王衛(wèi)星　左哲　張佳佳

【摘 要】 新浪微博等新媒體的迅猛發(fā)展，有利于民營企業(yè)與利益相關(guān)者之間信息的雙向溝通，彌補了傳統(tǒng)信息披露媒介成本高、時效性差的缺陷，減緩信息不對稱，從而降低企業(yè)的融資成本。文章通過手工收集新浪微博中小板民營上市公司官微發(fā)布的信息，同時運用CSMAR數(shù)據(jù)庫、WIND數(shù)據(jù)庫、RESSET數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)，探尋新媒體信息披露對民營企業(yè)融資成本的影響。研究發(fā)現(xiàn)，我國中小板民營上市公司官微注冊數(shù)逐年遞增，官微披露信息從“數(shù)量至上”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量至上”。實證結(jié)果表明，企業(yè)微博信息披露數(shù)越多，其股權(quán)融資成本越低，而圖片類信息對降低其股權(quán)融資成本有顯著作用。債務(wù)融資方面，雖然整體上微博信息披露數(shù)對降低債務(wù)融資成本沒有顯著作用，但是圖片、視頻、音樂、短鏈類信息的披露在一定程度上有利于降低企業(yè)債務(wù)融資成本。

【關(guān)鍵詞】 新媒體； 民營企業(yè)； 信息披露； 融資成本

【中圖分類號】 F234.4 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）19-0128-09

一、引言

民營企業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重要的推動作用。隨著創(chuàng)業(yè)板、新三板市場的完善和發(fā)展，民營經(jīng)濟(jì)在資本市場獲得了越來越多的關(guān)注，股東、債權(quán)人等利益相關(guān)者對其信息的需求也越發(fā)多元化，既有反映經(jīng)濟(jì)效益的財務(wù)信息，也包含反映企業(yè)未來發(fā)展能力的非財務(wù)信息，它們相輔相成、互相補充，不僅為利益相關(guān)者做出正確投資決策提供重要參考，而且將影響企業(yè)未來的融資、經(jīng)營活動。

信息透明度對企業(yè)融資成本有著重要影響[ 1 ]。企業(yè)通過信息披露減少與投資者、債權(quán)人等的信息不對稱，降低利益相關(guān)者間對企業(yè)的風(fēng)險評估值，從而緩解融資約束[ 2 ]。但這些研究往往基于公司定期或臨時公告、電話會議、專業(yè)報刊等傳統(tǒng)信息披露媒介，利益相關(guān)者很難及時全面地獲取所需信息。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，微博、微信等網(wǎng)絡(luò)新媒體以其平臺信息的即時性、廣泛傳播性和互動性，逐漸成為個人和組織傳播信息的重要平臺。企業(yè)是否充分利用新媒體進(jìn)行信息披露？新媒體信息披露對提升企業(yè)形象、獲得投資者認(rèn)同、降低企業(yè)融資成本是否有所幫助？這些問題都亟待學(xué)術(shù)界關(guān)注和研究。

因此，筆者以新浪微博作為企業(yè)信息披露的新媒體，在社會交換理論的基礎(chǔ)上分析中小板民營上市公司通過官微披露信息的總數(shù)和圖片信息、視頻信息、音樂信息、短鏈信息四種披露形式的信息數(shù)占披露信息總數(shù)之比對民營企業(yè)融資成本的影響。本文的主要貢獻(xiàn)在于：從網(wǎng)絡(luò)新媒體這個全新視角研究信息披露對民營企業(yè)融資成本的影響，既豐富了企業(yè)信息披露的研究內(nèi)容，也創(chuàng)新了民營企業(yè)融資成本的研究。

二、文獻(xiàn)回顧和評論

信息披露是影響企業(yè)融資成本的重要因素[ 3 ]。國內(nèi)外學(xué)術(shù)界關(guān)于信息披露與企業(yè)融資的研究主要涉及兩個方面。一是信息披露內(nèi)容的相關(guān)研究。企業(yè)在信息披露時可選擇財務(wù)信息，如盈余信息、會計信息等，也可選擇非財務(wù)信息，如CSR信息、內(nèi)部控制信息[ 4 ]、環(huán)境信息[ 5 ]、知識資本信息等。二是信息披露對企業(yè)融資的影響研究。信息披露質(zhì)量的提升將緩解企業(yè)面臨的融資約束[ 6 ]，幫助企業(yè)獲得更多的股權(quán)和債務(wù)融資機(jī)會[ 7 ]，提高融資能力，對降低股權(quán)和債務(wù)融資成本起到積極作用。這些信息主要通過年度報告、季度報告、投資者關(guān)系公告等傳統(tǒng)媒介進(jìn)行披露[ 8 ]。

網(wǎng)絡(luò)新媒體的涌現(xiàn)為企業(yè)信息披露提供了新的媒介，但是現(xiàn)有相關(guān)研究文獻(xiàn)并不多，有很多問題值得學(xué)術(shù)界探討研究[ 9 ]。網(wǎng)絡(luò)新媒體的種類繁多，主要包括Facebook、Twitter、微博、微信等，它們把現(xiàn)實中“一對一”的交流模式發(fā)展成“網(wǎng)狀”的互動空間，快速高效地傳播平臺上的各種信息[ 10 ]。企業(yè)利用博客、論壇、聊天軟件等工具在社交網(wǎng)站上進(jìn)行信息披露，通過與企業(yè)間的供應(yīng)鏈進(jìn)行雙向信息傳導(dǎo)，可以提高產(chǎn)品服務(wù)質(zhì)量，提升競爭力[ 11 ]。Blankespoor等分析發(fā)現(xiàn)，公司通過傳統(tǒng)媒體和新媒體同時披露信息可以顯著降低股票的買賣差價，提高股票流動性，降低信息不對稱程度[ 12 ]。Liu Zilong等從金額、深度、誠信度、意圖四個維度探討在中國微博環(huán)境下，企業(yè)披露信息產(chǎn)生的成本和社會效益，研究發(fā)現(xiàn)自愿性信息披露促進(jìn)企業(yè)建立和維系社會關(guān)系，并有利于降低投資者對企業(yè)的感知風(fēng)險[ 13 ]。Nuria Romero認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)具有易于管理和高增長潛力的優(yōu)勢，可以最大程度地提升企業(yè)的經(jīng)營效率，并最大限度地降低行業(yè)整體成本[ 14 ]。

總結(jié)國內(nèi)外已有文獻(xiàn)，雖然對微博、Twitter等新媒體的探討逐漸增加，但主要側(cè)重平臺互動內(nèi)容對企業(yè)銷售業(yè)績、成長能力和股價等的影響，很少分析企業(yè)通過新媒體披露信息后所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，特別是民營企業(yè)。由此，本文希望從媒介這一視域補充信息披露對民營企業(yè)融資成本影響的相關(guān)研究。

三、研究假設(shè)

資本成本理論認(rèn)為，信息披露和融資成本之間負(fù)相關(guān)。在不完全信息情形下，投資者只有對公司充分了解后，才會將其納入最優(yōu)投資組合，但信息傳遞的過程必定會產(chǎn)生一定的成本，例如收集和處理數(shù)據(jù)的成本以及信息傳導(dǎo)成本[ 15 ]。此時，企業(yè)自愿性信息披露就為投資者了解和判斷企業(yè)經(jīng)營表現(xiàn)提供了有效途徑，高水平的信息披露通過減少信息不對稱，能夠減少投資者搜集非公開信息的可能，進(jìn)而降低企業(yè)的風(fēng)險評估水平，影響投資者的必要報酬率，即融資成本[ 16 ]。而社會交換理論（SET）指出，在社交媒體平臺，企業(yè)信息披露的最主要動機(jī)是獲取凈社會效益，并體現(xiàn)在降低企業(yè)與投資者的交易成本上。

在實證方面，Hail等[ 17 ]分別以加拿大、瑞士、英國等歐洲國家的上市公司為樣本，得到信息披露與融資成本之間負(fù)相關(guān)的結(jié)論。上述研究方向也被大量地應(yīng)用在新興經(jīng)濟(jì)體，比如巴西、馬來西亞[ 18 ]、中國等，且都表現(xiàn)出信息披露和融資成本顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

因此，提出如下假設(shè)：endprint

H1：我國中小板民營上市公司信息披露與融資成本之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

由于微博信息種類繁多，更新速度較快，大部分網(wǎng)民只能一目十行①。此時，相對直觀的圖片、視頻等信息就能快速吸引他們的注意，這類信息占信息總數(shù)的比例越高，對企業(yè)的宣傳作用越強(qiáng)，將影響利益相關(guān)者對企業(yè)的信用評級，從而影響企業(yè)的融資成本。根據(jù)新浪微博的搜索功能，平臺信息可分為圖片信息、視頻信息、音樂信息、短鏈信息四種類別，各類信息下的用戶點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量存在差異，對企業(yè)融資成本的影響也不盡相同。

因此，提出如下子假設(shè)：

H1a：我國中小板民營上市公司圖片信息披露占比與融資成本之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

H1b：我國中小板民營上市公司視頻信息披露占比與融資成本之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

H1c：我國中小板民營上市公司音樂信息披露占比與融資成本之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

H1d：我國中小板民營上市公司短鏈信息披露占比與融資成本之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文以中小板民營上市公司為研究對象，手工收集2011—2016年共計15 954條微博數(shù)據(jù)，其余所需數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫、WIND數(shù)據(jù)庫、RESSET數(shù)據(jù)庫。

選用新浪微博作為新媒體代表的原因在于：根據(jù)美通社的相關(guān)統(tǒng)計，民營企業(yè)使用新媒體的比例最高，占所有企業(yè)類型的48.4%，這些民營企業(yè)中67%選擇在新浪微博開設(shè)官微。其目的主要用于提高媒體曝光度、增加品牌知名度（約占91%）和獲取新客戶投資者（約占71%）②，但還沒有將微博作為企業(yè)與投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者溝通的重要渠道，可見民營企業(yè)對新媒體的應(yīng)用還需要進(jìn)行更深層次的研究。

新浪微博自2009年創(chuàng)立以來，在2009年、2010年注冊的中小板民營上市公司數(shù)僅為55家，且很多微博數(shù)據(jù)已經(jīng)丟失，對回歸結(jié)果將造成影響，基于此原因?qū)颖緟^(qū)間控制在2011年1月1日至2016年12月31日。為降低異常值對模型結(jié)果的影響，對各變量進(jìn)行1%水平的Winsorize處理，并用行業(yè)平均值替代缺失的數(shù)據(jù)（涂姣，2012）。

（二）變量設(shè)計

1.衡量股權(quán)融資成本

一些實證文獻(xiàn)提出了估計股權(quán)融資成本的幾種方法，它們多是在Feltham & Ohlson（1995）估值模型上的創(chuàng)新，比如Brav等（2005）。這些估計方法需要每股收益、股息、股息增長率等預(yù)測的數(shù)據(jù)，但在中國的證券交易市場這些數(shù)據(jù)無法獲得，所以選用另一種方法，即CAPM框架來計算股權(quán)融資成本，此方法也被Hearn（2010）應(yīng)用到其他相關(guān)研究以估計股權(quán)融資成本，具體公式如下：

其中，無風(fēng)險利率（Rft）對應(yīng)于2011—2016年的一年期國債利率，預(yù)期的市場回報率（Rmt）為2011—2016年底的平均市場回報率，而系統(tǒng)性風(fēng)險系數(shù)（？茁it）來自各公司每年的市場模型Rit=？琢0+？琢1Rmt+？著it，需要測試2011年1月1日—2016年12月31日至少48周的返回意見。

2.衡量債務(wù)融資成本

我國對于債務(wù)利息沒有進(jìn)行類別區(qū)分，由此沿用Pittman & Fortin（2004）衡量債務(wù)融資成本的方法，具體公式如下：

債務(wù)融資成本（Costdebtit）=

其中，利息支出、短期負(fù)債、長期負(fù)債的數(shù)據(jù)來自上市公司年度資產(chǎn)負(fù)債表中對應(yīng)科目的期末余額。短期負(fù)債包含短期借款和一年內(nèi)到期的長期借款，長期負(fù)債則包含長期借款、應(yīng)付債券、長期應(yīng)付款和其他長期負(fù)債。

3.自變量

模型中五個自變量，信息披露變量（Disc）是企業(yè)i年到t年微博信息披露數(shù)量的自然對數(shù)，反映企業(yè)信息披露的整體情況；圖片信息披露占比（PDisc）、視頻信息披露占比（VDisc）、音樂信息披露占比（MDisc）和短鏈信息披露占比（LDisc）等于官微披露的各類信息數(shù)占披露信息總數(shù)的比值，反映四種類別信息的披露狀況。

4.控制變量

模型中包含六個控制變量，其中市值賬面比（MTBV）、市值（MC）僅影響企業(yè)股權(quán)融資成本，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（DC）僅影響企業(yè)債務(wù)融資成本。市值賬面比（MTBV）表示公司未來的增長機(jī)會，等于i年到t年股票的市場價值和股票賬面價值之間的比率，并與股權(quán)融資成本負(fù)相關(guān)[ 19 ]。MC是企業(yè)i年到t年市值的自然對數(shù)，財務(wù)理論認(rèn)為，市值與股權(quán)融資成本負(fù)相關(guān)。債務(wù)期限長短與信息不對稱程度負(fù)相關(guān)，長期債務(wù)將產(chǎn)生更高的信息成本。因此，以企業(yè)i年到t年短期負(fù)債與負(fù)債總額之比表示的債務(wù)期限結(jié)構(gòu)（DC）與債務(wù)融資成本負(fù)相關(guān)。

凈資產(chǎn)收益率（ROE）、公司規(guī)模（Size）、杠桿比率（Lev）同時影響企業(yè)的股權(quán)融資成本和債務(wù)融資成本。其中凈資產(chǎn)收益率（ROE）等于企業(yè)i年到t年凈收入除以股權(quán)賬面價值，是影響投資者感知風(fēng)險的一個重要因素，因為企業(yè)較高的盈利能力會降低投資者對企業(yè)未來盈利能力判斷的不確定性[ 20 ]。公司規(guī)模（Size）也是很多學(xué)者研究的重點，等于企業(yè)i年到t年總資產(chǎn)的自然對數(shù)，且企業(yè)規(guī)模越大，融資成本越低。另外，用長期債務(wù)量在年終資產(chǎn)占比表示的杠桿比率（Lev）對融資成本也有重要影響，財務(wù)理論認(rèn)為，融資成本隨著杠桿比率的增加而增加。

具體的變量解釋和計算方法見表1。

（三）模型設(shè)計

實證檢驗前，所有變量需通過單位根檢驗，所有模型需確定采用隨機(jī)效應(yīng)或固定效應(yīng)的回歸結(jié)果。檢驗結(jié)果顯示，各變量Levin，Lin & Chu t*值的伴隨概率P值均小于0.01，不存在單位根；而各估計模型的Hausman統(tǒng)計量均分別在1%或5%的水平上顯著，采用固定效應(yīng)下的回歸結(jié)果。

五、實證檢驗結(jié)果及分析endprint

（一）描述性統(tǒng)計

圖1和表2展示了中小板民營上市公司開設(shè)微博的情況和官微披露信息的狀況。根據(jù)圖1和表2的Panel A，自2009年1月1日至2016年12月31日，中小板民營上市公司數(shù)從327家升至822家，其中開設(shè)官微的公司數(shù)從3家（約占0.92%）升至372家（約占45.26%），增長了近123倍，且主要集中在2011—2013年。

根據(jù)表2的Panel B，中小板民營上市公司官微披露信息數(shù)從2009年到2012年逐年遞增，并在2012年達(dá)到峰值，平均每年561條，隨后不斷下降，到2016年為平均每年144條。可以看出，中小板民營上市公司新浪微博注冊數(shù)在不斷增加，但微博信息發(fā)布數(shù)卻不斷趨于平穩(wěn)，官微發(fā)布信息更為理性。

根據(jù)表2的Panel C，披露信息的四種類別中，圖片信息和短鏈信息披露最多。其中圖片信息在2011年至2012年從平均366條升至平均451條，隨后逐年下降，到2016年為平均196條。同樣的，短鏈信息自2012年升至平均176條后，到2016年下降為平均40條。

根據(jù)表2的Panel D，雖然官微披露的圖片信息和短鏈信息數(shù)在絕對值上不斷下降，但它們所占總披露數(shù)的比重從2011年到2015年基本呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，分別提升了27.5%和60.0%，即使2016年的占比有所下降，但均高于2011年的基期水平。可見中小板民營上市公司官微不再批量披露信息，而是選擇更能吸引投資者的相關(guān)信息進(jìn)行披露，越來越注重披露信息的質(zhì)量。

表3顯示了模型中主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，其中股權(quán)融資成本（Costequity）的最大值為0.448，最小值為0.117，標(biāo)準(zhǔn)差為0.043，可以發(fā)現(xiàn)各上市公司間的股權(quán)融資成本差異較小，相對穩(wěn)定。而債務(wù)融資成本（Costdebt）的平均值為0.010，表明利息總支出占到了短期負(fù)債和長期負(fù)債的1.00%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.024，說明數(shù)據(jù)間相對穩(wěn)定。信息披露變量（Disc）的平均值為3.844，相當(dāng)于中小板民營上市公司官微每年平均披露47條信息，最大值8.632相當(dāng)于披露5 608條信息，最小值0則相當(dāng)于披露1條信息。四種信息中，圖片信息占比（PDisc）最大，為0.640；其次為短鏈信息占比（LDisc），為0.338；視頻信息占比（VDisc）、音樂信息占比（MDisc）則相對較低，兩種信息分別占到了總信息數(shù)的0.027和0.001。通過上述統(tǒng)計結(jié)果可以看出中小板民營上市公司官微更傾向于披露圖片信息和短鏈信息，而較少披露視頻信息和音樂信息。

（二）相關(guān)性分析

Pearson相關(guān)系數(shù)用于判斷模型的多重共線性，表4展示了回歸模型中自變量、因變量和控制變量的Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗結(jié)果。股權(quán)融資方面，微博信息披露數(shù)（Disc）、圖片信息披露占比（PDisc）、視頻信息披露占比（VDisc）、音樂信息披露占比（MDisc）、短鏈信息披露占比（LDisc）與股權(quán)融資成本（Costequity）基本負(fù)相關(guān)，且微博信息披露數(shù)（Disc）與股權(quán)融資成本（Costequity）在5%的條件下呈顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系，初步驗證了假設(shè)H1及其部分子假設(shè)。債務(wù)融資方面，短鏈信息披露占比（LDisc）與債務(wù)融資成本（Costdebt）負(fù)相關(guān)，但其余信息披露變量均與債務(wù)融資成本（Costdebt）正相關(guān)，其中微博信息披露數(shù)（Disc）與債務(wù)融資成本（Costdebt）在5%的條件下顯著正相關(guān)，無法驗證H1及其子假設(shè)。由此認(rèn)為，新媒體信息披露對中小板民營上市公司融資成本的影響在股權(quán)和債務(wù)融資上存在差異，需進(jìn)一步研究加以驗證。模型中各變量的Pearson相關(guān)系數(shù)的絕對值均較小，變量間相互獨立，排除了模型存在多重共線性的可能。

（三）模型估計結(jié)果

我國中小板民營上市公司微博信息披露對融資成本的影響結(jié)果如表5和表6所示。表5為股權(quán)融資下的回歸結(jié)果。列（1）中微博信息披露數(shù)（Disc）的回歸系數(shù)為-0.0018，且在1%的水平上顯著，驗證了假設(shè)H1，說明微博信息披露數(shù)越多，上市公司的股權(quán)融資成本越低，減少了與投資者之間的信息不對稱；列（2）—（5）中圖片信息披露占比（PDisc）的回歸系數(shù)為-0.0087，且在10%的水平上顯著，而視頻信息披露占比（VDisc）、音樂信息披露占比（MDisc）和短鏈信息披露占比（LDisc）的回歸系數(shù)均為正，表明微博信息中的圖片信息對利益相關(guān)者更具有吸引力，有利于降低企業(yè)股權(quán)融資成本?？刂谱兞糠矫?，市值賬面比（MTBV）、公司規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的回歸系數(shù)為正，除市值賬面比（MTBV）外，其他兩變量的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著；而市值（MC）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）的回歸系數(shù)則均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明企業(yè)的市場價值對其股權(quán)融資成本具有一定的縮減作用。

表6為債務(wù)融資下的回歸結(jié)果。列（1）中微博信息披露數(shù)（Disc）的回歸系數(shù)為0.0010，且在1%的水平上顯著，這和假設(shè)H1相悖，企業(yè)微博信息披露對債務(wù)融資成本并無整體影響，銀行等金融機(jī)構(gòu)可能更關(guān)注企業(yè)的經(jīng)營狀況和信用問題；列（2）—（5）的回歸結(jié)果顯示，圖片信息披露占比（PDisc）、視頻信息披露占比（VDisc）、音樂信息披露占比（MDisc）、短鏈信息披露占比（LDisc）的回歸系數(shù)分別為-0.0002、-0.0054、-0.1071、-0.0001，但都不顯著，表明微博信息中圖片、視頻、音樂和短鏈信息對降低企業(yè)的債務(wù)融資成本具有一定影響，但可能由于樣本數(shù)的限制，作用不明顯?？刂谱兞糠矫?，負(fù)債期限結(jié)構(gòu)（DC）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、公司規(guī)模（Size）的回歸系數(shù)為負(fù)，且負(fù)債期限結(jié)構(gòu)（DC）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著；而資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的回歸系數(shù)則在5%的水平上顯著為正，說明企業(yè)的杠桿率越高，其債務(wù)融資成本也會相應(yīng)增加。

（四）穩(wěn)健性檢驗endprint

為檢驗研究結(jié)論的適用性，額外分析了企業(yè)是否開設(shè)微博對融資成本的影響，并以此作為穩(wěn)健性檢驗。在回歸模型中，若中小板民營上市公司開設(shè)了微博則開設(shè)微博自變量（Open）取值為1，否則取值為0，最后的實證結(jié)果如表7所示，其中公司是否開設(shè)微博和股權(quán)融資成本負(fù)相關(guān)。

六、研究結(jié)論與啟示

本文通過手工收集新浪微博中小板民營上市公司官微發(fā)布的信息，同時運用CSMAR數(shù)據(jù)庫、WIND數(shù)據(jù)庫、RESSET數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)，探尋新媒體信息披露對民營企業(yè)融資成本的影響。研究發(fā)現(xiàn)，我國中小板民營上市公司官微注冊數(shù)在逐年遞增，官微披露信息從“數(shù)量至上”轉(zhuǎn)向“質(zhì)量至上”。實證結(jié)果表明，企業(yè)微博信息披露數(shù)越多，其股權(quán)融資成本越低，而圖片類信息對降低其股權(quán)融資成本有著顯著作用。債務(wù)融資方面，雖然整體上微博信息披露數(shù)對降低債務(wù)融資成本沒有顯著作用，但是圖片、視頻、音樂、短鏈類信息的披露在一定程度上有利于控制企業(yè)債務(wù)融資成本。

根據(jù)研究結(jié)論，得到如下啟示：

第一，股權(quán)融資方面，隨著股東等利益相關(guān)者通過微博、微信等新媒體獲取企業(yè)信息頻率的增加，傳統(tǒng)信息披露媒介已經(jīng)無法滿足他們越發(fā)多樣化的信息需求。為此，民營企業(yè)管理層要從企業(yè)戰(zhàn)略的高度認(rèn)識信息披露問題，更加重視新媒體在信息披露方面的應(yīng)用，認(rèn)真規(guī)劃企業(yè)信息披露的內(nèi)容，從嚴(yán)把握信息披露的質(zhì)量，使投資者更加完整、真實地了解企業(yè)，增強(qiáng)投資者的信心。

第二，民營企業(yè)在進(jìn)行債務(wù)融資時，銀行等金融機(jī)構(gòu)更為關(guān)注企業(yè)的財務(wù)狀況、股權(quán)結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制等需要強(qiáng)制披露的內(nèi)容。因此，民營企業(yè)應(yīng)充分利用新興自媒體，及時、高效地披露此方面的信息，通過向社會特別是債權(quán)人傳遞訊號減少信息不對稱，降低利益相關(guān)者對企業(yè)風(fēng)險的評估，從而影響企業(yè)的債務(wù)融資成本。

第三，企業(yè)決策層在制定新媒體信息披露制度時，要權(quán)衡各利益相關(guān)者的訴求，除了披露財務(wù)信息之外，要從客戶、社區(qū)、環(huán)境、投資者、員工、政府和社會公眾等多方面進(jìn)行全面披露。同時針對新媒體時效性強(qiáng)、信息繁多的特點，在披露形式上進(jìn)行創(chuàng)新，多采用圖片、視頻、音樂、短鏈等更為生動直觀的信息披露方式，吸引潛在投資者以及其他利益相關(guān)者的關(guān)注。

由于大部分民營企業(yè)應(yīng)用新浪微博披露信息的起步較晚，筆者在進(jìn)行實證檢驗時，少數(shù)所需數(shù)據(jù)還無法獲取，因而使用了行業(yè)平均值進(jìn)行替代，回歸結(jié)果和實際情況有可能存在一定誤差，未來的研究可以通過構(gòu)造模型以測試不同披露主體信息披露對融資成本的影響。

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