关系

  • 详情 公司关联与动量溢出效应 ——来自财经社交媒体的证据
    财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下,如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系,已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据,利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络,研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明:(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力,且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健,据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现,关联股票加权收益率越高,目标股票的散户买入、主动性买入订单越多,并且在套利摩擦更高的股票中,动量溢出效应越强,支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明,投资者情绪越高、预测期限越短,动量溢出效应越强;该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值,可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据,对二级市场投资决策亦具有重要参考意义
  • 详情 电商财务与数字金融的共生关系
    工商、财务、电子商务都是相辅相成,不是孤立存在的。电商平台的财务管理更加严谨和高效,支付宝从电商财务开始,已演变成全国的金融货币系统。电商财务与数字金融相互促进,共生共荣;两者是“需求驱动创新”与“技术反哺生态”的共生关系。 电商面临的核心财务问题——信任(买卖双方不信任)、效率(资金流转慢)、成本(对账清算复杂)——正是数字金融最初要解决的痛点。 电商财务以业务为导向,与会计分录无关,退款授信主要靠数字证书,而非人为签字!传统财务要财务经理签字、出纳签字、总经理签字,效率极低!
  • 详情 经济政策不确定性、数字化转型与劳动力就业
    中共二十届三中全会强调要健全高质量充分就业促进机制,就业是最大的民生,如何扩大就业对社会稳定和经济发展意义重大。本文基于投入产出表数据构建企业宏观层面的数字化转型指标,并基于中国31个省份代表性报纸构建中国省级行政区经济政策不确定性指数,考察企业数字化转型对经济政策不确定性与劳动力就业规模关系的影响。研究发现,经济政策不确定性对劳动力就业存在破坏效应,数字化转型能够有效缓解经济政策不确定性对劳动力就业的不利影响。机制检验发现,数字化主要通过减弱企业对经济政策不确定性的感知度、缓解企业融资压力和减弱企业金融化动机的途径缓解经济政策不确定性对劳动力就业的破坏效应。异质性分析表明,这一缓解作用在东部地区、知识产权保护强地区和国有属性企业效果更强。此外,数字化转型对第三产业和中高技能劳动力就业规模的缓解效果更强,有助于提升就业质量。本文基于企业数字化角度为高效减轻经济政策不确定对劳动力就业的破坏效应提供了新的经验证据。
  • 详情 股票人气对公司市值的影响:价值转化与监管风险
    本文深入探讨了股票人气对公司市值的影响机制及其双面效应。研究表明, 高涨的市场关注度能够通过改善融资条件、提升并购议价能力和拓展业务机会等 渠道,显著提升公司市值并反哺实体业绩。典型案例分析显示,融发核电因涉足 “可控核聚变”领域引发游资追捧,中毅达则凭借化工涨价题材获得资金青睐,二 者均在短期内实现市值快速攀升。然而,人气炒作也伴生着显著风险:当市场关 注缺乏基本面支撑时,极易诱发信息披露违规、内幕交易及操纵市场等违法违规 行为,招致监管处罚甚至退市风险。规范市值管理行为、强化信息披露质量、平 衡投资者关系与合规底线,是上市公司实现人气价值可持续转化的关键路径。
  • 详情 成长的代价: 上市前超额现金分红与上市后长期表现
    本文基于2000-2024年手工收集的IPO公司上市前的现金分红数据,系统考察了上市前现金分红与公司长期市场表现的关系。研究发现,(1)上市前实施高额现金分红的公司,其IPO后长期市场表现显著较差,这一负面效应在成长型公司和融资约束较高的公司中尤为突出;(2)通过构建考虑公司盈利能力、成长性、规模及杠杆水平的超额分红指标,发现超额分红公司的IPO前分红水平与上市后长期表现呈显著负相关,而分红不足公司则呈现微弱的正相关关系;(3)IPO前超额分红行为通过挤占公司资本性支出、降低投资效率等渠道削弱了企业的增长潜力。本研究不仅丰富了公司股利政策的经济后果研究,也为完善新股发行监管制度提供了重要的经验证据。
  • 详情 政策赋能、数字化转型与企业ESG
    本文基于2010—2022年中国上市公司面板数据,以“国家大数据综合试验区”的设立作为准自然实验,从数字经济的视角,探讨大数据试验区的设立与企业ESG绩效的关系。研究发现,大数据试验区的设立显著提升了企业的ESG绩效,激发了企业的数字化转型动力,尤其是对企业的环境治理(E)和社会治理(S)维度的提升效果更为显著,体现了数字化政策在中国数字经济发展过程中对于企业规范约束的作用。第二,机制研究表明大数据试验区的设立使明显促进了当地企业的数字化程度,此外,区位导向性政策可以有效规范约束企业数字化转型,从而促进企业ESG绩效的提升。第三,大数据试验区能够更好地促进东部地区、资本和技术密集型企业以及非高新技术企业,并未实现均衡发展,仍存在区域和企业间差异。本文结论不仅有助于深化理解以大数据试验区为代表的数字产业政策对企业发展的作用效果,也为地方政府依托大数据试验区,抢抓数字经济发展的新机遇,深度挖掘数据要素价值,提供了有力的政策支持。
  • 详情 中国企业全球人才管理的法律合规与数字创新
    全球化与数字化的深度融合正在重塑全球人才管理格局,对中国企业而言,国际法律环境的复杂性与多样性带来了前所未有的挑战和机遇。 在深入剖析国际劳动法、税收法规、数据隐私保护以及跨文化法律差异后可知, 国际法律的复杂性不仅影响企业的人才吸引、 管理与留用政策,还直接关系到企业的全球竞争力和可持续发展。 为了有效应对这些挑战,中国企业需要构建全面的全球法律合规治理体系、培养跨文化领导力、优化全球薪酬与激励机制、借助数字化技术提升人才管理效率以及强化企业社会责任与可持续发展战略,以期在全球市场竞争中取得领先地位,从而塑造更具活力与包容力的国际商业生态体系。
  • 详情 房价泡沫下地方性中小银行的风险异化与信贷扭曲
    房地产风险和中小金融机构风险是当前经济金融工作“三大风险”中的两个风险,而我国房地产市场供求关系的重大变化可能诱发地方性中小银行的风险事件。本文以2010年—2022年中国地级市层面的房价数据和地方性中小银行数据为样本,研究发现城市房价泡沫上升会产生风险“粉饰效应”,表现为降低地方性中小银行风险,但是房价泡沫破灭会导致中小银行风险持续上升。影响机制的结果发现,城市房价泡沫带来的抵押品价值效应和银行风险资产结构调整效应会降低中小银行风险,即提升中小银行客户抵押品价值、促进中小银行信用风险资产替代进而降低中小银行风险。异质性研究表明:房价泡沫上升对于地方性中小银行风险粉饰作用在城商行、省域内经营的地方性银行、银行业竞争度较低地区银行影响更大。进一步研究表明:城市房价泡沫会扭曲地方性中小银行的信贷投放行为,表现为更多的信贷资金流向金融资产和房地产行业,并没能够有效支持中小企业融资。本研究不仅有助于厘清房地产市场风险传溢的影响机理,还能够深化对于房地产风险-地方性中小银行风险-信贷扭曲影响逻辑的理解,从而为防范和化解系统性金融风险提供政策启示。
  • 详情 双碳目标下能源与产业双重结构转型
    本文构建并校准了一个包含内生能源与产业结构的多部门动态一般均衡模型,研究了中国能源与产业结构的升级过程以及其与碳排放之间的关系。研究发现,能源生产技术的进步通过改变各产业的生产成本推动了产业结构转型,而产业结构转型从能源需求侧减少了高排放化石能源的使用。结果显示,2009~2020 年宏观产业结构转型推动了能源结构的转变并显著降低了碳排放量,其累计减少的碳排放量相当于 2020 年中国年排放量的 10%。同时,本文求解了“双碳”目标下最大化居民福利的碳税安排,发现内生税率随经济增长而快速上升,具有显著的发展阶段依赖性。在发展阶段早期实行较低的碳税税率可以维持更高的资本回报率,有利于资本积累、产业升级和经济增长。
  • 详情 机构纵向持股能否破解中国企业专利创新陷阱——基于产业链治理的视角
    中国产业链企业存在专利创新“量质错配”陷阱,这阻碍了创新要素的沿链扩散与技术整合,导致重点领域的关键核心技术难以实现有效突破。文章从产业链治理的视角出发,实证检验了机构纵向持股能否提升产业链企业的专利创新质量。研究发现,嵌入产业链的机构纵向持股与企业专利创新质量之间呈现出“U”形非线性关系。在 U-test 非线性测试、控制样本选择偏差和反向因果等内生性与稳健性检验后,上述结论依然成立。异质性分析表明,机构纵向持股的投资组合权重以及产业链上下游非对称持股影响其治理行为。其中,监督型机构纵向持股在企业专利创新治理中发挥主要作用;随着产业链非对称持股程度加大,来自联结供应商或者分销商的机构纵向持股的治理策略逐渐由“策略均衡”向“主动干预”演化,从而提升企业专利创新质量。在作用机制方面,当持股比例小于 26.27% 时,机构纵向持股通过纵向关联交易和垄断竞争强化垄断效应,降低企业专利创新质量;当持股比例大于 26.27% 时,机构纵向持股通过企业供需优化和委派董事加强协同治理效应,以此促进专利再配置和专利引用,进而加强创新扩散效应,提升企业专利创新质量。文章的研究结论可以深化对机构纵向持股这一新兴持股模式促进产业链企业专利管理的认识,同时也为政府监管部门制定关于产业链韧性和稳定的相关政策提供有益参考。