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作者简介：钱硕，1989年生，江苏人，首都经济贸易大学会计学院会计学专业研究生。
一、问题提出
自2009年创业板开闸以来，创业板一直成为市场追捧的热点，截至2012年7月24日，我国创业板上市企业总数已达346家。创业板企业具有财务门槛低、科技含量高、增长性强的特点，而创业板企业的高成长性和低财务门槛的特性也决定了其盈利不确定性和高风险性。截至2012年7月18日，337家创业板上市公司中，有331家公布了上半年的业绩预告，其中预计净利润下降的有115家，占比34.74%，预计亏损的有8家，占比2.41%，两者合计占比近四成。8家预计亏损的创业板上市公司，净利润降幅均超过100%，还有4家业绩预减的公司，净利润降幅在100%左右。截至7月18日，创业板的市盈率已跌至32.21，为今年以来的第三低点，这也是创业板上市以来第三低估值水平。
如何帮助投资者理性分析和投资，如何正确理解创业板上市公司的经营绩效并以此为基础公正地评价其成长性成为当前尚待解决的问题。笔者认为，可以从上市企业的招股说明书中提取能够显示企业核心竞争力及公司治理水平的指标进行量化，将上述量化指标和企业上市后的净利润变动情况进行回归分析。通过指标筛选和多次回归分析，确定和企业上市后利润变动情况相关性强的指标，借此来帮助投资者快速的了解新发行公司的经营风险。
二、预测指标的确定
预测指标要能够代表公司的治理结构、科技含量、盈利能力等方面情况，在阅读了大量创业板上市公司招股说明书、证监会审批文件及创业板上市企业文件指引后，笔者确定了6项预测指标：研发费用占比、技术研发人员占比、独立董事占比、净资产收益率、营业收入增长率与应收账款增长率。
三、提出假设
假设1：研发费用占营业收入的比值和净利润增长率呈正相关关系。研发费用的投入将影响高新技术企业新产品新技术的研发及投放，也是影响高新企业未来盈利水平的主要因素。
假设2：技术研发人员占比和净利润增长率呈正相关关系。同理于研发费用占比，技术研发人员占比也是体现企业创新研发能力的指标，即假设研发团队实力强的企业，在募投资金注入后会有优异的表现，主要体现在净利润增长方面。
假设3：独立董事占比和净利润增长率呈正相关关系。聘用独立董事可以规范公司运营，减少违规关联方交易，提高企业盈利质量，保证企业持续盈利。
假设4：净资产收益率和净利润增长率呈正相关关系。作为杜邦分析法的核心指标，净资产收益率可以反应目前股东投入资本的使用情况；净资产收益率越高，企业资产质量越好，企业利润水平越趋于稳定增长。
假设5：营业收入增长率和净利润增长率呈相关关系。市场份额稳步甚至快速增长，可以一定程度保证企业上市后产品销路稳定、经营业绩不会出现大幅下滑。
假设6：应收账款增长率和净利润增长率呈负相关关系。发行前应收账款增幅越大，发行人盈余管理甚至会计舞弊的可能性越大，上述手段不能改变企业实际盈利能力，故上市后净利润下降的可能性有所增加。
四、样本选取与数据来源
（一）、样本选取
笔者将创业板上市公司上市后两年内的净利润变动比率作为因变量，以代表上市公司上市后的盈利情况。由于我国创业板自2009年10月开闸，符合上市后连续经营条件的须为2010 年前申报发行的公司，符合上述条件的公司仅有36家。考虑到持续经营年限和样本规模，笔者将限定时间延长至2010年2月前在创业板挂牌上市的公司，共有50家。
（二）数据来源
本文从金融界及上市公司招股说明书中抽取数据。由于笔者使用Eviews7软件进行模型设立和回归分析，故主要变量均采用英文命名，主要公示如下：
五、回归结果
（一）相关性检验
笔者使用pearson相关系数检验自变量与因变量之间的相关性。经检验，应收账款增长率、技术人员占比、独立董事占比、营业收入增长率等四个指标的相关性符号与原假设一致。但是，研发费用、净资产收益率均和净利润增长率呈负相关关系，即假设1、假设4不成立。笔者分析，研发费用投入的经济利润推动作用尚未展现，可能是造成研发费用与净利润增长率呈负相关关系的主要原因。另外，企业为了迎合上市企业财务标准的要求而进行盈余管理，导致了净资产收益率与上市后净利润增长率负相关。值得注意的是，因变量净利润增长率和研发费用占比及ROE这两个指标相关性绝对值较高，分别为-0.169和-0.152，可推断上市前大量非理性的研发费用投入及盈余管理是造成上市后利润下滑的主要原因。
（二）多元回归第一次回归结果
变量定义及计算方法如下：
NET_PROFIT_CHG：净利润增长率，2011年净利润/2010年净利润。
RSRCH_FEE_GROSS_INC：研发费用占主营业务收入比值，2008年研发费用投入/2008主营业务收入。
TECH_PPL：技术人员占比，截至2008年年底研发人员/截至2008年年底在职员工总数。
INDEPT_DIRECTORS：独立董事占比，独立董事人数/董事会总人数。
RETURN_ON_NET_ASST：全面摊薄净资产收益率，2008年净利润/2008年末净资产。
GROSS_INCOME_CHG：营业收入增长率，2008年主营业务收入/2007年主营业务收入 -1。
AR_CHG：应收账款增长率，2008年年末应收账款/2008年年初应收账款。
第一次回归结果并不理想，R^2仅为0.09，F检验值仅为0.644585，说明模型整体解释力不强。从单变量看，p值均落在拒绝域外，最接近临界值的变量为研发费用占比这一指标。此外，研发费用和净资产收益率与净利润增长率呈现负相关关系，虽然显著性不强，但这一统计结果仍与原假设违背，并不符合常理。为了发现模型缺陷，笔者进行了Durbin-Watson和残差测试。Durbin-Watson测试在样本规模为50，变量数量为6的情况下的临界值分别为=1.34，=1.77。由于DW统计值为1.737753，位于DW高低临界值之间，故无法对残差项的相关性发表意见。下面为残差异方差性检验的结果： 笔者选择使用卡方检验方法，在5%显著性，自由度为6的单位临界值为12.592，由于测试值Obs*R-squared小于临界值，故无法拒绝原始数据不存在异方差性。
经过上述测试，发现模型本身不存在技术性缺陷。为了优化模型效果，笔者决定剔除营业收入增长率、应收账款增长率这两个指标，主要原因为：上述两指标显著性不强，t统计值最低，分别为0.37、-0.65。
（三）多元回归第二次回归结果
第二次回归结果仍不理想，R^2降至0.07，说明模型解释力度进一步削弱。同时，从模型质量角度看，两个反应模型信息评价标准的指标AIC、SBIC均有所上升，根据信息评价标准理论，上述指标越小，模型效果越好。由于AIC指标具有缺陷，故单从SBIC指标看，尽管解释变量数量有所下降，但SBIC指标反而上升，从-0.649694升至0.765140，根据信息评价标准，进一步说明模型质量不高。此外，研发费用占比和净资产收益率均和净利润增长率呈负相关关系，与原假设相违背。
为了提高模型质量，笔者尝试剔除研发费用占比和净资产收益率指标。
（四）多元回归第三次回归结果
在提出了研发费用和净资产收益率指标后，模型效果仍不理想，R^2仅为0.014，且自变量的t值均落在拒绝域中，分别为0.31、0.78。
六、结论
（一）回归模型
回归结果显示假设2、3、5、6成立，但显著性不强，假设1、4不成立。此外，六项预测指标和净利润增长率相关性不强。笔者认为造成上述结果的原因可能有几下几点：
（1）样本规模
由于符合上市后持续经营两年这一条件的创业板公司较少，造成数据样本规模不足，使得统计值与真实值相差较远。根据大数定律，随着样本量的增加，估计值会逐渐趋向于真实值，故创业板上市企业数量较少的先天缺陷限制了模型回归效果。
（2）前提假设
第一次回归结果表明，研发费用占比和净资产收益率指标均与净利润增长率呈负相关关系，与原假设不符。据笔者分析，造成上述结果的原因为：（1）研发费用投入的经济效益可能不会在短期即两年内得到反映，大量的研发投入在资本化之前会影响企业利润水平，且不同行业专利技术认定考核时间存在差异，故研发费用投入和净资产收益率二者之间可能存在非线性关系，故不适宜线性模型。（2）净资产收益率已经消除了企业规模的影响，更适宜于横向比较，而净利润增长率没有消除企业规模大小的影响，和纵向指标相关的可能性更大。
（二）建设性意见
结合创业板公司现状，笔者认为，截至当前阶段，筛选预测创业板上市公司上市后盈利能力的指标尚不具可行性，这也和证监会推行注册制审核制度遭遇阻力的现状相符。加强券商的尽职调查力度，提升保荐律师事务所、会计师事务所的风险控制意识，增加证监会发审委的审核力度仍是预防创业板上市公司包装上市、保证上市后盈利水平的主要手段。
参考文献
[1]Chris Brooks，Introductory Econometrics for Finance，2nd edition.June 9，2008.
[2]曾卫.上市公司业绩评价体系初探[J].商业研究，2002年第13期.
[3]耿建新，肖泽忠.报表收益与现金流量数据之间关系的实证分析[J].会计研究，2002年第2期.
一、问题提出
自2009年创业板开闸以来，创业板一直成为市场追捧的热点，截至2012年7月24日，我国创业板上市企业总数已达346家。创业板企业具有财务门槛低、科技含量高、增长性强的特点，而创业板企业的高成长性和低财务门槛的特性也决定了其盈利不确定性和高风险性。截至2012年7月18日，337家创业板上市公司中，有331家公布了上半年的业绩预告，其中预计净利润下降的有115家，占比34.74%，预计亏损的有8家，占比2.41%，两者合计占比近四成。8家预计亏损的创业板上市公司，净利润降幅均超过100%，还有4家业绩预减的公司，净利润降幅在100%左右。截至7月18日，创业板的市盈率已跌至32.21，为今年以来的第三低点，这也是创业板上市以来第三低估值水平。
如何帮助投资者理性分析和投资，如何正确理解创业板上市公司的经营绩效并以此为基础公正地评价其成长性成为当前尚待解决的问题。笔者认为，可以从上市企业的招股说明书中提取能够显示企业核心竞争力及公司治理水平的指标进行量化，将上述量化指标和企业上市后的净利润变动情况进行回归分析。通过指标筛选和多次回归分析，确定和企业上市后利润变动情况相关性强的指标，借此来帮助投资者快速的了解新发行公司的经营风险。
二、预测指标的确定
预测指标要能够代表公司的治理结构、科技含量、盈利能力等方面情况，在阅读了大量创业板上市公司招股说明书、证监会审批文件及创业板上市企业文件指引后，笔者确定了6项预测指标：研发费用占比、技术研发人员占比、独立董事占比、净资产收益率、营业收入增长率与应收账款增长率。
三、提出假设
假设1：研发费用占营业收入的比值和净利润增长率呈正相关关系。研发费用的投入将影响高新技术企业新产品新技术的研发及投放，也是影响高新企业未来盈利水平的主要因素。
假设2：技术研发人员占比和净利润增长率呈正相关关系。同理于研发费用占比，技术研发人员占比也是体现企业创新研发能力的指标，即假设研发团队实力强的企业，在募投资金注入后会有优异的表现，主要体现在净利润增长方面。
假设3：独立董事占比和净利润增长率呈正相关关系。聘用独立董事可以规范公司运营，减少违规关联方交易，提高企业盈利质量，保证企业持续盈利。
假设4：净资产收益率和净利润增长率呈正相关关系。作为杜邦分析法的核心指标，净资产收益率可以反应目前股东投入资本的使用情况；净资产收益率越高，企业资产质量越好，企业利润水平越趋于稳定增长。
假设5：营业收入增长率和净利润增长率呈相关关系。市场份额稳步甚至快速增长，可以一定程度保证企业上市后产品销路稳定、经营业绩不会出现大幅下滑。
假设6：应收账款增长率和净利润增长率呈负相关关系。发行前应收账款增幅越大，发行人盈余管理甚至会计舞弊的可能性越大，上述手段不能改变企业实际盈利能力，故上市后净利润下降的可能性有所增加。
四、样本选取与数据来源
（一）、样本选取
笔者将创业板上市公司上市后两年内的净利润变动比率作为因变量，以代表上市公司上市后的盈利情况。由于我国创业板自2009年10月开闸，符合上市后连续经营条件的须为2010 年前申报发行的公司，符合上述条件的公司仅有36家。考虑到持续经营年限和样本规模，笔者将限定时间延长至2010年2月前在创业板挂牌上市的公司，共有50家。
（二）数据来源
本文从金融界及上市公司招股说明书中抽取数据。由于笔者使用Eviews7软件进行模型设立和回归分析，故主要变量均采用英文命名，主要公示如下：
五、回归结果
（一）相关性检验
笔者使用pearson相关系数检验自变量与因变量之间的相关性。经检验，应收账款增长率、技术人员占比、独立董事占比、营业收入增长率等四个指标的相关性符号与原假设一致。但是，研发费用、净资产收益率均和净利润增长率呈负相关关系，即假设1、假设4不成立。笔者分析，研发费用投入的经济利润推动作用尚未展现，可能是造成研发费用与净利润增长率呈负相关关系的主要原因。另外，企业为了迎合上市企业财务标准的要求而进行盈余管理，导致了净资产收益率与上市后净利润增长率负相关。值得注意的是，因变量净利润增长率和研发费用占比及ROE这两个指标相关性绝对值较高，分别为-0.169和-0.152，可推断上市前大量非理性的研发费用投入及盈余管理是造成上市后利润下滑的主要原因。
（二）多元回归第一次回归结果
变量定义及计算方法如下：
NET_PROFIT_CHG：净利润增长率，2011年净利润/2010年净利润。
RSRCH_FEE_GROSS_INC：研发费用占主营业务收入比值，2008年研发费用投入/2008主营业务收入。
TECH_PPL：技术人员占比，截至2008年年底研发人员/截至2008年年底在职员工总数。
INDEPT_DIRECTORS：独立董事占比，独立董事人数/董事会总人数。
RETURN_ON_NET_ASST：全面摊薄净资产收益率，2008年净利润/2008年末净资产。
GROSS_INCOME_CHG：营业收入增长率，2008年主营业务收入/2007年主营业务收入 -1。
AR_CHG：应收账款增长率，2008年年末应收账款/2008年年初应收账款。
第一次回归结果并不理想，R^2仅为0.09，F检验值仅为0.644585，说明模型整体解释力不强。从单变量看，p值均落在拒绝域外，最接近临界值的变量为研发费用占比这一指标。此外，研发费用和净资产收益率与净利润增长率呈现负相关关系，虽然显著性不强，但这一统计结果仍与原假设违背，并不符合常理。为了发现模型缺陷，笔者进行了Durbin-Watson和残差测试。Durbin-Watson测试在样本规模为50，变量数量为6的情况下的临界值分别为=1.34，=1.77。由于DW统计值为1.737753，位于DW高低临界值之间，故无法对残差项的相关性发表意见。下面为残差异方差性检验的结果： 笔者选择使用卡方检验方法，在5%显著性，自由度为6的单位临界值为12.592，由于测试值Obs*R-squared小于临界值，故无法拒绝原始数据不存在异方差性。
经过上述测试，发现模型本身不存在技术性缺陷。为了优化模型效果，笔者决定剔除营业收入增长率、应收账款增长率这两个指标，主要原因为：上述两指标显著性不强，t统计值最低，分别为0.37、-0.65。
（三）多元回归第二次回归结果
第二次回归结果仍不理想，R^2降至0.07，说明模型解释力度进一步削弱。同时，从模型质量角度看，两个反应模型信息评价标准的指标AIC、SBIC均有所上升，根据信息评价标准理论，上述指标越小，模型效果越好。由于AIC指标具有缺陷，故单从SBIC指标看，尽管解释变量数量有所下降，但SBIC指标反而上升，从-0.649694升至0.765140，根据信息评价标准，进一步说明模型质量不高。此外，研发费用占比和净资产收益率均和净利润增长率呈负相关关系，与原假设相违背。
为了提高模型质量，笔者尝试剔除研发费用占比和净资产收益率指标。
（四）多元回归第三次回归结果
在提出了研发费用和净资产收益率指标后，模型效果仍不理想，R^2仅为0.014，且自变量的t值均落在拒绝域中，分别为0.31、0.78。
六、结论
（一）回归模型
回归结果显示假设2、3、5、6成立，但显著性不强，假设1、4不成立。此外，六项预测指标和净利润增长率相关性不强。笔者认为造成上述结果的原因可能有几下几点：
（1）样本规模
由于符合上市后持续经营两年这一条件的创业板公司较少，造成数据样本规模不足，使得统计值与真实值相差较远。根据大数定律，随着样本量的增加，估计值会逐渐趋向于真实值，故创业板上市企业数量较少的先天缺陷限制了模型回归效果。
（2）前提假设
第一次回归结果表明，研发费用占比和净资产收益率指标均与净利润增长率呈负相关关系，与原假设不符。据笔者分析，造成上述结果的原因为：（1）研发费用投入的经济效益可能不会在短期即两年内得到反映，大量的研发投入在资本化之前会影响企业利润水平，且不同行业专利技术认定考核时间存在差异，故研发费用投入和净资产收益率二者之间可能存在非线性关系，故不适宜线性模型。（2）净资产收益率已经消除了企业规模的影响，更适宜于横向比较，而净利润增长率没有消除企业规模大小的影响，和纵向指标相关的可能性更大。
（二）建设性意见
结合创业板公司现状，笔者认为，截至当前阶段，筛选预测创业板上市公司上市后盈利能力的指标尚不具可行性，这也和证监会推行注册制审核制度遭遇阻力的现状相符。加强券商的尽职调查力度，提升保荐律师事务所、会计师事务所的风险控制意识，增加证监会发审委的审核力度仍是预防创业板上市公司包装上市、保证上市后盈利水平的主要手段。
参考文献
[1]Chris Brooks，Introductory Econometrics for Finance，2nd edition.June 9，2008.
[2]曾卫.上市公司业绩评价体系初探[J].商业研究，2002年第13期.
[3]耿建新，肖泽忠.报表收益与现金流量数据之间关系的实证分析[J].会计研究，2002年第2期.