制造企业库存管理与企业绩效的实证探讨

 0　引言
    库存是负债并不是企业资产的观念已经被国内大多生产制造企业接受。近年来国内企业不断实施各类降低库存成本的管理策略和信息系统。如六西格玛、准时制造、协同规划与预测补充(CPFR)、供应商管理用户库存(VMI)和集中采购等管理策略，ERP和MES等管理信息系统，企业通过成功实施这些管理策略和信息系统显著降低了库存水平，改善了服务水平，竞争优势进一步增强。
    但库存仍然是国内生产制造企业当前面临的棘手问题之一，如何进行库存优化降低库存成本已成为企业关注的焦点。如图1所示，从1997到2010年，六大典型制造行业库存比重均维持在30%以上，其中信息设备、家电和汽车业库存比重高达40%-60%，食品饮料、纺织服装和医药行业库存比重则维持在30%-40%左右。另外食品饮料、纺织服装和医药行业库存比重在2005年后有明显的上升趋势，而另外三个行业虽没有明显的升降趋势，但依然维持在高位。库存比重越高，表明库存占流动资金越多，库存费用越高；由此可见制造企业依然面临着库存水平过高的严峻问题。
    
    图1　国内制造业上市公司库存占库存和固定资产之和的比重
    由图2可见，各行业库存持有天数总体呈下降趋势，但不同的行业差异明显，其中汽车和信息设备平均库存持有天数约为40-100天，明显低于其他行业，而食品饮料行业则高于其他行业约为100-160天，是何种原因造成这种现象呢？影响制造企业库存管理水平的关键因素又有哪些？国外学者对此进行了深入的研究，但国内学者则主要集中在微观库存控制模型的构建与求解上，较少涉及企业层面的实证研究。本文以国内256家沪深制造类上市公司1997-2010年的年度财务数据为样本，并分成医药、食品饮料、纺织服装、信息设备、家电和汽车六大行业，考查国内制造业库存水平的变动趋势和关键影响因素，进而探讨库存水平与企业绩效的关系，以期为制造企业库存管理活动提供决策支持。
    
    图2　国内制造业上市公司各行业平均持有库存天数
    1　文献综述
    关于制造业库存管理实证研究的文献有Lieberman & Asaba(1997)对比研究了美国和日本汽车制造企业库存减少与生产率的关系，根据美日两国的数据，发现库存水平与生产率呈正相关关系。Lieberman & Helper等(1999)研究了大规模汽车零部件制造企业原材料、在制品和产成品的库存管理，结果显示和经典库存理论一致，员工培训和与顾客的有效沟通等管理活动与库存水平降低有较大关系。但发现在美国的日本企业库存水平与美国企业没有显著差异，与前人结论截然相反，表明日本企业的库存管理经验并没有很好的移植到美国。Rajagopalan & Malhotra(2001)从原材料、在制品和产成品三方面考察了美国制造企业1961-1994年库存水平的变动情况。Chen，Frank & Wu(2005)考察了美国制造业上市公司1981-2000年间库存水平的变化趋势和影响因素，以及和长期投资回报率之间的关系，发现库存水平过高的企业投资回报率较低。Roumiantsev & Netessine(2007)发现库存水平与需求不确定性、提前期和毛利率呈正相关关系，与库存成本呈负相关关系，公司规模越大库存水平越低，并采用批发、零售、机械制造和化工等八个行业数据进行经验分析。Olivares & Cachon(2009)研究了竞争如何影响经销商的库存持有水平，通过收集通用汽车200家经销商在6个月内的库存和销售数据，结果发现经销商在面对竞争者进入时为了保证服务水平会持有更多的库存。稳健实验表明通用汽车如果减少经销商数量，能在不影响销售的前提下库存减少14%-27%。Cachon & Olivares(2010)发现美国的汽车制造企业在供应链中表现出不同的产成品库存持有天数，丰田汽车不仅在制造效率，产品研发方面保持竞争优势，在产成品库存水平上也明显低于克莱斯勒、福特和通用。作者利用面板数据分析了销售增长率、经销商数目、产品替代性、产品多样性、生产率和生产柔性等因素对这四家汽车制造商产成品库存水平的影响，结果发现经销商数目和生产柔性是造成差异的主要原因。赵泉午等(2009)利用1996-2008年财务数据对国内服装制造类上市公司库存水平的变动趋势及影响因素进行了实证研究，发现公司绩效与库存周转率之间无相关关系，库存周转最慢和库存周转居中的公司投入资本报酬率高于库存周转最快的公司。赵泉午和黄志忠(2010)系统考察了1996-2005年间国内零售企业库存管理现状，重点考察了企业地理区位、经营业态和渠道力量对库存周转率的影响。综上，现有文献缺乏对国内生产制造多行业库存水平变动趋势和关键影响因素的系统研究。
    2　研究假设
    影响企业库存水平的因素很多，本文结合现有文献和经典的EOQ模型，采用国内沪深制造类上市公司数据重点研究以下三个问题：(1)在控制毛利率、库存比重、公司规模影响后，制造类上市公司库存周转率是否显著受销售增长和提前期等因素的影响？(2)控制毛利率、库存比重、公司规模、销售增长因素的影响后，1997-2010年间国内制造业上市公司库存水平和修正库存周转率的变动如何？(3)国内制造业上市公司库存水平与公司企业绩效之间的关系如何？基于此提出如下假设。
    生产制造企业总是根据需求预测和订单组织生产，但任何先进科学的需求预测方法都不能做出精确的预测，需求预测往往滞后于实际需求的变动趋势，当实际的销量高于预期时，库存水平会低于预期水平，库存周转率会升高，当实际销售量低于预期时库存水平会高于预期水平，库存周转率会降低。此外，Gaur & Kesavan(2005)研究发现当销售额下降时企业的库存管理变得更加困难，库存周转率下降速度更明显。据此，本文将销售增长率分成两个部分，分别考察销售增长率大于0即销售增长时和销售增长率小于0即销售下降时，库存水平对销售增长的反应程度，并假定销售增长率小于0时，库存水平反应程度更大。综上提出如下假设：
    假设1：销售增长时，库存水平增长速度小于销售增长率，销售下降时，库存水平降低速度小于销售降低速度。
    假设2：销售下降时，库存水平对销售增长率变动的反应更敏感。
    根据提前期不为0的EOQ模型可知，提前期变长会带来更高的库存水平，另外提前期越长，面临的需求不确定性越大，在保证服务水平不变的前提下企业会倾向持有更多的库存。本文采用Sergey Rumyantsev(2007)提出的应付账款周转天数 度量提前期，该指标是基于产品循环(原材料投入到产品卖出)周期与现金循环周期同步的假定，企业发出订单贷记应付账款，供应商接受订单发运原材料和零部件，企业付款入库借记应付账款，因此可用应付账款周转天数作为衡量提前期的指标。综上提出如下假设：
    假设3：库存水平与提前期呈正相关关系。
    制造业不仅对世界经济有重大影响，同时也是许多产品设计和生产制造技术创新的来源地。随着全球化进程的加快，国外先进的生产制造理念逐步引入国内，如以丰田汽车为代表的准时生产(JIT)生产方式，70年代向北美国家扩散，90年代被国内汽车工业引入，同时由美国兴起的精益制造和敏捷制造的生产经营方式也在90年代末和本世纪初引入国内，20世纪初期大规模定制生产的思想逐步成为引领汽车制造工业的潮流，低成本、低缺陷和低库存正在成为国内制造企业管理创新的目标。在国外库存管理思想的引导下，国内制造企业开始注重库存管理，不断实施新型管理创新活动，如延迟制造、模块化和快速响应等供应链管理策略；看板管理、全面质量管理、六西格玛等质量管理方法；ERP和CRM等信息系统实施等。但另一方面，竞争加剧，消费者需求个性化使得企业不得不采取产品多样化和系列化的策略，导致企业库存持有量大幅上升。库存水平的变动取决于以上两方面力量的综合影响。本文假定先进的库存管理理念在制造企业中占主导地位。据此提出如下假设：
    假设4：控制毛利率、库存比重、公司规模和销售增长因素后国内制造业上市公司1997-2010年间修正库存水平下降。
    库存周转率越高表明公司存货周转越快，当假定投入一定时，库存周转越高则收益越大，据此可认定库存周转快的企业绩效好于库存周转慢的公司。但根据Chen，Frank & Wu(2005)和Roumiantsev & Netessine(2007B)等的研究结论，库存周转率越高并不代表公司企业绩效就越好，库存周转率略高于行业平均水平的公司，企业绩效明显要好于行业内其他公司。本文根据库存周转率将样本分成高库存周转率、中库存周转率和低库存周转率企业，并用总资产报酬率指标来衡量企业绩效，以验证国内制造业企业是否符合上述研究结论；据此提出如下假设：
    假设5：国内制造业上市公司中库存周转率居中的企业绩效显著好于高和低库存周转率企业。
    3　样本选择、变量定义和模型
    3.1　样本数据
    制造业可分为食品制造、医药制造、橡胶制品和金属制品业等，同一行业中，由于所处供应链位置不同，又可分为原材料制造、半成品制造和产成品制造三类。对于产成品制造企业来讲，在供应链中比前两类企业更接近销售终端，更接近消费者，因此产品多样性和需求变动大。产成品制造企业会根据历史销售数据和订单状况进行需求预测，并据此制定生产采购计划，同时需要管理大量的供应商和经销商，使得库存管理难度要远远大于原材料和半成品制造企业，库存管理水平的高低会对企业绩效产生较大影响。本文选取产成品型制造企业作为研究对象，另外根据Wind咨询金融终端数据库的行业分类标准，发现医药、食品饮料、纺织服装(剔除半成品型纺织类制造企业)、信息设备(包括手机和电脑等通信设备)、家电和汽车(整车制造)六大细分行业属于产成品型制造。据此本文选取国内沪深六大类256家产成品制造型上市公司作为样本，考察库存水平的变动趋势、库存水平的关键影响因素和库存管理水平对企业绩效的影响，数据均来源于沪深证券交易所网站披露的上市公司年报以及Wind咨询金融终端数据库。
    3.2　变量定义
    库存水平、库存周转率、总资产报酬率、毛利率、库存比重、公司规模、销售增长率和提前期等指标的定义详见表1。
    
    3.3　计量模型
    模型M1a：
    
    i是企业标识，t是时间标识，模型M1a主要考察库存比重、毛利率、企业规模、提前期和销售增长率等因素对库存水平的影响，同时加入年度变量用以考察库存水平随年度时间变动是否有显著的变化趋势。模型M1b采用库存周转率做被解释变量，目的是为了对M1a进行稳健性分析，以保证结论的可靠性。
    模型M2：
    
    
    模型M2在M1a的基础上加入变量max(0，)，将销售增长率进行分类，当销售增长率大于0时，该变量取值为即变量值本身，当销售增长率小于0时，则取值为0，通过如上变量设置来考察在销售上升和下降时，库存周转率的反应程度。
    
    构建模型M3，用来考察库存周转率和企业绩效的关系，为区分不同库存周转水平的公司库存周转率对企业绩效的影响，将样本公司按每年的库存周转率排名进行分类，排名在前30%以内的为高库存周转率公司，排名在最后30%的为低库存周转率公司，其余的则是库存周转率居中的公司。在模型中则加入Q，L两个哑变量，变量取值如表2所示，高库存周转率公司Q取值为1，L取值为0，低库存周转率公司L取值为1，Q取值为0。另外根据Fama & French(1993)的三因素模型可知，公司规模是影响公司股票回报的主要因素之一，本文据此把公司规模作为影响企业绩效的控制变量。
    模型M3：
    
    4　实证分析和讨论
    在进行回归分析以前，先对样本进行描述性统计分析，如表3所示，六类制造行业平均库存水平最小为医药行业26700万元，最大为家电行业115000万元，另外总资产报酬率最大值为食品饮料行业5.99%，最小值为家电行业2.50%，可见行业间差异明显。
    
    由于本文采用的是非平衡面板数据进行分析，在分析前先进行Pearson相关性检验，检验变量间的相关性，如表4所示，模型各变量相关系数绝对值均小于0.5，表明各变量间不存在强性关系，避免了多重共线性的影响。本文在分析过程中，发现存在被解释变量二阶滞后的影响，如果继续用静态面板模型的处理方法，会因为内生性的问题造成估计结果发生偏误。为避免内生性的影响，本文采用广义矩估计GMM，对非平衡动态面板数据模型进行参数估计。另外因广义矩估计使用了大量的工具变量，为了检验工具变量的有效性，使用Sargan和AR两类统计量。Sargan检验的原假设是新增工具变量有效，AR统计量的原假设是残差项不存在序列相关，在本文中将给出Sargan检验的p值，p值大于0.05则表示工具变量有效，给出AR(1)和AR(2)检验的p值，通常认为如果没有二阶序列相关则接受原假设，即AR(2)检验的p值大于0.05。
    表5是模型M1a的分行业回归和总样本回归结果，据总样本回归结果，库存比重增加1%，库存水平提高0.41%，毛利率增加1%， 库存水平提高0.1%，公司规模增加1%，库存水平提高0.31%，提前期增加1%，库存水平提高0.15%。且库存比重、毛利率、公司规模与库存水平在1%水平上显著正相关，与Gaur & Kesavan(2009)等和Gaur & Fisher等的结论一致，提前期与库存水平在1%水平上显著正相关，与假设3一致，从分行业回归结果来看，结论与总样本回归也大体一致。据总样本，销售增长率与库存水平不显著相关，假设1不成立，但纺织服装和家电的结论与假设1一致，医药行业和信息设备行业则与假设1相矛盾。总样本回归结果显示库存水平与年度变量显著正相关，表明库存水平随年度变化呈增长趋势，这与假设4相矛盾，且分行业来看医药、食品饮料和纺织服装库存水平均与年度变量显著正相关。
    
    从回归结果来看，剔除了公司规模、毛利率、库存比重和销售增长因素的影响后，修正库存周转水平随年度变化逐年增长，与假设矛盾。造成这种矛盾现象的原因有两方面：一是消费者过去对产品价格或品质的单一诉求逐渐变得开始追求个性化、多元化，使得企业不得不采取多样化、系列化的产品策略，导致企业库存水平大幅度提高，库存管理难度急剧上升。加上国内激烈的竞争环境和产品同质化趋势，产品替代性增强，使得企业的缺货成本远高于存储费用，为了保证供货及时，企业不得不提高库存水平。二是虽然制造企业近年来加大了对库存管理的重视程度并引进了先进的库存管理技术，如建立自动立体化仓库、物流配送中心以及购置安装EDI、MRP、ERP、CRM等，这些举措有效提高了物流运作效率、供应链信息共享和反应程度，实现了库存管理的规模效应。但从分析结论来看，竞争和消费者需求变化对企业库存水平的影响依然占据主导地位，医药行业和信息设备行业销售增长率和库存水平的矛盾现象也反映了在产品寿命周期短更新换代快的行业中，库存水平的增长速度已经超过了销售增长速度。
    
    表6是模型M1a的对照模型M1b的回归结果，其被解释变量用库存周转率代替M1a的库存水平，结论与M1a一致。另外发现公司规模不仅与库存水平正相关和库存周转率存在正相关关系，表明扩大公司规模虽然提高了库存水平，但也发挥了库存管理的规模效应，加快了库存周转。
    表7是模型M2的分析结果，据总样本分析结果，在销售下降或上升时，销售增长率和库存水平的相关关系并不显著。但据分行业回归结果可见食品饮料和家电行业在销售下降时，销售增长率每增加1%，库存水平分别降低0.26%、0.99%，在销售上升时，销售增长率每增加1%，库存水平分别降低0.05%、0.01%。医药行业在销售下降时，销售增长率每增加1%，库存水平降低0.38%，在销售上升时，销售增长率每增加1%，库存水平增加0.03%。纺织服装业在销售下降时，销售增长率每增加1%，库存水平增加0.701%，销售上升时，销售增长率每增加1%，库存水平降低0.001%。以上结论表明销售下降时，库存周转率反应比销售增长时更敏感，与假设2一致，且与Gaur & Kesavan(2009)的结论一致。但医药行业在销售上升时，纺织服装行业在销售下降时，销售增长率增加而库存水平却提高，与食品饮料和家电行业相比发生相反方向的变动。
    
    由以上结论表明食品饮料、家电和医药行业在预测销售下降时会过度采取规避库存积压的策略，如调整生产计划缩减产量，极力向供应链下游的经销商“压库”，造成上游库存周转加快，下游库存积压，大打价格战，采取各种促销策略促进销售等。另外医药行业在预测销售增长时，会过度预判销售形势，造成库存水平过度积压，而纺织服装在预测销售下降时，库存调整速度远落后于实际销售变化速度。医药行业前期研发成本高，且服务水平要求极高，销量变动会造成库存水平更大比例的变动。纺织服装行业产品季节性差异明显，消费者需求变化快，加上日趋激烈的竞争环境使得库存调整滞后销售变化，库存积压现象严重。
    模型M3用于考察库存周转率与企业绩效之间的关系，表8是利用模型M3对总样本和分行业进行分析的结果。据总样本可知，库存周转率最低或库存周转最慢时，库存周转率每增加1%，总资产报酬率增加0.05%，库存周转居中时，库存周转率每增加1%，总资产报酬率增加0.04%，库存周转率最高或库存周转最快时，库存周转率每增加1%，总资产报酬率增加0.05%，以上结论表明库存周转居中的公司库存绩效对企业绩效的贡献低于库存周转最慢和最快的公司，结论不符合假设5。分行业的分析结果可见食品饮料、纺织服装和信息设备行业库存周转居中的公司库存绩效对企业绩效的贡献显著高于库存周转最慢和最快的公司，结论与假设5一致。
    
    5　结论与启示
    本文考察了1997-2010年间国内制造业库存管理的现状，发现制造企业库存水平与库存比重、毛利率、公司规模和提前期显著正相关，当销售下降时，库存水平对销售增长率的变动反应更敏感。控制相关因素后修正库存水平逐年上升。纺织服装和家电行业，销售增长率与库存水平显著正相关，医药和家电行业，销售增长率与库存水平显著负相关。食品饮料、纺织服装和信息设备行业库存周转居中的公司库存绩效对企业绩效的贡献显著高于库存周转最慢和最快的公司，医药行业库存周转最快的公司高于周转居中和最慢的公司，家电行业和汽车行业库存周转最慢的公司高于库存周转居中和周转最快的公司。
    本文的研究结论也为国内制造企业带来一些管理启示：当前制造业库存水平有整体上升的趋势，如何加快库存周转降低库存成本依然是企业必须关注的焦点问题，问题的解决还依赖于在对国内外库存管理成功经验的“吸收”、“消化”基础上对生产管理方式的不断改善提升。从毛利率与库存水平的关系来看，制造企业品牌力量薄弱或关键零部件技术缺失使得企业难以实现差异化的营销策略而普遍奉行价格战，阻碍了制造业的长足发展。从公司规模、固定资产比重与库存水平的关系来看，通过兼并重组，扩大公司规模提高制造业行业集中度能充分发挥库存管理的规模效益。另外通过CPFR、信息集中化等信息化策略缩短提前期，通过流程再造减少浪费提升管理水平，最终能有效提高库存管理水平。
 

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