多元化投資視角下農(nóng)業(yè)上市公司的成長性研究

李勝娟++汪海洋++孟全省

【摘 要】 農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展?fàn)顩r與發(fā)展方向關(guān)系著我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展進程，研究多元化投資對農(nóng)業(yè)上市公司的影響有利于為我國農(nóng)業(yè)上市公司的長遠發(fā)展提供實證依據(jù)。基于面板數(shù)據(jù)模型，以2006—2012年我國37家農(nóng)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為樣本進行分析，發(fā)現(xiàn)多元化投資不僅沒能促進我國農(nóng)業(yè)上市公司的成長，反而對其有一定的抑制效應(yīng)，最后根據(jù)實證分析結(jié)果提出相關(guān)建議。

【關(guān)鍵詞】 農(nóng)業(yè)上市公司； 多元化投資； 成長性； 面板數(shù)據(jù)模型

農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展?fàn)顩r與發(fā)展方向關(guān)系著我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展進程，多元化投資對我國農(nóng)業(yè)上市公司成長性的影響又直接關(guān)系著農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展?fàn)顩r和發(fā)展方向，因而，研究多元化投資對我國農(nóng)業(yè)上市公司成長性的影響對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展具有重要意義。由于農(nóng)業(yè)本身的弱質(zhì)性、市場風(fēng)險和自然風(fēng)險并存、投資回報率低等原因，近年來，很多農(nóng)業(yè)上市公司紛紛進入房地產(chǎn)、生物制藥等利潤率較高的行業(yè)，實施多元化投資戰(zhàn)略（鐘漲寶等，2011）。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2006—2012年平均有80%以上的農(nóng)業(yè)上市公司存在不同程度的“背農(nóng)”投資現(xiàn)象。“背農(nóng)”投資即農(nóng)業(yè)上市公司的多元化投資，其是否會對我國農(nóng)業(yè)上市公司的成長造成沖擊，目前關(guān)于這方面的實證研究較少。

一、文獻回顧

多元化投資的基本原理是公司通過增加產(chǎn)品種類，涉足多個行業(yè)來進行經(jīng)營擴張，企業(yè)開展多元化投資的目的一般有兩個，一是作為一種增長戰(zhàn)略，使企業(yè)及時把握新的成長機會（Ansoff，1965）；二是彌補原有行業(yè)的不足，實現(xiàn)企業(yè)的長遠發(fā)展（Hoskisson & Hitt，1990）。現(xiàn)有研究中有關(guān)多元化投資與企業(yè)成長性或經(jīng)營績效影響關(guān)系的研究較多，觀點也莫衷一是，主要可分為四類，即正向影響、負向影響、無影響、不確定。主要觀點如下：（1）正向影響。認為多元化投資對企業(yè)成長性或經(jīng)營績效有正向影響的研究主要認為多元化能夠使企業(yè)以資源共享、價值鏈整合等方式，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟或者范圍經(jīng)濟，從而提高經(jīng)營效率（Teece，1980）。不僅如此，實施多元化的公司還可以通過建立內(nèi)部資本市場降低籌資成本，減輕償債壓力從而有利于企業(yè)的快速成長（Myers等，2003）。另外，多元化程度越高，經(jīng)營穩(wěn)定性越強，即多元化投資可以降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險（朱江等，1999）。（2）負向影響。認為多元化投資對企業(yè)成長性或經(jīng)營績效有負向影響的研究主要觀點為任何企業(yè)的資源都是有限的，實施多元化投資后，新增加的業(yè)務(wù)必將耗用諸如資金、技術(shù)、管理能力等資源，導(dǎo)致無法集中有限的人力、物力資源來發(fā)展原有業(yè)務(wù)，影響企業(yè)原有業(yè)務(wù)的成長。不少上市公司已落入多元化投資“陷阱”，主營業(yè)務(wù)的利潤比重下跌且公司的經(jīng)營業(yè)績下滑（楊愛義等，2002）。（3）無影響。他們認為多元化投資只是公司追求價值最大化過程中產(chǎn)生的一種行為，它本身是中性的，多元化對企業(yè)成長性沒有明顯的促進或障礙作用（金曉斌等，2002）。（4）不確定。持這種觀點的學(xué)者大都認為多元化投資對企業(yè)的影響方向還會由多元化程度大小決定，他們認為公司業(yè)績和經(jīng)營業(yè)務(wù)數(shù)在一定界限內(nèi)呈正比，而在超過這一界限后，公司業(yè)績會隨著經(jīng)營業(yè)務(wù)數(shù)的增多而下降（Grant，2010）。

此外，直接以農(nóng)業(yè)上市公司為對象探究多元化投資與公司成長性關(guān)系的研究較少，梁畢明等（2011）直接以農(nóng)業(yè)上市公司為研究樣本，實證分析發(fā)現(xiàn)多元化對企業(yè)成長性沒有明顯的促進或障礙作用；何鳳萍等（2008）通過建立綜合評價模型，對農(nóng)業(yè)上市公司的成長性進行評價，發(fā)現(xiàn)公司的成長主要靠主營業(yè)務(wù)的增長能力，但在方法選擇上較為簡單，實證分析結(jié)果缺乏一定可靠性。

由此可以看出，以往關(guān)于多元化投資與企業(yè)成長性關(guān)系的研究并沒有形成一致觀點，筆者認為形成這種現(xiàn)象的原因首先是有些學(xué)者對此方面的研究沒有對行業(yè)進行區(qū)分，研究的對象屬性差異很大，自然會造成實證結(jié)論的不一致。其次，已有研究多注重分析多元化對企業(yè)財務(wù)績效、企業(yè)價值等靜態(tài)指標的影響，成長性是企業(yè)績效的動態(tài)表達，企業(yè)的成長表示為企業(yè)經(jīng)濟績效的增長率更為合適。以往研究在模型構(gòu)建上大都采取相關(guān)性分析或一般回歸的方法，方法較為簡單，且沒有進行模型的穩(wěn)定性檢驗，模型結(jié)果缺乏可靠性。

基于此，本文采用面板數(shù)據(jù)模型分析多元化投資對我國農(nóng)業(yè)上市公司成長性的影響，以期為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的長遠健康發(fā)展提供一定的實證依據(jù)。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文將農(nóng)業(yè)上市公司定義為：從事農(nóng)、林、牧、漁業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營或是以農(nóng)林牧漁為依托，從事農(nóng)工商服務(wù)業(yè)，獨立核算，自負盈虧，經(jīng)政府主管部門批準，可以公開發(fā)行股票的經(jīng)濟組織。在此基礎(chǔ)上，剔除2006至2012年間曾被ST、PT的公司，并考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，共選擇了37家農(nóng)林牧漁類上市公司。

本文數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，部分數(shù)據(jù)從新浪財經(jīng)網(wǎng)站公布的農(nóng)業(yè)上市公司財務(wù)報告中搜集獲得。

（二）變量設(shè)計

1.被解釋變量

根據(jù)以往學(xué)者對成長性的研究，筆者從公司規(guī)模、市場前景和經(jīng)營績效三個方面衡量企業(yè)的成長性，并分別以總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率三個指標作為這三方面的代表性變量，分別記為：TAGR、ORGR、NPGR。以這三個指標的加權(quán)平均數(shù)表示公司整體的成長性。

其中，Growth表示農(nóng)業(yè)上市公司的成長性，a、b、c均表示相應(yīng)變量的權(quán)重，通過主成分分析法確定a、b、c的值，分析結(jié)果見表1和表2。

由表1可知，總資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率通過因子分析后只得到一個總因子，這說明選取的三個指標相關(guān)性較強，它們同時影響并反映著企業(yè)的成長性。由表2可知這三個變量對企業(yè)整體成長性的因子成分值，據(jù)此得出因子表達式為：

2.解釋變量

多元化程度的衡量方法有以下幾種：產(chǎn)品相關(guān)性程度、一體化比例、經(jīng)營業(yè)務(wù)單位數(shù)、熵指數(shù)和赫芬達爾指數(shù)。基于本文的研究需要和數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以熵指數(shù)來衡量公司的多元化程度。endprint

ET按四位數(shù)產(chǎn)業(yè)計算，Pi為第i個產(chǎn)業(yè)的銷售額占總銷售額的比重，n為企業(yè)經(jīng)營所跨行業(yè)數(shù)。ET越大，公司的多元化程度越高。

另外，在研究已有文獻的基礎(chǔ)上，選取公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債率、財稅補貼對利潤的貢獻四個變量為控制變量，變量定義見表3。

3.模型選擇

面板數(shù)據(jù)又稱平行數(shù)據(jù)（Panel Data），是在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構(gòu)成。相應(yīng)地，筆者將基于面板數(shù)據(jù)的回歸模型稱為面板數(shù)據(jù)模型（Panel Data Model）。相對于使用一維的截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)進行經(jīng)濟分析而言，面板數(shù)據(jù)有很多優(yōu)點：（1）由于觀測值的增多，可以增加自由度并減少了解釋變量間的共線性，提高了估計量的抽樣精度；（2）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建模可以獲得更多的動態(tài)信息，可以構(gòu)建并檢驗更復(fù)雜的行為模型；（3）面板數(shù)據(jù)可以識別、衡量單使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測和估計的影響，可以從多方面對同一經(jīng)濟現(xiàn)象進行更加全面的解釋。

Panel Data模型的一般形式為：

其中，yit為被解釋變量，xit為解釋變量，i=1，2，

3…N，表示N個個體；t=1，2，3…T，表示已知T個時點。參數(shù)αit表示模型的截距項，k是解釋變量的個數(shù)，βit是相對應(yīng)解釋變量的待估計系數(shù)，uit表示第i家公司第T個時點的個體效應(yīng)。

三、我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資的描述性分析

表4列示的是2006年至2012年我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資的描述性統(tǒng)計分析。

由表4可知，2006年至2012年期間我國農(nóng)業(yè)上市公司中進行多元化投資的平均比重在80%以上，這說明，近年來我國農(nóng)業(yè)上市多元化投資現(xiàn)象較為普遍，2006—2012年期間多元化投資現(xiàn)象整體呈現(xiàn)先下降再上升趨勢。從多元化投資熵指數(shù)均值來看，近年來多元化投資平均程度呈下降趨勢，但2008—2012年以來，農(nóng)業(yè)上市公司平均熵指數(shù)標準差不斷增大，這說明我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資程度在個體間的差異較大。

四、實證分析

（一）模型平穩(wěn)性檢驗

平穩(wěn)性檢驗是為了驗證時間序列的平穩(wěn)性，以避免出現(xiàn)“偽回歸”，其檢驗結(jié)果見表5。

由表5可知，模型各指標均為平穩(wěn)性序列，可以運用面板版數(shù)據(jù)模型進行分析，模型結(jié)果滿足可靠性和穩(wěn)定性。

（二）模型形式確定

為確定模型形式，進行Huasman檢驗和F檢驗。Huasman檢驗的目的是檢驗Panel Data模型是隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。原假設(shè)：模型是存在隨機效應(yīng)的。F檢驗的目的是判定需要擬合的模型形式。F檢驗有兩個原假設(shè)：

其中，S1為變參數(shù)模型殘差平方和，S2為變截距模型殘差平方和，S3為不變參數(shù)模型殘差平方和，N是總個體數(shù)，T為總時期數(shù)，k為解釋變量的個數(shù)。

首先利用F2統(tǒng)計量對H2檢驗，結(jié)果拒絕原假設(shè)，即摒棄混合效應(yīng)模型；再利用F1統(tǒng)計量對H1檢驗，檢驗結(jié)果接受原假設(shè)，選取變截距模型。進一步進行Hausman檢驗，檢驗結(jié)果顯示接受原假設(shè)，即選擇隨機效應(yīng)模型。因此，本研究最終確定建立變截距模型中的隨機效應(yīng)模型。

（三）實證結(jié)果及分析

通過面板數(shù)據(jù)隨機效應(yīng)模型對樣本數(shù)據(jù)進行分析，得到的分析結(jié)果如表6所示。

由模型分析結(jié)果可知，模型的擬合優(yōu)度是0.73%，說明回歸方程整體的解釋程度較好。熵指數(shù)在5%的水平上顯著，回歸系數(shù)為-1.21406，這說明多元化程度與公司的成長呈顯著負相關(guān)。這可能是由于涉農(nóng)行業(yè)本身的弱質(zhì)性，導(dǎo)致其在涉足其他行業(yè)時很難獲取競爭優(yōu)勢；另一方面，多元化投資效用的發(fā)揮在一定程度上需要一定管理水平的支撐，而我國農(nóng)業(yè)上市公司整體管理水平較低，這也是導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資策略失敗的重要因素。

此外，筆者發(fā)現(xiàn)，財稅補貼對企業(yè)成長性的影響并不顯著，而公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)負債率均顯著影響著農(nóng)業(yè)上市公司的成長性。

五、結(jié)論與建議

由實證分析結(jié)果可知，多元化投資不利于我國農(nóng)業(yè)上市公司的成長。整體而言，我國農(nóng)業(yè)上市公司不應(yīng)貿(mào)然涉足新的行業(yè)，農(nóng)業(yè)上市公司投資于非農(nóng)行業(yè)并不一定能提高自己的經(jīng)營績效，反而還可能對公司的成長造成一定的負面影響。主要體現(xiàn)為：多元化戰(zhàn)略的實施一方面可能導(dǎo)致農(nóng)業(yè)主業(yè)的發(fā)展缺乏后勁；另一方面，由于農(nóng)業(yè)上市公司自身的局限性或缺乏其他行業(yè)的經(jīng)營管理經(jīng)驗，使得公司難以分享其他行業(yè)的高額利潤，進而陷入“多元化陷阱”。我國農(nóng)業(yè)上市公司可考慮在以農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的前提下，以政府相關(guān)政策優(yōu)惠為導(dǎo)向向科技型、深加工型農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展。

【參考文獻】

[1] 鐘漲寶，張加強.我國農(nóng)業(yè)上市公司可持續(xù)發(fā)展現(xiàn)狀及影響因素[J].學(xué)術(shù)交流，2011（4）.

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ET按四位數(shù)產(chǎn)業(yè)計算，Pi為第i個產(chǎn)業(yè)的銷售額占總銷售額的比重，n為企業(yè)經(jīng)營所跨行業(yè)數(shù)。ET越大，公司的多元化程度越高。

另外，在研究已有文獻的基礎(chǔ)上，選取公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債率、財稅補貼對利潤的貢獻四個變量為控制變量，變量定義見表3。

3.模型選擇

面板數(shù)據(jù)又稱平行數(shù)據(jù)（Panel Data），是在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構(gòu)成。相應(yīng)地，筆者將基于面板數(shù)據(jù)的回歸模型稱為面板數(shù)據(jù)模型（Panel Data Model）。相對于使用一維的截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)進行經(jīng)濟分析而言，面板數(shù)據(jù)有很多優(yōu)點：（1）由于觀測值的增多，可以增加自由度并減少了解釋變量間的共線性，提高了估計量的抽樣精度；（2）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建模可以獲得更多的動態(tài)信息，可以構(gòu)建并檢驗更復(fù)雜的行為模型；（3）面板數(shù)據(jù)可以識別、衡量單使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測和估計的影響，可以從多方面對同一經(jīng)濟現(xiàn)象進行更加全面的解釋。

Panel Data模型的一般形式為：

其中，yit為被解釋變量，xit為解釋變量，i=1，2，

3…N，表示N個個體；t=1，2，3…T，表示已知T個時點。參數(shù)αit表示模型的截距項，k是解釋變量的個數(shù)，βit是相對應(yīng)解釋變量的待估計系數(shù)，uit表示第i家公司第T個時點的個體效應(yīng)。

三、我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資的描述性分析

表4列示的是2006年至2012年我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資的描述性統(tǒng)計分析。

由表4可知，2006年至2012年期間我國農(nóng)業(yè)上市公司中進行多元化投資的平均比重在80%以上，這說明，近年來我國農(nóng)業(yè)上市多元化投資現(xiàn)象較為普遍，2006—2012年期間多元化投資現(xiàn)象整體呈現(xiàn)先下降再上升趨勢。從多元化投資熵指數(shù)均值來看，近年來多元化投資平均程度呈下降趨勢，但2008—2012年以來，農(nóng)業(yè)上市公司平均熵指數(shù)標準差不斷增大，這說明我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資程度在個體間的差異較大。

四、實證分析

（一）模型平穩(wěn)性檢驗

平穩(wěn)性檢驗是為了驗證時間序列的平穩(wěn)性，以避免出現(xiàn)“偽回歸”，其檢驗結(jié)果見表5。

由表5可知，模型各指標均為平穩(wěn)性序列，可以運用面板版數(shù)據(jù)模型進行分析，模型結(jié)果滿足可靠性和穩(wěn)定性。

（二）模型形式確定

為確定模型形式，進行Huasman檢驗和F檢驗。Huasman檢驗的目的是檢驗Panel Data模型是隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。原假設(shè)：模型是存在隨機效應(yīng)的。F檢驗的目的是判定需要擬合的模型形式。F檢驗有兩個原假設(shè)：

其中，S1為變參數(shù)模型殘差平方和，S2為變截距模型殘差平方和，S3為不變參數(shù)模型殘差平方和，N是總個體數(shù)，T為總時期數(shù)，k為解釋變量的個數(shù)。

首先利用F2統(tǒng)計量對H2檢驗，結(jié)果拒絕原假設(shè)，即摒棄混合效應(yīng)模型；再利用F1統(tǒng)計量對H1檢驗，檢驗結(jié)果接受原假設(shè)，選取變截距模型。進一步進行Hausman檢驗，檢驗結(jié)果顯示接受原假設(shè)，即選擇隨機效應(yīng)模型。因此，本研究最終確定建立變截距模型中的隨機效應(yīng)模型。

（三）實證結(jié)果及分析

通過面板數(shù)據(jù)隨機效應(yīng)模型對樣本數(shù)據(jù)進行分析，得到的分析結(jié)果如表6所示。

由模型分析結(jié)果可知，模型的擬合優(yōu)度是0.73%，說明回歸方程整體的解釋程度較好。熵指數(shù)在5%的水平上顯著，回歸系數(shù)為-1.21406，這說明多元化程度與公司的成長呈顯著負相關(guān)。這可能是由于涉農(nóng)行業(yè)本身的弱質(zhì)性，導(dǎo)致其在涉足其他行業(yè)時很難獲取競爭優(yōu)勢；另一方面，多元化投資效用的發(fā)揮在一定程度上需要一定管理水平的支撐，而我國農(nóng)業(yè)上市公司整體管理水平較低，這也是導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資策略失敗的重要因素。

此外，筆者發(fā)現(xiàn)，財稅補貼對企業(yè)成長性的影響并不顯著，而公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)負債率均顯著影響著農(nóng)業(yè)上市公司的成長性。

五、結(jié)論與建議

由實證分析結(jié)果可知，多元化投資不利于我國農(nóng)業(yè)上市公司的成長。整體而言，我國農(nóng)業(yè)上市公司不應(yīng)貿(mào)然涉足新的行業(yè)，農(nóng)業(yè)上市公司投資于非農(nóng)行業(yè)并不一定能提高自己的經(jīng)營績效，反而還可能對公司的成長造成一定的負面影響。主要體現(xiàn)為：多元化戰(zhàn)略的實施一方面可能導(dǎo)致農(nóng)業(yè)主業(yè)的發(fā)展缺乏后勁；另一方面，由于農(nóng)業(yè)上市公司自身的局限性或缺乏其他行業(yè)的經(jīng)營管理經(jīng)驗，使得公司難以分享其他行業(yè)的高額利潤，進而陷入“多元化陷阱”。我國農(nóng)業(yè)上市公司可考慮在以農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的前提下，以政府相關(guān)政策優(yōu)惠為導(dǎo)向向科技型、深加工型農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展。

【參考文獻】

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ET按四位數(shù)產(chǎn)業(yè)計算，Pi為第i個產(chǎn)業(yè)的銷售額占總銷售額的比重，n為企業(yè)經(jīng)營所跨行業(yè)數(shù)。ET越大，公司的多元化程度越高。

另外，在研究已有文獻的基礎(chǔ)上，選取公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負債率、財稅補貼對利潤的貢獻四個變量為控制變量，變量定義見表3。

3.模型選擇

面板數(shù)據(jù)又稱平行數(shù)據(jù)（Panel Data），是在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構(gòu)成。相應(yīng)地，筆者將基于面板數(shù)據(jù)的回歸模型稱為面板數(shù)據(jù)模型（Panel Data Model）。相對于使用一維的截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)進行經(jīng)濟分析而言，面板數(shù)據(jù)有很多優(yōu)點：（1）由于觀測值的增多，可以增加自由度并減少了解釋變量間的共線性，提高了估計量的抽樣精度；（2）面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建模可以獲得更多的動態(tài)信息，可以構(gòu)建并檢驗更復(fù)雜的行為模型；（3）面板數(shù)據(jù)可以識別、衡量單使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測和估計的影響，可以從多方面對同一經(jīng)濟現(xiàn)象進行更加全面的解釋。

Panel Data模型的一般形式為：

其中，yit為被解釋變量，xit為解釋變量，i=1，2，

3…N，表示N個個體；t=1，2，3…T，表示已知T個時點。參數(shù)αit表示模型的截距項，k是解釋變量的個數(shù)，βit是相對應(yīng)解釋變量的待估計系數(shù)，uit表示第i家公司第T個時點的個體效應(yīng)。

三、我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資的描述性分析

表4列示的是2006年至2012年我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資的描述性統(tǒng)計分析。

由表4可知，2006年至2012年期間我國農(nóng)業(yè)上市公司中進行多元化投資的平均比重在80%以上，這說明，近年來我國農(nóng)業(yè)上市多元化投資現(xiàn)象較為普遍，2006—2012年期間多元化投資現(xiàn)象整體呈現(xiàn)先下降再上升趨勢。從多元化投資熵指數(shù)均值來看，近年來多元化投資平均程度呈下降趨勢，但2008—2012年以來，農(nóng)業(yè)上市公司平均熵指數(shù)標準差不斷增大，這說明我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資程度在個體間的差異較大。

四、實證分析

（一）模型平穩(wěn)性檢驗

平穩(wěn)性檢驗是為了驗證時間序列的平穩(wěn)性，以避免出現(xiàn)“偽回歸”，其檢驗結(jié)果見表5。

由表5可知，模型各指標均為平穩(wěn)性序列，可以運用面板版數(shù)據(jù)模型進行分析，模型結(jié)果滿足可靠性和穩(wěn)定性。

（二）模型形式確定

為確定模型形式，進行Huasman檢驗和F檢驗。Huasman檢驗的目的是檢驗Panel Data模型是隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。原假設(shè)：模型是存在隨機效應(yīng)的。F檢驗的目的是判定需要擬合的模型形式。F檢驗有兩個原假設(shè)：

其中，S1為變參數(shù)模型殘差平方和，S2為變截距模型殘差平方和，S3為不變參數(shù)模型殘差平方和，N是總個體數(shù)，T為總時期數(shù)，k為解釋變量的個數(shù)。

首先利用F2統(tǒng)計量對H2檢驗，結(jié)果拒絕原假設(shè)，即摒棄混合效應(yīng)模型；再利用F1統(tǒng)計量對H1檢驗，檢驗結(jié)果接受原假設(shè)，選取變截距模型。進一步進行Hausman檢驗，檢驗結(jié)果顯示接受原假設(shè)，即選擇隨機效應(yīng)模型。因此，本研究最終確定建立變截距模型中的隨機效應(yīng)模型。

（三）實證結(jié)果及分析

通過面板數(shù)據(jù)隨機效應(yīng)模型對樣本數(shù)據(jù)進行分析，得到的分析結(jié)果如表6所示。

由模型分析結(jié)果可知，模型的擬合優(yōu)度是0.73%，說明回歸方程整體的解釋程度較好。熵指數(shù)在5%的水平上顯著，回歸系數(shù)為-1.21406，這說明多元化程度與公司的成長呈顯著負相關(guān)。這可能是由于涉農(nóng)行業(yè)本身的弱質(zhì)性，導(dǎo)致其在涉足其他行業(yè)時很難獲取競爭優(yōu)勢；另一方面，多元化投資效用的發(fā)揮在一定程度上需要一定管理水平的支撐，而我國農(nóng)業(yè)上市公司整體管理水平較低，這也是導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)上市公司多元化投資策略失敗的重要因素。

此外，筆者發(fā)現(xiàn)，財稅補貼對企業(yè)成長性的影響并不顯著，而公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)負債率均顯著影響著農(nóng)業(yè)上市公司的成長性。

五、結(jié)論與建議

由實證分析結(jié)果可知，多元化投資不利于我國農(nóng)業(yè)上市公司的成長。整體而言，我國農(nóng)業(yè)上市公司不應(yīng)貿(mào)然涉足新的行業(yè)，農(nóng)業(yè)上市公司投資于非農(nóng)行業(yè)并不一定能提高自己的經(jīng)營績效，反而還可能對公司的成長造成一定的負面影響。主要體現(xiàn)為：多元化戰(zhàn)略的實施一方面可能導(dǎo)致農(nóng)業(yè)主業(yè)的發(fā)展缺乏后勁；另一方面，由于農(nóng)業(yè)上市公司自身的局限性或缺乏其他行業(yè)的經(jīng)營管理經(jīng)驗，使得公司難以分享其他行業(yè)的高額利潤，進而陷入“多元化陷阱”。我國農(nóng)業(yè)上市公司可考慮在以農(nóng)業(yè)業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的前提下，以政府相關(guān)政策優(yōu)惠為導(dǎo)向向科技型、深加工型農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展。

【參考文獻】

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