我国上市农业龙头企业竞争力评价研究

我国上市农业龙头企业竞争力评价研究*——基于多维面板数据的因子分析摘要：首先构建农业龙头企业竞争力评价体系，然后运用因子分析法对2011—2013年81家样本企业竞争力进行实证分析。结果表明，58%的农业龙头企业三年综合竞争力得分为负值，整体水平有待提高，各企业年度竞争力走势趋于一致，存在产业同质化现象；农产品加工企业竞争力较弱，且呈下降趋势；社会带动及创新发展能力对于企业竞争力的提升愈加重要。建议龙头企业树立差异化优势，提高产品深加工能力；政府加大对龙头企业研发创新的财政支持，促进其技术及产品质量创新。关键词：农业龙头企业；企业竞争力；因子分析中图分类号：F306文献标识码：AResearchontheAppraisaloftheCompetitivenessofListedAgriculturalLeadingEnterprisesinChina——theFactorAnalysisBasedonaMultidimensionalPanelDataHuYi-ting,ZhangNing（EconomyandManagementCollege，ShiheziUniversity，Shihezi,Xinjiang832000,China）Abstract:Thepaperfirstlybuildanevaluationsystemofagricultureleadingenterprisecompetitiveness,andthenanalysis81sampleenterprisescompetitivenessin2011-2013usethemethodoffactoranalysis.Theresultsshowthatthescoreofthecompetitivenessof58%enterprisesisnegativeinthreeyears,whichhavetobeimproved.Theannualtrendofcompetitivenessofenterprisestendtobeconsistent,thereisthephenomenonofindustrialhomogeneity.Thecompetitivenessofagriculturalproductsprocessingenterprisesareweak,andshowadownwardtrend.Theabilityofsocialdriveandinnovationtoenhancethecompetitivenessofenterprisesisincreasinglymoreimportant.Itrecommendsthatenterprisesshouldestablishtheproductofdifferentiationadvantage,andimproveitsdeepprocessingability.Governmentshouldincreasethefinancialsupportforinnovationofleadingenterprises,andpromoteitstechnologyandproductinnovation.Keywords:Agriculturalleadingenterprise;Enterprisecompetitiveness;Factoranalysis一、引言农业龙头企业作为新型农业经营主体，是推进产业化经营的关键，其发展壮大对于农业生产能力不断提高、农户增收及加快农业产业化进程具有重要意义。自2000年至今，各级*基金项目:新疆高校人文社科重点研究基地项目“政府补助、公司治理与农业龙头企业竞争力”（XJEDU020114CO4）政府秉着“扶持农业产业化就是扶持农业，扶持龙头企业就是扶持农民”的政策理念，大力支持龙头企业集群发展。截至目前，我国已有1191家农业产业化国家重点龙头企业①，1万多家省级龙头企业，11万多家中小型龙头企业，提供的农产品及加工制品占农产品市场供应量的1/3，占主要城市“菜篮子”产品供给的2/3以上②。但农业龙头企业普遍存在规模偏小、实力弱、带动力小、信息化程度低、缺乏国际竞争力等问题[1]。龙头企业的发展状况决定着农业产业化成效，因此，正确认识其竞争力水平及存在的问题，是提高龙头企业市场竞争力，进而促进农业产业化发展的关键。竞争力理论代表人物金碚认为竞争力的要素可分为企业面临的各种“关系”、具有某些优势的“资源”、保证企业生存和发展的“能力”及“学识”四类[2]。目前在农业龙头企业竞争力研究方面，国内学者主要采用定性研究探索龙头企业竞争力提升路径[3—4]，并基于利益相关理论，将企业绩效定义为其生存、发展和服务于社会过程中表现出的经营效果及资源配置的绩效水平，从“潜力绩效”、“财务绩效”及“社会绩效”三个方面进行构建评价体系[5]。而定量研究农业龙头企业竞争力的文献较少，主要围绕的是农业上市公司为样本，且仅将经济绩效指标纳入评价体系，通常包括企业的规模、盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力等一系列财务指标[6—7]。王爱群等则将市场营销能力、技术创新能力及产加一体化程度纳入龙头企业竞争力评价体系，研究发现经济发达地区及传统农业大省（区）的农业龙头企业竞争力较强[8]，国家级龙头企业竞争力明显高于省级龙头企业，同时省级龙头企业的资产规模扩张空间更大[9]。目前改革创新是农业现代化发展的根本动力，农业科技创新越来越受到重视，有学者选取人均R&D投入总额、人均新产品开发经费、科研人员总数、企业科技成果数量等定量指标对福建省龙头企业创新能力进行评价，发现总体科技创新能力还有待提高[10]。在有关企业竞争力评价研究的方法选择方面，主要采用的有灰色多层次评价法、多元统计分析方法、数据包络分析法（DEA）。在灰色多层次评价法中，部分学者采用了灰色关联度GM模型对农业上市公司进行了竞争力实证评价（梁栩凌，聂铁力，2013）；周吉等（2012）使用DEA方法对农业龙头企业进行了效率评价；主要选用的多元统计分析方法为主成分分析法、因子分析和聚类分析，其中因子分析法（林乐芬，2004；李大胜、李胜文，2009；黎东升、秦志岗，2011；姜昭，2011）最为常用。上述关于企业竞争力的研究主要着眼于农业上市公司经济绩效或龙头企业单方面竞争力的探讨，而对于农业龙头企业综合竞争力的评价，以及动态趋势演变的研究较少。在社会各界日益关注企业社会绩效和可持续发展背景下，本文选择将科技创新能力及社会绩效纳入评价指标体系中，并选取连续三年的数据对竞争力进行动态分析，找出不足，从而为提高农业龙头企业竞争力水平，促进农业产业化发展提供参考。①数据来源：《农业部关于公布第六次监测合格农业产业化国家重点龙头企业名单的通知》.中华人民共和国农业部，2014-9-18.②数据来源：我国将加大力度支持农业产业化龙头企业发展.新华网，2012-3-26.二、农业龙头企业竞争力评价指标体系及方法根据竞争力理论及农业龙头企业的特性，由可操作性、实用性以及可比性的角度考虑，构建农业龙头企业竞争力评价体系。企业在市场竞争中，首先企业应能够盈利，具有一定的经营能力才能不断发展壮大及对社会做贡献，这也是企业承担其他社会责任的前提和基础[4]，而目前加快农业科技创新成为农业产业化企业做大做强的根本出路，有必要将科技创新能力纳入指标体系中。其次，农业龙头企业的竞争力取决于它是否能够满足不同利益相关者的需要[5]，农业龙头企业作为“企业公民”，其社会责任既要承担包括股东在内的利益相关者责任，也要承担社会期望的法律、慈善和环境等多方面的义务[15]。本文在综合已有学者研究成果的基础上，从企业经营能力、科技创新能力和社会绩效三个层面构建农业龙头企业竞争力评价指标体系（见表1）。其中经营能力又分为盈利能力、偿还能力、营运能力与发展能力四个方面。科技创新能力主要体现在技术人员比例、员工学历程度方面。一般而言，表1农业龙头企业竞争力评价指标体系一级指标二级指标三级指标指标性质计算方法经营能力盈利能力偿还能力营运能力发展能力净资产收益率X1资产报酬率X2流动资产净利率X3每股收益X4流动比率X5速动比率X6现金比率X7总资产周转率X8流动资产周转率X9总资产增长率X10营业收入增长率X11正向指标正向指标正向指标正向指标适度指标适度指标适度指标正向指标正向指标适度指标适度指标净利润／股东权益平均余额（利润总额＋财务费用）／平均资产总额净利润／流动资产平均余额净利润／总股数流动资产／流动负债（流动资产－存货）／流动负债现金及现金等价物期末余额／流动负债营业收入／平均资产总额营业收入／流动资产平均占用额(期末总资产－上年期末总资产)/上年期末总资产(本年营业收入－本年年初营业收入)/本年年初营业收入科技创新能力科研创新能力技术人员比例X12员工学历程度X13正向指标正向指标技术人员数/员工人数大专及以上学历人数/员工人数社会效益商业道德社会贡献能力是否通过ISO9000质量认证体系X14是否通过ISO14000环境认证体系X15就业创造指标X16支付职工工资X17税收贡献X18社会捐赠X19定性指标定性指标正向指标正向指标正向指标正向指标“是”=1“否”=0“是”=1“否”=0员工人数应付职工薪酬所得税费用/总资产社会捐赠/每千元总资产技术人员越多、员工学历程度越高，说明企业越注重高科技运用及高素质人才，从而研发积极性越高。将反映企业社会责任的评价指标分为商业道德、社会贡献两个方面。商业道德主要包括产品质量安全状况和企业环境保护状况两个方面指标。企业社会层面的贡献包括就业创造指标、支付职工工资、税收贡献、社会捐赠方面。企业竞争力的评价方法有多种，本文选取因子分析法作为农业龙头企业竞争力评价的主要方法。因为该方法不但能够有效的消除人为主观性的影响，而且可从根本上去除指标间相关关系的影响，有效的降低变量维度，较好的综合原始变量的绝大部分信息，使得分析对象的评价更客观、更准确。本文因子分析的有关计算，由SPSS19.0软件完成。三、上市农业龙头企业竞争力评价的实证分析（一）样本选取与数据来源本文选取符合以下条件的企业作为研究样本：根据农业部发布的六次农业产业化国家重点龙头企业评选数据，选取在中国沪市和深市A股上市的企业；2011—2013年三年间相关数据缺失的样本予以剔除；研究期间出现ST的样本予以剔除。最终纳入分析范围的可比样本有81家，其中有6家是省市级农业龙头企业，其余为国家级龙头企业。这81家样本企业涵盖了农副产品业26家（农业、畜牧养殖业、林业、渔业及其服务业）、农产品加工业12家（粮食及饲料加工业、屠宰及肉类蛋类加工业、糖纸制造业、纺织业、木材制造业）、食品饮料加工业35家、医药生物制造业7家（医药制造业、生物制品业）、零售业1家。另外，为了保证数据的准确性及客观性，所选数据均来自国泰安CSMAR数据库、巨潮资讯网（）、农业部公布的六次监测合格农业产业化国家重点龙头企业名单及公司年报手工整理并汇总。（二）公共因子的提取及解释为消除数量级和量纲不同带来的影响，首先对数据指标进行标准化处理，继而对指标值进行相关性检验。首先对2013年数据处理，得到KMO值为0.6820.6，巴特利特球度检验的2统计量的值为1255.192，显著性水平为0.0001%，意味着原始数据具有显著的相关性，可以进行因子分析。通过采用主成分分析法计算公共因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率，提取出6个公因子，6个因子的累计方差贡献率为75%，能够很好的解释原始变量信息。为进一步明确所提取各个因子的意义，本文选取方差最大（Varimax)法对因子载荷矩阵进行旋转。旋转后的因子载荷矩阵如表2。根据旋转后的因子载荷，对各因子命名。其中，公因子F1在变量X1、X2、X3、X4、X18上的因子载荷系数最大，主要反映的是企业资产的获利能力，可将其命名为企业盈利能力因子；公因子F2对应的X5