基于RBF神经网络的重污染企业财务绩效与环境绩效关系研究
Research on the Relationship between Financial Performance and Environmental Performance of Heavy Pollution Enterprises Based on RBF Neural Network
DOI: 10.12677/SD.2022.121017, PDF,  被引量    科研立项经费支持
作者: 陈婉莹*：黑龙江科技大学管理学院，黑龙江 哈尔滨；雷国康*：中石油昆仑气电有限公司，黑龙江 大庆
关键词: 重污染行业；财务绩效；环境绩效；因子分析；RBF神经网络；Heavy Pollution Industry； Financial Performance； Environmental Performance； Factor Analysis； RBF Neural Network
摘要: 当今环保意识日益增强，重污染行业与环境保护紧密相关，研究重污染行业的财务绩效与环境绩效之间的关系，能够更清晰地掌握重污染行业的环保动力，促进重污染行业的可持续发展。本文分别对财务绩效的16项指标和环境绩效的13项指标进行因子分析，得到公因子，计算因子得分并进行排名，通过两个RBF神经网络分析经济绩效和财务绩效之间的关系，得出结论：财务绩效的增加会使环境绩效下降，并且盈利能力指标对环境绩效的影响最大。环境绩效的提高会使财务绩效增加，并且环保支出对财务绩效影响最大。
Abstract: Nowadays, with increasing awareness of environmental protection, heavy pollution industries are closely related to environmental protection. Studying the relationship between the financial performance and environmental performance of heavy pollution industries can help us better understand the environmental protection motivation of heavy pollution industries and promote the sustainable development of heavy pollution industries. This paper conducts factor analysis on 16 indicators of financial performance and 13 indicators of environmental performance. The common factors are obtained by factor analysis. Ranking is obtained by calculating factor scores. The relationship between economic performance and financial performance was analyzed through two RBF neural networks, which was concluded that: the increase of financial performance can reduce environmental performance, and the influence of profitability indicators of environmental performance is the largest. The improvement of environmental performance will increase financial performance, and environmental expenditure has the greatest impact on financial performance.
文章引用：陈婉莹, 雷国康. 基于RBF神经网络的重污染企业财务绩效与环境绩效关系研究[J]. 可持续发展, 2022, 12(1): 126-144. https://doi.org/10.12677/SD.2022.121017

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