基于杜邦系统的制造业上市公司的实证研究

【摘要】传统杜邦分析体系在实际应用时存在一定的局限性，例如无法分辨创造净利润的业务活动类型，进而造成指标匹配口径不一致，影响投资者决策。针对该问题，从企业活动分类入手，重新分类资产负债和利润，进而实现重构杜邦分析体系。同时，以我国制造业上市公司2013—2018年的财务数据样本进行实证检验。结果表明：按照企业活动划分后重构的杜邦分析体系所显示的盈利能力和偿债能力数据均与权益净利率显著相关，且重构后的杜邦分析体系相比于传统杜邦分析体系解释力度更强。

【关键词】杜邦分析体系;财务报表分析;重构财务指标;财务报表格式

一、引言

杜邦分析是经典财务分析方法中的一种，广泛应用于各个领域。由于该方法最早由美国杜邦公司使用，故称其为杜邦分析法。与沃尔评分法、经济增加值法和平衡计分卡相比，杜邦分析法从整体层面评价了企业绩效，是股东财富最大化目标的具体体现。随着经济的不断发展，传统的杜邦分析法出现了不能适应企业绩效评价的问题，因此自20世纪90年代开始，陆续有学者提出对杜邦分析法的改进建议，如成本控制型的杜邦分析体系(邓小军，2011)、管理用杜邦分析体系(杨小舟，2006)、现金流流量型的杜邦分析体系[1]等。

近年来，我国企业会计准则不断修改完善，逐步与国际趋同，其中就涉及财务报表格式的变动。财政部财会〔2019〕1号文要求合并利润表将净利润按照经营持续性划分为持续经营净利润和终止经营净利润，这为企业活动的划分提供了契机。本文基于企业活动划分视角，重新分类资产负债和利润，改进了传统杜邦分析体系，并利用我国制造业2013—2018年上市公司数据对重构后的杜邦分析体系进行实证分析，实证结果证实了重构后杜邦分析体系的有效性。

二、文献综述

(一)国内研究综述

国内学者就杜邦分析体系的研究大致可以分成两个类别，一是丰富杜邦体系层级指标，二是鉴于不同企业的分析目的改进传统杜邦分析的核心指标——权益净利率。

在丰富杜邦体系层级指标方面：郑洪帖(2001)首次将现金流量信息引入杜邦体系中，将权益净利率分解为资产净利率、资产现金回收率以及现金债务总比。马良渝和潘维斯[2]把ROE区分为受经营决策结果的影响部分和融资决策结果的影响部分，从而使得该指标兼具评价企业经营成果和融资决策的功能。朱辉(2009)利用平衡计分卡的财务维度拓展杜邦分析体系，以普通股东权益资本回报率为核心，将其分解为“净经营资产利润率”和“杠杆贡献率”。邓小军(2011)提出成本控制型杜邦体系，该体系以成本性态分解为逻辑起点，融合了权益净利率的影响因素与财务报表相关数据，同时引入经营杠杆和财务杠杆等构建出六因素指标体系，并结合实证方式验证了该体系的有效性。武昊(2014)探讨了传统和管理用杜邦盈利及偿债能力指标的联动逻辑基础，认为非流动资产是主要盈利资产，债务净额是企业主要负债，同时结合41家汽车制造业上市公司数据证实了重构后杜邦分析体系的有效性。

在改进杜邦分析体系核心指标方面：陈素琴[3]认为传统杜邦忽视了企业资金增值能力、现金流量分析、企业风险以及成本性态和产品贡献能力分析，故将权益经济增加值作为核心指标，并将其分解为总杠杆系数、边际贡献率、资产现金回收率等。林祥友和宋浩[4]构建了相同的核心指标，不同之处在于进一步从管理会计角度分解了相关指标，从而强化了杜邦分析体系的决策分析功能。侯旭华和许闲[5]认为传统杜邦在引入现金流量信息后依旧不能反映上市公司的特色以及不能契合股东财富最大化的要求，因此采用每股收益作为核心指标，并进行指标层次分解。李永华[6]以金融资产管理公司为研究对象，以风险调整后的资本收益率替代净资产收益率，同时细分各层次指标，从而实现衡量经营绩效和价值评价。赵燕[7]以管理用杜邦分析体系为基础，将“可持续增长率”作为改进后杜邦体系的核心指标，并结合“经济利润”原理，将企业活动划分为经营和金融活动，同时引入现金流量信息，重构了杜邦分析体系。Thomas[8]以保利地产为研究样本，构建了适合地产行业的杜邦分析体系，重点引入了可持续增长率和现金流量指标。

(二)国外研究综述

1918年，DonaldsonBrown任职于杜邦公司的财务部，他发现总资产周转率和销售净利率之间存在一定的数量关系，即二者相乘为资产净利率，这是杜邦体系的前身，在一定程度上符合当时大部分公司追求资产净利率最大化的目标。到20世纪70年代，随着“股东财富最大化”目标被提出，杜邦分析体系迎来第一次重大的改变，即引入权益净利率作为核心指标。该三因素的杜邦体系为资产负债表和利润表的沟通

搭起了桥梁，并为企业制定直接战略以改善权益净利率提供了方向。Hawawini和Viallet[9]提出了管理用的杜邦分析体系，将权益净利率分解为五个财务指标，从而揭示了影响权益净利率的因素，实现经营决策、融

资决策和税收负担的有机结合。2003年，博迪等[10]在《投资学精要》中提出了五因素杜邦分析体系模型，相比于Hawawini和Viallet[9]的管理用杜邦体系，不同之处在于将传统杜邦中的销售净利率分解为税收负担率、利息负担率、销售报酬率三因子。而Pileup[11]认为传统杜邦分析体系忽视了发展能力，因此在原有基础上引入了可持续增长率指标和股利支付率，但其并未考虑现金流量等相关信息。Chang等[12]实证检验了医药行业杜邦分析体系的有效性，结果发现传统杜邦分析的成分指标缺乏预测未来盈余的功能，但该结论仅在非营利性质的医药上市公司成立。

通过梳理国内外文献发现，改进后的杜邦分析体系仅仅针对某一方面做出改善，仍然无法全面克服弊端，因此，本文试图在前人理论基础上，归纳总结杜邦分析体系的不足之处，并重构杜邦分析体系，同时以实证方式验证重构后模型的有效性。

三、理论分析

(一)传统杜邦分析体系

传统杜邦分析体系如图1所示，该体系所体现的主要关系为：权益净利率=总资产净利率×权益乘数=销售净利率×总资产周转率×权益乘数。进一步分析可知，该体系首先确立了一项综合性最强的财务指标——权益净利率，这是股东财富最大化最为直观的体现。其次，该体系找到了核心指标层次分解的突破口，将权益净利率有效分解为总资产净利率和权益乘数。总资产净利率可以分解为销售净利率与总资产周转率之乘积，进一步通过销售净利率可以找到利润影响因素，从而找到利润增长点。总资产周转率是评价运营能力的关键指标，又可以分解为流动资产周转率、应收账款周转率等。权益乘数为总资产与股东权益的比率，它既可以反映股东财富最大化目标与企业价值最大化目标，又可以通过指标分解反映出企业的资本结构。

正是基于上述特点，传统杜邦体系刻画出企业在每个经营环节上的管理能力[1]。其所具有的优点主要有以下两点：一是各指标间联系性较强，因为杜邦体系将经营、盈利以及偿债能力三者合而为权益净利率，同时又能从核心指标逐层分解至财务报表，从而为投资者决策提供了较为全面的信息。二是该体系具有较强的可比性。该体系既可以纵向深入比较，即利用企业连续几年的数据分析各个财务指标变动趋势，又可以横向比较，即通过与同行业或者同类别企业相比较以分析出自身优劣势所在。

(二)传统杜邦分析体系的主要缺陷

随着经济活动的日益复杂，传统杜邦体系在实际应用中不断面临着新挑战，主要表现为各项驱动因素计算结果无法直接反映企业经营信息，比率指标也无法直接比较。具体来说，传统杜邦存在以下两大缺陷：

1.传统杜邦认为所有资产均存在利润贡献能力，故而将所有资产与利润配比，从而形成资产净利率指标。但不同资产的获利能力各不相同，所以通过该指标计算出的盈利能力可能混杂了闲置资产或者其他未使用资产，容易导致投资者错误估计企业盈利能力。

2.权益乘数衡量企业承担的财务风险，传统杜邦认为所有负债都是企业财务杠杆，但并非所有负债都会影响企业偿债能力，还需要进一步考虑负债类型与财务杠杆的匹配。

(三)重构杜邦分析体系的研究

追本溯源，杜邦体系各项驱动因素计算的数据来自传统财务报表，而传统财务报表各自编制的基础又各不同，从而造成杜邦体系各项指标分子分母口径难以匹配。例如，资产负债表中资产按照流动性划分，这会使流动性相同但性

质不同的资产列报在一起，而负债又按照到期日长短列报，这会使到期日相近但性质不同的负债列报在一起。因此，利用传统杜邦体系计算出的各项指标缺乏内在一致逻辑性，还在一定程度上掩盖了具有不同程度价值相关性信息的异质性，容易误导决策者投资。又如，交易性金融资产和存货都列示于流动资产类别，但二者功能和性质各异。交易性金融资产是金融活动产生的存量，且以公允价值为计量基础，同时也不能在未来创造价值;而存货是经营活动产生的存量，通常以可变现净值为计量基础，能够通过销售或者生产产品在未来创造新的价值。就此得出的资产净利率一方面无法准确反映生成企业利润的各项业务活动，另一方面也使投资者难以分辨驱动盈利的关键资产，从而不便于投资者获得关于企业经营活动的信息。所以，当投资者获得上市企业发布的财务报表后利用杜邦体系评价企业绩效或者价值等，如果不对报表信息进行重构，就无法准确地对企业盈利和偿债能力做出切合实际的估计，从而容易做出错误的交易策略。

针对财务报表信息重构问题，具有代表性的解决方案是Penman[13]和IASB/FASB[14]提出的。二者都是基于企业价值创造活动进行财务报表信息重构，但在企业价值创造活动划分方面具有明显不同。王河流[15]认为Penman的划分标准过于简单，无法描述一个实体活动的财务内聚图像，而IASB/FASB的划分又依赖于管理层使用资产和负债意图，可能会有人为因素的干扰，因此在借鉴二者对传统财务报表信息重构的思想上重构了财务报表，如表1所示。具体来说，将资产和负债按照企业活动划分为业务、金融、所得税、终止经营和权益五个组，把金融投资归属在金融活动下，把非金融投资归属在业务活动下，每组再划分为类，进行重构，然后根据该组分类再确定利润表的组和类。

业务活动是指为企业创造价值而进行的活动，又划分为经营和业务投资两方面。其中业务投资是指服务于实体经营活动的行为，该类资产以投资收益的形式产生回报。金融活动包括金融筹资和金融投资，与业务投资不同的是，金融投资与实体经营业务不相干，通常以股息或者股利等形式产生回报。所得税活动包括当期和递延所得税资产与负债。终止经营是所有与终止经营有关的资产和负债。权益定义与传统财务报表相同。

王河流[15]按照企业活动划分重构的资产负债表弥补了传统资产负债表资产负债列报口径缺乏内在逻辑性的缺点，而利润表则有效解决了传统报表中企业资产和其创造利润不配匹的问题，增加了可比性。同时，按照企业活动划分的财务报表在一定程度上吻合了新型财务报表列报格式。因此，本文在王河流[15]重构的财务报表基础上，重新构建了杜邦体系，并利用制造业上市公司的数据实证检验了有效性。

重新构建的杜邦体系如图2所示，仍以权益净利率为核心，但该体系不包括与终止经营活动有关的资产负债和利润，因为终止经营活动资产失去了盈利能力，剔除该部分因素，提升了权益净利率的可比性。剔除终止经营有关活动，企业其他活动称为持续活动，包括业务活动、金融活动、所得税活动以及权益活动。重构的杜邦体系中的资产净利率与权益乘数两大指标的数据同样来源于企业持续活动的资产负债以及产生的利润，具体分解如下：

权益净利率=持续活动资产净利率×持续活动权益乘数=持续活动净利润/持续活动资产×持续活动资产/(所以者权益+专项应付款)

1.持续活动资产净利率=持续活动净利润/持续活动资产

持续活动净利润=持续活动利润总额-持续活动所得税费用=(经营利润+业务投资收益+金融活动利润)融活动资产

(3)所得税活动资产利润率=0

2.持续活动权益乘数=持续活动资产(/+专项应付款)所有者权益-持续活动所得税费用

其中，经营利润=营业收入-营业成本-税金及附加-销售费用-管理费用-资产减值损失

业务投资收益=业务投资收益-对联营和合营企业的投资收益

金融活动利润=金融投资利润+金融筹资利润=(公允价值变动收益+金融投资收益)+(利息收入-财务费用)

持续活动资产=业务活动资产+金融活动资产+所得税资产

业务活动资产=经营活动资产+业务投资资产=(应收票据净额+应收账款净额+预付款项净额+其他应收款净额+存货净额+其他流动资产+长期应收款净额+投资性房地产净额+固定资产净额+在建工程净额+工程物资+生产性生物资产净额+油气资产净额+无形资产净额+开发支出+商誉+长期待摊费用+其他非流动资产)+长期股权投资净额

金融活动资产=交易性金融资产+应收利息+应收股利+一年内到期的非流动资产+可供出售金融资产+持有至到期投资+货币资金

所得税资产=递延所得税资产

进一步地，根据持续活动资产产生回报的形式匹配利润收益，将持续活动资产净利率细分：

(1)业务活动资产利润率=(经营利润+业务投资收益)/业务活动资产

业务活动可分类为经营活动和业务投资活动，所以可以将业务活动资产利润率划分为经营活动资产利润率和业务投资资产利润率。其中，经营活动资产利润率=经营利润/经营活动资产。业务投资资产利润率=业务投资收益/业务投资资产。

(2)金融活动资产利润率=金该比率和传统权益乘数相比，将终止经营资产从总资产合计中剔除，另外将专项应付款加入所有者权益总额。因为专项应付款是政府作为企业所有者之一向企业拨付的具有专项或者特定用途的资金，该款项率先形成企业负债，待其形成经营资产后会转入企业资本公积，增加所有者权益。若将专项应付款仅看作是长期负债，会低估企业偿债能力，高估财务风险。传统权益乘数高估了所有者权益对资产总额的支撑程度。

使用重构后的杜邦体系分析企业经营状况，“持续活动资产净利率”不仅体现企业持续活动的盈利能力，而且可以对比各类业务活动资产盈利能力，是企业持续创造利润的后盾;“持续活动权益乘数”体现企业对持续活动资产的配置规模，即依照预计利润和风险配置的投资规模，更是企业当前真实财务风险的体现。

进行直接分析时，重构后的杜邦体系盈利能力指标和财务杠杆指标都能按照企业业务活动视角各自分析，有利于寻找企业目前业务活动的核心活动，帮助投资者较快识别与评价企业各项业务活动能力，也在一定程度上降低了信息不对称程度。

进行综合分析时，持续活动资产净利率可以完整评价持续活动净利润和资产的构成，还可以通过对比经营活动净利润/经营活动资产、业务投资活动净利润/业务投资资产、金融活动资产净利润/金融活动资产等进一步评价企业活动盈利能力的高低。在财务杠杆分析中，将专项应付款归属于所有者权益，更为客观地评价企业长期偿债能力，同时也可按照企业活动分类分析偿债能力(图2)。

四、重构后杜邦分析体系的实证研究

(一)数据来源与模型设计

选取国泰安数据库沪深A股制造业上市公司2013—2018年的财务报表作为研究对象，运用Excel进行财务报表重构，用Stata15.1进行实证分析。同时，剔除了数据缺失样本、ST的公司样本，最终得到有效样本合计4223个。依据传统和重构的杜邦分析方法，本文定义的变量见表2。

回归模型如下：ROE=α0+α1ROA+α2EA+ε(1)ROE=β0+β1CROA+β2CEA+γ(2)

模型(1)表示传统杜邦体系下成分指标与权益净利率回归方程，模型(2)表示重构后两者关系的方程，比较两个模型的显著性水平说明重构杜邦体系解释力度的改变。若模型(2)变量系数以及整体拟合度通过检验，则在模型(2)的基础上进一步考察企业各项活动资产利润贡献差异，即对比各项业务活动资产的获利能力高低，由此建立模型(3)。

ROE=δ0+δ1X1+δ2X2+δ3X3+δ4CEA+π

(3)

显著性水平下与权益净利率负相关。

重构的杜邦体系有效性得到了证实，所以可以进一步按照持续活动划分为经营活动、业务投资活动、金融活动，从而考察制造业企业目前各项活动资产的盈利能力。回归结果如表4所示。从表4可知，企业经营活动以及金融活动的资产利润率在1%的显著性水平下与权益净利率正相关，而业务投资活动资产利润率在5%的显著性水平下与权益净利率正相关，说明我国制造业上市企业实体发展和

(二)回归结果

表3是采用OLS方法回归的结果，列(1)(2)均未控制年份效应。其中列(1)是传统杜邦体系的成分指标与核心指标的回归结果，资产净利率和权益净利率在1%的水平下显著正相关，权益乘数与权益净利率在1%的水平下显著负相关。列(2)是重构后的杜邦体系成分指标与核心指标的回归结果，持续活动资产净利率与权益净利率在1%水平下显著正相关，持续活动权益乘数与权益净利率在1%水平下显著负相关，同时R2和调整的R2以及F值均高于列(1)，重构后的杜邦体系评价有效性得到了验证，并且专项应付款是影响权益乘数的一项重要因素。

列(3)(4)是控制年份后的回归结果。其中列(4)R2和调整R2以及F值均比列(3)有所提升，说明重构杜邦的整体拟合优度提升，即证实了重构后的杜邦体系解释力度较传统杜邦更强。其中，持续活动资产净利率在1%的显著性水平下与权益净利率正相关，保持了较好的同步性，持续活动权益乘数在1%的