收入異動對未來利潤高增長影響的實證檢驗

張琴,邵志高

（華僑大學a.財務處；b.工商管理學院,福建泉州362021）

0　引言

合理預測公司未來利潤增長是財會理論研究和證券投資中的重要課題。理論和實踐中通常用諸如歷史利潤增長、可持續增長率、分析師一致預期以及反映成長能力的財務指標等多種方法預測未來利潤增長。現有文獻中考察收入變動對未來利潤增長影響的研究較少,較有代表性的是Ghosh等（2005）[1]和Jegadeesh等（2006）[2]。他們的研究均表明，收入增長正面影響未來利潤增長。

現有文獻的主要缺陷：一是證券投資實踐中眾多投資者通常更關心的是未來利潤高增長，現有文獻忽視了未來利潤高增長的預測問題；二是現有文獻主要用多元回歸方法分析當前收入變動與未來利潤增長影響，鮮有文獻用Logistic回歸方法考察未來利潤高增長發生的概率問題。

鑒于此，本文將收入異動定義為盈利能力增強條件下的收入高增長，考察收入異動對未來利潤高增長的影響，試圖回答當前收入高增長是否意味著未來收入高增長？繼而，當前收入高增長是否預示未來利潤高增長？若非如此，滿足什么條件下的收入高增長預示了未來利潤高增長?由于公司盈利能力通常平緩均值反轉，當前盈利能力增強的公司下年可能變化不大，因此盈利能力增強條件下的收入高增長能否預示下年利潤高增長?更進一步，由于收入增長和盈利能力增長不可能持續較長時間，因此，首次出現收入高增長及盈利能力增強的公司下年利潤高增長的可能性是否更大？

1　假設提出

利潤的兩個構成要素中收入比費用的持續性更大。這是因為：（1）成本性質差異。如果將收入視為是一種負成本，則收入全是變動成本，而費用中有相當比重的固定成本，固定成本不會隨著業務量的變動而正比例變動，而是階梯式變動，這導致了費用增長不如收入增長平穩；（2）同質性差異。收入同質性高但費用同質性低[3]，而種類眾多的費用中許多項目不具有持續性。如銷售費用中的廣告費，會計上將廣告支出全部予以費用化計入當期損益，大多數情況下這種支出是一次性的，其他一些費用如研究階段的研發費用、開辦費等也是如此。由于利潤是收入與費用的扣減，因此收入增長的持續性不僅比費用增長，也比利潤增長的持續性大。收入增長有較大的持續性，因此高增長的收入也具有較大的持續性。基于此，本文提出假設：

假設1：當前收入高增長預示了未來收入高增長。

由于利潤增長取決于收入增長和盈利能力增長，因此收入高增長預示了未來收入高增長，但并不一定預示了未來利潤高增長。產品市場競爭理論表明，隨著競爭者的進入和退出，原有廠商盈利能力會發生改變，但產業政策、技術能力、人力資源、資金實力、管理能力等諸多因素決定了產品市場的進入和退出需要一個過程[4，5]，導致廠商盈利能力在較長時間才會改變，因此，公司盈利能力在短期內存在慣性。這意味著盈利能力增強的公司在較長時間才會改變，因此收入高增長且盈利能力增強的公司下年利潤高增長的可能性較大。已有一些研究發現未來利潤增長與當前收入增長有關，如Ghosh等（2005）[1]發現有收入增長支持的盈余增長公司盈余增長的自回歸系數也更大；Jegadeesh等（2006）[2]收入意外越大下一個季度的盈余意外越大；Abarbanel（1997）[6]發現毛利變動與一年后的每股收益變動正相關。基于此，本文提出假設：

假設2：盈利能力增強條件下的收入高增長預示了未來利潤高增長。

產品市場競爭理論表明，當產品市場供小于求時，廠商盈利能力增強，同時為不失商機，廠商也會擴大生產能力，因此原有廠商收入也會高增長。盡管產品市場的進入和退出存在政策、技術、人力、資金、管理等諸多方面的障礙，但高盈利能力最終會導致競爭者的不斷涌入，產品供需最終將發生反轉。因此，收入高增長和盈利能力增強不可能持續較長時間。因此，首次出現收入高增長且盈利能力增強的公司未來利潤高增長可能性更大。基于此，本文提出假設：

假設3：盈利能力增強條件下的收入首次高增長更能預示未來利潤高增長。

2　模型構建與描述性統計

2．1　Logistic模型構建與擴展

常用的Logistic回歸模型為：

其中，X1,…,XF為回歸模型的解釋變量；誤差項ε的分布與Y的分布有關，本文假定Y和ε都服從伯努利分布；Logistic回歸參數主要使用最大似然估計。令容量為n的樣本Y1,…,Yn，則似然函數為：

對數似然函數為：

其中，Xi1,…,Xip是與Yi相對應解釋變量的觀測值，將對數似然函數分別對β0,β1,…,βp求偏導數,并令偏導數為0,得到似然方程。似然方程的解β0,β1,…,βp為回歸參數β0,β1,…,βp的估計值。通常似然方程是非線性的,很難得到方程的精確解,一般采用Newton-Raphson迭代法求得近似解。

對于任意X=（X1,…,XF）∈ψ,計算發生概率：

選擇0.5作為分割點,則：

本文考察收入異動是否預示了未來利潤高增長，Logistic模型非常適合這種非連續因變量的回歸問題。

對于假設1，Logistic回歸模型為：

其中，因變量為下年收入是否高增長0,1二分變量，P為下年收入高增長發生的概率。Chan等（2003）[7]發現美國上市公司年收入增長率的上四分位數是21%，并發現只有10%的企業5年收入平均增長22%。因此，本文以20%為收入高增長判別標準，當下年收入增長率大于20%時因變量取值1，否則取值0。此外，本文還分別以收入增長率的上四分位數和30%作為收入高增長判別標準，當下年收入增長率大于上四分位數（或30%）時因變量取值1，否則取值0。考察變量GSOVER20是本年收入是否高增長的二分變量，當收入增長率大于20%時GSOVER20取值1，否則取值0。

控制變量中，資產增長變量GASSET用年末總資產增長率衡量，公司規模LNSIZE用本年末總市值自然對數衡量，LEV是負債率變量。

對于假設2，Logistic回歸模型為：

其中，因變量為下年利潤是否高增長0,1二分變量，P為下年利潤高增長發生的概率。Chan等（2003）[7]發現美國上市公司年營業利潤增長率的上四分位數約40%，我國是證券投資實踐中通常以50%為公司高增長的標準，如《深圳證券交易所上市公司信息披露工作指引第1號——業績預告和業績快報》規定，若預期未來利潤增長超過50%公司須預先予以公告。本文以50%為利潤高增長判別標準，當下一年營業利潤增長率大于50%時因變量取值1，否則取值0。此外，本文還分別以營業利潤增長率的上四分位數分位數和70%為公司利潤高增長的判別標準，當下年營業利潤增長率大于上四分位數（或70%）時因變量取值1，否則取值0。考察變量為MARGandSOVER20，當本年收入增長率大于20%且毛利率增加時，MARGandSOVER20取值1，否則取值0。

相對于假設1，假設2的檢驗模型中控制變量增加了盈利能力變量ROA。這是因為盈利能力反映了公司獲取利潤而不是收入的能力，因此盈利能力可能會影響公司未來利潤的增長。本文盈利能力變量ROA用公司總資產利潤率衡量。

對于假設3，Logistic回歸模型與假設2檢驗模型類似，Logistic回歸模型為：

其中，考察變量變為SABNORMAL，代表的是本年收入首次異動的二分變量，定義為三年內第一次出現收入大于20%且毛利率增加時取值1，否則取值0。其他變量定義與之前不變。

2．2　變量的描述性統計

本文選取1997—2016年中國A股股票為研究樣本。數據來自銳思金融研究數據庫（RESSET）。數據篩選步驟：（1）以業績數據子庫為基礎選出1997—2016年所有公司；（2）為了度量毛利率變動，剔除上年毛利率數據缺失公司；（3）由于合并報表導致的收入增長并不是公司內在增長，不具有未來利潤增長的預示作用，因此為了排除此類影響，剔除近兩年實施股權再融資的公司；（4）為了度量公司市值、下年收入增長以及下年利潤增長等變量，剔除相關數據缺失公司。最終獲得樣本17621個。該樣本組稱為非首次異動樣本組。為了檢驗假設3，本文的另一個樣本組是首次異動樣本組。本文將收入異動定義為收入高增長且毛利增加，首次異動定義為本年收入異動而前兩年沒出現收入異動，即三年內第一次出現收入增長超20%且毛利率增加。由于需要前兩年業績數據以判定是否首次異動，因此該樣本組的樣本數大減。滿足條件的首次異動組樣本總數為11023。

表1顯示，非首次異動樣本組公司本年和下年收入增長率中位數在12%～13%之間，上四分位數在28%～31%之間，表明大多數公司的收入增長率在12%和13%附近，但有近1/4的公司收入增長率超過30%。利潤增長率中位數8.786%，上四分位數45.814%，表明大部分公司利潤增長在10%左右，但有近1/4的公司利潤增長率超過50%。首次異動樣本組結果類似。

表1　描述性統計

表2報告了本文Logistic回歸模型中考察變量和因變量的均值。GSOVER20和GS1OVER20均值在0.34～0.39之間，表明超過1/3的公司收入增長率在20%之上，但MARGandSOVER20均值只有0.15，表明只有15%的公司收入增長超過20%且毛利率增加，這表明收入高增長的公司中有一半的公司盈利能力發生下降。SABNORMAL20均值為0.1，表明只有10%的公司首次出現毛利率增加同時收入增長超過20%，表明在那些收入高增長且毛利率增加的公司又有近1/3的公司并不是首次高增長。GS1OVER30的均值在0.21～0.24之間，表明約1/5的公司一年后收入增長率超過30%。GE1OVER50的均值在0.23～0.27之間，而GE1OVER70均值在0.18～0.21之間，表明約1/4的公司一年后利潤增長率超過50%，而近1/5的公司一年后利潤增長率超過70%。

表2　描述性統計

3　三種假設的檢驗結果

3．1　假設1的檢驗結果及分析

表3報告了本年收入高增長與未來收入高增長關系的Logistic回歸結果。因變量GS1QUART、GS1OVER20和GS1OVER30分別定義為下年收入增長是否超過上四分位數、20%和30%的0，1二分變量。考察變量GSOVER20定義為本年收入增長是否超過20%的0,1二分變量。表中OR值為回歸系數的自然指數。回歸結果顯示：三模型的負2倍對數似然值非常大，表明三個模型在引入解釋變量后對模型有顯著貢獻，模型總體良好。

表3　本年收入高增長與未來收入高增長

因變量為GS1QUART時，GSOVER20系數（0.565）顯著為正，其OR值（1.759）表明，本年收入增長超過20%的公司下年收入高增長的發生比是本年收入增長未超過20%的公司下年收入高增長發生比的1.759倍，說明收入高增長的公司比收入低增長的公司未來收入高增長發生的概率大。因變量為GS1OVER20和GS1OVER30時的結果類似，結果都支持了假設1。該結果與Ertimur等（2003）[8]的發現類似。控制變量中，GASSET系數均顯著為正，其OR值（1.006）表明，資產增長率每增長一個百分點，下年收入高增長的發生比增長0.6%。這說明投入增長越大下年收入高增長的可能性越大。負債率系數均顯著為正，其OR值（1.004）表明，負債率每增長一個百分點，下年收入高增長的發生比增長0.4%。公司規模只是在模型2中顯著，表明公司規模并不顯著影響未來收入高增長。

3．2　假設2的檢驗結果及分析

下頁表4和表5報告了收入異動對未來利潤高增長影響的Logistic回歸結果。當因變量為GE1QUART和GE1OVER50時考察變量GSOVER20顯著為正，但當因變量為GE1OVER70時GSOVER20未進入模型，結合后文表6和表7的各項檢驗中GSOVER20也均未進入模型，表明GSOVER20對未來利潤高增長的影響是不穩定的，即本年收入高增長并不一定意味著未來利潤高增長。當因變量為GE1QUART、GE1OVER50以及GE1OVER70時考察變量MARGandSOVER20均顯著為正。如因變量為GE1QUA-RT時MARGandSOVER20系數為0.289，表明在控制公司盈利能力和保持其他條件不變情況下，毛利率增加條件下的收入高增長預示了未來利潤的高增長。其OR值（1.335）表明，本年收入增長超過20%且毛利率增加的公司下年利潤高增長的發生比是本年非收入增長超過20%且毛利率增加的公司下年利潤高增長發生比的1.335倍。結果支持了假設2。

表4　收入異動于未來利潤高增長

表5　收入異動與未來利潤高增長

進一步，在因變量相同而考察變量不同的幾組檢驗中，MARGandSOVER20系數都明顯大于GSOVER20的系數。如因變量為GE1QUART時，MARGandSOVER20和GSOVER20的系數分別為0.289和0.155，OR值分別為1.335和1.168。前者表明，收入增長超過20%且毛利率增加的公司未來利潤高增長的發生比是其他公司未來利潤高增長發生比的1.335倍；后者表明，收入增長超過20%的公司未來利潤高增長的發生比是其他公司未來利潤高增長發生比的1.168倍，表明收入高增長且毛利率增加的公司未來利潤高增長發生的概率更大。類似地，因變量為GE1OVER50時MARGandSOVER20的系數也比GSOVER20的大，而因變量均為GE1OVER70時GSOVER20沒有進入模型，而MARGandSOVER20顯著為正。所有這些表明，添加毛利率增加這一約束條件后的收入高增長更能預示未來利潤的高增長，結果進一步支持了假設2。

3．3　假設3的檢驗結果及分析

表6和表7報告了收入首次異動對未來利潤高增長影響的Logistic回歸結果。研究樣本為首次異動樣本組，樣本數為11023。表6因變量均為GE1QUART，表7因變量分別為GE1OVER50和GE1OVER70。本文分別將GSOVER20、MARGandSOVER20以及SABNORMAL納入各模型。表6和表7顯示考察變量GSOVER20均未進入模型，這與非異動樣本組檢驗表5中回歸結果相同，表明本年收入高增長并不能預示未來利潤高增長。MARGandSOVER20系數均顯著為正，表明收入高增長且毛利率增加預示了未來利潤高增長。如因變量為GE1QUART時MARGandSOVER20系數0.231，OR值為1.260，表明本年收入增長超過20%且毛利率增加的公司下年利潤高增長的發生比是其他公司下年利潤高增長發生比的1.26倍。結果進一步支持了假設2。考察變量SABNORMAL系數均顯著為正，如因變量為GE1QUART時SABNORMAL的系數為0.252，其發生比（1.286）表明，首次收入增長超過20%且毛利率增加的公司下年利潤高增長的發生比是非首次收入超過20%且毛利率增加的公司下年利潤高增長發生比的1.286倍。結果表明，毛利率增加條件下的收入首次高增長預示了未來利潤高增長。結果支持了假設3。

表6　首次收入異動與未來利潤高增長

進一步，在因變量相同而考察變量不同的幾組檢驗中，SABNORMAL系數都明顯大于MARGandSOVER20的系數。如因變量為GE1QUART時，SABNORMAL和MARGandSOVER20的系數分別為0.252和0.231，OR值分別為1.286和1.260。前者表明，首次收入增長超過20%且毛利率增加的公司未來利潤高增長的發生比是其他公司未來利潤高增長發生比的1.286倍；后者表明，收入增長超過20%的公司未來利潤高增長的發生比是其他公司未來利潤高增長發生比的1.26倍，表明添加首次這一約束條件后的收入異動更能預示未來利潤的高增長，即首次收入高增長且毛利率增加的公司未來利潤高增長的可能性更大。結果進一步支持了假設3。

表7　首次收入異動與未來利潤高增長

4　結論與啟示

本文以1997—2016年中國A股上市公司為研究樣本，考察了收入異動對未來利潤高增長的影響。得到如下結論：（1）當前收入高增長預示了未來收入高增長，即收入高增長的公司未來收入高增長發生的概率大，表明收入高增長具有慣性。（2）當前收入高增長并不能預示未來利潤高增長，但盈利能力增強條件下的收入高增長預示了未來利潤高增長。盡管收入高增長的公司未來收入高增長的概率較大，但其未來利潤高增長發生的概率并不大，而盈利能力增強條件下的收入高增長公司未來利潤高增長發生的概率卻較大。（3）盈利能力增強條件下的收入首次高增長更能預示未來利潤高增長。盡管盈利能力增強且收入高增長的公司未來利潤高增長發生的概率大，但首次出現收入高增長且盈利能力增強的公司未來利潤高增長發生的概率更大。

本文的結論對于上市公司信息披露政策制定、分析師研報質量提升以及投資者投資決策都有重要的啟示意義：（1）當前上市公司披露業績預告時通常預告未來利潤增長但鮮有披露未來收入信息。本文發現，收入向市場提供了重要的信息內容，這表明有必要披露未來收入信息；同時發現，收入增長比利潤增長的持續性更大，這表明公司對未來收入的預測比利潤的預測理應更準確。可見，公司預告未來收入增長信息既必要也可行，因此，對于政策制定而言，應該要求上市公司在季度、年度業績預告中披露收入預測信息。（2）當前大部分券商分析報告中也只有利潤預測而沒有未來收入信息，因此對于券商分析報告而言，提供有收入預測信息的研報才更具有參考價值。（3）通過觀察收入增長變化并結合毛利率變動信息可以較準確地預判未來利潤是否高增長，因此，投資有收入增長支持的公司是股票投資者較理性的選擇。

參考文獻：

[1]Ghosh A,Gu Z,Jain P C.Sustained Earnings and Revenue Growth,Earnings Quality,and Earnings Response Coefficients[J].Review of Accounting Studies,2005.

[2]Jegadeesh N,Livnat J.Revenue Surprises and Stock Returns[J].Journal of Accounting and Economics,2006,(41).

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[6]Abarbanell J.Fundamental Analysis,Future Earnings,and Stock Prices[J].Journal of Accounting Research,1997,(35).

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[8]Ertimur Y,Livaat J,Martikainen M.Differential Market Reactions to Revenue and Expense Surprises[J].Review of Accounting Studies,2003.