我國石油加工行業上市公司競爭力實證研究

[摘要]石油加工行業是我國的重點行業，在國民經濟中具有舉足輕重的地位。本文采用主成份分析法，分別從償債能力、盈利能力、經營能力和成長能力等方面對我國10家石油加工類上市公司的13項財務指標進行了競爭力綜合評價。討論了上市公司財務系數評價的計算原理和方法，從而給出了對上市公司財務狀況進行動態綜合評價的一種簡單、有效的方法。并把這種方法應用到石油加工及煉焦類上市公司的分析上，得到了比較滿意的結果，從而為投資者作出投資判斷提供了客觀、合理的決策依據，并且發現了這類企業存在的一些問題，最后提出了相應的建議。

[關鍵詞]石油加工行業;主成份分析;競爭力

中圖分類號:O212 文獻標識碼: A

0引言

石油加工行業長期以來就是世界各國國民經濟的基礎產業，在國民經濟中具有重要的地位。中國經濟長時期的快速增長，使市場對石油的需求也穩步、快速增長。據統計，2008年上半年國內石油需求增長6%左右，而同期國內原油產量的增長只有1.7%。產量的增長遠遠低于需求的增長。為了滿足國內市場需求，上半年我國原油進口量達8154萬噸，同比增速為11.2%，我國石油對外依存度上半年達到47%。2008年7月份，我國原油進口量更是創出月度紀錄新高，達到1483萬噸，較上年同期增長近四成。原油進口依存度創歷史紀錄，達到48.8%，逼近50%的紅線[1]。由于原油進口量的增加，國際油價的漲跌對國內市場的影響也越來越明顯。 由于這些因素的影響，使得我國石油加工行業再一次成為了大家關注的焦點。對于我國石油加工行業上市公司競爭力的研究，這不僅給相關企業提供了合適的評價標準，使其合理的安排財務結構以規避財務風險，而且為廣大的投資者提供了分析上市公司業績的評價標準。因此對于我國石油加工行業上市公司競爭力的研究具有十分重要的現實意義。

上市公司的投資價值體現在公司財務狀況的好壞，而公司的財務狀況和經營成果可以通過會計報表及一系列財務指標反映出來。這些指標多以比率的形式出現在公司的年報和中報或者季報當中，但它們只能分別反映企業經營管理活動中某個方面的情況。投資者常常需要對上市公司某一時期的財務狀況和經營成果作出綜合評價，以此作為投資決策的依據[2]。應用主成份法確定上市的復合財務系數，不失為一種好的方法。本文將在確定上市公司財務評價指標體系以后，應用主成份分析法，對各財務指標進行比較綜合，得到一種新的復合財務系數算法，這種算法比較客觀、合理，不帶有人的主觀隨意性，從而為投資者進行投資決策提供了科學依據。

1競爭力評價模型的建立

1.1評價指標的選擇

上市公司的經營活動表現為運用一定的資金以取得盈利，因此對上市公司的投資價值的綜合評價就包括經營成果的評價和實現這一成果的資產運用狀況的評價。這兩個方面相互聯系，但并不一定表現出變動的一致性。因此，在基礎財務指標體系中，主要應包括三類財務指標，一是反映企業資金運用狀況的，二是反映企業盈利能力的，三是反映這二者的聯接關系的。對上市公司通常使用的考核指標，主要有以下13種，如表1所示。本文將13種財務指標分為現期財務指標和趨勢財務指標，共兩大類。這些趨勢財務指標中的增長率指標，均為原指標的當期值與對比期值的差與對比期值的比值。

1.2評價模型的選擇

主成份分析也稱主份量分析，旨在利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標。在實證問題研究中，為了全面、系統地分析問題，我們必須考慮眾多影響因素。這些涉及的因素一般稱為指標，在多元統計分析中也稱為變量。因為每個變量都在不同程度上反映了所研究問題的某些信息，并且指標之間彼此有一定的相關性，因而所得的統計數據反映的信息在一定程度上有重疊。在用統計方法研究多變量問題時，變量太多會增加計算量和增加分析問題的復雜性，人們希望在進行定量分析的過程中，涉及的變量較少，得到的信息量較多。主成份分析正是適應這一要求產生的，是解決這類題的理想工具。主成份分析法是一種數學變換的方法， 它把給定的一組相關變量通過線性變換轉成另一組不相關的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。在數學變換中保持變量的總方差不變，使第一變量具有最大的方差，稱為第一主成分，第二變量的方差次大，并且和第一變量不相關，稱為第二主成分。依次類推，I個變量就有I個主成份[3]。

② F1是x1，x2，…，xn的一切線性組合中方差最大者，F2是與F1不相關的x1，x2，…，xn的所有線性組合中方差最大者;……;Fm是與F1，F2，……，Fm-1都不相關的x1，x2，…，xn的所有線性組合中方差最大者。

主成分財務意義的解釋可根據各財務指標Xi的含義及其在主成分表達式中的系數數值的大小和符號來進行。如果一個主成分表達式中的某個指標Xi的系數較大，表明這個主成分主要反映的是該指標Xi的信息，而系數的正負則表明該指標與該主成分作用同向或逆向。

2.實證分析

本文以我國滬、深兩市上市的石油加工企業岳陽興長(000819)、長航鳳凰(000520)等10只石油加工類上市為例，運用主成分分析方法，借助spss12.0和Excel2003軟件，從它們披露的2008年年報和季報財務報表數據收集、整理、計算出所需的13項財務指標，得到我國石油加工板塊上市公司的主要財務指標如表2所示，進而對上市公司的經營業績進行綜合評價[5]。將表2中的原始數據通過計算軟件的計算，按照上述主成分分析法的計算步驟進行分析，得出相關結果見表3-表7。

(1) 計算特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率。對表2的原始數據進行標準化處理得到標準化數據，然后計算各標準化數據的特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率得出表3。從表3可知，提取了特征值大于1的4個主成分，其累計方差貢獻率達到88.869%接近1，基本保留了原來的信息，而因子由13個減少為4個，故提取了4個主成分，達到了降維和化簡的目的。

(2)計算主成分載荷矩陣。在因子旋轉之前，一些指標在這四個主成分上的負荷不具有特別明顯的傾向性，為了使因子之間的信息更加獨立，對因子載荷矩陣進行最大方差正交旋轉。因子旋轉后能使在一個公共因子上有高負荷的變量數目減至最少，從而增強因子的可解釋性[6]。因子旋轉前后的主成分載荷矩陣如表4所示。

經過旋轉后的因子載荷矩陣F的經濟含義更加明確，根據正交因子載荷矩陣中的高載荷分布，可以將指標分成4類[7]，各公共因子命名如表5所示。

從表6主成份特征向量可以得出4個單項財務指標的線性組合如下:

第一主成分(償債能力):

F1=0.446Y1+0.45Y2-0.3Y3-0.04Y4+0.437Y5+0.347Y6+0.102Y7-0.09Y8+0.15 Y9-0.12 Y10

-0.34 Y11-0.1 Y12-0.11 Y13

第二主成分(盈利能力):

F2=-0.029Y1+0.0031Y2+0.0959Y3+0.3533Y4-0.03Y5+0.147Y6+0.4724Y7+0.049Y8+0.4709Y9

+0.4126Y10-0.065Y11+0.4647Y12-0.069Y13

第三主成分(經營能力):

F3=-0.07Y1-0.07Y2+0.444Y3+0.315Y4-0.23Y5-0.347Y6-0.034Y7+0.296Y8+-0.08Y9

+0.178Y10-0.05Y11-0.16Y12+0.611Y13

第四主成分(成長能力):

F4=-0.07Y1-0.07Y2+0.097Y3-0.37Y4+0.049Y5-0.05Y6+0.215Y7+0.683Y8+0.105Y9

-0.23Y10+0.478Y11-0.04Y12+0.183Y13

(3)以旋轉后提取的主成份的方差貢獻率為權重，可得綜合主成分模型:

F=0.32866F1+0.61777F2+0.78796F3+0.88869F4

通過上述模型計算各個主成分以及綜合主成分得分，并將得分轉化為百分制形式，從而進行相應的排名，即可對各上市公司進行綜合評價比較，結果見表7.

從表7可見， 在十家我國滬、深兩市上市的石油加工企業中，償債能力最強的上市公司是茂化實華， 盈利能力最強的上市公司是岳陽興長， 經營能力最強的上市公司是長航鳳凰， 成長能力最強的上市公司是山西焦化， 而綜合能力最強的上市公司是山西焦化。

3結論與建議

石油加工行業在國民經濟中的地位和作用十分重要，是現代社會經濟發展的重要動力能源[8]。隨著現代文明和科學技術的飛速發展，石油、石油制成品及其化工品被更加廣泛地應用于工業、農業、交通運輸和國防等各個領域，并向更深更廣的層面滲透。中國石油石化業是伴隨著新中國的成立而起步的。建國50多年，特別是改革開發的30多年來，我國石油化工業穩定發展，有力地支持了國民經濟的持續快速發展，但仍然存在著資源相對短缺、產業結構不合理、規模小、技術落后、競爭力低等問題。面對新時期新形勢帶來的挑戰和機遇，我國石油石化業應加快產業結構調整，優化資源配置，加大技術創新力度，積極參與國際化競爭[9]。

主要參考文獻

[1] 梅國平.論上市公司績效評價體系[J].企業經濟，2003(10):189-190.

[2] 張蕊.企業經營業績評價理論與方法的變革[J].會計研究，2001(12):46-50.

[3] 楊公樸，夏大慰.產業經濟學教程[M].上海:上海財經大學出版社，1998.

[4] 戴魁早.因子分析在我國鋼鐵業市場績效分析中的應用[J].數理統計與管理，2008，27(2):197-204.

[5] 朱承亮，岳宏志. 我國鋼鐵行業上市公司競爭力實證研究[J]. 數理統計與管理， 2008， 27(6):1095-1101.

[6] 林海明，張文霖.主成分分析與因子分析詳細的異同和SPSS軟件[J].統計研究，2005(3).

[7] 方開泰.實用多元統計分析[M].上海:華東師范大學出版社，1989.

[8] 謝志華.會計報表結構分析[M].北京:經濟管理出版社，1995.

[9] 余建英，何旭宏.數據統計分析與SPSS 應用[M]. 北京:人民郵電出版社，2003.