股價崩盤風險與線上投資者關系管理
——基于危機公關的視角

楊 丹胡 可朱 松林豐儀

一、引言

近年來，股價崩盤在我國資本市場乃至全球資本市場屢見不鮮，嚴重損害了廣大投資者的信心，并導致股東財富急劇縮水，造成金融市場的波動(Chen等,2001[1])。針對股價崩盤的相關研究成為學術界的熱門話題?，F(xiàn)有文獻針對股價崩盤風險的影響因素形成了較多的探討，如管理層職業(yè)私利(Li和Myers,2006[2];Hutton等,2009[3])、稅收規(guī)避(Kim等,2011[4])、會計穩(wěn)健性(Kim和Zhang,2016[5])、CEO過度自信(Kim等,2016[6])、大股東持股比例(王化成等,2015[7])、機構投資者穩(wěn)定性(Callen和Fang,2013[8])、收購保護(Bhargava等,2017[9])、媒體報道(羅進輝和杜興強,2014[10])以及投資者信息能力(丁慧等,2018[11])等。然而針對股價崩盤風險的經(jīng)濟后果的研究較為匱乏(喻靈,2017[12])。股價崩盤風險作為一種外顯的不確定性和損失可能性，背后隱藏的是企業(yè)某些信息，無論這些信息是來自經(jīng)營層面還是治理層面，它們的綜合作用導致了股價崩盤風險。那么，股價崩盤風險本身便成為承載信息的信號，應具有信號效應，從而產生可預期的經(jīng)濟后果。而這其中，與投資者相關的經(jīng)濟后果最為直接。

本研究落腳于股價崩盤風險的經(jīng)濟后果，具體而言，本研究試圖考察企業(yè)股價崩盤風險是否會影響其后續(xù)線上投資者關系管理。之所以選擇線上投資者關系管理，原因如下。首先，投資者是資本市場上最為關心股價崩盤風險的群體，直接決定著企業(yè)的融資環(huán)境與價值計量(Bushee和Miller,2012[13])。在一項對CEO的面訪中發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)CEO表明投資者愿意與公司管理層互動并期望得到及時回復，以提升自己在公司遇到挫折或財務困境時持有股票的信心，與公司共同渡過難關(Chandler和Constance,2014[14])。同時，良好的投資者關系管理也有助于吸引潛在投資者(馬連福等,2011[15])。其次，隨著信息技術的發(fā)展，投資者獲取信息的渠道和形式發(fā)生巨大變化，線上投資者關系管理成為必然。例如，投資者會通過企業(yè)網(wǎng)站和“上證e平臺”等線上路徑搜索信息并進行互動(權小鋒等,2016[16];丁慧等,2018[11])。因此，線上投資者關系管理作為信息時代的產物，必然會成為未來投資者關系管理的主流元素。

本文以2009—2017年我國A股上市公司為樣本，利用公司通過線上與投資者進行互動的效率衡量其線上投資者關系管理水平，并實證檢驗了股價崩盤風險對公司后續(xù)線上投資者關系管理水平的影響。研究結果表明，股價崩盤風險與線上投資者關系管理呈顯著正相關關系，即當上市公司的股價崩盤風險越高時，其后續(xù)在線上進行投資者關系管理越積極。一系列穩(wěn)健性檢驗支持這一主要結論。進一步研究發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風險對于線上投資者關系管理的提升效應在信息透明程度較低的公司中更加顯著；同時，上述提升效應在擁有較多從事過金融和會計相關工作的高管的公司中也更加顯著，但主要表現(xiàn)在線上問答回復率的提升效應。

本文對已有研究的邊際貢獻包括以下三方面。第一，豐富了股價崩盤風險經(jīng)濟后果的文獻。與前述現(xiàn)有針對股價崩盤風險影響因素的研究不同，本文聚焦股價崩盤風險的高低是否會對企業(yè)后續(xù)線上投資者關系管理水平產生影響。研究結論證實了股價崩盤風險具有信號效應，其可預測企業(yè)后續(xù)在線上投資者關系管理水平的改進，并反映了測算股價崩盤風險在公司治理角度的意義。第二，拓展了投資者關系管理影響因素的研究。以往文獻主要從企業(yè)經(jīng)營狀況(如林斌等,2005[17];辛清泉等,2006[18];趙穎,2009[19])、公司治理機制(如肖斌卿等,2007[20];馬連福等,2008[21])和治理環(huán)境(如馬連福等,2008[21])幾個方面對投資者關系管理進行分析，較少從資本市場的風險表現(xiàn)角度進行探討。本文創(chuàng)新性地切入風險視角，并立足線上投資者關系管理，補充了投資者關系管理另一個視角的影響因素的實證證據(jù)。第三，拓展了信息技術對資本市場影響的視角。本研究結合信息時代網(wǎng)絡技術發(fā)展的特點，強調線上投資者關系管理將成為未來企業(yè)與投資者互動溝通的主要路徑，為進一步基于大數(shù)據(jù)和數(shù)字經(jīng)濟的投資者關系管理提供研究基礎。

后文結構安排如下：第二部分進行理論推演并提出研究假設；第三部分進行研究設計；第四部分展示實證分析和穩(wěn)健性檢驗結果；第五部分進行進一步分析；第六部分得出研究結論與啟示。

二、理論推演與研究假設

股價崩盤風險作為一種外顯的不確定性和損失可能性，體現(xiàn)的是投資者對于企業(yè)經(jīng)營和治理層面狀況的負面解讀。以往研究也證實企業(yè)的經(jīng)營不確定性和治理缺失會引發(fā)股價崩盤風險。例如，Kim等(2011)[4]發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過復雜的稅收規(guī)避活動隱瞞真實經(jīng)營業(yè)績并刻意隱藏壞消息時易造成股價崩盤；Callen和Fang(2013)[8]發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的機構投資者通過減輕管理者由于短視導致的代理問題以及促使企業(yè)信息相對公開透明會抑制股價崩盤；江軒宇和許年行(2015)[22]的研究表明，管理者傾向于過度投資并且不愿披露負面信息，從而導致投資損失在企業(yè)內部積累，最終崩盤；Kim和Zhang(2016)[5]發(fā)現(xiàn)會計穩(wěn)健性越高的企業(yè)股價崩盤風險越低等。

那么，投資者因負面不確定性而產生緊張情緒從而引發(fā)股價崩盤風險時，加強投資者關系管理可以建立一種事后補救機制。投資者關系管理作為一種戰(zhàn)略性溝通模式，是企業(yè)與投資者之間的“雙向互動”(李心丹等,2007[23];馬連福等,2011[15];Chandler和Constance,2014[14])，其通過降低企業(yè)內外部信息不對稱水平，增加外部投資者對于管理層的信任和好感，來提升投資者的信心并降低投資者對企業(yè)風險的過度感知和過度反應。Peasnell等(2011)[24]發(fā)現(xiàn)在正常的市場環(huán)境下，擁有良好投資者關系的企業(yè)比同行業(yè)其他企業(yè)的股價更高，說明有效的投資者關系管理可以提升投資者的信心。Santalova(2018)[25]發(fā)現(xiàn)企業(yè)處于危機時刻時會增加路演活動，通過與投資者進行更多的互動以防止公司股價持續(xù)走低。Choi和Mobbs(2019)[26]指出當企業(yè)較為關注與投資者的關系管理時，如專門設置負責投資者關系管理的高管，企業(yè)能夠更好地處理投資者的過度反應，這體現(xiàn)在企業(yè)處于危機時的股票收益波動程度較小。馬連福和張曉慶(2020)[27]研究表明當中國上市公司發(fā)生控股股東股權質押事件后，企業(yè)投資者關系管理水平明顯提高，以應對由于該負面事件所導致的投資者情緒恐慌和股價下跌?？梢?，當企業(yè)面臨較高股價崩盤風險時，提升投資者關系管理水平可能會發(fā)揮危機時刻的公關作用。

此外，良好的投資者關系管理除了對既有的股價崩盤風險提供事后補救機制，也有助于對因股價崩盤風險而導致的其他可能負面事件提供一種預防機制。Dolphin(2004)[28]指出有效的投資者關系管理可以增加并鞏固企業(yè)聲譽，從而積累聲譽資本。那么，在面對企業(yè)負面信息時，投資者對于有較好聲譽資本的企業(yè)會減輕過度懲罰(Godfrey等,2009[29])，降低企業(yè)在未來負面事件中的損失。

雖然前述理論分析與文獻回顧主要基于整體的投資者關系管理，我們認為這對于本研究的線上投資者關系管理同樣適用。線上投資者關系管理作為信息時代的產物，體現(xiàn)在信息溝通的渠道和形式在逐漸轉變。在現(xiàn)有線上和線下并存的時期，我們預期線上投資者關系管理的理論機理和作用邏輯沒有本質變化，但未來隨著信息技術不斷發(fā)展，線上成為主要模式后，可能會出現(xiàn)新的作用路徑。綜上分析，本文提出如下研究假設：

假設H1：在其他條件不變時，企業(yè)股價崩盤風險對未來線上投資者關系管理存在正向影響。

投資者關系管理的本質是“溝通”，通過企業(yè)與投資者之間的“雙向互動”，提升信息在兩者之間的流動，以達到降低外部投資者信息不對稱水平的作用。投資者關系管理之所以能起到事后補救作用，在于其對于信息不對稱水平的降低，從而分散風險。因此，為了檢驗這一作用機理，我們對企業(yè)信息不對稱水平即信息透明度，進行調節(jié)作用測試。顯然，當企業(yè)信息透明度較高時，內外部利益相關者之間的信息不對稱水平較低。公開透明的信息為投資者帶來信息增量，幫助其更好地了解企業(yè)經(jīng)營與治理狀況并預測未來收益和發(fā)展走勢(Bushman和Smith,2001[30];Armstrong等,2010[31])，而這一過程可以分散企業(yè)既有的高風險，從而使得投資者關系管理作為事后補救機制的作用降低。因此，本文預期企業(yè)信息透明度會減弱假設H1中的正向關系，并提出如下假設：

假設H2：在其他條件不變時，股價崩盤風險對未來線上投資者關系管理的正向影響在企業(yè)信息透明度較高時會減弱。

管理層的個人特征會作用于企業(yè)的經(jīng)營和治理行為(Hambrick和Mason,1984[32])，例如不同背景和經(jīng)歷的管理層對于風險的感知和判斷是不同的。股價崩盤風險對投資者關系管理的信號效應會受管理層風險感知和判斷的影響?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，從事過金融和會計相關工作的高管對風險和收益的認知更加深刻，同時對風險的控制更為謹慎(Barker和Mueller,2002[33];池國華等,2014[34])，那么，他們在面對風險時應能夠更理性地采用控制和補救措施。我們認為，金融和會計相關工作經(jīng)歷有助于增加高管對于復雜資本環(huán)境和復雜商業(yè)業(yè)務下的風險感知，以及面對股價崩盤風險時更易從資本利益相關者角度出發(fā)采取補救和公關措施。因此，本文預期企業(yè)高管的金融和會計相關工作經(jīng)歷會強化假設H1中的正向關系，并提出如下假設：

假設H3：在其他條件不變時，股價崩盤風險對未來線上投資者關系管理的正向影響在企業(yè)擁有較多從事過金融和會計相關工作的高管時會增強。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2009—2017年A股上市公司為初始研究樣本。上市公司與投資者之間的線上互動數(shù)據(jù)來自投資者關系管理數(shù)據(jù)庫，其余財務數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。同時本文借鑒已有研究(江軒宇和許年行,2015[22];王化成等,2015[7];喻靈,2017[12])的做法，對初始樣本做了如下篩選和處理：(1)剔除金融類上市公司樣本，因為金融類上市公司財務報表的編制規(guī)范存在較大差異；(2)剔除年度周收益率數(shù)據(jù)少于30周的樣本，以確保股價崩盤風險計算的可靠性；(3)剔除其他數(shù)據(jù)缺失的樣本；(4)對連續(xù)變量進行上下1%的Winsorize處理。最終得到12 757個有效“公司-年度”觀測樣本。

(二)變量定義與度量

1.線上投資者關系管理。

根據(jù)已有研究(李心丹等,2006[35];權小鋒等,2016[16])，投資者關系管理可分為溝通活動、信息披露活動和組織平臺三個維度。在線上的投資者論壇中，管理層和投資者可以雙向互動，對投資者的問題給予回復并做出說明，同時體現(xiàn)了上述投資者關系管理的溝通、信息披露、組織平臺功能。因此，本文基于投資者論壇中的數(shù)據(jù)，手動計算每年每家上市公司對投資者詢問的平均回復率Replyrate(已回復問題數(shù)/總問題數(shù))和平均回復時間間隔Replydays(回復問答日期-提問日期)，將其作為線上投資者關系管理的衡量指標。

2.股價崩盤風險。

參考Kim等(2011)[4]、Kim和Zhang(2016)[5]、權小峰等(2016)[16]的方法，本文使用兩種方法來測度上市公司的股價崩盤風險，具體計算過程如下：

首先，利用股票i的周收益率數(shù)據(jù)，進行公式(1)的回歸，以計算經(jīng)過市場調整的周收益率：

ri,t=αi+β1,irm,t-2+β2,irm,t-1+β3,irm,t+β4,irm,t+1

+β5,irm,t+2+εi,t

(1)

其中，ri,t是公司i的股票在第t周的收益率，rm,t為第t周的流通市值加權平均市場收益率，εi,t為個股收益未被市場所解釋的部分。根據(jù)Dimson(1979)[36]的研究，為了調整股票非同步性交易的影響，本文在公式(1)中加入了市場收益的滯后項和超前項。股票i第t周特有收益率Wi,t為：Wi,t=ln(1+εi,t)，其中εi,t為公式(1)中的回歸殘差。

其次，基于公司特有周收益率Wi,t構建股價崩盤風險的度量指標。第一個衡量股價崩盤風險的指標是股票i經(jīng)過市場調整后周收益率的負偏度Ncskew，計算方法如下：

其中，n是股票i在會計年度t內的交易周數(shù)，負收益偏態(tài)系數(shù)Ncskew越大，則表明股價崩盤風險越大。

第二個衡量指標是收益率波動系數(shù)Duvol。首先，根據(jù)公司特有周收益率Wi,t是否大于年平均收益率，分為上升階段和下降階段的兩個子樣本，并分別計算各組的標準差。Duvol為低于平均值的標準差與高于平均值的標準差比值的自然對數(shù)，用公式(3)表示：

(3)

其中，nu和nd分別表示高于、低于平均值的周收益觀測值數(shù)量。如果管理層隱藏壞消息，那么Wi,t下降階段的波動幅度應大于上升階段。根據(jù)定義，收益率波動系數(shù)Duvol越大，則表明股價崩盤風險越大。

3.控制變量。

參照現(xiàn)有研究(林斌等,2005[17];喻靈,2017[12])，本文選取以下控制變量：公司規(guī)模(Size)、資產負債率(Lev)、凈資產收益率(Roe)、成長機會(Growth)、賬面市值比(Mb)、月度換手率(Dturn)、股權集中度(Top5)、機構投資者持股比例(Institutions)、獨立董事比例(Independent)和是否兩職兼任(Dual)。此外，我們控制了行業(yè)和年度因素的影響，具體變量定義見表1。

表1 變量定義表

(三)模型設計

本研究主檢驗模型如下：

Replyratet+1(orReplydayst+1)=α+β1Ncskewt(orDuvolt)

+β2Sizet+β3Levt+β4Roet

+β5Growtht+β6Mbt

+β7Dturnt+β8Top5t

+β9Institutionst

+β10Independentt

+β11Dualt+Industry+Year+εt

(4)

其中，Replyratet+1和Replydayst+1衡量第t+1期的線上投資者關系管理水平，Ncskewt和Duvolt衡量第t期的股價崩盤風險，控制變量均為第t期。當因變量是Replyratet+1時，若公式(4)中β1顯著為正，假設H1得到支持；而當因變量是Replydayst+1時，若β1顯著為負，假設H1得到支持。

四、實證結果分析與討論

(一)描述性分析

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結果?？梢钥闯?，Replyrate和Replydays的均值、最大值、最小值分別是0.866 0(1.524 7)、1.000 0(7.750 8)、0.130 1(0.000 7)，說明我國上市公司基于網(wǎng)站的投資者問答回復率總體較高，高達約87%，回復也比較及時，平均在1.5天內公司就會做出回復，表明我國上市公司線上投資者關系管理的實施情況良好。標準差分別為0.204 2和1.100 7，回復天數(shù)的標準差較大，說明不同公司回復投資者問題的及時性不夠統(tǒng)一。從表征股價崩盤風險的指標來看，Ncskew和Duvol的均值分別為-0.183 6和-0.194 6，與江軒宇和許年行(2015)[22]的測算值接近，標準差分別為0.588 1和0.445 1，說明不同公司的股價崩盤風險存在差異。其他控制變量的分布也與相關文獻保持一致。

表2 描述性統(tǒng)計

(二)相關性分析

表3報告了主要變量的Pearson相關系數(shù)。Ncskew和Duvol之間的相關系數(shù)是0.868 5，在1%的水平上顯著，說明這兩個度量股價崩盤風險變量關聯(lián)度較高，具有一致性。Ncskew和Duvol與Replyrate正相關，相關系數(shù)分別為0.094 3和0.084 4；與Replydays負相關，相關系數(shù)分別為-0.056 3和-0.067 4，且均在1%的水平上顯著。這說明在不考慮其他因素的情況下，股價崩盤風險越高，未來的投資者問答回復率越高，回復也越及時。此外，自變量和控制變量之間的相關系數(shù)大多低于0.5，說明不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 主要變量的Pearson相關系數(shù)

(三)回歸結果分析

表4報告了主檢驗回歸結果。列(1)和列(2)為股價崩盤風險對未來線上問答回復率的影響，兩列模型的調整R方均在0.10以上，說明模型擬合度可接受。研究發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風險指標Ncskew和Duvol均與變量Replyrate呈正相關關系，相關系數(shù)分別為0.009 9和0.014 4，且在1%的水平上顯著，說明股價崩盤風險較高的上市公司，在下一年度明顯提高了對投資者提問的線上回復率。列(3)和列(4)為股價崩盤風險對未來線上問答回復時間的影響，兩列模型的調整R方均在0.12以上，說明模型擬合度可接受。研究表明，股價崩盤風險指標Ncskew和Duvol均與變量Replydays呈負相關關系，相關系數(shù)分別為-0.036 1和-0.052 9，且在5%的水平上顯著，說明股價崩盤風險較高的上市公司，在下一年度明顯縮短了對投資者提問的線上回復時間間隔，變得更為及時回復?？刂谱兞康慕Y果顯示，規(guī)模較小、盈利能力較好、負債率較低、股權集中度較高、賬面市值比較低和存在兩職兼任的上市公司更注重下一年度的線上投資者關系管理，且更多體現(xiàn)在較高的線上問答回復率。因此，主檢驗結果表明，上市公司股價崩盤風險對未來線上投資者關系管理確實存在顯著的正向影響，假設H1得以驗證。

表4 主檢驗回歸結果

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.內生性問題。

影響主檢驗結果的一個重要擔憂是潛在的內生性問題。盡管研究模型通過使用向后一期的因變量緩解了一定程度的內生性，本部分仍采用工具變量法、傾向得分匹配法和擴展預測期進一步控制內生性，以保證主檢驗結果的穩(wěn)健性。

(1)工具變量法。本部分參考近年相關研究(權小鋒等,2016[16];蔣德權等,2018[37];滕飛等,2020[38])選取工具變量，具體選定“年度-行業(yè)”均值作為工具變量。表5中第一階段結果報告了工具變量與股價崩盤風險變量的相關性，可見所選工具變量與Ncskew和Duvol均在1%的水平上顯著正相關(相關系數(shù)為0.673 6和0.594 8)，說明工具變量的選取滿足相關性；由于目前尚無研究表明行業(yè)內部的股價崩盤風險均值能夠提高單個企業(yè)在維持投資者關系方面的努力程度，因此我們預期工具變量也滿足外生性要求。從表5中第二階段結果來看，使用工具變量控制潛在內生性問題后，股價崩盤風險仍顯著正向影響上市公司未來線上投資者關系管理。同時針對弱工具變量假設檢驗的F值均在300以上，因此可拒絕弱工具變量假設。

表5 工具變量二階段回歸結果

(2)傾向得分匹配法。本部分采用傾向得分匹配法，通過從控制變量中選取匹配變量，使用一對一最近鄰匹配得到觀測處理組和控制組。表6報告了匹配后回歸結果。可見，匹配后的股價崩盤風險仍顯著正向影響上市公司未來線上投資者關系管理，說明本文主檢驗結果穩(wěn)健。

表6 傾向得分匹配結果

(3)擴展測量期間。參考已有研究(Callen和Fang,2013[8];江軒宇和許年行,2015[22];Kim和Zhang,2016[5])的做法，本部分將線上投資者關系管理的測量期間擴展到未來兩年和未來三年。這種做法不但可以進一步避免股價崩盤風險和線上投資者關系管理互為因果產生的內生性問題，還可以考察股價崩盤風險對線上投資者關系管理的正向影響是否具有長期效應。從表7結果來看，擴展測量期間至未來兩年和三年后，股價崩盤風險依然與投資者問答回復率顯著正相關，與投資者問答回復天數(shù)顯著負相關，與主檢驗結論一致。

表7 擴展測量期間結果

2.其他穩(wěn)健性檢驗。

(1)替換線上投資者關系管理的測度指標。除了主檢驗中的兩種測度線上投資者關系管理的指標，本部分進一步構建是否存在線上投資者關系管理的虛擬變量(Oirm_dum)作為因變量，即當上市公司存在線上管理投資者關系的渠道，Oirm_dum取值為1，否則取值為0。從表8結果可見，股價崩盤風險變量Ncskew和Duvol均與新的因變量Oirm_dum在1%的水平上顯著正相關(相關系數(shù)為0.126 6和0.157 1)，說明股價崩盤風險對線上投資者關系管理的正向影響依然成立，支持前述主檢驗結論。

(2)剔除ST公司?？紤]到ST公司可能產生的異常值會對主檢驗結果存在影響，本部分剔除ST公司后重新進行實證分析。具體地，本部分剔除640個“公司-年度”觀測值，得到12 117個觀測樣本。從表8結果來看，剔除ST公司后，股價崩盤風險依然與投資者問答回復率顯著正相關，與投資者問答回復天數(shù)顯著負相關，說明主檢驗結論穩(wěn)健。

表8 其他穩(wěn)健性檢驗結果

五、進一步分析

(一)信息透明度的調節(jié)作用

如前文假設H2提出部分所述，投資者關系管理的本質是“溝通”，以提升信息在企業(yè)與投資者之間的流動。那么，當企業(yè)信息透明度較高時，內外部利益相關者之間的信息不對稱水平較低，這將使得投資者關系管理作為事后補救機制的作用減弱。為檢驗假設H2，本部分采用調整后的Jones模型(Dechow等,1995[39])衡量企業(yè)信息透明度(Transparency)。具體而言，將模型中得到的殘差取絕對值作為操縱性應計項目，而企業(yè)信息透明度指標為過去三年操縱性應計項目的移動加權平均值。根據(jù)企業(yè)信息透明度取值的中位數(shù)，我們將樣本分為透明度較低組和透明度較高組，進行分組檢驗。如表9所示分組檢驗結果，在信息透明度較低組，股價崩盤風險變量Ncskew和Duvol均與投資者問答回復率正相關(相關系數(shù)為0.011 2和0.014 2)，與投資者問答回復天數(shù)負相關(相關系數(shù)為-0.054 0和-0.070 5)，并在5%的水平上顯著；而在信息透明度較高組，上述相關關系并不顯著存在。該結果說明股價崩盤風險對未來線上投資者關系管理的正向影響在企業(yè)信息透明度較高時會有所減弱，假設H2得以證實。

表9 信息透明度的分組結果

(二)高管金融會計工作經(jīng)歷的調節(jié)作用

根據(jù)假設H3提出部分，金融和會計相關工作經(jīng)歷有助于增加高管對于風險的感知，并且面對股價崩盤風險時更易從資本利益相關者角度出發(fā)采取補救和公關措施。那么，當企業(yè)擁有較多從事過金融和會計相關工作的高管時，投資者關系管理作為事后補救機制的作用會加強。為檢驗假設H3，本部分根據(jù)高管的工作背景(Fjob)，將樣本分為金融會計背景類高管比例較高組和金融會計背景類高管比例較低組，進行分組檢驗。表10中分組檢驗結果顯示，在金融會計背景類高管比例較高組，股價崩盤風險變量Ncskew和Duvol均與投資者問答回復率正相關(相關系數(shù)為0.014 7和0.022 2)，并在1%的水平上顯著，Duvol與投資者問答回復天數(shù)負相關(相關系數(shù)為-0.060 6)，并在5%的水平上顯著，但Ncskew與投資者問答回復天數(shù)不顯著相關；同時在金融會計背景類高管比例較低組，上述相關關系并不顯著存在。該結果說明，股價崩盤風險對未來線上投資者關系管理(主要體現(xiàn)在線上問答回復率)的正向影響在企業(yè)擁有較多從事過金融和會計相關工作的高管時會有所增強，因此假設H3得以部分證實。

表10 高管金融會計工作經(jīng)歷的分組結果

六、研究結論與啟示

股價崩盤風險作為一種外顯的不確定性和損失可能性，本身承載著企業(yè)經(jīng)營和治理信息的信號，具有信號效應并會產生可預期的經(jīng)濟后果。本研究考察企業(yè)股價崩盤風險是否會影響其后續(xù)線上投資者關系管理。關注線上投資者關系管理是因為在數(shù)字信息時代，線上互動溝通正逐漸成為投資者關系管理的主流元素。通過以2009—2017年中國A股上市公司為樣本，本研究發(fā)現(xiàn)當上市公司股價崩盤風險較高時，其后續(xù)線上投資者關系管理更積極，具體而言，公司在線上對投資者問答的回復率更高并且回復時間間隔更短。一系列穩(wěn)健性檢驗支持這一主要結論。進一步研究發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風險對于線上投資者關系管理的提升效應在信息透明程度較低的公司中更加顯著；同時，上述提升效應在擁有較多從事過金融和會計相關工作的高管的公司中也更加顯著，但主要表現(xiàn)在線上問答回復率的提升效應。

本研究結論存在以下啟示。第一，股價崩盤風險作為負面信號，會產生經(jīng)濟后果，而分散股價崩盤風險可以在外部監(jiān)管治理的同時引入企業(yè)自發(fā)性治理機制。如本文所示，后續(xù)的投資者溝通互動可以作為一種事后補救機制，通過保障和強化投資者信息知情權，發(fā)揮其監(jiān)督企業(yè)運營的作用，從而分散風險?？梢?，企業(yè)自發(fā)性治理機制可以作為對法律規(guī)范等強制治理手段的重要補充。第二，信息披露制度是保障企業(yè)規(guī)范運營和資本市場穩(wěn)定發(fā)展的重要機制。如本文所示，投資者關系管理作為一種事后補救機制，其作用在信息透明度較高的公司中會減弱，說明良好的信息披露本身就是化解企業(yè)股價崩盤風險的有效路徑。因此，無論是監(jiān)管部門還是企業(yè)自身，都應進一步規(guī)范信息披露制度。第三，數(shù)字經(jīng)濟和信息時代的到來，使得企業(yè)與投資者的溝通模式和渠道都發(fā)生較大轉變，目前已形成線上線下并存的狀態(tài)，線上投資者關系管理成為不可忽視的部分。同時，線上投資者關系管理由于低成本和便捷的特征，將受中小投資者青睞，這對于完善公司治理機制有較大幫助。因此，上市公司應積極建設企業(yè)網(wǎng)站和在線資源，充分利用信息平臺發(fā)展線上投資者關系管理。