信息不对称、公司传闻 与股价同步性

信息不对称、公司传闻①与股价同步性

金 智

（中山大学管理学院，会计系）

摘要：本文研究公司传闻的产生与信息不对称之间的关系，以及公司传闻如何影响了股价同步性。研究结果发现，公司传闻的产生与管理者和投资者之间的信息不对称程度有直接的相关关系，并且公司传闻作为一种非正式披露信息显著影响了股价同步性。 现有信息披露的相关文献一直集中于正式披露信息（如财务报告等）的研究，而忽略了对非正式披露信息的研究。然而，本文的研究结果揭示了作为非正式披露信息的公司传闻产生的内在机理及其市场后果。

关键词：公司传闻 股价同步性 信息不对称 非正式披露信息

一、引言

市场作为一种信息交流机制，一个最为重要功能就是将汇总的市场信息反映到价格之中，并通过价格引导资源的配置（Hayek，1945）。根据有效市场理论，资本市场中的股票价格以同样的原理指引着资源的配置。既然信息引导价格，而价格又引导资源配置，那么，也可以说，资本市场中的信息效率决定着资源配置的效率。Akerlof（1970）对旧车市场中信息问题的理论分析，Healy and Palepu（2001）、Bushman，Piostroki and Smith（2004）等人的实证研究均证明了这一观点的合理性。也正因资本市场中的信息如此重要，其存在的信息问题才成为理论界和实务界一直所关注的重点。

资本市场中的信息可分为正式披露信息和非正式披露信息两大类。如果说监管当局要求上市公司真实、客观而及时地披露的定期报告和临时公告是一种正式披露信息，那么市场中有关公司的传闻（亦称，小道消息）则是一种非正式披露信息。根据相关规定②，公司传闻是指：上市公司正在拟议中，从未公开披露过的事项；上市公司从未发生，也未在拟议中的事项。在一定程度上，前者属于管理者所拥有的一种私有信息，而后者则是一种虚假谣言，属于市场噪音。现有文献中信息质量问题的相关研究主要集中于正式披露信息，如Ali and Hwang（2000）和Ball、Robin and Wu（2000）从宏观层面研究了国家法律和制度背景对公司财务报告生成的影响；Lang和Lundholm（1993）、Ho and Wong（2001）和Fan and Wong（2002）从公司微观层面研究了公司基本面和治理结构等特征对财务报告的影响。但是，作为资本市场中非正式披露信息的公司传闻，却一直被研究者所忽视。

如正式披露信息一样，公司传闻同样会影响股价的形成，从而影响股价的信息效率。那么，什么因素导致了公司传闻的产生，是一个函待研究的重要问题。如果公司信息是一个总体A，正式披露的信息为A1，未正式披露的信息为A－A1。未正式披露的信息越多，那么通过非正式渠道泄露到市场的可能性就越大。而且，未披露的信息越多，越容易使市场对公司造成一些猜测，并演变成谣言。因此，未披露的信息A－A1部分越大，公司传闻产生的可能性就越大。而且，A－A1部分的信息代表着管理者和投资者之间的信息不对称程度。因此，本文将从信息不对称的角度，研究管理者和投资者之间的信息不对称与公司传闻之间的关系。

同时，相比正式披露信息，公司传闻具有一定特殊性：（1）不确定性。正式披露的信息，如财务报告和临时公告，其真实性由披露方负责，所以信息真实性相对比较明确；而非正式披露的公司传闻是一种市场传闻，没有为其内容负责的披露方，其真实程度难以确定；（2）传播方式。正式披露的信息，直接由披露方在一个具体的时间公开披露并在市场中传 ①②

公司传闻，也可称为小道消息。

是指《关于上市公司发布澄清公告若干问题的通知》或《上市公司信息披露管理办法》；

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播，而公司传闻的传播却是通过非正式渠道（如口传等）逐渐在市场中传播，传播速度远低于正式披露信息；（3）信息披露相关规定指出，公司必须对传闻进行澄清。

如前所述，股票价格指引着资本市场的资源配置，股价信息含量对资本资源的配置效率至关重要。Jin和Myers（2006）、Hutton、Marcus and Tehranian（2009）从公司信息透明度的角度，研究了正式披露信息对股价信息含量的影响（R-square）。Morck、Yeung and Yu（2000）的研究表明，新兴资本市场的股价信息含量远低于成熟市场的股价信息含量，而且，在他们40多个国家的研究样本中，中国资本市场的股价信息含量处于倒数第二的水平，说明中国的资本市场股价信息含量很低。王亚平、刘慧龙和吴联生（2009）已从正式披露信息的角度，研究了公司信息透明度对股价信息含量的影响。根据Lee and Liu（2007）和Dasgupta，Gan and Gao（2008）的理论模型和经验证据可知，并非只有正式披露信息会影响股价的信息效率，非正式披露信息同样会影响股价的信息效率。公司传闻作为一种非正式披露信息，如正式披露信息一样，同样会影响着股票价格的信息效率。那么，在中国这样一个股价信息含量低的国家，公司传闻如何影响了股价的信息效率呢？本文将对这一问题进行具体的分析。

本文的研究贡献：（1）综上所述，财务报告作为公司重要的正式披露信息，已有研究表明，宏观层面的国家法律、制度背景（Ball、Robin and Wu，2000）、微观层面的公司治理结构（Ho and Wong，2001；Fan and Wong，2002）及基本面特征（Lang and Lundholm，1993）都会对财务报告的生成造成影响；而同样重要的非正式披露信息——公司传闻，是如何产生却一直被忽视。本文在现有信息披露相关文献的基础上，试着从管理者和投资者信息不对称的角度，分析信息不对称与公司传闻之间的关系，这将进一步丰富公司信息披露的相关文献；（2）由于股价对资源配置效率有重要影响，使得股价信息含量成为金融学和会计学研究的重要话题。Roll（1988）、Compbell et al（2001）、Morck、Yeung and Yu（2000）Jin and Myers（2006）与Hutton、Marcus and Tehranian（2009）的研究主要是从正式披露信息的角度，分析公司特质信息对股价信息含量的影响。本文沿袭这类文献的研究，从非正式披露信息的角度，研究公司传闻对股价信息含量的影响，为非正式披露信息影响股价信息效率提供直接的经验证据，将进一步丰富股价信息含量的相关理论。

本文以下部分的安排是：第二部分是文献述评和理论假设；第三部分是研究设计；第四部分是实证分析及其结果讨论；第五部分是结论、启示和局限性。

二、文献述评和理论假设 （一）信息不对称和公司传闻

经营权和所有权的分离，导致了管理者（内部人）和投资者（外部人）之间的代理问题（Berly and Means，1932），而产生这种代理问题的根本原因则是两者之间的信息不对称③。Akerlof（1970）通过分析旧车市场中存在的信息问题，指出内部人和外部人之间的信息不对称和目标不一致，有可能共同导致资本市场资源配置功能的丧失。美国证券交易委员会前主席Levitt（2000）也曾特别指出，为了加强资本市场的发展，我们必须努力寻求各种方式降低内外部人的信息不对称（Frankle and Li，2004）。Welker（1995）通过考察公司披露政策对信息不对称的影响，发现好的披露政策可以降低信息不对称。Marquardt和Wiedman（1998）从自愿性披露角度的研究发现，随着公司自愿性披露水平增强，信息不对称程度显著降低。Lev（1988）和Beaver（1998）提出政府监管当局应加强财务报表的披露质量，从而降低管理者和投资者之间信息不对称。Healy and Palepu（2001）总结性地指出，财务报告的目标就是为了降低管理者和投资者之间的信息不对称，并且这一观点得到会计学研究者的一致认同。因为财务报告是外部投资者获取公司信息最为重要的来源，是管理者和投资者最有效的交流方式（Frankle and Li，2004），通过财务报告披露公司信息，可减轻管理者和投 ③

信息不对称有两种情况：其一，管理者和投资者（或者内部人和外部人）之间的信息不对称；（2）投资者之间的信息不对称。本文主要讨论管理者和投资者之间的信息不对称。

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资者之间的信息不对称，降低投资者面临的风险，从而降低公司的资本成本，进而达到提高公司价值的目的。上述研究旨在说明信息不对称与正式披露信息之间的关系。那么，信息不对称与非正式披露信息的公司传闻之间存在怎样的关系呢？

根据相关规定：在公共传播媒介中有下列传闻时，上市公司有义务立即作出澄清：上市公司正在拟议中，从未公开披露过的事项；上市公司从未发生，也未在拟议中的事项。因此，公司传闻的产生主要通过两种途径：泄密和造谣。泄密是指知情者将公司未正式披露的信息泄露到市场，而造谣是市场相关方由于误解或出于某种目对公司相关事件进行主观臆断或故意编造虚假信息并将之在市场中传播。Verrecchia（1982）指出，正式披露信息是对私有信息的一种完全替代。根据这一观点，如果公司信息是一个总体A，正式披露的信息为A1，未正式披露的信息为A－A1。那么，从泄密的角度而言，当管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，A－A1部分越大，意味着相对投资者所掌握的信息而言，管理者掌握着更多未披露的私有信息，因而可供非正式披露渠道传播的信息数量就越多。而且，资本市场中的私有信息是一种稀缺资源，它能为知情者带来超额收益。根据Grossman and Stiglitz（1980）的有效市场悖论，可知市场中的投资者在不断地搜集私有信息，直至信息搜集的边际成本等于边际收益为止。Diamond（1985）和Barth、Kasznik and McNichols（2001）也指出，当公司正式披露的信息越少，管理者相对投资者拥有的私有信息越多，信息搜集的边际收益越大，投资者信息搜集的动机也就越强，从而管理者掌握的私有信息被挖掘出来的可能性就越大，泄密的可能性就越高，即公司传闻（或小道消息）产生的可能性就越大。同时，当公司内部管理者拥有的私有信息越多，也即需要保密的信息越多，其保密的成本也就越高，泄露机密信息的可能性就越大，从而公司传闻产生的可能性越大。

此外，信息传播学中的Shibutani（1966）和Kapferer（1990）指出，在信息不够充分的情况下，就会繁衍出谣言。其中的逻辑是：当事物的信息越不充分，人们的好奇心就会促使自己对其进行猜测的可能性就越大。同时，人的社会性促使人们相互交流或交换信息，从而使猜测就越可能变成谣言。那么，从谣言的角度而言，当管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，意味着市场投资者对公司越不了解，在这种信息缺乏的情况下，一方面越容易滋生谣言，另一方面谣言作为一种不确定的信息，也更容易被市场接受。所以，我们提出假设：

假设1：在其他条件相同的情况下，管理者和投资者之间的信息不对程度与公司传闻产生的数量正相关。

（二）公司传闻和股价信息含量

Roll（1988）和Compbell et al（2001）指出，除了宏观市场层面和行业层面的公共信息会影响股价变化之外，公司特质信息对股价变化也有十分重要的影响。而且，Roll（1988）认为金融学之所以不能如天文学预测天文现象一样准确地预测金融市场中的股价变化，主要是因为公司特质信息的存在。一些投资者利用这些未公开的公司特质信息进行交易，导致了股价变动只能部分地被市场层面和行业层面的信息所解释，而剩下的那部分股价变动则是公司特质信息所引起。那么，公司特质信息是如何反映到股价之中呢？一般而言，公司信息通过两种方式反映到股价之中：一种是通过向市场公开披露的方式将信息反映到股价之中，另一种是知情套利者通过交易的方式将私人信息反映到股价之中（Romer，1993）。因此，当公司通过披露或交易方式在股价中反映的公司特质信息越多，由公司层面信息解释的股价变动部分就越多，从而股价同步性越低，即股价信息含量越高。Morck、Yeung 和Yu（2000）、Jin and Myers（2005）和Hutton, Marcus and Tehranian（2009）等人已经证明了股票价格中的公司特质信息越多，公司股价同步性越低。根据之前公司传闻的定义，可知公司传闻可分泄密到市场中的公司信息和市场关于公司某些方面的猜测（谣言）。前者更倾向于是未经公司披露的事实，属于一种私有信息，是公司的特质信息。根据之前的分析，这种公司特质信息将降低公司股价的同步性；后者更倾向于是与实际不相符的谣言，属于公司的一种噪音信

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息。Roll（1988）和Lee and Liu（2007）指出，噪音也能导致股价的异质性波动，从而降低股价同步性，所以谣言也将降低公司股价的同步性。因此，我们提出假设：

假设2：在其他条件相同的情况下，公司传闻与股价同步性负相关。 三、研究设计 （一）样本选取

本研究所选取的样本来自沪、深两市的A股上市公司，样本观察期为2004-2007年。公司传闻的数据是经手工收集和整理而成，而且本文的公司传闻都是公司后来予以澄清的传闻，选择这些传闻的原因是：根据相关规定，公司必须对市场中的公司传闻及时澄清，否则会给予相应的处罚，如进入诚信档案和停牌等。一般情况下，公司为了避免被处罚，会对公司传闻进行相应的澄清。所谓“一般情况”是指公司传闻对市场有明显影响的情况。因此，我们根据公司发布的澄清公告，就能顺应找到相对应的公司传闻。当然，这也许会使得本文样本中没有包括那些对市场影响不明显的传闻，但这不会影响研究结果。因为既然传闻没有对市场造成明显的影响，说明传闻信息含量少和不重要。既然影响不明显或不重要，那么即使样本中没有包括这类传闻，对研究结果也不会造成明显影响。公司治理结构和公司基本面数据来源于CSMAR数据库。在数据收集整理过程中，我们作了如下筛选：（1）剔除金融和保险类公司样本；（2）剔除存在缺失值的样本；（3）为了实证结果的准确性，采用Winsorize（1%）的方法处理了极端值影响。样本具体分布详见表1：样本说明表。

表1：样本说明表

年度 无公司传闻样本量 有公司传闻样本量 样本总量 2004 1163 109 1272 2005 1190 82 1272 2006 1120 212 1332 2007 1056 396 1452 总量 4529 799 5328 （二）模型设定和指标衡量

本文关注的问题是管理者和投资者之间的信息不对称程度如何影响了公司传闻的产生，并进一步分析公司传闻与股价同步性之间的关系。我们实证分析的具体步骤如下：

1．问题一：信息不对称程度（管理者VS投资者）与公司传闻之间的关系，主要由模型（1）检验该问题，该模型中的因变量为公司传闻的数量（Gscw），主要解释变量为信息不对称程度（Asy）。由于公司传闻是离散的数字变量，如“0”、“1”、“2”、“3”等，所以模型（1）在采用负二项回归分析方法。

Gscw=?0??1Asy/Anum??2IQ??3Size??4Lev??5Roa??6State??7Central （1）

??8Zhd??9Independent?Yeart?Indi?ei （1）公司传闻（Gscw）的衡量。本文对2004年至2007年间A股上市公司的公司传闻进行了手工收集，我们以各公司年度内发布的公司传闻数量作为因变量的衡量指标。

（2）管理者和投资者之间信息不对称程度（Asy）的衡量。首先，Dierkens（1991）、Yohn（1998）和Affleck-Graves et al（2002）指出，盈余公告的市场反应越高，意味着管理者和投资者之间的信息不对称程度越高。我们参照他们的理论和衡量方法，通过市场模型计算公司各季度盈余公告前后【-2，+2】事件窗口内的累计超额回报绝对值的平均值，作为管理者和投资者之间信息不对称的衡量指标。其次，Hong et al（2000）和Frankle and Li（2004）指出，分析师跟踪的人数越多，说明公司内外部信息不对称程度越低。因此，为了结论的稳健性，我们参照Agarwal and O’Hara（2007）的衡量方法，还使用公司分析师跟踪的人数衡量管理者和投资者之间的信息不对称程度。并且，为了降低统计上的“肥尾”影响（Skewness effect），我们使用“分析师人数加1的自然对数”作为具体的衡量指标（Anum）。如果?1显著为正，则说明信息不对称程度越高，产生公司传闻越多；如果?1显著为负，则说明信

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息不对称程度越高，产生的公司传闻越少。根据假设1，管理者和投资者之间信息不对称程度越高，产生的公司传闻越多，因此，预计变量“Asy”的回归系数显著为正，“Anum”系数显著为负。

（3）控制变量的选取。在现有文献的基础上，模型（1）还控制了信息透明度（IQ）、公司基本面和公司治理结构指标。公司信息透明度越高，公司披露的信息越多，从而影响公司传闻的产生。而且，根据之前的文献回顾，信息透明度同时会影响到管理者和投资者之间的信息不对称程度。因此，本文在模型（1）中控制信息透明度因素的影响。本文基本面指标有公司规模（Size）、财务杠杆（Lev）、盈利能力（Roa）；公司治理指标有股权集中度（Central）、最终控制人性质（State）、董事会独立性（Independent）和两职合一（Lzhy）。之所以控制这些因素的影响，主要原因是：公司规模越大，公司经营越复杂，管理者拥有的私有信息越多。并且，公司越大，受到市场关注也越密切，从而公司私有信息泄露到市场和产生谣言可能性越大。同时，既然财务杠杆和盈利能力影响了正式披露信息，而未正式披露信息和正式披露信息相关，所以这些指标很可能会影响到公司传闻的产生；公司治理结构越好，内外部信息不对称越低，市场对公司的了解越充分，公司传闻越少。因此，公司治理结构会影响到内外信息不对称程度和公司传闻的产生。因此，我们在模型（1）中控制了基本面和公司治理结构因素的影响。

2．问题二：公司传闻与股价同步性之间的关系，主要由模型（2）检验该问题，该模型中的因变量为股价同步性（Syn），主要解释变量为公司传闻的数量（Gscw）。

Syn=?0??1Gscw??2Anum??3IQ??4Size??5Lev??6Roa??7MB??8State? （2）

?9Central??11Zhd??12Independent?Yeart?Indi?ei（1）股价同步性的衡量（Syn）。本文关注的是公司传闻与股价同步性之间的关系。对于股价同步性的衡量，我们借鉴Roll（1988）、Durnev, Morck, Yeung and Zarowin (2003)和Chen、Goldstein和Jiang（2007）的衡量方法，运用模型（3）来估计个股的R2，最后得到的指标“Syn”等于R2，即为股价同步性的衡量指标。

Rit?????Rmt???Rjt?? （3）

其中， Rit为第t周的个股收益率； Rmt为第t周的市场收益率；Rjt为第t周的行业收益率，其行业划分按照中国证监会行业分类标准，并以公司流通市值为权重对Rit加权计算而成。

（2）控制变量。在现有文献的基础上，模型（2）还控制了信息透明度、分析师跟随人数、公司基本面和公司治理结构指标。基本面指标有公司规模（Size）、财务杠杆（Lev）、盈利能力（Roa）；公司治理指标有股权集中度（Central）、最终控制人性质（State）、董事会独立性（Independent）和两职合一（Lzhy）。具体说明如下：

①信息不透明度（IQ）。根据前文的文献回顾，Hutton, Marcus and Tehranian（2009）、Jin and Myers（2005和王亚平、刘慧龙和吴联生（2009）的研究表明，公司信息透明度会影响股价同步性。而且，公司传闻作为一种非正式披露的信息，公司的信息透明度会影响公司传闻的产生。因此，为了研究公司传闻对股价同步性的影响，本文在模型（2）中控制了信息透明度因素的影响。该指标的测度是参照Hutton, Marcus and Tehranian（2009）和王亚平、刘慧龙和吴联生（2009）的衡量方式，即使用公司过去三年操控性应计项目绝对值之和（IQ）来衡量公司信息透明度，具体见等式（一），IQ值越大，说明公司信息透明度越低。

IQ?Abs(DisAcct?1)?Abs(DisAcct?2)?Abs(DisAcct?3) （一）

其中，操控性应计项目（DisAcc）是由修正的Jones模型（Dechow, Sloan and

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Sweeney,1995）估计而来。具体地，我们运用模型（4）进行分年度分行业回归，然后将估计出来的回归系数代入等式（二），估计出操控性应计项目DisAcc。

TAi,tAsseti,t?1??1?REVi,tPPEi,t1 ??2??3??i,t （4）

Asseti,t?1Asseti,t?1Asseti,t?1TAi,t?1?(??REVi,t??RECi,tPPEi,t1?2?3 ????) （二）

Asseti,t?1Asseti,t?1Asseti,t?1DisAcci,t?Asseti,t?1其中，TA为总应计项目，等于营业利润减去经营活动产生的现金净流量；Asset为资产

总额；?REV为销售收入的增长；?REC为应收账款的增长；PPE为固定资产原价。

②分析师跟随人数，等于跟踪公司分析师人数加一之和的自然对数。Chan and Hameed（2006）指出，在新兴资本市场中，分析师主要搜集的是市场层面的信息，而非公司层面的信息，因而跟踪公司的分析师人数越多，反而会提高公司股价同步性。然而，朱红军、何贤杰和陶林（2007）以中国上市公司为研究对象，却发现相反的结论。因此，本文控制了跟踪公司的分析师人数。

③公司治理结构指标。李增泉（2005）指出，股权结构对股价同步性的影响，主要取决于股权结构对掏空的影响，并且其研究结果表明股权集中度与股价同步性是倒U型关系；同时，中国上市公司大部分是由国有企业改制而来的，由于所有者缺位，国有控股企业成为内部人寻租的重要工具。因此，国有企业的股价同步性显著高于非国有性质的企业。而且，王亚平、刘慧龙和吴联生（2009）认为国有企业的股票价格走势与市场整体走势存在更多的类似性，从而股价同步性越高。此外，董事会独立性（Independent）和两职合一（Lzhy）指标作为控制变量的理由类似于股权集中度和最终控制人性质两个指标。

④基本面指标。侯宇和叶冬艳（2008和王亚平、刘慧龙和吴联生（2009）和Hutton, Marcus and Tehranian（2009）的研究表明，公司基本面影响股价的波动，从而影响股价同步性。比如，公司规模越大，对股票市场的影响力就越大，因而公司股价与市场整体走势的一致性程度就更高；公司财务杠杆越大，公司财务风险越高，意味着公司未来正常生产经营的不确定性可能越大，从而更容易引发股票价格异常波动，导致股价同步性较低；盈利能力太高或者太低，都背离了市场平均盈利能力，这意味着盈利水平越高或者越低，其股价走势均有可能背离市场整体平均走势，从而股价同步性较低；此外，公司成长性（MB）越高，未来面临的不确定性就越高，因而股价同步性越低。

⑤此外，除了上述因素以外，模型（1）和模型（2）均使用年度虚拟变量（Year）和行业虚拟变量（Ind）对年度效应与行业效应进行了控制。表2为变量说明表。 表2 变量说明表

1．因变量 Gscw Syn Asy Asymm Anum 衡量公司传闻数量，等于公司当年市场中公司传闻的数量； 衡量股价同步性，模型（3）回归的R方； 衡量管理者和投资者之间信息不对称程度，等于各季盈余公告前后【-2，+2】的市场反应； 衡量管理者和投资者之间信息不对称程度，等于各季盈余公告前后【-1，+5】的市场反应； 衡量管理者和投资者之间的信息不对称程度，等于跟踪公司分析师人数加1的自然对数； 2．解释变量

3．控制变量 IQ Lev 衡量信息透明度，具体计算简等式（一），值越大，信息不透明度越低； 财务杠杆，等于企业资产负债率； Size 企 业规模，等于企业资产总额的对数； 6

Roa MB Central Zhd Lzhy State Yesno 盈利能力，等于营业利润资产回报率（营业利润/总资产）； 衡量公司成长性，等于公司市场账面价值之比； 股权集中度，等于第一大股东的持股比例； 股权制衡度，等于第二大到第四大股东持股比例之和与第一大股东持股之比； 总经理和董事长两职合一，等于1，否则=0； 最终控制人性质，当国有控股时，等于1，否则等于0； 虚拟变量，当澄清公告肯定传闻时，等于1；否则等于0； Independent 衡量董事会的独立性，等于董事会中独立董事比例； 四、实证分析及其结果讨论

（一）描述性统计

表3报告了描述性统计分析结果，从中可得知：（1）有传闻公司的股价同步性（Syn）的平均值和中位数分别为0.318和0.340，无传闻公司的股价同步性（Syn）的平均值和中位数分别为0.353和0.372，两者均值差异为-0.035，而中位数差异为-0.032，并且均显著，初步说明有传闻公司的股价同步性显著低于无传闻公司的股价同步性；（2）有传闻公司的信息不对称程度（Asy）的平均值和中位数分别为0.091和0.060，无传闻公司的信息不对称程度（Asy）的平均值和中位数分别为0.071和0.050，两者均值差异为0.020，而中位数差异为0.010，并且均显著，初步说明有传闻公司的信息不对称程度显著高于无传闻公司的信息不对称程度；（3）有传闻公司的信息透明度（IQ）的平均值和中位数分别为0.252和0.229，无传闻公司的信息透明度（IQ）的平均值和中位数分别为0.243和0.210，两者均值差异为0.009；而中位数差异为0.019，但不显著，说明有传闻公司的信息透明度与无传闻公司的信息透明度并不没有明显差异；（4）在其他指标中，有传闻公司的基本面指标与无传闻公司的基本面指标，存在显著差异；而公司治理结构指标中只有股权集中度存在显著差异，说明公司基本面对传闻产生的影响程度更大。

表3 描述性统计分析表 变量 Syn Asy IQ Size Lev Roa MB Central Zhd Independent 有传闻公司 均值 0.318 0.091 0.252 21.647 .529 0.085 1.683 .374 .582 .345 无传闻公司 均值 0.353 0.071 0.243 21.302 .500 0.101 1.354 .388 .586 .346 差异 -0.035*** 0.020*** 0.009 0.345*** 0.029*** -0.016*** 0.329*** -0.016*** -0.004 -0.001 有传闻公司 中位数 0.340 0.060 0.229 21.517 .540 0.067 1.386 .352 .396 .333 无传闻公司 中位数 0.372 0.050 0.210 21.194 .511 0.091 1.124 .365 .409 .333 差异 -0.032*** 0.010*** 0.019 0.323*** 0.029*** -0.024*** 0.262*** -0.013*** -0.013 0 注：“*”、“**”和“***”分别表示10%、5%和1%显著性水平。 （二）相关系数分析

表4报告了各变量的相关系数。从该表中可知：管理者和投资者之间的信息不对称程度（Asy）与公司传闻（Gscw）显著正相关，说明管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，公司产生的传闻越多，与假设1的理论预期一致；公司传闻（Gscw）与股价同步性（Syn）显著负相关，说明公司传闻降低了股价同步性，与假设2的理论预期一致；信息透明度指标（IQ值越大，信息透明度越低）与股价同步性（Syn）显著正相关，与王亚平、刘慧龙和吴

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联生（2009）的研究结论初步一致，初步说明公司信息透明度显著影响了股价同步性。此外，公司基本面指标和公司治理结构指标均与股价同步性和公司传闻存在显著相关性。同时，必需说明的是：此处各变量之间相关性分析，并没有控制其他因素的影响。本文将在后文的多元回归分析中，进一步控制其他各因素的影响，具体分析管理者和投资者之间的信息不对称程度（Asy）与公司传闻（Gscw），以及公司传闻（Gscw）与股价同步性（Syn）之间的相关关系。

表4 主要变量相关系数表 Gscw Syn Syn 0.023*** Asy -0.184*** IQ 0.017 0.022*** Size 0.094* -0.044*** Lev 0.024* 0.008 Roa -0.092*** -0.246 MB 0.150*** -0. 145*** State -0.061*** 0.092*** Central -0.022* -0.133*** Zhd -0.013 -0.012 Indn~dent -0.029*** -0.052*** -0.110*** 0.046*** 注：“*”、“**”和“***”分别表示10%、5%和1%显著性水平。

（三）多元回归分析

1．管理者和投资者之间的信息不对称和公司传闻 为了检验假设1，表5报告了管理者和投资者之间的信息不对称与公司传闻相关性的多元回归分析结果。模型（1）中信息不对称指标（Asy）与公司传闻显著正相关，表明从回归结果来看，管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，公司传闻产生的数量越多；为了结论的稳健性，模型（2）将计算“Asy”的事件窗口【-2，+2】改为【-1，+5】而得到衡量信息不对称的新指标“Asymm”，其结果同样说明信息不对称与公司传闻正相关；分析师的相关文献指出，分析师跟踪的人数越多，说明公司内外部信息不对称程度越低（Hong et al，2000。Frankle and Li，2004），Agarwal and O’Hara（2007）曾根据这一理论，使用跟踪公司的分析师数量衡量管理者和投资者之间的信息不对称程度。本文参照这一衡量方法，使用跟踪公司的分析师数量衡量管理者和投资者之间的信息不对称程度（Anum），模型（3）的实证结果表明，跟踪公司的分析师人数与公司传闻产生的数量负相关，同样说明了管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，产生的公司传闻越多，但不显著。这也许可用Chan and Hameed（2006）的观点进行解释：在新兴资本市场中，分析师主要搜集的是市场层面的信息，而非公司层面的信息，使得分析师并不能明显起到降低管理者和投资者之间信息不对称的作用，所以结果不显著。模型（4）同时控制信息不对称（Asy）和分析师数量（Anum）因素的影响，得到的结果与上述结果仍然一致。因此，本文的实证结果十分稳健而可靠地支持了理论预期（假设1）：管理者和投资者的信息不对称程度与公司传闻产生的数量正相关。

表6 多元回归分析——信息不对称与公司传闻

Asy Asymm Anum IQ Size Lev Roa State Central Zhd Independent

(1) Gscw 0.976** 0.040 0.182*** 0.609** 0.294 -0.094 0.324 0.167 -0.340 (2.50) (0.15) (3.80) (2.30) (0.47) (-0.97) (0.82) (1.64) (-0.54) 0.915** 0.041 0.183*** 0.606** 0.273 -0.096 0.317 0.166 -0.337 (2) Gscw (2.56) (0.16) (3.82) (2.28) (0.43) (-0.98) (0.80) (1.63) (-0.53) -0.075 0.066 0.212*** 0.554** 0.528 -0.090 0.319 0.175* -0.317 (3) Gscw (-1.30) (0.26) (3.95) (2.11) (0.80) (-0.92) (0.81) (1.72) (-0.50) (4) Gscw 1.024*** -0.088 0.060 0.220*** 0.578** 0.595 -0.092 0.343 0.175* -0.355 (2.62) (-1.52) (0.23) (4.01) (2.20) (0.90) (-0.95) (0.87) (1.71) (-0.57) 8

lzhy _cons 0.038 -7.052*** (0.28) (-6.51) 0.035 -7.056*** (0.26) (-6.53) 0.040 -7.580*** (0.29) (-6.69) 0.041 -7.239*** (0.30) (-6.07) 行业 年度 N 控制 控制 4162 控制 控制 4162 控制 控制 4183 控制 控制 4162 注：（1）括号中报告值是T统计量；（2）变量极端值均经Winsorize处理；（3）“*”、“**”和“***”分别表示10%、5%和1%显著性水平。

2．公司传闻和股价同步性

股价同步性反映了股价的信息效率，影响股价的信息包括正式披露信息和非正式披露信息。公司传闻作为一种非正式披露的信息，对股票价格的信息效率有什么影响呢？为了回答这个问题和检验假设2，表7报告了股价同步性与公司传闻相关性的多元回归分析结果。模型（1）中公司传闻与股价同步性指标（Syn）显著负相关，表明从回归结果来看，公司传闻降低了股价同步性；Hutton, Marcus and Tehranian（2009）、Jin and Myers（2005和王亚平、刘慧龙和吴联生（2009）的研究表明，公司信息透明度会影响股价同步性。同时，公司透明度也会影响到公司传闻的产生。为了控制信息透明度的影响，本文在模型（2）中控制了该因素，得到的结果依然是公司传闻与股价同步性指标（Syn）显著负相关，也说明了公司传闻降低了股价同步性。因此，本文的实证结果十分稳健而可靠的支持了上文的理论预期：公司传闻与股价同步性负相关。上文已指出公司传闻分为泄露到市场的公司机密信息和谣言两种，我们以澄清公告对传闻的肯定和否定来区分机密信息和谣言：肯定传闻，即为机密信息，等于1；否定传闻，即为谣言，等于0。模型（3）的实证结果表明，机密信息的公司传闻对股价同步性的影响显著高于谣言对股价同步性的影响，说明机密信息对股价信息效率的影响更大，这一结果为不同的公司层面信息（私有信息VS噪声信息）对股价同步性影响的差别提供了直接证据。

表7 多元回归分析——公司传闻与股价同步性

(1) Gscw IQ Yesno Mb anum Size Lev Roa State Central Zhd Independent lzhy _cons adj. R2 N -0.023*** -0.038*** -0.007*** 0.038*** -0.131*** -0.033 -0.013*** -0.155*** -0.042*** 0.013 -0.022*** -0.226*** 0.210 4847 Syn (-5.67) (-8.47) (-8.37) (13.29) (-10.18) (-1.11) (-2.68) (-7.87) (-7.73) (0.43) (-2.89) (-3.28) -0.029*** -0.100*** -0.057*** -0.002*** 0.029*** -0.138*** -0.003 -0.001 -0.110*** -0.029*** 0.012 -0.010 0.023 0.284 3847 (2) Syn (-7.66) (-6.92) (-13.79) (-3.06) (9.84) (-10.49) (-0.11) (-0.28) (-5.57) (-5.06) (0.40) (-1.33) (0.34) -0.021** -0.037*** -0.003 0.020*** -0.124*** 0.026 -0.014 -0.141*** -0.033** 0.113 -0.031 0.045 0.172 558 (3) Syn (-2.00) (-3.92) (-1.64) (2.82) (-3.54) (0.30) (-1.01) (-2.75) (-2.52) (1.51) (-1.33) (0.24) 注：（1）括号中报告值是T统计量；（2）以上回归方程经检验均不存在多重共线性；(3)变量极端值均经 9

Winsorize处理；（4）“*”、“**”和“***”分别表示10%、5%和1%显著性水平。 五、结论、启示和局限性

本文以中国资本市场2004-2007年上市公司的公司传闻为研究对象，分析公司传闻的产生与管理者和投资者之间的信息不对称所存在的关联，以及公司传闻作为一种非正式披露信息，如何影响了股价的信息效率（股价同步性）。本文的理论分析和实证结果一致。 （一）结论

1．管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，越容易导致公司传闻的产生。其原因在于：公司传闻的产生源于公司机密信息的泄露和谣言的产生。管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，说明相对投资者而言，管理者拥有的私有信息越多，也就意味着挖掘公司私有信息的边际收益就越高，从而招致更多的人挖掘公司私有信息，进而导致公司私有信息泄露到市场的可能性越大；而且，管理者和投资者之间的信息不对称程度越高，说明公司信息披露不充分程度越高，而在信息越不充分时，越容易产生谣言，从而导致公司传闻越多。因此，管理者和投资者之间的信息不对称与公司传闻的产生正相关。

2．不但正式披露信息会影响股价同步性，公司传闻是一种非正式披露信息，同样也应影响股价同步性。本文的实证结果发现公司传闻与股价同步性负相关。Roll（1988）和Compbell et al（2001）指出，公司特质信息影响股价同步性，而公司传闻往往是关于公司的特质信息，如并购、产品开发和高管变动等等。公司传闻越多，说明市场中公司的特质信息越多，股价的异质性波动越大，也即公司层面因素对股价波动的影响越大，因而降低了股价同步性。

3．Roll（1988）指出，不但公司特质信息会影响公司股价同步性，噪声也会影响到股价同步性(Lee and Liu，2007；Dasgupta, Gan and Gao，2008）。公司传闻分为公司机密信息和谣言两种。机密信息是一种真实的公司特质信息，而谣言则属于公司的一种噪声信息。我们发现机密信息泄露到市场对股价同步性的影响显著高于谣言对股价同步性的影响。这为公司特质信息和谣言对股价同步性影响的区别找到了直接的证据。 （二）启示：结论的引申意义

公司传闻作为资本市场中的一种普遍现象，它的产生与管理者和投资者之间的信息不对称程度直接相关，并且公司传闻最终导致的结果是股价同步性的降低。这给予我们的启示是：正如Hayek（1945）所指，市场机制搜集或汇总信息的功能十分强大。如果管理者（内部人）相对投资者（外部人）而言拥有太多的私有信息，市场总会以各种方式挖掘到或者要求内部人透露出公司的特质信息，以降低管理者和投资者之间的信息不称程度。所谓挖掘，是指市场中以成本和收益为权衡原则的风险套利者不断地在市场中进行着信息搜集工作，从而挖掘到公司管理者所拥有而投资者没有的私有信息。正是因为市场中存在这样一批以搜集公司私有信息为己任的始作俑者，才得以大大降低了公司股价的同步性，提高了股价的信息效率，进而使得股票价格更有效地指引资本市场的资源配置。所谓要求内部人透露，是指当管理者相对于投资者拥有的私有信息越多，市场机制会自发地以造谣的方式向管理者索取，使得公司管理者迫于监管的压力不得不以澄清公告的方式向市场透露实情。因此，监管方要求公司必须对市场中的公司传闻予以及时澄清的这一政策，不但能降低管理者和投资者之间的信息不对称和保护投资者利益，而且还有利于提高股价的信息效率。 （三）局限性

如大多数实证研究一样，本文也难免地存在一定的局限性：（1）公司传闻数据的搜集。如何搜集公司传闻数据成为对其进行实证研究的最大障碍。也许，这也是为什么关于公司传闻（小道消息）的直接研究如此缺乏的主要原因。本文通过顺应澄清公告反找公司传闻的局限性在于：一些没有澄清公告的公司传闻有可能没有纳入我们的样本范围内，但仅仅是可能。因为根据相关规定，公司必须对市场中的有明显影响的传闻进行澄清，所以本文的研究样本

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完全涵盖了那些对市场造成明显影响或具有重要性的公司传闻。但是，我们认为这不会对研究结论造成较大影响。因为如果公司传闻不能造成明显的市场影响，说明市场并不关注它或它对市场不重要，既然是一个没有引起足够市场关注的不重要的公司传闻，也就说明其信息含量少。而且，在学术研究中，所选择的研究样本应是有重要影响的对象。所以，本研究中也没有必要包括那些影响小且不重要的传闻；（2）在研究股价同步性时，我们无法区分公司传闻和澄清公告对股价同步性的影响，也就是说，股价同步性的降低，很可能是公司传闻和澄清公告共同的结果。但是，本文样本中的公司传闻都对应着一个澄清公告，而且没有公司传闻就没有澄清公告，澄清公告是因公司传闻所致。也可以说，在一定程度上，澄清公告对股价同步性的影响也是公司传闻所致。因此，是否作此区分更大程度上是表述上的问题，而并不影响本文的结论；（3）指标的衡量。管理者和投资者之间的信息不对称衡量是一个十分困难的问题，因此，本文参照Agarwal and O’Hara（2007）的衡量方法，同时使用公司分析师跟踪的人数衡量管理者和投资者之间的信息不对称程度，以期降低这种指标衡量上的不足。

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Information Asymmetry, Rumors and Synchronicity of Stock Prices

Abstracts: This paper stutdys the relationship between the rumors and information asymmetry of manager-investors,and how the rumors influence the synchronicity of stock prices. structure．The empirical results indicate that the rumors are also directly related to the information asymmetry of manager-investors, and that the rumors as informal dislcosure information have significantly influenced the synchronicity of stock prices. The existing literature of dislcosure information always focus on the research of the formal disclosure informatio(eg. financial report),but neglects the research on the informal disclosure information. However, this result of this paper reveal the internal logic and the market consequence.

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Keywords: The Rumors, Synchronicity of Stock Prices, Information Asymmetry, Informal Disclosure Information

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/ryh3.html