數字戰略策略性披露與高管機會主義減持

中圖分類號：F272.3；F425;G311 文獻標識碼：A文章編號：1007-2101（2025）04-0064-12

一、引言

近年來，證監會多次發布關于上市公司高管減持的規定，但是高管借機高位套現、清倉式減持行為依舊不時見諸報端。高管機會主義減持是企業高管自行創造或借用他人創造的股票市場價格高于其內在價值的特定時機，通過減持股票而獲得超額利益的行為。這種機會主義減持行為會對市場信心造成較大沖擊，甚至引發股價異常波動或崩盤，損害投資者合法權益，給資本市場帶來不良影響。影響高管機會主義減持行為的因素比較復雜，已有學者認為公司戰略、股東特征、內部控制、對賭協議等因素均會影響高管機會主義減持行為[1-4]

當前，數字化轉型是培育企業新質生產力的關鍵舉措。作為戰略性轉型，企業數字戰略是一項長期的系統性工程，具有投入成本高、治理周期長、轉型慢等特點，當前我國上市公司中數字戰略轉型成效顯著的企業僅占 9%^[5] ，容易發生“數字戰略悖論”[6]。上市公司數字戰略轉型過程中的信息披露往往會引起較大市場反應[7-8]，對股票趨勢產生重要影響[9-10]，從而會給上市公司高管提供減持套現的機會。目前，我國沒有針對企業制定數字戰略信息披露的標準，企業可以較為靈活地確定數字戰略信息披露的內容、語調和具體方式。數字戰略策略性披露是否已經成為企業高管實現機會主義減持的工具以及如何實現機會主義減持是值得探討的問題。對該問題的研究，對規范上市公司數字戰略披露、預警及防范高管機會主義減持行為，以及保護廣大投資者利益、幫助政府進行政策研判、維護資本市場穩定具有重要意義。

從理性人的角度來看，高管通過減持股票獲得經濟利益的動機一直存在，在企業信息披露存在人為操作空間的情況下，企業高管很可能存在利用策略性披露影響股票市場價格從而實現機會主義減持的動機。當股票市場價格超過實際價值的時候，就會形成減持意愿，但是隨后是否進行減持則主要取決于股價是否符合或者超過高管心理股價預期并滿足相關外部約束條件。企業信息策略性披露往往存在多種動機，實現機會主義減持可能僅是其中之一，而動機和意愿是高管的主觀想法和意圖，具有較強的隱蔽性，難以觀測和衡量。筆者通過設計指標，借助大數據挖掘方法識別上市公司數字戰略策略性披露程度，利用減持后的市場表現判斷是否為機會主義減持行為①，通過實證分析揭示數字戰略策略性披露和高管機會主義減持行為的關聯。

本文的增量貢獻在于：一是擴展了對數字戰略披露策略性程度的認知與度量，相關方法可以為后續相關研究及監測我國上市企業數字戰略信息披露提供借鑒；二是拓展了對企業高管證券市場行為的探索，驗證了企業在數字化轉型過程中是否存在高管機會主義減持以及減持行為的傳導機制，有益于監管機構及其他利益相關者參考決策；三是豐富了企業數字戰略轉型經濟后果的相關研究，在以往多從不同層面肯定數字戰略轉型積極作用研究的基礎上[11-12]，關注策略性信息披露的風險，對保護廣大投資者利益、維護資本市場穩定具有重要意義。

二、文獻述評和研究假設

（一）文獻述評

1.策略性信息披露動機、表現及后果。多位學者認為，企業管理層可能出于多種動機，如提升市場關注度、吸引投資者、提升企業形象等[7-8]，甚至掩飾虧損業績、牟取交易回報或增強企業價值預期等[13]，進行策略性信息披露。主要的方式有：（1）控制披露文本的可讀性和復雜性。當文本可讀性較低時，會增加企業的信息不對稱程度和企業經營風險[14]；通過操縱文本信息復雜性影響市場估值[15]。（2）控制披露文本的語調。例如存在正面信息夸大的現象，并且信息夸大在文本可讀性較低的公司和機構持股比例較低的公司更為顯著；當管理層采用語調偏離策略時容易引發投資者的信任危機，最終導致企業股價和股票收益在短期內下跌[16]。（3）增加責任信息披露。例如為了掩飾負面信息，企業會在年報中增加社會責任等內容的披露，存在社會責任的掩飾效應[13]]（4）控制信息披露的內容及節奏。例如選擇性披露、信息包裝、分階段披露、選擇特定時機披露等[9，17]，策略性披露程度越高，股價崩盤的風險越大[17]。總體來看，上市公司策略性信息披露的動機及表現形式都非常復雜，雖然目前有大量關于策略性披露的研究，但是鮮有文獻從數字戰略轉型視角關注上市公司數字戰略策略性披露的動機及后果。

2.高管機會主義減持行為的影響因素。現有研究認為，促進高管減持行為的影響因素主要有公司戰略、財務業績、企業特質風險、商譽信息、代理沖突等。例如認為公司戰略越激進，越可能發生高管機會主義減持；公司業績與高管減持規模呈現負相關關系[18-19]，當不看好公司未來發展時，減持的可能性會增大[20]；企業特質風險會顯著促進高管機會主義減持的行為[21]；商譽信息會增加企業的經營風險，進而推動內部人減持[22]；高管的高額超額薪酬會加劇代理沖突，從而驅動高管機會主義減持[23]。還有研究認為治理結構、內部控制、對賭協議等會抑制高管機會主義減持，例如認為多個大股東的存在能夠有效抑制高管的機會主義減持行為[1]；高質量內部控制能顯著地降低董監高減持的擇機性2；對賭協議對高管減持具有有限激勵作用，只有在信息不對稱問題較為緩和的情況下，承諾凈利潤才能對高管減持起到削弱作用[3]。也有文獻研究了年報信息披露與高管內部交易的關系。例如，有研究認為，年報的可讀性與內部人在年報公布后的賣出股票數量呈現顯著的負相關[10；還有研究發現，管理層語調操縱和企業內部人減持情況存在正相關關系[9，24]

總體來看，學者們普遍認為，影響高管機會主義減持行為的因素比較復雜，雖然學者們從多個視角開展了研究，但是鮮有文獻從信息披露和數字戰略轉型視角研究高管機會主義減持行為是否以及如何受到數字戰略信息披露的影響。

（二）研究假設

在數字戰略轉型過程中，企業出于提升市場關注度、吸引投資者、推高股價等目的，會策略性地披露數字戰略轉型的相關信息（未來發展規劃、技術創新、合作項目等），例如過分渲染、強調數字戰略轉型信息，或者分節奏披露數字戰略轉型相關信息。上市公司有目的性、策略性地披露數字戰略信息，更多地強調了數字戰略潛在的積極影響，沒有充分揭示戰略轉型過程中的風險和不確定性。外部投資者通常利用公開披露信息判斷公司狀況和未來前景，這種策略性的披露既能夠在短期內弱化外部投資者對公司負面信息的風險感知，也會提高其對公司未來發展的期望，引致股價上漲，為高管獲利創造條件，進而催生高管機會主義減持行為。

當公司股價上漲后，高管往往面對兩種選擇：（1）持股不賣，靜待未來數字轉型戰略成功后的超額收益，同時承擔數字轉型戰略可能失敗而帶來的極端損失；（2）利用股票價格的短期上漲機會減持，實現落袋為安。按照理性人假設，高管會最大化個人利益，是否減持則主要取決于股價是否符合或者超過其心理股價預期及是否滿足外部約束條件，因此會擇機減持。為此，本文提出假設1。

H₁ ：企業數字戰略策略性披露會影響高管機會主義減持行為，數字戰略披露的策略性程度越高，高管機會主義減持行為越容易發生，且高管機會主義減持行為會擇機進行。

行為金融理論認為，投資者并不是完全理性的，其決策往往受到個人信息處理能力的限制。當前我國資本市場結構以個人投資者為主，受知識儲備、認知偏差等因素的影響，投資者對市場信息的分析能力較弱，往往無法準確識別信息的真實性和價值，易被管理層釋放的積極信號誤導后做出過度反應[25]。投資者的樂觀情緒/悲觀情緒通常會推高股票錯誤定價，表現為股價高估/低估，企業高管有機會利用投資者情緒引發的錯誤定價獲取利益[26]。在過度樂觀收益預期及市場炒作的影響下，投資者情緒可能會出現非理性波動，即使是微小的利好信息也可能被過度解讀和熱捧，推高股價至不合理的水平，為高管提供了機會主義減持的良機。

筆者認為，上市公司可能會利用信息不對稱及投資者的有限理性，通過策略性信息披露造勢，影響投資者的合理判斷和投資決策，誘導投資者熱捧，進而影響股票價格，給高管機會主義減持創造機會，投資者情緒在企業數字戰略策略性披露與高管機會主義減持行為之間起到傳遞和轉化的作用。為此，提出假設2。

H₂ ：投資者情緒在數字戰略策略性披露與高管機會主義減持行為之間起到中介作用。

媒體作為資本市場的信息中介，具有天然追逐市場熱點的特性，上市公司的數字戰略信息披露不僅會自動吸引媒體關注，由于企業通常會設置專門的部門或崗位來管理媒體及政府關系，高管也可能會利用自身權力與媒體合謀，通過媒體關系管理創造信息優勢，并利用媒體進行炒作。當媒體對某一公司持正面看法時，會引發投資者的樂觀情緒，推高股價，反之，則可能引發恐慌和拋售。由此造成的市場股價波動將為上市公司高管提供機會主義減持的時機。因此，上市公司可能通過操縱和管理媒體宣傳，影響股價變化，媒體關注度在企業數字戰略策略性披露與高管機會主義減持行為之間起到傳遞和轉化的作用。為此提出假設3。

ΔH₃ ：媒體關注度在企業數字戰略策略性披露與高管機會主義減持行為之間起到中介作用。

根據以上假設，構建本文研究的理論模型，如圖1所示。

三、樣本數據、指標變量和模型設計

（一）樣本選取與數據來源

筆者選取滬深A股上市公司為樣本，并剔除金融、保險行業，剔除ST、PT企業及主要變量存在缺失值的樣本，利用樣本公司2012—2022年相關數據和信息開展研究。數字戰略信息披露數據采用Python軟件提取上市公司年報得到，計算投資者情緒指標時的交易數據來自Choice金融數據庫。公司的基本信息和財務數據來自國泰安數據庫，為降低異常值對研究的影響，連續性變量采用上下 1% 的Winsor縮尾處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量。被解釋變量為高管機會主義減持行為，即高管機會主義減持規模（Sel）和高管機會主義減持次數（Sell_num）。

參考羅宏等[27]的研究方法，本文采用的測度方法為事件研究法，以公司發布減持公告日為基準日，從基準日倒推150個工作日為估計期，利用市場模型計算上市公司股票在每個交易日的超常收益率：

其中， AR_i，t 為第 i 個企業第 χ_t 個交易日的超額收益率； R_i，t 為第 i 個企業第 χ_t 個交易日的實際收益率； 為按照市場模型計算得出的第 i 個企業第 χ_t 個交易日的理論收益率。

識別和度量高管機會主義減持行為的方法是通過分析超額收益率和高管減持后的股價走勢來判斷是否存在機會主義減持行為，如果減持交易能夠預測未來一個月的股票收益，界定為機會主義減持；否則，界定為常規減持。使用減持規模（Sell）減持次數（Sell_num）度量高管機會主義減持行為。其中，Seu采用高管在一個會計年度內的機會主義減持金額加“1”取對數；Sel_num采用高管在一個會計年度內的機會主義減持次數加“1”取對數。

2.解釋變量。解釋變量為數字戰略策略性披露（Ab_DG），利用上市公司當年的數字戰略披露策略性程度表示。具體獲取和計算步驟為：

第一，構建數字戰略特征詞庫。詞典法是文本分析中常用的文本指標構建方法，可理解性強且應用廣泛[28-30]，本文采用基于詞典的大樣本分析法構建描述性數字戰略指標。然而不同于傳統詞典法，采用“種子詞集 +Word2Vec 相似詞擴充”的方法[31]，使用Word2Vec神經網絡模型實現基于財經專用語料的相似詞擴充，計算詞頻構建描述性數字戰略信息披露指標。

Word2Vec神經網絡模型由Mikolov等提出[32]，是深度學習領域的重要方法和成果[33]。該模型依據上下文之間的內容關聯，將詞匯表征為多維向量，通過計算向量的相似度，測度不同詞匯間的語義相似性[34-35]。可以通過例子來闡述該語言學原理，例如當計算“研發”和“危機”兩個詞匯的相似度時，可以計算文本中兩者相鄰詞匯出現的詞數來表示這兩個詞匯。假設相鄰詞共有五個詞匯（成果、攻克、進行、遭遇、度過），用這五個詞匯作為相鄰詞出現的對應五維向量來表示“研發”和“危機”。如果在“研發”的相鄰詞中上述五個詞匯出現詞數分別為：“成果”5次，“攻克”3次，“進行”5次，“遭遇”0次，“度過”0次，那么“研發”可以表示為向量A：（5，3，5，0，0）。類似地，“危機\"可以表示為向量B：（0，0，2，5，5）。因此，通過計算向量A、B的余弦相似度得到“研發”和\"危機”的相似度為0.18。當然，實際應用中Word2Vec 的詞匯向量維度一般遠大于上述示例，整個計算過程和向量維度含義也更為復雜。

筆者將企業數字戰略轉型界分為“技術層面”“應用層面”“戰略層面”三個維度構建數字戰略轉型相關主體詞詞庫。從相似詞候選集Word2Vec模型的訓練結果中，找出種子詞，集中每個詞匯的前200個相似詞，直接獲取描述性數字戰略信息關鍵詞。經過去除重復詞匯和部分低頻詞匯之后，進行詞匯篩選并添加至冠詞詞集。運用這種方法，共得到84個描述性數字戰略信息的關鍵詞，如表1所示。

具體數據的處理過程如下：首先，利用Python軟件爬蟲技術對巨潮資訊網中滬深A股上市公司2012—2022年年報進行爬取、整理，基于Python進行訪問參數的撰寫。導人REQUESTS、POEN-PYXL和TIME等庫，分別用于發起網絡請求、正則表達式匹配、操作Excel文件和計時。其次，將其轉化為TXT格式。調用REQUESTS、OS、MUL-TIPROCESSING、PDFPLUMBER、LOGGING和RE等庫分別用于網絡請求、操作系統交互、多進程處理、PDF處理、日志記錄和正則表達式匹配，確保代碼能夠高效地實現年報的下載及格式轉換。并且通過設置日志記錄的基本配置，包括日志級別、日志格式等使得在腳本運行過程中能夠將重要信息進行記錄。通過下載模塊在URL中下載PDF文件并保存，調用PDFPLUMBER庫打開PDF文件并逐頁提取文本，將文本寫入到txt文件中，利用\"jieba”中文分詞模塊對年報文檔進行分詞處理。再次，將數字戰略轉型分為技術、運用和戰略三個層面，構建數字戰略特征詞庫（見表1）。最后，導人OS、RE、XLWT和JIEBA等庫分別用于操作系統交互、正則表達式匹配、Excel表格處理和中文分詞處理。

第二，計算企業數字戰略披露水平（DG）。根據所構建的特征詞庫，對分詞后的上市公司年報進行檢索、匹配和詞頻統計，對提取關鍵詞披露的頻次進行加總，并對加總詞頻加“1”取對數，以此度量企業數字戰略披露水平。

第三，獲取企業數字戰略披露策略性程度指標 。借鑒趙璨等[36]及朱杰等[37]的思路，構建數字戰略披露策略性程度的決定模型：

ce_i，t+ε_i，t

該模型中，DG表示上市公司數字戰略披露水平， 用以衡量同年度同行業其他樣本公司數字戰略披露程度的平均值， DG_-i 衡量公司當年數字戰略相關無形資產投人金額占總資產的比值。控制變量（Controls）包括資產規模、杠桿比率、營業收入增長率、上市公司所在省份市場化程度等。YearIndProvince分別表示年度、行業及地區固定效應。模型回歸估算出企業數字戰略轉型信息的正常披露程度，其中殘差 ε_i，t 表示策略性披露程度 。

3.控制變量。本文控制變量包括企業規模、企業年齡、總資產回報率、股權集中度、現金股利、管理層持股、企業性質、獨董比例、股票收益波動率，主要變量及其定義見表2。

（三）模型設計

為了檢驗假設 H₁ 中企業數字戰略策略性披露是否會影響高管機會主義減持行為，構建同期回歸模型（3）和（4）。為了檢驗高管機會主義減持行為是否會擇機進行，構建解釋變量滯后一期回歸模型（5）和（6）。

Year_i，t+Ind_i，t+ε_i，t

Year_i，t+Ind_i，t+ε_i，t

Year_i，t+Ind_i，t+ε_i，t

其中， i 和 χ_t 分別表示公司和年份，Controls為一系列控制變量， ε_i，t 為隨機擾動項。此外，模型還對年度（ Year_， 和行業固定效應 （Ind） 進行控制，并開展了企業層面的聚類穩健分析。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表3列示了主要變量的描述性統計結果。可以看出，變量Sel最大值、最小值分別為19.51、0，平均值為3.544，而標準差為6.408；變量Sell_num的最大值、最小值分別為3.258、0，平均值為0.349，標準差為0.708。數據說明無論從規模還是頻率而言，高管機會主義減持的行為普遍存在，且不同企業之間差異較大。數字戰略披露策略性程度的最大值、最小值分別為 1.961，-1.903 ，標準差為0.792，同時其中位數為0.031，表明企業在數字戰略策略性披露方面也存在顯著差異，且超過半數的公司存在一定程度的策略性披露。

（二）相關性分析

表4為相關性分析結果，該表反映了變量兩兩之間存在的相關關系以及相關程度，其中數字戰略策略性披露變量 （Ab_-DG） 與變量Sell及Sell_num的相關系數分別為0.021和0.023，且在1% 的水平下顯著，初步說明了數字戰略策略性披露與高管機會主義減持行為呈正相關關系。對變量進行了多重共線性檢驗，發現其中方差膨脹系數的最大值為1.75，均值為1.33且均小于10，說明模型中不存在多重共線性問題。

（三）基準回歸

表5是基準回歸的檢驗結果。可以看到，同期回歸結果中，變量Sell及Sell_num分別在 1% 的水平下顯著為正，說明企業數字戰略策略性披露會對高管機會主義減持行為造成影響，企業數字戰略披露的策略性程度越高，高管機會主義減持行為越容易發生。從解釋變量滯后一期回歸結果來看，高管機會主義減持規模（Sel）及減持次數（Sell_num）的系數雖然分別小于同期回歸的相應系數，但是分別在 10%.5% 的水平下顯著為正，說明減持行為會擇機發生。假設 ΔH₁ 得到驗證。

（四）內生性檢驗

1.傾向匹配得分。采用傾向得分匹配法（PSM）進行檢驗，以控制潛在的樣本自選擇問題。首先以企業是否存在數字戰略策略性披露行為為解釋變量，以模型（3）中的全部控制變量作為協變量，利用logit模型估計企業數字戰略策略性披露發生的概率，然后采用 1：1 無放回最近鄰匹配對存在數字戰略策略性披露行為和不存在數字戰略策略性披露行為企業估計得到的傾向得分進行匹配，并對匹配后的25419個樣本重新回歸，結果如表6所示。 的回歸系數在 1% 的水平上仍顯著為正，表明在控制了可能的樣本自選擇問題后，結論依舊成立。

2.多時點雙重差分。分別以是否存在數字戰略策略性披露的企業作為實驗組和對照組，為了進行內生性檢驗，構造多時點雙重差分（DID）模型（7）和（8）。其中變量Treat_Post為啞變量。若某個公司在樣本期內第 χ_t 年首次發生了策略性披露行為，則該公司第 Ψ_t 年以前的樣本Treat_Post均取值為0，第 χ_t 年及以后的年度樣本Treat_Post均取值為1。若某個公司在樣本期內從未發生過數字戰略策略性披露行為，則該公司所有樣本Treat_Post 均取值為0。

Year_i，t+Ind_i，t+ε_i，t

Ind_i，t+ε_i，t

表7（1）和（2）列報告了多時點DID模型的回歸結果，（3）和（4）列報告了將試驗組樣本和對照組樣本按照 1：1 無返回最近鄰傾向得分匹配處理后的多時點雙重差分模型回歸結果（ PSM+ DID）。從結果可以看出，存在數字戰略策略性披露的企業出現了高管機會主義減持的規模及次數顯著增加的凈效應，驗證了主回歸結果的可靠性。

（五）穩健性檢驗

1.更換解釋變量的測度方法。更換企業數字戰略披露策略性程度的衡量指標，對樣本進行重新回歸。具體為將模型（2）中回歸得到的殘差大于0的樣本賦值為1，而小于等于0的樣本賦值為0，從而得到虛擬變量 （DG_-o） ，以此對原有的數字戰略策略性披露指標 進行替換，結果依舊顯著。

2.替換回歸模型。由于Sel和 均為歸并數據，因此使用Tobit模型替換OLS模型進行重新回歸，數字戰略策略性披露 的回歸系數為正且在 1% 的水平下顯著，證明了回歸結果的穩健性。

3.改變樣本區間。當外部監管環境較為寬松時，高管進行機會主義減持的傾向更明顯[38]2016年1月9日，《上市公司大股東、董監高減持股份的若干規定》開始施行，對高管減持作出嚴格規定。因此剔除2016年前的樣本后進行重新回歸，結果顯示， 分別在 5% 及 1% 的水平下顯著為正，排除了可能受到外部監管環境驅動的影響，進一步證明了結果的穩健性。

4.控制公司固定效應。為避免因樣本數據中存在與時間無關的公司特征而導致遺漏變量，采用公司固定效應模型進行重新估計。結果顯示，數字戰略策略性披露 （Ab_-DG） 對減持規模（Sell）及減持次數 （Sell_-num） 的回歸系數在 5% 的水平下均顯著為正。回歸結果在控制了公司固定效應后與主回歸的結果基本保持一致，進一步驗證了本文結果的穩健性。

五、機制檢驗

（一）投資者情緒

參考溫忠麟等[39]的經驗，采用逐步回歸法檢驗投資者情緒的中介效應。以 作為中介變量構建模型（9）—（11），并結合模型（2）和（3）進行檢驗：

Year_i，t+Ind_i，t+ε_i，t

其中，除變量 BSI_-R 外，其余變量均與模型（3）相同。變量 BSI_-R 的構建，參考何誠穎等[40]的研究，采用買賣不平衡指標對個股投資者情緒進行測算：

其中， B_i，t 代表非主力資金的流入額， S_i，t 代表非主力資金的流出額，考慮到市場上的主力資金通常是根據股票交易中掛單額大于20萬元的訂單的交易額來測算，因此本文的非主力資金則定義為掛單額小于20萬元的訂單的交易額。 BSI_-R_i，t 表示非主力凈買人資金比例，以此代表個人投資者情緒，該指數越大，表明投資者的樂觀情緒越高漲。

利用模型（9）檢驗變量 對變量BSI_R的影響，結果如表8第（1）列所示， 的回歸系數在 1% 的水平下顯著為正，說明企業數字戰略披露的策略性程度越高，個股投資者的投資情緒越高漲;利用模型（10）和（11）重新進行回歸，結果如表8中列（2）和列（4）所示，其中列（2）的被解釋變量為Sell，列（4）的被解釋變量為 ，結果都在 1% 的水平下顯著為正。說明投資者情緒在數字戰略策略性披露程度對高管機會主義減持行為的影響中發揮中介作用，假設 H₂ 得到驗證。

（二）媒體關注度

作為資本市場中的信息傳遞中介，媒體發揮著重要的信息傳遞作用，在信息操縱的情況下，上市公司更會有意利用或者吸引媒體進行熱點炒作。運用CNRDS發布的標題出現該企業的新聞總數，加“1”取對數作為媒體關注度（Media）的代理變量，并構建模型（13）—（15）進行回歸：

Year_i，t+Ind_i，t+ε_i，t

表9中，第（1）列展示了企業數字戰略策略性披露 與媒體關注度（Media）的回歸結果。結果顯示企業數字戰略策略性披露 的回歸系數在 1% 的水平上顯著為正，表明企業數字戰略披露的策略性程度越高，媒體的關注度也越高。同時在第（2）列及第（4）列的進一步回歸中可以看出，媒體關注度均在 1% 的水平下顯著為正，說明較高的媒體關注加劇了高管機會主義減持行為，因此也證實了媒體關注度在數字戰略策略性披露與高管機會主義減持行為中發揮的中介作用，假設 H₃ 得到驗證。

六、異質性分析

（一）考慮企業規模的影響

不同企業規模之間的經營理念和模式等存在著顯著差異，本文將企業總資產取中位數（22.08）以區分企業規模，小于中位數為小規模企業，大于等于中位數為大規模企業。由表10的回歸結果可知，相較于大規模企業而言，小規模企業的數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的影響更為顯著。

（二）考慮外部審計的差異

外部審計作為公司重要的外部治理渠道之一，對公司信息披露的準確性有一定程度的影響。利用公司年報是否由四大會計師事務所審計作為分組變量進行回歸，若企業審計單位為四大則取值為1，否則為0。回歸結果如表11所示。由表11可知，由四大會計師事務所作為審計機構的企業，變量 與減持規模 Sell 、減持次數 Sell_-num 之間沒有顯著關系，而未聘請四大作為年報審計機構的企業，變量 與減持規模Sell、減持次數Sell_num之間顯著為正。

（三）考慮產權性質的影響

根據產權性質將企業分為國有和非國有分別進行回歸，分析產權性質在數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為影響中產生的異質性影響。由表12的回歸結果可知，數字戰略策略性披露 的回歸系數在第（1）列和第（3）列中為正但不顯著，而在第（2）列和第（4）列中則在 1% 的水平下顯著為正，說明數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的影響主要存在于非國有企業。

七、結論與建議

筆者通過文本挖掘數字戰略轉型信息，構建了上市公司數字戰略披露策略性程度指標，界定了高管機會主義減持行為及其表現，實證分析了企業數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的影響及其作用機制。研究發現：（1）企業數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為存在正向的驅動作用，企業數字戰略披露的策略性程度越高，高管機會主義減持行為越可能發生，且機會主義減持的規模更大、次數更多，在一系列穩健性檢驗后，該結論依然穩健，并通過傾向得分匹配、多時點雙重差分等方法緩解了研究過程中可能存在的內生性問題，提高了研究結論的可靠性。（2）高管為了最大化減持利益，不一定會在數字戰略策略性信息披露的當期減持，而是會擇機減持。（3）企業數字戰略策略性披露主要通過影響投資者情緒、媒體炒作兩條路徑影響高管機會主義減持行為。通過影響投資者的合理判斷，帶動市場情緒高漲，投資者越是熱捧，高管機會主義減持的規模和次數越大越多；通過影響媒體關注和傳播，利用媒體炒作創造信息優勢，媒體越是炒作，高管機會主義減持的規模和次數越大越多。（4）數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的促進作用在不同企業規模、審計質量及不同產權性質的上市企業中表現出異質性。相比大規模企業，小規模企業的數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的促進作用更為顯著。審計質量相對較低企業與審計質量較高企業相比，數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的促進作用更為顯著。相比國有企業，非國有企業的數字戰略策略性披露對高管機會主義減持行為的促進作用更為顯著。

信息披露的規范性。我國資本市場發展過程中不斷出現高管謀取私利、損害投資者利益的減持行為，根源在于相關制度規定的不完善。因此，對于政府及監管部門而言，需要規范熱點概念等非財務信息披露，完善對文本信息語言詞匯的管理，完善上市公司對熱點概念的事后反饋與追責、問責機制，提高數字戰略信息披露的可信度和真實性，防止數字戰略信息披露成為企業進行概念炒作的工具。（3）應當提高數字戰略披露的違規成本，加強數字戰略披露監管力度。對于投資者而言，上市公司的策略性披露會影響中小投資者的利益，甚至影響投資者對股市的信心，最終會影響資本市場穩定和健康發展；對于上市公司而言，管理層若將數字戰略作為謀取私利的工具，不僅影響企業的長遠發展，最終還可能會影響社會的穩定。因此，應提高數字戰略信息披露的違規成本，對違反信息披露規范的上市公司和個人施以嚴厲的經濟處罰和法律制裁。（4）應當加強媒體管理，有效規范媒體行為。推動主流媒體利用先進技術營造良好的輿論環境，對涉嫌炒作的媒體進行監督和處罰，保障企業數字戰略披露的質量和透明度。（5）應當強化上市公司內部治理，不斷完善內部監督體系。良好的內部治理有助于抑制高管機會主義傾向，上市公司要不斷完善內部治理體系，完善內部控制和監督體系，提高數字戰略信息披露的透明度，以降低高管利用信息優勢謀取利益的可能性。

注釋：

① 由于高管減持的動機和意愿通常具有隱蔽性，難以觀測和衡量，因此筆者僅關注高管減持行為。② 策略性披露條件，是指數字戰略披露沒有標準化的規范，其靈活性較強，披露的數量、語調及方式由信息披露者決定，信息披露存在人為操作空間。

基于上述研究，筆者提出如下政策建議：（1）應當提早識別上市公司的數字戰略策略性披露行為，做好信息披露風險預警。可以借助大數據挖掘技術，通過提早識別上市公司的策略性披露行為，監測和預判高管機會主義減持行為的發生，給預謀機會主義減持的高管敲響警鐘，防患于未然。（2）應當進一步完善企業信息披露及高管減持的相關法律法規，提高企業數字戰略轉型中的文本

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責任編輯：艾嵐

Strategic Disclosure of Digital Strategy and Opportunistic Reduction of Executive Holdings

LiXin'e1，FuHaoliang2，GuoWenwei2

（1.Management College，Beijing Union University，Beijing1Oo1O1，China; 2.School ofFinance，Guangdong University of Finance and Economics，Guangzhou Guangdong ，China）

Abstract：Inrecent years，the China Securities RegulatoryCommision（CSRC）has issed severalregulationsconcerning the sharereductionbehaviorof executivesinlistedcompanies.However，opportunisticsharereductionbyexecutivescontinus tooccurfrequently.Giventhepotentialfordiscretionarymanipulationininformationdislosure，itisworthivestigatingwhethercorpo rateexecutives maysrategicallutiliedigitaltrategiesinteirdisclosurestoifuencestckprices，therebyfacilitatingpru isticsharereductions.TakingA-sharelistedcompaniesinShanghaiandShenzhenassamples，thisarticleconstructsadigital informationstrategicdisclosureindexforlistedcompaniesinChinabasedonbigdataminingtechniques，andstudiestheimpactnd mechanismofstrategicdisclosureofdigitalstrategyonexecutiveopportunisticreduction.Researchfindingsindicatethatthehigher thedegreeofstrategicdisclosureofdigitalstrategybyenterprises，themorelikelyitisforopporunisticeductionofexeutive holdings toocur，and thescaleandfrequencyofopportunisticreductionarelargerandmore frequent.Executivesharereduction tendstoccuropportunisticallCorporatedigitalstrategicdisclosure increases thescaleandfrequencyofopportunisticsareeductionbyinfluencinginvestorsentimentandmediaatention.Furtherresearchalsorevealsthatthepromotionefectofstrategic disclosureofdigitalstrategyonopportunisticreductionof executiveholdingsismoresignificantinsmallsaleenterprses，enterpriseswith lower external audit quality，and non-state-owned enterprises.

Key Words：digital strategy；text mining； strategic disclosure；opportunistic share reduction by executives