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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