數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響及機理研究

沙飛云，徐曉東

(上海交通大學安泰經(jīng)濟與管理學院，上海 200030)

一、引 言

近年來，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)與社交網(wǎng)絡(luò)的廣泛普及和應(yīng)用，諸如人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)和理念的出現(xiàn)，新興的數(shù)字信息技術(shù)接近重塑了中國企業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)，滲透到財務(wù)、人力資源、生產(chǎn)管理、市場營銷等企業(yè)管理的幾乎各方面，深刻地影響了企業(yè)的運營效率、合規(guī)性、盈利能力和發(fā)展前景。國家網(wǎng)信辦發(fā)布的《數(shù)字中國發(fā)展報告(2022年)》顯示，2021年中國數(shù)字經(jīng)濟增加值占GDP比重為41.5%，達到50.2萬億元。另據(jù)德國聯(lián)邦外貿(mào)與投資署(GTAI)的最新數(shù)據(jù)顯示，中國2021年數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品出口占全球的25%，在高新技術(shù)出口大國中遙遙領(lǐng)先。因此，企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)進行業(yè)務(wù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型升級的能力已經(jīng)成為管理層越來越關(guān)注和重視的核心議題，同時也已經(jīng)成為中國資本市場投資者評判企業(yè)管理層能力、預(yù)測企業(yè)未來發(fā)展的重要標志。譬如，長春高新(股票代碼：000661)在2021年4月19日的對外公告中宣布“公司完成上一階段數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標，將進一步在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面加大力度，推進數(shù)字普惠戰(zhàn)略落地實施，并擬將信息化戰(zhàn)略與數(shù)字化戰(zhàn)略緊密結(jié)合，提高信息化水平，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，推進實現(xiàn)企業(yè)整體數(shù)字化協(xié)同……”。隨著該消息的發(fā)布，公司股價應(yīng)聲上漲，幅度超過7%。相關(guān)研究也指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)打破物理資源的壁壘，有效緩解資源約束，從而顯著促進企業(yè)業(yè)績的提升[1]。

那么，企業(yè)對外所釋放的數(shù)字技術(shù)相關(guān)信息是否都能夠像長春高新那樣被外部投資者準確識別、解讀并用于指導(dǎo)其投資交易呢？我們試圖通過考察數(shù)字技術(shù)披露對股價同步性，這一前期文獻常用代理市場效率的重要變量的影響來進行推斷[2]。因為在一個有效的市場上，股票價格的波動映射了公司內(nèi)外部與股票價值相關(guān)的特質(zhì)性有用信息，而資本市場也正是通過股票價格的信號傳遞機制對資源進行了優(yōu)化配置[3]。因此，考察年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露是否有助于為資本市場提供更多有價值的基本面信息，使得外部投資者有更多可以透視、感知企業(yè)經(jīng)濟實質(zhì)的機會與可能，賦能投資者對企業(yè)價值作出合理研判與理性決策，降低市場噪音交易對股價形成的干擾，進而降低個股價格與整體市場價格間的運行同步性，是一個亟待解決的重要課題。然而，我們遺憾地發(fā)現(xiàn)當前文獻對年報中數(shù)字技術(shù)信息披露與股價同步性之間的關(guān)聯(lián)并未給予足夠的關(guān)注。

本文以2010—2019年非金融類A股上市公司為研究樣本，通過文本分析和機器學習的方法構(gòu)建企業(yè)數(shù)字技術(shù)信息披露相關(guān)指標，實證檢驗了企業(yè)的數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，年報中披露的反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)字技術(shù)信息會降低企業(yè)的股價同步性，同時信息不對稱、創(chuàng)新水平以及分析師關(guān)注存在顯著的中介效應(yīng)，說明此類文本信息的披露能為市場中介提供增量的價值相關(guān)信息，有助于將更多特質(zhì)性信息融入公司股價，提高了資本市場的定價效率。此外，進一步研究還發(fā)現(xiàn)，年報中數(shù)字技術(shù)信息披露存在“多說多益”，即披露的數(shù)字技術(shù)信息越多，企業(yè)未來收到的政府補助也越多。而數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響效應(yīng)在“多言寡行”披露模式下不顯著。

本文的研究貢獻在于：第一，加深了對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用經(jīng)濟后果的認識，拓展了上市公司年報中非財務(wù)信息內(nèi)容對股價同步性影響的研究邊界。第二，豐富了年報中“經(jīng)營情況討論與分析”(MD&A)非定量化財務(wù)性信息決策有用性方面的研究，為更立體地認知文本信息披露的作用提供了全新視角。本文的研究表明，外部信息使用者的投資決策不應(yīng)僅局限于財務(wù)數(shù)據(jù)等“硬信息”，也要對反映數(shù)字技術(shù)進步的文本語言等“軟信息”給予足夠關(guān)注。第三，為理解數(shù)字技術(shù)信息的信號作用和對提高資本市場定價效率的影響提供了理論支撐和經(jīng)驗證據(jù)。

二、 理論推演與研究假說

(一) 年報中數(shù)字技術(shù)信息披露與股價同步性

股票市場在本質(zhì)上是一個“信息的市場”，而股票價格在市場上的連續(xù)波動則反映了信息在市場上參與交換和博弈的過程。股價同步性是公司的特質(zhì)信息在資本市場上的一個“指示器”，反映了股價在多大程度上包含了區(qū)別于同行業(yè)和整個市場的公司層面特質(zhì)信息，是反映資本市場信息效率的一項重要指標[2]。已有文獻發(fā)現(xiàn)，上市公司年報中披露的公司特質(zhì)信息有助于降低股價同步性，提升資本市場效率[4][5][6]。

現(xiàn)今，以人工智能(A)、區(qū)塊鏈(B)、云計算(C)及大數(shù)據(jù)(D)等為代表的先進數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展，全方位深刻地改變了企業(yè)的組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營方式、運營效率和可持續(xù)發(fā)展能力。大批的企業(yè)在數(shù)字技術(shù)的幫助與推動下，開啟了嶄新的業(yè)務(wù)管理模式、全面的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，甚至是顛覆性的創(chuàng)新[7]。同時，以知識密集和無形狀為最典型特征，涵蓋了人力資本、結(jié)構(gòu)性資本如發(fā)明專利、管理流程、品牌商標等的“智力資本”正日臻代替?zhèn)鹘y(tǒng)的生產(chǎn)要素，躍居為事關(guān)企業(yè)價值創(chuàng)造最核心的戰(zhàn)略性“武器”。因此，數(shù)字技術(shù)在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動中的運用情況已成為預(yù)測評估企業(yè)未來發(fā)展前景的一個重要測度，與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)聯(lián)的其他信息一起得到了市場分析師、券商機構(gòu)和監(jiān)管部門廣泛而密切的關(guān)注[8]。這使得數(shù)字技術(shù)信息等反映企業(yè)特質(zhì)的信息得以被深度挖掘并傳遞，改善企業(yè)在資本市場的信息不對稱程度，彰顯企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展、創(chuàng)新技術(shù)水平和光明前景，進而降低其股價同步性。其影響路徑主要包括以下三個方面：

首先，數(shù)字技術(shù)信息披露有助于降低企業(yè)的信息不對稱程度。投資者通過分析數(shù)字技術(shù)信息可以捕捉到與企業(yè)現(xiàn)今及未來發(fā)展戰(zhàn)略相關(guān)的增量信息，降低了企業(yè)與利益相關(guān)者之間的信息不對稱程度，賦能投資者對企業(yè)價值和風險作出合理研判與理性決策[9]，進而降低個股價格與整體市場價格間的運行同步性。

其次，數(shù)字技術(shù)信息披露有助于提升企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)水平。年報中的數(shù)字技術(shù)信息既是企業(yè)與利益相關(guān)者溝通的橋梁，也是企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略設(shè)定與施行的反映，助力企業(yè)獲取、加工創(chuàng)新資源，保證企業(yè)有穩(wěn)定的資源進行持續(xù)的創(chuàng)新，并因此提升企業(yè)的創(chuàng)新技術(shù)水平[10]。創(chuàng)新成就突出的企業(yè)會在產(chǎn)品市場競爭中獲取有利地位，其市場價值和現(xiàn)金流也會相對穩(wěn)定，股價波動性較低。

最后，數(shù)字技術(shù)信息披露有助于吸引更多的分析師等信息中介參與。在數(shù)字經(jīng)濟高速發(fā)展的時代背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是決定企業(yè)未來可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。由于年報中披露數(shù)字技術(shù)信息能吸引更多的證券分析師、機構(gòu)投資者及新聞媒體等機構(gòu)的參與，并通過信息買賣或股票交易等方式向市場傳遞對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評判信息，進而降低企業(yè)的股價同步性水平[11]。綜上，本文提出假說1：

假說1：年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露有助于降低企業(yè)的股價同步性。

(二) 市場競爭對年報中數(shù)字技術(shù)信息披露與股價同步性關(guān)聯(lián)的影響

在產(chǎn)品市場競爭激烈的情況下，企業(yè)面臨著更多的困難和挑戰(zhàn)，保持自身的運營和生存已成為所有管理者必須面對的問題。競爭對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新具有明顯的促進作用，為了長期穩(wěn)定發(fā)展，企業(yè)具有強烈動機不斷升級自身技術(shù)，特別是數(shù)字技術(shù)的轉(zhuǎn)型[12]。因此對于投資者來說，企業(yè)在年報中對數(shù)字技術(shù)相關(guān)信息進行披露，其內(nèi)容的可信度更高，對于股價同步性的降低作用更為明顯。面對激烈競爭，管理層需要更加重視投資者的利益訴求，積極地與投資者溝通企業(yè)運營和發(fā)展等相關(guān)信息，向市場傳遞公司特質(zhì)性信息。同時外部監(jiān)督亦會對管理層的行為形成更加嚴格的監(jiān)管，一定程度上約束了管理層肆意操縱上市公司編造發(fā)布虛假信息的行為[13]。于是，市場投資者所獲取的數(shù)字技術(shù)信息相對來說更加的嚴謹。此外，在產(chǎn)品市場化競爭程度激烈的環(huán)境中，企業(yè)的經(jīng)營風險更高，資本市場投資風險也相對更高，投資者對于披露的信息也就更加敏感[14]。此時，數(shù)字技術(shù)信息作為一種信息披露，資本市場的反應(yīng)會相對更為敏銳。反之，當行業(yè)的集中化程度較高、產(chǎn)品具有壟斷勢力時，管理者所面對的內(nèi)外部監(jiān)管壓力較小，缺乏轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新的動力。即便年報對有關(guān)數(shù)字技術(shù)的信息有所披露，無論從企業(yè)行為的可信度、信息本身的嚴謹性抑或投資者的敏感性而言，均相對較低，對于股價同步性的降低作用影響有限。因此本文提出假說2：

假說2：與市場競爭程度較低的情景相比，企業(yè)所處產(chǎn)品市場的競爭較激烈時，年報中數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的降低作用更為顯著。

(三) 年報中數(shù)字技術(shù)信息披露與股價同步性的關(guān)系受企業(yè)技術(shù)密集程度的影響

企業(yè)的數(shù)字化水平，受其所處行業(yè)屬性或者主營業(yè)務(wù)技術(shù)含量的影響。技術(shù)密集型企業(yè)的產(chǎn)品以及服務(wù)較為復(fù)雜，盈利模式通常依賴于知識產(chǎn)權(quán)、科研成果和專利技術(shù)等資產(chǎn)，而這對于投資者而言，本身就有著較高的認知壁壘[15]。同時由于主要產(chǎn)品的附加價值相對較高，技術(shù)迭代更新速度快，企業(yè)需要開展大量而又復(fù)雜的研發(fā)活動，使得實際運營處于一個不確定性程度較高的環(huán)境中，這就進一步使內(nèi)外部信息不對稱問題更加嚴重[16]。此時，技術(shù)密集型企業(yè)年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露，作為一種信息增量，對于緩解信息不對稱的邊際作用要更強，相應(yīng)地對于股價同步性的降低作用也要更為明顯。通常，技術(shù)密集型企業(yè)面臨的市場環(huán)境和行業(yè)競爭較為復(fù)雜和激烈，投資者對于企業(yè)所披露的信息也就更加敏感[14]。數(shù)字技術(shù)詞匯作為一種信息披露，對于股價同步性的降低作用也會更為明顯。再者，技術(shù)密集型企業(yè)行業(yè)自身特點就是與眾多技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新活動密切相關(guān)，而數(shù)字技術(shù)更是作為當前代表性的技術(shù)創(chuàng)新大量嵌入其中[17]。于是，當技術(shù)密集型企業(yè)在年報中披露數(shù)字技術(shù)相關(guān)的信息時，表達出的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的可信度更高，更容易被投資者所接受與認可，傳遞給市場的信號作用更強。因此，本文提出假說3：

假說3：與非技術(shù)密集型企業(yè)相比，年報中數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的降低作用在技術(shù)密集型企業(yè)中更為顯著。

三、 研究設(shè)計

(一) 變量定義

RETi，t=α0+α1RM，t+α2RM，t-1+α3RI，t+α4RI，t-1+ei，t

(1)

(2)

2.檢測變量。在研究中，本文采用自然語言處理的方式NLP進行文本分析(1)限于篇幅，有關(guān)數(shù)字技術(shù)詞匯具體的收集與處理過程、K-means聚類算法分類結(jié)果以及本文變量定義表、相關(guān)系數(shù)表等相關(guān)內(nèi)容略，作者備索。。參照Campbell等(2014)的做法[18]，通過中文文本分詞的方式處理并統(tǒng)計了上市公司年報文本“管理層討論與分析”中披露的以ABCD為典型代表的四類數(shù)字技術(shù)相關(guān)詞匯的總詞頻數(shù)，并取對數(shù)作為本文的檢測變量企業(yè)數(shù)字技術(shù)披露(IT)。

3.控制變量。參考前期文獻[10][11]，本文選擇如下控制變量：公司規(guī)模(Size)，企業(yè)總流通市值的對數(shù)；資產(chǎn)負債率(Leverage)，總負債與總資產(chǎn)比值；資產(chǎn)收益率(ROA)，凈利潤與總資產(chǎn)比值；成長性(Growth)，營業(yè)收入的增長率；股權(quán)集中度(First)，公司第一大股東持股比例；董事會規(guī)模(Board)，董事會成員數(shù)取對數(shù)；換手率(Turnover)，個股年成交量與總股本比值；是否四大(Big4)，審計所是四大取值為1，否則為0；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)，國有企業(yè)取值為1，否則為0；兩職合一(Dual)，董事長與總經(jīng)理兩職合一取值為1，否則為0；虧損狀況(Loss)，若當年公司發(fā)生虧損取值為1，否則為0；此外，還控制了行業(yè)與年份固定效應(yīng)。

(二) 模型設(shè)定

本文研究的核心問題是年報中數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響。建立了回歸模型(3)，對假說1進行檢驗。假說2與假說3通過在模型(3)的基礎(chǔ)上分組檢驗。

Synchi，t+1=α0+α1ITi，t+∑Controlsi，t+∑Year+∑Industry+ei，t

(3)

(三) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

由于數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用及數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模增長主要始于2010年，本文選擇2010—2019年非金融類上市公司為樣本。年報文本通過Python抓取自“金融界”網(wǎng)站，其他變量數(shù)據(jù)來源主要為Wind、CSMAR以及iFind數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)剔除了財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終獲得14，312個觀測值。同時，對連續(xù)變量做前后1%的縮尾處理。

四、 實證分析

(一) 描述性統(tǒng)計

表1報告了變量的描述性統(tǒng)計。股價同步性(Synch)的均值與中位數(shù)分別為-0.217與-0.171。企業(yè)數(shù)字技術(shù)披露詞頻數(shù)(IT)的均值與中位數(shù)分別為1.897與1.792，最小值為0，最大值為6.644，表明不同企業(yè)數(shù)字技術(shù)信息披露程度存在較大差異。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

(二) 基準回歸結(jié)果

表2顯示在全樣本中，檢測變量IT對被解釋變量Synch的回歸系數(shù)為-0.055，在1%的水平上顯著，其他控制變量的回歸結(jié)果也均與前期文獻保持一致[6][10][11]。說明年報中數(shù)字技術(shù)信息披露能顯著降低股價同步性，假說1得到了支持。引入了赫芬達爾指數(shù)[19]，將樣本分成行業(yè)競爭度高、低兩組。在行業(yè)競爭高的組(HHI=0)，IT的系數(shù)為-0.080，在1%的水平上顯著；而在行業(yè)競爭低的組(HHI=1)，IT的系數(shù)并不顯著。說明企業(yè)所處產(chǎn)品市場的競爭較激烈時，年報中數(shù)字技術(shù)信息披露對于股價同步性的降低作用更為顯著，假說2得到支持。參考Jones(2007)的做法[20]，按照《上市公司行業(yè)分類指引》將行業(yè)代碼首位為M、I以及前兩位為C2、C3的企業(yè)定義為技術(shù)密集型企業(yè)，其余為非技術(shù)密集型企業(yè)。技術(shù)密集型組中，IT的系數(shù)為-0.054，在1%的水平上顯著；而在非技術(shù)密集型組中，IT的系數(shù)為-0.030僅在10%的水平上顯著。說明年報中數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的降低作用在技術(shù)密集型企業(yè)中更為明顯，假說3得到支持。

表2 主模型回歸結(jié)果

(三) 穩(wěn)健性檢驗(2)限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果未報告，作者備索。

1.改變因變量與自變量的計量方式。(1)對因變量Synch的重新測度。本文采用另外兩種主流的RETi，t計算方法[21]，得到股價同步性Synch2、Synch3進行檢驗，結(jié)果與基準回歸保持一致。(2)對自變量IT的重新測度。參照Muslu等(2014)的做法[22]，采用關(guān)鍵詞占比法得到IT_Ratio進行檢驗。結(jié)果顯示，IT_Ratio與Synch仍顯著負相關(guān)；本文對IT進行了拆分，ABCD分別表示四類詞匯各自出現(xiàn)的詞頻。結(jié)果顯示，除了Blockchain之外，其余三類數(shù)字技術(shù)信息披露與Synch顯著負相關(guān)。因此，在更換了IT的計量方式后，本文先前得出的結(jié)果依舊較為穩(wěn)健。

2.外生政策沖擊的影響。本文選取2012年出臺的《公開發(fā)行證券公司的信息披露內(nèi)容與格式準則第3號》作為政策層面的外生沖擊[10]，對潛在遺漏變量的內(nèi)生性問題進行控制，將樣本分為2012年之前和之后兩個組。結(jié)果顯示，數(shù)字技術(shù)詞匯的披露對股價同步性的降低作用在2012年之后的分組中更為顯著?？梢?，考慮外部監(jiān)管影響的遺漏變量后，本文研究結(jié)論不變。

3.考慮披露信息的具體位置。在前述的第3號修訂案中，新增了“重大風險提示”部分，此處的數(shù)字技術(shù)信息披露增加了特質(zhì)性信息，也傳遞出了較多潛在風險；而在“未來發(fā)展與展望”部分披露更多數(shù)字信息，在加強投資者信心的同時也增加了其對于未來業(yè)績預(yù)判的難度。為此，本文重新統(tǒng)計了“重大風險提示”部分的詞頻IT_Risk，以及“管理層分析與討論”部分的詞頻IT_Disc。結(jié)果顯示，兩者系數(shù)均顯著為負，可見企業(yè)偏好選擇披露不確定性較小的數(shù)字信息，但具體的披露位置實際上并不重要，本文的結(jié)論依然穩(wěn)健。

4.內(nèi)生性問題。本文通過將IT進行滯后一期處理，緩解了與Synch可能存在的互為因果的內(nèi)生性。參考前期文獻[23]，進一步采用工具變量法進行分析，將同行業(yè)其他公司年報中數(shù)字技術(shù)信息披露的中位數(shù)IT_Median作為IV：企業(yè)會受到行業(yè)內(nèi)其他公司的披露影響，但行業(yè)層面的披露不會直接對個體股價同步性產(chǎn)生影響。結(jié)果顯示，IT與Synch依舊呈顯著的負相關(guān)關(guān)系，基準回歸的結(jié)論依舊成立。

五、 基于中介效應(yīng)的機理與路徑分析

(一) 數(shù)字技術(shù)信息披露、信息不對稱與股價同步性

企業(yè)年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露之所以對股價同步性產(chǎn)生負向影響，在于企業(yè)借此向市場傳遞出了更多特質(zhì)性信息，緩解了內(nèi)外部的信息不對稱。那么，年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露能否緩解企業(yè)的信息不對稱問題呢？本文采用修正瓊斯模型計算可操控性應(yīng)計利潤(DA)，作為信息不對稱的代理變量進行檢驗。借鑒溫忠麟等(2004)的方法[24]，本文選取信息不對稱(DA)作為中介變量，構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

Synchi，t + 1=α0+α1ITi，t+ ∑Controlsi，t+ ∑Year+ ∑Industry+ei，t

(4)

DAi，t + 1=α0+α1ITi，t+ ∑Controlsi，t+ ∑Year+ ∑Industry+ei，t

(5)

Synchi，t + 1=α0+α1ITi，t+α2DAi，t+ ∑Controlsi，t+ ∑Year+ ∑Industry+ei，t

(6)

表3顯示，第(1)列中，IT系數(shù)顯著為負，表明年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露能夠降低股價同步性；第(2)列中，IT的系數(shù)顯著為負，說明數(shù)字技術(shù)信息披露顯著降低了企業(yè)的信息不對稱程度；第(3)列中，DA的系數(shù)顯著為正，IT的系數(shù)顯著為負且絕對值略低于第(1)列，說明企業(yè)的信息不對稱程度越高，其股價的同步性越高，而年報中數(shù)字技術(shù)信息披露的確可以經(jīng)由緩解信息不對稱這一中介路徑降低股價的同步性。

表3 基于信息不對稱的中介效應(yīng)檢驗

(二) 數(shù)字技術(shù)信息披露、創(chuàng)新水平與股價同步性

創(chuàng)新由于周期的不規(guī)律和結(jié)果的不確定性，企業(yè)不愿意過多披露，導(dǎo)致相關(guān)的信息不對稱。而研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)年報中描述性的創(chuàng)新信息披露越多，所獲專利也越多[25]。數(shù)字技術(shù)作為典型的創(chuàng)新信息，如果年報中披露得更多，企業(yè)也應(yīng)該能夠獲得更多的專利。因此，年報中數(shù)字技術(shù)信息披露反映的是企業(yè)的創(chuàng)新能力和投入，緩解創(chuàng)新的信息不對稱。創(chuàng)新作為企業(yè)的差異化競爭戰(zhàn)略，創(chuàng)新能力能夠減弱系統(tǒng)風險沖擊對股票價格波動的影響，創(chuàng)新投入則可在股價波動中反映公司特質(zhì)信息，而創(chuàng)新結(jié)果更是會影響企業(yè)的未來收益，使得股價體現(xiàn)出特質(zhì)性信息，降低同步性[26]。本文推斷年報中數(shù)字技術(shù)信息可以通過創(chuàng)新水平這一中介路徑，降低股價的同步性，使用專利數(shù)量(Patent)作為企業(yè)創(chuàng)新水平的代理變量(3)考慮到專利的申報與審批具有一定的滯后性，本文使用企業(yè)未來三年內(nèi)取得的專利總數(shù)對數(shù)值作為量化創(chuàng)新水平的表征。，進行中介效應(yīng)檢驗。表4的結(jié)果也表明，數(shù)字技術(shù)信息披露確實能夠經(jīng)由技術(shù)創(chuàng)新這一路徑降低股價同步性。

表4 基于技術(shù)創(chuàng)新水平的中介效應(yīng)檢驗

(三) 數(shù)字技術(shù)信息披露、分析師關(guān)注與股價同步性

作為連接上市公司和投資者的“紐帶”，分析師同時承擔了搜尋和解讀信息的職責[27]。相比普通投資者，他們作為中介化信息載體具有更強的信息收集和分析能力，能夠向市場傳遞更多的公司特質(zhì)性信息，從而加速股價對這些信息的吸收。如果年報文本中數(shù)字技術(shù)信息披露能夠降低股價同步性，那么就有必要考慮分析師是否在這其中充當了信息中介的作用。參考前期文獻[6]，以發(fā)布個股報告的分析師人數(shù)作為分析師關(guān)注(AnaAt)的代理變量，進行檢驗。表5的結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)信息披露確實能夠經(jīng)由分析師關(guān)注這一路徑降低股價同步性。

表5 基于分析師關(guān)注的中介效應(yīng)檢驗

六、 進一步研究

(一)“多說有益”嗎？

對企業(yè)而言，數(shù)字技術(shù)相關(guān)的信息披露是非強制性的，具有較多可操作空間。一方面，當管理者預(yù)判信息屬于好消息時，會對相關(guān)內(nèi)容進行詳盡披露，以增加外部人對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的了解，減少信息不對稱性的同時，為企業(yè)爭取更多的收益，而管理層的沉默則常被視為隱瞞壞消息[28]。但另一方面，數(shù)字技術(shù)相關(guān)信息的專有化成本較大，稍不注意就容易被潛在競爭者“竊取”，有損于企業(yè)的核心競爭力。因此，企業(yè)可能不愿過多披露此類信息，偏好于“多說無益”。那么，企業(yè)管理層究竟會怎樣權(quán)衡，多說是否有益呢？為此，本文使用披露后的三年內(nèi)企業(yè)收到的創(chuàng)新補助作為因變量，并控制了當年企業(yè)收到的補助額Tsubsidy，進行檢驗。表6顯示，IT的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，說明企業(yè)在年報中披露的數(shù)字技術(shù)信息愈多，在未來三年里收到的政府補助也愈多。從這一角度來看，“多說”是有益的，體現(xiàn)在政府對于企業(yè)的支持力度增大，公司收到的創(chuàng)新類補貼增加。

表6 數(shù)字技術(shù)信息披露與政府補助

(二)“多言寡行”的模式識別——基于K-means聚類算法

正因為“多說有益”，企業(yè)存在采用“多言寡行”提升聲譽的可能。李哲(2018)研究發(fā)現(xiàn)[29]，“多言寡行”的披露策略是結(jié)構(gòu)性失序的，會被外部投資者及監(jiān)管層所摒棄。因此，本文預(yù)期“多言寡行”具有不對稱性和不可驗證性，數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響在“多言寡行”的模式下不顯著(4)此處的“行”定義如下：由于沒有專門針對數(shù)字技術(shù)研發(fā)投入的公司層面數(shù)據(jù)統(tǒng)計，考慮到數(shù)字技術(shù)投入與研發(fā)投入之間的強相關(guān)性，本文采用“企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例”作為數(shù)字技術(shù)研發(fā)投入的代理變量。。為此，利用K-means聚類算法將樣本分為四類，即“多言多行”“寡言多行”“寡言寡行”和“多言寡行”再次檢驗。表7顯示，IT的系數(shù)在“多言寡行”組中不顯著，表明“多言寡行”的披露模式對外部投資者和監(jiān)管者而言不具有信息含量，而在“其他”組中則顯著為負。

表7 聚類后的回歸結(jié)果

七、 結(jié)論與啟示

數(shù)字技術(shù)應(yīng)用逐步成為推動企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型升級的重要動力，受到了來自管理層和投資者廣泛的關(guān)注。本文以非金融類A股上市公司為樣本，考察了數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，年報中披露的數(shù)字技術(shù)信息會降低企業(yè)的股價同步性；企業(yè)所處的產(chǎn)品市場競爭較為激烈，或者本身屬于技術(shù)密集型企業(yè)時，這種降低作用更為明顯；在進行了變量替換、考慮外生政策沖擊、具體披露位置的穩(wěn)健性檢驗及內(nèi)生性檢驗之后，結(jié)論不變。機理分析表明，數(shù)字技術(shù)信息披露通過降低企業(yè)信息不對稱程度、提升創(chuàng)新水平及分析師關(guān)注降低了股價同步性。進一步研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)信息披露存在“多說多益”，在當年年報文本中披露的數(shù)字技術(shù)信息越多，企業(yè)在未來三年內(nèi)收到的政府補助也越多。而年報中數(shù)字技術(shù)信息披露對股價同步性的影響效應(yīng)在“多言寡行”披露模式下不顯著。

本文具有如下啟示：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)未來可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵要素。數(shù)字技術(shù)信息等非定量的文本信息雖然不會在直觀上對企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響，卻可能對解釋、分析會計數(shù)據(jù)與內(nèi)容的信息集加以影響。管理層應(yīng)重視年報中數(shù)字技術(shù)信息的披露，這將有助于增進個股中特質(zhì)信息含量，降低股價同步性，提升資本市場效率。第二，數(shù)字技術(shù)信息披露宜采取“多說”的模式，這將有助于增加企業(yè)未來的政府補助。但是“多言寡行”對于降低股價同步性、增進市場效率毫無助益，這表明我國資本市場對于上市公司的年報信息粉飾具有一定的甄別力，因而企業(yè)要重視“言”，更要重視“行”。第三，投資者在通過財務(wù)數(shù)據(jù)辨析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型績效的同時，還應(yīng)當關(guān)注年報中披露的數(shù)字技術(shù)信息，不同信息應(yīng)相互佐證，以便作出科學的決策。并且應(yīng)當重視分析師等信息中介對文本信息的解析，挖掘利用有效信息。第四，資本市場信息披露已進入全面監(jiān)管的時代。監(jiān)管部門在確保上市公司真實、準確并充分地披露財務(wù)數(shù)據(jù)的同時，不能忽視年報中的文本信息對于股價、資源配置所產(chǎn)生的影響。尤其要重視規(guī)范上市公司“言行合一”，從法律層面明確文本信息披露主體的責任，加大違規(guī)披露的懲罰力度。