基于MD&A文本分析的上市公司財務危機預警研究

成都大學商學院 徐 凱 李東陽 江 宇

一、引言

近年來，隨著數字化浪潮的到來和國家“十四五”規劃關于加快數字化發展要求的提出，數據作為數字經濟的新生產要素，廣泛應用于各領域。數據處理技術也日趨成熟，該技術表現為對結構化數據、半結構化數據與非結構化數據進行識別、挖掘和整合等，進而將處理后的數據在相關領域高效運用。數字經濟中的文本信息挖掘是將文本信息進行提取并量化，不僅包括數值型的結構化數據，而且聚焦非結構化數據，并從中挖掘相關增量信息，為后續分析決策起到支撐作用。

當前，我國經濟發展受到國際經濟形勢與新冠疫情的沖擊，企業發展的腳步隨之放緩，部分企業經不起市場的考驗而面臨財務危機。不斷涌現的危機案例對企業的投資方、債權人、民眾以及政府帶來了利益損失。企業財務危機是由于企業內部經營管理、戰略制定及外部經營環境、經濟效率等因素達不到預期所造成。可見，企業的衰退并不是突發，而是伴隨著各項財務指標的變動產生，以往研究僅使用財務指標分析企業財務危機無法及時全面反映企業的經營管理狀況。管理層作為企業內部人具有信息優勢，他們將企業的財務狀況以及未來發展規劃進行匯總，最終通過對外報告的MD&A傳達給信息使用者。近年學者運用文本分析法對MD&A內容進行研究，認為MD&A中含有增量信息，這些增量信息能提高財務困境模型的預測能力，通過語調與內容分析發現MD&A對企業未來業績、創新投資、長期投資顯著相關。挖掘MD&A文本中的增量信息，分析企業經營活動，進而提供決策支持，是財務管理領域的熱點和難點問題之一。

在現有研究基礎上，本文以2016—2020年A股上市公司為樣本，通過Logistic模型實證檢驗MD&A中管理層正負面語調和文本信息可讀性能否預測企業財務危機，以及對財務危機預警的準確率。研究發現MD&A中的文本積極信息和文本信息可讀性與企業財務危機呈負相關；考慮文本信息指標的預警模型準確率更高。異質性分析表明，無論信息披露透明度高低，文本信息指標都具有財務危機預警作用，但對信息披露透明度較低的企業，預警效果更好。

本文的主要貢獻：第一，豐富了財務危機預警的指標選擇維度，從文本信息中獲取增量信息并量化后可得以運用；第二，補充文本信息可讀性指標的度量方式，從平均每句文本的字數進行探究；第三，驗證了將文本信息指標引入財務危機預警模型可以提高模型預警準確率的觀點。

二、文獻回顧與研究假設

（一）MD&A文本積極信息與企業財務危機

管理層討論與分析（MD&A）包括數據信息和文本信息，是管理層對當期運營狀況的評價分析和未來發展趨勢的前瞻性評估，其中文本信息在篇幅上大大超過數據信息，所承載增量信息豐富。William et al.發現MD&A的披露信息語調具有財務危機預測能力，MD&A的披露信息表現為正面信息、負面信息和中立信息，管理層將公司經營及財務狀況的信息通過積極或消極的語調向外界公布。正面信息體現出管理層對公司當前經營狀況滿意并且相信有更好發展前景，出于對自身披露聲譽的維護，管理層在報告中會充分描述企業的未來發展規劃以及對未來業績的預期。企業未來業績向好時，管理層出于印象管理在報告中語調積極正面，此時的管理層語調因增量貢獻對企業未來業績有預測作用。相反，對負面詞匯的使用管理層通常態度謹慎，如果MD&A中出現較多消極信息，意味著企業已經存在經營困境，負面語調具有更高信息價值。當管理層對公司發展現狀不滿意或對未來前景沒有足夠信心時會采用較以往更多的消極詞匯。據此，提出假設1。

H1：MD&A文本信息中的積極（消極）信息與企業財務危機呈負（正）相關關系。

（二）MD&A文本信息可讀性與企業財務危機

文本可讀性是文本信息可以被報告使用者所理解的程度，信息使用者通過閱讀文本信息理解其中內容，可讀性越高越便于理解，進而影響讀者的行為和決策。在考慮信息使用者的理解能力后，管理層提供與該能力契合的信息，此時通過MD&A傳達的內容才流暢高效。當企業業績健康時，管理層傾向使用簡潔易懂的文字信息，縮短信息使用者對企業的了解過程，并傳遞出自身經營良好與未來趨勢向好的信號，從而使信息使用者了解到公司未來發展不俗。清晰的表述使管理層向市場傳遞價值相關信息更有效，投資者更能獲益，同時未加入干擾信息的MD&A文本反映了企業業績向好。而復雜的文本信息因為冗余披露往往增加了信息使用者對信息的解讀成本，使信息使用者無法清晰認識企業的真實業績與發展前景。業績較差的企業出于更強的機會主義動機可能對文本信息進行操縱，使信息使用者對年報信息理解難度與閱讀成本增大，因此年報和MD&A可讀性越差的企業往往在業績上不盡如人意。據此，提出假設2。

H2：MD&A文本信息可讀性越弱，企業財務危機越可能發生。

（三）信息披露透明度與企業財務危機

信息披露制度是資本市場穩固的基本安排，企業的信息披露狀況很大程度上決定著企業信息傳遞的效率與效果。根據信息不對稱理論，企業信息披露透明度越高，信息使用者越能通過信息對企業的真實經營狀況展開全面了解，從而越關注報表中會計信息傳達的意思。較高的企業透明度表明企業內外部信息不對稱程度低，信息傳遞能增強利益相關者的監督從而提高企業價值。相反，信息披露透明度越低，僅依賴會計信息，越不足以判斷企業的經營財務狀況。此時，MD&A報告補充會計信息并增加信息供給，通過MD&A文本信息預測財務危機效果將增強。據此，提出假設3。

H3：相比信息披露透明度較高的企業，信息透明度較低的企業MD&A文本信息與財務危機關系更顯著。

三、研究設計

（一）研究樣本

財務危機樣本的選取參照國內研究的一般做法，本文將滬深兩市2016—2020年被首次特別處理的上市公司作為財務危機企業樣本，包括直接被ST和*ST的上市公司。由于財務危機發生于第t年，則t-1年的年報公布與第t年財務危機時間相近，使用ST或*ST前一年數據的模型預測能力將被放大，因此以上市公司t-2和t-3年的數據構建財務預警模型。篩選被ST和*ST的上市公司時，剔除金融保險類上市公司、上市時間不足3年的上市公司、跨市場在B股、H股上市公司以及其他指標數據缺失的上市公司。根據財務危機企業與健康企業的1 1配比原則，按照同行業上市年度相近的同比配比方式，最終納入回歸分析的觀測樣本為570家上市公司，其中存在財務危機公司共285家。本文從CSMAR數據庫篩選樣本公司，結合RESSET數據庫與CNRDS數據庫中搜集的數據指標構建預警體系，數據處理采用SPSS 23.0。

（二）變量定義

1.被解釋變量

根據以往學者對企業財務危機的定義以及普遍采用的計量方式，將上市公司首次被ST或*ST視為存在財務危機并劃分為二分類變量，如被ST或*ST，代表存在財務危機，取1；如未被ST或*ST，代表財務健康，取0。

2.解釋變量

TONE表示管理層的凈積極語調，包括MD&A中的積極信息和消極信息。根據年報公布的“管理層討論與分析”字段，借鑒Loughran et al.會計金融文本分析，將涵蓋英文正負面詞匯的LM詞典譯為中文，結合中文語境進行補充和完善成中文詞典，按照積極信息和消極信息的詞頻技術處理成最終語調指標。會計金融類正面詞匯包括積極、增長、進步等，負面詞匯有損失、減值、相反等。按照字典法，參照已有研究的做法，本文運用的MD&A文本語調指標計算公式如下：

其中，POSTMDA是指上市公司MD&A文本信息中的正面詞匯對應詞頻，NEGMDA是指上市公司MD&A文本信息中的負面詞匯對應詞頻。計算得出的管理層凈積極語調，范圍區間為[-1，1]，當TONE越接近1時，MD&A中的文本信息越正面；反之TONE越接近-1時，MD&A中的文本信息越負面。

解釋變量READ表示MD&A中文本信息可讀性。學者研究通常采用Fog指數、Flesch指數和文件大小衡量，由于英文文本的特殊性部分指數僅針對英文文本，對國內企業文本信息分析適用性不強，因此本文借鑒Guay et al.，以文本長度作為衡量基礎，剔除MD&A中的表格數據信息，以MD&A文本信息中每句文本中平均文字數量計量文本可讀性，計算公式如下：

其中，CHARACTERS是文本信息中的字數，SENTENCES是文本信息中的句子數量。READ反映每句文本中的平均字量，當READ越大時，文本可讀性越弱；反之READ越小時，文本可讀性越強。

3.其余變量

根據曾慶生等的做法，本文以跟蹤該公司的分析師或團隊數確定企業信息披露透明度，將大于中位數的樣本定義為透明度高組，其余為透明度低組。除了MD&A中包含的文本信息外，上市公司的內外部特質也會對財務危機產生影響，綜合考慮財務與非財務指標構建預警模型具有全面性。本文選擇目標企業的財務指標、市場指標和公司治理指標作為控制變量。

具體變量定義如表1。

表1 變量定義

（三）模型設計

Logistic模型對研究變量的分布和協方差沒有特殊要求，并且通過模型對比發現Logistic模型更適合分析財務危機的實際情況，本文采用Logistic模型進行上市公司財務危機預警分析，公式如下：

四、實證分析

（一）描述性統計

本文首先使用Winsorize進行前后各1%的縮尾處理，然后檢驗財務健康企業與財務危機企業的文本信息指標差異。由表2可知，經Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗，兩期的管理層凈積極語調不符合正態分布，采用Mann-Whitoey U檢驗，文本信息可讀性符合正態分布采用T檢驗。

表2 單樣本K-S檢驗

從描述性統計表3可知，檢驗后的管理層凈積極語調與文本信息可讀性兩期均在1%水平顯著，說明財務危機企業與財務健康企業的管理層凈積極語調和文本信息可讀性有顯著差異，當企業陷入經營困境時MD&A表現的積極信息與可讀性會減少。對比財務健康企業的語調與文本可讀性發現其明顯優于財務危機企業，可能財務危機企業在經營惡化時會進行冗余披露，以達到模糊企業經營狀況之目的。第t-2期財務危機企業的管理層凈積極語調均值0.287明顯低于第t-3期的0.342，說明企業即將陷入財務危機時，管理層根據信息優勢已有所察覺，通過向社會公眾公布的MD&A文本，傳達企業可能面臨財務困境的信號。在財務危機企業中，第t-2期的文本可讀性均值65.114高于第t-3期65.029，表明財務困境臨近時，管理層會傾向掩蓋不利消息而促使MD&A文本信息可讀性降低。

表3 主要變量描述性統計

（二）共線性檢驗

Logistic模型對自變量的共線性較敏感，本文結合方差膨脹因子（VIF）、容差和條件指數診斷變量間的共線性問題。根據診斷，在第t-3期和第t-2期的總資產凈利率（ROA）與總資產EVA率（EVATR）顯著相關并且方差膨脹因子大于5，可以認為二者存在高度相關。為消除多重共線性，本文將總資產凈利率（ROA）剔除。其余指標的方差膨脹因子、容差以及條件指數均不符合共線性的條件，模型通過共線性檢驗。

（三）Logitstic回歸分析

本文對第t-3期和第t-2期數據采用Logistic二元回歸，將所有變量代入回歸方程。通過第t-3期和t-2期的Hosmer and Lemeshow（H-L）模型擬合優度檢驗，相伴概率p值分別為0.290和0.636，均大于0.05，表明模型擬合度良好。

表4回歸結果顯示，第t-3期的大部分控制變量與企業財務危機具有顯著相關性，表明基準模型預測效果良好。管理層凈積極語調（TONE）與企業財務危機在1%水平顯著，說明MD&A文本信息中的積極信息可以預測企業財務危機發生的概率，凈積極語調的系數為負說明企業的MD&A語調越積極企業財務危機的可能性越低，H1得到驗證。文本信息可讀性（READ）在5%水平顯著且系數為正，企業文本信息可讀性越低越可能發生財務危機，H2得到驗證。

表4 第t-3期和第t-2期Logistic回歸

通過對第t-2期的變量進行邏輯回歸，發現凈積極語調和文本信息可讀性系數在1%水平顯著。這表明在第t-2期，MD&A中的積極信息以及文本可讀性都顯著影響企業財務危機發生的可能性，與第t-3期相比本期的凈積極語調對企業陷入財務困境有更負向的影響，說明隨著財務困境的臨近，內部人已經察覺企業存在經營財務問題從而管理層討論與分析的語調逐漸轉向消極。同時MD&A文本信息可讀性呈現正向顯著影響，這表明文本信息中的平均每句字量越高，文本可讀性越低進而與企業發生財務危機正相關。在臨近財務困境時，管理層可能對文本信息進行操縱，運用復雜文字表述模糊企業現有經營狀況，使投資者更難獲得和理解準確信息，加大投資者的信息處理成本。

對上述兩個模型的預警準確性進行判斷如表5。橫向對比第t-3期和第t-2期，引入變量TONE和READ的模型總體正確率明顯高于未含這兩個變量的模型，第t-3期含有文本信息變量的模型預測準確性比未含文本信息模型的預測準確性提高0.8%，第t-2期加入文本信息變量模型比無文本信息變量模型準確度高1.4%，這表明運用MD&A中含有的增量信息預測企業財務危機比傳統模型更具有效性。縱向對比兩期可以發現第t-2期的財務預警正確率高于第t-3期，原因是越臨近企業財務危機發生時期，企業在財務、市場、治理以及管理層討論與分析文本信息中反映的預警信號越多，從而越容易預測企業可能將面臨經營與財務困境。

表5 財務危機預警模型正確率

（四）信息披露透明度與財務危機

表6列示了信息披露透明度（AF）的分組回歸結果，實證研究表明，在第t-3期，透明度低組在凈積極語調與文本信息可讀性上較透明度高組更顯著，說明在透明度低的企業采用凈積極語調和文本信息可讀性對財務危機預測效果更好，H3得到驗證。第t-2期兩組的管理層凈積極語調都在1%水平負向顯著，說明企業信息披露透明度在管理層凈積極語調與財務危機關系中起到負向調節作用。兩期中，管理層語調和文本信息可讀性在信息披露透明度高低兩組中都具有顯著性，第t-3期中兩個指標對信息透明度低企業有更強的預警作用，第t-2期中僅管理層語調對透明度低的企業有更強預警作用。也就是說，分析師作為市場信息中介，加強了企業的信息透明度，此時，企業管理層對MD&A文本信息的操縱行為有所減少。

表6 信息披露透明度Logistic回歸

（五）穩健性檢驗

1.替換解釋變量

為使結論穩健，對解釋變量進行重新定義。考慮到管理層在編制年報時有操縱語調的傾向，對自身表現良好的領域使用更多正面詞匯，夸大描述即出現“語言膨脹”。根據陳藝云提出的負面詞匯的占比更能反映企業面臨的經營財務困境，將文本語調重新定義為MD&A負面詞匯與文本正負面詞匯總和之比（TONE_A）。為避免不同行業在MD&A的文本長度不同而產生誤差，借鑒徐巍等對文本信息可讀性計量的做法，采用MD&A每個分句的平均字數減去行業平均值（READ_A）計量。檢驗結果如表7，負面語調TONE_A對企業發生財務危機有正向影響，TONE_A和READ_A仍然顯著，表明本文結論穩健。

表7 替換解釋變量的穩健性檢驗

2.替換控制變量

前文為排除共線性將總資產凈利率剔除，由于總資產凈利率反映企業的盈利狀況，總資產EVA率考慮為企業帶來盈利的資金成本，二者在經濟含義上存在差異。為驗證結論穩健，本文將ROA替換EVATR后代入模型檢驗。根據表8檢驗結果，TONE和READ在兩期中仍顯著，前文結論保持不變。

表8 替換控制變量的穩健性檢驗

五、結論、啟示與展望

實證研究結果表明：第一，財務危機企業的MD&A中的積極信息低于財務健康企業，文本信息可讀性也較財務健康企業低。第二，MD&A中包含的積極信息越多，企業發生財務危機的可能性越低；MD&A中的文本信息可讀性越弱，企業發生財務危機的可能性越高。第三，考慮文本信息的模型預測準確性高于無文本信息的模型，說明文本信息具有很好的預測作用，能幫助投資者及早識別企業風險，利于做出正確決策。第四，無論信息披露透明度高低，文本信息指標都具有財務預警作用，管理層語調在信息披露透明度低時的預警效果更顯著，文本可讀性在第t-3期對信息披露透明度低的企業有預警增強作用。

本研究對理論與實踐的啟示，體現在以下三方面：第一，管理層將傳遞的公司相關價值信息蘊含在MD&A文本表述特征里，語言表述不是獨立存在的，而是根據企業的經營、財務、治理狀況以及外部環境，由管理層進行的綜合性表述?；诂F有文本挖掘與分析技術，本文豐富了原有財務預警模型的指標選擇維度，從年度財務報告中的管理層討論與分析字段提取增量信息，并將這些增量信息量化，嵌入所構建的財務預警模型，為以后投資者分析企業財務狀況提供新的視角和依據。第二，本文構建的文本信息可讀性指標補充了文本可讀性的量化研究方法，為以后的文本信息分析提供參考。第三，本文證實了文本信息對企業財務危機預測具有提升作用，在今后財務危機預警模型的構建中，可以考慮引入文本信息指標，提高模型預警準確率。

文本信息的計量方式有待進一步改進，將深度學習應用在自然語言處理領域的文本信息提取技術日益成熟，但在財務管理領域的運用尚處發展階段，未來的研究應當以優化的自然語言處理方式挖掘文本的含義、情緒、可讀性等，為決策提供更可靠的文本指標支撐。此外，不同行業與不同性質的企業在經營、財務方面呈現異質性，本文在企業選取時未對此進行詳細區分，未來可通過區別企業行業與性質展開進一步研究?！?/p>