迷失翻譯中：城大研究揭示市場中隱藏的"主場優勢"香港新聞網5月17日電 在即時翻譯與全球互聯的時代，人們普遍認為外地投資者能獲取與當地人相同的數據。然而，一項新研究揭示了驚人事實：“主場優勢”不僅是文化或地理的副產品，企業更會主動設計機制，使當地利益相關者獲得偏袒。 香港城市大學（城大）會計學系助理教授黃裕庭教授團隊近期於會計學頂尖期刊《會計評論》發表題為“差異化溝通與在地資訊優勢：從翻譯差異中獲得的啟示”的研究，提出偵測此類“差異化溝通”現象的嶄新策略。這項研究的靈感源自一次日常購物體驗。 黃教授在跨國零售商店購物後，注意到退貨政策的中英文版之間有翻譯上的差異。察覺到這個細節後，他推測企業在涉及重大利益的財務揭露中可能也會出現類似情況，促成了這項研究的展開。這種策略性偏差歷來往往藏身於私人電郵與非正式通話之中，幾乎無法察覺或量化。 為了揭開這穩秘，研究團隊開發了一套新的概念框架：透過比較同一份年報的英文版與中文版，他們揭露了與私下對話相呼應的策略差異。標準分析工具通常需要將英文及中文版本都翻譯成第三種“中介”語言（例如法文），藉此建立比較基準。然而，這種雙重翻譯過程會引入大量雜訊與錯誤，且往往無法把細微的文體差異跟影響投資者對企業績效理解的實質性分歧區分開來。 為解決此局限，研究團隊運用突破性的聯合語言機器學習模型，同時開發出一套新的人工智能（AI）方法。與過往方法不同，這些工具能直接比較文件，完全省略“中介”步驟。關鍵在於，此模型以過濾文體差異，只識別對企業績效具實質影響的差異，從而將有效訊號與雜訊區分開來，確保所偵測到的“落差”在經濟層面上具有實質意義。由於上述工具無須依賴中轉翻譯，因此可應用於更廣泛的場景，例如偵測法律合約、政府條約，或其他高風險雙語情境中的隱藏差異。這些工具能識別出細微的“翻譯落差”，即報告的中英文版本所傳達的資訊有顯著差異。本研究指出當檢測到此類落差時，本地與外國投資者之間的資訊不對稱會出現可量度的增幅，從而量化競爭環境的傾斜程度。 研究結果顯示，這些資訊落差屬系統性問題，而非偶然現象。當本地與外地投資者同時參與時，資訊不對稱隨之加劇，外地投資者因而面臨結構性劣勢。即使是專業的外地分析師，所獲取的資訊披露品質也較低，且其預測準確度顯著較低。 企業在英文文件中刻意淡化複雜的關係型資訊而強調會計細節，以配合外地投資者的治理優先事項。為了確認這些落差所反映的是刻意策略而非翻譯失誤，研究團隊進行了一項大膽的實地實驗，就是假扮成投資者直接聯繫企業。結果令人震驚：翻譯落差較大的企業，對外地投資者查詢的回應率顯著較低，這證實了企業確實採取了刻意策略，讓外地利益相關者處於資訊真空狀態。這項研究既是對全球監管機構的警鐘，也同時具備技術創新與經證實的政策影響實績作為支撐。 研究採用尖端的AI方法，並獲得競爭激烈的Google Cloud Research Credits Program認可，證明企業正積極製造不利於國際投資者的條件。研究獲得大型科技公司的產業驗證，凸顯了研究團隊新型機器學習工具的技術可行性。 然而，研究結果揭示了一項關鍵限制：僅靠技術無法實現公平競爭。若缺乏監管規定來確保資訊披露的一致性，外資將持續處於結構性劣勢。 鑑於黃教授在塑造市場監管方面的豐富經驗，此結論尤具分量。美國證券交易委員會（SEC）在多項裁決中均援引了他的研究，包括2023年《Final Rule on Modernization of Beneficial Ownership Reporting》及2024年《Final Rule: Short Position and Short Activity Reporting》；而德國聯邦銀行亦以此作為填補氣候相關數據缺口的基礎。基於這份已確立的影響力，研究為致力於彌合翻譯落差並維護全球市場完整性的監管機構提供了關鍵證據。（完） 【編輯：徐嘉儀】
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