成本粘性和汽车制造业上市公司经营绩效实证,该文是汽车制造业类论文范文例文与汽车制造业和成本粘性和实证研究类本科毕业论文范文.
汽车制造业论文参考文献：
摘 要：采用我国2011-2015年沪深A股汽车制造业上市公司为样本,对成本粘性产生的经济效应进行实证研究,探析了成本粘性对企业经营绩效的影响.研究发现：汽车制造业企业的收入成本关系,同时存在成本粘性与反成本粘性；成本粘性与企业短期经营绩效负相关,但并不显著,而与长期经营绩效存在显著正相关关系.
关键词：成本粘性；反成本粘性；短期经营绩效；长期经营绩效
中图分类号：F23
文献标识码：A
doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.02.054
1引言
2013年以来我国汽车产销量双双超过2000万辆,跃居世界第一,汽车制造业在国民经济中占有着重要地位.随着工业4.0中德合作时代的到来,我国汽车制造业也将面临巨大的转型契机,我国汽车制造业企业自身如何应对该转型契机则成为重中之重.而从企业管理角度来讲,深入研究汽车制造业成本管理对提高我国汽车制造业自身的整体竞争力有较大的现实意义.美国学者Anderson、Banker及Janakiraman（2006）发现当业务量（收入）的变动方向发生改变时,与之变化方向所对应的成本变化并不对称,具体表现为：业务量（收入）下降时,成本下降幅度相比业务量同比例上升时成本增加的幅度而言要小很多.这种现象被称为成本粘性.成本粘性的存在意味着,在企业管理中,增加开支容易,降低开支难！很显然,成本粘性现象的存在对传统管理会计的本量利关系理论来说是一种冲击.本文从成本粘性角度着手,验证汽车制造业是否存在成本粘性,并探析成本粘性对汽车制造业经营的影响.
目前对于成本粘性的研究,主要可以归为三个方向,成本粘性的存在性,影响因素以及经济后果.孔玉生、朱乃平、孔庆根（2007）对我国A股上市公司数据测试发现,我国上市公司存在成本粘性.在影响因素方面,从成本粘性的影响因素来看,王东清（2016）、谢获宝（2015）研究发现成本粘性的影响因素包括调整成本、管理者乐观预期和*问题等.而在成本粘性的经济后果方面,步丹璐,文彩虹等（2016）通过实证研究发现成本粘性会混淆盈余稳健性的估计结果.孙泽露,洪荭（2014）研究发现制造业成本粘性会影响企业营运能力,成本粘性与企业的存货周转率、固定资产周转率存在相关关系.
从现有的有关成本粘性的研究来看,对比成本粘性的存在性以及影响因素的研究,成本粘性经济后果方面的研究较少,而细分到行业的研究更加缺乏.因此,本文从汽车制造业着手,验证汽车制造业的成本粘性,研究成本粘性所产生的经济后果,探析汽车制造业成本粘性与企业经营绩效之间的关系,以期为汽车制造业成本管控提供新的思路方向.
2研究设计
2.1样本假设
对汽车制造业来说,从资源投入,经过价值流转和创造,进而转化为盈利,最终表现为企业绩效.而成本粘性现象的发现不仅丰富了成本管理领域的理论,同时也为实践中的成本管控提供了新方向.成本粘性高的企业,当业务量增加时,成本费用表现为较大幅度增加,而当业务量下降时,成本费用却表现为小幅度的减少,因而短期内会使得企业盈利被压缩,企业经营绩效表现不佳.与成本粘性相对的概念反成本粘性,反成本粘性较高时,当业务量增加时,成本增加的幅度小于业务量减少时相应成本减少的幅度.在一个会计期间内,企业业务量增加,收入增加,当收入出现降低时,成本相应减少,但成本减少的幅度要大于成本增加的幅度,从而使得利润增加,企业经营绩效表现良好.本文从汽车制造业视角着手,探究成本粘性或反成本粘性是否会对汽车制造业的经营绩效产生影响,据此,本文提出假设：
假设1a：汽车制造业成本粘性或反成本粘性越高,企业短期经营绩效表现越差.
假设1b：汽车制造业成本粘性或反成本粘性越高,企业短期经营绩效表现越好.
当企业成本粘性较低时,企业可以及时对成本费用进行调整来应对业务量的降低,从而使得企业短期绩效不受影响,管理者出于自身利益的考量,可能会选择将成本维持在这一水平；但未来业务量上升时,企业届时需要承担巨额的重置成本来应对业务量的骤增,进而影响企业长期绩效.但另一方面高成本粘性保存了生产力和生产资源,为未来市场波动恢复需求时快速反映奠定了基础,进而有助于企业长期经营绩效的表现,即企业成本粘性较高时,企业长期经营绩效表现较好.同理,当企业反成本粘性较高时,企业经营绩效表现越差.同样为验证汽车制造业是否存在这一现象,本文提出以下假设：
假设2a：汽车制造业成本粘性或反成本粘性越高,企业长期经营绩效表现越好.
假设2b：汽车制造业成本粘性或反成本粘性越高,企业长期经营绩效表现越差.
2.2样本选择与数据来源
本文以2011-2015年沪深A股上市的汽车制造业企业为样本,为了确保样本数据的相关性以及回归分析的准确性,本文对数据进行了以下筛选和处理：（1）剔除被“ST”、“*ST”企业以及数据异常的企业；（2）剔除2011-2015年在深沪主板非连续上市的企业；（3）剔除成本与业务量（收入）非同向变动的公司数据；（4）剔除一年内四个连续季度中同时出现营业收入下降或上升的上市公司.样本所使用的汽车制造业公司数据以及相关的指标数据主要来源于国泰安（CAR）数据库,有关补充信息来自于巨潮资讯网等.在数据处理方面,主要运用SPSS20.0软件、EXCEL等软件.
2.3变量定义
2.3.1被解释变量
对于汽车制造业来说,企业经营业绩从时间维度上可以分为短期经营绩效和长期经营绩效.在具体的短期经营绩效指标选取上,由于我国证券监督管理机构通常用总资产净利润率（ROA）来衡量上市公司是否具有上市资格并且监督上市公司是否维持上市资格,总资产净利润率能比较准确的反映企业经营业绩的实质情况,因此本文选取总资产净利润率（ROA）作为企业短期绩效的测量指标.在长期经营绩效财务指标选取方面,借鉴国外学者的研究做法,选取托宾Q（TOBIN’Q）值.托宾Q（TOBIN’Q）为企业市值与账面价值的比值,托宾Q值常被用来衡量公司业绩表现或成长性,因此本文采用托宾Q（TOBIN’Q）值作为汽车制造业企业长期经营绩效的*变量.
2.3.2解释变量
本文主要研究汽车制造业成本粘性的存在性以及成本粘性对企业经营绩效的影响,因此在解释变量的选取方面,选取成本粘性STICKY为解释变量.成本粘性值将根据模型计算得出.
2.3.3控制变量
根据以往学者研究,考虑对成本粘性及企业绩效产生的影响的其他因素,在控制变量的选取上,选取公司规模（SIZE）、独立董事比例（IDR）以及股东总数（TS）作为控制变量.
变量具体设定见表1所示.
2.4模型构建
2.4.1成本粘性测度模型
Dan Weiss（2010）提出了成本粘性计算模型,该模型通过测量业务量上升时的边际成本变动和业务量下降时的边际成本变动间的差异来计算成本粘性,该模型也被称之为“WEISS模型”.本文从汽车制造业主板上市企业角度出发研究成本粘性与企业长短期绩效之间的关系,将企业的成本粘性作为自变量.本文选用“WEISS模型”来计算汽车制造业上司公司的成本粘性值.“WEISS”模型具体如下：
STICKYi,t等于ln△COST△REVENUEi,a-
ln△COST△REVENUEi,b
（1）
△COST等于COSTi,a-COSTi,a-1
△REVENUE等于REVENUEi,a-REVENUEi,a-1
a,b∈q,…,q-3
其中：COST为总成本,本文用营业成本、管理与销售费用之和进行替代；REVENUE为企业营业收入,作为反映业务量的*变量；a表示当年四个连续季度中业务量下降的最近一季度；b表示当年四个连续季度中业务量上升的最近一季度.STICKY为成本粘性,根据模型计算出来的值,若STICKY<0,成本粘性存在；若STICKY>0,即为反成本粘性；若STICKY等于0,则收入与费用是绝对的对称变化,不存在成本粘性.
2.4.2多元回归模型构建
本文主要探讨汽车制造业企业成本粘性对长短期经营绩效的影响,基于前文的分析,为了验证前文提出的假设,构建以下多元回归模型：
ROAi,t等于β0+β1STICKYi,t+β2lnSIZEi,t+β3IDRi,t+β4TSi,t+∈i,t（2）
TOBIN´Qi,t等于β0+β1STICKYi,t+β2lnSIZEi,t+β3IDRi,t+β4TSi,t+∈i,t（3）
3实证检验分析
3.1描述性统计
对样本数据进行描述性统计,具体结果如表2所示.ROA的最小值为-0.119,最大值为0.171,说明汽车制造业企业经营业绩差异不大,整个汽车制造业行业均值为0.039.TOBIN’Q的最小值为0.275,最大值为12.389,平均数为1.441,TOBIN’Q值跨度范围比较大,说明汽车制造业企业之间存在着不同的经营与绩效情况.此外TOBIN’Q的均值大于1,说明整个汽车制造行业公司的平均市值大于账面价值,表明行业整体上市公司价值受到投资者的认可,行业整体绩效良好.关于企业资产规模（LNSIZE）、股东总数（TS）以及独董比例（IDR）方面,通过数据可以发现,整个汽车制造业各企业之间独董比例相差不大,行业内股东总数相差较大,企业资产规模业相差较大.
成本粘性（STICKY）方面,成本粘性与反成本粘性的详细统计结果见表3.在204个观测值中,145个样本数据表现出成本粘性59个样本数据表现出反成本粘性,成本粘性的最小值、最大值以及均值分别为-6.196、-0.003、-0.482；反成本粘性的最小值、最大值以及均值分别为0.007、5.855、0.389.而从整个汽车制造业来看,表现出成本粘性,成本粘性均值为-0.229.
3.2相关性分析
利用SPSS20.0对变量进行相关性检验,其检验结果Pearson相关系数如表4所示.从相关性分析结果来看,成本粘性（STICKY）与企业短期绩效（ROA）呈负向关系,但二者之间关系并不显著；而成本粘性（STICKY）与企业长期绩效（TOBIN’Q）之间呈现显著正相关,初步说明解释变量成本粘性（STICKY）对被解释变量企业长期绩效（TOBIN’Q）具有一定的解释能力.另一方面,根据经验原则对模型中是否存在多重共线进行判断,如果变量间的Pearson相关系数小于0.8,则可说明模型中设定的研究变量之间不存在显著的多重共线性.表中各变量之间相关系数最大值是0663,低于0.8,因此可以进行回归.
3.3回归分析
利用SPSS20.0对样本数据进行回归,回归结果如表5所示.模型（Ⅱ）中成本粘性回归系数β1为-0.004,未达到10%程度上显著的要求.该结果否定了假设1a和1b,即成本粘性或反成本粘性对企业短期经营绩效并无显著影响.现象不显著的原因可能归结为以下几点：
（1）从汽车制造业成本投入角度分析.企业的成本投入存在两种观点：耗费观与投入观.企业成本的发生既可以看作是一种资源耗费也可以视为一种资源投入.从投入的角度来看,当汽车制造业企业业务量增加时,管理者会采取增加投入成本,增加固定资产的购置,如增加汽车生产线、装配线、改良生产设备等,这些新增的固定资产等投入的成本必定会有产出,产出可能发生在当期,也有可能在未来的多期；同时,企业为扩大产品销量而增加投入广告销售费用等,而这部分营销费用可能是面向未来的,所以这一系列的措施所产生的经济效益可能并不会立即反映在当期的盈利上.当业务量下降时,管理者出于维持自身薪酬待遇和掌控一定量经济资源的目的,可能并不会立即大幅度削减成本.因此,成本粘性对短期经营绩效作用比较弱,二者关系不显著.
（2）从汽车制造业资产性质角度来分析,汽车制造业非流动资产密集度较高.非流动资产一般成本较高、使用年限较长.当企业签订长期契约,在短时间内无法根据企业运营的实际情况对非流动资产进行调整,若强行对非流动资产进行调整,势必会出现高昂的调整成本.同时,考虑到汽车制造业产业链长的特点,前端已投入的非流动资产在后期业务量波动时可能也无法及时调整,因而造成成本粘性对短期的经营绩效影响并不显著.
（3）从样本量角度来分析,从证监会公布的上市公司行业分类标准来看,截止2015年第四季度,汽车制造业上市公司共83家.在年份选取上,选取2011-2015年上市公司的数据.但是,由于成本粘性对数据要求较高,经过数据筛选后,符合要求的样本较少,可能因此而导致结果不显著.
从模型（3）计算出成本粘性与企业长期经营绩效的结果来看,成本粘性的回归系数为0.307,并且在1%的程度上显著,假设2a从而得到验证,假设2b不成立,说明在我国汽车制造业上市公司中,成本粘性或反成本粘性与企业长期经营绩效正相关,即在汽车制造业企业中,成本粘性或反成本粘性越强,企业长期经营绩效表现越好,而成本粘性或反成本粘性越弱,企业长期经营绩效表现则相对不佳.这可能是由于成本粘性的存在使得企业为将来保留了生产力和生产资源,有利于企业的长期发展,从而对企业长期绩效产生正向影响.
4结论
本文从以汽车制造业主板上市公司2011-2015年面板数据为样本,测算汽车制造业的成本粘性,并研究成本粘性与企业长短期经营绩效的关系.通过上述研究,得出以下结论：（1）我国汽车制造业上市公司中,同时存在成本粘性与反成本粘性,二者相比较而言,成本粘性的现象比反成本粘性的现象普遍.整个行业成本粘性均值呈现出成本粘性.（2）通过将成本粘性与企业短期经营绩效进行回归分析发现,企业成本粘性或反成本粘性与企业短期经营绩效关系并不显著,但是成本粘性与企业长期经营绩效却呈现出显著的正相关关系.
对于汽车制造业来说,无论是整车制造还是零部件制造,投入成本的性质大多为非流动资产,如生产线或者机器设备等.而对于这些已投入的成本,并不会全部在当期转化成产出,资产的价值会在资产的使用期限内分摊,相当于在整个使用期限内转化为产出；此外,当业务量下降时,企业并不会立即做出处置固定资产的行为,整个成本调整的过程相比业务量下降的过程来说会较为缓慢,因此,造成成本粘性现象的产生,而且成本粘性对企业短期的经营绩效影响不显著,但对企业长期的经营绩效呈现出显著的正相关关系.通过明晰成本粘性与企业长短期经营绩效的关系,管理者可以调节和改善成本粘性,优化资源配置,从而提高提高企业经营绩效.
参考文献
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上文结论，该文是一篇关于汽车制造业和成本粘性和实证研究方面的相关大学硕士和汽车制造业本科毕业论文以及相关汽车制造业论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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