1.3.1 研究框架
1.3.2 可能的创新点
2 文献综述
2.1 非效率投资的研究
2.2 管理层权力与非效率投资的研究
2.3 投资者情绪与非效率投资的研究
2.4 简要述评
3 理论分析与研究假设
3.1 概念界定
3.1.1 管理层权力
3.1.2 投资者情绪
3.1.3 非效率投资
3.2 理论基础
3.2.1 委托代理理论
3.2.2 信息不对称理论
3.2.3 管理层权力理论
3.2.4 行为金融学理论
3.3 管理层权力、投资者情绪对非效率投资影响分析
3.3.1 管理层权力与非效率投资
3.3.2 投资者情绪与非效率投资
3.3.3 管理层权力、投资者情绪与非效率投资的相互影响
3.4 研究假设
3.4.1 管理层权力对非效率投资的影响
3.4.2 投资者情绪对非效率投资的影响
3.4.3 管理层权力、投资者情绪对非效率投资的影响
4 研究设计
4.1 变量定义
4.1.1 被解释变量
4.1.2 解释变量
4.1.3 调节变量
4.1.4 控制变量
4.2 模型设计
4.3 数据来源与样本选取
4.4 研究方法说明
5 实证分析
5.1 描述性统计分析
5.1.1 投资者情绪描述性统计分析
5.1.2 管理层权力描述性统计分析
5.1.3 非效率投资描述性统计
5.2 相关性分析
5.2.1 管理层权力与非效率投资的相关性分析
5.2.2 投资者情绪与非效率投资的相关性分析
5.3 多元回归分析
5.3.1 管理层权力、内部控制质量与非效率投资的回归分析
5.3.2 投资者情绪、内部控制质量与非效率投资的回归分析
5.4 稳健性检验
6 总结与展望
6.1 研究结论
6.2 政策建议
6.3 研究不足与展望
金融学论文范文三：高管互联网从业经历与企业创新绩效研究
图 2 “四万亿”资金流向
本文研究发现:高管互联网从业经历能显著提升企业创新绩效。在创新投入方面,高管互联网从业经历能显著提高企业研发投入;在创新产出方面,高管互联网从业经历能显著提高企业的专利申请数和专利授权数。本文采用Heckman两阶段模型、工具变量、倾向得分匹配法和双重差分模型等识别策略,对内生性问题做了深入检验,结果均显示高管互联网从业经历能显著提高企业创新绩效。若干稳健性检验同样证实了研究结论的可靠性。
1 引言
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 研究框架
1.4 研究重难点和创新点
2 文献综述
2.1 高管特征影响企业绩效的相关文献
2.1.1 高层梯队理论
2.1.2 行为金融理论
2.1.3 烙印效应理论
2.2 其他因素影响企业创新的相关文献
2.2.1 外部因素
2.2.2 内部因素
2.3 互联网对企业影响的相关文献
2.4 文献评述
3 理论分析和研究假设
3.1 相关概念界定
3.1.1 高管团队的概念界定
3.1.2 高管互联网从业经历的概念界定
3.2 理论分析与假设提出
3.2.1 高管互联网从业经历对企业创新绩效的影响
3.2.2 高管互联网从业经历对企业创新绩效影响的行业差异
3.2.3 高管互联网从业经历对企业创新绩效影响的区域差异
3.2.4 高管互联网从业经历对企业创新绩效影响的产权性质差异
4 研究设计
4.1 变量选择
4.1.1 企业创新绩效度量
4.1.2 高管互联网从业经历度量
4.1.3 其他相关变量
4.2 模型设计
4.3 样本构建
5 实证检验及分析
5.1 描述性统计分析
5.1.1 有互联网从业经历高管的企业分布情况
5.1.2 描述性统计和分组均值检验
5.2 相关性分析
5.3 基础回归分析
5.4 稳健性检验
5.4.1 替换变量
5.4.2 选择不同计量模型
5.4.3 倾向得分匹配法
5.4.4 其他稳健性检验
5.5 内生性检验
5.5.1 基于Heckman两阶段模型的检验
5.5.2 基于工具变量的检验
5.5.3 基于CEO变更事件的双重差分检验
5.6 异质性分析
5.6.1 基于行业竞争性的分样本研究
5.6.2 基于地区发展水平的分样本研究
5.6.3 基于企业产权性质的分样本研究
5.7 影响机制及进一步研究
5.7.1 高管互联网从业经历—公司治理—企业创新
5.7.2 高管互联网从业经历—风险偏好—企业创新
5.7.3 高管互联网从业经历、企业创新与企业价值
6 结论与政策建议
6.1 结论总结
6.2 政策建议
6.3 研究不足与未来展望
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