基于因子分析法的養老產業企業風險預警研究

摘要：隨著我國經濟水平的提高，醫療水平和生活質量也在不停進步，人口壽命延長，人口的老齡化問題逐年明顯。養老企業作為社會養老的重要組成部分，但隨著經濟的發展，很多企業也著手于養老產業，分別從醫療、保健、地產等方面促進養老產業的發展。財務風險預警對于企業有著很重要的管理意義，是企業順利經營下去并且能盈利的重要保障。對公司的財務指標進行研究分析，能夠看出企業財務管理哪里存在風險，提出與其相應的解決方案，對公司的各項能力進行一個提高，使公司更好地發展，本文主要以20家養老產業的上市公司財務數據為樣本，用SPSS的因子分析法對樣本公司進行F綜合評分，從而更清楚地看到企業的能力和問題所在。

關鍵詞：因子分析;養老產業;風險預警

一、引言

隨著我國經濟不斷的發展以及人口的不斷上升，人口老年化成為了目前社會的一個問題。養老企業作為社會養老的重要組成部分，養老產業主要涉及了年老的這個人群。對老年群體需要一定的綜合性服務，這些綜合服務包括飲食、生活護理、健康和衛生管理等，與此同時，一些養老企業也涉及到了接收殘疾人。養老企業是有一定的公益性質的，平時會開展很多公益活動，這些活動包括：社會項目、民生服務等，在這些活動上實現其公益意義。而這些公益活動的開展，也都離不開資金的支持，只有穩定的資金支持，才能夠保證養老企業的健康長遠的發展，在此基礎上，才能為社會提供優質的服務，促進社會的穩定與和諧。所以，我們需要關注養老企業的財務管理問題，加強養老企業的財務管理風險控制，解決現存財務風險的問題。

利用因子分析法，這個方法主要是把要研究的問題的變量找出，在其內部找出關聯性的因子，把難以解決的研究對象，它的復雜隱晦的變量，通過因子分析法對其數據進行分析，最后總結出幾個綜合因子。這因子分析對于簡化系統的框架結構和討論系統核心上有著至關重要的影響。本文應用了SPSS軟件對樣本數據進行分析，建立一個有關于養老產業上市公司的關于財務上的預警分析的模型，對養老產業企業進行財務風險研究，從而控制企業財務出現的或者可能出現的風險，以期保障養老產業企業財務風險。

二、樣本選取和數據來源

（一）樣本選取

本文樣本來自于二十家有關養老產業企業上市公司2018年的年報財務數據，對于各個公司而言，都有面臨著財務危機的可能性，同時，財務危機是可以預先發現的并且可控，所以通過構建財務預警模型，以此評估出上市公司的財務危機的可能性，進而再通過部分財務指標的變化讓財務預警起到作用，以此避免財務危機的發生。

（二）財務比率的選取

通過研究目前所有的關于研究財務危機預警的文獻，以及按照養老企業的財務特征，在營運、償債、發展、盈利能力這幾個方面，利用SPSS因子分析的相關性選取了其中的九個指標，分別是：X1每股收益;X2凈資產收益率;X3銷售凈利率;X4產權比率;X5營業收入增長率;X6凈利潤增長率;X7總資產增長率;X8總資產周轉率;X9資產負債率。

三、實證分析

（一）因子分析的前提假設

首先采用KMO和Bartlett檢驗，驗證因子分析的適應性，由此可知變量之間是否有較強的相關性。KMO統計量的取值區間為0—1，越與1接近，就越說明相關性強，因此適用于因子分析，在分析中越跟0接近，說明其相關性越弱;而KMO數值大于0.5時便適合用因子分析。在此次研究中，利用因子分析得到的KMO值為0.518，且相伴概率0.00<5%，說明此次可以運用因子分析。

（二）計算特征值和方差貢獻率

特征值反映了公共因子的重要程度，方差貢獻率顯示了公因子解釋原始變量總方差的能力，確定公因子個數的依據是特征值和方差貢獻率，因子分析結果表明，有三個較大特征值，分別為3.152、2.403、1.699。在這些數據里前三因子方差累積貢獻率達80.594%，大部分財務預警指標信息都被包含了進去，即得到公共因子F1、F2、F3。

（三）建立因子荷載矩陣

為使因子解釋結構清晰簡明，對因子荷載矩陣進行最大方差方法旋轉，使得方便對因子荷載做出合理化的解釋。從結果分析得出，主因子F1在銷售凈利率0.878、營業收入增長率0.848和凈利潤增長率0.927的荷載相對是比較大的，而凈利潤增長率和營業收入增長率是說明企業發展能力的指標，銷售凈利率是表現一個企業盈利能力的指標，所以F1主要表現的是影響企業的發展能力的影響因素;另一個主因子F2在每股收益0.908、凈資產收益率0.882、總資產增長率0.795和總資產周轉率0.399，故F2主要反映的為企業的盈利能力和營運額能力;主因子F3荷載較大的指標為產權比率0.912和資產負債率0.885，故F3主要反映的是影響企業償債能力。

（四）計算綜合得分

根據SPSS軟件輸出的成份得分系數矩陣， 根據成分得分系數矩陣表中各因子貢獻率，得到預測變量的因子綜合預測函數為：

F=（0.33410F1+0.27601F2+0.19583F3）/0.80594

對樣本數據矩陣進行處理計算，整理得出各個公司的分值，并對其歸納。

（五）財務預警風險等級結果表示

根據中國證券監督管理委員會發布的對企業財務狀況異常的情況說明的文件和相關研究文獻，得到如下結果：F≥0.2的是一般風險，有海航投資、魯商發展、迪安診斷、易華錄、開能健康、綠庭投資、宜華健康;-0.1≤F<0.2的是顯著，有風險魚躍醫療、和佳股份、機器人、悅心健康、雙箭股份;-0.3≤F<-0.1的是高風險，有揚子新材、湖南發展、金陵藥業、金陵飯店、尚榮醫療、曠達科技;F<-0.3的是嚴重風險，有新華錦和融捷健康。

從上可以看出有七家公司的因子綜合得分大于0.2，處于一般風險等級;五家公司因子綜合得分小于0.2大于等于-0.1，處于顯著風險，說明這類公司在某些財務指標上面出現一定的問題，在因子分析中的公共因子產生了影響，這類企業若想改善需要觀察財務指標，對應相關的異常分析處理;有六家公司處于高風險中，如曠達科技公司、榮尚醫療的的財務指標進行分析，可以看出這兩家的營業收入增長率分別為-23.759%和-18.742%，凈利潤增長率分為為-39.707%和-44.216%，這說明這兩家公司的盈利能力非常的薄弱，盈利能力處于非常低的水平，企業的現金流量以及盈利能力，甚至是資產管理能力都處于高風險水平，需要著重分析公司存在風險的原因，并盡快積極的采取對策調整;最后有兩家企業處于嚴重風險，在盈利能力上出現了十分嚴重的問題，從財務指標上可以看出公司的盈利額能力、現金流量等都需要去特別重視。

四、結語

實證分析表明，迪安診斷、開能健康等七家企業處在一般風險的等級中;魚躍醫療、月薪健康等五家企業處在顯著風險等級中，說明這些企業各別指標出現的了異常，企業要引起重視采取相關的措施治理;樣子新材、金陵藥業等六家企業處在高風險中，要深入分析財務中出現的異常問題，這些指標嚴重地偏離了正常企業應該處于的正常水平，這些企業需要管理層重視起來，采取有利的措施去治理;新華錦和融捷健康處在嚴重風險的等級中，企業里很多個指標都出現了不正常的情況，企業表現出盈利困難，運營不順，面臨著嚴重的財務危機，要立刻采取措施治理。

在一般正常情況下，人民普遍認為養老企業的財務管理風險要低于其他企業。其實并非如此，在如今經濟社會，養老產業作為資本市場的一部分，其面臨著很多方面的競爭壓力，國內的之間的養老產業互相競爭，同時，由于我國老齡化的問題日益加重，國外的很多企業也都看到了我國這一養老趨勢，發現了這個市場中存在著巨大的潛力，于是在我國大力開辦養老機構，讓我國自己的養老產業變得舉步維艱。因此，更需要我國的養老產業積極地強化其財務風險管理，從而保障養老企業長足發展。

參考文獻：

[1]郭斌，戴小敏，曾勇.我國企業危機預警模型研究——以財務與非財務因素構建[J].金融研究，2006（2）：78-87.

[2]陳艷嬌.基于因子分析的國有農場財務危機預警實證研究[J].經濟問題，2007（5）：109-111.

[3]龍騰云.滬深兩市上市公司財務預警風險的分析——基于主成分分析[J].時代金融，2013（6）：233-234.

[4]吳應宇，袁陵.基于因子分析的上市公司財務危機預警研究的修正[J].東南大學學報：哲學社會科學版，2004（6）：19-24，125.

[5]畢翼.基于因子分析模型的汽車業上市公司財務風險預警實證研究[J].金融經濟，2013（14）：252-254.

作者簡介：李欣陽（1996—），女，湖北十堰人，湖北經濟學院，會計碩士教育中心碩士研究生，主要從事金融企業會計研究。