Corporate Investment: Empirical Evidence for Alternative Propensities 1
Notice bibliographique
Résumé
We investigate whether previous evidence of the weakness of Tobin's q ratio to explain variation in capital expenditure investment stems from ignoring R&D as an alternative investment. Suppose q theory is true in the general sense that a firm¡¯s incentive to invest increases with its relative market value. However, due to variations in industry technology, individual firms vary in their propensities to make physical vs. intellectual property (IP) investment. The conventionally calculated q failed to make distinction of the propensities for the two investments types, q did a poor job in explaining the firm level investment. We develop a modified q model that account for individual firms' ex ante propensities to make these alternative types of investment. Using data on U.S. firms for 1974-2008, we test the model¡¯s power to explain firm¡¯s investment. The evidence shows strong support for modified model. Q ratio accounting for investment propensities explains more than 27.2% (61%) of capital expenditure (R&D) investment variations compared to about 0.9% (10.6%) obtained via conventional regression. Our approach yields strong and robust support for q theory. To our knowledge, our study is the first to propose a modified q measure to account investment propensity in the empirical corporate investment literature. We also document evidence of the influence of financial constraints on investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».