摘 要:采用因子分析法对上市公司的盈利能力进行评价发现:我国上市公司各行业的盈利能力有很大的差异,总体上上市公司的盈利能力一直是下跌的｡通过面板数据的实证研究,发现资产负债率､企业规模和流通股比例这三个变量在影响企业盈利能力时具有稳定性｡股权性质对企业的盈利能力并没有影响,而股权集中度对企业盈利能力的影响则随行业不同而有较大的差异｡

　　关 键 词:上市公司;盈利能力;因子分析;面板数据;股权集中度
　　　　
　　企业盈利是一个多方面因素共同作用的结果,既有企业内部因素的影响,也有外部环境的影响,从企业的经营过程来看,企业的外部因素影响到企业的销售量､产品价格､原材料成本等,最终影响企业的经营成果｡外部因素包括政治､法律､税收､宏观经济状况等因素｡企业自身的产品竞争力､产品生命周期､日常生产经营管理､营销组织决策､投资项目风险选择则构成了影响企业盈利的内部因素｡内外部因素共同作用,决定了企业的盈利能力｡除了实际生产过程的价格因素外,企业的资本结构､财务杠杆､股权结构､行业､规模等因素会通过对公司治理效率的作用来影响企业的盈利能力,这正是公司财务理论对盈利能力分析所要研究的内容｡
　　
　　一､研究数据与方法
　　
　　(一)数据和样本区间
　　我们考察2000-2004年沪深股市的上市公司,所有公司在1999年12月31日前已经上市｡计算变量的各项指标取自wind资讯｡我们只分析沪深股市上市的a股公司,因此含b股的上市公司从样本中剔除｡由于st､pt公司存在着较大的异常值,同样不予考虑｡金融类上市公司按照习惯也从样本中剔除｡最后得到660家上市公司｡
　　(二)企业盈利能力的衡量
　　由于反映企业盈利能力的一些指标存在局限性,我们采用因子分析法对上市公司的盈利能力进行评价｡因子分析(factor analysis)是主成分分析的推广,因子分析的基本思想是通过变量(或样品)的相关系数矩阵(对样品是相似系数矩阵)内部结构的研究,找出能控制所有变量(或样品)的少数几个随机变量去描述多个变量(或样品)之间的相关(相似)关系,但在这里,这少数几个随机变量是不可观测的,通常称为因子｡因子分析方法的计算步骤包括原始数据标准化､建立变量的相关系数､求r的特征根及其相应的单位特征向量､对因子载荷阵施行最大正交旋转､计算因子得分等步骤｡由于各因子反映的原始指标信息量的不同,因此,在计算上市公司盈利能力综合评价值时,因子所占的权重与反映的信息量能否一致是综合评价是否有效的关键,可以用各公司因子的方差贡献率作为因子相应的权重并据此得到上市公司盈利能力的综合评价指标｡
　　(三)实证研究方法
　　我们采用面板数据来进行分析｡面板数据是时间序列和截面数据的混合,这样既可以分析个体之间的差异情况,又可以描述个体的动态变化特征｡面板数据可以有效地扩大样本容量､有效地削弱模型中多重共线性的影响､提高模型的估计精度,还可以反映一些被忽略的时间因素和个体差异因素的综合影响,而这些因素往往是难以观察或量化的｡
　　对于期限较短而截面数据较多的样本,可以认为模型参数只与个体差异有关而与时间的变化无关,其差异主要表现在横截面的不同个体之间,即参数不随时间变化｡同时,由于我们是通过面板数据来考察其盈利能力决定的一般因素,因此可以假定斜率系数是常数,即个体之间的资本成本的差异只表现在截距项上｡因此我们的任务是要区别是采用混合回归模型还是固定效应的变截距模型抑或是随机效应的变截距模型｡
　　检验一:对于混合回归模型还是固定效应的变截距模型,在个体效应不显著的原假设下,应当有假设1成立:
　　 假设1: α1=α2=…=αn
　　我们可以采用f统计量来检验上述假设是否成立,
　　 f=～f(n-1, nt-n-k)
　　其中,s2表示不受约束的模型,即我们的固定效应模型;s3表示受约束的模型,即混合数据模型的残差平方;n为截面样本点的个数,t为时序期数,k为解释变量个数｡
　　检验二:对于混合回归模型还是随机效应的变截距模型, 可以通过breusch和pagan的lm统计量进行检验,其原假设为=0,相应的检验统计量为:
　　lm=
　　在原假设下,lm 统计量服从一个自由度为1 的卡方分布｡如果拒绝原假设则表明存在随机效应｡
　　检验三:固定效应的变截距模型还是随机效应的变截距模型,可以通过hausman检验来确定｡hausman 检验基于如下wald 统计量:
　　 w=〖b-〗′[b-]～χ2(k-1)
　　其中,b和分别为固定效应模型的ols 估计和随机效应模型的gls估计,采用固定效应和随机效应模型的协方差矩阵进行计算｡当原假设成立时,w渐进服从自由度为k-1的χ2分布｡在给定的显著水平下,若统计量w的值大于临界值,选择固定效应模型,否则采用随机效应模型｡
　　本文采用的面板数据模型为yit=αi+xitβ+uit
　　其中yit为企业盈利能力,xit为影响盈利能力的自变量,β为固定的截距｡
　　
　　二､盈利能力的统计分析
　　
　　我们选取了净资产收益率､资产净利率､主营业务利润率､核心业务总资产收益率､资产报酬率､每股息税前利润､每股收益这七项反映上市公司盈利能力的财务指标,运用因子分析计算了上市公司盈利能力的综合评价指标f｡
　　按照分类标准,我们将样本分成工业､商业､房地产业､公共事业和综合企业类｡我们计算了全部样本和五个子样本盈利能力的均值,表1和图1显示了综合评价的盈利能力指标和各年的变化情况｡
　　
　　从表1和图1可以清楚地看出,各行业的盈利能力有很大的差异｡以2000年为例,从样本均值上来看,公用事业的盈利能力是最高的,而房地产和商业类的盈利能力是最低的｡公用事业的盈利能力可能与其所固有的垄断等行业特性密切相关｡但是令人奇怪的是,房地产类的大部分上市公司的盈利与行业增长出现背驰状况,对此的解释有两方面:一是房地产类上市公司规模偏小､老公司较多及再融资能力偏弱,这一特征在短期内将难以得到改观(李迅雷,2002);二是房地产上市公司在土地收入的确认上过于保守,不排除“玩报表”行为的存在(牛丽静,2005)｡从2000年到2004年,上市公司的盈利能力一直是下跌的,而在这五年里,从2000年到2001年的下跌幅度是最大的,2001年到2003年的变化并不大,从2003年到2004年,其他四个行业的下跌幅度又开始扩大,但商业类上市公司的盈利能力却异常的开始上升｡考察中国经济在2002､2003年的投资增加和通胀压力,企业盈利能力的这种年度变化可能与宏观经济周期的变化有一定的联系｡
　　
　　三､盈利能力的实证分析
　　
　　为进一步考察企业盈利能力的影响因素,我们以通过因子分析得到的上市公司盈利能力的综合评价指标f为因变量进行实证分析｡由于面板数据模型的检验要运用f统计量检验､lm统计量检验和hausman检验,我们采用计量软件stata8.0进行数据处理｡自变量指标的含义及其预期方向如表2所示｡
　　
　　在计算托宾q值时,考虑到我国独特的股权结构,修正后的公司的市场价值=流通股市值+非流通股价值+负债的账面价值,其中流通股市值=流通股股份数×流通股价格,由于非流通股一般按照每股净资产进行转让,因此非流通股价值=非流通股股数×每股净资产,公司的市场价值=流通股股份数×流通股价格+非流通股股数×每股净资产+负债的账面价值｡负债和总资产的价值以账面价值代替｡

　我们首先对全样本进行回归分析｡从表3的全样本回归结果看,lm统计量检验结果为chi2(1)=324.20,prob>chi2=0.0000,表明随机效应非常显著｡hausman检验结果为chi2(6)=205.31,prob>chi2=0.0000,而置信水平为0.005的wald 统计量值为18.548,hausman检验结果远大于相应的临界值,因此固定效应模型要优于随机效应模型｡而f统计量检验结果为f =2.92,prob > f = 0.0000,这说明固定效应模型要优于混合回归模型｡因此我们最后采用的是固定效应的变截距模型｡
　　从固定效应的变截距模型的回归结构看,最后进入方程的是资产负债率､债务期限结构､成长性､企业规模､流通股比例和高管持股比例,而股权虚拟变量和股权集中度指标都没有进入回归方程｡从方向上看,资产负债率与盈利能力负相关,这与既有的研究相一致,而债务期限结构与盈利能力正相关,这意味着在控制了其他变量后,利用长期负债有利于提高企业的盈利能力｡成长性有利于企业盈利和高管持股的正向激励作用在这里得到了证实,但是流通股比例却意外的与盈利能力显著的负相关,与我们的预期恰恰相反｡
　　由于工业类上市公司占据了全样本公司数的63.33%,以上的回归结果可能更多的受到工业类的影响,行业的差异可能没有完全反映出来,而前面的图1已经显示出了不同行业在盈利能力水平上的差异｡有必要深入的考察行业之间的差异｡采用与前面全样本回归相同的步骤,我们对每个行业进行了f统计量检验､lm统计量检验和hausman检验,对究竟是采用混合回归模型还是固定效应的变截距模型抑或是随机效应的变截距模型进行了识别(见表4)｡
　　从行业的检验结果看,除了行业三采用混合模型,其他的四个行业都适用固定效应模型｡在五个行业中,资产负债率､企业规模和流通股比例都进入了回归方程,并且其方向与全样本回归结果和预期都完全一致,证明这三个变量在影响企业盈利能力时具有稳定性｡
　　债务期限结构仅在工业类的回归中进入了方程,而企业成长能力除了对公共事业类没有影响外,对其他行业都有显著影响,高管持股比例则仅对工业和商业有显著影响,考虑到公共事业类的特殊性,可以认为企业成长能力和高管持股比例对一般竞争性行业有较大的影响,而债务期限结构的作用则有待于进一步研究｡
　　在所有的行业中,股权性质是惟一一个没有进入任何回归的指标,表明第一大股东的股权性质对企业的盈利能力并没有影响｡
　　股权集中度对企业盈利能力的影响则更为复杂｡在股权集中度进入的三个行业中,公共事业类行业的盈利能力与股权集中度成u型关系,房地产类行业的盈利能力与股权集中度成倒u型关系,而在工业类回归中,由于第一大股东持股比例没有进入回归方程,盈利能力与股权集中度成正相关关系｡这里也进一步反映出了行业之间的差异｡
　　从总的回归结果看,资产负债率和流通股比例是与资本结构理论预期差异最大的｡按照标准的资本结构理论,负债可以增加企业价值,但是中国的实证研究却普遍得出相反的结论｡在西方国家,股权资本成本要高于债权资本成本,在风险与收益权衡之后,存在着一个最优的负债率｡但是在中国,上市公司具有股权融资的偏好是一个公认的事实｡西方国家企业负债中公司债券占有很高的比例,而我国债券市场极不发达｡西方国家长期债务在总债务中的比例很高,而我国则以短期负债为主,并且短期债务以银行贷款和企业之间往来账款居多,债务融资不能起到西方财务理论中的作用,负债增加的同时又增加了财务危机成本和破产风险,限制了企业进一步的融资能力,制约了企业运营效率的发挥和盈利能力的提高｡
　　从公司治理的角度看,流通股比例的提高通过股票市场的价格信号和接管控制功能发挥作用,有利于减少国有股股东监管缺位时存在的委托代理问题｡但现实情况是中国股市的低效率,中小股东既无监督公司的动机,也无监督公司的能力,流通股股东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着非流通股比例的下降,流通股比例越高,同等情况下主管部门或授权管理国有资产的部门从该上市企业获取的利益就越少,对于管理层监管的积极性和力度也就相应的下降｡流通股比例的提高一方面降低了原有产权监管者的监管,另一方面又没有相应的流通股股东监管,其结果就是总的监管减少,因此出现流通股比例与盈利能力的负相关｡
　　
　　四､结论
　　
　　本文选取了净资产收益率､资产净利率､主营业务利润率､核心业务总资产收益率､资产报酬率､每股息税前利润､每股收益这七项反映上市公司盈利能力的财务指标,运用因子分析计算了上市公司盈利能力的综合评价指标f｡我们发现各行业的盈利能力有很大的差异,公用事业的盈利能力是最高的｡从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较大差异,企业盈利能力的这种年度变化可能与宏观经济周期的变化有一定的联系｡
　　通过面板数据的实证研究,我们发现资产负债率､企业规模和流通股比例这三个变量在影响企业盈利能力时具有稳定性｡股权性质对企业的盈利能力并没有影响,而股权集中度对企业盈利能力的影响则更为复杂,股权集中度对企业盈利能力随行业不同而有较大的差异,这有待进一步的研究｡
　　
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