盈利能力的研究

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盈利能力的研究范文第1篇

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｡

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盈利能力的研究范文第2篇

【關鍵詞】房地產信貸；盈利能力；商業銀行

1.研究背景

我國于1994年開始推進住房市場化改革，緊接著是商業銀行信貸政策的不斷完善，信貸業務規模的持續擴大。從1998到2007，僅僅10年的時間，我國房地產貸款占各項貸款額的比重從3.12%上升到18.34%，貸款額也增加了將近18倍。無論是從絕對額還是相對比重上，房地產貸款的增速遠遠高于其他各項貸款。2008年的金融危機，讓全球領略了過度放貸（尤指房地產信貸）所帶來的災難。為了應對房地產信貸的潛在風險，我國政府出臺了多種宏觀調控政策。但是在2008至2011年期間，根據各年金融機構貸款投向統計報告顯示，房地產信貸的投放量依然居高不下，尤其是2009年房市的回暖交易。雖然2011年房地產信貸投放量相比較2010年增幅有所下降，但是從絕對額上計量，總值一直在增加，只是增加的幅度稍稍放緩。房地產業是一個具有高度聯動性的產業。它的興衰直接影響各行各業，小到家用電器、建材裝修行業，大到鋼筋水泥行業，既聯系實體產業，又與虛擬資產為主的金融行業緊密相關。我國房地產業所需的資金大部分來自于銀行的信貸，脫離了銀行信貸的支持，房地產業將無法生存。所以，筆者認為房地產信貸與銀行盈利能力間必然存在某種關系，這種關系值得深入研究。

2.研究現狀

針對房地產信貸和銀行間盈利能力的問題，國內外學者也做了很多研究。多數文獻認為，信貸的推動是80年代許多國家房價出現劇烈波動現象背后諸多因素中最重要的影響因素。Bernanke與Gertler（1986）首先提出了信貸市場對宏觀經濟波動的放大作用。在一個內生的新古典商業周期動態模型中，他們認為由于信息的不對稱，借方清償能力的變化能啟動和放大商業周期。BGG（1996，1998）提出了“金融加速器”概念，直接將信貸市場摩擦引入標準的宏觀經濟模型中，形成了一個包含金融加速器的動態宏觀經濟學模型，并發現金融加速器對美國經濟有重要的影響。Davis and Haibin Zhu（2004）利用17個國家的跨國數據對銀行貸款和商用房地產價格之間的關系進行了實證分析，結論是，房地產價格的上漲導致了銀行信貸的擴張，而不是過度的銀行信貸擴張導致了房地產價格的上漲。

相對于國外的學者，段忠東等（2007）運用多變量協整分析技術對我國房地產價格影響銀行信貸的效應進行實證檢驗。研究表明，房地產價格和銀行信貸之間在長期內存在互為因果關系，房地產價格波動在短期對銀行信貸發放的直接影響十分有限，主要是在長期內對銀行信貸增長產生影響。而銀行信貸也通過協整關系成為房地產價格短期波動的Granger原因。郭永濟等（2011）運用資本邊際收益率法對房地產泡沫進行了測度，認為房地產價格和銀行信貸在信貸總額中所占的比率存在明顯的正相關。房地產部門在中國經濟中占有中心位置，并與上游產業（如鋼鐵和水泥）以及生產家電和其他耐用消費品的下游企業緊密相聯，在居民和企業資產負債表上占很大份量，因此二位學者認為房地產泡沫將給宏觀經濟和金融穩定帶來嚴重風險。如果對房價上漲不加控制，將會導致銀行風險進一步增大，對金融安全產生不利影響。段軍山（2008）通過銀行信貸集中模型表明銀行具有擴大房地產信貸的動力，但銀行的樂觀主義以及對嵌在無追索權的抵押貸款中的看漲期權的低估，導致房地產價格上漲并超過基礎價格。

已有的研究大多數重點放在房地產價格和銀行信貸規模的關系上，并未過多研究銀行房地產信貸規模對銀行盈利能力的影響程度。筆者認為，如今銀行房地產信貸已經占據了銀行信貸總額的絕大部分，有關房地產信貸的略微變動一定會直接影響銀行的盈利能力。因此，銀銀行在大量放貸賺取存貸利差的同時，應該警惕由于放貸所暴露的風險。基于上述原因，本文把重點研究房地產信貸規模與銀行盈利能力間的關系上，認為信貸資產不是越多越好，并且根據中國目前的信貸市場，我國房地產信貸的投放量明顯已經超規模發行。房地產風險正逐步威脅著銀行的盈利能力。

3.研究方法

存貸利率差收益一直以來是我國銀行業的主要收益。但是這種單一的收益方式不僅給銀行帶來了更多的信貸風險，而且還會使銀行過分依賴信貸資產。過分依賴的結果就是大量放貸最后產生泡沫。我國房地產最近兩年發展速度迅猛，已經出現了一種過度增長的趨勢。然而，房地產的發展很大程度上因為銀行信貸的支持。所以，房地產信貸和銀行盈利能力必然存在著某種關系，否則銀行不會放棄大量的投資機會而把資金大量借給房地產行業。但是筆者認為，任何事情都有一個限度，房地產信貸的過度投放已經給銀行的盈利能力造成一定的阻礙。本文以2007—2011年滬深兩市16家上市銀行為樣本，對16家上市銀行的半年報、年報和其他相關資料進行選擇和下載。選取銀行樣本共144組，克服了樣本不足的統計缺陷。樣本數據主要來源于WIND數據庫、中國人民銀行網、中國銀監會、鳳凰網和各上市銀行定期報告。

3.1 變量的定義和選取

銀行盈利能力指上市商業銀行的獲利能力，具體包括以下幾個指標：

（1）每股收益（EPS），表明普通股的獲利水平。公式為：每股收益=凈收益/普通股數[12]。

（2）總資產收益率（ROA），反映資產的獲利程度。公式為：資產收益率=稅后利潤/銀行平均總資產。

（3）凈資產收益率（ROE），反映銀行資金運用效率和財務管理能力，同股東財富最大化直接相關。公式為：權益收益率=稅后利潤/所有者權益[13]162-164。

（4）銷售凈利率（ROR），反映了銀行主營業務收入狀況。公式為：銷售凈利率=凈利潤/主營業務收入。

為了使數據的量綱保持一致，所以盈利能力指標筆者選取了后三者，即：總資產收益率、凈資產收益率和銷售凈利率。

商業銀行房地產信貸的組成主要有：

（1）建筑業貸款：凡是從事建筑業生產經營和基建物資流通活動，在銀行開戶，實行獨立核算，自負盈虧，具有法人資格的全民所有制和集體所有制企業，均可申請建筑業流動資金貸款。根據有關規定，貸款的具體對象如下：

①建筑行業、房地產行業以及所辦各類附屬企業。建筑行業包括建筑公司、設備安裝公司、市政工程公司、房屋維修工程公司等；房地產行業包括城市綜合開發公司、各類房地產開發公司等。

②建筑材料生產企業。包括建筑材料生產、供銷企業，地質部門物資供應公司及附屬修配廠，農村房屋建材生產供應公司等。

③與建筑業有關的企業、單位。包括勘察設計單位、施工機械租賃公司、工程承包公司等。

（2）房地產行業貸款：指對房地產開發企業發放的用于住房、商業用房和其他房地產開發建設的中長期項目貸款。房地產貸款的對象是注冊的有房地產開發、經營權的國有、集體、外資和股份制企業。房地產開發貸款期限一般不超過三年（含三年）。

（3）個人住房按揭貸款：指銀行向借款人發放的用于購買自用新建住房的貸款，即通常所說的“個人住房按揭貸款”。銀行發放的個人住房按揭貸款數額，不高于房地產評估機構評估的擬購買住房的價值或實際購房費用總額的80%（以二者低者為準）。貸款期限最長不超過30年。通常，貸款最終到期日借款人年齡不超過65周歲。

由于每家銀行的資產負債規模都不同，為了便于比較，本文采用比值這個概念，即貸款余額/總資產，作為變量融入模型。為防止實證結果波動過大，本文又增加了四個協變量：

（1）國內生產總值：國內生產總值（Gross Domestic Product，簡稱GDP）是指在一定時期內（一個季度或一年），一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值，常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標。它不但可反映一個國家的經濟表現，還可以反映一國的國力與財富。

（2）5年期以上貸款利率：貸款利率的高低不僅會影響貸款者的還款能力，也能反映一個國家在某一時期的貨幣政策。若為緊縮，則貸款量也會急劇下降；若為寬松，那么貸款量將上升。

（3）各上市銀行在樣本時期的總資產。筆者認為資產規模的大小會影響銀行的盈利能力，故也把該指標列入模型。

（4）資產負債率是指公司年末的負債總額同資產總額的比率：表示公司總資產中有多少是通過負債籌集的，該指標是評價公司負債水平的綜合指標。同時也是一項衡量公司利用債權人資金進行經營活動能力的指標，也反映債權人發放貸款的安全程度。

3.2 建立多元線性回歸模型

多元線性回歸分析是指根據觀測樣本數據估計回歸方程模型中的各個參數，并對估計參數及回歸方程進行統計檢驗，從而利用回歸模型進行經濟預測和控制。為檢驗房地產信貸與銀行盈利能力的關系，假設因變量與多個自變量有線性關系時，因變量是自變量的多元線性函數。根據這個思路，可以將多元線性回歸方程表達為：

ROE（ROA or ROR）=β0+β1×Asset+β2×JZYA+β3×GSA+β4×GRA+β5×GDP+β6×R+β7×LA+ε

ROE（ROA、ROR）：上市銀行盈利能力衡量指標；β0：模型常數項；β1～β7：各變量前的系數；Asset：銀行總資產的自然對數；JZYA：建筑業貸款/總資產；GSA：房地產貸款/總資產；GRA：個人住房按揭貸款/總資產；GDP：國內生產總值；R：5年期以上貸款利率；LA：總負債/總資產，即資產負債率。

3.3 數據分析

本文使用SPSS軟件對樣本數據進行分析。具體的數據結果和分析如下：

由上表知，ROE、ROA和ROR這三者間的極大極小值差距很大，也就是說每家銀行的盈利能力水平相差很大。而JZYA、GSA和GRA的極大值和極小值間也有5倍以上的差距。筆者認為，上表的分析間接說明了銀行的盈利能力和房地產信貸之間存在正向或者負向的關系。在模型檢驗中，我們從以下表的F檢驗可以看出三個模型的F值分別為3.027、14.27、13.702，sig分別為0.005、0、0，所以建立這三個模型是有效的。

由回歸結果知：

以上三個式子可以很明顯的看到：GSA與ROE、ROA呈線性的負相關關系；GRA與ROE、ROA呈線性的正相關關系；JZYA與ROR呈線性的負相關關系。也就是說我國個人住房按揭貸款的發放給銀行帶來的效益是：投放越多，盈利越多；而建筑業和房地產業的貸款已過飽和，已經不存在邊際效益最優。以上結果為近幾年連續出臺的房地產政策提供了一定的事實基礎。

4.實證結果與分析

實證結果發現建筑業信貸資產越多，銀行的盈利能力就越弱。也就是說當建筑業信貸投放量超過一定額度以后，繼續投放建筑業信貸會拖垮銀行的盈利能力。個人住房按揭貸款信貸資產越多，銀行的盈利能力就越強。以上結果筆者認為原因首先是，建筑業和房地產業的發展已經過了頂峰時期，而銀行對其的信貸支持卻依然保持在頂峰時的狀態。這樣的結果就是信貸資產不停的發放，貸款利率不斷的上升，房價已經停止上漲甚至下跌，貸款者的還款能力下降，抵押物價值不斷貶值。最后信用風險、市場風險產生，所有的虧損銀行全部囊入口中。房地產信貸具有很強的聯動性、集中性和長期性。對銀行來說，房地產信貸資產不像短期投資那樣具有高度的流動性，大量的資金被某兩個行業占用，并且看似不同的行業卻相互聯系著。這為變現能力較弱的資金給銀行帶來了巨大的挑戰，一旦某一層資金斷裂，將會使整個資金層斷裂，毫無資金變現可言。其次，集中性的投資也違背了投資最關鍵的一點：分散風險。風險的集中影響了銀行的資本充足，為了防范這種風險，銀行需要更多的準備金，這些不能挪用的準備金也降低了銀行的盈利能力。

我國個人住房按揭貸款質量較好，可以繼續加大投放量。筆者認為原因如下：首先，我國的居民收入穩定增長，這為貸款者的還款能力提供了一定的保障；其次，我國個人住房按揭貸款的審批條件較高，這在一定程度上規避了部分信用風險，而且貸款額不像行業類貸款那樣數額巨大。最后，個人住房按揭貸款的申請者各行各業，信貸風險得到了稀釋。雖然目前個人住房按揭貸款對銀行依然產生正面效應，但是其潛在的風險不容忽視。按照人民銀行《個人住房貸款管理辦法》的規定，個人住房貸款的還款期限最長可達30年。住房信貸是一種中長期消費信貸，具有長期性、分期償還性和不確定因素多的特點，其風險是逐漸積累和釋放的，目前國內個人無法正常履行按揭的現象已經開始出現。按照國際慣例，個人住房貸款的風險暴露期通常為3～8年，這也就意味著，在近年來個人住房信貸余額快速增加的形勢下，雖然我國目前的不良率還較低（僅為0.60%），但極有可能國內個人住房貸款已經步入了違約的高風險期。

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[5]郭永濟，唐建民.房地產泡沫對商業銀行信貸風險的影響研究[J].時代金融，2011（12）：

167-168.

盈利能力的研究范文第3篇

近年來，我國財產保險公司的規模不斷擴張，盈利能力卻未加強。2008年，我國財險公司中盈利公司16家，虧損29家；至2011年，盈利總數增長到30家，而虧損數則增長到了56家。可見，我國財產保險公司的盈利能力并不樂觀。目前，對財險公司盈利能力的分析和評價多采用指標分析方法：即“承保利潤率”，“投資利潤率”和“總資產回報率”等衡量財險公司的盈利狀況，并以此為依據對各大財險公司進行比較和評價。如祝向軍，劉玲玲（2010年）對利用“總資產回報率”，“凈資產回報率”和“承包利潤率”對我國七家財產保險公司十年的盈利能力進行評價；中國大地財產保險股份有限公司課題組（2010年）則采用“承包利潤率”和“投資收益率”對我國財產保險公司的可持續盈利能力進行分析；寇世富（2012年）利用“總資產回報率”，“投資資產占比”，“承包利潤率”，“凈利潤增長率”和“人均利潤”等指標對我國46家財產保險公司進行了排序。然而，利用此類指標衡量財險公司的盈利能力存在較為明顯的缺陷：在衡量中注重產出額，忽略投入額，導致評價結果可能致使企業為提高利潤指標而過度加大投入，致使公司經營缺乏有效性，并使企業之間的比較缺乏客觀性；在衡量中缺少對于改進的建議，使評價的結果不能對企業盈利能力的改進發揮直接作用，評價結果缺少指導意義。因此，有必要在利用指標分析的基礎上，引入其他方式，以充分衡量和評價涉及財險公司盈利能力“投入產出”指標的綜合有效性，并將相關指標向有助于財險公司的盈利能力持續改善的方向轉化。

二、DEA-Malmquist指數涵義

數據包絡分析（DEA）是一種由 Charnes、 Coopor 和Rhodes（1978）提出的用于評價生產效率的非參數前沿效率分析方法。DEA 計算給定樣本中多個決策單元 （DMUs）的相對效率值，通過把一個決策個體和其他被認為有效的個體相比較而確認其效率是有效的還是無效的，衡量決策個體的相對效率。Malmquist 指數方法基于數據包絡分析法（DEA）提出，利用距離函數的比率來計算投入產出效率。根據Fare等人（1994）的觀點，Malmquist 指數衡量t期相對于s期的全要素生產增長率（Tfpch），可在規模報酬不變的假定下分解為技術效率變化指數（Effch）和技術進步指數（Techch)。技術效率變化指數主要用以測度s期與t期之間的技術效率變化；技術進步指數主要用以測度技術改進或者技術進步，為s期與t期技術變化的幾何均數。當Tfpch大于1 時, 全要素生產率進步； 反之， 全要素生產率退步。當技術效率變化指數或技術進步指數大于1 時，即表明它是全要素生產率增長的源泉，反之，則是全要素生產率降低的根源。

三 、財產保險公司盈利能力實證分析

（一）樣本選取及數據來源本文選擇我國近年來年保費收入和企業規模占優的六家中資財產保險公司（人保財險，國壽財險，平安財險，太保財險，大地財險和太平財險）和三家外資財險公司（東京海上日動火災保險，三井住友海上火災保險和三星財險）作為研究對象，截取其2010~2012年三年的相關數據，數據來源于《中國保險年鑒》和各大保險公司年報。

（二）指標選取就財產保險公司而言，本文認為，涉及“盈利能力”指標最為重要的幾大投入包括勞動力投入，資本投入和其他投入：其中，勞動力投入既包括財險公司正式在職人員的投入，也包括財險公司雇傭的保險中介部門（包括保險人，保險經紀人和保險公估人）的投入，因此本文以所有者權益額（X1）代表財險公司的自有資本投入額；以職工人數 （X2）代表勞動力投入，以手續費及傭金支出（X3）代表保險中介部門的勞動力投入；以固定資產扣減累計折舊額（X4）衡量財險公司資產投入額。本文選取四大重要的財務指標衡量財產保險公司以盈利能力為核心的產出水平，包括：

（1）投資收益率（Y1），反映財險公司投資業務的盈利能力。作為財險公司另一重要的盈利手段，投資收益對于財險公司的重要性同樣不容質疑。該指標越高，說明財險企業投資獲益越高。然而，本文認為，作為財險公司的基礎，承包利潤率仍應是財險公司關注的重中之重，投資收益率不宜過高，否則會影響財險企業的經營安全性。本文采用如下公式計算：投資收益率=投資收益/平均投資資產×100%。其中，由于各大財險公司在計算平均投資資產時采用指標不統一，本文在計算中投資資產包括貨幣資產，交易性金融資產，買入返售金融資產，保戶質押貸款，貸款，定期存款，可供出售金融資產，持有到期投資和長期股權投資。

（2）所有者權益回報率（Y2），反映企業的自有資本應用效果。該指標越高，說明企業依靠自身資本獲利的能力越強。本文采用公式如下：所有者權益回報率=凈利潤/平均所有者權益×100%

（3）總資產回報率（Y3），反映企業資產綜合應用效果。該指標越高，說明企業資產運用效果越好。本文采用公式如下：總資產回報率=凈利潤/平均總資產×100%。

（4）承保利潤率（Y4），該指標反映財險公司承保業務的盈利能力。財險公司的主業為承保業務，承保業務既是產險公司現金流的主要來源，又決定了保險公司的融資成本，因此，該指標反映企業主營業務的盈利能力。該指標越高，財險公司依靠其主營財險業務獲得利潤的能力越強。由于各大保險公司對于該指標的計算公式并不統一，為保證本文中承保利潤率指標的可比性，采用如下公式：承保利潤率=本期保費收入占前五位的保險產品承保利潤/已賺保費×100%。

本文選取的各項指標具體含義如表1所示：

（三）實證結果與分析從表2可以初步獲知：近三年來，我國財產保險公司整體產出顯著下降，除投資收益率基本持平外，其他盈利能力指標降幅都超過20%，承包利潤率的下降幅度接近40%；而與此同時，財險公司的投入卻都在以較大幅度提高，自有資本增加額超過30%，增長最低的固定資產額已達到11%。可見，近三年，我國財險公司的盈利能力呈現顯著下降的趨勢。就其原因，國際金融危機的負面影響固然是重要原因之一，我國財險公司自身擴張的盲目無效也是影響其盈利效率的重要原因。為了進一步衡量各大財險公司盈利能力的年度變化，利用DEAP軟件采用DEA-Malmquist指數進行測度，如表3所示。

從表3可以獲知：我國財險公司在三年間的全要素生產率水平均值僅為0.648；其中，技術效率變化指數為0.891，而技術進步指標僅為0.72，說明我國財產保險公司盈利能力投入產出的低效率主要由技術進步水平不足造成，尤其是在2011年~2012年間，財險公司的技術效率變化指數和規模效率變化指數均大于1，而技術進步指數小于1，同樣導致了Malmquist指數小于1 ，說明技術退步對我國財險公司盈利能力巨大的負面影響。可知，我國財險公司長期以來奉行的單純依靠擴大保險人等營銷隊伍的規模帶動保費收入增加和利潤上升的模式，在近年間已不能在為財險公司帶來巨大的利潤，反而會導致財險公司由于過度投入，致使盈利有效性不足。財險公司在未來的經營中，應更當重視精算技術，現代化信息技術等在保險公司中的應用，才能真正提高財險公司的盈利能力。

為了對各大財險公司的盈利效率進行評價，筆者采用Malmquist指數方法進一步分析，獲得2010~2012年我國9家財產保險公司平均Malmquist指數及其構成，如表4所示。從表4可知，2010~2012年間我國內資保險公司的盈利能力投入產出效率明顯低于外資保險公司，內資財險公司技術效率變化指數平均值僅為0.847，僅太平財險公司技術效率變化指數大于1，而外資財險公司的對應指數則全部大于1，平均值達到1.037；而在技術進步指數方面，內外資財險公司基本持平，說明我國內內資財險公司在技術水平并不落后于外資公司，然而在如何更好的對現有資源和技術進行應用，以實現更好的產出方面，則明顯落后于外資財險公司，這一點從規模效率指數中也可以得到證明。實際上，近年來，我國財險公司的綜合成本率和手續費率持續上升，也印證了這一點。

五、結論與建議

近年來，由于過分追求保費收入的增長，我國財險公司大多呈現規模的無序擴張，而由于保險技術的提升無法馬上產生利潤，大多財險公司忽視了保險技術的重要性，致使我國財險保險公司的盈利水平和盈利能力不升反降。同樣由于規模的無序擴張，相對外資保險公司，我國內資財險公司雖然在技術水平上不存在差距，然而在如何對現有資源和現有技術進行整合和應用方面，卻存在一定的差距，并導致我國內資財險公司的盈利能力普遍低于外資保險公司。因此，要提升我國財險公司的盈利能力，需從兩方面著手：首先，解決規模不當問題，不斷增長的保險人隊伍并不能帶來有效的利潤，而應當立足于現有的規模，更加關注如何提高保險從業人員素質和資源應用效率；同時，我國財險公司應盡快接軌國際趨勢，對新的保險精算技術，銷售技術和查勘理賠技術等進行研究，盡快實現技術進步，才能從根本上實現盈利能力的改善。

參考文獻：

盈利能力的研究范文第4篇

關鍵詞：礦業上市公司 資本結構 盈利能力 主成分分析

一、引言

目前，我國大多數有關資本結構的研究，都是以盈利能力作為自變量，而資本結構作為被解釋變量，并且一般以銷售毛利率等單一指標衡量盈利能力。實際上，反映盈利能力的指標有很多，以某一單一指標表示盈利能力具有一定的片面性，并且目前的研究很少以資本結構作為解釋變量，盈利能力作為被解釋變量。而礦業這一行業作為我國國民經濟的重要組成部分，其資本結構具有高負債率、內源融資少等特點，并且因礦產品的投資金額大、回收周期長等特點，礦業企業的盈利能力也和一般行業有所不同。因此，本文對礦業上市公司的盈利能力和資本結構進行研究，探討資本結構對盈利能力的反作用力。目前用于評價多重指標的方法有三種，分別是層次分析法、平衡計分卡法和主成分分析法。為了對盈利能力綜合指標進行評價，本文采用主成分分析法計算盈利能力綜合得分。

二、 研究假設

（一）樣本來源

本文的樣本對象是礦業上市公司，由于我國目前對礦業尚沒有具體的分類，首先根據2012年證監會修訂的上市公司行業分類指引，參照主營業務收入大于等于50%及是否屬于B采礦業和C制造業這兩條標準，參照首創證券的證監會板塊，選取了六大行業板塊共155家上市公司作為本文的樣本。其次，為了保證財務數據的可靠性及可比性，本文剔除了ST股和*ST股等財務數據異常的公司、發行B股的上市公司、發行H股的上市公司、創業板和中小板股票上市公司，即將研究數據只局限于滬深主板A股。最終得出了共104家礦業上市公司作為研究樣本，其中煤炭采選業27家，石油和天然氣開采業2家，黑色金屬礦采選業5家，有色金屬礦采選業18家，黑色金屬冶煉及壓延加工業21家，有色金屬冶煉及壓延加工業31家。

（二）研究假設及指標選取

本文提出以下假設：我國礦業上市公司的資本結構與盈利能力呈相關關系，即礦業上市公司的資產負債率越高則盈利能力越差。

反映礦業上市公司盈利能力的指標有很多，各個指標都側重于不同方面衡量其盈利能力。因此，單一的指標很難全面反映盈利能力。為了能夠更全面地反映盈利能力，本文以公布的2013年度礦業上市公司財務報告為依據，選取7個反映盈利能力的指標，通過進行主成分分析降維并計算綜合得分以評價礦業上市公司的綜合盈利能力。這7個指標分別是基本每股收益、每股凈資產、每股經營性現金流、成本費用利潤率、營業利潤率、總資產報酬率和銷售毛利率，具體變量定義如表1所示。為了分析盈利能力和資本結構之間的關系，選取資產負債率衡量資本結構，并以其為解釋變量，因子分析所得的盈利能力綜合得分作為被解釋變量，以研究礦業上市公司資本結構對盈利能力的影響。

三、實證結果分析

（一）描述性分析

從表2描述性統計量可以看出，每股凈資產均值最高，達4.0294，而營業利潤率的均值較低，均值只有0.0792，其余變量的均值均在0.2左右；每股凈資產的離散程度也最大，標準差為2.08875，其次是每股經營性現金流量，其標準差接近1，其余變量的標準差都遠小于1，并維持在0.5左右。另外，每股凈資產和銷售毛利率的極大值也較大，其余變量的極大值也維持在2左右。除此以外，樣本指標差異較小。

（二）主成分分析

為了使數據更加具有可比性，消除數據間的量綱關系，首先將相關指標進行Z標準化，可得ZX1、ZX2、ZX3、ZX4、ZX5、ZX6、ZX7。之后運用SPSS 19.0統計軟件進行主成分分析，依次可得表3、表4、表5和表6。

（1）KMO 和 Bartlett的檢驗。由表3可以得出，KMO 的統計量取值為0.553>0.5，意味著變量之間具有相關性，選取的反映盈利能力的7個指標適合做因子分析；Bartlett球度檢驗Sig.小于顯著性水平0.05，即拒絕原假設，證明相關系數矩陣不是單位矩陣，變量之間存在相關關系，因此適合做因子分析。綜上所述，KMO和Bartlett 的檢驗均驗證了7個變量適合做因子分析。

（2）相關性矩陣。由表4相關矩陣可得，ZX1基本每股收益和ZX4成本費用利潤率的相關性為0.369，ZX4成本費用利潤率和ZX5營業利潤率的相關性系數為0.779，相關性較為顯著。ZX7和其他指標的相關性較差，均維持在0.1左右，除此以外，變量兩兩之間的相關性系數都接近于0.3，因此選取某單一指標表達盈利能力具有片面性，需要進行主成分分析，并運用因子得分法綜合計算盈利能力的綜合指標。

（3）提取主成分。由表5可知，特征值大于1對應的主成分有三個，可得特征值分別為λ1=2.090，λ2=1.257，λ3=1.075，主成分貢獻率分別為r1=29.864%，r2=17.959%，r3=15.362%，累計方差貢獻率為63.184%。

（4）計算特征向量矩陣及盈利能力的綜合得分。由下頁表6初始因子載荷矩陣，可得相應主成分與對應變量的相關系數V1、V2 、V3，之后點擊SPSS 19.0統計軟件的轉換、計算變量按鈕，輸入公式F1= V1/SQRT（λ1）可得特征向量F1=0.425，-0.101，0.078，0.622，0.577，0.257，

0.132；同理可得，F2=0.412，0.414，0.551，

-1.614，-0.271，0.441，0.248；F3=0.048，

0.713，0.173，0.107，0.187，-0.591，0.258。將得到的特征向量與標準化后的數據相乘，可得各個主成分的得分，即Z1=F11×ZX1+F12×ZX2+F13×ZX3 +F14×ZX4+ F15×ZX5+F16×ZX6+F17×ZX7，同理可得Z2、Z3。最后，用各主成分得分乘以其各自貢獻率，可得綜合主成分得分，即Z=r1×Z1+ r2×Z2+r3×Z3，Z即盈利能力綜合得分。

（三）回歸分析與相關性檢驗

由上文已經得出盈利能力的綜合得分，以盈利能力為因變量，資產負債率為自變量，提出研究模型Z=α+βX+ε，其中Z代表礦業上市公司綜合盈利能力的指標，α是常數項，β是回歸系數，X代表資產負債率，ε表示隨機誤差項。由下頁表7回歸模型的方差分析表可知，F值為8.154>0，P值≈0.004

四、結論與建議

本文選取了104家滬深主板A股的礦業上市公司為樣本對象，對其盈利能力與資本結構進行實證研究。為了更全面地評價盈利能力，選取影響盈利能力的7個因素，并對其進行主成分分析，進而算出盈利能力綜合得分。實證結果表明，盈利能力和資本結構呈負相關關系。由實證結果可知，資本結構是影響盈利能力的因素之一。因此，為了提高我國礦業上市公司的盈利能力，礦業上市公司應該從兩方面著手提高盈利能力。

（一）優化礦業上市公司資本結構

為了優化礦業上市公司資本結構，上市公司應該實現資本結構的內部優化和外部優化。

（1）資本結構的內部優化。礦業上市公司資本結構的內部優化主要是希望礦業上市公司能夠實現資本結構的優化目標，即利潤最大化、股東財富最大化、企業價值最大化及每股收益最大化，礦業上市公司的資本結構優化應以企業價值最大化為目標，這也是目前業界較為認可的方式。為了實現企業價值最大化，企業應從以下方面進行資本結構的優化，上市公司一方面應該通過提高有形資產的比例，減少無形資產在變現時的損失，適當擴大資產數量和提高其質量，優化資本結構降低資產負債率進而提高盈利能力；另一方面應當優化礦業上市公司股權結構，完善治理結構，改善目前其國有股持股過多的現狀，適當增加大眾持股比例，進行股權分散化，并且應該通過發行可轉化公司債券以改善目前融資方式。

（2）資本結構的外部優化。良好的資本結構離不開完善的資本市場，也離不開國家對資本市場各方面的支持。礦業上市公司資本結構外部的優化主要是指宏觀經濟的優化及國家等對金融市場、債券市場進行進一步完善，以促使礦業上市公司的融資來源多元化。因此為了實現資本結構的外部優化，我國應當完善資本市場，大力發展債券市場，逐步實現債券利率市場化、債券品種多樣化和債券法規完善化，以改善目前礦業上市公司單一依靠發行股票的融資方式；同時應當大力發展風險投資機構，使礦業上市公司融資渠道多樣化，推動礦業上市公司的發展。

（二）優化影響盈利能力的其他因素

提高礦業上市公司盈利能力在優化資本結構的基礎上，還應該考慮通過建立良好的礦業上市公司的內部管理制度，提高現有員工的效率；同時應當建立適當的內部激勵制度，吸引優秀人才，提高企業的創新能力和發展能力，以人才取勝。礦業上市公司還應當處理好股東、債權人和管理者等利益相關者的關系，同時制定良好的內部員工考核制度，不斷促進礦業上市公司的發展，提高其盈利能力。Z

參考文獻：

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作者簡介：

盈利能力的研究范文第5篇

Abstract： It has inadequacies for the analysis of the profitability of road listed companies by using gross margin analysis. Using ROE analysis， this paper compares ROE between industries through the use of ROE， meanwhile， selects 21 representative listed companies in highway industry. The analysis of ROE in industry was carried out， and the first quarter of 21 highway listed companies during 2008-2011 as well as its profitability were analyzed， the conclusion was gotten， namely the highway industry is non-lucrative industry. At the same time， with this conclusion， it can reveal problems in highway listed companies， and solutions are proposed.

關鍵詞： 凈資產收益率（ROE）；公路上市公司；問題；對策

Key words： ROE；highway listed companies；problems；countermeasures

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2012）36-0094-03

0 引言

目前，各種新聞頻繁報道高速公路上市公司暴利，他們通過引用公路上市公司的毛利率這個表面數據來說明這個行業存在的“暴利”。但我們都知道考察一個公司的盈利能力，公認的指標是ROE（凈資產收益率），毛利率并不是一個合適的指標。ROE反映的是實際投資收益水平，其充分考慮了毛利水平、資產周轉率、財務杠桿等因素，是資本市場衡量盈利水平的主要指標，而毛利率沒有考慮管理費用和財務費用，也沒有考慮投資周期，只是反應營業收入與營業成本之間的關系。因此，毛利率是一個粗糙的指標，完全沒有考慮不同行業的不同特點。

自2009年以來，交通運輸部已相繼撤銷了18個省區的政府還貸二級公路收費、取消收費里程超過10萬公里。根據審計署2011年6月公布的報告顯示，地方政府性債務余額中用于高速公路建設的債務余額為11168億元，部分地區的高速公路處于建設期和運營初期，其收費收入不足以償還債務本息，主要依靠舉借新債償還，全國高速公路的政府負有擔保責任的債務和其他相關債務借新還舊率已達54.64%。通過這些政策和數據我們也可以看出公路上市公司并不是想象中的暴利行業。

1 行業間ROE對比分析與公路上市公司ROE分析

現在通過比較高速公路行業、白酒行業、酒店行業、普鋼行業的毛利率和凈資產收益率來體現，毛利率和凈資產收益率反應行業的盈利狀況的不同。

1.1 公路行業、白酒行業、酒店行業、普鋼行業的毛利率對比分析 從表1中的2011年一季度情況來看，高速公路行業上市公司的毛利率確實不低，略低于白酒行業，與酒店行業相差無幾，遠高于鋼鐵行業中的普鋼行業。高速公路行業與酒店行業之所以要有較高的毛利率，主要是因為其資產太重，資產周轉速度太慢。

1.2 公路行業、白酒行業、酒店行業、普鋼行業ROE對比分析 高速公路行業不同于其他行業，它的先期投資比較大，因此投資者應看其凈資產收益率，也就是ROE水平。高速公路行業扣除非經常性損益后的加權平均凈資產收益率卻遠低于白酒行業。雖然高于酒店行業，但從表2的情況來看，高速公路行業的資產負債率要高于酒店行業。換言之，高速公路行業以高財務杠桿的代價來取得相對較高的凈資產收益率。盡管高速公路行業上市公司的凈資產收益率高于酒店行業，其市凈率卻遠低于酒店行業，只能與盈利能力最差的普鋼行業處于同一個水平。眾所周知，鋼鐵行業當前處于極度微利的困境中。

1.3 公路上市公司ROE盈利水平分析 根據2001年證監會頒布的《上市公司行業分類指引》分類標準，析出一些高速公路上市公司共21家，根據凈資產收益率（ROE）的計算公式：ROE=P/（E0+NP÷2+Ei×Mi÷M0-Ej×Mj÷M0）。 其中：P為報告期利潤；NP為報告期凈利潤；E0為期初凈資產；Ei為報告期發行新股或債轉股等新增凈資產；Ej為報告期回購或現金分紅等減少凈資產；M0為報告期月份數；Mi為新增凈資產下一月份起至報告期期末的月份數；Mj為減少凈資產下一月份起至報告期期末的月份數。并得到其近四年第一季度的ROE，如表3所示。

表中表示各公司四個季度的凈資產收益率變化，從21家公路上市公司2008-2011年一季度ROE走勢表看出，有9家公司的凈資產收益率與平均值比較在下降，其中福建高速的平均凈資產收益率4.54%最高，但其凈資產收益率下降2.39%的幅度最大。根據該公司2010年度報表及新浪相關資料表明其實現營業收入19.35億元，同比減少3.5%。利潤總額9.86億元，同比減少17.8%。實現凈利潤5.29億元，同比減少19.9%，加權平均凈資產收益率為7.9%。同比下降8個百分點。由此可以看出福建高速的盈利能力不容樂觀。漳州發展2008-2009年的一季度漲幅1.18%，主要原因是其業務向水務業務，汽貿業務發展。海南高速2008-2009年的一季度漲幅2.32%，因為其2010年主營業務收入主要來源非公路收費業。主要因其房地產項目收入增加，并實現銷售利潤。提高了它的盈利能力。

從比較2008-2011年平均凈資產收益率和2011年的平均凈資產收益率來看，四年的平均值為2.28%，2011年一季度的21家上市公司的凈資產收益率的平均值為2.24%，減少了0.02%，說明公路行業的總體的平均凈資產收益率的水平是在下降的。

2 公路上市公司存在的問題

2.1 公路上市公司凈利潤增速正在放緩，凈資產收益率不斷下降，公司的財務費用高企。超財力舉債影響地方經濟的穩定性和財政的可持續發展高速公路公司資金鏈緊張、負債率急劇膨脹。其主要原因是在2009年到2010年間，增加了大量的銀行短期流動資金貸款，大多為一年到三年期限。許多大的公路上市公司在發展時，為了追求規模效應將效益好的公路項目資金投入到新的公路項目，形成以舊建新、以舊養新的資金滾動模式，并大舉借貸。若繼續下去，將有可能演變成銀行的爛賬，影響金融安全，甚至引發金融危機。

2.2 公路上市公司存在過度依賴銀行貸款的風險，債務結構安排不合理，貸款償還的期限安排不合理。如果借入資金的渠道單一，負債的期限結構安排不合理，造成企業信貸風險增加。從目前公路行業的建設資金來源來看，銀行貸款是主要的資金來源，融資渠道單一容易積累金融風險，會影響籌資活動的長期進行，不利于擴大融資量，將融資風險高度集中，還款時間高度集中，會加大還款難度，出現類似擠兌的風險。如果借款人在還款期限、金額比例等方面不能科學安排和籌措，就可能形成按期不能還款的風險，特別是在公路貸款項目進入還款高峰時期，這種風險將更大[3]。

3 提出解決對策

政府應促使行業間的效益齊頭并進，確保市場的公平性，引導和扶持公路上市公司走可持續發展之路。必須積極采取有力措施，正確處理和對待上市公路上市公司的發展與舉債，長遠目標與眼前現實的關系，用科學發展觀統領公路上市公司的投資行為，合理有效控制債務規模，防范和化解其債務風險，提高資金使用效率，走可持續發展道路。

3.1 科學合理、經濟互惠的設計高速公路上市公司的激勵與約束機制。完善高速公路的相關法律體系和處罰條例，詳盡地考慮各個質量問題的責任，合理地設計責任分擔和風險共擔機制，有利于改善高速公路工程質量行為，提高建設主體質量能力。并引入績效評價體系，通過宣傳、教育，使經營者深入了解《公路法》及相關法律法規，從而自覺地執行和落實。通過宣傳教育能使經營者正確地認識到高速公路的社會經濟的特性，尤其是社會公益性和基礎性。充分認識企業利益與社會公眾利益的關系，為高速路政管理創造更好的條件。并且通過宣傳教育，能夠使經營者深入理解政府特許經營的概念和規律，自覺地接受公路行業管理。[4]

3.2 政府要提高辦事透明度、及時布發信息，開辟公眾信息渠道，引導資本向公路交通流入。一是要加強公路建設規劃的制定和政策引導。通過編制公路建設規劃，明確發展的指導思想、戰略目標、總體布局和主要建設項目等，引導社會投資。二是要靈活運用投資補助、貼息、價格、利率、稅收等多種經濟手段，引導社會投資，優化投資的產業結構和地區結構。要加強和改進投資信息和統計工作，及時、準確、全面地反映全社會固定資產和投資運行的態勢，建立包括公路投資信息在內的各類信息共享機制，使所有的投資者在進行決策時能獲得盡可能多的準確信息，為投資宏觀調控和各類投資者決策提供科學依據。

3.3 健全監督體系，完善監督機制。激勵約束機制必須在監督體系的運行下，才能真正發揮其激勵和約束作用。規范公路經營企業行為，保障經營性公路價值流轉順暢，防止使用者利益受到侵害，必須建立起有效的監督機制。監管方式主要有行政監管和社會監管，社會監督主體是公路使用者、社會公眾，主要通過新聞媒介、聽證會等方式來約束經營者；行政監督主體是政府（立法部門、執法部門、交通主管部門、審計部門等），通過立法、行政命令、制定政策、經濟懲罰等手段來約束經營者。

3.4 從公路上市行業來說，克服自身的發展局限，適應市場規律，走可持續發展的道路，提升企業形象，并提高經濟效益。高速公路一般具有技術密集的特點，其管理以養護、暢通為主轉移到以快速舒適為代表的道路運輸保障系統和以通訊收費為代表，信息跟蹤系統兩者并存的格局。只有充分利用高科技才能保證其正常運行和充分的揮效能，管理者必須提高管理水平。

實行多樣化的融資方式，分散債務風險。隨著金融市場的逐步建立和完善，公路建設融資的方式應由單一的銀行貸款轉變為商業銀行、投資銀行和信托公司參與的多種直接融資和間接融資方式。如，發行公路債券、股票，爭取財政貼息貸款，爭取國際金融組織貸款，采用BOT方式等，從而有效地降低融資成本、減輕償債壓力。[5]最后，公路上市公司應增加對公路收費透明度，打消民眾的疑慮。

參考文獻：

[1]郗恩崇，吳志恒.公路經濟學[M].人民交通出版社，1995年5月．

[2]王艷玲.高速公路上市公司績效評價[D].大連海事大學研究生部，2006年3月.

[3]何國純，鄭永生.公路上市公司財務風險分析與控制探討[J].經濟研究，2010年5月.

[4]李珩.高速公路路政管理的有效措施探析[J].經濟論壇，2010.