基于因子分析法的农业上市公司盈利能力分析

彭文侠

（湖北经济学院，湖北武汉430205）

基于因子分析法的农业上市公司盈利能力分析

彭文侠

（湖北经济学院，湖北武汉430205）

农业上市公司处于农业行业的前端，农业上市公司能反映我国农业行业的最新发展状况，而盈利能力是企业发展的一个重要标志，本文选定了32家农业上市公司，运用因子分析法对其2010年的财务数据进行了盈利能力分析，并根据其得分说明了各公司提高盈利能力所需要改善的地方和需要注意的问题。

因子分析法；农业上市公司；盈利能力

之所以选择盈利能力作为研究对象是因为盈利能力标志着一个公司的发展水平。盈利能力又被称为企业资金的增值能力，盈利能力的定义比较好理解，按照字面意思即为利用企业资金增加收益的能力，一般通过一段时间内企业的收益数额来判断其盈利能力强弱。本文选定了农业行业的32家农业上市公司，农业上市公司作为现阶段农业行业先进生产力的代表，不仅有着农业行业先进的经营模式，并且农业上市公司的发展关乎农业行业未来的发展方向，同时也希望本文能对农业投资者有所帮助。

一、因子分析法

因子分析是用少数几个因子去描述多个指标和因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归为一类成为一个因子，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响事物发展的主要因素，以及那些因子的影响力，再者，我们还可以为市场细分做前期分析。

二、农业上市公司的数据分析

（一）农业上市公司的界定

农业企业是指从事种植业、养殖业或以其为依托，农工商综合经营，实行独立核算和具有法人地位的农业社会经济单位。在20世纪90年代中后期，为了实现国有农业企业解困和农业产业化升级，国家有关部门通过特批或利用各省上市指标，批准一些农业企业上市。通常有三类农业企业：一是农产品生产企业；二是农产品加工企业，主要指农产品初级加工企业；三是农产品流通企业，即农产品的运输与销售企业。而实际上这三类企业总是混合发展的，由于上市公司实行多元化经营，不同行业上市公司的经营业务相互交错，因此确定上市公司是否属于农业行业有一定的困难。因此我们依据《中国证券监督管理委员会》2001年4月3日颁布的《中国上市公司行业分类指引》为原则，确定农业上市公司范围包括农、林、牧、渔业及其服务业，即指从事种植业、养殖业、林业或以其为依托、农工商综合经营、并在中国境内证券交易所挂牌交易的上市公司。虽然本文选取的是农业上市公司2010年的财务数据，但从现在这个时点来看与以2001年4月3日颁布的《中国上市公司行业分类指引》作为筛选农业上市公司的原则并不冲突。[1]

（二）农业上市公司样本的选择

本文已在上一段落详细说明了农业上市公司的界定原则，根据此原则本文筛选了深沪两市共32家农业上市公司，本文说运用到的财务数据均源于新浪财经。本文运用到的数据分析系统为SPSS19.0，除原始数据以外的数据均是SPSS19.0分析得出的结果。

（三）财务指标及数据检验

本文选取了6个初始指标：主营业务毛利率、主营业务利润率、净资产收益率、总资产利润率、成本费用利润率、每股收益。这6个指标从不同角度反映了企业的盈利能力，均是比较具有代表性的盈利能力指标，虽然是6个不同的指标，但相互间都存在着一定的相关性，并且这6个指标均与盈利能力正相关。

在对样本指标数据进行因子分析之前，将原始数据带入统计软件SPSS19.0进行KMO检验和Bartlett检验，检验结果如表1所示。其中KMO值为0.669，KMO值＞0.5，适用于因子分析法；Bartlett检验出的显著水平为0，小于0.05，因此拒绝其Bartlett检验相关矩阵的原假设，所以数据可以做因子分析。

表1 ：KMO和Bartlett的检验

（四）数据分析

以上6个指标虽然具有一定的相关性，但所代表的经济意义却完全不同，在这种情况下需先将原始数据标准化进行无量钢化处理，然后再对处理后的数据进行分析，得出各企业的综合得分，这样才能得出比较合理的解释。均值标准化的公（μi为样本均值，σii为样本方差）。

本研究采用因子分析法计算公因子的特征值、贡献率以及累计贡献率。如表2，当按特征值大于1的标准来选取公因子时，我们选取两个公因子，同时样本方差的累计贡献率为92.702%，能有效提取样本信息。因此，我们选取两个公因子。

表2 ：解释的总方差

通过因子旋转，变坐标轴的位置，重新分配各个因子所解释的方差比例，因子结构更简单，更易于解释。[2]表3中主营业务毛利率X6旋转前两因子的载荷量较为平均，无法判断其与哪个因子存在着比较比密切的关系，因此需要将数据进行因子旋转操作，进行因子旋转后各指标与因子的联系比较明晰，因子旋转前后结果见表3。

表3 ：因子旋转前后对比分析

（五）结果分析

根据因子得分系数矩阵，得出两个公共因子的计算模型，分别为：

结合以上两个公共因子及因子分析法可得出农业公司盈利能力的综合得分模型为：F=（Y1*54.044+Y2*38.658）/92.702从而可得出这32家上市公司盈利能力的综合排名顺序，见表4。

整体来看，在32家农业上市公司中，以登海种业为首的15家农业上市公司其综合得分为正，盈利能力相对较好，但其占比不到50%，剩下17家公司综合得分均为负数，盈利能力相对较差。另外，排名第一的登海种业其综合得分为6.13，而排位最后的福成五丰却为-2.828，相差较大。由此可见，大部分农业类上市公司盈利水平处于比较差的状态，并且盈利能力表现不一，优劣分化较为严重。

另外，排名前10中除了*ST獐岛和中牧股份其他企业发展均较为均衡，其它企业两个公共因子Y1、Y2均为正，均有各自的发展优势，排名前10的上市公司Y1公因子较其他公司均处于比较高的水平，另外*ST排名第二、第三的獐岛和中牧股份，虽然其Y2均为负数，但由于其Y1处于比较高的水平，所以这两个公司依旧可以取得一个比较靠前的排名，而Y2抽取了0.967主营业务利润率和0.94主营业务毛利率的信息，因此这两个公司主营业务盈利能力处于比较弱的水平，可考虑通过提高产品附加值、制定科学的商品定价、制定得当的营销策略等来加以提高。

表4 ：农业上市公司盈利能力综合评分

从表4不难看出，以上32家上市公司，有一半以上Y1为负数，并且Y1为负者，盈利能力综合指标均为负。Y1所占权重为58.30%，其抽取了0.95成本费用利润率、0.923每股收益、0.905总资产利润率的信息，因此从其抽取的成分可了解到公司应适当调整其管理活动，例如可提高资产周转次数或降低成本费用等，以此来提高Y2的得分，进一步改善其综合盈利能力。

最后不得不提的是，公司应均衡发展，密切关注其得分为负的因子，本文Y1、Y2两个因子所占权重分别为58.30%、41.7%，因此若其中一个因子过分偏小则有可能抵消正因子带来的利益，如香梨股份，从整体来看其Y2处于一个比较高的水平，但由于其Y1过度偏小，导致其综合得分为负，并且总体排名处于比较靠后的状态。因此各公司要根据自身情况，调整有缺陷的地方使各指标得分尽量均衡，以此来完善综合盈利能力。

[1]程湛，罗华伟，季正韵.基于因子分析法的农业上市公司盈利能力评价[J].安徽农业科学，2009，（32）：16052-16054.

[2]罗斯·L·瓦茨，杰罗尔德·L·齐默尔曼.实证会计理论[M].大连:东北财经大学出版社，2000.115-128.

彭文侠（1992-），女，初级会计职称、会计硕士在读。