基于嶺回歸的我國物流業股票價格影響因素分析

韓 鳴，宋淑鴻 （南京林業大學，江蘇 南京 210037）

HAN Ming, SONG Shuhong (Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

0 引 言

物流是國家經濟發展的重要基礎，目前我國社會物流總需求呈平穩上升的發展態勢，在2018 年社會物流總額達到283.1萬億，同比增長6.4%。隨著中國電商行業趨于成熟，快遞行業增速雖然仍維持高位，但明顯低于前期水平，說明行業已經進入到穩步發展階段。資本是推動物流業發展的重要力量，通過上市，可以幫助物流企業解決資金的問題。上市物流企業可以借助資本的力量提升物流品質，拓展新的業務，增加企業規模，提高市場競爭力。但資本市場又是錯綜復雜的，對于剛入市的物流企業來說，往往會面臨著更大的非系統風險。

宋爽[1]（2019） 通過實證研究發現，在健康和成熟的股票市場中，股票價格可以反映公司的價值。因此，從長期來看，公司業績是影響股票價格的重要因素。周紅[2]（2016） 提出在微觀經濟層面上每股收益對股票價格的解釋力最強。張建波[3]（2014） 認為股價波動會受到行業因素的影響，不同行業的競爭和業務模式不同，這也導致了不同行業的資本結構與行業的風險收益不同。學術界雖然越來越重視特定行業的股票價格影響因素的分析，但是難以找到物流業股票價格的相關研究。目前研究股票價格影響因素的主流方法有：多元線性回歸、相關性分析、灰色關聯法。萬麗穎[4]（2016） 通過實驗模擬發現，嶺回歸是對最小二乘法的改進，通過允許小的偏差而換取高于無偏估計量的精度，從而更接近真實值，可以解決多重共線性問題。

企業年報所提供的會計信息是投資者進行分析公司價值和投資決策的主要依據。本文的研究目的在于通過對上市物流企業的財務指標和股票價格進行相關程度的量化，為投資者和管理者提供參考。

1 研究設計

1.1 樣本和指標選取。本文從國泰安數據庫中選取了2014 年至2018 年的我國36 家上市物流企業的財務指標數據，并基于物流行業特性，從償債能力、盈利能力、經營能力、發展能力和股權集中度五個方面，選取了具有代表性的13 個指標作為自變量，運用SPSS 進行嶺回歸分析。指標分別為：流動比率（X1）、速動比率（X2）、現金比率（X3）、資產負債率（X4）、資產報酬率（X5）、總資產凈利率（X6）、凈資產收益率（X7）、管理費用率（X8）、應收賬款周轉率（X9）、股東權益周轉率（X10）、總資產增長率（X11）、凈利潤增長率（X12）和Z指數（X13）。

1.2 嶺回歸分析方法。選取的指標越多，可以體現出的價格影響因素也就越多，同時也不可避免的會產生自變量共線性的問題。以線性回歸為例，通常情況下VIF 值大于5 說明有共線性問題，出現共線性問題時，可能會導致回歸系數的符號與實際情況相反，最終數據產生嚴重的偏差甚至相反的結論。如果直接移除存在共線性的自變量，會影響研究結果。嶺回歸是對最小二乘法的一種改良，通過允許部分誤差而換取高于無偏估計量的精度，雖然嶺回歸方程的R2會稍低于普通回歸分析，但回歸系數的顯著性更高，在存在共線性問題的研究中可以從根本上消除共線性問題的影響。嶺回歸估計表達式為：

2 實證分析

2.1K值和指標的篩選。嶺回歸分析前需要先確認嶺參數K值，K值是嶺回歸引入單位陣的數量，當K=0 時就是普通最小二乘估計。通常沒有固定的K值，K值越小越好，一般小于1。本文將數據導入SPSS 軟件中，得到標準化后的嶺回歸系數表和嶺跡圖，通過嶺跡圖來確認K值。

從嶺跡圖中間的過程中（表1） 中可以看出，當嶺參數從0 到0.2 時，各變量的回歸系數值變化很大，尤其是X12由負值變為了正值，這種異常變化說明存在共線性。通過觀察嶺跡圖（圖1） 發現，隨著嶺參數K的增大，變量X1、X2、X4、X7、X10、X11、X12和X13的標準化回歸系數值越來越接近0，說明這8 個指標預測作用很小，予以剔除。當嶺參數K大于0.15 時，各回歸系數值逐漸穩定，變化減小。因此，根據誤差最小化原則，選擇0.15 作為嶺回歸參數。

表1 嶺跡圖中間過程值（標準化回歸系數值）

圖1 嶺跡圖

2.2ANOVA檢驗。本文運用ANOVA檢驗（也稱F檢驗） 判定模型是否有意義，如果p值小于0.05，即說明模型有意義。如表2 所示，對模型進行F檢驗時發現模型通過F檢驗 （F=20.341,p=0.000＜0.05），也就是說X3、X5、X6、X8和X9會對Y產生顯著影響。

2.3 回歸分析。確認最佳K值為0.15，對篩選后的指標X3、X5、X6、X8和X9重新進行嶺回歸分析，得到最終嶺回歸結果。由表3 可知，現金比率、資產報酬率、總資產凈利率和應收賬款周轉率會對股票價格產生顯著的正向影響關系，管理費用率會對股票價格產生顯著的負向影響關系。并且可以得出模型公式為：

表2 ANOVA 檢驗

表3 嶺回歸分析結果

3 研究結論與建議

從實證結果可以看出，管理費用是對物流業股票價格影響最顯著的因素，通常來源于倉庫、配送中心、物流網點等物流部分的事務費、維持費以及人工費等。雖然我國物流業管理費用率逐年下降，但與發達國家仍有較大的差距，主要原因是：行業用工量大；社會程度低，物流資源分散；缺乏供應鏈管理理念，上下游之間缺乏協調。

根據上述結論，提出關于上市物流企業發展的相關建議：

第一，整合物流供應鏈，共享物流資源。物流供應鏈整合是將企業有限的物流資源與社會分散的物流資源進行無縫對接，以優化的資源配置，降低物流企業的運輸和管理成本，從而實現規模效益。

第二，提高倉儲智能化水平。智能倉儲是指通過對庫存物品的科學編碼，提高貨物倉庫管理各個環節數據輸入的速度和準確性。據統計，在同等儲存能力的條件下，智能倉儲可以減少70%的土地和80%的用工量。