毛怡欣

(廈門大學(xué) 管理學(xué)院，福建 廈門 361005)

內(nèi)容提要：選取2006-2016年滬深A(yù)股上市公司樣本，研究上市公司是否會(huì)操縱文字信息披露，以更主觀的方式敘述來配合上市公司的盈余操縱行為。利用機(jī)器學(xué)習(xí)法提取2-POS主觀模式，構(gòu)建了可量化的文字?jǐn)⑹龅闹饔^性指標(biāo)，通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，處于財(cái)務(wù)重述前，即在盈余操縱隱藏期間，上市公司年報(bào)中使用的主觀句比例更高、整體主觀性分?jǐn)?shù)也更高；進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，良好的外部市場(chǎng)環(huán)境和內(nèi)部治理環(huán)境會(huì)抑制上市公司利用主觀色彩更濃的信息敘述來配合其盈余操縱的行為。本文的研究既為上市公司操縱文字信息披露的動(dòng)機(jī)提供了新的證據(jù)，補(bǔ)充了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與文字信息披露關(guān)系的相關(guān)研究，也為監(jiān)管部門加強(qiáng)信息披露監(jiān)管以及外部信息使用者判斷信息質(zhì)量提供了新的實(shí)證依據(jù)。

一、引言

公司年報(bào)中有大量的文字?jǐn)⑹?，?duì)財(cái)務(wù)狀況和其他重要的非財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行說明和解釋，這些文字?jǐn)⑹鍪欠浅Ｖ匾恼故旧鲜泄镜姆绞?Li，2010)。雖然監(jiān)管部門要求上市公司進(jìn)行信息披露時(shí)必須保證其內(nèi)容客觀真實(shí)，但是上市公司在進(jìn)行相關(guān)事實(shí)的文字?jǐn)⑹鰰r(shí)，敘事者是難以跳脫出自身的認(rèn)知模式、完全不帶任何自身的態(tài)度和感情色彩的(沈家煊，2001)，并且由于語言的復(fù)雜性，相關(guān)監(jiān)管部門也難以制定出系統(tǒng)的、可量化的標(biāo)準(zhǔn)來對(duì)上市公司的相關(guān)文字?jǐn)⑹鲞M(jìn)行統(tǒng)一的規(guī)范。因此，上市公司年報(bào)的文字?jǐn)⑹龊茈y達(dá)到完全客觀、不帶任何上市公司自身的立場(chǎng)和感情色彩(Baginski等，2016)。盡管上市公司在年報(bào)的文字?jǐn)⑹鲭y以擺脫主觀性印記，主觀性在各上市公司年報(bào)中普遍存在，但是各公司年報(bào)主觀性程度是不同的。有的上市公司在敘事時(shí)盡量的還原事實(shí)，使文字?jǐn)⑹龀蔀橄蛲獠咳藛T傳遞信息的重要渠道，從而使外部投資者掌握更多有效信息做出更準(zhǔn)確的決策；但是有的上市公司會(huì)利用更主觀的敘述來模糊或轉(zhuǎn)移焦點(diǎn)，故意夸大對(duì)上市公司有利的事實(shí)以及故意削弱對(duì)上市公司不利的事實(shí)，誤導(dǎo)外部信息使用者。上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與文字信息是相輔相成的，上市公司披露的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)需要利用文字進(jìn)行進(jìn)一步說明和解釋，管理狀況、發(fā)展前景等其他重要的非財(cái)務(wù)狀況的文字?jǐn)⑹鲇质秦?cái)務(wù)信息的重要支撐，所以，文字信息和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不是相互獨(dú)立的(Loughran和Mcdonald，2016)。那么上市公司若進(jìn)行了盈余操縱，就會(huì)有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)操縱文字?jǐn)⑹?，?duì)相關(guān)事實(shí)進(jìn)行更主觀的敘述，運(yùn)用詞匯和句法等方式削弱某些事實(shí)的真實(shí)性，以此來配合盈余操縱，以避免相關(guān)操縱行為被外部信息使用者發(fā)現(xiàn)。因此，構(gòu)建一套可量化的指標(biāo)衡量上市公司年報(bào)文字的主觀程度，對(duì)上市公司信息披露進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)是有必要的。本文通過機(jī)器學(xué)習(xí)法對(duì)年報(bào)語料進(jìn)行訓(xùn)練提取2-POS主觀模式對(duì)年報(bào)文字?jǐn)⑹龅闹饔^性特征進(jìn)行度量后，對(duì)上市公司文字?jǐn)⑹鍪欠衽浜嫌嗖倏v進(jìn)行的實(shí)證檢驗(yàn)。

二、文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)

(一)文本挖掘方法的使用及研究

近年來，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，文本挖掘方法越來越多地被應(yīng)用到對(duì)上市公司會(huì)計(jì)文本的定量分析中。其中關(guān)于對(duì)文本主觀性的研究起始于對(duì)英文語料的研究，早期的研究認(rèn)為形容詞的使用是判斷主觀性的重要特征，因此利用標(biāo)識(shí)形容詞來計(jì)算文本的主觀性(Hatzivassiloglou和Wiebe，2000)，這也激發(fā)了學(xué)者對(duì)其他詞性與主觀性關(guān)系的研究。Riloff等(2003)發(fā)現(xiàn)名詞也與語句的主觀性存在很強(qiáng)的相關(guān)性，通過Bootstraping算法得出1052個(gè)主觀性的名詞，然后將這些主觀性名詞作為判斷語句主觀性的特征。隨后，有學(xué)者在前人的基礎(chǔ)上又突破了僅以單個(gè)的詞語作為標(biāo)識(shí)語句主觀性的依據(jù)，葉強(qiáng)等(2007)基于中文的語料提出了利用連續(xù)雙詞詞類模式(2-POS模式)作為判斷語句主觀性的依據(jù)。目前國內(nèi)已經(jīng)有較多學(xué)者將2-POS模式進(jìn)一步應(yīng)用到對(duì)中文的主觀性判斷中，并且驗(yàn)證了利用2-POS模式判斷中文主觀性的可行性。張文文和王挺(2013)在比較了6種不同的主客觀分類方法后，發(fā)現(xiàn)基于2-POS模式的方法效果是最好的。雖然大多關(guān)于文本主觀性研究的語料是基于互聯(lián)網(wǎng)的評(píng)論、微博和新聞等，這些語料與上市公司披露的會(huì)計(jì)文本的語料有一定的差異。但段釗等(2017)也將2-POS模式應(yīng)用到上市公司的社會(huì)責(zé)任報(bào)告的文本分析中，發(fā)現(xiàn)利用2-POS主觀模式對(duì)主觀句的查全率和查準(zhǔn)率可以達(dá)到90%以上，這表明了利用2-POS模式對(duì)上市公司披露的會(huì)計(jì)文本進(jìn)行主觀性分析是可行的。

(二)文字主觀性與盈余操縱

許多研究顯示上市公司對(duì)文字信息披露進(jìn)行的策略性管理更多的是為了轉(zhuǎn)移外部信息使用人員對(duì)不利消息的關(guān)注或模糊上市公司的不利消息，即出于信息模糊動(dòng)機(jī)而進(jìn)行文字信息披露的操縱。例如，Bonsall等(2013)發(fā)現(xiàn)當(dāng)上市公司面臨的不確定越高，就會(huì)披露更多與盈余無關(guān)的前瞻性信息；Merkley(2014)也發(fā)現(xiàn)當(dāng)上市公司的業(yè)績較差時(shí)會(huì)披露更多關(guān)于研發(fā)的信息，并且當(dāng)公司績效較差時(shí)，上市公司年報(bào)的可讀性也會(huì)越差。上市公司年報(bào)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和文字信息之間并不是相互獨(dú)立的，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)由準(zhǔn)確的數(shù)字構(gòu)成可以提供更為客觀的公司狀況，年報(bào)中的文字?jǐn)⑹隹梢苑从辰Y(jié)構(gòu)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)無法反映的更多細(xì)節(jié)信息，例如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和管理者動(dòng)機(jī)，外部信息使用者在了解了相關(guān)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則后，可以更準(zhǔn)確地理解財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的含義，上市公司對(duì)外公告的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與文字?jǐn)⑹鲋g是相互聯(lián)系和相互印證的。相關(guān)的研究也顯示了上市公司的會(huì)計(jì)文本信息對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)起到補(bǔ)充作用而不是替代作用，例如Bochkay和Levine(2013)發(fā)現(xiàn)結(jié)合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和管理層討論與分析的文本信息才可以做出更準(zhǔn)確的盈余預(yù)測(cè)，上市公司的文本信息也會(huì)影響財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與市場(chǎng)反應(yīng)之間的關(guān)系。因此，為了隱藏上市公司的盈余操縱行為，上市公司就會(huì)有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)采取對(duì)文字信息也進(jìn)行操縱的手段，提供更模糊的相關(guān)事實(shí)的信息以避免相關(guān)盈余操縱行為被外部人員發(fā)現(xiàn)。雖然利用文字對(duì)相關(guān)事實(shí)進(jìn)行敘述時(shí)難以避免敘述者所帶的立場(chǎng)和感情從而難以達(dá)到絕對(duì)客觀(沈家煊，2001)，上市公司年報(bào)中的文字?jǐn)⑹隹赡芷毡榇嬖谥欢ǔ潭壬系闹饔^性，但是各上市公司的文字?jǐn)⑹鏊鶐У闹饔^色彩程度并不是完全一致的，其中也大量存在有主觀目的性的。

對(duì)前期財(cái)務(wù)報(bào)告中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行更正的財(cái)務(wù)報(bào)告重述(即“財(cái)務(wù)重述”)行為經(jīng)常性地在一定程度上隱藏了上市公司的盈余操縱行為(Richardson等，2002；Lev，2003；周曉蘇和周琦，2011)。通過以我國上市公司為研究樣本的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，我國上市公司財(cái)務(wù)重述泛濫的主要原因就在于上市公司為了掩蓋其不良經(jīng)營狀況進(jìn)行的盈余操縱(于鵬，2007)；上市公司及其管理層盈余操縱行為一旦實(shí)施，財(cái)務(wù)重述就會(huì)隨即發(fā)生 (Lo等，2017)。魏志華等(2009)通過梳理我國上市公司年報(bào)重述情況后也認(rèn)為監(jiān)管部門需要重點(diǎn)關(guān)注上市公司的財(cái)務(wù)重述中可能存在的盈余操縱。許多學(xué)者也在實(shí)證研究中把財(cái)務(wù)重述作為上市公司進(jìn)行盈余操縱的表征，例如，程新生等(2015)利用財(cái)務(wù)重述作為上市公司盈余操縱的表征，實(shí)證檢驗(yàn)盈余操縱與MD&A中的非財(cái)務(wù)信息披露之間的配合；張璇等(2016)也把財(cái)務(wù)重述作為上市公司盈余質(zhì)量的代理變量。因此，本文選擇在財(cái)務(wù)信息披露以后進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述，但該年報(bào)還未被重述，公司進(jìn)行了盈余操縱但還處于隱藏期間的年報(bào)作為樣本，來研究上市公司是否會(huì)在該財(cái)務(wù)報(bào)告中以更主觀的文字?jǐn)⑹鰜砼浜掀溆嗖倏v行為。若上市公司的年報(bào)處于財(cái)務(wù)重述前的狀態(tài)，這時(shí)上市公司處于盈余操縱隱藏期間，上市公司是具有為了隱藏和配合其盈余操縱行為，策略性披露更主觀的文字?jǐn)⑹龅膭?dòng)機(jī)的。因此，本文提出了以下假設(shè)。

假設(shè)1：相較于其他沒有進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司，進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司在財(cái)務(wù)重述公告前，即在隱藏期間，其尚未被更正的年報(bào)中會(huì)使用更多的主觀句式。

假設(shè)2：相較于其他沒有進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司，進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司在財(cái)務(wù)重述公告前，即在隱藏期間，其尚未被更正的年報(bào)文字部分的整體主觀性更高。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取2006-2016年滬深兩市的A股上市公司作為研究樣本，剔除了金融行業(yè)樣本、上市時(shí)間不超過兩年的樣本以及相關(guān)變量缺失的樣本后，一共得到了11715個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中在年報(bào)披露后進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述但當(dāng)前處于還未被重述的狀態(tài)的年報(bào)樣本共有655個(gè)。由于在進(jìn)行進(jìn)一步分析時(shí)涉及了不同變量，導(dǎo)致變量缺失情況不同，因此樣本數(shù)略有不同。上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫，財(cái)務(wù)重述公告數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫，內(nèi)部控制指數(shù)數(shù)據(jù)來自于迪博數(shù)據(jù)庫，其他相關(guān)變量數(shù)據(jù)來自于銳思數(shù)據(jù)庫。為了消除極端異常值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量都進(jìn)行了1%和99%水平下的Winsorize縮尾處理。本文的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)為證監(jiān)會(huì)門類行業(yè)。

(二)變量度量

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為主觀句占比(Sub_1)和主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)。本文采用2-POS模式(將句子按照詞性進(jìn)行分詞，2個(gè)連續(xù)詞的順序組合就構(gòu)成1個(gè)2-POS模式)來對(duì)語句主觀性進(jìn)行度量。提取2-POS主觀模式以及計(jì)算主觀句占比(Sub_1)、主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)這兩個(gè)變量的具體步驟如下所示：

第一步，在上市公司年報(bào)中的文本中隨機(jī)抽取2000個(gè)句子，請(qǐng)3位志愿者分別對(duì)這2000個(gè)句子屬于主觀句還是客觀句進(jìn)行標(biāo)注，若有兩位志愿者以上將語句標(biāo)注為主觀句，那么將該句劃分為主觀句，否則劃分為客觀句，一共得到744句主觀句和1256句客觀句，再隨機(jī)抽取500句主觀句和500句客觀句，構(gòu)建訓(xùn)練年報(bào)語料的樣本。

第二步，利用LTP(Language Technology Platform)分詞系統(tǒng)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行分詞和詞性的標(biāo)注，將所有主觀句和客觀句中的按順序組合的連續(xù)雙詞模式(2-POS模式)提取出來，計(jì)算所有主觀句中的2-POS模式的χ2值并排序，選取前20個(gè)2-POS模式作為2-POS主觀模式。χ2值的計(jì)算公式如下：

(1)

其中，N表示主觀句和客觀句總數(shù)，A表示主觀句中包含該2-POS模式的句數(shù)，B表示客觀句中包含該2-POS模式的句數(shù)，C表示主觀句中不包含該2-POS模式的句數(shù)，D表示客觀句中不包含該2-POS模式的句數(shù)。

第三步，計(jì)算前20個(gè)2-POS主觀模式的查準(zhǔn)率和查全率，即按照利用該2-POS模式判斷出的主觀句的準(zhǔn)確率和比例作為該2-POS模式的查準(zhǔn)率和查全率，具體計(jì)算公式為：

(2)

(3)

將2-POS主觀模式的查準(zhǔn)率作為主觀性分?jǐn)?shù)的權(quán)重。表1報(bào)告了提取的20個(gè)2-POS主觀模式的查準(zhǔn)率和查全率。

表1 2-POS主觀模式

第四步，利用LTP(Language Technology Platform)分詞系統(tǒng)將所有樣本的年報(bào)進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注后，提取每一份年報(bào)中每句話中包含的2-POS模式，然后標(biāo)識(shí)年報(bào)中包含的2-POS主觀模式，再加總每句話中各自包含的2-POS主觀模式與其主觀權(quán)重乘積。當(dāng)按主觀和客觀進(jìn)行分類設(shè)置閾值時(shí)，發(fā)現(xiàn)將閾值設(shè)置為0時(shí)，主客觀分類的查準(zhǔn)率和查全率都達(dá)到90%以上，因此本文將判斷主客觀句的閾值設(shè)置為0，即加總該句話中包含的2-POS主觀模式與其主觀權(quán)重乘積大于0，那么將該句分類為主觀句，否則將該句分類為客觀句。因此可計(jì)算出年報(bào)中的主觀句占比(Sub_1)和主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)，Sub_1和Sub_2的具體計(jì)算公式分別如下所示：

(4)

(5)

公式(4)中的sub_count表示年報(bào)中包含的主觀句數(shù)，ob_count表示年報(bào)中包含的客觀句數(shù)；公式(5)中的ni表示年報(bào)中包含的第i個(gè)2-POS主觀模式的頻數(shù)，weihgti表示第i個(gè)2-POS主觀模式的主觀權(quán)重，2-POS_count表示包含的所有2-POS模式個(gè)數(shù)。

2.解釋變量。本文的解釋變量為財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)，若上市公司在披露年報(bào)之后對(duì)該年報(bào)進(jìn)行了財(cái)務(wù)重述，那么在該年報(bào)還未進(jìn)行財(cái)務(wù)重述之時(shí)，變量取值為1，否則取值為0。在經(jīng)過處理后，一共得到了655個(gè)財(cái)務(wù)重述前的樣本。

3.控制變量。本文選取了公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROA)、公司成長性(Growth)、分析師關(guān)注度(Follow)、機(jī)構(gòu)持股比(Ins)、董事會(huì)規(guī)模(BDS)、獨(dú)董比例(Indep)、是否國有控股(State)這些對(duì)上市公司信息披露可能會(huì)有顯著影響的因素作為控制變量。除此以外，為了控制上市公司年報(bào)披露在不同年份和不同行業(yè)之間的差異，還控制了行業(yè)虛擬變量(Industry)和年份虛擬變量(Year)。表2報(bào)告了本文涉及的主要變量的定義和計(jì)算方法。

表2 變量定義以及計(jì)算方法

(三)模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2，構(gòu)建了如下回歸模型：

Sub_1i,t=α0+β1Restate_prei,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4ROAi,t+β5Growthi,t+β6Followi,t+β7Insi,t+β8BDSi,t+β9Indepi,t+β10Statei,t+∑Industry+∑Year+εi,t

(I)

Sub_2=α0+β1Restate_prei,t+β2Sizei,t+β3Levi,t+β4ROAi,t+β5Growthi,t+β6Followi,t+β7Insi,t+β8BDSi,t+β9Indepi,t+β10Statei,t+∑Industry+∑Year+εi,t

(II)

分別以Sub_1和Sub_2作為回歸模型(I)和回歸模型(II)的被解釋變量；回歸模型(I)和回歸模型(II)的被解釋變量為Restate_pre，控制變量為Size、Lev、ROA、Growth、Follow、Ins、BDS、Indep、State；采用行業(yè)和年份固定效應(yīng)模型；回歸模型中各變量的具體定義和計(jì)算方法如表2所示。若回歸模型(I)和回歸模型(II)中解釋變量Restate_pre的回歸系數(shù)β1顯著為正，那么假設(shè)1和假設(shè)2成立。為了解決內(nèi)生性問題以及進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文進(jìn)一步采用傾向性評(píng)分匹配(PSM)方法為處于財(cái)務(wù)重述前的樣本進(jìn)行1:1匹配選取控制組樣本，利用匹配后的樣本再次對(duì)回歸模型(I)和回歸模型(II)進(jìn)行回歸，以及構(gòu)建雙重差分模型進(jìn)行檢驗(yàn)，除此以外還采用修正Jones模型計(jì)算上市公司的盈余管理作為盈余操縱代理變量重新進(jìn)行回歸。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)主要變量描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

表3報(bào)告了本文涉及的主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中：上市公司年報(bào)中的主觀句占比的平均值為0.3444，表示年報(bào)中的語句中平均有大約34%比例的為主觀句；年報(bào)的整體得分平均為0.1157，而主觀性分?jǐn)?shù)最低為0.088，最高得分為0.1831。從主觀句占比和主觀性分?jǐn)?shù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，最小值都大于0并且都沒有趨近于0，這表明上市公司在年報(bào)中的文字?jǐn)⑹鲋衅毡槎紟в兄饔^性色彩，但是不同上市公司的年報(bào)主觀性程度是有差異的；財(cái)務(wù)重述前的平均值為0.0559，這表示約有5.6%的上市公司年報(bào)處于盈余操縱隱藏期間。根據(jù)是否國有的平均值來看，樣本中國有控股公司的比例接近30%。其他公司特征在不同上市公司之間也存在著一定的差異，資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、公司成長性、分析師關(guān)注都有較大的差異；資產(chǎn)負(fù)債率最小值僅有4.78%，而最大值達(dá)到了107.44%；總資產(chǎn)報(bào)酬率最低為-7.87%，最高為19.85%；公司成長性最小值為-0.616，而成長性最高的公司的營業(yè)總收入增長近2倍；有的上市公司沒有分析師關(guān)注，而有的上市公司多達(dá)36位分析師對(duì)其進(jìn)行跟蹤；上市公司最低機(jī)構(gòu)持股比例為0，最高機(jī)構(gòu)持股比例達(dá)84.25%。

表4報(bào)告了本文涉及的主要變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)。其中：年報(bào)的主觀句比例與主觀性分?jǐn)?shù)之間的相關(guān)系數(shù)為0.7407，在1%水平下顯著，主觀句比例和主觀性分?jǐn)?shù)有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；財(cái)務(wù)重述前與主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.0905和0.0836，并且在1%水平下顯著，解釋變量與被解釋變量之間都有顯著的正相關(guān)關(guān)系。支持假設(shè)1和假設(shè)2。解釋變量與其他控制變量之間的相關(guān)系數(shù)都不超過0.3，雖然在控制變量中，公司規(guī)模與分析師關(guān)注度、公司規(guī)模與機(jī)構(gòu)持股比、分析師關(guān)注度與機(jī)構(gòu)持股比、董事會(huì)規(guī)模與獨(dú)董比例的相關(guān)系數(shù)超過了0.3，但在進(jìn)行回歸檢驗(yàn)時(shí)進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，方差膨脹因子(vif值)都小于5，因此，本文的回歸模型不存在多重共線性問題。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表4 主要變量Pearson相關(guān)系數(shù)

注：*表示在10%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，***表示在 1%水平下顯著(下同)。

表5 主要變量是否處于財(cái)務(wù)重述前的差異

本文進(jìn)一步以上市公司年報(bào)是否處于財(cái)務(wù)重述前為劃分標(biāo)準(zhǔn)將樣本劃分為兩組子樣本進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，表5報(bào)告了兩組子樣本主要變量的樣本數(shù)和平均值、兩組子樣本主要變量之間的均值差以及對(duì)兩組子樣本主要變量之間的平均值是否有顯著差異進(jìn)行的t檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)表5報(bào)告的數(shù)據(jù)，除了分析師關(guān)注度以外，其他主要變量的平均值在兩組樣本之間都有顯著的差異。其中，沒有處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的主觀句比例平均為34.36%，處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的主觀句比例平均為35.87%，經(jīng)過t檢驗(yàn)，沒有處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的主觀句比例顯著低于處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)。沒有處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的主觀性分?jǐn)?shù)平均為0.1154，而處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的主觀性分?jǐn)?shù)平均為0.1205，根據(jù)t檢驗(yàn)結(jié)果，沒有處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的主觀性分?jǐn)?shù)也顯著低于處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)。從分組描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，處于財(cái)務(wù)重述前的年報(bào)的文字?jǐn)⑹龅闹饔^性程度更高。

表6 財(cái)務(wù)重述前與年報(bào)主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)

(二)財(cái)務(wù)重述前與年報(bào)主觀性

表6報(bào)告了回歸模型(I)和回歸模型(II)的回歸結(jié)果。其中：第2列報(bào)告了以年報(bào)主觀句比例(Sub_1)作為被解釋變量的回歸結(jié)果，控制了相關(guān)影響因素后，解釋變量財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)的回歸系數(shù)為0.0059，在1%水平下顯著，財(cái)務(wù)重述前與主觀句占比顯著正相關(guān)；第3列報(bào)告了以年報(bào)主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)為被解釋變量的回歸結(jié)果，加入控制變量后，解釋變量財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)的回歸系數(shù)為0.0014，也在1%的水平下顯著，財(cái)務(wù)重述前與主觀性分?jǐn)?shù)顯著正相關(guān)；回歸結(jié)果表明處于財(cái)務(wù)重述前狀態(tài)的年報(bào)中使用的主觀句的比例更高、年報(bào)的整體主觀性分?jǐn)?shù)也更高，上市公司在盈余操縱隱藏期間，會(huì)使用更主觀的文字?jǐn)⑹雠浜掀溆嗖倏v行為，與本文提出的假設(shè)1和假設(shè)2的預(yù)期是一致的。

(三)上市公司外部市場(chǎng)環(huán)境的影響

不同地區(qū)的上市公司所面臨的外部市場(chǎng)化環(huán)境是不同的。在市場(chǎng)化程度較高的地區(qū)，上市公司面臨更為有效的外部治理機(jī)制，上市公司與外部人員之間的信息傳遞效率可能會(huì)更高，這可能會(huì)使上市公司操縱年報(bào)文字信息披露隱藏盈余操縱行為的動(dòng)機(jī)減弱，因此上市公司面臨的外部市場(chǎng)環(huán)境可能會(huì)影響上市公司年報(bào)中的主觀文字?jǐn)⑹雠c盈余操縱之間的關(guān)系。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)上市公司所處的外部市場(chǎng)環(huán)境是否影響盈余操縱對(duì)主觀文字?jǐn)⑹龅挠绊?，本文根?jù)王小魯?shù)?2016)編制的中國分省份市場(chǎng)化指數(shù)，將樣本劃分為市場(chǎng)化程度較低(MKT-L)和市場(chǎng)化程度較高(MKT-H)兩組，進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。計(jì)算各地區(qū)的市場(chǎng)化指數(shù)中位數(shù)，上市公司所在地區(qū)的市場(chǎng)化程度低于中位數(shù)，那么將其劃分為市場(chǎng)化程度較低組，反之則將樣本劃分為市場(chǎng)化程度較高組。除了利用王小魯?shù)?2016)編制的市場(chǎng)化指數(shù)進(jìn)行分組以外，東部和中西部地區(qū)之間的市場(chǎng)化發(fā)展程度有顯著差異，因此本文還將樣本以上市公司所在省份屬于東部還是中西部劃分為東部和中西部兩組，進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。

表7報(bào)告了外部市場(chǎng)環(huán)境影響的檢驗(yàn)結(jié)果，其中，第2列至第5列報(bào)告了市場(chǎng)化程度較高組和市場(chǎng)化程度較低組的分組回歸結(jié)果，第6列至第9列報(bào)告了東部組和中西部組的分組回歸結(jié)果。從第2列和第4列的回歸結(jié)果來看，在市場(chǎng)化程度較高的情況下，是否處于財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)對(duì)主觀句比例(Sub_1)和主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)沒有顯著的影響；而第3列和第5列的回歸結(jié)果顯示在市場(chǎng)化程度較低的情況下，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)對(duì)主觀句比例(Sub_1)和主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)的影響顯著為正。第6列和第8列顯示，在東部地區(qū)，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)對(duì)年報(bào)中的主觀句比例(Sub_1)和年報(bào)的主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)沒有顯著的影響；而第7列和第9列的回歸結(jié)果顯示，在中西部地區(qū)，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)與主觀句比例(Sub_1)、年報(bào)的主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)都是在1%水平下顯著正相關(guān)。綜合表7的分組回歸結(jié)果，上市公司的外部市場(chǎng)環(huán)境發(fā)展程度越好，上市公司操縱年報(bào)文字?jǐn)⑹鲆匝谏w盈余操縱的動(dòng)機(jī)就會(huì)減弱，高程度的市場(chǎng)化環(huán)境可以抑制上市公司在年報(bào)中采用較多的主觀敘述進(jìn)行策略性的披露；而上市公司在面臨較差的市場(chǎng)化環(huán)境時(shí)，更容易利用主觀敘述配合其盈余操縱，在外部市場(chǎng)化程度發(fā)展較低時(shí)，盈余操縱與主觀敘述之間的關(guān)系更為顯著。

(四)上市公司內(nèi)部治理環(huán)境的影響

除了外部市場(chǎng)環(huán)境會(huì)影響上市公司的信息披露行為以外，前人的研究也顯示了公司內(nèi)部的治理環(huán)境也會(huì)影響上市公司信息披露行為(李慧云等，2013)。若上市公司內(nèi)部治理環(huán)境良好，可能會(huì)約束管理層對(duì)信息披露的操縱，因此內(nèi)部治理環(huán)境更好的上市公司利用主觀性敘述掩蓋盈余操縱的可能性會(huì)降低。本文選取了是否兩職合一、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)董比例、監(jiān)事會(huì)規(guī)模、前十大股東持股比例、機(jī)構(gòu)持股比例這些公司治理指標(biāo)，利用主成分分析法構(gòu)建了上市公司的公司治理指數(shù)，將公司治理指數(shù)高于中位數(shù)的上市公司劃分為公司治理環(huán)境較好的一組(GI_H)，低于中位數(shù)的上市公司劃分為公司治理環(huán)境較差的一組(GI_L)，分別對(duì)兩組樣本進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。本文還利用了迪博數(shù)據(jù)庫的內(nèi)部控制指數(shù)將上市公司劃分為內(nèi)部控制環(huán)境較好(IC_H)和內(nèi)部控制環(huán)境較差(IC_L)兩組樣本，內(nèi)部控制指數(shù)高于中位數(shù)則劃分為內(nèi)部控制環(huán)境較好一組，低于中位數(shù)，則劃分為內(nèi)部控制環(huán)境較差一組，然后也對(duì)兩組樣本進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。

表7 外部市場(chǎng)環(huán)境影響

表8 內(nèi)部治理環(huán)境的影響

表8報(bào)告了上市公司內(nèi)部治理環(huán)境對(duì)年報(bào)主觀敘述的影響。其中：第2列至第5列報(bào)告了以公司治理指數(shù)分組的回歸結(jié)果，回歸結(jié)果顯示只有在公司治理環(huán)境較差的情況下(GI_L)，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)的回歸系數(shù)顯著為正，在公司治理環(huán)境較好的情況下(GI-H)，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)的回歸系數(shù)并不顯著。第6列至第9列中報(bào)告了以內(nèi)部控制指數(shù)分組的回歸結(jié)果，只有在內(nèi)部控制環(huán)境較差的情況下(IC_L)，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)的回歸系數(shù)顯著為正，當(dāng)上市公司的內(nèi)部控制較好時(shí)，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)對(duì)年報(bào)的主觀句比例(Sub_1)和主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)沒有顯著影響。因此根據(jù)表8報(bào)告的分組回歸結(jié)果，上市公司良好的內(nèi)部治理環(huán)境會(huì)抑制操縱文字信息披露配合盈余操縱的行為，而較差的內(nèi)部治理環(huán)境會(huì)使上市公司操縱文字?jǐn)⑹?，以帶有更多主觀色彩的描述與盈余操縱相配合。

表9 PSM匹配樣本和DID模型回歸結(jié)果

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.傾向性評(píng)分匹配(PSM)。在前文的回歸檢驗(yàn)中，采用了整體混合樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中進(jìn)一步采用傾向性評(píng)分匹配方法進(jìn)行1:1匹配，為發(fā)生過財(cái)務(wù)重述的上市公司在沒有發(fā)生過財(cái)務(wù)重述的上市公司中尋找配對(duì)樣本，以配對(duì)后得到的實(shí)驗(yàn)組和控制組的樣本重新對(duì)回歸模型(I)和回歸模型(II)進(jìn)行回歸。首先將進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司的公司年標(biāo)記為實(shí)驗(yàn)組(treat=1)，沒有發(fā)生過財(cái)務(wù)重述的上市公司的公司年標(biāo)記為控制組(treat=0)；選取的匹配變量為：行業(yè)(Industry)、上市年份(Age)、公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、總資產(chǎn)報(bào)酬率(ROA)和營業(yè)總收入增長率(Growth)，然后進(jìn)行Logit回歸；根據(jù)傾向性評(píng)分對(duì)每一個(gè)財(cái)務(wù)重述前的樣本進(jìn)行最近鄰一對(duì)一匹配，最終得到632組(1264個(gè))配對(duì)樣本。表9中的第2列和第3列報(bào)告了PSM匹配樣本的回歸結(jié)果，財(cái)務(wù)重述前(Restate_pre)的回歸系數(shù)仍然顯著為正，利用PSM方法得到匹配樣本進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)得到的回歸結(jié)果與前文的回歸結(jié)果是一致的，仍然支持本文提出的假設(shè)1和假設(shè)2，上市公司會(huì)在年報(bào)中采用更主觀的敘述配合盈余操縱行為。

2.雙重差分模型。本文進(jìn)一步設(shè)計(jì)了雙重差分模型(DID)對(duì)內(nèi)生性問題進(jìn)行檢驗(yàn)，雙重差分模型如下所示：

Sub_1i,t=α0+β1Resi,t+β2Prei,t+β3Resi,t×Prei,t+β4Sizei,t+β5Levi,t+β6ROAi,t+β7Growthi,t+β8Followi,t+β9Insi,t+β10BDSi,t+β11Indepi,t+β12Statei,t+∑Industry+∑Year+εi,t

(III)

Sub_2=α0+β1Resi,t+β2Prei,t+β3Resi,t×Prei,t+β4Sizei,t+β5Levi,t+β6ROAi,t+β7Growthi,t+β8Followi,t+β9Insi,t+β10BDSi,t+β11Indepi,t+β12Statei,t+∑Industry+∑Year+εi,t

(IV)

在回歸模型(III)和回歸模型(IV)中，Res定義為是否發(fā)生過財(cái)務(wù)重述的虛擬變量，若上市公司發(fā)生過財(cái)務(wù)重述，那么取值為1，否則取值為0。Pre定義為財(cái)務(wù)重述隱藏期間的虛擬變量(隱藏期可能大于一年)，在上市公司還未發(fā)布財(cái)務(wù)重述公告，取值1，發(fā)布了財(cái)務(wù)重述公告后，取值0；若是PSM配對(duì)樣本，若處于其配對(duì)樣本還未進(jìn)行財(cái)務(wù)重述公告前的期間，Pre取值1；若處于其配對(duì)樣本進(jìn)行財(cái)務(wù)重述公告后的期間，Pre則取值0?；貧w模型(III)和回歸模型(IV)中的Res和Pre的交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)β3是本文關(guān)注的雙重差分的估計(jì)量，表示盈余操縱對(duì)主觀句比例和主觀性分?jǐn)?shù)的凈影響。表9的第5列和第6列報(bào)告了DID模型的回歸結(jié)果，根據(jù)表中報(bào)告的數(shù)據(jù)，交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)都顯著為正，這表明相較于沒有進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司，進(jìn)行過財(cái)務(wù)重述的上市公司在進(jìn)行財(cái)務(wù)重述公告前披露的年報(bào)的主觀句比例更高、主觀性分?jǐn)?shù)也更高，這與前文的結(jié)論也是一致的。

3.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文還選取了盈余管理(|DA|)作為盈余操縱的代理變量再次進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，本文采用修正Jones模型計(jì)算上市公司的盈余管理，首先估計(jì)回歸模型：

TAi,t/Ai,t-1=α1*1/Ai,t-1+α2*(ΔREVi,t-ΔRECi,t)/Ai,t-1+α3*PPEi,t/Ai,t-1+εi,t

(Ⅴ)

其中，TAi,t為第t年凈利潤與經(jīng)營活動(dòng)凈現(xiàn)金流之差，Ai,t-1為第t-1年年末的資產(chǎn)總額，ΔREVi,t為第t年與第t-1年?duì)I業(yè)收入之差，ΔRECi,t為第t年與第t-1年應(yīng)收賬款之差，PPEi,t為第t年年末固定資產(chǎn)。將模型(Ⅴ)分別按行業(yè)和年份進(jìn)行回歸，回歸模型的殘差就是上市公司的盈余管理DAi,t。由于本文不考慮盈余管理方向，因此采用絕對(duì)值|DAi,t|作為盈余管理指標(biāo)。表10中的第2列和第3列報(bào)告了以|DA|為解釋變量的回歸結(jié)果，從回歸系數(shù)來看，|DA|的回歸系數(shù)都顯著為正。除此以外本文還構(gòu)建了高盈余管理(|DA|_H)虛擬變量，若上市公司的盈余管理高于中位數(shù)，|DA|_H取值1，否則取值0，表9中的第4列和第5列報(bào)告了以|DA|_H作為解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示高盈余管理與主觀句比例和主觀性分?jǐn)?shù)顯著正相關(guān)。選取上市公司的盈余管理作為代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果仍然顯示上市公司會(huì)利用主觀性敘述配合上市公司的盈余操縱行為。

五、結(jié)論與啟示

本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)上市公司年報(bào)語料進(jìn)行訓(xùn)練，通過提取2-POS主觀模式，構(gòu)建了度量年報(bào)文字?jǐn)⑹鲋饔^程度的指標(biāo)，即年報(bào)的主觀句比例(Sub_1)和整體主觀性分?jǐn)?shù)(Sub_2)。對(duì)上市公司年報(bào)的主觀性指標(biāo)進(jìn)行分組描述性統(tǒng)計(jì)后，發(fā)現(xiàn)處于進(jìn)行財(cái)務(wù)重述前狀態(tài)的上市公司年報(bào)的主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)都顯著高于不處于財(cái)務(wù)重述前的上市公司年報(bào)。通過回歸檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，年報(bào)中的主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)與年報(bào)處于財(cái)務(wù)重述前的狀態(tài)是顯著正相關(guān)的。經(jīng)過進(jìn)一步的分組回歸檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在較差的外部市場(chǎng)環(huán)境和內(nèi)部治理環(huán)境下，主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)與年報(bào)處于財(cái)務(wù)重述前的狀態(tài)顯著正相關(guān)；而在較好的外部市場(chǎng)環(huán)境和內(nèi)部治理環(huán)境下，主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)與年報(bào)是否處于財(cái)務(wù)重述前之間并不顯著相關(guān)。本文的實(shí)證結(jié)果顯示，我國上市公司進(jìn)行盈余操縱的同時(shí)，會(huì)采取主觀的文字?jǐn)⑹霾呗阅：溆嗖倏v行為，但是外部的高市場(chǎng)化環(huán)境和內(nèi)部的良好治理環(huán)境會(huì)抑制上市公司利用主觀文字?jǐn)⑹鲭[藏盈余操縱行為的問題。

表10 盈余管理與年報(bào)主觀句比例、主觀性分?jǐn)?shù)

針對(duì)我國上市公司披露的主觀敘述問題，由于中文語言的復(fù)雜性以及監(jiān)管部門目前對(duì)上市公司文字信息披露的監(jiān)管力度仍然較弱，為上市公司對(duì)文字信息披露進(jìn)行操縱提供了可乘之機(jī)。我國監(jiān)管部門應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)上市公司文字信息披露的監(jiān)管力度，進(jìn)一步規(guī)范上市公司會(huì)計(jì)文本的用語。美國證監(jiān)會(huì)(SEC)在1998年制定了“Plain English”的規(guī)則，并且發(fā)布了指導(dǎo)上市公司如何使用簡潔和規(guī)范用語的相關(guān)手冊(cè)，我國監(jiān)管部門也可以借鑒國外相關(guān)成功經(jīng)驗(yàn)制定相關(guān)會(huì)計(jì)文本披露規(guī)范對(duì)我國上市公司的文字信息披露問題進(jìn)行監(jiān)管。對(duì)于外部信息使用者而言，應(yīng)該注意上市公司文字?jǐn)⑹鏊鶐У闹饔^色彩，當(dāng)文字?jǐn)⑹龅闹饔^色彩較濃時(shí)，應(yīng)該仔細(xì)辨別相關(guān)文字信息的質(zhì)量，考慮上市公司是否具有信息披露的操縱行為，以避免被低質(zhì)量的信息誤導(dǎo)，從而做出錯(cuò)誤的決策。