因子分析法在我國光伏企業財務分析中的應用

陳鷹　吳菲菲

摘要：當前光伏行業產能過剩、大面積停產倒閉、高負債率、資金鏈緊張，財務狀況普遍較差。因子分析法作為一種綜合評價的多元統計方法，可有效運用于財務狀況總體分析。本文以賽維LDK為例，選取公司的樣本指標，構建因子分析模型，對其2006-2012年財務狀況進行綜合性評價，為投資者的科學決策提供一定的依據。

關鍵詞：因子分析法 光伏 財務分析

過去十年里，我國的光伏產業呈現爆發式增長，取得了十分輝煌的成就。但是我國的光伏產業自誕生起，就一直在“兩頭在外”的發展模式下成長壯大，90%以上的原料設備及產品市場都在海外，極度缺乏抵御風險的能力。近年來一些光伏企業的瘋狂擴張，導致嚴重的產能過剩，而國內市場卻遲遲未得到開拓，在歐債危機、美歐“雙反”大背景的沖擊下，外銷受阻，市場萎縮，光伏行業遭遇前所未有的發展“寒流”。雖然中歐兩方就中國出口至歐洲的光伏產品達成價格承諾協議，解決了部分光伏企業的出口問題，但是產能過剩、內需不足、大面積停產倒閉、高負債率的現實窘境仍未得到有效緩解。

現代財務分析作為一個涵蓋償債能力、盈利能力、營運能力和現金流量等為一體的有機體系，在財務分析的實際應用中卓有成效。但是，單一的財務指標并不能對公司的總體財務狀況做出科學的評價，因子分析法作為一種多元統計方法，在綜合評價的應用中十分有效。本文以困境中的光伏企業賽維LDK為例，選取公司2006-2012年的財務指標，運用SPSS17.0構建因子分析模型，計算綜合得分，對其歷年的財務總體狀況做出綜合性評價，為光伏行業現有及潛在投資者的科學決策提供一定的依據。

一、因子分析法的原理、模型及分析步驟

（一）因子分析原理

因子分析法是利用降維的思想，從研究原始變量相關矩陣內部的依賴關系出發，以最少的信息丟失為前提，將眾多具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多元統計分析方法。它要求變量間具有較強的相關關系，若大部分相關系數都小于0.3，則不適合作因子分析。

（二）因子分析數學模型

設p個原有變量x1，x2，x3，…，xp，且每個變量是均值為0，標準差為1的標準化變量。將每個原有變量k（k

x1=a11f1+a12f2+a13f3+…+a1kfk+ε1

x2=a21f1+a22f2+a23f3+…+a2kfk+ε2

x3=a31f1+a32f2+a33f3+…+a3kfk+ε3

…

xp=ap1f1+ap2f2+ap3f3+…+apkfk+εp

寫成矩陣的形式為X=AF+ε，其中X為原始變量向量，A為公共因子載荷矩陣，fK為公共因子，ε為特殊因子。

（三）因子分析步驟

1.指標數據的標準化處理；2.因子分析的適合性檢驗；3.計算特征值、方差貢獻率、累積方差貢獻率；4.求解因子載荷，對因子進行命名和解釋；5.計算因子得分；6.做出綜合性評價。

二、因子分析法在賽維LDK的實際應用

（一）指標的選取

一個企業財務總體狀況的好壞取決于償債能力、盈利能力及營運能力等的綜合影響，因此本文選定包括償債能力、盈利能力、營運能力等在內的11個財務指標進行研究。

（二）運用SPSS對數據進行標準化處理，計算指標間相關系數，檢驗其是否適合因子分析

為消除量綱的影響，特對指標數據進行標準化處理，并將標準化后的數據作為新的變量，采用SPSS進行相關性分析，根據SPSS17.0計算的相關系數矩陣結果可知，指標間相關性顯著，適合作因子分析。

（三）運用SPSS軟件計算特征值、方差貢獻率、累積方差貢獻率，確定主因子（見下頁表1）

從表1可以看出，前兩個因子的累積方差貢獻率達到88.43%，說明原有變量所含信息能夠被有效的解釋，信息丟失較少，因子分析結果較為理想。因此取m=2，用2個主因子來代替原來的11個財務指標，這2個因子所包含的信息占到了原來的88.43%。

（四）求解因子載荷，對因子進行命名和解釋

通過因子載荷矩陣，可以確定各財務指標在因子中所占比重，并對該因子做出合理的經濟解釋。經最大方差旋轉后的因子載荷矩陣分析可知，銷售凈利率、銷售毛利率、營運資本配置率、資產負債率、現金比率、基本每股收益、流動比率指標在第一個因子中具有較高的載荷，而這幾個指標代表了賽維LDK的盈利能力和償債能力。在第二個因子中，流動資產周轉率、存貨周轉率指標載荷較大，可解釋為營運能力。因此兩因子代表的經濟意義分別為F1：盈利能力和償債能力，F2：營運能力。

（五）計算因子得分

運用回歸法計算因子得分系數，因子得分系數矩陣見表2。

根據因子得分系數矩陣得到因子得分函數：

F1=-0.127×資產負債率+0.143×營運資本配置率+0.109×流動比率+0.133×現金比率+0.08×流動資產周轉率+0.082×應收賬款周轉率+0.039×存貨周轉率+0.153×銷售毛利率+0.163×銷售凈利率-0.01×現金流量比率+0.166×基本每股收益

F2=0.071×資產負債率+0.006×營運資本配置率-0.12×流動比率-0.037×現金比率+0.34×流動資產周轉率-0.122×應收賬款周轉率+0.289×存貨周轉率+0.059×銷售毛利率+0.114×銷售凈利率+0.262×現金流量比率+0.182×基本每股收益

計算得到各年的因子得分及排名情況如表3。

（六）綜合評價

根據因子得分系數矩陣，對賽維LDK 2006-2012年財務總體狀況進行綜合性評價。以每個因子的方差貢獻率為權數確定最后的財務綜合評分函數為：

F=0.61017×F1+0.27408×F2

將數據代入函數式中，得到賽維LDK歷年的綜合財務評分如表4。

從財務評分綜合排名可以看出，賽維LDK的財務表現受宏觀經濟環境影響顯著。2006-2008年處于光伏產業發展的高速增長期，財務表現總體靠前，其中，2007年較2006年有著明顯的優勢，除受益日益增長的行業需求外，在紐交所的成功上市，也為其產能擴張提供了強大的資金支持；2009年受全球金融危機滯后的影響，光伏產業的發展進入階段性低迷期，賽維LDK2009年財務總體狀況表現較差，低于歷年平均水平；2010年全球宏觀經濟環境逐步好轉，光伏產業邁入新一輪增長期，并且金融危機中受到抑制的需求被重新激發出來，光伏產業呈現良好的發展態勢，賽維LDK這一年的銷售收入、毛利、營業利潤及凈利潤等盈利指標都位居歷年第一，并且遙遙領先，2010年的財務總體狀況排名居歷年首位；2010年以后，歐洲各國紛紛開始下調補貼，加之歐債危機的消極影響，歐洲光伏市場萎縮，外銷受阻，給過于依賴歐洲市場的我國光伏產業致命一擊，2011年，我國光伏行業利潤率從139%下滑到20%，在此宏觀經濟背景下，賽維LDK2011年的財務總體狀況排名比較靠后；2012年，光伏產業自身的產能過剩矛盾凸顯，加之美歐“雙反”政策的打擊以及光伏產品價格的持續下跌，產業發展更是雪上加霜，這一年，大量光伏企業停產裁員甚至破產倒閉，且普遍面臨巨額負債、嚴重虧損、資金鏈告急的難題，賽維LDK也未幸免。賽維LDK 2012年償債能力指標極度惡化，營運資本配置率為-2.18，流動負債“穿透”流動資產，大量的長期資產要靠流動負債來維持，資產負債率高達1.04，公司陷入資不抵債的境地，為改善償債能力、解除退市危機，公司多次通過出售資產、抵押產品、引入新股東和國資等方式償還債務，2012年公司財務總體狀況大大低于年均水平，為歷年最差。

綜合表3和表4的分析結果可知，盈利能力是決定賽維LDK財務狀況綜合排名的根本因素。F1因子解釋了原有信息的61%，說明償債能力和盈利能力是影響財務狀況的主要因素，其中，財務狀況綜合排名靠前的年份，F1因子得分也較高，即企業的償債能力及盈利能力的綜合成績較好。但是從2006-2012年的財務數據來看，賽維LDK的資產負債率、營運資本配置率、流動比率、現金比率均呈現不斷惡化的趨勢，與綜合排名狀況不相吻合。所以，影響賽維LDK財務狀況的關鍵因素是其盈利能力。

當前國內光伏行業探底，低價為王的時代已經結束，中歐雙方就出口至歐洲的光伏產品達成價格承諾協議，對光伏產品的出口價格和數量都加以限制，得配額者得天下，一場激烈的配額爭奪戰將不可避免。在當前光伏產品同質化現象嚴重的局勢下，公司在未來的競爭中適時調整發展戰略，抓住機遇實現轉型，生產差異化產品，同時積極開拓國內市場和新興市場，爭取更多的市場份額，成為日后增強盈利能力、保持競爭優勢的關鍵所在。另外，面對當前公司債臺高筑、資不抵債的現狀，改善債務狀況、消除影響公司存續狀態的債務威脅將成為今后一段時間的重中之重，同時應通過加強對存貨、應收賬款等的日常管理，提高周轉率，改善營運能力，從而增強盈利優勢。

三、因子分析法的應用評價

（一）優點

因子分析法在綜合評價的應用中，使用方差貢獻率作為權數，有效克服了人為確定權數的主觀性缺陷，保證了評價結果的客觀合理；分析全程使用SPSS軟件進行計算處理，簡單且易操作；對指標數據進行相關預處理，分析結果的準確度高；利用旋轉變換，可以使因子變量更具可解釋性，命名清晰性高；因子分析法將構成評價指標體系的眾多原始指標所載信息濃縮成少數幾個主要因子，易于抓住主要矛盾，找出影響財務狀況的主要方面，提高了評價的效率以及決策的有效性。

（二）缺點

行業性質不同則指標差異較大，因子分析不適用于行業間的橫向比較；分析結果的準確性受到樣本規模的影響；無法克服數據本身所存在的缺陷。

參考文獻：

1.黎毅.會計實證研究方法[M].大連：東北財經大學出版社，2012.

2.凌捷.后金融危機時代中國光伏產業發展走向及戰略選擇——基于美國對華光伏“雙反”調查的思考[J].改革與戰略，2012，（6）.

3.趙喜倉，張平.因子分析法在企業經濟效益綜合評價中的應用研究[J].江蘇理工大學學報，1997，（2）.

作者簡介：

陳鷹，女，華東交通大學經濟管理學院副教授，博士研究生；研究方向：會計與財務管理。

吳菲菲，女，江西撫州人，華東交通大學經濟管理學院，碩士研究生；研究方向：會計與財務管理。

F=0.61017×F1+0.27408×F2

將數據代入函數式中，得到賽維LDK歷年的綜合財務評分如表4。

從財務評分綜合排名可以看出，賽維LDK的財務表現受宏觀經濟環境影響顯著。2006-2008年處于光伏產業發展的高速增長期，財務表現總體靠前，其中，2007年較2006年有著明顯的優勢，除受益日益增長的行業需求外，在紐交所的成功上市，也為其產能擴張提供了強大的資金支持；2009年受全球金融危機滯后的影響，光伏產業的發展進入階段性低迷期，賽維LDK2009年財務總體狀況表現較差，低于歷年平均水平；2010年全球宏觀經濟環境逐步好轉，光伏產業邁入新一輪增長期，并且金融危機中受到抑制的需求被重新激發出來，光伏產業呈現良好的發展態勢，賽維LDK這一年的銷售收入、毛利、營業利潤及凈利潤等盈利指標都位居歷年第一，并且遙遙領先，2010年的財務總體狀況排名居歷年首位；2010年以后，歐洲各國紛紛開始下調補貼，加之歐債危機的消極影響，歐洲光伏市場萎縮，外銷受阻，給過于依賴歐洲市場的我國光伏產業致命一擊，2011年，我國光伏行業利潤率從139%下滑到20%，在此宏觀經濟背景下，賽維LDK2011年的財務總體狀況排名比較靠后；2012年，光伏產業自身的產能過剩矛盾凸顯，加之美歐“雙反”政策的打擊以及光伏產品價格的持續下跌，產業發展更是雪上加霜，這一年，大量光伏企業停產裁員甚至破產倒閉，且普遍面臨巨額負債、嚴重虧損、資金鏈告急的難題，賽維LDK也未幸免。賽維LDK 2012年償債能力指標極度惡化，營運資本配置率為-2.18，流動負債“穿透”流動資產，大量的長期資產要靠流動負債來維持，資產負債率高達1.04，公司陷入資不抵債的境地，為改善償債能力、解除退市危機，公司多次通過出售資產、抵押產品、引入新股東和國資等方式償還債務，2012年公司財務總體狀況大大低于年均水平，為歷年最差。

綜合表3和表4的分析結果可知，盈利能力是決定賽維LDK財務狀況綜合排名的根本因素。F1因子解釋了原有信息的61%，說明償債能力和盈利能力是影響財務狀況的主要因素，其中，財務狀況綜合排名靠前的年份，F1因子得分也較高，即企業的償債能力及盈利能力的綜合成績較好。但是從2006-2012年的財務數據來看，賽維LDK的資產負債率、營運資本配置率、流動比率、現金比率均呈現不斷惡化的趨勢，與綜合排名狀況不相吻合。所以，影響賽維LDK財務狀況的關鍵因素是其盈利能力。

當前國內光伏行業探底，低價為王的時代已經結束，中歐雙方就出口至歐洲的光伏產品達成價格承諾協議，對光伏產品的出口價格和數量都加以限制，得配額者得天下，一場激烈的配額爭奪戰將不可避免。在當前光伏產品同質化現象嚴重的局勢下，公司在未來的競爭中適時調整發展戰略，抓住機遇實現轉型，生產差異化產品，同時積極開拓國內市場和新興市場，爭取更多的市場份額，成為日后增強盈利能力、保持競爭優勢的關鍵所在。另外，面對當前公司債臺高筑、資不抵債的現狀，改善債務狀況、消除影響公司存續狀態的債務威脅將成為今后一段時間的重中之重，同時應通過加強對存貨、應收賬款等的日常管理，提高周轉率，改善營運能力，從而增強盈利優勢。

三、因子分析法的應用評價

（一）優點

因子分析法在綜合評價的應用中，使用方差貢獻率作為權數，有效克服了人為確定權數的主觀性缺陷，保證了評價結果的客觀合理；分析全程使用SPSS軟件進行計算處理，簡單且易操作；對指標數據進行相關預處理，分析結果的準確度高；利用旋轉變換，可以使因子變量更具可解釋性，命名清晰性高；因子分析法將構成評價指標體系的眾多原始指標所載信息濃縮成少數幾個主要因子，易于抓住主要矛盾，找出影響財務狀況的主要方面，提高了評價的效率以及決策的有效性。

（二）缺點

行業性質不同則指標差異較大，因子分析不適用于行業間的橫向比較；分析結果的準確性受到樣本規模的影響；無法克服數據本身所存在的缺陷。

參考文獻：

1.黎毅.會計實證研究方法[M].大連：東北財經大學出版社，2012.

2.凌捷.后金融危機時代中國光伏產業發展走向及戰略選擇——基于美國對華光伏“雙反”調查的思考[J].改革與戰略，2012，（6）.

3.趙喜倉，張平.因子分析法在企業經濟效益綜合評價中的應用研究[J].江蘇理工大學學報，1997，（2）.

作者簡介：

陳鷹，女，華東交通大學經濟管理學院副教授，博士研究生；研究方向：會計與財務管理。

吳菲菲，女，江西撫州人，華東交通大學經濟管理學院，碩士研究生；研究方向：會計與財務管理。

F=0.61017×F1+0.27408×F2

將數據代入函數式中，得到賽維LDK歷年的綜合財務評分如表4。

從財務評分綜合排名可以看出，賽維LDK的財務表現受宏觀經濟環境影響顯著。2006-2008年處于光伏產業發展的高速增長期，財務表現總體靠前，其中，2007年較2006年有著明顯的優勢，除受益日益增長的行業需求外，在紐交所的成功上市，也為其產能擴張提供了強大的資金支持；2009年受全球金融危機滯后的影響，光伏產業的發展進入階段性低迷期，賽維LDK2009年財務總體狀況表現較差，低于歷年平均水平；2010年全球宏觀經濟環境逐步好轉，光伏產業邁入新一輪增長期，并且金融危機中受到抑制的需求被重新激發出來，光伏產業呈現良好的發展態勢，賽維LDK這一年的銷售收入、毛利、營業利潤及凈利潤等盈利指標都位居歷年第一，并且遙遙領先，2010年的財務總體狀況排名居歷年首位；2010年以后，歐洲各國紛紛開始下調補貼，加之歐債危機的消極影響，歐洲光伏市場萎縮，外銷受阻，給過于依賴歐洲市場的我國光伏產業致命一擊，2011年，我國光伏行業利潤率從139%下滑到20%，在此宏觀經濟背景下，賽維LDK2011年的財務總體狀況排名比較靠后；2012年，光伏產業自身的產能過剩矛盾凸顯，加之美歐“雙反”政策的打擊以及光伏產品價格的持續下跌，產業發展更是雪上加霜，這一年，大量光伏企業停產裁員甚至破產倒閉，且普遍面臨巨額負債、嚴重虧損、資金鏈告急的難題，賽維LDK也未幸免。賽維LDK 2012年償債能力指標極度惡化，營運資本配置率為-2.18，流動負債“穿透”流動資產，大量的長期資產要靠流動負債來維持，資產負債率高達1.04，公司陷入資不抵債的境地，為改善償債能力、解除退市危機，公司多次通過出售資產、抵押產品、引入新股東和國資等方式償還債務，2012年公司財務總體狀況大大低于年均水平，為歷年最差。

綜合表3和表4的分析結果可知，盈利能力是決定賽維LDK財務狀況綜合排名的根本因素。F1因子解釋了原有信息的61%，說明償債能力和盈利能力是影響財務狀況的主要因素，其中，財務狀況綜合排名靠前的年份，F1因子得分也較高，即企業的償債能力及盈利能力的綜合成績較好。但是從2006-2012年的財務數據來看，賽維LDK的資產負債率、營運資本配置率、流動比率、現金比率均呈現不斷惡化的趨勢，與綜合排名狀況不相吻合。所以，影響賽維LDK財務狀況的關鍵因素是其盈利能力。

當前國內光伏行業探底，低價為王的時代已經結束，中歐雙方就出口至歐洲的光伏產品達成價格承諾協議，對光伏產品的出口價格和數量都加以限制，得配額者得天下，一場激烈的配額爭奪戰將不可避免。在當前光伏產品同質化現象嚴重的局勢下，公司在未來的競爭中適時調整發展戰略，抓住機遇實現轉型，生產差異化產品，同時積極開拓國內市場和新興市場，爭取更多的市場份額，成為日后增強盈利能力、保持競爭優勢的關鍵所在。另外，面對當前公司債臺高筑、資不抵債的現狀，改善債務狀況、消除影響公司存續狀態的債務威脅將成為今后一段時間的重中之重，同時應通過加強對存貨、應收賬款等的日常管理，提高周轉率，改善營運能力，從而增強盈利優勢。

三、因子分析法的應用評價

（一）優點

因子分析法在綜合評價的應用中，使用方差貢獻率作為權數，有效克服了人為確定權數的主觀性缺陷，保證了評價結果的客觀合理；分析全程使用SPSS軟件進行計算處理，簡單且易操作；對指標數據進行相關預處理，分析結果的準確度高；利用旋轉變換，可以使因子變量更具可解釋性，命名清晰性高；因子分析法將構成評價指標體系的眾多原始指標所載信息濃縮成少數幾個主要因子，易于抓住主要矛盾，找出影響財務狀況的主要方面，提高了評價的效率以及決策的有效性。

（二）缺點

行業性質不同則指標差異較大，因子分析不適用于行業間的橫向比較；分析結果的準確性受到樣本規模的影響；無法克服數據本身所存在的缺陷。

參考文獻：

1.黎毅.會計實證研究方法[M].大連：東北財經大學出版社，2012.

2.凌捷.后金融危機時代中國光伏產業發展走向及戰略選擇——基于美國對華光伏“雙反”調查的思考[J].改革與戰略，2012，（6）.

3.趙喜倉，張平.因子分析法在企業經濟效益綜合評價中的應用研究[J].江蘇理工大學學報，1997，（2）.

作者簡介：

陳鷹，女，華東交通大學經濟管理學院副教授，博士研究生；研究方向：會計與財務管理。

吳菲菲，女，江西撫州人，華東交通大學經濟管理學院，碩士研究生；研究方向：會計與財務管理。