上市公司盈利質量

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【摘要】本文依據盈利質量的三個特征，選取了4個評價指標，運用因子分析法，對巨潮40家2006年至2007年的盈利質量進行實證分析，結果發現，我國上市公司的盈利質量不容樂觀。筆者針對實證分析發現上市公司盈利質量所存在的問題，提出了相應的改進措施。

【關鍵詞】上市公司；盈利質量；實證研究；因子分析

隨著我國證券市場的不斷發展與壯大，上市公司的數量也越來越多，吸引了廣大投資者的參與，使證券市場出現了一片生機勃勃的場景。但在繁榮的背后也應清醒地認識到：我國上市公司的盈利質量普遍不高。為了保持證券市場的穩定，保護廣大投資者、債權人及利益相關者的權益，很有必要對上市公司的盈利質量作一全面系統的分析。

一、盈利質量的概念

在研究盈利質量時，筆者參閱了相關文獻，從而發現了幾個相關的概念，如盈余質量、利潤質量、收益質量等。筆者經過分析總結后認為，這三個概念與盈利質量實質上是對同一事物的不同表述。因此本文未對其進行區分，并且在本文中統一使用盈利質量來進行表述。

“盈利質量”的觀念最早起源于20世紀30年代的美國，到20世紀60年代，美國財務分析專家奧特洛弗（O''''Glove）出版了頗具影響力的投資咨詢報告《盈利質量》（QualityofEarnings），從這個時候開始盈利質量在證券業就日益受到重視。

就目前的研究情況來看，對盈利質量的定義，還沒有形成統一的認識，各種觀點各有其側重?，F金流量觀點：它強調了盈利的可實現性，但卻忽略了盈利的持續發展能力。真實性觀點：較之于現金流量觀點，它更加全面，但仍然忽略了盈利的持續發展能力。持續性觀點：它強調了盈利的持續發展能力，但卻忽略了盈利的真實性。

綜合上述分析，筆者認為：盈利質量是企業真實的經營成果、經濟效益和發展能力的內在揭示，它是對當期企業盈利的盈利性、獲現性與成長性的一種評價結果。之所以這樣定義，是因為這樣定義既明確了盈利的作用和目的，又有助于更加全面地把握盈利質量的本質，從而有利于綜合分析企業的盈利狀況、盈利水平以及未來的發展潛能。因此，一個良好的企業盈利至少應該包括三個方面：一是具有較好的盈利能力；二是盈利有現金流的保障；三是具有較好的發展潛力。本文擬從這三方面出發設計盈利質量的評價指標。

二、研究指標研究方法的選擇

從盈利性、獲現性和成長性三個方面出發，選擇了銷售凈利率、凈資產收益率、盈利現金保障倍數、銷售現金比率、主營業務收入增長率、凈利潤增長率指標，但是每個指標對于盈利質量的作用是不同的。評價上市公司的盈利質量，關鍵是如何確定指標權數，權數確定的合理與否直接關系到最后結果的正確性。目前權數確定的方法有很多種，如專家意見法、層次分析法、因子分析法、模糊分析法等，每種方法都各有其利弊。經過比較分析后決定采用因子分析法來進行研究。

因子分析法通過對原始變量的標準化處理和數學變換，消除了指標間的相關影響，消除了由于指標分布不同、數值本身差異造成的不可比性，從數據源頭保證了評價的質量。應用因子分析法，既可避免信息量的重復，又克服了權重確定的主觀性。因子分析法進行綜合評價，所用權數屬于信息量權數，它與根據評判者對指標自身重要程度的估價而確定的估價權數不同，信息量權數是從指標所含區分樣本的信息量多少來確定指標的重要程度，是伴隨數學變換過程生成的，并隨著樣本集合的變化而變化，不能人為調整。采用信息量權數有助于保證客觀地反映樣本間的現實關系，提高綜合評價的效度。因此，本文選用了因子分析法。

三、樣本選取及數據來源

本文以2006年、2007年巨潮40家披露的年報數據為樣本，其中樣本的選擇包含了銀行、房地產、電力生產、機械、信息技術硬件、旅館餐飲及休閑、交通運輸、食品飲料、有色金屬、煤炭、石油及天然氣、證券、通訊運營、汽車及配件、化工、家用電器、航運等諸多領域和行業，具有很強的代表性。

數據的主要來源是大智慧軟件、巨潮資訊網（http：//）、中國上市公司資訊網（http：//）以及中國證監會網站（http：//）所公布的年報資料和數據。

四、數據的處理分析

（一）指標的調整

筆者使用擬采用的六個指標，用SPSS中的因子分析法對巨潮40家上市公司2006年和2007年數據進行檢驗，2006年的KMO值為0.478，2007年的KMO值為0.465，它們的KMO值均小于0.5（KMO是用于檢驗因子分析是否適用的指標值，若它在0.5-1.0之間，表示適合；小于0.5表示不合適），故不是很適合使用六個指標進行因子分析。為了保障分析的科學性與嚴謹性，經過檢驗和分析，筆者將評價指標做了調整，調整為銷售凈利率（X1）、盈利現金保障倍數（X2）、主營業務收入增長率（X3）、凈利潤增長率（X4）來對巨潮40家的數據進行分析，得到了可以通過KMO檢驗的結果，2006年的KMO值為0.513，2007年的KMO值為0.507，它們的KMO值均大于0.5。

（二）對2006年數據采用因子分析得到的結果

運用SPSS13.0軟件里的DataReduction一Factor功能，對上市公司的盈利質量進行綜合分析評價，一開始先輸入2006各項指標，得到以下結果（見表1）。

因為當初在Extraction對話框設置提取公共因子時采用了系統隱含設置，即根據特征值大于1的個數提取。由表1可知，取前兩個公因子時累計貢獻率只能達到70.295%，如要達到符合要求的85%的累計貢獻率，需要提取三個公共因子。

故再次回到FactorAnalysis主對話框，重新計算得到表2。

從表3反映的各個變量的因子共同度來看，這三個因子的變量共同度都在0.8以上，四個變量都能很好地被三個因子解釋。

再利用Transform下拉菜單中的Compute進行分析，將數據文件中通過上述統計分析步驟產生的三個新變量即第一、二、三因子得分fac1_1，fac2_1，fac3_1及第一、二、三的方差貢獻組成表達式：（41.757×fac1_1+25.315×fac2_1+25.049×fac3_1）/92.121。

在NumericExpression下端矩形框鍵入此表達式，再點擊OK按鈕，得到的綜合得分如表4。

（三）對2007年數據采用因子分析得到的結果

與2006年數據處理相同，取前兩個公因子時累計貢獻率只能達到66.3855%，若要使累計貢獻率達到85%，需要提取三個公共因子。重新計算執行結果如表5。

從表6反映的各個變量的因子共同度來看，這三個因子的變量共同度都在0.75以上，因而四個變量都能很好地被三個因子解釋。

再利用Transform下拉菜單中的Compute進行分析，將數據文件中通過上述統計分析步驟產生的三個新變量即第一、二、三因子得分fac1_1，fac2_1，fac3_1及第一、二、三的方差貢獻組成表達式：（37.639×fac1_1+25.149×fac2_1+25.017×fac3_1）/87.805。

在NumericExpression下端矩形框鍵入此表達式，再點擊OK按鈕，得到的綜合得分如表7。

五、結果分析

從2006、2007年的總體分析結果，可以看出：

（一）上市公司行業間的盈利質量差異較大

綜合這兩年的數據來看，以證券等行業為代表的上市公司盈利質量均較高，如中信證券的排名一直遙遙領先，保持第一的位置；而以化工、家用電器為代表的行業如S上石化、四川長虹等的盈利質量情況則較差，行業差距凸現出來。

（二）同一行業間上市公司的盈利質量差異明顯

1.銀行業：就2006年來看，深發展A、華夏銀行分別以0.70848、0.70607的得分位居第3和第4，而招商銀行也排名第6，但浦發銀行卻以-0.32102的得分排名30，其他銀行的排名分別為建設銀行11名，工商銀行13名，民生銀行14名，中國銀行26名；再分析2007年，招商銀行排名第4，最差的華夏銀行卻排名倒數第一，而其他的銀行在排名中呈現均勻分布，并沒有形成“扎堆”的局面。可見，銀行業這個行業的差別明顯，盈利質量參差不齊。

2.交通運輸業：從2006年可以得出，鹽田港排名第2，上海機場排名第8，但中海發展和上港集團的排名分別是23和24，差異明顯；2007年的情況是鹽田港排名第3，而上港集團排名21，差異仍然存在。

3.電力生產：2006年長江電力排名第10，深圳能源排名17，申能股份排名28，國電電力排名32，差距很明顯；而2007年的順序雖然有所不同，但排名情況基本沒變，差異明顯的情況仍然存在。

（三）我國上市公司兩級分化

從得分情況可以看出，2006年最高分的中信證券得分為2.9656，而最低分的中興通訊得分僅為-0.77786。差距明顯，2007年第一和最后一名的差距也很明顯，從中可以看出我國上市公司的盈利質量呈現“金字塔”的分布格局。

以上是從整體情況進行的分析，從縱向進行比較分析，可以得到兩點結論：

第一，我國上市公司盈利質量略微有所下降。

由于2006年和2007年的上市公司都使用了相同的財務比例指標，這就使得這兩年的得分情況具有一定的可比性。得分大于0或小于0的上市公司數目沒有變化，就相同名次的得分情況來看，2006年上市公司得分與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現了不同程度的下降，這在一定程度上說明了上市公司的盈利質量稍微有所降低。

第二，銀行業排名波動幅度劇烈，行業競爭空前加劇。

2006年華夏銀行還是排在前5名之內，但在2007年迅速被擠出，甚至排名倒數第1，深發展A被擠出了前5的“寶座”，招商銀行則在一年內的時間里占據了前5名的位置；而浦發銀行也不甘示弱，迅速從2006年的30名躋身第7名。以上種種現象都說明了銀行業的競爭出現了“白熱化”的程度，競爭異常激烈。

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