朱康 唐勇

[摘 要：數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)是否會(huì)對(duì)資本市場(chǎng)形成沖擊，尚缺乏可靠的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。文章采用2010—2021年我國(guó)A股上市公司參展數(shù)字峰會(huì)的數(shù)據(jù)，結(jié)合漸進(jìn)雙重差分模型，分析企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)能否改善資本市場(chǎng)的股票流動(dòng)性。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字峰會(huì)提高了股票流動(dòng)性，在進(jìn)行內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)論仍然成立；機(jī)制檢驗(yàn)表明，提高股票交易強(qiáng)度、提升分析師關(guān)注程度以及增強(qiáng)股吧活躍度是數(shù)字峰會(huì)產(chǎn)生溢出效應(yīng)的主要途徑；經(jīng)進(jìn)一步的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字峰會(huì)的溢出效應(yīng)在信息環(huán)境較差的企業(yè)中更為顯著，而且企業(yè)多次參展數(shù)字峰會(huì)更能促進(jìn)股票流動(dòng)性；在經(jīng)濟(jì)后果方面，發(fā)現(xiàn)數(shù)字峰會(huì)提高股票流動(dòng)性具有緩解企業(yè)融資約束的作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字峰會(huì)；股票流動(dòng)性；溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F832.51；F49；O213? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-5097（2024）01-0079-10 ]

Spillover Effects of the Digital Summit：Based on Stock Liquidity

ZHU Kang，TANG Yong

（School of Economics and Management，F(xiàn)uzhou University，F(xiàn)uzhou 350108，China）

Abstract：Whether the Digital China Construction Summit has an impact on the capital market is still lacking reliable empirical evidence. This paper uses the data of China′s A-share listed companies participating in the digital summit from 2010 to 2021，combined with the staggered DID model，to analyze whether the enterprises participate in the digital summit can improve the liquidity of stocks in the capital market. The study finds that the digital summit improves the stock liquidity，and the conclusion still holds after the endogenous and robustness test. The mechanism test shows that increasing the intensity of stock trading，improving the attention of the analysts，and enhancing the activity of the stock forum are the main ways for digital summits to have spillover effects. Further heterogeneity analysis finds that the spillover effect of digital summits is more significant among companies with poor information environment，and that the enterprises participating in digital summits more times can promote the improvement of stock liquidity. In terms of economic consequences，it is found that the digital summit improves stock liquidity and has the effect of easing enterprise financing constraints.

Key words：digital summit；stock liquidity；spillover effects

一、引 言

股票流動(dòng)性是指投資者以最小成本和最快速度完成大宗股票交易的難易程度，是反映資本市場(chǎng)運(yùn)行效率的一個(gè)重要指標(biāo)。流動(dòng)性不足將嚴(yán)重制約企業(yè)融資，影響股票的交易效率和市場(chǎng)的資源配置，妨礙資本市場(chǎng)運(yùn)行發(fā)展，甚至引發(fā)金融危機(jī)［1-3］。學(xué)者溯源2008年金融危機(jī)發(fā)現(xiàn)，股票缺乏流動(dòng)性是導(dǎo)致此次危機(jī)發(fā)生的重要原因［4-5］。2015年，我國(guó)股票市場(chǎng)爆發(fā)千股跌停，罪魁禍?zhǔn)滓仓敝纲Y本市場(chǎng)流動(dòng)性［6-7］。如何改善資本市場(chǎng)的股票流動(dòng)性，一直以來(lái)都是學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)話題。在企業(yè)微觀層面下，學(xué)者認(rèn)為提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［8］、優(yōu)化信息披露［9］、完善股權(quán)治理結(jié)構(gòu)［10］、減少外資持股［11］等可以起到積極作用；在宏觀視角下，學(xué)者發(fā)現(xiàn)政策環(huán)境［12］、資本市場(chǎng)開(kāi)放［13］、高鐵開(kāi)通［14］以及做市商制度［15］等也有助于提升股票流動(dòng)性。同時(shí)，隨著科技的進(jìn)步，云計(jì)算、數(shù)字5G等現(xiàn)代信息技術(shù)的涌現(xiàn)為降低資本市場(chǎng)信息不對(duì)稱、提升股票流動(dòng)性提供了新的思路。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)，正在成為重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵力量，對(duì)賦能資本市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。學(xué)者廣泛討論了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)體經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，但對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)如何影響資本市場(chǎng)流動(dòng)性這一重大問(wèn)題卻鮮有涉獵。更為關(guān)鍵的是，流動(dòng)性體現(xiàn)了股票市場(chǎng)的運(yùn)行質(zhì)量與風(fēng)險(xiǎn)水平［16］。在當(dāng)前“牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)”的大背景下，更加迫切需要深入探討我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資本市場(chǎng)股票流動(dòng)性的影響，為防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)、推動(dòng)資本市場(chǎng)平穩(wěn)發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定量研究中，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的量化和測(cè)度較多選用省市級(jí)層面指標(biāo)［17-18］，且指標(biāo)的選取與測(cè)算口徑缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)算方法也具有一定的局限性［19］?，F(xiàn)有研究缺乏從微觀層面度量個(gè)體企業(yè)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的程度，幸運(yùn)的是，數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)（下文簡(jiǎn)稱“數(shù)字峰會(huì)”）為本文從企業(yè)層面識(shí)別數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了參考。數(shù)字峰會(huì)作為我國(guó)最高級(jí)別的數(shù)字展會(huì)，自舉辦以來(lái)，一直全面貫徹落實(shí)習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于做強(qiáng)做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要精神，廣泛凝聚社會(huì)各界關(guān)于加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)的共識(shí)，激發(fā)社會(huì)各界參與數(shù)字建設(shè)的積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造性，已然成為推動(dòng)數(shù)字中國(guó)建設(shè)的重要平臺(tái)，也見(jiàn)證了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷邁向新高度（1）。數(shù)字峰會(huì)有效匯聚了各企事業(yè)單位的力量，助推新時(shí)代中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)，成為觀察企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的風(fēng)向標(biāo)。申言之，數(shù)字峰會(huì)與我國(guó)企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)的效果能夠體現(xiàn)企業(yè)層面發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的影響。另外，數(shù)字峰會(huì)自舉辦以來(lái)，各企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)還存在時(shí)間上的差異，這也為本文構(gòu)建雙重差分模型探究數(shù)字峰會(huì)對(duì)股票流動(dòng)性的影響提供了難得機(jī)會(huì)。

鑒于此，本文收集歷屆數(shù)字峰會(huì)參展數(shù)據(jù)，以企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，實(shí)證分析數(shù)字峰會(huì)對(duì)股票流動(dòng)性的影響及作用渠道。本文可能的創(chuàng)新點(diǎn)在于：首先，將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與資本市場(chǎng)聯(lián)系起來(lái)，以企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)股票流動(dòng)性的影響?，F(xiàn)有研究較多采用省市面板的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)，但由于宏觀數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量對(duì)于單個(gè)企業(yè)可以視為外生，即區(qū)域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)企業(yè)的影響其實(shí)是同質(zhì)的［20］，因而未能在微觀層面精準(zhǔn)識(shí)別單個(gè)企業(yè)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特質(zhì)判斷。其次，本文還進(jìn)一步探討數(shù)字峰會(huì)影響資本市場(chǎng)股票流動(dòng)性的內(nèi)在機(jī)制，豐富了數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響資本市場(chǎng)交易行為的作用機(jī)制及理論依據(jù)。另外，本文的研究結(jié)論對(duì)于提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策靶向性，正確引導(dǎo)企業(yè)參與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，助力我國(guó)資本市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展，都具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）影響效應(yīng)分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋?jìng)爭(zhēng)格局的關(guān)鍵力量，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)是把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇。近年來(lái)，我國(guó)高度重視數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。2018年，第一屆數(shù)字峰會(huì)在福建省福州市成功舉辦，旨在通過(guò)政策發(fā)布、經(jīng)驗(yàn)交流、成果展示等方式推動(dòng)政企交流互鑒，促進(jìn)開(kāi)放合作，全方位展示數(shù)字中國(guó)建設(shè)最新成果。數(shù)字峰會(huì)迅速凝聚起社會(huì)各界關(guān)于加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)、數(shù)字社會(huì)的共識(shí)，激發(fā)了社會(huì)各界參與數(shù)字中國(guó)建設(shè)的積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造性，成為觀察數(shù)字中國(guó)的風(fēng)向標(biāo)，見(jiàn)證了數(shù)字中國(guó)建設(shè)的顯著成效。

數(shù)字峰會(huì)作為數(shù)字中國(guó)建設(shè)成果展示平臺(tái)，不僅引起企事業(yè)單位的熱情參與，也得到了社會(huì)各界的廣泛熱議。數(shù)據(jù)顯示，歷屆數(shù)字峰會(huì)都吸引數(shù)百家企事業(yè)單位參展，線上線下參會(huì)觀眾更是數(shù)百萬(wàn)。企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)在進(jìn)行成果展示交流的同時(shí)，也吸引了廣大投資者群體的關(guān)注。Merton（1987）［21］提出的投資者有限注意理論認(rèn)為，在金融市場(chǎng)中只有對(duì)投資者有足夠刺激的信息才能被投資者關(guān)注；Barber和Odean（2008）［22］也發(fā)現(xiàn)，被媒體大肆報(bào)道的股票更容易受到投資者的關(guān)注和追捧并進(jìn)行購(gòu)買；曹廷求等（2014）［23］的研究更是證實(shí)，廣告宣傳加大了投資者的熟知度，吸引更多投資者交易股票，從而提高股票流動(dòng)性。理論上而言，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)向資本市場(chǎng)傳遞了一個(gè)“廣告”信息：企業(yè)擁有前沿創(chuàng)新技術(shù)，獲得了最新的創(chuàng)新成果。這種參展信息自然而然形成了一種利好消息，其股票也理所當(dāng)然被投資者認(rèn)為是優(yōu)質(zhì)投資標(biāo)的，從而吸引各類投資者積極購(gòu)買。伴隨著成交量的放大，股票流動(dòng)性得到提升［24］。同時(shí)，參展信息也可能吸引分析師關(guān)注，分析師通過(guò)挖掘參展企業(yè)信息進(jìn)而提供研究報(bào)告，緩解了信息不對(duì)稱，有助于提高股票流動(dòng)性［25-26］。此外，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，投資者越來(lái)越易于通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)了解參展企業(yè)信息。投資者通過(guò)信息媒介的雙向互動(dòng)，也能對(duì)參展企業(yè)的整體信息綜合判斷，進(jìn)而提高信息甄別能力，減少逆向選擇，即表現(xiàn)為更高的股票流動(dòng)性。綜合上述分析，本文提出假設(shè)1。

H1：其他條件不變，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)會(huì)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，表現(xiàn)為企業(yè)股票流動(dòng)性的提高。

（二）影響機(jī)制分析

企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)主要通過(guò)以下三條途徑產(chǎn)生溢出效應(yīng)：

一是提高股票交易強(qiáng)度。數(shù)字峰會(huì)作為當(dāng)前我國(guó)發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)的豐富實(shí)踐和生動(dòng)樣本，為數(shù)字中國(guó)建設(shè)凝聚起廣泛的共識(shí)，歷屆峰會(huì)也成為投資者的關(guān)注焦點(diǎn)。企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)起到了廣告宣傳的效應(yīng)，在傳遞了利好信息的同時(shí)，也擴(kuò)大了品牌知名度，吸引更多的投資者購(gòu)買企業(yè)股票，提升股票流動(dòng)性。

二是提升分析師關(guān)注程度。根據(jù)信息不對(duì)稱理論，市場(chǎng)中作為賣方的企業(yè)比作為買方的投資者掌握更多企業(yè)內(nèi)部信息，信息不對(duì)稱程度增加，投資者交易意愿會(huì)降低，這導(dǎo)致股票流動(dòng)性降低。分析師作為重要的資本市場(chǎng)信息中介［27］，擁有強(qiáng)大的信息渠道和專業(yè)的分析技能。其通過(guò)挖掘和傳遞企業(yè)信息，促進(jìn)市場(chǎng)信息共享，降低了外部投資者的不確定性風(fēng)險(xiǎn)，使股票流動(dòng)性得以提升［28］。尤其是在做強(qiáng)做優(yōu)做大中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略體系下，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)后會(huì)受到更多投資者關(guān)注，這就倒逼分析師需要提供更多的研究報(bào)告以供投資者獲取信息［29］，進(jìn)而推動(dòng)更多分析師關(guān)注參展企業(yè)，并深入挖掘參展企業(yè)的信息，以便向市場(chǎng)提供更多的參展企業(yè)深度信息，從而緩解信息不透明程度，改善參展企業(yè)股票的流動(dòng)性。

三是增強(qiáng)股吧活躍度。投資者對(duì)未來(lái)股市行情的預(yù)期也會(huì)影響其投資決策與行為，并對(duì)股票市場(chǎng)流動(dòng)性產(chǎn)生影響。我國(guó)是以個(gè)人投資者為主導(dǎo)的股票市場(chǎng)，而個(gè)人投資者的專業(yè)性、信息挖掘分析能力都不及機(jī)構(gòu)投資者?；诒F(tuán)取暖的基本思想，股吧論壇成為投資者交流信息的重要渠道?；诠砂傻摹坝米焱镀薄敝卫碜饔?，王丹等（2021）［30］認(rèn)為，股吧中的信息傳播作用和治理作用，能提升企業(yè)信息披露質(zhì)量，減少投資者的逆向選擇；黃燦和蔣青嬗（2022）［31］更是提供了股吧活躍度提高股票流動(dòng)性的直接證據(jù)。所謂“真理越辯越明”，投資者通過(guò)在股吧論壇的雙向互動(dòng)，能對(duì)參展企業(yè)的信息作出綜合判斷，進(jìn)而提升投資者對(duì)信息的甄別能力。同時(shí)，股吧中的信息傳播作用和治理作用，也可以進(jìn)一步提升企業(yè)信息披露質(zhì)量，提高企業(yè)股票的流動(dòng)性。

基于上述分析，本文進(jìn)一步提出假設(shè)1a、1b、1c。

H1a：企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)通過(guò)提高股票交易強(qiáng)度促進(jìn)股票流動(dòng)性；

H1b：企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)通過(guò)提升分析師關(guān)注程度促進(jìn)股票流動(dòng)性；

H1c：企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)通過(guò)增強(qiáng)股吧活躍度促進(jìn)股票流動(dòng)性。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2010—2021年我國(guó)A股上市公司為樣本，在剔除金融及房地產(chǎn)企業(yè)、特殊處理、樣本信息缺失以及凈收益為負(fù)的樣本后，最終得到25 204個(gè)有效觀測(cè)值。為減輕極端值對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，本文還對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行前后1%的縮尾處理。數(shù)字峰會(huì)參展數(shù)據(jù)由相關(guān)機(jī)構(gòu)提供（2），經(jīng)作者手工整理得到；公司財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)自CSMAR公司研究數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量定義與度量

1. 被解釋變量：股票流動(dòng)性（Liq）

本文借鑒當(dāng)前普遍的研究思路［32］，選取Amihud（2002）［33］的非流動(dòng)性指標(biāo)衡量股票流動(dòng)性：

其中：[Dit]為股票年度交易天數(shù)；[ri，t，d]表示股票日度收益率的絕對(duì)值；[Vi，t，d]表示股票日度交易金額；ill反映了交易單位金額股票所能引起的股票價(jià)格變動(dòng)率，即非流動(dòng)性。為了便于解釋，本文進(jìn)一步參考薛海燕和張信東（2021）［34］、黃燦和蔣青嬗（2022）［31］的做法，將ill進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理后取相反數(shù)記為L(zhǎng)iq。Liq值越大，表示股票流動(dòng)性越好。

2. 核心解釋變量：數(shù)字峰會(huì)（Summit）

本文將企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)作為解釋變量（Summit），如果樣本期間企業(yè)自t年起至2021年均參展了（即參加并展覽了創(chuàng)新成果）數(shù)字峰會(huì)，則該企業(yè)第t期及以后的Summit賦值1，其他為0。

3. 控制變量

參考吳非等（2021）［8］的做法，選取影響股票流動(dòng)性的其他因素作為控制變量，包括資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、股權(quán)制衡（Z210）、董事會(huì)規(guī)模（Board）、獨(dú)董比例（Indep）、上市年限（Listage）和兩職兼任（Dual）。

主要變量定義見(jiàn)表1所列。

（三）模型設(shè)定

由于企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)的時(shí)點(diǎn)并非一致，因此本文采用漸進(jìn)雙重差分的固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。

[Liqit=β0+β1Summitit+β2Controlit+μi+λt+εit] （2）

其中：[Liqit]表示股票流動(dòng)性；[Summitit]表示數(shù)字峰會(huì)虛擬變量；[Controlit]表示控制變量；[μi和λt]分別表示個(gè)體及年份效應(yīng)；[εit]表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

文中主要變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2所列。其中，股票流動(dòng)性（Liq）的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為3.331和1.342，最小值為-2.244，最大值為6.207，說(shuō)明樣本企業(yè)的股票流動(dòng)性存在較大差異。企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)（Summit）的均值僅為0.010，說(shuō)明樣本中出席數(shù)字峰會(huì)的企業(yè)非常少，僅占約1%。對(duì)于其他控制變量，所有樣本的取值均分布在正常范圍內(nèi)。

（二）基礎(chǔ)回歸

模型（2）的回歸結(jié)果見(jiàn)表３所列。其中，第（1）列表示僅控制個(gè)體及年份效應(yīng)后的回歸結(jié)果，第（2）列表示加入控制變量后的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，無(wú)論是否加入控制變量，核心解釋變量Summit的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明企業(yè)在參展數(shù)字峰會(huì)后，股票流動(dòng)性得到了提升。由此得出結(jié)論，數(shù)字峰會(huì)可以提高企業(yè)股票流動(dòng)性，H1得到驗(yàn)證。

（三）平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

采用DID的前提是假定處理組和控制組在政策實(shí)施前具有共同的變化趨勢(shì)，即假定企業(yè)在參展數(shù)字峰會(huì)前，股票流動(dòng)性的變動(dòng)趨勢(shì)一致。因此，本文設(shè)置如下動(dòng)態(tài)方程檢驗(yàn)平行趨勢(shì)假定：

其中，[Summitt+k]表示數(shù)字峰會(huì)虛擬變量，如果企業(yè)參展了數(shù)字峰會(huì)，則賦值為1，否則為0。本文除去了k = -1的事件發(fā)生點(diǎn)，將企業(yè)參展前1年作為基準(zhǔn)年份。該模型主要關(guān)注參數(shù)[γk]的大小，即反映數(shù)字峰會(huì)第k年對(duì)企業(yè)股票流動(dòng)性的影響大小。

平行趨勢(shì)動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示?？梢钥闯?，在企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)之前，對(duì)照組與控制組企業(yè)股票流動(dòng)性變化趨勢(shì)基本一致，但在企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)后，系數(shù)置信區(qū)間顯著不包括0，說(shuō)明平行趨勢(shì)動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)基本通過(guò)。此外，圖1還表明在企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)后，股票流動(dòng)性的趨勢(shì)處于正向水平，說(shuō)明數(shù)字峰會(huì)提升了股票流動(dòng)性，H1同時(shí)得到驗(yàn)證。

（四）內(nèi)生性檢驗(yàn)

客觀上，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)可能并非完全隨機(jī)事件。為克服可能存在的內(nèi)生性，本文采用工具變量法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。舉辦數(shù)字峰會(huì)的目的主要是通過(guò)參展各方全方位展示數(shù)字建設(shè)最新成果，促進(jìn)開(kāi)放合作。理論上而言，企業(yè)當(dāng)年如果產(chǎn)出最新科創(chuàng)成果，就極有可能參展數(shù)字峰會(huì)。而創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)實(shí)質(zhì)是人才驅(qū)動(dòng)，人才是科技創(chuàng)新的重要源泉，可以認(rèn)為科創(chuàng)人才影響了企業(yè)是否參展數(shù)字峰會(huì)，而顯然又不直接影響股票流動(dòng)性。因此，本文選取企業(yè)科研人員占企業(yè)總員工的比例（Invpeo）作為企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)的代理變量，采用工具變量最小二乘法（IV-2SLS）進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4所列。第（1）列顯示科研人員占比與企業(yè)參展正相關(guān)，表明企業(yè)科研人員越多，企業(yè)就越有可能獲得創(chuàng)新成果并參展數(shù)字峰會(huì)。第（2）列顯示Summit的回歸系數(shù)在1%的置信水平上顯著為正，表明在考慮內(nèi)生性問(wèn)題的情形下，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)對(duì)股票流動(dòng)性的提升作用依然存在。另外，弱工具變量檢驗(yàn)和不可識(shí)別檢驗(yàn)的F值均通過(guò)顯著性水平，說(shuō)明所選取的工具變量是合理的，保證了結(jié)論的有效性，即H1得到驗(yàn)證。

（五）其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 重新度量政策變量

數(shù)字峰會(huì)于2018年首次召開(kāi)，因此本文將政策時(shí)點(diǎn)定在2018年，重新設(shè)定數(shù)字峰會(huì)虛擬變量Summit。當(dāng)企業(yè)同時(shí)滿足數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)大于或等于2018年和企業(yè)參展了數(shù)字峰會(huì)兩個(gè)條件時(shí)，Summit賦值1，否則賦值0，并使用如下交互項(xiàng)構(gòu)造核心解釋變量：

Summit=Treat×Post

其中：Treat為上市公司參展數(shù)字峰會(huì)虛擬變量；Post為時(shí)間虛擬變量?；貧w結(jié)果見(jiàn)表5第（1）列所列，可以看出，核心解釋變量的系數(shù)仍然在5%的置信水平上顯著為正，說(shuō)明數(shù)字峰會(huì)提高了股票流動(dòng)性，H1得到驗(yàn)證。

2. 重新設(shè)置對(duì)照組

考慮前文在設(shè)置對(duì)照組時(shí)可能將部分中途參展數(shù)字峰會(huì)而后未持續(xù)參展的企業(yè)納入，從而造成估計(jì)結(jié)果的偏誤。本文剔除了中途參展數(shù)字峰會(huì)而后沒(méi)有持續(xù)參展的企業(yè)樣本，重新進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表5第（2）列。可以看出，回歸結(jié)果依然顯著為正，說(shuō)明本文的主結(jié)論可靠。

3. 漸進(jìn)雙重差分法的再評(píng)估

由于原始樣本中企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)可能存在間斷情形，本文借鑒劉沖等（2022）［35］的做法，就政策退出情形進(jìn)行研究。具體做法為：將2018年后企業(yè)參展了數(shù)字峰會(huì)的Summit賦值1，其他賦值0，重新帶入模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表5第（3）列。可以看出，Summit的回歸系數(shù)仍然通過(guò)了置信水平檢驗(yàn)。

4. PSM+DID

由于實(shí)驗(yàn)組樣本較少，可能造成估計(jì)偏差，本文進(jìn)一步使用PSM方法為實(shí)驗(yàn)組企業(yè)重新匹配控制組?？紤]參展數(shù)字峰會(huì)的企業(yè)可能在研發(fā)投入、數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度以及企業(yè)市值方面存在差異，本文以數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（Lndig）、研發(fā)投入（RD）、總市值（All）以及流通股市值（Lt）為協(xié)變量，采用1∶3最鄰近匹配方法為參展企業(yè)尋找匹配樣本進(jìn)行配對(duì)，樣本匹配的協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)偏差如圖2所示?？梢钥闯?，匹配后的匹配變量在處理組與對(duì)照組之間的均值差異顯著下降。剔除未匹配的樣本后重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表5第（4）列?？梢钥闯觯琒ummit的系數(shù)在5%的置信水平上顯著為正，說(shuō)明匹配后的回歸結(jié)果與前文結(jié)論相符，H1再次得到驗(yàn)證。

5. 安慰劑檢驗(yàn)

考慮還可能存在其他隨機(jī)因素對(duì)股票流動(dòng)性產(chǎn)生影響，常見(jiàn)做法是將政策實(shí)施年份提前2～3年進(jìn)行回歸。本文引入改變實(shí)施時(shí)間進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，即人為假設(shè)企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)的時(shí)間提前2年，再次檢驗(yàn)數(shù)字峰會(huì)對(duì)股票流動(dòng)性的影響，結(jié)果見(jiàn)表5第（5）列?？梢钥闯?，雖然Summit的系數(shù)為正，但是未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明假設(shè)的政策時(shí)點(diǎn)未能起到政策效果，進(jìn)一步論證了標(biāo)的企業(yè)股票流動(dòng)性的提升確實(shí)是由參展數(shù)字峰會(huì)引起，而非受其他不可觀測(cè)因素的影響。

6. 替換被解釋變量

借鑒熊家財(cái)和蘇冬蔚（2016）［36］、李沁洋和陳婷（2022）［13］的做法，采用修正的Roll模型重新定義股票流動(dòng)性，Roll指標(biāo)同樣負(fù)向反映了股票流動(dòng)性，本文對(duì)其取相反數(shù)，定義為L(zhǎng)iq2，重新回歸的結(jié)果見(jiàn)表5第（6）列。可以看出，核心解釋變量的系數(shù)并未發(fā)生根本性改變，Summit的系數(shù)仍然在5%的置信水平上顯著為正，說(shuō)明企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)改善了股票流動(dòng)性，H1進(jìn)一步得到驗(yàn)證。

五、機(jī)制分析

上文得到了數(shù)字峰會(huì)促進(jìn)股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，本部分基于理論分析，從交易強(qiáng)度、分析師關(guān)注以及股吧活躍度三個(gè)角度揭示其作用機(jī)制。借鑒江艇（2022）［37］的研究思路，在模型（2）的基礎(chǔ)上添加模型（4）進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)：

[Medit=α0+α1Summitit+α2Controlit+μi+λt+εit] （4）

其中：Medit為中介變量，其他變量與前文保持一致。

（一）數(shù)字峰會(huì)、交易強(qiáng)度與股票流動(dòng)性

大量研究指出，反映交易活動(dòng)水平的指標(biāo)如換手率和交易量等與交易活動(dòng)通過(guò)真實(shí)摩擦效應(yīng)對(duì)資本市場(chǎng)股票流動(dòng)性產(chǎn)生影響［38-39］。本文借鑒徐壽福和陳百助（2021）［40］的做法，采用年平均交易量（Nt）和股票換手率（Turnover）來(lái)度量股票交易強(qiáng)度，兩者均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。模型（2）的基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表6第（1）列所列，模型（4）的回歸結(jié)果見(jiàn)表6第（2）、第（3）列所列?？梢钥闯?，第（1）列中Summit的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明數(shù)字峰會(huì)提升了企業(yè)股票流動(dòng)性；第（2）列以年平均交易量（Nt）為被解釋變量時(shí)，Summit的系數(shù)為0.310，且在5%的置信水平上通過(guò)檢驗(yàn)；第（3）列以股票換手率（Turnover）為被解釋變量時(shí)，Summit的系數(shù)仍然在5%的置信水平上顯著為正，說(shuō)明企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)后，股票市場(chǎng)交易強(qiáng)度顯著提高。而交易行為是形成股票市場(chǎng)流動(dòng)性的前提，已有文獻(xiàn)大多認(rèn)為交易活動(dòng)提升了股票流動(dòng)性［41］。因此，可以推斷交易強(qiáng)度是數(shù)字峰會(huì)影響股票流動(dòng)性的重要渠道之一，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)通過(guò)提高股票交易強(qiáng)度從而促進(jìn)股票流動(dòng)性，H1a得到驗(yàn)證。

（二）數(shù)字峰會(huì)、分析師關(guān)注與股票流動(dòng)性

本文采用年度內(nèi)分析師（團(tuán)隊(duì)）對(duì)上市公司進(jìn)行跟蹤分析的數(shù)據(jù)來(lái)度量企業(yè)被關(guān)注程度（Coverage），回歸結(jié)果見(jiàn)表6第（4）列?？梢钥闯?，Summit的系數(shù)為3.381，且在5%的置信水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字峰會(huì)提升了分析師關(guān)注程度。而現(xiàn)有研究也都表明分析師關(guān)注程度可以通過(guò)提升信息含量和加強(qiáng)外部監(jiān)督來(lái)提高股票流動(dòng)性。因此，可以推斷數(shù)字峰會(huì)通過(guò)提升分析師關(guān)注程度從而促進(jìn)股票流動(dòng)性，H1b也得到了驗(yàn)證。

（三）數(shù)字峰會(huì)、股吧活躍度與股票流動(dòng)性

股吧作為重要的互聯(lián)網(wǎng)社交媒體，是廣大投資者獲取信息的重要渠道。股吧的信息傳播作用能極大地改變資本市場(chǎng)的信息環(huán)境，提升企業(yè)信息披露質(zhì)量，減少投資者的逆向選擇。而樂(lè)觀情緒更容易相互傳染，會(huì)強(qiáng)化投資者情緒的擴(kuò)散［42］。因此，本文收集CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)的“中國(guó)上市公司股吧評(píng)論數(shù)據(jù)庫(kù)”中股吧看漲帖子的數(shù)量并進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，以此反映企業(yè)的股吧活躍度（GB），回歸結(jié)果見(jiàn)表6第（5）列?？梢钥闯?，此時(shí)Summit的系數(shù)為0.402，亦在1%的置信水平上顯著，說(shuō)明數(shù)字峰會(huì)顯著提高了股吧活躍度。而股吧活躍度能夠改善信息環(huán)境，減少投資者的逆向選擇，即表現(xiàn)為更高的股票流動(dòng)性。因此，本文推斷數(shù)字峰會(huì)通過(guò)增強(qiáng)股吧活躍度從而改善股票流動(dòng)性，H1c同樣得到驗(yàn)證。

六、進(jìn)一步分析

（一）基于信息環(huán)境的異質(zhì)性檢驗(yàn)

延續(xù)數(shù)字峰會(huì)溢出效應(yīng)的作用邏輯，可以推論：企業(yè)與投資者之間的信息透明度會(huì)影響投資者的投資意愿。如果企業(yè)與投資者的信息不透明程度越高，那么投資者獲取的信息就越少，對(duì)于這類企業(yè)而言，企業(yè)參展數(shù)字峰應(yīng)該能夠產(chǎn)生更強(qiáng)的溢出效應(yīng)。為了驗(yàn)證上述推論，本文采用盈余管理水平來(lái)衡量企業(yè)的信息環(huán)境。盈余管理程度越低，說(shuō)明企業(yè)的信息環(huán)境越好。

本文利用修正的瓊斯模型計(jì)算得到可操控應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值來(lái)衡量盈余管理程度（RES），并依據(jù)數(shù)據(jù)的年度—行業(yè)中位數(shù)將樣本設(shè)置為盈余管理高低兩組，并在不同樣本中分別重新進(jìn)行實(shí)證回歸，結(jié)果見(jiàn)表7所列。從表7可以看出，在盈余管理水平較高的組別中，核心解釋變量顯著為正，而在其他組別中，Summit的系數(shù)未能通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明對(duì)信息環(huán)境較差的企業(yè)，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)的溢出效應(yīng)越強(qiáng)，驗(yàn)證了數(shù)字峰會(huì)溢出效應(yīng)的來(lái)源在于信息環(huán)境。

（二）基于政策年份沖擊的異質(zhì)性檢驗(yàn)

企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)產(chǎn)生的廣告宣傳具有資本市場(chǎng)的溢出效應(yīng)，能夠基于“熟知引發(fā)的投資”模式提高這類企業(yè)股票的關(guān)注度和熟識(shí)度。理論上而言，多次參展數(shù)字峰會(huì)的企業(yè)可能更易被投資者熟知，其企業(yè)的股票流動(dòng)性更強(qiáng)。本文按照企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)年份進(jìn)一步探究政策的重復(fù)沖擊效應(yīng)，回歸結(jié)果見(jiàn)表8所列。可以看出，企業(yè)參展次數(shù)越多，流動(dòng)性改善的效果越強(qiáng)，隨著參展次數(shù)的減少，流動(dòng)性改善的效果有所減弱。研究結(jié)論驗(yàn)證了上文平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果，同時(shí)也說(shuō)明上市公司要想通過(guò)品牌或者廣告效應(yīng)來(lái)提高股票流動(dòng)性，就需要持續(xù)在科技創(chuàng)新方面發(fā)力，爭(zhēng)取投資者的持續(xù)信任。

（三）經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)

本文還對(duì)數(shù)字峰會(huì)溢出效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了研究。如果數(shù)字峰會(huì)產(chǎn)生了提升股票流動(dòng)性的積極效應(yīng)，那么就可以推論企業(yè)面臨的融資約束應(yīng)當(dāng)?shù)玫骄徑狻?/p>

參考Kim等（2020）［43］、巫岑等（2022）［44］的做法，本文采用兩階段最小二乘法（2SLS）模型來(lái)驗(yàn)證上述推論。在第一階段模型中，除了Summit，本文將模型（2）中的其余變量取前后兩期的變化值，估計(jì)出因變量的擬合值（Liq_hat），體現(xiàn)數(shù)字峰會(huì)影響下的樣本企業(yè)股票流動(dòng)性變化值；在第二階段模型中，以Liq_hat為解釋變量，以融資約束的前后兩期變化值為因變量，其余控制變量和固定效應(yīng)與原模型（2）相同，Liq_hat的系數(shù)也體現(xiàn)了數(shù)字峰會(huì)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)對(duì)企業(yè)融資約束的影響。

本文采用SA模型和KZ模型來(lái)衡量企業(yè)面臨的融資約束，根據(jù)上述解釋取前后兩期的變化值（ΔSA、ΔKZ），并帶入模型進(jìn)行回歸。第一階段模型的回歸結(jié)果見(jiàn)表９第（1）列所列，可以看出，在其他變量取變化值后，Summit的系數(shù)仍在5%的置信水平上顯著為正，說(shuō)明數(shù)字峰會(huì)的溢出效應(yīng)仍然得到驗(yàn)證。以第一階段模型的擬合值Liq_hat為解釋變量的第二階段模型回歸結(jié)果見(jiàn)表９第（2）列，結(jié)果顯示，股票流動(dòng)性的變化值與融資約束的變化值負(fù)相關(guān)，說(shuō)明由企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)引發(fā)的企業(yè)股票流動(dòng)性的提高最終帶來(lái)了融資約束的緩解，上述推論得到了驗(yàn)證。

七、結(jié)論與建議

數(shù)字峰會(huì)充分發(fā)揮“四個(gè)平臺(tái)”重要功能，對(duì)資本市場(chǎng)發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。本文以企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，采用漸進(jìn)雙重差分模型，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字峰會(huì)在資本市場(chǎng)上的溢出效應(yīng)，并進(jìn)一步探究其作用機(jī)制及經(jīng)濟(jì)后果。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字峰會(huì)提高了股票流動(dòng)性，在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，結(jié)論仍然成立；機(jī)制檢驗(yàn)表明，企業(yè)參展數(shù)字峰會(huì)能夠提高股票交易強(qiáng)度、提升分析師關(guān)注程度以及增強(qiáng)股票活躍度從而促進(jìn)股票流動(dòng)性；經(jīng)進(jìn)一步的異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字峰會(huì)的溢出效應(yīng)在信息環(huán)境較差的企業(yè)中更為顯著，而且企業(yè)多次參展數(shù)字峰會(huì)更能促進(jìn)股票流動(dòng)性的提高；在經(jīng)濟(jì)后果方面，本文發(fā)現(xiàn)數(shù)字峰會(huì)提高股票流動(dòng)性具有緩解企業(yè)融資約束的作用。研究結(jié)論證實(shí)了數(shù)字峰會(huì)的溢出效應(yīng)，提供了數(shù)字峰會(huì)經(jīng)交易行為、分析師以及投資者傳遞到資本市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：一是政府及監(jiān)管機(jī)構(gòu)要激發(fā)上市公司建設(shè)數(shù)字中國(guó)的積極性、主動(dòng)性。本文研究發(fā)現(xiàn)，在歷屆數(shù)字峰會(huì)中，上市公司參與度不足1%，這說(shuō)明我國(guó)上市公司還需要著力貫徹?cái)?shù)字發(fā)展理念，推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，相關(guān)機(jī)構(gòu)要充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)資本市場(chǎng)的治理作用，在完善資本市場(chǎng)過(guò)程中引領(lǐng)企業(yè)創(chuàng)新活力，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，營(yíng)造良好數(shù)字生態(tài)。二是要著力改善資本市場(chǎng)信息環(huán)境。有效披露信息能提高利益相關(guān)者對(duì)資本市場(chǎng)的認(rèn)知程度和投資意愿，改善投資環(huán)境，緩解市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)出臺(tái)企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)信息的強(qiáng)制性或自愿性披露規(guī)則，發(fā)揮其對(duì)資本市場(chǎng)流動(dòng)性的提升作用，提高資本市場(chǎng)活躍度。三是上市公司要將分析師研報(bào)以及網(wǎng)絡(luò)輿情等信息媒介的管理上升到企業(yè)戰(zhàn)略的高度，作為企業(yè)市值管理和投資者關(guān)系管理實(shí)踐的重要環(huán)節(jié)。企業(yè)應(yīng)了解投資者關(guān)心的問(wèn)題，及時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿論信息激濁揚(yáng)清，打通投資者與上市公司間的信息交流橋梁，為資本市場(chǎng)的健康發(fā)展作出更多努力。

注 釋：

（1）數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)官方網(wǎng)站http：//www.szzg.gov.cn/。

（2）本文數(shù)據(jù)支持源自福建省互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、福建省數(shù)字福建建設(shè)領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室和福州市人民政府，文責(zé)自負(fù)。

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