安丹，潘玉香
（天津工业大学管理学院，天津300387）
摘要：
本文通过构建精益生产与企业绩效之间关系的理论模型，选取国内10家实施精益生产企业和10家未实施精益生产企业为研究对象，检验盈利能力、运营能力、偿债能力和发展能力四类财务指标的显著性，即对精益生产的实施与企业绩效之间的关系进行实证研究。本文研究结果发现：精益生产的实施对企业盈利能力有显著的正向影响，与企业营运能力存在并不明显的负相关关系，与偿债能力和发展能力存在不显著的正相关关系。
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关键词 ：精益生产；企业绩效；盈利能力
中图分类号：F272.1文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2015）06-0037-04
收稿日期：2015-04-10
作者简介：安丹（1989-），女，山东日照人，硕士研究生，主要从事企业成本管理研究。E-mail：845171058@qq.com
潘玉香（1968-），女，吉林长春人，副教授，博士研究生，主要从事财务会计、财务管理和企业战略成本管理研究。
一、引言
随着经济的发展，企业生产和管理的相关理论研究不断进化，精益管理于20世纪90年代应运而生。1990年，Jones等在总结丰田公司生产模式和管理经验的基础上，撰写了《精益生产方式——改变世界的机器》一书，将日本丰田汽车公司的生产方式称为精益生产方式，这是精益生产概念的首次出现。Womack等［1］认为，精益生产能消耗较少的企业资源，制造出最少缺陷的产品，以准确地满足客户的需要。随着精益生产思想的不断发展，越来越多的现代企业开始应用这项管理技术，精益生产被业界看做是现代运营和供应链管理的黄金准则。
精益生产包含多个种类，如看板管理、JIT和TQM等，因而精益生产和财务绩效的关系是复杂的。Chapman和Carter［2］认为在精益生产JIT的实施过程中，可以通过提高产品质量、缩短换线时间、持续改善以及有效的设施布局等措施来提升企业的绩效和竞争力。Inman和Mehra［3］通过对ROI、总成本和服务水平等3个变量的分析，发现JIT的实施与企业绩效存在显著的正相关关系。Balakrishnan等［4］对实施精益生产和未实施精益生产的企业的ROA进行对比分析，认为两类企业在ROA方面没有明显差异。
综上，当前学术界对精益生产和企业绩效的关系研究说法不一，实证研究大多选取单一指标作为绩效评价指标，对企业绩效的分析不够全面，且国内研究主要通过问卷调查等形式，围绕精益评价体系构建以及整个精益生产的认识过程展开，主观性较强。因此，精益生产方式对企业绩效的作用机制仍不十分清楚。本文选取国内10家实施精益生产的上市公司和10家未实施精益生产的上市公司作为样本，运用多元统计分析的方法，构建分别代表企业盈利能力、运营能力、偿债能力和发展能力的综合绩效指标，对精益生产在我国的实施效果进行实证研究。
二、研究假设
本文基于盈利能力、运营能力、偿债能力和发展能力等四个方面，对精益生产和企业绩效的关系进行研究。其中，盈利能力是指企业在一定时期内获得利润的能力，具体衡量指标包括总资产收益率、净资产收益率和资本收益率等。营运能力揭示企业的经营运作管理能力，主要用企业资产的周转效率来衡量。偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度，包括偿还短期债务和长期债务的能力，是反映企业财务状况的重要标志。发展能力主要指企业未来发展趋势和发展潜力，也称成长能力。基于相关文献综述分析，本文提出如下假设：
假设1：精益生产与企业盈利能力存在显著正相关关系。
假设2：精益生产与企业营运能力存在显著正相关关系。
假设3：精益生产与企业偿债能力存在显著正相关关系。
假设4：精益生产与企业发展能力存在显著正相关关系。
三、研究设计
1.研究方法
本文在客观数据的基础上，运用配对比较的方法来研究精益生产和企业财务绩效的关系，探究精益生产思想对现代企业的财务状况、经营成果等方面产生的综合影响。本文在对样本配对比较时按照样本企业所在行业和规模两个维度选取参照企业，以消除影响行业内企业绩效的因素，同时避免规模效应的影响。
本文利用EXCEL、SPSS 17.0等统计分析工具对数据进行处理和分析。
2.数据采集
通过对我国上市公司的网络调查，本文选取10家实施精益生产的制造业企业，同时为进行配对比较分析，还选取了同行业同规模的另外10家未实施精益生产的上市公司作为配对样本，形成一个包含20家上市公司的研究样本。
通过查询万德数据库、上交所和深交所等网站，最终选取了这20家公司2013年的年报数据，并使用EXCEL对数据进行初步计算和整合。
3.变量选取
（1）被解释变量。本文借鉴国资委《中央企业综合绩效评价实施细则》，将企业财务绩效指标具体分解为盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力，分别用F1、F2、F3和F4表示，同时借鉴王平心等［5］的经验，将EVA纳入企业绩效评价体系，以更真实地评价和预测公司的业绩。各项绩效具体指标如表1所示：
（2）解释变量。本文研究精益生产和企业绩效的关系，将虚拟变量“是否实施精益生产”（JY）作为解释变量，其中实施精益生产的企业赋值为1，未实施精益生产的企业赋值为0。
（3）控制变量。根据与规模效应相关的经济学原理，企业经营过程中规模扩大，会带来经济效益的提高，产生规模经济，但也可能由于信息失真、管理官僚化等弊端，反而产生规模不经济的后果。因而本文将企业规模指标作为研究的控制变量，用企业年末总资产的自然对数表示。本文通过对相关文献的研究综述发现，资产负债率（ADR）对企业绩效也有显著的影响。因而本文把企业规模指标和财务杠杆作为研究的控制变量，研究精益生产的实施与企业绩效的关系。
4.数据预处理
（1）探索性因子分析。本文通过探索性因子分析来研究解释企业绩效的各变量的特征、性质及其内部联系。在进行因子分析之前对原始数据进行KMO和Bartlett球形检验。
通过检验，盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力的KMO检测值分别为0.687、0.667、0.673和0.502，均大于0.500，Bartlett球形检验显著性，显著值均为0.000<0.059，因而我们选取的评价指标符合因子分析的条件。
（2）主成分分析。为得到能够代表盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力的F1、F2、F3和F4等综合指标，需要进行主成分分析。笔者将相应的财务绩效评价指标导入SPSS软件，得到
主成分分析结果如表2所示：
通过对表2的分析可知，盈利能力指标中，前两个主成分的累计贡献率为98.166%，这说明90%以上的总方差都可以由前两个潜在因子解释。因此，本文构建全新的盈利能力综合绩效指标：
F1=0.791f11+0.191f12（1）
F2=0.591f21+0.254f22（2）
F3=0.731f31+0.181f32（3）
F4=0.640f41+0.331f42（4）
其中，f11和f12分别为两个主成分的得分，f21、f22、f23分别是营运能力的3个主成分得分，f31、f32分别是偿债能力的两个主成分得分，f41、f42分别是发展能力的两个主成分得分。由因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵，可得到以下主成分得分表达式：
f11=0.305X11+0.308X12+0.309X13+0.181X14（5）
f12=-0.163X11-0.072X12-0.124X13+0.455X14（6）
f21=0.396X21+0.001X22+0.379X23+0.349X24（7）
f22=0.055X21+0.981X22+0.068X23-0.130X24（8）
f31=-0.401X31+0.411X32+0.356X33（9）
f32=0.060X31+0.049X32+0.241X33（10）
f41=0.508X41+0.508X42+0.069X43（11）
f42=0.035X41+0.032X42-0.116X43（12）
四、实证结果分析
1.偏相关分析
偏相关分析也称净相关分析，指在控制其他变量的线性影响的条件下分析两个变量间的线性相关性。在本文中，将控制自变量设为企业规模（SIZE）和资产负债率（ADR）后，分别研究企业绩效F1、F2、F3和F4与虚拟变量精益生产（JY）之间的相关性。
通过分析可知，在控制了自变量ADR和SIZE后，企业盈利能力综合指标F1和虚拟变量精益生产之间有正相关关系。其中相关系数为0.001，显著值0.015<0.050，说明盈利能力和虚拟变量精益生产之间的正相关关系在95%的置信区间上是显著的。
在控制了变量ADR和SIZE后，企业营运能力综合指标F2和虚拟变量精益生产之间有负相关关系。其中相关系数为-0.015，显著值0.176>0.050，说明营运能力和虚拟变量精益生产之间的负相关关系并不显著，由此推断假设2不成立。
在控制了变量ADR和SIZE后，企业偿债能力综合指标F3和虚拟变量精益生产之间存在正相关关系。其中相关系数为0.098，显著值0.700，说明两者的正相关关系并不显著，两者之间没有必然的联系，由此推断假设3不成立。
在控制变量ADR和SIZE后，企业发展能力综合指标F4和虚拟变量精益生产之间存在正相关关系。其中相关系数为0.040，显著值0.189，说明发展能力和虚拟变量精益生产之间的正相关关系在置信区间上是不显著的，由此推断假设4不成立。
2.回归分析
由上述分析可知，精益生产的实施与企业盈利能力F1存在显著的正相关关系。结合已选定的虚拟变量精益生产（JY）和控制变量资产负债率（ADR）、公司规模（SIZE），本文建立的研究模型如下：
F1=α0+α1JY+α2SIZE+α3ADR+ε（13）
F1为企业盈利能力综合指标，α0为常数项，αn为第n个变量的回归系数，ε为随机误差项。
对上述回归模型进行拟合度检验，结果如表3所示：
由表3可知，2为0.229，说明盈利能力指标有22.9%能够被这些变量解释，且显著值为0.007<0.010，F值为2.339，说明在1%的显著性水平上这个模型的线性关系是显著的，具有统计学意义。
在上述检验的基础上，进行回归分析，结果如表4所示：
由此得出：
F1=2.635+0.176JY+0.004SIZE-0.046ADR+ε（14）
通过上述分析，控制变量SIZE的显著值为0.184，相关系数为0.004，说明企业规模和企业盈利能力之间存在着并不显著的正相关关系。JY和ADR的显著值为0.016和0.018，均小于0.050，所以JY和ADR的系数均具有统计学意义。此外，JY的系数为0.176，说明企业盈利能力与精益生产的实施之间存在显著的正相关关系。
五、结论与建议
通过构建相关回归方程发现，精益生产和企业盈利能力之间存在显著的正相关关系，从而在一定程度上说明精益生产的实施对企业绩效的提高起到了促进作用，这一基于我国企业的研究分析是对以往研究结果的有效补充。但通过本文的研究分析发现，精益生产的实施与企业营运能力存在并不明显的负相关关系；精益生产的实施与偿债能力和发展能力之间存在不显著的正相关关系，说明企业应该进一步完善精益生产体系，促进资本结构转变，优化财务杠杆的作用，从而达到全面提升企业综合绩效的目的。
综上所述，本文给出以下建议：第一，加强精益思想的宣传和培训。精益生产的推行需要企业上至管理层下至具体员工的全员参与，因此，需要做好充分的前期准备工作，改变整体观念，公司各级人员掌握精益思想等相关理论概念。第二，推行精益生产需要对传统的成本管理体系进行改造升级，以建立相应的成本管理体系与精益生产体系相配套，要充分利用相关信息技术的支持，重新设计完善成本管理流程，将组织的各种信息和资源有机的结合起来，建立集成成本管理体系。第三，基于供应链成本管理，将精益生产思想与成本管理相结合，建立全方位企业成本控制，优化目标成本管理，最终实现整体成本的降低。
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参考文献：
［1］Womack，J.P.，Jones，D.T.，Roos，D.The Machine That Changed the World［M］．New York： Harper Perennial，1990．
［2］Chapman，S.N.，Carter，P.L．Supplier /Customer Inventory Relationships under Just-In-Time［J］.Decision Sciences，1990，21（1）： 35-51．
［3］Inman，R.A.，Mehra，S.Financial Justification of JIT Implementation［J］．International Journal of Operations ＆ Production Management，1993，13（4） ： 32-39．
［4］Balakrishnan，Ｒ.，Linsmeier，T.J.，Venkatachalam，M.Financial Benefits from JIT Adoption： Effects of Customer Concentration and Cost Structure ［J］．The Accounting Ｒeview，1996，71（2） ： 183-205．
［5］王平心，陈琳，李补喜. 整合EVA的上市公司绩效评价模型研究［J］. 数理统计与管理，2006，（2）：186-194.
（责任编辑：徐雅雯）