上市公司敷衍投資者行為與股價崩盤風險

王鐵軍

[摘要]運用深交所投資者關系互動平臺的問答數據，從三個方面度量上市公司對投資者提問的敷衍程度：回答的延遲性、回答的豐富性和回答的針對性。基于2010～2016年深交所上市公司與投資者的互動內容，研究上市公司敷衍投資者的行為對其股價崩盤風險的影響。結果顯示：敷衍投資者程度越高的上市公司，其股價崩盤風險越高;相對于主板和創業板，中小板上市公司的股價崩盤風險對于敷衍投資者的行為更加敏感。進一步研究表明，敷衍投資者的上市公司會遭受“股價崩盤風險增加”的市場懲罰。

[關鍵詞]投資者關系管理;投資者互動;股價崩盤風險;市場懲罰;敷衍投資者行為

[中圖分類號]F830.9

[文獻標識碼]A

[文章編號]1004-0994（2019）04-0023-7

一、引言

基于網絡的互動溝通拓寬了投資者從公司管理層獲取信息的渠道，提高了投資者獲取信息的準確性，改善了市場信息溝通的效率。然而，投資者與上市公司之間的溝通效果取決于公司管理層的重視程度。面對投資者的提問，有些上市公司能夠做到“有問必答”，也有一些上市公司則存在敷衍了事的現象，幾乎用“感謝關注”回應大多數問題，甚至出現“零回復”的情況。《深圳證券交易所上市公司信息披露工作考核辦法》和《上海證券交易所上市公司信息披露工作評價辦法》均沒有強制要求上市公司必須回答投資者的提問，即便推諉搪塞投資者，上市公司也不會受到行政處罰。難免有投資者質疑：“所謂投資者互動，不過是上市公司對上敷衍監管，對下忽悠股民的把戲”。那么，在行政處罰缺失的條件下，敷衍投資者的上市公司會受到市場的懲罰嗎？

在投資者關系互動平臺上，每個上市公司都擁有一個獨立的交流區域，投資者可以隨時發起提問。根據《公司法》，作為公司高級管理人員，董事會秘書負責處理信息披露事務。通常情況下，證券事務代表會負責回答投資者的網絡提問，也有董事會秘書直接負責的情形。在互動溝通過程中，上市公司高級管理人員擁有主動權，他們可以選擇善待投資者，做到耐心解答，也可以選擇敷衍投資者，甚至推諉搪塞。一個秩序良好的資本市場會告訴市場主體應該做什么、不應該做什么以及對錯誤行為進行懲罰。目前，我國大部分上市公司高管都持有本公司股份，如果公司股價崩盤或者發生重大不利變動，公司高管不僅職位難保，在利益方面也會遭受損失。在這樣的制度安排下，對待投資者的回應態度與公司管理人員自身利益緊密相關，敷衍投資者可能招致的市場懲罰通過股價崩盤風險的增大來體現。

事實上，本文的關鍵在于驗證如下假設：敷衍投資者的上市公司會面臨更高的股價崩盤風險。如果這個假設成立，理性的上市公司高級管理人員應當積極回應投資者的提問，保護投資者對公司相關信息的知情權，否則將會受到市場的懲罰。

為了驗證上述假設，本文采用爬蟲技術獲取了深交所全部上市公司2010～2016年間與投資者的互動問答數據，通過自然語言處理技術對互動內容進行分析，提取了三個衡量敷衍投資者程度的變量。在控制相關變量之后，本文發現敷衍投資者的程度越高，公司股價崩盤風險越大。區分上市板塊后發現，中小板上市公司的股價崩盤風險對敷衍行為更加敏感。以上結果表明，上市公司高級管理人員對待投資者提問的態度與其自身利益緊密相關，敷衍投資者的行為會招致市場懲罰。

本文可能的貢獻包括：①運用上市公司與投資者的互動問答數據，驗證了互動溝通與股價崩盤風險之間存在顯著相關關系。權小峰等并沒有發現投資者關系管理的溝通職能與股價崩盤風險之間存在顯著相關關系，可能是受抽樣調查數據局限性的影響。基于較大規模的問答數據，本文從實證上支持了權小峰等的猜想。②間接驗證了我國資本市場具有“懲惡揚善”的功能。在行政處罰缺失的條件下，上市公司敷衍投資者的行為會引起股價崩盤風險的增大，不利于二級市場穩定，會損害公司高級管理人員的切身利益。③豐富了股價崩盤風險影響因素的研究成果。基于網絡的互動溝通不一定導致投資者信息能力的提升，因為上市公司對投資者的提問會采取不同的回應態度。本文從互動溝通的角度研究了股價崩盤風險的影響因素，與丁慧等提出的投資者信息能力有所不同。

二、文獻綜述

根據證監會發布的《上市公司與投資者關系工作指引》，上市公司與投資者之間的交流屬于投資者關系管理的工作范疇。投資者關系管理是上市公司面向投資者的管理策略，目標在于向投資者提供充分的決策信息，以最大化公司價值。特別地，在公司陷入負面事件之后，優質的投資者關系管理可以減少股東的財富損失。網絡平臺為投資者與上市公司之間的交流提供了便利，互動溝通自然屬于投資者關系管理的范疇。

通過有效的投資者關系管理，上市公司在金融市場上介紹企業業績情況，以此來吸引潛在投資者的目光，降低企業融資成本，提高自身形象。我國上市公司只重視與機構投資者和監管層的溝通，而忽略了與中小投資者的溝通，權小峰等認為這是導致信息溝通與股價崩盤風險之間不存在顯著關系的可能原因。實際上，調查數據的局限性也可能是原因之一。權小峰等的數據來自工作人員對上市公司的詢問和調查，通過電子郵件、調查問卷獲得。隨著信息時代的到來，投資者關系互動平臺為學者們研究信息溝通職能提供了便利，海量的問答內容為研究信息溝通與股價崩盤風險之間的關系提供了數據支持。

丁慧等運用“上證。互動”平臺投資者與上市公司之間的問答數據研究了投資者信息能力與股價崩盤風險的關系，其背后的邏輯在于網絡互動有利于投資者信息能力的提升，有利于抑制股價崩盤風險。然而，互動溝通并不必然導致投資者信息能力的提升，因為上市公司可能會敷衍投資者，甚至推諉搪塞。本文以“溝通效率”為切入點，希望驗證如下假設：敷衍投資者的行為增大了公司未來股價崩盤的風險。如果該假設被驗證，資本市場“懲惡揚善”的功能也會得到一定程度的支持：善待投資者的上市公司股價崩盤風險更低，敷衍投資者的上市公司會“自食其果”，面臨更高的股價崩盤風險。

三、上市公司“敷衍”投資者提問的度量

一個完整的互動問答包含六個部分：提問者、提問內容、提問時間、回答者、回答內容和回答時間。互動平臺對提問者的身份不加以限制，投資者可以隨時提問，互動的內容會被完整地記錄下來（見表1和表2）。本文從三個方面度量上市公司對投資者提問的敷衍程度，分別是回答的延遲性、回答的豐富性與回答的針對性。

（一）回答的延遲性（Delay）

回答的延遲性指的是回答與提問之間間隔的工作日天數。在互動A（表1）中，投資者提問日期為2017年3月22日，上市公司回答日期為3月30日，時間相隔8天，除去周末雙休日，實際相隔6個工作日，互動A的D elay=6;在互動B（表2）中，投資者提問日期為2017年5月26日，上市公司回答日期為6月14日，時間相隔19天，除去周末雙休日和法定節假日端午節，實際相隔13個工作日，互動B的Delay=13。如果上市公司超過一年都沒有回答投資者提問，則互動溝通失去意義。對于此種情形，設定Delay=365。

（二）回答的豐富性（ Complete）

回答的豐富性指的是回答內容包含的信息量。如果回答內容較多，則表明豐富性較高;如果回答內容較少，表明豐富性較低。借鑒已有研究，本文采用一種詞頻比率方法度量回答的豐富性：

其中，分子是“回答內容含有的詞匯總數”，分母是“提問內容含有的詞匯總數”。Complete的數值越大，表明回答內容的豐富性越高;Complete的數值越小，表明回答內容的豐富性越低。對于表1和表2的例子，互動A的Complete=1.5，互動B的Complete=0.7143。

（三）回答的針對性（Pertin）

回答的針對性指的是回答內容是否真正回應了投資者的問題。許多上市公司回答投資者提問時總是“答非所問”，招致投資者的強烈不滿。針對性可以理解為“回答與提問之間的信息共享”，本文對此也采取詞頻比率的度量方法：

其中，分子是“提問內容與回答內容共同包含的詞匯數目”，分母是“回答內容包含的詞匯總數目”。Pertin的數值越大，表明回答內容與提問內容的信息重疊越多，回答的針對性越強;Pertin的數值越小，表明回答內容與提問內容信息重疊越少，回答的針對性越弱。對于表1和表2的例子，互動A的Pertin=0.1667，互動B的Pertin-0.1333。

敷衍的含義為：“做事不負責，只做表面上的應付”。本文提出的回答延遲性、回答豐富性和回答針對性從不同側面體現了上市公司對投資者的敷衍程度。回答的延遲性越長、豐富性越低、針對性越弱，上市公司對投資者的敷衍程度越高。為了運用計算機技術解析互動問答的文字內容，本文需要一個完整而全面的詞典。在Li等于2014年開發的漢語財經詞典的基礎上，筆者完成了必要的升級，不僅更新了情感詞匯，還擴充了二十四個證券行業專有詞匯，最終得到最新的財經詞典（FinDict）。

近年來，眾多學者都采用了文本分析的方法研究上市公司相關的文字資料。雖然詞頻統計顯得有些簡單，但是該方法已經在經濟與管理領域得到了廣泛認可。此外，回答的延遲性、豐富性、針對性不僅是對敷衍投資者的度量，也是投資者關系管理水平的體現，在一定程度上可以代表權小峰等提出的投資者關系管理的溝通職能。

四、數據、變量與實證模型

（一）數據來源

本文選用深交所2010～2016年間全部上市公司為研究樣本，剔除信息披露考評缺失或互動問答缺失的樣本。股票收益率數據和財務數據來自于CSMAR研究數據庫，互動問答數據來自于全景網（www.p5w.net）的投資者關系互動平臺，信息披露考評結果來自深交所官方網站。經過整理后，最終獲得7388個“公司一年份”觀測值。

（二）變量選擇

1.被解釋變量。許多學者都遵循了Chen等提出的兩種度量方法來度量股價崩盤風險，第一種是股票周收益的負偏程度，記為NCSKEW;第二種是股票周收益的跌漲波動比率，記為DUVOL。Chen等的文獻采用了多種形式的股票收益率，實證結果并沒有顯著差異，因此，本文直接采用股票周對數收益率計算NCSKEW和DUVOL。同時，本文也采用了股票市場調整收益計算兩個股價崩盤風險變量，對實證結論沒有影響。

NCSKEW的計算方法如式（3）所示：

其中：t代表年份;n表示公司i在年度t中股票周收益的觀測值數量。

DUVOL的計算方法稍顯復雜。先將各家公司每年所有的周收益按照高于或低于平均值分成兩組，然后分別計算各組的標準差。DUVOL的計算方法如式（4）所示：

其中：t代表年份;nu和nd分別表示高于平均值和低于平均值的股票周收益觀測值數量。

NCSKEW和DUVOL的數值越大，表明股價崩盤風險越高。為減小變量之間的內生性影響，對NCSKEW和DUVOL取向后一期的數值。

2.解釋變量。上市公司對投資者提問的敷衍程度是本文考察的關鍵變量，包括回答延遲性（Delay）、回答豐富性（Complete）、回答針對性（Pertin），其度量方法已在前文述及。為保持數據一致性，對Delay的數值取對數。

3.控制變量。根據《深圳證券交易所上市公司信息披露工作考核辦法》，真實性、準確性、完整性、及時性、合法合規性和公平性是信息披露考核的重要內容，本文使用信息披露考評結果替代上市公司的信息透明度作為控制變量之一，用符號“Credit”表示。為了方便回歸分析，本文將考評的四個等級（優秀、良好、合格、不合格）分別轉化為數值1、0.667、0.333和0。信息披露考評結果通常在每年年中給出（見表3），考評期限是上一年的5月1日至當年的4月30日。為了保持數據的匹配性，本文其他變量的統計區間與Credit一致。

借鑒已有研究，本文最終選取如下控制變量：被解釋變量當期觀測值（NCSKEW、DUVOL）、市場波動（ SIGMA）、公司規模（LnSIZE）、市值賬面比（MB）、投資者異質性（DTURN）、市場收益（RET），財務杠桿（LEV）、凈資產收益率（ROE）、信息披露考評（Credit），行業啞變量（IND1～IND6）。全部變量說明見表4。

（三）模型選擇

本文采用混合面板回歸方法（Pooling）完成計量分析[式（5）]，同時采用個體固定效應模型作為印證，兩個模型得出的回歸結果相差不大。

CrashRiski，t+l=Cons+β1LnD elaYi，t+β2Completei，t+β3Pertini，t+Controls+ε

（5）

其中，被解釋變量CrashRisk使用NCSKEW和DUVOL替代，解釋變量LnD elay、Complete和Pertin代表上市公司對投資者提問的敷衍程度，Controls是表4中的控制變量。如果本文假設成立，可預期模型（5）的回歸結果中β1為正，β2、β3為負。

五、實證分析

（一）描述性統計

表5的描述性統計顯示，NCSKEW的均值為- 0.5416，DUVOL的均值為-0.4075，與現有研究得出的均值相近。雖然LnD elay的均值只有2.426，但并不意味著延遲天數很短，因為它是延遲天數的自然對數。實際上，延遲天數的最大值是365天，平均延遲在7天左右。回答的豐富性均值為2.1485，表明回答字數是提問字數的2倍以上。回答針對性Pertin均值為0.1616，說明回答內容的相關性并不強。

（二）基本回歸分析

表6給出了敷衍投資者的行為對股價崩盤風險影響的回歸結果。其中，回答的延遲性（LnD elay）與股價崩盤風險正相關，且在1%的水平上顯著。該結果表明，上市公司回應投資者提問耗時越長，公司股價崩盤風險越高。如果上市公司及時回應投資者的提問，公司未來股價崩盤風險會減小。我國滬深交易所各自發布的工作文件均將“及時性”作為信息披露考評的重要要求，本文結果支持了該要求的合理性。回答的豐富性（Complete）與未來股價崩盤風險負相關，且在1%的水平上顯著。該結果表明，上市公司的回應內容越充分，公司未來股價崩盤的風險越小。相反，上市公司從簡回答投資者的提問不利于公司股價的穩定。回答的針對性（Pertin）與未來股價崩盤風險負相關，且在1%的水平上顯著。該結果表明，上市公司認真回應投資者的提問可以抑制公司未來股價崩盤風險。相反，如果上市公司采取“答非所問”的態度，將不利于公司股價的穩定。

綜上，盡管網絡平臺在投資者與上市公司之間建立起一座“溝通橋梁”，但暢通橋梁的關鍵卻掌握在上市公司手中。如果上市公司采取敷衍搪塞的態度對待投資者，公司未來股價崩盤風險會顯著升高，不利于公司管理層維護自身利益。上述結果也表明，網絡互動平臺僅是“技術上”的成就，它雖然縮短了投資者與公司管理層之間的物理距離，卻不意味著心靈距離的縮短。不懂得善待投資者的上市公司，其行為不僅會動搖投資者對公司的信心，更會招致市場的懲罰。

（三）不同板塊的對比

深交所的主板市場是“藍籌之板”，中小板是“誠信之板、規范之板”，創業板是“創新之板、成長之板”。有鑒于此，本文進一步對比各板塊的差異，回歸結果見表7。

由于篇幅限制，表7僅給出了NCSKEW為被解釋變量的回歸結果，DUVOL的結果類似。綜合來看，無論哪個板塊，敷衍投資者的行為都會引起公司未來股價崩盤風險的增大，但影響的顯著性不同。對于主板，回答的延遲性對股價崩盤風險具有顯著影響，但豐富性和針對性卻沒有顯著影響;對于創業板，回答的延遲性、豐富性和針對性均沒有顯著影響;對于中小板，回答的三個特性對股價崩盤風險的影響在1%的水平上顯著。從解釋變量估計的系數大小上看，敷衍投資者行為在中小板中系數最大，分別達到0.05、-0.037和-1.145，主板僅為0.021、-0.017和-0.294，創業板為0.01、-0.007和-0.598。上述結果表明，相對于主板、創業板，中小板上市公司的股價崩盤風險對敷衍投資者的行為更加敏感。

六、結論

運用投資者關系平臺中的互動問答數據，本文實證分析了上市公司敷衍投資者的行為是否會受到市場的懲罰。結果表明，敷衍投資者的行為會顯著增大公司未來股價崩盤的風險，不利于上市公司高管人員維護自身利益。進一步研究發現，敷衍投資者的行為對中小板公司造成的沖擊和傷害最大，對主板和創業板公司的影響相對較小。鑒于上市公司高管掌握互動溝通的主動權，且股價崩盤風險不利于其維護自身利益，本文的結論在一定程度上驗證了我國股市具有“懲惡揚善”的功能。在此基礎上，本文建議市場監管部門采取措施發揮投資者互動平臺的積極作用，向上市公司宣傳互動溝通與公司管理人員切身利益的關系，讓投資者關系互動平臺在市場建設方面發揮更大的作用。