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農(nóng)企業(yè)績與員工人數(shù)關系研究

2019-11-21 16:01:29朱雨菲王樹進
合作經(jīng)濟與科技 2019年21期
關鍵詞:業(yè)績

朱雨菲 王樹進

[提要] 本文利用國家級農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)年報數(shù)據(jù),驗證杰弗里·韋斯特(英)的規(guī)模法則。結果表明:中國農(nóng)企業(yè)績與員工人數(shù)之間的關系從總體上看符合韋斯特提出的冪函數(shù)標度律。但中國農(nóng)企的冪指數(shù)遠遠小于中國的一般上市公司,更小于美國的上市公司,揭示中國農(nóng)企的管理水平有極大的可提升空間。

關鍵詞:中國農(nóng)企;業(yè)績;規(guī)模法則

本文為南京農(nóng)業(yè)大學農(nóng)業(yè)園區(qū)研究中心2019年度攻關課題(基金編號:NJAU-APR2019-3)

中圖分類號:F27 文獻標識碼:A

收錄日期:2019年7月24日

一、研究背景及意義

從國際交流和參與國際競爭的角度,國家級農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)無疑是中國農(nóng)企的優(yōu)秀代表。本文為便利起見,將中國農(nóng)企定義為國家級農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)。

國家級農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)作為全國農(nóng)業(yè)發(fā)展的領頭羊,一般擁有高新技術、豐富的資源優(yōu)勢、品牌效應,對于全國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展具有重要意義。

根據(jù)勞動價值論的基本觀點,企業(yè)的價值(業(yè)績)是由企業(yè)員工的勞動創(chuàng)造的,因此,有理由假定:企業(yè)的員工越多,所創(chuàng)造的價值就越大。也就是說,企業(yè)經(jīng)營收入與員工人數(shù)正相關。

二、文獻綜述

(一)規(guī)模的作用。韋斯特在《規(guī)模:復雜世界的簡單法則》一書中寫到美國上市公司的規(guī)模與盈利能力間的關系問題,他的分析數(shù)據(jù)來源于標普會計數(shù)據(jù)庫包括1950~2009年近60年間在美國市場上進行交易的所有28,853家公司。他指出收入均超過5,000億美元的沃爾瑪和谷歌,就是銷售額不足1,000萬美元的小型公司放大版。如同生物體,公司遵照簡單的冪律按比例縮放,公司會作為規(guī)模的函數(shù)呈亞線性規(guī)??s放變化:

y=cxk

公司凈收入正比于雇員人數(shù)的0.79次方(冪指數(shù)k=0.79),總利潤正比于雇員人數(shù)的0.92次方(冪指數(shù)k=0.92),總資產(chǎn)正比于雇員人數(shù)的0.86次方,銷售額正比于雇員人數(shù)的0.99次方(冪指數(shù)k=0.99)。

北京師范大學系統(tǒng)科學學院張江教授對中國上市公司的研究明:中國上市公司的銷售收入與雇員人數(shù)之間的關系也符合冪函數(shù)規(guī)律,其冪指數(shù)k=0.85。

(二)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)的內(nèi)涵及作用。2010年,由農(nóng)業(yè)部、國家發(fā)改委、財政部等八部委發(fā)布的《農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國家重點龍頭企業(yè)認定和運行監(jiān)測管理辦法》中指出,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國家重點龍頭企是指以農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工或流通為主業(yè),通過合同、合作、股份合作等利益聯(lián)結方式直接與農(nóng)戶緊密聯(lián)系,使農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、銷售有機結合、相互促進,在規(guī)模和經(jīng)營指標上達到規(guī)定標準并經(jīng)全國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化聯(lián)席會議認定的農(nóng)業(yè)企業(yè)。

李明川、于博洋(2018)認為龍頭企業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營是農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營的一種十分有效、快速的發(fā)展方式,龍頭企業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營是指以龍頭企業(yè)為主體,以產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營為帶動,通過建立專業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地組織農(nóng)戶參與農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營。唐衡、孟蕊等(2019)認為農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)作為新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體之一,在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈整合、提升市場組織和全要素投放、促進小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機銜接等方面具有平臺式集約化優(yōu)勢,是構建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系、生產(chǎn)體系、經(jīng)營體系的重要支柱,有利于實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺,促進鄉(xiāng)村振興。

以上部門和專家學者對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)的定義雖有不同,但他們都認為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)是一種規(guī)模化的涉農(nóng)企業(yè),可以帶動農(nóng)業(yè)發(fā)展。

(三)適度規(guī)模經(jīng)營。付美(2016)指出農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營是在一定的技術、經(jīng)濟和社會條件下,通過適當擴大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模,并且對勞動力、技術、土地等生產(chǎn)要素優(yōu)化配置,同時對生產(chǎn)各環(huán)節(jié)加以合理安排組織,可以提高經(jīng)濟效率和效益的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式。國外學者Clifton Makate(2019)認為有效和互補的擴大規(guī)模的制度行動可以最大限度地減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的挑戰(zhàn)。

本文假定在技術、土地、資金等生產(chǎn)要素一定的情況下,僅考慮雇員數(shù)量與企業(yè)利潤之間的關系。

三、實證方案的設計

(一)研究步驟

第一步:樣本選擇。在國家級農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)500強中,為了反映企業(yè)的收益水平和償債能力,將數(shù)據(jù)按照盈利能力排名,并取前100名作為樣本。

第二步:樣本資料補充完善。取得企業(yè)雇員人數(shù)x,選擇業(yè)績指標總收入、總利潤。選擇總收入是因為可以將國家政策制定者最關注的民生問題考慮在內(nèi),企業(yè)收購農(nóng)民的產(chǎn)品,農(nóng)民的收入包含在其中。選擇總利潤作為業(yè)績指標是因為收入中扣除了成本,如原料、收購成本,此指標反映出了企業(yè)的競爭力與可持續(xù)能力。在此項數(shù)據(jù)搜集工作中,南京農(nóng)業(yè)大學譚余霖同學也參與其中。

第三步:模型選擇與處理。選擇如下模型判斷中國農(nóng)企業(yè)績與員工人數(shù)之間的關系是否符合韋斯特的冪函數(shù)標度律:

logy=logc+klogx

第四步:系數(shù)確定。通過回歸確定系數(shù)c、k,并檢驗系數(shù)是否顯著有效。

第五步:結果分析

(1)判斷中國農(nóng)企業(yè)績與員工人數(shù)之間的關系是否符合規(guī)模法則。

(2)比較中國農(nóng)企的冪指數(shù)與美國企業(yè)、中國一般企業(yè)之間的差異。

第六步:結論及建議。通過差異分析,找出可能的原因,站在企業(yè)角度提出對策建議,并指出本文的局限指出。

(二)研究方法

1、文獻研究法。通過查閱相關的文獻和著作,梳理國內(nèi)學者關于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)、適度規(guī)模經(jīng)營方面的資料,奠定理論基礎。

2、實證研究法。利用2019年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)總收入、總利潤與企業(yè)員工數(shù)量的數(shù)據(jù),進行實證研究。

四、數(shù)據(jù)來源與處理

各大媒體均報道了《2019農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)500強排行榜》,本文從中商情報網(wǎng)中摘錄農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)前100強總收入與總利潤的數(shù)據(jù),計算出成本與成本利潤率排名。從公司官網(wǎng)、百度百科、天眼、企查查、百度企業(yè)信用國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)等網(wǎng)站摘錄公司勞動力數(shù)量。

在剔除了缺失值和異常值后,前100強企業(yè)凈利潤、總收入與勞動力數(shù)量的數(shù)據(jù)為95組,為了縮小數(shù)據(jù)的絕對數(shù)值,方便計算,本文將每組數(shù)據(jù)取10為底的對數(shù),進行線性回歸分析,驗證其是否符合線性關系:

logy=logc+klogx

本文中將按照雇員人數(shù)對農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)進行分類,在此基礎上將95個企業(yè)進行最小二乘法回歸檢驗。

在劃分企業(yè)類型后,本文計算出每一類型企業(yè)的總收入平均值、凈利潤平均值與雇員人數(shù)平均值,如表1所示。(表1)

五、結果分析

用Eviews10軟件將95家農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)取對數(shù),作為整體進行最小二乘法回歸檢驗時,總利潤與員工人數(shù)之間的關系是:

NR=3.22x0.39

總收入與員工人數(shù)之間的關系是:

TR=0.16x0.37

P<0.01,結果極顯著,公司會作為規(guī)模的函數(shù)呈亞線性規(guī)模縮放變化,但是最佳規(guī)模遠小于韋斯特所研究的美國企業(yè)最佳規(guī)模與中國一般企業(yè)最佳規(guī)模,說明中國農(nóng)業(yè)企業(yè)在擴大規(guī)模時,獲得的業(yè)績無法同比例增長,中國農(nóng)業(yè)企業(yè)應選擇適度規(guī)模,而非一味地擴大規(guī)模。

當員工人數(shù)大于等于1,000人即企業(yè)為大型或中型企業(yè)時,總利潤與雇員人數(shù)之間的關系是:

NR=1.9X0.76

總收入與員工人數(shù)之間的關系是:

TR=2.6X0.8

此時P<0.01,結果極顯著,而系數(shù)大于中國農(nóng)企總體的系數(shù),說明韋斯特的規(guī)模法則在中型和大型企業(yè)中更有效,而小型農(nóng)企應該優(yōu)化管理方式,使其規(guī)模效應更加明顯。

六、結論及建議

由上述分析可知,對于中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)來說,凈利潤正比于雇員人數(shù)的0.39次方,總收入正比于雇員人數(shù)的0.37次方,符合韋斯特規(guī)模理論,但最佳規(guī)模點小于美國公司。

美國公司的銷售額和銷售成本都差不多正比于公司員工人數(shù),但是中國的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)銷售總利潤與總收入都幾乎正比于員工人數(shù)的0.4次方,說明中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)的資源配置效率較低下,在員工人數(shù)增長的同時業(yè)績沒有同比例增長,企業(yè)無法可持續(xù)發(fā)展。

對于員工人數(shù)大于1,000人的中型、大型企業(yè)來說,總利潤與總收入幾乎正比于員工人數(shù)的0.8次方,其冪指數(shù)接近中國一般企業(yè),說明中型、大型農(nóng)企資源配置效率優(yōu)于小型農(nóng)企。

對中國農(nóng)業(yè)企業(yè)的建議:(一)小型農(nóng)企要提高資源配置效率,完善人員績效管理機制,在擴大規(guī)模的同時能夠增加相應的業(yè)績,走可持續(xù)發(fā)展路線。(二)大型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化企業(yè)由于前期固定成本的投入,轉型相對困難,當市場產(chǎn)生變化時,要提高自身應對風險的能力,更好地滿足市場需求。

本文存在的局限之處:(一)僅研究了員工規(guī)模與企業(yè)業(yè)績之間的關系,沒有深入研究其他影響生產(chǎn)效率的因素,如員工效率、資本投入等。(二)員工人數(shù)數(shù)據(jù)來源較為廣泛,有些數(shù)值可能與真實值有誤差,對研究結果產(chǎn)生了一定影響。

主要參考文獻:

[1]李明川,于博洋.農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營發(fā)展對策探究——以貴州省盤縣為例[J].綠色科技,2018(16).

[2]唐衡,孟蕊,趙海燕.提升農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)全要素生產(chǎn)率問題研究——基于北京75家樣本企業(yè)的實證分析[J].價格理論與實踐,2019(2).

[3]付美.泰安市農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營問題研究[D].山東農(nóng)業(yè)大學,2016.

[4]杰弗里·韋斯特.規(guī)模[M].北京:中信出版社,2018.

[5]Clifton Makate.Effective scaling of climate smart agriculture innovations in African smallholder agriculture:A review of approaches,policy and institutional strategy needs.Environmental Science & Policy,2019.

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