傳染效應還是競爭效應

劉明霞　孟祥潔

摘要：本文從食品制造企業行業地位顯著性和企業專業性兩方面對危機事件的聲譽溢出效應進行探討，證實了聲譽危機的溢出效應表現為競爭效應，具體而言，在（-1，1）窗口期內，受訊企業地位顯著性越強，聲譽危機的競爭效應越強；在（-10，10）窗口期內，受訊企業專業性越強，聲譽危機的競爭效應越強。

關鍵詞：聲譽溢出效應；競爭效應；行業地位顯著性；企業專業性

中圖分類號：F2707；C93文獻標識碼：A

一、引言

一個企業的聲譽不僅受其自身行為的影響，而且受其他相關企業聲譽的影響。這種聲譽的溢出已經跨越了企業的邊界。比如2008年三鹿集團三聚氰胺事件最終導致其走向破產，而且使中國奶制品企業普遍受到人們質疑。在這里，我們把實際發生聲譽危機的企業稱為發訊企業（messenger company），把被影響到的企業稱為受訊企業（receiver company）[1]。在上述例子中，三鹿可被視為發訊企業，中國其他奶制品企業可被視為受訊企業。本文將受訊企業與發訊企業同方向的聲譽影響稱為聲譽傳染效應，將受訊企業與發訊企業反方向的聲譽影響稱為聲譽競爭效應[2]。危機事件對同行業企業的聲譽影響可能是傳染效應也可能是競爭效應。

現有文獻中關于溢出效應的相關研究主要有以下三個發展方向：一是FDI的溢出效應，二是資本市場的溢出效應，三是信任市場的溢出效應。FDI的溢出效應的研究主要在技術差距、市場環境、子公司與當地廠商的關系，其中與技術差距有關的溢出效應屬于示范——模仿——傳播型，受市場環境、MNC子公司與當地廠商相互影響的溢出效應屬競爭型。資本市場溢出效應認為事件的經濟后果一般分為競爭效應和傳染效應，競爭效應反映投資者對受訓企業的質疑[2]，傳染效應反映客戶需求轉移帶來的財富重新分配。目前支持傳染效應的文獻居多，而支持競爭效應的文獻數據少些。信任市場溢出效應的研究主要在企業社會責任、產品廣告名人效應、供應鏈信任。費顯政等（2010）指出企業社會責任溢出具有“一榮俱榮，一損俱損”的傳染效應[1]；何瀏等（2011）指出明星代言產品會給該產品帶來正的市場效應，同一款產品由不同明星代言，則不同明星代言產生效應會疊加[3]。由于信任風險傳染效應的存在，粱鐘元（2012）驗證了供應鏈中信任風險傳染效應的存在。

盡管關于溢出效應的研究已很有成就，但是關于聲譽溢出效應的研究卻并不多。Barnett和Hoffman（2008）指出企業聲譽不僅受該企業自身的行為的影響，還受其他企業行為的影響，即企業間聲譽具有相互依賴性[4]。一個企業受危機事件影響所引起的聲譽變化可能會超越其公司邊界而影響到行業中其他企業[5]，并且這種影響受該企業自身的顯著性及事件發生的頻率和企業間競爭程度的影響[6]。因此，本文根據已有研究，重點考察聲譽危機的溢出效應，并且探討行業中受訊企業的特征如何受這些效應的影響。

二、理論基礎與研究假設

本文以制度理論和資源基礎觀為理論基礎來解釋聲譽危機溢出效應。制度理論認為組織通過形成相似的結構和進行相似的活動來維持其在一個群體中的重要身份[7]。在一個領域中共同的認知價值觀有助于塑造組織行為[8]，這些行為反過來會影響組織聲譽。制度理論還認為一個企業的聲譽受其所在行業的企業共同遵守的合法性標準的影響很大。從這一點來看，當發訊企業的聲譽受到破壞時，這種聲譽破壞會影響到與發訊企業有共同領域層企業的合法性（field-level legitimacy）。同時，資源基礎觀認為企業的競爭優勢來自其有價值的，即獨特的和稀缺的資源[9]。在資源基礎觀看來，聲譽就是企業的一項無形資產。Barnett指出“競爭優勢源于獨特性，而獨特性由聲譽來測量”[9]。和制度理論強調企業領域層合法性不同，資源基礎觀強調的是企業公司層的合法性（firm-level legitimacy）。當利益相關者給A企業的評價高于其他企業時，那么A企業相對于其他企業就具有聲譽的優勢，如果其他企業加強自身的聲譽，就會減小這種聲譽差距，進而減弱A所具有的競爭優勢。換句話說，企業的聲譽受其他企業聲譽的影響。基于以上分析，可以看出這兩個理論都強調競爭與合作的內在聯系[10]，并且為理解組織聲譽動態性和組織領域合法性提供了奠定性的基礎[6]。

基于以上兩種理論，本文選擇食品行業中幾起食品安全事件為研究對象，來研究聲譽危機的溢出效應。與本文較相近的一篇實證分析文章是Goins和Gruca（2008）[6]針對企業裁員事件，通過驗證受訊企業累計異常收益率與發訊企業累計異常收益率之間的關系來說明聲譽危機的溢出效應。本文基于其研究方法，并在此基礎上討論企業行業地位顯著性和企業專業性對聲譽危機溢出效應的影響。

（一）傳染效應和競爭效應

我們將企業聲譽定義為各個利益相關者對企業自身特點和企業以其資源創造價值的能力的一種綜合評價[8]。當一個企業發生食品安全危機事件，這個事件不僅預示著該企業的一些信息，還預示著影響其他企業價值的經濟條件和環境條件的信息，利益相關者會根據這些信息來重新判斷與自己相關的企業。因此，食品安全危機事件的信息傳播就會超越發訊企業的邊界影響到行業中的其他企業。這種信息傳播對企業間聲譽的影響會同時存在兩個相反的方面——積極的和消極的。一方面，由于這些資源的稀缺性，同一行業的企業必須通過競爭來獲取人才和投資者[11]。當競爭占主導地位，發訊企業的聲譽受到負面影響時，競爭對手就具有相對優勢來獲得稀缺資源，從中得到益處，這就是競爭效應。在2008年的三鹿奶粉事件中，而三元奶粉因沒有測出含三聚氰胺的奶粉而獲得發展機會，目前已經成為一家大型的食品加工公司。另一方面，由于資源的相似性，同一行業的企業面臨相同的技術環境和制度環境，這種共享的環境給聲譽效應的傳播提供了另一種機制。前面我們提到，利益相關者會根據行業信息對企業做出評價。而危機事件帶來的不確定性和模糊性會改變利益相關者對與其相關企業原有的評價，當利益相關者再次對企業做出評價時，就會根據企業間的相似性來做出判斷，這樣發訊企業的聲譽危機就給行業中其他企業帶來消極影響，使行業中的其他企業同樣面臨聲譽危機，這就是傳染效應。比如，2008年三鹿奶粉事件引發的中國食品行業產品質量信任危機，使乳制品行業陷入生產、銷售困境。所以，信息傳播帶來的這兩種截然不同的效應將發展成競爭效應和傳染效應[12]。因此，本文提出假設1。

假設H1a：發訊企業聲譽危機事件的信息傳播將給受訊企業帶來傳染效應。

假設H1b：發訊企業聲譽危機事件的信息傳播將給受訊企業帶來競爭效應。

（二）受訊企業顯著性的調節作用

市場會自發的分出領導者和追隨者。領導力和顯著性有很多種測量的方式，規模大的企業經常被視為市場領導者[13]。換句話說市場領導者往往在行業中具有顯著性地位，這種顯著性使企業與更多的利益相關者有關聯。當行業發生危機事件時，利益相關者，特別是有實權的利益相關者，會影響市場經濟的游戲規則，甚至通過要求政府干預來保護自身的利益，從而使顯著性企業免受風險的影響。由此，地位顯著性強的企業相對于其他企業來說，會多一層保護。此外，顯著性強的企業往往具有雄厚的資金，在遇到危機事件時，更具有戰斗力，從而使其有能力脫離危機。比如，在360和騰訊大戰中，騰訊企業以其顯著的行業地位以及雄厚的資金支持，最終獲得這場漫長“戰爭”的勝利。

由于危機事件的傳染效應給其他企業帶來消極的影響，而企業顯著性地位對企業有保護作用，所以受訊企業行業地位的顯著性會減弱這種傳染效應。同理，由于危機事件的競爭效應給其他企業帶來積極的影響，所以受訊企業行業地位的顯著性會增強這種競爭效益。因此，我們提出假設2。

假設H2a：如果發訊企業聲譽危機事件的信息傳播將給受訊企業帶來的是傳染效應，那么這種效應隨受訊企業行業地位顯著性的提高而減弱。

假設H2b：如果發訊企業聲譽危機事件的信息傳播將給受訊企業帶來的是競爭效應，那么這種效應隨受訊企業行業地位顯著性的提高而增強。

（三）受訊企業專業性的調節作用

最近一些研究指出組織身份與其是專業性的還是綜合性的有關。如Carroll和Swaminathan（2000）[14]研究發現，即使在綜合型啤酒釀造商提高所生產啤酒的質量后，專業性啤酒釀造商依然能保持成功。Zuckerman和Kim（2003）[15]指出在類別系統的企業中，追求專業化是最重要的戰略。專業化的形象可以提高企業在其專業領域的權威，使利益相關者認為其在此領域更專業。在中國，當提到冰箱時，人們首先想到的是海爾，當冰箱市場出現危機時，會有更多的消費者選擇海爾。因為海爾冰箱已經成為一種品牌，當市場出現不確定性事件時，人們更愿意選擇專業性強的海爾。

以上分析表明專業化將有利于企業的聲譽，企業專業性會保護企業免受負面信息傳播的影響。所以當發生傳染效應時，受訊企業的專業化程度強，會減弱這種傳染效應；當發生競爭效應時，受訊企業的專業化程度強，會進一步加強這種競爭效應。因此，我們提出假設3。

假設H3a：如果發訊企業聲譽危機事件的信息傳播將給受訊企業帶來的是傳染效應，那么這種效應隨受訊企業專業化程度的增強而減弱。

假設H3b：如果發訊企業聲譽危機事件的信息傳播將給受訊企業帶來的是競爭效應，那么這種效應隨受訊企業專業化程度的增強而增強。

三、研究方法

（一）研究方法和樣本選取

本文采用事件研究法。事件研究法是一種利用上市公司股票價格的波動來研究某事件所帶來的影響。其最重要的是選擇兩個事件窗口期，確定一個估計期，計算異常收益率（Abnormal returns，簡稱AR）和累計異常收益率（Cumulated abnormal returns，簡稱CAR）。

Goins和Gruca（2008）[6]選擇1天窗口（-1，1）和10天窗口（-5，5）作為兩個事件窗口期，1天窗口可以使我們獲得及時效應，而10天窗口保證在窗口期內既能放寬市場高效率的假設，又能排除其他的競爭事件。本文采納他們的方法，選擇1天窗口（-1，1）和10天窗口（-5，5）作為兩個事件窗口期，同時由于估計窗口期和事件窗口期不能交叉，所以本文選擇事件發生日的前70天至前6天為估計窗口期。首先將估計窗口期的收益率進行回歸得出市場模型（1），再運用市場模型計算出事件窗口期正常的期望收益率。

E（Rit）= αi+βi *Rmt+εit（1）

其中，Rmt為第t日市場收益率，在本文中，對于深證交易所的上市企業，本文運用深證綜合指數收益率，對于上證交易所的上市企業，本文運用上證綜合指數收益率；Rit為股票i在第t日的實際收益率；εit 表示隨機誤差項。

異常收益率是事件窗口期實際收益率和期望收益率的差，如公式（2）所示：

ARit=Rit-E（Rit） （2）

其中，ARit是股票i在事件窗口期第t日的異常收益率，Rit是股票i在事件窗口期第t日的實際收益率，E（Rit）是股票i在事件窗口期第t日的期望收益率。

累計異常收益率是事件窗口期內每天異常收益率的和，如公式（3）所示：

CARi（t1，t2）=∑[DD（]t2[]t=t1[DD）]ARit（3）

由于并非事件窗口期內每天的異常收益率都可以得到，所以為了保持一致性，本文用平均累計異常收益率來代替異常收益率指標。平均累計異常收益率是累計異常收益率除以N，如公式（4）所示：

CARi（t1，t2）[TX-]=[SX（]1[]N[SX）]CARi（t1，t2）（4）

其中， CARi（t1，t2）為股票i在事件窗口期第t1天到第t2天的累計異常收益率，N表示天數，CARi（t1，t2）[TX-]i表示股票i在事件窗口期第t1天到第t2天的平均累計異常收益率。

本文以2000-2014年的所有食品安全事件來分析，通過整理新聞報道，并且剔除非上市公司食品安全事件和非大陸上市公司食品安全事件，最終選取7件上市公司食品安全事件：2007年11月1日的五糧液幸運星糖精超標事件，2011年3月15日的雙匯瘦肉精事件，2012年6月14日的伊利奶粉含汞門事件，2012年8月24日古井貢酒酒精勾兌事件，2012年9月7日的光明牛奶變質門事件，2012年11月19日酒鬼酒“塑化劑”事件，2013年7月21日的南山奶粉事件。本文通過主營業務相同或相似來確定相關企業，其中與宜賓五糧液股份有限公司相關的企業有21個，與雙匯集團相關的企業有22個，與伊利集團相關的企業有11個，與古井貢酒有關的企業有21個，與光明集團有關的企業有11個，與酒中酒集團有關的企業有21個，與南山奶粉有關的企業有11個，最終獲得118個上市公司的數據，這118個上市公司數據全部來自上證交易所和深圳交易所。原始數據來源于CSMAR（國泰安）數據庫。

（二）研究變量的設定與測量

1.自變量：發訊企業的平均累計異常收益率（messenger companys average cumulated abnormal returns，簡稱MACAR）。Goins和Gruca[6]用裁員企業的累計異常收益率作為自變量來研究裁員企業的裁員事件對為裁員企業的聲譽影響，本文采納其方法選擇發訊企業的ACAR為自變量來研究發訊企業的聲譽危機對受訊企業聲譽的影響。

2.因變量：受訊企業的平均累計異常收益率（receiver companys average cumulated abnormal ruturns，簡稱RACAR）。在事件研究法中，將異常收益率作為因變量來研究聲譽已經得到運用，并且Goins和Gruca在2008年時候運用為裁員企業的累計異常收益率作為因變量，本文采納其方法選擇受訊企業的ACAR作為因變量。

3.調節變量：（1）受訊企業的顯著性（receiver companys prominence，簡稱RP）。對于受訊企業的顯著性，本文用企業規模來衡量，因為企業的規模越大，該企業在行業中的地位越是顯著。對于企業規模的衡量，本文根據以往的研究，用企業員工數來衡量企業規模，即企業的顯著性。企業員工數量越多，該企業的顯著性越強。（2）受訊企業的專業性（receiver companys specialism，簡稱RS）。Dobrev et al.（2002）曾用給定年限所生產的所有汽車模型機器容量的范圍來測量專業化。本文采納Dobrev et al.的方法，本文選擇企業在給定年限生產的產品和服務所跨的行業來衡量食品制造企業專業性。一個企業的所跨行業意味著該企業的市場范圍和企業的競爭戰略，因為經營范圍直接影響企業的市場和產品的品質。專業性企業所跨的行業通常比一般化企業要少，因此某食品制造企業所跨的行業越少，該企業的專業性越強。

4.控制變量： （1）發訊企業的顯著性（messenger companys prominence，簡稱MP）。Tyersky 和Kahneman在1974年指出組織在網絡中的中心地位會增強信息的傳播，進而使公眾對信息更熟悉。Tieying Yu（2008）也曾指出組織在網絡中所處的地位會對其他企業有影響。基于以上結論，本文選擇發訊企業的顯著性為控制變量。其測量方法與受訊企業顯著性一樣，同樣用企業人員數量來測量。（2）總資產凈利潤率ROA。眾所周知，企業的前期盈利能力會影響企業的股票價格，所以本文將受訊企業的ROA作為控制變量。用ROA來表示受訊企業的前期盈利能力，ROA越高，說明企業的前期盈利性越好。本文用受訊企業前三個季度的ROA的平均值來表示其前期盈利能力。（3）受訊企業總資產（receiver companys total asset，簡稱RTS）。企業的總資產會影響股票的價格，進而影響股票收益率。所以本文選擇受訊企業的總資產作為控制變量，并且以受訊企業前三個季度的總資產的平均值來衡量。（4）受訊企業的股權集中度，用OC表示。楊興銳在2014年指出，股權集中度會影響累計異常收益率。所以本文選擇股權集中度為控制變量，并且用事件發生日前一期的前五大股東持股比例來衡量。（5）受訊企業的國家所有制，用SO表示。楊興銳（2014）在其論文中指出，國家所有制形式會影響累計異常收益率，所以本文選擇國家所有制為控制變量。國企取值為1，民企取值為0。（6）事件發生次數，用Times表示。Goins和Gruca[6]指出，裁員事件發生的次數會影響聲譽的溢出效應，所以本文將事件發生次數作為控制變量。本文用自2000年到事件發生日之間的事件發生次數來衡量。

（三）模型設計

基于以上假設和變量定義，本文的模型設計如下：

RACARi=α+β1*MACARi+β2*RP+β3*RS+β4* MACARi* RP+β5* MACARi* MS+β6*MP+ β7*ROA+β8*RTS+β9*OC+β10*SO+β11*Times+ε

在方程中，RACARi表示受訊企業的平均累計異常收益率，其中i=1，5；MACARi表示發訊企業的平均累計異常收益率，其中i=1，5；RP表示受訊企業的規模，RS表示受訊企業的專業性，MP表示發訊企業的規模，ROA表示受訊企業前期總資產利潤率，RTS表示受訊企業總資產，OC表示受訊企業的股權集中度，SO表示受訊企業的國家所有制，Times表示事件發生次數；βi表示待估回歸系數，其中i=1，2，…，11；ε 是隨機項。

四、實證分析

本文運用統計軟件stata120對樣本數據進行各變量的描述性統計分析、變量間的相關性分析，通過OLS回歸分析對假設進行檢驗。

表2是所有變量的描述性統計和相關系數矩陣，從中可以看出所有因變量、自變量、調節變量和控制變量的相關系數均小于0700，說明各變量間的多重共線性并不嚴重。為了進一步診斷模型的多重共線性，我們對其進行了方差膨脹因子（VIF）分析，結果顯示，VIF的最高值為5143，小于其基準值10，因此可以判斷該模型不存在多重共線性問題。Pearson相關系數顯示，因變量受訊企業CAR1與自變量受訊企業CAR1呈現顯著負相關關系，因變量受訊企業CAR5與自變量受訊企業CAR5呈正相關關系，但是顯著性很弱。因變量受訊企業CAR1與控制變量受訊企業總資產，受訊企業所有制形式，受訊企業ROA及事件發生次數呈現正相關，與控制變量受訊企業股權集中度，發訊企業的顯著性呈負相關。因變量受訊企業CAR5與控制變量受訊企業總資產，受訊企業股權集中度及事件發生次數呈正相關，與控制變量受訊企業所有制形式，發訊企業顯著性以及受訊企業的ROA呈負相關。因變量受訊企業CAR1與調節變量受訊企業的顯著性呈正相關且顯著，與調節變量受訊企業的專業性呈負相關且顯著。因變量受訊企業CAR5與調節變量呈正相關，但是不顯著。回歸分析的結果在表3列出。

表3為（-1，1）天窗口期回歸模型。模型1是對控制變量的檢驗，模型2是對假設1的檢驗，模型3和模型4是對假設2的檢驗，模型5和模型6是對假設3的檢驗。從表中看出，（-1，1）天窗口期的總模型匹配是顯著的。其中，模型1的F值（317）在99%的水平上顯著，模型2-模型6的F值在95%的水平上顯著。從表中可以看出，模型1-模型6的R2均在20%左右，調整后的R2均在20%以下。從模型1中可以看出，受訊企業ROA與因變量受訊企業ACAR1呈正相關，但不顯著。但是在加入自變量和調節變量后，受訊企業ROA與因變量受訊企業ACAR1呈現負相關，并且顯著，所以控制受訊企業ROA這個變量是很有必要的。控制變量受訊企業所有制形式，發訊企業的顯著性，事件發生次數在6個模型中都顯著正相關。這可能是由于企業所有制形式會部分影響企業的效率，國企的效率相對于民企來說可能會稍微低一些，同時發訊企業的顯著性和規模會影響整個事件的發展，利益相關者對食品安全事件越來越關注。從模型2中，可以看出主效應呈現顯著負相關（β=-0250，p<005），即當發訊企業聲譽變差時，受訊企業的聲譽是變好的，由此假設H1b得到驗證，假設H1a在本模型中不能得到解釋。模型4是加入交互項發訊企業ACAR1×受訊企業的顯著性之后的結果，可以看到受訊企業的顯著性會增強聲譽溢出的競爭效應（β=-0261，p<005），因此假設H2b得到驗證，但是沒有理由支持假設H2a。模型6是加入交互項發訊企業ACAR1×受訊企業的專業性之后的結果，在此受訊企業的專業性的調節作用并未得到驗證（β=0074，p>01），所以假設3并未得到支持。

表4為（-5，5）天窗口期回歸模型。模型1是對控制變量的檢驗，模型2是對假設1的檢驗，模型3和模型4是對假設2的檢驗，模型5和模型6是對假設3的檢驗。模型1的F值（342）在99%的水平上顯著，模型2-模型6的F值均在95%的水平上顯著，可以看出（-5，5）天窗口期的總模型匹配是顯著的。模型1-模型6的R2均在25%左右，調整后的R2均在20%以下。從模型2中可以看出，（-5，5）天窗口同樣驗證了假設H1b，即聲譽危機溢出效應是競爭效應。模型4中交互項發訊企業ACAR5×受訊企業的顯著性的系數不顯著（β=-0225，p>01），說明假設H2b未被得到驗證。模型6中交互項發訊企業ACAR5×受訊企業的專業性的系數顯著（β=0250，p<005），說明受訊企業的專業性會加強聲譽溢出的競爭效應，從而假設H3b得到驗證。模型4和模型6的結果與（-1，1）天窗口期的結果不同，可能是由于危機信息在傳播的過程中從模糊逐漸走向明朗的原因。隨著危機事件的澄清，利益相關者最終會更加信賴專業性強的企業。

五、討論與展望

本文證明了利益相關者對企業聲譽的評價受行業中其他企業行為及利益相關者對這些行為解釋的影響，得出聲譽危機的溢出效應是競爭效應的結論：在1天窗口期內，受訊企業的顯著性即受訊企業的規模的提高會增強其所受的競爭效應；在（-10，10）窗口期內，受訊企業專業性會增強這種競爭效應。本文的結論與Goins和Gruca得出的結論相悖，這可能是由于食品制造業這個行業的特殊性。第一，食品安全與人類健康息息相關，所以利益相關者們對這個行業的關注度非常高，一旦某一企業發生食品危機，利益相關者們對這個企業的信任將很快瓦解，轉而尋求與其類似的企業產品或是替代品。第二，人們對食品的需求是剛性的，即使出現食品危機，人們也會消費這種食品。這樣一個企業的聲譽危機就給行業中的其他企業帶來機會。而且，由于“馬太效應”的存在（人們傾向于選擇規模大的企業 即人們會認為規模越大越好的企業越能夠生產好產品，當出現危機事件時，人們在心理上會更相信規模大的企業），使得行業地位顯著性高的企業擁有更大的優勢。

本文也存在一些缺陷。其一，本文的觀測樣本數據很少。雖然最近幾年在我國出現過很多次食品安全事件，但由于很多都不是上市公司，所以本文無法對其進行研究。其二，本文選取的事件，大多是非系統性的事件，所以它不能顯示出系統性事件在不同的窗口期會有怎樣的效應。在以后的研究中，我們可以把危機分為系統性危機和非系統性危機來研究其傳染效應和感染效應。

盡管存在以上的缺陷，但本文依然對理解組織領域聲譽的動態性有理論意義。企業在對外部利益相關者資源競爭的同時又要保持自身的聲譽，這種情形給組織領域成員創造了一種二元現象。行業競爭者不僅在要素市場和產品市場競爭，而且由于企業間的相互依賴性，在金融市場上會共享信息。一個企業的行為會對外界發出信號，各個企業的利益相關者通過這些信號來評價企業的價值。因此，在利益相關者看來，危機事件對企業聲譽的影響，不僅僅局限于企業自身，而且會影響到其他企業。本文探討了企業外部環境中的意外事故對組織聲譽動態性的影響，增強了將企業外部環境中意外事故納入聲譽實證研究的重要性。本文通過制度理論和資源基礎觀的視角，探討了合作和競爭這兩種力量是怎樣協調作用于企業產出的。這兩種力量隨著時間的推移會起到不同的作用。Barnett在2006年理論上指出組織在競爭時期和合作時期行為的轉變。

本文對管理者也有一定的啟示。以往一直以為組織聲譽來自組織內部管理控制，但利益相關者對企業聲譽的評價并不僅僅只受管理控制的影響，同時受行業中其他企業行為的影響，這就要求管理者要能夠敏銳地意識到競爭者的行為。當發生突發事件時，受訊企業要能夠迅速作出反應，提供證據證明其與發訊企業的不同之處，從而免受危機事件對其的影響或減輕危機事件對其的影響。

參考文獻：

[1]費顯政，李陳微，周舒華. 一損俱損還是因禍得福？——企業社會責任聲譽溢出效應研究[J].管理世界，2010（4）： 74-82.

[2]Elliott R S， Highfield M J， Schaub M. Contagion or competition： Going concern audit opinions for real estate firms[J].The Journal of Real Estate Finance and Economics， 2006，32（4）：435-448.

[3]何瀏， 王海忠， 朱幫助，等. 名人多品牌/產品組合代言溢出效應探析——一項基于網絡外部性視角的研究[J].管理世界， 2011（4）：111-121.

[4]Barnett M L， Hoffman A J. Beyond corporate reputation：Managing reputational interdependence[J].Corporate Reputation Review， 2008， 11（1）.

[5]Yu T， Lester R H. Moving beyond firm boundaries：A social network perspective on reputation spillover[J].Corporate Reputation Review， 2008， 11（1）：94-108.

[6]Goins S， Gruca T S. Understanding competitive and contagion effects of layoff announcements[J].Corporate Reputation Review， 2008， 11（1）：12-34.

[7]Meyer J W， Rowan B. Institutionalized organizations：Formal structure as myth and ceremony[J].American journal of sociology， 1977：340-363.

[8]Rindova V P， Williamson I O， Petkova A P， et al. Being good or being known：An empirical examination of the dimensions， antecedents， and consequences of organizational reputation[J].Academy of Management Journal， 2005，48（6）：1033-1049.

[9]Barney J. Firm resources and sustained competitive advantage[J].Journal of management，1991，17（1）：99-120.

[10]Astley W G， Fombrun C J Collective Strategy：Social Ecology of Organizational Environments[J].Academy of management review， 1983，8（4）：576-587.

[11]Barney J B. Strategic factor markets：Expectations， luck， and business strategy[J].Management science， 1986，32（10）：1231-1241.

[12]Lang L H P， Stulz R M. Contagion and competitive intra-industry effects of bankruptcy announcements：An empirical analysis[J].Journal of financial economics， 1992，32（1）：45-60.

[13]Fligstein N. The transformation of corporate control[M].Harvard University Press， 1993.

[14]Carroll G R， Swaminathan A. Why the Microbrewery Movement？ Organizational Dynamics of Resource Partitioning in the US Brewing Industry1[J].American Journal of Sociology， 2000， 106（3）：715-762.

[15]Zuckerman E W， Kim T Y. The critical trade‐off：identity assignment and box‐office success in the feature film industry[J].Industrial and Corporate Change，2003，12（1）：27-67.

Abstract：This paper analyzes the reputation spillover effects of crisis events from company′s prominence and company′s specialism， and verifies the performance of reputation crisis spillover effects is competitive effects. As for the one-day window a receiver company′s prominence will increase the effect， while as for the ten-day window a receiver company′s specialization will increase the effect.

Key words：reputation spillover effects； competitive effects； company′s prominence； company′s specialization

（責任編輯：李江）