徐 軍
摘要:本文利用灰色關聯度的理論,對我國制造業上市公司的資產結構與企業業績的關系進行實證分析,最后得出資產負債率、權益乘數、流動資產比率、有形資產比率、流動負債比率、固定資產比率、存貨比率與企業績效的關聯度。
一、樣本選擇與數據來源
(一)樣本選取
本文采用中國證監會2001年4月發布的《上市公司行業分類指引》 ,它是比較科學的行業分類標準,也是目前用于我國上市公司行業分類的官方標準。《上市公司行業分類指引》為三級分類,包括13個門類、91個大類和288個中類,本文樣本數據只選取2006-2008年在滬、深兩個證券交易所上市發行A股的制造業上市公司為樣本數據進行統計分析,涉及食品飲料業(C0)、紡織服裝皮毛業(C1)、木材家具業(C2)、造紙印刷業(C3)、石油化學塑膠業(C4)、電子制造業(C5)、金屬非金屬(C6)、機械儀表設備業(C7)、醫藥生物制品(C8)和其他制造業(C99)10個制造業次類。
在樣本的選取中遵循以下原則:1、為了數據具有可比性,只選取2006年1月1日以前上市發行A股的公司;2.剔除了2008年已經暫停上市的公司,這些公司或財務狀況異常,若將其納入研究樣本中將影響研究結論。
筆者并未將ST公司剔除樣本,因為資產結構的不合理是導致ST公司經營績效低下的重要原因,將ST公司納入研究樣本,更能反映研究成果。經過以上篩選后,本研究的最后樣本數為992個。
(二)數據來源
本文中所有的財務數據,來源于上海證券交易所網站、巨潮咨訊、Wind資訊數據庫等相關媒體。為了保證這些數據的可靠性,對一些數據進行了抽樣核對,對不一致的地方作了進一步的核實。
二、研究過程
(一)均值化數列
根據上述表,對各數列作均值化處理,的均值分別為:
(二)計算絕對差
計算各比較數列同參考數列在同一時期的絕對差
(三)分辨系數的確定
在進行灰色關聯度分析的過程中,涉及到其中一個重要概念——分辨系數的取值問題。一般認為,分辨系數的取值范圍為(0,1),一般情況取 0.1—0.5, 通常取0.5,其作用在于提高關聯系數之間的差異顯著性。毫無疑問,取值不同必然導致關聯系數計算值的不同。因此,對于分辨系數的確定在計算關聯系數中具有重要的地位。
通過推導可知,確定分辨系數僅需計算和即可,則 見下表
即對于本系統而言,分辨系數取值在0.26至0.45之間為佳,因此本文取中間值,即=0.355。
(四)關聯系數的計算
1、關聯系數的計算
根據公式,可以計算出X1—X7在2006—2008年的關聯系數表,以計算為例:
2、關聯度的計算
根據公式,
分別對上述各指標與凈資產收益率的關聯度系數序列求算術平均值可得:
是序列X0和Xi(i=1,2,3)的灰色關聯度。
三、實證結果與分析
(一)資產結構指標與績效的關聯度強弱序列
對上述關聯度進行排序,得出,即對凈資產收益率的關聯影響程度,資產負債率的高低是第一影響因素,存貨比率是第二影響因素,流動負債比率是第三影響因素,流動資產比率和固定資產比率的關聯度基本相同,關聯度最弱的是權益乘數和有形資產比率。
(二)實證分析
1.資產負債率與公司績效存在較為顯著的相關關系。一般來說,資產負債率越高的公司,意味著對財務杠桿的運用比率也較高。因此,企業績效的提升,除了得益于生產經營績效的改善外,還從高負債中受益,因此保持合理的資產負債率能夠有效的改善企業績效。
2.存貨比率對于凈資產收益率的影響處于第二位。作為制造業企業,存貨的高低通常能夠反映企業供銷狀況,過高的存貨往往會占用過多的資金,導致凈資產變大,造成相對收益降低。因此,通過對上述數據的統計,表明改善存貨規模能夠有效的提升企業績效。
3.流動負債比率對于凈資產收益率也具有重要的影響。流動負債比率是流動負債與總負債的比率。適度流動負債有利于企業在較短的時間內籌集足夠的資金,擴大生產經營規模,增強企業的市場競爭能力;利用負債的財務杠桿作用,在投資報酬率大于債務利率的情況下,負債經營能給企業所有者帶來額外的收益;債務資金的節稅功能,可使企業獲得潛在的收益;而在通貨膨脹的情況下,還可以利用舉債減少貨幣貶值帶來的損失。因此,保持一定的流動負債率,能夠有效提升企業凈資產收益率。
4.流動資產比率和固定資產比率對于凈資產收益率的關聯度較弱。通常認為,流動資產和固定資產的規模對于企業的經營績效有重要的影響。通過上述實證分析,上述兩項指標對于企業凈資產收益率的影響有限。究其原因,在于企業績效的提高,受多種因素影響,固定資產和流動資產規模并不處于決定因素。
5.權益乘數和有形資產比率對于凈資產收益率的關聯最弱,即基本上沒有影響。通常認為,高科技企業無形資產較高則可以帶來較高的績效,傳統制造業有形資產較高能夠帶來大規模的產能。結果證明,對于制造業企業來說,有形資產比率的高低并不影響企業績效,或者說影響很弱。權益乘數反映的是資產總額是股東權益的倍數,也與凈資產收益率無直接關聯。
參考文獻:
[1]田民,劉思峰,卜志坤. 灰色關聯度算法模型的研究綜述[J]. 統計與決策,2008(10).
[2]杜棟,龐慶華,吳炎. 現代綜合評價方法與案例精選[M].北京:清華大學出版社,2008.
[3]劉思峰,謝乃明. 灰色系統理論及其應用[M]. 北京:科學出版社,2008.
[4]曹明霞,黨耀國,張蓉,陸建峰. 對灰色關聯度計算方法的改進[J],統計與決策,2007(7).
[5]許拯聲、倪紅霞.基于灰色關聯度模型的企業資產結構與企業經營績效之間的關系.東華大學學報.2008,(6).