报告题目：Robot adoption and enterprise R&D manipulation: Evidence from China
报告人： 李卓 博士（苏州大学）
时间：2024年5月8日12:40-14:10
地点：管理学院A南302
报告内容摘要：
作为技术和相关产业变革持续发展的一部分，机器人使用对经济和社会产生了深远的影响。我们借鉴“巴蒂克工具变量”的方法使用国际机器人联合会发布的“国家-行业-年份”工业机器人数据集构建了中国企业级机器人使用的指标，并与中国制造业上市公司的微观数据相匹配，通过实证研究发现机器人使用显著抑制了企业R&D操纵，并且这一发现在一系列稳健性测试中保持不变。基于信息不对称和委托代理理论，我们提出了机器人使用影响企业R&D操纵的三种效应，即信息效应、人力效应和治理效应。进一步地，高媒体关注度、低税收征管强度、CEO具有学术经历以及高内部控制质量有利于机器人使用抑制R&D操纵。此外，数字化转型和机器人使用在抑制R&D操纵方面具有互补作用。最后，我们验证了机器人使用能够提高企业生产效率并减少企业欺诈行为。总之，我们不仅丰富了机器人使用和企业研发操纵的相关文献，还验证了机器人使用在优化企业创新战略中的积极作用，为防范企业研发操纵和推动工业机器人更好地服务于实体经济高质量发展提供了经验借鉴。
【李卓个人简介】
李卓，苏州大学商学院博士研究生，国家公派科廷大学联合培养博士。目前已在SSCI、CSSCI期刊上发表多篇论文，主持江苏省研究生科研与实践创新计划项目一项，参加导师的多项国家和省部级课题。曾获博士国家奖学金、苏州大学优秀研究生等荣誉。
报告题目：客户负面评级事件在供应链上的溢出效应——基于商业信用供给的视角
报告人： 翟玲玲 博士（广东财经大学）
时间：2024年5月8日12:40-14:10
地点：管理学院A南302
报告内容摘要：
本文以2009—2022年中国沪深A股上市公司为研究样本，以客户发生负面评级事件（包括评级下调、评级展望为负面、进入评级观察名单）为切入点，研究客户负面信贷事件对供应商的商业信用供给决策的影响。研究结果表明，客户发生负面评级事件后，供应商会提供更多的商业信用支持，与客户共渡难关。在一系列稳健性检验后，结果依然显著。机制检验表明，客户发生负面评级事件后，当客户流动性较差以及债权受保障程度较高的情形下，供应商的商业信用供给水平显著更高，支持流动性供给理论和契约不完备理论。异质性检验发现，客户发生负面评级事件后，在供应商转换成本较高、产品具有更高清算优势以及与客户信息不对称程度较低时，供应商提供的商业信用支持力度显著更高。本文从商业信用供给的视角检验了客户负面评级事件在供应链上的溢出效应，为信用风险对客户-供应商关系的影响提供了经验证据，为监管部门防范和化解系统性金融风险提供借鉴思路。
【翟玲玲个人简介】
翟玲玲博士，毕业于厦门大学财务学专业，广东财经大学智能财会管理学院讲师，注册会计师（非执业），硕士生导师。主要从事债券定价、信用评级、资本市场与公司财务方向的研究。主持国家自然科学基金青年项目1项、广东省基础与应用基础研究基金联合基金青年项目1项。在南开管理评论、金融研究、China Journal of Accounting Research等权威期刊发表论文多篇。研究成果曾获2020年度首届普华永道PwC3535提名奖、福建省2019-2020年度社会科学优秀成果奖三等奖、2018年度经济管理优秀论文三等奖、2018年度财务研究优秀论文奖。
欢迎有兴趣的教师，全体博士生、硕士生参加。
管理学院人才办公室
2023-5-7
