一、引 言
截至2021年9月,我国资本市场个人投资者已突破1.9亿,持股市值在50万元以下的中小投资者占比达97%。在资本市场高质量发展过程中,促进共同富裕等长期战略目标对中小投资者保护提出了更高的要求(杨毅,2021),而提高会计信息质量正是实现投资者权益保护和资本市场高质量发展的重要基石。上市公司因治理失败和不当决策等原因而产生潜在亏损,如果没有得到及时的确认,将会使中小投资者遭受巨大损失。作为会计收入、亏损确认和利润报告的重要原则,会计稳健性是衡量会计信息质量的重要标准(Watts,2003)。理论上,严格规范的公司治理将会带来更高水平的会计稳健性需求(Lobo和Zhou,2006;Ahmed和Duellman,2007;Beekes等,2004),治理角色往往包括股东(Watts,2003)、债权人(姜国华和张然,2007)、审计师(Basu,1997)和司法制度(Bushman和Piotroski,2006)等。当然,公司治理能否提高会计稳健性,与各种治理机制能否有效协调和融合密切相关(García Lara等,2009)。
在中国的现实情境下,由何种利益相关主体给公司隐藏坏消息“排雷”以提升会计稳健性是一个问题。在经典代理理论框架下,第一类代理问题使企业高管出于职位薪酬、政治晋升、期权行权和商业帝国构建等个人私利,倾向于进行策略性的信息处理而隐藏负面消息(Piotroski等,2015;Jebran等,2019),从而加剧公司经营风险,导致债权人和中小股东利益受损。此外,在转型经济国家,股权集中所导致的大股东掏空等第二类代理问题会进一步恶化债权人和中小股东的处境。债权人原本是公司会计稳健性的最大需求者和监督者,但由于银行等债权人话语权较强、控股股东与债权人合谋(Filatotchev和Mickiewicz,2001;宋小保,2013)以及信贷决策受政府干预较大(余明桂和潘红波,2008),债权人的市场化治理效应大打折扣,债权人对会计稳健性的需求减弱,最终导致中小股东成为多方利益博弈中的损失承担者。因此,监督上市公司稳健经营、谨慎确认潜在问题的重担可能会落在中小股东的肩上。而中小股东通常缺乏能力和资源去分析高管决策的内在动机(Malmendier和Shanthikumar,2007),一旦中小股东无法“搭便车”,唯有积极行动起来主动“发声”,并要求公司及时确认坏消息、提高会计稳健性,预防未来可能的经营失败,才能脱离困境。但在传统公司治理实践中,由于受各种条件限制,中小股东主动“发声”面临重重困难。
社交媒体的出现改变了这一局面,社交媒体的公共意见表达功能使普通人获得了更充分的话语权和知情权,有更大的参与社会事务的权利(王冬冬,2018)。在“股民”和“网民”高度耦合的数字化时代,广泛的触达性和显著的成本优势为投资者权益保护提供了强大动力(Miller和Skinner,2015)。中小股东利用社交媒体的互动平台,不但能以近乎零成本的方式表达自己的观点,有效弥补信息劣势,而且能影响高管决策行为。一方面,中小股东在社交媒体平台发表意见,促进彼此之间的信息流通,增加了高管推迟确认负面信息的成本,抑制了其机会主义行为(朱孟楠等,2020)。另一方面,社交媒体提供的信息更多元化,能将供应商、客户、雇员、朋友、财务顾问、竞争者或并购标的企业等信息有效汇总,信息含量可能超过任何一家信息中介机构所提供的内容(Ang等,2021)。此外,借助于社交媒体的互动渠道,中小股东通过在线讨论不仅能增加高管及时披露管理层盈余预测的概率(王丹等,2020),还能对机构投资者减持、业绩下滑等现象提出疑问或建议(Chau等,2020)。这些信息可能会深刻影响高管的管理实践和监管机构的决策。社交媒体的出现改变了以往中小股东在公司治理实践中的“边缘化”角色,尤其会对公司的“坏消息”处理策略产生实质影响,促使高管及时确认亏损等“坏消息”,推迟确认可靠性不高的收入、利润等“好消息”。
雪球论坛是2013年兴起的投资者专用股票论坛,每日产生数以万计的股票讨论帖子,在我国中小投资者的日常股票投资中具有广泛影响力,为中小股东参与公司会计稳健性的决策提供了必要途径。本文利用2013—2017年雪球论坛的讨论帖数据,检验了中小股东的社交媒体讨论对企业会计稳健性的影响。研究发现,中小股东的社交媒体讨论显著提高了公司的会计稳健性。中介效应检验显示,中小股东的社交媒体讨论通过提高监管介入概率、抑制大股东掏空和降低盈余管理水平等路径对会计稳健性产生影响。进一步研究发现,中小股东的社交媒体“发声”提升企业会计稳健性,降低了债务融资成本,增加了股东权益保护,提高了公司绩效。
本文可能的贡献体现在:第一,明确了在债权人之外,中小股东也是企业会计稳健性信息的重要需求者,丰富了会计稳健性的动因研究。第二,本文强化和凸显了社交媒体的治理功能,为媒体影响高管决策的研究提供了新的视角。现有研究发现,中小投资者在社交媒体上的讨论会影响并购决策和信息披露行为(Ang等,2021;王丹等,2020)。但这些研究没能深入挖掘社交媒体中“发声”的主体−中小股东的价值和作用,本文是对这类研究的拓展和补充。第三,在传统公司代理研究框架中,一般认为中小股东扮演的是“搭便车”和“沉默的大多数”角色。本文研究表明,在社交媒体时代,中小股东已经成为公司治理的主动发声者和积极参与者。第四,本文拓展了社交媒体对资本市场影响的研究视野。现有研究发现,社交媒体可以预测市场与个股交易量(Antweiler和Frank,2004;Hong等,2014)、股票未来回报(Bartov等,2018)和企业未来的销售(Tang,2018)。本文对社交媒体与会计稳健性的研究,丰富了社交媒体经济后果的文献。第五,本文的研究为证券监管部门深入和细化中小股东权益保护工作提供了参考,应高度重视中小股东在社交媒体上发声所带来的增量信息价值,以提高资本市场发展质量。
二、理论分析与假设发展
(一)中小股东为什么需要更稳健的会计信息确认
Watts和Zimmerman(1986)认为,会计稳健性是对收入确认更迟,对支出和费用确认更早。Basu(1997)发现,会计稳健性要求对收益等好消息与亏损等坏消息的确认标准不同(Ball等,2000:Watts,2003)。由于会计稳健性具备及时确认经济损失的功能,并能尽早揭示企业潜在损失,公司中最在意潜在损失的一方将会成为会计稳健性的监督者和推动者。与其他利益相关者相比,债权人更有动机和能力去及时识别公司的潜在损失,促使企业采取有效措施进行规避(Zhang,2008)。因此,债权人对稳健会计政策的需求是会计稳健性的形成主因之一(Watts,2003;姜国华和张然,2007)。
而在我国,债权人对稳健会计政策的需求可能会被削弱。一方面,由于债务融资在我国占据主导地位,为了避免大银行倒闭对宏观经济体系的冲击,监管机构往往通过隐性政策补贴银行,并为银行的高风险活动提供保障(杨天宇和钟宇平,2013),导致债权人对企业会计稳健性的需求下降。另一方面,尽管大股东和高管合谋(Burkart等,2003)会损害债权人的利益,但是股东也可能和债权人进行合谋(Filatotchev和Mickiewicz,2001;宋小保,2013),侵占处于弱势地位的中小股东利益,实现低成本负债融资的目的(Jensen和Meckling,1976;Stulz,1990),导致债权人对大股东侵占中小股东利益的行为保持沉默(袁卫秋,2007)。当债权人对会计稳健性的需求下降时,公司经营失败与损失可能会被人为“隐藏”。
此时,大股东可能通过抛售股票而全身“退出”(Parrino等,2003),使得中小股东成为大股东、管理者和债权人等多方博弈的“接盘侠”。可见,在我国公司治理体系中,中小股东可能会成为利益无法保证的“边缘化”群体和企业损失的最终承担者(Shleifer和Vishny,1997;La Porta等,2000)。为了避免陷入困境,中小股东应该想方设法使管理层及时确认未来可能出现的“坏消息”(饶品贵和姜国华,2013),进而提高企业的会计稳健性。那么,中小股东是否具备使管理者及时披露公司“坏消息”和提高会计稳健性的能力?Hart(1995)以及La Porta等(2000)提出,为了解决大小股东利益冲突,需要在法律或规章中赋予中小股东更大的投票权,以便对大股东的掠夺行为产生威慑效果(姚颐和刘志远,2011),或者通过发起提案、否决控股股东议案和改选董事会等方式来维护权益(郑志刚等,2019)。但在大股东、高管和债权人等多方强大利益主体面前,仅仅依靠这些途径和方式不能满足中小股东对会计稳健性的强烈需求。
(二)社交媒体讨论对会计稳健性的影响
由于便捷性、快速性和互动性等特点,社交媒体有助于增加中小股东借助其沟通和维护权利的机会(郑国坚等,2016),通过社交媒体“发声”是中小股东完善公司治理的新途径。Chau等(2020)基于深交所的“互动易”平台数据,发现11.7%的投资者讨论帖子对公司经营提出批评,10.7%的帖子则提出建议。这表明中小股东不但密切关注公司的经营决策和治理行为,而且愿意通过社交媒体互动而主动影响公司决策。Ang等(2021)基于股吧数据,发现中小股东对并购决策的负面讨论使公司最终放弃并购项目。窦超和罗劲博(2020)认为,中小股东在社交媒体上的信息反馈能显著增强高管的业绩薪酬敏感性。孙鲲鹏等(2020)发现,在2013年我国出台“转发500条可判刑”的规定后,股吧的交流越活跃,企业正向盈余管理程度越低。王丹等(2020)则认为,中小股东在股吧里“用嘴投票”会通过影响股价、管理层关注和媒体报道,增加高管自愿披露盈余预测和业绩下滑的概率。社交媒体会借助其信息传播、交流与汇总的功能,形成“群体智慧”优势(Chau等,2020),使得中小股东的社交媒体发帖行为会影响其他投资者的判断(张继勋等,2021)。总之,社交媒体给予了中小股东协调一致行动与联合行使投票权的机会,极大地增强了其维护权益的谈判力,使得企业及时确认各类负面消息,强化对预期收入实现的审核,从而显著提高会计稳健性。基于上述分析,本文提出以下假设:
假设1:中小股东的社交媒体讨论与企业会计稳健性正相关。
(三)作用机制分析
本文将在公司治理框架下分析社交媒体影响会计稳健性的路径。高管、大股东和监管机构作为代理框架下的利益相关者,或多或少都会受到中小股东在社交媒体上发声的影响。鉴于彼此之间利益盘根错节的状态,管理者对中小股东发声的反馈决策,需要先考虑监管机构的态度和观点以及大股东的反应,再考虑公司的需求来实施应对措施。因此,本文将按照“外部监管−大股东反应−管理者应对”的思路,分别从外部监管介入、大股东掏空和企业盈余管理这三条路径来分析中小股东的社交媒体发声如何影响会计稳健性。
首先,社交媒体对上市公司的大量关注和讨论容易引起监管机构的注意,公司更可能收到监管问询函。田高良等(2016)发现,媒体关注增加了公司治理问题被监管部门发现的概率和监管介入的可能性。问询函是我国监管机构近年来规范上市公司财务报告信息披露和完善市场监察的重要非处罚性监管政策之一,发函主体多为两大证券交易所,一般针对的是上市公司尚不严重的披露问题。问询函监管并非对公司直接处罚,而是督促公司进行信息补充和回复解释(陈运森等,2018),但也会伴随现场调查和证监会立案等后续监管手段(李晓溪等,2019)。收到问询函本身并不意味着公司发生了实质性违规行为,而是交易所督促上市公司补充并完善信息披露的日常“提醒”手段(张俊生等,2018)。为了应对年报问询函导致的监管压力和违规成本增加,公司有动力改进会计信息质量。一些研究发现,我国监管机构的行为具有治理效力(陈工孟和高宁,2005),并能提高公司信息披露质量(沈洪涛和冯杰,2012;沈红波等,2014)。企业收到问询函后,管理层的机会主义行为更容易暴露(邓祎璐等,2021)。Duro等(2019)发现,在美国SEC的监管意见函公开披露后,公司财务报告的信息含量显著增加。此外,问询函的发放能通过缓解企业信息不对称和抑制管理层隐藏“坏消息”的动机(张俊生等,2018),在一定程度上增加管理层确认预期负面信息的成本,从而提高企业的会计稳健性水平。基于上述分析,本文提出以下假设:
假设2:中小股东的社交媒体讨论通过增加企业被问询监管的可能性来提升会计稳健性。
其次,社交媒体讨论将通过抑制大股东掏空行为而提升会计稳健性。我国绝大多数公司自上市以来就保留着集中的控股权,而控股权所带来的投票权会导致大股东掏空中小股东(Jiang等,2010)。曹宇等(2005)发现,为了占用上市公司资金,大股东有动机迫使管理层延迟发布不利信息,而尽快发布有利信息。同时,为了逃避中小股东和证监会的监督,也需要延迟确认公司的不利信息,导致会计盈余的稳健性降低。作为“老练”的投资者,大股东的掏空行为具有表面的“合法性”和“隐蔽性”。而中小股东的社交媒体发声具有信息释放效应和信息解读效应,能够形成明显的“群体智慧”,有助于改善其信息劣势(杨凡和张玉明,2020)。因此,中小股东借助社交媒体平台对大股东掏空行为的“口诛笔伐”,可能引起债权人、传统媒体和监管机构的密切关注。一方面,如果公司管理层持续“配合”大股东的掏空行为,将会受到中小股东“疾风暴雨”般的批评,使其声誉面临较大挑战,导致管理层需要提高企业的会计稳健性,以维护自己职业生涯的可持续性(Martin等,2016)。另一方面,中小股东通过社交媒体对大股东掏空行为的讨论和互动,有可能成为资本市场和网络媒体的“热搜事件”,进而引发监管机构的介入,导致上市公司面临被处罚的风险。一旦面对监管机构和中小股东的质询,管理层将竭力避免延迟确认公司不利消息,进而有助于提高会计稳健性。基于上述分析,本文提出以下假设:
假设3:中小股东的社交媒体讨论通过抑制大股东掏空行为来提升会计稳健性。
最后,社交媒体讨论能够通过抑制公司的盈余管理行为来提升会计稳健性。出于个人利益最大化的考虑,管理层常常与大股东进行合谋,并利用会计程序和方法进行盈余管理,在掩盖其私利行为的同时,帮助大股东保持信息优势以获得更多收益(Maffett,2012),而这会严重损害中小股东的利益。在中小股东通过社交媒体对上市公司密集“发声”的时代,由于中小股东的“发声”容易引发监管介入,公司管理层会采取更加谨慎、规范的处理措施,社交媒体发声将有效抑制高管的盈余管理行为。同时,社交媒体给公司提供了与投资者深度互动的机会,有助于优化公司的信息环境,提高信息透明度,缓解信息不对称(Jo和Kim,2007),导致管理层的盈余操纵行为面临较大的声誉与监管风险,进而有助于降低盈余管理程度。而盈余管理程度与会计稳健性具有高度的相关性。Zhong和Li(2017)发现,盈余管理可能导致高管高估净资产,使企业会计稳健性降低。因此,中小股东的社交媒体发声将显著提高企业的会计稳健性。基于上述分析,本文提出以下假设:
假设4:中小股东的社交媒体讨论通过降低公司的盈余管理水平来提升会计稳健性。
三、研究设计
(一)数据选取
本文的社交媒体数据来自2013—2017年雪球论坛的讨论帖。雪球论坛是投资者专用的金融论坛,①建立时间为2013年,是主要服务于我国A股上市公司的财经类社交媒体。与我国其他股票讨论类的社交媒体相比,雪球论坛具有以下独特优势:
(1)微博等社交媒体中包含大量的非金融信息,如有关娱乐和生活日常的讨论信息。而雪球论坛作为投资者的专用金融论坛,内容均围绕股票等金融产品展开,与Chen等(2014)研究中的Seeking alpha财经论坛类似,可大幅减少处理非金融信息的工作量。
(2)雪球论坛能够将股票的讨论与个股代码匹配,便于构建个股情绪指标。雪球论坛具备股票代码天然的标准化标签,每只股票页面的URL结构为:http://xueqiu.com/S/股票代码,据此能够看到关于这只股票的UGC类(讨论、自选股和持仓盈亏等)和新闻公告类的所有信息。
(3)雪球论坛的投资者用户数较多,市场关注度高。截至2015年10月9日,我国A股共有9525万投资者,持仓投资者5083万(数据来自中国证券登记结算中心),而雪球用户数已超过1000万,日活跃用户数超过100万,每日API接口调用为4亿,日新增股票讨论内容逾20万条。
本文利用Python爬虫抓取2013—2017年雪球论坛上帖子文本数据600多万条,选取3.6万条种子样本作为训练集,人工对数据进行逐条阅读分析,结合前后文及对语气的推测来判定看涨和看跌情绪;将关注某只股票但不带情绪观点的帖子情绪判定为看平情绪;将官方资讯、广告以及与相应股票无关的帖子判定为无关数据,从样本中剔除。本文采用深度学习法的卷积神经网络来判定样本的情绪倾向,并将判定结果与种子样本比对,情绪判定准确率为81.92%,说明判定模型有效。本文对主要变量进行了1%水平的缩尾处理,并剔除了数据缺失的样本。本文其他数据来自CSMAR和RESSET数据库。
(二)模型构建与变量定义
1. 基本检验模型
本文构建模型(1)来检验社交媒体讨论与会计稳健性的关系。
其中,被解释变量会计稳健性(C_SCORE)基于Khan和Watts(2009)的做法计算。解释变量为滞后一期的社交媒体讨论(TOTMED_1),使用上一年上市公司在雪球论坛上被讨论的帖子总数加1后取对数衡量,帖子总数包括看涨情绪的帖子数、看跌情绪的帖子数以及看平情绪的帖子数。控制变量包括滞后一期的传统媒体报道量(LNMEDIA_1)、滞后一期的股吧论坛讨论量(LNGUBA_1)、企业规模(SIZE)、负债率(LEV)、成长性(INCOMEG)、股权集中度(OWNCON1)、Z指数(ZINDEX)、管理层持股比例(MSHRRAT)和独董比例(INDRCRAT)。如无特别说明,本文的面板回归模型均控制了公司、年度和行业固定效应。
2. 机制检验模型
为了考察社交媒体讨论是否通过引发监管介入、抑制大股东掏空和降低盈余管理程度等路径来影响公司会计稳健性,本文参考温忠麟等(2004)以及熊艳等(2014)的做法,检验社交媒体讨论影响会计稳健性的中介效应。主要检验步骤如下:(1)分别使用监管介入、大股东掏空和盈余管理对会计稳健性进行回归,如果得到显著的回归系数,则说明监管介入、大股东掏空和盈余管理会影响会计稳健性;(2)分别使用社交媒体讨论对监管介入、大股东掏空和盈余管理进行回归,如果得到显著的回归系数,则说明社交媒体讨论会影响监管介入、大股东掏空和盈余管理(Baron和Kenny,1986);(3)如果上述结果显著,将社交媒体讨论和监管介入(大股东掏空、盈余管理)同时放入模型中对会计稳健性进行回归,如果社交媒体讨论的系数变得不显著,则说明完全通过引发监管介入、抑制大股东掏空和降低盈余管理程度来影响会计稳健性,为完全中介过程(Judd和Kenny,1981)。受篇幅限制,下文仅列出社交媒体讨论分别对监管介入、大股东掏空和盈余管理行为的回归模型。
(1)社交媒体讨论与监管介入
中小股东的社交媒体讨论可能会引发监管介入,进而对企业的会计稳健性决策产生威慑效果。对此,本文构建模型(2)进行检验。
其中,被解释变量为是否收到监管问询函的虚拟变量(INQUIRY),控制变量包括公司规模(SIZE)、负债率(LEV)、资产收益率(ROA)、产权性质(SOE)和应计盈余管理(DACC)。本文采用固定效应面板Probit模型进行检验。
(2)社交媒体讨论与大股东掏空
本文构建模型(3)来考察社交媒体讨论通过抑制大股东掏空而影响企业会计稳健性的机制。
其中,被解释变量为大股东掏空的变动情况(TUNNELCHG),根据谭劲松等(2010)的研究,大股东掏空使用资金净占用比例来衡量,资金净占用比例=(其他应收款+应收账款+预付账款−其他应付款−应付账款−预收账款)/总资产。TUNNELCHG即为当年资金净占用比例与去年相比的变动值。控制变量与模型(1)类似。
(3)社交媒体讨论与盈余管理
本文构建模型(4)来考察社交媒体讨论通过影响盈余管理而影响企业会计稳健性的机制。
其中,被解释变量为应计盈余管理(DACC),参考于忠泊等(2011)以及李增福等(2011)的研究,以Dechow等(1995)提出的修正Jones模型为基础,计算应计利润并作为被解释变量,逐年分行业回归得到行业和年度系数以及应计利润的估计值,将应计利润与其估计值之差作为操控性应计利润。本文主要变量定义见表1。
变量类型 | 变量符号 | 变量名称 | 变量定义 |
解释变量 | TOTEMD | 社交媒体讨论 | 社交媒体讨论帖总数加1后取对数 |
被解释变量 | C_SCORE | 会计稳健性 | 根据Khan和Watts(2009)的会计稳健性指数模型计算得到 |
中介变量 | INQUIRY | 监管问询函 | 上市公司是否收到监管问询函的虚拟变量,收到时取1,否则取0 |
TUNNELCHG | 大股东掏空 | 大股东掏空的变动值,即当年资金净占用比例与去年相比的变动值,资金净占用比例=(其他应收款+应收账款+预付账款−其他应付款−应付账款−预收账款)/总资产 | |
DACC | 盈余管理 | 根据Jones模型计算的可操控性应计利润 | |
控制变量 | LNMEDIA | 传统媒体报道 | 传统媒体报道量加1后取对数 |
LNGUBA | 股吧论坛关注 | 股吧论坛对公司的讨论帖数量加1后取对数 | |
SIZE | 企业规模 | 总资产取对数 | |
LEV | 负债率 | 总负债/总资产 | |
INCOMEG | 成长性 | 主营业务收入增长率 | |
OWNCON1 | 股权集中度 | 第一大股东持股比例,持股比例=持股数/公司总股数 | |
ZINDEX | Z指数 | 第一大股东持股比例/第二大股东持股比例,Z指数越大,股东力量的差异越大 | |
MSHRRAT | 管理层持股比例 | 管理层持股数量/在外流通总股数 | |
INDRCRAT | 独董比例 | 独立董事人数/董事总人数 | |
ROA | 总资产收益率 | 净利润/总资产 | |
SOE | 产权性质 | 是否国有控股的虚拟变量,国有控股时取1,否则取0 |
(三)描述性统计
为了解雪球论坛的发帖用户在多大程度上会交易其讨论的股票,本文对2013—2017年雪球论坛上发过帖子的用户数进行了统计,结果见表2。样本期间共有3678只股票被讨论过,针对这些股票发过帖子的单只股票用户数在1和108359之间,标准差为5986.909,可见针对不同股票发帖的用户数量差异非常大。根据这些用户发表帖子的内容提取关键词“买”“卖”和“持有”进行分析,帖子内容含有这些字词的用户很可能目前或将来持有这只股票,并将其定义为单只股票的(准)股东用户,其数量在1和15224之间。单只股票的(准)股东用户数占总用户数的比例在0.3%和100%之间,均值为8.3%。这说明雪球论坛上单只股票的每100名发帖用户中有8名是股票的(准)股东。
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
单只股票的论坛发帖用户数 | 3 678 | 4871.726 | 5986.909 | 1 | 108359 |
单只股票的(准)股东用户数 | 3 678 | 402.940 | 788.935 | 1 | 15224 |
单只股票的(准)股东用户数占比 | 3 678 | 0.083 | 0.064 | 0.003 | 1 |
表3报告了本文主要变量的描述性统计结果。会计稳健性(C_SCORE)的均值和中位数都为0.01,说明会计稳健性的样本分布较为均匀,其最小值为−0.22,最大值为0.29。来自雪球论坛的社交媒体关注(TOTMED_1)的均值为6.94,取值区间为0—11.5;来自股吧论坛的讨论关注(LNGUBA_1)的均值为9.04,取值区间为6.37—12.93;传统媒体报道(LNMEDIA_1)的均值为4.09,取值区间为3.43—6.81。这表明雪球论坛讨论关注量介于传统媒体报道量和股吧论坛关注量之间。②
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 中位数 | 最小值 | 最大值 |
C_SCORE | 8142 | 0.01 | 0.05 | 0.01 | −0.22 | 0.29 |
TOTMED_1 | 8142 | 6.94 | 1.36 | 7.1 | 0 | 11.5 |
INQUIRY | 6376 | 0.06 | 0.24 | 0 | 0 | 1 |
TUNNELCHG | 8142 | −0.01 | 0.08 | 0 | −1.32 | 0.72 |
DACC | 8142 | −0.00 | 0.11 | −0.01 | −1.47 | 2.64 |
LNMEDIA_1 | 8142 | 4.09 | 0.32 | 4.19 | 3.43 | 6.81 |
LNGUBA_1 | 8142 | 9.04 | 0.76 | 9.09 | 6.37 | 12.93 |
SIZE | 8142 | 22.43 | 1.25 | 22.27 | 19.57 | 26.17 |
LEV | 8142 | 0.45 | 0.21 | 0.44 | 0.05 | 0.92 |
INCOMEG | 8142 | 0.2 | 0.53 | 0.1 | −0.59 | 4.33 |
OWNCON1 | 8142 | 0.33 | 0.15 | 0.31 | 0.08 | 0.81 |
ZINDEX | 8142 | 9.77 | 15.33 | 3.99 | 1 | 115.95 |
MSHRRAT | 8142 | 9.48 | 16.21 | 0.12 | 0 | 69.36 |
INDRCRAT | 8142 | 39.88 | 8.7 | 37.5 | 0 | 69.23 |
四、实证结果分析
(一)基本回归
表4中列(1)结果显示,上一年的社交媒体关注度(TOTMED_1)与当年的会计稳健性(C_SCORE)在1%的水平上显著正相关,TOTMED_1的回归系数为0.014。这表明中小股东通过社交媒体发出“群体的呼声”产生了作用,使得管理层及时确认“坏消息”,提高了企业的会计稳健性,假设1得到支持。为了进一步探究不同类型的社交媒体关注对会计稳健性的影响,表4中列(2)—列(4)分别考察了上一年雪球论坛看跌情绪的讨论量(NEG_1)、看涨情绪的讨论量(POS_1)和看平情绪的讨论量(NEUTRAL_1)的作用。可以看到,社交媒体的负面讨论产生的作用最大(回归系数为0.156,在1%的水平上显著),正面讨论有一定的微弱影响(回归系数为0.008,在10%的水平上显著),而中性报道对会计稳健性几乎没有影响。
(1) | (2) | (3) | (4) | |
C_SCORE | C_SCORE | C_SCORE | C_SCORE | |
TOTMED_1 | 0.014** | |||
(2.225) | ||||
NEG_1 | 0.156*** | |||
(38.672) | ||||
POS_1 | 0.008* | |||
(1.765) | ||||
NEUTRAL_1 | 0.007 | |||
(1.355) | ||||
LNMEDIA_1 | −0.021*** | −0.152*** | −0.018** | −0.019** |
(−2.657) | (−28.112) | (−2.415) | (−2.416) | |
LNGUBA_1 | 0.009** | −0.016*** | 0.011*** | 0.011*** |
(2.057) | (−3.402) | (2.632) | (2.755) | |
SIZE | −1.054*** | −1.054*** | −1.053*** | −1.053*** |
(−188.855) | (−173.109) | (−189.285) | (−191.609) | |
LEV | 0.781*** | 0.783*** | 0.780*** | 0.780*** |
(160.688) | (143.240) | (161.157) | (162.151) | |
INCOMEG | −0.006* | 0.003 | −0.006* | −0.006* |
(−1.648) | (0.857) | (−1.699) | (−1.684) | |
OWNCON1 | −0.004 | −0.009** | −0.004 | −0.004 |
(−1.465) | (−2.442) | (−1.459) | (−1.490) | |
ZINDEX | 0.018*** | 0.013*** | 0.018*** | 0.018*** |
(4.993) | (3.641) | (4.956) | (4.969) | |
MSHRRAT | 0.003 | 0.006* | 0.003 | 0.003 |
(1.122) | (1.914) | (1.320) | (1.242) | |
INDRCRAT | −0.003 | −0.031*** | −0.003 | −0.003 |
(−0.906) | (−7.846) | (−0.876) | (−0.885) | |
公司固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
行业固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 8142 | 8142 | 8142 | 8142 |
within R2 | 0.897 | 0.883 | 0.897 | 0.897 |
注:回归中的系数经过标准化处理,***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平(双尾检验),标准误经过公司层面cluster调整。下表同。 |
(二)机制检验
1. 监管介入
表5检验了社交媒体讨论是否通过监管介入而提高企业会计稳健性。列(1)显示,当期的社交媒体讨论(TOTMED)会显著增加上市公司收到监管问询函的概率(INQUIRY);列(2)显示,上一期是否收到监管问询函(INQUIRY_1)会显著提高企业的会计稳健性(C_SCORE)。列(3)同时加入上一期的社交媒体讨论(TOTMED_1)和是否收到监管问询函(INQUIRY_1),两者的回归系数仍然显著。这表明,中小股东的社交媒体会引发监管介入,进而提高企业会计稳健性。Sobel检验Z值为5.137,在1%的水平上显著,中介效应成立,中介效应占比约为25.22%。
(1) | (2) | (3) | |
INQUIRY | C_SCORE | C_SCORE | |
TOTMED_1 | 0.321** | 0.049*** | |
(2.029) | (5.504) | ||
INQUIRY_1 | 0.010* | 0.011* | |
(1.650) | (1.816) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
公司、行业与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 6376 | 6376 | 6376 |
within R2 | − | 0.5731 | 0.5783 |
2. 抑制掏空
表6检验了社交媒体讨论是否通过抑制大股东掏空而提高企业会计稳健性。列(1)显示,上一期的社交媒体讨论(TOTMED_1)对大股东掏空(TUNNELCHG)的回归系数显著为负,意味着中小股东的社交媒体讨论会抑制大股东掏空。列(2)显示,大股东掏空(TUNNELCHG)对会计稳健性(C_SCORE)的回归系数显著为负。列(3)同时加入上一期的社交媒体讨论(TOTMED_1)和大股东掏空(TUNNELCHG),两者的回归系数仍然显著。这表明,中小股东的社交媒体讨论会显著抑制大股东的掏空行为,进而提高企业会计稳健性。Sobel检验Z值为1.693,在10%的水平上显著,中介效应成立,中介效应占比约为2%。
(1) | (2) | (3) | |
TUNNELCHG | C_SCORE | C_SCORE | |
TOTMED_1 | −0.040* | 0.116*** | |
(−1.816) | (24.020) | ||
TUNNELCHG | −0.021*** | −0.007* | |
(−3.344) | (−1.870) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
公司、行业与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 8142 | 8142 | 8109 |
within R2 | 0.051 | 0.847 | 0.897 |
3. 抑制盈余管理
表7检验了社交媒体讨论是否通过抑制盈余管理而提高企业会计稳健性。列(1)显示,上一期的社交媒体讨论(TOTMED_1)对盈余管理(DACC)的回归系数显著为负,说明社交媒体讨论会降低上市公司的盈余管理程度。列(2)显示,盈余管理(DACC)对会计稳健性(C_SCORE)的回归系数显著为负。列(3)同时加入社交媒体讨论(TOTMED_1)和盈余管理(DACC)时,两者的回归系数仍然显著。这表明,上市公司在中小股东关注的聚光灯下减少了盈余管理行为,而盈余管理减少有助于提高会计稳健性。Sobel检验Z值为1.698,在10%的水平上显著,中介效应成立,中介效应占比为2%。
上述结果表明,在社交媒体影响会计稳健性的三种路径中,影响最大的是监管介入路径,抑制盈余管理和大股东掏空的影响较弱。
(1) | (2) | (3) | |
DACC | C_SCORE | C_SCORE | |
TOTMED_1 | −0.048*** | 0.197*** | 0.015** |
(−3.210) | (32.924) | (2.100) | |
DACC | −0.011** | −0.006* | |
(−2.157) | (−1.680) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
公司、行业与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 8142 | 8142 | 8142 |
within R2 | 0.102 | 0.477 | 0.897 |
(三)经济后果检验
上文研究表明,中小股东在社交媒体上“发声”有助于提高企业的会计稳健性。本文将进一步检验中小股东的社交媒体互动在提高会计稳健性后,是否会降低企业的债务融资成本,增加股东权益保护,最终提高公司绩效。
1. 对债务融资成本的影响
Watts(2003)发现,会计稳健性是企业债务市场上重要的信号特征,能够缓解企业与债权人之间的信息不对称,帮助债权人筛选高质量的企业,有助于降低公司的债务融资成本(Zhang,2008)。基于此,本文采用中介效应法来检验社交媒体讨论是否通过影响会计稳健性来降低未来的债务融资成本。
其中,被解释变量为债务融资成本(DEBTCOST),借鉴钱雪松等(2019)的研究,使用利息支出除以总负债衡量。FA表示有形资产比例(固定资产净值/总资产),AGE表示上市时间。表8列(1)中会计稳健性(C_SCORE)对债务融资成本(DEBTCOST)的回归系数显著为负,列(2)中上一期的社交媒体关注(TOTMED_1)对债务融资成本(DEBTCOST)的回归系数也显著为负。列(3)同时加入TOTMED_1和C_SCORE,两者的回归系数仍然显著。这表明,社交媒体讨论通过提高会计稳健性,降低了企业的债务融资成本。
(1) | (2) | (3) | |
DEBTCOST | DEBTCOST | DEBTCOST | |
TOTMED_1 | −0.149*** | −0.147*** | |
(−5.012) | (−4.922) | ||
C_SCORE | −0.072** | −0.064** | |
(−2.218) | (−1.962) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
公司、行业与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 5726 | 5726 | 5726 |
within R2 | 0.047 | 0.049 | 0.051 |
2. 对股东权益保护的影响
如前所述,中小股东的社交媒体发声改变了管理层决策行为,进而提高了企业会计稳健性。中小股东最终能否获得更充分的权益保护?本文构建固定效应面板Probit模型(6)进行检验。
其中,被解释变量为股东权益保护(DISCPRT),使用企业社会责任报告中是否披露股东权益保护信息的虚拟变量。如果企业在社会责任报告中披露了股东权益保护信息,则说明企业重视股东权益保护。如表9所示,无论是列(1)中的上一期社交媒体讨论(TOTMED_1)、列(2)中的会计稳健性(C_SCORE),还是列(3)中两者同时加入,回归系数均显著为正,表明中小股东通过社交媒体“发声”增加了股东权益保护。
(1) | (2) | (3) | |
DISCPRT | DISCPRT | DISCPRT | |
TOTMED_1 | 0.321*** | 0.185** | |
(4.822) | (2.544) | ||
C_SCORE | 0.804*** | 0.612*** | |
(5.535) | (3.879) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
公司、行业与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 8142 | 8142 | 8142 |
3. 对企业业绩的影响
为了考察中小股东的社交媒体讨论是否通过提高会计稳健性而最终改善企业未来经营业绩,本文构建模型(7)进行检验。
其中,被解释变量为公司的总资产收益率(ROA)。如表10所示,无论是列(1)中的会计稳健性(C_SCORE)、列(2)中的上一期社交媒体讨论(TOTMED_1),还是列(3)中两者同时加入,回归系数均显著为正,表明社交媒体讨论通过提高会计稳健性,改善了企业经营业绩。
(1)ROA | (2)ROA | (3)ROA | |
C_SCORE | 0.253*** | 0.277*** | |
(3.165) | (3.541) | ||
TOTMED_1 | 0.269*** | 0.313*** | |
(8.669) | (11.747) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 | 控制 |
公司、行业与年度固定效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 7981 | 8142 | 7981 |
within R2 | 0.160 | 0.178 | 0.192 |
(四)稳健性检验
1. 社交媒体的内生性问题:工具变量回归
中小股东在社交媒体上的讨论可能会受到公司以往会计稳健性的影响,这会导致两者之间存在明显的反向因果关系,使得本文主要结论受到内生性的干扰。为此,本文以上市公司与投资者的互动渠道广度(INTERACTION)作为工具变量,采用两阶段最小二乘法(2SLS)来缓解内生性问题。当上市公司主页上有投资者关系管理或投资者咨询版块,或者有微信微博官方互动渠道时,INTERACTION的取值为1,否则取值为0。本文认为,向投资者开设的互动渠道越多,上市公司在市场中的可见性越高,被投资者关注的可能性也越高。这一变量不会直接影响企业的会计稳健性,但与社交媒体讨论有一定的关系,从而满足工具变量的选取条件。工具变量通过了弱工具变量、外生性和过度识别检验。在采用工具变量法来缓解内生性问题之后,实证结果基本保持不变。
(1) | (2) | |
TOTMED | C_SCORE | |
INTERACTION | 0.027** | |
(2.338) | ||
TOTMED_1 | 0.229** | |
(2.095) | ||
控制变量 | 控制 | 控制 |
公司行业年度固定效应 | 控制 | 控制 |
N | 8109 | 8142 |
within. R2 | 0.623 | 0.886 |
2. 会计稳健性的替代度量
(1)采用Basu模型来度量会计稳健性
本文借鉴刘峰和周福源(2007)的研究,对Basu(1997)的模型进行改进,构建了如下模型:
其中,
(1) | |
EPS_P | |
DR | 0.002 |
(0.024) | |
R | −0.040 |
(−0.476) | |
DR×R | −0.174** |
(−2.121) | |
TOTMED_1 | 0.242*** |
(7.547) | |
TOTMED_1×DR | −0.102 |
(−1.024) | |
TOTMED_1×R | 0.007 |
(0.084) | |
TOTMED_1×DR×R | 0.193** |
(2.235) | |
公司行业年度固定效应 | 控制 |
N | 6686 |
within. R2 | 0.026 |
(2)使用现金流和盈余的偏度以及非经营性应计来度量会计稳健性
上文中的C_SCORE是基于美国公司的研究构造的,这可能并不是一个合适的衡量会计稳健性的方法(Watts,2003;Khan和Watts,2009)。为此,本文基于Givoly和Hayn(2000)以及Beatty等(2008)的做法,分别采用现金流和盈余的偏度(SKEWNESS)以及非经营性应计(NONOPACC)作为会计稳健性的替代衡量方法。参考王艳艳等(2014)的做法,非经营性应计(NONOPACC)采用过去五年的非经营性应计均值乘以−1来度量。实证结果保持不变。
(1) | (2) | |
SKEWNESS | NONOPACC | |
TOTMED_1 | 0.051*** | 0.010** |
(3.322) | (1.981) | |
控制变量 | 控制 | 控制 |
公司行业年度固定效应 | 控制 | 控制 |
N | 8142 | 8141 |
within. R2 | 0.015 | 0.030 |
五、结论与启示
如何规范上市公司稳健经营和会计信息确认,以保护中小投资者权益,是我国现阶段重要的研究问题。本文基于2013—2017年雪球股票论坛的讨论帖数据,从中小股东治理的视角考察了社交媒体讨论对企业会计稳健性的影响及其机理。研究发现,中小股东的社交媒体讨论显著提高了公司下一年的会计稳健性,主要是通过增加监管介入、抑制大股东掏空和降低盈余管理程度实现的。经济后果检验表明,中小股东的社交媒体“发声”通过提高企业的会计稳健性,降低了债务融资成本,增加了股东权益保护,提高了公司业绩。
本文认为,中小股东在社交媒体上“发声”具有积极的公司治理功能,未来应为社交媒体治理提供更广阔的空间。第一,应进一步规范社交媒体的信息交流内容。不可否认的是,雪球等社交媒体并不是证券监管机构指定的官方信息披露平台,受到的监管力度相对较小,如果论坛传递的信息失真,将损害中小股东的利益。因此,有必要针对社交媒体的信息交流与发布行为出台更严格和精细化的管理细则,降低谣言对公司管理层决策的负面影响,同时保护中小股东利益不受侵害。第二,将非官方媒体与官方发声渠道相结合,为社交媒体监管上市公司提供互动回应的平台。充分利用大数据和新媒体的发声平台,调动中小股东的积极性,集合群体智慧和力量,及时识别公司的风险因素。
① 雪球公司成立于2010年3月,旗下拥有手机炒股应用“雪球”和网站“雪球”xueqiu.com,依靠用户生产内容,是集数据、社交、信息、工具、传播、代理、服务和交易的一体化投资平台,在用户评价和公开追溯体系下,成为权威投资分析内容的输出地。
② 受篇幅限制,相关系数结果未列示,如有需要可向作者索取。
③ 由于
④ 弱工具变量检验中,Cragg-Donald F统计量为32.143,大于10%的临界值16.38,拒绝了存在弱工具变量的原假设;识别不足检验中,Kleibergen-Paap rk LM statistic统计量为13.653,拒绝了是外生变量的原假设;过度识别检验中,Hansen J检验在1%的水平上拒绝了过度识别的原假设。
[1] | 陈运森, 邓祎璐, 李哲. 非处罚性监管具有信息含量吗? ——基于问询函的证据[J]. 金融研究, 2018(4): 155–171. |
[2] | 窦超, 罗劲博. 中小股东利用社交媒体“发声”能否改善高管薪酬契约[J]. 财贸经济, 2020(12): 85–100. |
[3] | 李晓溪, 饶品贵, 岳衡. 年报问询函与管理层业绩预告[J]. 管理世界, 2019(8): 173–188. DOI:10.3969/j.issn.1002-5502.2019.08.013 |
[4] | 罗劲博. 管理者过度自信对公司业绩: 好事还是坏事? ——基于会计稳健性视角的经验证据[J]. 财经研究, 2014(1): 135–144. |
[5] | 宋小保. 股权集中、投资决策与代理成本[J]. 中国管理科学, 2013(4): 152–161. |
[6] | 孙鲲鹏, 王丹, 肖星. 互联网信息环境整治与社交媒体的公司治理作用[J]. 管理世界, 2020(7): 106–132. |
[7] | 田高良, 封华, 于忠泊. 资本市场中媒体的公司治理角色研究[J]. 会计研究, 2016(6): 21–29. DOI:10.3969/j.issn.1003-2886.2016.06.004 |
[8] | 王丹, 孙鲲鹏, 高皓. 社交媒体上“用嘴投票”对管理层自愿性业绩预告的影响[J]. 金融研究, 2020(11): 188–206. |
[9] | 温忠麟, 张雷, 侯杰泰, 等. 中介效应检验程序及其应用[J]. 心理学报, 2004(5): 614–620. |
[10] | 熊艳, 李常青, 魏志华. 媒体报道与IPO定价效率: 基于信息不对称与行为金融视角[J]. 世界经济, 2014(5): 135–160. |
[11] | 杨凡, 张玉明. 互联网沟通能降低股价同步性吗? ——来自“上证e互动”的证据[J]. 中南财经政法大学学报, 2020(6): 108–119. DOI:10.3969/j.issn.1003-5230.2020.06.011 |
[12] | 余明桂, 潘红波. 政府干预、法治、金融发展与国有企业银行贷款[J]. 金融研究, 2008(9): 1–22. |
[13] | 于忠泊, 田高良, 齐保垒, 等. 媒体关注的公司治理机制——基于盈余管理视角的考察[J]. 管理世界, 2011(9): 127–140. |
[14] | 张俊生, 汤晓建, 李广众. 预防性监管能够抑制股价崩盘风险吗? ——基于交易所年报问询函的研究[J]. 管理科学学报, 2018(10): 112–126. DOI:10.3969/j.issn.1007-9807.2018.10.009 |
[15] | 郑国坚, 蔡贵龙, 卢昕. “深康佳”中小股东维权: “庶民的胜利”抑或“百日维新”? ——一个中小股东参与治理的分析框架[J]. 管理世界, 2016(12): 145–158. |
[16] | 郑志刚, 石丽娜, 黄继承, 等. 中国上市公司“小股民行动”现象的影响因素与经济后果[J]. 世界经济, 2019(1): 170–192. |
[17] | Ahmed A S, Duellman S. Accounting conservatism and board of director characteristics: An empirical analysis[J]. Journal of Accounting and Economics, 2007, 43(2−3): 411–437. DOI:10.1016/j.jacceco.2007.01.005 |
[18] | Ang J S, Hsu C, Tang D, et al. The role of social media in corporate governance[J]. The Accounting Review, 2021, 96(2): 1–32. DOI:10.2308/TAR-2018-0144 |
[19] | Antweiler W, Frank M Z. Is all that talk just noise? The information content of internet stock message boards[J]. The Journal of Finance, 2004, 59(3): 1259–1294. DOI:10.1111/j.1540-6261.2004.00662.x |
[20] | Bartov E, Faurel L, Mohanram P S. Can Twitter help predict firm-level earnings and stock returns?[J]. The Accounting Review, 2018, 93(3): 25–57. DOI:10.2308/accr-51865 |
[21] | Basu S. The conservatism principle and the asymmetric timeliness of earnings[J]. Journal of Accounting and Econo- mics, 1997, 24(1): 3–37. DOI:10.1016/S0165-4101(97)00014-1 |
[22] | Bushman R M, Piotroski J D. Financial reporting incentives for conservative accounting: The influence of legal and political institutions[J]. Journal of Accounting and Economics, 2006, 42(1−2): 107–148. DOI:10.1016/j.jacceco.2005.10.005 |
[23] | Chen H L, De P, Hu Y, et al. Wisdom of crowds: The value of stock opinions transmitted through social media[J]. The Review of Financial Studies, 2014, 27(5): 1367–1403. DOI:10.1093/rfs/hhu001 |
[24] | Duro M, Heese J, Ormazabal G. The effect of enforcement transparency: Evidence from SEC comment-letter reviews[J]. Review of Accounting Studies, 2019, 24(3): 780–823. DOI:10.1007/s11142-019-09503-1 |
[25] | García Lara J M, García Osma B, Penalva F. Accounting conservatism and corporate governance[J]. Review of Accounting Studies, 2009, 14(1): 161–201. DOI:10.1007/s11142-007-9060-1 |
[26] | Hirshleifer D. Presidential address: Social transmission bias in economics and finance[J]. The Journal of Finance, 2020, 75(4): 1779–1831. DOI:10.1111/jofi.12906 |
[27] | Hong H, Jiang W X, Wang N, et al. Trading for status[J]. The Review of Financial Studies, 2014, 27(11): 3171–3212. DOI:10.1093/rfs/hhu048 |
[28] | Hutton A P, Marcus A J, Tehranian H. Opaque financial reports, R2, and crash risk [J]. Journal of Financial Economics, 2009, 94(1): 67–86. DOI:10.1016/j.jfineco.2008.10.003 |
[29] | Jensen M C, Meckling W H. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure[J]. Journal of Financial Economics, 1976, 3(4): 305–360. DOI:10.1016/0304-405X(76)90026-X |
[30] | Jiang G H, Lee C M C, Yue H. Tunneling through intercorporate loans: The China experience[J]. Journal of Financial Economics, 2010, 98(1): 1–20. DOI:10.1016/j.jfineco.2010.05.002 |
[31] | Khan M, Watts R L. Estimation and empirical properties of a firm-year measure of accounting conservatism[J]. Journal of Accounting and Economics, 2009, 48(2−3): 132–150. DOI:10.1016/j.jacceco.2009.08.002 |
[32] | Kim J B, Zhang L D. Financial reporting opacity and expected crash risk: Evidence from implied volatility smirks[J]. Contemporary Accounting Research, 2014, 31(3): 851–875. DOI:10.1111/1911-3846.12048 |
[33] | Lafond R, Roychowdhury S. Managerial ownership and accounting conservatism[J]. Journal of Accounting Research, 2008, 46(1): 101–135. DOI:10.1111/j.1475-679X.2008.00268.x |
[34] | Maffett M. Financial reporting opacity and informed trading by international institutional investors[J]. Journal of Accounting and Economics, 2012, 54(2−3): 201–220. DOI:10.1016/j.jacceco.2012.09.002 |
[35] | Martin G W, Thomas W B, Wieland M M. S&P 500 membership and managers’ supply of conservative financial reports[J]. Journal of Business Finance & Accounting, 2016, 43(5−6): 543–571. |
[36] | Miller G S, Skinner D J. The evolving disclosure landscape: How changes in technology, the media, and capital markets are affecting disclosure[J]. Journal of Accounting Research, 2015, 53(2): 221–239. DOI:10.1111/1475-679X.12075 |
[37] | Parrino R, Sias R W, Starks L T. Voting with their feet: Institutional ownership changes around forced CEO turnover[J]. Journal of Financial Economics, 2003, 68(1): 3–46. DOI:10.1016/S0304-405X(02)00247-7 |
[38] | Piotroski J D, Wong T J, Zhang T Y. Political incentives to suppress negative information: Evidence from Chinese listed firms[J]. Journal of Accounting Research, 2015, 53(2): 405–459. DOI:10.1111/1475-679X.12071 |
[39] | Shleifer A, Vishny R W. A survey of corporate governance[J]. The Journal of Finance, 1997, 52(2): 737–783. DOI:10.1111/j.1540-6261.1997.tb04820.x |
[40] | Tang V W. Wisdom of crowds: Cross-sectional variation in the informativeness of third-party-generated product information on Twitter[J]. Journal of Accounting Research, 2018, 56(3): 989–1034. DOI:10.1111/1475-679X.12183 |
[41] | Watts R L. Conservatism in accounting part I: Explanations and implications[J]. Accounting Horizons, 2003, 17(3): 207–221. DOI:10.2308/acch.2003.17.3.207 |
[42] | Zhang J Y. The contracting benefits of accounting conservatism to lenders and borrowers[J]. Journal of Accounting and Economics, 2008, 45(1): 27–54. DOI:10.1016/j.jacceco.2007.06.002 |
[43] | Zhong Y X, Li W L. Accounting conservatism: A literature review[J]. Australian Accounting Review, 2017, 27(2): 195–213. DOI:10.1111/auar.12107 |