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基于生存分析方法的我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存期分析

發(fā)布時(shí)間:2018-06-25 來(lái)源: 散文精選 點(diǎn)擊:

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  [摘 要]文章利用Kaplan-Meier生存分析法和Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)我國(guó)2014—2017年間244家已倒閉互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和68家尚未倒閉企業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究,探尋我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存期規(guī)律及其可能的影響因素。研究結(jié)果表明:我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存期與企業(yè)的行業(yè)和地區(qū)都有顯著關(guān)系。建議互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)應(yīng)認(rèn)清所在行業(yè)特點(diǎn),深入研究所在地區(qū)網(wǎng)民習(xí)慣及地域特點(diǎn),才能更好地持續(xù)經(jīng)營(yíng)。
  [關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)企業(yè);Kaplan-Meier生存分析;Cox生存模型
  [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.12.070
  隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的普及和消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣的改變,以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ),利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)提供服務(wù)并獲得收入的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展迅猛。但一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)是,隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,大量的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)選擇退出甚至被擠出市場(chǎng)。與中國(guó)的大部分行業(yè)一樣,我國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也呈現(xiàn)出較高退出率的流轉(zhuǎn)特征(鮑宗客[1])。因此我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)呈現(xiàn)的一個(gè)顯著特征是企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營(yíng)時(shí)期很短。相關(guān)研究調(diào)查表明,中國(guó)企業(yè)平均生存時(shí)間大約為3.6年,其中中小企業(yè)的平均生存時(shí)間更短,僅為2.5年,與歐美企業(yè)相比相差甚遠(yuǎn)。除了壽命周期短,我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能做強(qiáng)和做大的也是寥寥無(wú)幾。因此,分析我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存時(shí)間的規(guī)律及其影響互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存的因素,并基于此為創(chuàng)業(yè)者提供投資借鑒具有重要意義。
  關(guān)于我國(guó)企業(yè)的生存期及其影響因素已有不少文獻(xiàn)進(jìn)行了研究。吳利華等[2]對(duì)企業(yè)生存理論研究進(jìn)行了比較好的回顧,指出企業(yè)能否生存是外部環(huán)境因素和企業(yè)能力互為作用的結(jié)果。根據(jù)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化,企業(yè)生存理論研究的側(cè)重點(diǎn)有所不同。不同的學(xué)者從不同的角度構(gòu)建企業(yè)生存理論以及論證影響企業(yè)生存的各種因素,如:資源投入、學(xué)習(xí)能力、規(guī)模與影響力(王淼薇等[3]、王峰[4]、林蘭等[5]);戰(zhàn)略選擇(林蘭等[5]、戚建梅等[6]、鄧子梁等[7]);技術(shù)創(chuàng)新(鮑宗客[1]、吳冰[8]);外部融資約束(曹獻(xiàn)飛[9])。由于企業(yè)生存數(shù)據(jù)普遍存在刪失的特征,因此在上述企業(yè)生存理論研究和實(shí)證研究中多數(shù)引入了生存分析的理論框架。應(yīng)用生存分析中的生命表分析、Kaplan Meier分析、Cox回歸模型描述企業(yè)生存過(guò)程(曹裕等[10])以及對(duì)企業(yè)生存過(guò)程的影響因素進(jìn)行分析(陳鴿林等[11])。但上述研究存在的一個(gè)問(wèn)題是其實(shí)證多數(shù)采用的是工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)(逯宇鐸等[12]、王淼薇等[3]、戚建梅等[6]、鄧子梁等[7]),其他企業(yè)類(lèi)型數(shù)據(jù)比較少見(jiàn)。因此這些文獻(xiàn)所得結(jié)論主要適用于工業(yè)企業(yè),對(duì)其他類(lèi)型的企業(yè)如互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)未必適用。基于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的生存分析研究除少數(shù)工作(如林若飛等[13])外尚不多見(jiàn)。本文彌補(bǔ)這一不足,研究互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的生存期特征以及影響互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存的因素。我們采用大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲取相關(guān)聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù),采用Kaplan-Meier生存分析法和Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型來(lái)探究不同行業(yè)、不同地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的生存規(guī)律及可能存在的影響因素。
  1 我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)
  1.1 數(shù)據(jù)及變量
  本文采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)爬取了國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)中2014—2017年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)據(jù)。保留了注冊(cè)時(shí)間在2014—2017年之間的企業(yè)數(shù)據(jù)。共計(jì)312家。其中倒閉或退出的244家,68家仍在經(jīng)營(yíng)。對(duì)于已經(jīng)倒閉的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),將注冊(cè)時(shí)間視為企業(yè)存活的開(kāi)始時(shí)間,將國(guó)家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)中顯示的注銷(xiāo)時(shí)間視為企業(yè)倒閉的時(shí)間點(diǎn),將注冊(cè)時(shí)間和注銷(xiāo)時(shí)間之間的天數(shù)視為該企業(yè)的生存時(shí)間;對(duì)于尚未倒閉的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),將注冊(cè)時(shí)間視為企業(yè)存活的開(kāi)始時(shí)間,將注冊(cè)時(shí)間到2017年6月18日之間的天數(shù)視為企業(yè)的生存時(shí)間。
  根據(jù)已有企業(yè)生存理論研究文獻(xiàn),考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性,在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生存數(shù)據(jù)分析中,被解釋變量為企業(yè)的生存時(shí)間及到2017年6月18日止企業(yè)的生存狀態(tài)[0(存活)和1(倒閉)],解釋變量包含企業(yè)的注冊(cè)資本和第一股東出資比例兩個(gè)定量變量以及企業(yè)所屬行業(yè)和地區(qū)兩個(gè)定性變量。其中,根據(jù)隨機(jī)數(shù)據(jù)爬取的取樣結(jié)果中頻數(shù)由高到低,行業(yè)編號(hào)為:1(互聯(lián)網(wǎng)+金融)、……、8(互聯(lián)網(wǎng)+其他);根據(jù)截至2016年的全國(guó)各省份互聯(lián)網(wǎng)普及率由高到低,所在地區(qū)為:1(北京)、……、29(黑龍江)。數(shù)據(jù)概覽如下表所示。
  1.2 統(tǒng)計(jì)特征
  2 生存分析理論
  2.1 生存分析概念
  生存分析是研究生存現(xiàn)象和響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律的一門(mén)學(xué)科。在刻畫(huà)企業(yè)生存時(shí)間時(shí)通常用以下三個(gè)函數(shù)來(lái)描述:生存函數(shù)、概率密度函數(shù)和危險(xiǎn)率函數(shù)。
  2.2 Kaplan-Meier生存分析
  為得到刪失數(shù)據(jù)下生存函數(shù)的估計(jì),Kaplan和Meier(1958)給出了生存函數(shù)非參數(shù)估計(jì)方法——乘積極限法,其優(yōu)點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求,利用條件概率及概率乘法原理來(lái)計(jì)算生存率,適用于生存時(shí)間數(shù)據(jù)的原始資料(或未分組資料),可用于小、中或大樣本。應(yīng)用中可以通過(guò)繪制Kaplan-Meier曲線(xiàn)比較不同條件下樣本生存函數(shù)之間有無(wú)差異。除此之外,我們也可以采用log-rank test對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)等定量分析不同樣本的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)有無(wú)顯著差異。
  2.3 Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型
  為研究企業(yè)生存究竟受到哪些因素的影響,考慮到刪失數(shù)據(jù)的存在,通常采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型。該模型是一種半?yún)?shù)模型,對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求。其基本形式如下:
  該風(fēng)險(xiǎn)比與基準(zhǔn)函數(shù)無(wú)關(guān),且不隨時(shí)間t變化。這也是Cox模型基本的比例風(fēng)險(xiǎn)(proportional hazards, PH)假定。通?梢酝ㄟ^(guò)Schoenfeld殘差圖進(jìn)行PH假定的檢驗(yàn)。
  3 實(shí)證分析
  3.1 Kaplan-Meier曲線(xiàn)
  圖1為不同行業(yè)的Kaplan-Meier生存曲線(xiàn)圖。圖1表明不同行業(yè)的生存曲線(xiàn)存在很大差異,其中技術(shù)創(chuàng)新型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)有比較高的生存率。這與鮑宗客[1]

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