企业越赚钱，越易被容忍“作恶”？顶刊研究揭开资本市场的真实态度

想象一下：两家公司犯了同样的错——压榨供应商（延迟付款、强行压价等），被监管机构公开点名。

其中一家是行业巨头，利润丰厚；另一家则在生死线上挣扎。

你觉得，资本市场会更严厉惩罚谁？

大多数人的直觉是前者。

它明明有能力善待合作伙伴，却选择了“作恶”，理应付出更大的代价。

但现实，恰恰相反。

一篇发表在运营管理顶刊《Journal of Operations Management》的研究——How Do Investors React to Supplier Exploitation? Event Study and Experimental Evidence，用23年真实数据和一项投资者实验，给出一个反直觉结论：

企业越赚钱，被曝光供应商剥削时，股价反而可能跌得更少。

这让人不得不追问：为什么？

01 丑闻是有代价的，但不是对所有企业都一样

研究基于韩国公平交易委员会（KFTC）2001–2023年的公开数据，梳理出233起供应商剥削事件，涉及166家上市公司。

通过追踪KFTC公告发布前后涉事企业的股价走势，发现：事件窗口内股价平均下跌了约1.24%。以样本企业平均市值换算，大约相当于3.4亿美元的市值蒸发。

（来源：论文图2——涉事企业公告后20个交易日累计异常收益变化。从虚线走势来看，累计异常收益在事件窗口期内急跌至约-1.24%，此后低位震荡并趋于平缓）

这验证了一个基本事实：供应商剥削不是没有代价的。

因为投资者把这类行为视为一种风险信号：法律制裁、声誉损失、供应链合作关系恶化，这些都会侵蚀未来的长期回报。

但当作者将企业按盈利能力分组后，更关键的发现是：高盈利企业的负面市场反应显著更弱。

这直接挑战了一个常见直觉：“越有能力，就越应该被更严格审视。”

那么，投资者为什么会对“优等生”更宽容？

02 一场实验揭开答案：利润遮住了道德感

为了理解这一反直觉结果，作者做了一个实验。

他们邀请了164位有投资经验的参与者，让他们阅读一条“供应商剥削新闻”，然后预测公司股价变化。唯一差别是，公司被描述为“高盈利”或“低盈利”。

结果再次证实：看到“高盈利公司”信息的人，给出的股价预测明显更乐观。

进一步分析发现，背后有两条关键心理机制：

Ø 投资者更看重利润：当一家公司越赚钱时，投资者越容易把注意力放在“它还能不能继续赚钱”而不是“它做得对不对”，利润在判断与决策中的分量被加重了。

Ø 道德判断的影响被弱化（但没有消失）：投资者并不会认为剥削是“对的”，但它在决策中的重要性被弱化了。它不再是一个“不可接受的错误”，而更像一种“有待商榷的成本手段”。

（来源：论文图3——买家盈利能力影响股价预测的心理路径。上侧路径：盈利越强，逐利动机越强，股价预测越高；下侧路径：盈利越强，道德判断越弱，股价预测同样越高）

正如一位受访的机构投资者所言：

“高利润、强盈利的公司，机构投资者往往更不敏感。我们基于目标盈利和预测做决策，除非事件彻底改变公司基本面，否则不会恐慌性抛售。”

投资者并非没有是非观，他们只是不自觉地把天平倾向了财务业绩那一边。

03 市场做不到的部分，靠什么来补位？

如果市场对“强者”更宽容，那商业的边界靠什么维持？

研究给出了两个重要补充：

Ø 媒体，会放大惩罚。如果企业本身就处在高媒体关注下，供应商剥削带来的负面市场反应会更强。媒体通过聚焦公众注意力，强行拉高了企业的违规成本。

Ø 惩罚，在变得更严。研究数据中所反映的趋势非常清晰：市场对供应商剥削的反应，正在一年比一年更负面。

ü 2001-2008年间，股价平均跌幅仅为0.73%；到了2017-2023年，这个数字已翻倍至1.55%。

ü KFTC开出的平均罚单从早期的约16.5万美元，飙升到近期的约124.3万美元，翻涨了七倍多。

这说明，社会对“什么是正当竞争”的标准在不断提高。过去被视为“精明谈判”的压榨行为，如今正在被重新定义为“不当甚至违规”。

结语

这篇研究并不是在倡导“企业应该更善良”，而是揭示了一个现实：资本市场的自发反应，并不足以约束所有企业的不当行为——尤其当企业“很赚钱”的时候。

但约束并未缺位——媒体监督力度加大、监管处罚持续加重，正在共同推高企业行为的底线。

这也引出一个更值得追问的问题：当没有外部关注、没有舆论压力、也没有短期市场波动时，一家公司会如何对待它的供应商？

这个问题，或许比“股价下跌多少”更值得关注。

参考文献：

Kim, S., Chae, S., & Oh, H. K. (2026). How do investors react to supplier exploitation? Event study and experimental evidence. Journal of Operations Management, 1–22. https://doi.org/10.1002/joom.70044