科创板上市公司投资价值评估——基于因子分析法

夏睿涵

(安徽大学经济学院 安徽 合肥 230601)

一、引言

科创板是在2018年11月宣布设立，在2019年6月正式开板的不同于A股主板市场的新型独立板块，符合科创板五套上市标准之一的公司即可上市，主要基于财务和科创两个角度甄选深耕于新兴高端产业的科技创新型企业，这对于驱动国家科技创新，将金融与制造业深度融合的重要举措。科创板首日后就呈现出高涨幅、高换手率的特点，表现出我国资本市场投资者对此极大地热情。然而科创板上市公司拥有广大发展前景的同时，也面临着研发和经营的风险，高科技企业自身的特点可能会使传统的估值方法失效，本文基于科创板上市前的历史数据采用对比估值法以及公司的基本面进行分析，对选取的科创板样本公司的投资价值进行评估。

二、研究设计

(一)研究方法

因子分析法是在假设公因子和特殊因子各自以及相互不相关的前提下对所选原始变量进行降维分解，选择具有高度方差解释率的少数公因子来解释原始变量的内部依存关系并通过最大方差旋转使因子在相关变量上具有高载荷。因子分析通过对原始变量的综合广泛应用于经济金融领域竞争力以及经营绩效的评估。[2]

(二)样本及指标选取

本文选取了科创板上市的33家样本公司，样本选取时间为2018年，评估样本指标主要是从上市公司经营管理能力、盈利实现能力、偿债能力、成长能力这4个维度综合选取的10个主要财务指标，包括上市公司总资产周转率(X1)、存货周转率(X2)、净资产收益率(X3)、销售净利率(X4)、成本费用净利润率(X5)、资产负债率(X6)、流动比率(X7)、现金流动负债比(X8)、净利润增长率(X9)和营业总收入增长率(X10)[3]，通过SPSS23对变量进行综合分析，以上样本指标及数据均来自东方财富数据中心。

三、科创板上市公司投资价值实证研究

(一)数据标准化处理及可行性分析

在对原始数据进行标准正态化以后，首先假设原始数据即10个变量之间显著不相关，即样本数据组成的相关矩阵不存在公因子，无法进行因子分析。然后运用统计软件spss23对样本进行KMO适应性检验和Bartlett球形度检验进行验证，KMO是比较样本变量间偏相关性指标，理论上KMO值小于0.5则不适合进行因子分析，巴特利特球形度一般认为显著性值小于5%，可进行因子分析[4]，本次研究的样本数据验证结果如表1所示：KMO值为0.632，大于0.5，Bartlett显著性为0，因此可推翻原假设，即样本数据组成的相关矩阵存在公因子，样本变量间存在相关性，故可进行因子分析。

表1 KMO 和巴特利特检验

(二)提取解释公因子

运用主成分分析法进行分析各因子的初始特征根值和方差解释率，根据因子初始特征根值>1及方差累计解释率>80%的原则，根据表2数据显示，前4个因子特征值均>1，且累计解释率达到80.707%，这说明前4个因子可以作为公因子解释10个原始变量所包含的80%以上的信息，并且经旋转前后的方差累计解释率并没有发生变化，只是进行了重新分配，因此选取这4个因子作为公共因子非常合适，可以达到降维的目的。

表2 因子方差解释率及累计解释率

在提取公因子后为使因子在相关变量上具有高载荷，找出因子和变量的关系命名公因子。因此使用凯撒正态化最大方差法进行旋转，得到旋转后的因子载荷系数表格(表3)。

表3 旋转后的成分矩阵a

从表3可以看出，样本变量对应的共同度值都高于0.4，说明变量和因子有较强的相关性，为确保因子可以提取出变量的大部分信息，因此分析因子在各变量上的载荷情况。因子1在净利润增长率、现金流动负债比、销售净利率、资产负债率、流动比率上的因子载荷系数绝对值较高，其中流动比率最高达到了0.91。现金流动负债比、资产负债率、流动比率是直接反映企业偿债能力的财务指标，根据公司盈利能力和偿债能力的一致性，即只有企业有能力及时偿还本息，才能在银行等金融机构建立良好的信用，才有可能获得新的贷款进行负债经营和业务扩张，获得更多的经济效益，净利润增长率和销售净利率直接影响获利能力的同时也会间接影响公司的财务杠杆，因此将因子1命名为财务结构因子；因子2在净资产收益率和总资产周转率上的因子载荷系数绝对值较高，净资产收益率作为杜邦财务体系的顶端核心指标代表公司的盈利能力获得了最高载荷0.91，这取决于总资产收益率和权益乘数，而总资产收益率又取决于销售净利率和总资产周转率，所以总资产周转车也侧面影响了公司的盈利能力，获得了0.764的载荷值。因此将因子2称为获利因子。因子3在净利润增长率和营业收入增长率上的因子载荷系数绝对值较高，净利润增长率和营业收入增长率都是反映公司成长及未来发展能力的指标，在成分矩阵表中分别达到了0.897和0.538。因此将因子3称为成长因子。因子4只在存货周转率这一个指标上具有相当高的载荷，而存货周转率是反映企业经营能力和效率的指标，载荷高达0.996。因此将因子4称为效率因子。

(三)因子得分及公司综合得分排名

表4 成分得分系数矩阵

按主成分分析提取法及最大方差旋转得到成分得分系数矩阵(表4)，构建因子得分函数，对10个基础变量进行加权求和得到因子综合得分。假设因子得分函数为:

上式中Fn表示第n个因子(n=1,2,3,4),μi表示第n个因子在第i个变量(i=1,2,3…10)上的分数,Xi表示第i个变量的数值。因此各因子得分函数为:

F1=-0.067X1-0.010X2-0.048X3+0.209X4+0.196X5-0.276X6+0.290X7+0.216X8+0.059X9+0.013X10

F2=0.411X1+0.010X2+0.557X3+0.018X4+0.078X5+0.185X6-0.159X7+0.078X8-0.109X9+0.224X10

F3=0.167X1-0.104X2-0.258X3-0.135X4-0.151X5-0.233X6+0.180X7+0.006X8+0.637X9+0.316X10

F4=0.033X1+0.980X2-0.037X3+0.059X4-O.O72X5-0.073X6-0.025X7-0.050X8-0.043X9+0.051X10

表5 因子得分及综合得分

(四)综合能力评价

从各公司综合分数及排名可以看出，神工股份，方邦股份，乐鑫科技位列前三说明其在科创板中的投资价值较高，而中国通号、西部超导、交控科技排在最后，说明其投资价值相对于排名较前的企业较低。具体来看，神工股份是国内领先的集成电路刻蚀用单晶硅材料供应商，2018年市场占有率为13%-15%，是半导体行业的龙头企业，随着这半导体行业向好，神工股份的可持续发展得到有效支撑，市场估值高于行业平均水平。方邦电子是我国领先的电磁屏蔽膜企业，高端电子材料的研发、生产、销售是其主营业务，2018年成功将高端屏蔽膜推向市场，电子屏蔽膜收入占2018年营收的98.8%。电子屏蔽膜的产量也将随着智能手机、可穿戴设备等产品的增长而增长。乐鑫科技作为WIFI-MCU芯片龙头企业在2016年推出WIFI-AI集成芯片后，AI相关收入不断增加，未来有望成为主流AIoT应用的平台级芯片龙头，并且乐鑫科技的研发强度达到行业平均水平的两倍以上，研发人员占到全体员工的60%以上。横向比较这三家公司可以看出，这三家公司的得到较高公司市场估值。在未来，得益于5G基建进程推进，会对经济发展产生很大的影响，半导体集成电路行业处于行业上升阶段将会带动硅材料的需求增长。5G终端会提高高频屏蔽膜的价格，因此预期方邦股份的营收也会有所提高。随着智能家居物联网迅速发展，乐鑫科技又是主要从事物联网WIFI-MCU芯片研发，未来潜力可期。

在单个因子方面，值得关注的是，成长能力和公司研发投入息息相关，由因子得分表可以看出，容百科技成长因子位列第一，进一步分析，容百科技于2014年成立，仅成长了5年时间，是快速成长期的科创企业，目前研发水平相对成熟。排在第二名的乐鑫科技，其公司的研发人员达到67.22%，第三名的中微公司2018年研发投入绝对值达到4.04亿元，占营业收入的24.65%。

五、结论及建议

科创板不同于A股主板市场的独特特征一是在主营业务方面，各公司深耕于新兴市场的细分领域，市场环境也处于高速成长期，契合国家发展战略，将财务与科创结合起来，推动国家科技创新。二是公司营业收入低于行业均值而ROE和研发投入普遍远高于行业均值。因此科创板投资者在选择投资标的时，不因以看待主板的眼光看待看待科创板，应该关注如下两个方面：

(一)关注企业长期成长能力，而非短期盈利能力

投资者在选择科创投资标的时，一方面要关注的是企业的盈利能力，更重要的要关注企业的研发投入、研发强度以及研发队伍的构成。科创板的上市公司类型不同于A股主板市场，是成长型新兴产业及创新型产业企业，在上市条件方面，允许未盈利企业上市。[5]这些企业在前期更重视产品的研发，短期内的净利润可能不尽人意。因此，投资者在选择标的时，应该关注企业是的生长阶段，成长期的企业能否建立品牌信誉，形成客户黏性。成熟期的企业能否将影响力变现，拥有在产业链上下游高议价能力。

(二)理性甄别科创企业切勿盲目交易[6]

科创板试行注册制，监管机构只对企业申报资格和上市条件进行审查，而企业的投资价值也由市场决定，因此投资者需要依据上市公司的披露信息进行独立的判断，切勿因为新兴稀缺事物的出现就对此展现偏好，也不因上市后的高换手率、高涨幅盲目入场交易。