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user: 4. 实证分析 4.1. 评价互联网企业成长的指标和数据 研究影响互联网企业成长的影响因素，需要有衡量互联网企业成长性的指标，可用具体指标值的大小来确定企业的成长绩效。管理界评价企业绩效的方法通常有两种：第一种是用股价的变动来评价，第二种是用财务指标来评价。运用股价来评价的方法通常运用在成熟的资本市场中的上市企业，由于中国资本市场发展不够完善，使用公司股价来评价年轻的互联网企业的绩效明显有失准确性，所以本文采用财务指标法衡量中国互联网企业的成长绩效。 对互联网企业的界定并没有统一的标准，不同的研究机构分类和结果不一，为保证数据的获得性，本文采用万德数据库数据，因此应用万德数据库的行业划分，选取了230家中国境内上市的互联网企业，再根据数据的完整性最终筛选出157家中国上市的互联网企业作为研究样本，并且根据企业资产规模分为四个组别，用2017年企业的净利润指标来衡量互联网企业的成长绩效。 4.2. 互联网企业成长的因子分析 互联网企业成长本身是一个复杂系统，受制于各种各样的因素。由于企业家才能、企业的管理制度和员工素质、创新能力等指标不易于进行量化分析，且它们对于互联网企业的影响效果是显而易见的，所以不在本文进行实证分析。本文重点以2017年净利润作为互联网企业成长性的指标，以2017年年末总资产作为企业规模异质性分析的控制指标，研究影响互联网企业成长的因素。 从收益质量、营销能力、盈利能力、资本结构、偿债能力、营运能力与现金流量七个方面选取了50个财务指标进行因子分析。 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子，将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目。利用因子分析法，在所有指标中筛选出相关性最强、最能代表原始所有指标的指标，且使得新的变量个数尽可能小。依此原则，经过多次因子分析，去除贡献程度低和相关程度低的指标，最终保留了24个指标，经过因子旋转，这24个指标分别呈现出6个不同方面的高度相关性，经过分析可以得到这六个方面分别代表盈利能力、营销能力、收益质量、偿债能力、营运能力与现金流量，KMO检验与巴特利特球度检验均通过，旋转所得因子共解释了原指标的89.59%，最终的因子旋转矩阵如表1所示。从表中可知，F1由流动比率、速动比率等主导，代表偿债能力；F2由销售净利率、销售毛利率等主导，代表营销能力；F3由净资产收益率、总资产报酬率等主导，代表盈利能力；F4由流动资产周转率等周转率指标主导，代表营运能力；F5由现金流量相关指标影响，代表现金流量；F6则代表收益质量。保存各企业的因子得分。 4.3. 基于企业资产规模异质性的回归分析 本文重在探索互联网企业成长的内在机理，用在中国上市的157家企业的2017年净利润作为被解释变量，六项因子得分作为解释变量。为了充分考虑互联网企业规模的异质性，将互联网企业依据资产规模大小划分为4个组别：A1为企业总资产在0到1亿元之间，A2为企业总资产在1亿元到10亿元之间，A3为企业总资产在10元到100元之间，A4企业总资产在100亿元以上。 首先，建立虚拟变量模型对整体互联网企业进行资产规模异质性考察，引入虚拟变量D1、D2、D3作为资产规模的控制变量，当企业资产规模较小时(A1)，D1 = 1，D2 = 0，D3 = 0；当企业资产规模中等偏小时(A2)，D1 = 0，D2 = 1，D3 = 0；当企业资产规模中等偏大时(A3)，D1 = 0，D2 = 0，D3 = 1；当企业资产规模较大时(A4)，D1 = D2 = D3 = 0。并建立回归模型如下所示： Y i = a + b k F k i + c k D k i + d j F k i D k i + e i 其中 Y i 代表企业净利润的对数， 代表企业的因子得分， D k i 代表虚拟变量。 利用SPSS统计软件，进行多元回归分析，其中因子得分变量选用直接进入法，虚拟变量、虚拟变量与因子得分的交叉项选用逐步进入法(进入的伴随概率选取0.05)。回归结果如表2中整体列所示。 从表2中可以看出，营销能力、盈利能力、现金流量和收益质量的系数在方程中是显著的，且与企业成长都呈正相关关系。盈利能力的影响系数最大、达到0.298，可见保持盈利能力是互联网企业成长的关键因素，互联网企业在初创孵化期后如何迅速实现盈利，是互联网企业可持续发展的保证。营销能力对企业成长的影响相对较大、为0.183，说明互联网技术时代的企业并不能脱离营销运营机制，好的营销策略能提升企业的绩效，良好的营销能力是互联网企业成长的助动力。资金永远是企业的生命线，现金流量的影响系数达到0.134，是互联网企业在发展中需要重视的指标，它反映了企业通过经营活动、投资活动、筹资活动所能得到的现金，其中对于实体企业而言，经营活动能产生现金流量的能力是最值得关注的，因为它代表了企业的商品和服务能够带来的价值，互联网企业的成长不能只依存于筹资所带来的资金，而是应该做出真正有价值的产品和服务才能保证企业获得可持续得现金流量补充。收益质量地影响系数为0.18，它反映的是企业经营活动产生的收益在总利润中所占的比例，经营活动中产生的收益相较于其他收益来说具有一定的稳定性，这部分收益应该构成企业利润的主要部分，这样才有利于保证互联网企业更健康、平稳地成长。 Table 1 Factor rotation matri 成份 F1 F2 F3 F4 F5 F6 净资产收益率 −0.034 0.043 0.940 0.081 0.078 0.075 总资产报酬率 0.149 0.210 0.924 −0.007 0.107 0.098 总资产净利率 0.158 0.245 0.919 −0.010 0.116 0.086 投入资本回报率 0.015 0.088 0.962 0.096 0.076 0.076 销售净利率 0.142 0.943 0.160 −0.115 0.182 0.024 销售毛利率 0.161 0.597 0.001 −0.436 0.183 −0.004 净利润/营业总收入 0.142 0.942 0.160 −0.114 0.188 0.024 营业利润/营业总收入 0.181 0.923 0.172 −0.112 0.141 0.092 息税前利润/营业总收入 0.128 0.935 0.162 −0.120 0.206 0.027 经营活动净收益/利润总额 0.056 0.028 0.186 0.058 −0.059 0.930 1-营业外收支净额/利润总额 0.061 0.070 0.069 −0.051 −0.002 0.951 流动比率 0.978 0.055 0.046 −0.051 0.035 0.040 速动比率 0.979 0.073 0.064 −0.066 0.046 0.040 保守速动比率 0.965 0.067 0.067 −0.066 0.070 0.021 现金比率 0.936 0.021 0.008 −0.064 0.164 0.020 归属母公司股东的权益/负债合计 0.852 0.347 0.046 −0.066 −0.005 0.034 有形资产/负债合计 0.919 0.233 0.087 −0.042 −0.009 0.026 流动资产周转率 −0.104 −0.332 0.261 0.723 −0.109 0.055 固定资产周转率 −0.029 0.033 −0.086 0.842 0.011 −0.001 总资产周转率 −0.070 −0.340 0.254 0.783 −0.132 0.040 非流动资产周转率 −0.075 −0.082 −0.091 0.909 −0.045 −0.059 经营活动产生的现金流量净额/营业收入 0.070 0.417 0.059 −0.060 0.877 −0.024 经营性现金净流量/营业总收入 0.071 0.432 0.060 −0.066 0.872 −0.025 全部资产现金回收率 0.136 0.050 0.452 −0.168 0.754 −0.041 KMO = 0.749，巴特利特球度检验的伴随概率 = 0.000，累计解释的方差 = 89.591% 表1. 因子旋转矩阵 Table 2 Result of multiple regression analysi 变量 整体 A1 A2 A3 A4 C 11.101 (50.192) *** 6.572 (46.016) *** 7.740 (86.281) *** 10.349 (55.636) *** 11.950 (12.779) *** F1偿债能力 0.031 (1.038) 0.144 (1.997) * 0.052 (0.604) −0.019 (−0.167) −0.137 (−1.420) F2营销能力 0.183 (5.756) *** 0.248 (3.085) *** 0.350 (3.780) *** 0.250 (2.247) ** −0.235 (−0.710) F3盈利能力 0.298 (8.867) *** 0.674 (9.578) *** 0.470 (5.382) *** 0.672 (5.654) *** 0.139 (0.531) F4营运能力 −0.041 (−1.377) −0.086 (−1.119) −0.036 (−0.445) 0.028 (0.239) −0.329 (−1.360) F5现金流量 0.134 (4.413) *** 0.144 (1.844) * 0.281 (3.152) *** 0.194 (1.761) * 0.406 (1.961) F6收益质量 0.180 (6.245) *** 0.469 (6.864) *** 0.335 (4.189) *** 0.131 (1.221) −0.560 (−1.194) D3 −0.216 (−3.334) *** D1 −1.046 (−17.600)*** D2 −0.934 (−14.059) *** D3F3 0.145 (3.579) *** 调整 0.874 0.857 0.579 0.496 0.947 F统计量 109.47 31.913 *** 16.329 *** 8.717 *** 24.941 ** D-W统计量 1.892 1.682 1.742 1.640 2.437 样本数 157 32 68 48 9 表2. 多元回归分析结果 *代表在10%的显著性水平下显著，**代表在5%的显著性水平下显著，***代表在1%的显著性水平下显著。 偿债能力和营运能力但在方程中对企业成长的影响没有通过显著检验。偿债能力是指企业用其资产偿还长期债务与短期债务的能力，它是企业能够继续生存的关键因素，一旦偿债能力不足会直接导致企业破产，但是可能与企业的良好发展没有必然的联系，足够的偿债能力只能保障企业的不会破产清算，但不能保障企业的良好发展。营运能力与互联网企业成长相关性不大，可能是因为互联网企业大多属于轻资产运营的企业，库存商品等资产量较少，只有在生产终端设备的互联网企业才对于库存等周转比较重视，而在其他大多数互联网企业中，营运能力对成长性的影响不太显著。 值得注意的是，选用“逐步进入法”进行回归分析的虚拟变量以及虚拟变量与因子得分的交叉项，只有D1、D2、D3和D3F3进入了回归方程。D1、D2、D3作为虚拟变量，只影响常数项，D3F3项的系数为正，说明盈利能力企业资产规模中等偏大时的影响程度更大，这表明当互联网企业成长到一定规模时，企业是否还能寻找到新的利润增长点以保持自身的盈利能力，是互联网企业需要重视的问题。 其次，由于进入资产规模异质性虚拟变量回归方程的交叉项只有D3F3一项，不能充分解析互联网企业的成长因素的资产规模异质性问题，进一步对不同资产规模的互联网企业进行分组直接回归，回归所得的标准化系数如表2中A1~A4列所示。基于不同资产规模的直接回归模型结果显示，存在较明显的互联网企业成长因素的资产规模异质性。 横向比较来看，进一步验证了互联网企业的成长主要受营销能力、盈利能力、现金流量和收益质量四大类因素的影响，但具体影响程度在不同资产规模企业间存在差异性。 营销能力在A2组的系数最大，而盈利能力在A1、A3组的系数较大。这表明当互联网企业在成长初期和成长到较大规模的时候，寻找适当的盈利点的尤为重要的，在找到适当的盈利点以后，将盈利点真正实现转换为企业的销售收入则更为重要，营销能力和盈利能力在不同企业成长的阶段所显示出的影响力有所不同，两者互相结合，企业要在找到盈利点后尽快将其变为收入，在一个盈利点成熟稳定作业后要寻找新的盈利点。 现金流量在A2组最显著，系数也最高，说明现金流量这个因素在资产规模中等偏小的互联网企业中是最值得关注的。收益质量在A1、A2组显著，A3、A4组不显著，且系数是逐渐递减的，这表明越是资产规模小的公司越要重视收益质量，收益质量反应了企业经营活动的收益所占的比重，在初创期的互联网企业一定要有核心的经营活动以支撑企业的成长，否则企业的成长极易受到外在环境因素的影响，成长伴随着巨大的风险，当企业达到一定规模时，可以有资本进行投资活动，用投资活动为企业赢得一部分收益，但是这也是企业要有核心经营活动支撑的前提下进行的。 偿债能力只在A1组10%的显著水平下显著，在其他组均不显著，这与之前的回归结果一致，说明偿债能力对互联网企业的成长影响不大，只有在企业资产规模较小时，偿债能力可能会对企业的成长有一定影响，这可能是由于企业在创立初期会通过大量的负债获得营运的资金，因此对于资产规模较小的互联网企业，偿债能力是需要关注的因素。营运能力在四组的回归结果都不显著，这也与之前的结果一致，说明互联网企业对于资产运营方面的要求并没有很高。 纵向比较来看，不同资产规模的互联网企业成长的影响因素不同，企业资产规模越小，互联网企业成长受约束和影响的因素越多。 在A1组，只有营运能力是不显著的，其他因素都在不同的显著性水平上显著，说明规模越小的企业所需关注的成长因素越多，其成长的可能也更多，所以作为规模较小的互联网企业要全面对企业的指标进行把控，避免企业在初创过程“误入歧途”导致破产。 A2组除了营运能力不显著之外，还有偿债能力不显著，而A3组有营运能力、偿债能力和收益质量三个因素不显著，这表明企业规模越大，所能依赖的成长因素就越少，因此在成长期的互联网企业要避免成长过程中出现增长乏力，不断创新，寻求新的赢利点，并能将其转化为收入是成长期的企业需要关注的最重要的问题，在此基础上还要保证充足的现金流量以支撑企业的运转。 A4组所有因素都不显著，一方面可能因为样本分析数量偏小而影响模型结果，另一方面也说明进入成熟期且在行业领头的企业，拥有着上百亿资产的企业更重要的是要稳固自己在行业中的地位，它们的发展已经进入赢者通吃阶段，这些独角兽企业一定程度上不再受某些具体财务指标的约束和羁绊，也因为企业规模和财务指标基数已经巨大，所以这些企业的成长速度不可能与资产规模较小的那些企业相比较，它们在行业中会有一份领头羊的责任感，要不断创造、研发，带领行业迸发出新的光辉。