电力装备制造业上市公司营销策略对经营绩效影响回归分析9700字

电力装备制造业上市公司营销策略对经营绩效影响回归分析 1 1 1 3 5 6 本文在原有的环境分析基础上，结合电力设备制(一)因变量(二)自变量(三)控制变量变量名称变量符号变量定义(当年销售收入一上年销售收入)/上年销售收入资产回报率净利润/年平均总资产销售费用/当年营业成本支出企业规模总资产的自然对数资产负债率总负债/总资产研发支出地区市场化程度为研究对象，利用其从2008年至2018年期间的相关数据，数据来源于国泰安2009年，为0.053。按市值加权的ROA最低点出现在2012年，为0.022,而等年，为0.052,而等权的SF最低点出现在2017年，为0.084。此外，按市值加量市值加权市值加权等权市值加权2008470.247[0.27]0.172009500.098[0.34]0.053[0.34]0.041[0.07]0.030[02010680.275[0.43]0.304[0.43]0.050[0.05]0.049[0.0520111020.133[0.36]0.224[0.35]0.036[0.05]0.038[0.20121230.078[0.44]0.091[0.44]0.022[0.07]0.030[0.020131280.180[0.32]0.149[0.32]0.032[0.06]0.032[0.020161500.246[0.40]0.208[0.40]0.039[0.04]0.041[0.020181800.125[0.39]0.150[0.39]0.029[0.07]0.020[0.07]0.063[0.08]0.0Yi,t=βo+β₁SFi,t+β₂Levi,t+β₃Sizei,t+β₄RDi,t+β₅其中，Y代表SG(销售收入年增长率)或者ROA(资产回报率),下标i为公司，(一)实证结果分析表3-3报告了以当期销售收入增长率(SG)作为被解释变量的回归结果。列 表3-3中列(1)和列(2)中F检验的P值分别为0.005和0.007,从而绝混合RD的估计系数显著为负，这表明当期企业研发投入费用越多，企业销售收入增N注：**,***分别代表统计上5%和1%(二)稳健性分析表3-3表明了个体效应和个体-时间双向效应的存在，但是由于个体效应和个体-时间双向效应可能以随机效应的形式出现，因此察回归模型究竟适合固定效应还是随机效应。表3-4给出了个体效应和个体-时间双向效应的豪斯曼检验结果，由于P值为0.00,因此拒绝原假设，认为应该使自由度使用效用5固定效应固定效应分为2008年到2014年，共有样本650个，占总样本的50.7%;而第二部分为2015年到2018年，共有样本632个，占总样本的49.3%。表3-5汇报了不同报告年2008年-2014年2015年-2018年个体-时间固定效应个体-时间固定效应\(一)实证结果分析3-6中列(1)和列(2)中F检验的P值均为0.000,从而绝混合效应模型，表率越高的企业ROA越低。高资产负债率企业往往在对资金成本比较敏感，由于\N(二)稳健性分析表3-6表明了在当期资产回报率(ROA)影响因素回归中，个体固定效应和效应和随机效应。表3-7给出了个体效应和个体-时间双向效应的豪斯曼检验结果，由于P值为0.00,因此拒绝原假设，认为应该使用固定效应。自由度使用效用5固定效应个体-时间效应固定效应为了进一步检验回归模型的稳健性，本文在年份，将数据均匀的分为两个部分从而避免样本不均衡问题。其中第一部分为2008年到2014年，共有样本650个，占总样本的50.7%;而第二部分为2015年到2018年，共有样本632个，占总样本的49.3%。表3-8汇报了不同报告年2008年-2014年2015年-2018年个体-时间固定效应个体-时间固定效应0.035**冰NZi,t+1=βo+β₁SFi,t+β₂Levi,t+β₃Sizei,t+β₄RDi,t+β其中，Z代表SG(销售收入年增长率)或者ROA1.1.1销售成本费用率对下期销售收入增长率影响分析(一)实证结果分析表3-10中列(2)和列(3)中F检验的P值分别为0.004和0.000,从而绝混合收入增长率越低。这与表3-3的结果截然相反，反映出企业规模对不同时期的销这与表3-3的结果截然相反，说明研发投入需要一定的时间才会给公司显著的业N(二)稳健性分析表3-9表明了在下期销售收入增长率(SG)影响因素回归中，个体固定效应和个体-时间双向固定效应比混合效应更加适合。同体-时间双向效应可能以随机效应的形式出现，因此本文采用豪斯曼检验来比较固定效应和随机效应。表3-10给出了个体效应和个体-时间双向效应的豪斯曼检验结果，由于P值为0.00,因此拒绝原假设，认为应该使用固定效应。自由度使用效用5固定效应固定效应为了进一步检验回归模型的稳健性，本文在表3-9的基础上，根据报告期年年到2013年，共有样本518个，占总样本的47.1%;而第二部分为2014年到2018年，共有样本582个，占总样本的52.9%。表3-11汇报了不同报告年份的回归2008年-2013年2014年-2018年个体-时间固定效应个体-时间固定效应注：*,**,***分别代表统计上10%,5%和1%的显著性水平。括号内为标准误。表3-11的稳健分析结果表明，在控制了公司固定效应后，虽然SF和Siz(一)实证结果分析表3-12报告了以下期资产回报率(ROA)作为被解释变量的回归结果。列 表3-12中列(1)和列(2)中F检验的P值均为0.000,从而绝混合效应模型，总体上看，只有Size、Lev和Mkt的回归系数比较显著,但是显著性水平较低。SF的估计系数均不显著,虽然表3-9表明增加销售费用的投入可以提高未N(二)稳健性检验表3-12表明了在下期资产回报率(ROA)影响因素回归中，个体固定效应和个体-时间双向固定效应比混合效应更加适合。同体-时间双向效应可能以随机效应的形式出现，因此本固定效应和随机效应。表3-13给出了个体效应和个体-时间双向效应的豪斯曼检验结果，由于P值为0.00,因此拒绝原假设，认为应该使用固定效应。自由度5使用效用固定效应固定效应年到2013年，共有样本518个，占总样本的47.1%;而第二部分为2014年到2018年，共有样本582个，占总样本的52.9%。表3-14汇报了不同报告年份的回归2008年-2013年2014年-2018年个体-时间固定效应