總資產周轉率
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計算
Automatic Data Processing Inc.、總資產周轉率、長期趨勢計算
| 總資產周轉率 | = | 收入1 | ÷ | 總資產1 | |
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1 以千美元計
- 整體結構性觀察與模式概述
- 在該期間內，收入呈現長期上升的趨勢，但中間出現兩次顯著下滑區間。資產總量則經歷較大幅度的波動與結構性增長，且在特定年度出現明顯尖峰。總體而言，收入與總資產皆以相似的長期增長幅度向上，但資產端的波動性較高，且在資產快速擴張時，資產周轉率往往出現下滑。此現象顯示在若干年度的資本支出或併購等資產增長來源，未能與收入同時對應成長，以致資產利用效率短期內承受壓力。連續觀察期間，資產周轉率多在 0.27–0.38 的區間波動，中位水準集中於約 0.30 左右，顯示整體資產使用效率屬於中等水平，並非在資產快速擴張時能維持同等增長的周轉能力。
- 收入變化的時間序列要點
- 以千美元計，2005 年至 2021 年的收入由約 8.50B 增長至約 15.01B，長期呈現上升但過程中有兩次顯著回檔：先於 2007 年出現大幅下滑（約 −12%），之後自 2008 年起逐步回升並在 2011–2014 年期間進入明顯成長期，於 2014 年達到約 12.21B 的高點。之後於 2015 年再度明顯下滑（約 −10%），之後自 2016 年起持續穩健成長，直到 2021 年達到新高，整體 CAGR 接近約 3.6%。 2016 年與 2021 年的增長特徵顯示收入在全球經濟波動及市場需求變化中，能透過結構性改進與市場拓展持續成長，但增速並非線性，而是受年度營運環境與策略調整影響而呈現波動。
- 總資產變化的時間序列要點
- 資產總量在 2005–2021 期間呈現顯著波動且長期上升，從約 27.62B 增長至約 48.77B，累積增幅約 77%。特徵要點包括：2010 年前後出現多次波動，2011 年出現尖峰，資產攀升至約 34.24B，但 2012 年回落至約 30.82B；2016 年再度出現顯著上揚，達約 43.67B，之後雖有波動，仍維持高位至 2021 年的 48.77B。此一路徑顯示在中後期持續的資本支出或併購活動，推動資產基礎擴張。
- 總資產周轉率的時間序列要點
- 以收入對資產的比率衡量，該期間的周轉率介於 0.27 至 0.38 之間，整體大致落在 0.30 左右，顯示資產使用效率保持中等水平。關鍵變化如下： - 2005 年至 2006 年略有提升（0.31 → 0.32），2007 年回落（0.32 → 0.29）。 - 2008–2014 年間上升至 0.37–0.38 的高位，顯示在該段期間資產雖增長，收入增長亦同步提升，提升了單位資產帶來的營收貢獻。 - 2016 年出現顯著下滑，周轉率降至約 0.27，與當時資產快速擴張相對應，顯示資產增長在該年超過收入增長。 - 2017–2020 期間逐步回升，至 2020 年約 0.37；2021 年再度回落至約 0.31，顯示在 COVID-19 疫情與結構性變化的背景下，資產基礎維持高位但收入增長與資產增長之間的動態再平衡。
與競爭對手的比較
Automatic Data Processing Inc.、總資產周轉率、長期趨勢、與競爭對手的比較
| Automatic Data Processing Inc. | Accenture PLC | Adobe Inc. | AppLovin Corp. | Cadence Design Systems Inc. | CrowdStrike Holdings Inc. | Datadog Inc. | International Business Machines Corp. | Intuit Inc. | Microsoft Corp. | Oracle Corp. | Palantir Technologies Inc. | Palo Alto Networks Inc. | Salesforce Inc. | ServiceNow Inc. | Synopsys Inc. | Workday Inc. | |
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與工業部門的比較： 軟體與服務
Automatic Data Processing Inc.、總資產周轉率、長期趨勢，與工業部門相比： 軟體與服務
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與行業的比較： 資訊技術
Automatic Data Processing Inc.、總資產周轉率、長期趨勢，與行業相比： 資訊技術
| Automatic Data Processing Inc. | 資訊技術 | |
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