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        基于PSM-DID模型的政策對試點企業(yè)經(jīng)營績效的影響評價研究——以 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策為例

        2022-01-05 08:09:32劉偉華孫嘉琦陳之璇劉馨允
        關(guān)鍵詞:差分試點供應(yīng)鏈

        劉偉華 孫嘉琦 陳之璇 劉馨允

        (天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

        引 言

        21世紀(jì)的競爭不是企業(yè)之間的競爭,而是供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭。當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn),在經(jīng)濟(jì)全球化大背景下,企業(yè)供應(yīng)鏈愈發(fā)變得更加動態(tài)和復(fù)雜,對企業(yè)經(jīng)營績效的重要性與日俱增[1]。因此,加快供應(yīng)鏈運作效率、提高供應(yīng)鏈柔性與協(xié)調(diào)能力和增加供應(yīng)鏈運營收益成為我國企業(yè)供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展的必然要求。

        在這樣的背景下,我國政府積極推進(jìn)供應(yīng)鏈領(lǐng)域政策的制定與發(fā)布,供應(yīng)鏈在我國政策文件中提及頻率明顯增加,如何更好地評估既有政策帶來的績效成為政府進(jìn)一步制定供應(yīng)鏈相關(guān)政策的關(guān)鍵。2017年10月,國務(wù)院辦公廳發(fā)布了第一份中央層面的供應(yīng)鏈政策文件 《國務(wù)院辦公廳關(guān)于積極推進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見》[2],該政策文件有著重要的意義,指明了我國供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的必要性。但由于該政策是指導(dǎo)性意見,涉及企業(yè)數(shù)量廣泛且不確定,難以準(zhǔn)確評價該政策對企業(yè)帶來的影響。2018年4月10日,商務(wù)部、國家市場監(jiān)督管理總局、工業(yè)和信息化部、中國物流與采購聯(lián)合會等八部門下發(fā) 《關(guān)于開展供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點的通知》(商建函[2018]142號)(以下簡稱 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策),該政策有明確的時間起點,并且有著明確的政策支持對象(即269家試點企業(yè)),試點實施期為2年。該政策具備 “準(zhǔn)自然實驗”的研究條件,對該政策實施效果進(jìn)行評估,不僅能夠?qū)υ撜哌M(jìn)行效果評價,考察該政策是否對試點企業(yè)有益,也能夠為促進(jìn)我國供應(yīng)鏈發(fā)展的相關(guān)政策建議提出提供具體的參考。因此,研究該政策對企業(yè)經(jīng)營績效的影響對進(jìn)一步完善供應(yīng)鏈相關(guān)政策具有重要的研究價值。

        在以往政策評估的研究中,有幾種主流的評估方法,包括雙重差分方法、工具變量法和傾向得分匹配法等[3]。其中,工具變量法應(yīng)用的局限性較強,較難找到好的工具變量[4]。而由于本文選取的研究政策為試點政策,更加適合采取分組別差分的雙重差分法進(jìn)行研究。雙重差分(DID,Difference-in-Difference)最初由普林斯頓大學(xué)的Ashenfelter和Card于1985年在一篇項目評價的文章[5]中提出,之后在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)界以及社會學(xué)界被廣泛應(yīng)用于政策評估領(lǐng)域。如Zareh Asatryan等(2017)[6]結(jié)合雙重差分方法和非連續(xù)性回歸方法利用德國巴伐利亞州1995年引入的地方自主權(quán)來研究直接民主對財政的影響。Lori Prince Hagood(2019)[7]采用雙重差分方法探討績效資助對國家撥款的影響,同時定量分析了不同機構(gòu)類型的異質(zhì)待遇效應(yīng)。 Chiu-Fang等(2020)[8]應(yīng)用雙重差分模型研究衛(wèi)生資源和服務(wù)管理局(HRSA)資助項目對美國牙醫(yī)執(zhí)業(yè)點的潛在影響。Lajos Baráth等(2020)[9]研究了 2006~2013年期間,不同類型的補貼對斯洛文尼亞農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)不同組成部分的影響。國內(nèi)研究方面,用該方法進(jìn)行的研究包括我國 “抓大放小”、戰(zhàn)略重組政策(李楠和喬榛,2009)[10]、稅收政策(江明軒,2011;韓仁月和馬海濤,2019)[11,12]、 “營改增”政策(袁從帥等,2015)[13]、鐵道部改革(Wang等,2018)[14]、 “一帶一路”、 “中國制造 2025”(端利濤等,2020)[15]等。可見,雙重差分模型方法在政策效果評價領(lǐng)域被普遍認(rèn)可,但雙重差分模型仍然具有一定的局限性,即難以滿足樣本共同趨勢假設(shè),針對此,傾向得分匹配法(PSM,Pro?pensity Score Matching)能夠很好地克服樣本選擇的內(nèi)生性影響,鑒于此,本文政策評估時將雙重差分方法和傾向得分匹配法相結(jié)合,構(gòu)建PSMDID模型以彌補雙重差分方法的局限性。

        資產(chǎn)收益率ROA指標(biāo)的高低直接反映了公司的競爭實力和發(fā)展能力,也是決定公司是否應(yīng)舉債經(jīng)營的重要依據(jù)[16],因此可以作為公司經(jīng)營績效的核心指標(biāo)。本文以 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策的實施作為研究對象,構(gòu)建供應(yīng)鏈政策評價的準(zhǔn)自然實驗,基于2015~2019年的面板數(shù)據(jù),運用PSM-DID雙重差分傾向得分匹配模型探討政策對試點企業(yè)經(jīng)營績效中的盈利指標(biāo)資產(chǎn)收益率(Return On Assets,ROA)的影響,以研究政策的實施能否促進(jìn)試點企業(yè)更有效地經(jīng)營。本文的研究表明,實施 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策,對試點企業(yè)的經(jīng)營績效ROA有著顯著的正向促進(jìn)影響,表明我國該政策實施效果良好;此外,企業(yè)規(guī)模、企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、托賓Q值和企業(yè)固定資產(chǎn)投資比率都對ROA有顯著影響。其中企業(yè)規(guī)模和托賓Q值對ROA有正向影響,資產(chǎn)負(fù)債率和固定資產(chǎn)投資比率對ROA有負(fù)向影響。

        1 研究假設(shè)

        為開展本文的研究,根據(jù)本政策的相關(guān)內(nèi)容和本文研究目標(biāo),特提出以下假設(shè):

        (1)試點政策與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系

        “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策旨在推動企業(yè)提高供應(yīng)鏈管理和協(xié)同水平、加強供應(yīng)鏈技術(shù)和模式創(chuàng)新、建設(shè)和完善各類供應(yīng)鏈平臺、規(guī)范開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)、積極倡導(dǎo)供應(yīng)鏈全程綠色化,進(jìn)而全面提升企業(yè)經(jīng)營績效。針對 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策,本文將基于2015~2019年的面板數(shù)據(jù)對試點企業(yè)的經(jīng)營績效的影響效果進(jìn)行評估。根據(jù)政策內(nèi)容,該政策試點重點強調(diào)試點企業(yè)的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型和降本增效,這會促進(jìn)試點企業(yè)的研發(fā)投入提升,而根據(jù)以往研究(劉睿智和張魯秀;鄭海元和李元杰)[17,18],企業(yè)在研發(fā)或者無形資產(chǎn)上投入的增加能夠增強公司盈利能力。同時,該政策還積極推動企業(yè)同商業(yè)銀行、高校、研究機構(gòu)等的供應(yīng)鏈合作以推動供應(yīng)鏈信息化發(fā)展,而信息化水平提升有助于信息在組織內(nèi)傳播以及提升共享的有效程度從而有助于顯著提高企業(yè)績效[19],信息化能夠增強和促進(jìn)企業(yè)資源利用效率和生產(chǎn)率的提升[20],因而能夠降低企業(yè)運作成本。因此,本文認(rèn)為,該政策實施能夠顯著正向提升企業(yè)盈利能力,因此本文提出假設(shè)1。

        H1:“供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策對試點企業(yè)的經(jīng)營績效ROA有顯著正向促進(jìn)作用。

        (2)試點企業(yè)規(guī)模與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系

        企業(yè)規(guī)模的大小在一定程度上反映了企業(yè)成長的不同階段,目前對企業(yè)規(guī)模的衡量方式有兩種,分別是定性和定量。其中定性方式包括公司運營形式、行業(yè)地位、股東權(quán)益集中情況等,而定量方式則包括雇員人數(shù)、資產(chǎn)總額、營業(yè)總額等[21]。根據(jù)經(jīng)典的SCP理論,市場結(jié)構(gòu)決定企業(yè)市場行為,企業(yè)市場行為又決定經(jīng)濟(jì)績效,而企業(yè)規(guī)模作為重要的市場結(jié)構(gòu)變量對企業(yè)績效具有顯著影響[22]。一般來說,試點企業(yè)規(guī)模越小,占有市場就越小,抗風(fēng)險能力偏弱,生產(chǎn)技術(shù)等相對來講不如規(guī)模較大的企業(yè)技術(shù)成熟,盈利能力相對也較弱[23],因此本文提出假設(shè)2。

        H2:企業(yè)規(guī)模與企業(yè)經(jīng)營績效ROA有顯著正向關(guān)系。

        (3)試點企業(yè)成長能力與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系

        托賓Q值是公司市場價值對其資產(chǎn)重置成本的比率,該指標(biāo)主要反映了企業(yè)兩種不同價值估計的比值,而同時也側(cè)面反映了企業(yè)的成長能力[24]。若企業(yè)的托賓Q值越高,則對應(yīng)企業(yè)的市場價值相對高于資本的重置成本,此時企業(yè)在發(fā)行少量股票的情況下能夠買到較多的投資品[25],進(jìn)而能夠提供給經(jīng)營活動的支出增多,企業(yè)主營業(yè)務(wù)以及其他業(yè)務(wù)總產(chǎn)出相應(yīng)增加,盈利也將相應(yīng)增多。因此,本文提出假設(shè)3:

        H3:試點企業(yè)托賓Q值與企業(yè)經(jīng)營績效ROA有顯著正向關(guān)系。

        (4)試點企業(yè)負(fù)債水平與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系

        負(fù)債水平一般通過資產(chǎn)負(fù)債率衡量,即負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的百分比。當(dāng)前,學(xué)術(shù)界針對資本結(jié)構(gòu)與盈利能力關(guān)系也開展了相關(guān)的研究。其中,我國學(xué)者對我國上市公司的研究結(jié)果大多為負(fù)債水平與盈利能力呈反比例關(guān)系,如陸正飛和辛宇(1998)[26]對35家運輸設(shè)備業(yè)上市公司的實證研究,宋忠寧和張建平(2010)[27]對江蘇省上市公司的實證分析。本文認(rèn)為,負(fù)債率越高的企業(yè),其經(jīng)營風(fēng)險越高,導(dǎo)致企業(yè)很難有潛力實施更好的企業(yè)績效。綜合以往研究所得結(jié)論以及本文所選取的研究對象,本文提出假設(shè)4。

        H4:試點企業(yè)負(fù)債水平與企業(yè)經(jīng)營績效ROA呈顯著負(fù)向關(guān)系。

        (5)試點企業(yè)固定資產(chǎn)比率與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)系

        固定資產(chǎn)比率不同能夠在一定程度上反映出企業(yè)是輕資產(chǎn)型企業(yè)還是重資產(chǎn)型企業(yè)等,而資產(chǎn)異質(zhì)性等很大程度上影響企業(yè)的盈利能力[28]。同時,根據(jù)固定資產(chǎn)比率定義,該值為固定資產(chǎn)與資產(chǎn)總額的比值,因而該比率的不同還將影響企業(yè)的流動資金,具有不同固定資產(chǎn)比率的公司其流動資產(chǎn)額、現(xiàn)金持有水平等不同。而柳丹(2013)[29]針對A股制造業(yè)上市公司研究得到超額現(xiàn)金持有量能夠顯著提升公司經(jīng)營績效。另外根據(jù)權(quán)衡理論,現(xiàn)金持有量越多,能為企業(yè)投資提供越好的支撐,并且更有效地體現(xiàn)出持有現(xiàn)金的價值增值能力,有助于企業(yè)績效水平提升[30]。因此,本文提出假設(shè)5。

        H5:試點企業(yè)固定資產(chǎn)比率與企業(yè)經(jīng)營績效ROA呈顯著負(fù)向關(guān)系。

        2 研究設(shè)計

        2.1 模型構(gòu)建

        (1)對樣本進(jìn)行PSM傾向得分匹配

        使用DID方法,必須要保證對照組和處理組滿足共同趨勢假設(shè)這一前提,即需要保證二者的被解釋變量在政策實施前的時間趨勢是相同的,若不滿足該前提,就無法滿足用對照組模擬未受政策影響時時間效應(yīng)的要求,結(jié)果將存在較大的偏誤,不能有效反映政策真實效果。然而由于政策涵蓋領(lǐng)域較大,不同行業(yè)和領(lǐng)域以及不同企業(yè)自身存在差異性,很難保證最初所選樣本能夠滿足共同趨勢假設(shè),因此需要借助一定方法篩選出滿足共同趨勢假設(shè)的樣本,在此基礎(chǔ)上再去進(jìn)行政策效果的評估。關(guān)于如何選擇出具有平行趨勢的樣本,由Rusenbaum和Rubin于1983年提出的PSM傾向得分匹配法被廣泛應(yīng)用于解決樣本選擇偏差問題中,其原理是選出可能影響處理組樣本未來趨勢的各種特征,并根據(jù)這些特征在對照組中選取盡可能相同的樣本進(jìn)行匹配,從而篩選出符合共同趨勢假設(shè)的可用樣本,從而減少誤差。PSM有多種匹配方法,包括最鄰近匹配、核匹配、半徑匹配[31]。本文將采用3種方法中最為常見的最鄰近匹配方法進(jìn)行研究。

        (2)構(gòu)建DID雙重差分模型評估政策效果

        DID模型作為政策效應(yīng)評估的廣泛應(yīng)用方法,能夠較大程度地克服內(nèi)生性的干擾,其基本思想是將政策看成一項準(zhǔn)自然實驗,通過比較處理組和對照組在政策實施前后發(fā)生的差異來反映政策效果的方向及強弱。則對于本文來講,處理組即“供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”企業(yè),對照組則是非試點企業(yè),并構(gòu)建DID模型。具體見下式:

        其中,Y代表被解釋變量,下標(biāo)i代表第i個企業(yè),下標(biāo)t代表第t年,Xit代表若干控制變量(匹配變量),εit代表隨機擾動項。若個體是試點企業(yè),屬于處理組,則令Treati=1,若不是,則令Treati=0;若時間在政策實施后,則令Postt=1,若在政策實施前,則令Postt=0。根據(jù)表1可知交互項的系數(shù)β3的大小和方向能夠直觀反映政策效應(yīng)。

        表1 DID模型表格

        2.2 變量選取

        (1) 解釋變量

        本節(jié)主要評估 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策的實施對企業(yè)的經(jīng)營績效是否有顯著效果,因此將 “開展供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策實施作為解釋變量,在模型中體現(xiàn)為treat和post。

        (2)被解釋變量

        小學(xué)階段是學(xué)生語文學(xué)習(xí)的啟蒙階段,是培養(yǎng)學(xué)生良好學(xué)習(xí)習(xí)慣的最佳時期。在小學(xué)語文的教學(xué)中,朗讀教學(xué)的開展,有利于培養(yǎng)學(xué)生的語感,發(fā)展學(xué)生的智力,加深學(xué)生對文本內(nèi)涵的理解。因此,在新課程改革不斷深入發(fā)展的社會背景下,小學(xué)語文教師要重視朗讀教學(xué),充分認(rèn)識到朗讀教學(xué)的積極作用,積極開展朗讀教學(xué),加強對學(xué)生的朗讀訓(xùn)練,促進(jìn)學(xué)生語文學(xué)習(xí)質(zhì)量的提升,促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。

        本節(jié)目的在于評價該政策對企業(yè)的經(jīng)營績效是否有顯著效果,而企業(yè)經(jīng)營活動中往往最被關(guān)注的是賺取利潤,企業(yè)的盈利能力是企業(yè)生存與發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),也是企業(yè)業(yè)績的最終反映之一[15],因此本文以總資產(chǎn)收益率ROA作為經(jīng)營績效的對應(yīng)指標(biāo),著重考察經(jīng)營績效中的盈利能力部分。

        (3)控制變量(匹配變量)

        為進(jìn)行傾向得分匹配方法,需要將處理組即試點企業(yè)的一些主要特征作為匹配標(biāo)準(zhǔn),采用最鄰近匹配方法進(jìn)行匹配。參考丁寧和丁華(2020)[32]的研究,以總資產(chǎn)自然對數(shù)代表企業(yè)規(guī)模,以資產(chǎn)負(fù)債率代表企業(yè)負(fù)債水平,以托賓Q值代表企業(yè)價值,以固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重代表企業(yè)結(jié)構(gòu),以這4個指標(biāo)作為匹配變量。變量說明如表2所示。

        表2 變量設(shè)定

        續(xù) 表

        3 實證過程與結(jié)果分析

        3.1 樣本選取與描述性統(tǒng)計

        本文選取樣本為我國大陸A股上市公司,所有樣本數(shù)據(jù)均來自于CSAMR數(shù)據(jù)庫,并按照以下原則對企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選(王雄元和譚建華,2019)[33]:(1) 剔除 ST及 ST*類上市公司;(2)剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失企業(yè);(3)剔除B股企業(yè);(4)剔除金融類上市公司。

        經(jīng)過處理后,最終得到3494家樣本上市公司,其中,供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點企業(yè)77家,非供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點企業(yè)3417家,樣本共包括2015~2019年5年間共15278個樣本,并在99%和1%分位處進(jìn)行了縮尾(Winzorize)處理,并通過Stata15.0對主要變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計,統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

        表3 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

        3.2 傾向得分匹配結(jié)果分析

        在對樣本進(jìn)行相關(guān)處理后,本文對處理后的樣本面板數(shù)據(jù)運用Stata15.0進(jìn)行傾向得分匹配,采用的具體匹配方法是最鄰近匹配,其中,匹配變量包括總資產(chǎn)自然對數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、托賓Q值和固定資產(chǎn)比率。匹配過程中刪除沒有進(jìn)行匹配的對照組,最終得到總樣本數(shù)為10680個,具體如表4所示。

        表4 傾向得分匹配樣本結(jié)果

        同時,由于傾向得分匹配依據(jù)樣本數(shù)據(jù)各匹配變量進(jìn)行匹配,因此匹配后處理組和對照組均值差異相比于匹配前大幅降低。對此幅度降低的程度需要進(jìn)行平衡性檢驗,以保證在樣本匹配后,對照組和實驗組的各匹配變量間沒有顯著差異,本文針對樣本的平衡性檢驗結(jié)果如表5所示,同時各匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差如圖1所示,可以直觀地看出匹配前后各相關(guān)變量的標(biāo)準(zhǔn)差差異顯著減小且處于共同支持范圍以內(nèi),因而從平衡性檢驗的結(jié)果可以得知當(dāng)前進(jìn)行匹配之后的樣本滿足進(jìn)行雙重差分研究的共同趨勢假設(shè)前提,因此將用DID方法進(jìn)行接下來的政策評價研究。

        表5 傾向得分匹配平衡性檢驗結(jié)果

        圖1 各匹配變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差圖示

        3.3 PSM-DID模型運行結(jié)果分析與討論

        雙重差分結(jié)果如表6所示。運用Stata15.0對經(jīng)匹配后滿足進(jìn)行雙重差分方法研究前提條件的樣本進(jìn)行研究,考察實施 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策對企業(yè)經(jīng)營行為中經(jīng)營績效的影響,具體體現(xiàn)為PSM-DID模型中交互項did對企業(yè)ROA指標(biāo)的影響方向和影響程度。根據(jù)結(jié)果也可以分析得知,在進(jìn)行該政策對ROA的影響評價時,必須對企業(yè)規(guī)模、企業(yè)資產(chǎn)等匹配變量加以控制和匹配。表6為最終的模型運行結(jié)果。

        表6 供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點對試點企業(yè)經(jīng)營績效的雙重差分回歸分析

        (1)假設(shè)1的主要結(jié)論與討論

        從表6結(jié)果中可以看到,解釋變量,即交互項did,對ROA的雙重差分回歸系數(shù)為正(0.0114),并在1%的水平上顯著。因此,本文認(rèn)為我國商務(wù)部等八部門于2018年開始實施的供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點政策,對試點企業(yè)的經(jīng)營績效ROA有著顯著的正向促進(jìn)作用。該結(jié)果說明,我國開展該試點政策實施效果較好,政策成功促進(jìn)試點范圍內(nèi)企業(yè)的經(jīng)營績效增加,增強了企業(yè)的盈利能力,因此,本文提出的假設(shè)1成立。

        實際上,假設(shè)1的成立本身也來自于試點政策相關(guān)內(nèi)容的推動。根據(jù)該試點政策的內(nèi)容,政策可能在5個方面上促進(jìn)了企業(yè)盈利能力的提升。①政策推動試點企業(yè)信息化升級以及技術(shù)的應(yīng)用能夠使得企業(yè)各部門數(shù)據(jù)對接加快,效率提升,在相同時間內(nèi)能夠完成更多的經(jīng)營活動,加快供應(yīng)鏈運作效率;②政策推動試點企業(yè)與高校和研究機構(gòu)等開展密切合作,進(jìn)行供應(yīng)鏈相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的創(chuàng)新及研發(fā),加快供應(yīng)鏈新技術(shù)的推廣與應(yīng)用,加速試點企業(yè)所在供應(yīng)鏈的智能化、數(shù)字化等,這也將有效提升供應(yīng)鏈和企業(yè)的盈利效率;③政策推動試點企業(yè)建立供應(yīng)鏈平臺。 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策所選取的試點企業(yè)大多是國內(nèi)知名企業(yè),在各自領(lǐng)域占據(jù)較大市場份額,該政策試點過程中推動試點企業(yè)建立相關(guān)平臺并發(fā)揮平臺資源集聚、供需對接等功能,有效完善了各領(lǐng)域的現(xiàn)代供應(yīng)鏈體系,其中的資源共享等福利可能使試點企業(yè)大大受益;④政策支持試點企業(yè)開拓和發(fā)展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù),支持企業(yè)與商業(yè)銀行等合作,穩(wěn)固并且優(yōu)化了企業(yè)經(jīng)營中非常重要的資金流,同時拓展了試點企業(yè)的盈利業(yè)務(wù)領(lǐng)域,能夠有效提升企業(yè)資產(chǎn)盈利能力;⑤政策要求全環(huán)節(jié)、全鏈條、全過程實現(xiàn)試點企業(yè)供應(yīng)鏈綠色化發(fā)展,資源消耗降低一定程度上對企業(yè)經(jīng)營績效也有著正向促進(jìn)的影響。

        (2)其他假設(shè)的主要結(jié)論與討論

        從結(jié)果中同樣可以看到,企業(yè)規(guī)模、企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、托賓Q值和企業(yè)固定資產(chǎn)投資比率都對ROA有顯著關(guān)系,這說明H2、H3、H4、H5都是成立的。其中企業(yè)規(guī)模和托賓Q值與ROA有正向相關(guān)關(guān)系,資產(chǎn)負(fù)債率和固定資產(chǎn)投資比率對ROA有負(fù)向相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)驗證的結(jié)果也恰好驗證了將該4種變量作為傾向得分匹配變量的必要性。同時,該假設(shè)結(jié)果也可以得到合理的解釋:企業(yè)規(guī)模越大,說明企業(yè)整合資源的能力更強,并且擁有一些技術(shù),因而盈利能力更強;托賓Q值衡量了企業(yè)價值,價值越高,一定程度上企業(yè)盈利能力越高;企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越高,則表明其收入低于成本,其盈利能力很可能較差,導(dǎo)致ROA也呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng);固定資產(chǎn)投資比率高則其現(xiàn)金持有水平較高,根據(jù)以往研究,有利于公司的投資盈利活動,此外,固定資產(chǎn)占比高,其折舊額也會高,成本提高,同時資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率會降低,影響經(jīng)營活動效率,因此固定資產(chǎn)投資比率與ROA存在負(fù)向關(guān)系。

        4 結(jié)論與啟示

        本文通過檢索CSAMR數(shù)據(jù)庫,獲得我國2015~2019年間的3494家樣本上市公司的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建PSM-DID模型,實證檢驗了我國商務(wù)部等八部門于2018年開始實施的 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策對試點企業(yè)經(jīng)營績效ROA的影響,得到以下主要結(jié)論:(1)實施 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策,對試點企業(yè)的經(jīng)營績效ROA有著顯著的正向促進(jìn)影響,表明我國該政策實施效果良好;(2)企業(yè)規(guī)模、企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、托賓Q值和企業(yè)固定資產(chǎn)投資比率都對ROA有顯著相關(guān)關(guān)系。其中企業(yè)規(guī)模和托賓Q值與ROA有顯著正向相關(guān)關(guān)系,資產(chǎn)負(fù)債率和固定資產(chǎn)投資比率與ROA有顯著負(fù)向相關(guān)關(guān)系。這也側(cè)面表明了企業(yè)可以通過擴大企業(yè)規(guī)模、改善公司投資結(jié)構(gòu)、減少負(fù)債、增強高附加值創(chuàng)造能力等方式提升自身的盈利能力。

        根據(jù)實施 “供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點”政策對試點企業(yè)的經(jīng)營績效有著顯著的正向促進(jìn)影響這一主要結(jié)論,結(jié)合該政策內(nèi)容,本文能夠得到一定的政策含義:(1)推動試點企業(yè)信息化升級以及技術(shù)的應(yīng)用,推動試點企業(yè)與高校和研究機構(gòu)等開展密切合作,推動試點企業(yè)建立供應(yīng)鏈平臺,支持試點企業(yè)開拓和發(fā)展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù),推動試點企業(yè)供應(yīng)鏈綠色化發(fā)展等具體政策舉措能夠在促進(jìn)智慧供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的同時,有效提升企業(yè)的經(jīng)營績效和盈利能力,激發(fā)市場活力,因此,類似的政策舉措可以在未來供應(yīng)鏈相關(guān)政策制定中繼續(xù)采用,甚至加大落實力度;(2)本文通過實證分析證明了試點類政策具有較好的實施效果,因此未來促進(jìn)供應(yīng)鏈發(fā)展相關(guān)政策的制定可以從試點類政策開始,以點帶面,共同促進(jìn)供應(yīng)鏈體系向更智能、更可視、更協(xié)同、更綠色、更完善的方向發(fā)展。

        本文仍存在一些研究的局限性,具體體現(xiàn)在研究過程中定量研究的部分重點只關(guān)注了政策實施對企業(yè)的影響程度,沒有利用數(shù)據(jù)定量研究細(xì)致研究政策具體的作用機制。另外由于數(shù)據(jù)采集的困難性,沒有能夠獲取2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,會在一定程度上影響研究結(jié)果的精度。在后續(xù)研究中,可以選取合適的定量研究方法以深入探究政策對企業(yè)影響的具體作用機制,這對于供應(yīng)鏈政策制定將有著重要的參考價值。

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