基于因子分析的安徽省上市公司財務績效

王 純

(安徽財經大學 金融學院，安徽 蚌埠 233000)

一、引言

上市公司的財務績效能夠真實反映公司的經營質量，是證券市場股市投資者的關注重點，也是企業經營者決策的重要依據。許多學者對不同行業或者地區的上市公司在不同能力的績效水平進行了大量的研究,尤其是利用因子分析的方法。

鄭鳴和趙璧輝在分析我國高校的非財務信息時運用多元統計方法進行了實證研究，選取了第一主成分高校規模、第二主成分學校學術能力和第三主成分科研成果共17個指標進行聚類，將所選擇的高校歸類，再利用積累logistic回歸驗證各主成分與高校財務績效的關系，建議高校提高科研人員人數、提高學科課題項目數、增加學術交流[1]。王茜和金鑫從行業角度出發，以物流行業為例，針對物流上市公司績效結果，提出了從改善運營模式、降低運營成本和加強技術能力上提高財務績效的建議[2]。常樹春和楊明慧以黑龍江省在A 股上市的28 家公司為樣本，利用SPSS分析上市公司的財務能力，他們還在模型中加入非財務指標來反映公司的治理能力，分析黑龍江省上市公司的財務績效質量[3]。劉亞男簡單介紹了因子分析方法，采用因子分析從償債、獲利、運營與成長四個方面建立指標，分析目前影響公司財務績效的主要因素，并結合河北省是全國最大鋼鐵制造區的特點，建議提高能源效率，增強競爭優勢，同時加速產業結構調整，發展綠色經濟[4]。趙琪以財務績效作為被解釋變量，公司的研發投入作為解釋變量，引入控制變量企業規模等，用研發投入的當期數據指標，上市公司的財務指標使用滯后一期、兩期的數據，建立模型分析，建議公司繼續加大研發投入[5]。薛夢婷和程克群選取通貨膨脹率代表影響企業融資效率的宏觀因素，微觀層面考慮償債能力、營運能力和盈利能力指標，用固定效應的面板數據模型分析安徽省中小企業應收賬款的融資效率，發現企業盈利能力與融資效率具有同向效應，其余則是負相關因素[6]。王珂和郭曉曦選取2008—2015年環保產業上市公司的財務管理數據，先從生命周期、政策推動和環境統計年鑒三方面進行理論探討，同時分地區比較研究我國環保產業的發展情況；再利用因子分析計算公司的各因子重要度和因子得分；結合理論和實證結果，提出創新綠色金融、政府加大環保投入、因地制宜和政策推進的建議[7]。劉暢等針對近幾年大規模的并購事件，量化復雜的并購活動，利用因子分析進行指標提取和績效測度，研究上市公司并購前后的績效，對上市公司長期的收益情況作出可靠預測[8]。Qu Xu等使用因子分析，同時考慮速度差和絕對速度來評估速度的一致性[9]。

本文參考已有文獻中常用的指標體系，結合專業數據網站提供的信息，從盈利、運營、成長以及償債四個方面選取具有代表性的指標，建立安徽省上市公司財務績效評價指標因子分析體系進行定量測算，再利用Ward聚類定性分析。

二、指標體系的建立和樣本初選

(一)多元統計分析方法介紹

因子分析法利用變量之間的相關性，利用降維的思想，把較多的原始變量指標簡化成少數幾個綜合變量，同時這幾個綜合變量能基本反映原始變量的信息，以便于后續的理解分析。用F1，F2，…，Fn表示獨立的公共因子；aij表示第i個變量和第j個變量的相關關系，在因子分析中稱為因子載荷；εi為特殊因子，則因子分析模型為

Xi=ai1F1+ai2F2+…+aijFj+…amFm+εi，i=1，2，…，k。

Ward聚類分析法，即離差平方和法，是聚類分析常用的一種方法，依據變量或者樣本的相似程度劃分類別，通過分類，使落在一組內的樣本離差平方和最小，但是組間的離差平方和達到最大值。

(二)指標體系構建

主成分分析法是因子分析法的一個模塊，借助SPSS因子分析的命令可以實現主成分分析，進行指標篩選。

盈利能力指標篩選。本文選取反映盈利能力的原始指標分別表示為：a1凈資產收益率、a2凈利率、a3毛利率、a4凈利潤、a5每股收益、a6每股主營業務收入，對盈利能力的6個指標作主成分分析。凈利潤的單位為百萬，與其他指標的差異較大，因此將數據進行標準化，記Z1凈資產收益率、Z2凈利率、Z3毛利率、Z4凈利潤、Z5每股收益、Z6每股主營業務收入，并從相關矩陣出發進行主成分分析，結果見表1。

表1 盈利能力指標相關系數矩陣

從表2可知，部分變量之間存在顯著關系，證明他們存在信息上的重疊，可以剔除部分變量。

表2 盈利能力指標方差分解主成分提取分析

由表2可知，提取特征根大于1的2個主成分。

由此可得主成分y1、y2的方程為

y1=0.507Z1+0.473Z2+0.389Z3+0.346Z4+0.497Z5+0.045Z6；

y2=0.067Z1-0.255Z2-0.461Z3+0.323Z4+0.245Z5+0.744Z6。

可以看出，第一主成分主要代表是a1和a5，第二主成分主要代表是a6，剔除a2、a3、a4。最終盈利能力篩選出凈資產收益率、每股收益和每股主營業務收入3個指標。

成長能力原始指標分別表示為：主營業務收入增長率b1、凈利潤增長率b2、凈資產增長率b3、總資產增長率b4、每股收益增長率b5、股東權益增長率b6，對6個指標作主成分分析，得到表5～7。

表5 成長能力指標相關系數矩陣

表6 成長能力指標方差分解主成分提取分析

確定成長能力指標系數最大的3個指標：主營業務收入增長率、凈利潤增長率和凈資產增長率。

同理，營運能力篩選出應收賬款周轉率、存貨周轉率、流動資產周轉率3個指標，償債能力篩選出資產負債率、速動比率、利息支付倍數3個指標。

最終的指標體系是凈資產收益率、每股收益、每股主營業務收入、應收賬款周轉率、存貨周轉率、流動資產周轉率、主營業務收入增長率、凈利潤增長率、凈資產增長率、速動比率、利息支付倍數和資產負債率。

三、因子分析和Ward聚類過程與結果

(一)因子分析

安徽省上市公司2016年原有98只股票，在樣本數據的選擇上剔除了數據部分缺失和ST股票，例如國元證券、ST德力、華安證券、新力金融、皖通高速、合肥城建等公司，得到有效股票83只，包括安德利、常青股份、古井貢酒、華信國際、黃山膠囊、集友股份、金禾實業、美亞光電、歐普康視、三七互娛、順豐控股、泰禾光電、安徽合力、安科生物、楚江新材、海螺水泥等，分別用X1,X2,…,X83來代替。樣本數據來源于新浪財經2016年財務數據。

1.因子分析適合度檢驗

由表8可知，巴特利特球度的輸出結果觀測值為1 410.316，P值為0.000，小于0.05，拒絕原假設，原始數據適合因子分析。

2.因子提取

表9共同度

指標初始值提取值指標初始值提取值凈資產收益率/%1.0000.680每股收益/元1.0000.984每股主營業務收入/元1.0000.984應收賬款周轉率/次1.0000.849存貨周轉率/次1.0000.677流動資產周轉率/次1.0000.661主營業務收入增長率/%1.0000.988凈利潤增長率/%1.0000.980凈資產增長率/%1.0000.984速動比率/%1.0000.772利息支付倍數1.0000.547資產負債率/%1.0000.690

表9第三列是根據因子分析最終解計算出的變量共同度，即提取原變量的程度，表中數值都超過了50%，甚至有5個達到98%以上，可見提取程度都較高。

表10 解釋的總方差

圖1 因子分析碎石

觀察表10，我們發現前4個主成分的比例為81.632%，前4個變量的特征值都大于1。從特征值和累計貢獻率兩個方面都說明應當提取4個主成分，同時SPSS軟件給出碎石圖(見圖1)，驗證提取4個公因子是合適的。

根據旋轉后的因子載荷矩陣進行因子定義：第一個公共因子在主營業務收入增長率、凈利潤增長率、凈資產增長率上有較高的載荷，稱為成長能力因子(F1)；第二個公共因子在速動比率、利息支付倍數上有較高的載荷，稱為償債能力因子(F2)；第三個公共因子在每股主營業務收入擁有較高的載荷，稱為盈利能力因子(F3)；第四個公共因子在應收賬款周轉率、流動資產周轉率上有較高的載荷，稱為營運能力因子(F4)。

3.計算因子變量得分

根據表11建立模型，得到因子得分函數

F1=-0.008d1+0.193d2+0.196d3-0.046d4-0.073d5+0.032d6+0.205d7+0.2001d8+0.205d9+0.010d10-0.031d11-0.008d12，

F2=0.344d1+0.05d2-0.033d3+0.001d4+0.055d5-0.033d6-0.018d7-0.004d8-0.016d9+0.376d10+0.326d11-0.319d12，

F3=0.238d1-0.046d2-0.031d3-0.097d4+0.672d5+0.341d6-0.057d7-0.046d8-0.071d9-0.119d10+0.279d11+0.279d12，

F4=0.263d1+0.024d2-0.011d3+0.797d4-0.105d5+0.281d6-0.075d7-0.049d8-0.064d9-0.110d10-0.164d11-0.137d12。

表11 因子得分矩陣

4.計算綜合得分

以因子的方差貢獻率占4個因子總方差貢獻率的比重作為權重，結果分別為54.02%、22.18%、12.42%、11.38%，得出各上市公司的財務績效綜合得分F，即

F=54.02%F1+22.18%F2+12.42%F3+11.38%F4。

由上式，我們可以整理計算出綜合得分，本文截取前20名企業建立因子得分表(見表12)。

表12 因子得分

財務績效的得分是經過數據標準化處理后的結果，把安徽省的平均水平算作零點，大小和正負可以表示某公司與處于平均水平公司的差距，如因子得分為負值說明該公司的財務績效水平在平均水平以下。

(二)聚類分析

最后采用Ward聚類法依據綜合得分進行系統聚類，樹狀圖略。結合實際，可以得到1、2、3、4等級四類公司，級別越靠前代表財務績效水平越高。同時我們可以得到1、2、3、4四類公司在總公司中的占比，結果見表13。

(三)實證結果分析與建議

根據各個因子和綜合評價的得分排名和聚類分析情況，大部分公司得分值都接近于零，說明大部分公司的財務績效與安徽省的平均水平都較為接近，同時說明安徽省上市公司的整體經營水平都較好。83家上市公司中占總樣本36%的32家公司因子總得分大于0，說明這些上市公司的整體財務績效在平均水平以上，整體經營績效理想。

在整體排名中第一名是順豐控股，其績效好的主要原因在于它的成長能力表現非常突出，在所有公司中成長能力排名第一，成長能力因子在總得分中占54.02%，占比第一。整體排名第二的是歐普康視，原因在于它的償債能力表現非常突出，從因子得分函數可以看出，其在總得分中的權重為22.18%。排名第三的是集友股份，在償債能力因子和營運能力因子上表現都不俗，分別為第四名和第二名。排名第四的是古井貢酒，它在盈利能力因子得分排名第一，盈利能力因子在總得分中的權重為11.38%，重要性排在第四位。華信國際借助營運能力因子排名第一的優勢，總排名上取得第五名的成績。

綜合排名靠前固然說明了財務的整體績效較好，但是大體上財務績效好的公司在某些財務能力方面也存在不足，例如順豐控股、歐普康視等憑借一兩個因子排名靠前的上市公司綜合排名靠前，但仍有劣勢。排名靠后的因子代表的經營能力是企業不足的地方，同時是企業改進的重點。例如集友股份綜合排名第三，償債能力排名第四，營運能力排名第二，盈利能力、成長能力排名卻在后面，說明集友股份目前雖然營運能力較好，要繼續保持自身優勢，但是應通過比較分析了解自身，從盈利方面彌補不足，改善整體業績。

四、發展建議和研究不足

(一)發展建議

企業自身發展不平衡是安徽省上市公司存在的普遍問題，即使排名前幾名的公司同樣存在能力短缺，各個因子代表了不同的經營能力，綜合因子和單個因子排名的不一致說明企業并不是全面發展。這種類型的公司應當強化優勢不落后，同時不能倚重某一強項就輕視了自己的弱項，均衡發展才能夠得到更好的綜合財務績效。成長能力是第一主要因子，上市公司關注眼前利益的同時還要注重發展能力，加強自身的各方面能力，尤其是科研投入和技術創新，提高企業經營效率。只有全面協調發展，才能提高綜合水平。

同一行業的企業間應當加強合作，齊頭并進，共同提升安徽省企業的財務管理整體水平。處于經營績效不理想階段的公司應當主動向優勢企業學習，而行業內的龍頭企業應當做好榜樣，幫助劣勢企業，共同進步。

政府應當注重對上市公司的科研支持。上市公司是地區的經濟基礎，管理狀況應當領先于大多數非上市公司。政府對上市公司不能一味采取補貼的形式，濫發補貼不利于企業的發展。政府在補貼的同時，支持上市公司科技研發項目，關注和培養技術人才，對有發展潛力的公司和行業給予重視，才能幫助企業提高效率，帶動地區經濟發展。

(二)研究不足

本文有一定的局限性，在研究方法上可以與前幾年的水平動態比較，在安徽省財務績效評價指標的選取和指標體系的建立上也存在不足，只是簡單評價了安徽省的上市公司財務績效，若選取更廣泛的指標，可以提出更實際的建議。

參考文獻：

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[3] 常樹春,楊明慧.基于因子分析的黑龍江省上市公司財務績效評價研究[J].商業會計,2014(16):35-37.

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