無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響

林恩惠，鄭　理

(1. 福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院，福建　福州　350017；2. 莆田華僑職業(yè)中專學(xué)校，福建　莆田　351111)

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無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響

林恩惠1，鄭理2

(1. 福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院，福建福州350017；2. 莆田華僑職業(yè)中專學(xué)校，福建莆田351111)

摘要：基于41家農(nóng)業(yè)上市公司于2007—2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用個(gè)體固定效應(yīng)模型定量分析了無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。實(shí)證研究結(jié)果顯示：無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司營(yíng)業(yè)利潤(rùn)有顯著的正面影響，但2007年以來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司無(wú)形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重卻在波動(dòng)中下降。據(jù)此，提出加大無(wú)形資產(chǎn)投入力度等對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：無(wú)形資產(chǎn)；農(nóng)業(yè)上市公司；經(jīng)營(yíng)績(jī)效

農(nóng)業(yè)上市公司憑借其在資本規(guī)模等各方面所具有的優(yōu)勢(shì)，在帶動(dòng)農(nóng)業(yè)、農(nóng)民、農(nóng)村的發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮著強(qiáng)有力的作用，已然成為了地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的“發(fā)展極”，其發(fā)展帶動(dòng)著整個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，農(nóng)業(yè)上市公司普遍存在著生產(chǎn)效率和競(jìng)爭(zhēng)力低下、大而不優(yōu)、多而不強(qiáng)等問(wèn)題[1]，因此，如何提高農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效是當(dāng)前的一個(gè)重要課題。

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，無(wú)形資產(chǎn)在企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn)的過(guò)程中充當(dāng)著越來(lái)越重要的角色，為企業(yè)帶來(lái)巨大的延伸價(jià)值。而企業(yè)也越來(lái)越認(rèn)識(shí)到無(wú)形資產(chǎn)的重要性，逐步由原先以實(shí)物資產(chǎn)為中心，轉(zhuǎn)為以技術(shù)、商標(biāo)、軟件等無(wú)形資產(chǎn)為中心[2]。在理論研究方面，關(guān)于無(wú)形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)績(jī)效相關(guān)性的研究也在逐漸加深，但由于農(nóng)業(yè)上市公司的無(wú)形資產(chǎn)與其他上市公司存在較大的區(qū)別，例如土地使用權(quán)占無(wú)形資產(chǎn)總額的比例較大，故針對(duì)其他行業(yè)上市公司的研究結(jié)論不一定適用于農(nóng)業(yè)上市公司。因此，研究農(nóng)業(yè)上市公司無(wú)形資產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系對(duì)提升農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有較為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1文獻(xiàn)綜述

由于當(dāng)前無(wú)形資產(chǎn)越來(lái)越受到企業(yè)的重視，因此，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)其展開了大量的研究，以期分析無(wú)形資產(chǎn)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的相關(guān)性。多數(shù)學(xué)者的研究結(jié)果表明無(wú)形資產(chǎn)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有顯著的正面影響。例如，王化成[3]、趙敏[4]等研究得出無(wú)形資產(chǎn)與企業(yè)未來(lái)的業(yè)績(jī)有著顯著的正向關(guān)系；陳立泰[5]、邢丹丹[6]等認(rèn)為無(wú)形資產(chǎn)對(duì)汽車行業(yè)上市公司和旅游行業(yè)上市公司的業(yè)績(jī)呈正向影響，且無(wú)形資產(chǎn)對(duì)公司業(yè)績(jī)的貢獻(xiàn)程度大于固定資產(chǎn)和流動(dòng)資產(chǎn)的貢獻(xiàn)度；朱萍[2]通過(guò)對(duì)醫(yī)藥、生物制品行業(yè)的上市公司進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為無(wú)形資產(chǎn)凈值對(duì)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)均有顯著的正向影響，且無(wú)形資產(chǎn)凈值顯著性要高于固定資產(chǎn)的凈值。冉渝等[7]則認(rèn)為單項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)質(zhì)量、整體無(wú)形資產(chǎn)質(zhì)量、無(wú)形資產(chǎn)與有形資產(chǎn)形成的資產(chǎn)組質(zhì)量對(duì)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力有著積極的正效應(yīng)。

然而，部分學(xué)者認(rèn)為不同的無(wú)形資產(chǎn)對(duì)不同行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響并不相同。例如，邵紅霞等[8]認(rèn)為不同的無(wú)形資產(chǎn)對(duì)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響不同，且高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)的無(wú)形資產(chǎn)比重顯著更高；土地使用權(quán)對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響主要體現(xiàn)在非高新技術(shù)行業(yè)，而且在非高新技術(shù)行業(yè)中，技術(shù)性無(wú)形資產(chǎn)比重的增加反而損害了企業(yè)的主營(yíng)毛利率；田昆儒等[9]的研究表明不同類別的無(wú)形資產(chǎn)與公司業(yè)績(jī)的相關(guān)性不同。趙敏[10]則認(rèn)為不同行業(yè)具有不同的行業(yè)特征，無(wú)形資產(chǎn)對(duì)于各行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響存在明顯差異。

考慮到農(nóng)業(yè)上市公司的土地使用權(quán)占無(wú)形資產(chǎn)總額的比重較大等原因，有關(guān)無(wú)形資產(chǎn)對(duì)其他行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響的研究結(jié)論可能不一定適用于農(nóng)業(yè)上市公司，部分學(xué)者就此分析了無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的影響，但研究結(jié)論存在分歧。例如，王懷明等[11]的實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司無(wú)形資產(chǎn)比重與凈資產(chǎn)收益率之間呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，但由于采用的是2005年的截面數(shù)據(jù)，無(wú)法反映兩者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。劉振宇等[12]以息稅前利潤(rùn)作為衡量企業(yè)盈利能力的指標(biāo)，運(yùn)用Aboody模型論證了農(nóng)、林、牧、漁類上市公司的無(wú)形資產(chǎn)與企業(yè)盈利能力間的相關(guān)性并不顯著，但該研究只選取了在上海證券交易所上市的農(nóng)業(yè)公司作為樣本。曾櫚珈等[13]選取營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率作為衡量企業(yè)業(yè)績(jī)的指標(biāo)，實(shí)證結(jié)果表明林業(yè)上市公司無(wú)形資產(chǎn)與企業(yè)業(yè)績(jī)的相關(guān)性不顯著，但結(jié)論不一定適用于農(nóng)、牧、漁業(yè)上市公司。綜上所述，基于在上海證券交易所和深圳證券交易所上市的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)上市公司于2007—2014年的面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)無(wú)形資產(chǎn)和農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系，具有較為重要的理論意義。

2實(shí)證研究設(shè)計(jì)

2.1　變量選擇

2.1.1被解釋變量現(xiàn)有的相關(guān)研究主要采用凈利潤(rùn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)作為上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的代理變量，但與主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)相比，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)數(shù)據(jù)的缺失值較少，所以本文采用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)作為農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的代理變量，即作為實(shí)證模型的被解釋變量。

2.1.2解釋變量根據(jù)《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第6號(hào)——無(wú)形資產(chǎn)》(2006)中的有關(guān)規(guī)定，2007年1月1日之后，商譽(yù)不再屬于上市公司的無(wú)形資產(chǎn)，但為了與基于2007年前的樣本的相關(guān)研究相比較，以及進(jìn)一步控制商譽(yù)對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，本文同時(shí)采用無(wú)形資產(chǎn)凈值和商譽(yù)凈值作為解釋變量，以期更準(zhǔn)確地估計(jì)無(wú)形資產(chǎn)的影響。

2.1.3控制變量為了控制農(nóng)業(yè)上市公司規(guī)模等因素對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，本文參考趙敏等[4]、邢丹丹等[6]的研究，將固定資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率和總資產(chǎn)作為控制變量。

最終的變量選取結(jié)果和變量釋義見表1。

表1　變量選取

2.2　樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文將農(nóng)業(yè)上市公司界定為依據(jù)證監(jiān)會(huì)所發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引(2012年修訂版)》中，屬于A門類“農(nóng)、林、牧、漁業(yè)”下的01~05大類的上市公司，即01農(nóng)業(yè)、02林業(yè)、03畜牧業(yè)、04漁業(yè)、05農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)，共選取47家農(nóng)業(yè)上市公司，并進(jìn)一步剔除掉已經(jīng)暫停上市和終止上市、無(wú)形資產(chǎn)為0，以及ST類和PT類的上市公司，最后剩下41家農(nóng)業(yè)上市公司。

由于2006年財(cái)政部頒布了《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第6號(hào)——無(wú)形資產(chǎn)》這一新準(zhǔn)則，要求上市公司在2007年1月1日起開始執(zhí)行新的無(wú)形資產(chǎn)計(jì)量方法，2007年前后的無(wú)形資產(chǎn)的統(tǒng)計(jì)口徑存在差異，所以本文所選取樣本的時(shí)間跨度為2007—2014年，共8年。同時(shí)，所有變量的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安的CSMAR中國(guó)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.3　樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

如表2所示，2007—2014年間，農(nóng)業(yè)上市公司的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)、無(wú)形資產(chǎn)凈值、商譽(yù)、固定資產(chǎn)凈值、總資產(chǎn)凈值都在波動(dòng)中上升。2007年?duì)I業(yè)利潤(rùn)為7084.4765萬(wàn)元，無(wú)形資產(chǎn)凈值為12517.8152萬(wàn)元(占總資產(chǎn)163853.23萬(wàn)元的7.6397%)，商譽(yù)為421.0512萬(wàn)元，固定資產(chǎn)為49608.3673萬(wàn)元。2014年?duì)I業(yè)利潤(rùn)為1004.7807萬(wàn)元，無(wú)形資產(chǎn)凈值17660.6539萬(wàn)元(占總資產(chǎn)316182.6516萬(wàn)元的5.5856%)，商譽(yù)為1061.4704萬(wàn)元，固定資產(chǎn)為94838.4136萬(wàn)元。從圖1中可以看出，2007—2014年間，農(nóng)業(yè)上市公司無(wú)形資產(chǎn)的凈值在波動(dòng)中逐步增加，依次為12517.8152萬(wàn)元、12148.1956萬(wàn)元、14144.4109萬(wàn)元、13570.4549萬(wàn)元、14759.7244萬(wàn)元、15059.1639萬(wàn)元、16285.5715萬(wàn)元、17660.6539萬(wàn)元，但是無(wú)形資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的份額卻由2007年的7.6397%下降到2014年的5.5856%，存在下降的趨勢(shì)。

表2　描述性統(tǒng)計(jì)

圖1　農(nóng)業(yè)上市公司的無(wú)形資產(chǎn)凈值與占比

3實(shí)證結(jié)果與分析

3.1　模型選擇

混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型是最常用的分析面板數(shù)據(jù)的模型。本文首先利用Stata 12.0進(jìn)行F檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)不同公司的個(gè)體固定效應(yīng)是否顯著，即固定效應(yīng)模型是否優(yōu)于混合模型。檢驗(yàn)結(jié)果顯示：F(40，225)=3.13，P值小于1%，即在1%的顯著性水平下，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合效應(yīng)模型。其次，利用Stata 12.0進(jìn)行BP檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：P值為0.0020，即在1%的顯著性水平下，隨機(jī)效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型。再次，利用Stata 12.0進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：卡方檢驗(yàn)值為24.94，P值小于1%，即在1%的顯著性水平下，固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合效應(yīng)模型。最后，利用Stata 12.0對(duì)時(shí)間固定效應(yīng)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示：F值為1.11，P值為0.3780，即不存在時(shí)間固定效應(yīng)。綜上，本研究選擇個(gè)體固定效應(yīng)模型作為實(shí)證模型，最終建立的實(shí)證模型如下：

profitit=αi+β1IAit+β2goodwillit+β3FAit+β4debtratioit+β5assetit+εit

其中，i表示上市公司，t表示年份；αi表示不同上市公司的固定效應(yīng)；β1、β2、β3、β4、β5是待估計(jì)的參數(shù)：β1表示無(wú)形資產(chǎn)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響，β2表述商譽(yù)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響，β3表示固定資產(chǎn)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響，β4表示資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響，β5表示總資產(chǎn)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響。

3.2　實(shí)證結(jié)果

為了修正可能存在的面板異方差和自相關(guān)問(wèn)題，本文在估計(jì)個(gè)體固定效應(yīng)模型時(shí)，采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差替代普通的標(biāo)準(zhǔn)差，實(shí)證結(jié)果見表3。

表3　個(gè)體固定效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果

3.2.1無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司營(yíng)業(yè)利潤(rùn)有顯著的正面影響邢丹丹等[6]、邵紅霞等[8]、陳立泰等[5]等多數(shù)學(xué)者對(duì)旅游、高新技術(shù)、汽車等不同行業(yè)上市公司的實(shí)證結(jié)果均表明：無(wú)形資產(chǎn)對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效有顯著的正面影響，本文的研究結(jié)論與其一致。然而，曾櫚珈等[13]和劉振宇等[12]對(duì)農(nóng)林牧漁類和林業(yè)類上市公司的實(shí)證結(jié)果卻表明無(wú)形資產(chǎn)對(duì)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的影響不顯著?？赡艿脑蛴袃蓚€(gè)：一是研究樣本不一樣。曾櫚珈等[13]是基于上海證券交易所上市的21家農(nóng)林牧漁類上市公司，劉振宇等[12]是基于家具制造業(yè)、木漿造紙等林業(yè)類上市公司，而本文選取的則是上海證券交易所和深圳證券交易所的41家農(nóng)林牧漁上市公司。二是研究方法不一樣。劉振宇等[12]和曾櫚珈等[13]直接運(yùn)用混合回歸對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，可能會(huì)因模型設(shè)定錯(cuò)誤而導(dǎo)致估計(jì)偏差，而本文在對(duì)混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，選擇了固定效應(yīng)模型。

3.2.2固定資產(chǎn)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)有顯著的負(fù)面影響大多數(shù)針對(duì)非農(nóng)行業(yè)的實(shí)證結(jié)果表明：固定資產(chǎn)對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)有顯著的正面影響，但與其他行業(yè)上市公司相比，農(nóng)業(yè)上市公司的固定資產(chǎn)較為落后，使用效率偏低，可能會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)上市公司的實(shí)證結(jié)果有別于其他行業(yè)上市公司。例如，王懷明等[11]的研究認(rèn)為固定資產(chǎn)比重與農(nóng)業(yè)上市公司凈資產(chǎn)收益率之間的關(guān)系不顯著。

3.2.3資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)有顯著的負(fù)面影響一般而言，資產(chǎn)負(fù)債率越高，上市公司的財(cái)務(wù)成本也越高，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大，尤其是農(nóng)業(yè)上市公司的資本利潤(rùn)率較低，這就導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債率越高，公司的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)越低。吳敬學(xué)等[14]的實(shí)證結(jié)果也表明：資產(chǎn)負(fù)債率與農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)濟(jì)績(jī)效負(fù)相關(guān)。

3.2.4商譽(yù)凈值、總資產(chǎn)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響不顯著根據(jù)《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第20號(hào)——企業(yè)合并》(2006)中的相關(guān)規(guī)定，農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表中體現(xiàn)的商譽(yù)是指并購(gòu)商譽(yù)，而非自創(chuàng)商譽(yù)，所以可能導(dǎo)致商譽(yù)凈值對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響不顯著?？傎Y產(chǎn)對(duì)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的影響不顯著說(shuō)明農(nóng)業(yè)上市公司不存在規(guī)模效應(yīng)，與趙景芬等[15]的研究結(jié)果一致。

4結(jié)論與建議

本文基于滬深兩市A股市場(chǎng)41家農(nóng)業(yè)上市公司2007—2014年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用個(gè)體固定效應(yīng)模型驗(yàn)證了無(wú)形資產(chǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。實(shí)證研究結(jié)果表明：在保持固定資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)、商譽(yù)不變的情況下，無(wú)形資產(chǎn)越高，農(nóng)業(yè)上市公司的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)也越高。然而，雖然2007年以來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的平均無(wú)形資產(chǎn)凈值有所增加，但無(wú)形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重卻在波動(dòng)中下降，這對(duì)于企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展是不利的。

通過(guò)以上研究結(jié)論，本文得到如下啟示：農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)加大無(wú)形資產(chǎn)的投入力度，提高無(wú)形資產(chǎn)在總資產(chǎn)中所占的比重，尤其是土地使用權(quán)占農(nóng)業(yè)上市公司無(wú)形資產(chǎn)總額的比重較大，專利權(quán)、商標(biāo)權(quán)、計(jì)算機(jī)軟件等其他類別的無(wú)形資產(chǎn)的比重則相對(duì)較低，所以農(nóng)業(yè)上市公司更應(yīng)加大對(duì)技術(shù)創(chuàng)新、品牌運(yùn)營(yíng)等能力和無(wú)形資產(chǎn)的投入，以提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

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福建省淘寶村、淘寶鎮(zhèn)數(shù)量均居全國(guó)第四

2015年12月24—25日，在第三屆中國(guó)淘寶村高峰論壇上，阿里研究院發(fā)布了《2015年中國(guó)淘寶村研究報(bào)告》。報(bào)告顯示，目前福建省共有71個(gè)淘寶村，位列全國(guó)第四位，其中泉州的淘寶村就達(dá)47個(gè)，列全國(guó)地級(jí)市第三位。

報(bào)告顯示，2015年全國(guó)范圍內(nèi)符合標(biāo)準(zhǔn)的淘寶村達(dá)780個(gè)，同比增長(zhǎng)268%，這些淘寶村廣泛分布于17個(gè)省、市、區(qū)。其中，浙江、廣東、江蘇位居全國(guó)前三位，福建以71個(gè)位列第四。另外，在全國(guó)71個(gè)淘寶鎮(zhèn)中，福建省占據(jù)7席，同樣位列全國(guó)第四，位列前三位的是廣東、浙江、江蘇。

“淘寶村”是大量網(wǎng)商聚集在某個(gè)村落，以淘寶為主要交易平臺(tái)，以淘寶電商生態(tài)系統(tǒng)為依托，形成規(guī)模和協(xié)同效應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)商業(yè)群聚現(xiàn)象。淘寶村的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)主要包括：經(jīng)營(yíng)場(chǎng)所在農(nóng)村地區(qū)，以建制村為單元；電子商務(wù)年交易額達(dá)到1000萬(wàn)元以上；本村活躍網(wǎng)店數(shù)量達(dá)到100家以上，或活躍網(wǎng)店數(shù)量達(dá)到當(dāng)?shù)丶彝魯?shù)的10%以上。一個(gè)鎮(zhèn)、鄉(xiāng)或街道符合淘寶村標(biāo)準(zhǔn)的建制村大于或等于3個(gè)，即為“淘寶鎮(zhèn)”。

[摘自：福建農(nóng)業(yè)信息網(wǎng). (2015-12-25). http://www.fjagri.gov.cn/html/nyxw/xxkd/2015/12/25/154834.html.]

Impact of Intangible Assets on the Business Performance of Agricultural Listed Companies

LIN En-hui1，ZHENG Li2

(1.DongfangCollege,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou,Fujian350017,China;

2.FujianPutianHuaqiaoVocationalSecondarySchool,Putian,Fujian351111,China)

Abstract:On the basis of the panel data of 41 agricultural listed companies from 2007 to 2014, the individual fixed effect regression model was applied to quantitatively analyze the impact of intangible assets on the business performance of agricultural listed companies. The result showed that intangible assets had a positive effect on the operating profit of agricultural listed companies. However, the share of intangible assets in total assets in China’s agricultural listed companies had fallen since 2007. Based on the analysis, the corresponding countermeasures were put forward including increasing the investment of intangible assets, etc.

Key words:intangible asset; agricultural listed company; business performance

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1637-5617(2015)06-0082-05

中圖分類號(hào)：F324.5；F275

doi:10.16006/j.cnki.twnt.2015.06.016

作者簡(jiǎn)介：林恩惠(1988-)，女，碩士，助教，主要研究方向：農(nóng)業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì). E-mail：linenhuide@qq.com

收稿日期：2015-06-09