上市公司分布（精选10篇）
上市公司分布 篇1
以旅游上市公司为研究对象考察其空间分布特征、空间扩张趋势和时间分布特征,为分析区域经济发展差异对旅游产业的影响、预测旅游产业未来的发展趋势以及提高其所在区域的旅游产业竞争力乃至促进区域经济的发展提供参考。
一、引言
改革开放以来,我国旅游产业的发展水平不断提高,但各区域间的旅游产业发展水平差距较大,总体表现为东部旅游产业的发展水平高于中西部。旅游上市公司作为优秀旅游企业的典型代表,在一定程度上反映并引领着我国旅游产业的发展趋势。研究旅游上市公司的分布特征,对我国旅游企业的设立、区域旅游产业竞争力的提升乃至区域经济的发展具有指导性意义。
二、从空间维度分析旅游上市公司的分布特征
我国旅游上市公司较其他行业的上市公司而言,具有绝对数量不足、地域分布不均、上市时间偏晚等特点。截至2014年年底,按第一大主营业务收入为旅游业务收入的原则作为筛选A股旅游上市公司的条件,最终得到30个研究样本。
(一)按省、直辖市、自治区分析旅游上市公司的空间分布
我国旅游上市公司的注册地主要分布于北京市(7家)、广东省(4家)、陕西省(3家)、江苏省(2家)、湖南省(2家)、云南省(2家),辽宁省、上海市、浙江省、安徽省、湖北省、重庆市、四川省、广西壮族自治区、西藏西藏自治区及海南省等各仅有1家。可见,我国旅游上市公司大部分分布在经济发达的省域,但也存在于经济欠发达的省份。
(二)按地区分析旅游上市公司的空间分布
按照我国最新四大分区,2014年我国旅游上市公司在东北地区仅有1家,中部地区有4家,西部地区有9家,东部地区有16家。该分布状态与区域经济发展水平吻合度不高,未体现出两者之间的高度正向关系,并侧面反映了旅游产业发展对于旅游资源的依赖性。
(三)旅游上市公司的空间扩张分析
1、省内发展或向邻近城市扩张型:
国旅联合、金陵饭店、大东海A、桂林旅游、峨眉山A、西安旅游、北京文化、曲江文旅和云南旅游等,此类上市公司多依托于垄断性的旅游资源,以靠近旅游资源地的扩张方式带动业绩增长。
2、国内跨省际拓展型:
全聚德、中科云网、华天酒店、华侨城A、三特索道、宋城演艺、众信旅游、锦江股份等,根据业务能力、消费客源和收益预期,通过跨省际延展市场。
3、向国外发展或向香港扩张性:
中青旅具有较强的综合实力和纵深能力,存在来自香港和海外的业务;*ST新都地处深圳并紧邻香港地区,在其业务总量中除了97%的收入来源于深圳外,剩余均来自香港。
三、从时间维度分析旅游上市公司的分布特征
通过1993—2014年我国旅游上市公司绝对数量的变化趋势来看,其大体呈现出波动增加的态势,平均各年数量在27家左右。2000年前上市的旅游企业占旅游上市公司总体的50%左右,20002010年上市的约占35%,2010年以后上市的占15%左右;但旅游上市公司的相对数量明显过低,20年间保持在我国上市公司总体的2%左右。;2003年和2008年的宏观环境变动影响了旅游上市公司的生存状况,从侧面体现出旅游产业的敏感性与脆弱性,详见图1。
四、结论
由上述分析可知,我国旅游上市公司主要分布于东部地区,西部次之,中部较少,该空间分布状态与区域经济发展存在一定的出入。东部以区位优势、管理优势和基础优势为旅游产业的发展提供便利条件;而西部虽为我国欠发达地区,但拥有较大体量的自然资源和历史人文资源,构成了旅游吸引力的垄断性优势;中部旅游上市公司的数量虽落后于东西部,但汇集了我国大量的交通枢纽,可进入性较强,因此仍是旅游产业发展的沃土。
预期未来我国旅游上市公司仍将以上述三种形式扩张发展,并鼓励规模较大、资金实力较雄厚及管理机制较先进的旅游企业发展跨区域乃至跨国界的旅游业务,这不仅能满足公众日益升级的旅游需求,同时还能适应企业占领市场份额以及提高自身竞争力的要求,促进区域旅游产业以及关联产业的发展,从而提高区域经济发展水平。另外,旅游产业本体的脆弱性和敏感度致使旅游上市公司动态发展的不确定性加强,因此旅游企业应制定应对危机的长效机制,并提升管理经验,以提升区域旅游产业竞争力。
上市公司分布 篇2
江苏
南京（豪邦，白下石鼓路城西，城东，大光路。珠江路，河西，市 豪邦 白下石鼓路分部 城西，城东，大光路分部，珠江路分部，河西一部 市市纺，玄武，长江路，鼓楼，市集庆路分部 白下，鼓楼三部，长江路，玄武中央路分部 鼓楼二部，下关一部 下关分部，鼓楼一部，下关三部，夫子庙分部 市新街口分部，白下石鼓路一分部 白下石鼓路二分部 浦口五分部 栖霞一分部 白下二分部 白下三分部
城东麒麟分部 城西一分部 鼓楼分部
后宰门分部 鼓楼五部，河西，鼓楼四部，鼓楼六部 栖霞，溧水 高淳 栖霞二部
栖霞三部 城东二分部 城东三分部 鼓楼七分部 白马公园，白下石鼓路三分部
栖霞四分部 河西三部 河西四部
新街口一分部 河西五部 河西六部河西八部 河西九部 河西七部
玄武珠江路一分部 城西二分部 鼓楼八部 城西三部 石鼓路五分部 石鼓路四分部 鼓楼十部 玄武珠江路二分部 江宁十八部
栖霞六部 栖霞五部 下关二分部 建邺二部 下关四分部 新街口二分部
下关五分部 鼓楼九部 石头城分部 石鼓路六分部 中转问题件 江宁，江宁一部 江宁二部 江宁三部 江宁四部 江宁五部 江宁六部
江宁七分部 江宁八分部 江宁九分部 江宁十一部 江宁十二分部 江宁十四部
江宁十三部 江宁十五部 江宁十六部 江宁十七部 城西江心洲分部 仪征
浦口二分部 金湖 淮安盱眙 浦口，白下一分部）
镇江（大港分部，陆鸣分部，丹徒新区分部 丹阳，句容，常州
常州（戚墅堰，金坛，溧阳）无锡（无锡宜兴，江阴）靖江（，渭塘）
苏州（通安，南门，科技园，太平，东环，郭巷，跨塘，金门，黄桥，虎丘，石路一部 苏西环路，东中市，道前，黄逮，陆慕，斜塘，观前街，望亭，凤凰街，通园路，扬东路，新区，车坊，园区，木渎，吴中，梅巷，唯亭，路直，浒关，北桥，吴江）盛泽（盛泽芦墟分部 昆山 昆山市区分部 昆山开发区分部 昆山城北分部
昆山新镇分部 昆山周市分部 昆山正仪分部 昆山巴城分部 昆山陆家分部 昆山千灯分部
昆山张浦分部）太仓 常熟 常熟大义，常熟沙家滨分部 常熟福山，常熟董滨，常熟招商城分部 常熟古里，张家港 徐州 徐州丰县城
睢宁 邳州 新沂 徐州沛县 连云港 连云港灌南县 连云港赣榆县 连云港灌云县 连云港东海县
淮安 淮安洪泽 淮安楚州 淮安涟水 沐阳 宿迁泗阳 宿迁 宿迁泗洪 盐城 大丰 盐都 东台
射阳 阜宁 滨海 响水 建湖 扬州 江都 泰州 泰州高港分部 泰兴 姜堰 高邮 兴化 宝应 南通 南通市港闸区 南通市观音山 南通市开发区 海门 启东 通州 如东 如皋 海安
浙江省
杭州（九堡下沙 登云路 天目山路 机场路 康桥 东站 城西 郑少恭 四季青 电子市场 莫干山一分部 三墩 留下 瑞丰分部 清泰街分部 解放路分部 庆春路分部 凤起路 北站分部 石桥路分部 綄纱路分部 龙翔路分部 转塘 大厦 世贸 武林门分部 古荡工业区 下沙经济开发区 丁桥工业区 迪安 体育场路 大分部 半山一部 文化商城 华贸 下沙大学城分部 杭报 下沙出口加工区 市内部 余杭 临平祥符桥 文三路 文三路电子街 安吉路 绍兴路 江城路 冷细华 东新路分部 朝晖路 吴山广场 杭海路分部 萧山 萧山滨江区 萧山原野汽配城分部 临安 临安青山开发区分部 临安昌化分部 临安市区城北分部 安淤潜分部 富阳 富阳新登 桐庐 建德 乾潭 建德新安江 建德 梅城 淳安千岛湖）
诸暨 绍兴 钱清柯桥新昌 上虞 嵊州 湖州 长兴 德清 安吉 嘉兴 嘉善 嘉善大舜平湖 海盐 海宁 桐乡 宁波 宁波慈城分部 宁波 江东 宁波塘溪 宁波邱隘 宁波望春 镇海 宁波-庄市 慈溪 余姚 宁波奉化 宁波段塘 宁波段塘下应分部 宁海 宁海何分部 宁海新兴园分部 宁海梅林分部 宁海市区朱分部 宁海前童分部 宁海大佳何分部 宁海强蛟分部 宁海西店分部 宁海深圳分部 象山 宁波姜山 北仑 北仑西区分部 北仑清水分部 北仑柴桥分部 舟山 临海 临海椒北分部 临海杜桥 临东大分部 三门 天台 仙居 温岭 玉环 椒江 椒江城西分部 椒江淘宝一部 黄岩 路桥 金华二分部 金华一分部 金华一部付村镇 兰溪 武义 永康 永康长城一期 缙云 义乌 东阳 浦江 丽水松阳 遂昌 云丽水庆元 青田 衢州 江山 衢州常山 开化 龙游 温州
机场分部 温人民路分部 瓯海 永嘉 瑞安 瑞安塘下
文成文成泰顺平阳
乐清乐清，虹桥洞头）
苍南
上海市
全境派送
安徽省
合肥 舒城淮南 蚌埠 宿州 淮北 阜阳 阜阳利辛分部 太和 亳州 六安 巢湖
和县 滁州 天长 明光 芜湖 芜湖县分部 芜湖三山区分部 芜湖峨桥分部 芜湖城中一分部 芜湖城中二分部 芜湖城南分部 芜湖大桥镇 芜湖高新开发区 芜湖荆山分部 芜湖经济开发区 芜湖山口 芜湖城南一部 芜湖一部 芜湖繁昌县 宣城 宣城郎溪 宣城宁国 芜湖南陵县 泾县 马鞍山 铜陵 黄山 安庆 池州
福建省
福州 福州仓山 福州福兴投资区 福州新店四部 福州金山一部 福州福兴三部 福州马尾公司 福州连江 福州仓山二部 福州杨桥分部 福州火车站分部 福清长乐 长乐航空分拨点 福清 莆田 宁德 宁德古田县 福州闽侯青口 宁德古田 福州闽候 南平宁德福安 宁德霞浦 宁德福鼎 厦门 厦门海沧分部 厦门岛外 泉州 泉州惠安县分部 晋江 泉州南安 泉州安溪 德化 石狮 泉州泉港区 漳州 龙海 漳州漳浦县 漳州云霄县 漳州平和县 三明
江西省
南昌 南昌市高新分部 南昌市昌南分部 南昌市朝阳州分部 南昌市青山湖分部 南昌市阳明分部 南昌昌东分部-高安 丰城 樟树 九江 景德镇 景德镇乐平分部 上饶 上饶玉山
鹰潭 贵溪宜春市 新余市 萍乡市 南康赣州龙南 赣州于都 赣州-瑞金
吉安市 抚州市
山东省
济南 济南--章丘 济南泉城分拨中心 济南西部站点分拨中心 济南山大路分拨中心 济南高新区分拨中心 济南南部分拨中心 滨州－无棣 聊城
聊城临清县 德州（德州，夏津）淄博（淄博，周村区
临淄区）--邹平滨州 东营 潍坊（高新开发区奎文一部-昌邑 莱州）
（安丘 诸城－昌乐-青州 临朐 寿光平度）烟台（开发区，福山分部，内一部，内二部，内三部 烟台幸福分部，世回尧分部，只楚分部，莱山分部，大货派送，APC工业园，开发区C，只楚分部B，市区大货派送，内二部B，内一部B，内三部B，开发区B）牟平威海 莱阳 招远
蓬莱 龙口
青岛（城阳四分部 李沧一部，李沧二部，高科园一部，高科园二部，四方一分部，四方二分部，四方三分部，火车站一分部，火车站二分部，火车站三分部，市北一分部，北二分部，北三分部，市北四分部，市北五分部，李沧三部，南一分部，南二分部，南三分部，南七分部，南九分部，南十分部，南十三部，李沧四分部，北六分部，北十分部，北八分部
城阳三分部，城阳二部，城阳一分部）
即墨 胶州 胶南 黄岛 莱西
泰安 莱芜 泰安（宁阳，东平）肥城 兖州
济宁（接庄镇分部，金乡，鱼台 嘉祥，梁山
曲阜，泗水 邹城 菏泽 曹县 临沂
临沂河东分部 临沭 日照 枣庄 滕州，微山）
北京：全境派送
天津
（分部，塘沽分部，东丽分部，南开分部，西青分部，蓟县分部，北辰一部，北辰二部，河东分部，河西二部，河西一部，大港，宝坻分部，武清分部，红桥分部，津南分部）
河北省
廊坊香河县
石家庄（正定，鹿泉，东开，辛集，晋州，北环，桥东一部，庄裕华一部，新华一部，桥东二部，长安一部，广安部，中浩商务部，藁城市，桥西三部，新华三部，南宫）衡水 邢台 邢台清河
邯郸 邯郸开发区分部 邯郸县分部 沧州 沧州黄骅 沧州青县 沧州盐山 沧州南皮 沧州南皮乌马营
沧州东光 沧州泊头 任丘 沧州献县 河间 唐山（丰南分部，丰润分部）
廊坊 廊坊大城分部 秦皇岛 昌黎 保定 涿州 保定定州市 高碑店 张家口
山西
山西（太原，山西，晋城分部 太原北分部）
太原（中转点，中转二 太，中转三，北营分部，长治分部，朝阳街分部，大同分部，定襄分部，繁峙分部，汾阳分部，高平分部，高新分部，和平分部，河西二分部，河西三分部，霍州分部，晋中市分部，临汾分部，临汾侯马分部，柳林县分部，吕梁分部，平阳路分部，青年路分部，朔州分部），谷县分部，武乡分部，小店技术产业分部，孝义分部，忻州分部，杏花岭分部，原平分部，中北大学分部，中阳分部）山西运城公司 运城河津分部 运城平陆分部 运城（闻喜分部，新绛县分部，盐湖区一分部，永济市分部，绛县分部，稷山县分部）
内蒙古
兴安盟乌兰浩特 呼和浩特 古包头市 古巴彦淖尔 古呼伦贝尔市扎兰屯分部 古海拉尔区 古赤峰 通辽
广东省（天平架一部，天平架外围，新塘，天平架三部，海珠二部，芳村，越秀 荔湾，越秀大沙头，越秀新大，越秀建设，天河芩村，黄埔大沙地，白云江高，天河石牌二部 王圣堂，海珠新中大）白云区（罗亲爱，冲围 白云太和 白云梓元岗 白云外围 棠下，东圃 黄埔一分部 黄埔二分部 珠江新城 中明大厦 罗岗镇 黄埔长州岛 东山一部 越秀五羊 天河一部 天河天龙 东山区庄 天河区天河城 天河天润 越秀小北 天河水阴路 天河高塘 天河高校 花都，花都新华风神站 从化 增城
番禺 番禺五部 番禺石基
番禺分拔 海珠中大，番禺钟村分部 番禺东涌分部 番禺大岗分部 天河石牌 番禺洛溪 番禺南村 番禺沙湾 市桥一分部 市桥二分部 市桥三分部 番禺新造番禺化龙番禺大石站 白云汇侨分部汇景新城白云钟落潭
天河东路分部，东山广场分部，先烈中路双号 经济开发区，淘金东路，黄埔沙蒲 华南农业大学，新塘宁西，石井一部，科学城一分部 芳村一分部 芳村二分部 芳村三分部 珠江新城一部 罗冲围一部
海珠一江南 海珠一金碧 棠下华景 棠下员村 海珠-江南光大 新塘永和开发区 海珠-江南新村 白云竹料 投诉中心 清远，清远佛冈，东莞，东莞虎门二部，东莞清溪鹿城分部 东莞常平分拨点 东莞南城哈地站 东莞石碣一分部 东莞风岗 东莞塘厦 东莞清溪 东莞樟木头 东莞沙田 东莞谢岗 东莞大朗 东莞常平东莞桥头 东莞黄江
东莞企石 东莞石排 东莞东坑 东莞茶山 东莞石龙 东莞立新 东莞石碣 东莞高步 东莞万江 东莞中堂 东莞道窖 东莞虎门办事处 东莞长安一部 东莞大岭山 东莞厚街
东莞横沥 东莞厚街二分部，东莞厚街三分部 东莞风岗二部 东莞辽步二部，东莞长安三部，东莞樟木头三部，东莞虎门五部，东莞虎门三部，东莞辽步三部，东莞虎门四部，东莞厚街四分部，东莞长安四部，东莞大朗三部，东莞万江二部，东莞常平三部，东莞常平四部，东莞石碣三部，东莞黄江三部，东莞茶山二部，东莞塘夏三部，东莞虎门一部，东莞常平五部 东莞南城西平站
东莞石碣四部，东莞内件处理部，东莞投诉中心 东莞问题件处理，韶关，梅州A区 梅州丰顺，汕头，潮阳，普宁，揭阳，潮州，潮安，澄海，惠州，惠州园州分部，惠州新墟分部，惠州淡水分部，惠州市区分部，惠州麦地分部，惠州仲恺分部，惠州陈江分部，惠州博罗罗阳，惠阳大亚湾，惠阳，河源，东莞黄江二部，东莞大朗二部，东莞清溪二部，东莞南城，东莞常平二部，东莞石竭二部，东莞长安二部，东莞塘厦二部，深圳西丽大勘站
深圳民治分部 深圳横岗分部站 深圳平湖华南站 深圳观兰福民站 深圳航空部 深圳福田华强西站
深圳沙井新桥站 深圳七站 深圳八站 深圳坂田河背站 深圳布吉分拨点 深圳坪地坪东站 深圳大浪分部
深圳龙华分部 深圳坪山坪环站）
广州大学城 广州天平架一部
深圳龙岗中兴城站 深圳龙岗葵涌站 深圳观兰新田站
南山西丽，站 深圳龙岗龙西站 深圳宝安电子城站
深圳宝安宝辉站 深圳宝安华丰站 深圳宝安银田站
深圳宝安建安站 深圳宝安上合站 深圳宝安流塘站
深圳宝安臣田站 深圳宝安金威站 深圳宝安三围站
深圳宝安宝田站 深圳宝安鹤州站 深圳宝安黄麻布站
深圳宝安黄田站 深圳宝安固戍站 深圳桃园站 深圳，坑梓一部 深圳，福田岗厦站 深圳，福田莲花站
深圳，福田新洲站 深圳华强东 深圳，福田车公庙站
深圳，南山高新站 深圳，南山南油站 深圳福永凤凰站
深圳松岗红星站 深圳公明塘尾站 深圳坂田岗头站
深圳石岩田心站 深圳，南山蛇口站 深圳罗湖国贸站
深圳罗湖笋岗站 深圳福永机场站 深圳福永和平站
深圳龙岗爱联站 深圳公明合水口站 深圳龙岗新生站
深圳沙井万丰站 深圳沙井黄埔站 深圳龙华龙胜站
深圳横岗六约站 深圳公明老街站 深圳中转站留仓待处理件
深圳沙井上星站，深圳松岗燕罗站 深圳松岗大村站
深圳沙井分拨点，珠海，珠海金湾，珠海斗门，珠海唐家，珠海金鼎，珠海关外，珠海前山一部，珠海前山二部，珠海香州一部，珠海香州二部，珠海吉大一部，珠海吉大二部，珠海拱北，珠海湾仔，珠海南屏，珠海保税区，珠海，问题件处理部，珠海斗门三站，珠海斗门二站，珠海香洲湾仔沙电脑城，湛江，茂名，化州，高州，电白，肇庆，四会，佛山，佛山，澜石站，佛山，罗村站，三水，佛山，大沥站，佛山平州，佛山里水，佛山，桂城站，佛山，南庄站，佛山，盐步站，佛山桂城二部，佛山，狮山站，佛山，同济站，佛山和顺站，佛山石湾二部，佛山松岗站 佛山，石湾站，顺德，顺德龙江分部，顺德容桂分部，顺德杏坛分部，顺德北窖分部，顺德乐从分部，顺德大良，顺德陈村分部，顺德勒流，顺德伦教分部，顺德容桂二分部，顺德勒流一分部，顺德勒流二分部，顺德勒流三分部，顺德勒流四分部，顺德勒流五分部 顺德伦教二分部 顺德伦教三分部
顺德伦教四分部 顺德杏坛二分部，佛山三水金本站，佛山城北站，佛山季华站，佛山镇安站，佛山张槎站，佛山，祖庙站，佛山黄歧站，佛山南庄石南站，顺德大良凤翔分部，顺德大良五沙分部，佛山季华四路分部，佛山小塘站 中山网点中转点，中山南区，中山东区，中山石岐，中山古镇分部，中山东升分部，中山西区分部，中山神湾镇分部，中山阜沙镇分部，中山沙朗，中山港口分部，中山大涌镇分部，中山小榄，中山东凤，中山南头，中山黄圃
中山石岐一站，中山火炬，中山三角，中山小榄一站，中山南朗，中山公司，中山板芙，中山五桂山，中山三乡，中山民众，中山坦州，中山沙溪，中山横栏，高明，江门
江门一站 江门二站 江门三站
江门四站 江门五站 江门六站
江门礼乐 江门杜阮，江门外海
门棠下 江门荷塘，新会，台山，开平，恩平，阳江，阳春，阳西，阳东广州四海
广西省，南宁北海，东兴，南宁垠东区，钦州，北海，玉林，贵港市，防城港，桂林，贺州市，梧州，柳州
海南省
海口，琼海，三亚
吉林省
吉林长春（经开二部，朝阳二部，朝阳一分部，南关二分部，榆树市，铁北分部，高新分部，德惠，经开分部，绿园二部，红旗分部，朝阳分部，站前分部，南关一部，绿园一部，二道分部，广场分部，双阳区）吉林延吉 林长春集安县长春抚松县 吉林通化梅河口 吉林通化辉南县，白山靖宇县，四平，公主岭辽源市
辽宁省
辽宁沈阳（皇姑分部，大东一部，和平分部，大东二部，沈河一部，沈河二部，东陵一部，浑南开发区，沈河三部，沈河五部，沈河六部，大东五部，大东三部，张士开发区分部，东陵区二部，皇姑二区，和平三部，皇姑三台子，道义分部，三好街，和平二部，铁西一部，铁西二部，辽阳市，铁岭市，抚顺，鞍山，营口，营口鲅鱼圈，营口大石桥分部，大连，大连普兰店，大连瓦房店 大连大千分部 大连沙河口办事处
大连沙河口一分部 大连甘井子，辽宁庄河，本溪，丹东，锦州，锦州北镇市，锦州经济开发区，锦州凌海，锦州黑山，朝阳，阜新，盘锦市，葫芦岛
黑龙江省
哈尔滨(平房分部,逊克县 ,嫩江县,孙吴县 ,北安县 ,肇东 ,东大直分部，阿城区，五常，泰康，道外分部，道里分部，呼兰利民，西大直分部，透笼分部，香坊区二部，西大直分部，香坊三部，香坊一部，双城，尚志市，通河县，明水县、）)，绥化市（庆安县，望奎县，海伦）、，伊春（铁力，伊春市），佳木斯，鹤岗市，七台河，双鸭山，宝清县，富锦市，牡丹江，牡丹江绥芬河，鸡西市，齐齐哈尔，大庆，黑河 河南省
郑州，响水湾分部，金水区分部，二七区分部，新郑，上街区，东开发区，新密市，新乡，新乡一部，焦作，济源，焦作孟州，焦作温县，安阳，（滑县，安阳），鹤壁，濮阳，濮阳台前，许昌，许昌长葛，许昌禹州，许昌三分部，许昌四分部，许昌一分部，许昌二分部，许昌襄城，漯河，驻马店，驻马店平舆分部，焦作泌阳，信阳，周口，（商水，沈丘，项城市，淮阳，平顶山，平顶山郏县，平顶山鲁山县，洛阳，三门峡，南阳，南阳邓州，南阳镇平县，开封，开封尉氏县，漯河临颖县，商丘，商丘虞城
湖南省
湖南长沙（浏阳，开福区分部，马王堆分部，高桥分部，候家塘分部，南门口分部，南站分部，东塘分部，电脑城分部，市长沙县，宁乡，岳麓区分部）湖南湘潭（湘乡市
湘潭县）湖南株州，醴陵 湖南益阳，湖南岳阳，湖南常德
湖南，湘西洲，吉首 湖南，娄底，怀化，衡阳，耒阳，邵阳，邵阳邵东，长沙永州，张家界
重庆市
重庆（沙坪坝分部，万州，重庆公司，北碚分部，涪陵分部，高新区分部，杨家坪分部，合川分部，白市驿分部，江津分部）
湖北省 武汉（东西湖区，武广，古田，北湖，武昌分部，花桥，汉正街 雷巷邮科院分部，江夏，武昌庙山开发区，青山分部，总部，恩施，水果湖分部
街道口分部 武昌中北路分部，六渡桥分部，江岸分部，盘龙城分部，潜江，台北路分部，江汉北路分部，天门分部，汉阳龙阳分部 武汉经济技术开发区 武昌南湖花园，中南 武汉广水，华科大分部，光谷 司门口 武昌电脑城
常青分部 蔡甸分部，汉阳分部），孝感，仙桃，洪湖，监利，荆州，黄石，大冶承包区，鄂州，咸宁，咸宁嘉鱼承包区，赤壁，黄冈，麻城，襄樊，随州韵达，十堰，宜昌，荆门，荆门沙洋
四川省
成都（东门分部，北门分部，市内一分部，高新区分部，龙泉驿区，温江，成都）邛崃,大邑,崇州，乐山，凉山 西昌，攀枝花，德阳，眉山，绵阳，绵阳安县，绵阳三台分部，绵阳江油分部，雅安，广元，遂宁，逐宁大英分部，达州，达州大竹办事处，南充，南充西充县，南充南部县，南充阆中市，南充嘉陵区，南充仪陇县，南充营山县，南充莲安县，广安，内江，自贡，宜宾，泸州
云南省
云南昆明（海口镇中滩街，呈贡，保山，楚雄，红河一个旧
景洪，昭通，思茅，曲靖，蒿明分部）玉溪市江川县，玉溪，宣威，曲靖陆良，昭通市，红河蒙自分部，红河，文山，思矛市普洱分部，贵州省
贵阳，贵阳毕节市，黔西南州望谟县分部，贵阳清镇，黔西南州安龙县分部，惠水县，开阳县，六盘水，凯里，凯里镇远县分部，凯里天柱县分部，凯里施乘县分部，凯里丹寨县分部，凯里黄平县分部，凯里黎平县分部，省都匀市，安顺，省兴义市，遵义，铜仁
西藏拉萨
陕西省，西安，西安北郊，西安三桥，西安城中，西安南郊分部，西安唐延，西安城中一部，西安高新分部，西安电子城分部，西安丈八路分部，西安南郊二部，西安西郊分部，咸阳，省榆林市，宝鸡，汉中，汉中城固
甘肃兰州
宁夏银川
青海西宁
上市公司分布 篇3
2010年中国公司赴美国IPO的数量创下了历史纪录。
全年共有34家中国公司在美国主要交易所（包括纽约证券交易所、纳斯达克交易所、全美证券交易所三个交易所）IPO上市。
中国公司赴美IPO始于1992年。但从IPO数量上看，大规模在美国市场IPO是从2006年开始的。
回顾过去几年中国公司在美国IPO上市的历史，可以概括为：
2007年，美国股市创历史新高，道琼斯指数创出14279点的历史高点。
同时中国公司在美IPO出现前所未有的高潮，全年共有29个IPO；
2008年，由于全球金融危机爆发，全年仅4家中国公司在美IPO；
2009年，金融危机基本结束。自5月份开始，全球IPO市场开始出现回暖。中国公司IPO集中在下半年。
全年共10个IPO。在纳斯达克市场的5个IPO中，有4个为已上市公司的分拆。传统意义上的单独IPO只有6个；
2010年，中国公司在美IPO数量超过了2007年，成为IPO家数最多的一年。
这34个IPO总共募集资金40.65亿美元；按照2010年12月31日收盘价计算，总市值为253.1亿美元。
行业分布
通过对全部34家IPO公司的分析，可以发现，中国赴美IPO公司主要集中在几下五个行业： TMT（科技、媒体及通讯）、教育、医疗卫生、新能源、消费品及消费服务。34个IPO中只有1家公司不在这五大行业之列。
这几个主要行业分述如下：
TMT
TMT仍然是赴美IPO上市公司中最大的一个行业，今年有14家公司来自TMT行业，占全部IPO个数的41％，募集资金额的46.5％，公司总市值的53.4％。
在互联网行业，纽交所有4个IPO，纳斯达克只有2个。此前，由于历史的沿革特别是上市门槛要求的原因，中国的互联网公司都没有选择地只能在纳斯达克上市。在2008-2009年全球金融危机之后，纽交所积极顺应市场的变化，对上市规则进行了修改。在今年，中国的互联网公司出现了集中登陆纽交所的状况。
有两个IPO具有特别意义：蓝汛通信和优酷网。两家公司都没有任何盈利记录，并且短期之内也不能盈利，但是都凭借良好的未来发展前景，获得投资者的看好，IPO表现都非常成功。此后，国内知名的互联网视频企业优酷网也是以连续亏损的财务状况在纽交所成功上市，引起了国内外极大的反响。其上市首日股价更是创下了2005年百度上市之后，5年以来全美国IPO的最佳表现。其市值也一举超过多家中国老牌互联网公司，一度名列前5名。优酷的上市，极大地鼓舞了国内互联网业界的同仁。相对于短期业绩，长期的发展前景成为众多互联网公司追求的目标。
当当网上市也具有重要意义。作为有着10多年历史的中国第一代互联网公司，当当网上市开启了中国电子商务公司上市的大门。预计未来几年，电子商务将成为中国互联网发展最迅猛的一个领域，并且将有一批公司准备上市。
教育
自2006年新东方上市之后，中国教育行业一直把在美国上市作为主要目标，其主要原因是美国市场教育类上市公司较多，而新东方为其它中国教育公司提供了一个非常好的类比公司目标。因此中国教育公司可以在美国资本市场得到比在其它资本市场相对较高的价值评估（市盈率水平）。
教育行业内规模较大的公司都在纽交所上市，新东方，安博教育，学而思，学大教育在各自的细分领域，都是行业的领导者。从2010年起，在纽交所已经形成了中国优质教育公司板块。教育行业的上市公司仍然集中在各种培训领域。以文凭教育为主的公司何时能够成功上市，仍然需要市场来证明。
医疗卫生
中国的医疗卫生行业里，医疗器械仍然是美国投资者相对最为看好的领域。如同2006年在纽交所上市的迈瑞医疗一样，今年上市的康辉医疗也受到了投资者的追捧，其股价已经从8月11日IPO价格10.25美元，上升到了12月31日的18.51 美元，涨幅达80.6％。
原计划中还有多家医疗卫生企业在美国IPO上市。由于近来香港证券市场医疗卫生行业公司的表现好转，有数家企业转而寻求香港上市。
新能源
自2005年无锡尚德上市之后，太阳能行业成为赴美上市的一个主要行业。今年又有两家太阳能公司在纽交所上市。
中华水电和明阳风电分别是水电领域和风电领域第一家在美国IPO上市的中国公司。这将在美上市的中国新能源行业公司从太阳能扩展到了两个新的领域。预计水电及风电领域未来还将有中国公司赴美IPO。
消费品及消费服务
消费行业成为继TMT之后，在美上市中国公司最集中的第二大行业。2010年共有9个IPO，占全部IPO个数的27％，募集资金额的19％，公司总市值的19.3％。
与在中国大陆市场及香港市场相比，在美IPO的消费类企业市值较小。仅有两家公司市值超过10亿美元（诺亚财富，汉庭酒店）。
今年最具有特别意义的消费行业IPO是乡村基。此前，中国的消费概念赴美IPO主要集中在具有创新模式的消费服务领域，比如连锁经济型酒店。乡村基的上市，受到美国投资者的大力追捧，股票表现优异，成为中国所有餐饮服务类上市公司（包括中国大陆股市，香港股市）中市盈率水平最高的一家；这说明传统消费行业的公司，只要具有良好的发展前景，一样可以受到美国投资者的青睐。
具有创新模式的企业诺亚财富在纽交所的IPO也同样非常成功。很难想象这家企业在美国以外的市场上市会得到什么样的结果。这也再次证明了市场的一种普遍看法：具有创新模式的企业最合适的上市地点是美国资本市场，美国投资者是最易于接受创新模式的一个投资者群体。
上市首日表现
全部34家赴美IPO公司里，上市首日上涨和下跌各占68 ％ 及32％。
优酷网上市首日上涨161％，创下了2005年百度上市之后，全美国IPO首日涨幅最高纪录。
今年在纳斯达克上市的最后两家中国公司则先后成为3年以来全美国IPO市场首日下跌幅度最大的IPO。
VC/PE的退出
红杉资本以8个IPO的成绩，成为被投公司2010年赴美IPO最多的一家VC/PE机构。该8个项目，大部分都是红杉中国基金成立之初的第一批投资项目（其中高德软件是红杉中国基金成立之前由红杉美国基金投资）。
作为中国老牌的VC机构，IDG在投资搜房网和当当网十多年之后，在今年终于收获丰厚回报。
今年也是SIG进入中国之后成绩最好的一年。其对蓝汛通信的投资是一个经典案例：SIG以相对前一轮VC投资者更低的价格在上市前一年进行Pre-IPO投资，一年之后即获得超额回报。
鼎晖创投有3个美国IPO，鼎晖PE为1个。这也表明了鼎晖旗下两个基金的不同投资重点：鼎晖创投以投资初期或成长期的VC项目为主，因而美国上市较多；而鼎晖PE以投资成熟期的大型企业为主，相比较香港上市更多。
JAFCO一直比较低调，在每一个项目中的占股比例一般也不高，但今年4个美国IPO的成绩也证明了其投资策略的成功率较高。
2010年可以说是历史上VC/PE机构IPO项目最集中的一年。虽然还有6个月的锁定期，但根据目前股价走势，可以判定他们的整体回报还是相当可观的。
一般地讲，IPO的高潮随后就是新一轮私募融资的高潮。随着34个项目的上市，很多未上市的同行业公司也开始了新一轮的私募融资，而价格也随之水涨船高。
同时，VC/PE基金的募集也会明显活跃。34个IPO会带给众多的VC/PE机构良好的业绩，这对他们募集新的基金有决定性的作用。■
上市公司审计意见类型分布研究 篇4
收录日期:2012年4月13日
一、引言
2006年2月财政部颁布的《中国注册会计师审计准则第1502—非标准审计报告》, 非标准审计报告是指标准审计报告以外的其他审计报告, 包括带强调事项段的无保留意见的审计报告和非无保留意见的审计报告。非无保留意见的审计报告包括保留意见的审计报告、否定意见的审计报告和无法表示意见的审计报告。非标准意见包括带强调事项段的无保留意见、保留意见、否定意见和无法表示意见。
审计意见类型是否恰当, 自美国证券法实施以来一直是一个广泛争论的热点问题。由于我国委托人错位、公司治理结构不完善、上市公司董事会或管理当局拥有对注册会计师聘用、解聘、审计产品定价的决策和支付权, 使审计关系扭曲。社会各界认为注册会计师行业没能发挥应有的经济监督作用, 认为他们缺乏必要的执业能力和职业道德, 甚至有时候会与上市公司管理当局共谋, 损害投资者和其他利益相关者的利益。
二、沪深两市A股上市公司审计意见总体分析
本文选用的研究样本包括2008~2010年这三年间在上交所和深交所上市的可以找到数据的上市公司。截至2010年3月15日, 我国A股市场共有1, 624家上市公司公布了2008年年报, 110家公司被出具了非标准审计意见, 占上市公司的6.77%。在非标准审计意见中, 带强调事项段的无保留意见有75份, 占非标准审计意见总数的68.18%;保留意见为18份, 占非标准审计意见总数的16.36%;无法表示意见的有17份, 占非标准审计意见总数的15.45%。非标准审计意见对判断上市公司财务报告是否具有真实性、合法性和公允性至关重要, 而且在不同程度上表明被审计单位的财务报表存在一定的问题, 能够提醒报表使用者谨慎使用报表资料。
2009年沪深两市共有1, 774家上市公司按期披露了年报。据统计, 有1, 655家公司被出具了标准无保留意见的审计, 占93.3%, 与2008年的93.23%和2007年的92.55%相比呈缓慢增长态势, 2009年有119家公司被出具了非标准审计意见, 占披露年报公司的6.7%, 与前两年相比略有下降。本文的研究数据来源于: (1) 中国注册会计师协会网站 (http://www.Cicpa.Org.cn) 的年报审计情况快报与事务所全国百家信息; (2) 中国证监会指定的信息披露网站;潮资讯网 (http://www.cninfo.Com.cn) ; (3) 各上市公司2008~2010年度的年报。同时, 对数据进行了抽样核对, 以保证数据的可靠性。 (表1)
三、非标准审计意见类型分析
(一) 带强调事项无保留意见特征分析
1、涉及持续经营能力的不确定性比重较大。
因对持续经营能力产生疑虑的事项或情况的公司有63家, 占全部带强调事项无保留意见公司的72.4%。这些公司的问题有:连续巨额亏损或主业巨额亏损、存在大量逾期债务、资产负债率较高、流动负债超过流动资产等。
2、因重组 (并购) 未完成、交易而产生
不确定风险发表带强调事项无保留意见 (个别公司与其他原因共存) 的有9家, 占全部带强调事项无保留意见公司的10%。如:农产品、ST玉源、*ST丹化重组、旭飞投资等公司未获批, 太极实业并购未获批。截至2009年12月31日, 第一大股东正在筹划对旭飞投资实施重大资产重组, 重组结果可能对公司未来经营产生重大影响。此外, 旭飞投资能否变更海发大厦一、二期土地使用性质尚不确定, 进而使得海发大厦能否被剥离置换存在不确定性和障碍, 对上述重大资产重组产生影响。
3、因涉及担保或诉讼和其他情况的
公司都是6家 (个别公司与其他原因共存) , 占全部带强调事项无保留意见公司的7%。被证监部门立案调查未有正式结果的公司有4家, 占全部带强调事项无保留意见公司的5%。
(二) 保留意见特征分析。
当财务报表就其整体而言是公允的, 但还存在对财务报表产生重大影响的情形时注册会计师应出具保留意见的审计报告。保留意见被视为注册会计师在不能出具无保留意见情况下最不严厉的审计报告。2009年被出具保留意见的上市公司财务报表共占全部审计报告的0.73%, 低于2008年0.38个百分点, 低于2007年0.16个百分点。被出具保留意见的13家上市公司有:ST国药、荣华实业、科达股份、ST宝龙、天目药业、*ST三联、莲花味精、四维控股、紫光古汉、绿大地、SST华新、ST科龙、百科集团。ST公司占被出具保留意见上市公司的38.46%。从保留事项的具体内容分析, 审计报告提及审计范围受限, 无法获取充分、适当的审计证据的有11份, 占84.62%。另两份分别是:莲花味精因涉嫌违规, 被证监会立案调查;四维控股的存货委托保管事项可能构成重大资产重组, 需经证监会核准。13份保留意见的审计报告中, 就导致保留事项的个数来看, 涉及1个事项的有4份, 占30.77%;涉及2个事项的有4份;涉及3个事项的有3份, 占23.08%;涉及4事项的有2份, 占15.38%。提及事项平均数为2.23个。各种导致保留意见的事项中, 排在第一位的是无法确认应收及预付款项的真实可靠、可收回程度及资产减值计提合理性有8家。如荣华实业、天目药业、*ST三联、紫光古汉、ST科龙、绿大地、百科集团、*ST国药;排在第二位的是受到监管部门立案调查, 有7家, 如百科集团、天目药业、*ST三联、莲花味精、紫光古汉、绿大地、科达股份;排在第三位的是持续经营能力存在重大不确定的有5家, 如百科集团、荣华实业、ST宝龙、紫光古汉、*ST国药;其他还有无法判断交易的真实性和合理性、费用发生与列报的准确性、诉讼事项等。
单一原因导致审计范围受限的公司有:SST华新无法确认其现在的实际控制人;ST科龙无法取证, 以判断该笔款项的坏账准备计提和计价认定是否合理;*ST三联存在未决诉讼, 无债权、债务往来款项余额;四维控股涉及多个事项有证监会整改通知未经验收、四维控股将其持有的重庆四维卫浴有限公司100%的股权转让、存货转让已构成重大资产重组, 尚未报批。
(三) 无法表示意见特征分析。
在审计范围受到限制可能产生的影响非常重大和广泛, 以至于不能获取充分、适当的审计证据以对财务报表发表审计意见时, 注册会计师应当出具无法表示意见的审计报告。2009年上市公司被出具无法表示意见19份, 占1.08%。与2007年 (1.09%) 和2008年 (1.04%) 相比变化不大。该类审计意见具有如下方面特点:被出具无法表示意见的19家公司中多数涉及持续经营能力的重大不确定性问题。另外, 除赛格三星、海鸟发展外, 其他的17家都是ST、S*ST或*ST公司, 具体包括10家ST公司 (ST金顶、ST中华A、ST沪科、ST东盛、ST科健、ST钛白、ST大水、ST银广夏、ST源发、ST东碳) ;6家*ST公司 (*ST亚太、*ST九发、*ST宝硕、*ST盛润A、*ST锦化、*ST宏盛) 和1家S*ST公司 (S*ST北亚) , 占到89.47%;提及事项平均数量远多于其他非标准意见。提及5个事项的有1家公司, 提及4个事项的有1家公司, 提及3个事项的有6家公司, 提及2个的有4家公司, 提及1个事项的有7家。平均每份报告提及事项数为2.21。在所有事项中, 排在第一位的是持续经营能力重大不确定, 有11家, 占57.89%, 如*ST九发截至审计报告日仍处于重大资产重组过程中, 除对烟台紫宸投资有限公司的投资外无任何资产, 且无法对烟台紫宸投资有限公司形成实质性控制。排在第二位的是提及无法获取充分、适当审计证据判断各项资产、负债的真实、准确、公允性的较多, 有8份。其他主要原因还包括或有事项、诉讼事项、贷款担保、证监会立案稽查、重大对外投资的不确定性等。
四、建议
我国会计准则、会计制度还有许多不完善的地方, 导致财务人员在编制财务报表时有空可钻。滥用会计估计行为已不是新问题, 但随着财政部相关会计准则的出台, 上市公司通过债务重组、资产置换与非货币交易等行为来操纵利润的手法已经不可能。而会计估计主要在于公司的主观判断, 一些公司利用计提多少不好具体规定这个灰色地带肆意进行巨额计提, 从而对业绩造成重大影响。而注册会计师的意见并不能影响到公司对自身的“合理估计”, 能做的只有出具非标准意见以便免责。再有, 对上市公司资产减值准备计提的准确性以及测算所依据的假设存在疑问, 也成为会计师出具非标准审计意见比较集中的原因之一。针对这些问题, 主要有如下建议:
(一) 注册会计师应对易被出具非标准审计意见的相关事项给予更多关注。
注册会计师应对有重大财务风险, 计提巨额准备, 大额逾期借款及其相关诉讼和巨额担保引发的巨额连带责任风险等持续经营能力不确定性的上市公司重点关注, 尤其对亏损上市公司, S*ST公司更应提高警惕。这类上市公司昭示了所面临的经营困境和财务风险, 一般来说更有可能存在内部控制问题, 财务报表往往存在更多的重大错报和舞弊风险, 更易被出具非标准审计意见。
(二) 进一步规范带强调事项段无保
留审计意见的运用, 细化出具审计意见方面的规定。因为笔者在分析2006年注册会计师对深市上市公司出具的非标准审计意见时, 发现注册会计师出具的非标准审计意见不明确、不规范, 个别注册会计师仍存在以强调事项段代替保留意见的情况。
(三) 建立与完善相关体制制度, 提高注册会计师审计质量。
建议建立与完善注册会计师行业监管体制, 实行同业互查制度, 提高注册会计师的职业素质, 完善注册会计师行业的市场准入与退出机制。
参考文献
[1]程腊梅.非标准审计意见特征分析[J].会计之友, 2011.9 (上) .
[2]刑海玲.非标准审计意见注意领域研究——基于上市公司[J].2003～2008年度报告的数据[J].商业会计, 2009.11.
[3]中国注册会计师协会.中注协发布2009年报审计情况快报1-15期[OL].ht t p://www.ci cpa.or g.cn, 2010.7.25.
上市公司分布 篇5
布情况
以下是EMS、申通、圆通、中通、韵达几个常用快递公司的网点分布情况，敬请各位代理悉知！
邮政EMS服务范围中国境内都送
申通快递网点服务范围江苏省
宝应 ：县城、安宜工业园、城南工业园、经济开发区、黄浦、黄塍、范水镇、小官庄镇、望直港镇
其它乡镇及村组暂不派送
常州机场 ：全境派送
东海：县城城区、牛山镇、东海县东开发区、西开发区、万花山开发区、平明太平洋工业园、石榴镇驻地、房山镇驻地、平明镇驻地、白塔埠镇驻地、驼峰新区、牛山村、郑庄村、英疃村、西蔡村、东蔡村
其他乡镇村一律不派送 高港：区内、白马镇、野徐镇、口岸镇、刁铺镇、许庄镇、田河镇、永安洲镇、滨江工业园区
村组一律不派送 海安 ：全境派送
村组不派送 建湖 ：全境派送
除荡中镇 金湖 ：县内、开发区、戴楼镇、金南镇、塔集镇、闵桥镇、银集镇
昆山 ：全境派送
除出口加工区物品一律不派送，文件能派送
南京 ：全境派送
个别偏远乡镇村 戚墅堰 ：全境派送
射阳 ：县城东、西开发区、合德镇、合兴镇、新洋农场、兴桥镇、海通镇、陈洋镇
村组及其它乡镇一律不派送 苏州 ：除越溪镇国际教育局及乡村外均派送。泰兴 ：市二环内及各镇
村组不派送 吴江 ：全境派送
新沂 ：市内、双塘镇、北沟镇、新安镇、墨河街、二点、瓦窑、唐店镇
其它各镇、村、组均不派送
盐城：盐城市区、开发区、盐东开发区、五佑镇、尚庄镇、北蒋镇、潘黄镇、龙岗镇、青墩镇、新兴镇、义丰镇、郭猛镇、葛武镇、盐东镇、黄尖镇、秦南、大冈
乡村不送 宜兴 ：全境派送（乡村除外）浦口 ：浦口区、大厂区、江浦县
滨海 ：县城、盐城沿海化工园区（头罾村）、工业园区、经济开发区、东坎工业园区、八滩（旧镇）。其它乡镇村一律不派送
楚州：市内、车桥镇、朱桥镇、泾口镇、施月镇、三堡乡、林集镇、南闸乡、范集镇、徐杨乡、席桥镇、钦工镇、南马厂乡、苏嘴镇、仇桥镇、博里镇、白马湖农场
其它乡镇村一律不派送
东台 ：全境派送
村组除外 高邮 ：全境派送
海门 ：全境派送
海门港、临江镇、五七农场、江心沙及各村组不送
江都 ：全境派送
永安、绿洋及乡村不送
金坛 ：全境派送
儒林镇、竹箦、劳改队及各村组 溧阳：派送范围：溧城镇、清安、泓口、马垫、扬庄、昆仑开发区全境派送、上黄、埭头、后
六、新畅、南渡、强埠、庆丰、果园、戴埠、茶亭、别桥、竹渍
天目湖旅游区及其它乡镇村均不派送 南通
：全境派送
启东 ：全境派送
永隆乡及村组不送
沭阳 ：县城区、经济开发区、南开发区、北开发区、沭城镇、扎下镇（化工园区）
宿迁：市区、宿城区、宿豫区、双庄镇经济开发区、三棵数经济开发区、顺河镇经济开发区、晓店镇、大兴、丁嘴、关庙、仰化镇上及开发区，另电话以41、42、43、44、45开头的均派送
其它乡镇村不派送 泰州 ：全境派送 武进 ： 全境派送
兴化 ：市区、昭阳、戴南、张郭镇、戴窖、陈堡、安丰、垛田、东鲍、周庄、顾庄
其它乡镇均不派送 扬中 ：全境派送村组不送
张家港 ：全境境派
送双山岛、各村不送
高淳 ：县城、淳溪镇、东坝镇、阳江镇、古柏镇、开发区
桠溪镇、定埠镇、凤山、薛城镇、固城镇及所有农村 常熟 ：全境派送
发电厂、芬欧汇川、尚湖、新华港区不送
大丰：市区、开发区、新丰镇、裕华镇、金墩镇、龙堤镇、通商镇、南阳镇、万盈镇、大桥镇、草庙镇、草堰镇、白驹镇、刘庄镇、西团镇
其它乡镇村不派送 丰县 ： 城区
乡镇村暂不派送
灌南 ：六塘经济开发区、新安镇老城区（县城城区）、新安乡化工园区、堆沟港镇、长茂镇
洪泽 ：县城、工业开发区、朱坝镇、三河镇、蒋坝镇、黄集镇、万集镇、高涧镇、双沟镇 江阴 ：全境派送
靖江：市内、柏木镇、斜桥镇、新港镇、土桥镇、西来镇、敦义镇、孤山镇、季市镇、大觉镇、长安镇、马桥镇、侯河镇、生祠镇、新丰镇、红光镇、越江乡、八圩镇、惠丰镇、东兴镇、太和镇、新桥镇
其它乡村均不派送 连云港：市内、新浦区、连云区、海州区、海洲开发区、浦南开发区、宋跳开发区、连云港经济技术开发区、花果山乡政府所在地、猴嘴镇、锦屏镇、东辛农场场部、云台农场场部、连云开发区、宁海工业园、张湾乡四营工业园、岗埠农场场部、朝阳镇、浦南镇、新坝镇、包庄、浦南太平庄
{ 连岛、宿城乡、高公岛不送} 沛县 ：县城、大屯煤电公司中心区、大屯镇、安国镇
【孔庄矿、徐庄矿、龙东矿、龙西矿、张双楼矿及村组不派送】 如东 ：全境派送
环港、环渔、刘埠外不送 泗洪 ：县城、工业园区、车路口镇、青阳镇 睢宁 ： 城区
乡镇一律不派送 通州 ：全境派送 锡山 ：全境派送
盱眙 ：县内、工业开发区、三河农场
其它乡镇不派送 扬州 ：全境派送村组不送
镇江：全境派送
除世业洲、江心洲、及驻镇江部队． 溧水：县城、永阳镇、洪蓝镇、渔歌镇、晶桥镇、石湫镇、明觉镇、东庐镇、白马镇、东屏镇、乌山镇、柘塘镇、私营经济园、经济开发区、孔镇、和凤镇
不送云鹤镇（杭村）、沙河、群力镇及所有农村
常州 ：市内、新北区（包括龙虎塘镇、百丈镇、新桥镇）、武进礼嘉、坂上、漕桥、雪堰、焦溪、芙蓉、东青、青龙、三河口、庙桥
丹阳 ：全境派送
【胡桥镇、全州镇，以及各村组不送】 阜宁 ：县城、经济开发区、城北工业园区、条河工业园区、沟墩镇、阜城镇
村组一律不派送
灌云 ：县城、工业区、农化市场、伊山镇、板浦镇、仲集、燕尾港镇
其他乡镇及村组暂不派送 淮安 ：市区全境派送
乡镇村一律不派送 姜堰 ：市内及各镇
句容：华阳镇、开发区、石狮镇、三岔、二圣、张庙后白镇、茅西镇、茅山镇、葛村镇、郭庄镇、黄梅、白兔镇、行香镇
其它乡镇村一律不派送
涟水 ：涟城镇、开发区、朱码镇、牌坊乡、工业新区、高沟镇
邳州：运河镇、官湖镇、炮车东城工业园、碾庄镇、陈楼镇、议堂工业园
各村不派送 如皋 ：全境派送
村组不派送
泗阳 ：县城（众兴镇）、城厢镇、西工业开发区、洋河镇
太仓 ：全境派送村组不送
无锡：全境派送
风景区、信箱邮政锡山区不送 响水：县城、小尖镇、运河镇
其他乡镇、村、组不派送
徐州：市内、金山桥开发区、铜山经济技术开发区、郑集镇、贾旺区、大吴镇、大庙镇、八段工业园区、柳新镇
不派送范围铜山县(大许镇、北郊茅村、各煤矿、柳泉、黄集、马坡、房村、汉王、塔山、蒋庄、沿湖、张集)、中山北路空军学院及乡村不派送
仪征 ：全境派送
南京港股份公司、仪征化纤股份有限公司及村组不派送
赣榆 ：县城、青口镇、开发区、赣马镇、欢墩镇、班庄镇村组不送
南京江宁：江宁区全境派送
其他乡村及偏远地区不送 浙江省： 杭州：全市
萧山：全境派送（欢潭乡及各村）
桐庐：桐庐镇、横村镇、方埠镇、分水镇、富春江镇、深沃镇、瑶琳镇、江南开发区、窄溪镇（乡村不派送）富阳：市区、新登、洞桥、高桥、受降、东洲工业园区、春江、大源、灵桥工业园区、上官、场口、三山、上官乡、环山乡、龙门镇、常安镇、永昌镇、万市镇（其它乡镇村均不派送）
上市公司分布 篇6
一、反映股权分布状况的常用指标
反映股权分布状况的常用指标有衡量股权集中程度的“CR10指数”以及体现大股东控股差异程度的“Z指数”。鉴于上述指标从不同角度反映了股权分布情况，本文将它们均作为股权分布状况的代表指标。各指标的涵义与计算公式如表1所示。
二、房地产上市公司股权分布状况统计
结合上市公司的年报数据，根据表1的公式计算2000-2011年沪深A股91家房地产上市公司的股权分布状况，其描述性统计结果如表2所示。
由表2可知，其一，2000-2011年衡量我国房地产上市公司股权分布状况的CR10指数均值为0.55，这表明房地产上市公司前十大股东所持有的股份总数超过公司股份的50%，拥有绝对控股权;其二，Z指数均值为31.03，说明房地产上市公司第一大股东对公司的控制力明显大于第二大股东;其三，我国房地产上市公司CR10指数均值0.55小于全行业上市公司的指标均值0.65，而Z指数均值31.03大于全行业上市公司的指标均值25.07 (2000-2011年全行业上市公司的CR10指数均值和Z指数均值是根据我国上市公司的年报数据计算而得)，这意味着相比全行业平均水平，房地产上市公司股权集中程度较低，但前两大股东控股差异程度更高;其四，CR10指数和Z指数的最大值/最小值分别为0.93/0.11和864.99/1.01，极差较大，说明我国房地产上市公司股权分布状况差异显著;其五，对比中位数与均值的情况可知，CR10指数的中位数0.56与均值0.55大致相等，Z指数的中位数5.53小于均值31.03，这表明股权集中程度低于和高于平均水平的公司数量基本相等，而大部分公司的前两大股东控股差异程度低于样本公司的平均水平。
三、房地产上市公司股权分布状况产业内对比
本文从所有权性质、地域和主营业务三个角度比较房地产上市公司股权分布状况。2001-2011年不同类型房地产上市公司的股权分布状况指标均值如表3所示。
表3显示：当以CR10指数和Z指数均值衡量房地产上市公司股权分布状况时，其一，国有和民营上市公司的数值分别为0.58/0.54和51.81/20.30, CR10指数均值差异不大，Z指数均值差异较大，表明这两类公司的股权集中程度基本相同，而国有公司中前两大股东控股差异程度明显高于民营公司;其二，东中西部公司的数值分别为0.56/0.54/0.58和34.09/19.59/19.21，说明东中西部公司股权集中程度大致相等，而东部公司的前两大股东控股差异程度高于中西部公司;其三，主营房地产开发、土地开发和其他业务的房地产上市公司的数值分别为0.56/0.52/0.55和35.60/17.81/17.31，这表明不同主营业务的房地产上市公司具有相似的股权集中程度，而房地产开发公司的前两大股东控股差异程度高于土地开发和其他业务的公司。
四、房地产上市公司与其他上市公司股权分布状况比较
本文选取沪深A股14家建筑业上市公司、398家制造业上市公司与房地产上市公司股权分布状况进行对比。2000-2011年不同产业上市公司股权分布状况均值如表4所示。
创业板上市企业区位分布研究 篇7
中国自2009年设立创业板以来, 至2015年4月15日已有429家企业在创业板成功上市, 创业板上市企业总市值达3.98万亿元, 占沪深两市总市值的10%以上, 成为A股上市企业中发展最快的板块。
中国正处于经济转型期, 互联网、传媒、环保等领域出现了一大批新兴企业, 而创业板块企业以新兴产业和高科技产业为主, 是众多创业型企业中发展较好、成长较快的一类企业, 这类企业的空间集聚对促进当地经济增长和地方产业转型升级均有促进作用;并且, 推动中小企业在创业板块成功上市也是各地解决中小企业融资难的好方法。本文选取创业板上市企业为研究对象, 就其区域分布、行业分布、集聚特征以及影响因素这四个方面展开研究;并从经济、金融、人才、贸易四个方面选取指标, 通过与创业板公司数目回归, 计算皮尔逊指数来分析创业板上市企业区位分布的影响因素, 根据分析的结果对地方政府提出建议。
二、数据来源及解释
本研究采用的数据是截止至2015年4月15日上市的429家创业板上市企业的相关属性, 数据来源于wind数据库, 企业属性包括创业板公司的办公地址、所属行业名称、营业收入、净利润、市值等信息。
选择创业板上市企业作为研究对象有两个个重要原因。首先, 近年来创业板市场发展迅猛, 创业板上市企业的影响力正在逐渐增强, 研究其区位分布具有极为重要的意义。第二, 创业板上市公司的信息较容易获取, 且因其具有高成长性和高创新性的特征, 也可以代表一部分创业型企业和高技术企业。
采用的城市有关数据来源于《中国国家统计局》和《中国城市统计年鉴》。在本研究中, 企业的区域分布指的是企业办公地址所在的城市, 本文使用的经济区域参照2011年6月《中国经济区域划分》, 行业划分根据中国证监会行业级别分类标准。
三、创业板上市企业的区位分布特征
1. 创业板上市企业的城市分布。
目前, 我国创业板上市企业在区域分布上比较集中, 主要分布在东部沿海地区 (78.1%) , 集中于北京、上海、杭州、深圳、苏州、广州等城市, 长三角地区、泛珠江三角洲和环渤海地区的创业板上市企业占到创业板上市企业总数目的90%以上。相较东部地区而言, 中部、西部、东北地区的创业板上市企业数目较少。由此发现, 创业板上市企业主要集聚在少数几个地区, 这些地区均是经济发展较好且形成了一定经济规模的区域。
2. 创业板上市企业的行业分布。
企业区位分布与其所属行业类型也有很大的相关性。根据最小成本原则, 企业在选址时通常都要考虑当地劳动力是否充足且优质、是否是原材料产地、交通是否便利、是否是沿海城市或是特大都市以及市场规模的大小等。
依据中国证监会行业级别 (大类行业) 分类标准进行统计后发现创业板上市企业呈现出一定的特征:互联网、计算机行业 (17%) 和技术服务行业 (16%) 两个行业超过了专用设备制造业 (12%) , 成为创业板上市企业最集中分布的两大行业, 并且在数量上远远超过电力设备制造业 (12%) 、化学制造业 (9%) 和医药制造业 (9%) ;在地域分布方面, 北京、深圳和上海在各大行业几乎都具有领先优势, 在制造业和信息技术服务业中, 其数目分别居于一、二、三位, 形成这两大类行业的集聚分布。
3. 创业板上市企业的地理集聚特征。
为了进一步探讨创业板上市企业在空间上的聚集程度, 引用地理集聚测度指标来具体衡量。
(1) 创业板上市企业区位基尼系数。克鲁格曼 (Krugman, 1993) 的空间基尼系数可以用来反映经济活动在地理上分布的不均匀程度, Wen (2004) 改进后的公式有:
其中:表示i企业的地理集聚基尼系数, 表示企业在各地区间的平均份额, 分别表示j地区和k地区的企业数目占该企业全国的比重, n表示地区总数。若以四大经济区统计, 则区位基尼系数为0.57, 以城市统计则创新板上市企业区位基尼系数达到0.668, 呈现较高集聚态势。
(2) 创业板企业在前n个地区的集聚率。在这里用来测算创业板企业在前n个地区的集聚率。选取创业板企业数目最多的8个省, 衡量前n个地区创业板企业数目比重, 衡量前n个地区创业板市值比重, 衡量前n个地区创业板营业收入比重, 衡量前n个地区创业板企业净利润的比重。
从表1中可以发现, 创业板上市企业集聚的前8大城市, 均是二线中等以上城市, 有2个直辖市, 4个副省级城市和3个省会城市, 这些城市拥有全国不到50%的创业板上市企业, 但是企业的总市值、营业收入、净利润却超过了50%, 甚至远远大于50%, 可见创业板上市企业在这8大城市的集聚度是非常高的。 (见表1)
四、创业板上市企业区位分布的影响因素
基于区位分布理论和第四部分对创业板上市企业城市分布和集聚现象的分析, 发现创业板企业的数目与当地的经济实力、科技水平、地理区位等密切相关, 与当地的基础设施、文化、市场化程度也有一定联系。
1. 基准模型设定和数据描述。
选定城市的经济发展水平、技术人员数目、金融机构年末存款余额、货物进出口总额、城市基础设施等因素作为变量 (各变量见表2) , 建立计量经济模型如下:
2. 计量模型的估计结果和分析。
本文应用多元回归方法进行分析。回归后模型经过调整后的R2值在0.9之上, F统计值显示在95%的置信区间内模型是显著的。除社会零售商品总额外的其他解释变量均与创业板企业的数目呈现正相关关系。
表3列出了利用皮尔逊相关矩阵计算出的创业板上市企业数目和城市属性间的相关系数。根据相关系数, 创业板上市企业的数量与城市的技术人员从业人数的相关性最强, 皮尔逊指数高达0.89。技术人员数目多, 显示出城市的科技水平相对较强而且技术劳动力充裕, 创业板上市企业为了接近劳动力市场, 聘用更多的优质劳动力, 倾向于将企业的办公地址选择在技术人员资源丰富的地区。因此, 拥有技术从业人员数目最多的北京、上海、深圳等城市拥有的创业板上市企业数目也最多。
创业板上司企业数目与城市的金融机构存款数额的相关系数也较高, 达到0.83。一方面, 创业板上市企业为了更好实现融资的需求, 倾向于将地址选择在资金较为丰富的城市;另一方面, 创业板企业需要大量的金融服务, 将企业选择在金融业发达的城市可以减少企业的融资成本, 享受优质的金融服务。
创业板企业区位分布与城市的人均GDP高度相关, 人均GDP代表一地区居民的生活水平和经济富裕程度, 人均GDP越高, 表示城市的经济发展水平和居民的购买力水平越高。将企业分布在这些城市, 由于更靠近市场, 企业可以迅速占据市场, 扩大市场份额, 更快的发展起来。
城市的基础设施和创业板企业的数目相关性也较强。公共汽车数目多, 不仅反映城市的交通便利, 也反应了城市规模较大, 城市越大、基础设施越完备, 越容易吸引企业在这里集聚。剧场剧院数目可以反应当地民众的文化和娱乐生活, 北京、上海、武汉拥有的剧场剧院数目最多, 这些城市经常举办大型的文艺汇演和演出, 当地民众的生活相对较丰富, 文化实力也相对较强。货物进出口总额则反映了城市的对外贸易水平, 也反映出城市优越的地理优势, 以出口为主要业务的创业板公司更倾向于选择沿海、沿江的城市。
计量模型和相关系数表明创业板上市公司倾向于集聚在经济富裕、金融业发达、技术人才集聚、贸易水平发达的城市。此外, 城市的地理区位、基础设施建设、文化实力等也在一定程度上影响着创业板上市企业的区位分布。 (见表3)
五、研究结论及建议
通过对429家创业板上市企业在中国大中城市区位分布的研究, 发现如下特征:
(1) 我国的创业板上市企业主要分布在东部沿海的发达城市, 以北京、深圳、上海三市最为集中, 以长江三角洲、珠江三角洲、环渤海经济带为主导, 并且呈现出东、中、西部发展的不平衡, 在全国31个省份的区位基尼系数达0.668。
(2) 创业板上市企业所属的行业主要集中在制造业和信息技术行业, 占到了总数的87.88%, 北京、深圳和上海在各大行业几乎都具有领先优势。创业板上市公司呈现出在信息技术产业和传媒行业的产业集聚特征。
(3) 各城市拥有的创业板上市企业数目与地方经济水平、对外贸易水平、金融规模、技术人才资源禀赋呈现明显的正相关关系。此外, 城市的基础设施建设、文化软实力等对创业板上市企业区位选择也有一定程度的影响。
为促进地方中小企业在创业板块成功上市, 吸引更多创新型企业在地方集聚, 对地方政府提出如下几点政策建议: (1) 地方政府应高度重视地方科技水平和教育实力的提升, 利用地方高等院校及科研机构优势, 促进产学研合作。 (2) 地方政府应给与科技型、创新型企业优惠的税收减免政策, 增加信贷供给, 优化地方金融服务系统。 (3) 建立高水平的高新技术园区, 并吸引高科技企业入驻。 (4) 大力引进优秀人才, 通过最适度、最优惠的政策吸引和留住人才。 (5) 完善地方基础设施建设, 为大力发展经济提供良好的外部环境。
摘要：本文以中国创业板上市企业为研究对象, 对其区位分布及影响因素进行研究。研究发现, 创业板上市企业在全国分布不均匀, 区位基尼系数达到0.668, 集中分布在中国东部沿海地区, 并以北京、深圳、上海三市最为集中, 呈现出在发达地区集聚的特征;创业板上市企业的两大行业是互联网、计算机行业和技术服务行业, 集中分布在北京、深圳、上海、杭州等市。影响创业板企业区位分布的主要因素有当地的经济发展水平、技术人才资源禀赋、金融机构规模、基础设施建设等。
关键词：创业板上市企业,城市分布,行业分布,集聚,影响因素
参考文献
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上市公司分布 篇8
一、中国创业板发展概况
(一) 中国创业板的发展历程
中国创业板市场, 是相对于深沪主板市场而言的, 又称二板市场, 即第二股票交易市场。
1998年12月, 原国家计委向国务院提出“尽早研究设立创业板块股票市场问题”。1999年1月, 深交所向中国证监会正式呈送《深圳证券交易所关于进行成长板市场的方案研究的立项报告》, 并附送实施方案。2000年4月, 证监会向国务院报送《关于支持高新技术企业发展设立二板市场有关问题的请示》。2000年5月, 国务院原则同意证监会关于设立二板的意见, 将二板市场定名为创业板市场。当年10月, 深市停发新股, 筹建创业板。2001年11月, 由于从2000年下半年开始, 以纳斯达克为代表的全球各股票市场开始单边下跌行情, 科技网络股泡沫破灭。时任国务院总理朱镕基表示, 主板市场整顿好后才推出创业板市场。2004年5月17日, 经国务院批准, 中国证监会正式批复深交所设立中小企业板市场, 标志着分步推进创业板市场建设迈出实质性步伐。2007年8月, 国务院批复以创业板市场为重点的多层次资本市场体系建设方案。2008年3月5日, 国务院总理温家宝在政府工作报告中指出, 优化资本市场结构, 促进股票市场稳定健康发展, 着力提高上市公司质量, 维护公开公平公正的市场秩序, 建立创业板市场。2008年3月17日, 证监会主席尚福林在全国证券期货监管工作会议上表示, 争取在2008年上半年推出创业板。2008年3月22日, 证监会发布《首次公开发行股票并在创业板上市管理办法》, 就创业板规则和创业板发行管理办法向社会公开征求意见[1]。2009年10月23日, 创业板开板仪式在深交所举行;2009年10月30日, 中国创业板首批29只创业板股票上市。
2010年6月1日, 深交所正式发布了创业板指数, 包括价格指数和收益指数两条。创业板价格指数为主指数, 简称“创业板指”, 代码为“399006”, 创业板收益指数简称“创业板R”, 代码为“399606”。创业板指数的基日为2010年5月31日, 基点为1 000点。
(二) 中国创业板的作用
中国创业板是中国多层次资本市场体系的有机组成部分。中国资本市场包括外汇市场、银行间拆借市场、国债公开业务市场、深沪A股主板市场、三板市场、债券交易市场、港澳台证券市场及中国的创业板市场、黄金、白银等贵金属的期货现货市场、其他期货市场等。由于资本市场体系中, 其他市场一般具有较高的门槛或者与实体经济有一定的距离, ;为了更有效的发挥资本市场对实体经济, 尤其是对中小企业的推动作用, 创业板的发展具有重要意义。
中国创业板市场对于鼓励创新、产业结构调整有战略性作用。由于创新性的、战略型的产业, 需要大量的社会资金来支持其发展, 而在目前的主板市场等其他资本市场中, 这些新型产业都难以短期内获得社会资本支持。从国际发达国家的经验来看, 只有创业板市场才能承担将社会资源有效分配给新型产业, 并鼓励新型产业发展的重任。
中国创业板市场的发展, 对于提升中国综合国力, 促进经济继续快速发展具有重要战略意义。中国的经济已经到了必须更多地依靠科技、自主创新、品牌的阶段。能否尽快地促使中国的产业结构升级, 能否尽快地从中国广袤的经济沃土中发现、培育、壮大有发展潜力的产业和企业, 事关中国经济的能否健康的继续发展。而创业板市场在引领社会资源的新一轮配置中, 具有导向性价值。从国外经验来看, 凡是创业板市场发展比较快、比较好的国家, 都是综合国力较强、经济能够持续快速发展的国家。从这一点说, 创业板的发展对于中国经济的持续发展具有特别重要的意义。
(三) 中国创业板的现状
中国创业板的上市制度。中国创业板上市公司原则上应该是从事高科技的新兴企业, 具体的上市条件为: (1) 发行人是依法设立且持续经营三年以上的股份有限公司。有限责任公司按原账面净资产值折股整体变更为股份有限公司的, 持续经营时间可以从有限责任公司成立之日起计算。 (2) 最近两年连续盈利, 最近二年净利润累计不少于1 000万元, 且持续增长;或者最近一年盈利, 且净利润不少于500万元, 最近一年营业收入不少于5 000万元, 最近两年营业收入增长率均不低于30%。净利润以扣除非经常性损益前后孰低者为计算依据。 (3) 最近一期末净资产不少于2 000万元, 且不存在未弥补亏损。 (4) 发行后股本总额不少于3 000万元[1]。除本上市条件外, 创业板上市公司的信息公告制度, 与主板上市公司一致;但是并购、退市等制度, 目前正在完善过程中。
中国创业板的上市公司市值与交易、融资情况。根据同花顺软件整理, 截至2010年12月31日, 中国创业板上市公司共有153家;市值合计7401亿人民币。自2009年10月30日至2010年10月25日, 创业板累计成交达到了12 867.34亿元。平均日成交金额为54亿元。融资规模, 截至2010年9月30日, 前23批已上市的120只创业板股首发合计融资854.62亿元, 平均每股首发募资7.12亿元。自2009年10月30日至2010年9月30日, 创业板的9.53%的日均换手率, 远远超出同期深市主板、中小企业板的2.13%、3.32%。
中国创业板市场的问题与趋势。 (1) 中国创业板市场上市公司盈利能力不稳定。2009年创业板公司的净利增长是45.69%, 而2010年中期只有22.65%, 同期主板和中小板分别是42.9%和41.28%。 (2) 中国创业板上市公司内部人控制问题突出。主要表现在高管辞职套现频发, 信息发布流程不规范。 (3) 中国创业板市场容量小。相对于中国的货币市场规模, 中国153家创业板上市公司的数量和7 401亿的市值规模, 都显得很小, 这也是中国创业板市场价格波动频繁的主要原因之一。 (4) 中国创业板市场的各种制度规范亟需完善, 尤其是信息发布制度、并购、退市制度、盈利分配制度, 与市场健康发展的需求还有很大的距离。
二、中国各省区市GDP的概况
中国各省区市GDP的历史概况。自改革开放以来, 中国GDP年均增长9.7%;而由于历史、地理、政策等各方面的差异, 长期以来, 中国各省区市的经济发展速度存在明显的不平衡。东部、沿海地区长期以来, GDP的增长速度高于中西部、内地。
中国各省区市GDP的2010年概况。具体 (如表1所示) :
数据来源:国家统计局网站。
由表1可知, 从总量的地区差别上看, 中国GDP总量前三名正处于中国的东、南部的沿海地区, 而GDP总量后三面正处于中国西部;从各省的差别来看, GDP总量最多的省是最少的省的90多倍, GDP人均最多的省是人均最少的省接近8倍;由此可见, 中国经济分布的极端不平衡。
三、各省区市创业板上市公司数量与GDP的关系
创业板上市公司是特定区域经济的市场主体, 其经济的总量、结构、活跃程度都与创业板上市公司的产生、发展有各种深层次的关系。同时, 创业板上市公司也必然推动区域经济的发展[2]。
以截至2010年12月31日的数据为例:
数据来源:统计局网站, 同花顺股票软件整理。
从上页表2中的数据可以初步看出, 各省的GDP总量排名、人均GDP排名与创业板数量排名之间存在比较高的相关关系;试将上述数据进行经济计量分析;利用Eviews6.0软件, 将上页表2中的各省的GDP总量排名设为x1, 人均GDP排名设为x2, 创业板数量排名设为y;经过运算, 有如下结果:
由上述计量分析, 可有如下方程:
下面分析各省区市的GDP总量排名、人均排名与创业板数量排名之间的相关关系。
由表4可以得出结论:各省创业板上市公司的数量与各省区市的GDP的总量之间相关关系系数达到0.849743, 说明了各省区市的创业板上市公司数量主要与各省区市的GDP总量有较强的相关性。
四、各省区市创业板上市公司总市值与GDP的关系
上市公司市值是公司股东的财富表现形式。各省区市的创业板上市公司市值反映了各省区市创业板市场上公司的价值, 比公司数量指标应该更有代表性, 更能说明创业板公司在各省区市之间的分布状况, 现也利用Eviews6.0分析。
数据来源:统计局网站, 同花顺股票软件整理。
参照对上页表3的计量分析, 设各省区市GDP总量、人均排名与创业板上市公司市值排名数据分别为x1、x2、y, 利用Eviews6.0有如下结果:根据表6, 可有如下模型:
然后再计算各省区市的GDP总量排名、人均排名与创业板市值排名之间相关系数:
各省区市的GDP总量排名、人均排名
根据表7, 可知创业板市值排名与GDP总量排名有较强的相关性, 相关系数为0.819758。
五、各省创业板上市公司总利润与GDP的关系
创业板上市公司的利润反映了上市公司的质量和对区域经济体的实际贡献, 现在试用计量方法分析二者之间的关系 (见下页表8) 。
参照对上页表3的计量分析, 设各省区市GDP总量、人均排名与创业板上市公司利润排名数据分别为x1、x2、y, 利用Eviews6.0有如下结果 (见下页表9) 。
然后再计算各省区市的GDP总量排名、人均排名与创业板利润排名之间相关系数:
数据来源:统计局网站, 同花顺股票软件整理。
各省区市的GDP总量排名、人均排名
由表10数据可知, 各省区市的GDP总量排名、人均排名与创业板利润排名之间相关程度较低。说明了各省区市的GDP总量、人均量与创业板之间的利润总值之间的相关性低, 说明了各省区市的创业板上市公司的质量不能较好地代表各区域的经济发展整体情况。
六、各省区市创业板上市公司平均市盈率与GDP的关系
各省区市创业板上市公司的平均市盈率反映了在该区域内该上市公司的价格水平, 而价格水平总是与GDP之间相关的。现在作计量分析。
数据来源:统计局网站, 同花顺股票软件整理。
参照对P71表3的计量分析, 设各省区市GDP总量、人均排名与创业板上市公司平均市盈率排名数据分别为x1、x2、y, 利用Eviews6.0有如下结果:
然后再计算各省区市的GDP总量排名、人均排名与创业板平均市盈率排名之间相关系数:
根据上述数据可知, 各省区市的GDP总量排名、人均排名与创业板平均市盈率排名之间负相关, 即各省区市的GDP总量、人均越大的区域, 其创业板的平均市盈率更高, 但是负相关的程度较弱。
七、总结
由上述从各省区市创业板市场上市公司的数量、总市值、总利润、平均市盈率等纬度来分析与各省区市GDP总量排名、人均排名之间的关系, 可以发现, 各区域的GDP总量和人均值主要与各区域创业板上市公司的数量、总市值有较大的关系, 而与利润、市盈率的关系强度较弱。
这说明了中国不仅GDP的区域分布很不平衡, 而且创业板上市公司在各省区市之间的分配, 可能主要不是依赖于各创业型公司的质量, 即从各省区市来看, 创业型公司的经营质量不是决定其能否成为创业板上市公司的决定性因素。决定性因素应该是除了公司的经营质量外, 有计划成为创业板上市公司的公司中间, 在GDP总量或人均值比较靠前的东部省份, 其成功上市的概率要高很多。
同时, 这也说明了在中国产业结构调整、中国创业板市场发展过程中间, 应该更多地从公司经营质量来选拔上市公司, 应该注意从中西部区域选择优秀的公司促其上市。因为同样质量的公司, 中西部区域的公司成为创业板上市公司的概率要低很多。
参考文献
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上市公司分布 篇9
2008年证监会发布了《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》，以列举的形式，把列入非经常性损益的内容详细划分为21项，尽管非经常性损益的披露范围历经5次变更，非流动资产处置始终是非经常损益中首要披露的项目。
已有研究文献表明，上市公司存在利用非经常损益进行盈余管理的行为（魏涛等，2007；蒋大富、熊剑，2012等），非流动资产处置因其涉及资产金额较大，并且是公司的真实经营活动，利用其进行盈余管理更具有隐蔽性等优点，是调节非经常损益常用手段之一。近年来，上市公司非流动资产处置损益的发生额占非经常损益的比重约为7%，上市公司利用非流动资产处置实施盈余管理具有较大可能性。
2007年1月1日起财政部要求上市公司在利润表“营业外支出”下单独披露“非流动资产处置损益”项目。截至2014年，企业会计准则在上市公司范围内执行了7个会计年度，2007年有911家上市公司发生了非流动资产处置损益，2013年有2 515家（约占沪、深两市A股非金融行业上市公司的95%）上市公司发生了此项目，与2007年相比增加了176%；非流动资产处置损益发生金额从2007年的60.84亿元增加到2013年的169亿元，增加了182%；非流动资产处置损益占净利润的比重约为1.33%（按2007～2013年7年平均计算）。非流动资产处置损益的发生频率之高、金额之大，是企业正常的经营管理需要，还是存在真实盈余管理行为？
国外已有文献关于上市公司是否存在利用资产处置实施盈余管理的行为并没有得出一致的结论。Randall Smith、Steven Lipin and Amal Kumar Naj(2005）、Bala G.Dharan and Baruch.Lev(1993）等认为公司管理层存在选择资产出售时机进行盈余管理的动机；Gunny(2010）的实证结果表明上市公司在盈余阈值区间并不存在利用非流动资产处置实施盈余管理的行为。
国内关于真实盈余管理的研究处于起步阶段，真实盈余管理大多集中在操控性费用、研发支出（李增福等，2013；林永坚等，2013）、真实销售行为（张子余、张天西，2011）等方面，利用非流动资产处置损益实施盈余管理的文献较少。
鉴于我国与国外的资本市场发展程度、资产处置的会计处理以及监管方式都有很大的不同，我国上市公司中是否存在利用非流动资产处置实施盈余管理的行为，不同盈利状况的上市公司是否存在不同动机的盈余管理，监管部门应该从哪些方面加强对非流动资产处置的监管是本文研究的主要内容。
二、相关文献回顾及研究假设
盈余管理一直以来都是理论界和实务界关注的热点话题。近年来，由于受企业会计弹性和外部监管的约束，管理层更倾向以操纵经营、筹资和投资等实际交易活动的真实盈余管理行为，其常用手段主要有销售操控、费用操控、生产操控、销售资产等。
国内外关于真实盈余管理的研究主要集中在销售操控、费用操控、生产操控三方面，销售资产的真实盈余管理的研究较少。
Graham(2005）等对美国401家企业的问卷调查显示，80%以上的CFO主要通过真实活动操控来达到盈余管理的目标，采用应计项目管理盈余的比例仅为7.9%。
Bala G.Dharan and Baruch.Lev(1993）的研究表明：陷入财务困境的企业中有高达73%的企业试图通过资产的处置代替会计方法的变更来阻止报告收益的恶化。
Herrmann(2003）以日本上市公司为研究样本，检验经理是否利用固定资产和有价证券的处置损益管理盈余，研究结果表明，公司经理通过销售固定资产和有价证券缩小管理层预测盈余与实际报告盈余之间的差距。
Gunny(2010）分别检验了销售操控、费用操控、生产操控和销售资产与真实盈余管理的关系，结果发现在阈值零利润和上年利润，并没有发现出售资产的真实盈余管理活动。
上市公司中存在以操控性费用、研发支出、操纵销售（张子余、张天西，2011；李增福等，2013；林永坚等，2013；王福胜等，2013）的真实盈余管理行为，得到了普遍证实。不过国内涉及通过资产处置实施盈余管理的文献仅有2篇：
白云霞（2007）通过考察控制权转移公司的后续资产处置行为，发现业绩低于阈值的控制权转移公司会通过资产处置使报告业绩高于阈值，其阈值是指盈亏临界点和控制权转移之前的业绩；王福胜等（2013）研究了高于或低于阈值公司和避亏与避免盈余下降公司利用资产处置操纵盈余的具体动机。
Gunny(2010）认为在阈值零利润和上年利润区间不存在出售资产的真实盈余管理活动，那么其他盈利水平的上市公司是否存在利用非流动资产处置实施盈余管理行为。
鉴于我国与国外的资本市场发展程度、资产处置的会计处理以及监管方式都有很大的不同，本文以扣除非流动资产处置损益后的真实盈余为标准，将公司分为盈利、盈余增长、亏损、盈余下降以及微盈利、盈余微增长、微亏损、盈余微下降8种类型，研究上市公司不同盈余水平下，公司利用资产处置实施的盈余管理行为，因此，提出研究假设如下：
H1：盈利、盈余增长、微盈利、盈余微增长公司有负向盈余管理行为。
H2：亏损、盈余下降、微亏损、盈余微下降公司有正向盈余管理行为。
三、样本选择与研究设计
1. 样本选取及数据来源。
本文以中国沪深两市A股市场2007～2013年的上市公司为研究样本，因金融行业资产管理的特殊性，剔除了金融行业；剔除了非流动资产处置损益经过期初总资产标准化后为零的值；剔除了成长性、公司规模、资产负债率缺失的值，共得到9 258个观测值（具体分布如表3所示）。
文中所用数据均取自CSMAR数据库，非流动资产处置损益数据从上市公司利润表中“营业外支出”下取得，本文的非流动资产主要是指固定资产和无形资产，不包括长期股权投资和投资性房地产等。为避免异常值的影响，对模型中的变量按1%标准进行了缩尾处理。
2. 模型设计及变量定义。
本文中，异常资产处置损益的估计是重点和难点，Gunny(2010）构建了正常资产处置损益的估计模型如（1）式所示，用实际资产处置损益减去正常资产处置损益即为异常资产处置损益。
式中：Gain表示各项资产的处置损益，包括固定资产、无形资产、长期股权投资和可供出售金融资产处置损益；TA表示资产总额；MV表示股东权益的市场价值；Q表示Tobin's Q值，用公司价值除以资产重置成本；IntFund表示息税前盈余EBIT加上R&D和折旧费用；AssetSale表示会计期间长期资产的出售金额；InvSale表示长期投资的出售金额。
在式（1）中，资产负债表和利润表以及报表附注中并未提供出售资产金额的相关信息，因此，本文借鉴王福胜（2013）计算异常资产处置损益的方法，用实际发生的非流动资产处置损益减去相应年度行业的中位数，行业中位数的计算以行业三位数代码为标准划分。
为了检验上文研究假设，借鉴Gunny(2010）文中所使用模型，构建研究模型如下：
式中：Ancad为异常非流动资产处置损益，CMP为公司类型虚拟变量。
Gunny(2010）一文中，出于避亏、保增长盈余管理动机，检验了真实盈余（Re）和真实盈余增长率（Rei）在0至0.01区间的样本是否利用资产处置进行盈余管理的行为，考虑到盈余增长（Rei）的上市公司中有可能包含亏损的上市公司，该类亏损且盈余增长（Rei）的公司没有通过处置非流动资产减少盈余、平滑利润的动机，因此，本文研究中将盈利公司和盈余增长公司分别回归，保证检验结果更加精确。
在上述模型里，本文以真实盈余为标准将公司分为盈利、亏损、盈余增长、盈余下降公司，为了研究零盈余和保持增长上市公司资产处置行为，进一步将上市公司细分为微盈利、微亏损、盈余微增长、盈余微下降公司。以上模型变量中，Lev为资产负债率；Size为公司规模；Growth为营业收入增长率；Year为年度虚拟变量；Indus为行业虚拟变量。
各变量的具体说明和计算方法如表2所示。
四、实证结果
1. 数据描述。
表3为主要变量描述性统计分析，ncad、Ancad的均值为正，表明总体上样本体现为非流动资产处置净收益。
ncad的均值为0.001 1，说明在多数情况下，资产处置损益被用来操纵报告盈余。ncad的中位数为0.000 1，表明上市公司确认资产处置净损失、净收益的比例基本一致。由ncad和Ancad的极值可知，最大的资产处置净收益远高于最小的资产处置净损失，可能暗示增加报告盈余的代价要远大于减少报告盈余的代价。
在总样本中，盈利（90.51%）、盈余增长（68.84%）、盈余下降（31.16%）公司所占比重较高，微亏损公司所占比重较低（1.25%）。样本中上市公司的平均资产负债率约为48.99%，成长性约为22.23%，上市公司平均资产规模约为21亿元。
2. 相关系数矩阵。
表4为主要变量的相关系数，Ancad与sp、spz显著负相关，这意味着在盈利公司和盈余增长公司存在利用非流动资产处置损益调减净收益，以达到平滑利润的行为。另外，Ancad与sl、slx显著正相关，表明为了达到管理层既定盈余目标，上市公司存在利用非流动资产处置损益增加盈余的行为。
注：***表示在1%水平上显著；**表示在5%水平上显著；*表示在10%水平上显著，下同。
3. 回归结果分析。
表5为盈利公司、盈余增长公司、亏损公司、盈余下降公司样本的回归结果，sp、spz的系数显著为负，说明盈利公司、盈余增长公司显著存在利用非流动资产处置损益进行负向盈余管理的现象；sl、slx的系数显著为正，说明亏损公司、盈余下降公司存在利用非流动资产处置损益进行正向盈余管理现象。用lev控制债务契约对公司非流动资产处置行为的影响，lev在四类样本中的系数均为正，且显著正相关，与Herrmann、王福胜（2013）等的实证结果一致；size控制公司规模对非流动资产处置行为的影响，size系数为负，且显著负相关，公司规模与收益平滑正相关，大公司倾向利用非流动资产处置来平滑盈余；growth控制成长性对非流动资产处置行为的影响，盈余增长和盈余下降公司样本中，growth系数为负，且显著负相关，说明处于扩张期的公司需要更多的非流动资产，较少利用非流动资产处置来实施盈余管理。
4. 进一步检验。
进一步关注零盈余和上期盈余，因此本文所指盈余，特指公司的盈余水平和盈余变化。因此，本文做检验时将样本划分为微盈利、盈余微增长、微亏损、盈余微下降。
表6为微盈利、盈余微增长、微亏损、盈余微下降公司样本的回归结果，wsp、wspz的系数显著为负，说明微盈利公司、盈余微增长公司存在利用非流动资产处置损益进行负向盈余管理的现象；wslx的系数显著为正，说明盈余微下降公司存在利用处置非流动资产损益调高利润的现象。lev、size与上文结论一致，但呈现出更强的显著性；growth与上文回归结果略有不同，growth在四类样本中系数为负，且显著负相关，说明处于零盈余和零增长区间扩张期的上市公司较少利用非流动资产处置来实施盈余管理。wsl系数表明微亏损公司不存在利用非流动资产处置进行盈余管理的行为，主要因为现实中公司管理层会通过调整公司盈余，将微亏损公司转变成微盈利公司，统计结果也证明了微亏损公司样本量较少，仅有115家上市公司，同时，样本量过小也是造成回归结果不显著的重要原因之一。
五、研究结论
研究结果表明，亏损公司和盈余下降公司倾向于通过资产处置增加报告盈余，以避免报告亏损和盈余下降；盈利和盈余上升公司倾向于通过资产处置减少报告利润，以平滑盈余；表明上市公司中资产处置的动机不仅仅为了保持盈余阈值零盈余、保增长，也存在通过资产处置调低收益，以规避税收负担或政治成本的动机；进一步检验发现，微盈利公司、盈余微增长公司也存在利用非流动资产处置损益进行负向盈余管理的现象；盈余微下降公司存在利用处置非流动资产损益调高利润的现象。
资产的历史成本计价方法与处置价格之间的差额为盈余管理提供了契机，管理层有选择处置资产和安排处置时间的自主权，管理层会将资产的历史成本与市场价值之间的差额战略性地计入损益，因此，准则制定者在权衡历史成本会计与现行成本会计时，应考虑历史成本计量属性对盈余管理行为的影响。现行的退市制度是亏损公司利用资产处置实现扭亏的主要诱因，为了遏止亏损公司利用非经常性损益操纵盈余，市场监管部门应将非经常性损益的影响进一步引入风险警示制度和暂停上市制度中。外部审计师应将大额的资产处置损益列入重点审计目标，加强对亏损公司的审计，及时发现公司的盈余管理行为，降低审计风险。
参考文献
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Graham,j.r.,Harvey,C.R.,Rajgopal,S..The Economic Implications of Corporate Financial Reporting[J].Journal of Accounting and Economics,2005(40).
王福胜,程富,吉姗姗.基于资产处置的盈余管理研究[J].管理科学,2013(5).
王福胜,吉姗姗,程富.盈余管理对上市公司未来经营业绩的影响研究——基于应计盈余管理与真实盈余管理比较视角[J].南开管理评论,2014(17).
王福胜,程富,吉姗姗.阈值处的盈余分布断层:盈余管理解释的实证检验[J].会计研究,2013(5).
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上市公司分布 篇10
1 财务公司的行业分布
1.1 美国财务公司的行业分布状况
美国在2000年时约有1250多家财务公司, 其资产总额占美国金融资产总额的3%～4%。按行业来划分的话, 可分为工业或销售财务公司和个人或零售财务公司。前者主要是由一些生产制造商如福特汽车制造公司等所拥有, 后者主要以开办耐用消费品及住房等个人贷款业务为主。从资产规模来看, 主要分布在工业制造行业之中:前25名财务公司总资产大约有1万亿美元, 其中, 最大的财务公司为通用电气金融, 资产约为3000亿美元, 第二大的财务公司福特信贷公司的资产也在千亿美元以上。
1.2 中国财务公司的行业分布状况
以2006年的统计数据来看, 国内的财务公司主要分布在能源电力、机械制造以及汽车等以传统行业为主的分布上, 而医药等其他行业则也有财务公司的身影出现。从行业的资产和利润分布来看, 石油化工和能源电力这两个行业分别占资产总额的37.13%和28.03%;利润也占到行业的63.23%。而医药等其他较小行业的财务公司加总起来的资产也才刚过百亿元规模, 规模差距十分明显。
这种以石油和能源电力为主力军的行业分布不均状况与我国目前行业分布格局的强弱特点是分不开的。这两个行业的财务公司均是由国家主导的握有国民经济命脉的超大型国企所组成, 资金实力及组织运营能力较强;而反观医药等其他行业的资产及利润等指标都远远落在行业的平均水平之下, 这也与我国医药等行业的企业集团发展还很弱小有很大关系。因此, 行业分布的最主要的特点是其规模的差异, 且资产规模与赢利状况是有高度正相关性的, 即资产规模的扩大会使得赢利有较大的提升。
2 运营数据比较分析
既然规模是其行业分布的主要特征, 且其资产规模和赢利状况具有较高相关度, 因此从财务公司经营的角度看, 就很有必要来分析其运营效果与资产规模的关系。资产的流动性、资产配置和资产的赢利性是经营者主要关注的三个方面, 从这几个方面我们可以分析出不同行业财务公司的规模、经营与赢利状况的关系。
数据来源:企业集团财务公司调查统计报告
通过对上表中数据的关联度分析可以得出, 平均资产、平均资本金和平均利润这三项高度相关, 可用平均资产来代表另外两个指标。因此, 可以根据资本收益率、流动性比率、存贷款比率和平均资产来分析不同行业的运营状况。从关联度来看, 资本收益和平均资本相关度较高, 资本收益率随平均资产的增多而升高, 这充分体现了财务公司在集团整体运行下规模效应优势的显现;存贷款比率随平均资产的增多而减少, 这表明财务公司规模的扩大使得财务公司有更多的资金可用于集团的融资和贷款服务, 而贷款相对存款来说能在更大程度上促进集团公司的资金运行效率;流动性比例, 也是与平均资产负相关, 但相关比例较小, 即为资产规模的扩大使得财务公司的资产负债运营由短期向长期过渡。因此, 总体来说, 各主要经营指标均随资产规模的扩大而得到改善。