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摘要：风险与不确定性这两个概念在理论中经常被视为是等价的。不确定性是无处不在的，然而风险这个概念却带有较强的主观性，在资本市场中，风险这个概念与投资者的立场是密切相关的，在面临风险时，投资者会尽量规避，而面临不确定性时，投资者则会更多参考大市。本文通过对2007-2014年非金融上市公司数据进行分析，利用实证模型检验投资者是否对不确定性与风险进行区分，进而引发对股价同步性的不同影响。研究发现。不确定性推动了公司股价的同步性，而风险则会降低公司股价的同步性。
关键词：风险；不确定性；股价同步性；过度投资；投资不足
一、引言
现有众多研究将风险与不确定性视为同一个概念，认为风险就是可以分配概率的不确定性。以CAPM理论、Fama-French三因子模型为代表的众多资产定价理论相关研究也是以“市场风险”这一广义风险定义作为研究基础的。风险就其字面意思具有更强的负面作用，而不确定性则是相对中性的。一个可以分配概率的不确定性的典型案例就是现在逢年过节流行的微信或者支付宝拼手气群红包，参与的人会随机得到一定金额的红包，然而如果把这个活动定义为一种“风险”，相信大多数人会觉得难以接受，将其定义为不确定性显然更符合多数人的想法。海外资本市场里，投资者交易股票并不仅仅只可以做买方盈利，只要投资者自己愿意他们同样可以融券做空股票来进行交易，著名的浑水公司以及众多对冲基金都采用了这樣的策略。这里就有一个很有趣的问题，如果市场下跌是市场风险，那么这个市场里做空交易的投资者也会认为市场下跌是一种风险么？所以从这个角度来看，市场本身只是波动，只有不确定性，只要不进行投资交易便毫无风险可言，而一旦投资者建立多头部位或者空头部位，则风险就随之而来，显然，投资者所认知的风险是与其部位反向的价格波动。对于多头投资者而言，风险就是标的下跌：而对于空头投资者而言，其风险则是标的上涨。所以，从这个意义上讲，风险是完全不同于不确定性的。在资本市场里，风险应该是一个主观的概念。资本市场里的投资者通常是风险规避的。然而不确定性规避却是相对的。市场时刻在波动，能规避不确定性最好的办法是不进入市场。对于任何市场参与者而言，他们都是风险规避的。因此，投资者在面临可能导致不确定性与风险的信息时，会做出不同的投资决策，从而改变其所投资标的的估值。
尽管股票收益的大部分变动都可以用市场范围内的因素或者企业所公告的价值相关信息如利润和并购重组等信息解释。但是仍然广泛存在着股票收益率与类似公司相比的非同步陛变动，这部分收益率变动无法被市场因素或者相关价值信息解释，其原因在于部分市场参与者在其交易过程中利用了公司特有的异质信息，比如会计信息质量、企业关联度、股权集中度和审计质量以及国有银行贷款。这些研究为学界以及投资者更加全面地认识股票定价过程起到促进作用，然而，现有的多数关于股价同步性的研究都集中于政策或者公司治理层面，鲜有研究从投资者的认知角度分析股价同步性的成因。治理问题在各国市场都是举足轻重的，公司治理水平的高低在很大程度上决定了代理问题的轻重，进而影响到公司的业绩表现。但不可否认的是，投资者的投资行为是公司价值变化的决定因素，投资者的决策行为是造成公司股价同步性的最直接和根本的推动力，因而同样值得深入研究。
二、文献回顾与理论假设
Richardson认为企业存在现金流过度投资的现象，并且可以通过会计分析来量化评价企业的现金流投资过度或者不足的程度。程仲鸣等认为企业应对地方政府干预的有效方法是金字塔结构，金字塔层级与过度投资负相关，金字塔结构作为法律保护的替代机制可以保护公司行为免受政府干预的影响。张纯和吕伟认为减轻信息不对称程度也是影响企业过度投资的重要因素，信息披露水平的提高和信息中介的发展能提高企业的投资效率，抑制过度投资行为。蒋东生通过以五粮液公司为案例的研究发现过度投资对企业价值产生了显著的负面影响。对于导致投资过度或不足的原因，徐倩认为企业所面临的环境不确定性会降低企业投资效率，导致过度投资或者投资不足。王红建等认为宏观经济的不确定性会导致企业改变其融资规模的预期，进而影响到公司的投资决策。李凤羽和杨墨竹认为经济政策不确定性的上升会对企业投资产生抑制作用，这种抑制作用在2008年金融危机之后表现得更加明显。
Knight认为无论是企业家还是投资者都面临着决策结果的不确定性。企业的投资和研发行为在结果出来之前，本质上都可以视为一种试错行为，在投资决策确定那一刻之前，结果难以被确定地预知。Alchian认为这是因为在决策的时点上，任何人都难以具备充分的信息，而因为信息的不完备性和随之而来的不确定性是无处不在的，从这个意义上讲，投资是具有风险的。然而投资的后果并非完全只有风险。投资所带来的结果是双重的：可以被归类定义并赋以概率的通常称为风险；而另一种是难以被简单分类、甚至其影响具体是什么都很难预测的不确定性。Tversky和Kahneman认为当人们需要对某个事件做定量估测时，会将某些特定数值作为起始值，起始值像锚一样制约着估测值。在做决策的时候。会不自觉地给予最初获得的信息过多的重视。人们倾向于把对将来的估计和已采用过的估计联系起来，同时易受他人建议的影响。当人们对某件事的好坏做估测的时候，其实并不存在绝对意义上的好与坏，一切都是相对的，关键看如何定位基点。投资者分析企业的投资行为时，也是会根据企业当时的情境来判断锚定点，关于企业新增投资最容易采纳的锚定点，就是Richardson提出的企业的期望投资水平。它衡量了企业的投资水平是否比统计上的“正常水平”更高或者更低，更高的投资水平必然带来更高的投资者感知的不确定性、反之亦然。在此情境下，Richardson模型衡量的过度投资水平可以天然的作为投资者所感知的不确定性的代理变量。基于上述分析本文提出如下假设：
假设1：以投资过度或者不足的程度为代理变量的不确定性水平与公司股价同步性正相关。 Grossman和stigiltz认为知情投资者的作用体现为通过知情人交易向市场传递信息。侯宇和叶冬艳认为机构投资者通过知情者交易确实增加了股价中的公司特有信息含量。提高了市场的效率。Landois和cosgel认为风险与不确定性的本质是不同的，风险可以被归类并且可以赋以概率，从这个意义上讲，企业风险的变化影响的是企业估值时的折现因子，从而直接影响企业的价值，也就是说，无论在采用股利增长模型还是FCF模型进行企业直接估值时，投资者都会直接改变折现因子，并直接修正原有的估值预期。这一过程事实上是不需要参考其他企业的估值情况的。这就是企业异质信息纳入市场的渠道之一。对于企业内部的管理层和控股股東而言，他们对企业的竞争环境和行业特点有着更为深厚的知识和经验积累。并且相对外部投资者而言具有信息优势。在企业风险提升时，内部交易者会通过其自身的交易行为以及信息传递的方式影响市场的部分投资者，并经由这部分投资者的交易所产生的合力改变公司股票的价格走势，降低公司股票的价值，从而让股票的同步性降低。风险本身是可以分类的，投资者最容易识别的公司经营风险即应收账款可能导致的风险。因为好的公司是不应该出现大规模赊销的。与此相同，好的公司的财务风险应该也是相对较低的，而投资者比较容易观察到的财务风险指标是公司的资产负债率，因为各评级公司也将简单的资产负债率视为其重要的评级依据。无论是经营风险还是财务风险，都会直接影响到公司股票的价值，从而导致股票发生价值修正，改变公司股价的同步性走势。据此本文提出假设2和假设3：
假设2：上市公司的经营风险水平与公司股价同步性负相关。
假设3：上市公司的财务风险水平与公司股价同步性负相关。
三、样本选择和研究设计
（一）数据来源和样本选择
本文所有研究数据均来自国泰安CSblAR数据库，选择在2007年之前上市的非金融上市公司2007-2014年间的财务报表数据和收益率数据作为研究对象。选择2007年之后的时间段进行研究是为了防止会计准则的变化对研究结果产生的干扰，排除2015年的数据是由于2015年市场连续出现大面积涨跌停和大面积停牌，市场流动性枯竭，这对估计股价同步性造成了比较大的噪音。为了避免异常值的影响，本文剔除了停牌超过半年、中途退市、sT的样本公司数据。并对研究中所使用的连续变量进行了1%水平下的左右两端缩尾（Winsorize）处理。
（二）研究设计
1.股价同步性的测量均值和中位数比较接近，都在0.23左右的水平上，这个均值水平代表了上市公司总体具有股价同步性。不确定性的代理变量OINV由采用Richardson模型进行回归的残差得到，故其均值和中位数都在0左右。最大值和最小值的差异也较小，在1个标准差之内。资产负债率Lev的均值和中位数都是0.47，作为上市公司整体而言，其平均负债率在一半左右，但是有部分公司年度出现了资不抵债的情况，资产负债率超过了1，由于研究设计时已经从样本中剔除了退市以及ST的公司样本。并且已对主要变量进行了1%水平下的左右两端双侧缩尾（Winsorize）处理，故本文未进一步删除资不抵债的公司样本。公司经营风险的代理变量OPRisk的均值和中位数比较接近，都在0.12左右，最大值为0.55，显示存在部分上市公司的应收账款比重过高，而这必然带来较高的经营风险。总资产收益率ROA的分布较为对称，均值和中位数都在0.04，而最小值和最大值分别为-0.22和0.21，表明99%以上的公司的年度收益率范围落在此区间内。第一大股东持股比例TopShare最低为9.45%，最高为75.84%，均值为38.84%，分布也相对对称。笔者对公司规模Size和年度成交量Vol都进行了自然对数处理，其取值范围也都在合理区间。由于公司的行业和多元化程度等因素不同，样本公司现金持有比重Cash的分布范围较广。总体数据的分布都较为对称，并无明显的异常值。
表2为本文选取主要变量的Pearson相关系数矩阵计算结果。
由表2可知，主要研究变量之间无明显过高的相关性。相关性绝对值超过0.50的有现金持有比重Cash和资产负债率Lev，而这也与实际公司的情况相吻合。公司通常不会大量负债以维持企业的现金持有：另一对相关性较高的变量为公司的对数资产规模LnSize和对数年度成交量LnVol。这两个变量相关性较高也符合实际情况，通常大公司的股票流动性好，成交量自然也大。这两对变量的相关系数的绝对值都未超过0.60，处于可控的范围内。
（二）实证结果
表3为具体的回归结果。为了研究的稳健性，本文在OLS回归模型中加入了国企和行业控制变量。
表3中模型（1）-模型（3）分别为只纳入假设1-假设3中所提及的主要变量OINV、OPRisk和Lev的回归结果，与假设中所预期的一样，以投资过度或者投资不足程度为代理变量OINV的不确定性与公司股价同步性在5%的显著性水平上正相关，而公司经营风险的代理变量OPRisk和公司财务风险的代理变量Lev均在1%的显著性水平上与公司股价同步性负相关。纳入了这3个关键研究变量的Full Model模型（4）中，这三个变量都在1%的显著性水平上显著，并且符号的方向与上述三个模型并未发生改变。整体而言。实证结果支持了3个假设。模型中总资产收益率ROA变量均显著为负，这是由于其他因素不变，当公司业绩较好时，呈现给市场的是历史投资决策正面的确定性结果，导致公司股票的估值得到修正，从而推升股价，使得公司股价与同行业公司相比不那么同步；反之，当公司的业绩较差时，这未必代表了公司过去的投资决策已经失败，而是可能会滞后一段时期才表现出来。这实际上是将不确定性推迟，从而强化了公司股价的同步性，与假设1是相吻合的。而第一大股东持股比例TopShare则并不显著，由于第一大股东持股比例Topshare相对固定。很少随时间改变，加之近年来学术界和实务界对治理因素的关注。间接导致这个信息早就被市场消化，并不会产生过多的不确定性或者风险，因而对公司股价同步性无实质影响。对数公司资产规模LnSize与公司股价同步性显著正相关，这是由于大的规模会带来两方面作用，一方面会降低公司的风险，因为大公司在面临意外的市场环境变化时，通常具有更强的抗风险能力；另一方面则是带来了额外的不确定性，例如领导人突然变更对大公司的影响是更加难以预料的。这与3个假设的预期是一致的。对数年度成交量LnVol也与公司股价同步性显著正相关，这主要因为交易量的大小与公司的资产规模是正相关的，大公司的股本通常比较大，流动性也比较好，因而与资产规模变大的效应一致，使得公司股价呈现出了更强的同步性。公司持有现金比重Cash和国有控股虚拟变量Soetag在不同回归模型中的显著性水平不同，整体来看国有控股的公司倾向于更加具有同步性，这是因为所有的国有公司背后的终极股东都是国资委，这些公司都受国资委政策不确定性的影响。而持有现金比重的影响相对不那么容易确定，表现在回归模型中，其系数的符号也发生过变化。整体来看，实证结果与本文的理论假设基本吻合，支持了本文的假设。
（三）稳健性检验
本文研究所采纳的样本区间为2007年实施新会计准则至2014年末这一区间。期间发生了次贷危机，导致公司的投资和融资行为都发生了大幅度异常波动。为了防止这个期间发生的极端市场环境的干扰，本文采用2010-2014年的5年样本区间面板数据进行模拟回归，得到的检验结果与本文表3的结论除系数大小略有改变外。显著性和系数的方向均无改变，说明本文回归模型稳健性较好。
五、结论与讨论
本文基于风险和不确定理论，利用上市公司投资的过度或不足程度作为公司未来不确定性的代理变量，研究不确定性对于公司股价同步性的影响，实证结果表明不确定性增加了公司股价的同步性。为了对比说明风险与不确定性发挥作用的不同，本文也研究了经营风险和财务风险两个变量对公司股价同步性的影响，实证结果表明无论是经营风险还是财务风险都会显著降低公司股价的同步性。本文研究结果表明，公司的风险水平与不确定性水平的作用有着本质的不同。公司内部管理层或者一些专业投资者是有能力对风险进行归类识别并且赋以概率的，即便这个概率是主观的，也会直接影响到公司的估值水平。额外的风险是需要额外的收益来补偿的，与同类公司相比，风险高的公司自然估值水平相对低，这就降低了公司股价的同步性。因此，投资者不仅能够区分公司存在的风险与不确定性。也能够合理地利用风险因素与不确定因素来对公司的股价进行估值。
（责任编辑：巴红静）
关键词：风险；不确定性；股价同步性；过度投资；投资不足
一、引言
现有众多研究将风险与不确定性视为同一个概念，认为风险就是可以分配概率的不确定性。以CAPM理论、Fama-French三因子模型为代表的众多资产定价理论相关研究也是以“市场风险”这一广义风险定义作为研究基础的。风险就其字面意思具有更强的负面作用，而不确定性则是相对中性的。一个可以分配概率的不确定性的典型案例就是现在逢年过节流行的微信或者支付宝拼手气群红包，参与的人会随机得到一定金额的红包，然而如果把这个活动定义为一种“风险”，相信大多数人会觉得难以接受，将其定义为不确定性显然更符合多数人的想法。海外资本市场里，投资者交易股票并不仅仅只可以做买方盈利，只要投资者自己愿意他们同样可以融券做空股票来进行交易，著名的浑水公司以及众多对冲基金都采用了这樣的策略。这里就有一个很有趣的问题，如果市场下跌是市场风险，那么这个市场里做空交易的投资者也会认为市场下跌是一种风险么？所以从这个角度来看，市场本身只是波动，只有不确定性，只要不进行投资交易便毫无风险可言，而一旦投资者建立多头部位或者空头部位，则风险就随之而来，显然，投资者所认知的风险是与其部位反向的价格波动。对于多头投资者而言，风险就是标的下跌：而对于空头投资者而言，其风险则是标的上涨。所以，从这个意义上讲，风险是完全不同于不确定性的。在资本市场里，风险应该是一个主观的概念。资本市场里的投资者通常是风险规避的。然而不确定性规避却是相对的。市场时刻在波动，能规避不确定性最好的办法是不进入市场。对于任何市场参与者而言，他们都是风险规避的。因此，投资者在面临可能导致不确定性与风险的信息时，会做出不同的投资决策，从而改变其所投资标的的估值。
尽管股票收益的大部分变动都可以用市场范围内的因素或者企业所公告的价值相关信息如利润和并购重组等信息解释。但是仍然广泛存在着股票收益率与类似公司相比的非同步陛变动，这部分收益率变动无法被市场因素或者相关价值信息解释，其原因在于部分市场参与者在其交易过程中利用了公司特有的异质信息，比如会计信息质量、企业关联度、股权集中度和审计质量以及国有银行贷款。这些研究为学界以及投资者更加全面地认识股票定价过程起到促进作用，然而，现有的多数关于股价同步性的研究都集中于政策或者公司治理层面，鲜有研究从投资者的认知角度分析股价同步性的成因。治理问题在各国市场都是举足轻重的，公司治理水平的高低在很大程度上决定了代理问题的轻重，进而影响到公司的业绩表现。但不可否认的是，投资者的投资行为是公司价值变化的决定因素，投资者的决策行为是造成公司股价同步性的最直接和根本的推动力，因而同样值得深入研究。
二、文献回顾与理论假设
Richardson认为企业存在现金流过度投资的现象，并且可以通过会计分析来量化评价企业的现金流投资过度或者不足的程度。程仲鸣等认为企业应对地方政府干预的有效方法是金字塔结构，金字塔层级与过度投资负相关，金字塔结构作为法律保护的替代机制可以保护公司行为免受政府干预的影响。张纯和吕伟认为减轻信息不对称程度也是影响企业过度投资的重要因素，信息披露水平的提高和信息中介的发展能提高企业的投资效率，抑制过度投资行为。蒋东生通过以五粮液公司为案例的研究发现过度投资对企业价值产生了显著的负面影响。对于导致投资过度或不足的原因，徐倩认为企业所面临的环境不确定性会降低企业投资效率，导致过度投资或者投资不足。王红建等认为宏观经济的不确定性会导致企业改变其融资规模的预期，进而影响到公司的投资决策。李凤羽和杨墨竹认为经济政策不确定性的上升会对企业投资产生抑制作用，这种抑制作用在2008年金融危机之后表现得更加明显。
Knight认为无论是企业家还是投资者都面临着决策结果的不确定性。企业的投资和研发行为在结果出来之前，本质上都可以视为一种试错行为，在投资决策确定那一刻之前，结果难以被确定地预知。Alchian认为这是因为在决策的时点上，任何人都难以具备充分的信息，而因为信息的不完备性和随之而来的不确定性是无处不在的，从这个意义上讲，投资是具有风险的。然而投资的后果并非完全只有风险。投资所带来的结果是双重的：可以被归类定义并赋以概率的通常称为风险；而另一种是难以被简单分类、甚至其影响具体是什么都很难预测的不确定性。Tversky和Kahneman认为当人们需要对某个事件做定量估测时，会将某些特定数值作为起始值，起始值像锚一样制约着估测值。在做决策的时候。会不自觉地给予最初获得的信息过多的重视。人们倾向于把对将来的估计和已采用过的估计联系起来，同时易受他人建议的影响。当人们对某件事的好坏做估测的时候，其实并不存在绝对意义上的好与坏，一切都是相对的，关键看如何定位基点。投资者分析企业的投资行为时，也是会根据企业当时的情境来判断锚定点，关于企业新增投资最容易采纳的锚定点，就是Richardson提出的企业的期望投资水平。它衡量了企业的投资水平是否比统计上的“正常水平”更高或者更低，更高的投资水平必然带来更高的投资者感知的不确定性、反之亦然。在此情境下，Richardson模型衡量的过度投资水平可以天然的作为投资者所感知的不确定性的代理变量。基于上述分析本文提出如下假设：
假设1：以投资过度或者不足的程度为代理变量的不确定性水平与公司股价同步性正相关。 Grossman和stigiltz认为知情投资者的作用体现为通过知情人交易向市场传递信息。侯宇和叶冬艳认为机构投资者通过知情者交易确实增加了股价中的公司特有信息含量。提高了市场的效率。Landois和cosgel认为风险与不确定性的本质是不同的，风险可以被归类并且可以赋以概率，从这个意义上讲，企业风险的变化影响的是企业估值时的折现因子，从而直接影响企业的价值，也就是说，无论在采用股利增长模型还是FCF模型进行企业直接估值时，投资者都会直接改变折现因子，并直接修正原有的估值预期。这一过程事实上是不需要参考其他企业的估值情况的。这就是企业异质信息纳入市场的渠道之一。对于企业内部的管理层和控股股東而言，他们对企业的竞争环境和行业特点有着更为深厚的知识和经验积累。并且相对外部投资者而言具有信息优势。在企业风险提升时，内部交易者会通过其自身的交易行为以及信息传递的方式影响市场的部分投资者，并经由这部分投资者的交易所产生的合力改变公司股票的价格走势，降低公司股票的价值，从而让股票的同步性降低。风险本身是可以分类的，投资者最容易识别的公司经营风险即应收账款可能导致的风险。因为好的公司是不应该出现大规模赊销的。与此相同，好的公司的财务风险应该也是相对较低的，而投资者比较容易观察到的财务风险指标是公司的资产负债率，因为各评级公司也将简单的资产负债率视为其重要的评级依据。无论是经营风险还是财务风险，都会直接影响到公司股票的价值，从而导致股票发生价值修正，改变公司股价的同步性走势。据此本文提出假设2和假设3：
假设2：上市公司的经营风险水平与公司股价同步性负相关。
假设3：上市公司的财务风险水平与公司股价同步性负相关。
三、样本选择和研究设计
（一）数据来源和样本选择
本文所有研究数据均来自国泰安CSblAR数据库，选择在2007年之前上市的非金融上市公司2007-2014年间的财务报表数据和收益率数据作为研究对象。选择2007年之后的时间段进行研究是为了防止会计准则的变化对研究结果产生的干扰，排除2015年的数据是由于2015年市场连续出现大面积涨跌停和大面积停牌，市场流动性枯竭，这对估计股价同步性造成了比较大的噪音。为了避免异常值的影响，本文剔除了停牌超过半年、中途退市、sT的样本公司数据。并对研究中所使用的连续变量进行了1%水平下的左右两端缩尾（Winsorize）处理。
（二）研究设计
1.股价同步性的测量均值和中位数比较接近，都在0.23左右的水平上，这个均值水平代表了上市公司总体具有股价同步性。不确定性的代理变量OINV由采用Richardson模型进行回归的残差得到，故其均值和中位数都在0左右。最大值和最小值的差异也较小，在1个标准差之内。资产负债率Lev的均值和中位数都是0.47，作为上市公司整体而言，其平均负债率在一半左右，但是有部分公司年度出现了资不抵债的情况，资产负债率超过了1，由于研究设计时已经从样本中剔除了退市以及ST的公司样本。并且已对主要变量进行了1%水平下的左右两端双侧缩尾（Winsorize）处理，故本文未进一步删除资不抵债的公司样本。公司经营风险的代理变量OPRisk的均值和中位数比较接近，都在0.12左右，最大值为0.55，显示存在部分上市公司的应收账款比重过高，而这必然带来较高的经营风险。总资产收益率ROA的分布较为对称，均值和中位数都在0.04，而最小值和最大值分别为-0.22和0.21，表明99%以上的公司的年度收益率范围落在此区间内。第一大股东持股比例TopShare最低为9.45%，最高为75.84%，均值为38.84%，分布也相对对称。笔者对公司规模Size和年度成交量Vol都进行了自然对数处理，其取值范围也都在合理区间。由于公司的行业和多元化程度等因素不同，样本公司现金持有比重Cash的分布范围较广。总体数据的分布都较为对称，并无明显的异常值。
表2为本文选取主要变量的Pearson相关系数矩阵计算结果。
由表2可知，主要研究变量之间无明显过高的相关性。相关性绝对值超过0.50的有现金持有比重Cash和资产负债率Lev，而这也与实际公司的情况相吻合。公司通常不会大量负债以维持企业的现金持有：另一对相关性较高的变量为公司的对数资产规模LnSize和对数年度成交量LnVol。这两个变量相关性较高也符合实际情况，通常大公司的股票流动性好，成交量自然也大。这两对变量的相关系数的绝对值都未超过0.60，处于可控的范围内。
（二）实证结果
表3为具体的回归结果。为了研究的稳健性，本文在OLS回归模型中加入了国企和行业控制变量。
表3中模型（1）-模型（3）分别为只纳入假设1-假设3中所提及的主要变量OINV、OPRisk和Lev的回归结果，与假设中所预期的一样，以投资过度或者投资不足程度为代理变量OINV的不确定性与公司股价同步性在5%的显著性水平上正相关，而公司经营风险的代理变量OPRisk和公司财务风险的代理变量Lev均在1%的显著性水平上与公司股价同步性负相关。纳入了这3个关键研究变量的Full Model模型（4）中，这三个变量都在1%的显著性水平上显著，并且符号的方向与上述三个模型并未发生改变。整体而言。实证结果支持了3个假设。模型中总资产收益率ROA变量均显著为负，这是由于其他因素不变，当公司业绩较好时，呈现给市场的是历史投资决策正面的确定性结果，导致公司股票的估值得到修正，从而推升股价，使得公司股价与同行业公司相比不那么同步；反之，当公司的业绩较差时，这未必代表了公司过去的投资决策已经失败，而是可能会滞后一段时期才表现出来。这实际上是将不确定性推迟，从而强化了公司股价的同步性，与假设1是相吻合的。而第一大股东持股比例TopShare则并不显著，由于第一大股东持股比例Topshare相对固定。很少随时间改变，加之近年来学术界和实务界对治理因素的关注。间接导致这个信息早就被市场消化，并不会产生过多的不确定性或者风险，因而对公司股价同步性无实质影响。对数公司资产规模LnSize与公司股价同步性显著正相关，这是由于大的规模会带来两方面作用，一方面会降低公司的风险，因为大公司在面临意外的市场环境变化时，通常具有更强的抗风险能力；另一方面则是带来了额外的不确定性，例如领导人突然变更对大公司的影响是更加难以预料的。这与3个假设的预期是一致的。对数年度成交量LnVol也与公司股价同步性显著正相关，这主要因为交易量的大小与公司的资产规模是正相关的，大公司的股本通常比较大，流动性也比较好，因而与资产规模变大的效应一致，使得公司股价呈现出了更强的同步性。公司持有现金比重Cash和国有控股虚拟变量Soetag在不同回归模型中的显著性水平不同，整体来看国有控股的公司倾向于更加具有同步性，这是因为所有的国有公司背后的终极股东都是国资委，这些公司都受国资委政策不确定性的影响。而持有现金比重的影响相对不那么容易确定，表现在回归模型中，其系数的符号也发生过变化。整体来看，实证结果与本文的理论假设基本吻合，支持了本文的假设。
（三）稳健性检验
本文研究所采纳的样本区间为2007年实施新会计准则至2014年末这一区间。期间发生了次贷危机，导致公司的投资和融资行为都发生了大幅度异常波动。为了防止这个期间发生的极端市场环境的干扰，本文采用2010-2014年的5年样本区间面板数据进行模拟回归，得到的检验结果与本文表3的结论除系数大小略有改变外。显著性和系数的方向均无改变，说明本文回归模型稳健性较好。
五、结论与讨论
本文基于风险和不确定理论，利用上市公司投资的过度或不足程度作为公司未来不确定性的代理变量，研究不确定性对于公司股价同步性的影响，实证结果表明不确定性增加了公司股价的同步性。为了对比说明风险与不确定性发挥作用的不同，本文也研究了经营风险和财务风险两个变量对公司股价同步性的影响，实证结果表明无论是经营风险还是财务风险都会显著降低公司股价的同步性。本文研究结果表明，公司的风险水平与不确定性水平的作用有着本质的不同。公司内部管理层或者一些专业投资者是有能力对风险进行归类识别并且赋以概率的，即便这个概率是主观的，也会直接影响到公司的估值水平。额外的风险是需要额外的收益来补偿的，与同类公司相比，风险高的公司自然估值水平相对低，这就降低了公司股价的同步性。因此，投资者不仅能够区分公司存在的风险与不确定性。也能够合理地利用风险因素与不确定因素来对公司的股价进行估值。
（责任编辑：巴红静）