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      高管金融背景、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新

      2023-09-08 08:29:16高昕玥何晨毓劉欣儀
      統(tǒng)計(jì)與決策 2023年16期
      關(guān)鍵詞:高管約束背景

      王 睿,高昕玥,何晨毓,劉欣儀

      (西南石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,成都 610100)

      0 引言

      企業(yè)在創(chuàng)新的過程中需要投入大量資金,并且這類創(chuàng)新型項(xiàng)目有著時(shí)間周期長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)大的特點(diǎn),企業(yè)僅依靠?jī)?nèi)部資金無(wú)法滿足創(chuàng)新項(xiàng)目的所有資金需求,因此,外部融資渠道成為企業(yè)融資的重要來(lái)源。目前我國(guó)金融市場(chǎng)普遍存在發(fā)展不平衡的現(xiàn)象,相關(guān)的法律體系不夠成熟。金融體系尚處于發(fā)展和完善的過程中,對(duì)于產(chǎn)權(quán)和債務(wù)合同的保護(hù)存在缺陷,還有信息不對(duì)稱問題嚴(yán)重,與發(fā)達(dá)國(guó)家相比,我國(guó)企業(yè)面臨的融資困難問題更為嚴(yán)重。企業(yè)的融資約束程度越嚴(yán)重,其發(fā)展受到的制約就越大,越容易錯(cuò)過好的投資機(jī)會(huì),從而降低企業(yè)改革創(chuàng)新的動(dòng)力,因此,融資約束是影響企業(yè)創(chuàng)新的一個(gè)關(guān)鍵因素。擁有金融背景的高管獲得資金的能力較強(qiáng),還能降低銀行與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度,這些都能改善企業(yè)融資約束問題。學(xué)術(shù)界對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新與融資約束、融資約束與高管金融背景、高管金融背景與企業(yè)創(chuàng)新這三個(gè)方面的研究已經(jīng)十分豐富,但是對(duì)于三者之間關(guān)系方面的研究較少。本文運(yùn)用2017—2021年中國(guó)A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù),探討融資約束、企業(yè)創(chuàng)新與高管金融背景三者之間的關(guān)系,并分析高管金融背景、融資約束影響企業(yè)創(chuàng)新的機(jī)制;構(gòu)建“高管金融背景—融資約束—企業(yè)創(chuàng)新”模型,檢驗(yàn)融資約束在高管金融背景與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系中的中介作用。

      1 理論分析與研究假設(shè)

      1.1 高管金融背景與企業(yè)創(chuàng)新

      根據(jù)高層梯隊(duì)理論,擁有金融背景的高管具有風(fēng)險(xiǎn)承受能力強(qiáng)的特質(zhì),會(huì)使高管在項(xiàng)目決策過程中變得更有風(fēng)險(xiǎn)容忍度,這會(huì)增加企業(yè)選擇風(fēng)險(xiǎn)程度較高項(xiàng)目的可能性[1]。具有金融背景的高管擁有專業(yè)的財(cái)務(wù)理論知識(shí)和豐富的融資實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),他們?cè)谶x擇研發(fā)投資項(xiàng)目、降低企業(yè)的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)收益等方面具有優(yōu)勢(shì),這些特質(zhì)都為企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目奠定了基礎(chǔ),促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。企業(yè)創(chuàng)新高度依賴資源,如果企業(yè)出現(xiàn)資金不足的情況,將會(huì)造成企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目中止。企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的信息屬于商業(yè)機(jī)密,投資者很難獲得關(guān)于創(chuàng)新項(xiàng)目的具體信息,導(dǎo)致投資者和企業(yè)高管之間存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱問題,這不利于企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的開展和獲取投資。具有金融背景的高管更能掌握商業(yè)銀行、投資銀行和其他金融機(jī)構(gòu)的信息需求特點(diǎn),從而降低企業(yè)和銀行之間的信息不對(duì)稱程度,提高項(xiàng)目通過融資審批的可能性?,F(xiàn)金持有水平較高的企業(yè)相較于普通企業(yè),獲取投資機(jī)會(huì)的可能性更大,具有金融背景的高管可以為企業(yè)帶來(lái)更高的現(xiàn)金持有水平[2],那么擁有具備金融背景高管的企業(yè)就有更多可支配資金用于企業(yè)創(chuàng)新投資。綜上所述,擁有具備金融背景高管的企業(yè),進(jìn)行企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的可能性更大。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)1:高管金融背景能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

      1.2 高管金融背景與融資約束

      隨著我國(guó)金融體系的蓬勃發(fā)展,企業(yè)選擇與金融機(jī)構(gòu)建立聯(lián)系以解決融資約束問題的現(xiàn)象變得更加普遍。銀行與企業(yè)會(huì)有業(yè)務(wù)往來(lái),通過處理與企業(yè)之間的融資活動(dòng)業(yè)務(wù),可以獲取企業(yè)內(nèi)部更多的非公開信息。被關(guān)系網(wǎng)絡(luò)所影響的融資活動(dòng)稱為關(guān)系融資,其具有資金供需雙方會(huì)保持長(zhǎng)期業(yè)務(wù)往來(lái)的特點(diǎn),資金供給方對(duì)需求方的非公開信息有了深入了解,使銀行可以準(zhǔn)確判斷出能否繼續(xù)為企業(yè)提供貸款,也有利于銀行業(yè)務(wù)的開展以及獲得收益,關(guān)系融資可以降低融資成本與難度[3]。高管所擁有的銀企關(guān)聯(lián)越豐富,企業(yè)的負(fù)債率越高,即企業(yè)得到的融資越多,企業(yè)融資約束程度越低[4]。綜上所述,通過聘請(qǐng)以往有金融工作背景的高管從而構(gòu)建銀企聯(lián)系,可以使企業(yè)獲取融資的困難程度降低、貸款擔(dān)保的條件被放寬和增加還貸期限,同時(shí)使公司獲得更高的信貸額度。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)2:高管金融背景能夠顯著緩解融資約束。

      1.3 融資約束與企業(yè)創(chuàng)新

      創(chuàng)新活動(dòng)是一種資源密集型和消耗型活動(dòng),具有結(jié)果不確定性和時(shí)間跨度長(zhǎng)的特點(diǎn),因此,創(chuàng)新項(xiàng)目在大多數(shù)情況下受到嚴(yán)重的融資約束。在我國(guó)資本市場(chǎng)上,絕大部分企業(yè)在創(chuàng)新過程中都會(huì)出現(xiàn)融資約束問題,有學(xué)者通過實(shí)證分析證實(shí)了融資約束與研發(fā)投資資金之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[5]。資金是企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵,如果企業(yè)同時(shí)存在融資約束程度高和融資成本高的問題,那么大概率企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目會(huì)被終止,融資約束問題嚴(yán)重限制了研發(fā)投入的強(qiáng)度。過高的融資成本會(huì)增加企業(yè)的財(cái)務(wù)壓力,從而進(jìn)一步增加其創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn),接著又會(huì)導(dǎo)致融資約束程度增加,這樣企業(yè)就陷入一個(gè)惡性循環(huán)中[6]。為了保證正常運(yùn)行,企業(yè)被迫減少創(chuàng)新投入,從而導(dǎo)致創(chuàng)新績(jī)效低與創(chuàng)新進(jìn)程停滯的情形。綜上所述,融資約束問題得到改善可以為企業(yè)創(chuàng)造一個(gè)良好的環(huán)境,使其有充足的資金用于企業(yè)創(chuàng)新型項(xiàng)目,提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)3:融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有顯著負(fù)向影響。

      1.4 融資約束的中介作用

      金融背景高管具有風(fēng)險(xiǎn)承受能力高、對(duì)創(chuàng)新失敗容忍度高和較高的金融知識(shí)專業(yè)素養(yǎng)等特質(zhì),能夠通過與銀行建立溝通渠道來(lái)減少信息不對(duì)稱程度,由此降低融資約束,促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)創(chuàng)新具有風(fēng)險(xiǎn)高、周期長(zhǎng)的特點(diǎn),并且企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目離不開資金的支持,企業(yè)會(huì)因?yàn)橘Y金短缺導(dǎo)致創(chuàng)新項(xiàng)目中途暫停或者終止,所以融資約束勢(shì)必會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新造成負(fù)面影響。擁有金融背景的高管具備降低信息不對(duì)稱程度和關(guān)系融資的特質(zhì),能夠?yàn)槠髽I(yè)拓寬融資渠道,增加企業(yè)獲得貸款的可能性,降低其融資成本,從而改善融資約束問題。綜上所述,擁有金融背景的高管可以通過緩解融資約束來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。據(jù)此,本文提出:

      假設(shè)4:擁有金融背景的高管能夠通過緩解融資約束來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

      2 研究設(shè)計(jì)

      2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

      由于我國(guó)上市公司數(shù)據(jù)存在缺失與披露方式不規(guī)范的情況,同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的時(shí)效性,本文選取2017—2021年我國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù),按照以下條件剔除樣本:(1)剔除相關(guān)變量缺失的上市公司;(2)剔除樣本期間退市的上市公司;(3)剔除ST 和*ST 上市公司;(4)剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1 的上市公司。最終得到360629 個(gè)觀測(cè)值。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和高管金融背景數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安金融經(jīng)濟(jì)研究數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR),企業(yè)專利數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)。為了消除極端值的影響,對(duì)所有連續(xù)變量都進(jìn)行1%的縮尾處理,以減少極端值對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響。本文使用Stata 15軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

      2.2 變量說明

      (1)被解釋變量。企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent),本文借鑒張正勇和胡言言(2021)[7]的方法,使用公司在年度內(nèi)獨(dú)立申請(qǐng)的專利總數(shù)加一并取自然對(duì)數(shù),作為衡量企業(yè)創(chuàng)新的指標(biāo)。申請(qǐng)的專利總數(shù)為發(fā)明、外觀設(shè)計(jì)與實(shí)用新型的專利數(shù)量之和,記為lnPatent。

      (2)解釋變量。高管金融背景(FB),參考鄧建平和陳愛華(2017)[2]的研究,本文中的高管金融背景是指曾經(jīng)在銀行、證券交易所、經(jīng)營(yíng)證券交易的公司、期貨有限公司、證券投資基金管理公司、信托投資公司和其他金融機(jī)構(gòu)中任職的高管的背景,高管曾經(jīng)在以上的機(jī)構(gòu)中任職,取值為1,否則取值為0。

      (3)中介變量。融資約束(SA),參考已有研究[8,9],使用SA指數(shù)的絕對(duì)值來(lái)衡量企業(yè)融資約束,SA指數(shù)中的兩個(gè)重要的解釋變量是企業(yè)規(guī)模和年齡指數(shù),其中,SA=|-0.737*Size+0.043*Size2-0.04*Age|,SA指數(shù)絕對(duì)值越大,表明企業(yè)融資約束程度越大。

      (4)控制變量。本文在回歸模型中加入以下控制變量:企業(yè)成長(zhǎng)性(Growth)、企業(yè)年齡(Age)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、企業(yè)規(guī)模(Size)、現(xiàn)金流比率(Cashflow)、總資產(chǎn)凈利率(ROA),此外,還控制了行業(yè)和年度固定效應(yīng)。企業(yè)規(guī)模(Size)和企業(yè)年齡(Age)會(huì)影響企業(yè)的創(chuàng)新能力,總資產(chǎn)凈利率(ROA)用于衡量企業(yè)的盈利能力,企業(yè)盈利能力越強(qiáng),代表其越有充足資金進(jìn)行企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)成長(zhǎng)性(Growth)用于衡量企業(yè)未來(lái)的成長(zhǎng)機(jī)會(huì),數(shù)值越大表示企業(yè)未來(lái)發(fā)展前景越好,越有可能進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)。現(xiàn)金流動(dòng)比率(Cashflow)用于衡量企業(yè)的資源合理配置與盈利能力。資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)代表企業(yè)資本結(jié)構(gòu),企業(yè)資本結(jié)構(gòu)也會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新造成影響。將企業(yè)行業(yè)按2012年證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)大類進(jìn)行分類。變量說明見表1。

      表1 變量說明

      2.3 模型設(shè)計(jì)

      為了驗(yàn)證高管金融背景、融資約束和企業(yè)創(chuàng)新三者之間的關(guān)系,本文構(gòu)建模型式(1)至式(3)來(lái)驗(yàn)證假設(shè)1至假設(shè)3。為了檢驗(yàn)融資約束在高管和企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系之間的中介作用,構(gòu)建如下模型用以驗(yàn)證假設(shè)4:

      其中,lnPatent表示企業(yè)創(chuàng)新,F(xiàn)B表示高管金融背景,Control表示控制變量,Year為年份虛擬變量,Industry為行業(yè)虛擬變量,ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng),α、β、γ、δ表示各變量回歸系數(shù)。若α1顯著為正,說明高管金融背景能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,則假設(shè)1得到驗(yàn)證。若β1顯著為負(fù),則假設(shè)2得到驗(yàn)證。若γ1顯著為負(fù),說明融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有顯著負(fù)面影響,則假設(shè)3得到驗(yàn)證。采用中介效應(yīng)分析法[9]檢驗(yàn)假設(shè)4,若α1、β1、δ2三者都顯著,則證明融資約束的中介效應(yīng)顯著,存在中介路徑,反之則不存在。當(dāng)中介路徑存在時(shí),若δ1不顯著,則存在完全中介路徑,若δ1顯著,則存在部分中介路徑。

      3 實(shí)證分析

      3.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

      變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。可以看出,高管金融背景(FB)的均值為0.279,表示有金融背景的高管占研究樣本的27.9%,說明有金融背景的高管在我國(guó)企業(yè)中占比較低。企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent)的均值為4.527,最大值為8.853,最小值為0.000,說明企業(yè)之間的創(chuàng)新能力差距較大。融資約束(SA)的均值為3.844,標(biāo)準(zhǔn)差為0.304,最大值為4.472,最小值為2.487,均值與中位數(shù)相接近,表明我國(guó)企業(yè)融資約束問題普遍存在,并且各企業(yè)之間的融資約束程度差距不大?,F(xiàn)金流比率(Cashflow)的最小值為負(fù)數(shù),說明部分企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況存在問題。資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)的均值為0.443,標(biāo)準(zhǔn)差為0.219,表明大多數(shù)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率較高,且最大值和最小值之間差距較大。存在相同情況的變量還有總資產(chǎn)凈利率(ROA)、企業(yè)成長(zhǎng)性(Growth)、現(xiàn)金流比率(Cashflow),表明各企業(yè)間的發(fā)展?fàn)顩r存在顯著差異。

      表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

      3.2 相關(guān)性分析

      變量的相關(guān)性分析見表3,解釋變量高管金融背景(FB)與大多數(shù)變量之間的相關(guān)系數(shù)小于0.5,表明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)與企業(yè)規(guī)模(Size)之間的相關(guān)系數(shù)為0.554,融資約束(SA)與企業(yè)年齡(Age)之間的相關(guān)系數(shù)為0.660,所以本文進(jìn)行了VIF檢驗(yàn),結(jié)果顯示VIF值均小于4,這說明所有變量之間不存在多重共線性。融資約束(SA)與高管金融背景(FB)的相關(guān)系數(shù)為-0.115,在1%的水平上顯著為正,說明二者間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent)與融資約束(SA)的相關(guān)系數(shù)為-0.035,在1%的水平上顯著為負(fù),說明融資約束會(huì)阻礙企業(yè)進(jìn)行項(xiàng)目創(chuàng)新,初步驗(yàn)證了假設(shè)3,為了得出更準(zhǔn)確的結(jié)果還需要進(jìn)行進(jìn)一步分析。

      表3 相關(guān)性分析

      3.3 多元回歸分析

      本文運(yùn)用多元回歸模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果如表4所示。

      表4 多元回歸結(jié)果

      列(1)顯示高管金融背景(FB)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent)的回歸系數(shù)為0.0208,在1%的水平上顯著為正,說明聘用擁有金融背景的高管可以使企業(yè)專利申請(qǐng)總數(shù)上升2.1%,即高管金融背景對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有促進(jìn)作用,驗(yàn)證了假設(shè)1。列(2)顯示高管金融背景(FB)對(duì)融資約束(SA)的回歸系數(shù)為-0.0049,在1%的水平上顯著為負(fù),說明聘用擁有金融背景的高管可以使企業(yè)融資約束程度下降0.5%,即擁有金融背景的高管可以顯著緩解融資約束程度,假設(shè)2 得到驗(yàn)證。列(3)顯示融資約束(SA)的回歸系數(shù)為-1.7832,在1%的水平上顯著為負(fù),說明融資約束每增加1 個(gè)單位,企業(yè)創(chuàng)新將減少1.7832 個(gè)單位,融資約束會(huì)顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新,假設(shè)3得到驗(yàn)證。

      3.4 融資約束的中介效應(yīng)

      接下來(lái)分析融資約束在金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響中產(chǎn)生的中介作用。表4 中列(4)顯示,加入變量高管金融背景(FB)和融資約束(SA)后,金融背景高管(FB)的回歸系數(shù)為0.0120,在5%的水平上顯著為正,融資約束(SA)的回歸系數(shù)為-1.7828,在1%的水平上顯著為負(fù)。上文對(duì)高管金融背景(FB)、融資約束(SA)與企業(yè)創(chuàng)新(ln-Patent)兩兩之間進(jìn)行回歸分析,結(jié)果得出三者之間均有顯著相關(guān)性,證明存在“金融背景高管—融資約束—企業(yè)創(chuàng)新”的中介路徑且中介效應(yīng)顯著。即擁有金融背景的高管可以為企業(yè)帶來(lái)更多的資源,改善企業(yè)融資約束問題,從而為企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造一個(gè)有利的金融環(huán)境;企業(yè)可以投入更多的資金用于研發(fā),從而提升企業(yè)的創(chuàng)新能力,假設(shè)4 得到驗(yàn)證。列(4)中高管金融背景(FB)的回歸系數(shù)仍顯著,所以這個(gè)路徑為部分中介。

      3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      高管金融背景與企業(yè)創(chuàng)新之間可能存在反向因果的內(nèi)生性問題,即創(chuàng)新能力強(qiáng)的企業(yè)可能更愿意雇傭具有金融背景的人員作為管理者。因?yàn)榫哂懈邉?chuàng)新要求和高創(chuàng)新水平的企業(yè)愿意承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn),需要利用金融背景高管自身特質(zhì)和銀企聯(lián)系獲得更多的資金用于研發(fā)投入,所以更愿意招聘擁有金融從業(yè)經(jīng)歷人員擔(dān)任企業(yè)高管。盡管本文控制了部分影響企業(yè)創(chuàng)新的變量,但仍可能存在導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)誤差的因素。因此,本文采用了三種方法來(lái)檢驗(yàn)內(nèi)生性的影響,分別是更換變量度量方式、滯后變量和傾向得分匹配(PSM)。為了保證中介效應(yīng)的結(jié)果穩(wěn)健,采用自主抽樣法進(jìn)行檢驗(yàn)。

      3.5.1 更換變量度量方式

      為了更加全面描述企業(yè)創(chuàng)新這一因變量,也為了進(jìn)一步檢驗(yàn)高管金融背景與企業(yè)創(chuàng)新之間的相關(guān)關(guān)系,參考張?jiān)频龋?022)[10]的研究,本文使用R&D投入作為衡量企業(yè)創(chuàng)新的替代變量。R&D 投入為研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例,記為RD,對(duì)假設(shè)1、假設(shè)3、假設(shè)4 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表5 所示。改用RD衡量企業(yè)創(chuàng)新指標(biāo)后,高管金融背景(FB)與RD仍在1%的水平上呈正相關(guān)關(guān)系,融資約束(SA)與RD仍在1%的水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,結(jié)果支持本文提出的假設(shè)。

      3.5.2 滯后變量

      考慮到企業(yè)從開展研發(fā)創(chuàng)新到申請(qǐng)專利授權(quán)之間有一段時(shí)間差,本文對(duì)所有的控制變量與解釋變量做滯后一期處理,將式(1)、式(3)和式(4)進(jìn)行回歸分析。如表6列(1)所示,在滯后一期后,金融背景高管(FB)與企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent)的系數(shù)為0.0184,在5%的水平上呈正相關(guān)關(guān)系,與前文一致,支持假設(shè)1。如列(2)所示,融資約束(SA)與企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent)的系數(shù)為-0.4095,在1%的水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,支持假設(shè)2。如列(3)所示,金融背景高管(FB)、融資約束(SA)與企業(yè)創(chuàng)新(lnPatent)的系數(shù)均至少在5%的水平上顯著,說明融資約束存在中介效應(yīng),得出結(jié)論與前文一致,支持假設(shè)3??紤]內(nèi)生性后,結(jié)論依然穩(wěn)定。

      表6 滯后變量的回歸結(jié)果

      3.5.3 傾向得分匹配檢驗(yàn)

      本文采用傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),以解決樣本選擇性偏差的問題。使用具有金融背景高管的企業(yè)作為處理組,不具有金融背景高管的企業(yè)作為對(duì)照組,以高管金融背景(FB)為被解釋變量,以融資約束(SA)、企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、總資產(chǎn)凈利率(ROA)、現(xiàn)金流比率(Cashflow)、企業(yè)成長(zhǎng)性(Growth)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)為匹配變量進(jìn)行Logit 回歸,最終計(jì)算得出傾向得分,再根據(jù)分值采用最近鄰匹配1比1的方式選擇匹配樣本。表7和表8為式(1)、式(3)、式(4)的回歸結(jié)果,其中,表7以lnPatent為因變量,表8以RD為因變量。如表7所示,高管金融背景(FB)系數(shù)為0.0237,在1%的水平上顯著為正,說明高管金融背景(FB)與lnPatent之間呈正相關(guān)關(guān)系;融資約束(SA)與lnPatent的系數(shù)為-0.1136,且在1%的水平上顯著為負(fù)。如表8 所示,高管金融背景(FB)與RD的系數(shù)為0.0005,在1%的水平上呈正相關(guān)關(guān)系,RD與融資約束(SA)的系數(shù)為-0.003,在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明在匹配后不論以lnPatent還是RD衡量企業(yè)創(chuàng)新,都可以得出以下結(jié)論:高管金融背景可以促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目的開展,融資約束會(huì)阻礙企業(yè)創(chuàng)新和融資約束在高管金融背景對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響的過程中發(fā)揮中介效應(yīng)。得出的結(jié)論與前文一致,結(jié)果依然穩(wěn)健。

      表7 傾向得分匹配后的回歸結(jié)果(1)

      表8 傾向得分匹配后的回歸結(jié)果(2)

      3.5.4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

      本文采用Bootstrap 自主抽樣方法對(duì)中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),對(duì)全樣本進(jìn)行5000次重復(fù)隨機(jī)抽樣,抽取5000組樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,融資約束的中介效應(yīng)的間接效應(yīng)系數(shù)在95%的置信區(qū)間(0.123,0.134),融資約束的中介效應(yīng)的直接效應(yīng)系數(shù)在95%的置信區(qū)間(0.9125,0.997);間接效應(yīng)與直接效應(yīng)的區(qū)間都不包括0,這說明融資約束在金融背景高管對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響中存在中介效應(yīng),并且中介效應(yīng)是顯著存在的,“金融背景高管—融資約束—企業(yè)創(chuàng)新”這一中介路徑的成立。

      4 結(jié)論

      本文采用2017—2021 年我國(guó)A 股上市公司的數(shù)據(jù),基于高層梯隊(duì)理論、信息不對(duì)稱理論與關(guān)系融資理論,實(shí)證檢驗(yàn)了高管金融背景、融資約束對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響及機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):(1)擁有金融背景的高管能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,其具有專業(yè)的知識(shí)儲(chǔ)備、風(fēng)險(xiǎn)承受能力強(qiáng)和通過自身資源助力企業(yè)獲取資金等特質(zhì),都有利于企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新;(2)擁有金融背景的高管能緩解企業(yè)融資約束,利用自身人脈資源建立銀企聯(lián)系,拓寬融資渠道,降低企業(yè)與銀行的信息不對(duì)稱,使企業(yè)能夠獲取更多資金,以緩解企業(yè)融資約束程度;(3)融資約束會(huì)阻礙企業(yè)創(chuàng)新,企業(yè)創(chuàng)新需要投入大量資金,企業(yè)創(chuàng)新項(xiàng)目會(huì)涉及保密信息,這就會(huì)導(dǎo)致信息不對(duì)稱問題加劇,并且企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)較大和周期較長(zhǎng),這些都會(huì)加劇企業(yè)的融資約束程度,使其更難獲取資金,從而阻礙企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)程;(4)擁有金融背景的高管可通過緩解融資約束這一路徑來(lái)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新,即“金融背景高管—融資約束—企業(yè)創(chuàng)新”,擁有金融背景的高管通過降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度和關(guān)系融資這兩個(gè)途徑,降低了企業(yè)的融資約束程度,從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

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