吴王格非
[摘要]文章选取股本回报率作为衡量公司盈利能力的指标,从伯川德模型入手,采取引入虚拟变量、构建多元线性回归模型的方法,通过量化公司产品差异化程度,实证研究了公司产品差异化程度与其盈利能力之间的关系。结果表明产品差异化程度和股本回报率之间呈正相关,而公司规模和资产负债率对股本回报率有一定程度的影响。
[关键词]产品差异化;股本回报率;虚拟变量;多元线性回归模型
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.31.126
随着科技的进步和人民生活水平的提高,人们对商品的需求由单一的实用性转变为对个性化和多样化的追求。顾客对个性化与多样化的追求必然会引起企业对产品的差异化进行关注。那么,差异化的产品对公司的盈利能力究竟有无影响呢?文章通过对公司产品差异化程度和公司盈利能力之间的相关性进行实证分析,试图揭开这一困扰在企业中的迷雾。
1产品差异化的基本理论综述
何为产品差异化?产品差异化是指生产者利用自己本身的某些优势与消费者特殊的偏好,在生产过程与销售过程中,使自己生产的产品与其他人提供的类似商品之间造成市场区隔。[ZW(]维基百科.产品差异化[EB/OL]http://zh.wikipedia.orgwiki%E7%94%A2%E5%93%81%E5%B7%AE%E7%95%B0%E5%8C%96.[ZW)]1883年,法国学者伯川德[1](Bertrand)在假设满足产品同质、单次博弈、市场透明度、无限价格弹性的前提下提出一家公司与竞争对手产生差异化的唯一方式就是制定更低的价格。在这种情况下,由于消费者只能通过价格选择商品,导致了各公司最终都把价格降至几乎与边际成本相当,因此出售同质化产品的公司最终会陷入完全竞争的势态并且获利为零。据此可以发现只要市场中企业数目不小于2个,无论实际数目多大都会出现完全竞争的结果,这显然与实际经验不符,因此被称为伯川德悖论。[ZW(]奇怪的伯川德悖论[O]http://www.pinggu.org/jingjixue/535.html.[ZW)]1929年霍特林[2](Hotelling)提出了一个考虑空间差异的价格竞争模型,解释了企业选址和定价行为的问题,得出最小差异化原则,表明引入产品差异化可以消除伯川德悖论。因为在霍特林模型中消费者承担了购买产品时的运输成本和对产品的特殊偏好,随着运输成本的增加,不同企业产品之间的替代性下降,企业之间的竞争被弱化,所以其均衡价格会高于边际成本。1979年萨洛普[4](Salop)在霍特林(Hotelling)的线性城市模型的基础上进行改进并提出了环形城市模型。不同于线性城市的均衡点即是距中心等距的两家企业,环形城市模型假定企业均匀地分布在环形城市上,“当企业进入市场时,市场内所有企业都自动地以等距离的方式选址”。[ZW(]罗延发,贾生华.横向产品差异化模型述评横向产品差异化模型述评[J].技术经济,2006(3):95-96.[ZW)]
在诸多学者的不断探索与发展中,产品差异化理论逐渐趋于成熟。然而,由于产品差异化模型常涉及复杂的理论分析,并存在诸多假设前提,所以目前国内外有关产品差异化的理论研究大部分集中在博弈领域。在产品差异化基础研究上发展起来的实证研究并不多见。
目前,比较多见的产品差异化实证研究是涉及单个具体行业的应用,如传媒业、旅游业、移动通讯业、银行业等等。例如,1967年谢勒(Scherer)将产品差异化与企业绩效和产业赢利能力结合分析,并且从广告强度与集中度的角度研究产品差异化。Richard Schemalensee[4](1978)和F.M.Scherer[5](1979)应用地方化的竞争模型来解释美国四大谷物生产商通过品牌扩散和对类似产品实行差异化进行合谋将产品空间塞满以阻止其他厂商进入该行业。
基于此,本文试图从产品差异化理论这一研究角度出发,对公司股本回报率的数据进行实证分析,试图揭示产品差异化与公司盈利能力的相关关系。之所以选取股本回报率的数据分析产品差异化与公司盈利能力之间的关系,是因为股本回报率是税后净收入与股东权益的比值,它能有效地反映公司的盈利能力。一般而言,公司通过提升产品的种类、提供优质的服务、提升研发技术水平,树立高价值的品牌形象,可以使得消费者对该公司的产品产生偏好,并在一定程度上提升公司在市场的份额和对价格控制的主动权,会影响到公司盈利水平。
然而走产品差异化路线、构建竞争优势,是否真的能够实现公司利润的增长?为此文章引入虚拟变量,构建多元线性回归模型,抽样选取沪深股市中的上市公司,搜集股本回报率的数据,使用容忍度检验判别模型中各个变量间的多重共线性问题,之后做方差分析。以此为基础探究上述问题,希望能为上市公司提出相关建议。
2 虚拟变量回归模型的构建
2.1变量说明
为研究产品差异化对公司股本回报率的影响,设置模型中的因变量为股本回报率(ROE),而自变量除了产品差异化程度外,还考虑到公司规模和资产负债率这两个控制变量。文章对产品差异化的研究方式是虚拟变量法,引入虚拟变量D如下所示。
D=1较高或适度产品差异化
0低或无产品差异化
各变量定义如下:
(1)虚拟变量D(产品差异化程度):文章中定义的“产品差异化程度”是以各个上市公司公布的公司核心业务和国泰安CSMAR数据库中行业板块信息为基础,将跨越两个行业板块及以上的公司定义为“高产品差异化”,将单一产业的公司定义为“低产品差异化”。
(2)股本回报率(ROE):文章选取了股本回报率作为衡量公司盈利能力的指标。一般而言,高的股本回报率表明该公司具有使投资者获得高收益的潜在能力。
(3)资产负债率(DAR):资产负债率是体现公司经营情况的一个重要指标,它反映了公司的负债水平。公司较好地运用债务杠杆得到合理的资产负债水平可以提高公司的盈利能力、促进公司的成长发展。为了更好地对影响公司股本回报率的因素进行控制,文章将资产负债率作为控制变量加入模型中。
(4)公司规模(A)用总资产衡量。公司规模对企业盈利能力有一定的影响力。大规模的公司可能有更雄厚的资金、更强有力的技术支持、更有效的管理经营能力、更具影响力的市场推广能力、更迅速的产品更新,但也有可能存在机关庞大臃肿、机构重叠职能交叉、人员冗杂等无法管理到位的隐忧。所以在模型中加入公司规模这一控制变量,一同研究其对公司盈利能力的影响
2.2模型设定
本文中的自变量为虚拟变量,此外还含有两个控制变量,所以选取多元线性回归模型进行研究。初步模型设定如下:
ROE=β0+β1D+β2DAR+β3A+ε(1)
式中,ROE为股本回报率,D为表示差异化程度的虚拟变量,DAR为资产负债率,A为总资产,ε为误差项。
2.3样本选取
为方便实证研究,抽样选取了中国上市公司的数据进行分析。研究的样本数据,主要来源于国泰安CSMAR系列研究数据库。由于部分上市公司2014年年报并未公开,所以统一选取了2014年半年报的数据。在数据度量与选取方面,从跨行业板块方面对产品差异化进行了度量。为了使得数据度量更为精准,以跨度较为明显的行业为划分,其中包含农业、畜牧业、医药制造业、房地产业、纺织业、教育行业、餐饮业、信息技术服务业等。根据《2012版证监会行业分类名称》从沪深股市上述行业板块中随机挑选出了46家上市公司。通过查阅46家上市公司的官方网站,确认了公司的核心业务。最后,根据各公司对应的产品差异化程度画出样本散点图,图1可见产品差异化程度高和低的数量大致相同。
图1数据散点
3产品差异化与股本回报率之间关系的实证分析
笔者首先对各变量之间的多重共线性问题进行检验,再对中国上市公司股本回报率和产品差异化之间的关系进行相关分析和回归分析,最后对比有无包含产品差异化这一自变量的模型是否有显著差异。数据分析使用 R 3.1.3软件进行。
3.1多重共线性检验
由于涉及多元回归分析,不排除多元回归模型中的各变量之间可能存在线性关系。若存在共线性会导致回归结果混乱、产生错误估计等。因此,为避免变量间多重共线性问题而导致的回归结果错误,文章对产品差异化程度、资产负债率、总资产这三个变量先进行了方差扩大因子检验。
表1显示三个变量的方差扩大因子(VIF)均小于5,表2显示三个变量的容忍度均大于0.1,这说明各变量之间不存在相关关系,建立的回归模型不存在多重共线性问题。
3.2模型回归分析
根据已定义的变量和回归模型,模型采用R软件对其进行回归分析:
根据该模型得到的多元线性回归方程,从表3中可知各参数估计,最终得到多元线性回归方程为
=0.0723+0.0186×A-0.0898×DAR+0.0305×D(2)
因此,当D=0(差异化“低”)时,有
=0.0723+0.0186×A-0.0898×DAR(3)
当D=1(差异化“较高或适度”)时,有
=0.1028+0.0186×A-0.0898×DAR(4)
由方差分析结果可知,F检验的P值小于0.05表明股本回报率与产品差异化程度、总资本、资产负债率的多元回归模型显著,模型整体通过了显著性检验。其中“产品差异化程度”这一类别变量的效应检验的P=0.00227<0.001,总资产、资产负债率对应的变量检验P值均小于0.05均表明其对股本回报率的影响非常显著。此外,判定系数R2=29.07%说明产品差异化程度、总资本、资产负债率共同解释了股本回报率差异的29.07%。因此,该模型整体以及模型的自变量都通过了显著性检验。
3.3回归模型诊断
在利用最小二乘原理求回归模型时,首先假定因变量与各自变量之间是线性关系,同时也假定残差ε是期望值为0、方差相等且服从正态分布的一个独立随机变量。现在需要通过对回归模型的诊断判定模型假设是否成立?
通过检验残差的正态性、检验线性关系、检验方差齐性、检验残差独立性得出该模型满足上述的各项假定。检验过程如下:
为判断残差是否独立,模型使用Durbin-Watson检验(D-W检验)。从表4中可以看出,P等于0.986,不显著,不拒绝原假设,表明残差无自相关,误差项之间各自独立。通过分析残差的正态Q-Q图(Normal Q-Q)来完成对残差的正态性假设的检验。从图中可以看出,各个点基本上在直线周围随机分布,没有固定模型,且图中的点大致趋势在那条呈45度角的直线上。从残差与拟合值图(Residuals vs Fitted)中可看出各残差值基本上在0轴附近随机波动,图中曲线大致接近0轴水平线。从位置尺度图(Scale-Location)可以看出,图中各个点大致上在水平线周围随机分布,无固定模式。可见,在股本回报率与产品差异化程度、总资产、资产负债率的多元回归模型中,关于ε满足方差齐性及因变量与自变量之间的线性关系的假定基本成立。
3.4有无虚拟变量的模型比较
最后,为了检验产品差异化程度对模型的影响程度。在去除产品差异化这一虚拟变量后再做了一次回归分析。原始模型和去除产品差异化变量的模型如下:
原模型:ROE=β0+β1D+β2DAR+β3A+ε(5)
对比模型:ROE=β′0+β′1D+β′2A+ε(6)
从表5中可以看出,对比模型检验的P=0.07739,小于0.1,在10%的显著水平显著,表明股本回报率与总资产和资产负债率的二元回归模型基本通过显著性检验。此外,在该模型中,总资产对应的P值为0.0475,资产负债率对应的P值为0.0458,两者均小于0.05。所以模型中的变量均通过了t检验,说明这两个变量系数是显著的。模型的判定系数R2=0.1122=11.22%,这表明总资本、资产负债率共同解释了股本回报率差异的11.22%,比加入产品差异化程度这一虚拟变量时的R2(29.07%)低了很多。这表明产品差异化程度的确是影响股本回报率的一个重要因素。
从表6中可以看出,由于检验的P值为0.002267,接近0,所以拒绝原假设,表明两个模型有显著差异。这意味着模型加入产品差异化程度这一虚拟变量对于回归分析有显著影响。
4结论及建议
通过以上实证分析发现:公司产品差异化程度和股本回报率之间存在正相关关系,即产品差异化在影响公司盈利能力中扮演着十分重要的角色。
从回归结果上看,总资产(公司规模)对公司股本回报率的影响为正,表明公司规模越大,股本回报率通常越高。所以强有力的资金支持和具有影响力的市场推广能力相比之下对公司的盈利能力更为重要。资产负债率对公司股本回报率的影响为负,表明较低的资产负债率具有较高的股本回报率。一般而言,资产负债率偏低,表明该公司的资金充足、偿债能力较强,但是资产的利用效率偏低;资产负债率偏高,财务风险也越高,很可能陷入现金流不足的窘境,降低公司的盈利能力。因此,公司负债不能过高,公司需要把握借债的度,调整到利于公司成长发展的合理资产负债率。
综上所述,公司实施多元化经营、促进产品差异化,要建立在公司自身资源的利用上,只有有力的资金支持,才有利于公司产品差异化的发展。对于规模较小的公司而言,目前的首要任务是全面发展提升主营业务、提高企业的核心竞争能力、保持企业的竞争优势,为今后发展产品差异化、经营多元化的道路打下良好的基础。因为只有公司在市场上有较强的立足点后才有余力去进行产品差异化的开发。对于规模较大的公司而言,调整好公司的资产负债率是现今的第一要务,防止陷入现金流无法运转,资金链断裂,不能及时偿债,从而破产的困境,之后再推广公司产品差异化的研发,开拓市场,占据市场,形成竞争优势。
由于笔者的学识有限、构建模型的能力也有限,文章只是在产品差异化与公司盈利能力这一方面做了一些尝试性的研究。此外,因为数据收集存在难度,无法对各家上市公司的产品做更深入、精细的研究分析,所以产品差异化程度的数据难以较为精确地度量,只能从跨行业板块方面的数据对其进行度量。如果细化产品差异化这一变量,例如研发强度、投入,业务专一化比率等一些资源技术配置的问题也会影响到产品差异化的研究,这些都是需要进一步进行研究的问题。再者,由于精力、时间有限,文章选用了从沪深股市中随机抽取的46个上市公司的数据,代表性虽然不一定很强,但也有助于我们初步把握产品差异化与股本回报率的变动关系。
参考文献:
[1]Betrand,Joseph,Review[J].Journal des Savants,1883(68):499-508.
[2]Hotelling H.Stability in Competition[J].Journal of Economics,1929(39):41-57.
[3]DAspremont,Gabszewics J,Thisse F.On Hotellings Stability in Competition[J].Econometrica,1979(47):1145-1150.
[4]Salop.S.C.Monopolistic Competition with Outside Goods[J].Bell Journal of Economics,1979(10):141-156.
[5]Sehmalensee R.Entry Deterrenee in the Read-to-eat Breakfast Cereal Industry[J].The Bell Journal of Economics,1978(9):305-327.