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企业创新是国家经济可持续增长的关键,受到管理层意愿的影响,因而需要对内部经营者的权力进行制衡。以2010-2018年我国A股上市公司为研究样本,实证检验管理层权力制衡强度对企业创新投资的影响,以及不同债务约束情境下高商业信用配置、高负债水平的调节效应,此外,还考察了产权性质的差异化影响。研究表明,管理层权力制衡强度越大,企业创新投资水平越高;高商业信用强化了该促进作用,而高负债水平弱化了该促进作用。进一步研究发现,管理层权力制衡强度与企业创新投资的关系在民企中更显著;国企能够更好地获得和运用商业信用,使其高商业信用对该关系的强化效应更显著;民企具有更强的债务约束,其高负债水平对该关系的弱化效应更明显。 相似文献
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目前,我国生态文明建设与低碳发展战略已卓有成效.作为碳减排的关键行业,电力行业面临的低碳约束逐渐严格且边界清晰,亟须探究行业内企业的低碳能源结构变化与企业绩效同步发展的作用效果和发展趋势.文章以具有代表性的A电力集团为案例,从财务绩效和环境绩效两个视角出发,分析电力企业能源结构转变与企业绩效的变动趋势,发现:案例企业逐年降低火力发电占比,风力、太阳能等清洁能源发电占比不断扩大;企业火力发电整体利润亏损较大,煤炭发电处于长期亏损状态;风电、太阳能(光伏)及其他清洁能源收入快速增长,成为企业利润的主要贡献点,其利润增长能够弥补火力发电亏损;随着发电电源结构的转变,企业污染排放量不断降低,社会责任履行良好. 相似文献
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以1999—2014年沪深A股上市公司为样本,本文首次探究高管团队性别多元化对机构投资者持股决策的影响。研究结果表明,总体上,企业高管中女性的数量和比例越高,机构投资者的持股水平越高。进一步考察发现,这一效应主要来自市场化程度较高的地区以及企业面临金融危机期间。本文的研究有助于丰富高管性别差异以及机构投资者持股影响因素的文献,同时有助于理解不同性别高管在企业发展中的作用及其制度条件。 相似文献
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基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型 总被引:4,自引:0,他引:4
[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350~1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。 相似文献