CNDD-0112   上市公司海外关联公司数据(含海外子公司)及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 关键词: 上市公司海外子公司、联营公司、合营公司
▪ 数据编号0112
▪ 数据名称:上市公司海外关联公司数据
▪ 数据区间:1999-2023年
▪ 样本数量:130,136 条
▪ 数据来源:根据上市公司年报、并购重组事件临时公告等公开资料整理
▪ 数据说明:CNDD上上市公司海外关联公司数据包括证券代码、统计日期、海外关联公司名称、与上市公司关系编码、注册地、国家区域名称、是否“一带一路”国家、是否“避税天堂”、总资产、营业收入、净利润等指标。
▪ 数据维度:企业层面
▪ 综合评价:随着经济全球化的发展,中国的国际化水平和对外开放的战略层级在不断的提高,海外直接投资作为国际间产业转移的重要载体,不仅让中国上市公司“走出去”,从而获得更多资源,扩大企业规模,实现国际化经营,同时也增强了我国综合国力。伴随着“一带一路”政策的不断推进,中国上市公司海外直接投资的研究必然成为更多学者的研究重点。CNDD上市公司海外关联公司数据涵盖了上市公司海外海外子公司、联营公司、合营公司的基本信息, 真实准确揭示了上市公司海外直接投资详细数据。
 

CNDeepData 数据应用质量评级

 常用度:★★★

▪ 稀缺度:★★★

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:12颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标 

03 数据特征概览

▪ 数据概览   

 

 

04 前沿文献速递

▪ 文献来源

蒋纳,李晓静.海外子公司地理布局、地区知识产权保护与企业创新[J].世界经济研究,2023(02):50-65+135.

▪ 文献内容

跨国公司在地理上配置其海外子公司组合的方式将会对价值捕获和价值创造产生较大影响,进而引致不同的绩效结果。文章基于2008~2019年中国上市公司海外子公司数据,从地理关系视角考察了海外子公司地理布局对企业创新的影响以及外部知识产权保护的调节效应。研究发现:海外子公司的地域多元化程度越高,将显著提升OFDI企业的创新数量与质量,但是海外子公司的地理集中程度越高,将负向抑制OFDI企业的创新绩效;海外子公司地理布局可通过高技术中间品进口和人力资本这两个机制渠道对企业创新产生影响;国内地区知识产权保护的调节效应显著存在,适度的知识产权保护能够增强海外地域多元化的创新提升效应,同时降低地理集中度的创新抑制效应;海外子公司地理布局的有效性与企业内部的技术基础和海外市场的技术丰裕度密切相关,在不同的内外部技术资源情境下,当知识产权保护处于适度区间时,企业的创新绩效将得到进一步优化。文章研究为后发企业如何通过合理的海外投资地理布局来提升创新绩效提供了理论依据和经验借鉴。

▪ 研究假设:

海外子公司的地理布局包括在全球多个国家(地区) 的分散布局( 地域多元化) 和在具体某一国家( 地区) 的集中布局(地理集中) ,这两个不同的维度共同反映了海外投资组合的地理结构,因此有必要在统一的框架下对这两种布局进行研究。

当跨国公司将业务扩展到多个地理市场时,它们从知识外部性中受益的程度要大于它们将业务集中在少数几个市场的程度。从国际多元化战略和组织学习理论来看,地域多元化增加了企业能够获取知识溢出的数量。创新是不同领域知识融合的结果,分散布局有助于企业在全球范围内寻找前沿科学家,通过增加配置互补投入的可能性为企业提供新的技术途径,促进企业创新( Cantwell 和 Mudambi,2005) 。

海外集中布局有助于增加子公司在当地的嵌入程度,从而使企业对特定市场有更充分的了解。但是当海外子公司分布过于集中时,可能会对企业创新产生不利影响。这是因为同地集中布局容易造成投资相互重叠,部分子公司的存在变得多余,降低了海外投资对企业创新的总体影响。而且,同侪研发单位不仅在共同的项目上进行合作,也会为了从母公司获得更多资源而相互竞争,特别是当这些子公司位于同一海外市场或开发相似技术时,这种竞争就会变得更加明显( Birkinshaw 和 Lingblad,2005) 。当子公司集中布局在少数海外市场时,可接触的外部资源有限,造成子公司之间的竞争加剧,此时某一海外子公司的成功可能会对同地区其他海外子公司产生负面影响( Kafouros 等,2008) ,最终对企业整体的创新绩效造成不利影响。

据此提出研究假说 H1: 从总体上来看,海外子公司的地域多元化将正向促进
企业创新,而地理集中则会抑制企业创新。

▪ 研究设计:

考察海外子公司地理布局对企业创新绩效的影响,设定的计量模型如式( 1) 所示。就估计方法而言,泊松伪极大似然估计( PPML) 方法在具有正的计数或非计数结果变量的模型中比较适用,而高维固定效应( HDFE) 在控制微观数据中的多个固定效应时非常高效便捷,考虑到被解释变量存在大量的零值和可能的异方差问题,因此采用多重高维固定效应泊松伪极大似然( PPMLHDFE) 方法进行估计。该方法对统计分散和收敛问题具有强大的稳健性,尽可能保证估计结果的一致无偏性:

方程( 1) 中,Innovationit为企业的创新绩效; OFDIit为企业的对外直接投资特征,包括投资的地域多元化( ofdi_extit ) 与地理集中度( ofdi_intit ) 两个维度; Zit为控制变量集; λi 和 ηt 分别表示企业和年份固定效应; β1 系数值描述了海外子公司的布局方式对企业创新影响的平均效应。

1.被解释变量

衡量企业创新绩效的指标有很多,但专利数量是以往研究中最受欢迎的代理指标,因为专利注册的过程是公开的,数据质量有保证,也使得各国间创新绩效的同质比较成为可能文章主要考察企业的专利申请数量( 加 1 后取自然对数,lnapply) ,专利质量则借鉴已有做法,采用发明专利申请数量( lniapply) 和专利的被引用次数( lncitation) 进行衡量,其中被引用次数统计的是专利被授权后 5 年内的被引用数量

2.解释变量

解释变量为海外子公司分布的地域多元化(ofdi_ext) 与地理集中程度(ofdi_int) 。借鉴 Elia 等( 2020) 的做法,采用投资的东道国( 地区) 数量来衡量地域多元化,地理集中度参考 HHI 指数计算方法,计算公式为: 。其中,Xc 为当年投资于 c 国家( 地区) 的海外子公司数,T 为企业当年的海外子公司总数。值越大,表明海外子公司的地理分布越集中。

▪ 回归结果:
实证检验海外子公司地域多元化与地理集中度对企业创新的影响,表 1 中列( 1) 和列( 2) 为不加控制变量的回归结果,列(3) 和列( 4) 在加入了控制变量后核心解释变量的回归系数与显著性未发生较大变化,海外子公司的地域多元化程度在 1% 的显著性水平上促进企业创新,但海外子公司的地理集中度则对企业创新表现出显著的抑制作用。因此,中国企业的对外投资需要强调的不是海外子公司是否获得了外部知识,而是在什么地理条件下能够有效利用。
除了企业创新数量,进一步考察创新质量,从列( 5) ~ ( 8) 的回归结果来看,地域多元化同样在 1% 的显著性水平上提高了企业的发明专利申请数和专利被引用次数,而地理集中度则显著降低了企业的创新质量。无论是创新数量还是创新质量,地域多元化均是正向促进,而地理集中度均是负向抑制。假说 1 成立。
05 其他相关文献

[1]魏江,王诗翔,杨洋.向谁同构?中国跨国企业海外子公司对制度双元的响应[J].管理世界,2016(10):134-149+188.

[2]张海波.对外直接投资能促进我国制造业跨国企业生产率提升吗——基于投资广度和投资深度的实证检验[J].国际贸易问题,2017(04):95-106.

[3][1]蒋纳,李晓静.海外子公司地理布局、地区知识产权保护与企业创新[J].世界经济研究,2023(02):50-65+135.

06 获取方式

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