信息通信企業經營效益影響因素分析
——基于多元回歸模型

石晨立

（國網陜西省電力公司信息通信公司陜西西安710004）

當前，我國經濟發展已進入新常態，經濟下行壓力加大，中央經濟工作會議對統籌做好穩增長、穩投資、降低企業用能成本等工作提出了明確要求；國資委要求央企2020年整體效益增長與國民經濟增速相匹配。同時，信息技術的加速發展和應用對企業傳統的經營管理理念和生產方式帶來了深刻影響［1］。現如今，國家大力發展信息產業，信息化發展是我國經濟發展的一項重要戰略。面對新形勢，如何提升經營效益、增強盈利能力和綜合競爭力是我國信息通信企業面臨的重大機遇與挑戰。本文以某電網企業下屬信通公司為研究對象，運用多元回歸分析法，對信通公司的經營效益進行進一步分析，從而為公司管理者在業務發展、管理決策等方面提供參考。

一、樣本與變量選擇

（一）樣本選擇

信通公司是實行預算管理的信息通信專業化支撐單位，通常以預算執行率、資產運維成本率等成本掛鉤型指標衡量企業的經營效率，缺乏對利潤型、周轉型、增長型指標的考量，忽視了環境參數可能帶來的影響。本文以信通公司財務數據為基礎，構建信通公司經營效率指標體系，綜合考慮效益、資產運營狀況、發展能力在公司經營成果上的反饋。

（二）解釋變量選擇

20世紀90年代，很多學者開始嘗試通過對財務指標進行調整和改進，以使其能夠更加客觀準確地反映企業的經營效率水平，構建比例指標等更能反映企業整體價值的測量形式也開始出現。改進的財務指標用于經營效率評價，在現實反映和數據可獲得性方面更具有優勢，而且更加貼近信通公司的實際需求，因此本文基于這一思路進行指標體系的構建和研究設計。

在信息通信行業，運營企業將經營效率分析與企業管理實踐相結合，已經廣泛應用于集團公司對下屬省公司、省公司對分公司的經營業績考核中。信息通信企業的經營效率分析主要包括盈利能力分析、資產質量分析、債務風險分析和發展能力分析四方面內容。本文從企業所有者與經營管理者的視角出發，選擇某電網企業下屬信通公司2013—2019年財務數據，參考中國移動通信集團設計院2016年公布的通信類企業經營效益分析主要指標，依據信通公司單位屬性和主營業務內容，篩選適用于信通公司的考核指標，并在此基礎上增加了基于人均績效考核的生產水平分析模塊，利用SPSS軟件進行多元回歸分析，設計信通公司專用的經營效率評價模型。

1.盈利能力指標。盈利能力是指企業利用各種經濟資源賺取利潤的能力，體現了企業營銷、降低成本、規避風險以及獲取現金的能力，也是企業各環節經營結果的具體表現。本文試采用收入、凈利潤、總資產報酬率、收入凈利率、人均非生產性費用、成本費用利潤率等指標進行盈利能力分析。

2.債務風險指標。債務風險分析是指對企業償付到期債務的能力進行分析，一般選擇資產負債率、現金流動負債比率、已獲利息倍數等指標對信息通信企業的債務風險進行分析。從信通公司財務報告的內容來看，公司的負債情況主要與“應付賬款”“內部往來”和“上級撥入資金”科目相關。

3.發展能力指標。發展能力是指企業的發展潛力，根據信通公司的業務范圍和業務發展趨勢，采用收入增長率、凈利潤增長率、固定資產增長率、人員增長率、成本降低率、核心業務收入占比等指標進行分析。

4.生產能力指標。企業開展生產性指標分析的目的是為了查明企業在一定時期內的人均生產經營能力、生產經營水平和生產成果分配問題。本文將“生產水平分析”模塊定義為企業價值的職工平均貢獻程度。

5.資產質量指標。資產質量是指企業所擁有資產的營運質量，包括變現能力以及能被進一步利用或與其他資產組合增值的能力等。信息通信企業根據其自身資產結構的特點，一般選擇總資產周轉率、固定資產周轉率、資產現金回收率、折舊收入比等指標進行分析。近年來，一些信息通信企業將“應收及預付款”指標作為預算指標完成情況的重要考察項目［2］，因此，本文在資產質量分析部分增設“應收賬款周轉率”指標。

（三）指標設置特點

1.充分吸收現代企業經營效率分析的研究成果。信通公司經營效率分析指標的設置，充分考慮了指標的全面性、客觀性、可獲得性，指標選擇以財務指標為主，力求全面客觀地反映公司的經營狀況。

2.資產質量分析弱化流動比率和速動比率。與工業制造業企業相比，信通公司不存在自主的生產行為，不需要購買原材料，存貨類資產較少，因此流動比率和速動比率相差不大，且流動比率較低。在分析信通公司資產質量時可以弱化流動比率和速動比率指標。

信通公司屬于資產密集型企業，每年需要負責較多的電網基建項目、信息化基建項目和固定資產零購項目，涉及的固定資產規模較大，因此本文嘗試從資產的角度解釋公司的整體運營情況。

（四）基于主觀評分的層次分析法

本文采用層次分析法（AHP）對指標的重要程度進行排序。首先，設置目標層確定決策目標。決策目標是指需要解決的問題，即“信通公司經營效益分析”。其次，設置準則層確定評價維度。準則層考察的是信通公司盈利能力、資產質量、債務風險、發展能力、生產水平五方面的情況。最后，設置方案層確定具體的測算內容。根據信通公司經營效率分析的主要內容，盈利能力分析擬由收入、凈利潤、總資產報酬率、凈資產收益率、EVA及EVA率、收入凈利率、EBITDA及EBITDA率、人均非生產性費用、成本費用利潤率等指標進行測度，資產質量分析擬由總資產周轉率、固定資產周轉率、折舊收入比、資產現金回收率、應收賬款周轉率等指標進行測度，債務風險分析擬由資產負債率、現金流動負債比率、已獲利息倍數等指標進行測度，發展能力分析擬由收入增長率、凈利潤增長率、固定資產增長率、人員增長率、成本降低率、核心業務收入占比等指標進行測度，生產水平分析擬由人均收入、人均凈利潤、人均資產總額、人均工資等指標進行測度。由于信通公司不具有自主生產型業務，準則層“生產水平分析”指標應定義為企業價值的職工平均貢獻程度。從方案層指標設計來看，“生產水平分析”指標與“盈利能力分析”指標結構相近，在具體測算時需考慮現實趨同情況。

本文采用封閉式問卷調查方法，面向信通公司財務資產部人員進行調查。為提高問卷調查效率，方便數據收集、整理與分析，問卷以“問卷星”網頁鏈接的形式通過微信推送，并對回收的問卷進行了嚴格篩選，一是問卷中沒有題項漏答，二是問卷中沒有題項錯答，三是回答認真、符合常理。采用層次分析法，根據指標重要程度對準則層、方案層指標賦權值并排序，經yaahp 10.2軟件處理后的層次分析結果如表1所示。

表1 層次分析結果

就準則層指標權重計算結果來看，發展能力分析（0.3228）、債務風險分析（0.2473）權重超過均值0.2，資產質量分析（0.1837）權重接近均值，說明發展能力、債務風險、資產質量都是評價信通公司經營效率的重要參考要素。提高信通公司經營效率應當始終以落實發展能力指標計劃、重視固定資產價值管理、持續降本增收和賬款清算為基本要求，在一般企業績效評價維度的基礎上，充分考慮資產運營狀況和發展能力狀況。

方案層指標權重顯示，調查對象對資產負債率（0.0949）、現金流動負債比率（0.0908）兩個指標的重要性高度認可，人員增長率（0.0784）、固定資產增長率（0.0751）、已獲利息倍數（0.0617）、固定資產周轉率（0.0603）、核心業務收入占比（0.0559）、人均收入（0.0396）、成本降低率（0.0395）、凈利潤增長率（0.0382）、應收賬款周轉率（0.0377）權重均超過均值（0.037），屬于重點觀測指標。此外，收入增長率（0.0357）、折舊收入比（0.0341）、人均工資（0.0311）、總資產周轉率（0.0341）、人均資產總額（0.0275）、人均凈利潤（0.0250）和資產現金回收率（0.0213）等資產質量和生產水平類指標也占據了一定的比重。以上18個指標的權重計算結果超過權重臨界值0.0200，總計解釋力達87.70%。

在預設的五個準則層模塊中，“盈利能力分析”權重最低，所包含的方案層指標均未達到錄用標準，這與信通公司適用信息通信企業經營效益分析指標的判斷基本一致，在后續回歸分析中將剔除“盈利能力分析”模塊數據。此外，問卷涉及指標補充問題，通過篩選和整理，回歸分析中增加“成本費用分析”模塊，納入“萬元資產運維成本率”“人均運維成本”“人均非生產性費用”“成本費用利潤率”和“可控成本費用”指標。根據層次分析法分析結果，整理目標層、準則層、方案層指標，如表2所示。

表2 信通公司經營效益分析指標體系

（五）控制變量

在評價信通公司經營效益時，需要考慮外部影響因素作為控制變量，綜合電網企業經營難度系數考察因素，信通公司經營效益外部影響因素可以歸納為以下幾方面：

1.行業國家政策與法律法規。信息通信行業和電網行業均屬于自然壟斷產業，具有國民經濟基礎，受國家政策和法律法規的影響較大。因此，政府會介入協調、監管，以保證價格的合理性。本文的研究主體為信通公司，受政策影響穩定，因此控制變量中對國家政策法規部分不做單獨解釋。

2.地區經濟發展。售電量和電費回收與當地用電大戶的經營狀況密切相關，即地區經濟發展對電網行業發展影響較大［3］。由于電網企業所在地區的經濟走勢、產業結構、居民收入對售電量起到了決定性作用，本文將當地GDP基數、GDP增速、二三次產業比重、二三次產業比重增速、居民收入、居民收入增速納入控制變量。

3.技術的創新與進步。技術的創新與進步能為企業帶來新的知識、注入發展動力、提升企業競爭能力。信息通信技術、生產性技術的創新與發展會在很大程度上影響信通公司的經營效益。因此本文將信通公司R&D投入納入控制變量。

（六）被解釋變量

通常情況下，企業通過測度資金投入、資本投入和運營投入對營業收入的反饋來評價自身的經營效益，即稅前利潤通常作為企業衡量經營效益的被解釋變量。根據信通公司的實際情況，本文使用利潤總額代替稅前利潤作為被解釋變量。電網企業慣用“萬元資產運維成本率”指標測度各地信通公司的經營效益［4］，本文也將該指標作為被解釋變量進行二次建模，以期找出兩種情況下評價結果的相同和不同之處。

二、模型構建與實證檢驗

（一）模型構建

1.假設信通公司的利潤總額和解釋變量、控制變量之間存在多元線性回歸關系，變量之間滿足下面的線性關系式：

其中，y1表示利潤總額，xi（i=1，2…23）表示所有解釋變量，zj（j=1，2…6）表示所有控制變量。a0表示常數項，ai（i=1，2…23）和bj（j=1，2…6）表示偏回歸系數，代表各自變量對因變量的獨立影響作用。ε是隨機誤差項，表示未觀測到的其他隨機因素。

2.假設信通公司“萬元資產運維成本率”和解釋變量、控制變量存在多元線性回歸關系，變量之間滿足下面的線性關系式：

其中，y2表示萬元資產運維成本率，其他同上。

（二）實證檢驗

本文運用SPSS統計工具，對信通公司的各項數據按照計量模型進行分析。首先對數據進行自相關、多重共線性等分析，排除數據瑕疵。其次嘗試多種回歸方法構建模型，其中逐步回歸結果反饋強健。最后觀察F、P等經典統計指標，確認模型可信度。本文從數據、變量和計量方法三個維度出發，確保模型穩健性。

1.被解釋變量為利潤總額。第一次使用全部納入法，結果移出所有變量，說明已選變量存在較強的自相關性。第二次嘗試首先進行因子分析，對降維后的數據進行回歸，結果只能提取單一主成分。第三次使用逐步回歸法，最終接受的控制變量有“成本降低率x7”“人均資產總額x12”“人均運維成本x20”和“人均非生產性費用x21”。使用逐步回歸法要按照一定的判斷標準執行，指標選擇進入時F檢驗值為3.84，對應的概率為P≤0.05，即入選指標都有較大概率（P≥95%）與因變量“利潤總額”相關。逐步回歸結果見表3。模型通過了異常值檢驗、相關性檢驗和多重共線性檢驗，如表4、表5所示。

表3 被解釋變量為利潤總額的回歸系數表

表4 回歸的相關性和共線性檢驗

表5 殘差統計量

該模型擬合優度R2=1，最終模型擬合相當完美，結果具有很強的參考性。多元回歸模型為：

多元回歸結果顯示：（1）利潤與“成本降低率”顯著負相關，即“成本降低率”越小，利潤總額越大；本期生產成本相較前期生產成本越少，利潤總額越大，說明降低生產成本有利于信通公司增加利潤收入。預測“成本降低率”每降低一單位，利潤增加51 157 165.610。（2）利潤與“人均運維成本”“人均非生產性費用”顯著正相關，即信通公司對運維成本和非生產性費用的投入可以刺激利潤增加。預測每增加一單位“人均運維成本”投入，利潤增加73.218；每增加一單位“人均非生產性費用”投入，利潤增加303.159。（3）信通公司“人均資產總額”與利潤顯著負相關，說明增加自有資產規模，并不有益于利潤，進行有效的資產清查剝離可能會促進利潤的增長（即便這種促進作用相對較弱）。預測每減少一單位“人均資產總額”，利潤增加10.158。

2.被解釋變量為“萬元資產運維成本率”。使用逐步回歸法，最終接受的控制變量有“凈利潤增長率x8”“收入增長率x9”和“可控成本費用x23”。指標選擇進入時F檢驗值為3.84，對應的概率為P≤0.05，即入選指標都有較大概率（P≥95%）與因變量“萬元資產運維成本率”相關。逐步回歸結果見表6。模型通過了異常值檢驗、相關性檢驗和多重共線性檢驗，如表7、表8所示。

表6 被解釋變量為“萬元資產運維成本率”的回歸系數表

表7 殘差統計量

表8 回歸的相關性和共線性檢驗

該模型擬合優度R2=1，最終模型擬合相當完美，結果具有很強的參考性。多元回歸模型為：

多元回歸結果顯示：（1）信通公司“萬元資產運維成本率”與“可控成本費用”顯著負相關，但是對應的偏回歸系數接近0值。說明“可控成本費用”會在一定程度上影響“萬元資產運維成本率”，但是這種影響目前沒有在數量關系上得到清晰體現，建議長期監控。（2）“萬元資產運維成本率”與“收入增長率”顯著正相關。需要說明的是，回歸分析驗證的是一種相關關系，而非因果關系，目前僅能確定“萬元資產運維成本率”與“收入增長率”兩項指標存在同向變化趨勢，但難以證明是后者決定了前者。從指標性質上來說，本文更傾向于這樣一種假設：“萬元資產運維成本率”的高/低影響“收入增長率”指標的高/低。從數值上看，預測“收入增長率”每增加一單位，“萬元資產運維成本率”增加149.741。

三、結論

本文分別以利潤最大化和資產運維成本最小化為目標，分別選擇“利潤總額”和“萬元資產運維成本率”指標作為模型的被解釋變量進行逐步回歸分析，試算二者之間的相關性和各自的影響因素，預測被解釋變量測算公式。

首先，“利潤總額”和“萬元資產運維成本率”作為信通公司常用的兩種評價自身經營效益的指標，二者之間不存在直接的可以測算的線性相關關系，即“利潤總額”估值高/低與“萬元資產運維成本率”估值的高/低沒有直接聯系，但中間指標“收入增長率”的表現有新的信息反饋。第一，“利潤總額”更多反映的是公司成本費用的投入情況，對“人均非生產性費用”指標相對敏感；“萬元資產運維成本率”反映公司在收入和利潤上的發展能力。第二，“萬元資產運維成本率”與“收入增長率”指標密切相關。基于此，本文假設：“利潤總額”指標側重反映信通公司經營效益的“基數”，“萬元資產運維成本率”指標側重反映信通公司經營效益的“增速”，可以從不同方面評估信通公司的經營效益情況，都具有一定的參考價值。第三，“利潤總額”和“萬元資產運維成本率”指標聚焦公司“成本費用”情況，一定程度上也受“總資產”影響。

其次，本文沒有發現“利潤總額”和“人均非生產性費用”之間的負相關關系，也沒有發現“萬元資產運維成本率”與“可控成本費用”之間的正相關關系，說明公司應重點著手于成本費用管理，但是管理方向不應該是單一的“降本增收”。第一，回歸模型解釋，“人均非生產性費用”上升反而對“利潤總額”有刺激作用，限制“人均非生產性費用”的支出不會促進公司增收。第二，“可控成本費用”下降會導致“萬元資產運維成本率”上升，說明降低“萬元資產運維成本率”的關鍵不在于控制“可控成本費用”的支出。

最后，外部市場環境尤其是地方經濟的發展水平不會給信通公司經營帶來顯著影響，說明信通公司的主營業務范圍沒有大幅度涵蓋直接影響地方民生的項目，未來應當主要著眼于對內業務的發展。