為進一步加強本科教育教學工作，提升畢業設計（論文）質量，北京市教育委員會組織開展了2020年北京市普通本科高校大學生畢業設計（論文）評優工作。近日，市教委公布評選結果，清華經管學院會計系2016級本科生周遠澤的本科學位論文《基于機器學習的内部人特征對自願性信息披露質量影響研究——來自“互動易”平台的證據》（指導教師：清華經管學院會計系助理教授尹程）榮獲2020年北京市普通高等學校優秀本科生畢業論文。

該論文從公司治理角度，對深交所上市公司自願性信息披露質量影響因素進行了比較深入的研究。相較于傳統自願性信息披露渠道，上市公司與投資者線上問答互動的信息時效性更佳，但始終存在信息質量難以考評的監管難題。本研究使用兩種機器學習方法提取文本特征，提出了基于文本主題與語義分析的問答質量綜合評價指标，并對管理層選聘、激勵機制、大股東影響力與控制動機四個方面的影響因素進行了實證分析。

該研究發現，借助互聯網技術的網絡問答互動平台為投資者提供了便捷高效的信息獲取渠道，上市公司管理層與投資者線上互動溝通質量逐年提升。我國上市公司的公司治理水平較早期文獻研究時期有所提升，内部人控制現象對自願性信息披露質量的負面影響有所減少卻依然存在，管理層股權激勵機制與大股東掏空約束機制還有待進一步完善。

周遠澤

該研究創新性地構建了上市公司自願性信息披露質量綜合評價指标，并為影響因素研究領域增加了來自于“互動易”互動平台問答短文本的經驗證據，填補了相關研究領域的文獻空白，也嘗試為投資者問答互動平台監管提供新的思路。