本文是一篇投資分析論文，本文選取我國A股上市公司2007-2022年的財務數(shù)據(jù)，實證檢驗了我國上市公司財務報告中管理層討論與分析凈語調對企業(yè)投資行為的影響并分析其影響路徑。
第1章   緒論
1.1   研究背景與研究意義
1.1.1   研究背景
習近平總書記在2023年中央經(jīng)濟工作會議中強調，要多措并舉扎實做好經(jīng)濟工作，擴大有效益的投資，促進民營企業(yè)發(fā)展壯大。“十四五”規(guī)劃進一步指出要建設具有強勁投資需求的市場，形成市場主導的投資內生增長模式，推進企業(yè)技術革新和設備改造進程并激發(fā)民間投資活力，促進企業(yè)投資項目落地見效，保持存量資產(chǎn)和新增投資的良性循環(huán)。
作為市場經(jīng)濟的發(fā)展主體，企業(yè)在拉動國民經(jīng)濟發(fā)展上起到重要作用。企業(yè)投資是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基石，對于強化企業(yè)自身競爭優(yōu)勢、穩(wěn)定行業(yè)地位與自身價值成長具有重要意義，因此學術界和實務界均對企業(yè)投資行為的研究較為關注。企業(yè)投資活動一般包括購建固定資產(chǎn)等企業(yè)發(fā)展所必需的長期資產(chǎn)等活動，據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2020年民間固定資產(chǎn)投資額1為289264億元，同比2019年增長1%，2021年民間固定資產(chǎn)投資全年累計完成307659億元，同比上漲7%，2022年民間固定資產(chǎn)投資全年累計完成310145億元，比上年增長0.9%。而根據(jù)國家統(tǒng)計局2024年1月17日最新數(shù)據(jù)顯示，2023年民間固定資產(chǎn)投資額全年僅完成253544億元，同比下降0.4%2。民間固定資產(chǎn)投資額的下降應引起相關企業(yè)重視，積極調整企業(yè)投資策略，完善企業(yè)投資布局，為我國經(jīng)濟環(huán)境的企穩(wěn)回升做好基礎性工作。

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1.2   研究方法與研究內容
1.2.1   研究方法
本文結合使用了文獻研究法和實證研究法對管理層討論與分析語調對企業(yè)投資行為的影響展開研究。
（1）文獻研究法。
本文對企業(yè)投資行為的內部以及外部影響因素進行梳理，并且對管理層討論與分析的定義、量化研究方法以及語調信息的有效性方面的文獻進行歸納總結，為本文的研究提供參考。
（2）實證研究法。本文的研究對象是我國A股上市公司2007-2022年的財務數(shù)據(jù)，相關數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫，并借助Stata軟件完成數(shù)據(jù)處理工作。根據(jù)研究假設建立固定效應實證模型，通過多元線性回歸分析等實證方法檢驗公司管理層討論與分析語調對企業(yè)投資行為的影響，并考察高管持股比例的調節(jié)作用。在此基礎上，利用改變樣本區(qū)間、替換變量度量方式等進行穩(wěn)健性檢驗，并區(qū)分企業(yè)規(guī)模與企業(yè)上市年限進行異質性分析，同時利用融資成本進行中介效應檢驗，最后總結本文的實證結論并提出建議。
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第2章   文獻綜述
2.1   企業(yè)投資行為的影響因素
2.1.1   外部影響因素
（1）經(jīng)濟政策不確定性
企業(yè)作為宏觀經(jīng)濟環(huán)境中的微觀單元，不免會受到外部宏觀環(huán)境的制約與影響。國家宏觀經(jīng)濟發(fā)展所制定的方針政策和戰(zhàn)略舉措，比如財政政策、貨幣政策以及資本市場政策，都會影響到微觀企業(yè)的行為。經(jīng)濟政策的任何變動，最終都會體現(xiàn)在企業(yè)的投資決策中（龔光明和孟澌，2012）。目前，學術界正從不同角度深入探討企業(yè)投資行為在經(jīng)濟政策不確定性下的變化與反應，然而，關于這一議題的觀點仍存在分歧，尚未達成共識。
一部分學者認為，隨著宏觀經(jīng)濟政策不確定性的增加，企業(yè)投資項目的未來現(xiàn)金流量也將面臨更大的不確定性，這導致企業(yè)投資效率受到約束和限制，其最直接的表現(xiàn)就是投資規(guī)模的縮減，即投資不足（雷新途和姜君如，2023），并且在2008年的金融危機后，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資效率的約束限制作用更加明顯（李鳳羽和楊墨竹，2015）。與上述研究結論類似，饒品貴等（2017）的研究表明企業(yè)投資受到經(jīng)濟政策不確定性的負面制約，實物期權與金融摩擦的渠道共同導致了這種制約的產(chǎn)生（譚小芬和張文婧，2017）。1977年Stewart Myers首次引入實物期權的概念，這一理論強調，投資方案所帶來的現(xiàn)金流主要源于對其現(xiàn)有資產(chǎn)的充分利用以及對未來投資機會的選擇。此外，投資不可逆性是實物期權理論的基礎假設，所以當投資環(huán)境不明確的條件下企業(yè)往往選擇暫時擱置投資計劃，以免造成投資損失（Bernanke等，1996）。Christiano等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，金融摩擦機制作為不確定性對經(jīng)濟運行產(chǎn)生影響的另一渠道，其存在使得不確定性通過加劇金融摩擦，進而引發(fā)經(jīng)濟增長的停滯或減緩（AL-Thaqeb等，2019）。
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2.2   管理層討論與分析凈語調的影響效應
2.2.1   定義與量化研究方法
上市公司定期報告中的管理層討論與分析由管理層撰寫，旨在對公司上年的經(jīng)營情況進行總結，并對公司未來的發(fā)展方向進行前瞻性的預測和戰(zhàn)略規(guī)劃，是企業(yè)年報中最為核心的部分之一，它提供了表內信息以及報表附注所無法提供的信息，滿足了投資者對企業(yè)前瞻性信息披露的更高要求。通過瀏覽該部分的披露內容，投資者可以了解公司管理層對公司未來經(jīng)營前景的預期以及對公司可能面臨的風險的分析（李常青和王毅輝，2007）。
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)以及自然語言處理等人工智能技術的快速發(fā)展，對財務報告中的文本信息進行深入研究成為了現(xiàn)實，在線文本分析技術使挖掘和分析互聯(lián)網(wǎng)上的海量信息成為了可能（樂國安和董穎紅等，2013）。具體來講，文本分析技術是一種利用計算機處理文本的能力，從非結構化文本內容中提取信息的方法。在文本挖掘領域，存在兩種主要方法，分別是詞典法和機器學習法（Bao和Datta，2014）。詞典法的核心原理在于將句子細分為各個詞組，并隨后統(tǒng)計這些詞組在文本中出現(xiàn)的頻次。詞典法雖然原理簡單且結果可復制，但其局限性在于高度依賴于詞典的質量。目前被廣泛運用的詞典是Loughran和McDonald（2011）創(chuàng)建的L&M詞典。機器學習方法在文本相似度識別方面展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢，但同時也要求研究者具備扎實的計算機基礎。目前已有相關學者使用樸素貝葉斯機器學習算法對MD&A前瞻性陳述的信息內容進行檢驗，研究發(fā)現(xiàn)那些當前業(yè)績優(yōu)異、回報波動性較小且歷史更長、市凈率較低的公司，通常更傾向于做出更為積極的前瞻性陳述（Li，2010）。Muslu等（2015）使用機器學習法來研究管理層討論與分析部分中前瞻性披露的信息屬性，發(fā)現(xiàn)前瞻性信息的語調與未來績效的關聯(lián)并不強。李雙燕等（2023）考察了文本情緒與公司違規(guī)行為的關系，通過機器學習方法對年報中管理層討論與分析部分的文本進行情緒測試，研究結論表明管理層討論與分析文本情緒與公司的違規(guī)行為負相關。
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第3章 理論基礎與研究假設 ............................ 17
3.1 理論基礎 .......................................... 17
3.1.1 言語行為理論 ................................... 17
3.1.2 信號傳遞理論 ................................... 17
第4章 研究設計 .................................. 22
4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源 .............................. 22
4.2 變量設計 ................................. 22
4.3 研究模型 .............................. 24
第5章 實證分析 ..................................... 25
5.1 描述性統(tǒng)計和相關性分析 ................................. 25
5.2 基準回歸分析 ..................................... 27
5.3 機制檢驗 ........................................ 30 
第5章   實證分析
5.1   描述性統(tǒng)計和相關性分析
表 5.1列示了各變量的描述性統(tǒng)計結果。其中，被解釋變量的最大值為30.2%，最小值為-16.4%，均值為5.5%，中位數(shù)為4.4%，說明不同上市公司之間的投資差距較大并且上市公司整體投資占總資產(chǎn)的比例較低。解釋變量的均值為40.1%，中位數(shù)為40.5%，最大值為73.6%，表明上市公司管理層傾向于向投資者傳遞更為積極正面的信號。調節(jié)變量方面，高管持股比例的均值為8.9%，中位數(shù)為0.04%，最大值為64.1%，說明我國上市公司間高管持股比例差異較大并且整體高管持股比例偏低。控制變量方面，總資產(chǎn)收益率均值為3.2%，中位數(shù)為3.3%，最小值為-32.7%，最大值為20.4%，表明我國上市公司整體盈利性偏弱，絕大多數(shù)處于微利狀態(tài)。資產(chǎn)負債率均值為45.3%，中位數(shù)為44.6%，表明我國上市公司舉債情況處于比較合理的區(qū)間。營業(yè)收入增長率均值為18.8%，最小值為-62.8%，最大值為354.7%，表明上市公司整體營收增長情況良好但營收增長快慢差距明顯。產(chǎn)權性質變量的平均值為41.8%，這意味著在所選取的樣本中，有41.8%的企業(yè)屬于國有企業(yè)范疇。企業(yè)規(guī)模平均值為22.25，標準差為1.316，表明上市公司的發(fā)展規(guī)模差距比較大，頭部效應明顯。股權集中度變量的均值為34.5%，最小值9.3%，最大值74.5%，表明上市公司股權分布情況有顯著差異。SA指數(shù)均值和中位數(shù)均為4.031。

投資分析論文參考

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結論與建議
本文選取我國A股上市公司2007-2022年的財務數(shù)據(jù)，實證檢驗了我國上市公司財務報告中管理層討論與分析凈語調對企業(yè)投資行為的影響并分析其影響路徑。同時以企業(yè)高管持股比例作為調節(jié)變量，探究高管持股比例對MD&A與企業(yè)投資行為關系的調節(jié)作用，分別得出以下結論：
第一，我國A股上市公司管理層討論與分析凈語調對企業(yè)投資行為有顯著的正向作用。在解決了相關的內生性問題，替換解釋變量與被解釋變量衡量方法以及更換樣本區(qū)間后，研究結論依然穩(wěn)健。此外，對管理層討論與分析凈語調對企業(yè)投資行為的影響進行異質性檢驗后發(fā)現(xiàn)，在不同規(guī)模、不同上市年限的上市公司中，管理層討論與分析凈語調對企業(yè)投資行為的影響存在差異。在規(guī)模較小以及上市年限較長的企業(yè)中，管理層討論與分析凈語調與企業(yè)投資行為存在正向關系，而在規(guī)模較大、上市年限較短的企業(yè)中，管理層討論與分析凈語調對企業(yè)投資行為并無影響。
第二，隨著高管持股比例的增加，管理層討論與分析凈語調與企業(yè)投資行為之間的正向關系更加顯著。高管持股的本質是使公司的管理人員可以和企業(yè)的所有者共同分享公司的剩余索取權，綁定雙方的利益。當高管受到股權激勵后，在制定投資決策時會考慮公司的長遠利益，提高企業(yè)投資水平。
第三，管理層討論與分析凈語調將通過降低融資成本而使企業(yè)投資水平升高。管理層語調信息能夠補充會計盈余信息，緩解管理層和投資者間的信息不對稱程度，降低企業(yè)的融資成本，提高企業(yè)的投資水平。
參考文獻（略）