教育培训机构盈利能力探究

一、研究背景

2021年７月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》提倡减轻义务教育阶段学生的两项负担，即作业负担和校外培训负担。该《意见》正式指出，需要治理校外培训机构，努力打造“学生减负”“家长减负”的和谐画面，营造良好的教育生态环境。让传统的线下、线上教育深受打击，使原本靠流量盈利的培训机构和企业的财务状况发生了不同程度的影响，无疑给学科类的教培机构雪上加霜。论文以教培行业为例，从财务风险的角度对教育培训行业的财务问题进行分析，以此促进教育培训行业的健康持续发展。

二、盈利能力研究现状

徐佳丽（2021）通过Stata整理2020年度企业年报中的变量,同时选取了公司的总资产净利率ROA,通过多元线性回归模型,从盈利能力和流动性的具体指标入手,得到实证研究结论:上市公司的盈利能力与流动性之间的正相关关系。王珺（2022）运用杜邦分析法的核心思想，并对该分解进行改进，运用杜邦分析法及改进方法，剖析了某股份公司的盈利情况，从经营效率、资产周转及财务杠杆等方面进行分析，找出了该公司盈利能力体现的主要因素。曹宇（2022）选取民营企业中总市值排名前三的物流企业进行财务分析，主要选取A股份、B控股、C速递进行对比分析，并以A股份为例，找出物流企业共同存在的问题，并提出相应的建议。潘岑欣（2021）论文采用大秦铁路、神州高铁、广深铁路、铁龙物流及京沪高铁五家铁路运输上市公司2017-2019的年度数据，运用杜邦分析法探究铁路运输上市公司盈利能力。研究发现铁路运输行业由于前期投入和运营成本高,存在总体盈利能力较差,资产转化效率低,不能充分利用财务杠杆等问题。韦杰宇（2022）以我国3521家上市公司，2019、2020年度的数据作为样本数据建立数学模型，运用最小二乘法对模型进行回归分析，采用多重共线性检验、异方差检验对模型进行数据处理得出最终回归模型，研究新冠肺炎疫情暴发对上市公司盈利能力影响，研究表明疫情暴发前总资产报酬率和成本利润率与上市公司盈利能力呈正相关关系，疫情暴发后总资产报酬率和成本利润率与上市公司盈利能力呈负相关关系。

通过研读之前的文献，不难发现，公司内外部的很多因素都会对企业盈利能力产生不同程度的影响。笔者论文主要研究总资产报酬率，销售利润率等因素对公司盈利能力的影响。

三、教培行业盈利能力实证分析

     通过之前学者的研究可知，关于企业的盈利能力衡量指标有很多：资产报酬率、总资产净利润率、流动资产净利润率、净资产收益率等等。净资产收益率，又称股东权益报酬率，是资产净利率和权益乘数的组合，能够相对应的反映企业的偿债能力和盈利能力，说明了企业的经营、投资和筹资活动能力。该衡量参数结果越大，说明投资带来的收益越高，该参数反映了公司自身拥有的资本获得净收益的能力，也反映公司当年全部业务活动以及所作投资、融资等经营决策的最终结果，是衡量企业盈利能力最全面的指标。因此论文提出第一个假设：假设1，净资产收益率越大，公司的盈利能力越强。

总资产报酬率，衡量企业投资报酬多少与总投资额之间的比率。该衡量参数越高，一定程度上说明企业投入产出的能力越好，公司的资产运营效率高，公司越能赚取更多的利润。因此提出论文的第二个假设：假设2，提高公司的总资产报酬率可以提升上市公司的盈利能力。
  销售利润率，衡量企业利润与销售额之间的比率。该指标以销售收入为依据来分析企业的获利能力，一定程度上反映销售收入的收益水平，即每获得一元的元销售收入能够带来利润的多少。因此，销售利润率也可以衡量企业的盈利能力，因此提出本文的第三个假设：假设3，销售利润率的提高能在一定程度上促进上市公司盈利能力的提升。
  成本利润率，也是可以衡量盈利能力的一个重要参数，反映的是利润与营业成本之比，映射出企业投入与产出的比率，可以综合反映企业生产和销售产品所花费的全部成本与取得收益的经济效果，为企业后续控制产品成本进而提高成本利润率提供方向。成本利润率不仅是一个可以反映企业生产、经营管理效果的衡量指标，同时也是企业进行价格制定的重要参考维度。该衡量指标越高，说明目标公司为取得更高利润而投入的成本代价越小，反映公司成本费用控制得好，盈利能力越强。因此提出本文的第四个假设：假设4，成本利润率的提升能提高上市公司的盈利能力。

基本每股收益，是衡量税后利润与股本总数的比率。该指标是评定股票是否具有投资价值的重要指标之一，是用来评定每股价值的一个基础性指标，可以综合反映公司的获利能力。该指标一般采用公司某一时期的净利润与该公司的股份数进行相，结果反映了目标公司每股能够创造多少税后利润，所得结果越高，表明目标公司能够创造的利润就越多。因此提出本文的第五个假设：假设5，提升每股收益能在一定程度上使增强上市公司的盈利能力。

四、研究样本及变量设定

（一）样本数据来源

论文基于沪深证券交易所，选取A股上市公司2016——2021年，教育行业中A公司的数据为样本，数据的各种指标均来自于《中国股票上市公司财务数据库查询系统（CSMAR）数据库》，在研究中，剔除了某些指标缺失的年份，这样共获得10年的数据。

（二）变量设定

1.模型选择

被解释变量：本文主要研究教育行业的盈利能力，对于企业盈利能力的衡量之前的学者有很多的研究，比如资产报酬率、总资产净利润率、流动资产净利润率、净资产收益率等等，因此论文选取企业的净利润率作为衡量盈利能力的指标。

解释变量：论文选取净资产收益率，总资产报酬率，销售利润率，成本利润率，基本每股收益作为解释变量。

具体的指标如下表所示。

                             表4-1 各指标含义

五、实证分析与结果

（一）描述性统计

   表5-1是以总样本进行分析对主要变量进行的描述性统计结果，从表中的数据我们可以分析得出，被解释变量净利润率（Y）的最小值为-1.254521，最大值为0.539013，均值为0.035599，标准差为0.5053521，说明在2016—2021年间，随着外界整体环境的变化，公司各年的盈利能力就存在差距，同时国家政策的颁布，也会影响教培行业对公司业务的布局，进而会影响企业的盈利水平。其中有的公司对于“双减”政策提前进行业务布局，就会在真正的浪潮到来时从容应对，顺势而为。而有的企业只能被时代的浪潮推着往前走，没有采取积极的应对措施，最后直接被时代的浪潮吞噬。解释变量净资产收益率（X₁），均值为0.104164，该指标反映企业的偿债能力和盈利能力，说明了企业的经营、投资和筹资活动能力。该指标值越高，说明投资带来的收益越高，该指标体现了自有资本获得净收益的能力，但是存在-0.7688391的最小值，从一定程度上反映了在“双减”政策的影响下，公司的盈利能力呈锐减的趋势。成本利润率（X₄）的最大值为0.290741，最小值为-0.2813365，标准差为0.1757484。可以看出，在政策影响之下，公司作出相关的业务调整进行应对，同时也会投入人力和财力，随着投入成本的增加，成本利润率必然会下降。其余的解释变量的描述性统计如表5-1所示。

    表5-1各研究变量的描述性统计

（二）相关性分析

  在对数据进行回归分析之前，论文先测试各变量之间是否存在相关关系，因此论文对涉及到的主要变量进行相关性分析，目的是初步判断变量选取及模型构建是否合理。从表5-2中可以看出，净利润率（Y）与净资产收益率（X₁）为显著正相关关系，与总资产报酬率（X₂）为显著正相关关系，与销售利润率（X₃）为显著正相关关系，都在1%的水平上显著，说明净资产收益率越高，总资产报酬率越高，销售利润率企业的盈利能力越强，初步验证了假设。

具体说来，净利润率（Y）与净资产收益率（X₁）为显著正相关关系，系数为0.818，净利润率反映企业的经营效率，净资产收益率反映股东权益的收益水平，企业的资金来源一共有两部分，一部分来自于股东的投资，形成的是所有者权益，另一部分来自于企业从外部借入的资金。随着所借资金的注入，一定程度上可以使企业的盈利能力提升，同时财务风险也随之增加；但是，如果公司没有足够的资金可够使用，资金过少，又会降低资金的使用效率。企业通常通过运用财务杠杆来提高资金的使用效率。净资产收益率是衡量股东资金使用效率的重要财务指标，指标值越高，说明投资带来的收益越高，企业的经营效率越好，盈利能力越强。净利润率（Y）与销售利润率（X₃）为显著正相关关系，系数为0.933。销售利润率，是反映企业销售收入收益多少的指标，该指标越高，说明公司的销售获利水平越高。在保证产品销售价格保持稳定的情况下，公司获利多少利润主要受产品成本高低和产品结构是否合理的影响。控制产品成本，产品结构中营业利润率高的产品占比上升，公司的销售利润率就提高；与之相反，增加产品成本，产品结构中营业利润率高的产品占比下降，公司的销售利润率就下降。评估、考核销售利润率，对促进公司产品结构完善，控制产品成本等有积极的作用。成本利润率（X₄）与净利润率（Y）为显著正相关关系，系数为0.975，成本利润率是反映企业投入产出水平的指标，可以综合衡量生产和销售产品全部得与失的经济效果，为不断降低产品成本和提高成本利润率提供参考。随着国家政策的颁布，公司势必会进行业务的调整，重新投入人力、物力、财力，如何进行成本的规划，提高利润率就显得尤为重要。该指标越高，表明企业为取得利润而付出的代价越小，成本费用控制得越好，盈利能力越强。其余各变量间的相关性关系如表5-2所示。

                     表5-2  各主要变量的相关系数

（三）多元回归分析

为了验证研究假设1，本文根据构建的模型进行了多元回归，表5-3显示的是各变量的回归分析结果。根据结果可以看出，被解释变量净利润率（Y）与解释变量净资产收益率（X₁）、总资产报酬率（X₂）、销售利润率（X₃）都在1%的水平上显著正相关，系数分别为1.2678、1.2511、2.9648，假设1、假设2和假设3都得到了验证，净资产收益率、总资产报酬率、销售利润率三个指标的数值越高，公司的盈利能力越强；与解释变量成本利润率（X₄）、基本每股收益（X₅）在1%的水平上显著负相关，与之前的假设相反，这可能是由于：随着政策的颁布，公司开始调整业务模式势必会增加成本的投入，但是新的业务并没有立刻得到消费者的青睐，不能在很短的时间内为企业带来营收，企业的盈利能力受到影响。再加之解释变量之间的相互影响，假设4、5没有得到验证。调整的R²为100%，说明模型拟合效果理想，解释力度较强。

表5-3 主要变量的多元回归分析

注：*、**、***分别表示显著性水平10%、5%、1%。     

六、研究结论及建议

本文以A公司为例，探究了双减政策之下中国教育培训机构目前的营运状况以及财务风险问题，通过数据分析可以看出，当前教培行业面临的挑战比较严峻，企业一方面要应对外部市场，另一方面还要整装待发。在面对双减双减政策的打击，A公司应该针对目前公司面临的现状，主动转型，迎接接下来的困难和挑战。

（一）认真审视现状，避免盲目扩张

通过前面的分析我们知道，A公司的盈利能力在新政策之下面临新的挑战，财务风险水平也会随之增加。在当前的环境之下，A公司在现有经营模式的基础之上，有针对性的调整业务模式，避免盲目扩张，好高骛远。

（二）调整商业模式，加强师资管理

 “双减”政策的影响，公司需要将之前的一些业务进行转型，新的业务无法在短时间内实现创收，直接影响到A公司的营收水平。同时管理费用，销售费用的增加同步降低企业的利润。公司可减少传统的学科培训类课程，增加素质教育的业务占比。当下可形成学科教育、素质教育兼有的课程模式，二者可协同发展,逐步发挥新业务的优势。将原本积压库存的课程积极以新的方式呈现在市场中。同时加强对对师资的管理，包括教师的学历水平、资格证书、教学经验等，定期开展教学基本功磨合讲座，以学生通过率高低与绩效挂钩等方式，促进教师队伍的自我成长，满足市场中学员的要求，同时对于高分学员制定奖励措施，学员的口碑是最好的广告。

（三）完善培训流程，提高学员通过率

对于学员的管理，从培训前的需求分析到培训过程跟踪以及最后阶段的培训成果，建立一套从头到尾完整的需求分析系统，真实了解学员的状况，有针对性地制定培训方案，因材施教；每一轮的培训结束，复盘该阶段的学习效果，一方面是对教师的教学评价，另一方面也是对学员学习成绩的反馈，并根据学员的反馈信息及时更新改进培训方案，以提高学员的最终通过率为终极目标，高通过率带来顾客的回流率。

文章来源：  《商业观察》   https://www.zzqklm.com/w/jg/125.html