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    因子分析法下傳統(tǒng)能源類上市公司經(jīng)營績(jī)效評(píng)價(jià)

    2015-12-30 06:25:46貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)貴陽550025
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2015年14期
    關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)指標(biāo)方差分析法

    ■ 成 玲(貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 貴陽 550025)

    在目前世界各國對(duì)于非可再生資源限制利用的政策背景下,傳統(tǒng)能源在全球范圍內(nèi)的供需呈現(xiàn)出新的發(fā)展特點(diǎn),進(jìn)入2014年以來,以國際原油產(chǎn)品價(jià)格的大幅回落和國內(nèi)煤炭資源價(jià)格的持續(xù)低迷為特征的新能源環(huán)境對(duì)我國能源類上市公司形成了嚴(yán)重的業(yè)務(wù)和業(yè)績(jī)沖擊,而我國原油嚴(yán)重依賴進(jìn)口和貧氣、多煤的自然資源特點(diǎn)又加劇了傳統(tǒng)能源消費(fèi)矛盾,分布最為廣泛的煤炭類企業(yè)產(chǎn)能過剩,并且對(duì)生態(tài)環(huán)境形成惡劣影響,煤炭類上市公司具有整合產(chǎn)業(yè)鏈條、向煤基清潔能源轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略需求,通過衡量其經(jīng)營績(jī)效可以為其進(jìn)行局部經(jīng)營調(diào)整和漸進(jìn)完成戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型創(chuàng)造技術(shù)和決策基礎(chǔ)條件,本文基于此,從財(cái)務(wù)角度對(duì)煤炭傳統(tǒng)能源上市公司進(jìn)行了基于因子分析法的聚類分析,得出傳統(tǒng)能源行業(yè)展開并購重組和提升行業(yè)集中度、拓展新型業(yè)務(wù)的內(nèi)在證據(jù)。

    研究方法

    在目前對(duì)于上市公司經(jīng)營績(jī)效進(jìn)行研究的主流方法體系中,基于EVA和平衡計(jì)分卡的財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)法、以DEA和灰色關(guān)聯(lián)分析為主的綜合評(píng)價(jià)法、因子分析法構(gòu)成主要研究分支,而具有結(jié)合前二者綜合優(yōu)勢(shì)的因子分析法實(shí)現(xiàn)了對(duì)于評(píng)價(jià)主體主觀性偏差的控制,能夠從變量群中提取共性因子,因此選取作為本文的研究工具。此外,作為最具有可采集性和針對(duì)性的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可以直觀和相對(duì)真實(shí)的反映其過去特定時(shí)段的經(jīng)營業(yè)績(jī),本文在對(duì)我國財(cái)政部頒發(fā)的《企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(試行)》進(jìn)行借鑒的基礎(chǔ)上,綜合選取了22項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)因子,如表1所示,并基于國內(nèi)32家主要的煤炭行業(yè)上市公司進(jìn)行2010-2013年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)取樣,考慮到近年來煤炭市場(chǎng)的行情變化,2010、2011、2012、2013年數(shù)據(jù)分別賦予權(quán)重40%、30%、20%、10%。

    實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)處理

    由于本文所選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)具有不同的量綱和因子性質(zhì),不能進(jìn)行直接比較和計(jì)算,因此,從消除評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差異性的角度出發(fā),需要對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行基于正向化和無量綱化的預(yù)先處理,以使其趨同,消除因子變異和指標(biāo)數(shù)值大小的影響。

    (二)KMO檢驗(yàn)、Bartlett檢驗(yàn)

    對(duì)指標(biāo)進(jìn)行正向化和無量鋼化處理后,還要對(duì)樣本適用于因子分析法的有效性進(jìn)行確認(rèn),檢驗(yàn)各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性強(qiáng)弱。因此,本文利用預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析軟件(PASW)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    在表2中,KMO檢驗(yàn)值為0.460,一般認(rèn)為,若KMO<0.5,則樣本數(shù)據(jù)不適用于因子分析法,而0.460<0.5,因此,樣本數(shù)據(jù)未能通過KMO檢驗(yàn);Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值947.223,自由度231,顯著性為0(小于1%),檢驗(yàn)通過。KMO檢驗(yàn)結(jié)果表明因子分析法中所選取的指標(biāo)存在部分相關(guān)性低下的現(xiàn)象,因此指標(biāo)需要進(jìn)行進(jìn)一步精簡(jiǎn)。本文通過采用逐步篩選的方法,確定因子指標(biāo)集合KMO檢驗(yàn)值小于0.5,最終刪減掉9項(xiàng)指標(biāo),得到篩選后的因子指標(biāo)集合如表3所示。

    對(duì)篩選后的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)正向化和無量綱化處理,再次進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

    從表4數(shù)據(jù)可知,篩選后的因子指標(biāo)數(shù)據(jù)可以通過KMO檢驗(yàn),Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為549.975,自由度為78,顯著性概率為0(小于1%),通過檢驗(yàn)。因此,篩選后的樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)已經(jīng)具備進(jìn)行因子分析的基礎(chǔ)條件。

    (三)確定主因子

    本文通過利用主成分分析法來確定模型中的主因子數(shù)量,通過觀察已經(jīng)確定的因子對(duì)原有變量總方差的解釋情況(如表5所示),將因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理,旋轉(zhuǎn)后的指標(biāo)數(shù)據(jù)有4項(xiàng)顯示特征值>1,因此將這4類因子作為本文研究的主因子。各因子對(duì)變量總方差的解釋情況如表5所示,其中A表示初始因子解釋,B表示提取因子后的方差解釋,C表示因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋。從表5可以看出,提取4個(gè)主因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為88.59%,即樣本數(shù)據(jù)總體信息的88.59%可以由篩選的4類因子來進(jìn)行反映,大部分信息得以保留,主因子具備了代替原始指標(biāo)評(píng)價(jià)上市公司業(yè)績(jī)的條件。

    表1 初始因子分析法財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

    表2 第一次KMO、Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

    表3 篩選后的因子分析法財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)

    表4 第二次KMO、Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

    表5 因子對(duì)變量總方差的解釋情況

    表6 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

    表7 因子分析法下的32家上市公司經(jīng)營得分情況

    圖1 煤炭類上市公司經(jīng)營評(píng)價(jià)聚類框架

    (四)主因子聚類

    在提取主因子之后,通過采取最大方差法(Max Variance)將因子旋轉(zhuǎn),以因子數(shù)據(jù)特征對(duì)其進(jìn)行分類和賦予具體的經(jīng)濟(jì)含義,明確變量因子載荷,如表6所示。在表6中,篩選后的指標(biāo)序號(hào)3、7、8、9顯示出對(duì)于主因子1的較高載荷水平,分別對(duì)應(yīng)主營收入增長率、總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率以及凈利潤增長率四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo);篩選后的指標(biāo)序號(hào)4、5、6顯示出對(duì)于主因子2的較高載荷水平,分別對(duì)應(yīng)流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo);篩選后的指標(biāo)序號(hào)11、12、13顯示出對(duì)于主因子3的較高載荷水平,分別對(duì)應(yīng)流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo);篩選后的指標(biāo)序號(hào)1、2、10顯示出對(duì)于主因子4的較高載荷水平,分別對(duì)應(yīng)每股收益、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤率。

    根據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)應(yīng)主因子顯示出的載荷水平差異,本文分別將各個(gè)主因子對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)歸結(jié)為成長性(3、7、8、9)、運(yùn)營性(4、5、6)、安全性(11、12、13)以及收益性(1、2、10)四類,以此來有針對(duì)性的衡量傳統(tǒng)能源上市公司的發(fā)展能力、運(yùn)營能力、資產(chǎn)利用效率、償債能力以及綜合盈利能力,并得到煤炭類上市公司經(jīng)營評(píng)價(jià)聚類框架,如圖1所示。

    (五)實(shí)證結(jié)果

    根據(jù)主因子聚類分析結(jié)果,得出32家煤炭上市公司在成長性、運(yùn)營性、安全性以及收益性四個(gè)維度下的經(jīng)營得分情況,如表7所示。

    根據(jù)32家上市公司在不同維度的得分差異進(jìn)行劃分,經(jīng)營安全性較好的公司包括大同煤業(yè)、靖遠(yuǎn)煤電、四川圣達(dá)、中煤能源等;兼具安全性和成長性的公司包括國投新集一家;上海能源、冀中能源等公司表現(xiàn)出運(yùn)營穩(wěn)健但安全性、成長性、收益性較差的特點(diǎn);大有能源的成長性在考察的32家上市公司中最為突出;中國神華、蘭花科創(chuàng)、國際實(shí)業(yè)等公司則展現(xiàn)出相對(duì)占優(yōu)的盈利能力。從因子分析法下的評(píng)價(jià)得分整體情況來看,32家上市公司在2010-2013財(cái)年的經(jīng)營績(jī)效較為一般,大量公司收益能力低、成長性差,部分公司如愛使股份等運(yùn)營能力較差,這與我國煤炭市場(chǎng)近年來的外部發(fā)展環(huán)境特點(diǎn)相吻合,大量企業(yè)處于盈虧平衡線以下,規(guī)模較小的企業(yè)停產(chǎn)、倒閉等成為常態(tài),煤炭行業(yè)已經(jīng)鮮有企業(yè)能夠兼顧成長、穩(wěn)健運(yùn)營、財(cái)務(wù)安全以及強(qiáng)勁的現(xiàn)金流支撐。

    結(jié)論

    根據(jù)本文的分析可知,我國以煤炭為代表的傳統(tǒng)能源行業(yè)在限制非可再生能源利用政策和國家環(huán)境安全壓力、行業(yè)產(chǎn)能過剩的背景下已經(jīng)呈現(xiàn)出愈發(fā)艱難的發(fā)展局面,行業(yè)內(nèi)的企業(yè)盈利特性普遍較差,而行業(yè)資源特點(diǎn)、企業(yè)和企業(yè)家的固化思維等也限制了傳統(tǒng)能源行業(yè)的迅速轉(zhuǎn)型,在實(shí)踐中則表現(xiàn)為企業(yè)停產(chǎn)和倒閉,傳統(tǒng)能源行業(yè)的上下游產(chǎn)業(yè)具有強(qiáng)烈的兼并和重組意愿。從目前的發(fā)展情況來看,煤基清潔能源以及以煤層氣、煤制氣為代表的常規(guī)氣體制天然氣是主流的傳統(tǒng)能源類企業(yè)轉(zhuǎn)型方向,煤炭等傳統(tǒng)能源類企業(yè)只有充分認(rèn)識(shí)到企業(yè)發(fā)展與國際能源消費(fèi)形勢(shì)、綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策之間的互動(dòng)關(guān)系并進(jìn)行充分實(shí)踐,其才能維持企業(yè)的可持續(xù)運(yùn)行,并通過新業(yè)務(wù)來建立利潤增長點(diǎn),構(gòu)建財(cái)務(wù)安全壁壘,在可以預(yù)見的能源類行業(yè)大變革和新突破中尋求立錐之地。

    1.張靜.創(chuàng)業(yè)板上市公司經(jīng)營績(jī)效評(píng)價(jià)研究——基于層次分析法和綜合評(píng)價(jià)模型[J].吉林金融研究,2013(12)

    2.武朝榮.能源行業(yè)上市公司會(huì)計(jì)信息披露存在的問題及改善措施[J].財(cái)經(jīng)界(學(xué)術(shù)版),2014(21)

    3.田亞峻.中國煤化工現(xiàn)狀與發(fā)展思考——寫在“十三五”之前[J].煤化工,2014(6)

    4.田祥宇.煤炭上市公司環(huán)境會(huì)計(jì)信息披露研究——以山西省煤炭上市公司為例[J].會(huì)計(jì)之友,2014(3)

    5.田潔.EVA業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)方法在煤炭上市公司中的應(yīng)用——以山西煤炭上市公司為例[J].會(huì)計(jì)之友,2012(2)

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