原東良 李 燕

內(nèi)容提要：本文以2009—2021年所有A股上市公司作為研究對象，通過公司年報中“管理層討論與分析”部分的語調(diào)操縱測度年報語調(diào)操縱，探究年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響。研究結果表明，年報語調(diào)向上操縱通過信息增量影響資本市場，具體表現(xiàn)為年報語調(diào)向上操縱水平越高，股價崩盤風險越低；在使用工具變量回歸、傾向得分匹配和熵平衡克服內(nèi)生性問題，并經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗之后，該結論依然成立。機制檢驗結果表明，公司未來業(yè)績、股價同步性和分析師預測準確性是年報語調(diào)向上操縱抑制股價崩盤風險的中介渠道。進一步的檢驗結果表明，在內(nèi)部控制質(zhì)量低、媒體關注低或者機構持股比例低的情況下，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的抑制作用更強。本文的研究在豐富股價崩盤風險和語調(diào)操縱相關文獻的同時，對提升信息披露質(zhì)量、促進資本市場健康發(fā)展具有一定的啟示作用。

一、問題提出

股價崩盤風險是負面消息在資本市場的集中釋放導致的股價崩潰，在損害資產(chǎn)市場健康發(fā)展的同時也會削弱投資者信心，給投資者財富帶來極大的不良影響。如何預防和抑制股價崩盤風險受到監(jiān)管部門、投資者、學術界的持續(xù)和廣泛關注。隨著公司信息的不斷多樣化，投資者獲取的資本市場信息正逐步從數(shù)字轉向基于文本的信息，即投資者的決策行為受文本信息的影響越來越大。對于資本市場中的信息傳遞而言，有效緩解信息供給端(上市公司及其管理者)和信息需求端(投資者)之間的信息不對稱程度，是降低個股崩盤風險、提高資本市場效率的有效路徑。在當下嚴格的監(jiān)管環(huán)境之下，改變會計文本信息的敘述風格，是管理者影響信息披露質(zhì)量成本最低、風險最小的方式。管理者在披露年度報告過程中擁有的自由裁量權，會導致年度報告反映的信息與公司的真實信息產(chǎn)生偏離，即發(fā)生語調(diào)操縱行為。那么，上市公司在披露年報過程中對文本信息語調(diào)的向上操縱，是管理者私有信息的反映，還是管理者進行印象管理的工具？對語調(diào)向上操縱動機的不同歸因，決定了上市公司所處的信息環(huán)境，進而影響股價崩盤風險。

本文以2009—2021年的所有A股公司為樣本，挖掘年報“管理層討論與分析”中的文本信息(1)2016年起，中國證券監(jiān)督管理委員會公布的《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準則第2號——年度報告的內(nèi)容與格式》將“管理層討論與分析”修訂為“經(jīng)營情況討論與分析”，為了便于闡述，本文將二者統(tǒng)一稱為“管理層討論與分析”。，借助詞匯情感詞典，構建年報語調(diào)指標，剝離其中反映公司基本面的正常語調(diào)，探究年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響及其作用機制和邊界條件，并使用工具變量回歸、傾向得分匹配和熵平衡等方法對內(nèi)生性問題加以有效控制。

本文的邊際貢獻體現(xiàn)在：一是從文本信息角度探究上市公司信息披露質(zhì)量研究的有益補充。既有研究多圍繞文本信息的可讀性[1]、語調(diào)傾向[2-4]等特征導致的經(jīng)濟后果展開，鮮有學者關注年報語調(diào)操縱是否會通過影響上市公司信息環(huán)境進而對股價崩盤風險產(chǎn)生影響。本文結論表明年報語調(diào)向上操縱通過提供增量信息(緩解信息不對稱程度)降低股價崩盤風險，進一步加深了對年度報告文本信息語調(diào)特征導致經(jīng)濟后果的認識。二是證實年報語調(diào)向上操縱并非管理層印象管理的工具，反而通過提供增量信息提高了上市公司信息披露質(zhì)量，進而緩解股價崩盤風險。在全面推進股票發(fā)行注冊制改革的現(xiàn)實背景之下，本文結論為監(jiān)管部門進一步規(guī)范上市公司信息披露、提升資本市場效率提供新的思路。三是加深對資本市場股價崩盤風險影響因素的認識。年報語調(diào)向上操縱與股價崩盤風險之間的負向關系，還會受到內(nèi)部控制質(zhì)量、媒體關注和機構持股比例的影響，這為全面打開中國資本市場股價崩盤風險的形成機制“黑箱”提供了新的增量證據(jù)。

二、文獻回顧

金和邁爾斯(Jin & Myers，2006)提出的“管理層捂盤”假說奠定了股價崩盤風險實證研究的理論基礎，該假說認為公司管理層和外部利益相關者之間的信息不對稱會導致股價崩盤[5]。信息不對稱為管理層提供了隱藏壞消息的空間，幫助管理層最大限度地提高薪酬、保護職業(yè)生涯發(fā)展，減少因壞消息披露引發(fā)的訴訟問題[6]。管理者傾向于長時間對外隱匿壞消息，當壞消息的積累達到某個閾值，管理層繼續(xù)隱匿壞消息變得困難、成本也變高。此時，壞消息開始在資本市場蔓延，導致股價崩盤。有關股價崩盤風險影響因素的探討多圍繞公司信息披露、管理層特征、資本市場和公司治理等幾個角度展開[7]。

在信息披露對股價崩盤風險的影響中，赫頓等(Hutton et al.，2009)研究發(fā)現(xiàn)信息透明度低的公司面臨的股價崩盤風險水平更低[8]。在此基礎上，陳等人(Chen et al.，2017)研究發(fā)現(xiàn)收益平滑會加劇股價崩盤風險，但分析師關注和機構持股會弱化二者之間的關系[9]。此外，管理者會利用公司避稅囤積壞消息，從而增加股價崩盤風險[10]，但是審計師提供的專業(yè)性稅務服務抑制了管理層的避稅動機，能夠有效緩解股價崩盤風險[11]。會計穩(wěn)健性通過限制管理者隱匿壞消息的動機和能力降低股價崩盤風險[12]。既有研究多基于年度報告中的財務數(shù)據(jù)對股價崩盤風險的影響因素展開研究，近期，學者轉而關注年度報告的文本特征對股價崩盤風險的影響[1，13]。

學者對資本市場信息披露的研究已經(jīng)從財務數(shù)據(jù)等定量信息拓展至文本敘述等定性信息[2]。從已有研究來看，上市公司披露的文本信息在可讀性[1]、語調(diào)傾向[2-4]等方面存在差異。年度報告作為企業(yè)文本信息的首要和最正式的載體，為投資者的決策行為提供最直接、相關的信息。年報不僅會顯示公司的歷史經(jīng)營業(yè)績，還會提供管理層對公司經(jīng)營狀況的評估和對未來的展望。年度報告是上市公司向投資者等外部利益相關者展示公司經(jīng)營業(yè)績和未來發(fā)展戰(zhàn)略最重要的信息傳輸媒介。同投資者相比，管理者在擁有公司內(nèi)部信息方面具有天然優(yōu)勢，管理層掌握著一定的自由裁量權，促使其有足夠的能力和空間戰(zhàn)略性調(diào)整年度報告中文本信息的披露風格，進而影響信息披露質(zhì)量。因此，上市公司年度報告的可讀性、語調(diào)傾向等文本特征會影響信息在公司與投資者之間的傳遞[14-15]。管理者通過撰寫可讀性較差的財務報告隱藏公司的不利消息，從而加大了股價崩盤風險[1]。在年度報告文本信息語言特征對股價崩盤風險的影響中，周波等(2019)發(fā)現(xiàn)，整體而言，上市公司年度報告語調(diào)與股價崩盤之間沒有顯著的相關關系，在真實性較差的情況下，年報語調(diào)越積極，股價崩盤風險越大[2]。

周波等(2019)[2]的研究與本文研究主題相同，然而，他們在研究中并未將年報語調(diào)中反映公司基本面的正常語調(diào)加以剝離，這為本文研究留下了可拓展的空間。黃等人(Huang et al.，2014)通過建立實證模型捕捉由戰(zhàn)略操縱而非真實信息導致的披露語調(diào)的比例，該模型將語調(diào)剝離為兩部分，一部分為反映公司業(yè)績、運營狀況等基本面信息的正常語調(diào)，另一部分為管理層在信息披露中偏離公司客觀發(fā)展情況的夸張語調(diào)，即“語調(diào)操縱”[16]。那么，語調(diào)操縱到底是增量信息的反映還是管理者的印象管理行為？本文通過分析年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響來回答前述問題，進一步明確語調(diào)向上操縱在中國資本市場發(fā)揮著信息增量還是印象管理的作用。

三、機制分析與假設提出

已有的關于文本信息語言特征經(jīng)濟后果的研究基本圍繞“信息增量”和“印象管理”兩個視角展開[17-20]。在信息披露過程中，定性信息是對財務報告等定量信息的有效補充，文本信息具有的語調(diào)特征包含增量信息，可以有效預測公司未來績效[14-21]、促進分析師薦股更新[22]、提升市場價值[23]。閆等人(Yan et al.，2019)還發(fā)現(xiàn)招股說明書中消極的語言基調(diào)與首次公開募股(IPO)初始收益和上市后的收益波動率存在顯著的相關性[24]。

年度報告是上市公司披露信息的重要載體，是指導投資者決策的關鍵信息來源，可以充分優(yōu)化信息環(huán)境，緩解信息使用者所面臨的信息不對稱程度[25]。同外部投資者相比，管理者在公司歷史和當前經(jīng)營狀況及未來發(fā)展預期方面擁有數(shù)量更多、質(zhì)量更高的“軟”信息。文本信息語調(diào)能夠反映管理者對公司未來發(fā)展的態(tài)度，使信息使用者可以評估公司的財務狀況和經(jīng)營業(yè)績。當文本信息對業(yè)績的描述與公司當前的業(yè)務基本面不一致時，就會出現(xiàn)語調(diào)操縱[26]。在這種情況下，如果語調(diào)操縱是管理層私有信息在年度報告中的反映，那么，向上操縱的年報語調(diào)會給投資者等信息使用者帶來額外的信息，壓縮管理層隱匿壞消息的空間，抑制股價崩盤風險。文本信息語調(diào)反映了能夠預測公司未來發(fā)展的“軟”信息，這部分信息是由管理者在披露信息過程中所享有的自由裁量權決定的。語調(diào)的異常上升，提供了有關公司行為的增量信息，預示了管理層對公司未來發(fā)展前景的認可[27]，減少了信息不對稱[28]。這一邏輯也在已有研究中得到驗證，例如，孟慶斌等(2017)發(fā)現(xiàn)年報中“管理層討論與分析”部分有關未來展望的信息含量能夠降低上市公司面臨的股價崩盤風險[29]。此外，行為金融學認為歸因偏差是管理者普遍存在的一種心理特征，這會使得管理者在發(fā)布信息時變得異常樂觀[16]，傾向于更多地披露對公司有益的信息[30]，強化年度報告文本信息披露的信息增量作用，加快信息向投資者傳遞的速度，有助于信息使用者更好地了解公司當前的和未來的發(fā)展趨勢，緩解信息不對稱程度，進而能夠有效抑制股價崩盤風險。

與此同時，監(jiān)管部門尚未對文本信息披露的標準和要求做出明確的規(guī)定，文本信息也較少受到外部審計師的審查。因此，管理者在披露文本信息方面擁有較大的自由裁量權，可以戰(zhàn)略性地調(diào)整敘述風格，以混淆公司的真實業(yè)績，增加公司內(nèi)外部的信息不對稱程度，隱藏不愿意讓投資者知道的負面消息，降低資本市場效率[13]?；谶@一角度，語調(diào)向上操縱可能并非管理者私有信息在年度報告中的語言特征反映，而是管理者進行印象管理的戰(zhàn)略工具[20]。當遇到經(jīng)營業(yè)績不佳等困境時，年度報告的可讀性往往比較差，并且更多地使用積極詞匯[31]，以淡化投資者等利益相關者對管理者經(jīng)營不善的感知水平，緩解投資者對管理層領導能力的擔憂。戰(zhàn)略性地調(diào)整年度報告中文本信息的敘述風格，有利于管理者隱藏個人能力評價和公司價值評價的負面消息[32]，甚至配合管理層進行內(nèi)部交易[33]。阿薩等(Asay et al.，2018)也發(fā)現(xiàn)當管理者擁有較強的自我提升動機時，會試圖通過降低年度報告的可讀性以隱藏壞消息[34]。

當公司發(fā)展能力低于投資者的期望預期時，在信息需求端，投資者對真實經(jīng)營狀況關注所形成的責任困境要求上市公司披露更多的額外信息。而作為信息供給端的管理者，為了降低在薪酬激勵、聲譽激勵、職業(yè)生涯等方面可能存在的潛在懲罰，有強烈的動機將年報語調(diào)向上操縱。語調(diào)操縱是管理層隱藏負面消息成本最低、隱蔽性最強的方式[2]，此時，年度報告文本信息所反映的語調(diào)特征偏離公司實際情況，會加劇信息不對稱，為公司管理者隱藏壞消息提供條件[5]，一旦壞消息的積累程度突破閾值，就會引發(fā)股票價格在資本市場上的崩盤。

由上述分析可知，年報語調(diào)向上操縱可能為信息使用者提供與上市公司相關的增量信息，也可能是管理層進行印象管理的工具，進一步加劇內(nèi)外部的信息不對稱程度?；诖耍疚奶岢鋈缦赂偁幮约僭O：

假設H1a：基于信息增量視角，年報語調(diào)向上操縱程度與股價崩盤風險負相關。

假設H1b：基于印象管理視角，年報語調(diào)向上操縱程度與股價崩盤風險正相關。

四、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為排除2008年金融危機期間資本市場的極端波動對研究結果的影響，本文以2009年作為起始年份，選取2009—2021年的所有A股公司作為研究樣本，并剔除如下樣本：(1)金融業(yè)、保險業(yè)上市公司；(2)樣本期內(nèi)被ST、*ST和退市處理的樣本；(3)上市不足一年的樣本；(4)數(shù)據(jù)存在缺失的樣本；(5)年交易時間不足30周的樣本；(6)語調(diào)操縱為負的樣本。至此，共得到15 215個樣本，對連續(xù)變量進行前后1%水平上的縮尾處理，以克服極端值的影響。相關數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)，數(shù)據(jù)的處理和實證檢驗通過軟件Stata 15.0進行。

(二)變量定義

1.被解釋變量

股價崩盤風險。本文通過模型(1)—模型(3)計算股價崩盤風險[1-2，4，10，12]，具體形式為：

Ri,t=β0+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi.t

(1)

(2)

(3)

模型(1)中，Ri,t為公司i在t周的收益率，Rm,t為同期市場的綜合回報率(考慮現(xiàn)金紅利再投資并經(jīng)過流通市值加權)，根據(jù)回歸結果的殘差，通過Wi,t=ln(1+ei,t)計算公司i在t周的特質(zhì)收益率。然后再根據(jù)模型(2)和模型(3)計算負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)，其中n代表上市公司股票在市場上的交易周數(shù)，ni,t,up(ni,t,down)為周特質(zhì)收益率高于(低于)年度平均特質(zhì)收益率的次數(shù)。股價崩盤風險為正向指標，數(shù)值越大，代表上市公司面臨的股價崩盤風險越高。特別地，中國證券監(jiān)督管理委員會規(guī)定上市公司應在每年4月30日之前披露年度報告，結合本文研究，在計算股價崩盤風險時選取的相關數(shù)據(jù)區(qū)間為當年的5月1日到下一年度的4月30日。

2.解釋變量

年報語調(diào)向上操縱(ABTone)。在巨潮資訊網(wǎng)抓取上市公司年度報告，并提取“管理層討論與分析”部分內(nèi)容。在獲得文本信息之后，根據(jù)計算機編程語言Python中的Jieba分詞模塊進行分詞處理，結合洛克倫和麥克唐納(Loughran & McDonald，2011)[14]構建的財務報告詞匯列表、Hownet情感詞典庫和NTUSD情感詞典庫，分別確定文本中的積極詞匯和消極詞匯的數(shù)量。參照謝德仁和林樂(2015)[21]、林樂和謝德仁(2017)[22]的研究，通過模型(4)計算年報語調(diào)，其中P和N分別代表“管理層討論與分析”部分中積極詞匯和消極詞匯的數(shù)量。模型(4)的具體形式為：

Tone=(P-N)/(P+N)

(4)

年報語調(diào)由反映公司基本面的正常語調(diào)和管理層操縱的異常語調(diào)構成。在獲得每家上市公司的年報語調(diào)傾向之后，借鑒黃等人(2014)[16]、達古絲塔和迪安杰利斯(D’Augusta & Deangelis，2020)[35]的研究，構建模型(5)進行分年度分行業(yè)回歸，以剔除年報語調(diào)中的正常語調(diào)部分，并將殘差值大于0的樣本定義為年報語調(diào)向上操縱[36]。在穩(wěn)健性檢驗部分，參考借鑒已有研究[20,37]，將殘差小于0的樣本賦值為0，重新測度年報語調(diào)向上操縱。模型(5)的具體形式為：

(5)

模型(5)中各變量的定義如表1所示。

表1 年報語調(diào)向上操縱計算變量定義

3.控制變量

在實證檢驗年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險影響的過程中，本文對特質(zhì)收益率均值(Ret)、特質(zhì)收益率波動(Sigma)、換手率(Dturn)、公司規(guī)模(Size)、杠桿率(Lev)、盈利能力(ROA)、賬市比(BM)、公司透明度(ACCM)、年度效應(Year)和行業(yè)效應(Industry)加以控制。各變量的定義如表2所示。

表1(續(xù))

表2 年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險影響相關變量定義

(三)模型設計

為了檢驗本文的研究假設，設定如下待檢驗模型：

NCSKEWi,t+1/DUVOLi,t+1=a0+a1ABTonei,t+Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(6)

在模型(6)中，被解釋變量為未來一期的負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)，解釋變量為當期的年報語調(diào)操縱(ABTone)，以緩解互為因果關系引起的內(nèi)生性問題。當回歸系數(shù)a1顯著為負(正)時，說明年報語調(diào)向上操縱通過信息增量(印象管理)緩解(加劇)了股價崩盤風險。

五、實證結果

(一)描述性統(tǒng)計

表3報告了描述性統(tǒng)計結果。由表3可知，負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的平均值分別為-0.283和-0.192，標準差為0.673和0.462，最小值為-2.615和-1.519，最大值為1.984和1.185，基本接近孟慶斌等(2017)[29]、周波等(2019)[2]的統(tǒng)計結果。年報語調(diào)向上操縱(ABTone)的平均值和標準差分別為0.267和0.198。其他各變量的統(tǒng)計結果本文不再贅述。

表3 描述性統(tǒng)計

(二)多元回歸結果

年報語調(diào)向上操縱與股價崩盤風險的回歸結果如表4所示。其中，列(1)—列(4)的結果表明，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對股價崩盤風險代理指標的影響系數(shù)至少在1%的水平上顯著為負，假設H1a得到驗證，即年報語調(diào)向上操縱并非管理層進行印象管理的工具，而是增量信息的反映，可以通過優(yōu)化上市公司信息環(huán)境緩解股價崩盤風險。列(2)和列(4)的結果表明，在控制其他影響股價崩盤風險因素的基礎上，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)分別為-0.100和-0.066，代表的經(jīng)濟意義為，年報語調(diào)向上操縱每提升一個標準差，負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)會分別降低9.43%和9.18%。

表4 年報語調(diào)向上操縱與股價崩盤風險回歸結果

就控制變量而言，特質(zhì)收益率均值(Ret)、特質(zhì)收益率波動(Sigma)和公司透明度(ACCM)對股價崩盤風險的影響顯著為正，賬市比(BM)對股價崩盤風險的影響顯著為負，與已有研究結論保持一致，本文不再重復闡述。

表4(續(xù))

(三)內(nèi)生性檢驗

為了緩解可能存在的內(nèi)生性問題，本文通過工具變量回歸、傾向得分匹配和熵平衡三種方法進行檢驗。

1.工具變量回歸

孔等人(Kong et al.，2021)[13]在研究年度報告因果語言強度對股價崩盤風險的影響時，選擇每一年度因果語言強度的行業(yè)平均水平和省份平均水平作為工具變量，用以解決內(nèi)生性問題。借鑒該研究，本文構建年報語調(diào)向上操縱的年度-行業(yè)均值(ABTone_Ind)和年度-省份均值(ABTone_Pro)作為年報語調(diào)向上操縱的工具變量，然后進行兩階段最小二乘回歸，特別地，本文在計算工具變量時，將焦點公司予以剔除。第一階段，分別使用年報語調(diào)向上操縱的年度-行業(yè)均值(ABTone_Ind)和年度-省份均值(ABTone_Pro)與年報語調(diào)向上操縱(ABTone)進行回歸，得到工具變量對年報語調(diào)向上操縱影響的擬合值，分別記為ABTone_Ind_P和ABTone_Pro_P。第二階段，分別將擬合值作為解釋變量與股價崩盤風險的兩個代理指標進行回歸。具體的回歸結果如表5所示。由第一階段的回歸結果可知，年報語調(diào)向上操縱的年度-行業(yè)均值(ABTone_Ind)和年度-省份均值(ABTone_Pro)對年報語調(diào)向上操縱(ABTone)的影響系數(shù)全部在1%的水平上顯著為正。第二階段的回歸結果顯示，工具變量與年報語調(diào)向上操縱回歸的擬合值對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)全部為負，并且至少通過了5%水平上的顯著性檢驗。這說明在使用工具變量回歸克服內(nèi)生性問題之后，本文的研究結論依然成立。

表5 內(nèi)生性檢驗：工具變量回歸

2.傾向得分匹配(PSM)

本文使用傾向得分匹配克服存在的內(nèi)生性問題。第一步，分年度將樣本按照年報語調(diào)向上操縱進行降序排列，前五分之一定義為實驗組。第二步，采用1∶1鄰近匹配法進行樣本匹配，匹配變量與控制變量一致。第三步，使用匹配完成的樣本重新檢驗模型(6)。由表6的傾向得分匹配回歸結果可知，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)分別為-0.096和-0.045，至少在10%水平上顯著，假設H1a再次得到驗證。

3.熵平衡

在使用傾向得分匹配法處理樣本的過程中，可能因為無法成功匹配而將部分樣本自動剔除，造成樣本丟失。為了緩解該問題對研究結論的影響，本文采用海恩米勒(Hainmueller，2012)[38]提出的熵平衡重新處理樣本，該方法的思想核心是將樣本分為實驗組和對照組，然后為對照組中的變量進行賦權，從而保證不同分組的變量均值一致。按照年報語調(diào)向上操縱年度中位數(shù)將樣本分為兩組，語調(diào)向上操縱水平高于中位數(shù)的為實驗組，低于中位數(shù)的為控制組，然后使用熵平衡對樣本進行賦權處理。由表6熵平衡回歸結果可知，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，即年報語調(diào)向上操縱能夠有效緩解股價崩盤風險。

表6 內(nèi)生性檢驗

表6(續(xù))

(四)穩(wěn)健性檢驗

本文采用如下步驟進行穩(wěn)健性檢驗，具體結果如表7所示。第一，雙重聚類。參照梁上坤等(2020)[39]的研究，對回歸檢驗中的t值進行年度和公司層面的雙重聚類調(diào)整。第二，控制當期風險。在回歸模型中進一步控制當期的負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)。第三，重新測度被解釋變量。使用經(jīng)過總市值加權的考慮現(xiàn)金紅利再投資的個股回報率和市場回報率重新測度負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)。第四，排除極端市場環(huán)境樣本。為了排除極端市場環(huán)境對本文研究結論的影響，對2015年的樣本予以剔除。第五，重新測度解釋變量。文本信息語調(diào)在受到公司發(fā)展基本面影響的同時，也會受到公司治理機制和管理者特質(zhì)的影響[40-43]，為進一步排除公司治理機制和管理者特質(zhì)對語調(diào)向上操縱的影響，本文在模型(5)的基礎上控制了首席執(zhí)行官(CEO)權力(CEO_P)、CEO過度自信(CEO_OC)、獨立董事比例(Indep)、管理層性別比(MGender)、管理層平均年齡(MAge)、管理層規(guī)模(MSize)、管理層薪酬(MSalary)和管理層持股(MShare)。使用模型(7)進行分年度分行業(yè)回歸，最終得到16 780個年報語調(diào)向上操縱(殘差大于0的部分)觀測值。進一步地，參考借鑒朱朝暉和許文瀚(2018)[37]、張志紅等(2022)[20]的研究，將殘差小于0的樣本賦值為0，重新測度年報語調(diào)向上操縱。模型(7)的具體形式為：

Tonei,t=a0+a1Sizei,t+a2Levi,t+a3ROEi,t+a4Growthi,t+a5BMi,t+a6LOSSi,t+

a7Agei,t+a8EPSi,t+a9DEPSi,t+a10CEO_Pi,t+a11CEO_OCi,t+

a12Indepi,t+a13MGenderi,t+a14MAgei,t+a15MSizei,t+a16MSalaryi,t+

a17MSharei,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(7)

表7的穩(wěn)健性檢驗結果表明，在使用各種方法進行穩(wěn)健性之后，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)至少在5%的水平上顯著為負，假設H1a依然得到驗證，即年報語調(diào)向上操縱能夠降低股價崩盤風險。

表7 年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響：穩(wěn)健性檢驗

(五)影響機制檢驗

在采用不同的方法進行內(nèi)生性控制和穩(wěn)健性檢驗之后，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的抑制作用依然穩(wěn)健存在，這表明上市公司的年報語調(diào)向上操縱為信息增量而非管理者的印象管理。有關上市公司文本信息語調(diào)導致經(jīng)濟后果的研究顯示，文本信息語調(diào)會通過信息增量預測未來績效[21]，降低股價同步性[44]，提高分析師預測準確性[45]。

股價崩盤風險本質(zhì)上是一個公司治理問題[46]，而良好的績效是現(xiàn)代企業(yè)制度下高效的、科學的公司治理機制的反映，這也就意味著擁有良好績效的公司，治理機制較為完備，有效性水平較高，股東與管理層之間的代理問題較弱，投資者對公司運營的了解程度較深，這種情況下，上市公司面臨的股價崩盤風險較小。較低的股價同步性反映了公司特定信息的有效整合，預示著更高的價格信息含量，這可以使得投資更加準確地了解公司基本面，并有效預測未來公司特定事件發(fā)生的可能性[47]；較高的股價同步性往往伴隨著較高的信息不透明程度，這會加劇上市公司股票價格面臨的崩盤風險[5]。分析師擁有高水平的財務技能和信息檢索能力是公司信息的重要來源，由分析師基于專業(yè)技能產(chǎn)生和傳播的信息能夠改善上市公司的信息環(huán)境，拓寬投資者獲取信息的渠道，降低投資者信息獲取成本，提高信息質(zhì)量，進而降低信息不對稱程度，有效提升對管理層機會主義行為的監(jiān)督水平，緩解股價崩盤風險[48]。

那么，年報語調(diào)向上操縱是否會通過影響未來績效、股價同步性和分析師預測準確性發(fā)揮信息增量的治理效應，進而緩解股價崩盤風險呢？為回答該問題，本文設定如下待檢驗的中介效應檢驗模型：

Mi,t+1=β0+β1ABTonei,t+Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(8)

NCSKEWi,t+1/DUVOLi,t+1=λ0+λ1ABTonei,t+λ2Mi,t+1+Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(9)

在上述模型中，模型(8)用于檢驗年報語調(diào)向上操縱對中介變量的影響，模型(9)用于檢驗中介效應是否成立。M為中介變量，分別代表未來一期的績效、股價同步性和分析師預測準確性。其他變量與前文保持一致。使用ROE測度公司績效。

參照劉瑤瑤等(2021)[44]的研究，使用模型(10)和模型(11)計算股價同步性(SYN)，該指標值越大，代表股價同步性水平越低，資本市場信息效率越高。其中，Ri,w,t、RM,w,t和RI,w,t分別代表在第t年w周的個股收益率、市場收益率和個股所在行業(yè)的行業(yè)收益率。通過模型(10)回歸得到擬合優(yōu)度，再利用模型(11)即可計算得到股價同步性指標。模型(10)、模型(11)的具體形式為：

Ri,w,t=α0+α1RM,w,t+α1RM,w-1,t+α1RI,w,t+α1RI,w-1,t+εi,t

(10)

(11)

參考鐘凱等(2020)[45]的研究，使用模型(12)計算分析師預測準確性(AFA)，其中P_ROA代表所有分析師預測的ROA的平均值，A_ROA為公司實際ROA，該指標為正向指標，值越大，代表分析師預測的準確性越高。模型(12)的具體形式為：

AFA=-|P_ROA-A_ROA|

(12)

年報語調(diào)向上操縱影響股價崩盤風險的機制檢驗結果列于表8。列(3)、列(6)和列(9)是基于模型(8)的回歸檢驗，由列示的內(nèi)容可知，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對未來一期的公司績效(ROEt+1)、股價同步性(SYNt+1)和分析師預測準確性(AFAt+1)的影響系數(shù)分別為0.353、0.031和0.009，且均通過了1%水平上的顯著性檢驗，這表明年度報告語調(diào)向上操縱的水平越高，公司未來績效越好，股價同步性越低，分析師預測的準確性越高，進一步說明年報語調(diào)向上操縱能夠通過信息增量發(fā)揮治理效應。列(4)、列(5)、列(7)和列(8)、列(10)、列(11)，是通過模型(9)檢驗中介效應是否成立的回歸結果。結果表明，在所有回歸中，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響系數(shù)均至少在5%的水平上顯著為正，影響系數(shù)的絕對值與表4相比均有所下降，各中介變量對股價崩盤風險的影響也全部通過了顯著性檢驗，這表明未來一期的公司績效、股價同步性和分析師預測準確性是年報語調(diào)向上操縱影響股價崩盤風險的中介渠道，即年報語調(diào)向上操縱通過預測未來績效、降低股價同步性和提高分析師預測準確性緩解股價崩盤風險。具體而言，在年報語調(diào)向上操縱影響負收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動率過程中，未來一期績效的中介效應量分別為2.82%和2.14%，股價同步性的中介效應量分別為7.32%和6.25%，分析師預測準確性的中介效應量分別為51.05%和50.56%。模型(8)和模型(9)的回歸檢驗結果說明年報語調(diào)向上操縱通過發(fā)揮信息增量作用降低上市公司面臨的股價崩盤風險。

表8 年報語調(diào)向上操縱影響股價崩盤風險的機制檢驗

為確保本文影響機制檢驗的穩(wěn)健性，采用拔靴(Bootstrap)法(抽樣1 000次)再次檢驗未來一期的績效、股價同步性和分析師預測準確性是否為年報語調(diào)向上操縱影響股價崩盤風險的中介機制，具體的檢驗結果見表8。從表中可以看出，未來一期績效、股價同步性和分析師預測準確性的間接效應至少通過了10%水平上的顯著性檢驗(對應的P值介于0.000和0.080之間)，表明年報語調(diào)向上操縱通過未來績效、股價同步性和分析師預測準確性緩解股價崩盤風險。

六、進一步分析

在公司治理的實踐中，內(nèi)部治理機制和外部治理機制也在信息披露和財務報告質(zhì)量對股價崩盤風險的影響過程中起著重要作用[13]。那么，在不同的內(nèi)部和外部治理水平之下，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響是否存在差異？為回答這一問題，本文借鑒陳等人(Chen et al.，2017)[49]、孟慶斌等(2017)[29]的研究，分別基于內(nèi)部控制質(zhì)量(內(nèi)部治理機制)，媒體關注和機構持股比例(外部治理機制)，探討不同治理水平下年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響。

上市公司內(nèi)部控制系統(tǒng)由控制環(huán)境、風險評估、控制活動、信息與溝通、內(nèi)部監(jiān)督五部分構成，是一種減少信息不對稱和增加信息透明度的治理機制[49]。媒體作為重要的外部治理工具和信息中介，會對管理層形成有效監(jiān)督，促使其提高信息披露質(zhì)量。媒體的信息傳輸功能有助于向投資者披露公司特定的信息，進而提高公司的信息透明度[29]。機構投資者作為專業(yè)性的資本市場投資者，擁有良好的信息收集與處理能力，可以有效提升上市公司的信息透明度，約束管理層行為[29]。對于上市公司而言，內(nèi)部控制質(zhì)量高、媒體關注度高和機構持股比例高意味著公司的信息環(huán)境良好，內(nèi)部和外部的信息不對稱程度較低，在這種情況下，公司特有的信息可能已經(jīng)反映在股價之中，導致年報語調(diào)向上操縱的信息增量效應較弱，從而降低其對股價崩盤風險的抑制作用。因此，本文推斷，在內(nèi)部控制質(zhì)量較差、媒體關注度較低和機構持股比例較低的情況下，年報語調(diào)向上操縱通過信息增量抑制股價崩盤風險的影響更顯著。為了檢驗該推論，本文分別按照內(nèi)部控制質(zhì)量、媒體關注和機構持股比例的年度中位數(shù)將樣本分為兩組，然后分組檢驗模型(6)，具體的回歸結果因篇幅所限不再全部展示。

根據(jù)分組回歸結果，在內(nèi)部控制質(zhì)量較低的情況下，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)分別為-0.105和-0.079，對應的t值分別為-2.555和-2.804，表明年報語調(diào)向上操縱能夠在5%的水平上顯著抑制股價崩盤風險。在媒體關注度較低和機構持股比例較低的分組中，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)至少在1%的水平上顯著為負。在內(nèi)部控制質(zhì)量高、媒體關注高和機構持股比例高的情況下，年報語調(diào)向上操縱(ABTone)對負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEWt+1)和收益上下波動率(DUVOLt+1)的影響系數(shù)全部為負，但均未通過顯著性檢驗。根據(jù)系數(shù)差異性檢驗結果，在不同的分組之下，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響系數(shù)至少在10%的水平上存在顯著差異。上述檢驗結果說明本文的推論得到驗證，即在信息環(huán)境較差的情況下，年報語調(diào)向上操縱會通過提供增量信息，改善上市公司信息環(huán)境，進而緩解公司股價面臨的崩盤風險。具體而言，在內(nèi)部控制質(zhì)量低、媒體關注低和機構持股比例低的情況下，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的抑制作用更顯著。

七、研究結論與政策建議

本文以2009—2021年的所有A股公司作為研究樣本，提取年度報告中“管理層討論與分析”部分的文本信息，借助詞匯情感詞典，構建年報語調(diào)指標，并剝離其中反映公司發(fā)展基本面的正常語調(diào)，將余下部分定義為年報語調(diào)向上操縱，探究其對股價崩盤風險的影響。研究結果表明：(1)年報語調(diào)向上操縱并非上市公司管理層進行印象管理的工具，而是信息增量的表現(xiàn)，即年報語調(diào)向上操縱水平越高，股價崩盤風險越低，在使用工具變量回歸、傾向得分匹配和熵平衡克服內(nèi)生性，使用雙重聚類、控制當前風險、重新測度被解釋變量、排除極端市場環(huán)境進行穩(wěn)健性檢驗之后，該結論依然成立。(2)影響機制檢驗顯示，年報語調(diào)向上操縱水平越高，公司未來一期的業(yè)績表現(xiàn)越好，股價同步性越低(資本市場效率越高)，分析師預測準確性更高，進一步說明年報語調(diào)向上操縱具有信息增量效應。再將前述三個變量作為中介變量納入回歸模型之后，年報語調(diào)向上操縱和中介變量對股價崩盤風險的影響全部通過了顯著性檢驗，且語調(diào)向上操縱的系數(shù)全部顯著為負，這表明年報語調(diào)向上操縱能夠通過增量信息預測公司未來業(yè)績、提高資本市場效率和分析師盈余預測準確性，進而緩解股價崩盤風險。(3)年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響會受到內(nèi)部治理機制和外部治理機制的影響，具體而言，在內(nèi)部控制質(zhì)量低、媒體關注低和機構持股比例低的情況下，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的影響更大，即在信息環(huán)境較差的情況下，年報語調(diào)向上操縱對股價崩盤風險的抑制作用更強。

根據(jù)研究結論，本文提出如下政策建議：第一，雖然本文研究發(fā)現(xiàn)上市公司對文本信息的操縱發(fā)揮了提供增量信息的作用，但也有學者證實管理層文本信息操縱容易產(chǎn)生機會主義行為，鑒于此，監(jiān)管部門應加強對信息披露的監(jiān)控，進一步規(guī)范和細化文本信息的披露格式和標準，充分發(fā)揮定性信息對定量信息的補充說明作用，進一步提升上市公司的信息披露質(zhì)量，進而提高整個資本市場的治理效率。第二，對于上市公司而言，要建立起完善的信息披露制度，營造良好的信息環(huán)境，避免公司股價的大幅波動，以提升對投資者的吸引力，避免投資者用腳投票。第三，對于投資者，在關注公司發(fā)展基本面的同時，應提升自身的信息搜集和鑒別能力，選取優(yōu)質(zhì)投資標的，避免自身利益因為股價崩盤遭受損失。