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    社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度對上市公司違規(guī)的影響

    2022-11-18 02:47:26陳蓓蓓
    關(guān)鍵詞:違規(guī)社交中心

    何 理,馮 科,陳蓓蓓

    (1.中國社會科學(xué)院大學(xué) 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院,北京 102488;2.北京大學(xué) a.經(jīng)濟(jì)學(xué)院;b.軟件與微電子學(xué)院,北京 100871)

    一、問題提出

    中國證券市場成立時(shí)間較短,由于外部監(jiān)管不足、公司自身治理欠缺、行業(yè)制度不完善等原因,上市公司難免出于保護(hù)自身利益或者化解內(nèi)外部壓力的目的,產(chǎn)生一些違法違規(guī)的動機(jī)與行為。目前中國證監(jiān)會是資本市場最高的權(quán)力機(jī)關(guān),同時(shí)領(lǐng)導(dǎo)上海和深圳兩大交易所開展各自的證券監(jiān)管工作。除了政府監(jiān)管,媒體也是約束上市公司違規(guī)行為的重要補(bǔ)充力量。媒體可以借助自身的公信力,對上市公司中的違法違紀(jì)行為進(jìn)行揭示和批評,起到震懾違規(guī)主體、約束其行為的作用。

    隨著互聯(lián)網(wǎng)社交媒體的出現(xiàn)和普及,現(xiàn)在已有許多關(guān)于金融經(jīng)濟(jì)主題的社交媒體,并且有許多投資者利用社交媒體平臺相互溝通交流。從社會網(wǎng)絡(luò)分析法的角度出發(fā),將使用社交媒體的用戶以及處于社交媒體中的上市公司想象成眾多的節(jié)點(diǎn)。無數(shù)節(jié)點(diǎn)之間相互聯(lián)結(jié)形成一張承載著海量信息的巨型網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中有的節(jié)點(diǎn)處于重要位置,有的節(jié)點(diǎn)處于邊緣地帶。如果某些信息常常需要通過個別節(jié)點(diǎn)才能傳達(dá)到其他節(jié)點(diǎn)上,那么這些處于重要位置上的節(jié)點(diǎn)就具有較高的網(wǎng)絡(luò)中心度。

    由于社交媒體具有使用人數(shù)多、信息量大和傳播高效的特點(diǎn),在中國資本市場呈現(xiàn)個人投資者居多的現(xiàn)狀下,研究社交媒體對證券市場的影響意義重大。綜合上述背景,本文探究2011—2020年A股上市公司的社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度對上市公司違規(guī)行為的影響和作用機(jī)制。

    本文研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要有以下方面:第一,從社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度的角度,研究上市公司的違規(guī)行為,補(bǔ)充了已有理論。已有研究對于上市公司違規(guī)主要影響因素的分析,主要包括外部環(huán)境、外部治理、內(nèi)部治理等方面,尚未關(guān)注社交媒體網(wǎng)絡(luò)對上市公司違規(guī)的影響。本文從社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度這一新的角度出發(fā),對上市公司違規(guī)行為進(jìn)行解釋,從而對已有理論進(jìn)行補(bǔ)充。第二,拓展了社會網(wǎng)絡(luò)分析的研究范圍。經(jīng)濟(jì)及金融領(lǐng)域的已有文獻(xiàn)對于社會網(wǎng)絡(luò)分析方法的運(yùn)用,主要包括董事網(wǎng)絡(luò)、投資者網(wǎng)絡(luò)、供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)等,而缺乏對于上市公司信息傳遞網(wǎng)絡(luò)的研究,本文通過對上市公司信息傳遞網(wǎng)絡(luò)的探討,拓展了社會網(wǎng)絡(luò)分析的研究范圍。第三,對于上市公司的社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度對其違規(guī)行為會產(chǎn)生何種影響,在利用爬蟲程序Python對東方財(cái)富網(wǎng)個股股吧中的網(wǎng)友評論數(shù)據(jù)進(jìn)行百萬條量級的爬取,并計(jì)算各家上市公司的網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo)的基礎(chǔ)上展開了實(shí)證分析,研究結(jié)論可以為資本市場的投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)做出相關(guān)決策提供有益的參考。

    二、文獻(xiàn)綜述

    (一)社交媒體的公共監(jiān)督作用

    媒體的公共監(jiān)督作用是指對社會生活中的違法違紀(jì)行為進(jìn)行揭露和批評,發(fā)揮自身的公信力,以發(fā)揮除了國家官方監(jiān)管機(jī)構(gòu)以外的補(bǔ)充監(jiān)督作用。媒體在資本市場中的公共監(jiān)督主要是指對上市公司隱藏和故意誤導(dǎo)的壞消息進(jìn)行揭露,對上市公司的違規(guī)行為產(chǎn)生約束,引導(dǎo)資本市場良性發(fā)展。

    金融市場與人們的生活息息相關(guān),金融市場和相關(guān)機(jī)構(gòu)是許多媒體熱衷報(bào)道的對象,媒體也在金融市場中發(fā)揮著重要的作用,扮演著多種角色,比如信息公開者、丑聞揭露者、未來預(yù)測者、重大事件調(diào)查者等[1]。

    大部分學(xué)者在研究媒體的公共監(jiān)督作用時(shí),都認(rèn)為媒體的公共監(jiān)督效應(yīng)有利于資本市場的健康有序發(fā)展。媒體的公共監(jiān)督效應(yīng)首先體現(xiàn)在能夠吸引市場關(guān)注和政府關(guān)注。媒體將公司的負(fù)面消息報(bào)道出來后,會引起社會的熱烈討論,輿論壓力會促使市場中的消費(fèi)者采取用腳投票的方式表達(dá)抵抗,監(jiān)管機(jī)構(gòu)也會對違規(guī)公司給予相應(yīng)的處罰。李培功和沈藝峰(2010)研究發(fā)現(xiàn),媒體報(bào)道的監(jiān)督作用是通過引起社會和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的關(guān)注并介入,由監(jiān)管機(jī)構(gòu)的行政措施和社會環(huán)境倒逼公司進(jìn)行治理改進(jìn)[2]。米勒(Miller,2006)證明了媒體報(bào)道的監(jiān)督作用在政府力量和市場反應(yīng)之前就已經(jīng)產(chǎn)生,數(shù)據(jù)顯示有30%受到美國證券交易委員會處罰的美國上市公司,在受到處罰之前就有媒體對其違規(guī)行為進(jìn)行報(bào)道[3]。媒體的公共監(jiān)督效應(yīng)其次體現(xiàn)在對公司本身的約束。媒體報(bào)道可以減少高管意圖隱藏壞消息的機(jī)會[4]、促進(jìn)上市公司董事會效率[5],以及優(yōu)化公司內(nèi)部薪酬制度[6]??偠灾?,有眾多實(shí)證研究證明媒體報(bào)道對上市公司的違規(guī)行為發(fā)揮著積極的治理作用。

    (二)社會網(wǎng)絡(luò)分析

    社會網(wǎng)絡(luò)分析是社會學(xué)領(lǐng)域中常見的定量分析方法,該理論最初源自數(shù)學(xué)和圖論相關(guān)方法。社會學(xué)家將個體之間的社會關(guān)系視作可視化網(wǎng)絡(luò),研究分析節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)、不同連線之間的關(guān)系,并利用一些網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)更加準(zhǔn)確地分析相關(guān)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系,以此來解釋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性特征。

    使用最多的分析指標(biāo)是網(wǎng)絡(luò)中心度,用于刻畫個體在網(wǎng)絡(luò)中所處位置的中心程度。在實(shí)際運(yùn)用中,網(wǎng)絡(luò)中心度可以度量節(jié)點(diǎn)在社會網(wǎng)絡(luò)中處于何種位置。已有文獻(xiàn)證明,節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心度越高,其在網(wǎng)絡(luò)中越具優(yōu)勢。巴杰等(Bajo et al.,2016)利用不同中心度測度指標(biāo),發(fā)現(xiàn)中心位置的公司在信息擴(kuò)散和信息提取方面更加高效[7]。艾爾·卡迪布等(El-Khatib et al.,2015)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)在獲取信息、控制其他個體方面更具優(yōu)勢[8]。

    上市公司社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度的高低實(shí)際上意味著企業(yè)是否位于社交媒體網(wǎng)絡(luò)的中心位置。對于某些具備位置優(yōu)勢的上市公司,所有信息必須通過它們才能傳遞給其他上市公司,由此可見,這些上市公司具有極大的資源優(yōu)勢。在上市公司的社交媒體網(wǎng)絡(luò)中,某企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)位置便可以描述為它在社交媒體網(wǎng)絡(luò)中的影響力和該企業(yè)與其他企業(yè)的距離關(guān)系。

    (三)上市公司違規(guī)行為的影響因素

    學(xué)術(shù)界對上市公司的違規(guī)行為做了大量研究。現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為,公司違規(guī)的主要因素包括外部環(huán)境、外部治理以及內(nèi)部治理。

    外部環(huán)境方面,主要探究宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)形勢、產(chǎn)品競爭等外部因素給公司違規(guī)帶來的影響。總體來看,外部環(huán)境的變化帶來壓力是公司違規(guī)的原因之一。波韋爾等(Povel et al.,2007)發(fā)現(xiàn),企業(yè)的違規(guī)動機(jī)與經(jīng)濟(jì)環(huán)境不是簡單的線性關(guān)系,在一定程度范圍內(nèi)呈現(xiàn)倒U型關(guān)系[9]。王等人(Wang et al.,2010)考慮投資者對行業(yè)的信心,發(fā)現(xiàn)投資者對公司所處行業(yè)的前景看好時(shí),公司違規(guī)傾向則會提高,但當(dāng)信念極高時(shí)反而會降低[10]。在產(chǎn)品競爭方面,滕飛等(2016)認(rèn)為,產(chǎn)品競爭越激烈,公司的違規(guī)傾向越高,但該違規(guī)行為被發(fā)現(xiàn)的概率反而越低[11]。

    外部治理方面,主要關(guān)注外部利益相關(guān)者對公司違規(guī)的影響。以往研究認(rèn)為,分析師、機(jī)構(gòu)投資者、媒體都可以起到外部監(jiān)督作用。鄭建明等(2015)研究發(fā)現(xiàn),分析師跟蹤帶來的監(jiān)督效應(yīng)可以降低公司業(yè)績預(yù)告違規(guī)的發(fā)生概率[12]。陸瑤等(2012)證明了機(jī)構(gòu)投資者的積極作用,認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者持股可以減少公司違規(guī)傾向同時(shí)提高違規(guī)被稽查的概率[13]。媒體關(guān)注也是重要的外部治理方式。周開國等(2016)觀察到媒體關(guān)注度越高,公司出現(xiàn)違規(guī)行為的概率越低[14]。

    內(nèi)部治理方面,主要關(guān)注股權(quán)結(jié)構(gòu)和董事特征對上市公司違規(guī)的影響。梁杰等(2004)研究認(rèn)為,財(cái)務(wù)舞弊與國有股份比重有正向關(guān)系,與股權(quán)集中度則為負(fù)向關(guān)系[15]。董事會層面,比斯利(Beasley,1996)認(rèn)為,董事會規(guī)模越大,公司財(cái)務(wù)造假概率越高[16]。阿格拉瓦爾和查達(dá)哈(Agrawal & Chadha,2005)則驗(yàn)證了擁有財(cái)務(wù)專業(yè)知識的獨(dú)立董事,財(cái)務(wù)違規(guī)概率更低[17]。全怡和陳冬華(2017)發(fā)現(xiàn),具有多元法務(wù)背景和豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的獨(dú)立董事,對公司違規(guī)傾向能夠產(chǎn)生抑制作用[18]。

    (四)文獻(xiàn)評論

    社交媒體網(wǎng)絡(luò)方面,現(xiàn)有文獻(xiàn)僅限于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度對股價(jià)崩盤的影響,尚未研究其對公司違規(guī)的影響。已有研究是將社會網(wǎng)絡(luò)分析方法運(yùn)用在不同領(lǐng)域,比如董事網(wǎng)絡(luò)、投資者網(wǎng)絡(luò)以及供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)??紤]到現(xiàn)在已有眾多上市公司開通了社交媒體賬號,并在這些社交媒體平臺中擁有大量用戶,因而用戶和上市公司就構(gòu)成了巨型信息網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中,不同上市公司具有不同的地位,擁有不同的網(wǎng)絡(luò)中心度。所以社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度的研究具有可行性。

    上市公司違規(guī)方面,總體來說,以往研究集中在違規(guī)后的監(jiān)督處罰效果、影響違規(guī)的因素、中國證券市場的監(jiān)管現(xiàn)狀等方面。對于外部媒體的治理止步于媒體關(guān)注,還未涉及從社交媒體網(wǎng)絡(luò)的角度對其進(jìn)行研究。本文從社交媒體網(wǎng)絡(luò)位置角度研究上市公司違規(guī)行為,可以為社交媒體對資本市場的輿論監(jiān)督作用提供新的補(bǔ)充。

    三、研究假設(shè)

    (一)社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度對上市公司違規(guī)的影響

    基于認(rèn)知心理學(xué)理論,對某一事物認(rèn)知是通過信息收集、加工、輸出以及反饋等階段完成的。其中,信息收集和加工是認(rèn)知的重要階段,也是決策的重要依據(jù)[19]。使用社交媒體對上市公司進(jìn)行關(guān)注和監(jiān)督的人群多為個體投資者,而個體投資者在信息搜集、加工的過程中,往往存在渠道受限、分析不全面等問題,因此會對其理性投資決策產(chǎn)生不利的影響。而社交媒體的出現(xiàn)有利于提升個體投資者的信息收集和加工的能力。

    首先,處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)往往受到眾多投資者的關(guān)注,有利于投資者聽取多方聲音,拓寬自身信息獲取渠道。比如,投資者投資某家公司的目的是獲得最大收益,所以往往許多投資者只關(guān)注公司的盈利性指標(biāo),而忽略其他同樣具有價(jià)值的信息。當(dāng)個人用戶通過社交媒體與其他來自不同城市、從事不同工作的網(wǎng)友暢所欲言,分享各自的觀察發(fā)現(xiàn)和互換信息時(shí),關(guān)注的范圍可能不再局限于單一的視角。并且社交媒體中往往存在一些意見領(lǐng)袖,即擁有一定粉絲數(shù)量和權(quán)威性的專業(yè)人士,可以給處于信息劣勢的群體提供更多參考意見,方便用戶更加全面立體地了解所投資的企業(yè)。顯而易見,處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心的公司往往受到更多外界關(guān)注,無論是個體投資者還是意見領(lǐng)袖的個數(shù)都會比其他公司高,上述所闡述的影響也會更加大。

    其次,處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)往往會受到更多投資者重復(fù)的關(guān)注,有利于投資者提高效率,提升自身信息處理能力。當(dāng)人們重復(fù)做一件事情后,人們對該事情的邊際付出會遞減,做事的效率會逐漸提高。例如,處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的公司,會受到眾多投資者長期的關(guān)注,這些投資者在長期關(guān)注中不斷提升自身的信息處理和分析能力及商業(yè)敏銳度,然后做出投資決策,并不斷試錯、糾錯,自然會形成一套更加高效、更加專業(yè)的投資體系和思維方式。借助社交媒體平臺,不同投資者還可以將這些長期積累的經(jīng)驗(yàn)分享給他人,共同提升投資決策效率。

    以往研究表明,衡量投資者信息獲取、處理行為優(yōu)劣程度的投資者信息能力是證券市場效率的微觀基礎(chǔ)[20]。投資者信息能力越高,市場效率越高[21]。隨著投資者信息獲取和加工能力的提升,一旦公司出現(xiàn)違規(guī)行為,眾多投資者能更加理性地識別,并提前或在事件公布之際及時(shí)做出投資決策,執(zhí)行用腳投票的權(quán)利,通過交易決策對公司的股價(jià)進(jìn)行調(diào)整,無形之中增加公司的違規(guī)成本。

    據(jù)此,本文提出以下假設(shè):

    假設(shè)H1:社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度越高的公司,未來出現(xiàn)違規(guī)現(xiàn)象的概率越低。

    (二)信息擴(kuò)散速度的作用

    通過社交媒體,投資者對處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置的上市公司,可以進(jìn)行橫向比較,并通過眾多的投資者節(jié)點(diǎn)傳遞信息[22]。積極有利的信息可以為公司帶來更加優(yōu)秀的股價(jià)表現(xiàn)、更加良好的聲譽(yù);但消極不利的信息會使公司股價(jià)一落千丈,名譽(yù)受損[23]。在社交媒體中的投資者可以借助輿論的力量,維護(hù)自身的權(quán)益?;ヂ?lián)網(wǎng)媒體具有傳播快、傳播成本低的特征,能夠加快公司信息擴(kuò)散的速度,擴(kuò)大公司因出現(xiàn)違規(guī)行為帶來的影響。為避免因自身違規(guī)帶來難以估量的損失,企業(yè)傾向于選擇規(guī)范自身行為,致力于正確合法地經(jīng)營,以降低違規(guī)行為發(fā)生的概率。

    當(dāng)上市公司處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)的中心時(shí),上市公司的違規(guī)信息在社交媒體網(wǎng)絡(luò)的助力下傳播更加迅速,在較短時(shí)間內(nèi)大幅提升信息的影響力,給上市公司帶來更多的不利影響。為了避免壞消息對公司帶來的多重打擊和額外隱性違規(guī)成本,公司選擇約束自身行為,因而處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置的公司會受到更好的輿論監(jiān)督。

    據(jù)此,本文提出以下假設(shè):

    假設(shè)H2:社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度越高的公司,由于信息擴(kuò)散速度越快,因而可以抑制上市公司違規(guī)行為。

    四、研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文以2011—2020年A股上市公司為研究樣本。參照已有研究成果[22],剔除當(dāng)年被標(biāo)記為ST、上市不足一年、已退市或暫停上市的公司樣本。同時(shí)還剔除了財(cái)務(wù)指標(biāo)無法完整獲取的樣本,最終得到2 291家公司、16 265個數(shù)據(jù)樣本(公司-年)。實(shí)際回歸時(shí),對連續(xù)變量進(jìn)行1%縮尾處理以剔除異常值影響。公司違規(guī)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。網(wǎng)絡(luò)中心度數(shù)據(jù)參照朱孟楠等(2020)[22]的方法,使用爬蟲程序(Python)爬取的東方財(cái)富網(wǎng)個股股吧中百萬條量級網(wǎng)友評論和用戶數(shù)據(jù),并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、分析后,再利用軟件Ucinet計(jì)算得到[22]。

    (二)變量定義

    1.網(wǎng)絡(luò)中心度

    對于網(wǎng)絡(luò)中心度的衡量已形成成熟的理論方法。根據(jù)社會學(xué)理論,網(wǎng)絡(luò)中心度體現(xiàn)了該節(jié)點(diǎn)在整體網(wǎng)絡(luò)中的影響力。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心度的詳細(xì)指標(biāo)有接近中心度、程度中心度、中間中心度以及特征向量中心度[24-25]。各個指標(biāo)的含義有所不同,但整體來說,中心度指標(biāo)越大說明個體在網(wǎng)絡(luò)中的地位越重要。

    為了計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo),首先需要構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò),將選為研究樣本的上市公司看作網(wǎng)絡(luò)中的一個個節(jié)點(diǎn),計(jì)算出節(jié)點(diǎn)之間的距離。針對上市公司在社交媒體中的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法,本文參考以往學(xué)者[22,26]的研究,使用共同用戶數(shù)方法構(gòu)建信息網(wǎng)絡(luò),具體方法如下。如果某網(wǎng)友某年在兩家公司的股吧中都是活躍用戶(將年發(fā)帖量大于10的用戶定義為活躍用戶),說明這兩家公司之間存在信息傳導(dǎo)路徑,可以認(rèn)為這兩家公司相互連接。網(wǎng)絡(luò)中不同公司之間的距離用共同在這兩家公司股吧上活躍發(fā)帖的網(wǎng)友數(shù)量的倒數(shù)表示。如果兩家公司之間的距離越短,也就是共同擁有的活躍網(wǎng)友數(shù)量越多,說明信息在這兩個節(jié)點(diǎn)之間傳導(dǎo)越容易。

    在計(jì)算出節(jié)點(diǎn)之間的距離后,接下來選取網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo),并利用軟件Ucinet計(jì)算出每個節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中心度。考慮回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用程度中心度(Degree)和接近中心度(Closeness)表示上市公司社交媒體網(wǎng)絡(luò)的中心度,定義如下。

    程度中心度(Degree)反映某節(jié)點(diǎn)除間接關(guān)系外在整個網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)的直接關(guān)系,表示該節(jié)點(diǎn)與其他所有節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系程度[27-28],計(jì)算公式如下:

    (1)

    其中,i、j分別代表公司i和公司j,若公司i和公司j相互連接,即公司i和公司j的股吧里有共同的活躍用戶,則Xij取1,否則為0?!苅≠jXij表示信息網(wǎng)絡(luò)中與公司i有直接連接關(guān)系的其他公司總數(shù)目。n為研究樣本中本年度的上市公司總數(shù),n-1表示將其標(biāo)準(zhǔn)化。

    接近中心度(Closeness)反映某節(jié)點(diǎn)到其他節(jié)點(diǎn)的距離,考慮了間接關(guān)系,體現(xiàn)該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)關(guān)系的質(zhì)量[29-30],計(jì)算公式如下:

    (2)

    2.上市公司違規(guī)行為

    對上市公司違規(guī)行為的衡量多采用是否違規(guī)來表示[31]。即若監(jiān)管機(jī)構(gòu)公告某上市公司違規(guī),則在該年度(以公告日期為準(zhǔn))對該公司的這一變量賦值為1,否則為0。

    為解決反向因果的問題,即排除因?yàn)楣镜奶幜P公告披露導(dǎo)致公司處于風(fēng)口浪尖(公司處于網(wǎng)絡(luò)的中心地位),本文采用下一年,即t+1時(shí)上市公司i是否違規(guī)的啞變量作為被解釋變量,記作Defaulti,t+1。

    3.控制變量

    參考以往學(xué)者[12,14,22,31-32]的研究,本文選擇公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)收益率、營業(yè)總收入增長率、市賬比、公司年齡、第一大股東持股比例、董事長與總經(jīng)理是否兩職合一、審計(jì)機(jī)構(gòu)是否為“四大”會計(jì)師事務(wù)所、審計(jì)意見是否為“非標(biāo)準(zhǔn)無保留意見”作為控制變量。另外,本文還控制了年份和行業(yè)固定效應(yīng)。

    本文所有變量定義見表1。

    表1 變量定義與計(jì)量口徑

    (三)模型設(shè)定

    為了檢驗(yàn)假設(shè)H1,社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度是否會影響上市公司違規(guī)行為,本文構(gòu)建以下回歸方程:

    (3)

    由于本文的被解釋變量是啞變量,所以選擇多元概率比回歸(Probit)模型。Defaulti,t+1表示上市公司下一年是否違規(guī),Centralityi,t為公司網(wǎng)絡(luò)中心度指標(biāo),包括程度中心度和接近中心度。Controlsi、t分別是控制變量。i、t分別表示企業(yè)和年份。Yeart、Indi為年份和行業(yè)固定效應(yīng)。εi,t為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

    五、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    本文對于所有的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果如表2所示。

    表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    在16 265個數(shù)據(jù)樣本(公司-年)中,發(fā)生違規(guī)行為的有1 901個數(shù)據(jù)樣本,占比約為11.690%。上市公司違規(guī)的平均值為0.117,標(biāo)準(zhǔn)差為0.326。程度中心度的平均值為0.132,標(biāo)準(zhǔn)差為0.141;接近中心度的平均值為0.439,標(biāo)準(zhǔn)差為0.387。由此可見,不同公司的社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度存在的差異較大??刂谱兞糠矫?,變量的分布與現(xiàn)有的研究成果相近。

    (二)回歸結(jié)果分析

    對式(3)模型進(jìn)行回歸分析,得到的結(jié)果如表3所示。

    表3 式(3)模型的回歸結(jié)果

    從回歸結(jié)果可以看出,當(dāng)對公司違規(guī)與程度中心度進(jìn)行回歸時(shí),在無控制變量的情況下,系數(shù)為-1.062,在1%的水平上顯著;在有控制變量的情況下,系數(shù)為-1.155,在1%的水平上顯著。證明了無論是否有控制變量,上市公司網(wǎng)絡(luò)中心度與公司違規(guī)均呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    從回歸結(jié)果可以看出,當(dāng)對公司違規(guī)與接近中心度進(jìn)行回歸時(shí),在無控制變量的情況下,系數(shù)為-0.137,在1%的水平上顯著;在有控制變量的情況下,系數(shù)為-0.112,在1%的水平上顯著。證明了無論是否有控制變量,上市公司網(wǎng)絡(luò)中心度與公司違規(guī)均呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    綜上,說明在控制其他因素的影響后,處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)的中心位置可以約束上市公司的違規(guī)行為,即驗(yàn)證了假設(shè)H1。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1.模型穩(wěn)健性

    考慮本文模型只能對發(fā)生違規(guī)并已公布的公司樣本進(jìn)行觀測,對于發(fā)生違規(guī)但未被監(jiān)察機(jī)構(gòu)稽查公布的公司樣本存在可能的遺漏。為了防止估計(jì)參數(shù)偏差影響研究結(jié)論,參考萬良勇等(2014)[33]的做法,選用部分可觀測(Bivariate Probit)模型,引入違規(guī)傾向(Default_tend*)和違規(guī)稽查(Default_detect*)兩個潛變量。前者表示公司i在年度t的違規(guī)傾向,后者表示公司i在年度t存在違規(guī)事實(shí)并被揭露的可能性。

    根據(jù)違規(guī)事件,將兩個潛變量轉(zhuǎn)化為虛擬變量Default_tend和Detect_detect:當(dāng)Default_tend*>0時(shí),Default_tend=1,否則Default_tend=0;當(dāng)Default_detect*>0時(shí),Default_detect=1,否則Default_detect=0。實(shí)際觀測的被解釋變量是上述兩個變量的乘積,即Default=Default_tend×Default_detect。為緩解互為因果的內(nèi)生影響,采用未來一期的違規(guī)傾向和違規(guī)稽查。構(gòu)建如下方程:

    (8)

    (9)

    表4是社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度對違規(guī)傾向和違規(guī)稽查的回歸結(jié)果?;貧w結(jié)果顯示,程度中心度在1%的水平上負(fù)顯著,接近中心度在1%的水平上負(fù)顯著。因此,處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)位置的中心度越高,公司的違規(guī)傾向越低,與本文之前的假設(shè)相符,再次驗(yàn)證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

    表4 部分可觀測模型回歸結(jié)果

    2.被解釋變量穩(wěn)健性

    借鑒以往學(xué)者[34-35]的研究,采用違規(guī)頻數(shù)(Default_freq)來表示被解釋變量,即用公司t+1年違規(guī)次數(shù)來衡量公司違規(guī)行為。同時(shí)由于被解釋變量變?yōu)榉秦?fù)整數(shù)數(shù)據(jù),應(yīng)采用負(fù)二項(xiàng)回歸進(jìn)行估計(jì)。得到的回歸結(jié)果見表5。

    表5 被解釋變量穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果

    從表5可以看出,在改變被解釋變量的計(jì)量方式后,網(wǎng)絡(luò)中心度的兩個指標(biāo)與公司違規(guī)頻數(shù)均在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),說明處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)的中心位置對上市公司的違規(guī)行為存在約束,與前文結(jié)論保持一致。

    (四)影響機(jī)制分析

    在資本市場中,分析師作為信息傳播者,在通過數(shù)據(jù)分析、實(shí)地調(diào)研等手段收集上市公司的各種信息后,會將信息轉(zhuǎn)換成投資者易于接受的方式,并通過報(bào)紙、電視、網(wǎng)絡(luò)、自媒體等媒介發(fā)表觀點(diǎn),向投資者傳播信息,從而加快了上市公司相關(guān)信息的擴(kuò)散速度。洪等人(Hong et al.,2000)指出,上市公司的分析師跟蹤人數(shù)越多,其信息擴(kuò)散速度越快[36]。劉星和陳西嬋(2018)認(rèn)為,分析師對上市公司的跟蹤,增強(qiáng)了向投資者傳遞信息的速度[37]。

    參考以往學(xué)者[12,37]的做法,本文用分析師跟蹤(Analyst)來衡量信息擴(kuò)散速度。具體計(jì)算方法為:對于每家上市公司,用跟蹤它的分析師總?cè)藬?shù)加1,然后取自然對數(shù)。為檢驗(yàn)信息擴(kuò)散速度是否為社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度抑制上市公司違規(guī)行為的影響機(jī)制,本文分別構(gòu)建了社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度與分析師跟蹤的交互項(xiàng)(Degree×Analyst、Closeness×Analyst),并進(jìn)行影響機(jī)制分析,回歸結(jié)果如表6所示??梢钥闯?,社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度的回歸系數(shù)均顯著為負(fù),社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度與分析師跟蹤的交互項(xiàng)的系數(shù)也均顯著為負(fù),也就是說,隨著信息擴(kuò)散速度的加快,社交網(wǎng)絡(luò)媒體中心度抑制上市公司違規(guī)的作用更加明顯。

    因此,在信息擴(kuò)散速度快的公司中,社交網(wǎng)絡(luò)媒體中心度約束上市公司違規(guī)行為的作用更強(qiáng),說明信息擴(kuò)散速度是社交網(wǎng)絡(luò)媒體中心度約束上市公司違規(guī)行為的影響機(jī)制,假設(shè)H2通過驗(yàn)證。

    表6 影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

    六、研究結(jié)論與政策建議

    (一)研究結(jié)論

    本文將社會網(wǎng)絡(luò)分析方法運(yùn)用在上市公司違規(guī)的研究中,研究處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置是否對企業(yè)的違規(guī)行為有約束作用。本文首先對東方財(cái)富網(wǎng)股吧論壇的評論數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取,在獲取百萬條量級的數(shù)據(jù)后對其進(jìn)行清理、分析,然后計(jì)算出2011—2020年中國A股上市公司的網(wǎng)絡(luò)中心度,再結(jié)合公司其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),對公司的社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度與其違規(guī)行為做全樣本回歸。同時(shí)為了探究社交媒體網(wǎng)絡(luò)位置對上市公司違規(guī)行為影響的作用路徑,引入信息擴(kuò)散速度與社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心度的交互項(xiàng),研究社交媒體網(wǎng)絡(luò)位置對上市公司的影響機(jī)制。綜上,本文得出如下結(jié)論:

    第一,公司所處社交媒體中心位置的差異會影響公司未來的違規(guī)行為。處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置的公司,未來發(fā)生違規(guī)行為的概率較低。

    第二,在討論社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置抑制上市公司違規(guī)行為的作用路徑時(shí)發(fā)現(xiàn),增加信息擴(kuò)散速度是其中的影響路徑之一。其可以使上市公司的違規(guī)成本增加,從而起到抑制公司違規(guī)行為發(fā)生的作用。

    以上結(jié)論符合實(shí)證邏輯,具有一定穩(wěn)健性??偠灾疚膹男碌囊暯茄芯可鲜泄具`規(guī)的影響因素,研究結(jié)果表明,中國社交媒體用戶具有一定的信息挖掘和市場監(jiān)督功能,可以降低信息不對稱問題;處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心的企業(yè),由于違規(guī)成本的增加,未來發(fā)生違規(guī)行為的概率也會減少。本文對有效防范金融風(fēng)險(xiǎn)和促進(jìn)資本市場健康有序、穩(wěn)定長遠(yuǎn)的發(fā)展具有一定參考意義。

    (二)政策建議

    根據(jù)以上研究,本文提出以下政策建議:

    第一,基于社交媒體平臺在資本市場中產(chǎn)生的有益作用,媒體平臺應(yīng)努力為投資者提供更加安全可靠的信息平臺和表達(dá)渠道,進(jìn)一步發(fā)揮社交媒體的監(jiān)督作用。社交媒體平臺應(yīng)進(jìn)一步完善功能,通過多元化渠道為投資者的信息獲取與交流提供便捷,確保信息擴(kuò)散的廣度和速度,以更好地抑制上市公司的違規(guī)行為。媒體平臺還應(yīng)借助相關(guān)技術(shù)來識別不實(shí)信息,正確引導(dǎo)用戶合法合規(guī)使用網(wǎng)站,打造安全有序的線上交流平臺。

    第二,監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)針對上市公司創(chuàng)新性地構(gòu)建全新統(tǒng)一平臺,進(jìn)一步融合公司內(nèi)部治理、官方監(jiān)管、外部治理等多元監(jiān)督力量。盡管現(xiàn)在已有深交所“互動易”和上交所“上證e互動”為代表的官方平臺為投資者搭建與上市公司溝通的橋梁,但上述平臺的信息質(zhì)量仍有待提高。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)做好規(guī)章制度完善工作和投資者教育工作,建立更加完善的監(jiān)督考核機(jī)制和創(chuàng)新性功能,增加平臺用戶規(guī)模,進(jìn)一步發(fā)揮平臺信息傳遞功能,調(diào)動投資者積極性并發(fā)揮其市場監(jiān)督能力。

    第三,上市公司應(yīng)加強(qiáng)自我約束,積極接受外界監(jiān)督。各大上市公司應(yīng)根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)準(zhǔn)則,切實(shí)落實(shí)自身經(jīng)營的合法合規(guī)?;谏缃幻襟w為外部監(jiān)督帶來新的力量,本文結(jié)論也驗(yàn)證了處于社交媒體網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)具有更好的公司治理表現(xiàn),上市公司可以適當(dāng)?shù)亻_通官方的社交媒體賬號,利用新模式與外部的中小投資者及時(shí)溝通、答疑解惑。主動接受外部的監(jiān)督,讓投資者更深刻地認(rèn)識公司并形成理性投資預(yù)期,有利于公司股價(jià)估值更加穩(wěn)定合理。

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