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基于政治关联、企业内部特征的政府补助经济后果研究

发布时间:2017-09-24 04:11

  本文关键词:基于政治关联、企业内部特征的政府补助经济后果研究


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【摘要】:我国的政府补助形式多种多样,政府对于上市公司的财政补助特别是ST上市公司的政府补助更是普遍存在于资本市场中。政府补助对ST上市公司而言具有重要意义,它能够在企业出现财务困境时给予企业财政上的支持,以避免企业的退市风险。对于政府补助和企业政治关联关系的研究,国外已有研究表明上市公司的政治关联关系对获得政府补助存在着积极影响,但是国内对于政府补助的实证研究相对有限,而且也仅限于对企业政治关联的研究。本文从一个全新的角度——企业内部特征对政府补助进行研究,研究样本也选取了ST上市公司这一特殊样本,同时将研究的重点放在ST上市公司的政治关联、企业内部特征对获得政府补助和政府补助金额上以及政府补助的经济后果上。本文首先综述了政治关联、企业内部特征和政府补助以及政府补助经济后果的国内外研究成果,然后在相关理论的基础上进一步提出研究假设,通过研究假设来选取合适的研究变量,建立研究模型,最后选取2012—2014年我国A股ST上市公司为研究样本,实证检验相关数据,通过相关和回归分析分别检验了ST上市公司政治关联关系对企业获得政府补助的影响;企业内部特征对获得政府补助金额的影响以及政府补助的经济后果,即政治关联、企业内部特征和政府补助对企业长期业绩的影响。通过本文的实证研究发现ST上市公司具有的政治关联关系会使企业更加容易获得政府补助,同时也有助于企业获得更多的政府补助。另外,影响ST上市公司获得政府补助的因素不仅是企业的政治关联关系还有企业的内部特征,企业内部特征越显著越易获得更多的政府补助。此外在检验政府补助经济后果时得出当ST上市公司具有政治关联时,政府补助对企业长期业绩的提升要差于不具有政治关联的企业。最后实证分析得出结论,根据研究结论对政府补助提出相关的政策建议以及分析政府补助未来的研究方向。
【关键词】:政治关联 企业内部特征 政府补助 经济后果
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:D0;F272
【目录】:
  • 摘要7-8
  • Abstract8-10
  • 第1章 绪论10-19
  • 1.1 研究背景和研究意义10-11
  • 1.1.1 研究背景10-11
  • 1.1.2 研究意义11
  • 1.2 国内外研究综述11-16
  • 1.2.1 企业政治关联与政府补助关系的研究11-13
  • 1.2.2 企业内部特征与政府补助关系的研究13-14
  • 1.2.3 政府补助经济后果的研究14-16
  • 1.3 研究内容及技术路线16-17
  • 1.3.1 研究内容16
  • 1.3.2 技术路线16-17
  • 1.4 研究方法17-18
  • 1.5 研究创新点18-19
  • 第2章 研究的理论基础19-22
  • 2.1 委托代理理论19
  • 2.2 利益相关者理论19-20
  • 2.3 信息不对称理论20-21
  • 2.4 经济后果理论21-22
  • 第3章 ST公司政治关联、内部特征对政府补助的影响22-26
  • 3.1 ST公司政府补助现状分析22-23
  • 3.2 ST公司政治关联背景对政府补助的影响23-24
  • 3.3 ST公司内部特征对政府补助的影响24-26
  • 第4章 研究假设与研究设计26-34
  • 4.1 研究假设26-28
  • 4.2 研究设计28-34
  • 4.2.1 样本选取与数据来源28
  • 4.2.2 变量定义28-32
  • 4.2.3 模型建立及相关说明32-34
  • 第5章 实证检验与分析34-46
  • 5.1 ST公司的政治关联与政府补助34-37
  • 5.1.1 变量的描述性统计34-36
  • 5.1.2 变量的相关性分析36
  • 5.1.3 Logistic回归结果分析36-37
  • 5.2 ST公司的内部特征与政府补助37-40
  • 5.2.1 变量的描述性统计37-38
  • 5.2.2 变量的相关性分析38-39
  • 5.2.3 多元线性回归结果分析39-40
  • 5.3 ST公司的政治关联、内部特征和政府补助对企业业绩的影响40-44
  • 5.3.1 变量的描述性统计40-42
  • 5.3.2 变量的相关性分析42
  • 5.3.3 Logistic回归结果分析42-44
  • 5.4 政策建议44-46
  • 结论46-48
  • 参考文献48-52
  • 致谢52-53
  • 附录A 攻读学位期间发表的论文53-54
  • 附录B 样本公司信息54-55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号:909264

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