新能源汽车行业上市公司财务绩效实证研究

郑庆华　杨太华

【摘 要】 文章采用因子分析法，从财务分析视角构建了新能源汽车行业上市公司经营绩效评价指标体系。以2013年新能源汽车行业74家上市公司年报数据为样本，利用SPSS统计软件，分析了我国新能源汽车行业上市公司的经营绩效，并提出了进一步改进的建议。

【关键词】 财务绩效； 因子分析； 新能源汽车行业

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）10-0029-05

一、前言

汽车产业作为我国国民经济的重要支柱产业，在快速发展的同时，也加剧了能源短缺和环境污染。我国“十二五”规划中，将新能源产业作为政府重点发展的产业，并把新能源汽车行业的发展放在突出位置，国务院多次召开会议制定支持新能源汽车发展的规划。由此可见，新能源汽车是未来汽车产业发展的方向。

在国内外多重因素影响下，相关企业纷纷介入新能源汽车行业，但企业发展良莠不齐。为了分析判断新能源汽车行业上市公司经营发展中存在的主要问题，提出科学的决策和改进措施，有必要运用新的技术和方法对其经营绩效进行评估。本文拟从财务视角并运用因子分析法对涉及新能源汽车行业的74家上市公司的经营绩效进行实证研究。

二、指标体系的构建

评价指标体系的构建是上市公司经营绩效分析的重要环节。对评价指标体系的识别应遵循代表性、相关性、可操作性和系统性的原则。对于一个上市公司来说，其生存和发展的动力是具有良好的财务状况，因此，按照评价指标体系的构建原则并参考相关的文献资料，本文在选取评价指标体系时，从企业的财务报表资料入手，基于多种因素的考虑，选取了19项指标用于构建汽车行业上市公司投资价值评价指标体系，具体包括：流动比率（X1）、速动比率（X2）、资产负债率（X3）、营业利润率（X4）、销售净利润（X5）、总资产净利润率（ROA）（X6）、净资产收益率（ROE）（X7）、每股未分配利润（X8）、每股盈余公积（X9）、现金流量比率（X10）、债务保障率（X11）、存货周转率（X12）、长期资产周转率（X13）、总资产周转率（X14）、资本积累率（X15）、总资产增长率（X16）、营业收入增长率（X17）、每股收益（X18）、留存收益资产比（X19）。这19个财务指标作为研究变量反映了上市公司的偿债能力、盈利与发展能力、资本扩张能力、运营能力和成长能力五个方面的状况，可以较客观地反映出汽车行业上市公司的财务状况，较为科学地分析出上市公司的投资价值。

三、实证研究

（一）样本选取

为了分析企业绩效影响因素，本文以国泰安（CSMAR）数据库作为数据源，选取2009—2013年五年的新能源汽车行业相关上市公司年度财务报表数据为样本，使用SPSS 19.0软件进行数据处理。在数据处理之前进行样本筛选，筛选的原则是：剔除非持续经营三年以上的公司；剔除PT或者ST的股票；剔除年度报告披露不全的公司，特别是本文研究所需数据缺失的上市公司。

根据国泰安数据库提供的2009—2013年新能源汽车行业上市公司财务报表数据，筛选出74家公司19个财务指标作为变量进行分析。

（二）数据处理

在进行因子分析之前，需要将原始数据标准化。上述19项指标数据之间存在很大差异，需要进行标准化处理，使其具有可比性。标准化处理公式如下：

Xij=■

EYj=■

DYj=■

（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，19）

式中：Yij为标准化前的指标值；Xij为标准化后的指标值。

对于标准化后的数据，应该根据其正指标、负指标和适度指标的特征，将负指标和适度指标作正向化处理。可以先将适度指标通过公式Y-K作正向化处理，然后将其差值的绝对值取倒数，即Xij=■。这里Y为适度指标值，K为适度值，X1、X2和X3的适度值分别取2、1和0.5。

（三）KMO和Bartlett检验

在进行因子分析之前，本文首先对变量数据作KMO样本测度值检验。KMO测度值在0.9以上的数据，各自变量间相关性很好，非常适合于因子分析；0.8—0.9自变量间相关性很高，很适合；0.7—0.8自变量间相关性较高，较适合；0.6—0.7自变量间相关性高，适合；0.5—0.6自变量间相关性一般，勉强适合因子分析；0.5以下，表示数据不适合因子分析。表1为对变量数据所做的KMO样本测度值检验结果。

■

从表1可以看出，KMO测度值为0.704，Bartlett检验结果显示显著性概率为0.000，小于1%，可以认为相关系数矩阵不太可能是单位矩阵，适合作因子分析。

（四）确定公因子

表2列出了2013年度74家新能源汽车上市公司的财务数据，为运用SPSS统计软件计算出的相关系数矩阵R的特征值及方差贡献率。从表2的特征值可以看出，第一个因子的特征值等于6.741，大约占方差的35.476%；基于分析过程中的特征根大于0.8的原则，其他4个因子的特征根分别是4.221、2.247、1.594、1.076。Factor过程提取这5个因子，5个因子的特征值共占方差的83.567%，说明这5个因子提供了原始数据足够的信息。笔者将这5个因子分别表示为：F1、F2、F3、F4、F5。

（五）公因子命名

在公因子命名之前，需要对初始因子载荷矩阵进行旋转，使得公因子原变量具有命名可解释性。旋转的方法主要有正交旋转法和斜交旋转法。本文采用正交旋转的最大方差法对提取的5个公共因子进行旋转处理，在此基础上进行统计回归分析，计算出每个公共因子的得分，根据旋转处理后的因子得分系数矩阵（见表3），对每个公共因子进行命名。

由表3可知，在因子1中，营业利润率的得分系数最大，且净资产收益率（ROE）、销售净利率、总资产净利润率（ROA）、留存收益资产比、营业收入增长率的得分都比较高，因此可将因子1定义为盈利能力因子，用F1表示。在因子2中，速动比率得分最高，流动比率、债务保障率、现金流量比率和资产负债率得分也较高，因此可将因子2定义为偿债能力因子，用F2表示。因子3的计算结果表明，总资产周转率得分最高，而资产负债率、长期资产周转率、存货周转率的得分也较高，可将其称为营运能力因子，用F3表示。在因子4中，每股未分配利润的得分系数最高，每股盈余公积和每股收益的得分也较高，因此可将因子4定义为股本扩张能力因子，用F4表示。因子5的分析表明，资本积累率和总资产增长率得分较高，可将其称为成长能力因子，用F5表示。

（六）计算因子得分与综合排名

将主因子的贡献率及旋转后的因子系数矩阵进行综合分析，经SPSS软件处理后可得因子得分系数矩阵（表4），由此可计算出每个因子得分：

Fj=■bij·Xij （j=1，2，…，5）

式中：bij表示某个因子得分系数；Xij为标准化后的评价指标值。当j=1时：

F1 = -0.103·X1 - 0.116·X2 - 0.09·X3 + … +

0.215·X17+0.014·X18-0.30·X19

依次得到F2、F3、F4、F5的表达式。

由于每个主因子只反映新能源汽车上市公司经营绩效某一方面的影响因素，所以采用各个因子的方差贡献率为权重来计算各公司经营绩效的因子总得分，计算公式为：

F=■dj·Fj

=（0.3548·F1 + 0.2221·F2 + 0.1183·F3 +

0.8387·F4+0.5662·F5）/0.8357

式中：dj表示第j个公共因子的方差贡献率。

表5为2013年新能源汽车行业74家上市公司的因子得分和综合排名。

同样，运用因子分析法对2009年、2010年、2011年与2012年74家新能源汽车行业上市公司的财务数据进行处理，得出相应的因子得分，根据综合得分排名，五年来排名靠前的15个公司如表6所示。

从排名情况看，在这五年中，部分企业业绩较好，发展较为稳健，其近几年因子综合得分排名一直稳定在前，如江铃汽车、宇通客车、威孚高科、一汽富维、华域汽车、上汽集团、八菱科技、精锻科技等。有一些企业业绩不稳定，波动较大，近年来出现下降趋势，甚至排名跌出了前15位，比如松辽汽车、远东传动、潍柴动力等。其中松辽汽车2013年经营业绩较差，因子综合得分排名倒数第一，其财务指标表现异常。

四、实证研究结果分析

1.从财务视角看，对新能源汽车行业上市公司经营绩效影响因素比较大的是盈利能力，其他影响因素依次为企业偿债能力、营运管理能力、资本扩张能力和成长能力。

2.从实证结果分析，近几年特别是2013年，在74家上市公司中，京威股份等38家公司的因子综合得分为正值，表示这些企业经营绩效总体较好；其余36家公司综合评估得分为负值，说明大部分企业财务状况一般，经营绩效参差不齐。

3.从2009—2013年因子综合得分排名情况看，部分企业业绩较好，发展较为稳健，近几年因子综合评估得分一直处于前15名以内，如江铃汽车、宇通客车、威孚高科、一汽富维、华域汽车、上汽集团、八菱科技、精锻科技等。从2013年财务数据分析，江铃汽车、宇通客车等企业的5个因子能力指标均表现突出，其中3家公司的营运管理能力得分比较高，表明这类企业具有一定竞争力，市场地位稳固。部分企业业绩不稳定，波动较大，近年来出现下降趋势，排名甚至跌出了前15位，比如松辽汽车、远东传动、潍柴动力等。其中松辽汽车2013年经营业绩最差，因子综合得分排名倒数第一，说明这类企业问题严重，值得关注。

4.从实证结果看，京威股份虽然2009—2011年度综合得分排名没有进入前15名，但其2012和2013年连续排名第一，尽管2013年其他3个因子得分都低于平均水平，由于其偿债能力、营运管理能力综合评估得分占较大优势，单项指标特别强，其综合评估得分为1.3067，远高于其他企业；中国汽研综合得分在2009—2011年排名没有进入前15名，但2012进入前14名，2013年更是排名第三，反映出其盈利能力、偿债能力和成长能力表现较好，但资本扩张能力、营运管理能力因子得分均低于平均水平；华域汽车综合评估得分2009年排名第一，2010—2013连续进入前15名，该企业营运管理能力等因子得分高于平均水平，但其成长能力评估得分为负值。对于这类上市公司，虽然个别因子低于平均水平，但得益于部分因子的突出表现，从而拉高了企业的总体绩效，企业的个别财务指标仍需要进一步改善和提高。

5.松辽汽车综合评估得分在2011年虽然排名第一，但2009、2010、2012、2013年其综合得分从未进入前15名，2013年其排名更是跌到了倒数第一，说明该企业发展极不正常，个别财务指标的突出表现，并不能掩盖总体发展能力的不足。2013年财务指标评估显示，东安动力综合得分排名倒数第二。综合这类公司的特点是其因子综合评估得分为74家上市公司中比较差的，反映出企业内部问题严重，盈利能力和经营管理能力相当差，影响了企业整体经营绩效水平。

五、结论与建议

上述研究表明，影响我国新能源汽车行业上市公司财务绩效的主要因素依次是企业的盈利能力、偿债能力、营运管理能力、资本扩张能力和成长能力。通过我国新能源汽车行业上市公司近几年经营情况的实证研究表明，各企业的经营绩效差别较大，大部分企业单个因子能力优势与多个因子能力不足共存，企业财务状况总体并不理想，必须采取有针对性的改进措施提升企业综合经营绩效。为此，本文针对实证研究的结果提出如下建议：

1.考虑到盈利能力对新能源汽车行业上市公司绩效的影响比较大，政府应该加大政策扶持力度，鼓励新能源汽车行业的发展，增强企业的盈利能力、经营管理能力，从而提升企业整体绩效。

2.对于部分业绩较好、发展较为稳健、综合排名靠前的企业，应该充分发挥其较强的盈利能力和营运管理能力优势，增强产品创新能力，开拓新的市场，在继续保持其优势的同时，还要着重挖掘公司的偿债能力和成长能力，最大限度地提高上市公司的个股权益。

3.对于综合评估排名处于中游水平或业绩表现一般的企业，应该在企业经营管理和产品创新方面加大投入，从多方面提升企业盈利能力，同时在偿债能力、股本扩张能力和成长能力方面多下工夫，从而提升企业经营绩效。

4.对于像京威股份这类近几年排名靠前，其优势在于有较强的单个因子能力，而其他因子能力低于平均水平的企业，可以在保持自身优势的前提下，加大企业经营管理和产品创新的力度，促进与其他因子能力协同发展，以稳固其现有的市场地位，保持自身的竞争力。

5.对于业绩较差或像松辽汽车这类业绩表现不稳定，最近几年排名靠后的企业，主要问题是多个因子能力严重不足，总体财务指标表现较差，应从提高其盈利能力和运营管理能力方面入手，挖掘企业内部潜力，改善经营环境，增强企业5个能力因子水平，从而使企业财务绩效有较大的提升。

【参考文献】

[1] 任晓丽.新能源上市公司盈利能力及其影响因素的实证研究[J].生产力研究，2009（22）：92-94.

[2] 王兰.基于因子分析法的新能源行业上市公司经营绩效评价[J].财会月刊，2012（8）：37-39.

[3] 张凯慧，颜毓洁.基于因子分析的中国商业银行财务能力评价[J].会计之友，2012（33）：38-40.

[4] 夏怡凡.SPSS统计分析精要与实例详解[M].北京：电子工业出版社，2010：10-50.

[5] 陈晶璞，李艳萍.基于因子分析的金融类上市公司财务绩效评价[J].会计之友，2014（5）：102-105.