上市公司盈利能力和影響因素的實證研究

摘 要:采用因子分析法對上市公司的盈利能力進行評價發現:我國上市公司各行業的盈利能力有很大的差異，總體上上市公司的盈利能力一直是下跌的#65377;通過面板數據的實證研究，發現資產負債率#65380;企業規模和流通股比例這三個變量在影響企業盈利能力時具有穩定性#65377;股權性質對企業的盈利能力并沒有影響，而股權集中度對企業盈利能力的影響則隨行業不同而有較大的差異#65377;

關 鍵 詞:上市公司;盈利能力;因子分析;面板數據;股權集中度

中圖分類號:F830.3文獻標識碼:A文章編號:1006-3544(2006)05-0044-03

企業盈利是一個多方面因素共同作用的結果，既有企業內部因素的影響，也有外部環境的影響，從企業的經營過程來看，企業的外部因素影響到企業的銷售量#65380;產品價格#65380;原材料成本等，最終影響企業的經營成果#65377;外部因素包括政治#65380;法律#65380;稅收#65380;宏觀經濟狀況等因素#65377;企業自身的產品競爭力#65380;產品生命周期#65380;日常生產經營管理#65380;營銷組織決策#65380;投資項目風險選擇則構成了影響企業盈利的內部因素#65377;內外部因素共同作用，決定了企業的盈利能力#65377;除了實際生產過程的價格因素外，企業的資本結構#65380;財務杠桿#65380;股權結構#65380;行業#65380;規模等因素會通過對公司治理效率的作用來影響企業的盈利能力，這正是公司財務理論對盈利能力分析所要研究的內容#65377;

一#65380;研究數據與方法

(一)數據和樣本區間

我們考察2000-2004年滬深股市的上市公司，所有公司在1999年12月31日前已經上市#65377;計算變量的各項指標取自WIND資訊#65377;我們只分析滬深股市上市的A股公司，因此含B股的上市公司從樣本中剔除#65377;由于ST#65380;PT公司存在著較大的異常值，同樣不予考慮#65377;金融類上市公司按照習慣也從樣本中剔除#65377;最后得到660家上市公司#65377;

(二)企業盈利能力的衡量

由于反映企業盈利能力的一些指標存在局限性，我們采用因子分析法對上市公司的盈利能力進行評價#65377;因子分析(Factor Analysis)是主成分分析的推廣，因子分析的基本思想是通過變量(或樣品)的相關系數矩陣(對樣品是相似系數矩陣)內部結構的研究，找出能控制所有變量(或樣品)的少數幾個隨機變量去描述多個變量(或樣品)之間的相關(相似)關系，但在這里，這少數幾個隨機變量是不可觀測的，通常稱為因子#65377;因子分析方法的計算步驟包括原始數據標準化#65380;建立變量的相關系數#65380;求R的特征根及其相應的單位特征向量#65380;對因子載荷陣施行最大正交旋轉#65380;計算因子得分等步驟#65377;由于各因子反映的原始指標信息量的不同，因此，在計算上市公司盈利能力綜合評價值時，因子所占的權重與反映的信息量能否一致是綜合評價是否有效的關鍵，可以用各公司因子的方差貢獻率作為因子相應的權重并據此得到上市公司盈利能力的綜合評價指標#65377;

(三)實證研究方法

我們采用面板數據來進行分析#65377;面板數據是時間序列和截面數據的混合，這樣既可以分析個體之間的差異情況，又可以描述個體的動態變化特征#65377;面板數據可以有效地擴大樣本容量#65380;有效地削弱模型中多重共線性的影響#65380;提高模型的估計精度，還可以反映一些被忽略的時間因素和個體差異因素的綜合影響，而這些因素往往是難以觀察或量化的#65377;

對于期限較短而截面數據較多的樣本，可以認為模型參數只與個體差異有關而與時間的變化無關，其差異主要表現在橫截面的不同個體之間，即參數不隨時間變化#65377;同時，由于我們是通過面板數據來考察其盈利能力決定的一般因素，因此可以假定斜率系數是常數，即個體之間的資本成本的差異只表現在截距項上#65377;因此我們的任務是要區別是采用混合回歸模型還是固定效應的變截距模型抑或是隨機效應的變截距模型#65377;

檢驗一:對于混合回歸模型還是固定效應的變截距模型，在個體效應不顯著的原假設下，應當有假設1成立:

假設1: α1=α2=…=αn

我們可以采用F統計量來檢驗上述假設是否成立，

F=～F(n-1， nT-n-k)

其中，S2表示不受約束的模型，即我們的固定效應模型;S3表示受約束的模型，即混合數據模型的殘差平方;n為截面樣本點的個數，T為時序期數，k為解釋變量個數#65377;

檢驗二:對于混合回歸模型還是隨機效應的變截距模型， 可以通過Breusch和Pagan的LM統計量進行檢驗，其原假設為=0，相應的檢驗統計量為:

LM=

在原假設下，LM 統計量服從一個自由度為1 的卡方分布#65377;如果拒絕原假設則表明存在隨機效應#65377;

檢驗三:固定效應的變截距模型還是隨機效應的變截距模型，可以通過Hausman檢驗來確定#65377;Hausman 檢驗基于如下Wald 統計量:

W=〖b-〗′[b-]～χ2(K-1)

其中，b和分別為固定效應模型的OLS 估計和隨機效應模型的GLS估計，采用固定效應和隨機效應模型的協方差矩陣進行計算#65377;當原假設成立時，W漸進服從自由度為K-1的χ2分布#65377;在給定的顯著水平下，若統計量W的值大于臨界值，選擇固定效應模型，否則采用隨機效應模型#65377;

本文采用的面板數據模型為Yit=αi+Xitβ+uit

其中Yit為企業盈利能力，Xit為影響盈利能力的自變量，β為固定的截距#65377;

二#65380;盈利能力的統計分析

我們選取了凈資產收益率#65380;資產凈利率#65380;主營業務利潤率#65380;核心業務總資產收益率#65380;資產報酬率#65380;每股息稅前利潤#65380;每股收益這七項反映上市公司盈利能力的財務指標，運用因子分析計算了上市公司盈利能力的綜合評價指標F#65377;

按照分類標準，我們將樣本分成工業#65380;商業#65380;房地產業#65380;公共事業和綜合企業類#65377;我們計算了全部樣本和五個子樣本盈利能力的均值，表1和圖1顯示了綜合評價的盈利能力指標和各年的變化情況#65377;

從表1和圖1可以清楚地看出，各行業的盈利能力有很大的差異#65377;以2000年為例，從樣本均值上來看，公用事業的盈利能力是最高的，而房地產和商業類的盈利能力是最低的#65377;公用事業的盈利能力可能與其所固有的壟斷等行業特性密切相關#65377;但是令人奇怪的是，房地產類的大部分上市公司的盈利與行業增長出現背馳狀況，對此的解釋有兩方面:一是房地產類上市公司規模偏小#65380;老公司較多及再融資能力偏弱，這一特征在短期內將難以得到改觀(李迅雷，2002);二是房地產上市公司在土地收入的確認上過于保守，不排除“玩報表”行為的存在(牛麗靜，2005)#65377;從2000年到2004年，上市公司的盈利能力一直是下跌的，而在這五年里，從2000年到2001年的下跌幅度是最大的，2001年到2003年的變化并不大，從2003年到2004年，其他四個行業的下跌幅度又開始擴大，但商業類上市公司的盈利能力卻異常的開始上升#65377;考察中國經濟在2002#65380;2003年的投資增加和通脹壓力，企業盈利能力的這種年度變化可能與宏觀經濟周期的變化有一定的聯系#65377;

三#65380;盈利能力的實證分析

為進一步考察企業盈利能力的影響因素，我們以通過因子分析得到的上市公司盈利能力的綜合評價指標F為因變量進行實證分析#65377;由于面板數據模型的檢驗要運用F統計量檢驗#65380;LM統計量檢驗和Hausman檢驗，我們采用計量軟件Stata8.0進行數據處理#65377;自變量指標的含義及其預期方向如表2所示#65377;

在計算托賓Q值時，考慮到我國獨特的股權結構，修正后的公司的市場價值=流通股市值+非流通股價值+負債的賬面價值，其中流通股市值=流通股股份數×流通股價格，由于非流通股一般按照每股凈資產進行轉讓，因此非流通股價值=非流通股股數×每股凈資產，公司的市場價值=流通股股份數×流通股價格+非流通股股數×每股凈資產+負債的賬面價值#65377;負債和總資產的價值以賬面價值代替#65377;

我們首先對全樣本進行回歸分析#65377;從表3的全樣本回歸結果看，LM統計量檢驗結果為chi2(1)=324.20，Prob>chi2=0.0000，表明隨機效應非常顯著#65377;Hausman檢驗結果為chi2(6)=205.31，Prob>chi2=0.0000，而置信水平為0.005的Wald 統計量值為18.548，Hausman檢驗結果遠大于相應的臨界值，因此固定效應模型要優于隨機效應模型#65377;而F統計量檢驗結果為F =2.92，Prob > F = 0.0000，這說明固定效應模型要優于混合回歸模型#65377;因此我們最后采用的是固定效應的變截距模型#65377;

從固定效應的變截距模型的回歸結構看，最后進入方程的是資產負債率#65380;債務期限結構#65380;成長性#65380;企業規模#65380;流通股比例和高管持股比例，而股權虛擬變量和股權集中度指標都沒有進入回歸方程#65377;從方向上看，資產負債率與盈利能力負相關，這與既有的研究相一致，而債務期限結構與盈利能力正相關，這意味著在控制了其他變量后，利用長期負債有利于提高企業的盈利能力#65377;成長性有利于企業盈利和高管持股的正向激勵作用在這里得到了證實，但是流通股比例卻意外的與盈利能力顯著的負相關，與我們的預期恰恰相反#65377;

由于工業類上市公司占據了全樣本公司數的63.33%，以上的回歸結果可能更多的受到工業類的影響，行業的差異可能沒有完全反映出來，而前面的圖1已經顯示出了不同行業在盈利能力水平上的差異#65377;有必要深入的考察行業之間的差異#65377;采用與前面全樣本回歸相同的步驟，我們對每個行業進行了F統計量檢驗#65380;LM統計量檢驗和Hausman檢驗，對究竟是采用混合回歸模型還是固定效應的變截距模型抑或是隨機效應的變截距模型進行了識別(見表4)#65377;

從行業的檢驗結果看，除了行業三采用混合模型，其他的四個行業都適用固定效應模型#65377;在五個行業中，資產負債率#65380;企業規模和流通股比例都進入了回歸方程，并且其方向與全樣本回歸結果和預期都完全一致，證明這三個變量在影響企業盈利能力時具有穩定性#65377;

債務期限結構僅在工業類的回歸中進入了方程，而企業成長能力除了對公共事業類沒有影響外，對其他行業都有顯著影響，高管持股比例則僅對工業和商業有顯著影響，考慮到公共事業類的特殊性，可以認為企業成長能力和高管持股比例對一般競爭性行業有較大的影響，而債務期限結構的作用則有待于進一步研究#65377;

在所有的行業中，股權性質是惟一一個沒有進入任何回歸的指標，表明第一大股東的股權性質對企業的盈利能力并沒有影響#65377;

股權集中度對企業盈利能力的影響則更為復雜#65377;在股權集中度進入的三個行業中，公共事業類行業的盈利能力與股權集中度成U型關系，房地產類行業的盈利能力與股權集中度成倒U型關系，而在工業類回歸中，由于第一大股東持股比例沒有進入回歸方程，盈利能力與股權集中度成正相關關系#65377;這里也進一步反映出了行業之間的差異#65377;

從總的回歸結果看，資產負債率和流通股比例是與資本結構理論預期差異最大的#65377;按照標準的資本結構理論，負債可以增加企業價值，但是中國的實證研究卻普遍得出相反的結論#65377;在西方國家，股權資本成本要高于債權資本成本，在風險與收益權衡之后，存在著一個最優的負債率#65377;但是在中國，上市公司具有股權融資的偏好是一個公認的事實#65377;西方國家企業負債中公司債券占有很高的比例，而我國債券市場極不發達#65377;西方國家長期債務在總債務中的比例很高，而我國則以短期負債為主，并且短期債務以銀行貸款和企業之間往來賬款居多，債務融資不能起到西方財務理論中的作用，負債增加的同時又增加了財務危機成本和破產風險，限制了企業進一步的融資能力，制約了企業運營效率的發揮和盈利能力的提高#65377;

從公司治理的角度看，流通股比例的提高通過股票市場的價格信號和接管控制功能發揮作用，有利于減少國有股股東監管缺位時存在的委托代理問題#65377;但現實情況是中國股市的低效率，中小股東既無監督公司的動機，也無監督公司的能力，流通股股東在公司治理中的作用微乎其微#65377;另一方面，流通股比例的提高必然意味著非流通股比例的下降，流通股比例越高，同等情況下主管部門或授權管理國有資產的部門從該上市企業獲取的利益就越少，對于管理層監管的積極性和力度也就相應的下降#65377;流通股比例的提高一方面降低了原有產權監管者的監管，另一方面又沒有相應的流通股股東監管，其結果就是總的監管減少，因此出現流通股比例與盈利能力的負相關#65377;

四#65380;結論

本文選取了凈資產收益率#65380;資產凈利率#65380;主營業務利潤率#65380;核心業務總資產收益率#65380;資產報酬率#65380;每股息稅前利潤#65380;每股收益這七項反映上市公司盈利能力的財務指標，運用因子分析計算了上市公司盈利能力的綜合評價指標F#65377;我們發現各行業的盈利能力有很大的差異，公用事業的盈利能力是最高的#65377;從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較大差異，企業盈利能力的這種年度變化可能與宏觀經濟周期的變化有一定的聯系#65377;

通過面板數據的實證研究，我們發現資產負債率#65380;企業規模和流通股比例這三個變量在影響企業盈利能力時具有穩定性#65377;股權性質對企業的盈利能力并沒有影響，而股權集中度對企業盈利能力的影響則更為復雜，股權集中度對企業盈利能力隨行業不同而有較大的差異，這有待進一步的研究#65377;

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(責任編輯:封俊國;校對:閻東彬)

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