摘 要:建材企業對財務風險的敏感度較高,本文基于我國建材業發展現狀,運用因子分析法和聚類分析法,研究了我國建材上市公司財務風險評價相關內容。筆者從我國89家建材上市公司中選取45家作為研究對象,收集并分析其2022年的財務數據,構建了相應的財務風險評價指標體系,并運用因子分析法得出這些建材上市公司財務風險的綜合得分及排名,同時運用K-均值聚類方法,將上述45家建材上市公司的財務風險劃分為4個等級,提出了相應的財務風險防控建議。
關鍵詞:建材上市公司;財務風險評價;因子分析法;聚類分析法
建材業是國民經濟的重要組成部分,也是制造業的基礎支柱產業。在經營過程中,建材企業可能會面臨各類財務風險,導致企業陷入財務危機。因此,深化對建材企業財務風險的認識和研究具有重要意義。
《2023全球建筑材料上市公司綜合實力排行榜》顯示,相較于2022年,2023年上榜企業的總體財務數據均有不同程度的下滑,且盈利水平和資金周轉能力相關數據降幅較大。
建筑材料工業月度景氣指數(MPI)主要監測建筑材料工業運行趨勢,具有較強的預測、預警作用。當MPI高于100時,表明建筑材料工業運行處于景氣區間;當MPI低于100時,表明建筑材料工業運行處于非景氣區間。由圖1可知,2023年我國建筑材料工業月度景氣指數在不同月份有所波動,但在大多數月份處于景氣區間或接近景氣區間。

(一)選取樣本
2022年,滬深兩市A股以建材為主業的上市公司有89家,其中水泥板塊上市公司25家,玻璃板塊上市公司13家。筆者在剔除財務數據不全或財務數據偏極端的建材上市公司后,選取了其中具有代表性的45家公司作為研究樣本。
(二)構建財務風險評價指標體系
筆者選取了4個一級指標和16個二級指標,構建了建材上市公司財務風險評價指標體系。4個一級指標分別是營運能力、盈利能力、償債能力和發展能力,16個二級指標分別是應收賬款周轉率(次)、存貨周轉率(次)、總資產周轉率(次)、流動資產周轉率(次)、總資產凈利率(%)、營業利潤率(%)、資產報酬率(%)、凈資產收益率(%)、流動比率、速動比率、現金比率(%)、資產負債率(%)、主營收入增長率(%)、凈利潤增長率(%)、凈資產增長率(%)、總資產增長率(%),對應編號分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X14、X15、X16。
(一)數據收集及預處理
本文的財務數據主要來源于上市公司2022年年報,筆者使用軟件SPSS 26和Office 2016對數據做了以下預處理:一是逆指標處理,將資產負債率取倒數進行正向化;二是標準化處理,以消除不同指標數值的量綱差異。
(二)適用性檢驗
筆者使用SPSS 26軟件對已預處理的財務數據進行KMO檢驗(抽樣適合性檢驗)和Bartlett球形檢驗,結果為KMO=0.561>0.5,符合標準;Bartlett球形檢驗的近似卡方統計量為625.491;顯著性值為0,小于顯著水平0.05。這意味著對所選擇的數據進行因子分析具有可行性。
(三)因子提取
筆者采用主成分分析法構造因子變量,提取了6個主因子,累積貢獻率達到了83.05%,大于80%,說明選取的6個主因子不僅能夠充分反映原樣本所包含的信息,還能夠簡化分析過程。
(四)因子旋轉及命名
筆者使用凱撒正態化最大方差法,旋轉得到的成分矩陣,在7次迭代后收斂,6個主因子對于變量的解釋性變強。假設提取的6個主因子分別為F1、F2、F3、F4、F5和F6,將F1命名為建材上市公司的償債能力因子;F2命名為建材上市公司的盈利能力因子;F3命名為建材上市公司的發展能力因子;F4命名為建材上市公司的營運能力因子;F5命名為建材上市公司的營業發展因子;F6命名為建材上市公司的存貨營運因子。
(五)因子得分計算



筆者運用K-均值聚類法,將上述45家建材上市公司的因子得分作為新變量,進行K-均值聚類分析,并將相應的風險等級分為四類,即財務風險很小、財務風險較小、財務風險較大及財務風險很大。聚類分析結果如表2所示。
由表2可知,在45家建材上市公司中,僅1家公司的財務風險很小,該公司應繼續維持良好的財務管理現況;17家公司的財務風險較小,這些公司應優化當前的財務管理工作,同時關注財務指標的變化情況;6家公司的財務風險較大,這些公司應分析相關財務指標,并實時監控財務風險狀況;21家公司的財務風險很大,它們應建立完善的財務風險預防和控制體系,以減少財務風險帶來的損失。

綜上所述,通過對我國建材上市公司財務風險評價相關內容的研究和分析,筆者認為未來建材業應聚焦兩個重要發展方向——實施綠色化改造和推進智能化轉型。同時,建材公司應不斷加強財務風險管理,從而實現可持續發展。
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(作者單位:上海應用技術大學)