基于因子分析的安徽省上市公司财务绩效

王 纯

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000)

一、引言

上市公司的财务绩效能够真实反映公司的经营质量，是证券市场股市投资者的关注重点，也是企业经营者决策的重要依据。许多学者对不同行业或者地区的上市公司在不同能力的绩效水平进行了大量的研究,尤其是利用因子分析的方法。

郑鸣和赵璧辉在分析我国高校的非财务信息时运用多元统计方法进行了实证研究，选取了第一主成分高校规模、第二主成分学校学术能力和第三主成分科研成果共17个指标进行聚类，将所选择的高校归类，再利用积累logistic回归验证各主成分与高校财务绩效的关系，建议高校提高科研人员人数、提高学科课题项目数、增加学术交流[1]。王茜和金鑫从行业角度出发，以物流行业为例，针对物流上市公司绩效结果，提出了从改善运营模式、降低运营成本和加强技术能力上提高财务绩效的建议[2]。常树春和杨明慧以黑龙江省在A 股上市的28 家公司为样本，利用SPSS分析上市公司的财务能力，他们还在模型中加入非财务指标来反映公司的治理能力，分析黑龙江省上市公司的财务绩效质量[3]。刘亚男简单介绍了因子分析方法，采用因子分析从偿债、获利、运营与成长四个方面建立指标，分析目前影响公司财务绩效的主要因素，并结合河北省是全国最大钢铁制造区的特点，建议提高能源效率，增强竞争优势，同时加速产业结构调整，发展绿色经济[4]。赵琪以财务绩效作为被解释变量，公司的研发投入作为解释变量，引入控制变量企业规模等，用研发投入的当期数据指标，上市公司的财务指标使用滞后一期、两期的数据，建立模型分析，建议公司继续加大研发投入[5]。薛梦婷和程克群选取通货膨胀率代表影响企业融资效率的宏观因素，微观层面考虑偿债能力、营运能力和盈利能力指标，用固定效应的面板数据模型分析安徽省中小企业应收账款的融资效率，发现企业盈利能力与融资效率具有同向效应，其余则是负相关因素[6]。王珂和郭晓曦选取2008—2015年环保产业上市公司的财务管理数据，先从生命周期、政策推动和环境统计年鉴三方面进行理论探讨，同时分地区比较研究我国环保产业的发展情况；再利用因子分析计算公司的各因子重要度和因子得分；结合理论和实证结果，提出创新绿色金融、政府加大环保投入、因地制宜和政策推进的建议[7]。刘畅等针对近几年大规模的并购事件，量化复杂的并购活动，利用因子分析进行指标提取和绩效测度，研究上市公司并购前后的绩效，对上市公司长期的收益情况作出可靠预测[8]。Qu Xu等使用因子分析，同时考虑速度差和绝对速度来评估速度的一致性[9]。

本文参考已有文献中常用的指标体系，结合专业数据网站提供的信息，从盈利、运营、成长以及偿债四个方面选取具有代表性的指标，建立安徽省上市公司财务绩效评价指标因子分析体系进行定量测算，再利用Ward聚类定性分析。

二、指标体系的建立和样本初选

(一)多元统计分析方法介绍

因子分析法利用变量之间的相关性，利用降维的思想，把较多的原始变量指标简化成少数几个综合变量，同时这几个综合变量能基本反映原始变量的信息，以便于后续的理解分析。用F1，F2，…，Fn表示独立的公共因子；aij表示第i个变量和第j个变量的相关关系，在因子分析中称为因子载荷；εi为特殊因子，则因子分析模型为

Xi=ai1F1+ai2F2+…+aijFj+…amFm+εi，i=1，2，…，k。

Ward聚类分析法，即离差平方和法，是聚类分析常用的一种方法，依据变量或者样本的相似程度划分类别，通过分类，使落在一组内的样本离差平方和最小，但是组间的离差平方和达到最大值。

(二)指标体系构建

主成分分析法是因子分析法的一个模块，借助SPSS因子分析的命令可以实现主成分分析，进行指标筛选。

盈利能力指标筛选。本文选取反映盈利能力的原始指标分别表示为：a1净资产收益率、a2净利率、a3毛利率、a4净利润、a5每股收益、a6每股主营业务收入，对盈利能力的6个指标作主成分分析。净利润的单位为百万，与其他指标的差异较大，因此将数据进行标准化，记Z1净资产收益率、Z2净利率、Z3毛利率、Z4净利润、Z5每股收益、Z6每股主营业务收入，并从相关矩阵出发进行主成分分析，结果见表1。

表1 盈利能力指标相关系数矩阵

从表2可知，部分变量之间存在显著关系，证明他们存在信息上的重叠，可以剔除部分变量。

表2 盈利能力指标方差分解主成分提取分析

由表2可知，提取特征根大于1的2个主成分。

由此可得主成分y1、y2的方程为

y1=0.507Z1+0.473Z2+0.389Z3+0.346Z4+0.497Z5+0.045Z6；

y2=0.067Z1-0.255Z2-0.461Z3+0.323Z4+0.245Z5+0.744Z6。

可以看出，第一主成分主要代表是a1和a5，第二主成分主要代表是a6，剔除a2、a3、a4。最终盈利能力筛选出净资产收益率、每股收益和每股主营业务收入3个指标。

成长能力原始指标分别表示为：主营业务收入增长率b1、净利润增长率b2、净资产增长率b3、总资产增长率b4、每股收益增长率b5、股东权益增长率b6，对6个指标作主成分分析，得到表5～7。

表5 成长能力指标相关系数矩阵

表6 成长能力指标方差分解主成分提取分析

确定成长能力指标系数最大的3个指标：主营业务收入增长率、净利润增长率和净资产增长率。

同理，营运能力筛选出应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率3个指标，偿债能力筛选出资产负债率、速动比率、利息支付倍数3个指标。

最终的指标体系是净资产收益率、每股收益、每股主营业务收入、应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率、主营业务收入增长率、净利润增长率、净资产增长率、速动比率、利息支付倍数和资产负债率。

三、因子分析和Ward聚类过程与结果

(一)因子分析

安徽省上市公司2016年原有98只股票，在样本数据的选择上剔除了数据部分缺失和ST股票，例如国元证券、ST德力、华安证券、新力金融、皖通高速、合肥城建等公司，得到有效股票83只，包括安德利、常青股份、古井贡酒、华信国际、黄山胶囊、集友股份、金禾实业、美亚光电、欧普康视、三七互娱、顺丰控股、泰禾光电、安徽合力、安科生物、楚江新材、海螺水泥等，分别用X1,X2,…,X83来代替。样本数据来源于新浪财经2016年财务数据。

1.因子分析适合度检验

由表8可知，巴特利特球度的输出结果观测值为1 410.316，P值为0.000，小于0.05，拒绝原假设，原始数据适合因子分析。

2.因子提取

表9共同度

指标初始值提取值指标初始值提取值净资产收益率/%1.0000.680每股收益/元1.0000.984每股主营业务收入/元1.0000.984应收账款周转率/次1.0000.849存货周转率/次1.0000.677流动资产周转率/次1.0000.661主营业务收入增长率/%1.0000.988净利润增长率/%1.0000.980净资产增长率/%1.0000.984速动比率/%1.0000.772利息支付倍数1.0000.547资产负债率/%1.0000.690

表9第三列是根据因子分析最终解计算出的变量共同度，即提取原变量的程度，表中数值都超过了50%，甚至有5个达到98%以上，可见提取程度都较高。

表10 解释的总方差

图1 因子分析碎石

观察表10，我们发现前4个主成分的比例为81.632%，前4个变量的特征值都大于1。从特征值和累计贡献率两个方面都说明应当提取4个主成分，同时SPSS软件给出碎石图(见图1)，验证提取4个公因子是合适的。

根据旋转后的因子载荷矩阵进行因子定义：第一个公共因子在主营业务收入增长率、净利润增长率、净资产增长率上有较高的载荷，称为成长能力因子(F1)；第二个公共因子在速动比率、利息支付倍数上有较高的载荷，称为偿债能力因子(F2)；第三个公共因子在每股主营业务收入拥有较高的载荷，称为盈利能力因子(F3)；第四个公共因子在应收账款周转率、流动资产周转率上有较高的载荷，称为营运能力因子(F4)。

3.计算因子变量得分

根据表11建立模型，得到因子得分函数

F1=-0.008d1+0.193d2+0.196d3-0.046d4-0.073d5+0.032d6+0.205d7+0.2001d8+0.205d9+0.010d10-0.031d11-0.008d12，

F2=0.344d1+0.05d2-0.033d3+0.001d4+0.055d5-0.033d6-0.018d7-0.004d8-0.016d9+0.376d10+0.326d11-0.319d12，

F3=0.238d1-0.046d2-0.031d3-0.097d4+0.672d5+0.341d6-0.057d7-0.046d8-0.071d9-0.119d10+0.279d11+0.279d12，

F4=0.263d1+0.024d2-0.011d3+0.797d4-0.105d5+0.281d6-0.075d7-0.049d8-0.064d9-0.110d10-0.164d11-0.137d12。

表11 因子得分矩阵

4.计算综合得分

以因子的方差贡献率占4个因子总方差贡献率的比重作为权重，结果分别为54.02%、22.18%、12.42%、11.38%，得出各上市公司的财务绩效综合得分F，即

F=54.02%F1+22.18%F2+12.42%F3+11.38%F4。

由上式，我们可以整理计算出综合得分，本文截取前20名企业建立因子得分表(见表12)。

表12 因子得分

财务绩效的得分是经过数据标准化处理后的结果，把安徽省的平均水平算作零点，大小和正负可以表示某公司与处于平均水平公司的差距，如因子得分为负值说明该公司的财务绩效水平在平均水平以下。

(二)聚类分析

最后采用Ward聚类法依据综合得分进行系统聚类，树状图略。结合实际，可以得到1、2、3、4等级四类公司，级别越靠前代表财务绩效水平越高。同时我们可以得到1、2、3、4四类公司在总公司中的占比，结果见表13。

(三)实证结果分析与建议

根据各个因子和综合评价的得分排名和聚类分析情况，大部分公司得分值都接近于零，说明大部分公司的财务绩效与安徽省的平均水平都较为接近，同时说明安徽省上市公司的整体经营水平都较好。83家上市公司中占总样本36%的32家公司因子总得分大于0，说明这些上市公司的整体财务绩效在平均水平以上，整体经营绩效理想。

在整体排名中第一名是顺丰控股，其绩效好的主要原因在于它的成长能力表现非常突出，在所有公司中成长能力排名第一，成长能力因子在总得分中占54.02%，占比第一。整体排名第二的是欧普康视，原因在于它的偿债能力表现非常突出，从因子得分函数可以看出，其在总得分中的权重为22.18%。排名第三的是集友股份，在偿债能力因子和营运能力因子上表现都不俗，分别为第四名和第二名。排名第四的是古井贡酒，它在盈利能力因子得分排名第一，盈利能力因子在总得分中的权重为11.38%，重要性排在第四位。华信国际借助营运能力因子排名第一的优势，总排名上取得第五名的成绩。

综合排名靠前固然说明了财务的整体绩效较好，但是大体上财务绩效好的公司在某些财务能力方面也存在不足，例如顺丰控股、欧普康视等凭借一两个因子排名靠前的上市公司综合排名靠前，但仍有劣势。排名靠后的因子代表的经营能力是企业不足的地方，同时是企业改进的重点。例如集友股份综合排名第三，偿债能力排名第四，营运能力排名第二，盈利能力、成长能力排名却在后面，说明集友股份目前虽然营运能力较好，要继续保持自身优势，但是应通过比较分析了解自身，从盈利方面弥补不足，改善整体业绩。

四、发展建议和研究不足

(一)发展建议

企业自身发展不平衡是安徽省上市公司存在的普遍问题，即使排名前几名的公司同样存在能力短缺，各个因子代表了不同的经营能力，综合因子和单个因子排名的不一致说明企业并不是全面发展。这种类型的公司应当强化优势不落后，同时不能倚重某一强项就轻视了自己的弱项，均衡发展才能够得到更好的综合财务绩效。成长能力是第一主要因子，上市公司关注眼前利益的同时还要注重发展能力，加强自身的各方面能力，尤其是科研投入和技术创新，提高企业经营效率。只有全面协调发展，才能提高综合水平。

同一行业的企业间应当加强合作，齐头并进，共同提升安徽省企业的财务管理整体水平。处于经营绩效不理想阶段的公司应当主动向优势企业学习，而行业内的龙头企业应当做好榜样，帮助劣势企业，共同进步。

政府应当注重对上市公司的科研支持。上市公司是地区的经济基础，管理状况应当领先于大多数非上市公司。政府对上市公司不能一味采取补贴的形式，滥发补贴不利于企业的发展。政府在补贴的同时，支持上市公司科技研发项目，关注和培养技术人才，对有发展潜力的公司和行业给予重视，才能帮助企业提高效率，带动地区经济发展。

(二)研究不足

本文有一定的局限性，在研究方法上可以与前几年的水平动态比较，在安徽省财务绩效评价指标的选取和指标体系的建立上也存在不足，只是简单评价了安徽省的上市公司财务绩效，若选取更广泛的指标，可以提出更实际的建议。

参考文献：

[1] 郑鸣,赵璧辉.基于非财务信息的我国高校财务绩效评价实证研究[J].教育科学,2008(1):54-58.

[2] 王茜,金鑫.物流上市公司财务绩效评价研究[J].物流技术,2013(17):304-312.

[3] 常树春,杨明慧.基于因子分析的黑龙江省上市公司财务绩效评价研究[J].商业会计,2014(16):35-37.

[4] 刘亚男.河北省上市公司财务绩效评价研究[J].经济研究参考,2015(40):38-42.

[5] 赵琪.创业板上市公司研发投入对财务绩效的影响研究[D].济南:山东财经大学,2016.

[6] 薛梦婷,程克群.安徽省中小企业应收账款融资效率影响因素实证分析[J].重庆交通大学学报(社会科学版),2016(6):67-73.

[7] 王珂,郭晓曦.政策推动下环保产业上市公司综合绩效的实证分析:因子分析与聚类分析的综合研究[J].财会月刊,2017(12):27-36.

[8] 刘畅,韩爱华,沈锡茜.基于因子分析法的上市公司并购绩效评价[J].统计与决策,2017(10):179-181.

[9] QU X,GUO T Y,WANG W,et al.Measuring speed consistency for freeway diverge areas using factor analysis[J]. Journal of central south university, 2013(1):267-273.