金融论文哪里有？本文在货币政策和企业创新投资的传导机制文献梳理的基础上，以2012-2019 年我国制造业上市公司为样本，构建非平衡的面板数据模型进行回归分析，具体分析问题有以下三个：首先分析货币政策影响企业创新投资的传导机制问题，然后具体分析货币政策影响企业创新投资作用过程中的中介变量问题，最后对企业个体特征和地区效应在货币政策影响企业创新投资的异质性进行探究。
第一章 绪论
第四节 论文创新点与不足
经过对研究背景的分析和已有文献的了解，本文可能的创新点主要有以下几个：
第一，从企业创新投资行为的角度出发，研究货币政策的微观传导机制，利用制造业样本数据进行检验分析，为货币政策的实施效果提供微观层面的经验证据，为国家实施有效的货币政策提供一定的参考。
第二，本文在进行实证检验时，不仅将融资约束的中介作用考虑在内，也将主观的管理者乐观预期作为中介变量进行研究，丰富货币政策影响企业创新的传导机制。
第三，对制造业企业进行异质性分析时，将企业的规模大小、高新技术资质认定情况和企业所在地区市场化发展水平考虑在内，并利用样本数据进行检验，使研究更为细致，有助于国家采取精准的货币政策来指导实体经济的发展。
同时，本文可能存在以下不足：
第一，本文在进行实证研究中，选取企业微观数据采用较多的是企业公布的财务数据，可能会忽视内部控制和公司治理方面的影响。
第二，本文研究宏观经济的货币政策对企业创新投资的影响，这个影响效用可能会受到近几年来国家宏观审慎政策等的影响，本文对此未作考虑。
第三章 理论分析和研究假设
第一节 货币政策对企业创新投资行为的影响
企业创新投资行为作为一项高风险的投资活动，虽然能够给企业带来长期竞争优势，但需要大量的资金和人力的投入，还难以在短期内形成较为明显的直接经济利益流入，因此企业创新投资行为需要借助宏观经济政策的推动。货币政策作为国家宏观调控的重要手段，能够显著影响市场个体的金融资源获取和主观预期，综合来看，主要表现在对融资约束的影响和对管理者预期的引导两个方面（吕明涵，2019）。
从货币政策调控造成的外部客观资本供给角度出发，现有文献表明，货币政策是在调节社会资金供给后，通过影响企业所处的融资环境进而影响企业投资行为。在我国，企业融资的“供给方效应”非常突出（刘津宇，2014），资本市场的环境对企业融资和投资有着重要的影响，然而我国的市场环境并不理想。况且，企业经营以追逐利益为动力目标，企业的创新投资具有高风险、金额大、周期长等特点，在短期内很难看到明显的收益，其融资困境可想而知。在内部融资确定的情况下，货币政策的变动将会直接影响其融资环境，从而影响到企业的投资行为。当货币政策变得宽松时，贷款利率相对下降，在价格上直接影响到企业的贷款成本；同时，社会整体资金供给规模增加，在数量上给企业提供更多的资源支持。宽松的货币政策从企业获得融资的成本和数量上，缓解了企业的融资约束，使其资金困境得到缓解，为企业的创新投资奠定基础。
第五章 实证分析
第一节 描述性统计分析
本文首先对各变量进行描述性统计，如表 5-1 所示，主要包括各变量的样本数、均值、标准差、最小值和最大值,为避免极端值的影响，对除了所有权性质和是否高新技术资质认定的类别变量之外的变量进行上下 1%的 winsor2 缩尾处理。从表 5-1 可以观测到：被解释变量企业创新投资占营业收入的比例 Inn1 的最大值为 0.2049，最小值为 0.0007，最值之间存在较大差距，标准差为 0.0345，稳健性检验中被解释变量无形资产比例 Inn2 的标准差为 0.0342，表明在所选的数据区间内，企业创新投资水平存在一定的波动。解释变量货币政策代理变量Shibor 利率的最大值为 0.0450，最小值为 0.0277，标准差为 0.8156，说明我国在价格型货币政策工具的调整上比较频繁，货币政策波动较大，稳健性检验中解释变量 M2 增长率的标准差为 0.0228，最值之间存在较大差异，说明相比于价格型货币政策工具，数量型货币政策工具的波动相对稳定。控制变量中，企业规模（Size）的最大值为 25.6377，最小值为 20.0899，标准差较大，说明所选样本在企业规模方面差异较大，为后文的异质性研究提供数据依据。资产负债率（Lev）的标准差为 0.1880，营业收入增长率（Growth）的标准差为 0.4695，总资产收益率（ROA）的标准差为 0.0579，企业年龄（Age）的标准差为 5.4651，现金持有水平（Cash）的标准差为 0.1167，股权集中度（Top1）的标准差为 0.1408，投资机会（TQ）的标准差为 1.1030，这足以证明本文所选样本在偿债能力、盈利能力、成长能力、现金水平、投资机会和企业年龄方面存在较大的差异性。所有权性质（Owner）的均值为 0.2474，是否获得高新技术资质认定（Tech）的均值为0.4946，分别说明了两类企业的比例。控制变量中的宏观经济变量 GDP 增长率（GDPg）的最大值为 0.1006，最小值为 0.0117，标准差较小，这可能与所选年度区间较短有关；政府补助（Gov）的标准差为 0.0067，标准差较小，说明不同企业收到的政府补贴差异较小。在地区层面，金融市场化程度（Mart）的最大值为 9.97，最小值为 4.1，标准差为 1.4816，说明本文所选样本企业的所处的区域市场化程度差异较大，可以控制地域因素对企业创新投资的影响。
第二节 相关性分析
在对模型进行实证检验前，需要对各变量进行相关性检验，这是避免多重共线性必不可少的步骤，也为本文的相关研究提供支持。
各变量的相关性分析如表 5-2 所示，从相关系数矩阵表中可以观察到最大的相关系数值为 0.5298，低于共线性检验值 0.8，初步判断各变量不存在严重的共线性问题。表 5-2 中的结果显示，货币政策代理变量（MP1）Shibor 利率与企业创新投资（Inn1）的相关系数为-0.0828，说明紧缩的货币政策能够对企业创新投资产生抑制作用，与本文的研究主题结论契合。控制变量中，企业规模（Size）与因变量企业创新投资呈负相关，这表明企业规模越小，企业创新投资占营业收入的比例越高；所有权性质（Owner）与企业创新呈反比，说明非国有企业的创新投资有更大的动力；高新技术资质认定（Tech）与企业创新呈正比，这表明获得高新技术资质认定的企业的创新投资行为会得到正向激励，这给后文的企业异质性研究提供了数据支撑。资产负债率（Lev）、总资产收益率（ROA）和股权集中度（Top1）与企业创新投资也呈负相关关系，说明企业偿债能力越强、收益越差、股权集中度越低，企业创新行为反而得到激励，创新投资力度会加大。企业年龄（Age）方面，企业成立年限较长的话，创新投资动力会受到削弱，这可能与企业已经形成较为稳定的经营模式有关。另外，企业的成长性（Growth）越强、有更好的投资机会（TQ）、现金流（Cash）充沛，企业的创新投资行为都会得到激励。企业得到的政府补助（Gov）和和宏观经济变量 GDP 增长率（GDPg）与企业创新投资呈正相关，说明企业得到政府补助越多，企业创新投资占营业收入的比例越高，经济状况的繁荣可能会带来更多的投资机会和机遇，企业将会有更多的创新决策选择。最后，企业所在区域市场化程度（Mart）与企业创新投资呈正相关，说明区域市场化程度较高对企业创新投资有激励作用，这为后文研究货币政策影响企业创新投资的地区效应提供基础。
第六章 结论及建议
第一节 研究结论
本文在货币政策和企业创新投资的传导机制文献梳理的基础上，以2012-2019 年我国制造业上市公司为样本，构建非平衡的面板数据模型进行回归分析，具体分析问题有以下三个：首先分析货币政策影响企业创新投资的传导机制问题，然后具体分析货币政策影响企业创新投资作用过程中的中介变量问题，最后对企业个体特征和地区效应在货币政策影响企业创新投资的异质性进行探究。通过上述研究，本文得出以下实证结论：
第一，货币政策对企业创新投资有显著影响，宽松的货币政策会通过利率渠道、信贷渠道和风险承担渠道等对企业创新投资有正向激励作用，不论是价格型货币政策工具 Shibor 利率，还是数量型货币政策工具 M2 增长率，均能代表货币政策的宽松程度对企业创新投资产生影响。随着我国金融市场的发展，价格型货币政策工具在影响微观企业行为中发挥的作用更大。
第二，从客观的外部资金供给和主观的企业管理者预期角度，企业融资约束和管理者乐观预期在货币政策影响企业创新投资的过程中起着部分中介作用。一方面，宽松的货币政策会增加资本市场中的资金供给，缓解企业面临的融资约束，降低企业创新的融资成本，企业的创新投资行为得到激励；另一方面，在当前企业创新发展极为重要的背景下，宽松的货币政策可以增强企业管理者乐观预期，使其在经营战略和公司长远发展上更加注重创新的投入，从而进一步提高企业的创新水平。
第三，货币政策影响企业创新投资的效果受到企业个体特征和地区效应的影响。通过分样本回归分析发现，相比于大规模企业，货币政策对自身融资能力不强的小规模企业创新投资的影响更为显著；相比于非高新技术企业，货币政策对具有更高技术创新要求的高新技术企业创新投资的影响更为显著；相比于市场化发展水平较高的地区，货币政策对制造业企业创新投资的影响在金融体系相对落后的市场化发展水平较低的地区表现更为显著。
参考文献（略）
