企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制如何影響政府補(bǔ)助使用效果
發(fā)布時間:2021-03-05 05:06
以2012~2016年我國滬深上市高新技術(shù)企業(yè)為研究對象,通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型并運(yùn)用軟件AMOS對企業(yè)內(nèi)部治理機(jī)制(公司治理和內(nèi)部控制)如何影響政府補(bǔ)助使用效果進(jìn)行實證分析。研究結(jié)果表明,公司治理股權(quán)特征、組織規(guī)模和薪酬機(jī)制均對政府補(bǔ)助使用效果具有顯著的正向影響,且內(nèi)部控制是公司治理與政府補(bǔ)助使用效果的中介變量,即內(nèi)部控制在公司股權(quán)特征和薪酬機(jī)制影響政府補(bǔ)助使用效果的過程中發(fā)揮中介效應(yīng)。故高新技術(shù)企業(yè)的公司治理和內(nèi)部控制對政府補(bǔ)助資金使用效果影響各有側(cè)重,只有構(gòu)建公司治理與內(nèi)部控制有機(jī)結(jié)合的治理模式,才可以有效確保政府補(bǔ)助資金的使用效果。
【文章來源】:財會月刊. 2020,(16)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
簡易結(jié)構(gòu)方程模型
表4中的第一列為關(guān)系路徑的指向,Estimate表示非標(biāo)準(zhǔn)化的估計量,ST Estimate為標(biāo)準(zhǔn)化的估計量,都是SEM的路徑系數(shù),S.E.為標(biāo)準(zhǔn)誤,C.R.為臨界值,P表示該路徑的顯著性水平,如果結(jié)果是***,說明在1%的水平上顯著。依據(jù)表4繪制的初始SEM圖見圖2。從表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),外生潛變量組織規(guī)模S到外生潛變量內(nèi)部控制IC的路徑系數(shù)過小,且其對應(yīng)的P值未達(dá)到5%的顯著性水平,其他的C.R.的絕對值都大于1.96,且P均達(dá)到1%的顯著性水平。故對該SEM進(jìn)行修正,得到圖3。
從表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),外生潛變量組織規(guī)模S到外生潛變量內(nèi)部控制IC的路徑系數(shù)過小,且其對應(yīng)的P值未達(dá)到5%的顯著性水平,其他的C.R.的絕對值都大于1.96,且P均達(dá)到1%的顯著性水平。故對該SEM進(jìn)行修正,得到圖3。3. 整體模型適配度檢驗。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]政府補(bǔ)助、企業(yè)創(chuàng)新對投資者投資決策的信號傳遞效應(yīng)[J]. 劉新民,宋紅汝,范柳. 科技進(jìn)步與對策. 2020(02)
[2]公司治理如何影響企業(yè)盈利——基于內(nèi)部控制中介、調(diào)節(jié)效應(yīng)的實證分析[J]. 謝海娟,劉曉臻. 財會月刊. 2018(02)
[3]政府補(bǔ)助對創(chuàng)業(yè)板上市公司研發(fā)效率的影響[J]. 霍江林,劉素榮. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2018(01)
[4]政府補(bǔ)助方式對新能源汽車企業(yè)績效影響研究——基于企業(yè)成長性的深入分析[J]. 王維,李昊展,喬朋華,桂嘉偉. 科技進(jìn)步與對策. 2017(23)
[5]治理環(huán)境、股權(quán)投資與政府補(bǔ)助[J]. 步丹璐,狄靈瑜. 金融研究. 2017(10)
[6]政府補(bǔ)助企業(yè)的主要動機(jī)研究——基于我國A股上市公司面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J]. 黃翔,黃鵬翔. 西部論壇. 2017(03)
[7]地方政府政績訴求、政府補(bǔ)助與公司稅負(fù)[J]. 曹越,邱芬,魯昱. 中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[8]公司治理對企業(yè)績效的影響研究——來自我國滬市的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 王雪,潘琦,李爭光. 現(xiàn)代管理科學(xué). 2017(03)
[9]政府補(bǔ)助、股權(quán)集中度與企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性[J]. 李健,楊蓓蓓,潘鎮(zhèn). 中國軟科學(xué). 2016(06)
[10]IPO資源爭奪、政府補(bǔ)助與公司業(yè)績研究[J]. 王克敏,楊國超,劉靜,李曉溪. 管理世界. 2015(09)
本文編號:3064629
【文章來源】:財會月刊. 2020,(16)北大核心
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
簡易結(jié)構(gòu)方程模型
表4中的第一列為關(guān)系路徑的指向,Estimate表示非標(biāo)準(zhǔn)化的估計量,ST Estimate為標(biāo)準(zhǔn)化的估計量,都是SEM的路徑系數(shù),S.E.為標(biāo)準(zhǔn)誤,C.R.為臨界值,P表示該路徑的顯著性水平,如果結(jié)果是***,說明在1%的水平上顯著。依據(jù)表4繪制的初始SEM圖見圖2。從表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),外生潛變量組織規(guī)模S到外生潛變量內(nèi)部控制IC的路徑系數(shù)過小,且其對應(yīng)的P值未達(dá)到5%的顯著性水平,其他的C.R.的絕對值都大于1.96,且P均達(dá)到1%的顯著性水平。故對該SEM進(jìn)行修正,得到圖3。
從表4的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),外生潛變量組織規(guī)模S到外生潛變量內(nèi)部控制IC的路徑系數(shù)過小,且其對應(yīng)的P值未達(dá)到5%的顯著性水平,其他的C.R.的絕對值都大于1.96,且P均達(dá)到1%的顯著性水平。故對該SEM進(jìn)行修正,得到圖3。3. 整體模型適配度檢驗。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]政府補(bǔ)助、企業(yè)創(chuàng)新對投資者投資決策的信號傳遞效應(yīng)[J]. 劉新民,宋紅汝,范柳. 科技進(jìn)步與對策. 2020(02)
[2]公司治理如何影響企業(yè)盈利——基于內(nèi)部控制中介、調(diào)節(jié)效應(yīng)的實證分析[J]. 謝海娟,劉曉臻. 財會月刊. 2018(02)
[3]政府補(bǔ)助對創(chuàng)業(yè)板上市公司研發(fā)效率的影響[J]. 霍江林,劉素榮. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2018(01)
[4]政府補(bǔ)助方式對新能源汽車企業(yè)績效影響研究——基于企業(yè)成長性的深入分析[J]. 王維,李昊展,喬朋華,桂嘉偉. 科技進(jìn)步與對策. 2017(23)
[5]治理環(huán)境、股權(quán)投資與政府補(bǔ)助[J]. 步丹璐,狄靈瑜. 金融研究. 2017(10)
[6]政府補(bǔ)助企業(yè)的主要動機(jī)研究——基于我國A股上市公司面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J]. 黃翔,黃鵬翔. 西部論壇. 2017(03)
[7]地方政府政績訴求、政府補(bǔ)助與公司稅負(fù)[J]. 曹越,邱芬,魯昱. 中南財經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[8]公司治理對企業(yè)績效的影響研究——來自我國滬市的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 王雪,潘琦,李爭光. 現(xiàn)代管理科學(xué). 2017(03)
[9]政府補(bǔ)助、股權(quán)集中度與企業(yè)創(chuàng)新可持續(xù)性[J]. 李健,楊蓓蓓,潘鎮(zhèn). 中國軟科學(xué). 2016(06)
[10]IPO資源爭奪、政府補(bǔ)助與公司業(yè)績研究[J]. 王克敏,楊國超,劉靜,李曉溪. 管理世界. 2015(09)
本文編號:3064629
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