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    管理層語(yǔ)調(diào)操縱能預(yù)示財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)嗎?

    2021-01-14 23:11:24徐晨張英明
    科學(xué)與管理 2021年5期
    關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)舞弊研發(fā)投入

    徐晨 張英明

    摘要:文章以2015—2019年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為樣本,基于印象管理理論,運(yùn)用文本分析方法,實(shí)證檢驗(yàn)了管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn):管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān),管理層語(yǔ)調(diào)過度樂觀可能預(yù)示著公司存在著較高的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn);研發(fā)投入負(fù)向調(diào)節(jié)管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。本文的結(jié)論為在構(gòu)建財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別模型時(shí)引入文本特征提供了理論依據(jù),通過語(yǔ)調(diào)操縱預(yù)判財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn),有助于輔助投資者決策,維護(hù)資本市場(chǎng)秩序。

    關(guān)鍵詞:語(yǔ)調(diào)操縱;財(cái)務(wù)舞弊;文本信息;研發(fā)投入;企業(yè)異質(zhì)性

    中圖分類號(hào):F275文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: ADOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2021.05.009

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    基金項(xiàng)目:國(guó)家社科基金一般項(xiàng)目(12BJY041);江蘇師范大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(2020XKT423)

    0引言

    黨的十九屆五中全會(huì)再次強(qiáng)調(diào)要扎實(shí)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。資本市場(chǎng)的穩(wěn)定是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的助推器,而財(cái)務(wù)舞弊卻是資本市場(chǎng)的頑疾,嚴(yán)重阻礙了資本市場(chǎng)的持續(xù)健康發(fā)展。新冠疫情使全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展受挫,市場(chǎng)驟冷,產(chǎn)品需求和企業(yè)資金鏈出現(xiàn)嚴(yán)重中斷,企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)正面臨著急劇惡化到艱難恢復(fù)的過程,這無(wú)疑會(huì)增加未來幾年財(cái)務(wù)舞弊發(fā)生的可能性。如何對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警,助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?

    近年來,隨著計(jì)算機(jī)處理能力的不斷提升、文本分析技術(shù)的快速發(fā)展,學(xué)者們開始關(guān)注并利用文本數(shù)據(jù)所提供的增量信息來進(jìn)一步解決諸多財(cái)務(wù)難題。苗霞等[1]認(rèn)為文本信息具有預(yù)測(cè)價(jià)值,不少研究也驗(yàn)證了文本信息能為預(yù)警股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[2-3]、企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)[4-6]提供增量信息。在對(duì)文本信息提取量化特征時(shí),最常使用的是語(yǔ)調(diào)層面的情感極性分析。語(yǔ)調(diào)具體指隱含在文本信息中的樂觀或悲觀情感傾向,可以通過積極、消極詞匯的詞頻來區(qū)分,具有易判斷、易統(tǒng)計(jì)的特征,在分析管理層公開披露的文本信息質(zhì)量時(shí)尤為適用。近年來,學(xué)者們陸續(xù)探究了上市公司年度報(bào)告(簡(jiǎn)稱年報(bào))[7-8]、管理層討論與分析(Management’s Discussion & Analysis,MD&A)報(bào)告[9-10]、社會(huì)責(zé)任報(bào)告[11]和招股說明書[12-13]等文本語(yǔ)調(diào)所傳達(dá)的“弦外之音”。就提取文本語(yǔ)調(diào)的方法而言,早期的研究多以凈語(yǔ)調(diào),即積極、消極詞匯占比作為文本語(yǔ)調(diào)的量化方式,Huang等[14]更進(jìn)一步認(rèn)為語(yǔ)調(diào)情感傾向可細(xì)分為兩部分,一部分是符合企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀的正常語(yǔ)調(diào),另一部分則是偏離企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況的夸張語(yǔ)調(diào),即“語(yǔ)調(diào)操縱”,并提出通過殘差法將夸張語(yǔ)調(diào)與正常語(yǔ)調(diào)區(qū)分。這為后續(xù)研究語(yǔ)調(diào)操縱提供了可借鑒的度量范式,基于企業(yè)經(jīng)營(yíng)實(shí)況,以殘差法測(cè)量語(yǔ)調(diào)操縱被后續(xù)學(xué)者廣泛使用[15-17]。就研究視角而言,Throckmorton等[18]、Hajek等[19]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(yǔ)調(diào)數(shù)據(jù)綜合運(yùn)用于構(gòu)建財(cái)務(wù)舞弊預(yù)測(cè)模型,提升了模型的預(yù)測(cè)精度,然而目前國(guó)內(nèi)相關(guān)研究尚存空白。管理層公開披露的文本信息語(yǔ)調(diào)能否為我國(guó)資本市場(chǎng)的上市公司財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)提供預(yù)測(cè)價(jià)值?尚有待進(jìn)一步研究。

    在管理層自利動(dòng)機(jī)的驅(qū)使下,文本語(yǔ)調(diào)操縱和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)造假這兩種粉飾績(jī)效的方式很可能存在著某種內(nèi)在關(guān)聯(lián)。一方面,考慮到MD&A報(bào)告是年報(bào)中最具可讀性的組成部分,被譽(yù)為年報(bào)內(nèi)容的“心臟與靈魂”,而其中的前瞻性文本信息是對(duì)未來發(fā)展的展望,更能集中體現(xiàn)管理層的語(yǔ)調(diào)管理傾向。另一方面,同行業(yè)上市公司面臨著相似的經(jīng)營(yíng)環(huán)境,其MD&A前瞻性信息更具可比性,且被中國(guó)證監(jiān)會(huì)公開處罰的財(cái)務(wù)舞弊公司主要分布在制造業(yè),故本文選取2015—2019年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為樣本,以MD&A前瞻性信息為文本語(yǔ)料,分析了管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)示作用,深入探究了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、規(guī)模大小、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀以及研發(fā)投入強(qiáng)度差異會(huì)對(duì)文本語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系產(chǎn)生何種影響。

    1理論分析與研究假設(shè)

    印象管理理論認(rèn)為,為控制主要信息受眾,如股東、債權(quán)人和上下游合作伙伴等利益相關(guān)者對(duì)企業(yè)的印象,管理層會(huì)通過特定方式影響信息披露。而管理層對(duì)外披露的信息主要由數(shù)字信息、文本信息這兩部分構(gòu)成,數(shù)字信息旨在展現(xiàn)公司的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果,需經(jīng)專業(yè)審計(jì)與嚴(yán)格監(jiān)管,文本信息是對(duì)數(shù)字信息的重要解釋和詳細(xì)說明,在信息披露中占比更高,但監(jiān)管部門尚未對(duì)文本信息披露做出嚴(yán)格限制,監(jiān)管力度的缺失使得文本信息具有較低的違規(guī)披露成本、廣闊的操縱空間。對(duì)于普通投資者而言,囿于專業(yè)能力的限制,很難正確解讀財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的真實(shí)經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵,他們更多地依賴于直觀的文字描述。投資者的決策高度依賴于文本信息,但文本信息仍處于監(jiān)管空白地帶,這使得文本信息操縱問題日益突出。其中,對(duì)文本語(yǔ)調(diào)進(jìn)行特別管理能直接影響信息受眾對(duì)公司基本面的第一印象,是管理層實(shí)施文本信息操縱的首選。管理層可以利用文本語(yǔ)調(diào)所釋放的虛假信號(hào)來達(dá)到印象管理的效果,進(jìn)而輔助其財(cái)務(wù)舞弊自利動(dòng)機(jī)的實(shí)現(xiàn)。為了迎合利益相關(guān)者的預(yù)期,虛構(gòu)收入、利潤(rùn)是管理層財(cái)務(wù)造假的慣用伎倆,但收入、利潤(rùn)的異常增幅會(huì)引起審計(jì)單位、監(jiān)管部門和投資者的注意。為了烘托經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)良好的假象,打消企業(yè)信息主要受眾對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的懷疑,降低財(cái)務(wù)舞弊行為被曝光的可能性,需借助其它信息渠道佐證以掩蓋舞弊痕跡。文本信息富有彈性,是對(duì)同期業(yè)績(jī)表現(xiàn)的補(bǔ)充說明,具有舞弊動(dòng)機(jī)的管理層在公開披露信息時(shí),可能會(huì)字斟句酌,“苦下功夫”,確保文字型描述和數(shù)值型信息保持一致,采取文本語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)造假雙管齊下、相互配合的策略來粉飾財(cái)務(wù)報(bào)告。因此,管理層將外部行業(yè)環(huán)境和內(nèi)部經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀置之度外,主觀地、偏頗地過度渲染樂觀的語(yǔ)言基調(diào),蓄意傳遞粉飾性信息,很可能是為了使數(shù)值型信息造假合理化,干擾信息受眾的理解和判斷,掩蓋其對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)所動(dòng)的手腳。故管理層語(yǔ)調(diào)操縱越明顯時(shí),其財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)可能更高,管理層的夸張語(yǔ)調(diào)傾向?qū)ω?cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)具有一定的預(yù)測(cè)價(jià)值?;谏鲜龇治觯岢鋈缦录僭O(shè):

    假設(shè)1:其他條件相同時(shí),管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系。

    馬廣奇等[20]、許文瀚等[21]研究表明研發(fā)投入會(huì)影響財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)、年報(bào)文本信息披露,那么管理層采用文本語(yǔ)調(diào)操縱輔助財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)造假的行為是否也會(huì)受到研發(fā)投入強(qiáng)度的影響呢?研發(fā)活動(dòng)見效后,確能改善產(chǎn)品性能,提升生產(chǎn)效率,塑造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力,在未來幾年內(nèi)為企業(yè)增收創(chuàng)利。然而,研發(fā)活動(dòng)并非一蹴而就的,研發(fā)投入帶來的績(jī)效反饋也不能立竿見影,研發(fā)投入強(qiáng)度較高的企業(yè),在經(jīng)費(fèi)投入方面所費(fèi)不貲,但研發(fā)投入很難在本年度就為企業(yè)創(chuàng)造新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn),故研發(fā)投入當(dāng)年的企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)很可能不升反降,研發(fā)活動(dòng)對(duì)企業(yè)績(jī)效的積極影響具有時(shí)滯效應(yīng)。MD&A報(bào)告中的前瞻性信息是管理層對(duì)企業(yè)發(fā)展前景的預(yù)測(cè),一方面,基于信號(hào)傳遞理論,研發(fā)投入較多的企業(yè)能釋放積極信號(hào),傳遞出該企業(yè)擁有長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃、極具發(fā)展?jié)摿Φ挠欣畔?,?dāng)管理層對(duì)企業(yè)未來發(fā)展前景高度看好時(shí),更傾向于在該領(lǐng)域投入高額的研發(fā)經(jīng)費(fèi);另一方面,基于熊彼特創(chuàng)新理論,管理層將有限的人財(cái)物資源投入于研發(fā)活動(dòng)后,自然會(huì)預(yù)期未來經(jīng)營(yíng)狀況能得到明顯的改善,故高研發(fā)強(qiáng)度的企業(yè)對(duì)發(fā)展前景的闡釋往往比低研發(fā)投入企業(yè)更樂觀,但由于研發(fā)活動(dòng)時(shí)滯效應(yīng)的存在,這種超額樂觀并不能較好地被本期的經(jīng)營(yíng)狀況立刻所體現(xiàn)。此時(shí),表示偏離經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀的管理層語(yǔ)調(diào)操縱行為(即未能被本期績(jī)效所解釋的積極語(yǔ)調(diào))事出有因,可能并非是為了掩蓋財(cái)務(wù)舞弊痕跡的虛妄說辭,故研發(fā)投入強(qiáng)度可能會(huì)負(fù)向調(diào)節(jié)管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的影響。基于上述分析,提出如下假設(shè):

    假設(shè)2:其他條件相同時(shí),研發(fā)投入負(fù)向調(diào)節(jié)管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。

    2研究設(shè)計(jì)

    2.1樣本選取及數(shù)據(jù)來源

    以2015—2019年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為樣本,剔除了金融保險(xiǎn)類、帶有ST或ST*風(fēng)險(xiǎn)警示標(biāo)志和數(shù)據(jù)缺失的公司,最終得到1283家制造業(yè)公司的6415條平衡面板數(shù)據(jù),為避免數(shù)據(jù)異常值的影響,對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的winsorize縮尾處理。制造業(yè)上市公司的年報(bào)來自巨潮資訊網(wǎng),通過手工整理,提取年報(bào)中的MD&A前瞻性文本,并利用Python的語(yǔ)言編程統(tǒng)計(jì)文本信息中的相關(guān)數(shù)據(jù),其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、公司特征數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)處理軟件主要使用了Python 3.6和Stata15.0。

    2.2變量選取與界定

    2.2.1被解釋變量

    2.2.2解釋變量

    本文的核心解釋變量為“管理層語(yǔ)調(diào)操縱(ABtone)”。選擇運(yùn)用詞典法來提取語(yǔ)調(diào)特征,其準(zhǔn)確性高度依賴于詞典的適用性、完整性,但中文財(cái)經(jīng)情感詞典的創(chuàng)建尚屬空白,故本文以常用詞典為主,手工整理為輔的方式編制了專用“基準(zhǔn)詞袋”,具體操作方式如下:將知網(wǎng)詞典、臺(tái)灣大學(xué)中文情感詞典和翻譯版Loughran and McDonald(L&M)詞典的內(nèi)容合并去重后作為基礎(chǔ)詞典,利用Python開放源“Jieba”分詞模塊對(duì)6415份前瞻性文本進(jìn)行分詞以構(gòu)建文本語(yǔ)料庫(kù),接著人工翻閱、逐一甄別,從中篩選出財(cái)經(jīng)類情感詞匯,對(duì)基礎(chǔ)詞典做進(jìn)一步補(bǔ)充。在完成構(gòu)建專用詞典后,對(duì)前瞻性文本中的積極詞匯詞頻(pos)和消極詞匯詞頻(neg)分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并依據(jù)式(2)計(jì)算管理層語(yǔ)調(diào)(Tone)。

    3實(shí)證分析

    3.1描述性統(tǒng)計(jì)

    表2是全樣本各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。錢蘋等[23]將財(cái)務(wù)舞弊預(yù)測(cè)模型的最優(yōu)閾值設(shè)定為-4.701,大于-4.701表示財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)較高,反之則財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)較低,樣本公司的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)均值為-4.484,中位數(shù)為-4.464,均高于臨界值-4.701,說明制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)仍較高。MD&A前瞻性信息中需包含對(duì)未來發(fā)展中可能面臨的機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè),機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存,積極詞匯和消極詞匯理應(yīng)大致參半,而管理層語(yǔ)調(diào)的均值為0.727,最小值為0.320,明顯大于0,最大值高達(dá)0.980,接近于1,說明管理層普遍存有印象管理傾向,熱衷于在前瞻性信息中披露好消息,濃墨重筆地渲染未來發(fā)展中存在的優(yōu)勢(shì)與機(jī)遇,而寥寥幾筆略過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的闡釋,甚至對(duì)此只字不提。管理層語(yǔ)調(diào)操縱是以殘差形式度量的,故均值接近于0,其最大值為0.250,說明管理層會(huì)“口是心非”,偏離企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況,在披露前瞻性文本信息時(shí),表現(xiàn)過于樂觀。R&D均值為0.045,最小值為0.001,最大值為0.218,說明制造業(yè)上市公司的研發(fā)投入水平參差不齊??刂谱兞康拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)結(jié)果均屬正常范圍內(nèi)。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的均值為0.287,樣本中非國(guó)有制造業(yè)上市公司居多。第一大股東持股比的均值為0.332,樣本企業(yè)股權(quán)較為集中。兩職分離的均值為0.286、獨(dú)董占比的最小值0.333,說明多數(shù)制造業(yè)上市公司的董事長(zhǎng)和總經(jīng)理由不同人員擔(dān)任,且獨(dú)立董事占比符合公司法要求。從反映公司財(cái)務(wù)狀況的流動(dòng)比率、市場(chǎng)價(jià)值和現(xiàn)金獲取能力的均值來看,制造業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)狀況較為穩(wěn)健。審計(jì)單位的均值為0.557,說明多數(shù)制造業(yè)上市公司更愿意與排名靠前,具有一定威望的會(huì)計(jì)師事務(wù)所合作以換取投資者信賴,而客戶經(jīng)濟(jì)依賴的均值為0.011,事務(wù)所對(duì)單一客戶的經(jīng)濟(jì)依賴程度較低。

    未報(bào)告的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明,各變量相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均小于0.5,不存在嚴(yán)重的多重共線性問題,且管理層語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān),符合預(yù)定假設(shè)。

    3.2回歸分析

    3.2.1直接效應(yīng)

    從表3中的OLS回歸結(jié)果(表3中的第2~5列)來看,無(wú)論是否控制年份、行業(yè)(第2、3列為未控制年份、行業(yè)的回歸結(jié)果,第4、5列為控制了年份、行業(yè)后的回歸結(jié)果),管理層語(yǔ)調(diào)(Tone)(第2、4列以 Tone為核心解釋變量)、管理層語(yǔ)調(diào)操縱(ABtone)對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)(Fraud)(第3、5列以ABtone為核心解釋變量)的影響均在1%的水平上顯著為正,管理層語(yǔ)調(diào)越積極、夸張語(yǔ)調(diào)傾向越明顯,財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之上升。這說明管理層會(huì)對(duì)文本信息實(shí)施特別管理來配合其對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的操縱,管理層語(yǔ)調(diào)操縱在一定程度上能預(yù)示財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)用面板模型進(jìn)行回歸時(shí)(第6~9列為固定效應(yīng)FE、隨機(jī)效應(yīng)RE回歸結(jié)果),Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明選擇固定效應(yīng)模型(第6列以Tone為核心解釋變量,第7列以ABtone為核心解釋變量)更佳,但為了更好地對(duì)比,將隨機(jī)效應(yīng)的回歸結(jié)果(第8列以Tone為核心解釋變量,第9列以ABtone為核心解釋變量)也在表3中予以列示。管理層語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系均顯著為正,結(jié)果較為穩(wěn)健,驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。且通過對(duì)比各模型內(nèi)的回歸系數(shù),管理層語(yǔ)調(diào)操縱的回歸系數(shù)均高于管理層語(yǔ)調(diào)的系數(shù),說明夸張語(yǔ)調(diào)對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的邊際預(yù)測(cè)價(jià)值更高,不顧企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況的過度樂觀語(yǔ)調(diào)更可能是管理層欲蓋彌彰的行徑。從控制變量的回歸結(jié)果來看,國(guó)有企業(yè)的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)明顯低于非國(guó)有企業(yè)。股權(quán)集中能遏制財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn),這可能源于大股東監(jiān)督、小股東“搭便車”的現(xiàn)象。制造業(yè)上市公司的獨(dú)立董事仍未能擺脫“花瓶”的頭銜,并沒有較好地履行監(jiān)督職能,而對(duì)上市公司董事、監(jiān)事、高級(jí)管理人員的薪酬激勵(lì)水平較高能顯著抑制財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)。制造業(yè)上市公司的流動(dòng)比率、市場(chǎng)價(jià)值和現(xiàn)金獲取能力較高,對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的抑制效應(yīng)是顯著的。

    3.2.2作用機(jī)制

    為初步檢驗(yàn)在不同研發(fā)投入強(qiáng)度下,管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的差異,按照研發(fā)投入均值0.045,將樣本劃分為高研發(fā)投入、低研發(fā)投入兩組分別代入模型(4),分組回歸結(jié)果見表4,在高研發(fā)投入組中,管理層語(yǔ)調(diào)操縱的回歸系數(shù)為0.128,但并不顯著,但在低研發(fā)投入組中,管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)系顯著存在。為進(jìn)一步驗(yàn)證研發(fā)投入的調(diào)節(jié)效應(yīng),采用模型(5)對(duì)全樣本進(jìn)行回歸,結(jié)果表明,研發(fā)投入會(huì)加劇財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn),這與馬廣奇等[20]的結(jié)論一致,管理層語(yǔ)調(diào)操縱的回歸系數(shù)也與前文一致,仍顯著為正,但ABtone*R&D交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù),說明研發(fā)投入確能負(fù)向調(diào)節(jié)管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)系。用bootstrap法再次檢驗(yàn),結(jié)果顯示,隨著研發(fā)投入不斷提升,管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的邊際效應(yīng)值依次遞減,在研發(fā)投入強(qiáng)度較高的企業(yè)中,管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的邊際預(yù)測(cè)價(jià)值可能會(huì)明顯下降。綜上,研發(fā)投入負(fù)向調(diào)節(jié)了管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)系,假設(shè)2得到了較好的驗(yàn)證。

    3.3企業(yè)異質(zhì)性分析

    3.3.1產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

    由基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的影響,國(guó)有企業(yè)的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)更低。本文將國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)進(jìn)行分組回歸,進(jìn)一步分析不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下,管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系是否也存在著差異?;貧w結(jié)果表明(表5),國(guó)有企業(yè)中管理層語(yǔ)調(diào)過度樂觀與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)并沒有直接聯(lián)系,采用文本信息操縱來配合其財(cái)務(wù)舞弊行為的現(xiàn)象在非國(guó)有企業(yè)中更為明顯。

    3.3.2規(guī)模大小

    考慮到管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系可能因企業(yè)規(guī)模不同導(dǎo)致的資源稟賦差異而具有一定的異質(zhì)性,本文借鑒馬廣奇等[20]的研究,以企業(yè)規(guī)模的均值(Size=22.258)為標(biāo)準(zhǔn),將樣本企業(yè)劃分為兩組,若企業(yè)規(guī)模大于22.258,將其歸入大規(guī)模企業(yè)組,否則歸類為小規(guī)模企業(yè)。如表5所示,在規(guī)模較大的制造業(yè)上市公司中,管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系不顯著,規(guī)模較大的制造業(yè)上市公司其經(jīng)營(yíng)狀況相對(duì)更穩(wěn)健,編制MD&A前瞻性文本信息時(shí)可能更專業(yè)、規(guī)范,故對(duì)大規(guī)模企業(yè)而言,語(yǔ)調(diào)過度積極并不一定意味著其財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)較高。在小規(guī)模制造業(yè)上市公司中,MD&A前瞻性信息中的語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的解釋能力。

    3.3.3經(jīng)營(yíng)狀況

    面對(duì)來自股東、投資者和債權(quán)人等利益相關(guān)者的“關(guān)注”,經(jīng)營(yíng)狀況相異的企業(yè)面臨著不同的業(yè)績(jī)壓力,在文本信息操縱和財(cái)務(wù)舞弊動(dòng)機(jī)方面也可能大相徑庭。當(dāng)企業(yè)的盈利能力下降時(shí),為穩(wěn)定利益相關(guān)者的情緒,管理層利用文本信息語(yǔ)調(diào)來掩蓋其對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)操縱的動(dòng)機(jī)是否會(huì)更強(qiáng)?借鑒黃方亮等[24]的研究,以總資產(chǎn)報(bào)酬率(Roa)來反映企業(yè)績(jī)效表現(xiàn)情況,若總資產(chǎn)報(bào)酬率較上年下降則劃分入績(jī)效表現(xiàn)欠佳組,反之則為績(jī)效表現(xiàn)較佳組。結(jié)果顯示(表5),業(yè)績(jī)下滑企業(yè)的語(yǔ)調(diào)操縱行為更可能是掩蓋財(cái)務(wù)造假的煙霧彈。

    3.4內(nèi)生性檢驗(yàn)

    在管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的檢驗(yàn)中,公司是否實(shí)施語(yǔ)調(diào)操縱策略可能內(nèi)生于其所處經(jīng)營(yíng)環(huán)境和自身財(cái)務(wù)狀況,如果這些因素也同時(shí)影響財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn),那么兩者關(guān)系就可能受到內(nèi)生性問題的影響。為保證結(jié)果的可靠性,進(jìn)一步采用工具變量法(IV-2SLS)和傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)(表6)。

    3.4.1工具變量法

    借鑒曾慶生等[25]的研究,將相同年度內(nèi),同行業(yè)中除自身以外的其他公司的語(yǔ)調(diào)操縱均值(ABtone_ind)作為管理層語(yǔ)調(diào)操縱(ABtone)的工具變量。首先,ABtone_ind滿足相關(guān)性要求,同行業(yè)公司面臨著相似的外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境,其管理層語(yǔ)調(diào)有一定的相關(guān)性。其次,同行業(yè)其他公司的語(yǔ)調(diào)管理策略并不會(huì)直接影響本公司的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn),符合外生性條件。在控制了內(nèi)生性問題后,管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)仍顯著正相關(guān)。

    3.4.2傾向得分匹配法

    參考朱朝暉等[7]的研究,當(dāng)ABtone大于0時(shí),則認(rèn)為該公司存在語(yǔ)調(diào)操縱行為,賦值為1,否則為0。選取企業(yè)規(guī)模、所處行業(yè)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)報(bào)酬率和市場(chǎng)價(jià)值指標(biāo)作為傾向得分計(jì)算基礎(chǔ),采用1∶1近鄰匹配方法,設(shè)置匹配容差為0.05,為每一家存在語(yǔ)調(diào)操縱的公司匹配一家未進(jìn)行語(yǔ)調(diào)操縱的公司。配對(duì)后平均處理效應(yīng)為0.216,在1%的水平上顯著。利用匹配后的樣本再次進(jìn)行回歸檢驗(yàn),結(jié)果與上文一致,管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)存在穩(wěn)定的正相關(guān)聯(lián)系。

    3.5穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    3.5.1替換解釋變量

    3.5.2替換樣本

    在高管自利動(dòng)機(jī)驅(qū)使下,只有正向操縱的過度樂觀語(yǔ)調(diào)才屬于真正意義上的語(yǔ)調(diào)操縱行為,故選取語(yǔ)調(diào)操縱(ABtone)大于0的樣本重新代入模型(4)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。結(jié)果表明,在具有正面操縱語(yǔ)調(diào)傾向的樣本中,語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)仍顯著正相關(guān)。

    3.5.3替換文本語(yǔ)料

    選取完整的MD&A報(bào)告內(nèi)容作為文本語(yǔ)料,重新提取管理層的語(yǔ)調(diào)操縱特征并進(jìn)行回歸檢驗(yàn),回歸結(jié)果再次驗(yàn)證了管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)間的正向關(guān)系,本文的結(jié)論是較為穩(wěn)健的。限于篇幅,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均未列示。

    4結(jié)論與建議

    4.1結(jié)論

    以2015—2019年滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為樣本,基于年報(bào)中的MD&A前瞻性文本信息,分析管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,得出如下結(jié)論。

    4.1.1直接效應(yīng)

    管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)。管理者的文本信息操縱和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)造假往往是相互配合的,當(dāng)管理層語(yǔ)調(diào)偏離實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況,過度樂觀時(shí),可能預(yù)示著企業(yè)存在著較高的財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)。

    4.1.2調(diào)節(jié)效應(yīng)

    雖然研發(fā)投入會(huì)加劇財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn),但研發(fā)投入負(fù)向調(diào)節(jié)管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,隨著研發(fā)投入強(qiáng)度不斷提升,管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的邊際預(yù)測(cè)效應(yīng)依次遞減。

    4.1.3企業(yè)異質(zhì)性

    產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、規(guī)模大小、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀的差異會(huì)對(duì)管理層語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系產(chǎn)生顯著影響。第一、國(guó)有企業(yè)中管理層語(yǔ)調(diào)過度樂觀與財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)并沒有直接聯(lián)系,采用文本語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊行為相配合的現(xiàn)象在非國(guó)有企業(yè)中更為明顯;第二、在規(guī)模較大企業(yè)中,管理層語(yǔ)調(diào)過度樂觀并不一定意味著其財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)較高,而在小規(guī)模企業(yè)中,文本語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊行為起到了較好的預(yù)示作用;第三、盈利能力下滑、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀惡化的企業(yè)迫于來自利益相關(guān)者的業(yè)績(jī)壓力,更可能采用文本語(yǔ)調(diào)操縱與財(cái)務(wù)舞弊行為相互配合的策略以騙取其信賴。

    4.2建議

    4.2.1管理層

    管理層在編制對(duì)外公開披露的報(bào)告時(shí),應(yīng)注意言行一致、表里如一,根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)實(shí)況,準(zhǔn)確披露數(shù)字信息、客觀披露文本信息,在利用語(yǔ)調(diào)實(shí)施印象管理策略時(shí),要把握好尺度,避免出現(xiàn)帶有欺騙性的過度積極語(yǔ)調(diào)傾向。

    4.2.2投資者

    投資者既要充分利用管理層報(bào)告中文本數(shù)據(jù)所提供的增量信息,也要避免被管理層的“巧言令色”所蒙蔽,應(yīng)注重根據(jù)行業(yè)景氣度、企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀來甄別管理層是否具有文本信息語(yǔ)調(diào)操縱嫌疑,合理利用文本信息所傳遞的“弦外之音”,當(dāng)管理層語(yǔ)調(diào)偏離實(shí)際經(jīng)營(yíng)狀況,表現(xiàn)過于樂觀時(shí),投資者尤其要警惕其可能采取文本語(yǔ)調(diào)操縱和財(cái)務(wù)數(shù)字造假相互配合的隱蔽策略,做好財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。

    4.2.3監(jiān)管部門

    一方面監(jiān)管部門應(yīng)有效利用管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警作用,當(dāng)上市公司公開披露的報(bào)告中存在明顯的語(yǔ)調(diào)操縱傾向時(shí),監(jiān)管部門應(yīng)提高警惕,尤其要重視對(duì)研發(fā)投入水平較低、規(guī)模較小、業(yè)績(jī)下滑的非國(guó)有企業(yè)的語(yǔ)調(diào)操縱行為實(shí)施進(jìn)一步監(jiān)察。另一方面,監(jiān)管部門應(yīng)引導(dǎo)上市公司規(guī)范披露文本信息,并對(duì)肆意操縱文本信息的行為加以限制,實(shí)現(xiàn)對(duì)文本信息質(zhì)量的監(jiān)管覆蓋。

    4.2.4評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)

    對(duì)于第三方評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)而言,可將文本信息語(yǔ)調(diào)操縱作為一個(gè)全新的測(cè)評(píng)維度,進(jìn)一步完善評(píng)價(jià)體系。既然管理層語(yǔ)調(diào)操縱對(duì)財(cái)務(wù)舞弊風(fēng)險(xiǎn)具有一定的預(yù)測(cè)價(jià)值,相關(guān)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)可將文本數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合,構(gòu)建預(yù)測(cè)精度更高的財(cái)務(wù)舞弊預(yù)警模型,更好地向治理層、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和投資者傳遞信息。

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    Can Managers’ Tone Management Predict the Financial Fraud Risk: Based on MD&A Forward-Looking Text Information

    XU Chen,ZHANG Yingming(School of Business, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China)

    Abstract: Taking the data of A-share listed manufacturing companies in Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges from 2015 to 2019 as samples, this paper analyses the relationship between managers’ tone management and financial fraud risk by using text analysis method based on the impression management theory. The result shows that: there is a significant positive correlation between managers’ tone management and financial fraud risk. Excessively optimistic managers’ tone may indicate that the company has high financial fraud risk. R&D investment can negatively regulate the relationship between managers’ tone management and financial fraud risk. The conclusion of this paper provides a theoretical basis for the introduction of text characteristics in the construction of financial fraud identification model. It is helpful to assist investors in decision-making and maintain the capital market order by predicting the financial fraud risk through tone manipulation.

    Keywords: tone manipulation;financial fraud;text information;R&D investment;enterprise heterogeneity

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