公共安全事件溢出效应对社会资本的影响

    冯莉

    

    

    

    【摘 要】 以往研究大多关注公共安全事件对“发生地”造成的相关影响，然而事件制造者带来的负面效应也会蔓延到其“归属地”的上市公司。鉴于此，基于一系列事件为准自然实验，以公共安全事件的溢出效应为主线，探索是否对制造者“归属地”的社会资本形成影响。发现事件使得归属地上市公司的市值显著低于其他公司。与此同时，归属地上市公司的存货周转率显著下降，销售费用显著提高，造成了实体运营萧条，最终导致社会资本损伤的后果。此外，对于不同所有权结构的上市公司而言，其所受影响也不尽相同。国有上市公司“凭借”集团总部倾斜性政策，显著降低了公共安全事件的负面影响，而非国有上市公司由于缺乏有力的支持受到的影响更加显著。

    【关键词】 公共安全事件; 溢出效应; 虚拟经济; 实体运营; 社会资本

    【中图分类号】 F272.3? 【文献标识码】 A? 【文章编号】 1004-5937（2021）01-0044-06

    一、引言

    社会资本是一种网络结构化的资源，每个成员都会通过这种社会关系去获取所需的资源。它不仅可以提高民主管理水平，影响社会经济政策的质量，也是一个国家或地区经济增长和社会进步的重要因素。现有研究关于社会资本的结论有：可以有效地进行资源分配[1]，有利于积累社会财富[2]，以及能够降低交易成本等[3]。

    2013年10月28日北京金水桥、2014年3月1日昆明火车站、2015年3月6日广州火车站等公共安全事件，均造成了一定的损失。这一系列事件制造者均系疆独①所为，其归属地与“新疆”关联。所以，本文认为公共安全事件产生的负向溢出效应，可能会影响“归属地”上市公司的经营，并由此引发相应社会资本损伤。利用一系列公共安全事件为准自然实验，通过单变量检验和回归模型验证假说。本文研究发现，公共安全事件的确造成了社会资本损伤，且不同所有权类型的上市公司所受的影响存在一定的差异性。

    本文研究结论是对现有文献关于社会资本影响的补充与拓展。首先，现有研究结论均验证了公共安全事件对“发生地”的影响，却忽视了事件制造者对其“归属地”所带来的风险。众所周知，公共安全事件存在一定的溢出效应，可能对相关行业和区域均产生一定的影响[4]。这种负面影响可能会导致事件制造者“归属地”的上市公司价值被低估和经营状况陷入困境。

    其次，国内外关于公共安全事件对社会资本影响的研究较少，本文从虚拟经济和实体运营两个视角层层递进探讨事件的溢出效应所导致的社会资本损伤。公共安全事件多数结果会导致资本市场的波动，当这种负面的影响得不到有效的消除，并一直存在的时候，就会影响实体运营，造成一种区域性或行业性的影响。

    最后，从所有权来看，国有上市公司可以享受更多的特殊政策，所以在同等风险下可能会产生差异性结果。本文将上市公司按照不同所有权进行分类，验证事件的溢出效应对其造成的影响差异。

    二、理论分析

    从经济学角度来讲，一方面，社会资本能够增强个体之间的信任和合作精神，当个体将这些具有“润滑剂”的品质和其特有的技能及财力结合起来时，就能得到更多的报酬，并进一步提高企業的生产效率[5]。另一方面，当市场不能够很好地保证契约实施时，社会资本能够有效缓解市场失灵问题，有助于企业拓宽资源获取渠道，提升企业竞争力，进而对企业发展起到积极的推动作用[6]。然而，社会资本发挥作用的关键是它必须在人们之间产生相互信任，使得合作行为在第三方强制实施条件缺失的情况下，也能采取集体行动[7]。

    公共安全事件会造成负面情绪，不仅造成虚拟经济波动，而且影响实体运营，导致消费者需求降低，贸易成本提高，国际供应链破坏，外商投资减少，以及政府管制加强等后果[8]。首先，从消费者来看，事件会产生消极的行为意愿：产生负面的情绪和评价[9];降低购买产品的意愿[10-11];抵制该产品或提供产品的企业[12，9];降低消费者对产品的信心，甚至影响企业和行业的未来发展[13]。此外，事件也会改变供应商和合作者的行为：导致与合作者的交易谈判成本以及监督成本增加。其次，对投资者而言，事件会传递出公司成本增加和现金流恶化的负面信号，产生不信任情绪，增加公司的融资成本，甚至有些人会依据其信号做出抛售企业股票的决策[14]。例如，“三鹿”奶粉事件，就引起了消费者恐慌，并引发不信任情绪蔓延，消费者不仅拒买问题企业的产品，而且会拒买或减少购买“同产地”“同行业”或“其他企业的同类产品”[4]，伊利公司就受到该事件的负面冲击。究其原因在于，公共安全事件的溢出效应会滋生“大众不信任情绪”，从而造成社会资本的损伤。

    现有国内文献大多关注的是经济、社会和环境等因素所导致的反应，但是对于对公共安全事件所带来的影响却较少涉及。事件的结论多为公共安全事件“发生”地区或国家的负面影响，而非制造者“归属”的地区或国家，国内鲜有类似研究。此外，公共安全事件存在一定的溢出效应，可能对相关行业和区域均产生一定的影响。因此，本文以公共安全事件的溢出效应为研究主线，探讨对“归属地”上市公司虚拟经济和实体运营的影响，以及所产生对社会资本的损伤。

    三、自然事件与研究假说

    （一）自然事件

    据腾讯网报道：2013年10月28日中午时分，天安门前金水桥边的发生汽车冲撞致人伤亡案件，北京警方迅速将5名在逃涉案人员全部抓获;2014年3月1日21时许，一伙男子持械冲进昆明火车站广场实施暴力恐怖行为，导致人员伤亡和财产损失，22时昆明警方果断出击，迅速平息了事件，将相关人员予以抓捕;2015年3月6日上午8时18分许，有人在广州火车站持刀砍伤群众，执勤民警立即果断处置，当场击毙一名嫌疑人，抓获一名嫌疑人。

    此一系列自然事件所导致的“溢出效应”是实际存在的，这对归属地民众和企业都造成了一定的影响。所以，验证这些负面的影响，并找到合理有效恢复受损社会资本的方法，对于归属地上市公司日后的发展显得尤为重要。

    （二）公共安全事件与虚拟经济

    现有文献表明公共安全事件有可能会导致短期的负面影响[15-17]，也有可能会增加资本市场的波动性。发达国家凭借其完善的金融市场可以有效降低负面效应，所以事件仅对其造成暂时的影响[15]。但是，发展中国家金融市场的自我修复能力比较弱，其影响会更加持久。另外，Avraham[18]提出事件影响的强度和范围与发生的地域和类型密切相关。从地理位置来看，Essaddam et al.[19]发现处于富裕或民主的国家或地区的上市公司相比较位于发展中国家的上市公司将经历更大的波动。

    因此，预期公共安全事件的溢出效应会影响归属地上市公司的股价，产生负面影响。据此，提出研究假设1。

    H1：公共安全事件导致“归属地”上市公司股价下跌。

    （三）公共安全事件与实体运营

    Czinkota et al.[11]发现消费者出于恐惧和担心外在环境的不确定性会降低購买需求。同样，Van Heerde et al.[20]也指出，公共安全事件的报道及其传播会导致产品的销量减少，营销手段效能降低。其主要原因在于，事件会滋生“大众不信任情绪”，并进一步产生溢出效应，对与其相关的甚至不相关的企业形成一波又一波的负向冲击，从而造成一定的经济损失[4]。因此，预期公共安全事件的溢出效应会导致归属地上市公司利润减少，具体表现在归属地上市公司存货周转率降低，销售费用显著提高。据此，提出研究假设2a。

    H2a：公共安全事件导致“归属地”上市公司的存货周转率下降/销售费用增加。

    进一步，产权性质的差异会影响其在资本市场的表现。由于存在“政策支持”“隐形担保”“有形资产”“政治关联”等因素的依托，国有上市公司具有更强的竞争力。那么，在同等风险下，投资者更愿意投资国有上市公司。此外，国有上市公司更多注重的是政治目标而不是经济目标，为了达到政治目标也可以接受较低的回报率[21]。所以，当公共安全事件发生时，国有集团总部会通过招聘更多的当地员工、提升工资福利待遇和对当地企业加大投资等方式，将内部资源更多的分配到受公共安全事件影响地区的国有上市公司中去弥补经济损失，最终目的是维持社会稳定[22]。

    因此，预期归属地非国有上市公司受到公共安全事件的影响会更加显著。据此，提出研究假设2b。

    H2b：受公共安全事件的影响，归属地非国有上市公司较国有上市公司而言存货周转率下降、销售费用提高更显著。

    四、数据与方法

    （一）事件及样本分组

    本文的样本为（2013-10-28;2014-03-01;2015-03-06）公共安全事件日前后存在交易记录的1 941个A股上市公司，其中31个归属地上市公司为实验组，剩余的1 910个非归属地上市公司为对照组。在分析的样本中需要剔除同期出现其他负面事件会造成影响的样本，从而只观察该公共安全事件的溢出效应对归属地上市公司的影响。如果事件期不存在交易数据的样本，以事件日之后发生的第一个交易日数据来进行衡量。所有股票交易数据均来自CSMAR数据库。为了避免特殊行业样本对研究结论的影响，本文剔除了金融行业和保险行业上市公司;剔除了具有缺失值的记录;为了避免异常值对检验结果的影响，在估计模型时，对所有连续变量在5%的水平上进行了Winsorize处理。

    （二）变量与模型

    本文依据市场调整模型计算股票的正常收益，再据此计算事件日（0，+5）的短期超额收益，用CAR[t1，t2]表示事件日后第t1到t2日的累计超额收益。

    本文对事件日各样本公司的累计超额收益、存货周转率变化额和销售费用率变化额进行了T检验，以验证事件是否造成实验组的这些变量显著异于零（大于零或小于零）。另外，采用差值的T检验，将不同所有权的实验组与对照组样本进行对比分析，从而检验公共安全事件是否造成不同所有权的公司存在显著差异。

    为了进一步检验H1的成立，本文构建模型1：

    CAR[t1，t2]=α0+α1Location+

    ∑αiControl+ε? ?（1）

    其中，CAR为事件日按照市场调整模型计算出来的累计超额收益;Location为归属地变量，如果样本是归属地（新疆）上市公司则赋值为1，否则为0;Control为控制变量，借鉴龚光明等[23]的设计，本文主要控制了规模（Size）、年限（Age）、账市比（BM）和总资产收益率（ROA）等变量。此外，模型1控制了行业和年度固定效应。

    借鉴陈晓红等[24]的研究设计，用企业的存货周转率变化额和销售费用率变化额作为实体运营的代理变量，进一步检验H2a和H2b的成立，模型如下：

    ΔInturn/ΔSale=β0+β1Location+β2SOE+β3Location×SOE+

    ∑βiControl+μ? ?（2）

    其中，ΔInturn为年度存货周转率变化额，ΔSale为年度销售费用率变化额，SOE为所有权特征变量，如果是国有企业取值为1，否则为0;其他变量同上。同样，模型2控制了行业和年度固定效应。

    （三）描述性统计特征

    表1列示了主要变量的描述性统计特征。其中，“归属地（Location）”上市公司有31个，约占全样本中的1.4%。“所有权特征（SOE）”显示国有上市公司约占43.86%。总体来看，该事件期间各时间跨度累计的平均市场反应CAR[t1，t2]均值都接近零（绝对值均小于5%）。此外，存货周转率变化额均值为0.1419，标准差为2.2626，表明样本间差异较大;销售费用率变化额均值为0.0018，标准差为0.0738。

    五、结果与分析

    （一）单变量检验

    表2分别列示了“实验组”（Location=1）和“对照组”（Location=0）在事件期间的平均累计超额收益、存货周转率变化额和销售费用率变化额，并提供了单变量是否异于零的双尾T值检验，以及两组差值T检验的结果。

    从表2可知，“实验组”的累计超额收益在[0，0]、[0，1]、[0，2]和[0，5]窗口为负，其中[0，0]窗口的累计超额收益在5%的水平上显著，其他各窗口均在1%水平上显著;“实验组”的存货周转率变化额为负，在10%水平上显著，销售费用率变化额为正，在1%的水平上显著。由差值T检验结果可以得知，“实验组”的累计超额收益均低于对照组，不同窗口期的差异均统计显著（[0，0]窗口期差异在5%水平显著;[0，1]、[0，2]和[0，5]窗口期差异在1%水平显著）;“实验组”的存货周转率变化额低于对照组，在1%的水平差异显著，销售费用率变化额高于对照组，在1%的水平差异显著。

    以上结论显示，一方面，公共安全事件的溢出效應导致投资者引发了“规避风险”的情绪，从而减少与“归属地”有关的投资，导致公司价值被低估。H1得到验证。另一方面，归属地上市公司的存货周转率显著低于对照组，销售费用高于对照组，表明公共安全事件的负面溢出效应，导致消费者降低购买需求，供应商合作成本和监督成本增加，归属地上市公司不得不加大销售的投入，H2a得到验证。

    已有文献表明，上市公司所有权性质不同在事件中所受到的影响也存在一定差异[21，22]。所以，本文将不同所有权性质的实验组与对照组样本进行对比分析。

    由表3可知，“国有”上市公司中“实验组”的存货周转率变化额与零并无差异;销售费用变化额显著大于零。“实验组”的存货周转率变化额与对照组无显著差异，而销售费用率变化额显著大于对照组，在10%的水平差异显著。

    “非国有”上市公司中“实验组”的存货周转率变化额为负，在1%水平上显著;销售费用变化额为正，在1%的水平上显著。“实验组”的存货周转率变化额低于对照组，在1%的水平差异显著;销售费用变化额高于对照组，在1%的水平差异显著。

    以上结论显示，“归属地国有上市公司”可能会收到上市公司总部集团资源的内部分配，所以受到的影响会逐渐降低，与Zhu（2017）的结论保持一致，即“国有上市公司”享受到集团总部给予的“支持性”分配政策，可以获得更多的资金支持从而抵消公共安全事件所带来的负面影响。但是，对于“归属地非国有上市公司”而言，由于缺乏有力的支持，在归属地上市公司整体价值被低估和实体运营困难的背景下，其所受影响更为显著，H2b得到验证。

    （二）多变量回归检验

    表4报告了模型1的回归结果，Location变量在窗口[0，0]、[0，1]、[0，2]和[0，5]为负，均在1%的水平上显著，结果表明，“归属地”上市公司由于事件溢出效应的影响，确实产生了价值被低估的现象，H1再次得到验证。

    表5报告了模型2的回归结果，列（1）的结果中，Location为负，在5%的水平上显著，证明事件的溢出效应导致“归属地”上市公司存货周转率下降。此外，SOE为负，在5%的水平上显著;交乘项Location×SOE为正，在10%的水平上显著，联合以上三个回归系数，总体来看，事件的溢出效应对“归属地”非国有上市公司存货周转率的影响更加显著。

    列（2）的结果中，Location为正，在1%的水平上显著，结果表明，事件的溢出效应导致了归属地上市公司的销售费用增加。此外，SOE为正，在1%的水平上显著;交乘项Location×SOE为负，在10%的水平上显著，联合以上三个回归系数，表明事件的溢出效应导致“归属地”非国有上市公司的销售费用增加更为显著，H2a和H2b再次得到验证。

    六、稳健性检验

    借鉴Balakrishnan et al.[25]的研究，本文运用规模调整的回报率模型进行累计超额收益（Adj_CAR[t1，t2]）对社会资本的稳健性测试，通过个股收益率对同时间、同等规模平均回报率进行调整，计算累计超额收益率。其具体内容如下：

    LocationAdj_CAR[0，0]=-0.0038（t=-1.78）

    LocationAdj_CAR[0，1]=-0.1568（t=-2.52）

    LocationAdj_CAR[0，2]=-0.2662（t=-2.59）

    LocationAdj_CAR[0，5]=-0.1600（t=-1.66）

    借鉴Fan，Wang et al.的研究，本文用盈余变化额（ΔEarn）作为实体运营的代理变量进行稳健性测试。其具体内容如下：Location=-0.3610=（t=-1.67）;SOE=-0.0375（t=-2.93）;Location×SOE=0.1522（t=1.83）。此外，从所列数据可以看出，检验结果与先前实证结论符号和显著性均保持一致，证明实证结果的稳定性。此处不再一一赘述，罗列实证结论。

    七、结语

    本文分析了公共安全事件的溢出效应所导致制造者归属地上市公司的影响，以及所带来对社会资本的影响。以一系列公共安全事件为准自然实验，以超额累计收益率、存货周转率变化额和销售费用率变化额进行分析，从而观察受影响上市公司在事件后的相关变化。

    研究发现，公共安全事件的溢出效应使得上市公司的估值和经营状况发生了明显的改变，进而影响到“归属地”的社会资本。一方面，由于相关决策者对归属地上市公司外在环境的担忧，产生了不信任的情绪，投资者认为其所处的区域外部风险加大。所以，投资者基于“规避风险”的认知，减少了与“归属地”有关的投资，致使其价值被低估。另一方面，事件导致消费者购买意愿降低，上市公司存货周转率下降，出现了产品滞销的情况。为了改变这种经营情况，上市公司不得不加大宣传力度，从而导致销售费用增加。另外，从所有权性质来看，归属地国有上市公司凭借总部给予的“内部资源的流动”显著地降低了公共安全事件所带来的负面影响，而归属地非国有上市公司则由于缺乏有力的支持受到的负面影响更加显著。

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