企业描述性创新信息披露的影响因素和经济后果：基于上市公司年报文本分析的视角

Technology innovation acts as one of the core stimulus for the development of firms, which can significantly improve firms' capability and profitability. Current innovation literature focuses on the study of R&D and patent, paying limited attention to the narrative innovation disclosure. In this project, we first use textual analysis methods to construct a series of proxies for narrative innovation disclosure. Then we investigate the determinants of firms' narrative innovation disclosure behavior. Furthermore, we propose four (2 × 2) potential configurations, two aligned and two misaligned groups, based on the narrative innovation and the real innovation. In addition, we examine the economic consequence difference among these four groups of firms. In the end we investigate whether and how capital market users (investors and analysts) incorporate such information in terms of their stock valuation.

创新活动能够有效提升企业的盈利能力，是企业长期发展的核心动力。目前，研究企业创新的国内外文献主要使用研发费用或专利数量作为代理变量，忽略了描述性创新信息的重要性。事实上，相比于定量真实创新活动信息，描述性创新信息能够向投资者传递更多关于创新活动的有效信息。但描述性信息披露同时又具有可操纵性的特征，因此企业可能通过操纵此类信息来获取短期利益。本项目首先利用文本分析的方法构建关于企业描述性创新信息披露的指标体系。其次，研究企业描述性创新信息披露的影响因素。然后，将描述性创新信息披露指标与真实创新活动指标相结合，将企业分为四种类型：只说不做，只做不说，又说又做，不说不做。最后，项目将研究描述性创新信息披露对企业未来绩效、股票市场反应以及分析师行为的影响，并将探讨四种不同类型企业描述性创新信息披露的经济后果以及披露动机差异。

本项目聚焦企业的非结构化创新信息，以信号传递理论、印象管理理论等经典理论为基础，以沪深A股上市公司大样本数据为对象，基于新兴机器学习方法构建了适用于我国上市公司披露背景的描述性创新信息指标。结合规范研究和实证分析，本课题探讨了上市公司描述性创新信息的相关披露特征，及其披露动因、预测效应和经济后果，研究的主要发现和科学意义如下：.第一，本研究运用文本分析技术、Word2vec神经网络词嵌入模型和STM结构化主题模型，构建出具有较高有效性的描述性创新信息指标，并分析其风格特征和内容特征后发现，描述性创新信息的语调总体较为积极，且以非前瞻性信息为主；更重要地，描述性创新信息的内容不仅涵盖了产品创新主题，还包含研发投入和专利等定量创新指标难以衡量的流程创新主题。基于此，描述性创新信息指标可为经济管理领域研究的企业创新研究提供了除定量创新指标以外的全新指标参考。.第二，本项目从“创新信号表征—创新绩效预测—盈余水平提升”的研究逻辑出发，立足于企业绩效的重要基本面，考察了描述性创新信息对企业创新绩效和盈余表现（水平维度和质量维度）的预测效应，有效证实了描述性创新信息披露的信号传递动机，否定其印象管理动机。进一步地，本文将企业内外部情境因素嵌入描述性创新信息与企业绩效的异质性分析框架，从微观和宏观视角丰富了描述性创新信息价值分析的研究视角。.第三，通过分析资本市场投资者对企业描述性创新信息披露的反应模式，研究发现我国股票市场投资者对企业描述性创新信息的披露呈现出短期和长期均为正向反应的模式，表明我国资本市场投资者可以在短期内部分识别描述性创新信息的价值含量，同时也需要在更长期间内继续予以理解和吸收，该结论证实了投资者的有限注意力理论。相关地，研究还发现描述性创新信息可显著抑制因研发投入较高而上升的权益资本成本，进一步证实其信号传递属性。概而言之，本研究为非结构化信息披露和资本市场领域提供了新的大样本经验证据。