新冠肺炎疫情暴发对上市公司盈利能力影响研究——基于2019年与2020年的数据对比

韦杰宇

（广东财经大学会计学院 广东广州 510320）

引言

2019年底新冠肺炎疫情的暴发，不仅对人们生活造成了重大影响，也对经济造成了重创。受疫情影响，2020年我国经济增长率仅为2.3%。此次疫情的暴发对我国社会经济造成了严重冲击，也对我国上市公司的正常生产经营造成了不可挽回的损失。上市公司是我国经济发展的中流砥柱，也是市场重大损害重要的组成部分，上市公司的盈利水平能间接反映我国经济发展的水平。盈利能力是一家公司的生存根本，盈利能力的强弱可以验证一家公司在战略的制定和公司的治理上是否合理，而盈利能力的分析能引导公司做出正确的决策，公司大部分的股东、董事以及高级管理人员都非常重视公司的盈利能力。首先，对于公司经理人员来说，盈利能力是公司各环节经营活动的具体体现，公司经营的好坏都会通过盈利能力表现出来，而通过对盈利能力的深入分析，可以使经理人发现经营管理中的重大问题，进而采取措施解决问题，提高公司收益和管理水平。其次，对于债权人来讲，盈利能力的强弱直接影响公司的偿债能力，分析公司的盈利能力是非常重要的。最后，对于股东而言，公司盈利能力的强弱更是至关重要，因为对于信用相同或者相近的几个公司，投资人更倾向于将资金投向盈利能力更强的公司。并且，又由于新冠肺炎疫情的沉重打击，公司的盈利能力影响因素会随之变化，故研究疫情前后对公司盈利能力的影响因素变化非常必要，这不仅能够了解疫情暴发对公司盈利能力的影响，还能够为疫情后公司的发展提供数据支撑。

本文将利用我国3521家上市公司的数据，采用Stata软件对上市公司盈利能力的影响因素进行多元线性回归，从资本盈利能力、资产盈利能力、商品盈利能力以及每股收益四个方面对上市公司盈利能力进行研究分析。其中，资本盈利能力用净资产收益率表示，资产盈利能力用总资产报酬率表示，商品盈利能力用销售利润率、成本利润率表示，每股收益用基本每股收益表示。

文献综述

现有研究中，葛家澍和占美松（2008）认为盈利能力代表企业在持续经营条件下由核心利润提供的、稳定的投资回报能力；周富龙（2018）认为企业盈利能力是指企业通过各种经营活动来获取利润的能力，也就是企业投资人通过获取投资收益，或者债权人获取本息的资金来源，直接体现企业的经营效果；孙银英（2011）认为盈利能力包括销售利润率、成本费用利润率等指标；袁超杰等人（2017）对50家上市公司进行实证研究，发现流动资产率、资产负债率、主营业务收入正面影响房地产上市公司的盈利能力；吴淑琨（2002）研究发现股权集中度、内部持股比例与公司绩效呈显著的倒U型关系；冯延超（2010）对高科技企业的股权集中度与绩效之间的关系进行实证研究，发现高科技企业的股权集中程度越高则公司绩效越低，而传统企业股权集中程度的提高对公司绩效具有正向的影响；赵萌和姚峰（2015）通过实证研究发现，企业流动性、经营有效性越强，企业盈利能力就越强；宋哲和于克信（2017）对2013-2015年我国西部地区158个资源型上市公司进行研究，发现西部资源型上市公司流动比率、股权集中度对公司绩效有显著的正向影响；顾吉宇和陈利军（2011）利用2004-2009年上市公司面板数据对盈利能力进行研究，发现公司的规模与盈利能力呈显著正相关；李彬（2013）利用140家制药行业上市公司2007-2010年的面板数据对该行业上市公司盈利能力进行实证研究，发现公司规模与盈利能力存在显著的正相关；邵文武和姜艳阳（2019）发现总资产周转率、可持续增长率、第一大股东持股比例、资产负债率可显著提高公司的盈利能力；方华（2009）发现企业盈利能力受到公司资产、收入质量、利润构成等因素影响。

综上所述，大多数文献是以行业上市公司为研究对象，从企业的营运能力、偿债能力、发展能力、资本结构以及股权结构来对其行业的上市公司盈利能力进行研究。本文将借鉴前人的研究，以新冠疫情暴发前后为切入口，以全部A股剔除掉ST/*ST、PT/暂停上市、终止上市以及数据缺失的公司后剩下的3521家上市公司为样本，从上市公司的资本盈利能力、资产盈利能力、商品盈利能力以及基本每股收益四个方面对上市公司的整体盈利能力进行影响因素分析。

研究假设

净资产是指公司资产总额减去负债所剩下的净额，而净资产收益率是公司净利润与平均净资产的比率，其既能反映资本的增值能力，也能反映股东价值的大小，还可衡量公司对股东投入资本的利用效率，弥补了每股税后利润指标的不足。通常来说，该净资产收益率越高，说明公司盈利能力就会越好。据此，提出假设1，即净资产收益率与公司的盈利能力成正比。

总资产报酬率又称总资产利润率，是指公司税前利润与总资产之间的比率，用以评价公司运用全部资产的总体获利能力，是评价公司资产运用效益的重要指标。简单来说，总资产报酬率越高，说明企业资产的运用效率越好，也就意味着企业的资产盈利能力越强。据此，提出假设2，即总资产报酬率的提高也能促进上市公司盈利能力的提升。

销售利润率是一定时期的销售利润总额与营业总收入的比率，它表明单位销售收入获得的利润，反映销售收入和利润的关系，是以销售收入为基础来分析上市公司的盈利能力，是反映销售收入收益水平的指标。销售利润率越高，说明企业的商品经营能力越强，企业的获利能力也就越强，进而上市公司整体盈利能力也就越强。据此，提出假设3，即销售利润率的提高能正向促进上市公司整体盈利能力的提升。

成本利润率是指一定时期的销售利润总额与营业总成本的比率，其反映企业的投入产出水平，即所得与成本的比率，体现了增加利润是以降低成本及费用为基础的。成本利润率越高，表明生产和销售产品的每1元成本取得的利润就越多，劳动耗费的效益就越高，上市公司的盈利能力也就越强。据此，提出假设4，即成本利润率的提升能提高上市公司的盈利能力。

由上市公司自身特点所决定，其盈利能力除了可以通过一般企业盈利能力的指标分析外，还应进行一些特殊指标的分析，特别是一些与公司股票或市场价值相关的指标分析，如基本每股收益，它是指归属于普通股股东的当期净利润与发行在外的普通股加权平均数的比率，是上市公司盈利能力的特殊指标，这一指标与普通股股东的利益关系极大，也能间接证明上市公司的市场价值，进而影响上市公司的整体盈利能力。据此，提出假设5，即提升每股收益能使上市公司的盈利能力增强。

变量选取、数据来源与模型构建

公司盈利能力包括有资本盈利能力、资产盈利能力、商品盈利能力以及每股收益四个方面（刘晰昱，2019）。公司盈利能力选取净利润率作为被解释变量Y，反映整个企业营业收入的收益水平；资本盈利能力选取净资产收益率作为解释变量X，反映公司所有者的投资回报率；资产盈利能力方面上，选取总资产报酬率作为解释变量X，反映资产利用的综合效益；商品盈利能力选取销售利润率、成本利润率作为解释变量X、X，反映销售收入收益水平以及成本与利润的关系；每股收益选取基本每股收益作为解释变量X，反映企业的经营成果。具体的变量名称、定义及解释见表1。

表1 变量名称、定义及解释

数据全部来源于CCER数据库，样本选取了2019年、2020年全部A股市场剔除ST/*ST、PT/暂停上市、终止上市以及数据缺失的公司后所剩下的3521家上市公司。样本选取2019年、2020年数据主要是因为疫情是于2020年初暴发，2021年年度报告还未公布，故选取疫情暴发前的2019年数据及疫情暴发后的2020年数据作为样本；选取剔除掉ST/*ST、PT/暂停上市、终止上市以及数据缺失的公司后所剩下的上市公司作为样本，主要是因为考虑到公司的可持续性发展以及研究数据的完整性，这样的研究结果更具有参考意义。

本文利用多元线性回归法对疫情暴发前后公司盈利能力影响因素进行研究，建立模型为：

其中，Y为第i个公司的净利润率，β为常数项，β、β、β、β、β为各变量系数，X、X、X、X、X分别为第i个公司的净资产收益率、总资产报酬率、销售利润率、成本利润率以及基本每股收益，ε为第i个公司的误差项。由于新冠肺炎疫情的暴发导致公司盈利能力发生较大变化，故分别对疫情暴发前后（即2019年、2020年）的数据进行回归分析，以观察疫情暴发前后对上市公司盈利能力影响因素的变化情况。

实证分析

（一）描述性统计分析

分别对疫情暴发前（2019年）与疫情暴发后（2020年）3521家上市公司的各变量数据进行描述性统计，得出结果如表2、表3所示。

表2 2019年各变量描述性统计

表3 2020年各变量描述性统计

3521家上市公司2019年的净利润率Y平均值为14.61%，2020年的净利润率Y平均值为4.84%，说明新冠肺炎疫情的暴发导致了上市公司的净利润率大幅缩减。从解释变量上看，2019年净资产收益率X、总资产报酬率X、销售利润率X、成本利润率X和基本每股收益X的平均值分别为3.35%、8.31%、16.91%、19.08%和0.60%，而2020年的相应变量平均值分别为2.90%、4.69%、6.84%、11.44%和0.46%，显然2020年各自变量平均值比2019年平均值都要低。由此可见，上市公司在疫情暴发后的资本盈利能力、资产盈利能力、商品盈利能力都在减弱，每股收益也在下降，说明新冠肺炎疫情使得上市公司的整体盈利能力有明显的下滑趋势，严重影响了上市公司的盈利能力。

（二）多元线性回归与多重共线性检验

将2019年、2020年数据分别代入公式（1）进行OLS回归，分析并检验疫情暴发前后上市公司盈利能力影响因素的变化。2019年OLS回归结果的F值为8828.63，且R-squared为0.926，说明模型整体回归结果具有很好的统计意义与较高的拟合度，再看各变量的显著性，X、X、X、X、X以及常数项_cons都具有非常高的显著性；2020年OLS回归结果的F值为17880.08，R-squared为0.962，说明2020年的整体回归结果也具有非常好的统计意义与非常高的拟合度，整体回归结果比2019年的更加优良。接着看各变量X、X、X以及常数项_cons的显著性，变量X、X、X以及常数项_cons也都具有非常高的显著性，而变量X和X不显著，相比2019年的各变量，2020年的各变量较不显著。2019年、2020年的OLS回归结果如表4所示。

表4 2019年、2020年的OLS回归结果

对2019年、2020年的OLS回归结果分别进行多重共线性检验，检验采用VIF膨胀因子检验，发现2019年、2020年的VIF膨胀因子全部小于10，说明多元线性回归结果不存在多重共线性。2019年、2020年VIF检验结果如表5所示。

表5 2019年、2020年VIF检验结果

（三）异方差检验分析

对2019年、2020年的OLS回归结果分别进行异方差的检验，检验采用White怀特检验，发现2019年、2020年的P值远小于0.05，说明White怀特检验结果拒绝原假设，即拒绝接受同方差，这意味着模型存在异方差。2019年、2020年White检验结果如表6所示。

表6 2019年、2020年White检验结果

由于OLS回归结果存在异方差，故需要对回归模型进行异方差处理，本文处理异方差采用OLS+稳健标准误方法，分别对2019年、2020年回归模型进行OLS+稳健标准误回归，该回归方法可以消除回归模型异方差的影响，使回归模型可以与异方差共存。2019年、2020年OLS+稳健标准误回归结果如表7所示。对回归结果进行统计检验发现， 2019年、2020年回归结果的F值较大，说明该模型的整体水平非常显著；R-squared值分别为0.926、0.962，说明该模型的拟合度非常好，解释变量分别能够解释被解释变量的92.62%和96.22%。2019年回归结果显示，变量X、X、X、X都非常显著，具有统计意义，仅有变量X不显著；2020年回归结果显示，仅有变量X和X显著，X、X以及X都不显著。2020年回归模型虽然在整体拟合度上更优于2019年，但是在变量的显著性上2020年远不如2019年，说明2020年的模型构建与变量选取上还欠缺一定的考虑。由于本文数据不是时间序列，故不存在自相关性，得出2019年、2020年最终回归模型如公式（2）（3）所示：

表7 2019年、2020年的OLS+稳健标准误结果

2019年最终回归模型（公式2）说明：净资产收益率X、基本每股收益X与净利润率Y呈负相关关系，净资产收益率X每增加1%，净利润率Y就会减少0.0335%，基本每股收益X每增加1元，净利润率Y就会减少0.6773%；总资产报酬率X、销售利润率X以及成本利润率X都与净利润率Y呈正相关关系，即总资产报酬率X、销售利润率X以及成本利润率X每增加1%，净利润率Y分别会增加0.1778%、0.7776%以及0.0925%。

2020年最终回归模型（公式3）说明：净资产收益率X、总资产报酬率X、成本利润率X以及基本每股收益X都与净利润率Y呈负相关关系，净资产收益率X、总资产报酬率X、成本利润率X每增加1%，净利润率Y就会分别减少0.0101%、0.0012%、0.0435%，基本每股收益X每增加1元，净利润率Y就会减少0.1479%；销售利润率X与净利润率Y呈正相关关系，即销售利润率X每增加1%，净利润率Y就会增加0.9654%。

研究结论与对策建议

（一）研究结论

本文选取新冠肺炎疫情暴发前（2019年）与疫情暴发后（2020年）我国A股3521家上市公司作为研究样本，采用OLS最小二乘法，从资本盈利能力、资产盈利能力、商品盈利能力以及每股收益四个方面对上市公司盈利能力进行研究分析，接着对回归模型进行多重共线性检验与异方差检验发现模型存在异方差，最后采用OLS+稳健标准误对模型进行异方差处理，得到疫情暴发前（2019年）与疫情暴发后（2020年）的最终回归模型。

根据2019年回归模型（公式2）可知，在疫情暴发前，总资产报酬率X、销售利润率X以及成本利润率X都与净利润率Y呈正相关关系，这支持了假设2、假设3和假设4；净资产收益率X、基本每股收益X与净利润率Y呈负相关关系，不支持假设1和假设5。根据2020年回归模型（公式3）可知，销售利润率X与净利润率Y呈正相关关系，支持假设3；净资产收益率X、总资产报酬率X、成本利润率X以及基本每股收益X都与净利润率Y呈负相关关系，不支持假设1、假设2、假设4和假设5。

根据2019年回归模型（公式2）可知，在疫情暴发前，总资产报酬率X、销售利润率X以及成本利润率X都与净利润率Y呈正相关关系，这支持了假设2、假设3和假设4；净资产收益率X、基本每股收益X与净利润率Y呈负相关关系，不支持假设1和假设5。根据2020年回归模型（公式3）可知，销售利润率X与净利润率Y呈正相关关系，支持假设3；净资产收益率X、总资产报酬率X、成本利润率X以及基本每股收益X都与净利润率Y呈负相关关系，不支持假设1、假设2、假设4和假设5。在疫情暴发前，提高总资产报酬率与成本利润率可以促进上市公司整体盈利能力的提升，但是在疫情暴发后，总资产报酬率与成本利润率的提高会导致上市公司的整体盈利能力下降。

疫情的暴发改变了总资产报酬率X和成本利润率X的影响方向，而没有改变净资产收益率X、销售利润率X以及基本每股收益X的影响方向，但是各变量在对上市公司盈利能力的影响程度上都有变化。疫情暴发前，销售利润率X是最大的影响因素，接着变量影响程度的排序是基本每股收益X>总资产报酬率X>成本利润率X>净资产收益率X；疫情暴发后，销售利润率X还是最大的影响因素，其次是基本每股收益X，但是剩下3个变量的影响程度却改变了，排序是成本利润率X>净资产收益率X>总资产报酬率X。

总的来说，销售利润率X无论是在疫情暴发前还是疫情暴发后，对上市公司盈利能力的影响都是最大的，其次是基本每股收益X，故在上市公司盈利能力的分析上，一定要着重关注企业的销售利润率与基本每股收益。

本文在研究的过程中难免会出现一些不足之处：首先是在资本盈利能力、资产盈利能力、商品盈利能力和每股收益四个方面的代表性指标的选取上，选取的各指标并没有能够绝对反映出各方面的盈利能力程度；其次是在解释变量的模型构建上并没有全方位考虑到上市公司盈利能力的影响因素，还存在着遗漏的变量，故在整体的模型回归过程中，有可能会偏离实际情况。

（二）对策建议

加大广告宣传力度，提高公司品牌知名度。如果一家上市公司拥有较高的品牌知名度，在相同的市场上销售相同的产品时，消费者更愿意去购买知名品牌的产品，甚至会出更多的钱去购买知名品牌的产品（娄磊等，2020）。尽管这些产品对于消费者来说效用价值是一样的，但是知名品牌的消费者剩余价值会更高，只要消费者剩余价值大于消费者多出的产品价值，消费者就会愿意出更多的钱去购买产品价值相同而消费者剩余价值更大的知名品牌产品，上市公司可以利用消费者的消费价值观加大广告宣传，提升公司品牌知名度。公司品牌打响时，在合理的范围内增加产品价格，那么公司就能在产品成本不变的情况下增加销售利润，即提高了销售利润率，进而提升上市公司的盈利能力。

扩大公司规模，形成规模经济效益。公司扩大规模可以通过内部新建发展、外部并购发展和战略联盟等途径进行。规模经济包括规模内部经济、规模外部经济以及规模结构经济，上市公司在边际效益大于零的情况下可以进行外部并购（梁杏非，2018），如利用横向并购、纵向并购等来扩大生产规模、共享技术经验、节省交易费用或降低产品平均成本，使得在产品价格不变的情况下增加产品利润，进而提高销售利润率，提升上市公司的盈利能力。

开发新产品，提高产品差异化水平。目前市场产品趋于同质化，相同类型的产品已经没有竞争力（戴书松和丁畅，2020）。公司要想提高产品差异化，须先增加产品研发投入，加大产品研发力度，进而提高产品差异化。产品差异化的提高不仅降低了购买商与公司讨价还价的能力，还减少了市场上的替代品，使得产品在价格上有竞争优势，增加产品在销售中的利润，提高销售利润率，进而提升公司盈利能力。

不断提高公司利润，使每单位投入资本能够去获取尽可能多的利润。简单来说，就是在有限的资本投入中，尽可能去提高公司的利润，进而提升资本回报率，提升上市公司的资本盈利能力。在提升公司利润的同时，要控制好自身的金融杠杆比例，不要追求过高的金融杠杆，而是要在一定的总资产规模上对公司的利润进行最大化，进而进一步提高上市公司的总资产报酬率，提升上市公司的资产盈利能力。还有最重要的一点是，要时刻控制好公司自身的股本规模，不要为了眼前的利益而放弃长远的公司价值，而是应该进一步提高股东每股所能享有的公司利润，提高上市公司的每股收益，进而能够吸引更多的股东对公司进行投资，这在公司的战略决策上是非常具有优势的。