随着信息时代的发展，媒体在人们的日常生活、社会的经济文化发展中发挥着越来越重要的作用，媒体，尤其是财经媒体，作为上市公司、交易所以及投资者之间沟通的桥梁，在资本市场中凭借其专业的团队以及采集加工信息的优势，为资本市场以及广大投资者提供了各种财经新闻。近年来，媒体作为资本市场的“外部监督者”以及“信息中介者”起到的作用受到越来越多学者的关注和重视。　　同时，二十世纪以来，随着“并购潮”的更替，一大批学者投入到并购重组领域的学术研究中，并取得了丰富的研究结果。但是，目前关于媒体关注尤其是媒体负面关注对于并购重组的绩效的影响的相关研究还很少，随着网络和媒体行业的快速发展，理清媒体关注对并购重组绩效的影响对于未来资本市场的发展都有着重要意义，而这些问题也需要进一步的研究得到答案。　　本文根据万得数据库2010-2015年发生于我国A股市场的并购重组事件为研究样本，侧重研究主并公司在并购重组后的市场和会计绩效，以及媒体负面关注对并购重组绩效的影响程度，本文在媒体负面报道的度量上，结合目前学界对于负面新闻的度量方式，选取了《中国证券报》、《上海证券报》、《证券日报》、《证券时报》、《中国经营报》、《第一财经日报》、《华夏时报》、《经济观察报》作为报纸负面报道的来源，其次，考虑到中国体制的特殊性，本文特将地方媒体的负面报道对并购重组的绩效影响纳入到了本论文中。在实证部分，本文首先采用事件研究法对主并公司在事件期内的累计超额收益率进行分析，得出主并公司是否获得显著超额收益的结论。然后，再加入媒体负面报道这个变量，在以往文献研究的基础上，建立并购重组绩效影响因素的模型，主要研究媒体负面报道对并购重组短期和长期的绩效影响。最后，本文还引入了以百度新闻搜索引擎以及谷歌搜索引擎为代表的网络媒体的数据进行了稳健性检验。　　文章第一部分主要介绍了本文的研究背景、研究意义、论文的创新点、研究内容、研究方法。第二部分对本文涉及到的信息不对称、声誉机制理论进行了简要的介绍。第三部分回顾学术界已有的关于媒体对资本市场的相关研究理论，并通过阅读大量国内外已有的文献研究，确定关于并购重组绩效的影响因素，从而归纳总结并确定了本文的行文基本思路。在此基础上，第四部分提出了本文的研究假设，并对数据和样本的选择以及模型的设置做出了解释。第五部分通过实证研究验证了报纸媒体对上市公司短期和长期的媒体负面关注对于并购重组的影响，文章第六部分进行了稳健性检验，并得出了与全文较为一致的结论，第七部分对全文进行了总结并提出了文章的不足和未来研究的展望。　　通过短期事件研究法，本文对样本公司在重组前后[-10，+10]交易日窗口内的股价变化和异常收益率进行了统计分析，得到的结果为并购重组为主并公司创造了价值，这个结果也与大多数已有的研究结果类似。同时，通过统计结果也可以发现我国证券市场仍然存在内幕交易，市场存在明显的事前反应，即还未公布并购重组消息，股价已经出现显著的超额收益。进一步，本文通过建立并购重组绩效回归模型，对媒体负面报道对并购重组短期和长期绩效的影响进行了实证分析，从实证结果来看，媒体负面报道对于并购重组的短期市场和会计绩效都会带来显著的影响。同时，媒体负面报道对于并购重组的长期会计绩效也有显著影响，但对于长期市场绩效没有显著影响。另外，本文在对于地方媒体负面的研究中还发现上市公司所在地区的报纸媒体对于上市公司的负面报道对上市公司并购重组后的绩效并无显著影响。综合上述三个方面的实证检验，本文认为来自报纸媒体报道对于并购重组后的绩效在短期主要通过信息传递的机制影响到上市公司的市场和会计绩效，在长期内主要通过外部监督的机制对上市公司的绩效带来影响，而地方性媒体由于其背景的特殊性以及辐射范围的有限性，其报道的负面新闻对于当地上市公司并没有显著的影响。　　本文在前期研究文献的基础上，对媒体负面报道对上市公司并购重组绩效问题研究的主要贡献有以下两点：第一，借鉴以往关于媒体与资本市场的研究的方法（Dyck，Zingale，2004；黄辉2013），本文进一步研究媒体负面报道在并购重组领域的作用，将媒体负面报道这一变量加入到并购重组绩效模型，丰富了目前学术界对于并购重组的研究内容。Baumeister et al.(2001)， Rozin，Royzman(2001)以及Tetlock(2007)指出负面报道的影响远远大于正面报道，因此结合已有的研究，本文在选择媒体报道内容时特别选择了性质为负面的报道，希望从更加具体的角度研究媒体与资本市场的关系。第二，由于新闻媒体报道的内容属于微观信息，同时新闻报道的正面和负面性质需要根据一定标准进行判断，之前学术界关于负面新闻的研究中，关于媒体负面关注的度量方法并不统一，并且也没有严格的定义标准，大多数文章中主要通过计算机进行报道内容正负面的区别，赵睿（2015），沈艺翅（2015）是通过文本分析软件判断文章的正负面倾向，杨雪雪（2014）是通过人工收集得到媒体报道数量，因为目前学界对于负面报道的定义标准并不统一，根据郑志刚，丁冬，汪昌云（2011）的判断方法，判断报道的正负态度需要结合全文的语气态度，所以单一使用计算机进行简单标准化筛选会遗漏一些负面报道。所以本文关于媒体负面报道的数据完全通过人工判断并收集，判断的标准是结合来自 Loughran和 McDonald（2011）完善的“财经词典”以及郑志刚，丁冬，汪昌云（2011）关于负面报道的定义。这样可以将文中并没有标准的负面词语但是符合负面情绪的文章筛选出来，人工收集负面报道数量这项工作繁琐且工作量较大，但是相比于用计算机判断的方法可以更为全面地收集到负面的新闻，因此最终收集到的数据相信会对关于媒体和资本市场的研究有长久的贡献。　　但是，本文也存在一些问题和不足，第一，本文关于媒体负面报道的数据是采用人工收集，这既是本文的贡献，也因为人工收集主观性的弊端会带来一定的结果偏差。第二，本文只着重考察了媒体监督的作用，对于行政监督只粗略考察了行政处罚公告对公司股价的影响，因行政监督已超出本文研究的主题，所以本文并没有深入详细研究行政处罚的影响机制，但关于行政处罚与媒体负面报道的关系是未来研究的一个方向。