基于财务数据线性回归的公司发展战略定位_以安庆实华工程设计公

1、上 海 市 经 济 管 理 干 部 学 院 学 报Journal of Shanghai Economic Management College 第 8卷第 2期 2010年 3月 Vol. 8No. 2Mar. 2010基于财务数据线性回归的公司发展战略定位 以安庆实华工程设计公司为例陈 华 1,卢广彦 2,黄晓强 3(1. 安庆市南方实业有限公司, 安徽 246001; 2. 合肥工业大学, 安徽 230009;3. 安庆实华工程设计有限责任公司, 安徽 246002摘要:以安庆实华工程设计公司为典型案例, 分析其历年营业收入和利润情况, 运用线性回归分析法构建 石油消费量与营业收入之间的

2、函数模型, 可对公司未来的经营情况进行预测, 对公司的未来发展进行战 略定位 。 这一研究结论对中国其他改制型中小企业的发展具有指导和借鉴意义 。关键词:发展战略; 财务数据; 线性回归; 实华工程设计公司中图分类号:F272文献标识码:A 文章编号:1672-3988(2010 02-0034-07一 、 引言中国现代国有大中型企业大多脱胎于计划经济时代 。 由于体制的束缚, 企业在发展过程中形成了 “ 大而全 ” 、 “ 小而全 ” 的形式, 除主业之外, 衍生了众多的辅业和集体企业 。 这些中小型企业和集体企 业总体呈现出创利能力差 、 市场竞争力弱 、 管理机制落后 、 富余人员多等特

3、点, 严重制约了企业的生 存和发展 。 为改变这一现状, 2002年 11月, 国家经贸委等八部委联合下发了 关于国有大中型企业主 辅分离辅业改制分流安置富余人员的实施办法 , 对大中型国企实施主辅分离辅业改制分流的改革 。 国有大中型企业实施主辅分离辅业改制, 具有重要现实意义和战略意义, 是深化国有企业改革和结 构调整的必然要求, 是解决国有企业人员负担与社会再就业矛盾的有效途径, 对于实现减员增效与 促进再就业的有机结合 、 缓解大量下岗人员失业造成的社会就业压力, 具有重要作用 。经历了主辅分离 、 辅业改制的企业, 其发展道路具有独特性, 企业虽然已经转变为独立经营的实体, 但其业务

4、的发展和市场的开拓对原来的母公司和所处的行业具有很强的依赖性, 母公司的经营状况和所 处行业的发展状况对改制型企业的发展具有重大影响 。 因此, 分析改制型企业所处行业的发展状况与改 制型企业的经营情况, 对企业未来经营情况进行预测, 可以为改制型企业制定发展战略提供相关依据 。 安庆实华工程设计有限责任公司 (下文简称实华公司 的前身是安庆石化设计院, 创建于 1977年, 是 安庆石油化工总厂的全资子公司, 2004年 1月经过改制而转变为独立法人经济实体 。 改制后的企业获得 收稿日期 :2009-11-30作者简介:陈华 (1966- , 男, 安庆市南方实业有限公司副总经理 、 工程

5、师; 卢广彦 (1977- , 男, 合肥工业大学管理学院博士 研究生; 黄晓强 (1973- , 男, 安庆实华工程设计有限责任公司工程师 、 MBA 研究生 。 34了飞跃式发展, 逐渐成为集石化化工工程设计 、 民用建筑设计 、 安全评价 、 工程咨询 、 工程总承包等多种业 务, 涉及石化化工 、 市政公用 、 民用建筑 、 医药 、 能源环境等多专业 、 综合性的现代中型设计企业 。 脱离了母 体公司的实华公司的发展面临着市场激烈竞争 、 自身力量薄弱等各种挑战, 业务发展不均衡, 发展路径对 石油化工行业具有很大的依赖性, 未来中国石油化工行业的发展状况对公司的发展有着巨大的影响

6、。 笔者选择实华公司作为改制型中小企业典型代表, 对实华公司的经营现状进行分析, 利用线性回归 分析法构建了石油消费量与实华公司营业收入之间的数学模型,对实华公司的未来经营状况进行了预 测 。 在财务数据分析的基础上制定了适合于实华公司特点的发展战略 。 本文的研究方法和研究结论对中 国其他改制型中小企业的发展具有借鉴意义 。二 、 实华公司经营状况分析1. 实华公司营业收入分析企业营业收入是指在企业生产经营活动中, 由销售商品或提供服务等获得的收入, 是企业生产经 营活动成果的货币表现, 是衡量企业总体经营状况的财务指标, 是实现企业盈利 、 加速资金周转的前 提 。 因此, 对实华公司的营

7、业收入状况进行分析十分重要 。 实华公司 1998-2008年营业收入如表 1所 示 。 该数据在时间上分为两个阶段, 第一阶段为 1998-2003年, 这一阶段为实华公司分流改制之前; 第二阶段为 2004-2008年, 这一阶段为实华公司分流改制之后 。 数据按照业务和地区进行分解, 业务 主要为石油化工设计 、 民用设计和安全评价等三种; 地区主要为安徽 、 上海 、 山东以及其他地区 。 根据 表 1, 统计得出实华公司 1998-2008年营业额与利润增长趋势, 如图 1所示 。 实华公司 1998-2008年 营业收入按照业务和地区分别进行分解对比分析, 得出的两者间的变化趋势如

8、图 2和图 3所示 。 从图 3可以看出, 2004年是实华公司发展历史上的一个分水岭 。 2004年改制前, 实华公司是单一化 经营, 仅仅经营石油化工业务, 业务量在很大程度上仅局限于安徽省内, 省外的业务量极少 。 2004年实华 公司进行了分流改制, 成为了一个独立核算的法人经济实体, 公司进行了战略转变, 形成了以石油化工设 计为核心 、 兼有民用设计和安全评价的多元化经营实体, 同时大力开辟了山东 、 上海等新的市场 。 以 2008注:*表示进行分流改制之后的数据 。 35年为例, 从业务上来看, 石油化工设计业务在实华公司中居于主导地位, 单项营业收入为 2868万元, 占公

9、司总营业收入的 93%, 民用设计和安全评价业务分别占 4%和 3%; 从地区上来看, 安徽省和山东省的营业 收入之和占公司总营业收入的 86%, 上海和其他地区占 14%。 安徽省和山东省是实华公司经营的主战场 。 2. 实华公司盈利能力分析盈利能力是企业赚钱的能力, 其衡量指标有净资产收益率 、 总资产回报率 、 收入利润率 、 成本利润率 等 。 笔者采用营业收入利润率作为衡量企业盈利能力的指标 。 实华公司 1998-2008年的利润情况如表 2 36表 2实华公司 1998-2008年公司利润统计表 注:* 表示进行分流改制之后的数据 。陈 华等 基于财务数据线性回归的公司发展战略定

10、位 经营管理 第 8卷 第 2期 所示 。 与表 1类似, 文章将利润按照业务和地区进行了分解 。根据表 2数据, 按照业务和地区对实华公司 1998-2008年营业收入进行分解对比, 得出的变化趋势如 图 4和图 5所示 。 37陈 华等 基于财务数据线性回归的公司发展战略定位 经营管理 第 8卷 第 2期 数据来源: BP 世界能源统计 2009。 从图 4和图 5中可以看出, 实华公司利润比例构成在业务上没有太大的变化, 石油化工设计业务获得的利 润在公司中处于绝对主导地位, 其他业务获得的利润在公司比例构成上比较小; 在地区比例构成上, 则有 较大的变动 。 2004年之前由于公司业务

11、主要局限于安徽省境内, 公司利润也必然主要来自安徽省 。 2004年公司改制之后, 逐步在山东 、上海等地开辟了新的市场, 省外的利润比例构成迅速增长, 甚至超过了整个公 司的一半 。 这说明改制后企业的盈利能力有了显著的提高, 且保持持续增长 。三 、 实华公司未来营业收入预测在实华公司业务中, 无论是营业收入还是利润, 石油化工设计处于绝对的主导地位 。 因此, 石油化工设 计是实华公司的核心战略业务 。 由于石油化工设计业务对石油的生产和消费具有高度的依赖性, 中国石油 生产和消费情况将会决定石油化工设计业务的发展, 二者之间必然存在着一定的函数关系 。 近几年来, 随 着中国经济的发展

12、, 中国石油消耗量也随之增加, 平均年增幅达到 15%, 2003年中国首次超过日本, 成为 世界上仅次于美国的世界第二大石油消费国 。 根据 2008年中国能源发展报告预测, 2007-2020年期间中 国石油消费仍将保持较高增长速度,预计 2010年和 2020年中国石油消费量将达 4.07亿吨和 5.63亿吨, 分别比 2006年提高 17.42%和 62.47%; 2007-2010年石油需求年均增长率为 4.5%, 2010-2020年石油需求 年均增长率为 3.3%。 中国石油的大发展必然会给实华公司的发展带来契机, 因此, 根据中国石油消费水平 对实华公司未来的经营状况进行预测,

13、 制定相应的发展战略, 具有重要意义 。由于实华公司改制前后在企业性质 、 运营状况 、 营业收入和利润等方面具有质的差异, 2004年是公司 发展的一个转折点, 2004年之前数据的有效性较差 。 因此,笔者选取了 2004年公司改制之后的数据 。2004-2008年中国石油消费量与实华公司营业收入关系如表 3所示 。 设中国石油消费量为自变量 x ,实华 公司营业收入为因变量 y , 画出二者之间的散点图如图 6所示 。 从图上可以看出, 自变量 x 和因变量 y 之 间具有近似的线性关系 。图 6石油消费量 -营业收入散点图 38经营管理 陈 华等 基于财务数据线性回归的公司发展战略定位

14、 第8卷 第2期 假设 x 和 y 之间的线性函数为： y=a+bx 其中 a、 为不依赖于 x 的回归参数。根据经验回归方程有: b 赞 赞 赞 y=a+bx 赞 其中，和a分别是 b 和 a 的最大似然估计值， b 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 赞 (1 (2 n n n n 赞 b= nxi yi -(xi (yi i = 1 i = 1 i = 1 2 n n =i (x -x (y -y i i = 1 n nxi 2 -(xi i = 1 i = 1 n n (x -x i i = 1 2 (3 赞 1 a= n n i = 1 b 赞 y - n x =y -bx i i i = 1 赞 n 其中， =xi ， = x y i = 1 1 n y。 i = 1 赞 赞 根据表 3， 得到回归方程的计算表如表 4 所示。将表 3 数据代入式 ） 得到b和a的值分别为： （3 ， 赞 54023979.9-1731.311462 ， b= 2 5601709.59-(1731.3 赞 a=2292.4-24.7338346.26=-6271.9256。 将和的值代入式 ） 得到石油消费量与营业收入之间的回归方程为： （2 ， 赞 y=24.7338x-6271.9256 (4