管理層語調操縱的信息夸大效應

符號亮 丁杰 郭小群

【摘要】作為關鍵信息披露， 年報會通過管理層語調來影響投資者決策。 基于信息操縱理論， 以我國2009 ～ 2020年上市公司年報文本為樣本， 實證檢驗企業管理層的正面語調操縱行為對股價崩盤的影響。 研究發現， 上市公司年報語調操縱存在正面信息夸大效應， 投資者意見分歧在正向語調操縱和股價崩盤中間發揮了部分中介作用。 經過一系列穩健性檢驗后， 上述結論依然成立。 進一步分析發現， 與文本可讀性較高的公司相比， 正向語調操縱的信息夸大效應在文本可讀性較低的公司樣本中更為顯著;與機構持股比例較高的公司相比， 信息夸大效應在機構持股比例較低的公司樣本中更為顯著。

【關鍵詞】文本分析;語調操縱;股價崩盤;意見分歧;可讀性

【中圖分類號】F275 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2022）11-0090-10

一、引言

年報是公司管理層向外部投資者傳達最全面信息的可靠披露渠道。 作為關鍵信息披露， 年報較多地運用帶有情感色彩的詞語， 傳遞著管理層的語調[1] ， 投資者從中能夠感知管理層對未來發展的看法和態度。 從格式規范看： 監管機構對年報披露時點、披露格式提出了諸多規范要求， 以降低管理層的信息選擇性偏差和道德風險[2] ; 公司董監高須在外審機構監督下保證年報內容的真實準確， 較好地捕捉管理層完整語調。 深入探究管理層年報語調是提供增量信息還是使用語調操縱誤導信息使用者， 對于投資者來說具有重要意義。

為此， 本文擬透過股價崩盤這一事件研究管理層正向語調操縱是否會產生信息夸大效應， 并檢驗投資者意見分歧對于信息夸大效應的傳遞作用。 這樣設計的原因在于： ①我國股票市場上市公司盈余管理和市值操縱現象較為普遍[3] ， 管理層可能通過積極語調操縱來達到市值管理目的， 因此有必要通過市場反應來考察年報語調操縱是否會引發股價崩盤等嚴重后果。 ②我國股票市場具有較嚴格的賣空限制[4] ， 有意見分歧的投資者無法及時分辨其中的積極語調操縱， 只能將所有的積極語調融入股價， 從而提高信息不對稱程度， 增加市場噪音和股票不穩定性。

二、文獻回顧

（一）文本分析和語調操縱

不少研究試圖通過文本分析來評價企業信息披露質量。 一個重要研究對象是公司信息披露時的“語調”， 且以Loughran和McDonald[5] 的研究最為經典， 其所使用的L&M金融情感英文詞匯被廣泛用作積極詞匯和消極詞匯文本分析的基礎。 與財務信息相比， 非財務文本信息容易成為管理者進行信息操縱的工具。 文本信息的敘述性使得其傳達印象和情感時更具彈性， 難以受到法律規范的約束， 較大的語言裁定權為管理層通過文本信息披露以引導市場行為提供了操縱空間[6] 。

Huang等[7] 通過回歸方程殘差分離出正常語調和夸張語調， 將超常正向語調定義為“語調操縱”， 發現語調操縱與公司未來業績顯著負相關。 隨后不少學者將關注點轉向了異常積極語調的相關研究。 Blau等[8] 研究發現， 賣空者的目標是異常未預期盈余和異常積極語調同時出現的公司。 Baginski等[9] 基于管理層超常語調的異常交易量增加， 研究發現管理層語調操縱會造成投資者分歧。

上述研究表明， 文本語調已成為掩藏管理者真實動機的“煙霧彈”， 管理層可能有意識地通過語調管理誤導投資者對公司基本面的認知。 國內異常語調研究亦處于快速發展中， 例如， 管理者利用超常積極語調為其減持交易進行掩飾[1] 、民企利用超常積極語調獲取股票增發資格[10] 等， 不過尚缺少針對管理層正向語調操縱的夸大效應的研究。

（二）股價崩盤風險成因研究

已有研究主要從股價崩盤形成原因、前提條件、制約因素等層面展開分析。 首先， 不少研究認為， 股價崩盤的主要成因在于管理層隱藏壞消息， 并從權責發生制會計缺陷[11] 、管理層股權激勵[12] 、企業過度投資[13] 、CEO過度自信[14] 、董事高管責任保險[15] 等方面闡述管理層隱藏壞消息的動機。 其次， 公司信息環境是股價崩盤的重要前提條件。 例如， ?盈余管理造成的財務報告不透明[16] 、財務報表重述以及審計師鑒證弱點[17] 、財務報表可比性[18] 、年報披露推遲[19] 等。 Kim等[18] 認為， 財務報表可比性差有助于管理層夸大業績、隱藏壞消息。 再次， 良好的公司治理能夠制約公司高管的私利行為， 對股價崩盤風險具有抑制作用。 例如， 管理層權利強度[20] 、其他外部機構投資者[21] 、證券賣空制度[22] 、稅務征管[23] 等因素可制約高管私利行為。

上述研究表明， 企業管理者會采取多種渠道對壞消息進行隱瞞。 自利的管理層為了謀取更多的私人利益， 會選擇戰略性地隱藏壞消息。 與隱藏負面消息不同， 企業管理層會發布眾多有利的正面消息以夸大正面消息， 形成的超常積極語調是否會引發股價泡沫和股價崩盤， 值得研究。

三、理論分析與假設

（一）正向語調操縱與股價崩盤

信息操縱理論認為， 內部管理層和外部投資者之間存在天然的委托代理問題和信息不對稱問題， 在職位晉升、薪酬激勵等誘導下， 管理層會有意識地隱藏壞消息。 Hutton等[16] 研究發現， 當公司信息不透明度高、披露特定信息少時， 企業高管隱藏負面信息就變得容易。 隨著時間累積達到臨界值無法繼續隱匿， 此時負面信息就會在市場瞬間釋放， 從而導致股價崩盤。

趙璨等[6] 認為， 盡管隱藏負面消息是誘發股價崩盤的主要原因， 但不能忽略了管理者進行信息操縱的另一手段——夸大正面消息。 夸大正面消息不僅包括合法合規的過度宣傳， 而且包括法律規范難以涉及的傳達情緒的文本語調。 就文本語調而言， 激發管理層正向語調操縱的可能動機在于： 一是基于企業真實擴張性活動的正面敘述過度。 企業積極語調往往預示著企業高管積極主動的行為， 比如并購擴張、綠地投資、新品推廣、技術研發等活動。 但過度的積極陳述語調可能帶來過度投資， 導致表達更多樂觀情緒[24] 。 二是基于某些目的的策略性炒作語調。 我國股票市場投機氣氛較濃， 管理層有意愿也有能力迎合市場抬升股價， 以達到市值管理或炒作題材的目的。 比如： 企業高管對環境保護信息披露“多言寡行”的正面“包裝”管理 [25] ， 重視申請數量、忽視申請質量以及輕視專利維護的策略性專利行為[26] 。

文本信息語調與財務信息披露既可以起到相互印證的作用， 也可以達成互相掩飾的目的。 若作為財務數字的掩護， 管理者會有意識地進行語調操縱， 引導投資者產生超越企業基本面的樂觀或悲觀看法。 例如， 管理層通過操縱文本語氣語調， 使得非財務信息披露成為一種策略性行為， 為高管掩飾其盈余操縱提供煙霧彈[27] 。 由于存在賣空限制， 看空投資者無法將負面信息通過交易反映至股價中， 而看多投資者可以將積極語調信息通過交易及時反映在股價中[22] ， 因此， 管理層會更多采用夸大積極語調的操縱手段。 管理層通過正面積極的文本消息和語調傳遞企業利好消息， 使得股票價格虛高進而形成股價泡沫。 與掩藏負面消息存在一個限值類似， 夸大正面消息也會存在一個臨界值。 隨著時間推移夸大正面消息達到臨界值， 此時其在股票市場瞬間集中曝光， 使市場虛高的個股股價遭受負面打擊， 從而引發股價崩盤。

基于此， 本文預期管理層為影響投資者對公司財務信息的解讀， 可能利用文本正面語調對投資者進行誤導， 即夸大正面消息， 形成正向的語調操縱， 造成股價泡沫最終導致股價崩盤。 為此提出如下假設：

H1： 管理層語調操縱程度具有信息夸大效應， 且正向語調操縱越大， 股價崩盤風險越大。

（二）年報語調操縱、投資者意見分歧與股價崩盤

投資者意見分歧是導致股價崩盤的重要原因。 在資本市場中， 投資者由于信息流漸次傳遞、有限關注和先驗認識異質性， 常常導致對未來股票資產預期存在意見分歧[28] 。 具體分析如下： ①信息流漸次傳遞。 一份公司年報信息， 需通過漸進、依次的方式傳遞給市場每一個投資者。 投資者接收包含語調操縱年報信息的時間不盡相同， 無疑將產生意見差異。 ②有限關注。 海量信息促使投資者將有限的注意力集中在年報披露的特定信息上， 且將價值信息約化成“利好”“利空”“買入”“持有”“賣出”等基本投資處理決策。 由于投資者有限關注的特定信息子集不同， 導致投資者處理決策意見分化[29] 。 ③先驗認識異質性。 假設年報信息同時傳遞至每個投資者， 且每個投資者均能完整關注到。 在這一背景下， 若不同投資者使用不同的先驗知識、投資風格與估值模型來處理這些信息， 得到的投資者意見仍將產生分歧。 年報正向語調操縱產生的信息漸進依次地傳遞給每個市場投資者， 而有限關注的投資者接收到的信息子集也不相同， 在不同的先驗框架處理模式下， 投資者對年報正向語調操縱影響公司股價的方向形成一致預期的難度加大。 由于存在年報基本語調操縱， 投資者處理決策意見的分歧明顯增加。

那么， 正向語調操縱的信息夸大是否會加劇投資者意見分歧， 進而提升股價崩盤風險呢？ 這可以從年報語調操縱的內容和效果進行分析： 一是從內容來看， 較高比例的正向語調夸大意味著更難以判斷公司現有經營狀況， 更難以了解真實的企業盈利信息。 年報正向語調夸大增加了市場的信息噪音及年報信息的復雜程度， 顯著提高了投資者對年報信息產生一致預期的難度。 我國股票市場中經驗不足的個人投資者占主導， 且投資者的“羊群效應”可能導致過度樂觀的企業估值泡沫。 即使投資者能夠準確識別出語調操縱， 但如果管理層持續釋放各種不同的正向語調年報信息， 投資者仍可能做出不合理的投資決策， 從而加劇股票波動。 二是從效果來看， 由于投資者的看多意見可通過買入行為相對容易地表達， 股票價格更多反映了看多投資者的行為， 從而形成股價泡沫。 由于存在賣空限制， 投資者意見分歧加大容易導致股票當期價格走高、長期下跌風險加大[30] 。 因此， 接收年報積極語調操縱信息的投資者對于企業價值預期的分歧越大， 股價崩盤風險越大。 為此提出如下假設：

H2： 投資者意見分歧可能在管理層正向語調操縱和股價崩盤中發揮中介作用。

四、變量定義與模型設定

（一）研究樣本與數據來源

選取2009 ～ 2020年滬深A股上市公司為研究樣本。 語調指標構建所需的文本資料來自文構財經文本數據平臺（WinGo）， 公司層面和市場交易數據來源于國泰安數據庫（GSMAR）。 對樣本數據進行如下處理： 剔除金融類公司; 剔除ST類公司; 剔除主要變量缺失的樣本。 初步得到17062個觀察樣本。

此外， 異常語調可進一步分為正向語調操縱和負向語調操縱， 只有正向語調操縱可以起到正面信息夸大并誤導投資者的作用， 進而產生泡沫造成股價崩盤， 而負向語調操縱對投資者的誤導與股價崩盤的上述機制相悖。 為此， 選取語調操縱為正的觀察值， 獲得8328個觀察樣本用于主回歸模型檢驗。 為減少離群值， 按照1%和99%百分位對連續變量進行縮尾處理。

（二）變量定義

1. 被解釋變量： 正向語調操縱。 語調指標的構建步驟如下： ①數據獲取： 從上海證券交易所、深圳證券交易所、巨潮資訊等網站下載原始PDF文件。 ②PDF解析： 結合PDF文件解密技術、光學字符識別（OCR）技術將其解析成TXT格式文本。 ③數據清洗和處理， 對文本進行去除表格、去除頁眉頁腳等清洗操作。 ④中文分詞： 利用WinGo分詞系統的基礎語料庫， 該庫對招股說明書、公司年報、業績說明電話會議紀要等文檔進行分詞， 將連續的數據源文本序列切分成若干單獨的詞匯形成基礎語料庫。 ⑤種子詞集： 以L&M提供的金融情感英文詞匯為基礎進行翻譯、篩選， 得到涵蓋1489個消極詞匯、1108個積極詞匯的種子詞集。 ⑥同義詞擴充： 利用同義詞詞林對詞表進行擴充， 將基礎語料庫訓練成詞向量， 進一步人工篩選、去重。 ⑦通過WinGo財經文本數據平臺自然語言處理和文本分析計算出積極詞匯和消極詞匯的詞頻， 統計出不同數據源積極詞匯和消極詞匯的相應詞頻， 得到研究所需的語調指標從而構建出語調操縱變量。

前三個步驟由WinGo財經文本數據平臺操作處理， 本文主要進行后四個步驟整理， 以獲得中文財經情感詞匯和語調指標。 在WinGo財經文本數據平臺統計出不同數據源積極詞匯和消極詞匯的相應詞頻， 參照謝德仁和林樂[31] 的方法在積極詞匯和消極詞匯基礎上構建得到語調指標TONE1、TONE2之后， 按照Huang等[7] 構建的模型進行年度橫截面回歸， 得到其殘差。 以TONE1進行橫截面回歸得到其殘差， 將取值大于0的樣本定義為年報正向語調操縱1（ABTONE1）， 在主要回歸中使用; 以TONE2進行橫截面回歸得到其殘差， 將取值大于0的樣本定義為年報正向語調操縱2（ABTONE2）， 在穩健性檢驗中使用。

2. 解釋變量： 股價崩盤風險。 借鑒Hutton等[16] 、Kim等[17] 的方法， 使用市場模型回歸來估計每周收益回報獲得周特有收益率， 構造兩個股價崩盤風險變量， 即股價崩盤風險1（NCSKEW）和股價崩盤風險2（DUVOL）。

3. 中介變量： 投資者意見分歧。 結合史永東和李鳳羽[4] 的研究， 采用[-120，30]， 即年報公布前第120個交易日至公布后第30個交易日股票換手率的算術平均值作為投資者意見分歧（DIFOP）的衡量指標。

（三）模型設定

為了檢驗H1， 構建模型（1）研究管理層語調操縱的信息夸大效應：

NCSKEWi，t+1/DUVOLi，t+1=α0+α1ABTONEi，t+

Controli，t+Industryi，t+Yeari，t+εi，t （1）

式中， NCSKEW和DUVOL為被解釋變量， ABTONE為解釋變量。 Controls加入了公司本期的市值賬面比、年度收益率、年收益波動性、資產負債率、總資產收益率、公司規模、大股東持股、月均超額換手率和盈余操縱等控制變量[17，31] ， 具體定義見表1。

為了檢驗H2， 采用模型（2） ～ （4）研究投資者意見分歧在管理層語調信息夸大效應中的中介作用：

NCSKEWi，t+1/DUVOLi，t+1=α0+α1ABTONEi，t+

Controli，t+Industryi，t+Yeari，t+εi，t （2）

DIFOPi，t+1=α0+α1ABTONEi，t+Controli，t+

Industryi，t+Yeari，t+εi，t （3）

NCSKEWi，t+1/DUVOLi，t+1=α0+α1ABTONEi，t+

DIFOPi，t+1+Controli，t+Industryi，t+Yeari，t+

εi，t （4）

五、實證結果分析

（一）描述性統計

從表2主回歸變量的描述性統計結果可以看到， NCSKEW和DUVOL的均值分別為-0.319和

-0.241， 標準差為0.911和0.749， 說明股價崩盤風險在樣本之間存在較大差異， 足夠的異質性為計量分析得到后續的結果提供了相應基礎。

（二）回歸分析

1. 管理層正向語調操縱的信息夸大效應檢驗。 表3第（1）、（4）列為單變量回歸結果， 解釋變量正向語調操縱1（ABTONE1）的系數分別為5.3379、4.4749， 在1%的水平上顯著; 第（2）、（5）列為加入控制變量的回歸結果， ABTONE1的系數分別為5.6412、4.8688， 亦在1%的水平上顯著; 第（3）、（6）列進一步控制了年度、行業效應， ABTONE1的系數分別為4.4529、3.8880， 分別在5%和1%的水平上顯著。

無論是單變量回歸還是多變量回歸， ABTONE1均顯著增加了企業股價崩盤風險， 且在NCSKEW和DUVOL的回歸結果中呈現一致性。 這說明語調操縱的隱蔽性較強， 投資者容易受到誘導， 管理層可以通過正向操縱積極消息并誤導投資者， 最終造成操縱消息積累到臨界值并瞬間釋放， 進而造成股價崩盤。 表3的回歸結果表明， 年報正向語調操縱越嚴重， 股價崩盤風險越高， 表明管理層正向語調操縱確實具有信息夸大效應， H1得到驗證。

在控制變量中， 公司的資產負債率、盈余操縱與股價崩盤顯著正相關， 而公司規模、市值賬面比、大股東持股與股價崩盤負相關， 這些結果與之前研究大體保持一致[22] 。

2. 投資者意見分歧在信息夸大效應中的中介作用檢驗。 借鑒溫忠麟等[32] 提出的中介效應檢驗程序， 檢驗投資者意見分歧在信息夸大效應中的中介作用， 檢驗步驟如下： ①檢驗正向語調操縱是否對股價崩盤風險產生顯著正面影響; ②檢驗正向語調操縱是否對可能中介渠道產生顯著正面影響; ③檢驗正向語調操縱、可能中介渠道是否分別對股價崩盤產生顯著影響。

從表4列（1） ～ （3）回歸結果看出， 正向語調操縱和投資者意見分歧在10%的水平上顯著正向相關， 管理層正向語調操縱、投資者意見分歧分別與股價崩盤風險在1%的水平上顯著正相關。 利用sgmediation命令檢驗得到的Sobel結果顯示， 正向語調操縱增加了投資者意見分歧， 加大了股價崩盤風險， 存在部分中介作用， 間接中介作用占比為0.0637。 另一指標DUVOL亦類似， 如表4列（4） ～ （6）所示， 中介作用占比為0.0591。 上述結果說明， 由于存在年報正向語調操縱， 投資者意見分歧增加， 股價崩盤風險增大， 投資者意見分歧在正向語調操縱影響股價崩盤中發揮中介作用， 從而驗證了H2。

（三）穩健性檢驗

1. 內生性問題檢驗。 為控制互為因果的內生性問題影響， 本文選取2012年公司年報信息披露內容與格式準則的大幅度修訂作為外生沖擊。 2012年9月， 證監會對年報的內容與格式準則進行修訂， 大幅增加了管理層的年報披露責任， 包括保證年報內容不存在虛假記載、誤導性陳述， 首次提出引用數據、資料應依據充分， 對第三方數據資料應關注其權威性和詳實來源等， 并承擔個別和連帶法律責任。

本文預期， 在證監會大幅修訂年報披露格式和增加管理層責任后， 年報文本信息披露質量將進一步提高， 管理層正向語調操縱的動機會顯著削弱。 為了比較修訂前和修訂后管理層語調操縱的信息夸大效應， 將樣本劃分為2012年修訂前、2012年修訂后（含）兩個組別， 采用模型（5）進行實證檢驗。 在表5和表6中： 列（1）、（2）為2012年之前的回歸結果， 系數正相關， 均顯著; 列（3）、（4）為2012年之后的回歸結果， 系數正相關， 但不顯著。 從表5、表6結果可看到， 2012年修訂之前年報文本正向語調操縱對股價崩盤風險的影響更加顯著。 這表明在控制了內生性問題后， 前述結論依然成立。

值得注意的是， 檢驗結果顯示2012年監管部門對上市公司管理層年報披露信息要求的責任修訂使得導致股價崩盤的年報語調操縱情形減少。 因此， 科學合理地規范年報披露， 對正面信息如何披露、披露程度等嚴格規定和指引， 減少管理層信息夸大、語調操縱的空間， 有助于從年報源頭保護投資者利益。

2.更換語調的計算方法（ABTONE1換成 ABTONE2）。 采用第二種正向語調操縱衡量指標ABTONE2進行回歸， 結果如表7所示。 更換語調衡量指標后， 管理層語調操縱與股價崩盤風險依然是顯著正相關關系， 表明依然存在信息夸大效應， 與前述結論相符。

3. 更換股價崩盤風險計算區間。 在主回歸研究中， 股價崩盤風險變量的計算區間為公司財政會計年度。 將股價崩盤風險的計算區間更換為當年年報披露截止日5月初至次年的4月底， 重新計算股價崩盤風險， 檢驗該區間的正向語調操縱是否對股價崩盤產生影響。 從表8的回歸結果看， 不管是采用變量NCSKEW， 還是采用變量DUVOL， 正向語調操縱（ABTONE1）均對股價崩盤產生正向影響， 亦符合前述主回歸結論。

（四）進一步研究

1. 文本可讀性異質性檢驗。 文本可讀性體現了對外披露信息的可理解程度。 年報文本可讀性越高， 越容易理解， 越有利于投資者分析處理。 已有文獻發現上市公司英文文本信息披露存在不同程度的“迷霧指數”， 其文本可讀性給普通投資者帶來困擾[33] 。 漢語語言使用較之更為間接含蓄， 導致中文語義曲折晦澀[34] ， 增加中文年報文本信息的解讀難度[27] 。 公司年報可讀性較低， 文本語調操縱的機會主義動機較強， 投資者可能無法識別其中的文本信息語調操縱。 為此本文預期， 相比可讀性較好的公司， 可讀性較差的公司年報的正面信息夸大效應更加顯著。

本部分使用年報可讀性（Readability）作為分組變量， 進一步側面分析年報語調操縱效應。 年報可讀性采用神經概率語言模型的順序簡易性衡量， 衡量方式為年報文本中詞語搭配順序在資料中出現的頻率。 根據分組變量可讀性將樣本分為三組， 第一組為年報可讀性低組、第三組為年報可讀性高組。 表9第（1）、（3）列所示， 可讀性低的年報文本正向語調操縱與股價崩盤風險（NCSKEW、DUVOL）的正相關關系更為顯著。 而相比之下， 如第（2）、（4）列所示， 可讀性高的年報文本正向語調操縱與股價崩盤風險（NCSKEW、DUVOL）之間不顯著。 對分組樣本進行系數差異檢驗， 比較ABTONE1系數在不同組別的差別， 利用SUEST檢驗P值亦十分顯著， 小于1%。 結果表明， 隨著年報可讀性降低， 正向語調操縱給市場投資者傳遞的信息更扭曲， 不對稱程度更明顯， 增加了股價崩盤風險， 夸大正面信息效應更為顯著， 進一步支持H1。

2. 機構投資者持股異質性檢驗。 機構投資者的存在不僅可以緩解上市公司的信息不對稱程度， 還能夠利用賣方分析師的私有信息和職業判斷來規避信息劣勢。 已有研究發現， 對于信息不對稱程度高的公司， 機構投資者能夠獲得鄰近交流優勢信息， 從而避免因公司公告突變引起的下跌沖擊， 進而獲得額外預測收益[35] 。 相比個人投資者， 機構投資者更早地獲得分析師報告信息， 并構建有利的投資組合獲得超額收益[36] 。 由此推測， 隨著機構持股比例的逐漸上升， 企業管理層信息操縱的動機減弱， 異常語調對于投資者的誤導程度降低， 使得正向語調操縱造成的管理層與投資者之間的信息不對稱程度降低， 從而股價崩盤風險下降。

按照機構投資者持股比例三等分， 第一組為機構持股低組、第三組為機構持股高組。 表10列（1）、（3）結果顯示， 機構持股低組正向語調操縱對股價崩盤的作用系數分別為5.7305、5.3805， 在1%的水平上顯著。 相比之下， 表10列（2）、（4）結果顯示， 機構持股高組正向語調操縱對股價崩盤的作用系數分別為4.2078、4.4792， 均在10%的水平上弱相關。 通過分組樣本系數差異檢驗， 比較正向語調操縱（ABTONE1）系數在不同組別的差別， P值顯著水平小于10%。 這說明， 隨著機構持股比例的降低， 企業管理層夸大正面語調的動機增強， 正向語調操縱對于投資者的誤導程度較高， 企業股價崩盤風險加大， 信息夸大效應明顯。 原因可能是個人投資者持股較多的公司的意見分歧相對較大。 可見， 機構投資者可以抑制管理層語調操縱， 為此我國有必要繼續大力發展機構投資者， 改變個人投資者占多數的市場結構。

六、研究結論

基于我國2009 ～ 2020年A股上市公司年報文本信息， 本文從股價崩盤視角實證檢驗了管理層正向語調操縱的信息夸大效應。 研究發現， 管理層通過年報正向語調操縱來夸大正面消息， 誤導投資者， 在積累到一定程度時突然釋放從而造成股價崩盤。 在信息夸大效應傳遞途徑上， 投資者意見分歧發揮了部分中介作用， 在管理層正向語調操縱影響股價崩盤中間起到中介傳導作用。 在控制內生性、更換語調計算方法、重新定義計算區間等穩健性檢驗后， 結論保持不變。 這表明文本正向語調成為除財務數字之外另一可被管理層操縱的正向信息。 進一步檢驗發現， 年報文本可讀性較低的管理層語調操縱信息夸大效應更顯著， 機構持股比例較低的信息夸大效應更顯著。

研究表明， 管理層通過語調操縱來夸大企業正面消息的做法會增加企業股價崩盤風險。 該結論為企業進行準確的年報信息披露提供了經驗支持， 按照證監會的年報內容與格式披露要求， 語言應表達平實、清晰易懂， 不存在誤導性陳述和操縱。 與負面消息類似， 應嚴格正面消息內容規劃和格式指引， 對正面信息如何披露、披露程度進行明確規定， 減小管理層夸大正面消息和語調操縱的空間， 提高信息披露文本的可讀性， 提高年報報告的文本信息質量。 此外， 由于機構投資者的參與有助于改善信息環境和降低股價崩盤風險， 證監會應進一步完善上市公司信息披露制度， 重視機構投資者的信息甄別作用， 改善我國資本市場信息環境。

本文的不足之處在于， 文本分析主要基于現有財經詞典用詞規律進行文本信息挖掘， 還無法對語義進行更為透徹的辨別。 本文主要以股價崩盤作為切入點探討管理層語調操縱的消息夸大效應， 隨著數據挖掘和人工智能學習技術的發展， 將從更多角度推進該領域研究。

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