大股东减持是否与财经媒体存在合谋？——基于2008～2014年深交所上市公司大股东减持

中国石油大学（华东）胜利学院 路玲

大股东减持是否与财经媒体存在合谋？
——基于2008～2014年深交所上市公司大股东减持

中国石油大学（华东）胜利学院 路玲

本文通过理论分析研究财经媒体信息可以影响股价的基础上，收集2008～2014年深圳证券交易所上市公司大股东减持相关的财经媒体信息的数据作为研究样本，通过人工的方式收集与整理上市公司大公司在减持过程中的财经信息，构建利多信息倾向（S1）、利空信息倾向（S2）以及中性信息（S3）等指标，首创性地从上市公司减持中以独特视角实证研究上市公司与财经媒体合谋的各种间接证据，最后得出相应的结论。

大股东股份减持 财经媒体 合谋

一、引言

大量研究表明，无论是国外还是国内，资本市场（股票市场）都会受到财经媒体这个“信息桥梁”的影响，不再是传统的信息传递中介。在此过程中，财经媒体信息的偏差，有意或无意都将使得真实的消息不再那么真实，甚至会选择性地剔除各种负面利空消息，而这些正是投资者难以辨别和区分。金融市场的投资者大多的信息渠道是财经媒体，其资产配置的决策就是基于此，进而导致了股票价格的波动。同时，中国股票市场有着自身的特殊性，各上市公司大股东均有到期后大量减持的传统。理论上，相关减持的大股东有意愿隐瞒各种潜在利空消息，更有意愿聘请财经媒体向金融市场释放各种利多消息。这种过筛子般的信息传播，目的无外乎希望在此过程中股价处于偏高的位置，以便于自身的减持获得丰厚的利润。

上市公司大股东减持过程中有意利用财经媒体来屏蔽有关利空消息，是否表明两者之间存在一定的合谋？目前国内学术界对于合谋的研究甚少，对于上市公司股东减持与财经媒体合谋的研究更是处于空白地带。基于此，本文从上市公司大股东减持这一行为角度探析上市公司与财经媒体之间的合谋更将具有重大的现实意义。

二、文献综述

（一）财经媒体消息的吸引力Pollet（2008）通过对上市公司的财报公告方面，研究结果表明，若财经媒体大量集中披露上市公司财报信息，将会钝化投资者对财经信息的反映，对于股价的影响将变的不明显。但是，若集中于某一期间，大量财经媒体报纸、杂志、网站集中的披露某一上市公司财报信息，则会较为显著的吸引投资者的注意力，最终会导致该标的公司股价的较大波动。又有观点认为，投资者对股票的关注力程度决定了其一篮子股票的内容，不过，认为投资者的个人偏好是确定投资标的决定因素。并且该观点认为，在一篮子股票选择到最终买入过程中，财经媒体消息对于投资者的吸引力表现要明显高于随后的股票售出。

（二）投资者的认知效应传导DYCK（2003）发现财经媒体的信息传播使得市场中出现不正常价差的时候，会有大量投资者进入，抹平价差套利空间的同时影响了股票的价格。财经媒体信息在资本市场中的信息桥梁作用使得投资者可以节约大量的时间和人力，同时吸引了更多的新的投资这人进入，最终在提高投资者认知能力的同时，扩大了投资者的群体规模，使得某一标的金融资产（股票）的需求增加，引起了资产（股票）价格的波动。HONGKER（2006）认为，上市公司的各种信息经过专业的财经媒体对外投放，使得更多的投资者可以获得信息，并且降低了投资者的有关信息收集和整理分析成本，提高投资者的认知能力的同时提升了其对标的股票的资产配置数量。

（三）财经媒体的信息披露与投资者情绪Tetlock（2007）依据媒体报道措辞和语气来研究新闻媒体对股票回报的影响，发现当基本面反转下行时，报道中负面词语较多，股价下行压力越大；当媒体悲观情绪处于极端时，交易量会显著放大；另外市场回报低时会导致媒体悲观指数上升。因此，媒体报道并不能完全反映资产的基本面信息，可把之作为投资者情绪或噪声交易的代理指标。Tetlock等（2009）进一步研究发现，负面报道对公司股票回报影响显著，即负面用语越多，收益就越低；而上市公司股价对负面报道反应表现的相对不足；特别是对于难以定量化描述的公司信息，媒体报道的措辞对投资者行为的影响越明显。Garcia（2010）则采取媒体报道中正面与负面用词的比例，构建了的“新闻情绪”指标（Uhly，2010a；2010b），并把它作为市场情绪代理变量来研究经济衰退期媒体对股市的影响，结果发现在衰退期，信息对股票回报的影响远远弱于情绪的影响，即媒体对股市的影响更大。

三、理论分析与研究假设

根据相关文献综述可以发现财经媒体的信息偏差或倾向是存在的，且这种偏差或倾向依然可以对股价产生实质性影响，这是财经媒体与上市公司在股东减持过程中合谋的进一步支撑条件。本文研究财经媒体与上市公司在其大股东减持过程中是否存在合谋的可能性，并同时检验上市公司股票价格受到财经媒体信息的影响。因此，本文将从上市公司大股东减持的落脚点来释疑财经媒体与上市公司之间的合谋行为，并提出以下假设：

H1：如果上市公司在股东减持过程中，存在财经媒体与上市公司的合谋，那么在此过程当中，财经媒体信息的偏差或倾向性会加大，尤其财经信息的利多的正面消息将明显增加（或利空的负面消息会明显降低）

H2：如果上市公司在股东减持过程中，存在财经媒体与上市公司的合谋，那么在此过程当中，控股股东减持规模越大，融资需求越强，则上市公司与财经媒体的合谋潜在可能性及两者之间的动力越强，上市公司在减持过程中利用财经媒体进行炒作的概率越大、强度更大

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

（1）样本时间区间。系统性风险和非系统性风险均是中国资本市场发展缓慢的主要影响因素，因此上市公司的大股东减持也随着资本市场的起起伏伏而波动。为检验时间的准确性，笔者慎重选择2008～2014年深圳证券交易所上市公司大股东减持的数据作为此次回归分析的样本时间区间。

（2）财经媒体样本选择。上市公司大股东减持此项上市公司重大事项，涉及面偏广，且会影响众多机构、中小投资者的利益。为此，财经媒体有关大股东减持方面的各种信息报道重要性显然易见。上市公司减持是在上市公司董事会决议与减持进行这段期间产生各种新闻报道，时间周期一般相对较短。正常情况下，有关减持新闻的信息源均来自上市公司的各种公告，因此在信息收集及筛选方面，均需要财经媒体做出一些取舍，以便能够有效吸引投资者并最终成为投资者决策的信息依据。

表12008 ～2014年财经媒体市场份额及竞争指数（平均数）

根据表1中2008～2014年财经媒体数据显示，上文所述八大财经媒体的各种信息资讯量占比达到80%左右，考虑其他中小财经媒体均以转载八大财经媒体信息，故八大财经媒体信息具有一定的代表性，可靠性较高。为此，本文财经媒体数据来自这八大媒体，通过中国知网、并用关键词查明有关新闻条数。

（3）上市公司样本选择。中国公司公开发行股票并上市的进程相对曲折，且差异较大，这与我国目前尚处于金融市场摸索阶段密不可分。针对上市公司大股东减持这块相关的变化并不十分复杂，本文选取2008～2014年在深圳证券交易所的上市公司大股东减持作为上市公司的样本。在实际选取的过程中，考虑以银行、券商为代表的金融行业的特殊性，故在本次选取样本过程当中予以剔除；另在此期间有部分上市公司存在并购重组、退市等行为，此类样本也删除；最后，新上市公司上市时间不到6个月的样本也予以删除。因此，最后在剔除上述3类不符合要求的样本后，本文选取符合要求的样本共有636家。

（4）数据来源。考虑到我国各种数据取得的复杂性和数据源可靠性较低的现实，本文所用财经媒体信息主要源自于笔者的手工整理。针对八大财经媒体的信息报道数据源自于中国知网、WIND数据库、IFIND数据库以及相关可靠信息渠道。在财经信息的原始资讯收集过程中，分别使用了“标题、主题、全文”等关键词进行搜索整理，以防止数据信息的丢失或缺失。目前国内对于上市公司公开发行（首发或者增发）股票的各种实证研究较多，数据的来源方法也较为可信赖，但对于上市公司大股东股份减持事件方面的研究偏少，相关数据源也有一定的困难。最后，在左右权衡之下，为确保数据的真实性和完整性，采取手工和数据库结合的方式。本文上市公司股份减持相关基础数据源自于WIND数据库和国泰安数据库，考虑样本的缺失性存在，通过时间顺序方式逐一查看上市公司年报和相关公告予以确定。

（二）变量选取

（1）被解释变量。前人研究证实，财经媒体的信息会影响上市公司股票价格，且不同类型及偏差（或倾向性）的财经信息对于股价的波动影响又不同。在上文利用八大财经媒体信息的基础上，将各种财经信息以对股票价格的影响方向作为划分标准，分别为正面利多、负面利空、中性此三类。本文采取随机抽取的原则，然后让社会大众投资者发放，让其来进行判断财经信息的性质，统计出的结果具有一定的公正性和代表性。

对于利多消息的裁定条件为：第一，财经信息中以偏多的思维来肯定上市公司且附带各种褒义词或正面用词；第二，虽然信息中褒扬之词不多，没有财经媒体的主观用词，但是依然通过信息要投资者展示了某上市公司偏好的一面形象。因此，在搜索的成千上万信息中，达到上述两个条件其中之一即可认定为利多的正面信息。

相对应的利空消息的裁定条件笔者也归结为两个：第一，财经信息中以偏空偏悲观的预期来指责或否定某个上市公司，财经信息中含有贬义用语且主观用语较多；第二，财经信息中贬义等主观用词没有，以中性用词为主，但是信息的指向依然是指出企业的各种不好一面为主。对于中性信息的认定则相对简单，剔除利多信息及利空信息后，剩余信息自动录入中性信息。

在有效分类的基础上本文选择了财经媒体利多信息倾向（S1）、财经媒体利空消息倾向（S2）、财经媒体中性消息（S3）作为被解释变量（因变量）来构造模型。

表2 本文中设计的各种变量概况表

财经媒体利多信息倾向（S1）：在前人研究的基础上进行了优化，根据收集的全部信息总数为基数，然后将利多信息与利空信息的差与基数相比，求得的比值作为财经媒体利多信息倾向（S1）。在以前学术界的各种文献研究中，仅以利多信息的条数来进行衡量，且没有站在所以信息角度考虑利多、利空、中性消息，有失偏颇。虽然财经媒体信息的主观用词相对重要，但是全部依靠主观的用词来进行分类研究，研究结果偏差将偏大。在我国语言丰富的情况下，各种措辞的复杂性，让数据库系统自动识别往往会弄巧成拙、与实际结果刚好相反。在数据收集整理的过程中，本文在信息数据收集的基础上做出了进一步的归类，S1=（利多消息数量-利空消息数量）/信息总数量。

考虑本文不做进一步的实证研究，针对S2和S3本文就不再细述，数据源和构造方法参考上述S1。

（2）解释变量。作为本文研究的解释变量，上述公司股东的减持、广告投入及国有股权均会对财经媒体信息产生影响，尤其的合谋的背景下，上市公司的减持的过程中会加大广告投入来进行公司宣传、加大影响财经媒体的信息倾向（或偏差）。

上市公司股东减持（X1）：主要指上市公司的控股股东减持，以上市公司的减持规模与上市公司市值的比值来进行度量。对于上市公司的控股股东减持，会有相应的公告时间，以此首次披露该减持信息作为衡量的标准时间。规模以最后披露减持完成后的规模作为标准。

上市公司广告投入（X2），考虑我国现行会计准则并未要求企业单独把广告费用作为一项单独列示，故我们走“曲线救国”路线，以上市公司的销售费用作为其广告投入的代替值。正常情况下，广告投入越大，上市公司收到财经媒体的各种利多正面信息会显著增加。为了便于数据处理，在此以上市公司的销售费用对数作为回归的数据来源。

国有产权（X3），本文采用上市公司的控股股东来进行判断，如果涉及到国企、国有企业参控股，均将此处复制为1，否则复制为0。正常情况下，针对国有产品，财经媒体的利多信息倾向会明显增多。

（3）控制变量。

减持时公司资产总额（X4），以减持之前的上市公司全部资产总额的对数作为该指标的取值。正常情况下，一个企业规模越大，资产越大，更容易企业财经媒体的正面报道，利多信息倾向更大。

减持时公司负债总额（X5），以减持之前的上市公司全部负债总额的对数作为该指标的取值。与资产总额相反，若一个企业的负债规模过大，且财务状况不佳的情况下，更容易引发财经媒体对于上市公司的负面利空报道，负面利空信息倾向更大。

公司员工数量（X6），定义为上市公司各个组成机构或子孙公司的所有员工数量。正常情况下，一个企业规模越大，对应的员工数量也将越大，那么财经媒体的信息或以利多倾向为主。同样，对员工数量取对数作为模型的取值。

公司股票市场回报率（X7），利用上市公司的季度股票平均收益率作为本文研究的数据源，同样，若某一上市公司的股票走势表现越好，越会吸引更多的财经媒体利多信息倾向的报道。

机构投资者持股比例（X8），机构投资者的持股占比将在一定程度上影响公司的治理或管理，并能监督企业。不过，正是因为这个原因，机构投资者的大量介入使得上市公司的各种问题容易显现。对于第一个作用，财经媒体会在一定程度上更多传递企业正面利多信息，但是对于第二个作用恰恰相反，上市公司能够传递的却是利空信息。因此，机构持股占比对于财经媒体信息的报道方向具有不确定性。

公司ROE（X9），该指标类似于上述的资产、负债控制变量，主要用来衡量上市公司的财务状况，若一个企业的资产收益率越高，则触发财经媒体信息传递的利多将更多，反之则反。同样，便于处理的方便性和可行性，此处仍旧以对数取值为准。

行业虚拟变量（X10）和时间虚拟变量（X11），主要用于控制样本的行业和时间效应。其中，相关行业分类，参考中国证监会的分类标准来确定。

上述所有变量均采用年度数据，为了控制内生性的问题，本文对所有控制变量进行了滞后一阶处理。

（三）模型构建综上所述，本文运用不平衡面板模型进行回归分析。以财经媒体信息报道倾向为解释变量（以利多正面信息倾向实证分析，利空和中性消息省略），以上市公司股东减持、公司广告投入、国有产权（国企、国有企业参控股）为解释变量，以上市公司大股东减持时公司资产总额、减持时公司负债总额，公司员工数量、公司股票市场回报率、机构投资者持股比例、公司ROE、行业虚拟变量、时间虚拟变量为控制变量。本文设计模型如下：

其中，Si分别表示财经媒体信息的利多正面信息倾向、利空负面信息倾向、中性信息。a1和b为回归系数，e是随机干扰项。

在分析基金经理的个人特征与基金业绩之间是否存在线性关系时，本文将采用观察期的数据进行多元回归分析。在检验模型的过程中，均遵守以下的回归分析步骤：将控制变量代入线性回归方程；将所有自变量以及控制变量代入线性回归方程，并得出本研究的线性回归分析结果。

五、实证结果与分析

（一）描述性统计

（1）财经媒体信息倾向的统计性描述。八大财经媒体，从信息总量或利多正面信息量角度看，前四者对各种上市公司股东减持的信息传递量占比最大，占比达到60%以上，后面四个市场份额相对偏小。从信息的传递的利空利多角度来区分，可以发现财经媒体对于上市公司股东减持80%以上采取偏利多正面的倾向，而利空的报道明显偏少，即从数据上可以直观看出财经媒体对股东减持均以偏积极态度对待。

表3 财经媒体信息层面变量统计性描述

从表3的统计性描述可以看出，所有财经媒体信息的利多信息倾向指标的均值均是大于0，说明在正常情况下，所有的财经媒体和细分的市场媒体的利多消息均大于利空消息。

（2）公司样本统计性描述。针对上市公司的股东减持、公司广告投入、国有产权（国企、国有企业参控股）、减持时公司资产总额、减持时公司负债总额，公司员工数量、公司股票市场回报率、机构投资者持股比例、公司ROE（ROA）、行业虚拟变量、时间虚拟变量等十一个统计变量来进行统计性描述，分别计算出变量的平均值、标准差、最大值与最小值，并从数据本身进行描述性分析（见表4）。

表4 样本公司层面相关的各变量统计性描述

2008～2014年深圳证券交易所上市公司大股东减持的数量较多，平均减持达到1138.39亿元，平均减持1113.4股，平均每家减持套现34.59亿元。1632家减持上市公司样本来看，公司减持前平均总资产为450.31亿元，注册资本为13.40亿元，平均负债总额达到108.89亿元。上市公司减持前的总资产收益率平均为34.43元，全部上市公司中，平均利润总额为36.90亿元，净利润为8.19亿元，但差异明显，利润总额最高为2112.2亿元，最低为-120.03亿元，这说明上市企业总体盈利能力参差不齐。

（二）回归分析本文在运用构建的模型进行多元面板数据回归分析的同时，分别以上市公司减持所在季度当期T，然后分别对减持的前两个季度作为T-1、T-2；减持后两个季度作为T+1、T+2。分别利用此前后的五个季度的数据来进行回归分析检验上市公司在减持过程中是否存在与财经媒体的合谋行为。

本文重点在于实证研究上市公司在减持过程中是否存在于财经媒体的合谋行为。因此，全文的重点关注对象是上市公司减持变量X1的回归系数，根据我们的实证结果（如表5）可以发现，针对被解释变量S1可以发现回归结果显著大于0，表明在上市公司股东减持过程中，财经媒体对上市公司的正面报道显著性增加。

表5 模型回归结果

考虑研究重点在于合谋，故在此重点参考S1（财经媒体利多信息倾向）作为被解释变量的回归结果。针对其他两个被解释变量，本文将不再作为重点，故相应的回归结果也不再展示。在上市公司股东减持过程中，上市公司与财经媒体的合谋模型回归分析，被解释变量S1（利多信息的倾向）指标回归结果见表5。同时总结出以下几点结论：

第一，在上市公司股份减持过程中，上市公司通过财经媒体的各种信息以利多信息（利多倾向为主）会大幅度的增加；如果当期减持的股份数量越多，在相应的财经媒体呼应报道更多。同样，在减持后的一个季度，回归系数由此前的较大正数逐渐趋近0，表明财经媒体的利多信息倾向逐渐正常化。通过多个季度回归结果来看，回归系数的显著性水平维持稳定，表明此前各期的回归结果是偏稳健的。基于此回归结果，笔者可以初步认定，上市公司在股份减持过程的当季中，存在上市公司与财经媒体的合谋现象。尤其的减持的当季度，上市公司会加大与财经媒体的合谋，以希望通过财经媒体向社会公众和投资者是否更多利多正面的信息，以达到影响投资者股票配置，提升自身股票价格；而且，如果上市公司减持份额越大，两者之间的合谋概率将逐步加大。从这第一点，可以判断本文的两个基本假设成立。

第二，上市公司的国有成分会导致财经媒体的利多信息倾向明显增加。在表5的回归结果中，上市公司若是国有企业或者国有控股、参股，那么相应的回归系数均为大于零的结果，表明国有成分将促使财经媒体做出更多的正面报道，利多信息的倾向越大于非国有成分企业。在中国特色社会主义初级阶段，国有成分企业在各个方面均有独特的优势，且自身的使命和位置都或是独一无二的。因此，在这种背景下，财经媒体做出对于国有成分的上市公司的偏负面利空信息将不是一个最佳选择。尤其考虑到国有成分上市企业独特优势，在该公司面临各种负面或不利报道时，其可能会有更多的筹码去挽回局面，甚至不必要的干涉财经媒体的信息方向。正常情况下，中小民营企业并不具备这种独特的政治优势。为此，面对同一事件，财经媒体针对国有成分上市公司的利多信息倾向或更加明显。

（三）稳健性检验为了实证研究的稳健性，本文选择基于现实环境下，采用模拟检验的方法，来检验实证结果的稳健性。在各种约束下，本文仅针对财经媒体利多信息倾向（S1）进行稳健性检验，针对利空信息倾向（S2）和中性信息（S3）不再做详细介绍，可参照此操作。具体的方法如下：选取财经媒体相关性偏高的上市公司，然后针对其减持情况进行稳健性检验。首先将它作为BP人工神经网络的输入值，辅助以36878个财经媒体的利多消息，然后通过网络模拟的方式输出各种模拟仿真的利多信息，最后将模拟输出的仿真利多信息代替实际值，代入实证回归分析模型检验模型结果。相应的模拟代码和结果，不再赘述。

表6 BP人工神经网络模拟误差表

从表6中可以看出，模拟的仿真信息与实际财经媒体信息之间存在一定的绝对误差，其中偶尔出现部分样本误差比较大，但是剔除偶发性部分绝对误差后，可以发现绝大部分误差详细偏小。通过模拟仿真检验可以对利多信息有一定的调整功能，利用模拟利多信息对上市公司股东减持做回归分析，以验证财经媒体与上市公司在股东减持过程中合谋行为实证检验的稳健性。

因此，通过模拟检验的结果来看，在上市公司股东减持过程中，上市公司股东减持等变量回归的结果和显著性水平并没有发生实质性变化，表明此前所构建的模型进行回归的结果是稳健性的，也支持相关的研究结论的成立。

六、研究结论

首先，在上市公司股份减持的所在期间，与上市公司相关的财经媒体的利多消息倾向明显加大，各种利多信息不断释放。在上市公司股份减持过后，随着时间的不断推移，财经媒体的信息倾向将逐渐回归正常，趋近于中性报道为主。从减持的数量和规模上来看，如果某一上市公司在某一年度的减持份额越大，财经媒体的利多信息倾向更大，且相关的信息炒作或重复率明显增加。表明在上市公司股份减持过程中，其与财经媒体存在合谋的可能性。

其次，在上市公司准备减持股份的期价，上市公司为了获得充分丰厚的减持利润，上市公司对引导股价上涨预期明显加大。因此，上市公司更倾向于与财经媒体合谋，引导财经媒体传递更多利多信息，以改变投资者行为促使上市公司股票价格的上涨，以便成功完成减持计划。

最后，上市公司减持前的各种股价上涨是利用财经媒体的信息传递引导投资者行为改变而导致的。也就是说是利用股票价格受到财经媒体信息影响的机理。正常情况下，财经媒体的利多信息倾向会使得上市公司的股票价格明显上涨，但是时间周期后，价格将回落到正常的水平。

［1］陈工孟、高宁：《中国股票一级市场发行抑价程度与原因》，《金融研究》2002年第2期。

［2］才国伟、邵志浩、徐信忠：《企业和媒体存在合谋行为吗？——来自中国上市公司媒体报道的间接证据》，《管理世界》2015年第7期。

［3］李明、叶勇、张瑛：《媒体报道能提高公司的透明度吗？——基于中国上市公司的经验证据》，《财经论丛（浙江财经大学学报）》2014年第6期。

［4］Huberman，Ct，and Regev，T．Contagious speculation and a cure for cancer：anon-event that made stockprices soar［J]．Journal of Finance，2001（56）：387-396．

［5］Dyck，A．，andL．Zingales．"TheBubbleandthe Media'’．Govemance and CapitalFlows in a GlobalEconomy，NY．Corporate Oxford University Press，2003．Mullainathan，S．，and A．Shleifer．“The Market for News”．American EconomicReview，2005（94）：103l-1053．

（编辑杜昌）