年报可读性、信息中介与股票累计超额收益率

师展 樊重俊 秦小晖 徐丹丹

【摘要】上市公司年报作为彰显企业经营业绩的重要文件， 其披露信息的可读性关系到资本市场运行的效率。以2017 ～ 2021年我国沪深A股上市公司年度财务报告为研究样本， 综合运用文本挖掘法、 主成分分析法、 层次分析法和熵权法相结合的方法构建年报可读性评价指标体系， 实证检验年报可读性对股票累计超额收益率的影响。研究发现：年报可读性显著影响股票累计超额收益率， 年报可读性越高， 股票累计超额收益率越高。但这一影响存在边际递减效应， 即随着窗口期拉长， 年报可读性对股票累计超额收益率的影响会逐渐减弱直至消失；媒体关注度和分析师关注度负向调节年报可读性与股票累计超额收益率之间的关系。进一步考察发现， 在内控质量高、 非国有企业、 地区市场化程度高以及投资者持股比例高的样本中， 年报可读性对股票累计超额收益率的影响更加显著。基于上述研究结果， 建议完善政策法规， 加大对上市公司信息披露质量的监管力度， 提高资本市场信息透明度， 切实落实新《证券法》要求。

【关键词】年报可读性；股票累计超额收益率；信息中介；文本挖掘

【中图分类号】F830.9      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2023）20-0065-10

上市公司年报作为彰显企业经营业绩的重要文件， 其披露信息的可读性关系到资本市场运行的效率。2020年3月1日起开始施行的《证券法》（简称“新《证券法》”）明确了信息披露的基本原则， 对上市公司披露报告的可读性做出了“简明清晰、 通俗易懂”的明确要求。年报文本信息披露形式包括数字形式和文本形式， 已有研究表明， 上市公司信息披露质量的提升会激发股票市场的正向反应（Nilabhra等，2013）。目前相关研究多聚焦于企业年报中的数字形式信息方面（王良和熊贤艳，2022）。随着自然语言处理技术的发展， 文本信息的量化难度降低（毛淑珍等，2023）。因此， 年报中文本信息对股票市场的影响逐渐引起学者们的关注。

本文以2017 ～ 2021年我国沪深A股上市公司年度财务报告为研究样本， 构建年报可读性指标， 实证检验年报可读性对股票市场反应的影响。本文可能的边际贡献包括： 第一， 拓展了年报可读性与股票市场反应的相关研究， 验证了我国股票市场的有效性， 是对有效市场假说的补充。以往文献关于年报可读性对股票市场反应的影响主要关注年报可读性对股票流动性（王运陈等，2020；Sabri等，2019）、 內部人交易（朱光和王纯熙，2022）、 股票收益率（崔文娟等，2019；Bai等，2019）等的影响， 而在年报可读性对股票收益率影响方面， 并未考虑年报可读性影响股票市场的时间效应。本研究发现， 我国股票市场会对年报可读性做出反应， 但这一反应仅存在于短期， 随着时间窗口的拉长， 这种反应会逐渐减弱至消失。第二， 引入媒体关注度和分析师关注度， 探讨并验证了二者在年报可读性对股票累计超额收益率的影响中所发挥的调节效应。第三， 借鉴以往的研究， 基于中文语法原理， 选取中文年报可读性高频指标， 采用TM-PCA-AHP-EWM相结合的方法， 构建了我国上市公司年报可读性评价指标体系。

一、 文献回顾与理论分析

（一）文献回顾

西方学者认为， 年报可读性的衡量指标包括易读性指数、 迷雾指数、 金凯德指数及沼泽指数等（Feng，2008；Tim和Bill，2014）。由于中文语言博大精深、 复杂多变， 外文的可读性指数可能并不适用于中文语境， 中国学者开始寻找中文语境下的可读性度量指标， 如次常用字密度（王华杰和王克敏，2018）、 句子长度（翟淑萍等，2020）、 专业词汇占比（蒋艳辉和冯楚建，2014）等。在此基础上， 许启发等（2022）以年报管理层讨论与分析（MD&A）部分为研究对象， 从文本长度、 文本逻辑、 文本难度三个角度七个方面构建了年报MD&A可读性评价指标体系。张英明和徐晨（2022）结合词向量和神经网络模型设计出企业年报MD&A部分的可读性衡量指标。

有关年报可读性与股票市场反应的研究， 学者们多聚焦于股价波动、 股票流动性、 股价崩盘风险方面， 研究发现年报可读性可引起股票市场的显著反应。较低的年报可读性会降低股票交易量（Miller，2010）、 降低股票流动性（王运陈等，2020）、 引起股价下跌（Hwang和Kim，2017）、 提升股价崩盘风险（刘会芹和施先旺，2022）、 导致盈余信息反应减弱（Lee，2012）、 导致股票超额收益减少（崔文娟，2017）、 使企业面临更严格的合同贷款条款和更低的信用评级， 同时股票交易量降低， 市场反应减弱（Samuel和Brian，2017）。

从文献梳理可以看出， 年报可读性已被多数学者证实可以引起股票市场反应， 但关于企业年报可读性的度量指标仍较为单一， 且年报可读性与超额收益特别是加入时间效应的股票长短期超额收益关系的研究并不多见， 这也为本文的研究提供了空间。股票市场是资本市场的重要组成部分， 本研究从年报文本信息披露的角度研究年报可读性对长短期股票累计超额收益率的影响， 以期为监管部门、 企业和投资者提供相应的建议。

（二）理论分析与研究假设

1. 年报可读性对股票市场反应的影响及其时间效应。年度报告是投资者了解企业经营情况的重要渠道， 是企业对外进行信息披露的重要途径（杨丹等，2018）。相较于数字形式的信息， 文本信息作为对数字信息的解释和补充， 表现形式更灵活， 更有可能传递管理者的意图， 因此具有更丰富的增量信息（Tim和Bill等，2014）。根据信息效率理论， 当公司发布可读性较高的年报时， 市场参与者会更快速、 准确地理解报告中的信息， 并将其反映在投资行为中， 短时间内带来股票超额收益的增加。进一步分析， 可读性高的年报降低了阅读者的时间成本， 提高了投资者获取有价值信息的效率（Brian，2010）， 投资者更易获取和理解报告中的关键信息， 从而迅速做出投资决策。另外， 较高的年报可读性提高了企业声誉， 引致更多投资者购买公司股票， 从而提升股票预期收益（Alastair，2013）。

然而， 由于信息存在衰减效应， 随着时间推移， 企业年报可读性对市场的影响会逐渐减弱， 投资者会将注意力转移到年报中更加具体的信息和细节上， 同时会获取年报以外的信息来评估公司业绩和前景， 年报可读性的影响力呈现逐渐减弱的趋势。根据有限持续性理论， 随着时间推移， 市场会充分反映年报中的信息， 随着窗口期拉长， 投资者将不断获取新的信息， 市场随之进行自我修正和调整， 年报可读性与股票累计超额收益率之间的关系逐渐减弱。另外， 从行为金融学角度来看， 随着时间的推移， 市场参与者会受到心理偏差和行为模式的影响， 从而导致对年报的反应逐渐减弱。例如， 投资者出现跟随他人决策的倾向， 即年报发布初期跟随他人对可读性较高年报的积极反应， 从而导致股票价格上涨， 但随着时间推移， 其他投资者的决策和市场预期可能发生变化， 投资者逐渐不再跟随这一初始反应， 从而减弱了年报可读性与股票累计超额收益率之间的关系。

综上分析， 企业年报可读性会影响投资者判断， 引发股票市场异常反应， 但随着时间推移， 这一影响会逐渐减弱甚至消失。基于以上推论， 提出如下假设：

H1： 短期内， 年报可读性越高， 股票累计超额收益率越高。

H2： 随时间推移， 年报可读性与股票累计超额收益率之间的相关性逐渐减弱直至消失。

2. 信息中介的调节效应。信息中介是通过收集、 加工、 处理和传递信息而获取利润的独立经济组织（Frank，1999）。信息中介作为资本市场的“润滑剂”， 能够帮助投资者更好地了解企业的真实经营情况， 从而降低交易成本， 提高资源配置效率（Wise和Morrison，2000；于李胜等，2008）。在现代经济社会中， 媒体和分析师是两类重要的信息中介。相关研究表明， 媒体对投资者决策行为具有重要影响， 媒体报道频率正向影响投资者对企业的关注度， 媒体对某一企业报道频次越高， 大众对该企业的关注度就会越高， 媒体“议事日程”的功能越显著（Emanuele和Carlo，2017）。媒体报道虽然无法直接决定大众观点， 但会影响大众对事件的关注次序和程度， 从而影响大众决策（Maxwell和Donald，1972）。具体而言， 如果媒体对某一企业进行了报道， 会引导投资者对企业年报进行更深入的分析和理解， 如果媒体对公司年报进行了相关解读和分析， 那么投资者会更加容易理解年报中的信息， 进而做出更为明智的投资决策。

评价分析师的重要指标是能否向信息使用者提供有價值的信息， 分析师有强烈的动机挖掘并传递企业信息（Muslu等，2014）。首先， 分析师作为资本市场的“扩音器”， 有效缓解了投资者与企业之间的信息不对称。当年报文本可读性较低时， 分析师报告可以帮助投资者更好地理解公司的财务状况、 业务战略和未来展望等重要信息， 从而影响投资者决策。其次， 分析师凭借其专业知识， 对可读性较低的年报进行有效解读， 从而向市场传递真实可靠的信息（伊志宏等，2019）。综上， 媒体关注和分析师关注在投资者理解年报的过程中发挥了辅助作用。基于此， 提出如下假设：

H3： 媒体关注度减弱了年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响。

H4： 分析师关注度减弱了年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响。

二、 研究设计

（一）样本选择

本研究初始样本涵盖2017 ～ 2021年我国沪深A股上市公司的年度财务报告， 财务报告数据来源于中国证监会指定信息披露网站——巨潮资讯网， 通过Python网络爬虫获取。公司财务数据及市场数据均来自CSMAR数据库。为了保证研究结果的稳健性， 本文对研究样本做了如下处理： ①剔除ST上市公司以及金融类上市公司； ②剔除相关数据缺失的公司； ③对所有连续变量进行1%及99%分位的Winsorize缩尾处理。最终， 本研究获得14329个公司—年度财务报告样本。

（二）年报可读性的度量

本文综合运用文本挖掘法（TM）、 主成分分析法（PCA）、 层次分析法（AHP）和熵权法（EWM）相结合的方法获取年报可读性衡量指标及各指标权重。

首先， 计算年报可读性各项指标。查阅以往文献， 本文选取最常出现的11个指标进行年报可读性衡量， 利用TM方法， 使用Python软件进行年报可读性各项指标的提取计算。由于每项指标的计算结果量级差异较大且每项指标均为反向指标， 因此对计算出的每项年报可读性指标进行标准化及归一化处理， 再取其相反数， 得到每项指标的同等量级及同方向的计算结果。年报可读性各项评价指标及计算方法如表1所示。

其次， 对指标进行筛选及赋权。本研究采用PCA-AHP-EWM相结合的方法， 以期得到更加科学的年报可读性衡量指标及各指标权重。初始的年报可读性评价指标数量较多， 本研究首先对以上指标进行主成分分析（PCA）， 实现对指标的降维。获取的各项指标对年报可读性的影响程度是不同的， 因此需将指标根据重要程度进行赋权， 考虑到年报可读性是阅读者的主观感知， 本文首先建立AHP模型（准则层和指标层详见表2）， 主观判断矩阵来自对8位会计领域相关专家及审计人员发放的匿名问卷结果， 以此得到各指标的初始赋权。AHP是主观赋权方法， 为了缓解问卷数据的主观偏误， 本研究将利用AHP方法求出的初始权重和利用EWM方法修正后的权重进行组合计算， 两种方法的权重占比分别为50%， 得到主客观相结合的赋权结果。相关权重计算结果如表2所示。

最后， 将各指标的权重及各指标数据求积和， 得到当前企业本年度年报可读性（Readability）， 该指标数值越大， 表明年报可读性越高。

（三）其他变量与模型设定

1. 股票累计超额收益率（Cumulative Abnormal Return，CAR）。超额收益（Abnormal Return）源于股票价格与基本价格的偏离， 指在不增加风险的情况下， 所获得的收益相对于正常收益的差异大于零。参照马黎珺等（2019）的研究， 本文使用公司年报发布日前后的股票累计超额收益率（CAR）作为股票市场异常反应的代理变量。CAR的计算过程如下：

首先， 对个股的实际日收益率进行回归：

E［Rit（event）］=αi+βi×Rmt（event）+εit （1）

其中：  E［Rit（event）］为窗口期内股票i在第t日的正常收益率； Rit（event）为窗口期内股票 i在第t日的实际收益率； Rmt（event）为窗口期内市场组合在第t日的实际收益率。

其次， 计算股票i在第t天的个股异常收益率ARit：

ARit=Rmt（event）-E［Rit（event）］ （2）

最后， 得出第t1至第t2天n只股票的累计超额收益率CAR（t1，t2）：

CAR（t1，t2）= （3）

相关研究显示， 短期事件研究窗口期的选取并无统一的标准（方颖和郭俊杰，2018）。本文借鉴 Hideaki和Yishay（2007）的研究， 以年报发布日为事件日（记为t=0）， 选取年报发布日前后各5个交易日作为短期事件窗口期， 选取年报发布前110到前11个交易日作为事件估计期， 短期累计异常收益率记为CAR（-5，5）。同时， 为了验证时间对可读性及CAR的影响， 将窗口期延长至年报发布后30天、 60天及90天， 记为CAR（-5，30）、 CAR（-5，60）和CAR（-5，90）分别进行检验。

2. 调节变量： 信息中介。

（1）媒體关注度（Media）。目前对上市公司进行媒体报道的方式有两种： 一种为纸质报刊报道， 一种为网络新闻媒体报道。在当前互联网及数字化普及的时代， 大部分投资者不再选择纸质报刊作为了解企业经营情况的方式， 而选择更加便捷的新闻媒体， 因此， 本文选择受众更加广泛的网络新闻媒体报道作为媒体关注度的衡量指标。媒体关注度的数据来源于中国上市公司财经新闻数据库（CFND）。参考罗进辉和杜兴强（2014）的研究， 媒体关注度用ln（网络新闻媒体报道数量+1）来衡量。

（2）分析师关注度（Analyst）。本文使用一年内跟踪分析过某一公司的分析师或分析师团队数量加1， 然后取自然对数， 得到该公司当年的分析师关注度（Analyst）。对于分析师团队， 不单独计算成员数量。

3. 控制变量（Controls）。为了确保实证结果的准确性， 本文在以往研究的基础上， 在回归模型中加入可能影响股票累计超额收益率的公司特征变量作为控制变量： 公司规模（Size）、 财务杠杆（Lev）、 总资产净利润率（ROA）、 账面市值比（BM）、 营业收入增长率（Growth）、 现金流比率（Cashflow）、 上市年限（ListAge）、 独立董事比例（Indep）、 两职合一（Dual）、 第一大股东持股比例（Top1）。为了进一步控制宏观因素对股票市场的影响， 本研究同时控制年份（Year）和行业（Industry）， 以求得更加普适性的结论。以上所有变量的详细描述如表3所示。

4. 实证模型。如上文所述， 本研究的假设主要包括三个问题： 一是短期内年报可读性是否对股票累计超额收益率存在影响； 二是年报可读性对股票累计超额收益率的影响是否具有时间效应， 即是否随着时间的延长而减弱； 三是信息中介即媒体关注度和分析师关注度是否对年报可读性与股票累计超额收益率之间的关系发挥调节作用。

首先， 针对第一个问题， 构建如下模型：

CAR（-5，5）=α1+α2Readabilityi，t-1+Controls+

Industry+Year+εi，t （4）

其次， 针对第二个问题， 将股票累计超额收益率测量窗口期延长至年报发布后一个月（30天）、 两个月（60天）和三个月（90天）， 分别记为CAR（-5，30）、 CAR（-5，60）和CAR（-5，90）， 并构建如下回归模型：

CAR（-5，30）=α3+α4Readabilityi，t-1+Controls+

Industry+Year+εi，t （5）

CAR（-5，60）=α5+α6Readabilityi，t-1+Controls+

Industry+Year+εi，t （6）

CAR（-5，90）=α7+α8Readabilityi，t-1+Controls+

Industry+Year+εi，t （7）

最后， 针对第三个问题， 在以上两个问题结果的基础上， 验证信息中介对年报可读性与股票累计超额收益率之间关系的调节作用， 构建如下回归模型：

CAR=α9+α10Readabilityi，t-1+α11Readabilityi，t-1×

Mediai，t+Controls+Industry+Year+εi，t         （8）

CAR=α12+α13Readabilityi，t-1+α14Readabilityi，t-1×Analysti，t+Controls+Industry+Year+εi，t  （9）

三、 实证分析

（一）描述性统计

各变量的描述性统计结果见表4。

从全样本来看， 随着窗口期拉长， CAR（-5，5）、 CAR（-5，30）、 CAR（-5，60）、 CAR（-5，90）的最大值和最小值的绝对值在不断增大， 与预期相符。同时股票累计超额收益率的均值和标准差也在逐渐增大， 说明不同公司之间的累计超额收益率随着时间的推移差别逐渐扩大。媒体关注度和分析师关注度均值和标准差分别为4.038、 1.029和1.266、 1.246， 说明媒体和分析师对不同上市公司报道及跟踪数量差异较大。其他控制变量数据均在合理范围内， 在此不再赘述。

（二）年报可读性与股票市场反应

1. 短期市场反应。对模型（4）进行回归， 以检验年报可读性对短期股票累计超额收益率的影响， 结果如表5所示。表5列（1）列示了加入可能影响短期股票累计超额收益率的控制变量， 但未控制年份和行业的回归结果， 其中年报可读性（Readability）与 CAR（-5，5）在1%的水平上显著正相关。为了进一步验证上述结论的可靠性， 在模型中进一步控制行业和年份， 结果如表5列（2）所示， 年报可读性（Readability）的系数依旧在1%的水平上显著为正。为避免异方差影响估计值的标准误差， 使用稳健标准误重新估计模型（4）， 如表5列（3）所示， 年报可读性（Readability）的系数未发生明显改变。由于各公司之间存在差异， 加入聚类标准误以获取更加合理的估计值， 年报可读性（Readability）与 CAR（-5，5）在1%的水平上依旧显著正相关， 如表5列（4）所示。由此可见， 年报可读性（Readability）与短期股票累计超额收益率之间存在显著正相关关系。可能的解释是， 年报可读性越高， 投资者越容易理解年报及高效利用年报中的信息， 从而提升投资意愿。H1得到验证。

2. 长期市场反应。为检验H2， 分别对模型（5）～ （7）进行回归， 结果如表6所示。其中， 表6列（1）列示了公司年报发布后30个交易日内的股票累计超额收益率CAR（-5，30）与年报可读性（Readability）之间的回归结果， 结果显示年报可读性（Readability）与CAR（-5，30）依旧在1%的水平上显著正相关。进一步将股票累计超额收益率的窗口期延长至60个交易日， 回归结果如表6列（2）所示， 年报可读性（Readability）与CAR（-5，60）之间不再有显著相关性。当将股票累计超额收益率窗口期延长至90个交易日时， 年报可读性（Readability）与CAR（-5，90）之间依旧无显著相关性， 如表6列（3）所示。

通过对比表5列（4）和表6列（1）～ （3）的回归结果可以发现：  随着时间推移， 年报可读性（Readability）与股票累计超额收益率之间的相关性逐渐减弱直至消失。这一结果与本研究的预期相符。由此可以得出， 年报可读性对短期股票收益率的影响要大于对长期股票收益率的影响。H2得到验证。

（三）信息中介的调节效应

采用模型（8）对年报可读性、 媒体关注度及CAR的关系进行验证， 模型（8）在模型（4）的基础上增加了年报可读性与媒体关注度的交互项。回归结果如表7所示， 在加入年报可读性与媒体关注度的交互项后， 年报可读性与CAR（-5，5）和CAR（-5，30）之间的正相关关系依旧显著， 年报可读性与媒体关注度交互项的系数在列（1）和列（2）中分别在5%和1%的水平上显著为负， 说明媒体关注度越高， 年报可读性与股票累计超额收益率之间的正向关系越弱， 媒体关注度负向调节两者之间的关系。H3得到验证。

同时， 采用模型（9）对年报可读性、 分析师关注度及CAR的关系进行验证， 模型（9）在模型（4）的基础上增加了年报可读性与分析师关注度的交互项， 回归结果如表8所示。结果显示， 在加入年报可读性与分析师关注度的交互项后， 年报可读性与CAR（-5，5）和CAR（-5，30）之间的正相关关系依旧显著， 年报可读性与分析师关注度交互项的系数在列（1）和列（2）中均在1%的水平上显著为负， 说明分析师关注度越高， 年報可读性与股票累计超额收益率之间的正向关系越弱， 分析师关注度负向调节两者之间的关系。H4得到验证。

以上结果说明， 企业对外披露的文本信息会影响投资者决策， 但投资者决策同样也会受到外部信息中介的影响， 证实了信息中介即媒体关注度和分析师关注度对投资者决策的辅助作用。

四、 稳健性与内生性检验

（一）内生性检验

年报可读性与股票累计超额收益率之间可能存在互为因果的内生性问题。为此， 本文借鉴 Nianhang等（2014）、 曾庆生等（2018）的研究， 使用工具变量（IV）， 采用两阶段最小二乘法对内生性问题加以控制。选取同年度同行业其他公司年报可读性的均值（Readability_mean）作为工具变量。同行业各公司的年报可读性存在一定的相关性， 但尚未有研究证明同行业其他公司的年报可读性会影响目标公司股票累计超额收益率。回归结果如表9所示： 第一阶段回归结果表明选取的工具变量与Readability具有高度相关性， 这说明工具变量（Readability_mean）的选取较为合理； 第二阶段回归结果显示， 在考虑内生性问题后， 年报可读性与股票累计超额收益率之间依旧显著正相关， 结果未发生改变。

（二）替换年报可读性的衡量指标

借鉴刘会芹和施先旺（2020）的研究， 使用年报文本总词数的自然对数， 并取相反数作为年报可读性的替代变量（Readability2）， 年报文本总词数利用Python软件计算得出。对假设重新进行检验， 回归结果如表10所示， 主回归及调节效应的检验结果依然不变。

（三）基于市场调整模型的股票累计超额收益率

前文采用市场模型计算的CAR， 本节采用市场调整模型计算的股票累计超额收益率作为CAR的替代变量。与市场模型不同， 市场调整模型假定在事件期内每家公司在每一天的预期收益率或正常收益率R'it就是市场收益率Rmt， 因此， 超额收益率的计算公式为：

ARit=Rit-R'it=Rit-Rmt （10）

其中， ARit为股票i在第t天的个股异常收益率， Rit为窗口期内股票i在第t日的实际收益率， R'it和Rmt为窗口期内市场组合在第t日的实际收益率。回归结果如表11所示， 结果依然不变。

（四）增加控制变量

为了进一步验证上述结论的稳健性， 本部分加入新的控制变量对已验证的假设重新进行估计。考虑到公司是否亏损（Loss）、 董事人数（Board）、 管理层持股比例（Mshare）、 是否“四大”审计（Big4）有可能对股票市场反应产生影响， 因此本部分将以上因素作为控制变量加入模型中重新进行回归。回归结果如表12所示， 实证结果不变。

五、 内外部因素的异质性检验

（一）内部因素

1. 内控质量的影响。根据以往的研究， 年报可读性低主要源于管理者的机会主义行为。相关研究发现， 内控质量较高的企业， 管理者更能从广大投资者利益出发披露可读性高的年报（Kin和Felipe，2017）。内控质量高的企业， 其内控自评报告的可读性更高， 更倾向于使用简明清晰的文本语言， 进而影响股票市场反应（Gist和Mcclain等，2004）。由此可以推测， 相较于内控质量较低的企业， 内控质量较高的企业年报可读性与股票累计超额收益率的正向关系更显著。

本文采用迪博内控指数来衡量企业内控质量。依据样本企业内控指数的中位数进行分组， 将大于该中位数的企业划分为内控质量较高的企业， 否则为内控质量较低的企业。实证结果如表13所示， 在内控质量较高组， 年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响是显著的， 而在内控质量较低组， 两者关系不显著。

2. 产权性质的影响。在我国， 国企与非国企在社会关系、 治理结构、 资金融通等方面有着较大的差异。国企凭借其国有控股的背景而具备天然优势， 因此投资者即使不凭借国企的信息披露也能对其产生信任。但对于非国企来讲， 投资者更多是通过信息披露质量对其经营情况进行判断， 对信息披露质量表现出较强的依赖性和参考意愿。基于产权性质分组的实证结果如表14所示， 非国企样本组中， 年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响显著， 而国企样本组中两者关系不显著。

（二）外部因素

1. 市场化程度的影响。外部环境如地区发展程度、 自然资源、 地理位置、 市场化进程等均会影响投资者决策， 从而影响企业的信息披露质量（朱光和王纯熙，2022）。在市场化程度较低的地区， 法制尚未健全， 外部监管相对较弱， 企业有更大的空间进行信息披露管理。而在市场化程度较高的地区， 法制健全、 监管严格， 管理层为了避免风险和损失， 会更倾向于按照法规的要求行事， 以简明易懂的方式进行信息披露， 从而避免机会主义行为给公司带来的风险（马嫣然和罗丽，2022）。因此， 相较于市场化程度较低的地区， 市场化程度较高的地区企业信息更加透明， 投资者可以更好地从企业对外披露的报告中获取有价值的信息， 从而促进股票市场的良好运行。

本文采用《中国分省份市场化指数报告（2021）》中各省份市场化指数来衡量市场化进程。因数据截至2019年， 因此借鉴杨兴全等（2014）的做法进行估算， 即2020年的指数等于2019年的指数加上2017年、 2018年、 2019年这三年相对于前一年指数增加值的平均数， 2021年的指数采取同样的方法计算。依据样本企业所在地区市场化指数的中位数进行分组， 将大于该中位数的样本划分为市场化程度较高组， 否则为市场化程度较低组。回归结果如表15所示， 在市场化程度较高组， 年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响显著， 而在市场化程度较低组， 两者关系不显著。

2. 机构投资者持股比例的影響。年报的解读与信息的使用需要具备较强专业能力的投资者（王运陈等，2020）。相较于个人投资者， 机构投资者的知识和信息处理能力更强。一方面， 机构投资者通过持股介入公司的经营和治理， 更容易掌握企业的真实经营情况， 借此发挥监督作用， 遏制管理者的自利行为和机会主义行为， 提升企业信息披露质量。另一方面， 专业机构投资者的声誉作用会吸引其他投资者竞相跟随和模仿， 产生外溢效应， 从而影响资本市场表现（Bipin等， 2005）。

本文采用机构投资者持股总数除以流通股本衡量机构投资者持股比例。依据样本企业机构投资者持股比例的中位数进行分组， 将大于该中位数的企业划分为机构投资者持股比例较高组， 否则为机构投资者持股比例较低组。实证结果如表16所示， 在机构投资者持股比例较高组， 年报可读性对股票累计超额收益率的影响是显著的， 而在机构投资者持股比例较低组， 两者关系不显著。

六、 结论与启示

本文以2017 ～ 2021年我国沪深A股上市公司为研究样本， 通过TM-PCA-AHP-EWM相结合的方法构建年报可读性指标， 验证了年报可读性对股票累计超额收益率的影响。实证结果表明， 年报可读性会正向影响股票累计超额收益率， 年报可读性越高， 股票累计超额收益率越高。但是， 这一影响会受到时间效应的限制， 随着窗口期的拉长， 年报可读性对股票累计超额收益率的影响会逐渐减弱直至消失。这一结果表明， 年报可读性会影响投资者对公司的预期， 使公司实际收益率偏离预期收益率， 产生显著的股票市场异常反应， 但这一影响具有时限性。随后， 本文验证了信息中介即媒体关注度和分析师关注度对年报可读性与股票累计超额收益率之间关系的影响。研究结果发现， 媒体对企业的重复、 高频报道以及更多分析师对企业的跟踪在投资者理解年报中发挥了辅助作用， 因此会削弱年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响。上述结果均通过了工具变量法、 更换解释变量、 更换被解释变量与增加控制变量等内生性和稳健性检验。为了进一步探讨年报可读性对股票累计超额收益率的影响， 本文分别进行了内控质量、 产权性质、 市场化程度以及机构投资者持股比例的分组检验。结果显示， 当内控质量良好、 产权性质为非国企、 市场化程度较高以及机构投资者持股比例较高时， 年报可读性对股票累计超额收益率的正向影响更显著。

本研究結论的实践启示： ①对于监管层。本研究结论表明， 较高的年报可读性能够帮助投资者进行决策， 因此， 监管层应持续完善以信息披露为中心的监管体系， 进一步规范上市公司信息披露的简明化要求， 提高资本市场信息透明度， 同时， 监管层应加强外部信息环境建设。一方面， 完善相关法律法规， 创造良好的信息环境； 另一方面， 壮大机构投资者队伍， 征集和吸收机构投资者意见和建议， 以更好地监督和提高企业信息披露质量。②对于上市公司。企业与投资者之间的信息传递是重复博弈的过程， 上市公司应意识到年报文本信息的重要性， 加强内部控制， 提高信息披露的准确性和可靠性， 切实遵守年报文本信息披露简明易懂的原则， 促进企业健康发展。③对于投资者。上市公司年报专业性较强， 投资者在进行投资决策时， 可参考年报可读性的几项重要指标， 以弥补专业知识的缺陷。同时， 投资者可借助媒体、 分析师报道等信息中介渠道对企业进行了解、 分析和评价， 以做出更加合理的投资决策， 提高自身投资效率。

【 主 要 参 考 文 献 】

方颖，郭俊杰．中国环境信息披露政策是否有效：基于资本市场反应的研究［ J］．经济研究，2018（10）：158 ～ 174．

蒋艳辉，冯楚建．MD&A语言特征、管理层预期与未来财务业绩——来自中国创业板上市公司的经验证据［ J］．中国软科学，2014（11）：115 ～ 130．

刘会芹，施先旺．年报可读性对分析师盈余预测的影响［ J］．证券市场导报，2020（3）：30 ～ 39．

刘会芹，施先旺．年报文本信息可读性与股价崩盘风险［ J］．投资研究，2022（7）：129 ～ 148．

罗进辉，杜兴强．媒体报道、制度环境与股价崩盘风险［ J］．会计研究，2014（9）：53 ～ 59．

马黎珺，伊志宏，张澈．廉价交谈还是言之有据？——分析师报告文本的信息含量研究［ J］．管理世界，2019（7）：182 ～ 200．

毛淑珍，陈冉，谢飞．会计文本语调研究文献综述及展望［ J］．财会月刊，2023（8）：61 ～ 68．

王华杰，王克敏．应计操纵与年报文本信息语气操纵研究［ J］．会计研究，2018（4）：45 ～ 51．

王克敏，王华杰，李栋栋，戴杏云．年报文本信息复杂性与管理者自利——来自中国上市公司的证据［ J］．管理世界，2018（12）：120 ～ 132+194．

王良，熊贤艳．上市公司会计稳健性、股价信息含量与股票流动性［ J］．财会月刊，2022（10）：98 ～ 107．

王小鲁，胡李鹏，樊纲．中国分省份市场化指数报告（2021）［ M］．北京：社会科学文献出版社，2021．

王运陈，贺康，万丽梅，谢璇．年报可读性与股票流动性研究——基于文本挖掘的视角［ J］．证券市场导报，2020（7）：61 ～ 71．

许启发，甘霖，蒋翠侠．信息披露可读性影响权益资本成本吗？——来自MD&A文本挖掘的证据［ J］．证券市场导报，2022（10）：2 ～ 13．

杨丹，黄丹，黄莉．会计信息形式质量研究——基于通信视角的解构［ J］．会计研究，2018（9）：3 ～ 10．

杨兴全，张丽平，吴昊旻．市场化进程、管理层权力与公司现金持有［ J］．南开管理评论，2014（2）：34 ～ 45．

伊志宏，杨圣之，陈钦源．分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究［ J］．中国工业经济，2019（1）：156 ～ 173．

张英明，徐晨．研发投入与MD&A文本信息披露特征——影响效果及机制检验［ J］．山东工商学院学报，2022（5）：68 ～ 82．

曾庆生，周波，张程，陈信元．年报语调与内部人交易：“表里如一”还是“口是心非”？［ J］．管理世界，2018（9）：143 ～ 160．

翟淑萍，王敏，白梦诗．财务问询函能够提高年报可读性吗？——来自董事联结上市公司的经验证据［ J］．外国经济与管理，2020（9）：136 ～ 152．

朱光，王纯熙．年报可读性与内部人交易研究——基于文本挖掘视角［ J］．金融监管研究，2022（4）：100 ～ 114．

Bai H. H.， Dong Y. B.， Hu H. Y.. Financial Report Readability and Stock Return Synchronicity［ J］．Applied Economics，2019（4）：346 ～ 363．

Brian P. M.. The Effects of Reporting Complexity on Small and Large Investor Trading［ J］．The Accounting Review，2010（6）：2107 ～ 2143．

Feng Li. Annual Report Readability， Current Earnings， and Earnings Persistence［ J］．Journal of Accounting and Economics，2008（2）：221 ～ 247．

Hideaki M.， Yishay Y.. Japan's Banking Crisis： An Event Study Perspective［ J］．Journal of Banking and Finance，2007（9）：2866 ～ 2885．

Hwang B. H.， Kim H. H.. It Pays to Write Well［ J］．Journal of Financial Economics，2017（2）：373 ～ 394．

Lee Y. J.. The Effect of Quarterly Report Readability on Information Efficiency of Stock Prices［ J］．Contemporary Accounting Research，2012（4）：1137 ～ 1170．

Miller B. P.. The Effects of Reporting Complexity on Small and Large Investor Trading［ J］．The Accounting Review，2010（6）：2107 ～ 2143．

Sabri B.， Dimitrios G.， Hatem R.. Annual Report Readability and Stock Liquidity［ J］．Financial Markets，Institutions & Instruments，2019（2）：159 ～ 186．