北向资金波动对股市流动性的影响研究

摘 要：资本市场流动性充足是支持实体经济高质量发展的基础。作为中国股市的重要资金来源，北向资金对于股票市场流动性的影响不容忽视，而投资者情绪在其中发挥着重要作用。本文采用2016—2023年沪深两市月度数据，对比有无投资者情绪变量时，北向资金流动对股市流动性的差异影响。研究发现：第一，北向资金流动增加会改善境内股市流动性；第二，投资者情绪越高涨，股市的流动性越强；第三，投资者情绪的存在使得北向资金对股市流动性的影响更为显著且持续时间更长。最后，文章提出了相关政策建议，以构建我国有效流动性的股票市场。

关键词：北向资金；投资者情绪；股市流动性；跨境资金流动；股票市场

本文索引：刘宏立.<变量 2>[J].中国商论，2024（11）：-112.

中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）06（a）--05

1 引言

构建国内国际双循环协调发展格局，建设全国统一大市场，重要的是保持资本市场流动性充裕。股票市场作为重要的直接融资市场，良好的流动性是支持实体经济高质量发展的基础。中国作为全球最大的发展中国家，目前正加速推进资本市场开放，境外投资者在中国资本市场中的作用日益增强。近年来，北向资金规模不断扩大，截至2023年9月，在A股市场中，北向资金的交易占比约为11%，北向资金已成为影响境内股市流动性的重要力量（杨何灿等，2023）[1]。

与此同时，在市场流动性变动和投资者行为决策中，投资者情绪会产生重要作用（尹海员，2017）[2]。由于市场中信息不对称、交易摩擦等问题，投资者是异质非理性的，而且股票供给并非完全弹性，市场投资者情绪变化引起投资者产生有偏差的信息认知，投资者的股票交易行为能够通过市场供求影响市场流动性。2014年底以来，降息等利好因素的出现推高了中国股指，市场投资情绪高涨，成交量大幅上升。但随着监管政策收缩，上证股指下跌45%，成交量大幅下滑，投资者情绪受到抑制，市场流动性极度不足。

除此之外，在资金流冲击对于股市流动性的影响中，投资者情绪发挥着重要作用（尹海员，2019）[3]，其影响需要得到重视。北向资金作为中国股市中的一股重要资金流，其流向一度成为投资者重点关注的市场风向标，引导投资者的投资决策。而从行为金融的角度来看，投资者情绪会放大股市流动性（杨立生，2021）[4]，因此在研究北向资金流动对于股市流动性的影响中，投资者情绪这一重要因素不容忽视。

目前，北向资金流动、投资者情绪以及股市流动性之间缺乏系统性的相关研究。基于此，本文从投资者情绪视角出发，构建VAR模型，在研究北向资金流动对于中国股市流动性的影响中，纳入投资者情绪变量，对比有无投资者情绪变量的情况下，北向资金流动对股市流动性的差异化影响，并提出相关建议。这有助于更好地提高股市流动性和实现实体经济高质量发展。

2 研究假设

2.1 北向资金流动对股市流动性的影响

在境外资金流动对本国股票市场流动性的影响研究中，国内外学者并未达成一致性的观点。Brockman（2009）认为境外资金的涌入，减少了市场可交易筹码，导致市场深度的下降，进而降低了市场流动性[5]。而从股票交易角度来看，Rubin（2007）认为流动性更高的股票具有机构投资者持股比例高的特点，交易更加频繁[6]。根据徐寿福等（2021）的研究，北向资金的引入对于内地投资者具有示范效应，从而提高了股市的流动性[7]。杨何灿等（2023）认为北向资金进出整体提高了股票流动性，得益于信息机制与竞争机制[1]。据此本文提出假设1：

H1：北向资金流动会有效引起股票价格变化，提高股市流动性。

2.2 投资者情绪对股市流动性的影响

在投资者情绪对股票市场流动性影响的研究中，Asem等（2016）的研究发现，投资者在增发股票过程中更偏好流动性较高的股票[8]。刘晓星等（2016）研究发现我国股票市场中，投资者情绪对市场流动性的影响呈正向关系[9]，且在一定程度上，股票市场行情的好坏决定了投资者情绪的高低，进而影响对新增投资者的吸引力。新增投资者数量的增加既为股市提供了流动性，也放大了股市流动性的波动。据此，本文提出假设2：

H2：投资者情绪越高，股票市场流动性越强。

2.3 投资者情绪在北向资金流动对股市流动性冲击中的影响

高洋等（2023）认为投资者受主观情绪影响产生的非理性行为会间接影响股市的流动性[10]。根据噪音交易者模型，即使是较低的资本流动也可以被解释为会对股票价格产生巨大影响的信号，因为非理性投资者可能会对此类错误信号反应过度。非理性投资者往往缺乏股市投资经验，参与股市交易活动时存在盲目跟风行为，加剧了对股市流动性的冲击。据此，本文提出假设3：

H3：投资者情绪的存在会放大北向资金流动对股市流动性的影响。

3 模型设计

3.1 研究样本与数据来源

为研究基于投资者情绪视角下的我国北向资金流动与股市流动性之间的关系，本文将中国股市流动性作为研究对象，由于沪港通和深港通开通时间不一致，考虑到数据的一致性，研究区间为2016年12月至2023年10月，总共83个月度数据，数据来源于同花顺数据库。

3.2 变量定义

3.2.1 北向资金流动

北向资金是指从香港股市中流入内地股市的资金，即陆股通，包括沪港通和深港通。沪深交易所每日都会公布北向资金的净买入情况。本文采用沪港通和深港通的每日净买入量的月累计值对北向资金流动NORTH进行描述。

3.2.2 股市流动性

流动性是指在市场上一笔较大额的交易能够快速地实现，并且对市场的价格产生尽可能小的影响的能力。衡量股票流动性的常用方法可分为交易相关价格冲击和交易成本两大类。前者通常被用作Amihud流动性的指标，后者是买卖价差的加权平均数。本文参考相关文献，选用的流动性测度指标LIQUITY为沪深两市月成交金额与月流通市值之比。

当总成交金额与流通市值之比较高时，意味着市场中的股票交易活跃，投资者对股票的整体交易兴趣较高，市场流动性较好。相反，当总成交金额与流通市值之比较低时，说明市场交易相对较冷清，投资者对股票的整体交易兴趣较低，市场流动性较差。这通常在市场交易气氛低迷、市场参与者较少的情况下出现。

3.2.3 投资者情绪

投资者情绪的衡量作为行为金融学的基础问题，现有研究从指标来源与指标个数等角度，将投资者情绪的测度指标分为三类：直接调查主观指标、市场公开交易数据构建的单一客观指标以及基于多项市场指标构建的复合指标。本文选择中国证券投资者保护基金有限责任公司每月公布的投资者信心指数作为投资者情绪SENTIMENT的衡量指标。

本文考虑到时间序列函数的一致性和稳定，并消除异方差的影响，本文对LIQUITY和SENTIMENT进行对数化处理，得到序列INLIQ和INSENTI。本文研究均采用经过处理后的时间序列进行。

3.3 时序图分析

由图1可以看出，整体上三个变量各自的路径并不完全相同。总体来看，北向资金流动NORTH的波动幅度相较于股市流动INLIQ和投资者情绪INSENTI较大，这可以体现北向资金流动的频繁性和不确定性。股市流动性和投资者情绪之间的变化整体上呈现相同的趋势，这在一定程度上说明两者之间呈现相关性，但不一定存在因果关系。2022—2023年，北向资金流动和投资者情绪都产生了大幅波动，而股市流动性的波动幅度相对较小，这可以体现三者之间的复杂关系。

3.4 描述性统计

2016—2023年，INLIQ和INSENTI的标准差分别为0.278122和0.085401，样本标准差较小，表明这两个变量的离散程度较低，波动幅度较小。而NORTH的标准差为3.544577，远大于其他两个变量，波动幅度最大。

3.5 模型介绍

VAR模型主要用来分析随机扰动对变量系统的动态冲击，并且预测相互联系的时间序列系统，最终解释不同经济冲击对经济变量的不同影响。本文基于投资者情绪视角，研究北向资金流动与股市流动性的动态关系，将投资者情绪、货币政策和股价波动三个变量纳入计量模型，采用VAR模型，可以打破传统的经济计量模型的限制，不附加预设约束，平等对待每一个变量，将所考察的变量全部视为解释变量和被解释变量，采用多个方程联立的方法，将所有内生变量的滞后项分别进行回归，从而全面地分析各个变量间的相互作用。VAR模型的表达式如下：

式中：Yt——（n×1）维随机变量；

Ai——系数矩阵。

4 实证分析

4.1 变量平稳性检验

本文选择的数据均为时间序列数据，VAR模型分析要求各变量序列必须是平稳序列，为了避免出现因为数据的非平稳性而发生“伪回归”情况，在建模前应对NORTH、INLIQ和INSENTI三个变量序列进行ADF检验。如表2所示，在1%的显著性水平下，三个变量序列进行平稳序列，可进行进一步研究。

4.2 滞后阶数的选择

关于选择最优的VAR模型滞后期，本文利用信息准则确定VAR模型的滞后阶数，在设置滞后阶数为3阶的情况下进行检验，发现有超过一半多的准则选出的滞后阶数都是1阶，因此本文判断VAR模型的最优滞后阶数为1，建立VAR（1）模型。

4.3 模型平稳性检验

为判断北向资金流动、股市流动性与投资者情绪之间的冲击响应幅度，需要进行脉冲响应函数的检验，而在进行脉冲响应函数分析需要模型具有平稳性，所以在建立VAR（1）模型后，本文需要对新的VAR模型进行平稳性检验，从图2可知，本文通过lagstructure检验发现，所有单位根均在单位圆内，由此可知建立的VAR（1）模型是稳定的。

4.4 脉冲响应函数对比

4.4.1 基于投资者情绪下的脉冲响应分析

北向资金流动的冲击在对本身产生影响的同时，还会对股市流动性和投资者产生冲击，而这种冲击会通过VAR模型动态结构反映出来。本文通过脉冲响应函数刻画这些影响的轨迹，揭示北向资金流动如何通过模型影响其他变量。为凸显北向资金流动对股市流动性影响中投资者情绪所发挥的作用，本文按以上步骤建立了不包括投资者情绪的北向资金流动NORTH与股市流动性INLIQ的VAR（1）模型，模型通过了稳定性检验。本文通过分析两者脉冲响应的不同，可以考察投资者情绪的影响。

（1）北向资金流动对于投资者情绪和股市流动性的影响

图3分别表示投资者情绪和股市流动性的冲击响应，其中图3（a）为股市流动性对北向资金流动的冲击响应，图3（b）为投资者情绪对北向资金流动的冲击响应。根据图3（a），当在第一期给NORTH施加一个标准差冲击后，股市流动性INLIQ在第一期立即达到负面最大值-0.007，随后迅速上升到第二期的0.022，并在第三期达到最大值0.027，随后影响便呈现缓慢下降的趋势，并在第10期消失。这说明北向资金净流入的增加在即期会对股市流动性产生负面影响，随后在短期内会迅速改善股票市场的流动性，而从长期来看，北向资金对于股市流动性的影响可以忽略不计。

根据图3（b），当在第一期给NORTH施加一个标准差冲击后，投资者情绪INSENTI在第一期立即达到正面最大值0.024，随后便呈现缓慢下降的趋势，并在第10期消失。这说明北向资金净流入的增加在短期内会迅速提高投资者情绪，显著增加投资者信心，激励投资者投资股票，而从长期来看，北向资金对于投资者情绪的影响可以忽略不计。

总体来看，在短期内，北向资金流动对于股市流动性和投资者都会产生正面影响，提高股市流动性和投资者情绪，而这种影响在长期内会逐渐消失。

（2）投资者情绪对股市流动性的影响

图4表示股市流动性对投资者情绪的冲击响应，当在第1期给投资者情绪INSENTI施加一个标准差冲击后，股市流动性并未产生反应，而在第2期迅速上升到0.069，并在第3期达到峰值0.074，随后便呈现缓慢下降的趋势，在第10期呈现平稳状态。这说明投资者情绪的高涨，在短期内会显著提高股市的流动性，这种影响在长期内会消失。投资者情绪的提升会加速对市场利好消息的传递，增强市场流动性，提高市场深度。

4.4.2 除去投资者情绪的脉冲响应分析

上文已建立了北向资金流动NORTH、股市流动性INLIQ和投资者情绪INSENTI的VAR（1）模型，并对脉冲响应进行了描述。图5表示两模型中股市流动性对北向资金流动的脉冲响应对比，其中图5（a）为不包括投资者情绪的股市流动性对北向资金流动的脉冲响应，而图5（b）为包括投资者情绪的股市流动性对北向资金流动的脉冲响应。根据图5（a），当在第一期给NORTH施加一个标准差冲击后，股市流动性INLIQ在第1期立即达到负面最大值-0.012，随后迅速上升到第2期的最大值0.019，之后影响便呈现显著下降趋势，并在第7期消失。本文结合脉冲响应分析结果，可以得到以下结论：（1）北向资金流动引起了股市流动性的变动。北向资金净流入增加时，股市流动性在短期内呈现上升趋势，北向资金的流入短期显著改善了流动，这种影响在长期内会消失，在加入投资者情绪变量后，北向资金的流入对股市流动性的改善更加显著，并且持续时间比未加入投资者情绪变量时要长；（2）单独分析投资者情绪与股市流动性关系时，投资者情绪的高涨会提高股市的流动性，这与前文的分析基本一致，投资者情绪的改变会引起投资者投资决策的变化，进而影响股市流动性。在加入投资者情绪变量的情况下，北向资金流动对股市流动性的冲击更大且影响的持续时间更长。

5 结语

本文以2016—2023年股市市场的月度数据为样本，对北向资金流动、投资者情绪以及股市流动性进行了合理的刻画和描述，并构建了包括投资者情绪和不包括投资者情绪的VAR模型。通过对比这两个模型的脉冲响应差异，文章考察了在投资者情绪介入下，北向资金流动对股市流动性的影响。结果表明：第一，引入北向资金后，境内股市流动性得到了改善；第二，投资者情绪高涨会增强股市的流动性；第三，投资者情绪的存在使得北向资金流动对于股市流动性的影响更加显著且持续时间更长。

基于以上结论，结合目前沪（深）港通的运行情况，本文认为在投资者情绪介入下，北向资金流动变化对股市流动性具有重要影响。因此，本文提出以下政策建议。

第一，从监管机构角度来看，首先，在推进资本市场开放的同时，要充分考虑北向资金持股比例大幅变化可能带来的风险，并加强对频繁进出和持股比例变化较大的北向资金的监管。其次，应进一步扩大沪（深）港通标的范围，引导北向资金更广泛地配置A股上市公司，以改善股市流动性。从企业自身的角度来看，应鼓励上市公司提高信息披露质量，增加信息透明度，吸引更多境外投资者持股，更好地发挥境外投资者的用脚投票机制。从投资者的角度来看，可以重点关注北向资金持股比例高的上市公司，避免配置北向资金大幅买入或卖出的公司，降低投资组合的不确定性风险。

第二，合理引导投资者情绪。为了防范和化解股票市场风险，政府相关部门在政策制定和实施中应充分认识影响投资者情绪的因素，构建合理科学的投资者情绪指标反馈机制，抑制投资者的非理性行为，避免因投资者情绪剧烈波动对市场流动性造成系统性冲击。

第三，完善信息披露评价体系。进一步加强市场基础制度建设，提高信息披露质量，建立更多元化的信息披露渠道，构建更完备的信息披露违法监督体系，消除内幕交易和操纵市场等违法违规行为，切实提高上市公司信息传导效率，保护投资者权益，树立投资者信心。

参考文献

杨何灿，吴隽豪，杨咸月.北向资金与境内股票市场流动性： 基于高频数据的传导机制[J].经济研究，2023，58（5）：190-208.

尹海员.投资者情绪对股票流动性影响效应与机理研究[J].厦门大学学报（哲学社会科学版），2017（4）：102-113.

尹海员，王盼盼.资金流冲击、投资者情绪与股票流动性的异质性变化[J].大连理工大学学报（社会科学版），2019，40（3）：7-14.

杨立生，杨杰.货币政策、投资者情绪与股票市场流动性研究： 基于TVP-SV-VAR模型的实证分析[J].价格理论与实践，2021（9）：142-145+203.

Brockman， Paul， Dennis Y. Chung， and Xuemin Sterling Yan. Block ownership， trading activity， and market liquidity[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis 44.6，2009： 1403-1426.

Rubin， Amir. Ownership level， ownership concentration and liquidity[J]. Journal of financial Markets 10.3，2007： 219-248.

徐寿福，陈百助.资本市场开放与股票流动性： 来自沪股通的证据[J].世界经济文汇，2021（1）：44-65.

Asem， Ebenezer， et al. “Liquidity， investor sentiment and price discount of SEOs in Australia.” International Journal of Managerial Finance 12.1，2016： 25-51.

刘晓星，张旭，顾笑贤，等.投资者行为如何影响股票市场流动性： 基于投资者情绪、信息认知和卖空约束的分析[J].管理科学学报，2016，19（10）：87-100.

高扬，赵昆，王耀君.投资者情绪、股票流动性与股价泡沫： 基于GASDF检验法的分析[J].运筹与管理，2023，32（7）：156-161.