DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 近年来，随着中小企业板和创业板在交易所的先后设立，我国掀起风险投资热潮，风险投资机构呈现急速井喷式发展态势。根据China Venture投中网统计，2007年至2016年，私募股权、创业投资基金管理人由不超过1000家上升至近13，000家，行业管理基金规模扩大6倍。而风险投资的高速发展对中小企业募集资金及提升业绩有着重要的影响。境外市场的实践案例表明，多元化的股权投资，特别是创业风险投资是中小企业的重要资金来源，是使潜在的盈利机会转变为现实业绩收入的实现桥梁之一。 国外众多文献对于风险投资活动对企业技术创新程度的影响进行了研究，并且普遍认为风险投资能够促进被投资企业的技术创新能力。Samila和Sorenson (2010) [ 1 ] 发现风险投资有效刺激了企业专利数量增长，在企业专利率方面会增加知识溢出效应。Czarnitzki和Hottenrott (2011) [ 2 ] 说明了研发支出是企业技术支出的一个重要维度，使企业公司能够招募和培养员工，获得关键技术许可证和外部知识产权。Alvarez-Garrido和Dushnitsky (2016) [ 3 ] 研究发现，风险投资机构倾向于自主在专利获取范围内表现优秀的创新企业，同时企业对研发资源投入增加以及在某种情况下由于知识溢出可以导致生产率提高，从而促进企业业绩发展。Paik、Yongwook和Heejin Woo (2017) [ 4 ] 通过研究风险投资机构所有权、创始人在职情况、风险投资融资以及技术为基础的研发投资策略之间的相互作用，对导致研发支出更高的因素提供一个更新颖的解释。Popov和Roosenboom (2012) [ 5 ] 采用21个西方国家多个制造业的数据，深入研究了风险投资的参与和企业研发投入对于企业创新效率的相对影响，结果显示，风险投资对于企业的创新能力的提升并不比企业本身研发投入的效率显著高。在风险投资发展较为成熟及金融监管较为宽松的国家，风险投资参与对于企业创新程度的影响才显著高于企业本身研发投入。 从国内的研究来看，学术界对风险投资与被投资企业的研究从对于早期的与企业IPO抑价的关系研究，到对中小企业会计数据的影响研究较为集中，而风险投资与被投资企业技术创新的关系的研究较为浅显。沈丽萍(2015) [ 6 ] 认为，在风险投资的影响之下，股东能够在退出时获得更多来源于企业技术创新的回报，而风险资本的介入不仅可以解决企业的资金短缺问题，还可以利用其自有资源优势促进企业技术研究，故有风险投资的企业更趋向于发展创新项目。苟燕楠与董静(2014) [ 7 ] 以中小板上市公司为样本，研究发现风险投资的参与对于企业技术创新的影响显著，而政府背景、民营背景以及混合背景风险投资的参与对技术创新持负相关影响。不同学者对此观点不同。但是也有学者持相反观点。冯照桢、温军、刘庆岩(2016) [ 8 ] 提出了风险投资与技术创新可能存在非线性关系的理论假设，利用我国近期12年各省市的面板数据，从风险投资规模和数量两个角度研究风险投资对技术创新的非线性影响，发现了二者之间的门槛效应，当投资规模低于门槛值时，风险投资更多表现为剥削行为，当投资规模高于门槛值时，风险投资更多表现为支持促进效应。齐绍洲、张倩、王班班(2017) [ 9 ] 研究发现风险投资主要通过“资金增加效应”、“创新倾向提高效应”以及“股东积极主义效应”来提升新能源企业的创新能力，发挥重要作用。张俊芳(2018) [ 10 ] 对比研究中美两国风险投资行业发展情况，研究后发现，我国风险投资行业相对存在内部管理水平有限、缺少长期投资、监管力度不足等问题待完善，也为我国学术界研究差异化提供了解释。 以往针对我国风险投资机构的文献多研究机构的存在性及异质性对于公司业绩、IPO抑价性等属性的影响，鲜少有关于风险投资及其背景异质性对公司技术创新的影响机制进行深入研究的文献。本文补充了以往研究的空缺，探究风险投资及其背景异质性、持股比例、投资经验对创业板企业技术创新的影响，旨在对我国风险投资行业规范化发展，和企业创新经济给予帮助。
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user: 2. 研究假设 风险投资对中小企业的影响主要体现在两方面：一方面，风险投资通常可以为中小企业提供大量资金支持，解决风险企业进行技术创新、专利研发等活动时的资金短缺问题；另一方面，风险投资者丰富的企业管理知识，可以针对风险企业在人力资源、财务管理、资本市场介入等方面的策略提出建议。因此，经过风险投资的培育，其所有者能够期望在未来资本退出时获得更多来源于技术创新、产品迭代的回报。风险企业上市后，风险投资者为了投资期满后以较高的股价退出，也更有动力在企业首次公开募股之后增强对企业的支持，支持企业的技术创新，推进企业发展，获取超额收益。基于上述分析，本文提出假设1： 假设1：有风险投资背景的企业相较无风险投资背景的企业，技术创新资源更多，技术创新成果更丰富。 风险投资的背景具有异质性，不同特征的风险投资者在风险偏好、期望收益、投资方案上存在差异。风险投资背景的异质性可以主要从两方面考虑：一是主体背景，按照主体不同，可将我国风险投资机构分为国有、外资及民营背景。二是经验背景，不同的风险投资机构其投资规模、投资事件数等指标不同，经验背景不同。 针对主体背景，政府背景的风投机构拥有更丰富的资源，偏向于投入处于发展早期的科技型企业，从而补充国内市场空缺。故政府背景的风投机构对于中小科技型企业技术创新可能有更大的帮助，并且有利于吸引其他背景的风投机构进入，相比获得最大化收益，其更重视企业在技术方面的成果。民营背景企业在投资目的、资源规模方面均处于劣势。外资背景的风投机构虽然传统意义上拥有更丰富的经验，然而在境外注册的风险投资其实际控制人仍为国内股东，且由于国外资本可能不完全适应国内市场，所以出现运作不力的情况较为常见。基于上述分析，本文提出假设2： 假设2：国有背景的风险投资机构对企业技术创新的影响程度最大，其次是民营背景的风投机构，外资背景的风投机构最差。 针对经验背景，风险投资的经验和能力通常证明了对受资企业盈利前景的认可，同时投资经验丰富的风险投资企业其在资源丰富度、技能专业性方面更有优势。故基于以上分析，本文提出假设3： 假设3：风险投资经验越丰富，其对受资企业技术创新正面影响越大。 根据国内外文献研究，风险投资的不同投资强度，即持股比例对企业的影响程度不同。由于风险投资参与企业决策程度取决于风险投资是否在企业中占有一定股权比例，其持股比例越高，影响企业的能力越大，对企业的扶持力度越强，企业的科技创新动力越强。基于以上分析，本文提出假设4： 假设4：风险投资强度越大，企业技术创新动力越强，成果越丰富。
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user: 3. 研究设计 3.1. 样本选择与数据来源 本文选取2012年1月1日至2015年12月31日在创业板上市的213家公司作为研究样本，剔除暂缓发行的1家公司(奥赛康)和因欺诈发行退市的1家公司(欣泰电气)，有效样本共211家。 关于企业是否存在风险投资背景，笔者综合国内外文献的处理原则，遵循以下步骤：首先通过企业官网查阅招股说明书，查看其十大股东中存在名称中含有“创业投资”、“创新投资”、“风险投资”、“投资基金”的公司，初步认定该企业为风险投资参与的公司；其次，对于初步认定为风险投资的企业进行筛选，主要从两个方面：第一，对于名称中出现“投资管理”、“投资公司”、“股权投资”等无法直接认定为风险投资的企业，通过查看该企业主营业务中是否含有“创业投资”、“创新投资”、“风险投资”等字段，如果含有，则认定其为风险投资，如果无法辨别，则通过查阅各省市公布的风险投资名录确定；第二，部分股东虽然名称中含有投资、创投字样，但不是通常意义上的财务投资者，仅仅是控股股东或是公司的核心员工等角色，应对该类企业不认定为风险投资企业。最后，由于风险投资持股比例过低则对受资企业影响不大，故笔者按照风险投资在企业IPO前的持股比例应不低于5%对初步筛选出来的结果进行筛选，风险投资企业持股低于5%的公司和无风险投资企业参与的公司均视为无风险投资背景的企业。 本文通过收集上市公司招股书获得企业上市前十大股东情况及投资占比，通过清科数据库和天眼查网站获取风险投资企业背景信息、累计投资事件数据，通过国泰安数据库获取企业在IPO当年年末的资产总值，净利润及经营活动现金流量、加权平均净资产收益率、资产负债率、研发人员数量与企业总员工数量，通过Wind数据库获取企业在IPO当年年末取得专利数量，研发支出总额占营业收入比例数据则通过CCER经济金融数据库获取。本文采用Stata14.0进行数据回归分析。 3.2. 研究变量 3.2.1. 被解释变量 本文的被解释变量主要体现了企业的技术创新程度与成果。从研发投入及产出两方面考虑，其中，研发投入方面包括研发人员占比和研发支出总额占营业收入比例数据，研发产出采用企业IPO当年年末取得专利数量来衡量。 3.2.2. 解释变量 本文的解释变量主要体现了风险投资企业的存在性和异质性。风险投资企业的存在性即为企业是否有风险投资背景，风险投资的异质性包括风险投资机构的主体背景(政府/民营/外资)、经验背景(风投累计投资事件数)及风险投资持股比例。 3.2.3. 控制变量 一般来说，企业的资产规模和财务情况对企业的创新能力会造成较大的影响，资产规模越大、财务情况越良好，企业的创新能力发展动力越大。因此，本文将资产规模、公司发行后一年的盈余质量、资产负债率、控股股东持股比例、加权平均净资产收益率、年度哑变量和行业哑变量作为控制变量。 各变量的定义及衡量方法如表1所示。 Table 1 Variable name and definitio 类别 变量 定义 备注 被解释变量 Patent 专利权数量 企业IPO当年年末专利权数量 Employment 研发人员占比 企业IPO当年年末研发人员数量与员工总人数之比 RD 研发支出比例 企业IPO当年年末研发支出总额占营业收入比例 解释变量 VC 风险投资哑变量 有风险投资为1，否则为0 VCshare 投资强度 第一大风投IPO时持股比例 VCbackgrdgov 政府背景风投 若为政府背景，变量取值1，否则为0 VCbackgrdpri 民营背景风投 若为民营背景，变量取值1，否则为0 VCbackgrdfor 外资背景风投 若为外资背景，变量取值1，否则为0 Experience 投资经验 风险投资累计投资事件数量之和，取自然对数 控制变量 Tshare 控股股东持股比例 发行时控股股东持股比例 LnEqu 资产规模 上市时总资产自然对数 ROE 净资产收益率 企业IPO当年年末加权平均净资产收益率 YEAR 年度哑变量 IND 行业哑变量 表1. 变量的名称与定义 3.3. 实证模型 论文应采用A4幅面进行排版。论文页面设置为：上边距 3 厘米 ，下边距3厘米，左右边距 2 厘米 ；页眉 2 厘米 ，页脚1.5厘米。 结合国内外文献以及我国创业板的实际情况，本文建立如下回归模型： 模型1：风险投资的存在性对中小企业技术创新程度的影响 Dependent = β 0 + β 1 VC + β 2 ln Equ + β 3 Tshare + β 4 ROE + ∑ i = 1 8 κ i IND i + ∑ i = 1 3 γ i YEAR i + ε 其中，Dependent表示被解释变量，包括企业专利权数量、研发人员占比及研发支出比例，衡量企业的技术创新程度，解释变量为风险投资哑变量，控制变量包括企业控股股东持股比例、资产规模、净资产收益率，年度及行业为一组哑变量。 模型2：风险投资背景的异质性对中小企业技术创新的影响 Dependent = β 0 + β 1 VCbackgrdgov + β 2 VCbackgrdpri + β 3 VCbackgrdfor + β 4 VCshare   + β 5 Experience + β 6 ln Equ + β 7 Tshare + β 8 ROE + ∑ i = 1 8 κ i IND i + ∑ i = 1 3 γ i YEAR i + ε 其中，Dependent包括企业专利权数量、研发人员占比及研发支出比例，衡量企业的技术创新程度，解释变量为政府背景、民营背景及外资背景风险投资虚拟变量、投资强度和投资经验，控制变量包括企业控股股东持股比例、资产规模、净资产收益率，年度及行业为一组哑变量。
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user: 5. 结论与政策建议 本文通过对风险投资与创业板上市公司技术创新指标的联合分析，得出结论：风险投资的参与无论对企业研发支出、研发人员占比或是专利数量的影响均为正向显著，政府背景的风险投资机构对于企业研发投入及产出的影响较为突出，民营背景及外资背景的风险投资机构对于企业并无显著影响，风险投资持股比例对于技术创新的影响没有显著区别，另外，企业投资事件数对于企业研发投入存在正向影响。 根据研究结果，出现风险投资背景的异质性对企业技术创新的差异影响的原因可能是民营背景和外资背景的风险投资机构存在短视行为。首先，创业板上市的高市盈率、高发行价、高超募率及市场盲目炒作较为严重，投资退出回报较为丰厚，吸引民营和外资风险投资机构进入，这也是创业板企业备受风险投资机构青睐的原因之一。其次，国内风险投资机构差异化较大，市场管理不规范，对于风险投资企业的界定不清晰，引起风险投资关注短期利益而非挖掘潜力企业的现象，弱化了风险投资对于企业市场、财务、技术等方面的帮助。 另外，研究结果显示，风险投资机构持股比例多少对于受资企业技术创新程度无显著影响。由于风险投资的快速发展，多数风险投资建立时间较短，管理水平层次不齐，虽对于受资企业持股比例不同，但功能影响较为同质化，导致风险投资强度对受资企业技术研发投入及产出均无显著区别。 关于投资经验变量，回归结果显示，企业投资事件数越多，对于企业研发投入正面影响作用越大，这证明了风险投资经验丰富的趋向于鼓励企业拥有核心研发技术，支持企业投入更多资本在技术研发中心，但由于风险投资均为财务或战略投资者，且管理水平层次不齐，在专业技术水平以及研发资源方面并不能给予企业足够的帮助，对于企业的技术创新产出并无显著的影响。 为了有效改善风险投资机构对企业技术创新单一局限的影响，进一步促进中小企业市场健康发展，本文提出如下建议： 第一，加强对风险投资行业及企业的引导和监管。随着中小企业市场的繁荣发展，创业投资、风险投资等机构发展迅速，但其管理缺陷也为市场健康运行造成不少阻碍，风险投资专业性差异短视问题导致风险投资机构未起到促进中小企业技术创新从而促进业绩增长的作用，本文建议加强对风险投资行业及企业的引导，通过税收优惠等政策措施鼓励民营及外资风险投资对于真正科技型企业的投资行为，加强投资后期管理，使风险投资机构真正发挥其对资本市场公司业绩以及创新程度的提升作用。 第二，加强对政府背景的风险投资机构的指导。政府背景的风险投资机构的参与可以有效地提高企业创新效率，其应主动带动投资科技化、创新化的潜力企业。首先应对政府风险投资机构进行投资战略引导，使其管理规范化，决策合理化。其次政府风险投资机构具有比其他风险投资更强的认证效应，对其他风险投资起到引导示范作用，政府风险投资机构应对科技型企业投资行为进行大量宣传与解释，鼓励其它风险投资入资科技型企业，实现风险投资资金来源的多元化，鼓励其由“财务投资者”向“战略投资者”转变。 第三，拓展创业板市场包容度，增强投资双向选择性。中小企业市场应以技术创新和科技成长性为主要标尺，挑选真正有潜力的企业进入创业板市场，对尚未盈利的成长性企业给予支持，促使风险投资机构正确重视和推动企业创新。而需要风险投资资金注入来支持发展的企业，也应充分考虑投资机构的背景差异及经验对企业创新程度以及决策的影响，并根据标准审慎选择风险投资企业，增强投资双向选择管理，减少投机型风险投资对企业的短期获利行为。
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user: 摘 要 我们讨论快递行业的经济增长情况，本文根据柯布道格劳斯生产函数，利用统计软件SPSS进行多元回归分析，运用“索罗余值”法计算各要素投入对快递行业总产出的贡献率；并由此引入各影响因素建立经济增长模型，从而对快递行业总产出进行经济增长因素分析，结果比较符合实际。 关键词 :快递行业，索洛模型，C-D生产函数，多元回归分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生产函数理论是西方经济的基本理论，它反映了在某些条件下要素投入和产出之间的数量关系，其中Cobb-Douglas的生产函数是最常见和广泛使用的。根据Cobb-Douglas的生产函数，索洛通过建立传统的经济增长模型，增加了技术进步在生产和扩大使用方面对宏观经济研究的总体影响。与此同时，索洛建立了一个“余值法”，以衡量技术进步、资本和劳动力等因素的要素贡献率，进一步澄清投入与要素生产之间的关系，从而为学术界提供方法上的指导，以研究工业生产模式和生产要素贡献率。 由于快递行业近几年来发展迅速，对我国经济的影响也越来越大，所以研究有哪些因素能够影响我国快递行业的发展就显得格外的重要。在快递行业的发展中，资本、劳动的投资、快递总件数以及技术进步和政府政策等因素对该行业的贡献是不同的，本课题以索洛模型 [ 1 ] 为建模基础，研究的目的就在于找出各投入因素对该产业的具体贡献率，从而对以后的工作加以指导，更加有利于该行业的发展。
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user: 2. 经济增长因素指标的建立 对我国2008~2017年快递行业的经济增长情况进行评价。首先根据2008~2017年快递行业的基本资料，模拟出的Cobb-Douglas生产函数 [ 2 ] ，是利用的SPSS软件 [ 3 ] ；我们根据Cobb-Douglas生产函数的特点，我们能对其进行对数化的处理，通过Cobb-Douglas生产函数的变换 ，可以获得并正规化资本和劳动力的的α、β产出弹性系数。 2.1. Cobb-Douglas生产函数 Cobb-Douglas生产函数，由希克斯中性生产函数经过微分以及积分的变换，得生产函数： Y = A K α L β 为幂形式，其中Y为产出量、K为资本、L为劳动投入量；A表示技术进步水平；α表示资本对产出的 弹性系数，β表示劳动对产出的弹性系数， α = K Y ∂ Y ∂ K ， 。 2.2. 索洛余值 希克斯中性技术进步的生产函数 Y = A ( t ) f ( K ， L ) ，它规模报酬固定时(α + β = 1)，求它的全微分，可以在其两边同时除以Y，就可以得到式子： d Y Y = d A A + α d K K + β d L L 其中， α = K Y ∂ Y ∂ K 是资本的弹性系数， β = L Y ∂ Y ∂ L 为劳动力投入的弹性系数。因此产出增长率分为三个部 分，第二部分和第三部分分别涉及资本投入和劳动力投入的增长率，第一部分涉及无法用投入来解释的产出增长部分，即增长的剩余价值。索洛将其归因于技术进步，许多经济学家将其称为“全要素生产率的增长率”。 a. 在把Cobb-Douglas生产函数 Y = A K α L β 式进行微分后两边同除以Y得到： 其中 α = K Y ∂ Y ∂ K ， 。一般情况下常用差分代替微分得到： Δ Y Y = Δ A A + α Δ K K + β Δ L L 作为实际测算，表示为 y = a + α k + β l ，这个式子就是索洛增长的速度方程，之中年均经济增长速度用y表示，k、l和a分别是年平均资本、劳动和技术进步增长率。技术进步年均增长速度根据“剩余法”计算方法，转换 y = a + α k + β l 得到 a = y − α k − β l 。索洛 [ 4 ] 增长速度方程在经济上的重要性在于，生产增长是技术进步以及财政和劳动力投入的结果。 b. 可以采用水平法(几何法)计算平均增长率y，k，l。式 两边同时除以y得到 ，这就可以得出技术增长对产出增长的贡献率---全要素生产率 a y ，即除劳动力和金融对产出的贡献外，所有因素对产出的贡献率。通常总结为技术进步的贡献，视为索洛余值。而资本的增加和劳动力增长对产出增长所做的贡献率分别为： α k y ； β l y 。
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user: 3. 实证分析 首先根据2008~2017年我国快递行业经济增长因素固定资本投入、劳动力投入以及技术部门总体技术进步三个指标值核算主要经济指标，数据来源于2018年中国统计年鉴，利用SPSS软件模拟出的Cobb-Douglas生产函数 ，我们对数据的处理采用生产函数强度形势(OLS)的估计以消除多重共线性、缓解异方差，即生产函数取对数后，在规模报酬不变的假设下有 + β ln L ，改变后为 ，再经过整理得 ln ( Y / L ) = ln A + α ln ( K / L ) 。由变换后的一元线形模型得出资本和劳动的产出弹性α、β，spss分析得回归方程方差分析表，见表1： Table 1 Variance analysis tabl Anova a 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 6.715 1 6.715 118.962 0.000 b 残差 0.452 8 0.056 总计 7.167 9 表1. 方差分析表 a. 因变量：lny；b. 预测变量：(常量)，lnx2。 它的P值为0.00 < 0.05，所以拒绝原假设，认为回归系数不为0，求得的回归方程是有意义的。 采用水平法计算平均增长率y、k和l。由此计算出指标体系中的所有增长因素，见表2： Table 2 Economic growth analysis table of express industry in Chin 总产出 资本投入 劳动投入 全要素生产率(TPF) 2008~2017年平均增长率% 28.35 3.01 27.59 要素产出弹性 0.832 0.168 对产出的贡献率% 8.83 16.35 74.82 表2. 我国快递行业经济增长分析表 回归方程是 ln ( Y / L ) = − 0.422 + 0.832 ln ( K / L ) 。即可知α = 0.832，β = 0.168。所以可以得到，快递行业的总产出在2008年至2017年期间平均增长了28.35%；资本增长3.01%和劳动力投入增长27.59%，它们对总产出的增长贡献率分别是8.83%和16.35%；还有全要素生产率对总产出的增长贡献率是74.82%。以上数据说明，我国快递行业的增长主要依靠技术进步和劳动投入的支撑来取得的，资本投入的增长贡献率比较少，技术进步的增加对总产出的增长贡献较高，它对总产出的增长贡献率约为总产出的三分之二。综合所述，这一时期快递行业的增长情况较好。 然后讨论引入其他因素后(快递总件数和政府政策等因素)对快递行业的影响，方差分析表见表3： Table 3 ANOVA test tabl Anova a 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 7.152 1 7.152 3920.955 0.000 b 残差 0.015 8 0.002 总计 7.167 9 2 回归 7.163 2 3.582 7392.288 0.000 c 残差 0.003 7 0.000 总计 7.167 9 表3. 方差分析检验表 a. 因变量：lny；b. 预测变量：(常量)，lnx1；c. 预测变量：(常量)，lnx1，lnx4。 两回归方程P值都等于0.000，小于0.05，所以拒绝回归因子系数是0的原假设，回归效果是显著的。得到线性模型后，于 α + β = 1 的规模报酬不变的假设情况下，对 a ， b 再归一化处理，将所有增长因素列出来，见表4： Table 4 Economic growth analysis table of China’s multi-factor express industr 总产出 快递总件数 政府政策 全要素生产率 (TFP) 2008~2017年平均增长率% 28.35 7.63 38.76 要素产出弹性 0.625 0.375 对产出的贡献率% 16.82 51.27 31.91 表4. 我国多因素快递行业经济增长分析表 从表中可以看到，2008~2017年，我国快递行业总产出平均增长28.35%；快递总件数和政府政策分别增长7.63%和38.76%，它们对之中总产出的增长贡献率分别是16.82%和51.27%；全要素生产率它对总产出的增长贡献率是31.91%。所有数据表明，我国快递行业的增长主要依靠技术进步和政府政策，快递总件数增长对其影响较小，全要素生产率一般，对总产出的增长贡献约为三分之一。综合所述，这一时期快递行业的增长情况一般。
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user: 4. 结论和意义 本文对我国快递行业经济增长因素进行了较系统的分析，对表1的分析知道：在三个要素中，对快递行业总产出影响最大的为技术进步，对总产出增长的贡献率为74.82%。根据得出的结果和实际情况的分析，我们先从影响较大的技术进步来看，随着我国科学技术的进步，我国在快递行业也研发了一些新的技术。这些新技术的产生，会加速整个快递行业的前进步伐，对整个快递行业经济的增长产生重要的影响；接下来我们从人力资本投入的角度来看，由于快递行业的急速发展，该行业所需求的人员也更多，人力资本的投入会越来越重要，另外，在加大人力资本投入的同时人力资源的素质也比较重要，在当前的快递行业中人力资本的质量也成为一个重要的评判标准；最后，我们从资本投入的角度来看，由于快递行业的飞速发展，对资本的需求在不断的加大，这就需要资本的不断注入，因此资本投入的多少必然会对整个快递行业的发展产生一定的影响。 对表2的分析可知，政府政策对快递行业总产出的影响情况较大。由于互网络技术和电子商务的发展，快递行业也逐渐的发展起来，政府在互网络技术和电子商务上的资金投入和政策的支持在一定程度上帮助了快递行业的发展，随着快递行业的发展，快递数量的增长，对人民生活也产生了重要的影响，已变成了人们生活中重要的部分之一，加大对快递行业的扶持工作，以使其更好地服务人民，所以政府政策成为了影响快递行业发展的重要因素。
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user: 摘 要 互联网的出现，引发了一场基于互联网加产业模式的网络经济变革。互联网产业从最初的硬件投入、用户信息开发，到综合的ipc服务，再到软件网站结合的方式提供专业服务，互联网产业的发展给中国经济产业的发展带来了翻天覆地的变化。投入产出法在数量方面考察我国国民经济或企业各部门间生产或分配的数量依存关系。本文基于北京市2010年和2012年的投入产出表，实证分析了互联网产业与相关产业的产业关联度。 关键词 :互联网产业，投入产出，关联度 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 宏观经济调控的目标之一是经济的可持续发展与增长，因此，不断优化产业结构、加强新的创新点是经济发展的必要条件。在党的十九大会议上，习近平总书记指出，要贯彻落实新发展理念，建设具有现代化的经济体系，就要加快建设制造强国，走向世界强国之林，推动互联网、大数据、人工智能等手段实体经济深度融合，打造互联网加的产业链条。以互联网为主的产业是国民经济的新兴战略型产业，是最活跃、智力最密集和发展最快的产业，从世界范围看，互联网产业的快速发展，已成为世界经济增长和科技创新的新动力。 互联网产业对整个国民经济和其他产业部门的生产具有很强的渗透和带动作用，根据测算，单位软件产品可带动5到10倍价值的相关其他产品。因此加大投入北京市互联网产业的发展是北京产业结构优化、加快经济水平增长的不二选择。 本文以北京市为例，选用北京市统计局最新更新的2010年和2012年北京市42部门投入产出表为数据依托，计算互联网产业与各部门产业间的直接消耗系数、直接分配系数、影响力系数和感应力系数，进而分析互联网产业与其他产业的关联度。
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user: 2. 互联网产业的范围界定 互联网产业是一个新兴产业，现在还没有比较官方明确的定义。在学术研究上，许多学者从不同角度对互联网产业进行界定。向蓉美(2008)对互联网产业的界定是信息传输服务业、通讯设备制造业、电子计算机整机制造业、电子元器件制造业、其他电子计算机设备制造业、家用视听设备制造业、计算机服务和软件业、其他通信、电子设备制造业等8个部门 [ 1 ]。梁昊光(2012)对互联网的定义是，“互联网产业是以现代新兴的互联网技术和物理网络为物质基础，专门从事网络资源搜集和互联网信息技术的研究、开发、利用、生产、贮存、传递以及营销信息商品的产业” [ 2 ]。 不同的学者根据不同的研究需要从不同的角度定义。因此本文对互联网产业范围的定义为：利用信息通信技术以及互联网平台，让互联网与传统行业进行深度融合，为用户提供以互联网服务为基础的新型产业群体。在北京市的42部门投入产出表中，将“信息传输、软件和信息技术服务”、“通信设备、计算机及其他电子设备”两部门归为互联网产业。
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user: 3. 投入产出理论 3.1. 投入产出法 投入产出法是从数量关系方面考察和衡量国民经济各部门间生产与分配的数量依存关系，然后建立投入和产出的综合平衡模型，据此来进行经济分析、预测和计划工作的一种方法。投入产出表和投入产出模型是研究经济运行中各部门间相互依存的生产和分配数量关系的主要方法。其中投入产出模型是以投入产出表为基础，符合相应的假设条件，通过表的横向和纵向平衡关系建立的投入产出的模型结构 [ 3 ]。表1为投入产出表的基本结构。 Table 1 Structure of input and output tabl 产出 投入 中间产品(产品) 最终产品(产品) 总产出 产品1，产品2，产品3，…，产品n 中 间 投 入 产品1 产品2 产品3 . . . 产品n X 11 ， X 12 ， X 13 ， …， X 1n X 21 ， X 22 ， X 23 ， …， X 2n X 31 ， X 32 ， X 33 ， …， X 3n . . . X n 1 ， X n 2 ， X n 3 ， …， X nn y 1 y 2 y 3 . . . y n Q 1 Q 2 Q 3 . . . Q n 增 加 值 折旧 工资 生产税 利润 c 1 ， c 2 ， c 3 ， …， c n v 1 ， v 2 ， v 3 ， …， v n t 1 ， t 2 ， t 3 ， …， t n p 1 ， p 2 ， p 3 ， …， p n 总产值 Q 1 ， Q 2 ， Q 3 ， …， Q n 表1. 投入产出表结构 表1中， x i j 表示生产全部第j种产品所消耗的全部第i种产品数量， y i 表示生产第i种产品最终产出数量， Q i 生产第i中产品总产出数量。 3.2. 关联效应相关计算 3.2.1. 直接消耗系数 直接消耗系数 a i j 是指第j部门单位产出所直接消耗的第i部门产品的数量。代数形式表示为： a i j = x i j Q j ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 直接消耗系数反应的是生产过程中产出与消耗之间的直接关联程度。取值在0与1之间， a i j 越大，表示部门间经济技术的联系越密切 [ 4 ]。 3.2.2. 直接分配系数 直接分配系数 r i j 是指第i部门产品或服务直接分配给第j部门的产品量。代数形式表示为： r i j = x i j Q i ( i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 直接分配系数表示的是从分配角度衡量两部门的直接依存关系。 r i j 越大，表示i部门单位产品中直接分配给j部门的产品越多，表示部门间直接关系越紧密。 3.3. 波及效应相关计算 3.3.1. 影响力系数 影响力系数表示某产业部门增加一个最终使用单位时，对各部门产生的生产需求波及程度。互联网产业的影响力系数反应了其对其他部门的带动作用。代数形式表示为： γ j = ∑ i = 1 n b ¯ i j / ( 1 n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n b ¯ i j ) 其中， ∑ i = 1 n b ¯ i j 表 示 列 昂 惕 夫 逆 阵 第 j 列 之 和 。 其值大于(小于) 1，表示第j部门生产对其他部门生产的影响高于(低于)社会平均影响水平。 3.3.2. 感应力系数 感应力系数表示各产业部门增加一个最终使用单位时，对某部门产生的生产需求波及程度。互联网产业的感应力系数反应了其对其他部门的推动支撑作用。代数形式表示为： ζ j = ∑ i = 1 n b ¯ i j / ( 1 n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n b ¯ i j ) 其中， ∑ j = 1 n b ¯ i j 表 示 列 昂 惕 夫 逆 阵 第 i 行 之 和 。 其值越大，其部门对其他部门的支撑作用或者制约作用越大。
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user: 5. 结论分析 通过对互联网产业和各具体部门产业的定量分析中，不管是由直接消耗系数计算得来的后向关联关系还是由直接分配系数计算得来的前向关联关系，互联网产业对大多数产业都有着直接或间接的推动作用，尤其，互联网产业对自身的直接消耗系数和直接分配系数均是最大，所以互联网产业的发展对自身有着强烈的推动作用。 在互联网产业的后向关联产业中，2010年和2012年的投入产出表计算得到，“批发和零售业”、“租赁和商务服务业”、“化学工业”一直与互联网产业的关联度很高，说明互联网产业的发展带动这些产业的稳固发展，同时极大推动了“电气机械和器材制造业”的发展。在互联网产业的前向关联产业中，主要涉及“金融业”、“技术服务业”、“设备制造业”等在两年中均保持较高的直接分配系数，互联网产业的产出分配广，渗透到国民经济各大产业中，在互联网发达的情况下，对服务业和制造业的促进作用是巨大的。因此要提高国民经济和各大产业经济的可持续发展和稳定运行能力，加强互联网产业技术进步和研发是必要的。互联网产业的发展直接或间接波及各个行业，推动世界进步。
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user: 摘 要 现代手机市场发展空间大且不可确定性风险高，以手机分销为主营业务的天音控股与爱施德采取了不同资本结构来顺应市场变化，因而在财务绩效方面两家公司存有差异，这不得不让人想了解，同样的行业环境中，哪家公司在财务绩效上更略胜一筹？本文将结合两家公司近六年的数据对相关财务绩效数据指标进行PK，即从公司的经营业绩、资本结构产生的风险、流动性与非流动性风险三个方面进行PK，而后通过杜邦分析法在总体上分析公司的业绩状况，最后找出财务绩效更好的公司。 关键词 :PK，财务绩效风险 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景 随着经济全球化发展的深入，科技在不断地创新与发展，且已被运用到我们生活的各个方面，生活方式正发生着潜移默化的改变。手机，在三十年前是一个只能打电话并且稀有的物件，随着科技给予它魔力，它现在不仅能打电话，还能玩游戏、开视频电话，甚至可以在手机上完成一件商品的购买。现在的生活，似乎已与手机紧紧地连在了一起，手机的购买是必要的。 根据美国皮尤中心近些年发布的手机普及率调查，中国这些年的手机普及率呈上升趋势，在2016年中国手机普及率达到58%，远高于全球手机普及率43%。中国手机普及率由2013年的21%提高到2019年的69%，三年中提升了48%，侧面说明国内手机市场在这七年处于良好状态，这也就带动了手机销售公司的发展。 科技的迅速发展、市场的高需求量、消费者的生活水平提高，这三者的改变使中国手机市场发生变化，手机生产商结合创新开发新款手机、消费者越来越注重手机的性价比，进而手机品牌逐渐呈现出垄断趋势。竞争激烈、优胜劣汰也成了这个市场的现状。 1.2. 研究意义 在手机分销行业中，天音控股与爱施德是最大的两家上市公司，他们的总规模不相上下，但采取了截然不同的资本结构经营公司。根据他们年报告的财务数据，比较两家公司的财务数值，发现他们的财务绩效有所不同。我们可以发现：在相同的市场中，规模大致一样的两家公司采用不同的资本结构会产生不同的财务绩效，这不得不好奇，天音控股与爱施德哪家的财务绩效更好？他们都有哪些优势劣势？希望本文能为相关投资者提供一些有用的参考，给两家公司的管理者一些建议，对公司的债权人提供一些信息。 1.3. 研究方法与目的 本文以两家公司2013年~2018年的年报数据作为研究基础，结合纵向对比法、横向对比法、杜邦分析法以及统计学方法整理分析数据，为最后的结论做充分的证明。本文将首先对中国手机市场背景及受市场影响的公司现状情况作说明；其次，从公司的三个方面进行PK，一是经营业绩，通过分析公司的收入、销售毛利率数据作对比，二是资本结构带来的相关风险，其对比通过研究资本结构趋势及其变动关系，三是流动性与非流动性风险，从流动资产、流动负债、固定资产周转率、总资产周转率方面进行对比；再其次，运用杜邦分析法PK公司的总体财务绩效；最后进行总结，得出哪家公司在历年来发展得更好，且对两家公司的优势劣势进行分析。
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user: 2. 手机市场行业背景 2.1. 手机市场行业背景 手机分销行业，是一个重资本行业，一个与消费者直接联系又与手机生产商直接合作的特殊行业，其对应公司的发展情况受消费者与商家的影响。 现今科技与手机紧紧地被捆绑在一起，每个方面消费者都离不开手机，对手机的需求大，根据美国尤克中心最近公布的全国智能手机普及率数据，中国智能手机普及率已达69%。中国智能普及率对比韩国智能手机普及率94%，值偏低，说明中国现在的手机市场并没有饱和，中国拥有人口红利，则未来有极大的发展空间。 又因手机自身的电池寿命、手机的更新换代、消费者对手机内存或功能的需要，消费者2~3年地更换手机。最近5G手机正慢慢地开始进入商业模式，这促使着手机的更换速度加快。从消费者基数和手机更换速度上看，暗示着手机的市场均可观。 4G时代进入商用促进手机更新换代，手机品牌琳琅满目，据不完全统计，现有国产手机品牌50个，手机品牌的主角在不停地更变，从三星手机到诺基亚手机到现在的华为手机。同时科技受互联网的影响，其打破传统，产生了线上销售、代购、厂家直销等各个方面优于传统方式的新型消费方式，致使手机分销公司获取的利润低，说明这个市场环境不稳定，变化多端。 2.2. 受手机市场行业经营模式的影响现状 随着我国经济的增长、居民收入水平的提高，消费者对一件商品选择，往往取决于商品的性能价值，优秀的商品成为广大消费者的选择。因而手机生产商也在积极地做一些调整以顺应其发生的改变，如对自身手机进行不断的更新与创新，适当降低销售价格，提高手机的性价比。近些年，消费者选择的手机品牌比较集中，即主要集中于华为荣耀、OPPO、VIVO。本文将以2017年与2018年中国手机品牌销售量排名的数据阐述进两年手机销售市场的集中度，以下是其相关数据表格，见表1： Table 1 Sales volume and market share of the top seven mobile phone brands in China in 2017 and 201 2017年 2018年 排名 品牌 销量(万部) 中国市场份额 销量(万部) 中国市场份额 1 华为荣耀 10，255 23% 9917 26.8% 2 OPPO 7756 17% 7637 19.8% 3 vivo 7223 16% 7464 19.1% 4 Apple 5105 11% 5270 12.7% 5 MI 5094 11% 4796 9.1% 6 魅族 1681 4% 948 1% 7 Samsung 1107 2% 595 0.8% 表1. 2017年2018年占中国市场份额前七名的手机品牌的销量及市场份额 数据来源：腾讯科技。 从表1数据可以看出，华为公司生产的手机华为与荣耀的总和占中国市场份额最大，且2018年较2017年的份额上升了3.8%，占市场份额的1/4。华为荣耀加OPPO、VIVO这两个品牌，就占据了一半的中国智能手机市场份额，说明手机市场正在被垄断 [ 1 ] 。 手机市场产品不断更新迭代促使着手机市场经营模式现状发生改变，影响着生产商销售运营模式发展。在占据市场份额一半的三个品牌中，仅华为公司的手机有依靠中间商合作销售自身产品，这是为什么？因OPPO、VIVO公司销售产品时，直接跳过手机中间商，与消费者进行直接交易，如通过手机APP建立旗舰店直销手机。
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user: 3. 天音控股与爱施德经营业绩PK 3.1. 天音控股与爱施德公司介绍 天音控股是一家国有企业，其最终控制人为深圳市人民政府国有资产监督管理委员会。其主营业务为通信产品销售、彩票设备、通信产品维修、酒类销售。自1997年成立及上市，现已成为手机分销龙头，现拥有诺基亚、三星等手机品牌的全国代理权。其95%的主营收入来源于通信产品销售。投入注册资金10.37亿元，员工人数3425人。其现在代理的手机品牌有苹果、华为、三星、魅族等，是华为公司在国内市场的主要代理商。 爱施德是一家民营企业，其控制股东为深圳市神州通投资集团有限公司，最终控制人为黄绍武。以移动通讯、电子产品及相关配套产品的购销与代理，供应链管理为主营业务。自1998年成立，2010年上市。90%的营业收入来源于移动通信产品销售。投入的注册资金为12.39亿元，员工人数2644人。其现在代理的手机品牌有苹果、华为、三星、魅族等，是华为公司在国内市场的主要代理商。 天音控股与爱施德均属于商业贸易–零售行业，从行业发布、主营收入主要来源上看，他们属于竞争对手，两家公司代理的手机型号、生命周期、热销度、毛利润均不同。 3.2. 天音控股与爱施德经营业绩PK 一家公司的收入主要依赖于其主营业务收入，获得的利润又与销售毛利率直挂钩，对零售行业更亦是如此。本文将结合公司的主营业务收入与销售毛利率数据，分析两家公司的经营业绩。 3.2.1. 收入 本文接下来对主营业务收入进行横向、纵向比较分析，并结合折线图，直观地看公司的收入情况，见图1。数据研究对象均以公司年报近六年的数据。 图1. 天音控股与爱施德的主营业务收入比较 从上面的图1曲线可以直观地知道两家公司的营业收入历年变化趋势相均呈上升趋势，说明两家公司都受到了相近的来自于市场、行业环境的影响但同时又抓住了市场的机遇且经营现状良好。横向看对比两家公司，可知六年里爱施德的收入始终高于天音控股的收入，爱施德占市场份额大。 2013年年底，移动3G成功开始转换为移动4G，中国进入4G时代，促进手机的更新换代速度，市场对手机的需求量加大，带动着手机分销行业快速发展，作为手机分销大商，不难知道为什么两家公司的营业收入均增加。 3.2.2. 销售毛利率 销售毛利率 = (销售净收入 − 产品成本)/销售净收入 [ 2 ] ，是研究公司经营现状的重要指标，其能发反映产品的竞争力和获利能力，影响公司的利润值 [ 3 ] 。下图是两家公司六年销售毛利率的数值，见表2、图2： Table 2 Tianyin Holdings and Aishide sales gross margi 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 天音控股 3.31% 4.37% 4.36% 2.94% 3.01% 爱施德 2.62% 2.82% 2.69% 2.60% 3.45% 表2. 天音控股与爱施德销售毛利率 数据来源：同花顺。 图2. 天音控股与爱施德销售毛利率的对比 结合表2与图2分析公司自身变化，可发现天音控股的销售毛利率呈现出稳定两年变化一年的规律，2016年、2017年在六年中值最高，这种规律说明天音控股的销售毛利率不稳定，若每年有同样的销售量，则其获得的利润可能有明显的差，公司的利润结果充满着许多的不确定性；爱施德的值则在2015年降得快，之后变化小，线条几乎为直线，销售毛利率的变化相对稳定。对同年两家公司的值进行对比，可知天音控股仅在2014年销售毛利率小于爱施德，之后超过爱施德，并拉开了一段距离，但在2018年两家公司的差距在缩小，说明天音控股代理的产品比爱施德更加有竞争能力。 2016年，天音控股整体调整了营业策略，即调整产品布局，较为集中地销售高利润手机，降低对低利润手机的销售，由此公司的销售毛利率升高达到了六年里的最大值。 主营业务收入、销售毛利率相结合看，可以发现面对大机遇大风险的市场，天音控股采取通过代理高毛利率的产品获得收益的经营模式，2018年公司的主营业务收入下降，主要是因为公司新代理的产品在市场上还没有立马接受；爱施德则是从增加销售量方面上争取收益，采取了薄利多销的经营策略，但是零售行业公司主要靠其销售量市场份额大小成长，且看公司的经营结果即主营业务收入看，爱施德的经营业绩好于天音控股。
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user: 4. 天音控股与爱施德资本结构风险PK 在财务管理中，资本结构指在企业总资产中负债与所有者权益的比例结构，通常用资产负债率表示 [ 4 ] 。资产负债率值越高，则公司的负债占总资产的比重越大，利用的外部资金越多，面临的相关风险也越高。本文用公司年报表中的资产负债表数据，对负债、所有者权益进行数据整理，得出公司的资产负债率，进而分别分析两家公司的资本结构。 4.1. 天音控股与爱施德财务策略资本结构比较 资产 = 负债 + 所有者权益，负债属于外部筹集的资金，所有者权益是股东出资的资金部分。资产一定时，不同的负债、所有者权益的组合方案可以得出相同的结果，而不同的组合会带来不一样的风险，一般认为高负债高风险，获得的收益也多，所以公司要用多少负债多少所有者权益组成公司的总资产，这就需结合公司的情况及目标制定合适的财务策略 [ 5 ] [ 6 ] 。下面将利用同花顺APP，从中获取两家公司的资产负债表数据，由公式：资产负债率等于总负债除以总资产可得出负债占资产的比重，数据如下，见表3： Table 3 Tianyin Holdings and Aishide asset-liability rati 资产负债率(%) 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 天音控股 80.46 79.56 77.86 79.39 75.67 74.40 爱施德 50.14 55.55 45.37 57.17 51.54 59.91 表3. 天音控股与爱施德的资产负债率 从表3数据可知，天音控股的资产负债率在74%~81%之间波动，可知天音控股三分之二多的资产来源于负债，股东的出资额少，其占比不到总资产的三分之一。一般认为资产负债率保持在50%最佳，高于50%风险则偏高 [ 2 ] 。而天音控股的资产负债率明显高于50%，说明天音控股采取了高负债高风险的财务策略。观察爱施德的资产负债率值，可知道其徘徊于45%~60%，在50%上下波动，说明爱施德采用了市场上认为的最佳的资产结构的财务策略。 4.2. 天音控股资本结构趋势及其变动关系 本文通过变动率，探索资产负债率历年来的资产负债率变动关系，变动率 = (本期资产负债率 − 基期资产负债率) ÷ 基期资产负债率，由公式可得变动率大于0时，说明本期值大于上期值；小于0，反之。天音控股的相关数据如下，见表4、图3： Table 4 Asset-liability ratio and its change rate of Tianyin Holding 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 资产负债率 80.46% 79.56% 77.86% 79.39% 75.67% 74.40% 变动率 1.13% 2.18% −1.93% 4.92% 1.71% 9.09% 表4. 天音控股的资产负债率及其变动率 图3. 天音控股的资产负债率及其变动率的变化 观察折现图3中的蓝色线条走势，可得出天音控股的资产负债率在缓慢上升，即负债占总资产的比重在逐渐加大，且相应的变动率也大于0，除2016年的负债比重较去年小外。看红色线条，可知变动率保持在10%以内，整体趋势在下降，但是依然大于0，说明公司对增加负债的力度在减小。由此说明天音控股依然在加大负债比重，但是力度在减小。 4.3. 爱施德资本结构趋势及其变动关系 使用上述方法同样地对爱施德的资本结构趋势及其变动关系进行解剖说明。数据如下，见表5、图4： Table 5 Aishide’s asset-liability ratio and its change rat 2018年 2017年 2016年 2015年 2014年 2013年 资产负债率 50.14% 55.55% 45.37% 57.17% 51.54% 59.91% 变动率 −9.74% 22.44% −20.64% 10.92% −13.97% 12.40% 表5. 爱施德的资产负债率及其变动率 数据来源：同花顺。 图4. 爱施德的资产负债率及其变动率 从表5、图4可知，爱施德的资产负债率六年内值波动于50%~60%，波动地下降。从图可知，公司六年的变动率呈锯齿形状，每年的值在−9%~23%之间上下波动，有一年值大于0一年值小于0的规律，资产负债率即也在一年增大一年减小地改变。看变动率波动篇幅，比天音控股的幅度大，说明公司的风险呈不稳定的状态，即一年风险上升一年风险下降的交替。则爱施德的负债比重在不断上下波动，风险也在不断改变着。
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user: 6. 天音控股与爱施德财务绩效综合分析 经营业绩是指公司静态状态的描述，公司行为的最终结果。本文将通过杜邦分析法阐述两家的公司经营业绩，具体比较公司的净资产收益率、销售净利率、总资产周转率。 杜邦分析是一种结合主要的财务比率之间的关系综合地分析企业的财务状况的方法，可对公司的经营业绩做一步的分析。再结合因素分析法可分析现象总变动中各个因素的影响程度，本文的计算结果是以爱施德的净资产收益率为目标，天音控股的净资产收益率为实际值 [ 12 ] 。 下面数据是两家公司2018年的，见表12： 净资产收益率 = 销售净利率 × 总资产周转率 × 权益乘数 Table 1 2 Dubang analysis values of Tianyin Holdings and Aishide in 201 2018年 净资产收益率 销售净利率 总资产周转率(次) 权益乘数 天音控股 −8.81% −0.54% 3.16 5.12 爱施德 −1.23% −0.12% 5 2.01 因素分析法 销售净利率差异的影响 −4.2% 总资产周转率差异的影响 2% 权益乘数变动差异的影响 −5.38% 天音控股与爱施德的净资产收益率差异 −7.58% 表12. 天音控股与爱施德2018年的杜邦分析值 数据来源：同花顺。 直观地可以从表12中得出，两家公司除净资产收益率相差7%、权益乘数相差3，其它每一组数据相差不大，通过因素分析法，发现公司销售净利率与权益乘数值高是拉开两者距离的重要因素，总资产周转率的影响是积极的，冲抵了一些销售净利率与权益乘数值产生的消极影响，但是总资产周转率的增大总体带来的影响不大。说明天音控股的经营业绩弱于爱施德。 两家公司的净资产收益率均为负值，主要是因为尽管手机市场大，但是受互联网的影响，手机零售渠道增加，市场竞争力大，这造成手机的利润空间减小，而成本不变，进而造成现在公司的净利润呈负值，净资产收益率为负。
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user: 7. 结论 根据以上的分析，可以得出，在经营业绩方面，尽管天音控股销售毛利率高于爱施德的毛利率，但是主营业务收入低于爱施德，对于现在的零售行业公司，主要从量上取胜，因此爱施德好于天音控股。两家公司完全采取了不同的财务策略，比较他们的资产负债率的变动率，可知天音控股的风险一直在增加，爱施德尽管有时增加，但是随后一年风险又下降，即爱施德的风险低于天音控股。看公司的流动资产端风险，两家公司的优劣势相互互补，整体风险水平差不多，再看流动负债风险，两家公司的风险趋势相同，但是爱施德在2018年风险偏高，所以天音控股的风险低于爱施德。非流动性风险上，两个指标比较都显示出爱施德优于天音控股。综合分析公司整体业绩状况，尽管行业都给两家公司带来了不利的影响，净资产收益率均为负，但是爱施德的净资产收益率较大，财务绩效好于天音控股。 综合上述各个方面的PK结果，可以得出：爱施德四胜一败一平，爱施德总体上赢了天音控股。说明在充满未知与风险的市场上，爱施德发挥得更好，抓住了更多的市场机遇。爱施德需要向天音控股学习应收账款的管理，要加大应收账款的回收，以免形成坏账造成损失，此外还需注意短期借款带来的风险。天音控股则需要提高存货周转率、提高营业收入等公司营运方面，注意高负债比率带来的风险。
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user: 摘 要 文章基于CGSS 2012年的截面数据，运用跨代际的基尼系数变动分解的计量经济学模型，具体分析了我国居民家庭收入的代际流动对家庭的长期收入差距的影响。研究结果显示，家庭的社会关系资源及受教育程度会随着孩子的职业生涯发展而增强对家庭代际收入流动的影响。由于代际收入流动的作用，在子女职业生涯的早期，我国居民家庭的长期收入差距呈现缩小的态势；随着子女职业生涯的进一步发展，代际间的家庭收入流动性开始逐渐减弱，导致了家庭的长期收入差距逐步拉大。基于以上研究发现，文章提出了缓解我国家庭长期收入差距、改善低收入家庭福利水平的对策建议。 关键词 :代际收入流动，教育投入，脱贫 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 进入新世纪以来，由统计局公布的基尼系数显示，我国居民收入差距明显偏高，与之相伴随的，我国社会中的收入阶层也出现了固化的倾向，越来越多的学者认为在我国社会结构趋向开放的同时，社会中高收入阶层的子承父业、子承父名的现象明显增多；而处于低收入家庭的子女，向上流动进入高收入阶层的可能性却越加减少，各收入阶层之间流动的障碍在逐渐强化，造成了社会阶层的进一步固化，引发了一系列严重的社会问题。 居民代际之间的收入流动性是衡量一个社会是否具有机会公平的重要指标，让每个个体不论其家庭出身如何，都能凭借其自身的努力通过公平竞争获得相应的收入、“共享人生出彩的机会”，这是构建公平与和谐社会结构的基础。因此，对当前我国家庭代际间的收入流动性进行考察，分析家庭代际收入流动的影响因素，进而研究家庭代际间的收入流动对居民收入差距产成的影响，对我们深入理解和掌握引起我国居民收入差距持续扩大的根本原因，进而完善我国现有的收入分配制度、保障制度及与之相配套的经济社会制度，从而得以促进中华民族的伟大复兴与“中国梦”的实现。