企業聲譽:木秀于林,風必摧之?
——基于市場傳聞及澄清的經驗證據

范曉敏 ,李元旭 ,游家興

(1.復旦大學 管理學院,上海 200433;2.廈門大學 管理學院,福建 廈門 361005)

關于企業聲譽的文獻是廣泛的,它是社會公眾對企業行為與結果的認知和評價,是企業知名度與美譽度的結合。大量研究證實,不論是作為一種優質資產或是積極信號,良好的聲譽會給企業帶來許多正面影響,能夠有效限制信息扭曲,降低交易成本,減少不確定性,在公司擴大市場、吸引客戶、提升業績等諸多方面有著重要作用[1-3]。然而,良好的聲譽在某些情況下卻可能成為企業的負擔[4-5]。一方面,良好的聲譽賦予企業更高的社會地位,更豐富的社會資源,更高的社會認同;另一方面,良好的聲譽也給予了利益相關者(雇員、顧客、投資者、合作伙伴、媒體、政府等)更多的、無形的承諾。一旦出現違背公眾期望的情形,企業也將遭受更為嚴厲的懲罰。對此,George等[6]特別呼吁學者們要關注聲譽的負面作用,對企業聲譽在不同場景下的影響效果展開更加全面的研究。由于文化和國情的差異,西方的聲譽理論在中國的適用性受到質疑。遺憾的是,國內學術界接觸西方聲譽理論較晚,現有研究基本處于概念引進和理論梳理階段,立足于中國企業的聲譽相關的實證研究仍鳳毛麟角。

本文立足于中國股票市場“傳聞滿天飛”和傳聞澄清的場景,探索企業聲譽在中國這一新興經濟體中的作用。市場傳聞通常定義為:“在股票市場中傳播的,并且被公開媒體登載過的,但未經官方證實的信息”[7]。中國股票市場起步晚、發展快,與之配套的制度建設還有待完善,信息披露監管薄弱,公司信息不公開、不透明的現象廣為詬病。這些為市場傳聞提供了滋生的機會,使得小道消息滿天飛。2018年9月科大訊飛被傳AI翻譯造假,2018年10月云南白藥被爆添加處方藥成分,2019年9月三一重工被傳分拆上市等。有關兼并收購、資產重組、財務造假的傳聞不絕于耳,這些傳聞極大沖擊了上市公司的股價。為維護股市穩定,中國證監會在2007年2月修訂的《上市公司信息披露管理辦法》中要求上市公司對市場出現傳聞的重大事件(無論是積極或消極事件)進行披露。深圳證券交易所和上海證券交易所先后出臺了有關傳聞澄清的工作指引和規則1)深圳證券交易所《上市公司信息披露工作指引第5號——傳聞與澄清》(2007年)寫明:“公共傳媒傳播的消息可能或已經對公司股票及其衍生品種交易價格產生較大影響的,上市公司應當及時向本所提供傳聞傳播的證據,并發布澄清公告。”上海證券交易所《股票上市規則》(2008年)第11.5.5條規定:“公共傳媒傳播的消息可能或者已經對公司股票及其衍生品種交易價格產生較大影響的,上市公司應當及時向本所提供傳聞傳播的證據,控股股東及其實際控制人確認是否存在影響上市公司股票交易價格的重大事項的回函,并發布澄清公告。”。基于此背景,本文的研究問題是:當身處市場傳聞如影相隨的環境中,企業聲譽到底會起到怎樣的作用? 具體地,它會幫助企業減少傳聞的負面沖擊,還是會因其帶來更高的公眾期望而放大傳聞的影響? 在企業發布澄清公告時,它是否影響澄清策略的選擇? 以及在澄清后,它是否影響澄清效果?

基于此,本文手工收集并整理中國A 股上市公司2007～2019年3 845個傳聞,按照傳聞及澄清的時間線:傳聞引發市場反應-企業發布澄清公告-澄清公告發揮效果,漸次探討企業聲譽在此過程中的作用以及邊界條件。首先,傳聞的發布會對市場產生強烈沖擊,印證了普遍的研究結論:積極傳聞會拉動股價上漲,消極傳聞導致股價下跌。更重要的是,本文發現,相比低聲譽企業,高聲譽企業受到消極傳聞的負面沖擊更大,受到積極傳聞帶來的正面提升更小。其次,在傳聞發布之后,企業會采取不同的澄清策略。高聲譽企業應對消極傳聞更愿意使用強否定,而應對積極傳聞更不愿意使用強否定。最后,在澄清公告發布之后,無論是積極傳聞還是消極傳聞,公司的股價都無法恢復正常水平,說明中國資本市場存在“澄而不清”的現象[8-10]。在澄清之后,高聲譽企業受到消極傳聞帶來的負面市場反應依然更劇烈,而高聲譽企業受到積極傳聞帶來的正面影響依然更弱。進一步研究發現,來自新興媒體的消極傳聞會給高聲譽企業帶來更大的傷害,高聲譽企業應對消極傳聞使用強否定時澄清效果更好,應對積極傳聞滯后時間更長(澄清速度更慢)時澄清效果更差。

在已有研究基礎上,本文的貢獻主要體現在3個方面:首先,對于企業聲譽,無論是學術研究還是大眾認知,大多只關注其具有優勢的一面,本文對“聲名所累”給出了直接的證據,并探索了高聲譽影響傳聞效應及澄清效果的邊界條件,擴充了現有文獻對于聲譽的認知和理解;其次,針對國內聲譽研究尚處于起步的現狀,本文立足于中國A 股市場中市場傳聞和公司澄清這個經典而重要的情境對企業聲譽的作用進行探索,填補了國內學術界在該領域上的研究空白;最后,現有文獻主要考察澄清效果及其影響因素,本文從企業澄清策略方面做了有益補充,為后續的傳聞和澄清研究提供一個嶄新又切實可行的研究視角。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 文獻綜述

1.1.1 企業聲譽 企業聲譽是指與競爭者相比較,利益相關者對于一個組織創造價值能力的看法[2,11]。對于聲譽的研究,最早可以追溯到Akerlof[12]的經典論著《“檸檬市場”:質量的不確定性與市場機制》。在該文中,他首次指出聲譽可以減輕信息不對稱帶來的市場效率降低的問題。此后,隨著研究的不斷推進,理論研究和實證檢驗日漸豐富,促成了關于企業聲譽的一系列研究。這些研究可以分為兩條脈絡:第1個分支基于經濟學視角,以聲譽交易理論為代表。該理論認為聲譽是一種對于組織生產商品能力的預期,是企業一項重要的無形資產,它附屬于企業的名稱并由其展現[13]。換言之,聲譽是一種稀缺的、不可模仿的寶貴資源,影響了利益相關者在所有企業中的選擇,可以給企業提供可持續的競爭優勢[11]。第2個分支基于制度學視角,以聲譽信息理論為代表。該理論認為聲譽是利益相關者對于組織的印象。通過歷史信息在各個利益相關者之間的交換與傳播,聲譽能夠有效地限制信息阻隔與扭曲,增加交易的透明度,降低交易成本,因此,在公眾腦海里留下更為深刻的印象[14-15]。

早期文獻大多關注聲譽的優勢,但隨著研究的深入,近期有學者認為聲譽不是積極的信號,而可能成為沉重的負擔。其邏輯在于:當企業因良好聲譽而籠罩在光環下時,公眾對企業的期望會隨之上升,對其言行也會用更高的標準檢視和評價。當高聲譽企業身陷困境或面臨負面事件時,市場會給予它們更加嚴厲的懲罰。Rhee等[4]對于美國摩托車行業產品召回的研究發現,聲譽好的公司會因產品撤回受到更大的懲罰,并且利益相關者因產品召回對聲譽高的企業的評價更加負面。Wei等[16]研究發現,當企業的知名度越高,財務危機會給企業帶來更大的沖擊,從而損害企業價值。Zavyalova等[5]研究發現,當背負負面事件時,聲譽高的大學不僅更難收到非校友捐贈者的捐款,而且從校友獲得的捐贈也有可能會減少。基于上述有關企業聲譽的不同結論,學者們呼吁開展更多探索聲譽不同影響的研究[6]。

值得一提的是,目前企業聲譽的研究大多圍繞美國企業展開,所形成的理論分析與實證檢驗無疑會存在地域的局限,使得現有的企業聲譽理論在跨文化、跨國別上的適用性存在限制,影響研究結論的普適性。遺憾的是,國內學術界對于聲譽理論的研究才起步不久,圍繞中國企業的理論探索和實證檢驗非常少,還需要加強、拓展和延伸,以增進對聲譽在新興市場的作用機制與經濟后果的通盤認識。

1.1.2 市場傳聞 股價基于信息運動。作為信息一種獨特呈現方式,市場傳聞會影響公司股價,這一觀點在國內外學者的研究中得到了反復論證。Davies等[17]通過對《華爾街日報》專欄“華爾街聽聞”中的傳聞進行研究,首次證實了市場傳聞對股票市場的巨大影響。Freedman[18]進一步發現,在某些時候,看似不嚴重的消極傳聞會給企業帶來災難性的打擊。近年來,國內學者也對國內股票市場“傳聞滿天飛”的現象開展研究,發現傳聞對股價產生顯著的異常沖擊,已經成為擾亂中國證券市場秩序的重大問題[8-9,19-20]。

現有文獻在探討傳聞市場反應的影響因素時,主要集中在傳聞的各類特征。具體而言,研究者根據傳聞性質,分為“積極傳聞”和“消極傳聞”展開分析[8,19,21];根據傳聞內容,分為兼并收購、財務、法律、經營、訴訟、盈利能力、再融資或資產重組等類型進行研究[8-9];根據傳聞傳播的媒體來源,分為傳統媒體和新興媒體展開探索[22-23]。研究發現,傳聞的性質、內容、載體對傳聞市場反應有著不同的重要影響。然而,盡管公司作為傳聞涉及的主體,但已有文獻在公司特征是否以及如何影響傳聞市場效應的研究問題上著墨不多。就筆者涉獵的文獻來看,僅有少量研究探討公司規模對傳聞市場反應的影響,且結論不盡相同[9,24]。

1.1.3 澄清公告 針對中國股市“傳聞滿天飛”的現象,上市公司發布澄清公告的初衷是減少信息不對稱,避免股價異常波動,但國內外學者從案例或大樣本的層面發現,對傳聞直接進行否定起不到澄清的效果[9,25]。由此也激發了更多的學者探索影響澄清效果的各種因素。在傳聞特征層面,研究發現,傳聞的性質、內容和傳聞來源會影響澄清效果[8,20,23,26]。在澄清特征層面,研究發現,澄清措辭的強弱程度、澄清表述的詳盡程度、澄清的及時性等會對澄清效果產生影響[8-9,26]。遺憾的是,這些研究同樣主要集中在傳聞和澄清特征的層面而忽略公司特征[27-28]。并且,現有研究往往將澄清策略當成既定選擇,沒有進一步追溯企業澄清策略本身是如何產生的。

基于上述有關企業聲譽、傳聞和澄清的文獻綜述,本文探討作為企業的重要特征之一,聲譽如何影響企業受到的傳聞沖擊、澄清策略的選擇和澄清效果。

1.2 研究假設

傳聞常常伴隨著不確定性和風險。當面臨不確定時,投資者會積極尋找相關信息進行決策[29]。然而,由于信息的稀缺性和不對稱性,投資者能獲得的與傳聞直接相關且有效的信息非常有限[16]。因此,投資者會依據過去個人互動經驗或公開的信息對組織產生的整體評價(即聲譽)對組織進行評估[30-31]。換言之,在面臨紛繁復雜的傳聞時,投資者往往將企業聲譽作為判別和決策的一項重要依據[32]。在此基礎上,本文按照傳聞及澄清的時間線:傳聞引發市場反應-企業發布澄清公告-澄清公告發揮效果,漸次探討企業聲譽在此過程中的作用。

1.2.1 企業聲譽對傳聞市場反應的影響 期望違背理論認為,評價者對于新信息的評價主要取決于該信息與先前目標特定信息的一致性[33]。例如,在收到大量正面信息后,評價者會建立關于該人的積極預期。一旦隨后收到新信息是負面的,那么,該負面信息將格外受到重視[16]。相反地,如果評價者收到大量關于個人的負面信息但隨后收到一條新的正面信息,那么,新的正面信息將由于與預期不一致而受到更大的關注。企業聲譽是利益相關者對企業過去行為和表現進行整體評估的結果。一方面,公司聲譽有助于利益相關者建立對公司的期望[14]。人們對于企業聲譽的排序會很自然轉化為對組織期望的排序,他們對聲譽好的企業會持有積極的預期,而對聲譽差的企業預期則會比較低;另一方面,聲譽往往被視作組織向其利益相關者做出的、潛在的承諾,即組織的行為表現會與其期望相符合。因此,企業的聲譽越好,則給予利益相關者的承諾越積極,而聲譽相對較差的企業則沒有這樣的約束。

將期望違背理論應用于本文的研究,相對于低聲譽企業,利益相關者對于高聲譽企業持有更為積極的預期。因此,在面臨消極傳聞時,投資者會認為一直備受期待的高聲譽公司嚴重違背了先前的預期和承諾,從而做出更為強烈的反應,即消極傳聞對高聲譽公司帶來的負面影響會越大。相反,對于積極傳聞,投資者會視為高聲譽公司預期之內、意料之中的信息,不會做出過度的反應,但會視為低聲譽公司超出預期的信息,給予格外的關注和認可,做出比較強烈的積極反應。由此提出如下假設:

H1a企業的聲譽越好,消極傳聞所帶來的市場負向反應越大,反之亦然。

H1b企業的聲譽越好,積極傳聞所帶來的市場正向反應越小,反之亦然。

1.2.2 企業聲譽對企業澄清策略的影響 雖然針對傳聞發布澄清公告是制度要求,但由于監管部門對于澄清策略的選擇沒有明確要求,上市公司在澄清公告上的回應和表述具有很強的自主性。本文從企業聲譽的角度探討其對企業澄清策略選擇的影響。

Tadelis[34]通過構建逆向選擇模型研究聲譽如何傳遞信號,提出了“聲譽的維持效應”。具體而言,由于好的聲譽能夠給企業帶來很多優勢,有利于企業可持續發展,從而激勵了企業愿意為維持好的聲譽支付更多費用。因此,好企業會比差企業更傾向于維持好的聲譽。Mailath 等[35]也認為,聲譽一旦形成,需要企業持續投資與維持。Stocken[36]也指出,已形成的高聲譽表明,上市公司與利益相關者之間形成了良好的互動關系,高質量聲譽激勵公司更努力地將自己和其他企業區別開來,并持續進行真實可靠的信息披露。因此,本文認為,無論對于消極或積極傳聞,高聲譽的企業會有更強的動機采取更積極的措施進行澄清,以維持自己和過去預期一致的承諾。對比之下,低聲譽的企業缺乏聲譽激勵的動機,可能只是完成監管部門的基本要求而不會提供高質量的信息披露。積極的澄清策略可以體現在兩個方面,一個是澄清速度,其體現著上市公司對傳聞的重視程度[37];另一個是澄清強度,其傳達出上市公司對傳聞的否定態度[23]。由此提出如下假設:

H2a在面對消極傳聞時,聲譽越好的企業澄清速度越快、澄清強度越大。

H2b在面對積極傳聞時,聲譽越好的企業澄清速度越快、澄清強度越大。

1.2.3 企業聲譽對企業澄清效果的影響 企業聲譽在公司公告的澄清效果中會起到怎樣的作用? 是清者更清還是欲蓋彌彰? 根據說服理論中的態度改變-說服模型,個人在一定的社會影響下形成已有的態度,在接受說服者的新信息之后會產生態度變化[38]。在此過程中,說服者的可靠性、吸引力和經驗等特征會影響個體態度改變的程度[39]。結合本文的研究場景,投資者對上市公司形成的已有態度,會在接受新聞媒體的傳聞信息以及上市公司的澄清信息后產生變化。在此過程中,新聞媒體和上市公司的特征會影響投資者態度變化的程度,進而影響投資決策及澄清效果。一方面,在澄清階段,高聲譽的企業伴隨著更高的可靠性[2,11],其發布的澄清消息更具說服力,因此帶來投資者更大的態度改變,澄清效果越好;另一方面,結合傳聞及澄清階段整體而言,相比于上市公司的澄清信息,新聞媒體報道的傳聞信息更有吸引力[40],因此,相比低聲譽企業,高聲譽企業在澄清階段雖然會有好的澄清效果,但是小于前期新聞媒體給投資者帶來的態度變化,故澄清后消極傳聞給高聲譽企業帶來的影響依然更大,積極傳聞的影響依然較小。結合上述分析,提出如下假設:

H3a在對消極傳聞發布澄清公告后,企業的聲譽越好,澄清階段的澄清效果越好;但整體負向的市場反應仍然更大。

H3b在對積極傳聞發布澄清公告后,企業的聲譽越好,澄清階段的澄清效果越好;但整體正向的市場反應仍然更小。

2 研究設計

2.1 樣本選擇和數據來源

本文以中國A 股上市公司于2007～2019年發布的澄清公告對應的傳聞作為研究樣本。澄清公告是中國證監會、深圳證券交易所和上海證券交易有關上市公司對于重大傳聞回應的要求,因此,選擇澄清公告對應的傳聞符合重要性和標準性的原則。其中,澄清公告數據來自WIND,共計4 707條,上市公司股票交易數據和財務數據來自CSMAR,聲譽變量數據來自中國重要報紙全文數據庫。

為了保證數據采集的質量,采取了如下措施:首先,對助研同學(經濟管理專業相關的本科生或研究生)進行數據收集的培訓;接著,對于同一個澄清公告,由兩名助研同學對傳聞內容(性質、時間、內容、來源)和澄清內容(時間、回應、措辭)獨立進行搜索、判斷和整理;然后,對兩名助研同學整理得到的結果進行對照,所有變量編碼的一致性均達到90%以上,達到較高的編碼者信度[41],不一致的部分由筆者做最后核實。根據本文研究的需要并參考已有文獻[8],進一步對樣本進行篩選:①剔除不是針對傳聞進行澄清的樣本(如對于已發公告的解釋說明);②剔除經過人工搜索后仍無法確定傳聞日期和來源的樣本;③為了避免有關重復傳聞的疊加影響,只選取傳聞首次發布的樣本;④剔除中性傳聞樣本;⑤由于金融行業受到政府監管而且財務報表與非金融行業不可比,剔除銀行、保險等金融行業上市公司樣本;⑥剔除上市公司交易數據或財務數據缺失的樣本。最終納入本文研究的澄清公告共計3 845個,涉及1 678家上市公司,平均每家上市公司涉及2.3條傳聞。樣本篩選過程如表1所示。

2.2 樣本描述

表2從不同角度對傳聞樣本做了詳細的分類統計。根據市場傳聞的性質[2],將傳聞分為積極傳聞和消極傳聞2)積極傳聞指的是那些有助于提升未來業績、改善經營和財務狀況、提高公司聲譽的傳聞,如并購優質標的、掌握核心科技、簽訂大額合同、預期業績大幅提升等。消極傳聞指的是那些影響公司業績、降低公司價值和未來發展前景的傳聞,如公司涉訟、并購不良標的、高管辭職等。根據樣本分布,消極和積極傳聞的數量相當,分別占比50.38%和49.62%。不管是消極傳聞還是積極傳聞,公司絕大多數情況下給予否定回應,所占比例達到93.47%,而消極傳聞比積極傳聞得到否定回應的比例略高(95.77% 和91.14%)。根據傳聞涉及內容[8-9],傳聞分為5類:經營相關、公司治理相關、股權相關、績效相關和其他3)傳聞內容包括:經營相關(包括訂單、經營、產品、投資、融資等)、公司治理相關(包括內幕交易、關聯交易、違法違規、環保、信息披露、財務造假等)、股權相關(包括整體/借殼上市、資產重組/整合、資產注入、并購等)、績效相關(包括業績/利潤、股價表現、配與分紅等)。總體而言,經營相關和股權相關的傳聞占比略高(32.98%和30.90%)。消極傳聞中公司治理相關傳聞的占比最高,達到38.72%;積極傳聞中股權相關傳聞的占比最高,達到46.44%。

表2 傳聞樣本分布

根據傳聞傳播的媒體類型,將媒體來源分為傳統媒體和新興媒體兩類[23]。①傳統媒體4)包括政府部門信息發布平臺和電視臺,包括發改委網站、環保局網站、中央電視臺等;證監會指定的信息披露的報刊雜志和網站,包括《中國證券報》、《證券時報》、《證券日報》、《上海證券報》、《證券市場周刊》、巨潮網、中證網;財經類報刊,包括經濟觀察報、21世紀經濟報道、第一財經日報、中國經營報、華夏時報、中國經濟時報、經濟參考報等。綜合性報刊,包括人民日報、廣州日報、新民晚報、南方都市報、北京晚報、北京青年報、光明日報等,包括政府部門信息發布平臺和電視臺,證監會指定的信息披露的報刊雜志和網站,財經類報刊和綜合類報刊等;②新興媒體,包括各類財經網站5)東方財富網、搜狐網、網易財經網、新浪財經、鳳凰網、和訊財經等、微信公眾號、論壇和股吧等。根據樣本分布,來自傳統媒體的傳聞占大部分(62.50%),但新興媒體也不可忽視(37.50%)。從澄清滯后時間來看[8],上市公司發布澄清公告比較及時,38.57%的上市公司在出現傳聞的次日就發布澄清公告,只有14.88%的公司傳聞在第5及第5個工作日之后才發布澄清公告。

2.3 模型設置和變量說明

為了檢驗研究假設1～3,在現有文獻的基礎上設計了如下回歸模型:

式中:i表示上市公司;y表示年份;t表示交易日;N為解釋變量(自變量和控制變量)的數量。

2.3.1 累計超額收益率 采用累計超額收益率(CAR)來衡量市場傳聞給企業帶來的沖擊[42],CAR的絕對值越大,說明市場反應越大。首先,本文的特別之處在于存在兩個事件日,即傳聞發布日(Rumor Day,記為R)和澄清公告日(Announcement Day,記為A)。一方面,考慮到時間窗口太長容易受到其他重要事項的干擾(如多次傳聞的疊加影響);另一方面,考慮到傳聞可能會提前泄露,故選擇[R-2,R]作為傳聞窗口期,[A,A +2]作為澄清窗口期,[R-2,A+2]作為總體事件窗口期。在實證分析中,采用多個時間窗口作為因變量,傳聞窗口下選取[R,R]、[R-1,R]和[R-2,R],澄清窗口下選取[A,A]、[A,A+1]和[A,A+2],總窗口下選取[R-2,A]、[R-2,A+1]和[R-2,A+2]。時間窗口的定義如圖1所示。

在此事件窗口下,采用資本資產定價模型(CAPM)計算股票在事件日的超額收益率,計算公式為

式中:Ri,t為第i只股票在t日實際收益率;Rf,t是無風險利率,用同期銀行間同業拆借利率替代;RM,t為市場組合收益率,采用流通市值加權計算獲得的日回報率;βi是用最小二乘法估算出來的i股票收益率和市場組合收益率之間的回歸系數,估計期為傳聞日前第185～第6天,即[-186,-6]。股票i在事件窗口期[t1,t2]累計超額收益率為

所有股票每天的平均超額收益為

所有股票在事件窗口[t1,t2]內的累積平均超額收益為

2.3.2 澄清策略 本文的澄清策略分為澄清速度和澄清強度兩個維度[8,23]。其中,澄清速度使用逆向指標“澄清滯后時間(Lagtime)”進行測量,用澄清日與傳聞日相差的交易日加1取自然對數來度量,Lagtime數值越小,說明澄清間隔時間越短,即上市公司澄清速度越快;澄清強度使用指標“強否定(Strong)”進行測量,如果在澄清公告中包括“嚴重失實”“追究法律責任”“三個月/六個月內無此類事項發生”或針對傳聞提供事實證據進行回應,則賦值為1,否則賦值為0[28]。

2.3.3 企業聲譽 企業聲譽(Reputation)為本文的關鍵解釋變量。首先,通過計算媒體偏好度對企業聲譽進行刻畫。媒體對塑造企業聲譽至關重要[2],由于強大的影響力和公信度,媒體通過新聞報道塑造了企業在公眾中的形象,左右了公眾對企業的認知[5]。換言之,媒體在利益相關者間傳遞了企業聲譽相關的信息,是傳播聲譽標準或規范的重要中介[4,43]。其次,與其他相比,媒體消息、報紙的故事更容易被追溯和求證。利益相關者傾向于通過拼接這些信息故事形成他們對一家公司的看法[44]。基于此,學者們建議通過對報刊媒體上新聞報道語調(積極、消極或中性)的提煉并計算媒體偏好度來測度企業聲譽[5,14,22]。

構建聲譽指標具體步驟:

(1)承襲You等[45]的做法,選取在中國具有廣泛影響力的八家全國性財經報紙上有關上市公司的所有報道進行研究7)這8家媒體,分別是《中國證券報》《上海證券報》《證券日報》《證券時報》《中國經營報》《21世紀經濟報道》《經濟觀察報》和《第一財經日報》。本文未對媒體報道中的傳聞類報道做特殊處理。

(2)對于每一篇報道進行文本分析,將語調分類為積極、消極或中性。采取字典法對文本基調進行判斷,為構建一個適合于中文情境下的、完整的正負面詞典,首先將Loughran等[46]所創建的詞典翻譯為中文,作為基礎詞匯表;然后,通過人工閱讀2 000篇隨機選擇的財經新聞文章,提取積極詞匯和消極詞匯,與基礎詞匯表進行合并,再通過搜尋近義詞和反義詞進行補充和擴展,最終形成包含1 425個積極詞匯和1 583個消極詞匯的中文詞典。

(3)根據構建好的詞典,對每篇新聞報道進行詞頻分析,如果一篇文章中的積極詞匯/(積極詞匯+消極詞匯)＞2/3,將其歸為積極報道;如果一篇文章中的積極詞匯/(消極詞匯+積極詞匯)＜1/3,將其歸為消極報道,否則歸為中性報道。

(4)進行語調判斷后,計算出傳聞日前一年的積極、消極、中性文章的數量,并計算媒體偏好度。

(5)最后,將媒體偏好度根據每一年的中位數進行分組:“高聲譽組”賦值為1,“低聲譽組”賦值為0。媒體偏好度的計算公式為:

式中:V為傳聞日前一年關于某上市公司所有新聞報道的數量;P和N分別為積極報道和消極報道的數量。

2.3.4 控制變量 本文控制了幾個層面的變量,在傳聞層面[8,9,23],對于傳聞內容類別(Type),以其他(Others)為基準組,構造公司治理(CG)、經營(Operation)、股權 (Ownership) 和績效(Performance)4 個虛擬變量;對于傳聞媒體來源(Source),傳統媒體賦值為1,新興媒體賦值為0。在企業層面[23,45,47],本文控制了企業規模(Size)、企業盈利能力(資產收益率ROA)、企業的債務結構(資產負債率Lev)、企業市場價值(TQ)、公司治理指標(董事長總經理是否兩職合一Duality、董事會人數Board、獨立董事人數Inde、第一大股東持股比例Top1)以及企業性質(國企或民企SOE)。

此外,在傳聞窗口市場反應的檢驗中,為了控制其他重大事件的影響,本文控制了傳聞日前為期一周([R-11,R-4])的市場超額收益率(Rcar_week)。在澄清策略和澄清窗口市場反應的檢驗中,考慮傳聞沖擊可能的影響,本文控制了傳聞前兩日([R-2,R])市場超額收益率(Rumor_effect)8)在控制了傳聞市場反應的情況下,企業聲譽的回歸系數代表著企業聲譽對于澄清策略(澄清窗口市場反應)的“凈”影響,剔除了由于企業聲譽影響傳聞市場反應,進而影響澄清策略(澄清窗口市場反應)的混雜效應。此外,本文還控制了年份(Year)和行業(Industry)的影響因素。為了減輕互為因果可能導致的內生性問題,將所有企業相關的解釋變量均滯后1期。為了減少極端值對結論的影響,對連續型變量進行了上下1%的縮尾處理。具體變量定義如表3所示。

表3 變量定義

3 實證結果分析

3.1 描述性統計

表4給出了各主要變量的描述性統計。消極傳聞各窗口期CAR 的均值為負,而積極傳聞各窗口期CAR 的均值為正。對于澄清滯后時間(Lagtime),消極傳聞下的均值為1.234,積極傳聞下的均值為1.145,說明上市公司對于積極傳聞的回應速度更快。對于澄清強度(Strong),消極傳聞下的均值為0.401,積極傳聞下的均值為0.239,說明上市公司更傾向于對消極傳聞使用“強否定”;對于傳聞來源(Source),消極傳聞下的均值為0.639,積極傳聞下的均值為0.611,說明大半的消極和積極傳聞均來自傳統媒體。其他變量不再贅述。

表4 主要變量的描述性統計

3.2 傳聞效應檢驗

3.2.1 傳聞窗口下市場反應的描述性統計 表5所示為在傳聞窗口下市場反應的描述性統計(均值)9)由于消極傳聞給上司公司帶來負CAR,如果CAR 的數值越小,說明消極傳聞帶來的負面沖擊越大;積極傳聞帶來正CAR,如果CAR 的數值越大,說明積極傳聞帶來的正面沖擊越大。消極傳聞下,各傳聞窗口的CAAR 均負向顯著(p＜1%),CAAR[R,R]達到-0.624%,且隨著傳聞窗口的拉長繼續降低;積極傳聞下的市場反應更加劇烈,各傳聞窗口的CAAR 均正向顯著(p＜1%),CAAR[R,R]達到1.964%且隨著傳聞窗口的拉長繼續上升。這說明了中國股票市場的傳聞具有信息含量,積極傳聞會提升股價,消極傳聞會降低股價,市場對于積極傳聞的反應更劇烈,與國內外文獻中有關市場傳聞會影響股價的結論保持一致[17-19]。表5還給出了高聲譽組和低聲譽組的差異。消極傳聞下,高聲譽組CAAR 均比低聲譽組CAAR 顯著更低(p＜1%);積極傳聞下,高聲譽組CAAR 均比低聲譽組CAAR 顯著更低(最高的p＜5%)。這初步說明了高聲譽企業受到的消極傳聞沖擊更大,積極傳聞沖擊更小。

3.2.2 傳聞窗口下市場反應的回歸分析 表6給出了傳聞窗口下市場反應的回歸結果,窗口分別取[R,R]、[R-1,R]和[R-2,R]。模型(1)～(3)對應消極傳聞,企業聲譽的回歸系數顯著為負(模型(1),β=-0.329,p＜10%;模型(2),β=-0.714,p＜1%;模型(3),β=-0.667,p＜5%)。模型(4)～(6)對應積極傳聞,企業聲譽的回歸系數顯著為負(模型(4),β=-0.404,p＜10%;模型(5),β=-0.864,p＜1%;模型(6),β=-0.724,p＜5%)。結合描述性統計,高聲譽企業受到消極傳聞的負面沖擊越大,支持假設H1a;高聲譽企業受到積極傳聞的正面沖擊越小,支持假設H1b。針對現有文獻更多關注聲譽的積極影響,上述實證發現,對“聲名所累”給出了直接的證據[4-5]。

表6 傳聞窗口下市場反應的回歸結果

3.3 澄清策略檢驗

3.3.1 澄清策略的描述性統計 表7所示為傳聞發生后,企業澄清策略的描述性統計(均值)。從總樣本來看,企業應對消極傳聞比應對積極傳聞要慢(1.234＞1.145),澄清強度更大(0.401＞0.239)。表7還給出了高聲譽組和低聲譽組在澄清策略上的差異。對于消極傳聞,高聲譽組比低聲譽組澄清更快,澄清強度更大;對于積極傳聞,高聲譽組比低聲譽組澄清更快,澄清強度更小(p＜5%)。

表7 澄清策略的分樣本描述性統計

3.3.2 澄清策略的回歸分析 表8給出了澄清策略的回歸結果(篇幅所限僅展示部分),被解釋變量分別是Lagtime和Strong。模型(1)、(2)對應消極傳聞,Lagtime 對聲譽的回歸系數為負但不顯著(β=-0.024,p＞10%);Strong對聲譽的回歸系數顯著為正(β=0.049,p＜5%)。模型(3)、(4)對應積極傳聞,Lagtime對聲譽的回歸系數為負但不顯著(β=-0.036,p＞10%);Strong對聲譽的回歸系數顯著為負(β=-0.049,p＜5%)。結合描述性統計:對于消極傳聞,高聲譽企業與低聲譽企業在澄清時間上無顯著差異,但更傾向使用強否定,部分支持H2a;對于積極傳聞,高聲譽企業與低聲譽企業在澄清滯后時間上同樣無顯著差異,但更不傾向使用強否定,不支持H2b。針對現有文獻更多關注澄清策略的效果,上述結論從企業聲譽的角度對澄清策略的選擇提供可能的解釋。不同聲譽水平的企業面臨不同的激勵和約束[34-35],因此,在面對傳聞時會采用不同的澄清策略,而傳聞的性質(積極或消極)也會影響這種策略的選擇。高聲譽企業由于“愛惜羽毛”,如果發生消極傳聞,這與投資者對高聲譽企業一般的正面評價有所違背[14,16],因此,其對于消極傳聞的澄清更愿意使用強否定,以試圖盡快提升“由于消極傳聞拉低”的股價;而如果發生積極傳聞,這與投資者對高聲譽企業一般的正面評價較為一致[14,16],因此,對于積極傳聞更不愿意使用強否定,以繼續享受之前“由于積極傳聞拉升”的股價紅利。

3.4 澄清效果的檢驗

3.4.1 澄清窗口和整體窗口下市場反應的描述性統計 參考已有文獻[8-9],澄清效果體現在兩個方面,一個是澄清公告發布對股價的直接影響,另一個是傳聞和澄清整體事件的綜合影響10)由于消極傳聞會給公司股價帶來股價下行壓力,表現為公司在傳聞流出后一段時期的CAR 為負,故澄清窗口下,CAR 的數值越大,說明上市公司股價恢復越多,澄清效果越好;積極傳聞類推。在消極傳聞流出到公司澄清的整體窗口中,觀察到上市公司的CAR仍然為負。在這種情況下,整個窗口下CAR 的數值越大,說明該整體事件對上市公司的影響越有限。積極傳聞類推。因此,本文選取澄清窗口([A,A+2])和總事件窗口([R-2,A+2])兩組不同的窗口期。表9中A欄是澄清窗口市場反應的描述性統計(均值)。對于消極傳聞,澄清當日的CAAR 達-0.490%(p＜1%),隨著澄清窗口的拉長繼續降低。雖然CAAR 降低的趨勢放緩但澄清日后第2天仍能通過1%的顯著性檢驗。對于積極傳聞,澄清當日的CAAR仍達0.265%(p＜5%),澄清日后第1日開始無顯著異于0。對比高聲譽組和低聲譽組澄清后的市場反應,不同聲譽組的CAAR 之間均無顯著差異。表9中B 欄是整個窗口市場反應的描述性統計(均值)。消極傳聞各窗口的CAAR 均顯著為負(p＜1%),積極傳聞各窗口的均顯著為正(p＜1%)。對比高聲譽組和低聲譽組澄清后的市場反應,對于消極傳聞,高聲譽組比低聲譽組的CAAR 均低且顯著(p＜1%);對于積極傳聞,高聲譽組比低聲譽組的CAAR 均低且顯著(最高的p＜10%)。

表9 澄清窗口下市場反應的分樣本描述性統計

上述說明,傳聞帶來的影響顯著,且會保持到企業澄清之后。首先,在企業澄清之后,兩種傳聞下的股價都無法恢復正常水平,且消極傳聞更加難以澄清;其次,在企業澄清之后,高聲譽和低聲譽企業市場反應的差異在澄清窗口下不明顯,但在整個窗口期內仍然顯著存在。

3.4.2 澄清窗口和整體窗口下市場反應的回歸分析 表10中A 欄給出了澄清窗口下市場反應的回歸結果(篇幅所限僅展示部分),窗口為[A,A]、[A,A+1]和[A,A+2];表10中B欄給出了整體窗口下市場反應的回歸結果,窗口為[R-2,A]、[R-2,A+1]和[R-2,A+2]。模型(1)～(3)對應消極傳聞,澄清窗口下企業聲譽的回歸系數為正但均不顯著;整體窗口下聲譽的回歸系數負向顯著(如模型(1),β=-1.378,p＜1%)。模型(4)～(6)對應積極傳聞,澄清窗口下企業聲譽的回歸系數正負皆有且均不顯著;整體窗口下企業聲譽的回歸系數負向顯著(如模型(4),β=-1.248,p＜5%)。結合描述性分析,上述結論說明:對于消極傳聞,整體窗口下企業聲譽越高,負向的市場反應仍然更大,部分支持假設H3a;對于積極傳聞,整體窗口下企業聲譽越高,正向的市場反應依然更小,部分支持假設H3b。

表10 澄清窗口和整體窗口下市場反應的回歸結果

上述實證進一步說明,聲譽不總是積極的信號,反而可能成為公司沉重的負擔[4-5,16],并且這種影響會保持到上市公司澄清之后,消極傳聞對高聲譽公司仍然會帶來更大的傷害,積極傳聞對高聲譽公司仍然帶來較小的正面影響。

此外,本文對澄清策略的效果進行探討,無論是消極傳聞或積極傳聞,澄清滯后時間越短(即澄清速度越快),澄清效果越差。本文提供的解釋是,澄清滯后時間越短(澄清速度越快),一方面,企業未對傳聞內容做詳細考證和回應,影響了澄清效果;另一方面,投資者對傳聞過度反應,而對隨之而來的澄清沒有足夠的時間做出調整。對于澄清強度,對消極傳聞使用強否定沒有收到顯著效果,而對于積極傳聞有很好的澄清效果,這進一步說明了消極傳聞難澄清。此外,結合上文的研究結論,即使對積極傳聞使用強否定可以有更好的澄清效果,高聲譽企業仍不愿意使用強否定進行澄清。這與上文的分析一致,如果使用強否定對積極傳聞進行澄清,一方面破壞了投資者對其保有的良好印象;另一方面,公司股價則會快速回落,企業無法繼續享受之前“由于積極傳聞拉升”的股價紅利。

3.5 健健性檢驗

本文展開了豐富的穩健性檢驗,限于正文篇幅,所有實證結果備索。

(1)CAR 的替代測量。選取[0～245,0～6]作為CAPM 模型計算的估計窗口期計算超額收益率,重新進行回歸分析,實證結果保持穩健。

(2)企業聲譽的替代測量。①對聲譽按照每年的大小分為5組或10組;②考慮到聲譽的建立具有長期性,選取傳聞日前3年的新聞報道計算媒體偏好度;③考慮到中文詞匯在應用上千變萬化,同一個詞匯在不同語境下也會表達完全相反的蘊義[48-49],通過人工閱讀對新聞報道的態度傾向做出判斷,并采用5級對稱計分法(即積極、較積極、中性、較消極、消極,分別賦值2、1、0、-1、-2)來量化每篇報道的情感基調。④除了八大主流媒體,本文還考慮了投資者評價對聲譽的影響,因此,借助中國研究數據服務平臺(CNRDS)的東方財富網股吧評論子數據庫,計算股吧媒體偏好度,并與八大主流媒體偏好度相加為綜合媒體偏好度。根據不同的聲譽變量重新回歸,實證結果保持穩健。

(3)不實傳聞的檢驗。謠言(不實傳聞)的定義是“媒體公開報道并經上市公司澄清的虛假信息或者誤導性信息”[9],傳聞和謠言存在“是否證實為真或為假”的差異。借助CSMAR 的并購重組子數據庫,對“股權相關”的傳聞進行人工判斷并分類。具體地,對于傳聞內容模糊的樣本,分類為無法判斷;對于傳聞日之后6個月內發生的樣本,定義為真實傳聞;對于在傳聞日之后6個月內沒有發生的樣本,定義為不實傳聞。對不實傳聞樣本進行回歸分析,實證結果保持穩健。

(4)內生性問題的處理。本文的研究場景是市場傳聞,屬于外生事件的短期沖擊,而聲譽是公司通過長期努力和行為而形成的積淀,兩者互為因果的可能性較小。但不可否認,本文仍然無法完全排除因遺漏變量、測量誤差等原因導致的內生性問題,故選取上市公司所在地的高鐵站數量(加1取自然對數)作為工具變量[50]。高鐵的開通不僅使媒體更容易獲得上市公司的信息,而且方便上市公司與媒體建立聯系,獲得媒體對公司的關注與偏袒,從而提高公司聲譽。而高鐵開通情況不直接影響上市公司的股價,滿足相關性和外生性的要求。本文使用2SLS模型重新進行回歸分析,實證結果保持穩健。

4 進一步分析

不同于已有文獻關注企業聲譽的優勢,本文從不同方面證實了“高聲譽可能成為企業的負擔”的觀點。進一步,選取傳聞來源和澄清策略兩個角度,分別探討企業聲譽影響傳聞效應以及澄清效果的邊界條件。

4.1 傳聞來源對傳聞效應的調節作用

首先探討傳聞來源對企業聲譽影響傳聞效應的調節作用,以觀察企業聲譽對傳聞效應的影響在不同媒體來源下的表現差異。一方面,傳統媒體信息來源較可靠,權威性較高,讀者對其新聞報道有更高的粘性[26]。因此,傳統媒體發布的傳聞更能引起重視,進而放大企業聲譽對于傳聞效應的影響。但另一方面,受到版面、經費、利益集團等壓力,傳統媒體的影響力壓力日漸式微,而隨著互聯網的發展,各類財經網站、微博、微信等新興媒體迅速崛起[51]。新興媒體的受眾群體更廣泛,傳播成本更低,傳播更具實效性[52]。因此,新興媒體發布的傳聞更容易被廣泛傳播,進而放大企業聲譽對于傳聞效應的影響。

表11列示了在傳聞窗口下市場反應的回歸結果(受篇幅所限僅列示部分)。模型(1)～(6)對應消極傳聞,企業聲譽×傳聞來源的回歸系數顯著為正(如模型(2),β=0.787,p＜5%);模型(7)～(12)對應積極傳聞,企業聲譽×傳聞來源的回歸系數為正但不顯著。這說明,企業聲譽對傳聞市場反應的影響在源于新興媒體的消極傳聞中有更明顯的體現,即新興媒體的消極傳聞對高聲譽企業傷害更大。

表11 傳聞來源對企業聲譽影響傳聞效應的調節作用

4.2 澄清策略對澄清效果的調節作用

根據上文的研究發現,企業聲譽和澄清策略對澄清效果的影響均較為有限,本文進一步探討澄清策略對企業聲譽影響澄清效果的調節作用,挖掘是否存在某些細分類別(不同聲譽水平的企業配合使用不同類型的澄清策略)存在更好的澄清效果。表12 列示了澄清窗口下市場反應的回歸結果(受篇幅所限僅列示部分)。Panel A 對應消極傳聞的結果,而企業聲譽×強否定的回歸系數顯著為正(如模型(3),β=0.852,p＜5%),說明企業聲譽對于澄清效果的影響在使用強否定時得到體現,即高聲譽企業對消極傳聞使用強否定時澄清效果更好。Panel B 對應積極傳聞的結果,企業聲譽×澄清滯后時間的回歸系數顯著為正(如模型(2),β=0.815,p＜10%),說明企業聲譽對于澄清效果的影響在澄清滯后時間長(澄清速度更慢)時得到體現,即高聲譽企業對積極傳聞滯后時間越長(澄清速度越慢)澄清效果越差。這說明,雖然總體上企業聲譽和應對策略本身的澄清效果不盡如人意,但不同聲譽的企業匹配不同澄清策略仍能產生澄清效果的差異。

表12 澄清策略對企業聲譽影響澄清效果的調節作用

5 結論

本文基于中國股票市場“傳聞滿天飛”的場景,從企業聲譽的角度研究了其對傳聞市場反應、企業澄清策略以及澄清效果的影響以及邊界條件。實證研究發現:

(1)相比低聲譽企業,消極傳聞對于高聲譽企業的負面沖擊會更大,而積極傳聞對于高聲譽企業的正面沖擊會更小。

(2)高聲譽企業應對消極傳聞更愿意使用強否定,而應對積極傳聞更不愿意使用強否定。

(3)在澄清之后,高聲譽企業受到消極傳聞帶來的負面影響依然更大,而受到積極傳聞帶來的正面影響依然越小。

(4)進一步分析發現,新興媒體傳播的消極傳聞對于高聲譽企業傷害更大,高聲譽企業對消極傳聞使用強否定時澄清效果更好,對積極傳聞滯后時間更長(澄清速度更慢)時澄清效果更差。

本文的理論意義體現在如下幾個方面:

(1)通過研究企業聲譽在不同性質傳聞下的具體表現,回應了近來學者們對于探索企業聲譽在不同場景下影響效果的呼吁[6]。根據本文的研究結論,高聲譽是一把“雙刃劍”:一方面,高聲譽企業在面臨傳聞時有更差的表現,且此影響保持至澄清之后;但另一方面,在消極傳聞拉低上市公司股價且難以澄清的情況下,高聲譽企業對其使用強否定可以產生更好的澄清效果。不同于已有文獻主要關注企業聲譽的優勢[11,14-15],本文通過確定高聲譽獲得優勢的重要邊界條件,有助于全面認識企業聲譽的優勢和劣勢[4-5,53]。

(2)突破現有文獻只關注傳聞特征以及澄清特征的影響[8-9,23,28],探索了聲譽這一重要的企業特征在傳聞發布及澄清過程中發揮的作用。本文同時考慮企業進行澄清策略制定存在自主性,并探索了可能的影響因素,為后續研究提供了嶄新又切實可行的研究視角。

(3)有關傳統媒體和新興媒體調節作用的檢驗,強調了新興媒體因傳播廣泛性、信息傳播互動性而帶來更大的經濟后果[51-52],為未來的相關研究需考慮媒體類型并重視新興媒體提供了啟示。

本文的實踐意義體現在企業和政策監管兩個層面。在企業層面,首先,企業應做好嚴格的信息披露,減少公眾猜測引起的市場傳聞及股價異常波動;其次,企業應深化對于聲譽的全面理解,在追求高聲譽帶來的特權時也要警惕其可能帶來的負面影響;再次,在應對市場傳聞時,企業既要重視澄清策略的選擇,且需要根據傳聞性質、企業特征等有的放矢;最后,在新媒體時代,企業需要與時俱進,更加關注“草根”媒體的強大力量,維護良好的媒體形象。在政策監管層面,證監會應細化澄清公告的條款,例如對于澄清公告的發布時間、澄清措辭及內容等做出詳細規定,減少企業含糊敷衍的回應。此外,監管部門在引導傳統媒體發揮作用的同時,應適時引導和監督新興媒體的輿論,避免“小道消息滿天飛”,進一步維護股票市場的穩定和健康發展。

本文存在一定的局限性和不足。首先,本文探索了傳聞場景下企業聲譽的表現,但是對于企業聲譽影響投資者決策的過程缺乏機制檢驗,未來研究可以結合案例研究或實驗的方式對此過程進行具體刻畫;其次,對企業聲譽進行測量時,本文未對八大報刊媒體報道中的傳聞類媒體報道進行特殊處理;最后,本文的澄清策略僅聚焦于澄清公告的文本內容,未來研究可以探索澄清策略的新形式,如舉辦新聞發布會等。

附錄

穩健性檢驗。

附表1 穩健性檢驗(1):市場反應替代指標([0-245,0-6])

附表2 穩健性檢驗(2):聲譽替代指標(5組)

附表3 穩健性檢驗(2):聲譽替代指標(10組)

附表4 穩健性檢驗(2):聲譽替代指標(3年的報道)

附表6 穩健性檢驗(2):聲譽替代指標(八大媒體+貼吧12))

附表7 穩健性檢驗(3):“股權相關”不實傳聞分布13)

附表8 穩健性檢驗(3):“股權相關”不實傳聞

附表9 穩健性檢驗(4):工具變量法