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第 30 卷摇 第 5 期 汤谷良, 栾志乾: 非财务信息披露 、管控能力和企业业绩
方法,因为利用正面情绪和负面情绪词典这种模
式并不适用于中文语义环境,中文句法中表达的
情绪往往是隐性的, 以上市公司年报中的管理层
讨论文本为例,一种常见的现象就是在公司在顺
境时往往大肆强调企业核心能力、 品牌价值、市场
份额等因素,而在逆境时往往大篇幅渲染外部环
境如何不利,整个行业面临如何的挑战等等 ,这些
内容难以单纯从词性中进行区分。 为了解决这个
问题,本文采用监督式机器学习的方式 ,通过计算
机的人工智能对大量的管理层讨论文本信息进行
编码。 监督式机器学习的目标是为了所要从事的
分析预测工作训练出精确的分类标签分类器,然
后将训练好的分类器运用于后续内容的分类上,
这种方法主要适用于计算机算法自己难以判别并
主动分类的环境下, 其主要的算法主要包括近邻
距离(KNN)、支持向量机 (SVM) 等 。 本文使用监
督式机器学习的主要的流程如下:在 R 上通过程
序读入管理层讨论文本存入字符向量, 对该向量
用 jiebaR 包进行中文分词生成新的字符向量 ,将
该分词过的向量用 tm 包初始化为向量语料库对
象 Corpus,然后去除连接词和词频出现较低的词
(Sparse Terms),将剩下的核心词汇进行合并, 并
用空格作为连接符赋值到新的字符向量完成预处
理工作。 通过程序循环完成所有文本的预处理工
作,随机选择 200 家 / 年度公司预处理过的字符向
量,人工采用专家打分的方式对这些字符向量进
行编码,为了进行三角验证 ,这 200 家 / 年度公司
的观测也结合管理层讨论文本原文进行三角验
证, 如果出现分歧, 以原文表达出来的情态为准。
然后通过 RTextTools 包利用其中前 100 家公司编
码后的数据进行监督式机器学习, 对相应的随机
森林、 支持向量机等算法进行训练, 然后用另外
100 家编码过的公司进行学习效果检验, 完成训
练后利用完成学习的算法对剩余公司数据进行统
一的分类编码。
企业社会责任重视度( 变量代码 csr_con ):企
业社会责任报告是利益相关者理论相关诉求的核
心产物,这里面牵扯的内容与公司未来的战略和
运营通常并不直接相关,其主要作用是检验公司
是否关注其利益相关者。 基于中国 100 强企业社
会责任发展状况的研究提出了四位一体的企业社
会责任理论构,即责任管理、环境责任、 市场责任、
社会责任这四大方面。 本文依照该理论框架进行
企业社会责任报告的编码。 本文把该理论的四个
方面量化为 4 个关键词进行匹配, 即:责任管理的
关键词使用“ 员工 冶, 环境责任的关键词使用 “ 环
境冶, 市场责任关键词使用“ 客户冶 和 “ 供应商 冶,社
会责任关键词使用“ 公益冶, 结合企业社会责任制
度的两个核心关键字 “ 制度 冶 和 “ 理念 冶 共 7 个关
键字进行筛选,处理方法同上述管理层讨论文本
类似,该部分内容的处理过程的不同在于在完成
分词并去除稀疏词汇的字符向量生成后, 利用这
四个关键词进行匹配, 如果匹配 4 个以上则视为
该公司关注利益相关者,并将其编码为 1,反之如
果匹配 2 个以下, 或者甚至没有披露企业社会责
任报告,则视为其对利益相关者关注不足 ,并将其
编码为 0。
公司正式控制力( 变量代码 ctrl_cap): 公司的
正式控制系统与 Simons 管理控制系统 4 个杠杆
维度理论里的边界控制比较类似, 是指用正式的
流程、制度和方式方法来确保合规性以及什么不
能做。 正式控制制度是不可或缺的, 它能将公司
国外的成功经验模式化形成积累, 也有助于防范
公司的运营风险。 而大型企业集团的正式控制往
往是通过特定的组织构架和信息系统作为载体实
施的。 企业的财务公司能实现对企业最重要的现
金资源进行统一综合管理,一方面降低了企业子
公司的违规操作风险, 另一方面系统地量化了每
一个子公司的资金使用效率和资金成本( 袁琳 ,
2003) [15] ,有助于综合的分析和评价每个业务的
前景和生命周期,从而作出更加科学的管理决策 。
而无论预算管理采取哪种模式, 都是为了改进企
业的管理和运行方式, 进而提升企业的竞争能力
( 王斌、高晨, 2003) [16] 。 管理信息系统使得企业
内部的信息传递的准确性更加精确, 时效性都更
加迅速,同时也为起到了让管理人员快速决策支
持的功用( 杨周南, 2004) [17] 。 综合这些原因,本
文选取是否设有财务公司、是否有预算管理 、是否
有管理信息系统、是否有 ERP 等生产管理信息系
统来构建综合的指标来反映企业的正式控制能
力。 另外,本文对于企业所披露的内部控制报告
重点是阐述企业的内控流程、 内控工作方法、取得
的成果和存在的问题。 以 2007 年上海证券交易
所上市公司为样本的研究发现, 自愿披露企业内
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