时间:2024-04-25
【摘 要】 本文运用上市公司数据,利用HLM模型考察了公司内部与外部因素对融资约束的影响。其中企业内部包括了资产负债率,股权集中率,企业创新,公司投资,公司规模等因素;企业外部因素包括货币政策,汇率,媒体报道,市场化进程,经济水平等因素。研究发现,企业外部因素较为显著影响融资约束。尤其是经济水平尤为显著。
【关键词】 HLM模型 融资约束
一.引言
自2008年以来,全球金融危机爆发,世界各国的经济都处于缓和期,目前我国的经济也是类似。因此,我国目前经济的恢复期再加上经济处于改革时期,企业的融资是有一定困难的,许多企业的融资都受到约束,因此,研究融资约束的因素是很有必要的。
本文运用上市公司数据,利用HLM模型考察了公司内部与外部因素对融资约束的影响。其中企业内部包括了资产负债率,股权集中率,企业创新,公司投资,公司规模等因素;企业外部因素包括货币政策,汇率,媒体报道,市场化进程,经济水平等因素。研究发现,企业外部因素较为显著影响融资约束。
二.理论分析
传统回归系数的估计的标准误依赖于相互独立的假设,如果独立性的假设不满足,得到的标准误的估计往往偏小,因此所犯第一类错误的概率往往偏大。HLM模型解决了这个问题,HLM模型可以明确地允许因变量水平在组内和组间存在差异。一个简单的HLM模型如下:
三.模型建立
首先我们确定因变量指标,我们首先用分红率对上市公司的融资约束做预分类,同时结合并购重组数据,外部融资约束程度的融资约束指数,投资效率损失,WW指数这四个指标作为融资约束的指标,即为因变量。
其次我们确定自变量,自变量我们分为两大类,内部因素和外部因素。其中企业内部因素包括了资产负债率,公司规模,股权集中度即内部控制,企业战略激进程度,企业创新,现金持有,公司投资,投资—资本存量。外部因素包括媒体报道,银行业竞争,市场化进程,房价,货币政策,汇率,GDP,利率。以往大部分文献是以我国整体GDP 衡量经济发展,本文采用HLM模型,水平一采用我国整体人均GDP去衡量融资约束,水平二采用上市公司所在的城市的人均GDP去衡量该公司所处的经济大环境,若该公司有多个城市的业务,则采用规模最大的分公司(或总部)所在地来计算,若各个分公司所在地经营规模相当,则对各个城市分别回归来研究融资约束情况。
四.数据处理
本文利用2008-2017中国上市公司数据进行分析,剔除银行,证券,保险等金融业上市公司和风险警示、资不抵债、数据不全的上市公司。在样本筛选后,整理得30928个大中型企业这十年的数据,总计127570个观察值。
五.主要结论
本文通过对内外部因素研究发现,在经济环境良好的情况下,公司内部因素为影响融资约束的主要因素;而在经济水平较差的情况下,公司外部因素是影响融资约束的主要因素。
【参考文献】
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作者简介:杜玲中(出生年份1993-),性别女,民族汉,籍贯甘肃,学历在读研究生,单位:天津师范大学,研究方向:互联网经济。
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