system: [SYSTEM]

user: 3. 研究设计 3.1. 样本与数据收集 本文的样本依据政府《上市公司行业分类指引》进行选择，在2018~2019年深市创业板中的制造业的企业中进行随机抽取，为了保证抽取的样本的有效性，按照如下标准对样本进行选择：排除存在部分数据缺失的企业；排除部分异常的数据；为避免企业受我国证券市场特殊因素及企业经营出现异常的影响，排除所有被ST、*ST的上市企业，排除企业净利润为负的上市企业；有研究表明只发行A股的企业的财务与发行多种股票的企业的财务情况有较大的差异，为排除这个影响，样本选择单独发行A股的企业，排除同时发行多种股票的企业，最终选择在发行A股企业中的创业板中的制造业企业中随机选择样本。样本共有155家制造业企业，2018年的个案数量为79个，2019年的个案数量为91个。 本研究中的多元化程度的数据来自于上市企业的年报，研发费用、企业总资产、资产负债率、总资产收益率等其他数据来自于锐思(RESSET)金融研究数据库。 3.2. 变量测量 3.2.1. 自变量 1) 多元化为第一个解释变量。多元化的相关研究已经取得了丰硕的成果，通过文献梳理发现多元化的测量方法较多，包括按企业经营的分部门的数目来衡量企业的多元化程度、按企业生产的产品的种类数量来确定多元化程度、利用赫芬达尔–赫希曼指数(Herfindahl-Hirshman Index) [ 9 ] 和收入熵指数(Entropy Index) [ 19 ] 来判断企业的多元化指数。相较之下，多数学者采用赫芬达尔指数。基于以上分析，并结合研究目标和数据的来源，文中采用赫芬达尔指数作为多元化程度的衡量指标，其公式为： H = 1 − ∑ i = 1 n P i 2 (1) 其中 P i 为企业第i个业务单元的收入占总收入的比重，n为企业的业务单元数。H的取值为0到1之间的连续数，且H值与企业多元化程度呈正相关关系，即H越大，企业多元化程度越高。 2) 企业规模。企业规模为第二个解释变量。现有研究中对企业规模的测量方式包括企业员工数量、主营业务的收入额以及企业的总资产。一个企业的规模表现了企业在经营过程中所拥有的各种资源和支撑企业开展创新的资金，在此基础上，多数学者认为企业规模越大，累计的资产越多，因此学者们多用企业资产来衡量企业的规模大小。通过以上分析，文中采用企业总资产的自然对数作为企业规模大小的测量指标 [ 20 ]。 3.2.2. 因变量 企业绩效为因变量。目前对企业绩效的研究较多，不同学者采用不同的指标测量企业绩效，一般采用托宾Q值、总资产收益率(ROA) [ 21 ]、净资产收益率(ROE) [ 22 ]、经济增加值(EVA)等单一指标或将多个变量指标结合起来的综合指标方法。由于我国证券交易市场尚不健全，经济增加值的计算比较复杂，且大多学者的研究中选用总资产收益率。因此，本研究选用总资产收益率作为因变量来衡量企业绩效，计算公式为总资产收益率=净利润/总资产平均余额 [ 23 ]。 3.2.3. 控制变量 控制变量包括年份、研发投入、资产负债率。年份指的是企业发布的年报年份，将其作为虚拟变量引入模型，2018年为“0”，2019年为“1”。企业的研发投入除了包含企业资金的支出，还包括研发人员的投入，因此有学者采用研发费用作为指标 [ 24 ]，也有学者采用研发人员的数量作为指标 [ 25 ]。由于目前企业对研发人员的披露较低，因此文中采用研发费用作为指标，用研发支出总额与总资产的比值来衡量企业的研发投入强度 [ 26 ]。企业可以利用自有资本和负债两种形式来增加企业资产，因此在一定程度上企业的负债会影响企业的利润，进而影响企业的绩效，因此文中将资产负债率作为第三个控制变量，企业的资产负债率为负债总额与资产总额的比率 [ 27 ]。 综上所述，本文的变量以及变量的测量如下表1所示。 Table 1 Measurement of variables and their variable 变量 具体变量 变量测量 多元化 赫芬达尔指数 H = 1 − ∑ i = 1 n P i 2 企业规模 企业总资产的自然对数 ln(总资产) 企业绩效 总资产收益率 净利润/总资产平均余额 研发投入 研发支出比例 研发支出总额/总资产 财务杠杆 资产负债率 负债总额/资产总额 表1. 变量及其变量的测量 3.3. 模型构建 根据上述分析，本文建立实证模型：企业绩效 = f (多元化程度、企业规模、年份、企业研发投入、资产负债率) + 随机干扰项。上市企业的绩效收到多元化程度、企业规模、年份、企业研发投入和资产负债率的影响，采用多元回归方法进行分析，模型表达式为： Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 + ε (2) 式中，Y代表因变量上市的绩效， X i ( i = 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ) 分别代表解释变量， β 0 为常数， β i 为变量系数， ε 为随机干扰项。 3.4. 实证分析 3.4.1. 描述性统计分析 利用SPSS软件首先对各主要变量及其指标进行描述性统计分析，得到各个变量的最小值、最大值、平均值和标准差，样本分析结果如下表2所示。统计结果显示，样本中总资产收益率和企业规模标准差较大，表明样本的总资产收益率和企业规模有较大的差距，所有的变量标准差均小于平均值，表明各变量的变异程度较小；样本多元化平均值为0.496，标准差为0.223，表明样本企业大部分都选择多元化战略；样本企业规模平均值为21.349，标准差为0.917，表明样本企业规模较大；样本总资产收益率平均值为2.050，表明样本整体企业绩效较高；样本企业研发支出比例较低，研发支出比例平均值仅为0.038；样本资产负债率平均值为0.326，可见样本整体的资产负债率水平较低。 Table 2 Descriptive statistics of the sampl 最小值 最大值 平均值 标准差 多元化 0.001 0.890 0.496 0.223 企业规模 19.716 25.025 21.349 0.917 总资产收益率 0.010 11.278 2.050 1.845 研发支出比例 0.005 0.197 0.038 0.030 资产负债率 0.053 0.746 0.326 0.168 表2. 样本描述性统计 3.4.2. 相关分析 在描述性统计分析的基础上，来探究样本数据各变量之间的相关性，分析结果如下表3所示。表3列出了变量之间的相关系数，可以看出企业规模、资产负债率与总资产收益率之间相关系数为负，在0.01显著水平上显著，表明企业规模、资产负债率与企业绩效之间呈负相关关系，初步验证假设H2成立。研发支出与总资产收益率之间相关系数为正，在0.01显著水平上显著，表明研发支出与企业绩效之间呈正相关关系，但多元化与总资产收益率呈负相关关系，但相关关系不显著。由于样本数据的相关分析只能简单看出两个变量指标之间的相关关系，再加入其它变量可能会导致这两个变量之间的关系发生变化，因此文中继续采用多元回归模型进行下一步分析，对研究假设进行检验。 Table 3 Statistical analysis of correlatio 多元化 企业规模 总资产收益率 研发支出比例 资产负债率 多元化 1 企业规模 0.124 1 总资产收益率 −0.116 −0.210 *** 1 研发支出比例 −0.172 ** −0.233 *** 0.244 *** 1 资产负债率 0.095 0.445 *** −0.258 *** 0.048 1 表3. 相关性统计分析 * 表示在0.10水平上显著， ** 表示在0.05水平上显著， *** 表示在0.01水平上显著。 3.4.3. 多元回归分析 最后对样本进行多元回归分析。总资产收益率为因变量，采用全部变量进入的方法，模型1是因变量和控制变量的回归结果，模型2是在模型1的基础上加入企业规模和多元化程度两个自变量，由于多元化与总资产收益率相关性不显著，且有学者研究发现多元化与企业绩效间呈倒“U”型关系 [ 28 ]，因此在模型2的基础上加入多元化的平方项构建模型3，模型4是在模型3的基础上加入企业规模和多元化平方项的交乘项这一自变量构建模型，分析结果如下表4所示。 Table 4 Multiple regression model analysi 模型1 模型2 模型3 模型4 常量 2.464 *** 4.084 3.423 2.679 年份 虚拟变量 虚拟变量 虚拟变量 虚拟变量 研发支出比例 15.695 *** 14.643 *** 14.164 *** 14.160 *** 资产负债率 −2.989 *** −2.762 *** −2.804 *** −2.799 *** 企业规模 −0.068 −0.065 −0.030 多元化 −0.398 3.421 3.320 多元化 2 −4.339 * −1.402 多元化 2 × 企业规模 −0.132 F 8.478 *** 5.165 *** 4.854 *** 4.132 *** 模型Sig 0.000 0.000 0.000 0.000 表4. 多元回归模型分析 * 表示在0.10水平上显著， ** 表示在0.05水平上显著， *** 表示在0.01水平上显著。 从模型1的回归分析看，F检验在0.01的显著水平下显著，说明回归方程在整体上显著，控制变量的结果也显著。对于模型2和模型3的回归结果，F检验在0.01的显著水平下显著，因此回归方程整体显著，除常量外控制变量也显著，两个模型中企业绩效和多元化结果均不显著，模型3中多元化的平方项系数为负，且在0.10的显著水平下显著，表明多元化平方项与总资产负债率之间为负相关关系，即多元化与企业绩效之间为倒“U”型关系，证明假设H1不成立。模型4中的统计分析结果显示，模型的F检验在0.01的显著水平上显著，回归方程整体显著，但企业规模、多元化平方项以及企业规模与多元化平方项的交乘项的系数均不显著，表明多元化和企业规模的交互效应对企业绩效的影响较小，证明假设H3不成立。