移动社交网络与中国家庭股市参与的从众行为_李江一
李江一.移动社交网络与中国家庭股市参与的从众行为[J/OL].系统工程理论与实践:1-31[2023-08-11].
研究问题
考察微信群这一移动社交网络在“牛市”和“熊市”中对家庭股市参与产生的差异化影响
理论机制
有效市场假说认为,一切有价值的信息都会被及时、准确、充分地反映在当前股价的走势中,任何投资者都无法通过获取额外信息而获利,但这一假说成立的前提之一是信息能够充分地披露和均匀地分布,以使每个投资者在同一时间内能得到等量等质的信息。然而,在现实中,信息的传播和获取都是有成本的,投资者对信息的获取及反应能力将通过影响其投资行为而影响股票市场的运行。《非理性繁荣》一书中将投机泡沫的产生描述为“价格上涨的消息会刺激投资热情,且这种热情通过心理传染在人与人之间传播,在这个过程中,人们可能夸大价格合理上涨的逻辑,并吸引越来越多的投资者,尽管他们对一项投资的真正价值有所怀疑,但吸引他们参与的部分原因是羡慕他人的成功,部分原因是赌徒的兴奋”。由此可见,信息是影响股票市场运行的重要因素。
正是由于信息传播与股市投资之间可能存在相互影响,因此,借助信息供给层面的外生冲击来识别二者之间的因果关系便具有独特的优势,一方面,外生冲击不与其它不可观测因素所伴随,这可以克服遗漏变量偏误,另一方面,来自供给侧的外生冲击通常独立于信息供给方和需求方的决策,这可以有效避免样本自选择问题。除了在识别因果关系上的困难外,实证研究中的另一大难点是识别信息传播影响股票市场的机制,即信息传播是通过学习效应还是从众效应影响股票市场。
学习效应本质上意味着信息有助于发现风险资产的价格,这是现有绝大多数从理论上探讨股票市场信息不对称问题时常用的假设条件。假设信息会在邻里间传播并且资产回报与信息水平线性相关,结果发现,当交易者之间存在信息联结时,交易者之间的风险资产成交量会存在同步性,且这一同步性会随着时间的推移而减弱。这一结论对本文的启示是:移动社交网络内部成员的股市投资决策将具有同步性。假设信息决定股票收益的分布,且非知情交易者可以从股票价格中推断出一些有用信息。在信息外生给定情形下,建立理性预期均衡模型考察了私人信息和公开信息对风险资产持有的影响。均衡结果表明,“好消息”(私人信息)会使非知情交易者增持风险资产,但“坏消息”会使非知情交易者减持风险资产,与此同时,资产中的私人信息成分越多或投资者风险厌恶程度越低,非知情交易者获取信息成为知情交易者后,其最优风险资产投资规模变化越大,具体来讲,“好消息”情形下,投资者会增持更多风险资产,而“坏消息”情形下,投资者会减持更多风险资产。根据他们的研究结论可以推测,移动社交网络中的“好消息”会促进股市参与,但其中的“坏消息”会使投资者减持股票资产或退出股票市场。理论分析发现,信息扩散速度对股票资产需求具有两种截然不同的效应。一方面,更快的信息扩散意味着知情者可以减少噪声交易以获取超额利润。另一方面,更快的信息扩散也会导致知情者的竞争性交易,当知情交易越来越多时,基于信息的股市投资将变得无利可图。在上述两种效应下,“好消息”的传播速度与股票资产需求呈倒“U”型,而“坏消息”则具有相反影响。在移动社交网络,信息传播的速度取决于社交网络的规模,社交网络规模越大,信息越快被更多人知道的概率越大,因此,基于该文的研究结论可以预测,移动社交网络中的“好消息”对群内成员股票资产需求的影响会随着群成员规模的增加而先增大后减小,而“坏消息”则具有相反效应。当信息除了传递知识外还传递他人投资行为时,信息可能引致从众效应,这是由于市场参与者在做出投资决策时往往并不是从自身的最优价值判断出发,而是首先推测其他参与者的行为,尤其是在获取信息的及时性、准确性方面处于劣势的散户投资者,他们往往认为先于自己行动的投资者拥有自己尚未获得的信息,因此在操作上常采取跟进模仿策略。在每个时期,非知情交易者都面临投资和等待投资的权衡:等待可以获得更多关于风险资产价值的信息,但等待具有资金成本。当等待投资的收益低于资金成本时,非知情交易者将选择立即投资,此时,知情交易者的行为将引发从众效应,即好的市场信息将导致从众买入,而坏的市场信息将导致从众卖出。这对本文的启示是,“牛市”行情下移动社交网络中的信息传播会导致从众买入,而“熊市”行情下移动社交网络中的信息传播会导致从众卖出。
主要假设
H1:假如移动社交网络对家庭股市参与的影响具有学习效应,那么,移动社交网络可以提高群内成员的金融知识水平
H2:假如移动社交网络对家庭股市参与决策具有学习效应,那么,移动社交网络应能够提高家庭在股票市场中的盈利水平
H3:假如在移动社交网络对家庭股市参与的影响中,学习效应占主导,那么,移动社交网络对家庭股市参与的绝对影响会随着社交网络规模的扩大而先增大后减小,即“牛市”呈倒“U”型,“熊市”呈“U”型,反之,若从众效应占主导,移动社交网络对家庭股市投资决策的影响会随着网络规模的扩大而增强
H4:假如从众效应是移动社交网络影响家庭股市参与的主要渠道,那么,其在“牛市”中会显著增加从众者比例,而在“熊市”中会显著降低从众者比例
测度指标体系
模型见底部原文，指标如下：
1.被解释变量。本文最主要的被解释变量是家庭是否持有股票,若调查访问时家庭持有股票取值为1,否则取值为0。考虑到部分持有股票账户的家庭可能在调查访问时恰好没有持有股票,本文还用是否持有股票账户进行稳健性检验,该变量也为哑变量,是取值为1,否取值为0。此外,本文还用股票市值与家庭金融资产之比、股票投资额检验家庭参与股市的深度。其中,家庭金融资产包括银行存款、股票、基金、债券、黄金、理财产品、借出款、保险账户余额、现金。
2.核心解释变量。本文最核心的解释变量是社区是否创建微信群,该变量来源于CHFS社区问卷中的问题“社区是否有微信群作为公共信息宣传或交流的平台?”,若是取值为1,否则取值为0,前者为实验组,后者为控制组。由于本文在样本处理时保证了“牛市”和“熊市”样本在基期(“牛市”基期为2013年,“熊市”基期为2015年)所有社区均未创建微信群,因此,在“牛市”阶段的2013年和2015年样本中,实验组即为2015年调查时创建微信群的社区,控制组则相反,而在“熊市”阶段的2015年和2017年样本中,实验组为2017调查时创建微信群的社区,控制组则相反。
3.控制变量。除了核心解释变量外,本文还控制了其它可能影响家庭股市参与的变量,主要包括两类:一类是随时间变化的变量,这些变量包括住房资产、是否有住房贷款、是否持有信用卡、关系支出、医疗保健支出以及家庭人口特征。其中,住房资产可能具有财富效应,这在现有研究中被证实会影响家庭股市参与。是否有住房贷款用于度量购房负担,该变量可能挤出家庭对其它资产的投资。是否持有信用卡用以表征家庭是否受到信贷约束,信贷约束可能制约家庭参与股市。关系支出以家庭对非家庭成员的人情礼金支出来度量,该变量可以作为家庭传统社交网络的代理变量,控制该变量可避免移动社交网络与传统社交网络之间相关导致的内生性。医疗保健支出用于衡量健康资本,家庭成员的健康水平会影响其风险承受能力,从而可能影响股市参与。家庭人口特征包括家庭中16岁及以下青少年占比、60岁以上老年人口占比、大学及以上学历成员占比、参与社会养老保险家庭成员占比、家庭劳动力(不包括在校学生、丧失劳动力者和退休人员)中无工作成员比例以及是否有家庭成员参与商业保险(包括商业养老保险和健康保险)。另一类是不随时间变化的变量,包括城乡区划哑变量(农村取值为1,城镇取值为0)、户主出生年份哑变量(每个出生年份对应一个哑变量,若户主出生于该年取值为1,否则取值为0)、户主性别哑变量(男性取值为1,女性取值为0)和省份哑变量(每个省份对应一个哑变量,若样本属于该省份取值为1,否则取值位0),不随时间变化的变量与时间变量交乘可以控制不同特征家庭股市参与的时间变动趋势。
实证数据期间与来源
本文实证研究所用数据来源于中国家庭金融调查(China Household Financial Survey,CHFS)在2013年、2015年和2017年采集的微观家庭和社区数据。CHFS数据采用分层、三阶段与人口规模成比例(Probability Proportionate to Size Sampling, PPS)的抽样设计,在全国具有代表性。CHFS首轮调查从2011年开始,每两年开展一次,由于2011年样本量仅不到后续调查样本量的三分之一,因此,本文主要采用2013年、2015年和2017年数据进行分析。除家庭调查外,CHFS还对随机抽取的居委会/村委会进行了调查访问,其中,家庭数据包含丰富的家庭金融信息,尤其是详细询问了家庭的股市参与情况,包括是否持有股票、股票市值、股票投资额等信息,社区数据则详细记录了社区特征、基层治理现状以及是否建立微信群等信息。
结论
1.与“牛市”中主要传播好消息,“熊市”中主要传播坏消息的现实一致,社区微信群在“牛市”和“熊市”中对家庭股市参与具有截然相反的作用,其中,在“牛市”中为正向促进作用,而在“熊市”中则为负向抑制作用
2.社区微信群在“牛市”和“熊市”中对股市参与的影响具有非对称性,其在“牛市”中的正向促进作用大于在“熊市”中的负向抑制作用,这与锚定效应的理论预测一致,即家庭在面临股票亏损时往往会锚住成本而不愿退出股票市场
3.社区微信群主要通过引发从众效应来影响股市参与,其表现为微信群规模越大,其产生的从众效应越强,且社区微信群引发的股市从众者易受身边他人言论或行为的影响,与此同时,本文没有发现社区微信群通过促进群成员学习而影响股市参与的证据
4.投资者风险承受能力越强,其受社区微信群影响而跟踪模仿他人投资行为的效应也越强
小结
本文使用了我比较感兴趣的双重差分法和没怎么见过的三重差分法。
实证确立移动社交网络与家庭股市参与之间的因果联系面临内生性问题的挑战。一方面,使用和不使用移动社交网络的群体可能存在天然差异,比如,具有强烈社交偏好或性格外向的群体更可能通过使用移动社交网络来发表观点,而移动社交网络的使用也具有一定的知识门槛,只有具备移动社交媒介使用能力的群体才会使用移动社交网络,遗漏偏好、性格、个人能力等较难观测的变量可能导致估计结果偏误。另一方面,可能正是由于家庭参与了股票市场才使得他们有较强的动机使用移动社交网络来获取信息,这一逆向因果关系也会干扰计量模型估计结果的准确性。克服上述内生性问题的一种实证策略是寻找移动社交网络形成的外生冲击,理想的外生冲击既要独立于家庭不可观测的特征,也要独立于家庭的股市参与决策。基于这一思路,本文使用社区是否建立微信群作为移动社交网络形成的外生冲击,利用面板数据构建双重差分模型识别微信群这一移动社交网络对家庭股市参与的因果影响。首先,社区微信群通常是由社区干部主导创建,一般而言不受某个家庭的影响,从而与家庭特征不具有直接联系。其次,创建社区微信群的目的是便于社区治理,为社区信息的上传下达提供平台,而非用于股市投资交流,这不同于投资交流群、股吧等社交网络平台,换句话讲,社区微信群不是受股市投资驱动而创立的,不存在家庭股市参与影响社区微信群建立的逆向因果关系。再次,尽管社区微信群创立的初衷并非是为家庭交流投资信息提供平台,但一旦创建,群内成员交流内容便不受限制,因此,社区微信群可能成为家庭股市投资决策的信息来源,从而影响家庭股市参与。最后,双重差分模型通过比较冲击发生前后实验组(有微信群的社区)和控制组(无微信群的社区)变化的差异可以实现一致估计但需要满足共同趋势假定,即实验组和控制组在不受冲击影响的情况下具有共同变动趋势,通常可在模型中加入控制变量来确保这一假定成立。
尽管社区是否创建微信群相对于家庭特征和股市参与决策是外生的,但上述模型仍存在违背共同趋势假定的可能。第一,创建微信群的社区(实验组)和未创建微信群的社区(控制组)可能存在天然区别,比如,互联网基础设施更完善、社区面积越广或社区领导能力越强的社区更可能率先创建微信群,这些因素可能导致实验组和控制组在股市参与率上具有不同变动趋势。第二,实验组和控制组可能分别受到其它政策的冲击,比如,实验组可能同时实施宽带接入工程,此时,实验组家庭股市参与率的变动就会冗杂其它事件的影响,从而违背共同趋势假定。除了可能违背共同趋势假定外,另一个不足是DID模型中的关键解释变量——是否创建微信群为社区层面变量,但社区创建微信群并不意味着社区内的每个家庭都会加入该群,这意味着实验组中存在不受社区微信群影响的家庭,因此,上述DID模型估计的是意向处理效应(intention to treatment, ITT),这一效应包含实验组中不受微信群影响的股市参与变化,从而可能低估(绝对值低估)微信群的真实影响。实际上,本文更感兴趣的是实验组受微信群影响的真实效应(treatment effect on treatment, TOT)。所以，通过三重差分模型(difference-in-difference-in-difference,DDD)来解决。三重差分模型在双重差分模型的基础上引入了第三个分组维度,这一维度可以把实验组和控制组各自再划分为两个组,其中,实验组被划分为真正受冲击影响的组和不受冲击影响的组,控制组也根据相同的特征进行划分。本文选取家庭是否拥有智能手机作为第三个分组维度,通常而言,只有智能手机才具有下载移动社交软件的功能,也就是说,只有拥有智能手机才可能受到微信群的影响。通过比较有智能手机组和无智能手机组双重差分后的差分既可以消除实验组和控制组之间的天然差异以及各自可能受到的其它冲击的影响,也可以回答实验组受到微信群影响的真实效应(TOT)。