对外经济贸易大学
硕士学位论文
重大政治事件对我国股票市场影响的实证研究——基于“十六
大”、“十七大”和“两会”的分析
姓名：王文玲
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：潘慧峰
20090401
摘要
本文对党的全国代表大会和“两会”这类重大政治事件是否对我国股票市场
产生影响进行了实证检验，以“十六大"、“十七大"以及2002年、2005年和2007
年“两会"为研究事件，运用事件分析法对其进行研究。实证结果表明，此类重
大政治事件会对国内股票市场产生显著影响，中国股票市场是一个带有明显“政
策市"特点但又缺乏政策效率的市场。本文认为政府强制性的制度安排、政策机
制的非稳定性以及“内部消息"人士的存在等是造成此现象的主要原因，最后提
出了相应的政策建议。
关键词：重大政治事件，股票市场，事件分析法，政策效率
Abstract
This article emphasizes whether such important political events as CPC National
Congress and National People’S Congress(NPC)and Chinese People’S Political
Consultative Conference(CPPCC)do some impact on China stock market．We take
the 1 6m and 1 7恤CPC National Congress as the events．Besides．NPC and CPPCC in
2002，2005 and 2007 are alSO considered．We use event study to analyze these cases．
After analysis we find that such important political events do have some impact on
China stock market and China stoek market iS a policy．oriented market without policy
efficiency．The main reasons are the government mandatory institutional arrangement，
the lack of continuity and stability in policy mechanisms and the existence of those
investors with internal messages．Based on these analyses，this article also proposes the
corresponding policy recommendations．
Key Words：important political events，stock market，event study,policy
efficiency
n
学位论文原创性声明
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第1章引言
1．1选题背景及意义
2008年11月4 R，历时一年的美国总统大选终于落下了帷幕，民主党总统
候选人奥巴马凭借其旨在刺激就业的经济刺激计划一举击败了共和党总统候选
人麦凯思成功当选为美国第44届总统，成为美国历史上的第一位非洲裔黑人总
统。在选举结果还未产生之时，美国股市便以三大股指集体走高提前庆祝，创下
了总统大选日历史上最大涨幅。据统计，2008年11月3日(选举结果公布日前
一天)收盘时，道琼斯工业平均指数攀升305．45点，至9625．28点，涨幅3．3％；
标准普尔300指数飙升4．1％，至1005．75点；纳斯达克综合指数上涨3．1％，至
1780．12点。面对国内每况愈下的经济形势，美国民众对高喊改革口号的奥巴马
寄予了厚望，奥巴马的经济刺激计划从短期来看为美国股市注入了信心，引起了
股价短期内的大幅上扬，这也从一个侧面反映了美国股市对总统大选这一重大政
治事件的敏感程度。
美国是一个联邦制国家，政党制度是美国政治制度不可或缺的一部分，在美
国政治制度的实际运行过程中，政党制度已经形成了一整套固定的机制，深深地
影响和制约着立法、行政以及司法等各个部门的运作。民主党和共和党是美国主
要两大政党，两党分别代表不同的利益集团，因此在政治经济领域贯彻着各自不
同的政策主张和观点。一般来看，民主党往往被人们描述成工人的党，而共和党
被看出大企业主的党。民主党主张大政府、小人民；主张高税收、高福利。而共
和党主张小政府、大人民；主张低税收、合适福利。此外，在总统选举过程中，
不同政党出于竞选获胜的需要，往往会通过操纵经济政策来制造寻求选票最大化
的政治经济周期。正是由于两党分别代表不同的利益集团，在野党出于连任的考
虑，各种利益集团之间的博弈，公众对选举结果的预期等使美国股票市场对大选
结果非常敏感。
与美国实行两党制政党制度不同的是，中国是一个单一制国家，实行的是中
国共产党执政、其它政党参政议政的政治体制。中国共产党是国内唯一合法执政
党，它是中国广大人民根本利益的代表，一直秉承全心全意为人民服务的宗旨，
将发展本国经济、提升民族竞争力作为党的重要任务。由于是一党执政，所以不
存在像美国等西方资本主义国家因政党轮流执政而造成股票市场对选举结果非
常敏感的现象。除此之外，中美两国政府对股票市场的干预程度也存在较大的差
异。美国信奉自由资本主义，相信市场经济这只“看不见的手”，政府对股票市
场的干预较少。而脱胎于计划经济体制的中国股票市场，由于市场自身发展力量
薄弱，所以政府更多地介入到股票市场以弥补市场自身的不足。基于此，那么，
中国式的重大政治事件如“党的全国代表大会”(下文简称党代会)和“全国人
民代表大会及中国人民政治协商会议"(下文简称两会)是否会对股票市场产生
影响，本文将对此进行深入地研究。
1．2本文的技术路线
本文主要对如下三个命题进行检验：
第一个命题为具有中国特色的“党代会”和“两会”是否会对股票市场产生
相应的影响?如前所述，美国是一个联邦制国家，实行两党制的政党制度，民主
党和共和党长期轮流执政，总统选举每四年举行～次。由于两党分别代表不同的
利益集团，民主党所代表的“左派”更多的是体现在中产阶层利益集团方面；共
和党所代表的“右派”则主要关注华尔街等大型金融工业集团利益，因此，关乎
未来经济发展方向的总统选举难免会对股票市场产生影响。然而，与美国等西方
主要资本主义国家实行两党制不同的是，我国实行的是中国共产党领导的多党合
作和政治协商制度，共产党是国内的唯一合法执政党，其施政纲领对整个经济体
系具有非常重要的影响力。从1921年7月中国共产党第一次全国代表大会至今
已召开过17次全国代表大会，一般来讲“党代会”是为了解决党内的重大理论
问题或要做出重大决策而召开，由于共产党在国内独特的政治地位，所以解读“党
代会”会议精神成为把握政府政策导向的金钥匙，受到社会各界人士的普遍关注。
除此之外，我们俗称的“两会”也备受人们的关注。因政党轮流执政带来美国股
票市场对总统大选的高度敏感，那么，具有中国特色的“党代会”和“两会”是
否会对我国股票市场产生相应的影响?这是本文待检验的命题之一。
第二个命题为中国股票市场是否是一个“政策市”?中国股票市场从其最初
的设立到后期的发展，政府在其中扮演了重要的角色，政府除了运用经济政策对
股市进行干预外，还经常对股票市场进行政策干预，诸如国有股减持、调整印花
税以及近期的“大小非”解禁等，政府通过调整相关的政策制度安排来影响股市
的交易活动。著名经济学家吴敬琏先生就曾指出中国资本市场“政策市"的顽疾
还没有得到根除，建议政府摒弃行政干预市场的错误做法，加强合规性监管，促
进资本市场的健康发展。此外，经济学家许小年也认为中国股市还没有走出“政
2
策市”圈子，政府仍以股指为调控目标，而不是以市场秩序、强化信息披露为监
管目标∞。上述关于“政策市”的判断主要基于一种经验性判断和描述性分析上，
那么，究竟如何理解“政策市”呢?先来定义“政策市"中“政策”一词。一般
来讲，“政策"是指政府实施的宏观经济政策以及法律法规政策，然而本文的“政
策”具有更宽泛的含义，即用以表达这些政策的重大政治事件。其次，学界关于
“政策市"主要有两种理解：一种是指国家的政策调控在很大程度上左右了我国
股票市场的运行，这是对“政策市"比较中性的一种理解；另一种是指国家的政
策调控过多地干预了股票市场的运行，导致了股票市场的频繁波动，这是对“政
策市"带有批判性的一种认识@。出于研究目的本文将采用对“政策市"比较中
性的理解，即认为国家的政策安排会左右股票市场价格的运行。光从直观和感性
上认识“政策市’’是远远不够的，必须通过实证研究来检验中国股票市场是否是
一个“政策市”，这是本文待检验的命题之二。
第三个命题为中国股票市场是否具有“政策效率”?在分析金融市场尤其是
股票市场的效率问题时，经常被人们引用的理论是Fama于1965提出的“有效市
场假说”，Fama“有效市场假说”中的效率指的是在金融市场中，如果每一时点
市场都能充分消化吸收全部有关最新信息，并及时反映到金融产品价格中来，那
么这一市场就是有效率的。一旦市场对信息的反应过度或延迟反应，则市场效率
就大打折扣了。按照Fama的理解，与股票价格有关的信息可以分为三类：历史
信息、公开信息和内部信息。他指出不同信息对股票价格有不同的影响，进而产
生三种不同的市场效率：弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场。本文
研究的“政策"可视为公开信息，基于股票市场对该公开信息的敏感性和反应程
度的不同，将出现如下三种情况：如果股价指数在政策R当天迅速做出上升或下
降的反应，甚至在政策日之前就有预期反应，而在政策日之后，股价指数继续延
续着上升或下降的趋势，则表明股票市场对政策的反应不充分，出现了延迟效应；
如果股价指数在政策闩当天迅速做出上升或下降的反应，甚至在政策日之前有预
期反应，而在政策日之后，股价指数却沿着相反的方向出现下降或上升的趋势，
则表明股票市场对政策存在过度反应，出现了反向修正现象；如果股价指数在政
策日当天迅速做出上升或下降的反应，但在政策日后，股价指数迅速恢复正常的
随机波动，则表明股票市场及时消化了全部政策信息，股票市场是存在“政策效
率’’的，股票市场是半强式有效的。那么，中国股票市场是否具有“政策效率”，
国此观点来自许小年教授在“2007年第2季度宏观经济形势讨论会”上的讲话内容
雪胡会焱，《政策效应、政策效率．‘j政策市的实证分析》，经济理论与经济管理，2002年第8期，p50
这是本文待检验的命题之三。
本文将采用事件分析法对上述三个命题进行实证检验。传统意义来讲，事件
分析法主要用于分析收购兼并、红利分配等市场行为对股票价格的影响，而本文
将其用于分析重大政治事件对股票市场的影响，以“十六大”、“十七大"和“两
会"为研究事件，除了进行横向比较外，还有相应的纵向比较，在此基础上得出
本文的结论。
本文的主要结构如下：第二部分为文献回顾，第三部分为实证研究一基于事
件分析法，第四部分为结论与政策建议。
第2章文献回顾
2．1国外文献回顾
关于探讨政治与股票市场之间相关性的文章不在少数，尤其集中于对美国的
研究，且主要从两个不同的角度去探讨：一方面侧重于对不同执政党下股票市场
长期回报率的研究；另一方面则主要研究股票市场对总统选举结果的短期反应。
而这两种分析角度得出的结论却似乎并不相容，前者认为股票市场在民主党执政
下的长期回报率要高于共和党执政下的情况，后者却指出股票市场对共和党的总
统选举结果反应更积极。
针对美国不同执政党下股票市场长期回报率的问题，学者们进行了大量的研
究，研究结果表明美国股票市场存在基于总统选举的四年周期，股市在选举前两
年的收益要优于后两年，在民主党执政下股票市场的长期回报率总是要高于在共
和党执政下的情况。AUvine和O’NeiU(1980)对196l一1978年期间美国股票市
场的平均收益率进行统计研究，认为大选前一年股市的平均收益为21．7％，大选
年为15％，大选后一年为3．6％，大选后第二年为．15．2％，可以看出，股市在选
举前两年的收益要优于后两年。Herbst和Slinkman(1984)以1926年1月至1977
年12月的股价作为研究样本，指出美国股票市场存在基于总统选举的四年周期，
且波峰点位于大选年的11月份。Huang(1985)提出民主党执政下股票市场的平
均收益要高于共和党执政下的平均收益。Hensel和Ziemba(1995)则对1928—
1993年间民主党和共和党执政下大盘股和小盘股的收益进行了比较研究，他发现
民主党执政下小盘股的收益明显高于共和党执政下的情况，而大盘股在两党执政
下的收益相当。同时，在民主党或共和党执政下，总统任职期内前两年大盘股和
4
小盘股的收益均明显低于后两年的收益。
很多学者针对上述现象做了更深入的研究，并指出了产生这些现象的原因。
Santa．Clara和Valkanov(2003)对股票市场的超额收益进行了具体分析，他们认为
民主党执政下股票市场等价值权重组合和等权重组合的超额收益比共和党执政
下分别高9％和16％，通过实证研究他们指出差异并非来源于与预期收益相关的
经济商业周期，也并非集中于大选日附近，且并非由不同执政党下股票市场的风
险所引起，这种差异源于民主党执政下相对较高的实际股票收益和较低的真实利
率水平。DeFusco、Geppert和Zorn(2005)在SCV的研究成果上进行了更深入
的研究，他们将货币政策和执政党之问的相互作用考虑在内，指出在美联储实行
紧缩性货币政策时民主党执政下股票市场的收益较高，而在实行扩张性货币政策
时共和党执政下的股市收益较优。
上述学者主要基于对美国的研究，还有一些学者着眼于世界其他国家和地
区。Hudson(1998)指出战后英国左翼执政和右翼执政下股票市场表现相当。Cahan
和Malone(2005)对新西兰股票市场是否存在类似于美国的情况进行了研究，结
果表明在同样两党执政的政治制度背景下，与美国情况J下好相反，在新西兰左翼
工党执政下股票市场的收益要低于国民党执政下的情况，甚至如果将美国政治周
期和股市表现对新西兰股市回报产生影响等因素考虑在内，结果仍是如此。Dopke
和Pierdzioch(2006)则对德国的相关情况进行了研究，指出政府行为对股市的
影响较小，不存在类似于美国左翼执政股市回报高于右翼执政的情况，甚至可以
说不存在股票市场的政治周期现象。
以上文献主要集中于对不同执政党执政下股票市场的收益情况进行研究，除
此之外，很多学者着眼于总统选举这一重大政治事件对股票市场的影响。早在
1970年，Niederhoffer,Gibbs和Bullock就对1900—1968年大选期间股票市场的
波动情况进行了统计分析，发现股价往往在共和党获胜后会上扬，在民主党获胜
后下挫。具体为，如果共和党获胜，大选结束次同股票市场的同均波动为1．12％，
但如果民主党获胜，日均波动则为一0．8l％。同时，他们还指出未来一周和一个
月之内股票市场的波动与次日的波动状况相似。在此基础上，Reilly和Drzycimski
(1976)以1940一1972年问的九次总统选举为研究样本，将研究的时间段扩展
为选举R前后五天以及前后五周，并将非现任者与现任总统的竞选也考虑在内，
得出与上述三位学者类似的结论，认为股价在共和党以及非现任竞选人获胜后反
应较积极。Bialkowski、Gottschalk和Wisniewski(2006)以经合组织中27个国
家为研究对象，考察政府选举是否会引起股票市场更强程度的波动。研究结果说
明，选举日所在的那一周国家特定成分指数回报波动是平常的两倍。他们认为微
弱的胜率、缺乏强制性的投票法律、政府政治方向的改变以及无法与议会中的多
数席位联合等都是导致这种“选举冲击”的主要原因。
上述研究结果均表明美国股票市场对共和党获胜的选举结果反应更积极，在
此基础上，很多学者对如何利用此现象构造投资组合以获利进行了研究。例如，
Reilly和Luksetich(1980)将Fama有效市场假说考虑在内，通过建立单因子市
场模型对如下三种假定进行了实证检验，即股价在共和党获胜后上涨，在民主党
获胜后下跌；受众多不稳定因素的影响股价在选举前下跌，在选举结果公布后上
涨；现任总统落选后股价会下跌。结果表明，这三种假定在统计上是显著的。此
外，他们还提出了总统大选期间的七种交易规则，并对这七种规则进行了检验分
析。Hobbs和Riley(1984)对1900--1976年间大选年九月中旬至圣诞节期间的
同均收益进行了研究，认为最佳交易策略取决于大选结果。他们指出，共和党获
胜的10次大选中，最佳交易策略为在大选日前39天买入股票，在大选日的27
天后卖出股票，可获得7．33％的平均收益；民主党获胜时，最佳交易策略为在大
选日前49天买入股票，大选同后两天卖出一部分，42天后全部清仓，可获得5
％的平均收益。
2．2国内文献回顾
目前为止国内很少有学者对股票市场受重大政治事件影响进行明确地研究，
主要将政治事件通过其它角度如经济政策、行政法规的颁布等形式表现出来，然
后分析这些因素对股票市场的影响，且分别从“政策市”和“政策效率”两个方
面去探讨。
国内很多学者认为中国股票市场是一个“政策市"。例如，彭文平和肖继辉
(2002)指出中国股票市场是一个“政策市”，政府经常有意识地运用一些政策
手段调控股市的波动。政府运用政策不但不能稳定市场，反而会造成和加剧股市
的波动。胡金焱(2002)以沪深股市开始交易至2001年底股价指数运行数据为
依据，运用“异常波动点”法得出我国股市存在明显的政策效应。他认为中国股
市是一个具有政策效应、带有明显“政策市”特点的市场。项韶明和王方华(2004)
指出中国股市是个“政策市”，股市对政治因素、政策目标和行政干预的考虑要
远远多于对价格机制的维护。股权的分割和大量股份的不流通为政府不断干预市
6
场并控制股权提供了正当的依据。周海燕和周孝华(2005)从博弈论的角度对股
票市场进行分析，指出我国股票市场依然存在“政策市"现象，只要政府在我国
股票市场的多重身份不改变，这种现象就必然存在。刘爱松(2005)也指出我国
的股票市场从根本上仍然是一个“政策市”，融资偏向的政策与其相关制度安排
制约了我国股票市场的正常发展。高雷和曹永锋(2006)采用灰关联分析方法发
现：中国股市具有政策效应，且利好政策比利空政策的影响要大些；“牛市"和
“熊市”对利好政策和利空政策具有不平衡反应，“牛市’’阶段利空政策的影响
大于利好政策，“熊市’’阶段利好政策影响明显大于利空政策。马金海、唐德祥
和王牧(2007)根据我国股市实际运行数据，运用事件研究法，采取市场模型分
五个阶段对政策效应进行实证研究。同时，他们对政策效应形成的微观机理进行
了深层透析，指出我国股市确实存在明显的政策效应，股市政策具有明显的功利
行为。
以上学者集中于对我国股票市场是否是一个“政策市”进行研究，还有大量
学者从“政策效率”角度认识股票市场与政策之间的关系。例如，胡金焱(2002)
以1991年以来国家针对或涉及股票市场的一系列宏观政策时间中选取了12个带
有代表性的政策事件作为考察对象，通过“事件分析法”发现中国股市是明显缺
乏政策效率的。王春峰、李双成和康莉(2003)采用4个典型的政策事件，运用
事件研究法对中国股市对政策性信息的过度反应问题进行了实证检验，结果表
明：中国股市对政策信息存在过度反应，市场尚未达到半强有效。乔金荣(2006)
则从制度经济学的角度分析中国股市政策效应从“反应过度”演变到“反应不足”
的深层次原因。杨春鹏(2007)则以KT的展望理论和行为金融理论为基础，通
过建立投资心理展望价值模型，对我国股票市场上反应不足和反应过度的异常现
象进行了深入地研究，指出当股票的展望价值大于零时，过度自信投资者会产生
自我归因心理偏差，从而导致反应不足现象的产生；当股票的展望价值等于零时，
过度自信投资者会产生信心不足的心理，从而导致反应过度现象的产生。
2．3文献小结
总结前人的研究成果，我们可以发现以下几点不足之处：首先，国外早期的
研究成果大多通过样本的简单统计获得，使用严密的实证分析进行论述的文献在
近几年才刚刚涌现。其次，国内文献很少对政治事件与股票市场之间的相关性进
行明确地研究，而集中考察经济政策以及行政法规的颁布对股票市场的影响。最
7
后，国内大部分的文献集中于定性研究，定量研究很少。
第3章实证研究
针对上述文献的不足以及很多学者对中国股票市场是一个“政策市"的判断，
本文将以“十六大”、“十七大”和“两会”这类重大政治事件为主要研究对象，
采用事件分析法对此进行深入地研究。
3．1研究方法及样本的处理
借鉴前人的研究成果，本文将采用事件分析法进行相关研究。事件分析法
(Event Study)是金融计量中常用的一种方法，它具有理论简单、逻辑清楚、易
于计算等优点，由Dolley于1933年检验股票拆分行为的价格效应时首先提出。
从20世纪30年代早期到60年代木的几十年中，涌现出了一批对事件分析法进
行深入研究的学者，其中比较有代表性的人物有Myers、Bakay(1948)、Baker
(1956，1957，1958)以及Ashley(1962)。到了60年代末，Ball、Brown(1968)
和Fama、Fisher、Jensen、Roll(1969)对前人的研究成果作了进一步的完善，并
最终确定了我们现在所使用的事件分析法的基本方法。事件分析法主要用于分析
某事件对社会经济生活是否确实有冲击作用，其在经济学科和社会学科研究中均
得到了广泛的应用。例如在公司会计及财务领域中，它被用来分析兼并收购、增
发新股或债券等对公司价值的影响。事件分析法主要有以下七个步骤：第一，识
别事件，确定事件窗；第二，选取样本；第三，确定正常收益与异常收益；第四，
对模型中的参数进行估计；第五，对统计量进行检验；第六，得出实证结果；第
七，对实证结果进行解释并得出结论。
在上述七个步骤中，第三步中对正常收益的确定非常关键。正常收益是指没
有事件发生时投资者应获得的收益。关于正常收益测算的模型主要可分为两类：
统计类和经济类③。前者主要基于对证券收益的某些统计假设之上，认为各证券
收益之间服从多元正态分布，且单个证券收益在时间序列上独立同分布，而后者
则在一定的统计假设上，着眼于对投资者行为进行某些假定。
统计类J下常收益的测算模型主要有两种，即均值不变模型和市场模型。均值
不变模型是最简单的一种模型，由于它对股票的历史信息赋予了较大的权重，在
@Mackinlay,<Event Studies in Economies and Fin锄ce>。Journal ofEconomic Literature,Mar 1997，p13
该股票的价格变动与市场总体变动关联性不大时，用此模型来计算正常收益可能
比较适合。市场模型在均值不变模型的基础上进行了改进，将股票收益与市场组
合相挂钩，通过剔除市场收益波动来降低异常收益的方差，这样可以更好地判断
事件引起的效应。
除了统计类模型外，经济类模型也被人们广泛使用，比较典型的两种模型为
资本资产定价模型(CAPM模型)和套利定价模型(APT模型)。CAPM是一种
均衡理论模型，它认为某一给定证券的预期回报与该证券和市场组合之问的协方
差存在线性关系。APT则是一种价格决定理论模型，它认为某一给定证券的预期
回报由该证券和多因子之间的协方差决定。在20世纪70年代，经济类模型尤其
是CAPM模型在事件研究中应用广泛，但在之后的十年中，由于发现了模型的偏
差，人们对CAPM模型中使用的限制条件的正确性产生了怀疑，所以之后在事件
分析法中运用CAPM模型来估计正常收益的模式几乎完全停止了。而运用APT
模型使得事件研究变得更为复杂，所以与无限制的市场模型相比，其优势并不显
著。
确定J下常收益固然关键，第五步中统计量的选择也非常重要。在事件分析法
中，经常被使用的检验统计量有两个：Z和‘。如果各证券的异常收益总是一个
常数，那么应该给那些异常收益方差较低的证券赋予较大的权重，这时使用^效
果更好；如果方差较大的证券其异常收益也较大，那么应该给各个证券的累计异
常收益赋予相同的权重，这时使用Z效果更好。事实上在大多研究中，实证结果
对是否选用Z还是以并不敏感。
对事件分析法的七个步骤进行基本介绍后，结合本文的研究内容将对这七个
步骤进行详细的阐明，具体如下：
第一，识别事件，确定事件窗。基于本文的研究内容，我们可以将2002年
召开的“两会”(3．3—3．15)和“十六大”(11．8—11．14)以及2007年召开的“两
会"(3．3—3．15)和“十七大”(10．15—10．21)定义为事件。只将最近两次“党
代会"作为研究对象，是因为在十六大之前的几次党代会召开时，我国股票市场
处于刚刚起步阶段或者说根本无从谈起，可选取的样本股票较少，这样必然会降
低研究的可信度。除了考虑这四次事件外，本文还将2005年“两会"纳入研究
范围，2005年股权分置改革的试点在中国股票市场的发展史上具有罩程碑式的意
义，所以2005年的“两会"也是我们需要考察的事件。识别事件后，紧接着要
确定事件窗。本文拟将“党代会”的报告日和“两会”的政府工作报告日分别定
9
义为事件日0，事件考察期为(．20，20)，即事件发生前20天和事件发生后20
天。将以(．150，．20)为估计窗，即将事件发生点前150天至20天作为正常收
益的估计期，这样可避免正常收益的估算受到污染。
第二，选取样本。鉴于我国特殊的政治背景，本文拟将央企控股上市公司作
为主要研究样本。中国股市诞生于社会主义计划经济向市场经济的转轨过程中，
是政府为了解决国有企业的融资困境问题一手创办的，这就决定了国有企业尤其
是央企控股上市公司在股票市场中的特殊地位。国资委是这些央企控股上市公司
的主要控制人，“党代会”和“两会’’的会议精神及政策导向通过国资委直接传
导到这些央企控股上市公司，进而影响这些上市公司的股票价格。据不完全统计，
截至2008年，147家国资委直属中央企业直接或通过其旗下公司间接控制的A
股上市公司已达300多家，其中在沪市挂牌的上市公司有180多家，在深市主板
挂牌的约120家，上市央企数量占到沪深两市总数的18％，市值占沪深总市值的
比例达25％左右，如果加上三大国有银行的市值，它们的市值甚至占到总市值的
50％。这些央企控股上市公司资金实力强大，大多处于关系国家安全和国民经济
命脉的重点行业和领域，它们是上市公司中最重要的一部分，是促进中国资本市
场健康发展的重要力量。
第三，确定正常收益(也称期望收益)与异常收益(也称超额收益)。异常
收益是指事件窗内的实际收益与假设没发生该事件的正常收益之差。如前文所
述，与其它正常收益的估计模型相比，市场模型可更好地判断事件引起的效应，
故本文将采用市场模型来估计J下常收益。
第四，对模型中的参数进行估计。一旦确定了正常收益的估计模型后，就可
以利用估计窗中的数据对模型中的参数进行估计，事件窗中的数据不能用于对参
数的估计。例如，本文以市场模型作为正常收益的估计模型，估计窗的时问段为
事件目的前150天至20天，故可用估计窗这130天的数据对市场模型中的参数
进行估计。
第五，进行统计量检验。通过估计出的参数即可确认股票的正常收益以及异
常收益。然后我们要定义零假设并设定统计量对异常收益进行假设检验。本文将
采用Z统计量进行假设检验。
第六，得出实证结果。运用matlab计量软件得出实证结果，除了说明基本的
实证结果，还要指出可能出现的异常结果，这样会使整个实证过程更加严密周全。
第七，对实证结果进行解释，给出结论。对实证结果进行统计以及经济意义
lO
上的解释，分析其出现的各种原因并得出最终的结论。
3．2数据来源及整理
本文将采用样本股票的同收益率对市场模型中的参数进行估计，数据主要来
源于RESSET高标准金融研究数据库。因为本文以“十七大’’、“十六大"以及三
次“两会"为研究事件，且将央企控股上市企业分为沪市和深市两类，所以数据
的搜集和整理过程较为复杂。经过细致的整理共得到10组央企控股上市公司日
收益率数据，其中包括2007年“十七大”时沪市82家，深市45家；2007年“两
会"时沪市79家，深市45家；2005年“两会”时沪市8l家，深市45家；2002
年“十六大"时沪市62家，深市46家，2002年“两会’’时沪市57家，深市44
家。此外，由于本文采用市场模型对正常收益进行估计，故市场组合的日收益率
数据也很必须，经过整理共得到5组市场组合的日收益率数据，主要包括2007
年“十七大”、2007年“两会”、2002年“十六大”、2002年“两会"以及2005
年“两会”的数据。
3．3建模、回归及统计量的检验
3．3．1估计参数
对任意给定的股票i，市场模型的具体表达如下：
R=呸+屈心，+磊(3．1)
引磊】_0 (3．2)
砌“彘】=盯2参(3．3)
其中R和k分别表示在时刻t第f支股票的实际收益以及市场组合的收益；
彘为随机扰动项，其均值为0，方差为盯25；口，、屈为参数项。
此式的向量表示形式为：
Ri=石翻+参(3．4)
其中Ri=[Rir。仆“尺m】是一个(厶X 1)的列向量，置=【峨】是一个(厶×2)
的向量，第一列的值均为1，第--YUR．=[如％+。⋯吃巧]’，只=【％屈】，是一个(2×
1)的参数向量。厶是估计窗的长度，本文厶=130。使用最小二乘估计法对第f
支股票的参数进行估计，结果如下：
谚=(硝)‘1讹(3．5)
彦；=壶鬣(3．6)
磊=R-x,4 (3．7)
Var陋I=(硝)～仃2南(3．8)
3．3．2计算异常收益
得到市场模型参数的估计值后我们就可以测量并分析异常收益了。令孝；为第
f支股票在事件窗中的异常收益向量，则
善；=R’，一&，z一屋尺’。=R’，一X*i谚(3．9)
其中尺+，=[R驯⋯R疋]’表示第f支股票在事件窗内的实际收益，X‘，=[脶‘。]
是一个(厶X 2)的向量，第一列的值均为1，第--Yd R‘。=1％¨⋯如五l，
谚--I幺屋I‘是一个(2 X 1)的参数向量。厶是事件窗的长度，本文厶=41。
市场模型条件下异常收益均服从条件均值为0、条件方差为形(见附录A)
的正态分布。其中：
K=I盯2磊+x+f(■王)-1 x‘f’仃2磊(3．10)
风：给定事件对收益率的均值和方差没有影响
在零假设以及异常收益均服从正态分布的条件下，可得事件窗下样本股票的
异常收益服从如下分布：
孝．~N(0，v／) (3．11)
3．3．3计算累计异常收益
为了从整体推断出事件对股票市场是否产生影响，本文将异常收益进行加
总，既包括时间上的纵向加总也包括股票之间的横向加总。首先我们来看单个股
票时间上的加总，然后考虑股票之间以及时间上的双向加总。
定义c么R(_，乃)为第f支股票在时间段(1，砭)内的累计异常收益，其中
五-4‘≤吒s五，同时设定向量y，7为一个(厶x 1)的向量，其中在q一墨到砭一互
时间段内对应的值为1，在其它时间段内对应的值为0。则
CAR(rl，砭)=y雷(3．12)
Va厂I CAR(r．，吃)l 0-2i Z"I，l"2)--z’v,r (3．13)
在零假设的条件下，c么爻(‘，『2)～U(0，0"2i(一，吒))，这是单个股票的累计超
额收益率，是对超额收益进行时间上的纵向加总。
12
对于Ⅳ支股票，定义孑‘为N支股票的平均异常收益，则：
孑’：一1乙N亏^+ (3一．114‘)N
C=——7‘ 【． )
。鲁。；
玩，[仆矿=矿1善N K (3．15)
在此基础上我们对平均异常收益进行时间上的纵向加总，定义历忑(‘，T2)为
时刻_到吒之间的累计平均异常收益，其中互_<；rI≤乞≤互，同上定义7为(厶×I)
的列向量，其中在一一石至乃一墨的位置数值为I，其它位置的数值为0。则：
面(一，乞)=7芗‘ (3．16)
玩吐面(一，吃)]=厅2(％乞)=／Vy (3．1 7)
在零假设的条件下
CAR(r。，砭)～N(o，厅2(‘，r2)) (3．18)
在此基础上得到检验统计量‘
廿廿篱前瓣州州(似0，哆1) @∽ oJ卵
因为于2(Vz)是未知的，所以可以用旁2(弧)2嘉蔷彦2(％)作为
厅2(TI吒)的一致估计量。
3．4实证结果
将上述运算过程经matlab软件编程后，并将整理后的10组数据导入matlab
中，经过运行后可得如下10组数据结果，按照事件同可具体分为五类：
3．4．1 2007年十七大时沪深两市的回归结果
表3．1 2007年十七大时沪市的回!『]结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
-20 0．005 0．005 1．06 O．29
一19 -0．025 -0．020 —3．21 0．OO
一18 -0．014 -0．034 —4．40 O．00
—17 0．005 -0．029 —3．27 0．00
—16 0．009 一O．021 —2．07 O．04
一15 O．013 -0．007 一O．67 O．50
一14 0．005 —0．002 一O．20 O．84
—13 -0．007 —0．010 —O．76 0．45
一12 —0．OOl 一0．01l —O．77 0．44
—1l -0．006 —0．016 —1．11 0．27
—10 0．004 —0．012 —0．78 0．44
-9 —0．010 -0．022 —1．39 O．16
—8 -0．020 -0．042 —2．50 0．0l
-7 —0．003 -0．045 —2．56 0．01
-6 0．005 -0．040 —2．21 O．03
-5 —0．019 -0．059 —3．13 0．00
-4 0．005 -0．054 —2．79 O．Ol
一3 一O．015 -0．068 —3．42 0．00
—2 —0．019 -0．088 —4．26 O．OO
-1 -0．024 —0．111 —5．25 0．00
O 0．()ll 一0．1(}1 ～／1．62 O．00
1 0．00l -0．099 —4．44 O．OO
2 0．008 -0．092 —3．99 O．00
3 —0．023 —0．115 —4．87 O．OO
4 一O．010 -0．125 —5．17 0．00
5 -0．021 一O．1 45 —5．89 0．00
6 一O．014 一O．160 —6．32 0．00
7 -0．028 一O．188 —7．27 0．OO
8 —0．057 -0．245 —9．28 O．00
9 一O．015 -0．260 —9．67 0．00
10 0．000 一O．261 —9．5l O．00
11 0．013 -0．248 —8．88 O．OO
12 0．015 -0．233 —8．18 0．00
13 —0．038 —0．27l 一9．36 0．00
14 -0．006 -0．277 —9．39 O．00
15 0．027 —0．250 —8．32 0．00
14
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
16 0．008 —0．242 —7．91 0．00
17 —0．021 -0．263 -8．46 0．00
18 —0．011 -0．275 —8．66 0．00
19 -0．008 —0．283 —8．78 O．00
20 0．005 -0．278 —8．49 0．00
从表3．1可看出，事件日P值<O．05，故拒绝原假设，表明该日十七大对沪
市82家央企控股上市公司有影响。同时，从P值的总体结果来看，事件窗内的
大部分交易R沪市央企控股上市公司对十七大反应显著。
图3．1 2007年十七大时沪市的累计平均异常收益
从图3．1可看出，在事件同之前，沪市82家央企控股上市公司的累计平均超
额收益呈现逐渐下降的趋势。事件同及其后两个交易日，累计平均超额收益出现
小幅上扬，此后累计平均超额收益又呈现迅速下降趋势，表明市场对政策反应不
足，市场缺乏政策效率。
表3．2 2007年十七人时深市的同归结果
天数平均超额收益累计平均超额收益‘统计量P值
——20 —0．002 -0．002 —0．38 O．70
一19 -0．032 -0．034 —3．88 O．00
—18 -0．009 -0．044 —4．01 O．00
一17 0．006 —0．037 —2．96 0．00
—16 0．007 -0．030 —2．15 O．03
一15 0．011 —0．019 —1．22 O．22
15
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益‘统计量P值
一14 0．004 —0．015 —0．87 0．39
—13 -0．009 -0．023 —1．29 0．20
一12 O．001 —0．022 —1．14 0．26
一ll 一0．010 -0．032 一1．57 0．12
一10 一O．012 -0．044 —2．05 O．04
-9 —0．0lO -0．053 —2．38 0．02
-8 —0．018 -0．072 —3．06 O．00
-7 0．OOl —O．071 —2．90 0．00
-6 O．016 —0．054 —2．15 0．03
-5 -0．006 -0．060 —2．31 0．02
-4 一O．00l -0．062 —2．28 O．02
-3 -0．020 -0．082 —2．93 O．00
-2 —0．024 —0．106 —3．69 0．OO
一1 -0．028 —0．135 —4．54 O．00
O ～O．OOl —O．1：诵⋯1．．45 ()．O()
1 0．007 —0．129 —4．1 l 0．00
2 O．012 一O．117 —3．63 0．00
3 -0．024 一O．140 —4．26 O．OO
4 一O．012 一O．152 —4．50 0．00
5 -0．025 —0．177 —5．12 0．OO
6 —0．015 —0．192 —5．43 0．00
7 -0．030 -0．222 —6．15 O．00
8 -0．051 -0．273 —7．39 0．00
9 一O．016 -0．289 —7．67 O．00
10 0．003 -0．286 —7．45 0．OO
1l 0．009 -0．277 —7．08 O．OO
12 O．017 -0．260 —6．53 0．OO
13 —0．040 —0．300 —7．40 0．00
14 -0．005 -0．305 —7．39 0．00
15 0．018 -0．287 —6．82 O．OO
16 0．007 -0．280 —6．54 O．00
17 一O．016 -0．296 —6．80 0．00
18 —0．027 -0．322 —7．27 O．OO
19 -0．009 一O．33l 一7．35 O．00
20 —0．005 —0．336 —7．32 0．00
从表3．2看出，事件日P值<0．05，所以拒绝原假设，表明十七大对深市45
16
家央企控股上市公司有影响。此外，从P值总体结果来看，事件窗内的大部分交
易日深市45家央企控股上市公司对十七大有明显的反应。．八，i
。＼ ／／＼
＼ ．
、、
＼ ‘
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夕牛7 ．＼＼
图3．2 2007年十七大时深市的累计平均超额收益
从图3．2可看出，与沪市类似，在事件日之前，深市45家央企控股上市公司
的累计平均超额收益呈下降趋势。事件日及其后两个交易日，累计平均超额收益
出现小幅上扬。此后累计平均超额收益又呈直线下滑的趋势，说明市场对政策反
应不足，市场缺乏政策效率。
3．4．2 2007年两会时沪深两市的回归结果
从表B1(见附录B)可看出，事件日P值<O．05，表明该日两会对沪市79
家央企控股上市公司有影响。同时，从P值的总体结果来看，事件窗内的大部分
交易同沪市央企控股上市公司对两会反应显著。
／＼
吣，√～ 一
＼／
f
。／
． 厂
入／ 岁件日
／ ．
图3．3 2007年两会时沪市的累计平均异常收益
从图3．3可看出，在事件日之前，市场有预期反应，沪市79家央企控股上市
17
公司的累计平均超额收益呈逐渐上升趋势。事件R及其后一个交易日，累计平均
超额收益出现小幅下跌。此后累计平均超额收益继续呈上升趋势，说明市场对政
策反应不足，市场缺乏政策效率。
从表B2(见附录B)可看出，事件日P值<O．05，拒绝原假设，表明该日两
会对深市45家央企控股上市公司产生影响。从P值的总体结果来看，事件窗内
的大部分交易日深市央企控股上市公司对两会有反应。
图3．4 2007年两会时深市的累计平均异常收益
从图3．4可看出，在事件目之前，深市45家央企控股上市公司的累计平均超
额收益有逐渐上升的趋势。事件同及其后的一个交易R，累计平均超额收益出现
小幅下跌。此后累计平均超额收益仍然呈大幅上升趋势，说明市场对政策的反应
不足，市场缺乏政策效率。
3．4．3 2005年两会时沪深两市的回归结果
表B3(见附录B)显示，事件R P值<O．05，拒绝原假设，则认为该同两会
对81家央企控股上市公司产生影响。从P值的总体结果来看，事件窗内大部分
交易日沪市央企控股上市公司都有反应。
／＼ 一／、一
。厂_＼广1 ．
|
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／
、
1
． ，
／笋．日．一
， V。
图3．5 2005年两会时沪市的累计平均异常收益
从图3．5可看出，事件R之前，沪市81家央企控股上市公司的累计平均异常
收益呈现上升趋势。事件日及其后两个交易日，累计平均超额收益继续急剧上扬。
此后累计平均超额收益呈大幅下降趋势，表明市场对政策反应过度，市场缺乏政
策效率。
表B4(见附录B)显示，事件日P值>0．05，接受原假设，表明该R两会对
深市49家央企控股上市公司没有影响。从P值的总体结果来看，事件窗内大部
分交易同深市央企控股上市公司对两会反应不显著。
。●
组一-
、
飞一-
|
、、一
＼叭人、／
岁件日V。
‘
图3．6 2005年两会时深市的累计平均异常收益
从图3．6可看出，与沪市情况类似，事件日之前，深市49家央企控股上市公
司的累计平均超额收益呈现上升趋势。事件同及其后两个交易日累计平均超额收
益继续急剧上扬。此后累计平均超额收益呈大幅下降趋势，说明市场对政策反应
过度，市场缺乏政策效率。
19
3．4．4 2002年十六大时沪深两市的回归结果
从表B5(见附录B)来看，事件R P值>0．05，接受原假设，即认为该日十
六大对沪市62家央企控股上市公司没有影响。从P值的总体结果来看，事件日
前沪市央企控股上市公司对十六大的反应不显著，但事件日后的大部分交易同反
应较显著。
图3．7 2002年十六人时沪市的累计平均异常收益
从图3．7可看出，事件日之前，沪市62家央企控股上市公司的累计平均超额
收益呈上升趋势，但事件日之后累计平均超额曲线出现下降趋势，表明市场对政
策反应过度，市场缺乏政策效率。
表B6(见附录B)显示，事件同P值>O．05，接受原假设，表明该同十六大
对深市46家央企控股上市公司没有影响。从P值的总体结果来看，事件同前深
市央企控股上市公司对十六大反应不显著，但事件同后反应显著。
图3．8 2002年十六人时深市的累计平均异常收益
20
从图3．8可知，与沪市的情况类似，深市46家央企控股上市公司在事件日之
前的累计平均超额收益呈现上升趋势，然而在事件日之后呈现大幅下降的趋势，
表明市场对政策反应过度，市场缺乏政策效率。
3．4．5 2002年两会时沪深两市的回归结果
从表B7(见附录B)看出，事件同P值<0．05，拒绝原假设，表明该同两会
对沪市57家央企控股上市公司产生影响。从P值的总体结果来看，事件窗内的
大部分交易R沪市央企控股上市公司对两会反应显著。
图3．9 2002年两会时沪市的累计平均异常收益
从图3．9可看出，在事件日之前，沪市57家央企控股上市公司的累计平均超
额收益呈现上升趋势。事件同及其后的四个交易同，累计平均超额收益急剧上升。
此后累计平均超额收益继续呈上升趋势。表明市场对政策反应不足，市场缺乏政
策效率。
从表B8(见附录B)看出，事件日P值<0．05，拒绝原假设，表明该日两会
对44家深市央企控股上市公司产生影响。从P值的总体结果来看，事件窗内的
大部分交易日深市央企控股上市公司对两会反应显著。
2l
图3．10 2002年两会时的深市累计平均异常收益
由图3．10可知，与沪市的情况类似，深市44家央企控股上市公司的累计平
均超额收益在事件日之前呈现上升趋势。事件R及其后的四个交易日，累计平均
超额收益急剧上升。此后累计平均超额收益继续大幅上升。表明市场对政策反应
不足，市场缺乏政策效率。
3．5实证结果小结
从上述10组数据的实证研究结果来看：其一，从纵向来看，“十七大”和“十
六大”对沪深两市的影响并不完全相同，沪深两市央企控股上市公司对“十七大"
的反应比“十六大”更显著；2002年“两会”、2005年“两会”以及2007年“两
会”对沪深两市央企控股上市公司都有显著影响。其二，从横向来看，沪深两市
央企控股上市公司对2007年“两会"与“十七大”都存在政策反应不足的现象；
沪深两市央企控股上市公司对2002年“两会”与“十六大”的政策反应程度不
同，其对“两会”存在政策反应不足的现象，对“十六大”存在政策反应过度的
现象。其三，政策反应不足和政策反应过度有时出现一定程度的滞后，即在事件
日的两到三个交易日后才出现持续上涨(下跌)和反向修正的现象。其四，在事
件日之前，市场就出现了预期反应，累计平均超额收益出现了不同程度的上升或
下降。
3．6实证结果的经济解释
从实证小结一来看，市场对“党代会”和“两会”的反应都较显著，表明此
类重大政治事件对国内股票市场有显著的影响。从制度经济学的角度来看，中国
股票市场的产生、发展和完善表现为一种制度创新过程，股票市场的制度安排经
历了由均衡到非均衡再到新的均衡的演变过程④。在整个强制性制度变迁过程中，
政府扮演了重要的角色——提供制度变迁方案并具体落实实施，而“党代会”和
“两会”此类重大政治事件则为制度变迁方案的讨论提供了重要的平台。我国股
票市场是政府政策安排的产物，必须服从和服务于经济改革和发展的整体部署。
中央政府作为宏观经济的管理者与经济转轨的组织者，需要规定股票市场发展的
方向和界限，将其纳入经济全局予以定位。从我国股票市场的发展进程来看，中
央政府惯于通过党和政府的决议、报告及计划等形式规定股票市场的发展方向和
界限。譬如，2005年“两会”的政府工作报告郑重承诺要继续抓紧落实国务院提
出的《关于推进资本市场改革丌放和稳定发展的若干意见》，同时，股权分置改
革也成为该年“两会”的讨论的焦点，在政府各大利好政策的刺激之下，该年“两
会”前几个交易日股票市场出现了大幅上扬。正是因为政府强制性的制度安排，
所以市场对此类政治事件有较显著的反应是必然的。
从实证小结二来看，无论是沪市还是深市，市场对政策要么反应过度要么反
应不足，这表明我国股票市场不是半强有效的。中国股票市场政策干预过于频繁，
乃至形成一种稳定的干预机制，这种干预机制导致国内股票市场产生了既有“政
策博弈”又有“政策依赖"的特殊现象。当股票市场出现泡沫时，市场就会产生
政府将抑制泡沫膨胀的政策预期，这时候股票市场保持着对政策干预的高度敏感
和警惕，股市泡沫积攒时间越长，政策干预的预期就越强烈，市场压力就越大，
此时，一旦政策干预发生，极易引发股市的恐慌性抛盘，造成股价暴跌。而且，
在相当长的时间内，市场对政策还存在着“余悸”，从而股价在相当长的时间延
续着下降的趋势。而当市场出现持续低迷时，市场又会形成政府将“救市”的政
策预期，股票市场低迷持续时间越长，市场对政策的依赖就越强烈，市场甚至会
通过各种渠道向政府施压，“呼吁"政府采取政策措施以拯救市场，此时，政府
也往往会接受市场的施压。一旦利好政策出台，市场就会做出强烈反应，出现行
情暴涨，但如果暴涨过头，就会导致暴涨后的暴跌，出现反向修正现象。政策措
施的出台或制度改变引起股票市场的剧烈波动，形成了政策牵着市场走、市场围
绕政策转的局面。这大大削弱了市场机制的作用，使政策效率大打折扣。
从实证小结三来看，政策反应不足和反应过度都存在一定的滞后性，表明我
@乔金荣，《中国股市政策效应的演变研究》，科技创业月刊，20(0年第7期，p23
国政策缺乏连续性和稳定性，市场在政策事件同初期持观望态度，对政策是否真
正利好还是利空难以及时准确地做出判断。迄今为止，我国还没形成一套规范证
券市场运作的法律法规体系和相对稳定、具有政策连续性的监管制度，政府总是
在不断制定新办法、新政策和新措施，政策措施总是根据市场情况左右摇摆，带
有明显的临时性和易变性，使市场很难形成稳定的政策预期，不确定性极强。
从实证小结四来看，无论是沪市还是深市，市场对政策都存在着明显的预期
反应，这表明我国股票市场存在着大量的“内部消息人士"，他们拥有提前获取
“政策信息”的特殊渠道。这些市场“消息灵通人士”主要是那些资金量和持仓
量非常大的机构投资者，他们有足够的实力左右股票市场的价格走势，因此，他
们可以预先得到了“政策信息”并采取相应的行动，这样，市场的预期反应就表
现出来了。同时，由于这些机构投资者拥有“信息优势”，他们往往能在政策发
布前提前进入市场或撤离市场，从而能提前获利或规避风险，所以，国家的每次
政策调整，真J下获利的是那些机构投资者，而非那些处于信息劣势的中小投资者。
这些机构投资者提前采取行动使股票市场出现提前波动，也恰恰助长了股票市场
的投机行为，不利于市场的健康发展@。
第4章结论与政策建议
经过第三部分的实证研究以及理论分析，总体来看，“党代会”和“两会"
此类政治事件对我国股票市场具有一定的影响，从广义的“政策"定义来看，中
国股票市场是一个缺乏“政策效率”的“政策市"。
中国股票市场经过多年的快速发展，已具备了一定的规模，在经济发展中扮
演越来越重要的角色。尤其是政府实施股权分置改革之后，中国股市无论从市场
规模还是从民众的参与程度来看，已和股权分置改革之前不可同同而语，股市的
市场化、国际化和大众化已成为不可逆转的趋势。然而，由于中国股市是在经济
转轨时期建立起来的新兴市场，必然具有很多不成熟的特征，其中“政策市”就
是一个很显著的特征。正如前文所述，本文将采用对“政策市”的中性理解，不
带任何批判色彩。对于只有短短20几年的中国股票市场来说，在今后相当长的
时期是难以摆脱“政策市”烙印的。从“政策市”到“市场市”还需要很长的路
要走，只有市场制度健全，投资者成熟，上市公司质量提高，“市场市"才有可
@胡金焱，《政策效应、政策效率与政策市的实证分析》，经济理论与经济管理，2002年第8期
24
能实现，即使到那个时候，市场也有可能失灵，政府也需要对失灵的市场进行适
当的干预，这是任何市场经济国家政府都难以推脱不了的责任和义务。虽然“政
策市”是中国股票市场发展必然要经历的阶段，但政府还是有必要采取行之有效
的方法尽可能缩短“政策市’’到“市场市"的过渡时间。中国股票市场是一个缺
乏政策效率的“政策市”，针对上述现状，本文的主要政策建议如下：
4．1加强股票市场的法制化监管
由于缺乏经验，中国股票市场从其成立之初就陷入法律不健全的困境。虽然
随着《公司法》、《证券法》等相关法律法规的颁布实施，股票市场的法制化环境
有了较大的改变，但在实际操作过程中，还存在着大量无法可依甚至有法不依的
现象。法律制度的不健全使政府更多地倚重行政手段来调控股票市场，这样做的
后果是公众过度地倚重政府的政策导向，造成股票市场不必要的剧烈波动。同时，
政策制定者也很容易被市场“绑架"，陷入被动局面。为了避免政策调控的随意
性，全国人大应加强有关股票市场的立法和法律监督。政府应自觉运用法律和制
度规范约束自己的行为，不能单纯地关注股市一时的涨跌，而应该着眼于股市长
远发展所依赖的法律环境的不断完善⑥。
应立法明确股票市场监管主体的行为和职权，这样一方面可巩固监管主体的
权威性，另一方面可便于监管主体在制定相关法律制度前对市场进行深入地了解
和研究，防止出现过多临时政策和行政干预，从而损害市场规则的严肃性和权威
性。在构建股票市场法律法规时，监管主体应该被赋予更大的权力，增强其宏观
决策权，促进“公开、公平、公正”的市场环境的形成，尽量减少政府直接对市
场的干预。同时，在法律上还要明确中国证券交易所、中国证监会和中国证券业
协会的职责分工，确保交易所内外部管理制度的严格执行⑦。
4．2保持政策的透明性和连续性
政策法规的制定应具有透明性。政府在制定股票市场的调控目标时应用更清
晰明了的方法表达出来，这样既可以节省政府的调控成本，增加股市的透明度，
又可以使投资者能准确地理解新出台的政策，清楚该政策到底会对市场带来什么
影响，把握政策背后所包含的管理层对股市的态度，在此基础上调整自身的投资
策略，增强对政策影响的承受能力，避免对调控政策的误读，这样可大大提高股
@石建勋、刘灿香，《政策市的成闲及全流通时代的政策取向》，中国会融，2008年第15期，p38
。郭哲、石柏林，《论中国政府十顶股票市场的法律体系构建》，2007年第6期，pi22
票市场的政策效率。
政府还应该实现其政策的稳定性和连续性。政出多门是我国股票市场的一大
特点，证监会、财政部、央行以及国资委等部门对股票市场中的上市公司都有相
对的约束力。政出多门使监管体制设置非常不合理，各部门推出的政策措施缺乏
协调性，导致政策缺乏稳定性，交易规则不一致，矛盾冲突时有发生，这些都是
股票市场不稳定的重要隐患。与此同时，中国股票市场是在社会主义计划经济向
市场经济转轨过程中形成的，政府对股票市场的监管，既存在一般股票市场管理
和监督的规范性要求，又有对股票市场进行基础性构建的特殊性需要@。只有通
过政策的透明性、稳定性和连续性来消除某些不确定的因素，以此来稳定投资者
信心，这对于股票市场的长期发展非常关键。
4．3强化股票市场的信息披露
我国股票市场存在着大量的“内部消息”人士，他们利用手中掌握的“信息
优势”来操纵市场，根据“内部消息”进行股票的买卖，并从中获利。由于机构
投资者具有强大的资金实力，他们有能力提前获知“内部消息”并从中获益，所
以那些处于资金和信息弱势的广大中小投资者往往出于受损的地位。为了保障市
场上各投资主体的合法权益并维护好其对市场的信心，证券监管部门以及与市场
相关的政府各部门在制定和出台可能影响股票市场的政策时，应该统筹好各参与
主体的利益关系，最大限度地保护好广大中小投资者的利益，充分发挥好市场各
参与主体的积极性，使各投资主体之间的利益冲突达到相互制衡，形成有效的市
场约束力。
除此之外，还应该强化信息披露，规范上市公司的信息披露并进行严格监管，
加大对信息披露违法违规行为的制裁力度，保证向各投资主体提供完整、准确、
及时的信息。同时，要推动和完善自愿信息披露机制，使公众投资者通过各种可
能方式尽可能多地了解公司的情况。可以鼓励上市公司引入信息披露安全港制
度，鼓励其在投资者关系中提供预测性信息，增强信息披露的灵活性和及时性。
改进和完善信息披露违规处罚机制，除加大处罚的力度外，还要提高处罚的公开
性，增加处罚的时效性。由于目前证监会司法权力有限，我国现行法律法规对股
票市场中的违法违规行为的处罚力度过低，对市场存在的各类违法违规如内幕交
@江州、谢赤，《中国股市·‘政策市，，形成机理及对策研究》，求索，2007年第8期，pll
易和操纵市场等行为的打击和处罚力度还远远不够。政府要尽快改善这种局面，
加大对各类违法违规行为的查处力度，增大市场参与主体违规的机会成本。
参考文献
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附录A事件窗内生随机扰动项的均值和方差计算过程(引)
t、—E?[善；／．Y‘，]==—E_[尺+，——．r’，4Ix’，]
=E[(尺‘，一x‘，2)一x+，(谚一辞)／x’f]
=0
2、K=E防肛‘，]
=E眵刮咖)鹏刮咖)伽]
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+E(础)一x+，’仃2毒2姜
rl盯
附录B沪深两市回归结果表
表Bl 2007年两会时沪市的同归情况
天数平均超额收益累计平均超额收益‘统计量P值
-20 0．020 0．020 5．81 O．00
—19 0．009 0．029 5．95 O．00
一18 —0．021 0．008 1．26 0．2l
一17 0．000 0．007 1．05 O．30
—16 0．006 0．013 1．68 0．09
—15 0．021 0．034 3．87 0．00
—14 0．008 0．042 4．42 0．00
—13 0．014 0．056 5．54 0．00
—12 O．02l 0．077 7．20 O．00
一“ O．OOl 0．078 6．87 O．OO
—lO 0．000 0．078 6．60 O．00
-9 0．008 0．087 6．99 O．OO
-8 0．003 0．090 6．96 0．OO
-7 O．014 0．104 7．69 O．00
-6 0．018 O．12l 8．66 O．00
-5 0．034 O．155 10．70 0．00
-4 —0．041 0．儿4 7．59 0．00
-3 0．024 0．138 8．91 0．OO
-2 —0．017 0．122 7．58 0．00
—1 O．014 O．136 8．22 0．00
0 0．()06 O．1 4=：j1 8．：{5 ()．()O
1 —0．009 0．133 7．63 O．00
2 O．014 0．147 8．23 O．00
3 0．013 0．160 8．74 O．OO
4 —0．011 0．148 7．92 0．00
5 0．016 0．164 8．58 0．00
6 0．005 0．169 8．63 O．00
7 0．000 0．168 8．43 0．00
8 0．006 0．1 75 8．57 0．00
9 —0．014 0．160 7．70 O．00
lO 0．000 0．161 7．58 0．00
11 O．016 0．176 8．16 0．00
3l
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益‘统计量P值
12 O．010 O．187 8．48 O．OO
13 0．005 0．192 8．55 O．OO
14 O．010 0．201 8．82 O．OO
15 0．02l 0．222 9．58 O．OO
16 0．006 0．228 9．68 0．OO
17 —0．016 0．212 8．87 O．00
18 一O．031 0．181 7．45 0．00
19 0．011 0．192 7．76 O．00
20 0．007 O．199 7．94 0．00
表B2 2007年两会时深市的同!『]结果
天数平均超额收益累计平均超额收益、以统计量P值
-20 0．023 0．023 5．17 0．OO
一19 0．005 0．028 4．48 0．00
—18 -0．025 0．003 0．33 0．74
—17 0．000 0．002 O．28 0．78
一16 -0．003 0．000 —0．0l 0．99
—15 0．026 0．026 2．34 0．02
一14 O．012 0．038 3．17 O．OO
一13 0．014 0．053 4．1l O．OO
—12 0．0l l 0．063 4．65 O．00
一1 1 0．001 0．064 4．43 0．00
一10 0．008 0．072 4．78 O．00
—9 0．010 0．082 5．18 0．00
-8 0．0lO 0．092 5．58 0．00
-7 0．012 O．104 6．08 0．00
—6 0．013 0．117 6．57 0．OO
-5 0．023 0．140 7．61 O．00
-4 -0．042 0．098 5．10 0．00
-3 O．018 O．115 5．85 O．00
-2 -0．003 O．1 12 5．51 0．00
一l O．019 O．131 6．27 0．00
0 (}．()22 O．1 5·l 7．i 3 (j．0(}
l —O．010 O．143 6．49 0．OO
2 0．014 O．157 6．96 0．00
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
3 0．010 O．167 7．21 0．00
4 —0．007 0．160 6．73 0．00
5 O．010 O．169 6．99 0．00
6 0．008 0．177 7．15 0．00
7 —0．001 0．176 6．94 O．OO
8 0．009 0．185 7．15 O．00
9 —0．017 O．168 6．35 O．OO
10 0．005 0．172 6．40 0．00
1 1 O．016 0．188 6．87 0．00
12 0．020 0．209 7．48 O．00
13 -0．001 0．208 7．3l 0．OO
14 0．013 0．22l 7．63 0．OO
15 0．019 0．240 8．16 O．00
16 0．007 0．247 8．26 O．OO
17 —0．012 0．235 7．74 O．00
18 -0．024 O．212 6．85 O．00
19 0．009 0．221 7．05 0．00
20 O．018 0．239 7．52 O．OO
表B3 2005年两会时沪市的同归结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
——20 -0．008 —0．008 —3．38 0．00
—19 -0．007 一O．016 —4．52 O．00
—18 —0．013 -0．029 —6．75 0．00
—17 —0．010 -0．039 —7．90 0．00
—16 O．017 —0．023 —4．05 0．00
—15 -0．005 -0．027 —4．45 O．00
—14 0．004 -0．024 —3．56 0．00
一13 0．011 -0．013 —1．80 0．07
一12 0．008 -0．005 一O．6l 0．54
—1 1 -0．005 —0．010 -1．23 0．22
—10 0．003 -0．007 一O．79 0．43
—9 O．016 0．009 1．06 O．29
-8 O．01l 0．020 2．20 0．03
-7 0．006 0．026 2．70 0．Ol
33
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
-6 0．003 0．029 2．88 O．00
—5 -0．001 0．028 2．68 O．01
-4 0．001 0．029 2．68 0．Ol
-3 -0．008 O．021 1．86 0．06
-2 0．004 0．025 2．16 0．03
—1 0．000 0．024 2．09 O．04
0 0．()(j4 ()．029 2．37 (L 02
l 0．011 0．040 3．20 O．00
2 0．008 0．048 3．73 O．00
3 一O．011 0．037 2．8l O．00
4 0．003 0．039 2．94 0．00
5 -0．004 0．035 2．59 O．Ol
6 0．000 0．036 2．56 0．Ol
7 -0．007 0．029 2．02 0．04
8 —0．004 0．025 1．70 0．09
9 —0．012 O．013 O．89 0．38
10 -0．005 0．008 0．53 0．59
l 1 —0．021 —0．013 一O．87 0．39
12 0．006 -0．007 一O．47 O．64
13 0．008 0．000 O．02 O．98
14 一O．OOl —O．001 —0．05 O．96
15 -0．006 -0．007 -0．44 0．66
16 -0．005 一O．013 一O．75 O．45
17 一O．016 -0．028 —1．65 O．10
18 0．006 -0．022 一1．29 0．20
19 0．011 一O．Oll —O．62 O．53
20 -0．006 一O．017 一O．96 O．34
表B4 2005年两会时深市的同归结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
-20 -0．008 -0．008 —2．30 0．02
一19 一O．01l 一0．019 —3．99 0．00
—18 —0．014 -0．034 -5．64 0．OO
一17 -0．005 —0．039 —5．64 O．00
一16 0．024 —0．015 —2．00 O．05
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
一15 -0．002 —0．017 —2．03 0．04
—14 0．005 一O．013 一1．37 O．17
—13 0．007 -0．006 一O．57 O．57
—12 0．007 0．002 0．15 O．88
一ll -0．008 -0．006 —0．55 O．58
—10 0．006 —0．001 —0．05 O．96
—9 O．017 0．016 1．3l 0．19
-8 O．013 0．029 2．28 0．02
-7 0．001 0．030 2．25 0．02
-6 0．OOl 0．031 2．22 0．03
—5 0．004 0．035 2．45 0．01
——4 0．003 0．038 2．57 0．01
—3 —0．014 0．024 1．60 O．11
-2 0．003 0．028 1．75 O．08
一l -0．006 0．021 1．30 0．19
O 0．()()7 0．《j2H i．66 《)．10
1 O．014 0．042 2．42 O．02
2 0．005 0．046 2．62 O．Ol
3 —0．017 0．030 1．64 0．10
4 0．003 0．033 1．76 0．08
5 -0．008 0．025 1．32 0．19
6 -0．006 0．019 1．OO 0．32
7 0．001 0．020 1．03 0．30
8 -0．008 O．012 0．62 O．54
9 —0．01 l 0．00l 0．05 0．96
lO -0．002 一O．001 ～O．07 O．95
11 -0．020 一O．02l ～0．99 0．32
12 0．002 —0．019 —0．88 0．38
13 0．009 —0．0ll 一0．48 O．63
14 O．001 一O．010 —O．45 0．66
15 -0．005 —0．015 —0．68 0．50
16 -0．005 —0．020 —0．88 O．38
17 —0．016 -0．037 —1．56 0．12
18 O．013 -0．023 —0．98 O．33
19 0．008 一O．015 一O．63 O．53
20 -0．007 —0．023 —0．92 0．36
35
表B5 2002年十人大时沪市的同门结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
-20 —0．003 -0．003 一1．57 0．12
一19 一O．00l -0．004 —1．39 O．16
一18 -0．002 -0．007 一1．71 0．09
—17 0．004 -0．003 —0．66 O．51
—16 -0．006 -0．009 —1．78 0．08
—15 -0．001 —0．010 一1．79 O．07
一14 O．00l -0．009 —1．48 0．14
—13 O．0lO 0．002 0．25 O．80
—12 0．001 0．003 0．42 0．68
—11 —0．003 0．000 一O．01 0．99
一lO -0．008 -0．008 —1．07 O．28
-9 —0．008 —0．016 —2．09 0．04
-8 0．005 一O．012 —1．44 O．15
-7 0．001 一O．011 —1．31 0．19
—6 0．000 -0．012 —1．31 0．19
-5 —0．00l 一0．012 一1．33 O．18
—4 O．OlO 一0．002 —0．20 O．84
-3 O．013 0．011 1．08 O．28
-2 -0．002 0．009 0．88 O．38
一l 0．000 0．009 O．85 O．40
O -0．0 l 3 -1)．()O，1 一()．，12 0．68
l 一0．006 一O．011 一O．98 0．33
2 -0．008 一O．019 一1．65 0．10
3 0．002 —0．016 —1．42 0．15
4 一O．011 —0．028 —2．36 O．02
5 0．004 -0．024 —2．00 0．05
6 -0．002 -0．026 —2．09 O．04
7 0．006 -0．020 一1．60 O．1l
8 —0．016 -0．037 —2．82 O．00
9 一O．018 -0．055 —4．13 0．00
10 0．00l -0．054 —4．00 0．00
l l 0．002 -0．052 —3．78 O．OO
12 —0．0l 1 -0．063 —4．47 O．OO
13 -0．002 -0．064 —4．50 0．00
14 0．019 -0．045 —3．13 0．00
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
16 —0．014 -0．054 —3．58 0．00
17 0．005 -0．048 —3．18 0．00
18 0．002 -0．046 —3．00 0．00
19 0．00l -0．046 —2．91 O．00
20 —0．001 -0．047 —2．92 0．OO
表B6 2002年十六大时深市的同归结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
-20 0．003 0．003 1．00 O．32
一19 0．003 0．006 1．46 0．14
—18 一O．001 0．005 1．05 0．29
—17 0．006 O．01 1 1．93 O．05
—16 -0．007 0．004 0．6l 0．54
—15 -0．002 0．002 0．28 0．78
一14 一O．001 O．00l 0．14 O．89
—13 0．01l 0．012 1．46 O．14
—12 0．001 0．013 1．47 O．14
—1 1 -0．002 0．01 1 1．20 0．23
—10 -0．003 0．008 0．80 O．42
—9 一O．015 -0．008 一O．73 0．46
—8 0．006 一O．001 —0．13 0．90
-7 -0．002 -0．003 一O．27 0．79
-6 0．000 -0．003 一O．26 0．79
-5 0．004 O．001 0．09 O．93
-4 0．010 0．01l 0．89 0．37
-3 0．009 0．020 1．59 O．11
-2 -0．003 O．018 1．34 0．18
一l 一0．001 0．017 1．22 O．22
《) -0．020 —0．f)03 一O．25 f)．R l
1 -0．009 —0．013 —0．90 O．37
2 —0．013 —0．026 —1．78 0．08
3 0．007 一O．019 —1．24 0．21
4 一O．016 —0．035 —2．25 0．02
5 0．003 —0．032 —1．99 0．05
6 -0．007 —0．039 —2．39 O．02
37
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
7 0．004 -0．035 —2．12 O．03
8 -0．020 -0．056 —3．28 O．00
9 —0．018 -0．074 —4．27 O．00
10 0．000 -0．074 —4．20 0．00
1 1 0．00l -0．073 —4．05 0．00
12 一O．015 -0．088 —4．79 0．00
13 O．011 —0．076 —4．09 0．00
14 O．021 -0．055 —2．90 0．00
15 0．006 -0．049 —2．53 0．01
16 一O．013 -0．062 —3．15 O．00
17 0．007 -0．055 —2．75 0．01
18 一O．001 -0．056 —2．75 0．01
19 —0．002 -0．058 —2．83 O．OO
20 —0．002 -0．060 —2．88 0．00
表B7 2002年两会时沪市的同!J]结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
——20 —0．001 —0．OOl 一0．49 O．62
一19 0．027 0．026 6．17 O．00
一18 0．014 0．040 7．78 O．00
—17 0．000 0．040 6．75 O．OO
—16 -0．025 O．014 2．22 O．03
一15 O．01l 0．026 3．55 0．00
一14 0．006 0．032 4．09 0．00
—13 0．030 0．062 7．24 0．OO
—12 0．007 0．069 7．58 O．00
—11 0．009 0．077 8．03 0．00
—10 —O．OOl 0．076 7．55 O．00
-9 -0．007 0．069 6．60 0．00
-8 0．008 0．078 7．03 0．OO
-7 —0．001 0．077 6．69 0．00
-6 0．009 0．086 7．17 0．00
-5 0．004 0．090 7．28 0．00
-4 0．002 0．092 7．16 O．00
-3 -0．003 0．089 6．73 O．OO
38
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益‘统计量P值
-2 -0．003 0．086 6．32 0．OO
一1 O．011 0．097 6．91 0．00
O 0．009 0．106 7．34 O．00
1 0．004 0．110 7．42 0．00
2 0．017 0．127 8．27 0．OO
3 0．008 0．135 8．56 O．00
4 0．007 0．142 8．74 0．00
5 -0．007 O．135 8．17 O．00
6 0．000 O．134 7．99 0．00
7 O．011 O．146 8．43 O．00
8 -0．010 0．135 7．72 O．OO
9 0．004 O．140 7．81 0．00
10 O．015 O．155 8．47 O．OO
1l 0．003 0．158 8．47 0．00
12 0．000 0．158 8．30 0．00
13 -0．002 0．1 56 8．07 O．00
14 0．003 O．159 8．06 0．00
15 -0．002 0．157 7．84 O．00
16 0．000 O．156 7．69 0．OO
17 0．000 O．156 7．55 0．00
18 -0．008 0．148 7．07 0．00
19 O．00l O．149 7．Ol 0．OO
20 -0．004 O．144 6．73 O．00
表B8 2002年两会时深市的同归结果
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
-20 -0．002 —0．002 —0．53 0．60
一19 0．027 0．026 5．88 0．OO
一18 0．0ll 0．036 6．79 O．00
一17 0．007 0．043 7．0l 0．00
～16 —0．019 0．024 3．53 O．00
—15 0．014 0．038 5．12 0．00
—14 0．005 0．043 5．28 0．OO
一13 0．026 0．069 7．73 0．00
～12 0．000 0．069 7．32 0．OO
39
续表
天数平均超额收益累计平均超额收益以统计量P值
一11 O．012 O．08l 8．05 O．00
—10 0．004 0．084 7．98 O．OO
-9 —0．009 0．075 6．82 0．OO
-8 O．012 0．087 7．58 0．00
-7 0．002 0．089 7．47 0．00
-6 0．008 0．097 7．79 O．OO
-5 0．002 0．099 7．66 O．00
-4 0．000 0．100 7．44 O．00
-3 -0．004 0．096 6．97 O．00
—2 -0．003 0．093 6．55 0．00
一l 0．0lO 0．102 7．02 O．00
O 0．{)l O (九l l：{ 7．718 0．(}《)
l 0．007 O．120 7．71 O．00
2 O．013 0．132 8．26 0．00
3 0．008 0．140 8．53 O．00
4 O．013 0．153 9．05 O．00
5 一O．013 0．140 8．10 0．00
6 -0．003 O．137 7．80 0．00
7 O．010 O．146 8．12 0．00
8 -0．006 0．140 7．66 O．00
9 0．004 O．144 7．74 O．OO
lO 0．003 O．148 7．74 O．OO
1l O．00l O．148 7．61 0．OO
12 0．005 0．1 54 7．74 O．OO
13 0．000 O．154 7．64 0．00
14 0．003 0．157 7．64 O．00
15 -0．004 0．153 7．35 0．00
16 0．007 0．160 7．54 O．00
17 O．00l 0．160 7．46 0．00
18 —0．002 0．159 7．29 O．00
19 —0．001 0．158 7．13 O．00
20 0．00l 0．159 7．09 O．00
致谢
时光荏苒，两年的研究生生活即将结束。虽然只有短短的两年，但这两年对
我整个人生却至关重要。从中我不仅学习到了更深奥的理论知识，最重要的是学
会了如何处理问题的新方法和新视角，这些方法对我日后职业的发展具有重要的
指导意义。感谢这两年里陪我走过的每一个人，每一件事，正是有了你们，我才
能非常幸运地走到现在。
首先感谢我的导师潘慧峰老师，无论是学习上还是生活中潘老师都给予了我
悉心的照顾和关怀，潘老师扎实的理论功底，严谨的治学态度让我受益匪浅。尤
其是在整个毕业论文的准备过程中潘老师更是给予了我莫大的帮助，从最初的论
文选题、资料收集到后期写作部分的完成都得到了潘老师的鼎力相助和耐心指
导，谨在此献上我最诚挚的感谢。
其次感谢我的家人，家人的关心和鼓励是我得以顺利完成论文的动力，尤其
是我的哥哥，在论文数据整理过程中他向我指明了数据整理的捷径，这对我论文
后期的写作至关重要。谨在此向我的家人献上最诚挚的感谢。
最后要感澍我身边的每一位朋友，和你们的每次交流都能让我获得一定的灵
感，让我在论文的写作过程中不断地挑战自己，使论文的写作同臻完善。其中特
别要提到的就是我的两位室友达婧和王索菲同学还有和我一起进行论文写作的
韩雪同学，谢谢你们在平时生活中的支持和理解，而且你们总是在不经意问给我
某种启发，让我茅塞顿开。谨在此向我的朋友们献上最诚挚的感谢。
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个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果
个人简历：
王文玲，女，1985年4月13同生。
2007年7月毕业于对外经济贸易大学，获经济学学士学位。
2007年9月进入对外经济贸易大学攻读金融学专业硕士研究生。
已发表的学术论文与研究成果：
[1]王文玲，(OJH拿大LSVCC基金模式的启示》，投资与合作，2008年第7期。
42