房地产价格波动的微观传导效应研究——基于融资约束的视角

本文利用全国各省区及七十个大中城市房地产价格数据,匹配以上市公司的房屋和土地使用权数据,从微观层面考察融资约束在房地产价格传导机制中所发挥的作用及其经济后果.本文研究表明房地产价格波动对我国企业融资和投资行为具有显著的传导效应,其效应扩散程度主要取决于企业的融资约束状况,当企业所拥有的房地产价值上涨时,融资约束程度高的企业外部债务融资更多,具有更高的投资水平,表现出更强的过度投资倾向.本文进一步考察传导效应的资源配置后果,发现企业的绩效并未有实质性的改善,说明抵押资产价格传导效应可能存在负面经济后果.本文还发现,随着房地产价格的波动,融资约束程度高的企业也体现出更大的投资波动幅度,这说明融资约束有可能放大经济周期性波动程度,证实了Kiyotaki和Moore(1997)的理论推断.     

基于价格折扣的供应链预付款融资策略研究

当供应商面临资金约束时,通过制造商提供预付款的内部融资模式,可以缓解供应商资金约束对制造商及供应链利润的影响,研究了预付款融资模式下供应商和制造商的最优生产和融资决策,并分析了供应商的自有资金、价格折扣两种因素对供应链融资绩效的影响.研究发现:给定价格折扣,只有当供应商的自有资金量小于一定临界值时,供应商才会接受预付款融资合同;如果价格折扣高于一定临界值,实施预付款融资后,供应商的生产能恢复到无资金约束下的最优水平,否则,只有当供应商的自有资金量超过一定值时,预付款融资才能使供应商的生产恢复到无资金约束下的最优水平,并且供应链的绩效不会因供应商的资金约束而受损.研究的结论能为企业制定预付款融资决策提供参考依据.     

董事网络、信息传递与债务融资成本

如何有效缓解借贷双方的信息不对称对降低公司债务融资成本至关重要.在构建公司董事联结网络的基础上,从社会关系网络信息传递功能角度出发,分析董事网络影响债务融资成本的作用机理,进一步探讨在面临融资约束、代理成本以及两者交互作用下董事网络对债务融资成本影响的差异,采用社会网络分析、多元回归分析和二元Logistic回归分析等方法,以2006年至2010年中国沪深A股上市公司为研究对象进行实证分析.研究结果表明,总体上看,中国上市公司董事网络位置对债务融资成本的降低作用不显著;相比于非融资约束公司,存在融资约束时处于董事网络中心位置的公司债务融资成本降幅显著更大,说明信息不对称程度越高的公司更能从董事网络中获益;在融资约束和代理成本的相互制衡下,越处于董事网络中心位置的公司,其债务融资成本越低.董事网络的信息传递功能和治理效应在信息不对称公司的融资能力中扮演重要角色.     

市场非有效与公司投机及过度融资

构建了一个模型,讨论非有效的股票市场对上市公司控股股东或管理层过度融资与短期实业投机行为的影响.并针对具体因素采用比较静态的方法,分析非有效市场对管理层投机程度的影响及其经济意义.发现:公司管理层会在真实内在价值的实业投资和短期投机之间权衡.1)当实业投资回报比较高时,即使市场非有效程度比较高,公司管理层也不会采取投机活动;当实业竞争激烈,收益相对于投机过低时,会选择短期投机.2)当多余的融资大到某种程度时,会影响公司管理者投资行为,他们会花一部分功夫去迎合外部投资者,而且在迎合上所下的功夫随着多余的融资的增大而增大.     

Overcoming institutional voids as a pathway to becoming ambidextrous: The case of China's Sichuan Telecom

The paper examines how firms develop supply chain financing model to help overcome institutional voids (IVs) and become ambidextrous. This study presents a case analysis of a novel supply chain financing model instigated and implemented by China's Sichuan Telecom (ST) to help supply chain partners overcome IVs in their environments. We identified three unique stages in the evolution of the supply chain ambidextrous financing model: drivers for change (including identifying suppliers' problems and constraints), designing and implementing the supply chain ambidextrous financing model, and the tripartite performance effects. The analysis demonstrated how ST utilized its market power, resources and network ties to harness expertise and competences of small and medium-sized enterprises (SMEs) to overcome IVs and become ambidextrous. Sichuan Telecom aided the SMEs in solving the financing problem through order-based supply chain financing. Based on the analysis, we outline implications of this case for theory and policy.     

震后多目标动态应急医疗设施选址-伤员转运问题研究

地震等灾害的突发性和破坏性常导致部分伤员无法得到快速有效的救治，同时会给伤员造成一定的负面心理，影响救援效率。本文综合考虑救护车辆（救护车、直升机）和医疗设施容量的动态变化、各类伤员生存概率随时间动态变化以及伤员心理状况变化，构建了最大化伤员生存数量和最小化心理成本的震后伤员二级后送模式的医疗设施选址-伤员转运双目标动态规划模型。运用epsilon约束法有效处理双目标模型，以玉树地震后伤员后送问题为例，采用CPLEX对模型进行求解，通过分析医疗资源数量对伤员转运数量的影响，表明在伤员后送过程中，增加临时医院数量或容量与救护车数量比增加后方医院数量或容量与直升机数量更有效；考虑伤员的心理成本，为了提高伤员存活率，在灾害前期，可以通过增加救护车数量，转运更多的重伤员，而中后期提高临时医院容量，尽量优先转运轻伤员。     

复杂供应链网络视域下关系资本对供应链融资作用机制研究--有调节的多重中介效应模型构建与检验

从复杂供应链网络的视角出发,以供应链网络内各节点中小企业为研究对象,依照"资源-结构-行为-绩效"的思路,揭示供应链网络内中小企业积累的关系资本对提升其供应链融资获取频率的作用机制,并通过构建多群组SEM模型,验证供应链复杂性的潜在调节效应。结果显示:(1)中小企业积累的关系资本对供应链融资频率的提升有显著的促进作用;(2)对比"关系资本-供应链设计-供应链融资"与"关系资本-供应链整合-供应链融资"的拟合结果发现,两个特定变量的中介效应具有显著差异,且以供应链设计、整合为连续中介变量的多重链式中介效应模型成立;(3)供应链复杂性显著调节中小企业关系资本对供应链融资的转化机制链条,供应链复杂性越高,节点中小企业获取供应链融资更依赖"关系资本-供应链设计-供应链整合-供应链融资"的多重链式传导机制传导。这意味着,在复杂供应链网络当中,中小企业一方面需要提升自身关系资本积累,另一方面更要加强其在网络当中的位置优化,提升供应链整合水平,为获取更多供应链融资打下坚实基础。     

国有机构投资者对税收规避程度的影响及机制

利用2015-2021年A股上市公司数据,实证检验国有机构投资者持股对税收规避的影响及机制。结果表明：国有机构投资者持股显著降低了被持股企业的税收规避程度。影响机制分析结果显示,国有机构投资者持股通过缓解融资约束、降低信息不对称方式抑制企业税收规避。异质性检验表明,国有机构投资者持股在外部融资成本更高、内部代理问题更加严重的企业中更能够发挥抑制税收规避的作用。拓展性分析发现,国有机构投资者持股时间越长,抑制税收规避的程度越高;国有机构投资者持股相比国有股权及其他机构投资者持股更能够发挥抑制税收规避的作用。     

Likelihood Maximization Using Web-Based Optimization Tools

This article proposes the use of optimization techniques and tools to maximize the likelihood if maximization cannot be easily accomplished with standard statistical software. In such situations, the use of the programming language AMPL with the freely available optimization solvers under the NEOS Server is an attractive alternative to algorithms developed for specific optimization problems in statistics. This article is meant to be a short tutorial introducing statisticians to these methods and tools. We provide an example to illustrate these methods. The necessary files for maximization are included in the Appendix so that the reader can carry out the optimization procedure described.     

Bayesian analysis of semiparametric Bernstein polynomial regression models for data with sample selection

In regression analysis, a sample selection scheme often applies to the response variable, which results in missing not at random observations on the variable. In this case, a regression analysis using only the selected cases would lead to biased results. This paper proposes a Bayesian methodology to correct this bias based on a semiparametric Bernstein polynomial regression model that incorporates the sample selection scheme into a stochastic monotone trend constraint, variable selection, and robustness against departures from the normality assumption. We present the basic theoretical properties of the proposed model that include its stochastic representation, sample selection bias quantification, and hierarchical model specification to deal with the stochastic monotone trend constraint in the nonparametric component, simple bias corrected estimation, and variable selection for the linear components. We then develop computationally feasible Markov chain Monte Carlo methods for semiparametric Bernstein polynomial functions with stochastically constrained parameter estimation and variable selection procedures. We demonstrate the finite-sample performance of the proposed model compared to existing methods using simulation studies and illustrate its use based on two real data applications.