关于燕子的诗句

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇关于燕子的诗句范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

关于燕子的诗句范文第1篇

2、特别喜欢这里的乳酪蛋糕，朋友过生日，决定定做一个给他，白色的奶油上堆着各种水果，空白的地方洒满了巧克力，各种水果摆放其间，好不好算是心意了心意。事实证明味道还是很好地，入口即化的感觉。

3、每个城市都有不一样的街景，不一样的美食，不过，没有你的身影，似乎都一样。

4、糕名飞石黑阿峰，味腻如脂色若琮。香洁定知神受饷，珍同金菊与芙蓉。

5、新津韭黄天下无，色如鹅黄三尺余，东门彘肉更奇绝，肥美不减胡羊酥。

6、无声细下飞碎雪，放箸未觉全盘空。

7、潮汕牛肉店之牛肉火锅、上海极品轩之霸王别姬。

8、霜余蔬甲淡中甜,春近录苗嫩不蔹.采掇归来便堪煮,半铢盐酪不须添。

9、饔子左右挥双刀，脍飞金盘白雪高。徐州秃尾不足忆，汉阴槎头远遁逃。鲂鱼肥美知第一，既饱欢娱亦萧瑟。

10、秋来霜露满园东,芦菔生儿芥生孙.我与何憎同一饱,不知何苦食鸡豚。

11、只要吃到软软的奶酪蛋糕，就什么郁闷都没有了，软软香香的，是最好的安慰自己或犒劳自己的小礼物!

12、白菜青盐糙米饭，瓦壶天水茶。

13、做美食就像做人，必须真材实食料，还要去杂选优。精心烹饪才会成为美味佳肴。

14、我的口水“飞流直下三千尺”了!

15、人是铁，饭是钢，吃货总比痴货好。

16、吃货最高境界，眼见为食。

关于燕子的诗句范文第2篇

2015年第3期（No.3，2015）图书馆界（Library World）周亮：语义网环境下数字图书馆的资源聚合模式研究随着科技的不断进步，我们已经逐步向大数据时代迈进，信息资源也逐渐拥有多样异同的结构、纷繁芜杂的内容、丰富多变的形式以及庞大广布的储量，同时图书馆的资源也由传统的实体迈向数字化以及网络化。图书馆的信息服务因资源的数字化而面临了诸多的问题和挑战，首先不能有效地管理和利用这些数字资源，而且在数字资源的异构和分布方面目前还没有统一的有效的形式出现，在服务形式上数字资源的利用仍是被动的，不能利用现有资源主动地满足用户的文献需求等等[1]。当前传统的图书馆提供的知识服务是针对纸质文献的藏阅，而以上矛盾促使知识服务向多元化、深层次以及开放性发展，由纸质文献藏阅向数字资源推送发展，由被动提供服务逐步地转为面向用户需求。这一过程的实现，其基础是聚合数字图书馆的信息资源，通过分析、选择、标引和处理各种类型资源的内容特征，从学科、主题、分类和著作等维度出发，进行信息资源的融合、类聚和重组，在信息资源有序化的过程中进行知识关联的揭示，最终实现个性化知识推送服务，聚合信息资源的过程不仅体现了层次性、技术性，还对其可展示性的特点进行呈现[2]。时代在进步，技术在发展，网络资源的语义化已经成为第二代互联网的发展趋势，更是资源聚合与知识发现的内在根本。只有实现了网络资源的语义化，才可能透过资源的外在形式从多个维度对资源进行内涵式集聚与融合，进而实现基于资源聚合的知识发现与创新。基于此，本文开展了语义网环境下数字图书馆的资源聚合模式研究，以期能够促进当前数字图书馆资源聚合的发展。

1数字图书馆资源聚合研究现状分析

1.1 基于实体文献整理的聚合模式面临的问题

实体文献的整理在图书馆信息资源聚合中属于最低的层次，是传统的资源聚合模式，从聚合实现效果角度来看，其粒度较粗；从聚合的实现方式来看，通常基于文献编目以及元数据的实现。

基于文献编目的资源聚合主要是针对实体文献进行手工著录，在著录过程中要遵循一定的格式和规则，并对文献实体进行解释内容实质和描述外部特征，以满足用户对文献实体资源的需要，其意义在于不仅可以对文献的内容和形式特征进行揭示，还可以在文献的检索中提供途径和方法，更可以为文献的管理提供支持和依据。在编目规则的制定以及图书分类方法上，程长源先生首次提出要进行新方法和新规则的制定，而著录规则的制订方案被审议通过，则为文献著录在新时期的发展奠定了良好的基础。但是传统的对实体文献的整理聚合不能有效地满足用户需求，Greenberg等学者认为可以在图书馆的主要功能中进行语义网的应用，比如在文献编目和检索中运用语义网技术进行语义网的选择、表达以及服务，完成基于语义网的信息资源合理使用[3]，但是目前来看，两者的融合力度还有待加强。

1.2 基于数据集成的聚合模式有待改进

基于数据集成的资源聚合就是对异构资源系统在逻辑上或者物理上把异质、异类的数据库进行有机集中，把表示方法和操作手段统一化，最终互联与共享多种异构数据资源。基于数据仓库的聚合方式用于实现多种数据源数据信息的多维集成。在英国，有关人员利用这种方式完成了建构数据集成系统的开发，实现了信息的数字化建设和数据的集成。在国内，毛燕梅等在信息资源中利用数据集成进行描述、整理和资源的控制；徐荣华等通过数据集成完成了数据的格式化存储，并多维分析数据最终建立统一标准的数据格式，实现了对信息资源的统一检索。虽然相关的研究已经取得了一定的成果，但是在实践过程中新理论、新技术的应用还有待进一步加强[4]。

1.3 基于知识集成的聚合模式需要完善

在知识集成领域，对信息资源的聚合主要是语义聚合图书馆内的信息资源内容，通过知识关联的挖掘，多维度揭示文献资源中的知识，不仅包括显性知识，还能把蕴含的隐形知识也发掘出来，最终达到知识的融合和推送。黄如花等在数字图书馆中利用了语义网技术和知识地图，实现了数字图书馆的可视化知识组织；张振海等解决了知识获取、重用和共享问题，并提出了基于网格的数字图书馆运行环境；York Sure和Rudi Studer等通过通用模型的建立解决了分布式异构知识库的互操作问题，并提出了目前亟待解决的关键问题是如何使语义网和数字图书馆有效融合，把多知识库的统一视图提供给用户[5]。但是目前这两者的融合技术还有待完善，而且还可以从宏观和微观两个层面下手对聚合模式进行改善。

2语义网技术对数字图书馆资源聚合的促进作用

在语义网对数字图书馆资源聚合的实现中，其三大关键技术分别为XML、RDF以及Ontology技术。其中作为语法层的XML能提供资源内容和结构的表示；作为数据层的RDF能描述和处理元数据，在Web上提供交互信息；作为语义层的Ontology可以把概念的定义精确化。

2.1 语义网XML技术增强图书馆资源的深度聚合

在语义网关键技术中，XML语法功能相当强大，用户使用XML可以自行进行标记或字段集合的定义，这些标记或字段集合能把数字图书馆中的特殊信息方便地表达出来。在网页的编写中，HTML不仅不能进行信息与元信息的区分，而且不支持信息嵌套结构，XML技术则克服了这一缺陷，大大增强了全文搜索功能，使得检索结果更准确，使文献查准率得到有效的提高。

2.2 语义网RDF技术促进图书馆数据集成

在数字图书馆中，RDF技术主要在网络导航中发挥作用，RDF的应用使数字图书馆搜索引擎功能更佳。作为语义网关键技术的RDF技术，主要用于描述内容与内容的关系，便于知识共享与交换的实现，可以描述逻辑形式独立的文档为Web页面集，而且在Web网页中，可以进行知识产权的说明。在管理、维护和使用数字图书馆时，RDF技术的以上功能发挥了积极的作用，有效地促进了数字图书馆的数据集成。

2.3 语义网Ontology技术促进图书馆知识重用

在传统的图书馆中，信息检索的实现主要基于简单的关键词检索进行研究，缺乏语义级或知识的支撑，而且通常在数字图书馆中，网络资源有其分散性，导致信息服务的效率不能得到有效提高。从数字图书馆用户的需求角度来看，数字图书馆的系统在信息的识别和处理中，最好能灵活地应用，以便进行知识的挖掘，通过用户信息有效地进行信息资源的组织和服务。本体技术即语义网中Ontology技术的引入，可以使语义得到共享和重用，可以实现不同系统之间的交流和共享，使数字图书馆中的知识重用方面得到有效促进。

3语义网环境下实现数字图书馆资源聚合要解决的关键技术

3.1 领域本体集成技术

在整个检索系统中，领域本体是基础，作用于多个模块，在整个体系结构中贯穿始终，提供参考和依据以实现各模块的功能，是整个系统中最关键的部分。在数字图书馆资源聚合中构建领域本体时，根据构建需求，引入了螺旋模型的思想，即在迭代过程中不断对本体进行完善，在进行系统开发时采用周期性的方法进行若干次的迭代，其迭代路径是沿螺线进行的，这种模型还适用于需求不明确的开况，在需求变更时能更灵活地应对。在进行数字图书馆信息资源领域本体的构建时，遵循以下流程[6]：首先进行需求分析，然后展开本体分析，并在此基础上进行本体的编写，即本体的构建；在建立初步的领域本体之后，还要验证与评价本体，不过截至目前，评价方法和测试集还没有一个统一的标准；最后是对已构建的本体不断完善，以适应实际应用。

3.2 大数据挖掘与集成技术

随着馆藏信息资源的激增，大数据时代已经到来，给数字图书馆的资源聚合带来了巨大的挑战，尤其体现在对图书馆数据的分析和挖掘寻找其背后隐性知识方面。在数字图书馆中，对馆藏资源的聚合要充分利用大数据的理论与技术优势，采用数据分析方法进行数据挖掘与分析，完成知识模型的构建，实现信息资源的深度聚合，提高知识发现服务能力，达到提高知识服务能力的目的。

3.3 语义知识与信息资源转换技术

在语义网环境下，首先通过高速的互联网把不同分布位置的计算资源进行集合，组成充分共享的提供高性能计算能力的资源，这个过程称为网格化。网格和语义网的融合，能使语义知识的语义更高，计算能力更强。语义网格架构与数字图书馆相比，其分布式环境与信息环境是一致的，在承认环境无序的前提下，数字图书馆寻找的解决方案是跨语义的，而在Web环境中，语义网格还要再进行中间环境的构建，使信息体在符合环境的同时还要具有语义互操作功能。数字图书馆和语义网格的共同目标是形式化地描述信息，把信息中的语义信息通过机器进行认识，实现语义和信息资源的相互转换。

4语义网环境下数字图书馆资源聚合模式的构建

4.1 基于关联数据的深度聚合模式研究

关联数据技术与传统的信息聚合技术相比较，其聚合方法更为灵活易实现，从用户的角度来说，只需要关心信息本身即可；从图书馆的角度来说，通过数据的关联进行本馆资源与外部资源的整合，资源范围得到扩展，用户服务得以改进，图书馆价值得到提升。图1给出了基于关联数据的深度聚合模式，该模式共分三层，其中数据层包括两大部分，分别为本地数据源以及外部的各种数据集，这些数据集可以利用不同的方法转换成连接到数据网络中的关联数据；在聚合层中，首先图书馆进行关联数据网络的访问，在访问时遵循统一的规范，然后对关联数据和本馆资源进行本体映射之后进行实体识别，在实体识别时是自动或半自动的，最终形成集成数据；在应用层，图书馆主要是在聚合信息的基础上对原有应用进行拓展，在聚合层中生成的集成数据，实现了数据融合与检索，为用户提供新的资源，另外，还在学术交流过程中越来越多地参与进去。

4.2 基于主题模型的深度聚合模式研究

在语义网环境下，基于主题模型的深度聚合模式目前应用领域主要包括两个方面：一是图形图像，二是文本知识处理。在文献资源生成过程的模拟中利用了主题模型，词项在共现信息中有很多主题集合，从中进行语义相关的主题集合的抽取，并进行参数估计，进行文本挖掘。通过主题模型转化成新的主题，并在低维空间中进行表达。在主题模型中，多采用LDA模型，这是一种生成模型，在隐含变量里该模型能进行生成文本过程的描述，又被称为层次概率模型，其模型图如图2所示。

4.3 基于信息整合的深度聚合模式研究

在异构、异质资源中通过一定的标准和技术进行物理或逻辑上的互联互通，在多种资源中实现一站式的搜索就是数据整合，但是数据整合通常没有揭示和组织数据对象之间的关系。用户在信息环境下，既希望能实现一站式搜索，又想在获取关联资源时能做到一步到位，这就需要有效地组织和整合信息的实体关系。这种基于信息的资源整合，其方式主要基于信息门户。基于语义网环境下数字图书馆的信息集成模型如图3所示[7]，该模型共分为五层，其中数据源层中要进行元数据标准的制定；信息描述与组织层中主要使用了RDF技术；在语义整合层中运用了语义规则进行本体一致性检测以及语义推理的实现；最后经过整合的信息提供给用户交互层，为用户提供服务。图3基于信息集成的深度聚合模式

关于燕子的诗句范文第3篇

【关键词】 高管―员工薪酬差距； 过度投资； 企业异质性

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）08-0023-04

一、引言

近年来“高管天价薪酬”“工资被平均”一直为社会关注的热点。根据Wind数据统计，不含股权和股票激励，2014年中国上市公司前三位高管的平均薪酬达到68.32万元，而员工平均薪酬为9.81万元。现有研究主要集中在高管―员工薪酬差距（简称“薪酬差距”）给企业绩效带来的效应，且没有形成一致结论。Lazear et al.[1]提出的锦标赛理论得到许多学者支持，他们认为薪酬差距能够显著地提升企业绩效[2] [3]；但部分学者基于社会比较理论，认为由于公平问题，薪酬差距与企业绩效呈负相关关系[4]；也有不少学者认为薪酬差距是一把“双刃剑”，既有正面激励作用又有负面影响效果，两者呈倒U型关系[5―6]。

投资决策作为薪酬差距与企业绩效间的“中间桥梁”，关系着企业的成败。高管团队站在企业顶层，决定着投资决策方案，然而“高管天价薪酬”不一定能给企业带来最佳的投资决策。前几年许多行业“过度投资”带来“产能过剩”的弊端逐渐表现出来，导致这两年中国实体经济的疲软。薪酬差距对过度投资的治理效应如何？本文将以此为切入点展开研究。

二、理论分析和研究假设

（一）薪酬差距与过度投资

理论认为，由于所有权和经营权普遍分离，管理层与股东之间的问题普遍存在。在投资决策中，企业高管决定着投资的项目、规模、数量等，直接关系着投资的成败。若薪酬差距太小，使高管的才能和努力很难获得对等的薪酬待遇，高管可能产生机会主义行为，通过寻租进行逆向选择或腐败行为，追求投资规模而非投资效益，从而造成过度投资。

薪酬差距的加大能提高高管的工作积极性，缓解自利行为引发的问题，作出有利于企业发展的投资决策；高管团队内部的竞争将更加激烈，同级和下属的监督将间接抑制高管的投资过度行为。此外，薪酬差距的加大也会减少自由现金流量，在客观上抑制过度投资行为。然而薪酬差距不能无限制地扩大，当超过某个临界值后，再进一步扩大薪酬差距将会带来负面效果[7]，企业高管是投资决策群体，中基层员工是投资决策的具体执行者，两者都会通过比较心理来感知薪酬状况并最终决定自己的努力程度[8]，过大的薪酬差距会降低中基层员工的工作积极性和团队效率，对投资效果将产生负面影响。因此提出假设1。

H1：适当扩大薪酬差距能够抑制过度投资，但超过一定程度，将产生负向影响，两者之间呈U型关系。

（二）异质性因素在薪酬差距和过度投资关系中的作用

合理的薪酬差距有利于促进高管行动目标和企业利益的一致性，使企业作出最佳投资决策，但这种效果受企业异质性因素的影响，薪酬激励应建立在企业特性基础上。本文将从产权性质和地理位置两个常见的因素展开分析。

1.产权性质异质性

国有企业薪酬差距与投资决策间的内在机理比较复杂，薪酬激励效用无法同非国有企业基于市场的薪酬契约相比拟。国有企业高管的激励包含薪酬激励、政治晋升激励和职务消费激励[6]，他们的薪酬、任命和升迁受政府干预很大，在预算软约束背景下，投资过度的后果最终由政府买单，与高管薪酬和升迁关联较小，高管薪酬往往与投资效率脱节，且国有企业享受着垄断、补贴、政府担保等诸多竞争优势，无法有效分离出高管真正的才能和努力程度。相比之下，非国有企业高管受到较为严格的监督和考核，问题相对较小，薪酬与业绩紧密相连，高管被降薪、降职或替代的风险更高，薪酬差距的加大会让高管更注重投资收益率，从而抑制投资过度。因此提出假设2。

H2：与国有企业相比，非国有企业的薪酬差距对过度投资的影响更为显著。

2.地理位置异质性

中国地区间差异较大，总部位于中心城市和非中心城市的上市公司在投资决策、高管流动性等方面差别显著。经济发达的中心城市，投资机会更丰富，就业机会更多，人员流动性更大，在贡献和薪酬的博弈中，贡献和薪酬更匹配。合理的薪酬差距能产生更好的激励效果，抑制过度投资。对于非中心城市，投资和就业机会的选择面小，薪酬差距的加大对过度投资的抑制作用也相对有限。因此提出假设3。

H3：与总部位于非中心城市的上市公司相比，对于总部位于中心城市的上市公司，其薪酬差距与过度投资间的关系更加紧密。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选择沪深两市A股上市公司2009―2014年年报数据进行研究，数据均来源于CSMAR数据库，并按以下原则进行样本筛选和处理：剔除金融行业上市公司；剔除数据缺失、ST和PT公司；对极端值按1%进行了Winsorize缩尾处理。经上述处理，本文最终得到8 632个样本进行模型（1）分析，再筛选出3 528个过度投资样本（残差>0）作为模型（2）和（3）的研究样本。

（二）过度投资的计量模型

采用Richardson[9]的投资预期模型来计量投资过度程度，这一方法被国内外学者广泛运用，先通过模型估算出企业正常的投资水平，然后用模型大于0的回归残差衡量企业的投资过度。企业正常的资本投资水平估计模型如下：

其中：Invt等于本期现金流量表中购建固定资产、无形资产和其他资产的支出/期初总资产；Growtht-1等于上期营业收入增长额/上期营业收入期初额；Levt-1等于期初总负债/期初总资产；Casht-1等于上期现金持有量/上期总资产；Aget-1为截至上一年末公司上市年龄；Sizet-1等于期初总资产的自然对数；RETt-1等于上一年5月到当年4月经市场调整后的、以月度计算的股票年度回报率；Industry和Year分别为行业和年度虚拟变量。

（三）薪酬差距与过度投资模型

根据模型（1）的回归结果，筛选出过度投资样本（残差>0），构建模型（2）和（3）分别考察薪酬差距、异质性因素与过度投资的关系：

为检验假设2和假设3，本文在模型（2）的基础上，分别引入两个解释变量产权性质、地理位置及各自与薪酬差距的交叉项，构成模型（3）：

模型（2）和（3）的被解释变量（Overinvt）为投资过度，等于模型（1）大于0的回归残差。解释变量Paydispt和Paydisp分别为高管与员工的薪酬差距和薪酬差距平方，由于本文认为薪酬差距和过度投资呈U型关系，预计Paydispt和Paydisp的系数符号分别为“-、+”。模型（3）分别引入产权性质（Control）和地理位置（Center）两个解释变量及各自与薪酬差距的交叉项，根据本文假设，预计其系数符号都为负。若公司最终控制人是国有企业，Control为0，否则为1。借鉴蔡庆丰等[10]对地理位置的衡量方法，本文根据2014年中国经济社会发展研究中心对中国城市经济竞争力的排名，将内地排名前20名的城市定义为中心城市，包括上海、北京、深圳、广州、天津、苏州、杭州、重庆、南京、武汉、成都、大连、沈阳、宁波、青岛、无锡、厦门、济南、东莞、西安。若公司总部处于中心城市，Center为1，否则为0。

借鉴辛清泉等[11]的模型，控制变量为自由现金流量（FCF）、管理费用率（ADM）和大股东占款（Orecta），自由现金流量的增加在主观和客观上都有利于高管作出过度投资的决策；管理费用率越大说明问题越严重，过度投资也越大；而大股东占款将会导致公司资金紧张，间接降低过度投资；预计它们的系数符号分别为“+、+、-”。另外，引入行业类别（Industry）及年份（Year）两个虚拟变量，以消除年度和行业差异对回归结果的影响。各变量的定义及说明见表1。

四、实证结果与分析

（一）过度投资估算和描述性统计分析

表2显示模型（1）的回归结果显著，本文选择残差为正（残差>0）的样本作为模型（2）和（3）的分析样本，同时残差作为模型（2）和（3）的被解释变量（Overinv）。表3的描述性统计结果显示，高管与员工平均薪酬差距为6.73倍，但不同企业差别较大，最低的高管薪酬接近员工平均薪酬，最大的高管薪酬达到员工平均薪酬的84.83倍。过度投资最大值为5.57，最小值接近0，平均值为1.09，说明部分企业前几年过度投资现象比较严重，从而导致这两年中国有些行业产能过剩。

（二）相关性分析

根据表4所列示的主要变量相关系数，可以发现：（1）Paydisp和Overinv显著负相关，Paydisp2和Overinv显著正相关，初步说明薪酬差距和过度投资并不是呈线性关系，可能为U型关系，这一特点将在下文回归分析中进行验证；（2）Control、Center与Overinv显著负相关，说明过度投资也将受到产权性质和地理位置的影响；（3）自由现金流量和管理费用率与过度投资正相关，说明它们会促进过度投资，而大股东占款为负相关，但不显著；（4）所有自变量之间的相关系数均低于0.4，说明自变量间不存在严重的共线性问题。

（三）多元回归结果分析

表5列示了模型（2）和（3）的回归结果。根据回归结果A，Paydisp和Paydisp2的回归系数在1%水平上分别显著为负和显著为正，说明薪酬差距与过度投资呈U型关系，薪酬差距的适当扩大能够提高高管积极性，激励高管作出最佳投资决策，抑制过度投资，但超过一定程度将会产生负效应，验证了假设1。根据回归结果A可以推算出拐点，当薪酬差距达到21.8倍时，薪酬差距的正面效应会消失，此时薪酬差距如果继续增加将会增加过度投资。

根据回归结果B和C，Control×Paydisp和Center×Paydisp回归系数均显著为负，说明与国有企业相比，非国有企业的薪酬差距更为合理，对过度投资的调节作用更加显著；不同城市的薪酬差距效应也不一样，总部位于中心城市的上市公司更具优势，其薪酬差距与过度投资的关系更为紧密，支持了假设2和假设3。

另外，FCF、ADM均与Overinv正相关，显著性较好，说明企业拥有的自由现金流量越多，越容易导致过度投资；管理费用率较大的企业，其问题一般比较严重，高管也越容易进行过度投资。而大股东占款对过度投资的间接降低作用相对不够显著。

（四）稳健性检验

为检验上述结论的稳健性，本文进行了敏感性分析：对于过度投资，将模型（1）的残差按照大小等分为三组，投资过度为残差最大组，模型（2）和模型（3）的样本也进行相应调整；将薪酬差距定义为所有高管与普通员工的薪酬差距，具体计算为：薪酬差距=高管总薪酬/高管总人数-（职工总薪酬-高管总薪酬）/（职工总人数-高管总人数）。上述回归结果与前文结论总体上相吻合，基本支持了本文提出的三个假设。

五、研究结论及建议

本文考察了中国上市公司薪酬差距与过度投资的关系，并基于异质性因素进行了多角度探讨，具体结论如下：（1）适当扩大薪酬差距能够抑制过度投资，但超过一定程度将产生负面效应，薪酬差距与过度投资呈U型关系。（2）与国有企业相比，非国有企业的薪酬差距对过度投资的影响更为显著。（3）不同城市的薪酬差距效应也不一样，地处中心城市企业的薪酬差距与过度投资的关系更紧密。

高管是投资决策群体，中基层员工是投资决策的具体执行者，企业在构建薪酬体系时，应兼顾高管和中基层员工，可在一定程度上增加高管与员工的薪酬差距，促进高管作出最佳投资决策，但是不能无限制地扩大，否则会降低投资决策的执行效果，薪酬差距应该控制在一定范围内。同时，薪酬体系的构建不能一刀切，由于国有企业拥有特殊的制度背景，薪酬体制更应考虑公平性，不能差距太大，本文的结论间接支持了近年政府对国有企业高管薪酬实施“限薪令”的薪酬管制政策；也要考虑地域性因素，对于地处中心城市，特别是北上广深企业，其薪酬差距可以更大一些。

【参考文献】

[1] LAZEAR E P， ROSEN S. Rank-order tournaments as optimum labor contracts[J].Journal of Political Economy，1981，89（5）：841-864.

[2] 鲁海帆.高管团队内薪酬差距、风险与公司业绩――基于锦标赛理论的实证研究[J].经济管理，2011（33）：93-99.

[3] 黎文靖，胡玉明.国企内部薪酬差距激励了谁？[J].经济研究，2012（12）：125-136.

[4] WILLIAMS M L， MCDANIEL M A，NGUYEN N T. A meta-analysis of the antecedents and consequences of pay level satisfaction[J]. Journal of Applied Psychology，2006，91（2）：392-413.

[5] 石永拴，杨红芬.高管团队内外部薪酬差距对公司未来绩效影响的实证研究[J].经济经纬，2013（1）：104-108.

[6] 吕峻.异质性企业、薪酬差距与企业绩效[J].财经问题研究，2014（1）：71-79.

[7] 缪毅，胡奕明.产权性质、薪酬差距与晋升激励[J].南开管理评论，2014（17）：4-12.

[8] 高良谋，卢建词. 内部薪酬差距的非对称激励效应研究――基于制造业企业数据的门限面板模型[J].中国工业经济，2015（8）：114-129.

[9] SCOTT R. Over-investment of free cash flow[J].Review of Accounting Studies，2006，11（2）：159-189.

关于燕子的诗句范文第4篇

一、使用的主要材料

（1）长方形木板（长80 cm，宽10 cm）；

（2）圆圈形皮筋（宽7 mm，直径15 cm）；

（3）长铁丝（5 cm）。

二、制作过程与演示操作步骤

1.制作过程

（1）选择直径与铁丝直径吻合的钻头，将钻头放入台钻固定。

（2）用台钻在靠近长木板滑轮端钻取4个小孔，每侧2个，距离木板边缘1 cm，距离长木板同一端分别为13.5 cm和16 cm（如图1所示）。

图1 自制教具的剖面简图

（3）取出皮筋圈，每套教具4个，放在2个小孔间。

（4）每件教具使用2根铁丝，将铁丝弯成U形插入小孔，使得皮筋圈被扣压住，使用榔头将其固定，这样皮筋圈就被固定在长木板上（如图2、图3所示）。这个环节是整个教具制作的关键一环。

图2钻好孔的木板、2段U形铁丝、4个皮筋圈

图3制作完毕的教具

（5）依照这种制作方法制作19套教具，用于分组实验。

2.演示操作步骤

（1）在木板底下垫上方木块，使木板略微倾斜到合适角度，用于平衡摩擦力。

（2）木板一端固定电火花计时器，小车一端固定纸带，使纸带穿过电火花计时器，小车另一端用于挂皮筋。

（3）将1条皮筋挂在小车的挂钩上，小车在皮筋作用下弹出，沿木板滑行，而后将2条、3条、4条皮筋

（下转页）

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并在一起进行第2次、第3次、第4次实验。每次实验中橡皮筋拉伸的长度都保持一致，如果第一次实验时橡皮筋对小车做的功是W，那么以后各次得到皮筋对小车做的功即为2 W，3 W，4 W。

（4）纸带点迹分析，得到小车速度。

（5）数据处理，做功—速度曲线，即W—v曲线。

图4 学生使用教具进行实验

三、创新点

因为教材上的这个实验设计没有配套的成品厂制仪器，必须自己设计完成。以前曾经按照教材实验图制作过，但在使用中，由于拉力较大，图钉时常崩开，皮筋经常断开，需要不断维修。而且使用的班级越多，故障率越高。经过重新设计制作的新教具，皮筋固定牢靠，不会时常崩断，无需反复维修，取得了较好的实验效果。

关于燕子的诗句范文第5篇

关键词： 重大融资;经营性营运资金管理效率;企业绩效

中图分类号：F231 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2015）01-0068-06

一、引言

关于经营性营运资金管理效率及其与企业绩效的关系问题，现有的研究普遍集中在讨论经营活动本身，较少涉及长期投融资活动尤其是重大融资行为①的影响，并且大多发现，当未发生重大融资行为时，即正常经营状况下，经营性营运资金管理效率与企业绩效具有一定的正相关关系^[1]。然而，如果企业确实发生过重大融资行为，那么这一行为将对经营性营运资金管理效率与企业绩效之间的关系产生何种影响呢？有鉴于此，本文从2004～2012年沪深两市的上市公司中选取样本，着重检验重大融资行为下中国企业经营性营运资金管理效率与企业绩效之间的关系。

二、理论分析与研究假设

（一）正常经营状况下经营性营运资金管理效率与企业绩效

在企业未发生重大融资行为时，即正常经营状况下，经营性营运资金管理效率与企业绩效的关系一般是经营性营运资金周转期（经营性营运资金管理效率的衡量指标）越短，用于经营性活动的现金流转速度就越快，就能越快地购入原材料进行生产并销售，资金也能越快回笼以偿还债务和进行下一轮的生产销售，从而减少经营风险和财务风险，提高企业绩效。

许多研究对上述理论进行了实证检验。Hyun Han Shin和Luc Soenen（1998）^[2]以净营业周期（NTC）作为衡量营运资金管理效率的指标，发现企业净营业周期与盈利能力以及股票回报率显著负相关。Lazaridis和Tryfonidis（2006）^[3]以现金周期作为衡量营运资金管理效率的指标，表明企业盈利能力和营运资金周转期显著负相关。汪平、闫甜（2007）^[4]基于我国制造业上市公司1995～2004年10年的数据，发现我国制造类上市公司现金周转期与经营绩效显著负相关。王秀华、王竹泉（2012）^[5]从资源冗余视角对营运资金与企业价值之间的关系进行了探讨，得出经济繁荣时期经营状况较差的企业和经济危机时期经营状况较好的企业的营运现金周转期与企业绩效负相关等结论。孔宁宁、张新民等（2009）^[6]选取现金周期作为评价营运资金管理效率的指标，发现企业盈利能力与企业营运资金管理效率显著负相关。

基于以上分析，提出以下假设：

H1：正常经营状况下经营性营运资金管理效率与企业绩效正相关。

（二）重大融资行为与企业绩效

上述对经营性营运资金管理的相关研究，通常囿于经营活动，较少考虑重大融资行为的作用及其影响。一般而言，重大融资行为作为企业重大战略决策，必然受到企业管理者的高度重视，从而对企业绩效产生显著影响。郭泽光、郭冰（2002）^[7]认为股本扩张虽然可为企业增长提供资金保证，但股本资金的增加并不一定会提高企业增长率，企业负债率与利润率也是呈负相关关系;汪辉（2003）^[8] 选取沪深两市1998～2000年的数据分析发现债务融资从总体上来说有加强公司治理、增加公司市场价值的作用，但是对于少数资产负债率较高的企业来说这一作用并不显著;徐寿福、龚仰树（2011）^[9]选取了总资产报酬率（ROA）、净资产收益率（ROE）和每股收益（EPS）三个指标作为度量企业绩效的指标，研究发现我国上市公司定向增发前的长期业绩呈上升趋势，在定向增发实施当年达到峰值，随后在增发后出现下滑趋势，特别是定向增发后一年内的下降幅度在统计上显著为负。

财经理论与实践（双月刊）2015年第1期2015年第1期（总第193期）曹玉珊：重大融资、经营性营运资金管理效率与企业绩效来自中国上市公司的经验证据

因此，提出以下假设：

H2：重大融资行为与企业绩效负相关。

（三）重大融资行为下经营性营运资金管理效率与企业绩效

综上分析可知，重大融资行为可能会影响到经营性营运资金管理效率与企业绩效之间的相关性：一方面，重大融资行为对企业绩效产生的“重大”影响很可能会超过经营性营运资金管理效率对企业绩效的影响;另一方面，重大融资行为也可能因为其“重大”作用而促使经营性营运资金管理对企业绩效的作用下降。比如，企业在通过重大融资筹集到巨额资金之后，可能会降低对经营性营运资金管理的关注度，导致经营性营运资金管理效率显著下降。下降后的经营性营运资金管理效率与企业绩效的相关性可能减弱直至消失。此外，还有一种可能是，企业通过重大融资取得的资金往往大大超过经营性长期资产投资的需要，其“多余资金”首先用于补充营运资金以至于不吝减少经营性营运资金以及留存资金，然后还可大量投放于交易性金融资产等非经营资产，从而使得企业盈利存在高度的不确定性。比如，曹玉珊（2012）^[10]对定向增发企业的营运资金管理进行研究后发现，中国企业营运资金使用效率在定向增发后可能存在长期下降的趋势并伴有较大的不确定性。总之，重大融资行为会促使经营性营运资金管理对企业绩效产生作用的程度减弱。

综合分析，可提出以下假设：

H3：重大融资行为下经营性营运资金管理效率与企业绩效之间无显著相关关系。

三、统计检验

（一）数据来源与样本

以2007年作为节点，将增发新股和大幅增加债务融资（资产负债率增加10%及以上②）作为划分标准，得到3个样本。其中：样本1为2007年发生了重大融资行为的企业其后五年（2008～2012年）的数据样本，样本为2007年未发生重大融资行为的企业其后五年（2008～2012年）的数据样本，样本3为2007年发生了重大融资行为的企业其前三年（2004～2006年，在此期间未发生重大融资行为，如后文所述）的数据样本。如此划分样本能够从横向和纵向更加全面地考察重大融资行为对经营性营运资金管理效率与企业绩效之间关系的影响。

数据皆来源于国泰安数据库查询系统。样本的剔除顺序：（1）数据缺失的公司;（2）金融业公司;（3）资不抵债公司;（4）ST或*ST等存在异常情况的公司;（5）存在奇异值的公司;（6）对样本1和样本3，剔除2004～2006年也发生了重大融资行为的公司;（7）对样本2，若某企业在2004～2012年间某年发生了重大融资行为，那么自该年起至2012年的数据将被剔除，而2004年至该年的数据将被保留，最终有用数据为2008年至该年。经过数据筛选，最终得出2007年发生了重大融资行为的上市公司共93家（其中增发新股25家，大幅债务融资68家），因而样本1为465（93×5）个样本数据;样本3为279（93×3）个样本数据;样本2经过筛选之后共得到515个样本数据。本文使用SPSS19.0进行数据分析。

（二）变量与模型

为了检验重大融资、经营性营运资金管理效率与企业绩效之间的关系，借鉴曹玉珊（2013）^[1] 等人的研究，建立如下模型。

ROA=β0+β1DWC+β2LEV+β3LNSIZE+

β4GROWTH+Year+ε （1）

ROA=β0+β1DWC+β2LNNSEO+β3CRLEV+

β4LEV+β5LNSIZE+β6GROWTH+Year+ε （2）

其中模型（1）用于检验假设H1，模型（2）用于检验假设H2和H3。主要变量定义如表1所示。

（三）统计结果及其分析

1.描述性统计。描述性统计分别见表2、表3和表4。从上述描述性统计可以看出：

（1）总资产净利率（ROA）方面，总体水平偏低，同一企业在重大融资行为发生前后的ROA有所变化，呈现下降的趋势，均值由融资前的4.32%（表4）下降到融资后的3.31%（表2），可以初步判断重大融资行为可能导致企业绩效下降，符合假设H2的预期。虚拟变量，区分年度 注：根据前述关于“重大融资”的定义以及样本选择的标准，输入研究模型（2）中该变量的样本值均为大于或等于10%的数值。换言之，该变量值小于10%的样本被排除在外。

（2）经营性营运资金周转期（DWC）方面，总体来说我国上市公司DWC过长，部分印证了王竹泉等（2010） 的发现，即我国上市公司营运资金管理水平波动较大，管理风险高^[13]。另外，在企业发生重大融资行为之后DWC均值由之前的约193天（表4）增加到223天（表2），而未发生重大融资行为的企业DWC均值也较小，为约76天（表3），可见重大融资行为可能导致DWC延长，管理效率下降，初步验证了H3。

2.Pearson相关系数分析。表5～7显示的分别是各样本经过Pearson相关性检验得出的各变量之间呈现的相关关系：（1）因变量ROA与自变量DWC之间只在样本3中（表7）存在显著负相关的关系，与假设H1部分吻合，而与假设H3相符。（2）重大融资行为的替代变量LNNSEO和CRLEV均与ROA之间呈负相关关系，但相关关系并不显著（表5），说明重大融资行为本身可能对企业绩效有负向影响，与H2的预计不相矛盾。（3）样本1中（表5）LNNSEO与DWC之间存在显著正相关关系，这与上述描述性统计的结果相符，说明重大融资行为会使经营性营运资金周转期增长，但CRLEV与DWC之间是不显著的负相关关系。另外，各自变量与各控制变量（年份变量除外）之间亦有一些显著的相关性，表明企业财务指标之间必然存在一定的关联性，但是否会导致共线性问题，仍有待后文的回归检验。

表5 Pearson相关系数矩阵――样本1（发生重大融资行为的样本）

3.重大融资、经营性营运资金周转期与企业绩效的回归分析。回归结果如表8，三个样本调整后的R2均在15%左右或以上，表明研究模型的解释能力较强，且模型均以1%的显著性水平通过了F检验。此外，方差膨胀因子VIF均小于2，说明各变量之间不存在严重的多重共线性问题。关于变量之间的相关性，研究发现：（1）观察样本2和样本3的回归结果DWC均与ROA之间呈现显著负相关关系（样本2的相关性稍弱，为10%水平），说明正常经营状况下，经营性营运资金周转期越长、企业绩效越差，H1成立，印证了曹玉珊（2013）^[1] 等同类研究的结论。（2）观察样本1的回归结果，LNNSEO和CRLEV与ROA之间的负相关性分别在1%和10%的显著性水平上通过了检验，可见重大融资行为本身与企业绩效存在显著的负相关关系，即增发新股或大幅度增加债务融资均会导致企业绩效下降， H2成立。这一结论与已有学者的研究结果也是相符的，如Loughran、Ritter（1995）^[12]对1970～1990年期间美国公司增发后的长期平均收益率进行了研究发现，增发后平均每年收益率远低于同期没有增发公司的收益率。

（3）样本1的回归结果说明重大融资行为发生后，ROA与DWC之间不存在显著相关关系，H3成立。而样本2与样本3的检验结果均显示出二者之间显著的负相关性，进一步验证了H3的合理性。并且说明假设H1和假设H3产生差异的主要原因可能在于，重大融资行为本身会分别对企业绩效和经营性营运资金管理效率产生影响，使得经营性营运资金管理效率对企业绩效的影响力大大减弱。

（4）各控制变量如LNSIZE和GROWTH与因变量ROA之间均存在显著相关性（样本3的LNSIZE除外），且为正相关关系，说明规模大、成长性良好都有利于提升企业绩效，这一点亦与事实相符。

四、进一步检验

增发新股和大幅增加债务融资，二者之间具有一定的替代性（这一替代性从表5中二者之间显著的负相关性可以看出），因而对于假设H3的检验，还可将增发新股和大幅增加债务融资作为哑变量，采用变量交乘的方法重新对以上假设进行检验。这一检验或可增强研究结论的稳健性。现建立研究模型如下：

ROA=β0+β1DWC+β2NSEO+β3CRLEV+

β4DWC×NSEO+β5DWC×CRLEV+

β6LNSIZE+β7LEV+β8GROWTH+Year+ε

本模型变量与前述模型变量的不同之处在于：重大融资行为采用虚拟变量，其中增发新股用NSEO表示，即当企业存在增发新股行为时为1，否则为0;大幅债务融资用CRLEV表示，即当该年资产负债率变动率大于或等于10%时为1，否则为0。另外，样本须选取全样本（即2008～2012年），仅剔除金融行业、缺失值及异常值即可（共计7039个样本）。

此时，重大融资、经营性营运资金周转期与企业绩效的回归结果见表9。

表9显示：增发新股交乘项（DWC×NSEO）和大幅增加债务融资交乘项（DWC×CRLEV）的系数均为正，且均未通过显著性检验，表明经营性营运资金周转期在重大融资行为影响下与企业绩效之间不存在显著的负相关关系。这一结果说明，重大融资行为会对经营性营运资金管理效率与企业绩效之间的相关性产生“覆盖”或“减弱”的作用，进一步证实了假设H3。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

综合上述研究假设的检验结果及其解释，可以得出以下主要研究结论：

1.正常经营状况下经营性营运资金管理效率与企业绩效之间显著正相关。

无论是2007年未发生重大融资行为的数据样本还是发生了重大融资行为企业融资前的数据样本，均显示出经营性营运资金周转期与企业绩效存在显著的负相关关系，即在正常经营状况下，企业的经营性营运资金管理效率与企业绩效正相关。这一结论与大多数同类的研究结论一致。

2.重大融资行为下经营性营运资金管理效率与企业绩效之间不存在显著相关性。

两种方法的回归结果表明，重大融资行为下经营性营运资金管理效率与企业绩效之间不存在显著相关性，而重大融资行为本身与企业绩效之间存在显著的负相关性。这是因为，企业增发新股或举借大量债务之后，往往较少进行必要的长期投资，而是在满足营运资金需要后投入非经营资产。这样导致的后果是：首先，营运资金过于充裕一般会使企业无心管理日常经营，以至于减损企业的盈利能力;其次，剩余资金流入非经营资产使得企业盈利的不确定性增强;最后，经营性长期资产投资的减少也降低了企业长期盈利能力。另外，重大融资行为也会促使经营性营运资金周转期延长。可见，重大融资行为对企业绩效和经营性营运资金管理效率均会产生较大影响，印证了三大财务活动是紧密相联的，且其对企业绩效的影响程度较大，会覆盖经营性营运资金管理效率对企业绩效的影响，或者降低经营性营运资金的管理效率，从而使得经营性营运资金管理效率与企业绩效之间的相关性减弱甚至消失。

（二）政策建议

1.企业应适度进行重大融资并合理利用资金。重大融资行为可能会对企业绩效产生负向影响。其原因主要是筹资使用不当以及忽视对经营性营运资金的有效管理。因此，企业要提升企业绩效，就应该要适度筹资。盲目进行筹资却不将其用于提升绩效的长期投资，对企业来说不是一件好事。

2.企业进行重大融资的同时仍应重视经营性营运资金的管理。

企业绩效提升的动力来源于经营性营运资金的运作，重大融资行为不仅本身会反向影响企业绩效，同时也会通过反向影响经营性营运资金管理效率来进一步反作用于企业绩效。因此，为了能够继续发挥经营性营运资金管理效率对企业绩效的正面影响，在进行重大融资时企业仍应注重经营性营运资金的管理，以期不损害企业盈利。

注释：

①重大融资行为是融资额相对较大、发生频率相对较低的长期融资活动，大多伴随着重大的长期投资活动。本文选择增发新股或大幅债务融资（资产负债率增加10%及以上）作为重大融资行为的替代变量。

② 经过反复测试，这个标准对于取样的数量而言比较适中。

参考文献：

[1]曹玉珊.经营性营运资金管理效率与企业绩效的相关性――来自中国上市公司的经验证据[J].当代财经，2013，（8）：109-120.

[2]Hyun Han Shin， Luc Soenen. Efficiency of working capital management and corporate profitability[J].Financial Practice and Education， 1998，（4）：37-45.

[3]Lazaridis I， D Tryfonidis. Relationship between working capital management and profitability of listed companies in the athens stock exchange[J].Journal of Financial Management and Analysis，2006，（19）：9-35.

[4]汪平，闫甜. 营运资金、营运资金政策与企业价值研究――基于中国上市公司报告数据的分析[J]. 经济与管理研究，2007，（3）：27-36.

[5]王秀华，王竹泉. 营运资金与企业价值的情境研究――一项基于资源冗余视角的经验性证据[J]. 山西财经大学学报，2012，（6）：78-85.

[6]孔宁宁，张新民.营运资金管理效率对公司盈利能力的影响[J].南开经济管理评论，2009，（6）：121-126.

[7]郭泽光，郭冰. 企业增长财务问题探讨――股票发行、企业负债与企业增长的关联分析[J]. 会计研究，2002，（7）：11-15.

[8]汪辉. 上市公司债务融资、公司治理与市场价值[J]. 经济研究，2003，（8）：28-35.

[9]徐寿福，龚仰树. 定向增发与上市公司长期业绩下滑[J]. 投资研究，2011，（10）：98-111.

[10]曹玉珊. 定向增发企业的营运资金管理研究[J]. 经济管理，2012，（8）：129-137.

[11]王竹泉等. 中国上市公司营运资金管理调查：2009[J]. 会计研究，2010，（9）：30-42.

[12]T. Loughran， J.R.Ritter. The new issues puzzle[J].Journa1of Finance，1995，（6）：25-49.

Significant Financing， Efficiency of Operational Working

Capital Management and Corporate Performance Evidence

from China's Listed Companies

CAO Yushan

（Accounting Development Research Center / Accountancy School，

Jiangxi University of Finance and Economics， Nanchang， Jiangxi 330013， China）