张琪 张琳

摘 要：如果说第一产业是国家经济的根本，那么第二产业就是国家经济的基础。随着我国经济的快速发展，人们的物质文化生活也日益丰富，对衣食住行的要求也不断提高。研究制造业企业中影响“行”的企业盈利能力，应从微观的角度观察第二产业。以某汽车股份有限公司为例，通过Choice数据库，提取富奧公司总资产周转率、资产负债率、每股经营性现金流量、净资产增长率与总资产等数据，实证分析影响一家上市公司盈利能力的因素，以期为企业分析财务状况，改善盈利状况提供理论依据。

关键词：盈利能力；上市公司；财务状况

中图分类号：F426.471        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）34-0017-03

一、研究背景和意义

现今，制造业讲究生产要素的最优配置，也更追求产品的质量。许多制造企业凭借先进的技术生产出高质量、低成本的产品，以此提高企业的利润。某汽车股份有限公司面对竞争力极强的市场，应如何调整企业的经营战略，使企业能长久发展下去，这是一个亟待解决的问题。而反映企业的盈利状况，最直接的体现就是该企业的利润，而利润是一个绝对值，判断一个企业是否盈利、盈利是否高，除了分析该企业的各种盈利指标之外，由于影响盈利能力的因素复杂多样且来自方方面面的，因此还需分析其他影响因素，更全面地了解某汽车股份有限公司的盈利能力状况。

事实上，很多影响企业盈利能力的因素是很难被衡量、被量化的，例如企业制度、企业文化、专利、生产技术、税收政策、市场等，这些更多是根据前人的经验之谈、规律、理论等等去调整企业的相关决策。但也存在可以量化的数据，通过数据的运算结果可以得出一些决策，那就是财务数据，国内外很多关于企业的研究都是建立在财务数据之上的，因为企业的很多信息是可以体现在财务报表上的。同样的，企业的盈利能力影响因素分析也可以通过财务数据来进行实证分析，即使这些因素都是一些可量化的因素，而不可量化的因素未能被考虑其中，模型可能存在不足，但是它的结果具有较强的参考价值，对企业的经营管理具有一定的指导作用。

本文将通过实证分析研究某汽车公司的盈利能力的影响因素，根据研究结果，找出影响某汽车公司盈利能力的因素，再依据该公司的实际情况，针对性地提出相应的建议，以达到优化该公司盈利能力的目的。

二、主要研究内容

本文主要利用主成分分析法和因子分析，算出某汽车的盈利能力综合得分作为实证分析的被解释变量，选取变量，利用回归分析法研究各影响因素与盈利能力的关系。根据本文的分析结论，提出优化某汽车股份有限公司盈利能力的相关建议。课题主要研究内容包括：其一，提出模型假设；其二，运用SPSS计算出某汽车的盈利能力综合得分；其三，利用Eviews软件进行回归分析、验证模型假设；其四，根据回归结果，结合实际，提出优化某汽车股份有限公司盈利能力的相关建议。

（一）提出研究假设

根据相关学术性理论和学术性研究文献，以及本文在前面对某汽车企业各方面的现状分析结果，本文提出以下假设。

假设1：某汽车股份有限公司的盈利能力与总资产周转率呈正相关关系。

假设2：在不超出一定范围内，某汽车股份有限公司的盈利能力与资产负债率呈正相关关系。

假设3：某汽车股份有限公司的盈利能力与每股经营性现金流量呈正相关关系。

假设4：某汽车股份有限公司的盈利能力与总资产呈正相关关系。

假设5：某汽车股份有限公司的盈利能力与净资产增长率呈正相关关系。

（二）模型设计

模型设计：检验总资产周转率（X1）、资产负债率（X2）、每股经营性现金流量（X3）、净资产增长率（X4）与总资产的自然对数（X5）的关系。

其中，Y为盈利能力综合得分，X1为总资产周转率，X2为资产负债率，X3为每股经营性现金流量，X4为净资产增长率，X5为总资产的自然对数，β1、β2、β3、β4、β5为相关系数，β0为截距项，ε为残差项。

构建多元线性回归模型后，本文将运用Eviews的最小二乘估计方法对几个变量进行回归分析，以此来论证它们之间的关系。

（三）基于因子分析法的盈利能力综合评价

本文以盈利能力作为被解释变量，而能反映盈利能力的指标有很多。在参考众多文献后，再根据某汽车股份有限公司的实际情况，本文筛选出了以下6个财务评价指标，经过因子分析法提取了主成分，再通过盈利能力综合得分的计算公式计算出该公司的盈利能力综合得分，以此来作为该模型的被解释变量。某汽车公司盈利能力的综合指标，如表1所示。

利用SPSS软件，通过主成分分析法得出3个因子，并得到成分得分系数矩阵如得出3个主成分因子的方程如下：

F1=-6.3%×Y1+62.9%×Y2+69.7%×Y3-52.2%×Y4+17.0%×Y5-17.4%×Y6（2）

F2=-31.4%×Y1-38.1%×Y2-46.9%×Y3+104.5%×Y4+7.9%×Y5+56.0%×Y6（3）

F3=106.9%×Y1-5.5%×Y2-4.8%×Y3-24.1%×Y4+10.9%×Y5-4.3%×Y6（4）

企业盈利能力综合得分的计算公式为：

Y=（44.64%×F1+33.52%×F2+20.31%×F3）/98.467%

（5）

由某汽车公司的盈利能力综合得分计算公式可以算出，其在2012—2017年的季度盈利能力综合得分。

（四）实证研究与分析

根据本文提出的模型，本文运用Eviews软件的最小二乘估计方法对几个变量进行回归分析，多次进行数据处理后，最终回归结果如表2所示。

根据表2可以看出，该模型拟合优度为0.702836，拟合程度较好。X2、X4的P值均小于显著性水平0.05，回归效果显著。X2、X4的T值接近或大于2，所以也都通过了T值检验。接下来對模型进行检验。

1.多重共线性检验。本文通过测试检测出VIF值均远远小于10，所以该模型不存在多重共线性。

2.异方差检验（White检验）。通过White检验可知，nR2=7.753899，在α=0.05下，临界值为χ（5）=11.07，故nR2=7.753899＜χ（5）=11.07，表明模型不存在异方差。

经过上述回归分析过程，可以了解到X1（总资产周转率）与X3（每股经营性现金流量）因其参数符号为负，不符合经济意义，再加上均为通过P值和T值检验，所以剔除。因为X2（资产负债率）、X5（总资产的自然对数）两个变量存在多重共线性，经过逐步回归分析法处理后，本文保留了X2（资产负债率），剔除了X5（总资产的自然对数）。

从该回归模型中可以看到，β2=0.401348，表示在一定范围内，某汽车的盈利能力随着资产负债率的增加而增加，这与经济意义相符。β4=0.237078，表明某汽车公司的盈利能力随着净资产增长率的增加而增加，这与经济意义相符。

三、结论及建议

本文采用了财务指标分析法、因子分析法、主成分分析法和多元线性回归等方法对某汽车在2012—2017年的财务数据的深入分析。首先，采用财务指标分析法对某汽车的盈利能力现状进行分析，同时对某汽车公司盈利能力的影响因素进行观察、分析，根据理论建立回归模型；其次，再运用SPSS软件的因子分析法对某汽车公司盈利能力的评价指标进行综合分析，得到了该公司盈利能力的综合得分，作为本文的被解释变量；最后，利用Eviews软件对某汽车公司盈利能力的影响因素进行回归分析、检验，得出回归方程式。

（一）结论

1.在一定的范围内，某汽车股份有限公司的盈利能力与其资产负债率存在显著正相关关系。

2.某汽车股份有限公司的盈利能力与其净资产增长率存在显著正相关关系。

通过分析可知某汽车公司的盈利能力是呈现出向好趋势的，其资产负债率呈上涨趋势，其资产负债率保持在40%～65%的范围内，符合经济理论上对资产负债率的定位。本文同时还分析了某汽车公司的负债结构，了解到该公司的大部分负债是由应收票据、应付账款、预收账款，说明某汽车公司无论是在与上游企业，还是与下游企业的谈判中，其竞价能力和议价能力都属于优势的一方，这样的经营方式有利于企业更有效地利用现有资金为企业带来更大的效益，同时也反映出某汽车企业很少利用财务杠杆，其经营方式是属于比较保守的。从整体数据观察某汽车公司在2012—2017年间，其净资产增长率总体呈现出上升的趋势，说明该公司的成长性是比较好的。

（二）建议

1.某汽车股份有限公司的资本结构是比较合理的，可以继续保持该资本结构的比例。

2.某汽车股份有限公司很少利用财务杠杆，其经营方式是属于比较保守的，建议在有需要的时候，可以考虑利用财务杠杆，实现企业价值最大化。

参考文献：

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