信息通信企业经营效益影响因素分析
——基于多元回归模型

石晨立

（国网陕西省电力公司信息通信公司陕西西安710004）

当前，我国经济发展已进入新常态，经济下行压力加大，中央经济工作会议对统筹做好稳增长、稳投资、降低企业用能成本等工作提出了明确要求；国资委要求央企2020年整体效益增长与国民经济增速相匹配。同时，信息技术的加速发展和应用对企业传统的经营管理理念和生产方式带来了深刻影响［1］。现如今，国家大力发展信息产业，信息化发展是我国经济发展的一项重要战略。面对新形势，如何提升经营效益、增强盈利能力和综合竞争力是我国信息通信企业面临的重大机遇与挑战。本文以某电网企业下属信通公司为研究对象，运用多元回归分析法，对信通公司的经营效益进行进一步分析，从而为公司管理者在业务发展、管理决策等方面提供参考。

一、样本与变量选择

（一）样本选择

信通公司是实行预算管理的信息通信专业化支撑单位，通常以预算执行率、资产运维成本率等成本挂钩型指标衡量企业的经营效率，缺乏对利润型、周转型、增长型指标的考量，忽视了环境参数可能带来的影响。本文以信通公司财务数据为基础，构建信通公司经营效率指标体系，综合考虑效益、资产运营状况、发展能力在公司经营成果上的反馈。

（二）解释变量选择

20世纪90年代，很多学者开始尝试通过对财务指标进行调整和改进，以使其能够更加客观准确地反映企业的经营效率水平，构建比例指标等更能反映企业整体价值的测量形式也开始出现。改进的财务指标用于经营效率评价，在现实反映和数据可获得性方面更具有优势，而且更加贴近信通公司的实际需求，因此本文基于这一思路进行指标体系的构建和研究设计。

在信息通信行业，运营企业将经营效率分析与企业管理实践相结合，已经广泛应用于集团公司对下属省公司、省公司对分公司的经营业绩考核中。信息通信企业的经营效率分析主要包括盈利能力分析、资产质量分析、债务风险分析和发展能力分析四方面内容。本文从企业所有者与经营管理者的视角出发，选择某电网企业下属信通公司2013—2019年财务数据，参考中国移动通信集团设计院2016年公布的通信类企业经营效益分析主要指标，依据信通公司单位属性和主营业务内容，筛选适用于信通公司的考核指标，并在此基础上增加了基于人均绩效考核的生产水平分析模块，利用SPSS软件进行多元回归分析，设计信通公司专用的经营效率评价模型。

1.盈利能力指标。盈利能力是指企业利用各种经济资源赚取利润的能力，体现了企业营销、降低成本、规避风险以及获取现金的能力，也是企业各环节经营结果的具体表现。本文试采用收入、净利润、总资产报酬率、收入净利率、人均非生产性费用、成本费用利润率等指标进行盈利能力分析。

2.债务风险指标。债务风险分析是指对企业偿付到期债务的能力进行分析，一般选择资产负债率、现金流动负债比率、已获利息倍数等指标对信息通信企业的债务风险进行分析。从信通公司财务报告的内容来看，公司的负债情况主要与“应付账款”“内部往来”和“上级拨入资金”科目相关。

3.发展能力指标。发展能力是指企业的发展潜力，根据信通公司的业务范围和业务发展趋势，采用收入增长率、净利润增长率、固定资产增长率、人员增长率、成本降低率、核心业务收入占比等指标进行分析。

4.生产能力指标。企业开展生产性指标分析的目的是为了查明企业在一定时期内的人均生产经营能力、生产经营水平和生产成果分配问题。本文将“生产水平分析”模块定义为企业价值的职工平均贡献程度。

5.资产质量指标。资产质量是指企业所拥有资产的营运质量，包括变现能力以及能被进一步利用或与其他资产组合增值的能力等。信息通信企业根据其自身资产结构的特点，一般选择总资产周转率、固定资产周转率、资产现金回收率、折旧收入比等指标进行分析。近年来，一些信息通信企业将“应收及预付款”指标作为预算指标完成情况的重要考察项目［2］，因此，本文在资产质量分析部分增设“应收账款周转率”指标。

（三）指标设置特点

1.充分吸收现代企业经营效率分析的研究成果。信通公司经营效率分析指标的设置，充分考虑了指标的全面性、客观性、可获得性，指标选择以财务指标为主，力求全面客观地反映公司的经营状况。

2.资产质量分析弱化流动比率和速动比率。与工业制造业企业相比，信通公司不存在自主的生产行为，不需要购买原材料，存货类资产较少，因此流动比率和速动比率相差不大，且流动比率较低。在分析信通公司资产质量时可以弱化流动比率和速动比率指标。

信通公司属于资产密集型企业，每年需要负责较多的电网基建项目、信息化基建项目和固定资产零购项目，涉及的固定资产规模较大，因此本文尝试从资产的角度解释公司的整体运营情况。

（四）基于主观评分的层次分析法

本文采用层次分析法（AHP）对指标的重要程度进行排序。首先，设置目标层确定决策目标。决策目标是指需要解决的问题，即“信通公司经营效益分析”。其次，设置准则层确定评价维度。准则层考察的是信通公司盈利能力、资产质量、债务风险、发展能力、生产水平五方面的情况。最后，设置方案层确定具体的测算内容。根据信通公司经营效率分析的主要内容，盈利能力分析拟由收入、净利润、总资产报酬率、净资产收益率、EVA及EVA率、收入净利率、EBITDA及EBITDA率、人均非生产性费用、成本费用利润率等指标进行测度，资产质量分析拟由总资产周转率、固定资产周转率、折旧收入比、资产现金回收率、应收账款周转率等指标进行测度，债务风险分析拟由资产负债率、现金流动负债比率、已获利息倍数等指标进行测度，发展能力分析拟由收入增长率、净利润增长率、固定资产增长率、人员增长率、成本降低率、核心业务收入占比等指标进行测度，生产水平分析拟由人均收入、人均净利润、人均资产总额、人均工资等指标进行测度。由于信通公司不具有自主生产型业务，准则层“生产水平分析”指标应定义为企业价值的职工平均贡献程度。从方案层指标设计来看，“生产水平分析”指标与“盈利能力分析”指标结构相近，在具体测算时需考虑现实趋同情况。

本文采用封闭式问卷调查方法，面向信通公司财务资产部人员进行调查。为提高问卷调查效率，方便数据收集、整理与分析，问卷以“问卷星”网页链接的形式通过微信推送，并对回收的问卷进行了严格筛选，一是问卷中没有题项漏答，二是问卷中没有题项错答，三是回答认真、符合常理。采用层次分析法，根据指标重要程度对准则层、方案层指标赋权值并排序，经yaahp 10.2软件处理后的层次分析结果如表1所示。

表1 层次分析结果

就准则层指标权重计算结果来看，发展能力分析（0.3228）、债务风险分析（0.2473）权重超过均值0.2，资产质量分析（0.1837）权重接近均值，说明发展能力、债务风险、资产质量都是评价信通公司经营效率的重要参考要素。提高信通公司经营效率应当始终以落实发展能力指标计划、重视固定资产价值管理、持续降本增收和账款清算为基本要求，在一般企业绩效评价维度的基础上，充分考虑资产运营状况和发展能力状况。

方案层指标权重显示，调查对象对资产负债率（0.0949）、现金流动负债比率（0.0908）两个指标的重要性高度认可，人员增长率（0.0784）、固定资产增长率（0.0751）、已获利息倍数（0.0617）、固定资产周转率（0.0603）、核心业务收入占比（0.0559）、人均收入（0.0396）、成本降低率（0.0395）、净利润增长率（0.0382）、应收账款周转率（0.0377）权重均超过均值（0.037），属于重点观测指标。此外，收入增长率（0.0357）、折旧收入比（0.0341）、人均工资（0.0311）、总资产周转率（0.0341）、人均资产总额（0.0275）、人均净利润（0.0250）和资产现金回收率（0.0213）等资产质量和生产水平类指标也占据了一定的比重。以上18个指标的权重计算结果超过权重临界值0.0200，总计解释力达87.70%。

在预设的五个准则层模块中，“盈利能力分析”权重最低，所包含的方案层指标均未达到录用标准，这与信通公司适用信息通信企业经营效益分析指标的判断基本一致，在后续回归分析中将剔除“盈利能力分析”模块数据。此外，问卷涉及指标补充问题，通过筛选和整理，回归分析中增加“成本费用分析”模块，纳入“万元资产运维成本率”“人均运维成本”“人均非生产性费用”“成本费用利润率”和“可控成本费用”指标。根据层次分析法分析结果，整理目标层、准则层、方案层指标，如表2所示。

表2 信通公司经营效益分析指标体系

（五）控制变量

在评价信通公司经营效益时，需要考虑外部影响因素作为控制变量，综合电网企业经营难度系数考察因素，信通公司经营效益外部影响因素可以归纳为以下几方面：

1.行业国家政策与法律法规。信息通信行业和电网行业均属于自然垄断产业，具有国民经济基础，受国家政策和法律法规的影响较大。因此，政府会介入协调、监管，以保证价格的合理性。本文的研究主体为信通公司，受政策影响稳定，因此控制变量中对国家政策法规部分不做单独解释。

2.地区经济发展。售电量和电费回收与当地用电大户的经营状况密切相关，即地区经济发展对电网行业发展影响较大［3］。由于电网企业所在地区的经济走势、产业结构、居民收入对售电量起到了决定性作用，本文将当地GDP基数、GDP增速、二三次产业比重、二三次产业比重增速、居民收入、居民收入增速纳入控制变量。

3.技术的创新与进步。技术的创新与进步能为企业带来新的知识、注入发展动力、提升企业竞争能力。信息通信技术、生产性技术的创新与发展会在很大程度上影响信通公司的经营效益。因此本文将信通公司R&D投入纳入控制变量。

（六）被解释变量

通常情况下，企业通过测度资金投入、资本投入和运营投入对营业收入的反馈来评价自身的经营效益，即税前利润通常作为企业衡量经营效益的被解释变量。根据信通公司的实际情况，本文使用利润总额代替税前利润作为被解释变量。电网企业惯用“万元资产运维成本率”指标测度各地信通公司的经营效益［4］，本文也将该指标作为被解释变量进行二次建模，以期找出两种情况下评价结果的相同和不同之处。

二、模型构建与实证检验

（一）模型构建

1.假设信通公司的利润总额和解释变量、控制变量之间存在多元线性回归关系，变量之间满足下面的线性关系式：

其中，y1表示利润总额，xi（i=1，2…23）表示所有解释变量，zj（j=1，2…6）表示所有控制变量。a0表示常数项，ai（i=1，2…23）和bj（j=1，2…6）表示偏回归系数，代表各自变量对因变量的独立影响作用。ε是随机误差项，表示未观测到的其他随机因素。

2.假设信通公司“万元资产运维成本率”和解释变量、控制变量存在多元线性回归关系，变量之间满足下面的线性关系式：

其中，y2表示万元资产运维成本率，其他同上。

（二）实证检验

本文运用SPSS统计工具，对信通公司的各项数据按照计量模型进行分析。首先对数据进行自相关、多重共线性等分析，排除数据瑕疵。其次尝试多种回归方法构建模型，其中逐步回归结果反馈强健。最后观察F、P等经典统计指标，确认模型可信度。本文从数据、变量和计量方法三个维度出发，确保模型稳健性。

1.被解释变量为利润总额。第一次使用全部纳入法，结果移出所有变量，说明已选变量存在较强的自相关性。第二次尝试首先进行因子分析，对降维后的数据进行回归，结果只能提取单一主成分。第三次使用逐步回归法，最终接受的控制变量有“成本降低率x7”“人均资产总额x12”“人均运维成本x20”和“人均非生产性费用x21”。使用逐步回归法要按照一定的判断标准执行，指标选择进入时F检验值为3.84，对应的概率为P≤0.05，即入选指标都有较大概率（P≥95%）与因变量“利润总额”相关。逐步回归结果见表3。模型通过了异常值检验、相关性检验和多重共线性检验，如表4、表5所示。

表3 被解释变量为利润总额的回归系数表

表4 回归的相关性和共线性检验

表5 残差统计量

该模型拟合优度R2=1，最终模型拟合相当完美，结果具有很强的参考性。多元回归模型为：

多元回归结果显示：（1）利润与“成本降低率”显著负相关，即“成本降低率”越小，利润总额越大；本期生产成本相较前期生产成本越少，利润总额越大，说明降低生产成本有利于信通公司增加利润收入。预测“成本降低率”每降低一单位，利润增加51 157 165.610。（2）利润与“人均运维成本”“人均非生产性费用”显著正相关，即信通公司对运维成本和非生产性费用的投入可以刺激利润增加。预测每增加一单位“人均运维成本”投入，利润增加73.218；每增加一单位“人均非生产性费用”投入，利润增加303.159。（3）信通公司“人均资产总额”与利润显著负相关，说明增加自有资产规模，并不有益于利润，进行有效的资产清查剥离可能会促进利润的增长（即便这种促进作用相对较弱）。预测每减少一单位“人均资产总额”，利润增加10.158。

2.被解释变量为“万元资产运维成本率”。使用逐步回归法，最终接受的控制变量有“净利润增长率x8”“收入增长率x9”和“可控成本费用x23”。指标选择进入时F检验值为3.84，对应的概率为P≤0.05，即入选指标都有较大概率（P≥95%）与因变量“万元资产运维成本率”相关。逐步回归结果见表6。模型通过了异常值检验、相关性检验和多重共线性检验，如表7、表8所示。

表6 被解释变量为“万元资产运维成本率”的回归系数表

表7 残差统计量

表8 回归的相关性和共线性检验

该模型拟合优度R2=1，最终模型拟合相当完美，结果具有很强的参考性。多元回归模型为：

多元回归结果显示：（1）信通公司“万元资产运维成本率”与“可控成本费用”显著负相关，但是对应的偏回归系数接近0值。说明“可控成本费用”会在一定程度上影响“万元资产运维成本率”，但是这种影响目前没有在数量关系上得到清晰体现，建议长期监控。（2）“万元资产运维成本率”与“收入增长率”显著正相关。需要说明的是，回归分析验证的是一种相关关系，而非因果关系，目前仅能确定“万元资产运维成本率”与“收入增长率”两项指标存在同向变化趋势，但难以证明是后者决定了前者。从指标性质上来说，本文更倾向于这样一种假设：“万元资产运维成本率”的高/低影响“收入增长率”指标的高/低。从数值上看，预测“收入增长率”每增加一单位，“万元资产运维成本率”增加149.741。

三、结论

本文分别以利润最大化和资产运维成本最小化为目标，分别选择“利润总额”和“万元资产运维成本率”指标作为模型的被解释变量进行逐步回归分析，试算二者之间的相关性和各自的影响因素，预测被解释变量测算公式。

首先，“利润总额”和“万元资产运维成本率”作为信通公司常用的两种评价自身经营效益的指标，二者之间不存在直接的可以测算的线性相关关系，即“利润总额”估值高/低与“万元资产运维成本率”估值的高/低没有直接联系，但中间指标“收入增长率”的表现有新的信息反馈。第一，“利润总额”更多反映的是公司成本费用的投入情况，对“人均非生产性费用”指标相对敏感；“万元资产运维成本率”反映公司在收入和利润上的发展能力。第二，“万元资产运维成本率”与“收入增长率”指标密切相关。基于此，本文假设：“利润总额”指标侧重反映信通公司经营效益的“基数”，“万元资产运维成本率”指标侧重反映信通公司经营效益的“增速”，可以从不同方面评估信通公司的经营效益情况，都具有一定的参考价值。第三，“利润总额”和“万元资产运维成本率”指标聚焦公司“成本费用”情况，一定程度上也受“总资产”影响。

其次，本文没有发现“利润总额”和“人均非生产性费用”之间的负相关关系，也没有发现“万元资产运维成本率”与“可控成本费用”之间的正相关关系，说明公司应重点着手于成本费用管理，但是管理方向不应该是单一的“降本增收”。第一，回归模型解释，“人均非生产性费用”上升反而对“利润总额”有刺激作用，限制“人均非生产性费用”的支出不会促进公司增收。第二，“可控成本费用”下降会导致“万元资产运维成本率”上升，说明降低“万元资产运维成本率”的关键不在于控制“可控成本费用”的支出。

最后，外部市场环境尤其是地方经济的发展水平不会给信通公司经营带来显著影响，说明信通公司的主营业务范围没有大幅度涵盖直接影响地方民生的项目，未来应当主要着眼于对内业务的发展。