基于事件研究法的食品藥品召回沖擊及其影響因素分析

張肇中,張 瑩

(1.浙江財經大學中國政府管制研究院,浙江 杭州 310018；2.山東財經大學公共管理學院,山東 濟南 250014)

作為一項常用的質量安全控制手段,食品藥品召回一直以來在美國等西方國家得到普遍應用并成為重要的監管工具。尤其在面臨較大規模的食品藥品安全事件時,召回往往在控制事故影響范圍、降低消費者所受侵害、挽回企業聲譽等方面發揮重要作用。以美國肉類食品召回為例,1982～1998年肉禽類食品召回總數達479例,其中一級召回252例、二級召回189例、三級召回38例,召回總量達到1.3億磅。相比于美國,我國食品藥品召回起步較晚,2007和2015年我國先后頒布實施《食品召回管理規定》和《食品召回管理辦法》,后者已成為我國目前指導和規范食品藥品召回的主要法規。根據《食品召回管理辦法》,我國食品藥品召回也采用三級召回機制,按照危害與緊急程度劃分召回等級并規定召回期限,召回的方式主要分為企業自發召回和監管機構干預強制召回。由于《食品召回管理辦法》實施年限不長,召回案例數量相對較少,但較大規模召回往往與重大食品安全事件關聯,引發社會廣泛關注,因而食品藥品召回這一監管工具理應得到監管者、企業乃至社會公眾的更多重視。

有關產品召回影響的基礎性文獻大多圍繞汽車行業召回展開[1][2],但越來越多的學者也將對產品召回的研究擴展到其他行業[3][4]。依循產品召回文獻的思路,國外學者近十余年陸續展開對食品藥品召回的相關研究。根據食品安全監管成本收益分析框架,一部分學者主要探索食品召回對消費需求的影響[5][6]；另一部分學者則關注召回是否顯著導致企業成本上升和收益損失[7],目前對食品藥品召回的研究主要集中在后一領域。召回影響企業成本的內在邏輯體現為召回的施行雖然多為企業自發行為,但實質是在監管機構監督之下執行,因此由啟動召回導致的企業收益損失可視為企業面臨的規制成本。由于涉及召回的食品安全事件往往社會影響較大,牽涉企業多為上市公司,因而這一領域的文獻主要采用上市公司數據展開研究,其中事件研究法是學者們普遍采用的一種實證方法[8][9]。在食品召回的成本分析的基礎上,還有一些學者對召回沖擊的影響因素進行探索[10][11]。

由于我國食品藥品召回的相關法規頒布時間較晚,食品藥品召回經驗仍較為欠缺,召回數量和規模也相對較小,因此針對食品藥品召回沖擊影響的實證研究較為鮮見,一些學者關于食品行業的研究可提供一些思路和借鑒[12][13]。

目前,食品藥品召回在我國仍處于發展階段,探索召回對企業的影響既是指導食藥企業生產經營的有力手段,同時也可為監管者提供借鑒,因此本文的研究具有重要的現實意義。對召回事件沖擊上市公司股價的研究拓展了我國食品藥品監管成本分析,定義和識別召回經歷刻板效應、學習效應及群體召回事件傳染效應和轉移效應亦有助于探索我國食品藥品行業監管的特殊性,因此本文的研究還具有一定的理論意義。鑒于該領域的研究現狀及研究的理論和現實意義,本文在考察2007年以來國內具有較大社會影響的食品藥品安全事件的基礎上,采用事件研究法對召回的影響(上市公司超額收益率)進行實證檢驗,并進一步分析累計超額收益率(CAAR)的影響因素。

本文的主要貢獻體現在兩個方面：一是提供一個食品安全監管成本分析的新視角,在微觀數據缺乏的條件下,基于事件研究法探討利用上市公司數據進行監管成本分析的可行性,將上市公司在召回沖擊下的超額收益率視為食品召回這一事后監管手段帶來的企業成本,因此可通過召回沖擊度量企業獲得的生產安全產品的激勵；二是歸類和分析召回事件沖擊的影響因素,通過區分召回經歷和群體召回的影響效應來識別消費者信心和上市公司面對的輿論環境。

一、食品召回沖擊的實證研究

(一)事件研究法

事件研究法(event study)主要通過對上市公司超額收益(Abnormal Return)的估計來反映外生事件的沖擊。根據MacKinlay(1997)的做法[14],超額收益可記為：

ARit=Rit-E(Rit|Xt)

(1)

其中,ARit、Rit和E(Rit|Xt)分別表示第i支股票在t天的超額收益率、實際收益率和預期收益率。對超額收益率的估計關鍵在于Xt,目前存在兩種不同方法估計Xt,分別對應不同的假設：一種給定股票在一段時間內收益率不變；另一種假設股票收益率與市場指數之間存在一定的線性關系,以此來估計超額收益率并稱為市場模型[15]。本文即是基于市場模型的假設,以上市公司股票實際收益率與市場指數的差額來測度超額收益率。在市場模型假設下,股票i的收益率可表示為：

(2)

其中,Rmt是t期市場指數的日收益率,αi和βi是系數,εit是誤差項(即超額收益率)。

為說明超額收益率的估計方法,需對窗口期進行定義。本文采用的時間間隔為天,定義事件發生日為t=0,t=T1+1到T2之間為事件窗口期,t=T0+1到T1之間為估計窗口期。基于市場模型計算的超額收益率可表示為：

(3)

累計超額收益率CAR(cumulative abnormal return)用來反映一定時間內事件沖擊帶來的總體影響。因此,我們將股票i在τ1到τ2時間段內(T1<τ1≤τ2

(4)

進一步地,通過平均累計超額收益率CAAR(cumulative average abnormal return)衡量事件對N支股票的整體影響：

(5)

我們可通過統計檢驗超額收益率來判斷事件沖擊的顯著程度。對超額收益率的統計檢驗包括參數檢驗和非參數檢驗兩大類,前者主要有t檢驗和Patell檢驗[16][17],后者主要是符號檢驗和秩檢驗[18][19]。本文主要采用相互獨立樣本截面數據的t檢驗,并以Patell檢驗作為補充的穩健性檢驗。

根據Serra(2007)的研究方法[17],假設上市公司超額收益率服從正態分布,t檢驗統計量可表示

(6)

其中,(t-d)表示自由度。而Patell檢驗可看作是將超額收益率標準化后的t檢驗,目的在于經過標準化后,不同樣本的超額收益率擁有相同的方差。

(二)數據選擇、召回事件和模型設定

本文采用的數據為滬深交易所A股、創業板和中小板的食品及藥品類上市公司公報。股票收益率和市場指數來自國泰安數據庫。選取2007～2017年所有食品及藥品類上市公司召回作為沖擊事件。通過網絡搜索和查閱上市公司公告,對食品藥品召回事件進行篩選,篩選時主要參考中國證監會網站、上海證券交易所和深圳證券交易所官方網站、巨潮資訊網、中國資訊行及食品伙伴網,全部樣本包含25家上市公司的29次召回事件。我們主要剔除以下幾種情況的召回事件：(1)召回規模較小或上市公司未發布召回公告；(2)本文旨在分析國內召回政策的影響,因此國內食品及藥品類企業在港股或海外上市的均未列入；(3)長期停牌的上市公司,避免由于過長的停牌期給估計窗口期造成較大誤差；(4)上市時間較短,初次召回距離公司上市不足200天的樣本；(5)同一家上市公司兩次召回時間間隔不超過200天的召回事件,避免兩次召回事件估計窗口期重疊造成的估計偏誤。

窗口期過長容易造成召回事件重疊及其他事件的交叉影響,窗口期過短則無法準確估計,因此我們將窗口期長度設定為200天,以事件發生日為第0天,估計窗口期為-210天到-11天的時間跨度。召回事件發生日一般以公司發布公告正式發起召回為準。但依照上市公司公告及媒體報道情況,有時發起召回與公司公告時間相差較遠或召回并非一次性完成,上市公司具有延遲公告以降低召回事件影響之嫌,此時采用上市公司發布公告日作為事件發生日。也有上市公司多次發布澄清公告的情況,此時則確定第一次公告日為事件發生日。此外,還存在個別上市公司召回日是非交易日的情況,事件發生日則為公告日后的第一個交易日。

(三)估計結果分析

事件分析法衡量的事件沖擊一方面反映為事件窗口期內的平均累計超額收益率,另一方面則反映為參數檢驗體現的超額收益率顯著程度。表1報告了不同事件窗口期設定下的平均累計超額收益率和參數檢驗結果。圖1則直觀顯示了幾種事件窗口期設定下所有樣本的平均累計超額收益率變化趨勢。圖1顯示,平均累計超額收益率自事件日前一到兩天起開始下降為負值,產生這種現象的原因之一是我國食品及藥品類企業自發啟動召回往往具有一定的時滯性。一般來說,我國食品藥品召回都是監管機構首先發布抽檢通告或媒體曝光,企業迫于壓力而啟動召回,這種召回本質上仍屬于被動召回,因此到正式公告日時實際公司的收益率已開始進入下行趨勢*上市公司召回公告的時滯性會造成一定程度上的估計偏誤,但公告日是確定事件日的主要依據,為遵循統一的標準,本文仍以公告日作為召回事件日(t=0)。。由圖1同樣可看出,我國食品藥品召回的影響持續性較長,召回沖擊總體上在事件日后第五日左右達到最大,此后盡管會有緩慢回升,但在事件窗口期20日內平均累計超額收益率仍為負值*根據Pozo和Schroeder(2016)的研究,美國肉類食品上市公司召回后約15日平均累計超額收益率可階段性回升至0以上[13]。。為修正召回沖擊真實產生的時間與事件日的偏差,我們將事件窗口期的初始日分別設定為事件日前一天、事件日當天和事件日后一天,由于召回沖擊持續時間較長,本文對事件窗口期的結束日分別設定1、2、3、4、5、10、15和20多個數值并進行比照。

表1 平均累計超額收益率及假設的檢驗結果

注：CAAR一列表示所有上市公司的平均累計超額收益率,表中報告了t檢驗和Patell檢驗的P值,括號中為檢驗統計量的取值；* 、** 和*** 分別表示單側P值顯示在10%、5%和1%的水平上顯著。

圖1 平均累計超額收益率CAAR

具體而言,設定事件窗口期為t=-1時,事件日后第2日、第5日及第5日后CAAR均同時通過t檢驗和Patell檢驗,召回事件沖擊顯著；設定事件窗口期為t=0時,事件日后第2日CAAR在t檢驗下顯著,事件日后第5日及第5日后CAAR均通過雙參數檢驗；設定事件窗口期為t=1時,CAAR僅在事件日后第5日及第5日后通過Patel檢驗。由表1可看出,即便上市公司超額收益率下降至0以下早于事件日就已開始,但從統計意義上召回事件的沖擊一般是在事件日后第5日才開始逐漸顯著。平均累計超額收益率自事件日后第1日開始呈逐漸下降的趨勢,到事件日后第15日達到最低值,第20日已緩慢回升。因此,就召回事件的沖擊分析,我們可得出以下的基本結論：我國食品藥品召回對上市公司超額收益率造成顯著沖擊,超額收益率對召回沖擊的反應具有一定的延時性,體現為盡管超額收益率自事件日之前即為負,但在統計學意義上一般自事件日后第五日起召回沖擊顯著,且召回沖擊持續時間較長,也即我國食品藥品召回沖擊具有反應延遲、沖擊持久的特征。

二、超額收益率的影響因素分析

(一)研究模型、變量設置和數據來源

在估計召回事件沖擊的基礎上,我們進一步分析上市公司平均累計超額收益率(召回事件的影響程度)的影響因素。超額收益率影響因素分析采用的數據為事件窗口期內的面板數據,本文選取的影響因素解釋變量多為不隨時間改變的特征變量,如果采用以組內估計量進行估計的固定效應面板數據模型,則將導致不隨時間改變的變量由于多重共線性問題而在回歸中被刪除,但Hausman檢驗結果并不支持隨機效應模型。因此,參考Pozo和Schroeder(2016)的做法,我們最終采用混合OLS的回歸方法[11]。具體的模型設定如下：

CARit=θ0+θ1X1it+…+θjXkit+θj+1X1i+…+θj+kXki+εit

(7)

被解釋變量累計超額收益率采用事件窗口期[+1,+20]計算所得。我們將解釋變量劃分為召回特征和企業特征兩大類,前者刻畫了與召回事件相關的變量(即外部沖擊變量),后者則是與上市公司經營相關的企業財務指標變量,其中召回特征變量為不隨時間改變的變量。

召回事件及企業召回行為的特征直接影響上市公司所受召回沖擊,體現召回特征的變量主要包括：

1.召回規模。由于我國缺乏系統的食品藥品召回數據庫,大部分召回事件的召回數量及金額均未公開。在查閱所有啟動召回的食品及藥品類上市公司公告后,我們將召回規模設置為三檔：(1)極小,召回金額不足公司年銷售收入的0.1%；(2)較小,召回金額超過上市公司年銷售收入的0.1%、但不足1%；(3)較大,召回金額超過上市公司年銷售收入的1%。基于以上設定,召回規模設置為類別變量,取值分別為1、2和3。假設召回規模越大,則對上市公司影響越大,因此該變量系數應為負。

2.媒體報道。該變量用來衡量媒體對召回事件的關注程度,以間接刻畫召回事件的社會影響。本文采用召回事件發生10日內網絡媒體對該上市公司召回的報道數量來反映媒體關注程度,搜索關鍵詞為該上市公司股票名稱及“召回”。根據Tetlock(2007)的研究[20],大量的媒體負面報道會造成股價下跌壓力,因此假設媒體報道對該變量系數取值為負。關于該變量,仍需作以下幾點補充說明：(1)由于食品相對于藥品而言更加貼近生活,消費者關注度更高,食品類上市公司召回的媒體關注度明顯高于藥品類上市公司,我們針對此設定媒體關注與企業類型的交叉項；(2)在搜集數據過程中,我們發現對群體性召回事件可能存在企業之間的媒體關注轉移現象,如2008年三聚氰胺乳制品事件發生時媒體關注過度集中于三鹿,而對其他乳制品上市公司的報道并不很多,類似情況可能導致出現估計偏誤,因此我們補充設定媒體報道與群體召回的交叉項。

3.召回經歷。該變量為虛擬變量,衡量上市公司在本次召回事件前是否有過召回經歷,取值1表示曾有召回經歷,取值0表示無召回經歷。為解釋召回經歷這一變量的系數,本文進一步定義召回經歷影響累計超額收益率的效應。召回經歷反映上市公司的內部效應,具體可劃分為刻板效應和學習效應。刻板效應體現為之前有過召回經歷的上市公司受到本次召回事件的沖擊更大(變量系數為負),其原因在于企業缺乏改善產品質量的激勵,導致投資者和消費者對企業產品質量安全控制信心不足,多次召回強化了社會公眾對企業的負面印象。學習效應體現為之前有過召回經歷的上市公司受到本次召回事件的沖擊較小(變量系數為正),說明企業因過去召回事件增強了應對能力,消費者對企業具有較強信心,相信企業能應對和消解召回事件帶來的負面影響。

4.群體召回。即在事件日10日內是否有同行業上市公司(包括在海外上市)發生召回事件。近十年來,我國發生的群體性食品藥品召回事件主要包括三聚氰胺乳制品事件和銀杏葉藥品專項治理等。該變量為虛擬變量,取值1表示10日內有其他召回事件,取值0表示無其他召回事件。同時,本文也定義群體召回的影響效應,該變量反映了一種外部效應,具體可劃分為傳染效應和轉移效應。傳染效應體現為10日內有其他同行業上市公司因同一事件發起召回,則該公司受到的沖擊更大(變量系數為負)。轉移效應則體現為同一召回事件波及多家上市公司,但因為其中一兩家上市公司受到社會關注度較高,從而轉移社會公眾對其他同行業上市公司的關注(變量系數為正)。

5.是否子公司。該變量為虛擬變量,主要刻畫啟動召回程序的公司是否為上市公司子公司。若發布召回的為上市公司母公司,則取值為0,否則取值為1。假設啟動召回程序的為上市公司子公司,則召回事件對上市公司的沖擊相應較小,即該變量系數為正。

6.多樣化經營。發生召回時,若食品和藥品為該公司主營項目,則取值為0,否則取值為1。假設多樣化經營的上市公司受到召回事件沖擊較小,則該變量系數應為正。

此外,需要說明的是,由于我國召回管理辦法頒布施行的時間較晚,沒有公開的召回數據庫,根據上市公司召回公告也無法獲得召回等級信息,因此召回特征變量中并未包含召回等級(即危害嚴重程度)。

表2 變量的描述性統計

注：括號內為該變量在事件日后20日的相應統計量取值。

本文的公司特征變量包括：(1)事件日超額收益率,即t=0事件日當天的超額收益率ARi0,它反映企業面臨的初始沖擊,為避免內生性問題,作為被解釋變量的累計超額收益率是從事件日后一天(即t=1)開始計算的；(2)交易量,我們采用流通股比例(即交易日當天該上市公司股票流通股市值占總市值的比例)來衡量上市公司的交易量,假設上市公司交易量越大,其受沖擊的程度相應越低,因此該變量系數應為正；(3)國有股比例,即國有股占總股本的比例,以反映上市公司的資本結構,假設國有持股比例越高的上市公司在面臨食品藥品安全危機時抵御沖擊和化解社會輿論壓力的能力越強,則召回事件的沖擊就越小,因此該變量系數應為正。

公司特征變量數據均來源于國泰安數據庫,召回特征變量數據均系自行檢索和查閱上市公司公告后整理所得。包括以上變量在內的描述性統計如表2所示。

(二)估計結果及分析

我們首先將召回規模、媒體報道、召回經歷、群體召回、國有股比例、交易量和事件日收益率等變量設置為基礎模型變量,再以增加變量的形式逐步對三個模型進行回歸,以增強模型的穩健性。如前文所述,考慮到媒體報道這一變量的特殊性及可能造成的估計偏誤,我們加入媒體報道與企業類型(食品類或藥品類企業)、媒體報道與群體召回的交叉項(估計結果如表3所示)。

表3 召回沖擊影響因素的回歸結果(N=580)

注：* 、** 和*** 分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

召回規模在五個模型中均與累計超額收益率顯著相關且系數為負,驗證了前文假設,即召回規模越大,上市公司受到的沖擊越明顯。這一結果基本符合我們對召回事件的直覺判斷,即更大的召回規模直接增加企業成本。交易量與累計超額收益率顯著相關且系數為正,其原因是交易量越大,企業的規模也越大,抵御風險的能力相對更強,因而受到外生召回事件的沖擊也越小。

媒體報道與累計超額收益率也顯著相關,但系數極小且為正,這與我們之前的假設相悖,即更多的媒體報道并未導致企業收益的進一步下降。其原因可能是媒體關于召回事件的報道僅對知名企業具有明顯的負面效應。在模型5中同時引入媒體報道與企業類型、群體召回的交叉項,發現前者并不顯著,說明媒體報道對召回沖擊的影響并不存在顯著的行業差異；后者系數顯著為負,說明媒體關注轉移現象確實存在。當發生大型群體召回事件時,媒體關注集中于某一家企業,其他同行業競爭企業反而因此收益,這一結論對媒體報道及群體召回的影響分析是一個有力補充。

國有股比例與累計超額收益率顯著相關且系數為正,這進一步印證我們的假設,即在我國食品藥品行業,國有股比例越高的上市公司,其化解召回危機的能力相對越強。事件日超額收益率也即召回初始沖擊顯著負相關(僅在模型4中不顯著)。啟動召回程序的是否為上市公司子公司對累計超額收益率的影響并不顯著,食品或藥品經營是否為上市公司主營業務對累計超額收益率的影響為負、但在模型3中不顯著。

由表3可看出,上市公司是否有召回經歷與累計超額收益率呈顯著負相關(只有模型4中系數為正,但并不顯著)。由此可從實證分析結果發現,上市公司召回經歷的影響在我國主要體現為刻板效應,即消費者信心不足,重復出現的召回事件進一步加劇對企業的負面影響。而Pozo和Schroeder(2016)采用美國食品或藥品類上市公司數據研究發現,是否有過召回經歷與累計超額收益率呈正相關關系[11],說明召回經歷的影響在美國更多體現為學習效應。

群體召回與累計超額收益率呈顯著正相關。根據前文變量設置中對群體召回效應的假設,我國食品藥品行業上市公司群體召回的效應體現為轉移效應,由于轉移效應與媒體對召回事件的報道亦相關,故本文設置媒體報道與群體召回的交叉項。實證分析的結果表明,在我國食品藥品召回的群體性事件配合媒體報道往往發揮了轉移公眾視線的作用,使社會公眾的關注度過分集中于事件始發企業或其中知名度最高的企業,從而其他企業規避了召回沖擊,媒體監督未能發揮應有的作用。

三、結論與監管對策

本文首先對我國食品藥品行業上市公司受到召回事件沖擊的程度進行估計。研究結果發現,盡管多數上市公司在召回事件日之前已開始進入股價下跌階段,但總體而言召回事件對上市公司的影響具有一定的滯后性,召回事件的影響相對較為持久。同時,實證檢驗召回事件沖擊程度的影響因素后發現,召回規模越大,上市公司面對的沖擊越明顯；流通股比例和國有股比例較大的上市公司,其抵御外生沖擊的能力更強,而媒體報道在我國仍未能發揮充分的監督作用。上市公司召回經歷與群體召回事件對召回沖擊的影響機制較為復雜,食品或藥品類上市公司的召回經歷呈現刻板效應,即由于企業缺乏提升產品質量安全水平的激勵和消費者信心不足,累次召回不斷擴大了企業的負面影響。群體召回事件的影響體現為轉移效應,即由于一次群體召回事件中某一兩家上市公司吸引了更多關注,從而緩解同行業其他上市公司受到的沖擊。召回經歷的刻板效應與群體召回的轉移效應可能會相互助推。

本文的研究結論具有一定的監管政策意義。上市公司股價的變動反映投資者的風險預期,潛在體現為投資者或消費者信心,而媒體報道對投資者預期和消費者信心產生直接影響。目前來看,媒體有時在召回事件中反而助推了轉移效應,因此媒體的輿論監督作用仍有待進一步加強,監管機構也應有意識地聯合媒體對消費者進行正確引導。結合相關文獻和本文的研究結論發現,美國等發達國家召回經歷對召回沖擊的影響已進入學習效應階段,食品或藥品類企業自發通過加強產品質量管控維持聲譽,召回的主要意義在于幫助企業發現問題,進而由企業自主解決問題。但我國食品或藥品類企業召回經歷仍體現為刻板效應,因此只有加強企業學習能力,通過召回激勵企業加強產品質量管控,樹立和積累良好的企業聲譽,才能形成監管機構外部監督、企業自發應對召回危機、消費者信心持續改善的良性循環。對企業而言,由于召回事件對公司股價的沖擊較明顯且持續時間較長,企業對產品的質量控制應給予足夠重視,并在產品出現質量安全問題時盡早主動發起召回。但一次性召回只是基本的事后危機處理,切實改善產品質量才能為企業帶來永久性紅利,這也是我國食品藥品監管機構應積極引導的正確方向。

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