媒體關(guān)注、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與上市公司融資約束
——基于Heckman兩階段模型的實證檢驗

仲秋雁，石曉峰

(大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部， 遼寧 大連 116024)

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媒體關(guān)注、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與上市公司融資約束
——基于Heckman兩階段模型的實證檢驗

仲秋雁，石曉峰

(大連理工大學 管理與經(jīng)濟學部， 遼寧 大連 116024)

摘要:基于信息不對稱理論和聲譽理論，文章以2010-2014年滬深兩市5988個觀察樣本為研究對象，采用Heckman兩階段模型實證檢驗了媒體關(guān)注對上市公司融資約束的影響機理，探討了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)情況下媒體關(guān)注對融資約束的影響差異。研究結(jié)果顯示：媒體關(guān)注與上市公司融資約束呈負相關(guān)關(guān)系，媒體關(guān)注可以緩解企業(yè)的融資約束程度；正面媒體報道可以降低企業(yè)的融資約束程度，而負面媒體報道則會加劇企業(yè)的融資約束程度；媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)融資約束的影響存在差異。具體而言，相對于非國有企業(yè)而言，媒體關(guān)注對國有企業(yè)的融資約束緩解程度更大。

關(guān)鍵詞:媒體關(guān)注；融資約束；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)；Heckman兩階段模型

一、 引言

融資約束是金融學和經(jīng)濟學的重要基礎(chǔ)，學術(shù)界和實務界圍繞著融資約束領(lǐng)域開展了大量的研究和探討。Modingliani和Miller(1958)就曾提出在無摩擦的市場中，企業(yè)內(nèi)外部資金成本相等，不存在融資約束的可能[1]。但是在現(xiàn)實經(jīng)濟生活中并不存在完善的資本市場，市場中充斥著信息不對稱和代理問題等摩擦，企業(yè)往往會受到不同程度融資約束。已經(jīng)有文獻證實，在發(fā)展中國家融資約束會阻礙企業(yè)的健康發(fā)展(Stein,2003)[2]。近年來，我國經(jīng)濟下行壓力日益增大，融資約束問題已經(jīng)成為了制約經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的重要瓶頸，在這樣的宏觀背景下企業(yè)融資難的問題再度引起了全社會廣泛的關(guān)注，如何緩解企業(yè)的融資約束成為了值得深思的問題。在信息化時代的催化之下，媒體對上市公司經(jīng)營管理決策的影響日益重要。作為資本市場重要的監(jiān)督力量，媒體在公司治理中發(fā)揮著重要的作用，例如改善公司治理缺陷[3]，提高企業(yè)業(yè)績[4]，揭露企業(yè)財務舞弊[5]。媒體通過收集整理和分析加工將信息傳播給大眾，可以降低信息使用者的信息搜索成本，降低信息的不對稱程度。此時，媒體關(guān)注可以將企業(yè)的不對稱信息傳遞到信貸市場中，有利于資金供給方了解企業(yè)的經(jīng)營狀況。在這種情況下，媒體關(guān)注是否可以對企業(yè)融資約束產(chǎn)生影響？是否可以起到積極的緩解作用？不同性質(zhì)的媒體報道對融資約束的影響是否一致？在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)情況下，媒體關(guān)注對融資約束的影響是否產(chǎn)生差異？這些問題理論界并未能給出明確的答復。

文章的主要貢獻可能在于：第一，本文將媒體關(guān)注引入融資約束研究中，這為研究中國融資約束問題提供了嶄新的視角，為媒體在資本市場發(fā)揮信息中介和治理作用提供了新的證據(jù)，豐富了融資約束影響因素的相關(guān)文獻，也為政府監(jiān)管部門出臺緩解企業(yè)融資約束方針政策提供了有益的啟示；第二，構(gòu)建媒體關(guān)注影響融資約束的Heckman兩階段模型，有效地解決了傳統(tǒng)媒體治理研究中存在的內(nèi)生性問題，這為后續(xù)研究媒體關(guān)注相關(guān)研究提供了一個有效而又可靠的計量工具；第三，揭示了媒體關(guān)注影響上市公司融資約束的作用機理，并細分了不同性質(zhì)媒體報道對融資約束的影響差異。正面媒體報道發(fā)揮著“幫助之手”的作用，可以緩解企業(yè)的融資約束程度。而負面報道發(fā)揮著“懲罰之手”的作用，會加劇企業(yè)融資約束的程度；第四，探討了媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響差異，揭示了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)發(fā)揮的調(diào)節(jié)效應，提醒后續(xù)研究必須要重視企業(yè)產(chǎn)權(quán)問題在融資約束中的重要性。

二、 文獻綜述

現(xiàn)階段學術(shù)界主要從以下三個方面探討融資約束的影響因素：第一，公司特征因素。Hoshi等(1991)對日本企業(yè)集團和獨立公司作對比發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)代企業(yè)集團的融資約束較低[6]，Deloof(1998)的后續(xù)研究也發(fā)現(xiàn)集團公司比獨立公司面臨的融資約束更低[7]。邵軍和劉志遠(2008)研究指出，企業(yè)集團通過內(nèi)部資本配置，能夠放松成員企業(yè)所面臨的融資約束[8]。王家庭和趙亮(2010)指出資本充足率越高、盈利能力越差的上市公司，其受到的融資約束程度越大[9]81。第二，公司治理因素。張純和呂偉(2007)指出，機構(gòu)投資者的參與能顯著降低民營企業(yè)的信息不對稱程度，減少其所面臨的融資約束[10]。朱凱和陳信元(2009)則發(fā)現(xiàn)信息披露質(zhì)量較高的企業(yè)往往受到融資約束程度較低[11]。Khwaja和Mian(2005)認為政治關(guān)聯(lián)可以帶來“政治租金”，可以有效地緩解融資約束[[12]，Cull等(2015)的研究結(jié)論支持上述論斷[13]。盛丹和王永進(2014)也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的雙邊關(guān)系和多邊關(guān)系均能有效地緩解中國企業(yè)的融資約束[14]。第三，金融環(huán)境因素。Rajan和Zingales(1998)、Love(2003)研究發(fā)現(xiàn)發(fā)達的金融市場可以降低企業(yè)的融資約束[15-16]，Laeven(2003)則發(fā)現(xiàn)金融自由化可以緩解企業(yè)的融資約束[17]。魏志華等(2014)認為，良好的金融生態(tài)環(huán)境有助于緩解中小企業(yè)與民營企業(yè)的“融資難”問題，增進金融資源配置效率[18]。姚耀軍和董鋼鋒(2014)通過實證發(fā)現(xiàn)，中小銀行發(fā)展可以有效地緩解中小企業(yè)的融資約束問題[19]。同時，也有部分文獻嘗試從媒體視角出發(fā)，考察媒體對融資成本的影響：Kothari等(2009)發(fā)現(xiàn)負面新聞的報道會導致企業(yè)資本成本和收益波動增加，正面新聞則降低資本成本[20]；林晚發(fā)等(2014)研究發(fā)現(xiàn)，媒體監(jiān)督可以有效地降低企業(yè)的債務融資成本[21]；盧文彬等(2014)指出，媒體報道有助于降低公司權(quán)益資本成本[22]66。從上述的研究成果中可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻鮮有能從媒體治理的視角出發(fā)探討企業(yè)融資約束問題，這主要是因為媒體治理領(lǐng)域的相關(guān)研究也是近年才開辟出來，出現(xiàn)存在研究空白的問題也無可厚非。

三、 理論分析與研究假設(shè)

媒體關(guān)注作為一個重要的治理機制，在一定程度上是對制度缺失的有益的補充。媒體關(guān)注可以通過信息傳播和聲譽等途徑來影響企業(yè)融資約束，主要可以從信息不對稱理論和聲譽理論來論述：一方面，由于信息不對稱的存在，銀行等金融機構(gòu)并不能完全地掌握企業(yè)真實信息。Fang和Peress(2009)的研究已經(jīng)證實媒體的新聞報道有時可以減少信息摩擦[23]，Tetlock(2010)也發(fā)現(xiàn)媒體在減輕企業(yè)與投資者之間信息不對稱的重要作用[24]。媒體通過自身的信息傳播職能，通過專業(yè)的渠道和手段收集、整理企業(yè)相關(guān)信息，并通過媒介進行信息傳播。這在無形中就幫助銀行等金融機構(gòu)更好地了解上市公司的真實生產(chǎn)經(jīng)營現(xiàn)狀，提高了上市公司的信息透明度，降低了上市公司和債權(quán)人之間的信息不對稱程度，有利于幫助企業(yè)緩解融資約束。媒體對上市公司的正面報道可以給資本市場傳遞出利好消息，有助于企業(yè)獲得更多的資金支持；相反，如果媒體大量報道上市公司的負面新聞，這會給資本市場傳遞利空消息，進一步加劇企業(yè)的融資約束困境。金融機構(gòu)在審核這類企業(yè)的貸款申請時會更加慎重，考慮到可能存在的貸款風險，會停止發(fā)放貸款或者追繳貸款。2014年11月媒體大量報道獐子島扇貝事件，在事件報道之后大連本地多家銀行立刻對獐子島抽貸；另一方面，在現(xiàn)代經(jīng)濟生活中，企業(yè)和管理者越來越重視樹立良好的聲譽。良好的聲譽可以為企業(yè)帶來意想不到的溢價，在產(chǎn)品市場中受到廣大消費者的追捧。例如2008年5月王老吉在汶川地震中捐款一億元，各大媒體爭相對王老吉進行了正面的新聞報道，國內(nèi)很多地方出現(xiàn)了“買光王老吉”的現(xiàn)象。金融機構(gòu)在審批企業(yè)貸款時，會綜合考慮企業(yè)聲譽情況。良好的聲譽會給企業(yè)帶來隱性的擔保，相對于聲譽較差的企業(yè)而言，金融機構(gòu)更傾向于給有著良好聲譽的企業(yè)發(fā)放貸款?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

假設(shè)1：媒體關(guān)注程度與上市公司融資約束存在負相關(guān)關(guān)系。即媒體關(guān)注程度越高，上市公司的融資約束程度越低。

假設(shè)2：媒體正面報道與上市公司融資約束存在負相關(guān)關(guān)系。即媒體正面報道越多，上市公司的融資約束程度越低。

假設(shè)3：媒體負面報道與上市公司融資約束存在正相關(guān)關(guān)系。即媒體負面報道越多，上市公司的融資約束程度越高。

傳統(tǒng)觀念認為，由于產(chǎn)權(quán)的關(guān)系國有企業(yè)往往能獲得更多的銀行貸款，而非國有企業(yè)會受到融資約束。隨著我國金融市場建設(shè)的不斷完善，金融業(yè)競爭日益市場化，企業(yè)的融資渠道也日益增多。為了保證自身的經(jīng)濟收益，金融機構(gòu)在發(fā)放貸款時會考慮現(xiàn)有的壞賬率和不良貸款率，這就使得國有企業(yè)的貸款支持力度所有減弱。王家庭和趙亮(2010)就發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)相對于非國有企業(yè)受到的融資約束程度更大[12]77。相對于非國有企業(yè)而言，國有企業(yè)的公司治理水平往往較低，這就使得國有企業(yè)的信息不對稱問題更加嚴重。在這種情況下，媒體關(guān)注可以提高國有企業(yè)的信息透明度，為金融機構(gòu)提供真實可靠的經(jīng)營信息，有利于緩解國有企業(yè)的融資約束。國有企業(yè)正面的新聞報道，可以幫助國有企業(yè)在地方上形成更好的企業(yè)形象和社會口碑，這就使得本地金融機構(gòu)發(fā)放貸款時會青睞投資風險較低的國有企業(yè)。然而負面新聞報道對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司的影響并不存在差異。金融機構(gòu)并不會因為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同而忽視這些負面新聞帶來的隱性風險和不利影響?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)4：媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響存在差異。相對于非國有上市公司而言，媒體關(guān)注對國有上市公司的融資約束程度緩解力度更大。

假設(shè)5：媒體正面報道對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響存在差異。相對于非國有上市公司而言，媒體正面報道對國有上市公司的融資約束程度緩解力度更大。

假設(shè)6：媒體負面報道對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響不存在差異。

四、 實證設(shè)計

(一) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取了2010-2014年中國滬深兩市A股上市公司的年度觀測樣本為研究對象，為了確保研究結(jié)果的可靠性進行了如下的篩選：第一，刪除被證監(jiān)會ST或*ST的上市公司；第二，刪除金融類上市公司；第三，刪除財務數(shù)據(jù)、公司治理數(shù)據(jù)缺失的上市公司。最終本文的樣本為5988家上市公司。本文中所涉及的財務數(shù)據(jù)均來自于Wind中國金融數(shù)據(jù)庫，公司治理數(shù)據(jù)來自于銳思金融數(shù)據(jù)庫，媒體關(guān)注數(shù)據(jù)來自于CNKI中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫。

(二) 變量定義

1.被解釋變量。融資約束：現(xiàn)階段學者們主要以公司特征變量和構(gòu)建綜合指數(shù)兩種方法計量融資約束程度。一方面，以公司特征變量識別融資約束。Fazzari等(1988)認為股利支付水平可以有效地衡量企業(yè)受到融資約束的程度[25]，Almedia等(2004)、Duchin(2010)則以公司規(guī)模作為判斷企業(yè)融資約束的變量[26-27]，F(xiàn)ee等(2009)綜合使用公司規(guī)模和公司年齡作為融資約束的判斷標準[28]。由于公司特征變量之間存在著一定的內(nèi)生性，所以僅以個別公司特征變量作為衡量融資約束程度的做法可能會存在一定的偏誤。另一方面，構(gòu)建綜合指數(shù)來衡量融資約束。Kaplan和Zingales(1997)最早采用有序Logit回歸研究企業(yè)融資約束程度[29]，在此基礎(chǔ)上Lamont等(2001)構(gòu)建了更為全面的KZ指數(shù)來計量融資約束[30]，具體模型如下：

KZit=-1.002×CFit+0.283×Qit+3.139×Levit-39.368×Divit-1.315×CHit

(1)

其中，CF是經(jīng)營現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比值，Q為托賓Q值，Lev為資產(chǎn)負債率，Div為股利支付率，CH為現(xiàn)金持有量與總資產(chǎn)比值。然而，Hadlock和Pierce(2010)的研究發(fā)現(xiàn)KZ指數(shù)有效性較低，并不能合理地反映企業(yè)的融資約束程度[31]1938。

為了能更好地計量企業(yè)的融資約束程度，Whited和Wu(2006)采用系統(tǒng)廣義矩GMM對投資歐拉方程進行了參數(shù)估計構(gòu)建了WW指數(shù)[32]，具體模型如下：

WWit=-0.091×CFit-0.062DDivit-0.021×Levit-0.044×Sizeit+0.102×ISGit-0.035×SGit

(2)

其中，DDiv為支付股利的啞變量，當企業(yè)支付股利的時候為1，否則為0；Size為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)，ISG為行業(yè)營業(yè)收入增長率，SG為企業(yè)營業(yè)收入增長率。該方法受到了Lin等(2011)、Panousi和Papanikolaou(2012)、鄧可斌和曾海艦(2014)等的廣泛使用[33-35]。

然而，關(guān)于融資約束計量的探索并未結(jié)束。Hadlock和Pierce(2009)采用企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年限這兩個外生變量構(gòu)建了SA指數(shù)[31]1929，具體模型如下：

(3)

其中，Age為企業(yè)年齡。該方法也得到了鞠曉生等(2013)、Khatami等(2015)、Law和Mills(2015)等學者的推崇[36-38]。

基于此，本文選用WW指數(shù)和SA指數(shù)作為融資約束的代理變量。為了便于理解，本文對WW指數(shù)和SA指數(shù)進行了正向處理，處理后WW指數(shù)、SA指數(shù)值越大時表明企業(yè)受到融資約束程度越深。

2.解釋變量。媒體關(guān)注：報紙和網(wǎng)絡是現(xiàn)階段學術(shù)界收集媒體關(guān)注數(shù)據(jù)的兩個主要來源，戴亦一等(2015)、醋衛(wèi)華和李培功(2015)采用CNKI中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫收集報紙報道信息[39-40]，羅進輝和杜興強(2014)、逯東等(2015)采用“百度新聞搜索引擎”收集網(wǎng)絡媒體報道信息[41-42]。網(wǎng)絡媒體新聞報道存在大量的轉(zhuǎn)載現(xiàn)象，而且部分新聞報道存在不實的問題，本文采用的是通過CNKI中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫人工收集數(shù)據(jù)。媒體關(guān)注變量MC主要有媒體關(guān)注程度MCD、媒體正面報道MCP和媒體負面報道MCN。媒體關(guān)注程度MCD是上市公司新聞報道次數(shù)加1的自然對數(shù)，媒體正面報道MCP是上市公司正面新聞報道次數(shù)加1的自然對數(shù)，媒體負面報道MCN上市公司負面新聞報道次數(shù)加1的自然對數(shù)。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)：按照上市公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文設(shè)計了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)啞變量PR，當企業(yè)為國有產(chǎn)權(quán)的時為1，否則為0。同時，還設(shè)計了媒體關(guān)注與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交叉項MC×PR，主要是為了考察不同媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響差異。

3.控制變量。借鑒現(xiàn)有融資約束相關(guān)研究，本文選取了企業(yè)規(guī)模、盈利能力、現(xiàn)金流能力、代理成本、審計機構(gòu)類型、股權(quán)集中度、成長能力、董事會規(guī)模、獨立董事比例、監(jiān)事會規(guī)模、年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量。具體變量定義如表1所示。

表1　變量定義與計量

(三) 研究方法選擇與檢驗模型設(shè)定

在公司財務領(lǐng)域的研究中，內(nèi)生性是一個不容忽視的問題。在媒體治理研究領(lǐng)域里，學者們將一直被內(nèi)生性問題所困擾。由于媒體具有逐利的本質(zhì)，這就使得媒體在新聞報道中存在一定的偏差，例如有選擇性地報道一些能吸引大眾眼球的新聞。在這種情況下，所獲取的研究樣本并非隨機分布的，而是具有自選擇的特性。此時，如果采用傳統(tǒng)的OLS回歸分析得到的結(jié)論會受到較大的質(zhì)疑。Heckman(1979)提出了著名的兩步估計法[43]，由于其操作簡單并且不依賴正態(tài)性假設(shè)，逐漸成為了解決樣本選擇性偏差最流行的方法，Keckman也因此獲得了2000年的諾貝爾經(jīng)濟學獎。本文構(gòu)建如下Heckman二階段模型：

第一階段，構(gòu)建媒體關(guān)注的Probit估計方程，估算逆米爾斯比率IMR。具體模型如下：

DMCit=α0+α1Sizeit+α2ROEit+α3Levit+α4Valueit+α5Qit+α6GAit+α7EPSit+α8DPSit

+α9AOit+α10BDit+α11IDit+α12BSit+α13ECit+α14Yearit+α15Industryit+ε

(4)

其中，DMC為媒體關(guān)注的二元虛擬變量，當媒體關(guān)注變量大于其中位數(shù)時取值為1，否則為0。控制變量有企業(yè)規(guī)模Size、盈利能力ROE、資產(chǎn)負債率Lev、公司價值Value、托賓Q、成長能力GA、每股收益EPS、每股股利DPS、審計意見AO、董事會規(guī)模BD、獨立董事比例ID、監(jiān)事會規(guī)模BS、股權(quán)集中度EC、年度虛擬變量Year和行業(yè)虛擬變量Industry。

第二階段，將逆米爾斯比率IMR作為控制變量加入具體的檢驗模型中?？疾烀襟w關(guān)注對上市公司融資約束的影響機理，本文構(gòu)建如下檢驗模型：

FCit=β0+β1MCit+β2Sizeit+β3ROEit+β4CFit+β5ACit+β6BIG4it+β7ECit+β8GAit

+β9BDit+β10IDit+β11BSit+β12IMRit+β13Yearit+β14Industryit+σ

(5)

其中，F(xiàn)Cit為i公司在t年的所受到融資約束程度，分別包含WW指數(shù)WWit和SA指數(shù)SAit。MCit為i公司在t年的所受到媒體關(guān)注，分別包含媒體關(guān)注程度MCDit、媒體正面報道MCPit和媒體負面報道MCNit。

同時，為了考察媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響差異，本文還構(gòu)建了如下檢驗模型：

FCit=χ0+χ1MC+χ2MCit×PRit+χ3PRit+χ4Sizeit+χ5ROEit+χ6CFit+χ7ACit+χ8BIG4it

+χ9ECit+χ10GAit+χ11BDit+χ12IDit+χ13BSit+χ14IMRit+χ15Yearit+χ16Industryit+ζ

(6)

其中，MCit×PRit為媒體關(guān)注和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交叉項，PRit為i公司在t年的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。

五、 實證結(jié)果與分析

(一) 描述性統(tǒng)計分析

表2　變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

從表2描述性統(tǒng)計的結(jié)果可知，媒體關(guān)注程度MCD的平均值為1.664，媒體正面報道MCP的平均值為0.731，媒體負面報道MCN的平均值為0.189。由于媒體關(guān)注變量是媒體報道次數(shù)加1的自然對數(shù)，所以需要對媒體關(guān)注原始數(shù)據(jù)進行分析才可以知道現(xiàn)實經(jīng)濟生活中媒體關(guān)注情況。通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)在我國平均每家上市公司每年在報紙上被新聞報道次數(shù)為14.212次，正面新聞報道的次數(shù)為3.166，而負面新聞報道的次數(shù)僅為1.360。同時，為了保證本文主要變量之間不存在多重共線性問題，本文還進行了Pearson相關(guān)系性檢驗和Spearman相關(guān)性檢驗。檢驗結(jié)果顯示，三個媒體關(guān)注變量存在著一定的多重共線性問題，但是由于這三個變量在回歸時都是依次放入模型中，并不會一次出現(xiàn)在回歸中，所以不會對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響。另外，SA指數(shù)與企業(yè)規(guī)模Size存在多重共線性，主要是由于SA指數(shù)計量模型中存在兩個與企業(yè)規(guī)模相關(guān)的變量。為了避免多重共線性問題，在以SA指數(shù)作為融資約束代理變量回歸時，模型的解釋變量不包含企業(yè)規(guī)模Size。限于篇幅，本文未列示相關(guān)性檢驗結(jié)果。

(二) 單因素分析

表3為單因素分析的結(jié)果，主要檢驗了不同媒體關(guān)注樣本組的融資約束差異。在分組方面，本文主要以媒體關(guān)注變量的平均值作為分組的標準。以媒體關(guān)注程度WCD為例，高于媒體關(guān)注程度平均值的樣本納入高WCD樣本組，而低于平均值的樣本則歸為低WCD樣本組，其他兩個媒體關(guān)注變量同理類推。從表中A欄的檢驗結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，高WCD樣本組受到的融資約束程度分別低于WCD樣本組0.028和1.359，這種差異的T檢驗在0.01的水平上顯著。兩組樣本融資約束中位數(shù)差額分別為-0.109和-1.158，Wilcoxon秩和檢驗在0.01的水平上顯著。這在一定程度上說明受到媒體關(guān)注程度越高，企業(yè)的融資約束程度越低，基本證實了研究假設(shè)1；B欄的檢驗結(jié)果顯示，受到媒體正面報道較多，企業(yè)受到融資約束較小，均值T檢驗、中位數(shù)Wilcoxon秩和檢驗均在0.01的水平上顯著，基本支持本文研究假設(shè)2；C欄的檢驗結(jié)果顯示，受到媒體負面報道較多的企業(yè)會受到更多的融資約束，單因素檢驗的結(jié)果至少在0.05的水平上顯著，這在一定程度上證實了研究假設(shè)3。

表3　單因素分析結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著，雙尾檢驗。

(三) 媒體關(guān)注影響融資約束的回歸分析

表4是采用Heckman兩階段模型估計檢驗模型(5)的回歸結(jié)果，主要分析了媒體關(guān)注對融資約束的影響機理。以WW指數(shù)作為融資約束代理變量的回歸結(jié)果為例，媒體關(guān)注程度MCD與融資約束在0.01的水平上顯著負相關(guān)，影響系數(shù)為-0.06，由此可知受到媒體關(guān)注程度越高的企業(yè)融資約束程度越低，證明了本文的研究假設(shè)1；媒體正面報道MCP與融資約束在0.01的水平下顯著負相關(guān)，影響系數(shù)為-0.081，這表明媒體對上市公司的正面報道有利于緩解企業(yè)的融資約束，正面媒體報道可以發(fā)揮“幫助之手”的作用，支持了本文的研究假設(shè)2；媒體負面報道MCN與融資約束在0.01的水平下顯著正相關(guān)，影響系數(shù)為0.13，這說明媒體對上市公司的負面報道會加劇企業(yè)的融資約束困境，負面媒體報道可以發(fā)揮“懲罰之手”的作用，本文的研究假設(shè)3得到證實。在現(xiàn)實經(jīng)濟生活中，良好的社會聲譽和口碑往往會給企業(yè)帶來一種無形的擔保，金融機構(gòu)更加愿意給聲譽高和口碑好的企業(yè)發(fā)放貸款。值得注意的是，表4中所有的回歸分析的逆米爾斯比率IMR的回歸系數(shù)均顯著為正，這說明本文存在一定的樣本自選擇問題。這也證實了本文采用Heckman兩階段模型的估計效果是有效的，如果采用傳統(tǒng)的OLS回歸將給檢驗結(jié)果造成偏誤。同樣，以SA指數(shù)作為融資約束代理變量的回歸結(jié)果完全支持本文的研究假設(shè)，這進一步表明本文的發(fā)現(xiàn)具有可靠性。

表4　媒體關(guān)注影響融資約束的Heckman第二階段回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著；括號內(nèi)為t值；為節(jié)約篇幅，本文未列示第一階段Probit模型的估計結(jié)果，有興趣的讀者可來函索??；以SA指數(shù)作為因變量回歸時，由于SA指數(shù)與企業(yè)規(guī)模Size存在較強的共線性問題，所以回歸時將其剔除。

控制變量方面，研究結(jié)果表明企業(yè)規(guī)模、盈利能力、現(xiàn)金流能力和成長能力均與融資約束呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，這說明規(guī)模較大，盈利能力、現(xiàn)金流能力和成長能力越強的上市公司受到的融資約束程度較??；代理成本與融資約束呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這表明較高的代理成本會對企業(yè)融資產(chǎn)生不利影響；會計師事務所類型與融資約束呈顯著負相關(guān)關(guān)系，這表明聘用四大會計師事務所的企業(yè)受到的融資約束程度較小；股權(quán)集中度與融資約束呈顯著負相關(guān)關(guān)系，即較高的股權(quán)集中度可以幫助企業(yè)緩解融資約束；另外，董事會規(guī)模、獨立董事比例和監(jiān)事會規(guī)模等公司治理因素對融資約束的影響并不顯著。

(四) 媒體關(guān)注、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與融資約束的回歸分析

表5是采用Heckman兩階段模型估計檢驗模型(6)的回歸結(jié)果，主要考察了媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)融資約束的影響差異。以WW指數(shù)作為融資約束代理變量的回歸結(jié)果為例，媒體關(guān)注程度MCD和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交叉項(MC×PR)與融資約束在0.05水平上顯著負相關(guān)，影響系數(shù)為-0.045。此時，當企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為非國有時，媒體關(guān)注對此類上市公司融資約束的影響效應為-0.027。而當企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國有時，媒體關(guān)注對此類上市公司融資約束的影響效應為-0.072(-0.027-0.045)。由此可知，媒體關(guān)注對國有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司的融資約束的影響更大，本文的研究假設(shè)4得到驗證。同理，媒體正面報道MCP和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)交叉項與融資約束也在0.05水平上顯著負相關(guān)，這可以說明相對于非國有上市公司而言，媒體正面報道對國有上市公司的緩解作用更大，證明了本文的研究假設(shè)5。而媒體負面報道MCN與融資約束的回歸結(jié)果并不顯著，t值僅為1.583。這表明媒體負面報道對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響差異不具有統(tǒng)計學顯著性，論證了本文的研究假設(shè)6。同時，本文還以SA指數(shù)作為融資約束代理變量進行了檢驗，研究結(jié)論與上文一致。

表5　媒體關(guān)注、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與融資約束的Heckman第二階段回歸結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著；括號內(nèi)為t值；為節(jié)約篇幅，本文未列示第一階段Probit模型的估計結(jié)果，有興趣的讀者可來函索??；以SA指數(shù)作為因變量回歸時，由于SA指數(shù)與企業(yè)規(guī)模Size存在較強的共線性問題，所以回歸時將其剔除。

(五) 穩(wěn)健性檢驗

本文主要采取以下三種穩(wěn)健性檢驗方法：第一，選取其他媒體關(guān)注計量方法。借助CNKI中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫，以《中國證券報》、《證券日報》、《證券時報》、《上海證券報》、《21世紀經(jīng)濟報道》、《中國經(jīng)營報》、《經(jīng)濟觀察報》、《財經(jīng)時報》這八大財經(jīng)類報紙作為媒體關(guān)注數(shù)據(jù)收集的來源，對上市公司的新聞報道進行收集歸納。上述八大財經(jīng)報紙是現(xiàn)階段中國覆蓋面最廣的財經(jīng)報紙，有著廣泛的讀者和較大的影響力。該方法受到了盧文彬等(2014)、才國偉等(2015)等學者們的推崇[22]68[44]。本文采用上述方法重新計量媒體關(guān)注變量，經(jīng)過再次回歸后發(fā)現(xiàn)本文結(jié)論未發(fā)生變化；第二，采用KZ指數(shù)作為融資約束的代理變量。為了確保融資約束衡量的合理性，本文還采用KZ指數(shù)來衡量融資約束，并以此作為因變量進行重新回歸，回歸結(jié)果與本文一致；第三，刪除媒體關(guān)注數(shù)據(jù)中的噪音。在收集媒體關(guān)注數(shù)據(jù)時，可能存在某家上市公司并未有媒體報道的情況，此時媒體關(guān)注變量為0，這種截尾問題可能會對本文的結(jié)論產(chǎn)生影響。本文刪除媒體關(guān)注變量為0的樣本后重新檢驗，研究結(jié)論整體未發(fā)生改變。

六、 結(jié)論、啟示與展望

媒體治理作用在現(xiàn)代經(jīng)濟生活中的作用日益顯著，作為一個重要的非制度機制，媒體對企業(yè)重要的財務決策有著不可忽視的影響。學術(shù)界已經(jīng)有大量的文獻從公司特征層面、公司治理層面和金融環(huán)境層面研究了影響企業(yè)融資約束的因素，鮮有文獻能從媒體關(guān)注這一獨特的視角出發(fā)考察其對融資約束的影響。本文以2010-2014年滬深兩市5988個觀察樣本為研究對象，采用Heckman兩階段估計，實證分析了媒體關(guān)注對上市公司融資約束的影響機理，細分了不同媒體報道性質(zhì)的影響效果，并探索了媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)融資約束的影響差異。實證研究發(fā)現(xiàn)：第一，媒體關(guān)注與上市公司融資約束存在顯著的負相關(guān)關(guān)系。上市公司受到的媒體關(guān)注越多，其受到的融資約束程度越低；第二，不同報道性質(zhì)的媒體關(guān)注對上市公司融資約束產(chǎn)生不同的影響，正面媒體報道可以降低企業(yè)的融資約束程度，負面媒體報道卻會增加企業(yè)的融資約束程度；第三，媒體關(guān)注對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響存在差異。相對于國有企業(yè)而言，媒體關(guān)注對非國有企業(yè)的融資約束緩解程度更大。同時，媒體正面報道對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響存在差異。相對于非國有上市公司而言，媒體正面報道對國有上市公司的融資約束程度緩解力度更大。然而媒體負面報道對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上市公司融資約束的影響并不存在差異。

本文結(jié)論主要帶來以下四點政策啟示：第一，媒體作為一個重要的非正式制度因素，在緩解上市公司融資約束問題時可以發(fā)揮重要的作用。相關(guān)監(jiān)管部門應該積極引導媒體進行真實新聞報道，鼓勵媒體行使監(jiān)督職能，使得社會大眾可以獲得真實的信息；第二，媒體應該加強行業(yè)自律，避免報道假新聞和未經(jīng)核實的新聞，避免因為“媒體俘獲”而報道失實的新聞；第三，銀行、基金、投行等信貸資金的供給方在融資方案審核時，應該對該融資企業(yè)的媒體報道情況進行收集，大力支持有著正面新聞報道的融資企業(yè)，而對有著負面行為的融資企業(yè)應該謹慎對待；第四，上市公司應該重視媒體對公司的新聞報道，積極面對媒體的行為報道，向外界努力營造良好的社會形象，以便于企業(yè)的融資時獲得額外的“溢價”。

本文主要探討了媒體關(guān)注對上市公司融資約束的影響，發(fā)現(xiàn)不同報道性質(zhì)的媒體關(guān)注會對企業(yè)融資約束產(chǎn)生不同的影響，取得了一定的成果。但是本文仍存在以下三點不足，有待后續(xù)研究的深入：第一，本文中的媒體數(shù)據(jù)主要來自于報紙、百度新聞等傳統(tǒng)媒體，并未能將微博、微信等新媒體的數(shù)據(jù)納入研究框架中。新媒體在新聞傳播的及時性和自由度有著傳統(tǒng)媒體所不能及的優(yōu)勢，后續(xù)研究可以深入探討新媒體對企業(yè)融資約束的影響，并對比傳統(tǒng)媒體和新媒體在緩解融資約束作用中的差異；第二，本文僅探討了媒體關(guān)注對上市公司融資約束的影響，并未考察媒體關(guān)注對融資成本、融資結(jié)構(gòu)和融資規(guī)模的影響。未來研究可以系統(tǒng)研究媒體關(guān)注對企業(yè)的融資決策的作用機理，尋找媒體關(guān)注影響融資決策的作用路徑；第三，本文僅從微觀層面視角探討了上市公司融資約束，而未能將信貸市場發(fā)展水平考慮在內(nèi)。信貸市場發(fā)展水平會對信貸資金的配置產(chǎn)生重要的影響，后續(xù)研究可以從宏觀層面出發(fā)，探討信貸市場發(fā)展水平對企業(yè)融資約束的影響機理。

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(責任編輯傅凌燕)

收稿日期:2016-04-18

基金項目:國家自然科學基金重點項目“非常規(guī)突發(fā)事件演化分析和應對決策的支持模型集成原理與方法”(91024029)；教育部人文社會科學研究青年基金項目“制度環(huán)境對金融包容發(fā)展的影響：理論探索與中國的實證”(14YJC790020)

作者簡介:仲秋雁,女,教授,管理學博士,主要從事應急管理研究;石曉峰,男,博士研究生，主要從事債務融資與媒體治理研究。

中圖分類號:F234.4

文獻標識碼:A

文章編號:1000-2154(2016)08-0087-11

Media Coverage, Ownership Nature and Financing Constraints of Listed Companies—An Empirical Test Based on Heckman Two-stage Model

ZHONG Qiu-yan, SHI Xiao-feng

(FacultyofManagementandEconomics,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024,China)

Abstract:Based on the theories of asymmetric information and reputation, The paper use 5988 sample data of firms listed in Shenzhen and Shanghai stock exchanges in the period 2010-2014 and apply Heckman two-stage model to empirically test the impact mechanism of media coverage on financing constraints of listed companies. We explore the impact of media coverage on the financing constraints of the listed companies in the case of different ownership natures. The results show that, media coverage and financing constraints of listed companies are negatively related. Media coverage can ease the level of financing constraints of a listed company. Furthermore, favorable media coverage is negatively related to financing constraints, while unfavorable media coverage is positively associated with the financing constraints. Media coverage has a different impact on financing constraints of listed firms with different nature of ownership. Specifically, with respect to non-state-owned enterprises, the impact of media coverage on easing financing constraints is more apparent on state-owned enterprises.

Key words:media coverage; financing constraints; ownership nature; Heckman two-stage model