多元化投资视角下农业上市公司的成长性研究

李胜娟++汪海洋++孟全省

【摘 要】 农业上市公司的发展状况与发展方向关系着我国现代农业的发展进程，研究多元化投资对农业上市公司的影响有利于为我国农业上市公司的长远发展提供实证依据。基于面板数据模型，以2006—2012年我国37家农业上市公司数据为样本进行分析，发现多元化投资不仅没能促进我国农业上市公司的成长，反而对其有一定的抑制效应，最后根据实证分析结果提出相关建议。

【关键词】 农业上市公司； 多元化投资； 成长性； 面板数据模型

农业上市公司的发展状况与发展方向关系着我国现代农业的发展进程，多元化投资对我国农业上市公司成长性的影响又直接关系着农业上市公司的发展状况和发展方向，因而，研究多元化投资对我国农业上市公司成长性的影响对农业经济的发展具有重要意义。由于农业本身的弱质性、市场风险和自然风险并存、投资回报率低等原因，近年来，很多农业上市公司纷纷进入房地产、生物制药等利润率较高的行业，实施多元化投资战略（钟涨宝等，2011）。统计发现，2006—2012年平均有80%以上的农业上市公司存在不同程度的“背农”投资现象。“背农”投资即农业上市公司的多元化投资，其是否会对我国农业上市公司的成长造成冲击，目前关于这方面的实证研究较少。

一、文献回顾

多元化投资的基本原理是公司通过增加产品种类，涉足多个行业来进行经营扩张，企业开展多元化投资的目的一般有两个，一是作为一种增长战略，使企业及时把握新的成长机会（Ansoff，1965）；二是弥补原有行业的不足，实现企业的长远发展（Hoskisson & Hitt，1990）。现有研究中有关多元化投资与企业成长性或经营绩效影响关系的研究较多，观点也莫衷一是，主要可分为四类，即正向影响、负向影响、无影响、不确定。主要观点如下：（1）正向影响。认为多元化投资对企业成长性或经营绩效有正向影响的研究主要认为多元化能够使企业以资源共享、价值链整合等方式，实现规模经济或者范围经济，从而提高经营效率（Teece，1980）。不仅如此，实施多元化的公司还可以通过建立内部资本市场降低筹资成本，减轻偿债压力从而有利于企业的快速成长（Myers等，2003）。另外，多元化程度越高，经营稳定性越强，即多元化投资可以降低企业的经营风险（朱江等，1999）。（2）负向影响。认为多元化投资对企业成长性或经营绩效有负向影响的研究主要观点为任何企业的资源都是有限的，实施多元化投资后，新增加的业务必将耗用诸如资金、技术、管理能力等资源，导致无法集中有限的人力、物力资源来发展原有业务，影响企业原有业务的成长。不少上市公司已落入多元化投资“陷阱”，主营业务的利润比重下跌且公司的经营业绩下滑（杨爱义等，2002）。（3）无影响。他们认为多元化投资只是公司追求价值最大化过程中产生的一种行为，它本身是中性的，多元化对企业成长性没有明显的促进或障碍作用（金晓斌等，2002）。（4）不确定。持这种观点的学者大都认为多元化投资对企业的影响方向还会由多元化程度大小决定，他们认为公司业绩和经营业务数在一定界限内呈正比，而在超过这一界限后，公司业绩会随着经营业务数的增多而下降（Grant，2010）。

此外，直接以农业上市公司为对象探究多元化投资与公司成长性关系的研究较少，梁毕明等（2011）直接以农业上市公司为研究样本，实证分析发现多元化对企业成长性没有明显的促进或障碍作用；何凤萍等（2008）通过建立综合评价模型，对农业上市公司的成长性进行评价，发现公司的成长主要靠主营业务的增长能力，但在方法选择上较为简单，实证分析结果缺乏一定可靠性。

由此可以看出，以往关于多元化投资与企业成长性关系的研究并没有形成一致观点，笔者认为形成这种现象的原因首先是有些学者对此方面的研究没有对行业进行区分，研究的对象属性差异很大，自然会造成实证结论的不一致。其次，已有研究多注重分析多元化对企业财务绩效、企业价值等静态指标的影响，成长性是企业绩效的动态表达，企业的成长表示为企业经济绩效的增长率更为合适。以往研究在模型构建上大都采取相关性分析或一般回归的方法，方法较为简单，且没有进行模型的稳定性检验，模型结果缺乏可靠性。

基于此，本文采用面板数据模型分析多元化投资对我国农业上市公司成长性的影响，以期为实现农业上市公司的长远健康发展提供一定的实证依据。

二、研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文将农业上市公司定义为：从事农、林、牧、渔业生产经营或是以农林牧渔为依托，从事农工商服务业，独立核算，自负盈亏，经政府主管部门批准，可以公开发行股票的经济组织。在此基础上，剔除2006至2012年间曾被ST、PT的公司，并考虑数据的可获得性，共选择了37家农林牧渔类上市公司。

本文数据主要来源于国泰安数据库，部分数据从新浪财经网站公布的农业上市公司财务报告中搜集获得。

（二）变量设计

1.被解释变量

根据以往学者对成长性的研究，笔者从公司规模、市场前景和经营绩效三个方面衡量企业的成长性，并分别以总资产增长率、营业收入增长率、净利润增长率三个指标作为这三方面的代表性变量，分别记为：TAGR、ORGR、NPGR。以这三个指标的加权平均数表示公司整体的成长性。

其中，Growth表示农业上市公司的成长性，a、b、c均表示相应变量的权重，通过主成分分析法确定a、b、c的值，分析结果见表1和表2。

由表1可知，总资产增长率、营业收入增长率、净利润增长率通过因子分析后只得到一个总因子，这说明选取的三个指标相关性较强，它们同时影响并反映着企业的成长性。由表2可知这三个变量对企业整体成长性的因子成分值，据此得出因子表达式为：

2.解释变量

多元化程度的衡量方法有以下几种：产品相关性程度、一体化比例、经营业务单位数、熵指数和赫芬达尔指数。基于本文的研究需要和数据的可获得性，本文以熵指数来衡量公司的多元化程度。endprint

ET按四位数产业计算，Pi为第i个产业的销售额占总销售额的比重，n为企业经营所跨行业数。ET越大，公司的多元化程度越高。

另外，在研究已有文献的基础上，选取公司规模、资产周转率、资产负债率、财税补贴对利润的贡献四个变量为控制变量，变量定义见表3。

3.模型选择

面板数据又称平行数据（Panel Data），是在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成。相应地，笔者将基于面板数据的回归模型称为面板数据模型（Panel Data Model）。相对于使用一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言，面板数据有很多优点：（1）由于观测值的增多，可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性，提高了估计量的抽样精度；（2）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，可以构建并检验更复杂的行为模型；（3）面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响，可以从多方面对同一经济现象进行更加全面的解释。

Panel Data模型的一般形式为：

其中，yit为被解释变量，xit为解释变量，i=1，2，

3…N，表示N个个体；t=1，2，3…T，表示已知T个时点。参数αit表示模型的截距项，k是解释变量的个数，βit是相对应解释变量的待估计系数，uit表示第i家公司第T个时点的个体效应。

三、我国农业上市公司多元化投资的描述性分析

表4列示的是2006年至2012年我国农业上市公司多元化投资的描述性统计分析。

由表4可知，2006年至2012年期间我国农业上市公司中进行多元化投资的平均比重在80%以上，这说明，近年来我国农业上市多元化投资现象较为普遍，2006—2012年期间多元化投资现象整体呈现先下降再上升趋势。从多元化投资熵指数均值来看，近年来多元化投资平均程度呈下降趋势，但2008—2012年以来，农业上市公司平均熵指数标准差不断增大，这说明我国农业上市公司多元化投资程度在个体间的差异较大。

四、实证分析

（一）模型平稳性检验

平稳性检验是为了验证时间序列的平稳性，以避免出现“伪回归”，其检验结果见表5。

由表5可知，模型各指标均为平稳性序列，可以运用面板版数据模型进行分析，模型结果满足可靠性和稳定性。

（二）模型形式确定

为确定模型形式，进行Huasman检验和F检验。Huasman检验的目的是检验Panel Data模型是随机效应模型还是固定效应模型。原假设：模型是存在随机效应的。F检验的目的是判定需要拟合的模型形式。F检验有两个原假设：

其中，S1为变参数模型残差平方和，S2为变截距模型残差平方和，S3为不变参数模型残差平方和，N是总个体数，T为总时期数，k为解释变量的个数。

首先利用F2统计量对H2检验，结果拒绝原假设，即摒弃混合效应模型；再利用F1统计量对H1检验，检验结果接受原假设，选取变截距模型。进一步进行Hausman检验，检验结果显示接受原假设，即选择随机效应模型。因此，本研究最终确定建立变截距模型中的随机效应模型。

（三）实证结果及分析

通过面板数据随机效应模型对样本数据进行分析，得到的分析结果如表6所示。

由模型分析结果可知，模型的拟合优度是0.73%，说明回归方程整体的解释程度较好。熵指数在5%的水平上显著，回归系数为-1.21406，这说明多元化程度与公司的成长呈显著负相关。这可能是由于涉农行业本身的弱质性，导致其在涉足其他行业时很难获取竞争优势；另一方面，多元化投资效用的发挥在一定程度上需要一定管理水平的支撑，而我国农业上市公司整体管理水平较低，这也是导致我国农业上市公司多元化投资策略失败的重要因素。

此外，笔者发现，财税补贴对企业成长性的影响并不显著，而公司规模、资产周转率和资产负债率均显著影响着农业上市公司的成长性。

五、结论与建议

由实证分析结果可知，多元化投资不利于我国农业上市公司的成长。整体而言，我国农业上市公司不应贸然涉足新的行业，农业上市公司投资于非农行业并不一定能提高自己的经营绩效，反而还可能对公司的成长造成一定的负面影响。主要体现为：多元化战略的实施一方面可能导致农业主业的发展缺乏后劲；另一方面，由于农业上市公司自身的局限性或缺乏其他行业的经营管理经验，使得公司难以分享其他行业的高额利润，进而陷入“多元化陷阱”。我国农业上市公司可考虑在以农业业务为主导的前提下，以政府相关政策优惠为导向向科技型、深加工型农业企业发展。

【参考文献】

[1] 钟涨宝，张加强.我国农业上市公司可持续发展现状及影响因素[J].学术交流，2011（4）.

[2] H. I. Ansoff，1965，“A Quasi-Analytic Approach to the Business Strategy Problem”，Management Science，vol. MT-4 no. 1 67-77.

[3] Hoskisson，R.and Hitt，M.A..1990，“Antecedents and Performance Outcomes of Diversification：A Review and Critique of Theoretical Perspectives”，Journal of Management，16：pp.461-509.

[4] David J. Teece，1980，“Economies of scope and the scope of the enterprise”，Journal of Economic Behavior & Organization，Volume 1，Issue 3，Septem

ber Pages 223-247.

[5] Myers，S.C..and Majluf，N.S.，1984，“Corporate Financing and Investment Decisions when Firm has Information that Investors do not have”，Journal of Financial Economics，Vol.13，pp.187-221.

[6] 朱江.我国上市公司的多元化战略和经营业绩[J].经济研究，1999（11）.

[7] 杨爱义，韦明.多元化投资利弊及其对策分析[J].财经理论与实践，2002（4）.

[8] 金晓斌，陈代云，路颖，等.公司特质、市场激励与上市公司多元化投资[J].经济研究，2002.

[9] Grant，Robert M，Jammine，Azar P.Thomas，Howard. 1988，“DIVERSITY，Diversification，And Profitabi-

lity Among British Manufacturing Companies”，Academy of Management Journal[J].（31）：771-801.

[10] 梁毕明.中国农业上市公司成长性判定实证研究[J].求索，2011（1）.

[11] 何凤平，郑少锋，霍学喜.基于时序立体数据表的农业上市公司成长性综合评价[J].商业研究，2008（7）.endprint

ET按四位数产业计算，Pi为第i个产业的销售额占总销售额的比重，n为企业经营所跨行业数。ET越大，公司的多元化程度越高。

另外，在研究已有文献的基础上，选取公司规模、资产周转率、资产负债率、财税补贴对利润的贡献四个变量为控制变量，变量定义见表3。

3.模型选择

面板数据又称平行数据（Panel Data），是在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成。相应地，笔者将基于面板数据的回归模型称为面板数据模型（Panel Data Model）。相对于使用一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言，面板数据有很多优点：（1）由于观测值的增多，可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性，提高了估计量的抽样精度；（2）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，可以构建并检验更复杂的行为模型；（3）面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响，可以从多方面对同一经济现象进行更加全面的解释。

Panel Data模型的一般形式为：

其中，yit为被解释变量，xit为解释变量，i=1，2，

3…N，表示N个个体；t=1，2，3…T，表示已知T个时点。参数αit表示模型的截距项，k是解释变量的个数，βit是相对应解释变量的待估计系数，uit表示第i家公司第T个时点的个体效应。

三、我国农业上市公司多元化投资的描述性分析

表4列示的是2006年至2012年我国农业上市公司多元化投资的描述性统计分析。

由表4可知，2006年至2012年期间我国农业上市公司中进行多元化投资的平均比重在80%以上，这说明，近年来我国农业上市多元化投资现象较为普遍，2006—2012年期间多元化投资现象整体呈现先下降再上升趋势。从多元化投资熵指数均值来看，近年来多元化投资平均程度呈下降趋势，但2008—2012年以来，农业上市公司平均熵指数标准差不断增大，这说明我国农业上市公司多元化投资程度在个体间的差异较大。

四、实证分析

（一）模型平稳性检验

平稳性检验是为了验证时间序列的平稳性，以避免出现“伪回归”，其检验结果见表5。

由表5可知，模型各指标均为平稳性序列，可以运用面板版数据模型进行分析，模型结果满足可靠性和稳定性。

（二）模型形式确定

为确定模型形式，进行Huasman检验和F检验。Huasman检验的目的是检验Panel Data模型是随机效应模型还是固定效应模型。原假设：模型是存在随机效应的。F检验的目的是判定需要拟合的模型形式。F检验有两个原假设：

其中，S1为变参数模型残差平方和，S2为变截距模型残差平方和，S3为不变参数模型残差平方和，N是总个体数，T为总时期数，k为解释变量的个数。

首先利用F2统计量对H2检验，结果拒绝原假设，即摒弃混合效应模型；再利用F1统计量对H1检验，检验结果接受原假设，选取变截距模型。进一步进行Hausman检验，检验结果显示接受原假设，即选择随机效应模型。因此，本研究最终确定建立变截距模型中的随机效应模型。

（三）实证结果及分析

通过面板数据随机效应模型对样本数据进行分析，得到的分析结果如表6所示。

由模型分析结果可知，模型的拟合优度是0.73%，说明回归方程整体的解释程度较好。熵指数在5%的水平上显著，回归系数为-1.21406，这说明多元化程度与公司的成长呈显著负相关。这可能是由于涉农行业本身的弱质性，导致其在涉足其他行业时很难获取竞争优势；另一方面，多元化投资效用的发挥在一定程度上需要一定管理水平的支撑，而我国农业上市公司整体管理水平较低，这也是导致我国农业上市公司多元化投资策略失败的重要因素。

此外，笔者发现，财税补贴对企业成长性的影响并不显著，而公司规模、资产周转率和资产负债率均显著影响着农业上市公司的成长性。

五、结论与建议

由实证分析结果可知，多元化投资不利于我国农业上市公司的成长。整体而言，我国农业上市公司不应贸然涉足新的行业，农业上市公司投资于非农行业并不一定能提高自己的经营绩效，反而还可能对公司的成长造成一定的负面影响。主要体现为：多元化战略的实施一方面可能导致农业主业的发展缺乏后劲；另一方面，由于农业上市公司自身的局限性或缺乏其他行业的经营管理经验，使得公司难以分享其他行业的高额利润，进而陷入“多元化陷阱”。我国农业上市公司可考虑在以农业业务为主导的前提下，以政府相关政策优惠为导向向科技型、深加工型农业企业发展。

【参考文献】

[1] 钟涨宝，张加强.我国农业上市公司可持续发展现状及影响因素[J].学术交流，2011（4）.

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[3] Hoskisson，R.and Hitt，M.A..1990，“Antecedents and Performance Outcomes of Diversification：A Review and Critique of Theoretical Perspectives”，Journal of Management，16：pp.461-509.

[4] David J. Teece，1980，“Economies of scope and the scope of the enterprise”，Journal of Economic Behavior & Organization，Volume 1，Issue 3，Septem

ber Pages 223-247.

[5] Myers，S.C..and Majluf，N.S.，1984，“Corporate Financing and Investment Decisions when Firm has Information that Investors do not have”，Journal of Financial Economics，Vol.13，pp.187-221.

[6] 朱江.我国上市公司的多元化战略和经营业绩[J].经济研究，1999（11）.

[7] 杨爱义，韦明.多元化投资利弊及其对策分析[J].财经理论与实践，2002（4）.

[8] 金晓斌，陈代云，路颖，等.公司特质、市场激励与上市公司多元化投资[J].经济研究，2002.

[9] Grant，Robert M，Jammine，Azar P.Thomas，Howard. 1988，“DIVERSITY，Diversification，And Profitabi-

lity Among British Manufacturing Companies”，Academy of Management Journal[J].（31）：771-801.

[10] 梁毕明.中国农业上市公司成长性判定实证研究[J].求索，2011（1）.

[11] 何凤平，郑少锋，霍学喜.基于时序立体数据表的农业上市公司成长性综合评价[J].商业研究，2008（7）.endprint

ET按四位数产业计算，Pi为第i个产业的销售额占总销售额的比重，n为企业经营所跨行业数。ET越大，公司的多元化程度越高。

另外，在研究已有文献的基础上，选取公司规模、资产周转率、资产负债率、财税补贴对利润的贡献四个变量为控制变量，变量定义见表3。

3.模型选择

面板数据又称平行数据（Panel Data），是在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成。相应地，笔者将基于面板数据的回归模型称为面板数据模型（Panel Data Model）。相对于使用一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言，面板数据有很多优点：（1）由于观测值的增多，可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性，提高了估计量的抽样精度；（2）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息，可以构建并检验更复杂的行为模型；（3）面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响，可以从多方面对同一经济现象进行更加全面的解释。

Panel Data模型的一般形式为：

其中，yit为被解释变量，xit为解释变量，i=1，2，

3…N，表示N个个体；t=1，2，3…T，表示已知T个时点。参数αit表示模型的截距项，k是解释变量的个数，βit是相对应解释变量的待估计系数，uit表示第i家公司第T个时点的个体效应。

三、我国农业上市公司多元化投资的描述性分析

表4列示的是2006年至2012年我国农业上市公司多元化投资的描述性统计分析。

由表4可知，2006年至2012年期间我国农业上市公司中进行多元化投资的平均比重在80%以上，这说明，近年来我国农业上市多元化投资现象较为普遍，2006—2012年期间多元化投资现象整体呈现先下降再上升趋势。从多元化投资熵指数均值来看，近年来多元化投资平均程度呈下降趋势，但2008—2012年以来，农业上市公司平均熵指数标准差不断增大，这说明我国农业上市公司多元化投资程度在个体间的差异较大。

四、实证分析

（一）模型平稳性检验

平稳性检验是为了验证时间序列的平稳性，以避免出现“伪回归”，其检验结果见表5。

由表5可知，模型各指标均为平稳性序列，可以运用面板版数据模型进行分析，模型结果满足可靠性和稳定性。

（二）模型形式确定

为确定模型形式，进行Huasman检验和F检验。Huasman检验的目的是检验Panel Data模型是随机效应模型还是固定效应模型。原假设：模型是存在随机效应的。F检验的目的是判定需要拟合的模型形式。F检验有两个原假设：

其中，S1为变参数模型残差平方和，S2为变截距模型残差平方和，S3为不变参数模型残差平方和，N是总个体数，T为总时期数，k为解释变量的个数。

首先利用F2统计量对H2检验，结果拒绝原假设，即摒弃混合效应模型；再利用F1统计量对H1检验，检验结果接受原假设，选取变截距模型。进一步进行Hausman检验，检验结果显示接受原假设，即选择随机效应模型。因此，本研究最终确定建立变截距模型中的随机效应模型。

（三）实证结果及分析

通过面板数据随机效应模型对样本数据进行分析，得到的分析结果如表6所示。

由模型分析结果可知，模型的拟合优度是0.73%，说明回归方程整体的解释程度较好。熵指数在5%的水平上显著，回归系数为-1.21406，这说明多元化程度与公司的成长呈显著负相关。这可能是由于涉农行业本身的弱质性，导致其在涉足其他行业时很难获取竞争优势；另一方面，多元化投资效用的发挥在一定程度上需要一定管理水平的支撑，而我国农业上市公司整体管理水平较低，这也是导致我国农业上市公司多元化投资策略失败的重要因素。

此外，笔者发现，财税补贴对企业成长性的影响并不显著，而公司规模、资产周转率和资产负债率均显著影响着农业上市公司的成长性。

五、结论与建议

由实证分析结果可知，多元化投资不利于我国农业上市公司的成长。整体而言，我国农业上市公司不应贸然涉足新的行业，农业上市公司投资于非农行业并不一定能提高自己的经营绩效，反而还可能对公司的成长造成一定的负面影响。主要体现为：多元化战略的实施一方面可能导致农业主业的发展缺乏后劲；另一方面，由于农业上市公司自身的局限性或缺乏其他行业的经营管理经验，使得公司难以分享其他行业的高额利润，进而陷入“多元化陷阱”。我国农业上市公司可考虑在以农业业务为主导的前提下，以政府相关政策优惠为导向向科技型、深加工型农业企业发展。

【参考文献】

[1] 钟涨宝，张加强.我国农业上市公司可持续发展现状及影响因素[J].学术交流，2011（4）.

[2] H. I. Ansoff，1965，“A Quasi-Analytic Approach to the Business Strategy Problem”，Management Science，vol. MT-4 no. 1 67-77.

[3] Hoskisson，R.and Hitt，M.A..1990，“Antecedents and Performance Outcomes of Diversification：A Review and Critique of Theoretical Perspectives”，Journal of Management，16：pp.461-509.

[4] David J. Teece，1980，“Economies of scope and the scope of the enterprise”，Journal of Economic Behavior & Organization，Volume 1，Issue 3，Septem

ber Pages 223-247.

[5] Myers，S.C..and Majluf，N.S.，1984，“Corporate Financing and Investment Decisions when Firm has Information that Investors do not have”，Journal of Financial Economics，Vol.13，pp.187-221.

[6] 朱江.我国上市公司的多元化战略和经营业绩[J].经济研究，1999（11）.

[7] 杨爱义，韦明.多元化投资利弊及其对策分析[J].财经理论与实践，2002（4）.

[8] 金晓斌，陈代云，路颖，等.公司特质、市场激励与上市公司多元化投资[J].经济研究，2002.

[9] Grant，Robert M，Jammine，Azar P.Thomas，Howard. 1988，“DIVERSITY，Diversification，And Profitabi-

lity Among British Manufacturing Companies”，Academy of Management Journal[J].（31）：771-801.

[10] 梁毕明.中国农业上市公司成长性判定实证研究[J].求索，2011（1）.

[11] 何凤平，郑少锋，霍学喜.基于时序立体数据表的农业上市公司成长性综合评价[J].商业研究，2008（7）.endprint