基于Panel-data模型對企業(yè)存貨與收益變動實證分析

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)進行分析。在統(tǒng)計指標的選取上，除考慮指標的準確性外，本文采取絕對指標與相對指標相結(jié)合的方法。反映企業(yè)存貨變動的指標選擇及相應(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

選定研究指標后，按照行業(yè)劃分的標準將50個樣本劃分為12類。

首先從絕對量指標入手對企業(yè)存貨和收益進行總量分析。為了增強可比性，還對這些絕對量指標用CPI進行了平減。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)進行估計，參數(shù)的估計結(jié)果見表二。可以得到模型的具體形式為：

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)收益的模型當中，本文引入了存貨周轉(zhuǎn)率（CZ）這一指標作為自變量企業(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。