汽車零部件上市公司財務(wù)狀況綜合評價及對天津市汽車零部件上市公司的分析

■劉麗莉 楊玉秀

汽車零部件作為汽車工業(yè)的基礎(chǔ)，是支撐汽車工業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的必要因素，隨著我國汽車行業(yè)的快速發(fā)展，我國汽車零部件產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度也明顯加快。到目前為止，我國汽車零部件產(chǎn)業(yè)已經(jīng)遍布19個省市，企業(yè)數(shù)達(dá)到191家。2013年，我國汽車零部件及配件制造業(yè)銷售收入總額達(dá)到27096.53億元，同比增長18.15%，未來幾年還將繼續(xù)保持快速增長的趨勢。為了對我國的汽車零部件業(yè)整體情況以及天津市的汽車零部件企業(yè)發(fā)展情況有一個基本的認(rèn)知，本文在對我國所有的汽車零部件業(yè)上市公司進(jìn)行一個綜合評價分析的基礎(chǔ)上，對天津市汽車零部件上市企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行重點(diǎn)分析。

選擇評價方法和評價指標(biāo)的依據(jù)

對公司財務(wù)狀況進(jìn)行評價主要有兩種方法，一是單指標(biāo)評價法，二是多指標(biāo)綜合評價法。前者僅依靠某個單一的指標(biāo)來衡量企業(yè)的財務(wù)狀況，難免片面。而后者選取代表財務(wù)狀況各個方面的多個指標(biāo)來進(jìn)行綜合評價，比較全面合理。因此，在對多企業(yè)財務(wù)狀況進(jìn)行綜合評價分析時，多指標(biāo)綜合評價法往往被采用。在多指標(biāo)評價方法中，因子分析法依據(jù)方差的貢獻(xiàn)率給各指標(biāo)和公因子賦權(quán)值，減少了人為賦權(quán)的主觀性，在多指標(biāo)綜合評價中有著較好的效果。本文就選擇運(yùn)用因子分析法對我國汽車零部件上市公司的財務(wù)狀況進(jìn)行綜合評價分析。

選定評價方法后，就需要對評價指標(biāo)進(jìn)行篩選。通常我們會從償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力這四個方面對企業(yè)財務(wù)狀況進(jìn)行綜合評價，依照這個原則，最終選取了11個具體指標(biāo)，其中：選取流動比率、速動比率和資產(chǎn)負(fù)債率這3個指標(biāo)來反映償債能力；選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這3個指標(biāo)來反映營運(yùn)能力；用總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)利潤率和營業(yè)凈利率這3個指標(biāo)來反映盈利能力；選取總資產(chǎn)增長率和凈資產(chǎn)增長率這兩個指標(biāo)來反映發(fā)展能力。這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)均采用滬深股市上市公司公開的年報資料。

根據(jù)滬深兩市上市公司汽車板塊分類中的63家汽車行業(yè)零部件企業(yè)2013年的數(shù)據(jù)（2014年上市的企業(yè)除外），用spss統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)做因子分析，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問題由軟件自行處理，即采用相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行因子分析，因子的提取采用主成分分析法。

提取公因子

采用主成份分析法提取因子前，必須進(jìn)行KMO與Bartlett的檢驗(yàn)，即進(jìn)行因子分析前的擬合檢驗(yàn)，分析主成分的適應(yīng)性。KMO是用于觀測相關(guān)系數(shù)值和偏相關(guān)系數(shù)值的一個指數(shù)；Bartlett是球體度檢驗(yàn)，近似卡方；df是自由度；Sig是顯著性水平。近似卡方和自由度這兩個數(shù)值是計算過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可不必考慮。當(dāng)KMO檢驗(yàn)系數(shù)大于0.5，Sig值小于0.05時，表明這份問卷調(diào)查來的數(shù)據(jù)信度和效度顯著，可以進(jìn)行因子分析。本檢驗(yàn)kmo=0.560>0.5，Sig<0.05（見表1）。因此，本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

表1 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

用spss統(tǒng)計軟件提取4個公因子，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)89.402%。公因子指標(biāo)提取情況如表2 。從表2中可看出11個指標(biāo)的提取比例都很高，其中7個指標(biāo)提取比例在90%以上，其他4個指標(biāo)提取比例在75%以上。因此，可以說各指標(biāo)所提供的信息都基本能在公因子中體現(xiàn)出來。

表2 公因子方差

通過因子載荷矩陣可以看出（見表3），公因子對原始指標(biāo)反映不是很明顯，各個公因子的典型代表變量不是很突出，為了突出各公因子的代表性，所以需要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。采用正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷代表性變量比較突出（見表3）。

從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出，第一公因子反映的是企業(yè)的盈利狀況，營業(yè)利潤率、營業(yè)凈利率、總資產(chǎn)報酬率這3個指標(biāo)的載荷值都超過88%。第二公因子反映的是企業(yè)的償債狀況，除資產(chǎn)負(fù)債率這個指標(biāo)較低外，流動比率、速動比率這2個指標(biāo)的載荷值都超過了96%。第三個公因子反映了企業(yè)的營運(yùn)狀況，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這3個指標(biāo)的載荷值都超過82%。第四公因子反映的是企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，總資產(chǎn)增長率和凈資產(chǎn)增長率這2個指標(biāo)的載荷值超過96%。

計算各公司公因子得分及總得分

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，利用軟件自動計算出各公因子得分，然后依據(jù)各公因子的方差貢獻(xiàn)率計算出各因子的權(quán)重，加總得出各公司的總得分。

權(quán)重的計算計算公式為：ωi=其中ω是權(quán)重，λ為旋轉(zhuǎn)后的因子特征值或者方差貢獻(xiàn)率，i表示第i公因子。i=1.2.3.4。

通過計算得出，本模型中4個公因子的權(quán)重分別為0.294、0.260、0.254和0.193。

據(jù)此計算出各公司財務(wù)狀況綜合得分。

根據(jù)因子分析的原理和具體操作，各公因子均是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的，均值為0，方差為1，又因?yàn)橐蜃有D(zhuǎn)是采用方差極大正交旋轉(zhuǎn)。因此綜合得分的均值為零，標(biāo)準(zhǔn)差為0.5，即E（F）=0，標(biāo)準(zhǔn)差σ=0.5。由于數(shù)據(jù)是服從正態(tài)分布的，因此，可利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表對上市公司綜合得分進(jìn)行進(jìn)一步的分類評價，見表4。

表3 旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣

表4 評價標(biāo)準(zhǔn)表

表4中F是綜合得分，σ是綜合得分的標(biāo)準(zhǔn)差，σ=0.5。此表第二項由正態(tài)分布概率表而來。位置欄的數(shù)字表示，該得分在整體中的位置。如果企業(yè)綜合得分小于1個負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)差，那么，該企業(yè)處于得分最低的15.87%的那部分企業(yè)之中，如果企業(yè)得分高于1個標(biāo)準(zhǔn)差，則表明該企業(yè)要比所有企業(yè)中的至少84.13%的企業(yè)要好，也即該企業(yè)處于得分最高的15.87%的那部分企業(yè)之中。如果企業(yè)處于中間位置，比如企業(yè)的得分小于1個標(biāo)準(zhǔn)差，大于0.5個標(biāo)準(zhǔn)差，則表明該企業(yè)至少比69.15%的企業(yè)的財務(wù)狀況好，但是至少比15.87%（1-84.13%）的企業(yè)的財務(wù)狀況差。

根據(jù)評分公式和表4，可得汽車行業(yè)零部件企業(yè)上市公司財務(wù)狀況綜合得分的分布表，見表5。

表5 各公司因子得分及評級表

天津市汽車零部件上市公司財務(wù)狀況分析

（一）天津市汽車行業(yè)零部件上市公司財務(wù)狀況的綜合分析

按照滬、深兩市行業(yè)分類的63家企業(yè)看，天津市有國機(jī)汽車、鵬翎股份和天汽模3家汽車零部件企業(yè)上市。從表5可以看出，天津市3家企業(yè)中的國機(jī)汽車總得分1.581排名第1，鵬翎股份表現(xiàn)得也不錯，總得分0.487排名第8，而天汽模企業(yè)則表現(xiàn)欠佳，總得分-0.274，排名第48。

從盈利能力指標(biāo)來看，天津市汽車零部件上市企業(yè)的得分情況差別很大。在天津3個上市公司中，鵬翎股份得分最高為0.898，排名第8；天汽模得分0.222，排名第25；表現(xiàn)最差的是國機(jī)汽車，得分-1.089，排名第61，屬于較差范圍。

從償債能力指標(biāo)來看，國機(jī)汽車此項指標(biāo)是3家上市公司中最好的，得分0.631，排名第7；鵬翎股份得分0.088，排名第17 見；天汽模得分-0.512，排名第44，在所有汽車零部件上市企業(yè)中屬于較差的范圍。

從營運(yùn)能力指標(biāo)分析，國機(jī)汽車是所有63家企業(yè)零部件上市企業(yè)中得分最高為6.458，排名第1，比排名第2的一汽富維的得分高出4.467分，說明國機(jī)汽車的營運(yùn)能力大大強(qiáng)于其他所有企業(yè)；鵬翎股份表現(xiàn)的也很不錯，得分為0.727，排名第7；表現(xiàn)最差的是天汽模，得分-0.793，排名第61位。

從發(fā)展能力指標(biāo)分析，國機(jī)汽車得分0.508，排名第3，細(xì)分析之后發(fā)現(xiàn)與排名第2的鴻特精密（得分0.563）差距不大，但是其與排名第1的斯太爾公司7.528分相比有很大的差距；鵬翎股份得分0.084，排名第12；天汽模得分-0.027，排名第21位。這3家企業(yè)此項排名在整個汽車零部件上市企業(yè)中排名都在中上水平以上，說明天津市汽車零部件上市企業(yè)具有較好的發(fā)展能力。見表6。

表6 天津市汽車零部件上市公司財務(wù)狀況表

（二）天津市汽車行業(yè)零部件上市公司財務(wù)狀況的地區(qū)比較

從表5可以看出，滬深兩市共有汽車零部件上市公司63家（截止2013年底）分布在19個省市，其中：浙江13家；江蘇8家；山東7家；上海5家；四川、廣東各4家；天津、河南、吉林各3家；福建、湖南、貴州各2家；北京、河北、黑龍江、遼寧、安徽、湖北、云南各1家。

第一，從汽車零部件上市企業(yè)的數(shù)量來看。浙江省上市汽車零部件企業(yè)具有絕對的數(shù)量優(yōu)勢，占全部上市公司數(shù)量的20.63%；其次為江蘇省，占12.70%；第三是山東省，占11.11%；第四為上海，占7.94%，這4個省市上市公司的數(shù)量占到全部汽車類零部件上市公司的52.38%，超過半數(shù)多。另外四川、廣東的上市公司數(shù)也占到了6.35%；天津上市的汽車零部件企業(yè)數(shù)有3家只占4.76%，在數(shù)量上落后于上述省市，與河南、吉林一樣，在數(shù)量上無優(yōu)勢可言。

第二，從整車上市企業(yè)財務(wù)綜合排名來看。天津汽車零部件上市企業(yè)綜合排名表現(xiàn)還不錯，國機(jī)汽車排名第一，鵬翎汽車排名第8，只有天汽模表現(xiàn)差一些，排名第48位，這些說明天津汽車零部件汽車是有一定優(yōu)勢的。浙江省汽車零部件上市企業(yè)不僅在數(shù)量上占優(yōu)勢，在綜合排名方面除了萬安科技、金固股份排名第54和58外，其他11家企業(yè)排名均在中下范圍之上。江蘇省有2家企業(yè)排名第3、4位，屬于優(yōu)的范圍，有2家企業(yè)在良的范圍，只有航天晨光表現(xiàn)差，排名第61位，屬于差的范圍。山東省上市的7家企業(yè)中，有2家排名在中下的位置，其中最好的一家綜合排名也只在第32，其他5家上市公司的財務(wù)狀況排名在較差的范圍內(nèi)。北京雖只有一家上市企業(yè)，但其上市公司的財務(wù)狀況非常不錯，綜合排名第2，其中償債能力指標(biāo)得分還排名第一。河北省的一家上市公司綜合排名第46，屬于較差范圍。上海市的上市公司綜合排名大多是都在中上范圍內(nèi)，財務(wù)狀況位于中上水平。

綜上所述，從上市公司數(shù)量上分析，浙江具有絕對優(yōu)勢，其次是江蘇、山東、上海等省市，天津在數(shù)量上不占優(yōu)勢；從財務(wù)狀況綜合排名得分來分析，天津市上市公司在本行業(yè)排名中具有一定的優(yōu)勢。