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管理层能力、高管持股与农业企业创新投入的关系研究

作者:佳作论文网  来源:佳作论文网 日期:2022-10-14 10:54:44 人气:20

摘要:基于 2010—2020 年我国农业上市公司数据,研究农业企业内部管理层能力对创新投入的影响,以及高管持股在两者关系中的调节作用。通过实证分析发现,在我国农业企业中,能力越强的管理层对企业创新投入水平的抑制作用越显著;相较于非国有企业,国有企业内这种抑制作用更明显;同时,高管持股会抑制管理层能力和创新投入的负相关关系。建议综合考虑管理层各方面的条件,而不应该仅关注管理层能力这一单一指标;充分考虑是否应该对高管实施股权激励政策,谨慎使用股权激励机制;充分调动国有企业创新动力。

关键词:管理层能力;创新投入;高管持股;农业企业 

一、引言

随着乡村振兴战略的不断推进和农业农村现代化进程的加快,国家对于农业企业的关注度也在不断加大。在动态、复杂和难以预测的经济全球化的大环境下,创新成为了推动经济持续健康稳定发展的重要动力,同时也是企业获得并维持自身核心竞争优势,获取超额利润的有效途径[1]。我国《“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要》提出,要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,把科技自强作为国家发展的战略支撑。显而易见,越来越多的企业已经认识到创新的重要作用。按照中华人民共和国科学技术部公布的最新数据,我国全社会研发投入从 2015 年的 1.42 万亿元增长到 2020 年的 2.4 万亿左右,其社会基础研究经费较 2015 年增长近一倍。据世界知识产权组织发布的"全球创新指数"结果显示,我国排名2015 年的 29 位跃升至 2020 年的 14 位,研发经费 2974.3 亿美元,占全球的 17.5%。尽管如此,我国农业企业仍然具有大而不强、资金周转期长、面临环境不确定性的风险大等特点,存在创新能力和动力明显不足、创新成果转化率低、企业缺乏创新理念等短板, 这些与农业企业力图通过创新活动实现更快发展的期待形成冲突,成为现今亟待解决的问题。农业企业在我国产业调整升级中占有重要地位,因此,提升农业企业技术创新效率、加强农业企业绩效管理,是保障我国农业生产稳步提升的重要内容。探究影响企业创新投入水平的研究,已有文献主要从企业内部和外部两方面考察。内部公司治理方面,主要从高管特征[2]、内部控制[3]、企业战略差异度[4]等角度展开研究;外部环境方面,包括政府税收[5]、市场环境[6]、金融分权[7]、外部网络关系[8]等视角进行研究。

管理层是企业内部重要的人力资源,其能力的高低是企业创新成功的关键因素[9]。现阶段存在许多分析管理层能力与企业创新关系的研究,Chen 等(2015)首次对管理层能力和企业创新进行分析,认为管理层能力越高越能促进企业创新[9]。倪娟等(2020)通过中介效应模型得出,高能力的管理层通过增加企业研发投入增加企业绩效,而严格的内部控制会抑制这种正相关关系[10]。李钧等(2020)加入产品市场竞争作为调节变量,实证研究发现,在产品市场竞争激励的环境下,管理层能力对企业创新的促进作用更明显[1]。田玲等(2021) 研究发现,管理层能力增高会降低企业专利数量,但显著提高了企业创新价值[11]。邓峰等(2019)则认为,管理层能力与创新投入呈负相关关系,且在国有企业这种负相关关系更为突出,薪酬激励起到正向调节的作用[12]

由此可见,针对管理层能力和企业创新关系的实证研究较少,并且尚未形成统一的结论, 同时研究对象少有关注到农业企业,这些都为深入研究提供了可能。本研究基于“前因-行为”的逻辑,以农业企业为研究对象,实证研究管理层能力对企业创新投入的影响,同时加入长期激励—高管持股作为调节变量,考察国有企业和非国有企业间的差异,以期丰富相关理论研究。研究的创新点主要有以下两个方面,一是以农业企业为研究对象,实证检验管理层能力对企业创新的影响,以期缓解农业企业创新难的困境;二是将管理层持股作为调节变量,同时考察在国企和非国企之间管理层能力和企业创新关系的差异性,为企业衡量高管激励机制成果提供依据。

二、理论分析与假设

(一)管理层能力与创新投入

1984 年 Hambrick 和 Mason 提出的高层梯队理论指出,管理层特质会影响企业创新战略的选择,进而影响企业行为。当面对复杂多变的市场环境和经济全球化的大趋势时,企业管理层需要基于自身经验和能力,整合内外部的信息,识别市场风向,制定企业决策。由于创新活动具有高风险、前期投入大及回报周期长的特点,盲目开展创新活动可能会加大企业经营的困难。我国农业企业规模普遍较小,抵抗风险的能力较差,双重“高风险性”会使高能力的管理层会出于对自身已有良好的声誉和收入考虑,呈现出显著的风险防御特征[13],从而减少创新活动的开展。基于委托代理理论,两权分离产生的信息不对称给了管理层逆向选择的动机[12]。根据管理学理论,高能力的管理层拥有的内外部可调配资源更丰富,更能够建立合理的资源配置机制。面对风险性高的创新活动时,能力高的管理层更倾向于利用自身拥有的资源进行组织变革,或者开展能够快速占领竞争优势的固定资产投资活动,而不是选择长周期的创新活动[12]。

基于上述分析,提出如下假设:

H1:管理层能力与农业企业创新投入呈负相关关系。

(二)管理层能力、高管持股与创新投入

基于锦标赛理论,企业管理层为了获取更高的利益回报,会积极从事能提升企业业绩的活动,更有动力创造新产品,尤其是创新活动,是企业管理层在锦标赛中获胜的最强有力的武器[14]。根据风险承担理论,管理层更倾向于规避风险,主要原因就是管理层不能享受企业项目带来的收益,甚至可能会承担项目失败带来的损失。而作为管理层激励方式之一的高管持股,能够将管理层利益与公司利益进行绑定,提升企业管理层进行高风险创新活动的积极[15]。对于高能力的管理层来说,股权激励是对于他们为企业做出贡献的肯定,会一定程度上激发他们对工作的热情。在这种情况下,企业内部会形成“管理层激励—开展高质量创新活动—企业业绩提升—管理层激励”的良性循环。在某种程度上,管理层持股能够降低高能力管理层出于短视等原因降低企业创新投入的行为。

基于上述分析,提出如下假设:

H2a:高管持股抑制管理层能力与企业创新投入的负相关关系。

从产权性质的角度来看,在非国有企业和国有企业下,管理层能力和企业创新行为有显著的差异。相较于国有企业,非国有企业的管理者更关注企业的长期利润,更愿意进行长周期的研发活动,而国有企业的管理者一般由上级领导任命,受到的政府干预更多,特别是我国农业企业目前的企业管理组织制度,还主要是停滞于在传统的“科层式”组织结构和“数量型”的管理组织思想阶段,权力主要集中掌握在农业企业的少数管理人员。所以,国有大型农业企业管理层能力低下,对农业创新经营活动产生的直接抑制的作用,将会比非国有农业企业的更明显。在相同的股权激励机制下,出于对选择谨慎以及保留住企业绩效带来的政治回报的考虑,高投入的创新活动不会成为国有农业企业管理者的首选[12]。

基于上述分析,提出如下假设:

H2b:相比非国有农业企业,国有农业企业管理层能力与创新投入的负相关关系更显著。

H2c:相比国有农业企业,非国有农业企业高管持股对管理层能力和创新投入的负相关关系的抑制作用更显著。

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

对于农业企业的界定,按照中国证监会 2012 年修订的《上市公司行业分类指引》,将农业企业定义为从事农业(A01)、林业(A02)、畜牧业(A03)、渔业(A04)、农林牧渔服务业(A05、农副食品加工业(C13、食品制造业(C14、酒饮料和精制茶制造业(C15。对所收集到的 2010—2020 年我国农业企业的数据进行如下筛选:剔除数据不全的企业;剔除 ST*STPT 上市企业。所用数据来自国泰安数据库(CSMAR、企业年报等,共计得到 854 个研究样本。同时,为了消除极端值的影响,对连续变量进行 1%的缩尾处理。

(二)变量定义

1. 解释变量:管理层能力

借鉴 Demerjian 等(2012)相关研究[16],采用 DEA-Tobit 二阶段模型计算企业管理层能力。

第一阶段,使用数据包络分析(DEA),通过比较每个企业成本的投入和产出估计企业在行业内的生产效率(𝜃),具体公式如下:

α1PPE + α2NetR&D + α3GW + α4Intan + α5CoGS + α6SG&A 

其中,Sales 为营业收入,作为唯一的产出变量,固定资产净额(PPE)、研发支出净值(NetR&D、商誉(GW、无形资产净值(Intan、营业成本(CoGS、销售费用与管理费用之和(SG&A)作为投入变量。通过对企业的生产效率进行估值,得出每个企业每年的生产效率值𝜃

第二阶段,由于企业的最大效率值除受管理层能力影响外,还会受到企业层面其他因素的影响,故在生产效率的基础上排除企业层面特征的影响,运用 OLS 回归得到残差𝜀,即为估计的企业管理层能力(MA)。具体公式如下: 

θ = β0 + β1Size + β2Ms + β3FCF + β4Age + β5HHI + β6FC + ε 

Demerjian 等(2012)指出,影响的因素包括:Size 为企业规模,Ms 为企业市场份额,FCF 为企业现金流,Age 是企业上市年限,HHI 为企业运营的复杂性,FC 是企业海外业务情况[16]。运用回归模型得到的残差对企业管理层能力进行估计,得到的残差越大说明管理层能力越强。

2. 被解释变量:创新投入

借鉴王菁等(2014)、马克星等(2019)对创新投入的衡量方法[17-18],以研发费用与营业收入之比衡量创新投入,即:

研发投入(R&D)=研发费用/营业收入

3. 调节变量:高管持股

将长期激励—高管持股作为调节变量,用年末高管持股数量与企业总股数的比值衡量。

4. 分组变量:产权性质

分为国有企业和非国有企业。

5. 控制变量

参考现有研究,选取以下变量作为控制变量:企业规模(Size)、管理层海外经历(OB)、资产负债率(Lev)、总资产收益率(ROA)、托宾 Q 值(TobinQ)、第一大股东持股比例(Top1H),以及控制年份(Year)的影响。

具体变量定义,如表 1 所示:

表 1 变量定义

变量类型

变量名称  

变量符号  

变量定义  

被解释变量

创新投入  

RD  

研发费用/营业收入

解释变量

管理层能力  

MA  

按照 Demerjian 等(2012)研究[16]采用 DEA-Tobit

二阶段模型计算

调节变量

高管持股  

MHold

年末高管人员持股数量与企业总股数的比值  


 

分组变量

产权性质  

SOE

实际控制人为国有企业则设为 1,否则为 0

 

 

 

 

控制变量

企业规模  

Size

期末总资产的自然对数  

管理层海外经历  

OB

当期有至少一个管理层人员有海外经历则设为

1,否则为 0

资产负债率  

Lev

企业总负债与总资产的比值  

总资产收益率  

ROA

企业净利润与总资产的比值  

托宾Q  

TobinQ

企业当年的托宾Q   值

第一大股东持股比

Top1H

企业当年第一大股东持股比例  

年份  

Year

年份虚拟变量  

(三)模型设定

为了验证管理层能力和企业创新投入的关系,以及在不同产权性质下两者关系的差异, 构建了以下模型(1): 

RDi,t = β0 + β1MAi,t + β3Controlsi,t + εi,t (1) 

其中,RD 表示研发投入,MA 表示管理层能力,Controls 为控制变量,ε 表示残差项。为了验证高管持股对管理层能力和创新投入关系的调节作用,以及在不同产权性质下调节作用结果的差异,在模型(1)的基础上,加上高管持股变量、管理层能力及高管持股的交乘项,构建了以下模型(2

RDi,t  = β0  + β1MAi,t  + β2MHoldi,t  + β3MAi,t  × MHoldi,t  + β4Controlsi,t  + ε  (2) 

四、实证分析

(一)描述性统计

各变量的描述性统计结果,如表 2 所示:

表 2 各变量的描述性统计结果

变量  

样本数

均值

中位数  

标准差

最小值

最大值  

RD  

854

0.016  

0.009  

0.018  

0

0.097  

MA  

854

0.029  

-0.049  

0.155  

-0.328

0.420  

MHold  

854

0.063  

0

0.129  

0

0.586  

MAMH  

854

-0.002  

0

0.021  

-0.134

0.165  

OB  

854

0.561  

1

0.497  

0

1

Lev  

854

0.368  

0.354  

0.171  

0.008

0.994  

Size  

854

22.09  

21.92  

1.030  

19.24

25.80  

ROA  

854

0.0590  

0.0480  

0.0820

-0.258

0.675  

TobinQ  

854

2.494  

2.117  

1.316  

0.989

12.13  

Top1H  

854

36.74  

36.45  

14.46  

4.080

79.66  

创新投入(RD)的均值和标准差分别为 0.016 和 0.018,最小值和最大值分别为 0 和0.97   ,表明我国农业企业创新投入量不高,且不同农业企业间创新投入水平存在差异。管理层能力(MA)的均值和标准差为 0.0290.155,表明我国农业企业管理层能力整体水平不高,具有研究意义。均值(0.029)和中位数(-0.049)近似于 0,与 Demerjian[16](2012) 对管理层能力的衡量结果十分相似[1]。高管持股(MHold)的均值、标准差、最小值和最大值分别为 0.0630.12900.586,说明在不同的农业企业高管持股数量存在明显差异性。同时,VIF 检验结果显示,VIF 均值为 1.3,小于 10,说明变量间不存在严重的多重共线性问题。

(二)回归分析

1. 多元回归分析

对模型进行 Hausman 检验和 F 检验,结果显示,应采用固定效应模型进行回归,回归结果如表 3

 

变量

Model1  

Model2  

(1)  

(2)

(3)

MA

-0.024***

(-5.88)

-0.024***

(-5.81)

-0.024***

(-5.37)

MHold


0.010*

(2.29)

0.011*

(2.30)

MAMH



0.122***

(5.37)

OB

0.003**

(2.96)

0.003**

(2.82)

0.003**

(2.92)

Lev

-0.012**

(-3.03)

-0.012**

(-2.96)

-0.011**

(-2.70)

Size

-0.004***

(-6.05)

-0.004***

(-5.62)

-0.004***

(-5.81)

ROA

0.013  

(1.32)  

0.009

(0.93)  

0.011

(1.10)

TobinQ

0.001*

(2.55)

0.001**

(2.81)

0.001*

(2.43)

Top1H

-0.000***

(-3.55)

-0.000***

(-3.40)

-0.000***

(-3.31)

_cons

0.106***

(7.74)

0.100***

(7.15)

0.100***

(6.66)

N

854.000  

854.000

854.000

注:*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著;括号内为t值。下同。

表 3 第(1)列显示了管理层能力和创新投入的关系,结果说明:管理层能力与创新投入的回归系数为-0.024,并且在 1%的水平上显著,即管理层能力越高,农业企业的创新投入越少,假设 H1 成立。第(2)、(3)列验证了高管持股在管理层能力和创新投入间的调节作用。为避免自变量和调节变量高度共线性的影响,对管理层能力和高管持股进行中心化处理。回归结果显示,管理层能力和高管持股的交互项与企业创新投入的回归系数为 0.122,且在 1%的水平上显著,表明高管持股会抑制管理层能力和创新投入的负相关关系,支持假H2a。由此可见,企业高能力的管理层在拥有一定程度的股权激励的基础上,能够激发其在创新行为上有一定程度的发挥,抑制管理层能力和创新投入的负相关关系 [19]

2. 分组回归分析

为了验证假设 H2b 和假设 H2c,按产权性质分为国有企业和非国有企业,进行了分组回归。分组多元回归结果,如表 4 所示:

表 4 按产权性质分组回归分析结果

变量

直接作用  

调节作用

非国有组  

国有组

非国有组  

国有组

MA

-0.013* 

-0.031*** 

-0.025*** 

-0.031*** 

(-2.42)

(-5.30)  

(-4.17)  

(-5.19)  

MHold



0.002

(0.32)

0.112

(1.74)

MAMH



0.120*** 

(4.86)

-0.384

(-0.63)

OB

0.003

(1.95)

0.003

(1.62)

0.003* 

(1.96)

0.003

(1.64)

Lev  

-0.011* 

(-2.23)

-0.001

(-0.16)

-0.011* 

(-2.30)

-0.001

(-0.09)

Size

-0.003** 

(-2.74)

-0.002

(-1.95)

-0.002* 

(-2.26)

-0.002

(-1.90)

ROA  

0.000

(0.03)

0.028

(1.70)

0.001

(0.07)

0.024

(1.43)

TobinQ

0.001** 

(2.72)

-0.000

(-0.30)

0.001** 

(2.74)

-0.000

(-0.19)

Top1H

-0.000

(-1.67)

-0.000* 

(-2.30)

-0.000

(-1.48)

-0.000* 

(-2.24)

_cons

0.083*** 

(3.58)

0.057** 

(2.88)

0.071** 

(3.07)

0.055** 

(2.79)

N

511.000

343.000  

511.000  

343.000  

经验p值

0.05** 

0.03 **



0***

注:“经验 p 值”为费舍尔分组检验下结果,分别检验组间 MA、MAMH 系数差异的显著性,通过自体抽样 100 次得到。

表 4 中,MAMH 为管理层能力(MA)和高管持股(MHold)的交乘项。左侧两列验证在不同产权性质下,管理层能力对创新投入影响的差异。结果表明,国有企业和非国有企业管理层能力,均与企业创新呈负向关系。在非国有企业组,回归系数为-0.013,在国有企业组, 回归系数为-0.031,表明相较非国有农业企业,国有农业企业内管理层能力越高对企业创新投入的抑制作用越显著。基本验证假设 H2b。右侧两列验证在不同产权性质下,高管持股对管理层能力及创新活动关系的调节作用的差异。结果表明,非国有企业组回归系数为 0.12,且在 1%的水平下显著;国有企业组回归系数为-0.384,但系数并不显著。无法说明不同产权性质高管持股调节作用的差异性,假设 H2c 不通过。

(3)稳健性检验

为了进一步验证研究的实证结果,进行了以下稳健性检验:考虑到管理层能力对企业创新的影响可能存在滞后效应,故将管理层能力做滞后一期处理,即 LMA,稳健性检验结果,如表 5 所示:

表 5 稳健性检验结果

 

变量

Model3

Model4

(1)

(2)

(3)

 

LMA

-0.027*** 

(-6.74)

-0.027*** 

(-6.75)

-0.027*** 

(-6.62)

 

MHold


0.015** 

(2.98)

0.015** 

(2.97)

 

MAMH



0.101***

(4.48)

 

OB

0.003** 

(2.85)

0.003** 

(2.70)

0.003** 

(2.70)

 

Lev

-0.013*** 

(-3.34)

-0.013** 

(-3.23)

-0.013** 

(-3.23)

 

Size

-0.004*** 

(-5.21)

-0.003*** 

(-4.80)

-0.003*** 

(-4.80)

 

ROA

0.003

(0.35)

-0.000

(-0.04)

-0.001

(-0.07)

 

TobinQ

0.001** 

(2.95)

0.002** 

(3.21)

0.002** 

(3.22)

 

Top1H

-0.000*** 

(-3.35)

-0.000** 

(-3.14)

-0.000** 

(-3.14)

 

cons

0.098*** 

(6.79)

0.090*** 

(6.23)

0.090*** 

(6.23)

N

761

761

761

表 5 显示,管理层能力与企业创新投入的回归系数为-0.027,且在 1%的水平下显著, 再次验证了假设 H1。加入调节变量高管持股,管理层能力与高管持股交乘项与企业创新的回归系数为 0.101,且在 1%的水平下显著,再次验证了假设 H2a。以上结果说明,在变革核心变量的衡量方法后,研究的结论依然成立。

五、结论与建议

(一)结论

选取 2010—2020 年我国农业企业的数据,通过进行基准回归和分组回归检验管理层能力和企业创新的关系,以及在不同的产权性质下两者关系的差异性。通过构建调节效应模型, 分析在高管持股的作用下,管理层能力和企业创新之间会产生何种变化。主要的结论为:管理层能力越高,我国农业企业创新投入越少,即高能力的管理层抑制我国农业企业的创新投入;相较于非国有农业企业,国有农业企业的管理层能力与创新投入的负向关系更明显;高管持股会抑制管理层能力和农业企业创新投入的负相关关系,即高管持股能抑制高能力管理层对农业企业创新投入的消极作用,一定程度上缓解农业企业管理层能力越高,创新投入越少的冲突。

(二)建议

1. 不应仅关注管理层能力单一指标

管理层是企业宝贵的人力资源,因为他们拥有识别市场机会和高效合理配置资源的能力。管理层能力的高低会影响农业企业创新投入水平,故我国农业企业选聘企业管理层时,应综 合考虑管理层各方面的条件,而不应该仅关注管理层能力这一单一指标。

2. 谨慎使用股权激励机制

充分考虑是否应该对高管实施股权激励政策,谨慎使用股权激励机制。尽管从理论角度分析,股权激励通过将管理层利益与企业利益进行捆绑,在一定程度上提升管理层创新的积极性,但通过实证分析可以看出,盲目的股权激励会适得其反。由于管理层受到的“束缚” 减少,让高能力的管理层更好利用自身权力规避创新活动。企业应重视创新活动质量,根据创新质量制定管理层激励机制。

3. 充分调动国有企业创新动力

相较于非国有企业,国有企业内部管理层的创新动力不足,管理层能力越高越怠于开展创新活动,“居安”思维明显。应进一步深化国有农业企业改革,充分调动企业创新的动力,激发企业创新能动性,缓解我国农业企业创新投入低的局面,以企业创新带动企业绩效增长, 最终实现企业可持续高质量发展的结果。 

参考文献:

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