毛淑珍　陳冉　謝飛

【摘要】近年來， 國內(nèi)外理論界和實(shí)務(wù)界都越來越重視會(huì)計(jì)文本數(shù)據(jù)的研究及會(huì)計(jì)文本信息的披露， 本文在梳理會(huì)計(jì)文本語調(diào)相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上， 對會(huì)計(jì)文本語調(diào)的基礎(chǔ)理論、 文本來源、 度量方法、 影響因素和經(jīng)濟(jì)后果等進(jìn)行綜述， 發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處， 如文本來源仍需擴(kuò)展， 未形成科學(xué)、 統(tǒng)一的專用情感詞典和度量指標(biāo)等。因此， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究未來應(yīng)擴(kuò)展文本來源、 構(gòu)建統(tǒng)一的專有情感詞典及語調(diào)度量指標(biāo)、 擴(kuò)展文本語調(diào)影響因素的研究， 以及充分利用新興技術(shù)識(shí)別文本的言外之意。

【關(guān)鍵詞】會(huì)計(jì)文本語調(diào)；度量指標(biāo)；文本來源；影響因素；經(jīng)濟(jì)后果

【中圖分類號】 F275? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）08-0061-8

一、 引言

近年來， 隨著自然語言處理技術(shù)（NLP）的出現(xiàn)與廣泛應(yīng)用， 文本信息的量化更加便捷簡單， 使得會(huì)計(jì)文本信息相關(guān)研究文獻(xiàn)越來越多。會(huì)計(jì)文本信息是指企業(yè)或第三方機(jī)構(gòu)發(fā)布的具有會(huì)計(jì)相關(guān)性的文本信息。會(huì)計(jì)文本信息來源包括企業(yè)發(fā)布的年報(bào)、 業(yè)績說明會(huì)、 招股說明書、 董事會(huì)說明書， 以及第三方機(jī)構(gòu)出具的審計(jì)報(bào)告、 國際評級報(bào)告和新聞報(bào)道等。目前關(guān)于會(huì)計(jì)文本信息的研究文獻(xiàn)主要基于會(huì)計(jì)文本的形式特征， 如語調(diào)、 可讀性、 相似度等展開研究。這些特征能夠反映企業(yè)運(yùn)營情況、 財(cái)務(wù)狀況及未來的發(fā)展趨勢等各方面狀況， 有助于投資者、 政府部門、 債權(quán)人及社會(huì)公眾等各利益相關(guān)者更好地做出決策。

目前主要有兩篇會(huì)計(jì)文本信息文獻(xiàn)綜述的研究： 肖浩等（2016）對2015年之前國外期刊發(fā)表的會(huì)計(jì)文本實(shí)證研究進(jìn)行了綜述； 劉云菁等（2021）從文本分析技術(shù)、 應(yīng)用和信息來源等方面進(jìn)行了文獻(xiàn)梳理。但前者未包括國內(nèi)研究， 后者未對具體文本特征進(jìn)行綜述。本文搜集了2008～2022年國內(nèi)外主流核心期刊上與會(huì)計(jì)文本有關(guān)的研究文獻(xiàn)144篇， 其中語調(diào)研究83篇、 可讀性研究43篇、 相似度研究18篇。可見， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究較多， 因此本文主要對會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究文獻(xiàn)進(jìn)行分析， 梳理會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究的基礎(chǔ)理論、 影響因素和經(jīng)濟(jì)后果， 并對未來可能的研究方向進(jìn)行展望， 以期推動(dòng)會(huì)計(jì)文本信息相關(guān)研究。

二、 會(huì)計(jì)文本語調(diào)概述

（一）會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究的基礎(chǔ)理論

會(huì)計(jì)文本語調(diào)是會(huì)計(jì)文本信息中所包含的情感傾向， 主要通過語句中所含有的情感詞匯即積極詞匯和消極詞匯來體現(xiàn)。會(huì)計(jì)文本語調(diào)能夠?yàn)樾畔⑹褂谜咛峁┒啃畔⒁酝獾脑隽啃畔ⅲ?其研究主要基于以下三個(gè)理論。

1. 信號傳遞理論。信號傳遞理論認(rèn)為， 企業(yè)為引導(dǎo)外部利益相關(guān)者對企業(yè)價(jià)值做出正確判斷， 改善信息不對稱性， 會(huì)通過語調(diào)表達(dá)主動(dòng)向外界披露各方面實(shí)際狀況的相關(guān)信息， 將信息有效地傳遞給信息使用者， 對定量信息形成有力的解釋和補(bǔ)充（Tetlock等，2008）。大量研究表明， 文本語調(diào)具有顯著的信息含量， 適度積極的語調(diào)能夠傳達(dá)出管理層對未來經(jīng)營的信心。基于該理論， 在信息不對稱程度較高的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中， 信息供給方會(huì)向需求方傳遞信號， 影響其對企業(yè)各方面狀況的判斷， 從而緩解信息不對稱， 促進(jìn)市場交易環(huán)境的改善（劉逸爽和陳藝云，2018）。當(dāng)管理層采用積極的語調(diào)表達(dá)時(shí)， 能夠向投資者傳遞出企業(yè)更多利好的非財(cái)務(wù)信息， 從而影響投資者的投資行為（林樂和謝德仁，2016）。

2. 印象管理理論。印象管理理論認(rèn)為， 信息傳遞時(shí)效性低， 無法即刻傳遞到資本市場， 從而造成企業(yè)價(jià)值難以被有效評估， 管理者出于對企業(yè)和自身聲譽(yù)的追求， 有可能利用自己特有的文字裁量權(quán)進(jìn)行文本操縱， 以達(dá)到改善公眾印象的目的。通過在信息披露中使用大量積極詞匯進(jìn)行文字表達(dá)， 能夠起到展現(xiàn)企業(yè)樂觀經(jīng)營狀況、 掩蓋不利信息、 提高企業(yè)和管理者聲譽(yù)的作用（Huang等，2014a；Loughran和Mcdonald，2016）， 因此管理層向市場傳遞的積極或消極信息并非完全真實(shí)可靠?；谶@種觀點(diǎn)， 在企業(yè)信息披露中， 管理者會(huì)戰(zhàn)略性地進(jìn)行語調(diào)管理， 以此來誤導(dǎo)投資者， 改善其對公司真實(shí)情況的認(rèn)識(shí)（Huang等，2014a）?？梢?， 文本語調(diào)成為管理層為達(dá)印象管理目的而進(jìn)行信息操縱的一種手段。

3. 行為金融理論。行為金融理論認(rèn)為， 管理者普遍存在過度樂觀或者自信的心理偏差， 在這種心理偏差的作用下， 管理者的決策和行為會(huì)發(fā)生改變。此時(shí)， 管理者往往更傾向于在信息披露中采用大量積極語氣來表達(dá)相關(guān)見解， 并希望通過這種積極的語調(diào)影響信息使用者。事實(shí)證明， 信息使用者在提取信息時(shí)， 確實(shí)容易受文字多樣化表達(dá)的影響而產(chǎn)生理解偏差， 這為管理層進(jìn)行語調(diào)操縱提供了有利條件。另外， 前景理論也表明， 信息使用者對于虧損信息和收益信息的敏感程度是不同的。這種現(xiàn)象也存在于分析師的預(yù)測和分析過程中， Huang等（2014b）研究表明， 分析師在解讀信息時(shí)往往存在選擇性偏差， 即對利好消息更加敏感， 而對不利消息不敏感。因此， 當(dāng)企業(yè)管理者對分析師的選擇性偏差比較清楚時(shí)， 他們會(huì)盡量減少負(fù)面詞匯的使用， 提高文本語調(diào)的積極性， 以此來引導(dǎo)分析師得到更加積極的預(yù)測結(jié)果（劉建秋等，2022a）。

（二）會(huì)計(jì)文本來源

會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究的文本來源主要為企業(yè)披露的報(bào)告、 中介機(jī)構(gòu)報(bào)告及媒體等。企業(yè)披露的報(bào)告是會(huì)計(jì)文本語調(diào)的主要文本來源， 包括年報(bào)及其中的管理層討論與分析（MD&A）部分、 風(fēng)險(xiǎn)部分、 創(chuàng)新部分， 以及社會(huì)責(zé)任報(bào)告、 董事會(huì)說明書、 招股說明書、 業(yè)績說明會(huì)、 債券說明書、 電話會(huì)議文本等。中介機(jī)構(gòu)報(bào)告包括分析師報(bào)告、 審計(jì)報(bào)告、 國際評級報(bào)告、 債券評級報(bào)告等。媒體來源包括新聞媒體報(bào)道、 網(wǎng)絡(luò)論壇和股評等。

（三）會(huì)計(jì)文本語調(diào)度量方法

英文文本處理過程已較為成熟且統(tǒng)一， 而中文語調(diào)研究起步較晚， 處理過程尚未統(tǒng)一。下文主要對中文語調(diào)度量過程和方法進(jìn)行介紹。

1. 預(yù)處理。在借助計(jì)算機(jī)技術(shù)爬取相關(guān)報(bào)告后， 需要對報(bào)告進(jìn)行預(yù)處理。第一步： 文本格式轉(zhuǎn)換。企業(yè)報(bào)告大多以PDF格式發(fā)布， 在現(xiàn)有技術(shù)條件下， 文本處理軟件無法識(shí)別PDF中的內(nèi)容并直接進(jìn)行處理和提取， 因此需要將PDF格式轉(zhuǎn)換為TXT格式。第二步： 文本提取。利用python等工具讀取TXT文本內(nèi)容。第三步： 中文分詞處理。主流研究利用python軟件jieba中文分詞模塊對TXT文本進(jìn)行分詞處理。第四步： 去除停用詞。文本中往往包含大量無實(shí)意的虛詞、 代詞， 以及不相關(guān)、 無特定含義的動(dòng)詞、 名詞， 需對這些詞進(jìn)行去除。第五步： 人工甄別、 篩選和添加特定詞匯， 得到語料庫。

2. 情感傾向分類。即利用現(xiàn)有情感詞典或通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練， 對語料庫中的詞匯進(jìn)行情感傾向分類， 賦予詞匯或語句以積極、 消極或中性的情感傾向。會(huì)計(jì)文本情感傾向分類方法主要有情感詞典法和樸素貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)法。

情感詞典法是指根據(jù)相關(guān)情感詞典， 分別統(tǒng)計(jì)文本中積極和消極情感詞的詞頻， 賦予權(quán)重后計(jì)算得到合適的語調(diào)指標(biāo)來衡量文本情感傾向?，F(xiàn)有研究應(yīng)用最廣泛的英文情感詞典是LM情感詞典（Loughran和 Mcdonald，2011）， 其次是Henry詞典（Henry，2008）、 Harvard-IV-4詞典和Diction詞典等； 中文情感詞典有知網(wǎng)Hownet情感詞典、 清華大學(xué)李軍褒貶義詞典、 哈工大情感詞典、 大連理工大學(xué)情感詞典等。在運(yùn)用情感詞典法的過程中， 除情感詞語選擇外， 另一個(gè)重要的問題是確定情感詞的權(quán)重， 在此方面， 目前應(yīng)用最廣泛的方法有等權(quán)重法、 詞頻—逆文檔（TF-IDF）法。等權(quán)重法賦予各情感詞同樣的權(quán)重， 不考慮其出現(xiàn)的頻率， 是最簡單的賦權(quán)重方法； 而TF-IDF法考慮了情感詞在句子中出現(xiàn)的頻率及在文本庫中出現(xiàn)的頻率， 以頻率賦值權(quán)重。

樸素貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)法是一種文本分析常用的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法， 其運(yùn)用貝葉斯理論及貝葉斯條件概率公式。相比于傳統(tǒng)的情感詞典法， 這種方法可以發(fā)掘文本詞匯和語義之間的關(guān)系， 以詞頻賦值權(quán)重， 進(jìn)而提高分類準(zhǔn)確性。Huang等（2014a）基于英文金融文本的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)， 情感詞典法的準(zhǔn)確率約為60%， 而樸素貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)法的準(zhǔn)確率達(dá)到80%左右。

3. 度量指標(biāo)構(gòu)建。即根據(jù)所得情感詞典構(gòu)建度量指標(biāo)， 將語調(diào)量化。目前大多數(shù)研究借鑒Henry （2008）、 Brockman等（2013）、 謝德仁和林樂（2015）的做法， 采用凈語調(diào)指標(biāo)度量， 凈語調(diào)=（積極詞匯數(shù)-消極詞匯數(shù)）/（積極詞匯數(shù)+消極詞匯數(shù)）； Davis等（2015）、 Huang等（2014a）、 汪昌云和武佳薇（2015）構(gòu)建的凈語調(diào)指標(biāo)則有所不同， 凈語調(diào)=（積極詞匯數(shù)-消極詞匯數(shù)）/總詞數(shù)。此外， 卞世博等（2020）借鑒Loughran和Mcdonald（2011）的做法， 構(gòu)建了負(fù)面語調(diào)指標(biāo)， 負(fù)面語調(diào)=文檔負(fù)面詞數(shù)/文檔總詞數(shù)。

中文會(huì)計(jì)文本語調(diào)處理過程如圖1所示。

三、 會(huì)計(jì)文本語調(diào)影響因素

（一）盈余管理

管理層為了降低財(cái)務(wù)報(bào)告中盈余管理行為被識(shí)別出來的概率， 有動(dòng)機(jī)對文本語調(diào)進(jìn)行操縱， 以配合自己的盈余管理行為。管理層進(jìn)行向上或向下的盈余管理時(shí)， 與之相配合的語調(diào)操縱是不同的。黃超和王敏（2019）通過對上市公司年報(bào)文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)： 當(dāng)管理層虛增盈余進(jìn)行向上的盈余管理時(shí)， 盈余管理程度越高， 年報(bào)語調(diào)越積極； 而當(dāng)管理層虛減盈余進(jìn)行向下的盈余管理時(shí)， 盈余管理程度越高， 年報(bào)語調(diào)越消極。

（二）風(fēng)險(xiǎn)投資背景

在寬松的文本信息監(jiān)管環(huán)境下， 具有風(fēng)險(xiǎn)投資背景的企業(yè)， 通過提高年報(bào)中創(chuàng)新信息披露語調(diào)的積極程度， 向出資者傳遞創(chuàng)新活動(dòng)的積極信號， 從而達(dá)到自利目的。周銘山和魯惠中（2021）對我國A股上市公司年報(bào)創(chuàng)新部分文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)投資背景能夠正向影響公司年報(bào)中創(chuàng)新信息披露語調(diào)的積極程度， 并且這種關(guān)系在研發(fā)投入低、 信息透明度低的企業(yè)中更顯著， 而國有股權(quán)可以約束這一積極作用。

（三）行業(yè)競爭

激烈的行業(yè)競爭會(huì)使積極的語調(diào)管理行為更容易被觀測到， 此時(shí)經(jīng)理人會(huì)面臨更高的聲譽(yù)成本， 因此行業(yè)競爭程度越高， 文本語調(diào)的積極程度將會(huì)越低。陳良銀（2020）通過研究我國A股上市公司年報(bào)語調(diào)， 發(fā)現(xiàn)企業(yè)所處的行業(yè)競爭程度越高， 其年報(bào)語調(diào)的積極程度越低； 并且行業(yè)競爭地位越強(qiáng)、 多元化程度越高， 行業(yè)競爭對年報(bào)語調(diào)的負(fù)向影響越弱， 機(jī)構(gòu)投資者和管理層持股越多， 行業(yè)競爭對年報(bào)語調(diào)的負(fù)向影響越強(qiáng)。

（四）問詢函制度

問詢函監(jiān)管制度有助于促使管理者提高信息披露質(zhì)量， 注重信息的真實(shí)性和可靠性。成為被問詢對象會(huì)引發(fā)負(fù)面評價(jià)， 此時(shí)過于積極的文本語調(diào)往往會(huì)引起懷疑， 因此問詢函監(jiān)管制度會(huì)降低管理層語調(diào)操縱行為。范合君和王思雨（2022）考察了財(cái)務(wù)報(bào)告問詢函對上市公司年報(bào)文本語調(diào)的影響， 發(fā)現(xiàn)證券交易所問詢函監(jiān)管制度能夠顯著抑制年報(bào)中管理層使用樂觀語調(diào)的傾向， 減少樂觀語調(diào)操縱行為， 這種現(xiàn)象在問詢函中明確要求中介機(jī)構(gòu)發(fā)表意見時(shí)更為明顯。王海林和付文博（2022）認(rèn)為， 交易所對上市公司的問詢函監(jiān)管能夠降低企業(yè)和下游客戶之間的信息不對稱， 改善客戶企業(yè)的信息環(huán)境， 提高客戶MD&A文本的語調(diào)積極性。

（五）分析師跟蹤與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

分析師能夠緩解信息不對稱， 發(fā)揮監(jiān)督功能。分析師跟蹤人數(shù)越多， 企業(yè)面臨的市場壓力越大， 為了減輕這種壓力， 其會(huì)傾向于使用更加積極的語調(diào)。而分析師預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)越高， 暗示著企業(yè)可能存在業(yè)績波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)或盈余管理行為， 此時(shí)審計(jì)師為了規(guī)避訴訟風(fēng)險(xiǎn)， 會(huì)傾向于采用更加消極和保守的語言描述關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)。魯惠中和林靖（2022）發(fā)現(xiàn)， 分析師跟蹤人數(shù)越多， 公司年報(bào)創(chuàng)新文本語調(diào)越積極。廖義剛和楊雨馨（2021）通過對關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)分析師預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)與關(guān)鍵審計(jì)事項(xiàng)文本語調(diào)顯著負(fù)相關(guān)， 并且分析師預(yù)測質(zhì)量能夠負(fù)向調(diào)節(jié)二者的關(guān)系， 而媒體監(jiān)督能夠正向調(diào)節(jié)二者的關(guān)系。

此外， 第三方因素（如國際評級機(jī)構(gòu)）的利益沖突及負(fù)向異常審計(jì)收費(fèi)也是會(huì)計(jì)文本語調(diào)的影響因素。國際評級機(jī)構(gòu)為了彌補(bǔ)評級結(jié)果受合謀影響而造成的聲譽(yù)損失， 會(huì)降低語調(diào)的積極程度， 如Agarwal等（2016）發(fā)現(xiàn)， 國際評級機(jī)構(gòu)面對的利益沖突越強(qiáng)， 評級報(bào)告文本語調(diào)越消極。異常的審計(jì)費(fèi)用往往意味著企業(yè)存在較高的風(fēng)險(xiǎn)， 此時(shí)分析師更傾向于使用消極的詞匯， 如王永海等（2019）發(fā)現(xiàn)， 負(fù)向異常的審計(jì)費(fèi)用會(huì)降低分析師報(bào)告語調(diào)的積極程度， 這種關(guān)系在女性分析師樣本及公司透明度較低的樣本中更顯著。

四、 會(huì)計(jì)文本語調(diào)經(jīng)濟(jì)后果

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從企業(yè)層面、 資本市場層面、 利益相關(guān)者層面以及分析師層面探討了會(huì)計(jì)文本語調(diào)的經(jīng)濟(jì)后果。

（一）企業(yè)層面

1. 業(yè)績預(yù)測?，F(xiàn)有研究表明， 通過企業(yè)的年報(bào)及其MD&A部分、 業(yè)績說明會(huì)以及招股說明書等文本的語調(diào)特征能夠有效預(yù)測企業(yè)業(yè)績。當(dāng)管理層掌握積極正面的私有信息而期望對公司未來業(yè)績有正面影響時(shí)， 會(huì)傾向于使用偏正面的文本語調(diào)以增強(qiáng)投資者信心； 而當(dāng)管理層掌握的信息偏負(fù)面時(shí)， 會(huì)使用更加保守的語氣， 為公司留有余地。Loughran和Mcdonald（2011）最早對公司年報(bào)語調(diào)的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了研究， 發(fā)現(xiàn)年報(bào)凈語調(diào)與公司未來盈余顯著正相關(guān)； 隨后Davis和Tama-Sweet（2012）通過對年報(bào)MD&A文本進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)語調(diào)信息能夠反映管理者對企業(yè)未來發(fā)展的態(tài)度， 在一定程度上展現(xiàn)企業(yè)未來業(yè)績水平。國內(nèi)學(xué)者通過對業(yè)績說明會(huì)語調(diào)進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)業(yè)績說明會(huì)語調(diào)具有一定的可信度和信息含量， 能夠有效預(yù)測企業(yè)未來業(yè)績， 為投資者提供決策有關(guān)的增量信息（謝德仁和林樂，2015）。另外， 賈德奎和卞世博（2019）發(fā)現(xiàn)， 招股說明書的負(fù)面語調(diào)越強(qiáng)， 公司上市后業(yè)績下滑的可能性越大。

2. 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測?，F(xiàn)有研究表明， 通過會(huì)計(jì)文本語調(diào)特征， 能夠有效預(yù)測企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)在進(jìn)行信息披露時(shí)， 提高消極詞匯的使用、 減少積極詞匯的使用， 都可能反映企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)和經(jīng)營環(huán)境惡化等風(fēng)險(xiǎn)。在國外研究中， Brockman等（2013）發(fā)現(xiàn)電話會(huì)議文本語調(diào)與內(nèi)部人交易風(fēng)險(xiǎn)有顯著的相關(guān)關(guān)系， 管理層拋售股票前往往會(huì)在電話會(huì)議中使用更加積極的語調(diào)， 以此來誤導(dǎo)投資者， 掩蓋內(nèi)部人交易風(fēng)險(xiǎn)； Throckmorton等（2015）、 Hajek和Henriques（2017）創(chuàng)新性地將結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化文本語調(diào)數(shù)據(jù)相結(jié)合， 構(gòu)建了財(cái)務(wù)舞弊預(yù)測模型， 用以預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)舞弊的風(fēng)險(xiǎn)。國內(nèi)研究大多基于年報(bào)MD&A文本進(jìn)行分析， 學(xué)者們發(fā)現(xiàn)： MD&A文本內(nèi)容傳遞的管理層語調(diào)可以提高企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型和財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型的效力（劉逸爽和陳藝云，2018；陳藝云，2019）； 依據(jù)管理層凈樂觀語調(diào)和風(fēng)險(xiǎn)提示信息構(gòu)建的前瞻性指標(biāo)能夠較好地預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)（李秉成等，2019）； MD&A正常樂觀語調(diào)往往預(yù)示著企業(yè)更低的“脫實(shí)向虛”風(fēng)險(xiǎn)， 而超常樂觀和超常悲觀預(yù)示著更高的“脫實(shí)向虛”風(fēng)險(xiǎn)， 并且異質(zhì)性機(jī)構(gòu)投資者能夠影響這種預(yù)示作用， 其中專注型機(jī)構(gòu)投資者能夠有效防范“脫實(shí)向虛”風(fēng)險(xiǎn)（趙昕等，2022）； MD&A未來展望部分的超額凈樂觀語調(diào)水平越高， 企業(yè)未來發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越低（苗霞和李秉成， 2019）； MD&A文本語調(diào)越積極， 企業(yè)違規(guī)概率越高（邱靜和李丹，2022）。

3. 企業(yè)財(cái)務(wù)決策?，F(xiàn)有研究表明， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)能夠顯著正向影響企業(yè)的現(xiàn)金持有決策、 投資決策及股利政策。積極的文本語調(diào)往往意味著信息發(fā)布者對企業(yè)未來發(fā)展持積極態(tài)度， 有助于緩解信息不對稱， 減少企業(yè)應(yīng)對未來投資機(jī)會(huì)的現(xiàn)金儲(chǔ)備需求， 改善財(cái)務(wù)決策。支曉強(qiáng)和周艷坤（2021）發(fā)現(xiàn)， 媒體報(bào)道語調(diào)能夠顯著正向影響公司超額現(xiàn)金持有水平， 并且這種正向影響在市場競爭程度較高和管理層較為保守的企業(yè)中更為顯著， 此外， 媒體報(bào)道語調(diào)積極的公司會(huì)降低股利支付， 減少并購?fù)顿Y。李姝等（2021）通過對年報(bào)MD&A文本進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)在同一行業(yè)中， 文本語調(diào)積極程度和創(chuàng)新投資水平正相關(guān)。張子?。?019）研究發(fā)現(xiàn)， 年報(bào)MD&A文本語調(diào)能夠顯著正向影響公司發(fā)放“高送轉(zhuǎn)”股利的概率和比例， 并且這種股利政策對悲觀語調(diào)更敏感。

4. 企業(yè)融資?，F(xiàn)有研究表明， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)能夠發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)， 影響企業(yè)的融資渠道、 融資規(guī)模和融資成本。 積極的管理層語調(diào)是管理層預(yù)期和心理的直觀反應(yīng)， 能夠增加投資者的積極預(yù)期和交易意愿， 最終轉(zhuǎn)變?yōu)橥顿Y， 緩解企業(yè)融資約束， 擴(kuò)展融資渠道， 提高融資規(guī)模， 降低融資成本。趙宇亮（2020）發(fā)現(xiàn)， 年報(bào)凈正面語調(diào)能夠發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)， 擴(kuò)寬股權(quán)融資渠道， 提升債權(quán)融資規(guī)模， 降低融資成本， 并且產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、 企業(yè)規(guī)模和金融環(huán)境都能夠影響年報(bào)語調(diào)與債權(quán)融資的關(guān)系。不過， 盧介然和馬超（2019）通過對年報(bào)MD&A文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)積極和消極的語調(diào)都會(huì)降低上市公司的銀行貸款。

5. 公司審計(jì)?，F(xiàn)有研究表明， 在一定程度的語調(diào)水平下， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)能夠顯著負(fù)向影響審計(jì)收費(fèi)和企業(yè)被出具非標(biāo)審計(jì)意見的概率。積極的會(huì)計(jì)文本語調(diào)往往能夠反映企業(yè)未來良好的發(fā)展前景， 審計(jì)師對企業(yè)的印象得以提高， 此時(shí)審計(jì)師更傾向于降低所評估的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)， 確定較高的可接受的檢查風(fēng)險(xiǎn)， 審計(jì)程序得以簡化， 審計(jì)費(fèi)用降低， 同時(shí)企業(yè)被出具非標(biāo)審計(jì)意見的概率也降低。在審計(jì)收費(fèi)方面， 上市公司年報(bào)語調(diào)與審計(jì)費(fèi)用顯著負(fù)相關(guān)， 即語調(diào)越積極， 審計(jì)師收取的審計(jì)費(fèi)用越低（梁日新和李英，2021）， 但當(dāng)年報(bào)文本信息語調(diào)異常積極時(shí)， 審計(jì)師會(huì)提高審計(jì)收費(fèi)（王嘉鑫和張龍平，2020）。劉建秋等（2022b）通過對社會(huì)責(zé)任報(bào)告文本進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)文本語調(diào)與審計(jì)費(fèi)用顯著負(fù)相關(guān)， 并且這種關(guān)系在國有企業(yè)和強(qiáng)制披露的情況下更加顯著。在跨企業(yè)文本情境下， 客戶年報(bào)語調(diào)越消極， 供應(yīng)商企業(yè)審計(jì)費(fèi)用越高（徐曉彤和李淑慧，2021）。另外， 文本語調(diào)也會(huì)影響審計(jì)意見。李世剛和蔣堯明（2020）通過對年報(bào)文本進(jìn)行分析， 發(fā)現(xiàn)年報(bào)語調(diào)與被出具非標(biāo)審計(jì)意見的概率顯著負(fù)相關(guān)， 并且良好的內(nèi)部控制和較高的審計(jì)師行業(yè)專長能夠弱化這種關(guān)系。

此外， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)對企業(yè)綠色創(chuàng)新水平、 信用評級和社會(huì)責(zé)任履行情況均有顯著正向影響。于芝麥（2022）對年報(bào)經(jīng)營情況討論與分析部分文本進(jìn)行了研究， 發(fā)現(xiàn)管理層正面語調(diào)能夠提升綠色創(chuàng)新水平， 其中對社會(huì)性綠色創(chuàng)新的促進(jìn)作用更顯著。李榮等（2022）通過對MD&A文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)文本語調(diào)越積極， 發(fā)債企業(yè)長期信用評級越好。范黎波和尚鐸（2020）基于行為金融學(xué)和心理學(xué)等相關(guān)理論對年報(bào)MD&A文本進(jìn)行了分析， 發(fā)現(xiàn)文本語調(diào)與企業(yè)慈善捐贈(zèng)行為呈正相關(guān)關(guān)系， 并且高管的貧困經(jīng)歷以及黨員身份能夠強(qiáng)化兩者之間的關(guān)系。周建等（2021）從信息增量和印象管理兩個(gè)角度考察了MD&A文本語調(diào)對企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行的影響， 發(fā)現(xiàn)兩者之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系， 并且文本語調(diào)對股東、 員工、 環(huán)境和社會(huì)公眾責(zé)任履行均有顯著正向影響。

（二）資本市場層面

1. 股票收益。提高會(huì)計(jì)文本語調(diào)的積極程度， 能夠向外界展現(xiàn)企業(yè)發(fā)展的良好前景， 增強(qiáng)投資者信心， 從而提高股票價(jià)格， 提升股票收益； 而消極語調(diào)的提高意味著企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的增加， 往往伴隨著股票價(jià)格的降低， 股票收益也隨之降低。會(huì)計(jì)文本信息的語調(diào)變化能夠影響公司的短期股價(jià)表現(xiàn)（Feldman等，2010）， 通過提取會(huì)計(jì)文本信息中的情緒特征， 能夠預(yù)測企業(yè)未來的股票收益（Wisniewski和Yekini，2019）。具體來說， 會(huì)計(jì)文本的正面語調(diào)與負(fù)面語調(diào)對股票市場表現(xiàn)有不同的影響， 公司股票的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著消極語調(diào)的提升而增加， 股票的收益則隨著積極語調(diào)的提升而上升（Davis等，2012）。卞世博等（2020）對招股說明書的語調(diào)特征進(jìn)行了研究， 發(fā)現(xiàn)其負(fù)面語調(diào)與IPO首日回報(bào)率顯著正相關(guān)， 而在IPO長期表現(xiàn)方面， 其負(fù)面語調(diào)越強(qiáng)， 則上市后投資者長期持有股票獲得超額回報(bào)的可能性越小。鐘凱等（2021）對業(yè)績說明會(huì)文本進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)， 管理層語調(diào)具有同業(yè)溢出效應(yīng)， 管理層的凈正面語調(diào)能夠影響同業(yè)公司的股票超額回報(bào)率， 兩者呈正相關(guān)關(guān)系， 而且同業(yè)公司股價(jià)對于負(fù)面語調(diào)的反應(yīng)更強(qiáng)烈。

2. 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)選擇性地披露積極信息， 粉飾負(fù)面信息， 加大與信息使用者之間的信息不對稱程度， 以期改善投資者印象， 提高公司股價(jià)， 并能夠維持股價(jià)上漲趨勢； 而當(dāng)負(fù)面信息無法被隱瞞時(shí)， 公司股價(jià)會(huì)發(fā)生暴跌。周波等（2019）通過對年報(bào)文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)年報(bào)語調(diào)指標(biāo)能夠有效預(yù)測股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)， 當(dāng)年報(bào)語調(diào)真實(shí)程度低時(shí)， 語調(diào)越積極， 年報(bào)公布后的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。黃萍萍和李四海（2020）通過對社會(huì)責(zé)任報(bào)告語調(diào)進(jìn)行研究， 也發(fā)現(xiàn)其凈正面語調(diào)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)。不過， 楊七中等（2020）對業(yè)績說明會(huì)中管理層回復(fù)內(nèi)容進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)， 管理層語調(diào)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)， 即管理層語調(diào)越積極， 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越小。

3. 股價(jià)同步性。會(huì)計(jì)文本語調(diào)越積極， 所蘊(yùn)含的公司層面的信息往往越多， 股價(jià)中能夠被公司特質(zhì)信息解釋的部分增多， 因此股價(jià)同步性降低。余海宗和朱慧娟（2021）通過對年報(bào)文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)年報(bào)積極語調(diào)可以降低股價(jià)同步性， 提高資本市場定價(jià)效率， 分析師跟蹤在年報(bào)文本語調(diào)和股價(jià)同步性的負(fù)相關(guān)關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用； 吳武清等（2020）、 劉瑤瑤等（2021）對分析師報(bào)告和業(yè)績說明會(huì)文本進(jìn)行研究后也發(fā)現(xiàn)， 文本語調(diào)越積極， 股價(jià)同步性越低。但張淑惠等（2021）和許晨曦等（2021）通過對年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息部分文本進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)文本語調(diào)與股價(jià)同步性呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

4. 債券發(fā)行價(jià)格。會(huì)計(jì)文本語調(diào)能夠顯著正向影響債券發(fā)行價(jià)格。債券發(fā)行人的潛在投資者受積極文本語調(diào)的影響， 也會(huì)對企業(yè)做出樂觀預(yù)期， 市場對于該企業(yè)所發(fā)行債券的需求會(huì)隨著投資者情緒的上漲而顯著增加， 從而使得債券發(fā)行價(jià)格相對更高。林晚發(fā)等（2021）檢驗(yàn)了債券募集說明書負(fù)面語調(diào)對債券定價(jià)的影響， 發(fā)現(xiàn)債券募集說明書語調(diào)越消極， 公司未來違約風(fēng)險(xiǎn)越大， 債券發(fā)行信用利差越高， 債券發(fā)行價(jià)格越低； 姚瀟等（2020）發(fā)現(xiàn)， 積極的管理層語調(diào)能夠顯著降低債券信用利差， 使得債券價(jià)格相對更高， 且分析師關(guān)注度越高， 兩者之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系越弱。也有研究顯示， 文本語調(diào)和債券發(fā)行價(jià)格顯著負(fù)相關(guān)。如潘怡麟等（2021）研究了債券評級報(bào)告文本信息的價(jià)值， 發(fā)現(xiàn)在控制評級結(jié)果的情況下， 評級報(bào)告文本語調(diào)與債券發(fā)行價(jià)格顯著負(fù)相關(guān)， 且這種相關(guān)性在當(dāng)年被采取行政監(jiān)管措施的評級機(jī)構(gòu)中更明顯， 此外， 評級報(bào)告語調(diào)越消極， 債券違約概率越大。

（三）利益相關(guān)者層面

1. 投資者。投資者對會(huì)計(jì)文本的正面語調(diào)會(huì)產(chǎn)生顯著正向反應(yīng)， 而對負(fù)面語調(diào)會(huì)產(chǎn)生顯著負(fù)向反應(yīng)。積極的語調(diào)能夠傳達(dá)企業(yè)利好消息， 增加投資者評估的企業(yè)價(jià)值， 提高投資者反應(yīng)積極性； 而消極的語調(diào)會(huì)帶來企業(yè)額外的負(fù)面信息和信號， 降低投資者評估的企業(yè)價(jià)值， 使投資者反應(yīng)更消極。林樂和謝德仁（2016）通過對業(yè)績說明會(huì)語調(diào)進(jìn)行研究， 發(fā)現(xiàn)積極和消極的管理層語調(diào)對投資者反應(yīng)影響的方向不同， 具體來說， 管理層凈正面語調(diào)與投資者反應(yīng)顯著正相關(guān)， 而管理層負(fù)面語調(diào)與投資者反應(yīng)顯著負(fù)相關(guān)。劉建梅和王存峰（2021）則發(fā)現(xiàn)， 積極和消極的語調(diào)對投資者反應(yīng)的影響方向和影響程度均不同， 積極語調(diào)對投資者長短期反應(yīng)均會(huì)產(chǎn)生正向影響， 而消極語調(diào)只對投資者長期反應(yīng)產(chǎn)生負(fù)面影響。Cardinaels 等（2019）對計(jì)算機(jī)生成和管理者披露的盈余公告總結(jié)進(jìn)行了對比， 發(fā)現(xiàn)管理者披露的盈余公告總結(jié)往往具有更強(qiáng)的語調(diào)偏差， 在這種情況下， 投資者會(huì)產(chǎn)生更加激進(jìn)的估值判斷。

文本語調(diào)還會(huì)正向影響投資者感知。張繼勛等（2019）基于心理學(xué)相關(guān)理論研究發(fā)現(xiàn)， 社會(huì)責(zé)任報(bào)告語調(diào)越積極， 投資者感知的社會(huì)責(zé)任越好， 并且這種正向關(guān)系在財(cái)務(wù)信息誠信度較高的情況下更顯著。

2. 供應(yīng)商。會(huì)計(jì)文本語調(diào)會(huì)對供應(yīng)商企業(yè)的現(xiàn)金持有和未來業(yè)績產(chǎn)生負(fù)向影響。消極的會(huì)計(jì)文本語調(diào)會(huì)傳達(dá)出管理層對企業(yè)未來經(jīng)營發(fā)展的悲觀預(yù)測， 由此導(dǎo)致供應(yīng)商企業(yè)預(yù)計(jì)客戶企業(yè)未來需求量降低、 未來業(yè)績水平下降， 預(yù)期自身自由現(xiàn)金流會(huì)降低， 因此會(huì)增加現(xiàn)金持有量以應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)。在跨企業(yè)關(guān)系情景下， 底璐璐等（2020）對客戶企業(yè)年報(bào)文本進(jìn)行了研究， 發(fā)現(xiàn)客戶企業(yè)年報(bào)凈負(fù)面語調(diào)在供應(yīng)鏈上存在傳染效應(yīng)， 客戶企業(yè)年報(bào)語調(diào)越消極， 供應(yīng)商企業(yè)現(xiàn)金持有量越多。于瑩和姚梅芳（2022）從供應(yīng)鏈縱向視角出發(fā)， 檢驗(yàn)了跨企業(yè)關(guān)系情形下客戶管理層語調(diào)與供應(yīng)商未來績效的關(guān)系， 發(fā)現(xiàn)兩者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（四）分析師層面

利用會(huì)計(jì)文本語調(diào)能夠顯著提高分析師預(yù)測準(zhǔn)確性， 提高分析師更新薦股行為和評級水平。語調(diào)積極的會(huì)計(jì)文本往往信息含量更多， 信息質(zhì)量也更高， 此類文本能夠降低管理者和信息使用者之間的信息不對稱程度， 提高分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性， 降低預(yù)測分歧度?；跇I(yè)績說明會(huì)文本， 林樂和謝德仁（2017）發(fā)現(xiàn)積極的文本語調(diào)能夠提高分析師更新薦股報(bào)告的可能性， 提升其對企業(yè)的評級水平； 鐘凱等（2020）發(fā)現(xiàn)文本語調(diào)還可以提高分析師盈余預(yù)測的準(zhǔn)確性， 且分析師聲譽(yù)越高， 二者之間的關(guān)系越顯著。基于年報(bào)文本， 許文瀚和朱朝暉（2019）發(fā)現(xiàn)分析師會(huì)關(guān)注年報(bào)文本信息， 并調(diào)整對上市公司的業(yè)績預(yù)測， 具體來說， 分析師能夠發(fā)現(xiàn)與實(shí)際業(yè)績不符的積極語調(diào)并降低業(yè)績預(yù)測， 同時(shí)減少對文本信息的關(guān)注?；谏鐣?huì)責(zé)任報(bào)告文本， 劉建秋等（2022a）發(fā)現(xiàn)凈正面語調(diào)能夠降低分析師預(yù)測偏差和預(yù)測分歧度， 當(dāng)存在樂觀偏差時(shí)這種作用會(huì)更加顯著， 文本語調(diào)對分析師預(yù)測的積極作用僅發(fā)生在強(qiáng)制披露和不遵守可持續(xù)發(fā)展報(bào)告指南的企業(yè)中以及經(jīng)驗(yàn)較少、 非明星分析師中。

此外， 會(huì)計(jì)文本語調(diào)對資產(chǎn)誤定價(jià)（游家興和吳靜，2012；高雅和劉嫦，2020）、 權(quán)益資本成本（甘麗凝等，2019）、 IPO抑價(jià)（汪昌云和武佳薇，2015）等也會(huì)產(chǎn)生影響。高雅和劉嫦（2020）從投資者有限理性和信息不對稱視角探究了MD&A文本語調(diào)對資產(chǎn)定價(jià)效率的影響， 發(fā)現(xiàn)積極的文本語調(diào)通過影響投資者情緒， 加大了資產(chǎn)誤定價(jià)程度， 并且在資產(chǎn)被高估、 管理層持股比例較高、 盈余操控空間較小以及外部審計(jì)質(zhì)量較低時(shí)這種正相關(guān)關(guān)系更加顯著。媒體報(bào)道是重要的會(huì)計(jì)文本信息， 游家興和吳靜（2012）基于此研究了媒體情緒與資產(chǎn)誤定價(jià)的關(guān)系， 發(fā)現(xiàn)當(dāng)新聞報(bào)道所傳遞出的媒體情緒越高漲或越低落時(shí)， 資產(chǎn)誤定價(jià)程度越高； 汪昌云和武佳薇（2015）以媒體報(bào)道語調(diào)作為投資者情緒的代理變量， 發(fā)現(xiàn)負(fù)面媒體語氣與IPO抑價(jià)率、 IPO超募資金比例以及承銷商費(fèi)用占比均顯著負(fù)相關(guān)。

五、 會(huì)計(jì)文本語調(diào)研究評價(jià)與展望

（一）研究評價(jià)

本文文獻(xiàn)梳理的整體框架如圖2所示。關(guān)于會(huì)計(jì)文本語調(diào)的研究隨著文本信息量化技術(shù)的發(fā)展而日益增加?，F(xiàn)有文獻(xiàn)從會(huì)計(jì)文本語調(diào)的基礎(chǔ)理論、 文本來源、 度量方法、 影響因素及經(jīng)濟(jì)后果等方面展開了研究， 豐富了會(huì)計(jì)文本信息研究的范疇， 提供了會(huì)計(jì)文本語調(diào)信息有用性的研究證據(jù)， 但仍然存在可以完善的地方。

1. 文本來源仍需擴(kuò)展?，F(xiàn)有研究中會(huì)計(jì)文本來源主要為企業(yè)和中介機(jī)構(gòu)發(fā)布的報(bào)告及媒體報(bào)道， 其中中介機(jī)構(gòu)發(fā)布的報(bào)告及媒體報(bào)道文本豐富性不足， 可探索性較大， 文本來源仍需擴(kuò)展。

2. 尚未形成科學(xué)、 統(tǒng)一的專用情感詞典和度量指標(biāo)。文本語調(diào)研究所依賴的情感詞庫和度量指標(biāo)多種多樣， 造成針對同一文本語調(diào)的研究結(jié)果有所不同。現(xiàn)有詞典種類繁多， 尚未形成統(tǒng)一且合理、 適合不同企業(yè)報(bào)告類型的情感詞典。主流研究所構(gòu)建的語調(diào)指標(biāo)有凈語調(diào)和消極語調(diào)， 度量指標(biāo)的不同也會(huì)造成研究結(jié)果有所差別。此外， 這些語調(diào)度量指標(biāo)假設(shè)所有積極詞匯或消極詞匯本身情感程度一致， 而事實(shí)上， 情感詞匯本身所含有的情感大不相同。

3. 文本語調(diào)影響因素研究不足?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對文本語調(diào)影響因素的研究較少， 且部分因素僅有單一文獻(xiàn)進(jìn)行了研究， 缺少對已有研究成果進(jìn)行驗(yàn)證的文獻(xiàn)。

4. 中文語境的“隱藏情感”難以分辨。相對于英文， 中文句法更具有靈活性， 因此中文語境下文本更可能具有言外之意， 而這種言外之意依賴現(xiàn)有文本分析技術(shù)難以識(shí)別， 現(xiàn)有研究對于文本的言外之意主要依靠人工進(jìn)行辨別。

（二）研究展望

本文預(yù)計(jì)， 未來幾年關(guān)于企業(yè)文本語調(diào)的研究可能會(huì)有如下趨勢：

1. 擴(kuò)展語調(diào)研究的文本來源。文本語調(diào)信息研究數(shù)據(jù)來源應(yīng)是多樣化的， 廣義的會(huì)計(jì)文本來源包括公司新聞、 社會(huì)熱議評論等。因此， 未來可以擴(kuò)展文本語調(diào)研究的文本來源。例如， 若以投資者關(guān)注為中介變量， 其數(shù)據(jù)來源可以是百度搜索次數(shù)和微博關(guān)注度， 也可以是近年來公眾使用度非常高的短視頻平臺(tái)視頻播放量、 點(diǎn)贊量、 評論量、 評論情緒傾向等相關(guān)數(shù)據(jù)。

2. 探索構(gòu)建統(tǒng)一的專有情感詞典及語調(diào)度量指標(biāo)。未來需要探索構(gòu)建適用性強(qiáng)、 有針對性、 適合不同報(bào)告類型的情感詞典及語調(diào)度量指標(biāo)。例如， 在中文語境下構(gòu)建業(yè)績說明書專屬情緒詞匯庫及情緒指數(shù)， 用于業(yè)績說明會(huì)語調(diào)的研究。此外， 還需改進(jìn)語調(diào)度量指標(biāo)， 對情感詞匯依據(jù)其“情感含量”賦予權(quán)重。

3. 擴(kuò)展文本語調(diào)影響因素的研究。未來需要探索研究會(huì)計(jì)文本語調(diào)更多方面的影響因素。例如： 在宏觀方面， 探索相關(guān)法律、 政策的執(zhí)行是否會(huì)對會(huì)計(jì)文本語調(diào)產(chǎn)生影響； 在微觀方面， 探索董事會(huì)特征、 管理層特征會(huì)對會(huì)計(jì)文本語調(diào)產(chǎn)生什么影響。

4. 充分利用新興技術(shù)識(shí)別文本中的“隱藏情感”。隨著人工智能的發(fā)展， 有希望利用5G技術(shù)采用無監(jiān)督算法更加高效、 便捷地獲取數(shù)據(jù)， 并且更加準(zhǔn)確地識(shí)別文本的言外之意。例如， 基于更高端的人工智能系統(tǒng)， 利用無監(jiān)督算法獲取企業(yè)會(huì)計(jì)文本語調(diào)信息， 解讀會(huì)計(jì)文本中所蘊(yùn)含的管理層情緒、 媒體情緒等， 以及文本的言外之意。

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【基金項(xiàng)目】青島市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：QDSKL2201191）；青島理工大學(xué)社會(huì)科學(xué)研究基金項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：Crw2022-020）