供应链集成对汽车制造业上市公司绩效的影响

冯自钦　李虹亮

【摘要】供应链集成通过对节点企业的内外流程管理来实现有效的信息沟通，并最终促进企业绩效的提升。以汽车制造业上市公司为研究对象，采用2014～2018年的年报面板数据，实证分析汽车制造业上市公司与供应链上游供应商和下游销售商的集成程度对企业财务绩效和市场绩效的影响，以判断汽车制造业上市公司供应链集成对企业绩效的影响情况。研究发现：供应商集成与销售商集成对汽车制造业上市公司的市场绩效和财务绩效均有正向影响作用，但销售商集成对财务绩效的影响不够显著。

【关键词】供应链集成;供应商;销售商;财务绩效;市场绩效

【中图分类号】F275

【文献标识码】A

【文章编号】1004-0994（2019）09-0044-6

一、引言

随着经济全球化趋势的不断深入，市场竞争越来越激烈，竞争方式也由企业间的竞争转向供应链间的竞争。供应链集成是近年来由供应链管理衍生而来的一个日趋成熟的崭新领域，其已经成为企业提升绩效的有效途径。企业通过供应链集成跨越组织边界，其与上游供应商和下游客户从原有的竞争关系变成竞合关系，并有效整合资源，提高综合竞争优势。汽车制造业作为我国经济发展的支柱产业，是高新技术产业的代表。目前我国汽车制造业企业成本高、利润空间小，来自内外部的绩效管理压力使得行业内企业的生存空间进一步被挤压。在此背景下，探讨供应链集成对汽车制造业上市公司绩效的影响，就显得尤为必要。

自20世纪90年代以来，供应链集成管理研究一直是个热点领域，且已经获得了较为丰富的研究成果。然而关于供应链集成对企业绩效的影响问题，国外学者的观点并不统一，他们除了对供应链集成的理解存在差异，还对供应链集成管理战略合作、核心要素以及是否会促进企业绩效提升的理解存在差异，如Vereecke等[1]研究发现，供应链集成无法明显提升企业的经营水平，对企业绩效的影响较小;Villena等[2]研究发现，在供应商、客户集成的供应链效果上，社会资本对公司的盈利能力有一定的影响，一定范围内的社会资本对企业盈利有益，超额的社会资本则会产生相反的作用，社会资本与企业盈利水平在很大程度上表现为倒U型关系。

国内学者大都认为供应链集成对企业绩效有一定的影响作用，如BaofengHuo[3]运用结构方程模型对我国617家样本公司进行了研究，发现供应链内部集成对外部集成具有促进作用，供应链内部集成和外部集成都能直接或间接地提升企业绩效。

当前，关于供应链集成的研究主要包括以下几个方面：对供应链上下游企业开展各项合作项目的探讨;对供应链集成资源共享与合作方式的探讨;对供应链集成管理与企业绩效和综合竞争能力之间关系的探讨。本文选取2014～2018年沪深两市汽车制造业上市公司年报数据作为研究对象，验证供应链与上游供应商、下游销售商的集成对企业市场绩效和财务绩效的影响，以期为汽车制造业上市公司供应链集成的绩效管理提供决策依据。

二、研究设计

（一）研究假设

1.供应商集成与市场绩效。汽车制造业上市公司的供应链上游包含电子控制元件、有色金属、灯具、橡胶制造等供应商，下游包含汽车销售、信贷、保险等销售商。通过供应链集成，上市公司与供应商之间能够建立密切的伙伴关系，其主要优势在于更为方便快捷地共用平台、共享信息，从而带动供应链节点企业的产品设计、生产制造、运输配送等方面的运作，推动公司绩效提升。Shrawan等[4]认为，供应商集成通过对企业内外流程的管理，实现企业高效的信息沟通，最终促使企业市场绩效提升。Haider、Mariotti[5]认为，企业形成集成化联盟后，通过企业间的共享合作，能够实现资源共享和能力互补，从而提升企业绩效。冯泰文、孙林岩[6]认为，供应商积极参与核心制造企业的生产运作，与核心制造企业的紧密合作有助于提升企業绩效。胡保亮[7]通过研究物联网对企业信息沟通及资源共享所形成的供应链集成，发现供应商集成对企业的市场绩效有一定影响，它有助于企业的资源获取，降低企业的交易成本，从而影响企业绩效。综上所述，提出如下假设：

H1：汽车制造业上市公司供应链中供应商集成对核心企业的市场绩效有正向影响。

2.供应商集成与财务绩效。汽车制造业上市公司的供应商所提供材料的价格和质量会影响制造商最终的产品利润，企业通过供应链集成管理，可形成信息和技术上的合作互补优势，有效分散经营风险，提升供应链环节的物流速度和信息化传导速度。汽车制造业上市公司供应链中的供应商集成可以降低和控制企业的产品成本，减少机会主义，从而改善核心企业的财务绩效。Schloetzer[8]认为供应商集成能通过构建高效的信息分享机制来改善企业绩效。魏雪艳、钱燕云[9]认为汽车制造业企业与供应链上游采购方的紧密合作，能显著提高企业库存周转率，从而提升企业的财务绩效。陈正林、王彧[10]通过研究证实了上市公司的供应商集成能降低企业的期间费用，从而促进企业财务绩效的提升。郭晓顺、李文婷[11]通过研究电子设备制造业供应链集成与财务绩效之间的关系，发现供应商集成对企业财务绩效具有正向影响作用。高枫[12]通过对供应链集成与财务绩效的相关关系分析，得出了上游供应商集成能明显提高企业总资产周转率和资产收益率，从而对核心企业财务绩效的提升有明显促进作用的结论。综上所述，提出如下假设：

H2：汽车制造业上市公司供应链中供应商集成对核心企业的财务绩效有正向影响。

3.销售商集成与市场绩效。销售商集成是指让汽车制造业上市公司与下游销售商构成紧密联系的伙伴关系，并最终形成集协同战略、互惠经营、信息共享于一体的统一协调体系。通过销售商集成，汽车制造业上市公司能获得更为准确的市场需求信息，及时对消费者的偏好做出准确的预测，并通过与销售商的协同作用来对市场做出及时的反应，以更加有效的方式占领市场。汽车制造业上市公司通过与销售商的供应链集成协作，使产品研发和制造具有更强的针对性和目的性，从而根据市场变化及时调整“采购、生产、销售、配送和风险管理”战略，有效控制成本，规避市场环境突变给企业带来的财务风险，改善公司的市场绩效。Sinkovics等[13]认为销售商集成能帮助企业了解市场信息，加强企业与客户之间的沟通，从而改善企业的市场绩效，且当销售商的集中程度较高时，企业通过与客户之间的信息共享，能够大大降低牛鞭效应的不利影响。刘璞等[14]认为环境不确定性对核心企业与销售商集成有一定的正向作用，不同的战略导向对销售商集成与企业市场绩效之间关系的影响不同。综上所述，提出如下假设：

H3：汽车制造业上市公司供应链中销售商集成对核心企业市场绩效有正向影响。

4.销售商集成与财务绩效。销售商集成有助于提升销售商的服务能力，销售商对市场需求变化的信息反馈能够促使汽车制造业上市公司将客户需求纳入产品改进计划，并通过调整经营方式和改进经营模式来实现较好的财务绩效。陈京华[15]分析了供应链核心企业与销售商之间的博弈合作效应，探讨了销售商集成对企业财务绩效的影响，得出了制造业企业销售商集成对企业财务绩效有一定正向影响作用的结论。赵泉午等[16]以医药制造业上市公司为研究对象，对企业财务绩效和供应商集成两者之间的关系展开了深入的探讨，发现企业的财务绩效与供应商集成正相关。张红等[17]研究发现，销售集中度与钢铁企业库存周转率显著正相关，这充分说明销售商集成对企业财务绩效具有正向影响作用。张立韬、代建生[18]认为，在销售商规避风险的情况下使用成本分担机制，能有效协调企业的产品销售渠道，从而使核心企业获得较高的财务绩效。综上所述，提出如下假设：H4：汽车制造业上市公司供应链中销售商集成对核心企业财务绩效有正向影响。

（二）研究变量

1.被解释变量。本文的被解释变量包括市场绩效（MP）和财务绩效（FP）。陈立敏[19]认为，企业绩效的衡量包括三类：第一类是财务绩效的衡量，如采用总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）等财务指标，能够反映资产的收益情况;第二类为市场绩效的衡量，如采用托宾Q值可以衡量资产的市场价值是否被高估或低估;第三类为综合绩效的衡量，一般包括财务指标和非财务指标。本文选取财务绩效和市场绩效进行研究。参考庄伯超等[20]的做法，用营业利润率作为衡量市场绩效的指标。选取包括存货周转率在内的14个财务指标，构建因子分析模型，并以此衡量汽车制造业上市公司的财务绩效。

2.解释变量。研究的解释变量包括：供应商集成（SCIUP）、销售商集成（SCIDOWN）。本文借鉴陈正林、王彧[10]的研究，用汽车制造业上市公司近五年前五名供应商采购比例作为衡量供应商集成（SCIUP）的指标，前五名销售商销售比例作为衡量销售商集成（SCIDOWN）的指标。

3.控制变量。控制变量包括：公司规模（SIZE）、公司年龄（YEAR）、大股东性质（SOE）、董事会规模（Bsize）、高管薪酬（RemExe）和大股东持股比例（SC）。具体设置如下：1公司规模。大公司拥有丰厚的资源和更强的协同组织管理能力，因而公司规模对公司绩效有积极影响。2公司年龄。企业成立时间越长，经营经验越丰富，越能有效利用企业资源，因此公司年龄对企业绩效有正向影响。3大股东性质。按照第一大股东性质，本文用国有股和非国有股来衡量企业股东性质，国有企业和非国有企业在经营方式上存在一定差异，会给企业绩效带来一定影响。4董事会规模。研究表明，董事会规模对公司绩效有一定影响，规模越大公司绩效越低，因此，本文引入董事会规模作为参考控制变量。5高管薪酬。以往研究已经证明，高管人员现金薪酬与企业绩效存在正相关关系，当高管薪酬较高时，预计公司绩效会有良好表现。6大股东持股比例。通过前十大股东持股比例能判断股权集中度对于公司绩效的影响，一般认为具有正向影响作用，因而将大股东持股比例也作为参考控制变量。

具体变量定义及说明见表1。

（三）研究模型

针对H1和H2，建立模型（1）和模型（2）：

MPi，t=α0+α1SCIUP+α2SIZE+α3YEAR+α4SOE+α5Bsize+α6RemExe+α7SC+ɛi，t（1）

FPi，t=α0+α1SCIUP+α2SIZE+α3YEAR+α4SOE+α5Bsize+α6RemExe+α7SC+ɛi，t（2）

針对H3和H4，建立模型（3）和模型（4）：

MPi，t=α0+α1SCIDOWN+α2SIZE+α3YEAR+α4SOE+α5Bsize+α6RemExe+α7SC+ɛi，t（3）

FPi，t=α0+α1SCIDOWN+α2SIZE+α3YEAR+α4SOE+α5Bsize+α6RemExe+α7SC+ɛi，t（4）

三、实证分析

（一）样本选取

本文选取沪深两市汽车制造业上市公司2014～2018年的年报面板数据，并做进一步处理：1剔除当年被冠以“ST”的公司数据;2剔除当年上市的公司数据;3剔除研究期间业务发生重大变化的公司数据;4剔除数据缺失的公司数据。最后得到的汽车制造业上市数据分别为：2014年56家，2015年62家，2016年65家，2017年69家，2018年95家。总共347个观测样本。

（二）财务绩效衡量模型

1.指标选取和因子划分。汽车制造业上市公司的财务绩效体现在资产营运质量（F1）、资本收益能力（F2）、债务偿付水平（F3）和公司发展状况（F4）等方面。选取存货周转率、总资产周转率和应收账款周转率三个指标，用于衡量F1;选取总资产报酬率、净资产收益率和投入资本回报率三个指标，用于衡量F2;选取资产负债率、流动比率和速动比率三个指标，用于衡量F3;选取总资产增长率、主营业务收入增长率、净资产增长率、每股净资产和每股收益率五个指标，用于衡量F4。财务绩效衡量指标及因子划分见表2。

2.财务绩效因子得分计算。用KMO和Bartlett球形度检验法对原始指标数据进行检验，结果显示KMO值均大于0.5，伴随概率值近似0，在5%的水平上不显著，因此样本数据适合做因子分析。采用主成分分析法提取主要成分，采用方差最大正交旋转法建立因子载荷矩阵，利用2018年的样本数据得到因子得分函数如下：

F1=0.906x11+0.801x12+0.978x13+0.251x21+0.369x22+0.150x23+0.639x31+0.534x32+0.406x33+0.335x41+0.462x42+0.394x43+0.594x44-0.401x45（5）

F2=0.529x11+0.358x12+0.316x13+0.989x21+0.835x22+0.623x23+0.597x31+0.450x32+0.465x33+0.026x41+0.496x42+0.426x43+0.157x44+0.545x45（6）

F3=0.450x11+0.425x12+0.268x13+0.376x21+0.298x22-0.429x23+0.860x31+0.984x32+0.984x33+0.026x41+0.458x42+0.565x43+0.411x44+0.410x45（7）

F4=0.498x11+0.519x12+0.147x13+0.334x21-0.117x22+0.320x23+0.335x31+0.369x32+0.498x33+0.735x41+0.860x42+0.737x43+0.855x44+0.845x45（8）

将因子的方差贡献率作为权重，可计算得到2018年样本公司财务绩效衡量模型如下：

FP2018=（29.879%F1+20.985%F2+15.777%F3+7.941%F4）/74.582（9）

同理，可以计算得到2014～2017年样本公司的财务绩效衡量模型，如下：

FP2017=（26.819%F1+18.686%F2+16.199%F3+13.682%F4）/75.386（10）

FP2016=（25.485%F1+22.456%F2+18.166%F3+9.14%F4）/75.247（11）

FP2015=（24.791%F1+20.161%F2+18.038%F3+10.233F4）/73.223（12）

FP2014=（22.918%F1+19.731%F2+18.773%F3+12.221F4）/74.643（13）

（三）样本变量的描述性统计分析

样本变量的描述性统计如表3所示。

从表3中可知，市场绩效的最大值为0.391，最小值为-1.101，平均值为0.058，说明公司间市场绩效的差异较大。供应商集成的最大值为0.871，最小值为0.101，平均值为0.281，说明汽车制造业上市公司中，少部分核心制造企业供应链集成程度较高，并与上游供应商之间保持着紧密联系。销售商集成的最大值为0.931，最小值为0，平均值为0.394，说明销售商集成度在公司间的差距比供应商集成度大。公司规模的最大值为27.307，最小值为19.884，平均22.539，财务绩效的最大值为14.353，最小值为1.801，平均值为2.023，说明公司在规模差距不大的情况下盈利水平有较大差异，部分公司在内部管理上可能存在失衡。观察市场绩效和财务绩效的标准差与均值的差异可知，我国汽车制造业上市公司整体发展较为均衡。此外，公司上市年限最长为25年，最短为1年，平均为10.27年。第一大股东为国有的比重为40.6%，说明汽车制造业上市公司的国有资本参与程度较高。

（四）相关性分析

运用SPSS软件对研究变量进行Pearson相关性分析，由分析结果（限于篇幅，结果未列示）可知，市场绩效和财务绩效与供应商集成和销售商集成之间存在显著的相关关系，可以初步证明H1、H2、H3和H4的成立。其余解释变量和调节变量中，销售商集成与公司规模和公司年龄负相关，供应商集成与公司规模和公司年龄正相关，说明公司规模和公司年龄对供应商集成有正向影响，对销售商集成有负向影响。企业市场绩效与公司规模和公司年龄也呈负向关系，说明公司规模和公司年龄对于企业开拓市场不利。

（五）回归分析

将整理、筛选和计算得到的样本数据代入研究模型中，借助SPSS25.0软件，得到各回归方程各变量的系数，表4给出了模型的多元回归结果。

对于模型（1），市场绩效的回归系数为0.074，在5%的水平上显著，说明供应商集成与市场绩效正相关，H1成立。对于模型（2），财务绩效的回归系数为0.059，在5%的水平上显著，说明供应商集成与财务绩效正相关，H2成立。对于模型（3），市场绩效的回归系数为0.084，在1%的水平上显著，说明销售商集成与市场绩效正相关，H3成立。对于模型（4），财务绩效的回归系数为0.039但不显著，说明销售商集成与财务绩效不存在显著的相关关系，H4未得到支持。此外，在模型的回归结果中，所有变量的VIF值均不超过10，说明模型各变量之间基本不存在共线性。

销售商集成对汽车制造业上市公司的市场绩效有正向影响作用，但反应在财务绩效上却不明显，可能的原因如下：1汽车制造业上市公司与销售商建立了良好的合作和信息资源共享关系，分期付款让购车者买车变得更为容易，能很好地增加汽车销售商的市场销售量，但分期付款对销售商资本回收产生了不利影响，从而影响了汽车制造业上市公司的财务业绩;2市场上二手车买卖的盛行，压缩了传统汽车销售商的市场份额，让汽车制造业上市公司更加依赖于汽车销售商，汽车销售商对新车的推广方式和力度都会影响汽车制造业上市公司的研发周期，进而影响到汽车制造业上市公司的财务业绩。

（六）稳健性检验

本文采用自变量滞后一期的方法进行稳健性检验。从原有样本中筛选得到相关研究数据，对模型（1）～模型（4）进行再次回归，研究结论保持不变。因此，本文实证结果具有较高的稳健性。

四、结论和建议

（一）结论

通过本文的实证研究，可以得出以下结论：供应商集成对汽车制造业上市公司的市场绩效和财务绩效都有显著的正向影响作用，因而能够积极推动公司整体绩效的提升;销售商集成對于汽车制造企业的市场绩效有正向影响，但对财务绩效的影响不显著，主要原因是汽车制造业上市公司的销售商单一，分期付款等支付方式和二手车市场的影响，给汽车制造业上市公司与销售商的集成合作带来了一定冲击，削弱了销售商集成对汽车制造业上市公司财务绩效的积极影响作用。

（二）建议

为了有效提升市场绩效和财务绩效，汽车制造业上市公司应加强对汽车销售成本的监督和对汽车销售定价市场准确度的考察。此外，还要加强对销售商的把控，进一步完善销售管理环节，并结合自身生产经营状况，合理安排和分配资源，减少销售环节中与供应商集成合作方面的摩擦，努力推动公司整体绩效的提升。

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