吳 芃 陳依旋 盧 珊 趙書冬

(東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210096)

一、引言

信息技術(shù)的發(fā)展令大眾對(duì)傳統(tǒng)媒體的興趣逐步減少,社交媒體等新媒體在公眾的信息分享與傳播中扮演了越來越重要的角色。在中國，越來越多的公司開始使用新浪微博為代表的社交媒體進(jìn)行信息披露，其逐漸成為中國公司主動(dòng)和投資者進(jìn)行交流的重要渠道[1]。

交互性強(qiáng)、傳播效率高、用戶基數(shù)大的社交媒體不僅改變了企業(yè)的信息披露方式和效果[2-3]，也重塑了企業(yè)信息披露的環(huán)境：相較于傳統(tǒng)媒體，企業(yè)擁有可以自主信息披露的平臺(tái)，自主決定在平臺(tái)上披露信息的時(shí)間、內(nèi)容和方式，這給予企業(yè)平等發(fā)聲渠道的同時(shí)，也給了企業(yè)自主管理信息披露的機(jī)會(huì)[4]；但是，由于社交媒體上的任何人都可以兼具信息發(fā)布者、傳播者、加工者多重角色[5]，其信息流的多向互連導(dǎo)致企業(yè)難以控制其發(fā)布信息的傳播和交流[6]，也較難預(yù)測信息發(fā)布后投資者的反應(yīng)。在傳統(tǒng)媒體環(huán)境下，企業(yè)媒體管理的重點(diǎn)是管理觀眾，而在社交媒體環(huán)境下，重點(diǎn)則變?yōu)槿绾闻c觀眾建立和維持良好關(guān)系[7]，這對(duì)企業(yè)管理媒體的策略性提出了更高的要求。

負(fù)面事件的發(fā)生代表“危機(jī)”，如果管理不善，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)聲譽(yù)損失和股價(jià)下跌，甚至關(guān)系到企業(yè)的生存。因此，相比于正面信息，對(duì)負(fù)面事件后的信息披露管理顯得尤為重要。負(fù)面事件發(fā)生后，企業(yè)可以采取消極的不回應(yīng)策略。但相比于不回應(yīng)策略，企業(yè)主動(dòng)在社交媒體上有效快速地對(duì)負(fù)面事件進(jìn)行回應(yīng)，有助于挽回企業(yè)形象，減少損失。然而，企業(yè)運(yùn)用社交媒體主動(dòng)進(jìn)行回應(yīng)可能會(huì)帶來兩種完全相反的效應(yīng)。一方面，由于社交媒體的不可控性，當(dāng)負(fù)面事件發(fā)生時(shí)，社交平臺(tái)上的用戶有機(jī)會(huì)插入謠言、猜測或負(fù)面情緒，并且讓這種負(fù)面看法“病毒式”地傳播給更廣泛的受眾，從而加劇危機(jī)[8]。另一方面，如果在負(fù)面信息加劇危機(jī)之前，企業(yè)能夠使用社交媒體讓自己的信息快速填充信息真空并保持和利益相關(guān)者的溝通，則可以減少利益相關(guān)者的負(fù)面看法，起到修復(fù)聲譽(yù)作用。所以，在社交媒體上傳播關(guān)于負(fù)面事件的信息，是一把雙刃劍，只有管理得當(dāng)，公司才可以通過社交媒體說服公眾，以減輕負(fù)面事件的不利影響。

由于傳統(tǒng)媒體渠道通常獨(dú)立于公司之外，公司管理者難以掌控其披露公司相關(guān)信息的時(shí)間、方式及內(nèi)容，因此，利用傳統(tǒng)媒體披露的信息來檢驗(yàn)公司主動(dòng)管理信息披露效果的可行性較低。而微博等社交媒體不僅為公司提供了平等披露信息的平臺(tái)，也給予了公司掌控信息披露的時(shí)間、內(nèi)容和方式的機(jī)會(huì)。且社交媒體用戶基數(shù)大、信息傳播范圍廣等特點(diǎn)，可以進(jìn)一步提升企業(yè)社交媒體披露信息影響力，從而放大了企業(yè)策略性信息披露的效果。因此，社交媒體的蓬勃發(fā)展為研究公司策略性信息披露的相關(guān)問題提供了基礎(chǔ)和條件。

已有一些研究從投資者等信息使用者角度分析了社交媒體信息披露對(duì)資本市場的作用[6，9]。也有少量研究關(guān)注了企業(yè)作為信息的編制者，如何主動(dòng)在社交媒體進(jìn)行信息披露管理的問題。Cade發(fā)現(xiàn)面臨批評(píng)性推特時(shí)，企業(yè)不同的回應(yīng)策略對(duì)其投資吸引力有不同的影響[10]。但是，Cade的研究采用了實(shí)驗(yàn)的方法，沒有對(duì)企業(yè)使用社交媒體進(jìn)行策略性信息披露的市場效果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。另外，針對(duì)中國特定市場發(fā)展環(huán)境的研究更為稀缺。究竟負(fù)面事件發(fā)生后企業(yè)在社交媒體上應(yīng)該選用哪些策略來對(duì)信息進(jìn)行主動(dòng)管理？這些策略發(fā)揮效用的機(jī)理是什么？其最終對(duì)資本市場會(huì)造成什么樣的影響？上述這些問題并沒有得到系統(tǒng)的解析。

本文以開通官方新浪微博賬戶的中國滬深A(yù)股上市公司在2011年1月至2017年6月間發(fā)布的針對(duì)企業(yè)負(fù)面事件的回應(yīng)博文為研究樣本，探討了中國上市公司運(yùn)用社交媒體進(jìn)行負(fù)面事件回應(yīng)的策略及其產(chǎn)生的影響。本文的研究結(jié)果表明：(1)中國上市公司運(yùn)用社交媒體進(jìn)行負(fù)面事件回應(yīng)時(shí)，相較于積極的回應(yīng)策略，消極的回應(yīng)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)；(2)從市場反應(yīng)效果的視角上看，否定策略和轉(zhuǎn)移視線策略最優(yōu)，兩者沒有顯著的差別，認(rèn)錯(cuò)策略其次，效果最差的是辯解策略；(3)運(yùn)用社交媒體進(jìn)行負(fù)面事件的積極回應(yīng)時(shí)，聲譽(yù)具有調(diào)節(jié)作用，即相較于聲譽(yù)較低的企業(yè)，聲譽(yù)較高的企業(yè)采取積極的社交媒體回應(yīng)策略時(shí)，能引起更好的市場反應(yīng)；(4)企業(yè)在非節(jié)假日采取負(fù)面事件的社交媒體回應(yīng)策略會(huì)產(chǎn)生更好的市場效果。

本文可能的創(chuàng)新之處在于：(1)從信息編制者視角對(duì)負(fù)面事件情境下企業(yè)社交媒體的回應(yīng)策略進(jìn)行研究。已有的對(duì)社交媒體信息披露的研究多集中在對(duì)社交媒體信息披露的經(jīng)濟(jì)后果方面的討論[6,9,11-12]，而對(duì)企業(yè)作為信息編制者如何主動(dòng)在社交媒體進(jìn)行信息披露管理的問題關(guān)注不夠。我們的研究將企業(yè)作為信息編制者，使用手工搜集的中國上市公司的微博相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)負(fù)面事件情境下企業(yè)社交媒體回應(yīng)策略的實(shí)施效果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。豐富信息編制者視角下企業(yè)主動(dòng)管理社交媒體信息披露的研究。(2)對(duì)負(fù)面事件后企業(yè)使用社交媒體回應(yīng)策略的市場效果進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。由于數(shù)據(jù)獲取不易，已有的少量關(guān)于社交媒體回應(yīng)策略效果的研究多是采用實(shí)驗(yàn)研究的方法，所得到的研究結(jié)果并未經(jīng)過市場數(shù)據(jù)的實(shí)際檢驗(yàn)。本研究使用手工搜集的中國上市公司的微博相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)各種策略進(jìn)行了分類并對(duì)其所造成的市場經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，使研究結(jié)果更具有現(xiàn)實(shí)意義。(3)對(duì)負(fù)面事件企業(yè)社交媒體回應(yīng)策略根據(jù)披露內(nèi)容進(jìn)行了分類，并對(duì)這些不同類型的回應(yīng)策略按市場效果進(jìn)行排序。已有的研究負(fù)面事件后企業(yè)社交媒體回應(yīng)策略的相關(guān)研究沒有按披露內(nèi)容進(jìn)行分類和排序[6,10,13]。本文以Benoit的形象修復(fù)理論和Coombs的情境危機(jī)溝通理論(SCCT)為基礎(chǔ)，對(duì)負(fù)面事件后企業(yè)社交媒體回應(yīng)策略按文本內(nèi)容進(jìn)行進(jìn)一步分類，并在此基礎(chǔ)上對(duì)不同的回應(yīng)策略產(chǎn)生的市場效果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)并排序，完善了負(fù)面事件社交媒體回應(yīng)策略的相關(guān)研究。(4)研究企業(yè)聲譽(yù)在社交媒體回應(yīng)策略和市場反應(yīng)的關(guān)系中所起的調(diào)節(jié)作用，有助于更深入地理解社交媒體影響市場反應(yīng)的機(jī)制。

二、理論分析與假設(shè)提出

(一)負(fù)面事件后企業(yè)社交媒體回應(yīng)策略的分類

負(fù)面事件是指由于產(chǎn)品質(zhì)量、經(jīng)營管理或者其他層面的問題，使得利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)產(chǎn)生負(fù)面想法的事件[14]。負(fù)面事件的回應(yīng)策略關(guān)注的是“企業(yè)在危機(jī)發(fā)生時(shí)說了什么”，也就是企業(yè)在面臨危機(jī)時(shí)所使用的符號(hào)資源[15]。Benoit的形象修復(fù)理論和Coombs的情境危機(jī)溝通理論(SCCT)在負(fù)面事件傳播研究中占據(jù)了主導(dǎo)范式。兩位學(xué)者都對(duì)負(fù)面事件發(fā)生后企業(yè)應(yīng)該采取的回應(yīng)策略進(jìn)行了細(xì)致的劃分。Benoit將危機(jī)回應(yīng)策略分為否認(rèn)、逃避責(zé)任，降低外界攻擊、承諾開支修正行動(dòng)和認(rèn)錯(cuò)/道歉五種[16]。Coombs等人將危機(jī)的回應(yīng)策略分為否認(rèn)、減少、重建和鞏固四大類，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步將其細(xì)分為十小類，并進(jìn)行了具體描述[17]。而Cade將負(fù)面事件發(fā)生后企業(yè)可能采取應(yīng)對(duì)策略分為三種：一是不回應(yīng)策略，即不采取任何行動(dòng)，任憑事態(tài)的發(fā)展；二是轉(zhuǎn)移視線策略，即通過披露一些正面消息從而分散投資者的注意力；三是解釋承認(rèn)策略，即管理層對(duì)為什么不應(yīng)該遭受負(fù)面關(guān)注提供有說服力的理由[10]。其中，不回應(yīng)策略是一種消極策略，而轉(zhuǎn)移視線和解釋承認(rèn)策略由于都需要企業(yè)主動(dòng)采取行動(dòng)，因此被歸為積極策略。

本文以Benoit的形象修復(fù)理論和Coombs的情境危機(jī)溝通理論(SCCT)為基礎(chǔ)，結(jié)合Cade等研究，將企業(yè)對(duì)負(fù)面事件的回應(yīng)策略分為積極回應(yīng)策略和消極回應(yīng)策略兩大類，并且將積極回應(yīng)策略細(xì)分為否認(rèn)策略、辯解策略、認(rèn)錯(cuò)策略和轉(zhuǎn)移視線策略，而消極策略指不回應(yīng)策略。具體分類如表1所示。

表1 回應(yīng)策略的具體分類

(二)積極回應(yīng)策略與消極回應(yīng)策略

當(dāng)企業(yè)面臨負(fù)面事件時(shí)，使用積極回應(yīng)策略可能會(huì)帶來兩種完全相反的效應(yīng)。一方面，社交媒體的雙向互動(dòng)模式完全擺脫了時(shí)間和空間的限制，使信息傳播的速度、廣度得到了空前的提升，復(fù)雜多樣的受眾群體也為消息的傳播提供了廣闊的空間[18]。因此，當(dāng)負(fù)面事件發(fā)生時(shí)，企業(yè)在社交媒體上采取的積極回應(yīng)策略，會(huì)加大負(fù)面事件傳播的速度和廣度，讓更多的群體知道企業(yè)發(fā)生了負(fù)面事件。此時(shí)，不受控制的社交媒體用戶的主觀臆測或負(fù)面情緒表達(dá)會(huì)加劇人們對(duì)該事件的負(fù)面看法，并通過社交媒體繼續(xù)被“病毒式”地傳播給更廣泛的受眾，從而更加劇負(fù)面事件的不利影響。不負(fù)責(zé)任的媒體從業(yè)者和好事民眾已成為謠言和不實(shí)信息的“放大器”，容易導(dǎo)致消息傳播的失真[19]，不利于企業(yè)對(duì)于市場形勢的把控。正因?yàn)榉e極的社交媒體回應(yīng)策略會(huì)加大負(fù)面消息本身的傳播廣度并且極易擴(kuò)散放大后的不實(shí)消息，因此，相較于積極回應(yīng)策略，消極回應(yīng)策略應(yīng)該能引起更好的市場反應(yīng)。

另一方面，信號(hào)理論認(rèn)為市場運(yùn)行過程中的各類行為所傳遞出的信號(hào)能顯示出信號(hào)輸出者自身的意向和目的，并帶有一定的導(dǎo)向性。信號(hào)理論的背景是企業(yè)和投資者等其他外部利益相關(guān)者之間的信息不對(duì)稱。根據(jù)信號(hào)理論，企業(yè)對(duì)負(fù)面事件的回應(yīng)內(nèi)容可以承擔(dān)信號(hào)角色，縮短投資者“知道的”和“想知道的”之間差距，影響他們對(duì)企業(yè)價(jià)值的判斷。負(fù)面事件本身會(huì)向投資者傳遞出企業(yè)經(jīng)營管理不善的信息。而社交媒體上關(guān)于該事件的大量負(fù)面討論即使是沒有根據(jù)的，也會(huì)導(dǎo)致投資者質(zhì)疑企業(yè)的表現(xiàn)[10]。企業(yè)面對(duì)負(fù)面事件的持續(xù)沉默會(huì)被公眾認(rèn)為是企業(yè)缺乏責(zé)任心的表現(xiàn)。倘若企業(yè)對(duì)負(fù)面事件繼續(xù)采取不回應(yīng)策略，任憑事件的發(fā)展，投資者可能會(huì)傾向于相信負(fù)面消息的真實(shí)性，將企業(yè)的這種行為視為“默認(rèn)”該負(fù)面信息[20]，從而造成市場的負(fù)面反應(yīng)。與此相反，如果發(fā)生負(fù)面事件后，企業(yè)在社交媒體上有選擇性地進(jìn)行消息披露和傳遞，則可以降低信息不對(duì)稱程度，從而更主動(dòng)地控制輿論導(dǎo)向。心理學(xué)上的二元認(rèn)知處理模型(Dual Processing Model Of Cognition)認(rèn)為，人們對(duì)于信息會(huì)有兩種不同的處理路徑——系統(tǒng)式路徑(Systematic Route)和啟發(fā)式路徑(Heuristic route)[21-23]。系統(tǒng)式路徑下個(gè)人的最終決策和判斷是基于對(duì)已有信息的細(xì)致評(píng)估，更強(qiáng)調(diào)批判式思維，會(huì)對(duì)具有說服力的論點(diǎn)做出深入思考。而啟發(fā)式路徑下個(gè)人的最終判斷只是基于一些表面的線索而非大量的信息處理，其思維經(jīng)常是探索性的，更依賴于簡單的規(guī)則或過去的經(jīng)驗(yàn)。基于啟發(fā)式思維形成的或者改變的態(tài)度立場，很容易因?yàn)榉葱麄鞫l(fā)生動(dòng)搖[23]。企業(yè)在社交媒體上的對(duì)負(fù)面事件的主動(dòng)回應(yīng)及引導(dǎo)可以改變一些采用啟發(fā)式思維的投資者對(duì)企業(yè)的負(fù)面印象，并展現(xiàn)出企業(yè)的責(zé)任心，從而相較于消極回應(yīng)策略，積極回應(yīng)策略能引起更好的市場反應(yīng)。基于上述分析,我們提出了一組競爭假設(shè)1：

H1a：負(fù)面事件情境下，相比于消極的社交媒體回應(yīng)策略，企業(yè)采取積極的社交媒體回應(yīng)策略能引起更好的市場反應(yīng)。

H1b：負(fù)面事件情境下，相比于積極的社交媒體回應(yīng)策略，企業(yè)采取消極的社交媒體回應(yīng)策略能引起更好的市場反應(yīng)。

(三)四種積極的回應(yīng)策略

負(fù)面事件情境下，企業(yè)的回應(yīng)策略向利益相關(guān)者傳遞出了獨(dú)有的信號(hào)，良好的回應(yīng)方式應(yīng)當(dāng)能將問題的嚴(yán)重性降低，減弱利益相關(guān)者的反對(duì)情緒，減少企業(yè)形象和聲譽(yù)的損失[24]。企業(yè)作為信息不對(duì)稱過程中的優(yōu)勢方，是信息的傳遞方，主要承擔(dān)信息傳遞的工作；而利益相關(guān)者處于信息不對(duì)稱中的劣勢方，是信息的接收方，需要在各類信息發(fā)布后進(jìn)行甄別。因此，企業(yè)對(duì)于負(fù)面事件的回應(yīng)方式、回應(yīng)內(nèi)容等都會(huì)對(duì)利益相關(guān)者的信號(hào)甄別過程產(chǎn)生影響[25]。

總結(jié)前人的研究，我們發(fā)現(xiàn)不同的積極回應(yīng)策略從以下一個(gè)或數(shù)個(gè)方面影響利益相關(guān)者：①利益相關(guān)者對(duì)負(fù)面事件責(zé)任的歸因。當(dāng)利益相關(guān)者更傾向于負(fù)面事件是企業(yè)的過失時(shí)，容易導(dǎo)致負(fù)面的市場反應(yīng)，而外部環(huán)境的影響導(dǎo)致的負(fù)面情景更容易得到利益相關(guān)者的諒解[26-28]。②利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)承擔(dān)責(zé)任的感知。相較于一味規(guī)避責(zé)任，勇于承擔(dān)過失的企業(yè)更容易得到利益相關(guān)者的諒解[28-29]。③負(fù)面事件的傳播程度。負(fù)面事件傳播的程度越大，越容易引起負(fù)面的市場反應(yīng)[27,30]；④企業(yè)展現(xiàn)出的今后避免類似違規(guī)行為的意圖[31-32]。當(dāng)面對(duì)負(fù)面事件時(shí)，不同的回應(yīng)策略向市場投資者傳遞了不同的責(zé)任歸因信號(hào)、責(zé)任承擔(dān)信號(hào)和避免類似違規(guī)行為的意圖信號(hào)，以及直接影響了負(fù)面事件在社交媒體上的傳播廣度。

就回應(yīng)的內(nèi)容來看，企業(yè)采用否認(rèn)策略明確號(hào)稱負(fù)面事件為不真實(shí)的，因此未來不需要改變[31]，或者通過否認(rèn)策略聲明，表達(dá)發(fā)生負(fù)面事件是第三方的責(zé)任，而與企業(yè)自身無關(guān)的想法[29]。企業(yè)通過否認(rèn)策略，試圖將責(zé)任轉(zhuǎn)移到其他方[30]，即拒絕將負(fù)面事件的責(zé)任歸因于企業(yè)本身，同時(shí)否定了企業(yè)需要為此承擔(dān)的責(zé)任，以減輕負(fù)面影響。因此，回應(yīng)的內(nèi)容本身向市場傳遞的是一個(gè)正面的信號(hào)。然而，也有學(xué)者認(rèn)為由于這種策略的客觀性和可信度低，其說服力是有問題的[29]。而且，否定意味著未來避免這種違規(guī)行為的意圖很低，這更直接導(dǎo)致消費(fèi)者的不信任。企業(yè)在社交媒體上對(duì)于負(fù)面事件的否認(rèn)過程，同時(shí)也是自主傳播負(fù)面事件的過程，加大了負(fù)面事件的傳播廣度和深度。

辯解策略則表明企業(yè)將負(fù)面事件的發(fā)生全部或部分歸因于企業(yè)，但是企業(yè)不愿意完全承擔(dān)責(zé)任，就傳遞的內(nèi)容來看屬于負(fù)面信號(hào)，并且企業(yè)對(duì)于未來避免此類負(fù)面事件發(fā)生的意圖較為模糊，因此可能引起較差的市場反應(yīng)。同時(shí)，在社交媒體上對(duì)于負(fù)面事件的辯解過程，也是自主傳播負(fù)面事件的過程，加大了負(fù)面事件的傳播廣度和深度。

認(rèn)錯(cuò)策略則意味著明確的承認(rèn)過錯(cuò)、確認(rèn)有傷害發(fā)生，即將負(fù)面事件的發(fā)生完全歸因于企業(yè)，就回應(yīng)傳遞的內(nèi)容來看屬于負(fù)面信號(hào)，這將不利于修復(fù)受害方對(duì)企業(yè)的負(fù)面認(rèn)知[33]。同時(shí)在社交媒體上對(duì)于負(fù)面事件的采取認(rèn)錯(cuò)策略的同時(shí)也是自主傳播負(fù)面事件的過程，加大了負(fù)面事件的傳播廣度和深度。但是，企業(yè)的認(rèn)錯(cuò)態(tài)度較為誠懇，并且積極主動(dòng)承擔(dān)責(zé)任，也可能被認(rèn)為是企業(yè)及時(shí)彌補(bǔ)過失的表現(xiàn)，投資者將推測企業(yè)“再次犯錯(cuò)”的可能性很小，即認(rèn)錯(cuò)策略也意味著今后避免類似違規(guī)行為的意圖，更加有利于形象和合作意愿的修復(fù)。有學(xué)者認(rèn)為道歉策略相比于辯解顯得企業(yè)更加真誠，有表現(xiàn)出責(zé)任方的懊悔、改過自新的心態(tài)[31,34]。

轉(zhuǎn)移視線策略則表明企業(yè)并沒有在社交媒體上正面回應(yīng)相關(guān)的負(fù)面事件，無論是事件歸因責(zé)任承擔(dān)，還是未來面對(duì)此類負(fù)面事件的防范意圖都比較模糊，所引起的股票市場反應(yīng)不明。但是實(shí)施轉(zhuǎn)移視線策略的企業(yè)，通過在社交媒體上發(fā)布更加正面的信息來轉(zhuǎn)移投資者的視線。此時(shí)，企業(yè)既避免了在社交媒體平臺(tái)上自主傳播負(fù)面事件的行為，同時(shí)也通過社交媒體平臺(tái)試圖將投資者的視線轉(zhuǎn)移向正面信息，使得投資者更容易受到積極效價(jià)的影響。

為了更便于比較，我們將上述四種積極回應(yīng)策略的效果展示在表2中。

表2 積極回應(yīng)策略產(chǎn)生的不同效果

從表2對(duì)四種積極回應(yīng)策略的優(yōu)劣勢比較來看，我們認(rèn)為否認(rèn)策略和轉(zhuǎn)移視線策略的優(yōu)勢較多，劣勢較少，可能會(huì)引起較好的市場反應(yīng)。因此，我們提出假設(shè)2：

H2：負(fù)面事件情境下，相比于認(rèn)錯(cuò)和辯解策略，企業(yè)在社交媒體上采取否認(rèn)策略和轉(zhuǎn)移視線策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。

從表2中我們還可以看出認(rèn)錯(cuò)策略相較于辯解策略劣勢較少，因此認(rèn)錯(cuò)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。因此，我們提出假設(shè)3：

H3：負(fù)面事件情境下，相比于辯解策略，企業(yè)在社交媒體上采用認(rèn)錯(cuò)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。

(四)企業(yè)聲譽(yù)的調(diào)節(jié)作用

同時(shí)，良好的企業(yè)聲譽(yù)可能擁有暈輪效應(yīng)(Halo Effect)，即人們對(duì)事物的認(rèn)知和判斷往往只從局部出發(fā)，擴(kuò)散而得出整體印象，也即常常以偏概全[35]。個(gè)人或群體如果被標(biāo)明是好的，他就會(huì)被一種積極肯定的光環(huán)籠罩，并被賦予一切都好的品質(zhì)；如果被標(biāo)明是壞的，他就被一種消極否定的光環(huán)所籠罩，并被認(rèn)為具有各種壞品質(zhì)。前文中我們提到，負(fù)面事件情境下，相較于消極回應(yīng)策略，企業(yè)采取積極回應(yīng)策略的優(yōu)勢在于企業(yè)可以有意識(shí)地引導(dǎo)輿論的發(fā)展，從而對(duì)事件的發(fā)展進(jìn)行把控。相比于聲譽(yù)較低的企業(yè)，當(dāng)聲譽(yù)較高的企業(yè)采取積極回應(yīng)策略時(shí)，由于暈輪效應(yīng)的影響，企業(yè)積極回應(yīng)策略所帶來的積極市場反應(yīng)會(huì)被進(jìn)一步放大。

企業(yè)聲譽(yù)還可能導(dǎo)致有偏向的信息處理(Biased-Processing)。良好的企業(yè)聲譽(yù)意味著投資者對(duì)企業(yè)持有積極的態(tài)度，而較低的聲譽(yù)則反之。態(tài)度一旦形成，就會(huì)引導(dǎo)個(gè)體的信息處理過程，與先前態(tài)度一致的信息會(huì)被賦予更多權(quán)重[36]。因此，即使信號(hào)理論通過負(fù)面事件這一信號(hào)傳遞出了企業(yè)經(jīng)營管理不善的信息，但是投資者會(huì)對(duì)這一信號(hào)進(jìn)行“甄別”，他們會(huì)聯(lián)系企業(yè)之前展現(xiàn)出的業(yè)績優(yōu)良、承擔(dān)責(zé)任的形象，聯(lián)想起企業(yè)嚴(yán)密的生產(chǎn)、內(nèi)控及其良好的品牌形象等方面，更愿意相信此次危機(jī)事件是外部因素造成的、企業(yè)難以控制的，從而傾向于相信高聲譽(yù)企業(yè)回應(yīng)內(nèi)容的真實(shí)性，選擇性地忽略、回避對(duì)于負(fù)面事件的認(rèn)知，緩和股票市場的負(fù)面反應(yīng)[37]。即高聲譽(yù)企業(yè)憑借自身的聲譽(yù)優(yōu)勢可以引導(dǎo)輿論的發(fā)展，削弱負(fù)面事件傳遞出的負(fù)面信號(hào)。而低聲譽(yù)企業(yè)即使采取了積極回應(yīng)策略，投資者仍然會(huì)對(duì)他們的回應(yīng)產(chǎn)生懷疑，難以得到他們需要的公眾支持來化解危機(jī)，因此也難以緩和股票市場的負(fù)面反應(yīng)。綜上，企業(yè)聲譽(yù)很可能產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用。為此本文提出了假設(shè)4：

H4:相較于聲譽(yù)較低的企業(yè)，聲譽(yù)較高的企業(yè)采取社交媒體積極回應(yīng)策略時(shí)，能引起更好的市場反應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

1.上市公司官方微博賬戶

新浪微博創(chuàng)建于2009年，是中國一個(gè)覆蓋范圍最高、用戶活躍度最高的，讓用戶進(jìn)行信息分享和交流的社交媒體平臺(tái)。截至2018年12月，微博月活躍用戶共4.62億，連續(xù)三年保持同比7000萬及以上活躍用戶凈增長。截至2016年12月，微博企業(yè)賬號(hào)達(dá)到130萬，企業(yè)賬號(hào)覆蓋行業(yè)超過60個(gè)，企業(yè)微博賬號(hào)覆蓋有效粉絲量高達(dá)5.9億。相比于微信朋友圈和qq空間，新浪微博具有用戶基數(shù)大、互動(dòng)性強(qiáng)、開放性強(qiáng)、傳播范圍廣等特點(diǎn)。新浪微博在資本市場領(lǐng)域作為傳播通路的價(jià)值被不斷深化，不僅成為企業(yè)和公眾信息交流的首選平臺(tái)，還成為投資者除了傳統(tǒng)媒體之外獲取公司信息的重要渠道。因此，本文選用新浪微博作為社交媒體的代表，收集的微博數(shù)據(jù)作為對(duì)本文研究假設(shè)進(jìn)行測試的數(shù)據(jù)來源。

本文以2011年1月至2017年6月滬深兩市主板A股上市公司為初始研究樣本。在此基礎(chǔ)上，我們首先根據(jù)上市公司的名稱、簡稱和公司代碼在新浪微博用戶搜索欄、公司官方網(wǎng)站和百度搜索引擎中搜索上市公司官方微博賬號(hào)，并按照以下標(biāo)準(zhǔn)確定本文所需樣本：(1)開通的微博必須是加藍(lán)V認(rèn)證的總公司微博。(2)所有專門銷售類的微博都不作為官方微博。(3)官方微博開通時(shí)間超過3個(gè)月，且總發(fā)布量不低于15條。經(jīng)過篩選，符合上述要求的上市公司共有802家，這些公司構(gòu)成我們最終的研究樣本。這些樣本的微博相關(guān)數(shù)據(jù)全部為手工搜集。樣本的財(cái)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

表3是對(duì)我國滬深兩市A股上市公司開通微博情況的數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表中可以看出，截至2017年3月30日，我國滬深兩市A股上市公司共有3101家，其中開通微博的公司共有958家，占到全部上市公司的三分之一左右，說明我國已經(jīng)有越來越多的上市公司通過新浪微博來披露企業(yè)信息。其中，156家發(fā)布微博數(shù)量過少的企業(yè)(少于15條)被剔除，最終得到802家已開通微博的公司作為樣本。

表3 滬深A(yù)股上市公司開通微博企業(yè)數(shù)量統(tǒng)計(jì)

(二)上市公司回應(yīng)策略類微博的檢索和分類

(1)確定企業(yè)對(duì)負(fù)面事件回應(yīng)類微博的搜索關(guān)鍵詞

查閱目前國內(nèi)已有的文獻(xiàn)，暫未發(fā)現(xiàn)可以直接用于搜索社交媒體回應(yīng)策略的關(guān)鍵詞，也沒有合適的可以直接匹配的情感詞典。由于企業(yè)在采用回應(yīng)策略時(shí)往往會(huì)提及具體的負(fù)面事件，因此本文使用負(fù)面事件關(guān)鍵詞作為負(fù)面事件回應(yīng)類微博的代理關(guān)鍵詞。而負(fù)面事件關(guān)鍵詞本文的確定過程如下：(1)確定初始關(guān)鍵詞。將已有文獻(xiàn)中總結(jié)的關(guān)鍵詞去同存異，得到初始關(guān)鍵詞58個(gè)[38-40]。(2)篩選關(guān)鍵詞。從802家樣本公司中隨機(jī)選取50家作為實(shí)驗(yàn)樣本，在其官方微博中搜索初始關(guān)鍵詞，進(jìn)行負(fù)面事件回應(yīng)博文的搜索；然后，根據(jù)每個(gè)關(guān)鍵詞在文本信息中出現(xiàn)的頻率做排序以篩選回應(yīng)類博文最容易出現(xiàn)的詞語。我們發(fā)現(xiàn)“損失、糾紛、投訴、缺陷、安全、事故、訴訟”這七個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率明顯高于其他詞語。(3)最終確定搜索關(guān)鍵詞。我們?cè)趯?shí)驗(yàn)樣本的搜索過程中發(fā)現(xiàn)“回應(yīng)”“問題”兩詞在負(fù)面事件回應(yīng)博文中出現(xiàn)的頻率極高，因此將“回應(yīng)”和“問題”也作為最終關(guān)鍵詞。最終本文確定的關(guān)鍵詞為“損失、糾紛、投訴、缺陷、安全、事故、訴訟、問題、回應(yīng)”。

(2)企業(yè)回應(yīng)策略的檢索和分類

首先，選取2011年1月至2017年6月為樣本區(qū)間，在巨潮資訊網(wǎng)(中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)指定的上市公司信息披露網(wǎng)站)的首頁搜索欄進(jìn)行負(fù)面關(guān)鍵詞檢索，并判斷檢索出的公告是否與樣本公司的負(fù)面事件相關(guān)聯(lián)。

其次，如果判斷第一步在巨潮網(wǎng)檢索出的公告與樣本公司的負(fù)面事件相關(guān)聯(lián)，則進(jìn)入每家樣本公司的新浪微博賬號(hào)，在微博搜索框中搜索負(fù)面事件關(guān)鍵詞，判斷檢索出的微博是否與樣本公司的負(fù)面事件相關(guān)聯(lián)。如果確定檢索出的微博屬于企業(yè)對(duì)負(fù)面事件做出的回應(yīng)，則記錄相關(guān)微博發(fā)布的時(shí)間，并對(duì)該微博所運(yùn)用的回應(yīng)策略進(jìn)行判斷，將其劃分為否認(rèn)策略、辯解策略和認(rèn)錯(cuò)策略微博。

最后，如果在微博上進(jìn)行負(fù)面關(guān)鍵詞檢索未搜索到結(jié)果或判斷檢索出的微博不是與樣本公司的負(fù)面事件相關(guān)聯(lián)，則以巨潮網(wǎng)檢索出的公告日為基準(zhǔn)日，查看在(-3，3)的窗口期內(nèi)企業(yè)是否在官方微博上發(fā)布了正面消息。如果公司在窗口期內(nèi)在官方微博上發(fā)布了正面事件類的微博，則記錄其發(fā)布的時(shí)間，并將其歸類為轉(zhuǎn)移視線策略。如果公司在窗口期內(nèi)在官方微博上沒有發(fā)布正面事件類的微博，即公司只是發(fā)布了負(fù)面事件公告卻并沒有在微博上采取任何積極的回應(yīng)，則將其歸類為消極策略。

按照上述流程，我們采用人工文本閱讀法閱讀了企業(yè)微博中2011年1月至2017年6月有關(guān)企業(yè)負(fù)面事件回應(yīng)相關(guān)的全部微博，并對(duì)其進(jìn)行編碼分類。為了降低人工閱讀的個(gè)人偏差，我們采用兩組人員對(duì)搜索到的盈余類微博分別進(jìn)行編碼。然后將兩組人員的編碼結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，查看是否一致或是否存在編碼錯(cuò)誤等問題。對(duì)兩組編碼存在不一致的微博信息進(jìn)行討論，最終確定其編碼。

按照上述流程和方法，最后得到的各種回應(yīng)策略樣本的分布狀況如表4所示。從表中可以看出，否認(rèn)、辯解、認(rèn)錯(cuò)和轉(zhuǎn)移視線策略的樣本數(shù)分別為112、66、55和24，而不回應(yīng)策略達(dá)到477，這說明盡管對(duì)負(fù)面事件多數(shù)公司還是選擇消極策略，但是也有超過三分之一的樣本公司選擇了積極回應(yīng)策略。

表4 企業(yè)回應(yīng)策略類微博樣本分布情況

(三)研究變量說明

1.股票的市場反應(yīng)

(1)累計(jì)異常收益(CAR)

為了研究負(fù)面事件情境下企業(yè)的回應(yīng)策略對(duì)資本市場的影響，本文采用事件研究法來計(jì)算累計(jì)異常收益CAR以觀測市場反應(yīng)。事件研究法是用來評(píng)估某一事件對(duì)股票市場的影響的一種研究方法。該方法是在研究當(dāng)市場上某一事件發(fā)生的時(shí)候，股價(jià)是否會(huì)產(chǎn)生波動(dòng)時(shí)，以及是否會(huì)產(chǎn)生異常收益率，借由此種資訊，可以了解到股價(jià)的波動(dòng)與該事件是否相關(guān)。

本文采用市場模型來估計(jì)事件的異常收益率，即

Rit=αi+βiRmt+εitRit=αi+βiRmt+εit

(1)

其中，Rit為公司i在第t天的股票收益率，Rmt為上海證券綜合指數(shù)或者深圳證券綜合指數(shù)第t天的收益率。本文參考Jung等選擇[-61，2]天，共64個(gè)交易日作為估計(jì)期的長度；事件期則為[-1，1]天，共3個(gè)交易日[41]。

股票i在第τ天的異常收益率ARiτ為：

ARiτ=Riτ-αi-βiRmτ

(2)

股票i在[τ1，τ2]的累計(jì)異常收益為：

(3)

(2)異常價(jià)差(ABN_SPREAD)

LeuZ等指出，買賣差價(jià)通常被認(rèn)為能夠明確度量信息不對(duì)稱[42]。本文參考馮琦對(duì)異常買賣價(jià)差的計(jì)算方法[43]，首先計(jì)算價(jià)差百分比Sit，計(jì)算方法如下：

(4)

其中Sit為股票i在第t天的價(jià)差百分比，askit為股票i在第t天的最后揭示賣價(jià)，bidit為股票i在第t天的最后揭示買價(jià)。

股票i在估計(jì)期[-61,-2]天的平均買賣價(jià)差百分比Si為：

(5)

股票i在異常買賣價(jià)差百分比ASit為：

ASit=Sit-Si

(6)

(3)異常換手率(ABN_TURN)

通常情況下，顯著的股票異常收益是由超常的交易量引起的。為了描述股票的交易情況，本文采用換手率作為被解釋變量，換手率定義如下：

(7)

其中torit為股票i在第t天的換手率，Vit為股票i在第t天的成交股份數(shù)，tsit為股票i在第t天的總股本。

按照Field等的方法[44]，將估計(jì)期[-61,-2]天的平均換手率作為基準(zhǔn)，定義第t天的異常換手率AVit，異常換手率的計(jì)算方式如下：

(8)

2.回應(yīng)策略(RESPOND)

回應(yīng)策略相關(guān)各指標(biāo)具體設(shè)置如下：

(1)回應(yīng)策略(RESPOND)

如果企業(yè)針對(duì)負(fù)面事件發(fā)布了公告但是并沒有在微博上對(duì)相關(guān)事件進(jìn)行回應(yīng)，并且在公告日的前后三天也沒有在微博上發(fā)布與本公司相關(guān)的正面事件，則將此反應(yīng)歸類為不回應(yīng)策略，并將RESPOND賦值為1。反之，如果企業(yè)針對(duì)負(fù)面事件在微博上進(jìn)行了否認(rèn)、辯解、認(rèn)錯(cuò)或轉(zhuǎn)移視線等回應(yīng)方式，則將回應(yīng)微博歸為積極回應(yīng)類微博，并將RESPOND賦值為0。

(2)否認(rèn)策略(RESPOND_1)

如果企業(yè)在微博上回應(yīng)時(shí)主要是采取攻擊指責(zé)者，否定危機(jī)、聲明這是謠言，尋找替罪羊、轉(zhuǎn)移責(zé)難的做法，則將此條微博歸類為否認(rèn)策略類微博，此時(shí)將RESPOND_1賦值為1，否則為0。

(3)辯解策略(RESPOND_2)

如果企業(yè)在微博上回應(yīng)時(shí)主要是采取提醒利益相關(guān)者公司本身也是受害者、尋找借口、聲明時(shí)將危害的影響最小化、逢迎利益相關(guān)者并道己所長的做法，則將此條微博歸類為辯解策略類微博，此時(shí)將RESPOND_2賦值為1，否則為0。

(4)認(rèn)錯(cuò)策略(RESPOND_3)

如果企業(yè)在微博上回應(yīng)時(shí)主要是采取承認(rèn)錯(cuò)誤、請(qǐng)求原諒，承諾賠償，承諾開展修正活動(dòng)的做法，則將此條微博歸類為認(rèn)錯(cuò)策略類微博，此時(shí)將RESPOND_3賦值為1，否則為0。

(5)轉(zhuǎn)移視線策略(RESPOND_4)

如果企業(yè)針對(duì)負(fù)面事件發(fā)布公告后，沒有在微博上對(duì)此類事件進(jìn)行回應(yīng)，但是在相關(guān)公告的(-3，3)的窗口期在微博上發(fā)布了企業(yè)的正面事件(例如企業(yè)業(yè)績上升、獲得了榮譽(yù)等)，則將此條微博歸類為轉(zhuǎn)移視線類微博，RESPOND_4賦值為1，否則為0。

3.附加變量

(1)企業(yè)聲譽(yù)(REPU)

《財(cái)富》雜志1982年建立的“最受尊敬的美國公司”年度調(diào)查，在公司聲譽(yù)的研究中常常被使用[45-46]。從2006年起，《財(cái)富》(中文版)開始“最受贊賞的中國公司”的評(píng)選?！敦?cái)富》(中文版)通過網(wǎng)絡(luò)向25000名中國企業(yè)高級(jí)經(jīng)理人發(fā)放問卷，讓他們按照長期投資價(jià)值、公司資產(chǎn)的合理使用、創(chuàng)新能力等9項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)為候選公司打分并填寫兩份問卷：第一份是根據(jù)自身所在行業(yè)為本行業(yè)公司打分，第二份是不分行業(yè)選出心目中最推崇的公司。每個(gè)行業(yè)中綜合得分最高的前5家公司進(jìn)入行業(yè)榜，所有行業(yè)中綜合得分最高的25家公司進(jìn)入全明星榜。由于全明星榜公司數(shù)量較少，本文選用行業(yè)榜作為企業(yè)聲譽(yù)的數(shù)據(jù)來源[47-48]。高聲譽(yù)企業(yè)，REPU=1；非高聲譽(yù)企業(yè)，REPU=0。

(2)時(shí)機(jī)變量(HOLIDAY)

本文借鑒張馨藝等、Niessner的做法[49-50]，用采取回應(yīng)策略的時(shí)間來劃分時(shí)機(jī)，引入0-1變量HOLIDAY，當(dāng)企業(yè)在節(jié)假日(雙休日和法定假日)采取回應(yīng)策略時(shí)，HOLIDAY=1，當(dāng)企業(yè)在非節(jié)假日采取回應(yīng)策略時(shí)，HOLIDAY=0。

4.控制變量

為了對(duì)影響被解釋變量的其他因素進(jìn)行控制，參考Jung等的研究成果[41]，本文設(shè)置了如下控制變量：公司規(guī)模、公司成長性、資產(chǎn)負(fù)債率、銷售費(fèi)用率、企業(yè)年齡、是否為國有控股公司、第一大持股比例作為控制變量。同時(shí)，為了控制傳統(tǒng)媒體的影響，將傳統(tǒng)媒體報(bào)道作為控制變量[38]。本文所有研究變量的具體定義如表5所示。

表5 研究變量定義表

(三)模型的建立

1.為了檢驗(yàn)H1a和H1b這一組競爭假設(shè)，本文構(gòu)建的線性回歸模型如下：

CAR=β1RESPOND+β2SIZE+β3GROWTH+β4LEV+β5ROE+β6ADVERTISING+
β7FIRMAGE+β8SOE+β9FIRST+β10LMEDIA+β11YEAR+β12IND+ε

(1)

2.為了檢測H2、H3這一組假設(shè)，本文構(gòu)建的線性回歸模型如下：

CAR=β1RESPOND_i+β2SIZE+β3GROWTH+β4LEV+β5ROE+β6ADVERTISING+
β7FIRMAGE+β8SOE+β9FIRST+β10LMEDIA+β11YEAR+β12IND+ε

(2)

其中RESPOND_i中的i可取1、2、3、4，分別對(duì)應(yīng)否認(rèn)、辯解、認(rèn)錯(cuò)、轉(zhuǎn)移視線這四種積極回應(yīng)策略。

3.為了檢驗(yàn)H4，本文構(gòu)建的分組線性回歸模型如下(分組依據(jù)為REPU)：

CAR=β1RESPOND+β2SIZE+β3GROWTH+β4LEV+β5ROE+β6ADVERTISING+
β7FIRMAGE+β8SOE+β9FIRST+β10LMEDIA+β11YEAR+β12IND+ε

(3)

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

由表6可以看出，衡量市場反應(yīng)的變量CAR的均值接近于0，中位數(shù)為負(fù)數(shù)，最大值和最小值之間差異較大，說明市場反應(yīng)波動(dòng)較大；RESPOND的均值等于0.6499，中位數(shù)為1，可知樣本中的大多數(shù)企業(yè)對(duì)于負(fù)面事件采取了消極的回應(yīng)策略。

表6 全樣本描述性統(tǒng)計(jì)

(二)相關(guān)性分析

為了進(jìn)一步說明各變量之間的相關(guān)關(guān)系，并檢驗(yàn)變量間是否存在共線性問題，本文對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了Pearson相關(guān)性分析，檢驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)與顯著性如表7所示。

由表7可以看出，代表市場反應(yīng)變量CAR的相關(guān)系數(shù)分別為0.0750在5%的水平上顯著正相關(guān)，初步驗(yàn)證了假設(shè)1b，即相比于積極的社交媒體回應(yīng)策略，企業(yè)采取消極的社交媒體回應(yīng)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。此外，研究選取的極大多數(shù)控制變量均與模型中的被解釋變量具有顯著相關(guān)關(guān)系，因此，可以較好地控制其他可能影響研究結(jié)果的因素。另外，本文還檢驗(yàn)了VIF值，發(fā)現(xiàn)所有VIF值均小于5，因此回歸模型不存在嚴(yán)重多重共線性的問題。

表7 相關(guān)性分析

(三)回歸分析

1.積極回應(yīng)策略和消極回應(yīng)策略

表8為模型(1)的線性回歸結(jié)果。從表中可以看出，RESPOND的系數(shù)為0.0015，且在5%的水平上顯著，說明相比于積極的社交媒體回應(yīng)策略，企業(yè)采取消極的社交媒體回應(yīng)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)，H1b被驗(yàn)證。當(dāng)負(fù)面事件發(fā)生時(shí)，如果企業(yè)在社交媒體上采取積極回應(yīng)策略，盡管可以表明公司勇于承擔(dān)的立場，但是由于社交媒體“病毒式傳播”“雙向互動(dòng)性”等特點(diǎn)同時(shí)也促進(jìn)了負(fù)面事件的傳播，這些社交平臺(tái)上的其他用戶有機(jī)會(huì)插入謠言和猜測，或表達(dá)負(fù)面情緒，從而加劇人們對(duì)該事件的負(fù)面看法，這可能對(duì)公司產(chǎn)生潛在的不利后果，更加劇了危機(jī)。在控制變量中，傳統(tǒng)媒體報(bào)道(LMEDIA)的系數(shù)為-0.0010，并且在1%的顯著性水平上顯著，說明平時(shí)傳統(tǒng)媒體對(duì)公司的報(bào)道越多，在負(fù)面事件發(fā)生期間，越容易引起公司負(fù)面的資本市場反應(yīng)。這可能是因?yàn)槊襟w報(bào)道數(shù)量越多，就會(huì)讓越多的投資者關(guān)注公司，因此一旦發(fā)生負(fù)面事件，會(huì)加大負(fù)面事件的傳播廣度，從而引起不好的市場效果。

表8 積極與消極回應(yīng)策略的市場反應(yīng)的比較

2.四種積極回應(yīng)策略市場反應(yīng)的比較

接下來用積極回應(yīng)策略的樣本進(jìn)行回歸分析。表9為模型(2)的線性回歸結(jié)果，依次分別是否認(rèn)、辯解、認(rèn)錯(cuò)、轉(zhuǎn)移視線這四種不同的社交媒體積極回應(yīng)策略與市場反應(yīng)之間的關(guān)系。從表7的列(1)到列(4)可以看出，RESPOND_1的回歸系數(shù)為0.0005，且在5%的水平上顯著，說明在社交媒體上采取否認(rèn)的回應(yīng)策略將產(chǎn)生積極的市場反應(yīng)，即企業(yè)通過在社交媒體上向投資者傳遞負(fù)面事件子虛烏有、企業(yè)沒有過失的信號(hào)，從而引起了積極的市場反應(yīng)；RESPOND_2的回歸系數(shù)為-0.0010，且在1%的水平上顯著，說明相較于其他積極回應(yīng)策略，在社交媒體上采取辯解策略將產(chǎn)生顯著消極的市場反應(yīng)；RESPOND_3的回歸系數(shù)為-0.0001，但是不顯著。RESPOND_4的回歸系數(shù)為0.0009，且在5%的水平上顯著，說明在社交媒體上采取轉(zhuǎn)移視線的回應(yīng)策略將產(chǎn)生積極的市場反應(yīng)，即企業(yè)發(fā)生了負(fù)面事件后，企業(yè)在(-3,3)時(shí)間窗口期發(fā)布了其他正面消息，以轉(zhuǎn)移投資者的注意力，從而掩蓋負(fù)面事件，最終引起了積極的市場反應(yīng)。由上述的回歸分析可知：采取否認(rèn)和轉(zhuǎn)移視線策略將引起顯著積極的市場反應(yīng)，而認(rèn)錯(cuò)和辯解策略會(huì)引起消極的市場反應(yīng)，支持了H2，負(fù)面事件情境下，相比于認(rèn)錯(cuò)和辯解策略，企業(yè)采取否認(rèn)策略和轉(zhuǎn)移視線策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。

表9 四種積極回應(yīng)策略的市場反應(yīng)的比較

另外，由列(1)和列(2)可知，RESPOND_1的系數(shù)為0.0005小于RESPOND_4的系數(shù)0.0009，但是相差甚小，且兩者都在5%的顯著性水平上顯著，于是本文對(duì)否認(rèn)策略和轉(zhuǎn)移視線策略產(chǎn)生的累計(jì)異常收益率單獨(dú)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，設(shè)置回應(yīng)策略變量RESPOND_1,4(設(shè)采取否認(rèn)策略為1，采取轉(zhuǎn)移視線策略為0)、RESPOND_2，3(設(shè)采取辯解策略為1，采取認(rèn)錯(cuò)策略為0)分別對(duì)CAR進(jìn)行回歸，結(jié)果如表7的列(5)和列(6)所示。RESPOND_1,4的回歸系數(shù)為-0.0006，且不顯著，可知轉(zhuǎn)移視線策略和否認(rèn)策略產(chǎn)生的市場反應(yīng)并無顯著的優(yōu)劣。RESPOND_2，3的回歸系數(shù)為-0.0005，且在10%的水平上顯著，說明相較于認(rèn)錯(cuò)策略，在社交媒體上采取辯解的回應(yīng)策略將產(chǎn)生更加消極的市場反應(yīng)，即辯解策略向市場傳遞了企業(yè)需要為負(fù)面事件承擔(dān)一部分責(zé)任的信號(hào)，就傳遞的內(nèi)容來看屬于負(fù)面信號(hào)，盡管企業(yè)希望通過辯解來緩和事端的負(fù)面效應(yīng)，最終卻仍引起了最為消極的市場反應(yīng)；而在社交媒體上采取認(rèn)錯(cuò)的回應(yīng)策略，即使向市場傳遞了企業(yè)需要為負(fù)面事件承擔(dān)責(zé)任的負(fù)面信號(hào)，但是企業(yè)希望通過認(rèn)錯(cuò)來樹立一個(gè)負(fù)責(zé)任的企業(yè)形象，表現(xiàn)出責(zé)任方的懊悔、改過自新的心態(tài)，也意味著今后避免類似違規(guī)行為的意圖，更加有利于形象和合作意愿的修復(fù)?；貧w的結(jié)果同時(shí)也驗(yàn)證了H3，即負(fù)面事件情境下，相比于辯解策略，采用認(rèn)錯(cuò)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。

通過以上的回歸分析可知，采取否認(rèn)策略和轉(zhuǎn)移視線策略都能產(chǎn)生積極的市場反應(yīng)，且從累計(jì)異常收益率的角度看，這兩種策略并無顯著差異；相比于認(rèn)錯(cuò)策略，采取辯解策略會(huì)產(chǎn)生更加消極的市場反應(yīng)，即企業(yè)在社交媒體上采取的積極回應(yīng)策略，從市場反應(yīng)的視角上看，否認(rèn)和轉(zhuǎn)移視線策略最優(yōu)，認(rèn)錯(cuò)策略次優(yōu)，最后是辯解策略。

3.企業(yè)聲譽(yù)對(duì)于回應(yīng)策略市場反應(yīng)的影響

表10展示了企業(yè)聲譽(yù)在回應(yīng)策略對(duì)市場反應(yīng)影響關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。列(1)是全樣本的回歸結(jié)果，其中RESPOND的系數(shù)顯著為正，而交互項(xiàng)RESPOND*REPUTATION系數(shù)為-0.0038，并在5%的水平上顯著。這說明聲譽(yù)降低了消極回應(yīng)策略對(duì)市場反應(yīng)的正面影響。進(jìn)一步分組分析，結(jié)果見列(2)和列(3)。低聲譽(yù)組中RESPOND的系數(shù)為0.0029，且在1%的水平上顯著，而高聲譽(yù)組中RESPOND的系數(shù)為-0.0004，并且在5%的水平上顯著。比較兩組的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，聲譽(yù)會(huì)對(duì)回應(yīng)策略和市場反應(yīng)的關(guān)系產(chǎn)生影響，低聲譽(yù)企業(yè)采取消極的回應(yīng)策略會(huì)獲得更好的市場反應(yīng)，而高聲譽(yù)企業(yè)則相反，采用積極的回應(yīng)策略會(huì)獲得更好的市場反應(yīng)，說明高聲譽(yù)加強(qiáng)了負(fù)面事件情景下企業(yè)積極回應(yīng)策略引發(fā)的正面市場反應(yīng)。上述結(jié)果驗(yàn)證了H4，即相較于聲譽(yù)較低的企業(yè)，聲譽(yù)較高的企業(yè)采取積極的社交媒體回應(yīng)策略時(shí)，能引起更好的市場反應(yīng)。控制變量LMEDIA在低聲譽(yù)組的系數(shù)為負(fù)且在1%的顯著性水平上顯著，在高聲譽(yù)組的系數(shù)為負(fù)但不顯著，說明傳統(tǒng)媒體報(bào)道會(huì)對(duì)低聲譽(yù)企業(yè)造成較大的負(fù)面影響，而對(duì)高聲譽(yù)企業(yè)則沒有顯著影響。

表10 企業(yè)聲譽(yù)對(duì)回應(yīng)策略市場反應(yīng)的影響

為了進(jìn)一步探討5種不同的回應(yīng)策略、企業(yè)聲譽(yù)高低與市場反應(yīng)的關(guān)系，我們繪制了不同聲譽(yù)的企業(yè)采取不同回應(yīng)策略所引起的市場反應(yīng)柱狀圖，如圖2所示，其中黑色代表低聲譽(yù)，灰色代表高聲譽(yù)；縱軸為不同策略組CAR的均值。由圖2可知,相較于低聲譽(yù)企業(yè)，高聲譽(yù)的企業(yè)采取四種積極的回應(yīng)策略都能獲得更好的市場反應(yīng)；相較于高聲譽(yù)企業(yè)，低聲譽(yù)的企業(yè)采取不回應(yīng)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)。研究結(jié)果支持了H4的假設(shè)。

圖2 企業(yè)聲譽(yù)、回應(yīng)策略和市場反應(yīng)

(四)附加檢驗(yàn)：回應(yīng)的時(shí)機(jī)對(duì)社交媒體回應(yīng)策略市場效果的影響

很多公司形成了擇時(shí)披露的策略，即出于避免股價(jià)不利波動(dòng)的考慮，策略性地選擇信息披露時(shí)間。企業(yè)回應(yīng)的時(shí)間策略也會(huì)對(duì)市場反應(yīng)有顯著的影響[51]。Niessner提出，規(guī)模較小、有更多散戶投資者的公司，更傾向于在投資者注意力高度分散期(節(jié)假日等)披露負(fù)面新聞報(bào)道，可以減弱市場的負(fù)面影響[50]。關(guān)于不同時(shí)間披露信息的市場反應(yīng)，Doyle和Magilke提出了投資者“有限關(guān)注”假說和“消化”假說[52]?！坝邢揸P(guān)注”假說認(rèn)為，人的時(shí)間、精力以及能力是有限的，但無論是篩選信息還是消化信息都需要花費(fèi)一定的時(shí)間和精力。節(jié)假日時(shí)，投資者的注意力較為分散，容易忽略企業(yè)在該階段的行為，因此企業(yè)如果是在節(jié)假日采取在社交媒體上發(fā)布相關(guān)消息，往往會(huì)被投資者忽視，其對(duì)資本市場可能難以產(chǎn)生影響。然而，“消化”假說卻認(rèn)為：投資者對(duì)節(jié)假日時(shí)段披露信息擁有更充足的了解、分析和“消化”時(shí)間，因此，能夠?qū)π畔?nèi)容做出更加理性的判斷。兩派觀點(diǎn)雖然存在巨大差異，但他們均認(rèn)為企業(yè)在節(jié)假日和非節(jié)假日在社交媒體發(fā)布消息會(huì)對(duì)資本市場產(chǎn)生不同的影響，因此，我們認(rèn)為，回應(yīng)的時(shí)機(jī)會(huì)對(duì)社交媒體回應(yīng)策略的市場效果產(chǎn)生影響。

表11以節(jié)假日HOLIDAY為調(diào)節(jié)變量，使用積極回應(yīng)策略樣本，檢驗(yàn)企業(yè)擇機(jī)進(jìn)行社交媒體回應(yīng)策略是否會(huì)對(duì)資本市場產(chǎn)生不同的影響。由表11可以看出,后四列的回應(yīng)策略變量RESPOND_i(i=1,2,3,4)的系數(shù)和顯著性均與表9保持一致，進(jìn)一步支持了假設(shè)H2。表11中HOLIDAY的系數(shù)分別為-0.0007，-0.0007，-0.0007，-0.0008和-0.0006，并且均在5%的水平上顯著，而HOLIDAY與回應(yīng)策略的交互項(xiàng)均不顯著，這說明相較于節(jié)假日，企業(yè)在非節(jié)假日發(fā)布消息能引起更好的市場反應(yīng)，而節(jié)假日對(duì)回應(yīng)策略與市場反應(yīng)之間的關(guān)系沒有顯著影響。

表11 回應(yīng)時(shí)機(jī)的線性回歸

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了測試結(jié)果的穩(wěn)健性，本文引入衡量資本市場反應(yīng)的另外兩個(gè)變量異常價(jià)差(ABN_SPREAD)和異常換手率(ABN_TURN)，來探究企業(yè)的社交媒體回應(yīng)策略與資本市場反應(yīng)的關(guān)系，回歸結(jié)果如表12所示。由表12可以看出，RESPOND對(duì)異常價(jià)差A(yù)BN_SPREAD的回歸系數(shù)在10%的水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系，RESPOND對(duì)異常換手率ABN_TURN的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平上呈正相關(guān)關(guān)系，而表8中RESPOND同樣和CAR在5%的顯著性水平上正相關(guān)，由此說明我們的結(jié)果是穩(wěn)健的。

表12 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論

本文以開通官方微博賬戶的滬深A(yù)股上市公司在2011年1月—2017年6月間發(fā)布的針對(duì)企業(yè)負(fù)面事件的回應(yīng)博文為研究樣本，探討了我國上市公司運(yùn)用社交媒體進(jìn)行負(fù)面事件回應(yīng)的策略及其產(chǎn)生的影響。本文的研究結(jié)果表明：(1)相較于積極的回應(yīng)策略，消極的回應(yīng)策略能產(chǎn)生更好的市場反應(yīng)；(2)在積極回應(yīng)策略中，否定策略和轉(zhuǎn)移視線策略能帶來較好的市場反應(yīng)，認(rèn)錯(cuò)策略其次，最后是辯解策略；(3)企業(yè)聲譽(yù)會(huì)影響回應(yīng)策略和市場反應(yīng)的關(guān)系，即相較于采取消極回應(yīng)策略，聲譽(yù)較高的企業(yè)采取積極的社交媒體回應(yīng)策略時(shí)，能引起更好的市場反應(yīng)；(4)相比于節(jié)假日，企業(yè)在非節(jié)假日對(duì)負(fù)面事件進(jìn)行回應(yīng)會(huì)產(chǎn)生更好的市場效果。以上研究結(jié)果表明，上市公司在企業(yè)的負(fù)面事件發(fā)生后采取的不同的回應(yīng)策略確實(shí)會(huì)產(chǎn)生不同的市場效果。

本文的啟示在于：(1)隨著社交媒體成為企業(yè)自愿信息披露的主要渠道，企業(yè)作為信息編制者，其在社交媒體披露信息時(shí)采用的策略對(duì)資本市場的影響力愈發(fā)明顯。我們的研究通過檢驗(yàn)企業(yè)社交媒體主動(dòng)回應(yīng)負(fù)面事件策略的市場反應(yīng)，加深了對(duì)企業(yè)如何主動(dòng)管理社交媒體來影響投資者預(yù)期的理解，為中國企業(yè)社交媒體回應(yīng)策略效果提供了實(shí)證經(jīng)驗(yàn)。(2)蓬勃發(fā)展的社交媒體為企業(yè)提供了自主管理信息披露的平臺(tái)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)把握主動(dòng)權(quán)，充分利用該平臺(tái)維系自身和利益相關(guān)者之間的關(guān)系，維持自身聲譽(yù)。比如，企業(yè)應(yīng)當(dāng)基于社交媒體平臺(tái)明確應(yīng)對(duì)負(fù)面事件的回應(yīng)策略及效果，從而選擇最有利的回應(yīng)策略和時(shí)機(jī)。具體而言，當(dāng)負(fù)面事件發(fā)生時(shí)，積極的回應(yīng)策略并非適用于所有企業(yè)。在社交媒體上采用沉默策略更有利于聲譽(yù)較低的企業(yè)；而聲譽(yù)高的企業(yè)則更應(yīng)當(dāng)采取積極的回應(yīng)策略，如提供正面的信息引導(dǎo)投資者情緒，或者將投資者注意力轉(zhuǎn)移至公司業(yè)務(wù)和發(fā)展等方面。(3)對(duì)于投資者而言，本文對(duì)企業(yè)應(yīng)對(duì)負(fù)面事件的回應(yīng)策略作了詳細(xì)的分類和闡述，有助于引導(dǎo)投資者理性思考企業(yè)面臨負(fù)面事件時(shí)不同回應(yīng)策略的合理性及可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果，以做出正確的決策。(4)本文的研究也可以為政府相關(guān)部門完善企業(yè)社交媒體信息披露的監(jiān)管提供參考。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)完善企業(yè)社交媒體信息披露行為的相關(guān)政策，通過對(duì)披露形式、內(nèi)容、語言策略的約束與管理來提升市場信息效率。