资产负债率对公司绩效影响的解析

资产负债率对公司绩效影响的解析
———基于我国专用设备制造行业经验分析秦升益
厦航王妍空事件摘要:资本结构问题长期以来一直是企业财务管理理论研究中的核心问题,资本结构不仅与企业的税收地位、财务状况、代理成本和治理结构直接相关,而且与公司业绩及未来发展能力直接相关。本文选择目前研究相对较少的我国制造业上市公司作为研究对象,定性分析资本结构和公司业绩的现状并探析其成因,然后选择多个指标同时对上市公司的资本结构与公司业绩之间的相关性进行双向检验。在实证过程中,选用了每股收益作为公司业绩指标,用资产负债率作为反映资本结构的主要指标,进一步选择LN(营业收入)和每股经营活动现金流量净值作为分析资本结构内部因素的指标。关键词:资产负债率每股收益回归分析
1、引言
资本结构是指所有者权益和债权人权益的比例关系,资产负债率是资本结构的一个重要指标,影响并决定着企业绩效。确定合理的资产负债率水平,有利于制造业的稳健经营。资产负债率反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的,也可以衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。表示公司总资产中有多少是通过负债筹集的,该指标是评价公司负债水平的综合指标。同时也是一项衡量公司利用债权人资金进行经营活动能力的指标,也反映债权人发放贷款的安全程度。
而公司绩效我们通常用每股收益来衡量,每股收益可以有效地反映企业的经营成果,衡量普通股的获利水平及投资风险,是投资者等信息使用者据以评价企业盈利能
力、预测企业成长潜力、进而做出相关经济决策的重要的财务指标之一。本文将在spss分析结果的印证下具体分析资产负债率与每股收益的相互关系。
2、数据来源与分析方法
在借鉴国内外学者对资产负债率对公司绩效的影响的研究成果的基础上,采用相关分析和回归分析方法,对我国制造业上市公司资产负债率对企业绩效的影响进行深入分析。在此基础上本文又借用了每股经营现金流量净值和LN(营业收入)协同资产负债率综合分析公司绩效的影响因素。
每股经营活动现金流量净额是指经营活动现金净流量与总股本之比,用来反映企业支付股利和资本支出的能力。一般而言,该比率越大,证明企业支付股利和资本支出的能力越强。在生产经营活动中产生充足的现金净流入,企业才有能力扩大生产经营规模,增加市场占有的份额,开发新产品并改变产品结构,培育新的利润增长点。一般讲该指标越大越好。假如一家公司过度依赖增加应收账款的途径实现销售,导致
现金表“销售商品、提供劳务收到的现金”在金额上远远小于利润表“主营业务收入”,以至于“经营活动产生的现金流量净额”远远小于“净利润”,那么,一方面报告期
确认的销售利润可能包括较多的潜在应收账款坏账损失风险,另一方面也可能意味着
主营产品的市场供求状况难以支撑今后业绩的可持续增长。
为了验证我国制造业行业上市公司的资本结构与企业绩效之间的关系,本文采取回归数据分析方法对我国制造业行业上市公司的资本结构与绩效的关系进行实证分析。目前为止,在沪深两市上市的制造业公司达到102 家。本文选择主营业务为专用设备的上市公司为研究样本,运用回归数据分析资本结构对行业绩效的影响。
3、实证分析:
1、描述性分析
描述统计量
N极小值极大值均值标准差方差
统计量统计量统计量统计量标准误统计量统计量资产负债率141.000042  1.313771.33748518.018034950.214153161.046
LN营业收入14117.8224.1420.7263.10708  1.27151  1.617每股经营活动产生的
141-1.38516  3.51791.1886580.04639333.55089022.303现金流量净额
每股收益1141-2.462114  2.843952.27666628.043218967.513196801.263有效的 N (列表状态)141端粒酶的发现
通过描述性分析,我们可以直观地看到极大值、极小值、均值、标准差和方差。其中,资产负债率极大值达到1.313771,数值在可以接受的范围内,不需去除。但是极小值只有0.000042,适宜去除。
资产负债率和每股收益的Pearson 相关系数为- 0.220,初步判断这两个变量之间有着较强的负相关性,同样从双边检验概率Sig. ( 2 - tailed) 为0.009 的结果可以看出资产负债率及每股收益这两个变量的相关性是显著的。因此可以得出: 资产负债率与净资产收益率之间的确存在着显著的相关关系,其他控制变量也均与公司绩效有一定的相关关系,选取这些变量进行研究有非常显著的统计学及经济学意义。
2、回归分析
输入/移去的变量
模型输入的变量移去的变量方法
1每股经营活动产
生的现金流量净
额, LN营业收入,
资产负债率a .输入
相关性
资产负债率每股收益1
每股经营活动产生
的现金流量净额LN营业收入
资产负债率Pearson 相关性1-.220**-.066.511**显著性(双侧).009.439.000
N141141141141每股收益1Pearson 相关性-.220**1.571**.047显著性(双侧).009.000.582
N141141141141每股经营活动产生的现
金流量净额
Pearson 相关性-.066.571**1-.026
显著性(双侧).439.000.762
N141141141141 LN营业收入Pearson 相关性.511**.047-.0261显著性(双侧).000.582.762
N141141141141 **. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。
输入/移去的变量
模型输入的变量移去的变量方法
1每股经营活动产
.输入
生的现金流量净摩擦衬垫
朵康额, LN营业收入,
资产负债率a
a. 已输入所有请求的变量。
模型汇总
模型R R 方调整 R 方标准估计的误差
1.626a.39
2.379.404519670
a. 预测变量: (常量), 每股经营活动产生的现金流量净额, LN营
业收入, 资产负债率。
bmk拟合优度指标R平方,代表了自变量可以解释的变异量占因变量总变异量的比例,代表回归方程对因变量的解释程度,这个值是针对自变量的增多会不断增强预测力的一个矫正,也称为决定系数。我的R平方值为0.392,表示X可以解释39.2%的Y值,拟合优度很低,在样本量较低的情况下不太好。
Anova b
模型平方和df均方F Sig.
回归14.4543  4.81829.443.000a
1
残差22.418137.164
总计36.872140
a. 预测变量: (常量), 每股经营活动产生的现金流量净额, LN营业收入, 资产负
债率。
b. 因变量: 每股收益1

本文发布于:2024-09-22 19:26:29,感谢您对本站的认可!

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