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学术观点 | 当地气温比全球气候趋势更影响股价吗？
作者：Darwin Choi等 时间：2020-07-23
作者：香港中文大学商学院 Darwin Choi, Zhenyu Gao, Wenxi Jiang
绝大多数（97%）科学家认为是人类活动引发了气候变化。但根据《耶鲁2019年气候观点地图》显示，在美国仅有67%的成年人认为全球变暖正在发生。科学家与大众认知的差异，源于后者一般只关心身边的热点话题。而气候变化是一个长期趋势，其效应可能不会立即显现。人们可能会根据身边的气温情况来修正对气候变化的看法。这会影响其自身行为，但不能说明关于长期全球平均气温的情况。为了验证该观点，本研究对全球设有主要交易所的74个城市进行了民意估计，并研究了他们的后续行为，即，投资者如何根据自己的信念进行交易和改变股价。我们首先展示，当某一城市某个月份出现异常高温天气（当平均日温度高于同期十年历史平均温度）时，该城市关于“全球变暖”的谷歌搜索量就会增加。同时，相比于其他地区同一月份，如果一个地区气温越异常，该地区的人们便会更关注气候变化问题，并会搜索更多相关信息。当异常温度处于该城市最高的五分位数时，由于人们的天气感受最明显，上述结果也越明显。为方便未来研究，我们对历史气温数据进行了分享。 接下来，我们要看看气温对股价的影响了。基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）提供的主要排放源清单，我们将所有公司分为了“高碳排放”和“低碳排放”两组。样本公司涉及5大行业：能源、交通、建筑、工业（如化学品和金属）、农业、林业和其它土地利用（AFOLU）。每一个行业进一步划分为更多子行业。我们将这些子行业与金融数据库DataStream中的行业做了匹配。每个月，我们为每个股票交易市场建立EMC（emission-minus-clean）投资组合。EMC组合是一个等权重组合，该组合在同一交易市场中买入高碳排放的公司股票，卖出低碳排放公司股票。图1显示了2001-2017年74个城市样本在不同异常气温五分位数时投资组合经年月固定效应调整后的平均月度回报率。当某一交易所城市的气温处在最高异常气温五分位数时，EMC组合平均回报率为负，并在统计学上显著低于0。这说明高碳排放公司股价表现不如低碳排放公司。我们还在回归分析中证实了这一发现，即EMC组合回报率与当地异常温度之间呈负相关关系。基于回归估计，EMC组合在该城市异常气温的最高五分位数与在最低五分位数时相比，回报率低48BP。这种情况在能源和非能源行业都可以观察到，并不受公司规模的影响。但该情况并没有出现在1983至2000年的早期样本时间段分析中，当时全球变暖不是一个主要问题。如果我们采用MSCI碳排放评分来区分高碳排放和低碳排放公司，也得出了类似的总体结论，该评分展示的是特定公司相对于该行业同行的排放水平。碳密集型公司的业绩不佳与我们的谷歌搜索结果是一致的。当人们遇上异常高温天气时，他们会更加关注气候变化，并修正他们对全球变暖的信念。EMC组合回报率更低是因为投资者会基于修正后的信念进行交易，即当投资者更加意识到气候风险，便会买入更清洁公司股票，而卖出碳密集型公司的股票。我们进一步对当地大股东（持股5%或以上）、当地机构投资者和个人投资者（大部分是当地）的交易行为进行了分析。他们所处的当地气温相同。我们发现，在上述3类投资者中，在交易所城市出现极端高温的情况时，只有散户投资者最有可能会大量减持高碳排放公司股票（或增持低碳排放公司股票）。因为他们注意力有限，最容易对极端天气作出反应。由于个人投资者对公司基本面了解最为有限，其股价表现不佳并不是由公司运营的不利影响导致的。在一系列检验中，我们还发现，高碳排放公司的回报表现不佳并不是因为投资者调整了对其未来现金流预期。我们得出的结论是，散户投资者似乎在认识到全球变暖的影响时，便会避免持有“气候不友好型”公司。这与避免持有罪恶股（如烟酒、博彩行业）很相似。当地气温虽然并不预示着全球长期气温变化趋势，但它更容易被注意到，可以作为“预警”提醒投资者关注气候变化。人们对当地天气变化的亲身感受，会通过媒体进一步放大。为推进气候倡导和政策实施，政府及环保组织需要进一步努力，弥合学术界与公众之间的信息鸿沟。我们的发现表明，用个人及深刻体验相关的方式会更加有效，例如模拟极端天气事件，潜在海平面上升地图等。尽管我们的研究结果显示，机构投资者并不对当地气温作出反应，但是散户投资者信念的变化，以及由此产生的回报和交易行为的变化都会影响机构投资者，尤其是那些社会责任投资型基金。当散户投资者因为异常高温天气而避开“气候不友好型”股票时，这些基金可以预测资金流向。随着气候风险越来越突出，社会责任投资者会越来越关心气候变化影响，未来上述问题也将会变得更加重要。1.耶鲁2019年气候观点地图：https://climatecommunication.yale.edu/visualizations-data/ycom-us/2.历史气温数据：https://drive.google.com/file/d/1epm_ne4wNjQJmc3iNi7XmonxvMFkORdT/view
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