企业是以营利为目的而依法从事生产经营的组织，其盈余的持续能力不仅是广大投资者的关注焦点，也关系到企业的竞争能力，并进一步影响到国家和社会的稳定发展。因此，以盈余持续性为代表的企业盈余质量研究一直是财务与会计领域研究的热点。本文在传统的盈余质量研究之外，借助现代文本分析技术和机器学习技术的发展，分别以年报文本语气和媒体报道情绪两个指标代表企业内部管理层和外部观察者对企业未来发展的判断，研究文本语气特征是否能够解释其他条件相同情况下企业的盈余持续性差异，以期能够回答投资者在企业估值判断中是否应当“听话听音”，以及有利于上市公司和监管方更好地做好信息披露工作。
　　本文以2010-2017年上市公司发布的年度报告及相关主流媒体的财经报道为研究样本，对年报文本语气和财经新闻情绪进行量化，并以Sloan线性自回归模型为基础，探讨语调与盈余持续性的关系。研究结果发现，无论是年报文本语气还是财经新闻情绪都与盈余持续性显著正相关，即更乐观的年报文本语气与更具持续性的盈余相联系，更乐观的财经新闻情绪与更具持续性的盈余相联系，反之亦然。同时，年报文本语气相较财经新闻情绪更能观察企业盈余持续性。本文进一步探讨了在不同产权性质下，年报文本语气和财经新闻情绪在观察企业盈余持续性上的作用，发现效果有所不同。
　　本文的研究发现意味着年报文本语气和财经新闻情绪都含有信息增量且有一定可信度，对于影响企业盈余持续性的好消息，企业和媒体会以更乐观的语气表达信息。投资者可以通过年报文本语气和财经新闻情绪观察企业盈余持续性。通常来说，年报语气相较财经情绪含有的信息量更大。本文的研究结论进一步证明了信息不对称的存在，管理层的文本语气中蕴含了他们所了解的更多私有信息；即使是作为外部信息观察者的财经媒体报道也可以为同等条件下企业盈余质量提供更多的解释。研究结论支持更加充分的会计信息披露，对市场监管方和信息使用者均有一定的参考价值。