楊 墨,董大勇,徐永安

(西南交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,成都 610054)

在金融產(chǎn)品交易過程中,二級市場流動性為投資者提供了轉(zhuǎn)讓和買賣證券的機會,也為籌資者提供了必要的前提。缺乏流動性的市場難以為金融產(chǎn)品供求雙方提供交易條件,市場價值就會大打折扣,因此,有研究指出流動性正是證券市場的生命力所在[1]。流動性不僅保證了金融市場能夠正常運作,同時也促進(jìn)了資源有效配置和經(jīng)濟(jì)增長。過去幾十年,金融市場經(jīng)歷了各類經(jīng)濟(jì)失衡以及金融危機事件。一份研究1)World Economic Outlook.Financial Crises:Causes and Indicators.May 1998,76-77指出,僅在1975～1997年間,53個被研究國家共經(jīng)歷了212次金融危機。這一系列的金融危機事件,包括1992 年歐洲貨幣體系危機、1994年墨西哥比索危機、1997年東南亞金融危機以及2008年美國次貸危機,最終的根源都指向了股票市場流動性。因此,對于股票流動性的研究始終具有重要的現(xiàn)實意義。

另一方面,由于在復(fù)雜的市場信息環(huán)境中,諸如股價震蕩、債券波動、信用違約等事件屢見不鮮,市場投資者對上市公司風(fēng)險信息的質(zhì)量要求也日益提高[2]。從2005年開始,美國證券交易委員會(SEC)出臺了一系列關(guān)于上市公司風(fēng)險信息披露的法律法規(guī),要求上市公司在其年度報告文件中如實披露公司未來經(jīng)營和戰(zhàn)略發(fā)展中可能面對的重大風(fēng)險事件。2007年,中國證監(jiān)會同樣要求企業(yè)在年報中披露使公司具有投機性或風(fēng)險性的不確定因素,并于2012年頒布了《公開發(fā)行證券的公司信息披露的內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第2號——年度報告》(以下簡稱《準(zhǔn)則第2號》),再次強調(diào)企業(yè)必須在年報中單獨披露可能對公司未來發(fā)展和實現(xiàn)經(jīng)營目標(biāo)產(chǎn)生不利影響的重大因素。這一系列關(guān)于上市公司風(fēng)險披露的規(guī)定,其目的皆在為投資者提供更多的特質(zhì)信息,以降低企業(yè)和外部投資者之間的信息不對稱程度,提高市場的有效性。

基于信息披露在資本市場運作中起到的重要作用,大量研究從理論和實證兩個方面探討了公司信息披露對市場流動性的影響。無論是在理論層面[3-4],還是在實證層面[5-7],普遍觀點認(rèn)為更高質(zhì)量的信息披露可以有效降低信息不對稱程度,鼓勵更多投資者參與交易,進(jìn)而提高公司股票流動性。然而,以往研究大多側(cè)重于信息披露的質(zhì)量評價,忽略了信息內(nèi)容的特殊性,即信息披露的風(fēng)險屬性。風(fēng)險信息猶如金融市場中的一個“黑匣子”[8],一方面,風(fēng)險披露具有信息的一般屬性,能夠補充增量信息,有利于改善信息不對稱[9],提高分析師預(yù)測精度[10-11],降低銀行借貸利率[12]和資本成本[8,13];另一方面,公司披露的風(fēng)險信息越多,意味著公司不確定性越高[14],未來的業(yè)績和現(xiàn)金流更難以被預(yù)料,投資者對公司風(fēng)險感知被擴(kuò)大[15],恐慌情緒蔓延,進(jìn)而加劇市場震蕩[9]。因此,當(dāng)涉及風(fēng)險披露經(jīng)濟(jì)后果問題時,往往難以經(jīng)驗性地給出準(zhǔn)確判斷,特別是關(guān)于風(fēng)險披露究竟是為市場提供了更多有益的信息補充進(jìn)而改善股票流動性,還是給市場帶來更多恐慌進(jìn)而導(dǎo)致交易效率下降,目前仍然沒有一個明確的結(jié)論?；诖?本文通過實證研究來檢驗上市公司風(fēng)險披露與股票流動性之間的關(guān)系。

基于中國2012～2018年上市公司風(fēng)險披露的實證結(jié)果表明:

(1)風(fēng)險信息披露與未來股票流動性之間顯著負(fù)相關(guān),說明風(fēng)險信息披露降低了股票流動性。

(2)投資者情緒在風(fēng)險披露影響股票流動性的過程中起到了不完全中介作用。

(3)相比于國有、信息質(zhì)量較高以及地區(qū)法律環(huán)境較好的企業(yè),在非國有、信息質(zhì)量較低以及地區(qū)法律環(huán)境較差的企業(yè)中,風(fēng)險披露與流動性的負(fù)相關(guān)關(guān)系更加顯著。

(4)風(fēng)險披露語調(diào)、非模板化程度同更高的流動性相關(guān)。

(5)相比于長期影響,風(fēng)險披露在發(fā)布日短期內(nèi)提高了股票流動性。

本文研究具有理論和實踐兩個方面。首先,在理論方面,現(xiàn)有文獻(xiàn)集中于探討風(fēng)險信息披露與公司業(yè)績[14]、市場收益[9]和資本成本[8,13]之間的關(guān)系,就本文所知,僅有文獻(xiàn)[9]中討論了風(fēng)險披露與買賣價差之間的關(guān)系,但在該研究中投資者的風(fēng)險感知受到嚴(yán)格限制,同時買賣價差指標(biāo)也難以衡量流動性的多層次概念。概而言之,目前仍然沒有研究系統(tǒng)性地檢驗風(fēng)險披露對市場流動性的直接影響。因此,本文研究發(fā)現(xiàn),風(fēng)險披露在解釋股票流動性方面具有重要作用,并且指出風(fēng)險披露通過影響投資者情緒進(jìn)而降低股票流動性,補充和豐富了風(fēng)險信息披露以及股票流動性的相關(guān)文獻(xiàn)。其次,在實踐方面,本文發(fā)現(xiàn),盡管中國企業(yè)風(fēng)險披露提供了較強的異質(zhì)性信息,但相比于風(fēng)險披露對市場信息的補充作用,其給投資者造成風(fēng)險感知更加明顯。同時,本文結(jié)果表明,披露質(zhì)量能夠改善風(fēng)險披露與流動性之間的關(guān)系,高質(zhì)量的風(fēng)險披露不會加劇市場的過度恐慌,而且更完善的法律環(huán)境也有利于緩解風(fēng)險披露對股票流動性的負(fù)面影響。通過揭示風(fēng)險披露與股票流動性之間的關(guān)系,本文旨在提醒利益相關(guān)者加強對風(fēng)險披露的關(guān)注,并建議企業(yè)提高公開信息披露質(zhì)量,向市場參與者提供更清晰的信息內(nèi)容,同時建議政府部門加強對上市公司風(fēng)險披露的監(jiān)管,完善相關(guān)法律法規(guī),為資本市場的運營提供有力保障。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 風(fēng)險信息披露與股票流動性

已有研究表明,上市公司一般的前瞻性披露,如管理層預(yù)測、新聞稿件和電話會議,能夠有效地反映公司潛在的不確定因素,縮減企業(yè)與投資者之間的信息不對稱差距[16-18]。風(fēng)險信息披露給出了公司未來潛在的風(fēng)險可能,具有一定的前瞻性意義,但與一般前瞻性披露不同的是,風(fēng)險披露雖然解釋了公司的不確定因素,卻并不能完全提出有效解決方法。因此,其為信息使用者預(yù)測企業(yè)未來現(xiàn)金流提供的作用有限[15]。風(fēng)險披露是一把雙刃劍,既有利于市場參與者充分了解公司風(fēng)險狀況進(jìn)而更精確地對公司價值進(jìn)行評估,又可能因其本身所傳遞的不確定性信號,引發(fā)市場恐慌情緒,導(dǎo)致公司無法獲得投資者充分信任。因此,風(fēng)險披露既可能降低也可能增加投資者的風(fēng)險感知,進(jìn)而對股票流動性產(chǎn)生不同的影響。

一方面,理論研究表明,信息不對稱會約束投資者交易行為,而高質(zhì)量的自愿信息披露減少了知情和不知情投資者之間的信息不對稱[4,19]。對于信息披露公開程度越高的公司,投資者更愿意相信股票能以相對公平的價格進(jìn)行買賣交易,因此,公司股票的流動性相對較高[20]。與此同時,實證研究表明,信息披露水平與公司股票買賣價差之間具有負(fù)向關(guān)系。Leuz等[21]發(fā)現(xiàn),在Neuer交易所上市的公司,其買賣價差明顯低于在Frankfurt交易所上市的公司,并且導(dǎo)致買賣價差明顯不同的重要原因就是不同市場在信息披露要求上的差異。Boubaker等[22]指出可讀性較低的年報會降低投資者的交易意愿,加劇買賣價差程度;相反,年報的可讀性越高,買賣價差越小,股票流動性越好。因此,從信息傳遞角度看,風(fēng)險披露可以補充公眾信息量,減少信息不對稱,從而增強股票流動性。

另一方面,風(fēng)險信息披露也可能降低股票流動性,主要有如下兩個原因:

(1)風(fēng)險披露本身具有動蕩和危險的信號,根據(jù)中國證監(jiān)會于2007年發(fā)布的《準(zhǔn)則第2號》的要求,風(fēng)險信息披露是針對自身特點進(jìn)行的風(fēng)險揭示,能夠具體、充分、準(zhǔn)確地反映對公司戰(zhàn)略和實現(xiàn)經(jīng)營目標(biāo)產(chǎn)生不利影響的風(fēng)險因素。因此,風(fēng)險披露的內(nèi)容幾乎都與企業(yè)未來業(yè)績的不確定性有關(guān)。Li[14]指出風(fēng)險披露中包含的風(fēng)險信息越多,公司基礎(chǔ)風(fēng)險越大,未來的不確定性越高。對于投資者而言,由于對公司未來盈利能力的預(yù)測成本提高,投資者風(fēng)險感知和風(fēng)險意識增強,不利消息進(jìn)一步導(dǎo)致市場波動上升[9,23],悲觀情緒和市場恐懼誘導(dǎo)更多的賣單,非理性投資者凈買入量和交易意愿明顯下降,進(jìn)而稀釋了股票的流通能力[24]。同時,在低迷情緒影響下,做市商的存貨風(fēng)險上升,為了減少損失,他們會以更高的買賣價差交易股票,最終導(dǎo)致股票流動性進(jìn)一步削弱[25]。基于中國上市公司的實證研究也表明,相比于利好消息,披露不利消息具有更大的不確定性,市場投資者處于高成本的信息環(huán)境中,股票流動性明顯下降[26]。

(2)委托代理理論認(rèn)為委托人和代理人目標(biāo)函數(shù)并不一致,代理人由于其“經(jīng)濟(jì)人”本性和自身利益最大化的追求,從而在代理行為活動中背離委托人的利益目標(biāo),不能按照委托人的目標(biāo)履行代理人本應(yīng)實現(xiàn)的受托經(jīng)濟(jì)責(zé)任。風(fēng)險信息是利益相關(guān)者需要的一種關(guān)乎決策的重要信息,委托人要求代理人披露風(fēng)險信息是一種必然趨勢。然而,對于企業(yè)代理人而言,如實披露公司風(fēng)險具有較高的成本,可能造成股價波動、代理人聲譽破壞、投資者信心下降等[27],因此,公司經(jīng)理們有動機使用模糊的語言對風(fēng)險進(jìn)行策略性披露,蓄意歪曲或不愿披露詳細(xì)真實的風(fēng)險信息,導(dǎo)致風(fēng)險披露信息含量較少[10]?；谛睦韺W(xué)研究框架,由于中小投資者對信息理解和分析能力較差,當(dāng)信息解讀成本較高時,其認(rèn)知能力只能允許其在一段時間內(nèi)處理有限數(shù)量的信息[28],因而具有策略性的風(fēng)險信息披露可能會花費投資者更多的時間和精力來處理和分析,阻礙投資者獲取價值信息的能力,限制其股票交易的意愿,進(jìn)而對股票流動性產(chǎn)生負(fù)向影響。

綜上所述,提出如下對立假設(shè):

H1a風(fēng)險信息披露與股票流動性正相關(guān)。

H1b風(fēng)險信息披露與股票流動性負(fù)相關(guān)。

1.2 風(fēng)險信息披露對股票流動性影響機制分析

已有文獻(xiàn)表明,如果公司披露很多風(fēng)險信息,但未充分說明風(fēng)險成因及其應(yīng)對措施,將會顯著提高市場參與者的風(fēng)險感知水平,甚至引發(fā)投資者對未知風(fēng)險的恐慌和悲觀情緒[9,15]?；诩僭O(shè)H1b,進(jìn)一步從市場投資者情緒視角分析風(fēng)險信息披露對股票流動性的作用機制。研究表明,投資者情緒可以通過直接和間接兩種渠道對股票流動性產(chǎn)生影響。首先,就直接渠道而言,De Long等[29]的研究指出,高漲的投資者情緒作用下噪音交易者對未來市場價格存在錯誤預(yù)測,在允許賣空機制下,高漲的情緒會致使噪音交易者增加買賣數(shù)量,從而增強市場的流動性;相反,悲觀情緒對股票流動性的影響主要體現(xiàn)在負(fù)面情緒導(dǎo)致市場噪聲交易者的規(guī)模和數(shù)量縮小,進(jìn)而抑制市場活躍程度。其次,就間接渠道而言,樂觀情緒與過度自信密切關(guān)聯(lián),樂觀情緒下投資者更容易傾向于過度自信。當(dāng)投資者表現(xiàn)為過度自信時,在非理性行為影響下,他們會增加投資者市場投入和交易頻率,在一定時期內(nèi)充當(dāng)市場流動性提供者的角色,進(jìn)而提高股票流動性[30]。

基于上述討論,風(fēng)險信息披露與股票流動性負(fù)相關(guān)的潛在解釋可能是風(fēng)險信息加劇了投資者的風(fēng)險感知以及風(fēng)險意識,使市場產(chǎn)生更多悲觀情緒,進(jìn)而導(dǎo)致股票流動性下降。因此,提出假設(shè):

H2投資者情緒在風(fēng)險信息披露影響股票流動性中發(fā)揮中介效應(yīng)。

2 數(shù)據(jù)與研究設(shè)計

2.1 樣本

本文選取2012～2018年中國A 股上市公司作為研究樣本,年報風(fēng)險信息披露來自深圳交易所和上海交易所網(wǎng)站,公司及市場數(shù)據(jù)來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫。為了保證研究具有穩(wěn)健性,對樣本篩選過程如下:①剔除了主要數(shù)據(jù)缺失的樣本;②剔除了ST 上市公司以及金融類上市公司;③如果文本信息過短,會導(dǎo)致文本測度變量出現(xiàn)極端值,并且即使縮尾也無法解決[31],故剔除了文本分詞后長度少于1 000的樣本;④對所有連續(xù)變量在1%和99%進(jìn)行Winsorize 縮尾處理。最終,本文獲得2012～2018年期間10 087個公司年度觀測值。樣本篩選過程如表1所示。

表1 樣本篩選過程報告

2.2 年報風(fēng)險信息披露的度量

風(fēng)險披露指標(biāo)構(gòu)建主要有兩種方式:①在年報全文中提取風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞出現(xiàn)的頻率[32]或風(fēng)險語句和風(fēng)險段落數(shù)量[8,15];②通過提取關(guān)鍵詞對公司特質(zhì)風(fēng)險進(jìn)行分類,從而構(gòu)建反映公司不同風(fēng)險類型的指標(biāo)[9-10]。雖然第2種方式能反映公司風(fēng)險特質(zhì)風(fēng)險的披露情況,但在實際中,由于缺乏與公司特質(zhì)風(fēng)險關(guān)聯(lián)的漢語言詞庫,故第2種方式在國內(nèi)研究中具有一定的不適用性。在已有研究的基礎(chǔ)上,本文主要通過年報中關(guān)于上市公司風(fēng)險報告段落中出現(xiàn)的風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)以及風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率來衡量年報風(fēng)險信息披露水平。

首先,參照Loughran等[33]歸納的與財務(wù)披露中負(fù)面和不確定性相關(guān)的詞庫,并在翻譯和近義詞對照后,進(jìn)一步根據(jù)漢語言在財務(wù)報告中的使用習(xí)慣,整理出反映中國上市公司風(fēng)險因素的詞庫(見附表1);其次,在年報的“董事會報告”中,通過整理出的中國上市公司年報風(fēng)險段落的標(biāo)題特征(例如:“公司面臨的風(fēng)險”“可能面對的風(fēng)險”“公司的機遇與挑戰(zhàn)”等),利用正則表達(dá)式對風(fēng)險段落進(jìn)行檢索和提取;最后,本文統(tǒng)計了風(fēng)險因素段落中風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞出現(xiàn)的頻數(shù),并分別以風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞出現(xiàn)頻數(shù)(Risk1)以及風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞出現(xiàn)頻數(shù)與段落總詞量的比值(Risk2)(風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率)作為衡量風(fēng)險信息披露的指標(biāo)。此外,考慮到風(fēng)險詞庫可能受到研究者對企業(yè)風(fēng)險在理解和認(rèn)識上的主觀性干擾,本文在穩(wěn)健性檢驗中進(jìn)一步使用隨機抽樣方法檢驗了風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞庫的穩(wěn)定性。

2.3 股票流動性

股票流動性是市場微觀結(jié)構(gòu)的核心內(nèi)容,同時也是一個多角度、多層次的概念,包括了市場寬度、深度、及時性以及價量沖擊等因素?，F(xiàn)有研究主要從價格、交易量以及量價結(jié)合的角度構(gòu)建流動性指標(biāo),本文從流動性的量價結(jié)合角度,使用非流動性指標(biāo)[34]來衡量股票流動性。這是因為該指標(biāo)綜合考慮了交易量和交易價格因素,較好地反映了交易金額對交易價格的沖擊程度,并且已有研究表明,在眾多反映股票非流動性的指標(biāo)中,Amihud非流動性指標(biāo)的表現(xiàn)最好[35-36]。非流動性指標(biāo)定義為

式中:Ritd和V OLitd分別為股票i于t年d天的收益率和交易金額;Dit為當(dāng)年總交易天數(shù)2)由于上市公司必須在財政年度結(jié)束后4個月內(nèi)提交年度報告,參考Boubaker等[22]的研究,本文從財政年度結(jié)束后4個月,選取之后12個月作為計算股票平均非流動性的期間。其余流動性指標(biāo)估計方法類似。。Illiq 越高,單位成交金額對價格的沖擊就越大,股票流動性越低。此外,在穩(wěn)健性檢驗中還從流動性的其他角度分別使用買賣價差(BAspread)、換手率(Turnover)、收益反轉(zhuǎn)指標(biāo)(Pastor)以及零收益率天數(shù)(Zeros)作為股票流動性的替代變量,對本文主要結(jié)論進(jìn)行檢驗。

2.4 投資者情緒

關(guān)于投資者情緒,參考楊曉蘭等[37]的研究,使用股吧發(fā)帖情感3)股吧發(fā)帖數(shù)據(jù)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)作為衡量投資者情緒的指標(biāo),以檢驗風(fēng)險信息披露是否通過影響投資者情緒進(jìn)而對股票流動性產(chǎn)生影響。投資者情緒計算方式為

式中:Nposi,itd為股票i于t年d天股吧出現(xiàn)的正面情緒帖子數(shù)量;Nneg,itd為股票i于t年d日股吧出現(xiàn)的負(fù)面情緒帖子數(shù)量。

2.5 實證模型

為了避免被解釋變量和解釋變量之間存在同期性偏見,采用解釋變量滯后1期的數(shù)據(jù)建立如下多元回歸模型:

式中:Illiq為股票非流動性指標(biāo);Risk1和Risk2分別表示年報風(fēng)險因素段落中風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)與段落長度的比值)。參考文獻(xiàn)[1,22],本文控制了如下變量:凈資產(chǎn)收益率(Roe)、規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、市值賬面比(Bm)、兩職合一(Dual)、獨董比例(Poid)、大股東持股比例(First)、年齡(Age)、收益波動率(Volat)以及機構(gòu)持股比例(Institution),并且控制了年度(YEAR)和行業(yè)(IND)的影響。本文涉及的變量具體定義見附表2。

3 檢驗結(jié)果及分析

3.1 描述性統(tǒng)計

表2給出了本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可以看出,在Winsorize處理后,非流動性指標(biāo)(Illiq)均值為0.794 7,最小值和最大值分別為0.021 5和4.993 1,說明個股間流動性差異較大。風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)的最小值均為0,說明部分企業(yè)對公開風(fēng)險信息存在排斥情緒,在信息披露中對風(fēng)險因素只字未提。相比于最小值0,風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)的最大值為5.545 2,表明不同公司之間的風(fēng)險披露具有較大差異性。此外,風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)的均值為0.032 0,表明樣本中風(fēng)險披露平均100個單詞中只有約3個單詞提到了風(fēng)險因素,進(jìn)一步說明中國上市公司風(fēng)險披露中涉及的風(fēng)險信息并不充。

表2 描述性統(tǒng)計

3.2 風(fēng)險信息披露與股票流動性

為了檢驗風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響,使用模型式(3)進(jìn)行實證檢驗,回歸結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3 第(1)列可知,Risk1 的回歸系數(shù)為0.019 2,在1%水平顯著。由表3 第(2)列顯示,Risk2的回歸系數(shù)為1.404 6,在1%水平顯著為正,說明風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)越多,股票流動性越低,驗證了假設(shè)H1b。關(guān)于控制變量,Volat的回歸系數(shù)在1%水平顯著為負(fù),表明波動率更強的股票流動性更高。這是由于股市波動率在一定程度上反映了投資者參與的積極性,股市波動率提高,可以預(yù)期市場流動性也將提高,與關(guān)于中國市場波動率與流動性關(guān)系的文獻(xiàn)是一致的[38]。此外,本文還發(fā)現(xiàn),企業(yè)業(yè)績(Roe)、規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)等與股票流動性相關(guān),且結(jié)論與已有文獻(xiàn)基本一致。

表3 風(fēng)險信息披露與流動性

3.3 投資者情緒對風(fēng)險信息披露與股票流動性的中介效應(yīng)檢驗

在這一部分,本文進(jìn)一步檢驗投資者情緒在風(fēng)險信息披露影響股票流動性過程中的中介效應(yīng)(見表4)。

由表4 第(1)列結(jié)果顯示,風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk1)與投資者情緒(Sentiment)的回歸系數(shù)為-0.006 5,且在1%水平顯著。表4第(3)列在模型式(3)基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制投資者情緒(Sentiment),結(jié)果顯示,風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk1)與非流動性指標(biāo)(Illiq)的回歸系數(shù)為0.022 2,且在1%水平顯著,投資者情緒(Sentiment)與非流動性指標(biāo)(Illiq)的回歸系數(shù)為-0.464 1,且在1%水平上顯著,該結(jié)果與已有研究結(jié)論一致[39-40]。最后,比較Risk1 與Sentiment的回歸系數(shù)-0.006 5 與Sentiment與Illiq的回歸系數(shù)-0.464 1 的乘積以及Risk1 與Illiq的回歸系數(shù)0.022 2的符號,發(fā)現(xiàn)兩者均為正,且Z值顯著,說明投資者情緒是風(fēng)險披露影響股票流動性的不完全中介。對于風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk2),本文得到與Risk1 類似的結(jié)論,假設(shè)H2得到支持。

表4 投資者情緒對風(fēng)險信息披露與流動性的中介效應(yīng)

4 風(fēng)險信息披露對流動性的影響——基于不同情況下的討論

前文研究表明,風(fēng)險信息披露對股票流動性具有負(fù)向影響,但是由于不同特征企業(yè)風(fēng)險水平不同,其抗風(fēng)險能力也各有差異,這意味著投資者即使在使用類似的風(fēng)險信息披露時,基于不同企業(yè)特征也可能做出不同的投資決策。因此,討論企業(yè)風(fēng)險信息披露對市場流動性的影響時,必須結(jié)合企業(yè)特征來分析。本文在區(qū)分企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)信息質(zhì)量以及地區(qū)法律環(huán)境評分后,進(jìn)一步檢驗了風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響。

4.1 區(qū)分企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)

考慮到具體國情,所有權(quán)性質(zhì)是中國資本市場情境下最為典型的企業(yè)特征,所有權(quán)性質(zhì)不同的企業(yè)也在多種經(jīng)濟(jì)方面表現(xiàn)出較大差異。因此,從產(chǎn)權(quán)差異的視角看,國有企業(yè)風(fēng)險披露對股票流動性的影響與民營企業(yè)相比可能有所不同。已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),在面對經(jīng)營困難時,資本是非國有企業(yè)發(fā)展過程中的主要約束[41],其獲取金融機構(gòu)的融資等通常會變得困難。在這種情況下,來自股東的壓力和對薪酬的擔(dān)憂迫使非國有企業(yè)高管只能尋求能夠解決績效問題且風(fēng)險水平更高的戰(zhàn)略方針[42],因此,其風(fēng)險披露釋放的異質(zhì)性信號更強,更容易引起投資者風(fēng)險意識,加劇流動性下降。相比之下,對于國有企業(yè)而言,企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險并不一定意味著企業(yè)當(dāng)前的公司或業(yè)務(wù)戰(zhàn)略存在問題。這是因為國有企業(yè)具有包括顯性的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)和潛在的政策與社會目標(biāo)在內(nèi)的雙重目標(biāo)[41,43],其為政府承擔(dān)著多種多樣的政策性和社會性負(fù)擔(dān)[44],所以國有企業(yè)在披露風(fēng)險時往往更多的是政策宏觀風(fēng)險,而企業(yè)異質(zhì)性風(fēng)險較弱,在一定程度上轉(zhuǎn)移了投資者對企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的注意。另一方面,有研究表明,較之于民營企業(yè),國有企業(yè)在政企關(guān)系、融資待遇等方面均具有明顯優(yōu)勢[45-46]。在中國由產(chǎn)業(yè)政策主導(dǎo)社會投資流向的背景下,國有企業(yè)因其具有的天然政治優(yōu)勢能夠讓銀行及其他資金提供者看好企業(yè)項目的發(fā)展,堅信其盈利前景,所以投資者即使注意到企業(yè)信息披露中釋放的風(fēng)險信號,仍然對企業(yè)能夠成功抵抗風(fēng)險充滿信心。因此,市場焦慮和恐慌情緒相對較弱。基于上述分析,進(jìn)一步將樣本分為國有上市公司與非國有上市公司,檢驗風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響。

根據(jù)表5第(1)和第(2)列可知,非國有企業(yè)樣本中風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)對股票非流動性的回歸系數(shù)分別為0.032 4和2.031 1,且均在1%水平顯著;而由表5第(3)和第(4)列可知,國有企業(yè)樣本中風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)與非流動性均未表現(xiàn)出顯著關(guān)系。表5結(jié)果表明,相比于國有企業(yè),在非國有企業(yè)中風(fēng)險信息披露對流動性的影響更為明顯。

4.2 區(qū)分企業(yè)信息質(zhì)量

市場微觀結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為,信息披露質(zhì)量與股票流動性存在密切關(guān)聯(lián)。低質(zhì)量的會計信息會擴(kuò)大買賣雙方的信息不對稱程度,在資本市場中,信息不對稱的存在會引起道德風(fēng)險和逆向選擇,進(jìn)一步擴(kuò)大市場的恐慌情緒,引發(fā)市場羊群效應(yīng)和泡沫現(xiàn)象,加劇資本市場的投機性,嚴(yán)重影響市場效率。因此,從信息質(zhì)量的角度考慮不同信息質(zhì)量水平下,風(fēng)險披露對流動性產(chǎn)生的影響可能有所不同。一方面,由于風(fēng)險披露是企業(yè)信息披露的形式之一,具有一般的信息屬性。根據(jù)信息披露相關(guān)研究的結(jié)論,由于市場上部分投資者擁有信息優(yōu)勢,而更高質(zhì)量的會計信息可以降低市場上的逆向選擇程度,從而提高股票市場的流動性[47-48];相反,低信息質(zhì)量的公司存在更嚴(yán)重的信息不對稱程度,上市公司的股票流動性也較低[1]。另一方面,根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的外部性理論,當(dāng)公司管理層向股東和債權(quán)人披露風(fēng)險信號時,市場上的投資者可以免費了解這些信息并從中獲益,故上市公司對外公開信息披露是一種具有正向外部性的商品。當(dāng)上市公司風(fēng)險信息披露的質(zhì)量較高時,企業(yè)更容易獲得外界認(rèn)可,投資者對企業(yè)在二級市場的融資能力和成長表現(xiàn)具有更強的信心[1]。在這種情況下,風(fēng)險披露對市場投資者造成的負(fù)面和恐慌情緒在一定程度上被削弱,從而抑制了風(fēng)險信息對流動性的負(fù)向影響。

基于上述討論,進(jìn)一步將樣本分為低信息質(zhì)量的公司與高信息質(zhì)量的公司,檢驗風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響?；谏罱凰蜕辖凰鶎ι鲜泄拘畔⑴兜目己私Y(jié)果:A(優(yōu)秀)、B(良好)、C(合格)和D(不及格),將信息質(zhì)量定義為:若考核結(jié)果為A,則認(rèn)為信息質(zhì)量較高;若考核結(jié)果為B、C 或D,則認(rèn)為信息質(zhì)量較低。由于上交所的評估始于2016年,故本文對2016年之前的樣本采用2016年的結(jié)果。

根據(jù)表6第(1)和第(2)列可知,信息質(zhì)量較低的樣本中風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)對股票非流動性的回歸系數(shù)分別為0.021 6和1.598,且均在1%水平顯著;根據(jù)表6第(3)和第(4)列可知,在信息質(zhì)量較高的樣本中,風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)與非流動性回歸系數(shù)為負(fù),但不顯著。表6結(jié)果表明,當(dāng)企業(yè)信息質(zhì)量水平較高時,風(fēng)險信息并不會降低股票的流動性。

4.3 區(qū)分地區(qū)法律環(huán)境評分

法律環(huán)境對資本市場具有重要影響,中國長期以來致力于建立健全資本市場的法律體系。但是由于中國幅員遼闊,各省份地區(qū)的文化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r各不相同,制度環(huán)境建設(shè)水平參差不齊,各個地區(qū)對投資者的保護(hù)程度存在很大差異,故從法與金融的基本觀點出發(fā),中國不同省份在法律環(huán)境上的差異對公司金融行為的發(fā)展有重要影響[49-50]。首先,良好的法律環(huán)境將有助于提高投資者對公司處理危機事件以及抵抗風(fēng)險能力的信心。一是良好的法律環(huán)境提供了有效的內(nèi)外部環(huán)境監(jiān)督,有利于解決股東和管理層之間的代理問題[51],提高公司信息透明度,限制內(nèi)部人趁機獲取控制權(quán)謀求私利的能力,減弱盈余管理行為[52];二是良好的法律環(huán)境可以幫助企業(yè)獲得外部融資,減緩?fù)顿Y的融資約束[53],同時也有利于緩解預(yù)算軟約束問題,抑制過度投資[54]。其次,從外部利益相關(guān)者的角度看,地區(qū)法律水平越高,在公司報告風(fēng)險信息時,相關(guān)信息查詢的范圍越廣泛,因此,對公司經(jīng)營信息了解越充分;相反,在法律水平較低的地區(qū),公司風(fēng)險相關(guān)信息較不透明,投資者難以通過法律法規(guī)對公司的約束機制獲得企業(yè)風(fēng)險事件的詳細(xì)信息并做出合理有效的風(fēng)險評價,因此,投資者對風(fēng)險信息更為敏感,市場恐慌情緒更加突出。概而言之,地區(qū)法律環(huán)境低水平會增加投資者對上市公司應(yīng)對和處理風(fēng)險事件能力的擔(dān)憂,提高信息獲取成本,最終導(dǎo)致企業(yè)與投資者之間的信息不對稱現(xiàn)象更為嚴(yán)重。因此,投資者對地區(qū)法律環(huán)境水平較低的企業(yè)公開的風(fēng)險信息更為敏感,在交易行為上表現(xiàn)得更為保守和謹(jǐn)慎。

基于上述討論,進(jìn)一步將樣本分為低法律環(huán)境評分的公司與高法律環(huán)境評分的公司,檢驗風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響。依據(jù)樊綱等[55]編制的中國市場化指數(shù)中的“市場中介組織的發(fā)育和法律制度環(huán)境”,并基于馬連福等[56]的方法外推至2018年進(jìn)行測度,而后按照樣本中位數(shù)分為“低法律環(huán)境評分地區(qū)”和“高法律環(huán)境評分地區(qū)”。分組回歸結(jié)果如表7所示。由表7第(1)和第(2)列可知,低法律環(huán)境評分地區(qū)樣本中風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk1)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率(Risk2)與股票非流動性的回歸系數(shù)分別為0.024 5和2.271 4,且均在1%水平顯著,而由第(3)和第(4)列可知,高法律環(huán)境評分地區(qū)樣本中風(fēng)險信息披露與非流動性關(guān)系沒有通過顯著性檢驗。表7結(jié)果表明,當(dāng)?shù)貐^(qū)法律水平較高時,風(fēng)險信息披露不會對企業(yè)股票流動性產(chǎn)生負(fù)面影響。

表7 區(qū)分地區(qū)法律環(huán)境評分

5 進(jìn)一步研究

5.1 風(fēng)險信息披露語調(diào)、模板化程度對流動性的影響

前文分別探討了風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率對股票流動性的影響,本文進(jìn)一步考察了風(fēng)險信息披露的語調(diào)以及模板化程度對流動性的影響。首先,對于企業(yè)而言,當(dāng)管理層試圖通過盈余管理的方式操控財務(wù)報表數(shù)據(jù)以掩飾公司存在的風(fēng)險時,相比于財務(wù)信息,其在語言描述中的態(tài)度更能提供有價值的信息。Li[57]發(fā)現(xiàn),在企業(yè)對未來發(fā)展戰(zhàn)略和經(jīng)營方式不利因素的前瞻性陳述報告中,語調(diào)對未來業(yè)績具有預(yù)測作用;Boudt等[58]也發(fā)現(xiàn),投資者對信息披露的語調(diào)具有一定的感知能力。如果管理層的語調(diào)越悲觀,投資者更可能注意到企業(yè)未來發(fā)展的困難,風(fēng)險情緒被進(jìn)一步加劇,進(jìn)而影響股票交易行為的活躍程度。因此,本文基于Boson NLP平臺提供的中文情感詞庫,對風(fēng)險披露進(jìn)行了語調(diào)分析,并檢驗了其對股票流動性的影響。參考Li的做法,本文語調(diào)定義為

式中:K為風(fēng)險披露中總詞量;Toneijk是0、1和-1三元變量。當(dāng)?shù)趉個詞為正面情緒時為1,負(fù)面情緒時為-1,中性詞時為0。

其次,在過去幾年里,有關(guān)年報內(nèi)容過度模板化的討論引起了政策制定者和眾多投資者對年報形式質(zhì)量的重視。形式質(zhì)量是指企業(yè)以特定語言和呈現(xiàn)方式準(zhǔn)確、清晰、簡明地傳遞會計信息的程度,而信息披露模板化程度是其中的一個基礎(chǔ)質(zhì)量特征。已有研究表明,年報模板化程度越高,信息質(zhì)量越差,信息有用性越低[59]。對于風(fēng)險信息披露而言,當(dāng)模板化程度較高時,管理層向投資者提供的實質(zhì)性信息越少,因而更可能加劇知情交易者和其他投資者之間信息不對稱程度,從而降低股票流動性。參考Brown等[59]的研究,基于TF-IDF 算法和向量空間模型,計算了風(fēng)險信息披露模板化程度,

式中,vi,t和vi,t-1分別為當(dāng)期風(fēng)險披露文本以及上一期風(fēng)險披露文本的特征詞向量。

表8給出了滯后1期的風(fēng)險披露語調(diào)以及模板化程度對股票流動性的固定效應(yīng)回歸模型結(jié)果。與本文預(yù)期一致,由表8第(1)列顯示,Tone的回歸系數(shù)為-0.029,在1%水平顯著。說明風(fēng)險信息披露語調(diào)越悲觀,股票流動性越低,一個潛在的可能原因是,風(fēng)險披露的悲觀語調(diào)加劇了投資者風(fēng)險感知和消極情緒,進(jìn)而降低了交易意愿。根據(jù)表8第(2)列可知,Similarity的回歸系數(shù)為0.094,在1%水平顯著。說明風(fēng)險披露模板化程度越高,非流動性越高,股票流動性就越低,本文這一結(jié)論與已有關(guān)于信息披露質(zhì)量和股票流動性的文獻(xiàn)結(jié)論一致[1,21,60],并進(jìn)一步強調(diào)了風(fēng)險信息披露模板化程度對股票流動性的解釋作用。

表8 風(fēng)險披露語調(diào)以及模板化程度對流動性的影響

5.2 風(fēng)險信息披露與短期異常流動性

已有研究表明,年報風(fēng)險信息披露與股票長期(年度平均)流動性具有負(fù)相關(guān),為了進(jìn)一步檢驗風(fēng)險信息披露給市場流動性帶來的影響,本文還考察了風(fēng)險信息披露公布日前后短期流動性的變化。劉曉星等[40]認(rèn)為投資者情緒對市場流動性的影響在很大程度上取決于市場中的噪聲投資者是否普遍存在認(rèn)知過度,基于中國實際情況,發(fā)現(xiàn)市場投資者對新信息主要表現(xiàn)為認(rèn)知不足,在這種情況下,風(fēng)險披露帶給市場的恐慌情緒不會立刻在投資者之間傳播擴(kuò)散,利空消息不能導(dǎo)致市場變化一步到位,使得市場中的股票價格受市場消息面的影響呈現(xiàn)持續(xù)性。另一方面,已有研究指出,短期內(nèi)二級市場一般對利空消息提前反應(yīng),但長期內(nèi)消息的負(fù)面信號作用更加顯著,導(dǎo)致投資者股票減持行為,進(jìn)而改變股票供求關(guān)系[61]。黃建歡等[62]的研究也表明,壞消息在發(fā)布日后存在一段觀望期,期間負(fù)面效應(yīng)不顯著,但之后出現(xiàn)的大規(guī)模減持行為導(dǎo)致市場對壞消息發(fā)布產(chǎn)生先升后降的倒V 形反應(yīng)。因此,本文認(rèn)為風(fēng)險信息披露對股票流動性的短期影響不同于長期,在風(fēng)險信息披露趨同理論下,風(fēng)險信息披露可能提高而非降低股票的短期異常流動性。參考Boubaker等[22]的研究,本文定義股票異常流動性(Abnormal_Illiq)為年報發(fā)布日后3 個交易日內(nèi)非流動性指標(biāo)(Illiq)的均值減去年報發(fā)布日前10個交易日內(nèi)非流動性指標(biāo)(Illiq)的均值。

在表9第(1)列中,Risk1與短期異常非流動性(Abnormal_Illiq)的回歸系數(shù)為-0.002 6,在10%水平顯著;在表9第(2)列中,Risk2與短期異常非流動性(Abnormal_Illiq)的回歸系數(shù)為-0.189 9但不顯著。表9結(jié)果表明,風(fēng)險披露對股票流動性的短期影響與長期截然不同,且風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率提高了市場短期內(nèi)的股票流動性。

表9 風(fēng)險披露與短期異常流動性

6 穩(wěn)健性檢驗

6.1 其他流動性替代變量

為了確保研究結(jié)論穩(wěn)健,本文還分別從價格、交易量、量價結(jié)合以及交易時間的角度,使用買賣價差(BAspread)、換手率(Turnover)、收益反轉(zhuǎn)指標(biāo)(Pastor)以及零收益率天數(shù)(Zeros)作為流動性替代變量。參考文獻(xiàn)[63-64],以1年交易日內(nèi)股票買賣價差的均值作為流動性指標(biāo),計算方式為

參考文獻(xiàn)[64],采用如下方式計算日均換手率:

式中:VOLitd為股票i于年度t第d天的成交數(shù)量;LNSitd為股票i于年度t第d天的流通股數(shù);Dit為股票i于年度t的總交易天數(shù)。

參考文獻(xiàn)[65],通過下式估計收益反轉(zhuǎn)指標(biāo)(Pastor)作為股票流動性的替代指標(biāo):

式中:Ritd和Vitd分別為股票i在t年第d日的收益率和交易金額;為股票i在t年第d日的超額收益率,其中,Rmtd為流通市值加權(quán)的綜合日市場收益率,Sign是符號函數(shù)。回歸系數(shù)β2 的估計值即為收益反轉(zhuǎn)指標(biāo)(Pastor),Pastor值越大,表示流動性越好。

最后,參考文獻(xiàn)[66],通過下式估計了股票零收益率天數(shù)作為流動性替代指標(biāo):

Zeros越大,零收益率的天數(shù)越多,表明股票流動性越差。

表10給出了風(fēng)險信息披露與4種流動性替代變量的回歸結(jié)果。風(fēng)險信息披露指標(biāo)分別與BAspread和Zeros顯著正相關(guān),與Turnover顯著負(fù)相關(guān),并且風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(Risk2)與Pastor顯著負(fù)相關(guān),結(jié)論與前文基本一致。

表10 其他流動性替代變量

6.2 內(nèi)生性檢驗

為了避免風(fēng)險信息披露與流動性的同期性偏見,在模型式(3)中使用滯后1期的風(fēng)險信息披露作為解釋變量,但仍然可能遺漏某些未被觀察到的重要變量,使模型產(chǎn)生內(nèi)生性問題,故進(jìn)一步采用兩階段最小二乘回歸法(2SLS)進(jìn)行檢驗。參考文獻(xiàn)[22],使用年報風(fēng)險信息披露的2期滯后項作為內(nèi)生性檢驗的工具變量。在2SLS的第1階段,以風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(頻率)的2期滯后項Tool1(Tool2)對風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)(頻率)的1 期滯后項Risk1(Risk2)進(jìn)行回歸,并加入模型式(3)中所有控制變量以及年度和行業(yè)虛擬變量。在2SLS的第2階段中,使用第1階段的回歸擬合值Risk1_fit(Risk2_fit)作為解釋變量,與Illiq進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表11所示。由表11第(1)和第(2)列可知,在第1階段中工具變量與風(fēng)險信息披露保持高度相關(guān);由表11第(3)和第(4)列顯示,第2階段回歸中Risk1_fit和Risk2_fit的回歸系數(shù)分別為0.039 2和2.946 9,在1%水平顯著,風(fēng)險信息披露與非流動性的正相關(guān)關(guān)系并未改變,表明在考慮內(nèi)生性問題后,風(fēng)險披露仍然降低了股票流動性。

表11 內(nèi)生性檢驗

6.3 Fama-Macbeth回歸

本文進(jìn)一步使用不同方法檢驗了年報風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響。根據(jù)二階段回歸方法[67],通過年度橫截面的回歸分析,分別計算了風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻數(shù)和風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞頻率的回歸系數(shù)均值以及t統(tǒng)計量,結(jié)果如表12所示。Risk1和Risk2的回歸系數(shù)均值分別為0.019 2 和1.797 3,分別在10%和5%水平顯著,說明從時間截面來看,風(fēng)險信息披露仍然與股票流動性負(fù)相關(guān)。

表12 Fama-Macbeth回歸

6.4 固定公司效應(yīng)模型

由于公司層面的因素可能同時影響風(fēng)險信息披露水平和股票流動性,例如公司風(fēng)險、風(fēng)險管理水平、公司發(fā)展戰(zhàn)略等。如果公司倡導(dǎo)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略時,這種理念可能同時與信息披露水平和市場表現(xiàn)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)[68-70]。為了控制這種干擾,采用固定公司效應(yīng)模型對假設(shè)H1b重新進(jìn)行檢驗。根據(jù)表13可知,在固定公司效應(yīng)后,Risk1和Risk2的回歸系數(shù)分別為0.025 4和1.912 8,均在1%水平顯著為正,與前文基本一致。因此,在進(jìn)一步控制公司個體特征后,本文關(guān)于風(fēng)險信息披露與股票流動性負(fù)相關(guān)的結(jié)論仍然成立。

表13 固定公司效應(yīng)模型

6.5 隨機詞庫檢驗

本文所使用的風(fēng)險特征詞庫是基于Loughran等[33]歸納的風(fēng)險詞庫,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行翻譯和近義詞對照整理得到的。為了進(jìn)一步減少在歸納和整理過程中,研究者主觀因素(如企業(yè)風(fēng)險理解、市場風(fēng)險理解、政策理解等)對研究結(jié)論的影響,在已構(gòu)建的風(fēng)險特征詞庫中,以不放回隨機抽樣的方式重新選擇其中80%的風(fēng)險特征詞組成新的特征詞庫,基于新詞庫重新計算樣本的風(fēng)險特征詞頻率和風(fēng)險特征詞頻數(shù)變量,對本文主要結(jié)論進(jìn)行檢驗,并反復(fù)上述過程10次4)由于篇幅有限,只列出了其中一次隨機抽樣詞庫的結(jié)果,其余結(jié)果見附件。表14給出了其中一次隨機抽樣詞庫的檢驗結(jié)果,Risk1和Risk2與非流動性(Illiq)的回歸系數(shù)分別為0.033 2和5.006 1,均在1%水平下顯著,表明在考慮隨機抽樣風(fēng)險特征詞庫后,本文結(jié)論仍然成立。

7 結(jié)論

本文探討了公司風(fēng)險信息披露對股票流動性的影響。在控制了規(guī)模、業(yè)績以及行業(yè)和年度等因素后,本文發(fā)現(xiàn),風(fēng)險信息披露與股票流動性顯著負(fù)相關(guān),即風(fēng)險披露中的風(fēng)險信息越多,股票的流動性越低,且投資者情緒是風(fēng)險披露影響股票流動性的不完全中介。細(xì)分研究表明,相比于國有、信息質(zhì)量較高以及地區(qū)法律環(huán)境較好的企業(yè),在非國有、信息質(zhì)量較低以及地區(qū)法律環(huán)境較差的企業(yè)中,風(fēng)險披露與流動性的負(fù)相關(guān)關(guān)系更加顯著。此外,本文還發(fā)現(xiàn),風(fēng)險披露語調(diào)、非模板化程度都與更高的流動性相關(guān),并且與風(fēng)險披露對股票流動性長期影響不同,在發(fā)布日短期內(nèi)風(fēng)險信息提高了股票流動性。最后,本文的結(jié)論對于使用不同流動性指標(biāo)、工具變量法以及固定企業(yè)效應(yīng)模型等一系列敏感性檢驗是穩(wěn)健的。

本研究的結(jié)果旨在提高利益相關(guān)者對上市公司風(fēng)險信息披露的認(rèn)識。雖然風(fēng)險披露提供了較強的特質(zhì)性信息,但就中國目前而言,風(fēng)險信息的增加也明顯提升了投資者風(fēng)險感知意識,抑制了市場交易的活躍程度。而高質(zhì)量的信息披露以及完善的法律環(huán)境可以有效增加投資者對上市公司處理和抵抗風(fēng)險能力的信心,緩解風(fēng)險披露帶給市場流動性的負(fù)面影響。基于此,本文提出如下兩個方面建議:

(1)完善企業(yè)財務(wù)報告制度,建立有效的信息披露系統(tǒng),從根本上保證上市公司信息披露質(zhì)量水平。

(2)加強中國風(fēng)險披露監(jiān)管力度,建立健全風(fēng)險披露相關(guān)法律法規(guī),進(jìn)一步為市場投資者提供保護(hù)。

本文通過文本分析方法使用風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞度量了風(fēng)險披露指標(biāo),但對于風(fēng)險披露的實質(zhì)性內(nèi)容探討仍然不夠到位,例如風(fēng)險披露究竟是管理層對預(yù)期風(fēng)險的未雨綢繆,還是對潛在危機的擔(dān)憂焦慮,兩者分別對市場有什么不同的影響,未來的研究可以進(jìn)一步探討。此外,盡管本文采用滯后項和工具變量法以控制內(nèi)生性,但仍無法完全排除風(fēng)險信息披露與市場流動性間的內(nèi)生問題。

附表1 風(fēng)險關(guān)聯(lián)詞庫

附表2 變量定義