吳運(yùn)建，商 行

(1.東莞理工學(xué)院城市學(xué)院，廣東 東莞 523106;2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院，上海 200433)

一、引 言

信息披露一直是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)研究的熱點(diǎn)，并出現(xiàn)了大量實(shí)證研究。信息披露內(nèi)容包括公司信息披露質(zhì)量的評(píng)價(jià)、決定因素、公司披露行為和資本市場(chǎng)的聯(lián)系等。但由于數(shù)據(jù)的限制，對(duì)非財(cái)務(wù)信息的研究卻很少。在公司實(shí)際披露的年報(bào)中，非財(cái)務(wù)信息所占比重逐漸增加，披露要求也在不斷提高。如年報(bào)、半年報(bào)中的“管理層討論與分析”(MD＆A)和最近大量出現(xiàn)的企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告 (CSR)等。由于非財(cái)務(wù)信息的格式和內(nèi)容都更加靈活，且無(wú)需審計(jì)，使得信息價(jià)值更加難以判斷。一方面，信息面更廣，為投資者提供了額外的投資決策信息，是財(cái)務(wù)信息的有益補(bǔ)充;另一方面，又容易被操縱、內(nèi)容空洞化。同時(shí)，其對(duì)資本市場(chǎng)效率的貢獻(xiàn)比起財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息更有研究?jī)r(jià)值。

本文研究了非財(cái)務(wù)信息中的風(fēng)險(xiǎn)信息披露的信息價(jià)值，即分別考察了A股上市公司的風(fēng)險(xiǎn)信息披露與公司業(yè)績(jī)和資本市場(chǎng)回報(bào)率之間的聯(lián)系。借鑒Li［1］的極大似然分析方法，通過(guò)公司年報(bào)中與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的關(guān)鍵詞的檢索和統(tǒng)計(jì)，來(lái)度量公司風(fēng)險(xiǎn)信息披露水平，在控制了必要的公司特征和市場(chǎng)環(huán)境等變量后，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信息披露較多的公司，未來(lái)盈利能力相對(duì)較差，且十分顯著，這說(shuō)明公司年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息反映了公司的投資價(jià)值。

同現(xiàn)有研究文獻(xiàn)相比，本文有如下貢獻(xiàn):

第一，彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)關(guān)于非財(cái)務(wù)信息披露的研究不足。且國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的研究也集中于管理層討論與分析和社會(huì)責(zé)任報(bào)告。而國(guó)內(nèi)非財(cái)務(wù)信息的格式和章節(jié)具體內(nèi)容規(guī)定不夠詳細(xì)和明確，僅研究某一部分，很可能造成偏誤。本文以年報(bào)全文作為研究對(duì)象，確保了內(nèi)容覆蓋面的完整。

第二，關(guān)注了“壞消息”——風(fēng)險(xiǎn)信息。風(fēng)險(xiǎn)信息更多反映了對(duì)未來(lái)不確定或可能出現(xiàn)損失的警示，相比起可以宣傳“善舉”、對(duì)外塑造形象社會(huì)責(zé)任報(bào)告，可以算是“壞消息”。公司在進(jìn)行此類風(fēng)險(xiǎn)披露的決策時(shí)需要考慮更多因素。

第三，基本實(shí)現(xiàn)了全樣本分析。限于非財(cái)務(wù)信息的獲取和整理存在難度，之前國(guó)內(nèi)的研究都是局限于部分上市公司的小樣本。而本文分析了2007—2010年上市的所有A股公司的7 010份年報(bào)，計(jì)量模型所用的樣本覆蓋面最高達(dá)90%以上。

第四，度量方式客觀、高效。本文借助VBA程序?qū)灸陥?bào)進(jìn)行關(guān)鍵詞檢索，實(shí)現(xiàn)了大樣本、高效率研究，同時(shí)保證了客觀的度量標(biāo)準(zhǔn)，便于后續(xù)研究和他人借鑒。

二、文獻(xiàn)回顧

1.風(fēng)險(xiǎn)信息披露是財(cái)務(wù)信息的有益補(bǔ)充

參照近年大量出現(xiàn)的非財(cái)務(wù)信息或文本信息的研究，公司年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息同樣可以采用內(nèi)容分析，通過(guò)字典匹配、貝葉斯算法等手段，來(lái)衡量信息的內(nèi)容覆蓋面、可讀性、語(yǔ)義和有效性等，甚至可以分析公司信息披露背后隱藏的組織架構(gòu)和管理層決策制定時(shí)的行為特征。這些都決定了公司未來(lái)的業(yè)績(jī)，反映了公司的投資價(jià)值。比如，Bloomfield［2］提出了“管理層模糊假設(shè)”(management obfuscate information)，即如果市場(chǎng)對(duì)公開披露中不明確信息不能完全響應(yīng)時(shí)，公司業(yè)績(jī)不好的情形下管理層更有動(dòng)機(jī)披露模糊的信息。Skinner［3］發(fā)現(xiàn)公司披露的好消息多為有具體數(shù)值的定量信息，而壞消息傾向于文字性的定性描述。Li［1］認(rèn)為管理層很少用完全悲觀、負(fù)面的詞語(yǔ)來(lái)表達(dá)未來(lái)前景的負(fù)面消息，而傾向于用中性的或含義模糊的詞語(yǔ)，如風(fēng)險(xiǎn)、不確定、危機(jī)和危險(xiǎn)等。所以說(shuō)，年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息的披露可以成為公司發(fā)展前景樂(lè)觀與否的信號(hào)。

因此，相比起財(cái)務(wù)信息強(qiáng)調(diào)的準(zhǔn)確、真實(shí)和及時(shí)性，年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息有獨(dú)特的信息價(jià)值，可以給投資者更多信息資源，是定量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的有益補(bǔ)充。

2.風(fēng)險(xiǎn)信息的信息質(zhì)量難以保證

Li［4］和 Lehavy 等［5］指出:管理層可能會(huì)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的詞語(yǔ)來(lái)模糊披露信息，降低信息的可讀性，增加了投資者了解真實(shí)情況的難度，降低了風(fēng)險(xiǎn)信息的信息價(jià)值。公司披露風(fēng)險(xiǎn)信息可能只是為了規(guī)避訴訟風(fēng)險(xiǎn)。Li［1］認(rèn)為管理層如果預(yù)料到了將來(lái)的盈虧狀態(tài)，管理層很可能會(huì)在年報(bào)中強(qiáng)調(diào)未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，來(lái)規(guī)避虧損后股東提出的訴訟。Nelson和Pritchard［6］研究了“謹(jǐn)慎性語(yǔ)言”披露和訴訟風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)面臨訴訟風(fēng)險(xiǎn)更高的公司在披露信息時(shí)會(huì)采用更多的謹(jǐn)慎性的語(yǔ)言。管理層可能會(huì)披露無(wú)關(guān)內(nèi)容，或不能及時(shí)反映真實(shí)情況。Brown和Tucker［7］考察了MD＆A隨經(jīng)濟(jì)變化做出的調(diào)整的程度，發(fā)現(xiàn)MD＆A的調(diào)整及其有效性在十年間都在逐漸降低。美國(guó)證券交易委員會(huì)要求公司減少不再重要的信息，提高信息相關(guān)性，并準(zhǔn)備引入相關(guān)評(píng)價(jià)機(jī)制。

綜上所述，風(fēng)險(xiǎn)信息披露繼承了非財(cái)務(wù)信息和文本信息的優(yōu)缺點(diǎn):風(fēng)險(xiǎn)信息在內(nèi)容和形式上既靈活、多樣，又具有獨(dú)特的信息價(jià)值;既提高了市場(chǎng)內(nèi)的信息總量和信息受眾面，又容易被管理層操縱、信息質(zhì)量不高，且信息處理成本高;對(duì)資本市場(chǎng)效率同時(shí)有提升和降低作用。Li［1］的研究表明對(duì)美國(guó)市場(chǎng)的研究證實(shí)了風(fēng)險(xiǎn)信息的信息價(jià)值和對(duì)資本市場(chǎng)效率的提升作用，風(fēng)險(xiǎn)信息和未來(lái)盈利負(fù)相關(guān)，且可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)股票回報(bào)率，但是資本市場(chǎng)仍未達(dá)到完全有效。Feldman等［8］對(duì) MD＆A研究得到類似的結(jié)論。對(duì)于有著不同市場(chǎng)環(huán)境和法規(guī)制度的我國(guó)A股市場(chǎng)，需要進(jìn)行實(shí)證研究才能得出正確結(jié)論。

三、研究設(shè)計(jì)

根據(jù)“管理層模糊假設(shè)”，公司業(yè)績(jī)不好時(shí)，管理層更有動(dòng)機(jī)披露模糊的信息。即會(huì)采用更多的中性或含義模糊的風(fēng)險(xiǎn)信息，來(lái)表達(dá)對(duì)未來(lái)前景的擔(dān)憂。因此，提出如下假設(shè):

H1:公司盈利和當(dāng)年公司年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息數(shù)量成反比。

公司現(xiàn)在的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和未來(lái)盈利能力決定了公司股票的投資價(jià)值，參考 Li［1－4］的研究，風(fēng)險(xiǎn)信息的信息價(jià)值定義為能否反映未來(lái)公司的盈利情況。因此，提出如下假設(shè):

H2:公司年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息數(shù)量和下年公司盈利成反比。

四、樣本與變量選擇

1.樣本對(duì)象

和風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的內(nèi)容多見于對(duì)業(yè)績(jī)的分析和對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，以文字描述為主，且多為管理者自己分析的結(jié)論，并不容易準(zhǔn)確度量，也很難在會(huì)計(jì)科目中體現(xiàn)。風(fēng)險(xiǎn)信息雖然多集中于公司年報(bào)中“董事會(huì)報(bào)告”的“管理層討論與分析”小節(jié)下，由于非財(cái)務(wù)信息的格式和內(nèi)容安排在細(xì)節(jié)上不完善，但是在年報(bào)的其他部分，如報(bào)表附注、董事長(zhǎng)致辭、監(jiān)事會(huì)報(bào)告和內(nèi)部控制報(bào)告等章節(jié)中也有體現(xiàn)。同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)又可以分為操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和政治風(fēng)險(xiǎn)等，所以“管理層討論分析”可能無(wú)法涉及到所有風(fēng)險(xiǎn)。故本文研究對(duì)象為整個(gè)公司年報(bào)。

首先，從巨潮咨詢網(wǎng)上將2007—2010年所有A股年度報(bào)告下載下來(lái)。①修訂、更正后的年度報(bào)告和原版在風(fēng)險(xiǎn)信息方面沒(méi)有什么差別，本文只針對(duì)年報(bào)原版進(jìn)行分析。

其 次，采 用 軟 件 WondershareTMPDF Converter Pro將pdf文檔轉(zhuǎn)化成Word文檔。②轉(zhuǎn)換后的Word文檔有錯(cuò)字和亂碼，但是只要不是關(guān)鍵詞錯(cuò)了，就不會(huì)影響結(jié)果。抽取100份年報(bào)，進(jìn)行比對(duì)，關(guān)鍵詞均沒(méi)有發(fā)生錯(cuò)字和亂碼。并且如果Word中出現(xiàn)錯(cuò)字和亂碼，在相應(yīng)的PDF文檔中相應(yīng)位置的文字無(wú)法通過(guò)軟件或編程進(jìn)行檢索。因?yàn)閂BA對(duì)Word文檔進(jìn)行檢索、復(fù)制和粘貼等操作，在程序設(shè)計(jì)和運(yùn)行效率上有很大的優(yōu)勢(shì)。③Adobe的PDF函數(shù)庫(kù)在功能上不如Microsoft VBA的函數(shù)庫(kù)。

2.風(fēng)險(xiǎn)信息度量

本文統(tǒng)計(jì)了2007—2010年我國(guó)A股上市公司年度報(bào)告中的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的詞語(yǔ) (這些詞為“風(fēng)險(xiǎn)”、“危機(jī)”、“危險(xiǎn)”、“動(dòng)蕩”、“波動(dòng)”、“不確定”、“不明顯”和“不明朗”)的個(gè)數(shù)，總數(shù)記為變量Riskt，表示風(fēng)險(xiǎn)信息披露的水平。關(guān)鍵詞的檢索通過(guò)VBA程序完成，④對(duì)于無(wú)法轉(zhuǎn)換成Word文檔的六篇年報(bào)，采用PDF閱覽器自帶的搜索功能進(jìn)行手動(dòng)查詢。檢索范圍不含財(cái)務(wù)報(bào)表。

3.模型變量

本文所有變量數(shù)據(jù)均來(lái)源于CSMAR(國(guó)泰安)數(shù)據(jù)庫(kù)，變量說(shuō)明如表1所示。

表1 變量說(shuō)明

4.描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可以看出，年報(bào)平均有52.12個(gè)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的信息，最大值為1 101，最小值為0。所有變量的最大值和最小值分別同99%、1%分位數(shù)相比差異較大，為了排除極端情況，對(duì)99%、1%分位數(shù)進(jìn)行Winsorize處理。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

從表3可以看出，2008年和2009年年報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)信息較多，這也符合這兩年國(guó)際金融危機(jī)對(duì)我國(guó)企業(yè)造成巨大沖擊的事實(shí)。通過(guò)對(duì)年度變量進(jìn)行方差分析 (結(jié)果略)，各年度年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息水平均值存在顯著差異，在回歸分析中必須加以控制。

表3 年度間風(fēng)險(xiǎn)信息水平比較

從表4可以看出，金融保險(xiǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息的均值遠(yuǎn)大于其他行業(yè)，同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于金融業(yè)的意義不同于其他行業(yè)，所以在下面的回歸中排除了金融保險(xiǎn)業(yè)。通過(guò)對(duì)行業(yè)變量進(jìn)行方差分析，結(jié)果表明行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)水平均值存在明顯差異(結(jié)果略)，在回歸分析中需要控制行業(yè)。

表4 行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)信息水平比較

續(xù)表

五、實(shí)證結(jié)果

本文中所有模型均是面板數(shù)據(jù)模型，下標(biāo)i表示公司，t表示會(huì)計(jì)年度，均同時(shí)控制了時(shí)間和行業(yè)。并采用了以行業(yè)變量進(jìn)行聚類的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，①行業(yè)分類按照《上市公司行業(yè)分類指引》(中國(guó)證監(jiān)會(huì)，2001.4.4)。但由于制造業(yè)數(shù)量較多，本文分類制造業(yè)按照二級(jí)代碼，其余按照一級(jí)代碼，故有22個(gè)行業(yè)。以解決同一行業(yè)年度之間的自相關(guān)問(wèn)題。另外對(duì)所有模型都進(jìn)行了共線性檢驗(yàn)，無(wú)論是單個(gè)變量的VIF值還是平均VIF值都在10以下，核心變量更低，都在5以下，說(shuō)明不存在強(qiáng)的共線性。

1.風(fēng)險(xiǎn)信息的影響因素

本文在考察風(fēng)險(xiǎn)信息的影響因素時(shí)分別使用ROAit和ROEit與它們相對(duì)于的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)進(jìn)行考察，并將存在Yretwdit變量的方程中，分別引入ROAit和ROEit兩個(gè)變量進(jìn)行分析。計(jì)量分析結(jié)果如表5所示。

表5 信息的影響因素

續(xù)表

模型 (1)、(3)、(5)和 (2)、(4)、(6)是相對(duì)應(yīng)的，兩者分別分析了ROA和ROE。從表5結(jié)果來(lái)看，用ROA還是用ROE來(lái)表示公司業(yè)績(jī)結(jié)果一致。

ROA(ROE)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明公司業(yè)績(jī)?cè)胶?，年?bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息就越少。ROE的數(shù)值要比ROA更大，所以模型中ROE的系數(shù)更小。

TobinQ常用來(lái)表示發(fā)展?jié)摿Γ琓obinQ越大，發(fā)展?jié)摿υ酱螅L(fēng)險(xiǎn)可能就越高。但是評(píng)價(jià)發(fā)展?jié)摿﹄x不開當(dāng)前公司業(yè)績(jī)，發(fā)展?jié)摿Υ蟮墓?，通常都有較好的當(dāng)前業(yè)績(jī)，公司面對(duì)較好的當(dāng)前業(yè)績(jī)，就不需要通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)信息來(lái)模糊信息、掩飾問(wèn)題或推卸責(zé)任，就出現(xiàn)了模型中的結(jié)果:TobinQ與風(fēng)險(xiǎn)信息顯著負(fù)相關(guān)，與Li［1］中結(jié)論一致。

LnMV表示公司規(guī)模，系數(shù)顯著為正，表示規(guī)模越大的公司，風(fēng)險(xiǎn)信息越多。和Li［1］的符號(hào)相同，但是更加顯著且數(shù)值更大。原因一是Li(2006)對(duì)Risk取了對(duì)數(shù)，數(shù)值變小了;二是Li針對(duì)的研究對(duì)象是美國(guó)公司，而我國(guó)公司的規(guī)模擴(kuò)張更多是業(yè)務(wù)范圍的增多，而不是現(xiàn)有業(yè)務(wù)實(shí)力的增強(qiáng)，這樣的規(guī)模擴(kuò)張就帶來(lái)更多的風(fēng)險(xiǎn)因素。

Age表示公司上市時(shí)間，系數(shù)顯著為負(fù)，表示上市越久的公司，年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息越少。原因一是公司對(duì)于年報(bào)披露的經(jīng)驗(yàn)隨時(shí)間而增加;二是上市越久的公司，公司經(jīng)營(yíng)區(qū)域越穩(wěn)定，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的把握能力也在增強(qiáng)。

Big4即有無(wú)四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所參與審計(jì)，常用來(lái)作為公司信息披露質(zhì)量的判斷標(biāo)準(zhǔn)之一。風(fēng)險(xiǎn)信息多為文本信息，不需要審計(jì) (對(duì)于《內(nèi)部控制信息》，目前是鼓勵(lì)進(jìn)行審計(jì)，而非強(qiáng)制)。表5中結(jié)果均顯著為正，也可以說(shuō)明審計(jì)質(zhì)量或財(cái)務(wù)信息質(zhì)量的提高，也能帶動(dòng)多為文本信息或非財(cái)務(wù)信息質(zhì)量的提高。

ListExg顯著為負(fù)，表明在其他條件不變時(shí)，深交所上市公司的風(fēng)險(xiǎn)更多一些。原因一是深交所對(duì)于和風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的披露，如《內(nèi)部控制》規(guī)定的較早①深交所2006年9月28日發(fā)布《深圳證券交易所上市公司內(nèi)部控制指引》，于2007年7月1日實(shí)施，且從2008年年度開始必須以單獨(dú)報(bào)告形式單獨(dú)發(fā)布。但是《內(nèi)部控制報(bào)告》在年報(bào)最后中基本都有，所以也算是年報(bào)一部分。和要求的更多 (必須在年報(bào)中或獨(dú)立發(fā)布，而非上交所部分強(qiáng)制);二是深交所有中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板，這些企業(yè)規(guī)模小，成立時(shí)間和上市時(shí)間較短，遇到的風(fēng)險(xiǎn)較多。

Lever為綜合杠桿，表明企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平，結(jié)果系數(shù)顯著為正。表示風(fēng)險(xiǎn)水平越高的公司會(huì)披露更多的風(fēng)險(xiǎn)信息。

Shrhfd系數(shù)為正，因?yàn)楣蓶|控制權(quán)越集中的企業(yè)，控股股東更有動(dòng)力和能力去更好地經(jīng)營(yíng)企業(yè)，也更能理解企業(yè)存在的問(wèn)題。其他條件不變時(shí)，披露的風(fēng)險(xiǎn)信息更多。

其余變量雖然不顯著或沒(méi)有全部顯著，但仍有一定經(jīng)濟(jì)含義。

IDirector系數(shù)為正，因?yàn)楠?dú)立董事人數(shù)越多的企業(yè)，公司治理結(jié)構(gòu)更完善，信息披露質(zhì)量會(huì)更高，其他條件不變時(shí)，披露的風(fēng)險(xiǎn)信息更多。

分析師會(huì)選擇披露質(zhì)量高、關(guān)注較多的公司進(jìn)行跟蹤分析，分析師的評(píng)級(jí)和預(yù)測(cè)也會(huì)使公司的披露質(zhì)量更高，故AnalystB的系數(shù)為正。

DIV系數(shù)為正，因?yàn)槟壳拔覈?guó)上市公司分紅較低，很多公司只是為了將來(lái)再融資才進(jìn)行分紅，而非盈利好要回報(bào)股東。需要再融資的企業(yè)可能在資金和發(fā)展前景上遇到問(wèn)題，存在風(fēng)險(xiǎn)，所以風(fēng)險(xiǎn)信息會(huì)比較多。

SEO與風(fēng)險(xiǎn)信息Risk負(fù)相關(guān)。說(shuō)明公司進(jìn)行了再融資后，就會(huì)降低資金的約束，減少財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)等風(fēng)險(xiǎn)。所以其他條件不變時(shí)，再融資的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息較少。

State系數(shù)為正，因?yàn)閲?guó)有背景的公司由于政治關(guān)聯(lián)和壟斷地位等，在融資方面相比民企有優(yōu)勢(shì)，遇到的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)較少，且由于特殊的治理結(jié)構(gòu)造成國(guó)企進(jìn)取心不足，使其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)和敏感度較低。

模型 (5)和 (6)是在 (1)和 (3)上添加了公司市場(chǎng)表現(xiàn)Yretwd，其余變量系數(shù)的符號(hào)和顯著性都沒(méi)有變化。但是樣本量發(fā)生了變化，減少超過(guò)10%，所以保留模型 (1)和 (3)仍有意義。

Yretwd系數(shù)顯著為負(fù)，表示公司股票回報(bào)越好，年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)信息就越少。同時(shí)，并沒(méi)有影響同模型中ROA/ROE系數(shù)的顯著性和方向，只是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息影響程度略微減少。

2.風(fēng)險(xiǎn)信息與未來(lái)公司業(yè)績(jī)

在考察公司未來(lái)的業(yè)績(jī)與風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí)，本文共設(shè)定了四個(gè)方程，分別考察下一年公司的ROA、ROE如何受當(dāng)年的ROA、ROE影響。

根據(jù)表6的結(jié)果，無(wú)論是用公司業(yè)績(jī)水平ROA、ROE，還是用業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng) DROA、DROE，四個(gè)模型中的風(fēng)險(xiǎn)信息水平的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明在控制了當(dāng)年公司業(yè)績(jī)和其他公司特征的情況下，當(dāng)年年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)水平和未來(lái)公司業(yè)績(jī)負(fù)相關(guān)，即風(fēng)險(xiǎn)信息越多，下一年公司業(yè)績(jī)?cè)讲?。所以，年?bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息反映了公司未來(lái)的業(yè)績(jī)，相比起ROA、ROE等財(cái)務(wù)信息，具有判斷公司投資價(jià)值的參考意義。

表6 風(fēng)險(xiǎn)信息與未來(lái)公司業(yè)績(jī)

續(xù)表

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.樣本變換

將變量異常值剔除范圍從1%提高到3%;主要變量的顯著性和符號(hào)不變，僅系數(shù)大小發(fā)生微小變動(dòng)。

2.變量替換

用Yretnd(不考慮紅利再投資的年回報(bào)率)替換Yretwd;用Dchange(當(dāng)年是否發(fā)生股本變化)替換MA和SEO;用Committee(董事會(huì)中專業(yè)委員會(huì)個(gè)數(shù))代替IDirector;AnalystBF(分析師評(píng)級(jí)次數(shù)+分析師預(yù)測(cè)次數(shù))代替AnalystB;用FAudit(是否有外國(guó)會(huì)計(jì)師事務(wù)所參與審計(jì))代替Big4;用前五、十大股東持股比例的平方和替換后Shrhfd。經(jīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)上述模型核心變量的顯著性和符號(hào)保持不變，僅系數(shù)大小發(fā)生微小變化。

七 、結(jié) 論

本文采用了內(nèi)容分析中的關(guān)鍵詞檢索技術(shù)，研究了2007—2010年我國(guó)A股市場(chǎng)年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息?？疾炝擞绊戯L(fēng)險(xiǎn)信息數(shù)量的因素及其信息價(jià)值。通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)本年經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)胶?，股票回?bào)率越高，風(fēng)險(xiǎn)信息披露越少;風(fēng)險(xiǎn)信息披露較多的公司，下年盈利能力相對(duì)較差。這說(shuō)明公司年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息反映了公司未來(lái)的業(yè)績(jī)，相比起傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)信息，具有判斷公司投資價(jià)值的參考意義。

作為國(guó)內(nèi)最早對(duì)年報(bào)非財(cái)務(wù)信息研究之一，本文彌補(bǔ)了國(guó)內(nèi)關(guān)于非財(cái)務(wù)信息披露的研究不足，基本實(shí)現(xiàn)了全樣本分析，度量方式客觀、高效。同時(shí)本文的研究也存在缺陷和改進(jìn)余地。一是由于國(guó)內(nèi)缺少word版本的年報(bào)，pdf轉(zhuǎn)換后的word年報(bào)，質(zhì)量有所下降，不但降低了關(guān)鍵詞檢索的準(zhǔn)確度，也限制了更高級(jí)內(nèi)容分析方法的使用。二是國(guó)內(nèi)語(yǔ)言學(xué)中還缺少專門針對(duì)公司年報(bào)制定的檢索詞典，本文采用的字典是自行定義，其有效性和使用范圍還需要進(jìn)一步增強(qiáng)。

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