功率半导体芯片公司法治理与战略决策报告.docx
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1、泓域/功率半导体芯片公司法治理与战略决策报告功率半导体芯片公司法治理与战略决策报告目录一、 产业环境分析3二、 功率器件简介3三、 必要性分析4四、 实证结果和分析5五、 研究变量的因子分析8六、 群体极化的解释机制12七、 群体极化的影响因素15八、 董事会机制和社会资本机制的关系18九、 董事会与社会资本的协同机制20十、 决策行为的影响因素23十一、 决策制定过程的影响因素25十二、 风险投资与技术创新31十三、 董事会特征与技术创新36十四、 公司简介38公司合并资产负债表主要数据39公司合并利润表主要数据40十五、 项目简介40十六、 法人治理44十七、 人力资源配置56劳动定员一览
2、表56十八、 发展规划分析58一、 产业环境分析实现“十三五”时期的发展目标,必须全面贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享、转型、率先、特色”的发展理念。机遇千载难逢,任务依然艰巨。只要全市上下精诚团结、拼搏实干、开拓创新、奋力进取,就一定能够把握住机遇乘势而上,就一定能够加快实现全面提档进位、率先绿色崛起。二、 功率器件简介功率器件和集成电路中的功率IC,经常共同使用于处理电能的主电路中,以实现功率转换、功率放大、功率开关、线路保护和整流等电能的变换或控制功能,二者又被合称为功率半导体。功率器件的应用广泛,几乎覆盖了所有的电子制造业,传统应用领域包括消费电子、网络通信、工业电机等,近年来,新能
3、源汽车及充电系统、智能电网、新能源发电、轨道交通及武器装备等也逐渐成为了功率半导体分立器件的新兴应用领域。根据IHSMarkit数据显示,2019年全球功率半导体市场规模约404亿美元,中国市场规模约144亿美元;2020年全球功率半导体市场规模约422亿美元,中国市场规模约153亿美元。功率半导体又可分为功率IC和功率器件及模块,其中根据英飞凌的数据统计,2020年功率半导体器件与模块全球市场规模为209亿美元,整体占功率半导体市场一半左右。由于国际厂商起步更早,并且通过行业间的相互整合,已占据全球市场主要份额,全球前十名厂商合计占比60%。在功率器件及模块方面,英飞凌连续15年独占鳌头,占
4、据全球近20%的市场份额。三、 必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务发展需求作为行业的领先企业,公司已建立良好的品牌形象和较高的市场知名度,产品销售形势良好,产销率超过 100%。预计未来几年公司的销售规模仍将保持快速增长。随着业务发展,公司现有厂房、设备资源已不能满足不断增长的市场需求。公司通过优化生产流程、强化管理等手段,不断挖掘产能潜力,但仍难以从根本上缓解产能不足问题。通过本次项目的建设,公司将有效克服产能不足对公司发展的制约,为公司把握市场机遇奠定基础。2、公司产品结构升级的需要随着制造业智能化、自动化产业升级,公司产品的性能也需要不断优化升级。公司只有以技术创新和市场开发为驱动
5、,不断研发新产品,提升产品精密化程度,将产品质量水平提升到同类产品的领先水准,提高生产的灵活性和适应性,契合关键零部件国产化的需求,才能在与国外企业的竞争中获得优势,保持公司在领域的国内领先地位。四、 实证结果和分析本次利用结构方程模型对理论模型中的各变量进行因果关系分析,并画出路径图。分析步骤主要是先对各相关变量进行区分效度的验证性检验,然后分析相关变量的因果关系。主要分析三个模型,董事会机制模型、社会资本机制模型和协同机制模型,协同机制模型是以董事会机制模型和社会资本机制模型的分析为基础,不再进行变量的区分效度的验证性检验。1、基础模型基础模型是完全不考虑决策承诺的作用,仅考虑董事会职能和
6、战略决策质量的关系,两者关系系数是0.53。在基础模型中,增加考虑决策承诺对董事会职能和决策质量关系的中介作用。实证结果发现,董事会职能与战略决策质量的关系系数减小为0.11(t=1.48,p0.1),见图9.2。比较两模型,董事会职能与战略决策质量的关系系数减小了0.42,但T值变化了4.15,从原来的显著,变为了不显著(t2)。因此,决策承诺对董事会职能和战略决策质量关系的中介作用是非常显著的,基本可以认为是完全中介作用。2、社会资本机制模型本文利用LISREL8.2结构方程的分析软件对社会资本机制模型进行估计,模型中参数估计采用极大似然估计法进行估计,模型估计的各变量之间的关系系数和t值
7、。从结构图中的系数来看,声誉、共同愿景和信任对决策承诺的正向促进作用非常明显。声誉和信任对战略决策质量的直接关系不显著或有待讨论,而共同愿景对战略决策质量的正向促进作用是显著的。3、协同机制模型协同模型中参数估计采用了极大似然估计法进行估计,模型估计的各变量之间的关系系数和t值。从结果方差的拟合优度指标来看,各项指标都符合统计检验的要求,说明方程的拟合效果较好。简约模型是指,在没有考虑社会交往对董事会承诺的影响的模型。从简化模型的拟合指标和最后综合模型的拟合指标的比较可以看出,简化模型不能通过检验假设。因为根据侯杰泰等(2002)所提出的评价方法,当模型自由度增加1个时,如果x26.63,应该
8、选择拟合更好的简化模型。因此,在x2=60.05时,我们应该拒绝接受简约模型。关于董事会机制和社会资本机制是补充关系。通过董事会机制模型和协同治理综合模型中,决策承诺对战略决策质量的关系系数的数值变化上可以得到证实。在只考虑董事会监督和建议的公司治理机制中,决策承诺对战略决策质量的方差的解释力为0.58,但加入了社会资本机制对决策承诺的影响之后,决策承诺在公司治理机制和社会资本机制的共同作用下,对战略决策质量的方差的解释力变为了0.68,解释效果明显加强,这一实证结果对完善我国公司的治理机制有很大的启示作用。对社会资本机制实证分析中,先分别考虑了共同愿景、信任、声誉对战略决策质量和决策承诺的作
9、用机制,然后分析了共同愿景、信任、声誉对战略决策质量和决策承诺关系中的中介作用,分析结果表明共同愿景、信任、声誉对战略决策质量和决策承诺的正相关关系成立,但决策承诺在信任、共同愿景与战略决策质量的相关关系中起完全中介作用,决策承诺在声誉和战略决策质量的关系中起部分中介作用。基于上述研究,我们证实了董事会和管理者之间的契约是社会嵌入的,不能仅仅从典型契约或新典型契约的角度分析董事会对管理者的约束和制衡,社会资本的相关因素:声誉、信任和共同愿景等都对管理者的决策行为发挥激励和约束作用。公司治理机制的研究可以从关系契约的视角进行分解,分为以董事会为核心的董事会机制和以社会资本因素为核心的社会资本机制
10、。在关系契约理论框架下,社会交往因素对董事会机制也发挥积极作用,所以关系契约视角下的协同公司治理机制是建立在社会交往之上的。董事会作为企业战略决策的主要制定者或参与者,必须树立团队意识。增强董事会成员之间的信任和董事会成员对整个团队的依附感,提高董事会成员对公司战略决策的承诺。团队的基础是信任,信任来自沟通,董事会成员之间的正式与非正式沟通非常重要。董事会成员应该向职业化方向发展,通过职业化市场对董事会成员的行为进行约束,通过职业化市场的竞争强化董事会成员的素质与能力。五、 研究变量的因子分析我们把182个样本企业数据随机地均分成两部分。第一半的91个样本数据用于各概念的探索性因子分析,第二半
11、的91个样本数据用于各概念的验证性因子分析,总体182个样本用于研究假设的验证。在本研究中,问卷中各概念的测量均为17的7点评价刻度,1表示“完全不同意”,7表示“完全同意”。本书采用SPSS13.0中因子分析法对问卷的信度和效度进行了分析。探索性因子分析主要是对调整之后的测量量表进行因子分析,测量问卷的结构效度。对结构效度采用主成分分析法并经过方差最大旋转后得到分类因子,将因子负荷值低于0.5的测量条目全部删去。董事会的职能包含监督和建议两个方面,本书主要借鉴Hitt(1996),Pearce&Zahra(1991)和Westphal(1999)的测量量表。通过对该量表11个条目的相关系数矩
12、阵的初步分析,各条目的MSA均大于0.65,总体的MSA为0.83,总体的Bartlett球形检验x2值为575.83,并且11个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.41%。1、战略决策质量战略决策质量的量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999)的测量量表,决定战略决策质量的因素主要包括环境因素和过程因素两方面。根据对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.70,总体的MSA为0.78,总体的Bartlett球形检验x2值为250.92,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条
13、件。两因子模型解释总方差的65.80%。2、决策承诺决策承诺的量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999),Wooldridge&Floyd(1990)和Sapienza&Korsgaard(1996)关于决策承诺的测量量表。对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.75,总体的MSA为0.84,总体的Bartlett球形检验x2值为362.86,并且8个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的59.93%。3、声誉借鉴Mustakallio对声誉的测量量表,根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条
14、目的MSA(取样合适性测度)均大于0.80,总体的MSA为0.835,总体的Bartlett球形检验x2值为425.884,并且6个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的57.283%。根据彼得圣吉对共同愿景的定义和讨论,对共同愿景的测量量表包含5个条目。根据对该量表5个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.79,总体的MSA为0.830,总体的Bartlett球形检验x2值为390.672,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的62.781%。4、信任本书对信任的测量量表
15、包含6个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。本书的量表主要包括的6个条目,分解出两个因子。其中反映“单向信任关系的”的有4个条目,反映“相互信任关系”的有2个条目。根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.600,总体的MSA为0.738,总体的Bartlett球形检验x2值为344.750,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的67.211%。社会交往5、本书的社会交往测量量表包含3个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。根据对该量表3个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性
16、测度)均大于0.60,总体的MSA为0.647,总体的Bartlett球形检验x2值为105.787,并且3个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.365%在探测性因子分析的基础上,本书用另外一半数据对各变量进行验证性因子分析,目标是对各变量的结构效度和问卷的信度进行检验,同时为后面的结构方程模型检验作可行性分析。在验证性因子分析中,主要关注以下评价指数。近似误差指数RMSEA,近似误差指数越小越好,一般要小于0.1,低于0.05表示非常好的拟合。拟合优度指数GFI,指数值越高,模型拟合越好,一般最好大于0.90。拟合指数CFI和NNFI,一般最好
17、大于0.90。本书按照上述指标对第二份数据的验证性因子分析进行评价。数据分析结果显示,董事会职能的两个因子结构能较好地拟合样本数据,“监督”和“建议”这两个因子的信度分别为:0.733,0.847。数据分析结果显示,战略决策质量的两因子结构对数据的拟合程度较好,“环境”和“过程”这两个因子的信度分别为:0.718,0.878。数据分析结果显示,决策承诺的一个因子结构能较好地拟合程度数据,决策承诺的信度为0.889。声誉的一个因子结构能较好地拟合样本数据,因子的信度分别为:0.825。共同愿景的单因子结构能较好地拟合样本数据,因子的信度分别为:0.840。信任的第一个因子结构能较好地拟合样本数据
18、,单向“信任关系”因子的信度。“互相信任”两个因子的信度Cronbacha系数只有0.522。所以,本书将关于信任的量表调整为4个条目,去掉探索性因子析出的本书命名为双向信任的因子条目。上述指标值表明,各概念的验证性因子分析的各项指标均符合最基本的要求。这说明进行下一步的各概念间的关系分析是可行的。六、 群体极化的解释机制不同的学者已经从多个理论视角解释了群体极化现象的产生逻辑。社会比较理论利用社会动机和社会情感过程来解释群体决策结果的转移。社会比较理论认为,在团队讨论中,个体成员会通过与他人比较来对自己的观点和能力作出评价。该理论强调个体期望获得有利的自我感知与自我呈现,会为了维持社会期许的
19、形象而调整自己的反应,群体讨论后加强了个体原本的倾向。群体成员在作决策时,首先是将个人观点暴露在持有不同偏好的团队中,然后会将自己的观点与群体其他成员的观点相互比较,在了解群体中大多数成员所接受的观点后,个体可能会使自己的意见顺从群体的偏好。而且当个体发现其他人和自己保持相同观点时,为了得到其他人的认可和喜欢,会将自己的观点表达得更为强烈,群体极化就会发生。Pruitt等(1971)认为,当个体发现他人比自己预期得更偏好自己所持有的倾向时,他的态度会发生偏移,可能因为他发现群体比自己想象得更偏好自己的初始倾向,也可能是因为当个体发现群体中的其他人比自己更为极端以后,为了获得更高的群体认同,会更
20、强烈地表达自己的观点。社会理论认为,群体讨论时所产生的新论点起不到实质作用。些学者基于说服理论,从信息影响的角度解释群体极化现象,即个人根据从群体开始讨论时获得的赞成与反对的论据,来作出自己的决策。该理论考虑信息对群体决策产生的影响。群体讨论时,一开始的论据非常有限,而且容易被引导至某个特别的方向。如果群体成员已经倾向于某个方向,他们就会在这个方向上提供更多的论据,只有极小部分的论据会转移到另一个方向。因此,与最初观点一致的论据就会呈现出更强的说服力,进而使群体成员更加确信原来的观点。最后,开始时的讨论倾向经过群体讨论后可能得到进一步放大的结果。根据以上的理论解释,如果分别考虑社会比较与说服性
21、论据的影响,则均能观测到群体极化现象。但是现实中,社会比较与说服性的论据并不是各自独立地运作的,而是通过一定的机制相互影响着。论据的表达和社会动机的影响在整个交流过程中往往是同步存在的。论据清晰地表达出个人的观点,另一方面社会动机也会影响论据的传播。Myers(1976)通过对先前群体极化研究的总结提出了一个群体极化产生原因的概念整合框架:论据是引发沟通的起点,在假定人都是受社会情境影响且都是理性的前提下,社会动机直接促使人们以言语表达出符合社会期许且符合自己内心观点的论据。通过提供那些快要达到自己接受程度上限的论据,个体依据他人观点测试了自己的观点,并且开始按照群体偏好的方向表达自己。观点的
22、表达会通过降低不和谐程度或自我归因过程对个人的态度产生直接的影响。同时,观点的表达还构成了观点陈述者的认知复述以及其他群体成员作出反应的信息来源。由此产生的认知学习和复述过程能够显著地导致后续态度的转变。自我分类理论认为,成员在群体中会先定义自己的身份,再基于身份对自己的观点进行修正。该理论认为成员在群体中共享一个群体准则,是能够最好地定义某一群体与其他群体有所区别的内容,是群体的原型。个体会将自己与原型比较,差别越小,他与群体外个体的差异就越大,个体对所在群体的归属感就越强。归属感可以促进群体内部成员之间的互相交流,这有利于彼此认同身份。群体成员向群体一致认同的准则趋近强度越大,群体极化越有
23、可能发生。七、 群体极化的影响因素究竟是什么触发了群体极化,James(1968)对群体极化现象的影响因素进行了明确的阐述。群体极化之所以会发生,主要原因是所有决策问题都是与人类普遍持有的价值观相互关联。比如管理者的宗教信仰、道德观念、风险态度等会影响他的国际化决策、并购决策或研发决策等。Myers&David(1976)通过实验发现,决策者对决策问题的熟悉程度也会影响群体极化的发生。如果群体讨论很熟悉的问题,那么群体极化就不容易发生。反之,如果问题对群体成员来说很陌生,那么群体极化就容易发生。另外,社会参照也是影响群体极化的因素。Hogg(1990)等人的实验发现,如果决策群体面临冒险的外部
24、集团,决策群体会向谨慎极化;面临谨慎的外部集团,则决策群体会向冒险极化;而一个处于社会参照中部的,同时面临冒险和谨慎外部集团的群体则不会极化。Shupp&Williams(2008)及Masclet等(2009)的研究表明,群体转移会随着风险的变化而变化:当获利的可能性很高时,群体较个体表现得更厌恶风险(高风险情境),而在获利可能性比较低的情况下群体倾向比较冒险的方案(低风险情境)。不同设计的博弈条件也会影响群体极化的结果。Davis等(1974)通过实验调查了双倍赌局对个体和群体决策的吸引力,他们发现群体转移取决于对打赌的未来期望值。若期望值为负,个人偏好分布呈正偏态,反之,则为负偏态。群体
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