韓耀軍 王永亮

（上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院，上海 200083）

信息技術(shù)投資對(duì)批發(fā)零售業(yè)公司績(jī)效影響的時(shí)滯效應(yīng)研究

韓耀軍 王永亮

（上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院，上海 200083）

充分挖掘信息技術(shù)的價(jià)值、提高信息技術(shù)投資效率，進(jìn)而改善公司績(jī)效，不僅是公司管理者也是學(xué)術(shù)界非常關(guān)注的問(wèn)題?，F(xiàn)有研究很少考慮信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的滯后情況。本文利用回歸分析對(duì)中國(guó)批發(fā)零售業(yè)31家上市公司信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的時(shí)滯效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究。實(shí)證結(jié)果表明，批發(fā)零售業(yè)上市公司信息技術(shù)投資對(duì)業(yè)務(wù)流程影響的績(jī)效滯后期為1年，對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效影響的滯后期為2年，而信息技術(shù)投資對(duì)市場(chǎng)績(jī)效滯后期不顯著。

批發(fā)零售業(yè)；信息技術(shù)投資；時(shí)滯效應(yīng)；實(shí)證研究

1 引言

批發(fā)零售業(yè)是我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)最為激烈、市場(chǎng)化程度最高的行業(yè)之一。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)會(huì)越來(lái)越深刻感受到充分發(fā)揮信息技術(shù)優(yōu)勢(shì)是提升競(jìng)爭(zhēng)能力的關(guān)鍵要素，例如批發(fā)零售業(yè)公司應(yīng)用OA系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)的辦公自動(dòng)化，應(yīng)用ERP系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部管理優(yōu)化，對(duì)人力資源、財(cái)務(wù)、物資物流等資源進(jìn)行集成一體化，包括對(duì)供應(yīng)商以及分銷(xiāo)商的管理，應(yīng)用CRM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)關(guān)系的管理等等。批發(fā)零售企業(yè)紛紛加大對(duì)信息技術(shù)的投資力度，既是互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的外部驅(qū)動(dòng)，也是內(nèi)部?jī)?yōu)化管理的自驅(qū)動(dòng)力。隨著各種信息技術(shù)在批發(fā)零售業(yè)的實(shí)施應(yīng)用，企業(yè)更關(guān)心如何將信息技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力、如何提高信息技術(shù)投資效率。不少學(xué)者研究了同一時(shí)期信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效的影響，Bryniolfsson （1993）認(rèn)為企業(yè)學(xué)習(xí)和調(diào)整引起的滯后是有些學(xué)者得出信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效無(wú)顯著影響的原因之一，Mahmood與Szewczak等人（1998）從信息系統(tǒng)的角度研究了信息技術(shù)投資與組織績(jī)效的關(guān)系，得出了滯后2年的結(jié)論。Viet Dao與 Robert Zmud等人（2007）將信息技術(shù)投資分為自動(dòng)化、信息化與轉(zhuǎn)化三種類(lèi)型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)自動(dòng)化信息技術(shù)投資對(duì)生產(chǎn)成本、利潤(rùn)與市場(chǎng)價(jià)值有顯著影響，在會(huì)計(jì)績(jī)效方面，轉(zhuǎn)化型信息技術(shù)投資比自動(dòng)化有更長(zhǎng)時(shí)間的滯后，而在市場(chǎng)績(jī)效方面，正好相反。Lu Zhang與Jinghua Huang等人（2012）采用多元回歸方法檢測(cè)ERP系統(tǒng)投資對(duì)托賓Q的影響，選取126家上市公司的9年數(shù)據(jù)，實(shí)證結(jié)果表明在ERP實(shí)施后的前三年，對(duì)托賓Q并沒(méi)有顯著的影響，然而從第四年開(kāi)始，托賓Q顯著增加。

我國(guó)學(xué)者孫曉琳等人（2010）選取信息技術(shù)類(lèi)上市公司為樣本，以總資產(chǎn)收益率（ROA）度量公司績(jī)效，用信息技術(shù)投資占公司總資產(chǎn)的比例定義信息技術(shù)強(qiáng)度，以軟件投資強(qiáng)度與硬件投資強(qiáng)度作為自變量，控制變量為公司規(guī)模，用公司總資產(chǎn)度量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)信息技術(shù)公司的信息技術(shù)投資對(duì)組織績(jī)效有負(fù)向影響，硬件投資存在時(shí)滯效應(yīng)，在短期內(nèi)，硬件投資與公司績(jī)效是負(fù)相關(guān)，2年后對(duì)公司績(jī)效有顯著的積極影響，而軟件投資在短期內(nèi)對(duì)公司績(jī)效的影響并不顯著，2年后有顯著的負(fù)面影響，信息技術(shù)存量資產(chǎn)對(duì)公司績(jī)效有顯著的正向影響，同期新增的信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效的影響不顯著。任菲等人（2012）選取了421家上市公司，考察三年的滯后效果，結(jié)論表明信息技術(shù)投資對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的增長(zhǎng)有顯著且持續(xù)的作用，對(duì)凈利潤(rùn)的貢獻(xiàn)逐年遞增，在投資后第三年呈現(xiàn)顯著效果。Matt Campbell（2012）選取跨度為12年的數(shù)據(jù)，實(shí)證結(jié)果表明信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效有很強(qiáng)的滯后效應(yīng)，具體來(lái)講，信息技術(shù)投資大約三年后，銷(xiāo)售報(bào)酬率與主營(yíng)業(yè)務(wù)成本才會(huì)有顯著變化，投資四年后，單位資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)收益才會(huì)呈現(xiàn)最大收益。

從現(xiàn)有的研究成果看，一方面是大多數(shù)沒(méi)有考慮到信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的滯后情況，或者只是借鑒前人的滯后研究成果應(yīng)用于自己的樣本，另一方面，沒(méi)有考慮到信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效的影響過(guò)程。本文將重點(diǎn)研究信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的滯后效應(yīng)。這對(duì)于企業(yè)把握信息技術(shù)投資的時(shí)間、充分挖掘信息技術(shù)的價(jià)值、提高信息技術(shù)投資效率，進(jìn)而改善公司績(jī)效具有重要的意義。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究對(duì)象及問(wèn)題

本文的研究對(duì)象為批發(fā)零售業(yè)上市公司，數(shù)據(jù)來(lái)源于公司年報(bào)及國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，具有可靠性，按照國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)（GB/T 4754-2011），批發(fā)和零售業(yè)指從事的內(nèi)容是商品在流通環(huán)節(jié)中的批發(fā)活動(dòng)和零售活動(dòng)。本文探討的主要問(wèn)題包括以下三個(gè)：

（1）信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的過(guò)程。

（2）不同過(guò)程的投入產(chǎn)出指標(biāo)。

（3）批發(fā)零售業(yè)信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的滯后效應(yīng)。

2.2 實(shí)證準(zhǔn)備

2.2.1 批發(fā)零售業(yè)公司業(yè)務(wù)流程分析

本文希望能揭示信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效的影響情況，以往的研究往往簡(jiǎn)單地把信息技術(shù)投資指標(biāo)作為自變量，公司績(jī)效指標(biāo)作為因變量，通過(guò)回歸方法研究它們的直接關(guān)系，以確定是否存在“生產(chǎn)率悖論”。但是，隨著對(duì)信息技術(shù)投資價(jià)值以及價(jià)值實(shí)現(xiàn)途徑研究的不斷深入，人們逐漸認(rèn)識(shí)到信息技術(shù)投資和公司績(jī)效提升之間存在復(fù)雜的關(guān)系，信息技術(shù)需要通過(guò)一系列的中間作用過(guò)程才能最終影響公司的績(jī)效，而且這種影響作用還受到組織權(quán)變因素的影響。

信息技術(shù)作為一種投入要素投入生產(chǎn)過(guò)程中，會(huì)影響到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程和管理過(guò)程。本文參考Christina Soh（1995）提出的模型和Bruce Dehning（2002）提出的模型及指標(biāo)，在批發(fā)零售業(yè)信息技術(shù)投資發(fā)揮效益的整個(gè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，將其分為兩個(gè)階段，如圖1所示。

圖1 信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效影響的過(guò)程

2.2.2 變量選擇

本文選取如表1所示的具體投入產(chǎn)出指標(biāo)，并做詳細(xì)闡釋。本文提出以下三類(lèi)績(jī)效指標(biāo)：業(yè)務(wù)流程績(jī)效指標(biāo)，反映公司中間活動(dòng)過(guò)程，包括存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)，反映公司的財(cái)務(wù)情況，包括總資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、人均營(yíng)業(yè)收入額、人均凈利潤(rùn)額；市場(chǎng)績(jī)效指標(biāo)用托賓Q測(cè)量，反映公司市值對(duì)重置成本的比例。

表1 投入產(chǎn)出變量及指標(biāo)

（1）信息技術(shù)投資。為了消除公司規(guī)模不同造成的影響，本文采用人均硬件及人均軟件投入額度量。

人均硬件投入額：通過(guò)上市公司年報(bào)附注固定資產(chǎn)中的“電子設(shè)備”“電腦設(shè)備”“信息設(shè)備”“電子及通訊設(shè)備”“電子、計(jì)算機(jī)設(shè)備”等相關(guān)項(xiàng)目的本期增加賬面原值提取。

人均軟件投入額：通過(guò)上市公司年報(bào)附注無(wú)形資產(chǎn)中的“（電腦、計(jì)算機(jī)、辦公）軟件”“軟件系統(tǒng)”等相關(guān)項(xiàng)目的本期增加賬面原值提取。

（2）業(yè)務(wù)流程績(jī)效。業(yè)務(wù)流程績(jī)效包括三個(gè)指標(biāo)：存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。

存貨周轉(zhuǎn)率：該指標(biāo)反映了公司存貨資金占用量是否合理及存貨的流動(dòng)性情況。存貨周轉(zhuǎn)率值越高，表示公司的存貨運(yùn)營(yíng)效率越高，可以提高公司的短期償債能力。其計(jì)算公式如下：

存貨周轉(zhuǎn)率=營(yíng)業(yè)成本/存貨平均占用額，

存貨平均占用額=（存貨期末余額+存貨期初余額）/2

應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率：該指標(biāo)衡量公司應(yīng)收賬款流動(dòng)程度。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，收回應(yīng)收賬款所需的時(shí)間越短，否則會(huì)影響資金周轉(zhuǎn)，阻礙公司的正常運(yùn)營(yíng)。其計(jì)算公式如下：

應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率=營(yíng)業(yè)成本/應(yīng)付賬款平均占用額

應(yīng)付賬款平均占用額=（應(yīng)付賬款期末余額+應(yīng)付賬款期初余額）/2

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率：該指標(biāo)反映了公司對(duì)總資產(chǎn)的營(yíng)運(yùn)能力。值越大，表明總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度越快，公司對(duì)總資產(chǎn)的營(yíng)運(yùn)能力越強(qiáng)。計(jì)算公式如下：

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=營(yíng)業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額

平均資產(chǎn)總額=（資產(chǎn)合計(jì)期末余額+資產(chǎn)合計(jì)期初余額）/2

（3）財(cái)務(wù)績(jī)效。財(cái)務(wù)績(jī)效包括4個(gè)指標(biāo)：總資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、人均營(yíng)業(yè)收入額與人均凈利潤(rùn)額。

總資產(chǎn)收益率（ROA）：該指標(biāo)反映了每單位資產(chǎn)所能產(chǎn)生的凈利潤(rùn)，是反映盈利能力的重要指標(biāo)，值越高，表明公司對(duì)資產(chǎn)利用率越高。其計(jì)算公式如下：

總資產(chǎn)收益率（ROA）=凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)平均余額

總資產(chǎn)平均余額=資產(chǎn)合計(jì)期末余額+資產(chǎn)合計(jì)期初余額）/2

凈資產(chǎn)收益率（ROE）：該指標(biāo)反映了每單位股東權(quán)益所能產(chǎn)生的凈利潤(rùn)，也是衡量公司盈利能力的重要指標(biāo)，值越高，表明公司對(duì)凈資產(chǎn)（股東權(quán)益）的利用率越高。其計(jì)算公式如下：

凈資產(chǎn)收益率（ROE）=凈利潤(rùn)/股東權(quán)益平均余額

股東權(quán)益平均余額=（股東權(quán)益期末余額+股東權(quán)益期初余額）/2

人均營(yíng)業(yè)收入額=營(yíng)業(yè)收入額/人數(shù)。

人均凈利潤(rùn)額=凈利潤(rùn)額/人數(shù)。

（4）市場(chǎng)績(jī)效。主要用托賓Q反映市場(chǎng)績(jī)效。本文用期末總資產(chǎn)代替重置成本，該指標(biāo)反映了市場(chǎng)對(duì)公司未來(lái)利潤(rùn)的預(yù)期。如果Q＜1，表示公司的市場(chǎng)價(jià)值低于其重置成本，如果Q＞1，表示公司的市場(chǎng)價(jià)值高于其重置成本。其計(jì)算公式如下：

托賓Q=市場(chǎng)價(jià)值A(chǔ)/期末總資產(chǎn)

市場(chǎng)價(jià)值A(chǔ)=股權(quán)市值+凈債務(wù)市值，其中非流通股權(quán)市值用凈資產(chǎn)代替計(jì)算

2.2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)證監(jiān)會(huì)公布的上市公司行業(yè)分類(lèi)，批發(fā)零售業(yè)2014年前A股上市公司共152家，選取2011-2014年報(bào)中披露信息技術(shù)投資（硬件投資、軟件投資）的公司，并且剔除ST、*ST以及有重大重組并購(gòu)的公司，符合條件的共31家。數(shù)據(jù)取自公司年報(bào)及國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

3 實(shí)證分析

3.1 時(shí)滯模型的構(gòu)建

本文以2014年業(yè)務(wù)流程績(jī)效及公司績(jī)效指標(biāo)為因變量，分別對(duì)2011至2014年信息技術(shù)投入指標(biāo)進(jìn)行多元回歸分析，即分別探討滯后3、2、1、0期的效果。由于數(shù)據(jù)跨度四年，考慮到通貨膨脹等影響，將貨幣數(shù)值除以各年GDP平減指數(shù)（以1978年為基期）得到實(shí)際值。考慮到公司規(guī)模的影響，取人均實(shí)際總資產(chǎn)作為控制變量?；貧w模型如下：

其中，Y分別取2014年的存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、ROA、ROE、人均營(yíng)業(yè)收入、人均凈利潤(rùn)及托賓Q；X1t表示新增硬件投入額，X2t表示新增軟件投入額，X3t表示年初人均總資產(chǎn)；t取2014、2013、2012、2011，分別代表2014年、2013年、2012年、2011年的值。滯后0期表示取2014年公司績(jī)效為因變量，2014年新增硬件、新增軟件投入額為自變量，2014年初人均總資產(chǎn)為控制變量，以此類(lèi)推，滯后1期表示自變量取2013年的值，滯后2期表示自變量取2012年的值，滯后3期表示自變量取2011年的值。

3.2 時(shí)滯效應(yīng)結(jié)果分析

使用Eviews 8.0軟件進(jìn)行多元線(xiàn)性回歸分析，分別以存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、ROA、ROE、人均營(yíng)業(yè)收入、人均凈利潤(rùn)、托賓Q為因變量，以相對(duì)應(yīng)時(shí)期的人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)為自變量，結(jié)果如表2-表8所示。其中用*表示P＜0.05，**表示P＜0.01，***表示P＜0.001。如果不存在這3個(gè)標(biāo)記，表明該變量未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

（1）存貨周轉(zhuǎn)率的回歸分析。以2014年存貨周轉(zhuǎn)率為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸檢驗(yàn)，分析結(jié)果如表2所示。

表2結(jié)果表明，四個(gè)滯后模型均未通過(guò)總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)，而且三個(gè)自變量均沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，所以人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)存貨周轉(zhuǎn)率無(wú)顯著影響，且滯后期不顯著。

表2 存貨周轉(zhuǎn)率回歸結(jié)果

（2）應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的回歸分析。以2014年應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。用懷特檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)滯后1期模型存在異方差性，所以用1/|resid|進(jìn)行了修正，結(jié)果如表3所示。

表3 應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率回歸結(jié)果

觀(guān)察表3，滯后0、2、3期模型均未通過(guò)總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)，而且三個(gè)自變量均沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)。但滯后1期模型的R2為0.9981，模型的擬合優(yōu)度很高；總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)P＜0.01，所以通過(guò)F檢驗(yàn)；三個(gè)自變量均通過(guò)t檢驗(yàn)，其中，人均硬件投入額、人均總資產(chǎn)的t檢驗(yàn)P＜0.01，表示在99%的置信度下顯著，人均軟件投入額的t檢驗(yàn)P＜0.05，表示在95%的置信度下顯著。回歸分析表明2013年新增人均硬件投入額、新增人均軟件投入額對(duì)2014年應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率存在顯著的負(fù)向影響，而人均總資產(chǎn)對(duì)其存在顯著的正向影響，人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的影響滯后1年。

（3）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的回歸分析。以2014年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。滯后1期模型的懷特檢驗(yàn)存在異方差性，結(jié)果用1/|resid|進(jìn)行了修正，分析結(jié)果如表4所示。

表4 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率回歸結(jié)果

觀(guān)察表4，滯后0、2、3期模型均未通過(guò)總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)，而且三個(gè)自變量均沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)。滯后1期模型方程的R2為0.9984，模型的擬合優(yōu)度很高；總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)P＜0.01，所以通過(guò)F檢驗(yàn)；三個(gè)自變量均通過(guò)t檢驗(yàn)，P＜0.01，即在99%的置信度下顯著?；貧w分析表明2013年新增人均硬件投入額及人均總資產(chǎn)對(duì)2014年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率存在顯著的負(fù)向影響，而2013年新增人均軟件投入額對(duì)2014年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率存在顯著的正向影響，所以可通過(guò)增加人均軟件投入額以提高總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的影響滯后1年。

（4）總資產(chǎn)收益率的回歸分析。以2014年總資產(chǎn)收益率為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。滯后2期模型的懷特檢驗(yàn)存在異方差性，結(jié)果用1/|resid|進(jìn)行了修正，分析結(jié)果如表5所示。

表5 總資產(chǎn)收益率回歸結(jié)果

由表5發(fā)現(xiàn)，滯后2期模型方程總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)P＜0.01，所以通過(guò)F檢驗(yàn)；三個(gè)自變量均通過(guò)t檢驗(yàn)，其中，人均硬件投入額、人均軟件投入額t檢驗(yàn)P＜0.1，即在90%的置信度下顯著，人均總資產(chǎn)t檢驗(yàn)P＜0.01，即在99%的置信度下顯著?；貧w分析表明2012年新增人均硬件投入額對(duì)2014年ROA有顯著的正向影響，所以可通過(guò)增加人均硬件投入以提高總資產(chǎn)收益率；2012年新增人均軟件投入額及人均總資產(chǎn)對(duì)2014年ROA存在顯著的負(fù)向影響。人均硬件投入額、人均軟件投入額與人均總資產(chǎn)對(duì)ROA的影響滯后2年。

（5）凈資產(chǎn)收益率的回歸分析。以2014年凈資產(chǎn)收益率為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。其中，當(dāng)期（0期）的懷特檢驗(yàn)存在異方差性，結(jié)果用1/|resid|進(jìn)行了修正，分析結(jié)果如表6所示。

表6 凈資產(chǎn)收益率回歸結(jié)果

由表6發(fā)現(xiàn)，當(dāng)期的滯后模型方程通過(guò)總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)；當(dāng)期的人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)t檢驗(yàn)P＜0.1，即在90%的置信度下顯著，但是人均硬件投入額t檢驗(yàn)P＞0.1，沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，對(duì)凈資產(chǎn)收益率的影響不顯著，滯后期并不顯著。

（6）人均營(yíng)業(yè)收入額的回歸分析。以2014年人均營(yíng)業(yè)收入額為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。滯后1、2、3期的懷特檢驗(yàn)存在異方差性，結(jié)果用1/|resid|進(jìn)行了修正，分析結(jié)果如表7所示。

表7 人均營(yíng)業(yè)收入額回歸結(jié)果

由表7發(fā)現(xiàn)，當(dāng)期模型方程的總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)P＜0.1，在90%的置信度下顯著，滯后1、2、3期模型方程的總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)P＜0.01，通過(guò)F檢驗(yàn)；滯后2、3期的人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)三個(gè)自變量的t檢驗(yàn)P＜0.01，表示在99%的置信度下顯著。回歸分析表明2011年、2012年的新增人均硬件投入額、新增人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)2014年人均營(yíng)業(yè)收入額存在顯著的影響，即人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的影響滯后2-3年。但是，比較R2大小，滯后2期的R2為0.9977，滯后3期的R2為0.3732，顯然滯后2期的模型擬合優(yōu)度更高，所以更傾向于滯后2年，即2012年新增人均硬件投入額及人均總資產(chǎn)對(duì)2014年人均營(yíng)業(yè)收入額有顯著的正向影響，所以可以通過(guò)提高人均硬件投入以增加人均營(yíng)業(yè)收入；2012年新增人均軟件投入額對(duì)2014年人均營(yíng)業(yè)收入額有顯著的負(fù)向影響。

（7）人均凈利潤(rùn)額的回歸分析。以2014年人均凈利潤(rùn)額為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。滯后2期模型的懷特檢驗(yàn)存在異方差性，結(jié)果用1/|resid|進(jìn)行了修正，分析結(jié)果如表8所示。

表8 人均凈利潤(rùn)額回歸結(jié)果

由表8發(fā)現(xiàn)，當(dāng)期、滯后1、2期的總體線(xiàn)性顯著性檢驗(yàn)P＜0.01，通過(guò)F檢驗(yàn)；滯后2期模型方程的R2為0.9857，模型的擬合優(yōu)度很高；滯后2期的三個(gè)自變量均通過(guò)t檢驗(yàn)，P＜0.01，表示在99%的置信度下顯著?；貧w分析表明2012年新增人均硬件投入額及人均總資產(chǎn)對(duì)2014年人均凈利潤(rùn)額存在顯著的正向影響，所以可通過(guò)增加人均硬件投入以提高人均凈利潤(rùn)；2012年新增人均軟件投入額對(duì)2014年人均凈利潤(rùn)額存在顯著的負(fù)向影響。人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)人均凈利潤(rùn)額的影響滯后2年。

（8）托賓Q的回歸分析。以2014年托賓Q為因變量，分別以2014、2013、2012、2011年的人均硬件投入額、人均軟件投入額為自變量，年初人均總資產(chǎn)為控制變量，進(jìn)行多元回歸分析。分析結(jié)果如表9所示。

表9可知，四個(gè)滯后模型方程均未通過(guò)總體線(xiàn)性的顯著性檢驗(yàn)，而且三個(gè)自變量都沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，所以人均硬件投入額、人均軟件投入額、人均總資產(chǎn)對(duì)托賓Q的影響不顯著，滯后期不顯著。

表9 托賓Q回歸結(jié)果

4 結(jié)論

本文以批發(fā)零售業(yè)符合條件的31家上市公司為例，選取2011-2014年數(shù)據(jù)，通過(guò)多元線(xiàn)性回歸分析信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效的影響。本文提出以下三類(lèi)績(jī)效指標(biāo)：業(yè)務(wù)流程績(jī)效指標(biāo)，反映公司中間活動(dòng)過(guò)程，包括存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)，反映公司的財(cái)務(wù)情況，包括總資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、人均營(yíng)業(yè)收入額、人均凈利潤(rùn)額；市場(chǎng)績(jī)效指標(biāo)用托賓Q測(cè)量。實(shí)證結(jié)果表明批發(fā)零售業(yè)上市公司信息技術(shù)投資對(duì)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有滯后1年的顯著正向影響，對(duì)總資產(chǎn)收益率、人均營(yíng)業(yè)收入、人均凈利潤(rùn)有滯后2年的顯著正向影響，對(duì)存貨周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率、托賓Q的影響不顯著。從一定程度上可以說(shuō)信息技術(shù)投資對(duì)業(yè)務(wù)流程績(jī)效滯后1年，對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效滯后2年，這一結(jié)論證明了本文所建立的信息技術(shù)投資對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的過(guò)程模型，信息技術(shù)投資先作用于公司業(yè)務(wù)流程，改善運(yùn)營(yíng)，進(jìn)而促進(jìn)財(cái)務(wù)績(jī)效的改善。研究結(jié)果還進(jìn)一步表明，由于信息技術(shù)投資對(duì)企業(yè)績(jī)效具有滯后性，所以企業(yè)對(duì)信息技術(shù)的投資不能期望當(dāng)年投資當(dāng)年就能提高效益，必須具有前瞻性。

下一步的工作將在此基礎(chǔ)上研究信息技術(shù)投資效率的計(jì)算與分析。

[1] Brynjolfsson E. The Productivity Paradox of Information Technology [J]. Communications of the Acm, 1993, 36(12):66-77.

[2] Mahmood M A, Szewczak E J. Information technology investment and organizational performance: new perspectives from information systems research and practice [C]// Measuring information technology investment payoff. IGI Publishing, 1998.

[3] Shaft T M, Zmud R W, Dao V. An Examination of Lag Effects in Relationships between Information Technology Investment and Firm-Level Performance [C]. Proceedings of the twenty eighth International Conference on Information Systems, AIS, 2007:135-155..

[4] Zhang, Jinghua, Huang. Impact of ERP Investment on Company Performance: Evidence from Manufacturing Firms in China [J]. Tsinghua Science & Technology, 2012(3):232-240.

[5] Matt Campbell. What a Difference a Year Makes: Time Lag Effect of Information Technology Investment on Firm Performance [J]. Journal of Organizational Computing & Electronic Commerce, 2012, 22(3):237-255.

[6] Christina Soh. How it creates business value: a process theory synthesis [J].Management Science, 1995, 17(1):29-41.

[7] Dehning B, Richardson V J. Returns on Investments in Information Technology: A Research Synthesis [J]. Journal of Information Systems, 2002, 16:7-30.

[8] 孫曉琳, 邢一亭, 王刊良. 信息技術(shù)投資與組織績(jī)效關(guān)系的實(shí)證研究——來(lái)自我國(guó)IT類(lèi)上市公司的證據(jù)[J]. 科學(xué)學(xué)研究, 2010, 28（3）:397-404.

[9] 任菲, 石川, 李東. 我國(guó)信息技術(shù)投資對(duì)公司盈利性的影響[J].商業(yè)研究, 2012, （4）.

[10] 王永亮. 信息技術(shù)投資對(duì)公司績(jī)效的影響——以中國(guó)批發(fā)零售業(yè)上市公司為例[D]. 上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)碩士論文, 2016.5

Research on Time Lag Effect of the Impact of Information Technology Investment on Wholesale and Retail Corporate Performance

Han Yaojun Wang Yongliang

Fully exploiting the value of information technology, improving the efficiency of information technology investment and the performance of the company is not only the companies’ but also the academic community’s concerned problem. Some previous studies didn’t take the impact of information technology investment on the lag period of corporate performance into account. The empirical research on time lag effect of information technology investment on enterprise performance based on 31 wholesale and retail industry listed companies is conducted in this paper. The results showed that wholesale and retail trade listed companies’ information technology investment has significant influences on business process performance which lagged one year and fi nancial performance which lagged two years. The impact of information technology investment on market performance is not significant.

The Wholesale and Retail Trade; Information Technology Investment; Time Lag Effect; Empirical Research

F275

A

1005-9679(2016)06-0056-06

韓耀軍，上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院教授、博士，研究方向?yàn)榫W(wǎng)格計(jì)算、信息管理、技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理；王永亮，上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)國(guó)際工商管理學(xué)院碩士，研究方向?yàn)榧夹g(shù)經(jīng)濟(jì)及管理。