我国钢铁行业上市公司经营绩效及其影响因素研究——基于2008—2014年面板数据的实证分析

刘襄生，吴 思，王丽华

（湖北经济学院 会计学院，湖北 武汉430205）

我国钢铁行业上市公司经营绩效及其影响因素研究
——基于2008—2014年面板数据的实证分析

刘襄生，吴 思，王丽华

（湖北经济学院 会计学院，湖北 武汉430205）

当前，“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”和推进供给侧改革成为全国经济结构性改革的主要任务，而产能严重过剩的钢铁行业转型更是迫在眉睫。基于此，本文根据我国钢铁行业上市公司2008-2014的面板数据，运用因子分析法对我国钢铁行业上市公司经营绩效进行了综合评价；同时，实证分析了公司规模、股权集中度、资本结构、公司的成长性与钢铁行业公司经营绩效之间的关系，发现公司规模、资本结构与我国钢铁行业上市公司经营绩效显著负相关；股权集中度与我国钢铁行业上市公司经营绩效的相关性不十分显著；成长性与我国钢铁行业上市公司经营绩效显著正相关。有鉴于此，建议钢铁行业上市公司推进产品结构调整，延长产业价值链；确定合理的财务结构，建立风险预警机制；深耕市场，加强供给侧改革，实现多元化经营。

经营绩效；公司规模；股权集中度；资本结构；成长性

一、引言

钢铁产业是国民经济的重要支柱产业，涉及面广、产业关联度高、消费拉动大，在经济建设、社会发展、财政税收、国防建设以及稳定就业等方面发挥着重要作用。中国的钢铁行业经历了从无到有，从弱小到强大的发展历程。尤其是改革开放以来的跨越式发展，使得我国的粗钢产量在上世纪末跃居世界第一位。因而从某种意义上讲，中国钢铁业可以说是“中国工业”的一个缩影，钢铁产业对中国经济的支柱性作用不言而喻。然而自2008年金融危机以来，受全球经济萎缩的影响，钢铁市场剧烈震荡，市场价格急剧下滑。加之多年的粗放式发展，全国各大国有钢铁巨头均呈现“三高一低”特征，即钢铁生产成本高、钢铁产品库存高、钢铁产品产量高和钢铁销售利润低，行业景气度指数连年下降，钢铁行业已经进入发展的“严冬期”。随着经济增速下行压力的不断增大，我国经济发展迈入转型升级、周期换挡、经济增长动力由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变的新常态。钢铁行业转型发展更是等不起、慢不得。转型换挡意味着面临发展的“阵痛”，但不转型便无法挽回发展颓势。这对钢铁公司的治理层与管理层来说都是一场严峻的考验。基于此，本文通过对钢铁行业上市公司的经营绩效进行综合的梳理及评价，并从公司所有权结构、资本结构、发展规模及主营业务专业化程度等多方面探究与钢铁行业上市公司的经营绩效的关系，从而为钢铁行业上市公司转型与健康发展提供参考。

二、文献回顾与研究视角

（一）绩效评价方法发展动态

国外绩效评价大致经历了三个阶段：（1）成本绩效评价时期，这一时期较为著名的是哈瑞设计的标准成本制度；（2）财务绩效评价时期，主要有杜邦公司设计的杜邦分析体系和沃尔设计的沃尔评分体系为；（3）经营绩效评价指标体系创新时期，较有创新意义的经济附加值（EVA）和综合财务指标和非财务指标平衡计分卡进入绩效评价的视野。

在国内，改革开放之前，我国对企业的绩效评价主要是采用单一指标的财务业绩评价指标。当时主要考核指标就是工业企业的生产产值、企业规模和产品产量等，这种考核的方式忽略了效益与质量的评估。改革开放之后，我国逐渐采用综合的财务指标评价体系。1993年，财政部出台的《企业财务通则》中规定了由8项指标构成的绩效评价体系，对企业财务绩效进行全面、综合的评价。2002年，财政部等五部委重新颁布了《公司绩效评价操作细则(修订)》，修订后的“操作细则”在评价方法的合理性和可操作性上大大提高，这构成了我国较为完善的企业综合评价体系。

（二）经营绩效与影响因素

随着公司绩效评价体系和方法的不断发展与完善，研究影响企业绩效的文献也大量涌现。相关研究主要集中在公司规模、股权集中度、资本结构、公司的成长性等关键因素对公司经营绩效的影响关系。

1．公司规模与经营绩效

做大做强是每一个公司的发展目标，公司规模不断扩大是产业演变的一种趋势，也是公司间竞争的一种必然结果。但规模的扩大并不意味这高效，Dhawan（2001）根据美国上市公司1970~1989年间的面板数据测算出小型、中型和大型企业的平均利润率并加以比较，发现中小企业更有效率。石建中（2014）通过研究2011年我国境内的A股上市公司，发现我国大企业分布不均衡，绩效较差的大企业主要集在传统行业，且个体差异较大；而大多数中小企业分布较均衡，绩效较好的中小企业主要集中在新兴行业，且个体差异并不悬殊。

2．股权集中度与经营绩效

股权集中度作为衡量公司的股权分布状态的主要指标，同时也是衡量公司稳定性强弱的重要指标。然而就股权的分散程度，却存有多种说法。Berle和Means（1932）认为当企业股权高度分散时，会导致公司股东对经营者的监管成本增加，管理层实质掌握了企业的经营控制权，而不占股权的管理层为了自身利益，可能会与众多小股东发生利益冲突，从而不利于企业绩效的提高。而国内学者徐莉萍等（2006）通过1999~ 2003中国上市公司4845个样本进行研究，发现经营绩效和股权集中度之间呈现出显著的正向线性关系，而且这种线性关系在不同股权性质的控股股东中都是明显存在的，但是，过高的股权制衡程度对公司的经营绩效有负面影响。

3．资本结构与经营绩效

资本结构是指企业各种资本的价值构成及其比例关系，是企业一定时期筹资组合的结果资本结构影响着企业的委托代理关系、控制权转移和债权人的相机治理等诸多方面，进而对公司治理有着重大的影响。对于企业资本结构与企业绩效关系的理论研究，最为著名的就是 Modigliani和 Miller在1958年提出MM定理，其认为最优资本结构并不存在，如果资本市场完全有效，资本结构与公司价值是没有关系。但国内学者李义超和蒋振声（2001）对我国上市公司1992~1999资本结构与企业绩效的关系进行了实证研究，得出它们之间负相关的结论。

4．成长性与经营绩效

在公司持续经营过程中，生产经营条件及其利用程度能否逐年有所进步，产品能否创造市场需求，关系着公司的发展前景。Titman和Wessels（1988）认为，成长性是企业盈利和成功重要标志。黄德红和李彤 （2014）利用湖北省上市公司2009～2011年的面板数据分析也得出主营业务收入增长率与企业绩效正相关的结论，其中，与总资产收益率显著正相关。

（三）研究视角与假设

综上可见，有关公司绩效的评价方法不胜枚举，无论是评价指标的选取还是绩效评价的侧重点都各有不同。文章在对中外学者们主要运用的研究方法进行比较的基础上，基于客观性与可操作性，决定采用因子分析法进行绩效评价。同时，由于样本及样本量的选择不同，关于公司经营绩效的影响因素，国内外文献亦尚未达成共识。基于此，本文将以钢铁行业上市公司的经营绩效作为逻辑起点，以检验影响钢铁行业上市公司经营绩效的影响因素为核心，通过比较不同钢铁行业上市公司的股权集中度、资本结构、公司规模及成长性对经营绩效的影响，进而为钢铁行业上市公司的治理及经营战略的调整提供参考。为了更好的分析以上因素对钢铁行业上市公司经营绩效的影响及影响程度，本文做出如下假设：

H1：钢铁行业上市公司经营绩效与公司规模呈负相关；

H2：钢铁行业上市公司经营绩效股权集中度呈正相关；

H3：钢铁行业上市公司经营绩效与资本结构呈负相关；

H4：钢铁行业上市公司经营绩效与成长性呈正相关。

三、研究设计

（一）数据来源与样本筛选

本文所涉及的数据均来自于巨潮资讯网公布的我国钢铁行业上市公司自2008年至2014年的财务报告。同时以2008年至2014年我国沪深两市的全部钢铁企业为初选样本。考虑到数据的可获性与可比较性，我们按照以下程序对样本数据进行筛选：（1）剔除在2008年之后上市的样本；（2）剔除在2008年至2014年期间被ST或PT的样本。最终获得保留样本。

（二）指标选取与变量定义

1．经营绩效综合评价指标

基于全面性、层次性和适度性原则的考虑，本文从衡量公司经营绩效的偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四个方面共选取11个二级指标对我国钢铁行业上市公司经营绩效进行综合评价,各指标定义如下：

表1：衡量经营绩效的财务指标

2．经营绩效影响因素

影响企业经营绩效的因素复杂多样，主要有三方面：（1）宏观上，国际与国内的经济发展环境；（2）中观上，行业景气程度与产业政策；（3）微观上，企业自身的治理结构与经营战略。鉴于影响企业经营绩效的宏观因素与中观因素来自于企业外部，企业无法控制与改变。只能从微观层面的治理结构与经营战略进行调整。因此，基于公司治理层与管理层两个层面考虑，本文选取了资本结构、股权结构、公司规模和成长性作为主要影响因素进行验证，各变量定义如下：

（三）模型构建

1．经营绩效综合评价模型

因子分析是一种通过显在变量测评潜在变量，通过具体指标测评抽象因子的统计分析方法，基于因子分析法的基本原理，我们构造了钢铁行业上市公司经营绩效综合评价模型。具体程序如下：

首先，为使因子分析能够均等地对待每一个原始变量，消除由于单位的不同可能带来的影响，本文先对上述财务指标进行标准化处理。

然后，对经标准化处理后的财务指标信度和效度进行检验，以确认是否适合作因子分析。

接着，根据因子得分系数和原始变量的标准化值，计算出由特征根与方差贡献提取出来的各公共因子在各样本上的得分，公因子得分函数为：

其中：Fij表示第j个公共因子在第i个样本公司的得分，βj表示第j个公共因子在相应指标变量上的得分系数。

最后，根据公因子得分和该公因子的方差贡献率构造综合评价函数：

其中：Fscorei代表第i个样本公司的绩效综合得分，αj表示第j个公共因子对原有指标变量解释程度占所有公共因子对原有指标变量解释程度的比重，即方差贡献率。Fij是第i个样公司的第j个公共因子的得分。

2．经营绩效影响因素回归模型

基于上述文献的理论分析与所提研究假设，本文构建如下模型检验上述假设：

四、实证分析

（一）钢铁行业上市公司经营绩效综合评价

通过对样本公司的财务指标变量进行球形Bartlett检验和KMO检验，KMO统计量等于0.656>0.6，Bartlett球形检验的p值为0.000<0.05，通过了显著性检验，说明所取样本进行因子分析是合适的。

接着，我们采用主成分分析法对所有样本公司的财务指标进行公因子方差分析，从公因子提取结果来看，几乎所有的变量共同度都在70%甚至90%以上，说明提取的因子已经包含了原始变量大部分信息，提取效果比较理想。其后，我们根据各公因子在各指标上的载荷对指标进行了分类，得到四个公因子，分别为：盈利因子（F1）、偿债因子（F2）、营运因子（F3）、发展因子（F4）。其表达式如下：

然后，我们再根据因子得分和方差贡献率，得出综合评价函数。由于综合评价函数是各公共因子F的线性组合，在综合评价函数中，各公共因子的权数由公共因子的方差贡献率确定，从而避免了人为主观赋权的随意性。而我们所提取了4个公共因子，其累积方差贡献率达82.435%，也就是说，它们反映了原始数据的绝大部分信息。因此，综合评价函数的计算公式为：

通过以上的处理，我们得到了各样本公司的经营绩效得分情况，并得出以下结论：综合2008-2014共计7年的发展情况来看，我国钢铁行业上市公司总体经营绩效不佳，在所选取的29家上市公司中，有16家近7年来的平均绩效得分为负，而其他13家虽然平均绩效为正，但得分仍然较低，这反映了整个钢铁行业的景气程度较差。在公司盈利能力方面，仅有10家公司的盈利能力为正，其他19家均为负，大部分公司处于微利甚至亏损状态；在公司偿债能力方面，大部分公司举债规模较大，杠杆比率高，甚至产生杠杆负效应，面临较大的财务风险；在公司营运能力方面，仅有12家公司的营运能力为正，其他17家均为负，同时12家营运能力表现为正的公司，其得分表现也较低，库存压力大，销售水平低，营运能力差；在公司发展能力方面，也只有12家公司的发展能力为正，其他17家均为负，表现出较差的发展能力，钢铁行业发展前景不容乐观。

（二）钢铁行业上市公司经营绩效影响因素分析

1.描述性统计

表3：经营绩效相关变量描述性统计

从表3中我们可以看出，所选取样本公司的经营绩效总得分的均值为1.64E-07，中位数为0.003134，表明钢铁行业上市公司的经营绩效呈现出极低的水平，且这种现象较为普遍，这符合目前我国钢铁行业的发展现状。从所选取样本公司的股权集中度来看，最大值为84%，最小值为14.52%，均值与中位数都是56%左右，说明所取样本公司的股权集中度个别之间相差较大，但总体第一大股东持股比例较大，股权十分集中。从所选取样本公司的资本结构来看，样本公司的资产负债率均值与中位数均超过60%，这说明钢铁行业上市公司的杠杆系数高，举债规模大。从所取样本公司的成长性来看，主营业务增长率的样本均值与中位数均未超过10%，反映出较差的成长能力，行业景气度较差。

2．回归分析

在对面板数据的单位根检验中，我们发现序列Pfirs存在单位根，因此我们对面板数据序列Pfirs的一阶差分进行单位根检验，LLC检验结果显示序列Pfirs的一阶差分序列没有单位根。因此认为序列Pfirs是非平稳的，而其一阶差分序列是平稳的，同时，其他序列不存在单位根，满足协整检验的前提。在对面板数据的协整检验中，LLC检验结果拒绝“所有截面回归方程的残差序列都有单位根”的原假设。可以认为对回归模型进行估计的各截面残差序列不具有单位根，即这些残差序列是平稳的，表明面板数据各序列之间存在协整关系。

通过上述检验，模型中的5个变量之间存在长期均衡关系，可以进行回归分析，由于横截面个数大于时序个数，回归时权数选择按White Crosssection Weights的方式，表示允许不同的截面存在异方差现象。估计方法采用Feasible GLS估计法。

表4：经营绩效影响因素多元回归结果（被解释变量：Fscore）

如表4所示，Model1、Model2、Model3分别为固定效应模型、混合模型和随机效应模型下的回归结果。经过Hausman随机效应检验，我们发现固定效应模型、混合效应和随机效应模型之间不存在显著差异，因而我们认为三个模型估计结果都是合适的。通过3个模型的回归结果我们可以发现：

对于假设一（H1）：钢铁行业上市公司经营绩效与公司规模均呈负相关关系，且相关性十分显著。表明我国钢铁产业已经长期处于规模报酬递减阶段，早期盲目的扩张规模导致严重的产能过剩，使得公司的经营绩效降低。

对于假设二（H2）：钢铁行业上市公司经营绩效与公司股权集中度之间虽然都存在一定的正相关关系，但相关性并不十分显著。通过前面的文献分析，不少中外学者都研究证明，保持一定的股权集中度有利于提高公司的经营绩效，但钢铁行业上市公司经营绩效与公司股权集中度之间相关性并不十分显著。通过前面对所选取钢铁行业上市公司第一大股东持股比例的描述性统计可以发现，大部分钢铁行业上市公司的第一大股东持股比例达到50%甚至超过50%，这说明高度的股权集中在钢铁行业中较为普遍，这主要是由于钢铁产业对国民经济的重要影响，故而大部分钢铁公司为国有控股公司，所以股权集中度对钢铁行业上市公司的经营绩效反应并不明显。

对于假设三（H3）：钢铁行业上市公司经营绩效与资本结构均呈负相关关系，且相关性十分显著。这和我国钢铁产业的现状相吻合，目前，我国钢铁产业存在严重的产能过剩和杠杆比率过高的问题，大规模举债使得钢铁公司需要承担高昂融资成本，同时由于国际国内钢铁产能过剩，钢铁行业利润极低甚至亏损，进一步加剧了财务风险，产生了杠杆负效应。

对于假设四（H4）：钢铁行业上市公司经营绩效与公司的成长性均呈正相关关系，且相关性十分显著。主营业务增长率作为衡量公司的产品生命周期的重要信号，同时也是判断公司发展能力主要指标，公司保持较高的主营业务增长率，不仅会加速产品库存的周转，还能使企业获取充足的现金流量来降低财务风险和融资成本。而目前我国钢铁产业正处于产能过剩、库存过剩阶段，因而主营业务增长率对其经营绩效有重大影响。所以无论从理论上还是实际上来分析，公司经营绩效与公司的成长性具有极为显著的相关关系。

五、政策建议

基于上述对钢铁行业上市公司经营绩效的综合评价及其影响因素的分析，本文提出如下建议：

（一）推进产品结构调整，延长产业价值链

单一的产品经营与盲目的规模扩张不仅不能提高经营绩效，反而会导致规模报酬递减的问题。在需求日益多元化的今天，推进产品结构调整，有利于满足市场的多元需求；延长产业价值链，有利于节约与上下游公司的交易成本，同时有利于公司控制与掌握市场，增强对消费者需求变化的敏感性，提高公司产品的市场适应性和竞争力。

（二）确定合理的财务结构，建立风险预警机制

保持合理的资本结构有利于提高企业价值。债务融资能够给公司带来财务杠杆收益和节税收益，但过高的杠杆比率不仅会产生杠杆负效应，降低公司的实际收益率，还会使企业面临较高的财务风险。因此要确定合理的财务结构，使杠杆产生正效应。同时，加强对资金量的监控，建立风险预警机制，随时了解财务状况，及早采取措施降低企业的财务风险；随时监控企业的到期负债和还款能力，以便增强企业的财务应变能力和财务弹性。

（三）深耕市场，加强供给侧改革，实现多元化经营

主营业务收入增长率作为衡量公司的产品生命周期的重要指标，同时也反映着公司成长性的好坏。要使钢铁公司始终处于不断成长的状态，必须深耕市场，加强技术投入，努力开发新产品、新市场，实现多元化经营。我国的粗钢产量长期位居世界第一，但在需求较为旺盛的高技术、高质量的钢材品种等方面，与日本、德国等钢铁强国的差距十分明显。因此，钢铁行业必须从供给侧发力，加强供给侧改革，改善目前我国钢铁产品的供给结构，实现主营业务的增长和市场份额的扩大。

（注：本文系湖北经济学院大学生科研立项一般项目）

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[3]Dhawan.R.Firm size and productivity differential:theory and evidence from a panel of US firms[J].Journal of Economic Behavior&Organization,2001，44（3）.

[4]徐莉萍，辛宇，陈工孟.股权集中度和股权制衡及其对公司经营绩效的影响[J].经济研究，2006，（1）.

[5]石建中.关于企业规模与企业绩效关系的实证研究[J].中国海洋大学学报，2014，（5）.

[6]燕玲.股权结构影响上市公司绩效的实证研究[J].财经问题研究，2012，（11）.

[7]隋静，蒋翠侠，许启发.股权制衡与公司价值非线性异质关系研究[J].南开管理评论，2016，（1）.

[8]李义超，蒋振声..上市公司资本结构与企业绩效的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2001，（2）.

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[11]黄德红，李彤.湖北省上市公司股权结构与企业绩效关系的实证研究[J].湖北大学学报（哲学社会科学版），2014，（5）.