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1、浅析规模大小与企业利润论文.freeles基于巴西1994年～1999年间的企业数据,其经验结果都支持了随着企业规模的扩大企业利润会增加的结论。Stekler(1963)全面考察了美国各个行业1947年～1954年间企业规模(总资产)与报酬(税后利润率)之间的关系,发现这一关系某一规模范围(资产5000万美元)内为正,超过这一范围之后则为负,恰好符合了新古典主义成本曲线的经验含义。支持企业规模与利润负相关的文献有:Schmalensee(1989)基于美国制造业1953年～1983年间的企业数据,对12个盈利性指标进行了统计检验,结果显示企业规模越大,企业利润越小。Dham
2、aretal.(2003)对美国电子行业1985年～1996年间企业数据的经验分析显示,在营业额超过5000万美元之后,企业利润率与规模呈负相关关系。李春琦(2005)以中国家族企业为分析对象,采用面板数据模型,研究表明:随着企业规模扩大,企业的人力、财力和管理等多种因素发生变化,家族企业的比较优势随着减弱,家族企业的盈利能力随着下降。本文以2005年~2009年中国企业五百强为分析对象,采用动态面板数据模型研究企业规模与利润的关系。文章结构安排如下:第二部分是文献回顾,第三部分数据及计量模型,第四部分是结论及其解释。三、数据及计量模型1.样本选择及变量描述。本文使用的数据
3、由上海财经大学中国企业500强研究中心提供,数据属于上市公司公开数据,并经会计事务所或审计事务所等认可。所选样本为2005年~2009年一直属于前500强的企业,共277个样本,6925个数据。涉及的变量主要有企业利润、企业的营业收入、企业总资产、企业从业人数、企业的所有者权益。企业利润是上交所得税后的净利润,用lir表示;企业营业收入是指包括企业的所有收入,即主营业务、非主营业务、境内和境外的收入,用yy表示;企业总资产是指年度末的资产总额,用zch表示;企业所有者权益指年度末所有者权益总额,不含少数股东权益,用syz表示;企业人数指年度末的平均人数,含所有被合并报表企业
4、的人数,用cy表示。企业规模的大小有两种衡量方法,一种是以企业总资产的大小来表示,一种是以企业的营业收入来表示,本文对企业规模大小的两种衡量方法都进行分析。各变量的统计描述如表1所示。2.单位根检验。在对面板数据进行回归分析之前,一般要进行面板单位根检验,当各变量满足同阶单整时,进行回归分析才有意义,才不至于导致伪回归问题。由于面板数据主要分为同质型面板数据和异质型面板数据两类,面板数据的单位根检验也依据这两类不同类型的面板数据而分为两类。针对同质面板数据的单位根检验有:LLC检验;针对异质面板数据的单位根检验有:IPS检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验
5、。本文使用LLC检验、Fisher-ADF检验、Fisher-PP检验,检验结果如表2所示。表2显示,lir、yy、zch、syz、cy在3中检验方法下均存在单位根,而各变量在进行一阶差分之后都不存在单位根,均为平稳变量。也就是说lir、yy、zch、syz、cy是一阶单整的,即为I(1)过程。为检验各变量之间是否存在长期均衡关系,还要继续进行协整检验。3.协整检验。面板协整检验理论。有两类面板协整检验方法:一类是以回归残差为基础,另一类是以最大似然比为基础。Pedroni协整检验、Kao协整检验以E-G两步法的回归残差为基础,JohansenFisher协整检验则以最大似
6、然比为基础。本文使用Pedroni协整检验和Kao协整检验,表3是当企业规模用企业总资产表示时,企业规模与企业利润的Pedroni检验结果。表4是当企业规模用企业营业收入表示时,企业规模与企业利润的Pedroni检验结果。表5是当企业规模用企业总资产表示时,企业规模与企业利润的Kao协整检验结果,表6是当企业规模用营业收入表示时,企业规模与企业利润的Kao协整检验结果。表3中,Pedroni面板协整检验的7各统计量中有6个拒绝原假设,因此可认为Lir和zch存在长期协整关系。表5中,Kao面板协整检验的相伴概率为0,即拒绝原假设,因此可认为Lir和zch存在长期协整关系。也
7、就是两种检验方法都表明Lir和zch存在长期协整关系。表4中,Pedroni面板协整检验的7各统计量中有6个拒绝原假设,因此可认为Lir和yy存在长期协整关系。表6中Kao面板协整检验的相伴概率为0.4606,远远大于10%的显着性水平,即接受原假设,因此Lir和yy不存在长期协整关系。由于两种方法的检验结果是相反的,因此不能确定Lir和yy是否具有长期协整关系。既然能够确定Lir和zch存在长期协整关系,不能确定Lir和yy是否具有长期协整关系,则在进行回归分析时,yy被剔除。4.面板数据回归结果。面板数据是近年
