“深港通”与前瞻性信息披露——基于上市公司年报语言将来时态特征的研究
2022-03-25分类号:F832.51;F275
【部门】西安交通大学管理学院 西安交通大学城市学院 西北大学经济管理学院
【摘要】基于“深港通”互联互通制度的准自然实验场景,本文通过Word2Vec机器学习和文本分析方法获取上市公司年报中描述未来发展的词频,构建上市公司前瞻性信息披露指标,进而使用双重差分法检验资本市场开放对上市公司前瞻性信息披露的影响。研究发现:实施“深港通”有助于上市公司披露更多的前瞻性信息,其年报中将来时态的词频显著提高;企业国际化程度越高,资本市场开放对前瞻性信息披露的正向影响越强。此外,“深港通”是通过增加前瞻性描述内容与描述语气这两条机制,增加年报中对未来展望的描述。进一步发现,“深港通”对前瞻性的正向效应存在于信息透明度较高、有效内部控制的公司。研究结论表明,坚持资本市场持续全面开放对于提高公司治理水平与改善会计信息环境具有重要作用。
【关键词】资本市场开放 深港通 前瞻性信息披露 语态将来时 机器学习 非财务信息披露
【基金】国家自然科学基金面上项目“资本市场全面开放,机构投资者网络与前瞻性信息披露:影响路径与经济后果研究”(72072143);; 国家社科基金后期资助项目(重点项目)“会计准则研究”(20FGLA005);教育部人文社科青年基金项目“空间分布、关联交易对会计透明度影响研究”(20YJC630098);; 陕西省哲学社会科学重大理论与现实问题研究项目“陕西省数据要素市场体系建设研究”(2021HZ0900)
【所属期刊栏目】证券市场导报
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