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企業盈利能力的含義范文1
關鍵詞：盈利能力；資產盈利能力；資本盈利能力；收益質量；實證研究
一、中視傳媒股份有限公司基本情況
中視傳媒股份有限公司在上海浦東注冊成立，上海證券交易所1997年掛牌上市（證券代碼600088），分支機構所在地包括北京、江蘇無錫、廣東南海、浙江杭州四地。中視傳媒是中央電視臺控股的傳媒類 A 股上市公司，主要經營業務包括營影視拍攝、電視節目制作與銷售、媒體廣告等業務。根據中視傳媒 2014年度財務顯示，該公司總股本33142.20萬股，每股凈資產3.03元，每股收益0.127元，銷售毛利率11.52%，股東權益47.31%，流動比率1.52倍，速動比率1.23倍，全行業綜合排名第三，僅次于電廣傳媒和光線傳媒。對于企業的財務狀況的評價與經營結果的分析過程當中，企業的償債能力指標、營運能力指標、盈利能力指標以及發展能力指標扮演著重要的角色。企業的盈利能力體現企業的收益數額大小與收益水平的高低。
二、中視傳媒股份有限公司研究方法及指標選擇
（1）研究方法。層次分析法簡稱AHP（Analytic Hierarchy Process），是20世紀70年代由美國著名數學家T.L.Satty提出的。AHP提倡將評價對象系統化，分析該對象的性質、包含要素及要素之間的相互關系，按照彼此之間的相互關聯程度，將要素組合分成不同的層次，最終形成一個多層次的分析結構系統。按照一定的原則在每一層通過兩兩比較的方式標度定量化，最終形成判斷矩陣。通過計算判斷矩陣的最大特征值以及相對應的正交化特征向量計算要素的權重，確定每一層次中要素的相對重要性，在此基礎上計算得出總目標層次的總排序。
（2）指標選擇。在指標選擇方面，盈利能力分析體系包括經營盈利能力分析、資產盈利能力分析、資本盈利能力分析和收益質量分析，具體的指標如表1所示：分為總目標層（A）、子目標層（B）、具體指標層（C）。
表1盈利能力分析體系
總總目標 A 子目標 B 具體指標 C 指標含義
企企業盈利能力評價體系A
經營盈利能力B1 營業毛利率 C1 （營業收入 - 營業成本）/ 營業收入 *100%
營業凈利率 C2 凈利潤 / 營業收入 *100%
成本費用利潤率 C3 利潤總額 / 成本費用總額 *100%
資本盈利能力B2 凈資產收益率 C4 凈利潤 / 平均凈資產 *100%
資本收益率 C5 凈利潤 / 平均資本 *100%
每股收益 C6 凈利潤 / 普通股平均股數
市盈率 C7 普通股每股市價 / 普通股每股收益
資產盈利能力B3
總資產利潤率 C8 利潤總額 / 平均資產總額 *100%
總資產報酬率C9 息稅前利潤總額 / 平均資產總額 *100%
總資產凈利率 C10 凈利潤 / 平均資產總額 *100%
收益質量B4 盈余現金保障倍數 C11 經營現金凈流量 / 凈利潤
三、模型構建
綜合以上結果，得出企業盈利能力的評價模型：Y=0.1254C1+0.3543C2+0.0654C3+0.1351C4+0.0303C5+0.0536C6+0.014C7+0.0152C8+0.08C9+0.0427C10+0.084C11
通過以上模型的計算以及結論可以看出，企業營業凈利率、凈資產收益率以及營業毛利率對于企業的盈利能力影響最為明顯。
四、中視傳媒股份有限公司實證分析及結論
（1）實證分析。結合以上的模型結論，結合中視傳媒股份有限公司的營業指標，得出下表2。
表2中視傳媒股份有限公司分析
指標 2009 2010 2011 2012 2013
營業毛利率 C1 0.1470 0.1354 0.1196 0.0886 0.1319
營業凈利率 C2 0.0846 0.0680 0.0568 0.0368 0.0546
成本費用利潤率 C3 0.1351 0.1038 0.0861 0.0565 0.0874
凈資產收益率 C4 0.1225 0.0804 0.0707 0.0430 0.0612
資本收益率 C5 0.5316 0.2534 0.2287 0.1467 0.2200
每股收益 C6 0.4840 0.2410 0.2210 o.1360 0.2640
市盈率 C7 32.5826 66.1411 63.3484 68.8235 76.0784
總資產利潤率 C8 0.1097 0.0628 0.0431 0.0346 0.0633
總資產報酬率 C9 0.1264 0.0691 0.0515 0.05 0.0752
總資產凈利率 C10 0.0875 0.0488 0.0326 0.0261 0.0473
盈余現金保障倍數 C11 -0.758 3.9456 7.7015 -11.9313 -1.9909
層次分析總排序（Y） 0.5238 1.3453 1.6091 0.0123 0.9775
（2）結論。本文對中視傳媒股份有限公司的盈利能力進行了定性和定量相結合的分析，以中視傳媒2009～2013 年的財務數據為基礎，用層次分析法分析了包括營業毛利率等11個因素對企業盈利能力的影響程度，結合對折線圖的分析，最終得出以下結論：第一，利用層次分析法對影響企業盈利能力的11個因素指標進行研究，最后得出評價企業盈利能力的基本模型，將數據代入模型，得中視傳媒這五年的層次分析總排序Y呈上升趨勢，說明中視傳媒盈利能力呈上升趨勢。第二，從中視傳媒五年數據發現營業凈利率、凈資產收益率和營業毛利率對企業的盈利能力影響最大，將中視傳媒2009～2013年的數據代入模型，發現中視傳媒在2009 年的盈利能力最強，2012年的盈利能力最弱。第三，從2009～2013年，中視傳媒的盈余現金保障倍數先下降，這說明中視傳媒在收益質量管理方面曾出現過問題，后又及時調整。中視傳媒要想提升盈利能力，就要加強收益質量管理。第四，從2009～2013年，中視傳媒的經營盈利能力的各項指標包括營業毛利率、營業凈利率和成本費用率等數據稍有波動，2012年最低，不過之后逐漸上升，可見中視傳媒的盈利能力自2012年后開始呈上升趨勢。第五，從2009～2012年，中視傳媒資本盈利能力的凈資產收益率、資本收益率這兩個指標總體呈下降趨勢，2013年稍有回升，說明中視傳媒的資本盈利能力在低谷后逐漸提高。
參考文獻：
［1］ 蔣麟鳳，王紅英，黃小梅.層次分析法在財務分析中的應用［J］.
江西農業大學學報（社會科學版），2007（01）：97-103.
企業盈利能力的含義范文2
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､產品價格､原材料成本等,最終影響企業的經營成果｡外部因素包括政治､法律､稅收､宏觀經濟狀況等因素｡企業自身的產品競爭力､產品生命周期､日常生產經營管理､營銷組織決策､投資項目風險選擇則構成了影響企業盈利的內部因素｡內外部因素共同作用,決定了企業的盈利能力｡除了實際生產過程的價格因素外,企業的資本結構､財務杠桿､股權結構､行業､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｡
一､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｡計算變量的各項指標取自WIND資訊｡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｡由于ST､PT公司存在著較大的異常值,同樣不予考慮｡金融類上市公司按照習慣也從樣本中剔除｡最后得到660家上市公司｡
(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｡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｡因子分析方法的計算步驟包括原始數據標準化､建立變量的相關系數､求R的特征根及其相應的單位特征向量､對因子載荷陣施行最大正交旋轉､計算因子得分等步驟｡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｡
(三)實證研究方法
我們采用面板數據來進行分析｡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｡面板數據可以有效地擴大樣本容量､有效地削弱模型中多重共線性的影響､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｡
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｡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｡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｡
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｡
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｡如果拒絕原假設則表明存在隨機效應｡
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｡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｡當原假設成立時,W漸進服從自由度為K-1的χ2分布｡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｡
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｡
二､盈利能力的統計分析
我們選取了凈資產收益率､資產凈利率､主營業務利潤率､核心業務總資產收益率､資產報酬率､每股息稅前利潤､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｡
按照分類標準,我們將樣本分成工業､商業､房地產業､公共事業和綜合企業類｡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｡
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｡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｡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｡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､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)｡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｡考察中國經濟在2002､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｡
三､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｡由于面板數據模型的檢驗要運用F統計量檢驗､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｡自變量指標的含義及其預期方向如表2所示｡
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｡負債和總資產的價值以賬面價值代替｡
我們首先對全樣本進行回歸分析｡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｡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｡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｡因此我們最后采用的是固定效應的變截距模型｡
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､債務期限結構､成長性､企業規模､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｡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｡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｡
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｡有必要深入的考察行業之間的差異｡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､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)｡
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｡在五個行業中,資產負債率､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｡
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｡
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｡
股權集中度對企業盈利能力的影響則更為復雜｡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｡這里也進一步反映出了行業之間的差異｡
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｡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｡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｡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｡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｡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｡
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問題｡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｡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｡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｡
四､結論
本文選取了凈資產收益率､資產凈利率､主營業務利潤率､核心業務總資產收益率､資產報酬率､每股息稅前利潤､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｡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｡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｡
通過面板數據的實證研究,我們發現資產負債率､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｡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｡
參考文獻:
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企業盈利能力的含義范文3
一、企業價值分類及經濟價值估計方法
按購入、持有或是賣出為標準進行分類，［1 ］企業價值可分為取得價值、經濟價值、市場價值。取得價值是企業購置資產所花的代價，表現為會計賬面上的價值。企業經濟價值是對所有者而言的價值，具體地說，這種價值是企業為其所有者提供盈利能力的價值。它是確定企業在產權市場上轉讓價格的基礎，表現為盈利能力和風險水平的函數。企業市場價值，即企業價格，是企業在產權市場上買賣的價格。按是否分割為標準，企業價值和企業價格可以分為企業的總價值或總價格和分割為每一股后的價值或價格（文中未作說明的企業價值指企業經濟價值）。
估計企業價值的理論和方法主要有現金股利折現模型、現金流量折現模型、收益估價模型、剩余收益估價模型、期權估價模型等等。綜合各種估價模型，對企業價值估計，實際上就是對企業現有盈利能力（包括現金凈流入能力）和風險水平的評價，以及對未來企業盈利能力和風險水平的預測。不同估價模型的差異主要在于對企業盈利能力和風險水平的認識方面。企業價值評估最基本的模型是企業未來現金凈流入量的折現模型，即：
該模型表示企業價值受企業未來創造現金流入量，適用折現率和持續經營期等3個因素的影響。 企業未來創造的現金流入量的能力與企業價值成正比，企業未來創造的現金流入量越多，企業的價值就越大；反之則越小。適用折現率與企業價值成反比，適用折現率越高，企業價值就越小，反之則越大。持續經營期與企業價值成正比，持續經營期越長，企業價值就越大，反之則越小。從理論上講，只要能準確地估計出企業創造的現金流入量，適用折現率和持續經營期，那么，用該模型就可以比較準確地估計出企業的經濟價值。
但在現實中，由于現金流量折現模型中的各變量均是離散變量，要運用該模型估計企業價值必須要預測各期的現金凈流入量、折現率以及企業的存續期間等變量，使運用該模型估計企業價值變得非常困難，至少有工作量大和預測準確性不高這樣兩個問題難以解決。為了解決模型中各變量的預測問題，在實務中，采取了按稅后利潤加折舊費和各種長期資產攤銷的方法來預測現金凈流入量，并根據會計資料來推算企業稅后利潤增長率，從而將離散的變量轉換為連續函授，即：稅后利潤t ＝稅后利潤[,0]（1＋年增長率）[t]＋折舊費＋各種長期資產攤銷。這樣做有利于運用損益表和其他會計報表來推算企業現金凈流入量，使企業現金凈流入量的預計簡化。另外，隨著時間的推移，按權責發生制計算出的會計收益總額將與按收付實現制計算出的現金流量總額相等；因此，當企業存續期足夠長時，可以用會計收益來近似表示現金凈流入量。如果用年會計收益來表示現金凈流入量，適用折現率不變，且存續期趨近于無窮大，那么，運用數學歸納法，前述現金流量折現模型就可以簡化為如下的會計收益資本化模型：
企業價值＝年會計收益／社會同風險平均收益率－會計收益年增長率
在現實工作中，用該模型來估計企業價值比現金流量折現模型要簡單得多，因而得到廣泛運用。在會計收益資本化模型中，當會計收益年增長率為零時，則有：企業價值＝年會計收益／社會同風險平均收益率。這是一個更為簡化的模型，普遍運用于會計資料不足時的企業價值預測。該式可有若干變形。如年會計收益可以有本年的會計收益、過去幾年的平均會計收益、預測的近期會計收益等等形式。模型中的年會計收益越能反映實際情況，用該模型預測出的企業價值也就越準確。
無論現金流量折現模型，還是年會計收益資本化模型，都是建立在較長期或無限期折現基礎之上的，其假定條件難以全部成立，對模型中各因素的預測也難以準確，因此這兩類模型在實際運用中均會遇到不少問題，難以準確反映企業的真實價值。為了解決這些問題，不少學者研究用較短期限的會計數據來估計企業價值，從而發展出一些旨在估計企業價值的新模型。
Penman和Sougiannis在1997年利用美國過去的財務數據，用一定模型對企業評價結果與實際股票價格相比較，發現根據會計數據評價企業價值的數學模型比其他模型準確，而且與其他模型相比，它們用更短期間（6－8年）使評價誤差接近于零。［2］這個結果證明， 在對企業進行實際評價時，根據會計數據評價企業價值的數學模型比其他評價模型更為可靠，原因是會計收益核算過程中所使用的權責發生制，考慮了未來事項對現在的影響，比現金流量更有利于評價企業。這個研究結論也是對現實在流行的估計企業價值過分看重現金流量的批駁。
根據會計數字評價企業價值的數學模型主要有如下3種：
Sougiannis和Yaekura在1997年利用證券分析家提供的5年的預計收益，按以上3種模型對企業價值進行評價，結論是， 從總體上看模型（3）相對優越。但由于企業特點不同， 不同類型企業存在著不同的最優模型。
二、通過財務報表分析揭示企業價值
財務報表本身就可視為是通過反映企業經營活動過程和結果來表述企業價值的報表。［3］
首先，資產負債表是通過反映企業在一定時點上的財務狀況來揭示企業價值的一種會計報表。它的左方是企業擁有的各種資產的價值和總資產的價值；右方的是負債和凈資產，其中負債表示債權人應分享企業價值的份額，凈資產表示所有者所擁有的企業價值的份額。但是該報表是用歷史成本反映的企業取得各項資產、負債和凈資產的價值。即該價值是歷史價值而不是現實價值，是獲取價值而不是經濟價值。這種價值并不能滿足與企業相關的各種利益主體的決策需要。第一，它不能滿足企業現有投資者和潛在投資者的需要，因為企業股權轉讓的基礎是企業現實的經濟價值而不是資產獲取的歷史價值。第二，它不能滿足企業現有的和潛在的債權人的需要，因為對企業債權人債權安全完整性起保證作用的同樣是企業現實的經濟價值，而不是會計的歷史價值。第三，它不能滿足經營者的需要，因為企業經營的目標應是將企業的經濟價值做大，只有按企業的經濟價值而不是按會計賬面價值才能正確評價經營者的業績。此外，以歷史成本法編制的資產負債表也不能完全滿足職工和國家稅務機關等利益主體的需要。正因為如此，才需要對歷史成本法為基礎的資產負債表進行分析調整，使之能較好地反映企業現實的經濟價值。資產負債表的分析重心是企業價值分析。將歷史成本的資產負債表調整為現值資產負債表是偏重于對企業擁有的各種資產的現實價值和投資者擁有的現實企業價值份額的分析，對企業償債能力的分析則是著重于對債權人而言的現實價值分析。
其次，損益表是通過反映企業一定時期盈利狀況來揭示企業價值的會計報表。因為企業價值的大小除了可用企業資產價值之和表示之外，還可用企業盈利的資本化或未來現金流量的折現值來表示，用這種方式表示的價值是企業的經濟價值。企業的經濟價值不但對投資者極為重要，而且由于它揭示了企業對債務的擔保能力，因此對債權人也十分有用。
再次，現金流量表是反映企業現金流入和流出狀況的報表。從財務角度看，企業可視為一個現金流程，現金一方面不斷流入企業，另一方面又不斷流出企業，現金是企業的“血液”?，F金流量狀況直接反映著企業這一組織有機體的健康狀況，是揭示企業價值的重要指標。企業現金流量無論與投資者、債權人、經營者或其他與企業有關的經濟利益主體的經濟利益等都是直接相關的。
可以認為企業財務報表是為了揭示企業價值而設定的，但由于會計核算所采用的方法是歷史成本法，與企業現實價值和經濟價值的相關性不強，要了解企業的現實價值和經濟價值，就必須對財務報表進行深加工，財務報表分析正是對財務報表進行深加工的一種有用的方法。另外，由于財務報表是由一系列高度濃縮的指標體系構成，難以直接根據這些指標做出有關企業價值的判斷，因此，要掌握財務報表中各類指標間的關系也需要對財務報表進行分析。
估計企業價值的財務報表主要揭示企業現有的盈利能力和風險水平，以及企業盈利能力和風險水平的變化趨勢。把握企業盈利能力和風險水平變化趨勢的基本目的，是為了確定企業未來的平均盈利額和相應的折現率，以便用簡便的方法準確地估計企業價值。
三、透過財務報表分析認識企業價值的方法體系探討［4］
企業價值是盈利能力和風險水平的函數，以揭示企業價值為目的的財務報表分析體系首先應是對企業現有盈利能力分析和風險水平分析，然后，再在此基礎上逐步展開對企業盈利能力和風險水平產生重大影響的盈利能力構成、經營效率和管理業績等問題的分析，并根據分析結果對現有盈利能力和風險水平進行調整，最后，結合各種分析結果估計企業價值。財務報表分析的基本方法如下。
（一）財務報表分析的前期工作——財務報表信息質量認定和財務報表調整
財務報表分析的前期工作，是對財務報表中的內容去偽存真，使分析所用的原始數據建立在可靠的基礎之上，以保證分析的正確性。財務報表分析的前期工作主要包括財務報表信息質量認定和財務報表調整：
1.財務報表信息質量認定
財務報表的信息質量直接影響到財務報表分析的質量，因此在財務報表分析之前應該對財務報表信息質量進行判斷。財務報表信息質量判斷的基本方法是分析財務報表中各指標之間的經濟關系，以及指標本身的經濟含義。比如，將營業凈利潤與經營現金凈流入量相比較就可以判斷營業利潤的質量；將主營業收入與總收入相比較就可以判斷企業收入質量的高低；查看應收賬款的明細賬就可以判斷應收賬款資產的質量；分析虛擬資產占總資產的比重就可以判斷企業總資產的質量；等等。當然，在進行財務報表質量判斷時，了解注冊會計師的審計意見也十分有用。一般而言，應將注冊會計師持保留意見的虛增的利潤和資產從財務報表中剔除，將少計的費用和負債加在財務報表之上。
2.歷史財務報表信息的調整
現行的財務報表以歷史成本法為基礎編制，當物價發生變動時，該類報表就不能準確反映企業的實際情況，因此需要將它調整為現值財務報表。調整方法主要有物價指數法和逐項評估法。物價指數法是根據物價變動指數將歷史成本的會計信息折算為現值會計信息的方法。逐項評估法則是按諸如重置成本、市場價值等分別對各項資產進行評估最后求得其現值的方法。
（二）財務報表分析——現有盈利能力和風險水平分析與調整
盈利能力和風險水平是確定企業價值的兩個基本因素，但是確定企業價值所用的盈利能力和風險水平應是企業未來的盈利能力和風險水平。為了正確地估計企業價值，就必須對企業現有的盈利能力和風險水平進行調整，因此，企業財務報表分析的主要內容應是現有盈利能力和風險水平分析及其對現有盈利能力和風險水平的調整。
1.現有盈利能力和風險水平分析
對企業現有盈利能力和風險水平分析，是根據調整后的財務報表上的數據直接進行的分析。企業盈利能力類指標主要有收入盈利能力、資產盈利能力和凈資產盈利能力三大類指標。而每一大類指標又是由若干明細的指標所組成，這些不同的盈利能力指標從不同的方面揭示了企業的現有盈利能力。企業風險水平可用杠桿和財務比率兩類指標來反映。杠桿分析可以反映企業風險對企業盈利能力的影響，企業總風險可以分解為經營風險和財務風險兩大類，反映風險對盈利能力影響程度的杠桿也相應地有經營杠桿、財務杠桿、總杠桿等3種。 財務風險除了可以影響企業盈利能力的不確定性外，還影響到企業的償債能力，即還本付息的能力。企業償債能力的強弱對企業價值的影響并不亞于盈利能力對企業價值的影響，因此是財務報表分析中的重要內容。財務比率指標主要有流動比率、速動比率、資產負債率、現金覆蓋率等。
2.對現有盈利能力和風險水平的調整
對現有盈利能力和風險水平的調整，主要是根據企業現實的盈利能力構成、經營效率和管理水平的高低等情況以及企業的外部環境來進行。這是因為，企業現實的盈利能力構成，經營效率和管理水平的高低等情況可以在很大程度上揭示企業未來盈利能力和風險水平變化趨勢。盈利能力指標的構成指標可以揭示企業財務風險、企業對風險的態度、信用程度和理財行為等方面的狀況，而這些狀況會直接影響到企業未來盈利能力和風險水平變化趨勢。企業經營效率指企業資產的運用效率，企業管理水平指企業對外部環境的適應能力和對內部資源的組織運用能力，企業經營效率和管理水平的高低必然對企業未來的盈利能力和風險水平產生直接的影響。
在把握企業現實的盈利能力構成，經營效率和管理水平的高低等情況后，就可以對企業現有盈利能力和風險水平進行適當的調整，以求得估計企業價值所需的企業未來的盈利能力和風險水平。企業盈利能力構成、經營效率和管理水平對企業未來盈利能力和風險水平的影響可以表述如下：當一個企業盈利能力構成穩健、經營效率和管理水平高時，該企業的未來盈利能力就會保持較大的穩定性，即該企業面對的盈利能力變化風險就會降低，其所面臨的償債能力的不確定性風險也會相應降低。反之，當一個企業盈利能力構成欠穩健、經營效率和管理水平不高時，該企業未來的盈利能力就必然缺乏穩定性，所面臨的償債風險也會相應地增加。對現有盈利能力和風險水平調整的基本目的就是確認企業未來的平均盈利能力和風險水平，以便于用財務報表直接對企業價值進行估價。
在進行財務報表分析時，特別是根據風險水平對企業盈利能力進行調整時，應充分注意社會對待盈利能力和風險水平的態度，因為社會對待盈利能力和風險水平的態度會通過對資本市場上的供求關系和企業經營環境的影響，而影響到企業價值和企業價格。
（三）企業價值估計
其基本方法首先是將不同風險水平的盈利能力換算為同風險水平的盈利能力，以確定估計企業價值的平均盈利額和折現率；然后再根據調整后的平均盈利額和折現率，按“企業價值＝未來平均盈利額／適用折現率”的公式來估計企業價值。［5］下面用實例對估價方法加以說明。
例：有甲、乙、丙3家企業，年利潤分別為100萬元、120萬元、130萬元，根據各企業的盈利能力構成、經營效率和管理水平分析結果得知，3家企業的獲利風險系數分別為1、0.833、0.769。甲企業的適用折現率為10％。試估計3家企業的價值。
1.將不同風險水平的盈利額換算為同風險水平的盈利額
將各企業盈利額換算為與甲企業同風險的盈利額分別為：甲100 萬元（＝100萬元×1）、乙100萬元（＝120萬元×0.833）、丙100萬元（＝130萬元×0.769）。
當然也可將各企業的盈利額換算為與乙企業或丙企業風險相等的盈利額。以換算為乙企業同風險的盈利能力為例，有：甲120萬元（＝100萬元×（1／0.833））、乙120萬元（＝120萬元×（0.833／0.833））、丙120萬元（＝130萬元×（0.769／0.833））。
2.根據不同風險水平確定企業的適用折現率
在各企業的盈利額不加以調整時，當甲企業的適用折現率10％時，乙、丙兩企業的適用折現率則分別為：
12％（＝10％＋（1－0.833）／0.833×10％）和13％（＝10％＋（1－0.769）／0.769×10％）
3.根據調整后的企業未來平均盈利額和適用折現率估計企業價值
在確定同風險水平和不同風險水平的盈利額和折現率之后，就可以用同一折現率對同風險水平的盈利額折現和用不同折現率，對不同風險水平的盈利額折現估計出企業價值。本例中各企業的價值用同一折現率對同風險水平的盈利額折現所得企業價值如下：
甲企業價值＝100萬／10％＝1000（萬元）
乙企業價值＝120萬×0.833／10％＝1000（萬元）
丙企業價值＝130萬×0.769／10％＝1000（萬元）
用不同折現率對不同風險水平的盈利額折現所得企業價值如下：
甲企業價值＝100萬／10％＝1000（萬元）
乙企業價值＝120萬／12％＝1000（萬元）
丙企業價值＝130萬／13％＝1000（萬元）
上述討論的是盈利能力不同、風險水平不同但具有相同企業價值的特例。當然，在現實中更普遍存在的是不同盈利能力、不同風險水平和不同企業價值的情況，不過其價值確定方法完全與上述方法一致，故不再討論。
從上述討論中可以看出，通過對財務報表的調整、分析、以及對有關指標的調整和換算，可以簡化對企業價值的估價程序。如果能正確地對有關指標進行調整和換算，是可以用較簡單的方法準確估計企業價值的。加強這方面的研究，可以使財務報表更好地為與企業相關的各種利益主體服務。
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企業盈利能力的含義范文4
1 對盈利質量的理解
盈利質量與現金流入密切相關，主要看盈利是否同時伴隨著現金的流入，盈利質量定義為“在謹慎、一致的財務基礎上，一家持續經營公司在某一時期創造穩定自由現金流量的能力”[1]。換句話說，收益可以從兩個角度來理解：一方面，從信息角度看，收益主要是指會計報表上揭示的收益信息，是由企業提供并用來滿足使用者需要的。因此，可以將其看作一種信息產品，并且這種產品會隨著需要的變化而變化。另一方面，從經濟角度看，收益是指會計期間內經濟利益的增加，反映了企業的盈利能力，而報表使用者利用收益信息的主要目的也是評價企業的收益狀況，預測企業獲得收益的前景。既然收益是指經濟利益的增加，那么就有收益多少之分，相應地企業的盈利能力也有強弱之別，因此也存在質量問題。所以，收益質量也應該包含收益在經濟層面上的含義，此時收益質量是反映企業收益水平和收益能力的尺度。
2 分析上市公司盈利質量的核心要素
根據盈利質量的基本內涵，可總結出衡量盈利質量的三大核心要素，即盈利的可靠性，獲現性和成長性。
（1）上市公司盈利的可靠性。所謂成長性，指在一個階段中，企業盈利變動有逐年加強的趨勢，表現為公司盈利逐年增長，或者現金流入增加，有助于企業資本擴張和發展，因此成長性高的企業盈利質量也會得到保障。
（2）上市公司盈利的獲現性。盈利的獲現性，是指盈利的變現能力，這是預測未來現金凈流量的基礎。一般認為，盈利的變現能力越強，其未來不確定性越低，盈利質量也就越高。確認會計盈利的基礎是權責發生制，會計盈利是某一會計時期的收入與費用配比的結果，并不代表一定有先進的凈流入；只有會計盈利有相應的現金凈流入時才表明盈利的真正實現，上市公司才能在盈利的基礎上償付利息、支付股利或安排資金用于其未來發展[2]。
（3）上市公司盈利的成長性。從盈利的發展趨勢可以判斷出企業盈利的成長性，企業盈利水平穩定發展，其成長性相對較好，盈利質量水平也比較高，其發展潛力也比較好。高品質的盈利具有較高的盈利增長潛力，同時高盈利的增長潛力不是暫時的、偶然的，而是會穩定持續一段時期。企業的營業利潤是利潤總額的主要來源，營業利潤的增長為企業不斷地注入發展動力，營業利潤增長率是反映企業成長性的主要指標，當主營利潤增長率大于零時，企業的成長性較好，盈利質量較高，當主營利潤增長率小于零時，企業的成長性就較差，盈利質量較低。
3 分析上市公司盈利質量的衡量指標
目前用來評價上市公司盈利的指標主要有凈利潤、凈資產收益率、 每股收益、總資產收益率、銷售利潤率等。這些指標從不同的角度對上市公司的盈利進行評價，比較全面，但也存在明顯的缺陷，例如不能反映盈利的現金流入問題。毫無疑問，盈利如果沒有現金流入，不僅無法進行分配，而且還會影響到資產的質量，誤導投資者進行決策。為此，本文擬通過對有關盈利指標體系的設計分析，進一步揭示上市公司的盈利質量問?}，提出一個合理評價盈利質量的指標體系，以提高投資者的投資決策水平[3]。
（1）銷售現金毛利率。銷售現金毛利率是銷售現金毛利與銷售商品、提供勞務所收到現金的比值。它是一個考察經營現金流量質量的指標。有的企業雖然銷售收入較高，但銷售并沒有產生現金流，而是沉淀為應收賬款，使收益質量下降，而銷售現金毛利率既反映了企業的收益質量，也反映了企業商品的競爭能力。該比率越高則說明企業獲利能力越強，反之則越弱。
（2）銷售凈現率。該指標可反映公司每一元的營業收入可以獲得的現金流量，借以考察當期營業收入的收現程度。指標越高，說明公司營業收入的現金流量越多，盈利質量越好；如果指標小于1且連續下降，說明營業收入缺乏必要的現金保證，營業收入中可能含有大量的應收賬款或者壞賬損失，影響企業的經營成果[4]。
（3）凈利潤增長率。凈利潤增長率是指企業本期凈利潤額與上期凈利潤額的比率。凈利潤是指在利潤總額中按規定交納了所得稅后公司的利潤留成，一般也稱為稅后利潤或凈收入。凈利潤增長率反映了企業實現價值最大化的擴張速度，是綜合衡量企業資產營運與管理業績，以及成長狀況和發展能力的重要指標。凈利潤的多寡取決于兩個因素，一是利潤總額，其二就是所得稅。企業所得稅等于當期應納稅所得額乘以企業所得稅稅率。我國現行的企業所得稅稅率為25%，對符合國家政策規定條件的企業，可享受企業所得稅優惠，如高科技企業所得稅率為15%。凈利潤增長率代表企業當期凈利潤比上期凈利潤的增長幅度，指標值越大代表企業盈利能力越強。
（4）凈利潤現金比率。該指標可反映經營活動產生的現金流量凈額與當期凈利潤的差異程度，從而考察公司在權責發生制基礎上確認的凈利潤經營現金實現程度。在一般情況下，比率越大，企業盈利質量越高。如果凈利潤高，而經營活動產生現金流量很低，說明本期凈利潤中存在尚未實現現金的流入，企業凈收益質量很差，即使盈利，也可能發生現金短缺，嚴重時會導致企業破產。在分析時，還應結合企業的折舊政策，分析其對經營現金凈流量的影響。
企業盈利能力的含義范文5
資本結構問題是上市公司面臨的首要問題，因為其關系企業的生存以及長足發展，企業要生存要發展必須要有一定的資金運作，而合理的資本結構能有效降低企業融資成本，增強企業的融資能力和市場競爭力。廣東是一個經濟大省，然而理論界對該省上市公司資本結構影響因素研究探討不多，本文通過對廣東版塊上市公司資本結構的影響因素進行實證研究，并提出優化建議，以期為上市公司制定融資政策提供參考。
二、文獻回顧
隨著我國上市公司數量的不斷增多，對上市公司資本結構的研究逐步引起我國學術界的重視。王小麗（2009）采用主成分法對滬深兩市2007年A股家電行業的16家上市公司資本結構的影響因素進行分析，認為家電行業上市企業的規模與資本結構沒有顯著關系，企業的成長性與資本結構有著微弱的正相關關系，企業的償債能力對資本結構有顯著的負效應。李春玲、高偉（2009）通過選取在滬深兩地上市的河北板塊的29家上市公司2005年~2007年3年財務數據為樣本，運用逐步回歸法進行分析，研究發現公司規模與資產負債率顯著正相關，盈利能力、資產擔保價值與資產負債率呈較弱的負相關，經營能力、成長性對資產負債率的影響不顯著，流動比率與資產負債率呈現較強負相關關系。劉莉莉、陳小利（2009）通過選取2006年~2007年在滬深兩市上市的存在國有股的970家公司為樣本，利用統計方法以及采用多元回歸模型來對各變量進行參數估計，指出企業規模、資產擔保價值、資產盈利能力三個因素與資本結構顯著正相關，成長性、資產流動性、資產結構與資本結構顯著負相關。戴祺（2009）通過對中外研究的分析發現資本結構的影響因素很多，包括公司規模、成長性、盈利能力和非債務稅盾等。但對這些因素的理論分析卻并不一致，由于我國的特殊制度背景和市場環境，有些理論并不能很好地解釋我國的資本結構影響因素， 如股權融資的低風險， 優序融資理論在我國就并不適用。因此，有必要結合我國具體國情， 探尋我國資本結構的深層影響因素。
三、研究設計
（一）研究假設本文以資本結構理論為基礎，結合國內相關文獻和廣東上市公司的具體情況，提出以下假設：
假設1：公司規模與資本結構正相關
假設2：盈利能力與資本結構負相關
假設3：成長性與資本結構正相關
假設4：資產擔保價值與資本結構正相關
假設5：資產流動性與資本結構負相關
（二）樣本選擇與數據收集 本文選取在滬深兩市上市的廣東板塊上市公司作為研究樣本，為確保公司行為相對成熟和樣本數據的可比性，選擇樣本時遵循以下原則：剔除金融類上市公司；剔除ST和PT的公司；剔除非A股上市公司；選取2006年12月31日之前上市的公司，確保公司經營三年以上。最終取得實際分析樣本為76家上市公司。本文研究的數據取自證監會2008年上市公司年報中的上市公司財務數據以及國泰安數據庫提供的上市公司財務資料分析計算而來，使用的分析軟件是stata9.0。
（三）變量設計本文選用資產負債率作為被解釋變量來反映企業的資本結構，依據研究假設選取了公司規模、盈利能力、成長性、資產擔保價值、資產流動性作為解釋變量，變量定義如表1所示。
（四）模型構建本文運用多元線性回歸進行實證分析，以便提供變量如何影響廣東板塊上市公司資本結構的證據，基本回歸方程如下：
K =β0 +β1 M +β2 Y +β3 G +β4 F+β5 L +ε
其中，β0是常數項，β1、β2、β3、β4、β5是各個影響因素的回歸系數，ε代表隨機誤差，其他變量含義如表1所示。
四、實證分析及結果
（一）描述性統計本文采取均值、標準差、最小值、中位數和最大值對各變量進行單變量的描述性統計。各變量的描述性統計如表2所示，通過分析得知：廣東版塊上市公司的資產負債率最大值為88.62%，最小值為1.83%，均值46.38%，差異較大；2008年廣東版塊上市公司業績普遍不高，盈利能力標準差為27.4%，說明凈資產收益率分散程度較小，而盈利能力平均值為9.39%，盈利能力最小值為-34.43%，說明廣東板塊上市公司2008年整體的業績略低。
（二）相關性分析為了明確各變量之間的相關性，筆者在回歸分析之前對各變量進行相關性分析，分析結果如表3所示。
從表3可以看出：第一，M（公司規模）與資本結構（K）的相關系數為0.4445，P值為0.0001，對資本結構（K）的影響是顯著的正相關。 第二，Y（盈利能力）、G（成長性）與資本結構（K）的相關系數分別為-0.0654和-0.0358，而P值大于顯著性概率5%，說明公司盈利能力、成長性與企業資本結構負相關性較弱，且不顯著。第三，F（資產擔保價值）、L（流動性）與資本結構（K）負相關，但不顯著。
從表3還可以看出，各自變量之間的相關系數不大，相關性不強，回歸分析可以不考慮多重共線性問題。
（三）回歸分析本文運用stata9.0軟件進行回歸分析，考慮到可能的異方差偏誤和其他因素的影響，每個模型都使用了異方差-穩健性標準誤進行調整。首先在模型1中進行M（公司規模）對資本結構影響的簡單線性回歸，為排除各因素之間的干擾，依次在模型2、模型3、模型4、模型5中加入了不同的變量Y、G、F、L進行回歸，得出的回歸方程分別如下：模型1：K=β0+β1M+ε；模型2：K=β0 +β1M+β2Y+ε；模型3：K=β0+β1M+β3G+ε模型4：K=β0 +β1M+β4F+ε；模型5：K=β0+β1M+β5L+ε，同時運用stata9.0軟件對各模型進行回歸分析，各變量的回歸系數及顯著性如表4所示。
從表4可以看出：第一，模型1中M（公司規模）對資本結構（K）的影響是顯著的正相關。模型1給出了簡單線性回歸結果，M（公司規模）的系數為0.0738，T值為4.03，在0.1%的顯著性水平下顯著，這與大多數實證研究結果一致。然而，由于沒有其他的重要變量，這個結果很可能存在嚴重的缺失變量偏誤。
第二，模型2、模型3、模型4中分別加入了Y（盈利能力）、G（成長性）、F（資產擔保價值），均呈現負相關，且沒有通過5%的顯著性水平檢驗。M（公司規模）的系數發生較小的變化，且在0.1%的顯著性水平下顯著。第三，模型5中加入了L（資產流動性），整個模型調整的R2由原來的18.7%提高到28.9%。L（資產流動性）的系數為-0.0145，T值為-3.27，在1%的顯著水平下顯著，說明企業的資產流動性與資本結構呈現出顯著負相關。
（四）結果分析 具體內容如下：
第一，公司規模對資本結構的影響是顯著的正相關。這與假設1一致。一般來說，規模大的企業相對小企業而言更為穩定，規模大意味著可提供擔保的資產多，還貸能力強，其預期破產成本更低，從而更容易獲得貸款，相比小企業其擁有更多的負債。廣東版塊的上市公司規模越大，越易得到銀行的貸款，因此，企業的規模與負債率呈現正相關關系。
第二，盈利能力與企業資本結構呈負相關。這與假設2相一致。根據融資優序理論，企業融資的一般順序是保留盈余、債權融資、股權融資，所以，盈利能力強的企業，可以更少地使用債權融資。相反，如若企業獲利能力不足，則就不可能保留足夠的盈余，只能更多地依賴于負債融資。廣東版塊上市公司中，盈利能力較強的公司其負債水平較低，原因可能是較強的盈利能力可給公司帶來較多的利潤和現金流，增強了公司內源融資能力，從而減少了對負債的需求。
第三，成長性與資本結構呈負相關。這與假設3相悖。由（表2）可以看到，廣東版塊上市公司的成長性均值為63.67%，標準差為3.5038，但成長性之間分布不十分均勻，企業之間差距比較大，總體上成長性不是很好；另一個方面，廣東板塊高成長公司比低成長公司可能持有更多實際選擇權。受2008年全球金融危機的影響，廣東板塊中高成長性的上市公司可能較少選擇外債來提高公司的資金的流動性，目的在于規避風險，這或許是廣東版塊上市公司成長性與資本結構呈負相關的原因所在。
第四，資產擔保價值與資本結構呈負相關。這與假設4相悖。企業的資產結構在一定程度上會影響其對資本結構的選擇，如果適用于擔保的資產越多，則企業的信用越強，越有可能獲得更多的負債。有形資產擔保對廣東板塊上市公司資本結構的影響不大，且呈負相關，探其原因可能是廣東板塊上市公司以加工制造業為主，而這些企業的固定資產比重大，一般企業較少以固定資產作抵押物獲得負債，因此在融資時較少考慮這一因素。
第五，資產流動性與資本結構呈顯著性負相關。這與假設5相符合，也與大多數實證研究結果一致。公司資產變現能力越強，負債率越低，資金周轉速度快，公司更容易獲得新的投資資金來源，從而減少對債務的需求。
五、廣東上市公司資本結構優化建議
（一）合理運用負債融資的“稅盾效應”從統計數字可以看出，廣東板塊上市公司資產負債率總體水平比較適中，為46.38％，但是各公司之間相差懸殊，最低的只有1.83%，而最高的卻達到88.62%。這說明有些公司的財務政策過于嚴謹，沒有充分發揮負債的稅盾作用和財富的放大效應；而有些公司的財務政策又過于激進，忽略了高負債帶來的財務風險。公司應掌握適度的負債和充分利用“稅盾效應”來增加公司的現金流量，減少公司融資成本，實現企業價值最大化。
（二）積極穩妥擴大企業規模根據均衡理論可知，破產可能性小的企業可能具有更高的負債，因此，企業的資產規模與資產負債率呈正相關關系，與本文實證結果相一致。廣東板塊大型企業特別是國有大型企業采用多種形式進行負債經營的可能性較強，公司資金相對寬裕，公司的經營范圍也相對較廣，而業務的多樣化在一定程度上能分擔經營風險與財務風險，從而使公司的現金流量較為穩定，破產的可能性較小。因此，公司要積極研究如何改善融資環境，積極穩妥擴大規模，做大做強。
參考文獻：
［1］李盛林：《上市公司資本結構特征分析》，《財會通訊》（綜合?中）2009年第5期。
企業盈利能力的含義范文6
關鍵詞：稅負 所得稅 稅收檔板
一、上市公司稅負總體評估
本文以1994年～2004年全國上市公司9536組數據為樣本(有關數據取自CSMAR系統)，考察上市公司稅負及其影響因素。從(表1)和(圖1)可以看出，1994年～2004年，全國上市公司總體稅負平均為1.52％，而資產利潤率平均為2.45％，稅負/利潤為62.04％。1994年～2004年，全國上市公司平均所得稅負擔為16.74％，平均流轉稅負擔為1.45％。由于該數據未含增值稅，因此，上市公司總體稅負并不輕。分年度考察發現，全國上市公司總體稅負各年度沒有大的差異。除1994年稅制改革，總體稅負為負值以外，其余各年度總體稅負基本保持在1.2％～1.7％之間，除2001～2004年資產利潤率較低外，其余各年度資產利潤率基本保持在3％～9％之間。1994～2000年總體稅負并不重，2001～2004年稅負逐漸變重。分稅種考察發現，所得稅負擔除1994年為負值和1999年為27.27％外，其余各年基本保持在13％～20％之間。在流轉稅方面，除1994年比較低以外(0.064％)，其余各年基本保持在1.3％～1.7％之間。通過分年度和分稅種考察，并將總體稅負與資產利潤率相比較發現，上市公司稅負至少占利潤的62.04％，上市公司總體稅負較重。
以2004年度1340家非金融類上市公司為樣本，對上市公司稅負做截面分析，考察其基本特征。分地區考察發現(表2)，2004年度珠江三角洲上市公司平均總體稅負低于長江三角洲和全國平均水平。而東部地區上市公司平均總體稅負高于中部和西部地區。深市上市公司平均總體稅負低于滬市上市公司。分行業考察發現(表3)，2004年度采掘業、房地產業、建筑業、社會服務業和交通運輸倉儲業等行業平均總體稅負較高，基本保持在2.5％～5％之間，高于全國平均水平。除了農林牧漁業為0.64％外，其他行業平均總體稅負基本保持在1％～1.8％之間。分省份考察發現(表4)，2004年度山西、貴州、遼寧、河南、天津、云南和山東平均總體稅負基本保持在2％以上，山西最高，為2.89％。而、內蒙古、甘肅和寧夏四省平均總體稅負基本保持在1％以下，寧夏最低，為0.53％。
三、實證檢驗
為了進一步描述上市公司稅負的影響因素，采用多元回歸分析方法，構建OLS模型如下：
tax burden=α+β1income tax+β2produce tax+β4lev+β5roa+β6capital+β7invest profit+β8year+ξ
(1)
其中，α是截距項，βi是自變量的估計系數，year是年度變量，主要用來控制年度因素的影響。ζ是回歸殘差。有關變量的含義如(表5)所示。
(一)變量的描述性統計(表6)描述性統計分析顯示，全國上市公司1994年～2004年平均稅負為.0152，平均所得稅負為，1674，平均流轉稅負為.0145，資產的對數平均為20.863，負債水平平均為4821，盈利能力(Yoa)平均為.0142，資本密集度平均為3444，投資收益與資產總額的比值平均為.0038，除了所得稅負擔以外，各主要變量的標準差較小，樣本分布比較合理。對于所得稅負擔的最大值和最小值，由于與均值差異較大，在做相關性分析和回歸分析時予以剔除。
(二)相關性檢驗：Pearson相關性檢驗結果顯示(表7)，綜合稅收負擔與所得稅負擔和流轉稅負擔在1％的水平上顯著正相關。綜合稅收負擔與資產規模、盈利能力和資本密集度在1％的水平上顯著正相關。說明資產規模大、盈利能力強的公司稅收貢獻亦大。但是，稅收也受投資的強勁拉動，因此會受到國家宏觀調控影響。另一方面，綜合稅收負擔與負債水平在1％的水平上顯著負相關，由于在會計上負債利息可以在稅前作財務費用扣除，因而，負債具有稅收檔板作用，回歸結果與財務理論一致。同時所得稅負擔和流轉稅負擔均與年度變量在5％的水平上顯著正相關。證據表明，所得稅和流轉稅負擔在總體上呈逐年上升之勢。但是，上市公司的盈利能力和投資收益也逐年下滑。
(三)多元回歸分析以1994年～2004年9517組面板數據進行多元回歸分析，結果顯示(表8)，總體稅負與所得稅負擔、流轉稅負擔、資產規模、盈利能力、資本密集度和年度變量在1％的水平上顯著正相關。說明所得稅負擔高、流轉稅負擔高、資產規模大、盈利能力強、資本密集度高的公司總體稅負較高(稅收貢獻亦大)。同時，年度變量的系數為0，說明各年度總體稅負沒有顯著的差異，回歸結果與描述性統計分析相符。另一方面，總體稅負與常數項、負債水平和投資收益在1％的水平上顯著負相關。多元回歸分析與Pearson相關性檢驗結果基本一致。在模型的可靠性方面，F檢驗顯示，回歸方程均在1％的水平上顯著成立。VIF檢驗顯示變量之間不存在嚴重的多重共線性，Durbin-Watson檢驗也表明不存在序列相關，Adjusted R Square=.154，說明，自變量可以解釋因變量15.4％的變動，方程的解釋力較強。
由于不同的年度影響稅收的因素不同，因此，有必要分年度檢驗。采用2002年～2004年最近三年間的數據進行檢驗(表9)。在2004年，負債和投資的稅收效應有所減弱。2003年，投資對稅收的拉動效應比較明顯，但負債的稅收檔板效應沒有顯現。2002年，負債和投資的稅收效應比較強勁，但盈利能力與稅收負擔沒有呈現很強的相關性。各有關變量的符號基本與預期一致(表5)，F檢驗顯示回歸方程均在1％的水平上顯著成立。分年度檢驗結果與面板數據不完全一致，可能由于不同的年度主要矛盾的主要方面發生了變化，因此導致不同的結果。
四、結論及建議
我們以1994年～2004年全國上市公司9536組數據為樣本，考察上市公司稅負及其影響因素，結果發現：上市公司稅負至少占利潤的62.04％，上市公司總體稅負并不輕；上市公司總體稅負存在地區差異，東部地區稅負高于中部和西部地區；上市公司總體稅負存在行業差異，2004年度采掘業、房地產業等五個行業平均總體稅負較高；總體稅負與所得稅負擔、流轉稅負擔、資產規模、盈利能力、資本密集度和年度變量顯著正相關，卻與負債水平和投資收益顯著負相關。根據上述研究結果，筆者提出如下建議：若要保持稅收的可持續增長，應該緊緊抓住典型重點企業，如資產規模大、盈利能力強的企業；由于總體稅負與資本密集度顯著正相關，稅收受到投資的強勁拉動，因此，會顯著地受到國家宏觀調控影響；企業可以適度負債，合理地利用負債的稅收檔板作用；企業可以適度地進行多元化長期投資以分散風險。
作者簡介：
婁權(1971-)，男，江蘇徐州人，佛山大學管理學院講師
參考文獻：
[1]安體富：《當前世界減稅趨勢與中國稅收政策取向》，《經濟研究》2002年第2期。
[2]孫玉棟：《中國稅收負擔問題研究》，中國財政經濟出版社2006年版。
[3]王延明：《公司所得稅負擔研究》，上海財經大學出版社2004年版。
[4]張馨等：《當代財政與財政學主流》，東北財經大學出版社2000年版。
