趙 昕 單曉文 王 壘

(中國海洋大學經濟學院)

1 研究背景

當前，實體企業(yè)盲目向金融業(yè)擴張，由于隔離機制缺失，風險不斷積累，實體企業(yè)面臨嚴重的脫實向虛風險。實體企業(yè)脫實向虛會嚴重影響企業(yè)發(fā)展，諸多研究發(fā)現，企業(yè)脫實向虛將會增加企業(yè)股價崩盤風險[1]，影響企業(yè)內部創(chuàng)新動力，降低企業(yè)價值[2]，長期下去將會動搖實體經濟根基，引發(fā)系統性風險[3]。面對嚴峻的現實，國內外學者紛紛對實體企業(yè)金融化的影響因素進行探究，發(fā)現在宏觀經濟環(huán)境方面，經濟政策不確定[3]、實體經濟不景氣[2]均會導致企業(yè)脫離實業(yè)；在企業(yè)自身發(fā)展方面，企業(yè)融資約束加強[4]、主營業(yè)務利潤率下降[3]也是導致企業(yè)脫實向虛的主要因素。分析企業(yè)金融化的影響因素，不難發(fā)現企業(yè)金融化的兩個動因：①出于預防性儲蓄動機，緩解企業(yè)融資約束，減輕資金短缺帶來的不利影響[5]；②出于逐利動機，面對不斷下降的實體收益，金融和房地產市場成為追逐利潤的重要渠道[6]。實體企業(yè)金融化愈演愈烈，緩解企業(yè)金融化已成為當務之急，在此背景下，基于實體企業(yè)金融化動因，從前瞻性視角實現對實體企業(yè)脫實向虛風險的預先把控顯得尤為重要。

年報是公司信息披露的重要組成部分，也是了解公司運營情況、判斷公司未來發(fā)展的重要依據。隨著信息環(huán)境不確定性增加，利益相關者已不滿足于單一的財務信息，使得文本信息逐漸得到關注。相比于定量的財務信息，描述性的文本信息內涵豐富、形式多樣，能夠滿足利益相關者的信息相關性需求，在中國這一高語境傳播環(huán)境中有很高的研究價值。自然語言技術快速發(fā)展，使得量化文本成為研究企業(yè)表現的重要途徑[7]。管理層討論與分析(簡稱MD&A)文本中包含管理層對公司當前狀況的評價、對未來發(fā)展趨勢的前瞻性判斷及對未來重大不確定事項的說明，有很強的信息揭示作用和前瞻性。MD&A語調能強烈傳達出管理層信念，是預測企業(yè)未來表現的重要依據。現有研究也發(fā)現，MD&A語調信息能夠對投資效率[8]、企業(yè)破產風險[9]、內部人交易[10]等方面做出合理預測?；诖?，本研究從前瞻性視角出發(fā)，基于實體企業(yè)金融化動因，利用企業(yè)MD&A語調信息，嘗試對企業(yè)未來脫實向虛風險進行合理預測，對于有效控制實體企業(yè)脫實向虛，引導實體經濟健康發(fā)展具有重要意義。

本研究認為隨著中國實體經濟日漸趨于虛擬化，實體企業(yè)脫實向虛現象嚴重影響實體經濟發(fā)展。學術界大多從動機、后果與影響因素的角度進行討論，但是鮮少有學者從前瞻性信息視角，利用企業(yè)所披露信息對企業(yè)未來脫實向虛風險進行合理預估。MD&A是企業(yè)所披露信息中最重要的非財務文本信息，相較于文本信息含量和可讀性等，MD&A語調更能強烈傳達管理層態(tài)度，是實現預判企業(yè)未來表現的重要依據。因此，本研究利用MD&A語調信息，探究其對企業(yè)未來脫實向虛風險的預示作用及作用渠道，實現對實體企業(yè)脫實向虛風險的合理預估，為有關部門利用企業(yè)文本信息對企業(yè)未來脫實向虛風險進行預警提供指導。

本研究的邊際貢獻主要體現在以下3個方面：①豐富了企業(yè)脫實向虛風險預測相關領域的研究，從前瞻性信息視角出發(fā)，實現利用MD&A語調信息對實體企業(yè)脫實向虛風險的合理預估，揭示了MD&A語調對企業(yè)脫實向虛風險的預示作用及渠道，豐富了企業(yè)脫實向虛相關問題的研究范疇；②引入異質性機構投資者，探究其對企業(yè)脫實向虛風險的防控作用，挖掘異質性機構投資者在MD&A語調預示企業(yè)脫實向虛風險過程中的防控治理機制，豐富企業(yè)脫實向虛風險防控領域的相關研究；③進一步拓展了文本語調特征的相關研究?，F階段對文本語調的研究，大多僅僅區(qū)分樂觀和悲觀兩種情緒[10]。與以往文獻不同，本研究將文本語調分為兩部分：一部分是反映企業(yè)真實情況的正常語調；另一部分是脫離企業(yè)現實表現的過分夸張的超常語調，將正常語調和超常語調剝離開，分別探究正常語調和超常語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的預示作用，在一定程度上拓展了文本語調的研究范疇。

2 理論分析和研究假設

中國人習慣于“聽話聽音，聽鑼聽聲”，管理層語調通常暗含著對公司發(fā)展前景的看法，提供財務報表中不能直接獲得的增量信息，對預測企業(yè)未來表現具有重要作用[11]。管理層通過MD&A樂觀或悲觀的語調向外界傳達不同的信息，是判斷企業(yè)脫實向虛風險的重要依據。

但是，非財務文本信息大多不需要經過嚴格審計和監(jiān)管，其披露會增加審計難度，文本性披露相較于數字性披露使管理層擁有更多自由裁量權[11]，語調信息更是無成本、可傳達且難核實的，尤其是在中國這個高語境傳播的社會，使得管理層文本信息披露偏離實際情況的現象時有發(fā)生。HUANG等[12]也認為語調由兩部分構成：一部分為符合企業(yè)表現的正常語調；另一部分為偏離企業(yè)現實表現的夸張語調。因此，區(qū)分不同語調類型，探究MD&A語調對企業(yè)脫實向虛風險的預示作用顯得尤為重要。

2.1 MD&A樂觀語調與企業(yè)脫實向虛風險

當管理層認為公司發(fā)展前景良好時，文本整體上將較為樂觀。但是，過分樂觀的語調可能是管理層過度自信或出于自利動機，使得語調所傳達的信息偏離了實際，所以根據HUANG等[12]的研究，將樂觀語調分為正常樂觀語調和超常樂觀語調。

2.1.1MD&A正常樂觀語調與企業(yè)脫實向虛風險

MD&A正常樂觀語調符合企業(yè)表現，反映企業(yè)真實經營狀況[13]。當企業(yè)面臨良好的發(fā)展前景時，公司更愿意披露更多信息，將企業(yè)未來發(fā)展的良好前景傳遞給外部利益相關者，吸引潛在投資者，這種情況下，MD&A正常樂觀語調說明管理層對前景的看好[12]。利益相關者也會根據樂觀語調給出正面反饋，給予企業(yè)更低的貸款利率和更優(yōu)的信貸條款，緩解企業(yè)融資約束[13]。從預防性儲蓄動機來看，融資約束的減輕使企業(yè)不必出于預防性動機投資于虛擬領域，可以更多投資于實業(yè)，意味著企業(yè)未來更低的脫實向虛風險。從逐利動機來看，投資收益率是企業(yè)決定投資于金融領域還是實體經濟領域的關鍵因素，面對較低的實體收益率和較高的金融市場回報率，企業(yè)更有動機將從銀行獲得的廉價資金投資于金融領域，以獲取高額收益[14]。此時，融資約束較輕的實體企業(yè)將會獲得更多超出生產所需的資金，出于逐利動機，企業(yè)會將富足的資金投資于金融領域，造成未來較高的脫實向虛風險。由此，提出以下假設：

假設1a預防性儲蓄動機占主導時，MD&A正常樂觀語調預示著企業(yè)未來更低的脫實向虛風險；逐利動機占主導時，MD&A正常樂觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險。

2.1.2MD&A超常樂觀語調與企業(yè)脫實向虛風險

MD&A超常樂觀語調偏離企業(yè)實際經營情況，是過分夸張樂觀的語調[12]。MD&A超常樂觀語調往往屬于管理層掩蓋企業(yè)實際情況和自利行為的語調操縱現象，當公司業(yè)績不佳時，管理層通常隱瞞不利信息，只展示自己好的方面，混淆披露內容[10]。管理層傾向于使用更為樂觀的語調去提高股票價格、影響分析師預測或者掩蓋真實經營績效，導致投資者對公司的認知偏差，以服務于個人利益[11]。由于銀行等潛在債權人長期關注企業(yè)，對企業(yè)的實際情況有一定了解，并且作為專業(yè)機構，能較為有效地識別出企業(yè)是否進行語調操縱，嚴重的語調操縱將會喪失銀行等潛在債權人的信任，而信任程度又是影響企業(yè)貸款利率和信貸規(guī)模的重要因素[15]。因此，由嚴重的語調操縱所呈現的MD&A超常樂觀語調將會導致銀行貸款利率上升，直至更嚴重的融資約束。從預防性儲蓄動機來看，由于融資約束的增加，企業(yè)會配置更多金融資產以備不時之需[5]，導致企業(yè)未來較高的脫實向虛風險。從逐利動機來看，MD&A超常樂觀語調往往意味著企業(yè)面臨不利的發(fā)展前景和較低實體經營業(yè)績[11]，由于金融投資和房地產投資是高收益投資項目，相較于投資回報較低的實體經濟領域，企業(yè)會更傾向于投資金融和房地產領域[16]，造成企業(yè)未來較高的脫實向虛風險。由此，提出以下假設：

假設1bMD&A超常樂觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險。

2.2 MD&A悲觀語調與企業(yè)脫實向虛風險

當管理層不看好公司未來發(fā)展時，文本悲觀語調將較為強烈。然而，眾多學者發(fā)現，企業(yè)內部人買入股票前，或者當負面信息難以掩蓋的情況下，文本往往呈現出過分強烈的悲觀語調[17]。因此，本研究將MD&A悲觀語調分為正常悲觀和超常悲觀。

2.2.1MD&A正常悲觀語調與企業(yè)脫實向虛風險

MD&A正常悲觀語調是反映當前企業(yè)面臨實際經營困境、潛在風險以及不確定性的正常性披露，是對企業(yè)面臨的不利因素進行充分揭示，提高了信息披露質量，能夠降低融資成本[18]。此外，正常悲觀語調通常意味著企業(yè)對面臨的困境有充分的了解，有能力應對正常悲觀語調所披露的不利因素，在一定程度上能夠增強市場信心，提高企業(yè)聲譽，市場信心和企業(yè)聲譽的提升又能夠降低貸款利率和融資成本[19]。根據以上兩種情況分析，正常悲觀語調的披露能夠減輕企業(yè)所面臨的融資約束[18]。從預防性儲蓄動機來看，融資約束的降低使得企業(yè)不必出于預防性動機配置過多金融資產，能夠降低企業(yè)脫實向虛風險。從逐利動機來看，融資約束的降低使得企業(yè)擁有更多的資金，加之MD&A正常悲觀語調意味著企業(yè)自身經營存在較多不確定性因素，可能導致企業(yè)未來實體收益率的下降[20]；金融市場回報率和實體收益回報率的巨大差異，會使企業(yè)將富余的資金用于配置更多的金融資產[14]，造成企業(yè)較高的脫實向虛風險。由此，提出以下假設：

假設2a預防性儲蓄動機占主導時，MD&A正常悲觀語調預示著企業(yè)未來更低的脫實向虛風險；逐利動機占主導時，MD&A正常悲觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險。

2.2.2MD&A超常悲觀語調與企業(yè)脫實向虛風險

MD&A超常悲觀語調是偏離企業(yè)實際面臨的潛在不利因素，過分夸張悲觀的語調。超常悲觀語調的存在一方面可能是由于管理層出于私利進行語調操縱的結果，另一方面可能是隱藏在企業(yè)內部不為人知的不利因素難以掩蓋。所以，當超常悲觀語調是由于管理層出于私利的語調操縱時，了解企業(yè)的外部利益相關者能夠識出悲觀語調操縱，并降低對企業(yè)的信任程度，導致企業(yè)面臨融資約束上升[15]。此外，管理層通常都有掩蓋企業(yè)不利情況的傾向，然而管理層隱藏的壞消息或披露的虛假消息是引發(fā)股價崩盤的重要原因[21]，當企業(yè)語調呈現出超常悲觀時，往往是由于隱藏在企業(yè)內部不為人知的不利因素難以掩蓋，為防止股價崩盤和訴訟風險，管理層權衡之后選擇對負面信息進行集中披露[22]。此時，MD&A的悲觀語調意味著公司當前經營困難或前景不容樂觀[20]，將會嚴重降低外部利益相關者的信心，并做出顯著的負向反應。因此，銀行等潛在債權人為減少自身損失必然會減少所提供的貸款數額或者要求更高的風險溢價，使得銀行貸款利率明顯上升[23]，導致公司面臨的融資約束更大。以上兩種情境都會導致企業(yè)融資成本增加，面臨更為嚴重的融資約束。從預防性儲蓄動機來看，融資約束的增加使企業(yè)會將資金投資于金融市場以備不時之需。從逐利動機來看，MD&A超常悲觀語調意味著企業(yè)艱難的發(fā)展前景和較低的實體投資收益，出于逐利動機，企業(yè)會配置更多金融資產[16]，造成企業(yè)較高的脫實向虛風險。由此，提出以下假設：

假設2bMD&A超常悲觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險。

3 研究設計

3.1 研究樣本和數據選擇

參考黃群慧[24]關于實體經濟的定義，本研究以非金融和非房地產行業(yè)的實體企業(yè)為研究對象，由于上市公司于2007年開始執(zhí)行新會計準則，為保持數據一致性，選擇2007～2018年中國A股主板上市公司為研究樣本。由于公司當年年報將在下一年披露，進而影響到利益相關者決策，因此，公司年報數據的樣本期間為2007～2017年，對應的公司脫實向虛風險及其他變量樣本期間為2008～2018年，并做如下處理：①剔除ST和PT上市公司；②剔除關鍵數據缺失樣本。最終有效公司年度樣本值有9 268個。上市公司數據來源于國泰安數據庫。MD&A文本數據通過使用Python軟件編寫程序獲取。為減少極端值影響，對關鍵連續(xù)變量進行1%縮尾處理。

3.2 變量的測度和說明

3.2.1被解釋變量

企業(yè)脫實向虛風險。參考杜勇等[2]的研究，用金融資產占總資產比值衡量企業(yè)脫實向虛風險。參照《企業(yè)會計準則》，金融資產包括貨幣資金、金融衍生產品、短期投資、交易性金融資產、應收利息、買入返售金融資產、可供出售金融資產、持有至到期投資和長期應收款。貨幣資金通常是為滿足經營需求，將其視為金融投資，容易夸大金融資產的范圍，因此，本研究在衡量金融資產時將貨幣資金排除在外。此外，由于近年來房地產業(yè)迅速發(fā)展，企業(yè)持有投資性房地產的動機從自用變成逐利，所以金融資產還應包括投資性房地產，這與本研究金融資產的定義相符，也符合中國現實國情。

3.2.2解釋變量

管理層討論與分析(MD&A)語調。已有研究發(fā)現通常的語調詞典(如Harvard Dictionary)中詞匯并不能對財務信息文本的語調進行很好的分析[25]。目前常用的是LOUGHRAN等[25]提供的金融情感英文詞典翻譯而來的中文詞典。由于一個英文單詞往往對應多個中文解釋，所以在選擇情感詞庫并對財務信息文本進行分析時，可能造成一定的偏差。由于機器學習具有從數據中學習經驗知識的能力，能夠較好地處理文本等非結構化數據[26]。因此，本研究基于新興的自然語言處理技術，利用Python軟件，使用機器學習方法，對MD&A文本語調進行衡量。具體衡量方法如下：首先，將MD&A文本分成若干完整的句子作為總樣本。在總樣本中隨機抽取一定量的MD&A語句作為訓練集，人工逐句標注其語調是屬于樂觀、悲觀或者中性。按照如下準則標注文本語調：①諸如“未來發(fā)展長期向好/發(fā)展態(tài)勢良好/市場前景廣闊/內需潛力巨大/行業(yè)景氣度持續(xù)高漲/形成了新的競爭優(yōu)勢/經營狀況進入良性循環(huán)/處于行業(yè)領先地位”等對企業(yè)未來發(fā)展十分看好的表述，被認定為樂觀語調；②諸如“市場競爭激烈/需求疲軟/產能過剩/市場銷量大幅下滑/企業(yè)損失慘重/市場信心下降/行業(yè)周期下行/盈利能力減弱/消費持續(xù)低迷/經濟下行壓力大/回升動力不足”等對企業(yè)未來發(fā)展不看好的表述，被認定為悲觀語調；③其余沒有表示出樂觀或悲觀語調的句子，被認定為中性語調。其次，預處理文本數據，用TF-IDF模型進行文本特征工程，用邏輯回歸模型和超參數網格搜索方法，對在驗證集的語句進行情感識別，驗證集上的分類的準確率達86%，已經超過使用詞典法所得到的分類精度，說明該機器學習模型能夠較為精準地識別出MD&A的語調情感。再次，利用上述方法對測試集的語句進行情感標注，判斷MD&A每一語句的語調，然后分別使用樂觀或悲觀語句數量與MD&A語句總數的比值，作為公司MD&A樂觀語調(OP)和悲觀語調(PE)的衡量，并計算出MD&A文本凈語調NE=(樂觀語句數量-悲觀語句數量)/(樂觀語句數量+悲觀語句數量)。進一步參考HUANG等[12]的思路，建立MD&A語調的影響因素模型，見式(1)～式(3)，將MD&A語調分為正常語調和超常語調，其中正常樂觀語調(NO)和正常悲觀語調(NP)由影響因素決定，為式(1)和式(2)的回歸估計值；超常樂觀語調(AO)和超常悲觀語調(AP)由式(3)的回歸殘差部分構成。影響因素包括企業(yè)總資產收益率、總資產凈利潤率、營業(yè)收入增長率、資產負債率、賬面市值比、股票回報波動率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡以及年度、行業(yè)和省份效應?；诖?，構建MD&A語調影響因素模型為

OPi,t=θ0+∑θnXi,t+Y+I+P+e1i,t；

(1)

PEi,t=ψ0+∑ψnXi,t+Y+I+P+e2i,t；

(2)

NEi,t=φ0+∑φnXi,t+Y+I+P+ei,t，

(3)

3.2.3中介變量

企業(yè)融資約束。參考鞠曉生等[27]、嚴若森等[28]的研究，采用SA指數對企業(yè)面臨的融資約束程度進行衡量。其中，S為企業(yè)規(guī)模(期末總資產的自然對數)；A為企業(yè)成立時間長短。該指數為負，且絕對值越大，企業(yè)融資約束越嚴重。

3.2.4控制變量

考慮到公司治理、償債能力、盈利能力、發(fā)展能力、股權集中度、企業(yè)規(guī)模和年齡、地區(qū)經濟發(fā)展水平會對企業(yè)未來脫實向虛風險產生一定的影響，本研究參考杜勇等[2]、胡妍等[29]的做法，選擇衡量公司治理層面的董事會規(guī)模、獨立董事占比，衡量盈利能力的總資產收益率、營業(yè)利潤率，衡量償債能力的流動比率，衡量發(fā)展能力的總資產增長率，衡量股權集中度的第一大股東持股占比、公司規(guī)模和公司年齡，以及衡量地區(qū)經濟發(fā)展水平的GDP增速作為控制變量，并控制年度、行業(yè)和省份效應。

各變量的定義與衡量方法見表1。

表1 變量定義與衡量方法

3.3 模型設計

為驗證假設1和假設2，以式(4)考察MD&A不同語調對企業(yè)脫實向虛風險的影響。為進一步探究其中的渠道效應，以式(5)考察MD&A不同語調對企業(yè)融資約束程度的影響，以式(6)考察不同語調和企業(yè)融資約束程度對企業(yè)脫實向虛風險的影響。構建中介模型為

FIi,t=α0+αjVi,t-1+∑αkXi,t+Y+I+P+εi,t；

(4)

SAi,t=β0+βjVi,t-1+∑βkXi,t+Y+I+P+υi,t；

(5)

FIi,t=γ0+φjVi,t-1+φmSAi,t+∑φkXi,t+

Y+I+P+ωi,t，

(6)

式中，FI為企業(yè)脫實向虛風險；V為MD&A語調，包括正常樂觀語調(NO)、超常樂觀語調(AO)、正常悲觀語調(NP)和超常悲觀語調(AP)；SA為企業(yè)融資約束程度；αj、βj和φj為MD&A語調的系數；φm為融資約束(SA)的系數；α0、β0、γ0為常數項 ；αk、βk和φk為控制變量系數；εi,t、υi,t和ωi,t為殘差項。

4 實證檢驗和結果

4.1 描述性分析

變量描述性統計和相關性分析結果分別見表2和表3。由表2和表3可知：①企業(yè)脫實向虛風險(FI)均值是0.048，大于中位數0.010，說明企業(yè)脫實向虛分布整體呈現左偏態(tài)分布，存在相當一部分配置金融資產較多的上市公司，面臨較大的脫實向虛風險，這也與中國現實國情相符；②MD&A正常樂觀語調(NO)的各統計值均大于或等于正常悲觀語調(NP)，超常樂觀語調(AO)的各統計值也均大于超常悲觀語調(AP)，說明在MD&A語調中，管理層更多使用樂觀語調和進行語調操縱，這也與DAVIS等[11]的研究結論相吻合；③其余變量均值與中位數基本相當，數據整體較為符合正態(tài)分布；④由變量相關系數得，企業(yè)脫實向虛風險(FI)與大多數控制變量間有較強的相關關系，其他控制變量間相關系數較低，沒有嚴重的共線性，基礎模型的控制變量選取較為合理。

表2 描述性統計

表3 變量相關系數(N=9 268)

4.2 回歸結果分析

假設1和假設2的檢驗結果見表4，檢驗MD&A語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的預示效應，即式(4)的回歸結果，其中被解釋變量是企業(yè)未來脫實向虛風險(FI)，解釋變量是MD&A語調(NO、AO、NP和AP)。通過豪斯曼檢驗，應使用個體固定效應模型，并使用行業(yè)聚類穩(wěn)健標準誤進行回歸。由表4可知，MD&A正常樂觀語調(NO)系數為-2.231，在5%的水平下顯著，說明MD&A正常樂觀語調預示著企業(yè)未來更低的脫實向虛風險，企業(yè)的預防性儲蓄動機占主導；MD&A超常樂觀語調(AO)系數為0.114，在1%的水平下顯著，說明MD&A超常樂觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險，與前文的理論分析相符。MD&A正常悲觀語調(NP)系數不顯著，說明MD&A正常悲觀語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的預示作用不明顯。其原因正如前文假設分析：一方面，基于預防性儲蓄動機，正常悲觀語調緩解了企業(yè)的融資約束，使得企業(yè)不必投資于過多的金融資產；另一方面，基于逐利動機，企業(yè)正常悲觀的語調意味著企業(yè)面臨不斷下降的實體投資回報，企業(yè)會將資金投資于回報更高的金融領域，兩種作用相互抵消，使得MD&A正常悲觀語調的預示用不顯著。MD&A超常悲觀語調(AP)系數為0.242，在5%的水平下顯著，說明MD&A超常悲觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險，與前文的理論分析相符。

表4 MD&A語調與企業(yè)脫實向虛風險的回歸結果

根據前文的理論分析，MD&A語調可能改變利益相關者的投資和信貸等經濟決策，影響企業(yè)融資約束程度，從而改變企業(yè)金融資產配置情況，進一步影響到企業(yè)未來的脫實向虛風險。因此，本研究采用中介效應模型，探究MD&A語調對企業(yè)未來脫實向虛風險預示作用的渠道。MD&A語調通過影響企業(yè)融資約束進而影響企業(yè)未來脫實向虛風險的回歸結果見表5。表5中，列(1)、列(3)、列(5)和列(7)分別為不同語調對企業(yè)融資約束程度的影響，即式(5)的回歸結果；列(2)、列(4)、列(6)和列(8)為不同語調和企業(yè)融資約束程度對企業(yè)脫實向虛風險的影響，為式(6)的回歸結果。

由表5可知，MD&A正常樂觀語調(NO)對融資約束(SA)的影響系數在1%的水平下顯著為正，且融資約束(SA)對企業(yè)脫實向虛風險(FI)的影響系數顯著為負，說明MD&A正常樂觀語調能夠緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)脫實向虛的可能性，中介效應顯著。MD&A超常樂觀語調(AO)對融資約束(SA)的影響系數顯著為負，且融資約束(SA)對FI的影響系數在5%的水平下顯著為負，說明MD&A超常樂觀語調能夠顯著增加企業(yè)受融資約束程度，導致企業(yè)脫實向虛風險加劇，中介效應顯著。考慮研究內容的完整性，本研究依舊檢驗了MD&A正常悲觀語調(NP)對融資約束(SA)影響，發(fā)現其系數顯著為正，說明MD&A正常悲觀語調會降低企業(yè)融資約束，與前文理論分析相符。MD&A超常悲觀語調(AP)對融資約束(SA)的影響系數顯著為負，且融資約束(SA)對FI的影響系數在1%的水平下顯著為負，說明MD&A超常悲觀語調會顯著增加企業(yè)融資約束程度，導致企業(yè)未來更高的脫實向虛風險，中介效應顯著。

表5 MD&A語調影響企業(yè)未來脫實向虛風險渠道分析

4.3 穩(wěn)健性檢驗

4.3.1內生性問題

(1)兩階段最小二乘法參考曾慶生等[10]、底璐璐等[20]的處理方法，使用兩階段最小二乘法減輕內生性的影響。本研究選取同行業(yè)、同年度其他上市公司MD&A語調(NOIY、AOIY、NPIY、APIY)和同省份同年度其他上市公司MD&A語調(NOPY、AOPY、NPPY、APPY)，作為本公司MD&A語調的工具變量，回歸結果見表6。由表6可知，第一階段F值均大于10，顯示工具變量與內生解釋變量存在顯著相關性，不存在弱工具變量問題。表6的回歸結果與前文所得結論相同，表明本研究結論穩(wěn)健可靠。

表6 兩階段最小二乘法回歸結果

(2)差分模型本研究參考CHIU等[18]的研究，利用差分模型檢驗MD&A語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的預示效應，得到企業(yè)脫實向虛風險、MD&A正常樂觀語調、超常樂觀語調、正常悲觀語調、超常悲觀語調的一階差分(分別為DF、DNO、DAO、DNP、DAP)。差分模型的回歸結果見表7，檢驗結果再次強化了前文結論。

表7 差分模型

4.3.2穩(wěn)健性檢驗

(1)更換MD&A語調衡量方式前文使用MD&A樂觀和悲觀語句數量與MD&A語句總數的比值衡量MD&A樂觀和悲觀語調。本節(jié)使用MD&A樂觀與悲觀語句數量的絕對數作為MD&A樂觀和悲觀語調的衡量，利用語調影響因素模型(即式(1)～式(3))，得出MD&A正常樂觀、超常樂觀、正常悲觀、超常悲觀語調的變量，繼續(xù)接下來的檢驗。

(2)更換企業(yè)脫實向虛風險衡量方式投資性房地產本質上是經營資產，本節(jié)除去投資性房地產，使用除貨幣資金以外其余金融資產與企業(yè)總資產的比值衡量企業(yè)脫實向虛風險。

(3)使用省份聚類穩(wěn)健標準誤通常情況下，同一地區(qū)的企業(yè)擁有相似的市場環(huán)境和政府補貼政策，使得在同一省份內，不同企業(yè)的語調可能是相互關聯的，因此使用省份聚類穩(wěn)健標準誤對研究結論的穩(wěn)健性做進一步檢驗。

(4)改變時間窗口期由于2007年中國經濟繁榮向好和2008年次貸危機，MD&A語調可能在此期間內呈現出較大波動，可能對研究結果產生一定不良影響，因此，去掉2007～2009年經濟波動劇烈的樣本，探究MD&A不同語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的影響。

穩(wěn)健性檢驗結果見表8。由各穩(wěn)健性檢驗得，企業(yè)MD&A正常樂觀語調將會在一定程度上預示著企業(yè)未來更低的脫實向虛風險，MD&A超常樂觀和超常悲觀語調則預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險，MD&A正常悲觀語調對企業(yè)未來脫實向虛風險沒有明確的預示作用。以上檢驗結果再次強化了前文結論。

表8 穩(wěn)健性檢驗(因變量：FI)

5 進一步研究

前文已經證實企業(yè)MD&A超常樂觀和超常悲觀語調會加劇企業(yè)未來脫實向虛風險。伴隨中國資本市場逐步完善，機構投資者成為公司治理的重要外部力量，然而，對于其能否發(fā)揮有效的治理作用目前尚未得出一致性結論，其中異質性機構投資者的存在是產生不一致結論的重要原因[30]。那么異質性機構投資者是否能夠及時發(fā)現企業(yè)脫實向虛傾向，并在高管決策過程中加以干預，控制企業(yè)未來的脫實向虛風險，是本節(jié)將要探究的內容。

參考王壘等[30]的研究，考慮機構投資者持股比例和穩(wěn)定性來區(qū)分專注型和臨時型機構投資者。首先，考慮持股比例，若公司十大股東中機構投資者持股比例和大于年度行業(yè)中位數，則持股比例虛擬變量(Linst)取值為1，否則為0。其次，考慮持股穩(wěn)定性，使用當年十大股東中機構投資者的持股比例(IOi,t)與前3年持股比例的標準差(STD(IOi,t-1+IOi,t-2+IOi,t-3))之比來表示機構投資者穩(wěn)定性，記為IOSi,t，IOSi,t=IOi,t/STD(IOi,t-1+IOi,t-2+IOi,t-3)。若IOS大于年度行業(yè)中位數，則持股穩(wěn)定性虛擬變量(Sinst)取值為1，否則為0。最后，若機構投資者滿足持股比例高和穩(wěn)定性強，即Linst和Sinst同時取值1，則該企業(yè)為專注型機構投資者持股(Hinst=1)，否則為臨時型機構投資者持股(Hinst=0)。

異質性機構投資者持股情況下，MD&A不同語調對企業(yè)脫實向虛風險預示作用的檢驗結果見表9。由表9可知，異質性機構投資者對MD&A正常樂觀語調預示企業(yè)未來脫實向虛風險的影響不明顯。究其原因，MD&A正常樂觀語調是基于公司現實狀況的正常性披露，不包含管理層操縱的部分，因此，異質性機構投資者影響并不明顯。異質性機構投資者能夠明顯影響超常語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的預示作用。在專注型機構投資者持股的情況下，MD&A超常樂觀語調和超常悲觀語調對企業(yè)未來脫實向虛風險預示作用不再顯著，說明專注型機構投資者能夠發(fā)揮治理作用，有效控制企業(yè)脫實向虛；而在臨時型機構投資者持股的情況下，MD&A超常樂觀語調和超常悲觀語調依舊意味著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險，且影響程度和顯著性沒有明顯變化，說明臨時型機構投資者沒有發(fā)揮治理作用。另一個有趣的發(fā)現是，在專注型機構投資者持股的情況下，MD&A正常悲觀語調預示著企業(yè)未來較低的脫實向虛風險。究其原因，一方面，專注型機構投資者持股能夠改善企業(yè)信息透明度，有助于提高分析師預測精度和利益相關者的信心，能夠降低企業(yè)融資約束，進而降低企業(yè)未來脫實向虛風險。另一方面，專注型機構投資者能夠發(fā)揮治理作用，有效控制企業(yè)出于逐利動機而過度投資于金融領域；而在臨時型機構投資者持股的情況下，MD&A正常悲觀語調對企業(yè)脫實向虛風險的預示作用依舊不顯著，說明臨時型機構投資者的公司治理作用有限。

表9 異質性機構投資者持股情況下MD&A語調與企業(yè)脫實向虛風險(因變量：FI)

6 結語

本研究發(fā)現：①MD&A語調對企業(yè)未來脫實向虛風險能夠起到預示作用，MD&A正常樂觀語調預示企業(yè)未來較低的脫實向虛風險，而MD&A超常樂觀語調和超常悲觀語調預示著企業(yè)未來更高的脫實向虛風險，MD&A正常悲觀語調的預示作用不明顯；②存在MD&A語調通過改變企業(yè)融資約束，進而影響企業(yè)未來脫實向虛風險的作用渠道，MD&A正常樂觀語調能緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)脫實向虛風險，而MD&A超常樂觀語調和超常悲觀語調則增加企業(yè)融資約束，導致企業(yè)未來更高的脫實向虛風險；③異質性機構投資者能夠影響MD&A語調對企業(yè)脫實向虛風險的預示作用，并發(fā)揮有效的風險防控效應。專注型機構投資者持股的情況下，MD&A超常樂觀語調和超常悲觀語調對企業(yè)脫實向虛風險的加劇作用不再顯著，MD&A正常悲觀語調則預示著企業(yè)更低的脫實向虛風險，說明專注型機構投資者能夠發(fā)揮良好的公司治理作用；而臨時型機構投資者則沒有明顯的影響。

本研究的管理啟示主要表現為：①為相關部門分類監(jiān)管實體企業(yè)脫實向虛風險、預防實體經濟脫實向虛提供了依據。MD&A語調能夠通過融資約束渠道影響企業(yè)未來脫實向虛風險，因此相關部門應當重視企業(yè)所披露的文本信息，并通過分析文本語調為企業(yè)未來脫實向虛風險提供預警，同時制定政策緩解企業(yè)面臨的融資約束。②為利益相關者全面分析和合理使用企業(yè)文本信息提供了指導。在中國高語境傳播的社會環(huán)境中，文本信息披露擁有較高自由裁量權，本研究區(qū)分正常和超常語調，指導利益相關者對企業(yè)文本信息做出全面分析，以有效識別企業(yè)隱藏在文本之后的真實經營情況，做出正確決策。③為企業(yè)管理層誠信披露文本信息、減少語調操縱行為提供了依據。對企業(yè)長期關注的利益相關者能夠較好地識別出企業(yè)管理層語調操縱行為，管理層進行語調操縱行為反而不利于企業(yè)的長期發(fā)展，所以管理層應當誠信披露相關信息、提高信息質量，以獲得利益相關者的正向反饋。

本研究還存在一定不足之處：①關鍵變量MD&A語調是一個難以直接量化的變量，本研究利用機器學習進行文本情感分析，雖然在一定程度上緩解了情感詞典構建方法的不足，但是還有一定的改進空間，未來可以使用最新的自然語言處理技術，增強對財務文本信息處理的精確程度；②本研究以企業(yè)融資約束程度為中介變量，探究MD&A語調對企業(yè)未來脫實向虛風險的作用渠道，未來的研究中可以考慮對其他作用渠道進行探索。