海南省上市公司股价长期波动率的影响因素分析

胡 杨， 尚 悦， 魏 宇

（1.西南交通大学 经济管理学院，四川 成都 610031；

2.云南财经大学 a.马克思主义学院；
b.金融学院，云南 昆明 650221）

“十三五”期间，海南省上市公司的数量和规模取得了长足进步。据中国证监会海南局官网的统计结果表明，在“十二五”期末（2015年12月），海南省共有上市公司27家，发行总股份数和总市值分别为352.96亿股和3551.45亿元。而截止到“十三五”期末（2020年12月），海南省上市公司数量、发行总股份数和总市值分别达到32家、515.52亿股和2500.24亿元，其中股票总市值缩水的主要原因在于2015年我国股市经历了巨幅波动，市场在2015年股灾后处于长期震荡状态，且2019年末爆发的新冠疫情对我国股市也产生了较大的负面冲击作用。但可喜的是，从上市公司数量和发行总股份数来看，上述两个指标比“十二五”末分别增长了约19%和46%。进一步，从海南省经济总量来看，2020年海南省地区生产总值（GDP）为5532.39亿元，按不变价格计算，比上年增长3.5%。分产业来看，第一产业增加值1135.98亿元，增长2%；
第二产业增加值1055.26亿元，下降1.2%；
第三产业增加值3341.15亿元，增长5.7%。因此，就“十三五”期末（2020年12月）的统计结果来看，海南省上市公司总市值在全省GDP中的占比高达45%左右。同时，海南省在2020年新冠疫情的复杂影响下，服务业（第三产业）的复苏势头强劲，新兴服务业态贡献突出。2020年全省服务业增加值比上年增长5.7%，对整体经济增长的贡献作用达到95.8%。综上，在当前海南全岛建设自由贸易试验区和中国特色自由贸易港的大背景下，作为海南省经济高质量发展重要抓手的上市公司在地区经济发展中扮演着举足轻重的角色。以股票市值平稳增长为重要表现的上市公司稳定发展无疑会对海南成功建设自由贸易试验区和中国特色自由贸易港提供强大的现实基础保障。因此，探讨海南旅游业发展对海南省上市公司股票价格长期波动性的影响对海南省相关政策制定者、上市企业自身以及各类投资者决策无疑都具有重要的现实参考价值。

而另一方面，早在2014年，《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》中就指出，旅游业是现代服务业的重要组成部分，带动作用大。加快旅游业改革发展，是适应人民群众消费升级和产业结构调整的必然要求，对于扩就业、增收入，推动中西部发展和贫困地区脱贫致富，促进经济平稳增长和生态环境改善意义重大。可喜的是，“十三五”期间，海南旅游业、现代服务业、高新技术产业三大主导产业成为海南省经济增长重要支撑。其中，旅游业发展质量和效益更加凸显，招商引资与旅游重大项目取得新成效，全域旅游示范创建取得新进展。具体来说，2019年，全省共接待国内外游客总人数8311.2万人次，其中入境游客143.59万人次，实现旅游总收入1057.8亿元，突破千亿大关，分别比“十二五”期末（2015年）增长56%、136%、85%，提前完成“十三五”时期规划目标。2019年末，海南旅游业对全省国民经济直接贡献率和综合贡献率分别达到11.92%和27.97%。据海南省人民政府网站报道，在2020年，海南统筹开展疫情防控和复产复工，及时出台“振兴旅游业三十条”， 迅速恢复国内旅游宣传促销，旅游经济强劲复苏。初步预计，2020年全年接待国内外游客6500万人次，实现旅游总收入860亿元，旅游恢复情况成为全国最好的地区之一。因此，以旅游业为龙头的服务业（第三产业）对海南省经济社会发展和自由贸易港建设的重要性也日益凸显。

目前相关研究来看，已有一些研究探讨了自贸港建设背景下海南省旅游业发展的相关问题。比方说，李世妹[1]采用态势分析方法，对自贸港建设背景下的海南旅游业发展的优势、劣势、面临的机会和威胁等进行了分析，并提出了相应的对策建议。李长泽[2]分析了南海海岛旅游在地理位置、气候环境、旅游资源及政策支持等方面的开发条件，并在此基础上提出了南海海岛旅游资源开发策略。赖柑地和张应武[3]采用合成控制法测度了国际旅游岛建设的经济增长效应及其影响路径。李晓蔚和雷石标[4]探讨了海南地区存在的旅游条件的优越性，提出海南地区旅游产业相关结构优化措施。同时，另一些研究也分析了海南省资本市场发展的现状及相关问题。举例来说，皮永华和陈蓬[5]总结了海南自贸港建设背景下的资本市场发展文献及建设方向。周敏[6]分析了海南省上市公司资本结构的现状，得出海南省上市公司存在很强的股权融资偏好、资产负债率和长期负债率偏低等特征，进而提出了优化海南省上市公司资本结构的若干建议。宋超宇[7]用事件分析法探讨了海南国际旅游岛战略公布对海南板块股票价格变动的影响效应等。杨宗儒[8]探讨了资本市场在服务海南自由贸易港高质量建设和发展中所起的作用。

进一步，从研究股票市场波动率的方法来说，传统的波动率模型一般要求外生解释变量的时间频率与股票市场的收益率频率保持一致。比方说，常见的各种GARCH类或随机波动类模型一般要求外生解释变量为日度数据，从而保证模型能捕捉到外生变量对股票市场短期（日度）波动的定量影响。然而，众所周知，由于统计实效性等问题，诸如地区民航客运量、接待过夜人次和旅游收入等指标往往无法统计高频（如日度）上的记录值。大部分的中观或者宏观统计数据往往只能在较低频率（如月度、季度甚至是年度）上去进行较为客观准确的统计。因此，传统GARCH类或随机波动类模型无法刻画这些中观或宏观变量对股票市场带来的定量影响。为了解决上述问题，结合传统的GARCH模型和Ghysels等[9]的混频数据抽样（MIDAS）方法，Engle等[10]提出了能够描述低频（如月度、季度）外生变量对股票市场长期波动率影响作用的GARCH-MIDAS模型。随后，众多学者基于该方法，探讨众多低频宏观经济变量、投资者情绪和经济政策不确定性因素等对金融市场长期波动的影响[11-13]。

然而，需要指出的是，现有研究还没有较为全面地考察过对海南省上市公司股价长期波动性的影响因素。而对上市公司的股价波动，特别是其长期波动状况及其驱动因素的识别，对相关管理部门制定市场稳定政策、上市公司自身的投融资和股利分配决策以及各类投资者的投资组合优化和市场风险管理操作等，无疑都具有非常重要的现实指导意义[14]。为了弥补现有研究的不足，本文采用了十类能够反映海南省各方面经济发展水平的月度统计指标，如反映工业行业发展水平的①海南省工业增加值和②全社会用电量；
反映交通运输业发展水平的③民航客运量和④民航货运量；
反映旅游业发展水平的⑤接待过夜人次、⑥旅游收入和⑦离岛免税购物金额；
能反映金融业发展水平的⑧本外币各项存款余额和⑨本外币各项贷款余额；
以及能反映房地产发展水平的⑩商品房销售额，同时运用GARCH-MIDAS模型探讨上述指标对海南省上市公司股价长期波动的定性影响和定量差异，从而为更好地识别影响海南省上市公司股价长期波动的影响因素，并为相关决策者、上市公司和投资者提供更加科学的决策建议。

如前所述，传统GARCH类或随机波动类模型在考察股票市场的波动率时，往往要求外生的解释变量必须与被解释变量保持同一时间频率。而Engle等[10]提出的GARCH-MIDAS模型则可以允许采用如月度、季度或年度的低频外生解释变量去刻画日度被解释变量的长期波动率成分。该模型的定义过程如下：

首先，第t月第i天的股票市场日度收益率为ri,t可表示为

其中，μ为日度收益率的非条件均值（Unconditional mean），εi,t是收益率的残差项，即εi,t|ψi-1,t∼Ν(0,1)，ψi-1,t表示在t月第i-1天时可获取的历史信息集，而波动率成分则表示为该成分将日度收益率的波动率分解为gi,t和τt两个部分，其中，gi,t代表短期（如日度）的高频波动，τt则表示其长期（如月度、季度）波动率成分。

其次，假定短期高频波动率成分gi,t服从传统的GARCH(1,1)过程：

其中，α和β是待估参数，且满足α+β<1。进一步，为了保证长期（如月度、季度）波动率成分τt始终为正，且具有较好的统计特性，在GARCH-MIDAS模型中一般设定对数形式的长期波动率成分logτt满足以下一个线性表达式：

其中，Xt-k是我们感兴趣的低频外生解释变量，K为该低频解释变量的最大滞后阶数，而φk(ω)是基于Beta函数的低频解释变量权重表达式：

最后，该权重函数φk(ω)可以通过待估参数ω取值的不同来控制外生解释变量对长期波动率成分logτt影响的时变特征。

如前所述，宏观经济社会发展水平统计指标往往只能在较低时间频率（如年度、季度和月度）上加以计量。本文研究的目的是考察海南省经济社会发展的众多领域，如工业行业、交通运输业、旅游业、银行业和房地产行业等的发展对海南省上市公司股价长期波动的定性和定量影响，因此本文采用了两类不同时间频率的数据：（1）我们采用深圳证券交易所编制的海南综合指数日度数据来刻画海南省上市公司股票价格的整体表现，数据时间区间为2013年1月4日到2021年8月18日。上述指数采用海南上市公司自由流通市值加权，是反映海南省上市公司股价总体表现的权威指数之一；
（2）进一步，我们采用了十个不同的月度经济统计指标来刻画海南省经济发展水平的不同方面，即反映工业发展速度的①海南省工业增加值和②全社会用电量；
反映交通运输业发展水平的③民航客运量和④民航货运量；
反映旅游业发展水平的⑤接待过夜人次、⑥旅游收入和⑦离岛免税购物金额；
能刻画金融（银行）业发展水平的⑧本外币各项存款余额和⑨本外币各项贷款余额；
以及能描述房地产发展水平的⑩商品房销售额。上述数据均来自万德数据库。为了反映变量间变化率的影响关系和保证数据平稳性，上述各类时间序列数据均采用对数一阶差分方法计算其变化率，各类数据的描述性统计结果如表1所示：

表1 变量描述性统计结果

从表1可以看到，就反映海南省上市公司股价总体表现的海南综合指数日度收益率来说，它具有正的均值，且表现出微弱的左偏（偏度为负）和尖峰胖尾分布形态。而就反映海南省经济发展水平的各类统计指标变化率来看，均表现出了与日度股价指数较大的统计差异性。举例来说，三个月度旅游业指标的变化率全部为正，且比日度股价收益率具有显著更大的均值，其中离岛免税购物金额变化率的均值最大（约2.48%每月），说明海南省旅游业的发展在样本区间内，保持了较好的增长势头。另外，从标准差的角度来看，离岛免税购物金额和商品房销售额的标准差最大，说明与其他指标相比，离岛免税购物和商品房销售额的变化较为剧烈，其变化的不确定性较高。同时，各类月度指标变化率具有不同的偏度和尖峰分布形态。进一步，从Jarque-Bera统计量来看，几乎所有变量都拒绝了正态分布的原假设。滞后20期的Ljung-Box Q检验表明，除了民航客运量外，其他时间序列都表现出较为显著的自相关性特征。最后，从ADF单位根检验的结果来看，所有序列都拒绝了具有单位根的原假设，即它们都是平稳时间序列，可以进行下一步的计量建模分析。进一步需要说明的是，为了消除股市整体波动趋势的影响，在本文实证部分海南指数的收益率中，我们均剔除了沪深300指数的影响。具体来说，我们在计算海南指数第t天的实际收益率时，是将海南指数第t天的名义收益率减去第t天的沪深300指数收益率，从而可以保证本文结论的可靠性。

根据前文介绍的GARCH-MIDAS方法，考察各类经济发展指标变化对海南省上市公司股价长期波动的定性和定量影响。图1展示的是4类代表性经济发展统计指标对海南省上市公司股价长期波动率影响的GARCH-MIDAS模型估计结果。图中虚线是对应的总体波动率水平，而实线则是各类指标所决定的长期波动率变化。

图1 滞后期3个月解释变量的GARCH-MIDAS波动率估计结果

从图1可以看出，工业增加值、民航客运量、本外币各项存款余额和旅游收入所解释的长期波动率大致都围绕总体波动率的趋势上下起伏，说明4个变量可以较好地解释海南综合指数总体波动中的长期成分。同时，我们发现，在大部分时间内，总体波动率的变化较为平稳，这也与我们的预期保持一致。但在2020年年初的新冠疫情暴发后，民航客运量和旅游收入收到的冲击较大，其对应的长期波动率成分都有较为明显的上升；
而在此期间，海南省工业增加值和各项存款余额所解释的长期波动率成分则没有表现出明显的改变。这些结果提示我们，各类经济统计指标所决定的波动率长期成分有所不同，它们的影响能力具有显著的差异。因此，下面我们在表1中报告了十类月度经济统计指标所对应的GARCH-MIDAS模型估计结果。

从表2中可以看出：（1）总的来说，绝大部分参数的估计结果都具有统计显著性，表明GARCH-MI⁃DAS模型能够较好地刻画海南省上市公司股价波动的短期和长期特征。（2）反映股价短期波动持续性特征的β参数在各模型中均在1%水平上显著，且参数估计值大致在0.78-0.82之间，说明海南省上市公司股价波动具有较为明显聚集性效应，这也和大多数对股票市场波动率的研究结论保持一致。（3）就对海南省上市公司股价长期波动的各类影响因素作用对比来看（即公式（3）中的θ参数估计结果），除去民航货运量、离岛免税购物金额和各项贷款余额指标外，大部分统计指标对应的θ参数估计值都至少在5%水平上显著为负。这一结果说明海南省上市公司股价的长期波动确实受到众多经济行业发展指标变化的影响，且这些基本面因素的发展水平越好，越能起到抑制上市公司股价长期波动的作用。对投资者而言，股价长期波动性越小，则表明投资海南上市公司股票的中长期市场风险越低，可以为投资者赢得更为稳定的中长期收益。对海南省相关上市公司来说，公司股价的长期波动性越小，则可以为公司生产经营赢得更加有利的中长期外部环境，从而帮助相关上市公司专注于公司主营业务发展，为公司生产经营的长期健康发展夯实基础。而对海南省上市公司相关监管者来说，上市公司股价的长期波动越小，说明海南省上市公司的生产经营和市场表现越稳定，监管措施的难度就会下降。（4）进一步，通过对比θ参数的估计结果大小来看，民航客运量、接待过夜人次和旅游收入指标的θ参数估计结果（绝对值）较大，分别为1.4180、0.7235和0.6367。这一发现一方面说明，反映海南省交通运输行业发展水平的航空客运量增长对海南省上市公司股价长期波动率具有显著的抑制作用，即客运量增长越快，海南省上市公司股价长期波动率就会快速降低。另一方面，客运量的增长和旅游行业的发展紧密关联，因此刻画海南省旅游业发展水平的接待过夜人次和旅游收入指标也对上市公司股价的长期波动性产生了较强的稳定作用。这也就是说，海南省旅游业的发展态势越好，上市公司股价的长期波动性就会越小，公司的股价和市值就会越稳定。（5）就接待过夜人次和旅游收入两个指标的影响对比来看（θ参数的绝对值大小），过夜人次的影响大于旅游收入指标。这一现象说明，虽然旅游收入指标的提升对海南省经济的贡献作用直接，可以显著降低上市公司股价的长期波动率，但是过夜人次的作用更加显著。其原因在于，过夜人次的增长不仅对旅游收入有直接的正向贡献，而且过夜人次的增加还可以从其他间接渠道对岛内消费产生作用。比方说，过夜人次可以通过对短途运输服务、伴手礼、特色文化产品等的消费，对海南省实体经济增长产生间接贡献。（6）就其他几类具有显著影响的指标来看，如反映金融（银行）业发展水平的本外币各项存款余额，其θ参数的绝对值大小为0.1091，远低于民航客运量、接待过夜人次和旅游收入指标的θ参数估计结果；
反映工业行业发展水平的工业增加值和全社会用电量，其θ参数的绝对值大小仅分别为0.0213和0.0379；
而反映海南省房地产行业发展水平的商品房销售额指标的θ参数的绝对值更低，仅为0.0049。这一系列实证结果表明，金融（银行）业、工业和房地产开发业的发展虽然可以对海南省上市公司股价的长期波动性产生一定的抑制作用，但其作用相对于旅游业来说则十分有限。（7）最后，就3个不具有显著影响的指标来看，首先，民航货运量因其在海南全省货运量中的占比较小，所以导致其变化对上市公司股价波动的影响不具有显著性。举例来说，2021年1-8月海南省的累计货物运输量为19067.50万吨，而航空货运量仅为20.97万吨，占比约为0.1%；
其次，从离岛免税购物金额指标来看，由于其存在非常明显的季节性和节假日特征，其增长不具有持续稳定性，因此可能无法对上市公司股价波动造成显著影响；
最后，就各项贷款余额指标来说，其未能发挥显著作用的可能原因在于，其中真正用于消费和经营类的短期贷款占比较低。举例来说，2021年1-8月的居民短期贷款累计只有291.30亿元，而非金融企业及机关团体贷款中的短期贷款也只有1094.94亿元，仅分别占全部贷款总量（10361.18亿元）的3%和10%左右①海南省统计局http：//stats.hainan.gov.cn/tjj/tjsu/。。而短期贷款对个人消费、个体经营和企业生产的直接贡献对海南省经济增长无疑具有积极的促进作用。

表2 GARCH-MIDAS模型估计结果（海南综合指数，解释变量滞后3个月）

为了进一步增强本文研究结论的稳健性，同时也是为了进一步认识外生低频经济统计指标在不同滞后期上对海南省上市公司股价长期波动率的影响差异，本节采用滞后期为6个月和12个月的上述解释变量来对GARCH-MIDAS模型进行重新估计。估计结果分别如表3—4所示：

表3 GARCH-MIDAS模型估计结果（海南综合指数，解释变量滞后6个月）

表4 GARCH-MIDAS模型估计结果（海南综合指数，解释变量滞后12个月）

表4（续）

从表3—4的结果可以发现：一方面，和表2中的参数估计显著性类似，表3—4中的绝大多数参数（特别是θ参数）的估计具有较好的显著性，说明各类月度的宏观经济和统计指标在更长滞后期（6—12个月）仍然具有对海南省上市公司股价波动的显著影响。另一方面，在绝大多数情况下，表3—4的实证估计结果与表2保持高度一致，这一结果表明，在表2中得到的实证结论具有较好的稳健性。也就是说，首先，除了民航货运量、离岛免税购物金额和各项贷款余额外，大部分经济统计指标的变化可以明显抑制海南省上市公司股价的长期波动性；
其次，民航客运量的增加对上市公司股价的长期波动性具有最为显著的稳定作用（在表3—4中其θ参数的估计值分别为-3.0219和-5.8779，且远远大于其他θ参数的估计值）；
第三，反映旅游业发展水平的过夜人次和旅游收入都可以显著平抑海南省上市公司股价的长期波动性；
最后，工业增加值、全社会用电量和商品房销售额等的增加对股价长期波动性的稳定作用较小。

2018年4月，党中央决定支持海南全岛建设自由贸易试验区，支持海南逐步探索、稳步推进中国特色自由贸易港建设，分步骤、分阶段建立自由贸易港政策和制度体系。另一方面，作为海南省经济高质量发展名片的海南省上市公司在区域经济建设中的排头兵作用也日益凸显。因此，探讨和识别对海南省上市公司股价长期稳定性的影响因素，对自贸港建设大背景下的海南省相关政策制定者、上市公司自身以及各类投资者决策来说，无疑都具有重要的现实参考价值。本文选取了反映海南省工业发展速度的①海南省工业增加值和②全社会用电量；
反映交通运输业发展水平的③民航客运量和④民航货运量；
反映旅游业发展水平的⑤接待过夜人次、⑥旅游收入和⑦离岛免税购物金额；
反映金融（银行）业发展水平的⑧本外币各项存款余额和⑨本外币各项贷款余额；
以及能反映房地产业发展水平的⑩商品房销售额的月度指标，同时运用GARCH-MIDAS模型探讨上述变量对海南省上市公司股价长期波动的定性影响和定量差异。

我们的实证结果表明：首先，除民航货运量、离岛免税购物金额和各项贷款余额外，上述大部分经济统计指标对海南省上市公司股价的长期波动具有显著影响，且这些基本面因素的发展水平越快，越能起到抑制上市公司股价长期波动的作用。其次，反映海南省交通运输行业发展水平的航空客运量增长对海南省上市公司股价长期波动率具有最为显著的抑制作用，即客运量增长越快，海南省上市公司股价长期波动率就会快速降低。另一方面，刻画海南省旅游业发展水平的接待过夜人次和旅游收入指标也对上市公司股价的长期波动性产生了较强的稳定作用，且过夜人次增长的作用大于旅游收入指标。最后，反映金融（银行）业发展水平的本外币各项存款余额、反映工业行业发展水平的工业增加值和全社会用电量以及代表海南省房地产行业发展水平的商品房销售额对上市公司股价长期波动性的影响较小。综上所述，海南省旅游业发展水平（包括与旅游业紧密相关的航空客运量大小）对海南省上市公司股价长期波动性的稳定作用最大；
而工业发展速度的快慢也对股价长期稳定性贡献了一定的作用，但房地产行业对海南省上市公司股价长期稳定性的作用最小。

基于上述发现我们认为：首先，对海南省宏观政策制定者来说，虽然高新技术产业、医疗健康产业、互联网产业、金融业、会展产业、教育服务业等是未来海南省经济发展的重要增长点，但就现实情况来看，旅游业仍然是支撑海南省经济社会发展的重要抓手，其对实体经济增长和本文研究的上市公司股价长期波动性的稳定作用不容小觑。因此，在努力培养以高新技术产业和医疗健康产业等为新增长点的新兴产业之外，也应该继续努力稳定和培育现有旅游市场，进一步制定灵活多样的各类引导和激励措施，努力增加入岛过夜游客的数量、过夜时长和频次，通过直接的餐饮、住宿、景点收入以及间接的高端特色文化产品消费等服务升级抓手积极提升海南省旅游业的发展水平和质量，从而可以同时起到稳定经济增长和上市公司股价长期波动性的作用。而就房地产开发和传统金融（银行）业发展指标对股价长期波动性的微弱影响来看，上述行业发展不是海南省未来高质量发展的重要增长点，因此无需就其行业发展出台特别的促进措施。其次，对各类上市公司而言，可以在主营业务之外，积极拓展与海南省旅游发展直接或间接相关的配套产业，如高质量康养软硬件建设、高水平交通基础设施、智能医疗、免疫治疗和绿色能源产业等来吸引更多入岛过夜游客，从而实现自身发展和股价稳定的双赢局面。最后，对各类投资者来说，在进行海南省上市股票投资时，需要密切关注海南省旅游业相关指标的变化情况，从而可以为更加有效的投资组合中长期风险管理提供新的决策视角。

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