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        西北地區(qū)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力評(píng)價(jià)研究

        2021-11-29 01:50:02曾月陽李基俊
        關(guān)鍵詞:創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)能力

        曾月陽,李基俊

        (青海民族大學(xué),青海 西寧 810007)

        科技是國(guó)家強(qiáng)盛之基,創(chuàng)新是民族進(jìn)步之魂。上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力能有效衡量廣大企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展水平。西北地區(qū)涵蓋陜西、寧夏、甘肅、青海和新疆5省(區(qū)),地域遼闊,對(duì)西北地區(qū)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。一方面,可以構(gòu)建一套較有效的企業(yè)創(chuàng)新成長(zhǎng)能力評(píng)價(jià)體系以評(píng)判當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的創(chuàng)新成長(zhǎng)水平;另一方面,通過不同企業(yè)創(chuàng)新成長(zhǎng)能力的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)不同地域及不同行業(yè)創(chuàng)新成長(zhǎng)發(fā)展水平的差異,為進(jìn)一步提升西北地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新成長(zhǎng)能力提供參考。

        1 文獻(xiàn)綜述

        國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力評(píng)價(jià)的研究較豐富。林莉和林德昌[1]建立技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用因子分析法對(duì)不同區(qū)域的35家醫(yī)藥制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行分析,得出珠三角地區(qū)醫(yī)藥制造企業(yè)創(chuàng)新能力較弱的結(jié)論。滕思[2]通過構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用動(dòng)態(tài)因子分析法對(duì)我國(guó)制造業(yè)52家上市公司進(jìn)行實(shí)證研究,得出結(jié)論并提出對(duì)策。魏明、胡逸琳和張忠德[3]選取我國(guó)通信設(shè)備制造業(yè)上市公司2016年截面數(shù)據(jù),運(yùn)用主成分分析法對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià),得出我國(guó)通信設(shè)備制造業(yè)上市公司創(chuàng)新能力存在明顯區(qū)域差異的結(jié)論。李作偉、李穎暢和瞿宗苗[4]采用因子分析法對(duì)遼寧省2017年裝備制造業(yè)上市公司技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行實(shí)證研究,從投入和產(chǎn)出角度構(gòu)建評(píng)價(jià)模型得出各上市公司排名,并分析原因及提出對(duì)策。謝婼青和朱平芳[5]基于主客觀信息賦權(quán)方法,對(duì)中國(guó)工業(yè)上市公司創(chuàng)新能力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),得出央企創(chuàng)新能力較高、民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新能力次之及地方國(guó)企創(chuàng)新能力較弱的結(jié)論。

        總的來看,國(guó)內(nèi)學(xué)者研究較全面,有從行業(yè)角度進(jìn)行分析,也有從區(qū)域角度進(jìn)行分析,分析方法以因子分析法較多;但也可發(fā)現(xiàn)相關(guān)研究沒有涉及西北地區(qū)上市公司,存在研究空白。所以本文立足西北地區(qū)上市公司,綜合采用因子分析法及聚類分析法進(jìn)行評(píng)價(jià)研究,旨在為提升西北地區(qū)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力提供參考。

        2 研究設(shè)計(jì)

        2.1 樣本選擇

        西北地區(qū)包含陜西、寧夏、甘肅、青海和新疆5省(區(qū)),共有上市公司176家,為保證實(shí)證的有效性,剔除ST和*ST公司及相關(guān)數(shù)據(jù)資料不齊全的公司,最終得到119家樣本公司2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)。本文所有數(shù)據(jù)均來源于東方財(cái)富Choice數(shù)據(jù)庫,實(shí)證采用Stata 15.0軟件。

        2.2 評(píng)價(jià)體系

        本文選取14個(gè)衡量企業(yè)創(chuàng)新成長(zhǎng)能力的指標(biāo),涵蓋企業(yè)創(chuàng)新投入過程和創(chuàng)新成長(zhǎng)結(jié)果兩方面。從創(chuàng)新投入過程來看,選取研發(fā)支出、資本化研發(fā)支出、研發(fā)支出/營(yíng)業(yè)總收入、員工總數(shù)、研發(fā)人員數(shù)及本科以上學(xué)歷人數(shù)6個(gè)指標(biāo);從創(chuàng)新成長(zhǎng)結(jié)果來看,選取無形資產(chǎn)、專利技術(shù)、軟件價(jià)值、銷售毛利率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、凈利潤(rùn)復(fù)合增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率和企業(yè)價(jià)值8個(gè)指標(biāo)。

        3 因子分析

        3.1 巴特利特球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)

        該檢驗(yàn)衡量原始變量是否具有較強(qiáng)相關(guān)性,通過檢驗(yàn)可知P值小于0.05,KMO值為0.749,說明這些原始變量比較適合做因子分析。

        3.2 因子提取

        對(duì)14個(gè)創(chuàng)新成長(zhǎng)指標(biāo)用因子分析法提煉,得到4個(gè)特征值大于1的綜合因子(見表1),且它們的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到74.75%。

        表1 主因子方差及特征根情況表

        采用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn),結(jié)果見表2。其中因子1代表研發(fā)支出、員工總數(shù)、研發(fā)人員數(shù)、本科以上學(xué)歷人數(shù)和軟件價(jià)值;因子2代表銷售毛利率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、凈利潤(rùn)復(fù)合增長(zhǎng)率和凈資產(chǎn)收益率;因子3代表資本化研發(fā)支出、無形資產(chǎn)和企業(yè)價(jià)值;因子4代表研發(fā)支出/營(yíng)業(yè)總收入和專利技術(shù)。

        表2 旋轉(zhuǎn)成分矩陣表

        3.3 因子得分

        結(jié)合4個(gè)綜合因子計(jì)算因子得分,見表3。F1=0.112 62×研發(fā)支出-0.134 27×資本化研發(fā)支出-0.047 42×(研發(fā)支出/營(yíng)業(yè)總收入)+0.239 30×員工總數(shù)+0.260 28×研發(fā)人員數(shù)+0.309 22×本科以上學(xué)歷人數(shù)-0.138 75×無形資產(chǎn)+0.007 14×專利技術(shù)+0.268 04×軟件價(jià)值-0.042 49×銷售毛利率+0.004 13×成本費(fèi)用利潤(rùn)率+0.002 64×凈利潤(rùn)復(fù)合增長(zhǎng)率+0.018 19×凈資產(chǎn)收益率+0.028 48×企業(yè)價(jià)值。以此類推可得F2、F3及F4的計(jì)算公式。

        表3 成分得分矩陣表

        3.4 綜合得分

        結(jié)合因子得分和因子權(quán)重,構(gòu)建西北地區(qū)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力綜合評(píng)價(jià)得分模型為F1×0.275 5+F2×0.190 3+F3×0.186 9+F4×0.094 8。通過軟件計(jì)算各公司綜合得分后排名,本文列出排名前十的上市公司,見表4。

        表4 西北上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力排名

        4 聚類分析

        根據(jù)因子分析結(jié)果,本文采用聚類分析進(jìn)行進(jìn)一步處理,見第60頁表5。第一類上市公司為創(chuàng)新成長(zhǎng)能力最強(qiáng)的公司,研發(fā)投入和財(cái)務(wù)指標(biāo)都處在最優(yōu)位置;第二類上市公司為創(chuàng)新成長(zhǎng)能力較強(qiáng)的公司,研發(fā)投入不如第一類,但財(cái)務(wù)指標(biāo)優(yōu)秀;第三類上市公司為創(chuàng)新成長(zhǎng)能力一般的公司;第四類上市公司為創(chuàng)新成長(zhǎng)能力較弱的公司;第三類和第四類較接近,基本是研發(fā)投入較低,財(cái)務(wù)指標(biāo)一般;第五類上市公司為創(chuàng)新成長(zhǎng)能力最差的公司,研發(fā)投入不足,財(cái)務(wù)指標(biāo)較差,基本面存在問題。

        表5 聚類分析結(jié)果表

        5 研究結(jié)論及對(duì)策建議

        5.1 研究結(jié)論

        本文通過對(duì)西北地區(qū)上市公司2019年的創(chuàng)新成長(zhǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析和聚類分析,得出以下三方面的結(jié)論。

        第一,西北地區(qū)上市公司整體創(chuàng)新成長(zhǎng)能力不強(qiáng)。由上述聚類分析可看出,創(chuàng)新成長(zhǎng)能力較強(qiáng)的第一類和第二類上市公司累計(jì)只有18家,僅占樣本量的15%。

        第二,西北地區(qū)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力存在區(qū)域性差異但差異不顯著。由表6可看出,陜西省上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力最強(qiáng),青海省上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力最弱,但平均綜合因子得分最高和最低僅相差0.16分,參考因子分析各上市公司得分結(jié)果,這個(gè)差距并不大。

        表6 西北地區(qū)5省(區(qū))上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力情況

        第三,西北地區(qū)上市公司創(chuàng)新成長(zhǎng)能力存在行業(yè)差距,新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力較強(qiáng)。從聚類分析結(jié)果可看出,金風(fēng)科技、隆基股份和航發(fā)動(dòng)力都屬于我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)支持對(duì)象,分別涉及風(fēng)能、光伏和航空發(fā)動(dòng)機(jī)領(lǐng)域;而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),如鋼鐵、水泥類上市公司則大多歸屬于第三類和第四類。

        5.2 對(duì)策建議

        第一,西北地區(qū)5?。▍^(qū))政府部門應(yīng)多措并舉,鼓勵(lì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)創(chuàng)新研發(fā),出臺(tái)優(yōu)惠政策減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)。第二,由聚類分析可看到第一類公司都在陜西省和新疆維吾爾自治區(qū),說明這兩個(gè)地區(qū)存在創(chuàng)新能力較強(qiáng)的上市公司,但第五類公司也是以陜西省和新疆維吾爾自治區(qū)為主,說明當(dāng)?shù)仄髽I(yè)良莠不齊,需要當(dāng)?shù)卣ε嘤齼?yōu)質(zhì)創(chuàng)新企業(yè),淘汰基本面差的企業(yè),做到優(yōu)勝劣汰;而其他三省則缺乏創(chuàng)新能力較強(qiáng)的上市公司,可重點(diǎn)培育數(shù)家具備創(chuàng)新成長(zhǎng)潛質(zhì)的企業(yè)。第三,創(chuàng)新能力較強(qiáng)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司應(yīng)保持創(chuàng)新研發(fā)力度,傳統(tǒng)制造業(yè)上市公司則應(yīng)加快轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐。

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