“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响——基于投资者情绪的中介效应

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.1361

中国管理科学 ›› 2025, Vol. 33 ›› Issue (10): 12-23.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.1361

“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响——基于投资者情绪的中介效应

游万海¹, 陈森杰²^,³, 陈健永¹, 任英华⁴()

^1.福州大学经济与管理学院，福建福州 350108
^2.福州大学数学与统计学院，福建福州 350108
^3.福建省粒计算及其应用重点实验室，福建漳州 363000
^4.湖南大学金融与统计学院，湖南长沙 410006

收稿日期:2023-08-18 修回日期:2024-03-23 出版日期:2025-10-25 发布日期:2025-10-24
通讯作者: 任英华 E-mail:ryhua@hnu.edu.cn
基金资助:
国家社会科学基金项目(23BTJ041);2023年度湖南省社会科学成果评审委员会课题(XSP2023ZDA005);湖南省自然科学基金项目(2025JJ50460);福建省自然科学基金项(2024J01248)

The Impact of “More Words Than Deeds” on Environmental Responsibility on Stock Price Crash Risk: The Mediation Effect of Investor Sentiment

Wanhai You¹, Senjie Chen²^,³, Jianyong Chen¹, Yinghua Ren⁴()

^1.School of Economics and Management，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China
^2.School of Mathematics and Statistics，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China
^3.Fujian Key Laboratory of Granular Computing and Applications，Zhangzhou 363000，China
^4.College of Finance and Statistics，Hunan University，Changsha 410006，China

Received:2023-08-18 Revised:2024-03-23 Online:2025-10-25 Published:2025-10-24
Contact: Yinghua Ren E-mail:ryhua@hnu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

随着环境问题成为全球性重要议题，人们对环境问题日益关注，要求企业在环境保护方面承担更多社会责任。一些企业在履行环境责任时存在“多言寡行”行为，严重打击投资者信心，产生非理性情绪，可能引发股市震荡甚至导致崩盘风险。因此，基于投资者情绪视角探究“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响路径具有重要意义。本文选取中国沪深A股上市公司为研究样本，结合文本分析技术，运用面板回归模型和中介检验模型，系统研究“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响以及投资者情绪的中介作用。研究结果显示：企业“多言寡行”的环境责任表现显著加剧股价崩盘风险，且这种作用随着投资者情绪的高涨更加明显；企业“多言寡行”的环境责任表现在主板企业以及非重点监管企业中具有显著“崩盘效应”；在非主板市场和非重点监管企业中，投资者情绪的间接效应显著为正。本文研究对推动生态文明建设和稳定资本市场有着重要启示和借鉴意义。

关键词: 环境责任表现, 股价崩盘风险, 投资者情绪, 中介效应, 文本分析

Abstract:

As environmental issues become an important global issue， people are increasingly concerned about environmental issues， requiring enterprises to assume more social responsibilities in environmental protection. Some enterprises exhibit “more words than deeds” behavior when fulfilling their environmental responsibilities， which seriously undermines investor confidence and produces irrational emotions， potentially triggering stock market volatility and even leading to crash risks. Therefore， from the investor sentiment perspective， exploring the impact path of “more words than deeds” environmental responsibility performance on stock price crash risk is significant. Listed companies in China's Shanghai and Shenzhen A-share markets are selected as research samples. Integrating text analysis technology with panel regression models and mediation test models systematically investigates the impact of “more words than deeds” environmental responsibility performance on stock price crash risk and the mediating role of investor sentiment. The results show that the “more words than deeds” performance of corporate environmental responsibility significantly exacerbates stock price crash risk， which is more evident with the rising investor sentiment. The environmental responsibility of enterprises with “more words than deeds” has a significant “crash effect” in main board and non-major regulatory enterprises. The indirect effect of investor sentiment is significantly positive in non-main board and non-major regulatory enterprises. There are essential enlightenment and reference significance for promoting the construction of ecological civilization and stabilizing the capital market in this study.

Key words: environmental responsibility performance, stock price crash risk, investor sentiment, mediation effect, text analysis

中图分类号:

F382.5

游万海,陈森杰,陈健永, 等. “多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响——基于投资者情绪的中介效应[J]. 中国管理科学, 2025, 33(10): 12-23.

Wanhai You,Senjie Chen,Jianyong Chen, et al. The Impact of “More Words Than Deeds” on Environmental Responsibility on Stock Price Crash Risk: The Mediation Effect of Investor Sentiment[J]. Chinese Journal of Management Science, 2025, 33(10): 12-23.

图/表 9

表1

各变量描述性统计"

变量	样本量	平均值	标准差	最小值	最大值	中位数	偏度	峰度
$N C S K E W$	12078	-0.411	0.786	-2.653	1.929	-0.369	-0.128	4.014
$D U V O L$	12078	-0.282	0.495	-1.483	1.110	-0.287	0.126	3.108
$D Y G X$	12078	0.167	0.373	0	1	0	1.782	4.177
$S e n t i m e n t$	12078	2.649	2.222	-3.234	9.124	2.606	0.096	3.366
$D t u r n t$	12078	-0.054	0.431	-1.617	0.990	-0.012	-0.829	5.273
$S i g m a$	12078	0.068	0.031	0.024	0.180	0.061	1.345	4.871
$L e v$	12078	0.411	0.188	0.063	0.859	0.406	0.175	2.263
$M B$	12078	0.333	0.154	0.056	0.800	0.310	0.712	3.292
$R o a$	12078	0.039	0.063	-0.252	0.213	0.037	-1.164	8.738
$H o l d e r$	12078	0.398	0.226	0.004	0.860	0.410	-0.020	2.018
$S i z e$	12078	22.350	1.137	20.130	25.810	22.240	0.550	3.195

表1

图1

表2

基准回归结果"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$
$D Y G X$	0.0429^**	0.0288^**	0.0429^**	0.0289^**
$D Y G X$	(0.0302)	(0.0257)	(0.0416)	(0.0210)
$S e n t i m e n t$			0.0182^**	0.0091^*
$S e n t i m e n t$			(0.0145)	(0.0946)
$D t u r n t$			-0.0363^***	-0.0245^***
$D t u r n t$			(0.0033)	(0.0013)
$S i g m a$			2.0705^***	0.9324^***
$S i g m a$			(0.0001)	(0.0007)
$L e v$			-0.8287^***	-0.5429^***
$L e v$			(0.0000)	(0.0000)
$M B$			-1.0501^***	-0.6978^***
$M B$			(0.0000)	(0.0000)
$R o a$			0.2765^*	0.1990
$R o a$			(0.0580)	(0.1030)
$H o l d e r$			0.1658^**	0.1318^***
$H o l d e r$			(0.0291)	(0.0006)
$S i z e$			0.1585^***	0.1015^***
$S i z e$			(0.0000)	(0.0000)
$C o n s t a n t$	-0.4177^***	-0.2873^***	-3.5392^***	-2.2499^***
$C o n s t a n t$	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)
企业/年份/行业效应	是	是	是	是
样本量	12078	12078	12078	12078
$R 2$	0.2351	0.2398	0.2509	0.2560

表2

表3

t+1期投资者情绪中介效应检验结果"

路径	效应	效应系数	p值	Sobel Z
$D Y G X — S e n t i m e n t$	-	0.1855^***	0.0004	0.0020^**
$S e n t i m e n t — N C S K E W$	-	0.0110^***	0.0014
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	直接效应	0.0250	0.2137
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	间接效应	0.0020^**	0.0222
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	总效应	0.0270	0.1765
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	中介效应占比	0.0741
$D Y G X — S e n t i m e n t$	-	0.1855^***	0.0004	0.0011^**
$S e n t i m e n t — D U V O L$	-	0.0059^***	0.0045
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	直接效应	0.0198	0.1334
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	间接效应	0.0011^**	0.0259
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	总效应	0.0208	0.1135
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	中介效应占比	0.0529

表3

表4

t+2期投资者情绪中介效应检验结果"

路径	效应	效应系数	p值	Sobel Z
$D Y G X — S e n t i m e n t$	-	0.1873^***	0.0005	0.0026^**
$S e n t i m e n t — N C S K E W$	-	0.0138^***	0.0001
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	直接效应	0.0064	0.7376
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	间接效应	0.0026^**	0.0188
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	总效应	0.0090	0.6400
$D Y G X — S e n t i m e n t — N C S K E W$	中介效应占比	0.2889
$D Y G X — S e n t i m e n t$	-	0.1873^***	0.0005	0.0013^**
$S e n t i m e n t — D U V O L$	-	0.0070^***	0.0011
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	直接效应	0.0114	0.3084
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	间接效应	0.0013^**	0.0377
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	总效应	0.0127	0.2600
$D Y G X — S e n t i m e n t — D U V O L$	中介效应占比	0.1024

表4

表5

异质性分析结果"

变量	重点监管		非重点监管		主板		非主板
变量	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$
$D Y G X$	0.0504	0.0275	0.0494^**	0.0296^**	0.0693^**	0.0414^**	0.0252	0.0204
$D Y G X$	(0.1876)	(0.4034)	(0.0287)	(0.0477)	(0.0437)	(0.0320)	(0.2332)	(0.2233)
$C o n s t a n t$	-6.0591^***	-4.8891^***	-3.3355^***	-2.0210^***	-1.3023	-1.1096	-4.9941^***	-3.0389^***
$C o n s t a n t$	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)	(0.1308)	(0.1287)	(0.0000)	(0.0000)
控制变量	是	是	是	是	是	是	是	是
企业/年份/行业效应	是	是	是	是	是	是	是	是
样本量	2871	2871	8952	8952	5736	5736	6342	6342
$R 2$	0.3997	0.3898	0.2803	0.2888	0.2516	0.2510	0.2583	0.2659

表5

表6

中介异质性检验结果"

变量	重点监管		非重点监管		主板		非主板
变量	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$
Bootstrap间接效应	0.0014	-0.0004	0.0021^**	0.0013^**	0.0017	0.0011	0.0020^*	0.0010^*
Bootstrap间接效应	(0.5587)	(0.7873)	(0.0274)	(0.0396)	(0.1462)	(0.1841)	(0.0620)	(0.0988)
样本量	2997	2997	9081	9081	5736	5736	6342	6342

表6

表7

稳健性检验——替换变量法"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$
$D Y G X$	0.0338^**	0.0198^*	0.0341^*	0.0202^*
$D Y G X$	(0.0476)	(0.0685)	(0.0609)	(0.0618)
$C o n s t a n t$	-0.3242^***	-0.2083^***	-3.0926^***	-1.7566^***
$C o n s t a n t$	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)	(0.0001)
控制变量	否	否	是	是
企业/年份/行业效应	是	是	是	是
样本量	12078	12078	12078	12078
$R 2$	0.2259	0.2322	0.2377	0.2424

表7

表8

稳健性检验——子样本选取"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	$N C S K E W$	$D U V O L$	$N C S K E W$	$D U V O L$
$D Y G X$	0.0361^*	0.0238^*	0.0344^*	0.0228^*
$D Y G X$	(0.0511)	(0.0639)	(0.0872)	(0.0616)
$C o n s t a n t$	-0.4284^***	-0.2941^***	-3.3097^***	-2.1179^***
$C o n s t a n t$	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)	(0.0000)
控制变量	否	否	是	是
企业/年份/行业效应	是	是	是	是
样本量	11537	11537	11537	11537
$R 2$	0.2416	0.2468	0.2570	0.2629

表8

参考文献 39

[1]	叶彦艺，高昊宇，杨晓光. 股价暴涨的风险：基于中国股市的实证［J］. 中国管理科学， 2019， 27（7）： 11-22.
	Ye Y Y， Gao H Y， Yang X G. The risk hidden in price surge： Evidence from Chinese stock markets［J］. Chinese Journal of Management Science， 2019， 27（7）： 11-22.
[2]	李哲，王文翰，王遥. 企业环境责任表现与政府补贴获取——基于文本分析的经验证据［J］. 财经研究， 2022， 48（2）： 78-92+108.
	Li Z， Wang W H， Wang Y. Firms' environmental responsibility performance and government subsidies： Empirical evidence based on text analysis［J］. Journal of Finance and Economics， 2022， 48（2）： 78-92+108.
[3]	Jin L， Myers S C. R 2 around the world： New theory and new tests［J］. Journal of Financial Economics， 2006， 79（2）： 257-292.
[4]	Gennotte G， Leland H. Market liquidity， hedging， and crashes［J］. The American Economic Review， 1990： 999-1021.
[5]	许年行，于上尧，伊志宏. 机构投资者羊群行为与股价崩盘风险［J］. 管理世界， 2013， 29（7）： 31-43.
	Xu N X， Yu S Y， Yi Z H. Herd behavior of institutional investors and the risk of stock price collapse［J］.Journal of Management World， 2013， 29（7）： 31-43.
[6]	Kim J B， Li Y， Zhang L. CFOs versus CEOs： Equity incentives and crashes［J］. Journal of Financial Economics， 2011， 101（3）： 713-730.
[7]	Jebran K， Chen S， Zhu D H. Board informal hierarchy and stock price crash risk： Theory and evidence from China［J］. Corporate Governance： An International Review， 2019， 27（5）： 341-357.
[8]	Courtis J K. Annual report readability variability： Tests of the obfuscation hypothesis［J］. Accounting， Auditing & Accountability Journal， 1998， 11（4）： 459-472.
[9]	Kothari S P， Shu S， Wysocki P D. Do managers withhold bad news？［J］. Journal of Accounting Research， 2009， 47（1）： 241-276.
[10]	赵璨，陈仕华，曹伟. “互联网+” 信息披露：实质性陈述还是策略性炒作——基于股价崩盘风险的证据［J］. 中国工业经济， 2020（3）： 174-192.
	Zhao C， Chen S H， Cao W. “Internet plus” information disclosure： Substantive statement or strategic manipulation： Evidence based on the risk of stock price crash［J］. China Industrial Economics， 2020（3）： 174-192.
[11]	黄金波，陈伶茜，丁杰. 企业社会责任、媒体报道与股价崩盘风险［J］. 中国管理科学， 2022， 30（3）： 1-12.
	Huang J B， Chen L X， Ding J. Corporate social responsibility， media coverage and stock price crash risk［J］. Chinese Journal of Management Science， 2022， 30（3）： 1-12.
[12]	Zhang Z， Su Z， Wang K， et al. Corporate environmental information disclosure and stock price crash risk： Evidence from Chinese listed heavily polluting companies［J］. Energy Economics， 2022， 112： 106116.
[13]	李哲. “多言寡行” 的环境披露模式是否会被信息使用者摒弃［J］. 世界经济， 2018， 41（12）： 167-188.
	Li Z. Will cheap talk on environmental responsibility get punished？［J］. The Journal of World Economy， 2018， 41（12）： 167-188.
[14]	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.
[15]	Hope O K， Hu D， Lu H. The benefits of specific risk-factor disclosures［J］. Review of Accounting Studies， 2016， 21（4）： 1005-1045.
[16]	赵汝为，熊熊，沈德华. 投资者情绪与股价崩盘风险：来自中国市场的经验证据［J］. 管理评论， 2019， 31（3）： 50-60.
	Zhao R W， Xiong X， Shen D H. Investor sentiment and stock price crash risk： Evidence from China［J］. Management Review， 2019， 31（3）： 50-60.
[17]	孙亚菲，王春艳，苏木亚. 投资者情绪与股价崩盘风险——基于企业过度投资的中介效应［J］. 系统科学与数学， 2020， 40（4）： 657-685.
	Sun Y F， Wang C Y， Su M Y. Research on the influence of investor sentiment on stock price crash risk： Based on the mesomeric effect of excessive investment by enterprises［J］. Journal of Systems Science and Mathematical Sciences， 2020， 40（4）： 657-685.
[18]	Chang Y C， Shao R， Wang N. Can stock message board sentiment predict future returns？ Local versus nonlocal posts［J］. Journal of Behavioral and Experimental Finance， 2022， 34： 100625.
[19]	曹丰，鲁冰，李争光，等. 机构投资者降低了股价崩盘风险吗？［J］. 会计研究， 2015（11）： 55-61+97.
	Cao F， Lu B， Li Z G， et al. Can institutional investor reduce stock price crash risk？［J］.Accounting Research， 2015（11）： 55-61+97.
[20]	Kim C， Wang K， Zhang L. Readability of 10-K reports and stock price crash risk［J］. Contemporary Accounting Research， 2019， 36（2）： 1184-1216.
[21]	Zhang Z， Chen R， Luo Q. Firm-specific investor sentiment， stock price synchronicity， and crash risk［J］. Applied Economics Letters， 2023， 30（4）： 450-455.
[22]	顾雷雷，郭建鸾，王鸿宇. 企业社会责任、融资约束与企业金融化［J］. 金融研究， 2020（2）： 109-127.
	Gu L L， Guo J L， Wang H Y. Corporate social responsibility， financing constraints， and the financialization of enterprises［J］. Journal of Financial Research， 2020（2）： 109-127.
[23]	窦超，原亚男，白学锦. 上市公司“存贷双高”异象与股价崩盘风险［J］.中国工业经济，2022（4）： 174-192.
	Dou C， Yuan Y N， Bai X J. The phenomenon of “high deposits and loans” and stock price crash risk of listed companies［J］. China Industrial Economics， 2022（4）： 174-192.
[24]	Kim J B， Li Y， Zhang L. Corporate tax avoidance and stock price crash risk： Firm-level analysis［J］. Journal of Financial Economics， 2011， 100（3）： 639-662.
[25]	Kim J B， Li Y， Zhang L. CFOs versus CEOs： Equity incentives and crashes［J］. Journal of Financial Economics， 2011， 101（3）： 713-730.
[26]	方红星，林婷，许东彦. 中国环境信息规制的市场效应——基于股价崩盘风险的实证检验［J］. 财经研究， 2022， 48（7）： 63-78.
	Fang H X， Lin T， Xu D Y. The market effect of China’s environmental information regulation： An empirical test based on stock price crash risk［J］. Journal of Finance and Economics， 2022， 48（7）： 63-78.
[27]	Jurafsky D， Martin J H. Speech and language processing［M］. Harlow： Prentice Hall， 2009.
[28]	Loughran T， McDonald B. When is a liability not a liability？ Textual analysis， dictionaries， and 10-ks［J］. The Journal of Finance， 2011， 66（1）： 35-65.
[29]	部慧，解峥，李佳鸿，等. 基于股评的投资者情绪对股票市场的影响［J］. 管理科学学报， 2018， 21（4）： 86-101.
	Bu H， Xie Z， Li J H， et al. Investor sentiment extracted from Internet stock message boards and its effect on Chinese stock market［J］. Journal of Management Sciences in China， 2018， 21（4）： 86-101.
[30]	宋灵芝. 股吧情绪对企业股价崩盘风险的影响——基于企业投资者关系管理调节效应的研究［D］. 广州：暨南大学硕士学位论文， 2021.
	Song L Z. Stock bar sentiment and the risk of stock crash［D］. Guangzhou： Master Dissertation of Jinan University， 2021.
[31]	Chen J， Hong H， Stein J C. Forecasting crashes： Trading volume， past returns， and conditional skewness in stock prices［J］. Journal of Financial Economics， 2001， 61（3）： 345-381.
[32]	温忠麟，叶宝娟. 中介效应分析：方法和模型发展［J］. 心理科学进展， 2014， 22（5）： 731-745.
	Wen Z L， Ye B J. Analyses of mediating effects： The development of methods and models［J］. Advances in Psychological Science， 2014， 22（5）： 731-745.
[33]	张玉梅，吴先明，高厚宾. 资源“集聚” 与“辐射” 视角下国际创新中心的成长机制研究——以粤港澳大湾区为例［J］. 中国工业经济， 2022（11）： 97-115.
	Zhang Y M， Wu X M， Gao H B. Research on the growth mechanism of international innovation center from the perspective of resource “agglomeration” and “radiation”： Taking the Guangdong-Hong Kong-Macao greater bay area as an example［J］. China Industrial Economics， 2022（11）： 97-115.
[34]	Wen M. Central environmental protection inspector and stock price crash risk-evidence from polluting industries firms in China［J］. Environmental Science and Pollution Research International， 2023， 30（3）： 6530-6543.
[35]	宋献中，胡珺，李四海. 社会责任信息披露与股价崩盘风险——基于信息效应与声誉保险效应的路径分析［J］. 金融研究， 2017（4）： 161-175.
	Song X Z， Hu J， Li S H. Corporate social responsibility disclosure and stock price crash risk： Based on information effect and reputation insurance effect［J］. Journal of Financial Research， 2017（4）： 161-175.
[36]	Liu P， Teng M， Han C. How does environmental knowledge translate into pro-environmental behaviors？ The mediating role of environmental attitudes and behavioral intentions［J］. Science of The Total Environment， 2020， 728： 138126.
[37]	顾海峰，卞雨晨. 商业银行履行社会责任能否缓解银行系统性风险？ ——基于中国A股上市银行的证据［J］. 会计研究， 2022（8）： 72-89.
	Gu H F， Bian Y C. Can banking systemic risk be alleviated by commercial banks’ fulfillment of social responsibility： Evidence from Chinese A-share listed banks［J］. Accounting Research， 2022（8）： 72-89.
[38]	杨何灿，吴隽豪，杨咸月. 北向资金与境内股票市场流动性——基于高频数据的传导机制［J］. 经济研究， 2023， 58（5）： 190-208.
	Yang H C， Wu J H， Yang X Y. Northbound funds and the domestic stock market liquidity： Based on transmission mechanisms of high frequency data［J］. Economic Research Journal， 2023， 58（5）： 190-208.
[39]	周波，张程，曾庆生. 年报语调与股价崩盘风险——来自中国A股上市公司的经验证据［J］. 会计研究， 2019（11）： 41-48.
	Zhou B， Zhang C， Zeng Q S. Annual report’s tone and stock crash risk： Evidence from China A-share companies［J］. Accounting Research， 2019（11）： 41-48.

“多言寡行”环境责任表现对股价崩盘风险的影响——基于投资者情绪的中介效应

The Impact of “More Words Than Deeds” on Environmental Responsibility on Stock Price Crash Risk: The Mediation Effect of Investor Sentiment

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[1]	胡忠义, 税典程, 吴江. 中国上市公司数字化水平测度与演化研究——来自年报文本的经验证据[J]. 中国管理科学, 2025, 33(4): 36-49.
[2]	许帅, 邵帅, 何贤杰. 业绩说明会前瞻性信息对分析师盈余预测准确性的影响[J]. 中国管理科学, 2025, 33(3): 34-44.
[3]	尹海员,寇文娟. 基于朴素贝叶斯法的投资者情绪度量及其对股票特质风险的影响[J]. 中国管理科学, 2024, 32(4): 38-47.
[4]	陈张杭健, 任飞. 交互作用视角下股吧信息扩散与股价联动关系研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(12): 25-36.
[5]	陈艺云, 陈曼莲. 定性文本信息与信用评级：基于年报文本分析的研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(9): 94-104.
[6]	纪建悦, 许瑶, 张懿. 民间投资视角下环境规制对绿色全要素生产率的影响研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(5): 11-19.
[7]	王丹阳, 姚禄仕. 共同基金的动态流动性偏好——基于预期市场波动和投资者情绪[J]. 中国管理科学, 2023, 31(5): 39-48.
[8]	尹海员, 吴兴颖. 投资者日度情绪、订单流不均衡与股票流动性[J]. 中国管理科学, 2023, 31(5): 60-70.
[9]	古志辉,张睿. 台风灾害与股价崩盘风险[J]. 中国管理科学, 2023, 31(11): 12-23.
[10]	贺俊, 韩汶衍, 毕功兵. 直接融资结构对经济发展的非线性影响[J]. 中国管理科学, 2023, 31(1): 47-55.
[11]	吴晞, 王玉东. 空气污染对重污染公司股票价格的影响：基于政策干预视角的经济价值研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(1): 267-276.
[12]	吴金宴, 王鹏. 哪些因素影响了股市风险传染？——来自行业数据的证据[J]. 中国管理科学, 2022, 30(8): 57-68.
[13]	王星, 张金清. 中国居民性别差异对消费信贷盈利贡献的实证测度——来自商业银行信用卡业务的证据[J]. 中国管理科学, 2022, 30(7): 221-230.
[14]	朱莉, 刘向丽, 杨晓光. 投资者情绪影响股指期现货市场的价格动态关系吗？[J]. 中国管理科学, 2022, 30(4): 52-62.
[15]	黄金波, 陈伶茜, 丁杰. 企业社会责任、媒体报道与股价崩盘风险[J]. 中国管理科学, 2022, 30(3): 1-12.