上市公司资本结构微观决定因素分析

我国上市公司资本结构的突出特点是偏好股权资本,内源融资和债权融资的比重偏低,这有悖于经典的资本结构理论。本文分析了决定上市公司资本结构的微观因素,并提出了优化上市公司资本结构的建议。     

美国人力资本结构与再工业化的需求矛盾

通过对第二次世界大战后以及1995-2009年美国人力资本存量和作用的定性与实证分析,以及用脉冲模型(VAR)展开的人力资本存量的增长和人均GDP之间的相互影响的考证,可看出美国当前的人力资本存量状况不能满足再工业化需求,这为政府的政策制定提出约束.     

Temporary Separations and Firm Size in the German Labour Market

We estimate the duration of out-of-work periods in the German labour market from 1980–90 and their relationship with employment protection legislation. We distinguish between Employment Interruptions that are legally protected and ordinary Layoffs. We investigate the question of whether the size of employer has an impact on the choice of the type of temporary separation. We find that firm size does matter, in both the type and the duration of temporary separations, and we examine the complex re-hiring process.     

资本结构理论与企业最佳资本结构的确定

本文对影响资本结构的因素进行了较为系统全面的考察,在此基础上提出了合理的资本结构确定模型。     

Dismantled Spatial Fixes in the Aftermath of Recession: Capital Switching and Labour Underutilization in the Greek Capital Metropolitan Region

The article offers a fresh, empirically grounded look at the spatialities of crisis‐triggered employment forms—a largely overlooked issue in contemporary critical geography literature. Specifically, it discusses the interconnection between investment flows from manufacturing to the built environment (capital switching) and underemployment in urban metropolitan regions to substantiate its impact on emerging spatial fixities. The article, which is based on an empirical analysis informed by a radical political economy, investigates changing fixed capital formations in Greece over an extended period prior to and during the recession, from 1995 to 2012. It traces the evolution of part‐time waged work in the capital metropolitan region of Attica (Athens) vis‐à‐vis the rest of the country's regional labour markets, focusing on the polarized 2005–2012 period and the demise of the construction industry. The article highlights that ‘disrupted’ capital switching that occurred in Greece, closely associated with recalibrated sectoral priorities and institutional interventions, resulted in the uneven sprawling of underemployment. Our findings offer insight into how the dismantling of spatial fixes within core metropolitan regions of the southern European Union (and beyond) are connected to labour surplus and successive slumps in manufacturing and construction. The article closes by calling for new theorizations of contemporary urban regional unevenness and its spatiotemporal fixities, which account for the role of changes in labour turnover time.     

利益相关者与资本结构决策

传统权衡理论中的破产成本主要考虑的是,由重组或清算所带来的法律成本和管理成本之类的直接破产成本,以及由股东和债权人之间的矛盾而引起的在企业财务危机期间发生的间接破产成本。现代权衡理论基于利益相关者的考虑拓展了以前的间接破产成本内涵,主要是考虑了企业财务危机或破产清算给其他利益相关者带来的危害。这不但使企业的资本结构决策渗入了更多的战略因素,而且可以解释现实中许多企业的看似保守的融资行为。     

资本结构、资产结构与企业绩效——基于创业板高新技术中小企业的实证研究

本文以在创业板上市的前四批高新技术中小企业为研究对象,实证分析了资本结构、资产结构及其与企业绩效的关系。结果表明:我国高新技术中小企业偏好内源融资和以商业信用、短期借款为主的外源融资;由于长期资金的缺乏,流动负债比例偏高、固定资产比重偏小、研发投入不足、无形资产效率不高。尽管上市后这些企业可以进行股权融资,但更应借助上市平台,增加债务融资,使得债权人能够分享企业的控制权。     

企业价值转移和资本结构:一项实证分析

本文选取2001年沪深A股677家上市公司的市场和财务数据,首先检验两个指标是否具有显著相关性:市值规模比和长期负债比率。并按价值转移理论,利用市值规模比把677家上市公司划分为三组:价值流入期、价值稳定期和价值流出期。实证研究处于不同价值转移阶段企业资本结构的特点。     

New Neural Network Methods for Forecasting Regional Employment: an Analysis of German Labour Markets

Abstract

In this paper, a set of neural network (NN) models is developed to compute short-term forecasts of regional employment patterns in Germany. Neural networks are modern statistical tools based on learning algorithms that are able to process large amounts of data. Neural networks are enjoying increasing interest in several fields because of their effectiveness in handling complex data sets when the functional relationship between dependent and independent variables is not specified explicitly. The present paper compares two NN methodologies. First, it uses NNs to forecast regional employment in both the former West and East Germany. Each model implemented computes single estimates of employment growth rates for each German district, with a 2-year forecasting range. Next, additional forecasts are computed, by combining the NN methodology with shift-share analysis (SSA). Since SSA aims to identify variations observed among the labour districts, its results are used as further explanatory variables in the NN models. The data set used in our experiments consists of a panel of 439 German (NUTS 3) districts. Because of differences in the size and time horizons of the data, the forecasts for West and East Germany are computed separately. The out-of-sample forecasting ability of the models is evaluated by means of several appropriate statistical indicators.

RÉSUMÉ

Nouvelles Méthodes de Prévisions Fondées sur les Réseaux Neuronaux Appliquées l'Emploi Régional: Une Analyse des Marchés du travail dans l'Allemagne Réunifiée

Dans cet article, les auteurs ont développé une série de modèles utilisant les réseaux neuronaux (RN) pour calculer des prévisions à court terme des paramètres de l'emploi, par région allemande. Les RN sont des outils statistiques modernes fondés sur des algorithmes d'apprentissage, capables de traiter de grandes quantités de données. On s'intéresse de plus en plus aux RN car ils permettent de gérer efficacement des séries de données complexes, bien que la relation fonctionnelle entre les variables dépendantes et indépendantes n'est pas définie explicitement. Cet article compare deux méthodologies fondées sur les RN. D'abord, il utilise les RN pour prévoir l'emploi régional dans les deux régions anciennement appelées Allemagne de l'Ouest et Allemagne de l'Est. Chaque modèle réalisé calcule de simples estimations des taux de croissance d'emploi pour chaque district allemand, sur une durée de 2 ans. Puis, il calcule des prévisions complémentaires, en combinant la méthodologie RN avec une analyse shift-share (ASS). Comme l'ASS a pour but d'identifier les variations relevées sur le marché local du travail, on emploie les résultats obtenus comme variables indépendantes complémentaires dans les modèles RN. Notre échantillon de données utilisé dans nos expériences se compose de 439 districts allemands. Comme les districts composant l’échantillon présentent de grandes différences en matière de taille et d'horizon temporel, les prévisions pour l'Allemagne de l'Ouest et l'Allemagne de l'Est sont calculées séparément. La capacité des modèles à établir des prévisions hors – échantillon est évaluée avec différents indicateurs statistiques appropriés.

RESUMEN

Nuevos métodos de redes neurales para la previsión de empleo regional: un análisis para los mercados laborales de Alemania

En este documento desarrollamos una serie de modelos de redes neurales (RN) para calcular las previsiones a corto plazo de los modelos de empleo regional en Alemania. Las RN son modernas herramientas de estadísticas basadas en algoritmos de aprendizaje capaces de procesar un gran número de datos. Las RN se están popularizando cada vez más en diferentes campos porque son capaces de manejar grupos de datos complejos cuando la relación funcional entre las variables dependientes e independientes no está explícitamente especificada. En este artículo comparamos dos metodologías de RN. Primero, utilizamos las RN para pronosticar el empleo regional en Alemania del oeste y del este. Cada modelo aplicado computa por separado los cálculos de las tasas de crecimiento de empleo para cada distrito alemán, con un intervalo de previsión de 2 años. Luego se calculan las previsiones adicionales combinando la metodología de las RN con el análisis shift-share. Dado que los análisis shift-share identifican las variaciones observadas entre los distritos laborales, sus resultados se utilizan como otras variables explicatorios en los modelos de RN. El grupo de datos utilizado en nuestros experimentos abarca un panel de 439 distritos alemanes. Las previsiones para Alemania del oeste y este se computan por separado debido a las diferencias en los horizontes de tamaño y tiempo de los datos. La capacidad de previsión a partir de las muestras en los modelos es evaluada mediante varios indicadores adecuados de estadísticas.     

人力资本对产业结构升级的影响 ——基于省际面板数据的研究

我国面临着以人口红利为代表的低成本优势的丧失以及国际上的环境规制,这倒逼我国改变经济增长方式,推进产业结构升级。而人力资本是"新常态"的重要增长引擎,对我国全要素生产率的提高起着重要依托作用。故本文试图通过2007-2016年我国31个省(市、区)的数据为样本,利用固定效应模型实证检验人力资本对产业结构升级影响关系。研究表明,在全国层面,人力资本存量对产业结构高级化的具有显著的促进作用;区域层面,东部地区人力资本对产业结构升级的影响最为显著,中西部人力资本对产业结构升级的影响效应不显著;而受过高等教育的人力资本正向影响产业升级,初等水平会阻碍产业结构升级,因此我国仍需加大教育投入,特别是中西部地区的人力资本积累,促进产业结构升级。     

资金成本的确定及最优资金成本结构研究

资金是一个企业的命脉,想创办一个企业需要资金,企业在运转过程中更需要大量的资金。如果企业在一定时间内缺少资金,出现了造血功能障碍,又没有新的血液(资金)输入,企业的生命就会很快枯萎、死亡,这是一个不争的事实。但是,企业的资金又有多种来源,不同的来源渠道又形成不同的资金成本。资金成本就是企业取得和使用资金而支付的各种费用。它包括资金占用费用和资金筹集费用。在满足企业资金需求的过程中,如何降低资金成本,选择最佳最优的资金结构,是每个企业梦寐以求的。     

社会资本、财务弹性储备水平与企业资本结构

本文选择2009—2017年沪深两市A股制造业上市企业为研究样本,利用其经验数据实证检验财务弹性储备水平对企业资本结构的作用与影响机理,更进一步对社会资本的调节作用进行分析,研究发现出:财务弹性储备水平越高,企业就越倾向于采取资产负债率越低的资本结构策略;社会资本负向调节了财务弹性储备水平与企业资本结构策略之间的相关性。     

产品市场结构与资本结构——基于债务战略效应的分析

债务战略效应将市场结构与企业资本结构联系起来,在不同产品市场结构中的企业将选择不同的资本结构,通过理论分析,得出市场结构与资本结构之间负相关关系的假设,,并采用2001-2003年在沪深股市中上市的所有制造业的公司的数据进行了实证检验,结果表明在高集中度的市场结构中,由于战略破产效应较为明显,企业大多由于掠夺性定价威胁的存在而不愿意保持较高水平的负债,行业的平均负债水平也比较低,回归结果验证了理论假设,研究的结论为行业间资本结构的差异提供了基于债务战略效应的证据.     

Financial Distress and Optimal Capital Structure Adjustments

We show that asymmetric information may prevent firms with pure discount bonds from renegotiating their capital structure prior to the maturity of the debt, although this would increase the value of the firm when its prospects are poor. This inefficiency can be reduced if the firm issues debt with a risky intermediate debt payment, such as a coupon or a sinking fund payment. We also demonstrate that bankruptcy institutions leading to deviations from absolute priority can improve the timing of recapitalizations by financially distressed firms. Finally, we show that, under certain conditions, the optimal capital structure adjustment during financial distress consists of a convertible debt-for-straight debt swap.     

Market Structure and the Demand for Free Trade

We examine a heterogenous goods duopoly model, wherein governments simultaneously and noncooperatively choose whether or not to provide subsidies for their firms and then firms noncooperatively choose output levels, either sequentially or simultaneously. We find that government trade policy and market structure are interdependent. First, the trade regime alters traditional firm preferences over sequential versus simultaneous play. Second, different market structures influence governments' preferences about free trade versus subsidies. Further, if one of the firms is a potential leader, allowing for endogenous market structure generates equilibrium outcomes that sometimes reinforce, and sometimes counter, traditional results in the strategic trade literature .     

CEO性别特征与公司资本结构——基于过度自信的中介效应研究

本文以2013-2016年中国上市公司数据为基础,引入CEO过度自信作为中介变量,对其性别特征与公司资本结构的关系进行实证研究。研究发现:CEO过度自信在其性别特征影响公司资本结构的关系中起到部分中介效应,即男性CEO比女性CEO更过度自信,继而导致公司负债更高。     

资本结构最优与资本弱化限定

我国反避税法规中，对于隐蔽性较强的资本弱化避税方式，我国仅从“正常交易原则”出发．未使用国际上通用的“安全港模式”。随着债务资本在资本结构中的比例逐年加大，需要制定一个切实可行的负债／权益比值。然而，近年来我国学术界对此问题的研究仅限于理论层面的探讨，没有对安全港比率从实证角度加以检验。本文对资本结构优化前提下的负债／权益比率进行了理论分析，并在此基础上运用实证方法对安全港比率的假设加以检验，最终计算出2002-2004三年的资本弱化限定的安全港比率应为2.2：1，为有效防范关联方利用资本弱化避税提出建议。     

知识资本、知识收益与组织结构

知识资本的收益应当区分私有收益和集体收益。企业组织有利于知识资本集体收益的最大化,企业组织的出现是追求知识资本集体收益最大化的结果;市场组织有利于知识学习私人收益的最大化,市场结构的形成是追求知识学习私人收益最大化的结果;网络组织是在新经济形势下对知识资本集体与私人收益最大化的综合考虑。因此,无论是企业、市场,还是介于企业与市场之间的网络组织都只是追求知识收益最大化的结果,企业、市场和网络组织在一定的条件下是可以相互替代的。     

产业结构与区域物流需求关系分析

通过对湖南省的产业结构与区域物流需求关系的分析可知,对物流需求影响最大的是第二产业,而且随着第二产业内部结构调整以及第三产业比重的增加,公路运输提升很快,铁路运输逐年下降,物流量年增长由近几年的快速增长会逐步放缓。     

产业结构与区域物流需求关系分析

通过对湖南省的产业结构与区域物流需求关系的分析可知,对物流需求影响最大的是第二产业,而且随着第二产业内部结构调整以及第三产业比重的增加,公路运输提升很快,铁路运输逐年下降,物流量年增长由近几年的快速增长会逐步放缓.