李純+胡竹枝
【摘 要】本文選取滬深兩市制造業(yè)A股上市公司作為樣本,建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型考察企業(yè)自主研發(fā)投入對企業(yè)生存的影響情況。研究結(jié)果表明,企業(yè)自主研發(fā)投入是保護(hù)因素,有助于降低企業(yè)生存的風(fēng)險(xiǎn),延長企業(yè)的生存時(shí)間;同時(shí)直接關(guān)乎企業(yè)生存的償債能力因素以及影響企業(yè)治理機(jī)制的股權(quán)結(jié)構(gòu)因素也能有效地降低風(fēng)險(xiǎn)。
【關(guān)鍵詞】制造業(yè)企業(yè);自主研發(fā);生存分析
一、引言及相關(guān)文獻(xiàn)
近年來,我國人口紅利逐漸減弱,相比鄰近的東南亞各國,制造業(yè)企業(yè)的勞動力成本優(yōu)勢下滑明顯,部分勞動密集型制造業(yè)逐漸遷至成本更低的孟加拉和柬埔寨;與此同時(shí)美日等發(fā)達(dá)國家將高端制造業(yè)遷回國內(nèi),對我國制造業(yè)發(fā)展造成進(jìn)一步?jīng)_擊。大量制造業(yè)企業(yè)由此破產(chǎn)倒閉,2015年工業(yè)企業(yè)單位數(shù)為383148家,較上年減少1.37%。在此背景下,政府大力推動《中國制造2025》,將提高制造業(yè)創(chuàng)新能力作為國家戰(zhàn)略的首要任務(wù),向制造強(qiáng)國推進(jìn),提升中國在全球制造業(yè)價(jià)值鏈中的地位。制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入的積極性由此不斷提高,創(chuàng)新的熱情與日俱增。2015年,我國企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)為10881.3億元,占全國總量的76.8%,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度為0.9%,較上年提高0.06%。然而制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入以及其所帶來的創(chuàng)新似乎對企業(yè)目前的生存影響甚微,2016年國內(nèi)仍有較多制造業(yè)企業(yè)由于市場行情不景氣及工業(yè)領(lǐng)域大宗原材料的全面漲價(jià)而破產(chǎn)倒閉。
制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入究竟如何影響企業(yè)生存,國外目前存在兩種截然不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)是肯定了制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入對其生存的積極影響;Esteve和Maanez研究1990年-2000年西班牙制造業(yè)企業(yè)時(shí)發(fā)現(xiàn),善于配置資產(chǎn)的企業(yè)進(jìn)行研發(fā)和廣告投入,的確會增強(qiáng)其競爭優(yōu)勢,并使其自身核心能力和抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力不斷被提高,從而改善了生存前景。Cefis和Marsili在研究荷蘭制造業(yè)企業(yè)時(shí)發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新對企業(yè)生存的可能性有積極顯著的影響,該效應(yīng)隨時(shí)間延續(xù)而增強(qiáng)。另一種觀點(diǎn)是制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入與其生存之間的關(guān)系呈倒U型;Sharapov等運(yùn)用1998-2005年英國制造業(yè)企業(yè)研發(fā)數(shù)據(jù)建模,發(fā)現(xiàn)考慮技術(shù)環(huán)境和地理知識溢出的影響時(shí),研發(fā)投入對生存的影響呈倒U型。Zhang和Mohnen使用中國制造業(yè)企業(yè)大數(shù)據(jù)樣本探討研發(fā)投入和新產(chǎn)品創(chuàng)新二者與生存之間的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn),研發(fā)投入與企業(yè)生存概率之間呈倒U型關(guān)系,且在不同行業(yè)間存在差異。
國內(nèi)的研究主要是使用宏觀或者中觀層面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),探討R&D投資支出對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn),集中研究技術(shù)經(jīng)濟(jì),從微觀層面研究的文獻(xiàn)較少。吳延兵對比研究了工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入和創(chuàng)新效率以及生產(chǎn)效率,考慮了企業(yè)所有制的影響,肯定民營工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入方面的優(yōu)勢所在以及對經(jīng)濟(jì)所發(fā)揮的作用。湯二子等考察研發(fā)投入對制造業(yè)企業(yè)盈利決定機(jī)制時(shí)發(fā)現(xiàn),進(jìn)行研發(fā)投入的企業(yè)擁有更高的利潤率,利潤規(guī)模更大且生存概率更高。國內(nèi)大多數(shù)的研究均肯定制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入對其生存有積極影響,基于此本文提出假設(shè):制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入與其生存之間存在正相關(guān)關(guān)系??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和真實(shí)性,本文選擇滬深兩市制造業(yè)A股上市公司作為研究對象,依據(jù)企業(yè)生存的相關(guān)理論,選取衡量制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)、償債能力、盈利能力、成長能力和營運(yùn)能力的相關(guān)變量建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型,考察制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入對其生存的影響情況,以期結(jié)合中國的現(xiàn)實(shí)情況,能為制造業(yè)企業(yè)的生存和發(fā)展提供借鑒參考。
二、生存分析的函數(shù)估計(jì)和模型設(shè)定
1.生存函數(shù)的估計(jì)
生存分析的估計(jì)方法一般分為非參數(shù)法、參數(shù)法和半?yún)?shù)法三大類。在不了解生存時(shí)間的函數(shù)分布形式以及未選取合適的模型前,一般采用非參數(shù)法概括性地估計(jì)生存時(shí)間的分布特征。對于刪失數(shù)據(jù)而言,非參數(shù)估計(jì)法的基本思想是乘積極限法(Product Limit),通過縮減抽樣的方法來構(gòu)造。
這是由Kaplan和Meier(1958)首次提出,因而又稱為K-M估計(jì)。
2. Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型設(shè)定
當(dāng)不了解生存時(shí)間的具體函數(shù)分布形式時(shí),分析相關(guān)因素對生存時(shí)間的影響一般采用Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型(Coxs proportional hazards regression model)。該模型假定解釋變量即協(xié)變量對生存時(shí)間的影響具有參數(shù)形式,不限定生存時(shí)間的函數(shù)分布形式,因此屬于半?yún)?shù)模型。
設(shè)協(xié)變量為X時(shí),壽命T的密度函數(shù)是?(t|X),生存函數(shù)是S(t|X),危險(xiǎn)率函數(shù)是
Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型以風(fēng)險(xiǎn)率函數(shù)為主要形式考察當(dāng)相關(guān)因素對生存時(shí)間有影響時(shí),哪些因素在這個(gè)過程中發(fā)揮著顯著性的作用,進(jìn)而對風(fēng)險(xiǎn)率預(yù)后分析,將所估計(jì)的生存函數(shù)應(yīng)用于實(shí)踐中。
三、變量描述和數(shù)據(jù)來源
1.變量描述
(1)生存時(shí)間變量
生存時(shí)間變量是將制造業(yè)企業(yè)首發(fā)上市的時(shí)間定為起點(diǎn),終點(diǎn)定為樣本觀測期結(jié)束的時(shí)點(diǎn),以月為單位。具體而言,對于非刪失的數(shù)據(jù)即首次被ST的企業(yè),生存時(shí)間為首發(fā)上市至首次被ST的時(shí)間長度;而對于刪失數(shù)據(jù)即在樣本觀測期結(jié)束時(shí)從未被ST的制造業(yè)企業(yè),生存時(shí)間為首發(fā)上市到樣本觀測期結(jié)束的時(shí)間長度。一般情況,上市公司經(jīng)營連續(xù)兩年虧損將被ST,因而剔除在樣本觀測期結(jié)束前兩年內(nèi)首發(fā)上市的企業(yè)。
(2)狀態(tài)變量
狀態(tài)變量是衡量制造業(yè)企業(yè)是否被ST的虛擬變量。
(3)協(xié)變量
協(xié)變量包括衡量制造業(yè)企業(yè)的自主研發(fā)投入、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)和四類能力的變量。endprint
關(guān)于衡量自主研發(fā)投入的變量,文獻(xiàn)中選取的情況主要分為兩類:①從投入的角度選取; Greve(2003) 選取研發(fā)費(fèi)用與營業(yè)收入的比值衡量,而梁彤纓等(2015)直接使用企業(yè)的研發(fā)費(fèi)用作為衡量變量。②從產(chǎn)出的角度選取;陳昆玉(2010)采用企業(yè)專利數(shù)來衡量,陳陣等(2014)以新產(chǎn)品產(chǎn)值為變量。較多的文獻(xiàn)集中于投入的角度,本文基于對數(shù)據(jù)可獲得性的考慮,直接選取研發(fā)費(fèi)用衡量,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理,模型中用X1表示。
關(guān)于衡量企業(yè)規(guī)模的變量,陳陣等(2014)選取企業(yè)職工人數(shù)作為變量,張?jiān)伱返龋?015)則使用總資產(chǎn)額來衡量??紤]到制造業(yè)企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大相對而言較依賴于自身所擁有的資產(chǎn),本文選取總資產(chǎn)額為衡量變量,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理,模型中用X2表示。
關(guān)于衡量股權(quán)結(jié)構(gòu)的變量,李文娟(2008)選取流通股比例衡量,陳昆玉(2010)使用股權(quán)集中度等變量,張?jiān)伱返龋?015)則采用大股東的持股比例。由于本文不著重研究股權(quán)集中度和大股東的影響,因而選取更具一般性的流通股比例指標(biāo)衡量股權(quán)結(jié)構(gòu),模型中用X3表示。
關(guān)于衡量四類能力的變量,可選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)較多,文獻(xiàn)中變量選取差異較大,因而本文初步選取15個(gè)指標(biāo)用作后續(xù)研究,如表1所示:
2. 數(shù)據(jù)來源
本文選取的研究對象為滬深兩市制造業(yè)A股上市公司,樣本觀測期設(shè)為從1990年1月1日到2016年12月31日,相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于Wind資訊的金融數(shù)據(jù)客戶端。
四、實(shí)證分析
1.主成分分析法提取衡量制造業(yè)企業(yè)四類能力的變量
(1)顯著性檢驗(yàn)
假設(shè)滬深兩市制造業(yè)A股上市公司的生存時(shí)間數(shù)據(jù)整體符合正態(tài)分布,將樣本數(shù)據(jù)分為ST企業(yè)和非ST企業(yè)兩組,通過獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),判斷衡量四類能力的15個(gè)指標(biāo)在兩組間是否存在顯著差異。由SPSS23.0軟件所得到的結(jié)果可知,在10%的顯著性水平下,流動比率X4、速動比率X5、現(xiàn)金比率X6、產(chǎn)權(quán)比率X7、凈資產(chǎn)收益率X8、銷售凈利率X9、總資產(chǎn)報(bào)酬率X11、凈資產(chǎn)同比增長率X12、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X16均拒絕了兩組方差相等的原假設(shè),說明這9個(gè)指標(biāo)對于制造業(yè)企業(yè)被ST的影響較大。其他指標(biāo)均未能在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),因而將其剔除。
(2)多重共線性檢驗(yàn)
對所保留的9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn),KMO統(tǒng)計(jì)量為0.682>0.5,表明適用于因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)的結(jié)果顯示,在0.1%的顯著性水平下,拒絕各變量相互獨(dú)立的原假設(shè),說明這9個(gè)指標(biāo)并不是相互獨(dú)立,滿足因子分析的條件。
(3)提取主成分
使用主成分分析法提取特征根大于1的主成分,得到了符合條件的4個(gè)主成分,方差百分比分別為34.092%、22.910%、11.991%、11.336%,累計(jì)可解釋總方差的80.329%。從所得的結(jié)果可知,衡量償債能力的流動比率X4、速動比率X5和現(xiàn)金比率X6在第一主成分上的載荷較高,說明第一主成分基本可以反映這3個(gè)指標(biāo)的信息,因而將其命名為償債能力成分F1。衡量盈利能力的凈資產(chǎn)收益率X8、銷售凈利率X9和總資產(chǎn)報(bào)酬率X11在第二主成分上的載荷較高,說明第二主成分基本可以反映這3個(gè)指標(biāo)的信息,將其命名為盈利能力成分F2。衡量營運(yùn)能力的流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X16在第三主成分上的載荷較高,說明第三主成分基本可以反映這個(gè)指標(biāo)的信息,將其命名為營運(yùn)能力成分F3。衡量成長能力的凈資產(chǎn)同比增長率X12在第四主成分上的載荷雖為負(fù),但絕對值較高,說明第四主成分基本可以反映這個(gè)指標(biāo)的信息,將其稱為成長能力成分F4。
由主成分分析法提取出的四個(gè)主成分——F1、F2、F3和F4,與X1、X2以及X3構(gòu)成本文最終所選取的協(xié)變量。
2.制造業(yè)企業(yè)被ST的非參數(shù)分析
采用K-M法對滬深兩市制造業(yè)A股上市公司ST事件進(jìn)行非參數(shù)估計(jì)。圖1為制造業(yè)上市公司被ST的累積生存分析函數(shù)圖,從圖中可以直觀看到,曲線的變化趨勢為不斷下滑,且下滑趨勢加劇,這與制造業(yè)上市公司被ST的頻數(shù)經(jīng)歷了由低到高的過程是一致的。圖2為制造業(yè)上市公司被ST的累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)圖,曲線的走勢由平緩上升變?yōu)槎盖蜕仙?,這與風(fēng)險(xiǎn)率不斷積累的過程是一致的。結(jié)合圖1和圖2可以直觀認(rèn)識到,隨著時(shí)間的推移,制造業(yè)企業(yè)首發(fā)上市后經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)逐漸累積,上市時(shí)間越久的公司在后期所面臨的風(fēng)險(xiǎn)急劇增加,生存概率下滑幅度較大。對這類公司而言,通過自主研發(fā)投入謀求新的出路顯得更加迫在眉睫。
3.建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型識別影響制造業(yè)企業(yè)被ST的相關(guān)因素
將制造業(yè)企業(yè)的生存時(shí)間變量、衡量企業(yè)是否被ST的狀態(tài)變量以及協(xié)變量X1、X2、X3、F1、F2、F3和F4放入Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型中,擬合的結(jié)果如表2所示:
從表2可知,在10%的顯著性水平下,協(xié)變量均拒絕了系數(shù)為零的原假設(shè),即這7個(gè)變量的系數(shù)顯著不為零。
(1)衡量制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入的變量X1的系數(shù)為-0.318,小于零,說明X1是保護(hù)因素,即X1每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度降低至原來的72.7%,即降低了27.3%;這說明制造業(yè)企業(yè)的自主研發(fā)投入能有效地提高其生存概率,延長企業(yè)的生存時(shí)間。企業(yè)通過自主研發(fā)投入,提高自身的競爭能力,使自身能在相對嚴(yán)峻的市場環(huán)境下得以生存。
(2)衡量企業(yè)規(guī)模的變量X2的系數(shù)為-0.033,小于零,說明X2是保護(hù)因素,即X2每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度降低至原來的96.8%,即降低了3.2%;這反映了企業(yè)規(guī)模越大,相對而言抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力也越強(qiáng),由于公司在擴(kuò)大自身規(guī)模的同時(shí)會逐漸累積風(fēng)險(xiǎn),因而企業(yè)規(guī)模對企業(yè)生存概率的影響相對不明顯。endprint
(3)衡量股權(quán)結(jié)構(gòu)的變量X3的系數(shù)為-0.341,小于零,說明X3是保護(hù)因素,即X3每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度降低至原來的71.1%,即降低了28.9%;不合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)將直接導(dǎo)致企業(yè)治理機(jī)制的缺陷,對生存產(chǎn)生負(fù)面影響,當(dāng)企業(yè)選擇較高的流通股比例時(shí),有利于外部市場對企業(yè)自身及其管理者實(shí)施監(jiān)管,一定程度上填補(bǔ)了企業(yè)治理機(jī)制的缺陷,提高企業(yè)生存的概率。
(4)償債能力成分F1的系數(shù)為-1.514,小于零,說明F1是保護(hù)因素,即F1每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度降低至原來的22.0%,即降低了78.0%;企業(yè)破產(chǎn)的原因一般是由于不能償債或資不抵債,因而償債能力對企業(yè)的生存起著至關(guān)重要的作用,較強(qiáng)的償債能力能較大程度地降低企業(yè)的相對風(fēng)險(xiǎn)度,提高企業(yè)生存概率。
(5)盈利能力成分F2的系數(shù)為0.388,大于零,說明F2是危險(xiǎn)因素,即F2每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度增加至原來的1.474倍;收益總伴隨著風(fēng)險(xiǎn),盈利能力越強(qiáng),所面臨的風(fēng)險(xiǎn)也相對越大。企業(yè)做好相應(yīng)的風(fēng)控工作,將有助于降低影響企業(yè)生存的風(fēng)險(xiǎn)。
(6)營運(yùn)能力成分F3的系數(shù)為-0.152,小于零,說明F3是保護(hù)因素,即F3每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度降低至原來的85.9%,即降低了14.1%;營運(yùn)能力反映的是資源利用的效率,當(dāng)效率越高,化解風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng),生存概率得到提升。
(7)成長能力成分F4的系數(shù)為-0.263,小于零,說明F4是保護(hù)因素,即F4每增加一個(gè)單位,相對危險(xiǎn)度降低至原來的76.9%,即降低了23.1%;成長能力較強(qiáng)的企業(yè)應(yīng)對環(huán)境變化的能力較強(qiáng),能更好地應(yīng)對危機(jī),因而能在市場中生存更長的時(shí)間。
危險(xiǎn)率函數(shù)和生存率函數(shù)分別為式(式3)和式(式4)所示:
對Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)模型的-2倍對數(shù)似然值為360.064。在0.1%的顯著性水平下,總體(得分)、相對于上一步的更改以及相對于上一塊的更改三種結(jié)果均拒絕原假設(shè),即Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型的擬合優(yōu)度較高。
五、結(jié)論及不足之處
本文通過建立Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型,發(fā)現(xiàn)衡量制造業(yè)企業(yè)自主研發(fā)投入的變量X1、衡量企業(yè)規(guī)模的變量X2、衡量股權(quán)結(jié)構(gòu)的變量X3、償債能力成分F1、盈利能力成分F2、營運(yùn)能力成分F3和成長能力成分F4七個(gè)協(xié)變量中,僅為危險(xiǎn)因素,其他協(xié)變量均為保護(hù)因素。其中能有效地降低企業(yè)的相對危險(xiǎn)度的保護(hù)因素為F1、X3和X1。企業(yè)的償債能力直接關(guān)乎企業(yè)生存,股權(quán)結(jié)構(gòu)通過影響企業(yè)的治理機(jī)制對企業(yè)生存產(chǎn)生影響,而企業(yè)的自主研發(fā)投入是企業(yè)在嚴(yán)峻的市場環(huán)境中提升自身競爭力謀求生存與發(fā)展的不竭動力。面對來自國內(nèi)外的挑戰(zhàn),制造業(yè)企業(yè)努力提高自身生存概率時(shí),應(yīng)首先考慮自身的基本償債能力,不應(yīng)急于過分盲目地追求自主研發(fā),需采取穩(wěn)打穩(wěn)扎的策略追求發(fā)展,創(chuàng)新所帶來的持續(xù)競爭力才能有利于企業(yè)生存,不斷延長其生存時(shí)間。
本文的不足之處主要有兩點(diǎn):
1.樣本量相對較小
我國對上市公司的研發(fā)費(fèi)用披露沒有較為具體的強(qiáng)制性規(guī)定,未主動披露研發(fā)費(fèi)用的部分制造業(yè)企業(yè),在樣本的篩選過程中被剔除。
2.變量的選取
衡量自主研發(fā)投入的變量選取不同,或?qū)?dǎo)致研究結(jié)果有所差異。后續(xù)研究將著重改進(jìn)這兩點(diǎn),進(jìn)行更為全面的分析。
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