传媒企业创新投入对企业绩效的影响研究.pdf
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1、变量符号指标定义被解释变量IOR营业收入增长率(上年营业收入-本年营业收入)/上年营业收入100%ROE净资产收益率净利润率/所有者权益100%ROA总资产收益率净利润率/平均资产总额100%LR流动比率流动资产/流动负债TAT总资产周转率营业收入净额/平均资产总额解释变量RD研发投入强度研发投入/营业收入100%RP研发人员占比研发人员/公司总人数100%控制变量Debt资产负债率总负债/总资产100%Size公司规模ln(总资产)表 1变量描述1研究背景传媒企业作为信息传播和弘扬中华民族文化的主要媒介,推进其数字化转型进程,提升其企业绩效十分重要,而增加创新投入是途径之一。但是研发活动通常
2、周期较长,增加创新投入是否能够成为提升企业绩效的主要“推手”,是否具有滞后性?基于以上不确定性1,本文以 20152019 年传媒行业上市企业数据为研究样本,探究创新投入与企业绩效的关系。2研究假设根据投入产出理论,企业不断增加创新投入时,营运成本也在不断增加。创新投入实际转化为企业绩效前,不可避免地会影响企业绩效2。基于此,提出假设一:传媒企业创新投入与企业绩效存在相关性,且创新投入与当期企业绩效呈负相关。从企业研发活动的时间线来看,分为 3 个阶段,即研发阶段、试运行阶段、正式运行阶段。以上 3 个阶段并不能够在短时间内完成,因此企业的创新投入对企业绩效的影响存在滞后期,滞后期可能几个月,
3、甚至长达几年。基于此,提出假设二:传媒企业的创新投入对企业绩效存在滞后作用。3指标选取3.1创新投入强度指标选取传媒行业作为知识密集型行业,研发人员的数量直接关系着研发内容的进度和结果,同时研发投入强度是衡量企业创新投入强度最广泛使用的指标之一3。3.2企业绩效指标选取从成长能力、盈利能力、财务风险和营运能力4 个方面选取 5 个指标衡量企业绩效,其中成长能力选取营业收入增长率,盈利能力选取净资产收益率和总资产收益率,财务风险选取流动比率,营运能力选取总资产周转率共 5 个因变量指标,见表 1。3.3控制变量的选择本文尽量排除创新行为以外的变量可能带来的偏差,故选择了资产负债率和企业规模 2
4、个指标作为控制变量。4研究设计4.1样本选择本研究自同花顺数据库选取“传媒”行业上市公司为样本,选择 20152019 年上市公司的数据作为初选样本,进行筛选后最终得到符合条件的传媒上市公司 62 家,观测点 2 790 个。收稿日期:2022原12原14曰修回日期:2023原01原19作者简介:韩梦月(1998),女,河南安阳人,在读硕士,主要从事工商管理研究,E-mail:。传媒企业创新投入对企业绩效的影响研究韩梦月摘要:新时代下,企业愈发重视科技创新对经营发展的促进作用,但增加创新投入是否一定能转化为企业绩效尚且存疑。为验证创新投入与企业绩效的关系,文章以传媒上市公司为样本,全面系统分析
5、两者的内在联系,在此基础上提出相关对策建议。关键词:创新投入;企业绩效;传媒企业中图分类号:F272文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1674-9146.2023.08.077(北京印刷学院,北京102600)文章编号:1674-9146渊圆园23冤08原077原04科 技 创 新 与 生 产 力SCI-TECH INNOVATION&PRODUCTIVITY第 44卷第 8 期2023年 8 月Vol.44No.8Aug.2023科技创新与生产力 2023年第 44卷第 8 期名称 样本量/个 最小值 最大值 平均值 标准差 中位数RD3100.0000.455 00.06
6、40.0740.037RP3100.0010.787 00.2750.2200.200Debt3100.05165.65 00.6864.5790.311Size3100.3506.110 03.8071.0793.800F310-2.1673.807 000.6030.041表 3各变量描述统计表变量FRDRPDebtSizeF1.000-0.281*-0.160*0.0920.146*RD-0.281*1.0000.662*-0.066-0.146*RP-0.160*0.662*1.000-0.075-0.077*Debt0.092-0.066-0.0751.0000.053Size0.1
7、46*-0.146*-0.077*0.0531.000表 4各变量相关性分析结果表 2企业绩效公因子特征根及方差解释率序号特征根方差解释率/%累积/%11.94938.99038.99021.15123.02062.01031.00720.13982.14940.81716.33598.48450.0761.516100.0004.2数据来源数据来自东方财富网等,收集后的数据通过Excel 手工整理,采用 SPSS 进行数据分析。4.3模型构建已知通用回归模型为F=琢+茁1X1+茁2X2+茁3Y3+茁4Y4+着因此本文构建模型(1)验证假设一中创新投入强度与当期企业绩效的关系,即F=琢+茁1R
8、D+茁2Debt+茁3Size+着(1)构建模型(2)验证假设一中创新人员占比与当期企业绩效的关系,即Ft+1=琢+茁1RP+茁2Debt+茁3Size+着(2)构建模型(3)(4)验证假设二中创新投入对企业绩效是否具有一期滞后性,即Ft+1=琢+茁1RD+茁2Debt+茁3Size+着(3)Ft+1=琢+茁1RP+茁2Debt+茁3Size+着(4)构建模型(5)(6)验证假设二中创新投入强度对公司绩效是否具有二期滞后性,即Ft+2=琢+茁1RD+茁2Debt+茁3Size+着(5)Ft+2=琢+茁1RP+茁2Debt+茁3Size+着(6)式中:F 表示公司绩效;琢 表示常数项;茁 表示回
9、归系数;着 表示随机误差项;Ft+1,Ft+2分别表示企业绩效滞后一期和二期的影响函数。5实证结果分析与假设检验5.1因子分析法本文通过选取 62 家传媒上市公司 2015 年2019 年的营业收入增长率(IOR)、净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)、流动比率(LR)和总资产周转率(TAT)的数据进行因子分析,经过处理得到企业绩效综合得分,进一步研究创新投入与企业绩效的关系。5.1.1公共因子提取及方差贡献率本文采取特征根1 的方法提取公因子,由表 2可知共可提取出 3 个公因子,此 3 个因子方差解释率分别是 38.990%,23.020%,20.139%,旋转后累积方差解释率为
10、 82.149%,因子分析结果较为良好,这 3 个主因子可以代替原始指标进行因子分析。5.1.2因子得分系数矩阵及综合计算根据 3 个主成分的得分情况,可得到 3 个主因子的得分函数,即F1=0.005伊IOR+0.501伊ROE+0.502伊ROA+0.081伊LR+0.070伊TATF2=-0.006伊IOR-0.017伊ROE+0.005伊ROA-0.663伊LR+0.655伊TATF3=0.969伊IOR+0.009伊ROE-0.001伊ROA-0.160伊LR-0.168伊TAT综合得分是旋转后方差解释率(归一化)与因子得分乘积后累加计算得到。针对当前数据的计算公式为F=(38.94
11、3%伊F1+23.031%伊F2+20.175%伊F3)/82.149%5.2描述性统计各变量描述性统计结果如表 3 所示,从表中可以看出研发投入强度、研发人员占比和企业绩效的标准差均1,说明 62 个样本企业中这三者各自的差异较小,而资产负债率和企业规模的标准差均1,尤其是资产负债率的标准差最大,说明传媒上市公司的资产负债情况及企业规模差距较大。5.3相关性分析由表 4 中显示的各变量相关性分析结果可知。F 和 RD 之间的相关系数值为-0.281,并且呈现出 1%水平下的显著性,说明 F 和 RD 之间有着显著的负相关关系。F 和 RP 之间的相关系数值为-0.160,并且呈现出 0.01
12、 水平的显著性,说明 F 和 RP 之间有着显著的负相关关系。F 和 Debt 之间的相关系数值为 0.092,接近于0,并且 p 值为 0.1070.05,说明 F 和 Debt 之间并没有相关关系。F 和 Size 之间的相关系数值为 0.146,并且呈现出 0.05 水平的显著性,说明 F 和 Size 之间有着显著的正相关关系。注:*、*分别表示 1%、5%水平下的显著性。78 变量滞后一期滞后二期模型(3)模型(4)模型(5)模型(6)常数0.039(-0.282)0.005(-0.032)-0.023(-0.140)0.089(-0.504)RD-2.292*(-4.574)-1.
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