（會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)論文）我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)研究.pdf

摘 要 i 摘 要 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，證券市場(chǎng)的不斷完善，會(huì)計(jì)信息的作用顯得越來(lái)越突出。而會(huì)計(jì) 盈余信息是上市公司披露的重要會(huì)計(jì)信息，因此，上市公司會(huì)計(jì)盈余信息的質(zhì)量顯得更 加重要。會(huì)計(jì)盈余信息是廣大投資者等會(huì)計(jì)信息使用者進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策的重要依據(jù)，如果 盈余信息質(zhì)量不高，甚至存在虛假現(xiàn)象，則會(huì)誤導(dǎo)投資者等信息使用者，造成他們的經(jīng) 濟(jì)決策失誤，給他們帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失。如何才能透視上市公司的真正會(huì)計(jì)盈余，幫助會(huì)計(jì) 信息使用者做出正確的經(jīng)濟(jì)決策呢？這就需要對(duì)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行研究， 本文以 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司為研究對(duì)象， 對(duì)該行業(yè)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行了分析與評(píng) 價(jià)。 首先，本文介紹了盈余質(zhì)量分析的理論基礎(chǔ)，在總結(jié)了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)中關(guān)于盈余 質(zhì)量概念的基礎(chǔ)上，給出了筆者自己對(duì)于盈余質(zhì)量的概念，并對(duì)影響盈余質(zhì)量的相關(guān)因 素進(jìn)行了分析。 其次，在介紹了盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)原則的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了多項(xiàng)評(píng)價(jià)上市公司盈 余質(zhì)量的指標(biāo)，并建立了上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。從盈余持續(xù)性的角度，設(shè)計(jì) 了體現(xiàn)上市公司盈利能力、盈利的現(xiàn)金保障能力、盈余的可持續(xù)成長(zhǎng)能力三個(gè)方面的上 市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。同時(shí)，選用因子分析法構(gòu)建了盈余質(zhì)量的評(píng)價(jià)模型，試 圖利用該模型對(duì)汽車制造行業(yè)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行分析與評(píng)價(jià)。 再次， 收集整理了滬深兩市汽車制造行業(yè)上市公司 2005 年至 2008 年盈余質(zhì)量的評(píng) 價(jià)指標(biāo)，并以這些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為依托，利用已構(gòu)建的上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，對(duì) 2006 年至 2008 年汽車制造行業(yè)上市公司 3 年的盈余質(zhì)量狀況進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià)。 研究發(fā)現(xiàn)， 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司的盈余質(zhì)量整體有所改善，但呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢(shì)，并且盈 余質(zhì)量的排名與每股收益的排名并不一致。接著利用經(jīng)驗(yàn)研究中經(jīng)典的回歸模型，對(duì)盈 余質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了有效性檢驗(yàn)， 驗(yàn)證了盈余質(zhì)量能夠增強(qiáng)盈余信息對(duì)股票收益解釋 能力的假設(shè)，本文的研究結(jié)果對(duì)投資者的投資決策是有用的。 最后，在前文實(shí)證分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)影響上市公司盈余質(zhì)量的因素，提出了一些 提高上市公司盈余質(zhì)量的意見(jiàn)與措施。 關(guān)鍵詞 盈余質(zhì)量評(píng)價(jià) 汽車制造行業(yè) 上市公司 abstract ii abstract with economic development, the stock market continue to improve, the role of accounting information is becoming increasingly prominent. and accounting earnings is significant accounting information that listed companies disclosed, so the quality of accounting earnings of listed companies is even more important. accounting earnings information is an important basis for economic decision-making, if the earnings quality of the information is not high, even the existence of the phenomenon of false, it will mislead investors and other information users, resulting in their economic decision-making mistakes, giving them bring about economic losses. how can the true perspective of accounting earnings to help users of accounting information to make sound economic decision? this requires a listed companys earnings quality research. in this paper, listed companies of chinese automobile manufacturing industry as the research object, analyze and evaluate the earnings of the quality. first, this article introduced the earnings quality analysis rationale. based on the summarized in domestic and foreign related literature about the earnings quality, the author explained the concept of their own for the earnings quality, and affect the quality of earnings-related factors were analyzed. second, based on the design principles of the earnings quality evaluation index, design a number of evaluation indicators of the quality of earnings and the establishment of a listed company earnings quality evaluation index system. from the perspective of the earnings persistence to design reflected the profitability of listed companies; cash support capability, capacity for sustainable growth in earnings of listed companies in three areas of quality evaluation index system. at the same time, select the factor analysis method to build a model of earnings quality evaluation, try to use this evaluation model to analyze and evaluate the earnings quality of car manufacturing industrys listed companies. third, collected shanghai and shenzhen listed companies, automobile manufacturing industry evaluation of the 2005-2008 earnings quality indicators and financial data for those abstract iii relying on the use of the evaluation quality model, analyze and evaluate earnings quality of the listed company. the study found that in chinas auto manufacturing industry, the overall earnings quality of listed companies has improved, but the present trend of polarization, and the earnings quality rankings and the ranking of earnings per share are not consistent. then use the classical regression model, has carried on the validity check to the earnings quality rating result, confirmed the earnings quality to be able to strengthen the earnings information to the stock income explanatory ability supposition, this article findings to investors investment decision is useful. finally, based on the factors that affect the earnings quality of listed companies, make a number of advices and measures to improve the earnings quality of listed companies. keywords evaluation of earnings quality automobile manufacturing industry listed company 第 1 章 緒 論 1 第 1 章 緒 論 1.1 研究背景和研究意義 1.1.1 研究背景 會(huì)計(jì)盈余是企業(yè)在一定期間內(nèi)經(jīng)營(yíng)成果的表現(xiàn)，是企業(yè)向投資者、債權(quán)人、政府管 理部門及其他利益相關(guān)者傳遞的重要信息， 同時(shí)也是評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理者業(yè)績(jī)的重要指 標(biāo)。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，證券市場(chǎng)的不斷完善，會(huì)計(jì)信息的作用顯得越來(lái)越突出，而會(huì)計(jì) 盈余是上市公司披露的重要會(huì)計(jì)信息，因此，上市公司的會(huì)計(jì)盈余信息質(zhì)量顯得更加重 要。就上市公司而言，會(huì)計(jì)盈余信息是立法和行政機(jī)構(gòu)對(duì)公司從招股上市到摘牌退市的 全過(guò)程進(jìn)行監(jiān)督和評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，決定著企業(yè)的發(fā)展命運(yùn)。就投資者而言，會(huì)計(jì)盈余 信息是廣大投資者進(jìn)行投資決策的重要依據(jù)。 但是，上市公司的會(huì)計(jì)盈余信息并不全是透明化的，高級(jí)管理人員出于自身經(jīng)營(yíng)業(yè) 績(jī)的考慮，以及政府層面上對(duì)公司會(huì)計(jì)盈余的要求，使得他們有了強(qiáng)烈的盈余管理乃至 財(cái)務(wù)舞弊的動(dòng)機(jī)。近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)外頻頻曝出會(huì)計(jì)造假丑聞，盈余管理活動(dòng)盛行，上市 公司披露的會(huì)計(jì)盈余信息質(zhì)量受到了質(zhì)疑。 從國(guó)際上看， “美國(guó) 500 強(qiáng)”之一的安然公司，由于內(nèi)部高層管理者的財(cái)務(wù)舞弊事 件，誤導(dǎo)投資者，牟取私利，致使公司破產(chǎn)，創(chuàng)下了美國(guó)最大宗的公司破產(chǎn)案件。隨后， 世界通信、施樂(lè)等國(guó)際大公司都因會(huì)計(jì)造假，相繼破產(chǎn)。就連聞名全球的電腦制造商戴 爾公司也因高層盈余管理活動(dòng)，近四年創(chuàng)造虛假利潤(rùn)收入 1.5 億元。 從國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)來(lái)看，我國(guó)上市公司的會(huì)計(jì)造假丑聞也頻頻曝出。銀廣夏公司制造 虛假交易、虛構(gòu)會(huì)計(jì)收入，1998 年至 2001 年四年間累計(jì)虛增利潤(rùn) 77156.70 萬(wàn)元，創(chuàng) 下了我國(guó)國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)舞弊事件之最。2004 年我國(guó)中小企業(yè)板塊首次上市，作為其中之一 的江蘇瓊花僅在上市 10 個(gè)交易日之內(nèi)就曝出了會(huì)計(jì)造假丑聞。我國(guó)電器行業(yè)的老大 科龍電器因?yàn)樘摌?gòu)收入、 少計(jì)壞賬準(zhǔn)備， 造成2002年至2004年三年間虛增利潤(rùn)38719.27 萬(wàn)元。 上述一系列會(huì)計(jì)造假事件說(shuō)明了，上市公司的盈余管理活動(dòng)盛行、財(cái)務(wù)舞弊行為時(shí) 有發(fā)生，盈余質(zhì)量低下已經(jīng)成為世界資本市場(chǎng)上的一個(gè)難題。如何評(píng)價(jià)上市公司的盈余 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 2 質(zhì)量，分析上市公司的盈余信息在多大程度上反映了經(jīng)濟(jì)事實(shí)，對(duì)保護(hù)投資者的合法利 益，優(yōu)化證券市場(chǎng)環(huán)境具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 從行業(yè)上來(lái)看，自建國(guó)以來(lái)，我國(guó)汽車行業(yè)經(jīng)過(guò)五十多年的發(fā)展，己形成了較為完 整的工業(yè)體系，對(duì)促進(jìn)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步起著舉足輕重的作用，與經(jīng)濟(jì)發(fā) 展和社會(huì)進(jìn)步有著密切的聯(lián)系。 改革開(kāi)放 30 多年來(lái)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，我國(guó)汽車制造 工業(yè)的發(fā)展取得了舉世矚目的成就。特別是過(guò)去 10 多年由于國(guó)家汽車生產(chǎn)和消費(fèi)政策 的調(diào)整，我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)銷規(guī)模在 1998 年至 2008 年的 10 年間保持了 20%以上的年均 增幅。2008 年，受國(guó)際金融危機(jī)的影響，增幅較上年有所下降。但是 2009 年國(guó)家出臺(tái) 了一系列鼓勵(lì)汽車消費(fèi)的政策，如“1.6l 排量以下的汽車購(gòu)置稅減半征收” 、 “汽車下 鄉(xiāng)” 、 “以舊換新”等消費(fèi)政策，汽車市場(chǎng)回暖，2009 年當(dāng)年我國(guó)汽車制造行業(yè)出現(xiàn)了 “井噴”的現(xiàn)象，汽車市場(chǎng)回暖，全年汽車產(chǎn)銷量超過(guò)百萬(wàn)輛水平。目前我國(guó)已躍居世 界第二大汽車消費(fèi)國(guó)和第三大汽車生產(chǎn)國(guó)，中國(guó)已經(jīng)成為不折不扣的汽車大國(guó)。 關(guān)于中國(guó)汽車制造業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行：2008 年 1-11 月我國(guó)汽車制造行業(yè)實(shí)現(xiàn)累計(jì)工業(yè)總產(chǎn) 值 2,107,810,742,000 元，實(shí)現(xiàn)累計(jì)產(chǎn)品銷售收入 2,083,202,551,000 元，實(shí)現(xiàn)累計(jì)利潤(rùn)總額 123,902,786,000 元。 2009 年 1-10 月， 汽車工業(yè)重點(diǎn)企業(yè) （集團(tuán)） 累計(jì)實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入 11865.64 億元，同比增長(zhǎng) 17.96%；1-10 月實(shí)現(xiàn)利潤(rùn) 926.53 億元，同比增長(zhǎng) 49.65%；1-10 月汽車工 業(yè)重點(diǎn)企業(yè)（集團(tuán)）累計(jì)完成工業(yè)增加值 2408.29 億元，同比增長(zhǎng) 24.14%。 1 在我國(guó)證券市場(chǎng)上， 汽車制造業(yè)板塊也表現(xiàn)突出， 受到了廣大投資者的青睞。 那么， 在全球上市公司的盈余質(zhì)量遭到質(zhì)疑的情況下，作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè)，汽車 制造業(yè)上市公司的盈余質(zhì)量是否可靠？是否與其在證券市場(chǎng)的表現(xiàn)一致呢？這一問(wèn)題 值得我們思考。因此，本文認(rèn)為，以汽車制造業(yè)為例，對(duì)我國(guó)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行 評(píng)價(jià)研究有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。 1.1.2 研究意義 盈余信息是上市公司披露的重要信息，是廣大投資者進(jìn)行投資決策的重要依據(jù)。因 此對(duì)上市公司的盈余信息質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，對(duì)投資者是有意義的。同時(shí)，上市公司盈 余質(zhì)量的分析，也是企業(yè)自身的財(cái)務(wù)分析過(guò)程，對(duì)企業(yè)自身而言也是有意義的?；谝?上觀點(diǎn)，本文認(rèn)為對(duì)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)研究有以下幾方面的研究意義： 第 1 章 緒 論 3 第一，對(duì)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)研究可以為投資者的投資決策提供依據(jù)。 我國(guó)證券市場(chǎng)上的投資者以中小投資者居多， 而廣大中小投資者往往缺乏相關(guān)的會(huì) 計(jì)理論知識(shí)，他們?cè)谠u(píng)價(jià)上市公司的盈利能力時(shí)，僅僅依據(jù)從上市公司披露的財(cái)務(wù)報(bào)表 中計(jì)算出的財(cái)務(wù)指標(biāo)，如權(quán)益凈利率、每股收益等等。 2 但是這些指標(biāo)只能反映上市 公司盈余質(zhì)量的一個(gè)方面，即盈利能力，同時(shí)這些指標(biāo)計(jì)算的依據(jù)是權(quán)責(zé)發(fā)生制，在當(dāng) 下盈余管理活動(dòng)盛行、會(huì)計(jì)舞弊事件時(shí)有發(fā)生的背景下，以這些指標(biāo)衡量上市公司的盈 余質(zhì)量更具有不可信性，可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的投資決策。而從盈利能力、盈利的現(xiàn)金保障 能力、盈余的可持續(xù)成長(zhǎng)能力等各個(gè)方面對(duì)企業(yè)的盈余質(zhì)量進(jìn)行系統(tǒng)地評(píng)價(jià)，不僅可以 避免只衡量企業(yè)的盈利能力這一單一方面，另外可以看清企業(yè)的現(xiàn)金保障能力等，這就 為投資者的投資決策提供了更明確的依據(jù)。 第二，對(duì)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)研究可以為企業(yè)的發(fā)展提供正確的指引方 向。 上市公司盈余質(zhì)量的評(píng)價(jià)，即創(chuàng)造一個(gè)反映盈余質(zhì)量的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，基于上市公司的 基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，得出盈余質(zhì)量綜合得分，這一評(píng)價(jià)過(guò)程對(duì)上市公司自身而言也是有意義 的，通過(guò)盈余各方面的得分，上市公司可以看出自己的弊端，實(shí)施有效的策略，發(fā)展主 業(yè)，獲得長(zhǎng)久而持續(xù)地發(fā)展。 第三，對(duì)上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)研究可以為政府監(jiān)管部門的監(jiān)管提高效率。 我國(guó)政府監(jiān)管部門一般是對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)的全過(guò)程進(jìn)行監(jiān)督檢查。 如果通過(guò)盈余質(zhì)量的 評(píng)價(jià)體系進(jìn)行監(jiān)控，抓住重點(diǎn)，不僅節(jié)約了監(jiān)管成本，還提高了監(jiān)管效率，是一種行之 有效的監(jiān)管方法。 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究綜述 早在 1968 年，ball rn 為樣本數(shù)) (j =1,2,p ;p 為樣本原變量數(shù)目) j ex：第 j 個(gè)變量的均值； j dx：第 j 個(gè)變量的方差； ij x ：標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值； ij x：標(biāo)準(zhǔn)化前的指標(biāo)值 為了書(shū)寫簡(jiǎn)便 ij x 簡(jiǎn)記為 ij x。 2.計(jì)算指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣 r 求出標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo) xi與標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo) xj之間的相關(guān)系數(shù)，記為 rij，則 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 22 () () ji ji ji ij xxe dxdx xx r= = cov ()1, 0= jiji dxdxexex 之后得到相關(guān)系數(shù)矩陣： = nnnn n n rrr rrr rrr r ? ? ? ? 21 22221 11211 3.求r的前m個(gè)特征值，1,2,m，以及對(duì)應(yīng)的特征向量u1,u2,um。特征值 是各個(gè)變量的方差，它的大小反映了各個(gè)變量在描述被評(píng)價(jià)對(duì)象上所起的作用。根據(jù)各 變量的特征值可以求出前m個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為： p q m i i p i p m i i = = = = 1 1 1 在spss軟件中因子分析過(guò)程： 因子分析大量的分析工作是通過(guò)spss軟件完成的，因此下面將介紹利用spss軟 件進(jìn)行因子分析的過(guò)程，本文用的spss軟件為spss13.0版本。 第一步：建立數(shù)據(jù)庫(kù)。 對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)整理后在excel中建立數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)中的指標(biāo)代碼均為英文代 碼，小數(shù)點(diǎn)后保留四位小數(shù)，統(tǒng)一小數(shù)位數(shù)。通過(guò)導(dǎo)入的方式，導(dǎo)入到spss軟件中， 準(zhǔn)備對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 第二步：軟件分析。 在spss軟件中導(dǎo)入已經(jīng)建立好的數(shù)據(jù)庫(kù)后，通過(guò)analyzedata reduction factor進(jìn)行因子分析，選擇各項(xiàng)分析要求，spss軟件會(huì)自動(dòng)生成原始變量的相關(guān)系數(shù) 矩陣、kmo測(cè)度和bartlett球體檢驗(yàn)，這時(shí)要根據(jù)得出的數(shù)據(jù)分析其是否適合做因子分 析。如果相關(guān)系數(shù)矩陣中大部分相關(guān)系數(shù)小于0.3并且未通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，那么這些變量 就不適合做因子分析，同樣一般認(rèn)為kmo抽樣適度測(cè)定值大于0.5時(shí)，適合做因子分 析。 spss軟件還會(huì)得出公因子的信息含量；相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值，這個(gè)相關(guān)系數(shù)矩 陣中標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)系數(shù)矩陣；以及根據(jù)特征值計(jì)算出的方差貢獻(xiàn)率，根據(jù)這些方差貢 第 3 章 上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)模型設(shè)計(jì) 23 獻(xiàn)率累計(jì)求和確定的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率；因子載荷矩陣；因子得分系數(shù)矩陣。 第三步：因子的確定。 根據(jù)設(shè)定的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率， 本文假設(shè)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為80%， 確定主成分的個(gè)數(shù)， 以及主成分的特征值。 第四步：因子的命名解釋。 得出旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣，可能某個(gè)因子只能解釋某個(gè)變量的一小部分信息，不 是任何一個(gè)變量的典型代表，就會(huì)導(dǎo)致某些因子變量的含義模糊不清，在分析中可以通 過(guò)因子矩陣的旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，這樣會(huì)使因子變量的含義比較清晰，每 個(gè)因子代表了一個(gè)或一類原始指標(biāo)， 由此， 根據(jù)情況對(duì)因子進(jìn)行命名， 并做出經(jīng)濟(jì)解釋。 旋轉(zhuǎn)的方法有四分位最大正交旋轉(zhuǎn)、方差最大正交旋轉(zhuǎn)、相等最大正交旋轉(zhuǎn)、直接斜交 旋轉(zhuǎn)和非正交旋轉(zhuǎn)。本文采用的是最常用的旋轉(zhuǎn)法：方差最大正交旋轉(zhuǎn)法。 4.計(jì)算因子得分 因子變量確定以后，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，我們得到了針對(duì)每一個(gè)樣本數(shù)據(jù)在不 同因子上的得分。有了因子得分我們就可以根據(jù)提取公因子的特征值和累計(jì)方差貢獻(xiàn) 率，計(jì)算每個(gè)樣本的綜合得分，這樣能進(jìn)行不同樣本的比較與評(píng)價(jià)。 計(jì)算因子得分首先將因子變量表示為原有變量的線性組合，即： pjpjjj xxxf+=? 2211 (j=1,2,m) j1,j2,jp為因子得分系數(shù)矩陣中的各因子在每個(gè)變量中的得分系數(shù)。 最后如果用eqs表示盈余質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)得分，以提取主因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重， 則盈余質(zhì)量因子評(píng)價(jià)模型可以表示為： ()() njn aaafafafaeqs+=? 212211 (j=1,2,m) f1,f2,fj是指使用因子分析提取的前m個(gè)主因子的得分，a1,a2,an是指提取 的前m個(gè)主因子的特征值。 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 24 第 4 章 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究 4.1 變量的選擇 在進(jìn)行上市公司盈余質(zhì)量分析的研究中，首先應(yīng)該進(jìn)行的是變量選擇，具體的變量 分析過(guò)程如上一章所述，現(xiàn)將所用的變量列示如下: 表 4.1 指標(biāo)代碼及指標(biāo)名稱表 表 4.1 指標(biāo)代碼及指標(biāo)名稱表 指標(biāo)代碼 指標(biāo)名稱 指標(biāo)代碼 指標(biāo)名稱 x1 銷售凈利率 x6 主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率 x2 總資產(chǎn)凈利率 x7 主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)增長(zhǎng)率 x3 凈資產(chǎn)收益率 x8 主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)貢獻(xiàn)率 率 x4 主營(yíng)業(yè)務(wù)收入經(jīng)營(yíng)現(xiàn) 金比率 x9 營(yíng)業(yè)利潤(rùn)貢獻(xiàn)率 x5 凈利潤(rùn)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金比率x10 非經(jīng)常性損益占凈利 潤(rùn)的比例 4.2 樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源 對(duì)上市公司盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，首先要從確定的評(píng)價(jià)對(duì)象中選取樣本。選取樣本 時(shí)， 要盡量剔除一些干擾因素的影響。 由于不同行業(yè)的上市公司所面臨的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不同， 甚至差別很大，而同一行業(yè)間面臨的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)基本相同。所以，本文選取了同一行業(yè)的 上市公司進(jìn)行盈余質(zhì)量的研究，排除系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)這一干擾因素。 本文以我國(guó)滬深兩市a股汽車制造類上市公司2005年至2008年的財(cái)務(wù)指標(biāo)為依 據(jù)，研究評(píng)價(jià)它們?cè)?006年至2008年的盈余質(zhì)量。之所以選擇汽車制造類上市公司， 是因?yàn)槠嚢鍓K在證券市場(chǎng)變現(xiàn)尚可，并且，近些年來(lái)隨著我國(guó)居民對(duì)汽車消費(fèi)需求不 斷增長(zhǎng)，汽車成為了人們關(guān)注和消費(fèi)的熱點(diǎn)，汽車業(yè)也迎來(lái)它們的蓬勃發(fā)展時(shí)期，研究 這一板塊的盈余質(zhì)量，可以供投資者進(jìn)行決策參考，具有實(shí)際意義。 根據(jù)研究的需要，本文剔除了2005年至2008年汽車制造行業(yè)中st的上市公司和 四年間數(shù)據(jù)不全的上市公司。經(jīng)過(guò)篩選，選出樣本：2006年汽車制造行業(yè)上市公司為 20家，2007年為21家，2008年為22家。 第 4 章 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究 25 研究中的汽車制造類上市公司的行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自同花順炒股軟件中對(duì)行業(yè)分類的數(shù) 據(jù)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)上各上市公司披露的年度報(bào)告，再進(jìn)行一系列的數(shù)據(jù)處理 后得到的。本文所有的數(shù)據(jù)處理均是在excel和spss13.0中處理完成的。 4.3 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 在進(jìn)行盈余質(zhì)量分析評(píng)價(jià)之前必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 使之符合因子分析方法 的需要，考慮到本文選取的樣本均來(lái)自同一行業(yè)，故不再做行業(yè)因素影響的處理，主要 是做指標(biāo)的同趨化處理和指標(biāo)的無(wú)量綱化處理。 （1）指標(biāo)的同趨化處理。在進(jìn)行盈余質(zhì)量分析評(píng)價(jià)之前，必須保證每個(gè)指標(biāo)的變 化方向和盈余質(zhì)量變動(dòng)方向是相同的，因此，要對(duì)逆向指標(biāo)進(jìn)行正向化處理。一般對(duì)逆 向指標(biāo)求倒數(shù)將其轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)： ij ij x x 1 =。在本文中，需要對(duì)逆向指標(biāo)非經(jīng)常性 損益占凈利潤(rùn)的比例求倒數(shù)，使其轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)。 （2）指標(biāo)值的無(wú)量綱化處理。無(wú)量綱化處理是對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，消 除變量量綱的影響，使指標(biāo)間具有可比性。這一過(guò)程會(huì)在軟件spss13.0中自動(dòng)完成。 需要說(shuō)明的是，為了書(shū)寫方便，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的指標(biāo)代碼不變。 4.4 汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià) 1.原始指標(biāo)間的相關(guān)性分析和因子分析的適宜性 表4.2、表4.3、表4.4分別表示2006年、2007年、2008年各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣。 從表中可以看出，10個(gè)指標(biāo)間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，這表明各指標(biāo)中所反映的信息存在 重疊現(xiàn)象，而信息的重疊進(jìn)一步說(shuō)明了進(jìn)行因子分析的必要性。同時(shí)，表4.5描述的是 kmo測(cè)度和bartlett檢驗(yàn)的結(jié)果， 其中2006年、2007年、2008年kmo值分別為0.626、 0.535、0.644。kmo值在0.5-1.0之間，說(shuō)明指標(biāo)值適合做因子分析。bartlett球度檢驗(yàn) 的相關(guān)概率三年均為0.000，小于顯著性水平0.05，也說(shuō)明數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性，因此 對(duì)本文數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析是合適的。 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 26 表 4.2 2006 年標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣 表 4.2 2006 年標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x1 1.000 0.754 0.326 0.415 -0.517 0.103 0.060 0.719 0.751 0.374 x2 0.754 1.000 0.598 0.126 -0.514 -0.146 -0.164 0.303 0.659 0.321 x3 0.326 0.598 1.000 -0.055 -0.423 -0.013 0.032 0.009 0.446 0.379 x4 0.415 0.126 -0.055 1.000 -0.078 0.173 0.170 0.396 0.176 0.173 x5 -0.517 -0.514 -0.423 -0.078 1.000 0.058 0.054 -0.408 -0.500 -0.162 x6 0.103 -0.146 -0.013 0.173 0.058 1.000 0.977 0.067 -0.073 0.048 x7 0.060 -0.164 0.032 0.170 0.054 0.977 1.000 -0.004 -0.102 0.039 x8 0.719 0.303 0.009 0.396 -0.408 0.067 -0.004 1.000 0.679 0.389 x9 0.751 0.659 0.446 0.176 -0.500 -0.073 -0.102 0.679 1.000 0.346 x10 0.374 0.321 0.379 0.173 -0.162 0.048 0.039 0.389 0.346 1.000 表 4.3 2007 年標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣 表 4.3 2007 年標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x1 1.000 0.545 0.296 0.713 -0.376 0.119 0.105 0.534 0.539 -0.043 x2 0.545 1.000 0.720 0.228 -0.051 0.262 0.396 0.279 0.583 0.217 x3 0.296 0.720 1.000 0.044 -0.035 0.323 0.463 0.010 0.493 0.235 x4 0.713 0.228 0.044 1.000 -0.247 0.244 0.180 0.515 0.302 0.082 x5 -0.376 -0.051 -0.035 -0.247 1.000 -0.163 -0.175 0.344 0.081 -0.068 x6 0.119 0.262 0.323 0.244 -0.163 1.000 0.837 -0.083 0.064 0.357 x7 0.105 0.396 0.463 0.180 -0.175 0.837 1.000 -0.095 0.273 0.425 x8 0.534 0.279 0.010 0.515 0.344 -0.083 -0.095 1.000 0.659 0.099 x9 0.539 0.583 0.493 0.302 0.081 0.064 0.273 0.659 1.000 0.365 x10 -0.043 0.217 0.235 0.082 -0.068 0.357 0.425 0.099 0.365 1.000 第 4 章 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究 27 表 4.4 2008 年標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣 表 4.4 2008 年標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)矩陣 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x1 1.000 0.766 0.692 0.387 -0.096 0.233 0.259 0.697 0.768 -0.271 x2 0.766 1.000 0.811 0.260 -0.047 0.089 0.110 0.512 0.594 -0.499 x3 0.692 0.811 1.000 0.127 -0.076 0.016 -0.001 0.333 0.611 -0.304 x4 0.387 0.260 0.127 1.000 -0.148 0.183 0.111 0.332 0.092 0.016 x5 -0.096 -0.047 -0.076 -0.148 1.000 0.184 0.375 0.340 0.065 -0.067 x6 0.233 0.089 0.016 0.183 0.184 1.000 0.850 0.371 0.390 -0.356 x7 0.259 0.110 -0.001 0.111 0.375 0.850 1.000 0.525 0.459 -0.280 x8 0.697 0.512 0.333 0.332 0.340 0.371 0.525 1.000 0.722 -0.344 x9 0.768 0.594 0.611 0.092 0.065 0.390 0.459 0.722 1.000 -0.434 x10 -0.271 -0.499 -0.304 0.016 -0.067 -0.356 -0.280 -0.344 -0.434 1.000 表 4.5 kmo 測(cè)度和 bartlett 球體檢驗(yàn) 表 4.5 kmo 測(cè)度和 bartlett 球體檢驗(yàn) 年度 2006 年2007 年2008 年 kmo 測(cè)度 0.626 0.535 0.644 bartlett 球體檢驗(yàn) approx. chi-square126.335113.985 129.11 自由度 df 45.000 45.000 45.000 顯著性概率 sig. 0.000 0.000 0.000 2.公因子的信息含量 運(yùn)用因子分析之前，需要對(duì)公因子方差進(jìn)行分析。initial指的是提取因子之前的各 變量的公因子方差；extraction指的是通過(guò)主成分分析后各變量的公因子方差，代表了 原始變量的信息通過(guò)主成分分析法萃取后被保留的程度。表4.6、表4.7、表4.8分別表 示2006年、2007年和2008年通過(guò)主成分分析后各原始變量信息被保留的程度。從表 中我們可以看出，2006年各原始變量信息被保留的程度介于0.590-0.989之間，2007年 各原始變量被保留的程度介于0.568-0.940之間，2008年各原始變量被保留的程度介于 0.708-0.903之間，說(shuō)明公因子提取了原始變量的信息較多，解釋性也較好。 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 28 表 4.6 2006 年變量共同度 表 4.6 2006 年變量共同度 指標(biāo) initial（初始變量信息含量）extraction（萃取后被保留的信息含量） x1 1 0.880 x2 1 0.778 x3 1 0.840 x4 1 0.590 x5 1 0.677 x6 1 0.979 x7 1 0.989 x8 1 0.815 x9 1 0.772 x10 1 0.904 表 4.7 2007 年變量共同度 表 4.7 2007 年變量共同度 指標(biāo) initial（初始變量信息含量）extraction（萃取后被保留的信息含量） x1 1 0.940 x2 1 0.843 x3 1 0.869 x4 1 0.851 x5 1 0.795 x6 1 0.824 x7 1 0.867 x8 1 0.939 x9 1 0.812 x10 1 0.568 第 4 章 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究 29 表 4.8 2008 年變量共同度 表 4.8 2008 年變量共同度 指標(biāo) initial（初始變量信息含量）extraction（萃取后被保留的信息含量） x1 1 0.887 x2 1 0.853 x3 1 0.806 x4 1 0.832 x5 1 0.887 x6 1 0.903 x7 1 0.897 x8 1 0.836 x9 1 0.784 x10 1 0.708 3.總方差解釋和提取公因子 表4.9、表4.10、表4.11分別表示2006年、2007年和2008年經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo) 間相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。initial eigenvalues指的是相 關(guān)系數(shù)矩陣的特征值， 由這些值來(lái)確定主成分個(gè)數(shù)。extraction sums of squared loadings 指的是旋轉(zhuǎn)前因子的提取結(jié)果。2006年選取了四個(gè)主成分， 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為82.245% 2007年選取了四個(gè)主成分，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為83.081%；2008年選取了四個(gè)主成分， 累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為83.924%。這些主成分概括原始變量的信息超過(guò)了80%，基本上抓住 了主要問(wèn)題。 通過(guò)主成分的提取， 我們就可以設(shè)計(jì)各年公司盈余質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)了。 表 4.9 2006 年總方差解釋 表 4.9 2006 年總方差解釋 component （因子） initial eigenvalues （初始特征值） extraction sums of squared loadings （因子對(duì)應(yīng)負(fù)載的平方和） total （總體方 差） % of variance （方差百 分比） cumulative % （累計(jì)方差百 分比） total （總體方 差） % of variance （方差百 分比） cumulative % （累計(jì)方差百 分比） 1 3.928 39.278 39.278 3.928 39.278 39.278 2 2.114 21.144 60.422 2.114 21.144 60.422 3 1.315 13.152 73.574 1.315 13.152 73.574 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 30 4 0.867 8.670 82.245 0.867 8.670 82.245 5 0.683 6.833 89.077 6 0.526 5.258 94.335 7 0.336 3.360 97.695 8 0.143 1.428 99.123 9 0.070 0.702 99.826 10 0.017 0.174 100.000 表 4.10 2007 年總方差解釋 表 4.10 2007 年總方差解釋 component （因子） initial eigenvalues （初始特征值） extraction sums of squared loadings （因子對(duì)應(yīng)負(fù)載的平方和） total （總體方 差） % of variance （方差百 分比） cumulative % （累計(jì)方差百 分比） total （總體方 差） % of variance （方差百 分比） cumulative % （累計(jì)方差百 分比） 1 3.626 36.263 36.263 3.626 36.263 36.263 2 2.109 21.087 57.350 2.109 21.087 57.350 3 1.476 14.761 72.111 1.476 14.761 72.111 4 1.097 10.969 83.081 1.097 10.969 83.081 5 0.780 7.804 90.884 6 0.338 3.378 94.263 7 0.260 2.599 96.862 8 0.167 1.674 98.535 9 0.083 0.833 99.368 10 0.063 0.632 100.000 第 4 章 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究 31 表 4.11 2008 年總方差解釋 表 4.11 2008 年總方差解釋 component （因子） initial eigenvalues （初始特征值） extraction sums of squared loadings （因子對(duì)應(yīng)負(fù)載的平方和） total （總體方 差） % of variance （方差百 分比） cumulative % （累計(jì)方差百 分比） total （總體方 差） % of variance （方差百 分比） cumulative % （累計(jì)方差百 分比） 1 4.297 42.972 42.972 4.297 42.972 42.972 2 2.022 20.218 63.190 2.022 20.218 63.190 3 1.149 11.491 74.681 1.149 11.491 74.681 4 0.924 9.243 83.924 0.924 9.243 83.924 5 0.658 6.584 90.508 6 0.460 4.603 95.111 7 0.200 2.001 97.113 8 0.122 1.225 98.338 9 0.095 0.947 99.285 10 0.072 0.715 100.000 4.旋轉(zhuǎn)后因子分析 各年提取的公因子建立的初始因子載荷矩陣，各因子定義比較模糊，公因子在許多 變量上都有較高的載荷。因此需要對(duì)公因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，本文選用的旋轉(zhuǎn)方法是最大正交 旋轉(zhuǎn)法，得到的旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣如表4.12、表4.13、表4.14所示。 河北大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文 32 表 4.12 2006 年旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣 表 4.12 2006 年旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣 component（因子） 1 2 3 4 x2 0.829 -0.129 0.080 0.260 x5 -0.808 0.011 -0.096 0.121 x9 0.754 -0.103 0.398 0.186 x1 0.716 0.069 0.581 0.160 x3 0.672 0.084 -0.355 0.506 x7 -0.050 0.992 0.043 0.020 x6 -0.045 0.983 0.105 0.005 x8 0.391 -0.027 0.808 0.094 x4 -0.018 0.157 0.746 0.093 x10 0.143 0.012 0.254 0.905 表 4.13 2007 年旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣 表 4.13 2007 年旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣 component（因子） 1 2 3 4 x4 0.875 -0.045 0.183 -0.223 x1 0.821 0.405 -0.075 -0.310 x8 0.794 0.113 -0.065 0.540 x3 -0.059 0.896 0.247 -0.047 x2 0.250 0.868 0.162 -0.019 x9 0.530 0.607 0.155 0.372 x6 0.051 0.097 0.872 -0.227 x7 0.000 0.302 0.865 -0.168 x10 0.065 0.104 0.698 0.257 x5 -0.156 -0.026 -0.089 0.873 第 4 章 我國(guó)汽車制造行業(yè)上市公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究 33 表 4.14 2008 年旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣 表 4.14 2008 年旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)荷矩陣 component（因子） 1 2 3 4 x2 0.920 0.033 -0.066 0.039 x3 0.887 -0.115 -0.066 -0.035 x1 0.858 0.153 0.023 0.355 x9 0.782 0.385 0.155 0.017 x8 0.606 0.387 0.471 0.312 x6 0.048 0.944 0.034 0.091 x7 0.083 0.883 0.319 0.093 x10 -0.493 -0.494 0.173 0.437 x5 -0.049 0.156 0.914 -0.157 x4 0.175 0.136 -0.155 0.871 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷系數(shù)在新的坐標(biāo)系中向0或1兩級(jí)分化， 得到了一個(gè)更易于解釋 的結(jié)構(gòu)。如果用fn表示第n個(gè)公因子，則： 2006年公因子f1主要受指標(biāo)x1、x2、x3、x5、x9影響，這些指標(biāo)大部分代表了 企業(yè)的盈利能力指標(biāo)，可以命名為盈利性因子。f2主要受指標(biāo)x6、x7影響，這兩個(gè)指 標(biāo)代表企業(yè)盈余的成長(zhǎng)能力，因此命名為盈余成長(zhǎng)性因子。f3主要受指標(biāo)x4 、x8 影 響，這兩個(gè)指標(biāo)分別代表企業(yè)的盈余現(xiàn)金保障能力和盈余持續(xù)性能力，可以命名為盈余 現(xiàn)金保障性指標(biāo)。f4受指標(biāo)x10影響，這個(gè)指標(biāo)代表了企業(yè)盈余持續(xù)性能力，可以命名 為盈余持續(xù)性因子。 2007年公因子f1主要受指標(biāo)x1、x4、x8影響，這三個(gè)指標(biāo)分別代表了企業(yè)盈利 能力，盈余的現(xiàn)金保障能力和盈余持續(xù)性能力。公因子f2主要受指標(biāo)x2、x3、x9影響， 這三個(gè)指標(biāo)分別代表企業(yè)的盈利能力和盈余持續(xù)性能力。公因子f3主要受指標(biāo)x6 、 x7、x10影響，這三個(gè)指標(biāo)分別代表企業(yè)盈余的成長(zhǎng)能力和盈余持續(xù)性能力。公因子f4 受指標(biāo)x5影響，這個(gè)指標(biāo)代表了企業(yè)盈余的現(xiàn)金保障能力。 2008年公因子f1主要受指標(biāo)x1 、x2、x3、x8 、x9影響，這些指標(biāo)代表了企業(yè)的 盈利能力和盈余持續(xù)性能力。公因子f2主要受指標(biāo)x6、x7、x10影響，這三個(gè)指標(biāo)代 表企業(yè)盈余的成長(zhǎng)能力和盈余持續(xù)性能力。公因子f3主要受指標(biāo)x5影響，