姜纬：当公司治理遇上数字经济-新的信息不对称
题记：笔者在2022年数字经济学术年会听了姜纬教授的主旨演讲后，感觉受益匪浅，于是尝试对其中的部分观点进行梳理和解读，与大家分享。需要说明的是，完整版的主旨演讲更加精彩，请点击文末“阅读原文”查看。
随着现代工商业发展，公司规模迅速扩大，股东急剧增加并高度分散化，公司经营也日趋复杂。股东很难直接参与公司管理，于是产生了所有权和经营权分离。公司治理问题正是在这种所有权和经营权分离的条件下产生的。[3]
公司治理过程中，主要有以下几类参与者：
CEO和高管：公司的实际控制者（effective controllers）
董事会：对 CEO 和高管进行监督
股东：选举董事会代表自己
其他监督者/信息传递者：媒体、债权人、监管者、以及其他利益相关者等
公司治理过程中的主要参与者
内幕交易的禁止性规定：禁止证券交易内幕信息的知情人和非法获取内幕信息的人利用内幕信息从事证券交易活动。证券交易内幕信息的知情人和非法获取内幕信息的人，在内幕信息公开前，不得买卖该公司的证券，或者泄露该信息，或者建议他人买卖该证券。
近年来，一些研究发现外部人可能拥有内部人没有的信息。例如，Chen, Goldstein和Jiang(2007, RFS)研究发现公司管理者在进行一些投资决策的时候会基于股票价格中包含的信息。[5] Edmans, Goldstein和Jiang(2015, AER)则发现，在并购场景中，内部人会根据市场反馈的信息确定并购决策，而市场也会与公司管理者进行博弈，不轻易揭示某些信息。[6]
那么，如果信息真的产生于公司外部呢？
数字经济发展带来的新数据、新技术很可能改变传统的信息不对称范式，重新定义信息和信息优势。
1
另类数据（Alternative Data）
随着互联网及数字基础设施的发展、数字技术的进步，数据得以大规模的存储、积累和利用，催生了另类数据的概念。
另类数据，即非传统数据，泛指区别于传统金融数据的有价值的信息和数据，是公司外部信息的一大来源，主要产生于以下三个方面[7]：
1）个人产生的数据（如社交网络信息、产品评价、搜索记录、购物喜好等）；
2）商业过程数据（如物流数据、支付数据等），也有另类数据公司采集传统商业数据（如大型百货公司、游乐场客流量等）；
3）传感器数据（如卫星数据、GPS定位、车辆轨迹和个人穿戴设备等的数据）。
2
传统数据（Traditional Data）
而当公司管理者知道信息披露文件主要由机器阅读，他们也有动机改变语言风格。Loughran和McDonald(2011, JF)开发了一套金融词典，产生了极大的影响力（谷歌引用量达3557）。[11] Cao, Jiang, Yang和Zhang(2021)将此作为一个事件，研究发现这个金融词典公布以后，那些定义为负面的词语突然减少或消失了，机器读取对公司信息披露产生了反馈效应（feedback effect）。[10]
这说明，随着数字技术的发展，传统数据也在发生变化。即便不考虑另类数据，对于公开的传统数据（如EDGAR数据库）而言，仍然可能因为处理大规模数据的能力差异而导致（公开的）信息不对称。
数字经济发展有助于提高企业面向其他利益相关者的信息透明度，在一定程度上缓解传统的“委托-代理”问题，改善公司治理水平。[12] 但同时，又带来了由信息获取和信息处理能力差异引起的新的信息不对称，不仅对传统的公司治理理论基础形成冲击，公司和市场行为也随之发生变化。数字经济时代的公司治理研究，需要在传统理论的基础上打开视野，考虑新的范式和新的逻辑，做既创新又落地的研究。
教 授 简 介
姜纬教授
论坛介绍
“金融科技教育与研究五十人论坛”（以下简称“50论坛”）是在清华大学五道口金融学院、清华大学金融科技研究院发起下，由国内外各重点高校的金融科技学术带头人、人才培养负责人等共同组建的金融科技领域教育与研究交流平台。
“50论坛”将每年举办金融科技领域的学术年会、教学交流会、高校学生赛事和会员大会等活动，旨在促进金融科技领域的学术研究与教学经验分享，推动金融科技人才培养建设，为金融科技事业发展贡献力量。
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