物流上市公司经营规模和业务集中度对经营绩效的影响

2010-05-21路云峰

中国乡镇企业会计 2010年5期

路云峰

一、引言

资料显示，1991—2003年物流成本占GDP的比重，中国从24%下降到21.4%，期间平均值为21.62%，2004年继续保持在21.3%的水平。美国同期则从10.6%降到8.52%，期间平均值为9.79%，我国的期间平均值比美国多十几个百分点。因此，如何降低企业巨额物流成本，挖掘第三利润源泉对我国企业有着重要的意义。著名的管理学权威P.E·德鲁克曾经说过：“流通是经济领域里的黑暗大陆”，对物流企业的相关研究也许能够从一定程度上揭示物流领域的相关问题。本文的实证研究对于揭示物流上市公司的业绩影响因素提供了进一步的证据，为提高物流上市公司的绩效提供了有益的启示。

二、文献回顾与假设的提出

1.资产规模、资产结构对经营绩效的影响

叶伟媛（2009）选取20家港口物流企业，对其资产经营绩效进行回归分析，分析结果表明港口物流企业的资产规模、资产结构与企业经营绩效（净资产收益率）之间不存在显著的相关关系，企业资产运营效率整体较低。文章认为港口物流企业没有实现规模经济，存在资产结构不合理的状况。

物流上市公司由于行业的特点，要求有较大的固定资产投入。一般来说，资产规模越大，表明企业可能存在规模经济，从而产生更高的效率。本文认为，资产规模固然会产生规模经济，但是由于规模过大产生的规模不经济现象，抵消了规模经济带来的好处。所以公司规模与经营绩效可能存在非线性关系：在一定范围内，资产规模与经营绩效正相关；随着规模的增加，这种正相关关系逐步减弱。这种关系类似于一种自然对数的关系，所以采用资产的自然对数作为自变量进行检验。

假设1.资产规模的自然对数与经营绩效成正比。

2.业务集中度对经营绩效的影响

Lang和Stulz（1994）发现专业化公司的平均托宾Q值要高出样本平均值的40%。Berger和Ofek（1995）通过比较美国企业应有总价值与公司的实际价值，表明在1986—1991年间，多元化经营使公司平均遭受13%～15%的价值损失，其原因是多元化企业存在过度投资和交叉补贴问题。Comment和Jarrell（1995）对1978—1989年间NYSE和ASE上市公司的实证研究结论表明：经营方向的集中会有效提高公司股票的收益。Markides（1995）通过理论分析指出任何企业都存在最优的多元化经营水平，超过最优多元化水平的企业应实施归核化经营战略，以改善经营绩效。

张宝友等（2008）以我国21家上市物流公司的实证研究表明，上市物流公司的核心业务每变化（增加或减少）1%，企业经营绩效就相应的变化（增加或减少）3.41%（或1.44%）物流业的核心业务每变化（增长或减少）1%，企业经营绩效就相应的变化（增长或减少）3.41%（或1.44%）。文章建议应重视我国上市物流公司核心业务的健康发展，从而改善我国上市物流公司的经营绩效，提升其核心竞争力。

本文认为，业务集中度在不同的经营环境中可能存在着不同的作用，当物流行业利润率较高时，多元化经营分散了企业的主要经营能力，降低了经营效率；但是，当物流行业经历金融危机时候，相关细分市场的物流营运业务下降较多时，多元化经营也许会一定程度上增加经营绩效。

假设2.业务集中度影响经营绩效。在不同的年度，尤其是金融危机年份，与其他年份有着显著的不同。

本文采用2008年作为金融危机年度，将2007年作为对照年度。

三、变量设置和描述性统计

ROE：净资产收益率，本文用于代表公司的经营绩效。该变量在模型中作为因变量。

REVRATIO：主营业务收入占总资产的比例，该指标表明了上市公司创造收入的能力，表明了公司的销售能力。作为辅助绩效指标，考察资产规模和行业集中度对上市公司创造收入能力的关系。

COSTRATIO：营业成本占总收入的比率，该比率表明上市公司控制成本的能力。

ASSET：资产规模，采用LNASSET表示资产规模的自然对数。

CON1：公司从事行业的数目，数字越大，从事的行业越多，行业集中度越低。

CON2：公司最大行业业务收入在营业收入中的占比，比例越大，表明该行业的集中度越高。

LEV：期末总负债与期末总资产的比率

YEAR2008：虚拟变量，如果数据年份是2008年，则该变量取值为1，否则为0。

由上表可以看到，物流行业的净资产收益率平均为10%。该结果与非物流行业的净资产收益率没有显著差别（结果未报出）。从表中还可以看到，物流上市公司从事的行业数目最多是10个，最少1个，平均从事2.7个行业。

由上表可以看出，2008年的净资产收益率稍微低于2007年，但是统计上不显著；通过对2008年和2007年的对比，2008年行业数目有所减少，行业集中度有所提高，但是不显著。整体来说，自变量2008年度和2007年度没有大的区别，均值检验差异性不显著。方差齐性检验没有显示两个年度的方差有什么不同。

四、实证检验

本部分分别采用净资产收益率ROE，主营业务收入对总资产的比率REVRATIO，营业成本对总资产的比率三个指标作为自变量构造模型，自变量采用资产规模，业务集中度指标，是否属于2008年。考察资产规模、业务集中度对经营绩效的影响，同时观察2008年的经营绩效相对于2007年的变化趋势，分析2008年金融危机的影响。

由于上市公司的盈利能力受到资产负债比率的影响，所以将资产负债比率作为控制变量。

采用下面模型进行回归：

模型1的回归结果。

该模型解释力度不很好，调整Rsq只有0.0047，再加上F值、整体模型的显著性较差，本模型中自变量对绩效的解释能力并不很明显。为了降低可能的内生性的影响，采用加权最小二乘法进行回归，结果如下表所示。

上表中DurbinWatson得到了改善，整体模型解释力得到显著提高，方差膨胀因子VIF值不大于8，在可接受水平上。在该回归中中，资产规模的自然对数与经营绩效正相关；CON1与经营绩效负相关，说明行业数目越大，绩效越差，行业集中度越高，经营绩效越好。控制变量说明了负债比率越高，绩效越好。假设1、2得到支持。