企业创新资产、营销资产、国际化与绩效关系研究王会英

1西南林业大学本科毕业论文2016 届题目：企业创新资产、营销资产、国际化与绩效关系研究基于结构方程 Amos 的视觉 教学院系经济管理学院专业财务管理学生姓名王会英2016 年 3 月 12 日2企业创新资产、营销资产、国际化与绩效关系研究基于结构方程 Amos 的视觉王会英（西南林业大学经济管理学院 财务管理 2012 级 昆明 650224）摘 要：随着我国宏观经济的快速增长，以及“走出去”战略的实施，特别是目前互联网科技的进步，电子商务的迅猛发展，使得企业无论在线上还是在线下市场中均面临着剧烈的挑战。据此，就企业如何增强其竞争能力、企业盈利能力及其持续经营能力等，最终提升企业绩效成为众多学者以及企业领导者关心的问题。本文结合这一具体经济背景，根据当前企业经营结果，就企业创新资产、营销资产、国际化与绩效关系进行研究，运用 AMOS 结构方程建立理论模型，进行数据分析，得出结论。文章的主要研究结构和内容如下：第一部分绪论，介绍本文的研究背景,研究目的、意义,主要的研究方法。第二部分研究设计，关于论文相关指标说明、变量说明以及模型设计。第三部分进行方程模型的实证分析，模型适配度检验、模型参数估计、模型评价以及结果讨论。第四部分为研究结论、研究局限性及研究建议，就文章研究进行结论总结。关键词：绩效关系；创新资产；营销资产；国际化；AMOS；Research on enterprise innovation assets, marketing assets, international and Performance - Based on Structural Equation Amos VisualWang Hui Yin(Southwest Forestry University Institute of Economic Management Financial Management 2012Kunming 650224)Abstract： With the rapid growth of Chinas macro-economy, and “going out“ strategy, in particular, it is the rapid development of Internet technology advances, e-commerce, making enterprises both online or offline markets are faced with severe challenges. Accordingly, the companies how to enhance their competitiveness, 3profitability and continued viability, and ultimately improve enterprise performance becomes a problem many scholars and business leaders concerned about. In this paper, the specific economic context, based on the current results of operations of enterprises, the enterprises innovation assets, marketing assets, and the performance of international research, using AMOS structural equation theoretical model, data analysis, draw conclusions. The main structure and content of the article is as follows: The first part of the introduction, describes the research background, purpose, significance, main research methods. The second part of the study design, on paper the relevant indicators shows variable declaration and model design. An Empirical Analysis of the third part of the equation model, model fit test, model parameter estimation, model evaluation and discussions. The fourth part is the conclusion of the study, research and the limitations of research proposals, the article summarizes the research conclusion.Keywords: Performance management; innovation assets; marketing assets; internationalization; AMOS;前言近年来，关于企业创新、营销及国际化与绩效关系的研究，许多学者都做出了许多不同的研究。本文在对相关研究文献进行回顾与分析的基础之上，进一步对企业创新资产、营销资产、国际化与绩效关系进行研究。把包含创新、营销在内的领域资产、国际化及其绩效均给予具体指标化分析，搜集了 100 多家上市公司的相关指标数据，利用结构方程 Amos 模型进行操作演练，从各元素指标的正反向变动出发，得出其相关变动引发的绩效指标变化情况，实证分析总结出企业创新资产、营销资产、国际化与绩效的关系。这一研究结论的得出，给新经济模式下的现代企业就提升绩效方面有了更明确、更具导向性的理论建议。41 绪论1.1 研究背景中国上市公司市值管理研究中心已经连续八年发布上市公司市值管理绩效报告。中心以价值创造、价值实现、价值关联和市场溢价等四大指标体系为核心，综合评定上市公司的企业战略、商业模式、经营绩效、资本效率、公司治理、投资关系管理等多维度做出客观评分。随着经济全球化的到来、以及技术进步日新月异、市场环境变幻莫测、全球竞争日益激烈。以美国次贷危机为导火索的金融风暴，不仅造成全世界金融系统的动荡，同时给全球的企业带来了前所未有的危机与挑战。环境的快速变化使市场与资源的垄断优势变得稍纵即逝，面对不确定环境，企业表现出不同的绩效差异。由此，企业应该如何提升绩效，通过创新资产、营销资产、国际化等渠道来寻求更好的发展路径，构建坚实的盈利基石已经成为众多上市企业所关心的问题，因此，对该课题的研究具有重要的理论价值及现实意义。目前，国内外关于企业绩效影响因素、评价指标、绩效机制构建等方面的学术知识研究可以说是很多。其中，关于企业资本结构等与绩效的关系；创新、营销、国际化与绩效关系等也有了许多的研究，但是，就从资产结构创新资产、营销资产等角度入手的研究大致上还需要继续深入。同时，运用结构方程 Amos进行的多变量分析方法也成为研究该问题的新视觉。1.2 研究目的及意义随着各种科学研究的不断进行，处理多个自变量、多个因变量的情况，或者有些变量没办法直接使用量化指标进行反映，对于这些类似问题，传统的统计方法和计量经济学方法都不能解决。然而，结构方程模型 AMOS 却弥补了以上这些不足，近年来许许多多的研究者和学者陆续使用该方程模型进行各种各样的结构模型和测量模型的计算和验证，以此研究着各个领域的多变量等问题。基于这些，结构方程模型目前也迅速成为多元素数据分析中的必要方法。于是随着近年来关于企业绩效指标、企业绩效体系、绩效影响因素分析以及创新、营销、国际化与绩效关系等方面的研究可以说是数不胜数。同时，随5着企业多元化的发展，电商企业的泛滥，以及国际化进程等方面迅猛发展，企业绩效水平显得尤为重要。企业只有提升绩效水平，才能拥有雄厚的资金、资产来增加企业投资，大力研发新产品以增加营销，从而占据更广阔的国内及国外市场，最终，增强企业整体竞争力及经济实力。本文以此为目的出发，研究企业绩效与创新资产、营销资产、国际化之间关系。通过指标数据分析，AMOS 结构模型的输出结果中研究企业影响绩效的潜在因素，从潜在因素的角度，企业总资产收益率、净资产收益率、每股收益等为企业提供可信的发展建议。1.3 研究思路及方法文章首先把创新资产、营销资产、国际化及其绩效均予以指标化；然后，从 100 家上市企业近三年的相关财务报表中筛选出研究涉及的指标数据；最后，通过 AMOS 建立结构方程模型（SEM），输出结果。对结果进行回归系数分析、模型拟合度检验、参数估计等定量分析三者与绩效的关系，进行结果探讨。从而为企业改善绩效得出有力的意见及建议。2 研究设计2.1 相关指标选择2.1.1 创新资产指标本篇文中选取“研发费用/营业总收入”指标。许多企业均喜欢以企业研发投入占其营收比重的多少来衡量和证明某些企业或者自己在所属产业中是最具创新力的。然而该指标受限于多种因素，它与企业的经营模式、营业总收入额以及研发周期等有关。企业研发支出对当期经营绩效有显著的正向促进作用，同时又存在滞后性，研发支出投入的强度越大，企业经营绩效就越佳。2.1.2 营销资产指标销售费用/营业总收入、广告费用/营业总收入。销售费用及广告费用在会计核算中均属于费用类科目，该两者指标直观显示出企业营销资产份额。2.1.3 国际化指标6海外销售收入/营业总收入。结合现代中国企业国际化发展形势，基于动态演进的中国企业国际化程度评价指标是由国际化经营的不同侧面指标反映的。企业国际化程度受其国际化深度、广度以及国际化经验、战略等影响，其中海外收入占比从财务指标更能强调企业国际化水平。2.1.4 企业绩效指标总资产收益率、净资产收益率、每股收益。企业绩效指标分为财务指标和非财务指标两类，其中，净资产收益率是企业财务分析中综合性最强、最具代表性的指标,是考核企业经营绩效的依据,然而许多企业对净利润进行操纵,这与财务分析的初衷相背。总资产收益率(ROA)是分析公司盈利能力时又一个非常有用的比率。是另一个衡量企业收益能力的指标。在考核企业利润目标的实现情况时，投资者往往关注与投入资产相关的报酬实现效果，并经常结合每股收益(EPS)及净资产收益率(ROE)等指标来进行判断。 总资产收益率的高低直接反映了公司的竞争实力和发展能力,也是决定公司是否应举债经营的重要依据。2.2 数据来源数据主要于 Wind 数据库中 2013 年和 2014 年度制造业上市，共 1844 家企业，中国专利公布公告网，国家哲学社会科学学术期刊数据库，对初级资料以量表的形式进行数据预试，测量信度及效度，采用 SPSS、AMOS 与 EXCEL 等统计软件进行数据处理，输出结果。2.3 变量说明Amos 结构方程模型中设定三种类型的变量：（1）潜在变量。无法测量的变量，受多因素的影响，选取创新资产、营销资产及其绩效。（2）观察变量。直接可以测量的变量，本文研究创新资产、营销资产、国际化与绩效关系，选取：创新资产指标：2014 年研发费用/营业总收入、2013 年研发费用/营业总收入；营销资产指标：2014 年销售费用/营业总收入、2014 年广告费用/营业总收入；国家化指标：2014 年海外销售收入/营业总收入；绩效指标：总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）、每股收益（EPS）。以此观察各变量之间的相互关系，体现其与绩效间相互关系。7（3） 误差变量每个观察变量都会有误差变量，与潜在变量一样不具实际测量，了解误差变异，可以用观察变量来衡量潜在变量的误差值方差。本文中影响各指标的无测量的变量均属于误差变量。2.4 研究设计Amos 结构方程模型中，结构模型界定潜在变量与潜在依变量之间的线性关系，本文就创新资产、营销资产及国际化三者之间的线性关系。测量模型界定潜在变量与观察变量之间线性关系，即创新资产、营销资产、国际化分别与绩效之间关系。模型方程式如下： 结构方程式：=+ 内衍变量（依变量）测量方程式：Y=+ 外衍变量（自变量）：X=+其中，方程式 是结构模型， 和 是测量模型。符号代表方面如下：（Eta）是内衍潜在变量向量（依变量）； 是外衍潜在变量（）与内衍潜在变量（）之间的相关系数矩阵，表示外衍变量对内衍变量的作用； 是外衍潜在变量（自变量）；X 是 的观察变量或测量指标。在营销资产和国家化等研究中涉及的变量，如营销能力、国际化经验及战略等都是不能准确、直接的测量出来的，这些类似变量就是潜在变量。Y 是内衍潜在变量的测量指标， 是观察变量的测量误差， 反映 Y 变量的指标误差， 内衍潜变量误差。 用来反映内衍变量 与观测指标 Y 之间的系数关系。 则反映外潜变量 与内潜变量 之间的相关系数关系。 则是 X 与外衍潜变量 之间的相关系数矩阵。3 模型实证分析3.1 整体模型适配度检验8有关结构模型适配度的有许多不同主张，学者 Hair 等人（1998）将整体模型适配度评估分为三类，来检验整个模式与观察数据的适配度：绝对适配度测量、增值适配度测量、简约适配度测量。在 Amos 运行输出报表中，均会有包含各种模型整体适配度的指标值的数据，这些指标值是实际数据得到的相关系数矩阵或方差协方差矩阵与理论模型推导出来的相关系数矩阵差异，所估算出来的统计值。3.1.1 绝对适配度测量表 3.1 中，预设模型的参数个数共有 29 个，卡方值（CMIN 栏）为65.529，模型的自由度为 15，显著性概率值 p=0.0003，表示模型的适配度基本良好。由于卡方值易受到样本数大小的影响，当样本数较大时，卡方值相对的会变大，显著性概率值 p 会变小，容易出现假设模型被拒绝的情形，必须进行模型修正才能有效适配样本数据。因为在大样本的情况下，判断假设模型与样本数据是否适配，除参考 CMIN 值外，必须考虑到其他适配度统计量。表 3.1 CMIN表 3.2 FMINModel FMIN F0 LO 90 HI 90Default model .036 .027 .016 .043Saturated model .000 .000 .000 .000Independence model 1.590 1.575 1.481 1.674最小差异值 FMIN：差异/（观察值个数-组数），表 3.2 中，模型中 FMIN为 0.036，总体与模型的差异程度 FO 为 0.027，总体差异值的 90%置信区间为0.016,0.043，此数值较接近 0，表明理论模型与实际数据的适配度较佳。NCP 离中参数计算公式：总体差异/（观察值个数-组数）， 表 3.3 可知，模型中 NCP 为 50.529，离中参数的 90%置信区间为29.143,79.464,区间值未Model NPAR CMIN DF P CMIN/DFDefault model 29 65.529 15 .000 4.369Saturated model 44 .000 0Independence model 16 2931.142 28 .000 104.6849包含 0，表示 NCP 估计值未达 0.10 的显著水平，此外 NCP 值接近 0 值，因而理论模型与实际观察数据整体适配度佳。表 3.3 NCPModel NCP LO 90 HI 90Default model 50.529 29.143 79.464Saturated model .000 .000 .000Independence model 2903.142 2729.055 3084.537RMSEA（平均平方误差平方根）=总体差异/自由度，可用来修正总体差异值受到估计参数值影响的缺点。表 3.4 中，本模型中 RMSEA 为 0.0430.05，本模型可以接受标准，90%置信区间为0.032,0.054，且接近适合性检验的概率PCLOSE 为 0.8580.05，故可接受“RMSEA 小于 0.05”的虚无假说，可以判断该模型的适配度佳。表 3.4 RMSEAECVI 为期望跨效度指数，其 90%的置信区间为0.055,0.083。MECVI 值=BCC 值（观察组个数-组数）。表 3.5 中的 ECVI 值=0.067，小于独立模型的ECVI 值（=1.608），但略大于饱和模型 ECVI 值（=0.048），表示模型一定程度上被接受，具有较佳适配度。表 3.5 ECVIModel ECVI LO 90 HI 90 MECVIDefault model .067 .055 .083 .067Saturated model .048 .048 .048 .048Independence model 1.608 1.513 1.706 1.6083.1.2 增值适配度测量在基准比较中，表 3.6 可知，基准化适合度指标 NFI 为 0.978 接近于 1 且较大，而 NFI 的值是在 0 与 1之间，表示拟合度良好；RFI 相对适合度指标，其值在 01 之间，当数据完全拟合模型时，RFI 等于 1，本模型中 RFI 为 0.958 接近于 1；同理，IFI 增量适Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSEDefault model .043 .032 .054 .858Independence model .237 .230 .244 .00010合度指标为 0.983，TLI 为 0.968，CFI 比较和适度指标为 0.983，各指标均接近于 1，表示理论模型与观察数据整体适配度佳。表 3.