4．4．1 样本数据
Wind咨询金融终端提供了3种关于行业的分类标准：Wind标准、证监会标准和申银万国标准。Wind标准为服装、服饰与奢侈品，包含21家上市公司；证监会标准为服装及其他纤维制品制造业，含21家上市公司；申银万国标准为服装Ⅱ，包含21家上市公司；3类标准虽然涵盖公司数目相同，但具体公司既有交叉又有不同。本章汇总了3类标准中的所有服装类上市公司，剔除主营业务发生变动部分上市公司，选取了服装制造行业21家公司1996—2008年的财务数据为样本，合计收集240个观测样本。本章的数据主要来自Wind咨询金融终端和21家上市公司年报。
4．4．2 变量定义
为了验证上述假设，本研究借助5项财务指标考察库存周转率与毛利率、固定资产比重、销售变动率的关系，并考察控制了毛利率、固定资产比重、销售变动率的影响后服装制造企业库存水平的变动趋势，以及服装制造企业库存周转率对企业绩效的影响。各个指标的定义见表4．1。
表4．1 变量定义
Table 4．1 Definations of Variables
为了研究提出的假设，本文在Gaur，Fisher＆Raman（2005）和Gaur＆Kesavan（2005）研究美国零售业库存实证模型的基础上，构建以下4个模型分别对以上提出的问题进行研究。
模型M4．1：
log ITit＝c＋b1 log GMit＋b2 log CIit＋b3 log GDit＋b4max［0，log GDit］＋εit
模型M4．2：
log ITit＝c＋b1 log GMit＋b2 log CIit＋b3 log GDit＋b4max［0，log GDit］＋b6R＋b7 INFL＋εit
模型（M4．1）是着重考察企业非管理能力因素毛利率、固定资产比重、销售变动率对库存周转率的影响，其中max［0，log GDit］的目的是将销售变动率进行分类以检验假设3和假设4。模型（M4．2）在模型（M4．1）的基础上引入控制变量贷款利率、通货膨胀率，控制外部宏观因素对分析结果的影响。
模型M4．3：
log ITit＝c＋b1 log GMit＋b2 log CIit＋b3 log GDit＋b4 log SSit＋b5 log（T－1995）＋b6R＋b7 INFL＋εit
为了考察在剔除毛利率、固定资产比重和销售变动率以及控制贷款利率和通货膨胀率等宏观因素后，国内服装制造企业库存管理水平的变动趋势，建立模型（M4．3）考察修正库存周转率与年度的关系。模型中用1995年为基准年，用后续的每一年减1995作为时间变量。
模型（M4．4）是用来考察库存周转率与企业绩效的关系。首先对库存周转率进行分类，分类的方法是按照每年的库存周转率排名，每年库存周转率排名前30%公司为库存周转最快的公司，库存周转率排名后30%为库存周转最慢的公司，其余为库存周转居中的公司。表4．2详细描述了MQ和ML两个虚拟变量的不同取值代表了库存周转最快、库存周转居中和库存周转最慢的公司。根据Fama＆French的三因素模型可知，公司规模是影响公司股票回报的主要因素之一，本章据此把公司规模作为影响企业绩效的控制变量，考察库存周转率与企业绩效之间的关系。
表4．2 库存周转率分类法Table 4．2 Inventory Turnlover Type of M anufacturing Com panies
模型M4．4：
ROICit＝c＋b1ML log ITit＋b2 log ITit＋b3MQ log ITit＋b4 log SSit＋εit
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