企业信息披露与资本结构动态调整

张志强,黄冰冰,吴传琦

(1.中国出口信用保险公司 博士后科研工作站,北京 100033;2.中国人民大学 商学院,北京 100872;3.清华大学 社会科学学院,北京 100084)

一、引言

MM定理的提出是企业资本结构调整理论走向科学化进程的开端,随后诸多关于资本结构调整的理论也是基于MM定理而提出。在现有的研究中,最优资本结构理论已成为该领域研究的重点,企业会动态调整资本结构从而实现最佳债务比例关系。资本结构动态调整理论认为,企业存在最优资本结构,当实际资本结构偏离目标资本结构时,企业会优化资本结构从而进行调整。随着动态资本结构理论的不断发展和深入,有关资本结构的影响因素、目标资本结构的估计以及企业资本结构调整速度的影响因素逐渐成为当前研究的热点。

阻碍企业资本结构动态调整的一个主要原因是调整成本,提高企业信息透明度、加强管理层信息披露有助于降低信息不对称、降低企业调整成本。管理层讨论与分析(MD&A)是上市公司定期报告中的非财务信息,主要包括对公司当前财务报表及附注中重要信息的评价和分析,以及对企业未来经营和发展情况展望两部分。中国对该制度的引入始于2001年,之后在2005年对该项制度进行了详细、有针对性的修改。MD&A是对财务报表有益且必要的补充,可以为投资者提供公司未来发展以及战略部署的相关信息,为利益相关者提供决策信息。MD&A利用语言信息对公司未来发展以及核心竞争力等重要信息的描述,会更加符合大多数非财务专业使用者的要求。MD&A语言内容丰富,是管理层向公司外信息需求者传递信息的重要载体。MD&A可以降低信息不对称性,增加投资者对公司未来发展的信心,同时增加分析师预测精度,增加有价证券流动性,降低权益融资成本。高质量信息反映了管理层努力程度,有助于解决委托代理问题,降低融资成本。然而,管理层披露信息也会存在专有化成本,因此管理层出于不同利益考量,也会权衡信息披露的成本和收益,可能会增加报告阅读难度,从而使得MD&A对资本结构调整的影响更加不确定。因此,本文通过文本挖掘技术,考察管理层讨论与分析对企业资本结构动态调整的影响。

本文利用2007—2018年中国上市公司A股企业数据和文本挖掘技术,通过文本向量化的方法度量MD&A的文本相似度以及文本复杂度,考察文本化信息对企业资本结构动态调整的影响。本文的研究意义主要表现在以下几个层面:一是随着数据量的增加以及文本挖掘技术的发展,使用文本向量化的方法分析MD&A的信息含量,同时分析了文本内部的因果解释性,为该领域的研究提供了参考;二是虽然已有文献对企业资本结构动态调整从不同角度进行了探索,但鲜有文献从非文本信息的视角对此进行考察,本文利用MD&A的文本信息含量,检验了其对企业资本结构调整的影响;三是从非文本信息的角度考察对企业资本结构调整的影响,发现管理层会释放更多的信息,然而在表达程度上会进行权衡。

二、文献综述与研究假设

(一)MD&A的经济后果

MD&A作为上市公司定期报告中的非财务信息,对投资者了解企业现状以及未来经营情况提供了参考。目前,虽然程序上要求MD&A部分进行强制披露,但在其内容和披露形式上具有自主裁量权,同时也存在模板化、内容空洞化等情况,从而使得MD&A信息的披露选择性更多[1]。因此,在不同的环境下,不同企业出于不同的目的而选择不同的策略对信息进行披露。首先,作为文本化信息,MD&A为企业外部投资者提供了企业业绩及未来发展的有用信息,可以降低企业和外部投资者之间的信息不对称程度。同时,MD&A有助于外部投资者获取增量信息,从而更加有助于预测公司业绩、提升分析师预测精度[2]。此外,在不同的环境下,管理层出于机会主义会有策略地披露MD&A的信息,利用样板化的模板降低公司负面信息含量、规避披露风险,或是对信息复杂性进行操纵获取收益。因此,已有的研究表明,MD&A是管理层向投资者传递公司信息的重要载体,然而管理层会出于不同的动机选择性或是隐蔽相关信息,从而降低MD&A的信息传递作用。并且,现有对MD&A经济后果的研究中,多集中于对企业业绩、企业创新、股价风险以及分析师预测等方面,很少有文献就MD&A对企业资本结构调整以及调整路径进行深入分析。

(二)资本结构动态调整文献回顾

资本结构动态调整的影响因素分析成为该领域研究的重点,调整成本的提出为现实中资本结构调衡速度过慢提供了合理的解释,并成为很好的研究切入点。当企业对资本结构进行调整时,会对调整成本和收益进行权衡,只有当收益高于成本时,企业才优化资本结构,否则企业并没有动力调整资本结构。在实证中,多数研究也是围绕调整成本的存在来研究企业不同的内部和外部因素对资本结构调整速度的影响情况。首先,企业信息透明程度是一种主要的调整成本,企业信息不对称程度的提高,不仅增加了企业的交易成本,甚至还会因信息不对称而产生逆向选择和道德风险,据此而增加企业的风险溢价[3]。企业信息不对称程度的提升就会提高企业的股权融资和债务融资成本,从而阻碍企业资本结构动态调整。另外,代理成本是另一种资本结构的调整成本,代理的存在促使管理权和控制权分离,而产生代理问题的主要原因依然是信息不对称。

在企业内部财务因素的考察上,Faulkender等的研究发现,企业的现金流状况与资本结构调整存在关联[4]。刘贯春等的研究表明,企业金融化程度会提高信息不对称程度以及代理问题的影响而阻碍企业资本结构调整速度[5]。黄继承等的研究也表明,高管薪酬会降低代理成本而提高企业资本结构调整速度[6]。外部因素也会影响企业资本结构调整。顾研和周强龙通过企业外部政策不确定性的考察,发现外部环境的变化会影响企业外部融资以及企业经营风险,直接决定着企业的调整成本,从而影响资本结构调整速度[7]。巫岑等考察了企业外部产业政策对资本结构调整速度的影响,发现产业政策改变了外部的融资环境,直接降低了融资成本以及交易成本,从而有利于资本结构调整[8]。公司调整成本的构成受公司层面的微观以及外部的产业、地区以及宏观等因素的共同影响,市场的状况以及宏观经济都会对公司的资本结构动态调整产生影响。

目前关于资本结构调衡速度的研究主要围绕调整成本展开,从企业内部和外部不同的因素对资本结构动态调整所造成的影响进行研究,并且较多的研究从企业财务指标展开研究,鲜有利用文本挖掘技术研究企业非文本信息对资本结构调整速度影响的研究。因此,本文就该问题进行研究。

(三)MD&A文本相似度与资本结构动态调整

上市公司和投资者之间存在信息不对称性,而上市公司进行信号传递,向外界披露信息可以有效地增强企业透明度,降低信息不对称程度。当企业外部信息不对称程度增强时,会产生“逆向选择”等一系列问题。在中国当前的市场环境中,由于投资者“信息弱势”地位、信息变化频率高以及卖空机制的作用,“无消息”往往被投资者当作“坏消息”。因此绩效好的公司为避免被市场错误认为是“柠檬”,会有较强的动机进行信息披露,主动并且及时地向市场传递对公司利好的信息,而绩效差的公司难以对这种主动信息披露行为进行模仿。因此,绩效好的公司会及时、主动地向投资者提供公司的最新信息,以降低公司和投资者之间的信息不对称程度。

根据已有的研究,出于业绩压力、薪酬激励以及彰显才能等原因,管理层有动机向市场提供有用信息。根据已有的研究,中国的MD&A向市场提供了增量信息[5],可以进一步降低公司和投资者之间的信息不对称程度。MD&A对公司报表以及重要信息作出进一步解释和说明,其作用直接表现为降低公司信息不对称,提高公司信息透明度。已有研究认为,自愿性信息披露可以向外部利益相关者传递企业核心竞争力信息,有助于投资者了解企业的现状和未来发展[9],并且信息披露质量越高,融资成本越低[10]。MD&A结合宏微观情况、企业过去业绩和未来发展等多维度层面进行分析和解读,促使投资者了解公司的竞争优势,加深了投资者对公司的全面了解,增强了投资者对公司未来发展的信心。另外,非财务信息可以降低信息不确定程度,吸引机构投资者和分析师关注,降低分析师预测偏差。通过分析师报告,投资者会对MD&A产生更强的关注度,而投资者关注对外部融资至关重要。当知情交易者或者投资者关注增多时,会进一步提高有价证券的流动性,从而降低权益融资成本。此外,信息披露是缓解资本市场中代理问题的重要机制。高质量信息可以更好地反映管理层努力的程度,同时还可以限制并有效约束控股股东对公司的掏空行为,提高资源配置效率。Francis等的研究表明,资源性信息披露有利于解决委托代理问题,可以降低企业外部融资成本[11]。因此,对于绩效好的上市公司而言,为区别于其他公司,管理层有足够动机自愿披露公司特质信息,吸引外部利益相关者,降低信息不对称性,进一步缓解委托代理问题。据此,提出以下假设H1。

假设H1:MD&A文本相似度越低,越能促进企业资本结构动态调整。

(四)MD&A文本复杂度与资本结构动态调整

虽然MD&A向投资者提供了公司经营发展的特质信息,但MD&A主要以语言表述为主,信息以何种形式表达依然影响投资者对公司核心信息的获取。管理层将想要向外部利益相关者传递的内容以分析报告的形式进行展示,再经过投资者的解读和理解后实现信息的加工、处理和接收,因此文本内容能否为投资者处理信息提供便利则显得至关重要。文本复杂度常被用来衡量投资者获取信息的重要评估指标,是对金融财务文件信息质量的度量。文本复杂度越低,可读性就越强,越有利于投资者接收信息,提高投资者获取信息的含量,从而降低信息不对称。因此,MD&A文本复杂度越低,投资者的信息提取成本越低,投资者则越容易理解管理层想要传递的信息,从而降低公司的信息不对称性,提高资本结构调整速度。

另一方面,公司进行信息披露存在专有化成本,即公司披露信息可能会给公司带来负面影响,损害公司价值。由于专有化成本的存在,公司会对信息披露的成本和收益进行权衡,只有披露信息给公司带来盈利时,公司才有足够的动机提高信息披露质量。已有的研究表明,专有化成本会增加企业的竞争劣势,使公司处于不利竞争局面,并带来机会成本[12]。特别是行业集中度高的行业,行业激烈的竞争会改变信息披露的成本和收益;并且,行业集中度高的公司创新能力会更强,为避免被其他公司模仿,公司会减少对创新信息的披露,增加非财务信息复杂性[13]。因此,提高MD&A文本复杂性会降低企业信息透明度,但同时也降低了企业的专有成本。那么,管理层需要对披露信息质量进行权衡,MD&A文本复杂性和资本结构调整速度之间的关系则是不同成本均衡的结果。据此,我们提出以下对立假设。

假设H2A:MD&A文本复杂性的提高会抑制企业资本结构动态调整;

假设H2B:MD&A文本复杂性的提高会提高企业资本结构动态调整。

三、研究设计

(一)研究样本选择

本文选择2007—2018年上市公司年报中的MD&A信息作为研究样本。选择2007年作为研究的起点,一方面是因为2007年以后中国开始实施新的会计准则,另一方面MD&A在定期报告中披露的较为完善。样本处理规则:剔除金融类上市公司;剔除期间被ST、*ST以及PT的观测样本;剔除数据缺失的观测值;剔除上市当年的观测值。最后对连续样本进行上下1%的缩尾处理。最终得到18 535个样本观测值。

(二)资本结构动态调整模型构建

根据Faulkender、顾研以及黄继承等的研究[4,7,14],使用以下模型来表达企业的资本结构动态调整过程:

(1)

(2)

式(2)中,Xi,t是与资本结构相关的一系列变量,根据Faulkender和Flannery等、顾研和周强龙以及黄继承和姜付秀的研究,本研究所用变量如下所述[4,7,14]。

将式(2)带入式(1)中,整理可得:

Levi,t=α+λφ+(1-λ)Levi,t-1+ηλXi,t+λμi,t

(3)

随后,参考刘贯春和刘媛媛等的设置[5],在模型右侧引入MD&A文本相似度Similarity以及文本复杂性Cmplx与滞后一期资本结构Levi,t-1的交互项Similarity×Levi,t-1和Cmplx×Levi,t-1,得到拓展的局部调整模型:

Levi,t=α+λφ+(1-λ)Levi,t-1+βM+θM×Levi,t-1+ηλXi,t+λμi,t

(4)

以上,M代表文本相似度Similarity和文本复杂度Cmplx,资本结构的调整速度可以描述为λ-θM。若θ显著为正,说明M会降低企业资本结构调整速度,否则会加快企业资本结构调整速度。

(三)变量设计

1.MD&A文本相似度的度量

在机器学习及数据挖掘的算法中,文本信息含量经常用相似度进行度量。常用的相似度度量指标有余弦相似度、曼哈顿距离、欧几里得距离、Jaccard系数等。相似度表示与其他公司的差异程度,反映信息披露数量,即MD&A相似度程度越低,其提供的增量信息越多,越能够吸引更多的市场关注度。本文参考于李胜以及Brown等的研究,将向量空间模型(VSM)和词频—逆向文本(TF-IDF)算法相结合,计算各样本的信息含量[13,15]。具体计算方法如下:

(1)文本内容向量化。在向量空间模型中,文本被表示为一组正交词条矢量组成的n维向量空间,其中n为文本中非重复的词频数量。

(4)计算TF-IDF值。通过TFd,i×IDFi可以计算得到特定文档d中词频i的TF-IDF值。该值越大,表示该词频对特定文档的影响越大,重要程度就越高。最终,每个文档词频的TF-IDF值均表示为向量空间的形式。

2.MD&A文本复杂度的度量

在已有的研究中,衡量文本复杂度的指标有数十种,其中常用的指数有迷雾指数(Fog Index)、自动可读性指数(Automated Readability Index)、Flesch-Kincaid指数、Dale-Chall指数等,其中迷雾指数最为常用[13,16]。迷雾指数的表示公式为:0.4(Wrods/Sentences+100×Hard Words/Words)。从该公式来看,主要由两部分构成:第一部分为每句话中单词比重,第二部分为复杂单词的占比。该指数基于英文环境构建,而中英文环境差异较大,因此在衡量方法上,本文参考陈霄等的研究,将MD&A复杂度表示为字数和句数的比值[16]。若该指标比值越高,则表示该文本复杂性越高、可读性越低。

3.其他变量

被解释变量财务杠杆水平(Blev)定义为企业当期的总负债除以总资产,其他控制变量包括:企业规模(企业总资产的自然对数,Size)、盈利能力(息税前利润/总资产,Ebit)、销售额增长率(本期与上期销售额的自然对数之差,Growth)、固定资产占比(固定资产净额比期末总资产,FIx)、非债务税盾(固定资产折旧比期末总资产,Dep)、行业资本结构特质(固定资产折旧比期末总资产,Blevm)以及信息透明度(琼斯非透明度,Opa)。

四、实证分析

(一)描述性统计

表1为样本企业的变量描述性统计。从表1可以看出,样本企业的财务杠杆率(BLev)平均为0.221,中位数为0.205,标准差为0.168,并且样本杠杆率的最大值为0.654,而部分企业并没有加杠杆,由此表明不同企业之间的杠杆率水平存在较大差异。Similarity为文本相似度指标,该指标反映了文本中的信息含量。描述性结果表明,样本均值为0.288,标准差为0.085,表明该指标波动范围较小,并且其最值从0.140变化到0.537,变化范围相对较小。Cmplx为复杂度,表示了MD&A的信息质量,表1结果表明,其均值16.380,标准差为2.926,最小和最大值分别为11.280和42.140,其标准差也较小,但极大值较大。其余变量不再说明。此外,通过相关性分析,BLe与Similarity×Levt-1呈现较强的正相关关系,在控制其他变量后,偏相关系数依然为正;BLev与Cmplx×Levt-1呈现正相关关系,在控制其他变量后,则偏相关系数呈现负相关关系(1)为控制篇幅,正文未展示相关结果。。

表1 变量描述性统计

(二)MD&A文本相似度与资本结构动态调整

首先,研究MD&A文本相似度对企业资本结构调整速度的影响,根据以上一步式回归方程,本研究不适用采用两步最优GMM进行估计。因此,本研究采用稳健标准误处理的固定效应进行回归,并在回归中控制时间效应。表2的回归(1)～(4)为文本相似度对资本结构调整速度的回归结果。回归(1)和(2)分别为未控制时间效应和控制时间效应下的回归情况,回归(1)中,文本相似度和杠杆率滞后一期的交互项(Similarity×Levt-1)的回归系数为0.186,并且在1%的置信水平下显著;回归(2)加入时间固定效应后,其系数为0.173,同样在1%的水平下显著。回归(1)和(2)结果表明,文本相似度越高的企业,其资本结构调整速度越低,也就是说明信息含量越高,企业资本结构调整速度越快。另外,回归(3)和回归(4)分别为低于目标资本结构和高于目标资本结构样本的回归结果,结果同样表明,文本相似度的增加会抑制企业资本结构调整速度。

表2 文本相似度与资本结构调整速度

(三)MD&A文本复杂度与资本结构动态调整

文本可读性反映了MD&A文本信息的质量,表3回归的(1)～(4)为相应的回归结果。回归(1)结果表明,文本复杂度和杠杆率滞后一期交互项(Cmplx×Levt-1)的回归系数为-0.008,对应的t统计值为-5.75,即在1%的水平下显著;回归(2)为在控制时间效应下的回归结果,交互项(Cmplx×Levt-1)的回归系数为-0.009,同样在1%的水平下显著。因此,回归(1)和(2)的结果表明,MD&A文本信息复杂度的提高会增加企业资本结构调整速度。进一步地,表3的回归(3)和(4)分别表示低于目标资本结构和高于目标资本结构样本的回归结果。回归(3)的结果显示,文本复杂度和杠杆率滞后一期交互项(Cmplx×Levt-1)的回归系数为-0.010,且在1%的水平下显著;回归(4)中交互项的回归系数为-0.008,同样在1%的水平下显著。因此,结果同样表明了文本复杂度的增加会显著提高企业资本结构调整速度。

表3 文本可读性与资本结构调整速度

(四)稳健性检验

1.内生性问题

以上回归可能存在解释变量和误差项之间相关的内生性问题。具体来讲可能存在以下可能。一是反向因果关系,即MD&A是管理层基于企业过去一年的财务信息以及发展情况,对企业发展现状的介绍以及企业未来发展的展望。因此,企业资本结构可能会影响MD&A的文本内容,从而影响MD&A的文本相似度和文本复杂度。二是可能存在遗漏变量,即影响企业资本结构的因素是多样的,可能存在遗漏重要解释变量的可能。

第一,借鉴李姝等的研究,采用同行业股票特质收益率作为MD&A文本相似度的工具变量[1],然后采用两阶段最小二乘法进行检验。一是外生性。由于特质收益率剔除了宏观和行业因素,只包含了自身的特质信息,因此剔除自身的同行业特质收益率满足外生性。二是相关性。股票回报率与信息含量存在相关性,股票价格变动是信息融入的结果,满足相关性。因此,股票特质收益率同时满足外生性和相关性。回归结果如表4的(1)～(3)所示,一阶段的T和F值表明相关性显著;LM为识别不足检验,结果表明工具变量不存在识别不足问题;Wald检验结果说明工具变量不存在弱工具变量问题。同时,回归系数依然显著,表明结果稳健。另外,采用MD&A文本大小作为MD&A文本复杂度的工具变量,同样采用两阶段最小二乘法进行检验。一是外生性。MD&A的文件大小与资本结构动态调整不存在直接关系,文件的大小不直接影响企业进行股权融资或者债务融资。如果文件大小对资本结构调整有直接影响,那么上市企业可以直接增加文本大小从而优化资本结构。二是相关性。MD&A的文本大小与文本复杂度相关,文本增大,文本所用字数以及句子数量也会随之变化,因此文本的大小与文本复杂度直接相关,同时经过检验后相关性非常明显。回归结果如表4的(4)～(6)所示,一阶段的T和F值表明相关性显著;LM为识别不足检验,结果表明工具变量不存在识别不足问题;Wald检验结果说明工具变量不存在弱工具变量问题。同时,回归系数依然显著,表明结果稳健。

表4 工具变量稳健性检验

第二,采用每年各行业其他公司MD&A的文本相似度以及文本信息含量的均值作为工具变量,同时滞后一期工具变量,再进行标准的2sls回归,为控制篇幅,回归结果没在正文中列出。第三,中国证监会于2012年对MD&A披露规定进行修订,对披露质量和信息含量进行完善。因此,参考李姝等和孟庆斌等的方法,将这一政策作为外生冲击[1,2],检验其对资本结构动态调整的影响,从而有助于缓解因果和遗漏变量而产生的内生性。将2012年之前的样本定义为政策冲击之前,2012年之后的样本设定为政策冲击后,并对比结果(2)为控制篇幅,稳健性检验结果不再展示。。在MD&A文本相似度中,政策冲击前,Similarity×Levt-1的系数并不显著,在政策冲击后,Similarity×Levt-1的系数显著为正;同理,政策冲击前,Cmplx×Levt-1的系数在1%的置信水平下并不显著,而在政策冲击后,Cmplx×Levt-1的系数在1%的置信水平下显著为负。以上分析表明,在缓解了内生性后,本文结论依然成立。此外,为避免遗漏变量,本研究加入公司上市时间、外部分析师覆盖以及宏观经济增长,结论依然不变。

2.异方差和序列相关性问题

另外,为控制回归中存在的异方差和序列相关性问题,本文对回归标准误在年度和企业层面上进行双重聚类调整,回归结果依然不改变结论。

3.替换变量

对于MD&A文本相似度的替代变量,一是将公司m在t年的所有余弦夹角的平均值作为公司MD&A的相似度测度;二是使用Jaccard系数,定义为两个公司文本词汇交集的数量和并集数量之比,该值越大表示相似度越大。回归结果依然稳健。对于MD&A文本复杂度的替代变量,一是使用词汇数量与标点符号的比值作为代理变量;二是借鉴陈霄等使用的方法[16],首先计算MD&A中所包含的《现代汉语语料库词频表》常用词汇与MD&A总词汇的比值,然后将MD&A复杂度定义为1与该值的差值,数值越大表示复杂度越高。回归结果依然稳健。为控制篇幅,此处省略回归结果。

五、进一步讨论

(一)调整路径

实证分析部分探讨了MD&A文本相似度和文本复杂性对公司资本结构调整速度的影响,在此基础上进一步分析MD&A文本相似度和文本复杂性影响调整速度的作用路径。现有研究发现,上市公司大多通过股权和债权两种方式调整资本结构。股权调整的方式主要包括发行股票以及分配股利两种方式,债权调整方式主要包括增加债务以及偿还债务两种方式。在以间接融资为主的中国金融市场中,源于银行的信贷成为主要的外部融资方式,另外中国上市公司较少派发股利。因此,无论是向上调整资本结构还是向下调整资本结构,主要通过股权和债权两种方式,并且主要体现在对负债调整和增发股票上。本文利用以下Probit模型对调整路径进行检验:

P(Adjust=1)=Φ(α0+α1M×|Dlev|+α2M+α3|Dlev|+ε)

(5)

以上因变量为1-0哑变量,表示资本结构调整方式,包括增加(降低)债务、增加(降低)股权。其中,资本结构向上调整包括增加债务和降低股权这两条路径。以当年“取得借款收到的现金”和年初资产总额的比值大于等于5%定义为增加债务;以当年“分配股利、利润或偿付利息支付的现金”和年初资产总额的比值大于等于5%定义为现金分红。与此对应地,资本结构向下调整包括减少债务和增发股票两种方式。以当年“偿还债务支付的现金”和资产总额的比值大于等于5%定义为减少债务;以当年“吸收权益性投资收到的现金”与年初资产总额比值大于等于5%定义为发行股票。其中,5%的阈值设定借鉴巫岑等以及黄继承等的研究[8,17];|Dlev|是目标资本结构偏离度的绝对值,实证中滞后一期;M表示文本相似度或文本复杂度,α1代表了M对资本结构调整方式的影响。

表5显示了MD&A文本相关度和文本复杂度对企业资本结构动态调整路径的检验结果。前四列为文本相关度的回归结果,后四列为文本复杂度的相关结果。在MD&A文本相关度的回归结果中,在回归(1)中交叉项Similarity×Dlevt-1回归结果的系数为-9.060,并且在10%的水平下显著;而在回归(2)的结果中,该交互项的回归系数并不显著。这表明,当资本结构低于目标值时,文本相似度越低的企业,越可以通过增加负债优化企业的资本结构。而在高于目标资本结构的回归中,回归(3)的系数不显著,回归(4)的系数为-12.430,且显著为负,表明此时企业MD&A的文本相似度越低,通过发行股票优化企业资本结构的可能性越大。表5的回归(5)～(8)为MD&A的文本复杂度的回归结果。在低于目标资本结构的回归中,回归(5)交互项Cmplx×Dlevt-1的回归系数为0.326,且在1%的水平下显著,而回归(6)中交互项的回归系数不显著。这表明,当低于目标资本结构时,企业MD&A文本复杂度的增加会提高企业债务比例从而优化资本结构。当高于目标资本结构时,回归(7)的回归系数为1.376,且在1%的水平下显著;回归(8)的回归系数为0.141,同样在1%的水平下显著。因此,当高于目标资本结构时,MD&A复杂度的增加会通过降低企业负债、增加股票发行的概率优化企业资本结构。

表5 影响资本结构动态调整路径回归结果

(二)文本复杂度的倒U型效应

以上实证研究结果表明,文本复杂度的增加会优化企业资本结构调整,表明提高文本复杂度在降低可读性的同时,也会降低企业的专有成本,整体而言提高文本复杂度会增加企业收益。MD&A文本复杂度和资本结构调整速度之间的关系则是不同成本均衡的结果,那么,过度的复杂度可能会抑制企业资本结构动态调整,即文本复杂度和资本结构调整速度之间存在倒U型关系,当文本复杂度增加到一定程度,对资本结构调整速度的影响存在最大值。表6为相应的回归结果,在回归中加入了文本复杂度的二次项。回归(1)为全样本的结果,其中,文本复杂度和杠杆率交互项Cmplx×Levt-1的回归系数为-0.029,文本复杂度二次项和杠杆率的回归系数为0.000 6,且都在1%的水平下显著。由于回归系数的相反数为文本复杂度对企业资本结构调整速度的影响,因此文本复杂度对企业资本结构调整速度存在倒U型关系,即文本复杂度的增加会提高企业资本结构调整速度,随着文本复杂度的进一步提升,反而会抑制调整速度。回归(2)和回归(3)分别为低于目标资本结构和高于目标资本结构的回归,回归结果依然不变。

表6 文本复杂度对资本结构动态调整的倒U型效应

(三)文本因果解释性

MD&A中,不仅传递了管理层对企业过去和未来发展的信息,同时也传递了相应的观点和态度。MD&A中包含了一定数量的因果事件,反映了一个经济事件对另一个经济事件的影响。通过对因果事件的分析,可以进一步发现管理层对企业未来发展的观点,可以为投资者提供参考意见。同时已有文献鲜有研究文本中事件的因果关系,因此本部分对此进行分析。文中,将包含因和果两个事件的句子称为因果事件。

文本因果解释性主要通过文本挖掘的形式,利用关键词的形式挖掘MD&A中的因果事件,在同一句话中,包含相应关键词即判断该句为因果解释性语句。根据关键词的数量,可以分为双关键词和单关键词。双关键词包括由因到果模式、由果溯因模型。例如,由因到果模式的关键词包括因为…所以、如果…那么、由于…以至于等33对,由果溯因模型的关键词包括之所以…因为、之所以…由于、之所以…缘于3对。双关键词依然可以分为两种模式,其中由果溯因模式包含根源于、来源于、取决于、出自等15个关键词;由因到果模式的关键词包括致使、诱导、引来、依据等81个关键词。最终,文本因果解释性(Causality)为MD&A文本中包含因果的语句数量和语句数量的比值。

表7展示了文本因果解释性与资本结构动态调整的关系。在回归(1)的结果中,交互项Causality×Lev的回归系数为0.336,且在1%的水平下显著,表明MD&A文本因果解释程度的增加会抑制企业资本结构动态调整。进一步地,在回归中加入二次项效应,回归(2)为全样本回归。回归结果显示,文本因果解释性和杠杆率的交互项的回归系数为0.638,且在1%的水平下显著;二次项Causality×Causality×Levt-1的增加,对企业资本结构调整速度的影响先抑制后促进。同样地,回归(3)和(4)的结果表明,文本因果解释性对企业资本结构调整速度存在正U型关系。表7回归结果说明,较少的解释性文字更多体现了对公司问题的一种“遮掩”态度,从而抑制了资本结构调整;而较多的解释性文字则表现出对公司发展的深入分析,可以传递出更多积极的信息,促进资本结构调整。

表7 文本因果解释性与资本结构动态调整

六、研究结论与建议

本文通过对2007—2018年中国上市公司A股的年度数据,利用文本挖掘技术考察了MD&A所包含的信息对企业资本结构动态调整的影响。研究结果表明,第一,随着MD&A文本相似度的增加,企业资本结构动态调整速度越低。这表明企业管理层披露更多的信息会增加企业信息透明度,降低与其他企业MD&A的相似度,有利于提高企业外部融资。第二,MD&A文本复杂度的增加是管理层对企业成本进行权衡后的结果,随着文本复杂度的增加,企业提高企业资本结构的动态调整;进一步研究发现,MD&A文本复杂性与资本结构调整速度存在倒U型关系,即文本复杂度的过度增加会起到抑制作用。第三,通过对调整路径检验后发现,当低于目标资本结构时,文本相关度的降低会通过增加负债的路径优化资本结构;而高于目标资本结构时,相关度的降低则会通过发行股票的路径优化资本结构。另外,当低于目标资本结构时,文本复杂度的提高会通过增加负债的路径优化资本结构;当高于目标资本结构时,文本复杂度的提高则会同时通过减少负债和发行股票的路径优化资本结构。第四,通过对文本内部的因果解释性研究发现,文本的因果解释性与企业资本结构动态调整存在正U型关系,即较少的解释性文字会抑制企业资本结构动态调整,而随着管理层对文本信息解释性的增加,资本结构调整速度会加快。

本文从微观层面上揭示了MD&A对企业资本结构动态调整的影响及可能的作用路径。因此,对外部投资者以及分析师而言,在注重分析标准化的财务数据的同时,也应注重非财务数据。通过对MD&A信息含量的挖掘和分析,可以帮助外部投资者以及分析师做出更加科学合理的分析和预测。另外,对于上市公司而言,MD&A是管理层发布企业信息的重要渠道,管理层应结合企业发展、行业结构特征等多角度,对MD&A的信息含量以及信息质量进行合理的考量。最后,对管理者而言,应细化和规范MD&A文本披露的内容和形式,增加文本信息含量,提高MD&A文本信息含量和质量。另外,对于MD&A语言的表达形式上,管理者可以给予上市公司适度的空间和灵活性。