媒体监督(J-F系数)

字段字典

• Symbol [证券代码] — 以交易所公布的证券代码为准,6位数字
• StkName [证券简称] — 证券简称
• Year [年度] — 统计年度
• Province [省份] — 公司注册所在省份
• ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
• City [城市] — 公司注册所在城市
• CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
• County [区县] — 公司注册所在区县
• CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
• IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
• IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
• PositiveNews [正面新闻数] — 正面新闻的数量。单位：篇
• NegativeNews [负面新闻数] — 负面新闻报道的数量。
• NeutralNews [中性新闻数] — 中性新闻的数量。单位：篇
• TotalPosNeg [正负面新闻总数] — 正面和负面新闻的总数量。单位：篇
• JFCoeff [J-F系数] — 媒体监督的J-F系数，衡量媒体关注度与压力。
• MediaPressure [媒体压力] — 媒体压力系数，衡量负面报道的影响程度。
• NegativeRatioPN [负面新闻比例] — 负面新闻占所有新闻的比例。单位：%
• TotalNews [新闻总数] — 所有新闻的总数量。单位：篇
• MediaAttention [媒体关注度] — 媒体关注度的对数转换值，用于衡量媒体报道频率。

常见问题

「媒体监督(J-F系数)」是什么数据集？

媒体监督(J-F系数)，隶属信息环境。衡量上市公司面临的媒体监督强度与舆论压力。

该数据集的时间范围是？

覆盖 1995-2024 年。

包含哪些变量/指标？

共 20 个变量。核心指标包括：正面新闻数、负面新闻数、中性新闻数、正负面新闻总数、J-F系数、媒体压力、负面新闻比例、新闻总数、媒体关注度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，上市公司层级。

样本量有多大？

约 57,946 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 媒体监督是公司外部治理的重要机制，其强度和倾向性对上市公司行为具有显著影响。为综合衡量媒体报道的“量”与“质”，本数据集基于媒体报道的情感倾向，构建了媒体关注度与媒体监督压力两类指标。其中，媒体关注度主要反映媒体报道的密集程度，而媒体监督压力则旨在捕捉媒体报道内容的倾向性，特别是负面报道所构成的舆论压力。 媒体报道数据来源于财经新闻数据库，根据报道内容的情感倾向，将每篇报道分类为正面、负面或中性。基础变量包括年度正面报道数量($PositiveNews$)、负面报道数量($NegativeNews$)、中性报道数量($NeutralNews$)。媒体报道总量($TotalNews$)为上述三类报道数量之和，即$TotalNews = PositiveNews + NegativeNews + NeutralNews$。正负面报道总数($TotalPosNeg$)为正面与负面报道数量之和，即$TotalPosNeg = PositiveNews + NegativeNews$。 媒体关注度($MediaAttention$)通过对媒体报道总量进行对数化处理来衡量，以缓解极端值的影响，其计算公式为$MediaAttention = \ln(TotalNews + 1)$。负面新闻比例($NegativeRatioPN$)则衡量了负面报道在具有明确倾向性的报道（即正负面报道）中所占的比重，计算公式为$NegativeRatioPN = \frac{NegativeNews}{PositiveNews + NegativeNews} \times 100\%$。 为更精确地刻画媒体监督的压力方向与强度，本数据集引入了Janis-Fadner系数（J-F系数）。该系数由Janis和Fadner于1943年提出，用于衡量信息传播中的不平衡性，后被广泛应用于媒体监督研究。J-F系数($JFCoeff$)的计算综合考虑了正面与负面报道的相对数量，其计算公式为： $$ JFCoeff = \begin{cases} \frac{e^2 - ec}{t^2}, & \text{if } e c \\ \frac{ec - c^2}{t^2}, & \text{if } e < c \\ 0, & \text{if } e = c \end{cases} $$ 其中，$e$代表正面报道数量($PositiveNews$)，$c$代表负面报道数量($NegativeNews$)，$t$代表正负面报道总数($TotalPosNeg$)，即$t = e + c$。该系数取值范围为$[-1, 1]$。当正面报道多于负面报道时，系数为正，值越大表示正面倾向越强；当负面报道多于正面报道时，系数为负，值越小（绝对值越大）表示负面倾向越强。为更直观地表示监督压力，定义媒体监督压力($MediaPressure$)为J-F系数的相反数，即$MediaPressure = -JFCoeff$。因此，$MediaPressure$值越大，表示媒体监督压力越大。 补充说明 - 媒体报道数量统计包含原始报道及转载报道。 - 在计算J-F系数时，若正负面报道总数$t$为0，则$JFCoeff$定义为0。 参考文献 - Janis I L, Fadner R. A coefficient of imbalance for content analysis[J]. Psychometrika, 1943, 8(2): 105-119. - 李志斌, 邵雨萌, 李宗泽, 等. ESG信息披露、媒体监督与企业融资约束[J]. 科学决策, 2022. - 沈洪涛, 冯杰. 舆论监督、政府监管与企业环境信息披露[J]. 会计研究, 2012(2): 72-78.

如何获取该数据集？

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