黃宏斌，牟韶紅，李 然

(1.天津財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，天津 300222；2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014)

一、引 言

股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是近幾年理論界和實(shí)務(wù)界熱議的話題。股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因一方面在于非理性投資者隨著市場(chǎng)行情變化而表現(xiàn)出對(duì)市場(chǎng)預(yù)期的過(guò)度悲觀與樂(lè)觀；另一方面在于公司隱匿的“壞消息”在無(wú)法繼續(xù)隱藏的情況下急劇爆發(fā)。圍繞Jin & Myers(2006)構(gòu)建的信息結(jié)構(gòu)模型[1]，關(guān)于如何降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)基于兩個(gè)分支展開(kāi)。第一個(gè)分支，管理者有意隱藏壞消息是為了達(dá)到利己的目的，所以，圍繞代理理論，現(xiàn)有學(xué)者基于管理層股票期權(quán)[2]、大股東持股比例[3]、機(jī)構(gòu)投資者持股[4]、管理層避稅行為[5]等展開(kāi)研究；第二個(gè)分支，由于股價(jià)崩盤(pán)是壞消息的累計(jì)超過(guò)一定上限而爆發(fā)的結(jié)果，因此利于壞消息釋放的方式都會(huì)降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，如媒體報(bào)道[6]、分析師預(yù)測(cè)[7]、公司內(nèi)部控制信息披露[8]、企業(yè)社會(huì)責(zé)任披露[9]以及公司信息披露質(zhì)量的改進(jìn)[10]等。

上市公司自媒體信息披露從屬性上劃分，屬于自愿性信息披露的范疇。不同于財(cái)務(wù)報(bào)告及內(nèi)控質(zhì)量，自媒體披露的內(nèi)容和披露時(shí)機(jī)的選擇都更加靈活自主，更重要的是其采用的信息推送技術(shù)可以使投資者低成本地獲取上市公司信息。與其他正式渠道的信息相比，自媒體信息更加龐雜，主觀性更強(qiáng)，既包括公司財(cái)務(wù)績(jī)效、融資、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、策略調(diào)整等客觀信息，又包含公司公益活動(dòng)、早安問(wèn)候、倫理普及、心靈雞湯等主觀信息。在與資本市場(chǎng)參與者的溝通和互動(dòng)方面，其簡(jiǎn)短的篇幅和快捷的瀏覽方式更能滿足投資者需求，平和的溝通和圖文并茂的形式也更容易喚起投資者的情感系統(tǒng)。一方面，其可以快捷地披露更多信息緩解資本市場(chǎng)的信息不對(duì)稱(chēng)，另一方面，其披露的嘈雜信息也更容易引起投資者情緒的波動(dòng)。信息不對(duì)稱(chēng)與投資者有限理性在市場(chǎng)中同時(shí)并存，它們的相互作用和疊加會(huì)使資本市場(chǎng)的效率更為低下。

因此，本文從信息效應(yīng)和情緒效應(yīng)兩個(gè)視角，研究公司的自媒體信息，即上市公司的微博，是否會(huì)影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)？如果回答肯定，是通過(guò)信息效應(yīng)，即加速信息的擴(kuò)散和傳播，降低信息不對(duì)稱(chēng)而影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)？還是通過(guò)情緒效應(yīng)，即帶動(dòng)和引導(dǎo)投資者情緒而影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)？

本文在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了有益的嘗試：第一，對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素和形成機(jī)制研究提供了新的文獻(xiàn)補(bǔ)充。本文發(fā)現(xiàn)，上市公司微博信息披露不僅可以通過(guò)緩解信息不對(duì)稱(chēng)程度而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，也可以通過(guò)平抑投資者情緒而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，因此，加強(qiáng)上市公司自媒體信息披露，有助于降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，提高資本市場(chǎng)資源配置效率；第二，自媒體信息披露為上市公司管理層與投資者的溝通和互動(dòng)提供了便利和更大的空間，本文從信息不對(duì)稱(chēng)和行為金融的雙重視角來(lái)探究上市公司自媒體信息披露對(duì)資本市場(chǎng)的影響，為上市公司借助微博等自媒體信息提升資源配置效率提供參考與借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的成因

股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的成因主要有三個(gè)：第一是代理問(wèn)題，即管理者出于自身考慮，如個(gè)人薪酬、更好的職業(yè)發(fā)展、構(gòu)建商業(yè)帝國(guó)[1][10]等，隱藏壞消息，夸大公司業(yè)績(jī)，使得股價(jià)被高估，一旦壞消息爆發(fā)即引起公司股價(jià)迅速大幅下跌，發(fā)生崩盤(pán)。第二是信息不對(duì)稱(chēng)，外部投資者因信息不對(duì)稱(chēng)無(wú)法了解企業(yè)真實(shí)情況，造成對(duì)公司股價(jià)的誤判和高估，一旦投資者認(rèn)識(shí)到真實(shí)情況，股價(jià)即會(huì)暴跌。第三是我國(guó)投資者的非理性情緒和羊群效應(yīng)，個(gè)人投資者盲目的“追漲殺跌”，機(jī)構(gòu)投資者在情緒高漲期的羊群交易行為，均會(huì)加劇未來(lái)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)資本市場(chǎng)信息不透明，監(jiān)管不嚴(yán)，代理問(wèn)題嚴(yán)重，投資者非理性程度較高，內(nèi)外部環(huán)境因素的相互交疊，造成上市公司股價(jià)暴漲暴跌，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)加劇。

(二)上市公司自媒體信息披露的經(jīng)濟(jì)后果

上市公司自媒體信息披露屬于自愿性信息披露的范疇。公司可以不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制，隨時(shí)隨地通過(guò)微博發(fā)布公司的財(cái)務(wù)或者非財(cái)務(wù)信息，微博的使用顛覆性地改變了信息的數(shù)量、類(lèi)型及其傳播方式[15]。也正是通過(guò)微博傳播信息的方式，上市公司的管理層、投資者和中介機(jī)構(gòu)，由原來(lái)較為疏遠(yuǎn)的關(guān)系變得更加融合，形成了更便利的交流和互動(dòng)。因此，微博信息能夠影響公司股票的市場(chǎng)表現(xiàn)，現(xiàn)有研究一般集中于股票價(jià)格[12][13][14]和股價(jià)同步性方面[15]。

(三)文獻(xiàn)述評(píng)

自媒體的研究強(qiáng)調(diào)了微博在溝通信息中的作用，但將上市公司自媒體信息披露與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)合的研究仍然較少。與其他信息披露不同，一方面，從發(fā)布者的角度，微博信息的披露主體是上市公司，且屬于純自愿性披露，在理性、自利框架的約束下，上市公司較少通過(guò)自媒體形式揭露自身弊端，公布“壞消息”，多是通過(guò)自媒體對(duì)自身進(jìn)行宣揚(yáng)、鼓舞和互動(dòng)，傳遞信息的同時(shí)也形成噪音；另一方面，從閱讀者的角度，投資者在非理性或有限理性的框架束縛下，如何區(qū)分自媒體信息披露的有用性，如何解讀自媒體信息，并對(duì)其披露作出反應(yīng)？投資者的反應(yīng)如何影響資本市場(chǎng)的運(yùn)行效率？這都是現(xiàn)有研究所缺乏的，本文力圖對(duì)此有所突破。

三、理論分析與假設(shè)提出

在“信息效應(yīng)”下，一方面，作為信息散布和傳播的基本渠道，自媒體信息披露有助于削弱知情交易者的信息優(yōu)勢(shì)，微博通過(guò)信息的推送可以相對(duì)便捷地緩解資本市場(chǎng)的信息不對(duì)稱(chēng)、驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)交易、提高股票市場(chǎng)運(yùn)行效率，從而抑制由于信息不對(duì)稱(chēng)而導(dǎo)致的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。但是另一方面，由于有偏地報(bào)喜不報(bào)憂，微博自媒體信息披露又會(huì)加劇公司與投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)，使得投資者更加無(wú)法知曉公司的真實(shí)情況，導(dǎo)致更為嚴(yán)重的“壞消息”隱匿而增加股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

一般來(lái)講，與公司有一定利益關(guān)系的參與者，如投資者、供應(yīng)商、消費(fèi)者等往往會(huì)關(guān)注該公司的微博，通過(guò)微博的推送功能及時(shí)了解公司的最新動(dòng)態(tài)和消息。微博平臺(tái)的信息“推送”技術(shù)允許公司將信息直接傳遞給相關(guān)利益者，大大降低了相關(guān)利益者搜集信息的時(shí)間成本[14]。微博的“轉(zhuǎn)發(fā)”功能使得信息能夠在短時(shí)間內(nèi)得到迅速傳播，引發(fā)大量關(guān)注，使得公司信息覆蓋更多相關(guān)利益者。與Bushee et al.(2010)認(rèn)為媒體高度報(bào)道可以引起投資者對(duì)股票基本面信息的充分注意，能夠降低公司的信息不對(duì)稱(chēng)，實(shí)現(xiàn)投資者對(duì)股票價(jià)格信息的有效認(rèn)知相類(lèi)似，密集的自媒體披露也可以展示公司強(qiáng)大的實(shí)力，保持在資本市場(chǎng)上的形象和公信度，強(qiáng)化投資者對(duì)公司的正面認(rèn)識(shí)，緩解股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[16]。

然而，自媒體信息披露的最大特點(diǎn)在于其是公司自愿性披露或發(fā)布的信息，形式和內(nèi)容都更為自主。因此在自利動(dòng)機(jī)的假定下，上市公司微博是管理層進(jìn)行“信息管理”的絕佳場(chǎng)所。理性的管理層會(huì)披露好消息，回避壞消息，使得投資者更加無(wú)法準(zhǔn)確感知管理層藏匿負(fù)面消息的行為，對(duì)公司的了解不全面，甚至有偏，更難以辨別出公司真正的價(jià)值，加劇了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

因此，基于“信息效應(yīng)”，我們提出本文競(jìng)爭(zhēng)性的假設(shè)1：

H1a：上市公司微博信息披露可通過(guò)信息效應(yīng)緩解股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)；

H1b：上市公司微博信息披露可通過(guò)信息效應(yīng)加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

在“情緒效應(yīng)”下，微博對(duì)投資者的情緒感知占據(jù)了主導(dǎo)。根據(jù)行為金融理論，媒體信息引起股價(jià)的變化并不在于其擴(kuò)展了投資者對(duì)股票的認(rèn)知或是帶來(lái)了多少信息，而在于其影響了認(rèn)知局限約束下的投資者的行為選擇[17]。Bourveau & Schoenfeld(2017)也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)自愿披露增加后會(huì)降低資本市場(chǎng)的信息不對(duì)稱(chēng)，提高企業(yè)的信息透明度，更重要的是會(huì)拉近現(xiàn)有股東與管理層的關(guān)系[18]。自媒體信息披露作為企業(yè)與利益相關(guān)者互動(dòng)的紐帶，不僅向外界傳遞了企業(yè)更多的內(nèi)部消息，同時(shí)深刻影響著外界對(duì)企業(yè)的感知，塑造企業(yè)形象。同時(shí)，上市公司自媒體信息披露不同于傳統(tǒng)的信息披露，其帶來(lái)的不僅僅是信息，更是一種上市公司與外界的交流意愿，一種愿意為投資者分享信息的態(tài)度，一種上市公司管理層與投資者之間的良性溝通與互動(dòng)。

行為研究發(fā)現(xiàn)，人們?cè)谶M(jìn)行信息處理時(shí)通常使用兩個(gè)不同的系統(tǒng)——認(rèn)知處理系統(tǒng)和情感處理系統(tǒng)[19]，認(rèn)知系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)信息進(jìn)行精細(xì)化加工、分析和思考，其處理速度較慢，而情感系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)信息進(jìn)行直覺(jué)式、自動(dòng)化的情緒反應(yīng)和處理[20]。微博自媒體信息披露的內(nèi)容相對(duì)繁雜錯(cuò)綜，既包括“價(jià)值信息”，又包括“噪音信息”。噪音信息相對(duì)資本市場(chǎng)而言，雖然沒(méi)有真正的信息含量，卻展示了公司與外界溝通互動(dòng)的意愿，在日復(fù)一日的積累中，公司親和友善、人性化的一面更全面、多角度地呈現(xiàn)給投資者。投資者也會(huì)由情感系統(tǒng)生成對(duì)微博信息披露公司的親近與信賴(lài)。即使微博發(fā)布的并非價(jià)值相關(guān)信息，當(dāng)投資者看到微博持續(xù)的問(wèn)候，意識(shí)到上市公司在平穩(wěn)有序地發(fā)展時(shí)，更愿意長(zhǎng)期持有該公司股票，公司股價(jià)的增長(zhǎng)趨勢(shì)穩(wěn)定，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)降低。

然而，已有研究也發(fā)現(xiàn)，媒體報(bào)道或媒體情緒可以改變投資者注意力及投資者情緒[21]，在短期內(nèi)，媒體情緒可以帶動(dòng)投資者情緒上下波動(dòng)[22]。因此，在公司微博上披露的正向信息和正向情緒很容易加劇投資者情緒。一旦公司壞消息暴露，投資者情緒的急劇波動(dòng)會(huì)將事實(shí)扭曲夸大，引起更激烈的反應(yīng)，進(jìn)一步加劇公司的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

因此，基于“情緒效應(yīng)”，我們提出本文競(jìng)爭(zhēng)性的假設(shè)2：

H2a：上市公司微博信息披露可通過(guò)情緒效應(yīng)緩解股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)；

H2b：上市公司微博信息披露可通過(guò)情緒效應(yīng)加劇股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

上市公司自媒體信息披露對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系如圖1所示：

圖1 上市公司自媒體信息披露對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系圖

四、研究設(shè)計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

(一)樣本期間與數(shù)據(jù)來(lái)源

樣本限定為上海證券交易所和深圳證券交易所上市的主板和中小板非金融行業(yè)公司，數(shù)據(jù)的獲取年限為2009年至2015年。

(二)主要變量定義

1.股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。借鑒Chen et al.(2001)[23]的研究，采用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)研究自媒體信息披露與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。

(1)

ncskew負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)，利用股票日回報(bào)率計(jì)算，其數(shù)值越大，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越大。n為每六個(gè)月中股票i交易天數(shù)，R為股票日回報(bào)率。

2.自媒體信息披露。本文僅收集含有上市公司名稱(chēng)或簡(jiǎn)稱(chēng)，并經(jīng)過(guò)新浪微博真實(shí)身份認(rèn)證的加藍(lán)V用戶，不包括上市公司的控股股東、高管層及其子公司和分公司的微博。

本文其他變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)實(shí)證設(shè)計(jì)

模型(2)、(3)用來(lái)驗(yàn)證上市公司自媒體信息披露對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文在模型中加入了公司固定效應(yīng)(γi)和時(shí)間固定效應(yīng)(DUMt)。為控制上市公司微博在每一年中所起到作用的動(dòng)態(tài)差異性，加入了自媒體變量與年份啞變量的交互項(xiàng)。

ncskewi,t=γi+DUMt+β1×dum_wbi,t+β2×dum_wbi,t×DUMYEARt+

β3×Controli,t+ε

(2)

ncskewi,t=γi+DUMt+β1×lnum_wbi,t+β2×lnum_wbi,t×DUMYEARt+

β3×Controli,t+ε

(3)

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

由表2描述性結(jié)果可知，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)變量ncskew的均值為-0.367，中值為-0.330，但公司間差異顯著，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.679，說(shuō)明樣本間股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)差異明顯。上市公司微博最多年度發(fā)文10796篇，最少為0篇，公司之間的差異也非常顯著。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

續(xù)表

變量N均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值中位數(shù)最大值lp876215.3010.41-22.7418.2825.07rev87620.3380.484-2.8840.26010.51ctrl_dum87620.4000.490001ILL87620.1290.070000.1180.640sentiment87629.53671.33-277.615.33185.0ROA87620.04000.0670-2.7460.03700.590accm87620.04500.051000.02900.278bm87620.9010.9260.003000.60912.10inshold87624.3964.78102.78643.29Shrcr3876253.0415.629.49853.5995.87mret87620.006000.0110-0.02300.004000.288turnover876261424219100.2516039352growth87620.09500.472-15.390.030017.43ppe87620.3001.07600.23369.05c_score74250.08100.143-3.0430.04701.221

(二)實(shí)證結(jié)果分析

由表3可見(jiàn)，無(wú)論是否添加控制變量，上市公司微博自媒體信息披露與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)均顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明上市公司進(jìn)行更多的微博信息披露有利于降低其股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。但這一結(jié)果只是綜合效應(yīng)的體現(xiàn)，到底是通過(guò)“信息效應(yīng)”還是“情緒效應(yīng)”，還是兩個(gè)效應(yīng)兼而有之？還有待進(jìn)一步的機(jī)理分析檢驗(yàn)。

表3 基準(zhǔn)回歸：自媒體信息披露對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響

注：*、** 、*** 分別代表在10%、5%、1%的水平下顯著。下同。

(三)進(jìn)一步分析——微博影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)理分析

根據(jù)本文機(jī)理分析，在信息效應(yīng)下，自媒體信息披露能夠降低信息不對(duì)稱(chēng)程度，從而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。微博所具有的時(shí)效優(yōu)勢(shì)和自我掌控能力使其具備了成為經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)良好信息發(fā)布平臺(tái)的潛質(zhì)，它們不僅拓展了上市公司發(fā)布信息的渠道并提高了其及時(shí)性，而且也拓展了投資者獲取信息的方式和來(lái)源。

而在情緒效應(yīng)下，雖然非理性投資者會(huì)因自媒體披露更多好消息而跟進(jìn)購(gòu)買(mǎi)公司股票，推動(dòng)股價(jià)上漲，并帶來(lái)更高的股票收益率[25]，但是不依賴(lài)于公司基本面而改變的情緒化投資行為只能驅(qū)動(dòng)股價(jià)瞬間上漲或者下跌，利用自媒體制造信息噪音來(lái)引導(dǎo)市場(chǎng)熱點(diǎn)的“媒體管理”行為終會(huì)帶來(lái)更大的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，由于投資者的極端情緒會(huì)造成流動(dòng)性中斷和情緒的進(jìn)一步放大，加大股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，如果微博所展示的良性溝通意愿能夠平抑投資者情緒，使投資者在面對(duì)波動(dòng)或沖擊時(shí)相對(duì)緩和，則可降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。因此在情緒效應(yīng)下，自媒體信息披露如果能夠降低投資者情緒，即可降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

參考章衛(wèi)東等(2017)[26]的研究，本文用非流動(dòng)性比率(ILL)衡量上市公司信息不對(duì)稱(chēng)程度，ILL值越大，信息不對(duì)稱(chēng)程度越高。計(jì)量公式如下：

(4)

同時(shí)，使用分解Tobin’Q方法來(lái)計(jì)量公司層面的投資者情緒，即將Tobin’Q對(duì)描述公司基本面的四個(gè)變量(股東權(quán)益凈利率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、資產(chǎn)負(fù)債率、公司規(guī)模)進(jìn)行回歸，同時(shí)控制行業(yè)和季度效應(yīng)，最終以擬合值作為反映投資機(jī)會(huì)的基本Q的度量，并以該回歸殘差作為公司層面投資者情緒(Sentiment)的代理變量。實(shí)證模型如下：

Qi,t=γ0+γ1ROEi,t+γ2Growthi,t+γ3LEVi,t+γ4Sizei,t∑INDUSTRY+∑YEAR+εi,t

(5)

其中，殘差εi,t衡量投資者情緒Sentiment。

回歸結(jié)果如表4和表5所示。由表4可見(jiàn)，上市公司是否開(kāi)通微博及微博信息發(fā)布數(shù)量均與非流動(dòng)性比率顯著負(fù)相關(guān)。這說(shuō)明上市公司微博信息披露顯著改善了上市公司的信息不對(duì)稱(chēng)狀態(tài)，降低了信息不對(duì)稱(chēng)程度。自媒體信息披露確實(shí)可通過(guò)“信息效應(yīng)”降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

表4 機(jī)制研究-信息不對(duì)稱(chēng)(信息效應(yīng))

表5 機(jī)制研究-投資者情緒(情緒效應(yīng))

表5報(bào)告了投資者情緒與上市公司微博信息披露的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，無(wú)論是否添加控制變量，上市公司是否開(kāi)通微博及微博信息發(fā)布數(shù)量均與投資者情緒變量顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明微博信息披露顯著平抑、緩解了公司投資者情緒，從而降低了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。本文假設(shè)1a和假設(shè)2a均成立。這說(shuō)明我國(guó)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是同時(shí)受到信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒共同作用的結(jié)果。而自媒體信息披露一方面提供了更多價(jià)值相關(guān)信息，降低了信息不對(duì)稱(chēng)程度，另一方面平抑了投資者情緒，從“信息效應(yīng)”與“情緒效應(yīng)”的雙重角度共同降低了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)更改股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的衡量

使用漲跌波動(dòng)比率來(lái)計(jì)量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。所得結(jié)果與現(xiàn)有結(jié)論無(wú)異，說(shuō)明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

(二)基于所有權(quán)性質(zhì)的分組研究

企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的差異是我國(guó)特有的制度背景。本文將上市公司按照所有權(quán)性質(zhì)分組后，分別進(jìn)行回歸，以檢驗(yàn)自媒體信息披露對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響，結(jié)果如表6所示。

表6 基于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的分組檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表

變量模型(2)模型(3)模型(2)模型(3)民營(yíng)民營(yíng)國(guó)有國(guó)有accm0.167(0.67)0.175(0.70)-0.238(-0.73)-0.256(-0.79)bm-0.048(-1.13)-0.048(-1.12)-0.014(-0.62)-0.014(-0.60)inshold0.017???(5.27)0.017???(5.19)0.014???(4.28)0.014???(4.31)Shrcr30.003(1.58)0.003(1.62)0.004(1.41)0.004(1.35)mret-20.346???(-10.67)-20.431???(-10.72)-23.101???(-10.57)-23.157???(-10.59)turnover-0.000???(-4.55)-0.000???(-4.54)-0.000??(-2.46)-0.000??(-2.41)growth0.016(0.86)0.017(0.89)-0.011(-0.22)-0.010(-0.19)ppe-0.009(-0.41)-0.009(-0.41)-0.009(-1.09)-0.009(-1.11)c_score0.054(0.29)0.070(0.38)-0.042(-0.19)-0.021(-0.10)個(gè)體/行業(yè)/年份固定YesYesYesYes微博與年份虛擬變量的交互YesYesYesYes個(gè)體聚類(lèi)YesYesYesYesN4084408433413341R2_a0.0680.0700.0950.097

由表6可見(jiàn)，在國(guó)有組，微博自媒體信息披露與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，而民營(yíng)組中，自媒體信息披露對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)顯著影響。這似乎有悖于常情。再具體檢驗(yàn)微博信息披露對(duì)兩類(lèi)企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理，“信息效應(yīng)”的機(jī)制如表7所示，“情緒效應(yīng)”的機(jī)制如表8所示。

表7 國(guó)有和民營(yíng)不同類(lèi)型企業(yè)的機(jī)制研究-信息不對(duì)稱(chēng)(信息效應(yīng))

注：*、** 、*** 分別代表在10%、5%、1%的水平下顯著。

由表7可見(jiàn)，對(duì)于信息不對(duì)稱(chēng)的降低，微博信息披露對(duì)民營(yíng)企業(yè)和國(guó)有企業(yè)均有效；但由表8可見(jiàn)，在對(duì)投資者情緒的平抑和引導(dǎo)方面，民營(yíng)企業(yè)的作用機(jī)制不再顯著，這說(shuō)明由于微博信息沒(méi)有通過(guò)“情緒效應(yīng)”而影響民營(yíng)企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，造成其對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的總體影響也微乎其微?？赡艿慕忉屧谟冢合鄬?duì)于國(guó)有企業(yè)，民營(yíng)企業(yè)在平時(shí)就注重自身的宣傳和推廣建設(shè)，披露的信息更多，并不依賴(lài)于微博來(lái)引導(dǎo)投資者情緒，因此民營(yíng)企業(yè)投資者對(duì)自媒體信息披露的反應(yīng)就更加平滑。同時(shí)由表8可見(jiàn)，在民營(yíng)企業(yè)的回歸中，是否進(jìn)行微博信息披露及微博信息披露數(shù)量的多少不僅不顯著，并且系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于國(guó)有企業(yè)，這說(shuō)明在利用微博積極對(duì)投資者情緒進(jìn)行引導(dǎo)方面，國(guó)有上市公司是更加有效的。

表8 國(guó)有和民營(yíng)不同類(lèi)型企業(yè)的機(jī)制研究-投資者情緒(情緒效應(yīng))

通過(guò)對(duì)國(guó)有和民營(yíng)兩類(lèi)企業(yè)基于信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒不同機(jī)理的分組檢驗(yàn)結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)微博信息披露在國(guó)有企業(yè)中，對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)起到了顯著的抑制作用。

七、結(jié)論及政策建議

本文考察了作為上市公司自愿性信息披露的自媒體信息即上市公司的微博對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)及其影響機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)：在“信息效應(yīng)”下，微博披露帶來(lái)信息的增加，降低了上市公司信息不對(duì)稱(chēng)程度，從而降低了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)；而“情緒效應(yīng)”下，微博信息披露通過(guò)降低上市公司投資者情緒而降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。這一方面說(shuō)明我國(guó)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是信息不對(duì)稱(chēng)和投資者情緒共同作用的結(jié)果，另一方面也說(shuō)明微博披露從提供價(jià)值相關(guān)信息和引導(dǎo)、平抑投資者情緒的雙重角度對(duì)降低上市公司股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)起到積極效果。在利用微博降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)方面，國(guó)有企業(yè)更加有效。

本文的政策建議為：鼓勵(lì)和加強(qiáng)上市公司自媒體信息披露，以降低上市公司股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)資本市場(chǎng)的穩(wěn)定和健康發(fā)展，從而更好地保護(hù)投資者利益。我們的研究對(duì)于監(jiān)管部門(mén)評(píng)估與推進(jìn)企業(yè)自媒體建設(shè)、加強(qiáng)上市公司自媒體的規(guī)范化管理，確保媒體報(bào)道內(nèi)容的客觀公正，維護(hù)資本市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行、完善投資者保護(hù)，以及對(duì)公司各利益相關(guān)者理解自媒體信息披露的意義和經(jīng)濟(jì)后果，都具有重要的參考價(jià)值。