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        基于Panel-data模型對企業(yè)存貨與收益變動實證分析

        2019-08-21 03:09:36營莉
        商情 2019年34期
        關(guān)鍵詞:存貨

        營莉

        【摘要】本文運用面板數(shù)據(jù)(Panel-data)建模方法,對所選的50個樣本企業(yè)建立反映存貨和盈利的Panel-data模型。分析結(jié)果表明除行業(yè)的因素影響外,企業(yè)的本期存貨與上期存貨有密切關(guān)系,加強存貨管理是在現(xiàn)有的條件下提高企業(yè)盈利能力的有效途徑,同時分析中發(fā)現(xiàn)信貸政策緊縮后企業(yè)存貨投資中賒購和內(nèi)源融資比例增大。

        【關(guān)鍵詞】存貨 Panel-data模型 固定效應(yīng) 邊際效應(yīng)

        研究企業(yè)的存貨變動在很大程度上能夠反映企業(yè)的生產(chǎn)投資行為,并在此基礎(chǔ)上可考察企業(yè)的收益變動。通過對這些問題的研究不僅可以反映貨幣信貸政策的效果,還對貨幣信貸政策的更好實施提供了一定的參考價值。

        存貨作為一項重要的流運資產(chǎn),它的存在勢必占用大量的流動資金。一般情況下,存貨占工業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)的30%左右,商業(yè)流通企業(yè)則更高,其管理利用情況如何,直接關(guān)系到企業(yè)的資金占用水平以及資產(chǎn)運作效率。因此,企業(yè)要保持較高的盈利能力,應(yīng)當(dāng)十分重視存貨的管理。

        一、按行業(yè)分類對行業(yè)之間收益和存貨的變動進(jìn)行實證研究

        本文選取了西安市13個行業(yè)50戶企業(yè)近六年的73個月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在統(tǒng)計指標(biāo)的選取上,除考慮指標(biāo)的準(zhǔn)確性外,本文采取絕對指標(biāo)與相對指標(biāo)相結(jié)合的方法。反映企業(yè)存貨變動的指標(biāo)選擇及相應(yīng)的符號表示為:

        CH---存貨、CG---存貨構(gòu)成比例、CZ---存貨周轉(zhuǎn)率

        反映企業(yè)收益變動的指標(biāo)為:

        YL---營業(yè)利潤、ZL---資產(chǎn)利潤率、DD---短期貸款余額

        選定研究指標(biāo)后,按照行業(yè)劃分的標(biāo)準(zhǔn)將50個樣本劃分為12類。

        首先從絕對量指標(biāo)入手對企業(yè)存貨和收益進(jìn)行總量分析。為了增強可比性,還對這些絕對量指標(biāo)用CPI進(jìn)行了平減。原材料的平均余額呈明顯的上升趨勢,平均年增幅為16.2%,產(chǎn)成品存貨在2013年之前平均年增幅為3.1%,2013年之后在絕對量上有所增加,平均年增幅達(dá)到15.6%,而且波動性也有所增強。

        通過對這些按行業(yè)分類后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行中CPI平減處理后,采用固定效應(yīng)的變截距模型形式建立面板數(shù)據(jù)模型(Panel-Data Model),模型的形式為:

        CHit=1440.3550+αit+βit×CHi(t-1)+μit

        i=1,2,……,12表示不同的行業(yè);t=1,2,……,73 表示所選樣本的時期數(shù)

        模型檢驗結(jié)果顯示:Adjusted R-squared等于0.986585,Durbin-Watson stat為1.878,F(xiàn)統(tǒng)計量為2760.6,其相伴概率為0.0000,總的來講,建立的模型還是令人滿意的。從模型的形式看,各個行業(yè)的存貨都有一個共同的特征,即企業(yè)的本期存貨與上一期的存貨密切相關(guān)。各行業(yè)自發(fā)存貨的固定效應(yīng)排序見下表:

        從表一中可以看到,自發(fā)存貨中固定效應(yīng)最大的是交通運輸設(shè)備制造業(yè),為4998.7萬元,其次是皮革、毛皮、羽絨及其制品業(yè),固定效應(yīng)為1902.3萬元。固定效應(yīng)最小的是非金屬礦物制造業(yè),為-1386.8萬元,其次是機械設(shè)備制造業(yè)。此外,表中的前四個行業(yè)的固定效應(yīng)為正數(shù),而后八個行業(yè)的固定效應(yīng)為負(fù)數(shù),表明前四個行業(yè)的自發(fā)存貨明顯高于后八個行業(yè)??梢钥吹?,自發(fā)存貨比較大的都集中在電子、通信設(shè)備、家電等技術(shù)含量比較高的制造業(yè);而傳統(tǒng)的機械設(shè)備制造和食品加工等行業(yè)的自發(fā)存貨相對較小。采用Pooled EGLS估計方法對模型中的參數(shù)進(jìn)行估計,參數(shù)的估計結(jié)果見表二??梢缘玫侥P偷木唧w形式為:

        ZLit=-2.04443+γit+ηit×CZit+μit

        i=1,2,……,12表示不同的行業(yè);t=1,2,……,73表示所選樣本的時期數(shù)

        檢驗結(jié)果顯示,Adjusted R-squared等于0.843,Durbin-Watson stat為1.64,F(xiàn)統(tǒng)計量相伴概率為0.0000。在模型參數(shù)的檢驗中,在5%的顯著性水平下,除了紡織業(yè)和石油加工及煉焦業(yè)得不顯著以外,其他參數(shù)均通過檢驗。結(jié)合建立的企業(yè)收益模型,本文先從模型的固定效應(yīng)進(jìn)行分析。

        模型中固定效應(yīng)的數(shù)值反映了企業(yè)的基礎(chǔ)盈利能力,這是由行業(yè)本身來決定的部分。在所選的樣本當(dāng)中可以看到,基礎(chǔ)盈利能力比較強的集中在與日常生活密切相關(guān)的輕工業(yè)當(dāng)中,如食、飲、煙加工制造業(yè)、紡織業(yè)、印刷業(yè);而基礎(chǔ)盈利能力比較差的則集中在這些老牌工業(yè)制造業(yè)中,如機械設(shè)備制造業(yè)、電器機械及家電制造業(yè)及儀器儀表制造業(yè)。

        在反映企業(yè)收益的模型當(dāng)中,本文引入了存貨周轉(zhuǎn)率(CZ)這一指標(biāo)作為自變量企業(yè)盈利受存貨的影響程度。從模型的系數(shù)參數(shù)來看,絕大多數(shù)企業(yè)的盈利性與存貨周轉(zhuǎn)率(CZ)密切相關(guān),其中關(guān)系最密切的行業(yè)是皮革、毛皮、羽絨及其制品業(yè),系數(shù)為7.71,即存貨周轉(zhuǎn)率每提高1次,資產(chǎn)利潤率就會提高7.71%。其次是儀器儀表制造業(yè)和機械設(shè)備制造業(yè),表明要快速提高利潤必須加強企業(yè)內(nèi)部管理,尤其是存貨的管理。影響不明顯的行業(yè)是食、飲、煙加工制造業(yè),系數(shù)僅為0.174,表明生產(chǎn)的產(chǎn)品需求彈性小的企業(yè)利潤的增長與企業(yè)存貨管理的關(guān)系不大。

        二、分析結(jié)論及建議

        在上述的實證分析的基礎(chǔ)上,對企業(yè)存貨的變動研究的結(jié)論如下:

        從所選樣本的整體角度來看:(1)企業(yè)存貨的變動的形式呈現(xiàn)出一階自回歸形式,絕大多數(shù)企業(yè)的本期存貨很大程度上是依照上期存貨量來決定。從數(shù)量上來看,上期存貨每增加1%,就會影響本期存貨增加0.976%。這表明所選的樣本企業(yè)在存貨的管理上呈現(xiàn)一種粗放型,管理方式比較落后。這就要求企業(yè)采用現(xiàn)代的存貨管理技術(shù),充分運用現(xiàn)代的物流資源提高存貨的管理水平。(2)企業(yè)用于存貨投資的主要資金來源并不是短期貸款,內(nèi)源融資規(guī)模增大。從模型中還可以看出,隨著短期貸款的不斷減少,企業(yè)存貨反而出現(xiàn)了增長的態(tài)勢,這也表明企業(yè)存貨增加的主要資金來源并不是短期貸款。此外,從整個樣本企業(yè)的盈利性來看,都與存貨的管理水平有很大關(guān)系,從模型的結(jié)果可以看出整個樣本企業(yè)的平均存貨周轉(zhuǎn)率提高一次,平均資產(chǎn)利潤率就會提高2.203%。由此也可以認(rèn)為,在現(xiàn)有的條件下加強企業(yè)的存貨管理,提高存貨周轉(zhuǎn)率是提高企業(yè)盈利能力的一條有效途徑。

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