大規模賣空促進了“媒企合謀”嗎？
——來自A股市場的經驗證據

王蕾茜 林兢 余怒濤

(1.云南財經大學會計學院，云南 昆明 650000； 2.福州大學經濟與管理學院，福建 福州 350000)

一、引言

媒體報道在資產定價中具有重要作用，媒體的正面報道有助于拉動企業股價上漲，而負面報道則會導致企業股價下跌；同時，媒體報道存在偏差性，即對于同一事件，不同媒體能夠通過選擇不同的信息源和不同的措辭來讓讀者留下不同印象，這使得企業有機會通過利益輸送等方式換取媒體的“有償沉默”，或是向媒體購買更多正面報道。因此，從理論上說，在拉升股價能夠為企業帶來額外收益或是能夠幫助企業避免損失的情況下，企業有強烈的動機去操縱媒體披露對自己有利的報道。事實上，這種理論上的可能性已經得到學術界的初步證實，現有文獻發現在IPO[1-2]、股權再融資[3]、高管減持[4]、重組并購[5]、高風險[6]等特殊事件期間，企業傾向于與媒體達成合謀，因而在這些特殊時期媒體的報道基調普遍更為樂觀。股票被大規模賣空的企業，其經營活動受到嚴重破壞，那么，作為會對公司經營活動造成負面影響的另一特殊事件，大規模賣空是否會促使企業與媒體達成合謀呢？目前尚未有文獻對此進行解答。

2010年3月31日，賣空機制被正式引入我國資本市場，賣空是指投資者向證券公司借入股票賣出，并在約定期限內償還股票及利息的交易活動。賣空者的賣空交易會導致公司股價下跌，這是因為，賣空交易不僅直接增加了市場上流通的股票數量，還向其他投資者傳遞了公司股價被高估的信號，引導其他投資者提前拋售或拒絕購買公司股票[7]。關于賣空機制對企業行為的影響，現有文獻大多聚焦于賣空機制的治理效應，認為賣空導致的股價下跌會造成管理者薪酬下降、大股東財富縮水，此時，為了避免被賣空，管理者會主動減少委托代理行為，大股東也會加強對管理者的監管，最終表現為企業的代理問題得到有效緩解。學者們以盈余管理[8]、非效率投資[9]、并購績效[10]、違規行為[11]、控股股東侵占[12]、超額在職消費[13]、創新效率[14]、管理者短視[15]、信息披露質量[16]、資本結構[17]等為研究對象，為賣空機制的治理效應提供了經驗證據。盡管如此，也有不少學者指出，由于股票價格提供了關于公司盈利能力的信息，所以大規模賣空導致的股價下跌可能會使諸如債權人、供應商以及員工等利益相關者下調對公司盈利能力的預期，并停止與公司進行合作，進而導致公司未來的經營業績惡化，市場價值下跌[18-19]。既然大規模賣空導致的股價下跌會誘導利益相關者做出有損企業價值的決策，導致企業未來的經營業績惡化，那么企業在觀察到自己被大規模賣空后，就有動機采取措施來阻止股價下跌，進而避免股價下跌造成的一系列連鎖反應。然而，鮮有文獻對此進行分析，僅Liu和Swanson(2011)[7]、Khanna和Mathews(2012)[20]指出由于股票回購帶來的股價上漲能夠部分抵消賣空導致的股價下跌，所以在面對大規模賣空襲擊時，企業傾向于通過股票回購來提升股價，從而避免利益相關者在觀察到股價大幅下跌后對企業喪失信心。除了股票回購外，媒體報道也會對股票價格產生影響，且在利益的驅動下企業與媒體間存在“合謀”行為，因此，在面對大規模賣空襲擊時，企業也可能會選擇與媒體達成合謀，操縱媒體制造正面報道或隱瞞負面報道以提升股價，進而在一定程度上抵消大規模賣空導致的股價下跌。然而，目前尚未有文獻探討“媒企合謀”是否是企業對抗賣空者的手段。根據以上分析，本文基于2010年3月至2018年6月中國A股上市公司的媒體報道數據，利用固定效應模型、傾向得分匹配方法以及Heckman兩階段法，對以下問題進行實證檢驗：大規模賣空是否促進了“媒企合謀”？這一現象在不同企業間是否存在差異？企業是通過什么途徑來與媒體達成合謀的？企業與媒體合謀的具體手段是什么？“媒企合謀”是否有效阻止了大規模賣空導致的股價下跌？

本文可能的貢獻如下：第一，本文豐富了關于賣空機制對企業行為影響的研究。賣空機制作為中國資本市場上重要的制度創新，其經濟后果受到了學者們的廣泛關注，現有研究探討了賣空機制對盈余管理[8]、研發創新[15]、控股股東侵占[12]等公司行為的影響，但是尚未有文獻考察賣空對“媒企合謀”的影響，本文對此進行了補充，有助于深化對賣空機制實施效果的認知；第二，本文豐富了關于“媒企合謀”動機的研究。已有研究認為企業操縱媒體的動機包括：順利完成IPO[1-2]、順利完成股權再融資[3]、順利完成高管減持[4]、順利完成并購重組[5]、應對風險與困境[6]等，但是尚未有文獻探討企業操縱媒體是否是出于對抗賣空的目的，本文對此進行了補充，為深入理解“媒企合謀”的動機提供了新的經驗證據。

二、 文獻綜述和基本假設

(一)文獻綜述

1.媒體報道與股票價格

作為資本市場上重要的信息中介，媒體報道在資產定價中的作用引起了學者的廣泛關注。Gurun和Butler(2012)[21]認為媒體對企業的報道直接影響了該企業在投資者心目中的形象，影響了投資者的投資決策，進而影響了股票價格的變動。現有研究表明，媒體的正面報道常常被投資者視為利好消息，有利于拉動企業股價上漲，如Solomon(2012)[22]發現投資者關系公司會為其委托人制造更多的正面報道，這些正面報道提高了投資者對其委托人未來盈利能力的預期，使得其委托人的股價在短期內上升。Dougal等(2012)[23]認為財經專欄記者的正面報道會引起股票市場的正面反應。與正面報道不同，媒體的負面報道被投資者視為利空消息，會導致企業股價下跌，如Tetlock等(2008)[24]指出媒體報道中的負面言論預示了企業在未來將擁有較低的利潤，這會導致企業的股票價格下跌。Carvalho等(2011)[25]發現即使媒體報道的壞消息是錯誤的，也會對股票價格產生負面影響。

2.媒體報道偏差

除了媒體報道在資產定價中的重要作用外，媒體報道偏差也是學術界研究的熱點話題。媒體報道偏差是指通過選擇性地省略報道內容、選擇性地使用詞句語氣、選擇性地信任信息來源，媒體能夠對同一事件進行觀點大相徑庭的報道，從而使讀者對同一事件留下不同的印象[26]。例如，在對五月百貨公司收購馬歇爾連鎖商店這一事件進行報道時，《圣路易斯郵報》和《華爾街日報》由于選擇了不同的信息源，而向讀者傳遞了截然不同的觀點，即前者基于收購方CEO的評價進行報道，向讀者傳遞的觀點是此次收購非常有潛力，而后者基于分析師的預測進行報道，向讀者傳遞的觀點是此次收購所需支付的成本過高[21]。隨著媒體報道偏差受到越來越多的關注，很多學者對媒體報道偏差產生的原因進行了探討。媒體報道偏差的產生，既源自報道的供給方，反映了媒體自身的成見和偏好，又源自報道的需求方，反映了媒體對企業員工、廣告商等需求的迎合[27]。從供給方來看，游家興等(2018)[28]發現我國媒體在報道時存在明顯的地域偏見，會不自覺地貼上地域標簽，放棄中立，對于經濟發展水平較高地區的上市公司給予更多正面報道。邵志浩和才國偉(2019)[29]認為國有企業在資金、人才、政策等方面具有絕對優勢，這使得部分媒體在報道國有企業時存在顧慮，因而更傾向于披露對國有企業有利的報道。從需求方來看，Gentzkow和Shapiro(2010)[30]發現為了迎合企業員工的精神需求，媒體傾向于對員工人數較多的企業進行更有利的報道。Reuter和Zitzewitz(2006)[31]認為媒體會為了取悅廣告商而放棄編輯的獨立性。McMillan和Zoido(2004)[32]以及DellaVigna和Kaplan(2007)[33]等人的研究則表明政府干預也是媒體報道偏差產生的原因。

3.“媒企合謀”

媒體報道偏差的存在以及媒體報道對股票價格的影響構成了“媒企合謀”的基礎[3]。一方面，正是由于媒體報道存在偏差性，所以企業能夠通過利益輸送等方式與媒體達成“合謀”，繼而操縱媒體進行有選擇性的報道，例如故意制造與企業相關的正面報道或是掩蓋負面報道；另一方面，正是因為媒體報道能夠對股票價格產生影響，使得企業可以通過操縱媒體來左右股票價格，繼而獲得額外收益，所以企業與媒體達成合謀才具有經濟意義。目前，已經有學者就“媒企合謀”行為進行了探討，發現在一些特殊事件期間，企業有強烈的動機去操縱媒體。例如，邵新建等(2015)[1]發現擬上市公司可以通過媒體公關來增加正面新聞，從而使得證券溢價發行。王木之和李丹(2016)[2]發現在IPO審核進程的預披露階段，擬上市企業為了應對來自監管者的審核監管壓力，傾向于通過支付媒體公關費用來換取媒體的有償沉默。才國偉等(2015)[3]通過研究企業股權再融資事件發現，在再融資實施當期，媒體對企業的正面報道傾向顯著增加，再融資實施后，媒體報道恢復到正常水平。易志高等(2017)[4]認為在減持當期，高管會主動進行媒體披露管理，使得媒體的報道基調更加樂觀，從而實現在短期內拉升股票價格的目的。邵志浩和才國偉(2020)[5]發現在并購重組過程中存在買方企業策略性利用媒體報道的現象，買方企業這樣做有助于提升股價，從而達到順利完成并購重組的目的。金智和賴黎(2014)[6]認為當銀行面臨嚴重的困境和較大的風險時，銀行會游說媒體加強對銀行的正面報道，為銀行塑造良好的社會形象，從而吸引更多社會資金投入，以達到應對風險和擺脫困境的目的。

(二)假設提出

1.大規模賣空與“媒企合謀”

2010年3月，隨著融資融券試點計劃的啟動，賣空機制被正式引入我國資本市場。賣空交易改變了證券投資者只能從股價上漲中獲利的情況，為悲觀投資者進入市場表達觀點提供了途徑。大規模的賣空交易促使大量負面信息迅速融入股價，給股價施加了一個向下的壓力[7]。股票價格是各種決策者重要的信息來源，企業的利益相關者，如股東、債權人、客戶、供應商、管理者及雇員等，通常根據他們從股票價格中獲得的信息做出與企業相關的決策[34]。大規模賣空帶來的股價下跌使得利益相關者降低對企業未來經營能力的預期，并停止與企業進行合作，這導致企業不得不面臨更高的外部融資成本以及更少的現金流入，進而導致企業未來的經營業績惡化，市場價值降低[18-19]。鑒于此，為了防止經營業績惡化以及市場價值降低，企業有動機采取措施來阻止大規模賣空造成的股價下跌。根據上述分析，由于企業能夠通過操縱媒體報道來影響股票價格，所以本文認為，為了避免股價下跌造成的一系列連鎖反應，在觀察到賣空者建立大量賣空頭寸后，企業傾向于通過利益輸送等方式與媒體達成合謀，操縱媒體進行有選擇性的報道，通過隱瞞利空消息或釋放更多的利好消息來推動股票價格上漲，在一定程度上抵消大規模賣空導致的股價下跌，避免股價大幅下跌向利益相關者傳遞公司盈利能力低下的信號，從而減輕大規模賣空對企業經營活動造成的不利影響。當媒體給予企業更多正面報道或是更少負面報道時，本文稱媒體的報道基調更積極，基于以上分析，本文提出假設1。

H1大規模賣空促進了“媒企合謀”。表現為，對于遭遇大規模賣空的企業，媒體會給予更多正面報道或是更少負面報道。換言之，對于遭遇大規模賣空的企業，媒體的報道基調更積極。

2.大規模賣空與“媒企合謀”：廣告費用的中介作用

根據上述分析，在面對大規模賣空襲擊時，企業傾向于與媒體達成合謀，操縱媒體披露對企業有利的報道。這種合謀的達成往往需要企業向媒體輸送一定的利益，即企業為了實現合謀必須付出額外的代價，而媒體則可以從合謀中獲得更多好處。媒體的收入主要來源于廣告而非發行量[35]，在此背景下，出于獲得廣告收入的考慮，媒體會減少對那些投放了大量廣告的企業進行負面報道，以免與這些企業疏遠，因此，廣告投入是企業為了與媒體達成合謀而向媒體進行利益輸送的常用手段[21]。這一觀點得到了諸多學者的認可，如Reuter和Zitzewitz(2006)[31]通過實證研究發現，個人理財出版物在推薦理財產品時更傾向于推薦其廣告商的產品。Rinallo和Basuroy(2009)[36]的研究結果表明，廣告投入對新聞報道的基調有顯著的正面影響。Ellman和Germano(2009)[37]指出，媒體會為了迎合廣告商而扭曲報道。才國偉等(2015)[3]認為，企業可能會通過“廣告費”這一方式賄賂媒體，進而操縱媒體報道對企業有利的新聞。鑒于此，本文認為，為了防止股價大幅下跌，遭遇大規模賣空的企業會向媒體投放更多廣告，通過廣告費來賄賂媒體，而媒體出于廣告收入考慮，傾向于與企業達成合謀，繼而從企業的利益出發有選擇性地進行報道，即為企業制造更多正面報道或是掩蓋負面報道。當媒體給予企業更多正面報道或是更少負面報道時，本文稱媒體的報道基調更積極，基于以上分析，本文提出假設2。

H2遭遇大規模賣空的企業通過支付廣告費用來與媒體達成合謀。表現為，遭遇大規模賣空的企業會投入更多廣告費用，從而使得媒體對其的報道基調更積極。

3.大規模賣空與“媒企合謀”：產品市場競爭程度的調節作用

大規模賣空導致的股價下跌會對不同企業造成不同影響，因此在面對大規模賣空時，不同企業與媒體達成合謀的動機強度存在差異。就產品市場的競爭激烈程度而言，產品市場的競爭越激烈，企業面臨的來自競爭對手的威脅越嚴重，經營壓力越大，此時，企業越需要與其利益相關者維持良好的合作關系以提升競爭力。根據上述分析，大規模賣空導致的股價下跌會破壞企業與其利益相關者間的合作關系，導致企業在競爭中處于不利地位。因此，在遭遇大規模賣空襲擊時，企業面臨的產品市場競爭越激烈，企業越有動機與媒體達成合謀，操縱媒體進行對企業有利的報道。處于激烈競爭中的企業這樣做有助于提升股票價格，抵消大規模賣空導致的股價下跌，避免股價下跌向利益相關者傳遞企業盈利能力低下的信號，從而使得企業能夠繼續與其利益相關者維持良好的合作關系，進而避免在激烈的競爭中處于不利地位。本文提出假設3。

H3對于遭遇大規模賣空的企業，媒體的報道基調更加積極，這一現象在產品市場競爭激烈的企業中更明顯。

三、研究設計

(一)樣本選擇和數據來源

本文選取2010年3月至2018年6月中國的A股上市公司為樣本。文中媒體報道相關數據來自中國研究數據服務平臺(CNRDS)中的中國上市公司財經新聞數據庫(CFND)，該數據庫使用計算機領域成熟的文本情感判斷方法將與企業有關的報刊財經新聞分為正面新聞、負面新聞和中性新聞。本文共獲得2 274 150條與A股上市公司相關的報刊財經新聞。融券賣空數據以及其他與公司特征相關的數據(如機構投資者持股比例、賬面市值比等)來自國泰安(CSMAR)數據庫與瑞思(RESSET)數據庫。此外，本文剔除了金融行業公司、股票交易異常公司以及變量缺失的樣本，最終得到有效樣本44 380個。為了消除極端值的影響，本文對所有連續變量進行了上下1%的Winsorize處理。

(二)模型設計與變量定義

本文構建式(1)來對H1進行檢驗。

slanti,t=α+β1bearraidi,t-1+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t

(1)

1.被解釋變量

slanti,t為媒體在t期對i企業新聞報道的基調。出于研究結果的穩健性考慮，參考才國偉等(2015)[3]，根據是否計算中性報道，本文使用兩種方法來度量媒體報道基調：(1)slant1=(正面報道頻數-負面報道頻數)/(1+正面報道頻數+負面報道頻數)*100%；(2)slant2=(正面報道頻數-負面報道頻數)/(1+正面報道頻數+負面報道頻數+中性報道頻數)*100%。slanti,t越大，表明媒體在t期對i企業的報道基調越積極，即媒體給予企業的正面報道越多或者負面報道越少。

2.解釋變量

bearraidi,t-1表示企業i在t-1期是否遭遇了大規模賣空。本文使用月融券賣出量與月個股交易股數之比來衡量融券賣空規模，若融券賣空規模大于樣本中位數則bearraid值取1，表示企業遭遇了大規模賣空，否則取0，表示企業沒有遭遇大規模賣空。本文關心的是bearraid的系數β1，若β1顯著為正，則表明與沒有遭遇大規模賣空的企業相比，對于遭遇大規模賣空的企業，媒體的報道基調更積極，即H1成立。

3.控制變量

綜合以往研究“媒企合謀”影響因素的文獻，本文選擇每股收益(pe)、總報道頻數(nc)、機構投資者持股比例(inshold)、企業年齡(age)、賬面市值比(mb)、營業收入增長率(growth)、分析師跟蹤人數(analyst)、資產負債率(lev)作為控制變量，此外，本文還控制了月度固定效應(monthfixed)和企業固定效應(firmfixed)。本文在實證分析中所使用的數據既包括了月度數據，又包括了季度數據和年度數據，參考易志高等(2017)[4]，在對數據進行匹配時，本文根據該月份所處的季度和年度，直接使用月度數據與相應的季度數據、年度數據相匹配。各變量的具體定義見表1。

表1 主要變量定義表

在H1成立的基礎上，本文建立式(2)-(3)來對H2進行檢驗。

advri,t=α+β1bearraidi,t+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t

(2)

slanti,t=α+β1bearraidi,t-1+β2advri,t+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t-1

(3)

式(2)-(3)中的advri,t為i企業在t期投入的廣告費用，由于中國的會計準則沒有強制要求上市公司披露廣告費用，所以上市公司的會計報表中沒有出現廣告費用這一明細項目，鑒于此，本文參考現有研究[3,5,38]，采用銷售費用作為廣告費用的代理指標。公司的廣告費用通常會在公司的銷售費用中保持穩定的比例，因此，將銷售費用作為代理指標能夠合理反映出廣告的支出情況[38]。為了減輕數量級的干擾，參考才國偉等(2015)[3]，advr的計算方法為銷售費用加1后取自然對數。式(2)-(3)中其余變量的定義與式(1)一致。若式(1)中bearraid的系數顯著為正，則本文依次檢驗式(2)和式(3)。若式(2)中bearraid的系數顯著為正，且式(3)中advr的系數也顯著為正，則表明遭遇大規模賣空的企業通過投放更多廣告來賄賂媒體，使媒體對其的報道基調更積極，即H2成立。

本文構建式(4)來對H3進行檢驗。

slanti,t=α+β1bearraidi,t-1+β2fiercei+β3bearraidi,t-1×fiercei+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t

(4)

式(4)中fierce為度量產品市場競爭是否激烈的虛擬變量，出于穩健性考慮，本文使用兩個指標進行度量：首先，參考權小鋒和尹洪英(2017)[14]，本文使用赫芬達爾指數(一個行業中各企業所占行業營業收入百分比的平方和)來衡量行業競爭程度，赫芬達爾指數越大，表明行業競爭程度越低，反之競爭程度越高。當赫芬達爾指數小于樣本中位數時，fierce1取值為1，表示產品市場競爭激烈，否則取0，表示產品市場競爭不激烈。其次，參考馬惠嫻和佟愛琴(2019)[39]，本文使用同一行業內的企業數量來衡量該行業的競爭激烈程度，行業內的企業數量越多則表明該行業的競爭越激烈，當同一行業內的企業數量大于樣本中位數時fierce2取值為1，表示產品市場競爭激烈，否則取值為0，表示產品市場競爭不激烈。式(4)中其余變量的定義與式(1)一致。本文關心的是bearraid×fierce的系數，如果bearraid×fierce的系數顯著為正，則表明在遭遇大規模賣空時，與產品市場競爭不激烈的企業相比，產品市場競爭激烈的企業更傾向于與媒體達成合謀，H3成立。

四、實證分析

(一)描述性統計

表2報告了本文主要變量的描述性統計結果。表2中，slant1和slant2的最小值分別為-0.667和-0.882，最大值分別為0.900和0.963，標準差分別為0.397和0.328，說明媒體對不同上市公司的報道基調存在較大差異。廣告投入的平均值為17.760，標準差為2.675，最小值和最大值分別為0.000和23.710，與現有文獻中廣告費用的分布規律基本一致。

表2 主要變量的描述性統計結果

(二)回歸結果與分析

H1的檢驗結果見表3的列(1)和列(2)，當被解釋變量為slant1時，bearraid的系數為1.053，且在10%的水平上顯著；當被解釋變量為slant2時，bearraid的系數為0.848，且在10%的水平上顯著。檢驗結果表明，遭遇大規模賣空的企業傾向于與媒體達成合謀，因而對于遭遇大規模賣空的企業，媒體會給予更多正面報道或是更少負面報道，H1成立。控制變量的符號與預期基本一致。每股收益(pe)、營業收入增長率(growth)與媒體報道基調顯著正相關，說明企業業績越好，財務越健康，媒體的報道基調越樂觀。機構投資者持股比例(inshold)、分析師跟蹤人數(analyst)的回歸系數顯著為正，說明來自機構投資者和分析師的監督能夠有效提高上市公司的治理水平，從而使上市公司獲得更多正面報道或是更少負面報道。賬面市值比(mb)對媒體報道基調的影響顯著為負，說明成長性較低的公司更容易獲得媒體的負面回應。

在H1成立的基礎上，本文進一步對H2進行檢驗。式(2)的回歸結果見表3的列(3)，當被解釋變量為advr時，bearraid的系數為0.050，且在5%的水平上顯著。式(3)的回歸結果見表3的列(4)和列(5)。當被解釋變量為slant1時，advr的系數為0.370，且在5%的水平上顯著；當被解釋變量為slant2時，advr的系數為0.351，且在5%的水平上顯著。檢驗結果表明，遭遇大規模賣空的企業會通過投放更多廣告來賄賂媒體，與媒體達成合謀，從而使媒體對其的報道基調更積極，H2成立。

H3的檢驗結果見表4的列(1)-(4)(1)由于式(4)控制了企業固定效應，所以fiercei的回歸結果被省略了。，當被解釋變量為slant1時，bearraid×fierce1的系數為2.812，且在1%的水平上顯著；bearraid×fierce2的系數為2.079，且在5%的水平上顯著。當被解釋變量為slant2時，bearraid×fierce1的系數為2.445，且在1%的水平上顯著；bearraid×fierce2的系數為1.693，且在5%的水平上顯著。檢驗結果表明，面對大規模賣空襲擊時，與產品市場競爭不激烈的企業相比，產品市場競爭激烈的企業有更強烈的動機去與媒體達成合謀，從而操縱媒體披露對企業有利的報道，H3成立。

表4 H3的檢驗結果

表5 匹配前后實驗組企業與控制組企業的相似性檢驗結果

(三)內生性檢驗

1.采用傾向得分匹配方法進行檢驗

上述模型可能存在因遺漏可測的企業特征變量而引發的內生性問題，導致對“媒企合謀”是否是由大規模賣空引起的產生誤判。為此，首先采用傾向得分匹配方法(PSM)來選擇配對樣本，然后基于配對好的樣本重新回歸式(1)。具體步驟如下：(1)將遭遇大規模賣空的企業作為實驗組，將沒有遭遇大規模賣空的企業作為控制組；(2)以企業是否遭遇大規模賣空為被解釋變量，以每股收益(pe)、總報道頻數(nc)、機構投資者持股比例(inshold)、企業年齡(age)、賬面市值比(mb)、營業收入增長率(growth)、分析師跟蹤人數(analyst)、資產負債率(lev)為匹配變量進行logit回歸，并擬合出每一個樣本觀測值處于實驗組的概率，也就是傾向得分值；(3)根據擬合出來的傾向得分值，采用卡尺內最近鄰匹配的方法(2)卡尺大小設置為0.000 03。，從控制組中選擇與實驗組企業配對的樣本。表5報告了實驗組企業與控制組企業匹配前后匹配變量的均值差異顯著性，結果表明，匹配前實驗組與控制組之間大部分匹配變量的均值都存在顯著性差異，而匹配后大部分匹配變量的均值不再存在顯著性差異，表5的結果表明PSM的匹配效果良好；(4)基于匹配后的樣本重新回歸式(1)。

表6列(1)—(4)報告了基于匹配后的樣本重新回歸式(1)的結果，當被解釋變量為slant1時，bearraid的系數為1.898且在5%的水平上顯著；當被解釋變量為slant2時，bearraid的系數為1.628且在5%的水平上顯著。檢驗結果表明，對于遭遇大規模賣空的企業，媒體的報道基調更積極，這一結果依然支持上文結論。

表6 傾向得分匹配方法的檢驗結果

2.采用Heckman兩階段法進行檢驗

為了解決不可測變量選擇問題，本文參考潘愛玲等(2018)[40]，采用Heckman兩階段法來控制內生性影響。第一階段，本文以企業是否遭遇大規模賣空(bearraid)為被解釋變量，以對bearraid產生影響的相關因素作為解釋變量進行Probit回歸，預測出企業遭遇大規模賣空的概率，并利用預測出來的概率計算逆米爾斯比率(imr)。第二階段，本文將逆米爾斯比率作為新的控制變量加入到式(1)中。第一階段的解釋變量包括：每股收益(pe)、總報道頻數(nc)、機構投資者持股比例(inishold)、企業年齡(age)、賬面市值比(mb)、營業收入增長率(growth)、分析師跟蹤人數(analyst)、資產負債率(lev)、同一時期同一地區其他企業遭遇大規模賣空的概率(ratio)，月度固定效應(monthfixed)和行業固定效應(indfixed)，其中，同一時期同一地區其他企業遭遇大規模賣空的概率(ratio)為工具變量。此處，工具變量的構建主要是借鑒了Fisman和Svensson(2007)[41]的研究思路。一方面，同一時期同一地區其他企業遭遇大規模賣空的概率較少影響媒體對個體企業的報道基調；另一方面，陳暉麗和劉峰(2014)[8]、王蕾茜和鄒輝文(2020)[42]認為，企業被賣空的水平受當地市場環境的影響，市場化程度越高，當地企業越容易被賣空，在這一背景下，同一時期同一地區其他企業遭遇大規模賣空的概率與該企業被大規模賣空的概率正相關，因為他們都受到當地市場化程度的影響。

表7列(1)-(2)報告了Heckman兩階段法第一階段的回歸結果，ratio的系數顯著為正，表明同一時期同一地區其他企業遭遇大規模賣空的概率越高，該企業被大規模賣空的概率也越高，與預期一致。表7列(3)-(6)報告了Heckman兩階段法第二階段的回歸結果，當被解釋變量為slant1時，bearraid的系數為1.147且在5%的水平上顯著；當被解釋變量為slant2時，bearraid的系數為0.895且在10%的水平上顯著。檢驗結果表明，對于遭遇大規模賣空的企業，媒體的報道基調更積極。穩健性檢驗的結果依然支持上文結論。此外，在列(3)-(6)中，逆米爾斯比率(imr)的回歸系數都在1%的水平上顯著，表明采用Heckman兩階段法的估計結果是有效的。

表7 Heckman兩階段法的檢驗結果

五、進一步研究：“媒企合謀”的具體手段及市場效應

(一)“媒企合謀”的具體手段

H1的檢驗結果表明，在觀察到賣空者建立大量賣空頭寸后，企業傾向于與媒體達成合謀，操縱媒體增加與企業相關的正面報道或是減少負面報道。那么，“媒企合謀”的具體手段究竟是增加正面報道還是減少負面報道呢？本文構建式(5)和式(6)來對此進行檢驗

pslanti,t=α+β1bearraidi,t-1+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t

(5)

nslanti,t=α+β1bearraidi,t-1+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t

(6)

式(5)中，被解釋變量pslanti,t表示i企業在t月獲得的媒體正面報道，參考才國偉等(2015)[3]，pslant的計算方法為正面報道頻數與1之和的自然對數。式(5)中，本文關心的是bearraid的系數β1，若β1顯著為正，則表明與沒有遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業隨后將獲得更多正面報道，即“媒企合謀”的具體手段為增加與企業相關的正面報道。式(6)中，被解釋變量nslanti,t表示i企業在t月獲得的媒體負面報道，參考才國偉等(2015)[3]，nslant的計算方法為負面報道頻數與1之和的自然對數。式(6)中，本文關心的是bearraid的系數β1，若β1顯著為負，則表明與沒有遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業隨后將獲得更少的負面報道，即“媒企合謀”的具體手段為掩蓋與企業相關的負面報道。式(5)和式(6)中的控制變量與式(1)一致，各變量的具體定義見表1。

式(5)的回歸結果見表8的列(1)-(2)，當被解釋變量為媒體的正面報道時，bearraid的系數為-0.005且不顯著，這表明與未遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業并未獲得更多正面報道。式(6)的結果見表8的列(3)-(4)，當被解釋變量為媒體的負面報道時，bearraid的系數為-0.025且在5%的水平上顯著，這表明與未遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業其負面報道顯著減少。根據上述分析，本文認為，在面對賣空者的大規模賣空襲擊時，企業與媒體達成合謀的具體手段不是操縱媒體增加正面報道，而是操縱媒體減少負面報道。對這一結果的可能解釋如下：首先，現有文獻認為，投資者對媒體的正面報道和負面報道的反應是不對稱的，例如，Tetlock(2007)[43]認為負面報道對股價的影響要比正面報道對股價的影響大得多，因此，在對股價進行向上調整時，抑制負面報道要比制造正面報道更重要[44]；其次，賣空者通常被認為是消息靈通且經驗豐富的投資者[45]，因此，被大規模賣空的企業通常被認為是“問題企業”。當企業遭遇大規模賣空時，若“媒企合謀”的具體手段是為這些企業制造更多的正面報道，那么這些新增的正面報道可能非但得不到投資者的信任，反而會引起投資者的懷疑，難以起到提升股價的作用，因此，在面對大規模賣空襲擊時，企業選擇操縱媒體掩蓋負面報道而不是制造正面報道。負面報道的減少使得媒體報道基調更積極。

表8 “媒企合謀”的具體手段

(二)“媒企合謀”的市場效應

在面對大規模賣空襲擊時，企業選擇與媒體達成合謀，操縱媒體制造與企業相關的正面報道或是掩蓋負面報道，這一研究結論成立的前提條件是，這種合謀行為能夠為企業帶來利益，即在一定程度上抵消大規模賣空導致的股價下跌。本文構建式(7)來對這一前提條件進行檢驗。

dpricei,t=α+β1bearraidi,t-1+β2slanti,t+β3bearraidi,t-1×slanti,t+γcontroli,t+firmfixed+monthfixed+εi,t

(7)

式(7)中，dprice為月個股回報率，其計算方法為t期末的收盤價與t-1期末的收盤價之差除以t-1期末的收盤價，其中，每個交易日的收盤價都以上市首日的收盤價為基準進行了調整。slant為媒體報道基調，slant值越大，則表明媒體報道基調越積極。bearraid為表示企業是否遭遇了大規模賣空的虛擬變量，若企業遭遇了大規模賣空，則bearraid值取1，否則取0。slant與bearraid的計算方法與前文一致。參考才國偉等(2012)[3]，式(7)中的控制變量包括市場價值(mv)、資產負債率(lev)、營業收入增長率(growth)、機構投資者持股比例(inshold)、每股收益(eps)、分析師跟蹤人數(analyst)、托賓Q值(tobing)、CAPM模型中的beta系數(beta)、月度固定效應和企業固定效應。

式(7)的回歸結果見表9，回歸結果顯示：首先，列(1)中，bearraid的系數為-0.005且在1%的水平上顯著，表明與未遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業將擁有更低的股票回報率，即大規模賣空會導致企業股價下跌；其次，列(2)-(3)中，slant1(slant2)的系數為0.005(0.013)且在1%(1%)的水平上顯著，表明媒體的報道基調越積極，企業的股票價格越高；再次，列(4)-(5)中，bearraid×slant1(bearraid×slant2)的系數為0.006(0.012)且在5%(10%)的水平上顯著，此時大規模賣空對股票價格的影響為-0.007+0.006×slant1(-0.006+0.012×slant2)，這一結果表明大規模賣空對股票價格的影響受到媒體報道基調的調節，媒體報道基調越積極樂觀，大規模賣空對股票價格的負面影響就越小。綜合以上分析，本文認為，企業操縱媒體披露積極報道的行為，能夠在一定程度上抵消大規模賣空導致的股價下跌，因而在面對大規模賣空襲擊時，企業有強烈的動機與媒體達成合謀。

表9 “媒企合謀”與股價變動

六、結論與啟示

媒體報道偏差的存在暗示出企業可以通過利益輸送等方式與媒體達成“合謀”，操縱媒體進行對企業有利的報道，而媒體報道對企業股票價格的影響，則為企業操縱媒體的動機提供了解釋。現有文獻表明，在特殊時期，企業有強烈的動機與媒體達成合謀，進而通過影響股票價格來獲取額外收益。另一方面，我國于2010年3月31日正式引入賣空機制，賣空機制的引入結束了我國長期以來的單邊市狀態，為悲觀投資者進入市場表達觀點提供了機會。大規模賣空會對企業股票價格產生負面影響，那么，在這一特殊時期，企業是否會選擇操縱媒體以避免股價大幅下跌？對于這一問題的研究有助于深化對賣空機制實施效果的認知，同時也為深入理解“媒企合謀”的動機提供了新的經驗證據。遺憾的是，目前學界鮮有文獻探討這一問題。鑒于此，本文基于2010年3月至2018年6月中國A股上市公司的媒體報道數據對上述問題進行了實證檢驗。檢驗結果表明：

第一，與沒有遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業將在下一期獲得更積極的媒體報道基調，且這一現象在操縱媒體的需求較大的企業中更明顯，如產品市場競爭激烈的企業；第二，遭遇大規模賣空的企業會投入更多廣告費用，而更多廣告費用使得遭遇大規模賣空的企業更容易獲得積極的媒體報道基調，即廣告支出在企業遭遇大規模賣空與企業獲得更積極的媒體報道基調之間發揮了部分中介作用；第三，對于遭遇大規模賣空的企業，媒體的報道基調更積極，這主要是由負面報道的減少而非正面報道的增加所致，這表明企業在面對大規模賣空襲擊時操縱媒體的具體手段是掩蓋負面報道而不是釋放更多正面報道；第四，在控制了其他因素的影響后，與沒有遭遇大規模賣空的企業相比，遭遇大規模賣空的企業其下一期的股票回報率更低，表明大規模賣空會導致企業股價下跌；此外，媒體對企業的報道基調越積極樂觀，企業的股票回報率越高，表明更積極的媒體報道基調有助于提升股價；進一步研究發現，更積極的媒體報道基調能夠減輕大規模賣空對股價的負面影響，從而實現企業維持股價穩定的目的。上述實證結果表明，在觀察到賣空者建立大量賣空頭寸后，為了避免股價大幅下跌以及由此造成的一系列連鎖反應，企業會通過支付廣告費用的方式與媒體達成合謀，操縱媒體披露對企業有利的報道，而更積極的媒體報道基調確實在一定程度上抵消了大規模賣空導致的股價下跌。總的來說，本文的研究結果表明，大規模賣空促進了“媒企合謀”。

根據以上研究結論，本文提出如下建議：第一，本文基于企業遭遇大規模賣空這一事件證明了“媒企合謀”的存在，認為媒體會在企業的操縱下放棄中立立場，繼而故意披露對企業有利的報道。然而，由于信息不對稱，外部投資者可能并不知道媒體對企業的有利報道是“媒企合謀”的結果，這會使得外部投資者在決策過程中因過度依賴媒體報道而錯誤地評估股票價值，最終導致財富受損。因此，對于外部投資者來說，在進行投資決策時應該理性使用媒體報道中的信息，警惕媒體報道的偏差性，同時也應豐富信息收集渠道，提高信息甄別技巧；對于政府部門來說，應加強對“媒企合謀”行為的監管和處罰力度，一方面，防范企業通過利益輸送等方式操縱媒體報道，切實保護投資者的利益，另一方面，鼓勵媒體機構堅持中性立場，并對事件呈現客觀、全面、真實的報道，從而降低企業與投資者之間的信息不對稱，達到提高市場信息效率的目的，充分發揮媒體在輿論監督以及公司治理中的作用。此外，政府部門還應加強對投資者的教育，引導投資者理性看待媒體報道以及由此引致的股價上漲，避免盲目跟風；第二，本文通過實證研究發現，引入賣空機制后，企業并不是被動地接受賣空對股價的影響，而是會主動采取手段對股價進行調整，這為學界研究賣空機制對股票價格的影響提供了新的視角。