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        多元化投資視角下農(nóng)業(yè)上市公司的成長性研究

        2014-08-18 20:14:40李勝娟汪海洋孟全省
        會(huì)計(jì)之友 2014年6期

        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(jìn)程,研究多元化投資對(duì)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(yuǎn)發(fā)展提供實(shí)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(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)多元化投資不僅沒能促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)上市公司的成長,反而對(duì)其有一定的抑制效應(yīng),最后根據(jù)實(shí)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(jìn)程,多元化投資對(duì)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(duì)我國農(nóng)業(yè)上市公司成長性的影響對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和自然風(fēng)險(xiǎn)并存、投資回報(bào)率低等原因,近年來,很多農(nóng)業(yè)上市公司紛紛進(jìn)入房地產(chǎn)、生物制藥等利潤率較高的行業(yè),實(shí)施多元化投資戰(zhàn)略(鐘漲寶等,2011)。統(tǒng)計(jì)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?!氨侈r(nóng)”投資即農(nóng)業(yè)上市公司的多元化投資,其是否會(huì)對(duì)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(shí)證研究較少。

        一、文獻(xiàn)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(gè)行業(yè)來進(jìn)行經(jīng)營擴(kuò)張,企業(yè)開展多元化投資的目的一般有兩個(gè),一是作為一種增長戰(zhàn)略,使企業(yè)及時(shí)把握新的成長機(jī)會(huì)(Ansoff,1965);二是彌補(bǔ)原有行業(yè)的不足,實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展(Hoskisson & Hitt,1990)?,F(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(diǎn)也莫衷一是,主要可分為四類,即正向影響、負(fù)向影響、無影響、不確定。主要觀點(diǎn)如下:(1)正向影響。認(rèn)為多元化投資對(duì)企業(yè)成長性或經(jīng)營績效有正向影響的研究主要認(rèn)為多元化能夠使企業(yè)以資源共享、價(jià)值鏈整合等方式,實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)或者范圍經(jīng)濟(jì),從而提高經(jīng)營效率(Teece,1980)。不僅如此,實(shí)施多元化的公司還可以通過建立內(nèi)部資本市場(chǎng)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(qiáng),即多元化投資可以降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)(朱江等,1999)。(2)負(fù)向影響。認(rèn)為多元化投資對(duì)企業(yè)成長性或經(jīng)營績效有負(fù)向影響的研究主要觀點(diǎn)為任何企業(yè)的資源都是有限的,實(shí)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(rèn)為多元化投資只是公司追求價(jià)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(duì)企業(yè)成長性沒有明顯的促進(jìn)或障礙作用(金曉斌等,2002)。(4)不確定。持這種觀點(diǎn)的學(xué)者大都認(rèn)為多元化投資對(duì)企業(yè)的影響方向還會(huì)由多元化程度大小決定,他們認(rèn)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(huì)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(duì)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(shí)證分析發(fā)現(xiàn)多元化對(duì)企業(yè)成長性沒有明顯的促進(jìn)或障礙作用;何鳳萍等(2008)通過建立綜合評(píng)價(jià)模型,對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的成長性進(jìn)行評(píng)價(jià),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(shí)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(diǎn),筆者認(rèn)為形成這種現(xiàn)象的原因首先是有些學(xué)者對(duì)此方面的研究沒有對(duì)行業(yè)進(jìn)行區(qū)分,研究的對(duì)象屬性差異很大,自然會(huì)造成實(shí)證結(jié)論的不一致。其次,已有研究多注重分析多元化對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績效、企業(yè)價(jià)值等靜態(tài)指標(biāo)的影響,成長性是企業(yè)績效的動(dòng)態(tài)表達(dá),企業(yè)的成長表示為企業(yè)經(jīng)濟(jì)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(jìn)行模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn),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(duì)我國農(nóng)業(yè)上市公司成長性的影響,以期為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)上市公司的長遠(yuǎn)健康發(fā)展提供一定的實(shí)證依據(jù)。

        二、研究設(shè)計(jì)

        (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(dú)立核算,自負(fù)盈虧,經(jīng)政府主管部門批準(zhǔn),可以公開發(fā)行股票的經(jīng)濟(jì)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?jǐn)?shù)據(jù)從新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站公布的農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告中搜集獲得。

        (二)變量設(shè)計(jì)

        1.被解釋變量

        根據(jù)以往學(xué)者對(duì)成長性的研究,筆者從公司規(guī)模、市場(chǎng)前景和經(jīng)營績效三個(gè)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(gè)指標(biāo)作為這三方面的代表性變量,分別記為:TAGR、ORGR、NPGR。以這三個(gè)指標(biāo)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(gè)總因子,這說明選取的三個(gè)指標(biāo)相關(guān)性較強(qiáng),它們同時(shí)影響并反映著企業(yè)的成長性。由表2可知這三個(gè)變量對(duì)企業(yè)整體成長性的因子成分值,據(jù)此得出因子表達(dá)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(dá)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(jì)算,Pi為第i個(gè)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(xiàn)的基礎(chǔ)上,選取公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、財(cái)稅補(bǔ)貼對(duì)利潤的貢獻(xiàn)四個(gè)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(shí)間序列上取多個(gè)截面,在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測(cè)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(duì)于使用一維的截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析而言,面板數(shù)據(jù)有很多優(yōu)點(diǎn):(1)由于觀測(cè)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(jì)量的抽樣精度;(2)面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建??梢垣@得更多的動(dòng)態(tài)信息,可以構(gòu)建并檢驗(yàn)更復(fù)雜的行為模型;(3)面板數(shù)據(jù)可以識(shí)別、衡量單使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測(cè)和估計(jì)的影響,可以從多方面對(duì)同一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)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(gè)個(gè)體;t=1,2,3…T,表示已知T個(gè)時(shí)點(diǎn)。參數(shù)αit表示模型的截距項(xiàng),k是解釋變量的個(gè)數(shù),βit是相對(duì)應(yīng)解釋變量的待估計(jì)系數(shù),uit表示第i家公司第T個(gè)時(shí)點(diǎn)的個(gè)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(jì)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(jìn)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(shì)。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(shì),但2008—2012年以來,農(nóng)業(yè)上市公司平均熵指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(gè)體間的差異較大。

        四、實(shí)證分析

        (一)模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

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

        由表5可知,模型各指標(biāo)均為平穩(wěn)性序列,可以運(yùn)用面板版數(shù)據(jù)模型進(jìn)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(jìn)行Huasman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)。Huasman檢驗(yàn)的目的是檢驗(yàn)Panel Data模型是隨機(jī)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(jī)效應(yīng)的。F檢驗(yàn)的目的是判定需要擬合的模型形式。F檢驗(yàn)有兩個(gè)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(gè)體數(shù),T為總時(shí)期數(shù),k為解釋變量的個(gè)數(shù)。

        首先利用F2統(tǒng)計(jì)量對(duì)H2檢驗(yàn),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(jì)量對(duì)H1檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè),選取變截距模型。進(jìn)一步進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示接受原假設(shè),即選擇隨機(jī)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(jī)效應(yīng)模型。

        (三)實(shí)證結(jié)果及分析

        通過面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)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(shí)很難獲取競(jìng)爭優(yōu)勢(shì);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(cái)稅補(bǔ)貼對(duì)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(fù)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(shí)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(duì)公司的成長造成一定的負(fù)面影響。主要體現(xiàn)為:多元化戰(zhàn)略的實(shí)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(yàn),使得公司難以分享其他行業(yè)的高額利潤,進(jìn)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。

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        ET按四位數(shù)產(chǎn)業(yè)計(jì)算,Pi為第i個(gè)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(xiàn)的基礎(chǔ)上,選取公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、財(cái)稅補(bǔ)貼對(duì)利潤的貢獻(xiàn)四個(gè)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(shí)間序列上取多個(gè)截面,在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測(cè)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(duì)于使用一維的截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析而言,面板數(shù)據(jù)有很多優(yōu)點(diǎn):(1)由于觀測(cè)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(jì)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(dòng)態(tài)信息,可以構(gòu)建并檢驗(yàn)更復(fù)雜的行為模型;(3)面板數(shù)據(jù)可以識(shí)別、衡量單使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測(cè)和估計(jì)的影響,可以從多方面對(duì)同一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)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(gè)個(gè)體;t=1,2,3…T,表示已知T個(gè)時(shí)點(diǎn)。參數(shù)αit表示模型的截距項(xiàng),k是解釋變量的個(gè)數(shù),βit是相對(duì)應(yīng)解釋變量的待估計(jì)系數(shù),uit表示第i家公司第T個(gè)時(shí)點(diǎn)的個(gè)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(jì)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(jìn)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(shì)。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(shì),但2008—2012年以來,農(nóng)業(yè)上市公司平均熵指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(gè)體間的差異較大。

        四、實(shí)證分析

        (一)模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

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

        由表5可知,模型各指標(biāo)均為平穩(wěn)性序列,可以運(yùn)用面板版數(shù)據(jù)模型進(jìn)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(jìn)行Huasman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)。Huasman檢驗(yàn)的目的是檢驗(yàn)Panel Data模型是隨機(jī)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(jī)效應(yīng)的。F檢驗(yàn)的目的是判定需要擬合的模型形式。F檢驗(yàn)有兩個(gè)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(gè)體數(shù),T為總時(shí)期數(shù),k為解釋變量的個(gè)數(shù)。

        首先利用F2統(tǒng)計(jì)量對(duì)H2檢驗(yàn),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(jì)量對(duì)H1檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè),選取變截距模型。進(jìn)一步進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示接受原假設(shè),即選擇隨機(jī)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(jī)效應(yīng)模型。

        (三)實(shí)證結(jié)果及分析

        通過面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)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(shí)很難獲取競(jìng)爭優(yōu)勢(shì);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(cái)稅補(bǔ)貼對(duì)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(fù)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(shí)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(duì)公司的成長造成一定的負(fù)面影響。主要體現(xiàn)為:多元化戰(zhàn)略的實(shí)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(yàn),使得公司難以分享其他行業(yè)的高額利潤,進(jìn)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(xiàn)】

        [1] 鐘漲寶,張加強(qiáng).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).

        [2] H. I. Ansoff,1965,“A Quasi-Analytic Approach to the Business Strategy Problem”,Management Science,vol. MT-4 no. 1 67-77.

        [3] Hoskisson,R.and Hitt,M.A..1990,“Antecedents and Performance Outcomes of Diversification:A Review and Critique of Theoretical Perspectives”,Journal of Management,16:pp.461-509.

        [4] David J. Teece,1980,“Economies of scope and the scope of the enterprise”,Journal of Economic Behavior & Organization,Volume 1,Issue 3,Septem

        ber Pages 223-247.

        [5] Myers,S.C..and Majluf,N.S.,1984,“Corporate Financing and Investment Decisions when Firm has Information that Investors do not have”,Journal of Financial Economics,Vol.13,pp.187-221.

        [6] 朱江.我國上市公司的多元化戰(zhàn)略和經(jīng)營業(yè)績[J].經(jīng)濟(jì)研究,1999(11).

        [7] 楊愛義,韋明.多元化投資利弊及其對(duì)策分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2002(4).

        [8] 金曉斌,陳代云,路穎,等.公司特質(zhì)、市場(chǎng)激勵(lì)與上市公司多元化投資[J].經(jīng)濟(jì)研究,2002.

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        lity Among British Manufacturing Companies”,Academy of Management Journal[J].(31):771-801.

        [10] 梁畢明.中國農(nóng)業(yè)上市公司成長性判定實(shí)證研究[J].求索,2011(1).

        [11] 何鳳平,鄭少鋒,霍學(xué)喜.基于時(shí)序立體數(shù)據(jù)表的農(nóng)業(yè)上市公司成長性綜合評(píng)價(jià)[J].商業(yè)研究,2008(7).endprint

        ET按四位數(shù)產(chǎn)業(yè)計(jì)算,Pi為第i個(gè)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(xiàn)的基礎(chǔ)上,選取公司規(guī)模、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、財(cái)稅補(bǔ)貼對(duì)利潤的貢獻(xiàn)四個(gè)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(shí)間序列上取多個(gè)截面,在這些截面上同時(shí)選取樣本觀測(cè)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(duì)于使用一維的截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析而言,面板數(shù)據(jù)有很多優(yōu)點(diǎn):(1)由于觀測(cè)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(jì)量的抽樣精度;(2)面板數(shù)據(jù)建模比單截面數(shù)據(jù)建??梢垣@得更多的動(dòng)態(tài)信息,可以構(gòu)建并檢驗(yàn)更復(fù)雜的行為模型;(3)面板數(shù)據(jù)可以識(shí)別、衡量單使用一維數(shù)據(jù)模型所不能觀測(cè)和估計(jì)的影響,可以從多方面對(duì)同一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)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(gè)個(gè)體;t=1,2,3…T,表示已知T個(gè)時(shí)點(diǎn)。參數(shù)αit表示模型的截距項(xiàng),k是解釋變量的個(gè)數(shù),βit是相對(duì)應(yīng)解釋變量的待估計(jì)系數(shù),uit表示第i家公司第T個(gè)時(shí)點(diǎn)的個(gè)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(jì)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(jìn)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(shì)。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(shì),但2008—2012年以來,農(nóng)業(yè)上市公司平均熵指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)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(gè)體間的差異較大。

        四、實(shí)證分析

        (一)模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

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

        由表5可知,模型各指標(biāo)均為平穩(wěn)性序列,可以運(yùn)用面板版數(shù)據(jù)模型進(jìn)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(jìn)行Huasman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)。Huasman檢驗(yàn)的目的是檢驗(yàn)Panel Data模型是隨機(jī)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(jī)效應(yīng)的。F檢驗(yàn)的目的是判定需要擬合的模型形式。F檢驗(yàn)有兩個(gè)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(gè)體數(shù),T為總時(shí)期數(shù),k為解釋變量的個(gè)數(shù)。

        首先利用F2統(tǒng)計(jì)量對(duì)H2檢驗(yàn),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(jì)量對(duì)H1檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果接受原假設(shè),選取變截距模型。進(jìn)一步進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示接受原假設(shè),即選擇隨機(jī)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(jī)效應(yīng)模型。

        (三)實(shí)證結(jié)果及分析

        通過面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)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(shí)很難獲取競(jìng)爭優(yōu)勢(shì);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(cái)稅補(bǔ)貼對(duì)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(fù)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(shí)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(duì)公司的成長造成一定的負(fù)面影響。主要體現(xiàn)為:多元化戰(zhàn)略的實(shí)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(yàn),使得公司難以分享其他行業(yè)的高額利潤,進(jìn)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。

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        ber Pages 223-247.

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