前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇關(guān)于燕子的詩(shī)句范文，相信會(huì)為您的寫作帶來(lái)幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

關(guān)于燕子的詩(shī)句范文第1篇

2、特別喜歡這里的乳酪蛋糕，朋友過(guò)生日，決定定做一個(gè)給他，白色的奶油上堆著各種水果，空白的地方灑滿了巧克力，各種水果擺放其間，好不好算是心意了心意。事實(shí)證明味道還是很好地，入口即化的感覺。

3、每個(gè)城市都有不一樣的街景，不一樣的美食，不過(guò)，沒(méi)有你的身影，似乎都一樣。

4、糕名飛石黑阿峰，味膩如脂色若琮。香潔定知神受餉，珍同金菊與芙蓉。

5、新津韭黃天下無(wú)，色如鵝黃三尺余，東門彘肉更奇絕，肥美不減胡羊酥。

6、無(wú)聲細(xì)下飛碎雪，放箸未覺全盤空。

7、潮汕牛肉店之牛肉火鍋、上海極品軒之霸王別姬。

8、霜余蔬甲淡中甜,春近錄苗嫩不蘞.采掇歸來(lái)便堪煮,半銖鹽酪不須添。

9、饔子左右揮雙刀，膾飛金盤白雪高。徐州禿尾不足憶，漢陰槎頭遠(yuǎn)遁逃。魴魚肥美知第一，既飽歡娛亦蕭瑟。

10、秋來(lái)霜露滿園東,蘆菔生兒芥生孫.我與何憎同一飽,不知何苦食雞豚。

11、只要吃到軟軟的奶酪蛋糕，就什么郁悶都沒(méi)有了，軟軟香香的，是最好的安慰自己或犒勞自己的小禮物!

12、白菜青鹽糙米飯，瓦壺天水茶。

13、做美食就像做人，必須真材實(shí)食料，還要去雜選優(yōu)。精心烹飪才會(huì)成為美味佳肴。

14、我的口水“飛流直下三千尺”了!

15、人是鐵，飯是鋼，吃貨總比癡貨好。

16、吃貨最高境界，眼見為食。

關(guān)于燕子的詩(shī)句范文第2篇

2015年第3期（No.3，2015）圖書館界（Library World）周亮：語(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)字圖書館的資源聚合模式研究隨著科技的不斷進(jìn)步，我們已經(jīng)逐步向大數(shù)據(jù)時(shí)代邁進(jìn)，信息資源也逐漸擁有多樣異同的結(jié)構(gòu)、紛繁蕪雜的內(nèi)容、豐富多變的形式以及龐大廣布的儲(chǔ)量，同時(shí)圖書館的資源也由傳統(tǒng)的實(shí)體邁向數(shù)字化以及網(wǎng)絡(luò)化。圖書館的信息服務(wù)因資源的數(shù)字化而面臨了諸多的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，首先不能有效地管理和利用這些數(shù)字資源，而且在數(shù)字資源的異構(gòu)和分布方面目前還沒(méi)有統(tǒng)一的有效的形式出現(xiàn)，在服務(wù)形式上數(shù)字資源的利用仍是被動(dòng)的，不能利用現(xiàn)有資源主動(dòng)地滿足用戶的文獻(xiàn)需求等等[1]。當(dāng)前傳統(tǒng)的圖書館提供的知識(shí)服務(wù)是針對(duì)紙質(zhì)文獻(xiàn)的藏閱，而以上矛盾促使知識(shí)服務(wù)向多元化、深層次以及開放性發(fā)展，由紙質(zhì)文獻(xiàn)藏閱向數(shù)字資源推送發(fā)展，由被動(dòng)提供服務(wù)逐步地轉(zhuǎn)為面向用戶需求。這一過(guò)程的實(shí)現(xiàn)，其基礎(chǔ)是聚合數(shù)字圖書館的信息資源，通過(guò)分析、選擇、標(biāo)引和處理各種類型資源的內(nèi)容特征，從學(xué)科、主題、分類和著作等維度出發(fā)，進(jìn)行信息資源的融合、類聚和重組，在信息資源有序化的過(guò)程中進(jìn)行知識(shí)關(guān)聯(lián)的揭示，最終實(shí)現(xiàn)個(gè)性化知識(shí)推送服務(wù)，聚合信息資源的過(guò)程不僅體現(xiàn)了層次性、技術(shù)性，還對(duì)其可展示性的特點(diǎn)進(jìn)行呈現(xiàn)[2]。時(shí)代在進(jìn)步，技術(shù)在發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)資源的語(yǔ)義化已經(jīng)成為第二代互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，更是資源聚合與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的內(nèi)在根本。只有實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)資源的語(yǔ)義化，才可能透過(guò)資源的外在形式從多個(gè)維度對(duì)資源進(jìn)行內(nèi)涵式集聚與融合，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于資源聚合的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與創(chuàng)新?；诖?，本文開展了語(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)字圖書館的資源聚合模式研究，以期能夠促進(jìn)當(dāng)前數(shù)字圖書館資源聚合的發(fā)展。

1數(shù)字圖書館資源聚合研究現(xiàn)狀分析

1.1 基于實(shí)體文獻(xiàn)整理的聚合模式面臨的問(wèn)題

實(shí)體文獻(xiàn)的整理在圖書館信息資源聚合中屬于最低的層次，是傳統(tǒng)的資源聚合模式，從聚合實(shí)現(xiàn)效果角度來(lái)看，其粒度較粗；從聚合的實(shí)現(xiàn)方式來(lái)看，通?；谖墨I(xiàn)編目以及元數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)。

基于文獻(xiàn)編目的資源聚合主要是針對(duì)實(shí)體文獻(xiàn)進(jìn)行手工著錄，在著錄過(guò)程中要遵循一定的格式和規(guī)則，并對(duì)文獻(xiàn)實(shí)體進(jìn)行解釋內(nèi)容實(shí)質(zhì)和描述外部特征，以滿足用戶對(duì)文獻(xiàn)實(shí)體資源的需要，其意義在于不僅可以對(duì)文獻(xiàn)的內(nèi)容和形式特征進(jìn)行揭示，還可以在文獻(xiàn)的檢索中提供途徑和方法，更可以為文獻(xiàn)的管理提供支持和依據(jù)。在編目規(guī)則的制定以及圖書分類方法上，程長(zhǎng)源先生首次提出要進(jìn)行新方法和新規(guī)則的制定，而著錄規(guī)則的制訂方案被審議通過(guò)，則為文獻(xiàn)著錄在新時(shí)期的發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)。但是傳統(tǒng)的對(duì)實(shí)體文獻(xiàn)的整理聚合不能有效地滿足用戶需求，Greenberg等學(xué)者認(rèn)為可以在圖書館的主要功能中進(jìn)行語(yǔ)義網(wǎng)的應(yīng)用，比如在文獻(xiàn)編目和檢索中運(yùn)用語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行語(yǔ)義網(wǎng)的選擇、表達(dá)以及服務(wù)，完成基于語(yǔ)義網(wǎng)的信息資源合理使用[3]，但是目前來(lái)看，兩者的融合力度還有待加強(qiáng)。

1.2 基于數(shù)據(jù)集成的聚合模式有待改進(jìn)

基于數(shù)據(jù)集成的資源聚合就是對(duì)異構(gòu)資源系統(tǒng)在邏輯上或者物理上把異質(zhì)、異類的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行有機(jī)集中，把表示方法和操作手段統(tǒng)一化，最終互聯(lián)與共享多種異構(gòu)數(shù)據(jù)資源。基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的聚合方式用于實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)信息的多維集成。在英國(guó)，有關(guān)人員利用這種方式完成了建構(gòu)數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了信息的數(shù)字化建設(shè)和數(shù)據(jù)的集成。在國(guó)內(nèi)，毛燕梅等在信息資源中利用數(shù)據(jù)集成進(jìn)行描述、整理和資源的控制；徐榮華等通過(guò)數(shù)據(jù)集成完成了數(shù)據(jù)的格式化存儲(chǔ)，并多維分析數(shù)據(jù)最終建立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)信息資源的統(tǒng)一檢索。雖然相關(guān)的研究已經(jīng)取得了一定的成果，但是在實(shí)踐過(guò)程中新理論、新技術(shù)的應(yīng)用還有待進(jìn)一步加強(qiáng)[4]。

1.3 基于知識(shí)集成的聚合模式需要完善

在知識(shí)集成領(lǐng)域，對(duì)信息資源的聚合主要是語(yǔ)義聚合圖書館內(nèi)的信息資源內(nèi)容，通過(guò)知識(shí)關(guān)聯(lián)的挖掘，多維度揭示文獻(xiàn)資源中的知識(shí)，不僅包括顯性知識(shí)，還能把蘊(yùn)含的隱形知識(shí)也發(fā)掘出來(lái)，最終達(dá)到知識(shí)的融合和推送。黃如花等在數(shù)字圖書館中利用了語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)和知識(shí)地圖，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字圖書館的可視化知識(shí)組織；張振海等解決了知識(shí)獲取、重用和共享問(wèn)題，并提出了基于網(wǎng)格的數(shù)字圖書館運(yùn)行環(huán)境；York Sure和Rudi Studer等通過(guò)通用模型的建立解決了分布式異構(gòu)知識(shí)庫(kù)的互操作問(wèn)題，并提出了目前亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題是如何使語(yǔ)義網(wǎng)和數(shù)字圖書館有效融合，把多知識(shí)庫(kù)的統(tǒng)一視圖提供給用戶[5]。但是目前這兩者的融合技術(shù)還有待完善，而且還可以從宏觀和微觀兩個(gè)層面下手對(duì)聚合模式進(jìn)行改善。

2語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)對(duì)數(shù)字圖書館資源聚合的促進(jìn)作用

在語(yǔ)義網(wǎng)對(duì)數(shù)字圖書館資源聚合的實(shí)現(xiàn)中，其三大關(guān)鍵技術(shù)分別為XML、RDF以及Ontology技術(shù)。其中作為語(yǔ)法層的XML能提供資源內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的表示；作為數(shù)據(jù)層的RDF能描述和處理元數(shù)據(jù)，在Web上提供交互信息；作為語(yǔ)義層的Ontology可以把概念的定義精確化。

2.1 語(yǔ)義網(wǎng)XML技術(shù)增強(qiáng)圖書館資源的深度聚合

在語(yǔ)義網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)中，XML語(yǔ)法功能相當(dāng)強(qiáng)大，用戶使用XML可以自行進(jìn)行標(biāo)記或字段集合的定義，這些標(biāo)記或字段集合能把數(shù)字圖書館中的特殊信息方便地表達(dá)出來(lái)。在網(wǎng)頁(yè)的編寫中，HTML不僅不能進(jìn)行信息與元信息的區(qū)分，而且不支持信息嵌套結(jié)構(gòu)，XML技術(shù)則克服了這一缺陷，大大增強(qiáng)了全文搜索功能，使得檢索結(jié)果更準(zhǔn)確，使文獻(xiàn)查準(zhǔn)率得到有效的提高。

2.2 語(yǔ)義網(wǎng)RDF技術(shù)促進(jìn)圖書館數(shù)據(jù)集成

在數(shù)字圖書館中，RDF技術(shù)主要在網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航中發(fā)揮作用，RDF的應(yīng)用使數(shù)字圖書館搜索引擎功能更佳。作為語(yǔ)義網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)的RDF技術(shù)，主要用于描述內(nèi)容與內(nèi)容的關(guān)系，便于知識(shí)共享與交換的實(shí)現(xiàn)，可以描述邏輯形式獨(dú)立的文檔為Web頁(yè)面集，而且在Web網(wǎng)頁(yè)中，可以進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)的說(shuō)明。在管理、維護(hù)和使用數(shù)字圖書館時(shí)，RDF技術(shù)的以上功能發(fā)揮了積極的作用，有效地促進(jìn)了數(shù)字圖書館的數(shù)據(jù)集成。

2.3 語(yǔ)義網(wǎng)Ontology技術(shù)促進(jìn)圖書館知識(shí)重用

在傳統(tǒng)的圖書館中，信息檢索的實(shí)現(xiàn)主要基于簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞檢索進(jìn)行研究，缺乏語(yǔ)義級(jí)或知識(shí)的支撐，而且通常在數(shù)字圖書館中，網(wǎng)絡(luò)資源有其分散性，導(dǎo)致信息服務(wù)的效率不能得到有效提高。從數(shù)字圖書館用戶的需求角度來(lái)看，數(shù)字圖書館的系統(tǒng)在信息的識(shí)別和處理中，最好能靈活地應(yīng)用，以便進(jìn)行知識(shí)的挖掘，通過(guò)用戶信息有效地進(jìn)行信息資源的組織和服務(wù)。本體技術(shù)即語(yǔ)義網(wǎng)中Ontology技術(shù)的引入，可以使語(yǔ)義得到共享和重用，可以實(shí)現(xiàn)不同系統(tǒng)之間的交流和共享，使數(shù)字圖書館中的知識(shí)重用方面得到有效促進(jìn)。

3語(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖書館資源聚合要解決的關(guān)鍵技術(shù)

3.1 領(lǐng)域本體集成技術(shù)

在整個(gè)檢索系統(tǒng)中，領(lǐng)域本體是基礎(chǔ)，作用于多個(gè)模塊，在整個(gè)體系結(jié)構(gòu)中貫穿始終，提供參考和依據(jù)以實(shí)現(xiàn)各模塊的功能，是整個(gè)系統(tǒng)中最關(guān)鍵的部分。在數(shù)字圖書館資源聚合中構(gòu)建領(lǐng)域本體時(shí)，根據(jù)構(gòu)建需求，引入了螺旋模型的思想，即在迭代過(guò)程中不斷對(duì)本體進(jìn)行完善，在進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)時(shí)采用周期性的方法進(jìn)行若干次的迭代，其迭代路徑是沿螺線進(jìn)行的，這種模型還適用于需求不明確的開況，在需求變更時(shí)能更靈活地應(yīng)對(duì)。在進(jìn)行數(shù)字圖書館信息資源領(lǐng)域本體的構(gòu)建時(shí)，遵循以下流程[6]：首先進(jìn)行需求分析，然后展開本體分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行本體的編寫，即本體的構(gòu)建；在建立初步的領(lǐng)域本體之后，還要驗(yàn)證與評(píng)價(jià)本體，不過(guò)截至目前，評(píng)價(jià)方法和測(cè)試集還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；最后是對(duì)已構(gòu)建的本體不斷完善，以適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用。

3.2 大數(shù)據(jù)挖掘與集成技術(shù)

隨著館藏信息資源的激增，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，給數(shù)字圖書館的資源聚合帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，尤其體現(xiàn)在對(duì)圖書館數(shù)據(jù)的分析和挖掘?qū)ふ移浔澈箅[性知識(shí)方面。在數(shù)字圖書館中，對(duì)館藏資源的聚合要充分利用大數(shù)據(jù)的理論與技術(shù)優(yōu)勢(shì)，采用數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，完成知識(shí)模型的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)信息資源的深度聚合，提高知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)能力，達(dá)到提高知識(shí)服務(wù)能力的目的。

3.3 語(yǔ)義知識(shí)與信息資源轉(zhuǎn)換技術(shù)

在語(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下，首先通過(guò)高速的互聯(lián)網(wǎng)把不同分布位置的計(jì)算資源進(jìn)行集合，組成充分共享的提供高性能計(jì)算能力的資源，這個(gè)過(guò)程稱為網(wǎng)格化。網(wǎng)格和語(yǔ)義網(wǎng)的融合，能使語(yǔ)義知識(shí)的語(yǔ)義更高，計(jì)算能力更強(qiáng)。語(yǔ)義網(wǎng)格架構(gòu)與數(shù)字圖書館相比，其分布式環(huán)境與信息環(huán)境是一致的，在承認(rèn)環(huán)境無(wú)序的前提下，數(shù)字圖書館尋找的解決方案是跨語(yǔ)義的，而在Web環(huán)境中，語(yǔ)義網(wǎng)格還要再進(jìn)行中間環(huán)境的構(gòu)建，使信息體在符合環(huán)境的同時(shí)還要具有語(yǔ)義互操作功能。數(shù)字圖書館和語(yǔ)義網(wǎng)格的共同目標(biāo)是形式化地描述信息，把信息中的語(yǔ)義信息通過(guò)機(jī)器進(jìn)行認(rèn)識(shí)，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義和信息資源的相互轉(zhuǎn)換。

4語(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)字圖書館資源聚合模式的構(gòu)建

4.1 基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的深度聚合模式研究

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)的信息聚合技術(shù)相比較，其聚合方法更為靈活易實(shí)現(xiàn)，從用戶的角度來(lái)說(shuō)，只需要關(guān)心信息本身即可；從圖書館的角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)進(jìn)行本館資源與外部資源的整合，資源范圍得到擴(kuò)展，用戶服務(wù)得以改進(jìn)，圖書館價(jià)值得到提升。圖1給出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的深度聚合模式，該模式共分三層，其中數(shù)據(jù)層包括兩大部分，分別為本地?cái)?shù)據(jù)源以及外部的各種數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以利用不同的方法轉(zhuǎn)換成連接到數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；在聚合層中，首先圖書館進(jìn)行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的訪問(wèn)，在訪問(wèn)時(shí)遵循統(tǒng)一的規(guī)范，然后對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和本館資源進(jìn)行本體映射之后進(jìn)行實(shí)體識(shí)別，在實(shí)體識(shí)別時(shí)是自動(dòng)或半自動(dòng)的，最終形成集成數(shù)據(jù)；在應(yīng)用層，圖書館主要是在聚合信息的基礎(chǔ)上對(duì)原有應(yīng)用進(jìn)行拓展，在聚合層中生成的集成數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)融合與檢索，為用戶提供新的資源，另外，還在學(xué)術(shù)交流過(guò)程中越來(lái)越多地參與進(jìn)去。

4.2 基于主題模型的深度聚合模式研究

在語(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下，基于主題模型的深度聚合模式目前應(yīng)用領(lǐng)域主要包括兩個(gè)方面：一是圖形圖像，二是文本知識(shí)處理。在文獻(xiàn)資源生成過(guò)程的模擬中利用了主題模型，詞項(xiàng)在共現(xiàn)信息中有很多主題集合，從中進(jìn)行語(yǔ)義相關(guān)的主題集合的抽取，并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，進(jìn)行文本挖掘。通過(guò)主題模型轉(zhuǎn)化成新的主題，并在低維空間中進(jìn)行表達(dá)。在主題模型中，多采用LDA模型，這是一種生成模型，在隱含變量里該模型能進(jìn)行生成文本過(guò)程的描述，又被稱為層次概率模型，其模型圖如圖2所示。

4.3 基于信息整合的深度聚合模式研究

在異構(gòu)、異質(zhì)資源中通過(guò)一定的標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)進(jìn)行物理或邏輯上的互聯(lián)互通，在多種資源中實(shí)現(xiàn)一站式的搜索就是數(shù)據(jù)整合，但是數(shù)據(jù)整合通常沒(méi)有揭示和組織數(shù)據(jù)對(duì)象之間的關(guān)系。用戶在信息環(huán)境下，既希望能實(shí)現(xiàn)一站式搜索，又想在獲取關(guān)聯(lián)資源時(shí)能做到一步到位，這就需要有效地組織和整合信息的實(shí)體關(guān)系。這種基于信息的資源整合，其方式主要基于信息門戶?；谡Z(yǔ)義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)字圖書館的信息集成模型如圖3所示[7]，該模型共分為五層，其中數(shù)據(jù)源層中要進(jìn)行元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的制定；信息描述與組織層中主要使用了RDF技術(shù)；在語(yǔ)義整合層中運(yùn)用了語(yǔ)義規(guī)則進(jìn)行本體一致性檢測(cè)以及語(yǔ)義推理的實(shí)現(xiàn)；最后經(jīng)過(guò)整合的信息提供給用戶交互層，為用戶提供服務(wù)。圖3基于信息集成的深度聚合模式

關(guān)于燕子的詩(shī)句范文第3篇

【關(guān)鍵詞】 高管―員工薪酬差距； 過(guò)度投資； 企業(yè)異質(zhì)性

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-5937（2016）08-0023-04

一、引言

近年來(lái)“高管天價(jià)薪酬”“工資被平均”一直為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。根據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，不含股權(quán)和股票激勵(lì)，2014年中國(guó)上市公司前三位高管的平均薪酬達(dá)到68.32萬(wàn)元，而員工平均薪酬為9.81萬(wàn)元?，F(xiàn)有研究主要集中在高管―員工薪酬差距（簡(jiǎn)稱“薪酬差距”）給企業(yè)績(jī)效帶來(lái)的效應(yīng)，且沒(méi)有形成一致結(jié)論。Lazear et al.[1]提出的錦標(biāo)賽理論得到許多學(xué)者支持，他們認(rèn)為薪酬差距能夠顯著地提升企業(yè)績(jī)效[2] [3]；但部分學(xué)者基于社會(huì)比較理論，認(rèn)為由于公平問(wèn)題，薪酬差距與企業(yè)績(jī)效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[4]；也有不少學(xué)者認(rèn)為薪酬差距是一把“雙刃劍”，既有正面激勵(lì)作用又有負(fù)面影響效果，兩者呈倒U型關(guān)系[5―6]。

投資決策作為薪酬差距與企業(yè)績(jī)效間的“中間橋梁”，關(guān)系著企業(yè)的成敗。高管團(tuán)隊(duì)站在企業(yè)頂層，決定著投資決策方案，然而“高管天價(jià)薪酬”不一定能給企業(yè)帶來(lái)最佳的投資決策。前幾年許多行業(yè)“過(guò)度投資”帶來(lái)“產(chǎn)能過(guò)剩”的弊端逐漸表現(xiàn)出來(lái)，導(dǎo)致這兩年中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的疲軟。薪酬差距對(duì)過(guò)度投資的治理效應(yīng)如何？本文將以此為切入點(diǎn)展開研究。

二、理論分析和研究假設(shè)

（一）薪酬差距與過(guò)度投資

理論認(rèn)為，由于所有權(quán)和經(jīng)營(yíng)權(quán)普遍分離，管理層與股東之間的問(wèn)題普遍存在。在投資決策中，企業(yè)高管決定著投資的項(xiàng)目、規(guī)模、數(shù)量等，直接關(guān)系著投資的成敗。若薪酬差距太小，使高管的才能和努力很難獲得對(duì)等的薪酬待遇，高管可能產(chǎn)生機(jī)會(huì)主義行為，通過(guò)尋租進(jìn)行逆向選擇或腐敗行為，追求投資規(guī)模而非投資效益，從而造成過(guò)度投資。

薪酬差距的加大能提高高管的工作積極性，緩解自利行為引發(fā)的問(wèn)題，作出有利于企業(yè)發(fā)展的投資決策；高管團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的競(jìng)爭(zhēng)將更加激烈，同級(jí)和下屬的監(jiān)督將間接抑制高管的投資過(guò)度行為。此外，薪酬差距的加大也會(huì)減少自由現(xiàn)金流量，在客觀上抑制過(guò)度投資行為。然而薪酬差距不能無(wú)限制地?cái)U(kuò)大，當(dāng)超過(guò)某個(gè)臨界值后，再進(jìn)一步擴(kuò)大薪酬差距將會(huì)帶來(lái)負(fù)面效果[7]，企業(yè)高管是投資決策群體，中基層員工是投資決策的具體執(zhí)行者，兩者都會(huì)通過(guò)比較心理來(lái)感知薪酬?duì)顩r并最終決定自己的努力程度[8]，過(guò)大的薪酬差距會(huì)降低中基層員工的工作積極性和團(tuán)隊(duì)效率，對(duì)投資效果將產(chǎn)生負(fù)面影響。因此提出假設(shè)1。

H1：適當(dāng)擴(kuò)大薪酬差距能夠抑制過(guò)度投資，但超過(guò)一定程度，將產(chǎn)生負(fù)向影響，兩者之間呈U型關(guān)系。

（二）異質(zhì)性因素在薪酬差距和過(guò)度投資關(guān)系中的作用

合理的薪酬差距有利于促進(jìn)高管行動(dòng)目標(biāo)和企業(yè)利益的一致性，使企業(yè)作出最佳投資決策，但這種效果受企業(yè)異質(zhì)性因素的影響，薪酬激勵(lì)應(yīng)建立在企業(yè)特性基礎(chǔ)上。本文將從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和地理位置兩個(gè)常見的因素展開分析。

1.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性

國(guó)有企業(yè)薪酬差距與投資決策間的內(nèi)在機(jī)理比較復(fù)雜，薪酬激勵(lì)效用無(wú)法同非國(guó)有企業(yè)基于市場(chǎng)的薪酬契約相比擬。國(guó)有企業(yè)高管的激勵(lì)包含薪酬激勵(lì)、政治晉升激勵(lì)和職務(wù)消費(fèi)激勵(lì)[6]，他們的薪酬、任命和升遷受政府干預(yù)很大，在預(yù)算軟約束背景下，投資過(guò)度的后果最終由政府買單，與高管薪酬和升遷關(guān)聯(lián)較小，高管薪酬往往與投資效率脫節(jié)，且國(guó)有企業(yè)享受著壟斷、補(bǔ)貼、政府擔(dān)保等諸多競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，無(wú)法有效分離出高管真正的才能和努力程度。相比之下，非國(guó)有企業(yè)高管受到較為嚴(yán)格的監(jiān)督和考核，問(wèn)題相對(duì)較小，薪酬與業(yè)績(jī)緊密相連，高管被降薪、降職或替代的風(fēng)險(xiǎn)更高，薪酬差距的加大會(huì)讓高管更注重投資收益率，從而抑制投資過(guò)度。因此提出假設(shè)2。

H2：與國(guó)有企業(yè)相比，非國(guó)有企業(yè)的薪酬差距對(duì)過(guò)度投資的影響更為顯著。

2.地理位置異質(zhì)性

中國(guó)地區(qū)間差異較大，總部位于中心城市和非中心城市的上市公司在投資決策、高管流動(dòng)性等方面差別顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的中心城市，投資機(jī)會(huì)更豐富，就業(yè)機(jī)會(huì)更多，人員流動(dòng)性更大，在貢獻(xiàn)和薪酬的博弈中，貢獻(xiàn)和薪酬更匹配。合理的薪酬差距能產(chǎn)生更好的激勵(lì)效果，抑制過(guò)度投資。對(duì)于非中心城市，投資和就業(yè)機(jī)會(huì)的選擇面小，薪酬差距的加大對(duì)過(guò)度投資的抑制作用也相對(duì)有限。因此提出假設(shè)3。

H3：與總部位于非中心城市的上市公司相比，對(duì)于總部位于中心城市的上市公司，其薪酬差距與過(guò)度投資間的關(guān)系更加緊密。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇滬深兩市A股上市公司2009―2014年年報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，數(shù)據(jù)均來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，并按以下原則進(jìn)行樣本篩選和處理：剔除金融行業(yè)上市公司；剔除數(shù)據(jù)缺失、ST和PT公司；對(duì)極端值按1%進(jìn)行了Winsorize縮尾處理。經(jīng)上述處理，本文最終得到8 632個(gè)樣本進(jìn)行模型（1）分析，再篩選出3 528個(gè)過(guò)度投資樣本（殘差>0）作為模型（2）和（3）的研究樣本。

（二）過(guò)度投資的計(jì)量模型

采用Richardson[9]的投資預(yù)期模型來(lái)計(jì)量投資過(guò)度程度，這一方法被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛運(yùn)用，先通過(guò)模型估算出企業(yè)正常的投資水平，然后用模型大于0的回歸殘差衡量企業(yè)的投資過(guò)度。企業(yè)正常的資本投資水平估計(jì)模型如下：

其中：Invt等于本期現(xiàn)金流量表中購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他資產(chǎn)的支出/期初總資產(chǎn)；Growtht-1等于上期營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)額/上期營(yíng)業(yè)收入期初額；Levt-1等于期初總負(fù)債/期初總資產(chǎn)；Casht-1等于上期現(xiàn)金持有量/上期總資產(chǎn)；Aget-1為截至上一年末公司上市年齡；Sizet-1等于期初總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；RETt-1等于上一年5月到當(dāng)年4月經(jīng)市場(chǎng)調(diào)整后的、以月度計(jì)算的股票年度回報(bào)率；Industry和Year分別為行業(yè)和年度虛擬變量。

（三）薪酬差距與過(guò)度投資模型

根據(jù)模型（1）的回歸結(jié)果，篩選出過(guò)度投資樣本（殘差>0），構(gòu)建模型（2）和（3）分別考察薪酬差距、異質(zhì)性因素與過(guò)度投資的關(guān)系：

為檢驗(yàn)假設(shè)2和假設(shè)3，本文在模型（2）的基礎(chǔ)上，分別引入兩個(gè)解釋變量產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地理位置及各自與薪酬差距的交叉項(xiàng)，構(gòu)成模型（3）：

模型（2）和（3）的被解釋變量（Overinvt）為投資過(guò)度，等于模型（1）大于0的回歸殘差。解釋變量Paydispt和Paydisp分別為高管與員工的薪酬差距和薪酬差距平方，由于本文認(rèn)為薪酬差距和過(guò)度投資呈U型關(guān)系，預(yù)計(jì)Paydispt和Paydisp的系數(shù)符號(hào)分別為“-、+”。模型（3）分別引入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Control）和地理位置（Center）兩個(gè)解釋變量及各自與薪酬差距的交叉項(xiàng)，根據(jù)本文假設(shè)，預(yù)計(jì)其系數(shù)符號(hào)都為負(fù)。若公司最終控制人是國(guó)有企業(yè)，Control為0，否則為1。借鑒蔡慶豐等[10]對(duì)地理位置的衡量方法，本文根據(jù)2014年中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究中心對(duì)中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的排名，將內(nèi)地排名前20名的城市定義為中心城市，包括上海、北京、深圳、廣州、天津、蘇州、杭州、重慶、南京、武漢、成都、大連、沈陽(yáng)、寧波、青島、無(wú)錫、廈門、濟(jì)南、東莞、西安。若公司總部處于中心城市，Center為1，否則為0。

借鑒辛清泉等[11]的模型，控制變量為自由現(xiàn)金流量（FCF）、管理費(fèi)用率（ADM）和大股東占款（Orecta），自由現(xiàn)金流量的增加在主觀和客觀上都有利于高管作出過(guò)度投資的決策；管理費(fèi)用率越大說(shuō)明問(wèn)題越嚴(yán)重，過(guò)度投資也越大；而大股東占款將會(huì)導(dǎo)致公司資金緊張，間接降低過(guò)度投資；預(yù)計(jì)它們的系數(shù)符號(hào)分別為“+、+、-”。另外，引入行業(yè)類別（Industry）及年份（Year）兩個(gè)虛擬變量，以消除年度和行業(yè)差異對(duì)回歸結(jié)果的影響。各變量的定義及說(shuō)明見表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）過(guò)度投資估算和描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2顯示模型（1）的回歸結(jié)果顯著，本文選擇殘差為正（殘差>0）的樣本作為模型（2）和（3）的分析樣本，同時(shí)殘差作為模型（2）和（3）的被解釋變量（Overinv）。表3的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，高管與員工平均薪酬差距為6.73倍，但不同企業(yè)差別較大，最低的高管薪酬接近員工平均薪酬，最大的高管薪酬達(dá)到員工平均薪酬的84.83倍。過(guò)度投資最大值為5.57，最小值接近0，平均值為1.09，說(shuō)明部分企業(yè)前幾年過(guò)度投資現(xiàn)象比較嚴(yán)重，從而導(dǎo)致這兩年中國(guó)有些行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩。

（二）相關(guān)性分析

根據(jù)表4所列示的主要變量相關(guān)系數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)：（1）Paydisp和Overinv顯著負(fù)相關(guān)，Paydisp2和Overinv顯著正相關(guān)，初步說(shuō)明薪酬差距和過(guò)度投資并不是呈線性關(guān)系，可能為U型關(guān)系，這一特點(diǎn)將在下文回歸分析中進(jìn)行驗(yàn)證；（2）Control、Center與Overinv顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明過(guò)度投資也將受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和地理位置的影響；（3）自由現(xiàn)金流量和管理費(fèi)用率與過(guò)度投資正相關(guān)，說(shuō)明它們會(huì)促進(jìn)過(guò)度投資，而大股東占款為負(fù)相關(guān)，但不顯著；（4）所有自變量之間的相關(guān)系數(shù)均低于0.4，說(shuō)明自變量間不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題。

（三）多元回歸結(jié)果分析

表5列示了模型（2）和（3）的回歸結(jié)果。根據(jù)回歸結(jié)果A，Paydisp和Paydisp2的回歸系數(shù)在1%水平上分別顯著為負(fù)和顯著為正，說(shuō)明薪酬差距與過(guò)度投資呈U型關(guān)系，薪酬差距的適當(dāng)擴(kuò)大能夠提高高管積極性，激勵(lì)高管作出最佳投資決策，抑制過(guò)度投資，但超過(guò)一定程度將會(huì)產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)1。根據(jù)回歸結(jié)果A可以推算出拐點(diǎn)，當(dāng)薪酬差距達(dá)到21.8倍時(shí)，薪酬差距的正面效應(yīng)會(huì)消失，此時(shí)薪酬差距如果繼續(xù)增加將會(huì)增加過(guò)度投資。

根據(jù)回歸結(jié)果B和C，Control×Paydisp和Center×Paydisp回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明與國(guó)有企業(yè)相比，非國(guó)有企業(yè)的薪酬差距更為合理，對(duì)過(guò)度投資的調(diào)節(jié)作用更加顯著；不同城市的薪酬差距效應(yīng)也不一樣，總部位于中心城市的上市公司更具優(yōu)勢(shì)，其薪酬差距與過(guò)度投資的關(guān)系更為緊密，支持了假設(shè)2和假設(shè)3。

另外，F(xiàn)CF、ADM均與Overinv正相關(guān)，顯著性較好，說(shuō)明企業(yè)擁有的自由現(xiàn)金流量越多，越容易導(dǎo)致過(guò)度投資；管理費(fèi)用率較大的企業(yè)，其問(wèn)題一般比較嚴(yán)重，高管也越容易進(jìn)行過(guò)度投資。而大股東占款對(duì)過(guò)度投資的間接降低作用相對(duì)不夠顯著。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述結(jié)論的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了敏感性分析：對(duì)于過(guò)度投資，將模型（1）的殘差按照大小等分為三組，投資過(guò)度為殘差最大組，模型（2）和模型（3）的樣本也進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整；將薪酬差距定義為所有高管與普通員工的薪酬差距，具體計(jì)算為：薪酬差距=高管總薪酬/高管總?cè)藬?shù)-（職工總薪酬-高管總薪酬）/（職工總?cè)藬?shù)-高管總?cè)藬?shù)）。上述回歸結(jié)果與前文結(jié)論總體上相吻合，基本支持了本文提出的三個(gè)假設(shè)。

五、研究結(jié)論及建議

本文考察了中國(guó)上市公司薪酬差距與過(guò)度投資的關(guān)系，并基于異質(zhì)性因素進(jìn)行了多角度探討，具體結(jié)論如下：（1）適當(dāng)擴(kuò)大薪酬差距能夠抑制過(guò)度投資，但超過(guò)一定程度將產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，薪酬差距與過(guò)度投資呈U型關(guān)系。（2）與國(guó)有企業(yè)相比，非國(guó)有企業(yè)的薪酬差距對(duì)過(guò)度投資的影響更為顯著。（3）不同城市的薪酬差距效應(yīng)也不一樣，地處中心城市企業(yè)的薪酬差距與過(guò)度投資的關(guān)系更緊密。

高管是投資決策群體，中基層員工是投資決策的具體執(zhí)行者，企業(yè)在構(gòu)建薪酬體系時(shí)，應(yīng)兼顧高管和中基層員工，可在一定程度上增加高管與員工的薪酬差距，促進(jìn)高管作出最佳投資決策，但是不能無(wú)限制地?cái)U(kuò)大，否則會(huì)降低投資決策的執(zhí)行效果，薪酬差距應(yīng)該控制在一定范圍內(nèi)。同時(shí)，薪酬體系的構(gòu)建不能一刀切，由于國(guó)有企業(yè)擁有特殊的制度背景，薪酬體制更應(yīng)考慮公平性，不能差距太大，本文的結(jié)論間接支持了近年政府對(duì)國(guó)有企業(yè)高管薪酬實(shí)施“限薪令”的薪酬管制政策；也要考慮地域性因素，對(duì)于地處中心城市，特別是北上廣深企業(yè)，其薪酬差距可以更大一些。

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關(guān)于燕子的詩(shī)句范文第4篇

一、使用的主要材料

（1）長(zhǎng)方形木板（長(zhǎng)80 cm，寬10 cm）；

（2）圓圈形皮筋（寬7 mm，直徑15 cm）；

（3）長(zhǎng)鐵絲（5 cm）。

二、制作過(guò)程與演示操作步驟

1.制作過(guò)程

（1）選擇直徑與鐵絲直徑吻合的鉆頭，將鉆頭放入臺(tái)鉆固定。

（2）用臺(tái)鉆在靠近長(zhǎng)木板滑輪端鉆取4個(gè)小孔，每側(cè)2個(gè)，距離木板邊緣1 cm，距離長(zhǎng)木板同一端分別為13.5 cm和16 cm（如圖1所示）。

圖1 自制教具的剖面簡(jiǎn)圖

（3）取出皮筋圈，每套教具4個(gè)，放在2個(gè)小孔間。

（4）每件教具使用2根鐵絲，將鐵絲彎成U形插入小孔，使得皮筋圈被扣壓住，使用榔頭將其固定，這樣皮筋圈就被固定在長(zhǎng)木板上（如圖2、圖3所示）。這個(gè)環(huán)節(jié)是整個(gè)教具制作的關(guān)鍵一環(huán)。

圖2鉆好孔的木板、2段U形鐵絲、4個(gè)皮筋圈

圖3制作完畢的教具

（5）依照這種制作方法制作19套教具，用于分組實(shí)驗(yàn)。

2.演示操作步驟

（1）在木板底下墊上方木塊，使木板略微傾斜到合適角度，用于平衡摩擦力。

（2）木板一端固定電火花計(jì)時(shí)器，小車一端固定紙帶，使紙帶穿過(guò)電火花計(jì)時(shí)器，小車另一端用于掛皮筋。

（3）將1條皮筋掛在小車的掛鉤上，小車在皮筋作用下彈出，沿木板滑行，而后將2條、3條、4條皮筋

（下轉(zhuǎn)頁(yè)）

（上接頁(yè)）

并在一起進(jìn)行第2次、第3次、第4次實(shí)驗(yàn)。每次實(shí)驗(yàn)中橡皮筋拉伸的長(zhǎng)度都保持一致，如果第一次實(shí)驗(yàn)時(shí)橡皮筋對(duì)小車做的功是W，那么以后各次得到皮筋對(duì)小車做的功即為2 W，3 W，4 W。

（4）紙帶點(diǎn)跡分析，得到小車速度。

（5）數(shù)據(jù)處理，做功—速度曲線，即W—v曲線。

圖4 學(xué)生使用教具進(jìn)行實(shí)驗(yàn)

三、創(chuàng)新點(diǎn)

因?yàn)榻滩纳系倪@個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)沒(méi)有配套的成品廠制儀器，必須自己設(shè)計(jì)完成。以前曾經(jīng)按照教材實(shí)驗(yàn)圖制作過(guò)，但在使用中，由于拉力較大，圖釘時(shí)常崩開，皮筋經(jīng)常斷開，需要不斷維修。而且使用的班級(jí)越多，故障率越高。經(jīng)過(guò)重新設(shè)計(jì)制作的新教具，皮筋固定牢靠，不會(huì)時(shí)常崩斷，無(wú)需反復(fù)維修，取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。

關(guān)于燕子的詩(shī)句范文第5篇

關(guān)鍵詞： 重大融資;經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率;企業(yè)績(jī)效

中圖分類號(hào)：F231 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1003-7217（2015）01-0068-06

一、引言

關(guān)于經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率及其與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系問(wèn)題，現(xiàn)有的研究普遍集中在討論經(jīng)營(yíng)活動(dòng)本身，較少涉及長(zhǎng)期投融資活動(dòng)尤其是重大融資行為①的影響，并且大多發(fā)現(xiàn)，當(dāng)未發(fā)生重大融資行為時(shí)，即正常經(jīng)營(yíng)狀況下，經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效具有一定的正相關(guān)關(guān)系^[1]。然而，如果企業(yè)確實(shí)發(fā)生過(guò)重大融資行為，那么這一行為將對(duì)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系產(chǎn)生何種影響呢？有鑒于此，本文從2004～2012年滬深兩市的上市公司中選取樣本，著重檢驗(yàn)重大融資行為下中國(guó)企業(yè)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）正常經(jīng)營(yíng)狀況下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效

在企業(yè)未發(fā)生重大融資行為時(shí)，即正常經(jīng)營(yíng)狀況下，經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系一般是經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期（經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率的衡量指標(biāo)）越短，用于經(jīng)營(yíng)性活動(dòng)的現(xiàn)金流轉(zhuǎn)速度就越快，就能越快地購(gòu)入原材料進(jìn)行生產(chǎn)并銷售，資金也能越快回籠以償還債務(wù)和進(jìn)行下一輪的生產(chǎn)銷售，從而減少經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)績(jī)效。

許多研究對(duì)上述理論進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。Hyun Han Shin和Luc Soenen（1998）^[2]以凈營(yíng)業(yè)周期（NTC）作為衡量營(yíng)運(yùn)資金管理效率的指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)凈營(yíng)業(yè)周期與盈利能力以及股票回報(bào)率顯著負(fù)相關(guān)。Lazaridis和Tryfonidis（2006）^[3]以現(xiàn)金周期作為衡量營(yíng)運(yùn)資金管理效率的指標(biāo)，表明企業(yè)盈利能力和營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期顯著負(fù)相關(guān)。汪平、閆甜（2007）^[4]基于我國(guó)制造業(yè)上市公司1995～2004年10年的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)制造類上市公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與經(jīng)營(yíng)績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)。王秀華、王竹泉（2012）^[5]從資源冗余視角對(duì)營(yíng)運(yùn)資金與企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系進(jìn)行了探討，得出經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期經(jīng)營(yíng)狀況較差的企業(yè)和經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期經(jīng)營(yíng)狀況較好的企業(yè)的營(yíng)運(yùn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)等結(jié)論?？讓帉帯埿旅竦龋?009）^[6]選取現(xiàn)金周期作為評(píng)價(jià)營(yíng)運(yùn)資金管理效率的指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)盈利能力與企業(yè)營(yíng)運(yùn)資金管理效率顯著負(fù)相關(guān)。

基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H1：正常經(jīng)營(yíng)狀況下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)。

（二）重大融資行為與企業(yè)績(jī)效

上述對(duì)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理的相關(guān)研究，通常囿于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，較少考慮重大融資行為的作用及其影響。一般而言，重大融資行為作為企業(yè)重大戰(zhàn)略決策，必然受到企業(yè)管理者的高度重視，從而對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著影響。郭澤光、郭冰（2002）^[7]認(rèn)為股本擴(kuò)張雖然可為企業(yè)增長(zhǎng)提供資金保證，但股本資金的增加并不一定會(huì)提高企業(yè)增長(zhǎng)率，企業(yè)負(fù)債率與利潤(rùn)率也是呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;汪輝（2003）^[8] 選取滬深兩市1998～2000年的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)債務(wù)融資從總體上來(lái)說(shuō)有加強(qiáng)公司治理、增加公司市場(chǎng)價(jià)值的作用，但是對(duì)于少數(shù)資產(chǎn)負(fù)債率較高的企業(yè)來(lái)說(shuō)這一作用并不顯著;徐壽福、龔仰樹（2011）^[9]選取了總資產(chǎn)報(bào)酬率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）和每股收益（EPS）三個(gè)指標(biāo)作為度量企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)上市公司定向增發(fā)前的長(zhǎng)期業(yè)績(jī)呈上升趨勢(shì)，在定向增發(fā)實(shí)施當(dāng)年達(dá)到峰值，隨后在增發(fā)后出現(xiàn)下滑趨勢(shì)，特別是定向增發(fā)后一年內(nèi)的下降幅度在統(tǒng)計(jì)上顯著為負(fù)。

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐（雙月刊）2015年第1期2015年第1期（總第193期）曹玉珊：重大融資、經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

因此，提出以下假設(shè)：

H2：重大融資行為與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)。

（三）重大融資行為下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效

綜上分析可知，重大融資行為可能會(huì)影響到經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間的相關(guān)性：一方面，重大融資行為對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生的“重大”影響很可能會(huì)超過(guò)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響;另一方面，重大融資行為也可能因?yàn)槠洹爸卮蟆弊饔枚偈菇?jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理對(duì)企業(yè)績(jī)效的作用下降。比如，企業(yè)在通過(guò)重大融資籌集到巨額資金之后，可能會(huì)降低對(duì)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理的關(guān)注度，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率顯著下降。下降后的經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性可能減弱直至消失。此外，還有一種可能是，企業(yè)通過(guò)重大融資取得的資金往往大大超過(guò)經(jīng)營(yíng)性長(zhǎng)期資產(chǎn)投資的需要，其“多余資金”首先用于補(bǔ)充營(yíng)運(yùn)資金以至于不吝減少經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金以及留存資金，然后還可大量投放于交易性金融資產(chǎn)等非經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)，從而使得企業(yè)盈利存在高度的不確定性。比如，曹玉珊（2012）^[10]對(duì)定向增發(fā)企業(yè)的營(yíng)運(yùn)資金管理進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)企業(yè)營(yíng)運(yùn)資金使用效率在定向增發(fā)后可能存在長(zhǎng)期下降的趨勢(shì)并伴有較大的不確定性?？傊卮笕谫Y行為會(huì)促使經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生作用的程度減弱。

綜合分析，可提出以下假設(shè)：

H3：重大融資行為下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間無(wú)顯著相關(guān)關(guān)系。

三、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本

以2007年作為節(jié)點(diǎn)，將增發(fā)新股和大幅增加債務(wù)融資（資產(chǎn)負(fù)債率增加10%及以上②）作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，得到3個(gè)樣本。其中：樣本1為2007年發(fā)生了重大融資行為的企業(yè)其后五年（2008～2012年）的數(shù)據(jù)樣本，樣本為2007年未發(fā)生重大融資行為的企業(yè)其后五年（2008～2012年）的數(shù)據(jù)樣本，樣本3為2007年發(fā)生了重大融資行為的企業(yè)其前三年（2004～2006年，在此期間未發(fā)生重大融資行為，如后文所述）的數(shù)據(jù)樣本。如此劃分樣本能夠從橫向和縱向更加全面地考察重大融資行為對(duì)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間關(guān)系的影響。

數(shù)據(jù)皆來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)查詢系統(tǒng)。樣本的剔除順序：（1）數(shù)據(jù)缺失的公司;（2）金融業(yè)公司;（3）資不抵債公司;（4）ST或*ST等存在異常情況的公司;（5）存在奇異值的公司;（6）對(duì)樣本1和樣本3，剔除2004～2006年也發(fā)生了重大融資行為的公司;（7）對(duì)樣本2，若某企業(yè)在2004～2012年間某年發(fā)生了重大融資行為，那么自該年起至2012年的數(shù)據(jù)將被剔除，而2004年至該年的數(shù)據(jù)將被保留，最終有用數(shù)據(jù)為2008年至該年。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)篩選，最終得出2007年發(fā)生了重大融資行為的上市公司共93家（其中增發(fā)新股25家，大幅債務(wù)融資68家），因而樣本1為465（93×5）個(gè)樣本數(shù)據(jù);樣本3為279（93×3）個(gè)樣本數(shù)據(jù);樣本2經(jīng)過(guò)篩選之后共得到515個(gè)樣本數(shù)據(jù)。本文使用SPSS19.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

（二）變量與模型

為了檢驗(yàn)重大融資、經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系，借鑒曹玉珊（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）用于檢驗(yàn)假設(shè)H1，模型（2）用于檢驗(yàn)假設(shè)H2和H3。主要變量定義如表1所示。

（三）統(tǒng)計(jì)結(jié)果及其分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)。描述性統(tǒng)計(jì)分別見表2、表3和表4。從上述描述性統(tǒng)計(jì)可以看出：

（1）總資產(chǎn)凈利率（ROA）方面，總體水平偏低，同一企業(yè)在重大融資行為發(fā)生前后的ROA有所變化，呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，均值由融資前的4.32%（表4）下降到融資后的3.31%（表2），可以初步判斷重大融資行為可能導(dǎo)致企業(yè)績(jī)效下降，符合假設(shè)H2的預(yù)期。虛擬變量，區(qū)分年度 注：根據(jù)前述關(guān)于“重大融資”的定義以及樣本選擇的標(biāo)準(zhǔn)，輸入研究模型（2）中該變量的樣本值均為大于或等于10%的數(shù)值。換言之，該變量值小于10%的樣本被排除在外。

（2）經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期（DWC）方面，總體來(lái)說(shuō)我國(guó)上市公司DWC過(guò)長(zhǎng)，部分印證了王竹泉等（2010） 的發(fā)現(xiàn)，即我國(guó)上市公司營(yíng)運(yùn)資金管理水平波動(dòng)較大，管理風(fēng)險(xiǎn)高^[13]。另外，在企業(yè)發(fā)生重大融資行為之后DWC均值由之前的約193天（表4）增加到223天（表2），而未發(fā)生重大融資行為的企業(yè)DWC均值也較小，為約76天（表3），可見重大融資行為可能導(dǎo)致DWC延長(zhǎng)，管理效率下降，初步驗(yàn)證了H3。

2.Pearson相關(guān)系數(shù)分析。表5～7顯示的分別是各樣本經(jīng)過(guò)Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)得出的各變量之間呈現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系：（1）因變量ROA與自變量DWC之間只在樣本3中（表7）存在顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系，與假設(shè)H1部分吻合，而與假設(shè)H3相符。（2）重大融資行為的替代變量LNNSEO和CRLEV均與ROA之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)關(guān)系并不顯著（表5），說(shuō)明重大融資行為本身可能對(duì)企業(yè)績(jī)效有負(fù)向影響，與H2的預(yù)計(jì)不相矛盾。（3）樣本1中（表5）LNNSEO與DWC之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系，這與上述描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果相符，說(shuō)明重大融資行為會(huì)使經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期增長(zhǎng)，但CRLEV與DWC之間是不顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。另外，各自變量與各控制變量（年份變量除外）之間亦有一些顯著的相關(guān)性，表明企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間必然存在一定的關(guān)聯(lián)性，但是否會(huì)導(dǎo)致共線性問(wèn)題，仍有待后文的回歸檢驗(yàn)。

表5 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣――樣本1（發(fā)生重大融資行為的樣本）

3.重大融資、經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期與企業(yè)績(jī)效的回歸分析?；貧w結(jié)果如表8，三個(gè)樣本調(diào)整后的R2均在15%左右或以上，表明研究模型的解釋能力較強(qiáng)，且模型均以1%的顯著性水平通過(guò)了F檢驗(yàn)。此外，方差膨脹因子VIF均小于2，說(shuō)明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。關(guān)于變量之間的相關(guān)性，研究發(fā)現(xiàn)：（1）觀察樣本2和樣本3的回歸結(jié)果DWC均與ROA之間呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系（樣本2的相關(guān)性稍弱，為10%水平），說(shuō)明正常經(jīng)營(yíng)狀況下，經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期越長(zhǎng)、企業(yè)績(jī)效越差，H1成立，印證了曹玉珊（2013）^[1] 等同類研究的結(jié)論。（2）觀察樣本1的回歸結(jié)果，LNNSEO和CRLEV與ROA之間的負(fù)相關(guān)性分別在1%和10%的顯著性水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，可見重大融資行為本身與企業(yè)績(jī)效存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即增發(fā)新股或大幅度增加債務(wù)融資均會(huì)導(dǎo)致企業(yè)績(jī)效下降， H2成立。這一結(jié)論與已有學(xué)者的研究結(jié)果也是相符的，如Loughran、Ritter（1995）^[12]對(duì)1970～1990年期間美國(guó)公司增發(fā)后的長(zhǎng)期平均收益率進(jìn)行了研究發(fā)現(xiàn)，增發(fā)后平均每年收益率遠(yuǎn)低于同期沒(méi)有增發(fā)公司的收益率。

（3）樣本1的回歸結(jié)果說(shuō)明重大融資行為發(fā)生后，ROA與DWC之間不存在顯著相關(guān)關(guān)系，H3成立。而樣本2與樣本3的檢驗(yàn)結(jié)果均顯示出二者之間顯著的負(fù)相關(guān)性，進(jìn)一步驗(yàn)證了H3的合理性。并且說(shuō)明假設(shè)H1和假設(shè)H3產(chǎn)生差異的主要原因可能在于，重大融資行為本身會(huì)分別對(duì)企業(yè)績(jī)效和經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率產(chǎn)生影響，使得經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響力大大減弱。

（4）各控制變量如LNSIZE和GROWTH與因變量ROA之間均存在顯著相關(guān)性（樣本3的LNSIZE除外），且為正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明規(guī)模大、成長(zhǎng)性良好都有利于提升企業(yè)績(jī)效，這一點(diǎn)亦與事實(shí)相符。

四、進(jìn)一步檢驗(yàn)

增發(fā)新股和大幅增加債務(wù)融資，二者之間具有一定的替代性（這一替代性從表5中二者之間顯著的負(fù)相關(guān)性可以看出），因而對(duì)于假設(shè)H3的檢驗(yàn)，還可將增發(fā)新股和大幅增加債務(wù)融資作為啞變量，采用變量交乘的方法重新對(duì)以上假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。這一檢驗(yàn)或可增強(qiáng)研究結(jié)論的穩(wěn)健性?，F(xiàn)建立研究模型如下：

ROA=β0+β1DWC+β2NSEO+β3CRLEV+

β4DWC×NSEO+β5DWC×CRLEV+

β6LNSIZE+β7LEV+β8GROWTH+Year+ε

本模型變量與前述模型變量的不同之處在于：重大融資行為采用虛擬變量，其中增發(fā)新股用NSEO表示，即當(dāng)企業(yè)存在增發(fā)新股行為時(shí)為1，否則為0;大幅債務(wù)融資用CRLEV表示，即當(dāng)該年資產(chǎn)負(fù)債率變動(dòng)率大于或等于10%時(shí)為1，否則為0。另外，樣本須選取全樣本（即2008～2012年），僅剔除金融行業(yè)、缺失值及異常值即可（共計(jì)7039個(gè)樣本）。

此時(shí)，重大融資、經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期與企業(yè)績(jī)效的回歸結(jié)果見表9。

表9顯示：增發(fā)新股交乘項(xiàng)（DWC×NSEO）和大幅增加債務(wù)融資交乘項(xiàng)（DWC×CRLEV）的系數(shù)均為正，且均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期在重大融資行為影響下與企業(yè)績(jī)效之間不存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這一結(jié)果說(shuō)明，重大融資行為會(huì)對(duì)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間的相關(guān)性產(chǎn)生“覆蓋”或“減弱”的作用，進(jìn)一步證實(shí)了假設(shè)H3。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

綜合上述研究假設(shè)的檢驗(yàn)結(jié)果及其解釋，可以得出以下主要研究結(jié)論：

1.正常經(jīng)營(yíng)狀況下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間顯著正相關(guān)。

無(wú)論是2007年未發(fā)生重大融資行為的數(shù)據(jù)樣本還是發(fā)生了重大融資行為企業(yè)融資前的數(shù)據(jù)樣本，均顯示出經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期與企業(yè)績(jī)效存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即在正常經(jīng)營(yíng)狀況下，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)。這一結(jié)論與大多數(shù)同類的研究結(jié)論一致。

2.重大融資行為下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間不存在顯著相關(guān)性。

兩種方法的回歸結(jié)果表明，重大融資行為下經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間不存在顯著相關(guān)性，而重大融資行為本身與企業(yè)績(jī)效之間存在顯著的負(fù)相關(guān)性。這是因?yàn)?，企業(yè)增發(fā)新股或舉借大量債務(wù)之后，往往較少進(jìn)行必要的長(zhǎng)期投資，而是在滿足營(yíng)運(yùn)資金需要后投入非經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)。這樣導(dǎo)致的后果是：首先，營(yíng)運(yùn)資金過(guò)于充裕一般會(huì)使企業(yè)無(wú)心管理日常經(jīng)營(yíng)，以至于減損企業(yè)的盈利能力;其次，剩余資金流入非經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)使得企業(yè)盈利的不確定性增強(qiáng);最后，經(jīng)營(yíng)性長(zhǎng)期資產(chǎn)投資的減少也降低了企業(yè)長(zhǎng)期盈利能力。另外，重大融資行為也會(huì)促使經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)期延長(zhǎng)?？梢姡卮笕谫Y行為對(duì)企業(yè)績(jī)效和經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率均會(huì)產(chǎn)生較大影響，印證了三大財(cái)務(wù)活動(dòng)是緊密相聯(lián)的，且其對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響程度較大，會(huì)覆蓋經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響，或者降低經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金的管理效率，從而使得經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率與企業(yè)績(jī)效之間的相關(guān)性減弱甚至消失。

（二）政策建議

1.企業(yè)應(yīng)適度進(jìn)行重大融資并合理利用資金。重大融資行為可能會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生負(fù)向影響。其原因主要是籌資使用不當(dāng)以及忽視對(duì)經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金的有效管理。因此，企業(yè)要提升企業(yè)績(jī)效，就應(yīng)該要適度籌資。盲目進(jìn)行籌資卻不將其用于提升績(jī)效的長(zhǎng)期投資，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)不是一件好事。

2.企業(yè)進(jìn)行重大融資的同時(shí)仍應(yīng)重視經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金的管理。

企業(yè)績(jī)效提升的動(dòng)力來(lái)源于經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金的運(yùn)作，重大融資行為不僅本身會(huì)反向影響企業(yè)績(jī)效，同時(shí)也會(huì)通過(guò)反向影響經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率來(lái)進(jìn)一步反作用于企業(yè)績(jī)效。因此，為了能夠繼續(xù)發(fā)揮經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金管理效率對(duì)企業(yè)績(jī)效的正面影響，在進(jìn)行重大融資時(shí)企業(yè)仍應(yīng)注重經(jīng)營(yíng)性營(yíng)運(yùn)資金的管理，以期不損害企業(yè)盈利。

注釋：

①重大融資行為是融資額相對(duì)較大、發(fā)生頻率相對(duì)較低的長(zhǎng)期融資活動(dòng)，大多伴隨著重大的長(zhǎng)期投資活動(dòng)。本文選擇增發(fā)新股或大幅債務(wù)融資（資產(chǎn)負(fù)債率增加10%及以上）作為重大融資行為的替代變量。

② 經(jīng)過(guò)反復(fù)測(cè)試，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于取樣的數(shù)量而言比較適中。

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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）