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ROT ARY ENCODER编码器HLE45-600L-3F.AC

  • 更新时间:  2020-06-28
  • 产品型号:  HLE45P-1024H-3F.AC
  • 简单描述
  • ROT ARY ENCODER编码器HLE45-600L-3F.AC
    HLE45P-1024H-3F.AC HLE45P-1024L-3F.AC HLE45P-1024D-3F.AC HLE45-2048H-3F.AC HLE45-2048L-3F.AC HLE45-2048D-3F.AC HLE45P-2048H-3F.AC
详细介绍

ROTARY ENCODER编码器HLE45-600L-3F.AC
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张红021-3152 8878
T:189182 69146
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钢铁行业承接资源部门与消费部门,属于其产业链条中最重要的中游行业制造部门,且其下游的消费部门,囊括房地产、基建、家电等需求,属于经济支柱,占据大量社融数据比例,因此钢铁行业是国家经济发展重要的支柱性产业。自改革开放以来,我国钢铁行业高速发展,粗钢产量占世界粗钢产量比重超过半数,但产量增加的同时,钢铁行业对原材料和能源的需求也同时增加。钢铁行业投入生产加工冶炼的原材料多为黑色金属矿物,含碳、含硫量较高,且其生产流程工艺较长,经过冶炼、连铸、轧钢等多个生产环节后,产生大量废气、废渣、废水,造成环境负荷,威胁人类生存环境。为此,政府在《中国制造2025》、中央经济工作会议、政府工作报告中多次提出,“中国制造必须走智能化、绿色化的强国之路”、“推动钢铁等行业超低排放改造,实施重污染行业达标排放改造”等,呼吁企业减少污染排放,推进可持续发展战略。为推进可持续发展战略,国家推行绿色信贷体系,将企业融资行为挂钩污染防治等环境信息,抬高企业款门槛,鼓励企业进行环境友好型生产活动并进行环境信息披露。同时,原银监会印发的《绿色信贷实施情况关键评价指标》,为绿色信贷体系提供了更为具体的绩效评价标准。对钢铁企业来言,融资问题也是其自身发展所需解决重要问题,绿色信贷体系将在实施融资支持的同时,实质化推进钢铁企业进行污染成本内部化、污染防治、主动披露环境信息等行为,增强企业社会责任,促进市场资金流向绿色企业。为研究钢铁企业环境绩效对其融资情况的具体影响,根据现有可得企业信息披露情况,本文用钢铁企业SO2的排放量来衡量企业环境绩效,结合绿色信贷体系结构,研究其对钢铁企业实际融资的影响。

二、文献综述及理论假设

目前,已有许多学者从不同角度深入研究过企业的环境绩效问题,其宗旨都是希望寻找到影响企业环境绩效的因素,并且为提高企业环境绩效提供一些指导性建议。李杰义等(2019)在研究中提出环境知识学习对企业的环境绩效具有正向影响,绿色创新行为在其中发挥完全中介效应;潘红波等(2019)从外部监管角度进行研究,发现在2015年实施的《环境保护法》能显著提高企业环境绩效,且受区域经济条件的影响。通过对企业环境绩效影响因素的探究,可以发现通过企业自身增强环境学习或加大监管力度可以有效提高企业环境绩效,但除了外部的监管,金融市场是否可以通过控制企业的融资情况进而影响其对环境绩效的重视程度更值得我们研究。因此,本文将研究重点定为探究钢铁企业的环境绩效是否影响到企业的融资约束。目前学者的主流观点认为企业的环境绩效对其财务绩效有积极的促进作用,这是因为环境绩效好的企业往往拥有更好的声誉,消费者更愿意购买该公司产品;资源的再利用也会使得企业降低生产成本,从而影响到企业的财务绩效;从政府角度看,环境绩效好的企业会面临更少的罚款和更多的补助。综上所述,企业的环境绩效对其财务绩效有积极影响。同时也有学者证明了企业的财务绩效对其融资约束有缓解作用,李艳红等(2015)认为当企业具有较强的盈利能力时,意味着拥有很好的还款能力和信誉,金融机构更愿意对这样的企业发放款;王家庭等(2010)研究表明企业良好的财务绩效会增加公众对于公司的信任,证券融资风险更低、更容易。另外,从外部性角度来看,企业的环境绩效高意味着在生产过程中企业的污染排放量更低,这对整个社会而言,总福利要大于企业的福利效应,这意味着产生了正的外部性。对于一个有效的市场来说,市场应给予这些产生正外部性的企业一些补偿,从而使得私人收益和社会总收益相等,从而激励企业提高自身的环境绩效。综上所述,可以认为具有良好环境绩效的企业可以通过财务绩效的表现降低其融资约束,这样的效果又进一步激励着企业提高自身的环境绩效。因此,本文提出假设:企业的环境绩效对其融资约束有反向影响。

三、研究设计

1.样本选择及数据来源为了研究钢铁企业的环境绩效对其融资情况的影响,本文选取了2016年~2018年的上市钢铁企业为研究对象,在剔除掉数据缺失的企业和ST企业之后,最终选择19家钢铁企业3年的数据。本文所用到的数据来自钢铁企业年报、社会责任报告和国泰安CSMAR数据库。2.变量选择对于衡量企业环境绩效的变量,由于目前对企业环境情况披露的要求并不严格,一部分企业环境数据严重缺失,在多次筛选之后,决定选取生产过程中SO2的排放量作为企业的环境绩效(SO2)。另外选取企业的融资约束来衡量企业融资情况,测度融资约束的方法有很多,Hadlock和Pierce(2010)研究分析了两种传统的融资约束测度方法KZ和WW,他们利用实证数据分析指出,KZ指数模型存在缺陷,即相同的量化信息被同时合并到了因变量和自变量中,因此不建议使用KZ指数作为衡量融资约束的措施。至于WW指数模型,他们认为企业经营活动所产生的未来现金流和企业的负债率可能会存在内生性,从而使得测量结果不准确。为了寻找更合适的衡量融资约束的变量,通过选择其他文献中使用过的相关因素,最终给出令人信服的数据结果,Had-lock和Pierce发现公司规模和年龄这两个因素在衡量融资约束时有显著的地位和效果,他们最终选用公司规模-年龄即SA指标衡量企业的融资约束。SA指数均为负值,且SA指数越大即其绝对值越小,表明企业受到的融资约束越严重。具体计算公式为:对企业融资情况的控制变量分为两类:一是企业的经营情况;二是公司治理结构。衡量企业盈利能力的指标为资产收益率(ROE),衡量企业发展能力的指标为营业收入增长率(Growth),衡量公司治理结构指标为董事人数(BDNum)和独立董事规模(Ratio)。3.建立回归模型为了观测不同情况下环境绩效对融资约束的影响,本文分别加入不同的控制变量观察是否有不同的回归结果,回归模型分别如下。模型(1)不加入任何控制变量,在模型(2)(3)中分部加入资产收益率(ROE)和营业收入增长率(Growth)作为衡量企业经营业绩的控制变量,模型(4)中加入董事人数(BDNum)和独立董事规模(Ratio)作为衡量公司治理层面的控制变量,最后在模型(5)中加入所有控制变量。

四、回归结果及分析

模型(1)中不加入任何控制变量,通过回归结果数据可以看出,在没有其他变量因素进行控制的理想情况下,企业的融资约束和环境绩效之间呈现显著的正相关关系(t检验结果在5%的水平下显著),这和我们的理想预期一致,即SO2排放较多、环境绩效较差的企业,受到的融资约束也越大,反之,环境治理情况较好的企业得到了市场对其在筹融资方面的补偿,在市场上进行融资时受到的约束被有效缓解。我们在模型(2)中加入资产收益率(ROE)作为衡量企业经营业绩的控制变量,虽然SO2排放量仍然和融资约束指标之间存在显著的正相关关系(5%水平下显著),但是资产收益率并未通过显著性水平检验。我们认为资产收益率与融资约束可能存在内生性,因为对于企业来说,他们受到的融资约束小,获得的资金较多,更可能改善企业的经营业绩。同样地,如果企业盈利能力较好,外部投资者可能更看好这类企业,受到的融资约束可能也会更小。模型(3)中我们加入营业收入增长率(Growth)作为控制变量,回归结果与模型(2)类似,环境绩效好的企业能够缓解其融资约束,但是营业收入增长率与融资约束没有显著相关关系。我们推测这是因为营业收入增长率较大的企业,可能代表其正处于生命周期中的成长阶段,这类企业所需要的资金较多,且企业的经营状况可能不稳定风险较大,所以他们面临的融资压力更大,从而受到的融资约束较高。模型(4)中加入董事人数(BDNum)和独立董事规模(Ratio)作为衡量公司治理层面的控制变量后,我们发现所有变量都通过了5%的显著性水平检验,且与融资约束指标呈正相关关系。这很好地说明,环境绩效好且公司治理水平良好的企业能够缓解其融资约束。最后我们在模型(5)中加入所有控制变量,回归结果显示SO2排放量仍然在5%的显著性水平下和融资约束指标之间存在正相关关系,这说明在同时控制了公司盈利水平和治理水平之后,良好的企业环境绩效仍能够缓解其在资本市场上的融资约束。但是我们可以发现,相比于模型(1)的理想情况,在加入了控制变量之后,企业的环境绩效对融资约束的缓解程度有一定的下降,这说明资本市场在进行筹融资交易时不光考虑企业的环境绩效,还会综合企业的其他方面因素进行考虑,这和现实情况是相符的。

 


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