互動式信息披露、投資者關注度與凈資產收益率
——來自“上證e互動”平臺的證據

林云 萬宇

（西京學院會計學院 陜西西安 710123）

引言

傳統上，以年報、臨時通知等形式對外發布的信息披露是單一的信息流動，而網絡信息媒體是互動的交流，擁有大量的用戶群體和海量的信息資源，這種新模式的出現，更新了上市公司的信息傳播方式，影響了投資者、證券分析師和其他市場參與者的決策心理和行為。為了鼓勵上市公司利用新媒體與各種市場參與者進行溝通，上海證券交易所于2013年建立了上海證券交易所網站平臺，投資者可利用該平臺向管理層提交查詢和建議，管理層可提供具體詳細的回復。雙方還可以在網站上首次通過在線訪談和交流會進行實時互動。在此情形下，基于網絡媒介的新型信息交流機制所自帶的及時性就顯得尤為重要，為采用歷史數據的財務信息的滯后效應提供了一條解決思路，具有重要的研究價值和現實意義。

價值投資的核心是對公司未來收益的準確預測，主要是對公司成長性的評估，這是股票投資成功的一個重要條件。在設定利率的同時，股價的價值主要體現在預期的盈利能力上。結合會計信息和合理的估值來提高股價的準確性一直是人們關注的問題，也是控股公司管理者追求的目標，而剩余收益模型可以將財務指標與資產價格聯系起來。基本思路是：如果年度稅前利潤和稅后利潤與債權人和股東要求的收益率完全相同，即經濟利潤等于零，主要涉及賬面價值、凈資產收益率、權益要求回報率的計算。模型的核心是預期資本收益率的準確性，凈資產的盈利能力是經營活動的結果。為了準確地預測這些活動，有必要對其所反映的商業活動和財務信息進行徹底和詳細地分析來推算凈資產收益率的價值。

對于投資者關注度，已有文獻給出兩種不同的解釋：一種是投資者因某一事件對相應股票的夸大反應（Engelberg等，2011）；另一種是投資者不具備處理和吸收現有信息的能力，對股票基本信息反應不充分，同時也被稱為有限關注。因而，投資者關注度成為了對以傳統金融學視角看待金融市場“異象”的一種解釋。Barber和Odean（2008）提出個體投資者購買的股票數量會受到投資者關注度的影響，當關注度達到一定高度時，股票價格會出現異常增長，而在長期，異常的價格變動會被抹平。在此之后，大量的實證研究開始用不同的樣本來驗證投資者關注度對于資產價格的影響。而已有文獻的研究對象大多為股票指數，或者歷史較為悠久的行業中的股票，缺乏對歷史較短行業的研究。

本文的創新點和貢獻主要體現在兩個方面：一是采用網絡爬蟲技術采集數據，實證結果更具有可靠性，從新的信息交流機制來看，現有文獻大多從信息環境和個人能力兩個角度，研究影響投資者行為和決策質量的多重因素。本文著眼于網絡媒體信息披露的互動特征，探討網絡信息互動與投資者監控行為和決策質量的關聯機制。二是以房地產行業為例，為股票定價模型中會計失真問題提供一個解決思路。以往研究表明，在房地產行業，滯后性效應更明顯。在使用資產負債表計算凈資產收益率時，由于所使用的預算是歷史數據，反映的是歷史價值，如果存在會計政策變更、經營環境變化、會計造假等有問題的數據，可能導致企業財務信息反映的失真。目前，已有研究驗證了投資者的有限關注度能給股票帶來正向的價格壓力，本文發現了投資者關注度對凈資產收益率的正面效應，因此可以將投資者關注度加入股票定價模型的考慮因素，減少會計信息的失真，提高及時性，為股票定價研究提供新的理論視角和證據。

文獻綜述

張昌仁（2000）運用統計學方法，對1995年4月30日至1996年8月30日的股票市場進行了實證評估，得出以下結論：會計信息與股票價格存在明顯的相關關系，且前者對后者有顯著影響。尤其是股票價格與凈資產收益率之間存在顯著正相關，這也說明投資者關注上市公司在經營過程中的盈利能力和投資回報率，因此會計信息是股票價格形成的基礎。

Penman和Sougiannis（1997）利用往年財務數據建立模型做數據研究，發現基于往年會計信息數據的模型結果比其他模型相比，數據結果更準確、數據來源更可靠、研究時間更迅速。由此可見，采用會計數據，時間越短，誤差越小，即越具有時效性的數據對于計算財務信息越準確。

隨著新型傳播媒介的應用，資本市場上的信息交流正逐步向互動交流轉變（Miller and Skinner，2015）。但是傳統的信息披露并沒有消失，大多數上市公司都會以公告的形式進行信息披露（Cade，2018）。在這種傳統上的單項信息披露的模式下，公司管理層是跟蹤和發布信息的決策主體，而投資者只是被動的信息接受者，這樣就會妨礙信息提供者和需求者之間的溝通，造成信息障礙（趙楊、趙澤明，2018）。

“上證e互動”平臺可以實現管理層和投資者之間的直接對話，通過所有市場參與者的實時互動，促進公司信息的雙向流動，在網絡媒體上傳播與公司信息高度互動的信息，這種方式傳播迅速，而由資本市場信息披露引發的一系列反應，也引起了學者們的更多關注（劉海飛等，2017）。證據表明，信息的交互披露增加了多個市場主體能夠產生的信息總量，從而提高了資本市場信息的效率（丁輝等，2018）。從目前的研究文獻來看，更加關注網絡媒體內部信息互動傳播對投資者決策的影響，證券市場中投資者對信息交互的反應和信息交互披露的效果關注較少。

理論分析與研究假設

國內投資者主要利用公司披露的公開信息進行業績預測，較少依賴難度大、成本高的私人信息。管理層在網絡媒體上傳遞的信息已成為投資者決策的重要依據。網絡媒體是上市公司傳統傳播方式的重要補充，它可以增加信息的提供，拓寬決策的基礎，吸引投資者的注意力。首先，網絡媒體的信息傳播方式呈現出互動的特點，這特別有利于信息的互動傳播，上海證券交易所電子互動平臺的信息披露呈現出雙向信息流。投資者對公司的經營提出了咨詢意見和建議，公司管理層對投資者關心的問題進行了詳細解答。任何用戶都可以瀏覽管理層與投資者之間的互動內容，使得獲取信息和投資者解釋的成本不斷降低，投資者可以通過后續決策實現成本與收益的交換。因此，不管是企業在網絡媒介發布信息披露的供應角度，還是信息使用者對信息服務的需求角度，互動式信息披露都應該與投資者的監管呈正相關。基于以上分析，本文提出假設H1：

H1：上市公司的互動式信息披露越多，投資者的關注度就越高。

以往研究的股票定價模型中，利用財務報表比率扣除流動資產收益率存在一些問題。財務報表提供歷史數據，反映歷史價值。因此，會計政策、經營環境和會計舞弊的變化可能導致這些數據失真，反映公司的財務信息。Da等（2011）首先提出搜索數據是衡量投資者關注度的重要指標，且領先于其他非直接代理變量，他們使用Google趨勢搜索指標作為投資者關注的研究對象，并解釋了股價的短期上漲和反轉影響。

余慶金、張兵（2012）研究了在百度網站上的搜索次數指數與企業業績之間的關系，結果表明投資者關注度會給創業板股價帶來正壓力。Penman和Sougiannis研究表明，評估誤差接近于零，周期較短（6-8年）。這一結果證明了基于會計數據的企業價值評估比其他模型更加可靠和準確。由此可見，采用會計數據，時間越短，誤差越小，即越具有時效性的數據對于計算財務信息越準確。因此，研究表明投資者關注度對股價上漲存在一定的影響，所以本文提出假設H2：

H2：投資者關注度與凈資產收益率具有顯著正相關。

樣本設計

（一）樣本與數據

上交所于2013年7月開通了“上證e互動”平臺，本文選取上海證券交易所2014-2020年A股房地產公司作為研究對象，在剔除異常數據后，共包括67家公司，336個有效樣本。在互動平臺“問答”“意見”“訪談”等欄目中，包括“問答”欄目，與眾多投資者和管理層進行實時互動。所有問答記錄都是開放的，互動性最強。因此，本文交互信息的數據發布主要是從“問答”部分抓取的，而pymango模塊的編程程序則用于抓取和存儲2014-2020年“問答”部分公司管理層和投資者的問答內容。其他數據，如分析師行為和財務數據，都來自國泰安數據庫。

（二）變量定義

被解釋變量。本文的被解釋變量為投資者關注度（COVER）和凈資產收益率（ROE）。投資者關注度是投資者關注的人數，一般企業具有的價值越高，投資者關注度的人數越多。凈資產收益率反映公司股權投資的收益水平，一般來說，股權收益率越高，經營者從自有資金中獲得收入的能力越強。

解釋變量。本文從互動頻率即上市公司回復數量來衡量信息互動披露的頻率。NQA值越高，上市公司信息交互披露頻率越高，交互傳播內容與上市公司信息的交互強度越高。

對于其他變量，本文控制變量的選取主要參考Marin和Olivier（2008）、陳國金和張貽軍（2009）、王華成（2015）的研究，具體定義見表1。

表1 變量定義

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（三）模型構建

假設一模型：

假設二模型：

實證結果與分析

（一）變量描述性統計

表2是主要變量的描述性統計結果，投資者關注，即被關注數的平均值（標準差）為6.7413（8.96088），最大值和最小值為54和0，凈資產收益率的平均值（標準差）為0.0763（0.09364），最大值和最小值為0.35和-0.66。交互信息傳播次數的平均值（標準差）為54.9099（79.13387），最大值為581.00，最小值為0。上市公司與投資者互動的年平均次數達到59次，互動次數最多的為601次，最少的僅為4次，這說明各公司的分析師關注度、回復數存在一定的差異。此外，其他控制變量的分布情況也與前人的研究基本一致。

表2 描述性統計

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（二）相關性分析

表3是相關變量的分析結果，回答數與關注度、凈資產收益率呈顯著正相關，回答數與流動資產收益率幾乎沒有顯著線性相關。本文在此基礎上，做了5年的相關分析，發現兩者的相關性仍不顯著，說明目前的數據不能體現其相關性，需要在以后的數據體現，這就在一定程度上體現出房地產行業的滯后效應。其中回復數與被關注數的相關性為0.476，在1%的顯著水平上存在顯著正相關，與H1假說的預期基本一致；在1%的顯著性水平上，關注度與凈資產收益率顯著正相關，其相關性是0.209，滿足假設2的結論。

表3 主要變量相關性分析

注：、、分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。

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（三）回歸結果分析

以被關注度為因變量進行回歸分析。將回復數作為自變量，被關注數作為因變量，對兩者之間是否存在顯著性正相關關系進行多元回歸，結果如表4所示：被關注度與回復數、股票回報率、資產負債率、總資產報酬率、賬面市值比、每股收益呈顯著正相關關系，其中被關注度與回復數的顯著系數為0.000，標準化系數為0.314，結果為顯著正相關，且他們的共線性統計均在10以下，說明不存在共線性問題，假設1成立。

表4 以被關注度為因變量的回歸分析

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以凈資產收益率為因變量進行線性回歸。將投資者關注度作為自變量，凈資產收益率作為因變量，對兩者之間是否存在顯著性正相關關系進行多元回歸，結果如表5所示：顯著性為0.03（小于0.05），標準化系數為0.178，結果為正向顯著，所以被關注度與凈資產收益率呈顯著正相關關系，且他們的共線性統計均在10以下，說明不存在共線性問題，假設2成立。

表5 以凈資產收益率為因變量的回歸分析

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（四）T檢驗

從表6可見：被關注度、回復數和凈資產收益率的T檢驗中升高p（sig）＜0.05，說明這組數據不是正態分布，存在顯著性差異，不存在數據偶然情況。且實證過程中的逐步多元回歸就已經剔除掉了不顯著相關變量，減少了數據之間的偶然性。

表6 T檢驗

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結論、建議與展望

（一）研究結論

上交所特有的網絡交流平臺“上證e互動”因具有活躍的用戶參與度和廣泛的開放性，為深入探討互動信息披露與市場行為的關聯機制提供了良好的實驗環境。本文利用該平臺的問答部分抓取了2014-2020年上市房地產行業與投資者的互動交流情況，檢驗了互動信息披露對投資者決策的影響。研究發現，上市公司通過網絡媒介與投資者進行信息互動的頻次越高越能吸引投資者的關注。將投資者關注度加入股票定價模型的考慮因素，發現了投資者關注度對凈資產收益率的正面效應，減少了會計信息的滯后效應及失真，為股票定價研究提供了新的理論視角和證據。

（二）政策建議

首先，網絡媒介上的互動式信息披露對網絡信息使用者的決策具有一定的影響。公司高管及管理層應提高對網絡媒介上公開信息的重視，應積極利用該平臺改善公司的信息環境，并和外部利益相關者進行溝通和互動，吸引投資者的監督和關注。其次，信息的互動性、文本性和開放性的傳播，為實施戰略披露和操縱信息文本提供了更多的激勵和管理空間，從而降低了投資者和分析師的決策質量，提高了信息解釋能力，避免了決策偏誤。監管部門不應僅關注回復數量和回復率等指標，還應對管理層回復的真實性和完整性進行詳細審核，以增加互動信息披露違規行為的處罰成本，切實發揮網絡媒介對資本市場信息效率的提升作用。

對于股票定價研究中剩余收益模型中的凈資產收益率，其本身的計算取值具有明顯的滯后效應，因此解決該問題很重要。由投資者關注度對股價的正向效益來推測投資者的關注度對于凈資產收益率具有正向壓力，并驗證真實存在，說明投資者關注度會在一定情況下起到監督作用，對市場股價變動、企業凈資產收益率等方面具有一定的影響。

（三）展望

本研究還存在一定的局限性，今后應盡快完善。一是本研究雖然揭示了互動式信息披露對投資者關注數的顯著正相關，但難以對其中的內在機制進行實證檢驗，未來的研究應進一步完善研究項目，探索影響分析師行為決策的信息交互與溝通機制。二是本文僅利用互動頻率的量化特征來衡量互動信息披露的強度，而沒有識別和衡量互動信息披露的模糊表達、積極或消極的質量特征。三是重點關注上市公司的股權收益率，僅僅提出將投資者關注度加入股票定價模型的考慮因素，沒有進一步證實其中的可能性，所以只是為股票定價研究提供了新的理論視角和證據。未來的研究應做投資者關注度與股票定價的實證研究，以便得出更具指導意義的結論。