新冠肺炎疫情冲击下的零售企业主营业务响应能力与股票估值——基于中国上市综合零售企业的实证研究

端利涛，李思瑞，吕本富

（1.中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所，北京 100732；2.布鲁塞尔自由大学 欧洲经济学与统计学高级研究中心，比利时布鲁塞尔 1050；3.中国科学院 国家创新与发展战略研究会，北京 100044；4.中国科学院大学 经济与管理学院，北京 100190）

一、引言

随着经济环境不确定性的增强，在零售企业的经营管理实践中，自然灾害、政治活动、经济政策等外生事件逐渐成为难以回避的议题[1-2]。对于以实体场所和线下交易为基础开展业务的传统零售企业①除特别指出，本文中的零售企业主要指传统零售企业。而言，由于其供销流程相对网上零售更容易受到干扰，如何在各类外生事件造成的限制下维持经营的问题就尤为突出[3]；同时，考虑到此类零售企业在商品流通中扮演的关键角色和在保障民生就业方面发挥的重要作用[4]，深入考察零售企业维持经营所依赖的内外部环境因素在外生经营冲击下的变化也就成了愈发值得关注的研究任务。

在运营管理领域，零售企业对外生经营冲击的响应能力和响应绩效已经引起了学者的注意并被广泛讨论[5-6]；不过，股票估值等对企业维持融资和偿债能力有重要影响的资本市场因素并未在相关研究中得到应有的重视。实际上，如果说是否拥有响应能力（responsiveness）较强的核心业务或战略对零售企业能否在特定外生经营冲击下“趋利避害”，并在“后冲击”环境下获取竞争优势有着决定性作用[1,6]，那么这种响应能力特征是否能成为有效的资本市场信息将显著地影响零售企业基于能力创造价值的潜力。相较于在研究外生冲击对股价影响时多被提及的企业层面的异质性因素，业务或战略的响应能力是一种相对间接和隐蔽的企业能力[7-8]。一方面，较之传统意义上聚焦于企业规模、所有权性质等特征的企业异质性，业务或战略响应能力的差异在表现形式上更为多样化，这种差异所引致的冲击响应结果的差异则会更加特异化，而股票市场研究惯用的企业异质性指标往往不能直接反映上述差异[9]。另一方面，作为一种企业固有的能力，在外生经营冲击背景下，业务或战略的响应能力并不能像信息披露等特定行为那样被投资者直接、便捷地观察到，这就使得其更容易被人所忽略[7,10]。鉴于外生经营冲击大多具有不可预测、规模大的特点，股票市场投资者对那些可能受到冲击影响的企业的风险态度和价值预期往往会因此发生剧烈变化，以至于“羊群”行为和恐慌性抛售频现[7,11-13]。在这样的背景下，关于核心业务或战略的响应能力能否被投资者广泛获知并在估值上得到认可这一问题的答案，将直接决定零售企业可否以这一冲击响应能力为基础维持投资者信心，从而为其在外生经营冲击背景下维持运营并在“后冲击”背景下进一步扩大供销规模和长期竞争优势创造宽松的资金环境[14]。

基于新冠肺炎疫情中的经验证据，本文从一个侧面对上述问题进行了深入探索。具体地，本文聚焦于A股零售企业估值在新冠肺炎疫情背景下的变化，并针对其主营业务响应能力与股票估值在外生经营冲击背景下的关系进行了探讨。对零售企业而言，疫情以及公共和私营部门应对疫情的反应最终会引致一种需求冲击——在消费者总体线下购物需求下降的同时，需求结构上明显向必需品集中[15-16]。在前者对零售企业线下业务的正常经营形成普遍限制的环境下，以销售生鲜食品和其他生活必需品为主要内容的超市业务显然具备较强的应对需求结构变化的响应能力，因此是否以超市业务作为主营业务就成了在上述外生经营冲击背景下衡量零售企业主营业务响应能力强弱的一个良好示性指标[17]。利用这一设定基础，本文通过建立反事实框架，应用双重差分（difference-in-differences, DID）方法对疫情冲击环境下零售企业主营业务响应能力差异所导致的股票估值变化差异进行了识别。同时，考虑到上述基于细分行业类别的主营业务响应能力特征不易为公众所认知的可能性，本文还在研究中引入了对投资者有限注意问题的探讨[18]，就“响应能力—估值”因果关系对市场关注度的依赖程度进行了分析。

实证分析结果表明，从即时反应上看，受冲击零售企业主营业务响应能力能够在新冠肺炎疫情冲击中正向影响股票估值，但这种作用在机制上高度依赖于“注意力效应”——原本越受市场关注的零售企业，其主营业务响应能力对即时股票估值变化的影响就越明显。从非即时变化上看，主营业务响应能力能够显著地正向影响受冲击零售企业在后疫情时期的经营业绩，但这种基本面信息并不能有效反映在股票估值上；相反，受制于后疫情时期同行业企业估值的同步性低迷，较强的主营业务响应能力带来的高业绩反而导致了股票价值的相对低估。上述实证结果呈现了在外生经营冲击下，受冲击零售企业股票估值高度依赖市场注意的异质冲击反应现象，这在一定程度上说明了零售企业主营业务响应能力作为一种资本市场信息仅能发挥相对有限的作用。此外，本文的结论还从一个侧面为“中国股票市场交易结果受注意力驱动”这一命题提供了新的证据[19]。

二、理论建构与研究假设

鉴于冲击传导过程的动态性和业绩信息披露的定期特征，外生冲击对企业经营的实际影响向投资者所能够观察到的业绩信息的传导往往存在明显的时滞，这也就使得股票估值对冲击的反应可能在不同阶段遵循不同的机制，从而展现出不同的结果[19-20]。考虑到这一特征可能适用于疫情冲击的情形，本文实证分析基于疫情冲击下零售企业的主营业务响应能力对股票估值影响的理论建构，分为无业绩披露差异的即时反应和有业绩披露差异的非即时反应两个部分展开。

（一）主营业务响应能力与冲击后即时股票估值反应

一般情况下，在不包含定期业绩信息更新的即时反应阶段，企业估值对特定事件的反应主要取决于投资者对企业业绩因应变化的心理预期，即投资者对事件本身的冲击特征及其与企业经营活动关联性的态度[11,21-23]。从冲击本身的角度看，作为一种以限制线下交易活动为主要方式的需求冲击，新冠肺炎疫情具有冲击规模大和相对于个体企业表现为外生性两大主要特征①考虑到本文的研究对象，此处出于简化分析的目的仅考虑新冠肺炎疫情作为需求冲击的情况。。其中，明显的冲击规模意味着绝大多数投资者都能够意识到冲击发生这一事实，并能够预期到其对受冲击企业经营活动的较大干扰[24-25]；而冲击之于个体企业的外生性则意味着，新冠肺炎疫情的发生本身并不像生产事故、股利发放等内生冲击那样与个体企业存在内生的因果关联[26-27]，一般的个体企业在制度上也就没有必要相应地披露信息。在这样的条件下，主营业务响应能力对零售企业受冲击后估值的即时反应的影响也就可能相应地呈现出两方面特点。一方面，如果投资者能够察觉到特定业务响应能力的强弱，那么考虑到疫情冲击对受冲击零售企业经营活动影响的明显性，投资者应当能够意识到具备较强响应能力的主营业务在冲击背景下支撑企业经营业绩的潜在作用，并在投资决策上重视这种预期，从而使得主营业务响应能力较弱的零售企业和主营业务响应能力较强的零售企业的估值反应呈现出此消彼长的结果[28-30]。另一方面，由于疫情冲击相对于个体企业的外生性业务响应能力在信息上的隐蔽性，零售企业主营业务对疫情引致需求冲击响应能力的强弱在很大程度上并不会因为疫情冲击的出现而被即时地、直接地获知；而在有限注意机制的驱动下，投资者关注到主营业务响应能力差异的可能性就会在很大程度上取决于企业原本受市场关注的程度[19-20]。因此，结合上述两方面特点，此处可以提出研究假设H1如下。

假设H1：相对于主营业务响应能力较弱的零售企业，主营业务响应能力较强的零售企业的股票估值对新冠肺炎疫情冲击的即时反应更为积极；这一冲击响应差异的大小正向依赖于市场关注度。

（二）主营业务响应能力与冲击后非即时股票估值变化

在现有文献中，关于外生经营冲击对受冲击企业股票估值的长期②本文所指的长期仅是相对于即时股价反应所涉及的时间跨度而言，并非投资期限上的概念，通常不超过1年。影响这一问题研究者之间仍存有较大的争议。一部分研究指出，外生经营冲击对估值的影响往往是暂时性的,随着冲击强度随时间的衰减，估值变化与冲击的关联性和对冲击的正向反应程度会逐渐减弱，并最终回归到“股价反映基本面信息”的常态[11,23]。另一部分研究则认为，大规模自然灾害可能会对投资者情绪造成持续性的、不易恢复的打击，而冲击后股票估值的长期反应也会受这种情绪而非实质业绩表现所支配[31]。

在非即时反应阶段，主营业务响应能力差异所引致的受冲击零售企业在后疫情时期的业绩差异[1,6]将作为一种基本信息在定期报告中披露。考虑到中国的新冠肺炎疫情在暴发后较快得到控制的事实得到了政策实践和公众舆论的广泛认同，国内经济信心的恢复也是显而易见的事实，应当认为疫情以及公共部门为阻止疫情扩散而采取的措施并没有造成投资者的持续性恐慌和信心低迷[32-33]。在这样的情况下，主营业务较强的响应能力为受冲击零售企业带来的相对优秀的后疫情业绩表现应当可以通过“信息效应”直接反映在股票估值上。由此，可以提出研究假设H2。

假设H2：相对于主营业务响应能力较弱的零售企业，主营业务响应能力较强的零售企业的股票估值对新冠肺炎疫情冲击的非即时反应更为积极；这一冲击响应差异的形成机制体现为，主营业务响应能力通过正向影响零售企业的经营业绩而正向作用于其股票估值。

此外，按照上述逻辑，由于股票估值对新冠肺炎疫情冲击的非即时反应主要反映的是经营业绩对冲击的反应，市场关注度在其中所起的作用就相对有限。按照前文提及的理论，市场关注能够在即时反应阶段缓解信息不对称，让投资者了解到受冲击企业在疫情冲击背景下的主营业务响应能力情况。但是，在非即时反应阶段，体现在业绩信息上的主营业务响应能力已然成了更加直接的信息，市场关注度发挥作用的条件在理论上也就不复存在[34]。基于此，出于研究完整性的考虑，此处补充性地提出研究假设H3。

假设H3：受冲击零售企业的主营业务响应能力与其股票估值对新冠肺炎疫情冲击非即时反应的关系，不存在针对市场关注度的明显依赖。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

按照前述理论建构，本文分别提取了在A 股上市的综合零售企业①具体的，本文的样本涵盖归属于百货商店、大卖场与超市、综合货品商店、其他零售四个中证四级行业的A 股上市企业；其中，以销售特定商品或产品制造作为主营业务的企业被予以剔除。2020年1月10日至2月14日全部交易日和2019年第一季度至2020年第三季度的数据作为即时反应和非即时反应部分实证分析的零售企业样本。此处之所以选择2020年第三季度前的数据作为非即时反应部分的样本，主要考虑到两方面的因素。

第一，中国证券监督管理委员会于2020年11月13日发布了《监管规则适用指引——会计类第1号》，明确要求将零售百货业联营经营模式的收入确认方式从以往普遍使用的总额法调整为净额法，这造成了上市综合零售企业自2020年四季度起的报告的收入与之前的会计期间报告的收入之间存在不可公度的问题[35]。

第二，新冠肺炎疫情存在阶段性特征，考虑不同阶段疫情在范围、强度、持续时间、具体措施上的差异，不同阶段的疫情冲击实际上应当被视作不同的经营冲击；本文选取的时间区间恰好能够适用于分析零售企业股票估值对“第一波”全国性疫情所引致需求冲击的非即时反应的分析，且理论上的冲击规模能够满足处理效应的需要[36-37]。

在疫情发生前，综合零售企业在财务特征、股票市场表现等方面具有较强的相似性，因此能够较好地满足处理效应识别的平行趋势假设；同时，以线下业务为主的A股上市综合零售企业在新冠肺炎疫情造成的经营冲击中受影响明显，且其主营业务响应能力的强弱能够基于是否以销售生鲜食品和其他生活必需品的超市业务作为主营业务进行较为简单的区分。这一背景为基于反事实框架建立实证模型并识别出具备足够效力的异质响应结果提供了基础。本文使用的数据主要基于CSMAR 经济金融研究数据库、Choice金融终端、企业年度报告和企业官方网站。经过整理，共保留了52 家零售企业在相应实证分析部分的面板数据作为分析中实际使用的样本。

（二）变量设定

1.结果变量

根据本文的研究问题，实证分析部分的结果变量应为样本零售企业的股票估值。操作上，在分析冲击后即时估值反应时，采用个体企业（i）股票以1月23日为基准指数化的每日（t）成交均价Priceit作为代理指标②由于即时反应阶段并不存在业绩的动态变化，即时反应阶段的绝对股价和非即时反应阶段的股票相对估值在本文关注的估值概念上是等价的。；在分析冲击后非即时股票估值变化时，采用与零售行业特征较为适配的个体企业（i）、股票季度（t）、滚动市销率PSRatioit作为代理指标[38]。

2.干预分组变量

为了正确识别主营业务响应能力与股票估值疫情冲击反应的因果关系，可以将主营业务响应能力较强的零售企业设为处理组，将主营业务响应能力较弱的零售企业设为对照组，而后对疫情冲击的处理效应进行估计。如前文所述，考虑到疫情引致的需求冲击在消费结构上反映为需求向必需品的快速集中，此处可以将零售企业是否以销售生鲜食品和其他生活必需品的超市业务作为主营业务当作判别其主营业务响应能力强弱的标准[17]。

具体地，将以销售生鲜食品和其他生活必需品的超市业务作为披露的主营业务且主营业务收入占国内收入比重超过50%的样本零售企业设为处理组，干预分组变量Treatedi的值设置为1；其余的样本零售企业则被设为对照组，干预分组变量Treatedi的值设置为0。在52 家样本零售企业中，处于处理组的有8 家，在即时反应部分记有160 个观测，在非即时反应部分记有56 个观测；处于对照组的有44 家，在即时反应部分记有880 个观测，在非即时反应部分记有308 个观测。相对于连续的业务收入占比，这一示性分组在凸显经营意义上的主营业务响应能力差异的同时，兼顾了股票市场信号意义上基于行业名称信息的主营业务响应能力特征差异[39-40]，对于研究主营业务响应能力的“信息效应”问题有着更强的适用性。

表1展示了关于企业主要财务特征的基于季度数据的样本平衡性分析情况。结果显示，只考虑疫情冲击发生前的观测时，处理组和对照组的主要财务指标在均值意义上保持平衡。这表明不同分组样本零售企业在疫情前在经营方式和财务表现上并不存在系统性的差异，在一定程度上支持了分组的随机性；而纳入疫情冲击发生后的观测后，处理组零售企业相对于对照组零售企业在部分指标上呈现出的相对优秀表现则粗略地显示了拥有响应能力较强的主营业务对零售企业疫情冲击下经营业绩的积极影响，显示了考察估值能否做出相应反应的必要性。

表1 基于企业主要财务特征的干预分组平衡性分析结果

3.调节变量

在以往的研究中，“龙虎榜”上榜次数等资金关注指标、分析师跟踪数等分析师关注指标以及公司名搜索指数等舆情关注指标都曾被用作市场关注度的代理指标。就本文关注的样本零售企业而言，样本时间区间内并不存在机构调研、“龙虎榜”上榜的记录；同时，以公司名搜索指数为基础建构的舆情指标又会包含大量的、与股票交易无关的商业品牌搜索信息。基于上述情况，此处选择使用分析师评级数作为市场关注度的代理指标。具体地，在分析冲击后即时股票估值反应时，采用个体企业时间跨度内以每交易日为截止日期记录的分析师月评级数的平均值AnalystConi作为代理指标；在分析冲击后非即时股票估值变化时，采用个体企业每季度的分析师评级数AnalysQit作为代理指标。从实践上看，前者反映的是与疫情发生无关的固有市场关注；后者与疫情冲击可能存在的联系则不能完全被排除。

4.冲击后非即时股票估值变化分析中的变量安排

基于研究假设，在分析冲击后非即时股票估值变化时，与结果变量相对应地使用个体企业季度销售收入同比增长率SalesGroit作为中介变量企业业绩的代理指标。对于新冠肺炎疫情带来的需求冲击而言，如果主营业务响应能力的差异确实能够导致零售企业经营业绩的差异，那么销售额的变化将是这种差异最为直接的体现。此外，本文在分析中亦将零售企业所属地区每季度的国内生产总值增加值、快递业务量增加值、社会消费品零售总额增长率作为控制变量纳入模型以控制非即时反应阶段分析中可能存在的遗漏变量偏差问题。

表2报告了核心变量在混合数据层面上的描述性统计情况。

表2 核心变量描述性统计

（三）识别框架

本文的识别在DID方法框架下进行。从原理上看，本文的识别思路实际上是将样本中主营业务响应能力较强的零售企业视作可能相对受益于疫情引致消费结构变动干预的处理组，而将其余的零售企业作为对照组；在此基础上，如果在冲击发生前，结果变量（估值）的变动在处理组与对照组之间呈平行趋势，而在疫情后呈现出明显的异质响应，则可以认为主营业务响应能力差异确实导致了这一响应差异。在计量模型上，这一思路可以被表示为下文的具体形式。

1.冲击后即时股票估值反应

模型（1）和模型（2）用于分析疫情冲击发生后的即时股票估值反应情况。其中vy，Postt为干预变量，当时间标记t属于2020年1月10日至1月23日暨大部分省份升级为重大突发公共卫生事件Ⅰ级响应之前10 个交易日时，该变量值记为0；当时间标记t 属于2020年2月3日至2月14日暨冲击发生之后10个交易日时，该变量值记为1；ci和st代表对个体固定效应和时间固定效应的控制；εit为残差项。在控制固定效应的情况下，为避免完全共线性，不随时间变化的干预分组变量不再被单独纳入模型。

数学意义上，以β1为例，考虑到处理组与对照组之间不随时间变化的初始差异被个体固定效应完全吸收，在新冠肺炎疫情冲击发生前后，对照组零售企业的估值分别为α 和α+β2，前后差值为β2；处理组企业的估值分别为α 和α+β1+β2，前后差值为β1+β2；由此，有双重差分效应值β1。

模型（1）到模型（2）过程遵循层次回归的框架。其中，模型（1）仅纳入处理效应项Treatedt×Postt本身，而模型（2）则在此基础上增加市场关注度对处理效应的调节效应项Treatedt×Postt×AnalystConi。如果模型（2）的拟合效果不弱于模型（1）且上述调节效应项参数估计显著，则支持调节效应的存在。

2.冲击后非即时股票估值变化

模型（3）—模型（5）用于分析疫情冲击发生后的非即时股票估值变化情况。其中，Postt仍为干预变量，不过由于数据的变动，其赋值方式改为t 为2019年各季度时记为0，t为2020年各季度时记为1；XTit为控制变量行向量，代表上文提及全部控制变量。

模型（3）检验处理效应项对股票估值的主效应。模型（4）检验处理效应项对企业业绩的效应。模型（5）在模型（3）的基础上引入企业业绩中介变量，通过观察该中介变量是否替代了主效应对结果变量的作用对中介效应进行识别。同时，基于理论建构与研究假设，市场关注度对上述作用机制各种形式的潜在影响亦被纳入模型（3）—模型（5）。

四、实证结果分析

（一）关于冲击后即时股票估值反应的实证分析

1.平行趋势检验

根据DID方法的原理，在冲击发生前，结果变量在处理组与对照组之间呈平行趋势是保证因果推断有效性的前提条件。针对关于样本零售企业疫情冲击下即时股票估值反应的识别，此处参照事件研究框架基于模型（1）和模型（2）设计了如下检验模型：

上述模型中nt代表日期示性变量，对于每个n，当时间标记t=n 时记为1，否则记为0。表3报告了将上述检验模型应用于疫情冲击发生前区间数据的回归结果①由于本文实证分析各部分使用的数据均为短面板数据，因此在所有的回归分析中均按照此条件下的默认设定，使用异方差聚类稳健标准误对残差项进行估计。。

表3 针对冲击后即时股票估值反应分析部分样本的平行趋势检验结果

检验结果显示，在冲击前的个别交易日，处理组和对照组零售企业的估值变动并无明显的差异，但在10 个交易日的整体意义上并不完全同步。结合图1所报告的处理组和对照组之间估值差异每日变动的情况，应当认为要求联立检验无法拒绝零假设对于以交易日为单位的数据是一种过于严格的约束。因此可以认为平行趋势假设的成立在冲击后即时股票估值反应的识别中能够得到保证。

图1 疫情冲击前处理组与对照组零售企业之间股价差异逐日变动情况

2.处理效应估计结果

对样本零售企业疫情冲击后即时股票估值反应的识别在模型（1）和模型（2）的基础上进行，其结果被报告于表4中。模型的整体估计结果显示，带有市场关注度调节效应的模型（2）的拟合优度优于模型（1）的拟合优度，且调节效应项显著，应当认为模型（2）反映了更多信息，调节效应成立。

表4 冲击后即时股票估值反应的估计结果

参数的具体估计结果显示，在疫情冲击出现后，虽然冲击造成了样本零售企业股价的普遍下跌［模型（2）：β2=-0.171，p＜0.01］，但主营业务响应能力较强的零售企业的股价表现显著高于主营业务响应能力较弱的零售企业的股价表现［模型（1）：β1=0.090，p＜0.01］；同时，在完整的形式上，这种股价表现的相对差距一部分以边缘显著的独立形式存在［模型（2）：β1=0.043，p＜0.10］，另一部分则会显著地随着市场关注度的提高而不断扩大［模型（2）：β3=0.049，p＜0.01］。由此，假设H1 可以得到验证。在即时反应阶段，拥有响应能力较强的主营业务对受冲击零售企业后疫情时期业绩表现的潜在积极影响能够被投资者认知并由此反映在估值上；但受制于投资者的有限注意，这种乐观预期及相应的估值表现在很大程度上要依赖于市场关注的提高才能被巩固和加强。当主营业务响应能力较强的零售企业本身受到较多的关注时，其响应能力较强的主营业务对后疫情时期业绩表现的潜在支撑作用才能够被投资者更好地注意到；相反，对于那些本身受关注较少的零售企业而言，投资者是否能够观察到这些企业较强的主营业务响应能力并形成针对个体企业的乐观预期则相对存疑。

（二）关于冲击后非即时股票估值反应的实证分析

1.平行趋势检验

与前文针对冲击后非即时股票估值反应分析的平行趋势检验相类似，此处亦基于模型（3）—模型（5）就样本零售企业疫情冲击下非即时股票估值反应的实证分析设计了如下的检验模型：

上述模型中nt代表季度示性变量。类似的，每个nt当时间标记t=n 时记为1，否则记为0。根据表5所示的将上述模型应用于疫情冲击发生前区间数据的回归结果，可以认为平行趋势假设在冲击后非即时股票估值反应的识别中能够得到支持。

表5 针对冲击后非即时股票估值反应分析部分样本的平行趋势检验结果

2.处理效应估计结果

对样本零售企业疫情冲击后非即时股票估值反应的识别在模型（3）—模型（5）的基础上进行，其结果被报告于表6中。整体来看，相对于模型（3），模型（5）纳入企业业绩中介变量后，拟合优度明显提高，原本显著的处理效应项对结果变量的直接作用不再显著，而中介变量对结果变量则报告有显著的效应；模型（4）的估计结果显示处理效应项对企业业绩中介变量效应显著。综上所述，应当认可中介效应的存在性。

表6 冲击后非即时股票估值反应的估计结果

针对模型（3）—模型（5）的具体估计结果显示，疫情发生后相对长期的时间跨度上，主营业务响应能力较强的零售企业的业绩表现显著优于主营业务响应能力较弱的应零售企业的股价表现［模型（4）：δ2=18.143，p＜0.01］；然而，这种业绩表现的相对差异却反向作用于非即时的股票估值变动上［模型（5）：γ=-0.056，p＜0.01］；同时，上述作用路径与市场关注度并未表现出任何形式的显著关联［模型（5）：δ1=0.064，p＜0.10；δ3=-0.025，p＞0.10；δ4=0.003，p＜0.10；δ6=0.003，p＜0.10］。综上所述，假设H2 无法得到验证，而假设H3 可以得到验证。整体来看，在相对长期的冲击后非即时反应阶段，拥有响应能力较强的主营业务为零售企业带来了明显的相对积极的业绩表现，但这种相对积极的业绩表现却引致了相对消极的估值表现。从另一个角度看，这说明疫情背景下受冲击企业绝对股价的非即时变动呈现出较强的行业内同步性。虽然主营业务响应能力较强的零售企业在零售行业内表现出相对较好的业绩，但投资者对个体企业的估值预期明显更依赖于零售行业在疫情冲击下的整体表现而非个体企业的特异表现。同时，考虑到市场关注度并未在这一过程中起到明显的作用，不应当把这种绝对股价行业内同步变动下的估值错位，归咎于恐慌情绪下注意力有限的投资者无能力分辨个体企业的主营业务响应能力强弱这一原因。实际上，考虑到业绩信息的易得性，这一结果更有可能反映的是“行业轮动”趋势下投资者在后疫情时期对零售行业等受冲击较严重行业的整体忽视。

3.稳健性检验

考虑到上文识别结果中一些边缘显著的效应的效力可能会受到处理组分组随机性等潜在不可测因素的干扰，因此本文还参考以往研究的做法针对模型（2）进行了安慰剂检验。具体地，通过将原有干预分组变量赋值随机分配的方式构造“伪”处理组，并在此基础上构造“伪”处理效应项；重复上述过程500 次并将取得的“伪”处理效应项依次纳入模型（2），可以得到处理效应的自抽样（Bootstrap）检验结果。如果Bootstrap检验在一定的分布下无法拒绝均值为0 的假设或处理效应估计呈现出不规律的分布，则可以认为原有的处理效应是某种不稳健的偶然结果。

图2呈现了包含“伪”处理效应的模型（2）处理效应参数估计t统计量的分布图。结果显示，主营业务响应能力对零售企业在疫情冲击后即时估值反应的直接效应的确不是某种小规模处理效应的偶然结果，但这一直接效应的显著性确确实实明显弱于依赖于市场关注度调节的效应。

图2 针对边缘显著关系的安慰剂检验结果

五、结论与讨论

（一）研究结论与理论启示

本文实证结果表明，在新冠肺炎疫情冲击后的即时反应阶段，受冲击零售企业的主营业务响应能力能够正向影响其股票估值对冲击反应的积极程度；但是，这种正向效应的规模高度依赖于受冲击企业本身受到股票市场关注的多寡。这一发现反映了在疫情初期时，股价冲击反应结果受“注意力效应”主导的特点——投资者对个体零售企业应对疫情能力的认知很大程度上受制于市场对于该企业的固有关注[34]。在非即时反应阶段，受冲击零售企业的主营业务响应能力虽然正向决定了相对长期的经营绩效对疫情冲击的反应，但却负向作用于股票估值对疫情冲击的非即时反应。这种相对高业绩导致股票价值相对低估的现象，在一定程度上可能是对后疫情时期中国股票市场不同行业间股价替代效应和同行业企业估值同步性的一种反应。对于受疫情冲击较为严重的零售行业中具备相对响应优势的个体而言，高估值的实现需要投资者能够在行业整体特征之外注意到主营业务响应能力等公司层面上的间接信息，并在投资决策上做出反应；然而，对于投资者而言，与其考察并投资疫情后恢复较慢行业中恢复较快的个体企业，不如聚焦于恢复较快的行业。总体来看，零售企业想要基于主营业务响应能力在外生冲击背景下向资本市场传递竞争优势信息仍存在诸多障碍。

在丰富关于零售企业应对外生冲击能力和绩效研究的实证文献之外，本文将外生冲击的股票市场反应与主营业务响应能力合并考虑的做法也为聚焦于中国股票市场有效性的研究提供了一种新的视角。在一个外生经营冲击频繁出现的环境中，一个有效市场的投资者应当有能力对冲击的市场反应和特异性信息进行认知和判断，并基于这种判断相应地做出投资决策[11]。在这一背景下，本文关于股价是否能够反映企业对外生经营冲击响应能力的讨论，实际上可以引出股价信息含量分析的一类新话题。

（二）政策与管理学建议

基于前述结论，本文可以为零售企业的投资者关系管理和中国股票市场有效性建设提供参考性建议如下。

第一，对于那些因为采用特别的业务或战略而在新冠肺炎疫情等大规模外生经营冲击下具备响应优势的零售企业而言，企业的管理者应当在冲击发生后重视与资本市场投资者的沟通工作，积极通过公开信息披露、邀请调研等方式向市场及时传递相对隐蔽的竞争优势信息，从而使高响应赋予企业的价值能够在股价上得到反映，为企业创造更好的融资环境，更好地发挥业务或战略的响应能力在应对冲击方面的潜力。

第二，在制度层面，应当考虑建立企业外生经营冲击信息披露制度——面对新冠肺炎疫情这类大规模的、外生于个体企业的外生经营冲击，监管机构可以建议或要求重点行业进行企业评估并披露主营业务响应能力等与冲击关联的信息。这种做法不仅有利于缓解投资者基于不完全信息的恐慌情绪[31]，还能让市场及时注意到在特定冲击环境下表现优异的企业，使得股票市场正常的定价和融资功能可以在冲击发生后尽快恢复，为社会经济在冲击下的平稳运行创造良好的资金环境。

第三，对于监管部门而言，应当对中国股票交易市场“行业轮动”的风格加以留意。如果说企业的业绩主要由公司层面而非行业层面的因素决定，那么股票的价格也就应当更反映个体企业信息而不仅仅是企业所属行业的共同信息。虽然在资本有限的情况下，投资者在投资决策中高度依赖于行业表现的现状可能并非是非理性决策的结果，但对于那些在业绩相对较差行业中表现明显优异的企业，监管部门也应采取必要的干预使其能够得到应有的关注。