毛利率高代表一定賺錢? 專家:擁有「這項能力」,才是會賺錢的好公司
毛利率高代表一定賺錢? 專家:擁有「這項能力」,才是會賺錢的好公司

一個能夠長期穩定獲利的公司,大多擁有短期不易被超越的優勢所在。例如台積電的晶圓代工製程短期內無人能及,這讓它可以開很高的價格;全聯的超市家數已經超過1,000家,更把營業利益率壓到2%左右的水準,這讓全聯可以用規模經濟壓低採購價格,以及僅賺取2%的利潤率,這兩項優勢讓其他業者很難進入,但全聯反而可以靠著規模及低利潤,穩定的「大賺其錢」。這些公司都因為優勢相當明顯,是具有「 堅實的結構性獲利能力 」的公司。

很不幸的是,大部分公司都很難開創出「堅實的結構性獲利能力」。雖然打造「堅實的」結構性獲利能力很難,但打造「結構性獲利能力」倒是相對容易。我常聽到人們以毛利率或EPS,來衡量一家公司是否具有「結構性獲利能力」,但這種評估方法其實有所偏頗。

沒有營收的高毛利率是沒有意義的

台灣有兩家聞名全球的企業,一家是名列全球前10大IC設計公司的聯發科,其毛利率大概40%左右,一年大概為股東賺進230多億元,是台灣的驕傲之一。另外一家公司是從事電子產品組裝的鴻海,鴻海以毛利率極低而備受批評,2019年的毛利率連6%都不到,但這家公司一年好歹也幫股東賺進1,300億元,ROE也比聯發科高。

這個案例告訴我們,迷信毛利率高的公司或產業,其實犯了下列迷思:首先,毛利率高不代表一定會賺更多的錢。我舉個例子,法國料理的毛利率通常都非常非常高,但是如果你把法國餐廳開在合歡山上,看看會不會賺錢?答案當然是不會!因為沒有營收的高毛利率是沒有意義的。

賺錢與否,還必須考量所投入的資金

其次,毛利率高的產業,費用率通常也比較高,以便利商店、超市及量販店為例,他們的毛利率及費用率都相差10個百分點左右,但最後的淨利率大抵都在2% ∼ 3%之間。所以看一家公司的結構性獲利能力,一定也要仔細研究其費用率。下是分別代表便利商店、超市及量販店的全家、美廉社(三商家購) 及美國Costco的毛利率及費用結構。

大會計師教你從財報數字看懂產業本質圖表1
圖/ 商周出版

再來,賺錢與否還必須考量所投入的資金。以百貨業龍頭遠東百貨為例,其2019年的營業額高達379億元,毛利率52%,營業利益率有12%,稅後淨利也高達6%,共為股東賺進22億元,比2018年成長了30%。可是經營百貨業需投入的資源相對較高,其EPS居然只有1.26元,ROE更只有5.6%,遠低於鴻海的9.4%。獲利與投入不成比例的原因是,百貨業間的競爭比電子組裝業還可怕!百貨業的案例也告訴我們,只有把所投入的資金也都考慮進去,才能算出到底賺不賺錢。

不同的產業有不同的成本及費用率

下表是告訴我們不同的產業有不同的成本及費用率,投入的資源也不同,我們不宜單方面依據毛利率、費用率來判斷企業是否賺錢,是否具備「結構性獲利能力」。

大會計師教你從財報字看懂產業本質圖表2
圖/ 商周出版

最後,賺到的ROE還要再考慮值不值得。受景氣影響大的產業比受景氣影響較小的產業,承受較高的風險,理論上要有較高的ROE,否則這項投資就划不來。不過因為商業競爭激烈,只有追求卓越且紀律極佳的經營者,才會重視ROE這個觀念。

總而言之,只要不違反法律以及社會的道德與公益認知,能夠為所投入的資源賺到合理報酬的事業,就是好事業,不同產業有不同的成本與費用模式,不要太迷信所謂的毛利率。

毛利率什麼時候很重要?

既然如此,難道毛利率就不重要嗎?其實毛利率還是很重要的。你會疑惑怎麼又顛倒過來了?這就是我接下來要講的另一個觀念。毛利率還是很重要的,但什麼時候很重要?就是比較相同產業公司的獲利能力時很重要,因為同產業的公司間,彼此的成本及費用結構差異不大,所以通常誰的毛利率高,誰就更會賺錢,他的結構性獲利能力就越好。

我們必須評估營收、毛利率、費用率、負債比率及ROE後,才能斷定一家公司是否具有「結構性獲利能力」。不管是要了解公司獲利不佳的原因,還是要改善一家公司的獲利能力,都可以從這些數據中找到初步答案。

本文授權轉載自《大會計師教你從財報數字看懂產業本質》,張明輝著,商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
台灣不只要用國際標準,更要參與討論!TWNIC如何培養下一代網路人才,接軌國際技術社群?
台灣不只要用國際標準,更要參與討論!TWNIC如何培養下一代網路人才,接軌國際技術社群?

打開瀏覽器、觀看串流影片,看似日常的上網行為,背後其實仰賴一套套國際網路標準運作。當網路技術持續演進,台灣除了採用這些標準,能不能進一步參與它們形成的過程?

「即便有很多事情可能要做10年才會有效果,但我想我們應該擔任這樣的角色。」TWNIC執行長余若凡指出,台灣硬體產業在全球已有亮眼成果,但對底層網路技術與國際標準的關注、參與仍有成長空間。對TWNIC而言,除了管理「.tw」、「.台灣」網域名稱與台灣IP位址資源,也希望成為台灣與國際網路社群之間的橋梁。

TWNIC 執行長余若凡
圖/ TWNIC 執行長余若凡

這也是TWNIC與國立虎尾科技大學合作舉辦IETF研習課程的背景。從IETF組織運作、RFC標準形成,到IPv6-only等新一代網路技術,課程不只協助參與者理解國際標準,更希望培養實際參與與落地的能力。透過這場合作,TWNIC也試圖串起國際社群、校園人才與產業需求,讓台灣從採用標準,進一步走向參與標準。

硬體做到世界級,下一步讓台灣人才走進標準制定現場

IETF(Internet Engineering Task Force,網際網路工程任務組)作為全球網際網路技術標準形成的重要場域,許多技術規範最終透過RFC文件發布。對TWNIC而言,台灣若能讓更多企業、學校、研究者與工程師參與,不只能更早掌握國際網路技術變化,也有機會把台灣經驗帶進國際討論。

TWNIC因此一方面把國際議題帶回台灣,另一方面也把台灣人才送出去。透過TWNIC Academy學員計畫,每年資助8位學員參與重要國際組織,時間長達一年;部分學員返台後更自主形成社群,近期一場交流活動便吸引近40位參加,背景從網路工程延伸至政策、法律及社會科學。「我們希望最終有更多人可以參與。」余若凡說。從在台培訓、實際參與國際組織到返台形成社群,TWNIC希望讓人才培育不只停留在單次課程,而能持續累積參與國際標準討論的經驗。

會設定網路還不夠,學校補上「讀懂標準」的能力

但真正想要走進IETF,光是「會用網路技術」還不夠。國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱指出,大學課堂教授TCP/IP或網路設定,多半從教科書或整理過的教材入手;真正參與國際標準討論,面對的卻是RFC等第一手技術規範。

他將其中的差距歸納成三種能力:規範閱讀、實作驗證與技術表達。工程師除了讀懂規範,也要能透過實作與工具驗證實際網路行為,最後以精準的技術英文語言與國際社群溝通。「這三種能力不是短期間就能養成。」蘇暉凱指出,因此需要逐步融入大學與研究所的課程及專題。

這也凸顯學校在合作中的角色,TWNIC負責連結國際社群、技術趨勢與參與機會,學校則把這些標準帶進人才培育與實作現場。兩者合作,才能讓「參與國際標準」從少數專家的工作,逐漸變成年輕工程師可以累積的能力。

國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱
圖/ 國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱

IPv6走向主流,校園先成為產業轉型的試驗場

IPv6正是這套合作模式的具體案例。余若凡指出,全球IPv6使用率已正式跨過五成,迎來關鍵轉折。包含越南、捷克等國皆已將全面轉向IPv6排入國家政策時程,主流行動裝置與微軟Windows作業系統也已原生支援。過去許多環境仍採取IPv4與IPv6並行的架構,隨技術、終端與轉換機制逐漸成熟,進一步走向IPv6-only的條件也開始成形。IPv6-only並不代表與既有IPv4服務切割,而是透過NAT64、DNS64等轉換機制維持連線。對產業而言,真正的問題也逐漸從「技術能不能做到」,轉向是否有足夠經驗與信心部署。

為此,TWNIC 從人才培育到校園實作,持續推動 IPv6-only 環境的應用與部署,除了自行建置 IPv6-only Demo Site,也逐步於北、中、南三地拓展示範場域與實作據點。余若凡觀察,相較於企業在商業效益尚未明朗前,對導入新技術往往較為謹慎,校園更適合作為技術驗證與人才培育的場域。透過 TWNIC 推動的實作機制,讓師生在實際環境中理解 IPv6-only 如何運作,一方面培養未來進入產業的人才,另一方面也能累積可供業界參考的部署經驗。對蘇暉凱而言,這意味著學生不能只學會 IPv6 位址格式,更要從網路維運、資安到應用發展,建立面對 IPv6 環境的完整思維。

從Demo Site、教育訓練、技術活動到實作手冊,TWNIC希望逐步降低新技術的理解與部署門檻。當IPv6走向主流,台灣面對的已不只是「網路要不要升級」;如何讓更多人才讀懂國際標準、具備實作能力,甚至走進IETF參與討論,才是台灣從標準「使用者」走向「參與者」的下一步。

IETF研習課程

TWNIC將於10月29至31日2026年臺灣網際網路研討會(TANET 2026)暨國際計算機會議(ICS)設攤展示,規劃「新世代IPv6-Only Wi-Fi無線網路體驗與建置」及「TWNIC IPv6智慧工作室(IPv6 Smart Studio)」兩大主題。歡迎各界蒞臨參觀與體驗!
詳細介紹請參閱:https://twnic.tw/blog/contents.php?id=253&lang=zh-tw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓