市场关注与机构股市泡沫骑乘

奥鹏网院作业

市场关注与机构股市泡沫骑乘
刘艺林1 方茜2

(1.上海财经大学金融学院，上海 200433；2.上海立信会计金融学院金融学院，上海 201209)

摘 要： 中国股市难慢牛现象长期存在，指数创新高时往往伴随着市场的暴涨暴跌。本文用理性投机理论揭示了机构投资者在指数创新高时存在泡沫骑乘，从而导致市场的暴涨暴跌。研究发现，在指数刚创新高时，机构投资者出于对泡沫的关注会选择骑乘泡沫，直到指数创新高频次较高时卖出股票。机构投资者之所以能够进行泡沫骑乘，是因为随着指数创新高频次的增加，个人投资者情绪逐渐高涨并追逐泡沫。进一步从个股层面研究机构投资者行为，发现机构投资者会利用个人投资者有限关注，倾向于选择高关注度的股票进行泡沫骑乘，并在泡沫破裂前更倾向卖出低关注度股票。本文结果表明机构投资者会诱导非理性个人投资者参与追逐泡沫，导致资本市场脱离价值，严重损害个人投资者利益。

关键词： 市场关注； 创新高； 机构投资者； 泡沫骑乘

一、引言
在中国股票市场上，指数创新高事件往往伴随着市场的暴涨暴跌，难以形成持续的健康牛行情。股市暴涨暴跌严重影响了中国证券市场的健康发展，对于资本市场和投资者来说是难以规避的系统性风险。为何中国股市难慢牛？是什么因素促使市场大幅波动？

一般认为，个人投资者是泡沫的源泉。在有限关注理论中，指数创新高事件通常用来反映市场关注度，指数创新高时个人投资者会表现出处置效应而净卖出股票，进而降低次日市场收益率[1]。显然，从个人投资者有限关注角度并不能解释为何市场创新高时往往出现股市的暴涨暴跌，那么机构投资者是否在其中起到推波助澜的作用？

文献通常认为机构投资者是相对成熟的投资者，机构投资者比个人投资者更为理性，不易受市场噪音的影响，能够抵消市场的狂热情绪，纠正非成熟投资者的错误定价，从而稳定股价[2-4]。但也有研究指出，机构投资者会利用噪音交易者情绪选择正反馈交易策略，推高股市泡沫，加剧市场波动[5]。也有研究发现，机构投资者并不一定会及时消除异象，甚至会更加倾向于买入高估的空头方股票[6-7]。面对这一争论，有人提出价格波动水平是机构投资者能否稳定市场的重要因素[8-10]。据此，本文推测，机构投资者在指数创新高时可能会放大市场波动。

本文指出，指数创新高带来的市场关注度会催化机构投资者股市泡沫骑乘[11-12]行为。泡沫骑乘一般是指在价格上涨时继续买入高估值的股票，在泡沫破裂之前卖出以获取收益，引申到市场层面是指，在市场指数不断上涨并出现泡沫时继续买入，并持续到市场泡沫破裂而获利。De Long等(1990)[5]、Abreu和Brunnermeier(2003)[13]的理性投机理论认为，理性投资者在泡沫期间的最优选择是骑乘泡沫。因此，本文推测，在中国股票市场上，指数创新高时的高市场关注度让机构投资者更充分意识到市场泡沫的出现并进行骑乘，通过利用个人投资者有限关注并吸引个人投资者跟随而获利。

本文发现，机构投资者资金在市场指数刚创新高时净流入市场，但在市场指数近期创新高频次较高时机构投资者资金开始净流出，并从中获得更高收益，这符合泡沫骑乘的行为表现。机构投资者能够骑乘泡沫，基础是能够吸引个人投资者跟随，对此研究发现个人投资者随着指数创新高频次的增加，市场关注度不断累加，投资者情绪随之高涨，并不断涌入股市。进一步从个股层面研究机构的泡沫骑乘行为，发现机构投资者在指数刚创新高时会选择买入高关注度的股票，而在指数频繁创新高、泡沫面临破裂时，会普遍卖出股票，并倾向于优先卖出关注度最低的个股。最后，为了更完整地观察泡沫破裂后的投资者行为，本文研究发现市场暴跌会加速机构投资者卖出，而个人投资者在刚暴跌时由于情绪高涨还在净买入。这说明本应稳定市场的机构投资者，在指数创新高伴随的高市场关注度下，进行泡沫骑乘，助推市场泡沫进一步膨胀，造成股市暴涨暴跌。这些发现对市场监管有重要意义。

本文运用理性投机理论揭示了市场指数创新高带来的市场关注度会催化机构投资者泡沫骑乘行为，这可能是造成中国股票市场难慢牛的原因。本文的贡献和创新包括以下几点：(1)丰富了理论上对市场关注度的研究。不同于国外证券市场，本文发现中国股票市场整体关注度对个人投资者行为影响不仅体现为处置效应，还会导致个人投资者非理性跟进机构行为；(2)揭示了机构投资者的理性投机行为助长股市波动。本文从市场层面和个股层面验证了机构投资者并不总是及时纠正错误定价，也会骑乘泡沫，助推股市暴涨暴跌；(3)解释了中国股票市场慢牛之难的原因。本文从市场关注度视角揭示，指数创新高时的高市场关注会催化机构投资者泡沫骑乘，使得市场指数难以平稳增长。

二、理论分析
(一)有限关注对投资者行为的影响
现有关于有限关注理论的文献大多研究的是个股横截面关注度差异，诸如异常成交量、异常收益率、新闻报道、搜索指数等等[14-20]，这些文献一致表明，个股关注度会显著影响个人投资者的买入行为，而对卖出行为影响甚微，从而引起个人投资者净买入行为，股票收益率提高。而且，达成普遍共识的是，机构投资者不会受到有限关注的影响。因为机构投资者拥有更多的人力、物力等资源，注意力对机构投资者而言并非稀缺[14]。

关于整个市场关注度的研究并不多，Yuan(2015)[1]利用道琼斯指数创新高事件作为整个市场吸引关注的事件，发现道琼斯指数创新高后个人投资者由于处置效应倾向于卖出股票，导致次日市场收益下降。该文只研究了市场关注度对个人投资者行为的影响，并未涉及机构投资者行为。

现有文献大多认为机构投资者免受有限关注的影响，但在中国股票市场上，市场指数创新高往往伴随着市场泡沫的膨胀，创新高事件的发生会使得机构投资者关注市场泡沫是否出现，从而选择正反馈交易策略，继续推动泡沫[5]。另一方面，机构投资者会利用个人投资者有限关注来获利[20]。个人投资者在指数创新高时会由于处置效应卖出手中股票[1]，这为机构投资者骑乘泡沫行为提供了可能。

(二)机构投资者的股市泡沫骑乘
机构投资者与股市暴涨暴跌现象之间的关系一直是学术研究的热点。经典的有效市场假说认为，机构投资者推崇价值投资和长期投资理念，当市场出现泡沫时，会通过套利行为迅速卖空股票，使泡沫迅速破灭，从而达到稳定市场的作用。套利限制理论认为，由于卖空限制、市场缺乏完全替代品、噪音交易者风险等因素的存在，机构投资者并不能完全消除错误定价[9]。因此，当市场出现泡沫时，机构投资者的理性做法是静待泡沫的不断膨胀和最终破裂。但越来越多的研究发现，机构投资者并未稳定市场，反而加剧了市场波动。

机构投资者会利用噪音交易者的市场情绪或者机构投资者之间行为的非同时性进行泡沫骑乘，从而助推了市场的暴涨暴跌[5,13]。De Long等(1990)[5]证明市场情绪持续乐观向上时，机构投资者不会采取反向交易，而可能选择正反馈交易策略，因为个人投资者很可能出于正反馈交易动机在下一期以更高价格买入。Abreu和Brunnermeier(2003)[13]认为，理性套利者发现市场存在泡沫并最终会破裂，但单凭自己做空又无法使得泡沫破裂，同时也不知道其他套利者何时会卖出，理性套利者就有动机追逐泡沫，直至套利者协同卖出。这些理论表明，理性投资者并不总是消除错误定价，而是会选择骑乘泡沫获取更大收益。已有研究发现大量机构投资者骑乘股市泡沫以获利的证据[7,11]。国内研究中也有不少机构投资者骑乘股市泡沫的证据。陈国进等(2010)[21]发现，机构投资者会利用市场投资者的行为金融偏差主动进行泡沫骑乘，从而成为股市暴涨暴跌的助推器。陈国进和马柯(2012)[22]指出，中国证券市场上的精明投资者具有骑乘泡沫的动机，而且骑乘泡沫也是投资者面临泡沫时的理性行为。周为(2019)[23]证明中国股市泡沫产生期间机构投资者存在显著的泡沫骑乘行为，该行为没有消除价格偏差反而进一步推动了股市泡沫的产生和膨胀。这些研究都认为机构投资者会进行泡沫骑乘以获利。

(三)假设提出
受上述文献启发，本文运用理性投机理论解释为何市场指数创新高总是伴随着市场的暴涨暴跌，探讨创新高事件带来的关注度效应是否催化了机构投资者泡沫骑乘行为。市场指数创新高通常对应市场整体估值达到相对高位，意味着市场泡沫可能出现。本文认为，由于监控成本存在，投资者交易是间断的，市场指数创新高事件会使机构投资者加强对市场泡沫的监控关注。在刚创新高时机构投资者选择骑乘泡沫，并凭借对泡沫的准确把握从骑乘中获利[5,11]。市场指数频繁创新高时，市场情绪高涨，个人投资者会对持续的显著信息过度反应[24]，可能预示着泡沫破裂临近，此时机构投资者会开始反向交易。据此，本文提出假设1。

H1 在市场指数刚创新高时，机构投资者资金净流入股市；随着创新高频次的增加，机构投资者逐渐卖出。

机构投资者能够骑乘市场泡沫，是以能够吸引非理性个人投资者跟随为前提，因此在机构投资者泡沫骑乘结束时会吸引大量个人投资者进入市场，将风险转移给个人投资者。另一方面，在市场指数刚创新高时，个人投资者的处置效应为机构投资者骑乘泡沫提供了流动性。据此，本文提出假设2。

H2 在市场指数刚创新高时，个人投资者净卖出；随着创新高频次增加，个人投资者情绪高涨，个人投资者资金净流入。

前文从整个市场角度分析了机构投资者的行为，在个股层面机构投资者也会表现出一致的行为特征。Yuan(2015)[1]指出市场关注会加剧个股关注度的差异，那些突出的个股会受到更多的关注。机构投资者会利用个人投资者有限关注来获利[19]，因此机构投资者在选择泡沫骑乘时，优先选择高个股关注度的股票。而在泡沫破裂前，机构投资者会优先卖出低个股关注度的股票。据此提出假设3。

H3 在市场指数刚创新高时，机构投资者会优先买入高个股关注度的股票；随着创新高频次的增加，机构投资者更多卖出低关注度个股。

三、研究设计
(一)指数创新高事件
在有限关注理论中，指数创新高事件被用作刻画整个市场关注度[1]，本文选择沪深300指数创新高事件作为市场关注度的代理事件。

中国股票市场上的指数种类繁多。中国证券市场由上海交易所和深圳交易所构成，公司仅可选择二者之一上市，指数创新高事件最好能体现两个分市场的整体情况。目前市场中的大部分股票指数，无论是综合指数，还是成份股指数，都只是分别表征了两个市场各自的行情走势，均不能反映沪、深两个市场的整体走势。沪深300指数则是反映沪、深两个市场整体走势的“晴雨表”。指数样本选自沪、深两个证券市场，覆盖了大部分流通市值。其成份股为市场中市场代表性好、流动性高、交易活跃的主流投资股票，能够反映市场主流投资的收益情况。而且，沪深300指数具有相当高的关注度水平，为广大投资者熟知，也是机构投资者投研的常用指标。

由于中国股市从长期看并不存在上涨趋势，本文在Yuan(2015)[1]的方法基础上对沪深300指数创新高事件设定改进，将市场关注度事件定义为当日沪深300指数的收盘指数水平在近一年(52周)内达到最高值。

(二)主要变量设定
1．被解释变量

本文考察的是指数创新高时的机构投资者行为，为了区分各个类型的投资者，文献中一般利用每笔成交金额规模来划分每笔交易所属的投资者类型。与李心丹等(2014)[25]中的方法相似，本文根据同花顺iFind数据库中提供的数据，在单笔成交金额小于5万元时，定义其为个人投资者交易；在单笔成交金额大于100万元时，定义其为机构投资者交易；单笔成交金额在5万元与100万元之间的交易，定义其为中等类型投资者交易。相应地，分别将个人投资者与机构投资者的资金净流入量指标定义为Flowt_Small与Flowt_Large。尽管有部分个人投资者的交易金额也很大，机构也越来越多倾向于拆分大额订单，但他们的行为不会因为订单拆分而改变，因此这种划分不会对结果造成影响。

用Flowp,t代表投资者类型p在t日的整个市场资金净流入量，借鉴Kumar和Lee(2006)[26]及Kaniel等(2008)[27]的方法，利用不同类型投资者买入卖出交易的差额，来构造各种类型投资者的净买入指标NTp,t。

width=140,height=61,dpi=110
其中，VBp,t为投资者类型p在t日的买入金额，VSp,t为投资者类型p在t日卖出金额，两者相减得到每种类型投资者的净买入金额。最后以前250个交易日市场成交量Vold的平均值进行标准化。NTp,t大于0则表明投资者类型p净买入。

2．市场关注度事件变量

前文分析指出，沪深300指数创新高事件是良好度量市场高关注度水平的事件。故定义市场关注度变量为虚拟变量，当沪深300指数在t日创近一年的新高，则HS300t=1，否则HS300t=0。

3．近期创新高次数

机构投资者会在泡沫破裂前将股票卖给非理性个人投资者，Griffin和Tversky(1992)[24]认为个人投资者会对持续的显著信息过度反应，吸引关注事件的频繁发生也会影响到投资者的行为，在近期沪深300指数频繁创新高时，市场关注度水平更高，整个市场情绪发生变化，个人投资者热情上升，导致市场过度反应。故近期创新高次数的不同会造成指数创新高事件的异质性。

本文通过加入近期指数创新高次数来控制指数创新高事件的异质性。定义近20个交易日沪深300指数创新高次数Sum_HSt=(HS300t-1+…+HS300t-20)*HS300t。即指数未创新高时，Sum_HSt=0；指数创新高时，Sum_HSt=HS300t-1+…+HS300t-20。

4．市场收益率

根据Chordia和Subrahmanyam(2004)[28]，需控制当期市场收益率Mktrett和过去一年市场累积收益率Mktrett-250,t。本文是从整个市场的层面研究机构投资者行为，考虑到上海深圳两个分市场各自行情走势问题，相较于上证指数和深圳成指这样的分市场指数收益率，综合A股市场日回报率数据更为合适，故取综合A股市场日回报率作为市场回报率变量Mktrett。

表1 主要变量定义

width=686,height=252,dpi=110
(三)模型设定
为研究指数创新高时机构投资者行为，本文借鉴Yuan(2015)[1]的方法建立模型(1)。

Flowt+1_Large=a+b*HS300t+c*Sum_HSt+d*Flowp,t+e*Rett+f*Rett-250,t+εt+1

(1)

其中，Flowt+1_Large为t+1日机构投资者的资金净流入，反映机构投资者的行为特征；HS300t为股票市场在t日是否发生沪深300指数创新高事件的虚拟变量，用来刻画市场的关注度水平；Sum_HSt为近期沪深300指数创新高频次；Rett为股票市场t日收益率；Rett-250,t为过去250天的综合A股市场累计收益率。回归结果用Newey-West方法对t值进行调整。

为控制沪深300指数创新高事件中蕴含的市场信息的影响，根据Yuan(2015)[1]的方法，在回归(1)中加入变量SH和变量SZ。上证指数和深证成指包含了更广泛的市场信息，反映了整个市场的基本情况。在投资者可以完全处理所有信息的假设下，指数创新高事件基本跟市场基本信息相关，那么更广泛的指数创新高事件会有更强的因果关系。然而事实并非如此，市场关注度有着强烈的影响，在控制了SH变量包含的市场信息后，就可检验沪深300指数创新高事件所带来的关注度效应对机构投资者行为的影响。

(四)样本选择和描述性统计
沪深300指数由沪、深证券交易所于2005年4月8日联合发布，本文样本时间跨度选取为2010年至2018年，除投资者资金流向数据来自同花顺iFind外，其他所有样本数据来自于国泰安CSMAR数据库。

首先，本文观察中国股市市场指数创新高是否意味着市场泡沫。图1中描绘了沪深300指数与其对应的市场估值。可以看到整个市场估值水平(市盈率)基本随着市场指数变化，当市场指数达到较高位置，甚至创新高时，市场估值也会处于相对高位，这也意味着市场泡沫可能出现。

width=693,height=346,dpi=110
图1 指数创新高与市场估值水平

表2检验了沪深300指数创新高不同频次下次日机构投资者行为的差异。从结果可以看出，随着创新高频次的增加，机构投资者对市场整体的资金净流出在加强，如在创新高频次较高时(在分位数70%以上)，资金净流出指标为-1.990 0，显著为负，且远远小于其他创新高频次和未创新高时的净流出值。而在指数刚创新高时(在分位数30%以下)，机构投资者资金也净流出，但规模远小于其他时间，这可能表明机构此时在骑乘泡沫的时候只选择了部分股票，而对其他股票净卖出。这在后文有进一步分析。

表2 指数创新高与机构投资者行为

width=686,height=281,dpi=110
各主要变量的描述统计如表3所示。HS300的均值为0.04，样本区间内约有96个交易日沪深300指数创新高，略高于上证指数和深证成指创新高次数，侧面表明沪深300指数更为活跃。近期指数创新高次数Sum_HS最大值为14，即近20个交易日内最多有14个交易日沪深300指数接连创新高。

表3 描述性统计

width=686,height=228,dpi=110
四、实证结果
(一)创新高与机构泡沫骑乘
本文用模型(1)检验指数创新高时的机构投资者是否存在泡沫骑乘。所有回归结果均采用Newey-West方法估计得到t值，回归结果如表4。

表4列(1)中在未控制近期指数创新高次数时，沪深300指数创新高对机构投资者行为的影响并不显著，这并不意味着机构投资者行为未受影响，而可能是机构投资者的行为在不同时段的创新高表现出不同的特征。在模型中加入近期指数创新高次数后，机构投资者行为表现出显著特征，如列(2)所示。列(2)中HS300t的系数为0.51，显著为正，而Sum_HSt的系数为-0.08，显著为负。说明机构在沪深300指数刚创新高时表现出净买入行为，而随着指数创新高频次的增大，机构投资者逐渐做出净卖出行为。通过简单的系数运算可知，在近期创新高次数超过7次后，指数创新高对机构投资者资金流向的影响为负，机构投资者开始选择结束泡沫骑乘。因此，这验证了指数创新高的市场关注催化了机构投资者泡沫骑乘。

表4 指数创新高与机构投资者行为

width=686,height=498,dpi=110
注：括号中为t值，*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平显著，下同。

(二)创新高与个人投资者追逐
在提出假设2时，本文指出机构投资者能够骑乘泡沫，存在两个前提，一是在机构净买入时个人投资者会提供流动性，二是机构卖出时个人投资者会非理性追逐。本文接下来将检验这两个条件是否成立。

表5中列(1)和列(2)检验了指数创新高时的个人投资者行为，同样可以发现在未考虑创新高频次时，指数创新高的市场关注对个人投资者行为影响并不显著，而在控制近期指数创新高次数后，如列(2)系数所示，HS300t系数为-0.43，显著为负，Sum_HSt的系数为0.06，显著为正。在指数刚创新高时，个人投资者表现出明显的净卖出行为，这与Yuan(2015)[1]的结果一致，个人投资者在高市场关注时更多关注自己持有的股票，会出于处置效应卖出股票。另外，同样经过系数运算可得在近期创新高频次超过7时，个人投资者资金净流入股市，这也印证了机构投资者对市场泡沫的精确把握。

表5 指数创新高与个人投资者追逐

width=686,height=481,dpi=110
为何个人投资者会在指数创新高频次较高时追逐涌入股市，本文从市场情绪的角度进行解释。以往文献度量投资者情绪大多基于月度数据，如易志高和茅宁(2009)[29]构建的投资者情绪综合指标CICSI。本文考察的是日度水平上的投资者情绪变化，因此选取封闭式基金折价率作为个人投资者情绪指标DISCOUNTt，减去前20个交易日的平均值以去趋势，数据来自于RESSET数据库。实证结果如列(3)所示。HS300t系数为-0.363 7，并不显著，Sum_HSt的系数为0.058 8，显著为正。这表明个人投资者情绪确实随着市场指数的推高而不断高涨，使得个人投资者对风险的容忍度上升，更倾向于追逐泡沫。

(三)创新高与机构在个股层面行为
前文验证了在整个市场层面，指数创新高会催化机构投资者泡沫骑乘，在刚创新高时继续持有、买入股票，而在创新高频次持续增高时选择卖出股票，结束骑乘。为了进一步验证机构投资者泡沫骑乘理论，本文从个股层面继续深入探究机构投资者行为是否符合泡沫骑乘的特征。

正如前文所说，机构投资者需要吸引个人投资者跟随才能实现泡沫骑乘，机构投资者会在指数刚创新高时偏好选择高个股关注度的股票，因为个人投资者在市场关注上升时更多关注这些吸引人的股票，个股间的关注度差异增加[1]。相应地，在指数创新高频次较高，机构投资者开始卖出时，会更倾向于卖出低关注度的个股，低关注度个股更缺少泡沫膨胀的动力。

据此，本文观察在不同指数创新高频次时，机构投资者对不同关注程度个股的净买入行为。本文用异常成交量来刻画个股关注度，参照Barber和Odean(2008)[14]中变量的构造方法，收益率指标为前一日的股票收益率，异常成交量指标为

width=67,height=49,dpi=110
其中，Vi,t是股票i在交易日t的成交量或者成交金额。width=23,height=23,dpi=110代表股票i在交易日t之前250个交易日的平均成交量或者成交金额。

本文在每个交易日根据个股关注度从低到高构造10个投资组合，然后根据创新高频次将交易日分类，观察不同创新高频次下，机构投资者对不同个股关注度投资组合的买卖行为。结果如表6所示。列(1)为未创新高时的机构投资者行为，可以发现此时机构投资者行为对个股关注度并不敏感，与不同关注度组合的投资行为相近。这与以往文献认为机构投资者不受个股层面有限关注影响的结论一致。列(2)-(4)依次表示创新高频次从低到高三类情形时的机构投资者行为特征。列(2)中发现在低关注度的股票组合中，机构投资者并没有净买入行为，甚至倾向于净卖出，而在高关注度组合中，机构投资者净买入行为显著。表明指数刚创新高时，机构投资者对高个股关注的股票组合有更高的净买入倾向，会选择高个股关注度的股票进行泡沫骑乘。而在列(4)中，相较于列(2)机构投资者整体更倾向于卖出股票，只在个股关注度最高的股票组合上还继续持有，而在个股关注度最低的股票组合上大幅卖出，只有高关注度的个股才能在市场泡沫中有继续推高的动力。结果表明，机构投资者会在指数创新高时更倾向于买入高关注度个股，而在创新高频次较高时，整体呈现卖出行为，并大幅卖出低关注度个股。这是机构投资者市场层面泡沫骑乘的微观体现。

表6 指数创新高与机构投资者个股层面行为

width=686,height=481,dpi=110
五、稳健性检验
(一)用创业板指数创新高事件做稳健性检验
提到中国股票市场指数，创业板指数也是被投资者熟知的指数，其全面反映了创业板市场的运行情况。在各媒体披露指数信息时，创业板指数也在明显位置，也是被投资者高度关注的指数。本文接下来用创业板指数创新高事件代替沪深300指数进行稳健性分析。

首先构建创业板指数创新高事件变量CYt，方法与HS300t相同，当创业板指数达到近一年(250交易日)最高点时CYt=1。由于创业板指数于2010年6月1日由深交所正式编制和发布，剔除刚发布前一年数据，故样本数据从2013年开始至2018年。实证结果如表7所示，列(1)检验了创业板指数创新高事件对机构投资者行为的影响。可以看到，CYt的系数为0.308 7，显著为正，Sum_HSt系数为负，仅在10%的水平上显著，结果也表明创业板指数创新高时也在一定程度上催化机构投资者骑乘泡沫，与前文结果一致。

表7 创业板指数创新高对投资者行为的影响

width=686,height=469,dpi=110
表7列(2)进行了传染检验(Contagion Test)，研究了创业板指数创新高事件对上海A股市场上的机构投资者行为的影响。由于创业板是由深交所发布，其样本股均在深交所上市，不包含上海A股市场个股。根据本文的理论分析，创业板指数创新高会吸引整个股票市场的关注度，不仅对指数本地市场有影响，同样会对非指数市场上的投资者产生相似的作用。实证结论证明了本文的假设。列(2)被解释变量为上海A股市场上机构投资者资金净流入指标，CYt的系数为0.20，Sum_HSt系数为负，均只在0.1的水平上显著，实证结果也表明创业板指数创新高在一定程度上可以影响跨市场的机构投资者行为。

(二)市场暴跌时的机构投资者行为
前文研究了机构投资者在指数创新高时会因市场关注而进行泡沫骑乘，加剧了市场的暴涨。本文最后探讨在泡沫破裂后，市场暴跌时，机构投资者会采用什么样的交易策略，是否会稳定股市。

根据前文理论分析，机构投资者会在套利者意见一致时协同卖出，致使泡沫破裂[13]，此时机构投资者没有继续骑乘泡沫的现实基础，卖出股票是他们的最优策略，以等待下一次泡沫的来临。而个人投资者由于此时正处于情绪的高点，不能及时吸收市场已经反转的信息，从而被套在市场高位。

本文用当日沪深300指数跌幅超过3%作为市场崩盘事件Crasht，市场崩盘样本量约为总样本的5%，类似地，用上证指数和深证成指的崩盘控制基本面信息，回归模型与模型(1)相同。实证结果如表8所示。

表8 市场崩盘时的市场关注度对投资者行为的影响

width=686,height=357,dpi=110
Crasht代表当天沪深300指数是否大跌超过3%，Sum_Crasht为崩盘日的前20个交易日中有多少次崩盘，SH_Crasht和SZ_Crasht分别代表上证指数和深证成指的崩盘事件。列(1)为机构投资者资金流情况，Crasht系数显著为负，表明在刚崩盘时，机构投资者就大量卖出股票，资金显著净流出。Sum_Crasht系数并不显著，表明机构在之后的市场大跌行情中并没有明显的资金流动，可能在等待下一次骑乘泡沫机会。列(2)为个人投资者资金流情况。Crasht系数在10%水平上显著为正，表明个人投资者在市场刚开始崩盘时资金还存在净流入，市场热情不减。Sum_Crasht系数显著为负，说明随着市场崩盘的继续，个人投资者逐渐抛售股票，资金大量流出。可见，个人投资者在经历了较多次市场暴跌后才流出股市，而机构投资者较早逃离，获得了骑乘收益。市场暴涨暴跌严重损害个人投资者的利益。

六、结论与启示
(一)研究结论
本文揭示了中国股票市场难出现慢牛的原因可能是市场指数创新高带来的市场关注催化了机构投资者泡沫骑乘行为。指数创新高事件往往意味着市场估值的高企，机构投资者由于监控成本的存在会加大对市场泡沫的关注。本文发现，机构投资者在市场指数刚创新高时会进行泡沫骑乘，体现为资金净流入股市，助推股市泡沫的产生和膨胀。随着指数创新高频次增加，机构投资者开始净卖出股票，最终使得市场泡沫破裂。结果表明，指数创新高事件引发的机构泡沫骑乘行为加剧了市场的暴涨暴跌。

本文还发现，个人投资者随指数创新高事件的叠加，最终会追逐泡沫，涌入股市，也助涨了机构投资者的泡沫骑乘行为。同时，在中国股票市场上也验证了市场关注对个人投资者行为影响的理论。本文发现在指数刚创新高时，个人投资者倾向于卖出手中股票，这是由于指数创新高的市场关注效应使得个人投资者更多关注手中持有的股票，出于处置效应或资产再平衡表现出卖出股票行为。这也为机构投资者炒作泡沫提供了流动性基础。

本文还在个股层面探究了机构投资者泡沫骑乘行为。研究发现，机构投资者在指数刚创新高时会更倾向于买入高个股关注度的股票，高关注股票会更容易吸引个人投资者追逐。机构投资者在指数频繁创新高时，会普遍卖出股票，其中更偏向于大量卖出低关注度的股票，低关注度个股更难以继续推高。个股层面上的行为也表明机构投资者善于利用个人投资者非理性来获利。

此外，本文最后探讨了股市泡沫破裂后机构投资者的行为特征。发现机构投资者在市场刚暴跌时就迅速卖出股票，结束泡沫骑乘，这也进一步助推了股市的暴跌。而个人投资者由于情绪高涨，不能及时调整认知，在刚暴跌时还在净流入股市，在经历数次暴跌后才抛售股票。个人投资者利益在市场的暴涨暴跌中受到极大损害。

(二)政策建议
2021年初，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《建设高标准市场体系行动方案》，强调要促进资本市场健康发展，培育资本市场机构投资者，开展长周期考核。本文发现机构投资者没能起到稳定市场的作用，反而利用个人投资者非理性加剧市场波动。机构投资者采取泡沫骑乘行为有可能是机构的业绩考核机制引起的，由于短期业绩压力以及同行竞争排名，机构投资者放弃长期价值，转而追逐短期高收益。因此，在培育机构投资者时，应加强对机构投资者短期行为的监管，引导长期业绩考核，确保机构投资者回归价值，为资本市场健康发展保驾护航。

另一方面，机构投资者泡沫骑乘的基础是吸引非理性个人投资者追逐，而在中国股票市场上个人投资者更为活跃，贡献了70%以上的市场交易金额，“二八”分化明显。庞大的个人投资者群体，使得市场上噪音交易者风险较大，机构投资者难以及时纠正市场错误定价。因此，需要不断培育、壮大机构投资者，优化投资者结构，才能构建更加健康稳定的市场环境。

参考文献

[1]YUAN Y.Market-wide attention, trading, and stock returns [J]. Journal of Financial Economics,2015,116(3):548-564.

[2]BOEHMER E,KELLEY E K.Institutional investors and the informational efficiency of prices [J]. Review of Financial Studies,2009,22(9):3563-3594.

[3]CHOPRA N, LAKONISHOK J, RITTER J R. Measuring abnormal performance:do stocks overreact? [J]. Journal of Financial Economics,1992,31(2):235-268.

[4]NAGEL S. Short sales, institutional investors and the cross-section of stock returns [J]. Journal of Financial Economics,2005, 78(2):277-309.

[5]DE LONG J B, SHLEIFER A, SUMMERS L H,et al. Positive feedback investment strategies and destabilizing rational speculation [J]. Journal of Finance,1990,45(2):379-395.

[6]EDELEN R M, INCE O S, KADLEC G B. Institutional investors and stock return anomalies [J]. Journal of Financial Economics,2016,119(3):472-488.

[7]JANG J, KANG J. Probability of price crashes, rational speculative bubbles, and the cross-section of stock returns [J]. Journal of Financial Economics,2019,132(1):222-247.

[8]DE LONG J B, SHLEIFER A, SUMMERS L H,et al. Noise trader risk in financial markets [J]. Journal of Political Economy,1990,98(4):703-738.

[9]SHLEIFER A, VISHNY R W. The limits of arbitrage[J]. Journal of Finance,1997,52(1):35-55.

[10]李诗瑶. 基金持股、止损机制与股价波动[J]. 现代财经(天津财经大学学报), 2017,37(4):15-24.

[11]BRUNNERMEIER M K, NAGEL S. Hedge funds and the technology bubble [J]. Journal of Finance, 2004,59(5):2013-2040.

[12]TEMIN P, VOTH H. Riding the South Sea bubble [J]. American Economic Review,2004,94(5):1654-1668.

[13]ABREU D, BRUNNERMEIER M K. Bubbles and crashes [J]. Econometrica, 2003,71(1):173-204.

[14]BARBER B M, ODEAN T. All that glitters:the effect of attention and news on the buying behavior of individual and institutional investors [J]. Review of Financial Studies,2008,21(2):785-818.

[15]CHEMMANUR T J, YAN A. Advertising, attention, and stock returns [J]. Quarterly Journal of Finance,2019,9(3):51.

[16]DA Z, ENGELBERG J, GAO P J. In search of attention[J]. Journal of Finance,2011,66(5):1461-1499.

[17]GRULLON G, KANATAS G, WESTON J P. Advertising, breadth of ownership, and liquidity [J]. Review of Financial Studies,2004,17(2):439-461.

[18]HOU K, XIONG W, PENG L. A tale of two anomalies:the implications of investor attention for price and earnings momentum [Z].[S.l.:s.n.],2009.

[19]LOU D. Attracting investor attention through advertising [J]. Review of Financial Studies,2014,27(6):1797-1829.

[20]SEASHOLES M S, WU G J. Predictable behavior, profits, and attention [J]. Journal of Empirical Finance,2007,14(5):590-610.

[21]陈国进, 张贻军, 刘淳. 机构投资者是股市暴涨暴跌的助推器吗?——来自上海A股市场的经验证据[J]. 金融研究, 2010(11):45-59.

[22]陈国进, 马柯. 投资者面临泡沫的理性行为:抛售、旁观还是骑乘?[J]. 上海经济研究,2012,24(3):84-92.

[23]周为. 机构投资者行为与中国股票市场泡沫[J]. 经济学报, 2019,6(2):217-238.

[24]GRIFFIN D,TVERSKY A. The weighing of evidence and the determinants of confidence [J].Cognitive Psychology,1992,24(3):411-435.

[25]李心丹, 俞红海, 陆蓉,等. 中国股票市场“高送转”现象研究[J]. 管理世界,2014(11):133-145.

[26]KUMAR A,LEE C M C. Retail investor sentiment and return comovements [J]. Journal of Finance, 2006,61(5):2451-2486.

[27]KANIEL R, SAAR G, TITMAN S. Individual investor trading and stock returns[J]. Journal of Finance,2008,63(1):273-310.

[28]CHORDIA T, SUBRAHMANYAM A. Order imbalance and individual stock returns:theory and evidence [J]. Journal of Financial Economics,2004,72(3):485-518.

[29]易志高, 茅宁.中国股市投资者情绪测量研究:CICSI的构建[J]. 金融研究, 2009(11):174-184.

Market-wide Attention and Institutional Investors’ Bubble Riding
LIU Yi-lin1, FANG Qian2

(1.School of Finance, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China；2.School of Finance, Shanghai Lixin University of Accounting and Finance, Shanghai 201209, China)

Abstract：The phenomenon that the Chinese stock market is fast bullishness has existed for a long time. When the index hits a new high, it is often accompanied by a sharp rise in the market. This article uses rational speculation theory to reveal that institutional investors have bubble riding when the index hits a new high, which has led to a sharp rise and fall in the market. The study found that when the index just hit a new high, institutional investors would choose to ride the bubble out of concern about the bubble, and sell stocks until the index has a high frequency of innovation. The reason why institutional investors are able to ride the bubble is that as the frequency of index innovation increases, individual investor sentiment is gradually rising and chasing the bubble. Further study on the behavior of institutional investors from the individual stock level found that institutional investors will use the limited attention of individual investors, tend to choose high attention stocks for bubble ride, and are more inclined to sell low attention stocks before the bubble bursts. The results of this paper show that institutional investors will induce irrational individual investors to participate in the pursuit of bubbles, leading to the departure of the capital market from value, and seriously harming the interests of individual investors.

Key words：market-wide attention; recording-breaking; institutional investors; bubble riding

收稿日期：2021-06-28

基金项目：国家自然科学基金一般项目(17BJY185)；上海市教育发展基金会和上海市教育委员会“晨光计划”(17CG62)。

作者简介：刘艺林，男，上海财经大学金融学院博士生，主要从事行为金融学研究；方茜(通讯作者)，女，上海立信会计金融学院金融学院讲师，博士，主要从事资本市场、公司金融和绿色金融研究。

中图分类号：F830.91

文献标识码：A

文章编号：1005-1007(2021)12-0019-14

责任编辑 胡少龙