2026年7月15日上午，由上海财经大学会计学院主办的学术研讨在学院106室举行。本次讲座特邀美国弗吉尼亚理工大学的叶鹏飞教授作题为《Comments that Count: Corporate Influence in SEC Governance Rulemaking》的学术报告。研讨会由会计学院教师张程主持，学院陈信元、李挺、刘浩、唐菂、邹欢等多位教师及博士研究生参加并围绕相关研究问题展开交流。
报告中，叶鹏飞教授围绕上市公司如何影响美国证券交易委员会公司治理相关规则的制定展开介绍。美国证券交易委员会在正式出台规则前，会通过公开征求意见的方式收集市场参与者的反馈。上市公司作为相关规则的重要适用对象，也会通过提交评论信表达立场和政策诉求。由于评论信及最终规则均对外公开，这一制度安排为观察企业如何参与并影响监管决策提供了较为透明的研究场景。
本项研究主要考察上市公司参与规则制定的动机、实际效果及其对股东价值的影响。研究结合大语言模型辅助的文本分析与引用追踪方法，对规则制定过程中提交的评论信进行识别和分析，并进一步考察相关意见是否被最终规则引用，以及是否带来与评论者立场一致的实质性修改。
研究发现，研究发现，上市公司提交的评论信大多体现出维护管理层利益的倾向，而参与评论的公司往往也具有较为薄弱的公司治理特征。进一步分析表明，上市公司的评论信更容易被SEC在最终规则中引用，并推动规则作出与其主张相一致的实质性调整，尤其是在相关意见有利于管理层时，这种影响更为明显。
此外，当上市公司提出的管理层友好型意见被最终规则中的相关实质性修改所采纳时，这些公司在最终规则发布后出现了显著为负的异常股票收益。总体来看，上市公司可能借助规则制定程序维护管理层的既得利益，并由此损害股东价值。
报告过程中，叶鹏飞教授还介绍了研究所采用的文本识别与引用追踪思路，并结合美国证券监管制度说明如何判断评论信立场以及其与最终规则变化之间的关系。相关方法使研究能够从具体评论意见出发，更直接地观察企业参与监管规则制定的过程及其结果。
本次报告从公司治理与监管规则制定相结合的视角，讨论了上市公司参与公共规则制定的动机和经济后果，为理解企业影响监管政策、管理层与股东之间的利益冲突以及投资者保护问题提供了新的研究视角。
报告还介绍了大语言模型在评论信文本识别中的应用。通过结合文本分析与最终规则中的引用信息，研究能够较为直接地追踪具体评论意见与规则修改之间的联系，为衡量企业监管影响力提供了新的研究思路。在交流环节，与会师生围绕评论信影响的识别方式、大语言模型分类的准确性、监管机构引用评论信的含义、企业通过行业协会和法律机构间接施加影响的可能性，以及市场反应的其他解释等问题展开讨论。叶鹏飞教授结合研究设计和制度背景进行了细致回应，现场交流气氛热烈。
供稿供图|2025级纪孟汝