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user: 3. 变量设计和数据收集 3.1. 样本选取 参照了Blankespoor等人(2013)在研究收益公告时的样本选择方法，以标准普尔指数500成分企业为研究对象，样本的时间区间从2013年1月1日到2013年7月31日，跨越212天。通过浏览各个公司的官方网站并留意是否有其官方的推特账号显示在页面上，首先圈定了217家公司。从推特公司的数据经销商Gnip处，我们获得210，997条推文。其次，为保证数据的有效性，所有转发的推文和@到特定账户的推文均被剔除，由此得到了208家公司的95，880条推文。接下来，删除上述企业中缺失信息较多或没有完整的观察期的数据，最终得到包含180家公司活动信息的91，887条的推文，其中包括25，881个日间推文和66，006个隔夜推文。表1给出了样本选择的演绎过程。 3.2. 变量选择 结合市场流动性的度量方法与获得数据情况，我们采用市场宽度和市场深度两个指标衡量公司股票市场流动性。市场宽度记为spread i，t ，代表企业i股票在日期t卖价减去买价的平均值的绝对值，如果买卖价差小，则认为市场宽度大，流动性好。该变量计算公式如下： spread i，t = | ask   price − bid   price | 市场深度记为volume i，t ，是企业i在t日内交易的股票总数，指在市场上可以按合理价格买卖股票的数量，买卖订单越多则说明市场深度越大，越有利于稳定股价。 由于本研究中使用的是来自纽约证券交易所的财务数据，因此美国东部时间上午9:30至下午4:00被视为白天事件(daytime)，而将下午4:00后发布的所有其他事件分配给下一个交易日开始作为隔夜事件(overnight)。daytimedummy作为虚拟变量指代企业在白天是否进行披露行为，overnightdummy同理。 number i，t 表示了企业i在t日的交易结束后(美国东部时间下午4:00以后)和t + 1日交易时间内(美国东部时间上午9:30至下午4:00)发布的总的推特数量。与交易时间内披露的信息相比相比，隔夜发布的信息中通常包含更多的坏消息和更多投资者意料之外的信息 [ 13 ] [ 14 ] 。因此管理者可能会选择在这段时间内发布更多信息，而前一日交易结束后发布的公告对市场流动性的影响只能反映在后一交易日内，由此推断该变量对流动性的影响存在一定滞后性。 followerpc tg i，t 用于衡量企业i在t日内的追随者数量变化的百分比，因为在每一天发布的推文后之后的企业账号的追随者数量可能随着交易量和买卖差价一起产生变化，进而进一步的影响企业信息的扩散效率。计算公式如下： followerpc   tg i，t = End   day   last   event   follower   − Before   1   st   event   follower Before   1   st   event   follower × 100 % 针对不同企业的具体情况，我们采用变量size来度量企业i在财政季度末的总资产，回归时以百万为单位并取对数。因为有研究表明，公司披露的程度和企业规模之间存在一定正相关关系。instihold i 衡量大型机构在2012年年底拥有该企业i的股份的总百分比，原因在于有研究表明，大型机构持有一家公司股份比例也会影响该公司在社交媒体上的自愿披露 [ 15 ] 。 为更清晰直观地展示本文所选取变量情况，表2。 3.3. 描述性统计 表3展示了除两个虚拟变量之外，回归模型中其余变量的平均值和中位数。其中值得注意的是：spread的平均值约为1.05，且一个企业在一个交易日内的买卖差价最大值可以达到37.18，最小值仅为0.04。这表明总体spread数值总体波动很大。考虑到追随者变化比率，follower_pctg平均值为0.001%，最小百分比为−1.00%，平均值为零，然而大百分比为13.056%，这可能代表了一条特殊的而推文，使得跟随者有了显著的增长。daytime_number的均值约为0.95而最大值却达到了92，可推测在当天有特殊情况发生。相比交易时间内的发布动态，交易结束后推文数量均值由约2.08升至约4.42，企业账户活跃度明显提高。样本企业的特质性指标中，size指标的规模最大值(2亿美元)和最小值(17亿美元)的相差极大，表明了样 Table 1 Data filter proces 样本名称 公司个数 观测个数 从合作方拿到的原始数据 217 210，997 没有完整观测期的公司数据 9 1088 发布时指向个人或转发的推文 0 113，779 重要信息不完整的公司及其推文 26 480 最终研究用样本 180 91，887 表1. 数据筛选过程 Table 2 Names and descriptions of the selected variable 变量名称 变量描述 spread i，t 企业i在t日卖价减去买价的平均值 volume i，t 是企业i在t日内交易的股票总数 daytimedummy i，t 虚拟变量。企业i在t日交易时间内是(取1)否(取0)发送推文 overnightdummy i，t 虚拟变量。企业i在t日交易结束后是(取1)否(取0)发送推文 number i，t t − 1日交易结束后和t日交易时间内发布的总推文数量 followerpctg i，t 企业i在t日账号关注者数量变化的百分比 size 企业i在财政季度末的总资产 instihold i 衡量大型机构在2012年年底拥有该企业i的股份的百分比 表2. 选取变量名称及描述 Table 3 Descriptive statistic 变量名称 观测数量 平均值 标准差 最小值 最大值 spread 26，259 1.054 1.430 0.04 37.18 volume 26，259 6，372，824 14，200，000 159，931 335，000，000 daytimenumber 27，180 0.952 2.082 0 92 overnightnumber 27，180 2.415 4.417 0 101 number 27，000 3.373 5.393 0 103 size 26，259 69，952.23 226，158.1 1715.2 2，123，320 followerpctg 27，180 0.001 0.093 −0.998 13.055 insitihold 26，259 0.757 0.166 0.081 1.330 表3. 描述性统计 本数据的多样性。同样的现象也表现在Insiti_Hold变量中，平均值0.76%，表明多数样本公司的持股情况为主要由大型机构持有，意味着样本中相当一部分公司是大型跨国公司，可能存在交叉上市的情况，因而会产生更多的隔夜发布的推文。 另外，基于买卖价差spread、市场深度volume，信息发布数量number等变量在样本分布方面极端值情况较多，可能存在不平稳的情况，故对这三个变量样本数据取对数，并对主要变量进行单位根检验以确定数据的平稳性；因这部分数据缺失值较多属于非平衡数据，故采用Fisher检验，检验结果如表4。表中展示的四个检验统计量均通过了单位根检验，表明数据总体平稳。 3.4. 相关性分析 为了避免各变量间的多重共线性，我们对虚拟自变量daytime dummy和overnight dummy做Spearman检验，除此之外的变量做Pearson相关性检验。 表5中标*意为显著性水平在5%以上的项，可见两个虚拟变量大体上与我们要考察的变量在5%的水平上具有相关性，两个虚拟变量虽然呈现出一定的相关性，但结合实际情况，且本身系数较低，相关性可以忽略不计。 如表6所见，股票买卖价差与交易量在1%的显著性水平上负相关，即股票流通量越大，价格发现程 Table 4 Panel unit root tes 检验统计量 lnspread lnvolume lnnumber followerpctg P 6061.7172 0.0000 4540.4284 0.0000 4320.2546 0.0000 1.04e+04 0.0000 Z −70.6454 0.0000 −59.2574 0.0000 −52.5595 0.0000 −96.3804 0.0000 L −124.6132 0.0000 −93.3347 0.0000 −92.1691 0.0000 −215.5951 0.0000 Pm 212.4905 0.0000 155.7954 0.0000 153.6960 0.0000 375.2335 0.0000 表4. 单位根检验结果 Table 5 The Spearman correlation test resul spread volume daytimedummy overnightdummy spread 1.000 — — — volume −0.212* 1.000 — — daytimedummy 0.087* -0.010 1.000 — overnightdummy 0.102* 0.083* 0.291* 1.000 表5. 斯皮尔曼相关性检验结果 Table 6 The Pearson correlation test resul 变量 spread volume daytime number overnight number number size Follower pctg Insitihold spread 1.000 volume −0.081* 0.000 1.000 daytimenumber 0.017* 0.001 0.021* 0.001 1.000 overnight number 0.054* 0.000 −0.0004 0.9447 0.421* 0.000 1.000 number 0.045* 0.000 0.007 0.285 0.61* 0.000 0.562* 0.000 1.000 size 0.008 0.186 0.619* 0.000 0.041* 0.000 0.007 0.263 0.022* 0.000 1.000 followerpctg −0.0003 0.961 0.002 0.790 0.004 0.495 −0.005 0.426 0.001 0.855 0.002 0.693 1.000 Insitihold 0.095* 0.000 −0.169* 0.000 −0.003 0.603 0.098 0.000 0.077* 0.000 −0.156 0.000 −0.0090.143 1.000 表6. 皮尔森相关性检验结果 度越高，股票买卖价差越小，这是符合基本常识的。交易时间内发推文数量(daytime number)与股票买卖价差(spread)及交易量(volume)在1%的显著性水平上呈现较弱的正相关关系。交易时间内推文数量与交易时间结束后的推文数量虽然呈现相关性，我们推测在实践中可能表现为对某一事件的持续披露或与企业账户推文频数习惯有关。前人研究证明公司资产规模(size)大小与公司股票流动性相关，在表中也得到了初步应证；且资产规模与股票交易量的相关性相对股票价差更显著。follower_pctg与我们要考察的因变量spread及volume显著不相关，在接下来的研究中可以首先将其排除。机构持股份额与其他控制变量也不存在显著的相关性。综上，变量整体的多重共线性较低。 3.5. 回归分析 标准普尔指数500成分企业所处行业和经营状况各不相同，我们可以认为存在个体效应，且经过Breusch-Pagan检验证明确实存在个体效应；通对数据进行进一步的Hausman检验，确定使用随机效应模型： ln   s p r e a d i ， t = β 1 d d + β 2 o d + β 3 ln   s i z e + β 4 f p + β 5 i h + β 6 ln   n u m b e r + z ′ i δ + u i ， t + ε i ， t Table 7 The random effect model test resul daytime dummy overnight dummy lnsize followerpctg insitihold lnnumber lnspread 0.032* 0.000 −0.007 0.433 0.030 0.440 0.017 0.749 0.904* 0.003 0.008 0.100 lnvolume −0.026* 0.000 0.005 0.554 — −0.034 0.531 0.671 0.822 0.021* 0.000 表7. 随机效应模型检验结果 注：*表示在1%的水平上显著，下方为P值。 从表7中可见，在1%的显著性水平上，交易时间内发布信息的行为对交易价差有显著的正向影响，即交易时间内的信息发布会使得交易价差扩大。这与我们之前的设想是相反的，结合前人研究结论，做出以下推断：在假定交易期间内发布信息为利好消息或其他消息的前提下，股票交易量会提升，一般来说，更大的交易量意味着投资者间存在更大的价格分歧，即交易价差反而会扩大，这一结论与假设H1有所出入。当其他控制变量，除机构持股比例(insiti_hold)外对股票价差的影响均不显著，从以上结果来看，机构持股的比例偏高的公司，其股票交易成本可能更高。此外，日交易时间外发布的信息对当日股票价差没有显著的影响，侧面应证了H2成立的可能性。且交易时间外发布信息的行为对股票交易产生的影响可能具有一定的滞后性，为此引入1期滞后变量od_lag，表示t日交易结束后发布的信息对交易行为产生的影响要到t + 1日才显现出来。模型变为： Table 8 Regression coefficien daytime dummy overnight dummy_lag lnsize follower pctg instihold lnnumber lnspread 0.023* 0.006 −0.022** 0.044 0.029 0.441 0.018 0.735 0.903* 0.003 0.013** 0.023 lnvolume −0.037* 0.000 −0.289** 0.010 — −0.033 0.541 0.628 0.833 0.027* 0.000 表8. 回归系数 注：*为1%显著性水平，**为5%显著性水平。 可见在5%的显著性水平下，t日交易结束后发布信息的行为会对t + 1日股票交易的价差水平产生负向影响，闭市期间企业如果发布信息，下一个交易日的交易价差可能会变小，假设H2得到部分验证。lnnumber在5%的显著性水平下对于交易价差有着正向影响，这和我们之前的推断一致，即企业更倾向于在闭市后发布不利消息，影响投资者情绪，导致其股票价格波动幅度增大，交易者的交易成本提高。对于交易量与企业信息披露时间的相关关系，我们采用固定效应模型进行估计： ln   v o l u m e i ， t = β 1 d d + β 2 o d _ l a g + β 3 ln   s i z e + β 4 f p + β 5 i h + β 6 ln   n u m b e r + z ′ i δ + u i ， t + ε i ， t 交易量相比较交易价差更直观，其对企业发布信息的行为的反应相比交易价差更敏感：当日交易时间内发布信息会对当日公司股票交易量产生负向影响，t日交易结束后发布信息的行为也会对t + 1日交易量产生负向影响，即在任意时间发布信息的行为都有可能导致交易量的下降。从系数来看(表8)，与前人研究结论不同的是，交易时间内发布信息(−0.375)相比交易时间外(−0.289)发布对于交易量的影响程度更大，这点与假设H3相背离，对此我们有两点推测：一是基于企业更倾向于在交易时间内发布利好信息的假设，投资者可能对于利好消息更加敏感；二是投资者可能在交易时间内会更加关注企业信息披露的状况。同样，推文数量(lnnumber)的增多对交易量产生显著影响，无论是从常理角度还是行为金融学角度，信息披露量的增大都会给投资者提供掌握信息的“安全感”，从而促使投资者进行更多交易；结合表8中闭市后发布信息对股票价差产生的负向影响，假设H2得证。 3.6. 稳健性检验 本文研究企业在社会化媒体上披露信息的时间选择对市场流动性的影响，在模型选择上，用虚拟变量daytimedummy和overnightdummy表示企业发布信息的情况，用公司股票交易价差和成交量衡量流动性，研究结果一致，体现了稳健性。 稳健性检验通常有从变量角度(变量替换)、从数据角度(如根据不同的标准调整数据分组)及从计量方法角度(如换用其他回归模型进行回归)三类角度进行检验，结合数据获取情况及研究情况，我们选择从变量角度出发，用与公司资产规模(size)高度相关的MTB (Market-to-Book)比率(MTB即股票价格与每股账面净值的比值，MTB比率越高表示股票价格相对于其账面价值越高，公司盈利能力越强，为投资者衡量公司资产价值的关键指标)代替控制变量lnsize，并将企业发布推特数量拆分为交易时间内发布数量与交易时间外发布数量两部分进行检验，检验结果见表9，与原模型结果基本相符。 Table 9 Robust tes daytime dummy overnight dummy_lag mtb follower pctg instihold daytime number overnight number lnspread 0.025 0.000 −0.004 0.500 0.026 0.011 0.036 0.489 0.800 0.004 0.009 0.000 −0.001 0.268 lnvolume −0.018 0.009 0.022 0.000 −0.017 −0.048 −0.036 0.495 −1.127 0.008 0.007 0.000 −0.001 0130 表9. 稳健性检验