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        家族企業(yè)發(fā)展論文

        前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了家族企業(yè)發(fā)展論文范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

        家族企業(yè)發(fā)展論文

        一、實證分析

        (一)樣本和數(shù)據(jù)

        本文選用過泰安數(shù)據(jù)庫和上市公司年報的100家上市家族企業(yè)2011~2013的數(shù)據(jù),并且剔除了個別ST*。變量的選取方面,對于因變量的定義,首先將資100家企業(yè)資產負債率3年數(shù)值取平均,然后按照升序排列,前20%定義為風險規(guī)避型,中間60%定義為風險中性,剩余部分定義為風險趨向型。將資產負債率對應的風險偏好指標記為R1,對該指標下設兩個虛擬變量R1_1(0:其他,1:風險中性)和R1_2(0:其他,1:風險趨向)。已獲利息保障倍數(shù)和經營活動現(xiàn)金凈流量以相同辦法,按照升序排列,與資產負債率定義方法相同,對每個指標分別下設兩個虛擬變量R2_1(0:其他,1:風險中性)和R2_2(0:其他,1:風險趨向)以及R3_1(0:其他,1:風險中性)和R3_2(0:其他,1:風險趨向)。對上述三個自變量都表現(xiàn)為相同風險偏好的作為總指標,下設兩個虛擬變量R-1(0:其他,1:風險中性)和R-2(0:其他,1:風險趨向)。

        (二)模型設計

        本文主要研究企業(yè)家風險偏好(外在表現(xiàn)指標)與企業(yè)發(fā)展的關系,故模型設計如下:模型1:Pro=β0+β1×R1_1+β2×R1_2+β3×Scale+β3×H+ε模型2:Pro=β0+β1×R2_1+β2×R2_2+β3×Scale+β4×H+ε模型3:Pro=β0+β1×R3_1+β2×R3_2+β3×Scale+β4×H+ε模型4:Pro=β0+β1×R-1+β2×R-2+β3×Scale+β4×H+ε

        (三)實證過程和結果

        1.描述性統(tǒng)計。是企業(yè)家風險偏好與企業(yè)發(fā)展描述性統(tǒng)計。從均值上看,隨著家族企業(yè)家對風險的偏好程度的加強企業(yè)的利潤增長率則在降低。

        2.方差齊性檢驗和LSD檢驗。方差齊性檢驗結果表明在當前自由度下的p=0.36>0.05,不顯著,滿足各總體方差一致的要求。進行單因素方差分析結果表明:sig<0.05即風險態(tài)度的不同對企業(yè)發(fā)展的影響是顯著的。(見表2)運用多重比較LSD方法檢驗,來分析哪些處理之間有顯著差異。由表2可知對不同風險態(tài)度比較,不同風險態(tài)度間企業(yè)發(fā)展指標均具有顯著差異。

        3.多元線性回歸。通過SPSS.18多元線性回歸,從模型1到模型4的調整R2分別為:0.21、0.24、0.20、0.31,各模型的擬合優(yōu)度均較好;P值均通過置信水平0.05的顯著性檢驗,四個模型顯著性良好。虛擬變量通過顯著性檢驗,且系數(shù)均為負,說明風險趨向型企業(yè)家相對其他類型企業(yè)家來說對企業(yè)成長具有顯著的負向影響,其中行業(yè)類型HY變量顯著與企業(yè)成長性正相關,這說明高新技術企業(yè)比其他企業(yè)的成長性更好。

        二、結論與不足

        本文實證分析顯示,無論是方差分析還是多元線性回歸分析,其結果均為企業(yè)家對風險的偏好程度越強,其對自身家族企業(yè)的發(fā)展越不利。導致上述結論的原因,除了規(guī)模因素的影響以外,一方面可能與我們選擇的樣本企業(yè)所處的成長階段有關。如若擴大樣本量,并將樣本進行企業(yè)初期、成長期、衰退期分類,分別進行風險偏好研究,也許會有更為精確的結論。這也是本文進一步研究的方向。

        作者:王靜 段茹 單位:山東建筑大學商學院

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