新疆農(nóng)業(yè)類上市公司市值的影響因素分析

趙思溫，閆海波

(新疆財經(jīng)大學 應用數(shù)學學院，烏魯木齊 830012)

一、引言

隨著我國資本市場進入全流通時代，市值管理就成為了相關行業(yè)關注的焦點。上市公司的市值具有重要的意義：市值的高低直接反映公司實力的大小和股東財富的強弱，因此，市值是衡量股票市場發(fā)達程度的最直觀、最核心的指標[1]。我國學者對上市公司市值的研究是在2005年股權分置改革后開始的，且大多數(shù)為定性分析，如施光耀[2]首次提出了市值管理的概念，并從理論上對其體系進行了深入的論述；邢會強[3]將影響市值的因素分為可控和不可控兩種，他認為市值管理主要就是通過各種手段來影響這些可控因素，使其朝著有利于公司股價的方向發(fā)展。在相關的定量分析中，謝風華[4]等人通過實證分析發(fā)現(xiàn)，行業(yè)、公司治理等因素對上市公司市值的影響很大；周偉[5]、朱嘉銘[6]、李百吉[7]、陳國勇[8]等人分別對上市的銀行、白酒、煤炭、醫(yī)藥制造等行業(yè)市值的影響因素進行了實證研究，結果發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)的市值影響因素各不相同。可見對各行業(yè)上市公司的市值影響因素進行分析是很有必要的。

農(nóng)業(yè)是新疆的基礎產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，股份制農(nóng)業(yè)類上市公司作為新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中的佼佼者，在新疆區(qū)域經(jīng)濟社會中占有重要的地位，同時它們的發(fā)展對新疆地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了較為深遠的影響，其財務數(shù)據(jù)更是在一定程度上表現(xiàn)出新疆農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的現(xiàn)狀。本文在上述市值研究成果的基礎上，首先對股票市值的影響因素進行定性分析，然后以10家新疆農(nóng)業(yè)類上市公司6年的財務數(shù)據(jù)為樣本進行定量分析，找出新疆農(nóng)業(yè)類上市公司市值的影響因素，以此為新疆農(nóng)業(yè)類上市公司的發(fā)展改革提供參考。

二、市值影響因素

在中國這種弱有效的資本市場中，市值的外在表現(xiàn)形式是股本與股價之積，上市公司市值的大小與股價漲跌有著密切的聯(lián)系。但真正影響市值的主要因素并不是股價，而是股價背后潛在的深層的價值因素[9]。因此我們不能僅僅由股價的高低簡單地確定上市公司市值的大小，市值的計算并不是“股本乘以股價”那么簡單。

影響上市公司市值的因素有很多，通常包括：①國家宏觀經(jīng)濟因素，比如股市的劇烈波動、基準利率和匯率的浮動、債券市場的變動等；②公司的財務情況；③行業(yè)間的因素，如市場的競爭程度、該公司所處水平、行業(yè)周期等；④戰(zhàn)爭及政治因素。但總的概括起來可分為兩個方面的因素，即內(nèi)部因素和外部因素。本文將從這兩個方面的因素入手研究其對新疆農(nóng)業(yè)類上市公司股票市值的影響。

(一)內(nèi)部因素

從公司內(nèi)部來看，財務因素是影響上市公司股票市值的主要因素。財務指標包括贏利能力指標，如凈利潤、營業(yè)收入、經(jīng)濟增加值(EVA)、每股收益、每股經(jīng)營性現(xiàn)金流；贏利效率指標，如EVA率、凈資產(chǎn)收益率(ROE)和營業(yè)利潤率(ROM)；贏利成長性指標，如凈利潤增長率、ROE增長率和每股收益增長率；資產(chǎn)與負債指標，如總資產(chǎn)和股東權益，等等[10]。

(二)外部因素

從公司的外部來看，影響股票市值的因素包括法律、經(jīng)濟、政治、文化和不確定事件，以及其他產(chǎn)業(yè)、區(qū)域和市場等因素。我國股票市場的總市值主要受深滬兩市總市值和GDP增長率這兩個宏觀經(jīng)濟因素的影響。一般情況下，社會經(jīng)濟增長的同時會帶動證券市場上股票市值的上漲，而證券市場的發(fā)展也會反作用于經(jīng)濟增長。所以GDP是股票市值影響因素研究中不可或缺的指標。

三、實證研究

(一)樣本來源說明

選取新中基、新農(nóng)開發(fā)、中糧屯河、冠農(nóng)股份、新賽股份、新疆天業(yè)、天山股份、準油股份、天康生物和國際實業(yè)10家新疆農(nóng)業(yè)類上市公司2009-2014年的財務數(shù)據(jù)作為樣本。所有原始數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站的統(tǒng)計年鑒、新浪財經(jīng)網(wǎng)、上海證券交易所等。

(二)因子分析法

因子分析法是一種數(shù)據(jù)簡化的技術，其主要思想是降維，也就是說在不損失太多信息的情況下，用幾個因子來描述多個指標或因素之間的聯(lián)系，即幾個密切相關的變量歸在同一類中，每種類型的變量成為一個因子，用較少的幾個因子反映大部分的原始信息。由于上市公司股票市值的影響因素眾多，所以適合選用因子分析法對其進行分析。

從10家新疆農(nóng)業(yè)類上市公司的內(nèi)部因素和外部因素兩方面綜合考慮，最終選取了9個定量指標作為分析模型的解釋變量。內(nèi)部影響因素包括反映公司盈利能力的指標：每股收益(X1/元)、凈資產(chǎn)收益率(X2/%)、凈利潤(X3/萬元)、營業(yè)總收入(X4/萬元)；反映公司償債能力的指標：資產(chǎn)負債率(X5/%)；反映公司運營穩(wěn)健能力的指標：存貨周轉率(X6/%)；反映公司成長能力的指標：凈利潤增長率(X7/%)；反映公司資本規(guī)模的指標：每股凈資產(chǎn)(X8/(元/股))。外部影響因素以宏觀因素GDP(X9/億元)代表。

1.因子分析適用性檢驗

應用SPSS20.0統(tǒng)計軟件對相關數(shù)據(jù)進行處理。根據(jù)因子分析的步驟，首先得到了9個指標之間的相關系數(shù)。除了個別指標的相關系數(shù)較小外，其余指標之間的相關系數(shù)均在0.5以上，數(shù)值較大，表明這些指標適合做因子分析。

對數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和Bartlett’s test of sphericity(巴特利特球度檢驗)，結果如表1所示。由表1可知，Bartlett球度檢驗統(tǒng)計量的觀測值為323.274，該值比較大，且對應的概率p值小于給定的顯著性水平；KMO值為0.710，大于通用的0.5的標準，說明選取的指標適合做因子分析，并且因子分析模型具有較好的效果。

表1 KMO檢驗和Bartlett球度檢驗

數(shù)據(jù)來源：SPSS20.0軟件的分析結果。

2.提取因子

根據(jù)各因子解釋原始指標變量總方差的情況，利用因子分析中的主成分分析法從原始指標變量中提取出主要因子，來表示原始指標變量所包含的信息。表2為公因子解釋方差貢獻匯總表，表中羅列出了全部的主成分，并根據(jù)特征根從大到小依次排序。第一個主成分的特征根為3.820，解釋了總變量42.449%的信息；第二個主成分的特征根為1.426，解釋了總變量15.848%的信息；第三個主成分的特征根為1.204，解釋了總變量13.374%的信息；第四個主成分的特征根為0.895，解釋了總變量8.95%的信息，即前4個變量解釋了總變量81.619%的信息，大于總方差解釋變量(旋轉前)的70%，說明只需要提取這4個變量即可，能夠反映原來9個變量的大部分信息。

表2 公因子解釋方差匯總表

數(shù)據(jù)來源：SPSS20.0軟件的分析結果。

3.因子的命名與解釋

因子載荷陣在旋轉前顯示了原始變量與各主成分之間的相關程度。第一主成分與X1，X2，X3，X7相關性較高；第二主成分與X4，X8相關性比較高；第三主成分與X5，X6相關性較高；第四主成分與X9相關性較高。從中可以看出因子的提取結果較為理想。

對因子載荷陣進行旋轉，其目的是盡可能地對成分去噪。同時，對選取的4個主因子賦予一定的經(jīng)濟意義，因此需要對其進行因子命名。在實證分析中，采取方差最大法進行因子旋轉。從旋轉后的因子載荷陣可以得出：X1，X2，X3和X7在第一個因子上具有較高載荷，可命名為盈利能力因子(A1)；X4和X8在第二個因子上具有較高載荷，可命名為競爭能力因子(A2)；X5和X6在第三個因子上具有較高載荷，可命名為運營穩(wěn)健能力因子(A3)；X9在第四個因子上具有較高的載荷，可命名為成長能力因子(A4)。

4.成分因子綜合得分情況

因子得分是原樣本數(shù)據(jù)在不同因子上的具體數(shù)據(jù)值，它對應于原始變量的得分。單項因子得分函數(shù)的系數(shù)可通過計算得出，從而計算出單項因子得分。然后以方差貢獻率為權重，對各因子得分進行加權求和，從而得到綜合因子得分。表3為成分得分系數(shù)矩陣。

表3 成分得分系數(shù)矩陣

數(shù)據(jù)來源：SPSS20.0軟件的分析結果。

由表2可列得分函數(shù)為：

A1=0.254X1+0.278X2+0.239X3-0.108X4-0.082X5-0.180X6+0.411X7-0.016X8+0.080X9；

A2=0.107X1-0.083X2+0.143X3+0.583X4+0.103X5+0.019X6-0.366X7+0.427X8+0.005X9；

A3=-0.075X1-0.031X2-0.064X3-0.119X4-0.428X5+0.725X6-0.154X7+0.171X8+0.024X9；

A4=-0.032X1-0.061X2-0.024X3+0.133X4-0.013X5+0.029X6+0.314X7-0.135X8+0.922X9。

將公因子的綜合得分作為市值影響因素的量化值，命名為市值影響因素綜合指數(shù)(A)，計算公式如下：

式中，λm為各個公因子的解釋方差占總方差的比值，可由SPSS20.0算出，計算結果為：

即A=0.520A1+0.194A2+0.164A3+0.122A4。

市值影響因素綜合指數(shù)，其本身的大小并不具有現(xiàn)實的經(jīng)濟意義。為了能確定4個公因子對市值的影響程度，選取這4個公因子作為多元線性回歸的自變量，深滬總市值作為應變量，從而進一步進行研究。

(三)多元回歸分析

多元回歸分析是研究一個因變量和若干個自變量之間的相關關系的數(shù)理統(tǒng)計方法。多元回歸模型是具有兩個或兩個以上解釋變量的回歸模型。由于新疆農(nóng)業(yè)類上市公司股票市值很難用一個解釋變量來解釋，因此，利用多元回歸模型對其進行分析。

首先建立多元回歸模型：Y=β0+β1A1+β2A2+β3A3+β4A4+ε，然后對其進行線性回歸，回歸的結果如表4，表5和表6所示。

表4 模型匯總

數(shù)據(jù)來源：SPSS20.0軟件的分析結果。

表5 方程顯著性檢驗

數(shù)據(jù)來源：SPSS20.0軟件的分析結果。

從表4可以看出該模型的擬合效果，其中可決系數(shù)R為0.831，調(diào)整后的可決系數(shù)R2為0.668，模型的擬合效果比較好，并且DW=2.101，值在2左右，表明該模型不存在序列自相關。

表6 模型系數(shù)

數(shù)據(jù)來源：SPSS20.0軟件的分析結果。

表5的方程顯著性檢驗的目的是判斷該線性模型擬合是否成立。因F為30.681，p為0.000，小于0.05，說明方程在0.05置信區(qū)間的臨界值下是顯著的，表明模型擬合成立。

由表6可知，容差=1/VIF，方差膨脹因子(VIF)均小于10，所以不存在共線性問題，線性回歸結果有意義。由標準化系數(shù)可得多元線性回歸模型為：

105072.255A2+185217640.8A3+

28900243.15A4。

由以上對10家新疆農(nóng)業(yè)類上市公司的市值回歸表明，股票市值Y主要由A1，A3和A4來解釋，分別代表盈利能力、運營穩(wěn)健能力和成長能力，但較為顯著的解釋因素是代表上市公司運營能力和償債能力的主成分——運營穩(wěn)健能力A3。

四、結論與建議

本文在定性分析上市公司股票市值影響因素的基礎上，以10家新疆農(nóng)業(yè)類上市公司2009-2014年的年度財務數(shù)據(jù)為樣本，運用因子分析法對9個影響市值的自變量進行了實證研究，從中提選出盈利能力、競爭能力、運營穩(wěn)健能力和增長能力4個公因子。通過多元回歸模型對這4個公因子進一步分析，結果表明，市值受公司的盈利能力、運營穩(wěn)健能力和成長能力的影響較大，受競爭能力的影響較小。其中反映公司運營穩(wěn)健能力的存貨周轉率和資產(chǎn)負債率對市值的影響是比較顯著的。提高存貨周轉率，可增強企業(yè)短期償債能力，促進企業(yè)管理水平的提高，同時增加上市公司的市值。資產(chǎn)負債率對市值的影響雖較為顯著，但影響方式并不明確。它具有雙重特征，一方面有助于企業(yè)擴大規(guī)模，增加產(chǎn)值及價值；另一方面資產(chǎn)負債率高，說明在公司的全部資產(chǎn)中，來源于負債的資金較多，而來源于所有者的資金較少，表明財務風險相對較高，負債資金若不能及時償還，公司將面臨破產(chǎn)的情況，所以上市公司應根據(jù)自身實際情況，將資產(chǎn)負債率掌握在合適的范圍內(nèi)。

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