連高社，葛建軍

（1.太原工業(yè)學(xué)院理學(xué)系，山西太原，030008；2.貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，貴州貴陽(yáng)，550004）

石油化工類上市公司利潤(rùn)率的地區(qū)差異分析
——基于分層線性模型（HLM）的研究

連高社1，葛建軍2

（1.太原工業(yè)學(xué)院理學(xué)系，山西太原，030008；2.貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，貴州貴陽(yáng)，550004）

利潤(rùn)率是衡量上市公司價(jià)值的重要指標(biāo)，直接影響著投資者對(duì)上市公司的價(jià)值判斷。文章基于第一次經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)，利用HLM方法建立企業(yè)利潤(rùn)率回歸模型，分析了影響企業(yè)利潤(rùn)率的個(gè)體層和背景層因素之間的數(shù)量關(guān)系。結(jié)果表明：模型具有非常好的解釋效果；利潤(rùn)率主要受個(gè)體層因素影響；利潤(rùn)率在地區(qū)之間有明顯的差異。本研究為上市公司的管理者和投資者把握影響我國(guó)上市公司的利潤(rùn)率的地區(qū)因素、制定相關(guān)政策提供理論依據(jù)。

分層線性模型（HLM）；企業(yè)利潤(rùn)率；地區(qū)差異

一、研究概述

（一）問(wèn)題的提出

利潤(rùn)是對(duì)本期已實(shí)現(xiàn)的收入與利得同已發(fā)生的成本與損失進(jìn)行配比的結(jié)果，反映了一定時(shí)期的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)成果。利潤(rùn)通常被作為度量財(cái)富增加量的一個(gè)指標(biāo)。目前，國(guó)內(nèi)對(duì)利潤(rùn)及其影響因素的研究成果主要集中在以下幾個(gè)方面：

其一，對(duì)影響利潤(rùn)增長(zhǎng)各種因素的描述性分析。薛長(zhǎng)德、崔建榮研究了青海省工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)原因分析；汪興元分析了1994年工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增減的影響因素及分析方法［1,2］。

其二，對(duì)影響利潤(rùn)和收益率水平的各種因素進(jìn)行數(shù)量分析。鄭玉歆、李玉紅根據(jù)1998-2005年的數(shù)據(jù)，對(duì)新增利潤(rùn)來(lái)源的統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果表明：技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)出價(jià)格、投入價(jià)格對(duì)工業(yè)收益率有顯著影響［3］。

其三，對(duì)影響利潤(rùn)質(zhì)量的各種因素進(jìn)行數(shù)量分析。王秀麗、張新民認(rèn)為利潤(rùn)的結(jié)構(gòu)質(zhì)量應(yīng)具備以下幾個(gè)方面的特性：利潤(rùn)結(jié)構(gòu)與企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的符合性、主營(yíng)業(yè)務(wù)的核心性、利潤(rùn)自身結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)性、利潤(rùn)結(jié)構(gòu)與資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的匹配性、利潤(rùn)結(jié)構(gòu)與對(duì)應(yīng)的現(xiàn)金流量結(jié)構(gòu)的趨同性［4］。

為了探尋總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率參差不齊的成因，不少學(xué)者做過(guò)一定的研究，但在整體上把握總資產(chǎn)利潤(rùn)率影響因素的研究還不多見(jiàn)。另外，有一個(gè)值得關(guān)注的現(xiàn)象是在一些研究中，不同的研究者對(duì)同一個(gè)問(wèn)題進(jìn)行研究時(shí)，得出的結(jié)論并不一致，這就使此類問(wèn)題的研究者產(chǎn)生了對(duì)其所使用的研究方法的質(zhì)疑。本文引入當(dāng)前國(guó)際上前沿的、較為有效的分析分層數(shù)據(jù)的方法——分層線性模型，力求對(duì)影響總資產(chǎn)利潤(rùn)率水平的因素進(jìn)行客觀的、定量化的研究，并驗(yàn)證這一方法在該研究領(lǐng)域的有效性。

（二）分層線性模型概述

分層線性模型（HLM，Hierarchical Linear Modeling）又稱多層線性模型或多層分析，是用于分析具有嵌套結(jié)構(gòu)特點(diǎn)數(shù)據(jù)的一種統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，近年來(lái)國(guó)外學(xué)者對(duì)這一方法多有研究論述，如Harvey Goldstein、Joop Hox、Stephen W. Raudenbush&Anthony S.Bryk和Tom A.B.Snijders，Roel J.Bosker等都在理論方面對(duì)分層線性模型進(jìn)行研究，使得這一新技術(shù)日臻完善［5-8］；國(guó)內(nèi)學(xué)者在理論方面對(duì)分層線性模型的研究甚少，大多數(shù)的研究都集中在應(yīng)用方面，其中張雷、雷靂、郭伯良（2003，2004）探討了班級(jí)環(huán)境對(duì)兒童受害和同伴接受、學(xué)習(xí)成績(jī)關(guān)系的影響。

當(dāng)對(duì)相同的觀測(cè)對(duì)象進(jìn)行重復(fù)測(cè)量時(shí)，可以將這些重復(fù)測(cè)量的數(shù)據(jù)本身看成是具有嵌套結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的。如本文對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)上所有的石化類企業(yè)利潤(rùn)率水平進(jìn)行測(cè)量，被研究對(duì)象企業(yè)有其自身的“個(gè)體效應(yīng)”，同時(shí)企業(yè)又“鑲嵌”于各個(gè)省份，那么不可避免地還要受到省份環(huán)境的影響，這就是“背景效應(yīng)”。

二、數(shù)據(jù)和指標(biāo)

（一）數(shù)據(jù)選取

本文從CSMAR系列研究數(shù)據(jù)庫(kù)，選取2004年該行業(yè)的按4個(gè)季度報(bào)表劃分的624個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)并沒(méi)有對(duì)上市公司地區(qū)進(jìn)行編號(hào)，利用上市公司的公開(kāi)信息，根據(jù)上市公司的證券代碼從網(wǎng)站①上市公司所屬地區(qū)主要通過(guò)網(wǎng)站http：//guba.eastmoney.com/獲取，對(duì)于該網(wǎng)站上沒(méi)有的信息，本文還參閱了新浪、騰訊等網(wǎng)站內(nèi)容。公開(kāi)信息中獲取上市公司所在地區(qū)，進(jìn)行編號(hào)。通過(guò)上市公司的地區(qū)編號(hào)我們發(fā)現(xiàn)，586個(gè)數(shù)據(jù)中并不包含陜西、海南、西藏三省份的數(shù)據(jù)，即截止2004年這三個(gè)省份還沒(méi)有與石化相關(guān)的公司上市。編號(hào)的采取與統(tǒng)計(jì)局排列省份的方式一致。

根據(jù)第一次經(jīng)濟(jì)普查年鑒——2004年中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒以及2005年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù)作背景變量進(jìn)行分析。

（二）指標(biāo)選擇

本文選取：總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（ROA）A、財(cái)務(wù)費(fèi)用率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、管理費(fèi)用率、實(shí)際所得稅率、銷售期間費(fèi)用率、營(yíng)業(yè)成本率、營(yíng)業(yè)稅金率等指標(biāo)進(jìn)行初步分析。相關(guān)系數(shù)表表明，總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率與實(shí)際所得稅率、營(yíng)業(yè)稅金率兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)較小，且沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，而與財(cái)務(wù)費(fèi)用率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、管理費(fèi)用率、銷售期間費(fèi)用率、營(yíng)業(yè)成本率這些指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)較大且通過(guò)了檢驗(yàn)。這為我們?cè)诮酉碌哪Ｐ椭羞x擇變量提供了一定依據(jù)。

三、分析過(guò)程

（一）研究假設(shè)

根據(jù)本研究所關(guān)注的問(wèn)題，在以往研究的基礎(chǔ)上，我們提出了以下假設(shè)：

1.各個(gè)省份教育水平的提高會(huì)提高石化行業(yè)的人員素質(zhì)，進(jìn)而提高企業(yè)利潤(rùn)。即教育水平的提高會(huì)削減成本對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向影響關(guān)系。同時(shí)企業(yè)員工教育水平的提高會(huì)增加企業(yè)的薪資水平付出，進(jìn)而增加其管理費(fèi)用。即加強(qiáng)了管理費(fèi)用率對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向影響。所以教育水平對(duì)該行業(yè)利潤(rùn)率的影響未定。

2.第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占社會(huì)從業(yè)總?cè)丝诘谋戎睾凸I(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重能反映某一地區(qū)工業(yè)化發(fā)展水平，工業(yè)化發(fā)展水平的提高會(huì)完善石化行業(yè)的上下游產(chǎn)業(yè)，從而使企業(yè)降低了運(yùn)輸成本，即削減成本對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向影響關(guān)系。

3.人均資源稅反映某地區(qū)資源的蘊(yùn)含程度，資源的增加會(huì)降低該行業(yè)內(nèi)的運(yùn)輸成本，即削減成本對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向影響關(guān)系。

4.科技活動(dòng)的增加會(huì)提高行業(yè)的整體技術(shù)水平，從而降低成本，削減成本對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向影響關(guān)系。

（二）不同地區(qū)利潤(rùn)率的分層模型分析

1.零模型分析

在方差分析模型中，層—1和層—2模型里都沒(méi)有預(yù)測(cè)變量，它只注重區(qū)別被研究對(duì)象的個(gè)體差異和背景差異的比較，而暫時(shí)不考慮控制相關(guān)變量對(duì)響應(yīng)變量的影響。模型結(jié)果如下：

表1 地區(qū)背景下石油行業(yè)上市公司利潤(rùn)率零模型層際方差成分

組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ρ①ρ=層—2隨機(jī)項(xiàng)的方差成分/層—1隨機(jī)項(xiàng)的方差成分+層—2隨機(jī)項(xiàng)的方差成分*100為：9.71%，可以看出背景效應(yīng)的解釋力達(dá)到了9.71%，通過(guò)對(duì)比以往利用HLM進(jìn)行的研究，可以看出作為背景效應(yīng)的因素能有9.71%的解釋力已經(jīng)算是非常顯著了。

2.沒(méi)有層二的半條件模型

除了允許各個(gè)自變量的回歸系數(shù)在地區(qū)間（第二層）隨機(jī)變化外，該回歸模型與研究中通常報(bào)告的普通多元回歸模型一樣。

從表2中可以看出，對(duì)總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（ROA）A這個(gè)因變量來(lái)說(shuō)，實(shí)際所得稅率、營(yíng)業(yè)成本率、銷售費(fèi)用率、管理費(fèi)用率、財(cái)務(wù)費(fèi)用率都是顯著的負(fù)向影響因素（p<0.05）。營(yíng)業(yè)稅金率和成本費(fèi)用率的影響效果不顯著（p>0.05）。

表2中還提供了每個(gè)變量的回歸效應(yīng)在不同省份之間的變異信息。就ROA-A來(lái)說(shuō)，實(shí)際所得稅率、營(yíng)業(yè)稅金率、財(cái)務(wù)費(fèi)用率的回歸系數(shù)（斜率）隨省份的不同而不同。χ2檢驗(yàn)結(jié)果表明，這些回歸系數(shù)在不同省份之間存在明顯的變異。例如：財(cái)務(wù)費(fèi)用率對(duì)ROA-A的回歸系數(shù)為-0.47，即在其他變量保持不變的情況下，財(cái)務(wù)費(fèi)用率每增加一個(gè)單位，ROA-A就平均減少0.47個(gè)單位，但具體到每個(gè)省份而言減少的數(shù)量則可能各有不同。

以上隨機(jī)回歸模型的主要作用是確定第一層的回歸系數(shù)在第二層上是否有顯著差異，這個(gè)差異是指方差方面的差異。模型固定部分的回歸系數(shù)顯著與否與建立第二層模型沒(méi)有關(guān)系，主要是根據(jù)方差部分的顯著與否來(lái)建立第二層模型的。

3.完全模型：

層一模型：

Y=B0+B1*（實(shí)際所得稅率）+B2*（營(yíng)業(yè)稅金率）+B3*（營(yíng)業(yè)成本率）+B4*（銷售費(fèi)用率）+B5*（管理費(fèi)用率）+B6*（財(cái)務(wù)費(fèi)用率）+R

B0=G00+U0；B1=G10+U1；B2=G20；

B3=G30+G31*（教育）+G32*（第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占社會(huì)從業(yè)總?cè)丝诘谋戎兀?G33*（工業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重）+G34*（人均資源稅）+G35*（科技活動(dòng)）+U3

B4=G40；B5=G50；B6=G60+G61*（教育）+U6

表2 沒(méi)有層—2變量的回歸分析結(jié)果

表3 完全模型分析結(jié)果

根據(jù)第二層變量與第一層變量系數(shù)的關(guān)系①當(dāng)某個(gè)第二層變量的系數(shù)和第一層相應(yīng)的系數(shù)符號(hào)相同時(shí)，說(shuō)明第二層變量能加強(qiáng)第一層上該系數(shù)所表示的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，加強(qiáng)的方向與系數(shù)所表示的方向一致；當(dāng)兩層系數(shù)符號(hào)相反時(shí)，則說(shuō)明該第二層變量會(huì)削弱第一層上該系數(shù)所示的關(guān)聯(lián)程度。，表3結(jié)果顯示：

（1）科技活動(dòng)對(duì)營(yíng)業(yè)成本和利潤(rùn)率的負(fù)向關(guān)系（β=-1.407231，p=0.001）影響在85%的置信水平上是顯著的（β=1.145145，p=0.142），并且清楚表明了科技活動(dòng)的增加會(huì)削減營(yíng)業(yè)成本對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向關(guān)系，這與我們的假設(shè)是一致的。

（2）第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占社會(huì)從業(yè)總?cè)丝诘谋戎?、工業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重的增加都會(huì)削減營(yíng)業(yè)成本對(duì)利潤(rùn)率的負(fù)向關(guān)系。也就是說(shuō)第二產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)產(chǎn)業(yè)所占的比重提高，會(huì)增加石油上下游行業(yè)的利潤(rùn)率水平，這與我們的假設(shè)是一致的。通過(guò)系數(shù)對(duì)比我們看到工業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重在影響成本的背景因素中系數(shù)最大，也就是一個(gè)地區(qū)的工業(yè)化水平很大程度上影響著該地區(qū)石化類企業(yè)的利潤(rùn)率水平，這與我們的假設(shè)也是一致的。

（3）人均資源對(duì)營(yíng)業(yè)成本和利潤(rùn)率的負(fù)向影響起到的是強(qiáng)化的作用，且該系數(shù)顯著（β=-0.008650），說(shuō)明人均資源的增加反而會(huì)增加營(yíng)業(yè)成本，進(jìn)而強(qiáng)化營(yíng)業(yè)成本對(duì)利潤(rùn)率的影響。這需要引起我們的高度重視，這與我們預(yù)先的設(shè)想并不一致，值得我們深入探討。

（4）營(yíng)業(yè)成本率和資產(chǎn)利潤(rùn)率在不同省份之間的變異有98.49%被教育、第二產(chǎn)業(yè)、工業(yè)產(chǎn)業(yè)、人均資源、科技活動(dòng)解釋掉。即不同省份的企業(yè)中，從業(yè)人員的受教育程度、工業(yè)化成熟度、人均資源、企業(yè)科技活動(dòng)等差異是造成企業(yè)資產(chǎn)利潤(rùn)率差異的主要因素。

四、對(duì)石油產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)利潤(rùn)率分析結(jié)論與建議

首先，企業(yè)的個(gè)體因素對(duì)其利潤(rùn)率水平的影響是非常重要的。在對(duì)企業(yè)的利潤(rùn)的個(gè)體因素進(jìn)行綜合分析后發(fā)現(xiàn)，諸因素當(dāng)中對(duì)企業(yè)利潤(rùn)率水平影響較大的是營(yíng)業(yè)成本率、營(yíng)業(yè)稅金率、財(cái)務(wù)費(fèi)用率、實(shí)際所得稅率、銷售費(fèi)用率、管理費(fèi)用率，其他的企業(yè)利潤(rùn)率的個(gè)體因素對(duì)企業(yè)利潤(rùn)率的影響相對(duì)較小。

其次，不同地區(qū)的利潤(rùn)率具有明顯的差別，地區(qū)背景層的變量主要通過(guò)影響成本而影響利潤(rùn)率。地區(qū)背景層的因素主要有教育、第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占社會(huì)從業(yè)總?cè)丝诘谋戎?、工業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重、人均資源稅、科技活動(dòng)等。通過(guò)系數(shù)分析可知，企業(yè)利潤(rùn)率的提升不僅依賴于企業(yè)個(gè)體因素，而且各個(gè)地區(qū)也要為企業(yè)利潤(rùn)率的提升創(chuàng)造更好的環(huán)境，比如：提高地區(qū)的教育水平可以為企業(yè)提供高素質(zhì)的人才，對(duì)企業(yè)提高科技含量也提供了充足的人力資本；對(duì)工業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重和第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占社會(huì)從業(yè)人員的系數(shù)分析表明，通過(guò)發(fā)展完善的產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)企業(yè)節(jié)省成本也是非常重要的，在產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展完善的地方，企業(yè)可以節(jié)省很大的交易成本，使得各個(gè)行業(yè)的企業(yè)能夠更專注于本企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)，發(fā)揮企業(yè)的優(yōu)勢(shì)從而取得更高的利潤(rùn)率；分層模型顯示地區(qū)資源的豐富與否對(duì)石化行業(yè)企業(yè)的利潤(rùn)率并沒(méi)有十分顯著的影響，表明資源匱乏地區(qū)仍可以充分發(fā)揮地區(qū)的其他優(yōu)勢(shì)為企業(yè)服務(wù)，使其獲得較高的利潤(rùn)率。

再次，石化行業(yè)在選擇投資地區(qū)時(shí)除了關(guān)注地區(qū)資源外還要進(jìn)行全方位地考察該地區(qū)的教育水平、工業(yè)化成熟度等。

［1］ 薛長(zhǎng)德，崔建榮，周娜.青海省工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)原因分析［J］.青海金融，2008（4）.

［2］ 汪興元.1994年工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)增減的影響因素及分析方法［J］.湖北財(cái)稅，1995（1）.

［3］ 鄭玉歆，李玉紅.工業(yè)新增利潤(rùn)來(lái)源及其影響因素：基于企業(yè)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2007（12）.

［4］ 王秀麗，張新民.企業(yè)利潤(rùn)結(jié)構(gòu)的特征與質(zhì)量分析［J］.會(huì)計(jì)研究，2005（9）.

［5］ Harvey Goldstein.Multilevel Statistical Models（3rdEdition）［M］.Oxford University Press Inc，New York，2003.

［6］ Joop Hox.Multilevel Analysis Techniques and Applications［M］.Lawrence Erlbaum Associates，Inc.，2002.

［7］ Stephen W.Raudenbush&Anthony S.Bryk.Hierarchical Linear Models：Application and Data Analysis Methods（Second Edition）［M］.Sage Publication，2002.

［8］ Tom A.B.Snijders，Roel J.Bosker.Multilevel Analysis：An in?troduction to basic and advanced multilevel modeling［M］. SAGE Publications，1999.

F275.1

A

國(guó)家社科基金課題“分層線性模型應(yīng)用研究”（06XTJ001）

連高社（1981-），男，碩士，助教，研究方向?yàn)樯鐣?huì)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)。