科创板上市公司投资价值分析

2022-11-29马丽杨保华

中小企业管理与科技 2022年18期

马丽，杨保华

（江苏师范大学商学院，江苏徐州 221166）

1 引言

2018年下半年，国务院发布文件鼓励当年比较有发展前景且有一定盈利规模的高新技术企业组织进入资本市场。2019年，上海证券交易所设立科创板，并强调科创板上市公司应具有其特质。因此科创板上市公司与其他企业不同，大多在研发投入、研发人员及创新成果方面投入较多。因此，评价科创板上市公司的投资价值成为需要重点解决的问题。

一直以来，学者有关投资价值的研究大多都是基于财务视角的。尹晓荔和范晓静（2018）运用杜邦分析法从4 个方面的财务指标分析了贵州茅台的投资价值；张雅泉（2013）运用了EVA 实证方法对风电设备制造业上市公司的投资价值进行研究。有关科创板上市公司的投资价值分析也多是基于财务指标的分析。刘垠和范钛（2020）认为财务绩效能够反映企业的投资价值，并构建SMOTE-PSO-SVM 模型预测了科创板企业投资价值。

目前，有关动态因子分析的研究主要应用于生物药学、环境和经济学领域。杨丽娟等（2017）分析了安徽省近11年常见乙类传染病发病率；张应武和李董林（2017）运用动态因子分析法研究了我国区域开放型经济发展水平及其变化；黄璨等（2013）用动态因子分析法分析了四川省旅游业竞争力情况；王新越等（2020）运用动态因子分析法从静态和动态两个方面评价了不同区域旅游城市旅游业发展影响因素；滕思（2017）运用动态因子分析法对我国制造业28 个细分行业52家上市公司创新能力进行实证分析与评价。

有关科创板上市公司投资价值评价的研究较少，现有的研究大多是基于平面数据的实证分析，基于面板数据的研究较少，是现有投资价值评价研究成果较为缺失的一环。谷宝同等（2020）针对科创板股票投资价值问题，从4 个方面选取8 个财务指标构建股票投资价值评价指标体系，对25 家上市公司进行综合评价；秦智和王越（2020）综合使用因子分析法和聚类分析法，为科创板企业的投资决策提供一定的参考咨询。

综上所述，本文的研究样本选择了我国首批上市的25家科创板公司，选取2020年前三季度相关财务数据指标作为样本，用SPSS 软件进行实证研究，对科创板首批上市的25家公司进行投资价值的横向和纵向对比，全面分析了科创板上市公司的投资价值，为其投资者、经营者、市场监督者提供投资依据以及建议。

2 研究方法

本文采用的是动态因子分析法（Dynamic Factor Analysis），该方法区别于传统方法，同时实现了静态分析和动态分析的结合，该方法目前在国内外的应用较少。

动态因子分析是一种将传统因子分析与线性回归模型有机结合，综合静态截面分析及动态时间序列分析结果的多元统计分析方法。在对社会保障水平等的评价中可以满足横向、纵向的变化发展要求，便于及时发现社会保障环节存在的薄弱点，进行合理调整和优化。

具体操作步骤如下：

①数据标准化。

②根据各年份的协方差矩阵S（t），计算平均协方差矩阵ST，具体如下：

③计算ST矩阵的特征值、特征向量，以及各主成分的方差贡献率。

④提取公共因子，并建立旋转后的因子载荷矩阵ah。

⑤计算静态得分矩阵：

⑥计算所需的动态得分矩阵：

3 实证分析

3.1 科创板概况

2019年7月22日，上海证券交易所科创板挂牌上市了25 家公司，标志着中国资本市场迎来了“科创板时代”。科创板企业技术迭代快、投入周期长、不确定性大，因此对投资者的要求更高。因此本文从投资者出发，选取科创板首批上市的25 家公司进行股票投资价值分析。

3.2 数据来源和评价指标的建立

本文研究的目的在于帮助投资者选股投资。选取资产负债表、现金流量表、所有者权益变动表、利润表中的数据进行分析。从上市公司的微观层面对其进行财务分析，进而探讨其股票投资价值。在财务指标的选取上，文章为了能够全面反映上市公司的综合能力，考虑到首批25 家科创板公司挂牌上市于2019年第三季度并剔除大部分缺失的数据，最终从2020年前三季度的数据中，选取以下16 个指标（见表1）。

表1 科创板上市公司股票投资价值评价指标体系

3.3 计算结果以及结果分析

根据①～③步骤，得到特征值、公因子的方差贡献率和累计方差贡献率（见表2），可以得知因子1～4 的特征值均大于1，再选择累计方差贡献率大于80%，提取4 个公因子，4 个公因子累计反映各变量综合信息为82.715%，基本可以代替原指标体系的16 个指标所包含的评价信息，因子提取这4 个公因子作为科创板上市公司投资价值的计算因子。

表2 公因子的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率

为方便解释公因子，采用方差最大法得到旋转后的因子载荷矩阵（见表3）。

表3 旋转后的因子矩阵

各主成分的因子载荷矩阵在原始指标上的绝对值越高，就表明该主成分因子与该变量相关度越高，即该变量能够更好地解释主成分因子，应当予以提取。

由表3 可以将上述指标分为4 个因子，前5 个指标解释为偿债能力因子（F1），下面6 个指标解释为盈利能力因子（F2），再下面3 个指标解释为成长能力因子（F3），最后2 个指标解释为营运能力因子（F4）。

由表3 可知，偿债能力因子的方差贡献率为29.282%，说明偿债能力因子是影响企业投资价值的重要因素，可以看出科创板上市企业想要提高投资价值，必须首先重视企业的偿债能力，尤其是企业现金流量的使用应当尤为注重。盈利能力因子的方差贡献率为25.851%，其对科创板上市公司的影响力仅次于偿债能力。成长能力因子的方差贡献率为13.885%，说明对于较为成熟的科创板上市企业成长能力的重要性正逐渐被其他因素取代。营运能力因子的方差贡献率为13.698%。因此，科创板上市企业想要提高投资价值，须从以上4 个方面制定发展计划。

3.4 科创板上市公司投资价值评价结果分析

采用回归方法求单个因子的得分，得到得分系数矩阵，计算各样本的动态得分和平均综合得分，并根据平均综合得分进行排序，结果如表4 所示。

从横向来看，根据表4 的平均综合得分以及综合排名将25 家上市公司的投资价值划分为3 个等级，分别是优秀（平均综得分≥0.5）、良好（0.5＞平均综合得分≥0）和较差（0＞平均综合得分）。其中划分为优秀的企业为综合排名前三的企业，分别是心脉医疗、创睿微纳、澜起科技，它们的综合评分远高于其他企业，说明这3 家企业的投资价值水平远高于其他企业。划分为良好的企业分别是安集科技、方邦股份、乐鑫科技、南微医学、嘉元科技、虹软科技、沃尔德、华兴源创，它们的平均综合得分为正，说明投资价值水平较高。划分为较差的企业有中微公司、杭可科技、光峰科技、交控科技、天宜上佳、天准科技、西部超导、福光股份、新光光电、容百科技、瀚川智能、航天宏图、中国通号、铂力特，它们的平均综合得分为负，低于整体平均水平，这些公司的投资价值水平较低。上述分析可以为判断该25 家科创板上市企业的投资价值提供一个整体的参考意见。

表4 25 家上市公司动态综合得分以及排名

从纵向比较来看（见图1），优秀型企业中，除心脉医疗以外，整体都处于上升趋势，并且其平均综合得分都处于较高水平，属于“优质股”，投资价值较好。良好型企业整体上呈现下降趋势（见图2），其中嘉园科技、虹软科技、沃尔德下降至负，低于平均水平，但其中也有像华兴源创这样从负上升到正的企业，并且该类企业的综合得分划分为良好，投资者可以再结合其他因素酌情考虑是否进行投资。较差型企业在2020年整体在平均水平以下进行波动（见图3），选取了其中综合分较高、相对具有投资价值的6 家企业，其中华兴源创、中微公司、杭可科技3 家公司的综合得分从负上升到正，属于“成长性”股票，投资者可以选择考虑一下。