新聞媒體情緒與企業創新投資

原東良，周 建，2

(1.南開大學商學院/中國公司治理研究院，天津 300071；2.南開大學濱海學院，天津 300270)

一、引 言

創新作為促進經濟增長和提升企業競爭力的核心動力，受到政府部門、實務界和學術界的重點關注。2019年全國研究與試驗發展(R&D)經費投入22143.6億元，同比增長12.5個百分點，占GDP的比重達到了2.23%。從2000年開始，全國R&D經費投入力度已增加20余倍。但是，同發達國家相比，我國整體創新水平還有待提高，聯合國世界知識產權組織(WIPO)最新公布的《2020年全球創新指數榜》中，中國排名第14。企業作為技術創新的主體，在推動創新驅動發展戰略過程中發揮著重要作用，探究影響企業技術創新的影響因素，尋找提升企業創新水平的有效路徑，一直以來都是學術界持續追蹤的熱點研究問題。不同于一般的經營性投資，創新投資具有高風險、長周期、多階段、系統性和復雜性等特點。企業創新投資決策的制定，在受公司特征、管理層特質等內部治理因素影響的同時，還會受到包括新聞媒體在內的各類外部治理因素的影響[1]。信息經濟時代，媒體在傳播信息方面發揮著重要作用，通過驗證和整合不同數據源的信息，新聞媒體報道可以生成具有經濟價值的信息，緩解資本市場的信息摩擦，通過提高投資者、監管機構等利益相關者對上市公司的認知水平，影響公司戰略決策行為，并對市場效率、股票流動性和資產定價等產生影響[2]。有關媒體治理效應的研究成果已較為豐富，但圍繞新聞媒體報道情緒傾向對企業行為影響的研究尚未得到充分探討。那么，新聞媒體情緒是否會影響企業創新投資決策？具體的影響機制是什么？

為回答上述問題，本文以滬深兩市的上市公司為研究對象，基于信號理論和社會信息加工理論，分析并實證檢驗新聞媒體情緒對企業創新投資的影響及具體作用機制和邊界條件。同已有研究相比，本文的研究貢獻體現在以下幾方面：第一，豐富了信號理論和社會信息加工理論在中國情境下的適用性研究，打開了外部信息環境影響企業內部戰略決策行為的“黑箱”。第二，拓展了媒體治理領域的研究視角，既往研究多聚焦于探討新聞媒體報道數量和媒體關注程度對資本市場和企業行為的影響[3]，對新聞媒體報道語言特征的研究尚不充分[4]，本文以新聞媒體情緒作為切入點，豐富了媒體治理方面的研究。第三，采用多種方法克服內生性并進行穩健性檢驗，系統分析了新聞媒體情緒對企業創新投資的影響，并厘清了具體的影響機制及邊界條件，為探究企業創新投資的驅動因素提供了新的經驗證據。第四，現有相關研究多探討傳統紙質媒體報道對企業創新的影響，本文以互聯網新聞媒體報道作為數據來源，證實了互聯網新聞媒體報道內容所包含的積極情緒對企業創新投資具有促進作用，是對“媒體關注與企業創新”研究領域的有益補充。

二、文獻回顧與研究假設

(一)文獻回顧

關于媒體治理效應的研究多從企業行為和資本市場兩個角度展開。Graf-Vlachy等(2020)[4]梳理媒體對企業行為治理效應的相關研究發現，媒體報道主要通過降低信息不對稱程度、促進監管部門介入、提升外部治理水平和提高股票流動性等渠道對企業行為產生影響。媒體報道影響資本市場的相關研究表明，新聞媒體通過降低信息不對稱程度和提升投資者認知水平對資本市場產生影響，能夠影響股票收益[5]、提高股票流動性[6]、降低股價崩盤風險[7]、提升資本市場效率[8]。目前，有關企業創新驅動因素的研究取得了豐碩的成果。He和Tian(2018)[1]梳理企業創新驅動因素相關研究發現，影響企業創新的因素可歸納為企業特征、市場特征和國家制度特征。關于新聞媒體對企業創新的影響主要從創新投入和創新績效兩方面展開。在創新投入方面，史晉川和劉萌(2019)[9]、劉萌等(2019)[10]發現媒體報道會抑制非國有上市公司的研發投入。夏曉蘭等(2018)[11]研究表明，有關上市公司競爭對手創新活動的正面報道越多，越有助于提升創新競爭壓力，促進研發創新。在創新績效方面，許瑜等(2017)[12]指出媒體關注通過改善企業內部控制提升創新績效。南楠等(2016)[13]對媒體報道傾向進行細分，發現媒體正面報道和負面報道均可促進企業創新。楊道廣等(2017)[14]證實媒體負面報道會抑制企業創新產出。

由上可知，既有研究存在如下不足：第一，媒體報道影響企業行為的相關研究基本圍繞媒體報道數量展開。同媒體報道數量相比，媒體報道的情感傾向對市場參與者的影響更為直接。然而，受數據獲取的客觀限制，鮮見關注媒體報道情感傾向對企業戰略決策影響的研究。第二，國內有關媒體報道與企業創新關系的研究，多通過數據庫收錄的紙質新聞報道測度媒體報道(也稱媒體關注)。同傳統紙質媒體相比，互聯網新聞媒體的受眾更廣，新聞信息的傳播速度更快、傳播范圍更廣，許瑜等(2017)[12]在研究中嘗試使用網絡媒體關注度，但未考慮互聯網媒體報道所包含的情感傾向。第三，企業創新遵循“投入—產出”的邏輯關系，創新產出的時滯性決定了新聞媒體報道對企業創新投資的影響更直接。部分學者研究新聞媒體報道對企業創新投資的影響[9][10][11]，但研究未考慮新聞媒體報道情緒傾向的影響效果，所得研究結論不一致，且缺少對影響機制的系統分析與檢驗。基于此，本文系統檢驗互聯網新聞媒體情緒對企業創新投資的影響及其傳導機制和作用邊界，以彌補已有研究的不足。

(二)研究假設

新聞媒體是資本市場上重要的信息傳播載體。在信息供給端，信號理論認為媒體通過廣泛收集、核實和整合有關上市公司的信息，生成具有經濟價值的信息，緩解信息摩擦，為投資者等信號接收者提供增量信息。在信息需求端，社會信息加工理論認為個體的態度和行為在很大程度上受到周圍社會環境的影響，個體通過對特定社會信息進行加工和解讀，繼而塑造其決策行為。從這一角度看，新聞媒體報道內容的情感傾向是影響信息需求者進行信息加工，進而影響其行為的重要因素。本文定義新聞媒體情緒為新聞媒體對上市公司報道內容的態度與情感傾向，情緒積極，意味著新聞媒體通過報道向外界傳遞出樂觀的態度與情感傾向，反之為悲觀的態度與情感傾向。基于信號理論和社會信息加工理論并結合既有研究，本文認為新聞媒體情緒會通過管理者過度自信、高級人才流動、企業融資和股票流動性影響企業創新投資。

第一，管理者過度自信。創新投資是與風險和不確定性高度相關的戰略決策之一，鑒于企業創新活動的不確定性，行為金融學和高階梯隊理論均認為管理者在制定創新投資決策時常常依賴自身擁有的個人特質，容易受到過度自信等行為偏見的影響[15]。媒體對企業的正面報道會導致管理者的過度自信[16]，能夠提高管理者的風險偏好，彌補風險厭惡[17]。過度自信的管理者系統性地高估了其戰略決策導致良好經濟后果的概率，低估了失敗的可能性，追求內在風險和不確定性程度高的創新項目的可能性更大。既有研究也證明過度自信的管理者在企業創新方面的投入更多[15][17]。此外，群體心理學認為信念之間具有傳染性，在此基礎上，Dang和Xu(2018)[18]提出市場情緒對企業家信念具有溢出效應，高市場情緒通過對管理者情緒的溢出效應刺激企業進行更多的研發投資。基于此，可以預期，高新聞媒體情緒可以對管理者的樂觀信念產生溢出效應，當新聞媒體對上市公司的報道情緒積極樂觀時，管理者對創新投資的未來收益更加樂觀，對項目失敗的可接受程度提高，進而提升上市公司在企業創新方面的投資力度。

第二，高級人才流動。知識是創新的核心驅動力，高附加值的創新往往依賴人與人之間的直接溝通，擁有專業知識和專業技能的高級人才是創新活動的主體和關鍵信息流動的重要載體[19]，對企業創新活動的開展起著舉足輕重的作用。當新聞媒體對上市公司的報道積極樂觀時，可以充分發揮廣告效應，向勞動力市場釋放積極信號，吸引包括擁有博士學歷的高級管理人才和具有專業知識技能的研發人員進入公司任職。基于資源依賴的觀點，企業創新得益于具有不同背景管理者所擁有的戰略資源，高學歷人才進入管理層，可以帶來多樣性的知識、觀點，有助于管理層產生新的想法，識別更多的創新機會[20]。Chemmanur等(2019)[21]通過擁有博士學位的管理者占比等指標度量高層管理團隊質量，發現高質量的管理團隊能夠很好地管理企業創新資源，將更多的資源投入到創新活動。創新戰略的實施離不開人力資源支持，科研人員作為重要的人力資本，對企業創新具有顯著的促進作用[22]。可以預期，積極的新聞媒體情緒通過信號傳遞吸引擁有高學歷的人才進入企業管理層，優化人力資本配置，提高管理團隊質量；吸引科學研究人員到企業任職，優化員工結構，提高團隊整體的探索能力和創造能力，促使企業積極開展企業創新等長期投資項目。

第三，企業融資。融資約束是制約企業開展創新活動的重要因素之一[23]，積極的新聞媒體報道可以有效提升上市公司在資本市場上的聲譽和社會形象，提高銀行、債權人、供應商、投資者等各類資本市場利益相關者對公司的信心，有效改善上市公司面臨的融資環境，緩解融資約束[24]。媒體報道能夠通過降低信息不對稱程度、提升公司治理水平和提高股票流動性等渠道降低公司融資成本[2]，融資成本降低意味著同等條件下上市公司可以籌集到更多資金。企業創新作為一項資金密集型的投資活動，需要大量資金支持，現有相關研究也表明，股票市場和信貸市場的發展可以推動企業創新活動的開展[25]。可以預期，新聞媒體對上市公司報道情緒的積極性，在某種程度上代表資本市場對上市公司的認可度，在此情況下，上市公司更容易獲得股權融資、債券融資、債務融資和商業信用融資等，推動企業創新投資。

第四，股票流動性。“投資者認知假說”認為，受時間、經歷和經驗等方面的限制，投資者更傾向于投資自身關注和了解的證券。在金融市場，新聞媒體通過向市場參與者提供信息來緩解信息不對稱程度[6]，提高投資者對標的股票的認知度[2]，并吸引其買入該股票，有效提升股票流動性。股票流動性提高降低了企業融資成本，使得企業更容易獲得開展創新活動所需要的資金支持，流動性的改善也能夠吸引專業性機構投資者，進而提升外部監督水平，緩解管理層的短視行為，促使管理層積極開展企業創新活動[26]。基于中國情境的研究也證實了股票流動性越高，企業創新投入水平越高[27]、創新績效越好[28]。本文預期，積極的新聞媒體情緒向資本市場傳遞出一個信號：該公司股票為優質投資標的。吸引各類投資者積極持有公司股票，伴隨著成交量的放大，股票流動性提升。在此過程中，積極的戰略投資者介入到企業戰略決策過程，充分發揮股東積極主義，抑制管理層短視行為，提高戰略決策質量，促使管理層通過企業創新獲得可持續發展的競爭優勢。

基于上述分析，本文提出如下假設：

H1：新聞媒體情緒越積極，企業創新投資水平越高。

H1-1：新聞媒體情緒通過誘發管理者過度自信促進企業創新投資。

H1-2：新聞媒體情緒通過吸引高級人才促進企業創新投資。

H1-3：新聞媒體情緒通過擴大企業融資促進企業創新投資。

H1-4：新聞媒體情緒通過提高股票流動性促進企業創新投資。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以2014—2018年的A股上市公司為研究樣本，按如下標準對數據進行篩選：(1)剔除金融業上市公司；(2)剔除上市時間不足一年的公司；(3)剔除樣本期內被ST、*ST以及退市的公司；(4)剔除相關數據存在缺失的樣本。最終共得到8874個觀測值。為避免極端值影響，本文對所有連續變量進行1%和99%水平上的Winsorize處理。為控制可能存在的內生性問題，本文所有自變量和控制變量均滯后一期。數據來源于CSMAR和Wind數據庫以及優礦量化金融平臺。

(二)變量定義

1.因變量：企業創新投資(R&Dt+1)。借鑒戴靜等(2019)[29]的研究，本文采用企業研發投入金額與營業收入的比值來度量企業創新投資。

2.自變量：新聞媒體情緒(NMS)。優礦量化投資平臺能抓取到東方財富網等國內100多家主流財經網站的新聞報道信息，采用人工智能算法得出每日證券關聯媒體報道的情感傾向。數值大于0代表積極樂觀的情感傾向，小于0代表消極悲觀的情感傾向，等于0代表中性情感傾向。為確保數據頻率一致，本文對證券日新聞情感指數進行年化處理得到年度新聞媒體情緒(NMS)。NMS值越大，意味著新聞媒體對上市公司報道內容的態度與情感傾向越積極樂觀。

3.中介變量(Me)：管理者過度自信(MO)。本文從性別、年齡、兩職合一、學歷和專業背景五個維度進行指標構建。對CEO而言，性別為男性時，賦值為1，否則為0；年齡小于高管團隊平均年齡時，賦值為1，否則為0；兼任董事長時，賦值為1，否則為0；擁有本科及以上學歷時，賦值為1，否則為0；不具有經營背景專業(經濟、財務、管理、會計、金融)時，賦值為1，否則為0。將五個維度虛擬變量加總，當數值大于3時，認為CEO存在過度自信，并為MO賦值為1，否則為0。高級人才流動。使用管理層中擁有博士學歷的人數加1并取自然對數度量高級管理人才流動(PHD)[19]。通過研發人員數量占員工總數的比重度量擁有專業知識和技能的高級員工流動(R&D_P)。企業融資。使用吸收權益性投資收到的現金、發行債券收到的現金、從銀行或其他金融機構取得借款收到的現金占企業總資產的比值測度股權融資(EF)、債券融資(BF)和債務融資(DF)，使用應付賬款、應付票據和預收賬款之和占總資產的比值測度商業信用融資(TCF)。股票流動性。使用Amihud等(2015)[30]提出的非流動性指標測度股票流動性，具體計算方法如式(1)。其中，N為一年內的交易天數，ri為第i個交易日的股票收益率，Vi為第i個交易日的股票成交量，該指標為負向指標，為了便于理解，將計算所得指標進行取相反數處理，并記為AMIHUD。

(1)

4.控制變量。公司特征包括公司規模(Size)、資產負債率(Lev)、機構持股比例(Inshold)、盈利能力(ROA)、現金流(Cash)、托賓Q(Q)、資本支出(Capexpt)、股權集中度(Top10)、公司年齡(Age)和產權性質(SOE)。管理層特征包括兩職合一(Dual)、董事會規模(BoardSize)、獨立董事比例(Indep)、董事薪酬(BoardSalary_3)、高管薪酬(ExecutiveSalary_3)、董事持股(BoardShare)和高管持股(ExecutiveShare)。本文還對年份效應(Year)和行業效應(Industry)加以控制。

(三)模型設定

為檢驗新聞媒體情緒對企業創新投資的影響及具體作用機制，本文設定如下模型：

R&Di,t+1=α0+α1NMSi,t+Controls+∑Yeari,t+∑Industryi,t+εi,t

(2)

Mei,t=β0+β1NMSi,t+Controls+∑Year+∑Industry+εi,t

(3)

R&Di,t+1=γ0+γ1Mei,t+γ2NMSi,t+Controls+∑Year+∑Industry+εi,t

(4)

在上述模型中，本文重點關注系數α1、β1、γ1和γ2的大小、方向和顯著性。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計與相關性分析

描述性統計及分組差異性檢驗結果表明，研發投入占營業收入比值(R&Dt+1)的均值為3.429%，最小值為0，最大值為23.59%。新聞媒體情緒(NMS)的均值、最小值、最大值和標準差分別為8.796、-10.961、38.857和10.565，表明上市公司所面臨的新聞媒體報道情緒存在差異，這為本文探究其對創新投資的影響奠定了基礎。分年度按照新聞媒體情緒的中位數將樣本劃分為兩組的差異性檢驗表明，高新聞媒體情緒組創新投資的均值和中位數均在1%水平上顯著大于低新聞媒體情緒組。相關性分析結果顯示，新聞媒體情緒(NMS)與企業創新投資(R&Dt+1)的相關系數為0.129，在1%水平上顯著，說明在不控制其他條件情況下，新聞媒體情緒越積極，企業創新投資水平越高。各變量之間相關系數的絕對值均小于0.5，說明本文不存在明顯的共線性問題。(1)篇幅所限，描述性統計和相關性分析結果略，作者備索。

(二)多元回歸結果

新聞媒體情緒對企業創新投資影響的多元回歸結果列于表1。其中，列(1)僅在回歸模型中加入自變量，列(2)在列(1)基礎上控制了公司特征，列(3)同時控制了公司特征和管理層特征，所有回歸中均對年度效應(Year)和行業效應(Industry)加以控制。由列(1)到列(3)的結果可知，新聞媒體情緒(NMS)對企業創新投資(R&Dt+1)的影響系數分別為0.046、0.062和0.057，對應的t值分別為12.803、16.296和14.956，所有回歸系數均在1%水平上顯著，說明新聞媒體情緒對企業創新投資具有促進作用，本文的假設H1得到證實。以列(3)為例，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響系數為0.057，就其具體的經濟意義而言，新聞媒體情緒每提高一個標準差，企業創新投資將增加17.562%。

表1 新聞媒體情緒對企業創新投資的回歸結果(N=8874)

(三)內生性控制與穩健性檢驗

本文采用如下方法進行內生性控制(結果見表2)：(1)雙重差分模型。根據新聞媒體情緒的年度中位數，將樣本分為高新聞媒體情緒和低新聞媒體情緒兩組，將新聞媒體情緒發生由低到高變化的樣本定義為處理組，將新聞媒體情緒由高到低的樣本定義為對照組，并引入時間變量，構建雙重差分模型。(2)工具變量回歸。借鑒楊道廣等(2017)[14]的研究，選取上市公司非流通股比例作為新聞媒體情緒的工具變量進行兩階段最小二乘回歸檢驗。(3)Heckman兩階段模型。采用非流通股比例作為工具變量，建立以上市公司新聞媒體報道情緒高低的Probit模型，計算逆米爾斯比率，并將其作為控制變量納入回歸模型。(4)熵平衡。根據Hainmueller(2012)[31]提出的熵平衡法對樣本進行處理，對低新聞媒體情緒分組下的控制變量進行賦權處理，使其與高新聞媒體情緒中各控制變量的平均值分別保持一致。(5)變量滯后。為緩解反向因果引起的內生性問題，檢驗當期的新聞媒體情緒對未來二期和三期創新投資的影響。(6)傾向得分匹配。定義每個會計年度新聞媒體情緒最高的五分之一為實驗組，為實驗組匹配新聞媒體情緒較低的對照組樣本，按照一對一匹配、鄰近匹配、卡尺匹配、半徑匹配、核匹配和局部線性回歸匹配六種方法為實驗組樣本進行匹配，評估實驗組對上市公司企業創新投資的“處理效應”。

表2 內生性控制：雙重差分模型、Heckman兩階段、工具變量回歸、熵平衡和變量滯后

本文采用如下方法進行穩健性檢驗：(1)更換因變量。采用研發投入占總資產的比值測度企業創新投資。此外，考慮到企業創新投資的行業差異性，使用企業創新投資的行業均值調整各公司的企業創新投資，具體做法為：每個年度，使用各公司企業創新投資減去公司所在行業企業創新投資的平均值。(2)更換自變量。基于中國研究數據服務平臺(CNRDS)的財經新聞數據庫(CFND)，重新構建新聞媒體情緒的代理指標NMS1和NMS2，NMS1為報刊財經新聞報道中有關上市公司正面報道的數量占該公司所有報道的比值，NMS2為報刊網絡新聞報道中有關上市公司正面報道的數量占該公司所有報道的比值。(3)分年度回歸。根據研究區間進行橫截面上的分年度回歸檢驗，因變量分別為2015年至2018年的企業創新投資，自變量分別為2014年至2017年的新聞媒體情緒。(4)重新篩選樣本。研究樣本中共有1562個樣本的企業創新投資為0，為了排除這些極端樣本對回歸結果的影響，本文對這些樣本予以剔除并重新進行回歸檢驗。

上述內生性控制和穩健性檢驗結果均顯示新聞媒體情緒對企業創新投資有顯著促進作用(限于篇幅，部分結果略，作者備索)。

五、影響機制檢驗

新聞媒體情緒對企業創新投資影響機制的檢驗結果列于表3。新聞媒體情緒(NMS)對管理者過度自信(MO)、高級管理人才流動(PHD)、高級員工流動(R&D_P)和股票流動性(AMIHUD)的影響系數分別為0.002、0.002、0.153和0.039，至少在5%水平上顯著，說明積極的新聞媒體情緒可以誘發管理者過度自信，吸引高級管理人才和研發人員流入，提高股票流動性。在新聞媒體情緒對企業融資影響的檢驗中，本文發現新聞媒體情緒對股權融資(EF)和商業信用融資(TCF)的影響顯著為正，表明積極的新聞媒體情緒能夠促進企業獲得更多的股權融資和商業信用融資。新聞媒體情緒對債券融資(BF)和債務融資(DF)的影響顯著為負，這從側面說明，當新聞媒體情緒積極樂觀時，上市公司傾向于在股權融資、債券融資和債務融資中選取股權融資。整體而言，新聞媒體情緒提高了上市公司的股權融資比例和商業信用融資比例。

表3 新聞媒體情緒對企業創新投資影響的機制檢驗(N=8874)

為檢驗中介效應是否成立，在模型(2)的基礎上增加了各中介變量。由表3可知，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響均在1%水平上顯著為正，而管理者過度自信(MO)、高級管理人才流動(PHD)、高級員工流動(R&D_P)和股票流動性(AMIHUD)對企業創新投資的影響系數分別為0.443、0.490、0.171和0.019，對應的t值分別為5.775、8.824、58.021和2.025，說明管理者過度自信、高級管理人才和研發人員流動、股票流動性是新聞媒體情緒影響企業創新投資的中介渠道。由列(7)到列(10)可知，在股權融資(EF)和商業信用融資(TCF)兩種融資方式中，新聞媒體情緒通過獲得更多的股權融資進而促進企業創新投資。

為進一步確認中介效應是否成立，本文進行Sobel中介效應檢驗。表3的檢驗結果表明，當中介變量為管理者過度自信(MO)、高級管理人才流動(PHD)、高級員工流動(R&D_P)和股票流動性(AMIHUD)時，Sobel、Goodman1和Goodman2均至少通過5%水平上的顯著性檢驗，當中介變量為股權融資(EF)和商業信用融資(TCF)時，Sobel、Goodman1和Goodman2未通過顯著性檢驗(2)企業融資，除了融資規模之外還包括融資成本，因此，本文進一步檢驗了股權融資成本和商業信用融資成本是否為新聞媒體情緒促進企業創新投資的中介渠道。結果顯示，新聞媒體情緒能夠顯著降低股權融資成本和商業信用融資成本，但二者未通過Sobel中介效應檢驗，相關結果留存備索。。說明管理者過度自信、高級管理人才流動、研發人員流動和股票流動性是新聞媒體情緒促進企業創新投資的中介機制，對應的中介效應比例分別為1.76%、1.52%、46.02%和1.29%。本文的假設H1-1、H1-2和H1-4得到驗證。

六、進一步分析

(一)新聞媒體情緒對企業創新投資影響機制的進一步分析

為進一步驗證上述影響機制的穩健性，根據管理層女性占比的高低、管理層咨詢需求的高低和是否融資融券標的分別將樣本分為兩組，進行分組檢驗。管理層女性占比通過管理層中女性所占比例度量，同男性相比，女性更厭惡風險，出現過度自信的可能性更低[32]。管理層咨詢需求通過CEO學歷度量，當CEO擁有本科及以上學歷時，咨詢需求較低，反之，咨詢需求較高[33]，較高的咨詢需求意味著企業引入高級人才較為迫切。融資融券通過上市公司是否被納入融資融券標的股范圍識別，上市公司股票被納入融資融券標的股范圍后，股票流動性得到顯著提升[34]。若前文影響機制成立，本文預期，在管理層女性占比低、管理層咨詢需求高和非融資融券標的情況下，新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用更大。具體檢驗結果列于表4。

表4 新聞媒體情緒對企業創新投資影響機制的進一步分析

列(1)和列(2)是基于管理者過度自信視角，根據管理層女性占比的高低進行分組檢驗，結果表明，在管理層女性占比高的分組中，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響系數為0.050，通過了1%水平上的顯著性檢驗，在女性占比低的情況下，新聞媒體情緒的系數也顯著為正(系數為0.065，t=11.593)。系數差異性檢驗表明，不同分組下，新聞媒體情緒系數差異在10%的水平上顯著(P=0.074)，說明管理層女性占比越低，新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用越大。列(3)和列(4)是基于高級人才流動性視角，按照管理層咨詢需求高低分組檢驗的結果，從表中可看出，在不同管理層咨詢需求下，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響均在1%的水平上顯著為正。但是，在高管理層咨詢需求分組下，新聞媒體情緒對企業創新投資影響系數的大小和對應的t值均要大于低管理層咨詢需求分組，系數差異性檢驗也顯示二者在5%水平上具有顯著性差異(P=0.028)。列(5)和列(6)是基于股票流動性視角，根據上市公司股票是否為融資融券標的進行分組檢驗，不同分組下，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響均顯著為正。影響系數大小及分組差異性檢驗表明(P=0.048)，同融資融券標的分組相比，在非融資融券標的分組中，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響更大。

前述檢驗進一步說明，新聞媒體情緒通過管理者過度自信、高級人才流動和股票流動性三個渠道對企業創新投資產生影響。

(二)新聞媒體情緒對企業創新投資影響的異質性分析

創新活動受企業產權屬性、高新技術行業屬性和創新環境影響[35][36]。那么，不同產權屬性、行業屬性和創新環境，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響是否存在差異？本文通過模型(5)對該問題予以解答。

R&Di,t+1=η0+η1NMSi,t+η2Moi,t+η3NMSi,t*Moi,t+Controls+∑Year+∑Industry+εi,t

(5)

其中，Mo為調節變量，共有3個：產權性質(SOE)，當上市公司屬于國有企業時，為SOE賦值為1，否則為0；高新技術行業屬性(HI)，當所屬的證監會行業代碼為C26、C27、C34、C35、C37、C38、C39和C40時，定義該公司屬于高新技術企業，為HI賦值為1，否則為0；創新環境(IE)，根據《中國區域科技創新評價報告》，當上市公司所在省份(自治區、直轄市)的科技創新環境指數大于當年全國科技創新環境指數時，為IE賦值為1，否則為0。表5報告了企業產權性質、高新技術行業屬性和企業所在地創新環境對新聞媒體情緒與企業創新投資之間關系的影響，為確保研究結論的穩健性，本文進一步進行分組檢驗。

表5 新聞媒體情緒對企業創新投資影響的異質性分析

列(1)到列(3)是基于企業產權性質的異質性分析。新聞媒體情緒與企業產權屬性交乘項(NMS*SOE)系數顯著為負，說明企業國有產權屬性弱化了新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用。分組檢驗表明，不同產權性質下，新聞媒體情緒均能顯著提升企業創新投資水平，但新聞媒體情緒對非國有企業創新投資的影響系數大于國有企業，二者系數間的差異性在1%水平上顯著(P=0.000)，說明國有產權屬性會弱化新聞媒體情緒與企業創新投資之間的關系。列(4)到列(6)是基于高新技術行業屬性的異質性分析。新聞媒體情緒與高新技術行業屬性的交互項(NMS*HI)對企業創新投資具有顯著的正向影響，分組檢驗表明，新聞媒體情緒對高新技術行業企業和非高新技術行業企業創新投資的影響系數均在1%的水平上顯著為正。組間系數差異性檢驗顯示，不同分組下的新聞媒體情緒對企業創新投資影響的系數存在顯著差異(P=0.000)，檢驗結果說明，高新技術行業屬性強化了新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用。列(7)到列(9)是基于創新環境的異質性分析。結果顯示，新聞媒體情緒與企業所在地創新環境的交互項(NMS*IE)對企業創新投資的影響系數雖然為正，但不顯著。在不同創新環境水平分組之下，新聞媒體情緒對企業創新投資的影響系數雖然全部在1%的水平上顯著為正，但系數之間不存在統計學上的差異性(P=0.402)，說明新聞媒體情緒對企業創新投資的影響，不會受到企業所在地創新環境的顯著影響。

綜上，企業產權屬性會弱化新聞媒體情緒對創新投資的促進作用，企業的高新技術行業屬性會強化新聞媒體情緒對企業創新投資的正向影響，但是，企業所在地的創新環境不會對兩者關系產生顯著影響。

七、研究結論與政策建議

本文以2014—2018年所有A股公司作為研究樣本，基于信號理論和社會信息加工理論，打開了新聞媒體情緒影響企業創新投資決策的“黑箱”。研究發現：(1)新聞媒體情緒越積極，企業創新投資水平越高，在克服內生性問題并進行穩健性檢驗之后，研究結論依然穩健成立。(2)影響機制檢驗表明，新聞媒體情緒通過管理者過度自信、高級人才流動和股票流動性三個渠道促進企業創新投資。(3)影響機制的進一步檢驗表明，在管理層女性占比較低、管理層咨詢需求高和非融資融券標的的情況下，新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用更大。(4)異質性檢驗顯示，企業的國有產權屬性會弱化新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用，高新技術行業屬性會強化新聞媒體情緒對企業創新投資的促進作用。

針對本文研究所得到的結論，提出如下建議：(1)公司治理具有系統性和復雜性，上市公司在關注董事會治理、高管治理等內部治理機制的同時，也應該充分注重媒體治理等外部治理因素，構建有效的媒體報道輿情監控機制。當面臨負面新聞報道時，要及時公關，以將負面消息對公司運營的影響程度降到最低；當新聞媒體報道積極樂觀時，上市公司應該以此為契機，積極進行股權融資、吸引高級人才進入公司任職，開展企業創新等長期投資項目，以獲得能夠促進企業長期健康發展的可持續競爭優勢。(2)新聞媒體情緒可以提高管理層的過度自信水平和股票流動性，進而提升企業創新投資水平，在此過程中，管理者過度自信和股票流動性發揮著正面效應。值得注意的是，管理者過度自信和股票流動性也會引發負面影響，比如非效率投資、企業違規、股價崩盤風險和惡意收購等，上市公司及其管理者和所有者應對此加以重視。