張肇中,張 瑩

(1.浙江財經(jīng)大學(xué)中國政府管制研究院,浙江 杭州 310018；2.山東財經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院,山東 濟(jì)南 250014)

作為一項常用的質(zhì)量安全控制手段,食品藥品召回一直以來在美國等西方國家得到普遍應(yīng)用并成為重要的監(jiān)管工具。尤其在面臨較大規(guī)模的食品藥品安全事件時,召回往往在控制事故影響范圍、降低消費(fèi)者所受侵害、挽回企業(yè)聲譽(yù)等方面發(fā)揮重要作用。以美國肉類食品召回為例,1982～1998年肉禽類食品召回總數(shù)達(dá)479例,其中一級召回252例、二級召回189例、三級召回38例,召回總量達(dá)到1.3億磅。相比于美國,我國食品藥品召回起步較晚,2007和2015年我國先后頒布實(shí)施《食品召回管理規(guī)定》和《食品召回管理辦法》,后者已成為我國目前指導(dǎo)和規(guī)范食品藥品召回的主要法規(guī)。根據(jù)《食品召回管理辦法》,我國食品藥品召回也采用三級召回機(jī)制,按照危害與緊急程度劃分召回等級并規(guī)定召回期限,召回的方式主要分為企業(yè)自發(fā)召回和監(jiān)管機(jī)構(gòu)干預(yù)強(qiáng)制召回。由于《食品召回管理辦法》實(shí)施年限不長,召回案例數(shù)量相對較少,但較大規(guī)模召回往往與重大食品安全事件關(guān)聯(lián),引發(fā)社會廣泛關(guān)注,因而食品藥品召回這一監(jiān)管工具理應(yīng)得到監(jiān)管者、企業(yè)乃至社會公眾的更多重視。

有關(guān)產(chǎn)品召回影響的基礎(chǔ)性文獻(xiàn)大多圍繞汽車行業(yè)召回展開[1][2],但越來越多的學(xué)者也將對產(chǎn)品召回的研究擴(kuò)展到其他行業(yè)[3][4]。依循產(chǎn)品召回文獻(xiàn)的思路,國外學(xué)者近十余年陸續(xù)展開對食品藥品召回的相關(guān)研究。根據(jù)食品安全監(jiān)管成本收益分析框架,一部分學(xué)者主要探索食品召回對消費(fèi)需求的影響[5][6]；另一部分學(xué)者則關(guān)注召回是否顯著導(dǎo)致企業(yè)成本上升和收益損失[7],目前對食品藥品召回的研究主要集中在后一領(lǐng)域。召回影響企業(yè)成本的內(nèi)在邏輯體現(xiàn)為召回的施行雖然多為企業(yè)自發(fā)行為,但實(shí)質(zhì)是在監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)督之下執(zhí)行,因此由啟動召回導(dǎo)致的企業(yè)收益損失可視為企業(yè)面臨的規(guī)制成本。由于涉及召回的食品安全事件往往社會影響較大,牽涉企業(yè)多為上市公司,因而這一領(lǐng)域的文獻(xiàn)主要采用上市公司數(shù)據(jù)展開研究,其中事件研究法是學(xué)者們普遍采用的一種實(shí)證方法[8][9]。在食品召回的成本分析的基礎(chǔ)上,還有一些學(xué)者對召回沖擊的影響因素進(jìn)行探索[10][11]。

由于我國食品藥品召回的相關(guān)法規(guī)頒布時間較晚,食品藥品召回經(jīng)驗(yàn)仍較為欠缺,召回數(shù)量和規(guī)模也相對較小,因此針對食品藥品召回沖擊影響的實(shí)證研究較為鮮見,一些學(xué)者關(guān)于食品行業(yè)的研究可提供一些思路和借鑒[12][13]。

目前,食品藥品召回在我國仍處于發(fā)展階段,探索召回對企業(yè)的影響既是指導(dǎo)食藥企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的有力手段,同時也可為監(jiān)管者提供借鑒,因此本文的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。對召回事件沖擊上市公司股價的研究拓展了我國食品藥品監(jiān)管成本分析,定義和識別召回經(jīng)歷刻板效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)及群體召回事件傳染效應(yīng)和轉(zhuǎn)移效應(yīng)亦有助于探索我國食品藥品行業(yè)監(jiān)管的特殊性,因此本文的研究還具有一定的理論意義。鑒于該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及研究的理論和現(xiàn)實(shí)意義,本文在考察2007年以來國內(nèi)具有較大社會影響的食品藥品安全事件的基礎(chǔ)上,采用事件研究法對召回的影響(上市公司超額收益率)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),并進(jìn)一步分析累計超額收益率(CAAR)的影響因素。

本文的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩個方面：一是提供一個食品安全監(jiān)管成本分析的新視角,在微觀數(shù)據(jù)缺乏的條件下,基于事件研究法探討利用上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管成本分析的可行性,將上市公司在召回沖擊下的超額收益率視為食品召回這一事后監(jiān)管手段帶來的企業(yè)成本,因此可通過召回沖擊度量企業(yè)獲得的生產(chǎn)安全產(chǎn)品的激勵；二是歸類和分析召回事件沖擊的影響因素,通過區(qū)分召回經(jīng)歷和群體召回的影響效應(yīng)來識別消費(fèi)者信心和上市公司面對的輿論環(huán)境。

一、食品召回沖擊的實(shí)證研究

(一)事件研究法

事件研究法(event study)主要通過對上市公司超額收益(Abnormal Return)的估計來反映外生事件的沖擊。根據(jù)MacKinlay(1997)的做法[14],超額收益可記為：

ARit=Rit-E(Rit|Xt)

(1)

其中,ARit、Rit和E(Rit|Xt)分別表示第i支股票在t天的超額收益率、實(shí)際收益率和預(yù)期收益率。對超額收益率的估計關(guān)鍵在于Xt,目前存在兩種不同方法估計Xt,分別對應(yīng)不同的假設(shè)：一種給定股票在一段時間內(nèi)收益率不變；另一種假設(shè)股票收益率與市場指數(shù)之間存在一定的線性關(guān)系,以此來估計超額收益率并稱為市場模型[15]。本文即是基于市場模型的假設(shè),以上市公司股票實(shí)際收益率與市場指數(shù)的差額來測度超額收益率。在市場模型假設(shè)下,股票i的收益率可表示為：

(2)

其中,Rmt是t期市場指數(shù)的日收益率,αi和βi是系數(shù),εit是誤差項(即超額收益率)。

為說明超額收益率的估計方法,需對窗口期進(jìn)行定義。本文采用的時間間隔為天,定義事件發(fā)生日為t=0,t=T1+1到T2之間為事件窗口期,t=T0+1到T1之間為估計窗口期?；谑袌瞿Ｐ陀嬎愕某~收益率可表示為：

(3)

累計超額收益率CAR(cumulative abnormal return)用來反映一定時間內(nèi)事件沖擊帶來的總體影響。因此,我們將股票i在τ1到τ2時間段內(nèi)(T1<τ1≤τ2

(4)

進(jìn)一步地,通過平均累計超額收益率CAAR(cumulative average abnormal return)衡量事件對N支股票的整體影響：

(5)

我們可通過統(tǒng)計檢驗(yàn)超額收益率來判斷事件沖擊的顯著程度。對超額收益率的統(tǒng)計檢驗(yàn)包括參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)兩大類,前者主要有t檢驗(yàn)和Patell檢驗(yàn)[16][17],后者主要是符號檢驗(yàn)和秩檢驗(yàn)[18][19]。本文主要采用相互獨(dú)立樣本截面數(shù)據(jù)的t檢驗(yàn),并以Patell檢驗(yàn)作為補(bǔ)充的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

根據(jù)Serra(2007)的研究方法[17],假設(shè)上市公司超額收益率服從正態(tài)分布,t檢驗(yàn)統(tǒng)計量可表示

(6)

其中,(t-d)表示自由度。而Patell檢驗(yàn)可看作是將超額收益率標(biāo)準(zhǔn)化后的t檢驗(yàn),目的在于經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后,不同樣本的超額收益率擁有相同的方差。

(二)數(shù)據(jù)選擇、召回事件和模型設(shè)定

本文采用的數(shù)據(jù)為滬深交易所A股、創(chuàng)業(yè)板和中小板的食品及藥品類上市公司公報。股票收益率和市場指數(shù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。選取2007～2017年所有食品及藥品類上市公司召回作為沖擊事件。通過網(wǎng)絡(luò)搜索和查閱上市公司公告,對食品藥品召回事件進(jìn)行篩選,篩選時主要參考中國證監(jiān)會網(wǎng)站、上海證券交易所和深圳證券交易所官方網(wǎng)站、巨潮資訊網(wǎng)、中國資訊行及食品伙伴網(wǎng),全部樣本包含25家上市公司的29次召回事件。我們主要剔除以下幾種情況的召回事件：(1)召回規(guī)模較小或上市公司未發(fā)布召回公告；(2)本文旨在分析國內(nèi)召回政策的影響,因此國內(nèi)食品及藥品類企業(yè)在港股或海外上市的均未列入；(3)長期停牌的上市公司,避免由于過長的停牌期給估計窗口期造成較大誤差；(4)上市時間較短,初次召回距離公司上市不足200天的樣本；(5)同一家上市公司兩次召回時間間隔不超過200天的召回事件,避免兩次召回事件估計窗口期重疊造成的估計偏誤。

窗口期過長容易造成召回事件重疊及其他事件的交叉影響,窗口期過短則無法準(zhǔn)確估計,因此我們將窗口期長度設(shè)定為200天,以事件發(fā)生日為第0天,估計窗口期為-210天到-11天的時間跨度。召回事件發(fā)生日一般以公司發(fā)布公告正式發(fā)起召回為準(zhǔn)。但依照上市公司公告及媒體報道情況,有時發(fā)起召回與公司公告時間相差較遠(yuǎn)或召回并非一次性完成,上市公司具有延遲公告以降低召回事件影響之嫌,此時采用上市公司發(fā)布公告日作為事件發(fā)生日。也有上市公司多次發(fā)布澄清公告的情況,此時則確定第一次公告日為事件發(fā)生日。此外,還存在個別上市公司召回日是非交易日的情況,事件發(fā)生日則為公告日后的第一個交易日。

(三)估計結(jié)果分析

事件分析法衡量的事件沖擊一方面反映為事件窗口期內(nèi)的平均累計超額收益率,另一方面則反映為參數(shù)檢驗(yàn)體現(xiàn)的超額收益率顯著程度。表1報告了不同事件窗口期設(shè)定下的平均累計超額收益率和參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果。圖1則直觀顯示了幾種事件窗口期設(shè)定下所有樣本的平均累計超額收益率變化趨勢。圖1顯示,平均累計超額收益率自事件日前一到兩天起開始下降為負(fù)值,產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因之一是我國食品及藥品類企業(yè)自發(fā)啟動召回往往具有一定的時滯性。一般來說,我國食品藥品召回都是監(jiān)管機(jī)構(gòu)首先發(fā)布抽檢通告或媒體曝光,企業(yè)迫于壓力而啟動召回,這種召回本質(zhì)上仍屬于被動召回,因此到正式公告日時實(shí)際公司的收益率已開始進(jìn)入下行趨勢*上市公司召回公告的時滯性會造成一定程度上的估計偏誤,但公告日是確定事件日的主要依據(jù),為遵循統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),本文仍以公告日作為召回事件日(t=0)。。由圖1同樣可看出,我國食品藥品召回的影響持續(xù)性較長,召回沖擊總體上在事件日后第五日左右達(dá)到最大,此后盡管會有緩慢回升,但在事件窗口期20日內(nèi)平均累計超額收益率仍為負(fù)值*根據(jù)Pozo和Schroeder(2016)的研究,美國肉類食品上市公司召回后約15日平均累計超額收益率可階段性回升至0以上[13]。。為修正召回沖擊真實(shí)產(chǎn)生的時間與事件日的偏差,我們將事件窗口期的初始日分別設(shè)定為事件日前一天、事件日當(dāng)天和事件日后一天,由于召回沖擊持續(xù)時間較長,本文對事件窗口期的結(jié)束日分別設(shè)定1、2、3、4、5、10、15和20多個數(shù)值并進(jìn)行比照。

表1 平均累計超額收益率及假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果

注：CAAR一列表示所有上市公司的平均累計超額收益率,表中報告了t檢驗(yàn)和Patell檢驗(yàn)的P值,括號中為檢驗(yàn)統(tǒng)計量的取值；* 、** 和*** 分別表示單側(cè)P值顯示在10%、5%和1%的水平上顯著。

圖1 平均累計超額收益率CAAR

具體而言,設(shè)定事件窗口期為t=-1時,事件日后第2日、第5日及第5日后CAAR均同時通過t檢驗(yàn)和Patell檢驗(yàn),召回事件沖擊顯著；設(shè)定事件窗口期為t=0時,事件日后第2日CAAR在t檢驗(yàn)下顯著,事件日后第5日及第5日后CAAR均通過雙參數(shù)檢驗(yàn)；設(shè)定事件窗口期為t=1時,CAAR僅在事件日后第5日及第5日后通過Patel檢驗(yàn)。由表1可看出,即便上市公司超額收益率下降至0以下早于事件日就已開始,但從統(tǒng)計意義上召回事件的沖擊一般是在事件日后第5日才開始逐漸顯著。平均累計超額收益率自事件日后第1日開始呈逐漸下降的趨勢,到事件日后第15日達(dá)到最低值,第20日已緩慢回升。因此,就召回事件的沖擊分析,我們可得出以下的基本結(jié)論：我國食品藥品召回對上市公司超額收益率造成顯著沖擊,超額收益率對召回沖擊的反應(yīng)具有一定的延時性,體現(xiàn)為盡管超額收益率自事件日之前即為負(fù),但在統(tǒng)計學(xué)意義上一般自事件日后第五日起召回沖擊顯著,且召回沖擊持續(xù)時間較長,也即我國食品藥品召回沖擊具有反應(yīng)延遲、沖擊持久的特征。

二、超額收益率的影響因素分析

(一)研究模型、變量設(shè)置和數(shù)據(jù)來源

在估計召回事件沖擊的基礎(chǔ)上,我們進(jìn)一步分析上市公司平均累計超額收益率(召回事件的影響程度)的影響因素。超額收益率影響因素分析采用的數(shù)據(jù)為事件窗口期內(nèi)的面板數(shù)據(jù),本文選取的影響因素解釋變量多為不隨時間改變的特征變量,如果采用以組內(nèi)估計量進(jìn)行估計的固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型,則將導(dǎo)致不隨時間改變的變量由于多重共線性問題而在回歸中被刪除,但Hausman檢驗(yàn)結(jié)果并不支持隨機(jī)效應(yīng)模型。因此,參考Pozo和Schroeder(2016)的做法,我們最終采用混合OLS的回歸方法[11]。具體的模型設(shè)定如下：

CARit=θ0+θ1X1it+…+θjXkit+θj+1X1i+…+θj+kXki+εit

(7)

被解釋變量累計超額收益率采用事件窗口期[+1,+20]計算所得。我們將解釋變量劃分為召回特征和企業(yè)特征兩大類,前者刻畫了與召回事件相關(guān)的變量(即外部沖擊變量),后者則是與上市公司經(jīng)營相關(guān)的企業(yè)財務(wù)指標(biāo)變量,其中召回特征變量為不隨時間改變的變量。

召回事件及企業(yè)召回行為的特征直接影響上市公司所受召回沖擊,體現(xiàn)召回特征的變量主要包括：

1.召回規(guī)模。由于我國缺乏系統(tǒng)的食品藥品召回數(shù)據(jù)庫,大部分召回事件的召回數(shù)量及金額均未公開。在查閱所有啟動召回的食品及藥品類上市公司公告后,我們將召回規(guī)模設(shè)置為三檔：(1)極小,召回金額不足公司年銷售收入的0.1%；(2)較小,召回金額超過上市公司年銷售收入的0.1%、但不足1%；(3)較大,召回金額超過上市公司年銷售收入的1%?；谝陨显O(shè)定,召回規(guī)模設(shè)置為類別變量,取值分別為1、2和3。假設(shè)召回規(guī)模越大,則對上市公司影響越大,因此該變量系數(shù)應(yīng)為負(fù)。

2.媒體報道。該變量用來衡量媒體對召回事件的關(guān)注程度,以間接刻畫召回事件的社會影響。本文采用召回事件發(fā)生10日內(nèi)網(wǎng)絡(luò)媒體對該上市公司召回的報道數(shù)量來反映媒體關(guān)注程度,搜索關(guān)鍵詞為該上市公司股票名稱及“召回”。根據(jù)Tetlock(2007)的研究[20],大量的媒體負(fù)面報道會造成股價下跌壓力,因此假設(shè)媒體報道對該變量系數(shù)取值為負(fù)。關(guān)于該變量,仍需作以下幾點(diǎn)補(bǔ)充說明：(1)由于食品相對于藥品而言更加貼近生活,消費(fèi)者關(guān)注度更高,食品類上市公司召回的媒體關(guān)注度明顯高于藥品類上市公司,我們針對此設(shè)定媒體關(guān)注與企業(yè)類型的交叉項；(2)在搜集數(shù)據(jù)過程中,我們發(fā)現(xiàn)對群體性召回事件可能存在企業(yè)之間的媒體關(guān)注轉(zhuǎn)移現(xiàn)象,如2008年三聚氰胺乳制品事件發(fā)生時媒體關(guān)注過度集中于三鹿,而對其他乳制品上市公司的報道并不很多,類似情況可能導(dǎo)致出現(xiàn)估計偏誤,因此我們補(bǔ)充設(shè)定媒體報道與群體召回的交叉項。

3.召回經(jīng)歷。該變量為虛擬變量,衡量上市公司在本次召回事件前是否有過召回經(jīng)歷,取值1表示曾有召回經(jīng)歷,取值0表示無召回經(jīng)歷。為解釋召回經(jīng)歷這一變量的系數(shù),本文進(jìn)一步定義召回經(jīng)歷影響累計超額收益率的效應(yīng)。召回經(jīng)歷反映上市公司的內(nèi)部效應(yīng),具體可劃分為刻板效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)?？贪逍?yīng)體現(xiàn)為之前有過召回經(jīng)歷的上市公司受到本次召回事件的沖擊更大(變量系數(shù)為負(fù)),其原因在于企業(yè)缺乏改善產(chǎn)品質(zhì)量的激勵,導(dǎo)致投資者和消費(fèi)者對企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量安全控制信心不足,多次召回強(qiáng)化了社會公眾對企業(yè)的負(fù)面印象。學(xué)習(xí)效應(yīng)體現(xiàn)為之前有過召回經(jīng)歷的上市公司受到本次召回事件的沖擊較小(變量系數(shù)為正),說明企業(yè)因過去召回事件增強(qiáng)了應(yīng)對能力,消費(fèi)者對企業(yè)具有較強(qiáng)信心,相信企業(yè)能應(yīng)對和消解召回事件帶來的負(fù)面影響。

4.群體召回。即在事件日10日內(nèi)是否有同行業(yè)上市公司(包括在海外上市)發(fā)生召回事件。近十年來,我國發(fā)生的群體性食品藥品召回事件主要包括三聚氰胺乳制品事件和銀杏葉藥品專項治理等。該變量為虛擬變量,取值1表示10日內(nèi)有其他召回事件,取值0表示無其他召回事件。同時,本文也定義群體召回的影響效應(yīng),該變量反映了一種外部效應(yīng),具體可劃分為傳染效應(yīng)和轉(zhuǎn)移效應(yīng)。傳染效應(yīng)體現(xiàn)為10日內(nèi)有其他同行業(yè)上市公司因同一事件發(fā)起召回,則該公司受到的沖擊更大(變量系數(shù)為負(fù))。轉(zhuǎn)移效應(yīng)則體現(xiàn)為同一召回事件波及多家上市公司,但因?yàn)槠渲幸粌杉疑鲜泄臼艿缴鐣P(guān)注度較高,從而轉(zhuǎn)移社會公眾對其他同行業(yè)上市公司的關(guān)注(變量系數(shù)為正)。

5.是否子公司。該變量為虛擬變量,主要刻畫啟動召回程序的公司是否為上市公司子公司。若發(fā)布召回的為上市公司母公司,則取值為0,否則取值為1。假設(shè)啟動召回程序的為上市公司子公司,則召回事件對上市公司的沖擊相應(yīng)較小,即該變量系數(shù)為正。

6.多樣化經(jīng)營。發(fā)生召回時,若食品和藥品為該公司主營項目,則取值為0,否則取值為1。假設(shè)多樣化經(jīng)營的上市公司受到召回事件沖擊較小,則該變量系數(shù)應(yīng)為正。

此外,需要說明的是,由于我國召回管理辦法頒布施行的時間較晚,沒有公開的召回數(shù)據(jù)庫,根據(jù)上市公司召回公告也無法獲得召回等級信息,因此召回特征變量中并未包含召回等級(即危害嚴(yán)重程度)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

注：括號內(nèi)為該變量在事件日后20日的相應(yīng)統(tǒng)計量取值。

本文的公司特征變量包括：(1)事件日超額收益率,即t=0事件日當(dāng)天的超額收益率ARi0,它反映企業(yè)面臨的初始沖擊,為避免內(nèi)生性問題,作為被解釋變量的累計超額收益率是從事件日后一天(即t=1)開始計算的；(2)交易量,我們采用流通股比例(即交易日當(dāng)天該上市公司股票流通股市值占總市值的比例)來衡量上市公司的交易量,假設(shè)上市公司交易量越大,其受沖擊的程度相應(yīng)越低,因此該變量系數(shù)應(yīng)為正；(3)國有股比例,即國有股占總股本的比例,以反映上市公司的資本結(jié)構(gòu),假設(shè)國有持股比例越高的上市公司在面臨食品藥品安全危機(jī)時抵御沖擊和化解社會輿論壓力的能力越強(qiáng),則召回事件的沖擊就越小,因此該變量系數(shù)應(yīng)為正。

公司特征變量數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫,召回特征變量數(shù)據(jù)均系自行檢索和查閱上市公司公告后整理所得。包括以上變量在內(nèi)的描述性統(tǒng)計如表2所示。

(二)估計結(jié)果及分析

我們首先將召回規(guī)模、媒體報道、召回經(jīng)歷、群體召回、國有股比例、交易量和事件日收益率等變量設(shè)置為基礎(chǔ)模型變量,再以增加變量的形式逐步對三個模型進(jìn)行回歸,以增強(qiáng)模型的穩(wěn)健性。如前文所述,考慮到媒體報道這一變量的特殊性及可能造成的估計偏誤,我們加入媒體報道與企業(yè)類型(食品類或藥品類企業(yè))、媒體報道與群體召回的交叉項(估計結(jié)果如表3所示)。

表3 召回沖擊影響因素的回歸結(jié)果(N=580)

注：* 、** 和*** 分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

召回規(guī)模在五個模型中均與累計超額收益率顯著相關(guān)且系數(shù)為負(fù),驗(yàn)證了前文假設(shè),即召回規(guī)模越大,上市公司受到的沖擊越明顯。這一結(jié)果基本符合我們對召回事件的直覺判斷,即更大的召回規(guī)模直接增加企業(yè)成本。交易量與累計超額收益率顯著相關(guān)且系數(shù)為正,其原因是交易量越大,企業(yè)的規(guī)模也越大,抵御風(fēng)險的能力相對更強(qiáng),因而受到外生召回事件的沖擊也越小。

媒體報道與累計超額收益率也顯著相關(guān),但系數(shù)極小且為正,這與我們之前的假設(shè)相悖,即更多的媒體報道并未導(dǎo)致企業(yè)收益的進(jìn)一步下降。其原因可能是媒體關(guān)于召回事件的報道僅對知名企業(yè)具有明顯的負(fù)面效應(yīng)。在模型5中同時引入媒體報道與企業(yè)類型、群體召回的交叉項,發(fā)現(xiàn)前者并不顯著,說明媒體報道對召回沖擊的影響并不存在顯著的行業(yè)差異；后者系數(shù)顯著為負(fù),說明媒體關(guān)注轉(zhuǎn)移現(xiàn)象確實(shí)存在。當(dāng)發(fā)生大型群體召回事件時,媒體關(guān)注集中于某一家企業(yè),其他同行業(yè)競爭企業(yè)反而因此收益,這一結(jié)論對媒體報道及群體召回的影響分析是一個有力補(bǔ)充。

國有股比例與累計超額收益率顯著相關(guān)且系數(shù)為正,這進(jìn)一步印證我們的假設(shè),即在我國食品藥品行業(yè),國有股比例越高的上市公司,其化解召回危機(jī)的能力相對越強(qiáng)。事件日超額收益率也即召回初始沖擊顯著負(fù)相關(guān)(僅在模型4中不顯著)。啟動召回程序的是否為上市公司子公司對累計超額收益率的影響并不顯著,食品或藥品經(jīng)營是否為上市公司主營業(yè)務(wù)對累計超額收益率的影響為負(fù)、但在模型3中不顯著。

由表3可看出,上市公司是否有召回經(jīng)歷與累計超額收益率呈顯著負(fù)相關(guān)(只有模型4中系數(shù)為正,但并不顯著)。由此可從實(shí)證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),上市公司召回經(jīng)歷的影響在我國主要體現(xiàn)為刻板效應(yīng),即消費(fèi)者信心不足,重復(fù)出現(xiàn)的召回事件進(jìn)一步加劇對企業(yè)的負(fù)面影響。而Pozo和Schroeder(2016)采用美國食品或藥品類上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),是否有過召回經(jīng)歷與累計超額收益率呈正相關(guān)關(guān)系[11],說明召回經(jīng)歷的影響在美國更多體現(xiàn)為學(xué)習(xí)效應(yīng)。

群體召回與累計超額收益率呈顯著正相關(guān)。根據(jù)前文變量設(shè)置中對群體召回效應(yīng)的假設(shè),我國食品藥品行業(yè)上市公司群體召回的效應(yīng)體現(xiàn)為轉(zhuǎn)移效應(yīng),由于轉(zhuǎn)移效應(yīng)與媒體對召回事件的報道亦相關(guān),故本文設(shè)置媒體報道與群體召回的交叉項。實(shí)證分析的結(jié)果表明,在我國食品藥品召回的群體性事件配合媒體報道往往發(fā)揮了轉(zhuǎn)移公眾視線的作用,使社會公眾的關(guān)注度過分集中于事件始發(fā)企業(yè)或其中知名度最高的企業(yè),從而其他企業(yè)規(guī)避了召回沖擊,媒體監(jiān)督未能發(fā)揮應(yīng)有的作用。

三、結(jié)論與監(jiān)管對策

本文首先對我國食品藥品行業(yè)上市公司受到召回事件沖擊的程度進(jìn)行估計。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),盡管多數(shù)上市公司在召回事件日之前已開始進(jìn)入股價下跌階段,但總體而言召回事件對上市公司的影響具有一定的滯后性,召回事件的影響相對較為持久。同時,實(shí)證檢驗(yàn)召回事件沖擊程度的影響因素后發(fā)現(xiàn),召回規(guī)模越大,上市公司面對的沖擊越明顯；流通股比例和國有股比例較大的上市公司,其抵御外生沖擊的能力更強(qiáng),而媒體報道在我國仍未能發(fā)揮充分的監(jiān)督作用。上市公司召回經(jīng)歷與群體召回事件對召回沖擊的影響機(jī)制較為復(fù)雜,食品或藥品類上市公司的召回經(jīng)歷呈現(xiàn)刻板效應(yīng),即由于企業(yè)缺乏提升產(chǎn)品質(zhì)量安全水平的激勵和消費(fèi)者信心不足,累次召回不斷擴(kuò)大了企業(yè)的負(fù)面影響。群體召回事件的影響體現(xiàn)為轉(zhuǎn)移效應(yīng),即由于一次群體召回事件中某一兩家上市公司吸引了更多關(guān)注,從而緩解同行業(yè)其他上市公司受到的沖擊。召回經(jīng)歷的刻板效應(yīng)與群體召回的轉(zhuǎn)移效應(yīng)可能會相互助推。

本文的研究結(jié)論具有一定的監(jiān)管政策意義。上市公司股價的變動反映投資者的風(fēng)險預(yù)期,潛在體現(xiàn)為投資者或消費(fèi)者信心,而媒體報道對投資者預(yù)期和消費(fèi)者信心產(chǎn)生直接影響。目前來看,媒體有時在召回事件中反而助推了轉(zhuǎn)移效應(yīng),因此媒體的輿論監(jiān)督作用仍有待進(jìn)一步加強(qiáng),監(jiān)管機(jī)構(gòu)也應(yīng)有意識地聯(lián)合媒體對消費(fèi)者進(jìn)行正確引導(dǎo)。結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)和本文的研究結(jié)論發(fā)現(xiàn),美國等發(fā)達(dá)國家召回經(jīng)歷對召回沖擊的影響已進(jìn)入學(xué)習(xí)效應(yīng)階段,食品或藥品類企業(yè)自發(fā)通過加強(qiáng)產(chǎn)品質(zhì)量管控維持聲譽(yù),召回的主要意義在于幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)問題,進(jìn)而由企業(yè)自主解決問題。但我國食品或藥品類企業(yè)召回經(jīng)歷仍體現(xiàn)為刻板效應(yīng),因此只有加強(qiáng)企業(yè)學(xué)習(xí)能力,通過召回激勵企業(yè)加強(qiáng)產(chǎn)品質(zhì)量管控,樹立和積累良好的企業(yè)聲譽(yù),才能形成監(jiān)管機(jī)構(gòu)外部監(jiān)督、企業(yè)自發(fā)應(yīng)對召回危機(jī)、消費(fèi)者信心持續(xù)改善的良性循環(huán)。對企業(yè)而言,由于召回事件對公司股價的沖擊較明顯且持續(xù)時間較長,企業(yè)對產(chǎn)品的質(zhì)量控制應(yīng)給予足夠重視,并在產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量安全問題時盡早主動發(fā)起召回。但一次性召回只是基本的事后危機(jī)處理,切實(shí)改善產(chǎn)品質(zhì)量才能為企業(yè)帶來永久性紅利,這也是我國食品藥品監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)積極引導(dǎo)的正確方向。

[1] Grafton S.M.,G.E.Hoffer,et al. Testing the Impact of Recalls on the Demand for Automobiles[J]. Economic Inquiry,1981,19(4),pp.694-703.

[2] Reilly R.J.,G.E.Hoffer. Will Retarding the Information Flow on Automobile Recalls Affect Consumer Demand？[J]. Economic Inquiry,1983,21(3),pp.444-447.

[3] Jarrell G.,S.Peltzman. The Impact of Product Recalls on the Wealth of Sellers[J]. Journal of Political Economy,1985,93(3),pp.512-536.

[4] Zhao X.,Y.Li,et al. The Financial Impact of Product Recall Announcements in China[J]. General Information,2013,142(1),pp.115-123.

[5] Marsh T.L.,et al. Impacts of Meat Product Recalls on Consumer Demand in the USA[J]. Applied Economics,2004,36(9),pp.897-909.

[6] Taylor M.,H.A.Klaiber,et al. Changes in US Consumer Response to Food Safety Recalls in the Shadow of a BSE Scare[J]. Food Policy,2016,(62),pp.56-64.

[7] Shiptsova R.,M.R.Thomsen,et al. Producer Welfare Changes from Meat and Poultry Recalls[J]. General Information,2002,33(2),pp.25-33.

[8] Hooker N.H.,V.Salin. Stock Market Reaction to Food Recalls[J]. Review of Agricultural Economics,2001,9(1),pp.33-46.

[9] Thomsen M.R.,A.M.Mckenzie. Market Incentives for Safe Foods: An Examination of Shareholder Losses from Meat and Poultry Recalls[J]. American Journal of Agricultural Economics,2001,83(3),pp.526-538.

[10] Teratanavat R.,N.H.Hooker. Understanding the Characteristics of US Meat and Poultry Recalls: 1994-2002[J]. Food Control,2004,15(3),pp.359-367.

[11] Pozo V.F.,T.C.Schroeder,et al. Evaluating the Costs of Meat and Poultry Recalls to Food Firms Using Stock Returns[J]. Food Policy,2016,(59),pp.66-77.

[12] 王永欽等.信任品市場的競爭效應(yīng)與傳染效應(yīng)：理論和基于中國食品行業(yè)的事件研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2014,(2):141-154.

[13] 周孝,馮中越.聲譽(yù)效應(yīng)與食品安全水平的關(guān)系研究——來自中國馳名商標(biāo)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理研究,2014,(6):111-122.

[14] Mackinlay A.C. Event Studies in Economics and Finance[J]. Journal of Economic Literature,1997,35(1),pp.13-39.

[15] Fama E.F.,French K.R. The Cross-section of Expected Stock Returns[J]. Journal of Finance,1992,47(2),pp.427-465.

[16] Patell J.M. Corporate Forecasts of Earnings per Share and Stock Price Behavior: Empirical Test[J]. Journal of Accounting Research,1976,14(2),pp.246-276.

[17] Serra A.P. Event Study Tests: A Brief Survey[J]. Social Science Electronic Publishing,2007,2(3).

[18] Corrado C.J. A Nonparametric Test for Abnormal Security-price Performance in Event Studies[J]. Journal of Financial Economics,1989,23(2),pp.385-395.

[19] Cowan A.R. Nonparametric Event Study Tests[J]. Review of Quantitative Finance and Accounting,1992, 2(4),pp.343-358.

[20] Tetlock P. Giving Content to Investor Sentiment: The Role of Media in the Stock Market[J]. Journal of Finance,2007,62(3),pp.1139-1168.