烏魯木齊上市公司經營績效分析

劉文釗 徐潔

摘? ?要：選取烏魯木齊市12家上市公司的12項財務指標，基于因子分析構建經營績效的綜合評價體系。在12項財務指標中提取出3個主成分因子，計算12家上市公司的財務指標的綜合得分，通過聚類分析發現2018年烏魯木齊市的12家上市公司可以分成4類，分別是高效型、高成長型、均衡型和低效型。大部分上市公司屬于均衡性，其中，高效性和高成長型上市公司較少，總體經營績效水平有待提高，并且大部分上市公司的潛力因子得分都很低。最后提出上市公司需要優化產業結構、加大技術創新投入等措施來提高潛力因子得分，從而使得上市公司的運營更加均衡，進而提高綜合績效得分。

關鍵詞：經營績效;烏魯木齊上市公司;因子分析;聚類分析

烏魯木齊是新疆維吾爾自治區的首府，是全疆的政治、經濟和文化的中心，被稱為“亞心之都”[1]。作為亞洲的地理中心，早在2 000多年前就是古絲綢之路上的重鎮。改革開放以來，烏魯木齊不僅成了西北重要的經濟增長點，也是我國對外開放的西部大門。隨著改革開放的深入推進，烏魯木齊的上市公司從無到有、從有到優，推動了烏魯木齊多層次資本市場的發展，截止到2019年1月，烏魯木齊國內上市公司達到33家，數量占新疆維吾爾自治區的6成，行業分布在能源、旅游、物流等12類。相對于烏魯木齊上市公司的蓬勃發展，對其研究卻相對較少。

國外最早對上市公司的績效分析是以成本效益為核心的評價體系，比如美國會計師Kate Harrison在1911年使用標準成本法對企業各部門進行績效考核;1919年，美國杜邦公司使用的杜邦財務分析法開創了用財務指標來評價經營績效的先河;1992年，ROBERT教授[1]提出使用“平衡記分卡”，將財務指標和非財務指標結合起來，綜合評價企業的綜合績效等。

國內早期的經營績效分析方法還是在學習國外，但是由于經濟體制的不同，國內的學者逐漸豐富了上市公司經營績效方法的研究，康俊[2]利用河南省上市公司2011—2015年的財務數據，選取了13個指標構建經營績效評價指標體系，發現河南省上市公司整體經營業績仍有待提高;鄭夢蘭[3]對29家智能家居上市公司的經營績效進行評價后，發現行業總體發展態勢表現出“兩頭小，中間大”的分布格局;除了因子分析法，常見的評價方法還有熵權法[4]、網絡基于松弛測度（Slacks-Based Measure，SBM）模型[5]、灰色聚類法[6]和數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型[7]等，這些方法極大豐富了上市公司經營績效分析的研究。

1? ? 數據來源

1.1? 樣本的選擇

本研究選取的樣本為新疆烏魯木齊市的上市公司，包括上海證券交易所和深圳證券交易所上市公司，不包括香港證券交易所及境外交易所上市公司。共收集到33家上市公司的樣本股票代碼和名稱（截至2019年1月1日）。

1.2? 指標選擇

根據研究的需要以及數據的可獲得性，從上海證券交易所和深圳證券交易所官方網站中選取2018年烏魯木齊12家上市公司年報中公布的12項財務指標，其中包括：流動比率、速動比率、資產負債率、產權比率、總資產凈利潤率、凈資產收益率、營業利潤率、凈資產收益率增長率、凈利潤增長率、總資產增長率、每息稅前每股收益、存貨周轉率[8]。

2? ? 因子分析

2.1? 數據的預處理及相關檢驗

因為不同指標的量綱不同，需要對提取的評價指標數據進行標準化處理，對Z-score標準化后的數據進行凱澤-邁耶-奧爾金（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）檢驗和Bartletts球狀檢驗，結果表明： Bartlett球狀檢驗值為441.87，顯著性水平為0.00，表明12個變量之間存在相關性，數據適用于主成分分析;KMO統計量值為0.52，大于0.50，表明12個變量之間相關性較強，數據適用于因子分析。

2.2? 提取因子

本研究對12家烏魯木齊市上市公司2018年財務數據的因子分析采用了主成分分析法，結果表明，提取3個公因子累計的方差貢獻率就可以達到86.48%，即提取3個公因子可以充分解釋原始選取的12個指標包含的信息。

將提取的3個公因子分別命名為F1、F2、F3，建立相應的因子載荷矩陣，對得到的因子載荷矩陣進行旋轉后發現：F1（第一公因子）上載荷相對較高的指標有流動比率、速動比率、資產負債率、產權比率，這些指標主要是反映企業的還債能力。因此，將F1因子取名為償債因子。F2（第二公因子）上載荷相對較高的指標有總資產凈利潤率、凈資產收益率、營業利潤率，這些指標主要反映企業的收益能力，因此，將F2取名為利潤因子。F3（第三公因子）上載荷相對較高的指標有凈利潤增長率、凈資產收益增長率、總資產增長率，主要反映企業的未來發展潛力，因此，將F3取名為潛力因子。

2.3? 因子得分和綜合績效得分

首先，將計算出的因子載荷矩陣Ai和初始變量的標準化值X代入公式Fi=AiX，計算出3個公因子得分;然后，將各公因子的得分Fi與其方差貢獻率占各公因子累計方差貢獻率的比重Pi代入公式F=Fi×Pi計算出各公司的綜合績效得分F，結果如表1所示。

從表1可以看出，2018年烏魯木齊市12家上市公司中，只有6家公司的綜合績效得分超過0。其中，只有伊力特和同濟堂兩家公司的得分在0.6以上，說明其經營業績水平較好。綜合績效得分小于0的上市公司共有6家，其中百花村和ST中基得分均低于-0.6，說明其經營績效水平較差。綜合績效得分最高的是伊力特0.79，最低的是ST中基-1.07，說明烏魯木齊上市公司2018年的績效水平整體差距較大，上市公司之間的發展水平依舊不平衡。大多數上市公司的綜合績效得分在-0.6～0.6表明大多數上市公司的經營績效水平還是處在正常的范圍中，符合當前上市公司的基本發展需求。

3? ? 聚類分析

聚類分析是研究分類的一種多元統計方法，其最基本的思想就是按照特定的函數計算聚類統計量，即某種距離或者相似系數，將關系最密切的分為一類。本研究將3個公因子得分作為變量引入到聚類分析中，系統聚類法是常用的一種聚類方法，因此，根據系統分類法得出的樹狀圖表明：烏魯木齊市上市公司可以被分為四大類。結合表1中3個公因子得分與各公司的綜合績效得分的排名情況，對12家公司的分類及分析如下：

第一類中只有兩家公司：伊力特和同濟堂。由于其償債因子和利潤因子得分位于12家公司的前列，因此，效率很高。同時，這些公司的潛力因子得分與其他公司沒有顯著差異，所以，綜合績效得分也排名第一。根據表1中每個因子得分的排名和公司的綜合績效得分，可以知道這些公司具有以下特征：盈利能力和償債能力特別強，但發展潛力較為一般，總體表現優異。

在第二類中，只有一家公司渤海金控。由于公司的償債因子和利潤因子得分不高，但潛力因子排名第一，因此，這類公司屬于高潛力的公司，總體表現排名第3。根據表1中各因子得分以及公司的綜合績效得分，可以看出這些公司具有以下特征：發展潛力相對來說特別強，但償債能力和盈利能力處于中等水平，總體表現還不錯。

第三類中有7家公司，包括美克家居、天潤乳業、天山股份、新疆眾和、德展健康、廣匯能源和八一鋼鐵。根據表1可以發現這些公司的因子得分均處于中等水平和較低水平，比較均衡。根據表1中每個因子得分和每個公司的綜合績效得分，可以看出這些公司具有以下特點：具有非常好的償債能力，但是盈利能力和發展潛力比較一般，所以，綜合績效得分處在中間水平。

第四類中有兩家公司，百花村和ST中基。由于這兩家公司有兩個公因子得分特別低，導致綜合績效得分最低，因此，是低效型公司。根據表1中每個因子得分和每個公司的綜合績效得分，可以發現這類公司的特征如下：償債能力得分特別低，其他因子得分（盈利能力或發展潛力）相對較低，也沒有相對較高的因子得分，所以，綜合績效排名墊底。

4? ? 結語

第一，通過提取公因子將收集到的12個指標數據分為3類，分別稱為償債因子、盈利因子和潛力因子，可以代表公司的償債能力、盈利能力和發展潛力。然后，從3個方面對烏魯木齊市12家上市公司的經營績效進行了綜合評價。借助因子分析，計算出企業的因子得分和綜合績效得分。根據因子得分和綜合績效得分發現：2018年烏魯木齊上市公司的整體績效水平還是不高，尤其缺乏償債能力、盈利能力和發展潛力均很強的上市公司，而所有的上市公司幾乎都有自己薄弱的方面，但是也沒有償債能力、盈利能力和發展潛力都特別差的情況，說明烏魯木齊上市公司還是有自身競爭發展的一些優勢。

第二，對烏魯木齊市12家上市公司的3項因子得分進行聚類分析，并將分析結果與因子得分和綜合績效得分進行比較和綜合分析。12家上市公司可以被分為4類：高效率公司、高潛力公司、高利潤公司和低效率公司。聚類分析的結果表明，前兩種類型的公司（高效率公司和高潛力公司）的數量相對較少，表明大多數烏魯木齊上市公司的發展仍然存在瓶頸。在后兩類公司（高利潤公司和低效率公司）中，不同公司之間的因子得分也不一致，表明不同上市公司存在的問題是不一致的，針對不同上市公司的發展問題要對癥下藥，繼續擴大公司的優勢方面，同時，針對自身的弱勢方面要作相應的改進。這樣公司的綜合績效得分才會更高，同時，烏魯木齊上市公司的整體競爭力也會更上一個臺階。

第三，從潛力因子得分的角度來看，12家上市公司的潛力因子得分都不高，表明烏魯木齊市的上市公司持續盈利能力還有待提高，盡管盈利因子得分和償市債因子得分在很大程度上掩蓋了潛力因子得分非常重要的事實，還是不能忽略潛力因子得分過低所帶來的風險。因此，上市公司需要采取優化產業結構、加大技術創新投入等措施來提高潛力因子得分，從而使得上市公司的運營更加均衡，進而提高綜合績效得分。

[參考文獻]

[1]KAPLAN D，ROBERT S，NORTO N.The balanced scorecard-measures that drive performance[J].Harvard Business Review，1992（1）：71-79.

[2]康 俊.基于因子分析法的河南省上市公司經營績效評價[J].信陽師范學院學報：哲學社會科學版，2017（4）：33-37.

[3]鄭夢蘭.智能家居上市公司經營績效分析—基于因子分析[J].湖北經濟學院學報：人文社會科學版，2019（10）：56-58.

[4]張佳鈺.熵權法下“互聯網+農業”上市公司經營績效評價[D].沈陽：沈陽農業大學，2017.

[5]楊? ?靜.基于網絡SBM模型的我國物流上市公司經營績效評價研究[D].杭州：杭州電子科技大學，2019.

[6]孫志紅，吳 悅.基于灰色聚類法的兵團上市公司經營績效評價[J].石河子大學學報：哲學社會科學版，2018（5）：48-55.

[7]陳宏明，楊依旖.基于超效率DEA模型的企業經營績效評價—以電力行業上市公司為例[J].長沙理工大學學報：社會科學版，2018（1）：103-109.

[8]韓 旭.內蒙古上市公司經營績效分析—基于因子分析和聚類分析的方法[J].大連民族大學學報，2019（2）：126-131.