发帖
雷达卡
●论文复刻●
绿色并购与企业绿色创新
通过本案例可以学习到什么
- 从基础数据整理到最后的结果输出的完整案例
- 常用控制变量数据
- 如何对缺失值和异常值处理（缩尾处理）
- 基础结果：描述性统计、相关系数矩阵、多重共线性、基础回归
- 异质性分析
- 均值T检验
- PSM匹配 倾向性得分匹配
- 构造绿色并购指标
- 筛选重污染行业上市公司
- 输出表格结果
- 学习到论文实证分析中常用的命令
内容丰富，绝对超值，建议先下载文献看看，有需要可以下载系统学习，其他相关主题的论文可速成
数据更新至2023年，优化代码
样本筛选
首先，明确样本行业。重污染行业的认定参照《上市公司环保核查行业分类管理名录》(环办函[2008]373号),主要包括火电钢铁、水泥、电解铝、煤炭等行业，结合证监会于2012年发布的《上市公司行业分类指引》，可确定重污染行业的行业代码为:B06、B07、B08、B09、B10、C15、C17、C19、C22、C25、C26、C27、C28、C29、C30、C31、C32、C33、D44和C13中的部分企业。由于各上市公司在2006~2018年有变更主营业务从而不再属于重污染行业的可能，以上述重污染行业代码为标准在国泰安数据库中的行业变动轨迹数据库整理出2006~2023年各年度重污染行业企业的证券代码,同时通过年报对相关企业的主营业务进行甄别，进一步剔除非重污染行业企业，再将上述代码整理出2006~2023年重污染行业企业的并购样本。参照以往文献，借鉴潘爱玲等的研究，按下列标准对样本进行手工筛选：
①上市公司为主并方；
②并购交易类型为股权收购和合并，剔除资产剥离、资产置换、债务重组、股份回购的样本；
③剔除并购标的为土地使用权、设备、商标权、采矿权、银行理财产品等非技术并购样本；
④剔除收购金额小于100万元人民币的样本；
⑤对同一企业在同一年份进行多次并购且并购标的相同的样本进行合并，对同一企业在同一年份进行多次并购且并购标的不同的样本，仅保留交易金额最大收购比例最高的样本；
⑥剔除主并企业属于sT类或*ST类的样本；
⑦剔除交易失败或数据缺失的样本。
变量定义
| 变量类型 | 变量名称 | 变量代码 | 变量描述 |
| 被解释变量 | 企业绿色创新 | GI | ln(企业绿色专利申请量+1) |
| 解释变量 | 绿色并购 | GMA | 绿色并购取1，否则取0 |
| 控制变量 | 企业规模 | Size | 总资产的自然对数 |
| 企业年龄 | Age | 并购年份与成立年份的差值 | |
| 财务杠杆 | Lev | 资产负债率，总负债占总资产的比例 | |
| 盈利能力 | Roa | 资产收益率，净利润占平均总资产的比例 | |
| 现金持有量 | Cash | 货币资金占总资产的比例 | |
| 资本支出 | Capital | 购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金占总资产的比例 | |
| 机会成本 | TobinQ | 所有者权益和负债的市场价值之和占账面总资产的比例 | |
| 股权性质 | State | 国有控股取1，非国有控股取0 | |
| 董事会规模 | Board | 董事会人数的自然对数 | |
| 独立董事比例 | Id | 独立董事人数占董事会人数的比例 | |
| 两职合一 | Dual | 董事长和总经理不是由一人兼任时取1，否则取0 | |
| 第一大股东持股 | Large | 第一大股东持股比例 | |
| 两权分离率 | Sep | 实际控制人拥有上市公司控制权与所有权之差 | |
| 年度效应 | Year | 年度虚拟变量 | |
| 行业效应 | Ind | 行业虚拟变量 |
回归模型
为了检验绿色并购对企业绿色创新的影响，本文构建如下多元回归模型：
参考文献
- [1]毕茜,陶瑶.绿色并购与企业绿色创新[J].财会月刊, 2021(16):8.
绿色环保理念深入人心,企业通过向外部进行绿色并购和从内部进行绿色创新谋求绿色发展,而由外至内是否有显著影响目前尚未受到学者的广泛关注.鉴于此,使用沪深A股重污染行业企业2006~2018年的数据实证检验绿色并购对企业绿色创新的影响,研究发现:绿色并购显著正向促进企业绿色创新,即绿色并购显著提高了企业下期的绿色创新水平.进一步研究发现:绿色并购对非国有企业和高研发强度企业绿色创新的正向影响更加明显,即产权性质和研发强度显著调节绿色并购与企业绿色创新的关系.该结论丰富了绿色并购经济后果与企业绿色创新影响因素的研究成果,并为企业通过绿色并购提高绿色创新水平提供了思路与启示.
结果展示
- 描述性统计
- 相关性分析
- 多重共线性检验
- 均值T检验
- 基准回归分析
- 按产权性质分组回归结果
绿色并购对企业绿色创新的影响可能受到产权性质的影响。为了验证该影响是否存在产权性质差异，区分产权性质进行分组回归。
- 按研发强度分组回归结果
绿色并购与企业绿色创新的关系也可能受到研发强度的影响，为了检验不同研发强度下该影响是否存在差异，用企业研发投入占营业收入的比例测度企业的研发强度，并按照研发强度的中位数区分高研发强度和低研发强度企业进行分组回归。
- 稳健性检验
- 倾向得分匹配法：为了进一步控制内生性问题的影响，本文根据企业的并购行为是否为绿色并购，使用倾向得分匹配法（PSM）对假设进行检验，将样本中有绿色并购的企业视为处理组，没有绿色并购的企业视为控制组，选择Roa、Capital、Cash、Dual、Size、State和Large作为匹配变量对绿色并购样本企业进行可重复的1∶1最近邻匹配，并利用Logit模型估计倾向得分，平均处理效应ATT的t值为2.36，平衡性检验的结果也表明倾向得分匹配法能够较大程度地消除绿色并购企业与非绿色并购企业的特征差异。将配对样本放入模型重新回归。
- 更换被解释变量：绿色发明专利申请量。专利分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利，而发明专利相较其他两种类型，其技术价值与含金量更高。为了使研究结论更具说服力，本文使用企业绿色发明专利申请量测度企业绿色创新，重新进行回归。
- 增加控制变量：研发投入。对于企业创新而言，研发投入往往是衡量企业创新水平与重视程度的重要指标，由于较难从企业研发投入中完整剥离出企业全部专用于绿色环保领域的部分，因此难以直接使用绿色研发投入作为被解释变量测度企业绿色创新，但现有关于企业创新的研究也常将研发投入视为影响因素，因此，为了缓解遗漏变量的影响，本文使用企业研发投入金额取对数测度研发投入（Rid）并将其纳入控制变量重新回归。
- 扩大样本量：宽松样本筛选标准。由于前文在筛选企业并购样本时参照现有研究仅保留了收购金额与股权收购比例均分别大于或等于100万元人民币和30%的样本，而该标准尽管在一定程度上将影响程度较小的并购事件排除在外，保证并购事件具备足够影响力，具有合理性，但也是基于人为设定的考虑，且因此损失了一定数量的样本。为此，可将该筛选标准适当放宽，将其更改为“剔除收购金额小于100万元人民币的样本”，经过对并购样本的重新筛选，并重新回归。
- 代码包含注释
附件下载
【论文复刻】绿色并购与企业绿色创新实证分析Stata代码（2006-2023年数据） (76 Bytes, 需要: RMB 268 元)
经管之家：momingiqmiao7
欢迎关注，分享更多实用的数据，独家发布，严禁转载获利，转载必究，有任何问题在可以帖子下方回复，及时回复
批量购买可享优惠
京公网安备 11010802022788号
