基于空間網格視角的企業績效影響因素的實證檢驗
——以中原地區房地產行業為例

林潔瑩

(福建船政交通職業學院交通經濟系，福建 福州 350007)

1 文獻綜述

近年來，國內外學者關于空間網格集聚對各行各業的影響及效應的研究已取得較大成就，他們普遍認為空間集聚效應影響各行各業的發展及財務績效的各項指標.Den & Roeland認為網格集聚會造成地理上相關聯企業間的相互影響，進而幫助企業取長補短，減少交易成本[1]；Ben & Rabeau認為企業間的信息共享與溝通在網格集聚效應中發揮重要作用[2]；曹麗莉認為網格集群內的企業應充分利用網格集聚效應帶動其自身績效發展[3]；黃純認為網格集群內企業間應共享信息網格、供應鏈網格、資金網格，企業間的信息、資金等均影響其自身績效發展[4].關于企業績效的研究，大多數學者側重從財務及非財務指標兩個視角展開相關研究.例如，Kaplan & Dess等學者從非財務指標的視角進行企業績效的相關評價，認為市場份額、客戶滿意度、產品質量等非財務指標應是測量企業績效發展的重點[5]；李乾文和Brown & Butle則認為每股收益、投資收益率、現金流、凈利潤等財務指標對企業自身的績效發展至關重要[7-8]；也有學者從全面績效指標的視角提出進行企業績效管理的建議，認為應在傳統財務及非財務指標的基礎上加入其他主客觀指標從不同層面、不同視角考量企業績效[9].總之，關于企業網格集聚及企業績效發展的研究已日漸成熟，但鮮有學者從網格集聚視角對企業運營與企業自身績效間的關系進行相關分析.本文以已有的相關研究為基礎，從網格集聚視角展開企業運營與其績效間關系的相關研究，使企業績效考核更真實、更合理.

2 空間面板模型的構建

2.1 核密度估值法

該研究方法為：結合選定的區域內樣本數據，運用可視化方法研究變量的空間分布模式及特征，進而識別并表示出選定區域內的企業空間分布狀況，該方法可直觀、簡潔地標識出選定區域內企業的集聚與分散狀況[10].其具體公式為：

(1)

其中，k(·)為核密度函數，h為搜索閾值，n為樣本數量，w為數據維度.

同時，當w為二維數據時，即可突破傳統單維度尺度空間布局缺陷，進行區域內關聯企業間不同空間尺度上空間格局的分析[11]，即：

(2)

(3)

其中，α為樣本區域面積，n為樣本數量，D為樣本間距離.

當H(D)=0時，相關企業間在空間上存在隨機分布；當H(D)>0時，相關企業間在空間上呈集聚狀態；當H(D)<0，相關企業間在空間上呈均勻分布狀態.

當H(D)>0時，可依據H(D)與D檢驗企業在空間上的集聚格局，并根據置信區間(H(D)min，H(D)max)求得企業的集聚強度及規模，即用H(D)出現的第一個最大值測度企業的集聚強度，用此時對應的D值衡量企業集聚規模.

2.2 空間杜賓回歸模型

空間杜賓面板回歸數據是空間滯后模型和空間誤差模型的一般形式.空間杜賓模型可有效捕捉不同變量所產生的外部性和溢出效應(Lesage & Pace, 2009).其基本形式為:

(4)

其中，θ和β是待估計的常數回歸參數.對空間杜賓模型設定假設約束條件可將空間杜賓模型簡化成空間滯后模型或空間誤差模型.考慮兩個假設條件：(1)H0:θ=0；(2)H0:θ+ρβ=0.檢驗假設條件(1)可判斷是否將空間杜賓模型簡化為空間滯后模型，檢驗假設條件(2)可判斷是否將空間杜賓模型簡化為空間誤差模型.

2.3 空間權重矩陣的設定

在空間統計和計量中，對象的空間依賴關系可以用空間權重矩陣來表達.目前，空間經濟學主要使用三種空間權重矩陣設定方法，分別是0—1空間權重矩陣、地理距離權重矩陣和經濟空間權重矩陣.其中，0—1空間權重矩陣根據地理邊界是否相鄰設定，地理位置相鄰的地區被賦予1，地理位置不相鄰的地區被賦予0，即:

(5)

地理距離權重矩陣按兩個企業間地表距離的倒數平方來設定，其實質是負相關距離，即用距離的遞減函數值定義元素值，兩企業距離越近賦予的權重越大，反之，賦予的權重越小，即:

(6)

其中，dij指i省與j省的省會城市之間距離.

本文中企業間經濟活動不僅受空間地理距離的影響，而且還受企業財務發展水平的影響，故有必要將財務因素納入空間權重設置中以更好反映客觀現實.故經濟空間權重矩陣就是在距離權重矩陣中引入經濟財務因素，使用區域內人均收入水平差距的倒數來設置，區域內人均收入差距越小，企業財務水平越接近，賦予較大權數，反之則賦予較小權數[12].

3 空間杜賓面板模型的檢驗

3.1 企業空間集聚格局的時空演變

本文以搜索半徑400km以內50家企業的2005、2010、2015及2019年數據為選取樣本，采取核密度估計法從空間布局視角探討這50家企業空間集聚格局的時空演變特征，得出其空間核密度分布指數如表1所示.

表1 中原地區房地產企業鄰近點距離指數

最鄰近距離指數表明中原地區房地產行業空間集聚近年來呈現從零星分布到空間集聚再到均衡發展的空間演變格局[13].2005年中原城市群區域房地產企業的最臨近點距離指數為0.357 5，2010年和2015年則分別為0.321 8、0.322 7，相對于2005年，約下降3個百分點，表明中原地區房地產企業進一步集中，而2019年其最臨近點距離指數為0.398 6，則表明房地產企業空間集聚程度較低，逐漸趨于均衡化.故中原地區房地產企業空間布局經歷了從零星分布到連綿集聚到均衡發展的演變歷程.

3.2 企業財務績效影響因素分析

考慮到指標選取的系統性、全面性、可獲得性及關鍵性等原則，再加上回報率、風險水平、償債能力、外部市場環境等幾方面衡量企業績效的特定財務與非財務指標[14]，選取企業間空間地理距離、資本回報率、資產負債率、區域內人均收入水平等幾個具體的關鍵指標，分析了企業間經濟活動受到的空間地理距離影響，并從企業發展水平的視角將衡量回報率、風險水平、償債能力、市場份額等幾方面的資本回報率、資產負債率、區域內人均收入水平等特定財務與非財務指標納入企業績效影響因素的實證檢驗框架，以全面反映空間集聚視角下企業的產業集聚度、資本回報率、風險水平、償債能力、外部市場環境等因素對區域內房地產企業績效發展水平的影響.

3.2.1 選取指標

本文選取中部地區房地產企業績效水平(房地產企業財務總產值與從業人員數量比)為因變量，企業間空間地理距離、資本回報率、資產負債率、區域內人均收入水平等因素為自變量[15]，采取空間杜賓面板模型展開中部地區房地產企業績效水平的相關研究，以期通過空間杜賓面板模型檢驗影響中部地區房地產企業財務績效水平的因素及各影響因素與企業績效發展間的耦合程度.

表2 所選變量的定義及說明

基于數據可得性，選取區域內房地產企業財務總產值與從業人員數量比來衡量其企業發展績效；用各房地產企業間的空間直線距離來衡量企業間空間地理距離；用區域內房地產企業銷售額來衡量企業資本回籠情況，進而衡量房地產企業的資本利用程度，衡量其資本回報率；用各房地產企業負債總額占資產總額的比例來衡量資產負債率；用區域內人均GDP來衡量區域內人均收入水平.

3.2.2 構建模型

本文在借鑒國內外研究經驗的基礎上，選取中部七省50家房地產企業的績效水平、企業間空間地理距離、資本回報率、資產負債率、區域內人均收入水平等變量指標，以50家房地產企業的面板數據為依據，采取空間杜賓動態面板數據模型展開中部地區房地產企業績效水平影響因素及其動態耦合的相關研究[16]，即：

FZJXit=α0+α1FZJXit-11+...+αnFZJXit-n+βKJJLit+γZBHBLit+ηFJit+λRJSRit+εt

(7)

其中，FZJXit為企業績效水平，KJJLit為企業間空間地理距離，ZBHBLit為資本回報率，FJit為資產負債率，RJSRit為區域內人均收入水平，ε為殘差項，i代表各省份，t代表各年份.

數據主要來源于各省份統計年鑒、各企業財務報表等.為了消除變量間的異方差和便于變量之間的長短期分析，本研究對各項指標作對數處理.本文的實證研究前期用Stata計算Moran值，后期主要借助Matlab 軟件完成.

3.2.3 實證檢驗

(1)企業間空間相關性檢驗

面板模型進行空間回歸分析前應先進行空間相關性檢驗，如果存在空間相關性，則應采用空間計量經濟模型消除空間效應帶來的估計誤差.通過Moran值模擬發現：2005—2019年企業發展績效水平間的Moran位大致在0.30～0.52的區間內變化，且均通過1%的顯著性水平檢驗，表明企業間發展績效水平存在較顯著的空間相關性.從縱向來看，企業績效的集聚水平隨時間呈現一定的規律變化，在2010年形成一個“增長拐點”，2010年以前Moran值大都呈現增長之勢，之后Moran值逐步下降或波動下降.

由表3可知，無論使用何種空間權重矩陣，自2005年以來，企業Moran指數均在1%的水平上顯著為正，各企業間的績效水平具有顯著的空間依賴性，一個企業的績效水平會受到鄰近企業績效水平的影響.同時，由于經濟空間距離權重矩陣的指數值和顯著性普遍高于0—1空間權重矩陣和地理距離權重矩陣，故可判斷企業發展績效的空間集聚主要體現在企業規模、財務指標等較接近的相鄰區域間，且企業規模、財務指標等較接近的企業間更容易產生空間交互影響[17].

表3 企業績效水平Moran指數

(2)各變量對企業發展績效的效應檢驗及動態耦合分析

根據前文分析，本文適合采用固定效應的SDM模型，故對企業績效的影響因素進行固定效應空間計量分析，如表4.

表4 空間杜賓模型估計結果

從表4可以看出，在所有解釋變量的回歸系數中，區域內人均收入的系數最大，表明區域內人均收入是推動房地產企業績效水平提升的首要因素，空間距離的系數也較大，表明企業所處空間位置亦是推動房地產績效水平提升的重要因素，所處空間位置是房地產企業績效水平提升的部分原因[18].同時，房地產企業的資本回報率、資產負債率等對其績效水平的影響亦有正向顯著關系，說明房地產企業的資本回報率、資產負債率均會影響其績效，并對周邊區域起輻射作用.

表5結果顯示，空間距離、資本回報率、負債率、區域內人均收入水平每提高10%，對企業績效的影響分別為1.26%、0.81%、0.93%、2.63%.由于存在因變量和自變量的空間滯后項，直接效應中還包含了鄰近企業的反饋效應，即鄰近企業績效發展水平和自變量對該企業的影響，反饋效應值應為表4中的估計系數與表5中各自變量的直接效應的差值，空間距離、資本回報率、負債率、區域內人均收入水平的反饋效應分別為0.017 6、-0.069 2、0.028 8、-0.009.從間接效應來看，空間距離、資本回報率、負債率、區域內人均收入水平每提高10%，對鄰近企業績效的影響分別為-0.042%、5.055%、2.147%、2.287%.直接效應和間接效應均充分說明，各自變量不僅對本企業的被解釋變量產生影響，而且對鄰近企業的被解釋變量產生空間溢出效應.

表5 各變量對企業績效的直接效應和間接效應檢驗

4 結論及建議

通過分析不難發現，中部地區房地產企業績效水平受空間交互影響作用較為明顯，未來中部地區房地產企業發展中不僅要重視本企業資本回報率、負債率等要素的作用，也要注意空間鄰近企業相關政策變動的影響[19].同時，各企業在制定發展政策時，不僅要考慮資本回報率、資產負債率等財務指標對自身發展的促進作用，也要考慮自身相關政策對鄰近企業的影響，從而有助于整個行業從發展層面建立宏觀調控機制，避免各企業在提升自身發展的同時對鄰近企業造成惡性競爭，進而促進空間鄰近企業間的協調發展.

4.1 積極促進區域內房地產企業交流與合作，優化要素空間配置

上述研究表明，區域內人均收入水平、資本回報率等財務指標具有較顯著的空間溢出效應，應充分借鑒發達國家和地區的先進經驗，充分發揮區域內各房地產企業的比較優勢，加強區域內各企業間的交流與合作，在區域范圍內優化要素空間配置特別是優化土地資源的合理配置，完善要素流動機制，提高要素配置效率，推進房地產企業的土地、人員、資金等各要素在區域內自由流動，形成集約用地、集約用人這一“有集中的分散”管理模式[20]，從而推動區域內各房地產企業間良性、健康、互動的發展格局.

4.2 高度重視房地產企業各要素的作用，提升財務績效

實證結果表明，中部地區房地產各企業間的空間距離、資本回報率、負債率、區域內人均收入水平等指標均對企業績效具有較顯著的正向促進作用，同時鄰近企業間各因變量亦互相產生空間溢出效應，高度重視企業間的空間距離、資本回報率、負債率、區域內人均收入水平等要素對其財務績效發展的作用至關重要.今后應高度重視各要素在企業績效發展上所起的作用，建立健全財務指標預算體系，打通財務與各部分間的溝通渠道，努力實現房地產企業經營預算的動態預測，努力提升資本回報率、負債率等各項財務績效，積極發揮房地產企業財務驅動運營的績效提升模式，形成企業良好的發展氛圍[21].

4.3 充分考慮行業的宏觀調控，完善市場供需機制

從供需均衡視角看，當前房地產市場之所以存在高庫存、高房價的“雙高”局面，根本原因仍在于其供需機制的失衡.在房地產市場上相關管理部門應從全局高度出發，有效進行宏觀調控，充分考慮房地產企業區域輻射能力強的特點，努力建立供求總量基本平衡的格局，完善供需機制，實現市場微觀調節為主、政府宏觀干預為輔的管理模式，優化供給結構，完善價格、稅收、利率、土地、融資等相關配套[22]，從國家宏觀層面、市場微觀層面等多角度實現房地產市場供與需的有效銜接，實現高庫存、高房價的雙著陸.

4.4 努力構建房地產企業財務預警機制，完善內部資源管控模式

房地產企業大多是規模較大、資金鏈較長的集團化經營企業，在重視區域內房地產項目部發展運營的同時，應充分考慮項目部與集團公司間資金往來的有效控制，構建房地產企業財務風險預警長效機制，完善企業內部資源管控模式，對其資金進行有效管理，及時發現問題，提升應對突發事件的能力，提前做好優化與解決方案，實現各企業經營活動的健康運營.