盈利能力的研究

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盈利能力的研究范文第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:

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[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).

盈利能力的研究范文第2篇

【关键词】房地产信贷；盈利能力；商业银行

1.研究背景

我国于1994年开始推进住房市场化改革，紧接着是商业银行信贷政策的不断完善，信贷业务规模的持续扩大。从1998到2007，仅仅10年的时间，我国房地产贷款占各项贷款额的比重从3.12%上升到18.34%，贷款额也增加了将近18倍。无论是从绝对额还是相对比重上，房地产贷款的增速远远高于其他各项贷款。2008年的金融危机，让全球领略了过度放贷（尤指房地产信贷）所带来的灾难。为了应对房地产信贷的潜在风险，我国政府出台了多种宏观调控政策。但是在2008至2011年期间，根据各年金融机构贷款投向统计报告显示，房地产信贷的投放量依然居高不下，尤其是2009年房市的回暖交易。虽然2011年房地产信贷投放量相比较2010年增幅有所下降，但是从绝对额上计量，总值一直在增加，只是增加的幅度稍稍放缓。房地产业是一个具有高度联动性的产业。它的兴衰直接影响各行各业，小到家用电器、建材装修行业，大到钢筋水泥行业，既联系实体产业，又与虚拟资产为主的金融行业紧密相关。我国房地产业所需的资金大部分来自于银行的信贷，脱离了银行信贷的支持，房地产业将无法生存。所以，笔者认为房地产信贷与银行盈利能力间必然存在某种关系，这种关系值得深入研究。

2.研究现状

针对房地产信贷和银行间盈利能力的问题，国内外学者也做了很多研究。多数文献认为，信贷的推动是80年代许多国家房价出现剧烈波动现象背后诸多因素中最重要的影响因素。Bernanke与Gertler（1986）首先提出了信贷市场对宏观经济波动的放大作用。在一个内生的新古典商业周期动态模型中，他们认为由于信息的不对称，借方清偿能力的变化能启动和放大商业周期。BGG（1996，1998）提出了“金融加速器”概念，直接将信贷市场摩擦引入标准的宏观经济模型中，形成了一个包含金融加速器的动态宏观经济学模型，并发现金融加速器对美国经济有重要的影响。Davis and Haibin Zhu（2004）利用17个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析，结论是，房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张，而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。

相对于国外的学者，段忠东等（2007）运用多变量协整分析技术对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验。研究表明，房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系，房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限，主要是在长期内对银行信贷增长产生影响。而银行信贷也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因。郭永济等（2011）运用资本边际收益率法对房地产泡沫进行了测度，认为房地产价格和银行信贷在信贷总额中所占的比率存在明显的正相关。房地产部门在中国经济中占有中心位置，并与上游产业（如钢铁和水泥）以及生产家电和其他耐用消费品的下游企业紧密相联，在居民和企业资产负债表上占很大份量，因此二位学者认为房地产泡沫将给宏观经济和金融稳定带来严重风险。如果对房价上涨不加控制，将会导致银行风险进一步增大，对金融安全产生不利影响。段军山（2008）通过银行信贷集中模型表明银行具有扩大房地产信贷的动力，但银行的乐观主义以及对嵌在无追索权的抵押贷款中的看涨期权的低估，导致房地产价格上涨并超过基础价格。

已有的研究大多数重点放在房地产价格和银行信贷规模的关系上，并未过多研究银行房地产信贷规模对银行盈利能力的影响程度。笔者认为，如今银行房地产信贷已经占据了银行信贷总额的绝大部分，有关房地产信贷的略微变动一定会直接影响银行的盈利能力。因此，银银行在大量放贷赚取存贷利差的同时，应该警惕由于放贷所暴露的风险。基于上述原因，本文把重点研究房地产信贷规模与银行盈利能力间的关系上，认为信贷资产不是越多越好，并且根据中国目前的信贷市场，我国房地产信贷的投放量明显已经超规模发行。房地产风险正逐步威胁着银行的盈利能力。

3.研究方法

存贷利率差收益一直以来是我国银行业的主要收益。但是这种单一的收益方式不仅给银行带来了更多的信贷风险，而且还会使银行过分依赖信贷资产。过分依赖的结果就是大量放贷最后产生泡沫。我国房地产最近两年发展速度迅猛，已经出现了一种过度增长的趋势。然而，房地产的发展很大程度上因为银行信贷的支持。所以，房地产信贷和银行盈利能力必然存在着某种关系，否则银行不会放弃大量的投资机会而把资金大量借给房地产行业。但是笔者认为，任何事情都有一个限度，房地产信贷的过度投放已经给银行的盈利能力造成一定的阻碍。本文以2007—2011年沪深两市16家上市银行为样本，对16家上市银行的半年报、年报和其他相关资料进行选择和下载。选取银行样本共144组，克服了样本不足的统计缺陷。样本数据主要来源于WIND数据库、中国人民银行网、中国银监会、凤凰网和各上市银行定期报告。

3.1 变量的定义和选取

银行盈利能力指上市商业银行的获利能力，具体包括以下几个指标：

（1）每股收益（EPS），表明普通股的获利水平。公式为：每股收益=净收益/普通股数[12]。

（2）总资产收益率（ROA），反映资产的获利程度。公式为：资产收益率=税后利润/银行平均总资产。

（3）净资产收益率（ROE），反映银行资金运用效率和财务管理能力，同股东财富最大化直接相关。公式为：权益收益率=税后利润/所有者权益[13]162-164。

（4）销售净利率（ROR），反映了银行主营业务收入状况。公式为：销售净利率=净利润/主营业务收入。

为了使数据的量纲保持一致，所以盈利能力指标笔者选取了后三者，即：总资产收益率、净资产收益率和销售净利率。

商业银行房地产信贷的组成主要有：

（1）建筑业贷款：凡是从事建筑业生产经营和基建物资流通活动，在银行开户，实行独立核算，自负盈亏，具有法人资格的全民所有制和集体所有制企业，均可申请建筑业流动资金贷款。根据有关规定，贷款的具体对象如下：

①建筑行业、房地产行业以及所办各类附属企业。建筑行业包括建筑公司、设备安装公司、市政工程公司、房屋维修工程公司等；房地产行业包括城市综合开发公司、各类房地产开发公司等。

②建筑材料生产企业。包括建筑材料生产、供销企业，地质部门物资供应公司及附属修配厂，农村房屋建材生产供应公司等。

③与建筑业有关的企业、单位。包括勘察设计单位、施工机械租赁公司、工程承包公司等。

（2）房地产行业贷款：指对房地产开发企业发放的用于住房、商业用房和其他房地产开发建设的中长期项目贷款。房地产贷款的对象是注册的有房地产开发、经营权的国有、集体、外资和股份制企业。房地产开发贷款期限一般不超过三年（含三年）。

（3）个人住房按揭贷款：指银行向借款人发放的用于购买自用新建住房的贷款，即通常所说的“个人住房按揭贷款”。银行发放的个人住房按揭贷款数额，不高于房地产评估机构评估的拟购买住房的价值或实际购房费用总额的80%（以二者低者为准）。贷款期限最长不超过30年。通常，贷款最终到期日借款人年龄不超过65周岁。

由于每家银行的资产负债规模都不同，为了便于比较，本文采用比值这个概念，即贷款余额/总资产，作为变量融入模型。为防止实证结果波动过大，本文又增加了四个协变量：

（1）国内生产总值：国内生产总值（Gross Domestic Product，简称GDP）是指在一定时期内（一个季度或一年），一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，还可以反映一国的国力与财富。

（2）5年期以上贷款利率：贷款利率的高低不仅会影响贷款者的还款能力，也能反映一个国家在某一时期的货币政策。若为紧缩，则贷款量也会急剧下降；若为宽松，那么贷款量将上升。

（3）各上市银行在样本时期的总资产。笔者认为资产规模的大小会影响银行的盈利能力，故也把该指标列入模型。

（4）资产负债率是指公司年末的负债总额同资产总额的比率：表示公司总资产中有多少是通过负债筹集的，该指标是评价公司负债水平的综合指标。同时也是一项衡量公司利用债权人资金进行经营活动能力的指标，也反映债权人发放贷款的安全程度。

3.2 建立多元线性回归模型

多元线性回归分析是指根据观测样本数据估计回归方程模型中的各个参数，并对估计参数及回归方程进行统计检验，从而利用回归模型进行经济预测和控制。为检验房地产信贷与银行盈利能力的关系，假设因变量与多个自变量有线性关系时，因变量是自变量的多元线性函数。根据这个思路，可以将多元线性回归方程表达为：

ROE（ROA or ROR）=β0+β1×Asset+β2×JZYA+β3×GSA+β4×GRA+β5×GDP+β6×R+β7×LA+ε

ROE（ROA、ROR）：上市银行盈利能力衡量指标；β0：模型常数项；β1～β7：各变量前的系数；Asset：银行总资产的自然对数；JZYA：建筑业贷款/总资产；GSA：房地产贷款/总资产；GRA：个人住房按揭贷款/总资产；GDP：国内生产总值；R：5年期以上贷款利率；LA：总负债/总资产，即资产负债率。

3.3 数据分析

本文使用SPSS软件对样本数据进行分析。具体的数据结果和分析如下：

由上表知，ROE、ROA和ROR这三者间的极大极小值差距很大，也就是说每家银行的盈利能力水平相差很大。而JZYA、GSA和GRA的极大值和极小值间也有5倍以上的差距。笔者认为，上表的分析间接说明了银行的盈利能力和房地产信贷之间存在正向或者负向的关系。在模型检验中，我们从以下表的F检验可以看出三个模型的F值分别为3.027、14.27、13.702，sig分别为0.005、0、0，所以建立这三个模型是有效的。

由回归结果知：

以上三个式子可以很明显的看到：GSA与ROE、ROA呈线性的负相关关系；GRA与ROE、ROA呈线性的正相关关系；JZYA与ROR呈线性的负相关关系。也就是说我国个人住房按揭贷款的发放给银行带来的效益是：投放越多，盈利越多；而建筑业和房地产业的贷款已过饱和，已经不存在边际效益最优。以上结果为近几年连续出台的房地产政策提供了一定的事实基础。

4.实证结果与分析

实证结果发现建筑业信贷资产越多，银行的盈利能力就越弱。也就是说当建筑业信贷投放量超过一定额度以后，继续投放建筑业信贷会拖垮银行的盈利能力。个人住房按揭贷款信贷资产越多，银行的盈利能力就越强。以上结果笔者认为原因首先是，建筑业和房地产业的发展已经过了顶峰时期，而银行对其的信贷支持却依然保持在顶峰时的状态。这样的结果就是信贷资产不停的发放，贷款利率不断的上升，房价已经停止上涨甚至下跌，贷款者的还款能力下降，抵押物价值不断贬值。最后信用风险、市场风险产生，所有的亏损银行全部囊入口中。房地产信贷具有很强的联动性、集中性和长期性。对银行来说，房地产信贷资产不像短期投资那样具有高度的流动性，大量的资金被某两个行业占用，并且看似不同的行业却相互联系着。这为变现能力较弱的资金给银行带来了巨大的挑战，一旦某一层资金断裂，将会使整个资金层断裂，毫无资金变现可言。其次，集中性的投资也违背了投资最关键的一点：分散风险。风险的集中影响了银行的资本充足，为了防范这种风险，银行需要更多的准备金，这些不能挪用的准备金也降低了银行的盈利能力。

我国个人住房按揭贷款质量较好，可以继续加大投放量。笔者认为原因如下：首先，我国的居民收入稳定增长，这为贷款者的还款能力提供了一定的保障；其次，我国个人住房按揭贷款的审批条件较高，这在一定程度上规避了部分信用风险，而且贷款额不像行业类贷款那样数额巨大。最后，个人住房按揭贷款的申请者各行各业，信贷风险得到了稀释。虽然目前个人住房按揭贷款对银行依然产生正面效应，但是其潜在的风险不容忽视。按照人民银行《个人住房贷款管理办法》的规定，个人住房贷款的还款期限最长可达30年。住房信贷是一种中长期消费信贷，具有长期性、分期偿还性和不确定因素多的特点，其风险是逐渐积累和释放的，目前国内个人无法正常履行按揭的现象已经开始出现。按照国际惯例，个人住房贷款的风险暴露期通常为3～8年，这也就意味着，在近年来个人住房信贷余额快速增加的形势下，虽然我国目前的不良率还较低（仅为0.60%），但极有可能国内个人住房贷款已经步入了违约的高风险期。

参考文献

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167-168.

盈利能力的研究范文第3篇

近年来，我国财产保险公司的规模不断扩张，盈利能力却未加强。2008年，我国财险公司中盈利公司16家，亏损29家；至2011年，盈利总数增长到30家，而亏损数则增长到了56家。可见，我国财产保险公司的盈利能力并不乐观。目前，对财险公司盈利能力的分析和评价多采用指标分析方法：即“承保利润率”，“投资利润率”和“总资产回报率”等衡量财险公司的盈利状况，并以此为依据对各大财险公司进行比较和评价。如祝向军，刘玲玲（2010年）对利用“总资产回报率”，“净资产回报率”和“承包利润率”对我国七家财产保险公司十年的盈利能力进行评价；中国大地财产保险股份有限公司课题组（2010年）则采用“承包利润率”和“投资收益率”对我国财产保险公司的可持续盈利能力进行分析；寇世富（2012年）利用“总资产回报率”，“投资资产占比”，“承包利润率”，“净利润增长率”和“人均利润”等指标对我国46家财产保险公司进行了排序。然而，利用此类指标衡量财险公司的盈利能力存在较为明显的缺陷：在衡量中注重产出额，忽略投入额，导致评价结果可能致使企业为提高利润指标而过度加大投入，致使公司经营缺乏有效性，并使企业之间的比较缺乏客观性；在衡量中缺少对于改进的建议，使评价的结果不能对企业盈利能力的改进发挥直接作用，评价结果缺少指导意义。因此，有必要在利用指标分析的基础上，引入其他方式，以充分衡量和评价涉及财险公司盈利能力“投入产出”指标的综合有效性，并将相关指标向有助于财险公司的盈利能力持续改善的方向转化。

二、DEA-Malmquist指数涵义

数据包络分析（DEA）是一种由 Charnes、 Coopor 和Rhodes（1978）提出的用于评价生产效率的非参数前沿效率分析方法。DEA 计算给定样本中多个决策单元 （DMUs）的相对效率值，通过把一个决策个体和其他被认为有效的个体相比较而确认其效率是有效的还是无效的，衡量决策个体的相对效率。Malmquist 指数方法基于数据包络分析法（DEA）提出，利用距离函数的比率来计算投入产出效率。根据Fare等人（1994）的观点，Malmquist 指数衡量t期相对于s期的全要素生产增长率（Tfpch），可在规模报酬不变的假定下分解为技术效率变化指数（Effch）和技术进步指数（Techch)。技术效率变化指数主要用以测度s期与t期之间的技术效率变化；技术进步指数主要用以测度技术改进或者技术进步，为s期与t期技术变化的几何均数。当Tfpch大于1 时, 全要素生产率进步； 反之， 全要素生产率退步。当技术效率变化指数或技术进步指数大于1 时，即表明它是全要素生产率增长的源泉，反之，则是全要素生产率降低的根源。

三 、财产保险公司盈利能力实证分析

（一）样本选取及数据来源本文选择我国近年来年保费收入和企业规模占优的六家中资财产保险公司（人保财险，国寿财险，平安财险，太保财险，大地财险和太平财险）和三家外资财险公司（东京海上日动火灾保险，三井住友海上火灾保险和三星财险）作为研究对象，截取其2010~2012年三年的相关数据，数据来源于《中国保险年鉴》和各大保险公司年报。

（二）指标选取就财产保险公司而言，本文认为，涉及“盈利能力”指标最为重要的几大投入包括劳动力投入，资本投入和其他投入：其中，劳动力投入既包括财险公司正式在职人员的投入，也包括财险公司雇佣的保险中介部门（包括保险人，保险经纪人和保险公估人）的投入，因此本文以所有者权益额（X1）代表财险公司的自有资本投入额；以职工人数 （X2）代表劳动力投入，以手续费及佣金支出（X3）代表保险中介部门的劳动力投入；以固定资产扣减累计折旧额（X4）衡量财险公司资产投入额。本文选取四大重要的财务指标衡量财产保险公司以盈利能力为核心的产出水平，包括：

（1）投资收益率（Y1），反映财险公司投资业务的盈利能力。作为财险公司另一重要的盈利手段，投资收益对于财险公司的重要性同样不容质疑。该指标越高，说明财险企业投资获益越高。然而，本文认为，作为财险公司的基础，承包利润率仍应是财险公司关注的重中之重，投资收益率不宜过高，否则会影响财险企业的经营安全性。本文采用如下公式计算：投资收益率=投资收益/平均投资资产×100%。其中，由于各大财险公司在计算平均投资资产时采用指标不统一，本文在计算中投资资产包括货币资产，交易性金融资产，买入返售金融资产，保户质押贷款，贷款，定期存款，可供出售金融资产，持有到期投资和长期股权投资。

（2）所有者权益回报率（Y2），反映企业的自有资本应用效果。该指标越高，说明企业依靠自身资本获利的能力越强。本文采用公式如下：所有者权益回报率=净利润/平均所有者权益×100%

（3）总资产回报率（Y3），反映企业资产综合应用效果。该指标越高，说明企业资产运用效果越好。本文采用公式如下：总资产回报率=净利润/平均总资产×100%。

（4）承保利润率（Y4），该指标反映财险公司承保业务的盈利能力。财险公司的主业为承保业务，承保业务既是产险公司现金流的主要来源，又决定了保险公司的融资成本，因此，该指标反映企业主营业务的盈利能力。该指标越高，财险公司依靠其主营财险业务获得利润的能力越强。由于各大保险公司对于该指标的计算公式并不统一，为保证本文中承保利润率指标的可比性，采用如下公式：承保利润率=本期保费收入占前五位的保险产品承保利润/已赚保费×100%。

本文选取的各项指标具体含义如表1所示：

（三）实证结果与分析从表2可以初步获知：近三年来，我国财产保险公司整体产出显著下降，除投资收益率基本持平外，其他盈利能力指标降幅都超过20%，承包利润率的下降幅度接近40%；而与此同时，财险公司的投入却都在以较大幅度提高，自有资本增加额超过30%，增长最低的固定资产额已达到11%。可见，近三年，我国财险公司的盈利能力呈现显著下降的趋势。就其原因，国际金融危机的负面影响固然是重要原因之一，我国财险公司自身扩张的盲目无效也是影响其盈利效率的重要原因。为了进一步衡量各大财险公司盈利能力的年度变化，利用DEAP软件采用DEA-Malmquist指数进行测度，如表3所示。

从表3可以获知：我国财险公司在三年间的全要素生产率水平均值仅为0.648；其中，技术效率变化指数为0.891，而技术进步指标仅为0.72，说明我国财产保险公司盈利能力投入产出的低效率主要由技术进步水平不足造成，尤其是在2011年~2012年间，财险公司的技术效率变化指数和规模效率变化指数均大于1，而技术进步指数小于1，同样导致了Malmquist指数小于1 ，说明技术退步对我国财险公司盈利能力巨大的负面影响。可知，我国财险公司长期以来奉行的单纯依靠扩大保险人等营销队伍的规模带动保费收入增加和利润上升的模式，在近年间已不能在为财险公司带来巨大的利润，反而会导致财险公司由于过度投入，致使盈利有效性不足。财险公司在未来的经营中，应更当重视精算技术，现代化信息技术等在保险公司中的应用，才能真正提高财险公司的盈利能力。

为了对各大财险公司的盈利效率进行评价，笔者采用Malmquist指数方法进一步分析，获得2010~2012年我国9家财产保险公司平均Malmquist指数及其构成，如表4所示。从表4可知，2010~2012年间我国内资保险公司的盈利能力投入产出效率明显低于外资保险公司，内资财险公司技术效率变化指数平均值仅为0.847，仅太平财险公司技术效率变化指数大于1，而外资财险公司的对应指数则全部大于1，平均值达到1.037；而在技术进步指数方面，内外资财险公司基本持平，说明我国内内资财险公司在技术水平并不落后于外资公司，然而在如何更好的对现有资源和技术进行应用，以实现更好的产出方面，则明显落后于外资财险公司，这一点从规模效率指数中也可以得到证明。实际上，近年来，我国财险公司的综合成本率和手续费率持续上升，也印证了这一点。

五、结论与建议

近年来，由于过分追求保费收入的增长，我国财险公司大多呈现规模的无序扩张，而由于保险技术的提升无法马上产生利润，大多财险公司忽视了保险技术的重要性，致使我国财险保险公司的盈利水平和盈利能力不升反降。同样由于规模的无序扩张，相对外资保险公司，我国内资财险公司虽然在技术水平上不存在差距，然而在如何对现有资源和现有技术进行整合和应用方面，却存在一定的差距，并导致我国内资财险公司的盈利能力普遍低于外资保险公司。因此，要提升我国财险公司的盈利能力，需从两方面着手：首先，解决规模不当问题，不断增长的保险人队伍并不能带来有效的利润，而应当立足于现有的规模，更加关注如何提高保险从业人员素质和资源应用效率；同时，我国财险公司应尽快接轨国际趋势，对新的保险精算技术，销售技术和查勘理赔技术等进行研究，尽快实现技术进步，才能从根本上实现盈利能力的改善。

参考文献：

盈利能力的研究范文第4篇

关键词：矿业上市公司 资本结构 盈利能力 主成分分析

一、引言

目前，我国大多数有关资本结构的研究，都是以盈利能力作为自变量，而资本结构作为被解释变量，并且一般以销售毛利率等单一指标衡量盈利能力。实际上，反映盈利能力的指标有很多，以某一单一指标表示盈利能力具有一定的片面性，并且目前的研究很少以资本结构作为解释变量，盈利能力作为被解释变量。而矿业这一行业作为我国国民经济的重要组成部分，其资本结构具有高负债率、内源融资少等特点，并且因矿产品的投资金额大、回收周期长等特点，矿业企业的盈利能力也和一般行业有所不同。因此，本文对矿业上市公司的盈利能力和资本结构进行研究，探讨资本结构对盈利能力的反作用力。目前用于评价多重指标的方法有三种，分别是层次分析法、平衡计分卡法和主成分分析法。为了对盈利能力综合指标进行评价，本文采用主成分分析法计算盈利能力综合得分。

二、 研究假设

（一）样本来源

本文的样本对象是矿业上市公司，由于我国目前对矿业尚没有具体的分类，首先根据2012年证监会修订的上市公司行业分类指引，参照主营业务收入大于等于50%及是否属于B采矿业和C制造业这两条标准，参照首创证券的证监会板块，选取了六大行业板块共155家上市公司作为本文的样本。其次，为了保证财务数据的可靠性及可比性，本文剔除了ST股和*ST股等财务数据异常的公司、发行B股的上市公司、发行H股的上市公司、创业板和中小板股票上市公司，即将研究数据只局限于沪深主板A股。最终得出了共104家矿业上市公司作为研究样本，其中煤炭采选业27家，石油和天然气开采业2家，黑色金属矿采选业5家，有色金属矿采选业18家，黑色金属冶炼及压延加工业21家，有色金属冶炼及压延加工业31家。

（二）研究假设及指标选取

本文提出以下假设：我国矿业上市公司的资本结构与盈利能力呈相关关系，即矿业上市公司的资产负债率越高则盈利能力越差。

反映矿业上市公司盈利能力的指标有很多，各个指标都侧重于不同方面衡量其盈利能力。因此，单一的指标很难全面反映盈利能力。为了能够更全面地反映盈利能力，本文以公布的2013年度矿业上市公司财务报告为依据，选取7个反映盈利能力的指标，通过进行主成分分析降维并计算综合得分以评价矿业上市公司的综合盈利能力。这7个指标分别是基本每股收益、每股净资产、每股经营性现金流、成本费用利润率、营业利润率、总资产报酬率和销售毛利率，具体变量定义如表1所示。为了分析盈利能力和资本结构之间的关系，选取资产负债率衡量资本结构，并以其为解释变量，因子分析所得的盈利能力综合得分作为被解释变量，以研究矿业上市公司资本结构对盈利能力的影响。

三、实证结果分析

（一）描述性分析

从表2描述性统计量可以看出，每股净资产均值最高，达4.0294，而营业利润率的均值较低，均值只有0.0792，其余变量的均值均在0.2左右；每股净资产的离散程度也最大，标准差为2.08875，其次是每股经营性现金流量，其标准差接近1，其余变量的标准差都远小于1，并维持在0.5左右。另外，每股净资产和销售毛利率的极大值也较大，其余变量的极大值也维持在2左右。除此以外，样本指标差异较小。

（二）主成分分析

为了使数据更加具有可比性，消除数据间的量纲关系，首先将相关指标进行Z标准化，可得ZX1、ZX2、ZX3、ZX4、ZX5、ZX6、ZX7。之后运用SPSS 19.0统计软件进行主成分分析，依次可得表3、表4、表5和表6。

（1）KMO 和 Bartlett的检验。由表3可以得出，KMO 的统计量取值为0.553>0.5，意味着变量之间具有相关性，选取的反映盈利能力的7个指标适合做因子分析；Bartlett球度检验Sig.小于显著性水平0.05，即拒绝原假设，证明相关系数矩阵不是单位矩阵，变量之间存在相关关系，因此适合做因子分析。综上所述，KMO和Bartlett 的检验均验证了7个变量适合做因子分析。

（2）相关性矩阵。由表4相关矩阵可得，ZX1基本每股收益和ZX4成本费用利润率的相关性为0.369，ZX4成本费用利润率和ZX5营业利润率的相关性系数为0.779，相关性较为显著。ZX7和其他指标的相关性较差，均维持在0.1左右，除此以外，变量两两之间的相关性系数都接近于0.3，因此选取某单一指标表达盈利能力具有片面性，需要进行主成分分析，并运用因子得分法综合计算盈利能力的综合指标。

（3）提取主成分。由表5可知，特征值大于1对应的主成分有三个，可得特征值分别为λ1=2.090，λ2=1.257，λ3=1.075，主成分贡献率分别为r1=29.864%，r2=17.959%，r3=15.362%，累计方差贡献率为63.184%。

（4）计算特征向量矩阵及盈利能力的综合得分。由下页表6初始因子载荷矩阵，可得相应主成分与对应变量的相关系数V1、V2 、V3，之后点击SPSS 19.0统计软件的转换、计算变量按钮，输入公式F1= V1/SQRT（λ1）可得特征向量F1=0.425，-0.101，0.078，0.622，0.577，0.257，

0.132；同理可得，F2=0.412，0.414，0.551，

-1.614，-0.271，0.441，0.248；F3=0.048，

0.713，0.173，0.107，0.187，-0.591，0.258。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，可得各个主成分的得分，即Z1=F11×ZX1+F12×ZX2+F13×ZX3 +F14×ZX4+ F15×ZX5+F16×ZX6+F17×ZX7，同理可得Z2、Z3。最后，用各主成分得分乘以其各自贡献率，可得综合主成分得分，即Z=r1×Z1+ r2×Z2+r3×Z3，Z即盈利能力综合得分。

（三）回归分析与相关性检验

由上文已经得出盈利能力的综合得分，以盈利能力为因变量，资产负债率为自变量，提出研究模型Z=α+βX+ε，其中Z代表矿业上市公司综合盈利能力的指标，α是常数项，β是回归系数，X代表资产负债率，ε表示随机误差项。由下页表7回归模型的方差分析表可知，F值为8.154>0，P值≈0.004

四、结论与建议

本文选取了104家沪深主板A股的矿业上市公司为样本对象，对其盈利能力与资本结构进行实证研究。为了更全面地评价盈利能力，选取影响盈利能力的7个因素，并对其进行主成分分析，进而算出盈利能力综合得分。实证结果表明，盈利能力和资本结构呈负相关关系。由实证结果可知，资本结构是影响盈利能力的因素之一。因此，为了提高我国矿业上市公司的盈利能力，矿业上市公司应该从两方面着手提高盈利能力。

（一）优化矿业上市公司资本结构

为了优化矿业上市公司资本结构，上市公司应该实现资本结构的内部优化和外部优化。

（1）资本结构的内部优化。矿业上市公司资本结构的内部优化主要是希望矿业上市公司能够实现资本结构的优化目标，即利润最大化、股东财富最大化、企业价值最大化及每股收益最大化，矿业上市公司的资本结构优化应以企业价值最大化为目标，这也是目前业界较为认可的方式。为了实现企业价值最大化，企业应从以下方面进行资本结构的优化，上市公司一方面应该通过提高有形资产的比例，减少无形资产在变现时的损失，适当扩大资产数量和提高其质量，优化资本结构降低资产负债率进而提高盈利能力；另一方面应当优化矿业上市公司股权结构，完善治理结构，改善目前其国有股持股过多的现状，适当增加大众持股比例，进行股权分散化，并且应该通过发行可转化公司债券以改善目前融资方式。

（2）资本结构的外部优化。良好的资本结构离不开完善的资本市场，也离不开国家对资本市场各方面的支持。矿业上市公司资本结构外部的优化主要是指宏观经济的优化及国家等对金融市场、债券市场进行进一步完善，以促使矿业上市公司的融资来源多元化。因此为了实现资本结构的外部优化，我国应当完善资本市场，大力发展债券市场，逐步实现债券利率市场化、债券品种多样化和债券法规完善化，以改善目前矿业上市公司单一依靠发行股票的融资方式；同时应当大力发展风险投资机构，使矿业上市公司融资渠道多样化，推动矿业上市公司的发展。

（二）优化影响盈利能力的其他因素

提高矿业上市公司盈利能力在优化资本结构的基础上，还应该考虑通过建立良好的矿业上市公司的内部管理制度，提高现有员工的效率；同时应当建立适当的内部激励制度，吸引优秀人才，提高企业的创新能力和发展能力，以人才取胜。矿业上市公司还应当处理好股东、债权人和管理者等利益相关者的关系，同时制定良好的内部员工考核制度，不断促进矿业上市公司的发展，提高其盈利能力。Z

参考文献：

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作者简介：

盈利能力的研究范文第5篇

Abstract： It has inadequacies for the analysis of the profitability of road listed companies by using gross margin analysis. Using ROE analysis， this paper compares ROE between industries through the use of ROE， meanwhile， selects 21 representative listed companies in highway industry. The analysis of ROE in industry was carried out， and the first quarter of 21 highway listed companies during 2008-2011 as well as its profitability were analyzed， the conclusion was gotten， namely the highway industry is non-lucrative industry. At the same time， with this conclusion， it can reveal problems in highway listed companies， and solutions are proposed.

关键词： 净资产收益率（ROE）；公路上市公司；问题；对策

Key words： ROE；highway listed companies；problems；countermeasures

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）36-0094-03

0 引言

目前，各种新闻频繁报道高速公路上市公司暴利，他们通过引用公路上市公司的毛利率这个表面数据来说明这个行业存在的“暴利”。但我们都知道考察一个公司的盈利能力，公认的指标是ROE（净资产收益率），毛利率并不是一个合适的指标。ROE反映的是实际投资收益水平，其充分考虑了毛利水平、资产周转率、财务杠杆等因素，是资本市场衡量盈利水平的主要指标，而毛利率没有考虑管理费用和财务费用，也没有考虑投资周期，只是反应营业收入与营业成本之间的关系。因此，毛利率是一个粗糙的指标，完全没有考虑不同行业的不同特点。

自2009年以来，交通运输部已相继撤销了18个省区的政府还贷二级公路收费、取消收费里程超过10万公里。根据审计署2011年6月公布的报告显示，地方政府性债务余额中用于高速公路建设的债务余额为11168亿元，部分地区的高速公路处于建设期和运营初期，其收费收入不足以偿还债务本息，主要依靠举借新债偿还，全国高速公路的政府负有担保责任的债务和其他相关债务借新还旧率已达54.64%。通过这些政策和数据我们也可以看出公路上市公司并不是想象中的暴利行业。

1 行业间ROE对比分析与公路上市公司ROE分析

现在通过比较高速公路行业、白酒行业、酒店行业、普钢行业的毛利率和净资产收益率来体现，毛利率和净资产收益率反应行业的盈利状况的不同。

1.1 公路行业、白酒行业、酒店行业、普钢行业的毛利率对比分析 从表1中的2011年一季度情况来看，高速公路行业上市公司的毛利率确实不低，略低于白酒行业，与酒店行业相差无几，远高于钢铁行业中的普钢行业。高速公路行业与酒店行业之所以要有较高的毛利率，主要是因为其资产太重，资产周转速度太慢。

1.2 公路行业、白酒行业、酒店行业、普钢行业ROE对比分析 高速公路行业不同于其他行业，它的先期投资比较大，因此投资者应看其净资产收益率，也就是ROE水平。高速公路行业扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率却远低于白酒行业。虽然高于酒店行业，但从表2的情况来看，高速公路行业的资产负债率要高于酒店行业。换言之，高速公路行业以高财务杠杆的代价来取得相对较高的净资产收益率。尽管高速公路行业上市公司的净资产收益率高于酒店行业，其市净率却远低于酒店行业，只能与盈利能力最差的普钢行业处于同一个水平。众所周知，钢铁行业当前处于极度微利的困境中。

1.3 公路上市公司ROE盈利水平分析 根据2001年证监会颁布的《上市公司行业分类指引》分类标准，析出一些高速公路上市公司共21家，根据净资产收益率（ROE）的计算公式：ROE=P/（E0+NP÷2+Ei×Mi÷M0-Ej×Mj÷M0）。 其中：P为报告期利润；NP为报告期净利润；E0为期初净资产；Ei为报告期发行新股或债转股等新增净资产；Ej为报告期回购或现金分红等减少净资产；M0为报告期月份数；Mi为新增净资产下一月份起至报告期期末的月份数；Mj为减少净资产下一月份起至报告期期末的月份数。并得到其近四年第一季度的ROE，如表3所示。

表中表示各公司四个季度的净资产收益率变化，从21家公路上市公司2008-2011年一季度ROE走势表看出，有9家公司的净资产收益率与平均值比较在下降，其中福建高速的平均净资产收益率4.54%最高，但其净资产收益率下降2.39%的幅度最大。根据该公司2010年度报表及新浪相关资料表明其实现营业收入19.35亿元，同比减少3.5%。利润总额9.86亿元，同比减少17.8%。实现净利润5.29亿元，同比减少19.9%，加权平均净资产收益率为7.9%。同比下降8个百分点。由此可以看出福建高速的盈利能力不容乐观。漳州发展2008-2009年的一季度涨幅1.18%，主要原因是其业务向水务业务，汽贸业务发展。海南高速2008-2009年的一季度涨幅2.32%，因为其2010年主营业务收入主要来源非公路收费业。主要因其房地产项目收入增加，并实现销售利润。提高了它的盈利能力。

从比较2008-2011年平均净资产收益率和2011年的平均净资产收益率来看，四年的平均值为2.28%，2011年一季度的21家上市公司的净资产收益率的平均值为2.24%，减少了0.02%，说明公路行业的总体的平均净资产收益率的水平是在下降的。

2 公路上市公司存在的问题

2.1 公路上市公司净利润增速正在放缓，净资产收益率不断下降，公司的财务费用高企。超财力举债影响地方经济的稳定性和财政的可持续发展高速公路公司资金链紧张、负债率急剧膨胀。其主要原因是在2009年到2010年间，增加了大量的银行短期流动资金贷款，大多为一年到三年期限。许多大的公路上市公司在发展时，为了追求规模效应将效益好的公路项目资金投入到新的公路项目，形成以旧建新、以旧养新的资金滚动模式，并大举借贷。若继续下去，将有可能演变成银行的烂账，影响金融安全，甚至引发金融危机。

2.2 公路上市公司存在过度依赖银行贷款的风险，债务结构安排不合理，贷款偿还的期限安排不合理。如果借入资金的渠道单一，负债的期限结构安排不合理，造成企业信贷风险增加。从目前公路行业的建设资金来源来看，银行贷款是主要的资金来源，融资渠道单一容易积累金融风险，会影响筹资活动的长期进行，不利于扩大融资量，将融资风险高度集中，还款时间高度集中，会加大还款难度，出现类似挤兑的风险。如果借款人在还款期限、金额比例等方面不能科学安排和筹措，就可能形成按期不能还款的风险，特别是在公路贷款项目进入还款高峰时期，这种风险将更大[3]。

3 提出解决对策

政府应促使行业间的效益齐头并进，确保市场的公平性，引导和扶持公路上市公司走可持续发展之路。必须积极采取有力措施，正确处理和对待上市公路上市公司的发展与举债，长远目标与眼前现实的关系，用科学发展观统领公路上市公司的投资行为，合理有效控制债务规模，防范和化解其债务风险，提高资金使用效率，走可持续发展道路。

3.1 科学合理、经济互惠的设计高速公路上市公司的激励与约束机制。完善高速公路的相关法律体系和处罚条例，详尽地考虑各个质量问题的责任，合理地设计责任分担和风险共担机制，有利于改善高速公路工程质量行为，提高建设主体质量能力。并引入绩效评价体系，通过宣传、教育，使经营者深入了解《公路法》及相关法律法规，从而自觉地执行和落实。通过宣传教育能使经营者正确地认识到高速公路的社会经济的特性，尤其是社会公益性和基础性。充分认识企业利益与社会公众利益的关系，为高速路政管理创造更好的条件。并且通过宣传教育，能够使经营者深入理解政府特许经营的概念和规律，自觉地接受公路行业管理。[4]

3.2 政府要提高办事透明度、及时布发信息，开辟公众信息渠道，引导资本向公路交通流入。一是要加强公路建设规划的制定和政策引导。通过编制公路建设规划，明确发展的指导思想、战略目标、总体布局和主要建设项目等，引导社会投资。二是要灵活运用投资补助、贴息、价格、利率、税收等多种经济手段，引导社会投资，优化投资的产业结构和地区结构。要加强和改进投资信息和统计工作，及时、准确、全面地反映全社会固定资产和投资运行的态势，建立包括公路投资信息在内的各类信息共享机制，使所有的投资者在进行决策时能获得尽可能多的准确信息，为投资宏观调控和各类投资者决策提供科学依据。

3.3 健全监督体系，完善监督机制。激励约束机制必须在监督体系的运行下，才能真正发挥其激励和约束作用。规范公路经营企业行为，保障经营性公路价值流转顺畅，防止使用者利益受到侵害，必须建立起有效的监督机制。监管方式主要有行政监管和社会监管，社会监督主体是公路使用者、社会公众，主要通过新闻媒介、听证会等方式来约束经营者；行政监督主体是政府（立法部门、执法部门、交通主管部门、审计部门等），通过立法、行政命令、制定政策、经济惩罚等手段来约束经营者。

3.4 从公路上市行业来说，克服自身的发展局限，适应市场规律，走可持续发展的道路，提升企业形象，并提高经济效益。高速公路一般具有技术密集的特点，其管理以养护、畅通为主转移到以快速舒适为代表的道路运输保障系统和以通讯收费为代表，信息跟踪系统两者并存的格局。只有充分利用高科技才能保证其正常运行和充分的挥效能，管理者必须提高管理水平。

实行多样化的融资方式，分散债务风险。随着金融市场的逐步建立和完善，公路建设融资的方式应由单一的银行贷款转变为商业银行、投资银行和信托公司参与的多种直接融资和间接融资方式。如，发行公路债券、股票，争取财政贴息贷款，争取国际金融组织贷款，采用BOT方式等，从而有效地降低融资成本、减轻偿债压力。[5]最后，公路上市公司应增加对公路收费透明度，打消民众的疑虑。

参考文献：

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[4]李珩.高速公路路政管理的有效措施探析[J].经济论坛，2010.