大股東減持是否與財經媒體存在合謀？
——基于2008～2014年深交所上市公司大股東減持

中國石油大學（華東）勝利學院 路玲

大股東減持是否與財經媒體存在合謀？
——基于2008～2014年深交所上市公司大股東減持

中國石油大學（華東）勝利學院 路玲

本文通過理論分析研究財經媒體信息可以影響股價的基礎上，收集2008～2014年深圳證券交易所上市公司大股東減持相關的財經媒體信息的數據作為研究樣本，通過人工的方式收集與整理上市公司大公司在減持過程中的財經信息，構建利多信息傾向（S1）、利空信息傾向（S2）以及中性信息（S3）等指標，首創性地從上市公司減持中以獨特視角實證研究上市公司與財經媒體合謀的各種間接證據，最后得出相應的結論。

大股東股份減持 財經媒體 合謀

一、引言

大量研究表明，無論是國外還是國內，資本市場（股票市場）都會受到財經媒體這個“信息橋梁”的影響，不再是傳統的信息傳遞中介。在此過程中，財經媒體信息的偏差，有意或無意都將使得真實的消息不再那么真實，甚至會選擇性地剔除各種負面利空消息，而這些正是投資者難以辨別和區分。金融市場的投資者大多的信息渠道是財經媒體，其資產配置的決策就是基于此，進而導致了股票價格的波動。同時，中國股票市場有著自身的特殊性，各上市公司大股東均有到期后大量減持的傳統。理論上，相關減持的大股東有意愿隱瞞各種潛在利空消息，更有意愿聘請財經媒體向金融市場釋放各種利多消息。這種過篩子般的信息傳播，目的無外乎希望在此過程中股價處于偏高的位置，以便于自身的減持獲得豐厚的利潤。

上市公司大股東減持過程中有意利用財經媒體來屏蔽有關利空消息，是否表明兩者之間存在一定的合謀？目前國內學術界對于合謀的研究甚少，對于上市公司股東減持與財經媒體合謀的研究更是處于空白地帶?；诖?，本文從上市公司大股東減持這一行為角度探析上市公司與財經媒體之間的合謀更將具有重大的現實意義。

二、文獻綜述

（一）財經媒體消息的吸引力Pollet（2008）通過對上市公司的財報公告方面，研究結果表明，若財經媒體大量集中披露上市公司財報信息，將會鈍化投資者對財經信息的反映，對于股價的影響將變的不明顯。但是，若集中于某一期間，大量財經媒體報紙、雜志、網站集中的披露某一上市公司財報信息，則會較為顯著的吸引投資者的注意力，最終會導致該標的公司股價的較大波動。又有觀點認為，投資者對股票的關注力程度決定了其一籃子股票的內容，不過，認為投資者的個人偏好是確定投資標的決定因素。并且該觀點認為，在一籃子股票選擇到最終買入過程中，財經媒體消息對于投資者的吸引力表現要明顯高于隨后的股票售出。

（二）投資者的認知效應傳導DYCK（2003）發現財經媒體的信息傳播使得市場中出現不正常價差的時候，會有大量投資者進入，抹平價差套利空間的同時影響了股票的價格。財經媒體信息在資本市場中的信息橋梁作用使得投資者可以節約大量的時間和人力，同時吸引了更多的新的投資這人進入，最終在提高投資者認知能力的同時，擴大了投資者的群體規模，使得某一標的金融資產（股票）的需求增加，引起了資產（股票）價格的波動。HONGKER（2006）認為，上市公司的各種信息經過專業的財經媒體對外投放，使得更多的投資者可以獲得信息，并且降低了投資者的有關信息收集和整理分析成本，提高投資者的認知能力的同時提升了其對標的股票的資產配置數量。

（三）財經媒體的信息披露與投資者情緒Tetlock（2007）依據媒體報道措辭和語氣來研究新聞媒體對股票回報的影響，發現當基本面反轉下行時，報道中負面詞語較多，股價下行壓力越大；當媒體悲觀情緒處于極端時，交易量會顯著放大；另外市場回報低時會導致媒體悲觀指數上升。因此，媒體報道并不能完全反映資產的基本面信息，可把之作為投資者情緒或噪聲交易的代理指標。Tetlock等（2009）進一步研究發現，負面報道對公司股票回報影響顯著，即負面用語越多，收益就越低；而上市公司股價對負面報道反應表現的相對不足；特別是對于難以定量化描述的公司信息，媒體報道的措辭對投資者行為的影響越明顯。Garcia（2010）則采取媒體報道中正面與負面用詞的比例，構建了的“新聞情緒”指標（Uhly，2010a；2010b），并把它作為市場情緒代理變量來研究經濟衰退期媒體對股市的影響，結果發現在衰退期，信息對股票回報的影響遠遠弱于情緒的影響，即媒體對股市的影響更大。

三、理論分析與研究假設

根據相關文獻綜述可以發現財經媒體的信息偏差或傾向是存在的，且這種偏差或傾向依然可以對股價產生實質性影響，這是財經媒體與上市公司在股東減持過程中合謀的進一步支撐條件。本文研究財經媒體與上市公司在其大股東減持過程中是否存在合謀的可能性，并同時檢驗上市公司股票價格受到財經媒體信息的影響。因此，本文將從上市公司大股東減持的落腳點來釋疑財經媒體與上市公司之間的合謀行為，并提出以下假設：

H1：如果上市公司在股東減持過程中，存在財經媒體與上市公司的合謀，那么在此過程當中，財經媒體信息的偏差或傾向性會加大，尤其財經信息的利多的正面消息將明顯增加（或利空的負面消息會明顯降低）

H2：如果上市公司在股東減持過程中，存在財經媒體與上市公司的合謀，那么在此過程當中，控股股東減持規模越大，融資需求越強，則上市公司與財經媒體的合謀潛在可能性及兩者之間的動力越強，上市公司在減持過程中利用財經媒體進行炒作的概率越大、強度更大

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

（1）樣本時間區間。系統性風險和非系統性風險均是中國資本市場發展緩慢的主要影響因素，因此上市公司的大股東減持也隨著資本市場的起起伏伏而波動。為檢驗時間的準確性，筆者慎重選擇2008～2014年深圳證券交易所上市公司大股東減持的數據作為此次回歸分析的樣本時間區間。

（2）財經媒體樣本選擇。上市公司大股東減持此項上市公司重大事項，涉及面偏廣，且會影響眾多機構、中小投資者的利益。為此，財經媒體有關大股東減持方面的各種信息報道重要性顯然易見。上市公司減持是在上市公司董事會決議與減持進行這段期間產生各種新聞報道，時間周期一般相對較短。正常情況下，有關減持新聞的信息源均來自上市公司的各種公告，因此在信息收集及篩選方面，均需要財經媒體做出一些取舍，以便能夠有效吸引投資者并最終成為投資者決策的信息依據。

表12008 ～2014年財經媒體市場份額及競爭指數（平均數）

根據表1中2008～2014年財經媒體數據顯示，上文所述八大財經媒體的各種信息資訊量占比達到80%左右，考慮其他中小財經媒體均以轉載八大財經媒體信息，故八大財經媒體信息具有一定的代表性，可靠性較高。為此，本文財經媒體數據來自這八大媒體，通過中國知網、并用關鍵詞查明有關新聞條數。

（3）上市公司樣本選擇。中國公司公開發行股票并上市的進程相對曲折，且差異較大，這與我國目前尚處于金融市場摸索階段密不可分。針對上市公司大股東減持這塊相關的變化并不十分復雜，本文選取2008～2014年在深圳證券交易所的上市公司大股東減持作為上市公司的樣本。在實際選取的過程中，考慮以銀行、券商為代表的金融行業的特殊性，故在本次選取樣本過程當中予以剔除；另在此期間有部分上市公司存在并購重組、退市等行為，此類樣本也刪除；最后，新上市公司上市時間不到6個月的樣本也予以刪除。因此，最后在剔除上述3類不符合要求的樣本后，本文選取符合要求的樣本共有636家。

（4）數據來源?？紤]到我國各種數據取得的復雜性和數據源可靠性較低的現實，本文所用財經媒體信息主要源自于筆者的手工整理。針對八大財經媒體的信息報道數據源自于中國知網、WIND數據庫、IFIND數據庫以及相關可靠信息渠道。在財經信息的原始資訊收集過程中，分別使用了“標題、主題、全文”等關鍵詞進行搜索整理，以防止數據信息的丟失或缺失。目前國內對于上市公司公開發行（首發或者增發）股票的各種實證研究較多，數據的來源方法也較為可信賴，但對于上市公司大股東股份減持事件方面的研究偏少，相關數據源也有一定的困難。最后，在左右權衡之下，為確保數據的真實性和完整性，采取手工和數據庫結合的方式。本文上市公司股份減持相關基礎數據源自于WIND數據庫和國泰安數據庫，考慮樣本的缺失性存在，通過時間順序方式逐一查看上市公司年報和相關公告予以確定。

（二）變量選取

（1）被解釋變量。前人研究證實，財經媒體的信息會影響上市公司股票價格，且不同類型及偏差（或傾向性）的財經信息對于股價的波動影響又不同。在上文利用八大財經媒體信息的基礎上，將各種財經信息以對股票價格的影響方向作為劃分標準，分別為正面利多、負面利空、中性此三類。本文采取隨機抽取的原則，然后讓社會大眾投資者發放，讓其來進行判斷財經信息的性質，統計出的結果具有一定的公正性和代表性。

對于利多消息的裁定條件為：第一，財經信息中以偏多的思維來肯定上市公司且附帶各種褒義詞或正面用詞；第二，雖然信息中褒揚之詞不多，沒有財經媒體的主觀用詞，但是依然通過信息要投資者展示了某上市公司偏好的一面形象。因此，在搜索的成千上萬信息中，達到上述兩個條件其中之一即可認定為利多的正面信息。

相對應的利空消息的裁定條件筆者也歸結為兩個：第一，財經信息中以偏空偏悲觀的預期來指責或否定某個上市公司，財經信息中含有貶義用語且主觀用語較多；第二，財經信息中貶義等主觀用詞沒有，以中性用詞為主，但是信息的指向依然是指出企業的各種不好一面為主。對于中性信息的認定則相對簡單，剔除利多信息及利空信息后，剩余信息自動錄入中性信息。

在有效分類的基礎上本文選擇了財經媒體利多信息傾向（S1）、財經媒體利空消息傾向（S2）、財經媒體中性消息（S3）作為被解釋變量（因變量）來構造模型。

表2 本文中設計的各種變量概況表

財經媒體利多信息傾向（S1）：在前人研究的基礎上進行了優化，根據收集的全部信息總數為基數，然后將利多信息與利空信息的差與基數相比，求得的比值作為財經媒體利多信息傾向（S1）。在以前學術界的各種文獻研究中，僅以利多信息的條數來進行衡量，且沒有站在所以信息角度考慮利多、利空、中性消息，有失偏頗。雖然財經媒體信息的主觀用詞相對重要，但是全部依靠主觀的用詞來進行分類研究，研究結果偏差將偏大。在我國語言豐富的情況下，各種措辭的復雜性，讓數據庫系統自動識別往往會弄巧成拙、與實際結果剛好相反。在數據收集整理的過程中，本文在信息數據收集的基礎上做出了進一步的歸類，S1=（利多消息數量-利空消息數量）/信息總數量。

考慮本文不做進一步的實證研究，針對S2和S3本文就不再細述，數據源和構造方法參考上述S1。

（2）解釋變量。作為本文研究的解釋變量，上述公司股東的減持、廣告投入及國有股權均會對財經媒體信息產生影響，尤其的合謀的背景下，上市公司的減持的過程中會加大廣告投入來進行公司宣傳、加大影響財經媒體的信息傾向（或偏差）。

上市公司股東減持（X1）：主要指上市公司的控股股東減持，以上市公司的減持規模與上市公司市值的比值來進行度量。對于上市公司的控股股東減持，會有相應的公告時間，以此首次披露該減持信息作為衡量的標準時間。規模以最后披露減持完成后的規模作為標準。

上市公司廣告投入（X2），考慮我國現行會計準則并未要求企業單獨把廣告費用作為一項單獨列示，故我們走“曲線救國”路線，以上市公司的銷售費用作為其廣告投入的代替值。正常情況下，廣告投入越大，上市公司收到財經媒體的各種利多正面信息會顯著增加。為了便于數據處理，在此以上市公司的銷售費用對數作為回歸的數據來源。

國有產權（X3），本文采用上市公司的控股股東來進行判斷，如果涉及到國企、國有企業參控股，均將此處復制為1，否則復制為0。正常情況下，針對國有產品，財經媒體的利多信息傾向會明顯增多。

（3）控制變量。

減持時公司資產總額（X4），以減持之前的上市公司全部資產總額的對數作為該指標的取值。正常情況下，一個企業規模越大，資產越大，更容易企業財經媒體的正面報道，利多信息傾向更大。

減持時公司負債總額（X5），以減持之前的上市公司全部負債總額的對數作為該指標的取值。與資產總額相反，若一個企業的負債規模過大，且財務狀況不佳的情況下，更容易引發財經媒體對于上市公司的負面利空報道，負面利空信息傾向更大。

公司員工數量（X6），定義為上市公司各個組成機構或子孫公司的所有員工數量。正常情況下，一個企業規模越大，對應的員工數量也將越大，那么財經媒體的信息或以利多傾向為主。同樣，對員工數量取對數作為模型的取值。

公司股票市場回報率（X7），利用上市公司的季度股票平均收益率作為本文研究的數據源，同樣，若某一上市公司的股票走勢表現越好，越會吸引更多的財經媒體利多信息傾向的報道。

機構投資者持股比例（X8），機構投資者的持股占比將在一定程度上影響公司的治理或管理，并能監督企業。不過，正是因為這個原因，機構投資者的大量介入使得上市公司的各種問題容易顯現。對于第一個作用，財經媒體會在一定程度上更多傳遞企業正面利多信息，但是對于第二個作用恰恰相反，上市公司能夠傳遞的卻是利空信息。因此，機構持股占比對于財經媒體信息的報道方向具有不確定性。

公司ROE（X9），該指標類似于上述的資產、負債控制變量，主要用來衡量上市公司的財務狀況，若一個企業的資產收益率越高，則觸發財經媒體信息傳遞的利多將更多，反之則反。同樣，便于處理的方便性和可行性，此處仍舊以對數取值為準。

行業虛擬變量（X10）和時間虛擬變量（X11），主要用于控制樣本的行業和時間效應。其中，相關行業分類，參考中國證監會的分類標準來確定。

上述所有變量均采用年度數據，為了控制內生性的問題，本文對所有控制變量進行了滯后一階處理。

（三）模型構建綜上所述，本文運用不平衡面板模型進行回歸分析。以財經媒體信息報道傾向為解釋變量（以利多正面信息傾向實證分析，利空和中性消息省略），以上市公司股東減持、公司廣告投入、國有產權（國企、國有企業參控股）為解釋變量，以上市公司大股東減持時公司資產總額、減持時公司負債總額，公司員工數量、公司股票市場回報率、機構投資者持股比例、公司ROE、行業虛擬變量、時間虛擬變量為控制變量。本文設計模型如下：

其中，Si分別表示財經媒體信息的利多正面信息傾向、利空負面信息傾向、中性信息。a1和b為回歸系數，e是隨機干擾項。

在分析基金經理的個人特征與基金業績之間是否存在線性關系時，本文將采用觀察期的數據進行多元回歸分析。在檢驗模型的過程中，均遵守以下的回歸分析步驟：將控制變量代入線性回歸方程；將所有自變量以及控制變量代入線性回歸方程，并得出本研究的線性回歸分析結果。

五、實證結果與分析

（一）描述性統計

（1）財經媒體信息傾向的統計性描述。八大財經媒體，從信息總量或利多正面信息量角度看，前四者對各種上市公司股東減持的信息傳遞量占比最大，占比達到60%以上，后面四個市場份額相對偏小。從信息的傳遞的利空利多角度來區分，可以發現財經媒體對于上市公司股東減持80%以上采取偏利多正面的傾向，而利空的報道明顯偏少，即從數據上可以直觀看出財經媒體對股東減持均以偏積極態度對待。

表3 財經媒體信息層面變量統計性描述

從表3的統計性描述可以看出，所有財經媒體信息的利多信息傾向指標的均值均是大于0，說明在正常情況下，所有的財經媒體和細分的市場媒體的利多消息均大于利空消息。

（2）公司樣本統計性描述。針對上市公司的股東減持、公司廣告投入、國有產權（國企、國有企業參控股）、減持時公司資產總額、減持時公司負債總額，公司員工數量、公司股票市場回報率、機構投資者持股比例、公司ROE（ROA）、行業虛擬變量、時間虛擬變量等十一個統計變量來進行統計性描述，分別計算出變量的平均值、標準差、最大值與最小值，并從數據本身進行描述性分析（見表4）。

表4 樣本公司層面相關的各變量統計性描述

2008～2014年深圳證券交易所上市公司大股東減持的數量較多，平均減持達到1138.39億元，平均減持1113.4股，平均每家減持套現34.59億元。1632家減持上市公司樣本來看，公司減持前平均總資產為450.31億元，注冊資本為13.40億元，平均負債總額達到108.89億元。上市公司減持前的總資產收益率平均為34.43元，全部上市公司中，平均利潤總額為36.90億元，凈利潤為8.19億元，但差異明顯，利潤總額最高為2112.2億元，最低為-120.03億元，這說明上市企業總體盈利能力參差不齊。

（二）回歸分析本文在運用構建的模型進行多元面板數據回歸分析的同時，分別以上市公司減持所在季度當期T，然后分別對減持的前兩個季度作為T-1、T-2；減持后兩個季度作為T+1、T+2。分別利用此前后的五個季度的數據來進行回歸分析檢驗上市公司在減持過程中是否存在與財經媒體的合謀行為。

本文重點在于實證研究上市公司在減持過程中是否存在于財經媒體的合謀行為。因此，全文的重點關注對象是上市公司減持變量X1的回歸系數，根據我們的實證結果（如表5）可以發現，針對被解釋變量S1可以發現回歸結果顯著大于0，表明在上市公司股東減持過程中，財經媒體對上市公司的正面報道顯著性增加。

表5 模型回歸結果

考慮研究重點在于合謀，故在此重點參考S1（財經媒體利多信息傾向）作為被解釋變量的回歸結果。針對其他兩個被解釋變量，本文將不再作為重點，故相應的回歸結果也不再展示。在上市公司股東減持過程中，上市公司與財經媒體的合謀模型回歸分析，被解釋變量S1（利多信息的傾向）指標回歸結果見表5。同時總結出以下幾點結論：

第一，在上市公司股份減持過程中，上市公司通過財經媒體的各種信息以利多信息（利多傾向為主）會大幅度的增加；如果當期減持的股份數量越多，在相應的財經媒體呼應報道更多。同樣，在減持后的一個季度，回歸系數由此前的較大正數逐漸趨近0，表明財經媒體的利多信息傾向逐漸正常化。通過多個季度回歸結果來看，回歸系數的顯著性水平維持穩定，表明此前各期的回歸結果是偏穩健的?；诖嘶貧w結果，筆者可以初步認定，上市公司在股份減持過程的當季中，存在上市公司與財經媒體的合謀現象。尤其的減持的當季度，上市公司會加大與財經媒體的合謀，以希望通過財經媒體向社會公眾和投資者是否更多利多正面的信息，以達到影響投資者股票配置，提升自身股票價格；而且，如果上市公司減持份額越大，兩者之間的合謀概率將逐步加大。從這第一點，可以判斷本文的兩個基本假設成立。

第二，上市公司的國有成分會導致財經媒體的利多信息傾向明顯增加。在表5的回歸結果中，上市公司若是國有企業或者國有控股、參股，那么相應的回歸系數均為大于零的結果，表明國有成分將促使財經媒體做出更多的正面報道，利多信息的傾向越大于非國有成分企業。在中國特色社會主義初級階段，國有成分企業在各個方面均有獨特的優勢，且自身的使命和位置都或是獨一無二的。因此，在這種背景下，財經媒體做出對于國有成分的上市公司的偏負面利空信息將不是一個最佳選擇。尤其考慮到國有成分上市企業獨特優勢，在該公司面臨各種負面或不利報道時，其可能會有更多的籌碼去挽回局面，甚至不必要的干涉財經媒體的信息方向。正常情況下，中小民營企業并不具備這種獨特的政治優勢。為此，面對同一事件，財經媒體針對國有成分上市公司的利多信息傾向或更加明顯。

（三）穩健性檢驗為了實證研究的穩健性，本文選擇基于現實環境下，采用模擬檢驗的方法，來檢驗實證結果的穩健性。在各種約束下，本文僅針對財經媒體利多信息傾向（S1）進行穩健性檢驗，針對利空信息傾向（S2）和中性信息（S3）不再做詳細介紹，可參照此操作。具體的方法如下：選取財經媒體相關性偏高的上市公司，然后針對其減持情況進行穩健性檢驗。首先將它作為BP人工神經網絡的輸入值，輔助以36878個財經媒體的利多消息，然后通過網絡模擬的方式輸出各種模擬仿真的利多信息，最后將模擬輸出的仿真利多信息代替實際值，代入實證回歸分析模型檢驗模型結果。相應的模擬代碼和結果，不再贅述。

表6 BP人工神經網絡模擬誤差表

從表6中可以看出，模擬的仿真信息與實際財經媒體信息之間存在一定的絕對誤差，其中偶爾出現部分樣本誤差比較大，但是剔除偶發性部分絕對誤差后，可以發現絕大部分誤差詳細偏小。通過模擬仿真檢驗可以對利多信息有一定的調整功能，利用模擬利多信息對上市公司股東減持做回歸分析，以驗證財經媒體與上市公司在股東減持過程中合謀行為實證檢驗的穩健性。

因此，通過模擬檢驗的結果來看，在上市公司股東減持過程中，上市公司股東減持等變量回歸的結果和顯著性水平并沒有發生實質性變化，表明此前所構建的模型進行回歸的結果是穩健性的，也支持相關的研究結論的成立。

六、研究結論

首先，在上市公司股份減持的所在期間，與上市公司相關的財經媒體的利多消息傾向明顯加大，各種利多信息不斷釋放。在上市公司股份減持過后，隨著時間的不斷推移，財經媒體的信息傾向將逐漸回歸正常，趨近于中性報道為主。從減持的數量和規模上來看，如果某一上市公司在某一年度的減持份額越大，財經媒體的利多信息傾向更大，且相關的信息炒作或重復率明顯增加。表明在上市公司股份減持過程中，其與財經媒體存在合謀的可能性。

其次，在上市公司準備減持股份的期價，上市公司為了獲得充分豐厚的減持利潤，上市公司對引導股價上漲預期明顯加大。因此，上市公司更傾向于與財經媒體合謀，引導財經媒體傳遞更多利多信息，以改變投資者行為促使上市公司股票價格的上漲，以便成功完成減持計劃。

最后，上市公司減持前的各種股價上漲是利用財經媒體的信息傳遞引導投資者行為改變而導致的。也就是說是利用股票價格受到財經媒體信息影響的機理。正常情況下，財經媒體的利多信息傾向會使得上市公司的股票價格明顯上漲，但是時間周期后，價格將回落到正常的水平。

［1］陳工孟、高寧：《中國股票一級市場發行抑價程度與原因》，《金融研究》2002年第2期。

［2］才國偉、邵志浩、徐信忠：《企業和媒體存在合謀行為嗎？——來自中國上市公司媒體報道的間接證據》，《管理世界》2015年第7期。

［3］李明、葉勇、張瑛：《媒體報道能提高公司的透明度嗎？——基于中國上市公司的經驗證據》，《財經論叢（浙江財經大學學報）》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．

（編輯杜昌）