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[摘 要]资本结构与盈利能力的关系研究,一直是财务管理理论界与实业界的热点和难点问题。由于不同行业其资本结构和盈利能力的关系不同,所以须分行业对其进行实证研究。在我国,家用电器行业市场竞争激烈,故具有典型性与代表性。本文以家用电器行业06-08年的相关财务数据为样本,用主成分分析、线性回归与相关性分析等统计学方法,得出家用电器行业上市公司的资本结构与盈利能力呈中度负相关关系。
[关键词] 资本结构 盈利能力 上市公司 家用电器行业
一、公司资本结构与盈利能力关系概述
一般来说,资本结构是指企业各部分资本之间的构成及比例关系,以及各部资本占资本总额的关系。它是企业利益相关者权利义务的集中反映,对上市公司的盈利、市场价值、绩效有十分重要的影响。合理安排企业资本结构有利于平衡融资成本、融资收益、融资风险、税收方面的关系,进而影响公司经营绩效和价值。
盈利能力是衡量企业绩效的重要指标,是指企业赚取利润的能力,是企业营销能力、获取现金能力、降低成本能力及回避风险等能力的综合体现。企业的盈利能力直接影响到企业的生存与发展,决定了利益相关者的权利与收益能否得到保障。
自从1958年Modigliani和Miller提出著名的MM不相关理论以来,公司资本结构一直是理论界讨论的焦点问题。关于企业资本结构与绩效的关系,目前国内外的研究结论分成两派。一种结论是倾向于适当提高的资本结构有助于提高企业的绩效,即资产负债率越高,公司绩效越好;资产负债率越低,公司绩效越差。另一种结论是两者为负相关,即资产负债率越高,公司绩效越差;资产负债率越低,公司绩效越好。这两种完全不同的研究结论给人们带来了困惑,也就值得我们进一步深入探讨。
基于此,本文尝试利用可获得的数据,对我国家用电器行业上市公司的资本结构与其盈利能力之间的关系进行实证检验。
二、基于家用电器行业上市公司的实证研究设计
1.指标的选取
资本结构通常由长期债务资本与权益资本构成,通常由债务资本在企业全部资本中所占比例,即资产负债率(负债总额/资产总额*100%)来表示。
自19世纪以来,评价企业盈利能力的思路是由单一财务指标向综合财务指标发展。反映企业盈利能力的指标有很多,通常有:每股收益、净资产收益率、总资产报酬率、销售毛利率、销售净利率、资产净利率、主营业务毛利率、主营业务净利率等。正确选择具有代表性的盈利能力指标,对研究过程与研究结论具有重要作用。例如,在制定多层次的上市公司盈利能力指标体系方面,陈莉萍和李智全(2005)在上市公司盈利能力评价体系中,把净资产收益率、销售净利率、总资产收益率和每股收益作为盈利能力评价的基本指标。基于数据的代表性与可获得性,本文选取每股收益(净利润/普通股股数)、净资产收益率(净利润/平均净资产×100%)、总资产报酬率(净利润/平均资产总额×100%)、销售毛利率((销售收入-销售成本)/销售收入净额×100%)、销售净利率(净利润/销售收入净额×100%)作为衡量企业盈利能力的指标。
2.样本的选取
本文以沪深两市证券交易所家用电器行业24家上市公司为研究对象。之所以选择家用电器行业上市公司作为研究样本,是因为我国家用电器行业是竞争激烈的典型成熟行业,上市公司总量较大,从而可以最大限度地选取符合研究条件的样本。为尽可能地克服社会变迁、经济发展、技术进步、制度改变等宏观因素对公司盈利能力的影响,对其2006-2008年度的反映盈利能力的财务指标进行分析。行业分类标准参考金融界网站(www.jrj.com.cn)上面的信息。5个盈利能力指标的数值来自于锐思(Resset)金融研究数据库,5个盈利能力指标值和1个资产结构指标值取2006-2008年三年的平均值。(表略)
3.实证分析
(1)提取主成分
由于选取的5个盈利能力指标之间有较高的相关性,信息的重叠会给统计方法的应用带来许多障碍,因此本文采用多元统计分析中的主成分分析法对5个盈利能力指标进行分析与提取。主成分提取能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。
将5个盈利能力财务指标分别记为X1、X2、 X3、X4、 X5,运用SPSS软件Analyze菜单的Factor选项进行主成分分析,得到输出结果。由原有变量的相关系数矩阵(表略)看出,大部分的相关系数都较高,几个变量呈较强的线性关系,能够从中提取公共因子;由KMO和Bartlett检验表(表略)知:KMO=0.516>0.5,表明所选取的指标适于做主成分分析。根据累计方差贡献率选取三个主成分,已经能够很好地代表原有指标(见表1)。
提取的三个因子是原有变量重组后的结果,能够解释原有变量总方差的95.634%,足以反映绝大部分信息,且因子之间的线性关系不显著,有利于统计分析。
(2)建立各主成分表达式,计算盈利能力综合分值
根据因子得分系数矩阵(见表2),得出主成分表达式如下:
(3)回归分析与相关性检验
以资产负债率Y作为自变量,F综作为因变量,建立线性回归方程,即F综= k*Y + c +ε。其中,k为斜率,c为常数项,ε为随机扰动项。运用Analyze菜单中的Linear选项进行线性回归过程,利用Bivariate选项进行Pearson相关系数检验,得到结果见表4。
结果表明,在小于0.1和0.05的显著性水平下,常数c与斜率k的最终值分别为49.448和 -0.734。即回归方程为F综= -0.734Y + 49.448 +ε。在0.05的显著性水平下,Pearson相关系数为-0.407,说明资产负债率与盈利能力之间存在中度负相关关系。
4.结论
本文首先简要阐述了企业资本结构与盈利能力的相关理论和研究成果,然后运用线性回归与相关性检验的统计学方法,对家用电器行业的24家上市公司的财务数据进行实证研究。研究结果表明,家用电器行业上市公司的资本结构与盈利能力有中度负相关关系。
企业的融资方式可分为内部融资与外部融资,内部融资即将企业自身的储蓄,包括留存收益和折旧转化为投资的过程;外部融资即吸收其他经济主体的储蓄,使之转化为企业自身投资的过程。随着技术的进步和生产规模的扩大,单纯依靠内部融资已经很难满足企业的资金需求,特别是对于家用电器业这样竞争白热化、行业平均利润偏低的行业,内部融资较为困难,因此外部融资成为企业获取资金的重要方式。外部融资又可分为债务融资和股权融资。根据我们的实证研究结果,过多依赖债务融资会降低家电企业的盈利能力,因此家电企业应当综合权衡融资成本、融资收益、盈利能力、公司成长等多方面因素,确定合理的内部融资、债务融资、股权融资比例,实现公司绩效最优。
参考文献:
[1]N Khanna, S Tice: Strategic responses of incumbents to new entry: the effect of ownership structure, capital structure, and focus [J].Review of Financial Studies, 2000
[2]陈丽萍 李智全:上市公司业绩评价体系初探[J].商业研究,2002,(7)
[3]莫生红 李明伟:上市公司盈利能力综合评价模型的构建[J].财会通讯,2007,(1)
[4]李宝仁 王振蓉:我国上市公司盈利能力与资本结构的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2003,(4)
[5]王红红:中国上市公司盈利能力与资本结构的实证分析[J]. 金融与经济,2005,(5)
[6]宾 成:上市公司盈利能力与资本结构的统计分析[J].全国商情经济理论研究,2006,(11)
[7]薛 薇:SPSS统计分析方法及应用(第2版), 电子工业出版社2009年版
[关键词] 资本结构 盈利能力 上市公司 家用电器行业
一、公司资本结构与盈利能力关系概述
一般来说,资本结构是指企业各部分资本之间的构成及比例关系,以及各部资本占资本总额的关系。它是企业利益相关者权利义务的集中反映,对上市公司的盈利、市场价值、绩效有十分重要的影响。合理安排企业资本结构有利于平衡融资成本、融资收益、融资风险、税收方面的关系,进而影响公司经营绩效和价值。
盈利能力是衡量企业绩效的重要指标,是指企业赚取利润的能力,是企业营销能力、获取现金能力、降低成本能力及回避风险等能力的综合体现。企业的盈利能力直接影响到企业的生存与发展,决定了利益相关者的权利与收益能否得到保障。
自从1958年Modigliani和Miller提出著名的MM不相关理论以来,公司资本结构一直是理论界讨论的焦点问题。关于企业资本结构与绩效的关系,目前国内外的研究结论分成两派。一种结论是倾向于适当提高的资本结构有助于提高企业的绩效,即资产负债率越高,公司绩效越好;资产负债率越低,公司绩效越差。另一种结论是两者为负相关,即资产负债率越高,公司绩效越差;资产负债率越低,公司绩效越好。这两种完全不同的研究结论给人们带来了困惑,也就值得我们进一步深入探讨。
基于此,本文尝试利用可获得的数据,对我国家用电器行业上市公司的资本结构与其盈利能力之间的关系进行实证检验。
二、基于家用电器行业上市公司的实证研究设计
1.指标的选取
资本结构通常由长期债务资本与权益资本构成,通常由债务资本在企业全部资本中所占比例,即资产负债率(负债总额/资产总额*100%)来表示。
自19世纪以来,评价企业盈利能力的思路是由单一财务指标向综合财务指标发展。反映企业盈利能力的指标有很多,通常有:每股收益、净资产收益率、总资产报酬率、销售毛利率、销售净利率、资产净利率、主营业务毛利率、主营业务净利率等。正确选择具有代表性的盈利能力指标,对研究过程与研究结论具有重要作用。例如,在制定多层次的上市公司盈利能力指标体系方面,陈莉萍和李智全(2005)在上市公司盈利能力评价体系中,把净资产收益率、销售净利率、总资产收益率和每股收益作为盈利能力评价的基本指标。基于数据的代表性与可获得性,本文选取每股收益(净利润/普通股股数)、净资产收益率(净利润/平均净资产×100%)、总资产报酬率(净利润/平均资产总额×100%)、销售毛利率((销售收入-销售成本)/销售收入净额×100%)、销售净利率(净利润/销售收入净额×100%)作为衡量企业盈利能力的指标。
2.样本的选取
本文以沪深两市证券交易所家用电器行业24家上市公司为研究对象。之所以选择家用电器行业上市公司作为研究样本,是因为我国家用电器行业是竞争激烈的典型成熟行业,上市公司总量较大,从而可以最大限度地选取符合研究条件的样本。为尽可能地克服社会变迁、经济发展、技术进步、制度改变等宏观因素对公司盈利能力的影响,对其2006-2008年度的反映盈利能力的财务指标进行分析。行业分类标准参考金融界网站(www.jrj.com.cn)上面的信息。5个盈利能力指标的数值来自于锐思(Resset)金融研究数据库,5个盈利能力指标值和1个资产结构指标值取2006-2008年三年的平均值。(表略)
3.实证分析
(1)提取主成分
由于选取的5个盈利能力指标之间有较高的相关性,信息的重叠会给统计方法的应用带来许多障碍,因此本文采用多元统计分析中的主成分分析法对5个盈利能力指标进行分析与提取。主成分提取能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。
将5个盈利能力财务指标分别记为X1、X2、 X3、X4、 X5,运用SPSS软件Analyze菜单的Factor选项进行主成分分析,得到输出结果。由原有变量的相关系数矩阵(表略)看出,大部分的相关系数都较高,几个变量呈较强的线性关系,能够从中提取公共因子;由KMO和Bartlett检验表(表略)知:KMO=0.516>0.5,表明所选取的指标适于做主成分分析。根据累计方差贡献率选取三个主成分,已经能够很好地代表原有指标(见表1)。
提取的三个因子是原有变量重组后的结果,能够解释原有变量总方差的95.634%,足以反映绝大部分信息,且因子之间的线性关系不显著,有利于统计分析。
(2)建立各主成分表达式,计算盈利能力综合分值
根据因子得分系数矩阵(见表2),得出主成分表达式如下:
(3)回归分析与相关性检验
以资产负债率Y作为自变量,F综作为因变量,建立线性回归方程,即F综= k*Y + c +ε。其中,k为斜率,c为常数项,ε为随机扰动项。运用Analyze菜单中的Linear选项进行线性回归过程,利用Bivariate选项进行Pearson相关系数检验,得到结果见表4。
结果表明,在小于0.1和0.05的显著性水平下,常数c与斜率k的最终值分别为49.448和 -0.734。即回归方程为F综= -0.734Y + 49.448 +ε。在0.05的显著性水平下,Pearson相关系数为-0.407,说明资产负债率与盈利能力之间存在中度负相关关系。
4.结论
本文首先简要阐述了企业资本结构与盈利能力的相关理论和研究成果,然后运用线性回归与相关性检验的统计学方法,对家用电器行业的24家上市公司的财务数据进行实证研究。研究结果表明,家用电器行业上市公司的资本结构与盈利能力有中度负相关关系。
企业的融资方式可分为内部融资与外部融资,内部融资即将企业自身的储蓄,包括留存收益和折旧转化为投资的过程;外部融资即吸收其他经济主体的储蓄,使之转化为企业自身投资的过程。随着技术的进步和生产规模的扩大,单纯依靠内部融资已经很难满足企业的资金需求,特别是对于家用电器业这样竞争白热化、行业平均利润偏低的行业,内部融资较为困难,因此外部融资成为企业获取资金的重要方式。外部融资又可分为债务融资和股权融资。根据我们的实证研究结果,过多依赖债务融资会降低家电企业的盈利能力,因此家电企业应当综合权衡融资成本、融资收益、盈利能力、公司成长等多方面因素,确定合理的内部融资、债务融资、股权融资比例,实现公司绩效最优。
参考文献:
[1]N Khanna, S Tice: Strategic responses of incumbents to new entry: the effect of ownership structure, capital structure, and focus [J].Review of Financial Studies, 2000
[2]陈丽萍 李智全:上市公司业绩评价体系初探[J].商业研究,2002,(7)
[3]莫生红 李明伟:上市公司盈利能力综合评价模型的构建[J].财会通讯,2007,(1)
[4]李宝仁 王振蓉:我国上市公司盈利能力与资本结构的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2003,(4)
[5]王红红:中国上市公司盈利能力与资本结构的实证分析[J]. 金融与经济,2005,(5)
[6]宾 成:上市公司盈利能力与资本结构的统计分析[J].全国商情经济理论研究,2006,(11)
[7]薛 薇:SPSS统计分析方法及应用(第2版), 电子工业出版社2009年版