高校系上市公司财务绩效综合评价研究

2017-08-17李玲白昆艳张巍

会计之友 2017年15期

李玲++白昆艳++张巍

【摘要】高校系上市公司作为产学研合作的主要组织形式，在科技成果转化为市场竞争力方面起着重要作用。文章针对我国A股市场中28家高校系上市公司，以其2015年的财务信息为依据，选取了能够反映高校背景特点的14项财务绩效评价指标，借助因子分析模型，计算了因子得分与排名，并将实证结果进行了较为深入的综合评价与比较。结果显示，高校系上市公司整体盈利能力偏低，财务竞争力两极分化，产学研合作效率较低，但其创新性和成长性发展空间大。文章的研究结论对高校系上市公司财务绩效的提升与公司整体的健康发展具有一定启示作用。

【关键词】高校系上市公司；财务绩效；综合评价；因子分析

【中图分类号】 F272 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）15-0071-06

一、引言

高校系上市公司是指实际控股人为高校的A股上市公司。我国高校系从1990年开始上市后，国内掀起校办产业上市的浪潮，高校系板块因其特殊背景备受资本市场关注。目前，实际控股人为高校的A股上市公司涉及国内14所顶级高校及中科院，作为国家、政府大力支持的产学研合作的供给方，高校凭借其得天独厚的科研资源优势，受到了社会各界的日益关注，高校系产业正成为A股资本市场上不可估量的板块。随着技术发展和创新环境的演变，在将科研优势转变为企業竞争力、优势学科创新成果产业化、高校与资本市场相结合的同时，高校系上市公司已经逐渐成为中国产学研一体化的重要载体。截至2015年12月31日，头戴高校系的上市公司总市值由一年前的1 878亿元增加至4 937亿元，表现出较好的发展势头。

但是，目前高校系上市公司内部两极分化正在加剧，同时伴随着注册制的实行和新三板市场扩容，其受资本市场青睐的潮流将再次掀起。高校系上市公司作为科研、人才与市场的结合体，具有广泛影响力，其经营业绩是高校、政府和投资者关心的热点。在产学研协同背景下，其资源是否被充分利用，经营状况如何，财务绩效有何变化，起到了何种作用，其程度和路径如何，上市后的高校系公司是否能将自己原有的研发优势有效转化为公司经营绩效，这些构成文章对高校系上市公司财务绩效现状进行报告的主要内容。

二、文献综述

近年来，高校系上市公司越来越引起诸多学者的关注，成为理论研究的热点，多位学者从不同角度（专利技术、创新能力、IPO表现、内部控制、业绩、成长性表现等）对高校系上市公司进行研究。例如，孙德忠等从网络视角分别构建专利技术扩散的Bass、MI和SW三种网络模型，选择8家高校与非高校上市公司进行较为深入的对比分析[ 1 ]。江剑、官建成提出了“产学”合作关系的模型，并对所提假设进行实证分析，解释了公司经营业绩与关联大学创新成果、科技水平之间的关系[ 2 ]。蔺汉杰、宋琪从研发与自主创新的角度出发，运用“泊松”回归对公司业绩进行了实证分析[ 3 ]。陈旭从高校上市公司内部控制角度出发，探讨了相关问题和对策[ 4 ]。李根旺通过构建智力资本（IC）模型，对高校智力资本进行评估，利用层次分析法（AHP）的模糊评价方法审视了高校整体绩效[ 5 ]。陈文涓针对在沪深主板上市的27家高校上市公司从背景高校、行业分布及地区等方面进行了分析，并选取多项财务指标，概述了公司业绩和经营特点[ 6 ]。

但是，目前直接关于高校系上市公司财务绩效评价的研究较少，而学者们对粮油、物流、新能源汽车、旅游、零部件类及电力等行业上市公司的绩效评价给本文提供了一定的研究基础。邓斌、孙建敏采用因子分析对粮油上市公司进行了评价，并用聚类分析进一步研究，认为盈利能力是影响绩效的关键因素，而成长能力并未对经营绩效产生积极影响[ 7 ]。杜媚等运用波特钻石模型构建了多维竞争力评价体系，并用聚类系谱图将16个城市物流产业竞争力分为6个梯度进行分析[ 8 ]。郑庆华、杨太华采用因子分析法从盈利、偿债、营运、股本扩张及成长性五个角度构建了绩效评价体系，对新能源汽车行业进行了综合评价[ 9 ]。马育倩等从利益相关者的诉求出发，建立了包括12项指标在内的财务竞争力评价体系，运用主成分分析法对我国35家旅游上市公司进行了优劣之分[ 10 ]。宋光辉、李兵从营运、偿债、盈利和成长性四个方面建立了绩效评价体系，同时利用因子分析法对零部件类上市公司进行了综合评价[ 11 ]。

参考现有不同行业上市公司财务绩效评价的研究成果，文章主要运用因子分析法对我国高校系上市公司财务绩效进行综合评价。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

截至2015年12月，高校板块上市公司在最高峰达到45家，剔除在研究期间已经退出高校系的17家上市公司，最终选取实际控股人为高校的28家符合条件的上市公司作为研究样本，以2015年的财务信息为基础，相关数据主要来源于Wind资讯、新浪财经网年度报告等，数据计算和统计运用Excel2007，实证分析主要运用SPSS软件。

（二）财务指标选取

结合学者们的相关研究，鉴于数据的可操作性，文章从盈利能力、营运能力及成长能力三个维度出发，主要选取能够反映高校背景特点的14项原始财务指标数据，构建了高校系上市公司财务绩效评价指标结构体系，具体评价指标见表1。

四、高校系上市公司的财务绩效评价

（一）描述性统计分析

根据选取的14项财务指标数据，对28家高校系上市公司2015年的财务数据进行描述性统计分析，具体分析结果见表2。

从表2来看，在所有的评价指标中，X12（投入资本回报率）的均值最低，为0.03926，最大值也仅为0.1325，该指标是从资本的角度看问题，综合考虑股权和债权，说明高校系上市公司投资效率较低，并没有准确地反映核心业务的盈利能力，使得绩效与所占用资源匹配程度偏低。指标X14（人力投入回报率）均值较高，为0.88982，这一点正与高校自身雄厚的人才资源有关，该指标主要反映了企业的组织效率，企业在追求利润增长的同时必须储备战略性的人力资源。整体来看，这14项指标的标准差波动较大，且多数指标的标准差都大于均值，尤其在指标X12、X13、X14和X24上差异很大，表明这28家上市公司财务状况不够稳定。

从表中对比也可以看出，这28家公司财务竞争力存在较为明显的两极分化。例如，博云新材10个指标都是最小值，且其中8个为负值，反映了企业各项财务指标值都不够理想，经营出现较为严重的问题；山大华特在指标X11、X12及X13都居第一，分别为0.8500、0.1325、0.1506，而博云新材均为最低值，分别为-0.3400、-0.0910、-0.0794；中国高科在指标X14上为最大值3.0059，博云新材对应最低值为-2.1400；各项指标均表现良好的清华大学旗下的紫光股份其周转速度指标X21、X23、X24都占最大值，分别为2.4376、6.7117、249.8231，而相对应的最低值仅为0.0902、0.1170、0.7096，尤其是在固定资产周转率（X24）指标上差距非常大；浙大网新在指标X31、X32及X33上都是最大值，分别为2.5625、3.7375、2.9091，而相反地，最低值仍然分布在博云新材上，数值为-4.8625、-3.2643、-3.8286，两极分化最为明显。另外，2011年上市的方正证券和2015年新上市的石大胜华也在某类财务指标中占有最大值，说明这些新上市的公司表现出良好的发展势头，将引领高校系资本产业趋向一个崭新的成长空间。

（二）公共因子提取

以上所进行的描述性统计分析，可以对目前高校系上市公司财务绩效有一个初步的反映。在此基础上，利用因子模型对其进一步分析。首先进行财务绩效评价指标公共因子的提取，在正式提取之前，对所采用的财务数据进行相关性分析、Bartlett球度检验和KMO检验，具体分析结果见表3。

检验结果表明，KMO检验统计量为0.609>0.5，Bartlett球形度检验的统计量为365.149，P值<0.001。综合两个检验指标，说明变量间具有相关性，该样本数据能取得较好的效果，适合做因子分析。

通过主成分分析可以看出，前4个因子共同反映了84.591%的变量信息（见表4），同时得到4个公共因子的载荷矩阵（见表5），对下列各因子分别命名。

由表5可以看出，X11、X12、X13、X14及X15在第1個公因子上载荷较高，这几个指标是反映企业经营状况的直接表现，将其命名为“盈利能力因子”；X21、X22、X23及X24在第2个公因子上载荷系数较大，这些比率揭示了企业资金运营周转的情况，反映了企业对资源运用效率的高低，将其命名为“营运能力因子”；X31、X32及X33在第3个公因子上具有较高的载荷，尤其是净利润的持续增长代表着公司极高的成长性，其增幅越大，表明公司经营业绩越突出，财务竞争能力越强；而X34与X35在第4个公因子上的载荷较高，当营业收入增长率（X34）高于总资产增长率（X35）时，说明这种增长具有效益型，也是企业成长性的一种表现，后两个因子综合反映了企业经营效率，所以共同命名为“成长能力因子”。

（三）各因子得分及排名

对4个因子各自命名后，依据因子得分系数矩阵列出28家上市公司在4个主因子上的排序，具体排名结果见表6。

从表6中可以看出，单个因子得分值均偏低，且负值比例很大。具体而言：F1因子反映了盈利能力，通过盈利能力分析可以较快地发现上市公司经营管理中存在的问题。所选的28家高校系上市公司中，仅有12家因子得分为正值，集中分布在0.01711～2.29829之间，虽然独占鳌头的山大华特表现良好，但仍有多家公司F1因子得分值偏低，处于-3.18041～-0.03710之间。F2因子反映营运能力，28家高校系上市公司中，F2因子得分为负值比例接近80%，如交大昂立、博云新材等营运能力非常弱。但同时，紫光股份、石大胜华等表现出很强的营运能力，尤其是紫光股份F2因子得分高达4.28500，资产周转速度较快，流动性极高。F3因子与F4因子共同反映成长能力，分为两个方面。F3因子主要体现利润方面的成长性，浙大网新、北大医药等表现出良好的持续增长能力，而华中数控、*ST工新等相对较弱；F4因子体现了营业收入和总资产方面的成长性，方正证券、中科曙光及紫光股份增长势力强劲，表明其市场前景广阔，规模扩张速度快，而相反地，石大胜华、北大医药及复旦复华增长势力很弱。与此同时，通过各主因子的排序也反映出高校系上市公司财务竞争力两极分化严重，特别是浙大网新在F3因子上得分为2.50933，而华中数控却为-3.27222，方正证券在F4因子上得分达到3.44455，石大胜华对应最低值为-1.64437。

（四）因子分析结果

对上述4个因子得分进行排序后，将各个因子的方差信息贡献率占总体的比例作为权重计算得出综合因子得分函数，模型如下：F = 0.34242*F1 + 0.26953*F2 +

0.24481*F3+0.14324*F4，以此来测评高校系上市公司财务绩效的综合表现，具体结果见表7。

从实证分析结果表7来看，紫光股份成为众高校系上市公司的“盈利王”。总得分排名位居第1的紫光股份和第5的中科曙光都属于计算机、通信行业的上市公司。从A股市场整体行业分布也可以看出，经营高端制造业的上市公司都高居榜首。紫光股份（1999年上市）作为清华大学旗下制造业中的典型企业，其依然有很大的成长空间，综合排名结果也表明清华旗下孕育出的三大资本系——紫光系、同方系、启迪系，均具有雄厚的资本实力和市场竞争力，经营质量良好。

但是，紫光股份的综合得分并不能凸显高校系上市公司整体经营绩效，前述28家上市公司中，排名良好的13家公司综合得分集中在0.01201～1.28032之间，排名不佳的15家公司综合得分处于-1.31586～-0.02266之间，两极分化愈发明显。特别是28家公司中，总排名靠后的集中在财务状况异常、*ST类及综合类经营的公司，这是制约和阻碍高校系资本市场快速发展的顽症。例如，华中数控、博云新材、*ST工新和复旦复华，反映出困扰高校系资本市场多年的经营绩效不理想的主要原因是囿于体制、管理运作、与市场脱节严重等，这也是导致这部分公司总排名靠后的根源。

五、结论及相关建议

（一）主要研究结论

第一，从2015年各个财务指标分布情况来看，这28家高校系上市公司存在较为明显的两极分化，经营绩效差距较大。财务指标最大值主要集中在一些经营稳健和新上市的公司。相反，指标偏小值在财务数据异常、*ST类和综合类经营的公司中比例最大，且这些指标值均表现为负值，财务竞争力很弱，反映出企业经营存在严重问题。

第二，从28家上市公司的各因子得分和综合得分来看，盈利能力因子对综合得分起主导作用，同时在综合因子得分函数中的权重最大，比例为34.24%。进一步从高校系上市公司财务绩效分析结果可以看出，因子总得分超过0的公司仅有13家，占总样本的47%，相对于其雄厚的资本投入，这28家上市公司整体盈利能力偏低，财务绩效不佳。

第三，从这28家高校系上市公司最终排名来看，排名靠后的一些上市公司大都停留在传统的制造业、机械类等行业，主营业务不突出，与市场脱节严重，产学研合作效率偏低。而排名靠前的多数集中在电子、通信和生物医药类行业，这些行业顺应了市场需求，具有极强的科技创新成果转化能力，同时也取得了良好业绩，表明其创新性和成长性空间大。

（二）相关建议

根据前述对我国28家高校系上市公司财务绩效进行的综合评价和得出的主要结论，本文从三个层面对高校系上市公司未来的健康发展提出相关建议。

第一，在企业层面，调整治理结构，突出核心竞争力。主要从公司治理的角度出发，合理确定主营业务，提高科研和人才方面的利用度，避免在资源投入上出现偏差，以有效降低企业内部两极分化。同时，对研发与市场进行合理匹配，将研发产品广泛投入到市场并被有效利用是企业发展的最终目标。

第二，在产学研合作层面，深化管理运作方式。积极建立符合企业发展的现代化管理体制，主要从高校和企业之间的关系入手，通过优势互补，使得两者有效吻合。

第三，在政府层面，积极推进产学研协同创新。首先政府应出台合理措施支持高校、科研院所对科技成果处置拥有更大自主权，设立基金会、科技园区等多方面支撑重大研发成果孵化。其次政府应广泛推动产学研协同创新，使得三方能够真正实现知识与资本、技术与产业、科技成果与市场之间深度合作。

总体来说，高校系上市公司未来发展需要不断提高核心竞争力、技术因素创造附加值的能力和市场开拓能力，充分发挥这些影响因素的潜在作用，以期促进我国高校系上市公司获得良好的财务效益和社会效益，同时为公司治理、市场投资等相关方提供一定的参考价值。

【参考文献】

[1] 孙德忠，周荣，喻登科.高校与非高校上市公司专利技术扩散网络模型[J].科学学与科学技术管理，2014（1）：57-65.

[2] 江剑，官建成.我国高校上市公司与大学“产学”合作关系的实证分析[J].科学学研究，2010（3）：381-387.

[3] 蔺汉杰，宋琪.产学研协作背景下高校上市公司自主创新能力考察[J].统计与决策，2015（24）：104-107.

[4] 陳旭.我国高校上市公司内部控制存在的问题及对策研究[J].统计与管理，2014（7）：110-111.

[5] 李根旺.基于智力资本的高校绩效评价模型研究[J].会计之友，2015（14）：99-104.