变量，同时所有回归均控制了行业和时间层面的固定效应。表3列（1）－（2）显示了加入控制变量前后经济政策不确定性对负收益偏态系数NCSKEW的估计结果。结果显示，在未加入控制变量时，经济政策不确定性对负收益偏态系数NCSKEW的回归系数为0.181，通过了1%的显著性检验；在加入控制变量后，经济政策不确定性对负收益偏态系数NCSKEW的回归系数为0.192，通过了1%的显著性检验。相较未加入控制变量时，控制其他影响因素后的经济政策不确定性系数数值更大。表3列（3）－（4）为采用收益上下波动比率DUVOL衡量股价崩盘风险时的回归结果，结果与负收益偏态系数NCSKEW保持一致，这表明经济政策不确定性与股价崩盘风险之间具有显著的正相关关系，当经济政策不确定性增强时股价崩盘风险也加大，这与梁琪等（2020）［18］的研究结论相一致，验证了假设H1提出的猜想。

表3 经济政策不确定性与股价崩盘风险：基准回归结果

2.经济政策不确定性、投资者情绪与股价崩盘风险

为验证假设H2，考察投资者情绪对经济政策不确定性与股价崩盘风险的调节作用，将数据代入模型（2）中，同时控制行业和年度层面的固定效应，得出表4。表4列（1）－（2）为加入控制变量前后，经济政策不确定性、投资者情绪和二者交互项对负收益偏态系数NCSKEW的回归结果。结果显示，未加入控制变量时经济政策不确定性和投资者情绪对负收益偏态系数NCSKEW的回归系数分别为35.185和47.182，均通过了1%的显著性水平检验，即经济政策不确定性提高、投资者情绪高涨均会加剧企业股价崩盘风险；经济政策不确定性与投资者情绪的交互项对股价崩盘风险的回归系数为－9.501，通过了1%的显著性水平检验，这说明低落的投资者情绪能够削弱经济政策不确定性对股价崩盘风险的正向影响。表4加入控制变量后，主要变量的回归系数大小、方向和显著性水平均变化不大，这证实了投资者情绪在经济政策不确定性与股价崩盘风险之间具有调节作用，即低落的投资者情绪能够削弱经济政策不确定性对股价崩盘风险的正向影响。列（3）－（4）是以收益上下波动比率DUVOL衡量股价崩盘风险时的回归结果，该结果与负收益偏态系数NCSKEW作为股价崩盘风险变量时的回归结果相一致，进一步验证了假设H2的合理性和科学性。

表4 经济政策不确定性、投资者情绪与股价崩盘风险

（三）稳健性检验

1.替换主要变量

为保障回归结果的稳健性，本文对模型中主要变量进行了替换，具体内容如下：

（1）替换经济政策不确定性指标。借鉴已有研究，选取Bakeret al.（2016）［2］构建的经济政策不确定性月度指数的算数平均数作为经济政策不确定性的替代指标重新进行回归，回归结果如表5列（1）－（2）所示；同时考虑到算术平均法会平滑数据波动，忽视近期变动趋势，本文参考Gulen＆Ion（2016）［11］等的做法，采用Huang＆Luk（2020）［25］构建的月度经济政策不确定性指数的加权平均数作为经济政策不确定性的另一替代指标进行稳健性检验，回归结果如表5列（3）－（4）所示。

（2）替换投资者情绪指标。本文参考Gulen＆Ion（2016）［11］、张本照等（2021）［32］的做法，采用加权平均法对投资者情绪数据重新测度，投资者情绪每个季度三个月的权重分别设为1／6、1／3、1／2，得出季度加权投资者情绪指数作为投资者情绪的替代指标进行稳健性检验，稳健性检验结果如表5列（5）－（6）所示。

（3）替换股价崩盘风险指标。虽然本文在基本回归的结果中分别使用了负收益偏态系数NCSKEW和收益上下波动比率DUVOL作为被解释变量，但二者均为连续变量，且具有较高的一致性。因此，为了进一步保证回归结果的稳健性，本文参考Kim et al.（2011a）［3］等的研究，将二元虚拟变量CRASH作为股价崩盘风险的测度指标进行重新回归，相关回归结果如表5列（7）－（8）所示。

表5 替换主要变量的稳健性检验结果

上述回归结果均表明，在替换本文主要核心变量后，经济政策不确定性对股价崩盘风险的回归系数均显著为正，经济政策不确定性与投资者情绪交互项对股价崩盘风险的回归系数均显著为负，所有回归系数的大小、显著性水平和方向与基本回归结果保持一致，这说明本文的回归结果具有较好的稳健性。

2.对于内生性问题分析

（1）考虑反向因果关系的影响。由于经济政策不确定性是国家层面的宏观变量，而股价崩盘风险是企业个体层面的微观变量，企业微观层面行为很难影响宏观政策变动，所以股价崩盘风险和经济政策不确定性之间几乎不存在反向因果关系。同时，为了尽可能降低反向因果关系造成的内生性问题，本文进一步将所有解释变量和控制变量滞后一期，回归结果如表6列（1）－（2）所示，结果显示在考虑反向因果后得到的回归结果与原有结果保持一致，主要研究结论没有发生变化，结果具有较好的稳健性。

（2）考虑遗漏变量引起的内生性问题，本文在实证研究中进一步加入其他可能影响股价崩盘风险控制变量，如企业金融化等。同时，为了消除股价崩盘风险前后期相关可能会带来的影响，本文将股价崩盘风险的滞后一期加入模型中作为解释变量，回归结果如表6列（3）－（4）所示，经过上述检验后发现，主要解释变量的方向、大小和显著性保持不变，研究结论具有良好的稳健性。

表6 内生性分析结果

（四）基于不同企业特征异质性的进一步研究

1.基于企业产权异质性的进一步分析

基于我国特殊国情，企业产权异质性使得企业的盈利和抗风险能力差异较大，因此在不同类型企业中投资者情绪对经济政策不确定性与股价崩盘风险的调节力度可能会有所差异。相较于非国有企业，国有企业得益于与政府之间的关系，具有天然的融资优势，面临较低的融资约束，因此会削弱经济政策不确定性对国有企业所带来的影响。同时国有企业高管特殊的激励政策使其对资本市场反应的关注度要弱于非国有上市公司（唐玮等，2018）［33］，因此非国有企业上市公司管理层在面对经济政策不确定性变动时更容易受投资者情绪的影响，使得投资者情绪通过对经济政策不确定性进行调节而达到降低股价崩盘风险的效应在非国有企业中更强烈。基于上述分析，本文做出如下推论：（1）相较于国有上市企业，经济政策不确定性对非国有上市企业股价崩盘风险的正向影响更强烈；（2）投资者情绪对经济政策不确定性与股价崩盘风险这一关系的调节作用在非国有上市企业中更强烈。

为验证以上假设，本文按照企业产权性质，将全部样本划分为国有企业和非国有企业两个子样本进行分组回归，表7列（1）－（4）分别显示了不同产权性质下经济政策不确定性、投资者情绪与二者交互项对股价崩盘风险影响的估计结果，所有回归结果均控制了企业层面控制变量、行业和年度固定效应。结果表明，经济政策不确定性对国有企业和非国有企业股价崩盘风险的回归系数均显著为正，但非国有企业经济政策不确定性的回归系数要显著大于国有企业回归系数，因此经济政策不确定性对非国有上市企业股价崩盘风险的正向影响更强烈；经济政策不确定性与投资者情绪交互项对不同产权性质企业股价崩盘风险的回归系数均显著为负。但相比于国有企业，非国有企业交互项回归系数绝对值更大，即低落的投资者情绪能够削弱经济政策不确定性对股价崩盘风险的加剧作用；而较于国有上市企业，投资者情绪对经济政策不确定性与股价崩盘风险这一关系的调节作用在非国有上市企业中更强烈，这验证了上述推论的科学性。

表7 产权异质性分析结果

2.基于企业资产负债率水平异质性的进一步分析

资产负债率集中体现了上市公司所面临的财务风险大小，直接影响企业的融资能力和股价波动情况。上市公司资产负债率越高财务风险越大，企业将很难进行外部借债，债权融资能力下降，使得企业面临较高的外部融资约束，因此，企业在这种情况下更偏好股权融资。由于对股权融资渠道的依赖，企业管理层越来越迎合投资者的需要，进而高资产负债率企业在面对经济政策不确定性增强时更容易受投资者情绪的影响，使得投资者情绪通过对经济政策不确定性进行调节而达到降低股价崩盘风险的效应在高资产负债率的上市企业中更强烈。基于上述分析，本文做出如下推论：（1）经济政策不确定性对高资产负债率水平企业股价崩盘风险的正向影响更强烈；（2）投资者情绪对经济政策不确定性与股价崩盘风险这一关系的调节作用在高资产负债率的上市企业中更强烈。

为验证上述推论，本文按照企业资产负债率是否大于全样本中位数水平，将整体样本划分为高资产负债率和低资产负债率的两个子样本，表8列（1）—（4）显示在控制了企业层面控制变量、行业和年度固定效应后经济政策不确定性、投资者情绪和二者交互项对不同资产负债率水平企业股价崩盘风险影响的分组估计结果。结果显示，经济政策不确定性对不同资产负债率水平企业股价崩盘风险的回归系数均显著为正，但高资产负债率水平企业系数更大，这证实了经济政策不确定性对高资产负债率水平企业股价崩盘风险的正向影响更强烈；经济政策不确定性与投资者情绪交互项对不同资产负债水平企业股价崩盘风险的回归系数均显著为负。但相比于低资产负债率企业，高资产负债率水平企业交互项回归系数绝对值更大，即相比于低资产负债率水平的上市企业，投资者情绪对经济政策不确定性与股价崩盘风险这一关系的调节作用在高资产负债率水平上市企业中更强烈，这验证了上述推论的科学性。

表8 资产负债率水平分组回归结果

3.基于机构投资者持股占比异质性的进一步分析

由于我国资本市场建设起步较晚，相关制度有待完善，使得市场中机构投资者未得到充分发展，其中不乏短期的机构投资者。相较于个人投资者，短期机构投资者具有典型的投机倾向和行为短期化特征，更易出现“追涨杀跌”羊群效应行为，这加剧了股票市场的波动。因此，本文认为上市公司机构投资者持股占比越高越有可能产生短期套利和投机交易的羊群效应，公司股价越容易受投资者情绪的影响，这种情绪又会进一步影响到个人投资者，进而加剧股价崩盘风险的发生；相反，当面对经济政策不确定性不断增强时，机构投资者情绪较为低落，严重打击市场信心，这种悲观的情绪通过溢出和传染效应进一步影响市场中的个体投资者，进而强化这种悲观情绪，削弱经济政策不确定性带来的股价崩盘风险。基于上述分析，本文做出如下推论：（1）经济政策不确定性对机构投资者持股占比较高企业股价崩盘风险的正向影响更强烈；（2）投资者情绪对经济政策不确定性和股价崩盘风险这一关系的调节作用在机构投资者持股占比较高的企业中更强烈。

为验证上述推论，本文按照机构投资者持股占比是否大于全样本中位数水平，将整体样本划分为低机构投资者持股占比组和高机构投资者持股占比组两个子样本。表9列（1）－（4）显示了在控制企业控制变量、行业和年度固定效应后，经济政策不确定性、投资者情绪与二者交互项对不同机构投资者持股占比水平企业股价崩盘风险影响的估计结果。结果表明，经济政策不确定性对不同机构投资者持股占比水平企业股价崩盘风险的回归系数均显著为正，但相较于机构投资者持股较低的企业，经济政策不确定性对机构投资者持股占比较高企业股价崩盘风险的回归系数数值更大，这说明经济政策不确定性对机构投资者持股占比较高企业股价崩盘风险的正向影响更强烈；经济政策不确定性与投资者情绪交互项对两种类型企业股价崩盘风险的回归系数均显著为负，但相比于机构投资者持股占比较低的企业，机构投资者持股占比较高企业交互项回归系数绝对值更大，这说明投资者情绪对经济政策不确定性和股价崩盘风险这一关系的调节作用在机构投资者持股占比较高的企业中更强烈，验证了上述推论。

表9 机构投资者持股占比分组回归结果

四、结论与建议

本文基于投资者情绪视角重新审视了经济政策不确定性对股价崩盘风险的正向影响。在理论层面论述了经济政策不确定性、投资者情绪与股价崩盘风险的作用机理，并选取2009—2019年沪深A股上市公司非平衡面板数据，构建固定效应模型，实证检验经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响和投资者情绪的调节作用。分析结果表明：（1）经济政策不确定性与股价崩盘风险呈显著正相关关系，经济政策不确定性上升会加剧股价崩盘风险。（2）投资者情绪的调节作用会弱化经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响，这一结论在经过一系列稳健性检验后依旧成立。（3）进一步研究发现，经济政策不确定性对股价崩盘风险的促进作用和投资者情绪的调节作用在非国有企业、高资产负债率企业和机构投资者持股占比较高的企业中更为明显。

基于上述研究结论，本文提出以下建议：（1）当前我国正处于新旧动能转换、经济结构转型升级的关键时期，政策制定者在制定相关政策时应多方面考虑，更加注重政策推行时可能带来的负面影响，同时需要加强与外部市场主体的沟通，保持政策的稳定性和持续性，尽量降低经济政策不确定性对我国宏观经济和不同市场主体带来的冲击；（2）为应对经济政策不确定性的冲击，监管部门需要重视投资者情绪的作用，加强投资者教育，鼓励价值投资与长期投资，减少市场中的投机行为，同时需要完善资本市场制度，进一步提高机构投资者所占市场比重，加强风险监管力度，减少股价崩盘风险发生，维护资本市场稳定；（3）微观企业需要立足于长远的战略目标和经营策略，充分感知政策变化，做好研判，建立健全风险防范机制，尽量减轻不确定性风险对自身经营活动的冲击，同时需要完善企业内部控制制度和信息披露制度，提高企业自身经营信息的透明度，减少因委托代理和信息不对称带来的风险。