供应链整合与企业绩效关系的情境性研究

杨汝梁 孙元欣

摘要：在交易费用理论和规模经济理论的基础上，文章提出了供应链整合、企业规模和绩效的关系假说。通过我国沪深两市A股上市公司2007年～2013年的数据，验证了这些假说。研究结果表明：供应链整合能够有效促进企业绩效，但是企业规模过大会抑制供应链整合对企业绩效产生的作用。企业在经营过程中，要注意保持合理的规模，发挥供应链整合的优势。

关键词：供应链整合；企业绩效；企业规模；情境；调节

一、 理论基础

1. 交易费用理论。所谓交易费用是指，为了完成市场的各项交易，而必须发生的各项费用之总和（Coase，1937）。交易费用理论属于新制度经济学范畴，其将企业视为一个治理结构。企业和市场都是一种治理结构，具体使用哪种结构则取决于交易费用的高低。

交易费用理论的基本逻辑是，如果在交易过程中发生的各项费用（监督成本、绩效评价成本等）比较低的话，那么经济主体则更倾向于市场机制；反之，则更倾向于内部组织机制。企业本身比市场拥有更强大的控制和监督机制（Anderson & Oliver，1987；Eisenhardt，1985），所以企业能更好地进行监督，来消除机会主义行为，也能更好地来解决不确定性带来的问题。虽然交易费用理论是选择市场交易与企业组织，但是从交易费用理论出发产生了很多种机制，有正式形式，也有非正式形式。供应链整合正是这样一种非正式的形式。

2. 规模经济理论。规模经济理论是经济学的基础理论之一。它研究了是否应该鼓励大规模企业存在，企业规模与运作效率的关系以及最佳经济规模等问题（Stigler，1958）。所谓规模经济是指，在既定的技术水平下，在一定范围的产量下，随着生产规模的不断扩大，每个单位产品的成本是不断递减的（Krugman，1980）。

莱宾斯坦对规模经济理论进行了深入探讨，提出了效率观点。他指出，大企业面临的外部竞争压力不大，内部组织结构复杂，机构庞大，企业内部必然会出现许多制度上的弊端，导致无法实现企业利润最大化和费用最小化的目标，资源配置效率低下，这也就是所谓的“X非效率”，或者称之为“大企业病”（Leibenstein，1966）。

二、 文献综述与研究假设

1. 供应链整合与企业绩效的关系。衡量企业绩效的方法有很多，如：资产收益率，市场份额，每股收益等等。但是期间费用和营业利润率是最为直接的衡量方法（Dehning， Richardson & Zmud，2007；王冬梅、吕本富，2010）。供应链整合，首先能够实现费用的降低，从而带来利润率的上升。

（1）期间费用。通过供应链整合，企业可以将其自身不擅长的物流活动外包给其他企业，这样企业就能专注于做自身擅长的领域，降低了物流成本。按照现行的企业会计准则，这些计入“销售费用”。通过供应链整合，可以减少由于信息沟通不顺利而导致的损失。为组织和管理经营活动而发生的费用计入“管理费用”。因此信息成本要计入“管理费用”。供应链整合使企业之间的资金流更为顺畅，信息沟通也更加频繁，这可以扩大企业的信用规模，加快企业资金的周转，提升企业的融资能力，从而降低企业的资本成本。资本成本应该计入“财务费用”。从上面的分析可以看出，供应链整合有助于企业管理费用，销售费用和财务费用的减少。我国财务会计实践中，在财务报表中将它们结转到期间费用中。因此，可以提出：

假设1：供应链整合有助于企业降低其期间费用率。

（2）营业利润率。根据营业利润率的定义，营业利润率=营业利润÷营业收入，再根据营业利润的定义，可以变为，销售毛利率减去期间费用率。由上面的公式可以知道，影响营业利润率的主要因素是销售毛利率和期间费用率。根据假设1的内容，期间费用率是下降的。因此接下来，要判断在供应链整合的过程中，销售毛利率的变动情况。

企业在进行供应链整合的过程中，会与供应商有更加紧密的合作关系。在构建伙伴关系的时候，随着联系更加频繁，双方之间的信任关系会加强，企业采购货物的批次数量会上升，因此供应商也会给企业更高的销货折扣，因此通过供应链整合，企业能够降低自身的采购成本。这会导致营业成本的降低。同时，企业进行供应链整合时，会关注内部整合，会对企业内部业务流程重组，不同部门之间的沟通联系会更加频繁。通过这种联系，企业生产部门间会对生产情况有着实时的掌控，这样会减少对原材料的消耗，也会导致营业成本的降低。因此企业的销售毛利率会增加。因此，可以得到：

假设2：供应链整合有助于企业提升其营业利润率。

2. 企业规模的调节作用分析。现有研究大致趋向于研究企业规模对供应链整合的效果，尤其是对供应商整合的影响，还有大量研究讨论企业规模对企业绩效，产品研发创新等的影响，但这些研究没有得到一致的结论。结合规模经济理论，规模过大会给企业绩效带来负面作用。本文的研究对象是上市公司。上市公司的一个特点是都具有了足够的规模。

第一、规模大的企业拥有更多可以支配的资源（Boyer et al.，1996）。因此这些企业在使用这些资源来构建其供应链战略合作伙伴关系时有更大的柔性，而小企业却没有和大企业同等程度的柔性。因此，为了实现一定的经济目标，大企业可以靠大量的资源投入，也可以依赖供应链整合。大企业选择的途径与方法是多种多样的。而小企业不同，小企业可以利用的资源数量比较少，为了实现既定的目标，只能依赖外在的资源，依靠供应链整合来完成。因此，与大企业相比，供应链整合对小企业起到了更大的作用。

第二，大企业的组织结构多为高耸型，管理层级过多，官僚化现象严重，企业高层对下属的管控能力下降，高层的意志要传达到基层，并在企业广泛实施需要经过一个很长的时间。同时，随着企业规模的扩大，战略实施难度有随之加大，实施供应链整合战略的效果很难在短期体现出来。对小企业而言，他们的组织结构更为扁平，管理层级更少，能够更为灵活地应对外在环境的变化。因此，与大企业相比，在面临供应链整合的背景中，小企业及其全体员工能够更为迅速和快捷地做出反应，能够更加积极有效地利用组织结构的便利，来显示出供应链整合的优势。因此，供应链整合会给小企业带来更大的经济利益。

综上，可以提出以下假设：

假设3：企业规模对供应链整合与企业盈利能力的关系存在反向调节效应。

假设3a：企业规模调节了供应链整合与企业期间费用率的作用关系。与大企业相比，供应链整合使得小规模企业降低的期间费用率更多；

假设3b：企业规模调节了供应链整合与企业营业利润率的作用关系。与大企业相比，供应链整合使得小规模企业增加的营业利润率更多。

三、 研究样本、变量和模型

1. 研究样本与数据来源。本文选取2007年～2013年在沪、深两市A股上市的所有制造业上市公司为研究对象。为了保证样本选择的合理性，删除了在2007年以后上市的公司样本。

本文所采用的数据均来自于巨潮资讯网下载的上市公司年度财务报表，其中有关供应链整合的数据是经人工收集整理而成。有关公司治理层面上的数据来自于国内权威数据库：CSMAR和WIND。通过上述筛选步骤，本文最终得到了2007年～2013年间的面板数据样本，再用STATA软件进行处理。

2. 研究变量。

（1）被解释变量。期间费用率可以由期间费用除以营业收入算出。营业利润率可以通过营业利润除以营业收入算出。

（2）解释变量。本文采用上市公司前五大供应商采购额比例与前五大客户销售额比例的乘积来度量供应链整合。首先在巨潮资讯网下载所有样本公司的年度报告，然后依次在所有公司的各份年度报告中寻找“前五大供应商采购额比例”和“前五大客户销售额比例”的数据，并手工记录下来。

（3）调节变量。企业规模是根据生产经营能力对企业的分类，它可以度量企业的生产能力。因此本文采用“年末从业人员数”作为企业规模衡量的标准。

（4）其他控制变量。为了避免研究个体差异造成的影响，根据研究中的普遍做法，本文还控制以下变量。

股权集中度。企业的全部股东因持股比例的差异会表现出一种股权集中或分散的状态，用某种方式将这种状态进行数量化描述，得到的指标就称之为股权集中度。本文采用前五大股东持股比例这个指标来测量股权集中率。

董事会规模，即董事会成员数量。董事会规模与董事会运作效率密切相关，也会对供应链整合的效果产生影响。

独立董事比例，即指独立董事人数与企业董事会总人数的比。独立董事比例提高将有助于董事会发挥监督职能，从而也会对供应链整合的效果产生影响。

资产负债率。资产负债率的计算方式是企业的总负债除以总资产。资产负债率的差异会导致供应链整合效果的不同，因此需要在研究过程中控制这个变量。

企业上市年龄。在面对供应链整合所带来的环境变化过程中，企业需要面临着更大的风险。企业上市时间的长短代表着企业资历的不同，也意味着企业掌控风险能力的差异。因此企业上市年龄的差异也会导致效果的差异。

本文还在模型中添加了年度和行业虚拟变量。

3. 研究模型。为了检验本文的假设，本文设定如下待检验的回归模型：

（1）模型一：主效应检测模型。

Performancei，t=？茁0+？茁1integrationi，t+？茁2scalei，t+？茁3concentrationi，t+？茁4boardi，t+？茁5independenti，t+？茁6ratei，t+？茁7agei，t+？着

（2）模型二：企业规模调节效应检测模型。

Performancei，t=？茁0+？茁1integrationi，t+？茁2scalei，t+？茁3concentr-ationi，t+？茁4boardi，t+？茁5independenti，t+？茁6ratei，t+？茁7agei，t+？茁8integr-ation×scalei，t+？着

其中，企业财务绩效Performancei， t是所有模型的被解释变量，代表第i家企业在第t期的财务绩效。根据关注财务绩效指标的不同，每个模型又可以拆分为三个模型，其中企业财务绩效分别用期间费用率，营业利润率和销售净利率来代表。Integrationi是解释变量，表示第i家企业在第t期供应链的整合程度。调节变量是企业规模（Scale），用其与解释变量相乘的交叉项代表。其余的是控制变量：包括股权集中度（Concentration）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Independent）、企业资产负债率（Rate）、企业上市年龄（Age）。本文还在模型中添加了年度和行业虚拟变量。

四、 数据分析

1. 描述性统计分析。通过对本文所有研究变量的描述性统计分析，可知被解释变量和解释变量标准差比较大，即取值差异比较大。变量之间的相关系数都相对比较小。因此不存在多重共线性的问题。供应链整合与财务绩效指标相关系数都显著相关。

2. 回归分析。表1列示了回归模型的结果。所有模型的F值都是显著的，这说明在这些模型中所有解释变量是整体显著的，模型具有足够的总体解释力。

（1）主效应分析。模型（1）和模型（4）是研究的基准模型，只放入研究模型中所有的控制变量。在模型（2）的检验中，期间费用率为被解释变量，以供应链整合作为解释变量进行回归。模型的检验结果显示，供应链整合与期间费用率是显著的负相关。供应链整合越高，企业的期间费用率越低，从而假设1得到了支持。在模型（5）的检验中，研究的被解释变量是营业利润率，以供应链整合作为解释变量进行回归。模型的回归结果显示，供应链整合与营业利润率是显著的正相关关系。供应链整合越高，企业的营业利润率越高，从而假设2也得到了支持。

（2）调节效应分析。模型（3）检验了企业规模对供应链整合与期间费用率之间关系的调节作用。回归结果显示，供应链整合与期间费用率是显著负相关关系，同时供应链整合与企业规模的交互项与期间费用率是显著正相关关系。从而假设3（a）得到了验证。由于受到企业规模的影响，供应链整合给大规模企业带来期间费用率的下降要比小规模企业更少。模型（6）检验了企业规模对供应链整合与营业利润率之间关系的调节作用。回归结果显示，供应链整合与营业利润率是显著正相关关系，同时供应链整合与企业规模的交互项与营业利润率是显著负相关关系。从而假设3（b）得到了验证。由于受到企业规模的影响，供应链整合给大规模企业提升营业利润率的幅度要比小规模企业更少。本文提出的假设全部得到了检验。

五、 结论与启示

通过上市公司数据的回归结果，可以充分表明：（1）供应链整合有助于企业期间费用率的降低，同时也促进了销售利润率的提升；（2）企业规模调节了供应链整合与企业绩效的关系。企业规模越大，供应链整合给企业绩效带来的作用没有那么明显。

因此企业在经营过程中，要有意识进行供应链整合，培养与供应商和客户的良好关系；于此同时，企业要注意适度的发展规模，不能把整个规模弄得过大，应该在企业自身能够合理驾驭的范围之内。

参考文献：

[1] Anderson， E.， & Oliver， R.L.Perspectives on behavior-based versus outcome-based salesforce control systems[J].the Journal of Marketing，1987：76-88.

[2] Christopher， M. The agile supply chain - Competing in volatile markets[J].Industrial Marketing Management，2000：37-44.

[3] Christopher， M. Logistics and supply chain management： creating value-adding networks [M].Pearson education，2005.

[4] Coase， R. H. The nature of the firm [J].economica，1937：386-405.

[5] 王冬梅，吕本富.供应链管理对企业财务绩效的影响研究[J].管理评论，2010，（1）：94-104.

[6] Stigler， G.J.Economies of Scale [J].JL & Econ.，1958：54.

基金项目：上海财经大学研究生创新计划项目科研创新基金（项目号：CXJJ-2013-347，2013110587）。

作者简介：孙元欣（1955-），男，汉族，江苏省吴江市人，上海财经大学自贸区研究院教授、博士生导师，研究方向为自贸区负面清单；杨汝梁（1982-），男，汉族，江西省萍乡市人，上海财经大学国际工商管理学院博士生，研究方向为供应链管理。

收稿日期：2015-06-19。