灰色关联度法在工业企业去库存中的应用

朱学义,吕延荣

(南通理工学院 商学院，江苏 南通 226002)

0 引言

2015年至2019年的每年12月，中央经济工作会议均确定供给侧改革的重点工作之一是“去库存”。工业企业为什么要去库存？因为库存商品销售不力形成积压，资金沉淀在仓库，影响企业流动资金周转；一旦市场变化，还有可能形成“存货跌价损失”。因此，中央提出“去库存”是要去掉“市场过剩”的、不对路的商品产品，使生产商主动进行供给侧结构性改革[1]，提高供给产品的质量和效益[2]，更好满足人民需要[3]。工业企业如何“去库存”?基本步骤是：判断库存商品的“过剩数”或“不对路数”；分析影响库存商品的各种因素；根据影响因素的大小确定去库存工作的重点和次序。

1 去库存方法的选择与灰色关联度法的基本原理

工业企业“去库存”的方法很多，有财务指标标准值判别法、产品资金定额核定法、存货周转期法、回归分析优序法、灰色关联度法等。在这些方法中，财务指标标准值判别法和灰色关联度法是工业企业“去库存”较好的方法。①工业企业运用的财务指标标准值判别法是基于全国工业企业与库存相关的财务指标平均值再考虑先进水平而确定的判别标准，它是站在全国整个工业行业角度考虑去库存，是行之有效的行业水准法。②其他去库存方法的分析。产品资金定额核定法是以某个工业企业库存产品实际资金占用为基础确定的去库存方法。这种方法虽然对具体企业特别适用，但不具有行业指导性，即行业去库存的通用性不足。存货周转期法是以存货生产经营周期为基准确定的去库存方法，除了具体企业很适用外，整个工业企业存货周期往往随国民经济运行而波动，也就是说，存货周转期法也具有行业适用性。但将存货周转期法用于整个工业行业去库存时只能把握跟国民经济运行波动脉搏相关的去库存控制指标上下限，不能准确把握工业企业去库存应该抓什么重点问题、抓什么关键问题。回归分析优序法是将企业经济效益指标作因变量，库存指标和影响企业经济效益的其他因素作自变量进行回归分析的一种方法。企业根据回归分析的结果能找出与企业经济效益正相关、负相关的因素及其显著程度，其变量系数也能作为企业优序库存管理的一种依据，但没有通过回归技术显著性检验的自变量和负相关的自变量不能作为企业去库存的依据，即这种方法的应用达不到企业去库存确定主要“抓手”的目的。③灰色关联度法的应用性分析。灰色关联度法的基本原理是：当一事物的结果由多个因素影响时，应采用关联度分析法，考察各因素之间微观的或宏观的几何接近程度，分析子因素(参考序列)对主因素(被比较序列)的影响程度，进而确定各因素之间的关联关系，通过比较量化各因素之间的关联关系，判定待识别对象对研究对象的影响程度，从而衡量各因素之间的关联度[4]。由于灰色关联度法能够分析去库存主因素与子因素的关联度，不需要考虑变量的显著性检验，也不会出现负相关现象，它运用的技术方法能够准确计算影响商品库存的各因素的影响程度，为管理者提供抓库存管理的轻重缓急工作，使开展去库存工作有了精准的目标，因而运用灰色关联度法优化库存商品管理是一项切实可行的措施[5]。

2 去库存临界指标值的确定

衡量库存商品是否“过剩”的财务指标有[6]：产品销售率、库存商品周转次数、库存商品占用率、主营业务收入库存商品率、库存商品阶段周转天数等。笔者认为，工业企业去库存临界指标值应以经济正常发展时期全国工业企业或工业行业平均值作为基准确定“合理”的范围[7]。现以全国规模以上工业企业与库存相关的财务指标为例计算去库存临界指标参考值(见表1)。

表1 全国规模以上工业企业相关财务指标及“去库存”临界指标值的计算 绝对值单位：亿元

以表1计算结果为基础确定去库存临界指标值的套路是：“产品销售率” 临界指标值直接引用国家统计局“工业经济效益指标考核评价体系”全国标准值96%；其余指标据表1中2009～2015年累计平均指标为依据，上浮20%(累计平均指标×1.2)确定。上浮20%的基本考虑：我国经济下行压力是从2012年第二季度开始显现的[8]。2012年以来，工业企业已经作出努力在减少库存。据表1数据另行计算可见，后三年去库存的相对指标一般都低于前三年10%左右，再考虑六年累计平均数据拉高拉低绝对值在10%～12%之间，故确定表1中2009～2015年累计平均指标上浮20%作为“去库存”的临界值，见表2。

表2 工业企业“去库存”临界指标值的确定

从表2计算数据可见，“产品销售率”临界指标值为96%，“库存商品周转天数”临界指标值为18天，“库存商品占用率”临界指标值为10%，“主营业务收入库存商品率”临界指标值为4.2%，“库存商品阶段周转天数”临界指标值为15.5天。需要说明，表1、表2中未包括用实物量计算的临界指标：某产品销售率、全部产品销售率、产成品可供销售天数。因为这些指标全国工业企业无法平均计算，只能由企业或行业按大宗商品实物量单独计算确定临界值(文章此处略)。

3 灰色关联度法在工业行业的应用

3.1 灰色关联度法的数列指标设置与定义

“去库存”有多项指标，哪些指标最重要、次重要……，可通过“灰色关联度法”进行优化排序。灰色关联度的基本思想是通过分析比较数列指标变化，计算一系列指标与主指标之间的“关联度”(系数的大小)来判断数列指标对主指标的影响程度[9]。主指标就是构建一般模型定义的因变量(Y)、系列指标就是自变量(X)。但在“灰色关联度法”中，其X为比较数列(xi)，Y为参考数列(x0)。对去库存指标进行优化，设置“库存商品利润率”为参考数列，其余指标为比较数列。因为去库存就是要减少库存，最终实现企业利润最大化。库存商品利润率反映了去库存的宗旨和目的。运用“灰色关联度法”定义的数列指标如表3。

表3 灰色关联度法下工业企业“去库存”数列指标定义表

3.2 样本选择及数据来源

运用2009年至2016年《中国统计摘要》及国家统计局2017年公布的2009～2016年规模以上43.4万个、45.3万个、32.6万个、34.4万个、37.0万个、37.8万个、37.4万个、37.8万个(平均38.2万个)工业企业汇总数据计算优序法应用的数列指标如见表4。

表4 全国规模以上工业企业“去库存”数列指标汇集表

3.3 灰色关联度法的操作

3.3.1 对数列指标进行无量纲化处理

对数据进行无量纲化处理主要是解决数据的可比性，它主要有三种方法：初值化；区间化、均值化。本例采用均值化处理方法。计算公式如下：

新数据=原数据÷均值

例如，X0=1.1076÷1.7422=0.6358(填入表5中2009年库存商品利润率行)，其余类推。即对表4进行均值化处理得到如下数据见表5：

表5 均值化数据表

3.3.2 求差序列

求差序列就是计算各个时间比较数列与参考数列的绝对差，计算公式如下：

绝对差值=│X0(K)-Xi(K)│

例如，2009年产品销售率绝对差值=│0.6358-0.9952│=0.3594(填入表6中2009年产品销售率行)，其余类推。利用表5计算绝对差值得到如下数据见表6：

表6 绝对差值表

3.3.3 计算关联度

计算xi对x0的关联系数ξi的公式如下：

ξi=(MIN+ρMAX)÷(xi+ρMAX)

上述公式中ρ为分辨系数，ρ∈[0,1]，一般取ρ=0.5[10]。

首先，从表6中找出最大值(MAX)为0.6510，再找出最小值(MIN)0.0008。计算关联度(系数)举例：2009年产品销售率关联系数ξi=(0.0008+0.5×0.6510)÷(0.3594+0.5×0.6510)=0.4764(填入表7中2009年产品销售率行)，其余类推。根据表6计算关联度(系数)见表7：

表7 关联系数计算表

从表7均值可见，比较数列对参考数列的关联度排序是：“库存商品周转次数”关联系数均值0.8862>“产品销售率”关联系数均值0.7491>“库存商品占用率”关联系数均值0.7124>“主营业务收入库存商品率”关联系数均值0.7001>“库存商品周转天数占存货周转天数”关联系数均值0.6979。从优序法排序[11]得出结论：工业企业去库存主要抓手有三个：一要加速库存商品资金周转，它能极大地节省企业的资金[12]；二要提高产品销售率，即迅速把生产的产品销售出去；三要降低库存商品占流动资金的比例，提高流动资金的流动性[13]。

4 灰色关联度法在工业企业个案中的应用

举例：徐工集团工程机械股份有限公司是一家上市公司。股市名称：徐工机械(下文简称“徐工机械”)；代码：000425。徐工机械经营范围是：工程机械及成套设备、专用汽车、建筑工程机械、矿山机械、环卫机械、商用车、载货汽车、工程机械发动机、通用基础零部件、仪器、仪表制造、加工、销售；环保工程施工；二手机械再制造、收购、销售、租赁。徐工机械拥有近500种产品，有很多被市场认可的品牌，是中国最具影响力的工程机械品牌之一。2015年取得营业收入167亿元，获得净利润5060万元，比2014年分别下降28.53%、87.76%，经济下行压力大。2014～2015年有关“去库存”的财务数据见表8、表9：表中数据来源：证券之星网“徐工机械：2015年年度报告”及资产负债表、利润表。

表8 徐工机械2014～2015年有关“去库存”的财务数据表 单位：万元

表9 徐工机械2014～2015年有关“存货”的财务数据表 单位：万元

表中数据来源：证券之星网“徐工机械：2015年年度报告”。据PDF格式的年度报告第13页、132页、153～154页数据推算。年初、年末金额未扣除“存货跌价准备”数额，因为账面余额更能反映资金周转的原始价值。

根据上述表8、表9数据计算2015年度相关指标如下：

(1)全部产品销售率=全年销售产品成本÷(年初结存库存商品成本+全年生产完工入库产品成本)×100%=“库存商品”本年减少数÷(“库存商品”年初结存数+“库存商品”本年增加数)×100%=1275661.83÷(444034.36+1172064.67)×100%=78.9%

(2)库存商品周转天数=[(444034.36+340437.20)÷2×360]÷1275661.83=110.7(天)

库存商品周转次数=1275661.83÷[(444034.36+340437.20)÷2]=3.252(次)或=1÷110.7×360=3.252(次)

(3)库存商品占用率=340437.20÷3277920.80×100%=10.4%

(4)主营业务收入库存商品率=340437.20÷1601917.62×100%=21.3%

(5)库存商品阶段周转天数=库存商品周转天数×库存商品周转额比重=库存商品周转天数×(“库存商品”本年减少数÷“存货合计”本年减少数)=110.7×(1275661.83÷3451969.41)=40.9(天)

(6)存货周转天数=[(787749.54+580293.04)÷2×360] ÷1275661.83=193.0(天)

(7)库存商品阶段周转天数占存货周转天数的比率=40.9÷193.0×100%=21.2%

(8)库存商品利润率=4625.07÷[(444034.36+340437.20)÷2]=1.18%

将以上计算结果填入徐工机械“去库存”对照表(见表10)：

表10 徐工机械 “去库存”对照表

运用灰色关联度法优序徐工机械“去库存”的主要抓手有三个：一要加速库存商品周转天数92.7天(任务最大，灰色关联度行业系数最大值为0.8862)；二要提高产品销售率17.1个百分点(由于扩大销售受市场需求制约性大，故为去库存第二大任务，灰色关联度行业系数次大值为0.7491)；三要增加主营业务收入，并要减少库存，降低库存商品占主营业务收入的比例17.1个百分点(灰色关联度行业系数序列第四位，为0.7001)。个案证明，我国工业行业采用灰色关联度法确定的优序去库存的系数基本适用于徐工集团的实际[14]。