P

资本运营CAPITALOPERATION

（１）经济意义检验。从回归结果看，Ｘ１、Ｘ３、Ｘ５的符号符合特定的经济意义，即流动比率、资产负债率和流动负债比率与企业价值成负相关关系且与预测相符。Ｘ２、Ｘ６的符号与经济意义相反，需要应运一定的方法找出错误的原因，改进模型，如考虑模型是否存在多重共线性。Ｘ４的符号表明流动资产比率与企业价值成正相关关系，这个结论与预期相反。

（２）统计推断检验。第一，拟合优度检验：从回归的结果看，可决系数０．４７１６３２，根据以往的研究，所以模型的拟合程度可以接受。第二，Ｆ检验：给定显著性水平ａ＝０．０５，在Ｆ分布表中查出自由度为ｋ－１＝６和ｎ－ｋ＝３８７的临界值Ｆａ（６，３８７）＝２．１０，由回归结果得到的Ｆ＝５７．５７４０６。由于Ｆ＝５７．５７４０６＞Ｆａ（６，３８７）＝２．１０，说明回归方程显著，各解释变量对被解释变量的联合影响显著。第三，ｔ检验：给定ａ＝０．０５，查ｔ分布表，在自由度为ｎ－７＝３９４－７＝３８７时得临界值１．９６０，而各解释变量中，Ｘ１、Ｘ２、Ｘ６的ｔ值均小于临界值，所以它们对因变量没有显著性影响，而Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５的ｔ值均大于临界值，它们对因变量有显著影响。

（３）计量经济学检验，具体包括多重共线性检验、异方差性的检验和自相关检验。第一，多重共线性检验及修正。通过直观判断法：从上面统计推断检验中可以看出Ｘ１、Ｘ２、Ｘ６的ｔ值均小于临界值，所以它们对因变量没有显著性影响，并且Ｘ２和Ｘ６的ｔ值符号与经济意义相反，说明很可能存在严重的多重共线性。计算各解释变量的相关系数，得相关系数矩阵，见表３。

Ｘ６Ｘ２Ｘ５Ｘ４Ｘ３

１０．９７７９０５４２６２４７－０．３１１８６９５９７０３０．０３８５４１１２１１４４６０．０１１０３５６４９０４４８Ｘ１

１－０．３１５８２９３５３２９６０．０４１７６９８２９９８７４０．０１０５９９８７９０２９６Ｘ２－０．０４８３１３２７５１１７４－０．３１５８２９３５３２９６Ｘ３－０．３１１８６９５９７０３１－０．１２２６５２５２６４４

－０．０５６５７９４４７５７６９０．０１６８２８９５５２７８８０．１９９９６９９２６８４７１０．４３４５３８０８０３２３Ｘ４０．１０６３３２５６６９０１

０．０４１７６９８２９９８７４－０．１２２６５２５２６４４１－０．０８２５６２９９４５２０８Ｘ５０．０３８５４１１２１１４４６

１０．０１０５９９８７９０２９６－０．０８２５６２９９４５２０８Ｘ６０．０１１０３５６４９０４４８－０．０４８３１３２７５１１７４

Ｘ１表3

相关系数矩阵

权数Ｗ１５＝１／Ｘ５进行异方差修正的结果最好，见表５：

Ｘ１＊Ｘ３Ｘ３Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ

表5

修正异方差回归分析表

０．００２２３４－０．１０１３７８０．７３２７６７０．００１０８３２．０６３２０１０．００７７０８－１３．１５３０２Ｍｅａｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒ０．０３９８０．０００００．００２０４９可以看出，在进行了异方差的修正以后，参数的ｔ检验均显著，可决系数有所提高，Ｆ统计量也有大幅度提高。使得该模型更接近真实情况。

第三，自相关检验。给定显著性０．０５，查表可知ＤＷ统计量为２．０９４６３４，根据ＤＷ统计判断可知不存在自相关性。（四）最终估计结果在经过了一系列的检验之后，得到了最终的估计结果：

ｔ＝０．１６１６９３－０．００７７８９Ｘ１－０．２１３４７３Ｘ２＋０．０６２８２６Ｘ３－０．０５５８１５Ｘ４（０．０１００７３）（０．００１３１４）（０．００９６６０）（０．０１４３９４）（０．０１１１１４）

ｔ＝（１６．０５２１７）（－５．９２８１４８）（－２２．０９９４１）（４．３６４６０９）（－５．０２２１６８）Ｒ２＝０．５６１６３６＝０．５５７１２９Ｆ＝１２７．３０４８ｄｆ＝３８９

综合上述描述性统计结果和实证分析结果，可以出如下结论：（１）流动资产的占用比例与企业的盈利能力存在正的相关性；流动资产占用水平较高，营运资本在总营业额中所占的比重较大，但二者近几年来均有不断下降的趋势；（２）流动负债比例与企业的盈利能力负相关，负债比率与营运资本管理成负相关关系，营运资本管理越有效率，从而使企业价值越大。较多使用流动负债融资，上市公司的财务风险较大；（３）流动比率、与企业价值相关，并且与总资产利润率表现为负相关的关系。（４）为了消除多重共线性的影响我们删除了解释变量营运资本周转率，所以营运资本周转期对企业价值的影响无法考察。

客观而论，在理论上对营运资本与企业价值之间的相关性进行分析具有极大困难。在这个领域，假说可能比经验检验更为重要。明确了营运资本与企业价值无关、明确了流动资产占用与现金流量的创造无关，就可以为企业制定先进的营运资本政策指明方向，为理财目标的实现创造条件。

参考文献：

［１］滕宝红：《哈佛模式———营运资金管理》，中国标准出版社２００３年版。［２］王金梁：《试析“零营运资金”在企业财务管理中的运用》，《东北财经大学学报》２００４年第３期。

（编辑肖曼）

·

由相关系数矩阵可以看出，Ｘ１和Ｘ２之间的相关系数较高，证

实确实存在严重多重共线性。通过逐步回归法对多重共线性进行修正，发现剔除Ｘ２和Ｘ６后，模型的可决系数和ｔ值有了明显的改善，各解释变量对因变量的影响有了显著提高，模型的整体拟合程度较好，见表４。

Ｖａｒｉａｂｌｅ

ＣＸ１Ｘ３Ｘ４Ｘ５

Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ

ＡｄｊｕｓｔｅｄＲ－ｓｑｕａｒｅｄＳ．Ｅ．ｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎＳｕｍｓｑｕａｒｅｄｒｅｓｉｄＬｏｇｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ

Ｄｕｒｂｉｎ－Ｗａｔｓｏｎｓｔａｔ表4

修正多重共线性回归分析表

Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ０．１８６９９５－０．００４２８７－０．２１０２１２０．０５５７８２－０．０９１４６５０．４６８６０５０．４６３１４１０．０４５５５９０．８０７４２３６６０．４１９３２．０４０５４８Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ０．０１５５１８１２．０４９９９０．００１４００－３．０６１３８４０．０１１６８１－１７．９９６３２０．０１４７２５３．７８８３０９０．０１７６５４－５．１８０９８９ＭｅａｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒＳ．Ｄ．ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒＡｋａｉｋｅｉｎｆｏｃｒｉｔｅｒｉｏｎＳｃｈｗａｒｚｃｒｉｔｅｒｉｏｎＦ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ

Ｐｒｏｂ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）Ｐｒｏｂ．０．０００００．００２４０．０００００．０００２０．０００００．０２３８１８０．０６２１７９－３．３２７００１－３．２７６５４０８５．７５８９１０．００００００

第二，异方差性的检验与修正。采用Ｗｈｉｔｅ检验法检验模型是否存在异方差。因为该模型为多元，所以选择有交叉项的辅助函数，Ｗｈｉｔｅ检验结果（Ｗｈｉｔｅ检验表略）显示，ｎＲ２＝２８８．７１００，在ａ＝０．

２２

０５下，查Ｘ分布表，得Ｘ０．０５（５）＝１１．０７０５，比较计算的统计量与临界值，ｎＲ２＝２８８．７１００＞Ｘ２０．０５（５）＝１１．０７０５，表明模型存在异方差。在运用加权最小二乘法对模型异方差性进行修正的过程中，我们分别选用了权数Ｗ１ｔ＝１／Ｘｔ，Ｗ２ｔ＝１／Ｘ２ｔ，Ｗ３ｔ＝１／姨。经检验，发现选用

９