本文關(guān)鍵詞：社交媒體的投資者漲跌情緒與證券市場指數(shù)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第１７卷第５期

２０１５年１０月北京郵電大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）Ｖｏｌ.１７，Ｎｏ.５上市企業(yè)社交媒體信息發(fā)布內(nèi)容與

其股票交易量的關(guān)系研究

張棟凱，齊佳音

（北京郵電大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 １００８７６）

摘 要：對１４２家標普５００成分企業(yè)在Ｔｗｉｔｔｅｒ上發(fā)布的信息進行語義分析，將其分為企業(yè)形象提升類信息與非形象提升類信息，實證分析了兩類信息與企業(yè)股票交易量之間的相關(guān)關(guān)系，并檢驗了兩類信息之間的交互作用，研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)形象提升類信息有效地提高了投資者的感知價值，降低了信息不對稱程度，與股票交易量之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；非企業(yè)形象提升類信息多為中立信息，過多地占用了投資者處理企業(yè)形象提升類信息的注意力資源，不利于降低信息不對稱程度，顯著地削弱了企業(yè)形象提升類信息與股票交易量之間的正相關(guān)關(guān)系，并且與股票交易量之間呈顯著的負相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：股票交易量；社交媒體；信息內(nèi)容；形象提升類信息；非形象提升類信息

中圖分類號：Ｆ８３１.５；Ｇ２０６.３ 文獻標識碼：Ａ文章編號：１００８-７７２９（２０１５）０５-００１２-１１

一、引 言

企業(yè)信息披露是影響其股票交易量的重要因素。交易量反應(yīng)體現(xiàn)的是在市場對信息進行吸收、消化過程中不同投資者之間對未來預(yù)期的不一致性。在社交媒體時代，信息的發(fā)布更加便捷，傳播更加迅速，社交媒體所蘊含的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為企業(yè)宣傳自身形象提供了有力的載體，在實踐中逐漸成為企業(yè)關(guān)鍵信息發(fā)布的重要渠道。

企業(yè)通過社交媒體發(fā)布的信息其內(nèi)容是多種多樣的，有的信息是為了宣傳企業(yè)的形象，即企業(yè)形象提升類信息，包括企業(yè)的產(chǎn)品狀況、獲得的榮譽、承擔的社會責任、經(jīng)營與盈利狀況等，有的信息并不是為了宣傳企業(yè)形象，僅僅是企業(yè)對日常信息進行回復(fù)、企業(yè)轉(zhuǎn)發(fā)或發(fā)布日常信息等，即非企業(yè)形象提升類信息，這兩類信息構(gòu)成了企業(yè)社交媒體信息發(fā)布的主體。［１］

二、文獻綜述

１.企業(yè)信息與股票交易量之間相關(guān)關(guān)系

目前，已有的該類研究主要考察了企業(yè)發(fā)布的盈利等信息與其股票交易量之間的相關(guān)關(guān)系，如Ｋｉｍ［２］ｅｔａｌ研究了股票交易量與股價對于企業(yè)公告的反應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)，投資者所擁有的企業(yè)信息的信息含量不同，導(dǎo)致了其不同的交易反應(yīng)，交易量與投資者擁有的企業(yè)信息含量的差異程度呈正比例關(guān)系；

［３］Ｃｈａｅ通過研究企業(yè)定期公告與非定期公告前后的股票交易量變動情況，考察了投資者如何對企業(yè)披露的信息進行反應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)，定期公告前由于信息不對稱問題的存在，股票交易量下降，定期公告收稿日期：２０１５-０７-２２

基金項目：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（９７３計劃）重大課題項目（２０１３ＣＢ３２９６０４）；國家自然科學(xué)基金重點項目

（７１２３１００２）；教育部博士點基金項目（２０１２０００５１１００１５）

作者簡介：張棟凱（１９９０-），男，山東萊州人，北京郵電大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院２０１３級碩士研究生，主要研究方向為社交

媒體與股市表現(xiàn)、互聯(lián)網(wǎng)輿情管理。

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張棟凱等：上市企業(yè)社交媒體信息發(fā)布內(nèi)容與其股票交易量的關(guān)系研究

后，信息不對稱程度削弱，股票交易量提高；陳曉等考察了超常交易量與年報信息之間的相關(guān)關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)：股市對于包括盈余信息在內(nèi)的整體年報信息的反應(yīng)顯著，在公布日前后交易量有明顯的增

［４］加；馬金峰等研究發(fā)現(xiàn)：與公告之前相比，信息性交易者與流動性交易者在公告之后的交易強度均

提高。

綜上所述，已有研究充分證實了企業(yè)信息與其股票交易量之間的相關(guān)關(guān)系，該類研究的邏輯在于，企業(yè)的信息披露會對信息不對稱問題產(chǎn)生重要影響，進而會對投資者的股票交易行為產(chǎn)生影響。該類研究目前已經(jīng)比較成熟，研究的著眼點大多是傳統(tǒng)的信息披露渠道，如企業(yè)公告、年報等，可觀測的機會較少，其中存在的偶然性因素較多。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，企業(yè)通過社交媒體發(fā)布各種類型的信息，包括形象提升類信息、非形象提升類信息，信息發(fā)布的數(shù)量有了較大提高，信息的傳播也呈現(xiàn)截然不同的特點，現(xiàn)將重點研究在社交媒體平臺上企業(yè)發(fā)布的不同類型信息與其股票交易量之間的相關(guān)關(guān)系。

２.社交媒體文本信息內(nèi)容與股市表現(xiàn)之間相關(guān)關(guān)系

目前，考察社交媒體文本信息內(nèi)容與股市表現(xiàn)之間相關(guān)關(guān)系的研究，主要針對公眾發(fā)布的文本信

［５］息內(nèi)容，分析的側(cè)重點在于公眾發(fā)布的文本信息中所包含的情緒，如Ｂｏｌｌｅｎｅｔａｌ分別度量了Ｔｗｉｔｔｅｒ

文本信息的積極情緒與消極情緒以及六種情緒維度（包括平靜、警惕、肯定、充滿活力、友善、開心），考察了以上情緒狀態(tài)變動是否可以預(yù)測道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)的價值變動，研究發(fā)現(xiàn)：引入情緒維

［６］度后，道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)的預(yù)測精度將會大幅度提升；Ｚｈａｎｇｅｔａｌ從積極情緒（包括充滿希望、開

心）與消極情緒（包括恐懼、擔憂、緊張、焦慮、失落）兩個角度對Ｔｗｉｔｔｅｒ發(fā)布帖子進行語義分析，并進一步分析了這些情緒指標與股市指標之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)：帶有情緒色彩的ｔｗｅｅｔｓ所占比例與道瓊斯指數(shù)、標準普爾５００指數(shù)和ＮＡＳＤＡＱ指數(shù)之間呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，而與芝加哥期權(quán)期貨交易所

［７］市場波動性指數(shù)之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系；Ｌｕｏｅｔａｌ考察了社交媒體與企業(yè)股權(quán)價值之間的預(yù)測性關(guān)

系，在語義分析方面，度量了正面與負面博客帖子的數(shù)量，研究發(fā)現(xiàn)：社交媒體的相關(guān)指標比傳統(tǒng)的

［８］在線行為指標有更強的預(yù)測價值；Ｇｉｌｂｅｒｔｅｔａｌ以博客為平臺，提取了焦慮指數(shù)（包括焦慮、擔憂、

恐慌等情緒），研究發(fā)現(xiàn)：焦慮指數(shù)中包含了關(guān)于未來股市價格的信息，焦慮水平的提高可以預(yù)測到標

［９］普５００指數(shù)的下行壓力；Ｔｉｒｕｎｉｌｌａｉｅｔａｌ考察了用戶創(chuàng)作內(nèi)容與股市收益、風險以及股票交易量之間的

關(guān)系，其中用戶創(chuàng)作內(nèi)容分為四個指標，在進行語義分析時，將用戶創(chuàng)作內(nèi)容分為正面、負面用戶創(chuàng)作內(nèi)容，研究發(fā)現(xiàn)：負面用戶創(chuàng)作內(nèi)容比正面用戶創(chuàng)造內(nèi)容更具有診斷意義，更值得企業(yè)管理層關(guān)注；

［１０］程琬蕓等以新浪微博為平臺，考察了社交媒體的投資者漲跌情緒與證券市場指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)：社交媒體的投資者漲跌情緒指數(shù)與證券市場指數(shù)收益之間呈正相關(guān)關(guān)系，與成交量之間同

［１１］樣呈正相關(guān)關(guān)系；Ｙｕｅｔａｌ考察了社交媒體與傳統(tǒng)媒體對企業(yè)股權(quán)價值的影響，在文本語義分析過程

中將情緒分為正面情緒與負面情緒，研究發(fā)現(xiàn)：與傳統(tǒng)媒體相比，，社交媒體的整體情緒對企業(yè)股市表現(xiàn)的影響更大，不同類型的社交媒體對企業(yè)股市表現(xiàn)的影響不同，正面情緒的博客帖子數(shù)量對企業(yè)股票收益率產(chǎn)生了較強的正面影響，而負面情緒的論壇帖子數(shù)量對企業(yè)股票收益率產(chǎn)生了較強的負面影響。

綜上所述，已有研究在社交媒體文本信息語義分析方面進行了積極的探索，研究的對象主要集中在社交媒體上的公眾群體，較少涉及到企業(yè)群體，此外，已有研究在進行語義分析的過程中，大致將公眾的情緒分為兩類，第一類是度量公眾積極（正面、樂觀）與消極（負面、悲觀）情緒；第二類是進一步對第一類的情緒進行細分，如將積極情緒分為充滿希望、開心等，將消極情緒分為恐懼、擔憂、緊張等。目前，關(guān)于企業(yè)社交媒體文本信息的語義分析很少，而企業(yè)群體文本信息語義分析的側(cè)重點與公眾群體截然不同，本研究將在這一領(lǐng)域進行積極的嘗試與探索。［１］

三、理論分析與研究假設(shè)

１.企業(yè)形象提升類信息與股票交易量

根據(jù)信號理論，企業(yè)形象是消費者做出價值判斷的重要信號，它能夠?qū)οM者的感知價值產(chǎn)生正

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北京郵電大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）

［１２］２０１５年第５期向的影響。企業(yè)在社交媒體上發(fā)布的形象提升類信息是一種積極的信號，這類信息的傳播不僅會對企業(yè)產(chǎn)品市場消費者的感知價值產(chǎn)生正向影響，而且也會對資本市場投資者的感知價值產(chǎn)生正向影響。企業(yè)發(fā)布的形象提升類信息越多，越有助于樹立企業(yè)在投資者心中的良好形象，增強投資者對企業(yè)的

［１３］信心，并可以有效降低投資者的信息不對稱程度，信息不對稱的程度越低，股票交易量越大，這是

因為，逆向選擇與信息不對稱密切相關(guān)，由于擔心信息不對稱下的逆向選擇問題，流動性交易者會避

［３］免股票交易�；谝陨戏治�，本研究提出如下假設(shè)。

假設(shè)１：企業(yè)社交媒體發(fā)布的形象提升類信息數(shù)量與其股票交易量之間呈正相關(guān)關(guān)系。

２.非企業(yè)形象提升類信息的調(diào)節(jié)效應(yīng)

在市場營銷領(lǐng)域，Ｔａｎｇｅｔａｌ［１４］認為，無關(guān)緊要的、中立的用戶創(chuàng)作內(nèi)容會削弱消費者處理正面用戶創(chuàng)作內(nèi)容的動機與能力，削弱正面用戶創(chuàng)作內(nèi)容對企業(yè)產(chǎn)品銷量的正面效應(yīng)。

與此相類似，本研究中的非企業(yè)形象提升類信息主要包括企業(yè)對日常信息的回復(fù)、企業(yè)轉(zhuǎn)發(fā)或發(fā)布的日常信息等，該類信息的內(nèi)容多是中立的，并且發(fā)布的數(shù)量往往比形象提升類信息的數(shù)量多。數(shù)量較大的非形象提升類信息會造成投資者篩選形象提升類信息的時間成本增加，削弱投資者處理形象提升類信息的動機與能力，占用投資者處理形象提升類信息的注意力資源。由于投資者的注意力和信息處理能力均有限［１５］，有限注意是環(huán)境中可獲取的大量信息以及信息處理能力限制的必然結(jié)果［１６］，因此，投資者用于處理形象提升類信息的注意力資源將會匱乏，導(dǎo)致其處理形象提升類信息的能力下降，很有可能加劇投資者的信息不對稱問題，造成投資者感知價值降低，對企業(yè)基本狀況分析、判斷的難度增大，投資者很有可能減少對企業(yè)股票的購買，從而削弱形象提升類信息與股票交易量之間的正相關(guān)關(guān)系�；谝陨戏治�，本研究提出如下假設(shè)。

假設(shè)２：企業(yè)社交媒體發(fā)布的非形象提升類信息會削弱形象提升類信息與股票交易量之間的正相關(guān)關(guān)系。

３.非企業(yè)形象提升類信息與股票交易量

非企業(yè)形象提升類信息不包含企業(yè)的關(guān)鍵信息。企業(yè)在社交媒體平臺上發(fā)布的非企業(yè)形象提升類信息數(shù)量越大，投資者在搜集企業(yè)信息的過程中越有可能找不到想要的信息，從而引發(fā)信息焦慮［１７］。投資者的信息焦慮情緒可能會借助社交媒體這一平臺快速蔓延，個體的信息焦慮很可能轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w的信息焦慮，投資者群體對企業(yè)的認知觀點很容易出現(xiàn)負面極化，降低其對企業(yè)未來盈利的預(yù)期與信心，不利于提高企業(yè)股票交易量�；谝陨戏治�，本研究提出如下假設(shè)。

假設(shè)３：企業(yè)社交媒體發(fā)布的非形象提升類信息數(shù)量與其股票交易量之間呈負相關(guān)關(guān)系。

綜上所述，本研究得出如圖１

所示的概念模型圖。

圖1 企業(yè)社交媒體信息的股票交易量反應(yīng)機制

四、研究方法設(shè)計

１.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

以標普５００成分企業(yè)為研究對象，樣本的時間區(qū)間從２０１３年１月１日到２０１３年７月３１日。首先篩選出樣本時間區(qū)間內(nèi)２１７家在Ｔｗｉｔｔｅｒ上發(fā)布過ｔｗｅｅｔｓ的標普５００成分企業(yè)；接著將樣本時間區(qū)間內(nèi)上述２１７家企業(yè)中的Ｔｗｉｔｔｅｒ數(shù)據(jù)在某種程度上缺失較多的企業(yè)以及企業(yè)股市數(shù)據(jù)未收集到的這兩類企業(yè)剔除掉，剩下１７１家Ｔｗｉｔｔｅｒ數(shù)據(jù)相對比較充足的企業(yè)且這些企業(yè)大多數(shù)的股市數(shù)據(jù)能夠收集到；然后·１４·

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