企业声誉对绩效的影响研究

2022-03-24林金燕

技术与市场 2022年3期

林金燕

(湖北民族大学,湖北恩施 445000)

0 引言

当前由于信息不对称的减弱，一个重要的概念被越来越多的企业关注，那就是企业声誉。近年来，企业出现的产品质量、企业文化、商业道德等问题引起社会的广泛关注。例如2021年的某服装公司事件，有网友在社交平台投诉，该公司的童装印有不恰当的英文以及诡异的图案，因而企业声誉受损，截至2021年9月30日，该公司股价跌幅近27%。花旗发布研报下调2022年该公司的销售预测，童装及整体品牌的销售增长自原来的12%分别下调至1%及9%。可见，公司企业经营效益受声誉影响较大。

企业声誉主要是通过其对利益相关者的影响来实现价值的，是一种无形资产。企业声誉能够向企业的利益相关者传达企业的潜力。现有的研究主要侧重从利益相关者的单个角度来探讨企业声誉对企业绩效的影响，良好的企业声誉对于企业的生存发展至关重要；而基于多个利益相关者的角度来探索企业声誉对企业绩效的研究较少，且关于企业声誉对企业绩效的影响相关的实证研究较少。

本文的研究对企业声誉和企业绩效有以下意义：基于利益相关者理论对企业声誉进行量化，实证分析了企业声誉与企业绩效之间的关系，针对回归结果分析，给出企业关于声誉管理的相关建议。

1 文献回顾

由于不同的利益相关者关注的角度不同，所以声誉对企业绩效的影响角度也不同。企业之间产品质量、经营理念、服务水平差距缩小，良好的形象成为不可或缺的优势。凭借良好的形象，企业不仅可以得到社会和公众的认可，还能增加投资者与合作者的信心。良好的企业声誉能够引导顾客与企业产生自我联结，激发对企业的认同感，引导其产生认同及对企业的支持行为。当企业声誉管理达到一定高度时，员工会对企业产生信任，员工对企业的评价会随着企业声誉的变化而变化，员工在工作时会为企业带来更多的效能。通过企业社会责任信息、企业声誉与投资意向的实证研究中发现，企业的声誉越好，越能够促使投资者作出支持企业利润目标的决策。

2 理论基础与假设

企业声誉的提高需要一段时期的策划和累积。截至2021年年底，企业微信上的企业与组织数已经超过了550万，80%的500强企业开通了企业微信，企业通过微信等社交平台披露信息，主要目的是实现对企业或品牌的维护。在企业之间的产品差异越来越小的市场，提升企业声誉是企业提高竞争力的有效行为。如果企业善于管理声誉，那么基于利益相关者角度，声誉会从各个方面创造出许多价值，使企业发展长久不衰。因此提出假设。

H1:企业声誉提高对企业绩效有正向影响。

3 研究设计

3.1 样本选取与数据来源

本文选择中国园林建筑企业为研究对象，同时剔除ST公司及存在缺失值的公司，剔除在境外上市的企业，剔除主营业务发生重大变化的企业。同时，本文选取的时间跨度为2016—2020年共计5年，并且选取注重企业声誉管理的公司。最终取15家园林建筑企业作为本文的样本企业。选取的财务数据来源主要是国泰安数据库。

3.2 研究变量设计

3.2.1 解释变量

通过把握利益相关者群体的感知(如顾客、投资者、员工以及关键影响者)来衡量企业的商誉，选取4个关键指标：员工薪资水平、销售收入、吸收投资收到的现金、无形资产的数量，构建企业声誉评价指标体系。

选取角度1：从员工角度，指标代码为fact_1，衡量办法为薪资水平。选取角度2：从顾客角度，指标代码为fact_2，衡量办法为营业收入。选取角度3：从企业自身，指标代码为fact_3，衡量办法为无形资产的数量。选取角度4：从投资者角度，指标代码为fact_4，衡量办法为吸收投资收到的现金。

用SPSS对选取的15家企业2016—2020年的数据进行熵值法权重计算，利用熵值法计算得出fact_1权重为23.84%，fact_2权重为23.7%，fact_3权重为26.9%，fact_4权重为25.56%。根据4个选取角度的权重计算出企业声誉(rep)。

3.2.2 被解释变量

衡量企业财务绩效的指标有盈利能力指标、偿债能力指标、运营能力指标、发展能力指标等会计业绩指标，以及经济增加值、衡量市场价值的托宾Q值等。由于中国上证指数巨幅波动，市场估值变动太大，而企业账面价值并未发生巨大变化，因此本文采用会计业绩指标企业净利润(NP取对数)进行衡量。

3.2.3 控制变量

选取4个控制变量总资产(asset，取对数)；资产负债率(debt，总负债与总资产之比)；资本密集度(intensity，固定资产与销售收入之比)；地区变量(area，0-1 变量，如果企业位于南部地区，则取 1，位于中西部地区，则取 0)分析企业声誉对企业绩效的影响。

3.3 多元线性回归模型的构建

根据研究设计，用模型来检验假设。

模型：企业声誉对企业绩效的模型：

NP=β1+β2rep+β3asset+β4debt+β5intensity+β6area+ε

式子：NP为被解释变量企业绩效；β1为常数项，通常没有现实意义。rep为企业声誉，asset为总资产，debt为资产负债率，indensity为资本密集度，area为地区。

4 实证分析

4.1 变量的描述性统计

表1列出了变量的描述性统计结果，可以看到企业绩效水平最小为-10.462，最大值为14.622。说明选取的15家上市园林建筑企业的盈利能力有很大的差距。企业声誉全部为正值，说明了所选样本企业均重视声誉管理。rep共一个的最大值超过平均值3个标准差，说明数据波动较大，可见企业对声誉的管理差距较大。

表1 主要变量的描述性统计

此外，企业总资产的最大值为18.638，最小为6.457，说明企业规模有一定差异。资产负债率的最大值为0.917，最小值为0.139，说明选取的15家上市园林建筑企业的资本结构有很大的差距。资本密集度均值0.101，标准差为0.085，差异较小；地区性质的均值为0.733，说明有73.3%的样本公司处于南部地区。

4.2 相关性检验

从表2可知，利用相关分析去研究NP和rep、intensity、debt、asset、area共4项之间的相关关系，使用Pearson相关系数表示相关关系的强弱情况。具体分析可知：NP与rep、intensity、 asset、area共4项之间的相关关系系数值呈现出显著性。具体来看，NP和rep之间的相关系数值为0.492，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明NP和rep有显著的正相关关系。

NP和intensity之间的相关系数值为-0.458，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明NP和intensity之间有着显著的负相关关系。NP和asset之间的相关系数值为0.389，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明NP和asset之间有着显著的正相关关系。NP和area之间的相关系数值为-0.408，并且呈现出0.01水平的显著性，因而说明NP和area之间有着显著的负相关关系。

4.3 多元回归分析

从表3可知，将rep、intensity、debt、asset、area作为自变量，而将NP作为因变量进行线性回归分析，从表中可以看出，模型R方值为0.471，意味着rep、intensity、debt、asset、area可以解释NP的47.1%变化原因。对模型进行F检验时发现模型通过F检验，(p=0.000<0.05)也即说明rep、intensity、debt、asset、area中至少一项会对NP产生影响关系。

表3 企业声誉对企业绩效的回归分析结果(n=75)

另外，针对模型的多重共线性进行检验发现，模型中VIF值全部均小于5，意味不存在共线性问题，并且D-W值在数字2附近，因而说明模型不存在自相关性，样本数据之间并没有关联关系，模型较好。最终具体分析可知：rep的回归系数值为0.647(t=2.002，p=0.049<0.05)，意味着rep会对NP产生显著的正向影响关系。说明H1得到验证。

4.4 稳健性检验

为了进一步验证结论的稳定性，用营业收入取对数来代替净利润作为被解释变量。将rep、intensity、debt、asset、area作为自变量，而将GOI作为因变量进行线性回归分析，rep的回归系数值为0.978(t=73.128，p=0.000<0.01)，意味着rep会对GOI产生显著的正向影响关系。

综上，稳健性检验的结果进一步检测了假设H1得到验证的稳定性。

5 结论与启示

5.1 研究结论

本文在相关理论及文献回顾部分梳理了企业声誉对企业绩效影响的相关研究，发现现有研究对企业声誉的理论研究较多，而实证研究较少，且现有研究主要基于利益相关者的单一角度来探讨企业声誉对绩效的影响。本文基于利益相关者理论，选取4个角度提取4个相关指标，运用熵值法分别计算权重，得到企业声誉评价模型。由于企业声誉能给企业的长期发展能力带来提升，因此本文选取净利润这个成长能力指标来衡量企业绩效。实证研究企业声誉对企业绩效的影响。

最后得出结论：企业声誉会对企业绩效有正向影响，提升企业的声誉可以提升企业绩效。