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上市公司盈利质量

上市公司盈利质量

【摘要】本文依据盈利质量的三个特征,选取了4个评价指标,运用因子分析法,对巨潮40家2006年至2007年的盈利质量进行实证分析,结果发现,我国上市公司的盈利质量不容乐观。笔者针对实证分析发现上市公司盈利质量所存在的问题,提出了相应的改进措施。

【关键词】上市公司;盈利质量;实证研究;因子分析

随着我国证券市场的不断发展与壮大,上市公司的数量也越来越多,吸引了广大投资者的参与,使证券市场出现了一片生机勃勃的场景。但在繁荣的背后也应清醒地认识到:我国上市公司的盈利质量普遍不高。为了保持证券市场的稳定,保护广大投资者、债权人及利益相关者的权益,很有必要对上市公司的盈利质量作一全面系统的分析。

一、盈利质量的概念

在研究盈利质量时,笔者参阅了相关文献,从而发现了几个相关的概念,如盈余质量、利润质量、收益质量等。笔者经过分析总结后认为,这三个概念与盈利质量实质上是对同一事物的不同表述。因此本文未对其进行区分,并且在本文中统一使用盈利质量来进行表述。

“盈利质量”的观念最早起源于20世纪30年代的美国,到20世纪60年代,美国财务分析专家奥特洛弗(O''''Glove)出版了颇具影响力的投资咨询报告《盈利质量》(QualityofEarnings),从这个时候开始盈利质量在证券业就日益受到重视。

就目前的研究情况来看,对盈利质量的定义,还没有形成统一的认识,各种观点各有其侧重。现金流量观点:它强调了盈利的可实现性,但却忽略了盈利的持续发展能力。真实性观点:较之于现金流量观点,它更加全面,但仍然忽略了盈利的持续发展能力。持续性观点:它强调了盈利的持续发展能力,但却忽略了盈利的真实性。

综合上述分析,笔者认为:盈利质量是企业真实的经营成果、经济效益和发展能力的内在揭示,它是对当期企业盈利的盈利性、获现性与成长性的一种评价结果。之所以这样定义,是因为这样定义既明确了盈利的作用和目的,又有助于更加全面地把握盈利质量的本质,从而有利于综合分析企业的盈利状况、盈利水平以及未来的发展潜能。因此,一个良好的企业盈利至少应该包括三个方面:一是具有较好的盈利能力;二是盈利有现金流的保障;三是具有较好的发展潜力。本文拟从这三方面出发设计盈利质量的评价指标。

二、研究指标研究方法的选择

从盈利性、获现性和成长性三个方面出发,选择了销售净利率、净资产收益率、盈利现金保障倍数、销售现金比率、主营业务收入增长率、净利润增长率指标,但是每个指标对于盈利质量的作用是不同的。评价上市公司的盈利质量,关键是如何确定指标权数,权数确定的合理与否直接关系到最后结果的正确性。目前权数确定的方法有很多种,如专家意见法、层次分析法、因子分析法、模糊分析法等,每种方法都各有其利弊。经过比较分析后决定采用因子分析法来进行研究。

因子分析法通过对原始变量的标准化处理和数学变换,消除了指标间的相关影响,消除了由于指标分布不同、数值本身差异造成的不可比性,从数据源头保证了评价的质量。应用因子分析法,既可避免信息量的重复,又克服了权重确定的主观性。因子分析法进行综合评价,所用权数属于信息量权数,它与根据评判者对指标自身重要程度的估价而确定的估价权数不同,信息量权数是从指标所含区分样本的信息量多少来确定指标的重要程度,是伴随数学变换过程生成的,并随着样本集合的变化而变化,不能人为调整。采用信息量权数有助于保证客观地反映样本间的现实关系,提高综合评价的效度。因此,本文选用了因子分析法。

三、样本选取及数据来源

本文以2006年、2007年巨潮40家披露的年报数据为样本,其中样本的选择包含了银行、房地产、电力生产、机械、信息技术硬件、旅馆餐饮及休闲、交通运输、食品饮料、有色金属、煤炭、石油及天然气、证券、通讯运营、汽车及配件、化工、家用电器、航运等诸多领域和行业,具有很强的代表性。

数据的主要来源是大智慧软件、巨潮资讯网(http://)、中国上市公司资讯网(http://)以及中国证监会网站(http://)所公布的年报资料和数据。

四、数据的处理分析

(一)指标的调整

笔者使用拟采用的六个指标,用SPSS中的因子分析法对巨潮40家上市公司2006年和2007年数据进行检验,2006年的KMO值为0.478,2007年的KMO值为0.465,它们的KMO值均小于0.5(KMO是用于检验因子分析是否适用的指标值,若它在0.5-1.0之间,表示适合;小于0.5表示不合适),故不是很适合使用六个指标进行因子分析。为了保障分析的科学性与严谨性,经过检验和分析,笔者将评价指标做了调整,调整为销售净利率(X1)、盈利现金保障倍数(X2)、主营业务收入增长率(X3)、净利润增长率(X4)来对巨潮40家的数据进行分析,得到了可以通过KMO检验的结果,2006年的KMO值为0.513,2007年的KMO值为0.507,它们的KMO值均大于0.5。

(二)对2006年数据采用因子分析得到的结果

运用SPSS13.0软件里的DataReduction一Factor功能,对上市公司的盈利质量进行综合分析评价,一开始先输入2006各项指标,得到以下结果(见表1)。

因为当初在Extraction对话框设置提取公共因子时采用了系统隐含设置,即根据特征值大于1的个数提取。由表1可知,取前两个公因子时累计贡献率只能达到70.295%,如要达到符合要求的85%的累计贡献率,需要提取三个公共因子。

故再次回到FactorAnalysis主对话框,重新计算得到表2。

从表3反映的各个变量的因子共同度来看,这三个因子的变量共同度都在0.8以上,四个变量都能很好地被三个因子解释。

再利用Transform下拉菜单中的Compute进行分析,将数据文件中通过上述统计分析步骤产生的三个新变量即第一、二、三因子得分fac1_1,fac2_1,fac3_1及第一、二、三的方差贡献组成表达式:(41.757×fac1_1+25.315×fac2_1+25.049×fac3_1)/92.121。

在NumericExpression下端矩形框键入此表达式,再点击OK按钮,得到的综合得分如表4。

(三)对2007年数据采用因子分析得到的结果

与2006年数据处理相同,取前两个公因子时累计贡献率只能达到66.3855%,若要使累计贡献率达到85%,需要提取三个公共因子。重新计算执行结果如表5。

从表6反映的各个变量的因子共同度来看,这三个因子的变量共同度都在0.75以上,因而四个变量都能很好地被三个因子解释。

再利用Transform下拉菜单中的Compute进行分析,将数据文件中通过上述统计分析步骤产生的三个新变量即第一、二、三因子得分fac1_1,fac2_1,fac3_1及第一、二、三的方差贡献组成表达式:(37.639×fac1_1+25.149×fac2_1+25.017×fac3_1)/87.805。

在NumericExpression下端矩形框键入此表达式,再点击OK按钮,得到的综合得分如表7。

五、结果分析

从2006、2007年的总体分析结果,可以看出:

(一)上市公司行业间的盈利质量差异较大

综合这两年的数据来看,以证券等行业为代表的上市公司盈利质量均较高,如中信证券的排名一直遥遥领先,保持第一的位置;而以化工、家用电器为代表的行业如S上石化、四川长虹等的盈利质量情况则较差,行业差距凸现出来。

(二)同一行业间上市公司的盈利质量差异明显

1.银行业:就2006年来看,深发展A、华夏银行分别以0.70848、0.70607的得分位居第3和第4,而招商银行也排名第6,但浦发银行却以-0.32102的得分排名30,其他银行的排名分别为建设银行11名,工商银行13名,民生银行14名,中国银行26名;再分析2007年,招商银行排名第4,最差的华夏银行却排名倒数第一,而其他的银行在排名中呈现均匀分布,并没有形成“扎堆”的局面。可见,银行业这个行业的差别明显,盈利质量参差不齐。

2.交通运输业:从2006年可以得出,盐田港排名第2,上海机场排名第8,但中海发展和上港集团的排名分别是23和24,差异明显;2007年的情况是盐田港排名第3,而上港集团排名21,差异仍然存在。

3.电力生产:2006年长江电力排名第10,深圳能源排名17,申能股份排名28,国电电力排名32,差距很明显;而2007年的顺序虽然有所不同,但排名情况基本没变,差异明显的情况仍然存在。

(三)我国上市公司两级分化

从得分情况可以看出,2006年最高分的中信证券得分为2.9656,而最低分的中兴通讯得分仅为-0.77786。差距明显,2007年第一和最后一名的差距也很明显,从中可以看出我国上市公司的盈利质量呈现“金字塔”的分布格局。

以上是从整体情况进行的分析,从纵向进行比较分析,可以得到两点结论:

第一,我国上市公司盈利质量略微有所下降。

由于2006年和2007年的上市公司都使用了相同的财务比例指标,这就使得这两年的得分情况具有一定的可比性。得分大于0或小于0的上市公司数目没有变化,就相同名次的得分情况来看,2006年上市公司得分与2007年的得分差距不是很大,但除了19家,即47.5%的公司名次得分稍微有所改善外,其他的即有52.5%上市公司的得分都出现了不同程度的下降,这在一定程度上说明了上市公司的盈利质量稍微有所降低。

第二,银行业排名波动幅度剧烈,行业竞争空前加剧。

2006年华夏银行还是排在前5名之内,但在2007年迅速被挤出,甚至排名倒数第1,深发展A被挤出了前5的“宝座”,招商银行则在一年内的时间里占据了前5名的位置;而浦发银行也不甘示弱,迅速从2006年的30名跻身第7名。以上种种现象都说明了银行业的竞争出现了“白热化”的程度,竞争异常激烈。

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