上市公司澄清公告的辟謠效果研究

賈 明，阮宏飛，張 喆

1 西北工業大學 管理學院，西安 710072 2 西安交通大學 管理學院，西安 710049

1 引言

謠言的危害性已經引起全社會的高度重視，打擊謠言成為當前構建社會誠信體系的關鍵任務。上市公司的傳聞引起股價異常波動[1-2]，加大上市公司的經營風險，并且對證券市場的穩定性產生一定的影響[3]。因此，上市公司應當發布澄清公告及時辟謠。已有研究認為澄清公告的發布會出現澄而不清的現象[4-5]，但其研究樣本量少，樣本選擇不全面，研究設計存在缺陷，且忽略了樣本選擇性偏差對研究結果的影響。本研究將對此逐一進行完善，以探究澄清公告的辟謠效果。

同時，在“眼球經濟”時代，一些媒體為了獲得更多的關注度和更高的發行量，經常肆意報道、虛假報道[6]，而澄清公告的澄清效果會受傳聞接收者對傳聞認知的影響。從傳聞來源的視角出發，權威性和可靠性高的傳聞能夠增加投資者對傳聞的信任程度，從而影響澄清公告的澄清效果[7]。此外，澄清公告信息披露質量的高低也會對澄清公告的效果產生不同的影響。因此，本研究探討不同傳聞來源和澄清公告信息披露質量的高低對澄清公告辟謠效果的影響，為系統評價上市公司澄清公告的作用提供經驗證據。

2 相關研究評述

上市公司主要通過發布澄清公告來澄清傳聞。然而，現有國內外學者關于澄清傳聞的研究較少，因此有必要對澄清公告的澄清效果進行深入地研究。國外學者主要通過心理學實驗研究澄清傳聞的效果，Bordia等[8]研究發現，傳聞使人們產生焦慮和恐慌，澄清傳聞能夠減少人們的焦慮和不安，尤其是與傳聞有著密切關系的人有更強烈的動機去評價澄清傳聞的內容。高質量的澄清措辭比低質量的澄清措辭能更好地減少投資者的焦慮和對傳聞的信任度，達到更好的澄清效果。澄清公告來源的可靠性對澄清效果也會產生影響，來源可靠的澄清公告比不可靠的澄清公告效果好[9]。Koller[10]和Tybout等[11]的研究表明，相對于直接對傳聞進行否定，企業采取積極的溝通方式可以更好地澄清傳聞。為了達到有效的澄清效果，Brodin[12]認為企業應該提前采取一些預防傳聞的措施，如開展良好的公關活動、及時披露企業的信息等。以上研究表明，企業應及時地、積極地澄清傳聞以減少投資者的焦慮，并且選擇高質量的澄清措辭和可靠性高的澄清來源，以更好地澄清傳聞。

中國學者研究表明，從投資者角度看，公告的可信度決定了發布澄清公告能否辟謠。王雄元等[13]研究表明，澄清越及時，澄清態度越肯定，澄清內容越準確，澄清公告的可信度越高，股票市場反應越大，澄清效果越好。當澄清公告中包含清晰的對傳聞內容進行肯定回應的相關信息時，澄清公告更為可信[14]。由此可見，澄清公告的澄清效果依賴于澄清的及時性、澄清的措辭和澄清態度等因素。當把媒體權威性作為調節變量時，發布傳聞的媒體權威性越高，對澄清效果的影響就越大[15]。Hovland等[7]認為，權威性和可靠性高的傳聞容易獲得投資者的信任，從而降低澄清公告的澄清效果。傳聞媒體的權威性對傳聞的可信度會產生顯著的影響，進而影響澄清公告的澄清效果。另外，澄清公告措辭的準確性、披露內容的完整性、不同的市場走勢(牛市或熊市)也會對澄清效果產生影響。劉春林等[4]研究表明，澄清公告效果一定程度上依賴于公司的澄清方式，模糊澄清不僅達不到預期效果，而且還會進一步加劇傳聞的影響，產生澄清公告澄不清的現象；內容詳細的澄清公告有助于消除傳聞的影響[16]。在不同市場環境下，澄清公告的措辭也起著一定的作用。在牛市中，澄清公告措辭越強硬，澄清效果越好；但在熊市中，它們之間的關系并不顯著[17]。

3 研究假設

3.1 澄清公告的澄清效果

股市傳聞引起股價的異常波動，其不確定性和真實性影響投資者的投資行為[1-2]。Schindler[18]研究表明，當出現傳聞時，大部分人持等待和觀望的態度，他們會追隨其他人對傳聞的態度來調整投資策略。當出現正面傳聞時，一部分投資者預期股票會上漲而買進，后續就會有大量投資者跟進，形成羊群效應，導致股價上漲，從而使這些投資者獲得正的股票異常收益。當上市公司發布澄清公告否定傳聞后，支撐股價上漲的信息并沒有得到公司的認可，這在一定程度上損害了投資者對公司價值的信心，持有傳聞公司股票的投資者有更強烈的動機去評價傳聞的真實性，并且認為公司否定正面傳聞預示著股價存在下跌的風險。根據處置效應理論，投資者處于盈利狀態時是風險規避的，即如果投資者繼續持有股票，那么隨后股價下跌反而使已經獲得的收益減少，而產生收益損失；如果選擇出售股票，則可以獲得當期已經累積形成的確定的股票收益。根據前景理論中的確定效應理論，獲得異常收益的投資者在拋售股票獲得既定收益和繼續持有這些股票而導致收益降低的行為之間會選擇拋售股票。同時，由于投資者出售股票獲利的預期是理性的最佳選擇，投資者必然會大量拋售股票，而導致股價下跌，正的累計異常收益(cumulative abnormal return,CAR)就會減少。基于以上分析，本研究提出假設。

H1對于正面傳聞而言，澄清公告能夠起到辟謠的作用，表現為在發布澄清公告后正的累計異常收益減少。

近些年，上市公司的無良行為(如渤海漏油事件、三聚氰胺事件、瘦肉精事件等)以及通過大股東之間的關聯交易、利潤輸送、資產重組等方式損害中、小股東利益的行為，使投資者對上市公司產生了嚴重的信任危機。相對于正面信息而言，負面信息更容易吸引投資者的注意力，并且投資者更多地將負面信息納入到決策制定中，對負面信息做出更強的反應[19]。認知心理學的大量研究表明，個體決策普遍存在負面偏差，即相對于正面事件而言，個體會給予負面事件更多的關注，在決策和評估過程中賦予其更大的權重[20]。根據前景理論可知，投資者是損失規避的，即投資者對同等痛苦(損失)比同等愉悅(收益)給其帶來的感受更為敏感。因此，對于負面傳聞，投資者更傾向于持有“寧可信其有，不可信其無”的態度，為了避免損失帶來的痛苦而在獲悉公司的負面傳聞時做出激進的反應，如大量賣出股票等，導致股票收益降低。那么，當上市公司發布澄清公告試圖辟謠時，投資者對公司披露的信息持不信任的態度，甚至認為上市公司在欲蓋彌彰，會對澄清公告反應不足[21]，導致股票的收益有持續下跌的趨勢[22-23]，使股票形成更多負的累計異常收益。基于以上分析，本研究提出假設。

H2對于負面傳聞而言，澄清公告不能起到辟謠的作用，表現為股價持續下跌，形成更多負的累計異常收益。

3.2 傳聞媒體權威性的調節作用

投資者對傳聞的認知程度會對澄清公告的澄清效果產生影響。權威性的傳聞能夠增加投資者對傳聞的信任程度，從而降低澄清公告的澄清效果[13]。Agrawal等[24]研究表明，證券分析師的聲望影響投資者對證券信息的反應程度。投資者趨于相信權威媒體發布的信息，容易對與權威媒體發布信息相沖突的傳聞產生確認性偏差，即投資者傾向于尋找支持權威媒體發布的信息的證據，而懷疑甚至忽略與權威媒體發布的信息不一致的其他傳聞。Ko等[25]研究表明，即使有新的證據表明最初的信念是錯誤的，人們也會過度堅信自己先前的信念。決策者經常會受到確認性偏差的影響而輕視與其信念相沖突的信息[26]。因此，當公司發布澄清公告否定權威媒體發布的傳聞時，投資者就會懷疑、忽略違反他們固有信念的傳聞，而不相信公司對傳聞的澄清。

對于權威性較低的媒體發布的傳聞，由于投資者對媒體的權威性認同度較低而會主動懷疑媒體披露的內容，對傳聞的真實性產生懷疑。同時，投資者傾向于尋找證據來證明其持有的信念，即非權威媒體發布的傳聞不可信。在這種情況下，澄清公告能夠提供必要的信息輔助投資者判斷非權威媒體發布的傳聞的真實性，使投資者在決策中賦予澄清公告披露的信息更大的權重，表現為更愿意相信澄清公告，并對澄清公告做出積極的反應而調整投資行為。基于以上分析，本研究提出假設。

H3相對于非權威媒體發布的傳聞，上市公司更不容易澄清權威媒體發布的傳聞；

H3a相對于非權威媒體發布的正面傳聞，上市公司更難以通過發布澄清公告的方式對權威媒體發布的正面傳聞進行辟謠；

H3b相對于非權威媒體發布的負面傳聞，上市公司更難以通過發布澄清公告的方式對權威媒體發布的負面傳聞進行辟謠。

3.3 澄清公告信息披露質量的調節作用

汪煒等[27]實證研究表明，上市公司提高信息披露質量，有利于降低權益資本的成本；潘越等[28]研究表明，信息透明度越低的個股發生暴跌的風險越大。以上研究均表明，上市公司公告的信息披露質量會影響投資者行為，這也反映在投資者對上市公司澄清公告的反應上。本研究參考Zavyalova等[29]對公司技術性和名義性反應行為的定義，從澄清公告的信息披露質量角度出發，將針對傳聞提供有據可查的事實和數據、并對傳聞的真實情況進行詳細和實質性說明和解釋的澄清公告定義為技術性澄清公告，將對傳聞的真實情況表述不清、沒有提供實質性事實依據的澄清公告定義為名義性澄清公告。已有研究發現，內容詳細的澄清公告(技術性澄清公告)有助于消除傳聞的影響，內容簡略的澄清公告(名義性澄清公告)則可能造成無法挽回的后果[16]。

技術性澄清公告能夠為投資者判斷傳聞的真實性提供更多的信息，從而提高澄清公告的可信性。投資者更愿意相信技術性澄清公告的內容，而不再相信傳聞，并會根據澄清公告的信息調整投資行為。然而，投資者很難從閱讀名義性澄清公告中獲取必要的信息來協助其判斷傳聞的真實性，名義性澄清公告的發布還增加了投資者對感知到的傳聞真實與否的不確定性，導致澄清公告難以澄清傳聞。基于以上分析，本研究提出假設。

H4相對于發布名義性澄清公告，上市公司發布技術性澄清公告能更有效地辟謠；

H4a相對于發布名義性澄清公告，上市公司發布技術性澄清公告能更有效地對正面傳聞進行辟謠；

H4b相對于發布名義性澄清公告，上市公司發布技術性澄清公告能更有效地對負面傳聞進行辟謠。

4 數據收集和研究設計

4.1 樣本收集和篩選

本研究手工收集整理2006年至2012年在巨潮資訊網上披露的所有A股上市公司的澄清公告，共2 676份。運用內容分析法逐份閱讀，并提取其中的關鍵信息，包括傳聞發布時間、澄清公告發布時間、傳聞內容要點、傳聞性質、澄清態度(否定傳聞)和澄清公告的信息披露質量(技術性或名義性)。根據整理的關鍵詞庫和傳聞的性質分為正面、負面和中性傳聞，正面傳聞包括盈利較好、扭虧為盈、簽訂大訂單、資產重組、被“借殼”上市、研發新技術、獲得海外市場、建新工廠、引進戰略投資者、整體上市、分拆上市、收購資產和資產注入等；于忠泊等[30]整理的最優負面關鍵詞表包括違規、操縱、違法、非法、虛假、虛列、虛增、欺詐、詐騙、造假、受賄、行賄、賄賂、貪污、腐敗、侵占、濫用職權、國有資產流失、走私、挪用資金、挪用公款、犯罪、偷稅、漏稅、拘留、逮捕、拘捕、判刑、隱瞞重大事項、推遲披露、占用上市公司資產、誤導性陳述、涉嫌、內幕交易、雙規和雙開，本研究借鑒該詞表判斷和篩選負面傳聞；針對公司股東大會更換董事會成員的傳聞，本研究不能準確地辨別這類傳聞對市場會產生積極還是消極的影響，因此將其定義為中性傳聞。由于有些澄清公告中涉及對多條傳聞的澄清，最終整理得到2 885個傳聞樣本，其中負面傳聞970條，正面傳聞1 872條，中性傳聞43條。

基于已有研究的樣本篩選標準，本研究對傳聞的原始樣本(2 885條)做進一步篩選，篩選標準如下。①由于需要界定澄清公告所澄清傳聞的性質，剔除一份澄清公告中對多條傳聞進行澄清而各條傳聞性質又不同的樣本，如一份澄清公告同時澄清一條或多條正面傳聞和一條或多條負面傳聞，剔除此類樣本117個。②由于需要確定傳聞發布的時間以構建事件窗口，對于澄清公告中沒有指明傳聞發布時間的樣本，通過網絡查詢的方式進行補充，并以在網絡上查詢得到的傳聞最早出現的時間作為傳聞發布時間。然而，依然有一定量的樣本無法確定準確的傳聞發布時間，剔除此類樣本798個。③媒體的權威性是本研究的一個重要變量，部分澄清公告中沒有指明發布傳聞的媒體，通過查詢網絡的方式進行補充。最終，本研究剔除澄清公告中沒有指明且無法確定傳聞來源(發布傳聞的媒體)的樣本117個。④考慮到能否獲取股票的日收益率數據，剔除上市公司在傳聞發布之前長期停牌(大于20個交易日)或者在傳聞發生當天停牌，或者直到澄清公告發布后才復牌的樣本，共553個。

在以上篩選樣本的基礎上，根據本研究需要繼續對樣本進行篩選。⑤本研究關注于澄清公告對正面和負面傳聞的辟謠效果，剔除傳聞性質為中性的樣本14個。⑥本研究定義公司發布澄清公告的目的是辟謠，剔除上市公司發布澄清公告并肯定傳聞內容的樣本44個。⑦本研究的財務數據從國泰安數據庫、銳思數據庫和巨靈數據庫中得到，剔除無法獲得上市公司財務數據以及財務數據異常的樣本104個。經過樣本篩選，最終得到滿足研究需要的傳聞樣本1 138個，其中正面傳聞638個，負面傳聞500個。雖然最終樣本比原始樣本有大幅度的減少，但是相比已有研究報告的樣本量，本研究的樣本更全面、完整。實證研究中，由于研究設計中控制組的選擇和窗口期內股票停牌等原因，不同模型的樣本量略有差異。

不同的投資者可能會對同一傳聞的性質存在不同的判斷，但實證研究中無法控制每一個投資者對一則傳聞性質的判斷，這也是研究媒體效應時遇到的共性問題。針對這一問題，參考Pollock等[31]的研究，采用當前研究通行的辦法進行傳聞性質判斷的一致性檢驗，以剔除統計意義上投資者對傳聞性質判斷的差異。首先，從研究樣本中隨機選取100個樣本，由另外一位研究人員對傳聞的性質(正、負面)進行判斷。然后，將此判斷結果與這100個隨機樣本在原始研究樣本中相對應的判斷結果進行比較。經過計算，得到的Kappa系數為0.880，表明不同受眾對傳聞的性質判斷具有較高的一致性。

4.2 研究方法和變量定義

4.2.1 事件研究法

本研究采用基于市場整體收益率的方法計算單個股票的異常收益率。基于有效市場理論，股票的預期收益率為市場收益率的線性組合，即

Ri,t=αi+βiRm,t+εi,t

(1)

其中，Ri,t為第i支股票在第t日的預期收益率；Rm,t為第t日股票的市場收益率；εi,t為隨機擾動項，其均值為0；αi和βi均為待估計的回歸系數。在本研究中，αi和βi是根據傳聞出現日前240個交易日的單個股票的日收益率和市場整體日收益率計算得到。

異常收益率等于事件窗口期內股票實際收益率減去基于(1)式估計得到的預期收益率，即

ARi,t=ri,t-Ri,t=ri,t-αi-βiRm,t

(2)

其中，ARi,t為第i支股票第t日的異常收益率，ri,t為第i支股票第t日的實際收益率。

事件窗口期內的累計異常收益，即第i支股票在窗口期[t1,t2]內的CAR值為

(3)

其中，CAR為在事件窗口期內每個交易日的股票異常收益率AR的累加值。

4.2.2 控制組設計

為了更加清晰地闡述本研究設計，圖1給出傳聞、澄清與股票收益率和辟謠效果之間的關系。圖1中，R為傳聞公布日，在不受傳聞因素影響的較早期，即圖中[R-6,R-3]，股價正常波動；接近傳聞發布日時，即[R-2,R-1]，股價受傳聞影響偏離正常水平；[R,R+3]內股價繼續波動，但澄清公告的發布使股票收益發生變動；本研究主要關注[R+4,R+6]澄清組和控制組樣本股票收益的變化，進而研究澄清公告的發布能否辟謠。

如圖1所示，已有研究[4,13,15]選取的控制組(曲線(1))為市場上沒有受到傳聞影響的公司，一般而言，控制組公司的CAR值為0，澄清組(曲線(2)和曲線(3))包括所有存在傳聞且發布澄清公告的公司。因此，控制組樣本既沒有傳聞又沒有發布澄清公告，澄清組樣本既存在傳聞又發布了澄清公告。由于控制組樣本沒有受到傳聞的影響，澄清組樣本即使發布澄清公告也排除不了傳聞對其產生的影響，所以很難分離出澄清公告的澄清效果。因此，本研究在給定窗口期內選取存在市場傳聞但是沒有發布澄清公告的公司做為本研究控制組(曲線(4)和曲線(5))，將在窗口期內發布澄清公告的公司歸為澄清組(曲線(2)和曲線(3))。與已有研究相比，本研究控制組公司的股價僅受傳聞的影響，而澄清組公司的股價既受傳聞影響又受澄清公告影響。因此，本研究能夠在控制傳聞對公司股價影響的前提下分離出澄清公告對股價的影響，從而能更準確地評價澄清公告的澄清效果。

圖1 澄清公告辟謠效果的界定Figure 1 Definition of the Effectiveness of Clarification Announcements′ Denying Rumors

圖2 研究設計Figure 2 Study Design

根據上述樣本分組情況，已有研究是通過比較圖1中曲線(3)和曲線(2)分別與曲線(1)的縱坐標股票異常收益CAR值之差(ΔCAR)的大小來界定澄清效果，如果ΔCAR的絕對值越小，說明澄清組股票收益越接近正常水平，辟謠效果越好。然而，由于澄清組的公司股價即使在澄清公告發布后依然可能受到傳聞因素的影響，進而導致ΔCAR值并不能真實地衡量澄清效果。但本研究通過比較曲線(3)和曲線(5)以及曲線(2)和曲線(4)的縱坐標之差ΔCAR的大小界定澄清效果，如果ΔCAR的絕對值越大，說明澄清公告對澄清組公司的股票收益產生更大的影響，澄清公告的辟謠效果也就越好。

在現實市場環境下，幾乎所有的上市公司都會有傳聞，且都會對部分傳聞進行澄清，從而導致本研究難以真正地獲得有傳聞但是沒有發布澄清公告的公司。但是，在整理研究數據過程中本研究發現，上市公司傳聞發布的時間和澄清公告發布的時間往往存在不同的時間間隔，這一現象為本研究人工構建控制組提供了可能。

本研究采取的研究設計框架如圖2所示。由于傳聞發布日與澄清公告發布日存在時間不等的間隔，即從傳聞發布日(R)開始每一天都有澄清公告發布，本研究選取傳聞發布日后第t天為澄清公告發布截止日，定義為D，D=R+t，將從傳聞發布日到澄清公告發布截止日這段時間內發布澄清公告的樣本定義為澄清組。

由于投資者可能對澄清公告的發布產生預判或者掌握內幕信息，能夠提前獲取有關公司發布澄清公告的信息，為了保持控制組樣本不受以上因素干擾，本研究將截止日后第1天(即第(D+1)天)發布澄清公告的樣本剔除，從截止日后第2天(即第(D+2)天)開始發布澄清公告的樣本定義為控制組。這樣的研究設計基于以下原因，①中國資本市場主要由中、小投資者組成，他們往往很難提前獲取受傳聞影響的公司是否發布澄清公告的信息，在事件窗口內，雖然控制組的公司在澄清公告截止日后第2天陸續發布澄清公告，但是從投資者角度而言，投資者并不能事先(提前2個交易日)預測到上市公司何時會發布澄清公告，從而澄清公告效應無法提前反應在股價上；②這種研究設計能夠為本研究構建一個有傳聞但是沒有澄清行為的公司樣本作為控制組，從而很好地滿足本研究需要。

4.3 變量定義和模型構建

為了解決樣本選擇性偏差問題，本研究應用Heckman[32]兩階段模型進行實證分析。第一階段模型利用Probit回歸估計上市公司在出現傳聞時是否發布澄清公告，并據此構造逆米爾斯比率(inverseMillsratio)；在第二階段回歸中將逆米爾斯比率作為控制變量進行回歸，以修正樣本選擇性偏差。

4.3.1 Heckman第一階段模型(Probit回歸)

在進行Probit回歸時，將發布澄清公告的全部樣本與同這些樣本在同一年份、同一行業、同一市場(深市和滬市)上市并且資產規模最接近但沒有發布過任何澄清公告的公司進行配對。發布澄清公告的樣本中因變量是否澄清(YN_Clarify)取值為1，配對樣本為未發布澄清公告的公司，因變量取值為0。借鑒張學勇等[33]的研究，引入相關可能影響公司決定是否發布澄清公告的因素作為自變量，包括總資產(Asset)、資產負債率(Debt)、凈資產收益率(ROE)、直接控股股東比例(Controller)和上市交易所(Exchange)，上市交易所為虛擬變量，定義在滬市上市取值為1，在深市上市取值為0。在Heckman第二階段模型中部分變量被作為控制變量加以控制。第一階段Probit回歸模型為

YN_Clarifyi,t=γ0+γ1Asseti,t-1+γ2Debti,t-1+

γ3ROEi,t-1+γ4Controlleri,t-1+

γ5Exchangei,t-1+ε

(4)

其中，γ0～γ5為回歸系數，ε為隨機擾動項。

4.3.2 Heckman第二階段模型

4.3.2.1 第二階段模型的自變量

根據上市公司在給定窗口期內是否發布澄清公告來定義自變量，即澄清(Clarify)。為了避免選擇窗口期的不同對研究結果產生影響，保證結果的穩健性，分別以傳聞發布當天、后1天、后2天、后3天為澄清公告發布截止日，即D=R,R+1,R+2,R+3，構建4個從第R天到第D天的窗口期，即[R,R]、[R,R+1]、[R,R+2]、[R,R+3]，用于判定公司是否發布澄清公告。根據圖2的研究設計，如給定傳聞發布后2天(D=R+2)為澄清公告發布截止日，將這段時間內發布澄清公告的樣本定義為澄清組，并設定Clarify取值為1，把澄清公告發布截止日后第2天(D≥R+4)才開始發布澄清公告的樣本定義為控制組，并設定Clarify取值為0。在澄清公告發布截止日后第1天(D=R+3)發布澄清公告的樣本沒有包括在澄清組或控制組中。

結合本研究假設，對于正面傳聞，如果回歸結果中Clarify的系數為負，表示澄清組比控制組CAR值減小，H1得到支持；對于負面傳聞，Clarify的系數也為負，表示澄清組比控制組CAR值減小，H2得到支持。

4.3.2.2 第二階段模型的因變量

基于事件研究方法，通過計算得到傳聞發布后的特定窗口期內的累計異常收益率，將其作為因變量。考慮到在窗口期內，當上市公司發布澄清公告后，投資者獲取有關公告信息存在時滯，本研究將澄清公告發布截止日后的第1個交易日納入到窗口期內計算CAR值，此時窗口期為[R,D+1]，即[R,R+1]、[R,R+2]、[R,R+3]、[R,R+4]，每個窗口期比前述將樣本分組時的窗口期[R,D]延長一天，且一一對應。

基于以上研究設計，每個公司的CAR值為

(5)

4.3.2.3 第二階段模型的調節變量

(1)傳聞媒體權威性(Authority)

發布上市公司傳聞的媒介主要是新聞媒體。借鑒張寧等[15]、于忠泊等[30]和李培功等[34]對媒體權威性的分類標準，用各媒體在中國的權威性以及在財經類報刊中的影響力衡量權威媒體和非權威媒體。由于上述學者對權威媒體的分類不同，根據本研究樣本并綜合已有研究定義權威媒體的范圍。權威媒體范圍包括3大類，①政府部門信息發布平臺(如中央各部委政府網站)和中央電視臺。②證監會指定的上市公司信息披露平臺，包括《中國證券報》、《上海證券報》、《證券時報》、《證券日報》、《證券市場周刊》；證交所指定的信息披露網站，包括中國證券網和巨潮網等。③發行量較大的財經媒體和綜合性媒體，包括《中國經營報》、《經濟觀察報》、《21世紀經濟報道》、《華夏時報》、《第一財經日報》、《中國經濟時報》、《經濟參考報》、《南方都市報》、《南方周末》和《廣州日報》。如果發布傳聞的媒體屬于權威媒體范圍，Authority取值為1，否則取值為0。

(2)澄清公告類型(ClaType)

根據前文所述將澄清公告類型分為技術性澄清公告和名義性澄清公告，當澄清公告為技術性澄清公告時ClaType取值為1，當澄清公告為名義性澄清公告時ClaType取值為0。

4.3.2.4 第二階段模型的控制變量

參考劉春林等[4]、張寧等[15-16]和王雄元等[13]關于澄清公告的研究，引入凈資產收益率、資產負債率、市銷率(PB)、傳聞與澄清公告發布時間間隔(Lag)、直接控股股東比例等控制變量，同時控制上市公司行業(Industry)和澄清公告措辭(Wording,分為強硬和中性)的影響。用凈資產收益率和市銷率控制企業的盈利能力，用資產負債率控制企業的償債能力，用直接控股股東比例控制企業的股權集中度，引入總資產周轉率(Turnover)控制企業規模和營業收入的影響。

采用多元線性回歸模型對澄清公告的澄清效果及可能對澄清效果產生影響的調節因素進行分析。回歸模型為

CAR=η0+η1Turnover+η2Debt+η3ROE+η4PB+

η5Controller+η6Lag+η7inverseMillsratio+

η8Wording+∑Industry+η9Authority+

η10ClaType+η11Clarify+η12Clarify·Authority+

η13Clarify·ClaType+ε

(6)

其中，η0～η13為回歸系數。

結合本研究假設，如果η10小于0，表明CAR隨著澄清公告的發布而減小，H1和H2均成立。如果η11大于0，表明H3a成立；反之則H3b成立。如果η12小于0，則H4a成立；反之H4b成立。

5 實證結果

5.1 樣本描述性統計和相關性分析

(1)Heckman第一階段分析中變量的描述性統計和相關系數分析

表1給出Probit回歸中變量的描述性統計和相關系數檢驗結果。由表1可知，總資產均值達到5 430.13百萬元，資產負債率均值為0.56，說明樣本中公司的負債程度不高；直接控股股東比例均值為0.34，表明樣本公司中一股獨大的現象不嚴重；上市交易所的均值為0.49，說明樣本中在深市和滬市上市的公司幾乎各占一半。

(2)Heckman第二階段分析中主要變量的描述性統計和相關系數分析

表2給出Heckman第二階段分析中主要變量的描述性統計分析結果。由表2可知，傳聞媒體權威性均值為0.34，說明發布傳聞的媒體以非權威媒體居多；技術性澄清公告的均值為0.36，說明樣本中名義性澄清公告居多。

表3給出多元線性回歸模型中變量相關系數分析結果。表1和表3中各變量之間的相關系數均小于0.50，表3中，變量(1)～(4)和(5)～(8)分別為因變量CAR和自變量Clarify在不同窗口期的結果，相互間的相關系數除外。本研究計算了各回歸模型的方差膨脹因子，最大值為6.53(澄清×澄清公告的類型)，最大均值為3.36，均小于10，表明多重共線性問題不會對回歸結果造成很大影響。

5.2 實證結果分析

(1)Probit回歸結果

表4給出Heckman第一階段Probit回歸的結果。由表4可知，總資產越高的公司越愿意主動發布澄清公告；資產負債率越高的公司越愿意發布澄清公告，以減少債務對公司經營的影響；直接控股股東比例越大的公司，其股權集中度越高，越不傾向于發布澄清公告。可見，上市公司在出現傳聞時，“是否發布澄清公告”會受到一些因素的影響，而并不是隨機產生的。因此，在研究澄清效果的相關問題時需要考慮樣本選擇性偏差的問題。

表1 Probit回歸中變量的描述性統計和相關系數分析Table 1 Descriptive Statistics and Correlation Coefficient Analysis of Probit Regression

注：總資產經過對數處理，括號內數據為對數值，總資產原值單位為百萬元。

表2 Heckman第二階段主要變量的描述性統計Table 2 Descriptive Statistics of Main Variables in Heckman Second Stage

注：(1)～(4)為不同窗口期的累計異常收益率CAR的描述性統計，由于部分樣本在窗口期內可能停牌，因此樣本量小于1 138個；(5)～(8)為Clarify在不同窗口期的描述性統計，發布澄清公告用1表示，未發布用0表示，由于沒有將截止日后第1天(即第(D+1)天)發布澄清公告的樣本納入控制組，所以樣本量小于1 138個；計算CAR值時的窗口期比樣本分組時的窗口期延長一天。

(2)澄清公告的辟謠效果分析

為了使研究結果更加可靠，選取[R,R+1]、[R,R+2]、[R,R+3]、[R,R+4]4個窗口計算得到的CAR值作為因變量，CAR[R,R+1]為D=R的情況，即根據在傳聞發布當日是否發布澄清公告將總樣本劃分為澄清組和控制組，其他窗口以此類推。表5給出對正面傳聞和負面傳聞澄清效果的回歸分析結果，模型1為[R,R+1]窗口期僅加入控制變量的回歸結果，模型2～模型5分別為[R,R+1]、[R,R+2]、[R,R+3]和[R,R+4]窗口期加入自變量Clarify的回歸結果。

在表5正面傳聞的模型2～模型5中，回歸結果表明，Clarify的系數均顯著為負，表明發布澄清公告公司的CAR值顯著減少，H1得到支持。Clarify在負面傳聞的模型2和模型3中系數不顯著，在模型4和模型5中均為負且顯著，H2得到支持。

為了更加形象地說明傳聞正式出現之前和發布澄清公告對股票收益的影響，提高結論的穩健性，選取傳聞發布日前4天及當天(從(R-4)～R)構建傳聞發布前窗口[R-4,R-4]、[R-4,R-3]、[R-4,R-2]、

表3 多元線性回歸模型中變量相關系數分析Table 3 Correlation Coefficient Analysis of Multiple Linear Regression Model

表4 Probit回歸結果分析Table 4 Analysis of Probit Regression Results

注：***為在0.01水平上顯著，**為在0.05水平上顯著，*為在0.10水平上顯著，下同。

[R-4,R-1]、[R-4,R]，然后選取傳聞發布后4天(即從(R+1)～(R+4))構建傳聞發布后窗口[R,R+1]、[R,R+2]、[R,R+3]、[R,R+4]，分別計算不同事件窗口期樣本公司CAR值的變動，見圖3。

由圖3可知，上市公司發布澄清公告對正面傳聞有辟謠效果，澄清組的CAR值小于控制組。對于負面傳聞，(R+1)和(R+2)兩個時點上，澄清組的CAR值略高于控制組，但不顯著，在(R+3)和(R+4)這兩個時點上，澄清組的CAR值顯著低于控制組，表明上市公 司發布澄清公告不能有效地對負面傳聞進行辟謠，與表6的回歸結果一致。

(3)調節變量對辟謠效果的影響

表6和表7分別給出澄清正面傳聞和負面傳聞的情況下Authority和ClaType對澄清公告辟謠效果調節作用的回歸結果。模型a1～模型a4給出Authority在4個窗口期的調節作用，模型b1～模型b4給出ClaType在4個窗口期的調節作用，模型c1～模型c4為包括兩個調節變量在4個窗口期的回歸結果。

表5 澄清效果Table 5 Clarification Effectiveness

注：括號內數據為標準誤。p為模型有效性(F檢驗)的顯著性水平，下同。

由表6可知，對于正面傳聞的辟謠效果，模型a1～模型a4中澄清與傳聞媒體權威性的交叉項系數顯著為正，說明相對于非權威媒體發布的正面傳聞而言，公司通過發布澄清公告的方式來消除因權威媒體發布的正面傳聞所產生的累計異常收益(CAR>0)的作用減弱，表現為難以降低CAR值。模型b1～模型b4中，除模型b1外，澄清與澄清公告類型的交叉項系數均顯著為負，說明相對于發布名義性澄清公告，公司通過發布技術性澄清公告能更有效地消除受正面傳聞影響而產生的累計異常收益(CAR>0)。模型c1～模型c4中，將傳聞媒體權威性和澄清公告類型一起放入回歸模型，所得結果與前述結果基本一致。根據表6中回歸模型a3和模型b3的結果，分別繪制圖4和圖5，展現傳聞媒體權威性和澄清公告類型調節澄清公告對正面傳聞的辟謠效果。圖4表明，權威媒體發布的傳聞更不容易澄清，甚至發布澄清公告后CAR還增大；圖5表明，發布技術性澄清公告后的CAR值較發布名義性澄清公告后的CAR值減少得更快，說明發布技術性澄清公告更容易澄清公司的正面傳聞。以上結果支持H3a和H4a。

表6 調節變量對正面傳聞澄清效果的調節作用Table 6 Moderating Effects of Moderator Variable on Positive Rumors′ Clarification Effectiveness

由表7可知，傳聞媒體權威性和澄清公告類型對負面傳聞的辟謠效果沒有起到調節作用。究其原因可能是投資者沒有把關注點放在傳聞媒體的權威性和澄清公告的信息披露質量上，而是更加重視負面傳聞本身。以上結果沒有支持H3b和H4b。

5.3 穩健性分析

為了使研究結果更加可靠，本研究進行穩健性檢驗。

(1)考慮投資者無法提前預判公司發布澄清公告的情況

結合本研究設計，如果投資者無法提前預判公 司何時發布澄清公告，那么就可以將澄清公告發布截止日后第1天發布澄清公告的樣本納入到控制組 中。基于這一研究設計重新構建控制組，并沿用前文所述的分析步驟，所得結果仍與前文一致。

表7 調節變量對負面傳聞澄清效果的調節作用Table 7 Moderating Effects of Moderator Variable on Negative Rumors′ Clarification Effectiveness

(2)考慮傳聞會提前泄露的情況

考慮到小道消息、內幕交易的存在，傳聞可能在未正式公布之前就被部分投資者獲取，在傳聞發布前就反映到股價上。實際上，圖3也反映出這一現象，如在正面傳聞發布前5天內，受影響的股票就開始出現異常收益。因此，將計算因變量的4個時間窗口都向前擴展一個交易日，即將傳聞正式公布的前一個交易日納入到事件窗口中，計算[R-1,D+1]窗口內的累計異常收益CAR，并以此作為因變量。實證分析所得結果仍支持研究結論。

圖3 傳聞性質和澄清公告辟謠效果Figure 3 Denying Rumor Effects of Rumors′ Nature and Clarification Announcements

圖4 傳聞媒體權威性對正面傳聞辟謠效果的調節作用Figure 4 Moderating Effects of Media Authority of Rumors on the Effects of Denying Positive Rumors

圖5 澄清公告類型對正面傳聞辟謠效果的調節作用Figure 5 Moderating Effects of Types of Clarification Announcements on the Effects of Denying Positive Rumors

(3)考慮權威媒體的分類標準不同

考慮到本研究對權威媒體的分類標準可能存在缺陷，分別按照張寧等[15]和李培功等[34]對權威媒體的分類進行實證分析，結果與本研究結論一致。由于篇幅限制，在此沒有匯報以上回歸結果。

5.4 實證結果分析

實證結果表明，上市公司發布澄清公告否定正面傳聞后股價下跌，澄清公告起到了抑制股價異常波動的作用，H1成立。然而，由于投資者更傾向于尋找證據支持權威媒體發布的信息而忽視澄清公告，導致對權威媒體發布的正面傳聞更難以辟謠。當上市公司發布技術性澄清公告否定正面傳聞后，由于技術性澄清公告的信息披露質量較高，能夠為投資者判斷傳聞的真實性提供更多的信息，從而提高澄清公告的可信度，因此發布技術性澄清公告有利于對正面傳聞進行辟謠，H3a和H4a成立。

但是對于負面傳聞，上市公司發布澄清公告后，不僅不能對負面傳聞進行辟謠，而且還會導致在發布澄清公告后公司股價進一步下跌，形成更多負的累計異常收益，H2成立。傳聞媒體權威性和澄清公告的信息披露質量都不能影響到澄清公告對負面傳聞的辟謠效果，H3b和H4b均沒有得到支持。本研究認為有以下幾種可能原因，①由于投資者對負面傳聞反應不足，易于形成慣性效應，使股價繼續下跌；②由于近幾年媒體頻繁報道企業的負面新聞，投資者對一些企業的信任度降低，從而不相信公司的澄清公告；③投資者往往對負面新聞過于看重而忽視其他與傳聞相悖的信息，從而忽視澄清公告所披露的信息。

當然，本研究也注意到如果上市公司能夠及時發布澄清公告，如在負面傳聞發布的當天或者后一天就發布澄清公告(如表6中模型2和模型3)，那么澄清公告的發布并沒有導致股票收益的進一步降低(回歸結果不顯著)，說明雖然及時發布澄清公告依然不能辟謠，但是也沒有導致負面傳聞對公司造成更大的不利影響。

6 結論

在相關研究評述和理論分析的基礎上，本研究應用事件研究法和Heckman兩階段模型對上市公司通過發布公告澄清正、負面傳聞的效果以及傳聞媒體權威性和澄清公告的信息披露質量對澄清效果的影響進行實證分析，以探索澄清公告的辟謠效果及其影響因素。研究結果表明，上市公司發布澄清公告能夠對正面傳聞進行辟謠，澄清后股價下跌，抑制了股價的異常波動；但是，對于負面傳聞，澄清公告的發布卻出現澄而不清的現象，股價持續下跌。相對于非權威媒體發布的正面傳聞，權威媒體發布的正面傳聞更難以辟謠；而相對于發布名義性澄清公告，公司發布技術性澄清公告更有利于對正面傳聞進行辟謠。但是，對于負面傳聞，發布傳聞媒體權威性和上市公司是否發布技術性澄清公告均未對澄清公告的辟謠效果產生影響。

基于以上研究結論，本研究對上市公司如何發布澄清公告以及監管部門制定信息披露制度、規范市場行為提出如下政策建議。①上市公司應當及時并且詳細具體地對正面傳聞進行澄清，這樣能夠有效地控制股價的異常波動，避免傳聞對上市公司的經營造成重大影響。如果是權威媒體發布的正面傳聞，上市公司應該采取更加積極的方式去澄清。②對于負面傳聞，上市公司應該慎重發布澄清公告，因為對負面傳聞的澄清可能會出現“澄而不清”的現象。公司高管要充分認識到負面傳聞對公司的危害，盡量將工作提前，防止負面傳聞的出現。③監管部門僅強調上市公司具有澄清傳聞的義務，寄希望以此來保護投資者利益、維護市場穩定是遠遠不夠的。本研究結果表明，監管部門還應該將媒體作為監管的重點，特別是要嚴格監管媒體發布上市公司的負面傳聞，僅憑上市公司自身的力量應對負面傳聞是不夠的，公司辟謠的能力非常有限。

與已有關于傳聞和澄清公告的研究相比，本研究基于更全面的樣本，應用Heckman兩階段模型控制樣本選擇性偏差，以控制影響上市公司是否發布澄清公告的因素可能對澄清效果造成的影響。通過獨創性的研究設計對澄清公告的澄清效果進行重新界定，以更準確地衡量澄清公告的辟謠效果。同時，本研究還考慮了傳聞媒體權威性和澄清公告信息披露質量兩個調節因素對澄清效果的調節效應，構建一個相對完整的分析框架，更清晰地認識澄清公告辟謠的作用機制。

當然，本研究仍存在一些局限性有待進一步完善。首先，對澄清效果的研究，其控制組應該是市場中存在傳聞但沒有發布澄清公告的公司，如果能直接收集到這樣的公司樣本，研究結果將更加可靠。其次，研究結果表明，對于負面傳聞及時發布澄清公告，CAR值有增大的趨勢，但是回歸結果不顯著。這可能是在一定條件下及時澄清負面傳聞會起到比較好的辟謠效果，這也是未來研究的重點。再次，本研究提出的兩個調節變量對負面傳聞的澄清效果都沒有起到調節作用，進一步研究可以嘗試其他的調節變量，力求找到對負面傳聞的辟謠效果具有調節效應的影響因素。最后，在本研究設計部分，澄清組樣本中忽略了在給定窗口期內上市公司發布澄清公告時間先后的影響，進一步研究可以考慮控制該因素。

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