我国矿业上市公司财务质量综合评价的探讨

2014-09-19□

商业会计 2014年3期

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（中国地质大学（北京）北京 100083）

一、引言

狭义的矿业是指涉及矿产资源勘察和开采的行业，以此界定的矿业上市公司主要指以矿产资源采选业为主的上市公司。本文以证监会行业板块的划分为基准，参考巨潮资讯网、中信证券股票软件等选择包括煤炭采选业，石油天然气开采业，黑色金属采选业，有色金属矿采选业和开采辅助活动等共55家在上海证券交易所和深圳证券交易所的上市公司为研究样本。

二、指标选取

财务质量是企业对财务资源进行合理的配置和整合，有效的管理和经营形成竞争能力的货币化表现，且具有增值性、协调性和持续性的内在特征，并主要表现为盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力等方面。在此基础上，遵循可比性、系统性、简化性的原则，本文选取了14个具有代表性的财务指标，见表1。

三、指标筛选与评价

本文利用统计软件SPSSV16.0实现因子分析法，指标筛选与评价过程如下：

（一）财务数据收集及预处理

本文研究所需的财务原始数据，来自CSMAR数据库。利用EXCEL中的VISUAL BASIC编辑器编制了程序，根据样本公司证券代码，选出55家样本公司所需的财务数据。

表1 财务质量分析选择的财务指标及分类表

表2 55家样本公司14个指标的命名和描述性统计

（二）财务指标的描述性统计分析

根据所选指标，分别命名为X1-X14，并运用SPSS软件对导入的财务数据进行计算处理得出55家样本公司2012年各个指标的均值、标准偏差、相对标准差、最大及最小值。见表2。

统计结果显示：营业利润率（X1）的均值达到了0.1247，表明其盈利能力较好；同时其标准偏差为0.1441，表明所选样本公司的营业利润率相差很大，其相对标准偏差为 1.1557，而最小值为-0.5312，说明各公司之间的盈利能力并不均衡。净利润收益率（X2）、每股收益（X3）、总资产净利润率（X4）的均值分别为0.1060、0.6778、0.0721；而相对标准偏差的数值均过大。由此得出，所选取的55家样本公司的整体盈利能力较好，但各公司之间的盈利能力差异较大。

存货周转率（X5）的均值为14.2705，表明存货占用资金的数量合理，资金的使用效率及流动性较高；同时，标准偏差达到了17.2750，最大值为108.6202，说明不同公司的存货周转率存在很大的差异性。固定资产周转率（X6）、总资产周转率（X7）的均值分别为3.2950、0.8331，反映了55家样本公司的营运能力整体良好，其相对标准偏差均小于1，对均值的偏离程度较小。

资产负债率（X8）的平均值为0.473，相对标准偏差为0.423，表明样本公司的偿债能力较好，且各公司间的差别较小。流动比率（X9）、速动比率（X10）、长期资产适合率（X11）的平均值分别为 1.834、1.563、2.504，表明偿债风险很低，但标准偏差均大于1，分别为 2.390、2.167、1.836，说明 55 家样本公司的偿债能力不均衡。

总资产增长率（X12）、固定资产增长率（X13）和营业收入增长率（X14）的平均值分别为0.269、0.287、1.001，表明样本公司的整体成长能力较好。但相对标准偏差均大于1，尤其是营业收入增长率的相对标准差为5.097，说明样本公司成长发展能力的差别过大。

表3 根据14个因子计算的总方差解释表

（三）数据标准化处理及适用性检验

由于所选指标没有负向指标，因此无需做正向化处理。关于数据的标准化，SPSS软件自动处理。指标之间相关性检验的最常用方法是KMO测度与Bartlett球度检验。本文所选数据的KMO测度与Bartlett球度检验结果为：KMO测度为 0.606，在0.6-0.7范围内，适合进行因子分析。Bartlett球度检验结果表明，球度为723.723，显著性概率为 0.000，小于0.01。KMO测度与Bartlett球度检验结果均表明，55家样本公司的14个指标变量之间具有相关性，适合作因子分析。

（四）因子个数的确定及其命名

因子贡献率，即因子对原始信息的解释程度，是提取公因子的依据。因子贡献率越大，解释程度就越高，则该因子对特征值的影响程度也越大。在SPSS软件中 “因子分析提取方法（Factor Analysis Extraction）”选择“主成分分析法（Principal Component）”，该方法假设变量是因子的纯线性组合，第一成分的方差最大，后续成分可解释的方差逐个递减。

分析结果中的表“总方差解释（Total Variance Explained）”（见表3）中的前六个因子的累计贡献率达到了89.524%，已经符合不小于85%的要求。最终确定出主因子个数为6个。

在SPSS软件中输入因子个数6个，重新计算得到总方差解释表，并据此计算得到旋转后因子载荷矩阵（Rotated Component Matrix）。其中旋转方法选择 “Varmax（方差最大旋转法）”是一种正交旋转方法，使每个因子上具有最高荷载的变量数最小。

对第一个主因子Z1影响最大的四个指标依次为总资产净利润率（X4）、营业利润率（X1）、净资产收益率（X2）、每股收益（X3），其负载值分别为0.928、0.879、0.860、0.858，这些指标主要反映了上市公司的盈利能力，因此，Z1为盈利能力因子。

第二个主因子Z2主要解释了速动比率（X10）、流动比率（X9）、长期资产适合率（X11）、资产负债率（X8）这四个指标，这四个指标的绝对值大小分别为 0.979、0.976、0.780、0.720。因此，Z2为偿债能力因子。

第三个主因子Z3主要与固定资产增长率（X12）和总资产增长率（X13）这两个指标相关性最大，分别为0.926和0.923。这两个指标从资产的增长方面衡量了企业的长远发展成长能力，因此Z3为成长能力因子。

第四个主因子Z4主要在固定资产周转率（X6）和总资产周转率（X7）两个指标的载荷最大，分别为0.950、0.885。这两个指标表明总资产及固定资产的利用效率，影响企业的营运能力，故Z4为营运能力因子。

第五个主因子Z5解释了营业收入增长率（X14），其大小为 0.989。营业收入增长率是衡量上市公司经营状况和市场占有能力、预测经营业务拓展趋势的重要标志。因此，Z5为经营持续性因子。

第六个主因子Z6在存货周转率（X5）这一指标的载荷最大，为 0.963，存货作为流动资产的重要部分，其流动性的大小决定了存货变现的能力，从存货对流动资金使用效率的角度，反映了上市公司的营运能力。因此，Z6为存货变现能力因子。

（五）各因子得分计算及综合质量因子得分计算

利用SPSS软件的自动回归功能，得到因子得分系数矩阵（见表4）；依据原始变量的标准化值，求出55家样本公司的主因子得分；根据各个主因子的方差贡献率计算得出55家样本公司的综合质量因子得分Z，计算公式为：

（六）结果与分析

通过对55家样本公司综合质量因子得分的情况进行统计归纳（见表5），得分大于0的企业28家，得分小于0的27家。大于0表明质量较好，且得分越高表明综合质量越好。反之，综合质量较差。

综合财务质量得分是各公因子得分的加权求和，各主因子的表现对综合财务质量得分的影响不同。各主因子及其对综合质量的影响结果分析如下：

1.第一主因子（Z1）为盈利能力因子，其对综合财务质量的贡献率为24.34%。盈利能力因子得分排名前八位的公司得分均在0.93以上，表明了良好的盈利能力。同时，其综合质量得分均大于0，表明了盈利能力因子对综合质量得分的影响。盈利能力因子得分中，有30家得分大于0，占样本公司总数的54.55%，这与综合质量得分大于0的公司比例50.91%接近，表明盈利能力好坏，决定了综合财务质量能力的高低。盈利能力因子得分在-0.1以下的24家，盈利性较差。

2.第二主因子（Z2）为偿债能力因子，其对综合财务质量的贡献率为22.43%。偿债能力较强的公司，综合财务质量也相应较高。偿债能力因子得分大于0.1的11家，表明偿债能力较好；得分小于-0.1的37家且偿债能力较差，占总样本数量的67.27%。可以得出，55家样本公司的整体偿债能力较弱，存在一定的债务风险。

3.第三主因子（Z3）为成长能力因子，得分大于0的16家，其成长能力较好。总体而言，70.91%的样本公司持续成长能力较弱，因投入不足而资产增长缓慢。缺乏持续增长的能力。

4.第四主因子（Z4）为营运能力因子，得分大于1的企业共6家，表明10.91%的上市公司的营运能力较好，对资产的管理得当，利用效率高。有22家上市公司的营运能力得分小于-0.1，表明营运能力较差。60%的样本公司的营运能力较好或一般，可看出样本公司的整体资产周转率较快，企业的营运能力整体较好。

5.第五主因子（Z5）为营业持续性因子，得分大于0的共10家，表明18.18%的企业主营业务收入有所增长；32.73%的公司得分在-0.2之下，其营业持续能力较差。

6.第六主因子（Z6）为存货变现能力因子，反映了存货的流动性及存货资金占用量的合理性。其中，得分大于0的共有17家，表明了良好的存货流动性。而占样本数量69%的公司存货流动性不高或较差。