摘 要:本文基于2003—2021年中國A股上市公司數(shù)據(jù),采用混合回歸、中介效應(yīng)模型來研究媒體關(guān)注度對股價崩盤風(fēng)險的影響。研究發(fā)現(xiàn):媒體關(guān)注度與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系;企業(yè)信息披露質(zhì)量越高,越能減弱媒體關(guān)注度對股價崩盤的正向影響;異質(zhì)性分析表明,媒體關(guān)注度對股價崩盤風(fēng)險的影響在東部地區(qū)、國有企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)中更為顯著。研究結(jié)論對于我國上市公司應(yīng)對輿情危機從而規(guī)避股價崩盤風(fēng)險,媒體和監(jiān)管者通過創(chuàng)造透明的市場信息環(huán)境從而實現(xiàn)市場價值的長期穩(wěn)定、持續(xù)和健康增長具有一定的指導(dǎo)意義。
關(guān)鍵詞:媒體關(guān)注度;股價崩盤風(fēng)險;企業(yè)信息披露質(zhì)量;遮掩效應(yīng)
中圖分類號:F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號:1674-2265(2024)08-0034-10
DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.08.004
一、引言
隨著瑞幸咖啡因財務(wù)造假曝光而發(fā)生股票價格暴跌并觸發(fā)“熔斷”機制,以及富途控股由于媒體對其信息收集安全性提出質(zhì)疑而導(dǎo)致股價在一天內(nèi)下跌超過13%,再到科大訊飛因自媒體被指發(fā)布虛假失實報道而發(fā)生股價異常波動,上市公司頻頻成為媒體曝光對象,股價迅速下挫。在全媒體時代,媒體的監(jiān)督功能日益強大,輿論傳播模式正在發(fā)生深刻變革并產(chǎn)生巨大影響力。因此,在新聞傳播力量的推動下,無論是財務(wù)危機、經(jīng)營危機還是突發(fā)事件等,都有可能在極短時間內(nèi)借助新媒體力量擴(kuò)散至社會各個角落,若處理不當(dāng),上市公司聲譽將遭受重創(chuàng),資本市場形象和股價頹勢也將難以在短期內(nèi)修復(fù)。
關(guān)于股價崩盤風(fēng)險的生成機理,相關(guān)研究認(rèn)為,公司管理者出于鞏固地位、提升薪酬水平(Graham等,2005;LaFond和Watts,2008;Ball,2009)[1-3]、合理避稅(Kim等,2011a)[4]、增加公司短期期權(quán)價值(Kim等,2011b)[5]以及構(gòu)建商業(yè)帝國(Kothari等,2009)[6]等動機,經(jīng)常會將一些對公司不利的消息隱藏起來。但是,不利消息會隨著時間的推移越積累越多,隱藏成本也越來越高,最后達(dá)到一個臨界點,不利消息被集中曝光,給公司帶來負(fù)面影響,最終導(dǎo)致股價崩盤現(xiàn)象的出現(xiàn)(Jin和Myers,2006;Hutton等,2009)[7,8]。而媒體關(guān)注度越高,公司隱瞞和積累壞消息的概率越低,股價崩盤風(fēng)險越小(康進(jìn)軍等,2021)[9]。同時,信息披露成為中小投資者獲取企業(yè)信息不可或缺的渠道,并且是提升股價所蘊含信息量之關(guān)鍵路徑。根據(jù)現(xiàn)有研究,若公司能夠提供較高品質(zhì)的信息披露,則投資人將對公司特征性信息擁有更全面及深入的理解與掌握,進(jìn)而壓縮非法交易領(lǐng)域,使得股票價格更精確地反映出企業(yè)真實價值并降低其波動性(董建萍,2016;萬明和閆威,2017)[10,11]。在公眾關(guān)注度較高的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,管理層將無法有效遮蔽負(fù)面信息,這有助于緩解股東和管理層之間的信息不對稱問題,并避免風(fēng)險逐漸積累的潛在情況(朱孟楠等,2020)[12]。那么,企業(yè)信息披露質(zhì)量的高低是否會對媒體關(guān)注度與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系產(chǎn)生減弱或增強效應(yīng)呢?
基于上述考慮,我們以2003—2021年我國A股上市公司為樣本,構(gòu)建中介效應(yīng)模型實證檢驗媒體關(guān)注度對股價崩盤風(fēng)險的影響以及企業(yè)信息披露質(zhì)量的中介效應(yīng)。本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)在于:第一,從媒體異常關(guān)注視角對媒體關(guān)注影響股價崩盤的理論研究作出了有益的補充,將媒體關(guān)注分為正面媒體報道和負(fù)面媒體報道,研究不同媒體關(guān)注傾向?qū)蓛r崩盤風(fēng)險的影響程度,豐富并完善了媒體報道對股價崩盤影響機制的理論研究;第二,揭示了通過提高企業(yè)信息披露質(zhì)量,可以對媒體關(guān)注度與股價崩盤風(fēng)險之間的影響產(chǎn)生減弱效應(yīng),從而為監(jiān)管機構(gòu)創(chuàng)造透明的市場信息環(huán)境提供了依據(jù);第三,針對媒體關(guān)注研究中備受批評的內(nèi)生性問題,開發(fā)了新的工具變量,并以工具變量法克服媒體關(guān)注與股價崩盤風(fēng)險之間可能存在的雙向因果性問題,為今后解決媒體關(guān)注研究中的內(nèi)生性問題提供了有效的方法。
二、理論分析與研究假設(shè)
(一)媒體關(guān)注對企業(yè)股價崩盤風(fēng)險的影響
現(xiàn)有關(guān)于媒體關(guān)注對企業(yè)股價波動影響的研究主要有兩個方面。一方面,媒體關(guān)注能夠降低企業(yè)股價崩盤風(fēng)險,媒體對企業(yè)具有監(jiān)督作用,且媒體關(guān)注能夠使企業(yè)信息更加透明,解決企業(yè)和投資者之間信息不對稱的問題。另一方面,也有學(xué)者認(rèn)為媒體關(guān)注加劇了企業(yè)股價波動,如Venkatchalam(2000)[13]認(rèn)為,媒體關(guān)注可能同當(dāng)期的股價波動性正相關(guān),在股票市場中,股票價格隨著市場消息的涌現(xiàn)而不斷波動,因此,信息披露越頻繁,股價波動越劇烈。游家興和吳靜(2012)[14]研究發(fā)現(xiàn)媒體對公司負(fù)面消息更感興趣,且能利用自身信息獲取渠道廣泛的優(yōu)勢,對公司進(jìn)行調(diào)查取證,這些報道在不同階段會產(chǎn)生顯著影響。黃新建和趙偉(2015)[15]研究發(fā)現(xiàn),媒體報道較多的公司更容易披露壞消息,媒體報道具有較強影響力和傳播力,容易引發(fā)輿情危機。趙璨等(2020)[16]研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)披露的“互聯(lián)網(wǎng)+”信息越多,股價崩盤風(fēng)險越高,他們認(rèn)為公司高管出于自身利益的考量,在信息披露中經(jīng)常會隱瞞負(fù)面消息,過分夸大正面消息。
綜上所述,媒體獨立于資本市場之外,既能夠向市場傳遞信息,又在一定程度上對上市公司起到監(jiān)督的作用。然而,由于媒體本身具有較強的傳播力和影響力,媒體報道容易引起大眾關(guān)注從而引發(fā)輿情,使公司股價波動加劇,甚至引發(fā)崩盤風(fēng)險。
因此,我們提出假設(shè)1:媒體關(guān)注對股價崩盤風(fēng)險存在正向影響,正面媒體關(guān)注度越高,或者負(fù)面媒體監(jiān)督壓力越大,越容易發(fā)生股價崩盤。
(二)企業(yè)信息披露質(zhì)量的中介效應(yīng)
信息不對稱是企業(yè)股價崩盤的重要原因之一,而要解決信息不對稱問題,企業(yè)信息披露是至關(guān)重要的途徑。上市公司對外披露信息的途徑主要有兩個:一個是企業(yè)財務(wù)報表信息披露,另一個是媒體新聞報道。企業(yè)財務(wù)信息披露是外部投資者了解公司運營和財務(wù)狀況等信息的重要渠道。良好的信息披露質(zhì)量能緩解公司股東和管理層的信息不對稱問題,從而抑制管理層的自利傾向,促進(jìn)資源的有效配置,更好地降低股價崩盤風(fēng)險。媒體負(fù)責(zé)搜集、整理企業(yè)信息,并對相關(guān)信息的真實性負(fù)責(zé),將這些信息對外發(fā)布,并伴隨著媒體方的情感傾向,通過這種方式減少信息沖突,并避免“沉默螺旋效應(yīng)”的出現(xiàn)(游家興和吳靜,2012;賀云龍和肖銘玥,2020)[14,17]。
因此,媒體報道在公司外部治理方面起著重要作用。媒體報道不僅監(jiān)督企業(yè)的信息披露,同時也有效地減少了企業(yè)管理者自利行為的發(fā)生(鄭志剛等,2011;鄺雄等,2019)[18,19]。媒體報道能夠促進(jìn)企業(yè)提高信息披露質(zhì)量。而在委托代理制度下,高水平的信息披露能夠幫助中小投資者及時了解企業(yè)的實際情況,能夠有效解決投資者和管理者之間信息不對稱的問題,并幫助投資者做出更加理性的投資決策(張多蕾和張嬈,2020;孟慶斌等,2017;肖土盛等,2017;蔡艷萍和劉曉光,2018;江婕等,2021;宗慶瑩等,2023)[20-25]。
綜合上述分析,我們提出假設(shè)2:企業(yè)信息披露質(zhì)量在媒體關(guān)注和股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系中存在“遮掩效應(yīng)”,即信息披露質(zhì)量越高,能夠減弱媒體關(guān)注對股價崩盤的正向影響。
三、研究設(shè)計
(一)樣本與數(shù)據(jù)來源
本文選取 2003—2021 年A 股上市公司為研究樣本,在此基礎(chǔ)上剔除了金融業(yè)公司、ST及*ST 公司以及存在重大數(shù)據(jù)缺失的公司。此外,為了消除極端值的影響,對所有連續(xù)變量在1%和99%分位上進(jìn)行了縮尾處理。最后共獲得34413個研究樣本。相關(guān)財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫及 CCER 數(shù)據(jù)庫。媒體報道數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)。
(二)變量定義
1. 被解釋變量:股價崩盤風(fēng)險。借鑒已有研究,本文使用股價上下波動比例(DUVOL)與股價負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)兩個指標(biāo)來度量股價崩盤風(fēng)險。按照葉康濤等(2018)[26]、王正文和段紫霞(2023)[27]的方法,我們采用股票周收益率來測算年度NCSKEW與DUVOL。計算方法如下:
[ri,j=α+β1,irm,j-2+β2,irm,j-1+β3,irm,j+β4,irm,j+1+β5,irm,j+2+εi,j] (1)
公式(1)中,[ri,j]是第[i]家公司股票在[j]周考慮現(xiàn)金紅利再投資的周回報率,[rm,j]為采用流通市值加權(quán)的第[j]周股票綜合市場周回報率,[εi,j]是第[i]家公司股票周收益率中不能被市場所解釋的部分,當(dāng)[εi,j]為負(fù)數(shù)時,其絕對值越大,意味著公司[i]股票偏離市場收益率的程度越大,那么該公司股價崩盤風(fēng)險就越高。本文進(jìn)一步使用[εi,j]計算公司[i]股票在[j]期的周特定收益率[Wi,j]。
[Wi,j=ln1+εi,j] (2)
然后,使用[Wi,j]來計算兩個指標(biāo):
(1)負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)。
[NCSKEWi,t=-n(n-1)32W3i,j/(n-1)(n-2)W2i,j32] (3)
在公式(3)中,[i]是不同公司股票,[t]指時期,[j]指[t]時期的交易周,[n]是[t]時期公司[i]股票交易周數(shù)。[NCSKEWi,t]的絕對值越大,表示股價崩盤風(fēng)險越高。
(2)上下波動比例。
[DUVOLi,t=lognu-1DownW2i,jnd-1UpW2i,j] (4)
在公式(4)里,[nu]是股票[i]在[t]時期里[Wi,j]比收益率均值高的天數(shù),[nd]是股票[i]在[t]時期里[Wi,j]比收益率均值低的天數(shù)。[DUVOLi,t]值越大,那股價崩盤風(fēng)險也越高。
2. 解釋變量:媒體關(guān)注度。本文借鑒李志斌等(2022)[28]研究,利用中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)提供的媒體報道數(shù)量,用 Janis-Fadner 系數(shù)(J-F系數(shù))構(gòu)建媒體關(guān)注度(media)指標(biāo),如式(5)所示。
[J-F系數(shù)=e2-ect2 if e>cec-c2t2 if e<c0 if e=c] (5)
其中, [e]為正面媒體報道數(shù)量,[c]為負(fù)面媒體報道數(shù)量,[t]為正面報道數(shù)量與負(fù)面報道數(shù)量之和。J-F系數(shù)的取值范圍為 -1至1。有關(guān)企業(yè)的正面報道較多時,J-F系數(shù)越接近1,企業(yè)面臨的媒體正面關(guān)注度越高;當(dāng)有關(guān)企業(yè)的負(fù)面報道較多時,J-F系數(shù)越接近-1,此時,企業(yè)面臨的負(fù)面媒體監(jiān)督壓力較大。也就是說,J-F系數(shù)的絕對值越大,說明媒體關(guān)注度越高。
3. 中介變量:企業(yè)信息披露質(zhì)量。公司信息披露充分時,投資者對交易量信息的依賴會降低,同時對信息披露的依賴會提高,導(dǎo)致交易量對收益率的影響減小;反之,當(dāng)信息披露不充分時,投資者對交易量信息的依賴程度較大,同時對信息披露的依賴程度較小,導(dǎo)致交易量對收益率的影響增大。交易量對收益率的影響系數(shù)通常被稱為 KV指數(shù),通過反映市場對交易量信息的依賴進(jìn)而反映公司信息披露程度,KV指數(shù)越大表明上市公司信息披露質(zhì)量越低。KV 指數(shù)反映的是市場信息,相當(dāng)于投資者對信息不對稱程度的客觀評價,因而能夠真正反映上市公司信息披露的實際效果,既包含了強制性信息披露,也包含了自愿性信息披露,是一個能夠全面度量上市公司信息披露質(zhì)量的變量。
本文借鑒徐壽福和徐龍炳(2015)[29]、劉歡等(2020)[30]的做法,采用如下模型計算KV指數(shù):
[LnPt-Pt-1/Pt-1=λ0+λVoltVol0-1+ε] (6)
式中, [Pt]和 [Volt]分別是第[t]日的股票收盤價和交易量(股數(shù)) ,[Vol0]是研究期間所有交易日的平均日交易量。采用普通最小二乘法針對每家上市公司回歸,用得到的λ值構(gòu)建KV 指數(shù) (不考慮λ為負(fù)的情況),λ越小說明信息披露越充分,因此,越高的 KV 值代表越低的信息披露質(zhì)量。
4. 控制變量。為強化研究的穩(wěn)健性,借鑒已有研究(王正文和段紫霞,2023;Xu等,2014;高冰瑩等,2024;高震男等,2023)[27,31-33],本文從企業(yè)財務(wù)狀況、公司治理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等維度系統(tǒng)地設(shè)置了控制變量。具體包括平均周收益率、收益波動、賬市比、負(fù)債率、大股東持股比、總資產(chǎn)報酬率、月均超額換手率、管理層持股比例、機構(gòu)投資者持股、規(guī)模,同時控制行業(yè)和年份等因素。具體控制變量定義如表1所示。
(三)模型設(shè)計
本文認(rèn)為,媒體關(guān)注對股價崩盤風(fēng)險的影響不存在時滯性,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,新聞媒體傳播信息速度極快,新聞一經(jīng)曝光,可能迅速在網(wǎng)絡(luò)上蔓延,國內(nèi)投資者尤其是散戶投資者對企業(yè)信息非常敏感,股價會迅速波動。所以本文主要研究當(dāng)期媒體關(guān)注對當(dāng)期股價崩盤風(fēng)險的影響。同時,為防止行業(yè)和時間對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響,本文控制時間和行業(yè)進(jìn)行回歸。
為檢驗假設(shè) H1,即研究股價崩盤風(fēng)險是否受到媒體關(guān)注影響,本文借鑒王正文和段紫霞(2023)[27]研究,構(gòu)建如下回歸模型:
[CRASHRISKi,t=α0+α1mediai,t+α2ControlVariablesi,t+εi,t] (7)
在公式(7)中,[CRASHRISK]為因變量股價崩盤風(fēng)險,在進(jìn)行回歸時采用[NCSKEW]和[DUVOL]的絕對值代替。
為檢驗假設(shè) H2,本文采用溫忠麟和葉寶娟(2014)[34]的中介效應(yīng)檢驗法構(gòu)建如下驗證模型:
[Y=cX+e1] ?; (8)
[M=aX+e2] (9)
[Y=c'X+bM+e3] (10)
其中,[X]為自變量上市公司的媒體關(guān)注度,[Y]為因變量公司股價崩盤風(fēng)險,[M]為中介變量企業(yè)信息披露質(zhì)量,[c]、[a]、[b]均為回歸系數(shù),[e1]、[e2]、[e3]均為隨機擾動項。
根據(jù)上述模型,在系數(shù)c顯著的基礎(chǔ)上,中介效應(yīng)檢驗分三步進(jìn)行:第一步,依次檢驗公式(9)中的a和公式(10)中的b,若兩個系數(shù)均顯著,則說明企業(yè)信息披露質(zhì)量的中介效應(yīng)顯著,否則利用Bootstrap法進(jìn)行再驗證。第二步,驗證公式(10)中的系數(shù)c′,如果顯著則表示媒體關(guān)注度對公司股價崩盤風(fēng)險影響的直接效應(yīng)也顯著,否則只有中介效應(yīng)成立。第三步,比較c′與ab的符號。如果兩者同號,則認(rèn)為企業(yè)信息披露質(zhì)量起到了部分中介的作用;如果兩者異號,則認(rèn)為企業(yè)信息披露質(zhì)量起到了“遮掩效應(yīng)”。
四、實證結(jié)果
(一)描述性統(tǒng)計分析
表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。NCSKEW的最大值和最小值分別是1.720和-2.398,DUVOL的最大值和最小值分別是1.064和-1.341,這表明不同的公司股價崩盤風(fēng)險存在較大差異。二者的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.707和0.474,進(jìn)一步說明不同公司間股價崩盤風(fēng)險分化程度較大。此外,二者均值均為負(fù)數(shù),表明對崩盤風(fēng)險的管理仍需加強。媒體關(guān)注度均值為0.313,標(biāo)準(zhǔn)差為0.420,最大值為1,最小值為-1,可見媒體對企業(yè)積極報道傾向占據(jù)市場主流。KV指數(shù)的平均值為0.469,最大值和最小值分別為1.075和0.119,表明A股上市公司之間信息披露質(zhì)量差異巨大。其余控制變量的描述性統(tǒng)計不再贅述。
(二)相關(guān)性分析
表3報告了主要變量的相關(guān)系數(shù)。兩個股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)約為 0.878,且在 1%水平上顯著,說明二者具有較好的一致性。媒體關(guān)注度與 NCSKEW及DUVOL的相關(guān)系數(shù)均為正,且在1%水平上顯著,其余變量間的相關(guān)系數(shù)均未大于0.5,可以認(rèn)定變量間沒有嚴(yán)重的多重共線性問題。
(三)回歸分析
1. 基準(zhǔn)回歸。表4報告了假設(shè) H1 的檢驗結(jié)果:列(1)中使用 NCSKEW作為股價崩盤風(fēng)險的衡量指標(biāo),只控制了年度與行業(yè)效應(yīng),媒體關(guān)注度的系數(shù)為0.028,在 5%水平上顯著;列(2)中繼續(xù)加入了一系列影響股價崩盤風(fēng)險的指標(biāo),媒體關(guān)注度的系數(shù)依舊在 1%水平上顯著為正,說明媒體關(guān)注度越高的企業(yè)面臨的股價崩盤風(fēng)險越高,支持假設(shè) H1。在列(3)、(4),我們將股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)換為 DUVOL,得到的結(jié)論不變。從控制變量上看,收益波動、平均周收益率、賬市比與崩盤風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān),負(fù)債率、大股東持股比、月均超額換手率、機構(gòu)投資者持股和總資產(chǎn)報酬率與崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān),與已有研究結(jié)論一致。
2. 滯后效應(yīng)分析與分組檢驗。前文分析表明,媒體關(guān)注對股價崩盤風(fēng)險的影響不存在時滯性,為驗證此觀點,我們將股價崩盤風(fēng)險替換為NCSKEWt+1及DUVOLt+1,回歸結(jié)果如表5列(1)、(2)所示,媒體關(guān)注度系數(shù)均不顯著,說明媒體關(guān)注會影響當(dāng)期股價表現(xiàn),不存在滯后效應(yīng)。
此外,由于媒體正面報道與負(fù)面報道對股價崩盤風(fēng)險的影響程度可能不同,我們進(jìn)一步將媒體關(guān)注度分成兩組進(jìn)行檢驗。列(3)、(4)為媒體對公司正面報道多于負(fù)面報道時,正面媒體關(guān)注度對股價崩盤風(fēng)險的影響,媒體關(guān)注度的系數(shù)分別為0.043、0.027,且均在1%水平上顯著;列(5)、(6)為媒體對公司負(fù)面報道多于正面報道時,媒體關(guān)注度對股價崩盤風(fēng)險的影響不顯著。該結(jié)論與現(xiàn)實相符,正面媒體報道較多的公司,投資者投資熱情較高,一旦被爆出負(fù)面新聞,可能會引發(fā)拋售潮,導(dǎo)致股價崩盤;負(fù)面媒體報道較多的公司,投資者投資熱情自然較低,導(dǎo)致股價低迷,因此,媒體關(guān)注度對股價崩盤風(fēng)險的影響并不顯著。
五、進(jìn)一步分析
(一)穩(wěn)健性檢驗
本文在基準(zhǔn)回歸中使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)與股價波動性指標(biāo)衡量股價崩盤風(fēng)險,在穩(wěn)健性檢驗中,進(jìn)一步參照 Chen等(2021)[35]的方法,用Crash指標(biāo)來衡量股價崩盤風(fēng)險, 如果i股票在t周期的周特定收益率Wit小于當(dāng)年Wit平均值3.2個標(biāo)準(zhǔn)差,則Crash取值為1,否則為0。結(jié)果如表6列(1)所示,結(jié)論不變。
此外,本文也替換了媒體關(guān)注度指標(biāo),選用百度新聞搜索引擎數(shù)據(jù)作為媒體關(guān)注數(shù)據(jù)來源,通過檢索公司股票簡稱和代碼得到年度新聞報道數(shù),進(jìn)而將其新聞條數(shù)加1后取自然對數(shù)來衡量目標(biāo)公司年度媒體關(guān)注度 LNmedia,結(jié)果如表6列(2)、(3)所示,結(jié)論不變。
考慮到媒體關(guān)注對股價崩盤風(fēng)險的影響可能由于雙向因果關(guān)系而具有內(nèi)生性,使用二階段最小二乘法(2SLS)進(jìn)行檢驗。根據(jù)以往研究,網(wǎng)民數(shù)量這一變量一般不會對公司的股價產(chǎn)生直接影響,但是會直接影響到媒體關(guān)注度,網(wǎng)民數(shù)量越多,通過媒體曝光的新聞傳播性越強,媒體的關(guān)注度越高。因此,網(wǎng)民數(shù)量變量可以看作外生變量,其既符合相關(guān)性要求,又滿足排他性條件。借鑒江軒宇等(2021)[36]的研究方法,利用東方財富網(wǎng)股吧數(shù)據(jù),以每家公司每一年論壇帖子總量(GB)與1之和的自然對數(shù)ln(1+GB)來衡量網(wǎng)民數(shù)量,記作internet。先將網(wǎng)民數(shù)量及控制變量對媒體關(guān)注度進(jìn)行回歸(第一階段),然后進(jìn)一步將擬合值media_HAT代入模型中(第二階段)?;貧w結(jié)果如表7所示,根據(jù)第一階段回歸結(jié)果,網(wǎng)民數(shù)量系數(shù)為0.121,在1%水平上顯著,說明不存在弱工具變量問題。第二階段將回歸擬合值代入原模型后, media_HAT的系數(shù)依然顯著為正,說明在考慮內(nèi)生性問題后,本文結(jié)論依然成立。
(二)異質(zhì)性分析
1. 分地區(qū)。從企業(yè)外部環(huán)境視角,按照東部、中部、西部、東北部分組進(jìn)行實證分析。表8的回歸結(jié)果顯示,東部地區(qū)媒體關(guān)注度對NCSKEW、DUVOL的系數(shù)分別為0.040、0.026,且均在1%的顯著性水平上顯著,說明媒體關(guān)注度越高的企業(yè)面臨的股價崩盤風(fēng)險越高;中部地區(qū)、東北部地區(qū)均不顯著,西部地區(qū)相較東部地區(qū)顯著性降低。這可能是因為,東部地區(qū)投資者較為集中,市場變化較快,因此,該區(qū)域的股市對媒體關(guān)注的反應(yīng)更敏感。
2. 分企業(yè)性質(zhì)。本部分從企業(yè)內(nèi)部屬性視角,按照國有企業(yè)和非國有企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)分組進(jìn)行實證分析。表9的回歸結(jié)果顯示,國有企業(yè)以及非高新技術(shù)企業(yè)的股價崩盤風(fēng)險對媒體關(guān)注度的反應(yīng)更敏感。這可能與非國有資本能夠更有效提升企業(yè)績效、高新技術(shù)企業(yè)股票流動性和信息透明度較好有關(guān),股東多樣化能更好地監(jiān)督管理層,并且對企業(yè)信息披露質(zhì)量的要求更高,減弱了媒體關(guān)注度對股價崩盤的正向影響。
六、機制分析
表10展示了信息披露水平的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。由表4可知,在總效應(yīng)檢驗中,媒體關(guān)注度對NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)為0.043、0.027,且均在1%的顯著性水平上顯著,說明中介效應(yīng)方程式(8)中系數(shù)c顯著。在表10中,媒體關(guān)注度對信息披露的回歸系數(shù)為0.006,在5%的顯著性水平上顯著,表明媒體關(guān)注度與信息披露水平正相關(guān)。表10列(2)、(3)中企業(yè)信息披露質(zhì)量對NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)分別為0.808、0.427,在1%的顯著性水平上顯著;媒體關(guān)注度對NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)分別為-0.047、-0.029,在1%的顯著性水平上顯著。以上說明企業(yè)信息披露質(zhì)量的中介效應(yīng)成立。模型(9)與模型(10)中系數(shù)c′與ab異號,表明作為中介的企業(yè)信息披露質(zhì)量發(fā)揮了“遮掩效應(yīng)”,即中介變量企業(yè)信息披露質(zhì)量發(fā)揮的間接效應(yīng)與媒體關(guān)注對股價崩盤風(fēng)險影響的直接效應(yīng)相反,導(dǎo)致直接效應(yīng)被削減。此結(jié)論與現(xiàn)實相符。企業(yè)的媒體關(guān)注度越高,公司遇到突發(fā)輿情危機時越容易發(fā)生股價崩盤,但是如果該企業(yè)自身信息披露質(zhì)量較高,無窖藏負(fù)面信息,及時地主動披露最新相關(guān)信息,可以避免因信息混雜和持續(xù)猜測對上市公司聲譽造成不必要的損害,打消投資者的疑慮,削弱媒體關(guān)注的傾向性。
七、結(jié)論及政策建議
(一)研究結(jié)論
為了更清晰地刻畫媒體關(guān)注與企業(yè)股價崩盤現(xiàn)象的關(guān)系,本文基于我國A股上市公司 2003—2021年的數(shù)據(jù),構(gòu)建中介效應(yīng)模型進(jìn)行實證檢驗。研究結(jié)果表明:首先,媒體關(guān)注度與股價崩盤風(fēng)險正相關(guān),受媒體關(guān)注度越高的企業(yè)面臨的股價崩盤風(fēng)險越高,正面媒體報道較多的公司,投資者投資熱情較高,一旦被爆出負(fù)面新聞,股價崩盤風(fēng)險更大;并且媒體關(guān)注會影響當(dāng)期股價表現(xiàn),不存在滯后效應(yīng)。其次,企業(yè)信息披露水平在媒體關(guān)注度和股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系中存在“遮掩效應(yīng)”,即信息披露水平減弱了媒體監(jiān)督對股價崩盤的正向影響。最后,按照企業(yè)外部環(huán)境、內(nèi)部屬性進(jìn)行分組分析發(fā)現(xiàn),東部地區(qū)、國有企業(yè)及非高新技術(shù)企業(yè)股價崩盤風(fēng)險對媒體關(guān)注度的反應(yīng)更敏感。
(二)政策建議
本文的研究結(jié)論對于我國上市公司應(yīng)對輿情危機從而規(guī)避股價崩盤風(fēng)險具有一定的指導(dǎo)意義,也為媒體更好地發(fā)揮監(jiān)督作用、監(jiān)管者創(chuàng)造透明的市場信息環(huán)境提供了政策依據(jù)。
1. 充分發(fā)揮媒體監(jiān)督作用。媒體作為獨立于資本市場之外的機構(gòu),對上市公司具有天然的監(jiān)督作用。監(jiān)管部門應(yīng)充分發(fā)揮媒體的監(jiān)督作用,充分利用媒體信息獲取渠道多樣、信息獲取及時等優(yōu)勢,重視媒體提供的信息,以媒體信息輔助監(jiān)管工作,達(dá)到事半功倍的效果。尤其對于經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的東部地區(qū)上市公司,更應(yīng)充分發(fā)揮媒體報道的積極作用,降低市場信息不對稱程度,有效發(fā)揮政府監(jiān)管的補充作用。同時,監(jiān)管部門應(yīng)加強對媒體的監(jiān)督,提高媒體報道的及時性、真實性和有效性,防范虛假報道擾亂資本市場。
2. 強化監(jiān)管,提升上市公司整體信息披露質(zhì)量。為了有效避免股價崩盤事件的發(fā)生,監(jiān)管部門應(yīng)強化對企業(yè)信息披露的監(jiān)督,進(jìn)一步完善政策法規(guī),建立一套完善的信息披露制度,保護(hù)中小投資者的合法權(quán)益,引導(dǎo)上市公司真實、準(zhǔn)確、及時地披露信息,保障信息披露質(zhì)量。對于國有企業(yè),更應(yīng)著重改善內(nèi)部治理水平,提高信息透明度,促進(jìn)股東更好地發(fā)揮監(jiān)督治理職能,降低股價崩盤風(fēng)險。同時,在保證制度完備的前提下,加強對制度落實的監(jiān)督,嚴(yán)查企業(yè)信息披露不真實、不準(zhǔn)確等不法行為,并增加違法成本,讓企業(yè)披露虛假信息的行為無處遁形。此外,還應(yīng)嚴(yán)查內(nèi)幕交易行為,充分利用先進(jìn)的金融科技手段,增加監(jiān)管的針對性和創(chuàng)新性,提高監(jiān)管效率和監(jiān)管水平。
3. 完善上市公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu),提高信息透明度。完善的公司治理結(jié)構(gòu)是保障上市公司信息披露質(zhì)量的重要一環(huán)。上市公司應(yīng)建立完善的公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)和健全的內(nèi)部控制制度,充分發(fā)揮企業(yè)內(nèi)部監(jiān)督的作用,保證信息披露質(zhì)量。為了企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展,減少因股價波動給企業(yè)經(jīng)營帶來的不穩(wěn)定性,上市公司應(yīng)主動披露信息,增加企業(yè)透明度,增強中小投資者對上市公司的認(rèn)識與信心。
4. 投資者應(yīng)提升專業(yè)素養(yǎng),樹立科學(xué)的投資理念。作為證券市場參與者,投資者應(yīng)主動增強專業(yè)素養(yǎng),具備準(zhǔn)確理解企業(yè)披露信息的能力,能夠通過分析企業(yè)披露信息掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況,避免因虛假消息做出恐慌性的行為而造成不必要的損失。此外,投資者應(yīng)樹立科學(xué)的投資理念,準(zhǔn)確認(rèn)識自身風(fēng)險承受能力,避免盲目投資和“追漲殺跌”,維護(hù)好資本市場的交易秩序,保障資本市場的有效運轉(zhuǎn)。
參考文獻(xiàn):
[1]Graham J R,Harvey C R,Rajgopal S. 2005. The Economic Implications of Corporate Financial Reporting [J]. Journal of Accounting and Economics,Vol.40.
[2]LaFond R,Watts R L. 2008. The Information Role of Conservatism [J].The Accounting Review,Vol.83.
[3]Ball R. 2009. Market and Political Regulatory Perspectives On the Recent Accounting Scandals [J].Journal of Accounting Research,Vol.47.
[4]Kim J,Li Y,Zhang L. 2011a. Corporate Tax Avoidance and Stock Price Crash Risk:Firm-Level Analysis[J]. Journal of Financial Economics,Vol.100.
[5]Kim J,Li Y,Zhang L. 2011b. CFOs Versus CEOs:Equity Incentives and Crashes [J].Journal of Financial Economics,Vol.101.
[6]Kothari S P,Shu S,Wysocki P D. 2009. Do Managers Withhold Bad News? [J].Journal of Accounting Research,Vol.47.
[7]Jin L,Myers S C. 2006. R2 Around the World:New Theory and New Tests [J].Journal of Financial Economics,Vol.79.
[8]Hutton A P,Marcus A J,Tehranian H. 2009. Opaque Financial Reports,R2,and Crash Risk [J].Journal of Financial Economics,Vol.94.
[9]康進(jìn)軍,王敏,范英杰.媒體報道、會計穩(wěn)健性與股價崩盤風(fēng)險 [J].南京審計大學(xué)學(xué)報,2021,18(03).
[10]董建萍.機構(gòu)投資者、信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險 [J].會計之友,2016,(05).
[11]萬明,閆威.信息披露考核降低了股價崩盤風(fēng)險嗎? [J].當(dāng)代金融研究,2017,(03).
[12]朱孟楠,梁裕珩,吳增明.互聯(lián)網(wǎng)信息交互網(wǎng)絡(luò)與股價崩盤風(fēng)險:輿論監(jiān)督還是非理性傳染 [J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2020,(10).
[13]Venkatachalam M. 2000. Discussion of corporate disclosure practices, institutional investors,and stock return volatility [J].Journal of Accounting Research,38.
[14]游家興,吳靜.沉默的螺旋:媒體情緒與資產(chǎn)誤定價 [J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2012,(07).
[15]黃新建,趙偉.媒體關(guān)注是否降低了股價崩盤風(fēng)險——來自中國股票市場的經(jīng)驗證據(jù) [J].財會月刊,2015,(11).
[16]趙璨,陳仕華,曹偉. “互聯(lián)網(wǎng)+”信息披露:實質(zhì)性陳述還是策略性炒作——基于股價崩盤風(fēng)險的證據(jù) [J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2020,(03).
[17]賀云龍,肖銘玥 .政治關(guān)聯(lián)、媒體報道與企業(yè)社會責(zé)任信息披露——來自滬深 A 股數(shù)據(jù)的實證分析 [J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報 ( 社會科學(xué)版 ),2020,(02).
[18]鄭志剛,丁冬,汪昌云.媒體的負(fù)面報道、經(jīng)理人聲譽與企業(yè)業(yè)績改善——來自我國上市公司的證據(jù) [J].金融研究,2011,(12).
[19]鄺雄,陳霞,王前.不同媒體監(jiān)督渠道對公司治理代理成本的影響 [J].投資研究,2019,(10).
[20]張多蕾,張嬈.會計信息穩(wěn)健性、投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險 [J].財經(jīng)問題研究,2020,(06).
[21]孟慶斌,楊俊華,魯冰.管理層討論與分析披露的信息含量與股價崩盤風(fēng)險——基于文本向量化方法的研究 [J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2017,(12).
[22]肖土盛,宋順林,李路.信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險:分析師預(yù)測的中介作用 [J].財經(jīng)研究,2017,43(02).
[23]蔡艷萍,劉曉光.基于 GMM 的信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險研究 [J].中南大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2018,24(03).
[24]江婕,王正位,龔新宇.信息透明度與股價崩盤風(fēng)險的多維實證研究 [J].經(jīng)濟(jì)與管理研究,2021,42(02).
[25]宗慶瑩,朱澤鋼,郭佳.數(shù)字技術(shù)應(yīng)用對股價崩盤風(fēng)險的影響:監(jiān)督效應(yīng)和信息效應(yīng) [J].金融與經(jīng)濟(jì),2023,(09).
[26]葉康濤, 劉芳, 李帆. 股指成份股調(diào)整與股價崩盤風(fēng)險:基于一項準(zhǔn)自然實驗的證據(jù) [J].金融研究, 2018,(03).
[27]王正文,段紫霞.全面風(fēng)險管理與股價崩盤風(fēng)險:基于信息傳遞和信號效應(yīng)雙重視角的實證分析 [J].保險研究,2023,(10).
[28]李志斌,邵雨萌,李宗澤,李敏詩.ESG信息披露、媒體監(jiān)督與企業(yè)融資約束 [J].科學(xué)決策,2022,(07).
[29]徐壽福,徐龍炳.信息披露質(zhì)量與資本市場估值偏誤 [J].會計研究,2015,(01).
[30]劉歡,李志生,孔東民.機構(gòu)持股與上市公司信息披露質(zhì)量——基于主動型和被動型基金影響差異的視角[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2020,40(06).
[31]Xu N,Li X,Yuan Q,Chan K C. 2014. Excess Perks and Stock PrkGZ/ZXlbhzH+EvUzns4loQ==ice Crash Risk:Evidence from China [J].Journal of Corporate Finance,Vol.25.
[32]高冰瑩,張偉華,范慧敏.國有資本參股能抑制民營企業(yè)股價崩盤風(fēng)險嗎?[J].中國軟科學(xué),2024,(01).
[33]高震男,魏旭,張學(xué)勇.供應(yīng)商集中度與股價崩盤風(fēng)險:理論分析與中國實證 [J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2023,23(05).
[34]溫忠麟,葉寶娟.中介效應(yīng)分析: 方法和模型發(fā)展 [J]. 心理科學(xué)進(jìn)展 2014, M22(05).
[35]Chen YY,F(xiàn)an QL,Yang X,Zolotoy L. 2021.CEO Early-Life Disaster Experience and Stock Price Crash Risk [J].Journal of Corporate Finance,68.
[36]江軒宇,朱琳,伊志宏.網(wǎng)絡(luò)輿論關(guān)注與企業(yè)創(chuàng)新[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2021,21 (01).
A Study on the Influence Mechanisms and Management Strategies of Media Attention on the Risk of Stock Price Crash
Zhang Yu1/Meng Xiangfei2/Wang Xinjun2,3
(1. Shandong Labor Vocational and Technical College,Jinan 250022,Shandong,China;
2. School of Economics and Management,Shandong Huayu University of Technology,Dezhou 253034,Shandong,China;
3. School of Economics,Shandong University,Jinan 250100,Shandong,China)
Abstract:Based on the data of Chinese A-share listed companies from 2003 to 2021,this paper adopts a mixed regression,mediation effect model to investigate the impact of media attention on the risk of stock price collapse. It is found that:media attention is positively related to the risk of stock price collapse;higher quality of corporate disclosure attenuates the positive effect of media attention on stock price collapse;heterogeneity analysis shows that the effect of media attention on the risk of stock price collapse is more significant in the eastern region,state-owned enterprises and non-high-tech firms. The conclusions of the study have certain guiding significance for China's listed companies to cope with public opinion crises so as to avoid the risk of stock price crashes,and for the media and regulators to realize the long-term stable,sustainable and healthy growth of market value by creating a transparent market information environment.
Key Words:media attention,stock price crash risk,corporate disclosure quality,masking effect
(責(zé)任編輯 王 媛;校對 LY,WY)