论文标题：Political Polarization in Financial News

中文标题：财经新闻中的政治两极分化

原文来源：EITAN GOLDMAN,NANDIN GUPTA,RYAN ISRAELSEN.2024.Political Polarization in Financial News.Journal of Financial Economics,155: 103-816.

供稿：毛靖琦

封面图片来源：Pexels

编者按 :

在对比保守派媒体《华尔街日报》与自由派媒体《纽约时报》对企业财经新闻的报道时，文章发现两者在报道的深度与广度上均存在显著的政治两极化现象。文章研究发现，这种由政治因素导致的企业财经新闻报道分歧，会加剧政治极端企业的非正常交易量。这一结果凸显了一个投资者分歧的新源头，即企业财经新闻的两极化报道，它催生了投资者之间的交易行为。文章研究结果对于理解媒体报道、政治两极化与资本市场互动关系具有重要意义。

引言

在报道2020年1月31日亚马逊季度收益公告时，《纽约时报》与《华尔街日报》的标题存在显著差异，前者强调“亚马逊以巨额季度利润强势前进”，而后者则指出“亚马逊错失万亿美元市值里程碑”。考虑到亚马逊在政治上与民主党更为亲近，其员工及政治行动委员会（PAC）的竞选捐款中有85%支持了民主党的政治候选人，这一例子启发文章使用广泛的公司样本来探究不同媒体来源之间的报道差异是否受到政治因素的驱动，以及这种差异性的报道是否会在投资者之间引发分歧。

理论研究表明，投资者之间的分歧是导致交易的重要因素（Varian, 1985; Milgrom and Stokey, 1982; Karpoff, 1986; Harris and Raviv, 1993），而这种分歧可能源于不同的先验信念（Harris and Raviv, 1993; Kandel and Pearson, 1995）或不同的信息（Hong and Stein, 1999）。最近的实证证据也表明，这两种分歧的来源都非常重要，但主要的研究都集中在以投资者为中心的信息和信念衡量标准上（Cookson and Niessner ，2020; Cookson et al. ，2023）。鉴于金融媒体在信息传播中的关键作用，文章研究了公司特定财经新闻的产生是否受到政治因素的影响，并探讨了这是否构成投资者之间信息分歧的一个重要来源。

在政治两极化的实证背景下，文章选取了《华尔街日报》和《纽约时报》这两个主要的财经新闻来源，深入分析了它们对立的政治意识形态是否会影响公司财经新闻的报道，以及由政治因素引发的公司新闻中的分歧是否会导致公司股票的交易活动。通过对比分析保守派媒体《华尔街日报》与自由派媒体《纽约时报》对公司财经新闻的报道，文章发现两者在报道的深度与广度上均存在显著的政治两极化倾向，即报纸更倾向于以更积极的词汇和语气报道与其政治立场一致的公司好消息。进一步地，文章还发现，在《华尔街日报》被更加保守的新闻集团收购后，这种政治两极化现象在报道中变得更加明显。

为了进一步研究政治两极化对交易量的潜在影响，文章衡量了两家报纸在报道同一公司财经新闻时的意见分歧程度，并发现这种分歧程度与政治极端企业的异常交易量增幅之间存在正相关关系。这一发现揭示了政治两极化导致的报道分歧是投资者之间信息分歧的一个重要来源，并且这种分歧会影响投资者的交易行为。

总体而言，文章对财经新闻和股票市场的文献做出了重要贡献。文章展示了政治两极化如何影响公司财经新闻的报道，并揭示了这种影响如何通过投资者之间的信息分歧来影响交易量。此外，文章还引入了政治引起的信息分歧的直接衡量标准，为理解政治因素在财经新闻报道和投资者行为中的作用提供了新的视角。

样本与数据

基于2017年的市值，文章对美国最大的100家公开交易公司进行了分析，这些公司在1991年至2016年期间至少在《华尔街日报》或《纽约时报》上发表了10篇相关报道。选择这些大公司是因为它们可能获得更多的新闻报道。文章选择《纽约时报》和《华尔街日报》作为研究对象，原因有三：它们是美国发行量最大的两份全国性报纸，是商业新闻的重要来源；它们的编辑立场在政治光谱上处于对立面，便于研究政治两极化对财经新闻报道的影响；金融学文献也常引用这两份报纸的内容。文章从Factiva数据库中收集了1991年至2016年间这两份报纸印刷版中提及样本公司的所有文章，并记录了文章的文本、章节、页码、主题代码以及记者的姓名。为了准确地将文章内容与公司对应，文章专注于仅提及一家公司的文章。文章使用标准的金融词典对财经新闻文章的语气进行分类，统计了每篇文章中积极词和消极词的数量，以创建文章对语气的度量。同时，文章还搜索了新闻文章中描述公司股票回报、股价等的句子，并确定了句子描述的是正回报还是负回报，以此作为好消息和坏消息的直接度量。

为了衡量企业的政治联盟，文章从联邦选举委员会的数据中收集了企业的雇员和政治行动委员会的竞选贡献数据，并构建了企业对共和党候选人竞选捐款的比例。此外，文章还从Kantar Media获得了企业-报纸广告支出数据，以控制每个公司针对报纸的具体广告费用。同时，文章也考虑了公司的年龄、规模和就业情况等因素。为了研究意见分歧对成交量的影响，文章关注了两份报纸上关于一家公司的文章数量相同的天数，并根据两家报纸关于同一家公司的文章在语气和内容上的差异构建了三个分歧度量指标。具体而言，文章使用：

在两份报纸都没有关于某家公司的文章的日子里，相关变量被设定为零。为了更全面地衡量新闻中的分歧，文章引入了余弦相异度这一指标，它反映了《纽约时报》和《华尔街日报》在报道同一公司时所使用的词汇的差异程度。对于两家报纸都有报道的每一天，文章都会计算这一指标，以衡量它们在文章词汇使用上的不一致性。

此外，文章还定义了异常交易量这一变量，用于衡量公司的每日美元交易量是否偏离其过去30天的平均每日美元交易量。同时，为了识别政治极端企业，文章创建了Top Donor这一指标变量，如果企业在给定周期内对共和党或民主党候选人的竞选贡献排名前20位，则该变量取值为1。

表1提供了数据的汇总统计信息。其中，表1A描述了企业的特征，包括年龄、规模、雇佣情况、广告费用、异常交易量和绝对收益。表1B则展示了样本中企业的竞选贡献情况，数据显示公司平均每个选举周期捐款约98万美元，其中大部分捐给了共和党或民主党候选人。表1C则详细描述了每份报纸的积极词使用情况、语气和平均文章长度，并报告了两家报纸在报道中的三种分歧情况，包括积极词的分歧、语调的分歧和余弦分歧。

最后，文章通过图1展示了《纽约时报》和《华尔街日报》对顶级共和党捐赠者和顶级民主党捐赠者公司的正（负）股票回报的报道频率。这些汇总统计数据表明，报纸更有可能发布关于政治结盟公司的股票回报为正的消息。

-图1-  在《纽约时报》和《华尔街日报》中提到对共和党和民主党竞选捐款前 20 个百分位的公司获得正回报的文章百分比。

实证设计

（一）报道与政治结盟

1.报道基调 

文章首先研究了政治两极化对报纸报道的影响，特别是针对每家公司的报道基调。文章比较了《华尔街日报》和《纽约时报》上的相关报道，并基于公司和报纸之间的政治联盟进行了分析。为此，文章建立模型（1）：

其中，i代表企业，j代表新闻来源( WSJ或NYT)，t代表文章发表日期。WSJ是一个指标变量，如果一篇文章出现在《华尔街日报》，则等于1，如果出现在《纽约时报》，则为0。

文章主要关注β1，它描述了与《纽约时报》相比，《华尔街日报》在报道对共和党候选人捐赠更多的公司时的报道基调。为了准确识别政治两极化对财经新闻的影响，文章解决了可能存在的担忧，即公司与报纸之间的政治一致性可能与不可观测的报纸或公司特定因素有关。为了处理这些识别问题，文章使用了高阶固定效应，包括企业-季度固定效应和报纸季度固定效应，以控制报纸和公司特定的特质冲击。文章还使用了Factiva中的两位数主题编码，以确保相似主题的报道得到一致处理。在另外的分析中，文章使用了政治上更保守的新闻公司对《华尔街日报》的收购作为对报纸意识形态的冲击，并比较了收购前后的报道。这种冲击是外生于公司特征的，可以帮助文章更准确地评估政治两极化对报道的影响。为了确保结果的稳健性，文章还控制了记者固定效应。

-表1- 描述性统计

2.好消息与坏消息的报道

为了研究报纸是否更有可能报道政治联盟公司的好消息和坏消息，文章考虑了提及公司股票回报的文章的子样本，并建立了以下模型：

其中i代表公司，j代表报纸，t代表选举周期，% Good News代表在给定选举周期内，报纸提及公司正收益或负收益的文章中，正收益文章所占的比例。为了获取足够的新闻文章样本，文章对两年选举周期的数据进行了汇总，这些样本都涉及正或负的股票市场回报。

文章特别关注的关键参数是β1，它用于衡量报纸是否更倾向于报道政治联盟公司的积极回报。文章通过比较两份报纸对同一公司的报道，同时考虑了公司-周期-年份和报纸-周期-年份的固定效应，以更准确地估计政治两极化对报道的影响。

3.覆盖的可能性

文章沿着扩展边际研究报道，考察报纸和公司之间的政治一致性是否影响报道的可能性。具体来说，文章估计了一篇文章出现在给定的报纸中的条件概率，并满足以下线性概率规范：

在此模型中，i代表企业，j代表新闻来源（即《华尔街日报》或《纽约时报》），t代表文章的发表日期。覆盖率是一个关键指标，当文章关于公司i且出现在《华尔街日报》上时，其值为1；若出现在《纽约时报》上，则值为0。文章特别关注参数β1，它反映了在政治一致性的背景下，一篇文章出现在某家报纸上的差分可能性。为了确保分析的准确性，文章控制了公司、季度和两位数主题的固定效应，以解决潜在的遗漏变量偏差问题。最后，文章报告了在公司和季度年水平上进行双重聚类后的标准误差，以确保结果的稳健性和可靠性。

4. 交易量和分歧程度

为了研究政治分歧对交易量的影响，文章使用企业在整个样本期间的日交易量。文章将样本限定为每份报纸的文章数量相同的天数，以保证两个新闻来源的新闻报道数量相等。文章的基准设定如下：

文章定义了一个Abnormal Volume指标，即公司某一天的美元交易量除以其前30天的平均每日美元交易量，用以衡量交易量的异常波动。同时，文章引入了三个不一致的度量标准：积极词差异、声调比例差异的绝对值以及余弦相异性，这些指标共同捕捉了两家报纸在报道同一公司时的分歧程度。为了更深入地分析公司政治与新闻报道之间的关系，文章定义了一个Top Donor指标，用于标识在竞选贡献中排名前20%的公司。此外，文章的模型还考虑了其他可能影响异常交易量的因素，如公司层面的每日绝对回报率、滞后绝对回报率、滞后异常交易量等，以及文章总数和文章长度等新闻特征。文章特别关注分歧度量和公司政治之间相互作用的系数，以验证政治分歧是否导致信息分离，进而影响交易量。

实证结果

（一）结果

1.财经新闻报道的语调

文章旨在探讨政治两极分化是否会影响报纸的报道基调。文章通过比较公司和报纸之间基于政治联盟的报道，采用特定模型进行估计，结果如表2所示。在表2的第（1）-（4）列中，文章使用Positive Words/(Positive + Negative Words)（积极词汇/（积极+消极词汇））作为因变量进行描述。研究发现，交互项系数显著为正。这表明与《纽约时报》相比，《华尔街日报》的财经新闻报道对与共和党结盟的公司更为积极，而对与民主党结盟的公司则相对不那么积极。

-表2- 财经新闻报道的语调和政治结盟

-图2- 将积极的词语和语气描述为对共和党的贡献百分比的函数

文章发现，政治两极分化对报纸的报道基调具有显著影响，且这种影响在经济层面也具有重要意义。根据表2第（2）列的交互项系数，文章发现与仅向民主党捐赠的公司相比，《华尔街日报》在报道仅向共和党捐赠的公司时，使用的积极词汇多出15%（相对于平均值）。图2A（左）展示了《华尔街日报》与《纽约时报》在积极词汇使用上的差异，作为共和党捐赠比例的函数，表明《华尔街日报》在报道向共和党候选人捐赠更多的公司时，使用的语言更为积极。

在表2的第（5）-（7）列中，文章以报道基调作为因变量，以《华尔街日报》和政治倾向的交互作用作为主要解释变量进行模型估计。结果显示，《华尔街日报》与共和党候选人捐赠比例的交互项系数显著为正。

根据表2第（6）列的交互项系数，文章发现与仅向民主党捐赠的公司相比，《华尔街日报》在报道仅向共和党捐赠的公司时，报道基调积极程度高出24%（相对于平均值）。图2B（右）描述了表2第（6）列的结果，比较了两家报纸在不同政治倾向下的预测报道基调。结果显示，与《华尔街日报》相比，《纽约时报》在报道更具共和党倾向的公司时，使用的语言更为消极。

-表3- 政治引发的新闻报道分歧和异常交易量

2.报道好消息和坏消息的可能性

文章探讨了报纸的报道倾向是否受新闻性质（好消息或坏消息）以及其与公司的政治倾向一致性的影响。具体来说，文章针对提及公司正面或负面股票回报的文章子样本，研究了公司与报纸之间的政治倾向一致性是否会影响报纸中关于该公司的正面新闻报道比例。表2的第（8）-（10）列报告了相关估计结果，报纸关于政治倾向一致的公司会报道更多有利的财经新闻。WSJ × % Contributions to Republican Party的系数为正，表明与《纽约时报》相比，《华尔街日报》更有可能发表提及向共和党捐赠更多资金的公司的正面股票回报文章。根据第（9）列的交互项系数，文章发现与仅向民主党捐赠的公司相比，《华尔街日报》关于仅向共和党捐赠的公司的正面新闻报道多出41%（相对于平均值）。

（二）异常的日交易量和政治分歧

文章研究发现，政治两极分化会导致公司财经新闻报道中的意见分歧。由于两极分化使得个体倾向于寻求与自己观点相符的新闻来源（Iyengar and Hahn，2009；Gentzkow and Shapiro，2011），这可能导致投资者之间的信息集持续存在差异。理论表明，投资者之间的意见分歧是金融市场交易的核心（Milgrom and Stokey，1982；Karpoff，1986；Harris and Raviv，1993）。为了研究由于政治两极分化导致的财经新闻报道中的意见分歧是否会影响异常交易量，文章估计了模型（4）并在表3中报告了结果。

首先，文章以两家报纸报道基调的绝对差异（Difference in Tone）作为意见分歧的衡量标准，在（1）-（3）列表示。结果表明，两家报纸报道基调的差异与政治极端公司的异常交易量较高相关。从表3的第（3）列文章发现，与报道基调无差异的日子相比，在报道基调差异最大的日子里，Top Donor公司的日异常交易量比非Top Donor公司高出30%。

接下来，文章使用两家报纸在同一天关于同一家公司的报道中积极词汇使用的绝对差异（Difference in Positive Words）作为意见分歧的衡量标准，在表3的第（4）-（6）列中报告了结果。结果表明，两家报纸使用的积极词汇差异越大，政治极端公司相对于非政治极端公司的交易量越高。

最后，在表3的第（7）-（9）列中，文章使用Cosine Dissimilarity（余弦相似度）来衡量意见分歧，并表明两家报纸关于同一家公司的报道中使用的词汇差异越大，政治极端公司的异常交易量就越高。第（8）列结果表明，与两家报纸报道余弦相似度无差异的日子相比，在两家报纸关于同一家公司的报道余弦相似度差异最大的日子里，Top Donor公司的日异常交易量比非Top Donor公司高出21%。

图3A（左）和图3B（右）分别图形化地描述了表3第（2）列和第（8）列的回归结果。图3A表明，在政治财经新闻报道基调差异更大的日子里，相对于政治活动较少的公司，政治活动较多的公司的异常交易量更高。图3B则表明，与非Top Donor公司相比，Top Donor公司在《华尔街日报》和《纽约时报》关于这些公司的财经新闻报道中使用的词汇余弦相似度差异越大，其日异常交易量就显著越高。

-图3- 将异常交易量描述为顶级捐赠者和非顶级捐赠公司覆盖率不一致的函数

（三）异常体量是否因文章主题而异?

本节研究了异常交易量与由政治引发的意见分歧之间的关系是否取决于新闻报道的主题。特别是，文章研究了当两家报纸报道相同主题以及都报道公司收益主题时，意见分歧对交易量的影响。文章加入 Top Donor×Difference in Tone×Same Topic，当两家报纸的文章都涉及同一公司的特定主题（包括合并、业绩和收益、资金和资本市场）时，该变量等于1。这些结果表明，意见分歧对异常交易量的影响并不是由一组特定的焦点主题所驱动的；同时，无论是否涉及收益主题的报道，关于顶级政治捐款者的文章中的意见分歧都会对异常交易量产生积极影响。

-表4- 按主题划分的新闻报道存在分歧

进一步分析

（一）新闻集团收购《华尔街日报》

2007年12月，《华尔街日报》的母公司道琼斯被新闻集团收购。文章探讨了《华尔街日报》所有权变更为更加政治保守的所有者后，可能对报纸政治意识形态产生的潜在冲击，这种冲击可能使报纸进一步向右偏移，并且与企业竞选捐款无关。文章使用1991年至2007年（新闻集团收购前）和2008年至2016年（新闻集团收购后）期间《华尔街日报》发表的文章的两个子样本，研究了政治倾向对报道基调的影响，并在表5中报告了结果。在表5的第（1）和第（2）列中，文章研究了《华尔街日报》在被新闻集团收购后，在报道更多共和党企业时是否使用了更多积极词汇。以Positive Words（积极词汇）为因变量，文章将新闻集团收购前的年份（第（1）列）与收购后的年份（第（2）列）进行了比较，发现系数共和党捐款百分比不显著为正，而在第（2）列中显著为正。在使用Tone（报道基调）作为因变量的第（3）和第（4）列中，文章观察到了类似的情况。这些结果表明，在被新闻集团收购后，《华尔街日报》在报道政治倾向性企业时显著使用了更积极的基调。

-表5- 新闻集团收购

（二）记者与报纸意识形态

为了研究报道基调的变化是由少数记者的政治意识形态驱动还是由报纸整体驱动，文章识别了同时为两家报纸撰写文章的记者，并专注于研究这些记者在两家报纸之间跳槽时所写的文章子样本。文章将样本限制为至少在每家报纸上发表过一篇文章的记者。文章使用这个子样本估计了模型（1），并纳入了记者固定效应。结果报告在表6中。在表6的第（1）和第（2）列中，文章通过加入记者固定效应以及企业、报纸、主题和选举周期固定效应，比较了同一记者在为两家不同报纸工作时所写文章的基调。这样，文章考虑了记者可能受到其个人政治观点影响的事实。结果表明，当记者跳槽到另一家报纸时，他们会在报道中采用新雇主的意识形态。从一家报纸跳槽到另一家报纸的记者，在使用更积极的词汇（第（1）列）和更积极的基调（第（2）列）报道与他们所写报纸政治倾向一致的企业时表现得更明显。这些结果表明，报道中的极化现象源于企业与报纸之间的意识形态亲和力，而不是由少数记者的意识形态驱动。

-表6- 控制记者的固定效应

（三）覆盖范围和文章长度的可能性

文章在不考虑新闻内容的情况下，对全部文章样本进行了广泛边际覆盖研究。结果表明，报纸会对政治倾向一致的企业撰写更长的文章。

研究结论

通过比较自由主义倾向的《纽约时报》与保守主义倾向的《华尔街日报》对企业财经新闻的报道，文章发现这些新闻报道中存在政治两极分化的证据。具体而言，文章发现针对特定企业的财经新闻报道的语调和内容会因企业与报纸之间的政治倾向一致性而有所不同。基于这一发现，文章直接衡量了主要新闻来源在企业财经新闻报道方面的分歧，并表明这种分歧会导致投资者之间的分歧。尤其是，文章发现对于政治立场最极端的企业，企业财经新闻报道的语调和内容方面的分歧会导致异常高的交易量。由于政治两极分化意味着市场参与者可能会接触到不同的新闻，因此这种实证环境满足了信息差异维持投资者分歧所需的条件。

Abstract：

Comparing coverage of the same corporate financial news by the conservative Wall Street Journal and the liberal New York Times, we find strong evidence of political polarization in their reporting on both the intensive and extensive margins of coverage. We show that this politics-induced disagreement in corporate financial news leads to an increase in abnormal trading volume for the most politically extreme firms. Our results highlight a new source of investor disagreement, arising out of polarized reporting of corporate financial news, that generates trade among investors.