中小企业融资约束对R&D投入的影响分析——基于门限效应模型

以2012-2017年深圳证券交易所中小企业板上市且披露研发投入数据的中小企业为样本,通过建立回归方程,检验我国中小企业融资约束对R&D投入是否存在影响,以及中小企业融资约束对R&D投入的影响是否存在门限效应。研究发现：中小企业R&D投入存在一定程度的融资约束。同时,中小企业融资约束与R&D投入之间存在着门限效应。在以融资约束为门限变量时,企业融资约束对R&D投入影响呈现出显著的双重门限效应,且门限值分别为10.3209和11.0744。     

融资约束与中小企业出口

融资约束是中国企业尤其是中小企业发展普遍面临的问题,已经成为影响中小企业出口行为的重要因素。文章通过实证分析表明,融资约束的缓解可以显著促进中国的中小企业进入国际市场并进行出口,可以显著提高出口中小企业的海外销售额,并且在控制了内生性以后其结果依然显著。     

应收账款周转率对中小企业融资约束影响的实证分析

中小企业融资约束因深受多种因素影响而成为一个较为复杂的问题,本文将中小企业应收账款周转率同中小企业现金流量所构建的交互项引入现金-现金流敏感性模型,着重讨论企业应收账款周转率同中小企业融资约束之间的关系。研究表明,周转速度较快的应收账款对中小企业的融资约束具有缓解作用。因此,本文提出了做好应收账款分类管理和回收管理的建议。     

中小企业融资：理论与经验研究的进展

现有关于中小企业融资问题的研究可分为微观、中观和宏观三个研究路径。企业自身条件等微观因素对中小企业的融资行为产生了重要影响,并使得标准的企业融资理论在解释中小企业融资行为时必须作出相应的调整。中观的产业环境因素也是影响中小企业融资行为的重要变量,金融业的行业发展和产业组织形态会引起中小企业信用约束条件的变化。一国的金融发展水平反映了中小企业融资所面临的宏观金融环境．它对中小企业融资行为的影响是基础性的。该文对以上三种视角的研究文献进行系统地梳理和评述,有助于我们全面认识和解决中小企业融资难的问题。     

信息披露质量、供应链金融与制造业企业融资约束

制造业企业对于我国发展实体经济非常重要。本文基于信息披露质量与供应链金融相结合的视角,探索制造业企业是否面临融资约束,供应链是否能缓解该问题,并探讨信息披露程度不同的企业是否在该问题上有所差异。本文采用2014—2020年A股上市制造业企业数据,通过现金-现金流模型进行了实证检验发现：制造业企业面临着融资约束问题;供应链金融能缓解该问题;信息披露质量不同的制造业企业与其存在的融资约束严重程度没有必然关系;但在信息披露质量低的制造业企业中,供应链金融缓解融资约束效果更明显。因此,本文认为制造业企业、银行、政府等应重视信息披露质量,并建议多方合作共同建立供应链金融综合性第三方服务平台来解决企业融资难题。     

融资约束与多产品出口企业的二元边际:基于中国企业层面的分析

本文通过匹配2002-2006年中国工业企业数据库和中国海关进出口数据库,将各个出口企业贸易额分解为出口广度和深度两部分,研究多产品出口企业融资约束与出口行为之间的关系,研究发现：（1）融资约束阻碍了我国出口企业出口总额、出口深度以及平均出口广度的增长;（2）融资约束对民营企业的出口行为影响最大,之后是外资企业和国有企业;（3）与中东部地区相比,西部地区企业的出口行为对融资约束的敏感程度大得多。     

转型期企业融资环境亟需重构

浙江是一个中小企业大省，而研究外部环境对企业融资的影响，主要是研究外部融资环境对中小企业融资的影响。中小企业融资难是一个全国乃至全世界的普遍性问题，除了企业内部因素，外部环境是影响企业融资的一个重要因素。这些年，政府相关部门推出了一系列措施以缓解部分企业融资难矛盾，金融机构也尝试了一系列的金融产品和服务创新，但相对于众多企业巨大的融资需求，矛盾依然十分突出。     

融资约束与中国制造业企业出口——基于Heckman样本选择模型的经验检验

本文从非正规金融贸易信贷的研究视角切入,构建衡量企业融资约束的应收账款相对比例指标,研究融资约束对中国制造业企业出口的影响效应。运用Heckman样本选择模型控制样本选择偏误,本文对2004～2007年11.8万家中国制造业企业的分析表明:融资约束制约了中国制造业企业的出口行为,并且这种制约作用存在显著的企业规模指向性、地区指向性、行业指向性和所有制指向性。本文的结论为我们理解融资约束与出口之间的关系提供了中国经验。     

我国中小企业融资影响因素的实证研究

中小企业是我国市场经济的重要组成部分。目前,中小企业普遍面临融资难的问题。本文在梳理分析国内外学者对中小企业融资研究的基础上,加入了一些新的衡量指标进行中小企业融资影响因素的实证研究,建立了相对科学和完善的指标体系。根据实证结果,本文对中小企业的融资现状和融资影响因素进行了分析,并提出了现阶段缓解中小企业融资难的办法。     

制造业上市企业的融资约束预测——基于机器学习算法的视角

企业融资约束指数的构建方法一般采用两步法,一是判断企业是否存在融资约束,二是通过财务指标构建融资约束指数。本文运用机器学习的方法探讨企业的融资约束指数的构建,首先,判断企业是否存在融资约束,采用聚类算法（K均值聚类和系统聚类）对这些企业进行分类,然后在聚类的基础上,采用分类算法（决策树、逻辑回归、神经网络）探讨企业融资约束的影响特征。本文通过分类算法预测结果,得到决策树算法的准确率是最好的,逻辑回归模型预测的稳定性是最好的,而神经网络预测模型较差。采用逻辑回归模型预测的融资约束概率与SA指数和祝学文的LFC融资约束指数较为密切相关。从企业融资约束的重要特征来看,在聚类的预分类中,重要特征变量为利息保障倍数和股利支付率,在分类算法中,重要特征变量为财务费用率和净资产报酬率。