范夢(mèng)圓

（湖北民族大學(xué)，湖北 恩施 445000）

一、引言

新冠疫情之下全球經(jīng)濟(jì)受到重創(chuàng)，阻礙了市場(chǎng)發(fā)展，如何應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化，成了當(dāng)前企業(yè)發(fā)展的重中之重。作為我國(guó)的支柱產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)也不例外，一個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)力水平大部分依賴于國(guó)內(nèi)制造業(yè)的生產(chǎn)制造水平。制造業(yè)上市公司作為行業(yè)龍頭，其企業(yè)業(yè)績(jī)的優(yōu)劣不僅與工業(yè)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展有關(guān)，也在一定程度上影響了人民生活質(zhì)量和中國(guó)經(jīng)濟(jì)在世界上的競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)績(jī)效基于衡量企業(yè)獲利、營(yíng)運(yùn)、償債以及成長(zhǎng)發(fā)展能力等指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)、改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、降低企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而達(dá)到促進(jìn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展的目的。會(huì)計(jì)要素是構(gòu)成財(cái)務(wù)指標(biāo)的基本組成部分，其在財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)以及個(gè)要素之間的勾稽關(guān)系可以反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的高低、預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，也為企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)人員更好的管理企業(yè)以及外界機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)企業(yè)價(jià)值和綜合競(jìng)爭(zhēng)力提供參考依據(jù)。本文通過對(duì)會(huì)計(jì)要素的定量分析，對(duì)57家制造業(yè)上市公司進(jìn)行多元回歸分析，探討會(huì)計(jì)要素對(duì)制造業(yè)上市公司業(yè)績(jī)的影響，并提煉出制造業(yè)上市公司當(dāng)前的財(cái)務(wù)問題，進(jìn)而提出相應(yīng)的發(fā)展建議策略。

二、研究方案

1.樣本選擇及研究方法

本文所搜集、整理及使用的數(shù)據(jù)均從各大上市公司官網(wǎng)披露的企業(yè)年報(bào)及附注中獲得，使用SPSS.22.2軟件及Excel2019研究工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析。樣本篩選過程中剔除了數(shù)據(jù)缺失比例大、披露信息出現(xiàn)明顯異常以及屬于*ST、ST、S*ST、PT類的制造業(yè)上市公司，最終選取了2020年的57家制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表作為數(shù)據(jù)研究樣本。

本文在研究過程中采用多元回歸分析模型對(duì)57份樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，依據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則從企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中選取了不同財(cái)務(wù)指標(biāo)作為實(shí)證分析的因變量及自變量，通過研究自變量對(duì)因變量的相關(guān)性、顯著性、擬合度水平等檢驗(yàn)來得出回歸方程各個(gè)系數(shù)，驗(yàn)證研究變量之間的假設(shè)是否成立，從而可以反映出企業(yè)在經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、獲利能力以及未來可持續(xù)發(fā)展的狀況。

2.研究變量

（1）因變量的選擇。凈利潤(rùn)在企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中反映的是一個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的最終成果，理論上，凈利潤(rùn)與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益呈正相關(guān)關(guān)系，是評(píng)價(jià)一個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效情況的重要指標(biāo)，所以將其作為因變量，觀測(cè)財(cái)務(wù)報(bào)表上其他會(huì)計(jì)要素對(duì)凈利潤(rùn)的影響，符合本文所要研究的目的。

（2）自變量的選擇。營(yíng)業(yè)成本在財(cái)務(wù)報(bào)表中表示當(dāng)期內(nèi)被賣掉的存貨的價(jià)值，但其一定程度上可以觀測(cè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，這歸咎于營(yíng)業(yè)成本的高低直接關(guān)系到企業(yè)利潤(rùn)的多少；選擇營(yíng)業(yè)成本作為其中一個(gè)自變量，可以分析企業(yè)的營(yíng)業(yè)成本會(huì)在對(duì)公司報(bào)表中凈利潤(rùn)產(chǎn)生的影響，從而反映行業(yè)內(nèi)各公司的降成本空間。凈資產(chǎn)在財(cái)務(wù)報(bào)表中是指企業(yè)的資產(chǎn)總額與負(fù)債的差額，其構(gòu)成主要包括企業(yè)初始創(chuàng)立的投資額以及所有者權(quán)益，凈資產(chǎn)與凈利潤(rùn)的相關(guān)性結(jié)果可以體現(xiàn)企業(yè)的獲利能力，是衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理水平的核心指標(biāo)，反映股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運(yùn)用自有資本的效率，表明自有資本獲得凈收益的能力。在不同行業(yè)之間，債務(wù)水平?jīng)Q定了社會(huì)各行業(yè)分配社會(huì)利潤(rùn)的能力，其與凈利潤(rùn)的杠桿作用相關(guān)性反映了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)，進(jìn)而反映企業(yè)償債能力及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。存貨對(duì)制造企業(yè)是非常重要的科目，制造企業(yè)中的原材料、在產(chǎn)品和產(chǎn)成本均屬于存貨，這些在制造企業(yè)中是必不可少的；因此，對(duì)制造業(yè)來說，存貨可以反映企業(yè)銷售運(yùn)營(yíng)情況：如果是負(fù)相關(guān)，表明企業(yè)存在貨品堆積的情況，銷售運(yùn)營(yíng)情況較差，建議降低庫存；反之則增加庫存。應(yīng)收賬款是企業(yè)賒銷商品或勞務(wù)造成的，理論上企業(yè)賒賬越多，其發(fā)生的壞賬也就越多，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高；應(yīng)收賬款與凈利潤(rùn)呈現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系，某種程度上反映出制造業(yè)上市公司是否在應(yīng)收賬款管理上存在應(yīng)收賬款流動(dòng)資金收不回、資金周轉(zhuǎn)速度緩慢等問題，企業(yè)應(yīng)在此問題的基礎(chǔ)上觀測(cè)企業(yè)應(yīng)收賬款的管理運(yùn)營(yíng)情況；實(shí)際上企業(yè)其與凈利潤(rùn)的相關(guān)性尚未可知，需要下述實(shí)證分析加以論證，但對(duì)于制造業(yè)上市公司來說，應(yīng)收賬款余額在同業(yè)比較的合理性可以反映企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力。

三、實(shí)證分析

本文對(duì)所選取的57家2020年制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行研究，為了研究企業(yè)績(jī)效水平，本文用SPSS.22.2軟件及Excel2019計(jì)算分析，構(gòu)建多元回歸模型如下：

表1為所選變量符號(hào)與系數(shù)正負(fù)假設(shè)，假設(shè)：在多因素影響下，凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)成本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與凈資產(chǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，與負(fù)債呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與存貨存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，與應(yīng)收賬款存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

1.描述統(tǒng)計(jì)量

所選制造行業(yè)57家上市公司2020年底盈利（凈利潤(rùn)）最多的公司是美的集團(tuán)，為2750654萬元，盈利最少的是合縱科技，為-77742萬元，57家公司共計(jì)凈利潤(rùn)總額為9396973萬元，平均凈利潤(rùn)為164859.18萬元，總體運(yùn)行情況良好。營(yíng)業(yè)成本最少的是聚隆科技為18365萬元，最大的是美的集團(tuán)是21283959萬元；凈資產(chǎn)最大的是美的集團(tuán)為12423710萬元，最少的是北清環(huán)能為64145萬元；負(fù)債最大的是美的集團(tuán)為23614550萬元，最少的是融捷健康為12527萬元；存貨最大的是美的集團(tuán)為3107653萬元，最少的是979萬元為北清環(huán)能；應(yīng)收賬款最大的是美的集團(tuán)為2297836萬元，最少的是帥豐電器為15萬元，極大值與極小值差距較大，表明所選企業(yè)范圍差距較大，規(guī)模差距較大。

2.相關(guān)性檢驗(yàn)

根據(jù)表2所示，凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)成本、凈資產(chǎn)、負(fù)債、應(yīng)收賬款及存貨五個(gè)因變量之間的相互關(guān)系分別為0.953，0.960，0.971，0.838，0.941，且其相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)的概率及顯著性均近似為0，表明凈利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)成本、凈資產(chǎn)、負(fù)債、應(yīng)收賬款及存貨五個(gè)因素均存在強(qiáng)相關(guān)性，不應(yīng)拒絕上述原假設(shè)。

表2 相關(guān)性

3.擬合度檢驗(yàn)

一般來說，R2越接近1，說明回歸方程對(duì)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合優(yōu)度越高；反之，R2越接近0，說明回歸方程對(duì)樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合優(yōu)度越低。根據(jù)多元回歸模型計(jì)算出，R2為0.988，調(diào)整后的R2為0.986，均接近1，表明總體擬合優(yōu)度水平較高。

表3 模型摘要

理論上，Durbin-Watson（U）值接近2.0且在2.0以內(nèi)說明此數(shù)據(jù)適用于回歸模型，不存在自相關(guān)問題。本文由SPSS得出Durbin-Watson（U）=1.860，說明所研究的行業(yè)57家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)樣本適用于回歸模型。

4.顯著性檢驗(yàn)

根據(jù)營(yíng)業(yè)成本、應(yīng)收賬款、凈資產(chǎn)、存貨及負(fù)債五個(gè)變量對(duì)凈利潤(rùn)（因變量）影響的因素方差分析結(jié)果可以看出：五個(gè)因素引起的凈利潤(rùn)總變差為13107981324752.200，其中回歸分析模型引起的變差為12945132354666.400，占了絕大部分，殘差僅占少部分為162848970085.872 ，進(jìn)一步說明該57家制造企業(yè)樣本數(shù)據(jù)適用于回歸模型，且擬合效果較好；回歸分析模型和殘差的方差分別為2589026470933.270和3193117060.507，相除所得的F統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為810.815，對(duì)應(yīng)的概率P-值近似為0。理論上，如果顯著性水平α為0.05，在概率P-值小于顯著性水平α的基礎(chǔ)上，研究結(jié)果應(yīng)拒絕回歸系數(shù)都為零的原假設(shè)，認(rèn)為營(yíng)業(yè)成本、應(yīng)收賬款、凈資產(chǎn)、存貨及負(fù)債五個(gè)變量均對(duì)凈利潤(rùn)產(chǎn)生了影響。

表4 ANOVA

5.系數(shù)

多元線性回歸模型中標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)用于比較解釋變量對(duì)被解釋變量的重要性大小，從下表中可以得出：營(yíng)業(yè)成本的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)值最大，為0.894，說明營(yíng)業(yè)成本對(duì)凈利潤(rùn)的有更大的貢獻(xiàn)。根據(jù)檢驗(yàn)，營(yíng)業(yè)成本、凈資產(chǎn)、負(fù)債、存貨以及應(yīng)收賬款五個(gè)因素的顯著性均在0.05以內(nèi)，表明均通過了顯著性檢驗(yàn)，無應(yīng)剔除的解釋變量。

表5 系數(shù)

由此可以得出該回歸方程為：

根據(jù)上述多元回歸分析方程，進(jìn)一步對(duì)營(yíng)業(yè)成本、凈資產(chǎn)、負(fù)債、存貨及應(yīng)收賬款進(jìn)行分析，分析如下。

在多種因素的綜合作用下，2020年整個(gè)制造業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本每增加1000元經(jīng)營(yíng)成本，將增加公司凈利潤(rùn)116元，進(jìn)一步可以看出企業(yè)2020年的營(yíng)業(yè)收入與營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的增長(zhǎng)幅度呈現(xiàn)降低的態(tài)勢(shì)，這與原有假設(shè)存在不符現(xiàn)象，表明企業(yè)盈利能力有所下降，企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過程中的運(yùn)營(yíng)效率在降低。行業(yè)每占用1000元自有資本，凈資產(chǎn)將為行業(yè)帶來143元的凈利潤(rùn)，說明擴(kuò)大公司規(guī)模、增加自有資本對(duì)公司發(fā)展具有積極意義，回歸正相關(guān)的解釋與預(yù)測(cè)變量的正負(fù)系數(shù)一致。回歸結(jié)果表明，制造業(yè)上市公司債務(wù)杠桿對(duì)凈利潤(rùn)的解釋呈正相關(guān)，這與前期債務(wù)杠桿對(duì)凈利潤(rùn)的解釋為負(fù)號(hào)的假設(shè)不一致。研究結(jié)果顯示，企業(yè)每負(fù)債1000元，就會(huì)增加45元的凈利潤(rùn)，債務(wù)對(duì)凈利潤(rùn)的彈性效應(yīng)較弱，行業(yè)內(nèi)不存在降杠桿的情況。據(jù)研究結(jié)果顯示，存貨與凈利潤(rùn)的解釋呈負(fù)相關(guān)，即行業(yè)內(nèi)每增加1000元庫存，將減少凈利潤(rùn)436元，說明企業(yè)需要減少庫存和增加銷售來減少庫存量并提高經(jīng)濟(jì)效益。在各種因素的綜合作用下，應(yīng)收賬款對(duì)凈利潤(rùn)的解釋為，每1000元應(yīng)收賬款，行業(yè)企業(yè)將減少凈利潤(rùn)537元，表明公司應(yīng)加強(qiáng)對(duì)應(yīng)收賬款的控制，表明應(yīng)收賬款款管理對(duì)提高公司經(jīng)濟(jì)效益的重要性。

四、結(jié)論與政策建議

1.結(jié)論

（1）由上述研究結(jié)果可以看出，制造行業(yè)上市公司的盈利能力呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，并且存在存貨堆積、銷售運(yùn)營(yíng)周轉(zhuǎn)緩慢等問題，這可能與2020年暴發(fā)的新冠疫情有關(guān)，疫情阻礙了社會(huì)經(jīng)濟(jì)以及市場(chǎng)供需的需求，制造業(yè)出現(xiàn)銷售不景氣的情況導(dǎo)致企業(yè)營(yíng)業(yè)成本增加幅度較大，從而使制造企業(yè)陷入了銷售生產(chǎn)的困境。

（2）過多的債務(wù)會(huì)反向抑制企業(yè)價(jià)值的增長(zhǎng)，制造業(yè)過度的債務(wù)管理會(huì)對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生抑制作用。在本文中，制造業(yè)上市公司的債務(wù)杠桿與凈利潤(rùn)的解釋正相關(guān)，即在預(yù)期債務(wù)對(duì)凈利潤(rùn)的負(fù)號(hào)假設(shè)不一致，負(fù)債比例與企業(yè)價(jià)值呈負(fù)相關(guān)，與理論結(jié)果不同，間接反映了制造業(yè)缺乏資本結(jié)構(gòu)管理意識(shí)和能力，但負(fù)債對(duì)凈利潤(rùn)的彈性作用較弱，行業(yè)內(nèi)不存在降杠桿的理論。

（3）上述研究結(jié)果顯示，應(yīng)收賬款與凈利潤(rùn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，某種程度上反映出制造業(yè)上市公司在應(yīng)收賬款管理上存在應(yīng)收賬款流動(dòng)資金收不回、資金周轉(zhuǎn)速度緩慢等問題，企業(yè)應(yīng)在此問題的基礎(chǔ)上加強(qiáng)對(duì)企業(yè)應(yīng)收賬款的管理。

2.政策建議

（1）調(diào)整企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，順應(yīng)全球經(jīng)濟(jì)變化。2020年是全球經(jīng)濟(jì)受影響的一年，全球市場(chǎng)供需發(fā)生較大變化，制造業(yè)應(yīng)適時(shí)改變企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略以維持企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，順應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，引進(jìn)數(shù)字化管理人才，調(diào)整傳統(tǒng)商業(yè)模式及運(yùn)營(yíng)模式優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，研發(fā)數(shù)字化銷售產(chǎn)品及數(shù)字化供應(yīng)鏈。

（2）調(diào)整短期與長(zhǎng)期負(fù)債比例，降低企業(yè)融資風(fēng)險(xiǎn)。在多元線性回歸的結(jié)果中，代表債務(wù)償付能力的主要因子與企業(yè)價(jià)值成正比。由于稅盾效應(yīng)的存在，債務(wù)的價(jià)值區(qū)間在一定范圍內(nèi)。負(fù)債過多容易出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境，而負(fù)債過低，減稅效果不明顯。這兩種情況都可能導(dǎo)致債務(wù)償付能力下降，從而導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值損失。在融資過程中，制造企業(yè)需要注意短期負(fù)債與長(zhǎng)期負(fù)債的協(xié)調(diào)，以降低融資的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（3）增強(qiáng)應(yīng)收賬款管理，提高企業(yè)盈利能力。據(jù)上述分析可知，應(yīng)收賬款與凈利潤(rùn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，某種程度上反映出制造業(yè)上市公司在應(yīng)收賬款管理上存在應(yīng)收賬款流動(dòng)資金收不回、資金周轉(zhuǎn)速度緩慢等問題，企業(yè)應(yīng)在此問題的基礎(chǔ)上加強(qiáng)對(duì)企業(yè)應(yīng)收賬款的管理。