管理層語調如何影響企業融資約束
——基于公司業績說明會的文本證據

胡 婧

(中南財經政法大學 統計與數學學院，湖北 武漢 430073)

一、引 言

資金是企業創新和發展的重要資源，融資約束則是制約企業發展的關鍵性因素①。然而在目前世界經濟發展緩慢的大環境下，由于我國資本市場的不發達，企業會面臨更多的融資困難等問題②。因此，如何緩解企業的融資約束是中國企業發展過程中不可回避的問題。Kaplan & Zinglas總結出企業融資約束的成因：信息不對稱和代理成本[1]。而企業信息披露的本質就是為了緩解信息不對稱以及委托人和代理人之間的代理成本問題。正如顧群和翟淑萍研究表明，信息披露質量的提高可以通過減輕企業的信息不對稱程度，降低企業的代理成本，從而緩解企業的融資約束[2]。

企業主要通過財務數字信息和文本信息兩種方式來披露信息。企業財務信息披露的重要性早已得到認可，幾乎所有的公司治理機制都是為了強化和監督企業的財務信息披露[3]。文本信息作為對于財務信息披露的補充，也在一定程度上發揮著降低利益相關者之間信息不對稱的作用[4]。并且相較于財務信息而言，文本信息的可閱讀性更高，更適合缺乏專業背景的中小投資者[5]。尤其相較于年報而言，業績說明會具有更好的互動形式，成為了上市公司和中小投資者溝通交流的主要載體。并且由于監管機構沒有對披露內容進行強制規定，所以業績說明會的披露自由度較大，其披露的內容可以算作管理層自愿披露的范疇[6]。對于管理層而言，業績說明會為他們提供了直接向中小投資者傳遞信息的機會，這有助于提高信息披露的及時性和權威性，增加可信度，并且充分體現了公司對中小投資者的重視程度。對于外部機構和投資者而言，業績說明會為公司和投資者提供了溝通渠道，使得投資者可以直接通過高管了解企業情況，認清企業未來潛在價值以及可能存在的投資風險。現有關于業績說明會的文獻較少，主要集中于探討對投資者的影響[7-9]，以及對公司業績[6]和盈余管理行為[10-11]的影響，而考察管理層語調與融資約束之間關系的實證研究尚存空白。所以，本文將對企業業績說明會的文本進行分詞處理，并根據情感詞匯庫篩選出其中的積極詞匯和消極詞匯，從而構造出企業的管理層語調，進而從語調的方向探討非財務信息披露對于融資約束的影響。

本文使用2005-2018年所有A股上市公司數據，實證檢驗了管理層語調對于融資約束的影響，發現管理層凈語調能有效緩解企業的融資約束。將語調分解后發現，管理層的正面語調可以緩解企業的融資約束，而負面語調則會加劇企業的融資困難問題。并且通過更換管理層語調測度指標和縮減年份等進行了一系列穩健性檢驗后，本文結論仍然成立，這為管理層語調的相關研究補充了新的實證證據。進一步分析發現，在民營企業、分析師跟蹤較高的企業中，管理層語調對于融資約束的影響更為明顯，這為管理層語調的公司治理效應又添加新的證據。

本文可能的邊際貢獻在于：第一，目前大部分的研究都是探討財務信息披露對于融資約束的影響關系，而暫沒有文獻考慮文本信息披露與融資約束之間的關系。而文本信息在所有的企業信息披露中占比很大，并且更為通俗易懂。因此，本文將研究文本信息披露對于融資約束的影響，從而豐富相關方面的研究。第二，目前關于文本信息披露的測度方法有很多種，大多是基于年報的文本可讀性等方向對其信息披露質量進行度量。而本文將從管理層回答的語調方向進行測度并分析其對于融資約束的影響。這一方面拓寬了對于管理層語調的治理效應的研究，同時也豐富了現有關于融資約束的研究。

二、制度背景與文獻綜述

(一)我國企業業績說明會信息披露制度

2004之前，企業的業績說明會都屬于完全自愿的信息披露方式，沒有具體部門和法規來進行指引和規定，相對進行業績說明會的企業數量也較少。隨著深交所的強制規定③，從2005年起我國上市公司開始成規模地召開業績說明會。2010年到現在，越來越多的上市公司選擇通過“全景網”平臺召開企業的業績說明會，從最開始的40家增加到1400余家。業績說明會是一種上市公司管理層以互聯網為平臺，用純文字的形式就會議參與者提出的問題進行回答的文本信息披露會議。業績說明會中參與者和管理層之間實時互動性高，且由于包括投資者在內的參會者都是隱名進行提問，參會者更有公平性保障，且參會成本很低[12]。并且根據謝德仁和林樂的研究發現業績說明會的高管參與程度較高，有76%的上市公司會安排總經理以及72%的上市公司會安排董事長出席會議，因此業績說明會信息披露渠道的正規性可以得到一定程度的保證[6]。除此以外，由于投資者提出的問題具有一定的隨機性，管理層需要針對提出的問題進行回答，無法提前準備回答的文本內容，所以管理層的回答或多或少會表露出管理層的真實想法，從而反應公司真實情況的“內部信息”。即業績說明會為研究上市公司的管理層語調提供了非常合適的條件。

(二)管理層語調的相關文獻綜述

信息披露是資本市場最基本的制度安排之一，良好的信息披露有助于降低企業的信息不對稱性。文本信息作為對財務信息的補充，更容易受到管理層動機的影響。Baginski et al.認為管理者的這種影響主要是源于監管部門對文本信息的相關政策不健全和中小投資者對文本信息的過度依賴。目前已有部分國內外學者對管理層語調展開了細致的研究[7]。

國外的研究相對開始較早，且研究成果比較豐富。Davis et al.從盈余電話會議的角度分析管理層語調，發現經理們在會議上使用語言向市場傳達了他們對公司未來業績的預期，市場會對這一信號做出反應[13]。這與基于其他披露方式的研究所得結論一致：管理層盈余預告[14-15]、年報中管理層討論與分析部分(MD&A)[16-19]以及賣方分析師報告[20]等。同時，也有研究發現管理層語調與未來業績的預期相反。由于難以通過具體的法律法規來規范企業披露的文本信息，所以管理層在披露文本信息時可能會存在一定的語言膨脹。并且由于這種膨脹往往缺乏可驗證性，所以存在語言膨脹的文本也被稱為 “廉價交談”[21]。行為財務理論認為，管理者在自愿性披露方面具有更多的自由權，他們可以通過委婉的語調來掩飾公司的真實情況，即通過樂觀抑或悲觀的情感傾向詞匯(管理層語調)影響投資者對公司的判斷[7]。

與國外相比，國內對于資本市場的文本信息研究起步較晚，僅有幾篇研究上市公司年報和業績說明會的管理層語調的文獻。部分研究證實了上市公司管理層語調具有一定的“口是心非”，即年報中管理層語調的樂觀程度與內部人未來的股票減持量呈正相關[22]。朱朝暉和許文瀚發現自愿性信息披露并不能限制管理者的盈余管理活動，管理者可能通過這種受約束程度較低的披露方式來向投資者傳遞錯誤信號，從而配合管理者私人動機的實現[11]。同時也有國內的部分學者認為，管理層語調具有一定的可信度，在一定程度上是有效的[6]，公司的盈余管理水平與管理層語調呈顯著正相關關系[10]。

(三)管理層語調與融資約束

在完美的資本市場中，企業的外部和內部資本是可以完全相互替代的[23]。資本市場的不完善會導致銀企之間以及企業和投資者之間的信息不對稱性的存在，進而導致公司外部融資成本高于內部融資成本，從而使得企業面臨一定的融資約束問題[24]。除此之外，Bernanke and Gertler進一步指出委托代理問題同樣會導致融資約束的產生[25]。而信息不對稱以及委托代理問題產生的根本原因是管理層信息披露的不完備以及相關法律法規的缺失。與數字財務信息相同，文本信息具有信息披露的作用。謝德仁和林樂的研究證實，業績說明會中的管理層語調在一定程度上反映了公司未來業績并且是可信的[6]。即管理層披露的可靠的文本信息在一定程度上可以緩解企業的信息不對稱以及委托代理問題進而緩解企業的融資約束。正如何賢杰等研究所表明的，在披露公司的樣本中，企業的信息披露質量越高，融資約束程度越低[26]。

首先，中小投資者的數量占比最高，且往往缺乏專業背景，所以相較于專業化較強的財務信息，其更傾向于通過文本信息來了解企業的發展情況，并且業績說明會是投資者直接、準確了解企業信息的互動平臺，所以管理層的語調信息可以降低信息不對稱，從而緩解企業的融資約束。再次，高質量的信息披露會使得大股東更加了解企業的經營情況，增加了管理層進行自利行為被發現的概率，從而大股東可以對管理層進行有效的監督，抑制其自利行為，降低管理層與大股東之間的信息不對稱性，緩解委托代理問題[3]，進而緩解企業的融資約束。

基于以上分析，本文提出假設如下：

管理層語調可以通過降低信息不對稱和緩解委托代理問題，而減緩企業的融資約束。

三、研究設計

(一)數據來源與樣本選擇

本文選取2005-2018年間中國A股上市公司數據，使用的上市公司相關信息來自于國泰安數據庫和Wind數據庫，業績說明會的文本信息來自于全景網。本文對樣本進行如下處理：(1)刪除ST公司樣本；(2)刪除金融行業樣本；(3)刪除資不抵債的公司樣本；(4)刪除主要變量數值缺失的樣本，最終得到9514個公司年度觀測值。同時，為了避免異常值對于實證結果的影響，本文對所有的連續變量進行了1%的縮尾處理。

(二)模型設定

本文將在構建的管理層語調對于融資約束影響的計量模型中加入年份、行業的固定效應，具體模型如下所示：

FCi,t+1=β0+β1TONEi,t+γXi,t+δt+φi+εi,t

(1)

其中，被解釋變量FCi,t+1為上市公司i在t+1年的融資約束程度，TONEi,t為上市公司i在t年年報業績說明會中的管理層語調，Xi,t為企業層面的控制變量，δt表示年份固定效應，φi表示公司所在行業的固定效應，εi,t為模型的隨機擾動項。

(三)變量度量

1.融資約束的測度。

目前關于融資約束的測度方法有很多。然而KZ指數、WW指數等均存在一定的缺陷，即包含了很多具有內生性的金融變量，比如現金流、杠桿等[27]，而融資約束與現金流和企業杠桿等金融變量之間相互決定。為避免以上問題，本文將采用Hadlock & Pierce[28]的方法，選取企業規模和企業年齡兩個隨時間變化不大且具有很強外生性的變量構建SA指數：-0.737*Size+0.043*Size2-0.04*Age。其中，SA指數的絕對值越大，說明企業所受到的融資約束越強[29]。并根據構造的企業SA指數與其所在行業的SA指數的中位數進行比較，如果企業SA指數大于行業SA指數的中位數，則融資約束(FC)取值為1，反之則為0。此外，本文將在穩健性檢驗中使用SA指數直接作為融資約束的測度指標，看管理層語調對于融資約束的具體作用程度。

2.管理層語調的測度。

目前主流的文本分析方法主要有以下兩種方法：(1)詞匯匹配計數法，也叫做“詞袋”法。即將分好的文本內的詞匯與已知的情感詞庫中的正面或是負面語調詞匯表進行匹配，從而得知文本的情感傾向。(2)機器學習法，以一般的計量方法為基礎，利用編碼的方法進行內容分析，通過開展大量的重復性訓練從而實現自我學習能力的模型算法。鑒于機器學習算法需要具有扎實的計算機基礎且其研究結論難以驗證，所以大部分的文章在研究過程中還是采用“詞袋”法。

本文也將采用“詞袋”法來匹配文本中的正面以及負面語調詞匯，這是因為：其一，機器學習方法需要預先選擇訓練樣本，而計算機在訓練中采用的樸素貝葉斯規則或過濾原則非常多，因而其結果很難應用于對其他類似文本的分析，而正如謝德仁和林樂認為，“詞袋”法簡便、客觀、可復制以及透明的，以上屬性使得其更具有說服力[6]。其二，本文選取的是管理層互動回答的文本，其相對較小，所以正如O’Connoretal的觀點，更適合使用“詞袋”法判斷文本的情感傾向[30]。

“詞袋”方法的核心就是將分好的詞與情感詞庫中的情感詞匯進行匹配，繼而構建出衡量語調的指標。因此構建合適的情感詞庫是“詞袋”方法的關鍵，本文首先翻譯Loughran 和 McDonald[31]提供的基于金融行業特點而制定的情感英文詞匯列表，由于一個英文詞匯常常會與多個中文單詞相對應，為了確保詞庫能夠最大限度涵蓋中文中的語調情感詞匯，我們對這些中文釋義全部予以保留。其次，我們還借鑒了游家興、張博輝等[32]研究政府管制如何影響媒體作為資訊中介和企業監察者的角色時所使用的詞匯表，該詞表除了涵蓋從Loughran 和McDonald[31]詞典翻譯過來的中文詞匯以外，還包括他們通過人工閱讀隨機選取的2000篇金融新聞文章后自定義的詞匯表。通過以上方法，本文最終的詞匯列表包括10549個負面詞，5934個正面詞，以及2023個停用詞(停用詞為“的”等無意義或者無情感詞匯及符號)。

本文在創建好詞庫后，根據已有的分詞技術，用Python開放源“結巴”中文分詞模塊進行剔除停用詞處理，隨后進行分詞，并根據情感詞匯表篩選其中的正面和負面的情感語調詞語，作為測度管理層語調的依據。本文將參照Huang[8]、Davis[13]、Davis[33]構建凈正面語調：文章中積極詞匯數與消極詞匯數之差占總詞匯數的比例。并借鑒汪昌云和武佳薇[34]的方法構建POSTONEi,t(正面媒體語氣指數)、NEGTONEi,t(負面媒體語氣指數)。具體測算方法如下所示：

(2)

(3)

(4)

3.其他控制變量。

本文參考謝德仁和林樂[6]、何賢杰等人[26]、吳國通和李延喜[35]的等類似研究，主要選取如下控制變量：財務杠桿水平、經營業績、賬面市值比、成長能力、企業是否虧損、資產收益率、股權集中度、公司股權制衡度、獨立董事比例、是否兩職合一、企業性質。具體變量的定義如表1所示。

表1 變量定義

(四)主要變量的描述性統計

表2為主要變量的基本統計特征。凈語調(TONE)的均值和中位數均為0.65，這表明上市公司業績說明會的整體語調是偏正面的，且凈語調的最小值為0.132，這說明沒有任何一家上市公司的高管在業績說明會中回答文本的凈語調為負。這一方面是因為管理層站在自己和公司的立場上考慮，會盡可能的“報喜不報憂”，另一方面是因為在中國悠久的歷史底蘊下，中國人素有“聽話聽音，聽鑼聽聲”的溝通習慣[9]，在表達時習慣性的含蓄，所以即使公司業績不太好，管理層也習慣性的點到為止，不會大肆宣揚企業的不足。同時，從表中可以看出積極語調大致是消極語調的5倍(POSTONE和NEGTONE的均值分別為0.10和0.02)。除此之外，根據表2可以看出，我國約有70%企業面臨較為嚴重的融資約束問題(FC的中位數為0.69)，所以解決企業的融資約束問題刻不容緩。并且，企業的平均凈資產收益率(ROE)和長期負債率(LEV)分別為8%和34%。在樣本公司中，大約有5%的財務業績是虧損的。且公司的第一股東持股比例平均占35%，最高為95.9%。公司的獨立董事比例平均為37%，最低為0，最高為75%。

表2 主要解釋變量的描述性統計表

四、實證分析

(一)管理層語調與融資約束

表3報告了管理層凈語調對融資約束影響的基礎回歸結果。本次回歸固定了行業、年份的固定效應，并且由于被解釋變量為虛擬變量FC，所以使用的模型為Logit。同時，為了消除異方差等因素的影響，本文使用了公司聚類效應(cluster)對回歸的標準誤進行修正，并在括號中輸出了修正后的檢驗t值。表3中第(1)、(2)列顯示，凈語調(TONE)的系數在1%的水平上顯著為負，這表明企業業績說明會上的凈語調越偏正，企業所受到的融資約束越低，即管理層的凈正向披露顯著地緩解了企業所受到的融資約束，上文假設得到驗證。

表3 管理層語調與融資約束的回歸結果

此外，有研究表明投資者對于負面信息的反應通常會比較敏感，所以過多負面詞匯的描述可能會為企業和管理層帶來一定的麻煩，比如可能會增加敵意收購的風險[22]，或是管理層會為了掩飾公司的負面信息從而人為地安排語調的分布[36]。所以，為了進一步驗證業績說明會中管理層語調的作用方向，將凈語調進行分解成正面語調和負面語調。表3的第(2)、(3)列顯示了負面語調(NEGTONE)和正面語調(POSTONE)的影響結果。容易發現，在控制了一系列變量后，管理層負面語調(NEGTONE)對融資約束(FC)的回歸系數為14.64(t值為6.25)，在1%水平上顯著為正，管理層正面語調(POSTONE)對融資約束(FC)的回歸系數為-3.03(t值為-4.03)，在1%水平上顯著為負。這正如謝德仁和林樂研究所表明的，管理層語調具有一定的信息披露質量，可以預測公司的未來業績，所以投資者會根據管理層語調的方向來作決定，即正面語調越高，企業所面臨的融資約束越低，負面語調越高，則相對需要面臨更為嚴重的融資約束。[6]

回歸結果中的控制變量與融資約束的關系也符合理論預期：第(2)與(4)列中企業的賬面市值比的系數顯著為負，這說明賬面市值比較高的企業受到的融資約束越低，而財務杠桿水平(LEV)、企業是否虧損(Loss)的系數顯著為正，即企業的長期負債率越高，企業的融資越困難。正如鐘琴研究顯示，企業負債率過高、經營狀況不良等原因，會導致很難獲得大規模的信貸資金，從而誘發企業的融資困難問題[37]。而根據企業性質(SOE)的系數顯著性可以驗證，由于我國金融發展的不充分，企業的主要融資渠道來自于銀行和股票市場融資[38]，而國有控股企業往往與政府、銀行緊密聯系，其“政治關系多”，更易從銀行融資[39]，所以受到的融資約束更低。

(二)穩健性檢驗

1.替換管理層語調的測度指標。

在基準回歸中，我們通過構造簡單比例加總權重的方法來衡量管理層通過業績說明會披露的情緒傾向，即每個正面或負面詞匯的權重均為1。但實際上不同的情感詞匯所表達的情感程度是存在差異的。比如，雖然很多詞匯都是正面詞匯，但不同的情感詞匯所表達的情感程度是不同的，我們應該對其賦予不同的權重，從而更客觀地測度管理層語調。基于此目的，我們將通過Python調用第三方庫sklearn，利用TF-IDF方法，賦予不同的情感詞匯不同的權重，從而得到衡量管理層語調的另一個指標Tfidf_TONE。本文采用該方法重新測度管理層語調并重復基準回歸進行穩健性檢驗，結果如表4中的第(2)列所示。根據結果發現，加權后的凈語調系數仍然顯著為負，且由于使用TF-IDF加權后的管理層語調的數值比之前的簡單比例加總權重的數值小很多，所以系數也相對變大。這也證實了假設的觀點，即管理層語調的提高會降低企業的融資約束。

2.測算語言膨脹度。

在廣大中小投資者的專業財務分析能力較低的背景下，相比于會計信息披露，文本信息披露的方式可以起到更好的解釋作用[40]。然而，管理層語調越偏正面，不一定代表企業的業績越好。企業管理層基于自身利益以及企業整體利益的角度思考，可能會通過文字的調整來隱瞞企業的負面信息或是夸大企業的業績。我們考慮到由于文本信息不會受到其他規則的約束，所以管理層可能會根據自身動機對語調進行過度渲染，即在根據實際情況表達出的正常語調基礎上進行一定程度的夸張表述。這會為投資者營造出一種既定的氛圍，從而影響其對于信息的判斷。Baginski et al.將這種行為定義為語言膨脹[40]。為了確定管理層語調中語言膨脹度是否影響到企業的融資問題，本文將進一步分離出管理層語調中的非正常語調部分來更加精準描述管理層語調對于融資約束的影響。

本文根據Huang等[8]，朱朝暉和許文瀚[11]的測度語言膨脹度的方法構建以下數量關系，分離文本信息中的正常語調和非正常語調(語言膨脹度)：

TONE=β0+β1FEPSi,t+β2ΔEPSi,t+β3ROEi,t+β4LEVi,t+β5Sizei,t+β6Agei,t+β7LOSSi,t+εi,t

(5)

其中，TONE是業績說明會的管理層語調，FEPSi,t是預測每股收益，EPSi,t是每股收益變化量，ROEi,t是凈資產收益率，LEVi,t是資產負債率，Sizei,t是公司規模，Agei,t是上市年限，LOSSi,t為是否虧損的啞變量。該方程殘差項的絕對值即為管理層語調的語言膨脹程度(|ABtone|)。本文根據|ABtone|與中位數進行比較而得到管理層語調的語言膨脹度指標Dummy_ABtone，即|ABtone|高于中位數則被視為膨脹文本，Dummy_ABtone取值為1，反之則為0。

根據表4中第(1)列的結果可以看出，語言膨脹度(Dummy_ABtone)的系數為0.136，在1%的水平上與融資約束顯著正相關。即業績說明會中管理層的語言膨脹度越高，企業所受到的融資約束越高。這也說明了投資者具有一定的辨別是非能力，會結合其他信息對管理層的語調進行甄別。如果管理層試圖通過業績說明會的文本信息來過度渲染情緒，隱瞞企業的負面信息或是夸大企業的效益，則會加劇企業融資約束的風險。所以，管理層的機會主義行為實際上會為其聲譽、金錢帶來更大的損失風險，并會造成企業融資約束的加重。

表4 穩健性檢驗結果

3.更換融資約束的測度指標。

前面的分析均使用融資約束高低的啞變量作為被解釋變量，而從來沒有從融資約束具體數值的角度考慮管理層語調對于融資約束的影響。本文將參考余明桂等[29]的做法，使用SA指數作為企業融資約束的測度指標。其中SA指數越大說明企業受到的融資約束越大。根據表4中第(3)列的回歸結果可以看出，管理層凈語調(TONE)的系數仍然在1%的水平上顯著為負，與主回歸的結果保持一致，表明管理層語調與企業的融資約束程度負相關，再次驗證了語調的可信度，并可以緩解企業的融資約束問題。

4.縮短年份。

雖然從2005年開始強制規定企業按時召開業績說明會，然而從2010年起才真正開始大規模的召開業績說明會。所以，本文將進一步從樣本中剔除2010年(不包括2010年)之前的樣本數據，進行穩健性檢驗。根據回歸結果，可以看出此時管理層凈正面語調對于融資約束仍有顯著的負向影響。雖然顯著性有所減弱，但其邊際影響系數仍與之前的主回歸結果保持一致，基本符合前文的結論，同時也驗證了假設的成立。

(三)異質性分析

1.分析師跟蹤。

分析師跟蹤密集程度不同的企業，其受到投資者關注和信服力度均具有較大差異。原因在于，分析師為了穩固自己在資本市場上的聲譽會盡可能地提高自身分析預測的品質，從而讓公司信息明確地反映在市場上[41]。所以分析師跟蹤關注越密集，分析師對于企業的分析預測準確的概率越高，從而會減少企業的信息不對稱程度[42]，為投資者提供決策有用的信息。除此之外，分析師的跟蹤還會對企業管理層產生震懾作用，從而減少管理層的利己行為[43]。所以，對于分析師跟蹤數高的企業，管理層語調的可信度更高，其對于融資約束的作用效果更為顯著，而對于分析師跟蹤較少的企業，其管理層語調對于融資約束的影響較小，不會有明顯的變化趨勢。

表5中，在分析師跟蹤度較高的回歸中，管理層凈語調(TONE)與融資約束(FC)在1%水平上顯著負相關，而在分析師跟蹤度較低的樣本中，管理層語調與融資約束則不存在顯著關系，這驗證了之前的推論，即分析師跟蹤度較高的企業的管理層語調可信度越高，投資者會根據其語調的程度來改變決策結果，從而影響企業的融資問題。而跟蹤度低的企業則因為存在更高的管理層隱瞞負面信息或夸大其詞的風險，其語調的變化對于投資者的決策具有較少的參考意義，即企業融資約束的影響不大。

表5 異質性分析

2.企業性質。

田利輝[39]研究發現，由于國有控股企業更易受到“政治便利”，銀行等部門對其融資約束條件放低，所以民營企業的融資難度遠高于國有控股企業。因此，我們推測具有不同所有權性質的企業，其管理層語調對于融資約束的影響作用會有所不同。正向的管理層語調會影響民營企業的融資約束作用，這是因為民營企業沒有政府部門的“擔保”，難以享受政府等權威機構帶來的便利，所以投資者只能通過管理層的信息披露來了解企業的具體情況。而銀行等機構在面對國有企業時則可能會優先考慮其企業性質而不是信息披露質量來決定對其的融資約束程度。正如錢明等[44]在剔除掉強制性信息披露的干擾后發現，國有企業信息披露質量的提升對于融資約束的影響不大，而對于民營企業而言，信息披露質量的提升會緩解企業的融資約束。

表5中非國有企業樣本呈現了與主回歸相一致的結果，即凈語調(TONE)與融資約束(FC)負顯著，而國有企業樣本則的確不顯著。這一方面驗證了之前的推斷，同時也有可能是因為國有企業的樣本量偏低(1326個)，所以回歸結果具有一定的偏誤，難以準確測度國有企業的管理層語調對于融資約束的影響。

五、結 語

本文利用2005-2018年所有A股上市公司數據，在控制了一系列控制變量后測算了業績說明會管理層語調對于企業融資約束的作用，發現業績說明會中管理層的回答具有一定的可信度，其語調越偏正面，企業所面臨的融資約束越低，反之亦然。此外，本文又進一步測算出管理層語調中的語言膨脹度，發現企業的語言膨脹度越高，企業和外界的信息不對稱性越強，即會加劇企業的融資約束。其次，本文替換了管理層語調、融資約束的測度指標，再次證明了管理層語調對于融資約束的緩解作用。最后，本文進一步發現管理層凈語調與融資約束之間的負相關關系在分析師跟蹤數高的企業、非國有企業中非常突出。

依據本文的結論，特提出如下的政策建議：(1)企業文本信息的信息披露具有一定的可信性，所以投資者在了解企業信息時可以將文本信息作為輔助手段，更好地將財務信息和文本信息相結合，從而更加全面和真實地了解企業發展情況；(2)管理層語調的好壞一定程度上可以影響企業融資約束的程度。尤其是近年來，我國金融市場的全面發展，企業融資渠道越來越多，企業管理層可以通過業績說明會盡可能真實展露公司的業績與發展前景進而緩解企業的融資約束問題，從而促進企業向更好的方向發展；(3)根據企業語調的膨脹度對于融資約束的影響可以看出，管理層夸張夸大或隱瞞事實真相的說辭會加劇企業的融資約束，所以管理層在回答投資者時更應該謹言慎行，從而維護公司利益。

注釋：

① 《中國新聞網》，良好生態助力創新創業發展，http://www.chinanews.com/cj/2019/09-04/8947048.shtml.

② 世界銀行的報告結果所示：中國有75%的非金融類上市公司選擇將融資約束作為企業發展的主要障礙。

③ 2004年底，深交所在發布的《深圳證券交易所中小企業板上市公司誠信建設指引》和《關于做好中小企業上市公司2005年度報告工作的通知》中強制規定中小板企業和創業板上市公司均需按時召開業績說明會。