描述性創新信息能提高資本市場定價效率嗎？
——基于股價同步性的分析

一、引 言

科技創新是提高社會生產力和綜合國力的戰略支撐，必須擺在國家發展全局的核心位置上。雖然我國每年在創新方面投入大量資金，但是整體的創新水平仍亟待提高。同時，創新活動具有較高的不確定性和復雜性，外部投資者對創新活動所隱含的未來收益和風險不夠了解，這種不充分溝通可能會引發信息不對稱問題。目前外部投資者了解企業創新活動的主要途徑為研發投入和專利等真實創新活動指標，然而這些定量指標存在一定的局限性。首先，研發投入常用于衡量創新活動的投入，這一信息只能捕捉到部分能夠被貨幣化的創新活動，并不能反映創新活動的整個過程，關于新技術引進后的利用情況、在研項目的進展等細節無法體現

。其次，專利數據常用于衡量創新產出水平，但并非所有的產出最終都付諸于專利，企業有時會選擇以商業機密而非專利的形式保存創新成果。因此，財務報表中的定量信息難以捕捉企業創新活動的完整現狀，投資者需要更多的企業創新信息來支持企業估值、價值投資等決策。定性的創新信息越來越成為重要的信息來源。

2.財經專業學生進行實際工廠企業財務會計的業務核算。廣職院從2013級的會計電算化專業學生開始，均有機會于最后一個學期選擇到校外實習基地進行頂崗實習。校外會計專業學生實習基地每年少的也接收幾個學生實習，多則接收十幾人。比如深圳崇德財務公司一家實習基地就分別一次接收2013級會計專業實習生21人、接收2014級會計專業實習生23人、接收2015級會計專業實習生19人，達到當年本專業畢業學生的10%；而且所接收到基地的實習學生，全部都安排由師傅帶領指導，直接進行財務會計的全過程核算業務。

隨著計算機數據處理能力的不斷提升，國內外越來越多的學者運用文本分析技術對描述性創新信息的市場認同和經濟后果展開了研究，發現企業披露描述性創新信息能夠緩解投資者對創新活動認識不足的問題，進而獲得投資者對企業長期價值的認同

。相比于數字化、標準化的財務信息，描述性創新信息向外界傳遞了更多關于企業創新行為的介紹、解釋和補充信息。投資者可依據這些企業特質信息進行交易，降低了隨市場和行業“同漲同跌”的程度，從而降低股價同步性，提高資本市場定價效率。但是，描述性創新信息經常涉及企業機密，企業為避免他人竊取成果，可能模糊披露此類信息，披露更多所在行業或市場的同質信息。那么企業究竟如何權衡描述性創新信息的披露策略，以及描述性創新能否成為提高資本市場定價效率的新視角？

鑒于此，本文選取了2008—2018年非金融類上市公司年報數據，通過對年報文本信息中的創新信息進行提取，探討描述性創新信息對資本市場定價效率的影響。本文的主要研究貢獻：(1)現有文獻大多對財務報表中定量的創新信息進行研究，但是定量信息難以捕捉企業創新活動的完整現狀，具有一定的局限性。本研究將其拓展至年報文本信息，探討描述性創新信息對資本市場定價效率的影響，拓寬了創新信息的研究邊界。(2)研究得出描述性創新信息能夠降低股價同步性，從而提高資本市場定價效率，并排除了投資者情緒和噪音交易這兩種“非理性因素”可能產生的影響，這是從信息源頭對資本市場定價效率影響因素的文獻做進一步的補充。(3)為監管部門推進科技監管提供了參考。文本信息作為“信息市場”中重要的“信息產品”，影響著投資者決策、股價的形成以及資本市場的資源配置，因此，監管部門應該加強深度學習,大數據等智能技術在資本市場監管中的應用，提高企業的信息披露質量。

二、文獻綜述與研究假設

(一)文獻綜述

King(1966)最早使用資本資產定價模型(CAPM)探究股價同步性，發現個股收益率在很大程度上受市場和行業收益率的影響

。然而，僅用市場和行業信息揭示股價波動性還缺乏說服力，Morck等(2000)提出使用CAPM模型的擬合值(R

)衡量股價同步性，后續學者沿用了此方法

。目前關于股價同步性與信息效率關系的研究，存在兩種相反的觀點。基于“信息效率觀”，股價同步性越高，股價中涵蓋的信息越少

。基于“非理性因素觀”，股價同步性越高，股價中涵蓋的信息越多

。根據目前現有研究，我國學者傾向于“信息效率觀”

。在充分有效的股票市場，股價可以解讀出公司的真實價值，因而股價同步性較低。而大量研究表明，市場并不是充分有效的，股價中不僅有公司基本信息，而且有噪聲，投資者很難分辨出這些信息孰好孰壞，導致其可能將市場上所有公司的平均質量作為某一公司的價值判斷基礎，股價與市場“同漲同跌”

。

通過對室內空間的調查，一個設計合理的空間在日常居住環境中尤為重要，不同用途的空間都有著其獨特之處，從位置的角度來說和居住者進入家中的順序以及行動的便易有關；從面積和距離來說和居住者對空間的不同感覺和需求有關。舒適的空間，良好室內的環境，是我們設計師追求的目標，為了這個目標我們應提高設計水平，為業主提供一個 良好的生活環境。

創新是企業保持競爭優勢的關鍵。現有文獻主要通過財務報告中的數據研究企業創新活動的經濟后果，Hirscher和Weygandt(1985)發現報表中披露的創新信息可以預測公司未來的價值

。Kothari等(2002)發現創新具有較大的不確定性，創新活動多的公司未來收益的不確定性較大

。然而，報表中的數據并不能反映所有的創新活動，關于新技術引進后的利用情況、在研項目的發展進程等細節無法體現出來

。因此，定性的創新信息成為了外界全面了解創新活動的重要信息來源。Allen(1983)最早研究了創新行為自愿性信息披露，發現公司為了節約長期的知識保護成本，會定期公開自己的創新技術，促進自身創新技術的提高

。

3

會計師事務所規模的影響。一方面，“十大”事務所具有較強的專業勝任能力，在進行審計時，會使用更多專業的審計技術和程序，而非“十大”事務所各類人力和物質資源有限。另一方面，“十大”事務所具有一定的“品牌效應”，如果審計質量不高或者出具了錯誤的審計報告，將面臨更高的聲譽風險和訴訟風險，嚴重損害聲譽。因此，“十大”事務所審計的年報可信度較高，有能力發現企業當前存在的問題及風險，并將其更為精確地反映，未被“十大”事務所審計的公司信息不對稱比被“十大”事務所審計的公司嚴重。因此本文認為在未被“十大”事務所審計的企業中，年報中的描述性創新信息向外界傳遞了更多特質信息。回歸結果見表4第(5)、(6)列，描述性創新信息(

)在未被“十大”事務所審計的企業顯著為負，說明描述性創新信息緩解了公司信息不對稱，從而降低了股價同步性。

這主要是指中國共產黨在長期的革命與建設歷程中，在馬克思主義理論的指導下形成的價值觀念與思維方式，如全心全意為人民服務、“中國夢”、為中國人民謀幸福、為中華民族謀復興等思想理念，這些思想引領著中國人民不斷前行，具有十分重要的思想指導意義。

Gu等(2003)發現當業績較差或者未來收益不確定時，公司會增加創新活動信息披露

。國內現有文獻發現自愿性披露創新信息的貢獻度大于強制性信息披露。李巖瓊和姚頤(2020)證明了創新文本信息“多說有益”，能夠為投資者盈余預測提供增量信息

；程新生等(2020)發現企業披露創新信息會獲得投資者的認可，進而促進正向的長期市場反應

；王新紅等(2010)發現充分披露創新活動的相關信息會使得投資者多維度了解公司創新活動，有效預測公司未來價值，使股票獲得準確定價，避免股價過分波動

。但是也有學者研究得出企業如果發現市場競爭比較激烈，會對外減少私有信息的披露

。并且一些企業也會擔心研發項目的泄露會被他人竊取，管理層不愿意披露更多的創新信息

。

(二)理論分析與研究假設

2.1 2017年北京市孕產婦死亡情況描述 2017年(2016年10月-2017年9月)北京市共死亡孕產婦15例，孕產婦死亡率為5.68/10萬。其中經產婦死亡人數9人，經產婦死亡率為7.94/10萬。高齡經產孕產婦死亡7例，高齡經產孕產婦死亡率為15.38/10萬。

由于漢語和英語具有不同的語調特點，而英語的語調又十分復雜多變，所以有些中國學生盡管能發出正確的英語語音，但仍然不能用地道的語調和節奏讀出英語句子。為此，教學時可以通過揭示以下規律幫助學生學習英語語音。

假設1：描述性創新信息可以降低公司股價同步性。

出于產權的保護，管理層在披露創新信息時，可能避重就輕披露更多的行業信息。管理層有動機通過披露大篇幅的行業信息來分散投資者的注意力，導致投資者過度利用行業信息進行股票交易。印象管理理論認為，管理層會采取一定的手段影響外部利益相關者對公司的印象。描述性創新信息屬于自愿性披露的內容，可能存在模糊性披露和策略性披露等問題

。創新作為一項投入高、期限長的企業內部活動，管理者擁有較大的自由裁量權，可能產生非效率投資的問題。并且，研發支出分為研究和開發兩個階段，研究階段產生的費用要費用化，開發階段發生的費用符合資本化條件的要進行資本化。但是，在實際操作中，兩個階段的劃分并沒有清晰的界限，并且也很難對資本化作出客觀的判斷，這為管理層的盈余管理提供了更多的操縱空間。所以管理層在披露創新信息時，可以進行語言操縱，以掩飾盈余管理等機會主義行為

。如果管理層進行有偏性信息披露，這將加劇企業的信息不對稱。此外，創新信息披露內容主要是“軟信息”，這些信息真假難辨且企業對這些“軟信息”的法律責任不清晰。上市公司披露的財務報表等“硬信息”具有較強的外部監督和明確的法律責任。當“硬信息”受到信息披露和審計程序的制約時，管理層會通過操縱文本信息來降低年報的可讀性

。因此，投資者很難有效獲取公司的真實信息，股價同步性較高。基于此，本文提出假設2：

假設2：描述性創新信息可以提高公司股價同步性。

三、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

5

考慮研發支出和描述性創新信息披露的交互作用。將

用研發支出占當年營業收入的比衡量。借鑒Faleye等(2014)

的方法，將研發支出的空缺值計為0，以避免樣本選擇偏誤。進一步，將研發支出分為較多組和較低組，發現描述性創新信息(

)在研發支出較多組顯著為負，在較低組不顯著，即企業披露了描述性創新信息且發生的研發支出比較多時，說明企業是“言行一致”的，描述性創新信息能夠降低股價同步性。相反，在研發支出比較少的公司中，即便是企業披露了描述性創新信息，描述性創新信息也不能降低股價同步性，說明投資者是可以識別出這種“言行不一”行為的，也進一步證明了描述性創新信息為降低股價同步性提供了輔助性的作用，投資者更關注的是企業是否真正有研發支出的行為。

(二)變量定義

1.股價同步性。本文借鑒Durnev等(2003)的方法，根據公司股票市場收益、行業收益回歸得到R

，并對數化處理，得到股價同步性(

)

。

越小，股價同步性越低，資本市場定價效率越高。

?Trouillot，Michel－ Rolph，“The anthropology of the state in the age of globalization”，Current Anthropology，2001．

2.描述性創新信息。描述性創新信息披露是企業在定量的真實創新活動信息之外披露的與創新相關的文本信息

。本文借鑒胡楠等(2018)采用“種子詞集+Word2Vec神經網絡相似詞擴充”的方法構建描述性創新指標

。首先，閱讀相關文獻確定種子詞匯(Merkley，2014)

；然后使用Word2Vec神經網絡相似詞算法確定擴充詞匯；最后將年報中描述性創新關鍵詞集的詞頻之和占年報總詞數的比例乘以100衡量描述性創新信息披露。其中，種子詞匯包括：技術創新、研究、開發、研發、專利、發明。擴充詞匯包括：科技創新、技術革新、核心技術、實驗、試驗、原創、獨創、版權、知識產權、專利技術、發明專利、實用新型、孵化、產學研、前言、尖端、綠色技術、人工智能、云計算、生物育種、培植、臨床、新藥、藥學研究等。

(三)模型設立

為了檢驗描述性創新信息和股價同步性的關系，本文構建模型(1)：

,

=

+

,

+∑

,

+

∑

+

∑

+

,

(1)

四、實證結果及分析

(一)描述性統計

從表2可以看出，

的平均數為-0

1136，中位數為-0

0622，標準差為0

8479，說明上市公司間的股價同步性差異較大。

的平均數為0

0075，中位數為0

0072，最小值為0

0021，最大值為0

0196，說明不同企業對創新信息披露的策略存在較大的差異。其他變量的描述性統計結果與現有研究無顯著差異。

(二)多元回歸檢驗結果及分析

本文采用模型(1)實證檢驗描述性創新信息(

)與股價同步性(

)的關系，估計結果見表3。第(1)列僅控制了企業個體、時間和行業固定效應，第(2)列在原有基礎上加入控制變量。結果顯示，無論是否加入控制變量，

的系數均在1

的水平上顯著為負，表明描述性創新信息可以顯著降低股價同步性，假設1得到了驗證。

(三)穩健性檢驗

前文理論分析了描述性創新信息可以為投資者提供公司特質信息，緩解公司信息不對稱，從而降低股價同步性。此部分進一步從媒體報道、分析師跟蹤和會計事務所規模進行分組檢驗。

1

媒體報道數量的影響。媒體報道有助于降低上市公司的信息不對稱。一方面，媒體具有信息挖掘的能力，為了獲得更多的讀者關注，媒體有動機收集和挖掘上市公司更多的信息；另一方面，媒體通過報道公司的負面消息，對公司進行監督，促使公司對外披露高質量的信息

。對于媒體報道較少的公司，信息不對稱程度較為嚴重，年報中的描述性創新信息能夠起到良好的信息補償作用，有助于降低股價同步性。本文根據中位數將樣本分為低媒體報道組和高媒體報道組，進行分組回歸。回歸結果見表4第(1)、(2)列，可以看出，描述性創新信息(

)在低媒體報道的企業顯著為負，該結果與上述分析一致。

3

剔除高管變更樣本。考慮到高管變更可能對年報文本信息披露產生影響，剔除非正常離任的高管變更樣本，其中工作調動、退休、任期屆滿、健康原因屬于正常變更。剔除樣本后重新進行檢驗，本文結論再次得到證明。

4

其他穩健性檢驗。進一步考慮公司-年度層面的雙維聚類效應，此外，檢驗企業描述性創新信息的變化值對股價同步性的影響，因變量為股價同步性的變化值，其他控制變量同理，差分模型的回歸結果再次驗證了本文的基本結論。

Response surface optimization of polyphenols extracted from sweetpotato leaves

本文選取2008—2018年A股上市公司數據，探究描述性創新信息對資本市場定價效率的影響。本文對數據進行了以下篩選：剔除金融保險類公司樣本；剔除被ST或* ST的公司樣本；剔除缺失值樣本。最終獲得16534條觀測值。年報文本信息取自新浪財經網頁、WINGO數據庫，其他數據取自CSMAR。為避免異常值對結果造成干擾，變量在1%和99%分位數上進行Winsorize處理，控制公司、年度和行業層面的固定效應。

五、影響機理及排除性檢驗

1

內生性問題。(1)工具變量法。采用2SLS緩解內生性問題，選取同年度同行業其他公司描述性創新信息披露水平(

_

)作為

的工具變量。在緩解了可能存在的內生性問題后，研究結論與前文一致。(2)Heckman兩階段。運用Heckman兩階段方法解決潛在的樣本選擇偏差。在第一階段，借鑒2SLS時使用的同年度同行業其他公司描述性創新信息披露水平(

_

)作為工具變量放入回歸中，根據回歸得到的系數進而得到逆米爾斯值(

)；在第二階段，將

代入基本回歸模型中。在考慮了樣本自選擇問題后，前文研究結論依然成立。

(一)“信息效率”機理檢驗

2

更換股價同步性的衡量方法。借鑒Xu等(2013)的方法考慮

,-1,

和

,-1,

重新對股票

的周收益率數據進行回歸，得到股價同步性(

1)

。更換指標的結果表明，本文的研究結論保持不變。

2

分析師跟蹤人數的影響。分析師作為信息媒介，具備信息挖掘和信息解讀的專業能力。分析師通過發布研究報告對年報中的描述性創新信息進行解讀、整合和傳遞，能夠向資本市場提供有價值的信息，降低股價同步性。分析師跟蹤人數較少的企業，信息不對稱程度較高，股價未能充分反映公司信息，描述性創新信息可以為投資者提供特質信息，從而降低了股價同步性。本文根據中位數將樣本分為分析師跟蹤人數多組和跟蹤人數少組，進行分組回歸結果見表4第(3)、(4)列，描述性創新信息(

)在分析師跟蹤人數少的企業顯著為負，該結果與上述分析一致。

全球石膏大會是全球石膏工業規模最大的專業性會議，由總部設在英國的世界石膏工業協會主辦，每年舉行一次，在各大洲輪流舉辦。此次獲評“全球石膏行業杰出貢獻獎”，是全球石膏大會對北新建材近幾年在推動世界石膏板行業發展方面所取得成績的肯定，也是該組織歷史上首次頒發的重要級獎項。北新建材獲此殊榮，標志著中國制造從服務全球開始轉向引領全球工業發展，為中國企業的轉型升級，為打造中國經濟的升級版開始發揮重要的作用。

(二)“非理性因素”機制的排除性檢驗

基于“非理性因素觀”，股價會受心理、認知偏差、情緒等非理性因素的影響，即股價同步性越低，股價中包含的噪音越多。因此描述性創新信息降低股價同步性可能存在另一個解釋：描述性創新信息披露使得投資者情緒高漲，增加了非理性噪音交易。為此，接下來檢驗描述性創新信息是否可能通過“非理性因素”降低股價同步性。

1

基于投資者情緒的排除性檢驗。DeLong等(1990)第一次將投資者情緒引入股價決定模型，發現非理性行為造成的股票誤定價難以被市場消除

。當公司年報文本中披露較多的創新信息時，可能會造成投資者的情緒比較高漲，股價中裹挾更多的非理性信息。那么，描述性創新信息還可以促使投資者情緒高漲來降低股價同步性。

本文借鑒Baker和Wurgler(2006)采用分解

的方法衡量公司層面的投資者情緒

。將

分解為股東權益凈利率(

)、主營業務收入增長率(

)、資產負債率(

)、公司規模(

)進行回歸，以該回歸殘差(

,

)作為投資者情緒(

1)的代理變量。模型如下：

描述性創新信息為投資者提供了公司特質信息，緩解了信息不對稱，從而降低股價同步性。資本市場的信息包括市場、行業和公司特質層面的信息，如果股價中包含的公司特質信息較多，那么股價能夠作為信號實現資源的優化配置，提高資本市場定價效率

。企業年報中的描述性創新信息可以捕捉到傳統真實創新活動之外與企業創新行為相關的增量信息，具有高度的公司特質性，不僅能夠預示企業未來的發展潛力，而且能預示企業可能面臨的風險，是外部信息使用者估值的重要依據

。現有文獻發現，企業創新信息披露能夠增強投資者的價值認同，引發正向的長期市場反應，并且企業盈余水平和企業創新行為具有正相關的關系。盈余水平高的企業愿意在年報文本中披露更多的描述性創新信息，不僅體現了企業對創新的重視程度，而且展現了企業“化創新為效益”，實現未來持續價值創新的能力

。此外，創新活動具有較高的專業性，不少企業缺乏自主創新的能力，會選擇“搭便車”。行業內的企業會互相關注并模仿

，因此，披露描述性創新信息具有較高的成本。管理層是否披露描述性創新信息需要對事后的收益和成本進行權衡。當收益大于成本時，管理層才有動機在年報中披露有價值的創新信息

。正是因為描述性創新信息的高披露成本，企業一旦披露，意味著披露的信息質量較高，能夠真實體現創新活動，給企業帶來更多的收益。根據信號傳遞理論，創新活動作為企業實現差異化戰略的重要途徑，向外界展示了企業先進的技術和強大的競爭力，從而獲得了良好的企業聲譽，增加投資者的信心和對企業的認知水平

。對于資本市場上的潛在投資者，描述性創新信息會獲得投資者的信任和依賴，增強投資者信心，促使該公司成為投資備選項目；對于已關注并預期買入該公司股票的投資者，披露創新信息可以傳達競爭力強大的好消息，投資者將會對企業未來持有美好的預期，最終促成投資行為

，達到了減少股價波動性的目的。因此，描述性創新信息可以為投資者提供公司特質信息，從而降低股價同步性。基于“信息效率觀”，本文提出假設1：

,

=

+

,

+

,

+

,

+

,

+

∑

+

∑

+

,

帕金森并發癥是一種非常常見的慢性進展性神經系統變性疾病，其發病高發人群為老年人，帕金森病致殘率很高，并且治療費用也非常高，對于普通家庭來說負擔很大[1]。帕金森病前期還可以使用左旋多巴治療，但是其治療效果在發病2～5年之后逐漸不明顯，帕金森后期出現癥狀波動與異動癥，這些病發證是治療帕金森病的最大難題，也是目前現代帕金森病治療的主要焦點[2]。

(2)

此外，本文選取封閉式基金折價、換手率、

數量、

企業上市首日收益率、消費者信心指數和新增投資者開戶數，采用主成分分析法構建投資者情緒的綜合指數，將每年月度數據取平均值，得到投資者情緒的年度數據(

2)。

表5顯示描述性創新信息與投資者情緒(

1、

2)并沒有顯著關系，表明描述性創新信息并不會使投資者情緒發生變化，從而支持了“信息效率”機制。

2

基于噪音交易的排除性檢驗。中國資本市場上的投資者以散戶為主，較低的股價同步性可能是因為噪音的干擾，而機構投資者的存在能夠降低噪音帶來的影響。為此，借鑒肖浩和孔愛國(2014)采用股票收益率的年度方差減去月度方差累積值的絕對值衡量噪音(

)，根據噪音(

)的中位數分為噪音高組和噪音低組

，并且根據機構投資者持股比例的中位數進行分組。在較低的一組，個人投資者獲取信息和分析信息的能力較弱，噪音帶來的影響較大，描述性創新信息披露降低股價同步性很有可能是噪音交易增加的結果；在較高一組，機構投資者具有較強的信息挖掘能力，描述性創新信息的影響應該降低甚至消失。表6結果顯示，無論噪音高低，描述性創新信息均能降低股價“同漲同跌”。所以描述性創新信息降低股價同步性并不是噪音這一“非理性因素”引起的。進一步說明描述性創新信息降低股價同步性是通過“信息效率”機理，并非“非理性因素”機理。

六、進一步分析

前文認為，描述性創新信息具有較高的專有化成本，企業一旦決定披露，管理層更可能披露真實的創新信息，給企業帶來更多的收益。積極披露成功可能性大的研發項目或者創新過程中的競爭優勢，可以增強投資者對企業創新的價值認同。為此，此部分檢驗年報中的描述性創新信息是否對企業有利。

本文使用描述性創新信息披露后未來三年企業創新產出水平(未來三年內獲得的專利數對數值)與鼓勵研發的補助金額(政府研發補助金額對數值)，檢驗描述性創新信息是否對企業有利。其中，專利包括發明專利、外觀設計和實用新型三種；政府研發補助金額的衡量方法借鑒謝喬昕和蔡海靜(2020)的做法

，上市公司政府補助信息披露于財務報表附注中的“營業外收入”科目下的“政府補助明細”中，并篩選“創新”“科技”“專利”“知識產權”等關鍵詞，加總獲取當期研發補助金額。表7的結果顯示，描述性創新信息(

)與創新產出水平(

)、鼓勵研發的補助金額(

)系數為正，意味著企業披露的描述性創新信息越多時，獲得的專利數與政府研發補助金額越多，說明了描述性創新信息更是有利于企業發展的信息，進一步驗證了描述性創新信息能夠為投資者提供公司層面的特質信息，從而降低股價同步性的基本結論。

七、延展性測試

股價崩盤風險產生的原因：一是公司內部的代理問題，管理層出于自身利益的考慮，往往會隱藏公司的負面消息，久而久之，這些負面信息會集中釋放出來，股價在短期內大幅下跌并最終崩盤。二是信息不對稱，投資者無法感知管理層隱藏負面消息的行為，信息不對稱會導致更大的股價崩盤風險。前文得出描述性創新信息能夠為投資者提供特質信息，從而降低股價同步性。按照這個邏輯，如果描述性創新信息能夠降低股價同步性，則其也應該會顯著降低未來股價崩盤的風險。股價崩盤風險用負收益偏態系數(

)和收益上下波動比率(

)衡量，表8的檢驗結果顯示，描述性創新信息(

)的系數均顯著為負，說明描述性創新信息能夠降低股價崩盤風險。

八、結論

本文探究了描述性創新信息與資本市場定價效率的關系，檢驗了描述性創新信息與股價同步性的關系，并探討了其傳導路徑。研究發現描述性創新信息能夠為投資者提供特質信息，進而降低股價同步性，提高資本市場定價效率。具體為，在媒體報道數量少的企業、分析師跟蹤人數少的企業和未被“十大”事務所審計的企業，描述性創新信息發揮的作用更明顯。進一步研究發現，年報中的描述性創新信息使得企業創新產出的水平提高和鼓勵研發的補助金額增加，證明了企業披露描述性創新信息是對自身有利的。

本文在實踐方面具有重要啟示。第一，上市公司應當加強描述性創新信息的披露，向外界提供有價值的信息，從而降低投資者的風險；雖然管理層掌握著信息披露的主動權，但管理層應當充分認識到不斷累積的信息操縱行為可能使企業失去投資者的擁護，失去獲取資源的能力，增加企業失敗破產的風險。第二，投資者在分析創新財務數據的同時，還應當關注年報中披露的描述性創新信息，不同信息相互佐證，作出科學的決策，并且投資者應當重視中介對文本信息的解析，挖掘利用有效信息。第三，從監管部門角度，監管部門應當完善年報文本信息披露制度，提高文本信息的可靠性和相關性，進一步提高年報文本的信息含量；并且監管層應當從法律層面明確文本信息披露主體的責任，加大違規披露的懲罰力度。

一是社會突發事件。社會突發事件往往最容易形成網絡輿情，在信息化時代，任何社會突發事件有可能引起網友激烈的討論。由于網絡社群的觀點不一，極易發生言論沖突，如果不及時處理，會引發群眾過激反應，給社會穩定帶來威脅。

[1]鞠曉生, 盧荻, 虞義華. 融資約束、營運資本管理與企業創新可持續性[J]. 經濟研究, 2013, 48(1): 4-16.

[2]韓鵬, 岳園園. 企業創新行為信息披露的經濟后果研究——來自創業板的經驗證據[J]. 會計研究, 2016, (1): 49-55.

[3]King B. F. Market and Industry Factors in Stock Price Behavior[J]. Journal of Business, 1966, 39(1): 139-190.

[4]Morck R. , Yeung B. and Yu W. The Information Content of Stock Markets: Why Do Emerging Markets Have Synchronous Stock Price Movements? [J]. Journal of Financial Economics, 2000, 58(1-2): 215-260．

[5]Durnev A. , Morck R. , Yeung B. and Zarowin P. Does Greater Firm-specific Return Variation Mean More or Less Informed Stock Pricing? [J]. Journal of Accounting Research, 2003, 41(5): 797-836.

[6]West K. D. Dividend Innovations and Stock Price Volatility [J]. Econometrica, 1988, 56(1): 37-61．

[7]朱紅軍, 何賢杰, 陶林. 中國的證券分析師能夠提高資本市場的效率嗎——基于股價同步性和股價信息含量的經驗證據[J]. 金融研究, 2007, (2): 110-121.

[8]楊昌安, 何熙瓊. 高鐵能否提高地區資本市場的信息效率——基于公司股價同步性的視角[J]. 山西財經大學學報, 2020, 42(6): 30-44.

[9]Hirscher M. , Weygandt J. J. Amortization Policy for Advertising and Research and Development Expenditures[J]. Journal of Accounting Research, 1985, 23(1): 326-335.

[10]Kothari S. P. , Laguerre T. E. , LeoneA. J. Capitalization versus Expensing: Evidence on the Uncertainty of Future Earnings from Capital Expenditures versus R&D Outlays[J]. Review of Accounting Studies, 2002, 7(4): 355-382.

[11]Allen R. C. Collective Invention[J]. Journal of Economic Behavior and Organization, 1983, 4(1) : 1-24.

[12]Gu F. , Li J. Q. Disclosure of Innovation Activities by High-Technology Firms[J]. Asia-Pacific Journal of Accounting & Economics, 2003, 10(2): 143-172.

[13]李巖瓊, 姚頤. 研發文本信息: 真的多說無益嗎?——基于分析師預測的文本分析[J]. 會計研究, 2020, (2): 26-42.

[14]程新生, 鄭海埃, 程昱. 創新信息披露、分析師跟蹤與市場反應研究[J]. 科研管理, 2020, 41(1): 161-173.

[15]王新紅, 楊惠瑛. 中小企業板塊上市公司R&D信息披露狀況分析[J]. 科技進步與對策, 2010, 27(13): 94-96.

[16]Dedman E. , Lennox C. Perceived Competition, Profitability and the Withholding of Information about Sales and the Cost of Sales[J]. Journal of Accounting and Economics, 2009, 48 (2-3): 210-230.

[17]Hughes J. S. , Pae S. Discretionary Disclosure, Spillovers, and Competition[J]. Review of Accounting Studies, 2015, 20 (1): 319-342.

[18]許靜靜. 家族高管、控制權結構與公司股價同步性——基于A股中小板家族企業的檢驗[J]. 中南財經政法大學學報, 2016, (5): 101-109.

[19]許文瀚, 朱朝暉, 萬源星. 上市公司創新活動對年報文本信息影響研究[J]. 科研管理, 2020, 41(11): 124-132.

[20]Entwistle G. M. Exploring the R&D Disclosure Environment[J]. Accounting Horizons, 1999, 13(4): 323-342.

[21]Verrecchia R. Discretionary Disclosure[J]. Journal of Accounting and Economics, 1983, 5 (1): 179-194.

[22]Michelon G. Sustainability Disclosure and Reputation: A Comparative Study[J]. Corporate Reputation Review, 2011, 14(2): 79- 96.

[23]吳武清, 趙越, 閆嘉文, 等. 分析師文本語調會影響股價同步性嗎?——基于利益相關者行為的中介效應檢驗[J]. 管理科學學報, 2020, 23(9): 108-126.

[24]曹廷求, 張光利. 自愿性信息披露與股價崩盤風險: 基于電話會議的研究[J]. 經濟研究, 2020, 55(11): 191-207.

[25]Huang X. , Teoh S. H. , Zhang Y. Tone Management[J]. Accounting Review, 2014, 89(3): 1083-1113.

[26]王克敏, 王華杰, 李棟棟, 等. 年報文本信息復雜性與管理者自利——來自中國上市公司的證據[J]. 管理世界, 2018, 34(12): 120-132.

[27]胡楠, 張婷, 李效宇. 描述性創新, 真實創新活動和盈余持續性——基于文本分析和機器學習[Z]. 第十七屆中國實證會計國際研討會報告論文. 2018.

[28]Merkley K. J. , Narrative Disclosure and Earnings Performance: Evidence from R&D Disclosures[J]. The Accounting Review, 2014, 89(2): 725-757.

[29]Xu N. , Chan K. C. , Jiang X. , Yi Z. Do Star Analysts Know More Firm-specific Information? Evidence from China[J]. Journal of Banking & Finance, 2013, 37(1): 89-102.

[30]Faleye O. , Kovacs T. , Venkateswaran A. Do Better Connected CEOs Innovate More?[J]. Journal of Financial Quantitative Analysis, 2014, 49 (5) : 1201-1225.

[31]梁上坤. 媒體關注、信息環境與公司費用粘性[J]. 中國工業經濟, 2017, (2): 154-173.

[32]DeLong J. B. , Shleifer A. , Summers L. H. , et al. Noise Trader Risk in Financial Markets[J]. Journal of Political Economy, 1990, 98(4): 703-738.

[33]Baker M, Wurgler J. Investor Sentiment and the Cross-section of Stock Returns[J]. The Journal of Finance, 2006, 61(4): 1645-1680．

[34]肖浩, 孔愛國. 融資融券對股價特質性波動的影響機理研究: 基于雙重差分模型的檢驗[J]. 管理世界, 2014, (8): 30-43.

[35]謝喬昕, 蔡海靜. 業績下滑、政府研發補助與企業研發平滑[J]. 科學學研究, 2020, 38(4): 705-713.