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【摘 要】 本文选用我国创业板市场的188家公司作为样本，根据其2010年的年报数据，对样本公司的资产的收益和资产的存在、资产的结构、资产的运用效率、资产的变现能力及资产的规模之间的关系进行了实证研究。研究结果表明：（1）不良资产在一定程度上制约创业板上市公司资产的盈利能力；（2）固定资产率、资产周转率和资产现金回收率与资产盈利能力存在正相关关系；（3）资产总额和资产收益呈反向变化；（4）资产的变现能力是影响资产收益的最大因素，而资产规模对资产收益的影响甚微。
【关键词】 资产 创业板 资产收益
1. 模型建立
本文使用的财务指标都是相对增长率而非绝对增量。本文采用总资产报酬率（ROA）指标作为因变量来衡量资产的收益，总资产报酬率是对企业资产整体获取收益的能力进行评价的理想指标。该指标值越高，表明企业资产收益水平越高，企业资产质量越优良。在因变量的选取中，分别用净资产不良资产率、固定资产率、总资产周转率和资产现金回收率来表示资产的存在性、结构性、周转能力和变现能力。本文将总资产的自然对数Ln（总资产）作为变量来考察公司规模的影响。变量的解释和说明见 通过以上分析，本文建立的模型如下：
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+ε（1）
本文选定2010年188家中国创业板上市公司的年报数据作为研究对象。样本观测值的所有财务数据均来自国泰安数据库。
2. 实证分析
笔者利用Eviews软件对模型（1）进行了普通最小二乘法回归分析，净资产不良资产率、固定资产率、总资产周转率和资产现金回收率与资产收益在整体上是高度显著的。在5%的显著性水平下，不良资产率对资产收益的影响并不显著，其他变量对资产收益的影响都通过了显著性检验。
对回归的模型进行White检验和GB检验，发现其存在异方差但不存在序列相关。通过对各解释变量的相关系数进行分析，笔者并没有发现各解释变量存在多重共线性。为了消除异方差，笔者以1/RESID∧2为权重对模型（1）进行加权最小二乘法回归分析。其结果如表1、2所示。表1反映出所选的5个解释变量对资产收益的整体解释力度非常高（R2高达0.99，P=0.00）。从表2中系数的符号可以看出，在1%的显著性水平下，各解释变量都通过了显著性检验，说明各变量与解释变量之间存在相关性。其中，不良资产率在1%的显著性水平下与资产收益显著负相关；另外固定资产率、资产周转率、资产现金回收率都在1%的显著水平上与资产收益呈显著正相关关系。但是在1%的水平下资产规模与资产收益之间呈现出显著的负相关关系，这可能是由于资产的边际报酬率递减，企业的资产越多，增加的资产带来的报酬率会下降。分析表2中系数的数值可以发现：所选的变量中资产现金回收率对资产收益的影响最大，其系数为0.40，这说明总资产现金回收率每上升1%，总资产报酬率就会上升0.4%；不良资产率的影响次之，其系数为-0.23，表明不良资产率上升1%，总资产报酬率就要下降0.23%；固定资产率、总资产周转率和总资产的影响甚微，其系数分别为0.036、0.068和-0.028。
结论
本文运用188家创业板上市公司为研究对象，选取其2010年的财务数据为依据，选取总资产报酬率作为资产收益性的指标，并用该指标与企业资产质量指标建立回归方程，研究了从资产的存在性质量、结构质量、有效性质量和变现能力质量四个方面对资产盈利能力的影响。现将本论文的主要研究成果总结如下：（1）不良资产的存在是制约我国创业板上市公司资产盈利能力的主要因素之一，不良资产比率越高，企业资产的回报越低。（2）企业的资产结构越合理，企业成长能力越强。企业优化其资产结构，从而提高企业资产的盈利能力。（3）资产周转率对我国创业板上市公司资产收益能力有促进作用，企业应基于自身行业特点和资产特性来调整资产的周转效率，使之能有效提高企业资产的盈利能力。（4）资产的变现能力与企业资产盈利能力呈正相关关系，说明企业资产的变现能力越强，企业的资产利用效益越好，企业资产盈利能力越强，经营管理水平越高，而且在所选的变量中，资产的变现能力对资产的收益能力影响最大。（5）资产规模与企业资产的收益呈负相关关系，说明企业资产越多，总资产报酬率就越低。但是从回归的结果来看，资产规模对资产收益的影响并不是很大。
参考文献：
[1] 刘殿强.企业资产质量评价研究[D].北京：中国农业大学，2007.
[2]干胜道，王生兵.试论企业资产质量优化与评价[J].四川大学学报，2002，（5）：49-52.
[3]王生兵，谢静.浅析企业资产质量[J].软科学，2000，（4）：17-19.
[4]张春景.我国上市公司资产质量评价的实证分析相关[J].财会月刊，2006，（7）：19-21.
[5]宋献中，高志文.资产质量反映盈利能力的实证分析[J].中国工业经济，2001，（4）：78-81.
[6]贺武，刘平.基于盈利能力的沪市上市公司资产质量实证研究[J].财会月刊，2006，（2）：19-20.
[7]谢永堎.财务困境预警研究：基于资产和收益质量[D].厦门：厦门大学，2007.
（作者单位：江西财经大学金融学院）
【关键词】 资产 创业板 资产收益
1. 模型建立
本文使用的财务指标都是相对增长率而非绝对增量。本文采用总资产报酬率（ROA）指标作为因变量来衡量资产的收益，总资产报酬率是对企业资产整体获取收益的能力进行评价的理想指标。该指标值越高，表明企业资产收益水平越高，企业资产质量越优良。在因变量的选取中，分别用净资产不良资产率、固定资产率、总资产周转率和资产现金回收率来表示资产的存在性、结构性、周转能力和变现能力。本文将总资产的自然对数Ln（总资产）作为变量来考察公司规模的影响。变量的解释和说明见 通过以上分析，本文建立的模型如下：
Y=a0+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+ε（1）
本文选定2010年188家中国创业板上市公司的年报数据作为研究对象。样本观测值的所有财务数据均来自国泰安数据库。
2. 实证分析
笔者利用Eviews软件对模型（1）进行了普通最小二乘法回归分析，净资产不良资产率、固定资产率、总资产周转率和资产现金回收率与资产收益在整体上是高度显著的。在5%的显著性水平下，不良资产率对资产收益的影响并不显著，其他变量对资产收益的影响都通过了显著性检验。
对回归的模型进行White检验和GB检验，发现其存在异方差但不存在序列相关。通过对各解释变量的相关系数进行分析，笔者并没有发现各解释变量存在多重共线性。为了消除异方差，笔者以1/RESID∧2为权重对模型（1）进行加权最小二乘法回归分析。其结果如表1、2所示。表1反映出所选的5个解释变量对资产收益的整体解释力度非常高（R2高达0.99，P=0.00）。从表2中系数的符号可以看出，在1%的显著性水平下，各解释变量都通过了显著性检验，说明各变量与解释变量之间存在相关性。其中，不良资产率在1%的显著性水平下与资产收益显著负相关；另外固定资产率、资产周转率、资产现金回收率都在1%的显著水平上与资产收益呈显著正相关关系。但是在1%的水平下资产规模与资产收益之间呈现出显著的负相关关系，这可能是由于资产的边际报酬率递减，企业的资产越多，增加的资产带来的报酬率会下降。分析表2中系数的数值可以发现：所选的变量中资产现金回收率对资产收益的影响最大，其系数为0.40，这说明总资产现金回收率每上升1%，总资产报酬率就会上升0.4%；不良资产率的影响次之，其系数为-0.23，表明不良资产率上升1%，总资产报酬率就要下降0.23%；固定资产率、总资产周转率和总资产的影响甚微，其系数分别为0.036、0.068和-0.028。
结论
本文运用188家创业板上市公司为研究对象，选取其2010年的财务数据为依据，选取总资产报酬率作为资产收益性的指标，并用该指标与企业资产质量指标建立回归方程，研究了从资产的存在性质量、结构质量、有效性质量和变现能力质量四个方面对资产盈利能力的影响。现将本论文的主要研究成果总结如下：（1）不良资产的存在是制约我国创业板上市公司资产盈利能力的主要因素之一，不良资产比率越高，企业资产的回报越低。（2）企业的资产结构越合理，企业成长能力越强。企业优化其资产结构，从而提高企业资产的盈利能力。（3）资产周转率对我国创业板上市公司资产收益能力有促进作用，企业应基于自身行业特点和资产特性来调整资产的周转效率，使之能有效提高企业资产的盈利能力。（4）资产的变现能力与企业资产盈利能力呈正相关关系，说明企业资产的变现能力越强，企业的资产利用效益越好，企业资产盈利能力越强，经营管理水平越高，而且在所选的变量中，资产的变现能力对资产的收益能力影响最大。（5）资产规模与企业资产的收益呈负相关关系，说明企业资产越多，总资产报酬率就越低。但是从回归的结果来看，资产规模对资产收益的影响并不是很大。
参考文献：
[1] 刘殿强.企业资产质量评价研究[D].北京：中国农业大学，2007.
[2]干胜道，王生兵.试论企业资产质量优化与评价[J].四川大学学报，2002，（5）：49-52.
[3]王生兵，谢静.浅析企业资产质量[J].软科学，2000，（4）：17-19.
[4]张春景.我国上市公司资产质量评价的实证分析相关[J].财会月刊，2006，（7）：19-21.
[5]宋献中，高志文.资产质量反映盈利能力的实证分析[J].中国工业经济，2001，（4）：78-81.
[6]贺武，刘平.基于盈利能力的沪市上市公司资产质量实证研究[J].财会月刊，2006，（2）：19-20.
[7]谢永堎.财务困境预警研究：基于资产和收益质量[D].厦门：厦门大学，2007.
（作者单位：江西财经大学金融学院）