2025年10月上半旬 乐山电力存货周转率分析:年化52次,行业领先优势解读

基于2025年半年报数据,分析乐山电力存货周转率达26.01次(年化52.02次)的核心原因,对比行业水平揭示其供应链管理优势,并提出优化资产效率建议。

发布时间:2025年10月7日 分类:金融分析 阅读时间:6 分钟

乐山电力(600644.SH)存货周转率分析报告

一、公司概况与数据来源说明

乐山电力股份有限公司(以下简称“乐山电力”)成立于1988年,1993年在上海证券交易所上市,主营业务涵盖电力开发、经营与销售、电力工程施工、房地产开发等。本文基于券商API数据(2025年半年报),对其存货周转率进行分析,数据包括资产负债表、利润表、现金流量表及行业排名等。

二、存货周转率计算与结果

(一)核心公式与数据选取

存货周转率是衡量企业存货运营效率的关键指标,公式为:
[ \text{存货周转率(半年)} = \frac{\text{营业成本(半年)}}{\text{平均存货余额(半年)}} ]
[ \text{平均存货余额} = \frac{\text{期初存货} + \text{期末存货}}{2} ]

数据来源

  • 营业成本(2025年半年):1,394,455,102.45元(利润表“oper_cost”);
  • 期末存货(2025年6月30日):61,804,733.7元(资产负债表“inventories”);
  • 期初存货(2025年1月1日):通过现金流量表“decr_inventories”(存货减少)计算得出。现金流量表中“存货的减少”为-16,391,982.94元(负数表示存货增加),故期初存货=期末存货-存货增加额=61,804,733.7 - 16,391,982.94=45,412,750.76元。

(二)计算结果

[ \text{平均存货余额} = \frac{45,412,750.76 + 61,804,733.7}{2} = 53,608,742.23 \text{元} ]
[ \text{存货周转率(半年)} = \frac{1,394,455,102.45}{53,608,742.23} \approx 26.01 \text{次} ]
[ \text{年化存货周转率} = 26.01 \times 2 = 52.02 \text{次/年} ]

三、存货周转率分析

(一)结果解读:高周转率的合理性

乐山电力2025年半年存货周转率达26.01次(年化52.02次),远高于公用事业行业平均水平(约3-10次/年)。结合其主营业务,高周转率的原因可能包括:

  1. 业务模式驱动:电力工程施工为核心业务之一,存货主要为钢材、水泥等原材料,这些原材料通常随工程进度快速消耗,导致存货周转快;
  2. 供应链管理高效:公司可能与供应商建立了紧密合作,原材料按需采购,减少库存积压;
  3. 房地产开发业务占比低:房地产开发的存货(如开发成本)周转周期长,但乐山电力房地产业务规模较小,对整体存货周转率影响有限。

(二)与行业对比:竞争优势凸显

根据行业排名数据(券商API),乐山电力的ROE(901/21)、净利润率(880/21)等指标在行业中处于中等水平,但存货周转率显著高于行业平均,说明其在存货管理上具备竞争优势。高周转率意味着公司能以更低的库存成本支撑业务运营,提升运营效率。

(三)与其他指标联动分析

  1. 应收账款周转率:2025年半年营业收入1,623,391,398.67元,期末应收账款244,452,854.64元,应收账款周转率(半年)约6.64次(年化13.28次),说明公司收款能力强,整体运营效率协同提升;
  2. 总资产周转率:期末总资产4,563,115,531.84元,总资产周转率(半年)约0.36次(年化0.71次),低于行业平均,主要因资产规模较大(如固定资产、长期投资),而营业收入相对较小,需进一步优化资产结构。

四、结论与建议

(一)结论

乐山电力2025年半年存货周转率显著高于行业平均,反映其存货管理效率高,尤其是电力工程施工业务的存货周转快。高周转率有助于降低库存成本、提高资金使用效率,是公司的运营优势之一。

(二)建议

  1. 保持存货管理优势:继续优化供应链管理,确保原材料及时供应且不积压,维持高周转率;
  2. 提升总资产利用效率:通过扩大营业收入(如增加电力工程订单)或优化资产结构(如处置闲置资产),提高总资产周转率;
  3. 加强趋势分析:由于数据限制,无法分析2024年与2025年的周转率趋势,建议后续关注年度报告,跟踪周转率变化,及时调整运营策略。

五、局限性说明

本文仅基于2025年半年报数据,未涵盖2024年及以前年度的趋势分析,且行业平均数据为估算值,可能存在一定误差。后续可通过“深度投研”模式获取更多历史数据与行业对比信息,提升分析准确性。

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