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作者简介:张宇琦(1988—),女,辽宁凌源人,天津财经大学研究生院硕士研究生,研究方向:审计理论与实务研究。
摘要:本文选取信息技术业92家上市公司2009~2011年的财务数据,计算资产结构变量与企业盈利能力变量指标数据,建立回归模型,运用SPSS19.0统计软件进行实证分析研究。研究目的是为了找到资产结构与企业盈利能力之间的影响关系。
关键词:信息技术业;资产结构;盈利能力
一、引言
资产结构指的是企业各项资产之间的比例关系,以及各项资产占总资产的比重。资产结构的研究对企业各项资产投资比例有着重要影响,能优化各种资产的占用量以及资产减的比例失衡,以达到提高资产利用率、降低资产占用成本,最终提升企业盈利能力的目的。
信息技术产业属于目前的高新技术产业,对于其他行业的发展有着重大影响。本文将研究信息技术业上市公司资产结构和公司盈利能力之间的关系,为寻求较优的资产结构进行一些探索。
二、研究设计
(一)研究假设
本文拟通过检验以下假设来获取相关数据:
H1:货币资金占比与企业盈利能力呈负相关关系。
货币资金是收益性最弱的资产,所以货币资金占比过高会引起经营上的浪费,导致资金闲置,影响企业盈利能力。因此本文假设货币资金占比与企业盈利能力呈负相关关系。
H2:存货占比与企业盈利能力呈负相关关系。
存货是企业生产的最终产品,也是企业盈利的直接来源,但存货是流动资产中流动性较差、变现能力较弱的资产。只有将存货顺利变现,才能是企业得到充足、稳定的现金流。而存货占比过高则会引起经营上的浪费,导致资产闲置,影响企业盈利能力。因此本文假设存货占比均与企业盈利能力呈负相关关系。
H3:流动资产比率与企业盈利能力呈负相关关系。
企业资产的流动性与其盈利能力成负相关关系,流动资产占总资产的比重越大,其流动性行越高,但企业的盈利能力随之降低。因此本文假设在信息技术行业中,流动资产比率与企业盈利能力呈负相关关系。
H4:固定资产比率与企业盈利能力呈正相关关系。
固定资产的数量和质量直接反映了一个企业的经济实力和生产发展水平。适当的提高固定资产比率,形成规模经济,将有利于降低企业成本,提高企业盈利能力。因此本文假设固定资产比率与企业盈利能力呈正相关关系。
H5:无形资产比率与企业盈利能力呈正相关关系。
无形资产主要包括专利权、商标权等。科技是第一生产力,随着科学技术的不断发展和应用,企业在经营和竞争中对科学技术的依赖越来越强。较之于其他行业,无形资产对于信息技术行业是一种更为重要的资产。它能明显的提高企业的价值。因此本文假设无形资产比率与企业盈利能力呈正相关关系。
(二)变量选取
1.变量选取
根据实证研究的需要,本文考察上市各公司资产结构与盈利能力的相关性,主要涉及的变量有三类:因变量、自变量和控制变量。
本文选取了五项指标来反映资产结构,作为自变量:货币资金占比=货币资金/总资产,存货占比=存货/总资产,流动资产比率=流动资产/总资产,固定资产比率=固定资产/总资产,无形资产比率=无形资产/总资产。选择了净资产收益率=净利润/总资产,来反映企业盈利能力,作为因变量。
此外,本文还选取了三个控制变量:一是企业规模,取总资产的自然对数为替代变量。二是企业资产周转率,以营业收入占总资产的比例来衡量。三是资产负债率,以负债总额占总资产比例来衡量。
(三)样本选取与数据来源
本文选取沪深主板A股上市公司2009——2011年的财务数据为对象,进行研究分析。在选取样本过程中主要遵循了一下原则:
(1)剔除仅有或含有B股、H股上市公司。在编制财务报告准测、发行方式和发行地上,B股、H股与A股有很大的差别,其相关财务指标缺乏可比性,必然会给实证分析带来误差,故不选取发行股票中含有B股和H股的上市公司。
(2)剔除ST、PT公司。由于ST公司财务状况或其他状况出现异常;PT公司属于近三年来连续亏损等情况,其股票暂停上市。因此,在选取样本时剔除这两类公司。
最终,本文选取信息技术行业中的92家企业,连续3年共276组样本。使用的全部数据均来源于国泰安CSMAR数据库。
三、实证研究及结论分析
(一)样本描述性统计
在2009-2011年间,在全体样本中,信息技术行业的净资产收益率平均水平偏低,仅为5.73%,反映出该行业内企业的资产结构存在明显的问题。货币资金占比和流动资产比率的平均值分别为33.42%和71.93%,都维持在较高的水平,且固定资产比率较低,为11.90%,这都将大大影响企业的盈利能力。存货占比以及无形资产比率分别为13.83%和3.29%,属于合理水平。
(二)相关系数
从PEARSON相关系数分析可以得出,货币资金占比、存货占比与净资产收益率呈显著的负相关关系,固定资产比率、无形资产比率与净资产收益率呈显著的正相关关系,均支持本文的假设。流动资产比率与净资产收益率呈显著的正相关关系,与本文假设相悖,需要进一步研究。
(三)多元回归分析
多元回归分析结果显示,F检验值为12.593,显著性水平为接近于0的正数,小于0.05,统计意义上显著,回归方程拟合结果具有可行性。从表格5得知,方程的可决系数调整R2为0.253,标准估计值为0.055,可以看出方程整体拟合效果较好。从表格6中可以看出VIF值均小于10,说明每个变量和其他变量之间的相关性较弱,模型的多重共线性较低。
(四)结论分析
通过上面的回归结果可以看出:我们选取信息技术行业上市公司的资产结构指标来衡量对公司盈利能力的影响时,得到的结论只有第五条假设完全一致。我们可以从以下方面来进行分析:
无形资产比率对企业的净资产收益率
呈现出显著的正相关关系。这说明无形资产对于企业的整体业绩来说发挥了应有的作用,即在信息技术上市公司中,无形资产的投资比例合理,收益率较好。货币资金占比、存货占比均与企业盈利能力呈现出微弱的负相关关系,说明在信息技术业上市公司中,现金与存货管理效率偏低,还有改善的空间。固定资产比率与企业盈利能力呈微弱的正相关关系,说明在信息技术上市公司中,固定资产的投资比例低、收益能力低,没有发挥出其应有的作用。
流动资产比例与企业盈利能力呈显著的正相关关系,与预期完全相反。笔者认为这可能与信息技术行业中应收账款过多有关,在后续的统计分析中发现,信息技术业上市公司的应收账款占比平均值达到了17.37%,在各行业中处于较高的水平。市场竞争日益激烈以及经济的不景气,迫使企业以各种手段增加销售量,其中赊销就是很重要的一种手段,这便导致了企业应收账款的增加,可以运作的资金量将大受限制,直接影响企业盈利能力。(作者单位:天津财经大学研究生院)
参考文献:
[1]张军华,2011,资本结构_资产结构与企业绩效——基于创业板高新技术中小企业的实证研究,《财会通讯》,第12期(78-80页)。
[2]顾水彬,2009,资本结构、资产结构、股权结构与公司绩效关系的实证研究——基于沪深上市公司普通机械制造业板块的研究,《财会通讯》,第21期(115-117页)。
[3]王绍凤,刘思辰,2012,资产结构与盈利能力的相关性分析:以A上市公司为例,《财会月刊》,第9期(55-58页)。