并购重组报告书文本语调的信息传递效应研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.0424

摘要/Abstract

摘要：

现有文献对文本信息含量的研究对象集中在年报、业绩说明会、新闻媒体报告和社交网络等文本中，并购重组报告书尚未得到关注。本文以2008-2019年发生重大资产重组事件的沪深A股上市公司为样本，实证考察并购重组报告书文本语调信息含量和信息可靠性。研究结果表明，并购重组报告书文本净正面语调信息与市场短期累计超额收益有显著的正相关关系。机制检验发现并购重组报告书文本净正面语调信息主要是通过吸引投资者关注影响短期累计超额收益，具体为并购重组报告书文本净正面语调会引起投资者的超常搜索量增加，且文本复杂度越低时，文本净正面语调信息与市场短期累计超额收益正向关系越显著。进一步研究发现，并购重组报告书中“积极”的语调信息并不可靠，净正面语调越多的公司，后期商誉减值越多，验证发现管理层会在“股价操纵动机”下进行正向语调管理，误导投资者，但最终这种扭曲的信息会被商誉减值“揭露”。

关键词: 并购重组报告书, 文本语调, 信息含量, 商誉减值

Abstract:

Existing literature research has found that financial texts have information. Text message is an expression of management's view of the company's future performance， and it plays a complementary role in the disclosure of corporate financial information. It can alleviate the information asymmetry between the company and investors and improve the company's information disclosure quality. However， M&As announcement report have not received much attention. There are significant differences between M&As announcement reports and regular text information such as annual reports， earnings communication conferences， news media reports and social networks， the disclosure content not only contains the historical information such as the basic situation of the transaction parties and the transaction target. M&As decisions are based more on future development considerations， and the disclosure of such information is highly subjective， the way of expression of text language also has no regulatory constraints， and Managers are free to determine the manner of disclosure. All these factors greatly increase the difference of the text tone of M&As announcement reports. So， does the text tone of M&As announcement reports also have information content？ In the existing literature， there are two viewpoints about the text information effect： information increment view and information manipulation view. The information increment view holds that the disclosure of textual information has incremental value and provides more additional information， which can reduce the information asymmetry between the company and external investors and help investors better evaluate the company's value. According to the information manipulation view， the managers will manipulate text information due to the selfish motives. Then， the text tone of M&As announcement reports is provided to investors with a reliable incremental information or a distorted manipulated information？The natural language text analysis and computer quantitative technology are used to mine the text of M&As announcement report of list companies in Shanghai and Shenzhen stock exchanges from 2008 to 2019. Firstly， whether the text tone of M&As announcement report has information content is studied， and the event study method is used to analyze the relationship between the text tone of M&As announcement report and the short-term cumulative excess return rate. Then the mechanism test is used to investigate the role of investor concern in the transmission of text tone information of M&A announcement report to the short-term cumulative excess return rate. Finally， after examining the information content of the text tone of M&As announcement report， a progressive study is further conducted on the text tone of M&As announcement report， and the reliability of the text tone of information of M&As announcement report is investigated. From the perspective of the impairment of the goodwill of M&As， the relationship between the text tone information of the M&As announcement reports and the impairment of goodwill is analyzed. The empirical results show that：（1）The net positive text tone of the M&As announcement report has a significant positive correlation with the short-term cumulative excess return rate.（2）The mechanism test shows that the net positive text tone of M&As announcement report mainly affected the short-term cumulative excess return rate by attracting the attention of investors. Specifically， the net positive text tone of M&As announcement report will cause the increase of the abnormal search volume of investors， and the lower the text complexity， the more significant the positive relationship between the net positive text tone of M&As announcement report and the market short-term excess cumulative return.（3）Companies with more net positive text tone also have more goodwill impairment， and this relationship is more significant in M&As with performance commitments and share-based payments. This suggests that the positive text tone of M&As announcement reports is not reliable. Management will conduct positive tone management under the “stock price manipulation motive”， and mislead investors， but eventually this distorted information will be “revealed” by goodwill impairment.The findings of this paper broaden the research scope of financial text analysis， deepen the research on the role of textual information disclosure in market investment decisions， and the conclusion of this study is of great practical significance to investors and regulatory authorities.

Key words: M&As announcement reports, text tone, information content, goodwill impairment

中图分类号:

F832

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图/表 10

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表2

表3

表4

表5

表6

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表8

表9

表10

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变量	变量名称	变量符号	变量定义
解释变量	净正面语调	Tone	并购重组报告书中的（正面词语数－负面词语数）/（正面词语数+负面词语数）
被解释变量	市场反应	CAR	并购重组报告书发布日[0,1]、[0,2]和[0,3]窗口期的累计超额收益
	商誉减值	GI	该项并购后续商誉减值金额（单位，亿元）
	商誉减值	LnGI	Ln（1+该项并购后续商誉减值金额）
控制变量	公司规模	Size	ln（1+期末总资产）
	净利润增长率	Growth	（本年净利润－上年净利润）／上年净利润
	资产收益率	ROA	税后净利润/期末资产总额
	资产负债率	Lev	期末负债总额/期末资产总额
	账面市值比	BM	期末净资产/市值
	多元化并购	Diver	多元化并购取1，否则取0
	两职合一	Dual	若董事长和总经理是两职合一，取值为1，否则为0
	股权集中度	Shrhfd5	前五大股东持股比例的平方和
	年度固定效应	Year	以2008年为基准年，设置了11个年份虚拟变量
	行业固定效应	Ind	按证监会上市公司行业分类指引分类，制造业按二级代码分类，其余按一级代码分类，剔除金融业后，共分为21个行业分组，20个行业虚拟变量

变量	样本量	均值	中位数	标准差	最小值	最大值	P25	P75
Tone	1261	0.535	0.575	0.186	-0.103	0.932	0.484	0.649
CAR[0,1]	1261	0.054	0.067	0.135	-0.226	0.266	-0.043	0.183
CAR[0,2]	1261	0.071	0.067	0.183	-0.330	0.381	-0.053	0.256
CAR[0,3]	1261	0.081	0.054	0.220	-0.413	0.496	-0.065	0.271
GI	1261	0.974	0	2.916	0	17.640	0	0
LnGI	1261	0.287	0	0.685	0	2.925	0	0
ROA	1261	0.022	0.021	0.073	-0.283	0.302	-0.004	0.056
Size	1261	21.65	21.45	1.282	18.85	25.53	20.75	22.35
Lev	1261	0.438	0.414	0.231	0.036	1.163	0.26	0.597
Growth	1261	0.24	0.097	0.761	-0.698	6.261	-0.059	0.299
BM	1261	0.43	0.388	0.238	0.05	1.046	0.245	0.579
Diver	1261	0.178	0	0.382	0	1	0	0
Dual	1261	0.287	0	0.453	0	1	0	1
Shrhfd5	1261	0.147	0.118	0.110	0.003	0.766	0.066	0.199

变量	高净正面语调组（Group=1）		低净正面语调组（Group=0）		均值T检验
变量	样本量	均值	样本量	均值	均值T检验
CAR[0,1]	742	0.059	519	0.046	0.014^*
CAR[0,2]	742	0.081	519	0.058	0.023^**
CAR[0,3]	742	0.094	519	0.064	0.030^**
GI	742	1.187	519	0.669	0.519^***
LnGI	742	0.352	519	0.203	0.149^***

变量	CAR[0,1]		CAR[0,2]		CAR[0,3]
变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
Tone	0.063^***	0.051^***	0.092^***	0.077^***	0.105^***	0.087^***
Tone	（3.35）	（2.76）	（3.70）	（3.15）	（3.61）	（3.03）
ROA		0.042		0.032		0.007
ROA		（0.69）		（0.40）		（0.07）
Size		-0.026^***		-0.036^***		-0.042^***
Size		（-5.60）		（-5.85）		（-5.72）
Lev		-0.008		-0.013		-0.028
Lev		（-0.40）		（-0.50）		（-0.84）
Growth		-0.010^*		-0.010		-0.012
Growth		（-1.77）		（-1.37）		（-1.35）
BM		0.120^***		0.171^***		0.206^***
BM		（4.67）		（4.94）		（4.97）
Diver		0.012		0.010		0.013
Diver		（1.39）		（0.84）		（0.90）
Constant	-0.038	0.496^***	-0.034	0.706^***	-0.118	0.751^***
Constant	（-0.41）	（3.85）	（-0.25）	（3.91）	（-0.91）	（3.84）
Year/Ind	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Observations	1261	1261	1261	1261	1261	1261
Adj.R²	0.125	0.151	0.133	0.160	0.133	0.160

变量	CAR[0,1]	ASVI	CAR[0,1]	CAR[0,2]	ASVI	CAR[0,2]	CAR[0,3]	ASVI	CAR[0,3]
变量	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）	（9）
Tone	0.051^***	0.441^***	0.011	0.077^***	0.441^***	0.025	0.087^***	0.441^***	0.025
Tone	（2.76）	（5.72）	（0.58）	（3.15）	（5.72）	（0.94）	（3.03）	（5.72）	（0.80）
ASVI			0.087^***			0.117^***			0.142^***
ASVI			（9.52）			（9.22）			（9.19）
Controls	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Constant	0.496^***	2.057^***	0.213^*	0.706^***	2.057^***	0.346^**	0.751^***	2.057^***	0.402^**
Constant	（3.85）	（5.54）	（1.94）	（3.91）	（5.54）	（2.35）	（3.84）	（5.54）	（2.30）
Year/Ind	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Observations	1261	1148	1148	1261	1148	1148	1261	1148	1148
Adj.R²	0.151	0.440	0.215	0.160	0.440	0.218	0.160	0.440	0.220