水的生產和供應業上市公司投資價值分析研究

趙惠芳 徐玲倩 梅菲菲

摘 ? 要：在水資源日益缺乏及需求量日益增大的嚴峻形勢下，國家 “十二五”計劃對水的生產和供給業的政策支持力度也越來越大，水的生產和供給業呈現出良好的發展態勢和很強的投資競爭優勢。本文選取13個能夠綜合反映財務能力的指標，利用深滬兩市13家水的生產和供應上市公司數據，建立指標模型。運用SPSS軟件，采用因子分析法與聚類分析法進行投資價值分析，確定分析對象的投資價值總量及排名，并合理劃分層級，聯系實際進行深入分析研究，為投資者提供參考，以降低其投資風險，提高投資收益。

關鍵詞：上市公司;投資價值;因子分析;聚類分析;水的生產和供應業

水是一切生命的源泉，是人類生活和生產活動中必不可少的物質基礎和戰略性經濟資源，水的生產和供應業也逐漸成為社會進步和經濟發展的重要支柱。

進入本世紀以來，水的生產和供應業整體呈現量增（城市化與工程化進程、人均用水排水量與污水處理率雙重提升）價升（自來水價、污水價格持續上升）、營業收入穩定增長（其中污水行業增速更快）、投資增速加快（主要以污水處理廠建設為主，2009年增速67%）的良好態勢，亦面臨區域壟斷性強、市場集中度低、盈利水平穩中偏低（30%左右的毛利率 、15%-30%左右的凈利率及8%-10%的凈資產收益率）的客觀現狀。根據國家統計局數據：截至2013年底，中國水的生產和供應業規模以上企業數量達1268家，當中351家企業出現虧損，行業虧損率為27.68%?！?013年中國水的生產和供應業總資產達到7313.75億元，同比增長15.80%;行業銷售收入為1451.44億元，較2012年同期增長14.39%;行業利潤總額為115.08億元，同比增幅為71.66%?！?/p>

然而中國水的生產與供應業也越來越受到資源日益匱乏的嚴峻考驗以及投資不足的困境。根據國家統計局披露的相關數據顯示，2010年全年，中國水的生產與供應業城鎮固定資產投資總額總計1705.21億元，同比下降2.9%，占全國總投資的比重為0.7%，整個行業增加值的年增速為5.6%。于此同時，人們對水的需求量卻在日益增大，國家 “十二五”計劃對水的生產和供給業的政策支持力度也越來越大，水的生產和供給業呈現出良好的發展態勢和很強的投資競爭優勢。本文選取13個能夠綜合反映財務能力的指標，利用深滬兩市13家水的生產和供應上市公司數據，建立指標模型。運用SPSS軟件，采用因子分析法與聚類分析法進行投資價值分析，確定分析對象的投資價值總量及排名，并合理劃分層級，聯系實際進行深入分析研究，為投資者提供參考，以降低其投資風險，提高投資收益。

一、 數據統計分析方法簡介

為了確保分析結果的可信性和有效性，本文采用因子分析法和聚類分析法進行統計分析。

1.因子分析法?！耙蜃臃治龇ㄊ且环N起源于20世紀早期的多元統計法。因子分析法旨在找出某些共同因素，使用盡可能少的因子來取代龐大的原始數據，同時又能夠反映原始數據中的大部分信息。所以，使用因子分析法來對各個指標間的相關關系進行重疊信息的歸類，在此基礎上選取具有代表性的指標，即綜合指標來分析數據，可以使復雜問題簡單化，也有助于得出主要矛盾”。

因子分析的一般模型如模型（1.1）所示：

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在因子分析模型的矩陣表達式X =af +ξ中，X為變量;f為因子;a為因子載荷矩陣;ξ為原有變量不能被因子解釋的部分。因子分析的目的即為通過此表達式來簡化變量的維數，將相關性大的變量歸為一類，而該類別即成為一個因子。

本文使用因子分析中的主成分因子法，通過得出的少數主成分因子來解釋多個變量。

2.系統聚類分析法?！跋到y聚類分析法就是利用一定的數學方法將樣品或變量（所分析的項目）歸并為若干不同的類別（以樹狀圖表示），使得每一類別內的所有個體之間具有較密切的關系，而各類別之間的相互關系相對地比較疏遠。系統聚類分析最后得到一個反映個體間親疏關系的自然譜系，它比較客觀地描述了分類對象的各個體之間的差異和聯系。”根據分類目的不同，系統聚類分析可分為兩類：一類是對變量分類，稱為R型分析;另一類是對個案分類，稱為Q型分析。基于對上市公司進行分類的需要，本文選擇的是Q型分析。

二、樣本選取與數據處理

滬、深證交所的13家水生產和供應業上市公司的資料來源主要為各家上市公司2013年度的財務報告，參考同花順數據庫相關信息整理計算獲得。具體初始數據如表1與表2所示。

表1 ? 初始數據1

（元，%）

表2 ? 初始數據2

在指標性質、單位不同的情況下，首先要對指標進行同趨勢化處理。由表1、表2可知，在本文選取的13個財務指標中，流動比率、速動比率以及資產負債率為適度指標，其他指標均為正指標。所以本文利用公式■將這三項指標進行同趨勢化處理，其中■為正向化后的指標，Xi為原始指標，為樣本的適度值（本文中選取樣本企業的平均值作為適度值）。然后利用SPSS中的Z-score方法將13項指標的原始數據進行標準化處理，同趨勢化處理后的三項指標數據如表3所示，標準化處理后的數據如表4與表5所示。

表3 ?同趨勢化處理

表4 ? 標準化數據

表5 ? 標準化數據

三、因子分析的適應性檢驗

本文使用 SPSS17.0 軟件對上述13家公司財務數據進行適應性分析，首先通過 KMO 檢驗與 Bartlett 球形檢驗分析原有變量是否適合進行因子分析。但因為樣本的個數并未大于變量的個數，KMO檢驗與Bartlett球形檢驗無法顯示結果，我們使用相關性分析進行代替。分析結果如下：

表6 ?指標變量相關性分析1

表7 ?指標變量相關性分析2

**. 表示在置信度為0.01上相關

*. 表示置信度為0.05上相關

由上表我們可以看到，每股收益與每股凈資產，速動比率與流動比率，資產負債率與總資產報酬率、流動比率、速動比率，總資產周轉率與銷售凈利率、總資產增長率、主營業務收入增長率，存貨周轉率與總資產增長率、主營業務收入增長率之間均存在著相關關系。這說明各自變量指標之間存在著多重共線性，可以用因子分析法進行分析。

四、確定主因子

將原有變量綜合成少數幾個因子，在此采用主成分方法提取公因子。因子數目的確定沒有精確的定量方法，但常用的方法是借助兩個準則來確定因子的個數。一是特征值（Eigen value）準則，二是碎石圖檢驗（Scree test）準則。

特征值準則就是選取特征值大于或等于 1 的主成份作為初始因子，而放棄特征值小于 1 的主成份。從表 8因子提取與旋轉結果看出特征值大于 1 的因子有前四項，這四項因子能解釋原來影響因素的 81.42%，只須選擇前4個主因子就可以較好地代表原始指標，所以本文選擇前四項成分。

表8 ? 解釋的總方差

因子分析結果的碎石圖（Scree Plot）（見圖1）也可以看出，在第5個成分開始，特征值的值都小于1，且折線的陡度變得比較平緩，這說明提取4個主因子是合適有效的。

碎石圖

五、旋轉載荷矩陣分析

表 9為因子載荷矩陣

表9 ? 因子載荷矩陣

由表9可知最初因素抽取后存在著多個因子載荷較大的情況，對因素無法作有效的解釋。這時往往需要進行因子旋轉，通過坐標變換使因子解的意義更容易解釋。轉軸的目的在于改變題項在各因素負荷量的大小，轉軸時根據題項與因素結構關系的密切程度，調整各因素負荷量的大小，轉軸后，使得變量在每個因素的負荷量不是變大（接近1）就是變得更?。ń咏?）。因子旋轉后得出表10。

表10 ? 旋轉后的因子載荷矩陣

從旋轉后的公共因子矩陣可以看出：公共因子1在總資產增長率和主營業務收入增長率指標上有較大的載荷，可理解為企業的成長能力。公共因子1對上市公司初始變量的方差貢獻率27.4%，是最重要的因子。說明水的生產和供應公司的成長能力對投資價值的影響十分重大。公共因子2在每股收益和每股凈資產指標上載荷較大，公共因子2越高，說明企業的盈利能力越強。公共因子2對上市公司初始變量的方差貢獻率僅次于公共因子1，為22.223%。公共因子3分別在流動比率、速動比率指標上載荷較大，它代表的是企業的償債能力。此公共因子越高，說明企業的償債能力越強。公共因子4在股東權益增長率指標上載荷較大，公共因子4越高，說明企業的成長能力越強。

六、水生產和供應業企業綜合得分及排名

要得到因子的綜合得分，需要用因子標準化處理后的數據，使其期望為0，方差1，然后，對各因子的方差貢獻率占因子總方差貢獻率的比重作為權重加權匯總，使用計算綜合得分的公式F=（λ1F1+λ2F2+λ3F3+λ4F4）/ Σ λi= （0.30147*

F1+0.27657*F2+0.20679*F3+0.11121*F4）/0.89604來計算各樣本的綜合得分。得到結果按名次排列如表11所示。

表11 ?水的生產和供應企業綜合得分排名

上市公司綜合得分與其投資價值呈正相關關系。由于先對因子數據進行了標準化處理 ，因此，可以0為參考標準線，認為：綜合得分大于0的公司，綜合業績相對較好，且數值越大，投資價值越大;綜合得分小于0的則相對較差，且數值越小，投資價值越小。依此可對上市公司的綜合業績和投資價值有一個基本的評價。

具體而言，表11中，水生產和供應公司各項能力得分與相應實力也呈正相關關系，排名從一到十三分別是錦龍股份、中山公用、國中水務、重慶水務、江南水務、興蓉投資、中原環保、洪城水業、瀚藍環境、武漢控股、首創股份、創業環保、錢江水利。

排名第一的錦龍股份，雖然其償債能力、營運能力和盈利能力并不是很強，但是其成長能力遠遠大于其他企業，使得其在綜合排名中列第一。但是對其投資還需要謹慎，畢竟其償債能力、營運能力和盈利能力都相對較弱。

排名第二的中山公的償債能力遠遠超過其他企業，同時盈利、營運兩個方面都較為平均，但成長能力得分為負，說明其營運能力較弱，但是償債能力、盈利能力、成長能力都還不錯。公司的綜合能力相對較平均穩定。

排名第三的國中水務成長能力、償債能力因素得分小于0，其盈利能力較弱，但其營運能力因素得分是13個公司中最好的。

排名后三位的公司分別是首創股份、創業環保、錢江水利。這三家公司的四個因素指標得分除創業環保的成長能力大于0外，其他都小于0。說明其四種能力都較弱。其中盈利能力、營運能力、盈利能力和償債能力分別是導致其綜合得分排在最后三位的主要因素。

13家公司中只有錦龍股份的四個指標能分均是大于0，其他公司均小于0，說明這13家公司在某些方面均有一定的缺陷，投資者在投資前需要謹慎考慮選擇。

七、系統聚類分析

上述因子分析能夠滿足投資者對上市公司投資價值分析的需要，但是由于投資者的投資理念往往各不相同，關注的側重點也有所不同。為了更深入細致地分析水的生產和供應公司的情況，將利用系統聚類分析法進一步對13家公司的4個因子值和綜合值進行Q型聚類（即個案分群）;聚類方法為ward聯結法，即離差平方和法，根據同類變量間的離差平方和較小、不同類別間的離差平方和較大來進行分類;測量尺度選用平方Euclidean距離，即兩樣本之間的距離是各樣本每個變量值之差的平方和。通過聚類分析把業績相似的公司歸類，可以對不同類別的上市公司進行對比分析，為投資者選擇投資組合提供參考。本文選擇分為4類，如表12所示。

表12 ?聚類分析

表12中，類別1中有1家公司，錦龍股份，在得分排名表中位居第一。其償債能力、盈利能力、營運能力指標的得分均大于0，總體財務狀況非常好。其中，成長能力指標得分為3.121，大大超過了任何一家公司的得分，擁有較強的發展潛力和擴展趨勢。可作為長期投資對象。

類別2中有8家公司分別是中山公用、國中水務、江南水務、中原環保、洪城水業、瀚藍環境、武漢控股、首創股份、錢江水利。其中，中山公用2013年完成營業收入8.18億元，實現凈利潤3.67億元，每股收益0.47元;扣除對廣發證券及信托資產收益后實現凈利潤1.04億元，每股收益0.13元。截至2012年12月31日，注冊資本7.79億元，總資產76.42億元，凈資產60.47億元，資產負債率20.34%。中山公用具有良好的償債能力、營運能力和盈利能力，可以考慮進行投資。江南水務2013年公司實現營業收入52，316.53萬元，較上年52，133.63萬元增加0.35%;實現營業利潤17，634.12萬元，較上年16，138.96萬元增加9.26%;實現歸屬于上市公司股東的凈利潤13，899.60萬元，較上年11，962.07萬元增加16.20%。公司總體效益良好，但其營業收入增加主要受宏觀經濟影響，實際自來水業務收入比去年同期減少，子公司市政工程公司工程安裝收入比去年同期增加所致。是可以投資的對象。中原環保的盈利及償債能力良好，相信在國家政策的支持下，將得到良好的發展，洪城水業、武漢控股也都有較好的業績和較大的投資價值，投資者可以審慎投資。后6家公司的綜合排名較后，并且分別四個因素上均有一定的缺陷。首創股份、錢江水利的成長因子、償債因子、營運因子、盈利因子在得分上均小于0。這2家公司不是投資的良好對象。

類別3中有三家公司，分別為國中水務、重慶水務、興蓉投資。其中，國中水務在中國“十二五”規劃期間，獲得了從中央到地方的行業政策、稅收優惠、投融資等方面的大力支持，發展迅速。截至2012年末，公司擁有17家控股子公司，設計日處理水能力達103.75萬噸。2012年度公司實現營業收入35，659.04萬元，同比增長16.79%;歸屬于上市公司股東的凈利潤7，408.34萬元，同比增長12.57%。我們可以認為該股的投資價值較高。重慶水務的各項經營業績持續穩步增長，財務結構及資產狀況繼續保持良好。興蓉投資2013年公司經營業績與上年同期相比有較大幅度上升，呈現快速增長態勢，實現營業收入215，184.58萬元，較上年同期（調整后）增長9.69%;主營業務收入211，836.83萬元，較上年同期（調整后）增長9.94%;營業利潤83，467.73萬元，較上年同期（調整后）增長20.76%;歸屬于上市公司股東的凈利潤72，586.24萬元，較上年同期（調整后）增長21.18%。綜上，該類別的上市公司總體表現良好，可以考慮進行投資，但具備一定風險，需要投資者謹慎投資。

類別4中僅有創業環保。該公司排名為第12名，僅有成長因子大于0，投資需謹慎。

八、結語

本文為投資者提供了一個水的生產和供應行業內部，對上市公司進行價值投資的分析評估決策平臺。但由于分析僅僅運用了一個年度的財務報表資料，某些項目可能會由于會計政策變更等的影響存在一定程度的偶然性，分析指標的選擇也具有主觀性。分析結果難以反映出完全的真實狀況，若能對多個年度進行跟蹤分析，并適當增加分析指標，則可較大程度地消除偶然性，并反映出各分析對象的更加全面的動態狀況，能更有效地據以預估未來，做出更加準確的投資決策。

參考文獻：

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