【教學】看懂企業營運效率不能忽視這指標!

2025年04月09日 17:45 - 優分析產業數據中心
圖片來源:優分析

在看財報時,我們常常會直覺地盯著營收成長、EPS 變化,甚至毛利率高不高,但你知道嗎?

真正能看出一家公司營運效率、體質好壞的關鍵指標,往往藏在「資產的使用效率」裡。

其中有一個指標,常常被投資人忽略,卻是連管理階層都極度重視的營運訊號——「存貨周轉率」與「存貨週轉天數」。

為什麼我們要關注存貨周轉?

我們在分析企業的資產效率時,常常會看總資產周轉率,也就是一家公司怎麼把手上的資產,轉換成營收跟利潤。但如果我們想要再深入一點去了解這個轉換的品質,有一個指標就很值得看——那就是「存貨」。

存貨常常被忽略,但其實它是企業裡面最容易出問題、也最能看出經營狀況的地方之一。

想像一下,如果一家公司產品很好賣,庫存進來沒多久就能賣掉、回收現金,那代表它的資金運用很有效率,營運也很健康;但反過來,如果東西堆在倉庫賣不出去,不只是壓住資金,還有可能過期、跌價,甚至要認列損失。

所以說,如果想看一家企業到底「經營得好不好」,從存貨周轉率來看,就是一個很實在的方法。

那麼存貨周轉率是什麼?

存貨周轉率=銷貨成本÷平均存貨

表示公司在一定期間內,平均把庫存周轉的次數。

存貨周轉率的高低代表什麼?

當我們看到存貨周轉率很高時,通常代表:

東西很好賣、需求穩定;

公司進貨和出貨的速度很快;

現金流也比較順暢,不容易出現資金卡住的問題。

簡單說:數字越高代表存貨翻得快、經營效率高。

但如果存貨周轉率變低了,可能就要注意:

產品是不是不好賣了?

庫存會不會越堆越多?

是不是公司高估了需求,或產能規劃不夠靈活?

這些都會影響到營運效率,甚至連獲利能力、資產價值都會受到影響。

簡單說:數字越低則可能是庫存壓力或需求疲弱。

所以對製造業、零售業、品牌商等需要存貨管理的產業來說,存貨管理好不好,會直接左右整體營運表現。

存貨周轉率的例子:

舉例來說,自行車龍頭廠商巨大(9921),自從疫情爆發之後,當時爆量的重複下單庫存一直到現在都還沒有去化回到疫情之前的水準。

配合存貨來看,可以留意到的地方是,它的存貨周轉率次數隨著存貨的堆積而下滑,目前24Q4的周轉率為0.44次,相較於疫情之前的水準平均都落在0.8次以上仍有不小的距離。

所以透過存貨周轉率就可以幫助我們知道目前企業的營運效率是否有好轉的情況。

(圖片來源:優分析產業資料庫)

那什麼是存貨週轉天數?

了解存貨周轉率之後,很多人可能會問:「那到底要怎麼看存貨翻得快不快?一年翻五次、十次是多還是少?

就像前面的例子:巨大,他一季翻0.44次,一年翻了1.89次,雖然我們透過了跟過去比較知道是不好,但不夠直覺性!

這時候,我們可以看另一個跟存貨周轉率非常相像但更直覺的指標——存貨週轉天數。

它的意思很簡單,就是:

「公司平均一筆存貨,從買進後變成存貨後到賣出給客戶,要花幾天?

公式為:

存貨週轉天數=365÷存貨周轉率

也就是說,周轉率越高,週轉天數就越短,代表東西賣得快、資金回來得也快。

這個指標有什麼用?

它把一個抽象的效率,變成我們可以想像的「時間」!

假設一家公司過去長期平均的週轉天數是 30 代表東西放進倉庫大概一個月內就會賣掉。

但如果趨勢是漸漸往上,甚至近期的存貨週轉天數變成了 90 意思就是三個月都還賣不掉,這時我們就要開始擔心了,是不是產品不好賣、備貨太多,或庫存管控出問題?

存貨週轉天數例子:

舉例來說,就像上面一樣的例子,做腳踏車的巨大(9921),它的存貨周轉天數就是隨著庫存的堆積,而越變越高。

從過去的平均100天左右一路上升到200天以上,甚至在2023年存貨已經開始去化的情況下,存貨週轉天數依然持續往上,這意味著即便公司已經開始出清庫存,但整體的出貨速度依舊偏慢,表示產品需求恢復力道不強!

(圖片來源:優分析產業資料庫)

存貨周轉率&存貨週轉天數的進階用法:同族群比較

那麼因為產業特性的不同,我們不能夠將這兩個存貨指標與不同產業做對比。

但是拿來與同業做比較卻可以有非常好的效果。

像是同為自行車產業的美利達(9914),它的存貨週轉天數走勢跟巨大幾乎一模一樣,也就是說過去所發生的自行車庫存堆積,並非只有巨大,而是全產業都是這樣,且是兩者的存貨週轉天數都脫離了歷史區間,這種就必須要特別小心。

(圖片來源:優分析產業資料庫)

因為在整個產業並沒有反轉跡象之前(像是存貨周轉速度變高、經營效率變好、營收明顯上升等),通常比較不容易受到資金的青睞,從股價來看自從2021年創高後,基本上就沒有甚麼明顯的上漲,如果懂得運用存貨指標輔助判斷,就可以幫助我們增加資金的運用效率從而找到經營效率正在往上的產業。

(圖片來源:優分析產業資料庫)

(圖片來源:優分析產業資料庫)

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