薛盡飛，何忠江，鄧麗華

（中國電信股份有限公司上海研究院 上海200122）

1 引言

一直以來，運營商在集團層面的財務(wù)分析基本上都在省公司層面展開。這么做雖然與目前的考核單元一致，卻與實際的業(yè)務(wù)決策單元不一致。實際上，本地網(wǎng)是運營商最基本的業(yè)務(wù)決策單元。各個本地網(wǎng)承擔網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和維護、用戶發(fā)展、市場策略等多種職能，既是集團的分支機構(gòu)，又是獨立的經(jīng)濟實體。在地域廣闊、經(jīng)濟環(huán)境差異較大的省份，以省為單位的分析特別容易掩蓋本地網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展的特點，也不利于來自一線業(yè)務(wù)發(fā)展策略的推廣和借鑒。因此，近些年來各大運營商都開始從集團層面關(guān)注本地網(wǎng)的財務(wù)分析，目的在于找出標桿本地網(wǎng)，介紹生產(chǎn)管理經(jīng)驗，提高資源運作的效率。

筆者認為，電信行業(yè)的財務(wù)分析除了通用財務(wù)分析的內(nèi)容外，必須關(guān)注資產(chǎn)獲利能力的分析。筆者分析了國內(nèi)3家運營商上市公司最新公布的資產(chǎn)負債表，發(fā)現(xiàn)非流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)至少60%以上，有的甚至超過了90%。這也說明電信行業(yè)資產(chǎn)密集的特點。雖然大比例的非流動資產(chǎn)減弱了資產(chǎn)流動性，但同時也意味著較高盈利的可能性。因此，資產(chǎn)獲利能力是本地網(wǎng)財務(wù)分析中的重要內(nèi)容。

傳統(tǒng)的資產(chǎn)獲利能力分析方法是通過財務(wù)指標的趨勢、同期比較進行分析，常常能解釋是什么指標的高低導(dǎo)致了資產(chǎn)獲利能力的高低，卻給不出提高資產(chǎn)獲利能力的具體舉措。而且在以往的分析中，常常把特征值完全不相同的本地網(wǎng)放在一起橫向比較（例如將特大型本地網(wǎng)上海與西部規(guī)模很小的本地網(wǎng)進行橫向比較），這種分析的方法本身就有所偏頗。本文試圖在傳統(tǒng)財務(wù)分析的基礎(chǔ)上，運用數(shù)據(jù)挖掘的方法解決上述“為什么”和“怎么樣”的問題。

2 傳統(tǒng)資產(chǎn)獲利能力分析方法的改進

常規(guī)的財務(wù)分析都是選擇合適的財務(wù)指標來進行分析?？傎Y產(chǎn)報酬率（return on total assets，ROA，又稱資產(chǎn)所得率）就是評價企業(yè)資產(chǎn)運營效益的重要指標之一，它反映了表示企業(yè)全部資產(chǎn)的總體獲利能力。該指標是一個綜合性較強的指標，可以通過杜邦分析法將其分解如下：

EBIT（earning before interest and tax，息稅前利潤）是電信行業(yè)的利潤指標，結(jié)合行業(yè)特點電信行業(yè)的總資產(chǎn)報酬率等于EBIT除以平均總資產(chǎn)。應(yīng)用杜邦分析法將該綜合指標轉(zhuǎn)化成總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和收入凈利率。也就是說，總資產(chǎn)報酬率高的本地網(wǎng)原因可能不同，有的可能是因為總資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)率高，有的卻是因為收入凈利率突出。更進一步，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率又可以轉(zhuǎn)換成各個業(yè)務(wù)的總資產(chǎn)報酬率和各種費用收入比。業(yè)務(wù)種類的劃分可以通過收入結(jié)構(gòu)的分析獲得，費用種類的劃分可以采納企業(yè)自身管理會計體系的設(shè)計方法。

至此，傳統(tǒng)意義上的資產(chǎn)獲利能力分析體系是完整的。但是這種方法也有解決不了的問題，例如，全國幾百個本地網(wǎng)的經(jīng)濟發(fā)展不平衡，是否都有可比性？經(jīng)濟發(fā)達的本地網(wǎng)的經(jīng)驗是否值得小本地網(wǎng)借鑒？如果分析出總資產(chǎn)報酬率低是因為資本性支出占收入比過大，那么多少資本性支出才是合理的？……而這些問題的解決依賴于新的方法的應(yīng)用。

為了解決各個本地網(wǎng)不可比的問題，筆者應(yīng)用了聚類分析法。選取了與資產(chǎn)獲利能力相關(guān)的特征值進行聚類，認為在每一類中的本地網(wǎng)特征相同，具有可比性，經(jīng)驗可以借鑒。隨著杜邦分析的推進，應(yīng)用相關(guān)性分析法得出合理的資本性支出的區(qū)間，而且運用時間序列的方法對本地網(wǎng)的收入進行了預(yù)測。

3 某運營商的應(yīng)用舉例

筆者選取某運營商某年1-9月229個本地網(wǎng)運用上述方法進行分析。考慮到商業(yè)秘密的原因，在應(yīng)用舉例中引去了本地網(wǎng)的名稱和數(shù)據(jù)的具體日期。

在開始分析前，對229個本地網(wǎng)的主營業(yè)務(wù)收入、EBIT、EBITDA （earning before interest,taxes,depreciation and amortization，稅息折舊及攤銷前利潤）、總資產(chǎn)回報率等指標進行數(shù)據(jù)探索，發(fā)現(xiàn)主營業(yè)務(wù)收入最高的本地網(wǎng)是最低的1 483倍；EBITDA也發(fā)現(xiàn)了特別高和特別低的樣本，說明全國229個本地網(wǎng)各項指標的差異比較大，從而印證了數(shù)據(jù)挖掘方法對傳統(tǒng)方法的修正。因此，筆者在此先聚類，再進行杜邦分析。

在聚類分析之前，首先對各個本地網(wǎng)的數(shù)據(jù)進行了標準化處理。標準化處理的過程主要包括消除記賬差異的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)無量綱化處理,主要運用SPSS軟件的描述性統(tǒng)計功能對相關(guān)指標進行無量綱化處理。標準化處理后的數(shù)據(jù)按照下述步驟進行。

（1）聚類分析

根據(jù)分析的主題，筆者選取了不含初裝費的主營業(yè)務(wù)收入、EBIT、EBITDA、資本性支出、收入 EBITDA率、成本費用利潤率、總資產(chǎn)報酬率、固定資產(chǎn)回收指標、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資本性支出收入比這幾個指標作為特征值進行聚類。首先對已經(jīng)標準化的指標進行相關(guān)性分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，主營業(yè)務(wù)收入、EBIT、EBITDA為同類型指標 （相關(guān)性系數(shù)0.9以上），總資產(chǎn)報酬率與成本費用利潤率、收入EBITDA率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的相關(guān)性系數(shù)分別為0.99、0.87、0.70，相關(guān)性也很高。于是，筆者對于相關(guān)性系數(shù)在0.6以上同類指標只選取一個作為聚類指標。最終選取了EBIT、總資產(chǎn)報酬率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、資本性支出收入比、固定資產(chǎn)回收指標作為聚類指標。

應(yīng)用SPSS軟件進行聚類時，方法上選擇了系統(tǒng)聚類方法，選取這種聚類方法是以歐式算法計算每個樣本的距離。通過聚類，將所有本地網(wǎng)分成7大類，如表1所示。

通過聚類發(fā)現(xiàn)：第1類本地網(wǎng)的EBIT、資產(chǎn)回收指標及總資產(chǎn)報酬率均表現(xiàn)突出，第5類本地網(wǎng)的資本性支出收入比和第3類本地網(wǎng)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率表現(xiàn)突出，可以重點關(guān)注這3類本地網(wǎng)的典型應(yīng)用，以便推廣其管理經(jīng)驗。

（2）資產(chǎn)獲利能力的杜邦分析

在聚類基礎(chǔ)上，根據(jù)杜邦分析法，比較分析7大類本地網(wǎng)，進一步探求造成各類型本地網(wǎng)間差異的進一步原因。

通過該運營商的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)分析，筆者將業(yè)務(wù)收入劃分為固話、互聯(lián)網(wǎng)、資源出租、固話增值、互聯(lián)網(wǎng)增值、互聯(lián)星空、號碼百事通、視訊及IT應(yīng)用和服務(wù)。經(jīng)過測算，這幾類收入占全部集團收入的99%，筆者認為這種劃分是全面的。同時，筆者改變了財務(wù)會計核算模式的經(jīng)營成本、管理費用、營銷費用的劃分，按照管理會計費用類別的思路將全部的生產(chǎn)支出劃分為累計折舊支出、人工支出、修理費支出、營銷費支出、號碼百事通業(yè)務(wù)支出、網(wǎng)間結(jié)算支出、能源費用支出、網(wǎng)絡(luò)其他支出及其他管理費用支出，經(jīng)過測算這樣的劃分方法也涵蓋了全集團97%的全部生產(chǎn)支出。

表1 7大類本地網(wǎng)的聚類指標

在分析中發(fā)現(xiàn)，不同本地網(wǎng)資產(chǎn)報酬率高的表現(xiàn)的確不同。有的本地網(wǎng)是“兩手抓，兩手都硬”，在資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和利潤率上都有良好的表現(xiàn)，有的是因為某些業(yè)務(wù)的資產(chǎn)報酬率高從而帶動了整體資產(chǎn)報酬率的增高，有的則是因為各項支出控制得好而帶來了較高的資產(chǎn)回報率。

例如，一類本地網(wǎng)中總資產(chǎn)報酬率高的原因是本地網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展均有側(cè)重點，都是以拳頭產(chǎn)品和服務(wù)帶動資產(chǎn)運營效率的提高。同時，量入為出，有效控制支出，尤其是人工費、銷售費用和能源費用的控制方法值得其他本地網(wǎng)借鑒。屬于“兩手抓，兩手都硬”的典型代表。例如，1類本地網(wǎng)中的本地網(wǎng)A互聯(lián)網(wǎng)收入資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和固話增值業(yè)務(wù)收入資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率位居全國榜首，本地網(wǎng)B資源出租業(yè)務(wù)收入資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和互聯(lián)網(wǎng)增值業(yè)務(wù)收入周轉(zhuǎn)率位居全國第一，同時，這兩個本地網(wǎng)的收入凈利率水平也較高，所以達到較高的資產(chǎn)回報率水平。相反，有的本地網(wǎng)，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率達到50.3%，也接近全國最高水平，但是資產(chǎn)回報率卻很低只有8.65%。究其原因就是其支出控制較差，使收入凈利率很低的緣故。該本地網(wǎng)的人工費收入占比是本地網(wǎng)B的5.2倍，銷售費用收入占比是其3倍，其他網(wǎng)絡(luò)相關(guān)支出是其2倍。由此可見，這種靠大量投入換取收入的方式并不能提高資產(chǎn)的整體運營效率。

通過這一步的分析，發(fā)現(xiàn)凡是資產(chǎn)獲利能力差的本地網(wǎng)都出現(xiàn)了投入過剩的問題，于是又將問題聚焦到研究資本性支出的問題上。

（3）確定合理的資本性支出

經(jīng)過杜邦分析后，分析的重點轉(zhuǎn)向如何提高那些資產(chǎn)獲利能力差的本地網(wǎng)的獲利能力。根據(jù)經(jīng)驗判斷，資本性投入在電信行業(yè)應(yīng)該有個合理范圍，過高會出現(xiàn)投入過剩，過低會因為投入不足而使銷售收入上不去。因此，筆者對資本性投入進行了分析。

首先，分析了資本性支出與所有收入、支出的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)資本性支出與大部分的收入成本項目高度相關(guān)，從而選取了相關(guān)性系數(shù)在0.9以上的變量進行分析。為了降維，又對選出的變量再次進行了相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)變量間的相關(guān)性顯著，說明這些變量為同類型變量，筆者按照相關(guān)性的高低，運用SPSS采用一次進入法建立回歸方程，逐一進行回歸測試，最后以固話話音收入為自變量的回歸方程通過了各項假設(shè)檢驗。該方程為：

y=-2 942.957+0.395x

其中，y為資本性支出，x為主營業(yè)務(wù)收入。

通過分析得知，復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.931，擬合優(yōu)度R2=0.867，調(diào)整后的擬合優(yōu)度為0.866，都比較高，接近于1。根據(jù)方差分析，得知F統(tǒng)計量值為1 478.668，相應(yīng)的Sig.是F值的實際顯著性概率，即p值，測得p<0.001<α=0.01，所以拒絕原假設(shè)βj=0，則認為回歸方程線性關(guān)系顯著。又通過回歸系數(shù)的顯著性檢驗—t檢驗，發(fā)現(xiàn)t=0.395/0.010=39.5，相應(yīng)的Sig.<0.001<α=0.01，所以認為自變量“不含初裝費的主營業(yè)務(wù)收入”的回歸系數(shù)高度顯著。但是回歸常數(shù)的Sig.=0.023>0.01，所以接受原假設(shè)β0=0，則認為回歸方程的常數(shù)可以為0?；貧w常數(shù)、回歸系統(tǒng)的95%的置信區(qū)間分別為(-7 902.507，-2 867.037)、(0.717，0.792)。

之后筆者將標準化處理后的累計固網(wǎng)話音收入帶入方程，測算出理想資本性支出金額，與實際金額相比較?？紤]到方程的誤差，筆者認為變化在（-50%，50%）為預(yù)測值準確。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：36%的本地網(wǎng)出現(xiàn)投資過剩，約占4%的本地網(wǎng)投資略顯不足，60%的本地網(wǎng)資本性投入和收入基本相當。

利用上述回歸模型對每個本地網(wǎng)的投入進行評估，發(fā)現(xiàn)第5類和第7類本地網(wǎng)中投入過剩的本地網(wǎng)比例最大，分別為87%和72%，這與聚類分析的結(jié)果不謀而合，第5類本地網(wǎng)的資本性支出收入比最高，正是這個原因使得第5類本地網(wǎng)的收入凈利率只有23%，也是造成這類本地網(wǎng)資產(chǎn)運營效率不高的主要原因。

表2 某本地網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)增值—IDC收入與一次指數(shù)平滑值及其誤差

再結(jié)合前面的資產(chǎn)報酬率分析，第7類本地網(wǎng)的資產(chǎn)總轉(zhuǎn)率為25.62%，低于全國平均水平32.49%，而且第7類本地網(wǎng)的平均收入凈利率為負，各項費用的收入比均高于全國平均水平。再加上產(chǎn)品優(yōu)勢不明顯，使收入無法彌補投入過多帶來的折舊支出，使第7類本地網(wǎng)中的88%出現(xiàn)虧損。因此，在不增加資源投入的情況下，第7類本地網(wǎng)應(yīng)尋找新的利潤增長點或者向內(nèi)部要效益，轉(zhuǎn)變粗放的管理模式。

（4）進行收入預(yù)測

通過第（3）步的分析知道，原來合理的資本性投資金額與主營業(yè)收入有密切的關(guān)系，也符合量入為出的基本邏輯判斷，那么接下來就是要告知那些資產(chǎn)報酬不高的本地網(wǎng)如何量入為出。

主營業(yè)務(wù)收入的預(yù)測由各個業(yè)務(wù)的收入預(yù)測組成，這里就以某本地網(wǎng)的IDC業(yè)務(wù)收入的預(yù)測為例，說明業(yè)務(wù)收入的預(yù)測方法。

筆者選取了該本地網(wǎng)23個月互聯(lián)網(wǎng)增值—IDC收入作為時間序列，采用一次指數(shù)平滑法對該本地網(wǎng)的互聯(lián)網(wǎng)增值—IDC收入進行預(yù)測。

首先筆者畫出一個時序圖，如圖1所示，可以看出此時序沒有明顯的趨勢性，因此可以使用一次指數(shù)平滑的方法進行預(yù)測。然后使用SPSS的exponential smoothing得出一次指數(shù)平滑輸出結(jié)果，通過驗證得出平滑系數(shù) （Alpha）α=0.99時，比（Alpha）α=0.3和0.7時的殘差平方和SSE小，且α=0.99時的殘差平方和SSE均比較小，因此選取平滑系數(shù)α=0.99，對IDC收入進行一次指數(shù)平滑，得出預(yù)測收入值為2 244.298 85萬元。經(jīng)驗證，此方法預(yù)測T+1年10月份的數(shù)值與實際值比較，精確率高達98.04%，因此可以用時間序列的方法對該收入進行預(yù)測，彌補財務(wù)分析局限于事后分析的缺陷，增強事前預(yù)測的作用，從而利于管理中計劃、控制和決策。將所有的業(yè)務(wù)收入預(yù)測完畢后代入第（3）步的方程中即可測算出恰當?shù)馁Y本性投資的金額。

圖1 該本地網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)增值—IDC收入時序圖

至此，筆者找出了資產(chǎn)獲利能力差本地網(wǎng)提升的方法。結(jié)論是：這類本地網(wǎng)要重點關(guān)注資本性投資金額，要轉(zhuǎn)變以投入換收入的發(fā)展模式。資本性投資的金額要與收入水平相當，同時，全面預(yù)算中的其他業(yè)務(wù)支出也必須與該收入預(yù)測相匹配，以合理的管理成本爭取較大的業(yè)務(wù)收入水平，這才是提高整體資產(chǎn)效益的不二法門。

4 結(jié)束語

本文主要介紹了一種傳統(tǒng)財務(wù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法相結(jié)合的財務(wù)分析方法，雖然在方法上有所突破，但是由于財務(wù)指標本身的局限性也存在很多不足，例如，財務(wù)數(shù)據(jù)受會計假設(shè)、會計政策、會計處理方法、會計人員的估計影響，本身就具有局限性。會計數(shù)據(jù)的準確性也受多種因素影響，因此對預(yù)測的準確性有影響。再如，企業(yè)的財務(wù)結(jié)果并不全部是企業(yè)經(jīng)營管理水平的體現(xiàn)。財務(wù)記錄往往是事后的結(jié)果，在企業(yè)經(jīng)營期間往往會受到政策、經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)等外部因素的影響。另外，各個產(chǎn)品所處的生命周期不同，收入自然會不同。這些外部因素在本文中考慮并不周全。

盡管如此，該分析方法還是具備較強的可操作性，而且預(yù)測的準確率得到了實踐的檢驗。該方法不僅可以應(yīng)用于事后的分析，對預(yù)算的測定也有很好的借鑒意義。