政治关联与管理层语调操纵——声誉约束观还是资源支持观？

贺 康 万丽梅

(1.西南财经大学 会计学院，四川 成都 611130；2.中证金融研究院，北京 100032)

一、引言

高质量的信息披露能够降低信息不对称，有助于提高投资者判断的准确性和资源配置效率[1]。信息披露可分为标准化的财务数字信息披露和非标准化的文本信息披露[2]。在大多数信息使用者不具备专业财务分析能力的情况下，文本信息具有财务数字信息难以比拟的优势，其在信息披露中所占比重更大、信息内涵更加丰富、表达形式更加灵活，能够更好地满足广大中小投资者的需求。其中，管理层语调是上市公司文本披露信息中具有重要内涵甚至产生实质影响的信息之一。目前国内外大多数研究发现，管理层的行为动机和个人特征等因素会影响管理层语调。例如，企业高管会利用年报语调来配合股票交易[3]，也可能通过业绩新闻发布会文本中的语调来配合业绩重述、股票增发、企业并购等特有事件[4]。此外，管理者的乐观或悲观倾向以及早期的工作经历也会显著影响管理层语调[5]。但上述研究忽视了政治因素的影响，我国是典型的转型经济体，经济体制和法制建设仍有待完善，企业管理层热衷于建立自身与政府的“关系”，进而利用管理层的政治背景优势给公司经营和发展带来更大便利[6]。那么，企业高管的政治关联背景是否会影响管理层语调呢？这有待进一步研究。

已有文献发现，政治关联与企业信息披露质量显著负相关[7][8]。这些研究基本证实了政治关联会影响公司财务数字信息操纵，但鲜有文献从文本信息层面探究政治关联类企业的会计信息质量，尤其是政治关联对管理层语调有何影响。同时，考虑到相比于国有企业管理层，民营企业管理层对文本信息语调的影响更大[3]。因此，本文以2008～2017年我国A股民营上市公司为样本，研究政治关联与管理层语调操纵之间的关系。

本文的贡献可能在于：(1)为在中国情景下理解管理层语调操纵行为提供了新视角。与以往更多证实上市公司存在语调操纵行为的研究不同[3][4]，本文将研究着眼于高管的政治关联背景，发现具有政治关联的民营企业，其文本信息披露存在语调操纵嫌疑，丰富了管理层语调操纵影响因素方面的研究。(2)为政治关联与信息披露方面的研究提供了新的经验证据。现有文献大多关注政治关联对财务数字信息披露的影响[7][8]，发现政治关联降低了财务数字信息披露质量。而本文主要关注政治关联对文本信息披露的影响，从而丰富和拓展了政治关联与信息披露方面的研究，也为理解不同条件下公司管理层语调变化提供了新证据。(3)为相关利益主体辩证看待管理层语调提供了新认知。本文结论有助于市场投资者更加合理地利用财务报告等公开信息，正确评估公司价值；同时也为监管部门客观评价信息披露质量提供了一定理论参考，有助于完善监管制度。

二、文献回顾与研究假设

(一)管理层语调操纵

管理层语调操纵是指掌握文本信息披露主动权的管理层在陈述年报“管理层讨论与分析”(Management’s Discussion and Analysis,MD&A)中的信息时，会更多地使用积极正面的词汇，并尽量避免使用消极负面词汇，以达到渲染整体语言基调，提升文本信息乐观程度的目的。一般认为，MD&A文本信息中的语调包含了管理层对公司未来发展态势的情感态度以及对公司预期战略行为的展望。这部分语调既有可能传递出财务数字信息之外的管理层真实增量信息以帮助投资者更好地理解公司基本面，也有可能传递出粉饰性信息从而误导投资者以满足管理层私利。目前关于管理层语调操纵的研究并不多见。Huang等(2014)发现，管理层为配合业绩重述、股票增发、企业并购以及期权行权等特有事件，会对文本语调进行策略性管理[4]。王华杰和王克敏(2018)则发现，管理层会利用语调操纵来辅助其盈余管理行为，并且该关系在盈余管理约束较大的公司中更为显著[9]。朱朝晖和许文瀚(2018)也发现，管理层会利用语调操纵来配合会计信息操纵，并且会随着非效率投资程度的增加而增强[10]。上述关于管理层语调操纵的文献集中于研究其与盈余管理的配合效应，并没有涉及高管背景对管理层语调操纵的影响。一般来说，年报文本信息的撰写由管理者、审计师、律师和公关部职员等多方协同完成。在这个过程中，管理者对主要内容发表观点，并对最终报告进行审阅。因此，管理者的个人背景将影响文本信息的特征。本文以此为切入点，研究高管的政治关联背景对管理层语调操纵的影响。

(二)政治关联与管理层语调操纵

目前我国仍处在社会主义市场经济完善阶段，经济体制和法制建设有待进一步加强。在此背景下，企业管理层延续了计划经济时代的行为模式，即热衷于建立自身与政府的“关系”，进而利用政治背景优势给公司经营和发展带来便利。现有文献发现，一方面，政治关联有助于民营企业获取各种政府资源，为公司带来良好的经济效益[11],如可帮助企业获得税收减免[12]、融资便利[13]、政府补助[14]以及影响媒体的报道倾向等[15]。但是，另一方面，政治关联也使企业被迫承担更多的社会责任，加重了企业的负担，如需要雇佣更多的劳动力[16],履行社会救助和慈善捐赠等社会责任等[17][18]。那么，政治关联与管理层语调操纵之间的关系如何呢？

本文在推演政治关联与管理层语调操纵之间的关系时提出两个对立假说：声誉约束观和资源支持观。

1.声誉约束观。首先，从企业整体声誉来看，虽然管理层语调操纵可以为企业带来收益，例如提高企业股票价格以配合股票增发、企业并购、期权行权以及内部人交易等[3][4]，但是随着信息本质的显现和投资者回归理性，这种损害投资者利益的行为可能被识别出来，企业可能遭受市场参与者的谴责以及引致新闻媒体的负面报道，最终对企业整体声誉产生负面影响。其次，从高管个人声誉来看，高管在经理人市场中的未来价值与个人声誉正相关。虽然高管在MD&A文本信息陈述中使用大量积极乐观的词汇描述企业经营状况，能够短期地提高个人声誉、增加自身在经理人市场中的价值。但是，高管描绘的企业未来理想蓝图一旦没有实现，最终还是会负面影响其个人声誉，从而降低其在经理人市场中的未来价值。

一般而言，相对于无政治关联的民营企业，存在政治关联的民营企业具有更高水平的声誉资本，但也更容易受到来自投资者、监管机构及新闻媒体的密切关注和监督。在这种情况下，政治关联类民营企业的管理层语调操纵行为可能更容易被投资者等外部利益相关者所识别发现，进而给企业整体声誉和高管个人声誉造成双重损失。对企业而言，声誉受损可能会进一步导致公司融资成本上升、经营风险增加，甚至公司市值缩水等；对高管而言，声誉受损将会直接影响高管在经理人市场中的议价能力，影响其职业前景。因此，为避免给企业整体声誉和高管个人声誉造成双重损失，政治关联类民营企业在MD&A文本信息的陈述中可能会更加谨慎和保守。据此，在声誉约束观下，本文提出如下假设：

假设H1a：在控制其他因素的条件下，政治关联与管理层语调操纵显著负相关。

2.资源支持观。现有研究表明，政治关联具有资源效应，表现为企业通过政治关联能够影响媒体报道倾向[15]、制度监督有效性以及获取政策优惠等[19][20]。首先，政治关联有助于企业获取更正面的新闻报道，并且企业的政治关联层级越高，媒体对其的报道越有利[15]。因此，当政治关联类企业在MD&A信息陈述中传递大量的粉饰性信息，最终导致媒体负面报道及声誉受损时，企业也可以凭借政治身份建立的人脉关系或政治威望进行媒体公关，降低声誉受损等对其造成的负面影响，声誉损失对其威慑力有限。其次，政治关联作为一种庇护机制能够影响制度监督的有效性，降低企业可能面临的诉讼风险[21]。一般情况下，管理层语调操纵若是对投资者产生了实质性误导，很有可能被监管机构定性为虚假陈述，将面临诉讼风险和法律责任。然而，政治关联类企业可以利用其拥有的政治资源，提前与司法部门沟通，从而避免或降低其可能面临的诉讼风险。最后，政治关联的资源效应可以起到“缓冲”损失的作用。政治关联类企业凭借政策优惠获取了各类资源，自身实力更为雄厚，抗击风险的能力更强，即使管理层语调操纵带来了融资成本上升、经营风险增加等问题，也可以凭借已经获取的各类资源进行“缓冲”，相关损失并不会对企业的生产经营造成很大影响。综上，政治关联的资源效应能够在一定程度上降低民营企业进行管理层语调操纵的风险与成本。因此，政治关联类民营企业在MD&A文本信息的陈述中可能会更加大胆。据此，在资源支持观下，本文提出如下假设：

假设H1b：在控制其他因素的条件下，政治关联与管理层语调操纵显著正相关。

三、研究设计

(一)研究样本和核心变量定义

1.政治关联。本文以2008～2017年我国A股民营上市公司为研究样本，同时剔除所有者权益为负和相关变量缺失的样本，最终得到10104个观测值。参考袁建国(2015)的做法[22]，若民营企业董事长或总经理至少有一人曾经或现在正担任党代表、人大代表、政协委员、政府官员，则视为具有政治关联。政治关联数据来自CSMAR董监高个人特征数据库。本文使用的统计软件为Stata15。

2.管理层语调操纵。首先，参考谢德仁和林乐(2015)的研究[23]，利用模型(1)计算管理层净语调。其中，Positive是MD&A中的正面语调词语个数；Negative则是相应的负面语调词语个数。TONE为管理层净乐观语调，取值越大，说明管理层用词越积极。

(1)

然后，参考王华杰和王克敏(2018)的研究[9]，通过计算模型(2)和模型(3)的残差项衡量管理层语调操纵(ABTONE和ABTONE_FE)：

TONEi,t=β0+β1ROAi,t+β2RETi,t+β3SIZEi,t+β4BTMi,t+β5RET_SDi,t+β6ROA_SDi,t+β7AGEi,t+β8LOSSi,t+β9D_ROAi,t+εi,t

(2)

TONEi,t=β0+β1ROAi,t+β2RETi,t+β3SIZEi,t+β4BTMi,t+β5RET_SDi,t+β6ROA_SDi,t+β7AGEi,t+β8LOSSi,t+β9D_ROAi,t+β10F_ROAi,t+εi,t

(3)

模型(2)(3)中，TONE为管理层净乐观语调；ROA为企业业绩；RET为12个月持有到期收益率；SIZE为企业总资产的自然对数；BTM为账面市值比；RET_SD为个股月收益率标准差；ROA_SD为过去五年业绩的标准差；AGE为企业上市年限的自然对数；LOSS为虚拟变量，若当年亏损则为1，否则为0；D_ROA为t期净利润减t-1期净利润的差，再除以t-1期总资产；F_ROA为t+1期净利润与t期总资产的比值。模型(2)和模型(3)的回归结果如表1所示。

表1 管理层语调操纵估计模型

(二)模型设计

为检验政治关联与管理层语调操纵之间的关系，我们建立如下多元回归模型：

ABTONEi,t=β0+β1PCi,t+β2Controlsi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(4)

ABTONE_FEi,t=β0+β1PCi,t+β2Controlsi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(5)

模型(4)(5)中，ABTONE和ABTONE_FE为公司i在t年的管理层语调操纵，分别通过计算模型(2)和模型(3)的残差项得到；PC为是否具有政治关联的虚拟变量；Controls为控制变量，本文主要控制了资产负债率、公司成长性、独立董事比例、股权集中度、管理层薪酬、年度和行业固定效应等变量的影响。相关变量的具体定义如表2所示。

表2 变量定义表

四、实证分析

(一)描述性统计

表3是本文的描述性统计结果，可以发现，管理层净乐观语调(TONE)的均值为0.633，标准差为0.180，说明管理层在年报MD&A中的语调普遍比较乐观；ABTONE均值为0.000，标准差为0.171；ABTONE_FE均值为0.001，标准差为0.169，说明相对于管理层净乐观语调，管理层语调操纵的差异更大。政治关联(PC)的均值为0.404，说明样本中有40.4%的公司高管具有政治关联背景。控制变量的分布均在合理范围之内，与相关研究基本保持一致，在此不再一一赘述。

表3 描述性统计

(二)政治关联对管理层语调操纵的影响

模型(4)检验了政治关联(PC)对管理层语调操纵(ABTONE)的影响，回归结果如表4列(1)所示。可以发现，政治关联对管理层语调操纵的回归系数在1%水平上显著为正，即政治关联对管理层语调操纵有显著影响，假设H1b成立。从经济意义上来看，具有政治关联的民营企业，其管理层语调操纵程度要比没有政治关联的民营企业平均高0.011，相当于样本标准差的6.4%(=0.011/0.171)。这可能是因为政治关联带来的资源效应降低了民营企业语调操纵的风险与成本，使得政治关联类民营企业在MD&A文本信息的陈述中更加大胆。而无政治关联背景的民营企业，其顾忌到管理层语调操纵可能带来的声誉损失及诉讼风险等，因而在管理层语调上相对谨慎和保守。

表4 政治关联对管理层语调操纵的影响

进一步，本文还考虑了政治关联的异质性。当政治关联的层级性和时效性不同时，高管的政治威望或行政权力有所差异，其获取资源的能力也有所不同，这可能对政治关联与管理层语调操纵之间的关系造成不同影响。因此，本文将政治关联按层级性和时效性进行分类，设置政治关联层级性虚拟变量(PC_Level)和时效性虚拟变量(PC_On)进行回归。其中，若政治关联类型为省级及以上官职，则PC_Level取值为1，否则为0；若政治关联类型为现在正担任党代表、人大代表、政协委员、政府官员等，则PC_On取值为1，否则为0。回归结果分别列示于表4列(2)和列(3)。可以发现，政治关联层级性(PC_Level)和政治关联时效性(PC_On)对管理层语调操纵(ABTONE)的回归系数均在1%水平上显著为正，说明政治关联层级性越高、时效性越强，其管理层语调操纵水平越高。这可能是因为政治关联的层级性越高、时效性越强，其人脉关系就越广，政治威望也越高，政治关联的资源效应也更加明显，从而进一步降低了民营企业进行管理层语调操纵的风险与成本，使得管理层在年报文本信息披露中更加大胆。此外，使用ABTONE_FE衡量管理层语调操纵水平的回归结果类似，此处不再赘述。

五、进一步讨论与分析

由上述分析可知，政治关联与管理层语调操纵之间的关系显著为正，对此可能的解释是政治关联的资源效应能够降低民营企业进行管理层语调操纵的风险与成本，因此管理层语调操纵水平较高。为了进一步证实这一观点，本文将政治关联的资源支持分为显性资源支持(政府补助、银行贷款、税收优惠)和隐性资源支持(媒体关注、诉讼风险缓解)，对政治关联与管理层语调操纵之间的关系进行分组检验。若在资源效应较强组中，政治关联与管理层语调操纵的正相关关系更为显著，则能够在一定程度上说明政治关联的资源效应确实起到了作用。

(一)资源支持观的显性资源对政治关联与管理层语调操纵之间关系的影响

1.政府补助。现有研究表明，具有政治关联背景的高管可以利用任职期间的社会资源和人脉关系，更加高效地与政府部门“沟通”[24]。在这种情况下，政治关联类民营企业更有可能获取政府相关部门的财政补贴。若民营企业获得的政府补助越多，说明政治关联的资源效应越强，企业就越不担心语调操纵可能带来的风险和损失，因此管理层语调操纵水平可能越高。基于此，本文以企业获取政府补助(SUBSIDY)的高低对政治关联与管理层语调操纵之间的关系进行分组回归。若SUBSIDY的取值大于研究样本的年度行业中位数则为政府补助较高组，否则为政府补助较低组。回归结果如表5所示，可以发现：在政府补助较高组(SUBSIDY=1)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均显著为正；在政府补助较低组(SUBSIDY=0)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均不显著。这说明政治关联对管理层语调操纵的影响主要体现在政府补助较多的民营企业中，政治关联的资源效应起到了作用。

表5 基于政府补助的分组检验

2.银行贷款。各地政府普遍将政府性资金存放于各商业银行，银行信贷投放受政府偏好的影响，因此政治关联类民营企业更容易获得银行信贷[20]。若民营企业获得的银行贷款越多，说明政治关联的资源效应越强，管理层语调操纵水平可能越高。基于此，本文以企业获取银行贷款(DEBT)的多少对政治关联与管理层语调操纵之间的关系进行分组回归。若DEBT的取值大于研究样本的年度行业中位数则为银行贷款较多组，否则为银行贷款较少组。回归结果如表6所示：在所获银行贷款较多组(DEBT=1)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均显著为正；在所获银行贷款较少组(DEBT=0)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均不显著。这说明政治关联对管理层语调操纵的影响主要体现在银行贷款较多的民营企业中，政治关联的资源效应起到了作用。

表6 基于银行贷款的分组检验

3.税收优惠。虽然我国的税收优惠政策有地区优惠和行业优惠等多种形式，但是否适用优惠政策，适用哪一些条款，最终的认定和决定权掌握在政府手中[25]。因此，政治关联类民营企业凭借其拥有的政治资源更容易获得税收优惠。若民营企业获得的税收优惠越多，说明政治关联的资源效应越强，管理层语调操纵水平可能越高。基于此，本文以企业获得税收优惠(TAX)的多少对政治关联与管理层语调操纵之间的关系进行分组回归。若企业当年的实际所得税率小于研究样本的年度行业中位数则为税收优惠较多组，否则为税收优惠较少组。回归结果如表7所示，在税收优惠较多组(TAX=1)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均显著为正；在税收优惠较少组(TAX=0)中，政治关联对ABTONE_FE和ABTONE的回归系数均不显著。这说明政治关联对管理层语调操纵的影响主要体现在税收优惠较多的民营企业中，政治关联的资源效应起到了作用。

表7 基于税收优惠的分组检验

(二)资源支持观的隐性资源对政治关联与管理层语调操纵之间关系的影响

1.媒体关注。政治关联有助于企业获得更多的媒体关注和更正面的报道，并且政治关联层级越高，媒体报道对其越有利[15]。对于有政治关联的民营企业，较多的媒体关注并不会对其带来太大压力，媒体出于自身考虑反而更倾向于正面报道以配合管理层语调操纵，其管理层语调操纵水平可能较高。而对于无政治关联的民营企业，过多的媒体关注可能对其产生较大的舆论压力，其管理层语调操纵水平可能较低。因此，本文预期，政治关联与管理层语调操纵之间的正相关关系在媒体关注度水平较高组中更为显著。基于此，本文以“新闻内容出现该公司的新闻年度总数”衡量媒体关注(MEDIA)，并进行分组回归。若MEDIA的取值大于研究样本的年度行业中位数则为媒体关注较高组，否则为媒体关注较低组。回归结果如表8列(1)～(4)所示，可以发现：在媒体关注较高组(MEDIA=1)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均显著为正；在媒体关注较低组(MEDIA=0)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均不显著。这说明政治关联对管理层语调操纵的影响主要体现在媒体关注较高的民营企业中，政治关联的资源效应起到了作用。

2.诉讼风险缓解。政治关联作为一种庇护机制，能够降低企业的诉讼风险[21]。当政治关联类民营企业面临较高的事前诉讼风险水平时，其可以凭借拥有的政治资源进行活动，降低可能面临的诉讼风险，因此管理层语调操纵水平可能较高。而非政治关联类民营企业在面临较高的事前诉讼风险水平时，可能相对谨慎和保守，因此管理层语调操纵水平可能较低。基于此，本文预期在事前诉讼风险较高组中，政治关联与管理层语调操纵之间的正相关关系更加显著。借鉴Kim等(2019)的研究[26]，用如下模型估计企业面临的事前诉讼风险：

LITIGAi,t=-7.883+0.566×FPSi,t+0.518×SIZEi,t-1+0.982×GROWTHi,t-1+0.379×RETi,t-1- 0.108×RET_SKEWi,t-1+25.635×RET_SDi,t-1+7×10-7×TURNOVERi,t-1

(6)

模型(6)中，FPS为虚拟变量，若公司处于高法律风险行业，则取值为1，否则为0；SIZE为企业总资产的自然对数；GROWTH为企业主营业务收入增长率；RET为股票年回报率；RET_SKEW为个股月收益率的偏度；RET_SD为个股月收益率标准差；TURNOVER为年内该股票的交易数量除以年初的总股份数。

若LITIGA的取值大于研究样本的年度行业中位数则为诉讼风险较高组，否则为诉讼风险较低组。回归结果如表8列(5)～(8)所示，可以发现：在诉讼风险较高组(LITIGA=1)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均显著为正；在诉讼风险较低组(LITIGA=0)中，政治关联对ABTONE和ABTONE_FE的回归系数均不显著。这说明政治关联对管理层语调操纵的影响主要体现在事前诉讼风险较高的民营企业中，政治关联的资源效应起到了作用。

表8 基于媒体关注和事前诉讼风险的分组检验

(三)管理层语调操纵与股票增发及公司未来经营业绩

1.管理层语调操纵与股票增发。上述研究表明，政治关联的资源效应降低了管理层语调操纵的风险与成本，使得政治关联类民营企业的管理层语调操纵水平较高。那么，政治关联类民营企业是否更有动机提高管理层语调操纵水平呢？基于此，本文按是否具有政治关联分组，对管理层语调操纵与股票增发之间的关系进行回归。若在有政治关联的组中，管理层语调操纵与股票增发之间的关系更加显著，则说明政治关联类民营企业更有动机提高管理层语调操纵水平。考虑到股票增发(SEO)为虚拟变量，因此建立如下Logit回归模型：

SEOi,t+1=β0+β1ABTONEi,t+β2Controlsi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(7)

模型(7)中，SEO为股票增发，若公司下一年有股票增发行为，则SEO为1，否则为0。此外，本文还控制了应计盈余管理(DA)、公司规模(SIZE)、账面市值比(BTM)、股票年回报率(RET)、个股月收益率标准差(RET_SD)、过去五年业绩标准差(ROA_SD)、年度效应和行业效应等的影响。回归结果如表9列(1)～(3)所示，可以发现：在全样本下，管理层语调操纵(ABTONE)对股票增发(SEO)的回归系数显著为正，表明管理层会在股票增发前采用语调操纵来增强投资者的兴趣和关注度，以便让股票顺利增发并获得更好的价格；而基于政治关联的分组回归发现，ABTONE的系数仅在有政治关联组(PC=1)中显著为正，说明有政治关联的民营企业，其高管更有动机利用管理层语调操纵来配合股票增发。

2.管理层语调操纵与公司未来经营业绩。上文研究表明，政治关联类民营企业的管理层会利用语调操纵来配合股票增发，那么这部分乐观的语调是否具有一定的合理性呢？鉴于此，本文通过考察管理层语调操纵与公司未来经营业绩的关系来判断这部分语调的合理性。如果管理层语调操纵与未来业绩正相关，则说明这部分语调传递了增量信息，其可以用来判断公司未来业绩，具有一定的合理性；如果这部分语调与未来业绩不相关或者负相关，则说明其仅仅是管理层用来迷惑和误导投资者的一种手段，以便在股票交易市场获得更大的回报。根据上述分析，本文建立如下模型来考察管理层语调操纵与公司未来经营业绩的关系：

ROAi,t+1=β0+β1ABTONEi,t+β2Controlsi,t+∑Year+∑Ind+εi,t

(8)

模型(8)中，ROA表示公司未来一年的经营业绩，用公司的总资产报酬率表示；控制变量方面，同模型(7)一致。从表9列(4)～(6)可以发现：在有政治关联组(PC=1)中，管理层语调操纵(ABTONE)与公司未来业绩无显著相关关系；在无政治关联组(PC=0)中，管理层语调操纵(ABTONE)与公司未来业绩在5%水平上正相关。这说明在有政治关联的民营企业中，管理层语调操纵是具有机会主义属性的，其背后并无公司良好基本面的支撑，即政治关联类民营企业更有可能利用管理层语调操纵来误导和迷惑投资者。

表9 管理层语调操纵与股票增发及公司未来经营业绩

(四)稳健性检验

1.政治关联的内生性。在政治关联与管理层语调操纵的检验中，本文假定政治关联变量是外生的，但是公司是否具有政治关联可能内生于其所处的环境和自身的特征。如果这些因素也同时影响到管理层语调操纵的话，那么上述关系就可能受到内生性问题的影响。为了保证回归结果的可靠性，本文采用Heckman两阶段法和倾向得分匹配法(PSM)进行内生性检验。

首先，本文借鉴唐松和孙铮(2014)的做法[27]，利用Heckman两阶段回归模型来缓解该内生性问题。在第一阶段预测公司是否具有政治关联的Logit回归模型中，控制了人均地区生产总值(GDP)、地区财政赤字占GDP的比重(DEFICIT)、总资产收益率(ROA)、公司规模(SIZE)、资产负债率(LEV)、市场竞争程度(HHI)、第一大股东持股比例(TOP1)、高管性别(SEX)和高管平均年龄(MAGE)等变量的影响。在第二阶段回归中，将第一阶段拟合时所得到的逆米尔斯比率IMR代入主回归模型，重新检验政治关联与管理层语调操纵之间的关系。回归结果如表10所示，可以发现，政

表10 政治关联的内生性检验

治关联(PC)的系数依然显著为正，与上文的检验结论一致。同时逆米尔斯比率IMR的系数并不显著，说明本研究中不存在样本选择偏误导致的内生性问题。

此外，本文还采用倾向得分匹配法对内生性问题进行排除。首先，采用Logit回归模型估计企业是否具有政治关联的概率(倾向得分)。然后，根据估计出的政治关联倾向得分进行1∶1匹配，重新进行回归，结果如表10所示。可以发现，本文主要结论并没有受到内生性问题的显著影响。

2.其他稳健性检验。第一，使用虚拟变量的方式度量管理层语调操纵。参考朱朝晖和许文瀚(2018)的研究[10]，当ABTONE和ABTONE_FE的取值大于0时，管理层语调操纵的虚拟变量Dum_ABTONE和Dum_ABTONE_FE取值为1，否则为0，代入模型(4)和模型(5)进行Logit回归，结果依然稳健，如表11列(1)和列(2)所示。

第二，使用年报全文文本语调计算管理层语调操纵。考虑到年报除MD&A以外的其他部分也可能存在语调操纵的空间，参考曾庆生等(2018)的研究[3]，以年报全文文本语调计算管理层语调操纵。回归结果如表11列(3)和列(4)所示，可以发现政治关联(PC)的回归系数依然显著为正，与上文的回归结论一致。

表11 其他稳健性检验

第三，用有政治关联的董事数量除以董事总人数来衡量政治关联。从表11列(5)和列(6)的回归结果可以发现，政治关联(PC)的回归系数依然显著为正，与上文的回归结论保持一致。

六、结论与启示

信息披露是资本市场健康发展的基石，其中会计文本信息具有很大的信息含量，其披露特征会影响信息使用者的决策判断，进而影响资本市场信息效率。基于此，本文借助文本分析技术，以2008～2017年我国A股民营上市公司的年度报告为研究样本，考察政治关联与管理层语调操纵之间的关系。实证结果表明：政治关联与管理层语调操纵之间的关系显著为正，即政治关联类民营企业进行管理层语调操纵的可能性更高；进一步分析表明，对于资源效应较强、媒体关注较高以及诉讼风险较高的民营企业，政治关联与管理层语调操纵之间的正相关关系更显著，并且政治关联类民营企业的管理层语调操纵与股票增发显著正相关，但与公司未来经营业绩无显著关系。

本文研究结论有一定的实践启示：首先，有政治关联背景的民营企业，其管理层更容易通过信息操纵来误导或迷惑投资者。因此，监管部门应提高对政治关联类民营企业文本信息披露的监管覆盖，切实维护广大投资者的利益，促进资本市场健康有序发展。其次，年报文本信息日益成为除财务数字信息外另一种企业高管可以操纵的信息披露手段。因此，监管部门应积极推进文本信息披露评价体系的建立，规范上市公司的文本信息披露行为，引导上市公司从财务信息和文本信息两方面提高信息披露质量，从而提高资本市场信息效率。最后，继续加强投资者教育，加快培育成熟投资者。积极做好投资者教育的引导和推动工作，以便投资者准确全面地理解年报文本信息，避免在管理层语调的误导下产生决策失误。