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基于上市大数据企业的经营绩效与研发投入关系研究

作者:2017-10-05 00:32:20阅读:文章来源:
近年来,大数据(Big Data)已经成为学术界和业界所共同关注的热点和焦点。随着网络和信息技术的普及,人类产生的数据量呈指数级增长,这与原始信息时代已经很不一样。从2012年起,"大数据"这个词开始被越来越多的提及,无论是媒体还是企业,都开始广泛使用这个词来描述目前这个产生的海量数据信息的时代,并命名与之相关的技术开发与创新。。随着关于大数据的构想和概念的不断提出、完善并在实际中运用,出现了一批与大数据运用直接相关或密切相关的企业,这些企业各自偏重于不同的业务领域,但就其核心业务或能力上来说都与大数据技术应用密切相关,进而构成了一条新兴的产业。近年来,这条由大数据衍生的产业正在成为新的经济增长点,对我国未来信息产业格局乃至国民经济的发展正产生越来越重要的影响。这时候,对属于这条产业上的企业的经营绩效进行研究显得尤为必要。而就当前的研究情况来看,对大数据企业研究对象和研究方法上都有待创新。以往的研究多是以某一区域或者大的行业类别作为研究对象,目前较少有人对大数据企业这个概念进行研究,自然也没有以大数据企业为研究对象的经营绩效评价等研究。本文提出了大数据企业的概念并对其进行了探讨,筛选出一部分相关企业作为研究对象。以往对经营绩效和研发投入等关系的研究中,模型较为单一,加入的控制变量不够全面。另外,以往的研究仍有两点并没有充分结合。一是在对企业绩效的衡量上,大部分研究都是通过简单的一个或两个指标进行代替,最多是几个指标的简单叠加,这并不能全面反映企业的绩效哪怕只是财务绩效;二是在对二者的关系探究中,不管对企业的绩效有或者没有影响,很少有人继续探究研发投入在细微方面的影响。本文在运用因子分析法较为全面的评价大数据经营绩效的基础上,对研发投入的具体影响进行了进一步分析,并做出较为合理的解释。基于以上研究内容,本文分为6个章节。第一章绪论,主要介绍本文的研究背景及意义、研究内容框架与方法等;第二章介绍相关概念、理论与文献综述,在阐述与本文相关的主要概念和理论的基础上探讨大数据企业的概念,并对研发投入与经营绩效关系的相关文献进行梳理;第三章实证研究设计,主要是选取恰当的指标,筛选整理样本数据,阐述样本来源,建立数据模型;第四章研发投入与经营绩效关系实证分析,首先运用描述性统计分析方法和四分位统计方法,对研发投入和经营绩效指标的基本情况进行了解,构建合适的指标体系,运用因子分析法评价经营绩效,再运用回归分析、相关性分析进行实证分析,深入探究研发投入与经营绩效之间的定性、定量关系;第五章政策建议;第六章研究结论及展望,主要是总结本文的研究结论,提出相关建议,说明本文的局限性,并展望未来的研究方向。最终,以所选取企业2012-2015的数据为研究样本,以因子分析法计算其经营绩效得分,进行经营绩效与研发投入强度的实证检验,并揭示其各个能力因子与研发投入强度的关系。结果表明,上市大数据企业的经营绩效与其当期,前一期的研发投入强度均没有显著相关关系,成长能力与其前三期的研发投入强度存在显著正向相关性。
  • 摘要3-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 绪论10-14
  • 1.1 选题背景,研究目的和研究意义10-12
  • 1.1.1 选题背景10-11
  • 1.1.2 研究目的和研究意义11-12
  • 1.2 研究内容,研究方法和技术路线图12-13
  • 1.2.1 研究内容,研究方法12
  • 1.2.2 技术路线图12-13
  • 1.3 创新点13-14
  • 第二章 相关理论及文献综述14-21
  • 2.1 研发投入的相关理论14-15
  • 2.2 经营绩效相关理论15
  • 2.3 研发投入对经营绩效影响相关理论15-18
  • 2.3.1 国外研究概述15-17
  • 2.3.2 国内研究概述17-18
  • 2.4 大数据企业概念探讨18-21
  • 2.4.1 大数据企业概念的概述18
  • 2.4.2 对大数据企业概念的创新和整理分类18-21
  • 第三章 理论分析、研究假设和实证设计21-24
  • 3.1 理论分析与研究假设21-22
  • 3.1.1 研发投入对上市大数据企业经营绩效的影响21
  • 3.1.2 研发投入与偿债能力的关系假设21
  • 3.1.3 研发投入与盈利能力的关系假设21-22
  • 3.1.4 研发投入与营运能力的关系假设22
  • 3.1.5 研发投入与发展能力的关系假设22
  • 3.2 实证设计22-23
  • 3.2.1 样本选取22
  • 3.2.2 被解释变量22
  • 3.2.3 解释变量22-23
  • 3.2.4 控制变量23
  • 3.2.5 模型设计23
  • 3.3 小结23-24
  • 第四章 实证分析24-34
  • 4.1 研发投入强度的描述性统计分析24-25
  • 4.2 针对大数据企业经营绩效的因子分析25-29
  • 4.3 针对大数据企业的研发投入和经验绩效的回归分析29-30
  • 4.4 皮尔森相关性分析30-32
  • 4.5 实证结果分析32-34
  • 第五章 政策建议34-37
  • 5.1 宏观建议34-35
  • 5.1.1 在研发资金上给予支持34
  • 5.1.2 注重基础研究的投入34
  • 5.1.3 搭建协调各方的大数据平台34-35
  • 5.1.4 人事改进35
  • 5.2 企业建议35-37
  • 5.2.1 合理认识研发投入带来的系列影响35
  • 5.2.2 善于利用研发投入的节税效用35
  • 5.2.3 坚定大数据类业务的成长信心35-37
  • 第六章 结论与展望37-39
  • 6.1 主要结论37
  • 6.2 不足之处与展望37-39
  • 6.2.1 研发投入评价的局限性37-38
  • 6.2.2 样本企业数量和时间跨度的局限性38
  • 6.2.3 其他未能考虑的因素38
  • 6.2.4 展望38-39
  • 参考文献39-42
  • 在学期间的研究成果42-43
  • 致谢43

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