数字普惠金融、知识产权保护与企业创新
发布时间:2023-04-23 13:54
加快实施创新驱动发展战略已成为社会各界重点关注的议题。本文将数字普惠金融、知识产权保护与企业创新置于同一框架下进行分析,研究发现:数字普惠金融与知识产权保护均有利于促进企业创新;知识产权保护对数字普惠金融与企业创新的关系具有负向调节作用。进一步分析发现:数字普惠金融主要通过降低信息不对称、融资约束与财务风险来促进企业创新;数字普惠金融的创新激励作用有利于提高企业的产品与资本市场表现、促进地区经济增长;异质性检验发现,知识产权保护对数字普惠金融与企业创新的调节作用具有“规模效应”“融资依赖效应”和“阶段效应”。研究结论不仅丰富了企业创新的相关文献,还为完善金融监管体系、优化知识产权环境提供了有益启示。
【文章页数】:12 页
【文章目录】:
一、引言
二、理论分析与研究假设
(一)数字普惠金融与企业创新
(二)数字普惠金融、知识产权保护与企业创新
三、研究样本与模型设计
(一)样本选择与数据来源
(二)变量内涵与模型设定
1. 变量内涵
2. 模型设定
四、实证结果与分析
(一)主要变量的描述性统计
(二)基准回归分析
1. 数字普惠金融与企业创新
2. 数字普惠金融、知识产权保护与企业创新
(三)稳健性检验
1. 工具变量法(IV-2SLS)
2. Heckman两阶段法
3. 倾向得分匹配法(PSM)
4. 其他稳健性检验方法
五、拓展性检验
(一)数字普惠金融对企业创新的机制识别检验
(二)数字普惠金融对企业创新的经济后果检验
(三)数字普惠金融、知识产权保护与企业创新的横截面差异检验
1. 规模效应
2. 融资需求效应
3. 阶段效应
六、研究结论与启示
本文编号:3799841
【文章页数】:12 页
【文章目录】:
一、引言
二、理论分析与研究假设
(一)数字普惠金融与企业创新
(二)数字普惠金融、知识产权保护与企业创新
三、研究样本与模型设计
(一)样本选择与数据来源
(二)变量内涵与模型设定
1. 变量内涵
2. 模型设定
四、实证结果与分析
(一)主要变量的描述性统计
(二)基准回归分析
1. 数字普惠金融与企业创新
2. 数字普惠金融、知识产权保护与企业创新
(三)稳健性检验
1. 工具变量法(IV-2SLS)
2. Heckman两阶段法
3. 倾向得分匹配法(PSM)
4. 其他稳健性检验方法
五、拓展性检验
(一)数字普惠金融对企业创新的机制识别检验
(二)数字普惠金融对企业创新的经济后果检验
(三)数字普惠金融、知识产权保护与企业创新的横截面差异检验
1. 规模效应
2. 融资需求效应
3. 阶段效应
六、研究结论与启示
本文编号:3799841
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