■方 健，任春苗

一、引言與文獻(xiàn)綜述

社交媒體作為新時(shí)代重要且廣泛運(yùn)用的信息傳播媒介，給各行各業(yè)尤其是資本市場的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。關(guān)于社交媒體的已有文獻(xiàn)表明，網(wǎng)絡(luò)社交媒體的使用能夠幫助投資者更好地理解信息，提高資本市場定價(jià)效率（孫鯤鵬和肖星，2018）。然而，在網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)代，公司在一定程度上失去了對信息環(huán)境的控制（Miller G.S.&Skinner D.J.，2015），社交媒體主體更關(guān)注和傾向傳播具有話題性質(zhì)的信息，在人際傳播氛圍下，一定程度上使得在網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境中，資本市場信息質(zhì)量無法得到保證。

為構(gòu)建集中、便捷的網(wǎng)絡(luò)互動渠道，增進(jìn)上市公司和投資者之間的聯(lián)系，中國深圳證券交易所和上海證券交易所分別于2010年1月1日、2013 年7 月5 日推行網(wǎng)絡(luò)互動平臺服務(wù)。與其他網(wǎng)絡(luò)社交媒體相比，交易所推行的互動平臺更具監(jiān)管優(yōu)勢（丁慧等，2018）。那么資本市場官方社交媒體能否改善市場信息環(huán)境，提升市場信息效率？本文將圍繞此問題，使用上海證券交易所“上證e互動”的問答數(shù)據(jù)，從股價(jià)同步性的視角分析網(wǎng)絡(luò)社交媒體在資本市場的作用，并實(shí)證檢驗(yàn)媒體互動和股價(jià)同步性的關(guān)系及傳導(dǎo)路徑。主要考察投資者在社交媒體表達(dá)情緒對市場效率的影響以及公司回復(fù)豐富性和針對性在其中發(fā)揮的作用。本文的研究貢獻(xiàn)在于：一是已有的關(guān)于“上證e互動”運(yùn)行效果的文獻(xiàn)大多集中在公司行為研究，忽視了投資者和公司管理層間在社交媒體互動中是一個(gè)互相影響的過程，在一定程度上拓展了現(xiàn)有對“上證e互動”運(yùn)行效果研究的相關(guān)文獻(xiàn)。二是從行為金融學(xué)的視角出發(fā)，將投資者情緒引入信息披露和股價(jià)同步性關(guān)系的研究中，考慮非理性行為對信息效率的影響，證實(shí)了投資者情緒引發(fā)的非理性行為的存在及其對公司行為和市場效率的影響，為今后有關(guān)市場效率的研究提供了一個(gè)參考。

股價(jià)同步性反映了股價(jià)的“同漲同跌”現(xiàn)象（Morck et al，2000），通常用個(gè)股收益率對市場和行業(yè)收益率回歸得到的R2衡量。股價(jià)同步性越低，個(gè)股收益率波動被市場及行業(yè)解釋程度越小。繼King（1966）首次提出一組證券的收益率變動可以由市場回報(bào)和行業(yè)回報(bào)解釋以來，Roll（1988）發(fā)現(xiàn)股價(jià)中還包括私有信息或者與具體信息無關(guān)的“偶然狂熱”。

自此，學(xué)者們對股價(jià)同步性的解釋主要呈現(xiàn)兩種競爭性的觀點(diǎn)：“信息效率觀”強(qiáng)調(diào)公司特質(zhì)信息進(jìn)入市場是股價(jià)同步性降低的主要原因。在此基礎(chǔ)上，相關(guān)研究采用實(shí)證的方法從產(chǎn)業(yè)政策（陳冬華和姚振曄，2018）、政治關(guān)聯(lián)（唐松等，2011）、股利政策（Safian MFA & Ali N.，2013）、信息傳遞（盛積良和汪宇晴，2019）等角度證實(shí)了低股價(jià)同步性個(gè)股的價(jià)格包含更多的公司特質(zhì)信息。然而，持“噪聲”交易觀的學(xué)者研究與上述結(jié)論存在分歧（許年行等，2011），認(rèn)為股價(jià)同步性越高，股價(jià)中信息含量越高?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究結(jié)果存在諸多差異的核心在于信息無法被直接度量，而信息特征是相關(guān)研究的關(guān)鍵。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，新媒體尤其是社交媒體在公司信息披露方面的應(yīng)用成為學(xué)者們關(guān)注和研究的焦點(diǎn)。理論上，公司通過新媒體手段進(jìn)行信息披露能夠加快資本市場信息的傳播（胡軍和王甄，2015）。關(guān)于投資者的社交媒體互動行為，張信東和原東良（2017）研究了基于微博的投資者情緒對股票市場的影響，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)微博情緒與股票市場流動性正相關(guān)。

結(jié)合上述文獻(xiàn)可知，社交媒體互動行為如何影響市場定價(jià)效率的內(nèi)在機(jī)制尚不明確，關(guān)于社交媒體對個(gè)股定價(jià)效率的影響在不同環(huán)境下有無差異，已有的研究尚未作出解釋，并且現(xiàn)有關(guān)于社交媒體和市場定價(jià)效率關(guān)系的研究主要針對微博、Twitter、股吧等，較少涉及交易所推行的專門社交平臺。而相比于微博等社交媒體，交易所推行的社交平臺更加專門化，且隨著近年來的發(fā)展，具備了一定的用戶基礎(chǔ)和影響力。因此，本文的研究更加關(guān)注官方社交平臺在資本市場發(fā)揮的作用，為進(jìn)一步凈化中國市場信息環(huán)境，提高資源配置效率提供啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）投資者負(fù)面情緒對股價(jià)同步性的作用

行為金融理論認(rèn)為，投資者是有限理性的，其投資決策行為由于受到主觀因素的影響而存在偏差。盡管理性人知道完全理性能夠利用完備的信息、計(jì)算能力選擇效用最大的方案。然而，有關(guān)備選方案的信息可能會缺失或者不確定，并且決策者的知覺具有高度的選擇性，信息往往被錯(cuò)誤理解（朱朝暉，2014）。在網(wǎng)絡(luò)互動平臺環(huán)境中，投資者對上市公司的負(fù)面情緒驅(qū)動他們進(jìn)行情緒宣泄和表達(dá)，這不僅能夠激發(fā)其他投資者獲得類似感受（Hoffman ML，2001），而且會導(dǎo)致不同特質(zhì)投資者情緒的趨同，引發(fā)投資者群體的情緒波動。而我國投資者短線操作、頻繁換手等投機(jī)特征較突出（段江嬌等，2017），投資者跟風(fēng)現(xiàn)象嚴(yán)重，股價(jià)波動受“噪聲”影響較大。當(dāng)股價(jià)由于投資者負(fù)面情緒產(chǎn)生偏差，因?yàn)椤霸肼暋苯灰讖V泛存在，套利者難以預(yù)測短期內(nèi)噪聲交易者的交易方向，難以通過套利行為來減小股價(jià)波動進(jìn)而達(dá)到市場有效（胡昌生和池陽春，2013）。所以，本文認(rèn)為投資者在“上證e互動”的提問內(nèi)容包含負(fù)面情緒時(shí)，將加速“噪聲”的傳播，加劇股價(jià)的波動?；诖?，提出假設(shè)1：

H1：投資者負(fù)面情緒越強(qiáng)烈，股價(jià)同步性越低。

（二）上市公司回復(fù)行為對投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性關(guān)系的影響

為進(jìn)一步揭示投資者在“上證e 互動”表達(dá)負(fù)面情緒影響股價(jià)同步性的內(nèi)在機(jī)制，本文將投資者情緒和上市公司的回復(fù)行為結(jié)合起來分析。根據(jù)情緒認(rèn)知理論，情緒是環(huán)境事件、生理狀況和認(rèn)識過程三種因素共同作用的結(jié)果，其關(guān)鍵在于認(rèn)知過程。在資本市場，上市公司主動管理網(wǎng)絡(luò)輿情的行為可以影響投資者的認(rèn)知過程，通過糾正信息偏差和投資者非理性情緒，緩解信息不對稱（吳璇等，2017）。然而，根據(jù)已有的研究，互動溝通并不必然導(dǎo)致投資者信息能力的提升，上市公司敷衍投資者甚至推諉搪塞會加劇股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)（王鐵軍，2019）。只有公司的回復(fù)內(nèi)容真正充分回答了投資者的問題時(shí)，公司管理層才有可能改變投資者的既有認(rèn)知，進(jìn)而達(dá)到緩解投資者負(fù)面情緒的目的。

由此，預(yù)測投資者表達(dá)負(fù)面情緒使公司回復(fù)豐富性和針對性更強(qiáng)，而較強(qiáng)的回復(fù)豐富性和針對性能夠緩解由投資者負(fù)面情緒引起的股價(jià)波動，即回復(fù)豐富性、回復(fù)針對性分別在投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性關(guān)系中發(fā)揮了遮掩效應(yīng)的作用。基于此，提出假設(shè)2：

H2a：回復(fù)豐富性在投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性關(guān)系中發(fā)揮遮掩效應(yīng)的作用，即投資者負(fù)面情緒通過提高公司回復(fù)豐富性緩解了股價(jià)波動；

H2b：回復(fù)針對性在投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性關(guān)系中發(fā)揮遮掩效應(yīng)的作用，即投資者負(fù)面情緒通過提高公司回復(fù)針對性緩解了股價(jià)波動。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本篩選和數(shù)據(jù)來源

本文以2014—2018 年所有在“上證e 互動”“問答”版塊有問答記錄且年均問答數(shù)據(jù)大于10的滬市A 股上市公司為初始研究樣本，剔除了：金融行業(yè)樣本，ST、*ST樣本，年周交易數(shù)小于30的樣本，IPO 當(dāng)年樣本和控制變量缺失的樣本，最終獲得3672個(gè)觀測樣本。模型中投資者負(fù)面情緒E_negative、回復(fù)豐富性Richness 和回復(fù)針對性Pertinence 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集得到的“上證e 互動”“問答”版塊數(shù)據(jù)計(jì)算得到，媒體報(bào)道數(shù)量Media 的數(shù)據(jù)來源為《中國證券報(bào)》《證券日報(bào)》《證券時(shí)報(bào)》《上海證券報(bào)》《中國經(jīng)營報(bào)》《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》《經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)》《第一財(cái)經(jīng)日報(bào)》等8 家全國性、權(quán)威性的財(cái)經(jīng)報(bào)紙，通過檢索主題、標(biāo)題或全文含公司全稱、簡稱的媒體報(bào)道數(shù)量進(jìn)行度量（黃俊和郭照蕊，2014）。其中其他控制變量均來自于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫和聚源銳思（RESSET）數(shù)據(jù)庫。為避免極值影響，對所有變量進(jìn)行了上下1%的Winsor處理。

（二）變量定義

1.股價(jià)同步性（SYNCiw）

對于股價(jià)同步性的衡量，用第w周的個(gè)股收益率RETiw、市場收益率MKTRETw以及行業(yè)收益率INDRETjw計(jì)算模型（1）中的擬合優(yōu)度Riw2以此考察個(gè)股收益率中能夠被市場及行業(yè)因素解釋的部分。為控制數(shù)據(jù)值域區(qū)間差異帶來的影響，利用模型（2）對Riw2進(jìn)行對數(shù)化處理，得到股價(jià)同步性指標(biāo)SYNCiw。

2.投資者負(fù)面情緒（E_negative）

通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集得到“上證e 互動”“問答”版塊2014—2018年的問答數(shù)據(jù)，并調(diào)用百度的API（應(yīng)用程序編程接口），使用百度自然語言處理技術(shù)對投資者的提問內(nèi)容進(jìn)行處理，計(jì)算得到投資者提問內(nèi)容包含負(fù)面情緒的比例（E_negative）。

3.回復(fù)豐富性（Richness）

借鑒丁慧等（2018）的研究，將上市公司在“上證e互動”回復(fù)總字?jǐn)?shù)加1的自然對數(shù)作為回復(fù)豐富性的度量指標(biāo)，具體如模型（3）所示。

其中，words_ait是上市公司i第t年在“上證e互動”問答版塊回復(fù)總字?jǐn)?shù)。

4.回復(fù)針對性（Pertinence）

對于回復(fù)針對性的度量，采用王鐵軍（2019）的方法，用上市公司回復(fù)內(nèi)容和提問內(nèi)容的共同詞匯數(shù)和回復(fù)詞匯總數(shù)的比值進(jìn)行度量?；貜?fù)針對性（Pertinence）數(shù)值越大，表示公司回復(fù)和投資者提問的重復(fù)內(nèi)容越多。回復(fù)針對性指標(biāo)的計(jì)算如模型（4）所示。

5.其他變量

參照已有的研究，選取財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、第一大股東持股比例（First）、實(shí)際控制人性質(zhì)（Nsoe）、公司規(guī)模（Size）、公司盈利能力（Roe）、公司成長性（Mb）、媒體報(bào)道數(shù)量（Media）、分析師跟蹤人數(shù)（Analyst）、是否為國際四大審計(jì)（Big4）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（Inst）為控制變量。表1給出了具體的變量定義。

表1 變量定義

（三）模型構(gòu)建

首先，構(gòu)建模型（5）檢驗(yàn)投資者負(fù)面情緒與股價(jià)同步性的關(guān)系。在該模型中如果投資者負(fù)面情緒的系數(shù)為負(fù)，說明投資者在“上證e互動”表達(dá)負(fù)面情緒的公司股價(jià)同步性更低，H1成立。

其次，分別檢驗(yàn)回復(fù)豐富性和回復(fù)針對性在投資者負(fù)面情緒、股價(jià)同步性關(guān)系的遮掩效應(yīng)，構(gòu)建回歸模型（6）—（7）和（8）—（9）。

最后，引入合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股以及新聞報(bào)道指標(biāo)，分別根據(jù)有無合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股和新聞報(bào)道數(shù)量中位數(shù)將樣本分為兩組，考察在不同環(huán)境下上述關(guān)系是否成立。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 列示了本研究樣本公司主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。其中，根據(jù)回復(fù)豐富性（Richness）的均值數(shù)據(jù)，由模型（3）可知，樣本公司平均每年在“上證e互動”回復(fù)字?jǐn)?shù)約為1502個(gè)（e^7.315-1）；回復(fù)針對性（Pertinence）的均值為0.245，代表公司回復(fù)文本的24.5%與投資者提問內(nèi)容相同；投資者負(fù)面情緒（E_negative）的均值和方差分別為0.600 和0.092，最大值為0.864，最小值為0.309，說明投資者提問文本隱含的情緒差異很大。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（二）多元回歸分析

首先，本文檢驗(yàn)了投資者負(fù)面情緒如何影響股價(jià)同步性，表3列（1）、（3）和（5）以股價(jià)同步性（SYNC）為因變量，列（2）和（4）分別以回復(fù)豐富性（Richness）和回復(fù)針對性（Pertinence）為因變量。其中，列（1）中投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性負(fù)相關(guān)，假設(shè)1 得到支持。列（2）投資者負(fù)面情緒（E_negative）和回復(fù)豐富性（Richness）在1%水平上正相關(guān)，說明投資者表達(dá)負(fù)面情緒強(qiáng)烈的公司回復(fù)豐富性更高。模型（3）同時(shí)納入投資者負(fù)面情緒（E_negative）和回復(fù)豐富性（Richness）后，和模型（1）相比，投資者負(fù)面情緒（E_negative）的系數(shù)絕對值變大，而回復(fù)豐富性（Richness）的回歸系數(shù)顯著為正。根據(jù)溫忠麟和葉寶娟（2014）提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法，回復(fù)豐富性對投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性關(guān)系具有遮掩效應(yīng)，即投資者在“上證e互動”表達(dá)的負(fù)面情緒通過提高上市公司的回復(fù)豐富性緩解了股價(jià)同步性的降低，其中間接效應(yīng)占直接效應(yīng)的比例為10.37%（0.129×0.041∕∣-0.051∣）。

表3 主效應(yīng)和中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

表3 列（4）檢驗(yàn)了投資者負(fù)面情緒（E_negative）對回復(fù)針對性（Pertinence）的影響，結(jié)果顯示投資者負(fù)面情緒（E_negative）的系數(shù)顯著為負(fù)，表明投資者負(fù)面情緒強(qiáng)烈的公司回復(fù)針對性更差。模型（5）同時(shí)對投資者負(fù)面情緒（E_negative）和回復(fù)針對性（Pertinence）進(jìn)行回歸，投資者負(fù)面情緒系數(shù)變小，顯著性降低，而回復(fù)針對性（Pertinence）回歸系數(shù)顯著為正。Sobel檢驗(yàn)結(jié)果Z值為-2.172，P值為0.030，進(jìn)一步表明中介效應(yīng)顯著，計(jì)算可得中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為20.23%（│-0.018│×0.427∕│-0.038│）。以上回歸結(jié)果說明公司對隱含負(fù)面情緒的投資者提問的回復(fù)針對性更差，股價(jià)同步性進(jìn)一步降低。這與本文的假設(shè)不符，對此可能的解釋是，含有較多負(fù)面情緒的投資者在提問文本中包含的反應(yīng)語氣的助詞可能會更多，并且公司在回復(fù)此類問題時(shí)可能會對敏感的問題避而不談，出現(xiàn)“答非所問”的現(xiàn)象。

綜上，根據(jù)表3，投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性負(fù)相關(guān)，回復(fù)豐富性和回復(fù)針對性在投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性的關(guān)系中分別起遮掩效應(yīng)和中介效應(yīng)的作用。

（三）進(jìn)一步檢驗(yàn)

1.外資持股差異對投資者負(fù)面情緒與股價(jià)同步性關(guān)系的影響

2019年9月，為進(jìn)一步擴(kuò)大我國金融市場的對外開放，國家外匯局發(fā)布公告決定取消合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII）和人民幣合格境外機(jī)構(gòu)投資者（RQFII）投資額度限制，境外投資者參與境內(nèi)金融市場的便利性再次大幅提升。與其他投資者相比較，合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII）由于不需要頻繁披露其投資組合且不參加普通基金的排名（溫軍和馮根福，2012），更傾向于價(jià)值投資。熊家財(cái)?shù)龋?014）研究發(fā)現(xiàn)，合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII）的交易行為顯著提高了股價(jià)信息含量。因此，預(yù)測投資者負(fù)面情緒、股價(jià)同步性關(guān)系在有無合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII）持股的公司時(shí)可能存在差異。

為檢驗(yàn)上述預(yù)測是否成立，按照有無合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股設(shè)置虛擬變量QFII，將有合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股的公司取值為1，否則取值為0，并根據(jù)QFII 取值對樣本進(jìn)行分組回歸，檢驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4中Panel A報(bào)告了回復(fù)豐富性遮掩效應(yīng)的分組檢驗(yàn)結(jié)果。投資者負(fù)面情緒（E—negative）和回復(fù)豐富性（Richness）在列（1）—（3）中的系數(shù)均至少在10%水平上顯著，在列（4）—（6）均不顯著，說明投資者負(fù)面情緒、股價(jià)同步性關(guān)系以及回復(fù)豐富性的遮掩效應(yīng)只存在于無合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股的公司中。在Panel B列（3）中，投資者負(fù)面情緒（E_negative）的系數(shù)為-0.041，P 值為 0.165，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于模型 6 中投資者負(fù)面情緒（E_negative）的P 值（0.919），這表明回復(fù)針對性對投資者負(fù)面情緒與股價(jià)同步性關(guān)系的中介作用在無合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股的公司中更加顯著。對此可能的解釋是，研究的樣本中僅10.62%擁有合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII），而QFII 面臨著更為嚴(yán)格的資格認(rèn)定、監(jiān)控以及投資和額度的限制問題，有合格境外機(jī)構(gòu)投資者（QFII）持股的公司具有更高的信息透明度，主要是特質(zhì)信息而非“噪聲”促進(jìn)其股價(jià)波動。因此，有QFII 持股的公司股價(jià)同步性較低，投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系在股價(jià)同步性更高的無QFII持股公司中更加顯著。

表4 基于外資持股的分組檢驗(yàn)

2.新聞報(bào)道數(shù)量差異對投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性關(guān)系的影響

新聞報(bào)道作為資本市場信息傳播的重要中介，能夠影響投資者的信息獲取及投資行為。一方面，新聞對特定公司進(jìn)行報(bào)道能夠提高投資者對相關(guān)公司的關(guān)注度，通過瀏覽新聞報(bào)道，投資者可以迅速獲取大量公司特質(zhì)信息；另一方面，新聞報(bào)道公司負(fù)面消息能夠加速投資者負(fù)面情緒的傳播，強(qiáng)化投資者對負(fù)面情緒的反應(yīng)，而報(bào)道公司正面消息和投資者自有負(fù)面情緒的反差則可能引起投資者對新聞工作者和公司合謀的懷疑，對緩解投資者負(fù)面情緒和股價(jià)同步性負(fù)相關(guān)關(guān)系的作用較小。據(jù)此預(yù)測，公司的新聞報(bào)道數(shù)量越多，投資者負(fù)面情緒對股價(jià)同步性的影響越大。

為進(jìn)一步探究新聞報(bào)道數(shù)量差異對投資者負(fù)面情緒與股價(jià)同步性關(guān)系的影響，將媒體報(bào)道的范圍擴(kuò)展到各主流媒體實(shí)時(shí)更新的財(cái)經(jīng)新聞資訊，選取國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫中證券關(guān)聯(lián)新聞年合計(jì)數(shù)量對新聞報(bào)道進(jìn)行度量，并構(gòu)建新聞報(bào)道虛擬變量（News），當(dāng)新聞報(bào)道數(shù)量大于其中位數(shù)時(shí)取值為1，否則取值為0。根據(jù)媒體報(bào)道數(shù)量（News）差異對投資者負(fù)面情緒與股價(jià)同步性關(guān)系的分組回歸結(jié)果列示于表5。

表5 Panel A列示了對回復(fù)豐富性遮掩效應(yīng)的分組檢驗(yàn)結(jié)果。與列（1）—（3）相比，列（4）—（6）中投資者負(fù)面情緒（E_negative）和回復(fù)豐富性（Richness）均至少在5%水平上顯著，說明投資者負(fù)面情緒對股價(jià)同步性的負(fù)面影響以及回復(fù)豐富性對兩者關(guān)系的遮掩效應(yīng)僅在新聞報(bào)道數(shù)量多的公司存在。類似的，Panel B 列（1）—（6）的回歸結(jié)果表明，回復(fù)針對性的中介效應(yīng)在新聞報(bào)道數(shù)量多的公司更加顯著?；貧w結(jié)果支持前文預(yù)測。

表5 基于新聞報(bào)道數(shù)量的分組回歸

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

參照朱紅軍等（2007）的研究，用t 日的公司收益率和市場收益率計(jì)算的R2對股價(jià)同步性進(jìn)行重新度量（記為syn），以考察股價(jià)同步性度量形式對檢驗(yàn)結(jié)果可能造成的影響。從表6可知，當(dāng)改變股價(jià)同步性的度量方式時(shí)，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

續(xù)表6

（二）模型中的內(nèi)生性問題

為排除模型中的內(nèi)生性問題，選取滯后一期的投資者負(fù)面情緒以及滯后一期同行業(yè)投資者負(fù)面情緒的平均值作為投資者負(fù)面情緒的工具變量，進(jìn)行異方差穩(wěn)健的DWH檢驗(yàn)，得到P值均為0.000，說明投資者負(fù)面情緒存在內(nèi)生性問題。表7 報(bào)告了工具變量法的兩階段回歸結(jié)果。和普通最小二乘法相比，兩階段回歸結(jié)果中，自變量和中介變量的系數(shù)絕對值變大且更加顯著。在列（1）—（5）中，工具變量過度識別檢驗(yàn)得到的P 值均大于0.7，選取的工具變量外生，與擾動項(xiàng)無關(guān)。進(jìn)一步地考察工具變量和內(nèi)生變量的相關(guān)性發(fā)現(xiàn)，檢驗(yàn)得到的F統(tǒng)計(jì)量均大于8（計(jì)算的P值遠(yuǎn)小于0.001），因此回歸結(jié)果中不存在弱工具變量。

表7 工具變量法的兩階段回歸結(jié)果

六、結(jié)論與建議

本文以2014—2018 年“上證e 互動”問答版塊的問答數(shù)據(jù)為研究對象，考察了投資者在“上證e”表達(dá)負(fù)面情緒對股價(jià)同步性的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)：一是我國資本市場仍是一個(gè)“噪聲”驅(qū)動價(jià)格、發(fā)展不完善的市場。投資者在“上證e 互動”表達(dá)負(fù)面情緒會加劇市場“噪聲”，股價(jià)同步性下降。二是投資者在“上證e”表達(dá)負(fù)面情緒使上市公司提高了回復(fù)豐富性，這在一定程度上緩解了股價(jià)同步性的下降。三是投資者在“上證e 互動”表達(dá)負(fù)面情緒通過降低上市公司回復(fù)針對性，使股價(jià)同步性下降。四是以上關(guān)系只存在于無合格境外機(jī)構(gòu)投資者持股或者新聞報(bào)道數(shù)量多的公司。

據(jù)此，提出以下建議：第一，在對“上證e 互動”的監(jiān)管中，交易所不僅要關(guān)注公司信息發(fā)布行為，還要對投資者行為做出規(guī)范，設(shè)置“投資者行為規(guī)范黑名單”，對惡意誘導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)秩序的予以強(qiáng)制管制。第二，上市公司在回復(fù)投資者的提問時(shí)，要兼顧回復(fù)文本的豐富性和針對性，做到回復(fù)文本既不冗余拖沓，又不無的放矢。第三，投資者在進(jìn)行投資判斷時(shí)要加強(qiáng)信息甄別能力，更加關(guān)注公司財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息，投資切忌情緒化。第四，我國要進(jìn)一步引導(dǎo)外資入市，擴(kuò)大合格境外機(jī)構(gòu)投資者投資范圍，改善投資者結(jié)構(gòu)，勸導(dǎo)投資者進(jìn)行價(jià)值投資。

本文研究依然存在的局限性有：一是股價(jià)的波動和投資者的投資決策行為是一個(gè)十分復(fù)雜的過程，會受到多種因素的共同影響，本文旨在探究“上證e 互動”這一“官方”社交媒體“問答”版塊對資本市場產(chǎn)生的影響，未考慮“上證e互動”其他版塊以及其他社交平臺的作用。二是促進(jìn)投資者和上市公司互動的因素有很多，本文把投資者和上市公司的問答互動做為信息的供需過程，在一定程度上忽視了可能存在的監(jiān)管評級等外部因素。三是限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文僅就“上證e互動”回復(fù)豐富性和針對性數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，沒有考慮公司回復(fù)的及時(shí)性等因素的影響，相應(yīng)的證據(jù)有待進(jìn)一步挖掘。以上問題將是未來研究的方向。