年報(bào)文本風(fēng)險(xiǎn)信息披露與股價(jià)同步性

張淑惠 周美瓊 吳雪勤

(陜西師范大學(xué)國(guó)際商學(xué)院，陜西 西安 710119)

一、引言

公司年報(bào)是投資者提早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)、分析公司價(jià)值的重要媒介，能夠降低投資者與公司之間的信息不對(duì)稱[1]。盡管按照披露準(zhǔn)則的要求，公司在年報(bào)的披露中增加了風(fēng)險(xiǎn)信息，但是有學(xué)者認(rèn)為，年度報(bào)告中披露的風(fēng)險(xiǎn)因素多為無價(jià)值的模板式的文本，缺乏真實(shí)信息含量，并不能代表公司真實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)狀況[2]。隨著文本挖掘技術(shù)的提高以及對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)研究的深入，越來越多的學(xué)者發(fā)現(xiàn)年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)文本包含信息量，這些文字部分不僅可以作為報(bào)表數(shù)據(jù)的補(bǔ)充說明，傳遞公司運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀和面臨的風(fēng)險(xiǎn)，還有可能透露出披露者無意識(shí)的語言特征。Zeghal和Aoun(2016)[3]通過對(duì)美國(guó)銀行業(yè)年報(bào)的內(nèi)容分析，對(duì)金融危機(jī)期間影響年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)披露的因素進(jìn)行深入研究。Kravet和Muslu(2013)[4]發(fā)現(xiàn)年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)詞匯頻率的變化值與股票回報(bào)波動(dòng)性和交易量密切相關(guān)，文本風(fēng)險(xiǎn)披露增加了投資者的風(fēng)險(xiǎn)感知。蔣紅蕓等(2018)[5]使用文本分析方法量化了風(fēng)險(xiǎn)信息披露，發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)信息量進(jìn)行了補(bǔ)充，從而降低了分析師的預(yù)測(cè)偏差?？梢?，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注了年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露中表現(xiàn)出的情緒、語調(diào)對(duì)股票回報(bào)波動(dòng)性、異常交易量及分析師預(yù)測(cè)準(zhǔn)度等一系列市場(chǎng)反應(yīng)的影響。但較少考慮年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露內(nèi)容對(duì)股價(jià)同步性的影響與作用機(jī)理。事實(shí)上，區(qū)分年報(bào)中的一般信息和風(fēng)險(xiǎn)信息，考慮投資者對(duì)所披露風(fēng)險(xiǎn)信息的理解程度，探明公司在市場(chǎng)中傳遞的風(fēng)險(xiǎn)性信息，是幫助投資者降低信息不對(duì)稱性的有效信息，還是誤導(dǎo)投資者降低信息透明度的干擾信息，對(duì)正確理解我國(guó)資本市場(chǎng)的股價(jià)同步性、提高市場(chǎng)運(yùn)行效率具有重要意義。

本文基于年度報(bào)告文本披露這一視角，在充分考慮了我國(guó)股票市場(chǎng)尚不成熟且存在大量噪聲交易的背景下，從年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息含量、語調(diào)和相似度三個(gè)方面，研究年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)股價(jià)同步性的影響。主要貢獻(xiàn)在于：首先，豐富了股價(jià)同步性正向反映市場(chǎng)信息效率的研究，為“噪聲干擾論”提供了證據(jù)支持；其次，研究了公司年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容對(duì)股價(jià)同步性的影響，從股價(jià)同步性角度檢驗(yàn)了年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)文本內(nèi)容的有效性，擴(kuò)展了年報(bào)文本風(fēng)險(xiǎn)披露的經(jīng)濟(jì)后果研究；最后，研究結(jié)果表明，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)年報(bào)披露要求的提高是有必要的，強(qiáng)制要求對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行定性描述可以有效約束公司隱匿風(fēng)險(xiǎn)的不道德行為，緩解信息不對(duì)稱程度，提高股票市場(chǎng)運(yùn)行效率。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)回顧

股價(jià)同步性相關(guān)研究。股價(jià)同步性一般是指?jìng)€(gè)股價(jià)格變動(dòng)跟市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)性。目前研究中對(duì)股價(jià)同步性存在兩種不同的聲音?！靶畔⒂^”認(rèn)為股價(jià)同步性的代理變量R2表示公司特質(zhì)信息融入股價(jià)的水平，低股價(jià)同步性體現(xiàn)了高水平的股票定價(jià)效率，而高股價(jià)同步性損害了市場(chǎng)資源配置效率[6]。與“信息觀”不同，“噪聲觀”認(rèn)為股價(jià)同步性與噪聲交易影響股價(jià)的程度有關(guān)，市場(chǎng)中的非理性交易行為越多，股價(jià)波動(dòng)同步性越低。Hsin和Tseng (2012)[7]以新興資本市場(chǎng)為研究對(duì)象，證實(shí)了股價(jià)同步性低主要是由于市場(chǎng)中存在的非理性交易較多，非理性交易產(chǎn)生的噪聲信息進(jìn)入了股價(jià)。張永任和李曉渝(2010)[8]利用我國(guó)A股市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)提出較小的R2既可能是由于股價(jià)中更多地反映了公司基本面信息引起的, 也可能源于更大的噪聲對(duì)個(gè)股股價(jià)所產(chǎn)生的影響。林忠國(guó)等(2012)[9]通過構(gòu)建公司私有信息和噪聲兩個(gè)指標(biāo)，進(jìn)一步證明了噪聲更大程度上影響了我國(guó)股價(jià)同步性，而非公司層面信息。

一般來說，噪聲多出現(xiàn)在不成熟的資本市場(chǎng)，嚴(yán)重的信息不對(duì)稱性為噪聲交易創(chuàng)造了更大的空間，加劇了個(gè)體公司股價(jià)的波動(dòng)程度。針對(duì)我國(guó)新興資本市場(chǎng)背景條件，王亞平等(2009)[10]研究了股價(jià)同步性和信息透明度相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)由于我國(guó)市場(chǎng)上存在大量噪聲，公司的信息透明度越高，股價(jià)同步性越高。劉天雄和楊媚媚(2015)[11]使用深交所公布的信息披露考評(píng)等級(jí)衡量信息披露質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)信息質(zhì)量與R2之間呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系；沈華玉等(2017)[12]采用可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)衡量信息透明度，證實(shí)了信息透明度與股價(jià)同步性的正相關(guān)關(guān)系。此外，毛志宏等(2014)[13]研究了公允價(jià)值計(jì)量信息對(duì)股價(jià)同步性的影響；顧小龍等(2016)[14]發(fā)現(xiàn)違規(guī)監(jiān)管能夠在一定程度上減少市場(chǎng)噪聲，降低信息透明度較低對(duì)股價(jià)同步性的影響。

風(fēng)險(xiǎn)信息披露相關(guān)研究。早期學(xué)者認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)信息披露基本上是樣板文件，管理層只需簡(jiǎn)單闡述可能存在的引起風(fēng)險(xiǎn)的因素或者不確定性因素，不用量化風(fēng)險(xiǎn)最終可能會(huì)對(duì)公司產(chǎn)生的影響，甚至可能會(huì)故意隱瞞或模糊風(fēng)險(xiǎn)信息誤導(dǎo)信息使用者[15]，因此公司披露的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容不太可能提供有用信息。隨著研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)投資者可以通過公司年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息，了解投資存在的各種不確定性，以做出正確的投資決策。相較于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)信息，公司年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息反映了公司的投資價(jià)值，具有判斷公司投資價(jià)值的參考意義[16]。

研究發(fā)現(xiàn)，公司年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露通過提高信息透明度能夠影響投資者對(duì)信息的掌握程度及股價(jià)形成，并通過股價(jià)影響投資者的經(jīng)濟(jì)行為。年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露的信息含量較為豐富，且噪音較低，能夠減少貸款人[17]、審計(jì)師[18-19]、分析師等信息使用者使用信息時(shí)面臨的不確定性，緩解信息不對(duì)稱。

通過文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮有關(guān)于公司年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容對(duì)股價(jià)同步性產(chǎn)生影響的研究。一些學(xué)者使用盈余質(zhì)量、深交所考評(píng)指標(biāo)或其他代理變量來表示財(cái)報(bào)質(zhì)量或信息質(zhì)量考慮對(duì)股價(jià)同步性的影響，對(duì)年報(bào)中的一般信息和風(fēng)險(xiǎn)信息沒有進(jìn)行區(qū)分，也沒有考慮投資者對(duì)披露風(fēng)險(xiǎn)信息的理解程度。使用代理變量進(jìn)行單維度量往往難以從根本上區(qū)分公司在市場(chǎng)中傳遞的風(fēng)險(xiǎn)性信息具體以何種形式起到作用。同時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)股價(jià)同步性低是信息的融入還是噪聲交易的影響，主要取決于市場(chǎng)環(huán)境。本文立足中國(guó)新興市場(chǎng)這一背景，基于“噪聲觀”探究公司通過年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息是否能夠提高股價(jià)同步性，以及風(fēng)險(xiǎn)信息是通過何種內(nèi)容降低信息不對(duì)稱，減少市場(chǎng)噪聲，提高股價(jià)同步性，有效促進(jìn)股票市場(chǎng)運(yùn)行效率。

(二)研究假設(shè)

依照信息不對(duì)稱理論和信號(hào)傳遞理論，公司通過信息披露的方法向投資者傳遞信號(hào)，信息是降低公司內(nèi)外不對(duì)稱程度的關(guān)鍵。當(dāng)公司披露不充分時(shí)，特別是隱藏了風(fēng)險(xiǎn)信息，會(huì)讓投資者產(chǎn)生一種公司業(yè)績(jī)較差故意隱瞞風(fēng)險(xiǎn)的懷疑[20]，導(dǎo)致對(duì)公司后續(xù)發(fā)展失去信心，影響公司股價(jià)。相反，年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息會(huì)影響市場(chǎng)參與者對(duì)公司的風(fēng)險(xiǎn)感知，提高信息透明度[21]。當(dāng)公司對(duì)外披露更多的風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí)，一方面解釋了公司現(xiàn)狀和存在的風(fēng)險(xiǎn)，能夠?yàn)樾畔⑹褂谜咛峁└囡L(fēng)險(xiǎn)信息具體內(nèi)容，有助于減輕非知情交易者與公司內(nèi)部人之間的信息不對(duì)稱[22]，抑制市場(chǎng)中的大量噪聲交易對(duì)個(gè)股異常波動(dòng)的影響，股票的價(jià)格越來越趨近于真實(shí)價(jià)值，提高了股價(jià)同步性，促進(jìn)了股票市場(chǎng)運(yùn)行效率；另一方面，較多公開的信息降低了個(gè)人投資者搜集公司特質(zhì)信息的成本[23]，有助于其判斷公司的真實(shí)投資價(jià)值，市場(chǎng)中噪聲交易隨著非知情交易者的減少而減少，從而減輕了噪聲對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響，導(dǎo)致股價(jià)同步性增加。因此，本文提出假設(shè)1。

H1年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露越多，股價(jià)同步性越高。

非結(jié)構(gòu)化文本比結(jié)構(gòu)化指標(biāo)數(shù)據(jù)更具主觀性和靈活性，在表達(dá)方式上可以反映出披露人所持的態(tài)度[24]。盡管這些非結(jié)構(gòu)化文本信息無法像數(shù)據(jù)信息那樣被直接證實(shí)，企業(yè)通常也不愿披露較多有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的、負(fù)面的內(nèi)容，但年度報(bào)告作為董事會(huì)定期強(qiáng)制披露的重要文件，其內(nèi)容虛構(gòu)造假的可能性較低，具有一定研究?jī)r(jià)值。已有研究發(fā)現(xiàn)，管理層在分析與討論(MD&A)文本描述中體現(xiàn)的語調(diào)傾向具有一定的信息價(jià)值，投資者能夠借助對(duì)管理層語調(diào)的分析，輔以已有的公開信息，判斷公司的運(yùn)營(yíng)情況[25-26]。劉逸爽和陳藝云(2018)[27]指出，公司信息披露文本內(nèi)容所傳遞的管理層語調(diào)的正負(fù)具有信息價(jià)值，投資者也會(huì)受語調(diào)影響。根據(jù)這一邏輯，公司在對(duì)年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行披露時(shí)，對(duì)公司存在問題的真實(shí)看法以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)后果的真實(shí)預(yù)期可能會(huì)在描述語氣上有所體現(xiàn)，同時(shí)投資者也能感知到語調(diào)的變化。因此，本文認(rèn)為當(dāng)年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)描述的語調(diào)較為消極時(shí)，部分投資者可能會(huì)認(rèn)為公司存在較大風(fēng)險(xiǎn)，因此產(chǎn)生恐慌情緒快速拋出，導(dǎo)致股價(jià)未來不確定性提高；而積極的語氣可以弱化投資者風(fēng)險(xiǎn)感知，提升投資者對(duì)公司的信心，減少股價(jià)偏離市場(chǎng)的走勢(shì)，提高股價(jià)同步性?；谝陨戏治?，提出假設(shè)2。

H2風(fēng)險(xiǎn)描述語氣越積極，股價(jià)同步性越高。

早期學(xué)者質(zhì)疑風(fēng)險(xiǎn)披露基本上是樣板文件[28]。年報(bào)中包含信息量最高的MD&A部分也曾被美國(guó)證監(jiān)會(huì)質(zhì)疑其內(nèi)容變動(dòng)小，缺乏有用性。事實(shí)上，我國(guó)上市公司的年報(bào)也是按照固定形式進(jìn)行披露的，每年的變化內(nèi)容整體上偏少，特別是其中的風(fēng)險(xiǎn)信息，由于比較敏感，企業(yè)在披露時(shí)可能會(huì)盡量避免大的變動(dòng)。如果公司在年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息內(nèi)容高度相似，盡管滿足了自愿向投資者傳遞公司信息的條件，但是縱向來看，這些信息很可能是無效的。高度相似的內(nèi)容并不能幫助投資者更好地了解公司真實(shí)價(jià)值，甚至?xí)徽J(rèn)為故意隱匿重大風(fēng)險(xiǎn)。相反，如果風(fēng)險(xiǎn)描述語段的相似度越低，越能夠?yàn)樾畔⑹褂谜咛峁┓菢影逍畔ⅲa(chǎn)生“溝通效應(yīng)”，給投資者傳遞出公司并沒有故意隱藏風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)，能夠有效降低投資者與公司之間的信息不對(duì)稱[29]，減輕噪聲交易對(duì)股價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生的不確定性影響，提高股價(jià)同步性。基于以上分析，本文提出假設(shè)3。

H3風(fēng)險(xiǎn)描述文本的相似度越低，股價(jià)同步性越高。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

由于2007-2008年金融危機(jī)導(dǎo)致市場(chǎng)環(huán)境可能存在異常狀況，本文參照林鐘高、楊雨馨(2019)[18]的做法，選擇市場(chǎng)環(huán)境趨于正常的2010年作為樣本數(shù)據(jù)的起始年份，即2010-2017年A股上市公司作為樣本。剔除金融類、ST、*ST公司樣本。上市公司的基礎(chǔ)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫；機(jī)構(gòu)投資者持股比例數(shù)據(jù)來自銳思數(shù)據(jù)庫；公司年度報(bào)告來自于巨潮資訊網(wǎng)；年報(bào)文本中風(fēng)險(xiǎn)披露數(shù)據(jù)和語調(diào)數(shù)據(jù)是通過python工具抓取關(guān)鍵詞獲得，相似度數(shù)據(jù)來源于文構(gòu)文本數(shù)據(jù)庫(1)數(shù)據(jù)來源于WinGo(文構(gòu))文本數(shù)據(jù)庫(www.wingodata.cn)。。為了避免樣本中極端值對(duì)研究結(jié)果造成影響，對(duì)全部連續(xù)變量進(jìn)行了縮尾(winsorize)處理。最終得到13 212個(gè)觀測(cè)樣本。

(二)變量定義及計(jì)算

1.被解釋變量

借鑒已有文獻(xiàn)[30]，利用股票周收益率數(shù)據(jù)計(jì)算股價(jià)同步性，具體模型如下

RETi,t=θ0+θ1rm,t+θ2rI,t+εi,t

(1)

(2)

RETit表示股票i在第t周股票收益率，rm，t表示第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，rI，t為第t周公司所在行業(yè)的收益率。R2越小，說明公司股價(jià)與整個(gè)市場(chǎng)的同步性越低；R2越大，說明公司股價(jià)與整個(gè)市場(chǎng)的同步性越高。

2.解釋變量

(1)風(fēng)險(xiǎn)披露含量。參考 Kravet和Muslu(2013)[4]的做法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)披露進(jìn)行度量，數(shù)據(jù)處理過程如下：下載全部A股上市公司2010-2017年年報(bào)；剔除金融行業(yè)、ST和*ST類企業(yè)，以及上市時(shí)間不足一年的企業(yè)；使用python計(jì)算機(jī)程序?qū)DF格式文件處理為純文本格式文件，剔除所有數(shù)字及各類符號(hào)；剔除停用詞；對(duì)提取出的文本清理頁眉頁腳，刪除年報(bào)中出現(xiàn)“年度報(bào)告”的行數(shù)據(jù)；利用python編程計(jì)算年報(bào)中出現(xiàn)的 “風(fēng)險(xiǎn)”“不確定性”“可能”詞匯的頻數(shù)。本文用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)除以報(bào)告總字?jǐn)?shù)衡量風(fēng)險(xiǎn)信息披露含量。即Riskdisc=(全文風(fēng)險(xiǎn)頻數(shù)/年報(bào)總字?jǐn)?shù))*100。

(2)語調(diào)量化。由于對(duì)中文文本分析的研究起步較晚，目前沒有統(tǒng)一權(quán)威的詞典和詞庫，參考Loughran和McDonald(2014)[31]的分類表，并結(jié)合上文文獻(xiàn)綜述中一些針對(duì)中文詞語制定的詞典分類，再根據(jù)年度報(bào)告中文本描述特點(diǎn)，對(duì)詞典進(jìn)行稍微的調(diào)整和補(bǔ)充。最后借鑒謝德仁(2015)[32]的做法，將處理好的文本中含風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵詞的句子提取出，以字典中的情感詞語(2)積極的情感詞語包括：最好、準(zhǔn)確、重點(diǎn)、優(yōu)良、確切、肯定、偏重等289個(gè)詞語；消極的情感詞語包括：保守、悲觀、變化不定、不可行等214個(gè)詞語。出現(xiàn)的頻率來衡量語調(diào)。即語調(diào)=(積極詞對(duì)應(yīng)的詞頻-消極詞對(duì)應(yīng)的詞頻)/年報(bào)總字?jǐn)?shù)。

(3)相似度量化。Brown等(2018)[33]對(duì)年報(bào)中管理層討論與分析部分的文本進(jìn)行分析，通過建立向量空間模型來計(jì)算當(dāng)年內(nèi)容與上年內(nèi)容的相似程度，以此衡量公司披露內(nèi)容的差異性。參考這種方法，比較年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息與上年度之間的相似程度。由于風(fēng)險(xiǎn)描述主要出現(xiàn)在管理層討論與分析部分，針對(duì)這部分文本分詞清理，使用gensim包對(duì)每份文本的詞語用詞袋模型表示成向量形式，最后利用TF-IDF模型計(jì)算報(bào)告文本當(dāng)前與上一期報(bào)告之間的文本相似度。差異越大，表明風(fēng)險(xiǎn)信息披露的信息含量越多，而并非模板式披露。

(三)研究模型

根據(jù)前人的研究，股價(jià)同步性會(huì)受到諸如公司規(guī)模、財(cái)務(wù)狀況、成長(zhǎng)性、股權(quán)集中度等因素的影響，并且在不同年度和不同行業(yè)存在較大差異，因此參考王亞平等(2009)[10]和王雄元等(2017)[21]的研究，建立模型(3)(4)和模型(5)分別進(jìn)行回歸，驗(yàn)證年報(bào)中風(fēng)險(xiǎn)披露水平、風(fēng)險(xiǎn)描述語調(diào)、風(fēng)險(xiǎn)描述相似度與股價(jià)同步性之間的關(guān)系。關(guān)鍵變量的定義及計(jì)算具體見表1。通過F檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)決策本文，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸

Syn=α+βRiskdisc+λControlVariables+Σyear+Σind+ε

(3)

Syn=α+βTone+λControlVariables+Σyear+Σind+ε

(4)

Syn=α+βSim+λControlVariables+Σyear+Σind+ε

(5)

表1 關(guān)鍵變量的定義及計(jì)算

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，其中R2的平均值為0.42，略高于王亞平等(2009)[10]報(bào)告的2004-2007年間的0.41，Syn的均值為-0.38，標(biāo)準(zhǔn)差約為0.85，說明不同公司的股價(jià)同步性存在較大差異；Riskdisc的最大值為0.01，最小值為0.002，說明不同公司的年度報(bào)告中傳遞的風(fēng)險(xiǎn)信息程度不同，雖然整體看來風(fēng)險(xiǎn)披露的信息量占總年報(bào)的比重較小，但能夠提供風(fēng)險(xiǎn)特質(zhì)信息，這為計(jì)量分析提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。語調(diào)均值為正數(shù)，最大值為0.05，最小值為-0.004，說明描述整體偏向于積極樂觀，但不同公司年報(bào)在表述中有不同語氣傾向。相似度最大值為1，最小值為0.004，存在較大差異，說明披露內(nèi)容并不是一成不變的，具有研究?jī)r(jià)值。觀察其他變量，可以看出我國(guó)公司整體股權(quán)集中度較高，機(jī)構(gòu)投資者持股比均值為0.26，高于2004-2007年間的0.12，但仍低于美國(guó)上市公司的平均值。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

為了驗(yàn)證組間差異的顯著性，對(duì)樣本組進(jìn)行了T檢驗(yàn)，表3為單變量檢驗(yàn)結(jié)果。將樣本分別按風(fēng)險(xiǎn)披露水平(Riskdisc)、語調(diào)(Tone)、相似度(Sim)的中位數(shù)設(shè)為兩組，對(duì)股價(jià)同步性(Syn)做均值T檢驗(yàn)差異性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示各組數(shù)據(jù)均存在差異性，通過檢驗(yàn)。

表3 差異性檢驗(yàn)

(二)多元回歸分析

表4報(bào)告了年報(bào)文本風(fēng)險(xiǎn)披露與股價(jià)同步性之間關(guān)系的回歸結(jié)果。其中，列(1)只控制了年份和行業(yè)，沒有加入控制變量，結(jié)果顯示Riskdisc系數(shù)為23.67，在1%的水平上顯著為正。這說明當(dāng)公司年報(bào)中披露風(fēng)險(xiǎn)信息越多，股價(jià)同步性越高。列(2)中加入了控制變量，股價(jià)同步性與年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息量依然在1%水平上顯著正相關(guān)，假設(shè)1得到驗(yàn)證。此外，發(fā)現(xiàn)Lev、Inshold、Age、Topten與Syn的系數(shù)顯著為負(fù)，Size、BM與Syn的系數(shù)顯著為正，以上結(jié)論與其他學(xué)者的研究結(jié)果大致相同，也符合本文預(yù)測(cè)。但ROE的回歸結(jié)果并不顯著，說明可能不是影響股價(jià)同步性的主要變量，也可能受樣本等其他因素影響。模型(4)中，風(fēng)險(xiǎn)披露語段語調(diào)系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明風(fēng)險(xiǎn)語調(diào)越積極，股價(jià)同步性越高，與假設(shè)2相符。模型(5)中，風(fēng)險(xiǎn)描述相似度與股價(jià)同步性在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說明風(fēng)險(xiǎn)描述相似度越低，股價(jià)同步性越高，與假設(shè)3相符。

表4 股價(jià)同步性與風(fēng)險(xiǎn)披露水平

考慮到風(fēng)險(xiǎn)描述語調(diào)和文本相似性可能會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息披露含量和股價(jià)同步性之間的關(guān)系產(chǎn)生一定的影響，參考溫忠麟等(2005)[34]關(guān)于調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng)的研究，分別按語調(diào)、相似度的均值進(jìn)行分組，對(duì)模型(3)進(jìn)行回歸。若回歸系數(shù)的差異顯著，則調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。即如果年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露量與股價(jià)同步性之間的關(guān)系受到第三個(gè)變量的影響，則認(rèn)為這個(gè)變量對(duì)自變量和因變量之間的關(guān)系存在調(diào)節(jié)作用。

對(duì)樣本按照風(fēng)險(xiǎn)描述語調(diào)的中位數(shù)進(jìn)一步分組回歸發(fā)現(xiàn)，語調(diào)積極組和語調(diào)消極組都在1%水平上顯著正相關(guān)，且語調(diào)積極組的系數(shù)大于語調(diào)消極組，說明語調(diào)的積極與否對(duì)風(fēng)險(xiǎn)披露量和股價(jià)同步性之間的關(guān)系存在一定調(diào)節(jié)作用。在年報(bào)披露中，盡管披露了很多風(fēng)險(xiǎn)信息，但是語調(diào)越積極時(shí)，投資者對(duì)公司未來的發(fā)展越持有信心，因此個(gè)體流動(dòng)性較低，股價(jià)同步性提高。

在對(duì)樣本按照風(fēng)險(xiǎn)描述相似度的中位數(shù)進(jìn)一步分組回歸發(fā)現(xiàn)，相似度較低組在1%水平上顯著正相關(guān)，相似度較高組僅在10%水平上相關(guān)，說明文本的相似度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)披露量和股價(jià)同步性之間的關(guān)系存在顯著的調(diào)節(jié)作用。在年報(bào)披露風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，相似度越低，說明披露的文本不是樣板性的，公司有實(shí)質(zhì)性的變化，提高了披露的信息透明度，抑制噪聲對(duì)股價(jià)的影響，股價(jià)同步性提高；相似度越高說明公司披露的風(fēng)險(xiǎn)文本缺乏信息量，對(duì)投資者理解公司現(xiàn)狀沒有幫助。

表5 股價(jià)同步性與風(fēng)險(xiǎn)披露含量

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述研究結(jié)論的可靠性，采取了多種檢驗(yàn)方法對(duì)所得結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.更換被解釋變量

本文在驗(yàn)證研究假設(shè)的實(shí)證分析中所使用股票交易數(shù)據(jù)均為周個(gè)股回報(bào)率數(shù)據(jù)，考慮到股票交易周數(shù)據(jù)中可能存在的非同步性交易偏差，借鑒了Gul等(2010)[35]的做法，在模型(1)中加入滯后一期的市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)以及行業(yè)收益率數(shù)據(jù)，利用新構(gòu)建的模型(6)重新計(jì)算股價(jià)同步性R2后，再按上述研究模型和回歸方法進(jìn)行回歸。最終回歸結(jié)果如表12所示，模型(3)通過了顯著性檢驗(yàn)，且結(jié)果依然支持本文之前的研究結(jié)論。

RETi,t=θ0+θ1Markett+θ2Markett-1+θ3INDRETt+θ4INDRETt-1+εi,t

(6)

(7)

RETit表示股票i在第t周股票收益率，Markett和Markett-1分別表示第t周和t-1周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，INDRETt和INDRETt-1分別表示第t周和t-1周的行業(yè)收益率。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.更換解釋變量

上文計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)披露信息量均采用的是整份年度報(bào)告，參照Hope等(2016)[36]的衡量方法獲得年度報(bào)告中管理層討論與分析部分中“風(fēng)險(xiǎn)”與“不確定性”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率(risk_mda)，替換解釋變量Riskdisc進(jìn)行回歸，結(jié)果如表7所示。可以看到，管理層討論與分析部分披露的風(fēng)險(xiǎn)信息和股價(jià)同步性在1%水平上正相關(guān)，假設(shè)1通過檢驗(yàn)。

表7 管理層討論與分析部分風(fēng)險(xiǎn)信息披露

3.信息或噪聲

為了印證本文研究滿足我國(guó)市場(chǎng)存在較多噪聲交易的假設(shè)前提，參考陸揚(yáng)(2010)[37]的做法，采用市盈率(3)市盈率(PE)=股價(jià)/(凈利潤(rùn)上年年報(bào)值/實(shí)收資本本期期末值)，數(shù)據(jù)來源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫。衡量噪聲交易現(xiàn)象，檢測(cè)股票價(jià)格被高估或低估的程度。通常來說，市盈率的正常水平應(yīng)在15-40之間，小于15說明價(jià)值被低估，大于40則說明價(jià)值被高估。通過對(duì)2010-2017年A股股票的市盈率統(tǒng)計(jì)情況，最小值為7.55，最大值為784.46，均值為76.57，每年市盈率均值均大于40，嚴(yán)重高于美股市場(chǎng)水平。從圖1可以看出，大部分股票價(jià)格存在被高估或低估的情況，反映出我國(guó)股市存在較多的噪音交易，滿足本文立足的研究背景。

圖1 2010-2017A股市盈率分布圖

為了驗(yàn)證年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息具有價(jià)值而非噪聲，本文采用修正的Jones模型[38]衡量盈余操縱程度Acc，建立模型(8)考察年報(bào)文本風(fēng)險(xiǎn)披露與盈余管理的關(guān)系

Acc=α+βRiskdisc+λControlVariables+∑year+∑ind+ε

(8)

回歸結(jié)果如表8所示，可以看出，整份年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)含量和MD&A部分的風(fēng)險(xiǎn)含量均與盈余操縱程度顯著負(fù)相關(guān)，即披露風(fēng)險(xiǎn)越多，盈余操縱越低，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越好?？梢宰C明年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)文本可以傳遞有價(jià)值的信息，降低不對(duì)稱性。

表8 風(fēng)險(xiǎn)披露與盈余操縱

(四)進(jìn)一步分析

1.風(fēng)險(xiǎn)類型的影響

Campbell等(2014)[39]研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)公司面臨某類風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，年報(bào)中對(duì)于該類風(fēng)險(xiǎn)的描述篇幅會(huì)更長(zhǎng)。因此本文對(duì)年報(bào)中的風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)一步分類，檢驗(yàn)不同類型的風(fēng)險(xiǎn)是否會(huì)在披露時(shí)對(duì)于股價(jià)同步性產(chǎn)生不同影響。

本文使用LDA主題建模法對(duì)年報(bào)中披露的文本進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分類。參考Lajili和Zeghal(2005)[1]的風(fēng)險(xiǎn)分類方法，結(jié)合國(guó)內(nèi)年度報(bào)告的特點(diǎn)，將風(fēng)險(xiǎn)擬定為3大類，即設(shè)置K=3個(gè)主題。然后將每年的各公司年報(bào)內(nèi)容作為數(shù)據(jù)集，利用python的genism庫進(jìn)行無監(jiān)督機(jī)器分類。將分好類的文本根據(jù)關(guān)鍵詞特點(diǎn)，分別命名為經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。各主題的關(guān)鍵詞詞云圖如圖2所示。

表9 風(fēng)險(xiǎn)分類表

圖2 各主題關(guān)鍵詞云圖(組圖)

將樣本按分離出來的風(fēng)險(xiǎn)類型化為3組，采用前文的模型進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表10?？梢钥闯觯L(fēng)險(xiǎn)類型中的經(jīng)營(yíng)性風(fēng)險(xiǎn)(label=0)對(duì)披露后的股價(jià)同步性沒有顯著影響，風(fēng)險(xiǎn)類型中的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(label=1)與披露后的股價(jià)同步性顯著正相關(guān)，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)(label=2)僅在10%水平上顯著正相關(guān)。本文認(rèn)為這樣的結(jié)果可能因?yàn)樨?cái)務(wù)類型的風(fēng)險(xiǎn)披露內(nèi)容是有價(jià)值的信息，通過財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的披露內(nèi)容，投資者可以更清楚地了解公司年報(bào)中一些重要會(huì)計(jì)估計(jì)和相關(guān)指標(biāo)。一般而言，數(shù)字性的指標(biāo)更具可信度，因?yàn)榉埏棓?shù)據(jù)會(huì)帶來嚴(yán)重的法律后果，而語言性的描述存在解釋空間，因此披露的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容和報(bào)表內(nèi)容可以相互佐證。即使年報(bào)披露的來源是公司本身，也有助于信息使用者的理解，提高了信息透明度，降低非理性噪聲的干擾。而經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比較廣泛，給公司帶來的不確定性較大，傳遞的信息不明確，投資者對(duì)公司未來的發(fā)展無法做出有效判斷。因此，此類風(fēng)險(xiǎn)的披露對(duì)股價(jià)同步性的影響不顯著。

表10 基于風(fēng)險(xiǎn)分類的進(jìn)一步分析

2.內(nèi)部控制的影響

內(nèi)部控制是指公司在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中建立的一種相互制約的業(yè)務(wù)組織形式和職責(zé)分工制度，包括控制環(huán)境與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。良好的內(nèi)部控制能夠幫助管理層做出正確決策，在一定程度上提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)水平[40]，企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)更少。因此，當(dāng)企業(yè)內(nèi)控較好時(shí)，其年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露越多，一定程度上說明企業(yè)將固有風(fēng)險(xiǎn)解釋得越透徹明晰，更有助于緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱，減少噪聲交易，提高股價(jià)同步性，促進(jìn)股票市場(chǎng)運(yùn)行效率。

本文參考徐虹(2014)[41]等的研究，采用“DIB中國(guó)上市公司內(nèi)部控制指數(shù)”衡量?jī)?nèi)部控制指標(biāo)。該指數(shù)結(jié)合公司內(nèi)部監(jiān)管體系，綜合評(píng)估上市公司的風(fēng)險(xiǎn)管控能力和內(nèi)部控制水平，指數(shù)越高代表控制質(zhì)量越高。由于該指數(shù)的取值范圍在0到1 000之間，為了方便考察回歸結(jié)果，將其統(tǒng)一縮小了100倍。

為驗(yàn)證內(nèi)部控制對(duì)股價(jià)同步性和風(fēng)險(xiǎn)信息披露量之間關(guān)系的作用機(jī)理，對(duì)模型(3)進(jìn)行分組回歸，按內(nèi)部控制的均值分為兩組，回歸結(jié)果如表11所示。結(jié)果顯示，內(nèi)控較好組的系數(shù)顯著大于內(nèi)控較差組，說明內(nèi)部控制對(duì)年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露與股價(jià)同步性的關(guān)系起到了正向調(diào)節(jié)作用。內(nèi)部控制較好的企業(yè)，年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)股價(jià)同步性的作用越明顯。

表11 基于內(nèi)部控制的進(jìn)一步分析

3.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為上市公司的一個(gè)重要特征，會(huì)對(duì)企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)和經(jīng)營(yíng)行為產(chǎn)生重大影響。國(guó)有企業(yè)由于其具有國(guó)有性質(zhì)，受國(guó)家政策約束更大，往往會(huì)更加謹(jǐn)慎地面對(duì)年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露，年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露的文本描述可能會(huì)更克制，其為樣板文件的可能性更大。即使風(fēng)險(xiǎn)信息披露較多，也較難獲得有價(jià)值的信息，發(fā)揮降低信息不對(duì)稱，提高股價(jià)同步性的作用。因此，相較于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)削弱了風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)股價(jià)同步性的正向作用。

為進(jìn)一步探討公司股權(quán)性質(zhì)對(duì)年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露和股價(jià)同步性之間的影響，按照實(shí)際控制人屬性對(duì)樣本進(jìn)行分組，結(jié)果如表12所示，非國(guó)有屬性企業(yè)樣本組在10%水平上正相關(guān)，國(guó)有企業(yè)樣本組不顯著。說明風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)股價(jià)同步性的正向作用在非國(guó)有企業(yè)中更強(qiáng)。

表12 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的進(jìn)一步分析

五、研究結(jié)論與政策建議

本文基于“噪聲觀”，以2010-2017年A股上市公司為研究對(duì)象，采用文本分析法從風(fēng)險(xiǎn)信息量、描述語調(diào)和相似度三個(gè)方面對(duì)公司年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露內(nèi)容進(jìn)行衡量，探究其對(duì)股價(jià)同步性產(chǎn)生的影響，得出以下結(jié)論。第一，年報(bào)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息量與股價(jià)同步性顯著正相關(guān)。年報(bào)中披露的文本風(fēng)險(xiǎn)信息是有價(jià)值的，可以起到降低市場(chǎng)信息不對(duì)稱性的作用。第二，在風(fēng)險(xiǎn)披露過程中，描述語調(diào)越積極，風(fēng)險(xiǎn)描述文本的相似性越低，股價(jià)同步性越高，我國(guó)股票市場(chǎng)運(yùn)行效率越高。第三，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)相較于其他風(fēng)險(xiǎn)類型，年報(bào)披露的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股價(jià)同步性的提高作用更顯著；相較于內(nèi)部控制質(zhì)量差的企業(yè)，內(nèi)控好的企業(yè)年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露越多，對(duì)股價(jià)同步性的影響越顯著。相較于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)的年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露越多，對(duì)股價(jià)同步性的影響越顯著。

本文將風(fēng)險(xiǎn)信息從年度報(bào)告整體中剝離出來，區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)信息的不同內(nèi)容，從風(fēng)險(xiǎn)信息披露的角度研究對(duì)股價(jià)同步性的影響，更好地解釋了風(fēng)險(xiǎn)信息在市場(chǎng)中的信號(hào)傳遞作用和對(duì)信息不對(duì)稱性的改善，擴(kuò)展了年報(bào)文本風(fēng)險(xiǎn)披露的經(jīng)濟(jì)后果研究。根據(jù)研究結(jié)論，本文認(rèn)為監(jiān)管部門仍需加強(qiáng)對(duì)年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露的監(jiān)管和約束，有針對(duì)性地對(duì)年報(bào)中披露的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分類，引導(dǎo)企業(yè)增加特定風(fēng)險(xiǎn)因素的定量和定性分析，幫助年報(bào)使用者了解公司的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)情況；引導(dǎo)和規(guī)范年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露，減少年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露中與上年內(nèi)容重復(fù)率過高、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)披露描述樣板化嚴(yán)重的現(xiàn)象，減少投資者搜集信息的成本，約束公司隱匿風(fēng)險(xiǎn)的不道德行為，緩解信息不對(duì)稱程度，提高股票市場(chǎng)運(yùn)行效率。