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题名企业的慷慨因何而来?——基于机器学习的证据
被引量：3
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作者
陈运森
周金泳
黄健峤
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机构
中央财经大学会计学院
浙江财经大学会计学院
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出处
《财经研究》
北大核心
2023年第6期153-168,F0003,共17页
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基金
国家自然科学基金项目(72272168,72002189)
浙江省自然科学基金项目(LQ21G020008)。
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文摘
慈善捐赠是企业参与第三次分配和实现共同富裕的重要渠道,而现有研究仅关注单一特征与捐赠行为之间的联系,缺乏对不同捐赠动机的比较分析,企业捐赠的主导因素仍有待深入探究。文章基于机器学习中的集成学习方法,综合讨论了多维度捐赠动机特征对捐赠行为预测能力的差异,从而识别出影响企业参与捐赠的主要动机,并找出预测能力最强的特征。研究发现:(1)与战略性动机、政治动机和外部监督压力动机相比,企业慈善捐赠行为主要受内部治理动机驱使;(2)集成学习方法对慈善捐赠行为的预测能力优于传统线性研究方法,其中渐进梯度回归树具有最强的解释能力和最高的预测精度;(3)在多维度动机特征中,管理层薪酬激励、大股东资金占用行为、销售费用率、分析师关注程度、实际业绩表现和商业信用融资对慈善捐赠行为的预测效果最佳。文章不仅运用机器学习方法有效识别了企业慈善捐赠的关键因素,而且对完善三次分配制度、推进共同富裕具有重要启示。
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关键词
捐赠
共同富裕
机器学习
集成学习
社会责任
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Keywords
donations
common prosperity
machine learning
ensemble learning
social responsibility
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分类号
F23
[经济管理—会计学]
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题名中国上市公司分红的动因研究——基于机器学习的证据
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作者
陈运森
周金泳
彭嘉续
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机构
中央财经大学会计学院
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出处
《中国工业经济》
北大核心
2024年第5期155-173,共19页
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基金
国家自然科学基金面上项目“随机监管的资本市场经济后果及监管联动性研究:基于证监会双随机检查的准自然实验”(批准号72272168)
国家自然科学基金青年项目“上市公司研发投入的数据缺失:基于披露机制建模和机器学习的方法与应用”(批准号72201288)
国家自然科学基金面上项目“企业数字化转型的赋能机制与赋能效果研究:基于人力资本结构调整视角”(批准号72272167)。
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文摘
企业分红不仅是股东投资回报的直接体现,更是“建设以投资者为本的资本市场”的重要手段,但“股利之谜”一直是理论与实践中的基础性难题。本文采用机器学习方法,评估了不同类别公司特征对分红行为的预测效果,旨在更准确地解读中国企业的分红动因。结果发现:(1)以渐进梯度回归树和随机森林为代表的集成学习方法在预测公司分红行为方面表现突出,显著优于多元线性回归等传统统计模型。(2)生命周期特征和公司税率特征对中国资本市场分红实践的预测效果较好,第一类和第二类代理问题相关特征次之,而融资需求特征和投资者情绪特征在企业分红行为的预测效果上相对较弱。(3)在各类分红动因变量中,留存收益资产比、公司税率特征、其他应收款资产比和上一期股利支付水平对分红水平的预测贡献较大。异质性分析显示,影响企业分红的主要因素在半强制分红政策、股息税改革和《现金分红指引》等股利政策颁布前后存在差异,在不同产权性质以及自由现金流状况的企业之间也有所不同,是否采取股利迎合策略和投资者现金股利情绪也会影响公司的现金分红行为。本文为“加强现金分红监管、增强投资者回报”的监管实践提供了理论支持,也为深入理解中国现代资本市场的分红实践和活跃资本市场提供了启示。
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关键词
股利政策
企业分红
机机器学习
股利之谜
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Keywords
dividend policy
corporate dividends
machine learning
dividend puzzle
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分类号
F275
[经济管理—企业管理]
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