基于因子分析法的科创板上市公司成长性评价研究

康彩娟 刘 捡

（湘南学院经济与管理学院，湖南 郴州 423000）

一、引言

科创板于2019 年6 月13 日正式开板，据上海证券交易所公布的数据，2022 年第一季度末收盘，科创板总市值为4.96万亿元，较2021 年第一季度末总市值3.37 万亿元上升1.59 万亿，市值增长47.12%。随着上市公司的数量和规模的不断扩充，科创板以迅雷不及掩耳之势成为中国A 股市场重要的组成部分。相较于其他板块，身为注册制的先行者，科创板坚持以信息披露为中心，增强市场包容性，降低隐性发行门槛，提高企业发行上市的可预期性。不过目前科创板成立时间较短，上市的中小型公司一般都还处于成长期，发展前景及未来发展方向尚不明朗。因此，如何准确评价公司的成长性，构建一套适合于科创板上市公司的成长性评价体系，可以对科创板的良性发展产生一定的推动作用。

目前学术界针对于公司成长性方面的研究较多，但是关于科创板这一板块的上市公司成长性的研究却寥寥无几，而这一领域将成为一个重要的研究趋势。所以，本文的研究能够对这一方面的理论研究有所补充，将为政府监管机关、研究机构以及投资者提供一定的参考。

二、研究设计

1.研究方法

因子分析法是以研究各变量的内部关系为出发点，将一些复杂关系的指标变量进行归类，以实现用少数几个因子来解释多个原始数据变量之间相关性的多元统计分析方法，能够起到简化数据和降低变量维数的作用。因子分析围绕简化原有变量的目标，在满足提取因子的前提条件下，通过提取少量因子，并使因子具有命名解释性，达到解释全部变量的作用。因此，因子分析法是评价科创板上市公司成长性水平的一种较为理想的方法。

2.成长性评价指标体系构建

为了客观反映科创板上市公司的成长性水平，根据指标选取的简易性、科学性、全面性和可操作性等原则，本文将从盈利能力、偿债能力、运营能力、成长能力4 个维度，共计12 项财务指标来进行因子分析。

3.数据来源与样本选取

本文数据来源于东方财富Choice 金融终端数据库，选择截至2021 年12 月31 日的财务报表数据。为全面反映科创板上市公司经营管理的实际情况以及避免实验结果的偏差，剔除了数据缺失和财务报表数据异常的样本，最后选取了126 家科创板上市公司作为研究样本。

三、实证研究

1.数据预处理

由于科创板上市公司的财务数据波动范围较大，在进行因子分析之前需要对所选取的变量进行数据处理，即数据正向化与数据标准化。本文所使用的实验软件是SPSS23，因子分析法可以自动进行数据标准化，所以仅需要对数据进行正向化处理。

由表1 可知，只有偿债能力的三个变量，即资产负债率、流动比率、速动比率是适度指标，需要对这三个变量进行正向化处理，根据公式（1）进行转变。

表1 成长性评价指标体系

其中，公式（1）中Yij表示正向化处理后的数值；Xij表示正向化处理前的数值,E 表示变量的均值。

2.数据可行性检验

（1） KMO 检验和Bartlett 球形度检验

对所选取的变量进行KMO 检验和Bartlett 检验，确定样本数据是否能够进行因子分析法。如表2 所示，样本变量的KMO 值为0.542，一般认为KMO 值大于0.5 即可进行因子分析；Bartlett 检验的P 值=0.000 ＜0.05，即在5%的显著性水平下，样本变量之间具有较强的相关性，因此样本数据适合进行因子分析。

表2 KMO检验和Bartlett检验结果

（2）变量共同度检验

进行变量共同度检验，结果如表3 所示，所选变量的共性方差绝大多数都趋于或者大于0.9，表明所原变量信息能较好地被所提取的主因子进行阐述，采用因子分析法可以得到解释力较强的结论。

表3 公因子方差

3.实证分析过程

（1）公共因子提取

表4 反映了因子提取以及旋转的结果，按特征值的大小对提取的全部主成分降序排序。按照特征值大于1 的原则，可以从总方差解释中可提取5 个公共因子，特征值分别为3.132、2.634、1.951、1.177、1.097。从表4 可知，前面两个因子占所有因子方差的比重都超过了20%，而所选取的5 个因子的累计方差贡献率为83.260%，大于80%，表明这5 个因子的解释力度较强，在一定程度上囊括了所有评价指标反映的信息，可以使这126 家科创板上市公司的成长性得以充分体现。

表4 解释的总方差

（2） 因子载荷旋转矩阵

对所选因子运用Kaiser 最大方差法进行旋转，6 次迭代后结果收敛，得到相关的旋转后成分矩阵，如表5 所示。第一个公因子在速动比率的载荷为0.974，流动比率的载荷为0.966，流动资产增长率的载荷为-0.852，这些指标的载荷值均较高，所以公因子F1命名为“偿债能力因子”，该因子对成长性的贡献率高达22.849%，是所有因子中贡献率最高的；第二个公因子在总资产报酬率、净资产收益率上有着较高的载荷值，且都大于0.9，，所以公因子F2命名为“盈利能力因子”，该因子对成长性的贡献率为17.318%。第三个主因子在营业利润增长率的载荷为0.943，净利润增长率的载荷0.937，载荷值均较高，所以公因子F3取名为“成长能力因子”，该因子对成长性的贡献率为17.020%；第四个主因子在应收账款周转率的载荷为0.983，营业收入增长率的载荷为0.976，所以将公因子F4命名为“营运能力因子”，该因子对成长性的贡献率为16.115%；第五个主因子在资产负债率和总资产周转率上有着较高的载荷，分别为0.766、-0.707，所以将公因子F5命名为“风控能力因子”，该因子对成长性的贡献率为9.958%，在所有因子里的影响程度最低。

表5 旋转后成分矩阵

（3）计算因子得分与综合得分

通过采取主成分分析法，在SPSS 中得到了综合得分的系数矩阵，见表6。

表6 因子得分系数矩阵

根据表中的结果写出6 个公因子与12 个变量之间的线性关系函数表达式：

将五个公因子的方差贡献率为权重，加权平均就得到科创板上市公司成长性综合得分的计算公式，即科创板上市公司的成长性评价模型如下：

通过该模型可以得到结论：第一个公因子F1对企业的综合得分影响最大，而第五个公因子F5的影响能力最小，其余三个公因子的影响程度大致相同。以该成长性评价模型为依据，将126 家样本公司的指标数据代入计算，可以得到相应的综合得分及排名情况，由于篇幅限制，这里仅列出综合分数排名前10名以及后10 名的公司（见表7）。

表7 科创板上市公司综合得分及排名情况（部分）

4.评价分析

样本公司的成长性综合得分在区间[-2.67，2.11]波动，呈现出“两头小，中间大”的分布特点；综合得分的标准差为0.46057，数值的波动范围较大，说明科创板上市公司的整体发展水平有待进一步发展与提高。为了能够更加直观地评价分析上市公司的成长性状况，将成长性综合得分的结果划分为4 个等级，见表8。

表8 成长性等级分布表

从5 个公因子进行分析，针对于第一个公因子（偿债能力因子），有70%的公司F1得分大于0，其中前三为0.67、0.63、0.62均小于1，综合得分前10 的公司在F1排名大体都排名居中，而根据公式（7）可以发现该公因子对综合得分影响程度最大，因此上市公司偿债能力较好。而第二公因子（盈利能力因子），大约45%的样本公司得分大于0，比率几乎持平，其中前三为4.05、3.12、2.61，前10 家公司除去个别几家都排名靠前，再结合净资产收益率和总资产报酬率这两个比率大部分都大于0，表明科创板上市公司的盈利发展能力较好。第三个公因子（成长能力因子），大约37%的样本公司得分大于0，而其中该因子排名前三的分别为晶丰明源（6.10）、长远锂科（3.76）、康希诺（3.60），而有两家公司在综合排名的前三，因此该变量也成为企业成长性的重要影响因素。第四个公因子（营运能力因子），大约11%的样本得分大于0，而前三的公司分别为荣昌生物（10.815）、康希诺（2.006）、汇宇制药（1.175），这3 家公司营运能力较强，其他公司则与之有较大差距，其中荣昌生物、康希诺在综合排名的第1 与第3，虽然前10 家公司有3 家公司F4排名倒数，后10 家公司排名靠前，但是样本公司在该因子的得分数值波动较小，所以造成了这样的反差，也从侧面反映出科创板公司整体的营运能力较弱，投资者应该重点关注。第五个公因子（风控能力因子），大约63%的样本公司得分大于0，前三家公司分别为金山办公（3.27）、中芯国际（1.50）、和元生物（1.37），结合第一个因子中大部分企业的偿债能力不错，表明科创板上市公司不仅偿债能力不错，在风险控制能力的发展上面较好。

四、结论

根据成长性评价模型显示，影响我国科创板上市公司成长性综合得分的主要因子是偿债能力因子，而风险控制能力因子的影响程度最小。并且，成长性综合得分大于1 的公司仅有3 家，占比为2.38%，得分大于0 的公司有65 家，占比为51.59%，呈现出“中间大，两头小”的特点，其中各公司的营运能力整体都较弱，说明我国科创板上市公司还具有较大的成长空间。