國有企業(yè)利潤總額影響因素的實證分析

摘 要：本文選取了1998年-2015年期間17年的主要數(shù)據(jù)，選取五個財務(wù)指標(biāo)作為解釋變量，探析其對利潤總額的影響。經(jīng)過逐步回歸，最后得出利潤總額與主營業(yè)務(wù)收入及財務(wù)費用的多元線性回歸模型。經(jīng)過實證分析，利潤總額與主營業(yè)務(wù)收入呈正向變動；利潤總額與財務(wù)費用呈反向變動，這與經(jīng)濟實質(zhì)一致。

關(guān)鍵詞：利潤總額；主營業(yè)務(wù)收入；財務(wù)費用

一、引言

“十三五”開局之年，國有控股企業(yè)利潤總額由降轉(zhuǎn)增，走出一條向上的曲線。利潤是一個企業(yè)生存與發(fā)展的基礎(chǔ)，是企業(yè)進行決策、預(yù)算和經(jīng)營的最終目標(biāo)；企業(yè)根據(jù)利潤調(diào)整資源分配和改善經(jīng)營方式，并且也是投資者投資決策的最重要指標(biāo)之一。分析國有控股企業(yè)利潤總額的影響因素，可以為其未來的生產(chǎn)經(jīng)營方式以及決策提供參考指標(biāo)。

二、文獻綜述

利潤質(zhì)量最早出現(xiàn)于美國的投資報告中，又被稱為盈余質(zhì)量或收益質(zhì)量。盈余質(zhì)量初次提出時，Ball和Bmwn（1968）進行實證研究，第一次證實了披露會計收益的價值相關(guān)性。從盈余管理的角度出發(fā)，Jennifer等學(xué)者（2005）發(fā)現(xiàn)了較低的盈余質(zhì)量與更大的資本成本、債務(wù)成本有關(guān)。Bhattacharya等（2013）研究信息的對稱性與利潤質(zhì)量的關(guān)系，得出兩者之間負(fù)相關(guān)。

國內(nèi)對國有企業(yè)效率的研究在90年代較多。劉元春（2001）認(rèn)為分析我國國有企業(yè)的效率問題必須充分考慮到我國的基本國情及我國國有企業(yè)的制度性質(zhì)與戰(zhàn)略定位。新會計準(zhǔn)則頒布后，靳小翠、殷治平（2013）通過實證研究得出新的會計準(zhǔn)則能夠及時確認(rèn)損減少公司的盈余管理行為，提高了公司利潤質(zhì)量。吳中山（2016）把存貨的管理加入到企業(yè)利潤質(zhì)量的影響因素中來，認(rèn)為存貨變現(xiàn)能力較差，影響利潤指標(biāo)。

本文圍繞會計政策、利潤結(jié)構(gòu)、現(xiàn)金流量三方面內(nèi)容，探析我國國有控股企業(yè)利潤總額的影響因素。通過多元回歸分析，找出各影響因素之間的相互關(guān)系，為其利潤平穩(wěn)增長指明方向。

三、方法介紹與數(shù)據(jù)選取

1.多元回歸分析

對多個自變量進行回歸分析時，利用最小二乘法原理建立多元線性回歸模型為：

由方程可以看出，因變量Y由兩部分組成，第一部分的估計值，是由自變量決定；μ為殘差，表示隨機誤差項。模型不但需要顯著性與假設(shè)檢驗，還需要考慮各自變量之間是否存在多重共線性，以及隨機誤差項自相關(guān)和異方差檢驗。

2.數(shù)據(jù)選取

（1）數(shù)據(jù)來源

本文選取1998年-2015年期間17年國有控股企業(yè)作為樣本。原始數(shù)據(jù)來源于《2016中國統(tǒng)計年鑒》分地區(qū)國有控股企業(yè)主要財務(wù)指標(biāo)、2016年《國家數(shù)據(jù)》按行業(yè)分國有控股企業(yè)主要經(jīng)濟指標(biāo)。

（2）變量選取

①利潤總額（Y）是本文的主要研究對象，作為解釋變量。

②主營業(yè)務(wù)收入（X1），是指企業(yè)經(jīng)常性的、主要業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的基本收入；企業(yè)的主要利潤來自于主營業(yè)務(wù)收入，作為影響利潤總額的因素之一。

③主營業(yè)務(wù)成本（X2），是指公司生產(chǎn)和銷售與主營業(yè)務(wù)有關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)所必須投入的直接成本。對于大多數(shù)行業(yè)主營業(yè)務(wù)成本是損益表中沖減利潤最大的一項，對利潤總額影響較大。

④管理費用（X3）、銷售費用（X4）、財務(wù)費用（X5）。三者都作為期間費用，是企業(yè)為組織和管理整個經(jīng)營活動所發(fā)生的費用。三個期間費用科目期末都要轉(zhuǎn)入本年利潤科目。因此，三者都對利潤總額有著重要的影響。

四、模型建立

1.繪制散點圖

利用17組樣本數(shù)據(jù)繪制利潤總額與主營業(yè)務(wù)收入、主營業(yè)務(wù)成本、管理費用、銷售費用、財務(wù)費用之間的散點圖。各解釋變量與被解釋變量之間近似于線性關(guān)系。但是主營業(yè)務(wù)收入與主營業(yè)務(wù)成本趨勢大致相同、管理費用與銷售費用趨勢很相似，兩組變量可能存在多重共線性。

2.初步模型建立

初步建立一個多元線性回歸模型式（2），SPSS輸出結(jié)果顯示可決系數(shù)R2=0.99，模型擬合較好。F值為96.67，sig值為0.00，說明方程整體相當(dāng)顯著。

（2）

但是除了主營業(yè)務(wù)收入和財務(wù)費用之外，其余變量值都小于并且除了財務(wù)費用之外，其余sig值均大于0.05。并且五個系數(shù)VIF值均大于10，表示五個自變量存在多重共線性，必須要對模型進行調(diào)整。

3.變量及模型調(diào)整

采用原始數(shù)據(jù)，再次進行逐步回歸，最后得到最優(yōu)回歸子集。經(jīng)過兩次逐步回歸，最終從五個自變量中選取的最優(yōu)回歸子集為主營業(yè)務(wù)收入和財務(wù)費用。

最終得到的模型如式（3），可決系數(shù)R2=0.99，模型擬合情況較好。F值為562.41，sig值為0.00，三個系數(shù)的值均大于且sig值均小于0.05，模型2通過了顯著性檢驗。

（3）

五、模型的檢驗

1.異方差檢驗

將輸出的標(biāo)準(zhǔn)化殘差保存為變量，做以利潤總額為X軸、標(biāo)準(zhǔn)化殘差為Y軸的散點圖，大致可以看出，隨機誤差項基本不存在異方差。進一步采用Spearman等級相關(guān)系數(shù)檢，結(jié)果顯示值都小于分別為-0.02和-0.04，且sig值都大于0.05，說明調(diào)整后的方程模型不存在異方差。

2.多重共線性檢驗

多重共線性的檢驗采用方差擴大因子法。經(jīng)驗表明，VIFj≥10時，說明自變量與其余自變量Xj之間有嚴(yán)重的多重共線性。根據(jù)SPSS輸出結(jié)果，調(diào)整后模型中X1與X5的VIF均為8.124，調(diào)整后模型無多重共線性。

3.自相關(guān)檢驗

多元線性回歸模型中，通常假定隨機誤差項是不相關(guān)的，即一個變量前后期數(shù)據(jù)之間不存在相關(guān)性。查表得無自相關(guān)區(qū)間（1.54，2.98），對調(diào)整后模型的檢驗顯示D-W值為1.814，說明不存在自相關(guān)。保存的標(biāo)準(zhǔn)殘差ei，ei繪制，ei-1的散點圖，表現(xiàn)出它們之間是隨機分布，不存在自相關(guān)。

經(jīng)過以上檢驗，模型的擬合程度較好、顯著性高，均通過了假設(shè)檢驗。

六、實證結(jié)果分析

模型的回歸結(jié)果表明，利潤總額與主營業(yè)務(wù)收入成正向變動，與財務(wù)費用成反向變動。在經(jīng)濟意義上，主營業(yè)務(wù)收入增加一單位，利潤總額增加0.11億元；財務(wù)費用增加一單位，利潤總額減少2.962億元。

通過初始模型檢驗，銷售費用對方程顯著性最弱，逐步回歸直接沒有引入該變量。雖然主營業(yè)務(wù)成本對利潤總額影響很大，但是它與主營業(yè)務(wù)收入在時間上有同步但相反的變化趨勢，所以二者在模型中產(chǎn)生多重共線性，最終剔除該變量。

在逐步回歸中，財務(wù)費用作為對方程顯著性影響較大的變量，率先被引入方程。財務(wù)費用作為籌集生產(chǎn)經(jīng)營所需資金而發(fā)生的籌資費用，其中包括的利息支出。對于計入財務(wù)費用的利息收支在確認(rèn)稅前利潤以及計算經(jīng)濟增加值都要調(diào)減，所以財務(wù)費用是獨立影響利潤總額的一個重要指標(biāo)。

當(dāng)前企業(yè)利潤的評價更推崇平衡計分卡和經(jīng)濟增加值來測量企業(yè)的盈利能力。在實際企業(yè)經(jīng)營中，不同行業(yè)還要根據(jù)自身實際情況進行利潤評價與提升利潤質(zhì)量。

參考文獻：

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[5]吳中山.淺論企業(yè)利潤質(zhì)量的影響因素[J].財會學(xué)習(xí)，2016（16）：205-205.

作者簡介：張玉瑤（1994.04- ），女，會計學(xué)，碩士研究生，西安財經(jīng)學(xué)院商學(xué)院