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

可以通过预见，未来生物质能源行业的发展将会越来越受到关注，竞争也势必日趋激烈。而在上市公司的综合竞争能力中，盈利能力是企业发展和承受风险的基础。所以本文运用科学的方法，对生物质能源上市公司的盈利能力建立综合评价体系，指出发展现状中存在的问题，对于我国生物质新能源行业的发展有一定的参考意义。

文献综述

研究内容方面，关于生物质能源企业的现有研究，特别是国内研究，更多的是以定性分析为主，定量分析较少。Kumar（2007）认为加拿大生物能源发电行业的原料成本占到了发电成本的43%～49%，该行业使用资金效率低下。日本小宫山宏等（2005）指出”和现有的能源资源相比，集中投入生物质能源的行业，存在运输和使用效率过低，经济效益不高的问题。Lin（2013）认为我们生物质能源效率低下，还未建立起比较完备的行业体系以促进健康有序发展。王久臣（2007）认为中国中国具有丰富的生物质资源，生物质能企业初步具有规模，未来具有强大的发展潜力。管天球认为制约中国当前生物质能源行业发展的根本问题是成本过高，大部分生物燃料乙醇企业都处于亏损状态。杜茜认为我国清洁能源上市公司目前发展现状特点是成长迅速但竞争日趋激烈。

研究方法方面，关于上市公司盈利能力的分析已有了丰富的成果。莫生红（2007）认为主成分分析法中上市公司盈利能力可以分为基于权责发生制的获利能力资产净利率、基于收付实现的获利能力盈利现金比率以及盈利的持续稳定性营业利润比率增长率。任晓丽（2009）选取2007年在沪深交易所上市的包括生物质能源在内的新能源上市公司截面数据，运用多元回归分析，得出新能源公司盈利能力与公司资产规模、成长性有着很显著的正相关关系，与公司财务风险水平有显著负相关关系。王春娜对2011年新能源行业公司面板数据运用描述性统计分析方法得出权益乘数和利息负担率能够很好得反应新能源行业公司权益净利率的变化情况。唐菲通过对40家新能源行业聚类和主成分分析，认为新能源行业整体前景光明，但盈利能力上不同公司差距很大。张庆昌、傅再育（2006）将现金流量指标加入到财务评价指标，在因子分析中建立比较全面的盈利能力评价体系。

综上分析，尽管国内外关于上市公司盈利能力的研究已经成熟，也形成了许多丰富的成果，但现有文献还缺乏专门针对生物质能源板块上市公司的研究成果。因此本文在借鉴国内外学者的研究成果上，结合生物质能源上市公司行业特征，选取7个反映上市公司盈利能力的核心指标，运用因子分析法，对生物质能源上市公司的经营绩效进行了实证分析。

实证分析过程

（一）生物质能源上市公司盈利指标体系构建

由于上市公司是隶属于企业的一种特殊形式，很难凭借单一指标判断整个公司整体盈利能力。我们依据科学性、系统性、明确导向性构建原则，经过对证券信息的筛选研究，最终确定以下七个指标：加权净资产收益率（X1 ）、每股经营现金流（X2 ）、现金流量比率（X3 ）、资产的经营现金流量回报率（X4 ）、净资产增长率（X5 ）、总资产增长率（X6 ）、每股未分配利润（X7 ）。

（二）因子分析过程

（1）样本选取：生物质能源企业所从事的主营业务可以以农林产品及其副产品、工业废弃物、生活垃圾等生物有机体及其新陈代谢为原料制取生物燃料、进行生物质能发电、和生物化工产品的加工生产。本文依据张琴（2012）对节能环保型上市公司以及贾全星对新能源上市公司的取样原则，主营业务收入占公司收入比重为分类标准，选出生物质能源相关业务收入占公司收入10%以上的企业22家，其中占总收入50%以上的达到15家。所选公司数据均来源新浪股票网上所披露的公司年报。所选公司及其代码见后文。

（2）数据预处理：以各公司2010-2012年度财务报告相关数据为基础，计算上述7个反映盈利能力的指标的3年简单算术平均数，得到所需数据。由于上述指标量纲是不一样的，相互之间不具有可比性。因此在进行实证研究之前，采取对所有指标进行正态化。即令

表示样本平均数、 表示指标 的样本标准差）

标准化后的数据以Z开头命名。

（3） KMO测度和Bartlett检验，从SPSS20.0输出的结果我们可知，KMO统计量大于0.6。而Bartlett检验显著性SIG

（4）确定因子个数和特征值与累计贡献率，根据SPSS输出结果可知，前三个成分的特征值大于1，且方差累计贡献率达到了85.00%以上，因此我们选择前3个成分作为抽取的公因子。

（5）计算因子载荷矩阵，由因子分析模型我们可知：第一个公共因子主要由每股经营现金流（X2 ）、现金流量比率（X3 ）、资产的经营现金流量回报率（X4 ）这三个指标决定，公因子F1的累计贡献率达到43.777，这也说明了生物质能源公司资产的盈利能力关键是其资金流流转情况以及利用现金流偿债能力的大小。第二个公共因子主要是由净资产增长率（X5 ）、总资产增长率（X6 ）这两个指标决定，它们在F2上的载荷都超过了0.89，它们反映公司利用资产保值增值的能力。第三个公因子主要由加权净资产收益率（（X1 ））和每股未分配利润（（X7 ） ）构成。它们主要反映公司的资产盈利能力和市场价值盈利情况。尤其是每股未分配利润载荷达到0.96.每股未分配利润越多，不仅现在公司盈利能力越强，也代表公司未来分红、送股能力强。它们在公司盈利能力指标体系中也达到了16.981%的贡献率。

（6）因子得分和综合评价值，由SPSS输出的成分得分系数矩阵，我们可以最终求出各公共因子的表达式为：其中三个因子分别从不同方面反映了生物质能源上市公司的盈利能力，以公因子F1、F2、F3的方差贡献率占总方差贡献率比重为权重建立了盈利能力的综合评价模型：

F=0.5121F1+0.2892F2+0.1987F3

接着应用因子分析和综合计量指标对22家我国沪深上市的生物质能源上市公司进行分析，结果如下

（三）结果分析

依据对在2010年之前在沪深上市的22支生物质能源股票在2010年至2012年报表型进行分析构造综合盈利能力体系评级，由表1可以看出综合评价得分大于行业平均水平的有10家，小于行业平均水平的有12家，但也可以注意到只有排名的第1的上市公司的综合评价得分大于1，所有公司综合得分差距不大，各公司综合得分偏离0的距离也不很大。由此可见，生物质能源上市公司普遍盈利能力还有待提高。

综合盈利排名前五的公司分别是龙力生物、迪森股份、长源电力、韶能股份、威远生化。这些公司中有三家的主营业务为利用生物质能源进行发电和供热服务，综合盈利排名后五的公司分别是海南椰岛、泰达股份、北海国发、广东甘化、华资实业，这些公司的主营业务主要是利用生物质能源制作燃料糖料和生物化工产品的生产，这些公司在盈利方面处于生物质能源产业的中下层。

另外可以注意到一些排名靠前的公司在因子3的得分却靠后，也就是说采用应计制和现金制两种不同会计基础所运用的企业盈利能力的指标反应情况存在较大的差距。现金流转、创造变现盈利的能力在生物质能源上市公司盈利综合绩效方面发挥着更大的作用。

上市公司盈利能力范文第2篇

盈利能力理论及其应用分析

一、盈利能力的内涵。盈利能力是指企业在一定时期内利用各种经济资源赚取利润的能力，它既能反映企业在一定时期内的销售水平、现金获取水平、降低成本水平，又能反映企业资产的营运效益、获得报酬控制风险的水平以及未来的增长潜能。对上市公司而言，利益相关者关注股东报酬的高低、债权人债务的安全程度、经营业绩及公司的健康发展，这包括现实的盈利能力和潜在的盈利能力。因此，本文调整了以下因素：证券买卖等非正常项目、已经或将要停止的营业项目、重大事故或法律更改等特别项目、会计准则和财务制度变更带来的累计影响等。

二、盈利能力影响因素分析。为了准确合理地分析公司的经营效益和盈利状况，需要了解决定盈利水平的各种因素。由于上市公司的特殊性，影响其盈利能力的因素较为复杂，大致可分为非财务因素和财务因素两种。

首先，非财务因素包括外部因素与内部因素两个方面。外部因素主要是指全球经济形势、一个国家或地区的宏观经济发展水平、行业或产业发展的情况、产品所处的市场环境等。虽然外部环境变化万千，但是内部条件的改善可以更好的适应外部环境的变化，充分利用外部环境，优化企业内部因素，化劣势为优势，增强自身活力，扩大市场占有率，这些都能够有效地提升公司盈利能力。

其次，财务因素主要包括三方面：一是生产经营盈利能力。生产经营盈利能力是指在生产经营活动中实现一定的营业收入或消耗一定的资金而取得的利润额，它反映企业在生产经营活动中赚取利润的能力，是企业最基本的盈利能力，同时也是其他盈利能力的基础；二是资产盈利能力。它是从投入产出的角度来分析，公司从事生产经营活动必须具有一定的资产，资产的各种形态应有合理的配置，并要有效运用；三是所有者投资盈利能力。所有者投资的目的是为了获得投资报酬，公司投资报酬的高低直接影响到现有投资者是否继续投资，以及潜在的投资者是否追加投资。企业存在的一个重要使命就是为股东创造财富，由此出发，所有者投资盈利能力是评价企业盈利能力的核心要素。

海南上市公司盈利能力分析框架构建

一、研究对象选取。由于ST类上市公司经营净利润为负，且风险溢价较大，盈利能力稳定性很弱，因此剔除ST类上市公司。以2010年审计财务报告的非ST类A股海南上市公司为研究样本，共包括17家上市公司，涵盖农业、制造业、交通运输业及房地产与建筑业等多个行业，这些公司都是各个行业发展中突出的代表性公司，在一定程度上能够反映海南整体微观经济体的盈利能力与企业活力，具有一定的研究价值和借鉴意义。

二、指标体系构建原则。在研究海南上市公司盈利能力的过程中，势必要涉及对评价体系的研究。构建评价指标体系时需要系统地综合现有国内外的研究成果，充分考虑如何体现上市公司盈利能力的内涵，力求使指标体系兼顾科学性、全面性、目的性和可操作性。

一是科学性。企业盈利能力评价指标体系应该准确地反映企业盈利能力的实际情况，以便于企业通过与竞争对手的比较，发掘企业的赢利潜力；二是全面性。影响企业盈利能力的因素较多，因此需要一系列相互依存的指标，来从各个不同角度对企业的经营活动进行剖析，从而全面准确地反映盈利能力的状况；三是目的性。企业盈利能力评价指标体系目的是衡量企业盈利能力的状况，发现影响企业盈利能力的原因，指出改善企业盈利能力的手段和方法，最终有利于增强企业的盈利能力；四是可操作性。在反映上市公司盈利能力内涵的前提下，指标体系的设计，尽量与现有的会计统计制度相衔接，同时做到指标含义明确，具有一定的现实统计基础。

三、评价指标体系构建。为了综合全面地评估海南上市公司盈利能力，本文在指标体系的构建中借鉴平衡记分卡方法，采用加权平均的综合分析方法来构建海南上市公司盈利能力评估体系，主要考虑生产经营盈利能力、资产盈利能力与所有者投资盈利能力几个方面。

首先，生产经营的盈利是反映企业盈利能力的主要指标，是企业获利能力的基础，主要包括营业利润率，主营业务利润率等指标；其次，资产盈利能力能够放映企业整体资产的运营效率及盈利基础，主要包括总资产收益率，成本费用利润率等指标；最后，所有者投资盈利是核心，是权益投资者最关心的指标，也是财务盈利能力分析的基础，其核心指标是净资产收益率。

海南上市公司盈利能力的统计分析与建议

一、海南上市公司盈利能力统计结果与分析。根据上文对样本的选取和盈利能力评价指标的构建，主要从生产经营盈利能力、资产盈利能力与所有者投资盈利能力三个方面予以评估，其具体统计结果如下表：

从以上统计数据可知，2010年17家样本上市公司中，海南航空、海南椰岛、海南瑞泽等上市公司盈利能力表现最强。农业板块、医药板块的整体盈利能力较好，而计算机服务行业、交通运输业等行业的盈利能力不甚理想。由此，上市公司盈利状况的行业分布也揭示出未来海南产业发展的主要方向及上市资源配置的重点。总体看来，2010年海南上市公司盈利能力显著提升，上市公司质量有所改善，但仍然存在一些问题：一是上市公司盈利能力整体偏低，成本费用控制能力较弱。2010年海南上市公司简均的净资产收益率约为12.26%，低于A股上市公司总体盈利水平。另外，大部分公司尽管销售毛利率较高，但最终的净利率与净利润却不甚理想，这反映出上市公司成本费用控制需要改善的问题。二是盈利能力波动性较大，可持续性较弱。由于主营业务发展方向不明确，核心竞争力薄弱等原因，上市公司应对外部环境变化的能力不足，因而造成盈利能力的连续性较差。

二、改善海南上市公司盈利能力的对策建议。针对以上分析的海南上市公司盈利能力存在的问题，本文认为可以从以下几个方面进行改进：

首先，突出公司主营业务，强化投资管理。主营业务获利能力是公司盈利能力的基础指标，也是公司长期稳定盈利的根基所在。海南上市公司具有主营业务不明确，资产重组频繁等特征，由此造成公司核心竞争能力不足，特色优势领域不能有效发挥等一系列问题。因此，在做精做专主营业务的同时，强化投入资本管理，防止过度分散化投资是提升海南上市公司盈利能力的关键之一。

其次，优化组织结构，强化公司成本费用控制水平。成本费用控制能力较弱是造成海南上市公司净资产收益率不足的一个重要原因。为此，提升主营业务收入，做大做强主营业务是一个方法；另一个方法是优化组织结构，减少期间费用支出，提高公司的成本费用利润率，减少生产经营过程中发生的耗费，提高资产的利用效率，进而提高公司的盈利能力。

上市公司盈利能力范文第3篇

【关键词】盈利能力；回归分析

一、引言

盈利能力是衡量企业当前收益水平跟今后收益持续性和增长性的主要指标，不仅反映了公司经营管理水平的高低，也是投资者进行投资决策的重要依据。

本文借鉴了国内外关于盈利能力研究成果，对我国主要上市公司盈利能力的影响因素进行实证研究，综合评价上市公司盈利能力水平，分析相关因素如何影响其盈利能力，以便引导上市公司快速持续发展。

二、样本和方法

本文以2010年度中国A股上市公司前20强作为研究对象，利用面板数据进行计量检验。所有数据均来自于上市企业2010年度的财务报表。在指标的选取上，主要是参考了有关盈利能力的研究成果，选取了6个指标可能影响作上市公司盈利能力的指标变量。如表1所示。

其中上市公司的盈利能力y用净资产收益率来表示，其为衡量上市公司盈利能力的重要指标。建立模型：y=β0+β1*X1+β2*X2+β3*X3+β4*X4+β5*X5 +ε

三、实证模型及经济意义分析（见表2）

表示资产结构的X1跟盈利能力显著正相关：我国上市公司中盈利能力越强的公司越倾向于负债经营。这与实际是相符的。资产负债率越高，公司扩展经营能力越大，为股东带来更多的收益。表示股权结构的X2对盈利能力没有显著性影响，但是系数为负值：说明大股东持股比例如果超过一定范围后，就与小股东目标发生变化，产生利益冲突，从而减弱公司盈利能力。表示公司规模的X3跟盈利能力显著负相关：这个结果与实际相悖。因为随着上市公司规模扩大，其在发展中的纵向和横向一体化都有优势，形成了规模效益，都会导致应企业盈利能力提升。表示公司成长性的X4成正相关：成长性好的公司具有活力，市场前景较好，利润率相对比较高。表示公司风险的X5跟盈利能力显著正相关：主营业务收入对数对房地产业的盈利水平有着显著的正面影响，较高的主营业务收入对数代表着较高的盈利能力。

四、结论及提高上市公司盈利能力的建议

本文采用回归分析法分析与盈利能力相关因素，这些因素几乎都对盈利能力有不同程度影响。针对上述实证分析，给出以下的建议。首先，建立有效的偿债补偿机制，保护债权人的利益，使得债务融资在总融资额中达到一定的比重。这样公司可以合理利用财务杠杆和节税效应。其次，加快培养多元化投资主体，大力发展机构投资者，形成股东间的有效制约，提高股市的运作效率，鼓励机构投资者提高参与公司治理，从而减少成本。最后公司可加强对商业信誉、企业文化、管理能力、专有技术等一些无形资产的投入，形成企业的核心竞争力。

参考文献：

[1]李宝仁，王振蓉.我国上市公司盈利能力与资本结构的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2003（4）.

[2]顾吉宇，陈利军.关于企业盈利能力影响因素的实证研究[J].商业时代，2006.

[3]张庆昌，傅再育.中国上市公司盈利能力模型分析[J].贵州财经学院学报，2006（1）.

[4]刘捷，王世宏.资本规模对于上市公司盈利能力的影响研究[J].资本市场，2006（11）.

上市公司盈利能力范文第4篇

【关键词】 金融危机;钢铁上市公司;盈利能力;因子分析

2008年以来我国经济增长率持续下降,固定资产投资、工业增加值、外贸出口增速持续下滑。钢铁下游行业增长均呈明显下降态势。特别是2008年第四季度,房地产市场低迷,汽车、家电和集装箱行业均呈同比负增长态势,国内钢材市场需求萎缩。受金融危机影响,国际市场钢材需求迅速萎缩,我国钢材出口大幅下滑。再加上下半年钢材价格的持续下跌,致使钢铁企业第四季度盈利状况出现较大波动,不少企业出现全面的亏损。

一、盈利能力评价指标体系的构建

盈利能力是指企业在一定时期内获取利润的能力。其评价指标包括总资产报酬率、净资产收益率、每股收益等。本文为了对比金融危机爆发前后钢铁上市公司的盈利能力,现选取反映08年第四季度和07年第四季度盈利能力的同比增长指标进行分析。具体包括销售毛利率的同比增长、总资产报酬率的同比增长、净资产收益率的同比增长、每股收益的同比增长、主营业务收入的同比增长、净利润的同比增长。

二、因子分析实证研究

1.样本选择和数据来源

本文以上海证券交易所30家以黑色金属冶炼及压延加工为主营的上市公司作为研究样本。所有指标的原始数据均来自网易财经网公布的各样本公司2007年和2008年第四季度的单季财务报表。

2.数据的标准化处理

为了消除量纲的影响,常采用Z-score将数据标准化。

3.KMO检验和Bartlett检验

通过对上述经标准化处理的同比增长指标数据进行检验得到:KMO值为0.787(大于0.5)。Bartlett球形检验的卡方统计值为541.714(P

4.相关系数矩阵的特征值与累积贡献率

在进行因子分析时,本文采用主成分分析法提取公因子。以特征值大于1为标准。通过应用SPSS16.0统计软件对钢铁上市公司2008年第四季度单季盈利能力的同比增长指标进行因子分析,得出评价指标相关矩阵特征值及其方差贡献率和累计贡献率(见表1)。

从表1看出,前两个公因子的累计方差贡献率达到93.791%,能比较全面地反映6项指标所包含的信息。选取两个公共因子。为了便于对公共因子进行解释,分析中采用方差极大法正交旋转。使得每个因子上的具有最高载荷的变量数最少。简化对因子的解释。

5.公共因子的经济解释

表2为旋转因子载荷估计值。其统计意义是因子与变量间的相关系数。通过对表2的分析可得:公因子F1对销售毛利率、总资产报酬率、净资产收益率、每股收益以及净利润等的同比增长载荷较大。揭示上市公司的整体资产规模和结构对盈利能力的影响。可解释为规模结构因子。公因子F2对主营业务收入的同比增长载荷较大。可解释为业绩成长因子。

6.构建综合评价模型,计算得出钢铁上市公司盈利能力同比增长得分

首先根据因子得分矩阵计算两个公共因子得分,然后使用公共因子变量的方差贡献率作为权数,再将各公因子得分代入综合评价模型即可得出上市公司盈利能力同比增长得分。

F总=77.019%×F1+16.772%×F2

盈利能力同比增长得分越高说明受金融危机冲击的影响越小。现将各公司盈利能力同比增长得分排名和各因子排名(表3所示)。

三、评价与结论

通过对表3的排名情况进行分析,得到以下三点结论:

1.排名第一的是包钢股份。说明金融危机对包钢股份盈利能力的冲击最小。主要源于包钢股份的公因子F2排名第二。公因子F2反映的是主营业务收入的同比增长,即业绩成长因子。面对第四季度低迷的钢材市场,很多钢铁上市公司的销量大幅下降。但包钢公司通过重新细分目标市场,使得其第四季度的主营业务收入不仅没有减少,反而实现了正增长。这是包钢股份排名第一的重要原因,说明企业市场定位的准确与否以及调整的及时与否将成为逆境生存的关键因素。

2.通过分析排名前十位的公司,可以发现抚顺特钢和凌钢股份其公因子F2的排名位居倒数之列,但公因子F1分别排在第一和第二位,使得两家公司的排名挤进了前十位。这是由于公因子F1的贡献率达到77.019%,可见,公因子F1的得分对排名有很大影响。说明盈利能力受金融危机冲击的大小主要是由公司总资产和自有资产两方面的盈利能力决定,即公司的资产规模、结构的不同会带来企业不同的抗风险能力。

3.从整体排名来看,总资产规模偏小的企业排名靠前。对于宝钢、鞍钢这样大型的上市公司,其排名却靠后。说明大型钢铁公司业绩下滑更为明显。这其中有相当部分原因与2008年特殊的行业外部环境有关。2008年上半年,原材料价格大幅上涨,带动钢材价格也急剧攀升。面对高涨的外部市场,不少大型钢铁企业大量囤积原材料以待后期生产。下半年金融危机席卷全球,钢铁行业遭受重创。内需不振、外需疲软,钢材市场价格大幅缩水。不断走低的钢材价格再加上上半年囤积的高价原材料,双重压力使得不少公司2008年第四季度盈利出现巨亏。相对而言,中小规模的钢铁公司由于资金实力有限,避免了高价的存货积压。金融危机对规模较小经营灵活的钢铁上市公司影响较小。

通过以上实证研究,可以看到虽然2008年下半年的金融危机对整个钢铁行业第四季度的盈利造成了不小的冲击,但公司不同的市场预期和定位,以及经营灵活性的不同都会有不同的表现。钢铁企业管理层应多加强风险经营意识,提高企业经营的灵活性,及时根据市场调整经营策略。只有这样,企业才能经受住外界市场的风雨洗礼。

参考文献

[1]李晓荣.因子分析在上市公司盈利能力分析中的应用[J].财经科学.2002(7):218～220

[2]陈军飞.用因子分析方法对港口类上市公司经营业绩综合评价[J].水运工程.2002(9):23～24

上市公司盈利能力范文第5篇

关键词:盈利能力;资本结构;主成分分析;江苏

中图分类号:F8

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2010)07-0005-03

1 引言

有关企业绩效与资本结构的实证研究,国外研究的结果大都表明,企业价值与财务杠杆之间呈正相关关系。Masulis(1980、1983)研究证实:普通股股票价格的变动与企业财务杠杆的变动正相关;企业绩效与其负债水平正相关。Harris M.和Raviv A. (1988)发现随着新债发行,股权换债权和股票回购消息的公布,股票价格会上升。

近年来,内国学者对上市公司资本结构与公司业绩之间的关系也进行了较为广泛的研究,得出了两种互相对立的结论:其一,资本结构与公司业绩呈负相关关系。陆正飞、辛宇(1998)对沪市1996年制造业A股上市公司中的35家机械及运输设备业企业进行多元线性回归分析,得出盈利能力与资本结构负相关关系;张则斌、朱少醒等(2000)选

取了深沪两市943家上市公司作为样本,以1998年的截面数据为依据,进行了实证研

究,结果表明,上市公司的资产盈利能力与负债比率呈负相关;李宝仁、王振蓉(2003)从分析方法的角度研究了资本结构与获利能力的关系,结果发现企业的获利能力与资产负债率呈成负相关关系;汪强(2004)对家电行业上市公司进行实证研究后,认为家电行业上市公司的资本结构与获利能力呈负相关关系。其二,企业获利能力与资产负债率呈正相关关系。王娟和杨凤林(1998)对我国上市公司的筹资结构比率、公司权益资本规模和盈利能力分析发现这3个指标之间具有一定的正向变动关系;洪锡熙、沈艺峰(2000)采用净利润与主营业务收入的比值为解释变量,发现企业盈利能力越强,负债水平越高;张佳林、杜颖、李京(2003)对电力行业31家上市公司1997-2001年面板数据研究发现:所有年度的净资产收益率与负债比率都呈显著的正相关关系。

从以上研究来看,国外关于资本结构对盈利能力影响的研究成果与我国理论界关于资本结构与盈利能力的关系的研究成果存在一定的差异,这可能与我国证券市场自身发展的不够完善有关,而且行业和地区的差异也可能会影响上市公司的业绩。因此本文选取江苏省上市公司为研究对象,通过实证研究检验江苏上市公司资本结构对盈利能力的影响,以期为江苏上市公司资本结构的优化提供更为可行性的研究结论。

2 研究设计

2.省略)和国泰安数据库。

2.2 指标选取

反映公司盈利能力的指标很多,但都只反映了公司盈利能力的某一个侧面,并且各指标之间通常存在一定的相关性,因而单纯根据这些财务比率指标很难对公司的盈利能力做出全面、准确的评价。因此,本文选取代表公司盈利能力的综合因子得分来衡量盈利能力。本文的综合因子得分是通过对营业毛利率、销售净利率、总资产净利率和净资产收益率四个指标进行主成分分析,构建出上市公司盈利能力的主成分分析模型得出的综合评价分值,并且选取了资本负债率作为衡量资本结构的指标,市净率为控制变量,具体如表1所示。

表1 相关指标解释

指标类型指标名称指标计算公式

盈利能力

营业毛利率(主营业务收入-主营业务成本)净利润/主营业务收入

销售净利率净利润/主营业收入

总资产净利润率净利润/总资产平均余额

净资产收益率净利润/股东权益平均余额

资本结构资产负债率负债总额/资产总额

控制变量市净率每股市价/普通股每股净资产

2.3 研究方法

本文拟采用SPSS软件的主成分分析法构建出上市公司盈利能力的主成分分析模型,据此确定上市公司盈利能力的综合评价分值,并以市净率为控制变量,对资产负债率与企业盈利能力的进行相关分析和回归分析。

3 实证分析

3.1 主成分分析评价上市公司的盈利能力

(1)样本的描述性统计

表2 样本描述性统计

指标均值(%)标准差样本量

营业毛利率X119.389.1754

销售净利率X25.846.9054

总资产净利润率X33.933.8254

净资产收益率X410.6310.2554

从表2中我们可以看出所选取的反映江苏上市公司盈利能力的指标中营业毛利率最高,其平均值达到19.38%;而总资产净利润率相对较低,平均值只有3.93,离散程度最小的是总资产净利润率。出此之外,样本指标差异相对小些。

(2)主成分分析

表3 相关矩阵

相关系数营业毛利率销售净利率总资产净利润率净资产收益率

营业毛利率1.000.310.290.07

销售净利率0.311.000.890.73

总资产净利润率0.290.891.000.75

净资产收益率0.070.730.751.00

根据表3的数据说明,4个反映公司盈利能力的指标两两关系中,销售净利率与总资产净利润率和净资产收益率,总资产净利润率与净资产收益率之间相关性很大,相关的系数都超过了0.5;营业毛利率与销售净利率和总资产净利润率之间相关性也较大,相关系数也有0.3左右。所以去任何一个指标衡量公司的盈利能力都存在一定得片面性,故需要进行主成分分析,运用因子得分法综合评价公司的盈利能力。

①提取主成分

KMO值用于检验因子分析是否适用的指标值,若它在0.5-1.0之间,表示适合;小于0.5表示不适合。Bartlett的球体检验是通过转换为X2检验,来完成对变量之间是否相互独立进行检验。若该统计量的取值较大,因子分析是适用的。据表4数据反映,KMO值为0.72,在0.5~1.0之间;Bartlett的球体检验也是通过的,因为渐进的X2为134.00,即很大,相应的显著性概率(Sig)小于0.001为高度显著,因此数据适合使用因子分析方法。

表4 KMO and Bartlett检验

KMO Measure of Sampling Adequacy.0.72

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square134.00

df6.00

Sig.0.00

进一步根据输出的表5相关系数矩阵的特征值和方差贡献率表提取主成分:参照特征值大于1的标准提取,表5征值大于1的个数只有1个,方差贡献率66.95%,未达到累计贡献率为85%的要求,需要提取2个公共因子,累计贡献率为90.77%,符合贡献率大于85%的标准,故选取第一、第二主成分能够很好地反映公司的综合盈利情况。

表5 相关系数矩阵的特征值和方差贡献率表Total Variance Explained

ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared Loadings

Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %

12.6866.9566.952.6866.9566.95

20.9523.8290.77

30.266.5597.32

40.112.68100.00

因子提取方法:主成分法

②盈利能力的综合得分

根据因子得分系数和原始变量的标准化值,可以算出第一主成分和第二主成分的得分数,分数分别为Fac1-1、Fac2-1:

Fac1-1=0.11X1+0.24X2+0.93X3+0.91X4

Fac2-1=0.99X1+0.92X2+0.22X3-0.08X4

其中,因子得分矩阵如表6所示。

表6 因子得分系数矩阵Rotated Component Matrix(a)

Component

12

营业毛利率0.110.99

销售净利率0.240.92

总资产净利润率0.930.22

净资产收益率0.91-0.08

由表6可以看到,第一主成分对4个变量的因子载荷矩阵中,比较大的有总资产净利润率和净资产收益率,因此第一主成分反映公司资产的盈利能力;第二主成分分对4个变量的因子载荷矩阵中,比较大的有营业毛利率和销售净利率,因此第二主成分反映公司经营的盈利能力。

由主成分分析所产生的新变量Fac1-1、Fac2-1,得出各上市公司盈利能力的综合因子得分为F:

F=(66.95fac1-1+23.82fac2-1)/90.77

3.2 相关分析和回归分析

①相关分析

相关分析研究代表公司盈利能力的综合因子得分F与资产负债率X之间关系的密切程度,以综合因子得分为被解释变量,以资产负债率代表资本结构作为解释变量,以市净率为控制变量,经分析得到以下的情况(见表7):F与资产负债率Y的相关系数为-0.902,为负相关,其双尾检验的显著水平为0.01,表明两者的关系比较密切。

表7 相关性检验

Control Variables资产负债率F

市净率FCorrelation-0.9021.000

Significance(2-tailed)0.000.

df510

②回归分析

回归分析是从数量上考察资产负债率对盈利能力的影响程度,以代表盈利能力的综合因子得分F为因变量,资产负债率Debtr为自变量,市净率P/BV为控制变量建立数学模型:

F=β0+β1Debtr+β2P/BV+μ

表8 方差分析表

ModelSumof SquaresdfMean SquareFSig.

1Regression1306.4852653.2423.1920.01

Residual27935.99951547.764

Total29242.48553

a Predictors:(Constant),市净率,资产负债率

b Dependent Variable:F

表9 回归系数分析表

Model

Unstandardized CoefficientsStandardized Coefficients

BStd. ErrorBetatSig.

1(Constant)31.719.7483.2530.002

资产负债率-0.2880.188-0.234-1.5290.013

市净率0.2290.2610.1350.8810.038

a Dependent Variable: F

由表8知,在回归方程的显著性检验中,统计量F=3.192,对应的显著性水平为0.01,因此回归方程是十分显著的。由表9看出,回归方程的常数项为31.71,自变量系数为-0.288、0.229,三者均通过了0.05显著性水平的t检验,说明回归方程的常数项与自变量系数均是显著的,不为0,即表明代表资本结构的资产负债率对盈利能力有显著的影响。资产负债率对盈利能力的回归方程可以表示为:

F=31.71-0.288Debtr+0.229P/BV+μ

4 结论与建议

4.1 研究结论

本文选用沪、深两市A股江苏板块上司公司为样本,利用主成分分析方法得出了两个主成分的得分和各公司盈利能力的综合得分,并以此为基础分析公司盈利能力与其资本结构的关系,具有一定的解释能力。

通过对所选样本资产负债率与企业盈利能力的相关分析和回归分析,结果表明企业的盈利能力与其资产负债率成负相关,即公司的资本结构对上市公司盈利能力会产生一定的影响。这与获利水平相当高的企业往往不使用大量的债务资本的实际情况相符。

4.2 建议

笔者建议:以企业价值最大化为目标的上市公司在筹资决策上必须以追求最优资本结构为前提。在企业的资本结构中,由于负债的节税效果,一定比率的负债可以降低企业的综合成本,但是当负债筹资所占的比率较大时,企业的财务风险增加,企业自有资金的成本提高。尤其当企业经营不善时,到期债务的还本付息将给企业带来极大的压力,甚至导致企业破产。因此,企业进行资金筹集时,首先应明确自己筹资的具体动机,依循筹资的基本要求,正确把握筹资的渠道与方式,避免掉进财务陷阱。

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