可報告細分分析
Automatic Data Processing Inc. 分為兩個部門：僱主服務和專業僱主組織（PEO）服務。
須申報分部利潤率
Automatic Data Processing Inc.，按報告分部劃分的獲利率
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 29.94% | 30.37% | 29.74% | 30.70% | 30.64% | 31.13% |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 14.92% | 13.42% | 14.62% | 12.94% | 12.88% | 12.10% |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
經過資料分析，可觀察到以下幾點趨勢和特徵：
- 雇主服務應申報分部利潤率
- 該指標顯示相對穩定的趨勢，整體呈現微幅波動。從2016年到2021年，利潤率略微下降，從31.13%降至29.94%，約減少1.19個百分點。期間內的變動較為平緩，反映出此分部的盈利能力較為穩定，但存在細微波動，可能受到外部市場環境或內部管理效能的影響。
- 專業雇主組織（PEO）服務應申報分部利潤率
- 此項指標呈現較為上升的趨勢。從2016年到2021年，利潤率由12.1%逐步提高到14.92%，累積增加約2.82個百分點。特別是在2017年到2019年間，得益於逐年上升的增長率，顯示該分部的盈利能力逐步改善。2020年和2021年間，利潤率進一步提升，這可能反映出該服務部門的市場佔有率或營運效率的持續改善，或成本控制較為有效。
整體而言，雖然雇主服務部分的利潤率相對穩定且略有下降，但專業雇主組織服務則顯示出較為明顯的成長趨勢，表明該公司在相關細分市場中可能已經獲得較好的競爭優勢或營運改善。此分析提供了公司不同營運分部間的比較視角，亦暗示著未來在專業雇主服務的持續投資與策略調整，可能有助於進一步提升整體盈利能力。
須申報分部利潤率： 僱主服務
Automatic Data Processing Inc.;雇主服務;分部獲利率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 所得稅前利潤 | 3,052,100) | 3,063,000) | 2,957,000) | 3,087,400) | 2,921,300) | 2,867,900) |
| 收入 | 10,195,200) | 10,086,600) | 9,942,800) | 10,057,800) | 9,535,200) | 9,211,900) |
| 應申報分部獲利比率 | ||||||
| 須申報分部利潤率1 | 29.94% | 30.37% | 29.74% | 30.70% | 30.64% | 31.13% |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部利潤率 = 100 × 所得稅前利潤 ÷ 收入
= 100 × 3,052,100 ÷ 10,195,200 = 29.94%
- 收入趨勢分析
- 從2016年至2021年期間，Automatic Data Processing Inc.的收入展現出持續成長的趨勢。具體來看，收入從92.119億美元逐步攀升至102.784億美元，整體而言呈現穩定的擴張特性。儘管中間某些年度（如2019年）有所小幅下降，整體趨勢依然向上，反映出公司在營運規模上持續擴大與市場佔有率提升的情況。
- 所得稅前利潤趨勢分析
- 在所得稅前利潤方面，數值從2.8679億美元逐逐年增加至3.0521億美元，顯示出公司營運獲利能力的穩步提升。儘管在2019年出現略微下降，轉而略減於2019年達到的高點，整體而言，所得稅前利潤呈現出正向成長趨勢，反映公司在收入成長的同時也有效控制成本，提升盈利能力。
- 須申報分部利潤率變化
- 須申報分部利潤率在三個年度中維持在約30%至31%之間，略有波動，但整體保持穩定。最初在2016年為31.13%，之後逐年略微下降，至2021年接近29.94%。這顯示公司雖然營收和利潤均在成長，但分部利潤率的微弱下降可能受到市場競爭或成本結構變動的影響。其變化幅度較小，顯示公司在利潤率維持方面仍具有一定的穩定性。
須申報分部利潤率： 專業雇主組織 （PEO） 服務
Automatic Data Processing Inc.;專業雇主組織 （PEO） 服務;分部獲利率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 所得稅前利潤 | 718,800) | 605,500) | 620,100) | 504,200) | 448,600) | 371,700) |
| 收入 | 4,818,300) | 4,511,500) | 4,242,700) | 3,896,600) | 3,483,600) | 3,073,100) |
| 應申報分部獲利比率 | ||||||
| 須申報分部利潤率1 | 14.92% | 13.42% | 14.62% | 12.94% | 12.88% | 12.10% |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部利潤率 = 100 × 所得稅前利潤 ÷ 收入
= 100 × 718,800 ÷ 4,818,300 = 14.92%
根據所提供的財務資料，以下為相關趨勢的分析摘要：
- 收入的變動趨勢
- 公司在六年間呈現穩定的收入成長，從2016年的3,073,100千美元增加至2021年的4,818,300千美元，增幅超過56%。此一增長趨勢顯示公司在市場的擴展與業務績效持續改善。
- 所得稅前利潤的變化
- 所得稅前利潤亦展現持續成長的趨勢，從2016年的371,700千美元逐步增加至2021年的718,800千美元，約成長93%。然而，2019年曾出現峰值（620,100千美元）後略微下降至2020年的605,500千美元，但隨後於2021年再次突破，顯示公司獲利能力整體持有正向發展。
- 須申報分部利潤率的變動
- 須申報分部利潤率大致保持在12%至15%之間，整體呈現增加的趨勢。從2016年的12.1%逐步提升至2021年的14.92%，反映公司在分部盈利能力方面逐年提升，經營效率有所改善。
- 整體分析
- 綜合上述數據，公司在六年間展現出營收與獲利的持續成長，利潤率亦有穩步提升，顯示其經營績效良好且具有持續成長潛力。儘管2020年疫情可能對短期業績造成影響，但公司在2021年展現出強勁的反彈能力和改善趨勢。
須申報分部資產回報率比率
Automatic Data Processing Inc.、按可報告分部劃分的資產回報率
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 6.07% | 8.26% | 8.54% | 10.21% | 9.70% | 7.83% |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 46.57% | 41.96% | 39.15% | 66.33% | 76.45% | 69.53% |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
根據提供的數據，對Automatic Data Processing Inc.在2016年至2021年間的財務表現趨勢進行分析，發現以下幾點關鍵觀察結果：
- 雇主服務⸺可報告分部資產回報率
-
此項指標在2016年至2018年間呈現一定程度的上升趨勢，從7.83%逐步增加至10.21%，反映出該分部在該期間內資產運用效率提升。然而，進入2019年後，資產回報率降低至8.54%，並於2020年進一步下降至8.26%，在2021年則顯著下降至6.07%。
整體來看，此指標經歷了早期的增長後，隨後出現明顯的波動和下降趨勢，尤其2020年至2021年期間，資產回報率大幅減少，可能反映出該分部在近年面臨的經營壓力或資產效率的下降。
- 專業雇主組織（PEO）服務⸺可報告分部資產回報率
-
該指標在2016年達到極高的69.53%，是較其他指標高的數值，顯示此分部在早期有非常良好的資產運用效率。其後，該數值先升後降，於2017年攀升至76.45%的高峰，顯示該年該業務表現出色。到2018年，資產回報率降低至66.33%，但仍保持較高水準。
從2019年起，出現明顯的劇烈下降，至39.15%，之後在2020年和2021年稍有回升，分別達到41.96%和46.57%。
整體而言，PEO服務的資產回報率呈現從高峰到大幅波動的趨勢，尤其在2019年後出現較大幅度的下降，可能暗示市場競爭、成本變動或其他經營因素的影響導致其資產運用效率受到挑戰，但2020年和2021年開始逐步回升，展現一定程度的恢復態勢。
綜合分析，整體來說，Automatic Data Processing Inc.的兩個分部資產回報率在初期均呈現較佳表現，但隨著時間推移，尤其是2019年後，兩者皆面臨不同程度的下降壓力。專業雇主組織（PEO）服務分部在早期表現亮眼，但近年來波動較大，反映出可能存在經營挑戰。而雇主服務分部則呈現較為平穩的走勢，尤其在2020年及2021年受到較大幅度下降，值得持續監測其未來恢復狀況及相關策略調整。
須申報分部資產回報率比率： 僱主服務
Automatic Data Processing Inc.;雇主服務;分部資產回報率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 所得稅前利潤 | 3,052,100) | 3,063,000) | 2,957,000) | 3,087,400) | 2,921,300) | 2,867,900) |
| 資產 | 50,279,300) | 37,071,700) | 34,606,300) | 30,250,800) | 30,107,700) | 36,637,500) |
| 應申報分部獲利比率 | ||||||
| 須申報分部資產回報率比率1 | 6.07% | 8.26% | 8.54% | 10.21% | 9.70% | 7.83% |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部資產回報率比率 = 100 × 所得稅前利潤 ÷ 資產
= 100 × 3,052,100 ÷ 50,279,300 = 6.07%
根據提供的財務資料，Automatic Data Processing Inc. 在調查期間內的財務表現展現出數個值得注意的趨勢與變化。
首先，所得稅前利潤在2016年至2021年間整體維持較高水準，且略有成長。從2016年的2,867,900美元逐步上升至2020年的3,063,000美元，顯示公司在此期間內維持穩定的盈利能力，儘管在2021年略微下降至3,052,100美元，但整體而言，未見大幅波動或明顯下滑趨勢。
資產方面，數據展現出顯著的變化。2016年，公司資產為36,637,500美元，隨後經歷了一段波動：2017年資產降低至30,107,700美元後，於2018年略有回升；2019年前後資產達到高峰，並於2020年進一步提升至37,071,700美元，2021年則大幅增加至50,279,300美元，顯示公司在該年度進行了大量資產的增資或擴展活動，顯著提高資產規模。
須申報分部資產回報率比率的數據顯示出較為明顯的變化。從7.83%的較低水準在2016年逐步上升，到2018年的最高點10.21%，反映公司在此期間內的資產運用效率較為佳。然而，之後比率逐年下降，至2021年僅剩6.07%，表明公司資產的利用效率有所減弱，儘管資產規模大幅擴張，但其資產產出的效率未必同步提升，甚至有所下降。
綜合以上分析，該公司在2016至2021年間展現出穩定的盈利能力，並在資產規模上經歷了一段擴張期。資產回報率的變化則指出，資產的使用效率在後期受到一定的影響，可能需關注資產管理策略及資產配置效率，以確保資產規模的擴張能有效轉化為盈利的提升。
須申報分部資產回報率比率： 專業雇主組織 （PEO） 服務
Automatic Data Processing Inc.;專業雇主組織 （PEO） 服務;分部資產回報率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 所得稅前利潤 | 718,800) | 605,500) | 620,100) | 504,200) | 448,600) | 371,700) |
| 資產 | 1,543,400) | 1,443,200) | 1,584,100) | 760,100) | 586,800) | 534,600) |
| 應申報分部獲利比率 | ||||||
| 須申報分部資產回報率比率1 | 46.57% | 41.96% | 39.15% | 66.33% | 76.45% | 69.53% |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部資產回報率比率 = 100 × 所得稅前利潤 ÷ 資產
= 100 × 718,800 ÷ 1,543,400 = 46.57%
- 所得稅前利潤
- 從2016年至2021年間，所得稅前利潤呈明显的持續增长趨勢。2016年的利潤為371,700千美元，到2021年已上升至718,800千美元，約增加了93%。此期間，利潤除了2019年較上一年略微回升外，整體呈現穩定成長的狀態，反映公司盈利能力持續改善，可能受到營收增加或成本控制有效的影響。
- 資產
- 公司的資產規模從2016年至2021年亦有顯著成長，從534,600千美元增加至1,543,400千美元，約翻倍。特别是在2018年後，資產增長速度有所放緩，但仍保持上升的趨勢。此趨勢表明公司在擴張資源或進行資本投資方面持續進行，並可能展示了資產配置的擴展策略。
- 須申報分部資產回報率比率
-
此比率在2016年至2017年間較高，分別為69.53%及76.45%，反映分部運營的資產回報率較為理想。然而，自2018年起明顯下滑，2019年降至39.15%，2020年和2021年又小幅回升至41.96%及46.57%。
此變化趨勢可能源於分部資產投資的擴張以及要求較高的資產使用效率之間的調整。較低的回報率在2018年至2020年間可能表示分部資產的投入較為大量或存在短期擴張壓力，而回報率的回升則暗示了資產運用效率的逐步改善。
須申報分部資產周轉率
Automatic Data Processing Inc.，按報告分部劃分的資產周轉率
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 0.20 | 0.27 | 0.29 | 0.33 | 0.32 | 0.25 |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 3.12 | 3.13 | 2.68 | 5.13 | 5.94 | 5.75 |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
在分析2016年至2021年間的資料顯示，雇主服務部門的應報告分部資產周轉率經歷了一定的波動。2016年為0.25，至2018年略微上升至0.33，反映資產利用效率逐步提高。然而，進入2019年後，資產周轉率下降至0.29，並持續於2020年和2021年降低，最終降至0.2，顯示資產利用效率在最後幾年呈現出放緩甚至下降的趨勢。這可能暗示該部門在資源配置或市場需求方面的挑戰，或是業務結構調整所帶來的影響。
另一方面，專業雇主組織（PEO）服務的應報告分部資產周轉率則顯示較為穩定但存在顯著的變動。2016年為5.75，隨後逐步升高至2017年末的5.94，展現較高的資產效率，但在2018年大幅下滑至5.13，表明該分部在資產運用上可能面臨短期挑戰。進入2019年後，該比率劇烈下降至2.68，顯示資產運用效率大幅降低，可能與該業務的轉型、策略調整或市場需求變動有關。有趣的是，在2020年與2021年期間，資產周轉率略有改善，分別為3.13與3.12，表示在經過調整後，該分部的資產運用效率有一定程度的回升，但仍顯著低於早期的高點。這反映在經歷了較大的波動後，該部門正朝著較為穩定但較低的資產周轉率狀態邁進。
綜合上述，可觀察到雇主服務部門整體的資產利用效率呈現下降趨勢，可能受行業變動或公司策略調整的影響。而專業雇主組織服務則經歷較為劇烈的波動，表明該分部的運營績效受到新策略或市場條件變化的顯著影響。未來若要改善整體資產效率，可能需要針對這兩個分部進行深入分析與策略調整，以提升資產的使用效益與市場競爭力。
須申報分部資產周轉率： 僱主服務
Automatic Data Processing Inc.;雇主服務;分部資產周轉率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 收入 | 10,195,200) | 10,086,600) | 9,942,800) | 10,057,800) | 9,535,200) | 9,211,900) |
| 資產 | 50,279,300) | 37,071,700) | 34,606,300) | 30,250,800) | 30,107,700) | 36,637,500) |
| 須申報分部活動比率 | ||||||
| 須申報分部資產周轉率1 | 0.20 | 0.27 | 0.29 | 0.33 | 0.32 | 0.25 |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部資產周轉率 = 收入 ÷ 資產
= 10,195,200 ÷ 50,279,300 = 0.20
根據所提供的財務數據，整體呈現出以下趨勢與觀察：
- 收入變化趨勢
- 公司收入在分析期間（2016年至2021年）逐年增加，從9,211,900千美元增加至多達10,195,200千美元，顯示公司在此期間維持穩定的營收成長，並呈現出較為持續的擴張趨勢。
- 資產變化趨勢
- 資產總額經歷波動，於2016年達到最高點36,637,500千美元，之後於2017年大幅下降至30,107,700千美元，並於2018年稍微回升，至30,250,800千美元，截至2021年增加至50,279,300千美元。這反映公司資產結構可能經歷了重組或資產調整，特別是在近期資產明顯增加，可能與擴張或投資策略有關。
- 須申報分部資產周轉率
- 該比率在分析期間逐步下降，從0.25降低到0.2。這表明公司在資產運用效率方面，存在一定的減弱。較低的資產周轉率可能與公司資產結構的變化或營運策略有關，或顯示資產使用效率有所下降，需進一步檢視具體原因。
須申報分部資產周轉率： 專業雇主組織 （PEO） 服務
Automatic Data Processing Inc.;專業雇主組織 （PEO） 服務;分部資產周轉率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 收入 | 4,818,300) | 4,511,500) | 4,242,700) | 3,896,600) | 3,483,600) | 3,073,100) |
| 資產 | 1,543,400) | 1,443,200) | 1,584,100) | 760,100) | 586,800) | 534,600) |
| 須申報分部活動比率 | ||||||
| 須申報分部資產周轉率1 | 3.12 | 3.13 | 2.68 | 5.13 | 5.94 | 5.75 |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部資產周轉率 = 收入 ÷ 資產
= 4,818,300 ÷ 1,543,400 = 3.12
根據所提供的財務資料，Automatic Data Processing Inc.在2016年至2021年間表現出一定的成長趨勢，尤其是在收入的表現上。其收入由2016年的約3,073,100千美元逐年穩定上升，至2021年達到約4,818,300千美元，期間累計增長明顯，顯示公司營運規模持續擴大，市場需求穩健，並且管理層成功地維持收入成長的動能。
資產方面，亦呈現持續增加的趨勢，從2016年的約534,600千美元顯著上升到2021年的約1,543,400千美元。資產規模的擴張反映公司在資本投資或營運擴張方面的努力，雖然在2018年後增長速度較之前有所放緩，但整體仍維持成長，顯示公司資產配置的增加，支持其營運擴張的需求。
須申報分部資產周轉率是一項用來衡量公司資產運用效率的財務比率。從數據來看，這個比率在2016年達到5.75的高點，之後逐年變動，最低點出現在2019年，降至2.68，之後又逐步回升至2021年的3.12。此趨勢反映出公司在資產運用效率上經歷了一段波動。2018年之後，尤其是在2019年出現明顯下降，可能與資產投資增加或運營策略調整有關；而隨後的上升則顯示公司正在改善資產運用效率，逐步提升資產回報率，但仍未回到2016年的高點水平，顯示效率的提升仍有待進一步的優化空間。
整體而言，Automatic Data Processing Inc.具有穩定的營收成長和資產擴張趨勢，但資產周轉率的波動提示公司在資產運用效能上存在一定的不確定性。未來支援持續成長的關鍵，將在於公司促進資產運用效率的提升，並有效管理資產結構，以確保營運的長期穩健與資產回報最大化。
須申報分部資本開支與折舊比率
Automatic Data Processing Inc.，按可報告部門劃分的資本支出與折舊比率
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 0.28 | 0.30 | 0.31 | 0.39 | 0.34 | 0.31 |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.15 | 0.67 |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
- 雇主服務分部資本開支與折舊比率
- 從2016年到2021年的數據顯示，雇主服務分部的資本開支與折舊比率在整體上呈現出輕微的下降趨勢，從0.31逐步降低至0.28。此趨勢可能表明企業在此期間逐漸減少對資本支出或折舊資產的投資，或是在資本配置策略上進行調整，以提升資本效率。此外，2018年達到高峰值0.39後，之後數年有所回落，顯示資本相關的投入或許在此段期間有所暫時性的增加，隨後可能進入較為保守的資本運用階段。
- 專業雇主組織（PEO）服務⸺應報告分部資本開支與折舊比率
- 此項指標於2016年顯示較高的比率0.67，但在2017年迅速下降至0.15，之後報告資料缺失，無法確定其後續變化。該比率的顯著下降建議，在2017年前專業雇主組織的資本開支與折舊活動可能經歷了大幅調整，或是公司策略上有所轉變。由於缺乏後續數據，對該分部的長期趨勢與現狀難以進一步分析，但初步跡象顯示在2016至2017年間存在較大波動。
須申報分部資本開支與折舊比率： 僱主服務
Automatic Data Processing Inc.;雇主服務;分部資本支出與折舊比率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 資本支出 | 116,700) | 115,700) | 98,200) | 113,900) | 83,000) | 71,100) |
| 折舊和攤銷 | 421,700) | 388,000) | 321,000) | 291,900) | 247,300) | 230,700) |
| 須申報分部財務比率 | ||||||
| 須申報分部資本開支與折舊比率1 | 0.28 | 0.30 | 0.31 | 0.39 | 0.34 | 0.31 |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部資本開支與折舊比率 = 資本支出 ÷ 折舊和攤銷
= 116,700 ÷ 421,700 = 0.28
根據提供的財務數據，可以觀察到自2016年到2021年間，Automatic Data Processing Inc.在資本支出與折舊和攤銷方面呈現出一定的變化趨勢。資本支出方面，數值由2016年的7,1100千美元逐年增加至2021年的116,700千美元，顯示公司在此期間加大了資本投資，或持續進行資本設備的擴展與升級。特別是在2018年達到最高點，顯示該年度可能有較大的資本投資活動。
折舊和攤銷的數值亦呈現上升趨勢，從2016年的230,700千美元提升至2021年的421,700千美元，傳達公司在資產折舊方面的規模不斷擴大，反映公司資產基礎的增加或資產使用壽命的調整。這也可能是否公司入資新資產的結果，導致折舊成本相應提高。
須申報的分部資本開支與折舊比率則呈現逐步下降趨勢，從2016年的0.31下降至2021年的0.28。此比率的降低，可能意味著公司在資本支出相較於折舊的比例上有所下降，指向資本支出增長較折舊的增長速度較為緩慢，或公司更注重資產的再利用與管理，提高資產的折舊效率或整體資產投資的效率有所改善。
綜合而言，公司在這五年間持續投入大量資本，並伴隨資產折舊的同步增加，且資本開支相對於折舊的比例逐年下降，反映出較為穩健的資本管理策略與資產運用效率的提升。這些動態提供了公司擴張與資產管理的整體趨勢，對於後續財務策略與長期發展具有一定的指示意義。
須申報分部資本開支與折舊比率： 專業雇主組織 （PEO） 服務
Automatic Data Processing Inc.;專業雇主組織 （PEO） 服務;分部資本支出與折舊比率計算
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 選定的財務數據 (以千美元計) | ||||||
| 資本支出 | —) | —) | —) | —) | 200) | 1,000) |
| 折舊和攤銷 | 7,400) | 3,400) | 3,500) | 3,000) | 1,300) | 1,500) |
| 須申報分部財務比率 | ||||||
| 須申報分部資本開支與折舊比率1 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.15 | 0.67 |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
1 2021 計算
須申報分部資本開支與折舊比率 = 資本支出 ÷ 折舊和攤銷
= 0 ÷ 7,400 = 0.00
- 資本支出趨勢
- 資料顯示，資本支出在2016年達到1000千美元，此後一度未提供資料，直至2021年數值出現為未提供或缺失，無法完整追蹤資本支出的年度變化趨勢。然而，若從已知的資料點來看，初期資本支出較為平穩，並未呈現明顯的增減波動，這可能反映公司在此期間的資本投資策略較為穩健或受到資料缺失而未能全面捕捉。
- 折舊和攤銷的變化
- 折舊和攤銷金額在2016年為1500千美元，2017年出現下降至1300千美元，之後於2018年大幅躍升至3000千美元，並持續上升至2019年為3500千美元，2020年略微下降至3400千美元，至2021年達到7400千美元。這一趨勢顯示折舊和攤銷金額大多數時間呈上升狀態，尤其是在2021年大幅成長，可能反映出公司資產規模或資產折舊壽命的擴大，或是資產投資增加導致攤提金額提升。此外，2018年和2019年的顯著上升可能與資本支出的變動相關，這也提示公司在此期間進行了較大量的資產購置或投資。
- 須申報分部資本開支與折舊比率
- 該比率在2016年為0.67，顯示當年分部資本開支相較於折舊較為高，可能代表公司在該年加大了投資力度。2017年此比率大幅下降至0.15，反映出分部資本開支相對折舊的比例降低，或是投資增長放緩。由于後續數據未提供，無法確定後續年度的變化趨勢，但前述資料可推測公司在此期間的資本投資重點有所調整，可能轉向較緩的資本支出策略。
收入
Automatic Data Processing Inc.，按報告部門劃分的收入
以千美元計
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 10,195,200) | 10,086,600) | 9,942,800) | 10,057,800) | 9,535,200) | 9,211,900) |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 4,818,300) | 4,511,500) | 4,242,700) | 3,896,600) | 3,483,600) | 3,073,100) |
| 其他 | (8,100) | (8,300) | (10,300) | (628,600) | (639,000) | (617,200) |
| 總 | 15,005,400) | 14,589,800) | 14,175,200) | 13,325,800) | 12,379,800) | 11,667,800) |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
從資料中可以觀察到，2006年至2021年期間，Automatic Data Processing Inc.的總收入呈現穩定且持續的增長趨勢。特別是在2016年至2018年間，收入增長較為平緩，但仍保持一定的上升速率。自2018年之後，收入增長速度有所加快，至2021年達到1,500萬美元以上，顯示公司在市場上的規模持續擴大。
在各個收入渠道方面，雇主服務收入始終是主要收入來源，其數值自2016年的9,211,900千美元逐步增加，至2021年達到10,195,200千美元，展現穩定成長的趨勢。此外，專業雇主組織（PEO）服務的收入也展現出穩定的上升，從2016年的3,073,100千美元擴增至2021年的4,818,300千美元。這表明公司在專業雇主組織服務領域的市場佔有率逐步提升，並可能反映該服務在公司營收中的越來越重要角色。
另一方面，其他收入部分則呈現出較為特殊的變化。2016年至2018年間，數據顯示負值，分別為-617,200和-639,000千美元，依據公司會計處理或特殊項目的調整，這可能代表某些非經常性的支出或調整，導致其他收入呈現負數。自2019年起，這一數值顯著改善，逐年收縮至接近零，直到2021年仍維持在負值的狀態，顯示該類收入或支出項已大為減少或調整為較小的負數值。這可能反映公司在非核心業務收入管理上的變化或調整。
綜合來看，Automatic Data Processing Inc.在研究期間內展現出穩健的營收增長，主要由雇主服務和專業雇主組織（PEO）服務推動，並且在非傳統收入項目方面的負數情況逐步改善。整體營收趨勢表明公司業務持續擴張，且收入結構較為穩定，未來若能保持此種增長態勢，將有助於加強其市場佔有率與財務抵禦能力。
所得稅前利潤
Automatic Data Processing Inc.，按報告分部劃分的所得稅前利潤
以千美元計
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 3,052,100) | 3,063,000) | 2,957,000) | 3,087,400) | 2,921,300) | 2,867,900) |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 718,800) | 605,500) | 620,100) | 504,200) | 448,600) | 371,700) |
| 其他 | (409,700) | (485,900) | (571,500) | (1,420,500) | (838,800) | (1,004,900) |
| 總 | 3,361,200) | 3,182,600) | 3,005,600) | 2,171,100) | 2,531,100) | 2,234,700) |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
從資料中可以觀察到，雇主服務的所得稅前利潤呈現出一定的波動性。2016年至2018年間，利潤逐步增加，從約2,867,900千美元增加到3,087,400千美元，反映出該部門的穩定成長。2019年略有下降，但於2020年再度上升，至3,062,000千美元，2021年維持在相似水平，顯示該區域的盈利狀况总体較為穩定或有微幅成長。
專業雇主組織（PEO）服務的所得稅前利潤從2016年的約371,700千美元持續成長，尤其在2019年達到高點6,201,00千美元，之後更是在2021年達到7,188,00千美元，顯示此業務線的獲利能力顯著提升。這可能代表該區塊市場需求增加或公司在相關服務方面進行了擴張與改進，進而轉化為利潤的提升。
另一方面，其他未分類的所得稅前利潤則呈現出 顯著的負值，且趨勢持續惡化，從2016年的-1,004,900千美元惡化至2021年的-409,700千美元。這表示該部分業務在整體上產生虧損，且虧損規模在逐步擴大，反映出該部門可能處在不利或需要重整的狀況下，對整體利潤構成壓力。
整體而言，雖然「雇主服務」和「專業雇主組織服務」均展現良好的成長與盈利能力，但「其他」業務的持續虧損可能平衡了正面趨勢，導致總所得稅前利潤在這段期間內變動較為平穩或略有上升。從2020到2021年，總利潤的增長可部分歸因於前述兩個盈利部門的擴大規模與改善績效，尤其是專業雇主組織服務的顯著成長。
資產
Automatic Data Processing Inc.、按可報告部門劃分的資產
以千美元計
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 50,279,300) | 37,071,700) | 34,606,300) | 30,250,800) | 30,107,700) | 36,637,500) |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 1,543,400) | 1,443,200) | 1,584,100) | 760,100) | 586,800) | 534,600) |
| 其他 | (3,050,200) | 650,600) | 5,697,300) | 6,077,800) | 6,485,500) | 6,497,900) |
| 總 | 48,772,500) | 39,165,500) | 41,887,700) | 37,088,700) | 37,180,000) | 43,670,000) |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
從2016年至2021年間的財務資料顯示，雇主服務資產呈現較為明顯的成長趨勢，特別是在2020年到2021年間，資產規模由37,071,700千美元增加至50,279,300千美元，顯示公司在雇主服務相關領域的資產規模有較大的擴張。這可能反映出公司在該領域的策略調整或業務擴展所帶來的資產積累。
專業雇主組織（PEO）服務的資產亦顯示穩步成長的趨勢，從2016年的534,600千美元逐步增加到2021年的1,543,400千美元。特別是在2019年之後，資產增長較為快速，預示公司在此細分市場的布局逐漸擴大，且成長動能正逐步加強。
另一方面，“其他”資產在2016年至2020年間穩定波動，但在2021年出現大幅下降，從2020年的650,600千美元劇烈下降至-3,050,200千美元。此變化可能代表某些資產的減記或重新分類，亦可能反映出資產重組或資產出售的情況，對公司的資產結構產生顯著影響，值得進一步追蹤與分析。
整體來看，總資產在2016年至2019年間經歷起伏，2019年後出現增長，2021年達到48,772,500千美元的高點。這段期間內資產規模的波動反映公司經營活動的變化以及市場環境的影響。特別是2021年的顯著增長，可能是公司策略調整或外部環境改善所致，展現出公司資產總額的逐步擴展及整體規模的持續增強。
資本支出
Automatic Data Processing Inc.、按應報告部門劃分的資本支出
以千美元計
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 116,700) | 115,700) | 98,200) | 113,900) | 83,000) | 71,100) |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | —) | —) | —) | —) | 200) | 1,000) |
| 其他 | 61,600) | 52,600) | 64,500) | 78,000) | 165,800) | 93,600) |
| 總 | 178,300) | 168,300) | 162,700) | 191,900) | 249,000) | 165,700) |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
- 資本支出整體趨勢
- 從2016年至2021年的數據顯示，Automatic Data Processing Inc. 的資本支出經歷了一些波動，但整體趨勢呈現穩步成長。2016年的總資本支出為165,700千美元，2021年增加至178,300千美元，年均輕微上升，反映公司在資本投資方面逐年擴展。
- 雇主服務⸺資本支出的表現
- 雇主服務的資本支出自2016年的71,100千美元逐步上升至2018年的113,900千美元，增幅較為明顯；然而，2019年略有下降至98,200千美元，之後在2020年和2021年再次增加，分別為115,700千美元與116,700千美元。整體而言，雇主服務的資本支出展現出較為穩定的上升趨勢，反映公司持續在此類服務領域投資以應對市場需求。值得注意的是，2018年資本支出的高峰和2019年的下降，可能反映出該年度內部或外部經營調整，或資源配置的變動。
- 專業雇主組織（PEO）服務⸺資本支出
- 此部分數據顯示，2016年和2017年資本支出分別為1,000千美元與200千美元，後續年份的數據未完全提供。由於資料缺失，難以分析2020年以前的明確趨勢，但2017年後的支出持續維持在較低水平，顯示該服務類型的投資較為有限或集中，或相關資本支出在該項目中占比不高，需進一步資料確認才能作更精確的分析。
- 其他⸺資本支出
- 2016至2017年間，其他資本支出顯著增加，從93,600千美元變為165,800千美元，呈現投資幅度較大。此後數據顯示逐漸下降，至2019年降至64,500千美元，2020年和2021年則有所回升，分別為52,600千美元與61,600千美元。這種波動可能反映公司對不同項目或非核心事業的投資策略調整。特別是在2018年資本支出降低後，2020年略有回升，代表公司在非核心領域的資源配置有所變化，或針對特定策略調整進行了投資重整。
折舊和攤銷
Automatic Data Processing Inc.、按可報告部門劃分的折舊和攤銷
以千美元計
| 2021年6月30日 | 2020年6月30日 | 2019年6月30日 | 2018年6月30日 | 2017年6月30日 | 2016年6月30日 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 雇主服務 | 421,700) | 388,000) | 321,000) | 291,900) | 247,300) | 230,700) |
| 專業雇主組織 （PEO） 服務 | 7,400) | 3,400) | 3,500) | 3,000) | 1,300) | 1,500) |
| 其他 | 81,600) | 88,600) | 84,500) | 82,700) | 67,500) | 56,400) |
| 總 | 510,700) | 480,000) | 409,000) | 377,600) | 316,100) | 288,600) |
根據報告： 10-K (報告日期： 2021-06-30), 10-K (報告日期： 2020-06-30), 10-K (報告日期： 2019-06-30), 10-K (報告日期： 2018-06-30), 10-K (報告日期： 2017-06-30), 10-K (報告日期： 2016-06-30).
從2016年到2021年的資料顯示，Automatic Data Processing Inc.在折舊和攤銷相關的支出方面呈現持續上升的趨勢。特別是在「雇主服務」項目中，金額由2016年的約2.31億美元增加至2021年的約4.22億美元，顯示公司在其核心業務的資產折舊或攤銷支出逐步增加。這可能反映公司資產規模的擴張，或是更高資本支出的折舊處理。
「專業雇主組織（PEO）服務」相關的折舊和攤銷金額在2016年僅有約150萬美元，但在2018年後出現較大幅度的增長，由2018年的約300萬美元快速提升至2021年的約740萬美元，這顯示該業務線的擴展或相關資產的資本投入大幅增加，導致折舊費用顯著上升。
同時，「其他」類別的折舊及攤銷額也由2016年的約56.4萬美元逐年增加，雖有些微波動，但整體呈現上升趨勢，反映公司在多元化資產上的資本支出或資產更換情況的增加。
「總⸺折舊和攤銷」的數值則展現出持續的穩定增長，從2016年的約2.89億美元攀升至2021年的約5.11億美元，表明公司在不同業務線的資產折舊攤銷負擔逐年增加，與公司規模擴展一致，亦可能是公司資產投資策略的一部分。此外，這樣的趨勢提醒投資者留意資產折舊對公司盈餘的潛在影響，尤其在資本支出較大的年度可能壓縮短期利潤。
綜合來看，這段期間公司整體折舊和攤銷支出呈現穩定增長的模式，反映公司持續投資於資產與資本的擴張與壽命管理，這對於長期營運和資產管理策略具有積極的意義。然而，也應持續觀察這些支出的趨勢與公司營運之間的相關性，以評估其資本投資的效率與未來獲利能力。