现如今,我国成长型企业发展迅速,为推动我国的产业升级、经济发展等发挥了重要的作用,但与此同时,成长型企业对发展资金的迫切需求并不能完全由内源融资解决,对他们而言发行股票或债券的难度又比较高,因此陷入了融资困境。银行贷款融资是成长型企业非常重要的外部资金来源,我国创业板成长型企业主要来自高新技术以及信息行业,轻资产、重创新的特点使其借款难的问题更为严重。信息不对称是制约创业板企业进行银行贷款融资的重要原因,创业板企业的信息披露制度不够完善导致企业和银行间的信息不对称,从而使得创业板企业受到融资约束。管理层讨论与分析（MD＆A）集中表达了企业高层管理人员对企业过去一年取得业绩的总结评价和对未来的展望,通过影响公司的信息披露,其不同的语言特征会对创业板企业获得银行贷款的能力产生不同影响。本文结合相关理论分析,通过Python利用字典法实现对管理层讨论与分析的文本内容进行信息提取,并提出管理层讨论与分析的四种语言特征——可理解性、自我主张性、前瞻性深度以及情感性,并将情感性细分为积极性和消极性进行研究。本文选取2015-2018年创业板企业作为研究对象,对MD＆A的语言特征与企业未来获得银行贷款间的关系进行实证分析。研究结果表明,MD＆A的可理解性、自我认知性、情感性和积极性与银行贷款呈正相关关系,消极性与银行贷款呈负相关关系。最后总结实证分析结论,对企业、银行和监管机构在管理层讨论与分析的信息披露问题上提出相关意见和建议。