怎么写思维导图

题目拆解：高管学术经历对企业债务融资成本的影响。由此可得，高管学术经历是解释变量，企业债务融资成本为被解释变量。

此处的高管学术经历是指高管正在或曾经在高校任教、科研院所任职的经历、与教育背景不同，教育背景是指对个人能力的体现，如取得硕士学位，博士学位。高管学术经历则是个人经历对其个人特质的塑造。

研究背景 提炼：

改革开放大浪潮,大批的政府官员，高校教师从从政单位转向经营企业，创业经商

下海潮的企业家特质：具有学术经历

范围：极少出现在西方国家，中国特有

此类问题研究情况：已有高管年龄，性别，教育背景，从军经历，财务经历，贫困经历，是否经历大萧条，是否考取飞行执照，尚无高管学术经历对企业经济管理行为影响的研究

研究债务融资成本的原因：与股权融资相比，债务融资是我国企业更为主要的融资渠道

研究预期结论：高管的学术经历与企业债务融资成本之间存在负向的关系

分析过程（作用机制）：

高管的学术经历——高管的风险程度更高——降低公司的盈余管理程度，提高了会计稳健性——公司的信息风险水平降低

高管的学术经历——自我约束与监督的机制——降低高管与债权人之间的代理风险（高管学术经历对债务融资成本的降低效应）

较低的信息风险和代理风险——降低公司的债务融资成本

实验数据：沪深A股上市公司2008-2014年的数据，9862个公司年度样本

高管学术经历的数据2008年后才可得

样本处理：剔除高管团队数据确实样本，剔除金融行业上市公司，剔除关键财务数据缺失及最终控制人不能识别的样本，控制极端值，1%和99%的winsorsize处理

数据获取：CSMAR数据库中的管理层个人特征数据库，WIND数据库，数据不全的通过查阅数据库中的管理者简历进行补充。

构建的多元回归模型：

DebtCost = β0 + β1 * Academic + βi* Controls + Fixed effects + ε

因变量，债务成本debtcost：利息支出除以长短期债务总额平均值

自变量academic：高管学术经历的虚拟变量

高管团队：除董事会，监事会之外的直接参与企业经营决策的高级管理人员：首席执行官，执行总经理，副总经理，执行副总经理，总会计师，财务负责人

控制变量control：state,big-N，size, leverage , ROA, growth PPE interest FCF Loss 第一大股东持股比例 两职兼任虚拟变量 独立董事比例

研究假设的提出：根据高层梯队理论

高层梯队理论：高层梯队理论是一种管理学理论，它认为公司领导层需要对高层管理团队进行合理的构建，拥有不同背景特征的管理者，会具有不同的价值观和个人认知，这些因素会直接影响到其在工作中的沟通和合作，进而间接影响到相关决策。该理论包含三个主要观点：首先，高层管理人员会根据其经验和价值观做出决策和战略选择，进而对组织结果产生重要影响；其次，高层管理团队的特征对组织结果的预测要比个人高层管理人员强；最后，人口学变量是有意义的 。

高层梯队理论中的人口学变量主要是指高层管理人员的人口特征，例如年龄、组织任期、职能背景、教育水平、社会经济背景和财务状况等 。这些变量可以用来预测高层管理人员的行为和决策，从而影响组织结果。例如，一些研究表明，年龄较大的高层管理人员更有可能采取保守的决策，而年轻的高层管理人员则更有可能采取创新的决策 。

研究假设（H1）：高管学术经历有助于降低企业债务融资成本。

研究方法：控制内生性

两阶段回归法：两阶段回归是一种解决内生性问题的常用方法。它将回归分为两个阶段进行，然后查看估计的结果。其中第一阶段是使用工具变量（ iv ）去做解释变量（ x ）的回归；第二阶段是用工具变量对解释变量的估计值（ x' ）去对被解释变量（ y ）做回归 。

倾向得分匹配法：倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差和混杂变量较多，倾向得分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出 。

控制公司固定效应：控制公司固定效应是一种常用的方法，用于解决面板数据中的异质性问题。它的目的是消除公司之间的异质性，以便更好地进行回归分析 。（面板数据异质性是指面板数据中的个体之间存在差异，这些差异可能是由于不同个体的特征、经验或其他因素引起的。异质性可能会导致回归结果的偏差，因此需要对其进行处理 。）

企业债务融资成本受到债务融资难易程度的影响，文章进一步研究了债务融资难易程度对高管学术经历与债务融资成本关系的影响

研究发现：高管学术经历对债务融资成本的影响的确在非国有企业和市场化程度低地区的企业中更加明显。

稳健性检验：控制高管的个人特征，采用有学术背景的高管占高管团队比重来度量高管学术背景，改变高管的界定范围

研究结论仍然成立

文章的研究意义：

①该文章首次研究了高管学术经历对企业经营管理及其向资本市场所传递信号的影响

②该文章丰富了高管个人特征对债务融资成本影响的研究（教育体现的是知识和能力，而经历则是对人的特质和决策行事风格的塑造）

③该文章发现高管学术经历能够发挥公司治理的作用，从而丰富了公司治理方面的研究。

该文章表明，债权人根据高管学术经历调整贷款决策，对企业与银行之间的贷款契约的签订具有重要的启示作用。

研究结果：高管学术经历与公司债务融资成本之间存在显著负相关关系。

信息发布者的财务经理与企业融资约束

题目拆解：信息发布者的财务经历与企业融资约束。

信息发布者的财务经历为解释变量，企业融资约束为被解释变量

研究假设：

当董秘拥有财务经历时，其所在公司的融资约束水平更低。

变量界定：

董秘财务经历的界定：本文将董秘的财务经历界定为董秘曾担任过以下职务: 财务负责人、财务( 副) 总监、首席财务官、( 副) 总会计师、财务主管、财务处( 副) 处长、财务科长、财务科( 副) 科长、财务部( 副) 部长、财务部( 副) 经理、基金经理、投资经理、投资研究员、证券研究员、证券投资部部长、资本运作主管、投资总监、投行部经理、投行部高级经理、行业分析师等。① 由于从事投资职业往往需要扎实的财务基础，并且其工作也与企业财务报告、信息披露等密切相关，所以将该类经历也划归财务经历范畴。

融资约束的度量：基于此，我们主要采用投资—现金流敏感度来衡量企业的融资约束。需要说明的是，在研究中还采用了 KZ 指数和 SA 指数来衡量融资约束，进行相应的稳健性检验。

KZ指数是指融资约束指数，它是一个用于衡量企业融资约束的指标，考虑了企业的经营性净现金流、股利和现金持有水平等因素 。在金融领域，KZ指数通常用于衡量银行信贷市场相对于股票市场的发达程度，以及企业更容易通过哪种方式来筹集资金。

SA指数是一种用于衡量企业融资约束的指标，它考虑了企业的经营性净现金流、股利和现金持有水平等因素 。

融资约束指信息不对称问题和代理问题，使得外部的成本高于内部资本的成本而产生的。融资约束衡量条件包括股票支付率、投资-现金流敏感性、公司规模、现金-现金流敏感性等 。

研究背景：

提炼：融资约束是国内外企业在经营与发展过程中普遍遇到的难题。

融资约束还极大地阻碍了企业乃至国家经济的发展，这一现象也引起了政府部门的高度重视。而已有研究重点关注信息中介在降低信息不对称方面的作用，却很少关注信息披露这自身在信息传递过程的作用。

为什么选择这个选题：

无论如何，信息发布者都会参与信息传递的过程，<a id="_Hlk147429429"></a>而已有研究重点关注信息中介在降低信息不对称方面的作用，却很少关注信息披露这自身在信息传递过程的作用。

信息不对称的降低不仅取决于企业所披露信息本身的质量以及信息中介的分析与解读，还取决于信息披露者自身的素质

如何掌握信息披露的尺度，高效地进行信息披露，取决于董秘个人的经验与专业素质

分析过程：

董秘公司的财务经历——降低企业与外部投资者之间的信息不对称——缓解困扰企业发展的融资约束问题

实验数据：

1999——2013年所有沪深证券市场全部A股上市公司董秘的简历资料，手工整理董秘财务经历数据

样本来源：巨潮资讯，新浪财经和东方财富网站手工收集了样本公司所有董秘的简介资料，财务数据来自CSMAR数据库。

数据处理：剔除金融，保险业的上市公司，剔除净资产小于0的样本，剔除IPO上市当年的样本，剔除董秘任期不超过一年的数据，剔除相关数据确实的样本，消除极端值的影响，1%和99%的winsorize处理

实证模型：

控制内生性：对Finance以外的解释变量进行滞后处理

为避免公司层面的聚集效应对标准误的影响，在回归时在公司层面进行了cluster处理

Cluster处理是一种聚类方法，可以将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组中的对象相似度较高，不同组中的对象相似度较低。在回归分析中，Cluster处理可以用于控制潜在的异方差和序列相关问题。

研究方法：做了稳健性检验

内生性检验：：双重差分模型来估计董秘的财务经历对企业融资约束所产生的影响（融资约束较低的企业可能更倾向聘请具有财务经历的董秘）

OLS回归，OLS回归是一种常用的统计学方法，用于建立因变量和自变量之间的线性关系。OLS回归的全称为“普通最小二乘回归”，它是一种通过对数据进行线性回归分析来估计模型参数的方法。在OLS回归中，我们可以通过加入常数项来控制模型的斜率，从而使得模型更加符合实际情况。

固定效应回归：固定效应回归是一种控制面板数据中随个体变化但不随时间变化的一类变量方法。固定效应模型有n个不同的截距，其中一个截距对于一个个体。可以用一系列二值变量来表示这些截距。固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计 。

作用机制的检验：

沟通有效性，tobit回归（Tobit回归是一种用于处理截断数据的回归分析方法。在Tobit回归中，被解释变量只能取有限的次数，例如，它可以被截断或删失。这种方法通常用于经济学和金融学中，因为在这些领域中，数据通常是受限的。 ）

降低信息不对称：三种信息不对称的情景：企业性质，分析时跟踪，审计机构规模

研究结果：

董秘拥有财务经历的企业——投资现金流敏感度更低——融资约束水平更低

研究意义：

首先，从董秘财务经历这一崭新视角出发，探讨了其在降低信息不对称、缓解融资约束方面的作用，从而丰富和发展了融资约束领域的文献。

其次，从董秘高管背景特征出发，探讨了董秘的财务经历如何影响其职能发挥，从而丰富了高层梯队理论领域的文献。

最后，文章的研究结论还具有较为重要的政策含义: 缓解企业融资约束不仅要重视信息中介以及董事会与经理层等这些高管的重要作用，还要重视并发挥董事会秘书制度的积极作用。