企業(yè)物流成本對企業(yè)效益影響的多元線性回歸分析

袁水林

（山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 會計(jì)學(xué)院，太原 030012）

0 引言

中國的物流業(yè)發(fā)展與發(fā)達(dá)國家相比，還處于初級階段，在發(fā)展的過程中存在諸多問題，其中最主要的就是過高的物流成本。企業(yè)物流成本的高低關(guān)乎企業(yè)效益，目前我國企業(yè)物流成本主要存在管理不完善、運(yùn)輸及存儲成本過高、信息管理技術(shù)落后等問題。企業(yè)財(cái)會部門并沒有專門設(shè)立物流項(xiàng)目，對于物流各環(huán)節(jié)的成本無法進(jìn)行合理規(guī)劃與控制。由于我國物流發(fā)展起步較晚且不夠成熟，從而其設(shè)備以及倉儲水平均低于全球平均水平，同時(shí)我國大部分企業(yè)的物流過程很多都難以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化，無形之中增加了物流成本。我國企業(yè)對于物流信息管理目前很難實(shí)現(xiàn)及時(shí)追蹤、溝通以及處理，這也增加了我國企業(yè)的物流成本，從而在短時(shí)間內(nèi)很難提高企業(yè)效益。同時(shí)，物流成本具有隱含性、效益背反以及物流成本削減的乘法效應(yīng)等特點(diǎn)，這也增加了研究企業(yè)物流成本對企業(yè)效益影響的難度。

縱觀國內(nèi)外學(xué)者對企業(yè)物流成本的研究，大都集中于理論方面[1-8]，而數(shù)據(jù)類的實(shí)證研究內(nèi)容較少。因此，本文以某公司為例對兩者進(jìn)行實(shí)證分析，根據(jù)多元線性回歸模型分析了企業(yè)物流成本對經(jīng)濟(jì)效益的影響，并根據(jù)研究結(jié)果對企業(yè)未來的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了估計(jì),尋找出合理的物流成本管理法，以促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的增加。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 多元線性回歸法

在市場經(jīng)濟(jì)活動中，當(dāng)幾個(gè)因素對某一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象具有決定作用，且這幾個(gè)影響因素之間無法分析其主次時(shí)，就可以構(gòu)建多元線性回歸方程，構(gòu)建模型的依據(jù)是各影響因素之間的關(guān)系，根據(jù)各變量之間的相關(guān)性確定最主要的影響因素。在本文的實(shí)證分析當(dāng)中，某商貿(mào)有限責(zé)任公司的年銷售額受到各個(gè)物流成本之間的影響，根據(jù)此相關(guān)關(guān)系建立多元線性回歸模型，并對其進(jìn)行分析[9]。假設(shè)x1，x2，…，xm表示自變量，且自變量受因變量Y的因素影響，表達(dá)公式為：

式（1）中，ε為零均值的隨機(jī)變量；x1，x2，…，xm為可以控制的變量；b0，b1，b2,…，bm為未知參數(shù)；也可以將式（1）稱為多元線性回歸模型，并且m＞1。

通過對可控變量x1，x2，…，xm的n次觀察，可以得出n組觀察的值為 xi1，xi2，…，xim，yi，其中i取值為1，2，…，n。可以表示為：

計(jì)算未知參數(shù)b0，b1，b2,…，bm，可以通過最小二乘法求得，并將計(jì)算結(jié)果代入式（1）中：

1.2 模型假設(shè)與檢驗(yàn)基礎(chǔ)

1.2.1 模型假設(shè)

在物流成本體系當(dāng)中，可能會有許多個(gè)自變量和因變量y之間存在相關(guān)性，對變量y和x1、x2、Λ、xp間的定量聯(lián)系進(jìn)行研究[10]，此過程就為多元線性回歸分析。其表達(dá)公式為：

式（4）中，εα是各自獨(dú)立的，α=1，2，Λ，n。使用最小二乘法對參數(shù)β進(jìn)行計(jì)算，從而得出多元線性回歸方程：

對線性回歸模型進(jìn)行設(shè)定，滿足以下幾個(gè)條件，可以將其稱為傳統(tǒng)線性模型：

（1）正態(tài)性的假設(shè)，∈i為隨機(jī)誤差項(xiàng)，且其服從平均值為零，滿足方差是σ2的正態(tài)分布；

（2）等方差的假設(shè)，σ2為全部xi和∈i的條件方差，同時(shí)σ的取值范圍是常數(shù)，公式表達(dá)為

（3）獨(dú)立性假設(shè)也可稱之為零均值假設(shè)，對xi進(jìn)行規(guī)定的前提下，∈i的條件期望值是0，那么E( )∈i=0；

（4）沒有自相關(guān)關(guān)系，∈i為隨機(jī)誤差項(xiàng)，其逐觀測值之間互補(bǔ)，也就是

（5）∈和自變量x間不存在相關(guān)性，∈i和xi均對因變量y產(chǎn)生影響，這就證明了這兩個(gè)變量對因變量y的影響是可以區(qū)分的，

綜合上述五種假設(shè)，傳統(tǒng)線性模型的使用條件比較嚴(yán)格。首先，其所選取的樣本數(shù)據(jù)需滿足對應(yīng)分布特征，分布特征有正態(tài)分布和對數(shù)正態(tài)分布兩種；其次是解釋變量與那些無相關(guān)、獨(dú)立的變量間能夠構(gòu)建良好的函數(shù)關(guān)系。

1.2.2 檢驗(yàn)基礎(chǔ)

構(gòu)建完成的多元線性回歸模型需要對其進(jìn)行檢驗(yàn)，三種常見檢驗(yàn)方法為：

（1）判定系數(shù)檢驗(yàn)，又可稱為R檢驗(yàn)。多元線性回歸模型的判定系數(shù)檢驗(yàn)和一元線性回歸相似。用R來表示判定系數(shù)，其公式為R=R，當(dāng)R值接近1時(shí)，代表Y和X1，X2，...，Xk間的線性關(guān)系緊密；當(dāng)R值接近0時(shí)，就說明Y和X1，X2，...，Xk間的線性關(guān)系不緊密。

（2）回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)，又可稱為t檢驗(yàn)。在多元回歸分析當(dāng)中，對模型當(dāng)中各自變量和因變量間有無明顯的線性關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，這種檢驗(yàn)稱為回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)。其顯著性可以由各個(gè)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)值計(jì)算得出，公式為為回歸系數(shù)bj的標(biāo)準(zhǔn)差。

在多元線性回歸模型中，當(dāng)一個(gè)變量的回歸系數(shù)未通過t檢驗(yàn)，這就說明自變量與因變量之間的線性關(guān)系不夠顯著，因此在對其進(jìn)行回歸分析時(shí)，可將此自變量剔除，也可以根據(jù)實(shí)際情況作出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整[11]。

回歸方程的顯著性檢驗(yàn)，又可稱為F檢驗(yàn)。其檢驗(yàn)方法是將全部自變量當(dāng)做整體，看其和因變量間有無明顯的線性關(guān)系。其顯著性由F檢驗(yàn)可得，公式為：F=(m，n其中為回歸平方 和 ，m 為 自由度 ；為剩余平方和，（n-m-1）為自由度。在對自變量進(jìn)行選取時(shí)，可能忽略了重要的因素或者自變量和因變量間的非線性關(guān)系，而導(dǎo)致回歸方程無法通過F檢驗(yàn)，這就需要重新建立模型。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于某商貿(mào)有限責(zé)任公司在2007—2016年的經(jīng)營原始數(shù)據(jù)（見表1），通過查閱相關(guān)資料整理得出，運(yùn)用SPSS軟件對選取指標(biāo)進(jìn)行多元線性回歸分析。

表1 某商貿(mào)公司經(jīng)營原始數(shù)據(jù)匯總表 （單位：萬元）

2.2 變量說明

因該公司在經(jīng)營過程中，各流通加工以及包裝費(fèi)用的相關(guān)數(shù)據(jù)并不是很全面，同時(shí)該商貿(mào)公司極少涉及到流通運(yùn)輸和包裝相關(guān)業(yè)務(wù)，因此在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理時(shí)就將這兩項(xiàng)合為一體總稱為其他物流費(fèi)。自變量參數(shù)的選擇是：X1為運(yùn)輸費(fèi)、X2為存儲費(fèi)、X3為裝卸搬運(yùn)費(fèi)、X4為運(yùn)送費(fèi)、X5為其他物流費(fèi)，因變量參數(shù)Y為企業(yè)的年銷售額，采用SPSS對這些相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析。

2.3 模型構(gòu)建

多元線性回歸模型是指線性回歸模型中含有兩個(gè)或者兩個(gè)以上的自變量。一般情況下，對多元線性回歸模型的假設(shè)是：設(shè)Y為因變量，且因變量所表達(dá)的是m個(gè)自變量X1,X2，…,Xm的函數(shù)，有n組實(shí)際觀測數(shù)據(jù)。

設(shè)因變量和自變量之間存在線性關(guān)系，其函數(shù)表達(dá)式為：

也可以將上式表達(dá)為：

其中，Xij為可觀察的一般變量；yi為可觀察的隨機(jī)變量，并且其隨著Xij的變化而變化，同時(shí)受實(shí)驗(yàn)誤差的影響；εj為獨(dú)立并且都服從N（0，σ2）的隨機(jī)變量，也就是，對于b1,b1,b2,…,bm和方差σ2的計(jì)算，要從實(shí)際觀察值來進(jìn)行估測。

2.4 回歸結(jié)果分析

采用SPSS軟件對上述相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到的分析結(jié)果如下頁表2所示。

根據(jù)分析結(jié)果可以得知其回歸方程式：

從上述構(gòu)建的模型中可以得出，該商貿(mào)有限責(zé)任公司的年銷售額估計(jì)值和實(shí)際銷售額非常接近，如下頁表3所示。

使用上文中提到的三種檢驗(yàn)方法對構(gòu)建的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果如下:

表2 模型回歸結(jié)果

表3 年銷售額估計(jì)值和實(shí)際銷售額分析表

（1）定系數(shù)檢驗(yàn)法（R檢驗(yàn)）：R=0.9988，R值接近1，這證明相關(guān)關(guān)系緊密，也說明模型構(gòu)建的擬合度很好。

（2）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）：F=249.4125，查看F分布表可得，α=0.06，F(xiàn)0.06（5,3）=5.42，F(xiàn)=249.4125＞Fα=5.42，這就證明符合線性的假設(shè)，其有很明顯的回歸成果。

（3）回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）：如果進(jìn)行t檢驗(yàn)，就需要大量的相關(guān)數(shù)據(jù)，本文所采用的數(shù)據(jù)不夠充足，所以不做此檢驗(yàn)，并不會對本文的最終結(jié)果產(chǎn)生較大影響。

根據(jù)上述的分析結(jié)果來看，X1（運(yùn)輸費(fèi)）、X2（存儲費(fèi)）、X3（裝卸搬運(yùn)費(fèi)）、X4（運(yùn)送費(fèi)）、X5（其他物流費(fèi)）的相關(guān)系數(shù)分別是1.332、-2.8351、45.3281、58.3023、-12.349，從上述數(shù)據(jù)中可以得知公司的年銷售額和運(yùn)輸費(fèi)、裝卸搬運(yùn)費(fèi)、運(yùn)送費(fèi)之間成正比，和存儲費(fèi)、其他物流費(fèi)成反比。這里所講的正反比關(guān)系并不是數(shù)學(xué)領(lǐng)域上的，也就是說并不是公司的運(yùn)輸費(fèi)、裝卸搬運(yùn)費(fèi)、運(yùn)送費(fèi)越高，就代表公司的銷售額越好；也不是儲存費(fèi)及其他物流費(fèi)越低，公司銷售額就好；運(yùn)輸費(fèi)、裝卸搬運(yùn)費(fèi)、運(yùn)送費(fèi)的提高，就代表物流成本費(fèi)用的增加，這會逐步侵占公司的利潤；存儲費(fèi)及其他物流費(fèi)的減少，也不能表示企業(yè)利潤的增加，這是由于在企業(yè)物流流通過程中，流通加工與包裝能夠給企業(yè)帶來附加值。

本文中所講的正反比關(guān)系是指，企業(yè)貿(mào)易量即企業(yè)每年商品銷售量的增加，也會相應(yīng)地增加運(yùn)輸費(fèi)、裝卸搬運(yùn)費(fèi)以及運(yùn)送費(fèi)，從而導(dǎo)致銷售額的增加，這種現(xiàn)象主要是企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大造成的；企業(yè)年銷售額和儲存費(fèi)及其他物流費(fèi)呈反比是指在確定一定銷售規(guī)模下，企業(yè)對儲存費(fèi)及其他物流費(fèi)進(jìn)行合理控制，使企業(yè)成本降低，并且提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

3 結(jié)論與建議

本文對某商貿(mào)企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)構(gòu)建多元線性回歸模型并進(jìn)行實(shí)證分析，得出阻礙企業(yè)物流發(fā)展重要因素是其管理水平較低，但這也是國內(nèi)企業(yè)物流發(fā)展現(xiàn)狀。面對這一問題，并結(jié)合多元線性回歸模型分析的結(jié)論，就如何降低企業(yè)物流成本從而提高企業(yè)效益給出如下建議：

第一，對企業(yè)物流成本加強(qiáng)管理控制。加強(qiáng)企業(yè)物流成本的管理控制，需要企業(yè)從根本上改變企業(yè)理念與管理機(jī)制，對各方面因素進(jìn)行綜合考慮，制定出可以實(shí)施的策略，能夠在一定程度上達(dá)到物流成本的降低[12]。

第二，企業(yè)物流進(jìn)行第三方外包服務(wù)。企業(yè)若將物流業(yè)務(wù)外包給第三方物流，就能節(jié)省在物力、財(cái)力、人力上的投資，同時(shí)專業(yè)的第三方物流能夠提供更專業(yè)的物流運(yùn)輸、存儲等業(yè)務(wù)，為企業(yè)及客戶提供更好的服務(wù)，也能使企業(yè)更加注重其核心業(yè)務(wù)。

第三，完善物流信息體系的構(gòu)建。物流運(yùn)輸過程中，管理銷售訂單、商品的跟蹤處理系統(tǒng)、貨物運(yùn)輸系統(tǒng)等都是其不可或缺的服務(wù)體系，但是將這些系統(tǒng)完整地整合在一起，目前的管理體系尚不能做到[13]。因此，就我國目前企業(yè)狀況來講，企業(yè)將相關(guān)物流業(yè)務(wù)與第三方物流相互合作，能夠更好地建立物流信息管理體系，以及將各個(gè)供應(yīng)商與顧客之間聯(lián)系起來，打造一個(gè)完善的物流服務(wù)體系。