新能源汽車行業(yè)政府補(bǔ)助、研發(fā)投入對企業(yè)成長性的影響探究
發(fā)布時間:2021-09-03 11:57
我國經(jīng)濟(jì)目前正處于轉(zhuǎn)型期的大環(huán)境下,經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展離不開各行各業(yè)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新。然而我國大部分企業(yè)普遍存在自主創(chuàng)新能力薄弱的問題:其一是因為研發(fā)活動本身存在周期性長、風(fēng)險性高等特征,打擊企業(yè)研發(fā)的積極性;其二是因為我國大部分企業(yè)研發(fā)資金不充足,抑制企業(yè)創(chuàng)新。而政府補(bǔ)助是幫助企業(yè)成長的最常見方式,對于我國經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展具有現(xiàn)實意義,因此如何發(fā)揮好政府補(bǔ)助的作用引導(dǎo)企業(yè)發(fā)展,緩解企業(yè)研發(fā)的顧慮,激勵企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新,助力企業(yè)成長。新能源汽車行業(yè)作為戰(zhàn)略性新興行業(yè)具有典型性,研發(fā)活動的重要性不言而喻,所以本文以新能源汽車行業(yè)為研究對象,對政府補(bǔ)助、研發(fā)投入與企業(yè)成長性的關(guān)系展開研究。首先,本文全面梳理了國內(nèi)外文獻(xiàn)的研究成果與相關(guān)理論基礎(chǔ),并對各個變量之間的影響機(jī)理進(jìn)行分析。其次,在結(jié)合我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,選取了2014年-2018新能源汽車行業(yè)上市公司240組樣本數(shù)據(jù)。通過實證研究法檢驗了政府補(bǔ)助、研發(fā)投入和企業(yè)成長性三者之間的相關(guān)關(guān)系,以及研發(fā)投入的中介效應(yīng)。隨后,本文選擇上汽集團(tuán)為例進(jìn)行案例剖析,進(jìn)一步驗證實證結(jié)果。根據(jù)上述分析結(jié)果,本文得出以下結(jié)論:第一,政府補(bǔ)助對企業(yè)成長性具有正...
【文章來源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
影響機(jī)理圖
茉錘拍睿??侵饔?滴癲皇墻輝松璞福ㄆ?車零部件)的上市公司。(3)刪除剛在新能源汽車行業(yè)布局,業(yè)務(wù)未完全展開的上市公司。(4)部分企業(yè)數(shù)據(jù)存在大量缺失值,且難以手工填補(bǔ),為了不影響實證研究結(jié)果,對這類上市公司進(jìn)行剔除。最后留下48家新能源汽車行業(yè)2014年至2018年間一共240組數(shù)據(jù)作為本文研究的樣本。其次,經(jīng)過EXCEL初步整理,再進(jìn)一步運(yùn)用SPSS25軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析處理。本文所需的數(shù)據(jù)主要來自于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,以及新能源汽車行業(yè)上市公司的年度財務(wù)報表,部分?jǐn)?shù)據(jù)通過新浪財經(jīng)手動整理計算得來。圖4.1數(shù)據(jù)處理流程圖4.3變量定義與模型構(gòu)建4.3.1變量定義(1)解釋變量本文將政府補(bǔ)助選取為解釋變量,數(shù)據(jù)主要通過手工整理新浪財經(jīng)中提供的各家上市公司年報披露的“計入當(dāng)期損益的政府補(bǔ)助”的金額。本文考慮到權(quán)責(zé)發(fā)生制原則未將計入遞延收益中的政府補(bǔ)助納入數(shù)據(jù)范圍,但是鑒于政府無論是以直接的形式進(jìn)行補(bǔ)助還是以間接的形式進(jìn)行補(bǔ)助,都可以影響企業(yè)的經(jīng)營決策,因此該數(shù)據(jù)中包括了例如財政補(bǔ)貼收入、政府扶持金、先征后返增值稅、稅收優(yōu)惠返還等形式的政府補(bǔ)助。(2)被解釋變量本文將企業(yè)成長性作為被解釋變量,通過閱讀大量文獻(xiàn)可以總結(jié)到,衡量企業(yè)成長性的指標(biāo)可以分為兩大類。第一類是單一指標(biāo)法,主要包括TobinQ值、銷售額增長率、總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率等;第二類是綜合指標(biāo)法,主要通過對一些原始數(shù)據(jù)的加工整理,結(jié)合財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)對企業(yè)成長性進(jìn)行衡量。本文考慮到TobinQ值可以更好的反映企業(yè)的價值和成長空間,因此選用單一指標(biāo)法中的TobinQ值作為衡量企業(yè)成長性的指標(biāo)。(3)中介變量
杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文24穩(wěn)定的積極信號,進(jìn)而能為企業(yè)帶來更多的收益,對企業(yè)的股票價值產(chǎn)生正面激勵效果。與企業(yè)的成長存在一定的關(guān)系。8.息稅前利潤(EBIT)。息稅前利潤是指不扣除利息也不扣除所得稅的利潤,反映了企業(yè)經(jīng)營者的業(yè)績。它是企業(yè)經(jīng)營成果最全面的體現(xiàn),也是評價經(jīng)營者業(yè)績最合理的指標(biāo)之一。而且企業(yè)的營業(yè)現(xiàn)金凈流量受利潤的直接正向影響,良好的現(xiàn)金流是企業(yè)持久和穩(wěn)定發(fā)展的前提條件之一,直接關(guān)乎到企業(yè)的成長。所以息稅前利潤與企業(yè)成長性也存在一定關(guān)聯(lián)。表4.2變量定義表變量類型變量名稱變量說明解釋變量政府補(bǔ)助(Subsidy)政府補(bǔ)助金額取自然對數(shù)被解釋變量企業(yè)成長性(Growth)TobinQ值=市場價值/期末總資產(chǎn)中介變量研發(fā)投入(R&D)研發(fā)投入金額取自然對數(shù)控制變量資本結(jié)構(gòu)(Lev)資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債/總資產(chǎn)企業(yè)規(guī)模(Size)期末總資產(chǎn)取自然對數(shù)盈利能力(Roa)資產(chǎn)回報率=凈利潤/總資產(chǎn)企業(yè)成立年份(Age)企業(yè)累計成立年份數(shù)值加1取自然對數(shù)留存收益資產(chǎn)比(RE)留存收益/總資產(chǎn)所有者權(quán)益比率(Oer)所有者權(quán)益/總資產(chǎn)權(quán)益乘數(shù)(EM)資產(chǎn)總額/股東權(quán)益總額息稅前利潤(EBIT)凈利潤+所得稅+財務(wù)費(fèi)用4.3.2模型構(gòu)建本文探究政府補(bǔ)助對企業(yè)成長性的影響,以及研發(fā)投入在其中起到的中介效應(yīng)。因此,本文主要參照溫忠麟、張雷和侯杰泰等(2004)[52]提出的中介變量“三步驟”的檢驗方法,并構(gòu)建如下3個模型進(jìn)行逐步回歸。圖4.3中介變量示意圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]新能源汽車企業(yè)政府補(bǔ)助對財務(wù)績效影響研究[J]. 周茂春,張笑宇. 遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019(04)
[2]政府補(bǔ)助與高新技術(shù)企業(yè)成長性及創(chuàng)新的關(guān)系研究[J]. 姚剛. 中國物價. 2019(07)
[3]政府補(bǔ)助、稅收優(yōu)惠與企業(yè)創(chuàng)新績效——不同生命周期階段的實證研究[J]. 陳紅,張玉,劉東霞. 南開管理評論. 2019(03)
[4]公司治理結(jié)構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響——基于研發(fā)投入的中介作用[J]. 賈春香,劉艷嬌. 科學(xué)管理研究. 2019(02)
[5]金融發(fā)展、研發(fā)投入對民營企業(yè)融資能力影響的實證檢驗[J]. 孫俊杰,彭飛. 統(tǒng)計與決策. 2019(05)
[6]企業(yè)創(chuàng)新投入對行業(yè)成長性的影響——行業(yè)研發(fā)環(huán)境與企業(yè)市場勢力的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J]. 楊松令,王志華,劉亭立,牛登云. 科技進(jìn)步與對策. 2019(02)
[7]政府補(bǔ)助、技術(shù)創(chuàng)新投入與科技型中小企業(yè)成長[J]. 戴浩,柳劍平. 湖北大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(06)
[8]戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政府補(bǔ)助與研發(fā)投入產(chǎn)出研究[J]. 張碩,趙息. 天津大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2018(06)
[9]政府創(chuàng)新補(bǔ)助的信號傳遞機(jī)制與企業(yè)創(chuàng)新[J]. 郭玥. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(09)
[10]政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入——以中國制造業(yè)上市公司為例[J]. 沈鵬遠(yuǎn),鄒海峰. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2018(08)
碩士論文
[1]內(nèi)部控制、政府補(bǔ)助與公司績效[D]. 李倩.山東大學(xué) 2017
本文編號:3381070
【文章來源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
影響機(jī)理圖
茉錘拍睿??侵饔?滴癲皇墻輝松璞福ㄆ?車零部件)的上市公司。(3)刪除剛在新能源汽車行業(yè)布局,業(yè)務(wù)未完全展開的上市公司。(4)部分企業(yè)數(shù)據(jù)存在大量缺失值,且難以手工填補(bǔ),為了不影響實證研究結(jié)果,對這類上市公司進(jìn)行剔除。最后留下48家新能源汽車行業(yè)2014年至2018年間一共240組數(shù)據(jù)作為本文研究的樣本。其次,經(jīng)過EXCEL初步整理,再進(jìn)一步運(yùn)用SPSS25軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析處理。本文所需的數(shù)據(jù)主要來自于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,以及新能源汽車行業(yè)上市公司的年度財務(wù)報表,部分?jǐn)?shù)據(jù)通過新浪財經(jīng)手動整理計算得來。圖4.1數(shù)據(jù)處理流程圖4.3變量定義與模型構(gòu)建4.3.1變量定義(1)解釋變量本文將政府補(bǔ)助選取為解釋變量,數(shù)據(jù)主要通過手工整理新浪財經(jīng)中提供的各家上市公司年報披露的“計入當(dāng)期損益的政府補(bǔ)助”的金額。本文考慮到權(quán)責(zé)發(fā)生制原則未將計入遞延收益中的政府補(bǔ)助納入數(shù)據(jù)范圍,但是鑒于政府無論是以直接的形式進(jìn)行補(bǔ)助還是以間接的形式進(jìn)行補(bǔ)助,都可以影響企業(yè)的經(jīng)營決策,因此該數(shù)據(jù)中包括了例如財政補(bǔ)貼收入、政府扶持金、先征后返增值稅、稅收優(yōu)惠返還等形式的政府補(bǔ)助。(2)被解釋變量本文將企業(yè)成長性作為被解釋變量,通過閱讀大量文獻(xiàn)可以總結(jié)到,衡量企業(yè)成長性的指標(biāo)可以分為兩大類。第一類是單一指標(biāo)法,主要包括TobinQ值、銷售額增長率、總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率等;第二類是綜合指標(biāo)法,主要通過對一些原始數(shù)據(jù)的加工整理,結(jié)合財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)對企業(yè)成長性進(jìn)行衡量。本文考慮到TobinQ值可以更好的反映企業(yè)的價值和成長空間,因此選用單一指標(biāo)法中的TobinQ值作為衡量企業(yè)成長性的指標(biāo)。(3)中介變量
杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文24穩(wěn)定的積極信號,進(jìn)而能為企業(yè)帶來更多的收益,對企業(yè)的股票價值產(chǎn)生正面激勵效果。與企業(yè)的成長存在一定的關(guān)系。8.息稅前利潤(EBIT)。息稅前利潤是指不扣除利息也不扣除所得稅的利潤,反映了企業(yè)經(jīng)營者的業(yè)績。它是企業(yè)經(jīng)營成果最全面的體現(xiàn),也是評價經(jīng)營者業(yè)績最合理的指標(biāo)之一。而且企業(yè)的營業(yè)現(xiàn)金凈流量受利潤的直接正向影響,良好的現(xiàn)金流是企業(yè)持久和穩(wěn)定發(fā)展的前提條件之一,直接關(guān)乎到企業(yè)的成長。所以息稅前利潤與企業(yè)成長性也存在一定關(guān)聯(lián)。表4.2變量定義表變量類型變量名稱變量說明解釋變量政府補(bǔ)助(Subsidy)政府補(bǔ)助金額取自然對數(shù)被解釋變量企業(yè)成長性(Growth)TobinQ值=市場價值/期末總資產(chǎn)中介變量研發(fā)投入(R&D)研發(fā)投入金額取自然對數(shù)控制變量資本結(jié)構(gòu)(Lev)資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債/總資產(chǎn)企業(yè)規(guī)模(Size)期末總資產(chǎn)取自然對數(shù)盈利能力(Roa)資產(chǎn)回報率=凈利潤/總資產(chǎn)企業(yè)成立年份(Age)企業(yè)累計成立年份數(shù)值加1取自然對數(shù)留存收益資產(chǎn)比(RE)留存收益/總資產(chǎn)所有者權(quán)益比率(Oer)所有者權(quán)益/總資產(chǎn)權(quán)益乘數(shù)(EM)資產(chǎn)總額/股東權(quán)益總額息稅前利潤(EBIT)凈利潤+所得稅+財務(wù)費(fèi)用4.3.2模型構(gòu)建本文探究政府補(bǔ)助對企業(yè)成長性的影響,以及研發(fā)投入在其中起到的中介效應(yīng)。因此,本文主要參照溫忠麟、張雷和侯杰泰等(2004)[52]提出的中介變量“三步驟”的檢驗方法,并構(gòu)建如下3個模型進(jìn)行逐步回歸。圖4.3中介變量示意圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]新能源汽車企業(yè)政府補(bǔ)助對財務(wù)績效影響研究[J]. 周茂春,張笑宇. 遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019(04)
[2]政府補(bǔ)助與高新技術(shù)企業(yè)成長性及創(chuàng)新的關(guān)系研究[J]. 姚剛. 中國物價. 2019(07)
[3]政府補(bǔ)助、稅收優(yōu)惠與企業(yè)創(chuàng)新績效——不同生命周期階段的實證研究[J]. 陳紅,張玉,劉東霞. 南開管理評論. 2019(03)
[4]公司治理結(jié)構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響——基于研發(fā)投入的中介作用[J]. 賈春香,劉艷嬌. 科學(xué)管理研究. 2019(02)
[5]金融發(fā)展、研發(fā)投入對民營企業(yè)融資能力影響的實證檢驗[J]. 孫俊杰,彭飛. 統(tǒng)計與決策. 2019(05)
[6]企業(yè)創(chuàng)新投入對行業(yè)成長性的影響——行業(yè)研發(fā)環(huán)境與企業(yè)市場勢力的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J]. 楊松令,王志華,劉亭立,牛登云. 科技進(jìn)步與對策. 2019(02)
[7]政府補(bǔ)助、技術(shù)創(chuàng)新投入與科技型中小企業(yè)成長[J]. 戴浩,柳劍平. 湖北大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2018(06)
[8]戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政府補(bǔ)助與研發(fā)投入產(chǎn)出研究[J]. 張碩,趙息. 天津大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2018(06)
[9]政府創(chuàng)新補(bǔ)助的信號傳遞機(jī)制與企業(yè)創(chuàng)新[J]. 郭玥. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì). 2018(09)
[10]政府研發(fā)補(bǔ)貼與企業(yè)研發(fā)投入——以中國制造業(yè)上市公司為例[J]. 沈鵬遠(yuǎn),鄒海峰. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2018(08)
碩士論文
[1]內(nèi)部控制、政府補(bǔ)助與公司績效[D]. 李倩.山東大學(xué) 2017
本文編號:3381070
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