信息傳輸業上市公司投資價值分析研究

趙惠芳　袁一帆

摘 要：互聯網、電信、廣播電視及其衛星傳輸行業，都是這幾十年新興的服務行業，在現有調整經濟結構的宏觀政策方向下具有廣闊發展前景，對我國經濟實力以及軟實力的提升具有舉足輕重的作用。本文以深滬兩市19家互聯網、電信、廣播電視、衛星傳輸及相關服務行業上市公司為例，選取13個能夠綜合反映財務能力的指標，作為評估各上市公司投資價值的指標體系，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，得出量與質有機結合的投資價值結論，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：互聯網；廣電行業；投資價值；因子分析；聚類分析

信息傳輸是從一端將命令或狀態信息經信道傳送到另一端，并被對方所接收。包括傳送和接收。傳輸介質分有線和無線兩種，有線為電話線或專用電纜；無線是利用電臺、微波及衛星技術等。信息傳輸過程中不能改變信息，信息本身也并不能被傳送或接收，必須有載體，如數據、語言、信號等方式，且傳送方面和接收方面對載體有共同解釋。信息傳輸業是以信息傳輸為主要業務的行業，包括互聯網行業、廣播電視及相關服務行業、衛星通信行業和電信行業四種產業形式。

互聯網產業是以現代新興的互聯網技術為基礎，專門從事網絡資源搜集和互聯網信息技術的研究、開發、利用、生產、貯存、傳遞和營銷信息商品，可為經濟發展提供有效服務的綜合性生產活動的產業集合體，是現階段國民經濟結構的基本組成部分。具有信息數字化、表現形式多樣化、以網絡為傳播媒介、數量巨大，增長迅速、傳播方式的動態性、信息源復雜等特色。互聯網信息傳播業系互聯網行業和文化行業的交叉行業，對我國經濟實力以及軟實力的提升具有舉足輕重的作用。我國政府已經把互聯網作為今后重點發展的戰略產業之一，以信息化帶動工業化，建設創新型國家，實現跨越式發展已經成為我國的基本戰略。

廣播電視行業：是指專業從事廣電設備的生產，研究，探索，銷售的單位，主要包括：攝、錄、監、采、編、播、管、存等主要方面。在現行廣播電視管理體制下，從總體上說我國廣電產業存在著產權結構不清晰，受行政干預多，經營范圍小、浪費大，產品質量低，在生產經營和人事管理方面存在管得死，卡得緊，“公公婆婆”太多等弊端，其影響制約了廣電產業的發展，造成資源閑置和國有資產逐步流失。目前此行業急需發展，為以后的“三網合一”（廣播電視網、移動傳媒網絡、互聯網）做好充分的前期工作。

衛星傳輸服務業是近幾十年發展起來的新興信息服務業，它帶來了革命性的信息傳輸技術，使原先無法實現或成本高昂的通信方式得到了脫胎換骨的變化，方便了人們的生活。在我國，衛星傳輸服務市場龐大，應用領域范圍非常廣泛。隨著近幾年衛星傳輸技術水平的飛速增長，包括衛星電視、衛星寬帶、衛星移動通信、衛星導航在內的衛星傳輸服務應運而生，在自身技術日趨成熟的同時，發展了越來越多的附加服務，豐富了衛星傳輸服務行業的業務覆蓋范圍。面對日趨繁榮的衛星傳輸服務市場，用戶數量的飛速增長帶動了其利潤水平的提高，同時也給衛星傳輸服務商帶來了許多挑戰，比如：行業競爭加劇、直播衛星產業發展前途未知、信息安全等問題。

電信業是我國重點推進和優先發展的產業之一，《信息產業科技發展“十一五”規劃和2020年中長期規劃綱要》中明確提出信息產業是全球競爭的戰略重點，是信息化建設的關鍵支撐，是推動經濟增長的重要引擎和國防現代化的有力保障，已成為衡量國家綜合競爭力的重要標志。另外，無論是目前的2G/3G還是未來的4G網絡建設，大規模的通信網絡建設將對通信設備制造業、終端產業和通信技術服務業等上下游產業形成有力拉動。特別是通信技術服務行業由于處在通信產業鏈的中間環節，通信網絡工程、維護和優化，以及基于通信網絡基礎上的各種應用系統都將面臨更大的市場需求，通信技術服務行業將持續快速發展。

互聯網、電信、廣播電視及其衛星傳輸行業，都是這幾十年發展起來高科技新興的服務行業，在現有調整經濟結構的宏觀政策方向下具有廣闊發展前景，對我國經濟實力以及軟實力的提升具有舉足輕重的作用，在證券市場上，一直是廣大投資者關注的對象。本文以深滬兩市19家互聯網、電信、廣播電視、衛星傳輸及相關服務行業上市公司為例，選取13個能夠綜合反映財務能力的指標，作為評估各上市公司投資價值的指標體系，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，得出量與質有機結合的投資價值結論，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。“因子分析法是一種起源于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：

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。“系統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19家信息傳輸業上市公司的資料來源主要為其2013年度的財務報告，參考同花順數據庫信息整理計算獲得。具體初始數據如表1與表2所示。

表1 初始數據1

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。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（1） 副本.jpg>將這三項指標進行同趨勢化處理，其中X'i為正向化后的指標，Xi為原始指標，A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由表4與表5所示。

表3 同趨勢化處理

表4 標準化數據1

表4 標準化數據1

表5 標準化數據2

三、因子分析法適應性檢驗

為了檢驗本文選用的指標是否適合使用因子分析法，本文利用SPSS軟件中KMO和Bartlett的方法來對樣本進行檢驗。檢驗結果如表6所示。

表6 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗

由表6可知，雖然KMO值為0.430，小于0.5，但這是因為樣本數量太少。Bartlett球形檢驗統計量為161.493，相應的概率Sig為0.000，在5%的顯著性水平之下，拒絕原假設，因此可認為相關系數矩陣與單位陣有顯著差異，說明本文樣本適合做因子分析。

四、確定主因子

本文應用因子分析法中的主成分分析法來計算原始公因子的特征值、方差貢獻率以及累計方差貢獻率，并由此確定公因子。結果如表7所示。

根據表7中數據可知，前5個主因子的方差貢獻率已經達到了累計方差貢獻率的76.592%，即表明這5個主因子已包含原始數據信息量的76.592%，所以只須選擇前5個主因子就可以較好地代表原始指標，對廣電網絡公司的績效進行描述。

表7 解釋的總方差

“特征值是能夠被看作表示因子影響力度大小的指標之一，如果特征值小于1，說明該因子的解釋力度還不如直接引入一個原變量的平均解釋力度大，因此一般用特征值大于1作為納入標準。”特征值可用碎石圖列示，見圖1。從圖1可以看出，從第6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5個主因子是合適有效的。

五、旋轉載荷矩陣分析

本文對原因子載荷矩陣進行最大方差旋轉，以期得到主因子更明確的含義。結果如表8所示。

由表8中的數據可以看到，銷售凈利率、總資產報酬率、基本每股收益在主因子F1上的載荷量分別為0.958、0.796、0.815，它主要反映了公司的盈利能力，所以將F1命名為盈利因子；在總資產增長率（0.973）、營業總收入增長率（0.971）、股東權益增長率（0.769）上載荷量較大的主因子F2和F4代表了公司的成長能力，故將主因子F2和F4分別命名為成長因子1和成長因子2。存貨周轉率、總資產周轉率、固定資產周轉率在主因子F3上的載荷量分別為0.845、0.742、0.741，主要反映了公司的營運能力，故命名為營運因子。速動比率在主因子F5上的載荷為0.869，體現了公司的償債能力，所以命名為償債因子。

表8 旋轉后的因子載荷矩陣

六、廣電網絡公司綜合得分與排名

要得到因子的綜合得分，需先對因子數據進行標準化處理，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+λ5F5）/Σλi=（24.935*F1+18.303*F2+15.593*F3+11.474*F4+10.9219*F5）/81.227來計算各樣本的綜合得分。得到結果按名次排列如表9所示。

表9中，廣電網絡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的廣電網絡公司，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9中，廣電網絡公司各項能力得分與相應實力也呈正相關關系，排名前7位的公司分別是光環新網、百視通、順網科技、人民網、樂視網、啟明星辰、焦點科技、電廣傳媒，綜合得分均為正數。其中，光環新網排名第一，主要是因為其盈利因子和成長因子2得分特別高，排名第一，但是成長因子1的得分為負數，說明其盈利能力很強，成長能力有好有壞。它的償債能力也很不錯，達到1.4299，總體而言，還是具有很高的投資價值。排名第二的百視通的成長因子1非常高，達到了3.6640，在同類別中排名第一，但是其他因子表現均一般，所以還是應該慎重考慮，可以考慮進行長期投資。順網科技的成長因子1較高，達到1.1519，排名第三。排名第四的人民網盈利能力較強，因子得分1.5997。樂視網的其他因子表現一般，但是營運因子大于2，說明該公司的營運能力較強，可以考慮進行投資。其余公司的各項表現較為均勻穩健。

而排名末5名的公司分別為歌華有線、廣電網絡、中國聯通、中信國安、海虹控股。這幾家公司最多只有一個因子為正值，全部指標幾乎都為負值，綜合得分均為負值，不適宜投資。

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行業板塊的情況，將利用系統聚類分析法進一步對19家廣電網絡公司的5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。詳見圖2，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。根據樹狀圖對19家廣電網絡公司進行進一步分類，本文選擇將其分為4類，如表10所示。

表10中，類別1包括了光環新網等3家公司。根據表9中的數據顯示，這個類別中的3家公司的綜合排名分別為1、4、7名，而且綜合得分均為正值，所以值得投資。

類別2中只有百視通一家公司，該公司在因子分析中的綜合排名第2，但主要是因為其中一個單項得分（成長能力3.6640）非常高所致，由于其余項目能力得分一般，因此呈現出不均衡的狀況，具有一定的風險性，投資者需謹慎考慮。

類別3中公司較多，有順網科技等12家公司，但是只有順網科技和啟明星辰這兩家公司的綜合得分為正數，可見其實力較強，發展前景廣闊，具有較大投資價值。其余十家公司的實力相對較弱，投資者需要謹慎決策。

類別4中，有電廣傳媒、樂視網、鵬博士這三家公司，其中，樂視網是中國最大的智能電視垂直電商平臺。據報道，截至今年6月底，樂視超級電視累計銷量近100萬臺，逐步形成規模效應，產品單價成本大幅降低。同時，公司內容付費收入規模化，大屏廣告收入超過1000萬元。結合因子分析的結果來看，雖然樂視網的綜合排名僅為第5，但是它的營運因子大于2，值得投資。電廣傳媒是國內唯一的兩家數字電視內容提供商之一，其所屬的傳媒業是屬于資源壟斷型行業。公司依托大股東湖南廣電集團的雄厚實力，在國內數字傳媒領域迅速崛起，成為了國內數字電視的領跑者，具有廣闊的發展前景。鵬博士綜合績效不佳，不建議投資。

八、結語

互聯網、電信、廣播電視及其衛星傳輸行業，都是這幾十年新興的服務行業，在現有調整經濟結構的宏觀政策方向下具有廣闊發展前景，對我國經濟實力以及軟實力的提升具有舉足輕重的作用。隨著“營改增”范圍的不斷擴大，這些行業的發展更是錦上添花。其中有幾家上市公司的綜合得分非常高，具有良好的投資前景。但也有一些公司的表現較差，不適合投資，需要投資者謹慎對待。建議投資者結合各個上市公司的具體指標，根據自己的投資目標，選擇合適的投資對象。

參考文獻：

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