媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響研究
——基于Heckman兩階段模型的實(shí)證檢驗(yàn)

仲秋雁 石曉峰

（大連理工大學(xué)，大連 116024）

媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響研究
——基于Heckman兩階段模型的實(shí)證檢驗(yàn)

仲秋雁 石曉峰

（大連理工大學(xué)，大連 116024）

本文以2010～2014年滬深兩市上市公司為研究對(duì)象，采用Heckman兩階段模型研究了媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的作用機(jī)理，深入探索了不同類(lèi)型媒體監(jiān)督對(duì)融資約束的影響差異。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束可以產(chǎn)生顯著的影響，即媒體正面報(bào)道可以減輕企業(yè)的融資約束，而媒體負(fù)面報(bào)道則會(huì)加劇企業(yè)的融資約束；不同類(lèi)型的媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響存在差異，相對(duì)于紙質(zhì)媒體監(jiān)督而言，網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)融資約束的影響力更大。

融資約束 媒體監(jiān)督 媒體類(lèi)型 Heckman兩階段模型

引 言

在需求不足和去產(chǎn)能力度加大的宏觀背景下，近年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)下行壓力日益增大。由于股票投資與債務(wù) “借新還舊”對(duì)社會(huì)融資的 “擠占”程度明顯上升，在這種情況下企業(yè)資金更為緊張，融資約束可能成為企業(yè)平穩(wěn)增長(zhǎng)的 “絆馬索”，進(jìn)而拖累經(jīng)濟(jì)下行，使得經(jīng)濟(jì)陷入惡性的循環(huán)之中。此時(shí)，如何化解企業(yè)融資約束問(wèn)題已經(jīng)成為了政府和學(xué)術(shù)界迫切需要解決的問(wèn)題。但是理論界鮮有文獻(xiàn)能從媒體治理的視角出發(fā)探討企業(yè)融資約束問(wèn)題。在信息化時(shí)代的催化之下，媒體對(duì)上市公司經(jīng)營(yíng)管理決策的影響日益重要。作為資本市場(chǎng)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，提高企業(yè)業(yè)績(jī)，揭露企業(yè)財(cái)務(wù)舞弊等方面。媒體可以發(fā)揮重要的信息中介作用，F(xiàn)ang和Peress（2009）的研究已經(jīng)證實(shí)媒體的新聞報(bào)道時(shí)可以減少信息摩擦［1］，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(duì)稱的重要作用［2］?，F(xiàn)階段很多金融機(jī)構(gòu)都已經(jīng)對(duì)貸款企業(yè)的新聞報(bào)道進(jìn)行了監(jiān)控，時(shí)刻在系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)布企業(yè)的負(fù)面報(bào)道等外部信息，幫助貸款部門(mén)及時(shí)把控信貸資金風(fēng)險(xiǎn)。但是理論界還未能有文獻(xiàn)針對(duì)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響開(kāi)展研究，媒體監(jiān)督是否可以對(duì)企業(yè)融資約束產(chǎn)生影響？媒體正面報(bào)道和負(fù)面報(bào)道對(duì)融資約束的影響是否一致？紙質(zhì)媒體監(jiān)督和網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)融資約束的影響是否產(chǎn)生差異？這些問(wèn)題都值得學(xué)術(shù)界思考和探索。

1 理論分析與研究假設(shè)

媒體通過(guò)新聞報(bào)道來(lái)履行監(jiān)督職能，作為一種重要的外部治理機(jī)制發(fā)揮著一定的公司治理作用。媒體對(duì)上市公司的正面報(bào)道可以給資本市場(chǎng)傳遞出利好消息，有助于企業(yè)獲得更多的資金支持。同時(shí)，在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活中，企業(yè)和管理者越來(lái)越重視樹(shù)立良好的聲譽(yù)。良好的聲譽(yù)可以為企業(yè)獲得超額溢價(jià)，例如在產(chǎn)品市場(chǎng)中的受到廣大消費(fèi)者的追捧。例如早在2008年5月，王老吉在汶川地震中捐款1億元，各大媒體爭(zhēng)相對(duì)王老吉進(jìn)行了正面的新聞報(bào)道，國(guó)內(nèi)很多地方出現(xiàn)了“買(mǎi)光王老吉”的現(xiàn)象。金融機(jī)構(gòu)在審批企業(yè)貸款時(shí)，會(huì)綜合考慮企業(yè)聲譽(yù)情況。良好的聲譽(yù)會(huì)給企業(yè)帶來(lái)隱性的擔(dān)保，相對(duì)于聲譽(yù)較差的企業(yè)而言，金融機(jī)構(gòu)更傾向于給有著良好聲譽(yù)的企業(yè)發(fā)放貸款。因此，本文提出如下研究假設(shè)：

研究假設(shè)1：媒體正面新聞報(bào)道與上市公司融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。即媒體正面報(bào)道越多，上市公司受到融資約束的程度越低。

研究假設(shè)1a：紙質(zhì)媒體正面新聞報(bào)道與上市公司融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。即紙質(zhì)媒體正面報(bào)道越多，上市公司受到融資約束的程度越低。

研究假設(shè)1b：網(wǎng)絡(luò)媒體正面新聞報(bào)道與上市公司融資約束存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。即網(wǎng)絡(luò)媒體正面報(bào)道越多，上市公司受到融資約束的程度越低。

相對(duì)于正面新聞報(bào)道而言，負(fù)面新聞報(bào)道更容易影響社會(huì)轟動(dòng)效應(yīng)。從新聞傳播學(xué)角度來(lái)看，單一的正面報(bào)道會(huì)使得人們產(chǎn)生審美疲勞，進(jìn)而導(dǎo)致媒體的公信力遭到質(zhì)疑。媒體可以通過(guò)對(duì)上市公司的不良現(xiàn)象進(jìn)行曝光，還原事實(shí)真相和揭露企業(yè)弊病，形成強(qiáng)大的輿論壓力迫使企業(yè)改過(guò)自新。媒體對(duì)上市公司的負(fù)面新聞報(bào)道會(huì)將企業(yè)的利空信息傳遞給資本市場(chǎng)信息使用者，幫助其及時(shí)了解上市公司的最新動(dòng)態(tài)，進(jìn)一步加劇企業(yè)的融資約束困境。金融機(jī)構(gòu)在審核被負(fù)面報(bào)道企業(yè)的貸款申請(qǐng)時(shí)會(huì)更加慎重，考慮到可能存在的貸款風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)停止發(fā)放貸款或者追繳貸款。例如，在2014年11月媒體大量報(bào)道獐子島扇貝事件，事件報(bào)道之后大連本地多家銀行立刻對(duì)獐子島抽貸，證監(jiān)會(huì)也終止了獐子島公司非公開(kāi)發(fā)行股票再融資的提案。由此，本文提出如下研究假設(shè)：

研究假設(shè)2：媒體負(fù)面新聞報(bào)道與上市公司融資約束存在正負(fù)相關(guān)關(guān)系。即媒體負(fù)面報(bào)道越少，上市公司受到融資約束的程度越低。

研究假設(shè)2a：紙質(zhì)媒體負(fù)面新聞報(bào)道與上市公司融資約束存在正負(fù)相關(guān)關(guān)系。即紙質(zhì)媒體負(fù)面報(bào)道越少，上市公司受到融資約束的程度越低。

研究假設(shè)2b：網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面新聞報(bào)道與上市公司融資約束存在正負(fù)相關(guān)關(guān)系。即網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面報(bào)道越少，上市公司受到融資約束的程度越低。

隨著科技的進(jìn)步和媒體行業(yè)的發(fā)展，紙質(zhì)媒體、網(wǎng)絡(luò)媒體和廣電媒體被譽(yù)為現(xiàn)代三大媒體。由于廣電媒體的數(shù)據(jù)難以獲取，本研究主要考察紙質(zhì)媒體和網(wǎng)絡(luò)媒體。由于信息傳遞的覆蓋面、受眾面和吸引力不同，不同類(lèi)型的媒體所發(fā)揮的作用也有所差異。李培功和沈藝峰（2010）發(fā)現(xiàn)，政策導(dǎo)向型的媒體對(duì)企業(yè)曝光的影響力大于市場(chǎng)導(dǎo)向型的媒體［3］。逯東等（2015）也指出，網(wǎng)絡(luò)媒體和政策導(dǎo)向型媒體可以提高上市公司的內(nèi)部控制質(zhì)量，但是市場(chǎng)導(dǎo)向型媒體則發(fā)揮不了作用［4］。紙質(zhì)媒體曾經(jīng)是主導(dǎo)的傳媒形式，在信息化社會(huì)的背景下紙質(zhì)媒體的受眾不斷流失。隨著信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)，在2015年底我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶高達(dá)8.5億人。由于網(wǎng)絡(luò)媒體具有即時(shí)性、海量性、互動(dòng)性和多媒體性等特點(diǎn)，在信息傳播的速度、效率等方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于紙質(zhì)媒體，這使得網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)上市公司的監(jiān)督力度遠(yuǎn)大于紙質(zhì)媒體。網(wǎng)絡(luò)媒體已經(jīng)是金融機(jī)構(gòu)獲取上市公司財(cái)務(wù)信息的主要渠道和來(lái)源，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)金融機(jī)構(gòu)信貸決策的影響顯著大于紙質(zhì)媒體。此時(shí)，網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響就顯著大于紙質(zhì)媒體。因此，本文提出如下研究假設(shè)：

研究假設(shè)3：不同類(lèi)型的媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束影響存在顯著差異。相對(duì)于紙質(zhì)媒體監(jiān)督而言，網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司的融資約束程度影響力更大。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取了2010～2014年中國(guó)滬深兩市A股上市公司的年度觀測(cè)樣本為研究對(duì)象，為了確保研究結(jié)果的可靠性進(jìn)行了如下的篩選：（1）刪除被證監(jiān)會(huì)ST或*ST的上市公司；（2）刪除金融類(lèi)上市公司；（3）刪除財(cái)務(wù)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。本研究中所有涉及到的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自于Wind中國(guó)金融數(shù)據(jù)庫(kù)，公司治理數(shù)據(jù)來(lái)自于銳思金融數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，媒體監(jiān)督數(shù)據(jù)主要采集于CNKI中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù)和百度新聞。

2.2 變量選擇與定義

2.2.1 被解釋變量

融資約束：現(xiàn)階段學(xué)者們主要以公司特征變量和構(gòu)建綜合指數(shù)來(lái)計(jì)量融資約束程度。

（1）以公司特征變量識(shí)別融資約束。Fazzari等（1988）認(rèn)為股利支付水平可以有效的衡量企業(yè)受到融資約束的程度［5］，Duchin（2010）則以公司規(guī)模作為判斷企業(yè)融資約束的變量［6］。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(gè)別公司特征變量作為衡量融資約束程度的做法可能會(huì)存在一定偏誤。

（2）構(gòu)建綜合指數(shù)來(lái)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［7］，在此基礎(chǔ)上Lamont等（2001）構(gòu)建了更為全面的KZ指數(shù)來(lái)計(jì)量融資約束［8］。具體模型如下：

其中，CF是經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比值，Q為托賓Q值，Lev為資產(chǎn)負(fù)債率，Div為股利支付率，CH為現(xiàn)金持有量與總資產(chǎn)比值。

為了能更好的計(jì)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(duì)投資歐拉方程進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)構(gòu)建了WW指數(shù)［9］。具體模型如下：

其中，DDiv為支付股利的啞變量，當(dāng)企業(yè)支付股利的時(shí)候?yàn)?，否則為0；Size為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)，ISG為行業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率，SG為企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率。

然而，關(guān)于融資約束計(jì)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(gè)外生變量構(gòu)建了SA指數(shù)［10］。具體模型如下：

其中，Age為企業(yè)年齡。

Hadlock和Pierce（2010）對(duì)融資約束相關(guān)計(jì)量指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，KZ指數(shù)有效性較低，并不能合理的反映企業(yè)的融資約束程度［10］?；诖?，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(duì)WW指數(shù)和SA指數(shù)進(jìn)行了正向處理，處理后WW指數(shù)、SA指數(shù)值越大時(shí)表明企業(yè)受到融資約束程度越深。

2.2.2 解釋變量

紙質(zhì)媒體監(jiān)督MN：借鑒醋衛(wèi)華和李培功（2015）、陳克兢和李延喜（2016）的類(lèi)似做法［11，12］，本文以CNKI中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù)作為紙質(zhì)媒體數(shù)據(jù)來(lái)源，按照上市公司名稱和股票代碼進(jìn)行數(shù)據(jù)手工收集，并對(duì)新聞報(bào)道的性質(zhì)進(jìn)行判斷。同時(shí)，由于新聞報(bào)道存在一定的導(dǎo)向偏好，本文按照新聞報(bào)道的性質(zhì)進(jìn)一步將紙質(zhì)媒體監(jiān)督分為紙質(zhì)媒體正面新聞報(bào)道MNP和紙質(zhì)媒體負(fù)面行為報(bào)道MNN。紙質(zhì)媒體正面新聞報(bào)道MNP為CNKI中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù)中公司年度正面新聞報(bào)道次數(shù)加1的自然對(duì)數(shù)。紙質(zhì)媒體負(fù)面新聞報(bào)道MNN為CNKI中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù)中公司年度負(fù)面新聞報(bào)道次數(shù)加1的自然對(duì)數(shù)。

網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督 MI：借鑒羅進(jìn)輝和杜興強(qiáng)（2014）、劉鋒等（2014）換文獻(xiàn)的研究方法［13，14］，本文以 “百度新聞”作為網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督數(shù)據(jù)來(lái)源，在 “百度新聞”的高級(jí)搜索中以上市公司股票簡(jiǎn)稱為關(guān)鍵詞進(jìn)行人工搜索，并對(duì)新聞報(bào)道的性質(zhì)進(jìn)行判斷。同理，本文將網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督MI細(xì)分為網(wǎng)絡(luò)媒體正面新聞報(bào)道MIP和網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面行為報(bào)道MIN。網(wǎng)絡(luò)媒體正面新聞報(bào)道MIP為 “百度新聞”中公司年度正面新聞報(bào)道次數(shù)加1的自然對(duì)數(shù)。網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面新聞報(bào)道MIN為 “百度新聞”中公司年度負(fù)面新聞報(bào)道次數(shù)加1的自然對(duì)數(shù)。

2.2.3 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（總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)）、盈利能力（凈資產(chǎn)收益率）、現(xiàn)金流能力（經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流凈值/總資產(chǎn)）、代理成本（其他應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)）、審計(jì)機(jī)構(gòu)類(lèi)型（啞變量，審計(jì)機(jī)構(gòu)為國(guó)際四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所時(shí)為1，否則為0）、股權(quán)集中度（第一大股東持股比例）、成長(zhǎng)能力（營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率）、董事會(huì)規(guī)模（董事會(huì)總?cè)藬?shù)的自然對(duì)數(shù)）、獨(dú)立董事比例（獨(dú)立董事占董事會(huì)總?cè)藬?shù)的比率）、監(jiān)事會(huì)規(guī)模（監(jiān)事會(huì)總?cè)藬?shù)的自然對(duì)數(shù)）、年度虛擬變量和行業(yè)虛擬變量。

2.3 研究方法選擇與檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定

在公司財(cái)務(wù)領(lǐng)域的研究中，內(nèi)生性是一個(gè)不容忽視的問(wèn)題。在媒體治理研究領(lǐng)域里，學(xué)者們將一直被內(nèi)生性問(wèn)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(bào)道中存在一定的偏差，例如有選擇性的報(bào)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(jī)分布的，而是具有自選擇的特性。此時(shí)，如果采用傳統(tǒng)的OLS回歸分析得到的結(jié)論會(huì)受到較大的質(zhì)疑。Heckman（1979）提出了著名的兩步估計(jì)法［15］，由于其操作簡(jiǎn)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。

借鑒Heckman兩階段模型，為了考察紙質(zhì)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響，本文構(gòu)建如下Heckman兩階段模型：

第一階段，構(gòu)建紙質(zhì)媒體監(jiān)督的Probit估計(jì)方程，估算逆米爾斯比率IMR。具體如下：

其中，DMN為紙質(zhì)媒體監(jiān)督的二元虛擬變量，具體包括紙質(zhì)媒體正面報(bào)道二元虛擬變量DMNP和紙質(zhì)媒體負(fù)面報(bào)道二元虛擬變量DMNN。當(dāng)紙質(zhì)媒體監(jiān)督變量大于其中位數(shù)時(shí)取值為1，否則為0?？刂谱兞坑衅髽I(yè)規(guī)模Size、盈利能力ROE、資產(chǎn)負(fù)債率Lev、公司價(jià)值Value、托賓Q、成長(zhǎng)能力GA、每股收益EPS、每股股利DPS、審計(jì)意見(jiàn)AO、董事會(huì)規(guī)模BD、獨(dú)立董事比例ID、監(jiān)事會(huì)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(yàn)?zāi)Ｐ椭?。考察紙質(zhì)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響機(jī)理，本文構(gòu)建如下檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

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。MNit為i公司在t年的紙質(zhì)媒體監(jiān)督，包含紙質(zhì)媒體正面報(bào)道MNPit和紙質(zhì)媒體負(fù)面報(bào)道MNNit。

同時(shí)，為了考察網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束影響，本文構(gòu)建如下Heckman兩階段模型：

第一階段，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督的Probit估計(jì)方程，估算逆米爾斯比率IMR。具體如下：

DMI為網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督的二元虛擬變量，具體包括網(wǎng)絡(luò)媒體正面報(bào)道二元虛擬變量DMIP和網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面報(bào)道二元虛擬變量DMIN。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督變量大于其中位數(shù)時(shí)取值為1，否則為0。

第二階段，將逆米爾斯比率IMR加入檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，具體如下所示：

MIit為i公司在t年的網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督，包含網(wǎng)絡(luò)媒體正面報(bào)道MIPit和網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面報(bào)道MINit。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 紙質(zhì)媒體監(jiān)督與上市公司融資約束

表1是采用Heckman兩階段模型估計(jì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）的回歸結(jié)果，主要分析了紙質(zhì)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的作用機(jī)理。以WW指數(shù)作為融資約束代理變量的回歸結(jié)果為例，紙質(zhì)媒體正面報(bào)道MNP與融資約束在0.01的水平下顯著負(fù)相關(guān)，影響系數(shù)為－0.081，這表明紙質(zhì)媒體對(duì)上市公司的正面報(bào)道有利于緩解企業(yè)的融資約束，支持了本文的研究假設(shè)1a；紙質(zhì)媒體負(fù)面報(bào)道MNN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(shuō)明紙質(zhì)媒體對(duì)上市公司的負(fù)面報(bào)道會(huì)加劇企業(yè)的融資約束困境，本文的研究假設(shè)1b得到證實(shí)。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中，良好的社會(huì)聲譽(yù)和口碑往往會(huì)給企業(yè)帶來(lái)一種無(wú)形的擔(dān)保，金融機(jī)構(gòu)更加愿意給聲譽(yù)高和口碑好的企業(yè)發(fā)放貸款。通過(guò)比對(duì)分析發(fā)現(xiàn)，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)1，這進(jìn)一步表明本文的發(fā)現(xiàn)具有可靠性。值得注意的是，表1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(shuō)明本研究存在一定的樣本自選擇問(wèn)題。這也證實(shí)了本文采用Heckman兩階段模型的估計(jì)效果是有效的，如果采用傳統(tǒng)的OLS回歸將給檢驗(yàn)結(jié)果造成偏誤。

表1 紙質(zhì)媒體監(jiān)督影響融資約束的Heckman 第二階段回歸結(jié)果

續(xù)表

3.2 網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督與上市公司融資約束

表2是采用Heckman兩階段模型估計(jì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）的回歸結(jié)果，主要分析了網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的作用機(jī)理。以WW指數(shù)作為融資約束代理變量的回歸結(jié)果為例，網(wǎng)絡(luò)媒體正面報(bào)道MIP與融資約束在0.01的水平下顯著負(fù)相關(guān)，影響系數(shù)為－0.087，即網(wǎng)絡(luò)媒體正面報(bào)道越多時(shí)，上市公司受到的融資約束越少。這表明網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)上市公司的正面報(bào)道在減輕借貸雙方信息不對(duì)稱的同時(shí)，也可以提高上市公司的社會(huì)形象和聲譽(yù)。在這種情況下，上市公司更容易獲得金融機(jī)構(gòu)的資金支持，驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)2a；網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面報(bào)道MIN與融資約束在0.01的水平下顯著正相關(guān)，影響系數(shù)為0.177，即網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面報(bào)道越多時(shí)，上市公司融資約束程度越嚴(yán)重，本文的研究假設(shè)2b得到證實(shí)。這說(shuō)明，網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)上市公司負(fù)面新聞的曝光，揭露企業(yè)存在的利空信息，對(duì)企業(yè)聲譽(yù)產(chǎn)生了不利影響，此時(shí)金融機(jī)構(gòu)在考慮貸款時(shí)就顯得較為慎重，不利于企業(yè)獲得信貸資金。同時(shí)，本文還以SA指數(shù)作為融資約束代理變量進(jìn)行檢驗(yàn)，研究結(jié)論與上文一致。

表2 網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督影響融資約束的Heckman 第二階段回歸結(jié)果

3.3 不同類(lèi)型媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響差異

本文借鑒Chen等（2010）提出的Z統(tǒng)計(jì)量來(lái)考察不同類(lèi)型媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響差異［16］，Z統(tǒng)計(jì)量具體的公式如下 ：

考慮到本文主要是為了考察不同類(lèi)型媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束影響程度的差異，所以，在此對(duì)Chen等［16］的Z統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行了改進(jìn)，具體如下：

表3為不同類(lèi)型媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束影響差異的檢驗(yàn)結(jié)果，從表3中可以發(fā)現(xiàn)紙質(zhì)媒體監(jiān)督的影響力明顯小于網(wǎng)絡(luò)媒體。具體以WW指數(shù)作為因變量的結(jié)果為例，兩類(lèi)媒體正面報(bào)道對(duì)上市公司融資約束的影響系數(shù)差異為－0.007，在0.1的水平上顯著負(fù)相關(guān)；兩類(lèi)媒體負(fù)面報(bào)道對(duì)融資約束的影響系數(shù)差異為－0.047，在0.01的水平上顯著負(fù)相關(guān)。這意味著相對(duì)于紙質(zhì)媒體監(jiān)督而言，網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)融資約束的影響力更大，證明了本文的研究假設(shè)3。

表3 不同類(lèi)型媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束影響差異的檢驗(yàn)結(jié)果

4 研究結(jié)論

本文以2010～2014年滬深兩市5988個(gè)觀察樣本為研究對(duì)象，采用Heckman兩階段模型分析了紙質(zhì)媒體監(jiān)督和網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響效應(yīng)，檢驗(yàn)了這兩種媒體監(jiān)督對(duì)融資約束影響的差異。實(shí)證結(jié)果表明：（1）紙質(zhì)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束可以產(chǎn)生顯著的影響。具體而言，紙質(zhì)媒體正面報(bào)道與上市公司融資約束顯著負(fù)相關(guān)，即紙質(zhì)媒體正面報(bào)道的增加可以減輕企業(yè)的融資約束。紙質(zhì)媒體負(fù)面報(bào)道與上市公司融資約束顯著正相關(guān)，即紙質(zhì)媒體負(fù)面報(bào)道的增加會(huì)加劇企業(yè)的融資約束；（2）網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束可以產(chǎn)生顯著的影響，網(wǎng)絡(luò)媒體正面報(bào)道與上市公司融資約束呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)媒體負(fù)面報(bào)道與上市公司則呈顯著正相關(guān)關(guān)系。（3）不同類(lèi)型的媒體監(jiān)督對(duì)上市公司融資約束的影響存在差異。相對(duì)于紙質(zhì)媒體監(jiān)督而言，網(wǎng)絡(luò)媒體監(jiān)督對(duì)融資約束的影響力更大。

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A Study of the Impact of Media Monitoring on Financing Constraints of Listed Companies——An Empirical Test Based on Heckman Two－stage Model

Zhong Qiuyan Shi Xiaofeng
（Dalian University of Technology，Dalian 116024，China）

Using data of companies listed on Shanghai and Shenzhen stock exchanges in the period 2010－2014，we apply Heckman two－stage model to investigate the impact mechanism of media monitoring on the financing constraints of listed companies.We explore the disparities in the impact of different types of media monitoring on financing constraints.Results show that media monitoring has a significant impact on financing constraints of listed companies，in which，positive media coverage reduces company’s financing constraints while negative media coverage aggravates the company’s financing constraints.Moreover，there is a disparity in the impact of different types of media monitoring on the financing constraints of listed companies.Compared to media monitoring from newspapers，online media monitoring is more influential to the financing constraints.

financing constraints；media monitoring；media type；Heckman two－stage model

10.3969/j.issn.1004－910X.2016.12.007

F270

A

（責(zé)任編輯：王 平）

2016—07—26

國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“非常規(guī)突發(fā)事件演化分析和應(yīng)對(duì)決策的支持模型集成原理與方法”（項(xiàng)目編號(hào)：91024029）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金“制度質(zhì)量、包容性金融發(fā)展與減貧關(guān)系研究：理論與中國(guó)的實(shí)證”（項(xiàng)目編號(hào)：14YJC790020）。

仲秋雁，大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部教授，管理學(xué)博士，博士生導(dǎo)師。研究方向 ：技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。石曉峰，通訊作者，大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部博士研究生。研究方向 ：債務(wù)融資。