上市公司盈利能力

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上市公司盈利能力范文第1篇

关 键 词:上市公司;盈利能力;因子分析;面板数据;股权集中度

中图分类号:F830.3文献标识码:A文章编号:1006-3544(2006)05-0044-03

企业盈利是一个多方面因素共同作用的结果,既有企业内部因素的影响,也有外部环境的影响,从企业的经营过程来看,企业的外部因素影响到企业的销售量､产品价格､原材料成本等,最终影响企业的经营成果｡外部因素包括政治､法律､税收､宏观经济状况等因素｡企业自身的产品竞争力､产品生命周期､日常生产经营管理､营销组织决策､投资项目风险选择则构成了影响企业盈利的内部因素｡内外部因素共同作用,决定了企业的盈利能力｡除了实际生产过程的价格因素外,企业的资本结构､财务杠杆､股权结构､行业､规模等因素会通过对公司治理效率的作用来影响企业的盈利能力,这正是公司财务理论对盈利能力分析所要研究的内容｡

一､研究数据与方法

(一)数据和样本区间

我们考察2000-2004年沪深股市的上市公司,所有公司在1999年12月31日前已经上市｡计算变量的各项指标取自WIND资讯｡我们只分析沪深股市上市的A股公司,因此含B股的上市公司从样本中剔除｡由于ST､PT公司存在着较大的异常值,同样不予考虑｡金融类上市公司按照习惯也从样本中剔除｡最后得到660家上市公司｡

(二)企业盈利能力的衡量

由于反映企业盈利能力的一些指标存在局限性,我们采用因子分析法对上市公司的盈利能力进行评价｡因子分析(Factor Analysis)是主成分分析的推广,因子分析的基本思想是通过变量(或样品)的相关系数矩阵(对样品是相似系数矩阵)内部结构的研究,找出能控制所有变量(或样品)的少数几个随机变量去描述多个变量(或样品)之间的相关(相似)关系,但在这里,这少数几个随机变量是不可观测的,通常称为因子｡因子分析方法的计算步骤包括原始数据标准化､建立变量的相关系数､求R的特征根及其相应的单位特征向量､对因子载荷阵施行最大正交旋转､计算因子得分等步骤｡由于各因子反映的原始指标信息量的不同,因此,在计算上市公司盈利能力综合评价值时,因子所占的权重与反映的信息量能否一致是综合评价是否有效的关键,可以用各公司因子的方差贡献率作为因子相应的权重并据此得到上市公司盈利能力的综合评价指标｡

(三)实证研究方法

我们采用面板数据来进行分析｡面板数据是时间序列和截面数据的混合,这样既可以分析个体之间的差异情况,又可以描述个体的动态变化特征｡面板数据可以有效地扩大样本容量､有效地削弱模型中多重共线性的影响､提高模型的估计精度,还可以反映一些被忽略的时间因素和个体差异因素的综合影响,而这些因素往往是难以观察或量化的｡

对于期限较短而截面数据较多的样本,可以认为模型参数只与个体差异有关而与时间的变化无关,其差异主要表现在横截面的不同个体之间,即参数不随时间变化｡同时,由于我们是通过面板数据来考察其盈利能力决定的一般因素,因此可以假定斜率系数是常数,即个体之间的资本成本的差异只表现在截距项上｡因此我们的任务是要区别是采用混合回归模型还是固定效应的变截距模型抑或是随机效应的变截距模型｡

检验一:对于混合回归模型还是固定效应的变截距模型,在个体效应不显著的原假设下,应当有假设1成立:

假设1: α1=α2=…=αn

我们可以采用F统计量来检验上述假设是否成立,

F=～F(n-1, nT-n-k)

其中,S2表示不受约束的模型,即我们的固定效应模型;S3表示受约束的模型,即混合数据模型的残差平方;n为截面样本点的个数,T为时序期数,k为解释变量个数｡

检验二:对于混合回归模型还是随机效应的变截距模型, 可以通过Breusch和Pagan的LM统计量进行检验,其原假设为=0,相应的检验统计量为:

LM=

在原假设下,LM 统计量服从一个自由度为1 的卡方分布｡如果拒绝原假设则表明存在随机效应｡

检验三:固定效应的变截距模型还是随机效应的变截距模型,可以通过Hausman检验来确定｡Hausman 检验基于如下Wald 统计量:

W=〖b-〗′[b-]～χ2(K-1)

其中,b和分别为固定效应模型的OLS 估计和随机效应模型的GLS估计,采用固定效应和随机效应模型的协方差矩阵进行计算｡当原假设成立时,W渐进服从自由度为K-1的χ2分布｡在给定的显著水平下,若统计量W的值大于临界值,选择固定效应模型,否则采用随机效应模型｡

本文采用的面板数据模型为Yit=αi+Xitβ+uit

其中Yit为企业盈利能力,Xit为影响盈利能力的自变量,β为固定的截距｡

二､盈利能力的统计分析

我们选取了净资产收益率､资产净利率､主营业务利润率､核心业务总资产收益率､资产报酬率､每股息税前利润､每股收益这七项反映上市公司盈利能力的财务指标,运用因子分析计算了上市公司盈利能力的综合评价指标F｡

按照分类标准,我们将样本分成工业､商业､房地产业､公共事业和综合企业类｡我们计算了全部样本和五个子样本盈利能力的均值,表1和图1显示了综合评价的盈利能力指标和各年的变化情况｡

从表1和图1可以清楚地看出,各行业的盈利能力有很大的差异｡以2000年为例,从样本均值上来看,公用事业的盈利能力是最高的,而房地产和商业类的盈利能力是最低的｡公用事业的盈利能力可能与其所固有的垄断等行业特性密切相关｡但是令人奇怪的是,房地产类的大部分上市公司的盈利与行业增长出现背驰状况,对此的解释有两方面:一是房地产类上市公司规模偏小､老公司较多及再融资能力偏弱,这一特征在短期内将难以得到改观(李迅雷,2002);二是房地产上市公司在土地收入的确认上过于保守,不排除“玩报表”行为的存在(牛丽静,2005)｡从2000年到2004年,上市公司的盈利能力一直是下跌的,而在这五年里,从2000年到2001年的下跌幅度是最大的,2001年到2003年的变化并不大,从2003年到2004年,其他四个行业的下跌幅度又开始扩大,但商业类上市公司的盈利能力却异常的开始上升｡考察中国经济在2002､2003年的投资增加和通胀压力,企业盈利能力的这种年度变化可能与宏观经济周期的变化有一定的联系｡

三､盈利能力的实证分析

为进一步考察企业盈利能力的影响因素,我们以通过因子分析得到的上市公司盈利能力的综合评价指标F为因变量进行实证分析｡由于面板数据模型的检验要运用F统计量检验､LM统计量检验和Hausman检验,我们采用计量软件Stata8.0进行数据处理｡自变量指标的含义及其预期方向如表2所示｡

在计算托宾Q值时,考虑到我国独特的股权结构,修正后的公司的市场价值=流通股市值+非流通股价值+负债的账面价值,其中流通股市值=流通股股份数×流通股价格,由于非流通股一般按照每股净资产进行转让,因此非流通股价值=非流通股股数×每股净资产,公司的市场价值=流通股股份数×流通股价格+非流通股股数×每股净资产+负债的账面价值｡负债和总资产的价值以账面价值代替｡

我们首先对全样本进行回归分析｡从表3的全样本回归结果看,LM统计量检验结果为chi2(1)=324.20,Prob>chi2=0.0000,表明随机效应非常显著｡Hausman检验结果为chi2(6)=205.31,Prob>chi2=0.0000,而置信水平为0.005的Wald 统计量值为18.548,Hausman检验结果远大于相应的临界值,因此固定效应模型要优于随机效应模型｡而F统计量检验结果为F =2.92,Prob > F = 0.0000,这说明固定效应模型要优于混合回归模型｡因此我们最后采用的是固定效应的变截距模型｡

从固定效应的变截距模型的回归结构看,最后进入方程的是资产负债率､债务期限结构､成长性､企业规模､流通股比例和高管持股比例,而股权虚拟变量和股权集中度指标都没有进入回归方程｡从方向上看,资产负债率与盈利能力负相关,这与既有的研究相一致,而债务期限结构与盈利能力正相关,这意味着在控制了其他变量后,利用长期负债有利于提高企业的盈利能力｡成长性有利于企业盈利和高管持股的正向激励作用在这里得到了证实,但是流通股比例却意外的与盈利能力显著的负相关,与我们的预期恰恰相反｡

由于工业类上市公司占据了全样本公司数的63.33%,以上的回归结果可能更多的受到工业类的影响,行业的差异可能没有完全反映出来,而前面的图1已经显示出了不同行业在盈利能力水平上的差异｡有必要深入的考察行业之间的差异｡采用与前面全样本回归相同的步骤,我们对每个行业进行了F统计量检验､LM统计量检验和Hausman检验,对究竟是采用混合回归模型还是固定效应的变截距模型抑或是随机效应的变截距模型进行了识别(见表4)｡

从行业的检验结果看,除了行业三采用混合模型,其他的四个行业都适用固定效应模型｡在五个行业中,资产负债率､企业规模和流通股比例都进入了回归方程,并且其方向与全样本回归结果和预期都完全一致,证明这三个变量在影响企业盈利能力时具有稳定性｡

债务期限结构仅在工业类的回归中进入了方程,而企业成长能力除了对公共事业类没有影响外,对其他行业都有显著影响,高管持股比例则仅对工业和商业有显著影响,考虑到公共事业类的特殊性,可以认为企业成长能力和高管持股比例对一般竞争性行业有较大的影响,而债务期限结构的作用则有待于进一步研究｡

在所有的行业中,股权性质是惟一一个没有进入任何回归的指标,表明第一大股东的股权性质对企业的盈利能力并没有影响｡

股权集中度对企业盈利能力的影响则更为复杂｡在股权集中度进入的三个行业中,公共事业类行业的盈利能力与股权集中度成U型关系,房地产类行业的盈利能力与股权集中度成倒U型关系,而在工业类回归中,由于第一大股东持股比例没有进入回归方程,盈利能力与股权集中度成正相关关系｡这里也进一步反映出了行业之间的差异｡

从总的回归结果看,资产负债率和流通股比例是与资本结构理论预期差异最大的｡按照标准的资本结构理论,负债可以增加企业价值,但是中国的实证研究却普遍得出相反的结论｡在西方国家,股权资本成本要高于债权资本成本,在风险与收益权衡之后,存在着一个最优的负债率｡但是在中国,上市公司具有股权融资的偏好是一个公认的事实｡西方国家企业负债中公司债券占有很高的比例,而我国债券市场极不发达｡西方国家长期债务在总债务中的比例很高,而我国则以短期负债为主,并且短期债务以银行贷款和企业之间往来账款居多,债务融资不能起到西方财务理论中的作用,负债增加的同时又增加了财务危机成本和破产风险,限制了企业进一步的融资能力,制约了企业运营效率的发挥和盈利能力的提高｡

从公司治理的角度看,流通股比例的提高通过股票市场的价格信号和接管控制功能发挥作用,有利于减少国有股股东监管缺位时存在的委托问题｡但现实情况是中国股市的低效率,中小股东既无监督公司的动机,也无监督公司的能力,流通股股东在公司治理中的作用微乎其微｡另一方面,流通股比例的提高必然意味着非流通股比例的下降,流通股比例越高,同等情况下主管部门或授权管理国有资产的部门从该上市企业获取的利益就越少,对于管理层监管的积极性和力度也就相应的下降｡流通股比例的提高一方面降低了原有产权监管者的监管,另一方面又没有相应的流通股股东监管,其结果就是总的监管减少,因此出现流通股比例与盈利能力的负相关｡

四､结论

本文选取了净资产收益率､资产净利率､主营业务利润率､核心业务总资产收益率､资产报酬率､每股息税前利润､每股收益这七项反映上市公司盈利能力的财务指标,运用因子分析计算了上市公司盈利能力的综合评价指标F｡我们发现各行业的盈利能力有很大的差异,公用事业的盈利能力是最高的｡从2000年到2004年,上市公司的盈利能力一直是下跌的,但是不同年份的下跌幅度有较大差异,企业盈利能力的这种年度变化可能与宏观经济周期的变化有一定的联系｡

通过面板数据的实证研究,我们发现资产负债率､企业规模和流通股比例这三个变量在影响企业盈利能力时具有稳定性｡股权性质对企业的盈利能力并没有影响,而股权集中度对企业盈利能力的影响则更为复杂,股权集中度对企业盈利能力随行业不同而有较大的差异,这有待进一步的研究｡

参考文献:

[1]Stulz,R,(1988),Managerial Control of Voting Rights:Financing Policies and the Market for Corporate Control,Journal of Financial Economics,20,25-54.

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Ownership structure,Journal of Financial Economics,3,305-360.

[3]Milton Harris and Artur Raviv, 1991,“ The Theory of Capital Structure”, Journal of Finance, No. 1, 312. 297-355

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[5]张继袖.我国上市公司盈利能力行业特征的实证研究[J].管理科学,2004,(3).

[6]汤青.中国上市公司盈利能力影响因素实证分析[J].山东财政学院学报,2005,(2).

[7]苑德军,郭春丽.股权集中度与上市公司价值关系的实证研究[J].财贸经济,2005,(9).

[8]肖作平.上市公司资本结构与公司绩效互动关系实证研究[J].管理科学,2005,(3).

[9]冯艾兰.对反映偿债能力和盈利能力财务比率的分析[J].中北大学学报,2005,(2).

上市公司盈利能力范文第2篇

关键词：上市公司；盈利能力评价；盈利能力指标

中图分类号：F23 文献标识码：A

一、上市公司盈利能力评价的意义

一般来说，盈利能力指的是企业在一定时期内获取利润的能力。它是企业销售能力、降低风险能力、获取现金能力以及风险规避能力的综合体现。企业要想持续平稳地发展必须要持续保持较强的盈利能力。站在企业的角度来说，企业盈利能力分析是经营管理人员不可缺少的重要业绩衡量指标，同时它也是衡量企业经营业绩最重要的业绩指标。通过企业盈利能力分析，有助于发现经营管理问题，从而找到改善经营管理状况的突破口，进而有利于提高企业的盈利水平，促进企业持续发展。对债权人而言，利润是公司偿债的重要保证，尤其对长期债务而说，盈利能力的强弱直接影响公司的偿债能力；公司以借款筹资时，债权人必然审查公司的偿债能力，而公司的盈利能力最终左右公司的偿债能力。对投资者来说，股东们最直接明显的目的就是获得更多的利润，因为在经营风险、财务风险、企业信用等方面相近的公司中，人们往往倾向于将资金投向盈利能力强的公司。此外，公司盈利能力增加还会使股票价格上升，从而使股东们获得资本收益。由此可以得出，经营者业绩的评价以及企业的健康发展、股东报酬的水平、债权人债务的安全程度等都与公司盈利能力息息相关。不过，盈利能力的强弱不仅仅靠利润额就可以体现出来，还应该考虑企业获得利润的持续性、稳定性等方面。只有保障企业的盈利具有成长性和持续性，企业才具备长远健康持续发展的能力。

二、影响上市公司盈利能力的因素

要评价公司的经营效益和盈利状况，首先要清楚哪些因素影响上市公司的盈利状况。就上市公司来说，影响上市公司盈利状况的因素有很多，总体上可以分为外部因素和内部因素两种。外部因素包括国际经济形势、地区经济状况、国家宏观经济发展势头、行业发展情况、产品所处生命期、产品竞争力、会计准则的变更和修订等。内部因素主要分为内部管理因素和内部财务因素，内部管理因素包括企业营销能力、资产运营能力、风险管理能力等，内部财务因素包括会计政策的运用、现金流的保障、财务杠杆、资本结构等。对于一个公司来说，其所处的外部环境很难受到个体公司的改变，但是个体公司可以积极改善内部环境来适应外部环境的变化。

三、上市公司盈利能力指标的构成

盈利能力指标可以分为绝对指标和相对指标。一般来说，绝对指标和相对指标相结合，在确定各单项指标的合理、准确后，从绝对数上获知经营是否建康，盈利是否稳定后，再从利润表项目以及与其他财务报表项目的关系着手分析相对指标，可以较为全面、客观地反映企业的盈利状况，也可以较为容易地发现企业做得好的地方与做得欠佳的地方，从而为改善企业的内部经营管理提供依据，帮助企业改善盈利状况，促进企业焕发活力。

四、上司公司盈利能力指标选取的一般原则

考虑到上市公司自身的特点，盈利能力的分析指标除了一般公司基于利润选取的指标，还要考虑结合股票价格和证券市场相关价值来选取指标。本文主要围绕净利润和市价来选取农业上市公司盈利能力指标，另外加以补充分析。在选取指标衡量上市公司盈利能力时应秉持的一般原则有：（1）选取的指标应具有连续性、可比性，尽可能减少或排除偶然或异常情况的影响；（2）在整体合理的基础上，各指标间应该有明显的制衡机制，避免某个或某些指标对整个指标评价体系的影响过大，从而使指标评价体系失真；（3）有效利用上市公司公开的财务报表，综合资产负债表、利润表、现金流量表以及报表附注等提供的信息考量企业盈利能力；（4）指标的选取对上市盈利能力的考查应该较为全面且尽量精简。

五、上市公司盈利能力指标的选取与评价

（一）围绕净利润选取的盈利能力指标。主要有三个，分别是净资产收益率、总资产报酬率和每股收益。

1、净资产收益率是一段时期内净利润和所有者权益的比率，突出反映了投资与报酬的关系，是上市公司盈利能力指标的核心。它可以开解为销售净利率、总资产周转率和权益乘数三者相乘，销售净利率反映盈利能力，总资产周转率反映营运能力，而权益乘数则反映偿债能力，可见净资产收益率这一指标具有较高的综合性。它的计算公式是：（净利润-优先股股息）/平均股东权益总额。从公式可以看出，净资产收益率受到净利润、优先股股息和平均股东权益总额三者的影响。一般来说，上市公司的优先股股利比较稳定，即受净利润和平均股东权益总额影响相对较大。通常来说，该指标越大，反映企业的盈利能力越强，股东得到的回报越多，用于扩大再生产的潜力越好。

2、总资产报酬率是净利润与总资产的比率。这一指标反映了企业经营者运营资产获取利润的能力和效率，反映了所有资本的回报情况。该指标越高，表明资产利用的效率越高，投资盈利能力越强。通过对指标的分析，可以了解公司获利能力与投入产出的关系。此外，净资产收益率=总资产报酬率×权益乘数=总资产报酬率×（1+产权比率），产权比率反映企业财务杠杆水平，提高财务杠杆会增加企业财务风险，往往不能增加企业价值，那么提高总资产报酬率成为提高净资产收益率的基本动因，即总资产报酬率是企业盈利的关键。

3、每股收益是归属于普通股股东的净利润和当年发行在外普通股股数的加权平均数。从因素分解的角度看，每股收益=每股净资产×净资产收益率，很容易看出每股收益受到每股净资产和净资产收益率的影响。它可以帮助投资者了解每股权益，利于投资者进行潜在盈利能力的分析，但是每股收益不反应企业的风险，需要结合净资产收益率、总资产报酬率以及行业环境、宏观经济环境进行分析。

（二）围绕证券市场价值选取的盈利能力指标。围绕证券市场本文选取的盈利能力指标是市盈率和每股收益。市盈率=每股市价/每股盈利，反映了股价与经营者获得利润能力的关系。股票市盈率越低，市价相对于股票的盈利能力就越低，表明投资回收期越小，投资风险越小。但市盈率过高也不好，任何股票的市盈率大大超过同类同行的平均市盈率都要有充分的理由支持，否则就很可能是股票价格存在泡沫，股价被高估。一般情况下，我国市盈率在20～30倍之间是正常的。市盈率是很具有参考价值的盈利能力指标，容易获得和理解，但是也有缺点。比较明显的缺点是作为分母的每股盈利是由净利润算出的，净利润可以通过会计处理进行调整，容易受到人为操纵，从而不能计算出较为客观的市盈率。

每股收益=（净利润-优先股股利）/发行在外的加权普通股股数，该指标是衡量股票投资价值的重要参考，综合反映了公司的获利能力。它表示普通股股东所持每股的股票获取的净利润，反映了投资风险和盈利能力。但是，每股收益指标的运用也存在不足。首先，分母中净利润也存在上文中市盈率计算中说明的缺点；其次，每股收益不包含企业面临的所有风险，比如一家企业由餐饮业转向房地产业，每股收益可能不变或提高，可能不能反映企业转向之后经营风险的增加。还有每股收益是份额概念，不能衡量取得收益的投入量，会对不同公司的比较造成不良影响。

（三）为补充不足而选取的盈利能力指标。考虑到围绕净利润和证券市场选取的指标都有不足之处，即净利润是否能较少地受到会计处理技巧的干扰，客观反映企业盈利水平，比如净利润中包含了非经常性的收入，常见的有投资收益、补贴收入、资产处置收入。本文为了减少净利润中的水分，又选取了每股经营现金流作为盈利能力指标之一。每股经营现金流=经营活动产生的现金流/发行在外的普通股数量。每股经营现金流是很具有实质性的指标。经营活动产生的现金流是企业从事生产经营产生的现金流，是企业赖以生存的根本。公司现金流强劲，反映了公司主营业务回款能力强，产品竞争力较强，发展潜力较大。企业账面利润再好，没有充足的经营活动现金流，企业的盈利状况也是空中楼阁，难以为继。经营现金流不能代替净利润的作用，上市公司股票的市价在理论上说是由公司未来每股净利润和每股经营现金流的现值共同决定的。

综上，本文选取净资产收益率、总资产报酬率、每股收益、市盈率和每股经营现金流综合了净利润、每股经营现金流和证券市场三方面的表现，能较为全面地衡量上市公司盈利能力。

主要参考文献：

[1]张煜.浅析上市公司盈利能力分析指标[J].商业经济，2007.1.

上市公司盈利能力范文第3篇

关键词：智力资本；盈利能力；制造业

中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）04-0-02

传统经济学认为企业价值创造的主要来源是货币资金、机器设备、劳动力等生产要素。而随着世界经济增长愈加依赖于知识的生产、扩散和应用，知识逐渐被视为企业重要的战略性资源，智力资本理论得以提出并广泛应用于各研究领域。本文在智力资本理论的指导下，分析我国制造业企业发展的动力源泉，以指导我国制造业上市公司提高盈利能力，应对知识经济时代和经济危机的挑战。

一、相关研究综述

国内外学者从19世纪初开始对智力资本进行相应研究，智力资本对企业价值和发展的贡献也被广泛讨论。

1.智力资本的概念

智力资本的概念最早由Senior于1836年提出，Senior 认为智力资本是个人所拥有的知识和技能的总和。美国经济学家Galbraith于1969年将智力资本的概念从个人层面延伸到组织层面。此后西方理论界对智力资本的相关研究已有几十年，至今未提出统一的定义。然而对于智力资本的阐释已形成一些共识：①智力资本是对财务会计中货币资本的补充，是组织的一种特殊资产。②智力资本能够整合组织的活动，能为组织带来可持续的经济利润或竞争优势。③智力资本包括知识、信息、体制、组织关系等资源。

2.智力资本与盈利能力关系的理论与实践研究

企业盈利的根本源泉是其拥有的各类资产，而智力资本和物质资本都属于企业的资源，能为企业创造价值。

国内外众多学者探讨智力资本对企业价值的贡献，智力资本与企业业绩或绩效的关系研究是最为重要的研究课题，研究者对此得出的结论主要基于以下三个方面：第一，智力资本作为一个整体，对企业绩效有着积极的正面影响（Robin Berglun，2002； Appuhami，2007；金水英、吴应宇，2008）；第二，智力资本各因素对组织绩效影响的强度并不相同（李嘉明，2004；Wasimul Rehman，2011）；第三，国家和企业的情况对智力资本与企业绩效的关系存在影响（Bassi&Va，2002；张宗益、韩海东，2011）。

虽然围绕智力资本与企业绩效的研究取得了丰硕的成果，但相关研究仍存在一些空白。本文尝试用VAIC法对中国上市公司智力资本与企业盈利能力的影响效果进行系统的研究，将制造业企业进行分类，研究在不同类别的制造业上市公司间，智力资本对盈利能力的影响是否存在差异。

二、智力资本对盈利能力影响的研究设计

1.研究假设

国内外学者做出相关研究，认为智力资本对企业绩效有积极的正面影响。然而企业绩效包括多项反映不同能力（包括盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力）的财务指标，至于智力资本对盈利能力是否有明显的促进作用，现有文献鲜有分析。同时，Steven Firer 和Mitchell Williams（2003）对上市公司智力资本与盈利能力之间的关系进行实证研究，发现智力资本及其要素对盈利能力有一定的正相关关系，这一点对中国企业是否适用，是本文重点研究的问题。

据此，我们提出第一个假设。

H 1：智力资本对企业盈利能力具有积极的正向影响作用

根据2012年中国证监会修订的《上市公司行业分类指引》，制造业门类包括13～43大类，由于制造业企业在资源配置方式、生产流程和运营方式等方面存在差异，对人力、技术、知识的依赖也有不同。我们推测，对创新和技术水平要求更高的设备器械、生物医药制造业所拥有的智力资本对盈利能力的影响可能比服装、生活用品制造业更显著。因此提出假设二。

H 2：不同行业间智力资本对盈利能力的影响存在显著差异

2.变量设计与模型构建

本文选取营业利润率、销售净利率、成本费用利润率、净资产收益率、总资产收益率、长期资本收益率、盈余现金保障倍数、现金营运指数、现金营运指数、每股收益、每股净资产共十项财务指标，均正向反映企业的盈利能力。随后采用因子分析法得到上市公司综合盈利能力的得分Y值，将其设为因变量。

同时，我们采用奥地利智力资本研究中心的Ante Pulic开发的智力增值系数（VAIC）模型来评价智力资本。该方法在智力资本二元论基础上，用物质资本增值系数（CEE）、人力资本增值系数（HCE）、结构资本增值系数（SCE）的和表示企业价值增值。本文以CEE、HCE、SCE三个替代指标作为自变量。

同时，本文采取总资产对数（SIZE）和财务杠杆系数（LEV）作为控制变量，与智力资本增值系数共同构建对盈利能力的影响，建立如下模型：

Y=α+β1CEE+β2HCE+β3SCE+β4SIZE+β5LEV+ξ

通过讨论CEE、HCE、SCE 三个变量的系数β1、β2、β3 来判断企业的物质资本、人力资本、结构资本增值系数和盈利能力的关系。

3.样本选取和数据来源

本文的研究样本包括2012年在上海或深圳证券交易所上市的制造业上市公司（上市公司分类标准参照2012年中国证监会修订的《上市公司行业分类指引》），剔除样本中相关数据不全的公司，将筛选得到的上市公司分为食品制造业、服装制造业、生活用品制造业、化工产品制造业、金属制造业、设备器械制造业、生物医药制造业七类共490家，样本企业的各项指标数据主要来自国泰安CSMAR数据库。

三、假设验证

1.描述性统计

将2012年制造业企业分类，得出变量指标描述性统计分析表，如表1所示。

图表1 制造业（分类）上市公司变量指标描述性统计分析

对比分析不同行业的相关数据发现，人力资本增值系数的标准差普遍较大，而服装和金属制造业的人力资本增值系数相对均衡，标准差分别为0.95和0.83。制造业上市公司的结构资本增值系数普遍比较稳定，标准差均小于0.2。除食品制造业标准差为0.11外，物质资本增值系数标准差均小于0.1。

2.回归分析

对2012年制造业上市公司相关变量指标进行分类回归分析，结果如下：

图表2 2012年制造业上市公司相关变量指标回归分析汇总表

对七类制造业上市公司分别进行多元回归分析发现，物质资本仍是影响制造业企业盈利能力的最主要因素。同时，除了服装制造业上市公司人力资本对盈利能力有负面影响外，人力资本对盈利能力也都正向相关。其中金属制造业、生物医药制造业以及设备器械制造业的人力资本对盈利能力的影响相对较大，生物医药制造业中人力资本增值系数的系数为0.06，设备器械制造业中人力资本增值系数的系数为0.087。结构资本对盈利能力的作用普遍高于人力资本造成的影响，其中食品、服装、生物医药制造业的结构资本对盈利能力的影响最大，如生物医药制造业结构资本增值系数在模型中的系数为1.970。因此说明不同行业的企业智力资本对盈利能力的影响存在差异，假设二成立。

四、总结与启示

通过实证分析结果可以看出，智力资本对盈利能力产生显著的正向影响，且这种影响与公司行业类型相关。

对于技术依赖性强的生物医药和设备器械制造业，人力资本对盈利能力的贡献显著。而食品、服装、生活用品、化工产品制造业等对有形资源依赖程度比较高的制造业企业，人力资本对盈利能力的影响很弱，智力资本中对盈利能力有影响的主要是结构资本。强化人力资本投资的地位和作用，将经济发展由要素投入的粗放增长转到依靠人力资本投资的方向上来，是制造业企业迫切需要解决的问题。

参考文献：

[1]陈丽萍，李智全.上市公司业绩评价体系初探[J].商业研究，2002（13）：12-19.

[2]陈晓红，李喜华，曹裕.创业知识资本与企业绩效关系研究[J].科学研究，2010：35-39.

上市公司盈利能力范文第4篇

企业盈利能力，也即企业的获利能力，一直是企业内外有关各方关注的中心问题。企业盈利能力的高低，决定了投资者是否能取得投资收益，债权人能否收回本息。而企业的资产结构，即各种类型的资产在企业总资产中的比列关系，往往影响着企业的盈利能力。白酒行业因其行业特性，往往存在着大量存货，这是因为，白酒年份越长，价格越高，所以白酒行业流动资产占的比重相对较高。流动资产，是企业重要的资产组成部分。流动资产伴随着企业生产经营的全过程，企业对流动资产进行合理管理，使流动资产加速周转，对各项流动资产合理分配，有助于提高企业的获利能力。可以说，流动资产的快速周转，意味着企业流动资产管理的高效管理，也意味着较高的获利能力。因此，一个企业的流动资产周转速度快，就应该具有较强的盈利能力和成长的空间。因此，合理有效的对流动资产进行管理，对白酒企业的盈利能力关系十分密切，对企业的决策制定也有深远影响。

我国近年来白酒行业高效成长，广大白酒企业特别是名酒企业，不断调整产业结构，勇于创新，转变增长方式，提高盈利能力。在通胀的大环境下，白酒行业持续表现出收入增长大于产量增长，利润增长大于收入增长的良好发展势头。并且，不同于其他产业，白酒的年份越长，市场价值越高，白酒行业的高流动资产比重，对于我们研究企业流动资产营运能力和盈利能力的关系十分有利。

二、研究设计

（一）研究假设 本文选择总资产收益率作为体现企业盈利能力的指标，并选取了流动资产周转率、流动资产比例、主营业务利润率三个指标来研究影响白酒企业盈利能力的影响因素。并选择公司规模作为控制变量，并根据已有文献提出如下假设：

假设1：流动资产周转率、主营业务率和企业盈利能力成正比

显然，流动资产周转越快，说明周转速度越快，利用越好，流动资产的相对节约，相当于流动资产增加了投入，会在一定程度上增强企业的盈利能力。而主营业务利润率，则表明企业主营业务的盈利能力。只有企业的主营业务业绩突出，才能说明企业的市场竞争力强，有较高的发展潜力和较强的盈利能力。

假设2：流动资产比例与企业的盈利能力成反比

流动资产占总资产的比例高，那么企业的偿债能力强，但是较之于固定资产，流动资产的获利能力差。虽然白酒行业的流动资产大多为存货，也即所谓的陈年佳酿，时间越久价值越高，但笔者认为，流动资产比例仍应与企业盈利能力呈反比。

（二）样本选取 本文以白酒行业上市公司为样本，研究流动资产营运能力对企业盈利能力的影响。样本数据包含了2008年～2010 年度共三年的季度财务报表数据，共包含了10家白酒企业上市公司，分别为：泸州老窖、贵州茅台、五粮液、山西汾酒、伊力特、沱牌曲酒、古井贡酒、老白干酒、金种子酒、古越龙山。本文使用的数据来自和讯财经网站。

（三）变量选取 具体如下：

（1）被解释变量。在进行财务报表分析时，体现企业盈利能力的指标有很多，如销售利润率、股东权益利润率和总资产收益率等。本文选择总资产收益率作为被解释变量，因为总资产收益率是一个综合指标，等于净利润与总资产的比值，其主要取决于总资产周转速度的快慢和销售净利率的大小，比较有利于结合行业特点来评价企业的盈利能力。总资产收益率用变量Y表示。

（2）解释变量。本文选取了三个变量，来研究对企业盈利能力的影响因素。

第一，流动资产周转率。流动资产周转率指企业一定时期内主营业务收入同平均流动资产总额的比率。本文选择用流动资产周转率来表示流动资产周转速度。显然，流动资产周转率越大，流动资产周转速度越快，表明流动资产相对节约，企业的流动资产利用率就越高，营运能力越好。流动资周转率用变量X1表示。

第二，流动资产比例。流动资产比例，是流动资产在总资产中的份额，其反映了企业的营运资本管理策略。一般来讲，长期资产的盈利能力大于流动资产，所以，企业流动资产占的比重低，说明收益率较高，但是风险也较大。而白酒行业的行业特点，也致使企业普遍存在大量的存货，流动资产比重高。本文选用流动资产百分比，来测试企业的营运资本策略给企业带来怎样的收益。用变量X2表示。

第三，主营业务利润率。主营业务利润率，是净利润与主营业务收入的比值。这里考虑的是主营业务对利润的贡献，其体现了企业经营活动最基本的获利能力，一个企业主营业务对利润的贡献越大，企业运行就越健康，竞争力强，发展潜力大，盈利能力高。用变量X3表示。

（3）控制变量。本文选取总资产的自然对数作为控制变量，为了与另外三个解释变量保持一致，本文采用的是总资产数额的对数代表企业规模。企业的规模经营，也对企业的经济效益有影响。一般来说，生产经营规模越大，企业效益越好。规模经营可以降低成本，使得企业获得成本优势，所以这一变量必不可少。记为x4。

（四）模型构建 本文利用白酒行业10家上市公司三年的季度数据，共120组数据建立多元线性回归模型：

Y=α1+？茁1X1+？茁2X2+？茁3X3+？茁4X4+？着

其中，Y表示总资产收益率，X1表示流动资产周转率，X2表示流动资产比例，X3表示主营业务利润率，X4表示总资产的对数，α1、？茁1、？茁2、？茁3、？茁4为估计参数，？着表示残差项。

得到模型为：

Y = -8.40010157774 + 0.11523330027*X1 - 2.75412590776*X2

+ 0.183264251482*X3 + 0.244415810247*X4

（-0.316852） （4.450857） （-0.351377） （5.694652） （0.172291）

（R2=0.978128 R2=0.965629 D.W.= 1.496458 F=78.25923）

从上述结果可以看出，X1，X3，X4的符号为正，说明了流动资产周转率、主营业务利润率、总资产对数，与总资产收益率呈正比关系，而X2 流动资产的比例的符号为负，均支持原假设。这是由于，相较于固定资产，流动资产的获得能力较低，白酒行业流动资产占的比例越大，总资产的收益率就越小，这也反应了白酒行业自身的特点。白酒行业会有一部分存货储存起来，因为酒是越久越香，年份越久的酒价格也就越高，因此，流动资产比例与总资产收益率呈负相关。此外，流动资产本身相对于固定资产的获利能力就低，也造成了X2的符号为负。

可以看到模型的拟合程度较好，可决系数达到了0.978128，而调整可决系数也达到0.965629，在四个变量中，X2对被解释变量的影响最大，即流动资产比例对总资产收益率的影响最大，当流动资产比例变动1个百分点时，总资产收益率将反向变动2.754126个百分点，这又一次充分说明了白酒行业流动资产比重较大，对企业盈利能力影响大的特殊性。另外D-W值也靠近2，说明方程不存在序列相关。

三、实证结果分析

（一）初始回归分析 模型中解释变量之间关系可用它们之间的相关系数表示，统计结果显示X2和X4存在高度相关性，相关系数高达0.964921，并且X1与X3也存在近似相关性，相关系数达0.739396，为此做初始回归，来解决变量相关性问题。分别进行Y与X1，Y与X2，Y与X3，Y与X4的初始回归。

（1）Y与X1的回归，结果如下：

Y = -3.27720047934 + 0.213614288349*X1

（-3.640636） （7.193526）

（R2=0.838048 R2=0.821853）

（2）Y与X2的回归，结果如下：

Y = -1.38499122053 + 7.33767438664*X2

（-0.253632） （0.832206）

（R2=0.064771 R2=-0.028752）

（3）Y与X3的回归，结果如下

Y = -3.88308799386 + 0.289445374903*X3

（-4.293866） （7.827415）

（R2=0.859685 R2=0.845654）

（4）Y与X4的回归，结果如下

Y = -10.69746183 + 0.634847751891*X4

（-3.308344） （0.399283）

（R2=0.015693 R2=-0.082738）

从上述回归结果中，可以看到X3对总资产收益率的影响最大，这也是符合现实的，一般来说主营业务利润率越大，则其总资产的收益率也越大。说明这几家白酒企业的经营状况良好。

（二）逐步回归分析 本文以X3为基础，再将X1，X2，X4引进方程中进行逐步回归。结果如表1所示：

从表1中可以看到，在初始回归X3的基础上引入解释变量X1，模型的拟合程度得到了提高，D-W值也得到提高，并且变量均通过了显著性检验。然后在此基础上再引入X2，这时发现模型的拟合程度略微下降，但是D-W值仍然变大，而X2变量的显著性检验却未通过。因此删除X2，继而引入变量X4，然而引入X4不仅模型的拟合优度比引入X2时还小，并且D-W值也下降，X4也未通过显著性检验，因此删除X4，最后比较引入X2与未引入X2的模型，通过综合比较和考虑，留下X2，最后的模型也即是X1，X2和X3对总资产收益率的回归。

模型方程表示：

Y=-3.83647712479 + 0.112585221965*X1 - 1.44486535023*X2

+ 0.184873854033*X3

（-3.836477） （0.184874） （0.112585） （-1.444865）

（R2=0.978035 R2=0.969798 D.W.= 1.462080 F=118.7373）

变量X2未通过显著性检验，说明其与总资产收益率是弱相关的，即虽然酒储存得时间越长价值越高，但是由于其存在不确定性（如失窃）和不易储存性（储存费用大），因此白酒企业并不是将越多的酒储存起来，利润就越大，这其中还要看市场的供需情况，以及企业要保持其产品在市场的流通和提升企业的形象与知名度，必须要有大部分的流动资产。因此，可以预知，白酒类行业应该加大流动资产周转率和主营业务利润率，适量进行白酒的储存以达到未来年度增加利润的目的。

三、结论与建议

通过对白酒行业上市公司进行回归分析，可以得出如下结论：主营业务利润率、流动资产周转率、流动资产比例和企业规模，对企业的盈利能力都有很大影响。

（一）白酒企业应提高其流动资产周转率 由上诉分析可以看出，流动资产周转的快慢，与企业的盈利能力呈正相关，企业应当重视并合理管理流动资产，提高流动资产周转率，适时减少资金占用，增强流动资产营运能力，以获取更大的利润。存货方面，企业应当加强其管理，保证合理的库存，以提高其整体盈利能力；应收账款方面，提高应收账款周转率，加强应收账款管理，加强应收账款事前评估分析，制定事中控制策略，建立事后评估绩效，最大限度的减少坏账损失。

（二）合理控制流动资产的比例 流动资产所占比例大，是白酒行业的典型特点，酒是陈年的香，白酒的价格和储藏年份成正比。但是，流动资产的获利能力，又相对固定资产较低，流动资产过多，也会降低企业现在的盈利能力。所以，维持流动资产的合理比例至关重要。白酒企业应根据自身的特点，有所选择的储存其产品，保证品牌的价值和未来的长远发展，并兼顾到近期盈利水平。

（三）维持主营业务收入的稳健增长 企业的主营业务收入占企业总收入的比重大，对企业的经济效益的影响大。主营业务收入对企业利润的贡献，也是企业是否健康发展的判断依据。从得出的检验结果来看，主营业务收入对企业的盈利能力十分重要。而经济的快速发展，人们生活水平的提高，对白酒的需求量稳步提升，白酒行业迎来了快速发展的机遇。白酒企业可以适当考虑，加大主营业务的投入，扩大生产能力，以获得更大的发展机会。

（四）注重企业规模效应 规模效应又称规模经济，即因规模增大带来的经济效益提高，但是规模过大可能产生信息传递速度慢且造成信息失真、管理官僚化等弊端，反而产生“规模不经济”。规模效应是一个经济学上研究的课题，即生产要达到或超过盈亏平衡点，即规模效益。白酒行业的规模效应还是比较明显的，虽然规模效应可以降低成本，提高利润，但是企业的规模并不是越大越好，企业规模越大，经济学中的规模效应递减规律也显现出来。所以白酒行业应当进行战略分析，选择自身适合的规模，稳步发展，提高效益。

参考文献：

［1］刘言昭：《企业流动资产管理问题研究》，《会计实务》2010年第3期。

［2］李丽：《流动资金的管理初探》，《集团经济研究》 2005年第8期。

上市公司盈利能力范文第5篇

摘 要 创业板市场的建立为许多成长性良好的中小型企业提供了更广泛的权益融资渠道，创业板企业的盈利能力也更加引人关注。本文选取深圳证券交易所创业板2011年已上市并出具企业年报的281家创业板公司为样本，从财务管理的视角，基于主因素分析构建了创业板上市公司盈利能力影响因素的多元线性回归模型。实证结果表明，我国创业板上市公司盈利能力与资产周转率、发展能力和流动性指标存在正相关关系，与资本结构存在负相关关系。

关键词 创业板 盈利能力 影响因素

一、研究背景

2009年10月23日，我国创业板举行开盘动仪式，首批上市28家公司以平均56.7倍市盈率于2009年10月30日登陆我国深证创业板。创业板市场作为新兴的资本市场，是我国资本市场的重要组成部分。其与主板市场有所不同，创业板市场主要针对扶持中小型企业与高科技企业的筹资并进行资本运作的市场，注重企业的增长潜力与成长性的开发。同时由于创业板投资具有高风险高回报的特征，所以社会各利益攸关方十分看重创业板企业的盈利能力。因此，对创业板上市公司的盈利能力的影响因素进行实证分析，得到的结论对于创业板企业发展将具有十分重要的意义。

本文立足于中国创业板市场，对2011年创业板企业的财务指标进行系统实证分析，探究企业盈利能力的影响因素，并对针对实证结果进一步分析相关原因。研究对象为2011年12月31日之前在深圳证券交易所创业板已上市并出具企业年报的281家创业板公司，构建了以股东权益报酬率（ROE）为被解释变量，15项财务指标为解释变量的多元线性回归模型， 通过统计软件SPSS20.0进行回归分析，考察企业盈利能力的影响因素。

二、文献综述

Titman、Wessels（1988）认为企业过去的盈利能力，即可以留存下来的盈利数量应该是企业现有资本结构的一个重要决定因素[1]。学者Eriotis （2002），Rajan and Zingales （1995）认为，发达国家大公司债务融资与盈利能力存在正相关关系[2]。Correia等 （2003） 指出，企业的盈利能力可能受负债两方面的影响：如果企业资产报酬率高于税前债务成本，企业负债对股东权益报酬率的提高有带动作用，进而提高企业盈利能力[3]。

吕长江、韩慧博（2001）采用回归的方法，考察了企业获利能力（净资产收益率）等指标对企业资本结构的影响，得出负债率与企业的获利能力负相关的结论[4]。王超峰（2010）通过对我国中小企业盈利能力与资本结构相关性实证研究，得到资产负债率和流动负债率与企业盈利能力成负相关，企业盈利能力随资产负债率和流动负债率的降低而升高结论 [5]。孙思博、姚佐文（2011）对2010年4月份前在创业板上市的65家公司为样本进行回归分析，考察创业板上市公司资本结构的影响因素，结果显示，资本结构与盈利能力、偿债能力呈显著的负相关关系 [6]。

国内外学者大多运用多元回归的方法对盈利能力进行实证分析，并注重研究资本结构等因素对盈利能力的影响，相比之下对我国创业板企业方面的研究较少。本文从财务管理的视角，选择了15个可能影响盈利能力的财务指标，建立较为全面的分析体系，运用一系列计量方法对企业盈利能力进行实证分析。

三、创业板企业盈利能力的实证分析

本文通过对样本企业15个财务指标进行因子分析，归纳形成5个因子，进而采用回归分析的方式，考察影响因子对股东权益报酬率（ROE）的影响程度。

（一）样本选取与数据搜集

由于创业板上市公司数量增长迅速，为保证数据的权威性和准确性，本文研究对象为选取2011年12月31日之前在深圳证券交易所创业板已上市并出具企业年报的281家。

上市公司的经营目标之一是股东财富最大化，因此我们股东权益报酬率（ROE）为衡量创业板公司盈利能力的被解释变量。为保证数据真实完整全面，本文选取了以下15个财务指标：流动比率、速动比率、资产负债率、流动负债比率、产权比率、流动资产比率、每股经营活动现金净流量、应收账款周转率、流动资产周转率、资本密集度、股东权益周转率、总资产周转率、每股未分配利润、资产报酬率和总资产增长率。数据来源为国泰安CSMAR财经系列研究数据库。

上市公司盈利能力范文第6篇

关键词:EVA;传统指标;盈利能力

中图分类号:F810文献标识码:A文章编号:1003-2851(2009)11-0035-02

一、 传统的盈利能力指标种类与不足

传统的业绩评价方法是以从财务报表上获取的数据或根据报表上数据间的勾稽关系进行简单计算得出的财务比率作为指标对企业经营业绩进行评价。传统盈利能力方面的指标主要包括:每股收益,市盈率,总资产报酬率,净资产收益率等。

净资产收益率( ROE)是自证券市场开设以来一直用于评价上市公司经营绩效的主要指标。净资产收益率的公式如下:

净资产收益率=净利润/股东权益

或净资产收益率=每股收益/每股净资产

每股收益是指净利润扣除优先股息后的余额与发行在外的普通股的平均股数之比,它反映了每股发行在外的普通股所能分摊到的净收益额,公式如下:

每股收益=(净利润―优先股股息)/发行在外的普通股加权平均数

市盈率即价格与收益比率,是反映普通股的市场价格与当期每股收益之间的关系,可用来判断企业股票与其他股票相比较潜在的价值。公式如下:

市盈率=每股市价/每股收益

总资产报酬率的是反映企业运行效率好坏的指标,公式如下:

总资产报酬率=[(利润总额+利息支出)/平均总资产]*100%

平均总资产=(期初资产总额+期末资产总额)/2

传统的财务指标是在权责发生制的前提下,按照现行会计制度计算出来的净利润的基础上产生出来的评价指标,而按照现行会计制度计算出的净利润本身是存在某种程度的失真和扭曲的。

二、 新的业绩评价指标EVA的引入

EVA是经济附加值(Economic Value Added)的英文缩写。简单的说,EVA等于税后经营利润减去债务和股本成本,是所有成本被扣除后的剩余收入( Residual Income)。它考虑了所有投入资金的成本,而非单纯的会计利润概念。这里的税后营业利润是营业利润减去所得税后的余额,而营业利润指的是息税前利润,包含了利息费用。EVA最大的特点就是考虑了公司的全部资本成本,它既扣除了在财务报表中反映的债务的自接成本,又扣除了权益的间接成本,真正反映了为投资者创造的价值。

根据定义,EVA为税后营业净利润减去反映了公司资本成本的资本费用,指定用以下公式表示:

EVA=NOPAT-TC×K

其中:NOPAT ( Net Operation Profits After Tax)是经过调整的税后营业净利润,税后营业净利润是营业利润减去所得税后的余额,而这里的营业利润是指息税前利润(Earnings Before Interest and Taxes , EBIT),因为利息费用是企业的债务融资成本,作为总资本成本的一部分在资本成本中单独计算。TC为占用的资本总额,是企业债务资本和权益资本之和,K为公司资本加权平均成本。也可以用以下公式表示:

EVA=EBIT×(1-T) -(D+E) ×K

其中:T为所得税税率,D为负债资本,E为权益资本。

EVA不受通用公认会计准则(GAAP)的约束,所以在EVA计算过程中存在着调整事项。所谓调整事项,就是为了消除根据GAAP编制的财务报表对公司真实情况的扭曲,需要对某些会计报表科目的处理方法进行调整,增加或扣除的项目。其目标是创建使管理者像所有者一样行动的业绩计量方式。进行调整的准则是:第一,可能对EVA有实质性影响的事项;第二,对管理行为有影响的,通常是指管理者能操作结果的事项;第三,容易被职工理解并且对公司的市场价值有显著影响的事项;第四,信息获取的成本相对较低的事项。

三、EVA与传统指标比较EVA所具有的优点

(一)指标的具体比较

1.净利润和EVA的比较

在利润表上,公司的税后净利润等于销售收入减去经营成本和财务费用以及所得税后的余额。它作为业绩评价指标有明显不足,这是因为净利润是一个总量绝对指标,不能反映公司的经营效率,缺乏公司之间的可比性。此外,它仅仅考虑了借入资本的成本(如,借款利息、债券利息等),而没有考虑到权益资本同样也是有融资成本的。依据这种会计信息会导致管理者做出错误的财务决策,他们甚至于会认为权益成本是种“免费成本”,从而不重视资本的有效运用,出现重复投资,投资低效益等不利于企业长期发展的决策行为。

2、EPS与EVA的比较

每股收益(EPS, Earnings Per Share ),是用来衡量公司业绩的主要指标。每股收益越高,说明企业的盈利能力越强,但是它的局限性在于只能体现扣除股东要求收益之前的收益状况。所以EPS不能反映投入资本所承受的风险;而EVA则考虑了股东的要求收益即股权资本成本,所以更能准确的反映公司业绩。EPS可以被每股经济增加值取代,或作为EVA的补充信息来使用。每股收益指标同样也不能真正反映企业成长过程。对于有发展潜力的高科技企业而言,在其进行战略性投资阶段,往往会出现经营亏损,然而这并不意味着企业经营业绩很差。用EVA指标衡量时,前期投入的研发费用被转计入企业的资产中,企业的经营业绩才能被客观地评价。

3、EVA与ROE的比较

净资产收益率(ROE, Return on Equity),是评价企业自有资本及其积累获取报酬的综合性指标,该指标的通用性强、适用范围较广。在财政部2002年的《企业绩效评价操作细则(修订)》基本指标中,该指标所占的权重最大,为25%,可以反映企业的盈利能力、营运能力及资本结构等方面的信息。

虽然ROE指标的功能非常强大,但是随着经济业务的不断发展和人们对会计信息质量要求的不断提高,该指标也暴露出了明显不足:

(1)ROE掩盖了企业可能面临的风险。

(2)ROE的高低完全可以人为操纵,容易造成会计信息失真。

(3)以ROE作为考核单位(部门)管理人员业绩的依据,不利于财务管理目标的实现。

(4)ROE未考虑投入资本的数量。

(5)ROE未考虑资本成本,不能反映企业真实的投资报酬。

(6) 过于看重ROE,不利于企业的长期发展。

EVA指标体系中的资本效率(EVA率)正好可以弥补ROE的这些不足之处。

(二)与传统指标比较EVA的优点

第一,建立在EVA基础上的激励制度使所有者和经营者的利益取向趋于一致,有助于避免决策次优化。

建立在EVA基础上的激励制度的基本原则是:按照EVA增加值的一个固定比例来计算管理者的货币资金,即把EVA增加值的部分按不同比例回报给管理者、企业员工,而且奖金不封顶。这样,EVA激励制度就把股东、管理者和员工三者的利益在同一目标下很好地结合起来,使员工能够分享他们创造的财富,能更好地培养他们的团队精神和主人翁意识。将EVA与薪酬挂钩,使管理者与股东一样持有关注企业成功与失败的心态,可以使经理人员像所有者一样思考和决策,从而在较大程度上缓解因委托――关系而产生的道德风险和逆向选择,最终降低全社会的管理成本。采用EVA作为业绩评价指标不会像采用投资报酬率作为业绩评价指标那样,出现部门决策者放弃高于投资成本、低于目前部门投资收益率的投资机会,从而避免决策次优化。

第二,扣除了全部资本成本的EVA,有利于克服传统指标对经济效率的扭曲,真正反映企业经营业绩。

在EVA准则下,投资收益率的高低并非企业经营状况好坏和价值创造能力的评估标准,关键在于是否超过了资金成本。因而用EVA进行业绩评价与用常规的销售收入、会计利润或股票市值等指标进行业绩评价,其排序结果大相径庭。以可口可乐公司为例,该公司从1987年开始正式引入经济增加值指标,主要通过两个渠道增加公司的经济增加值:一方面将公司的资本集中于盈利能力较高的软饮料部门,逐步摒弃诸如意大利面食、速饮茶、塑料餐具等回报率低于资金成本的业务;另一方面通过适度增加负债规模来降低资本成本,成功地使平均资本成本由原来的16%下降到12%结果,从1987年开始,可口可乐公司的经济增加值连续6年以平均每年27%的速度增长,公司的股票价格也在同期上升了300%,远远高于同期标准普尔指数55%的涨幅。

第三,在对营业利润进行调整后计算而得到的EVA,能最大限度地剔除会计信息失真的影响

由于根据会计准则编制的财务报表对公司真实情况的反映存在部分失真,在计算经济增加值时就需要对某些会计报表科目的处理方法进行必要的调整,以便尽量消除会计信息失真所带来的负面影响,进而保证所做的评价结论趋于客观、全面。实践中选择调整项目遵循的原则包括重要性原则、可影响性原则、可获得性原则、易理解性原则、现金收支原则等。在具体操作中,应加以调整的报表项目主要有:

1.研究开发费用和市场开拓费用。根据会计准则,研究开发费用和市场开拓费用应一次性计入当期损益,这样就减少了当期利润,易导致短期行为。计算EVA时所做的调整就是将研究开发费和市场开拓费资本化,即将当期发生的研究开发费和市场开拓费作为企业的一项长期投资,加入到资产中,同时根据复式记账法,资本总额也增加相同数量,然后,根据具体情况,在几年中进行摊销。

2.商誉。企业会计准则规定,外购商誉应按不超过10年的期限摊销,冲减各期利润。这种规定,会驱使管理者在评估购并项目时,首先考虑购并后对会计利润的影响,而不是首先考虑此购并行为是否会创造高于资本成本的收益,为股东创造价值。计算EVA时,所做的调整就是不对商誉进行摊销。由于会计报表中已对商誉进行了摊销,调整时就将以往的累计摊销金额加入到资本总额中,同时把本期摊销额加回到净营业利润中。这样,利润就不受商誉摊销的影响,能较好地鼓励经理层进行有利于企业发展的兼并活动。需要调整的项目还有利息费用、递延税项、各种准备等。

第四,建立以EVA为核心的指标评价体系,能较好地解决综合经营公司业绩评价中存在的问题

运用传统指标评价企业的经营业绩,会出现各项指标反映的结果并不一致甚至相反的情况,从而使分析评价工作面临无所适从的困惑。当一个公司进行综合经营时,传统指标计算出的数值不一定具有实际意义。如果一个企业既有工商业经营,又有商品房开发,其存货周转率能说明什么?而运用EVA进行评价,则不存在类似问题。

上市公司盈利能力范文第7篇

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）。

上市公司盈利能力范文第8篇

经营能力主要通过以下两个指标来表示：销售毛利率―毛利/销售收入，销售净利率―净利/销售收入。资产获利能力主要通过以下两个指标来表示：净资产收益率―净利/净资产，资产净利率―净利/总资产。由于净利中剔除了利息，其本身就包含了资本结构的影响，因此销售净利率也反映了资产获利能力。

资本结构由长期债务资本和权益资本构成。本文以资产负债率（负债总额/资产总额）来反映企业的资本结构。

由于盈利能力是企业财务分析的重要内容，企业资本结构是否合理直接关系到企业的盈利情况，因此研究两者之间的关系就显得十分重要。

一、模型方法

1、分析方法。根据以上初步确定的变量，首先对这些变量作因子分析，找出其中相互独立的、影响公司盈利能力的主要因素，然后就这些因素对公司资本结构的影响进行回归分析。

2、分析模型。根据以上方法，研究应用了两步模型：

第一步：用简单因子分析模型确定主要影响因素：

X＝B＋E

式中，X为独立于变量的矩阵；为未观测因子变量；B为因子权重向量；E为误差向量。

第二步：用线性回归模型分析一般所期待的因子与公司资本结构的相关关系模型。

二、样本数据说明

本文以沪深两市证券交易所24家房地产上市公司为样本，选取2006年年报数据资料为原始资料，计算得出企业盈利能力的4项指标：销售净利率、资产净利率、净资产收益率、销售毛利率。然后利用SPSS for Windows的主成分分析法分析企业盈利能力的主要因素。所选24家样本数据如表1所示。（表1）

三、分析结果及解释

1、因子分析结果。因子提取方法为主成分分析法。

（1）用主成分分析法分析自变量的协差阵。因子分析采用特征值大于1的方法来决定主成分的取舍。从表2可以看出，特征值大于1的因子有前两项，第一个因子贡献率为67.122%，第二个因子贡献率为25.201%，这两个因子累积贡献率为92.323%，超过了85%。故选取第一、第二个因子为主成分。（表2）

（2）原始变量的变量共同度。变量共同度是反应每个变量对提取的所有公共因子的依赖程度的。表3给出了4个原始变量的变量共同度。从表3看来，所有的变量共同度都达到85%，甚至90%以上，说明提取的因子已经包含了原始变量的大部分信息，因子提取的效果比较理想。（表3）

（3）碎石图。从因子的碎石图中也可以看出，前两个因子的特征根的值较高，连接成了陡峭的折线，而后两个因子的特征根的值较低，连接成了平缓的折线，这进一步说明提取前两个因子是比较合适的。（图1）

2、因子辨识。以下根据输出结果表4对保留的因子逐次辨识。（表4）

因子1：因子1在变量销售净利率（x1）、资产净利率（x2）和净资产收益率（x3）上有最大的载荷。根据变量本身的含义，三者都从不同角度说明了公司资产的获利能力。

因子2：因子2在变量销售毛利率（x4）上有最大的载荷，在销售净利率（x1）上也有适当的载荷。根据变量本身的含义，这说明了企业的经营能力。

根据因子得分系数和原始变量的标准化值，可算出第一主成分和第二主成分的得分值，分别为fac1－1，fac2－1：

fac1－1=0.338×zx1+0.355×zx2+0.334×zx3+0.144×zx4

fac2－1=0.175×zx1-0.23×zx2-0.322×zx3+0.897×zx4

其中，因子得分系数矩阵如表4所示，zx1、zx2、zx3、zx4是原始变量x1、x2、x3、x4的标准化值。

由上述统计分析所产生的新变量fac1－1，fac2－1，得出各企业盈利能力的综合得分F：

F=（67.122fac1－1+25.201fac2－1）/92.323

fac1－1，fac2－1，F的具体得分如表5所示。（表5）

3、相关分析与回归分析。相关分析研究公司的盈利能力F与资产负债率x之间关系的密切程度，经分析得到在显著性水平为0.009的情况下，F与x的相关系数为-0.523，表明其关系比较密切。

回归分析从数量上考察资产负债率x对企业盈利能力F的影响程度，以盈利能力F为因变量，资产负债率x为自变量进行回归分析，所得结果如表6所示。（表6）

回归方程的常数项为1.648，在0.01的显著性水平下通过t检验；系数为-0.029，在0.009的显著性水平下通过t检验。盈利能力F与资产负债率x的回归方程为：

F=1.648-0.029x+u

四、对分析结果进一步思考

通过对所选样本公司的资产负债率与公司盈利能力的相关分析和回归分析，结果表明：公司资产的盈利能力与其资产负债率成负相关关系。这就是说，一般而言，资产负债率低的企业，盈利能力相对较高。