楊俏文 姚永紅
(廣州華商學(xué)院,廣東 廣州 510000)
上市公司作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的龍頭企業(yè),其經(jīng)濟(jì)效益對(duì)所在區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生著重要影響。廣東省作為全國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要區(qū)域,擁有眾多上市公司,其發(fā)展?fàn)顩r對(duì)于廣東省整體經(jīng)濟(jì)而言至關(guān)重要。自2015年起,國家宏觀經(jīng)濟(jì)決策提出了加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,其主要任務(wù)為擴(kuò)大有效供給、三降(降成本、降杠桿、降庫存)、一補(bǔ)(補(bǔ)短板)。如何有針對(duì)性地實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,是企業(yè)本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主題,也是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的創(chuàng)造主題。因此,建立一個(gè)綜合、科學(xué)、合理的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
學(xué)者們對(duì)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)形成較為系統(tǒng)的研究。曾凡龍(2022)針對(duì)現(xiàn)有的企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)研究存在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系維度單一、評(píng)價(jià)結(jié)果時(shí)效較短、缺乏對(duì)企業(yè)未來績(jī)效水平等問題進(jìn)行探討,以我國上市物流企業(yè)為例,通過熵權(quán)–VIKOR算法確定了各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重以及各樣本企業(yè)的期望績(jī)效值,構(gòu)建了我國上市物流企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[1]。張振剛(2020)從盈利能力、適應(yīng)能力、償債能力和發(fā)展能力4個(gè)方面確定了18個(gè)具有代表性的指標(biāo),構(gòu)建了上市白色家電制造企業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)體系[2]。溫素彬等(2017)分析了企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)體系的不同模式,在此基礎(chǔ)上,基于利益相關(guān)者價(jià)值取向,運(yùn)用績(jī)效棱鏡模型,建立利益相關(guān)者分析矩陣,設(shè)計(jì)了績(jī)效棱鏡評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[3]。楊紅心(2014)根據(jù)利益最大化理論,運(yùn)用多元回歸分析方法和模型來驗(yàn)證上市公司的社會(huì)責(zé)任與財(cái)務(wù)績(jī)效之間的相關(guān)關(guān)系[4]。陳宏明(2015)對(duì)公路運(yùn)輸行業(yè)24家上市公司的7個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了因子分析,研究認(rèn)為速動(dòng)資產(chǎn)管理效率與企業(yè)績(jī)效存在一定程度的正向關(guān)系[5]。
本研究在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上,選擇了以企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的核心指標(biāo)凈利潤(rùn)為被解釋變量,以企業(yè)六大會(huì)計(jì)要素為解釋變量,構(gòu)建企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)回歸模型,并以此為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)廣東省實(shí)體上市公司的業(yè)績(jī)以及影響其業(yè)績(jī)的六要素逐個(gè)進(jìn)行定量分析,以全面地評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)濟(jì)利益情況。此外,該模型還可以為企業(yè)加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革提供依據(jù),為上市公司經(jīng)濟(jì)效益提高提供決策依據(jù),從而實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效益穩(wěn)步增長(zhǎng),實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。
本研究所需數(shù)據(jù)主要根據(jù)新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)的數(shù)據(jù)整理所得,截至2017年9月底,廣東省共有A股上市公司554家,剔除金融和非實(shí)體類上市公司19家,剩余535家上市公司作為全樣本觀測(cè)點(diǎn)。
本文利用Excel2010辦公軟件以及SPSS22.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)所有數(shù)據(jù)資料進(jìn)行處理。
凈利潤(rùn)作為公司主要的盈利能力指標(biāo),故選擇上市公司的凈利潤(rùn)這一核心指標(biāo)為被解釋變量。根據(jù)公司的盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響因素,本研究選擇了以下解釋變量:
營(yíng)業(yè)收入OI:該指標(biāo)來源于公司盈利能力板塊指標(biāo)。考察在所選多因素共同作用下,公司每取得100元銷售收入能帶來多少凈利潤(rùn)。
營(yíng)業(yè)成本OC:該指標(biāo)來源于以下公式:營(yíng)業(yè)成本=公司營(yíng)業(yè)收入*(1-毛利率),考察其在所選共同因素作用下,公司每降低100元成本能取得多少凈利潤(rùn)。
凈資產(chǎn)NW:該指標(biāo)來源于公司盈利能力凈資產(chǎn)收益率的換算,凈資產(chǎn)收益率=凈利潤(rùn)/凈資產(chǎn)平均余額,那么凈利潤(rùn)除以凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率即為凈資產(chǎn)平均余額,作為凈資產(chǎn)NW的取值,考察其在所選共同因素作用下,企業(yè)每占有一定的本金,能帶來多少凈利潤(rùn)。
負(fù)債LI:該指標(biāo)來源于以下公式:即負(fù)債額=凈資產(chǎn)額/(1-資產(chǎn)負(fù)債率)-凈資產(chǎn)額,當(dāng)企業(yè)對(duì)公司凈利潤(rùn)解釋呈負(fù)相關(guān)時(shí),意味著需要降低財(cái)務(wù)杠桿,正相關(guān)則不需降杠桿。
存貨IS:該指標(biāo)為企業(yè)凈利潤(rùn)帶來支撐,當(dāng)該指標(biāo)對(duì)公司的凈利潤(rùn)解釋為負(fù)數(shù),則需要降低庫存,若為正數(shù)時(shí),則不然;假定已由靜態(tài)指標(biāo)向動(dòng)態(tài)指標(biāo)轉(zhuǎn)換。
應(yīng)收賬款A(yù)R:該變量來源于營(yíng)運(yùn)能力板塊的指標(biāo)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率,應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)次數(shù)的計(jì)算公式為:應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)次數(shù)=營(yíng)業(yè)收入/應(yīng)收賬款平均余額,那么營(yíng)業(yè)收入除以應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率即為應(yīng)收賬款的平均余額,作為應(yīng)收賬款A(yù)R的取值。需要說明的是,如凈資產(chǎn)利潤(rùn)率中的凈資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率中的總資產(chǎn)等,其作了期初數(shù)加期末數(shù)除以2計(jì)算處理,即由靜態(tài)向動(dòng)態(tài)指標(biāo)轉(zhuǎn)換,在模型變量選擇時(shí),默認(rèn)為所選變量動(dòng)靜態(tài)指標(biāo)具有可比性。
根據(jù)以上變量構(gòu)建企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)分析的回歸模型:
本研究共535個(gè)樣本,如表1所示,凈利潤(rùn)最大值為154.60 億元,凈利潤(rùn)最小值為-5.07 億元,平均凈利潤(rùn)為3.74 億元,標(biāo)準(zhǔn)偏差為13.01 億元,說明各上市公司盈利水平相差較大。營(yíng)業(yè)收入最大值達(dá)到1 869.48 億元,最小值為0.17 億元。營(yíng)業(yè)成本最大值1 395.59 億元,最小值只有0.03億元。在樣本中,負(fù)債的標(biāo)準(zhǔn)差最大,其次是存貨,說明各上市公司在負(fù)債融資杠桿效應(yīng)的應(yīng)用和存貨管理水平差異較大;應(yīng)收賬款的標(biāo)準(zhǔn)差最小,說明在企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中,通過賒銷提高銷售收入的情況比較普遍。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)量表 單位:百萬元
從表2相關(guān)性分析結(jié)果可知,營(yíng)業(yè)收入與營(yíng)業(yè)成本之間的相互關(guān)系為0.998,它們可能存在多重共線。進(jìn)一步通過主成分分析,發(fā)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)成本兩因子方差對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)事項(xiàng)的貢獻(xiàn)較高。總體模擬水平為0.935,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過30%的比例,杜賓-瓦特森的值為2.008,介于1.5~2.5,說明兩者不存在自相關(guān)。

表2 相關(guān)性分析結(jié)果
如表3所示,初步回歸表明,負(fù)債變量沒有通過95%可信賴水平的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),其允許誤差為9.1%,大于5%的統(tǒng)計(jì)誤差允許度的設(shè)置。接下來作變量轉(zhuǎn)換,改變模型的結(jié)構(gòu),降低負(fù)債對(duì)凈利潤(rùn)的作用,重新回歸。通過引入負(fù)債變量的0.5次方進(jìn)行重新回歸,重新回歸后的模擬水平仍然很高,為0.935(見表4)。F=1 104.767,sig=0.0000,方差有顯著的差異。

表3 初步回歸的系數(shù)a

表4 模型匯總b
從表5可知,重新回歸后,負(fù)債變量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)t=2.597,Sig=0.01,所有變量都在0.01以上顯著。回歸的模型如下:

表5 重新回歸的系數(shù)a
根據(jù)上述企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)回歸模型,本研究針對(duì)樣本中各公司六大會(huì)計(jì)要素對(duì)凈利潤(rùn)作用情況計(jì)算分析如表6所示,限于篇幅,下面只列示了按照凈利潤(rùn)降序排列的前10家公司的分析結(jié)果,其余525家公司的予以省略。

表6 上市公司六大要素指標(biāo)對(duì)凈利潤(rùn)的作用系數(shù)表(凈利潤(rùn)指標(biāo)前10)
以美的集團(tuán)為例,對(duì)其六大會(huì)計(jì)要素對(duì)凈利潤(rùn)的作用情況進(jìn)行分析。如表6所述,營(yíng)業(yè)收入對(duì)凈利潤(rùn)的作用比為1:3.350;營(yíng)業(yè)成本對(duì)凈利潤(rùn)的作用比為1:-2.546,由此可見,在企業(yè)六大會(huì)計(jì)要素的共同作用下,公司每增長(zhǎng)營(yíng)業(yè)收入10%,就會(huì)增長(zhǎng)33.50%的凈利潤(rùn);公司每產(chǎn)生10%的營(yíng)業(yè)成本,就會(huì)減少凈利潤(rùn)25.46%;營(yíng)業(yè)成本對(duì)營(yíng)業(yè)收入在對(duì)凈利潤(rùn)共同作用下的比值為19 : 25,說明美的集團(tuán)的毛利空間較大;公司每增加10%的凈資產(chǎn),公司就會(huì)增加凈利潤(rùn)3.02%;公司每增加負(fù)債10%,就會(huì)增加凈利潤(rùn)3‰,說明美的集團(tuán)的負(fù)債對(duì)凈利潤(rùn)的解釋是正相關(guān)的,還存在較低杠桿作用,美的集團(tuán)還不需要降杠桿;公司存貨每增加10%,凈利潤(rùn)就會(huì)降低2.44‰,說明美的集團(tuán)需要降庫存;公司每增加應(yīng)收賬款10%,就會(huì)降低凈利潤(rùn)1.12%,說明美的集團(tuán)需要加強(qiáng)應(yīng)收賬款管理,控制應(yīng)收賬款的增加,降低應(yīng)收賬款。其他各公司的會(huì)計(jì)要素對(duì)凈利潤(rùn)的作用情況分析與美的集團(tuán)公司的分析同理。
基于以上分析結(jié)果,本文得出以下結(jié)論,并對(duì)廣東省上市公司企業(yè)深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,提高公司的經(jīng)濟(jì)效益提出相應(yīng)的建議。
由區(qū)域上市公司績(jī)效回歸模型可知,在企業(yè)六大會(huì)計(jì)要素的共同作用下,公司每獲得100元的營(yíng)業(yè)收入,就可以獲得凈利潤(rùn)28.6元,營(yíng)業(yè)收入凈利潤(rùn)含量較高。公司產(chǎn)品的價(jià)值實(shí)現(xiàn)與利潤(rùn)的取得是靠銷售實(shí)現(xiàn)的,增加銷售,獲得成本補(bǔ)償和經(jīng)濟(jì)效益提高,是企業(yè)追求的主題。因此,改善有效供給,擴(kuò)大銷售,占有市場(chǎng),是企業(yè)要實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)所必須追求的。
降低營(yíng)業(yè)成本,減少資源耗費(fèi)。在獲得同等營(yíng)業(yè)收入的前提下,降低營(yíng)業(yè)成本,其生產(chǎn)活動(dòng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)價(jià)值意義,降低營(yíng)業(yè)成本是資源節(jié)約型必然路徑。在企業(yè)六大會(huì)計(jì)要素共同影響下,企業(yè)每降低100元成本,就會(huì)增加29.1元的凈利潤(rùn),在回歸系數(shù)中,營(yíng)業(yè)成本比營(yíng)業(yè)收入為1.02,說明營(yíng)業(yè)成本對(duì)凈利潤(rùn)的彈性作用高于營(yíng)業(yè)收入,所以降低營(yíng)業(yè)成本增加凈利潤(rùn),比增加營(yíng)業(yè)收入提高凈利潤(rùn),更有現(xiàn)實(shí)意義。
從回歸模型看,公司的凈資產(chǎn)對(duì)凈利潤(rùn)的彈性作用為6.8%,高于5%,彈性作用明顯。增加自有權(quán)益的比例與公司利潤(rùn)的提高,相得益彰,既增加了所有者權(quán)益,公司凈利潤(rùn)提高的同時(shí)獲得高額的利潤(rùn)分配,利潤(rùn)分配又會(huì)使得公司的凈資產(chǎn)比重加大,凈資產(chǎn)增加對(duì)凈利潤(rùn)的提高又會(huì)起相輔相成的作用。
從回歸模型看,在企業(yè)六大會(huì)計(jì)要素共同影響下,負(fù)債對(duì)凈利潤(rùn)的取得呈曲線關(guān)系。在曲線解析中,負(fù)債對(duì)凈利潤(rùn)作用存在一個(gè)拐點(diǎn),當(dāng)時(shí)公司的負(fù)債小于6 201.56億元時(shí),負(fù)債對(duì)公司的凈利潤(rùn)作用呈正相關(guān),有財(cái)務(wù)杠桿作用;當(dāng)負(fù)債額高于6 201.56億元時(shí),負(fù)債對(duì)凈利潤(rùn)的解釋呈下降趨勢(shì),即財(cái)務(wù)杠桿對(duì)凈利潤(rùn)解釋存在最大值拐點(diǎn),這在解釋不同公司的負(fù)債對(duì)各自凈利潤(rùn)作用時(shí),會(huì)出現(xiàn)兩種情況,即有的公司需要降低債務(wù)杠桿,有的不需要降低債務(wù)杠桿,要具體情況具體對(duì)待。
在企業(yè)六大會(huì)計(jì)要素共同影響下,公司每有100元庫存商品,就會(huì)減少2元凈利潤(rùn),公司的存貨對(duì)凈利潤(rùn)的作用呈負(fù)相關(guān),說明公司需要從擴(kuò)大銷售和降產(chǎn)能兩條路徑,實(shí)現(xiàn)降低庫存,增加效益的目的。但降產(chǎn)能減少產(chǎn)量,可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品成本的固定成本分?jǐn)倖挝划a(chǎn)品成本過高;通過降低價(jià)格擴(kuò)大銷售,是減少庫存的明智選擇。
從回歸模型看,應(yīng)收賬款對(duì)凈利潤(rùn)的彈性作用是-11.6%,具有較大的負(fù)作用。這些應(yīng)收賬款多是逾期應(yīng)收賬款,其產(chǎn)生營(yíng)業(yè)收入、利潤(rùn)效應(yīng),已在先期釋放了。應(yīng)收賬款是基于商業(yè)信用前提的賒銷業(yè)務(wù),在權(quán)責(zé)發(fā)生制會(huì)計(jì)核算基礎(chǔ)上,其先期效果是鞏固了誠信,擴(kuò)大了銷售,解決了庫存問題,并增加了期間會(huì)計(jì)賬面利潤(rùn)(實(shí)際沒有產(chǎn)生現(xiàn)金流);其逾期的應(yīng)收賬款產(chǎn)生副作用,占用了企業(yè)經(jīng)營(yíng)資金,逾期的應(yīng)收賬款,公司需要替客戶償付資金成本,構(gòu)成了結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)。因此,建議公司加強(qiáng)應(yīng)收賬款控制,做好信用政策、銷售機(jī)構(gòu)設(shè)置和制度建設(shè)的事前控制;在實(shí)施賒銷時(shí),做好事中授權(quán)批準(zhǔn)和權(quán)責(zé)對(duì)等控制;采取有效催收措施,以期減少壞賬損失,確保應(yīng)收賬款對(duì)公司的利潤(rùn)起著正向作用。