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      產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出、經(jīng)濟(jì)外部性與融資約束

      2018-01-25 22:10楊懷東尹珍王志平
      商業(yè)研究 2017年12期
      關(guān)鍵詞:融資約束現(xiàn)金

      楊懷東+尹珍+王志平

      內(nèi)容提要:研發(fā)利益主體在進(jìn)行R&D投資時(shí)不可避免地會(huì)產(chǎn)生一定程度的技術(shù)溢出效應(yīng)。本文以Almeida模型為基礎(chǔ),利用中國(guó)制造業(yè)上市公司2010-2015年的面板數(shù)據(jù),從經(jīng)濟(jì)外部性的角度分析產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)研發(fā)企業(yè)融資約束的影響。實(shí)證結(jié)果顯示,隨著產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出程度的增加,企業(yè)利用內(nèi)部現(xiàn)金流積累現(xiàn)金的傾向增強(qiáng),表現(xiàn)為現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性增加,融資約束加劇;資產(chǎn)規(guī)模越小,產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)其融資約束正向影響越顯著。上述結(jié)論為國(guó)家對(duì)產(chǎn)生外部性的企業(yè)給予適當(dāng)補(bǔ)償提供了政策依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:融資約束;現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性;產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出;經(jīng)濟(jì)外部性

      中圖分類(lèi)號(hào):F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-148X(2017)12-0168-07

      經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與技術(shù)創(chuàng)新密切相關(guān),提升技術(shù)創(chuàng)新的重要途徑之一是增加R&D投入,企業(yè)進(jìn)行R&D投資不可避免會(huì)產(chǎn)生一定程度的技術(shù)溢出效應(yīng)。本文選取中國(guó)制造業(yè)15個(gè)子產(chǎn)業(yè)為研究樣本,從經(jīng)濟(jì)外部性的視角定量分析產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)企業(yè)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性產(chǎn)生的影響,試圖揭示產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)公司現(xiàn)金流決策的作用機(jī)制,旨在為國(guó)家針對(duì)不同溢出程度的企業(yè)制定獎(jiǎng)勵(lì)政策,緩解企業(yè)因創(chuàng)新活動(dòng)帶來(lái)的融資約束提供新思路。

      一、研究假設(shè)與設(shè)計(jì)的提出

      經(jīng)濟(jì)外部性又稱(chēng)為“外部效應(yīng)”、“外在性”或“溢出效應(yīng)”、“外部影響”等,指的是經(jīng)濟(jì)主體在進(jìn)行某種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)自主或不自主地沒(méi)有享受全部收益或沒(méi)有承擔(dān)全部成本,并對(duì)其他經(jīng)濟(jì)主體福利產(chǎn)生影響的現(xiàn)象。產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出是指通過(guò)不同產(chǎn)業(yè)間信息技術(shù)的擴(kuò)散,而對(duì)其他產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力水平及技術(shù)的提高起到促進(jìn)作用,產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出作用機(jī)制的發(fā)揮與產(chǎn)業(yè)間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)R&D投入量以及要素流動(dòng)的廣度密切相關(guān)。企業(yè)通過(guò)R&D投入進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的目的是為了增強(qiáng)本企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力、提高成長(zhǎng)性,但是不管什么形式的R&D投入都會(huì)存在一定程度上的外溢效應(yīng),并且不同產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出程度不同,這種“搭便車(chē)”現(xiàn)象的存在減少了企業(yè)R&D投入的收益,降低了企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入的動(dòng)力。

      本文借鑒Hyytinen(2005)模型來(lái)分析收益外部化對(duì)企業(yè)融資約束的影響(如圖1所示),圖1縱軸表示投資的邊際成本MCC和邊際收益MRR,橫軸表示R&D投資數(shù)量。在完美的資本市場(chǎng),投資的邊際成本是不變的(如圖1MC所示),此時(shí)MRR與MC的交點(diǎn)D表示無(wú)融資約束時(shí)的投資均衡點(diǎn)。當(dāng)存在融資約束時(shí),投資的邊際成本會(huì)隨著投資額的增加而遞增(如圖1MCC所示),此時(shí)MRR與MCC的交點(diǎn)為D*。當(dāng)存在收益外部化的經(jīng)濟(jì)外部性時(shí),此時(shí)企業(yè)的邊際收益MRR會(huì)下降(如圖1MRR(1)所示),交MCC于點(diǎn)D**。所以,無(wú)融資約束時(shí)的投資額D大于存在融資約束的最優(yōu)投資D*,大于存在融資約束且存在收益外部化時(shí)的最優(yōu)投資額D**。如果企業(yè)存在收益外部化卻沒(méi)有得到適當(dāng)?shù)难a(bǔ)償時(shí),外部融資約束加劇,企業(yè)利用內(nèi)部現(xiàn)金流來(lái)積累現(xiàn)金的傾向會(huì)增加。因此,提出以下假設(shè):

      假設(shè)1:產(chǎn)業(yè)間R&D溢出會(huì)增加溢出企業(yè)利用內(nèi)部現(xiàn)金流積累現(xiàn)金的傾向,加劇企業(yè)融資約束。

      當(dāng)產(chǎn)業(yè)間R&D溢出程度越高時(shí),溢出企業(yè)的收益外部化現(xiàn)象越明顯,如圖1邊際收益MRR(II)的斜率將變小。當(dāng)邊際成本MCC保持不變時(shí),MCC與MRR(II)交于點(diǎn)D***。此時(shí)最優(yōu)投資額減少,融資約束會(huì)更加嚴(yán)峻。相對(duì)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)往往需要大量的R&D投入(Henderson,1998),而技術(shù)溢出的凈流出不利于提高自主創(chuàng)新能力,得出產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)行業(yè)全要素生產(chǎn)率存在顯著的正面效應(yīng),但是對(duì)其行業(yè)自身的R&D投資卻有一定程度上的抑制作用。當(dāng)R&D溢出效應(yīng)較小時(shí),其對(duì)溢出企業(yè)的研發(fā)投入抑制作用不明顯,當(dāng)R&D溢出效應(yīng)達(dá)到一定程度之后會(huì)對(duì)溢出企業(yè)的研發(fā)投入產(chǎn)生顯著的抑制作用。因此,提出以下假設(shè):

      假設(shè)2:產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出程度越高,其對(duì)溢出企業(yè)融資約束的影響越顯著。

      (一)研究樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

      本文選用2010-2015年中國(guó)制造業(yè)15個(gè)子產(chǎn)業(yè)滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本并做了如下剔除:第一,剔除了在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上存在缺失的樣本;第二,剔除了連續(xù)兩年出現(xiàn)ST的上市公司;第三,剔除了在2010年及2010年以后上市的公司樣本數(shù)據(jù)。最后得到研究樣本公司數(shù)目為1278家,共計(jì)7668個(gè)公司-年度觀測(cè)值。上市公司數(shù)據(jù)主要來(lái)自wind數(shù)據(jù)庫(kù),產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)投入產(chǎn)出表》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

      (二)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出效應(yīng)測(cè)算

      產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出的測(cè)算方法主要有投入產(chǎn)出法、技術(shù)距離法和矩陣法,本文采用投入產(chǎn)出法,通過(guò)投入產(chǎn)出系數(shù)和R&D費(fèi)用支出的數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)算產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出。借鑒During(2000)處理方法,本文從貢獻(xiàn)者的角度利用向前流量系數(shù)矩陣D導(dǎo)出總貢獻(xiàn)者效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)間溢出效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出的總貢獻(xiàn)者效應(yīng)是指某產(chǎn)業(yè)在自身的技術(shù)研發(fā)過(guò)程中對(duì)其他產(chǎn)業(yè)部門(mén)產(chǎn)生的溢出,可以用R&D流量系數(shù)矩陣計(jì)算出的前向乘數(shù)表示,具體可表示為:

      本文選用技術(shù)研發(fā)投入量大、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高,對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較強(qiáng)帶動(dòng)作用的制造業(yè)作為研究對(duì)象,測(cè)算過(guò)程中需要各產(chǎn)業(yè)R&D研發(fā)費(fèi)用數(shù)據(jù)及投入產(chǎn)出系數(shù)分別來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2010-2015年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》及2002年(42部門(mén))、2005年(42部門(mén))、2007年(42部門(mén))、2010年(65部門(mén))、2012年(42部門(mén))的《中國(guó)投入產(chǎn)出表》。由于投入產(chǎn)出表并非是逐年連續(xù)公布的,需要對(duì)2011年、2013年、2014年、2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。本文采用樣條函數(shù)插值方法,樣條函數(shù)具有逐段多項(xiàng)式化的特點(diǎn)以及光滑穩(wěn)定靈活的優(yōu)勢(shì),用它來(lái)估計(jì)一個(gè)實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)會(huì)更加便利、靈活和準(zhǔn)確。依據(jù)《中國(guó)投入產(chǎn)出表》中的制造業(yè)子產(chǎn)業(yè),本文將R&D研發(fā)費(fèi)用數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理,最后得到相應(yīng)15個(gè)制造業(yè)子產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù),并將各產(chǎn)業(yè)研發(fā)費(fèi)用與貢獻(xiàn)者投入產(chǎn)出系數(shù)的積比上各產(chǎn)業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模,計(jì)算得到代表產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出程度的產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出率,結(jié)果如表1所示。endprint

      從表1可以發(fā)現(xiàn)大部分行業(yè)2010-2015年的產(chǎn)業(yè)間R&D溢出率都相對(duì)穩(wěn)定,標(biāo)準(zhǔn)差均較小,但是石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)(6)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(12)以及通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)(14)的標(biāo)準(zhǔn)差較大。尤其是2014年和2015年,由于這三個(gè)產(chǎn)業(yè)的R&D研發(fā)投入大幅度增加,導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出率明顯增大。石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)(6)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(12)在2010-2013年R&D溢出率都處于一個(gè)較低水平,而在2014年和2015年處于較高水平,考慮到數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性而將這兩個(gè)產(chǎn)業(yè)剔除。雖然通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)(14)標(biāo)準(zhǔn)差也較大,但是從整個(gè)制造業(yè)來(lái)看,該產(chǎn)業(yè)的R&D溢出率在2010-2015年期間一直處于一個(gè)較高的水平,可以納入高溢出率產(chǎn)業(yè)之中。電氣機(jī)械及器材制造業(yè)(13)數(shù)據(jù)存在缺失,故剔除該產(chǎn)業(yè)。最后將得到的制造業(yè)12個(gè)產(chǎn)業(yè)樣本按照產(chǎn)業(yè)間R&D溢出率均值的大小分為高溢出率、中溢出率和低溢出率三類(lèi),每類(lèi)均包含四個(gè)產(chǎn)業(yè)。具體分類(lèi),高溢出率產(chǎn)業(yè)包括通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)(14)、化學(xué)工業(yè)(7)儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(15)、通用、專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)(11),中溢出率產(chǎn)業(yè)包括木材加工及家具制造業(yè)(4)、食品制造及煙草加工業(yè)(1)、非金屬礦物制品業(yè)(8)、金屬制品業(yè)(10),低溢出率產(chǎn)業(yè)包括造紙印刷及文教體育用品制造業(yè)(5)、紡織業(yè)(2)、金屬冶煉及壓延加工業(yè)(9)、紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業(yè)(3)。

      二、實(shí)證結(jié)果分析

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      首先,對(duì)全樣本主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析(如表3所示)。從整體來(lái)看,各變量都比較平穩(wěn),標(biāo)準(zhǔn)差均較小,最大標(biāo)準(zhǔn)差也僅達(dá)到0.496,樣本數(shù)據(jù)整體分布比較均勻。

      按照產(chǎn)業(yè)間溢出率的不同,將全樣本依照前文的分組,對(duì)高溢出、中溢出、低溢出三個(gè)樣本組分別進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)(如表4所示)。從數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看到高溢出樣本的現(xiàn)金持有變化量(ΔCash)均值為0.026,遠(yuǎn)大于低溢出樣本的現(xiàn)金持有變化量(ΔCash)均值0.009,可能是由于高溢出產(chǎn)業(yè)大部分為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),其研發(fā)投入相對(duì)于低溢出產(chǎn)業(yè)要大很多而導(dǎo)致其現(xiàn)金需求較大。此外,主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率隨著溢出程度的下降而變小,高溢出樣本主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率(Grow)最高,低溢出樣本主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率(Grow)最低,這剛好驗(yàn)證了本文所提出的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對(duì)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)具有更好地成長(zhǎng)性。非流動(dòng)負(fù)債比率隨著技術(shù)溢出程度的降低而增加,從一定程度上反映了隨著產(chǎn)業(yè)溢出程度的增加,公司的長(zhǎng)期舉債能力越來(lái)越弱,這可能與高溢出產(chǎn)業(yè)面臨較為嚴(yán)峻的融資約束有關(guān)。總的來(lái)說(shuō),相對(duì)于低溢出產(chǎn)業(yè),高溢出產(chǎn)業(yè)具有高成長(zhǎng)性,高現(xiàn)金持有變化量,低長(zhǎng)期舉債能力,低資產(chǎn)規(guī)模的特點(diǎn)。

      (二)相關(guān)性Person檢驗(yàn)

      如表5所示,從主要變量之間的相關(guān)系數(shù)可以到主要變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)整體較小,除去交叉項(xiàng)Cf×Of外,主要變量相關(guān)系數(shù)均介于-0.482至0.350之間。在1%水平上,ΔCash與Capex、Δlev、Debt、Grow、Overflow、SIZE顯著相關(guān),但與Cf×Of的相關(guān)性不顯著。由于交叉項(xiàng)Cf×Of可能增加變量之間的多重共線性,本文做了主要變量的VIF值檢驗(yàn),各變量的方差膨脹因子都較低,其中VIF值最大的變量為Overflow達(dá)到2.183,但遠(yuǎn)小于10, 交叉項(xiàng)Cf×Of項(xiàng)的VIF值為2.12,整體上主要變量之間相關(guān)程度比較低,不存在嚴(yán)重的多重共線性。

      三、回歸檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      (一)回歸檢驗(yàn)

      相對(duì)于截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù),本文采用面板數(shù)據(jù)模型,并綜合時(shí)間和截面兩個(gè)維度的信息,能夠控制個(gè)體的異質(zhì)性,提供更多的自由度、信息和效率,減少變量之間的共線性。為了避免偽回歸,需要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用LLC及ADF方法對(duì)主要解釋變量及因變量進(jìn)行檢驗(yàn),原序列在5%的顯著性水平下均通過(guò)單位根檢驗(yàn)。在模型選擇上,本文利用Hausman Test(Hausman,1978)來(lái)判定是選擇隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)。Hausman Test檢驗(yàn)結(jié)果在5%的顯著性水平下拒絕了原假設(shè),且固定效應(yīng)模型相較于隨機(jī)效應(yīng)模型,更適合用于估計(jì)較短的面板模型。因此,本文選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸估計(jì),回歸結(jié)果如表6所示。

      從全樣本的回歸結(jié)果可以看到R2為0.405,且其F值伴隨P值為0.000,通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn),樣本整體的顯著程度及擬合度均較好。其現(xiàn)金流量(Cashflow)的回歸系數(shù)為0.23,t值為9.80,現(xiàn)金流持有變化量(ΔCash)與現(xiàn)金流量(Cashflow)在1%水平上顯著正相關(guān),說(shuō)明全樣本存在一定程度上的融資約束。交叉項(xiàng)Cf×Of的回歸系數(shù)為0.096,t值為2.11,在5%的置信度水平上顯著正相關(guān),說(shuō)明產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出會(huì)增加企業(yè)利用內(nèi)部現(xiàn)金流積累現(xiàn)金的傾向,加劇融資約束,證實(shí)了本文的第一個(gè)假設(shè)。

      為了驗(yàn)證假設(shè)2的結(jié)論,本文分別對(duì)高溢出樣本、中溢出樣本、低溢出樣本進(jìn)行對(duì)比回歸分析,結(jié)果如表6所示。三個(gè)樣本的R2分別為0.438、0.410、0.262,并且都通過(guò)了F檢驗(yàn),樣本整體擬合度均較好。高溢出樣本的現(xiàn)金流量(Cashflow)系數(shù)最大為0.25,t值為7.93,在1%水平上顯著正相關(guān),存在較為嚴(yán)峻的融資約束。中溢出樣本的現(xiàn)金流量(Cashflow)系數(shù)為0.16,在10%水平上顯著正相關(guān)。低溢出樣本的現(xiàn)金流量(Cashflow)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),現(xiàn)金流量(Cashflow)系數(shù)及t值均隨著溢出程度的增大而增加。交叉項(xiàng)Cf×Of在高溢出樣本中1%水平上呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)性,而在中溢出樣本和低溢出樣本中對(duì)現(xiàn)金流持有變化量的影響均不顯著,這說(shuō)明相對(duì)于產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出低的企業(yè),產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)于增加高溢出企業(yè)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性的效應(yīng)更加明顯,更易增加高溢出企業(yè)從內(nèi)部現(xiàn)金流積累現(xiàn)金的傾向,加劇其融資約束,證實(shí)了本文的第二個(gè)假設(shè)。endprint

      眾多研究表明資產(chǎn)規(guī)模是影響融資約束的重要因素,資產(chǎn)規(guī)模越小,融資約束越高。為了分析產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)溢出程度高、但是資產(chǎn)規(guī)模不同的企業(yè)融資約束產(chǎn)生的影響,本文將高溢出樣本按照年末總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)(size)平均值大于9.352的樣本劃分為大資產(chǎn)樣本,小于9.148的樣本劃分為小資產(chǎn)樣本,剔除處以9.148-9.352之間的數(shù)以保證資產(chǎn)規(guī)模變化的明顯性,回歸結(jié)果如表7所示。

      從回歸結(jié)果可以看出兩個(gè)樣本均通過(guò)F檢驗(yàn),并且擬合的也較好。大資產(chǎn)樣本及小資產(chǎn)樣本的現(xiàn)金流量(Cashflow)系數(shù)分別為0.18、0.29,均通過(guò)1%水平下的顯著性檢驗(yàn),這說(shuō)明產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出程度高的企業(yè),資產(chǎn)越小越傾向于利用內(nèi)部現(xiàn)金流來(lái)積累現(xiàn)金。交叉項(xiàng)Cf×f下在小資產(chǎn)樣本中回歸系數(shù)為0.15,并且在10%的水平上顯著正相關(guān),但是在大資產(chǎn)樣本中明顯不顯著,這說(shuō)明對(duì)于溢出程度高的企業(yè),資產(chǎn)規(guī)模越小的企業(yè)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)其影響越顯著,利用內(nèi)部現(xiàn)金積累現(xiàn)金的傾向會(huì)增加,加劇融資約束。

      (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      本文采用擴(kuò)大樣本的方法來(lái)驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果是否具有穩(wěn)健性,并將石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的上市公司也納入樣本中,樣本總量增加至7668個(gè),再將樣本依據(jù)資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)平均值的大小排序,剔除中間1663個(gè)樣本,排序在前3000的樣本組成大資產(chǎn)樣本,在后3000的樣本組成小資產(chǎn)樣本,分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn),結(jié)果如表8所示。檢驗(yàn)結(jié)果基本與前文一致。在全樣本中,Cashflow顯著為正,且交叉項(xiàng)Cf×Of也顯著為正。在分組測(cè)試中,小資產(chǎn)樣本與大資產(chǎn)樣本的Cashflow均顯著為正,并且前者大于后者。叉項(xiàng)Cf×f Of在小資產(chǎn)樣本中回歸系數(shù)為0.13,并且在10%的水平上顯著正相關(guān),但是在大資產(chǎn)樣本中明顯不顯著。穩(wěn)健性結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出會(huì)加劇企業(yè)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性,資產(chǎn)規(guī)模越小的企業(yè)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)其影響越顯著。擴(kuò)充后的樣本實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與前文一致,說(shuō)明本文的結(jié)論具有普遍性。

      四、研究結(jié)論

      技術(shù)創(chuàng)新在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響日益重大,企業(yè)在進(jìn)行R&D投資時(shí)不可避免會(huì)產(chǎn)生一定程度的技術(shù)溢出效應(yīng)。本文采用我國(guó)制造業(yè)A股上市公司2010-2015年數(shù)據(jù)為樣本,從經(jīng)濟(jì)外部性的視角分析產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)企業(yè)融資約束的影響。研究結(jié)果表明:(1)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出會(huì)增加企業(yè)利用內(nèi)部現(xiàn)金流積累現(xiàn)金的傾向,加劇融資約束。(2)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)溢出程度不同的企業(yè)影響不同。相對(duì)于溢出程度低的企業(yè),產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)于增加高溢出企業(yè)現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性的效應(yīng)更加明顯。(3)對(duì)于溢出程度高的企業(yè),資產(chǎn)規(guī)模越小,產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出對(duì)其現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性影響越顯著。

      持續(xù)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是由不斷的技術(shù)創(chuàng)新和要素稟賦的變化推動(dòng)的,要想擁有不斷的技術(shù)創(chuàng)新就必須在R&D方面持續(xù)進(jìn)行投資,先行企業(yè)在進(jìn)行R&D投資時(shí)不可避免會(huì)產(chǎn)生溢出。作為一種會(huì)給整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)正效益的外部經(jīng)濟(jì),產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出有利于經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。對(duì)于企業(yè)本身而言,當(dāng)這種溢出效應(yīng)在沒(méi)有得到適當(dāng)補(bǔ)償?shù)臅r(shí)候會(huì)一定程度上制約其自身的成長(zhǎng),進(jìn)而影響其創(chuàng)新意愿。因此,本文提出以下三點(diǎn)政策建議:第一,深化市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革,不斷完善市場(chǎng)的職能,減少融資摩擦。第二,加強(qiáng)法規(guī)建設(shè),提升產(chǎn)權(quán)保護(hù)水平,改善企業(yè)金融生態(tài)環(huán)境。第三,建立技術(shù)溢出補(bǔ)償機(jī)制,對(duì)為促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)的先行者產(chǎn)生的外部性給予適當(dāng)補(bǔ)償,尤其是產(chǎn)業(yè)間技術(shù)溢出程度高、資產(chǎn)規(guī)模小的企業(yè)。通過(guò)對(duì)技術(shù)溢出進(jìn)行合理補(bǔ)貼,減少經(jīng)濟(jì)外部性給先行貢獻(xiàn)企業(yè)帶來(lái)的不利影響,提高其進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的積極性。

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      Abstract:R&D investment operated by research and development stakeholders will inevitably result in a certain degree of technical spillover effect. In terms of economic externality and based on Almeida Model, the paper analyzes the inter-industry technology spillover′s influence on financial constraint from the perspective of economic externality, which is based on panel data of China′s manufacturing listed companies from 2010 to 2015. The empirical results show that the higher degree of R&D spillover, the higher trend that enterprises accumulate cash with internal cash flow, with the performance of cash - cash flow sensitivity enhancement and financial constraint aggravation; the less assets, the stronger positive impact that R&D spillover would have on financial constraint. The above conclusions provide the policy basis for the government to give appropriate compensation to the enterprises that produce externalities.

      Key words:financial constraint; the cash-cash flow sensitivity; inter-industry technology spillover; economic externality

      (責(zé)任編輯:關(guān)立新)endprint

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