上市公司销管费用问题论文

时间:2022-04-07 11:19:00

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上市公司销管费用问题论文

[摘要]通过销售数量与销售费用及管理费用(以下简称销管费用)两者之间的关系可获得关于销管费用成本性态的信息。由于销售数量的资料取得不易,因此本研究采用AndersonBankerJanakiraman(2003)的分析模型,以主营业务收入净额替代销售数量,探讨两岸上市公司销管费用是否具有粘性。分别从观察期长短来看、宏观经济景气、企业规模大小及公司治理等方面,研究销管费用变动的幅度及方向是否也会有差异。

[关键词]销管费用粘性理论公司治理

一、引言

中国上市公司是否存在销管费用“粘性”行为(stickinessofcosts)?其销管费用“粘性”保持一个什么样的水平?企业经理人员是否在蓄意延长销管费用调整的时间?销管费用“粘性”受到哪些因素的影响?完善的公司治理能否使销管费用“粘性”行为得到遏制?销管费用“粘性”对成本管理人员有哪些启示?这些问题促使我们对销管费用粘性进行不断深入的探索。

中国宝岛台湾自1970年时期开始,长期奉行与欧美相似的自由市场经济模式,但关于费用“粘性”的问题也少有研究。台湾社会的民族构成、语言文化、风俗习惯等与中国大陆同源,虽然两岸体制不同,但经济运作模式却有相同点。因此,在我们研究大陆经济问题时,将兼具西方成熟市场经济与中国文化行为模式特点台湾经济作为参照可能得出更有意义的结论。

本研究探讨的问题有几点:

1.两岸上市柜公司销管费用是否具有粘性的现象?

2.比较两岸上市公司销管费用粘性的差异,分析造成粘性差异的原因?

本研究希望通过上述问题之探讨,使企业财务会计管理人员对成本性态有更进一歩的认识,有助于进一歩加强成本管理,促使企业做好经营决策。

本研究为企业管理层提供了很有意义的启示,即销管费用不仅存在变动与固定费用的划分,而且变动费用在业务量增长不下降的不同情况下变动的幅度是不同的。而且本研究还指出,销管费用粘性是可控的,销管费用会随着企业资产相对规模增加,增加不具竞争力的产品外包能有效地减轻销管费用粘性的程度。

二、研究模型与变量

第一节研究假说与模型

1.主营业务收入净额与销管费用之关联性

本研究测试销管费用是否具有粘性的方式,比较当主营业务收入净额增加时,销管费用增加的幅度会大于当主营业务收入净额减少时,销管费用减少的幅度。因此,本研究建立假说一:

假说一:当主营业务收入净额较前一期增加时,销管费用增加的幅度会大于当主营业务收入净额较前一期减少时,销管费用减少的幅度。

2.时间因素与销管费用粘性

上述假说,仅检查一年期间的粘性。当我们对销管费用调整幅度的观察期不够长时,粘性的现象是十分明显。但随着观察期的增加,企业进行调整承诺资源的可能性也随之提高。因此,当观察期间增加时,销管费用粘性程度应会出现减缓的趋势。因此,本研究建立假说二:

假说二:销管费用的粘性程度会随观察期的增加而有减缓的趋势。

本研究参考相关之文献,并针对研究目的选取适当的变量,兹将本研究所使用的变量定义、衡量方法及研究模型加以说明如下。

本研究所使用的财务变量分别定义如下:

模型Ⅰ:为了确定主营业务收入净额与销管费用之间确实具有相关性,且了解在尚未加入“本期主营业务收入净额是否较前期增加或是减少”的区别虚拟变量之前,主营业务收入净额的变动与销管费用变动幅度之间的关系,在模型中增加虚拟变量,用以区别“两岸上市公司的主营业务收入净额变动,对销管费用变动的影响程度”,故建立本研究模型Ⅰ:

其中:

SG&Ai,t:第i家公司第t期的销管费用。

salesi,t:第i家公司第t期的主营业务收入净额。

chn:区分台湾及大陆数据的虚拟变量,当chn为1时,表示大陆资料;当chn为0时,表示台湾资料。

εi,t:第i家公司于第t期的残差。

如果β1﹥0表示主营业务收入净额确实是销管费用的成本动因,对正常企业而言,β1应处于0至1之间,该值越接近1,表明营业收入净额对销管费用的影响越大,亦即销管费用中变动费用占总费用的比重越大。

模型Ⅱ:

本研究假说二认为管理层会等待信息以制定决策,决策与成本变动实现之间的时间延迟现象,将造成销管费用的粘性程度在主营业务收入净额减少的下一期反转。为验证假说二,本研究采用下列的回归模型Ⅱ,探讨时间因素对销管费用粘性的影响。在模型中增加虚拟变量chn,主要区别“两岸上市公司销管费用粘性反转程度的不同”,故建立本研究模型Ⅱ:

其中:Di,t-1:为一虚拟变量,当第i家公司第t-1期的主营业务收入净额相对于第t-2期为减少时,其值为1,增加时其值为0。其他变量与模型Ⅰ相同模型Ⅱ系将前两期主营业务收入净额的变动对于当期销管费用增减变动幅度的影响做整体考虑。

第二节样本选取与数据来源

本研究中国大陆(1994年至2003年)及台湾(1975年至2003年),我们选取了1997年12月31日前上市的公司作为样本。这样每家公司至少有7年(1997年上市)或8年(1997年以前上市),计算增长率时,分别有6年或7年,符合本研究的需要。选择样本的标准如下:

(1)排除金融保险业;金融保险是特殊行业,负债比率和一般公司不同,经营过程和经营范围都是不可比较,所以用一般选取样本的做法将它排除。

(2)中国大陆在CSMAR数据库,中国台湾各变量数据取自台湾经济新报社数据库,若有变量数据不全的公司将被排除于样本外;

有的公司数据缺失,本研究需要长时间的数据研究,时间序列数据,为了不让数据对研究结果造成影响,所以将它排除。

(3)研究期间主营业务收入净额或销管费用需大于0。这两种变量的值为0或负值时将会导致本研究参数估计产生偏差,故删除之。

这些企业都属非正常企业,经营特征和正常企业不同,把这些数据放在一起研究,会干扰我们的研究结果。

(4)研究期间主营业务收入净额小于销管费用需的样本,属于异常样本,故删除之。

这些企业都属非正常企业,经营特征和正常企业不同,把这些数据放在一起研究,会干扰我们的研究结果。

(5)至少于1997年年底前上市的公司。本研究是时间序列的研究,时间数据要足够才能保证每个企业的时间段供我们研究。

本研究的分析方法采用回归分析(RegressionAnalysis)。所谓回归分析,系指单一分析性反应变量(Y)对多个分析性解释变量(X1,X2,……,Xk)函数关系之统计分析模型。换言之,回归分析的目的在探讨(X1,X2,……,Xk)的改变,如何影响Y变化的程度。回归系数(RegressionCoefficient)则是衡量变动程度的指标,也是检定的核心,用以探讨模型的可用性及个别解释变量的解释力是否显著。

由于本研究所选取的样本来自两岸上市公司,而上市公司所处的产业类别及企业规模皆存在着许多差异。因此本研究所采用的研究模型之变量皆以比率(ratio)的方式表示,再分别对解释变量及反应变量取对数以改善各公司变量的可比较性及和缓潜在的残差异质化(Heteroskedasticity)问题。

三、实证结果与分析

两岸的比较分析

1.模型Ⅰ实证结果

从表3-1台湾中得知salesi,t/salesi,t-1的系数β1估计值为0.54543(t统计值为70.09),并为显着正值。如果不考虑主营业务收入净额增加或减少,对销管费用调整所造成的不对称影响时,销管费用的调整幅度为主营业务收入净额变动幅度的55%。