張文珂

摘要：交叉持股企業(yè)的協(xié)同一致性很可能引發(fā)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染。以交叉持股企業(yè)為研究對象，根據(jù)環(huán)境信息披露理論，研究信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染機(jī)制?；诖髷?shù)據(jù)和人工智能方法對交叉持股企業(yè)高管人員行為進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警、挖掘群體關(guān)系。

關(guān)鍵詞：交叉持股；信息披露；違法違規(guī)；風(fēng)險傳染

中圖分類號：F830

一、引言

據(jù)CSMAR數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，2001—2021年間，上市公司發(fā)生12809件違規(guī)事件，其中涉及信息披露違規(guī)事件有8347件，占比達(dá)2/3。究其原因，信息披露違規(guī)存在“同群效應(yīng)”[1]和“傳染效應(yīng)”[2-4]。隨著股權(quán)多元化、高管聯(lián)結(jié)、交叉持股和關(guān)聯(lián)交易成為資本市場普遍現(xiàn)象，人力、資本和信息在企業(yè)間加速流動，企業(yè)行為越來越具有協(xié)同一致性。大數(shù)據(jù)和人工智能對于海量數(shù)據(jù)的高效加工、挖掘、分析和利用，有助于梳理錯綜復(fù)雜的聯(lián)結(jié)關(guān)系。綜合運用可視化工具和定量研究法，對信息披露違規(guī)行為傳染風(fēng)險進(jìn)行研究，能夠幫助企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)實現(xiàn)智慧治理。2020年3月1日起施行的新《證券法》強調(diào)，要對信息披露違法違規(guī)行為從源頭治理，增加了控股股東、實際控制人等相關(guān)主體的連帶責(zé)任。而錯綜復(fù)雜的交叉持股結(jié)構(gòu)更易增加信息披露違法違規(guī)的風(fēng)險。

我國交叉持股企業(yè)數(shù)量較多。2015年出臺的《國務(wù)院關(guān)于國有企業(yè)發(fā)展混合所有制經(jīng)濟(jì)的意見》指出，交叉持股、相互融合的混合所有制經(jīng)濟(jì)是基本經(jīng)濟(jì)制度的重要實現(xiàn)形式。交叉持股有助于企業(yè)實現(xiàn)股權(quán)多元化、共同發(fā)展，可以促進(jìn)國有企業(yè)轉(zhuǎn)換經(jīng)營機(jī)制。但是，這種企業(yè)具有股權(quán)結(jié)構(gòu)不清晰、行為協(xié)同、經(jīng)濟(jì)利益糾葛等問題，交叉持股企業(yè)的協(xié)同一致性很可能引發(fā)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染。企業(yè)管理層人員在不同公司之間進(jìn)行交叉任職，管理人員之間頻繁接觸和溝通，增加了信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的概率。交叉持股、企業(yè)制度、結(jié)構(gòu)比例都可能是影響信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的因素，這對交叉持股企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的防范提出了更高的要求。因此，深入分析交叉持股對企業(yè)信息披露違法違規(guī)的影響，采取有效措施防范信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染具有重要意義。

二、交叉持股企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的內(nèi)在機(jī)理

1.交叉持股企業(yè)增加了信息披露違法違規(guī)風(fēng)險。主要體現(xiàn)在三個方面：①經(jīng)營策略。交叉持股會導(dǎo)致市場產(chǎn)品同質(zhì)化，破壞了信息多樣性，且企業(yè)混同用工，會增大信息泄露的風(fēng)險，削弱行業(yè)競爭[5]，導(dǎo)致企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險增加[6]。②外部關(guān)系。交叉持股企業(yè)間存在溢出效應(yīng)，研發(fā)投資聯(lián)動[7]導(dǎo)致企業(yè)知識技術(shù)轉(zhuǎn)移[8]，從而影響并購價格[9]。③公司治理。交叉持股企業(yè)的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)對內(nèi)部治理存在負(fù)效應(yīng)，會影響混合所有制企業(yè)最優(yōu)的國有產(chǎn)權(quán)比重[10]，容易產(chǎn)生“雙刃劍效應(yīng)”[11]，誘發(fā)公司內(nèi)部控制問題[12]，導(dǎo)致信息違規(guī)披露[13]。交叉持股打破了企業(yè)原有的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營體制和治理機(jī)制，增加了信息披露違法違規(guī)的傳染風(fēng)險。

2.信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的負(fù)面影響。①信息披露違法違規(guī)風(fēng)險具有不確定性和波動性，其負(fù)面影響是集中研究領(lǐng)域。例如：信息披露違法違規(guī)風(fēng)險會降低投資水平和企業(yè)成長性[14]、抬高融資成本[15]、影響經(jīng)濟(jì)資源配置。②隨著信息披露違法違規(guī)風(fēng)險研究的拓展和深入，信息披露違法違規(guī)風(fēng)險測評方法在研究中的重要性突顯出來。國內(nèi)外學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了一些信息披露違法違規(guī)風(fēng)險測評方法，根據(jù)研究問題的側(cè)重點不同，可以對信息風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行分解，分析不同信息披露違法違規(guī)行為造成的經(jīng)濟(jì)后果，以避免得出似是而非的結(jié)論[16]。

3.信息披露違法違規(guī)風(fēng)險具有傳染性。①信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的負(fù)面影響并不局限于企業(yè)內(nèi)部[17]，信息披露違法違規(guī)風(fēng)險能夠進(jìn)行傳遞和轉(zhuǎn)移。已有研究發(fā)現(xiàn)，財務(wù)重述能夠放大同行企業(yè)的信息披露違法違規(guī)風(fēng)險。當(dāng)信息披露違法違規(guī)行為通過擴(kuò)散與傳播渠道傳遞出去，會為其他企業(yè)的信息披露造成影響，甚至?xí)霈F(xiàn)虛假陳述，這就是信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的傳染。信息披露違法違規(guī)風(fēng)險主要在同行企業(yè)[18]和集團(tuán)內(nèi)部這些關(guān)聯(lián)企業(yè)之間傳遞。當(dāng)虛假陳述、財務(wù)重述或操縱性應(yīng)計等操作帶來的信息披露違法違規(guī)風(fēng)險，導(dǎo)致同行企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險顯著升高甚至引發(fā)虛假陳述時，就證明信息披露違法違規(guī)風(fēng)險具有傳染性。②對其他公司或利益相關(guān)者行為產(chǎn)生的影響，也是信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的重要表現(xiàn)。存在競爭關(guān)系的同行企業(yè)為獲取競爭優(yōu)勢，往往對虛假信息做出不當(dāng)反應(yīng)，導(dǎo)致同行企業(yè)進(jìn)行錯誤的資源配置。信息披露違法違規(guī)風(fēng)險會改變投資者對競爭企業(yè)未來收益的預(yù)期。例如，虛假陳述被揭露時，同行企業(yè)股價也受到波及，造成競爭對手的異常損失，且影響的程度取決于企業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性或共同特征[19]。

三、信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的研究方法

1.對信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染進(jìn)行測評，為后續(xù)的理論研究和實證分析做準(zhǔn)備。在借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，根據(jù)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染研究的需要，確定樣本、數(shù)據(jù)和變量的選擇標(biāo)準(zhǔn)。對應(yīng)計模型進(jìn)行修正，使之滿足傳染分析的需要；借助統(tǒng)計軟件分析樣本數(shù)據(jù)，得到企業(yè)傳染測評指標(biāo)；將傳染企業(yè)和接受企業(yè)的特征指標(biāo)加入有序Logit模型，對傳染情況進(jìn)行分類評級。利用離散Hopfield、Elman、Jordan深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建虛假陳述、財務(wù)重述和操縱性應(yīng)計的傳染評價模型。

2.分析傳染接受企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的變化過程和機(jī)理，以進(jìn)一步研究信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的擴(kuò)散機(jī)理。從行業(yè)競爭壓力、外在信息環(huán)境、信息不對稱等視角，剖析企業(yè)接受信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的內(nèi)部和外在動機(jī)。信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染對象的設(shè)定并不局限于關(guān)聯(lián)特征較強的企業(yè)，可以將范圍進(jìn)一步擴(kuò)展到一般企業(yè)。在實證分析中，采用傾向評分匹配模型、面板數(shù)據(jù)模型分析信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的影響。傾向評分匹配（PSM）、面板數(shù)據(jù)模型能一定程度克服變量的內(nèi)生性問題。傾向評分匹配的第一階段是建立企業(yè)虛假陳述或財務(wù)重述的預(yù)測評分模型，第二階段是建立虛假陳述或財務(wù)重述對其他企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的影響效應(yīng)模型。在前述實證分析的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步采用面板數(shù)據(jù)分析模型，驗證當(dāng)行業(yè)內(nèi)存在虛假陳述或財務(wù)重述等行為時，其他企業(yè)的信息披露違法違規(guī)風(fēng)險是否會受到影響。

3.以交叉持股企業(yè)為研究對象，基于信號反饋原理對交叉持股企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的發(fā)生機(jī)制進(jìn)行研究。信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染是風(fēng)險在不同企業(yè)之間傳遞擴(kuò)散的過程，類似于“虛假信息—產(chǎn)權(quán)關(guān)聯(lián)—虛假信息”的傳遞過程。對信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的研究并不局限于分析信息披露違法違規(guī)風(fēng)險本身，需要綜合分析與交叉持股企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染相關(guān)的因素，如環(huán)境和文化因素。信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染在其作用結(jié)果和表現(xiàn)形式上具有特殊性，將交叉持股背景下的社會關(guān)系、企業(yè)社會責(zé)任、行業(yè)和區(qū)域環(huán)境特征的一致性、生產(chǎn)業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性等納入信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的環(huán)境因素中，將企業(yè)倫理、從眾心理、人員流動、行為規(guī)范等人文信息納入信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的文化因素中?；诖耍芯啃畔⑴哆`法違規(guī)風(fēng)險傳染的影響路徑和作用，分析信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染與潛在影響對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，采用分層動態(tài)潛在因素模型對相關(guān)理論設(shè)想加以驗證。

四、信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的智能分析

信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染具有難以確定性和動態(tài)性的特點?；诨貧w分析法進(jìn)行的信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染研究具有局限性，例如，Logit回歸模型、分層動態(tài)潛在因素模型等，在分析隱含關(guān)系、非結(jié)構(gòu)化或非線性問題上，存在評價不全面和適用條件苛刻等問題，無法有效地評價信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的傳染情況。因此，引入人工智能技術(shù)對信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染進(jìn)行測評。人工智能技術(shù)具有更強的數(shù)據(jù)形態(tài)挖掘能力，在處理未知的復(fù)雜模型、偵測舞弊行為以及風(fēng)險管理等方面比傳統(tǒng)統(tǒng)計方法更有效，與判別分析、Logit回歸等方法相比，具有預(yù)測精度高、誤分類代價低的特點。目前人工智能的應(yīng)用主要集中在信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的影響因素上，重點對虛假陳述行為進(jìn)行預(yù)測和甄別，尚未涉及信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的分析。用人工智能技術(shù)分析交叉持股企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的傳染機(jī)制，可以避開傳統(tǒng)統(tǒng)計模型苛刻的假設(shè)條件，通過機(jī)器學(xué)習(xí)智能地模擬出傳染的仿真結(jié)果，進(jìn)而系統(tǒng)全面地分析企業(yè)信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的傳染情況。

綜上可知，信息披露違法違規(guī)行為會會對市場、企業(yè)和利益相關(guān)者產(chǎn)生嚴(yán)重影響，近年來，政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)加大了對信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的管控，而信息披露違法違規(guī)風(fēng)險的傳染使得管控工作更加復(fù)雜化。本文結(jié)合大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，利用人工智能技術(shù)挖掘各類相關(guān)數(shù)據(jù)，以交叉持股企業(yè)為研究對象，預(yù)測信息披露違法違規(guī)風(fēng)險擴(kuò)散的軌跡和傳播趨勢，為企業(yè)提供規(guī)避信息披露違法違規(guī)風(fēng)險傳染的策略，以期增強企業(yè)信息披露質(zhì)量，以促進(jìn)企業(yè)健康高質(zhì)量發(fā)展。

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責(zé)任編輯：田國雙