邱 靜 楊 妮

(貴州財經(jīng)大學(xué) 會計學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

緩解融資約束是企業(yè)提振業(yè)績、應(yīng)對危機的重要方式，是管理層的“心中想”。緩解融資約束的一條路徑是引導(dǎo)股權(quán)及債權(quán)投資者在信息理解的基礎(chǔ)上對企業(yè)產(chǎn)生認可且持有樂觀的預(yù)期，并將其轉(zhuǎn)化為投資決策。投資者對企業(yè)的了解主要來自企業(yè)披露的信息。企業(yè)披露信息由數(shù)字信息和文本信息組成。數(shù)字信息諸如財務(wù)報表信息是歷史信息，而文本信息則多為前瞻內(nèi)容，易被投資者解讀。管理層分析與討論就是一種常見的企業(yè)文本信息，其中的情感語調(diào)能夠反映管理層預(yù)期和情緒。而文本中語句傳遞的信息不僅浮于表面文字，可能暗藏深意。這種文本中的管理層情感語調(diào)能否發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)，“話中話”是否能被投資者感知到呢？

以往文獻較多關(guān)注管理層文本語調(diào)引發(fā)的企業(yè)經(jīng)濟后果研究[1][2]，多聚焦于單一、特定文本披露策略的研究[3][4]，本文以2008～2019年A股上市企業(yè)作為研究樣本，對管理層分析與討論文本進行分析，探索情感語調(diào)信號傳遞與企業(yè)融資約束的內(nèi)在聯(lián)系，用以驗證管理層情感語調(diào)是否能發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)緩解融資約束以及實現(xiàn)路徑。同時，本文從機會主義動機視角出發(fā)，分析如果文本情感語調(diào)確實能發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)，達到管理層想要達到的目的，如若管理層基于機會主義動機，采取語調(diào)操縱策略對市場形成引導(dǎo)，投資者能否有效識別這類動機和策略。

一、文獻綜述

Myers和Majluf提出融資約束的根源是信息不對稱和代理沖突引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險[5]，而Fazzari等認為影響途徑是增加投資者風(fēng)險預(yù)期和補償[6]，F(xiàn)azzari和Petersen進一步指出融資約束導(dǎo)致外源融資渠道受限和成本增加[7]。現(xiàn)有文獻對融資約束影響機制研究均回歸于根源，從代理成本和信息不對稱層面分析影響融資約束的因素。首先，基于代理成本因素影響融資約束。一方面，甄紅線和王謹樂、許艷證明，通過機構(gòu)投資者持股和獨董制度等內(nèi)部治理機制抑制代理成本，降低融資約束[8][9]。另一方面，楊勝剛等認為資本市場開放程度與企業(yè)融資約束有關(guān)[10]，楊興全等發(fā)現(xiàn)通過市場化進程等外部治理機制彌補內(nèi)部治理缺陷，緩解代理沖突，間接抑制融資約束[11]。其次，基于信息不對稱因素影響融資約束。一方面，葉勇和張麗、于蔚等和鄧可斌認為，政治關(guān)聯(lián)和銀行關(guān)聯(lián)等聲譽或關(guān)系機制與企業(yè)融資水平相關(guān)，可實現(xiàn)信息治理，改善融資現(xiàn)狀[12][13][14]。另一方面，黃蓉和何宇婷及倪恒旺等證明信息披露的確是解決融資問題的重要途徑，企業(yè)公布環(huán)境和社會責(zé)任信息，緩解信息不透明，降低融資約束[15][16]。然而，這兩篇文獻僅聚焦于結(jié)構(gòu)化數(shù)字信息披露對企業(yè)融資約束的影響，同時忽略了信息披露對企業(yè)融資約束產(chǎn)生影響的作用路徑和機制。

近幾年文本信息相關(guān)研究逐漸增多。Loughran和Mcdonald指出文本是一種重要的信息披露方式，包含增量信息[17]。曾慶生等認為文本信息具有信息量大、表達方式多元和傳播途徑廣泛的特征[2]，易被獲取和關(guān)注。李燕媛認為財務(wù)報表提供歷史信息，而文本信息則提供前瞻信息[18]。特別是文本語調(diào)能直觀被市場所感知，因此相關(guān)研究備受重視?，F(xiàn)階段文本語調(diào)研究主要關(guān)注以下三個方面：首先，文本語調(diào)分析的方法。前期文獻Loughran和Mcdonald關(guān)注語調(diào)分析技術(shù)方法[17]，Loughran和Mcdonald及王嘉鑫和張龍平聚焦于情感詞典選取[1][19]，謝德仁和林樂關(guān)注于情感變量計算[20]等。其次，文本語調(diào)的作用，張繼勛等證實了語調(diào)是文本撰寫者語意情景化的表現(xiàn)，能直觀反應(yīng)心理預(yù)期和情緒[21]。最后，文本語調(diào)是否具有信息價值。現(xiàn)有文獻證實，文本語調(diào)能被市場利益相關(guān)者處理和解讀。林樂和謝德仁、許文瀚和朱朝暉及Hanley和Hoberg分別證實，投資者、分析師和資本市場均會利用文本信息做出相應(yīng)反應(yīng)[22][23][24]。文本信息有助于投資者獲取超額收益[22]；分析師根據(jù)文本信息修正業(yè)績預(yù)期[23]；資本市場依據(jù)文本信息提高股市定價效率[24]。然而，既往文獻卻忽略了文本信息披露主體的動機，文本信息披露并不總是客觀的信息公布，而更可能是管理層為實現(xiàn)某種主觀目的的選擇。

近期，部分學(xué)者從文本操縱角度進一步深化現(xiàn)有研究。賀康和萬麗梅證實政治關(guān)聯(lián)加劇管理層語調(diào)操縱[25]；王華杰和王克敏證實語調(diào)操縱和應(yīng)計操縱互為補充手段[26]；王嘉鑫和張龍平證實語調(diào)操縱增加審計收費[1]。一些學(xué)者逐漸拓展了不同文本機會主義手段的研究和探索。朱朝暉等證實管理層語調(diào)正面離差增加了分析師業(yè)績預(yù)期樂觀度，說明管理層文本語調(diào)策略的確發(fā)揮作用增加信息接收者對好消息的關(guān)注[3]。而周佰成和周闊則證實，招股說明書可讀性越低，越容易增加新股上市首日的換手率和交易量，說明投資者對可讀性策略的理解存在差異，造成決策和判斷的分歧加大，可讀性策略確實可引導(dǎo)部分投資者對企業(yè)的預(yù)期[4]。然而，這兩篇文獻僅關(guān)注于某種特定的文本操縱方式，忽視了實踐中管理層多樣化的文本操縱選擇。同時，文本信息操縱手段局限于直接性的操縱策略，忽視了行為主體通過間接性操縱方式降低語調(diào)可信度來實現(xiàn)尋機利己的隱蔽方式。

相較上述文獻，本文可能存在的創(chuàng)新貢獻主要體現(xiàn)在以下方面：第一，以文本信息為研究對象，以“企業(yè)內(nèi)部(管理層)—企業(yè)外部(投資者)—企業(yè)內(nèi)部(經(jīng)濟后果)”為研究邏輯。目的是厘清內(nèi)部人士是如何通過信號傳遞引導(dǎo)外部人士反應(yīng)，最終反作用于企業(yè)本身，間接影響經(jīng)營情況的改善，是對文本信息引發(fā)經(jīng)濟后果的路徑和機制的深入探討。第二，進一步挖掘文本信息披露之后的管理層動機，以“信息發(fā)布者—信息接收者”為研究線索，分析管理層如何通過文本信息披露，引導(dǎo)資本市場反應(yīng)，最終實現(xiàn)其經(jīng)濟目的。第三，綜合考量了語調(diào)膨脹度策略、語調(diào)正面離差策略及文本可讀性策略，證實管理層可通過語調(diào)離差策略和文本可讀性策略間接性地降低文本語調(diào)真實性，有效防止投資者識別，最終實現(xiàn)經(jīng)濟目的。

二、理論分析與假設(shè)提出

基于信號理論，管理層分析與討論中的情感語調(diào)是管理層(發(fā)送者)向市場(接受者)傳遞的信號，根源在于信息不對稱。外部投資者依據(jù)接收的正面或負面信號進行決策[24]。因此，管理層可通過文本情感語調(diào)傳遞積極信號，引導(dǎo)投資者和市場反應(yīng)，最終實現(xiàn)經(jīng)濟目的。然而，信號并非總是真實的，信號發(fā)送者(管理層)可通過成功的欺詐謀利[27]。本文則依據(jù)信號作用路徑為研究思路:首先，管理層凈語正面調(diào)對融資約束和融資渠道的影響，是對情感語調(diào)信號傳遞效應(yīng)的驗證,其中，凈正面語調(diào)反映了正面詞較負面詞更高的使用率。其次，中介機制的檢驗，是對信號傳遞機制的探索。最后，語調(diào)操縱策略的分組檢驗，則是對信號甄別機制的探討。

(一)信號效應(yīng)檢驗

1.管理層情感語調(diào)對融資約束的影響

一方面，管理層預(yù)期是內(nèi)部人關(guān)于企業(yè)發(fā)展的私有信息，而是否將信息發(fā)布給外部人士則是管理層的主觀選擇[28]。緩解融資約束有利于管理層薪酬、私有收益和帝國構(gòu)建動機的實現(xiàn)。管理層主觀選擇發(fā)布積極文本情感語調(diào)，可能是為實現(xiàn)其經(jīng)濟目的而服務(wù)的。另一方面，管理層情感語調(diào)是一種可引導(dǎo)投資者反應(yīng)的信號。其一，管理層分析與討論文本既包含增量信息[29]，同時也是管理層預(yù)期和心理的直觀反映。其二，管理層語調(diào)發(fā)揮高管認證功能，影響投資者對企業(yè)質(zhì)量和投資前景的判斷[28]。其三，信號會影響外部投資者的預(yù)期和行為。因此，管理層情感語調(diào)越積極，受利好信號影響，會增加投資者的積極預(yù)期和交易意愿，最終轉(zhuǎn)變?yōu)橥顿Y，緩解企業(yè)融資約束。由此，提出本文研究假設(shè)H1a：

H1a：管理層凈正面語調(diào)能顯著緩解企業(yè)融資約束。

2.管理層情感語調(diào)對融資渠道的影響

融資約束的核心是外源融資渠道受限，融資存在缺口[30]。上市企業(yè)融資主要來源是股權(quán)和債權(quán)融資，而債權(quán)融資又進一步分為銀行貸款和商業(yè)信用[31]。因此，管理層情感語調(diào)對融資約束的緩解是通過對其中一種或多種融資渠道的拓展實現(xiàn)的。一方面，債權(quán)融資來源是商業(yè)伙伴和銀行，通過債權(quán)契約和商業(yè)契約能確保其可靠信息獲取，相比一般投資者享有更大的信息優(yōu)勢，從而對管理層釋放的情感語調(diào)信號關(guān)注和反應(yīng)有限。同時，作為專業(yè)、成熟的機構(gòu)投資者，有解讀數(shù)字信息的專業(yè)技能，更關(guān)注財務(wù)數(shù)字信息解讀，而非文本信息。因此，管理層情感語調(diào)對債權(quán)投資者的吸引和引導(dǎo)效應(yīng)有限，很難發(fā)揮拓展渠道的作用。另一方面，股權(quán)融資渠道投資主體是資本市場投資者。中國作為高語境傳播國家[32]，投資者更注重文本信息隱藏的語調(diào)情緒，語調(diào)信息通過傳遞情感基調(diào)影響投資者心理預(yù)期和決策。同時，我國投資者以中小散戶為主，專業(yè)性較低，傾向于解讀文本語調(diào)信息[21]。因此，管理層傳遞的情感語調(diào)信號能被股權(quán)投資者關(guān)注和理解并影響其決策，最終實現(xiàn)對股權(quán)渠道的拓展。由此提出本文研究假設(shè)H1b：

H1b：管理層凈正面語調(diào)能顯著提升企業(yè)股權(quán)融資水平，而對債權(quán)融資水平無顯著影響。

(二)信號傳遞機制檢驗

首先，吸引投資者有限關(guān)注是文本信息發(fā)揮信號效應(yīng)的必然后果。其一，我國資本市場中小投資者很難有效理解財務(wù)信息，偏愛關(guān)注直觀、易懂和可靠的信息。其二，文本情感語調(diào)信號是管理層對企業(yè)未來經(jīng)營的預(yù)期和判斷，極易被非專業(yè)投資者關(guān)注和理解。其三，投資者關(guān)注是為促成交易實現(xiàn)盈利，我國散戶投資者極少參與賣空套利，投資者會更關(guān)注利好消息，以便選擇具有成長空間的股票進行交易。因此，管理層積極語調(diào)一旦發(fā)布，作為利好信號，必將吸引到投資者的有限關(guān)注。

其次，吸引投資者有限關(guān)注是緩解融資約束、拓展融資渠道的前提條件。買方經(jīng)濟時代，注意力的作用越發(fā)關(guān)鍵[33]，企業(yè)競爭優(yōu)勢依靠對投資者有限注意的吸引[34]。資本市場是典型的買方市場，投資者是投資實施者，關(guān)注是稀缺資源。只有提升投資者關(guān)注，才能助力關(guān)注轉(zhuǎn)化為投資，最終拓展融資渠道、緩解融資約束。可推斷，管理層的凈正面語調(diào)能通過利好信息效應(yīng)吸引到投資者關(guān)注，促成潛在投資交易，最終達到緩解融資約束的目的。從而提出研究假設(shè)H2a和H2b：

H2a：投資者關(guān)注是管理層凈正面語調(diào)緩解融資約束的中介機制。

H2b：投資者關(guān)注是管理層凈正面語調(diào)拓展股權(quán)融資渠道的中介機制。

(三)信號甄別機制檢驗

首先，是否發(fā)布語調(diào)信號和發(fā)布何種信號是管理層作為理性人的主觀選擇。提升企業(yè)融資能力符合管理層的愿景和利益，因此，管理層有動機為實現(xiàn)緩解融資約束的目的發(fā)布利好信號，引導(dǎo)市場交易。更有甚者，管理層可通過機會主義的操縱方式，發(fā)布利己、非真實信號，實現(xiàn)融資約束的緩解。其次，前期文獻證實管理層可通過語調(diào)膨脹度、文本可讀性及語調(diào)正面離差等文本操縱策略實現(xiàn)經(jīng)濟目的[3][4][25]。其中，語調(diào)膨脹度是過度使用正面詞語的操縱策略。文本可讀性策略則通過人為增加文本復(fù)雜性，降低可理解性。而語調(diào)正面離差策略是提高正面詞匯在全文中的分布。可見，文本操縱方式眾多，且較為隱蔽，投資者難以識別和發(fā)現(xiàn)。最后，客觀因素和主觀要求加劇了信號甄別的難度。一方面，信息不對稱降低投資者對公布信息真實性的有限判別可能。另一方面，從主觀要求上，外部投資者(特別是散戶)很難具備對高隱蔽性手段識別的專業(yè)能力和技術(shù)手段，難以對信號真實性進行準(zhǔn)確甄別。因而，若管理層為實現(xiàn)緩解融資約束或達到其他經(jīng)濟目的，采用了文本操縱手段，從投資者視角是極難識別的。由此，提出本文研究假設(shè)H3a、H3b和H3c：

H3a：投資者不能識別管理層語調(diào)膨脹度操縱策略。

H3b：投資者不能識別管理層文本可讀性操縱策略。

H3c：投資者不能識別管理層語調(diào)正面離差操縱策略。

三、研究設(shè)計

(一)研究樣本

選取2008～2019年A股企業(yè)并按照如下條件進行樣本縮減：(1)金融、保險企業(yè)；(2)ST和PT企業(yè)；(3)資不抵債企業(yè)；(4)數(shù)據(jù)不全企業(yè)，最終得到回歸樣本23419個。財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，分析軟件采用Python和Stata15。為避免極端值情況，對連續(xù)變量采取首尾1%縮尾處理。

(二)變量定義

1.被解釋變量

(1)融資約束變量。Livdan等及鄧可斌和曾海艦指出Ww指數(shù)同時能測度企業(yè)的股權(quán)融資約束和信貸融資約束狀況[35][36]，而余靜文則認為Ww指標(biāo)直接反映了外部資金的影子價格，衡量了資源稀缺性和信貸約束的狀況[37]。可見，Ww指標(biāo)更契合融資約束概念和本文研究核心。因此，參考Whited和Wu的做法[38]，計算Ww指標(biāo)作為融資約束變量，指數(shù)取值越大反映企業(yè)融資約束情況越嚴重。具體計算方式如下：

Wwi,t=-0.091*Cfi,t-0.062*Divposi,t+0.021*Tltdi,t-0.044*Lntai,t+

0.102*Igrowthi,t-0.035*Growthi,t

(1)

式(1)中，Cf是現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比值；Divpos為股利分紅啞變量；Lnta是總資產(chǎn)對數(shù)；Tltd是長期負債比；Igrowth則是行業(yè)銷售收入增長率；而Growth是企業(yè)銷售收入增長率。

(2)融資渠道變量。本文參照姚震等做法[31]，分別計算股權(quán)融資(Equity)、債權(quán)融資(Credit)、銀行貸款(Bank)和商業(yè)信用(Business)變量。

Equity=(股東權(quán)益增加值-留存收益增加值)/年初總資產(chǎn)

(2)

Bank=(短期借款+長期借款)/年末總資產(chǎn)

(3)

Business=(預(yù)收賬款+應(yīng)付票據(jù)+應(yīng)付賬款)/年末總資產(chǎn)

(4)

Credit=Bank+Business

(5)

2.解釋變量

參考Loughran和McDonald的做法[19]，管理層情感語調(diào)分析采用詞袋法。手工搜集管理層分析與討論文本，進行分詞、去除停用詞，利用情感詞典比對，計算詞頻。其中，采用的情感詞典基于清華大學(xué)李軍褒貶義詞典、NTUSD詞典和Hownet詞典整合得到。指標(biāo)計算方式如下：

Tonei,t=(Postsumi,t-Negsumi,t)/(Postsumi,t+Negsumi,t)

(6)

式(6)中，Postsum和Negsum分別是文本正面詞語總數(shù)和負面詞語總數(shù)。

3.中介變量

參考俞慶進和張兵做法[39]，投資者關(guān)注變量在手工搜集百度搜索指數(shù)基礎(chǔ)上進行計算：

Attention=Ln(年度百度搜索次數(shù)+1)

(7)

4.分組變量

(1)語調(diào)膨脹度。參考賀康和萬麗梅的做法[25]，采取如下模型用分年度和行業(yè)計算的殘差衡量語調(diào)膨脹度(Expansion)。

Tonei,t=α0+α1Epsi,t+α2Roei,t+α3Levi,t+α4Sizei,t+α5Firmagei,t+α6Growthi,t+

α6Lossi,t+ε

(8)

式(8)中，Eps是每股凈利潤；Roe是權(quán)益資產(chǎn)凈收益；Firmage是公司成立時長的對數(shù)。

(2)文本可讀性。參考周佰成和周闊的做法[4]，采取文本詞匯總數(shù)對數(shù)作為文本可讀性變量(Readability)。

(3)語調(diào)正面離差。參考朱朝暉等的做法[3]，若本文中正面詞匯數(shù)為n，則將文本均分為n部分，逐一查看每部分是否包含正面情感詞匯，最終計算存在正面詞部分與總部分數(shù)之比作為語調(diào)正面離差(Devaition)。

5.控制變量

借鑒魏志華等的做法[40]并結(jié)合本文研究選取如下控制變量：總資產(chǎn)凈利潤率(Roa)用凈利潤與總資產(chǎn)比例衡量，銷售利潤率(Ros)是凈利潤與銷售收入之比，托賓Q值(Tobinq)為企業(yè)市值與總資產(chǎn)之比，賬面市值比(Bm)為賬面值占總市值比例，負債比率(Lev)為總負債與總資產(chǎn)之比，流動負債比(Liquidratio)是總負債中流動負債占比，公司規(guī)模(Size)為銷售收入對數(shù)，未來成長性(Growth)為銷售收入增長率，虧損變量(Loss)若當(dāng)年虧損取值為1，控股股東持股比例(Top1)采取第一大股東持股占比衡量，兩職合一變量(Dual)若企業(yè)高管同時兼任董事長和總經(jīng)理則取值為1，月均超額換手率(Dturn)則用當(dāng)年股票月均換手率與前一年股票月均換手率之差衡量，獨董比例(Indep)為獨董在董事會占比。

(三)模型設(shè)定

本文參考魏志華等的做法[40]，構(gòu)建如下模型進行回歸分析。同時，為克服內(nèi)生性問題，模型回歸采用行業(yè)和年份固定效應(yīng)，解釋變量和控制變量均滯后1期。

構(gòu)建模型(9)和(10)用以檢驗H1a和H1b假設(shè)：

Wwi,t+1=α0+α1Tonei,t+∑Control+∑Year+∑Industry+ε

(9)

Financingi,t+1=α0+α1Tonei,t+∑Control+∑Year+∑Industry+ε

(10)

式(10)中，F(xiàn)inancing分別為Equity、Credit、Bank和Business指標(biāo)。

構(gòu)建模型(11)、(12)和(13)檢驗H2a和H2b假設(shè)：

Attentioni,t+1=α0+α1Tonei,t+∑Control+∑Year+∑Industry+ε

(11)

Wwi,t+1=α0+α1Tonei,t+α2Attentioni,t+1+∑Control+∑Year+∑Industry+ε

(12)

Equityi,t+1=α0+α1Tonei,t+α2Attentioni,t+1+∑Control+∑Year +∑Industry+ε

(13)

四、實證分析

(一)描述性分析

表1是變量的描述性分析結(jié)果。融資約束Ww均值為-1.007，標(biāo)準(zhǔn)差為0.069，說明因個體不同融資約束狀況存在異質(zhì)差異。而凈正面語調(diào)Tone均值為0.683，可見上市企業(yè)的管理層分析與討論文本普遍采用更多正面性詞匯。投資者關(guān)注Attention最小值為0.693，最大值為7.274，可知投資者對企業(yè)關(guān)注存在顯著差異。

表1 變量描述性分析結(jié)果

(二)均值和中位數(shù)檢驗

表2是單變量均值和中位數(shù)檢驗。分年度行業(yè)計算管理層凈正面語調(diào)中位數(shù)，若企業(yè)凈正面語調(diào)高于中位數(shù)劃分為語調(diào)積極組(Tone_high=1)，反之亦然。融資約束和融資渠道指標(biāo)以語調(diào)積極性為標(biāo)準(zhǔn)分組檢驗。可見語調(diào)積極組融資約束指標(biāo)均值和中位數(shù)均小于管理層語調(diào)消極組，通過了t檢驗和wilcoxon檢驗，初步驗證H1a假設(shè)。

表2 均值和中位數(shù)檢驗

(三)實證分析

1.信號效應(yīng)檢驗

表3是信號效應(yīng)檢驗結(jié)果。由列(1)可知，管理層凈正面語調(diào)(Tone)與融資約束(Ww)顯著負相關(guān)，回歸系數(shù)為-0.042。說明管理層凈正面語調(diào)每上升1個單位會使企業(yè)融資約束水平下降0.042個單位，證實了H1a假設(shè)，即管理層通過凈正面語調(diào)發(fā)揮利好信號傳遞效應(yīng)，引導(dǎo)市場反應(yīng)，最終緩解企業(yè)融資約束。

表3 信號效應(yīng)檢驗結(jié)果

列(2)～(5)分別是管理層凈正面語調(diào)(Tone)與股權(quán)融資(Equity)、債權(quán)融資(Credit)、銀行貸款(Bank)及商業(yè)信用(Business)的回歸結(jié)果?？芍芾韺觾粽嬲Z調(diào)在1%顯著性水平上與股權(quán)融資正相關(guān)，而與債權(quán)融資相關(guān)關(guān)系不顯著，證實了H1b假設(shè)。其中，管理層凈正面語調(diào)與銀行貸款顯著負相關(guān)，而與商業(yè)信用則顯著正相關(guān)。原因在于，管理層通過傳遞積極的情感語調(diào)，引導(dǎo)商業(yè)合作伙伴樂觀預(yù)期，達到增加商業(yè)信用交易的目的。由于銀行貸款成本較高，若融資約束得以改善，企業(yè)則傾向減少銀行貸款，以便控制成本?？梢姡谋局械墓芾韺忧楦姓Z調(diào)確實能發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)，釋放利好信息，拓展股權(quán)融資渠道，最終實現(xiàn)其“心中想”的目的。管理層也會相機決策，降低成本、調(diào)整結(jié)構(gòu)，達到優(yōu)化資金配置效率的目的。

2.信號傳遞機制檢驗

表4是信號傳遞機制檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，凈正面語調(diào)(Tone)與投資者關(guān)注(Attention)在1%顯著性水平上正相關(guān)，說明管理層通過傳遞積極的情感語調(diào)信號能夠吸引投資者的有限關(guān)注，達到引導(dǎo)市場的目的。分析對融資約束(Ww)的影響時，加入投資者關(guān)注變量(Attention)后，管理層凈正面語調(diào)(Tone)系數(shù)有所下降，說明投資者關(guān)注起到部分中介作用。管理層通過文本中的情感語調(diào)這一“話中話”吸引更多投資者關(guān)注，最終緩解企業(yè)融資約束，證實了H2a假設(shè)。而被解釋變量為股權(quán)融資(Equity)時，加入投資者關(guān)注變量(Attention)后，管理層凈正面語調(diào)(Tone)系數(shù)也有所下降，證實投資者關(guān)注發(fā)揮部分中介作用，驗證了H2b假設(shè)。管理層通過釋放情感語調(diào)信號，吸引投資者的有限關(guān)注，從而拓展股權(quán)融資渠道。

表4 信號傳遞機制檢驗結(jié)果

3.信號甄別機制檢驗

表5是語調(diào)膨脹度策略甄別機制檢驗結(jié)果。按年度和行業(yè)計算語調(diào)膨脹度中位數(shù)，若企業(yè)語調(diào)膨脹度(Expansion)高于中位數(shù)則為語調(diào)膨脹高組(Expand=1)，反之亦然。結(jié)果可知，管理層凈正面語調(diào)(Tone)與投資者關(guān)注(Attention)和融資約束(Ww)的組間系數(shù)差異均顯著(p=0.002和p=0.000)。證實在語調(diào)膨脹高組，管理層情感語調(diào)更可能是為實現(xiàn)緩解融資約束目的而釋放的非真實性信號，投資者可以理性識別，最終降低了管理層積極語調(diào)對投資者有限關(guān)注的吸引和投資決策的轉(zhuǎn)化，結(jié)果導(dǎo)致在語調(diào)膨脹策略較低組管理層凈正面語調(diào)對投資者關(guān)注吸引和融資約束緩解更有效，未能證實H3a假設(shè)。

表5 語調(diào)膨脹度策略甄別機制檢驗

表6是文本可讀性策略甄別機制檢驗結(jié)果。按年度和行業(yè)計算文本可讀性中位數(shù)，若企業(yè)文本可讀變量(Readability)小于中位數(shù)，則為文本可讀性高組(Read=1)，反之亦然。由費舍爾檢驗結(jié)果可知，管理層凈正面語調(diào)(Tone)與投資者關(guān)注(Attention)的正相關(guān)系數(shù)及與融資約束(Ww)的負相關(guān)系數(shù)的組間系數(shù)差異檢驗均不顯著(p=0.177和p=0.382)。文本可讀性策略是管理層主觀加大文本的復(fù)雜程度，引導(dǎo)投資者情緒與感知的策略方式。結(jié)果證實，文本可讀性低組，管理層文本語調(diào)更可能是為實現(xiàn)緩解融資約束目的而采取的操縱策略。然而文本可讀性策略較隱蔽，投資者難以識別，管理層語調(diào)對關(guān)注和投資決策的影響，均未因文本可讀性高低而存在顯著不同。因此，文本可讀性策略并未導(dǎo)致情感語調(diào)信號傳遞對投資者關(guān)注和融資約束的影響存在異質(zhì)性差異，證實了H3b假設(shè)。

表6 文本可讀性策略甄別機制檢驗

表7是語調(diào)正面離差策略甄別機制檢驗。按年度和行業(yè)計算語調(diào)正面離差中位數(shù)，若企業(yè)語調(diào)正面離差(Deviation)高于中位數(shù)，則為語調(diào)正面離差高組(Deviate=1)，反之亦然。結(jié)果顯示，無論是管理層凈正面語調(diào)(Tone)與投資者關(guān)注(Attention)的正相關(guān)系數(shù)，或者是管理層凈正面語調(diào)(Tone)與融資約束(Ww)的負相關(guān)系數(shù)，均未通過費舍爾組間系數(shù)差異檢驗(p=0.295和p=0.181)?？芍?，語調(diào)正面離差策略是相對隱蔽性較高的文本操縱方式，通過增加文本中正面詞語的分布影響投資者對樂觀情緒的感知。在語調(diào)正面離差較高組，管理層情感語調(diào)真實性更低，更可能是為實現(xiàn)緩解融資約束目的而采取的文本操縱手段。然而投資者不能識別管理層的此類尋機行為，管理層語調(diào)對關(guān)注和投資交易的影響，均未因是否存在操縱而有所不同，因此語調(diào)正面離差策略并未造成情感語調(diào)信號傳遞與投資者關(guān)注和融資約束影響機制的異質(zhì)性差異，由此證實了假設(shè)H3c。

表7 語調(diào)正面離差策略甄別機制檢驗

五、穩(wěn)健性檢驗

(一)工具變量法

本文認為管理層語調(diào)有助于緩解企業(yè)融資約束狀況，然而，若企業(yè)面臨較低的融資約束，可能導(dǎo)致管理層預(yù)期更為樂觀、文本語調(diào)更為正面，可知本文研究存在反向因果風(fēng)險。因此，我們采取工具變量法重新檢驗管理層語調(diào)與企業(yè)融資約束間的關(guān)系，以檢驗回歸穩(wěn)健性。

參考孟慶斌等的做法，選取同一會計年度除企業(yè)自身以外行業(yè)管理層分析與討論凈正面語調(diào)均值(AverTone)作為工具變量[41]。原因在于，同行業(yè)同年的企業(yè)面臨相似的行業(yè)特征和市場環(huán)境及監(jiān)管要求，企業(yè)的管理層凈正面語調(diào)與行業(yè)管理層凈正面語調(diào)必然存在相關(guān)關(guān)系。而企業(yè)自身的融資約束情況則并不會影響其他企業(yè)的管理層語調(diào)積極性。同時，考慮到行業(yè)虛擬變量與行業(yè)管理層語調(diào)之間存在高度相關(guān)關(guān)系，可能造成多重共線性風(fēng)險。因此，采取了年份固定效應(yīng)回歸。

表8是工具變量回歸結(jié)果。可知，行業(yè)管理層語調(diào)均值(AverTone)在1%顯著性水平上與企業(yè)管理層語調(diào)(Tone)正相關(guān)，說明行業(yè)管理層語調(diào)積極度會增加企業(yè)管理層語調(diào)正面程度。而第二階段中，Kleibergen-Paap rk LM檢驗統(tǒng)計值為136.12，p值為0.000，強烈拒絕了回歸不可識別的原假設(shè)，證實工具變量與內(nèi)生變量相關(guān)關(guān)系是顯著的。Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計值為157.519，大于所有臨界值，在10%顯著性水平上拒絕了弱工具變量原假設(shè)，說明工具變量的選取是較為合理的。估計結(jié)果顯示，行業(yè)管理層語調(diào)均值對企業(yè)融資約束(Ww)影響的IV估計系數(shù)在1%顯著水平上為負，進一步證實了基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性。

表8 工具變量回歸結(jié)果

(二)替代解釋變量

1.采取經(jīng)TFIDF處理的管理層語調(diào)

考慮到不同上市企業(yè)的管理層分析與討論文本篇幅存在較大差異，本文通過對管理層語調(diào)指標(biāo)進行TFIDF處理來緩解篇幅問題導(dǎo)致的文本語調(diào)指標(biāo)偏誤。首先，在對管理層分析與討論文本去除停用詞和標(biāo)點符號基礎(chǔ)上，進行Jieba分詞。然后，對所有分詞詞匯計算其詞頻(TF)和逆向文件頻率(IDF)。再次，計算每個詞匯對應(yīng)的TFIDF頻率。最后，與選定詞典進行比對，并計算每個文本正面詞匯和負面詞匯TFIDF頻率，替代原詞頻統(tǒng)計結(jié)果。在此基礎(chǔ)上測度管理層凈正面語調(diào)指標(biāo)(Tone2)。根據(jù)TFIDF管理層語調(diào)穩(wěn)健性結(jié)果可知①，經(jīng)TFIDF處理之后的管理層語調(diào)指標(biāo)(Tone2)仍在1%和5%顯著水平上與融資約束(Ww)和股權(quán)融資(Equity)負相關(guān)、正相關(guān)，證實管理層語調(diào)確實能發(fā)揮緩解融資約束、拓展股權(quán)融資的作用。同時，管理層語調(diào)指標(biāo)(Tone2)分別在1%顯著性水平上與投資者關(guān)注(Attention)正相關(guān)，且加入投資者關(guān)注后，管理層語調(diào)與融資約束及股權(quán)融資的負相關(guān)、正相關(guān)關(guān)系顯著性均有所下降，證實管理層語調(diào)通過增加投資者關(guān)注最終緩解融資約束和拓展股權(quán)融資。同時，僅在語調(diào)膨脹度策略下，管理層凈正面語調(diào)對融資約束和投資者關(guān)注影響同時存在異質(zhì)性差異(p=0.000和p=0.001)。替代解釋變量的回歸結(jié)果再次驗證了主回歸的穩(wěn)健性。

2.采取LM詞典管理層語調(diào)

考慮到可能因為選取比對詞典的差異而導(dǎo)致結(jié)果的不穩(wěn)健，我們采用Loughran和Mcdonald整理的金融情感詞典，翻譯并去重，重新進行詞袋分析。用LM詞典管理層語調(diào)指標(biāo)(Tone3)替換原解釋變量進行回歸檢驗[42]。根據(jù)LM詞典管理層語調(diào)穩(wěn)健性回歸結(jié)果可知②，管理層凈正面語調(diào)(Tone3)分別在1%的顯著性水平上與融資約束(Ww)和股權(quán)融資渠道(Equity)負相關(guān)、正相關(guān)，而在1%的顯著性水平上與投資者關(guān)注(Attention)正相關(guān)，且加入了投資者關(guān)注變量后，管理層凈正面語調(diào)與融資約束和股權(quán)融資渠道的負相關(guān)、正相關(guān)系數(shù)均有所下降，說明投資者關(guān)注發(fā)揮了部分中介作用。管理層通過發(fā)布積極語調(diào)吸引投資者有限關(guān)注，最后實現(xiàn)緩解企業(yè)融資約束和拓展股權(quán)融資渠道的目的，回歸結(jié)果與主回歸保持基本一致。

3.替換被解釋變量

融資約束Sa指標(biāo)計算采用企業(yè)規(guī)模和成立時長兩個不隨時間大幅變化的指標(biāo)，能起到克服內(nèi)生性的作用。本文參考Hadlock和Pierce的做法[43]，計算Sa指數(shù)，并對其取絕對值作為融資約束(Fc)指標(biāo)替代被解釋變量進行穩(wěn)健性回歸。具體計算方式如下：

(14)

Fci,t=|Sai,t|

(15)

根據(jù)Sa指標(biāo)融資約束穩(wěn)健性回歸結(jié)果可知，管理層語調(diào)(Tone)分別在10%和1%顯著性水平上與融資約束(Fc)和股權(quán)融資渠道(Equity)負相關(guān)、正相關(guān)，證實管理層凈正面語調(diào)確實能緩解企業(yè)融資約束和拓展股權(quán)融資渠道。而中介回歸結(jié)果證實投資者關(guān)注確實就管理層凈正面語調(diào)對融資約束和股權(quán)融資渠道的影響發(fā)揮中介作用。管理層凈正面語調(diào)(Tone)對融資約束(Fc)和投資者關(guān)注(Attention)的影響僅在語調(diào)膨脹度策略下存在顯著差異(p=0.000和p=0.001)，證實管理層語調(diào)膨脹度策略會被投資者有效識別，抑制了管理層積極語調(diào)對企業(yè)融資約束的緩解?？芍鎿QSa指標(biāo)的回歸結(jié)果仍與主回歸高度吻合，驗證了結(jié)論的可靠性③。

4.個體和年份雙固定效應(yīng)檢驗

在主回歸中控制了行業(yè)和年份固定效應(yīng)，可能忽略了企業(yè)個體的影響，導(dǎo)致遺漏變量內(nèi)生性問題。在穩(wěn)健性估計中，參考孟慶斌等的做法，采取企業(yè)和年份雙固定效應(yīng)進行回歸，驗證回歸可靠性[41]。

個體和年份雙固定穩(wěn)健性回歸結(jié)果顯示，在控制企業(yè)個體和時間趨勢的影響后，管理層語調(diào)(Tone)在1%顯著性水平上與融資約束(Ww)負相關(guān)，而分別在5%和1%顯著性水平上與股權(quán)融資(Equity)和投資者關(guān)注(Attention)正相關(guān)。加入投資者關(guān)注變量后，管理層語調(diào)(Tone)系數(shù)均有所下降，驗證了投資者關(guān)注的部分中介作用。回歸結(jié)果與主回歸基本一致，證實了結(jié)論的穩(wěn)健性④。

5.增加控制變量

為進一步解決因遺漏變量問題造成的回歸結(jié)果不穩(wěn)健，本文在原回歸基礎(chǔ)上增加了是否四大審計師事務(wù)所(Big4)、是否國有企業(yè)(Soe)、董事會規(guī)模(Board)和機構(gòu)投資者持股比例(Inst)變量，以便進一步控制企業(yè)特征和產(chǎn)權(quán)屬性。

增加控制變量穩(wěn)健性回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在增加了控制變量之后，管理層語調(diào)(Tone)在1%水平上與融資約束(Ww)顯著負相關(guān)，與股權(quán)融資(Equity)和投資者關(guān)注(Attention)顯著正相關(guān)，且中介回歸證實投資者關(guān)注發(fā)揮部分中介作用。而管理層語調(diào)對投資者關(guān)注和融資約束的影響僅在語調(diào)膨脹度策略下存在顯著差異(p=0.002和p=0.000)，與主回歸的實證結(jié)果高度一致，證實了實證結(jié)果的可靠性⑤。

六、結(jié)論及啟示

本文以2008～2019年A股企業(yè)為研究樣本，利用文本分析方法對管理層分析與討論文本信息進行實證檢驗，證實管理層的凈正面語調(diào)能發(fā)揮信號傳遞效應(yīng)緩解企業(yè)融資約束，該效應(yīng)是通過擴展股權(quán)融資來源實現(xiàn)的。其中，投資者的有限關(guān)注發(fā)揮了中介作用。然而，管理層情感語調(diào)對融資約束的緩解和對投資者關(guān)注的提升僅在語調(diào)膨脹度影響下存在異質(zhì)性差異，文本可讀性策略和正面語調(diào)離差策略并不存在顯著影響?？赏茢啵顿Y者對相對隱蔽的文本操縱手段缺乏有效識別，證實了情感語調(diào)信號傳遞能有效影響企業(yè)融資約束，管理層可通過“話中話”實現(xiàn)“心中想”。文本信息起到增量信息作用，緩解信息不對稱，有益于企業(yè)的經(jīng)營和發(fā)展。然而，文本情感語調(diào)同樣可成為管理層實現(xiàn)經(jīng)濟動機的手段。若管理層有意識的調(diào)整信息披露策略，發(fā)布利己信息，便可達到引導(dǎo)市場反應(yīng)實現(xiàn)預(yù)期的經(jīng)濟目的。

結(jié)合我國資本市場發(fā)展實際，本文為市場監(jiān)管、企業(yè)經(jīng)營和投資者決策提供如下啟示。首先，市場監(jiān)管部門和中介機構(gòu)應(yīng)優(yōu)化信息披露制度。一方面，完善信息披露機制，引導(dǎo)企業(yè)既要兼顧強制披露和自愿披露，又要兼顧各類信息披露方式，發(fā)揮信息披露的信息治理效能。另一方面，監(jiān)管部門應(yīng)進一步完善信息披露規(guī)范。對信息披露制度(特別是文本信息)明確要求，對違規(guī)、虛假的信息發(fā)布嚴肅懲治。而中介部門應(yīng)積極履行基本職能，對企業(yè)公布信息(數(shù)字信息和文本信息)專業(yè)鑒別，輔助市場識別信息披露真實性。其次，上市企業(yè)優(yōu)化管理層的信息披露職能。一方面，完善管理層激勵，提升管理層盡職性，確保其主動、高效地履行信息披露職能(既要兼顧財務(wù)數(shù)字信息披露，又要重視文本信息披露)。另一方面，規(guī)范管理層的信息披露流程，采取責(zé)任追溯制度，對管理層近期和以前不負責(zé)任、非真實的信息披露嚴懲，培養(yǎng)管理層樹立信息披露責(zé)任意識和真實性原則。最后，培養(yǎng)理性投資者。一方面，提升投資者信息處理和理解能力，重視財務(wù)數(shù)字信息和文本信息價值，充分解讀、不偏不倚。另一方面，提升投資者信息綜合分析能力，將數(shù)字信息和文本信息結(jié)合解讀，避免淪為機會主義的犧牲品，做理性投資者。

注釋：

①～⑤因篇幅限制，具體結(jié)果略，感興趣的讀者可以聯(lián)系本刊備索。