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關于燕子的詩句范文第1篇

2、特別喜歡這里的乳酪蛋糕，朋友過生日，決定定做一個給他，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。事實證明味道還是很好地，入口即化的感覺。

3、每個城市都有不一樣的街景，不一樣的美食，不過，沒有你的身影，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，色如鵝黃三尺余，東門彘肉更奇絕，肥美不減胡羊酥。

6、無聲細下飛碎雪，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，漢陰槎頭遠遁逃。魴魚肥美知第一，既飽歡娛亦蕭瑟。

10、秋來霜露滿園東,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，必須真材實食料，還要去雜選優。精心烹飪才會成為美味佳肴。

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。

關于燕子的詩句范文第2篇

2015年第3期（No.3，2015）圖書館界（Library World）周亮：語義網環境下數字圖書館的資源聚合模式研究隨著科技的不斷進步，我們已經逐步向大數據時代邁進，信息資源也逐漸擁有多樣異同的結構、紛繁蕪雜的內容、豐富多變的形式以及龐大廣布的儲量，同時圖書館的資源也由傳統的實體邁向數字化以及網絡化。圖書館的信息服務因資源的數字化而面臨了諸多的問題和挑戰，首先不能有效地管理和利用這些數字資源，而且在數字資源的異構和分布方面目前還沒有統一的有效的形式出現，在服務形式上數字資源的利用仍是被動的，不能利用現有資源主動地滿足用戶的文獻需求等等[1]。當前傳統的圖書館提供的知識服務是針對紙質文獻的藏閱，而以上矛盾促使知識服務向多元化、深層次以及開放性發展，由紙質文獻藏閱向數字資源推送發展，由被動提供服務逐步地轉為面向用戶需求。這一過程的實現，其基礎是聚合數字圖書館的信息資源，通過分析、選擇、標引和處理各種類型資源的內容特征，從學科、主題、分類和著作等維度出發，進行信息資源的融合、類聚和重組，在信息資源有序化的過程中進行知識關聯的揭示，最終實現個性化知識推送服務，聚合信息資源的過程不僅體現了層次性、技術性，還對其可展示性的特點進行呈現[2]。時代在進步，技術在發展，網絡資源的語義化已經成為第二代互聯網的發展趨勢，更是資源聚合與知識發現的內在根本。只有實現了網絡資源的語義化，才可能透過資源的外在形式從多個維度對資源進行內涵式集聚與融合，進而實現基于資源聚合的知識發現與創新。基于此，本文開展了語義網環境下數字圖書館的資源聚合模式研究，以期能夠促進當前數字圖書館資源聚合的發展。

1數字圖書館資源聚合研究現狀分析

1.1 基于實體文獻整理的聚合模式面臨的問題

實體文獻的整理在圖書館信息資源聚合中屬于最低的層次，是傳統的資源聚合模式，從聚合實現效果角度來看，其粒度較粗；從聚合的實現方式來看，通常基于文獻編目以及元數據的實現。

基于文獻編目的資源聚合主要是針對實體文獻進行手工著錄，在著錄過程中要遵循一定的格式和規則，并對文獻實體進行解釋內容實質和描述外部特征，以滿足用戶對文獻實體資源的需要，其意義在于不僅可以對文獻的內容和形式特征進行揭示，還可以在文獻的檢索中提供途徑和方法，更可以為文獻的管理提供支持和依據。在編目規則的制定以及圖書分類方法上，程長源先生首次提出要進行新方法和新規則的制定，而著錄規則的制訂方案被審議通過，則為文獻著錄在新時期的發展奠定了良好的基礎。但是傳統的對實體文獻的整理聚合不能有效地滿足用戶需求，Greenberg等學者認為可以在圖書館的主要功能中進行語義網的應用，比如在文獻編目和檢索中運用語義網技術進行語義網的選擇、表達以及服務，完成基于語義網的信息資源合理使用[3]，但是目前來看，兩者的融合力度還有待加強。

1.2 基于數據集成的聚合模式有待改進

基于數據集成的資源聚合就是對異構資源系統在邏輯上或者物理上把異質、異類的數據庫進行有機集中，把表示方法和操作手段統一化，最終互聯與共享多種異構數據資源。基于數據倉庫的聚合方式用于實現多種數據源數據信息的多維集成。在英國，有關人員利用這種方式完成了建構數據集成系統的開發，實現了信息的數字化建設和數據的集成。在國內，毛燕梅等在信息資源中利用數據集成進行描述、整理和資源的控制；徐榮華等通過數據集成完成了數據的格式化存儲，并多維分析數據最終建立統一標準的數據格式，實現了對信息資源的統一檢索。雖然相關的研究已經取得了一定的成果，但是在實踐過程中新理論、新技術的應用還有待進一步加強[4]。

1.3 基于知識集成的聚合模式需要完善

在知識集成領域，對信息資源的聚合主要是語義聚合圖書館內的信息資源內容，通過知識關聯的挖掘，多維度揭示文獻資源中的知識，不僅包括顯性知識，還能把蘊含的隱形知識也發掘出來，最終達到知識的融合和推送。黃如花等在數字圖書館中利用了語義網技術和知識地圖，實現了數字圖書館的可視化知識組織；張振海等解決了知識獲取、重用和共享問題，并提出了基于網格的數字圖書館運行環境；York Sure和Rudi Studer等通過通用模型的建立解決了分布式異構知識庫的互操作問題，并提出了目前亟待解決的關鍵問題是如何使語義網和數字圖書館有效融合，把多知識庫的統一視圖提供給用戶[5]。但是目前這兩者的融合技術還有待完善，而且還可以從宏觀和微觀兩個層面下手對聚合模式進行改善。

2語義網技術對數字圖書館資源聚合的促進作用

在語義網對數字圖書館資源聚合的實現中，其三大關鍵技術分別為XML、RDF以及Ontology技術。其中作為語法層的XML能提供資源內容和結構的表示；作為數據層的RDF能描述和處理元數據，在Web上提供交互信息；作為語義層的Ontology可以把概念的定義精確化。

2.1 語義網XML技術增強圖書館資源的深度聚合

在語義網關鍵技術中，XML語法功能相當強大，用戶使用XML可以自行進行標記或字段集合的定義，這些標記或字段集合能把數字圖書館中的特殊信息方便地表達出來。在網頁的編寫中，HTML不僅不能進行信息與元信息的區分，而且不支持信息嵌套結構，XML技術則克服了這一缺陷，大大增強了全文搜索功能，使得檢索結果更準確，使文獻查準率得到有效的提高。

2.2 語義網RDF技術促進圖書館數據集成

在數字圖書館中，RDF技術主要在網絡導航中發揮作用，RDF的應用使數字圖書館搜索引擎功能更佳。作為語義網關鍵技術的RDF技術，主要用于描述內容與內容的關系，便于知識共享與交換的實現，可以描述邏輯形式獨立的文檔為Web頁面集，而且在Web網頁中，可以進行知識產權的說明。在管理、維護和使用數字圖書館時，RDF技術的以上功能發揮了積極的作用，有效地促進了數字圖書館的數據集成。

2.3 語義網Ontology技術促進圖書館知識重用

在傳統的圖書館中，信息檢索的實現主要基于簡單的關鍵詞檢索進行研究，缺乏語義級或知識的支撐，而且通常在數字圖書館中，網絡資源有其分散性，導致信息服務的效率不能得到有效提高。從數字圖書館用戶的需求角度來看，數字圖書館的系統在信息的識別和處理中，最好能靈活地應用，以便進行知識的挖掘，通過用戶信息有效地進行信息資源的組織和服務。本體技術即語義網中Ontology技術的引入，可以使語義得到共享和重用，可以實現不同系統之間的交流和共享，使數字圖書館中的知識重用方面得到有效促進。

3語義網環境下實現數字圖書館資源聚合要解決的關鍵技術

3.1 領域本體集成技術

在整個檢索系統中，領域本體是基礎，作用于多個模塊，在整個體系結構中貫穿始終，提供參考和依據以實現各模塊的功能，是整個系統中最關鍵的部分。在數字圖書館資源聚合中構建領域本體時，根據構建需求，引入了螺旋模型的思想，即在迭代過程中不斷對本體進行完善，在進行系統開發時采用周期性的方法進行若干次的迭代，其迭代路徑是沿螺線進行的，這種模型還適用于需求不明確的開況，在需求變更時能更靈活地應對。在進行數字圖書館信息資源領域本體的構建時，遵循以下流程[6]：首先進行需求分析，然后展開本體分析，并在此基礎上進行本體的編寫，即本體的構建；在建立初步的領域本體之后，還要驗證與評價本體，不過截至目前，評價方法和測試集還沒有一個統一的標準；最后是對已構建的本體不斷完善，以適應實際應用。

3.2 大數據挖掘與集成技術

隨著館藏信息資源的激增，大數據時代已經到來，給數字圖書館的資源聚合帶來了巨大的挑戰，尤其體現在對圖書館數據的分析和挖掘尋找其背后隱性知識方面。在數字圖書館中，對館藏資源的聚合要充分利用大數據的理論與技術優勢，采用數據分析方法進行數據挖掘與分析，完成知識模型的構建，實現信息資源的深度聚合，提高知識發現服務能力，達到提高知識服務能力的目的。

3.3 語義知識與信息資源轉換技術

在語義網環境下，首先通過高速的互聯網把不同分布位置的計算資源進行集合，組成充分共享的提供高性能計算能力的資源，這個過程稱為網格化。網格和語義網的融合，能使語義知識的語義更高，計算能力更強。語義網格架構與數字圖書館相比，其分布式環境與信息環境是一致的，在承認環境無序的前提下，數字圖書館尋找的解決方案是跨語義的，而在Web環境中，語義網格還要再進行中間環境的構建，使信息體在符合環境的同時還要具有語義互操作功能。數字圖書館和語義網格的共同目標是形式化地描述信息，把信息中的語義信息通過機器進行認識，實現語義和信息資源的相互轉換。

4語義網環境下數字圖書館資源聚合模式的構建

4.1 基于關聯數據的深度聚合模式研究

關聯數據技術與傳統的信息聚合技術相比較，其聚合方法更為靈活易實現，從用戶的角度來說，只需要關心信息本身即可；從圖書館的角度來說，通過數據的關聯進行本館資源與外部資源的整合，資源范圍得到擴展，用戶服務得以改進，圖書館價值得到提升。圖1給出了基于關聯數據的深度聚合模式，該模式共分三層，其中數據層包括兩大部分，分別為本地數據源以及外部的各種數據集，這些數據集可以利用不同的方法轉換成連接到數據網絡中的關聯數據；在聚合層中，首先圖書館進行關聯數據網絡的訪問，在訪問時遵循統一的規范，然后對關聯數據和本館資源進行本體映射之后進行實體識別，在實體識別時是自動或半自動的，最終形成集成數據；在應用層，圖書館主要是在聚合信息的基礎上對原有應用進行拓展，在聚合層中生成的集成數據，實現了數據融合與檢索，為用戶提供新的資源，另外，還在學術交流過程中越來越多地參與進去。

4.2 基于主題模型的深度聚合模式研究

在語義網環境下，基于主題模型的深度聚合模式目前應用領域主要包括兩個方面：一是圖形圖像，二是文本知識處理。在文獻資源生成過程的模擬中利用了主題模型，詞項在共現信息中有很多主題集合，從中進行語義相關的主題集合的抽取，并進行參數估計，進行文本挖掘。通過主題模型轉化成新的主題，并在低維空間中進行表達。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行生成文本過程的描述，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、異質資源中通過一定的標準和技術進行物理或邏輯上的互聯互通，在多種資源中實現一站式的搜索就是數據整合，但是數據整合通常沒有揭示和組織數據對象之間的關系。用戶在信息環境下，既希望能實現一站式搜索，又想在獲取關聯資源時能做到一步到位，這就需要有效地組織和整合信息的實體關系。這種基于信息的資源整合，其方式主要基于信息門戶。基于語義網環境下數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，其中數據源層中要進行元數據標準的制定；信息描述與組織層中主要使用了RDF技術；在語義整合層中運用了語義規則進行本體一致性檢測以及語義推理的實現；最后經過整合的信息提供給用戶交互層，為用戶提供服務。圖3基于信息集成的深度聚合模式

關于燕子的詩句范文第3篇

【關鍵詞】 高管―員工薪酬差距； 過度投資； 企業異質性

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2016）08-0023-04

一、引言

近年來“高管天價薪酬”“工資被平均”一直為社會關注的熱點。根據Wind數據統計，不含股權和股票激勵，2014年中國上市公司前三位高管的平均薪酬達到68.32萬元，而員工平均薪酬為9.81萬元。現有研究主要集中在高管―員工薪酬差距（簡稱“薪酬差距”）給企業績效帶來的效應，且沒有形成一致結論。Lazear et al.[1]提出的錦標賽理論得到許多學者支持，他們認為薪酬差距能夠顯著地提升企業績效[2] [3]；但部分學者基于社會比較理論，認為由于公平問題，薪酬差距與企業績效呈負相關關系[4]；也有不少學者認為薪酬差距是一把“雙刃劍”，既有正面激勵作用又有負面影響效果，兩者呈倒U型關系[5―6]。

投資決策作為薪酬差距與企業績效間的“中間橋梁”，關系著企業的成敗。高管團隊站在企業頂層，決定著投資決策方案，然而“高管天價薪酬”不一定能給企業帶來最佳的投資決策。前幾年許多行業“過度投資”帶來“產能過剩”的弊端逐漸表現出來，導致這兩年中國實體經濟的疲軟。薪酬差距對過度投資的治理效應如何？本文將以此為切入點展開研究。

二、理論分析和研究假設

（一）薪酬差距與過度投資

理論認為，由于所有權和經營權普遍分離，管理層與股東之間的問題普遍存在。在投資決策中，企業高管決定著投資的項目、規模、數量等，直接關系著投資的成敗。若薪酬差距太小，使高管的才能和努力很難獲得對等的薪酬待遇，高管可能產生機會主義行為，通過尋租進行逆向選擇或腐敗行為，追求投資規模而非投資效益，從而造成過度投資。

薪酬差距的加大能提高高管的工作積極性，緩解自利行為引發的問題，作出有利于企業發展的投資決策；高管團隊內部的競爭將更加激烈，同級和下屬的監督將間接抑制高管的投資過度行為。此外，薪酬差距的加大也會減少自由現金流量，在客觀上抑制過度投資行為。然而薪酬差距不能無限制地擴大，當超過某個臨界值后，再進一步擴大薪酬差距將會帶來負面效果[7]，企業高管是投資決策群體，中基層員工是投資決策的具體執行者，兩者都會通過比較心理來感知薪酬狀況并最終決定自己的努力程度[8]，過大的薪酬差距會降低中基層員工的工作積極性和團隊效率，對投資效果將產生負面影響。因此提出假設1。

H1：適當擴大薪酬差距能夠抑制過度投資，但超過一定程度，將產生負向影響，兩者之間呈U型關系。

（二）異質性因素在薪酬差距和過度投資關系中的作用

合理的薪酬差距有利于促進高管行動目標和企業利益的一致性，使企業作出最佳投資決策，但這種效果受企業異質性因素的影響，薪酬激勵應建立在企業特性基礎上。本文將從產權性質和地理位置兩個常見的因素展開分析。

1.產權性質異質性

國有企業薪酬差距與投資決策間的內在機理比較復雜，薪酬激勵效用無法同非國有企業基于市場的薪酬契約相比擬。國有企業高管的激勵包含薪酬激勵、政治晉升激勵和職務消費激勵[6]，他們的薪酬、任命和升遷受政府干預很大，在預算軟約束背景下，投資過度的后果最終由政府買單，與高管薪酬和升遷關聯較小，高管薪酬往往與投資效率脫節，且國有企業享受著壟斷、補貼、政府擔保等諸多競爭優勢，無法有效分離出高管真正的才能和努力程度。相比之下，非國有企業高管受到較為嚴格的監督和考核，問題相對較小，薪酬與業績緊密相連，高管被降薪、降職或替代的風險更高，薪酬差距的加大會讓高管更注重投資收益率，從而抑制投資過度。因此提出假設2。

H2：與國有企業相比，非國有企業的薪酬差距對過度投資的影響更為顯著。

2.地理位置異質性

中國地區間差異較大，總部位于中心城市和非中心城市的上市公司在投資決策、高管流動性等方面差別顯著。經濟發達的中心城市，投資機會更豐富，就業機會更多，人員流動性更大，在貢獻和薪酬的博弈中，貢獻和薪酬更匹配。合理的薪酬差距能產生更好的激勵效果，抑制過度投資。對于非中心城市，投資和就業機會的選擇面小，薪酬差距的加大對過度投資的抑制作用也相對有限。因此提出假設3。

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

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選擇滬深兩市A股上市公司2009―2014年年報數據進行研究，數據均來源于CSMAR數據庫，并按以下原則進行樣本篩選和處理：剔除金融行業上市公司；剔除數據缺失、ST和PT公司；對極端值按1%進行了Winsorize縮尾處理。經上述處理，本文最終得到8 632個樣本進行模型（1）分析，再篩選出3 528個過度投資樣本（殘差>0）作為模型（2）和（3）的研究樣本。

（二）過度投資的計量模型

采用Richardson[9]的投資預期模型來計量投資過度程度，這一方法被國內外學者廣泛運用，先通過模型估算出企業正常的投資水平，然后用模型大于0的回歸殘差衡量企業的投資過度。企業正常的資本投資水平估計模型如下：

其中：Invt等于本期現金流量表中購建固定資產、無形資產和其他資產的支出/期初總資產；Growtht-1等于上期營業收入增長額/上期營業收入期初額；Levt-1等于期初總負債/期初總資產；Casht-1等于上期現金持有量/上期總資產；Aget-1為截至上一年末公司上市年齡；Sizet-1等于期初總資產的自然對數；RETt-1等于上一年5月到當年4月經市場調整后的、以月度計算的股票年度回報率；Industry和Year分別為行業和年度虛擬變量。

（三）薪酬差距與過度投資模型

根據模型（1）的回歸結果，篩選出過度投資樣本（殘差>0），構建模型（2）和（3）分別考察薪酬差距、異質性因素與過度投資的關系：

為檢驗假設2和假設3，本文在模型（2）的基礎上，分別引入兩個解釋變量產權性質、地理位置及各自與薪酬差距的交叉項，構成模型（3）：

模型（2）和（3）的被解釋變量（Overinvt）為投資過度，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，由于本文認為薪酬差距和過度投資呈U型關系，預計Paydispt和Paydisp的系數符號分別為“-、+”。模型（3）分別引入產權性質（Control）和地理位置（Center）兩個解釋變量及各自與薪酬差距的交叉項，根據本文假設，預計其系數符號都為負。若公司最終控制人是國有企業，Control為0，否則為1。借鑒蔡慶豐等[10]對地理位置的衡量方法，本文根據2014年中國經濟社會發展研究中心對中國城市經濟競爭力的排名，將內地排名前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、寧波、青島、無錫、廈門、濟南、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，控制變量為自由現金流量（FCF）、管理費用率（ADM）和大股東占款（Orecta），自由現金流量的增加在主觀和客觀上都有利于高管作出過度投資的決策；管理費用率越大說明問題越嚴重，過度投資也越大；而大股東占款將會導致公司資金緊張，間接降低過度投資；預計它們的系數符號分別為“+、+、-”。另外，引入行業類別（Industry）及年份（Year）兩個虛擬變量，以消除年度和行業差異對回歸結果的影響。各變量的定義及說明見表1。

四、實證結果與分析

（一）過度投資估算和描述性統計分析

表2顯示模型（1）的回歸結果顯著，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，同時殘差作為模型（2）和（3）的被解釋變量（Overinv）。表3的描述性統計結果顯示，高管與員工平均薪酬差距為6.73倍，但不同企業差別較大，最低的高管薪酬接近員工平均薪酬，最大的高管薪酬達到員工平均薪酬的84.83倍。過度投資最大值為5.57，最小值接近0，平均值為1.09，說明部分企業前幾年過度投資現象比較嚴重，從而導致這兩年中國有些行業產能過剩。

（二）相關性分析

根據表4所列示的主要變量相關系數，可以發現：（1）Paydisp和Overinv顯著負相關，Paydisp2和Overinv顯著正相關，初步說明薪酬差距和過度投資并不是呈線性關系，可能為U型關系，這一特點將在下文回歸分析中進行驗證；（2）Control、Center與Overinv顯著負相關，說明過度投資也將受到產權性質和地理位置的影響；（3）自由現金流量和管理費用率與過度投資正相關，說明它們會促進過度投資，而大股東占款為負相關，但不顯著；（4）所有自變量之間的相關系數均低于0.4，說明自變量間不存在嚴重的共線性問題。

（三）多元回歸結果分析

表5列示了模型（2）和（3）的回歸結果。根據回歸結果A，Paydisp和Paydisp2的回歸系數在1%水平上分別顯著為負和顯著為正，說明薪酬差距與過度投資呈U型關系，薪酬差距的適當擴大能夠提高高管積極性，激勵高管作出最佳投資決策，抑制過度投資，但超過一定程度將會產生負效應，驗證了假設1。根據回歸結果A可以推算出拐點，當薪酬差距達到21.8倍時，薪酬差距的正面效應會消失，此時薪酬差距如果繼續增加將會增加過度投資。

根據回歸結果B和C，Control×Paydisp和Center×Paydisp回歸系數均顯著為負，說明與國有企業相比，非國有企業的薪酬差距更為合理，對過度投資的調節作用更加顯著；不同城市的薪酬差距效應也不一樣，總部位于中心城市的上市公司更具優勢，其薪酬差距與過度投資的關系更為緊密，支持了假設2和假設3。

另外，FCF、ADM均與Overinv正相關，顯著性較好，說明企業擁有的自由現金流量越多，越容易導致過度投資；管理費用率較大的企業，其問題一般比較嚴重，高管也越容易進行過度投資。而大股東占款對過度投資的間接降低作用相對不夠顯著。

（四）穩健性檢驗

為檢驗上述結論的穩健性，本文進行了敏感性分析：對于過度投資，將模型（1）的殘差按照大小等分為三組，投資過度為殘差最大組，模型（2）和模型（3）的樣本也進行相應調整；將薪酬差距定義為所有高管與普通員工的薪酬差距，具體計算為：薪酬差距=高管總薪酬/高管總人數-（職工總薪酬-高管總薪酬）/（職工總人數-高管總人數）。上述回歸結果與前文結論總體上相吻合，基本支持了本文提出的三個假設。

五、研究結論及建議

本文考察了中國上市公司薪酬差距與過度投資的關系，并基于異質性因素進行了多角度探討，具體結論如下：（1）適當擴大薪酬差距能夠抑制過度投資，但超過一定程度將產生負面效應，薪酬差距與過度投資呈U型關系。（2）與國有企業相比，非國有企業的薪酬差距對過度投資的影響更為顯著。（3）不同城市的薪酬差距效應也不一樣，地處中心城市企業的薪酬差距與過度投資的關系更緊密。

高管是投資決策群體，中基層員工是投資決策的具體執行者，企業在構建薪酬體系時，應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，促進高管作出最佳投資決策，但是不能無限制地擴大，否則會降低投資決策的執行效果，薪酬差距應該控制在一定范圍內。同時，薪酬體系的構建不能一刀切，由于國有企業擁有特殊的制度背景，薪酬體制更應考慮公平性，不能差距太大，本文的結論間接支持了近年政府對國有企業高管薪酬實施“限薪令”的薪酬管制政策；也要考慮地域性因素，對于地處中心城市，特別是北上廣深企業，其薪酬差距可以更大一些。

【參考文獻】

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[4] WILLIAMS M L， MCDANIEL M A，NGUYEN N T. A meta-analysis of the antecedents and consequences of pay level satisfaction[J]. Journal of Applied Psychology，2006，91（2）：392-413.

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[9] SCOTT R. Over-investment of free cash flow[J].Review of Accounting Studies，2006，11（2）：159-189.

關于燕子的詩句范文第4篇

一、使用的主要材料

（1）長方形木板（長80 cm，寬10 cm）；

（2）圓圈形皮筋（寬7 mm，直徑15 cm）；

（3）長鐵絲（5 cm）。

二、制作過程與演示操作步驟

1.制作過程

（1）選擇直徑與鐵絲直徑吻合的鉆頭，將鉆頭放入臺鉆固定。

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

圖1 自制教具的剖面簡圖

（3）取出皮筋圈，每套教具4個，放在2個小孔間。

（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木板上（如圖2、圖3所示）。這個環節是整個教具制作的關鍵一環。

圖2鉆好孔的木板、2段U形鐵絲、4個皮筋圈

圖3制作完畢的教具

（5）依照這種制作方法制作19套教具，用于分組實驗。

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時器，小車一端固定紙帶，使紙帶穿過電火花計時器，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

（下轉頁）

（上接頁）

并在一起進行第2次、第3次、第4次實驗。每次實驗中橡皮筋拉伸的長度都保持一致，如果第一次實驗時橡皮筋對小車做的功是W，那么以后各次得到皮筋對小車做的功即為2 W，3 W，4 W。

（4）紙帶點跡分析，得到小車速度。

（5）數據處理，做功—速度曲線，即W—v曲線。

圖4 學生使用教具進行實驗

三、創新點

因為教材上的這個實驗設計沒有配套的成品廠制儀器，必須自己設計完成。以前曾經按照教材實驗圖制作過，但在使用中，由于拉力較大，圖釘時常崩開，皮筋經常斷開，需要不斷維修。而且使用的班級越多，故障率越高。經過重新設計制作的新教具，皮筋固定牢靠，不會時常崩斷，無需反復維修，取得了較好的實驗效果。

關于燕子的詩句范文第5篇

關鍵詞： 重大融資;經營性營運資金管理效率;企業績效

中圖分類號：F231 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2015）01-0068-06

一、引言

關于經營性營運資金管理效率及其與企業績效的關系問題，現有的研究普遍集中在討論經營活動本身，較少涉及長期投融資活動尤其是重大融資行為①的影響，并且大多發現，當未發生重大融資行為時，即正常經營狀況下，經營性營運資金管理效率與企業績效具有一定的正相關關系^[1]。然而，如果企業確實發生過重大融資行為，那么這一行為將對經營性營運資金管理效率與企業績效之間的關系產生何種影響呢？有鑒于此，本文從2004～2012年滬深兩市的上市公司中選取樣本，著重檢驗重大融資行為下中國企業經營性營運資金管理效率與企業績效之間的關系。

二、理論分析與研究假設

（一）正常經營狀況下經營性營運資金管理效率與企業績效

在企業未發生重大融資行為時，即正常經營狀況下，經營性營運資金管理效率與企業績效的關系一般是經營性營運資金周轉期（經營性營運資金管理效率的衡量指標）越短，用于經營性活動的現金流轉速度就越快，就能越快地購入原材料進行生產并銷售，資金也能越快回籠以償還債務和進行下一輪的生產銷售，從而減少經營風險和財務風險，提高企業績效。

許多研究對上述理論進行了實證檢驗。Hyun Han Shin和Luc Soenen（1998）^[2]以凈營業周期（NTC）作為衡量營運資金管理效率的指標，發現企業凈營業周期與盈利能力以及股票回報率顯著負相關。Lazaridis和Tryfonidis（2006）^[3]以現金周期作為衡量營運資金管理效率的指標，表明企業盈利能力和營運資金周轉期顯著負相關。汪平、閆甜（2007）^[4]基于我國制造業上市公司1995～2004年10年的數據，發現我國制造類上市公司現金周轉期與經營績效顯著負相關。王秀華、王竹泉（2012）^[5]從資源冗余視角對營運資金與企業價值之間的關系進行了探討，得出經濟繁榮時期經營狀況較差的企業和經濟危機時期經營狀況較好的企業的營運現金周轉期與企業績效負相關等結論。孔寧寧、張新民等（2009）^[6]選取現金周期作為評價營運資金管理效率的指標，發現企業盈利能力與企業營運資金管理效率顯著負相關。

基于以上分析，提出以下假設：

H1：正常經營狀況下經營性營運資金管理效率與企業績效正相關。

（二）重大融資行為與企業績效

上述對經營性營運資金管理的相關研究，通常囿于經營活動，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重大戰略決策，必然受到企業管理者的高度重視，從而對企業績效產生顯著影響。郭澤光、郭冰（2002）^[7]認為股本擴張雖然可為企業增長提供資金保證，但股本資金的增加并不一定會提高企業增長率，企業負債率與利潤率也是呈負相關關系;汪輝（2003）^[8] 選取滬深兩市1998～2000年的數據分析發現債務融資從總體上來說有加強公司治理、增加公司市場價值的作用，但是對于少數資產負債率較高的企業來說這一作用并不顯著;徐壽福、龔仰樹（2011）^[9]選取了總資產報酬率（ROA）、凈資產收益率（ROE）和每股收益（EPS）三個指標作為度量企業績效的指標，研究發現我國上市公司定向增發前的長期業績呈上升趨勢，在定向增發實施當年達到峰值，隨后在增發后出現下滑趨勢，特別是定向增發后一年內的下降幅度在統計上顯著為負。

財經理論與實踐（雙月刊）2015年第1期2015年第1期（總第193期）曹玉珊：重大融資、經營性營運資金管理效率與企業績效來自中國上市公司的經驗證據

因此，提出以下假設：

H2：重大融資行為與企業績效負相關。

（三）重大融資行為下經營性營運資金管理效率與企業績效

綜上分析可知，重大融資行為可能會影響到經營性營運資金管理效率與企業績效之間的相關性：一方面，重大融資行為對企業績效產生的“重大”影響很可能會超過經營性營運資金管理效率對企業績效的影響;另一方面，重大融資行為也可能因為其“重大”作用而促使經營性營運資金管理對企業績效的作用下降。比如，企業在通過重大融資籌集到巨額資金之后，可能會降低對經營性營運資金管理的關注度，導致經營性營運資金管理效率顯著下降。下降后的經營性營運資金管理效率與企業績效的相關性可能減弱直至消失。此外，還有一種可能是，企業通過重大融資取得的資金往往大大超過經營性長期資產投資的需要，其“多余資金”首先用于補充營運資金以至于不吝減少經營性營運資金以及留存資金，然后還可大量投放于交易性金融資產等非經營資產，從而使得企業盈利存在高度的不確定性。比如，曹玉珊（2012）^[10]對定向增發企業的營運資金管理進行研究后發現，中國企業營運資金使用效率在定向增發后可能存在長期下降的趨勢并伴有較大的不確定性。總之，重大融資行為會促使經營性營運資金管理對企業績效產生作用的程度減弱。

綜合分析，可提出以下假設：

H3：重大融資行為下經營性營運資金管理效率與企業績效之間無顯著相關關系。

三、統計檢驗

（一）數據來源與樣本

以2007年作為節點，將增發新股和大幅增加債務融資（資產負債率增加10%及以上②）作為劃分標準，得到3個樣本。其中：樣本1為2007年發生了重大融資行為的企業其后五年（2008～2012年）的數據樣本，樣本為2007年未發生重大融資行為的企業其后五年（2008～2012年）的數據樣本，樣本3為2007年發生了重大融資行為的企業其前三年（2004～2006年，在此期間未發生重大融資行為，如后文所述）的數據樣本。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經營性營運資金管理效率與企業績效之間關系的影響。

數據皆來源于國泰安數據庫查詢系統。樣本的剔除順序：（1）數據缺失的公司;（2）金融業公司;（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）對樣本1和樣本3，剔除2004～2006年也發生了重大融資行為的公司;（7）對樣本2，若某企業在2004～2012年間某年發生了重大融資行為，那么自該年起至2012年的數據將被剔除，而2004年至該年的數據將被保留，最終有用數據為2008年至該年。經過數據篩選，最終得出2007年發生了重大融資行為的上市公司共93家（其中增發新股25家，大幅債務融資68家），因而樣本1為465（93×5）個樣本數據;樣本3為279（93×3）個樣本數據;樣本2經過篩選之后共得到515個樣本數據。本文使用SPSS19.0進行數據分析。

（二）變量與模型

為了檢驗重大融資、經營性營運資金管理效率與企業績效之間的關系，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）用于檢驗假設H1，模型（2）用于檢驗假設H2和H3。主要變量定義如表1所示。

（三）統計結果及其分析

1.描述性統計。描述性統計分別見表2、表3和表4。從上述描述性統計可以看出：

（1）總資產凈利率（ROA）方面，總體水平偏低，同一企業在重大融資行為發生前后的ROA有所變化，呈現下降的趨勢，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致企業績效下降，符合假設H2的預期。虛擬變量，區分年度 注：根據前述關于“重大融資”的定義以及樣本選擇的標準，輸入研究模型（2）中該變量的樣本值均為大于或等于10%的數值。換言之，該變量值小于10%的樣本被排除在外。

（2）經營性營運資金周轉期（DWC）方面，總體來說我國上市公司DWC過長，部分印證了王竹泉等（2010） 的發現，即我國上市公司營運資金管理水平波動較大，管理風險高^[13]。另外，在企業發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），而未發生重大融資行為的企業DWC均值也較小，為約76天（表3），可見重大融資行為可能導致DWC延長，管理效率下降，初步驗證了H3。

2.Pearson相關系數分析。表5～7顯示的分別是各樣本經過Pearson相關性檢驗得出的各變量之間呈現的相關關系：（1）因變量ROA與自變量DWC之間只在樣本3中（表7）存在顯著負相關的關系，與假設H1部分吻合，而與假設H3相符。（2）重大融資行為的替代變量LNNSEO和CRLEV均與ROA之間呈負相關關系，但相關關系并不顯著（表5），說明重大融資行為本身可能對企業績效有負向影響，與H2的預計不相矛盾。（3）樣本1中（表5）LNNSEO與DWC之間存在顯著正相關關系，這與上述描述性統計的結果相符，說明重大融資行為會使經營性營運資金周轉期增長，但CRLEV與DWC之間是不顯著的負相關關系。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性，表明企業財務指標之間必然存在一定的關聯性，但是否會導致共線性問題，仍有待后文的回歸檢驗。

表5 Pearson相關系數矩陣――樣本1（發生重大融資行為的樣本）

3.重大融資、經營性營運資金周轉期與企業績效的回歸分析。回歸結果如表8，三個樣本調整后的R2均在15%左右或以上，表明研究模型的解釋能力較強，且模型均以1%的顯著性水平通過了F檢驗。此外，方差膨脹因子VIF均小于2，說明各變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。關于變量之間的相關性，研究發現：（1）觀察樣本2和樣本3的回歸結果DWC均與ROA之間呈現顯著負相關關系（樣本2的相關性稍弱，為10%水平），說明正常經營狀況下，經營性營運資金周轉期越長、企業績效越差，H1成立，印證了曹玉珊（2013）^[1] 等同類研究的結論。（2）觀察樣本1的回歸結果，LNNSEO和CRLEV與ROA之間的負相關性分別在1%和10%的顯著性水平上通過了檢驗，可見重大融資行為本身與企業績效存在顯著的負相關關系，即增發新股或大幅度增加債務融資均會導致企業績效下降， H2成立。這一結論與已有學者的研究結果也是相符的，如Loughran、Ritter（1995）^[12]對1970～1990年期間美國公司增發后的長期平均收益率進行了研究發現，增發后平均每年收益率遠低于同期沒有增發公司的收益率。

（3）樣本1的回歸結果說明重大融資行為發生后，ROA與DWC之間不存在顯著相關關系，H3成立。而樣本2與樣本3的檢驗結果均顯示出二者之間顯著的負相關性，進一步驗證了H3的合理性。并且說明假設H1和假設H3產生差異的主要原因可能在于，重大融資行為本身會分別對企業績效和經營性營運資金管理效率產生影響，使得經營性營運資金管理效率對企業績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性（樣本3的LNSIZE除外），且為正相關關系，說明規模大、成長性良好都有利于提升企業績效，這一點亦與事實相符。

四、進一步檢驗

增發新股和大幅增加債務融資，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相關性可以看出），因而對于假設H3的檢驗，還可將增發新股和大幅增加債務融資作為啞變量，采用變量交乘的方法重新對以上假設進行檢驗。這一檢驗或可增強研究結論的穩健性。現建立研究模型如下：

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，其中增發新股用NSEO表示，即當企業存在增發新股行為時為1，否則為0;大幅債務融資用CRLEV表示，即當該年資產負債率變動率大于或等于10%時為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、缺失值及異常值即可（共計7039個樣本）。

此時，重大融資、經營性營運資金周轉期與企業績效的回歸結果見表9。

表9顯示：增發新股交乘項（DWC×NSEO）和大幅增加債務融資交乘項（DWC×CRLEV）的系數均為正，且均未通過顯著性檢驗，表明經營性營運資金周轉期在重大融資行為影響下與企業績效之間不存在顯著的負相關關系。這一結果說明，重大融資行為會對經營性營運資金管理效率與企業績效之間的相關性產生“覆蓋”或“減弱”的作用，進一步證實了假設H3。

五、研究結論與政策建議

（一）研究結論

綜合上述研究假設的檢驗結果及其解釋，可以得出以下主要研究結論：

1.正常經營狀況下經營性營運資金管理效率與企業績效之間顯著正相關。

無論是2007年未發生重大融資行為的數據樣本還是發生了重大融資行為企業融資前的數據樣本，均顯示出經營性營運資金周轉期與企業績效存在顯著的負相關關系，即在正常經營狀況下，企業的經營性營運資金管理效率與企業績效正相關。這一結論與大多數同類的研究結論一致。

2.重大融資行為下經營性營運資金管理效率與企業績效之間不存在顯著相關性。

兩種方法的回歸結果表明，重大融資行為下經營性營運資金管理效率與企業績效之間不存在顯著相關性，而重大融資行為本身與企業績效之間存在顯著的負相關性。這是因為，企業增發新股或舉借大量債務之后，往往較少進行必要的長期投資，而是在滿足營運資金需要后投入非經營資產。這樣導致的后果是：首先，營運資金過于充裕一般會使企業無心管理日常經營，以至于減損企業的盈利能力;其次，剩余資金流入非經營資產使得企業盈利的不確定性增強;最后，經營性長期資產投資的減少也降低了企業長期盈利能力。另外，重大融資行為也會促使經營性營運資金周轉期延長。可見，重大融資行為對企業績效和經營性營運資金管理效率均會產生較大影響，印證了三大財務活動是緊密相聯的，且其對企業績效的影響程度較大，會覆蓋經營性營運資金管理效率對企業績效的影響，或者降低經營性營運資金的管理效率，從而使得經營性營運資金管理效率與企業績效之間的相關性減弱甚至消失。

（二）政策建議

1.企業應適度進行重大融資并合理利用資金。重大融資行為可能會對企業績效產生負向影響。其原因主要是籌資使用不當以及忽視對經營性營運資金的有效管理。因此，企業要提升企業績效，就應該要適度籌資。盲目進行籌資卻不將其用于提升績效的長期投資，對企業來說不是一件好事。

2.企業進行重大融資的同時仍應重視經營性營運資金的管理。

企業績效提升的動力來源于經營性營運資金的運作，重大融資行為不僅本身會反向影響企業績效，同時也會通過反向影響經營性營運資金管理效率來進一步反作用于企業績效。因此，為了能夠繼續發揮經營性營運資金管理效率對企業績效的正面影響，在進行重大融資時企業仍應注重經營性營運資金的管理，以期不損害企業盈利。

注釋：

①重大融資行為是融資額相對較大、發生頻率相對較低的長期融資活動，大多伴隨著重大的長期投資活動。本文選擇增發新股或大幅債務融資（資產負債率增加10%及以上）作為重大融資行為的替代變量。

② 經過反復測試，這個標準對于取樣的數量而言比較適中。

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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）