偷鸡小分队

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偷鸡小分队范文第1篇

关键词：投资者保护 机构投资者持股 中小投资者保护指数

1. 引言

在资本市场中，中小投资者数量多、投资金额小，并且大多数人缺乏专业知识和分析能力，其信息获取能力处于天然的劣势，如何更好地保护中小投资者的利益已成为资本市场关注的焦点。我国的证券市场起步较晚，相比发达国家还有待进一步地发展完善，中小投资者力量还比较弱小，探讨如何更好地保护中小投资者的利益具有较强的现实意义。目前对中小投资者利益保护的研究文献大多集中在法律制度安排上，很少从中小投资者利益实现角度去关注机构投资者对中小投资者利益保护所产生的影响。

2. 文献回顾与假设提出

2.1 文献回顾

目前，关于机构投资者持股对于中小投资者利益保护的影响，理论和实务界并没有形成共识，尚未形成一致的观点。由于机构投资者在人才、技术、信息等方面的优势，将比中小投资者更好更有效的强化对上市公司的监督，从而保护自身的利益，与此同时，中小投资者也得以“搭便车”保护自身权益。国外Gadhoum、McConnell 和Servaes、Chaganti 和Damanpour 等人的研究发现，机构投资者的持股比例有利于提高公司绩效，机构投资者的持股比例与公司的业绩之间存在着正相关关系。国内刘志远、花贵如（2009）也通过研究发现，机构投资者的壮大并积极参与公司治理和监督，有效的抑制了大股东的资金侵占行为的频繁发生，客观上弥补了中小投资者力量小的缺陷，使得机构投资者利益得到保障的同时，中小投资者的利益也得到了重视。但是，国内也有另一种观点认为，机构投资者持股并没有对中小投资者利益形成有效的保护。李双海、李海英（2009）研究发现，上市公司机构投资者持股显著影响了公司的会计盈余质量，对其具有负面影响，对于力量弱小的中小投资者并没有起到显著的保护。陈炜（2010）研究也发现上市公司机构投资者持股比例高，与上市公司的投资者保护效率有负相关关系。

2.2 研究假设

在我国，机构投资者主要是指基金公司、保险公司、社保基金、信托基金、财务公司和QFII等以证券投资为主要业务的境内外法人机构。相比中小投资者而言，机构投资者往往依托自身的人才、知识优势及强大的市场研究能力，善于进行长期价值投资。同时，由于机构投资者具有较强的资金实力，可以凭借其持股比例优势积极参与公司治理，以保证自身投资的安全和收益的稳定。因此，本文提出以下假设，上市公司机构投资者持股比例与中小投资者利益的保护存在着正相关关系，即机构投资者的持股比例越高，对中小投资者利益的保护效应就越强。

3. 实证研究设计

3.1 中小投资者保护指数的构建

本文选择用中小投资者保护指数来衡量中小投资者利益的保护水平。保护指数的构建采用陆宇建、叶洪铭（2007）的方法，并作了适当修正。投资者保护指数模型构建为INVE= W1X1 + W2X2 + W3X3 + W4X4 + W5X5，其中INVE为投资者保护指数，X1为第一大股东持股比例，X2为第二至第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例之比，X3为独立董事比例，X4为董事会的规模，X5为会计信息披露指数（临时报告与季报数量之和）。本文采用变异权数综合评价法计算各指标的具体权重，通过计算发现各指标权重分别为W1=0.1981，W2=0.4286，W3=0.0988，W4=0.0915，W5=0.1829。所以，本文所确立的投资者保护指数为INVE=0.1981X1+0.4286X2+0.0988X3+0.0915X4+0.1829X5。

3.2 变量选择和数据来源

本文以前文所设计的中小投资者保护指数（INVE）作为被解释变量，以机构投资者持有A股股数合计占A股的比例作为解释变量，以公司利润水平、公司规模和财务风险等企业特征变量作为控制变量。由于只有前十大股东的持股比例明确地给出，并且机构投资者持有的股份数一般排在前十位，因此本文选用前十大股东中机构投资者的持股比例之和作为机构投资者的持股比例。

考虑到沪深两市在上市公司的特征和交易规则等方面存在的差别及本文的研究目的，本文选取沪市2013年A股上市公司作为研究对象，剔除金融业上市公司和数据不全、长时间停牌的公司，从中选取50个样本，使用SPSS18.0和Excel统计软件， 研究机构投资者持股对中小投资者的保护效应。相关截面数据来自于巨潮资讯网和上交所网站。

3.3模型的构建

构建的模型如下：INVE=β0+β1INSH+β2SIZE+β3LEV+β4ROE+ε，β0为常数项，β1、β2、β3、β4为回归系数，ε为回归方程残差项。其中，INVE为投资者保护指数，INSH为机构投资者持股占总股数的比例，SIZE（年末总资产的自然对数）为公司规模，LEV（资产负债率）为财务风险，ROE（净资产收益率）为公司盈利水平。

4.实证结果分析

4.1描述性统计

表1自变量描述性统计

统计结果如表1所示，在选取的样本上市公司中，机构投资者持有流通A股的公司占总样本的比例达到了94%。结果表明，在当前的资本市场中，机构投资者已经比较深的参与到资本市场的发展中来，机构投资者的持股比重显著提高。但是就不同的上市公司而言，机构投资者持股比例差异较大，机构投资者持股占总股数的比例均值为9.7324%，最大值39.79%，说明上市公司间机构持股比例差距较大。

4.2参数检验

表2 独立样本T检验结果

上市公司机构投资者的持股是否对中小投资者的利益保护具有显著的影响，本文对样本进行了参数检验。检验结果如表2所示，Sig.（2-tailed）为0.042，即小于0.05，说明两个样本具有显著差异，即有机构投资者参与持股的企业对中小投资者的保护优于不存在机构投资者持股的企业。

4.3 回归分析

表3 回归结果

从表3的一元回归结果看，方程的F值为8.702，说明模型整体上显著。Durbin-Watson值为1.577，说明回归方程不受自相关的影响，机构投资者持股比例与中小投资者利益的保护有正相关关系，初步验证了本文的假设。

另外，表3的多元回归结果显示，调整R2值为0.195，说明该模型的拟合程度较高，自变量对因变量的解释能力较强。Durbin-Watson值为1.733，说明机构投资者持股比例越高，越有利于保障中小投资者的利益，从而证实本文的研究假设。另外，通过对设定的控制变量进行回归，结果表明公司规模与投资者保护正相关，说明公司规模对中小投资者保护有一定影响，企业越大投资者利益越稳定。财务风险与投资者保护程度呈负相关关系，说明资产负债率高的企业风险较大，投资者收益可能受到影响，从而不利于投资者利益的实现，虽然结果符合一般逻辑，但是回归结果不显著。另外，结果显示公司利润水平与投资者保护水平负相关，该结果不符合一般逻辑，可能是由于研究样本的数量偏少导致，有待进一步研究。

5. 结语

本文采用理论分析与实证检验相结合的研究方法，在对中小投资者利益保护的相关理论以及文献进行了述评的基础上，通过实证研究的方法，对样本分别进行总体分析、参数检验和回归分析。实证结果显示，上市公司机构投资者的持股比例提高，中小投资者利益的利益就越可能得到保护。但是，由于机构投资者相关数据库的缺乏，收集的数据不够完整，限制了研究，某种程度上可能影响到本文的结论。本文的研究只采用了沪市部分上市公司的数据，且对于中小投资者保护指数的设计，受到量化的限制，有些因素如企业制度、企业所处环境等均未考虑。由此可能产生的问题，有待进一步深入研究检验。

参考文献：

[1]王晓.机构投资者持股与中小投资者保护[D].上海：复旦大学研究生院，2010.

[2]王晓梅，姜付秀.投资者利益保护效果评价研究[J].会计研究，2007（5）.

[3]陈炜.基于投资收益的中小投资者保护效率研究[J].中国工业经济，2010（10）.

[4]廖筠，翟淑萍.基于中小投资者保护的上市公司治理评价指标体系研究[J].经济界，2009（1）.

[5]任优生.上市公司信息披露质量与中小投资者保护的研究设计[J].黑龙江对外经贸，2009（9）.

[6]陆宇建，叶洪铭.投资者保护与权益资本成本的关系探讨[N].证券市场导报，2007（10）.

偷鸡小分队范文第2篇

关键词：中小企业；投资风险；解决对策

中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1672-3198（2012）19-0097-01

1我国中小企业的投资现状

我国中小企业大多是从家族企业发展而来。初期，家族成员自觉地把企业的创始人封为“老板”，企业的每一步发展都会进一步加深个人英雄主义的情节。他们一般根据自我判断作出投资决策，企业的投资机制变得非常单一，这个时候，投资风险其实已经开始孕育。在工业发展的信息化阶段，小规模投入、多样化产出产业的迅速增长，以及知识密集型生产对大规模生产资料的依赖减小，使中小企业的个数迅速增加。随着市场竞争越发的激烈，投资项目越来越多元化，投资方式越来越丰富，而这些也伴随着投资风险的增大，尤其是面临全球金融危机后，不少中小企业因难以对投资机会做出准确的把握，没有将资产准确投出导致投资收益减少。这就是我国中小企业面临的投资现状。

2中小企业投资风险的分析

2.1市场风险

市场风险是指那些与整个市场的波动相联系的风险。市场因素是企业所不能控制和影响的，而且很难被预测，所以容易使投资受到损失。市场风险通常包括购买力风险、市场价格风险和货币价格风险。

2.1.1购买力风险

购买力风险是指由于货币购买力下降引起中小企业投资损失的可能性。通货膨胀一旦在中小企业投资到期之前发生就会引起中小企业投资所获的现金购买力下降。另外，中小企业在投资项目时，可能会在收益方面注重量大于质而忽视了通货膨胀带来的货币的贬值的风险，企业的资产受到侵蚀。

2.1.2市场价格风险

市场价格风险是指由于供求变化导致中小企业投资损失的可能性。一些中小企业看见市场上某种产品获利很好，就会跟风对这种产品的生产进行投资，最后导致这种产品的供过于求，产品价格下降。

2.1.3货币风险

货币风险是指由于币种之间的汇率变化导致中小企业投资损失的可能性。此类风险对于进出口型中小企业有着重要的影响，人民币升值加剧，出口型中小企业投资收益会减少，人民币贬值加剧，进口型中小企业投资收益会减少。另外，中小企业在对于一些外汇理财产品进行投资的时候，在没有风险对冲措施的情况下，两次汇兑的时间错配便会引发汇率风险。

2.2非市场风险

非市场风险又称可分散风险，主要包括财务风险、经营风险、流动性风险和操作性风险。

2.2.1财务风险

财务风险是指由于中小企业举债经营给企业的经营收益带来的不确定性。中小企业融资力度有限，举债经营是常事，但是如果负债过高，即使投资项目运转正常，一笔银行欠款不能及时归还，有可能就会使项目报废。

2.2.2经营风险

经营风险是指公司决策、管理人员在经营管理中出现失误而导致公司盈利水平变化的风险叫做经营风险。中小企业的领导的文化素质普遍还不是很高，还存在知识面狭窄、目光短浅、能力有限的缺陷，使得经营管理出现失误。

2.2.3流动性风险

流动性风险是指企业在资产变现上的困难所造成的投资者收益的不确定性。中小企业在进行资本投资时进出股市，而股票市场上有的交易顺利，有的股票不容易脱手，企业又急着变现，不惜忍痛贱卖，导致投资收益不佳或出现亏损。

2.2.4操作性风险

不同的中小企业在同一个市场上对待同一只股票的投资手段是不同的，操作技能的不同造成投资结果的不同，收益也就不同，这就是操作性风险。

3中小企业投资风险的成因分析

3.1中小企业投资风险的外部因素

3.1.1政治因素

国内外政治活动的变化影响着经济的变化，经济的变化导致市场的震荡，这些震荡改变了投资者原先的投资路线，致使投资者获得与预期不同的投资收益。法律和政策的制定和修改也会使中小企业的投资路线发生偏离。目前，我国政府对中小企业缺乏必要的扶持政策，已有的一些扶持政策操作性也不强，无论是在投资基金还是在税收优惠方面都是薄弱环节。

3.1.2经济因素

中小企业处于经济周期不同阶段出现的投资风险也是不同的。在经济复苏阶段，企业需要大量资金建设，但是收益较少；在繁荣时期，企业规模扩大，投资多元化；衰退萧条时期，中小企业很可能受不住市场的疲软而选择错误的投资方式，就如这次美国次贷危机引发的全球性金融危机，不少中小企业就因为一次投资不善而一蹶不振了。

3.1.3社会因素

有些中小企业在进行对外投资时，因为没有进行深度的地方行业调查，不了解当地行业发展情况，而选择不恰当的投资项目，放弃了更易得到投资收益的机会，使得投资风险加剧。

3.1.4行业竞争因素

迈克尔?波特在《竞争战略》中提出了行业结构分析模型，即“五力模型”。这个模型比较全面的阐述了影响企业投资收益的五大行业因素：行业现有竞争、供应商议价能力、客户议价能力、替代品威胁和潜在进入者威胁。

3.2中小企业投资风险形成的内部因素

3.2.1资金利用率低

由于缺乏投资管理的人才与意识，中小企业的投资风险增加，盲目投资、投资项目不合理等问题较为突出，资金利用不合理，使得投资没有对企业收益产生重大影响。

3.2.2信用问题

企业之间、企业与银行之间不能有良好的合作机制，导致信息不透明，不公开，信息不对称让银企关系扭曲，可能会加重投资者的损失，投资风险难以估计。

偷鸡小分队范文第3篇

【关键词】 区域创新系统； 高新区； 经济投入； 区域绩效； 武汉东湖

一、文献回顾

区域创新系统是以动态演化的、系统的观点将新区域科学中的文化、制度、组织等因素和新熊彼特主义和新的创新研究在市场机制起主导作用的背景下结合起来，以解释区域进行系统化创新的能力和潜力以及对制度、组织等环境条件的要求，从而建立区域学习创新、地方环境和区域增长之间的有机联系，组成了一个分析区域创新和区域经济发展的有效理论框架。在1992年，Cooke最先提出了区域创新系统的概念。Nelson于1993年提出了国家创新体系概念。1997年Cooke 又发表了《区域创新系统：制度与组织方面》一书进一步完善其观点。

近年来国内学者一直在进行区域创新系统的研究，并取得了一些研究成果。潘德均（2001）、周亚庆和张方华（2001）等对区域创新系统提出了自己的定义；刘伟和盖文启（2003）对区域创新系统的创新环境方面进行了研究；黄鲁成（1999）、周亚庆和张方华（2001）等对区域创新系统结构方面进行了研究；赵沂蒙和孙林岩（2001）、胡志坚（2002）对区域创新系统的功能进行了比较深入的研究。实证方面，国内研究较多集中在如何评价区域创新能力以及各地区创新能力进行排序，例如：马胜杰（2002），唐炎钊（2004），唐厚兴和梁威（2005）等。通常都是用发明专利授权分数、新产品产值率分数、万元GDP综合能耗分数和亿元投资新增GDP分数、新产品销售额、高新技术企业个数、技工贸总收入等不同的指标来衡量企业的产出绩效。

二、模型假设

新古典经济增长理论（Neoclassical Growth Theory）与内生经济增长理论（The Theory of Endogenous Growth）均明确指出技术进步促进经济增长。如索洛（R.Solow）指出技术进步能够克服资本边际产出的下降，提高劳动生产率；卢卡斯（R.E.Lucas）指出科技创新能够增加人力资本，使人均产出持续增长。还有早期的一些研究（例如Mansheld，1968；Scherer，1965；Schmookler，1966）认为较高的技术创新资源投入（经费，科学家数量）可以加强企业竞争力，还导致专利技术的产生。

也有文章指出长期较高的经费和人员投入能使一个有必要经验的企业走向成功（Grabowski，1968；Hambrick and Macmillan，1985）。一些优秀的统计研究也发现经费和人员的投入对生产率有正向影响。Lichtenberg and Siegel（1991）对美国的统计研究，Hall and Mairesse（1995）对法国的统计研究， Harhoff（1998）对德国的统计研究，Klette and Johansen对挪威的统计研究，都发现这一关系。但这些研究大都以研究R&D投入（研发经费和研发人员）对产出绩效的影响为主，并没有反映总体的经济投入对区域绩效的影响。

我国学者也关注这一方面的研究，例如：王柏轩和宋化民（1999）、曾德明和张利飞（2003）、衣丽娜（2004）、张运生和曾德明（2004）等建立高新技术企业科技投入与绩效之间相关关系的评价模型；周青和曾德明（2003）、袁健红和吴利华（2003）、朱卫平和伦蕊（2004）等对高新技术企业科技投入与绩效之间的相关关系进行了实证分析。但大多以某一行业为主，并不是对整个高新区的研究。

基于前人的研究基础，利用面板数据建立以下几个模型：

模型1：专利授权量、固定资产投资景气指数、贷款拖欠景气指数、企业劳动力需求景气指数、企业家信心指数、企业流动资金景气指数和企业景气指数对区域竞争力的整体模型。

模型2：专利授权量、贷款拖欠景气指数、企业劳动力需求景气指数、企业家信心指数、企业流动资金景气指数和企业景气指数对区域竞争力的模型。

模型3：专利授权量、贷款拖欠景气指数、企业劳动力需求景气指数、企业家信心指数、企业流动资金景气指数对区域竞争力的模型。

三、变量选取与数据描述

（一）数据描述

本文的分析数据来源于《武汉统计年鉴》（2007—2012年），以其提供的武汉2006—2011年6年24个季度的数据为样本。该年鉴统计的企业调查提供了以下数据：企业家信心指数、企业景气指数、企业税后盈利（亏损）变化景气指数、企业流动资金景气指数、企业贷款拖欠景气指数、企业劳动力需求景气指数和企业固定资产投资景气指数、专利授权量。这24个季度中偶有数据缺乏，在计量分析时直接做缺省处理。

用SPSS16.0对以上各数据做描述，结果见表1。

（二）区域绩效衡量指标

中国社会科学院工业经济研究所张金昌对综合实力的评价方法进行了系统的研究，提出了以盈利能力（利润总额）来评价产业国际综合实力的方法，并进行了实证检验，具有一定的理论价值。因为盈利能力（利润总额）是企业各种优势的综合反映，是企业最终取得收益水平的体现，也是整个产业各种优势的综合体现。因此，在原始数据缺乏的情况下，本文选择2006—2011年24个季度的企业税后利润景气指数作为衡量区域绩效的指标。

（三）区域经济投入衡量指标

企业景气指数是根据企业家对本企业综合生产经营情况的判断与预期（通常为对“好”、“一般”、“不佳”的选择）而编制的景气指数，用以综合反映企业的生产经营状况。景气指数的数值介于0和200之间，100为景气指数的临界值。当景气指数大于100时，表明所处状况趋于上升或改善，处于景气状态，越接近200状态越好；当景气指数小于100时，表明所处状况趋于下降或恶化，处于不景气状态，越接近0状态越差。企业家信心指数也称“宏观经济景气指数”（macroeconomic climate index），是根据企业家对企业外部市场经济环境与宏观政策的认识、看法、判断与预期（通常为对“乐观”、“一般”、“不乐观”的选择）而编制的指数，用以综合反映企业家对宏观经济环境的感受与信心。

在区域创新经济投入原始数据缺乏的情况下，本文采用2006—2011年24个季度的企业家信心指数、企业景气指数、企业流动资金景气指数、企业贷款拖欠景气指数、企业劳动力需求景气指数和企业固定资产投资景气指数、税后利润景气指数、专利授权量来衡量企业的经济投入情况。

四、多元回归分析

运用SPSS16.0分别对模型1至模型3进行面板数据分析，面板数据回归结果见表2、表3、表4。

通过检验发现，模型3是最佳多元回归分析模型。由表2可以看出，方程的拟合度在下降。然而，在表3中，我们却发现F值增大了。也就是说，虽然回归方程的拟合优度下降，可是解释变量对被解释变量的贡献变大。而且，在显著性水平为0.05的情况下，回归方程显著性检验的概率P-值小于显著性水平。由此，模型3是我们的优选模型，建立多元线性模型是极为恰当的。

表4展示了每个模型中各解释变量的偏回归系数、偏回归系数显著性检验的情况。在显著性水平为0.05的情况下，前两个模型中由于都存在回归系数不显著的解释变量，例如：模型1中的企业景气指数显著性为0.211>0.05，模型2中企业家信心指数0.130>0.005等，因此模型1与模型2是不可用的，只有模型3是最终方程，其回归系数显著性检验的概率P-值都小于显著性水平α，因此各解释变量与区域竞争力间的线性关系显著。

因此，可以得到模型3的回归方程：

税后利润景气指数=135.370+0.707（企业家信心指数）-0.890（企业劳动力需求景气指数）+1.511（企业流动资金景气指数）-1.361（贷款拖欠景气指数）-0.032（专利授权量）

五、结论与建议

本文基于区域创新系统的视角，以武汉统计年鉴（2007—2012）中2006—2011年的24个季度面板数据为样本，实证分析了武汉高新区近几年区域经济投入对区域绩效的影响。实证结果表明：区域经济投入对区域绩效有较显著的影响。由模型3也可看出，企业家信心指数增加、企业流动资金景气指数对税后利润景气指数产生正向影响，而企业劳动力需求景气指数、贷款拖欠景气指数和专利授权量对税后利润产生负向影响；若企业家信心指数、企业劳动力需求景气指数、企业流动资金景气指数、贷款拖欠景气指数和专利授权量分别增加1%，则税后利润景气指数将分别增加0.707%、降低0.89%、增加1.511%、降低1.361%和降低0.032%。

由于统计数据来源的限制，本文的实证研究只能算是对武汉高新区的经济投入对区域绩效的短期影响研究。其他地区是否吻合以及在更长的时间跨度上这种影响是否相同，还有待进一步研究。

根据本文的结论，提出以下对策建议：

1.随着宏观经济环境的不断变化，武汉东湖高新区的企业家们应该对行业总体状况改善的信心不断增强，对宏观经济运行判断持乐观态度，这样有利于增强企业的综合实力。

2.并不是劳动力越多越好，尤其是对武汉东湖高新区这样一个高新技术产业。劳动力多意味着对劳动力的管理费用增多，对劳动力本身的支付也多；而且，人过多会导致组织效率下降，信息传达不及时。由上面的分析我们也可以看出，在2006—2011年，由于企业雇用劳动力过多而降低了企业的产出绩效。因此，在一定的范围内，企业为获得利润最大化，应该雇用适量的劳动人员。

3.高新区企业应该保持充分的流动资金。因为在一定的范围内，流动资金越充足，企业就越有能力保证正常的生产经营，而且可以适时扩大企业规模和技术创新力度，防止高级人员流失。

4.高新区企业应防止贷款的拖欠。贷款拖欠，意味着资金短缺，在高新技术产业中，往往会制约生产设备和技术设备的更新换代；企业之间相互拖欠货款现象严重，会被一些不法企业钻空子，使相关企业收不回应收的货款，损失惨重，影响企业未来的发展。

5.企业不应该一味追求专利数量的增加，而应将注意力转移到专利的质量上。专利虽是企业必争的重要战略性资源，但是专利的维持和管理费用的支出巨大，若不能转换成企业收益，将不利于企业综合实力的提高。因此，在一定的范围内，企业应该保持合理的专利数量，并提高专利质量。

【参考文献】

[1] Cooke P.Regional innovation system： an evaluation of six European cases [J].Urban and Regional Development in the New Europe，1993：133-154.

[2] Cooke Philip.Regional innovation systems ： institutional and organizational dimensions [J].Research Policy，1997，26：475-491.

[3] 刘友金，黄鲁成.产业集群的区域创新优势与我国高新区的发展[J].中国工业经济，2001（2）.

[4] 潘德均.西部地区区域创新系统建设[J].科学学与科学技术管理，2001（1）.

偷鸡小分队范文第4篇

改革开放以来，我国经济开始腾飞，大量外资涌入中国进行直接或间接投资，对中国经济发展起到了重要的推动作用。与此同时，我国开始进行对外投资。1979年8月，国务院颁布的《关于经济改革的十五项措施》第13项规定明确规定允许出国办企业，由此，中国企业跨国直接投资拉开序幕，截止到2011年，中国对外直接诶投资净额已达到746.5亿美元。于本世纪初才开始飞速发展的IT产业作为一个高速发展的高科技产业，在国内高速发展的同时，在国外也渐渐开始扎稳脚跟，截止到2011年，IT产业的对外直接投资额已达到77646万美元，华为，海尔，中兴、TCL等企业作为中国IT产业的佼佼者在国外市场发展迅速。但是中国IT产业的对外直接投资绩效到底如何，但是投资就是有目的的，或取得利润，或获得市场占有率，或学习先进技术等，IT企业的对外直接投资是否对投资企业或者整个IT产业的发展起到了推动作用，换句话说中国IT产业的对外直接投资绩效到底如何，这就是本文需要探究的问题。

二、中国IT产业对外直接投资现状

根据企业拥有被投资企业股权份额的不同分为设立子公司、合营与联营三种方式。子公司是指一定数额的股份被另一公司控制或依照协议被另一公司实际控制、支配的公司。合营公司是指本集团与其他一方或多方团体在合同约定下共同控制其经济活动的实体。联营公司是指本集团可以对其管理施加重大影响，包括参与财务及经营政策决策，但并非控制或联合控制的实体。

设立子公司是我国IT产业进行对外直接投资的主要方式。在本文调查的22个有对外直接投资的企业样本中，其中有17家企业的对外直接投资方式仅有在海外设立子公司这一种，在另外5个拥有两种投资方式的企业中，设立子公司的投资方式占到对外直接投资总额的80%以上。

经过多年发展，我国IT产业已经具备了一定的国际竞争力，截止到2010年，我国IT产业对外直接投资净额达到50612万美元，IT企业在2010年末中国非金融类对外直接投资存量前五十家公司中占据6席，在2010年末中国非金融类境外企业资产总额前五十家公司中占据4席。华为是近年来电信产业海外经营的主力军之一，华为的2008年业绩报告显示，在230亿美元的销售收入中，海外市场的收入比重已经达到75%。华为的产品和解决方案已经应用于全球100多个国家，服务全球运营商50强中的45家及全球1/3的人口，华为在海外设立了22个地区部，100多个分支机构，在美国、印度、瑞典、俄罗斯及中国等地设立了17个研究所，在全球设立了36个培训中心，为当地培养技术人员，并大力推行员工的本地化。

三、中国IT产业对外直接投资的微观绩效分析

（一）指标与数据来源。对外直接投资绩效的评价，是对对外直接投资活动的事后评价，是对对外直接投资经营状况的考评，主要用于对决策行为是否正确提供事后的检验。企业经营效益水平主要表现在盈利能力、资产运营水平、风险能力、偿债能力和后续发展能力等方面。本文中反映企业盈利能力、资产运营水平、风险能力、后续发展能力、偿债能力的指标分别是总资产利润率、总资产周转率、综合杠杆、总资产增长率、营运资金对资产总额比（短期偿债能力）和资产负债率（长期偿债能力）。

从全国IT产业排名前70的企业中选取其中已经在国内上市的公司查询整理最终得到42个样本，其中22个是有对外直接投资的企业样本，另外20个是没有对外直接投资的企业样本。样本数据是查询整理得到的截止到2011年12月31日各企业相关指标数据。

（二）实证分析。第一：样本数据分析方法。分析采取两种方法：第一种方法为将有无对外直接投资设为虚拟变量Z，分别对Z和6个指标进行回归分析；第二种方法为将42组数据分为两类，一类为有对外直接投资的企业，另一类为没有对外直接投资的企业，分别对两类的6个指标进行均值比较。以第一种方法为主第二种方法为辅，从两个不同的方面进行分析，最后综合两种不同方法所得结果得出结论。

第二：回归分析。首先，设定虚拟变量Z，将有对外直接投资设为数值1，无对外直接投资设为数值0。其次，将六个指标总资产利润率、总资产周转率、综合杠杆、总资产增长率、营运资金对资产总额比率、资产负债率分别设定为Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6.最后，分别对Z和Yi进行相关性分析。所得结果如下：

表1部分IT企业FDI与效益指标相关分析结果

据上表分析Z只和Y3具有中度相关关系，说明对外直接投资净额和风险能力有相关关系，下面单独对对外直接投资净额与综合杠杆进行OLS回归分析。

提取42个指标中22个有对外直接投资的企业数据，对对外直接投资额和综合杠杆指标进行简单的一元线性回归分析，结果如下所示：

表2FDI与综合杠杆回归分析结果

由回归结果可以看出，X对Y3的贡献系数为1.67E-10，虽然对外直接投资额与综合杠杆之间存在相关关系，但是前者对后者变化的贡献非常小。

第三：均值分析。第一，将42组数据分为两类，第一类为有对外直接投资，第二类为没有对外直接投资。第二，求出两组均值，得到如下结果。

可见出总资产周转率第一类略高于第二类，综合杠杆第一类显著高于第二类外，其他4个指标均为第二类高于第一类。

综合以上结果可以看到，对外直接投资对企业的效益指标并无明显影响。

（三）结论。从对42个IT企业样本的分析可以得出，IT企业的对外直接投资并没有起到促进经营效益提高的作用，相反，对外直接投资对企业的经营效益起到了负面的作用。

四、中国IT产业对外直接投资绩效不佳的原因分析

（一）投资规模太小。由于固定成本和沉没成本的存在，投资收益受投资规模的影响。投资的规模太小，交易成本较高，抵抗风险的能力也较弱。尤其是在跨国经营中，成功的企业一般都是大型企业，因为只有这样，才能体现规模经济效应。

从全球来看，中国跨国企业的总体规模较小，而IT产业中除了中国移动等个别的国营企业外，绝大多数企业为私营企业。2012年中国100强企业排名中，除了中国移动有限公司、中国电信股份有限公司、中国联合网络通信股份有限公司位于前二十位外，其他IT企业大部分位于60名之后。从整个产业来看，2008年IT产业对外直接投资流量仅占同期总资产的0.5%，绝大多数IT企业的对外直接投资规模非常小，很多公司在海外只有一到两家海外子公司。而海外投资活动非常活跃的华为投资规模也有限，2012年的年度报告显示华为主要子公司在海外只有5家，2011年中兴对外直接投资额仅占其总资产的0.8%，同期的TCL为1.2%，中国联通8.4%，海尔也仅为5.2%。

（二）技术和经验不足。IT产业作为一个高新技术产业，在中国的发展历史不足30年，从零开始的中国IT产业前期发展靠的是国外技术引进以及自我创新。然而可以引进的技术是有限的，国外公司对一些核心技术的管制措施对技术引进形成巨大障碍。后续发展需要的是本国的创新能力，而创新能力依靠的是创新人才，由于IT产业起步较晚，中国的创新人才储备非常少。近十年来的中国IT产业对外直接投资步履维艰，在发达国家建厂销售，是在用弱势的中国产品与国外已经成熟的产品进行竞争，虽然在发展中国家的直接投资环境有所改善，但是总体来说，包含大量私企或民企的IT企业在规模上过小，在国外市场上难以将在国内市场形成的管理经验、客户关系、技术能力、法律保障推广到由不同发展水平和不容性质的国家所组成的世界市场。

IT企业在对外扩张过程中节约了部分交易成本，但是更为巨大的管理费用将交易成本的节省所带来的优势抹杀。包括人才培养、信息咨询在内的管理费用的上升伴随了IT企业对外直接投资的整个过程，并且国外子公司与母公司之间联系较为松散，母子公司之间未能形成开发、生产、销售与财务的一体化安排，而且在未确定对外直接投资的发展策略之前就开始投资活动亦会造成绩效不佳。

偷鸡小分队范文第5篇

研究与开发（R＆D）活动贯穿于企业不同类型创新活动的各个阶段，是创新的重要来源。许多学者对R&D投入和公司绩效关系开展了研究，然而得出的研究结论存在差异。任海云和师萍（2009）通过2001—2004年71家沪市制造业公司的数据，实证分析得出结论，我国制造业上市公司的研发投入和公司绩效显著相关，且平均研发投入强度达到2％，但分布不均。陆玉梅和王春梅（2011）通过99家制造业和信息技术业上市公司2005—2008年数据，实证分析结果表明，当年的R&D投入和上市公司经营绩效之间存在负相关性，建议加大R&D投入力度，提高决策的科学性。田利军等（2010）通过2007年131家中小板上市公司数据，实证研究发现，R&D投入强度与净资产收益率显著正相关，但对企业盈利贡献作用不大。本文主要运用浙江市上市公司数据进行实证研究，来检验R&D投入对上市公司绩效的影响，并提出相应的建议。

二、研究设计

（一）样本选取及数据来源 本文选取浙江上市公司中的45家上市公司2008—2009年两年的数据为研究样本。鉴于我国上市公司年报中R&D数据披露信息不完整，本文按照以下原则筛选样本：（1）剔除ST公司样本；（2）保证信息的完整性，剔除信息提供缺失的公司样本；（3）确保公司相对稳定成熟，选择上市年限较长的公司样本；（4）剔除金融业企业。本文研究数据来自互联网手工资料整理及国泰安数据库。

（二）变量定义 具体步骤如下：

其一，选择被解释变量。在指标的选择上，考虑到经营绩效主要反映在公司的盈利能力上，盈利能力较好的上市公司其总资产扩张能力和股本扩张能力等方面都比较强。净利润是公司经营绩效的最终结果，净利润的连续增长是公司成长性的基本特征，净利润增长的幅度较大，表明企业的市场竞争力较强。故本文选择销售净利率与净资产收益率作为衡量指标。

其二，选择解释变量。参考有关研究文献，主要是从人员与资金投入两方面考虑R&D投入指标。资金投入在企业的R&D活动中起着关键作用，且人力投入也会一定程度的表现在R&D费用的支出上。所以，本文从资金投入方面来探讨R&D投入。资金投入指标有R&D费用和R&D投入强度。R&D投入强度相较R&D费用而言，能较全面地考虑到企业之间的个体差异，可比性较好，故本文选择R&D投入强度指标。

其三，选择调节变量。在研究R&D投入与企业绩效的关系过程中，考虑到两者的关系可能受企业内外经营环境和经营条件的影响。参考现有文献，调节变量主要有企业规模、融资环境、公司治理这三方面。R&D与企业规模之间的关系一直受到国内外学者的很大关注， 经验数据表明两者之间有较显著的相关性。故本文选择加入企业规模为调解变量， 来提高模型的拟合度。变量的设定如表1。

（三）构建模型 本文根据自变量和因变量的对应关系，建立回归模型：

Y1=a0+a1X1+a2X2+?着 （I）

Y2 =a0+a1X1+a2X2+?着 （II）

上式中，（Y1= NPTS，Y2 = ROE， X1=RDIN， X2=Lna， a0为截距项，?着是误差项）

三、实证分析

（一）描述性统计 本文使用stata软件对收集整理的数据进行统计分析，得到结果见表2。其中，销售净利率的平均值为0.0861，表明企业销售收入的收益水平较低。净资产收益率的平均值为0.0928，表明股东权益的收益水平较低；R&D投入强度的平均值为0.0346，表明企业研发费用投入处于相对较低的水平。

统计2008—2009年R&D投入强度分布情况发现，R&D投入强度如表3。

经验数据表明，企业R&D投入强度达到2%，企业能维持基本生存，达到5%，企业具有较强竞争力。由此可以看出浙江上市公司R&D投入强度水平总体偏低。

（二）回归分析 基于模型对样本公司的数据进行检验。模型（I）的回归结果，如图1所示。

模型（II）的回归结果，如图2所示。

由图1和图2可以看出，变量均通过了显著性检验，模型的拟合度较高。模型的R&D投入强度（X1）系数均为正，说明R&D投入强度与销售净利率和净资产收益率之间呈正相关关系，即增加研发投入强度能提高公司的盈利能力。此结论与田利军、郭兰英、叶（2010）研究结论相同。企业规模（X2）系数均为正，说明企业规模与公司绩效之间呈正相关关系，即适当扩大公司规模，可以提高公司绩效。

四、结论与建议

本文主要研究结论为，R&D投入强度与上市公司绩效之间呈正相关关系，企业规模与公司绩效之间呈正相关关系。根据以上结论和描述性统计，浙江上市公司的研发投入强度和公司经营绩效普遍偏低。其可能的原因主要有，首先因为在不良的研发环境下，企业不注重自主创新，也不能切实有效的进行研发创新，而浙江上市公司没有形成较好的研发环境，对研发投入缺乏足够的重视，故导致多数公司的R&D投入水平均值偏低。其次，浙江上市公司的R&D投入强度普遍偏低，而过低的R&D投入强度对公司的经营绩效并不能带来明显的推动作用，所以多数浙江上市公司的盈利能力偏低。

根据上述结论及分析，提出以下建议：第一，完善研发环境。制定完善的研发创新的法律保障机制，完善知识产权法律法规，加强知识产权保护；加大对研发创新的企业政策扶持力度，保证政府的财政补贴和税收政策，充分发挥R&D的税收激励效应。第二，完善企业会计制度。规范上市公司财务报表中R&D投入的具体披露格式，将研发创新项目列为强制性披露的内容。第三，完善企业激励制度。公司管理者不能由于研发收益的不确定性，只考虑短期收益，致使公司对R&D投入的动力不足。而应强化技术创新意识，加大R&D投入，完善R&D激励制度，激励公司员工的创新动力，来提高企业自主创新能力和核心竞争能力。

参考文献：

［1］陆玉梅、王春梅：《R＆D投入对上市公司经营绩效的影响研究》，《科技管理研究》2011年第5期。