（本文作者朱一峰，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院副教授）

黨的二十大報(bào)告明確提出“深化金融體制改革，建設(shè)現(xiàn)代中央銀行制度，加強(qiáng)和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管，強(qiáng)化金融穩(wěn)定保障體系，依法將各類(lèi)金融活動(dòng)全部納入監(jiān)管，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線。”隨著對(duì)外開(kāi)放水平的提高及多層次資本市場(chǎng)的建設(shè)，金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系越來(lái)越緊密，股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳染也更加容易，防范A股市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也變得尤其重要。

一、大公司風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)

隨著股票市場(chǎng)的發(fā)展，截止2023年9月30日，A股流通市值達(dá)到了80.16萬(wàn)億元，其中前十大上市公司流通市值達(dá)到10.27萬(wàn)億元，占A股流通市值的12.81%，貴州茅臺(tái)（600519.SH）流通市值為2.26萬(wàn)億元，市值排名第一。在2010年底，A股流通市值是25.37萬(wàn)億，前十大上市公司流通市值是6.44萬(wàn)億元，占A股流通市值的25.37%。似乎大公司對(duì)整體市場(chǎng)的影響力在下降，但如表1所示，2010年12月底A股市值前十的公司中除了大型國(guó)有（股份制）銀行和保險(xiǎn)公司外，只有3家石油采礦業(yè)的央企。而2023年9月底市值前十的公司中除了國(guó)有（股份制）銀行和保險(xiǎn)公司及石油采礦業(yè)的央企外，還有三家企業(yè)非銀（保）非國(guó)企，分別是貴州茅臺(tái)（600519.SH）、寧德時(shí)代（300750.SZ）和五糧液（000858.SZ）。此外，比亞迪（002594.SZ）的市值也排到了第15位，非金融類(lèi)企業(yè)的影響力與日俱增。

不僅僅是A股的非銀大公司對(duì)市場(chǎng)有不容忽視的影響力，海外市場(chǎng)中的美國(guó)股市尤其如此。當(dāng)前，美國(guó)的大型科技股綁架著美股的漲跌。截至2023年7月20日，納斯達(dá)克100指數(shù)年內(nèi)漲幅達(dá)到41.37%，成分股市值持續(xù)擴(kuò)張，導(dǎo)致指數(shù)權(quán)重集中度快速上升，前六大科技巨頭占納斯達(dá)克100指數(shù)權(quán)重超過(guò)了50%，迫使納斯達(dá)克公司于2023年7月24日宣布進(jìn)行“特別再平衡”，即調(diào)整指數(shù)成分股的權(quán)重，將5只市值最大的公司股票權(quán)重占比維持在40%以下，以減小大公司對(duì)股指（市場(chǎng)）的影響。這與2000年“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”何其相似，投資者對(duì)科技公司的投資情緒高漲，納斯達(dá)克指數(shù)年漲幅達(dá)125%。但最終“互聯(lián)網(wǎng)泡沫”破滅，納斯達(dá)克指數(shù)在一年內(nèi)由頂峰5132點(diǎn)暴跌至最低點(diǎn)1114點(diǎn)。為防止重蹈覆轍，我們需要時(shí)刻警惕超大型公司的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)傳染對(duì)市場(chǎng)的影響，及時(shí)化解風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)過(guò)二十多年多層次資本市場(chǎng)的建設(shè)，截至2023年6月30日，我國(guó)A股市場(chǎng)總市值已經(jīng)突破十萬(wàn)億元，上市公司已達(dá)5105家。從融資結(jié)構(gòu)來(lái)看，我國(guó)的直接融資有了較大發(fā)展，直接融資規(guī)模占比不斷上升。因而明顯呈現(xiàn)出 “新興＋轉(zhuǎn)軌”鮮明特征的股票市場(chǎng)在我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的防控中具有“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的特殊作用（吳金宴和王鵬，2022；李政等，2019）。風(fēng)險(xiǎn)傳染是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要預(yù)警信號(hào)（Acemoglu et al.，2015；Yang & Zhou，2016；李政等，2016），當(dāng)金融市場(chǎng)處于極端情形時(shí)，單個(gè)資產(chǎn)與市場(chǎng)往往出現(xiàn)大幅的同漲同跌現(xiàn)象（陳守東等，2020）。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2015年“股災(zāi)”后，Ａ股市場(chǎng)已經(jīng)出現(xiàn)過(guò)二十余次的“千股跌停”現(xiàn)象；其中多數(shù)情況下，導(dǎo)致股市恐慌性下跌的背后，并沒(méi)有宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的重大變化，也沒(méi)有突出事件的共同沖擊，而是由于部分行業(yè)板塊（如券商板塊或工業(yè)板塊）的率先大幅下挫，疊加基金的贖回壓力以及投資者悲觀情緒的蔓延，引致其他行業(yè)板塊進(jìn)而整個(gè)大盤(pán)出現(xiàn)傳染性聯(lián)動(dòng)下跌（吳金宴和王鵬，2022）。而各行業(yè)的龍頭企業(yè)作為該行業(yè)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)，其個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)的變化很容易由于業(yè)務(wù)往來(lái)傳導(dǎo)至其他個(gè)體，從而帶領(lǐng)整個(gè)行業(yè)板塊風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化，最后傳導(dǎo)至整個(gè)金融市場(chǎng)，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。圖1為大公司與市場(chǎng)波動(dòng)率曲線。其中圖1-A為貴州茅臺(tái)與滬深300指數(shù)的波動(dòng)率曲線，圖1-B為寧德時(shí)代與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的波動(dòng)率曲線，由圖可得大公司波動(dòng)率與市場(chǎng)波經(jīng)常往往同向波動(dòng)。對(duì)此筆者用t月市場(chǎng)波動(dòng)率對(duì)大公司t-1月波動(dòng)率進(jìn)行回歸，得到的回歸系數(shù)為正且在1%水平下顯著，表明當(dāng)期大公司風(fēng)險(xiǎn)變化會(huì)導(dǎo)致下一期市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生同向變化。這說(shuō)明大公司的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)有顯著的預(yù)測(cè)作用，非銀大公司的風(fēng)險(xiǎn)變化會(huì)影響市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，非銀大公司的風(fēng)險(xiǎn)也是一個(gè)推升系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要渠道。

二、傳導(dǎo)渠道

筆者認(rèn)為，非銀大公司風(fēng)險(xiǎn)向市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)渠道有三：

第一，投資者無(wú)法判斷龍頭企業(yè)股價(jià)下跌原因而盲目拋售股票，加大市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)一個(gè)行業(yè)的龍頭企業(yè)股價(jià)發(fā)生變化時(shí)，不知情的理性投資者會(huì)通過(guò)這些龍頭企業(yè)股價(jià)變化來(lái)推斷其所屬行業(yè)及其他行業(yè)的有關(guān)信息。但在實(shí)際推斷的過(guò)程中，投資者無(wú)法區(qū)分該行業(yè)的價(jià)格變化是來(lái)源于基本面還是噪聲交易，從而投資者可能減持與之相關(guān)的所有股票。同樣，當(dāng)其他行業(yè)龍頭企業(yè)的股價(jià)下跌時(shí)，若不知情的理性投資者無(wú)法判斷其他行業(yè)資產(chǎn)的下跌是來(lái)自噪聲交易還是真實(shí)沖擊，將進(jìn)一步拋售行業(yè)從而因而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)在行業(yè)間傳染，最終導(dǎo)致市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)變化。

第二，投資者為應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)優(yōu)先出售或保留流動(dòng)性強(qiáng)的企業(yè)股票，這些企業(yè)更容易遭到風(fēng)險(xiǎn)傳染。當(dāng)部分大公司股票出現(xiàn)巨幅下跌時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者有出售其他公司股票以應(yīng)對(duì)集中贖回風(fēng)險(xiǎn)的傾向，若市場(chǎng)又恰好處于極端情形，機(jī)構(gòu)投資者甚至將選擇系統(tǒng)性降低倉(cāng)位以避免平倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn)。一方面，公司股票的流動(dòng)性越好，被拋售的可能性越大，遭受其他公司風(fēng)險(xiǎn)傳染的程度越深。但另一方面，在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)逐漸累積的過(guò)程中，投資者也逐步進(jìn)行著安全投資轉(zhuǎn)移，而流動(dòng)性則是投資者調(diào)整資產(chǎn)組合的重要考量因素。故公司股票的流動(dòng)性越好，越容易被保留在原資產(chǎn)組合中，遭受其他公司風(fēng)險(xiǎn)傳染的程度越低。綜合來(lái)看，股票流動(dòng)性對(duì)公司股票遭受風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響還將取決于具體的市場(chǎng)環(huán)境。

第三，投資者悲觀情緒的傳染及放大會(huì)導(dǎo)致非理性投作出做出非理性決策，進(jìn)而放大市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。在新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的假設(shè)下，所有從事經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的個(gè)體均為“理性人”，都能合理配置自己有限的資源，追求自身效用最大化。然而現(xiàn)實(shí)中，外部條件及心理的約束導(dǎo)致人們無(wú)法窮盡可供選擇，無(wú)法對(duì)不確定事件估計(jì)出一致的概率分布，故效用最大化不再是自身行動(dòng)的唯一準(zhǔn)則。此時(shí)作為投資者非理性行為的集中體現(xiàn)，投資者情緒將通過(guò)投資者的心理活動(dòng)影響投資者的投資決策，繼而影響股票收益率。例如，當(dāng)股票市場(chǎng)開(kāi)始出現(xiàn)大面積走跌時(shí)，悲觀的投資者情緒將進(jìn)一步加劇市場(chǎng)全面下挫。投資者的情緒越悲觀，產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)傳染和遭受風(fēng)險(xiǎn)傳染的程度越高。

三、政策建議

基于以上討論，本文提出以下政策建議以防范非銀大公司個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散：

第一，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)非銀大公司風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)督管理。非銀大公司的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)時(shí)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨之發(fā)生波動(dòng)。因此風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管需要重視非銀大公司的風(fēng)險(xiǎn)變化，防范化解大公司個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)的傳染演變，要從非銀大公司的內(nèi)部治理與外部監(jiān)管出發(fā)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)非銀大公司的風(fēng)險(xiǎn)隱患，防止內(nèi)部治理不到位或外部監(jiān)督缺失而導(dǎo)致的重大風(fēng)險(xiǎn)。一旦風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生，不但整個(gè)公司的運(yùn)營(yíng)會(huì)受到影響，甚至?xí)魅局琳麄€(gè)行業(yè)乃至整個(gè)金融市場(chǎng)，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

第二，應(yīng)對(duì)投資者情緒多加關(guān)注。大公司風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化時(shí)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生同向波動(dòng)，有一部分原因在于投資者對(duì)大公司的關(guān)注度較高，在大公司股價(jià)發(fā)生變動(dòng)時(shí)，恐慌情緒會(huì)蔓延至整個(gè)金融市場(chǎng)，進(jìn)而影響市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，要多加關(guān)注投資者情緒，在可能出現(xiàn)股市震蕩時(shí)及時(shí)加強(qiáng)信息披露，增強(qiáng)投資者信心，避免因恐慌情緒的擴(kuò)散導(dǎo)致金融傳染加劇。

第三，培育形成良好的市場(chǎng)環(huán)境。當(dāng)前我國(guó)市場(chǎng)化改革已取得成效，但市場(chǎng)環(huán)境相關(guān)的法律法規(guī)仍有不足，需要進(jìn)一步完善法律法規(guī)建設(shè)，引導(dǎo)和諧、有序的良好市場(chǎng)環(huán)境的形成，維持大公司股價(jià)穩(wěn)定，降低大公司風(fēng)險(xiǎn)，提升市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的防御能力，抑制大公司個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)的傳染。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳守東, 康晶, 林思涵. 金融機(jī)構(gòu)尾部系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究——基于尾部相依性視角[J]. 金融論壇, 2020, 25(11): 17-28.

[2] 李政, 梁琪, 涂曉楓. 我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)性研究——基于網(wǎng)絡(luò)分析法[J]. 金融研究, 2016(08): 95-110.

[3] 李政, 梁琪, 方意. 中國(guó)金融部門(mén)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的監(jiān)測(cè)預(yù)警研究——基于下行和上行指標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化[J]. 金融研究, 2019(02): 40-58.

[4] 吳金宴, 王鵬. 哪些因素影響了股市風(fēng)險(xiǎn)傳染?——來(lái)自行業(yè)數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 中國(guó)管理科學(xué), 2022, 30(08): 57-68.

[5] Acemoglu, D., A. Ozdaglar, and A. Tahbaz-Salehi, 2015, “Systemic Risk and Stability in Financial Networks”, American Economic Review, 105(2), 564—608.

[6] Yang, Z. H., and Y. G. Zhou, 2016, “Quantitative Easing and Volatility Spillovers Across Countries and Asset Classes”, Management Science, 63(2), 333—354.

（朱一峰為中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院副教授；吳麗霞為中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院研究生；王瑾喆為中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院博士研究生）

本文僅代表作者觀點(diǎn)。