仲秋雁 石晓峰
(大连理工大学,大连 116024)
媒体监督对上市公司融资约束的影响研究
——基于Heckman两阶段模型的实证检验
仲秋雁 石晓峰
(大连理工大学,大连 116024)
本文以2010~2014年沪深两市上市公司为研究对象,采用Heckman两阶段模型研究了媒体监督对上市公司融资约束的作用机理,深入探索了不同类型媒体监督对融资约束的影响差异。研究结果发现:媒体监督对上市公司融资约束可以产生显著的影响,即媒体正面报道可以减轻企业的融资约束,而媒体负面报道则会加剧企业的融资约束;不同类型的媒体监督对上市公司融资约束的影响存在差异,相对于纸质媒体监督而言,网络媒体监督对融资约束的影响力更大。
融资约束 媒体监督 媒体类型 Heckman两阶段模型
在需求不足和去产能力度加大的宏观背景下,近年来我国经济下行压力日益增大。由于股票投资与债务 “借新还旧”对社会融资的 “挤占”程度明显上升,在这种情况下企业资金更为紧张,融资约束可能成为企业平稳增长的 “绊马索”,进而拖累经济下行,使得经济陷入恶性的循环之中。此时,如何化解企业融资约束问题已经成为了政府和学术界迫切需要解决的问题。但是理论界鲜有文献能从媒体治理的视角出发探讨企业融资约束问题。在信息化时代的催化之下,媒体对上市公司经营管理决策的影响日益重要。作为资本市场重要的监督力量,媒体在公司治理中发挥着重要的作用,例如改善公司治理缺陷,提高企业业绩,揭露企业财务舞弊等方面。媒体可以发挥重要的信息中介作用,Fang和Peress(2009)的研究已经证实媒体的新闻报道时可以减少信息摩擦[1],Tetlock(2010)也发现媒体在减轻企业与投资者之间信息不对称的重要作用[2]。现阶段很多金融机构都已经对贷款企业的新闻报道进行了监控,时刻在系统内部发布企业的负面报道等外部信息,帮助贷款部门及时把控信贷资金风险。但是理论界还未能有文献针对媒体监督对上市公司融资约束的影响开展研究,媒体监督是否可以对企业融资约束产生影响?媒体正面报道和负面报道对融资约束的影响是否一致?纸质媒体监督和网络媒体监督对融资约束的影响是否产生差异?这些问题都值得学术界思考和探索。
媒体通过新闻报道来履行监督职能,作为一种重要的外部治理机制发挥着一定的公司治理作用。媒体对上市公司的正面报道可以给资本市场传递出利好消息,有助于企业获得更多的资金支持。同时,在现代经济生活中,企业和管理者越来越重视树立良好的声誉。良好的声誉可以为企业获得超额溢价,例如在产品市场中的受到广大消费者的追捧。例如早在2008年5月,王老吉在汶川地震中捐款1亿元,各大媒体争相对王老吉进行了正面的新闻报道,国内很多地方出现了“买光王老吉”的现象。金融机构在审批企业贷款时,会综合考虑企业声誉情况。良好的声誉会给企业带来隐性的担保,相对于声誉较差的企业而言,金融机构更倾向于给有着良好声誉的企业发放贷款。因此,本文提出如下研究假设:
研究假设1:媒体正面新闻报道与上市公司融资约束存在负相关关系。即媒体正面报道越多,上市公司受到融资约束的程度越低。
研究假设1a:纸质媒体正面新闻报道与上市公司融资约束存在负相关关系。即纸质媒体正面报道越多,上市公司受到融资约束的程度越低。
研究假设1b:网络媒体正面新闻报道与上市公司融资约束存在负相关关系。即网络媒体正面报道越多,上市公司受到融资约束的程度越低。
相对于正面新闻报道而言,负面新闻报道更容易影响社会轰动效应。从新闻传播学角度来看,单一的正面报道会使得人们产生审美疲劳,进而导致媒体的公信力遭到质疑。媒体可以通过对上市公司的不良现象进行曝光,还原事实真相和揭露企业弊病,形成强大的舆论压力迫使企业改过自新。媒体对上市公司的负面新闻报道会将企业的利空信息传递给资本市场信息使用者,帮助其及时了解上市公司的最新动态,进一步加剧企业的融资约束困境。金融机构在审核被负面报道企业的贷款申请时会更加慎重,考虑到可能存在的贷款风险,会停止发放贷款或者追缴贷款。例如,在2014年11月媒体大量报道獐子岛扇贝事件,事件报道之后大连本地多家银行立刻对獐子岛抽贷,证监会也终止了獐子岛公司非公开发行股票再融资的提案。由此,本文提出如下研究假设:
研究假设2:媒体负面新闻报道与上市公司融资约束存在正负相关关系。即媒体负面报道越少,上市公司受到融资约束的程度越低。
研究假设2a:纸质媒体负面新闻报道与上市公司融资约束存在正负相关关系。即纸质媒体负面报道越少,上市公司受到融资约束的程度越低。
研究假设2b:网络媒体负面新闻报道与上市公司融资约束存在正负相关关系。即网络媒体负面报道越少,上市公司受到融资约束的程度越低。
随着科技的进步和媒体行业的发展,纸质媒体、网络媒体和广电媒体被誉为现代三大媒体。由于广电媒体的数据难以获取,本研究主要考察纸质媒体和网络媒体。由于信息传递的覆盖面、受众面和吸引力不同,不同类型的媒体所发挥的作用也有所差异。李培功和沈艺峰(2010)发现,政策导向型的媒体对企业曝光的影响力大于市场导向型的媒体[3]。逯东等(2015)也指出,网络媒体和政策导向型媒体可以提高上市公司的内部控制质量,但是市场导向型媒体则发挥不了作用[4]。纸质媒体曾经是主导的传媒形式,在信息化社会的背景下纸质媒体的受众不断流失。随着信息化建设的不断推进,在2015年底我国互联网用户高达8.5亿人。由于网络媒体具有即时性、海量性、互动性和多媒体性等特点,在信息传播的速度、效率等方面远远优于纸质媒体,这使得网络媒体对上市公司的监督力度远大于纸质媒体。网络媒体已经是金融机构获取上市公司财务信息的主要渠道和来源,此时网络媒体对金融机构信贷决策的影响显著大于纸质媒体。此时,网络媒体监督对上市公司融资约束的影响就显著大于纸质媒体。因此,本文提出如下研究假设:
研究假设3:不同类型的媒体监督对上市公司融资约束影响存在显著差异。相对于纸质媒体监督而言,网络媒体监督对上市公司的融资约束程度影响力更大。
2.1 样本选择与数据来源
本文选取了2010~2014年中国沪深两市A股上市公司的年度观测样本为研究对象,为了确保研究结果的可靠性进行了如下的筛选:(1)删除被证监会ST或*ST的上市公司;(2)删除金融类上市公司;(3)删除财务数据、公司治理数据缺失的上市公司。最终本文的样本为5988。本研究中所有涉及到的财务数据均来自于Wind中国金融数据库,公司治理数据来自于锐思金融数据库和国泰安数据库,媒体监督数据主要采集于CNKI中国重要报纸全文数据库和百度新闻。
2.2 变量选择与定义
2.2.1 被解释变量
融资约束:现阶段学者们主要以公司特征变量和构建综合指数来计量融资约束程度。
(1)以公司特征变量识别融资约束。Fazzari等(1988)认为股利支付水平可以有效的衡量企业受到融资约束的程度[5],Duchin(2010)则以公司规模作为判断企业融资约束的变量[6]。由于公司特征变量之间存在着一定的内生性,所以仅以个别公司特征变量作为衡量融资约束程度的做法可能会存在一定偏误。
(2)构建综合指数来衡量融资约束。Kaplan和Zingales(1997)最早采用有序Logit回归研究企业融资约束程度[7],在此基础上Lamont等(2001)构建了更为全面的KZ指数来计量融资约束[8]。具体模型如下:
其中,CF是经营现金流与总资产的比值,Q为托宾Q值,Lev为资产负债率,Div为股利支付率,CH为现金持有量与总资产比值。
为了能更好的计量企业的融资约束程度,Whited和Wu(2006)采用系统广义矩GMM对投资欧拉方程进行了参数估计构建了WW指数[9]。具体模型如下:
其中,DDiv为支付股利的哑变量,当企业支付股利的时候为1,否则为0;Size为企业总资产的自然对数,ISG为行业营业收入增长率,SG为企业营业收入增长率。
然而,关于融资约束计量的探索并未结束。Hadlock和Pierce(2009)采用企业规模和企业年限这两个外生变量构建了SA指数[10]。具体模型如下:
其中,Age为企业年龄。
Hadlock和Pierce(2010)对融资约束相关计量指数进行检验后发现,KZ指数有效性较低,并不能合理的反映企业的融资约束程度[10]。基于此,本文选用WW指数和SA指数作为融资约束的代理变量。为了便于理解,本文对WW指数和SA指数进行了正向处理,处理后WW指数、SA指数值越大时表明企业受到融资约束程度越深。
2.2.2 解释变量
纸质媒体监督MN:借鉴醋卫华和李培功(2015)、陈克兢和李延喜(2016)的类似做法[11,12],本文以CNKI中国重要报纸全文数据库作为纸质媒体数据来源,按照上市公司名称和股票代码进行数据手工收集,并对新闻报道的性质进行判断。同时,由于新闻报道存在一定的导向偏好,本文按照新闻报道的性质进一步将纸质媒体监督分为纸质媒体正面新闻报道MNP和纸质媒体负面行为报道MNN。纸质媒体正面新闻报道MNP为CNKI中国重要报纸全文数据库中公司年度正面新闻报道次数加1的自然对数。纸质媒体负面新闻报道MNN为CNKI中国重要报纸全文数据库中公司年度负面新闻报道次数加1的自然对数。
网络媒体监督 MI:借鉴罗进辉和杜兴强(2014)、刘锋等(2014)换文献的研究方法[13,14],本文以 “百度新闻”作为网络媒体监督数据来源,在 “百度新闻”的高级搜索中以上市公司股票简称为关键词进行人工搜索,并对新闻报道的性质进行判断。同理,本文将网络媒体监督MI细分为网络媒体正面新闻报道MIP和网络媒体负面行为报道MIN。网络媒体正面新闻报道MIP为 “百度新闻”中公司年度正面新闻报道次数加1的自然对数。网络媒体负面新闻报道MIN为 “百度新闻”中公司年度负面新闻报道次数加1的自然对数。
2.2.3 控制变量
借鉴现有融资约束相关研究,本文选取了企业规模(总资产的自然对数)、盈利能力(净资产收益率)、现金流能力(经营现金流净值/总资产)、代理成本(其他应收账款/总资产)、审计机构类型(哑变量,审计机构为国际四大会计师事务所时为1,否则为0)、股权集中度(第一大股东持股比例)、成长能力(营业收入增长率)、董事会规模(董事会总人数的自然对数)、独立董事比例(独立董事占董事会总人数的比率)、监事会规模(监事会总人数的自然对数)、年度虚拟变量和行业虚拟变量。
2.3 研究方法选择与检验模型设定
在公司财务领域的研究中,内生性是一个不容忽视的问题。在媒体治理研究领域里,学者们将一直被内生性问题所困扰。由于媒体具有逐利的本质,这就使得媒体在新闻报道中存在一定的偏差,例如有选择性的报道一些能吸引大众眼球的新闻。在这种情况下,所获取的研究样本并非随机分布的,而是具有自选择的特性。此时,如果采用传统的OLS回归分析得到的结论会受到较大的质疑。Heckman(1979)提出了著名的两步估计法[15],由于其操作简单并且不依赖正态性假设,逐渐成为了解决样本选择性偏差最流行的方法。
借鉴Heckman两阶段模型,为了考察纸质媒体监督对上市公司融资约束的影响,本文构建如下Heckman两阶段模型:
第一阶段,构建纸质媒体监督的Probit估计方程,估算逆米尔斯比率IMR。具体如下:
其中,DMN为纸质媒体监督的二元虚拟变量,具体包括纸质媒体正面报道二元虚拟变量DMNP和纸质媒体负面报道二元虚拟变量DMNN。当纸质媒体监督变量大于其中位数时取值为1,否则为0。控制变量有企业规模Size、盈利能力ROE、资产负债率Lev、公司价值Value、托宾Q、成长能力GA、每股收益EPS、每股股利DPS、审计意见AO、董事会规模BD、独立董事比例ID、监事会规模BS、股权集中度EC、年度虚拟变量Year和行业虚拟变量Industry。
第二阶段,将逆米尔斯比率IMR作为控制变量加入具体的检验模型中。考察纸质媒体监督对上市公司融资约束的影响机理,本文构建如下检验模型:
其中,FCit为i公司在t年的所受到融资约束程度,分别包含WW指数WWit和SA指数SAit。MNit为i公司在t年的纸质媒体监督,包含纸质媒体正面报道MNPit和纸质媒体负面报道MNNit。
同时,为了考察网络媒体监督对上市公司融资约束影响,本文构建如下Heckman两阶段模型:
第一阶段,构建网络媒体监督的Probit估计方程,估算逆米尔斯比率IMR。具体如下:
DMI为网络媒体监督的二元虚拟变量,具体包括网络媒体正面报道二元虚拟变量DMIP和网络媒体负面报道二元虚拟变量DMIN。当网络媒体监督变量大于其中位数时取值为1,否则为0。
第二阶段,将逆米尔斯比率IMR加入检验模型中,具体如下所示:
MIit为i公司在t年的网络媒体监督,包含网络媒体正面报道MIPit和网络媒体负面报道MINit。
3.1 纸质媒体监督与上市公司融资约束
表1是采用Heckman两阶段模型估计检验模型(5)的回归结果,主要分析了纸质媒体监督对上市公司融资约束的作用机理。以WW指数作为融资约束代理变量的回归结果为例,纸质媒体正面报道MNP与融资约束在0.01的水平下显著负相关,影响系数为-0.081,这表明纸质媒体对上市公司的正面报道有利于缓解企业的融资约束,支持了本文的研究假设1a;纸质媒体负面报道MNN与融资约束在0.01的水平下显著正相关,影响系数为0.13,这说明纸质媒体对上市公司的负面报道会加剧企业的融资约束困境,本文的研究假设1b得到证实。在现实经济生活中,良好的社会声誉和口碑往往会给企业带来一种无形的担保,金融机构更加愿意给声誉高和口碑好的企业发放贷款。通过比对分析发现,以SA指数作为融资约束代理变量的回归结果完全支持本文的研究假设1,这进一步表明本文的发现具有可靠性。值得注意的是,表1中所有的回归分析的逆米尔斯比率IMR的回归系数均显著为正,这说明本研究存在一定的样本自选择问题。这也证实了本文采用Heckman两阶段模型的估计效果是有效的,如果采用传统的OLS回归将给检验结果造成偏误。
表1 纸质媒体监督影响融资约束的Heckman 第二阶段回归结果
续表
3.2 网络媒体监督与上市公司融资约束
表2是采用Heckman两阶段模型估计检验模型(7)的回归结果,主要分析了网络媒体监督对上市公司融资约束的作用机理。以WW指数作为融资约束代理变量的回归结果为例,网络媒体正面报道MIP与融资约束在0.01的水平下显著负相关,影响系数为-0.087,即网络媒体正面报道越多时,上市公司受到的融资约束越少。这表明网络媒体对上市公司的正面报道在减轻借贷双方信息不对称的同时,也可以提高上市公司的社会形象和声誉。在这种情况下,上市公司更容易获得金融机构的资金支持,验证了本文的研究假设2a;网络媒体负面报道MIN与融资约束在0.01的水平下显著正相关,影响系数为0.177,即网络媒体负面报道越多时,上市公司融资约束程度越严重,本文的研究假设2b得到证实。这说明,网络媒体对上市公司负面新闻的曝光,揭露企业存在的利空信息,对企业声誉产生了不利影响,此时金融机构在考虑贷款时就显得较为慎重,不利于企业获得信贷资金。同时,本文还以SA指数作为融资约束代理变量进行检验,研究结论与上文一致。
表2 网络媒体监督影响融资约束的Heckman 第二阶段回归结果
3.3 不同类型媒体监督对上市公司融资约束的影响差异
本文借鉴Chen等(2010)提出的Z统计量来考察不同类型媒体监督对上市公司融资约束的影响差异[16],Z统计量具体的公式如下 :
考虑到本文主要是为了考察不同类型媒体监督对上市公司融资约束影响程度的差异,所以,在此对Chen等[16]的Z统计量进行了改进,具体如下:
表3为不同类型媒体监督对上市公司融资约束影响差异的检验结果,从表3中可以发现纸质媒体监督的影响力明显小于网络媒体。具体以WW指数作为因变量的结果为例,两类媒体正面报道对上市公司融资约束的影响系数差异为-0.007,在0.1的水平上显著负相关;两类媒体负面报道对融资约束的影响系数差异为-0.047,在0.01的水平上显著负相关。这意味着相对于纸质媒体监督而言,网络媒体监督对融资约束的影响力更大,证明了本文的研究假设3。
表3 不同类型媒体监督对上市公司融资约束影响差异的检验结果
本文以2010~2014年沪深两市5988个观察样本为研究对象,采用Heckman两阶段模型分析了纸质媒体监督和网络媒体监督对上市公司融资约束的影响效应,检验了这两种媒体监督对融资约束影响的差异。实证结果表明:(1)纸质媒体监督对上市公司融资约束可以产生显著的影响。具体而言,纸质媒体正面报道与上市公司融资约束显著负相关,即纸质媒体正面报道的增加可以减轻企业的融资约束。纸质媒体负面报道与上市公司融资约束显著正相关,即纸质媒体负面报道的增加会加剧企业的融资约束;(2)网络媒体监督对上市公司融资约束可以产生显著的影响,网络媒体正面报道与上市公司融资约束呈显著负相关关系,网络媒体负面报道与上市公司则呈显著正相关关系。(3)不同类型的媒体监督对上市公司融资约束的影响存在差异。相对于纸质媒体监督而言,网络媒体监督对融资约束的影响力更大。
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A Study of the Impact of Media Monitoring on Financing Constraints of Listed Companies——An Empirical Test Based on Heckman Two-stage Model
Zhong Qiuyan Shi Xiaofeng
(Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)
Using data of companies listed on Shanghai and Shenzhen stock exchanges in the period 2010-2014,we apply Heckman two-stage model to investigate the impact mechanism of media monitoring on the financing constraints of listed companies.We explore the disparities in the impact of different types of media monitoring on financing constraints.Results show that media monitoring has a significant impact on financing constraints of listed companies,in which,positive media coverage reduces company’s financing constraints while negative media coverage aggravates the company’s financing constraints.Moreover,there is a disparity in the impact of different types of media monitoring on the financing constraints of listed companies.Compared to media monitoring from newspapers,online media monitoring is more influential to the financing constraints.
financing constraints;media monitoring;media type;Heckman two-stage model
10.3969/j.issn.1004-910X.2016.12.007
F270
A
(责任编辑:王 平)
2016—07—26
国家自然科学基金重点项目“非常规突发事件演化分析和应对决策的支持模型集成原理与方法”(项目编号:91024029);教育部人文社会科学研究青年基金“制度质量、包容性金融发展与减贫关系研究:理论与中国的实证”(项目编号:14YJC790020)。
仲秋雁,大连理工大学管理与经济学部教授,管理学博士,博士生导师。研究方向 :技术经济及管理。石晓峰,通讯作者,大连理工大学管理与经济学部博士研究生。研究方向 :债务融资。