充分的信息披露是现代金融市场中解决信息不对称矛盾和两权分离所导致代理问题的重要手段,而年度报告是上市公司向投资者传递信息的最重要渠道。年度报告的可读性关系着信息披露的效率,近年来正受到社会各界越来越多的关注。本文借助近年来自然语言处理技术（NLP）的发展成果,从普通中文文本复杂性和专业词汇密集度两个层面同时度量了上市公司年报文本的可读性水平,以我国上市公司2007-2018年年报数据以及2008-2019年的分析师预测数据为样本,基于模糊假说,深入研究了年报文本的可读性在公司业绩水平作用下对于分析师预测行为的影响机制。本文研究发现,就整体而言,分析师对可读性较低的公司年报采取了本能的“防御”,在盈利预测中对复杂年报的态度更加谨慎,并且可读性差的年报加大了分析师预测的分歧程度。不过,作为盈利预测的基准,过往业绩水平在年报文本可读性对分析师预测的影响关系中发挥功能锁定作用。对于可读性水平差但过往业绩好的公司,分析师预测会更倾向于乐观,并且预测的准确度和分歧度均下降;对于可读性水平差且过往业绩也差的公司,分析师会具有更大的私有信息挖掘压力,盈利预测会更谨慎,并且随着私有信息量的增大,预测的准确度和分歧度也会上升。进一步的研究还发现,分析师的专业能力在解读复杂年报和摆脱过往业绩的功能锁定效应中发挥了重要作用。年度报告是资本市场信息披露的重要方式,从分析师这个专业的信息使用者角度来研究年报文本可读性对使用者决策的影响具有重要意义。随着现代经济交易的复杂化和我国会计准则国际趋同的进程,准则和年报内容的愈加复杂化已是不可避免的趋势。本文的研究结果表明,专业能力在分析师解读复杂年报和摆脱过往业绩的功能锁定效应中发挥作用重大,因此,为了降低年报复杂性增加对信息披露效率的不利影响,如何加强投资者教育与提升分析师的专业能力应该是有关部门未来工作的关注重点。