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　　6.控制变量：企业创新投资是一个动态过程具有惯性，前一期创新投资水平会对当期产生影响。因此，模型中加入了前一期创新投资支出（Innovt-1），并加入前一期投资的平方项（Innov2t-1）来控制企业创新投资的调整成本。此外，模型中加入现金流（CF）、银行信贷融资（Debt）和权益融资（Stkissue）等控制资金来源对创新投资的影响；此外还对企业成长性（Growth）以及企业规模（Size）等进行了控制，具体见表2变量定义表。
　　（二）数据来源与描述性统计
　　本文以沪深两市A股上市公司2007—2013年年度数据为样本来源，并剔除了ST及PT企业、金融保险类企业和存在数据缺失的企业，共得到10653个样本数据。财务数据均来自国泰安（CSMAR）数据库。计算金融发展所使用的数据，来自2007—2014年31个省、市、自治区的统计年鉴以及中国金融年鉴，通过手工收集各地区数据整理得到。为了剔除极端值影响，我们对模型中所使用的连续变量均进行了1%—99%的Winsorize缩尾处理，数据处理均使用软件Stata12.0完成。
　　表3是主要变量的描述性统计， Innov均值仅有0.7%，说明我国创新投入水平相对较低，但是标准差仅仅0.022，是所有变量标准差最小的，从侧面反映了创新投资的相对平稳。而现金持有变化量ΔCash的最大值为1.493，最小值为-0.210，可以看出企业期初和期末现金持有水平的变化较大，企业存在调整现金持有水平来平滑创新投资的可能。企业外部融资依赖最大值和最小值差距较大，且方差为13.011，表明不同企业对外部资金的依赖程度差异较大；均值为0.417，表明我国企业投资支出更多依赖于内部资金，这与我国金融发展水平滞后的融资环境相对称。银行借款的均值0.172远高于股票和债券融资的均值0.052，表明银行借款是企业主要的融资来源。
　　四、实证检验与结果分析
　　（一）货币政策、外部融资依赖与现金持有创新平滑作用的检验结果
　　由于模型中加入了创新投资的滞后一期是典型的动态面板模型，很可能存在内生性等问题，如果对固定效应或随机效应模型进行估计，估计结果将可能有偏差。为了有效地克服个体异质性和内生性问题，我们使用两步骤System-GMM（系统广义矩估计）来估计动态模型。在使用系统GMM估计时需要进行两个相关检验：（1） Arellano—Bond随机干扰项序列相关检验，通常随机误差项不存在二阶序列相关；（2）Hansen过度识别检验，以检验工具变量是否有效。本文运用系统GMM估计时，水平方程和差分方程均使用滞后一期及滞后二期做工具变量，同时使用稳健标准误来克服异方差问题。序列相关检验中， AR2均大于0.10，无法拒绝扰动项无自相关的原假设，表明扰动项不存在二阶序列相关问题。Hansen检验均大于0.10，无法拒绝工具变量有效的原假设，表明我们的工具变量是有效的，不存在过渡识别。
　　表4是货币政策、外部融资依赖与现金持有创新平滑作用的检验结果。模型1为全样本回归，结果显示现金持有变化量与创新投资的回归系数为-0.010，且在5%水平上显著，表明现金持有确实具有平滑企业创新投资的作用。为了检验货币政策对现金持有创新平滑作用的影响，我们将样本划分为货币政策紧缩时期和货币政策宽松时期，使用分组回归的方法进行验证，如果当年M2增长率小于各年度M2增长率的中值则为货币政策紧缩时期，大于各年度M2增长率的中值则为货币政策宽松时期，回归结果见模型2和模型 3。结果显示在货币紧缩时期，ΔCash 系数为-0.011，且在1%水平显著为负；在货币紧缩时期，ΔCash 系数为-0.002，且不显著。结果表明：在货币紧缩时期，企业现金持有具有平滑创新投资作用，而在货币政策宽松时期，企业从外部获得资金较容易，创新平滑对现金持有的依赖作用较弱，因此，现金持有对创新投资的平滑作用不显著。进一步，我们检验在货币紧缩时期，行业（或企业）外部融资依赖程度不同，现金持有对创新投资的平滑作用是否会存在差异。回归结果见模型4—模型7 ，在高外部融资依赖的行业组（HEFD_ind）和企业组（HEFD），ΔCash系数分别为-0.014、-0.013，且均在1%水平显著，而在低外部融资依赖行业组（LEFD_ind）和企业组（LEFD）均不显著。表明货币紧缩时期，高外部融资依赖行业或企业受到银根紧缩的冲击更严重，创新平滑对现金持有的依赖作用更强，因此，现金持有平滑创新投资的作用更显著。以上结果支持了假设1a和假设1b。

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货币政策、外部融资依赖与现金持有创新平滑作用

2016-06-17 10:30　来源: 互联网作者：杨兴栓李万利浏览次数 6587

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货币政策、外部融资依赖与现金持有创新平滑作用 2016-06-17 10:30 来源: 互联网 作者：杨兴栓 李万利 浏览次数 6587