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企业创造价值是经济增长的微观基础。管理者通常是根据盈利能力的增减来调整企业的经营方向和经营策略，投资者则会根据盈利能力来判别企业的好坏，选择盈利能力较强的企业进行投资。宏观经济决策层也会通过各行业盈利能力的横向和纵向比较来确定行业所处的水平和周期并据此调整经济决策。
衡量一个企业的盈利能力好坏，一般是通过分析企业的盈利能力指标来实现的。然而，单纯考察企业的净资产收益率等传统盈利指标是不科学的，因为它们并不能客观全面地反映企业的经营绩效。传统的盈利能力指标有企业的净利润、现金流量、资产收益率等，对于上市公司来说还有每股收益、每股现金流量等财务指标等。通过定性分析，本文将说明企业比较容易通过财务操控达到粉饰企业经营和财务状况的目的。进一步的定量分析也说明单独使用某一传统财务指标存在两点缺陷。一是相关性分析的结果显示各财务指标之间有时会出现低相关甚至是负相关，这就给管理者和投资者判断企业经营绩效带来了难度和困惑；二是由于各财务指标的计算方法不同导致反映的侧重点也不同，因子分析的结果显示七项主要的财务指标可以归结成两个主要因子，即利润因子和现金流量因子。
因此，盈利能力实证研究的目的首先是要找到能够客观全面反映企业真实状况且具有可比性的盈利能力指标。其次，本文还意图根据这个盈利能力指标的实证数据得到自己的统计分析和行业分析。
目前，经济界普遍认为净资产收益率与资本成本二者的相对变化隐含的绩效信息在反映企业经营业绩上更为真实和客观，作者在本文中介绍了当前管理界较为盛行的经济增加值思想和经济增加值指标EVA(Economic Value Added)，其核心目标正是要纠正企业以往只看到债务成本而忽视资本成本的现象。EVA反映的是企业在一段时间内(通常是一年内)扣除所有资本占用之后的价值增量，即创造价值；每股EVA反映的是单位股权一年内可以带来的价值增量。
在对EVA的一般计算公式进行调整后，本文计算了50家A股上市公司的EVA数据。根据对这个由50家公司组成的样本的每股EVA的总体分析，作者认为每股EVA指标具有客观性和可比性，因此在度量企业经营业绩方面确实存在着一定的优越性。如果每股EVA高于0.25或接近该数值时，我们可以判断该公司的价值创造能力是相当优秀的(一般可以排在上市公司总体的前15％)；如果每股EVA在0.1到0.25之间，说明该公司的经营状况和盈利能力还不错，一般来说这样的公司处于生命周期理论的成熟期，因此盈利持续性也比较强；每股EVA处于-0.1到0.1的企业可认为是微利企业，其经营状况只能用“差强人意”来形容：而每股EVA在-0.1以下的企业，我们认为它们正在严重的破坏价值，即企业的经营正在导致价值的流失。另外，从行业角度分析每股EVA的话，交运港口、消费服务业的行业的平均每股EVA较高；消费服务业正是国民经济产业中发展比较迅速的行业，基本包含了所有的第三产业企业。农林牧渔、工程制造和资源能源居于中游水平，这三者都是我国经济结构中发展最成熟的部分，也在整个产业结构中占有极大的比重，是当前国民经济增长的主流力量。由于原料成本上涨快速，技术水平改善速度缓慢，以及市场竞争激烈，医药化工和材料加工业的价值创造能力较弱。科技通信行业因为其本身研发水平不高，大量的研发投入并没有带来很大的技术改善并投入产业化生产流程，所以每股EVA普遍过低；然后，科技通信行业在整个国民经济中的地位尚处在起步阶段，因此是能够通过改善管理体制和行业内部环境来获得增加的。
尽管EVA的思想和模型比较简单，但它的计算公式非常繁琐，涉及企业中大量的财务信息，包括一些会计报表上不加披露的信息。因此，作者尝试了用传统而且较易获得的财务指标来拟合每股EVA指标。这样一方面可以减轻人们在运用每股EVA指标时数据采集的负担，另一方面简化了计算程序。为了求得拟合度较高的回归方程，本文在多元线性回归的基础上还采用了主成分回归和定性变量回归的方法。最后给出的拟合的回归方程的复相关系数R达到0.906，当方程用于预测下一年数据时相关系数R也达到了0.900，因此用该方程来简化每股EVA的计算是可行并且较为理想的。方程可以表述为每股EVA的拟合值=0.046+0.872×每股收益-0.067×每股现金流量-0.524×每股净资产/市盈率-0.146 u1-0.078 u2-0.139 u3-0.138 u4-0.075 u5-0.237 u6+0.025 u7其中u1，…，u7分别代表医药化工、工程制造、消费服务、材料加工、交运港口、资源能源、科技通信和农林牧渔业的虚拟变量。
该回归方程的两个正项恰好是盈利能力的两大因子，即每股收益和每股现金流量，方程的负项为每股净资产/市盈率，作者将它解释为每股成本。因此，方程的意义也十分明显，是通过扣除资本成本来修正企业的利润；这也再一次说明每股EVA指标是对传统盈利能力指标的有意义的总结形式。