新媒体信息披露对民营企业融资成本的影响研究

王卫星　左哲　张佳佳

【摘 要】 新浪微博等新媒体的迅猛发展，有利于民营企业与利益相关者之间信息的双向沟通，弥补了传统信息披露媒介成本高、时效性差的缺陷，减缓信息不对称，从而降低企业的融资成本。文章通过手工收集新浪微博中小板民营上市公司官微发布的信息，同时运用CSMAR数据库、WIND数据库、RESSET数据库的相关数据，探寻新媒体信息披露对民营企业融资成本的影响。研究发现，我国中小板民营上市公司官微注册数逐年递增，官微披露信息从“数量至上”转向“质量至上”。实证结果表明，企业微博信息披露数越多，其股权融资成本越低，而图片类信息对降低其股权融资成本有显著作用。债务融资方面，虽然整体上微博信息披露数对降低债务融资成本没有显著作用，但是图片、视频、音乐、短链类信息的披露在一定程度上有利于降低企业债务融资成本。

【关键词】 新媒体； 民营企业； 信息披露； 融资成本

【中图分类号】 F234.4 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）19-0128-09

一、引言

民营企业对国民经济发展起着重要的推动作用。随着创业板、新三板市场的完善和发展，民营经济在资本市场获得了越来越多的关注，股东、债权人等利益相关者对其信息的需求也越发多元化，既有反映经济效益的财务信息，也包含反映企业未来发展能力的非财务信息，它们相辅相成、互相补充，不仅为利益相关者做出正确投资决策提供重要参考，而且将影响企业未来的融资、经营活动。

信息透明度对企业融资成本有着重要影响[ 1 ]。企业通过信息披露减少与投资者、债权人等的信息不对称，降低利益相关者间对企业的风险评估值，从而缓解融资约束[ 2 ]。但这些研究往往基于公司定期或临时公告、电话会议、专业报刊等传统信息披露媒介，利益相关者很难及时全面地获取所需信息。随着信息技术的发展，微博、微信等网络新媒体以其平台信息的即时性、广泛传播性和互动性，逐渐成为个人和组织传播信息的重要平台。企业是否充分利用新媒体进行信息披露？新媒体信息披露对提升企业形象、获得投资者认同、降低企业融资成本是否有所帮助？这些问题都亟待学术界关注和研究。

因此，笔者以新浪微博作为企业信息披露的新媒体，在社会交换理论的基础上分析中小板民营上市公司通过官微披露信息的总数和图片信息、視频信息、音乐信息、短链信息四种披露形式的信息数占披露信息总数之比对民营企业融资成本的影响。本文的主要贡献在于：从网络新媒体这个全新视角研究信息披露对民营企业融资成本的影响，既丰富了企业信息披露的研究内容，也创新了民营企业融资成本的研究。

二、文献回顾和评论

信息披露是影响企业融资成本的重要因素[ 3 ]。国内外学术界关于信息披露与企业融资的研究主要涉及两个方面。一是信息披露内容的相关研究。企业在信息披露时可选择财务信息，如盈余信息、会计信息等，也可选择非财务信息，如CSR信息、内部控制信息[ 4 ]、环境信息[ 5 ]、知识资本信息等。二是信息披露对企业融资的影响研究。信息披露质量的提升将缓解企业面临的融资约束[ 6 ]，帮助企业获得更多的股权和债务融资机会[ 7 ]，提高融资能力，对降低股权和债务融资成本起到积极作用。这些信息主要通过年度报告、季度报告、投资者关系公告等传统媒介进行披露[ 8 ]。

网络新媒体的涌现为企业信息披露提供了新的媒介，但是现有相关研究文献并不多，有很多问题值得学术界探讨研究[ 9 ]。网络新媒体的种类繁多，主要包括Facebook、Twitter、微博、微信等，它们把现实中“一对一”的交流模式发展成“网状”的互动空间，快速高效地传播平台上的各种信息[ 10 ]。企业利用博客、论坛、聊天软件等工具在社交网站上进行信息披露，通过与企业间的供应链进行双向信息传导，可以提高产品服务质量，提升竞争力[ 11 ]。Blankespoor等分析发现，公司通过传统媒体和新媒体同时披露信息可以显著降低股票的买卖差价，提高股票流动性，降低信息不对称程度[ 12 ]。Liu Zilong等从金额、深度、诚信度、意图四个维度探讨在中国微博环境下，企业披露信息产生的成本和社会效益，研究发现自愿性信息披露促进企业建立和维系社会关系，并有利于降低投资者对企业的感知风险[ 13 ]。Nuria Romero认为社交网络具有易于管理和高增长潜力的优势，可以最大程度地提升企业的经营效率，并最大限度地降低行业整体成本[ 14 ]。

总结国内外已有文献，虽然对微博、Twitter等新媒体的探讨逐渐增加，但主要侧重平台互动内容对企业销售业绩、成长能力和股价等的影响，很少分析企业通过新媒体披露信息后所产生的经济效益，特别是民营企业。由此，本文希望从媒介这一视域补充信息披露对民营企业融资成本影响的相关研究。

三、研究假设

资本成本理论认为，信息披露和融资成本之间负相关。在不完全信息情形下，投资者只有对公司充分了解后，才会将其纳入最优投资组合，但信息传递的过程必定会产生一定的成本，例如收集和处理数据的成本以及信息传导成本[ 15 ]。此时，企业自愿性信息披露就为投资者了解和判断企业经营表现提供了有效途径，高水平的信息披露通过减少信息不对称，能够减少投资者搜集非公开信息的可能，进而降低企业的风险评估水平，影响投资者的必要报酬率，即融资成本[ 16 ]。而社会交换理论（SET）指出，在社交媒体平台，企业信息披露的最主要动机是获取净社会效益，并体现在降低企业与投资者的交易成本上。

在实证方面，Hail等[ 17 ]分别以加拿大、瑞士、英国等欧洲国家的上市公司为样本，得到信息披露与融资成本之间负相关的结论。上述研究方向也被大量地应用在新兴经济体，比如巴西、马来西亚[ 18 ]、中国等，且都表现出信息披露和融资成本显著负相关关系。

因此，提出如下假设：endprint

H1：我国中小板民营上市公司信息披露与融资成本之间存在负相关关系。

由于微博信息种类繁多，更新速度较快，大部分网民只能一目十行①。此时，相对直观的图片、视频等信息就能快速吸引他们的注意，这类信息占信息总数的比例越高，对企业的宣传作用越强，将影响利益相关者对企业的信用评级，从而影响企业的融资成本。根据新浪微博的搜索功能，平台信息可分为图片信息、视频信息、音乐信息、短链信息四种类别，各类信息下的用户点赞、评论、转发的数量存在差异，对企业融资成本的影响也不尽相同。

因此，提出如下子假设：

H1a：我国中小板民营上市公司图片信息披露占比与融资成本之间存在负相关关系。

H1b：我国中小板民营上市公司视频信息披露占比与融资成本之间存在负相关关系。

H1c：我国中小板民营上市公司音乐信息披露占比与融资成本之间存在负相关关系。

H1d：我国中小板民营上市公司短链信息披露占比与融资成本之间存在负相关关系。

四、研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文以中小板民营上市公司为研究对象，手工收集2011—2016年共计15 954条微博数据，其余所需数据来自CSMAR数据库、WIND数据库、RESSET数据库。

选用新浪微博作为新媒体代表的原因在于：根据美通社的相关统计，民营企业使用新媒体的比例最高，占所有企业类型的48.4%，这些民营企业中67%选择在新浪微博开设官微。其目的主要用于提高媒体曝光度、增加品牌知名度（约占91%）和获取新客户投资者（约占71%）②，但还没有将微博作为企业与投资者、债权人等利益相关者沟通的重要渠道，可见民营企业对新媒体的应用还需要进行更深层次的研究。

新浪微博自2009年创立以来，在2009年、2010年注册的中小板民营上市公司数仅为55家，且很多微博数据已经丢失，对回归结果将造成影响，基于此原因将样本区间控制在2011年1月1日至2016年12月31日。为降低异常值对模型结果的影响，对各变量进行1%水平的Winsorize处理，并用行业平均值替代缺失的数据（涂姣，2012）。

（二）变量设计

1.衡量股权融资成本

一些实证文献提出了估计股权融资成本的几种方法，它们多是在Feltham & Ohlson（1995）估值模型上的创新，比如Brav等（2005）。这些估计方法需要每股收益、股息、股息增长率等预测的数据，但在中国的证券交易市场这些数据无法获得，所以选用另一种方法，即CAPM框架来计算股权融资成本，此方法也被Hearn（2010）应用到其他相关研究以估计股权融资成本，具体公式如下：

其中，无风险利率（Rft）对应于2011—2016年的一年期国债利率，预期的市场回报率（Rmt）为2011—2016年底的平均市场回报率，而系统性风险系数（？茁it）来自各公司每年的市场模型Rit=？琢0+？琢1Rmt+？着it，需要测试2011年1月1日—2016年12月31日至少48周的返回意见。

2.衡量债务融资成本

我国对于债务利息没有进行类别区分，由此沿用Pittman & Fortin（2004）衡量債务融资成本的方法，具体公式如下：

债务融资成本（Costdebtit）=

其中，利息支出、短期负债、长期负债的数据来自上市公司年度资产负债表中对应科目的期末余额。短期负债包含短期借款和一年内到期的长期借款，长期负债则包含长期借款、应付债券、长期应付款和其他长期负债。

3.自变量

模型中五个自变量，信息披露变量（Disc）是企业i年到t年微博信息披露数量的自然对数，反映企业信息披露的整体情况；图片信息披露占比（PDisc）、视频信息披露占比（VDisc）、音乐信息披露占比（MDisc）和短链信息披露占比（LDisc）等于官微披露的各类信息数占披露信息总数的比值，反映四种类别信息的披露状况。

4.控制变量

模型中包含六个控制变量，其中市值账面比（MTBV）、市值（MC）仅影响企业股权融资成本，债务期限结构（DC）仅影响企业债务融资成本。市值账面比（MTBV）表示公司未来的增长机会，等于i年到t年股票的市场价值和股票账面价值之间的比率，并与股权融资成本负相关[ 19 ]。MC是企业i年到t年市值的自然对数，财务理论认为，市值与股权融资成本负相关。债务期限长短与信息不对称程度负相关，长期债务将产生更高的信息成本。因此，以企业i年到t年短期负债与负债总额之比表示的债务期限结构（DC）与债务融资成本负相关。

净资产收益率（ROE）、公司规模（Size）、杠杆比率（Lev）同时影响企业的股权融资成本和债务融资成本。其中净资产收益率（ROE）等于企业i年到t年净收入除以股权账面价值，是影响投资者感知风险的一个重要因素，因为企业较高的盈利能力会降低投资者对企业未来盈利能力判断的不确定性[ 20 ]。公司规模（Size）也是很多学者研究的重点，等于企业i年到t年总资产的自然对数，且企业规模越大，融资成本越低。另外，用长期债务量在年终资产占比表示的杠杆比率（Lev）对融资成本也有重要影响，财务理论认为，融资成本随着杠杆比率的增加而增加。

具体的变量解释和计算方法见表1。

（三）模型设计

实证检验前，所有变量需通过单位根检验，所有模型需确定采用随机效应或固定效应的回归结果。检验结果显示，各变量Levin，Lin & Chu t*值的伴随概率P值均小于0.01，不存在单位根；而各估计模型的Hausman统计量均分别在1%或5%的水平上显著，采用固定效应下的回归结果。

五、实证检验结果及分析endprint

（一）描述性统计

图1和表2展示了中小板民营上市公司开设微博的情况和官微披露信息的状况。根据图1和表2的Panel A，自2009年1月1日至2016年12月31日，中小板民营上市公司数从327家升至822家，其中开设官微的公司数从3家（约占0.92%）升至372家（约占45.26%），增长了近123倍，且主要集中在2011—2013年。

根据表2的Panel B，中小板民营上市公司官微披露信息数从2009年到2012年逐年递增，并在2012年达到峰值，平均每年561条，随后不断下降，到2016年为平均每年144条。可以看出，中小板民营上市公司新浪微博注册数在不断增加，但微博信息发布数却不断趋于平稳，官微发布信息更为理性。

根据表2的Panel C，披露信息的四种类别中，图片信息和短链信息披露最多。其中图片信息在2011年至2012年从平均366条升至平均451条，随后逐年下降，到2016年为平均196条。同样的，短链信息自2012年升至平均176条后，到2016年下降为平均40条。

根据表2的Panel D，虽然官微披露的图片信息和短鏈信息数在绝对值上不断下降，但它们所占总披露数的比重从2011年到2015年基本呈现不断上升的趋势，分别提升了27.5%和60.0%，即使2016年的占比有所下降，但均高于2011年的基期水平。可见中小板民营上市公司官微不再批量披露信息，而是选择更能吸引投资者的相关信息进行披露，越来越注重披露信息的质量。

表3显示了模型中主要变量的描述性统计结果，其中股权融资成本（Costequity）的最大值为0.448，最小值为0.117，标准差为0.043，可以发现各上市公司间的股权融资成本差异较小，相对稳定。而债务融资成本（Costdebt）的平均值为0.010，表明利息总支出占到了短期负债和长期负债的1.00%，标准差为0.024，说明数据间相对稳定。信息披露变量（Disc）的平均值为3.844，相当于中小板民营上市公司官微每年平均披露47条信息，最大值8.632相当于披露5 608条信息，最小值0则相当于披露1条信息。四种信息中，图片信息占比（PDisc）最大，为0.640；其次为短链信息占比（LDisc），为0.338；视频信息占比（VDisc）、音乐信息占比（MDisc）则相对较低，两种信息分别占到了总信息数的0.027和0.001。通过上述统计结果可以看出中小板民营上市公司官微更倾向于披露图片信息和短链信息，而较少披露视频信息和音乐信息。

（二）相关性分析

Pearson相关系数用于判断模型的多重共线性，表4展示了回归模型中自变量、因变量和控制变量的Pearson相关系数检验结果。股权融资方面，微博信息披露数（Disc）、图片信息披露占比（PDisc）、视频信息披露占比（VDisc）、音乐信息披露占比（MDisc）、短链信息披露占比（LDisc）与股权融资成本（Costequity）基本负相关，且微博信息披露数（Disc）与股权融资成本（Costequity）在5%的条件下呈显著负相关的关系，初步验证了假设H1及其部分子假设。债务融资方面，短链信息披露占比（LDisc）与债务融资成本（Costdebt）负相关，但其余信息披露变量均与债务融资成本（Costdebt）正相关，其中微博信息披露数（Disc）与债务融资成本（Costdebt）在5%的条件下显著正相关，无法验证H1及其子假设。由此认为，新媒体信息披露对中小板民营上市公司融资成本的影响在股权和债务融资上存在差异，需进一步研究加以验证。模型中各变量的Pearson相关系数的绝对值均较小，变量间相互独立，排除了模型存在多重共线性的可能。

（三）模型估计结果

我国中小板民营上市公司微博信息披露对融资成本的影响结果如表5和表6所示。表5为股权融资下的回归结果。列（1）中微博信息披露数（Disc）的回归系数为-0.0018，且在1%的水平上显著，验证了假设H1，说明微博信息披露数越多，上市公司的股权融资成本越低，减少了与投资者之间的信息不对称；列（2）—（5）中图片信息披露占比（PDisc）的回归系数为-0.0087，且在10%的水平上显著，而视频信息披露占比（VDisc）、音乐信息披露占比（MDisc）和短链信息披露占比（LDisc）的回归系数均为正，表明微博信息中的图片信息对利益相关者更具有吸引力，有利于降低企业股权融资成本。控制变量方面，市值账面比（MTBV）、公司规模（Size）、资产负债率（Lev）的回归系数为正，除市值账面比（MTBV）外，其他两变量的回归系数均在1%的水平上显著；而市值（MC）、净资产收益率（ROE）的回归系数则均在1%的水平上显著为负，说明企业的市场价值对其股权融资成本具有一定的缩减作用。

表6为债务融资下的回归结果。列（1）中微博信息披露数（Disc）的回归系数为0.0010，且在1%的水平上显著，这和假设H1相悖，企业微博信息披露对债务融资成本并无整体影响，银行等金融机构可能更关注企业的经营状况和信用问题；列（2）—（5）的回归结果显示，图片信息披露占比（PDisc）、视频信息披露占比（VDisc）、音乐信息披露占比（MDisc）、短链信息披露占比（LDisc）的回归系数分别为-0.0002、-0.0054、-0.1071、-0.0001，但都不显著，表明微博信息中图片、视频、音乐和短链信息对降低企业的债务融资成本具有一定影响，但可能由于样本数的限制，作用不明显。控制变量方面，负债期限结构（DC）、净资产收益率（ROE）、公司规模（Size）的回归系数为负，且负债期限结构（DC）的回归系数在1%的水平上显著；而资产负债率（Lev）的回归系数则在5%的水平上显著为正，说明企业的杠杆率越高，其债务融资成本也会相应增加。

（四）稳健性检验endprint

为检验研究结论的适用性，额外分析了企業是否开设微博对融资成本的影响，并以此作为稳健性检验。在回归模型中，若中小板民营上市公司开设了微博则开设微博自变量（Open）取值为1，否则取值为0，最后的实证结果如表7所示，其中公司是否开设微博和股权融资成本负相关。

六、研究结论与启示

本文通过手工收集新浪微博中小板民营上市公司官微发布的信息，同时运用CSMAR数据库、WIND数据库、RESSET数据库的相关数据，探寻新媒体信息披露对民营企业融资成本的影响。研究发现，我国中小板民营上市公司官微注册数在逐年递增，官微披露信息从“数量至上”转向“质量至上”。实证结果表明，企业微博信息披露数越多，其股权融资成本越低，而图片类信息对降低其股权融资成本有着显著作用。债务融资方面，虽然整体上微博信息披露数对降低债务融资成本没有显著作用，但是图片、视频、音乐、短链类信息的披露在一定程度上有利于控制企业债务融资成本。

根据研究结论，得到如下启示：

第一，股权融资方面，随着股东等利益相关者通过微博、微信等新媒体获取企业信息频率的增加，传统信息披露媒介已经无法满足他们越发多样化的信息需求。为此，民营企业管理层要从企业战略的高度认识信息披露问题，更加重视新媒体在信息披露方面的应用，认真规划企业信息披露的内容，从严把握信息披露的质量，使投资者更加完整、真实地了解企业，增强投资者的信心。

第二，民营企业在进行债务融资时，银行等金融机构更为关注企业的财务状况、股权结构、内部控制等需要强制披露的内容。因此，民营企业应充分利用新兴自媒体，及时、高效地披露此方面的信息，通过向社会特别是债权人传递讯号减少信息不对称，降低利益相关者对企业风险的评估，从而影响企业的债务融资成本。

第三，企业决策层在制定新媒体信息披露制度时，要权衡各利益相关者的诉求，除了披露财务信息之外，要从客户、社区、环境、投资者、员工、政府和社会公众等多方面进行全面披露。同时针对新媒体时效性强、信息繁多的特点，在披露形式上进行创新，多采用图片、视频、音乐、短链等更为生动直观的信息披露方式，吸引潜在投资者以及其他利益相关者的关注。

由于大部分民营企业应用新浪微博披露信息的起步较晚，笔者在进行实证检验时，少数所需数据还无法获取，因而使用了行业平均值进行替代，回归结果和实际情况有可能存在一定误差，未来的研究可以通过构造模型以测试不同披露主体信息披露对融资成本的影响。

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