| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 背景 | 第8-9页 |
| 1.2 问题提出及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 研究框架、研究方法及创新 | 第10-12页 |
| 1.3.1 研究框架 | 第10-11页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第11页 |
| 1.3.3 研究创新 | 第11-12页 |
| 第二章 文献回顾 | 第12-22页 |
| 2.1 公平信息披露规则 | 第12-17页 |
| 2.1.1 公平披露规则的定义与内容 | 第12-13页 |
| 2.1.2 国内外公平披露规则有效性的研究 | 第13-15页 |
| 2.1.3 信息披露质量的有效代理指标 | 第15-17页 |
| 2.2 分析师行为 | 第17-19页 |
| 2.2.1 证券分析师与证券分析师行为 | 第17页 |
| 2.2.2 国内外对分析师行为的相关研究 | 第17-19页 |
| 2.3 企业税收负担 | 第19-22页 |
| 2.3.1 企业税收负担的定义与范围 | 第19页 |
| 2.3.2 国内外企业税收负担的相关研究 | 第19-20页 |
| 2.3.3 企业税收负担的衡量方法 | 第20-22页 |
| 第三章 理论分析 | 第22-26页 |
| 3.1 年报可读性与分析师行为的理论分析 | 第22-24页 |
| 3.2 分析师行为、年报可读性与企业税收负担的理论分析 | 第24-26页 |
| 3.2.1 股东利润最大化的税收筹划理论 | 第24页 |
| 3.2.2 避税代理观 | 第24-26页 |
| 第四章 研究假设与研究设计 | 第26-31页 |
| 4.1 研究假设 | 第26-28页 |
| 4.2 回归模型与变量说明 | 第28-31页 |
| 4.2.1 年报可读性（Readability）的度量 | 第28页 |
| 4.2.2 分析师报告信息量（AI）的度量 | 第28-29页 |
| 4.2.3 分析师预测精度（Accuracy）和偏离度（Dispersion）的度量错误！未找到引用源 | 第29页 |
| 4.2.4 企业税收负担（Tax）的衡量 | 第29页 |
| 4.2.5 控制变量的度量 | 第29-31页 |
| 第五章 实证分析 | 第31-44页 |
| 5.1 描述性统计 | 第31-33页 |
| 5.2 回归结果与分析 | 第33-38页 |
| 5.2.1 年报可读性、分析师跟进人数与企业税收负担 | 第33-35页 |
| 5.2.2 年报可读性、分析师信息量与税收负担 | 第35-37页 |
| 5.2.3 分年报可读性、分析师预测质量与税收负担 | 第37-38页 |
| 5.3 稳健性检验 | 第38-44页 |
| 第六章 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录A 在学期间的科研成果及发表的论文 | 第53页 |
