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我国农业上市公司资产结构与盈利能力的相关性分析
专业：会计学
学生：张平 指导老师：卿放
摘 要
资产结构体现为各种类型资产在企业总资产中的价值比重，以及各类资产的相互间的比例关系。资产结构的配置直接影响到企业的盈利能力。在目前农业上市公司整体盈利能力不高的情况下，研究资产结构与盈利能力相关性具有重要意义。本文选取代表资产结构的现金资产占比、应收款项占比、流动资产占比、长期投资占比、固定资产占比、无形资产占比这7个指标作为解释变量，代表盈利能力净资产收益率、总资产收益率、每股收益及主营业务利润率这4个指标作为被解释变量，选取沪深两市21家农业上市公司三年的财务数据作为样本，通过建立一元回归和多元回归模型，采用实证方法研究资产结构与盈利能力的相关性。从而为农业上市公司合理配置资产结构，提高盈利能力提出一些建议。
关键字：农业上市公司 资产结构 盈利能力 相关性
I
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The analyses on the relation between assets structure and the performance of the listed agriculture companies
Major: Accounting
Student: Zhang Ping Supervisor: Qing Fang
Abstract
Assets structure expresses the proportion of all types of enterprise assets in the total assets value, and the various types of assets mutual ratio relationship. Assets structure directly affects the performance of the enterprises. At present, the performance of listed agriculture companies is not very promise, so it’s important to research the relation between assets structure and performance. The paper will propose the seven indicators of assets structure as explanatory variables, the four indicators of performance as explanatory variable, and select 21 listed agriculture companies near three years financial data as test samples, and apply experimental methods to analyze the relationship between assets structure and the performance of the listed agriculture companies. Finally, the paper would propose some advice to manage assets structure better, and to improve enterprises’ performance.
Key words: Listed Agriculture Company Assets Structure Performance Relation
II
1 研究设计与样本描述
1.1研究假设
1. 相关性假设：资产结构与企业盈利能力线性相关。资产结构、盈利能力之间不存在严格的线性关系，为了方便研究，假设两者之间存在近似的线性关系，可以用线性函数关系式来表示。
2. 信息真实性假设：本文数据来源于沪、深两地农业上市公司披露的年度报告，是经过注册会计师审计过的，假设这些数据真实可靠。
3. 假设地区因素、宏观经济环境及资产规模不会对研究结果产生影响。
2.2 变量与模型
2.2.1 解释变量
解释变量为资产结构指标，即各资产占总资产比率，本文选择七个具有代表性的解释变量，如表２－１：
表2-1：解释变量指标 解释变量 现金资产占比 应收款项占比 存货资产占比 流动资产占比 长期投资资产占比 固定资产占比 无形资产占比 应收补贴款 2.2.2 被解释变量
X X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 货币资金/总资产 应收款项/总资产 存货/总资产 流动资产/总资产 注释 长期资产合计/总资产 固定资产合计/总资产 无形资产/总资产 注：应收款项=应收票据+应收股利+应收利息+应收账款+其他应收款+预付账款+
为便于将反映盈利能力的指标引入回归模型，本文选取以下四个指标作为盈利能力的代表变量，如下表所示：
表2-2：被解释变量 被解释变量 净资产收益率 总资产收益率 Y Y1 Y2 注释 净利润/（年初净资产/2+年末净资产/2） 净利润/（年初总资产/2+年末总资产/2） 1
每股收益 主营业务利润率 2.2.3 模型
Y3 Y4 （净利润-优先股股利）/流通在外的普通股股数 主营业务利润/主营业务收入 本文分别采用一元线性回归模型和多元线性回归模型对资产结构指标和盈利能力指标的相关性进行分析。先采用一元线性回归模型来分析单个资产结构指标与单个盈利能力指标之间的关系，在此基础上，再采用多元线性回归模型，来分析全部资产指标与单个盈利能力指标之间的关系。
A. 一元线性回归模型： Yt=β0+βiXi+μi B. 多元线性回归模型：
Yt=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+μi ( i=1, 2, 3, 4 ) 其中： Yt （ t=1, 2, 3, 4）代表盈利能力指标： Xi（i =1, 2, 3, 4, 5, 6, 7）代表资产结构指标：
β0、βi（i =1, 2, 3, 4, 5, 6, 7）代表回归参数； μi（i =1, 2, 3, 4, 5, 6, 7）代表随机误差。
2.3 数据来源与样本
2.3.1 数据来源
本文数据来源于上海证券交易所网站（http://www.sse.com.cn/）和深圳证券交易所网站（http://www.szse.cn/）披露的2004、2005、2006年度农业上市公司的年度报告。截取了财务报表中资产负债表、利润表对应项目的数据。 2.3.2 样本
在目前的57家农业上市公司中，去掉2004年之后上市的农业上市公司，剔除ST以及收入中非农业收入占比较大的上市公司，最终选定21家作为样本。
1. 资产结构指标平均值
表2-3：资产结构指标平均值 资产结构指标 现金资产占比 应收款项占比 存货资产占比 流动资产占比 长期投资资产占比 固定资产占比 无形资产占比 2
2004年 0.1885 0.1531 0.1702 0.5175 0.0655 0.3243 0.0595 2005年 0.1163 0.1584 0.1767 0.4559 0.0572 0.3779 0.0721 2006年 0.1212 0.1502 0.1839 0.4645 0.0486 0.3905 0.0620
2. 盈利能力指标平均值
表2-4：盈利能力指标平均值
盈利能力指标 净资产收益率 总资产收益率 每股收益 主营业务利润率
2004年 0.0473 0.0223 0.1223 0.2402 2005年 0.0362 0.0185 0.1514 0.2264 2006年 0.0350 0.0177 0.1528 0.3761 2 我国农业上市公司资产结构与盈利能力的相关性分析
本文使用SPSS16.00软件对样本数据进行一元线性回归和多元线性回归分析。首先用相关系数R和判定系数R Square(R的平方)判定回归方程的拟合优度，然后用F检验来验证模型总体线性关系是否显著，最后通过T检验对每个解释变量进行显著性检验。 相关系数R表示两个以上变量的样本序列观测值之间表现出来的随机数学关系。相关系数的绝对值较大，接近1，则二者具有较强的相关性；相关系数的绝对值接近0，或者为0，则不具有相关性。
判定系数R Square是回归平方和在总离差平方和中所占比重，表示回归模型的被解释变量的离差性的百分比，是判定经验回归方程拟合优度最常用的数量指标，它在数值上等于相关系数R的平方。R Square 取值范围为[0， 1]。R Square 越接近1，表示各观测样本点与回归直线越接近，回归方程拟合优度就越好；反之，R Square越接近0，回归方程拟合优度就越差。
F检验是对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断（回归方程的显著性检验）。模型通过了F检验，则表明模型中所有解释变量对被解释变量的“总影响”是显著的。
T检验是分别对每个解释变量进行显著性检验，在其他变量不变的情况下，回归系数对应的单一解释变量对被解释变量的线性关系是否显著。T检验值的绝对值越大，则该变量回归系数越显著。同时，也可以用的T概率值（Prob）来检验，通过相应水平（95%）的检验即通过了T检验。
以下的分析结果是SPSS软件处理后的直接结果。R、R Square越接近1， 回归方程拟合优度越好；F、T检验值的绝对值越大，线性关系越显著，概率值Sig小于5%表明回归方程通过了F和T检验，被解释变量与解释变量的线性关系显著。
2.1 一元线性回归分析
将样本数据引入SPSS软件，得到统计分析结果，如表3-1：
3
我国农业上市公司资产结构与盈利能力的相关性分析
