基于因子分析法的能源类上市公司经营绩效评价

张莉萍

摘 要：随着全球能源需求增长缓慢，化石能源消费占一次能源消费比重逐年下降，清洁能源与传统化石能源相比竞争优势逐渐显现，传统能源行业企业处境艰难。为使其厘清运营状况充分发挥自身的外部条件和内在资源，对能源类上市公司实际经营绩效进行评价，本文从区域视角出发，按照中国五大地理分区选取能源行业20家上市公司作为研究对象，运用多元统计中的因子分析法和主成分分析法，利用SPSS和Excel软件对样本数据进行统计和实证分析。结果显示上市公司总部所在地理区域的不同确实会从政策导向、研发激励机制等方面导致绩效表现差异。

关键词：能源行业;因子分析;地区差异;绩效评价

中图分类号：F23     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.20.047

0 引言

党的十九大报告指出，中国发展不平衡不充分，这个不平衡也包括能源，东西部能源供给格局是西部能源东部负荷。中国煤炭和石油资源集中在北方，水力资源偏在西南，华东和中南是能源资源缺乏的地区，是这样一种不平衡的状态。资源分布的不均衡从产业结构、资源开发、政策导向、研发激励机制等很多方面导致了所处不同区域的企业经济发展不均衡，针对这一问题本文使用因子分析法对中国七大地理分区中五个能源资源相对丰富的地区：西北、华北、东北、华东和西南地区的能源类上市公司经营绩效进行研究。客观评价能源行业上市公司的经营者业绩，提高企业的经营管理效率，对于管理层，客观的起到了监督的作用并帮助其认识到企业的发展优势和劣势，学习同行业企业的优点，提升企业的竞争力，发展先进高效节能技术，抢占能源科技竞争制高点。

1 经营绩效评价指标体系

本文是对总部具有地区差异的能源类上市公司经营绩效进行评价研究，只有通过需求选择合适的指标体系，对上市公司的绩效评价才能发挥其作用。由于财务指标具有针对性和易收集的特点，所以采集上市公司财务数据可以直观和相对真实的反映其过去特定时段的经营业绩，选择4个方面13个财务指标建立绩效考核指标体系。分别为营运能力（总资产周转率X1、存货周转率X2、应收账款周转率X3），盈利能力（净资产收益X4、销售净利率X5、每股收益X6），偿债能力（资产负债率X7、流动比率X8、速动比率X9、凈利润X10）。

2 基于因子分析方法构建评价模型

2.1 模型构建

因子分析的核心目的是阐明指标间的内在关联结构，发现实测指标所代表的潜在因子，从众多的相关变量中抽取若干共同的因素，设有n个样本，p个指标，要寻找的公因子为F=（F1，F2，…，Fm），则因子分析模型可表示为：

XP=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+CpUp

2.2 选取样本数据

为对不同地区能源行业上市公司的经营绩效做出综合评价，考虑到指标的可取性将中国七大地理分区选取能源资源丰富的西北、华北、东北、华东、西南五个地区。结合参考普氏能源公司公布的全球能源公司250强和中商产业研究院发布的行业上市公司利润排行榜最终选取了在沪深两市上市的陕天然气、延长化建、陕西煤业、ST准油、中海油服、中国石化、中国石油、永泰能源、沈阳化工、大庆华科、国电电力、长春燃气、泰山石油、上海石化、海越能源、东华能源、重庆燃气、三峡水利、乐山电力、川投能源20家能源行业公司作为样本，通过中国上市公司资讯网搜集样本能源行业公司2015-2019年完整的财务数据报表为样本数据。

3 经营绩效评价的实证分析

（1）数据预处理。由于指标体系中变量的观测值量纲和数量级不同，直接用原始数据进行计算会突出方差较大的变量而削弱方差较小变量。标准化处理各指标则直接将原始数据导入SPSS22.0中使用数据描述模块进行处理。

（2）变量检验。KMO检验用于检查变量之间的相关性和偏相关性，取值在0-1之间，取值越接近于1，变量间的相关性越强，偏相关性越弱，越适合使用因子分析法。对2015-2019年的变量进行KMO和巴特利球形度检验，检验结果均大于0.5，属于比较适合做因子分析范围。

（3）提取公因子。这里令F1，F2，F3，F4，F5分别代表这5个主成分。为了更清楚地表现因子中各指标的贡献率，本文采用方差最大化旋转 让因子载荷的绝对值按列向 0 和1 两极分化，旋转后的累计贡献率为88.221%。

（4）主成分解释。公共因子需要体现实际经济意义，因此需要对因子载荷矩阵进行因子旋转，不同的变量在5个公因子上具有不同的负荷值，根据负荷值的大小体现公共因子的实际意义。第一个公因子在净资产收益X4和每股收益X6上具有较大载荷，将第一个公因子命名为盈利能力指标;第二个公因子可由指标X8、X9解释，归类为偿债能力指标;第三个公因子在X12和X13上具有较大载荷，命名为发展能力1指标;第三个和第四个公因子分别可用X10、X11和X1、X3解释，所以分别命名为发展能力和营运能力。

（5）因子得分。经过主成分分析法提取出5个具有代表性的公共因子，再根据因子得分和方差贡献率可以得出绩效评价模型：

T=0.273F1+0.183F2+0.175F3+0.163F4+0.088F5

将收集的数据带入上式，用Excel软件计算整理得出2015-2019年20家能源行业上市公司的绩效综合得分和排名如表2所示。

从表2中可得绩效排名前三的公司分别为中石化、中石油和东华能源，地理位置方面集中在华北和华东地区。其中排名第一的中国石油化工集团有限公司作为世界500强企业之一，注册资本3265亿元人民币，总部设在北京，是中国最大的成品油和石化产品供应商，其绩效综合排名第一离不开公司雄厚的实力基础。而同样综合表现优秀位于张家港东华能源注册资本仅为22200万元人民币，主营业务为油田伴生资源的开发利用，主营产品为工业燃气。绩效表现末位的三个公司分别为位于西北地区和东北地区的ST准油、国电电力和长春燃气，连续5年综合得分为负数，绩效表现较差，其中长春燃气2015年的综合得分为-0.987，接近-1，绩效表现堪忧。由分析统计可知东部和中部的能源企业绩效最高，西南地区能源企业绩效水平居中，而西北和东北地区的能源行业企业绩效水平最低。