我国中小板上市公司盈利能力的行业特征研究_严颖.pdf

收稿日期:2 0 2 2-0 5-1 8作者简介:严颖(1 9 9 7),女,江西赣州人,贵州财经大学大数据应用与经济学院硕士研究生,研究方向:金融计量分析。我国中小板上市公司盈利能力的行业特征研究严 颖(贵州财经大学 大数据应用与经济学院,贵州 贵阳 5 5 0 0 2 5)摘 要:文章从企业资产利用效率、自有资产使用效率等多个角度选取盈利能力单项指标,基于2 0 1 7年2 0 1 9年我国中小板上市公司的数据,构建测量中小板上市公司盈利能力的评价指标体系,在提取主成分的基础上计算反映企业盈利能力的集成指标。结合行业门类回归模型,探讨了中小板上市公司行业属性对于盈利能力的影响。实证结果表明:我国中小板各行业上市公司的盈利能力存在行业差异;我国中小板制造业的行业次类上市公司的盈利能力亦具有行业特征。关键词:中小板;主成分分析;盈利能力;行业特征 中图分类号:F 2 7 5 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 76 9 2 1(2 0 2 3)0 20 0 5 80 6 2 0 0 4年深交所中小企业板正式开板,至2 0 1 9年,中小板块上市公司数量多达9 3 2家,总市值占沪深两市约2 0%。中小板上市公司以股权融资为纽带,加强了资本市场与实体经济二者之间的联系,不断为经济、社会价值增长贡献力量。中小板上市公司超过半数的并购重组方案为产业升级或上下游并购,促进产业协同发展,并持续发挥支持、服务实体经济作用。国外学术界侧重于研究企业盈利能力的影响因素。T u r a b o l u等(2 0 1 8)选取了在B o r s a I s t a n b u l(B I S T)市场上交易的公司的财务数据和“公司治理指数 x k u r y”2 0 1 0年2 0 1 5年期间的数据,采用多元逐步回归模型来评估企业盈利能力与其他变量之间的关系,结果表明盈利能力与其他自变量即流动性比率、资产周转率、现金比率、流动比率之间存在显著的正相关关系1。S a l e h i 等(2 0 1 8)探讨董事会结构和公司所有权对德黑兰证券交易所上市公司社会责任披露的影响,以及审计委员会与董事会特征对企业盈利能力的影响2。S w a g a t i k a等(2 0 1 8)基于2 0 0 0年2 0 1 5年公司财务数据,采用面板广义最小二乘与面板向量自回归模型考察了企业特定的因素和宏观经济的决定因素是否影响印度制造业公司的盈利能力3。V e r r u s o等(2 0 1 9)选取了意大利2 0 0 7年2 0 1 6年期间观察到的约1 4 0家公司的样本,并采用动态面板方法,调查了影响家用电器行业盈利能力的因素。结果表明,竞争能力是该行业盈利能力的关键决定因素。此外,公司(绝对)的规模、公司的财务结构和公司的市场份额在解释公司之 间的利润率 差异 方 面 也 起 着 作用4。A b d u l l a h等(2 0 1 9)采用最小二乘法探索化工、水泥和快速消费品3个行业的营运资金融资与公司获利能力之间的动态关系,研究表明,企业的盈利能力不依赖于巴基斯坦化工、水泥和消费领域对营运资金的投资5。国内对于中小板上市公司的研究主要集中于企业创新能力、股权质押等方面。张强等(2 0 1 9)以监督、容错和促进知识溢出为切入点,以我国中小板和创业板上市公司为研究样本,分析机构投资者如何影响企业创新产出6。王会娟等(2 0 2 0)基于我国中小板和创业板上市公司2 0 0 7年2 0 1 7年的数据,证明了风险投资股权质押与企业创新之间的关系7。张振刚等(2 0 2 0)借助B P神经网络技术和绩效评价模型,从基于盈利能力、适应能力、偿债能力和发展能力角度,分析上市白色家电制造企业绩效8。国内学者对于企业盈利能力研究侧重于中国A股上市公司或者某个具体行业。许坤等(2 0 2 1)搜集了2 0 0 7年2 0 1 8年全国1 2 3家主要城市商业银行的股权数据,利用面板数据模型的固定效应,分析民营资本持股对城市商业银行持续稳健经营的影响9。田琨等(2 0 2 1)构建信用风险评估模型,852 0 2 3年1月内 蒙 古 科 技 与 经 济J a n u a r y 2 0 2 3第2期 总第5 1 6期I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y&E c o n o m yN o.2 T o t a l N o.5 1 6对6 2家 汽 车 制 造 业 上 市 公 司 进 行 信 用 风 险评估1 0。综上所述,国内外学术界关于企业盈利能力研究主要针对制造业,集中于企业创新能力、股权质押等方面。相比以往研究,本文主要有两大贡献:基于中小板上市公司财务数据,进行主成分分析,探讨中国中小板上市公司盈利能力现状;通过行业分类回归分析,深入研究我国中小板上市公司总体盈利能力水平与行业分布二者关系,以期为企业管理者和相关部门决策提供参考依据。1 变量选取与模型构建1.1 变量选取笔者从多个角度选取了反映盈利能力的单项指标,这些指标包括资产收益率、净资产收益率、每股收益、市盈率、销售利润率等1 0项单项指标,表1为单项指标的含义及公式。表1 盈利能力指标及其含义指标代码含义资产收益率X1资产收益率=净利润/总资产,该指标从企业资产利用效率角度反映企业的盈利能力水平净资产收益率X2净资产收益率=净利润/股东权益,该指标从企业自有资金的使用效率角度反映企业的盈利能力水平每股收益X3每股收益=税后利润/总股本,该指标从企业的经营成果,即普通股的获利水平反映企业的盈利能力市盈率X4市盈率=股票价格/每股收益,该指标从股票盈利状况反映企业的盈利能力销售利润率X5销售利润率=利润总额/总营业收入,该指标从销售收入的收益水平的角度反映企业的盈利能力水平资本利润率X6资本利润率=净利润/实收资本,该指标从公司资本利用效率角度反映企 业 的 盈 利 能 力水平成长费用利润率X7成本费用利润率=利润总额/成本费用总额,该指标从企业的经营耗用角度反映企业的盈利能力长期资本收益率X8长期资本收益率=收益总额(长期负债平均值+所有者权益平均值),其中,收益总额=利润总额+利息费用,该指标从企业利用长期资本创造利润的角度反映企业的盈利能力主营业务利润率X9主营业务利润率=主营业务利润/主营业务收入,该指标从企业主营业务获利的角度反映企业的盈利能力主营业务利润占比X1 0主营业务利润占比=(营业收入-营业成本)/利润总额,该指标从主要业务利润占比反映企业的盈利能力1.2 数据来源笔者根据中国证监会制定的 上市公司行业分类指引,选取了2 0 1 7年2 0 1 9年我国中小板块上市公司 的 数 据,数 据 来 源 于 国 泰 安 数 据 库(C S-MA R),数据涵盖了制造业、建筑业、纺织业等各个行业,鉴于数据的可获取性、代表性和系统性,对财务数据进行了以下处理:剔除了S T和*S T公司。由于个别公司数据缺失严重,剔除此类公司。经过上述处理后,获得中小板7 7 5家上市公司反映企业盈利能力的财务数据。1.3 模型构建笔者借鉴了以往学者的行业门类回归模型,采用虚拟变量回归分析方法。Yt=0+j=1i jXi j+0(1)其中,Yi是代表i公司的盈利能力综合得分P值,0为常数项,i j为与行业相关系数,xi j是虚拟变量,即当i公司属于j行业时,xi j=1,当i公司不属于j行业时,xi j=0。当j代表行业时,j=1,2,3,4,5,当j代表制造业次类数量时,j=1,2,3,4,5,6,7,8,9。2 实证分析2.1 研究方法选取的评价方法为主成分分析法,参照了以往学者构建的盈利能力综合指标体系,从企业资产利用效率、自有资金利用效率、企业经营成果、股票盈利状况、销售收入收益水平、资本利用效率、经营耗用、长期资本获利、主营业务获利和主营业务利润占比等角度选取反映盈利能力的单项指标:资产收益率、净资产收益率、每股收益、市盈率、销售利润率、资本利润率、成长费用利润率、长期资本利润率、主营业务利润率和主营业务利润占比。提取主成分可分为3步:将数据标准化,利用标准化后的数据进行降维。主成分分析,在确定主成分个数的基础 上 计 算 特 征 向 量,形 成 线 性 函 数 表 达 式。按照各主成分的方差贡献率确定集成的线性指标表达式,结合样本数据计算集成指标p值。2.2 主成分分析由于反映盈利能力的1 0个单项指标数值有较大差距,数据采用Z-s c o r e标准化处理。进行KMO和B a r t l e t t的 球 形 度 检 验,所 得2 0 1 7年2 0 1 9年 的KMO值、B a r t l e t t球形度检验的近似卡方值和P值如表2所示。从 表2可以看 出,2 0 1 7年2 0 1 9年的KMO值均大于0.7,B a r t l e t t球形度检验的近似卡方值分别为5 1 2 3.0 1 5、5 9 2 3.2 6 7和6 2 3 3.1 1 4,P值为0.0 0 0 7 7%,因此,提取前3个因子作为主成分因子。同理,2 0 1 8年和2 0 1 9年均提取前3个因子作为主成分因子。表3 各因子的特征值和方差贡献率年份因子初始特征值提取载荷平方和特征值方差贡献率/%累积方差贡献率/%特征值方差贡献率/%累积方差贡献率/%15.0 8 35 0.8 2 75 0.8 2 75.0 8 35 0.8 2 75 0.8 2 721.4 8 91 4.8 8 86 5.7 1 41.4 8 91 4.8 8 86 5.7 1 431.1 5 41 1.5 4 17 7.2 5 61.1 5 41 1.5 4 17 7.2 5 640.5 9 75.9 7 38 3.2 2 92 0 1 750.5 0 65.0 6 38 8.2 9 260.4 3 84.3 7 79 2.6 6 970.3 7 93.7 9 39 6.4 6 280.1 8 81.8 8 39 8.3 4 590.1 0 21.0 2 39 9.3 6 81 00.0 6 30.6 3 21 0 015.1 6 65 1.6 6 15 1.6 6 15.1 6 65 1.6 6 15 1.6 6 121.4 4 31 4.4 2 96 6.0 9 11.4 4 31 4.4 2 96 6.0 9 131.2 5 61 2.5 6 27 8.6 5 31.2 5 61 2.5 6 27 8.6 5 340.6 16.1 0 28 4.7 5 52 0 1 850.5 2 25.2 2 18 9.9 7 660.4 1 34.1 3 59 4.1 1 170.3 7 83.7 7 79 7.8 8 880.1 1 21.1 2 49 9.0 1 290.0 5 70.5 7 29 9.5 8 41 00.0 4 20.4 1 61 0 014.9 4 44 9.4 3 74 9.4 3 74.9 4 44 9.4 3 74 9.4 3 721.8 0 51 8.0 5 16 7.4 8 81.8 0 51 8.0 5 16 7.4 8 831.1 7 71 1.7 7 37 9.2 6 11.1 7 71 1.7 7 37 9.2 6 140.7 1 27.1 2 58 6.3 8 62 0 1 950.6 2 26.2 29 2.6 0 660.4 4 44.4 4 29 7.0 4 770.1 0 21.0 2 39 8.0 780.0 8 80.8 7 69 8.9 4 690.0 6 50.6 4 79 9.5 9 31 00.0 4 10.4 0 71 0 0 同时,运用S P S S软件可以得到各因子对应的主成分矩阵,利用以下公式计算主成分Y1、Y2和Y3的特征向量。Y*i=?Yii(2)其中,?Y*i表示第i个主成分的特征向量,i=1,2,3,?Yi表示第i个主成分的成分向量,i=1,2,3,i为第i个主成分的特征值。因此,根据以上公式,可以得到2 0 1 7年2 0 1 9年每个主成分的特征向量,如表4、表5和表6所示。表4 2 0 1 7年特征向量年份特征向量Y1Y2Y32 0 1 7X10.4 0 9-0.0 0 20.1 0 6X20.4 0 2-0.1 2 80.2 2 3X30.3 2 3-0.1 6 50.2 4 4X4-0.1 6 10.4 8 90.4 5 3X50.3 4 10.3 5 3-0.2 6 3X60.3 8 9-0.1 4 80.2 5 5X7-0.1 9 40.4 2 90.5 1 3X80.3 0 20.3 3 2-0.3 3 9X90.3 0 6-0.0 3 90.3 3 5X1 00.2 2 40.5 2 4-0.2 2 3表5 2 0 1 8年特征向量年份特征向量Y1Y2Y3X10.4 0 5-0.0 6 00.0 8 4X20.3 9 8-0.2 1 60.1 4 5X30.3 4 0-0.2 0 40.1 8 1X4-0.1 6 10.3 0 30.5 7 32 0 1 8X50.3 3 00.4 4 0-0.1 4 3X60.3 7 4-0.2 8 10.1 9 1X7-0.0 9 40.2 8 80.6 7 4X80.3 6 20.3 8 8-0.1 5 5X90.2 9 5-0.1 8 10.2 3 5X1 00.2 4 50.5 2 6-0.1 4 3表6 2 0 1 9年特征向量年份特征向量Y1Y2Y32 0 1 9X10.4 1 60.0 3 50.0 5 9X20.4 2 50.0 6 40.0 3 5X30.3 8 70.1 0 10.1 3 0X4-0.2 1 30.0 6 60.5 8 0X50.3 1 7-0.0 3 30.0 4 7X60.4 1 70.0 8 30.0 8 8 X7-0.0 9 6-0.0 2 70.7 8 3X8-0.0 4 90.7 0 6-0.0 2 5X90.3 8 10.1 0 00.1 2 9 X1 00.1 4 2-0.6 8 00.0 5 3 根据表4,得出2 0 1 7年主成分Y1、Y2和Y3所对应的标准化后的各盈利能力单项指标的线性表达式:Y1=0.4 0 9Z X1+0.4 0 2Z X2+0.3 2 3Z X3-0.1 6 1Z X4+0.3 4 1Z X5+0.3 8 9Z X6-0.1 9 4Z X7+0.3 0 2Z X8+0.3 0 6Z X9+0.2 2 4Z X1 0(3)06总第5 1 6期内 蒙 古 科 技 与 经 济Y2=-0.0 0 2Z X1-0.1 2 8Z X2-0.1 6 5Z X3+0.4 8 9Z X4+0.3 5 3Z X5-0.1 4 8Z X6+0.4 2 9Z X7+0.3 3 2Z X8-0.0 3 9Z X9+0.5 2 4Z X1 0(4)Y3=0.1 0 6Z X1+0.2 2 3Z X2+0.2 2 4Z X3+0.4 5 3Z X4-0.2 6 3Z X5+0.2 5 5Z X6+0.5 1 3Z X7-0.3 3 9Z X8+0.3 3 5Z X9-0.2 2 3Z X1 0(5)同理,2 0 1 8年主成分Y1、Y2和Y3所对应的标准化后的各盈利能力单项指标的线性表达式如下:Y1=0.4 0 5Z X1+0.3 9 8Z X2+0.3 4 0Z X3-0.1 6 0Z X4+0.3 3 0Z X5+0.3 7 4Z X6-0.0 9 4Z X7+0.3 6 2Z X8+0.2 9 5Z X9+0.2 4 5Z X1 0(6)Y2=-0.0 6 0Z X1-0.2 1 6Z X2-0.2 0 4Z X3+0.3 0 3Z X4+0.4 4 0Z X5-0.2 8 1Z X6+0.2 8 8Z X7+0.3 8 8Z X8-0.1 8 1Z X9+0.5 2 6Z X1 0(7)Y3=0.0 8 4Z X1+0.1 4 5Z X2+0.1 8 1Z X3+0.5 7 3Z X4-0.1 4 3Z X5+0.1 9 1Z X6+0.6 7 4Z X7-0.1 5 5Z X8+0.2 3 5Z X9-0.1 4 3Z X1 0(8)2 0 1 9年主成分Y1、Y2和Y3所对应的标准化后的各盈利能力单项指标的线性表达式如下:Y1=0.4 1 6Z X1+0.4 3 5Z X2+0.3 8 7Z X3-0.2 1 3Z X4+0.3 1 7Z X5+0.4 1 7Z X6-0.0 9 6Z X7-0.0 4 9Z X8+0.3 8 1Z X9+0.1 4 2Z X1 0(9)Y2=0.0 3 5Z X1+0.0 6 4Z X2+0.1 0 1Z X3+0.0 6 6Z X4-0.0 3 3Z X5+0.0 8 3Z X6-0.0 2 7Z X7+0.7 0 6Z X8+0.1 0 0Z X9-0.6 8 0Z X1 0(1 0)Y3=0.0 5 9Z X1+0.0 3 5Z X2+0.1 3 0Z X3+0.5 8 0Z X4+0.0 4 7Z X5+0.0 8 8Z X6+0.7 8 3Z X7-0.0 2 5Z X8+0.1 2 9Z X9+0.0 5 3Z X1 0(1 1)以各因子方差贡献率为权重,构建2 0 1 7年2 0 1 9年反映盈利能力的集成指标P表示如下:P2 0 1 7=0.5 0 8Y1+0.6 5Y2+0.7 7 3Y3(1 2)P2 0 1 8=0.5 1 7Y1+0.6 6 1Y2+0.7 8 7Y3(1 3)P2 0 1 9=0.4 9 4Y1+0.6 7 5Y2+0.7 9 3Y3(1 4)2.3 回归分析检验中小板块上市公司的综合得分是否服从同分布,其中,零假设为集成指标P服从同分布,即反映盈利能力的集成指标无明显行业差异。下文为2 0 1 7年2 0 1 9年中小板上市公司盈利能力的K r u s k a l-W a l l i s检验结果。表7为包括制造业的1 4个行业的K r u s k a l-W a l l i s检验结果。从表7可知,2 0 1 7年与2 0 1 9年的显著性水平小于0.0 5,在5%的显著性水平上,拒绝零假设,2 0 1 8年的显著性水平为0.0 0 00.5%,同样拒绝零假设,即我国中小板块上市公司不同行业的盈利能力存在显著的行业差异。表8为制造业的9个行业次类K r u s k a l-W a l l i s检验结果。从表8可以看出,制造业9个次类3年的显著性水平均为0.0 0 00.5%,说明制造业盈利能力存在行业次类差异,证明了证监会在 上市公司行业分类指引 对制造业进行次类划分的必要性。表7 1 4个行业门类的K r u s k a l-W a l l i s假设检验年份X2自由度显著性水平2 0 1 72 3.9 9 61 30.0 3 12 0 1 83 8.9 4 41 30.0 0 02 0 1 92 4.7 6 11 30.0 2 5 注:1.由于一些行业企业数量过少,剔除了此类行业。2.制造业上市公司数量庞大,因此对制造业进行 单独分析。表8 制造业9个行业次类的K r u s k a l-W a l l i s 假设检验年份X2自由度显著性水平2 0 1 74 8.5 9 880.0 0 02 0 1 85 7.5 0 480.0 0 02 0 1 92 1.5 4 280.0 0 6 注:由于制造业一些行业次类企业数量较少,剔除该次类。表9为包括制造业的1 4个行业门类K r u s k a l-W a l l i s 假设检验平均值及排序。根据表9可得,2 0 1 7年2 0 1 8年期间,信息传输、软件和信息技术服务业(I)(简称信息传输业)的排序均在前五,表明新兴行业盈利能力比较乐观,房地产(K)2 0 1 8年2 0 1 9年两年排序均位于第五,可以说明房地产行业盈利能力保持较好的水平。此外,电力、热力、燃气及水的生产和供应业(D)(简称水电业)、交通运输、仓储和邮政业(G)(简称交通业)和水利、环境和公共设施管理业(N)(简称水利设施业)盈利水平也位于前列,这3类均具有行政垄断或政府扶持特征,由此可见,政府的产业扶持政策是有效的,一定程度上增强了该类企业的盈利能力。然而,采矿业(B)在3年期间均排名倒数第一或倒数第二,这可能是受到多方面的影响:清洁能源使用提高、可持续发16严颖 我国中小板上市公司盈利能力的行业特征研究2 0 2 3年第2期展、绿色发展政策实施以及国际能源价格,科学研究和技术服务业(M)在2 0 1 7年2 0 1 9年一直排名倒数,盈利能力不容乐观,也进一步表明两者产业层次低,盈利能力弱。表9 K r u s k a l-W a l l i s 假设检验平均值及排序农、林、牧、渔业(A)采矿业(B)制造业(C)水电业(D)建筑业(E)批发和零售业(F)交通业(G)住宿和餐饮业(H)信息传输业(I)金融业(J)房地产业(K)租赁和商务服务业(L)科学研究和技术服务业(M)水利设施业(N)2 0 1 72 2 4.6 3 2 0 5.8 6 3 4 1.9 9 3 7 3.5 0 2 2 8.1 9 3 1 2.8 6 3 8 4.3 3 5 4 3.0 0 3 9 2.0 5 5 2 6.0 0 3 2 9.2 2 3 4 1.3 8 2 6 3.5 0 4 5 3.3 8排序(1 3)(1 4)(7)(6)(1 2)(1 0)(5)(1)(4)(2)(9)(8)(1 1)(3)2 0 1 83 9 8.1 4 2 3 8.6 3 3 3 1.0 6 2 7 7.1 4 1 7 2.5 4 2 9 0.4 73 3 6.54 9 3.7 54 0 0.83 5 5.53 8 8.3 3 3 0 9.4 2 3 1 4.7 1 5 4 3.1 9排序(4)(1 3)(8)(1 2)(1 4)(1 1)(7)(2)(3)(6)(5)(1 0)(9)(1)2 0 1 95 2 2.8 32 4 3.13 1 9.6 33 5 72 4 5.53 8 8.1 8 3 1 1.4 23 22 6 8.5 65 3 3.53 5 5.2 5 3 3 7.2 7 3 0 9.1 3 2 5 2.8 1排序(2)(1 3)(7)(4)(1 2)(3)(8)(1 4)(1 0)(1)(5)(6)(9)(1 1)表1 0为2 0 1 7年2 0 1 8中小板行业的回归分析结果,从表1 0可以看出,显著性水平为1%的情况下,仅2 0 1 8年的行业门类回归模型通过F检验,表明该年份中小板上市公司盈利能力差异显著。当显著性水平5%时,2 0 1 7年和2 0 1 9年通过了F检验,一定程度上说明我国中小板行业盈利能力具有行业差异。针对行业变量的回归系数进行t检验时,在显著性水平为1%条件下,建筑业(E)2 0 1 8年的回归系数和信息传输业(I)通过t检验,当显著性水平为1 0%时,建筑业(E)和信息传输业(I)2 0 1 7年的回归系数、批发和零售业(F)2 0 1 8年的回归系数通过了t检验,其他行业在剩余年份均未通过显著性水平为1 0%的t检验,由此可见,建筑业(E)和信息传输业(I)的行业变量对于盈利能力的影响较大。表1 0 行业门类回归结果行业门类名称及变量名称2 0 1 7年2 0 1 8年2 0 1 9年tp值tp值tp值常数0.9 5 60.3 4 11.8 9 80.0 6 0-2.1 1 2 0.0 3 7建筑业-0.2 0 2-2.0 5 4 0.0 4 2-0.3 2 3-3.3 4 1 0.0 0 1-0.0 6 9-0.6 7 5 0.5 0 1批发和零售业-0.0 9 9-1.0 1 9 0.3 1 0-0.1 7 0-1.7 7 7 0.0 7 80.1 6 01.5 8 60.1 1 6交通业0.0 1 50.1 6 20.8 7 1-0.0 3 6-0.3 8 8 0.6 9 90.0 7 80.7 8 90.4 3 2信息传输业0.1 7 91.8 6 60.0 6 50.0 8 10.8 5 60.3 9 40.2 8 52.8 6 10.0 0 5调整的R20.0 6 00.0 9 30.0 7 3F值2.8 1 53.9 6 53.1 1 7p0.0 2 90.0 0 50.0 1 8 表1 1为制造业3年行业次类的回归分析结果,根据表1 1可以得出以下结论:2 0 1 7年和2 0 1 8年的行业分类回归模型通过了1%的F检验,表明中小板制造业盈利能力具有明显的行业次类特征,2 0 1 9年未通过1%的F检验,说明该年份中小板制造业次类盈利能力差异不显著。进行t检验时,通用设备制造业2 0 1 7年和2 0 1 8年的行业次类回归系数显著性水平为0.0 0 0,在显著性水平1%的条件下,计算机、通信和其他电子设备制造业2 0 1 7年的行业次类回归系数和医药制造业2 0 1 8年的行业次类回归系数通过t检验,其他年份未通过。此外,大多数行业次类2 0 1 9年的行业次类回归系数通过了显著性水平1%的t检验。表1 1 制造业次类回归结果分析行业门类名称及变量名称2 0 1 7年2 0 1 8年2 0 1 9年tp值tp值tp值常数-0.3 9 4 0.6 9 4-1.4 5 1 0.1 4 82.0 4 00.0 4 2电气机械及器材制造业-0.0 1 4-0.2 3 6 0.8 1 30.0 5 60.9 6 3 0.3 3 6-0.0 7 8-1.2 5 20.2 1 2纺织服装、服饰业0.0 7 51.3 9 9 0.1 6 2-0.0 3 2-0.5 8 5 0.5 5 9-0.1 3 6-2.3 5 60.0 1 9化学原料及化学制品制造业、化学纤维-0.0 4 6-0.7 8 0 0.4 3 6-0.0 3 0-0.4 9 7 0.6 2 0-0.1 3 7-2.2 0 40.0 2 8计算机、通信和其他电子设备制造业-0.0 9 3-1.7 4 6 0.0 8 2-0.0 5 7-1.0 4 2 0.2 9 8-0.0 8 0-1.3 9 00.1 6 5金属制品业-0.0 6 9-1.2 7 9 0.2 0 2-0.0 3 1-0.5 6 9 0.5 7 0-0.1 3 3-2.3 0 90.0 2 2汽车制造业-0.0 8 9-1.6 3 6 0.1 0 30.0 4 70.8 5 1 0.3 9 6-0.1 3 5-2.3 2 50.0 2 1通用设备制造业0.2 4 34.1 9 7 0.0 0 00.2 8 34.8 6 5 0.0 0 0-0.1 0 3-1.6 9 40.0 9 1医药制造业0.0 4 60.8 3 8 0.4 0 30.1 8 43.3 3 7 0.0 0 1-0.0 2 7-0.4 6 20.6 4 4调整的R20.0 8 20.0 9 90.0 1 4F值5.3 9 86.1 6 01.6 2 9p0.0 0 00.0 0 00.1 1 53 结论盈利能力是投资者判断企业是否能持续经营的重要指标,也是企业管理层、相关部门科学决策的重要依据。本文从企业资产利用效率、自有资产使用效率等多个角度选取盈利能力单项指标,基于2 0 1 7年2 0 1 9年我国中小板上市公司的数据,构建测量中小板上市公司盈利能力的评价指标体系,在提取主成分的基础上计算反映企业盈利能力的集成指标,构建行业属性对企业盈利能力影响的回归模型,实证分析了我国中小板上市公司盈利能力的行业特征,得出以下结论:2 0 1 7年2 0 1 9年行业分类回归模型均通过了显著性水平1 0%的F检26总第5 1 6期内 蒙 古 科 技 与 经 济验,而且各行业的回归系数在一些年份通过了t检验,说明行业分布对于企业盈利能力有一定影响。制造业次类回归分析结果表明,我国中小板制造业行业次类的盈利能力具有显著的行业差异,进一步验证了证监会 上市公司行业分类指引 对于制造业进行细分的必要性。采矿业(B)和科学研究和技术服务业(M)的产业层次低,盈利能力有限,水电业(D)、交通业(G)和水利设施业(N)等行政垄断或政府扶持的行业保持较高的盈利水平,由此可见,政府的产业扶持政策是有效的。参考文献1 T u r a b o l u T T,T m u r E.F a c t o r s A f f e c t i n g 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