基于主成分分析的上市文化企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效分析

唐毅泓，梁艷嬌，SRT課題組

1.2.3.天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院，天津 300134

基于主成分分析的上市文化企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效分析

唐毅泓1，梁艷嬌2，SRT課題組3

1.2.3.天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院，天津 300134

文化企業(yè)近年來(lái)發(fā)展迅速，上市文化企業(yè)更是迅速增加，其上市后的表現(xiàn)也是良莠不齊。本文利用主成分分析方法對(duì)44家上市文化企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行分析，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建了財(cái)務(wù)狀況的分析模型。通過(guò)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，進(jìn)而獲得44家上市公司2012年度財(cái)務(wù)狀況的綜合得分和排列次序?？茖W(xué)、合理地分析了這些上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，以期對(duì)投資者的決策提供信息幫助。

上市文化企業(yè)；主成分分析；經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)

3.SRT課題組成員：孫麗麗、余康、王璐、李紹銘。

一、引言

近兩年文化企業(yè)大量上市，引發(fā)了投資者對(duì)文化企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)注。文化企業(yè)的上市，客觀上推動(dòng)了我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并使之逐漸成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型后支柱產(chǎn)業(yè)的積極動(dòng)因。從企業(yè)的內(nèi)部因素來(lái)看，上市解決了文化企業(yè)發(fā)展中的資本短缺，但就文化企業(yè)而言，因其行業(yè)背景、企業(yè)性質(zhì)、所處地域等條件的差異，上市后所帶來(lái)的相對(duì)資本寬松是否對(duì)其經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)產(chǎn)生了積極的影響是廣大投資者、政府乃至經(jīng)營(yíng)者普遍關(guān)心的。為此，我們對(duì)截止2012年已上市的44家文化企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)采用主成分分析法進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源

模型分析中所用的數(shù)據(jù)來(lái)自上市文化企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表（上海證券交易所和深圳證券交易所），網(wǎng)易財(cái)經(jīng)網(wǎng)，Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。為了全面、系統(tǒng)地分析上市文化企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)績(jī)效，我們必須考慮眾多影響因素，然而這些影響因素之間彼此有一定的相關(guān)性，那么我們需要找出少數(shù)具有代表性的指標(biāo)來(lái)反映企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)情況。為此，我們采用了主成分分析方法，以有效解決各因素之間信息重疊問(wèn)題。

三、主成分分析法基本原理

主成分分析 （Principal Component Analysis，PCA）運(yùn)用降維的統(tǒng)計(jì)方法，將原來(lái)眾多具有一定相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)（比如P個(gè)指標(biāo)），重新組合成一組互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析中，盡可能以少量的綜合指標(biāo)代替眾多的原始數(shù)據(jù)，但還要盡可能多的反映原始數(shù)據(jù)（至少要包含原來(lái)指標(biāo)信息80%或85%以上）所反映的信息。因此，運(yùn)用主成分分析，不但綜合指標(biāo)保留了原始變量的主要信息，同時(shí)彼此之間又不相關(guān)，具有比原始變量更優(yōu)越的性質(zhì)，便于在對(duì)上市文化企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)時(shí)抓住主要矛盾。

在主成分分析中，對(duì)于n個(gè)樣本p個(gè)指標(biāo)的多元指標(biāo) x1、x2、x3…xp來(lái)說(shuō)，其主成分模型為：

其中：X1、X2……Xp為具有一定相關(guān)性的P個(gè)指標(biāo)，通常采用原始變量經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的值。因?yàn)樵趯?shí)際應(yīng)用中，往往存在指標(biāo)的量綱不同，所以在計(jì)算之前先消除量綱的影響，而將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。Y1、Y2……Yp為互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)。

滿(mǎn)足以下條件：

主成分之前互不相關(guān)，即：cov（Yi，Yj）＝0

主成分方差依次遞減，即：Var（Y1）≥Var（Y2）≥∧Var（Yp）

主成分分析的主要作用體現(xiàn)在五個(gè)方面：第一，主成分分析能降低所研究的數(shù)據(jù)空間的維數(shù)；第二，可通過(guò)因子負(fù)荷的結(jié)論，弄清X(qián)變量間的某些關(guān)系；第三，可用于多維數(shù)據(jù)的一種圖形表現(xiàn)方法。第四，可由主成分分析構(gòu)造回歸模型，即把各個(gè)主成分作為新自變量代替原來(lái)自變量做回歸分析；第五，用主成分分析篩選回歸變量。

四、指標(biāo)的選取

為了研究文化企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，我們分別選擇了反映股東收益及企業(yè)盈利能力的指標(biāo)：每股收益（X1）、 每股凈資產(chǎn)（X2）、息稅前資金利潤(rùn)率（X3）、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率 （X4）；反映企業(yè)營(yíng)運(yùn)效率的指標(biāo)：流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X5）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X6）；反映企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的指標(biāo)：資產(chǎn)負(fù)債率（X7）；反映企業(yè)發(fā)展能力的指標(biāo)：股權(quán)資本增長(zhǎng)率（X8）、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率（X9）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X10）。

表1 44家文化企業(yè)2012年度財(cái)務(wù)指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)

資料來(lái)源：根據(jù)44家上市文化企業(yè)2012年度財(cái)務(wù)報(bào)告整理

五、模型的建立及分析

在對(duì)44家文化企業(yè)2012年度財(cái)務(wù)指標(biāo)及原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算的基礎(chǔ)上（見(jiàn)表1），對(duì)樣本原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化值進(jìn)行分析，計(jì)算主成分的特征值與貢獻(xiàn)率，進(jìn)行模型的建立，然后對(duì)比各企業(yè)的綜合得分和排列次序，橫向分析被選為樣本的文化企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況，全面客觀的推測(cè)文化產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展現(xiàn)狀及經(jīng)營(yíng)前景。

（一）確定主成分

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS對(duì)文化企業(yè)各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析。根據(jù)主成分個(gè)數(shù)提取原則即：①主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的前m個(gè)主成分。②累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%。因此，通過(guò)表2分析可知，前4個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的λ值都大于1，且累積貢獻(xiàn)率為80．028%，后面的特征值的貢獻(xiàn)越來(lái)越少，基于以上兩點(diǎn)考慮，提取4個(gè)主成分，即：m＝4。

表2 方差分解主成分提取分析表

通過(guò)計(jì)算初始因子載荷矩陣 （見(jiàn)表3）可以看出，第一主成分Y1主要由每股收益、每股凈資產(chǎn)、息稅前資產(chǎn)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率解釋?zhuān)驗(yàn)樗鼈冊(cè)诘谝恢鞒煞稚陷d荷量絕對(duì)值遠(yuǎn)大于其他幾個(gè)指標(biāo)，即與第一主成分的相關(guān)系數(shù)較高，這5項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力和償債能力，故第一主成分是反映上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的主要綜合指標(biāo)，該主成分得分越高，說(shuō)明上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)胶?；第二主成分Y2主要由流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率解釋?zhuān)从成鲜衅髽I(yè)的營(yíng)運(yùn)效率；第三主成分Y3主要由股權(quán)資本增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率解釋?zhuān)驗(yàn)樗鼈冊(cè)诘谌鞒煞稚系妮d荷量大于其他指標(biāo)，即相關(guān)程度較高；第四主成分Y4主要由凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率解釋?zhuān)驗(yàn)樵撝笜?biāo)在第四主成分上的載荷量大于其他指標(biāo)。

表3 初始因子載荷矩陣a

為檢驗(yàn)所提取的主成分間互相無(wú)關(guān)，通過(guò)主成分之間的相關(guān)系數(shù)矩陣（見(jiàn)表4）可以看出所提取的各主成分 Y1、Y2、Y3、Y4之間不相關(guān)。

表4 成分得分協(xié)方差矩陣

（二）建立主成分綜合指標(biāo)

表5 成分得分系數(shù)矩陣

由此可以得出提取的四個(gè)主成分 Y1、Y2、Y3、Y4的表達(dá)式：

其中 Xi（i＝1，2，… ，10）表示標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)。實(shí)際上，SPSS軟件會(huì)將標(biāo)準(zhǔn)化的主成分得分 （即：Yj，j＝1，2，3，4）在原始數(shù)據(jù)所在的 SPSS 數(shù)據(jù)欄中直接給出。由表5可知：第一主成分的方差貢獻(xiàn)率為35．482%，包含的信息量最多，其余三個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率依次遞減，即包含的信息量逐漸減少。包含信息量越多的主成分得分越高，說(shuō)明企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效越好。另外，也可以用這四個(gè)主成分的綜合值進(jìn)行評(píng)價(jià)。我們以各主成分的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)，對(duì)四個(gè)主成分進(jìn)行加權(quán)平均，得出各企業(yè)的綜合得分，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表6。綜合得分的計(jì)算公式是：

表6 44家文化企業(yè)綜合得分及排列順序

（三）運(yùn)用主成分分析模型的計(jì)算分析

表6是以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)計(jì)算各主成分的得分及其排名，以及以方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重得出各上市文化企業(yè)的綜合得分，并按綜合得分大小進(jìn)行的排名。綜合得分高排名在前的企業(yè)，反映了其在股東收益、企業(yè)盈利能力、企業(yè)營(yíng)運(yùn)效率、企業(yè)資本結(jié)構(gòu)以及企業(yè)發(fā)展能力方面的綜合水平較高。在運(yùn)用主成分分析中，對(duì)上市公司的評(píng)價(jià)不僅可以按綜合得分評(píng)價(jià)，也可以直接用其第一主成分等的得分進(jìn)行評(píng)價(jià)，以反映企業(yè)在不同方面的績(jī)效。

六、研究結(jié)果及局限性分析

分析表6可知，在44家文化產(chǎn)業(yè)上市公司中吉視傳媒、ST萬(wàn)鴻、藍(lán)色光標(biāo)、?？低暋⒐饩€傳媒、省廣股份等上市公司綜合得分較高。其中吉視傳媒排名第一，反映了其在股東收益、企業(yè)盈利能力、營(yíng)運(yùn)效率、資本結(jié)構(gòu)以及發(fā)展能力等方面的綜合水平處于領(lǐng)先地位。但其第二主成分的排名處于中等水平，該公司在營(yíng)運(yùn)效率方面有待提高。ST萬(wàn)鴻的營(yíng)運(yùn)效率、資本結(jié)構(gòu)及發(fā)展能力較強(qiáng)，但其第一主成分的排名很低，反映了較差的償債能力及經(jīng)營(yíng)能力。藍(lán)色光標(biāo)各項(xiàng)指標(biāo)排名靠前，相差不大，可能今后會(huì)有較大的發(fā)展空間。?？低暸c光線傳媒在股東收益、盈利能力及企業(yè)發(fā)展能力方面相差無(wú)幾。排在最后的S＊ST聚友，但它的第四主成分得分卻排在第一，說(shuō)明其凈利潤(rùn)增長(zhǎng)幅度大，成長(zhǎng)空間大，但其他方面存在較多問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)效益較差。

本文針對(duì)44家文化產(chǎn)業(yè)上市公司所做的模型分析及結(jié)論，存在以下局限性：首先，研究結(jié)果未能窮盡各個(gè)方面，期望對(duì)投資決策者可以提供信息幫助，對(duì)于企業(yè)前景，我們應(yīng)該以發(fā)展的眼光看待。其次，由于本文研究所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自于上市公司公開(kāi)披露的財(cái)務(wù)報(bào)告，因此研究的結(jié)論有賴(lài)于上市公司所披露信息的真實(shí)性。再次，本文所選用的財(cái)務(wù)指標(biāo)在篩選時(shí)，盡可能涵蓋企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的各方面，但指標(biāo)本身局限性決定了其不能概括企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的非財(cái)務(wù)因素。最后，本文針對(duì)上市文化企業(yè)進(jìn)行研究，雖然都是文化企業(yè)，但其經(jīng)營(yíng)類(lèi)別仍差異較大，而模型分析所得出的結(jié)論只能體現(xiàn)一般的普遍性，具體到類(lèi)別細(xì)分，仍需進(jìn)一步修正研究。

［1］林海明，劉樂(lè)強(qiáng)．主成分分析法在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)中的有效應(yīng)用［J］．?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2005，（4）.

［2］許興陽(yáng)，王恒山，陳愷．基于改進(jìn)型主成分分析法的文化類(lèi)上市公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)［J］．商場(chǎng)現(xiàn)代化，2008，（16）.

［3］陳平雁．SPSS13．0 統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用教程［M］．北京：人民衛(wèi)生出版社，2006，（1）.

［4］王湘香．我國(guó)商業(yè)銀行并購(gòu)重組績(jī)效分析［D］．杭州電子科技大學(xué)，2012，（5）.

Analysis of Listed Culture Enterprise Performance Based on Principal Component Analysis

TANG Yi－h(huán)ong1， LIANG Yan－jiao2， SRT Research Group3
（1.2.3.Business School of Tianjin University of Commerce， Tianjin 300134）

There has been a rapid development in cultural enterprises in the past years， and more increasingly expanding with the listed cultural enterprises with varying performance．In this paper，the operating conditions of 44 listed cultural enterprises are analyzed and the analysis models of the financial situation are constructed by the principal component analysis．With an empirical analysis of the sample data by statistical software SPSS，the synthesis and ordering of the annual financial condition among 44 listed companies in 2012 has been acquired．A scientific and rational analysis of the operating performances of these companies is conducted in expectation of offering information and help for the investors to make decisions．

listed cultural enterprises； principal component analysis； operating performance

F272.5

A

2095－5537（2014）01－00031－06

2013-10-23

［課題項(xiàng)目］本論文系“天津市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題：文化企業(yè)價(jià)值計(jì)量研究（TJLJ12-035)”、天津商業(yè)大學(xué)SRT項(xiàng)目，上市文化企業(yè)投資收益分析，課題編號(hào)：2012065階段成果。

1.唐毅泓（1963—）女，漢族，浙江省寧波人，天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院管理創(chuàng)新與評(píng)價(jià)研究中心成員。研究方向：上市公司財(cái)務(wù)管理。

2.梁艷嬌（1991—），女，漢族，山西省人，天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院學(xué)生。研究方向：上市公司財(cái)務(wù)管理。

責(zé)任編輯：尹明遠(yuǎn) 王春艷