浅析规模大小与企业利润

　　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,Johansen Fisher协整检验则以最大似然比为基础。
　　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0.460 6,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。面板数据是近年来计量经济学研究的热点,也取得了很大的进步。单纯应用截面数据或时间序列数据来寻找经济规律,往往存在一定的偏差,得出的结论也不可靠。本文运用动态面板数据模型分析企业研发强度、规模大小与利润之间的关系。动态面板数据模型能够充分揭示变量的动态属性,揭示经济关系的动态调整过程,研究结论更具可靠性。模型如(1)所示。
　　liri,t=c+?琢1liri,t-1+?琢2cyi,t+?琢3zchi,t+?琢4syzi,t+?着i,t(1)
　　(1)式中,i代表各个企业样本,t代表年份,表示第i个企业样本在第t年的利润,liri,t-1表示第i个企业样本在第t-1年的利润,cyi,t表示第i个企业样本在第t年的人数, zchi,t表示第i个企业样本在第t年的规模,syzi,t表示i个企业样本在第t年的所有者权益,c为常数项向量,?琢1、?琢2、 ?琢3、?琢4为系数向量,?着i,t为随机扰动项。估计结果见表7。
　　表7中方程采用固定效应模型、个体随机效应模型的回归结果。究竟是采用固定效应模型还是个体随机效应模型更合理,需要进行Hausman检验。检验结果见表8。
　　根据Hauseman检验,如果拒绝零假设,模型设定为固定效应是合理的,如果是接受零假设,模型设定为随机效应是合理的。表2中Prob为0.000 0,表明拒绝零假设,模型设定为固定效应是合理的。根据表7中方程(2)的固定效应回归结果可知,随着企业规模的扩大,企业利润会增加,企业规模每增加10 000元,企业利润增加116元。同时方程(2)也显示:企业从业人数和企业所有者权益与企业利润成正相关关系,即企业人数增加,企业利润会增加;企业所有者权益增加,企业会利润增加。
　　四、 结论及其解释
　　文章以2005年~2009年中国500强企业为分析对象,采用动态面板数据模型进行分析,结果表明:随着企业规模的扩大,企业利润会增加。也充分说明现阶段,我国企业做大的根本动因。为什么企业扩大规模,企业利润会增加?结合当前实际,文章认为主要有三种主要的解释。
　　1. 根据熊彼特的创新理论,规模越大的企业,资金比较雄厚,越有可能进行技术创新,越有可能获得高额的垄断利润。同时,规模越大的企业,在市场中越容易拥有价格垄断优势,从而获取高额利润。