揚州市中小企業(yè)景氣狀況影響因素分析

孫素梅 吳攸

【摘要】“江蘇省中小企業(yè)景氣指數(shù)”是一個指數(shù)體系，反映江蘇省中小企業(yè)的經(jīng)營者對過去和未來6個月經(jīng)營、發(fā)展情況的整體評價。包括總指數(shù)、生產景氣指數(shù)、市場景氣指數(shù)、金融景氣指數(shù)、政策景氣指數(shù)等，各分項指數(shù)都由相關的經(jīng)濟指標組合而成。本文利用Logistic回歸模型對影響揚州市中小企業(yè)景氣狀況的因素進行實證研究。

【關鍵詞】景氣指數(shù) 實證研究

一、引言

江蘇省中小企業(yè)生態(tài)環(huán)境景氣指數(shù)（簡稱：江蘇省中小企業(yè)景氣指數(shù)），由南京大學企業(yè)生態(tài)研究中心推出，于每年11月下旬定期發(fā)布。該指數(shù)依據(jù)南京大學金陵學院的專項調查，由企業(yè)的高層管理者根據(jù)調查問卷上的內容做出評價。本文利用基于2014年暑假對揚州市300家企業(yè)的調研數(shù)據(jù)進行實證研究。

本次調查共回收調查問卷300份，其中有效問卷290份?！吨行∑髽I(yè)景氣調查問卷》主要圍繞企業(yè)行業(yè)與生產經(jīng)營情況判斷展開專項調查，包括生產能力利用情況、資金方面情況、盈利及投資情況、用工情況和生產經(jīng)營情況等26項指標。本次社會調查涉及揚州市所轄7個縣（市）區(qū)，其中廣陵區(qū)64戶，邗江區(qū)76戶，江都58戶，寶應縣29戶，儀征49戶，高郵1戶，其他地區(qū)13戶。按企業(yè)規(guī)模分，微型企業(yè)36戶，小型企業(yè)195戶，中型企業(yè)59戶。按所有制分，私營企業(yè)219戶，股份制企業(yè)55戶，聯(lián)營企業(yè)6戶，外資企業(yè)8戶（含全外資企業(yè)1戶），其他2戶。本次調查企業(yè)涉及到農業(yè)、采礦業(yè)、制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、建筑業(yè)、房地產業(yè)、運輸業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)服務以及教育、衛(wèi)生業(yè)等17戶行業(yè)門類，覆蓋食品加工、紡織業(yè)、金屬制品業(yè)等56戶行業(yè)大類。從產品銷售范圍看，省內91戶，多省44戶，全國81戶，國際國內47戶，國際20家，其他7戶。

二、中小企業(yè)景氣指數(shù)的計算

“江蘇省中小企業(yè)景氣指數(shù)”是一個指數(shù)體系，反映江蘇省中小企業(yè)的經(jīng)營者對過去和未來6個月經(jīng)營、發(fā)展情況的整體評價。包括總指數(shù)、生產景氣指數(shù)、市場景氣指數(shù)、金融景氣指數(shù)、政策景氣指數(shù)等，各分項指數(shù)都由相關的經(jīng)濟指標組合而成。

三、模型的建立與變量的選取

由于所選定的相應變量為揚州市中小企業(yè)在2014年上半年的總體運行狀況或揚州市中小企業(yè)對2014年下半年的總體運行狀況的預期（受訪者回答下列五項之一：樂觀、較樂觀、一般、較不樂觀、不樂觀），且問卷所涉及的問題均為五個分類且有順序的離散變量，故本文建立有序累計概率的Logistic模型分別分析揚州市中小企業(yè)在2014年上半年的總體運行狀況的影響因素和揚州市中小企業(yè)對2014年下半年的預期總體運行狀況的影響因素。

依據(jù)對受訪者的實地調研結果和對樣本數(shù)據(jù)的分類，本文選擇生產總量（X1）、生產成本（X2）、實際產品銷售（X3）、產成品庫存（X4）、應收貨款（X5）、流動資金（X6）、融資成本（X7）、稅收負擔（X8）、固定資產投資計劃（X9）、新產品開發(fā)（X10）、企業(yè)綜合生產經(jīng)營狀況（X11）11個分類變量作為影響揚州市中小企業(yè)在2014年上半年的總體運行狀況或揚州市中小企業(yè)對2014年下半年的總體運行狀況的預期的解釋變量。

在本文中，相應變量為多分類有序變量的情況，評價指標分為樂觀、較樂觀、一般、較不樂觀、不樂觀，各等級之間是有序的，所以本文的Logistic回歸模型需要擬合4（等級個數(shù)為5）個Logistic回歸模型。

第i個觀測值對應似然值的貢獻取決于觀測到哪一個j值，因此對于次序響應的每個j值，取所有yi=j的觀測之的乘積，有似然函數(shù)：

其中若yi=j，則dij=1，否則dij=0。并且對于任一個觀測Xi而言，只有一個等級事件發(fā)生，即，故有如下有序累積概率Logistic模型：

有序累積概率模型參數(shù)的極大似然估計就是尋找參數(shù)使得聯(lián)合概率實現(xiàn)最大化，由于觀測之間相互獨立，聯(lián)合概率被分解成邊緣概率之積。而觀測到y(tǒng)i=j的概率就是累積概率之差：

四、實證結果

根據(jù)調查數(shù)據(jù)，利用Minitab 16統(tǒng)計軟件對順序Logistic模型進行標定，設定置信水平為95%，最終模型標定結果如表3、表4所示。

根據(jù)樣本信息，本文把模型所選取的11個解釋變量分為四個方面。X1生產總量、X2生產成本、X9固定資產投資計劃、X10新產品開發(fā)、X11企業(yè)綜合生產經(jīng)營狀況歸為企業(yè)管理；X3實際產品銷售、X4產成品庫存歸為市場環(huán)境；X5應收貨款、X6流動資金、X7融資成本歸為融資環(huán)境；X8稅收負擔歸為政策環(huán)境。

對11個解釋變量的多元Logistic回歸結果表明，由表3可見，X1生產總量、X3實際產品銷售、X7融資成本、X8稅收負擔、X11企業(yè)綜合生產經(jīng)營狀況會對揚州市中小企業(yè)在2014年上半年的總體運行狀況產生顯著的影響，所以企業(yè)管理、市場環(huán)境、融資環(huán)境、政策環(huán)境都會對揚州市中小企業(yè)在2014年上半年的總體運行狀況構成威脅。

X1生產總量、X2生產成本、X4產成品庫存、X11企業(yè)綜合生產經(jīng)營狀況揚州市中小企業(yè)對2014年下半年的總體運行狀況的預期產生顯著的影響，由此可見企業(yè)管理和市場環(huán)境是對揚州市中小企業(yè)對2014年下半年的總體運行狀況的預期影響最突出的因素，揚州市中小企業(yè)的預期顯示企業(yè)管理和市場環(huán)境會降低其在2014年下半年的總體運行效率。

參考文獻

[1]《江蘇省中小企業(yè)生態(tài)環(huán)境報告》.南京大學出版社，2015年.