王嘉鑫， 陳 今， 史亞雅

(1.中南財經(jīng)政法大學 會計學院， 湖北 武漢 430073；

2.山東財經(jīng)大學 會計學院， 山東 濟南 250014)

一、問題的提出

近年來，隨著年度報告(以下簡稱年報)非財務信息占公司對外披露信息比重的不斷上升，以及披露風格的持續(xù)復雜化，非財務信息披露的語言特征逐漸被監(jiān)管層和學術界所重視。Bushee et al.[1]研究發(fā)現(xiàn)，管理層會利用非財務信息披露的語言特征在年報中制造大量“模糊化成分”(obfuscation components)，且這種經(jīng)過“包裝”的語言會在微觀層面誤導信息使用者決策判斷[2]。依據(jù)不完全相關假說(incomplete revelation hypothesis)，投資者信息解讀成本會影響市場價格反映這部分信息的程度，即便投資者完全接收了某一信息，也可能因為信息解讀成本過高而無法將企業(yè)的壞消息反映到股價中，出現(xiàn)“信息捂盤”效應，加劇市場波動[3]。上述文獻從直觀上初步建立了非財務信息披露的語言特征與股價崩盤風險的聯(lián)系，但并未對二者關系提供嚴謹?shù)睦碚摲治雠c實證檢驗。為此，本文立足于中國資本市場，考察管理層非財務信息披露的語言特征對上市公司股價崩盤風險的影響。

與國外成熟的資本市場相比，在中國情境下考察年報非財務信息披露的語言特征與股價崩盤風險的關系更具有現(xiàn)實意義。首先，我國的資本市場根植于轉型經(jīng)濟中，存在信息透明度較低、信息收集成本較高和監(jiān)管環(huán)境相對寬松等問題。特別是，漢語不同于英語，它是結構復雜、表意豐富的語言，且尤為強調圓通式的易經(jīng)文化，這客觀上為管理層借助語言特征進行策略性披露提供了文化“土壤”。其次，防范股價崩盤對維護金融穩(wěn)定至關重要。股價崩盤風險持續(xù)走高不僅本身意味著投資者財富遭受巨大損失，還能透過若干渠道影響宏觀經(jīng)濟運行，引發(fā)多米諾效應。國際貨幣基金組織(IMF)在2017年版的《中國金融體系穩(wěn)定評估報告》中多次指出我國金融監(jiān)管體系中的“信息風險”以及投資者“過度追求風險”等問題。因此，中國漢語言文化與資本市場背景為本文提供了很好的研究場景。

長久以來，有一種觀點認為，非財務信息是對財務信息的“二次解釋”而非“再創(chuàng)作”[4]。但實際上，相比于財務信息，管理層在非財務信息上的信息隱藏動機可能更強，且更可能被用于“掩人耳目”的策略性披露。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，管理層為隱藏壞消息等，會采取降低文本可讀性、提高正面語調的披露風格[5]。此外，相較于財務信息，非財務信息披露可能面臨更低的法律風險，其靈活性也更高。通常來說，財務信息的披露需要嚴格遵守《企業(yè)會計準則》《公開發(fā)行證券的公司信息披露內容與格式準則》等系列文件，一旦違規(guī)批量行為被發(fā)現(xiàn)，則面臨法律處罰。雖然準則對非財務信息的披露格式也提出了要求，但對其披露的措辭、復雜性和情緒則給予了較高的自由裁量權。由此可見，年報非財務信息的語言特征很可能成為除報表外另一種隱蔽性更強、法律風險更低的信息操縱方式，進而對股價崩盤風險產(chǎn)生重要影響。

有鑒于此，本文基于不完全相關假說以及語言學的相關研究，以2009—2017年中國A股上市公司為研究對象，采用文本分析技術，實證檢驗了管理層非財務信息披露的語言特征對企業(yè)股價崩盤風險的影響?？赡艿难芯控暙I在于：現(xiàn)有關于年報信息披露與股價崩盤風險的研究多基于盈余質量等財務數(shù)字信息[6]，研究非財務信息這一影響因素的文獻較少，如Kim et al.[7]基于美國市場研究了10-k報告可讀性對股價崩盤風險的影響。并且，當前國內學者多側重考察年報文本策略性披露對內部人交易等的影響[8]，忽視了可能對股價穩(wěn)定產(chǎn)生的影響。此外，雖然研究單一非財務信息語言特征的文獻很多，但目前只有為數(shù)不多的幾篇文獻同時考慮了可讀性和語調特征，例如，Tan et al.[9]發(fā)現(xiàn)，當文本可讀性較低時，以更多積極語調進行披露會導致金融素養(yǎng)較低的投資者獲取更高的投資收益，但是當可讀性較高時，積極語調則不會影響投資者的判斷。Ertugrul et al.[10]指出，企業(yè)年報文件越大、語調越高，其貸款合同越嚴格，表明管理層配合使用年報可讀性操縱和語調管理會導致企業(yè)承擔更高的外部融資成本。與上述文獻不同，本文立足于我國新興市場的背景對年報非財務信息披露語言特征是否影響股價崩盤風險進行了探討，從股票流動性和分析師預測維度提出了具體影響機制，并考察上述效應管理層特征和公司治理層面的異質性，拓展了文本分析與股價崩盤領域的相關研究，從年報可讀性操縱和語調管理的復合視角擴充了非財務信息語言特征的研究文獻，豐富了年報文本策略性披露的經(jīng)濟后果研究。

二、文獻回顧

(一)年報非財務信息的策略性披露

近年來，年報非財務信息的語言特征成為會計學領域關注的熱點問題。Bloomfield[11]指出，由于信息解讀成本的存在，股價對公司披露信息的反應是不完全或滯后的，因而在公司業(yè)績差時，管理層有更強烈的動機混淆公司年報所披露的非財務信息。此后，大量經(jīng)驗證據(jù)表明，非財務信息的語言特征可能是管理層操縱的結果。其中，代表性的觀點有業(yè)績動機觀和內部人私利觀兩類：一方面，業(yè)績動機觀認為，管理層出于業(yè)績壓力會降低非財務信息的可讀性，以及提高積極語調。如Li[5]采用“迷霧”指數(shù)度量年報非財務信息可讀性，發(fā)現(xiàn)盈利狀況不佳的企業(yè)往往會披露復雜的財務報告，如使用煩瑣的語言與冗長的句子進行表述。又如Lo et al.[12]研究發(fā)現(xiàn)，管理層會通過可讀性或語調操縱來輔助盈余管理。另一方面，內部人私利觀認為，公司內部人出于私利會操縱非財務信息的可讀性和語調。例如，王克敏等[13]研究發(fā)現(xiàn)，管理層可通過操縱年報文本信息可讀性獲取超額薪酬。曾慶生等[8]的研究表明，內部人確實會通過語調管理實現(xiàn)反向交易的獲利。

(二)股價崩盤風險的影響因素

股價崩盤是上市公司一種極端惡劣的經(jīng)濟后果，如何有效識別導致崩盤風險的潛在因素并尋找降低崩盤風險的治理因素是學術界迫切需要解答的重要理論問題。關于股價崩盤風險的成因分析，現(xiàn)有文獻主要圍繞信息不透明和企業(yè)內部人兩方面展開。首先，基于信息不透明視角研究的基本觀點是，不透明的信息環(huán)境為管理層隱藏壞消息提供了便利。一方面，股票市場的信息不透明使得投資者無法了解企業(yè)的真實運營狀況，繼而對股價預期作出誤判，而一旦投資者獲取真實信息后，大量拋售股票會引起股價暴跌[14]；另一方面，公司內部信息不透明致使股東沒能及時終止凈現(xiàn)值為負的投資項目，投資失敗導致公司業(yè)績持續(xù)下滑也會引起股價暴跌[15]。其次，基于內部人視角的研究認為，在代理框架下，內部人自利是導致股價崩盤的重要因素之一。管理層出于自利的考慮，如為獲取超額薪酬、達到避稅目的等[16-17]，會采用“報喜不報憂”的披露策略，在一段時間內刻意隱瞞壞消息，致使負面消息積累到一定上限后集中釋放，導致公司股價迅速下跌，進而引發(fā)股價崩盤。

(三)文獻評述

從國內外文獻來看，現(xiàn)有關于股價崩盤風險影響因素的研究主要圍繞財務報表盈余信息展開，其基本觀點為，粉飾盈余信息是隱藏壞消息的重要手段之一，如果壞消息累積至一定上限而集中釋放，投資者大量拋售股票會導致股票價格崩盤。然而，大量基于文本分析的研究表明，管理層可借助撰寫冗長復雜、帶有情緒的非財務信息來給投資者閱讀年報制造障礙。那么，從這個角度分析，操縱文本信息可讀性也能用來掩藏壞消息，成為管理層自利的工具，進而影響股價崩盤風險。遺憾的是，當前研究相對缺乏對這方面的探討。為此，本文從年報非財務信息的文本披露語言特征角度對股價崩盤風險的影響因素及其機制進行了研究。

三、理論分析與研究假設

(一)年報非財務信息可讀性與股價崩盤風險

與英美國家相比，中國特殊的語言環(huán)境不僅為管理人員進行年報非財務信息可讀性操縱提供了空間，也使得這種行為更復雜與隱蔽。首先，中國是一個高語境傳播社會，語言的溝通更加含蓄委婉，字面意思往往與真實含義存在較大差異，需要閱讀者用心揣摩。根據(jù)香農的信息論，信息熵為事件發(fā)生的所有可能性的期望平均值。當語言的信息熵越高時，語言的不確定性、無序性越大。與其他語言(如英語、法語、日語等)相比，漢語的信息熵最大[18]。因此，在漢語語境下，不同的文字表述方式可以傳遞出更加豐富的信息內涵。其次，漢字本身具有較高的復雜性。20世紀90年代，美國學者尼斯貝特組織了一系列中西方文字的對比試驗發(fā)現(xiàn)，使用漢字所導致的大腦皮層活動比使用拼音文字所導致的大腦活動更復雜。據(jù)中國語言文字工作委員會漢字處編著的《現(xiàn)代漢語常用字表》統(tǒng)計，漢字大約有8萬個，但常用字僅2 500個，也就是說有將近97%的漢字屬于生僻字。當年報中出現(xiàn)過多的生僻字時，年報使用者可能會采取略讀或跳讀的方式進行閱讀，那么遺漏重要信息的概率就會大大增加。最后，漢字也具有較好的可擴展性。在全球化的今天，隨著大規(guī)模地引進西方先進的科學技術與管理制度，對于新出現(xiàn)的概念，可以很容易地創(chuàng)造新詞或者使用不同的漢字進行排列組合，那么，在不增進其信息含量的情況下，一個概念乃至一句話若使用更長的文字進行表述，無疑會給年報使用者設置閱讀障礙，降低年報的可讀性。

印象管理理論認為，管理層會通過文本信息操縱的方式對年報進行印象管理，給年報閱讀者留下盡善盡美的印象[19]。年報披露作為最全面、最權威反映公司經(jīng)營狀況的信息渠道，往往是管理層對外呈現(xiàn)公司形象的重要方式。在年報信息的傳遞過程中，信息使用者受制于認知的局限會受到年報語言表述方式的誤導，即相較于直截了當式的語言表述，圓通隱晦式的語言表達更容易留下好的印象。這種信息解讀上的偏差一旦被管理層獲悉，可能導致策略性披露行為的產(chǎn)生，如當年報中存在負面信息時，管理層為了維護公司形象，實現(xiàn)信息的浮光掠影，在撰寫年報時將更多地使用復雜句式和曲折晦澀詞語描述負面消息。從大量面臨經(jīng)營困境企業(yè)的年報中可以看出蛛絲馬跡，例如，中船科技公司在2016年出現(xiàn)嚴重的經(jīng)營虧損，當年年報披露中使用了大量政策性詞匯且句式多用轉折。以行業(yè)狀況說明為例，“2016年是我國‘十三五’規(guī)劃的開局之年，也是我國船舶行業(yè)全面做強階段的關鍵之年，但受國際船舶市場持續(xù)深度調整的影響，完工船舶交付更加艱難，……，但公司仍舊充分結合國家提出的……‘新型城鎮(zhèn)化建設’‘新能源戰(zhàn)略’、環(huán)境保護、提高三四線城市和一線城市間基礎設施互聯(lián)互通、提高三四線城市教育、醫(yī)療等公共服務、振興實體經(jīng)濟等一系列新政策、新方向”。相比而言，同行業(yè)業(yè)績穩(wěn)定的亞星錨鏈公司，在年報中披露相同內容所使用的句子就顯得言簡意賅，“2016年全球經(jīng)濟增長趨緩，根據(jù)中國船舶工業(yè)行業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，報告期全球承接新船訂單量為2 742萬載重噸，創(chuàng)下20年來新低，全球航運市場疲軟，造船行業(yè)仍在深度調整期。海工裝備方面，國際原油價格在低位徘徊，海洋油氣勘探開發(fā)投資削減，海工裝備運營市場作業(yè)需求萎縮”。由此可見，管理者在撰寫年報文本方面確實存在策略性披露，語言表述的冗長委婉導致年報使用者很難準確認知文本信息的真實含義。

語言學的研究表明，文本表述的可讀性和信息解讀的準確性是兩個相互競爭的維度。由于人類大腦中處理語言信息的資源是有限的，閱讀者將注意力投射到語言復雜度層面會導致對信息準確度層面的忽視[20]，這意味著復雜的文本信息會增加閱讀者的信息解讀成本。依照“不完全相關假說”，信息解讀成本是股價反映信息程度的決定因素。由于公共信息解讀成本的存在，投資者在面對海量信息時將不愿意花費大量的時間和精力對信息進行去偽存真，而是更多采取“搭便車”式的羊群交易行為。因而信息解讀成本越高，該信息就越難被反映在股票價格中，這為管理層操縱年報可讀性以增加信息解讀成本提供了可能。例如，當公司存在負面信息需要披露時，管理層最佳的披露策略是在年報中使用晦澀難懂的語言使得壞消息信息解析成本大幅提高，而投資者基于成本考慮難以對該負面信息做出正確解讀，導致股價對該負面信息的反映減少，從而降低公司負面信息的釋放程度，使得投資者的價格預期高于公司真實價值。

在信息不對稱的情況下，造成股價崩盤的主要原因是企業(yè)內部人對外界隱瞞負面消息。復雜的文本信息在一定程度上降低了財務報告透明度，增加了企業(yè)與外部投資者間的信息不對稱，為管理層隱藏負面消息提供了操縱空間。信息披露是外部投資者獲取公司經(jīng)營狀況和發(fā)展形勢相關信息的主要途徑，因而信息的披露質量直接決定了信息的透明度。從經(jīng)典的會計信息系統(tǒng)來看，財務報告透明度主要由會計信息的生產(chǎn)、編制、披露與解讀這四部分決定，而年報可讀性主要通過增加信息解讀成本來弱化信息使用者解讀會計信息能力，降低透明度。不透明的財務報告使管理者能夠在一段時間內實現(xiàn)掩蓋公司壞消息的目的以解燃眉之急，卻不能從根本上改善公司經(jīng)營狀況。隨著時間的推移，壞消息催生的股價“泡沫”不斷積聚，一旦超過閾值“泡沫”則會破裂，公司股價將出現(xiàn)“斷崖式”下跌，最終引發(fā)股價崩盤。因此，當財務報告可讀性下降時，上市公司未來股價崩盤風險可能會相應上升。基于此，本文提出如下假設。

H1：年報非財務信息的可讀性越差，企業(yè)未來股價崩盤風險越高。

(二)年報非財務信息可讀性、語調特征披露與股價崩盤風險

在年報非財務信息中，語調是除可讀性外另一種重要的語言特征。已有研究發(fā)現(xiàn)，年報語調既可能是企業(yè)未來業(yè)績的真實反映，也可能是機會主義行為操縱后的產(chǎn)物。心理學研究表明，具有積極評價意義的詞語可以觸發(fā)人們心中對詞語所表達對象的美好印象，并進一步影響其后續(xù)判斷，但這種印象可能與所表達對象的本質無關，因而管理層可以通過積極樂觀的語調披露來誘導投資者做出對自己有利的決策[21]。Huang et al.[22]認為，年報語調由反映企業(yè)基本面信息的正常部分和管理層自利動機的異常部分組成，他們研究發(fā)現(xiàn)，業(yè)績新聞發(fā)布會文本中的異常積極語調增加了企業(yè)盈余恰好達到或超過歷史盈余和分析師預測的概率，以及新股發(fā)行和并購活動概率。

在可讀性操縱基礎上，管理層配合性地進行積極語調管理對可讀性與股價崩盤風險的負面影響可能會造成“放大”效應。心理學研究發(fā)現(xiàn)，當人們處于積極情緒狀態(tài)時，往往做出樂觀的決策，而處于消極情緒狀態(tài)時，則更多做出悲觀的決策[23]。例如，Levin & Gaeth[24]研究發(fā)現(xiàn)，人們認為80%的瘦肉比20%的肥肉更健康。行為金融學認為，投資者并非完全理性，投資者情緒會影響其投資決策進而影響股票價格。當投資者無法看透管理層可讀性操縱的機會主義行為時，異常的積極語調將激發(fā)投資者的過度樂觀情緒，并預期可能得到較高的未來回報。Tan et al.[9]研究指出，當文本信息可讀性較高時，投資者能夠充分理解文本中的潛在信息，受管理層語調影響較小，而當文本信息可讀性較低時，投資者理解和處理信息的難度加大，更傾向于使用文本語調信息來做出判斷。同時，管理層存在延遲披露或隱瞞壞消息的動機，導致外部投資者認為壞消息往往比好消息更加可信，當管理層披露更多的負面語調時，投資者會對壞消息即時做出負向反應，相比之下，正面語調則可能存在反應不足的情況，這就使得管理層可以借助正面語調來延遲或掩蓋壞消息的傳播?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O。

H2：年報非財務信息語調披露越積極，可讀性對股價崩盤風險的影響會顯著加強。

四、研究設計

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2009—2017年A股上市公司數(shù)據(jù)作為研究樣本。以2009年作為起始時點主要是因為本文所用迪博內部控制數(shù)據(jù)自2008年開始披露，同時考慮到2008年金融危機的影響，故本文研究樣本從2009年開始。本文所需的上市公司年度報告來自巨潮資訊網(wǎng)，年報可讀性及語調數(shù)據(jù)經(jīng)Python處理獲得，股票交易數(shù)據(jù)、公司財務及企業(yè)特征數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫、Wind數(shù)據(jù)庫和CNRDS數(shù)據(jù)庫。同時，本文剔除了金融類與變量缺失的樣本，最終得到15 636個觀測值。為消除極端值影響，本文對除虛擬變量外的所有連續(xù)變量進行了Winsorize處理。

(二)核心變量定義

1.年報非財務信息可讀性

本文從字詞可讀性、語言邏輯可讀性和專業(yè)術語可讀性三個方面，采用主成分分析法構建年報非財務信息可讀性指標(Readability)。各成分定義如下：第一，字詞可讀性。使用年報文本中復雜漢字占比(復雜字字數(shù)除以總字數(shù))衡量漢字簡明性，其中復雜字被定義為《現(xiàn)代漢語常用字》中沒有收錄的漢字，該指標數(shù)值越大，年報文本的字詞可讀性越差。第二，語言邏輯可讀性。以年報文本中逆接成分密度衡量語言邏輯可讀性，逆接成分密度指的是年報中含有逆接成分(“可是”“然而”“即使”等)的語句占年報句子數(shù)的比例，該指標數(shù)值越高，年報語言邏輯越復雜。第三，專業(yè)術語可讀性。采用年報中的財經(jīng)類專業(yè)術語占年報總詞數(shù)比例衡量專業(yè)術語可讀性，本文使用《金融財會詞典》作為財經(jīng)類專業(yè)術語的文本詞典，該指標越大，年報的專業(yè)術語可讀性越差。本文使用上述三個指標作為成分估算可讀性指標，通過KMO檢驗和SMC檢驗后的累計貢獻率分別為0.390、0.312和0.300。Readability數(shù)值越大，年報可讀性越差。

2.年報非財務信息語調

對于語調，本文選擇《臺灣大學情感詞典》《清華大學李軍中文褒貶義詞典》與《知網(wǎng)情感分析詞典》作為情感詞典，挖掘與統(tǒng)計年報的積極詞匯和消極詞匯。然后，參照謝德仁、林樂[25]的方法，以凈語調(Tone)作為年報語調的代理變量，其計算方法為：(積極詞匯-消極詞匯)/(積極詞匯+消極詞匯)。

3.股價崩盤風險

借鑒現(xiàn)有研究方法[26]，本文使用個股負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)、個股收益率上下波動比(DUVOL)度量企業(yè)的股價崩盤風險(CrashRisk)，具體計算過程如下。

首先，計算上市公司i股票經(jīng)過市場調整后的收益率：

ri,t=αi+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+
β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t

(1)

其中，ri,t為上市公司i股票在第t周的收益率，rm,t為市場在第t周的加權平均收益率，rm,t-2和rm,t-1為滯后項，rm,t+1和rm,t+2為超前項，εi,t為個股周收益率中無法被市場加權平均收益率波動解釋的部分。上市公司i股票在第t周的經(jīng)過市場調整后的特有收益率為：Wi,t=Ln(1+εi,t)。

其次，依據(jù)上市公司i股票在第t周的經(jīng)過市場調整后的特有收益率(Wi,t)，本文構建個股負收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和個股收益率上下波動比(DUVOL)：

(2)

其中，n為上市公司i股票在第t年的交易周數(shù)。NCSKEW越大，表明個股收益率偏態(tài)系數(shù)負向程度越高，企業(yè)股價崩盤的風險越大。

(3)

其中，nu(nd)為上市公司i股票的周收益率高于(低于)當年周收益率均值的周數(shù)。DUVOL越大，表明個股收益率的左偏程度越高，企業(yè)股價崩盤的風險越大。

(三)實證模型構建

為檢驗假設H1，本文構建如下回歸模型：

CrashRiski,t=α+β1Readabilityi,t-1+
∑λControli,t-1+εi,t-1

(4)

其中，被解釋變量為CrashRiski,t，為第t期股價崩盤風險，由NCSKEWi,t、DUVOLi,t兩個指標構成；解釋變量為Readabilityi,t-1，為第t-1期年報可讀性。模型(4)重點關注Readabilityi,t-1的回歸系數(shù)β1，本文預期β1顯著為正。Controli,t-1為第t-1期控制變量，具體包括：企業(yè)規(guī)模(Size)、財務杠桿(Leverage)、代理成本(Agentcost)、經(jīng)營績效(ROA)、賬市比(BM)、股權集中度(Share)、去趨勢的股票換手率(DTURN)、市場收益率(RET)、信息不對稱(ABACC)、市場波動性(SIGMA)、產(chǎn)權性質(SOE)、兩職合一(Duality)。此外，本文還控制了年度(Year)和行業(yè)(Industry)固定效應。為緩解遺漏變量問題，本文在回歸模型中控制了個體固定效應，用來捕捉不隨時間變化的個體之間的差異。所有變量定義參見表1。

表1 變量定義

為檢驗假設H2，本文構建如下回歸模型：

CrashRiski,t=α+β1Readabilityi,t-1+

β2Tonei,t-1+β3Readabilityi,t-1×Tonei,t-1+

∑λControli,t-1+εi,t-1

(5)

其中，調節(jié)變量為Tonei,t-1，為第t-1期年報語調。模型(5)重點關注交乘項Readabilityi,t-1×Tonei,t-1的回歸系數(shù)β3，本文預期β3顯著為正。

五、實證結果與分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結果。結果顯示，NCSKEW的均值為-0.453，標準差為0.856，DUVOL的均值為-0.387，標準差為0.732，這與現(xiàn)有研究基本一致[27]。年報非財務信息可讀性方面，Readability的均值為0.012，最小值為0.007，最大值為0.054，標準差為0.003，這說明不同企業(yè)的年報可得性存在較大的差異。凈語調(Tone)的最小值為0.348，說明上市公司年報非財務信息是偏積極的，沒有任何一篇年報的凈語調為負。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計結果

(二)多元回歸結果與分析

1.年報非財務信息可讀性與股價崩盤風險

表3報告了年報非財務信息可讀性與股價崩盤風險的多元回歸結果，其中列(1)和列(2)分別報告的是以NCSKEW和DUVOL作為模型(4)被解釋變量的檢驗結果。結果顯示：在控制年度、行業(yè)與個體固定效應后，列(1)中Readability-1與NCSKEW的回歸系數(shù)為0.035，在10%的水平下顯著為正，列(2)中Readability-1與DUVOL的回歸系數(shù)為0.044，在1%的水平下顯著為正，即公司年報非財務信息可讀性越差，其未來發(fā)生股價崩盤的風險越高，這表明為達到掩蓋“壞消息”的目的，管理人員會通過撰寫可讀性差的非財務信息來增加投資者的信息解讀成本，引發(fā)“信息捂盤”效應，導致股價崩盤風險上升。綜上所述，H1初步得到驗證。

2.管理層業(yè)績壓力、內部控制質量的異質性檢驗

上文主回歸結果顯示，管理層通過非財務信息語言特征的策略性披露能夠隱藏壞消息，并引發(fā)股價崩盤風險上升。需要指出的是，非財務信息語言特征的策略性披露并非對所有企業(yè)都會產(chǎn)生同等影響。如已有研究發(fā)現(xiàn)，不同企業(yè)使用策略性披露會存在方向和程度上的差異，而這可能與管理層自利程度和公司治理水平有關[13]。一方面，管理層策略性披露行為的動機主要在于謀求私利，而經(jīng)營業(yè)績作為高管薪酬和職位晉升的考核標準[28]，是管理層操縱非財務信息的重要考量。另一方面，管理層非財務信息操縱行為受制于所處的內部治理環(huán)境，企業(yè)良好的內部控制意味著較高的財務報告信息質量，壓縮了管理層機會主義信息披露的空間[29]。為此，下文將分別從管理層業(yè)績壓力和企業(yè)內部控制切入，通過分組回歸考察非財務信息披露的語言特征影響股價崩盤風險的橫截面差異。

表3 年報非財務信息可讀性影響股價崩盤風險的回歸結果

首先，本文考察管理層自利的影響。管理層自利是年報非財務信息操縱的重要動機之一，而業(yè)績壓力是產(chǎn)生自利動機的一個重要來源?，F(xiàn)代公司治理機制強調，高管的激勵約束應與公司經(jīng)營業(yè)績掛鉤，當公司業(yè)績落后于行業(yè)平均水平時，高管因公司經(jīng)營不善而導致薪酬損失或解聘的概率會隨之增加，在較大的業(yè)績壓力下，高管操縱非財務信息的動機就越強。因此，本文初步預期，當高管面臨較高業(yè)績壓力時，非財務信息可讀性操縱對股價崩盤風險的負面效應越明顯。本文使用公司盈利水平(ROA)是否小于行業(yè)平均水平作為管理層業(yè)績壓力的代理變量，然后將樣本分為業(yè)績壓力較高組(公司盈利水平小于行業(yè)平均水平)與業(yè)績壓力較低組(公司盈利水平高于行業(yè)平均水平)，并進行分組檢驗。結果如表4的列(1)～列(4)所示，在業(yè)績壓力較高的組別中，年報非財務信息可讀性(Readability-1)與股價崩盤風險(NCSKEW和DUVOL)的回歸系數(shù)均顯著為正，而在業(yè)績壓力較低的組別中，年報非財務信息可讀性(Readability-1)與股價崩盤風險(NCSKEW和DUVOL)的回歸系數(shù)均不顯著。以上結果表明非財務信息可讀性對股價崩盤風險的影響僅在管理層擁有較高自利動機條件下存在。

其次，本文考察內部控制的影響。內部控制在財務報告信息披露中扮演著重要的監(jiān)督者角色。無論是COSO《內部控制—整合框架》，還是中國的《企業(yè)內部控制基本規(guī)范》均將保證財務報告及相關信息的真實完整性作為內部控制的目標之一。同時，高質量的內部控制能夠有效抑制會計信息的策略性披露行為。據(jù)此，本文預期，企業(yè)的內部控制越薄弱，管理層通過操縱非財務信息可讀性實現(xiàn)“信息捂盤”的空間越大，股價崩盤風險越高。為此，本文采用迪博公司發(fā)布的“內部控制指數(shù)”作為內部控制質量的代理變量，并以其中位數(shù)進行分組檢驗。結果如表4的列(5)～列(8)所示，在內控質量較高的組別中，年報非財務信息可讀性(Readability-1)與股價崩盤風險(NCSKEW和DUVOL)的回歸系數(shù)均不顯著，而在內控質量較低的組別中，年報非財務信息可讀性(Readability-1)與股價崩盤風險(NCSKEW和DUVOL)的回歸系數(shù)分別在5%和1%的水平下顯著為正。這說明，非財務信息可讀性對股價崩盤風險的影響僅在公司內部控制薄弱條件下存在。

表4 管理層業(yè)績壓力、內控質量、語調特征披露影響的實證結果

3.年報非財務信息可讀性、語調特征披露與股價崩盤風險

表4的列(9)、列(10)報告了年報非財務信息可讀性、語調特征披露與股價崩盤風險的多元回歸結果，不難發(fā)現(xiàn)：Readability-1×Tone-1與NCSKEW的回歸系數(shù)為0.066，在5%的水平下顯著為正，Readability-1×Tone-1與DUVOL的回歸系數(shù)為0.048，在10%的水平下顯著為正，實證結果說明非財務信息語調披露越積極，可讀性對股價崩盤風險的影響會顯著加強。為向投資者傳遞其對公司發(fā)展前景的假象，管理層可能會在可讀性基礎上配合性地進行積極語調管理，但這種行為應引起投資者足夠的警惕，因為這種可讀性與語調交互披露策略會進一步加劇股價崩盤風險的上升效應。綜上所述，H2得到了驗證。

六、進一步分析

(一)影響機制檢驗

前文已述，管理層操縱年報非財務信息披露的語言特征增加了信息不對稱，導致企業(yè)的股價崩盤風險上升。在前文理論分析的基礎上，本部分從股票流動性和分析師預測視角進一步檢驗影響機制。

1.股票流動性的機制檢驗

微觀金融領域的研究通常使用個股的交易情況來量化股票市場上各類交易者對企業(yè)價值信息的不對稱程度，基于日頻交易數(shù)據(jù)來測算非流動性比率指標，并將其作為信息不對稱程度的代理變量[30]。據(jù)此，本文主要從兩個方面進行影響機制檢驗：第一，考察非財務信息語言特征操縱是否降低了股票流動性。如果檢驗通過，則表明這種信息操縱方式增加了信息不對稱程度。第二，以非流動性指標進行分情景檢驗。如果非財務信息語言特征操縱增加了信息不對稱，那么在非流動性指標較高的企業(yè)中，股價崩盤風險的上升效應會更顯著。本文使用模型(6)計算股票的非流動性比率(LR)。

(6)

其中，Vi,t(k)為i企業(yè)t年度第k個交易日的成交量，ri,t(k)為股票收益率，Di,t為當年交易天數(shù)。股票流動性越差，該指標的數(shù)值越大，信息不對稱程度越高。

表5報告了基于股票流動性視角的影響機制檢驗結果。本文首先考察非財務信息語言特征操縱對非流動性比率的影響，結果如列(1)所示，Readability-1與LR的回歸系數(shù)為0.049，在1%的水平下顯著為正，說明非財務信息語言特征操縱程度越高的公司，股票流動性越差，信息不對稱程度越高。進一步，本文以非流動性比率的中位數(shù)進行分組檢驗，結果如列(2)～列(5)所示，在非流動性比率較高的組別中，Readability-1與NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)分別為0.060和0.066，均顯著為正，而在非流動性比率較低的組別中，Readability-1與NCSKEW、DUVOL不存在相關性。以上結果支持了基于股票流動性視角的影響機制檢驗。

表5 股票流動性影響機制的回歸結果

2.分析師預測的機制檢驗

分析師在資本市場中扮演著重要的信息中介作用，其對信息的收集與解讀有助于投資者接觸到更深、更廣的企業(yè)基本面信息。如果企業(yè)自身的信息透明度較低，那么分析師預測誤差也會隨之增多，因而本文可以從分析師預測準確度視角進行影響機制檢驗。據(jù)此，本文從兩個方面進行影響機制檢驗：第一，考察非財務信息語言特征操縱是否降低了分析師預測準確度。如果檢驗通過，則表明這種信息操縱方式增加了信息不對稱。第二，以分析師預測準確度進行分情景檢驗。如果非財務信息語言特征操縱增加了信息不對稱，那么在分析師預測準確度較低的企業(yè)中，股價崩盤風險的上升效應會更顯著。參照姜付秀等[31]的方法，分析師預測準確度計算方法為：Analyst=|上市公司每股盈余的分析師預測值-上市公司每股盈余的實際值|÷凈利潤。該指標數(shù)值越大，表明分析師預測越不準確，企業(yè)的信息不對稱程度越高。

表6列示了基于分析師預測視角的影響機制檢驗結果。本文首先考察非財務信息語言特征操縱對分析師預測準確度的影響，結果如列(1)所示，Readability-1與Analyst的回歸系數(shù)為0.001，在10%水平下顯著為正，說明非財務信息語言特征操縱程度越高的公司，分析師預測準確度越低，信息不對稱程度越高。進一步，本文以分析師預測準確度的中位數(shù)進行分組檢驗，結果如列(2)～列(5)所示，在分析師預測準確度較低的組別中，Readability-1與NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)分別為0.056和0.057，均顯著為正，而在分析師預測準確度較高的組別中，Readability-1與NCSKEW、DUVOL不存在相關性。以上結果支持了基于分析師預測視角的影響機制檢驗。

(二)穩(wěn)健性檢驗

1.內生性處理

本文的研究結論可能受到反向因果影響而產(chǎn)生內生性問題。為此，參照王化成等[32]的方法，使用工具變量法進行內生性檢驗，并分別以同年度同行業(yè)除本公司外的其他公司年報非財務信息可讀性平均值Ind_Year_Readability和同年度同省份除本公司外的其他公司年報可讀性平均值Pro_Year_Readability作為Readability的工具變量。工具變量的選取應同時滿足相關性和外生性的前提：一方面，從相關性來看，同一行業(yè)(省份)、同一年度的公司面臨著相似的外部環(huán)境，因而工具變量與原解釋變量之間具有相關性；另一方面，從外生性來看，尚沒有證據(jù)表明同行業(yè)(省份)同年度其他公司的年報可讀性會影響股價崩盤風險，因而工具變量滿足外生性。

表6 影響機制檢驗：分析師預測

表7列示了工具變量法的檢驗結果。其中，列(1)～列(3)報告了以Ind_Year_Readability作為工具變量的檢驗結果，結果顯示：在一階段回歸中，Ind_Year_Readability的回歸系數(shù)在10%的水平下顯著為正，表明工具變量同原解釋變量顯著正相關。在二階段回歸中，與股價崩盤風險的兩個變量NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)均為正，表明原解釋變量與股價崩盤風險之間的相關關系依然成立。列(4)～列(6)報告了以Pro_Year_Readability作為工具變量的檢驗結果，結果顯示：在一階段回歸中，Pro_Year_Readability的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正。在二階段回歸中，與股價崩盤風險的兩個變量NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)均為正。以上工具變量檢驗結果再次驗證了本文的研究結論。

表7 內生性檢驗：工具變量法

2.改變股價崩盤風險的衡量方法

參照Chen et al.[26]對股價崩盤風險的衡量方法，本文以公司經(jīng)歷股價暴跌天數(shù)(COUNT)作為其代理變量。COUNTi,t為i股票在第t年經(jīng)過市場調整后的收益率小于該收益率當年均值的2.85倍標準差以下的天數(shù)減去經(jīng)過市場調整后的收益率大于該收益率當年均值的2.85倍標準差以上的天數(shù)。COUNT的數(shù)值越大，股價發(fā)生暴跌的天數(shù)越長，企業(yè)的股價崩盤風險越大。表8的列(1)報告了檢驗結果，Readability-1的回歸系數(shù)在5%的水平下顯著為正，與H1主回歸結果保持一致。

表8 穩(wěn)健性檢驗：改變股價崩盤風險和非財務信息語調的衡量方法

3.改變非財務信息語調衡量方法

在主回歸中，本文采用凈語調衡量非財務信息語調，在這部分中，本文參照曾慶生[8]的方法，分別以“積極詞匯數(shù)/年報總字數(shù)”“消極詞匯數(shù)/年報總字數(shù)”作為積極語調(Positive)和消極語調(Negative)的代理變量，再次帶入回歸模型(4)進行檢驗。依據(jù)理論分析部分的邏輯，積極語調會對非財務信息可讀性與股價崩盤風險關系產(chǎn)生正向調節(jié)作用，而消極語調對二者關系沒有影響。表8的列(2)～列(5)報告了檢驗結果，結果顯示：交乘項Readability-1×Positive-1與兩個股價崩盤風險變量的回歸系數(shù)均顯著為正，而Readability-1×Negative-1與兩個股價崩盤風險變量的回歸系數(shù)均不顯著，與H2主回歸結果一致。

4.改變年報非財務信息可讀性衡量方法

主回歸中本文使用綜合指標衡量非財務信息可讀性。為增強研究結果的可靠性，本文在表9中列示了可讀性單項指標的檢驗結果：第一，以難字數(shù)/總字數(shù)衡量非財務信息可讀性，結果如列(1)～列(2)所示，Readability-1與股價崩盤風險的兩個指標均顯著正相關。第二，以年報逆接成分占比衡量非財務信息可讀性，結果如列(3)、列(4)所示，無論NCSKEW還是DUVOL，回歸系數(shù)都顯著為正。第三，以專業(yè)術語占比衡量非財務信息可讀性，結果如列(5)、列(6)所示，Readability-1同NCSKEW、DUVOL的回歸系數(shù)都顯著為正，仍與主回歸結果保持一致。

5.其他穩(wěn)健性檢驗

此外，本文還進行了排除自選擇問題、排除競爭性解釋等穩(wěn)健性檢驗：就前者而言，年報中復雜的語言也可能是為了向市場傳遞專業(yè)性技術細節(jié)信息，而擁有較多專利技術的企業(yè)本身可能更容易出現(xiàn)股價崩盤。為排除該問題，以上市公司三項專利和的中位數(shù)來區(qū)分企業(yè)技術信息含量高低，如果在技術信息較高組中，與股價崩盤風險的回歸系數(shù)不顯著，而在技術信息較低組中，回歸系數(shù)顯著為正，則可排除自選擇問題。就后者而言，年報文本越復雜的公司越容易引起市場關注，導致企業(yè)未來股價崩盤風險降低。該解釋對本文的理論邏輯造成了挑戰(zhàn)。為排除該問題，以分析師關注(Coverage)作為被解釋變量，進行基準回歸。其中，Coverage為完整年度中對企業(yè)做出盈利預測分析師人數(shù)[33]。如果可讀性與分析師關注之間不存在顯著的相關關系，則支持本文的研究假設。在進行上述處理后，本文的研究假設依然成立，由于篇幅所限，不再披露具體回歸結果，留存?zhèn)渌鳍佟?/p>

表9 穩(wěn)健性檢驗：改變年報非財務信息可讀性的衡量方法

七、研究結論與啟示

年報非財務信息的研究近年來得到了學術界的廣泛關注。雖然已有大量研究發(fā)現(xiàn)，年報中的財務信息能夠顯著影響股價崩盤風險?？墒牵陥笾薪^大多數(shù)篇幅由文字形式的非財務信息構成，對于這些文字信息的語言特征能否以及如何影響股價崩盤風險，既有研究卻鮮有關注。有鑒于此，本文收集了2009—2017年A股上市公司年報文本，采用計算機文本分析構建年報非財務信息可讀性和語調指標，實證檢驗了年報非財務信息的語言特征對股價崩盤風險的影響。研究發(fā)現(xiàn)：上市公司的年報非財務信息可讀性越差，其未來的股價崩盤風險越高，表明管理層有目的地撰寫可讀性差的非財務信息可用于隱瞞壞消息，導致企業(yè)未來的股價崩盤風險增加；這一關系僅在管理層自利動機較高、內控質量較差的企業(yè)中顯著，表明非財務信息的策略性披露對股價崩盤風險的影響需要一定的作用條件；在可讀性基礎上，管理層配合性地進行積極語調管理會進一步增加可讀性對股價崩盤風險的負面作用。進一步，影響機制檢驗發(fā)現(xiàn)，管理層操縱年報非財務信息語言特征增加了企業(yè)與外界的信息不對稱程度是股價崩盤風險上升的原因。由此可見，管理層操縱年報非財務信息的語言特征可達到“掩人耳目”的目的，并非只是對財務信息的“二次解釋”。

本文的現(xiàn)實啟示意義在于：第一，對于市場監(jiān)管機構而言，現(xiàn)有準則文件多將財務報告的財務信息作為市場監(jiān)管的重點內容，而對非財務信息的關注相對不足。例如，《企業(yè)會計準則》主要圍繞企業(yè)發(fā)生的交易或事項的會計確認、計量和報告進行指導規(guī)范，而與會計信息編報和呈現(xiàn)有關的規(guī)定往往是作為一項附屬內容。本文研究結論表明，管理人員不僅能利用財務報告的非財務信息進行策略性披露，影響信息使用者的決策判斷，其產(chǎn)生的經(jīng)濟后果還會導致企業(yè)極端事件發(fā)生，波及股票市場穩(wěn)定。因此，監(jiān)管機構應加強非財務信息披露這一薄弱環(huán)節(jié)的監(jiān)管、完善上市公司信息披露制度、加大信息操縱等違規(guī)違法行為的懲罰力度，以構筑良好的市場監(jiān)管體系，防范重點領域風險。第二，對于上市公司而言，本文研究揭示出，管理人員考慮到業(yè)績壓力會進行非財務信息操縱，且這種行為多發(fā)生于公司治理較為薄弱的企業(yè)，表明與財務信息操縱一樣，非財務信息操縱也是一種機會主義行為，通過制定合理的薪酬契約、加強內部控制能夠在一定程度上弱化可讀性操縱對股價穩(wěn)定的負面影響。第三，對于投資者而言，正如本文所發(fā)現(xiàn)的那樣，披露可讀性差、異常積極語調的財務報告可能與隱藏壞消息有關，因而投資者在進行投資決策時，要格外重視財務報告的非財務信息，不可單獨地依賴管理層在財務報告中對企業(yè)情況的表述孤立地進行決策，而應借助多方面信息渠道，正確識別可能存在的策略性披露行為，避免因信息不對稱而導致投資者遭受重大損失。

注 釋：

①作者郵箱：wang_charity@163.com。