规模

  • 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 流动性服务机制与ETF跟踪误差:基于“效率-公平”视角的研究
    本文以2011—2023年A股市场存续的全部股票型ETF基金为样本,基于多期双重差分法(DID)识别流动性服务业务引入对ETF跟踪误差的影响效应。研究发现,引入流动性服务机制可显著降低ETF的跟踪误差,该结论在通过了一系列稳健性检验。机制检验表明,流动性服务商激励改善与市场交易条件优化是跟踪误差降低的主要传导路径,机构投资者比例提升进一步强化流动性服务的政策效应。异质性分析显示,优化复制策略、宽基指数ETF与中小规模产品受益更为显著。进一步研究发现,该机制显著改善了流动性基础薄弱ETF的跟踪误差,缓解了市场“马太效应”。本文从制度演变的视角系统揭示了ETF市场流动性服务机制的微观传导与结构性影响,为提升ETF基金运行质量与健全ETF市场功能提供了实证支持与政策启示。
  • 详情 科技金融对绿色全要素生产率的影响研究——基于区域差距视角
    随着中国经济转型与绿色发展的深入,绿色全要素生产率逐渐成为衡量区域绿色发展与经济效率的重要指标。本文基于2006—2022年中国279个地级市的面板数据,通过双重差分模型实证分析了科技金融对绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距的影响。研究发现:(1)科技金融显著提高了绿色全要素生产率并缩小了绿色全要素生产率区域差距。(2)科技金融可通过提升财政投资力度与绿色基金规模助力绿色全要素生产率提升与绿色全要素生产率区域差距的缩小。(3)科技金融对绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距存在城市规模、城市特征与地理区域的异质性影响。(4)科技金融对绿色全要素生产率存在显著的正向空间溢出效应,对绿色全要素生产率区域差距存在显著的负向空间溢出效应。研究不仅从绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距的角度深化了科技金融影响的研究,也为理解科技金融对区域协调发展的作用提供了理论依据。
  • 详情 技术红利与社会风险的平衡之道
    人工智能技术正以前所未有的速度重塑人类社会的基本结构,其影响广度从 日常生活延伸至全球治理体系。2025年,全球人工智能核心产业规模已突破6000 亿元人民币,用户规模接近 2.5 亿,技术渗透率高达 17.7%。这一指数级增长态 势既孕育着社会效率革命的曙光,又潜伏着深刻的伦理危机。当深度伪造技术能 够以几可乱真的方式模拟人类生物特征,当算法偏见在招聘、信贷领域悄然固化 社会不平等,人类不得不面对一个核心命题:如何在享受 AI 技术红利的同时, 构建牢不可破的伦理防护网?本文从 AI 技术的社会影响全景出发,系统分析其 作为效率引擎与犯罪工具的双重面相,并探索符合技术伦理与现实需求的治理路 径,为构建安全可信的人工智能未来提供理论支撑与实践指南。
  • 详情 专精特新认定与企业投资效率 ——基于中国A股和新三板公司的经验证据
    在专精特新企业培育工作持续推进和投融资体制改革不断深化的大背景下,从专精特新认定的视角探讨其对企业的投资促进效应具有重大意义。本文以2015—2023年中国A股上市公司和新三板挂牌公司为样本,将2019年开始分批实施的国家级专精特新“小巨人”认定为准自然实验,实证检验了专精特新认定对企业投资效率的影响、作用机制和经济后果。研究发现,专精特新认定会显著提升企业投资效率,且这一效应在投资过度企业、小规模企业、北交所和新三板上市、地区政策响应度高和行业“小巨人”密集度高的企业中更为显著。机制分析表明,专精特新认定通过缓解信息不对称、降低代理成本和抑制经营不确定性,进而提升了企业的投资效率。进一步研究发现,专精特新认定抑制了企业投融资期限错配,提高了企业价值,并推动了地区资本配置效率的提升。此外,专精特新“小巨人”企业对未获得认定的企业不存在挤出效应;失去认定资格的企业对同行其他企业非效率投资具有威慑作用;专精特新认定存在供应链溢出效应。本文研究有助于揭示专精特新认定对企业投资效率的影响及其溢出效应,为进一步培育专精特新企业,发挥投资对优化供给结构的关键性作用和发展新质生产力提供有益参考。
  • 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 碳交易体系与跨境并购
    碳交易体系(ETS)通过市场机制以缓解碳排放问题,但是同时也会给相关企业增加额外的成本。自2005年欧盟ETS运行以来,各国ETS的推行对企业全球资源配置的影响亟待深入探讨。本文以BVD-Zephyr全球企业并购数据库在2002-2019年间超过18万个并购事件作为样本,采用双重差分(DID)的方法,分别从跨境并购数量和跨境并购财务表现两个方面检验了东道国ETS实施对企业跨境并购的影响及其渠道。实证结果显示,ETS实施导致东道国的跨境并购交易规模显著减少,表明企业在进行跨境并购时会采取规避行为,从而可能造成潜在的碳泄漏。此外,ETS的实施会降低通过跨境并购进入东道国企业的财务绩效。进一步分析发现,ETS推行的影响存在显著的行业差异,其中碳密集型行业往往承担更高的成本,从而受到更大的冲击;而ETS实施所带来的风险则可能是影响企业决策和财务绩效的重要原因。本研究为气候变化的实际经济影响提供了新的证据,为那些已经引入ETS、或者计划引入更严格气候政策的国家提供了决策参考。
  • 详情 企业债务融资贵的新解释:来自气候灾害冲击的证据
    近年来,随着气候风险的不断累积,中国极端气候灾害事件发生的频率和强度持续上升,对企业正常的生产经营造成了十分严重的影响。本文手工整理了应急管理部自然灾害数据,构建了考虑企业子公司数量及所在地的气候灾害冲击加权平均指标,基于2007—2022年中国A股上市公司数据,实证研究了气候灾害冲击对企业债务融资成本的影响及作用机制。结果表明,气候灾害冲击显著提高了企业的债务融资成本,冲击造成企业营业收入下降和固定资产减值与折旧增加是其中的影响机制。异质性考察发现,气候灾害冲击提高债务融资成本的效应在受到“信贷歧视”更严重的民营企业和规模较小企业中更加显著,且在受气候灾害影响程度较大的行业和金融业市场化水平较低地区的企业中更加显著。进一步研究表明,企业能够通过使用商业信用融资、提高风险感知水平和改善ESG表现缓解气候灾害冲击造成的融资贵问题。本文为气候灾害这一因素对企业融资贵问题带来的重要影响提供了更为直接的证据,对企业防范和化解气候灾害冲击带来的负面影响具有积极的现实意义。
  • 详情 “双碳”背景下环境治理政策的协同降碳效果与增效机制研究 ——来自蓝天保卫战和企业碳排放的证据
    旨在推动实现生态环境根本好转的质量型环境治理政策在多大程度上能够协同降碳,如何进一步提质增效,是推进“双碳”战略过程中亟需解答的关键问题。特别地,签署《巴黎协定》以来,中国在减污降碳协同增效面临着不同于以往的新形势和新任务。然而,受限于数据可得性,现有研究尚未提供这一时间段内的定量分析直接证据。本文使用新近的企业层面较为精细的碳排放数据,基于《打赢蓝天保卫战三年行动计划》(国发〔2018〕22号)的研究场景,系统分析了“双碳”背景下空气质量目标政策的微观降碳效果与增效机制。研究表明,蓝天保卫战能够协同降低企业碳排放强度,平均降幅约为15%,单个企业年均降碳量约为1.2万吨。这一效果主要由碳排放总量下降驱动,而非以生产活动收缩为代价,也未引起区域间和产业链上的碳泄漏问题。并且,与现有研究强调行业结构调整不同,本文发现高碳排放企业也实现了显著的减排效应。增效机制方面,蓝天保卫战主要通过促进企业绿色低碳投资发挥作用,而人力结构优化、绿色研发创新等机制尚未明显起效,同时缓解融资约束有助于提升协同降碳效果。本文的研究表明,进一步完善现有大气污染防治制度体系,辅以大规模节能降碳设备更新、优化生产要素配置以及绿色金融等组合措施,能够有效兼顾环境、气候和经济效益,助推减污降碳协同增效。
  • 详情 平台重要还是人才重要?共同基金的业绩密码
    我国共同基金市场的规模在近十年急速扩张,而对于基金经理和基金管理公司谁是决定基金业绩的重要因素的问题仍存争议。本文基于1998-2021年的共同基金、基金经理和基金管理公司数据,采用Abowd, Kramarz, and Margolis (AKM)提出的方法和Mover Dummy Variable(MDV)方法,利用移动者提供的流动性,分离识别了基金经理(人才)和基金管理公司(平台)的固定效应。研究发现在决定基金业绩方面,人才比平台更重要,且重要至少9倍。在不同市场环境中,熊市中人才变得更加重要。在基金类型方面,相对于股票型基金,债券型和混合型基金受人才的影响更大。根据业绩分层,在业绩较好的基金中,人才较平台更为重要,而在业绩较差的基金中,平台的重要性相对提高。通过分析不同跳槽方向的基金经理,发现研究结论不受人才与平台之间依据业绩和业绩差异匹配的影响。本文的研究结论对基金从业者、基金管理公司和投资者在选择平台、人才、基金等方面均有指导意义。