绩优公司在社交媒体中披露了更多信息吗？——来自深交所“互动易”的证据

王　冰　潘　琰

(1.福建江夏学院 会计学院，福建 福州　350108；2.福州大学 经济与管理学院，福建 福州　350116)



绩优公司在社交媒体中披露了更多信息吗？
——来自深交所“互动易”的证据

王冰1潘琰2

(1.福建江夏学院 会计学院，福建 福州350108；2.福州大学 经济与管理学院，福建 福州350116)

以2014年前上市的创业板公司为样本，以投资者聚集的深交所“互动易”作为社交媒体自愿披露的平台，以披露的数量代表披露水平，实证研究了社交媒体自愿披露与公司业绩和关注度的关系。结果表明：业绩差的公司为影响短期股价披露了更多信息；在控制了自愿披露水平后，即在相同的披露水平情况下，业绩好的公司会比业绩差的公司获得更多投资者关注，披露效率也越高；关注度对绩优公司的自愿披露有正向作用，绩优公司的关注度越大，其自愿披露的数量越多。

社交媒体；自愿披露；公司业绩；投资者关注

一、引言

随着社交网络和移动互联网时代的到来，越来越多的上市公司开始运用微信、微博等新媒体进行自愿信息披露。早在2013年深交所借鉴微博的形式推出了“互动易”平台，2014年进一步推出了“互动易”手机APP客户端，之后在2015年9月又发布了“互动易”的公司端APP。截至2015年9月投资者提问数达到146.1万条，公司平均回复时间从3天缩短至几个小时之内。可见，“互动易”已经渐渐被上市公司和投资者所接受，成为上市公司与投资者零距离沟通和补充性自愿信息披露的重要平台和渠道。

国外的许多研究都认为公司为了减少在“柠檬市场”中折价，自愿披露信息，尤其是绩优公司愿意多披露信息以区别绩差公司(Schrand and Walther,2000)[1]。但是，我国学者却发现，在我国监管环境较弱、信息造假成本低、投资者不够成熟的情况下，绩差公司却披露了更多信息(唐跃军等，2008)[2]。对于公司业绩与自愿披露的关系，至今仍有争议。新的自愿披露平台社交媒体出现以后，其可以使上市公司以更低的成本披露信息，上市公司在上面广泛的进行信息发布，那么是否绩优公司更愿意在上面披露更多信息？影响公司在社交媒体上自愿披露的因素有哪些？这些问题至今研究甚少。笔者通过研究深圳证券交易所推出的社交媒体——“互动易”平台，以创业板公司为样本，考察了他们在“互动易”上回答投资者提问的情况。以回答数量多少代表其在社交媒体上自愿披露的意愿和程度，研究了公司业绩与自愿披露程度的关系，并进一步研究了投资者关注与公司业绩的关系。

笔者的贡献主要有：第一，以前对自愿披露的研究多在公司报告中的自愿披露内容上，笔者选择以“互动易”为对象，开创了新的视角。第二，在社交媒体的研究中，学者们多集中在研究投资者之间的信息传播，笔者从公司的角度研究了公司主动回答投资者提问的情况，拓展了研究范围。第三，研究结论认为，在我国，绩差公司为了影响投资者行为，在社交媒体上披露了更多信息，扩充了公司业绩与自愿信息披露关系在社交媒体渠道的研究。第四，信息披露越多的公司吸引了更多的关注量，说明通过社交媒体披露信息能提升公司信息披露的范围，为公司进行社交媒体信息披露决策提供了依据。

二、理论分析与假设提出

信息经济学理论认为，投资者和管理者之间的信息不对称导致委托-代理问题，信息披露可以减少信息不对称。但已有研究认为信息披露需要成本，公司会在成本和收益间进行权衡以决定是否发布信息(Verrecchia and Weber,2006)[3]。社交媒体信息披露的成本低，公司会利用这种低成本方式披露信息。然而，学者们对其研究多集中在网络留言板、股吧和微博等上面传播的投资者交流信息，很少涉及公司披露的信息(董大勇等，2011；Chen et al，2013)[4][5]。

自愿信息披露的动机来源于管理层的利益(程新生等，2015)[6]，自愿信息披露与公司财务业绩之间的关系有着两种不同的分析思路。一种是基于资本市场交易假说理论，他们认为绩优公司为了区别于其他公司，降低融资成本，提升市场流动性，获取更多资源，会披露更多信息以消除逆向选择，减少信息不对称(Healy and Palepu，2001)[7]。尤其是在资本市场效率较高的情况下，绩优公司的管理者为达到自身利益最大化，会披露较多信息以提升公司股票价值(张宗新，2005)[8]。如当公司需要发行证券融资时，为了证券卖个好价钱，会提高信息披露水平(Diamond，1991；Lang and Lundholm，1996)[9][10]。股票薪酬假说则认为当公司管理者受益于股票薪酬计划时，倾向于在公司业绩好时，多披露信息，尤其是当其想要卖出公司股票时，愿意披露更多信息(Noe 1999)[11]。基于以上分析可提出假设1a。

假设1a：其他条件不变时，公司业绩越好，自愿披露程度越高。

另一种分析思路基于控制权争夺假说理论，他们认为绩差公司的管理层害怕被接管和替换，倾向于披露更多信息以自辩，降低被收购风险，维护企业声誉。尤其当自愿信息披露较难鉴证时(Dhaliwal et al.，2011)[12]，业绩不好的公司的管理层为了降低诉讼成本和被收购风险，会提前披露坏消息，并披露更多信息以防股价被低估(Skinner，1997)[13]。专有成本假说理论则认为业绩好的公司害怕披露的专有信息被竞争者利用，因此会隐藏一些消息，自愿披露的信息较少(Berger and Hann，2007)[14]。在我国，监管和法律较为薄弱、违规处罚成本较低的情况下，绩差公司管理者为了自身利益，提高信息披露频率，并选择性披露大量模糊甚至虚假的质量差的信息以误导投资者(程新生等，2011)[15]。由于“互动易”是投资者聚集的平台，成本较低，业绩较差的公司会选择通过以回答问题的形式披露更多信息，引起投资者注意，达到管理层的目的。基于以上分析，提出备择假设1b。

假设1b：其他条件不变时，公司业绩越差，自愿披露程度越高。

行为金融理论认为由于投资者的时间和精力是有限的，他们只有有限的信息处理能力，所以倾向于关注那些能够引起其关注的股票，绩优公司在市场上有良好的业绩表现，因此会受到高度关注(Abody et al.，2010)[16]。价值分析理论也认为业绩好的公司，其股价表现较好，会吸引更多投资者，投资者也更关注具有好消息的公司(王磊、孔东民，2014)[17]。因此，业绩好的公司有更多投资者进行长期跟踪。长期投资者更关心业绩优秀的公司，而不是像短期投资者一样频繁更换公司。因此提出假设2。

假设2：其他条件不变时，公司业绩越好，投资者关注越多。

公司管理者会对投资者的反应做出反应，越多的投资者对其披露的信息关注时，他越会披露更多信息。这种激励作用在绩优公司上表现更强烈，因为绩差公司是为了吸引短期投资者注意而披露更多信息，绩优公司则有动力去选择培养稳定的投资者群体。因此，如果有更多关注时，他会披露更多信息，投资者的行为对其有激励作用。基于以上分析提出假设3。

假设3：其他条件不变时，投资者关注多的绩优公司，自愿披露程度高。

三、样本选择与研究设计

1、样本来源

鉴于业绩数据的完整性，笔者选取了2014年之前上市的创业板公司作为样本。相对于其他上市公司，创业板公司相对较小，主流媒体关注较少，他们更有动力在互动平台上通过问答的形式披露信息，影响投资者决策。扣除被“温氏股份”合并的“大华农”后，样本公司一共354家。互动问答回复数和关注量数据来自深交所“互动易”投资者平台和同花顺软件的“投资者互动”栏目；财务数据和公司治理数据来自于同花顺iFinD和wind数据库。统计软件采用SPSS21和Excel。

2、变量定义

根据上述分析，参考同类研究，设置的变量如表1所示。回复数为深交所“互动易”平台上公司回复数量总和，观测期从2014年4月1日至2015年10月31日为止。被关注数为“互动易”上每个公司的关注量，取数时间为2015年10月31日。笔者选择总资产收益率作为公司业绩的代理变量。参考前人的研究成果(张学勇和廖理，2010；Beasley，1996 ；崔学刚，2004；张正勇等，2014)[18][19][20][21]，笔者控制了其他影响自愿披露的因素。公司规模、财务杠杆和营运能力，分别选取资产总额、流动比率和总资产周转率作为代理变量。公司内部专有信息和信息不对称程度方面设置无形资产作为代理变量。还控制了公司治理因素，股权集中度和董事会规模分别用前十大股东持股比例和董事会成员人数作为代理变量。不同控制权的公司由于治理机制不同，也会产生不同的自愿披露水平，因此笔者还控制了公司所有权属性，如果是国有上市公司设为1，否则为0。考虑到“互动易”是回复数，股东人数多提问的可能也会相应增多，因此设置了股东人数作为控制变量。另外，投资者在买入了下跌的股票时，由于心理作用，更容易向公司提问，因此笔者还控制了股票涨跌情况，采用观测期间还权后公司股价日平均算术涨跌幅作为代理变量。设置了行业虚拟变量，按照《新证监会行业分类标准》将354家公司分为4类(如表2所示)，以四个虚拟变量进入回归方程。由于计算机制造业和信息服务业可能会对新的信息披露形式的接受程度更高，笔者将计算机、通信和其他电子设备制造业分为第一类，其他制造业为第二类，信息传输、软件和信息技术服务业分为第三类，其他行业归为第四类。财务指标采用2014年年报数据，前十大股东持股比例用2015年三季报数据，股东数量取数时间为2015年10月31日，董事会规模和公司属性来自同花顺iFinD数据。

表1　变量描述

表2　行业分类

3、模型设计

为了研究自愿信息披露和关注量与业绩的关系，根据前人研究成果和上述分析，建立以下三个模型：

DIS=β0+β1×ROA+β2×NOA+β3×ASS+β4×FR+β5×TAT+β6×top10+β7×Bsize+β8×SOE+β9×Nub_S+β10×Int_A+β11×Up_D+∑Ind+ε

(1)

DIS=β0+β1×ROA+β2×ROA×NOA+β3×ASS+β4×FR+β5×TAT+β6×top10+β7×Bsize+β8×SOE+β9×Nub_S+β10×Int_A+β11×Up_D+∑Ind+ε

(2)

NOA=β0+β1×ROA+β2×DIS+β3×ASS+β4×FR+β5×TAT+β6×top10+β7×Bsize+β8×SOE+β9×Nub_S+β10×Int_A+β11×Up_D+∑Ind+ε

(3)

模型1在控制了关注量指标、其他重要的财务指标、公司治理特征和其他影响因素后，考察公司业绩对自愿信息披露的影响情况；模型2在模型1的基础上引入了投资者关注与公司业绩的交叉乘积项替代关注量指标，考察投注者关注和公司业绩的共同作用对自愿披露的影响情况；模型3在控制了自愿披露程度和其他影响因素后，考察公司业绩对投资者关注量的影响情况。

四、实证结果

1、描述性统计和相关分析

描述性统计结果如表3所示，354家公司在2014年4月1日至2015年10月31日之间通过回复问答的形式平均自愿披露了700条信息，最多的达3119条，最小的才139条；2014年总资产收益率平均6.43%，总体创业板公司的业绩并不是太好，最高为28.76%，最低为-30.41%；公司总资产平均18.62亿元，规模最大的公司有113.7亿元，最小的规模只有3.15亿元；流动比率均值4.39，总体短期财务结构较好，最高的达78.41，最低的只有0.38，差距悬殊；总资产周转率平均为52.12%，最大629.13%，最小为5.46%，差距较大；前十大股东持股比例均值59.79%，最集中的达到84.92%，最分散的为22.88%；董事会规模平均有近8人，最多的14人，最少的5人；投资者关注量平均为157个，最大的关注量达1412个，最少的只有33个，各公司对投资者的吸引情况差距较大；股东人数平均2.21万人，最多的股东数18.64万人，最少的只有0.36万人；无形资产平均有9310万元，最大的达33.385亿元，最少的没有无形资产；观测期全部公司股价平均跌了31.37%，最大的涨幅217.01%，最低的跌了93.69%。

表3　描述统计量

对各变量进行了Pearson相关性分析如表4所示，结果发现：就回复数来看，与ROA负相关，这与假设1b的预测结果一致，但结论并不显著；与公司总资产和流动比率显著正相关，说明规模越大，短期财务越稳健的公司自愿披露越多，与前人的研究结论一致，规模大的公司为解决更为复杂的环境和信息不对称程度，需要披露更多信息；与总资产周转率和前十大股东持股比例显著负相关，显示营运管理水平越高、股权越集中的公司自愿披露越少，可见，股权分散的公司为解决更为复杂的治理结构披露了更多信息；与董事会规模正相关但不显著；与投资者关注量、股东人数和无形资产总额显著正相关，说明投资者关注越多、股东越多、无形资产越大，公司自愿披露越多；与平均涨跌幅负相关，通过了5%的显著性水平，说明跌幅越多的公司，投资者由于担心和害怕等心理作用，可能提出了更多的问题，而公司管理层可能为了让投资者对公司有信心，维持公司的股票价格，回复了更多信息。就关注量指标来看，与总资产显著正相关，显示公司规模越大，关注人数越多；与前十大股东持股比例显著负相关，说明股权越集中，关注量越少；与股东人数和无形资产总额显著正相关，显示股东人数越多，无形资产越大，关注者越多；与观测期平均涨跌幅显著负相关，说明跌幅越大的公司，关注量越多；与其他变量相关性的显著性不高。

表4　Pearson相关系数矩阵

注：***、**、* 分别表示在0.01、0.05和0.1水平(双侧)上显著相关。

2、回归结果分析

在控制了其他变量的影响后，回归情况如表5所示。由模型1可知，采用ROA作为业绩评价的代表时，在控制了关注量、公司总资产、流动比率、总资产周转率、前十大股东持股比例、董事会规模、公司属性、股东人数、无形资产、观测期平均涨跌幅和行业后，ROA与互动平台回复数负相关，且通过了1%的显著性检验。表明业绩越差的公司披露了越多信息、较好的公司反而披露的信息较少，说明在低成本的信息披露渠道上，绩差公司披露了更多信息，验证了假说1b。从其他变量来看，回复数与关注量正相关，通过了1%的显著性检验，说明越多投资者关注的公司披露了越多信息。总资产与回复数正相关，通过了5%的显著性检验，说明资产越多的公司披露了越多信息。流动比率的系数为正，且通过了1%的显著性水平，说明流动比率越高的公司披露了越多的信息。总资产周转率的系数为负，通过了10%的显著性水平，说明周转率越低的公司披露了越多信息。前十大股东持股比例系数为负，且通过了1%的显著性水平，说明股权越集中，信息披露越少，这与前人研究的结论并不一致，说明在我国，分散的持股结构更有利于自愿信息披露。公司属性系数为负，且通过了5%的显著性水平，说明国有公司披露的信息较少。无形资产的系数为负，且通过了1%的显著性水平，基于专有成本假说，无形资产一般为公司不可了解资产，其可代表专有成本和信息不对称程度，说明公司的专有成本和信息不对称程度越高，公司自愿披露信息越少。另外，董事会规模、股东人数和平均涨跌幅都没有通过显著性检验。

在模型2中，ROA的系数依然显著为负，与上面的结论一致，说明总体上业绩差的公司披露了更多信息。公司业绩与关注量的交叉乘积项系数为0.101，与被解释变量自愿披露数量显著正相关，说明在控制了其他变量的影响因素后，投资者关注程度会正向影响公司业绩对信息披露的影响，即在业绩越好的公司在关注度越多的情况下自愿披露了更多的信息。

根据模型3的回归结果，发现在控制了上述因素和回复数后，公司互动平台的关注量与公司业绩正相关，且通过了1%的显著性水平，说明公司业绩好会吸引投资者关注。回复数的系数为正，通过了1%的显著性水平，说明公司回复越多，被投资者关注的就越多，公司在互动平台上的付出得到了投资者关注作为回报。流动比率系数为正且通过了10%的显著性检验，说明短期流动性好的企业受投资者关注。公司属性变量系数为正且通过了1%的显著性检验，说明国有企业受投资者关注较多。股东人数的系数显著为正，说明股东人数越多关注量越多。无形资产系数为正，且通过了1%的显著性检验，无形资产越多的公司越受到投资者关注。

表5　回归检验结果

注：括号内为t值；***、**、* 分别表示在0.01、0.05和0.1水平(双侧)上显著。

3、稳健性检验

为了检验结论的稳健性，笔者采用ROE和最近三年净利润平均复合增长率代替ROA进行回归检验，实证结果都一致的支持了结果(限于篇幅，该检验未附文中)。另外，所有变量的VIF值都低于2.5，说明其不存在明显的多重共线性。

五、结语

以创业板上市公司为样本，利用深交所“互动易”平台披露的数量为公司自愿披露的代理变量，研究了社交媒体的自愿披露与公司业绩和投资者关注的关系，结果发现：第一，在控制了关注量等其他影响因素后，公司业绩与社交媒体自愿披露存在显著负相关关系，即业绩越差的公司在社交媒体上披露了越多信息。第二，在控制社交媒体自愿披露等其他因素后，投资者关注与公司业绩正相关，即业绩越好的公司受到的关注越多。第三，在控制了公司业绩等其他因素后，投资者关注量越大的公司，披露了越多的信息。

笔者的结论拓展了自愿信息披露在社交媒体上的研究。绩差公司可能会为了自身利益，通过多披露信息达到自己的目的，提示监管部门对社交媒体要加强监管，不能让其沦为绩差公司操纵股价的帮凶。而业绩好的公司被关注更多，并且其披露信息的效率更高，由于短期投资者一般只提问，对公司关注的多为长期跟踪的投资者，这说明长期投资者对绩优公司的关注较多。这一结论启示绩优上市公司应该更多的使用社交媒体披露信息，以使得自己的信息被更广泛的投资者获得，监管部门也应进一步鼓励上市公司在社交媒体上披露信息，提高信息披露水平，减少投资者间的信息不对称。

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(编辑：周亮；校对：余华)

Have Good Performance Companies Disclosed More on Social Media——Evidence on Shenzhen Stock Exchange“Interactions”

WANG Bing1PAN Yan2

(1.SchoolofAccounting,FujianJiangXiaUniversity,FuzhouFujian350108;2.SchoolofEconomics&Management,FuzhouUniversity,FuzhouFujian350116)

This paper selects companies listed before 2014 as sample，and does an empirical research on the relationship anong low cost social media voluntary disclosure, corporate performance and investor attention. The results show that in the Shenzhen“interactions”, companies of poor performance disclosed more information, and more voluntary disclosure can attract more attention. After controlling the level of voluntary disclosure, good performance company received more attention. After controlling other factors, found that good performance and getting more attention company voluntary disclosed more. Research conclusions show that in our country, companies of poor performance disclosed more on social media, and can attract more attention. But in the same level of disclosure, good performance companies get more attention and attention degree has positive effect to the voluntary disclosure of good performance companies.

social media; voluntary disclosure; company performance; investor attention

10.16546/j.cnki.cn43-1510/f.2016.04.006

2016-04-14

国家软科学基金项目“微内容冲击、上市公司信息披露与投资者保护”(项目编号：2014GXS4D116) 、福建省教育厅A类项目“公司治理特征、自愿信息披露质量与新股定价效率研究”(项目编号：JAS14313)、福建省社会科学规划重大项目“‘互联网+’背景下福建企业转型升级的财务风险控制研究”(项目编号：FJ2015JDZ048)

王冰(1977-)，男，湖南长沙人，福建江夏学院会计学院副教授，博士，研究方向：公司财务

F832.5 ；F275

A

2095-1361(2016)04-0040-07