成都大学商学院 徐 凯 李东阳 江 宇

一、引言

近年来，随着数字化浪潮的到来和国家“十四五”规划关于加快数字化发展要求的提出，数据作为数字经济的新生产要素，广泛应用于各领域。数据处理技术也日趋成熟，该技术表现为对结构化数据、半结构化数据与非结构化数据进行识别、挖掘和整合等，进而将处理后的数据在相关领域高效运用。数字经济中的文本信息挖掘是将文本信息进行提取并量化，不仅包括数值型的结构化数据，而且聚焦非结构化数据，并从中挖掘相关增量信息，为后续分析决策起到支撑作用。

当前，我国经济发展受到国际经济形势与新冠疫情的冲击，企业发展的脚步随之放缓，部分企业经不起市场的考验而面临财务危机。不断涌现的危机案例对企业的投资方、债权人、民众以及政府带来了利益损失。企业财务危机是由于企业内部经营管理、战略制定及外部经营环境、经济效率等因素达不到预期所造成。可见，企业的衰退并不是突发，而是伴随着各项财务指标的变动产生，以往研究仅使用财务指标分析企业财务危机无法及时全面反映企业的经营管理状况。管理层作为企业内部人具有信息优势，他们将企业的财务状况以及未来发展规划进行汇总，最终通过对外报告的MD&A传达给信息使用者。近年学者运用文本分析法对MD&A内容进行研究，认为MD&A中含有增量信息，这些增量信息能提高财务困境模型的预测能力，通过语调与内容分析发现MD&A对企业未来业绩、创新投资、长期投资显著相关。挖掘MD&A文本中的增量信息，分析企业经营活动，进而提供决策支持，是财务管理领域的热点和难点问题之一。

在现有研究基础上，本文以2016—2020年A股上市公司为样本，通过Logistic模型实证检验MD&A中管理层正负面语调和文本信息可读性能否预测企业财务危机，以及对财务危机预警的准确率。研究发现MD&A中的文本积极信息和文本信息可读性与企业财务危机呈负相关；考虑文本信息指标的预警模型准确率更高。异质性分析表明，无论信息披露透明度高低，文本信息指标都具有财务危机预警作用，但对信息披露透明度较低的企业，预警效果更好。

本文的主要贡献：第一，丰富了财务危机预警的指标选择维度，从文本信息中获取增量信息并量化后可得以运用；第二，补充文本信息可读性指标的度量方式，从平均每句文本的字数进行探究；第三，验证了将文本信息指标引入财务危机预警模型可以提高模型预警准确率的观点。

二、文献回顾与研究假设

（一）MD&A文本积极信息与企业财务危机

管理层讨论与分析（MD&A）包括数据信息和文本信息，是管理层对当期运营状况的评价分析和未来发展趋势的前瞻性评估，其中文本信息在篇幅上大大超过数据信息，所承载增量信息丰富。William et al.发现MD&A的披露信息语调具有财务危机预测能力，MD&A的披露信息表现为正面信息、负面信息和中立信息，管理层将公司经营及财务状况的信息通过积极或消极的语调向外界公布。正面信息体现出管理层对公司当前经营状况满意并且相信有更好发展前景，出于对自身披露声誉的维护，管理层在报告中会充分描述企业的未来发展规划以及对未来业绩的预期。企业未来业绩向好时，管理层出于印象管理在报告中语调积极正面，此时的管理层语调因增量贡献对企业未来业绩有预测作用。相反，对负面词汇的使用管理层通常态度谨慎，如果MD&A中出现较多消极信息，意味着企业已经存在经营困境，负面语调具有更高信息价值。当管理层对公司发展现状不满意或对未来前景没有足够信心时会采用较以往更多的消极词汇。据此，提出假设1。

H1：MD&A文本信息中的积极（消极）信息与企业财务危机呈负（正）相关关系。

（二）MD&A文本信息可读性与企业财务危机

文本可读性是文本信息可以被报告使用者所理解的程度，信息使用者通过阅读文本信息理解其中内容，可读性越高越便于理解，进而影响读者的行为和决策。在考虑信息使用者的理解能力后，管理层提供与该能力契合的信息，此时通过MD&A传达的内容才流畅高效。当企业业绩健康时，管理层倾向使用简洁易懂的文字信息，缩短信息使用者对企业的了解过程，并传递出自身经营良好与未来趋势向好的信号，从而使信息使用者了解到公司未来发展不俗。清晰的表述使管理层向市场传递价值相关信息更有效，投资者更能获益，同时未加入干扰信息的MD&A文本反映了企业业绩向好。而复杂的文本信息因为冗余披露往往增加了信息使用者对信息的解读成本，使信息使用者无法清晰认识企业的真实业绩与发展前景。业绩较差的企业出于更强的机会主义动机可能对文本信息进行操纵，使信息使用者对年报信息理解难度与阅读成本增大，因此年报和MD&A可读性越差的企业往往在业绩上不尽如人意。据此，提出假设2。

H2：MD&A文本信息可读性越弱，企业财务危机越可能发生。

（三）信息披露透明度与企业财务危机

信息披露制度是资本市场稳固的基本安排，企业的信息披露状况很大程度上决定着企业信息传递的效率与效果。根据信息不对称理论，企业信息披露透明度越高，信息使用者越能通过信息对企业的真实经营状况展开全面了解，从而越关注报表中会计信息传达的意思。较高的企业透明度表明企业内外部信息不对称程度低，信息传递能增强利益相关者的监督从而提高企业价值。相反，信息披露透明度越低，仅依赖会计信息，越不足以判断企业的经营财务状况。此时，MD&A报告补充会计信息并增加信息供给，通过MD&A文本信息预测财务危机效果将增强。据此，提出假设3。

H3：相比信息披露透明度较高的企业，信息透明度较低的企业MD&A文本信息与财务危机关系更显著。

三、研究设计

（一）研究样本

财务危机样本的选取参照国内研究的一般做法，本文将沪深两市2016—2020年被首次特别处理的上市公司作为财务危机企业样本，包括直接被ST和*ST的上市公司。由于财务危机发生于第t年，则t-1年的年报公布与第t年财务危机时间相近，使用ST或*ST前一年数据的模型预测能力将被放大，因此以上市公司t-2和t-3年的数据构建财务预警模型。筛选被ST和*ST的上市公司时，剔除金融保险类上市公司、上市时间不足3年的上市公司、跨市场在B股、H股上市公司以及其他指标数据缺失的上市公司。根据财务危机企业与健康企业的1 1配比原则，按照同行业上市年度相近的同比配比方式，最终纳入回归分析的观测样本为570家上市公司，其中存在财务危机公司共285家。本文从CSMAR数据库筛选样本公司，结合RESSET数据库与CNRDS数据库中搜集的数据指标构建预警体系，数据处理采用SPSS 23.0。

（二）变量定义

1.被解释变量

根据以往学者对企业财务危机的定义以及普遍采用的计量方式，将上市公司首次被ST或*ST视为存在财务危机并划分为二分类变量，如被ST或*ST，代表存在财务危机，取1；如未被ST或*ST，代表财务健康，取0。

2.解释变量

TONE表示管理层的净积极语调，包括MD&A中的积极信息和消极信息。根据年报公布的“管理层讨论与分析”字段，借鉴Loughran et al.会计金融文本分析，将涵盖英文正负面词汇的LM词典译为中文，结合中文语境进行补充和完善成中文词典，按照积极信息和消极信息的词频技术处理成最终语调指标。会计金融类正面词汇包括积极、增长、进步等，负面词汇有损失、减值、相反等。按照字典法，参照已有研究的做法，本文运用的MD&A文本语调指标计算公式如下：

其中，POSTMDA是指上市公司MD&A文本信息中的正面词汇对应词频，NEGMDA是指上市公司MD&A文本信息中的负面词汇对应词频。计算得出的管理层净积极语调，范围区间为[-1，1]，当TONE越接近1时，MD&A中的文本信息越正面；反之TONE越接近-1时，MD&A中的文本信息越负面。

解释变量READ表示MD&A中文本信息可读性。学者研究通常采用Fog指数、Flesch指数和文件大小衡量，由于英文文本的特殊性部分指数仅针对英文文本，对国内企业文本信息分析适用性不强，因此本文借鉴Guay et al.，以文本长度作为衡量基础，剔除MD&A中的表格数据信息，以MD&A文本信息中每句文本中平均文字数量计量文本可读性，计算公式如下：

其中，CHARACTERS是文本信息中的字数，SENTENCES是文本信息中的句子数量。READ反映每句文本中的平均字量，当READ越大时，文本可读性越弱；反之READ越小时，文本可读性越强。

3.其余变量

根据曾庆生等的做法，本文以跟踪该公司的分析师或团队数确定企业信息披露透明度，将大于中位数的样本定义为透明度高组，其余为透明度低组。除了MD&A中包含的文本信息外，上市公司的内外部特质也会对财务危机产生影响，综合考虑财务与非财务指标构建预警模型具有全面性。本文选择目标企业的财务指标、市场指标和公司治理指标作为控制变量。

具体变量定义如表1。

表1 变量定义

（三）模型设计

Logistic模型对研究变量的分布和协方差没有特殊要求，并且通过模型对比发现Logistic模型更适合分析财务危机的实际情况，本文采用Logistic模型进行上市公司财务危机预警分析，公式如下：

四、实证分析

（一）描述性统计

本文首先使用Winsorize进行前后各1%的缩尾处理，然后检验财务健康企业与财务危机企业的文本信息指标差异。由表2可知，经Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验，两期的管理层净积极语调不符合正态分布，采用Mann-Whitoey U检验，文本信息可读性符合正态分布采用T检验。

表2 单样本K-S检验

从描述性统计表3可知，检验后的管理层净积极语调与文本信息可读性两期均在1%水平显著，说明财务危机企业与财务健康企业的管理层净积极语调和文本信息可读性有显著差异，当企业陷入经营困境时MD&A表现的积极信息与可读性会减少。对比财务健康企业的语调与文本可读性发现其明显优于财务危机企业，可能财务危机企业在经营恶化时会进行冗余披露，以达到模糊企业经营状况之目的。第t-2期财务危机企业的管理层净积极语调均值0.287明显低于第t-3期的0.342，说明企业即将陷入财务危机时，管理层根据信息优势已有所察觉，通过向社会公众公布的MD&A文本，传达企业可能面临财务困境的信号。在财务危机企业中，第t-2期的文本可读性均值65.114高于第t-3期65.029，表明财务困境临近时，管理层会倾向掩盖不利消息而促使MD&A文本信息可读性降低。

表3 主要变量描述性统计

（二）共线性检验

Logistic模型对自变量的共线性较敏感，本文结合方差膨胀因子（VIF）、容差和条件指数诊断变量间的共线性问题。根据诊断，在第t-3期和第t-2期的总资产净利率（ROA）与总资产EVA率（EVATR）显著相关并且方差膨胀因子大于5，可以认为二者存在高度相关。为消除多重共线性，本文将总资产净利率（ROA）剔除。其余指标的方差膨胀因子、容差以及条件指数均不符合共线性的条件，模型通过共线性检验。

（三）Logitstic回归分析

本文对第t-3期和第t-2期数据采用Logistic二元回归，将所有变量代入回归方程。通过第t-3期和t-2期的Hosmer and Lemeshow（H-L）模型拟合优度检验，相伴概率p值分别为0.290和0.636，均大于0.05，表明模型拟合度良好。

表4回归结果显示，第t-3期的大部分控制变量与企业财务危机具有显著相关性，表明基准模型预测效果良好。管理层净积极语调（TONE）与企业财务危机在1%水平显著，说明MD&A文本信息中的积极信息可以预测企业财务危机发生的概率，净积极语调的系数为负说明企业的MD&A语调越积极企业财务危机的可能性越低，H1得到验证。文本信息可读性（READ）在5%水平显著且系数为正，企业文本信息可读性越低越可能发生财务危机，H2得到验证。

表4 第t-3期和第t-2期Logistic回归

通过对第t-2期的变量进行逻辑回归，发现净积极语调和文本信息可读性系数在1%水平显著。这表明在第t-2期，MD&A中的积极信息以及文本可读性都显著影响企业财务危机发生的可能性，与第t-3期相比本期的净积极语调对企业陷入财务困境有更负向的影响，说明随着财务困境的临近，内部人已经察觉企业存在经营财务问题从而管理层讨论与分析的语调逐渐转向消极。同时MD&A文本信息可读性呈现正向显著影响，这表明文本信息中的平均每句字量越高，文本可读性越低进而与企业发生财务危机正相关。在临近财务困境时，管理层可能对文本信息进行操纵，运用复杂文字表述模糊企业现有经营状况，使投资者更难获得和理解准确信息，加大投资者的信息处理成本。

对上述两个模型的预警准确性进行判断如表5。横向对比第t-3期和第t-2期，引入变量TONE和READ的模型总体正确率明显高于未含这两个变量的模型，第t-3期含有文本信息变量的模型预测准确性比未含文本信息模型的预测准确性提高0.8%，第t-2期加入文本信息变量模型比无文本信息变量模型准确度高1.4%，这表明运用MD&A中含有的增量信息预测企业财务危机比传统模型更具有效性。纵向对比两期可以发现第t-2期的财务预警正确率高于第t-3期，原因是越临近企业财务危机发生时期，企业在财务、市场、治理以及管理层讨论与分析文本信息中反映的预警信号越多，从而越容易预测企业可能将面临经营与财务困境。

表5 财务危机预警模型正确率

（四）信息披露透明度与财务危机

表6列示了信息披露透明度（AF）的分组回归结果，实证研究表明，在第t-3期，透明度低组在净积极语调与文本信息可读性上较透明度高组更显著，说明在透明度低的企业采用净积极语调和文本信息可读性对财务危机预测效果更好，H3得到验证。第t-2期两组的管理层净积极语调都在1%水平负向显著，说明企业信息披露透明度在管理层净积极语调与财务危机关系中起到负向调节作用。两期中，管理层语调和文本信息可读性在信息披露透明度高低两组中都具有显著性，第t-3期中两个指标对信息透明度低企业有更强的预警作用，第t-2期中仅管理层语调对透明度低的企业有更强预警作用。也就是说，分析师作为市场信息中介，加强了企业的信息透明度，此时，企业管理层对MD&A文本信息的操纵行为有所减少。

表6 信息披露透明度Logistic回归

（五）稳健性检验

1.替换解释变量

为使结论稳健，对解释变量进行重新定义。考虑到管理层在编制年报时有操纵语调的倾向，对自身表现良好的领域使用更多正面词汇，夸大描述即出现“语言膨胀”。根据陈艺云提出的负面词汇的占比更能反映企业面临的经营财务困境，将文本语调重新定义为MD&A负面词汇与文本正负面词汇总和之比（TONE_A）。为避免不同行业在MD&A的文本长度不同而产生误差，借鉴徐巍等对文本信息可读性计量的做法，采用MD&A每个分句的平均字数减去行业平均值（READ_A）计量。检验结果如表7，负面语调TONE_A对企业发生财务危机有正向影响，TONE_A和READ_A仍然显著，表明本文结论稳健。

表7 替换解释变量的稳健性检验

2.替换控制变量

前文为排除共线性将总资产净利率剔除，由于总资产净利率反映企业的盈利状况，总资产EVA率考虑为企业带来盈利的资金成本，二者在经济含义上存在差异。为验证结论稳健，本文将ROA替换EVATR后代入模型检验。根据表8检验结果，TONE和READ在两期中仍显著，前文结论保持不变。

表8 替换控制变量的稳健性检验

五、结论、启示与展望

实证研究结果表明：第一，财务危机企业的MD&A中的积极信息低于财务健康企业，文本信息可读性也较财务健康企业低。第二，MD&A中包含的积极信息越多，企业发生财务危机的可能性越低；MD&A中的文本信息可读性越弱，企业发生财务危机的可能性越高。第三，考虑文本信息的模型预测准确性高于无文本信息的模型，说明文本信息具有很好的预测作用，能帮助投资者及早识别企业风险，利于做出正确决策。第四，无论信息披露透明度高低，文本信息指标都具有财务预警作用，管理层语调在信息披露透明度低时的预警效果更显著，文本可读性在第t-3期对信息披露透明度低的企业有预警增强作用。

本研究对理论与实践的启示，体现在以下三方面：第一，管理层将传递的公司相关价值信息蕴含在MD&A文本表述特征里，语言表述不是独立存在的，而是根据企业的经营、财务、治理状况以及外部环境，由管理层进行的综合性表述。基于现有文本挖掘与分析技术，本文丰富了原有财务预警模型的指标选择维度，从年度财务报告中的管理层讨论与分析字段提取增量信息，并将这些增量信息量化，嵌入所构建的财务预警模型，为以后投资者分析企业财务状况提供新的视角和依据。第二，本文构建的文本信息可读性指标补充了文本可读性的量化研究方法，为以后的文本信息分析提供参考。第三，本文证实了文本信息对企业财务危机预测具有提升作用，在今后财务危机预警模型的构建中，可以考虑引入文本信息指标，提高模型预警准确率。

文本信息的计量方式有待进一步改进，将深度学习应用在自然语言处理领域的文本信息提取技术日益成熟，但在财务管理领域的运用尚处发展阶段，未来的研究应当以优化的自然语言处理方式挖掘文本的含义、情绪、可读性等，为决策提供更可靠的文本指标支撑。此外，不同行业与不同性质的企业在经营、财务方面呈现异质性，本文在企业选取时未对此进行详细区分，未来可通过区别企业行业与性质展开进一步研究。●