王筱綸，顧 潔

1 南京理工大學 經(jīng)濟管理學院，南京 210094 2 上海社會科學院 信息研究所，上海 200235

引言

網(wǎng)絡(luò)輿情是網(wǎng)民對自己關(guān)心的社會焦點話題持有的多種情緒、意愿和態(tài)度的集合[1]。由于群體極化傾向和消極偏見的思維導(dǎo)向，負面危機事件會刺激網(wǎng)絡(luò)輿情的爆發(fā)式增長。在人人皆是媒體的環(huán)境中，企業(yè)危機被新聞媒體曝光后迅速引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情在社交網(wǎng)站中的大規(guī)模傳播和擴散，給危機企業(yè)的聲譽和業(yè)績帶來嚴重負面影響[2]。

近年來，隨著信息環(huán)境的公開透明，網(wǎng)絡(luò)輿情的影響對象不再局限于當事企業(yè)。2014年7月20日，上海福喜公司向其下游客戶銷售過期劣質(zhì)肉的行為被曝光，其客戶包括肯德基和麥當勞等著名洋快餐品牌。危機事件發(fā)生后，各大新聞媒體爭相報道這一消息，“福喜事件”迅速成為主流社交媒體的頭條話題，引發(fā)消費者在互聯(lián)網(wǎng)上的激烈討論和譴責。肯德基和麥當勞作為其最知名的供應(yīng)鏈合作伙伴，自然而然被推到風口浪尖，被指責為隱瞞、縱容和包庇福喜公司惡行的“共犯”，并在金融市場中迅速反映了這一危機的惡果。第2天，依據(jù)CNN報道，“Yum股價下跌4.2%，收盤價為74.13美元，麥當勞股價下跌1.5%，跌至97.55美元”[3]。

上述案例反映了網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播和擴散對供應(yīng)鏈企業(yè)的負面溢出效應(yīng)?；谶@一現(xiàn)實背景，融合刺激-認知-反應(yīng)理論，本研究提出危機事件的縱向溢出效應(yīng)這一概念，剖析網(wǎng)絡(luò)輿情在該過程中的傳播路徑和作用機制，并對處于供應(yīng)鏈不同位置的危機企業(yè)的縱向溢出機制進行比較分析。本研究融合媒體新聞、網(wǎng)絡(luò)輿情和企業(yè)股價等多源面板數(shù)據(jù)進行實證分析，研究結(jié)果具有重要的理論和實踐意義。

1相關(guān)研究評述

1.1危機溢出效應(yīng)：橫向→縱向

溢出效應(yīng)是指一個主體的某一特征或行為影響到與該主體有一定關(guān)系、但本身也許并不具有這一特征或行為的其他主體的現(xiàn)象[4]。YU et al.[5]將這一概念應(yīng)用到危機這一特殊情景下，提出危機溢出效應(yīng)，即指一個組織發(fā)生危機的負面效應(yīng)不但影響本組織，還擴散到相關(guān)的其他組織。換言之，人們對特定品牌或產(chǎn)品的感知風險的判斷，不僅取決于品牌或產(chǎn)品本身，還受到與之相關(guān)的“朋友”企業(yè)的影響[6]。

已有研究從3種不同背景下的關(guān)聯(lián)關(guān)系出發(fā)，證明了危機事件后橫向溢出效應(yīng)的存在。①危機事件對企業(yè)內(nèi)部的“家族成員”產(chǎn)生溢出效應(yīng)，包括同一產(chǎn)品中的一個屬性對另一個屬性的溢出、同一品牌的不同產(chǎn)品之間的溢出、品牌組合中的一個品牌對另一個品牌的溢出等。段桂敏等[7]研究并證實副品牌的危機對主品牌的負面溢出效應(yīng)。②危機事件還可能對其競爭對手發(fā)生溢出效應(yīng)，并可能存在競爭效應(yīng)和傳染效應(yīng)兩種截然不同的效果。ZOU et al.[8]考察并證實危機事件對競爭對手產(chǎn)生負溢出效應(yīng)；花海燕等[9]認為，當競爭品牌與危機品牌的相似度較低時，正向溢出效應(yīng)更可能發(fā)生。③危機事件的影響也可能進一步溢出，擴散為整個行業(yè)的危機。程淼等[10]以乳制品行業(yè)為研究對象，探索蒙牛食品危機對整個行業(yè)的溢出效應(yīng)。

然而，企業(yè)之間除了上述行業(yè)內(nèi)部的橫向關(guān)聯(lián)外，還可能具有縱向的關(guān)聯(lián)關(guān)系(以供應(yīng)鏈關(guān)系為典型)，這也是當前研究的一個薄弱環(huán)節(jié)。事實上，對比橫向溢出效應(yīng)和縱向溢出效應(yīng)，本研究發(fā)現(xiàn)3個明顯的不同之處：①溢出對象不同：二者之間的溢出對象分別是橫向同產(chǎn)品系列或競爭對手，以及縱向的供應(yīng)鏈合作伙伴；②發(fā)生危機的企業(yè)在供應(yīng)鏈中的位置不同：橫向溢出的相關(guān)研究主要關(guān)注終端消費品企業(yè)，而縱向溢出背景下的研究對象可以擴展到供應(yīng)鏈中其他環(huán)節(jié)的企業(yè)；③溢出機理不同：橫向溢出的發(fā)生機理主要基于產(chǎn)品或品牌相似性，這一溢出機理無法直接應(yīng)用到供應(yīng)鏈合作伙伴關(guān)系中。

基于上述差異，本研究將已有研究歸納為企業(yè)危機的橫向溢出效應(yīng)，提出縱向溢出效應(yīng)這一概念。由于供應(yīng)鏈上下游之間的高度依賴性和相關(guān)性，本研究認為危機溢出效應(yīng)在這種縱向的企業(yè)關(guān)系上也很有可能存在。此外，橫向溢出效應(yīng)的機理并不能直接應(yīng)用到供應(yīng)鏈情景中，因此，本研究重新探討危機在供應(yīng)鏈合作企業(yè)中的縱向溢出機理。特別地，在社交媒體背景下，圍繞事件衍生的新聞報道和社交媒體口碑等網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)擴散和井噴態(tài)勢。本研究根據(jù)這一現(xiàn)實背景進一步提出危機輿情在縱向溢出中的重要作用。此外，與橫向企業(yè)不同，供應(yīng)鏈企業(yè)具有不同的上下游位置，本研究也基于此分析不同的作用機理。

1.2網(wǎng)絡(luò)輿情傳播路徑與影響機理

企業(yè)危機事件發(fā)生過程中，網(wǎng)絡(luò)輿情的形成主體包括新聞媒體和社交網(wǎng)絡(luò)用戶，在危機事件發(fā)生、發(fā)展和演化過程中，圍繞事件衍生的新聞報道和社交媒體用戶口碑等網(wǎng)絡(luò)輿情在網(wǎng)絡(luò)中形成擴散態(tài)勢和井噴效應(yīng)。媒體新聞報道采取的主要是自上而下的一對多方式，形式相對較為單一和可控；網(wǎng)絡(luò)口碑則體現(xiàn)用戶創(chuàng)造內(nèi)容的概念，是普通網(wǎng)民間的一種雙向互動過程[11]。

基于MEHRABIAN et al.[12]的刺激-認知-反應(yīng)理論模型，人們的情緒由外部事件刺激引發(fā)，再經(jīng)過自身的選擇、接受和評價的認知過程，最終改變了自己的行為。近兩年，該理論作為一個經(jīng)典的概念框架，被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)等多個領(lǐng)域[13]。因此，本研究也借鑒該理論描述網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過程及其對個人的影響機理。首先，新聞報道作為一種相對可靠的信息源，曝光企業(yè)危機事件，承載“刺激”的具體信息內(nèi)容。其次，人們將這一刺激轉(zhuǎn)化為認知動力，試圖通過新聞媒體的報道內(nèi)容推測事件發(fā)生原因及主要責任者，并將這一“認知”過程反映到社交網(wǎng)站中，以網(wǎng)絡(luò)輿情的形式大量涌現(xiàn)出來[14]。最后，通過“刺激”和“認知”的輿情醞釀過程之后，公眾將對相關(guān)企業(yè)采取具體“反應(yīng)”和實際行動。

公眾在刺激和認知之后的反應(yīng)包含兩個方面。一方面，公眾對危機企業(yè)做出“反應(yīng)”，表現(xiàn)為企業(yè)金融市場上的負向波動。社會化媒體時代，公眾不再僅僅是新聞和輿情的接受者，也可能成為輿情的傳播者，甚至能夠?qū)蓛r造成巨大的影響。股票投資者已越來越多地依據(jù)新聞報道和網(wǎng)絡(luò)輿情等定性信息改變其投資決策[15]。因此，網(wǎng)絡(luò)輿情也成為預(yù)測股價的重要指標。BOLLEN et al.[16]通過Twitter博文的正負情緒準確預(yù)測了道瓊斯指數(shù)的高低。另一方面，公眾的反應(yīng)具有擴散效應(yīng)，危機事件的影響對象不僅僅局限于危機企業(yè)?；诩せ顢U散理論，當兩個節(jié)點之間的聯(lián)系較強或距離較近，則一個節(jié)點可以激活另一個節(jié)點[17]。由于供應(yīng)鏈合作伙伴與危機企業(yè)具有緊密的不可分割的契約關(guān)系，公眾在受到危機事件的刺激后，很容易將自身的認知激活和擴散到縱向供應(yīng)鏈合作伙伴，從而反映為供應(yīng)鏈企業(yè)股價的負向波動。

綜上所述，本研究基于刺激-認知-反應(yīng)模型建立企業(yè)危機網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播路徑及其影響的總體框架，在刺激-認知-反應(yīng)理論框架內(nèi)，提出危機輿情醞釀發(fā)酵過程中的關(guān)鍵變量，并構(gòu)建變量之間的影響關(guān)系。在具體詮釋危機輿情發(fā)生后的縱向溢出效應(yīng)時，本研究引入激活擴散理論，對危機縱向溢出的機理加以解釋，圖1清晰地展示了企業(yè)危機的傳播路徑和影響機理。

1.3供應(yīng)鏈中的信息扭曲現(xiàn)象：內(nèi)部→外部

供應(yīng)鏈關(guān)系是由物流、信息流和資金流連接而成的合作鏈，是由至少兩家企業(yè)組成的一種縱向合作關(guān)系[18]。信息流是供應(yīng)鏈中波動最頻繁、流量最大、變化最快的流，是各個企業(yè)節(jié)點的溝通載體，在供應(yīng)鏈管理中起著“神經(jīng)系統(tǒng)”的作用，保障了整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)的高效協(xié)同運作[19]。一旦企業(yè)間發(fā)生信息不對稱或傳遞延遲等情況，這種企業(yè)內(nèi)部的 “信息扭曲”現(xiàn)象就會引發(fā)著名的牛鞭效應(yīng)[20]，造成供應(yīng)鏈內(nèi)部的物流和資金流的劇烈波動。

在關(guān)注供應(yīng)鏈企業(yè)之間的內(nèi)部信息流動的同時，外部信息流也對供應(yīng)鏈企業(yè)產(chǎn)生影響。外部信息流包括市場信息、企業(yè)信息、政策信息等，是保障供應(yīng)鏈穩(wěn)定運轉(zhuǎn)的重要信息[21]。由于公眾在投資過程中具有嚴重的信息不對稱現(xiàn)象，因此即使是單個企業(yè)節(jié)點面臨的外部信息波動都有可能對其供應(yīng)鏈合作伙伴產(chǎn)生縱向的溢出影響。但是，與內(nèi)部信息扭曲相比，外部信息扭曲的程度往往難以界定，對供應(yīng)鏈的影響也并不一定直接體現(xiàn)在物流和資金流的波動上，很難通過相似的方法計算和測量，與牛鞭效應(yīng)的機制存在較大的差異。事實上，外部信息扭曲的作用是雙向而非單向的，而且其影響更可能體現(xiàn)在企業(yè)的市場份額和股票價格等宏觀表現(xiàn)上[22]。雖然近年來已有研究提及了外部信息流對供應(yīng)鏈系統(tǒng)的影響[23]，但卻缺乏實證數(shù)據(jù)的支持。

因此，區(qū)別于已有的供應(yīng)鏈研究中對內(nèi)部信息扭曲的關(guān)注，本研究引入外部信息環(huán)境，通過對新聞報道和社交網(wǎng)站中的網(wǎng)絡(luò)輿情信息的挖掘，抽取出外部信息扭曲的程度指標，并基于企業(yè)在股票市場上的財務(wù)表現(xiàn)，測量外部信息扭曲對供應(yīng)鏈合作伙伴造成的縱向溢出影響。

2研究模型和假設(shè)

沿著圖1的邏輯框架，本研究構(gòu)建詳細的研究模型，試圖刻畫網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播機理及其誘發(fā)的縱向溢出效應(yīng)，并圍繞危機事件下的內(nèi)部企業(yè)關(guān)系和外部網(wǎng)絡(luò)輿情兩個視角，分析導(dǎo)致縱向溢出效應(yīng)的中介機制。此外，本研究還探討危機企業(yè)在供應(yīng)鏈中所處的上下游位置對危機縱向溢出的調(diào)節(jié)作用。

2.1新聞報道的傳播機理及影響

社會化媒體時代，一旦企業(yè)危機事件發(fā)生，將迅速被主流的新聞媒體大幅報道。基于刺激-認知-反應(yīng)模型，人們將危機事件的刺激轉(zhuǎn)化為一種認知動力，試圖通過新聞媒體的報道內(nèi)容，推測事件發(fā)生原因及主要責任者。這一認知過程將反映到社交網(wǎng)站中，以危機輿情的形式呈現(xiàn)出來。FANG et al.[24]認為，新聞報道數(shù)量反映了新聞本身的媒體關(guān)注度和傳播廣度。如果某個危機事件被多家新聞媒體報道，其受眾更廣，關(guān)注度更大，再加上新聞信息的高可信度[25]，更可能在短時間內(nèi)激發(fā)海量的網(wǎng)絡(luò)輿情。與之相反，只被某一兩家新聞媒體報道的危機事件，影響力也僅局限于小范圍的人群中，幾乎不太可能引發(fā)社交網(wǎng)站中的激烈討論。從另一個角度來說，新聞媒體的報道數(shù)量反映了危機事件的熱門程度和影響力大小，而事件的影響力又與網(wǎng)絡(luò)輿情的討論熱度密切相關(guān)。因此，本研究提出假設(shè)。

圖1企業(yè)危機的傳播路徑和影響機理Figure 1Diffusion Path and Influencing Mechanism of Firm Crisis

H1關(guān)于危機事件的新聞報道數(shù)量與相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量有正向關(guān)系。

當投資者對一家企業(yè)的未來價值進行評估前，必然會回顧近期所有與該企業(yè)相關(guān)的事件，而新聞媒體的報道是最值得重視的信息源。尤其對于負面的危機事件新聞來說，消極偏見思維將使其對投資者的影響力顯著超過正面信息[4]，對企業(yè)的市場表現(xiàn)造成更為嚴重的后果[26]。GILBERT et al.[27]的研究表明，媒體新聞可以有效地預(yù)測股票收益的增長和下跌等各種波動；SCHUMAKER et al.[28]也證實破壞性的金融新聞與股票價格變化之間具有負向關(guān)系。在這一過程中，越多的新聞媒體報道預(yù)示著越高的投資者關(guān)注度，對企業(yè)在金融市場的負面影響將更為顯著[29]。因此，本研究提出假設(shè)。

H2a關(guān)于危機事件的新聞報道數(shù)量與危機企業(yè)的市場表現(xiàn)有負向關(guān)系。

基于危機溢出效應(yīng)的研究，人們對特定品牌或產(chǎn)品的感知風險的判斷將不僅僅取決于品牌或產(chǎn)品本身，還取決于與其相關(guān)的所有可能“有問題”的相關(guān)企業(yè)[6]。尤其在危機事件中，雖然當事企業(yè)只有一家，但隨著新聞報道數(shù)量的增加，其他與危機企業(yè)相關(guān)的企業(yè)都有可能被提及或注意到，成為潛在的替罪羊。從投資者的角度看，由于新聞報道的真實性和專業(yè)性，這類定性信息在金融市場將具有極其重要的作用?；诩せ顢U散理論，對于與危機企業(yè)密切關(guān)聯(lián)的供應(yīng)鏈合作伙伴來說，這些負面消息在投資者決策過程中占有較大的權(quán)重，甚至直接影響其購買意愿和投資傾向[30]。因此，本研究認為，隨著關(guān)于危機事件的新聞報道數(shù)量的增加，人們對危機事件的關(guān)注度增大，也隨之提高了發(fā)生縱向溢出效應(yīng)的可能性，供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)更可能受到牽連。因此，本研究提出假設(shè)。

H2b關(guān)于危機事件的新聞報道數(shù)量與危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)有負向關(guān)系。

2.2網(wǎng)絡(luò)輿情的溢出效應(yīng)及中介機制

社會化媒體的興起從根源上改變了信息傳播和交互的方式，推動了網(wǎng)絡(luò)輿情的變革與發(fā)展[31]。當危機事件發(fā)生后，帶有強烈負面情緒的網(wǎng)絡(luò)輿情瞬間“攻陷”各大社交網(wǎng)站[13]。伴隨著極化傾向和消極偏見的雙重影響，這些網(wǎng)絡(luò)輿情很容易改變公眾的態(tài)度和行為，給危機企業(yè)帶來不可逆轉(zhuǎn)的負面影響[32]。尤其對于投資者來說，網(wǎng)絡(luò)輿情是其決策過程中的關(guān)鍵定性信息。已有研究驗證了網(wǎng)絡(luò)輿情與企業(yè)金融市場表現(xiàn)之間的顯著相關(guān)性。LUO[33]闡述了輿情對股票價格的短期和長期影響；MAO et al.[34]也證實Twitter對金融市場存在一到兩天的顯著預(yù)測力。因此，本研究提出假設(shè)。

H3a關(guān)于危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量與危機企業(yè)的市場表現(xiàn)有負向關(guān)系。

如上所述，社會化媒體已經(jīng)逐漸成為投資者關(guān)注的主要信息源。在投資市場中，除了自己關(guān)注的企業(yè)信息外，相關(guān)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)輿情也是不可忽視的重要信息[2]，對相關(guān)企業(yè)信息的重視將有助于提升投資決策的準確性[15]。與更為可靠的新聞報道相比[25]，網(wǎng)絡(luò)輿情具有更強的擴散性和不受控性，受到人腦中激活擴散效應(yīng)的影響，很容易跨越企業(yè)之間的邊界，負面波及到相關(guān)企業(yè)的聲譽，甚至最終演變成對某類企業(yè)的群體性批判。此外，危機事件的原因模糊和信息不對稱等特性[35-36]，很容易導(dǎo)致公眾的輿論偏激夸大、真?zhèn)尾槐?，使供?yīng)鏈合作伙伴成為無辜的替罪羔羊。在這一過程中，網(wǎng)絡(luò)輿情的數(shù)量越多，其涵蓋面就越廣，影響力也越大，危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴的投資者或關(guān)注者就越有可能注意到這一關(guān)鍵信息，從而發(fā)生撤資行為或放棄投資意愿，將縱向溢出效應(yīng)直接反映在金融市場的變動中。因此，本研究提出假設(shè)。

H3b關(guān)于危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量與危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)有負向關(guān)系。

在網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播過程中有兩個主要的信息源。首先，新聞報道作為一種相對可靠的信息源，揭示了危機事件的爆發(fā)，并將這一負面信息迅速擴散到公眾群體中。其次，人們在社交網(wǎng)站上發(fā)表自己的看法，發(fā)泄和排遣自己對危機事件的負面情緒[13]。與新聞報道相比，網(wǎng)絡(luò)輿情具有下述4個特征，使其傳導(dǎo)、擴散、中介和溢出了危機事件的負面影響，降低了危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)。

(1)在影響力度方面，網(wǎng)絡(luò)輿情具備比新聞報道更大量、廣泛和快速的傳播性能[15]。投資者無需特意去檢索搜尋，只需要瀏覽一下社交網(wǎng)站，就能夠及時獲取與危機有關(guān)的信息，了解當事企業(yè)及其相關(guān)企業(yè)，從而在最快的時間內(nèi)改變他們的投資決策[37]。

(2)網(wǎng)絡(luò)輿情往往來自于普通的個人用戶，而非專業(yè)的新聞媒體記者。雖然信息的真實性和質(zhì)量無法得到保證，卻具有同質(zhì)性的特點。專家意見遠不如普通投資者的意見富有感染力，在社會化媒體中，具有相似地位和偏好的個體用戶之間的實時互動能夠誘發(fā)社會傳染效應(yīng)，對投資者產(chǎn)生漣漪般的放大作用[38]。

(3)社交網(wǎng)站很容易產(chǎn)生偏激的帶有極端負面傾向的輿情信息，更具煽動力且難以掌控，引發(fā)整個社會化媒體平臺中的群體極化傾向。危機事件自帶的負面屬性，網(wǎng)民責任感的缺失，消極偏見思維的存在，使網(wǎng)絡(luò)輿情被無限放大，對當事企業(yè)甚至其他相關(guān)企業(yè)產(chǎn)生嚴重的負面影響。

(4)從信息內(nèi)容看，網(wǎng)絡(luò)輿情使發(fā)生縱向溢出效應(yīng)的概率大大提高。在一篇專業(yè)的新聞報道中，為了確保信息的可靠性，編輯者很少提到除危機企業(yè)外的任何其他企業(yè)[39]。但是在網(wǎng)絡(luò)輿情中，任何人都可以隨意發(fā)表觀點，甚至可能透露一些內(nèi)部消息，使供應(yīng)鏈合作伙伴無處可逃。

網(wǎng)絡(luò)輿情雖然由新聞報道引發(fā)，卻在信息的影響力、來源、情緒和內(nèi)容等方面對公眾產(chǎn)生了更大的影響。因此，本研究提出假設(shè)，闡述新聞報道→網(wǎng)絡(luò)輿情→企業(yè)績效的傳導(dǎo)過程，其中網(wǎng)絡(luò)輿情起到顯著的中介作用。與之相似，網(wǎng)絡(luò)輿情在對供應(yīng)鏈合作伙伴的縱向溢出過程中也起到中介作用。

H4a關(guān)于危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量在相應(yīng)的新聞報道數(shù)量與危機企業(yè)的市場表現(xiàn)間起中介作用；

H4b關(guān)于危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量在相應(yīng)的新聞報道數(shù)量與危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)間起中介作用。

2.3供應(yīng)鏈內(nèi)部的溢出效應(yīng)及中介機制

基于牛鞭效應(yīng)理論[20]，已有研究證實供應(yīng)鏈波動與企業(yè)績效之間具有顯著負相關(guān)關(guān)系[40]。具體而言，即使貨物庫存量發(fā)生了微小的變動，也會導(dǎo)致整個供應(yīng)鏈內(nèi)部產(chǎn)生連鎖的波動效應(yīng)。企業(yè)危機事件雖然不同于傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈風險，但依然可能對整個供應(yīng)鏈體系發(fā)生縱向溢出效應(yīng)。此外，基于連坐理論，危機溢出效應(yīng)的強弱與危機企業(yè)與相關(guān)企業(yè)的緊密程度密切相關(guān)。供應(yīng)鏈合作伙伴作為一種清晰明確的縱向契約關(guān)系，與危機企業(yè)具有經(jīng)濟、管理甚至戰(zhàn)略層面的緊密依賴關(guān)系[41]。綜上，危機企業(yè)的負面影響很容易波及其供應(yīng)鏈合作伙伴[42]。因此，本研究提出假設(shè)。

H5危機企業(yè)的市場表現(xiàn)與其供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)有正向關(guān)系。

根據(jù)YU et al.[5]的研究，當供應(yīng)鏈合作伙伴與危機企業(yè)中斷合作關(guān)系時，帶來的短期負面影響是極其顯著的。為了長期聲譽的考慮，當危機事件發(fā)生時，幾乎所有供應(yīng)鏈合作伙伴都選擇獨善其身，避免公眾將兩者聯(lián)系到一起。因此，在這種合作關(guān)系破裂的關(guān)鍵時期，供應(yīng)鏈合作伙伴不得不面臨內(nèi)部業(yè)務(wù)的根本性變革。如停止從危機企業(yè)購買貨物，收回對這些企業(yè)的投資，并盡快找到一個全新的業(yè)務(wù)合作伙伴，維持整條供應(yīng)鏈中的貨物流動。換句話說，這一關(guān)系破裂過程耗時、耗力、耗錢，對供應(yīng)鏈合作伙伴的績效產(chǎn)生顯著的負面影響。總之，危機事件曝光后，首先影響的是危機企業(yè)本身，同時其供應(yīng)鏈合作伙伴也受到縱向溢出影響。因此，危機企業(yè)在這一過程中起到中介作用，決定了網(wǎng)絡(luò)輿情對供應(yīng)鏈合作伙伴的間接影響程度。因此，本研究提出假設(shè)。

H6危機企業(yè)的市場表現(xiàn)在關(guān)于危機事件的新聞報道數(shù)量與其供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)間起中介作用。

2.4供應(yīng)鏈位置關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)

危機企業(yè)在供應(yīng)鏈中所處的位置，既可能是遠離客戶的上游供應(yīng)商，也可能是直接與客戶接觸的下游商家，這一位置作為縱向企業(yè)關(guān)系中的一個典型表征，也可能影響縱向溢出效應(yīng)的強弱，新聞報道和網(wǎng)絡(luò)輿情的不同作用也在此過程中得以體現(xiàn)。當危機企業(yè)位于離普通公眾有一定距離的供應(yīng)鏈上游時，網(wǎng)民的討論熱度也相應(yīng)降低。由于自身的不熟悉和低卷入度，投資者更愿意借助相對較為可靠和大量的新聞報道[43]改善自己的投資決策，供應(yīng)鏈企業(yè)將更容易受到關(guān)于危機事件的新聞報道的牽連。由于網(wǎng)絡(luò)輿情往往來自于個人用戶，當危機企業(yè)位于供應(yīng)鏈下游時，離普通用戶更近，更容易引發(fā)網(wǎng)民的大量討論。在這一情況下，投資者感知到的對危機事件的卷入度更高[44]，也更愿意依據(jù)自身經(jīng)驗和同質(zhì)性的網(wǎng)民態(tài)度決定自己的投資策略。因此，網(wǎng)絡(luò)輿情的作用將被放大，供應(yīng)鏈合作伙伴的縱向溢出效應(yīng)主要由網(wǎng)絡(luò)輿情誘發(fā)。因此，本研究提出假設(shè)。

H7a與位于供應(yīng)鏈下游的危機企業(yè)相比，當危機企業(yè)位于供應(yīng)鏈上游時，關(guān)于危機事件的新聞報道數(shù)量對其供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)的負面影響更強；

H7b與位于供應(yīng)鏈上游的危機企業(yè)相比，當危機企業(yè)位于供應(yīng)鏈下游時，關(guān)于危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量對其供應(yīng)鏈合作伙伴的市場表現(xiàn)的負面影響更強。

本研究的研究模型見圖2。

3研究設(shè)計

3.1樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本研究收集多來源的二手數(shù)據(jù)，以企業(yè)危機時間為基準，構(gòu)建一個完整的面板數(shù)據(jù)集。本研究從《商界》期刊中摘錄整理2011年3月15日至2014年12月17日的243個重大企業(yè)危機事件，包括中石化劣質(zhì)汽油事件、富士康“洗澡死”事件等。該期刊與科研院校合作，基于互聯(lián)網(wǎng)影響力對每個月的危機事件進行排名，涵蓋的危機事件影響較大且可信度較高。

本研究從中篩選出在中國上市的危機企業(yè)，其原因如下：①由于《商界》期刊的排行榜主要考慮危機事件在中國市場的影響，如果研究在國外上市的企業(yè)，可能會與其他國家的股票市場和經(jīng)濟形勢發(fā)生混雜效應(yīng)。②為了研究網(wǎng)絡(luò)輿情的影響，必須選擇一個有代表性的社會化媒體平臺。本研究采用的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)源為新浪微博(http:∥www.weibo.com)，由于中國的網(wǎng)絡(luò)輿情只能對應(yīng)中國的股票市場，所以本研究聚焦在中國上市的企業(yè)。基于上述標準，從243家危機企業(yè)(firms in xrisis,FIC)中遴選出184家上市企業(yè)，剔除在國外上市的企業(yè)后，最終僅剩128家在中國上市的危機企業(yè)作為研究對象。這些危機企業(yè)涵蓋能源、食品、制造、建筑和電信等行業(yè)，從而排除了行業(yè)特性的影響，使研究結(jié)果具有一定的普適性。

本研究在標普的S&P Capital IQ數(shù)據(jù)庫中收集危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴數(shù)據(jù)，包括上游公司和下游公司，128家危機企業(yè)共有2 227個下游客戶和2 529個上游供應(yīng)商，經(jīng)過手動篩選找出在中國上市的供應(yīng)鏈合作伙伴，有356個下游客戶和569個上游供應(yīng)商。本研究刪除僅在特定子品牌發(fā)生的危機事件(因為子品牌不能完全決定母品牌的股價波動)、沒有任何供應(yīng)鏈合作伙伴在中國上市的危機企業(yè)，最終得到92個危機事件的數(shù)據(jù)集，涵蓋814個供應(yīng)鏈對，每個供應(yīng)鏈對由一家危機企業(yè)與它的供應(yīng)鏈中的一家合作企業(yè)組成。通過S&P Capital IQ數(shù)據(jù)庫，獲取危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴的賬面價值、企業(yè)市值、上下游供應(yīng)商數(shù)量等重要數(shù)據(jù)作為控制變量。本研究使用Wind數(shù)據(jù)庫，進一步收集這些危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴在中國股票市場上的基本信息(如企業(yè)資產(chǎn)和行業(yè)指數(shù))和財務(wù)表現(xiàn)(如股票價格)等。

圖2研究模型Figure 2Research Model

此外，在每個危機事件發(fā)生后，利用Webripper工具，在谷歌和百度兩大搜索引擎上，以每個危機事件的“危機事件名”為關(guān)鍵詞，抓取30天內(nèi)所有與危機事件相關(guān)的新聞信息。同時，使用C#工具在中國最大的社交網(wǎng)站平臺新浪微博中收集30天內(nèi)所有與危機事件相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)輿情。在刪除沒有產(chǎn)生任何新聞報道或網(wǎng)絡(luò)輿情的危機事件后，本研究最終的面板數(shù)據(jù)總量為71個危機事件，時間從2011年3月15日至2014年11月20日，涵蓋602個供應(yīng)鏈對。

3.2變量定義

3.2.1新聞報道數(shù)據(jù)

一般來說，新聞數(shù)據(jù)包括新聞鏈接、新聞標題、發(fā)布時間和具體內(nèi)容。刪除觀察區(qū)間內(nèi)重復(fù)的新聞文章后，本研究獲得2011年6月17日至2014年10月17日包含6 892條新聞的最終數(shù)據(jù)集。FANG et al.[24]通過計算某個時間段內(nèi)提到某家企業(yè)的新聞報道的數(shù)量，反映該企業(yè)的新聞傳播廣度和媒體關(guān)注度。本研究采用相似的方法，統(tǒng)計在危機事件發(fā)生后30天內(nèi)每個危機事件每天的新聞報道的總數(shù)量，并將該變量命名為New_Vo。具體而言，對于每個供應(yīng)鏈對，最多只包含30個觀測值。但由于新聞報道往往比較集中，不一定每天都會有相應(yīng)的新聞發(fā)布，因此每個危機事件的平均新聞報道天數(shù)僅為6.57天。

3.2.2網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)

作為中國最著名、用戶數(shù)量最多、影響力最大的社交網(wǎng)站平臺，新浪微博占據(jù)87%的市場用戶份額。因此，新浪微博是個人信息獲取和傳播的主要渠道，也是本研究抓取網(wǎng)絡(luò)輿情的主要來源。通常來說，一條典型的微博包含用戶昵稱、發(fā)帖日期、發(fā)帖內(nèi)容等。本研究抓取在危機事件發(fā)生后30天內(nèi)的所有發(fā)帖內(nèi)容，最終數(shù)據(jù)集中在2011年3月15日至2014年12月15日，包含24 625個帖子。與新聞報道相似，危機事件發(fā)生后也不一定每天都有新的輿情產(chǎn)生，網(wǎng)絡(luò)輿情信息也趨向于集中在某幾天，因而每個危機事件的平均網(wǎng)絡(luò)輿情天數(shù)僅為14.53天。采用與New_Vo相似的計算方法，本研究統(tǒng)計每一天在新浪微博中關(guān)于某個危機事件的發(fā)帖總量，并將該變量命名為Wom_Vo。

3.2.3企業(yè)市場表現(xiàn)數(shù)據(jù)

本研究從中國的專業(yè)金融數(shù)據(jù)庫Wind數(shù)據(jù)庫中下載危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴在相應(yīng)時間段內(nèi)的股價和行業(yè)指數(shù)等信息。為了準確地捕捉金融市場對危機事件的反應(yīng)，本研究使用BROWN et al.[45]開發(fā)的方法估算危機事件對股票價格變化的實際影響。異常收益率是指股票實際投資收益扣除正常收益后的股票收益，反映了股票價格與其基于某段時間趨勢計算出的預(yù)期收益率之間的偏差值[46]。這一變量在事件研究法中被廣泛運用，用來計算在調(diào)整和排除市場因素后，危機事件本身導(dǎo)致的收益率變化[47]。

計算異常收益率的方法如下。

(1)本研究將危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴的預(yù)期收益率定義為

ERi,t=α0+α1Ri,t+μi,t

(1)

其中，i為公司，包括危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴；t為時間；ERi,t為i公司第t天的預(yù)期收益率；Ri,t為i公司第t天所在行業(yè)的回報率；α0為回歸后的截距項；α1為回歸系數(shù)；μi,t為殘差。由于危機事件并不可能在事件發(fā)生前影響企業(yè)的收益率，因此回歸中的預(yù)期收益率可以看作為正常收益率?；谝延醒芯浚狙芯渴褂迷谖C事件之前65天至危機事件之前5天的60天作為預(yù)估期。

(2)代入系數(shù)和截距項，計算每家企業(yè)在危機事件發(fā)生后30天內(nèi)的預(yù)期收益率，即異常收益率為

ARi,t=RRi,t-ERi,t

(2)

其中，ARi,t為i公司第t天的異常收益率，RRi,t為i公司第t天的實際收益率。在數(shù)據(jù)回歸中，用危機企業(yè)的異常收益率(AR_FIC)表示危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情對危機企業(yè)在金融市場上的真正影響，用供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率(AR_SC)表示危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情對供應(yīng)鏈合作伙伴在金融市場上的真正影響。

3.2.4調(diào)節(jié)變量和控制變量

依據(jù)危機企業(yè)在供應(yīng)鏈中的上下游位置，本研究將其分為直面公眾的下游危機企業(yè)(近)和與公眾不直接接觸的上游危機企業(yè)(遠)兩組。在具體操作中，如果某家危機企業(yè)只有上游供應(yīng)商而無下游客戶，將其分為“近”的企業(yè)；如果某家危機企業(yè)有下游客戶，意味著它不直接與公眾接觸，將其定義為“遠”的企業(yè)。根據(jù)信息管理領(lǐng)域和金融領(lǐng)域的相關(guān)研究中常用的企業(yè)估值模型[48]，本研究加入兩組與企業(yè)異常收益率、新聞數(shù)量和輿情數(shù)量相關(guān)的重要控制變量。第1組控制變量是關(guān)于危機企業(yè)本身的，包括企業(yè)規(guī)模(FS_FIC)和賬面市值比(BTM_FIC)；第2組控制變量是危機企業(yè)供應(yīng)鏈合作伙伴的企業(yè)規(guī)模(FS_SC)和賬面市值比(BTM_SC)。賬面市值比反映企業(yè)的增長潛力。變量定義見表1，變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。由表2可知，新聞數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量正相關(guān)，且二者均與供應(yīng)鏈合作伙伴異常收益率負相關(guān)。

4數(shù)據(jù)結(jié)果和討論

本研究以危機事件為基礎(chǔ)，涵蓋了自危機發(fā)生之日起30天內(nèi)的新聞、輿情和股價數(shù)據(jù)，因此是典型的面板數(shù)據(jù)。本研究的回歸模型為

AR_FICj,t=β1New_Voj,t-k+β2Wom_Voj,t-k+

φ1FS_FICj,t-k+φ2BTM_FICj,t-k+uj+εj,t

(3)

AR_SCj,t=σ1New_Voj,t-k+σ2Wom_Voj,t-k+σ3AR_FICj,t-k+

δ1FS_FICj,t-k+δ2BTM_FICj,t-k+δ3FS_SCj,t-k+

δ4BTM_SCj,t-k+υj+κj,t

(4)

其中，j為危機事件，j=1,…,71；t為危機事件發(fā)生后的天數(shù)，t=1,…,30；k為滯后的天數(shù)；β1～β2、φ1～φ4、σ1～σ2、δ1～δ4為各變量的回歸系數(shù)；uj和υj為不隨t變化的干擾項，εj,t和κj,t為隨t變化的干擾項，uj+εj,t和υj+κj,t為復(fù)合擾動項。

在對面板數(shù)據(jù)進行回歸前，先要進行平穩(wěn)性檢驗，以防止模型的回歸結(jié)果出現(xiàn)偽回歸。依次對4個主要變量的數(shù)據(jù)序列進行Fisher-ADF單位根檢驗(適用于非平衡面板數(shù)據(jù))，其p值的結(jié)果均顯著小于0.0001，證實各面板序列的平穩(wěn)性。由于每個面板的數(shù)據(jù)均為不連續(xù)變量，且時間t遠遠小于面板數(shù)量N，因此理論上無需也無法進行協(xié)整性檢驗?；诤浪孤鼨z驗的結(jié)果，本研究選擇使用固定效應(yīng)模型而非隨機效應(yīng)模型進行數(shù)據(jù)回歸，滯后期為1天。網(wǎng)絡(luò)輿情對危機企業(yè)的影響的檢驗結(jié)果見表3，網(wǎng)絡(luò)輿情對供應(yīng)鏈合作伙伴的溢出影響的檢驗結(jié)果見表4。

表1變量定義Table 1Definition of Variables

表2描述性統(tǒng)計結(jié)果和相關(guān)系數(shù)Table 2Results for Descriptive Statistics and Correlation Coefficients

注：***為p<0.010，**為p<0.050，*為p<0.100，下同。

表3中，采用面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型，對新聞報道數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量與危機企業(yè)的異常收益率三者之間的關(guān)系進行回歸，分析危機事件中網(wǎng)絡(luò)輿情對危機企業(yè)的影響。模型1檢驗新聞數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量之間的關(guān)系，模型2檢驗新聞數(shù)量與危機企業(yè)異常收益率之間的關(guān)系，模型3檢驗網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量與危機企業(yè)異常收益率之間的關(guān)系，模型4同時檢驗新聞數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量與危機企業(yè)異常收益率之間的關(guān)系。模型1的檢驗結(jié)果表明，新聞數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量之間存在顯著的正向關(guān)系，說明新聞報道的覆蓋面越廣，影響力越大，就會在社交網(wǎng)站中引發(fā)更多的輿情討論，H1得到驗證。由模型2和模型4的檢驗結(jié)果可知，危機企業(yè)的異常收益率隨新聞報道數(shù)量的增多而減少，體現(xiàn)了危機事件對企業(yè)股票市場表現(xiàn)的直接影響，H2a得到驗證。由模型3和模型4的檢驗結(jié)果可知，網(wǎng)絡(luò)輿情作為另一種社會化媒體信息源，其數(shù)量的增多也對危機企業(yè)的異常收益率產(chǎn)生負向影響，即影響危機企業(yè)的市場表現(xiàn)，H3a得到驗證。

表4中，加入危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率這一變量，分析縱向溢出效應(yīng)的存在。模型5檢驗新聞數(shù)量與供應(yīng)鏈合作伙伴異常收益率之間的關(guān)系，模型6檢驗網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量與供應(yīng)鏈合作伙伴異常收益率之間的關(guān)系，模型7同時檢驗新聞數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量和危機企業(yè)異常收益率與供應(yīng)鏈合作伙伴異常收益率之間的關(guān)系，模型8檢驗當危機企業(yè)遠離公眾時新聞數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量和危機企業(yè)異常收益率與供應(yīng)鏈合作伙伴異常收益率之間的關(guān)系，模型9檢驗當危機企業(yè)靠近公眾時的上述關(guān)系。模型5和模型7的檢驗結(jié)果表明，新聞數(shù)量對供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率具有顯著的負向影響，說明關(guān)于危機事件的新聞報道確實影響投資者對相關(guān)企業(yè)的投資決策，H2b得到驗證。由模型6和模型7的檢驗結(jié)果可知，危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量也對危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率產(chǎn)生顯著的負向影響，網(wǎng)絡(luò)輿情直接引發(fā)縱向危機溢出效應(yīng)，H3b得到驗證。同時，危機企業(yè)的異常收益率對其供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率產(chǎn)生顯著的正向影響，反映了供應(yīng)鏈企業(yè)間的相互關(guān)系，H5得到驗證。

表3網(wǎng)絡(luò)輿情對危機企業(yè)的影響的檢驗結(jié)果Table 3Test Results for Impact of Online Public Opinions on Firms in Crisis

注： 回歸模型為面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型，括號中數(shù)據(jù)為標準差，R2和F值的計算方法借鑒白仲林等[49]的研究，下同。

表4網(wǎng)絡(luò)輿情對供應(yīng)鏈合作伙伴的溢出影響的檢驗結(jié)果Table 4Test Results for Spillover Effect of Online Public Opinions on Supply Chain Partners

依據(jù)危機企業(yè)在供應(yīng)鏈中所處的位置，本研究將全部數(shù)據(jù)集分為危機企業(yè)位于供應(yīng)鏈上游或下游兩個子集，對兩個子集分別分析新聞報道和網(wǎng)絡(luò)輿情在縱向溢出過程中的作用的差異。表4的模型8和模型9的檢驗結(jié)果表明，當危機企業(yè)離公眾較遠時，新聞報道更容易引發(fā)對供應(yīng)鏈合作伙伴的縱向溢出效應(yīng)，H7a得到驗證。當危機企業(yè)直接與公眾接觸時，會誘發(fā)大量的網(wǎng)絡(luò)輿情，在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輿情更容易加劇危機事件的縱向溢出效應(yīng)，H7b得到驗證。在控制變量上，由模型2～模型4可知，危機企業(yè)的賬面市值比與危機企業(yè)的異常收益率顯著正相關(guān)；由模型5～模型9可知，供應(yīng)鏈合作伙伴的賬面市值比也與供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率存在正相關(guān)關(guān)系。因此，與金融領(lǐng)域的研究結(jié)論一致，企業(yè)的賬面市值比反映了其發(fā)展?jié)摿?，始終與該企業(yè)的異常收益率保持正向波動關(guān)系。

為分析網(wǎng)絡(luò)輿情對新聞報道與相關(guān)企業(yè)的異常收益率之間是否存在中介作用，本研究依據(jù)BARON et al.[50]提出的多步驟Sobel檢驗法進行檢驗，該檢驗法是本領(lǐng)域研究中常用的方法之一[51]。第1步，依次檢驗自變量(新聞數(shù)量)與中介變量(網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)量和危機企業(yè)異常收益率)之間的關(guān)系。第2步，在控制和不控制自變量的兩種情況下，分別檢驗中介變量與因變量(危機企業(yè)及其供應(yīng)鏈合作伙伴的異常收益率)之間的關(guān)系。第3步，基于前兩步所得的系數(shù)和標準差，計算統(tǒng)計指標z值，分析加入中介變量后自變量對因變量影響的變化值，檢驗中介效應(yīng)是否顯著存在[52]。表5給出中介作用的檢驗結(jié)果。

表5網(wǎng)絡(luò)輿情對相關(guān)企業(yè)市場表現(xiàn)的中介作用檢驗結(jié)果Table 5Test Results for Mediating Effect of Online Public Opinions on Firm′ Market Performance

5結(jié)論

5.1研究結(jié)果

本研究以刺激-認知-反應(yīng)模型和激活擴散理論為基礎(chǔ)，通過整合和分析多來源的二手面板數(shù)據(jù)，提出并檢驗新聞報道→網(wǎng)絡(luò)輿情→企業(yè)績效的傳導(dǎo)路徑，并證實網(wǎng)絡(luò)輿情對供應(yīng)鏈合作伙伴的縱向溢出效應(yīng)的存在和作用條件。研究結(jié)果表明，①本研究證實縱向溢出效應(yīng)的存在，說明危機事件的負面影響確實波及到當事企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴。當危機事件曝光后，除危機企業(yè)外，其縱向相關(guān)企業(yè)即供應(yīng)鏈合作伙伴也被人們當作“共犯”受到牽連。②在縱向危機溢出過程中，網(wǎng)絡(luò)輿情起到重要的傳導(dǎo)和擴散作用。從外部路徑看，危機信息由新聞報道引發(fā)，并經(jīng)由線上口碑的發(fā)酵和擴散，對危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴產(chǎn)生負面溢出效應(yīng)。從企業(yè)內(nèi)部影響看，危機事件信息曝光后，先對危機企業(yè)產(chǎn)生直接影響，由于企業(yè)間物流關(guān)系的波動，將這一負面溢出效應(yīng)反映在供應(yīng)鏈企業(yè)的績效表現(xiàn)中。因此，內(nèi)外兩種路徑共同導(dǎo)致縱向溢出效應(yīng)的發(fā)生。③縱向溢出效應(yīng)在不同情況下呈現(xiàn)出不同的效果，具體而言，當危機企業(yè)位于供應(yīng)鏈下游時，網(wǎng)絡(luò)輿情誘發(fā)更強的縱向溢出效應(yīng)；當危機企業(yè)位于供應(yīng)鏈上游時，新聞媒體報道對縱向溢出效應(yīng)的影響更為顯著。

5.2理論意義和實踐意義

在理論貢獻方面，①已有研究開始關(guān)注危機事件的溢出效應(yīng)，卻主要關(guān)注橫向企業(yè)關(guān)系。本研究從縱向企業(yè)關(guān)系視角出發(fā)，探討危機事件對供應(yīng)鏈合作伙伴的縱向溢出效應(yīng)及內(nèi)在機理，是對危機溢出理論的豐富和拓展。②本研究重點分析網(wǎng)絡(luò)輿情在縱向溢出過程中的作用，提出新聞媒體和網(wǎng)絡(luò)輿情在危機傳播過程中的傳導(dǎo)、擴散和放大作用，深化了對危機溢出發(fā)生機制的理解。③本研究區(qū)分縱向溢出效應(yīng)的發(fā)生情景，探索危機企業(yè)在供應(yīng)鏈中所處位置的調(diào)節(jié)作用。④本研究對于信息管理領(lǐng)域和金融領(lǐng)域的跨界研究具有一定的影響。研究發(fā)現(xiàn)，即使網(wǎng)絡(luò)輿情并沒有提及危機企業(yè)的供應(yīng)鏈合作伙伴，供應(yīng)鏈合作伙伴的財務(wù)表現(xiàn)上還是體現(xiàn)出危機事件的負面溢出效果，本研究將其稱為網(wǎng)絡(luò)輿情信息對金融領(lǐng)域的溢出效應(yīng)。

從實踐角度，本研究對企業(yè)管理者和金融投資者也具有十分重要的意義。企業(yè)管理者除關(guān)注自身企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)輿情外，當其供應(yīng)鏈合作伙伴被危機事件影響時，管理者應(yīng)該對這一消息保持密切的關(guān)注，應(yīng)實時跟蹤這一危機事件在新聞媒體中的負面報道以及在社交網(wǎng)站中的網(wǎng)絡(luò)輿情。當發(fā)現(xiàn)危機事件的網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)出不可抑制的爆炸趨勢，或者危機企業(yè)的股價斷崖式下跌時，供應(yīng)鏈企業(yè)應(yīng)該立刻采取相應(yīng)措施，如宣布合作終止，從而撇清自己與危機企業(yè)的關(guān)系，降低縱向溢出風險。從而，通過有效的輿情監(jiān)測和供應(yīng)鏈風險管理措施及時止損，減少可能遭受的負面溢出效應(yīng)。此外，結(jié)合供應(yīng)鏈方向和位置，當自己投資的企業(yè)不直接與顧客接觸時，應(yīng)該更多地關(guān)注新聞媒體的報道；當投資的企業(yè)是公眾熟悉的終端企業(yè)時，應(yīng)把關(guān)注重點放到網(wǎng)絡(luò)輿情中。金融市場投資者也可以從新聞報道、網(wǎng)絡(luò)輿情以及企業(yè)間的供應(yīng)鏈關(guān)系中挖掘有價值的信息，改善自己的投資決策。

5.3研究局限和展望

盡管本研究提供了一些有價值的結(jié)論，但仍存在一定的局限性，需要在未來研究中不斷深化。①本研究采用中國的輿情數(shù)據(jù)(中國的新聞報道和社交媒體數(shù)據(jù))，在企業(yè)樣本選擇中排除了國外上市的企業(yè)信息。然而，上市地點并不等同于業(yè)務(wù)覆蓋區(qū)域，如中國公司可能在國外上市，國外上市公司也可能在中國開展業(yè)務(wù)。因此，本研究采取的企業(yè)數(shù)據(jù)采集方式雖然得到較為干凈的數(shù)據(jù)集，但可能遺漏少量在國外上市但在中國經(jīng)營的危機企業(yè)。②本研究僅關(guān)注網(wǎng)絡(luò)輿情和新聞媒體報道的數(shù)量這一最基本的信息指標，未來研究還可深入探索其具體內(nèi)容或情感方向在縱向溢出過程中的作用。③本研究關(guān)注的重點為危機事件對供應(yīng)鏈企業(yè)的縱向溢出效應(yīng)，但當企業(yè)發(fā)生危機后，其橫向和縱向溢出效應(yīng)很可能同時發(fā)生，二者之間的區(qū)別和聯(lián)系還有待深入挖掘。