高管团队异质性与上市公司微信信息披露

2022-06-24陈洪涛方秀梅周艺颖

现代金融 2022年4期

□ 陈洪涛方秀梅周艺颖

一、引言

信息是资本市场有效定价的基础。委托代理制度使得上市公司管理者与投资者存在天然信息不对称性。因此，信息披露制度是维护投资者知情权的有效手段，是缓解信息不对称的重要保障。为减少外部投资者与公司内部的信息偏差，愈多公司选择强制性信息披露之外的自愿性信息披露。随着互联网的飞速发展，各种社交媒体平台纷纷涌现，为上市公司进行自愿性信息披露提供了灵活的渠道。微博和微信作为新兴的社交媒体平台，受众尤为广泛。然而，上市公司网络信息发布不规范可能会引起异常经济后果。比如，2021年11月18日，天下秀（600556）在公司自媒体公众号发布董事长李檬署名的公开信，介绍公司3D虚拟社交产品“虹宇宙”理念，引致公司股价连续两个交易日涨停。由于公司实际并未接入相关硬件技术，发布内容可能误导投资者，次日，上交所予以监管警示。

已有大量研究探讨了社交媒体信息披露行为产生的经济后果，少有文献研究社交媒体信息披露策略的形成机理。国外学者对社交媒体信息披露方式研究较早，大多研究Twitter、Facebook等新媒体。国内现有关于社交媒体信息披露途径的研究主要聚焦于微博信息披露与微信信息披露，如何贤杰等（2018）研究发现，高信息披露水平公司发布的微博有用信息显著影响股价同步性；黄宏斌和毛天琴（2018）通过研究中国联通微信信息披露发现，微信公众号的自愿性信息披露内容会干扰股价涨跌。然而，已有关于社交媒体信息披露的研究大多关注其带来的经济影响，鲜有学者研究形成原因。同时，微信相对于微博使用更普遍，信息传播更精准。据腾讯发布的2020年度财务报告显示，微信月活跃账户数为12.25亿。微博2020年度财务报告显示其月活跃账户数为5.21亿。在用户数量上，微信约为微博的两倍。因此，研究企业官方微信自愿性信息披露相关问题具有一定的现实意义。

高层管理团队简称高管团队，指在企业中负责战略决策的团队，决定着公司战略选择及绩效风险。1984年，Hambrick ＆ Mason（1984）提出了“高层梯队理论”。该理论认为在日益复杂的组织环境中，由于管理者价值观和经验能力的不同，使得团队中各个成员对信息的解释能力不同，进而影响组织的决策过程及绩效结果。换而言之，管理者的特质影响着组织的战略选择。高管团队异质性指高管团队在性别、经验、认知及任期等多个维度产生的差异。现有文献对高管团队异质性与公司的创新能力、绩效水平、风险承担和环境责任的关系展开一定的研究。研究发现，高管团队异质性会激发资源型企业的创新意识，提高企业的绩效水平（陈忠卫和常极，2009）。高管团队职能背景异质性不利于信息技术企业短期绩效与创新效率的发展（王雪莉等，2013）。任期异质性对服务业企业商业模式创新具有积极作用（肖挺等，2013）。年龄和职能背景异质性有利于企业绩效的提高（张建君和张闫龙，2016）。另外，高管团队异质性促进了绿色创业行为（李华晶和陈凯，2014）。制造业企业中，女性高管占比越高的公司环境责任意识越强（孟晓华等，2012）。然而，以往研究大多集中在高管团队异质性带来的经济后果，较少对企业社交媒体信息披露方面展开研究。本文探讨高管团队异质性对企业微信信息披露行为的影响，拓展企业社交媒体自愿性信息披露质量的研究内容。余文结构安排如下：第二部分是本文的研究假设；第三部分是本文的研究设计；第四部分是高管团队异质性对企业微信信息披露影响的实证结果；第五部分是稳健性检验；最后一部分是本文结论及建议。

二、研究假说

高管是企业战略的制定者和执行者，直接影响企业决策质量。在高管团队异质性和企业决策研究中，现有文献主要从信息处理理论、认知冲突理论两方面展开讨论。信息处理理论认为，团队成员通过主动或被动接受信息来调整、控制自身观念与行为（Zalesny ＆ Ford，1990）。管理者认知复杂性会体现其接受信息的密集程度，这对其信息敏感程度与信息处理能力都有影响（Nadkarni ＆ Barr，2008）。高管团队异质性提高团队认知复杂性，为企业信息处理提供多样化选择，因此会正向作用决策过程和企业绩效（Kaplan，2011)。认知冲突理论认为，高管团队异质性会引致团队冲突，这直接抑制决策效率（邓新明等，2020）。团队成员间的冲突区别为认知冲突和情绪冲突，认知冲突源于成员对目标及其完成方式认识的差异，情绪冲突起因于成员间的怀疑或不相容（陈璐等，2009）。认知冲突对信息处理质量有积极作用，并推动企业创新，但也倾向于引致情感冲突而削弱企业创新力（弋亚群等，2018）。随着经济发展，社会结构日益分化，这使得组织关系倾向以认知信任为基础（Lewis，1985）。团队成员认知冲突降低决策效率与决策质量，抑制企业绩效水平的发展（Jehn，1995）。本文基于信息处理理论与认知冲突理论，探讨高管团队异质性与微信信息披露的关系。

(一)高管团队年龄异质性与微信信息披露

成员年龄关乎团队凝聚力和决策效率。团队中处于同一年龄阶段的高管往往关注相同的话题并拥有相似的沟通方式，这有利于降低合作成本（Wiersema ＆ Bantel，1992）。而较高的年龄异质性可能会为团队带来冲突与对抗（乐云等，2021）。年长高管具有丰富的实践经验，倾向于规避风险；年轻高管具备较高的灵活性，对技术应用与创新更加敏锐（董盈厚和盖地，2017）。因此，高年龄异质性的团队成员间更易产生不同见解而引致决策冲突。高管团队年龄差距越大，越不利于高管间沟通合作，最终对企业绩效产生消极影响（Smith等，1995；谢凤华等，2008）。此外，已有研究发现，企业绩效水平越低，自愿性信息披露行为越少（马连福和赵颖，2007）。本文通过微信信息披露意愿（是否开设微信公众号）和强度（公众号发文量）衡量企业微信信息披露水平，认为高管团队年龄异质性会对企业的自愿性信息披露行为产生消极影响。基于此，本文提出以下假设：

H1：高管团队年龄异质性与微信信息披露负相关。

(二)高管团队教育水平异质性与微信信息披露

学术界关于高管团队教育水平异质性对团队内合作沟通效率的影响持不同看法。部分学者认为，高管团队教育水平异质性对团队成员交流有积极作用（Simon，1999）。团队成员教育水平差异有利于团队成员交换信息（马富萍和郭晓川，2010）。而另一部分学者研究发现，高管团队教育水平倾向于产生社会类化效应，这增加了内部不和谐因素（张进华和袁振兴，2011）。高学历团队成员擅长科学决策；低学历团队成员倾向于经验决策。思维方式的差异引致高教育水平异质性的团队成员之间的决策冲突。教育水平不同的高管团队成员间易产生分歧，并最终对企业绩效产生消极影响（Knight等，1999）。因此，本文认为，教育水平的高异质性会损害团队稳定性，从而减少企业的自愿性信息披露行为。基于此，本文提出如下假设：

H2：高管团队教育水平异质性与微信信息披露负相关。

(三)高管团队职能背景异质性与微信信息披露

职能背景指成员进入团队前经历的职位和承担的职能，体现了团队成员掌握专业知识的广度和深度（黄越等，2011）。高管团队异质性并不会直接影响企业创新绩效，只有当团队成员拥有的信息与知识互相交换并深层融合才能对决策产生积极影响（龙静等，2020）。高管职能背景会影响信息披露决策（夏同水等，2016）。高职能背景异质性的团队成员间更易产生决策冲突。团队成员职能背景差异越大，团队接触的知识范围越广。在长期来看这可以促进协同效应并提高团队决策质量，但在短期则易产生冲突并降低团队行动力。因此本文认为，高管团队职能背景异质性会抑制团队沟通效率，降低自愿性信息披露决策的效率和质量。对此本文提出以下假设：

H3：高管团队职能背景异质性与微信信息披露负相关。

(四)高管团队任期异质性与微信信息披露

高管团队的任期异质性对企业社交媒体信息披露有促进作用。高管团队的任期影响着组织内部沟通模式与内容深度，高管任期时间越长，越了解企业经营状况与内部环境，其战略选择越匹配企业现状；任期较短的高管，对企业发展不存在固化思维，可以对企业战略决策提出全新的看法，从而推动企业战略变革、提升企业绩效水平。同时，根据信息处理理论，高管任期异质性的团队拥有更全面、复杂的信息，这有利于提高团队决策质量。任期异质性高的高管团队，组织管理水平更复杂，绩效水平更高（李冬伟和吴菁，2017）。因此，本文提出以下假说：

H4：高管团队任期异质性与微信信息披露正相关。

(五)高管团队海外背景异质性与微信信息披露

高管海外背景包括海外任职和海外求学经历。具有海外背景的高管会显著提高企业的绩效水平（项慧玲，2019）。他们有更强的社会责任和社会责任信息披露意识，这有助于提升信息披露质量（蒋尧明和赖研，2019）。为开拓国际业务，企业不断引入海归人才来实现国际化发展。拥有海外背景的高管有广泛的国际人际关系网，相对本土高管而言，获取海外信息更快捷。若高管团队同时存在两种类型的高管，可将管理经验与组织文化整合，有效提高经营效率与企业绩效，促进信息交流（Herrmann＆ Datta，2005）。因此，本文提出以下假说：

H5：高管团队海外背景异质性与微信信息披露正相关。

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

企业微信信息披露数据通过Python编程软件爬取并整理形成，区分微信公众号中的上市公司官方认证公众号和分公司或子公司公众号，仅收集含有公司股票的名称或简称，并经过微信平台官方认证的公众号的文章信息。其他数据来自于国泰安金融数据库（CSMAR）数据库。由于微信公众号在2012年8月正式上线，且在当年开设微信公众号的公司较少。为避免样本量过少对回归结果引起干扰，本文选取2013-2019年间我国A股上市公司为研究样本，并对样本执行如下筛选程序：（1）剔除金融行业上市公司；（2）剔除主要变量数据缺失的样本；（3）对所有连续变量在上下1%的水平进行Winsorize缩尾处理。通过筛查，本文总计获取了17423个样本观测值。

(二)变量设计

为了检验高管团队异质性与企业社交媒体信息披露的关系，本文设计如下模型：

上式两个模型的被解释变量对应两项指标，即是否开设微信公众号（WOA）和公众号发布文章数（WOAN），其中WOA代表公司在t年是否开设微信公众号，WOAN代表公司在t年通过微信公众号发布的文章数量；H代表公司在t年的解释变量高管团队异质性，包括年龄异质性（H_age）、教育水平异质性（H_deg）、职能背景异质性（H_fun）、任期异质性（H_ten）、海外背景异质性（H_ove）；Control代表公司在t年企业层面的控制变量，包括公司规模（Size）、公司业绩（ROA）、财务杠杆（Lev）、产权性质（SOE）、高管持股比例（Manage）、高管团队规模（TMT）以及行业（Industry）和年份（Year）。

1.被解释变量

本文将从两个维度来衡量企业微信信息披露行为：（1）微信信息披露意愿（WOA），该虚拟变量衡量企业是否开设微信公众号。0代表尚未开通微信公众号，1代表已开通微信公众号。（2）微信信息披露强度（WOAN），等于微信公众号每年发布文章总数的对数。

2.解释变量

本文通过年龄、教育水平、职能背景、任期和海外背景五个维度来衡量高管团队的异质性，采用Herfindal-Hirschman系数来测量。计算模型如下：

其中代表某特征的种类，n为种类数量，表示团队中第类成员占全部成员的百分比。H大于0小于1，且取值越大，表明高管团队的异质性越强烈。

解释变量具体分类如下：

（1）年龄异质性（H_age）分段为：1=20及20岁以下；2=21～30岁；3=31～40岁；4=41～50岁；5=51及50岁以上。

（2）教育水平异质性（H_deg）分段为：1=中专及中专以下；2=大专；3=本科；4=硕士研究生；5=博士研究生；6=其他

（3）职能背景异质性（H_fun）分为：1=生产；2=研发；3=设计；4=人力资源；5=管理；6=市场；7=金融；8=财务；9=法律；10=其他或不明确方向。

（4）任期异质性（H_ten）分段为：1=2年及以下；2=2～4年；3=4～6年；4=6～8年；5=8及8年以上。

（5）海外背景异质性（H_ove）分段为：1=海外任职；2=海外求学；3=海外任职和求学经历均有；4=无海外背景。

3.控制变量

Control为公司在t年企业层面的控制变量。参考欧阳慧等（2013），钟伟强等（2006），本文选取以下控制变量：（1）公司规模（Size）,等于企业期末总资产的自然对数；（2）公司业绩（ROA），本文通过资产回报率衡量企业盈利能力；（3）财务杠杆（Lev），等于企业期末总负债与总资产之比；（4）产权性质（SOE），采用虚拟变量衡量，国有企业赋值为1，其他企业赋值为0；（5）高管持股比比率（Manage）,等于高管持股数量与股票总数之比；（6）高管团队规模（T M T），等于高管团队总人数；（7）行业（Industry）和年度（Year）效应。

四、实证结果

(一)描述性统计

表1为描述性统计分析结果，WOA均值为0.246，代表所有上市公司样本中开设微信公众号的公司占比24%。这表明我国上市公司微信公众号开设比例不高，可能源于公司自愿性信息披露制度尚未完善，企业自愿性信息披露行为仍处于探索阶段；WOAN平均值为0.975，这表明样本公司微信公众号年发文量约为30篇。其标准差为1.851，远大于平均值0.975。这说明不同上市公司样本通过微信公众号发布的文章数量存在较大差别。

表1 描述性统计结果

控制变量方面，公司规模（Size）的均值为22.10，表明样本公司的规模总体较大。公司业绩（ROA）标准差为0.059，表明样本公司业绩水平差距不大。高管团队规模（TMT）的描述性统计数据表明，样本公司平均高管团队人数为7人，且不同公司管理层人数存在较大差别。

(二)相关性分析

为了判断变量是否存在共线性问题，本文对回归模型中的主要变量采用Pearson相关系数法进行分析，得到的结果如表2所示。除Size与Lev的相关系数为-0.552外，其他相关系数的绝对值均在0.5以下，小于高度相关标准（0.6）。这说明本文实证模型并不存在严重的多重共线性问题。

表2 变量的Pearson相关性分析

注:⋆⋆⋆、⋆⋆、⋆分别代表1%、5%、10%的显著性水平

(三)主回归分析

1.高管团队异质性与微信信息披露的回归分析

将样本数据代入回归模型，对虚拟因变量WOA进行Logistic回归分析，对因变量WOAN进行OLS多元回归分析。借鉴高管团队异质性领域通常使用的研究方法，模型（1）和（3）只对控制变量回归，模型（2）和（4）加入所有代表异质性特征的自变量，并在回归过程中控制年度和行业效应，回归结果如表3所示。

表3 回归分析结果

模型（2）和模型（4）检验了我国A股上市公司中高管团队异质性对企业微信信息披露的影响。回归结果表明：（1）高管团队的年龄、教育背景异质性与企业微信信息披露意愿的回归系数均在0.01的显著水平下负相关，同时年龄异质性在0.05的显著水平下抑制了企业微信信息披露强度；（2）高管团队的任期、海外背景异质性与企业微信信息披露意愿的回归系数在0.01的显著水平下正相关，且任期异质性促进了企业微信信息披露强度。这表明，成员任期、海外背景不同的企业倾向于开通微信公众号，且在开设微信公众号的企业中，成员任期差异化会显著提升自愿性信息披露强度；（3）高管团队职能背景的差异程度不会对企业是否选择开设微信公众号产生影响，回归结果不显著；而在已开设微信公众号的上市公司中，高管团队职能背景差异化较大的公司会倾向于在微信公众号披露更少的信息；（4）高管团队的教育水平、海外背景的异质性与企业微信信息披露强度均无显著的统计关系。

2.以股权集中度为标准的分组检验

胡海川和张心灵（2013）研究发现，股权激励使管理层和股东的利益息息相关，对管理者信息披露策略产生影响，大股东意志强烈影响企业信息披露的决策过程。换而言之，股权集中度对企业信息披露质量有着显著影响（李丹，2021）。为了进一步检验前文的多元回归结果，本文引入股权集中度（OC）变量，以上市公司第一大股东持股比例进行度量。以股权集中度（OC）为分组依据分组回归，并控制年度和行业效应。分组回归结果如下表4所示，列示的（1）和（3）代表低股权集中度，（2）和（4）代表高股权集中度。

表4 按股权集中度分组回归分析结果

通过分组回归可发现：（1）对于股权较分散的企业来说，高管团队异质性对企业社交媒体信息披露的意愿及强度的影响机制与前文表3多元回归模型（2）和（4）的结果基本一致；（2）在股权集中度较高的企业，高管团队的教育背景异质性与企业微信信息披露强度显著正相关（p＜0.05），股权集中度对两者关系具有积极影响。总体来看，以股权集中度为标准进行分组后的回归结果与表3列示结果基本一致，且集中控股组的结果反映了股权集中度的调节作用，进一步解释了前文不显著的回归结果。

五、稳健性检验

(一)改变样本区间

2017年，微信公众平台改变规则。现只保留2017-2019年间数据，结果如下表5所示。改变样本区间后，观察结果表明：高管团队的年龄和教育背景异质性与企业微信信息披露意愿存在显著负相关的关系，任期、海外背景异质性明显加强了企业微信信息披露意愿，且任期异质性与企业微信公众号发布数量存在显著正相关关系，这也验证了回归结果具有一定的稳健性。

表5 改变样本区间检验结果

(二)改变解释变量计算方法

本文对解释变量高管团队异质性的计量不再使用前文提到的赫芬达尔系数，而是用统计学中的变异系数，变异系数等于样本标准差与平均值的商。采用变异系数计算自变量的定义及说明如表6所示。

表6 改变计算方法的变量说明

改变自变量计算方式后，将样本数据代入回归模型，对虚拟因变量（WOA）进行Logistic回归分析，对连续因变量（WOAN）进行OLS回归分析，回归结果如表7所示。

表7 改变计算方法后的回归结果

改变异质性计算方式后，结果表明：（1）高管团队的年龄、教育背景、职能背景异质性与企业微信信息披露意愿有显著的负相关关系；（2）高管团队海外背景异质性与企业微信信息披露意愿有显著的正相关关系，但与微信信息披露强度无显著统计关系；（3）高管团队的教育、职能、海外背景异质性与微信信息披露强度的回归系数不显著。总体而言，改变自变量计算方式之后的Logistic回归与OLS多元回归分析结果与表3回归结果基本一致，再次验证假设成立，说明其具有一定的稳健性。