聚類分析與熵值法在上市公司效績?cè)u(píng)估中的應(yīng)用

羅楚晗 陳福溢 甘晨崧

摘 要：在我國市場經(jīng)濟(jì)體制不斷完善和發(fā)展的大背景下，上市公司儼然成為市場經(jīng)濟(jì)的主體。企業(yè)能否成功的關(guān)鍵，在于如何評(píng)估公司經(jīng)營效績、管理效果，怎樣高效地激勵(lì)、管理經(jīng)營者，盡可能去達(dá)到公司的戰(zhàn)略目標(biāo)。效績?cè)u(píng)估系統(tǒng)儼然成為戰(zhàn)略管理的核心。本文通過結(jié)合我國現(xiàn)行的經(jīng)濟(jì)形式的微觀角度，以海內(nèi)外相關(guān)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)為藍(lán)本，介紹了幾種企業(yè)效績?cè)u(píng)估分析方法。應(yīng)用熵值法、聚類分析法等數(shù)據(jù)分析方法對(duì)上市公司效績進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)價(jià)、分析。由此，對(duì)我國的效績?cè)u(píng)估系統(tǒng)提出了政策性的建議。

關(guān)鍵詞：企業(yè)效績?cè)u(píng)估 ?聚類分析 ?熵值法 ?食品加工業(yè)

中圖分類號(hào)：F279.23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2020）07（a）--07

本文以食品加工業(yè)上市公司為例，選取了42個(gè)變量作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)18家上市公司的效績進(jìn)行考核評(píng)價(jià)，對(duì)其進(jìn)行K-均值聚類，得到七組類別共包含了42組變量，再運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步地分析，最終得到企業(yè)效績得分與不同變量之間的關(guān)系以及樣本中18家上市公司的效績水平排名情況。

對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，在上市公司效績?cè)u(píng)判的系統(tǒng)中，債償能力變量和現(xiàn)金流量表是效績?cè)u(píng)判中占比較大的部分。結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)與經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，較強(qiáng)的運(yùn)營能力、償債能力是企業(yè)正常經(jīng)營的基礎(chǔ)。故熵值法側(cè)重于運(yùn)營能力、償債能力，這是符合企業(yè)現(xiàn)狀的。

此外，我們還發(fā)現(xiàn)我國食品加工行業(yè)上市公司之間財(cái)務(wù)效績差異不大，集中在一個(gè)分段的較多，效績優(yōu)異的公司并不多。這說明我國食品加工行業(yè)仍然存在農(nóng)副食品加工技術(shù)水平落后、科技創(chuàng)新人才缺乏、標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量體系不健全等問題。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)轉(zhuǎn)型、淘汰落后產(chǎn)能的速度應(yīng)當(dāng)加快。

我國的資本市場漸趨成熟，上市公司如雨后春筍般迅速增加，對(duì)上市公司效績的評(píng)估顯得愈加重要。本文通過運(yùn)用較為客觀的方法：熵值法，對(duì)上市公司的效績進(jìn)行評(píng)估，為我國的效績?cè)u(píng)估研究提供較新的思路，這將能夠客觀、全面地反映上市公司的經(jīng)營效績，避免數(shù)據(jù)分析方法單一性、片面性，使得本文具有一定的參考性、先進(jìn)性，這也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)所在。

1 緒論

企業(yè)效績?cè)u(píng)估的管理方法，來源于西方發(fā)達(dá)國家。并且在現(xiàn)代企業(yè)管理中起到中流砥柱的效果，現(xiàn)代企業(yè)通過企業(yè)經(jīng)營效績的評(píng)估、考量，完成了對(duì)于企業(yè)實(shí)物生產(chǎn)環(huán)節(jié)的有效監(jiān)管和控制，以求幫助企業(yè)更加健康、快速地發(fā)展。從傳統(tǒng)意義上來說，所謂的企業(yè)效績?cè)u(píng)估，就是利用運(yùn)籌學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等現(xiàn)代科學(xué)的理論方法，依照一定的程序、步驟，并構(gòu)建特定的變量體系，對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程、結(jié)果進(jìn)行定量、定性的價(jià)值判斷。在當(dāng)下的生活中，隨著信息技術(shù)的不斷普及，企業(yè)效績?cè)u(píng)估中需要運(yùn)用到各類先進(jìn)的信息技術(shù)手段。這在一定程度上，推動(dòng)了企業(yè)效績?cè)u(píng)估的理論與實(shí)踐的進(jìn)一步發(fā)展。

1.1 本文研究背景及意義

1.1.1 國內(nèi)現(xiàn)狀

目前，我國所實(shí)施的企業(yè)效績?cè)u(píng)估，實(shí)質(zhì)上，是按照市場經(jīng)濟(jì)的要求而實(shí)行的一項(xiàng)企業(yè)管理制度。隨著社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的方式，也正在朝著運(yùn)用市場經(jīng)濟(jì)原則間接地管理的方向不斷改變。我國經(jīng)濟(jì)體制改革的當(dāng)務(wù)之急，在于：推進(jìn)國有企業(yè)效績?cè)u(píng)估和國有資產(chǎn)保值增值的考核。開展企業(yè)效績?cè)u(píng)估正逐步被各級(jí)政府部門，作為國有企業(yè)監(jiān)管的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，并要求國有大型企業(yè)集團(tuán)也要結(jié)合集團(tuán)內(nèi)部管理的需求，來開展對(duì)子（分）公司的評(píng)價(jià)工作。以加強(qiáng)企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部的監(jiān)督管理，從而提高企業(yè)的經(jīng)營管理水平。企業(yè)效績?cè)u(píng)估結(jié)果，由財(cái)政部每年定期公布。效績?cè)u(píng)估結(jié)果與經(jīng)營者年薪制、股票期權(quán)等收入分配方式、改革試點(diǎn)工作也正在逐漸結(jié)合，這將成為國企管理人員業(yè)績考核的重要依據(jù)。中介機(jī)構(gòu)逐步參與的企業(yè)效績?cè)u(píng)估，主要是國家對(duì)重點(diǎn)國有企業(yè)集團(tuán)的經(jīng)營效益、經(jīng)營者業(yè)績的考評(píng)以及國有企業(yè)集團(tuán)對(duì)其所屬的子（分）公司經(jīng)營效益、經(jīng)營者業(yè)績的考核。

1.1.2 研究意義

源于資本逐利的本性和市場競爭的壓力，企業(yè)產(chǎn)生不斷擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、拓展經(jīng)營領(lǐng)域的需要，這勢必造成企業(yè)管理過程的日趨復(fù)雜化。資本所有者，在管理企業(yè)方面開始捉襟見肘。加之發(fā)達(dá)的資本市場所引發(fā)的股東日益分散的現(xiàn)象，從而不得不聘請(qǐng)專業(yè)人士來經(jīng)營企業(yè)，這最終將造成企業(yè)所有權(quán)、經(jīng)營權(quán)的分離。假如所有者和經(jīng)營者目標(biāo)不同以及信息不對(duì)稱，將可能引發(fā)經(jīng)營者不按照所有者的愿望經(jīng)營企業(yè)敗德行為。為了盡量避免這一現(xiàn)象的發(fā)生，所有者不得不對(duì)經(jīng)營者實(shí)行激勵(lì)、約束這種“胡蘿卜加大棒”的政策。要構(gòu)建科學(xué)、合理的激勵(lì)約束機(jī)制，必須對(duì)企業(yè)的經(jīng)營效績充分了解且正確評(píng)價(jià)。因此，構(gòu)建科學(xué)的效績?cè)u(píng)估具有重大的理論以及現(xiàn)實(shí)意義。

企業(yè)的效績?cè)u(píng)估，是企業(yè)利益相關(guān)者，根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營、財(cái)務(wù)信息和相關(guān)的環(huán)境資料，運(yùn)用與之相關(guān)的評(píng)價(jià)變量，憑借特定的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、方法，基于對(duì)企業(yè)及其內(nèi)部單元、個(gè)人的經(jīng)營效益（或效率）進(jìn)行分析確認(rèn)，對(duì)其經(jīng)營效績進(jìn)行客觀且公正的評(píng)判，并對(duì)企業(yè)未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，據(jù)以為各利益相關(guān)者提供決策信息支持的價(jià)值分析和評(píng)判過程。從早期的成本效績?cè)u(píng)估到傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)效績?cè)u(píng)估，再到20世紀(jì)90年代興起的經(jīng)濟(jì)增加值和平衡計(jì)分卡的企業(yè)效績?cè)u(píng)估方法，理論界和實(shí)務(wù)界付出了艱辛的努力并取得了眾多的研究成果。本文所探討效績?cè)u(píng)估系統(tǒng)的方法及其作用，探討構(gòu)建適合中國特點(diǎn)的科學(xué)的企業(yè)效績?cè)u(píng)估體系。

1.2 企業(yè)效績?cè)u(píng)估的本質(zhì)

企業(yè)效績?cè)u(píng)估的本質(zhì)，也就是進(jìn)行企業(yè)效績?cè)u(píng)估的理由和目的。在當(dāng)前的理論研究和實(shí)際操作中，為了一定的實(shí)踐目的而進(jìn)行評(píng)價(jià)是最為常見的。例如早期的控制生產(chǎn)成本、保證財(cái)務(wù)盈余，到當(dāng)前實(shí)現(xiàn)公司的既定戰(zhàn)略等。

第一，基于實(shí)踐目標(biāo)而進(jìn)行效績?cè)u(píng)估，這能夠有效地使企業(yè)制定、執(zhí)行相應(yīng)的戰(zhàn)略并加以反饋，通過對(duì)原有的戰(zhàn)略進(jìn)行完善，來保證企業(yè)的良性發(fā)展。其本質(zhì)，是作為企業(yè)的一種管理手段而存在。

第二，仔細(xì)考察效績?cè)u(píng)估的意義就會(huì)發(fā)現(xiàn)，通過對(duì)企業(yè)經(jīng)營情況進(jìn)行有效的信息披露，就能夠在很大程度上降低所有者與經(jīng)營者之間的信息不對(duì)稱水平，從而降低企業(yè)經(jīng)營的有限理性、投機(jī)傾向給企業(yè)經(jīng)營管理帶來的危害，進(jìn)而來保證所有者和經(jīng)營者能夠制定、履行最優(yōu)的契約，以保證企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

總之，企業(yè)效績?cè)u(píng)估的本質(zhì)，是一種信息披露的方式，它并不直接作用于企業(yè)的經(jīng)營活動(dòng)，而是企業(yè)各個(gè)利益相關(guān)者的決策支持系統(tǒng)。

1.3 本文研究的基本思路及主要內(nèi)容

本文研究的基本思路，是通過評(píng)估海內(nèi)外現(xiàn)行的效績?cè)u(píng)估方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及適用性，提出一般的企業(yè)效績?cè)u(píng)估體系中普遍存在的問題。為此，我們引進(jìn)了幾種新的效績?cè)u(píng)估模式，并且就其優(yōu)劣與傳統(tǒng)的企業(yè)效績?cè)u(píng)估系統(tǒng)作出比較，引入了非財(cái)務(wù)變量的效績?cè)u(píng)估的分析。此后，對(duì)我國的上市公司的效績?cè)u(píng)估系統(tǒng)提出對(duì)策性的建議。

本文包含以下四個(gè)部分。

第一，對(duì)與效績?cè)u(píng)估的總體介紹。闡述了本文的研究背景及意義，介紹效績的本質(zhì)作用與本文寫作思路、主要內(nèi)容。

第二，公司效績?cè)u(píng)估的變量體系構(gòu)建的實(shí)證研究，以食品加工業(yè)的上市公司為例，通過主成分分析、聚類分析、逐步回歸分析等方法，構(gòu)建食品加工產(chǎn)業(yè)上市公司的效績?cè)u(píng)估變量體系。

第三，公司效績?cè)u(píng)估的變量權(quán)重的確定，運(yùn)用熵值法確定食品加工產(chǎn)業(yè)的上市公司的效績?cè)u(píng)估變量體系中的各變量之間的權(quán)重。

第四，公司效績?cè)u(píng)估、分析，運(yùn)用構(gòu)建食品加工產(chǎn)業(yè)上市公司效績?cè)u(píng)估體系，對(duì)食品加工產(chǎn)業(yè)的上市公司效績，進(jìn)行進(jìn)一步地評(píng)價(jià)和深入地分析。

2 上市公司效績?cè)u(píng)估的變量確定的統(tǒng)計(jì)方法

伴隨著時(shí)間的推移、數(shù)據(jù)的積累，當(dāng)代人們已擁有大量的關(guān)于上市公司處于各個(gè)時(shí)間的各項(xiàng)變量的數(shù)據(jù)序列，這將為科學(xué)地定性、定量分析上市公司的業(yè)績提供了機(jī)會(huì)。但現(xiàn)今可利用的數(shù)據(jù)量又是龐大的，為使效績?cè)u(píng)估能夠經(jīng)常、有效地開展，需從大量的數(shù)據(jù)中提取出滿足評(píng)價(jià)要求的、以少量數(shù)據(jù)為觀測值的變量評(píng)價(jià)體系。因此本文綜合運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析中的聚類分析、熵值法，來研究、確定上市公司效績?cè)u(píng)估變量及其權(quán)重，以使構(gòu)建起來的變量體系兼顧科學(xué)性、全面性。以下對(duì)本文所用到的有關(guān)統(tǒng)計(jì)的方法作簡要的介紹。

2.1 聚類分析

聚類分析方法的功能是構(gòu)建一種分類方法，并將一批存在著不同程度的相似性的樣品、變量，按照它們?cè)谛再|(zhì)上的相近程度進(jìn)行分類的降維方法。

相應(yīng)步驟為：首先，找出一些能夠去度量樣品、變量之間的相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)量，并以這些統(tǒng)計(jì)量作為劃分類型的依據(jù)，把相關(guān)性較大的樣品，聚合成一類，把另外彼此之間相關(guān)性較大的樣品又聚合為另外一類，以此類推，使得關(guān)系密切的聚合到一個(gè)足夠小的分類單元，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)稍大的分類單元，到所有的樣品都被聚合完為止。

在本文中，我們主要采用K-均值的方法，進(jìn)行R型的聚類分析，其簡要步驟如下：

（1）將原始的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理。

（2）假定分類數(shù)目為L，然后再確定每一類的初始中心（即有L個(gè)凝聚點(diǎn)）的位置。

（3）按照順序計(jì)算各個(gè)樣品與L個(gè)凝聚點(diǎn)的距離，根據(jù)最近距離的準(zhǔn)則，將所有的樣品逐個(gè)歸進(jìn)凝聚點(diǎn)，可得初始的分類結(jié)果。

（4）重新將類中心計(jì)算一遍。

（5）在所有樣品歸類后，即為一次聚類，這就產(chǎn)生了新的類中心。如果滿足一定的條件，如：聚類次數(shù)達(dá)到了指定的迭代次數(shù)，或者兩次計(jì)算的最大類中心的變化，小于初始類中心之間最小距離的一定比例，則停止聚類，否則，重復(fù)步驟（3）。

本文將運(yùn)用K均值的聚類分析，對(duì)變量進(jìn)行分類，并通過F檢驗(yàn)的結(jié)果，來確定合適的聚類個(gè)數(shù)。當(dāng)F檢驗(yàn)值大于給定的水平下的臨界值時(shí)，說明類間差異較為顯著，所進(jìn)行的分類合理。

2.2 熵值法

熵值法，是依據(jù)各變量所包含信息量大小確定變量的權(quán)重，是一種客觀賦權(quán)法，步驟如下：

（1）對(duì)決策矩陣，用線性比例變換的方法，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理，可得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，并進(jìn)行歸一化處理，得

此外，在歸一化的矩陣中進(jìn)行線性比例變化后，使得各變量均滿足的條件，并且正、逆向變量，均化為正向變量，最優(yōu)值為1，最劣值為0。

（2）計(jì)算第個(gè)變量的熵值，當(dāng)全部相等時(shí)，可得第個(gè)變量的熵值。

（3）根據(jù)每個(gè)變量的熵值的計(jì)算差異的系數(shù)，在這里，變量的差異越大，對(duì)方案的評(píng)價(jià)起到的作用也就越大，熵值就越小;反之，如果差異越小，對(duì)方案的評(píng)價(jià)起到的作用也就越小，熵值就越大。根據(jù)每個(gè)變量的差異系數(shù)，確定其權(quán)重系數(shù)：

3 食品加工產(chǎn)業(yè)上市公司效績?cè)u(píng)估變量體系構(gòu)建的實(shí)證研究

食品加工產(chǎn)業(yè)的概念，可以將其理解為：直接以農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的產(chǎn)品作為原料進(jìn)行的谷物磨制、飼料加工、植物油和制糖加工、屠宰及肉類加工、水產(chǎn)品加工，以及蔬菜、水果和堅(jiān)果等食品的加工活動(dòng)，是廣義的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的一種類型。綜觀世界各國各行業(yè)的發(fā)展，食品安全問題備受關(guān)注，儼然成為學(xué)術(shù)圈與政府等相關(guān)部門關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，食品加工產(chǎn)業(yè)中的上市公司，處于食品加工業(yè)的領(lǐng)軍地位。為此，對(duì)食品加工產(chǎn)業(yè)上市公司進(jìn)行效績的評(píng)價(jià)，不僅能促進(jìn)食品加工產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，還能對(duì)食品安全問題給出行之有效的政策性的建議。這一部分，將以食品加工產(chǎn)業(yè)的上市公司，作為實(shí)證的研究素材，運(yùn)用前文所提及的方法，研究食品加工產(chǎn)業(yè)的上市公司效績?cè)u(píng)價(jià)變量體系的構(gòu)建。

3.1 綜合評(píng)價(jià)變量體系構(gòu)建的一般方法

綜合評(píng)價(jià)的前提，是構(gòu)建變量體系。關(guān)于變量選擇的方法，一般可將其分為定性和定量兩大類。

變量選擇定量的方法較為客觀，可用于上市公司變量選擇的方法包括以下兩種。

（1）主成分分析。主成分分析方法的目的：在保證原有數(shù)據(jù)信息量損失最小的原則下，對(duì)高維度的變量進(jìn)行降維的數(shù)據(jù)分析方法。多數(shù)的實(shí)踐結(jié)果表明，此類降維方法在簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、消除變量之間的相關(guān)性方面，能起到不可忽視的作用。因此，我們可以反復(fù)利用主成分分析法，去剔除相關(guān)性高、不重要的變量。運(yùn)用主成分分析的方法去篩選變量的具體做法是：在求出協(xié)方差矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、特征向量的基礎(chǔ)上，找出最小的特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，刪除其中的最大分量所對(duì)應(yīng)的變量，然后在剩余的變量中重復(fù)前文的步驟。在經(jīng)過有限次的主成分分析之后，直到最小的特征值足夠大為止，將保留下來的變量構(gòu)建出所需的變量體系。

（2）聚類分析。對(duì)變量進(jìn)行聚類分析，并將變量分為若干個(gè)類別，然后從每一個(gè)類別中，選取具有代表性的變量，從而達(dá)到能夠簡化變量體系的目的。運(yùn)用聚類分析，進(jìn)行變量篩選的關(guān)鍵在于：各聚類的類別中，代表性變量的選取。一般的步驟：在聚合的每一類的變量中，各選出一個(gè)具有代表性的變量作為典型的變量，并計(jì)算每一個(gè)變量與其同類的其他變量的可決系數(shù)R2（即相關(guān)系數(shù)的平方）的均值，選取可決系數(shù)的均值最大的變量，作為該類的典型變量，如果某聚類類別只有一個(gè)變量，則該變量直接作為下文用來評(píng)價(jià)的變量。由于聚類的類別個(gè)數(shù)一般小于變量的個(gè)數(shù)，因此聚類分析起到了簡化、篩選變量的作用。

3.2 食品加工產(chǎn)業(yè)的上市公司效績?cè)u(píng)估的變量選取原則與數(shù)據(jù)來源

3.2.1 變量的選取原則

無論是主觀還是客觀的變量選擇方法，運(yùn)用于變量篩選中，都會(huì)有合理的理論依據(jù)。但在綜合評(píng)價(jià)的實(shí)證研究中，僅僅運(yùn)用其中一種方法進(jìn)行變量的篩選會(huì)存在以下問題。

（1）變量體系的不全面性。由于采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法去篩選變量時(shí)，只考慮了數(shù)據(jù)其本身的特點(diǎn)。故只進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，并沒有進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)，這將使評(píng)價(jià)變量的分布嚴(yán)重不均衡。如：利用變量的相關(guān)分析、主成分分析等方法，去篩選上市公司的經(jīng)營效績?cè)u(píng)估的變量時(shí)，很有可能出現(xiàn)盈利類能力變量被剔除，而其余類別的變量卻被選入。這樣的結(jié)果是不符合生活經(jīng)驗(yàn)的，也是不符合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的。

（2）變量體系的經(jīng)濟(jì)意義難以解釋。對(duì)變量進(jìn)行聚類分析時(shí)，很有可能將經(jīng)濟(jì)意義上的不同類別的變量聚合在一起。例如：將總資產(chǎn)報(bào)酬率、速動(dòng)比率聚合為一類，這樣的分類很難從經(jīng)濟(jì)學(xué)理論上給出合理的解釋。

（3）變量體系的代表性不足。單純使用聚類分析法，進(jìn)行上市公司經(jīng)營效績變量篩選時(shí)，如果聚類類別的個(gè)數(shù)只有兩類，則選出的綜合評(píng)價(jià)的變量很有可能只有兩個(gè)。而只用兩個(gè)變量來評(píng)價(jià)上市公司的經(jīng)營業(yè)績是難以自圓其說的。

如果要進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，首先要從被評(píng)價(jià)的對(duì)象中，選擇若干個(gè)代表研究對(duì)象的某一方面的屬性變量群，構(gòu)建起相應(yīng)的變量體系。變量體系的構(gòu)建不僅要明確變量體系由哪些變量組成，更應(yīng)確定變量之間的相互關(guān)系，即變量的結(jié)構(gòu)。如果變量體系構(gòu)建得當(dāng)，那么，它就能較為完整地反映出研究對(duì)象的整體屬性，為之后進(jìn)行的綜合評(píng)價(jià)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ);否則，得出的綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果可能與實(shí)際情況相去甚遠(yuǎn)。因此，變量選擇是我們進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，首先要面對(duì)的難題。為了從整體上反映被評(píng)價(jià)對(duì)象的價(jià)值、便于操作，構(gòu)建變量體系的原則是科學(xué)性和實(shí)用性、完備性和可操作性、互斥性和有機(jī)結(jié)合性等性質(zhì)的對(duì)立統(tǒng)一。

（1）變量的可比性。選取的變量值，可能分布在不同的地區(qū)或者不同的時(shí)間。由于上述區(qū)別，變量的選取應(yīng)當(dāng)能夠使地區(qū)之間、不同時(shí)段之間具有可比性。否則，無論評(píng)價(jià)的方法嚴(yán)謹(jǐn)與否，得出的評(píng)價(jià)結(jié)果均可能有誤。

（2）變量的完整性。為了全面地對(duì)不同方面的變量作出一個(gè)合理的評(píng)價(jià)，則必須要保證所選的變量至少是完整的。

（3）變量的特異性。一方面，由于地區(qū)之間在自然環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等各方面的差異，一個(gè)研究地區(qū)與另一個(gè)研究地區(qū)的評(píng)價(jià)變量不可能完全相同。因此，不能將一個(gè)地區(qū)的評(píng)價(jià)變量的體系生搬硬套到另一個(gè)地區(qū)去，要因地制宜。另一方面，所研究的問題的特殊性，決定了被識(shí)別變量的目的不同，因而其采用的評(píng)價(jià)變量的體系也隨之變化。

（4）變量的可操作性?？刹僮餍缘暮x有二：一是變量的體系不能過于龐大、結(jié)構(gòu)不能過于冗雜，可選取合適的數(shù)學(xué)方法對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià);二是變量是定性還是定量不能確定。假如，變量是定量的，那么，就要對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。如果是定性，同樣需要采用合理的方法，對(duì)其進(jìn)行量化處理。

3.2.2 變量的數(shù)據(jù)來源

鑒于我國食品加工產(chǎn)業(yè)上市公司發(fā)展?fàn)顩r，本文選取2018年深市A股中食品加工類模塊中的18家上市公司的42個(gè)財(cái)務(wù)變量，作為變量選擇的數(shù)據(jù)來源。這42個(gè)變量如表1所示，該數(shù)據(jù)來源于巨潮資訊網(wǎng)（http：//www.cninfo.com.cn/new/index）中的專題統(tǒng)計(jì)模塊。

3.3 食品加工產(chǎn)業(yè)上市公司的效績?cè)u(píng)價(jià)變量體系的構(gòu)建步驟

本文通過上文所介紹的統(tǒng)計(jì)方法來構(gòu)建上市公司的效績?cè)u(píng)價(jià)的變量體系，其具體步驟如下：

第一，對(duì)所收集到的k個(gè)變量的數(shù)據(jù)用以下公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

—第i類變量的原始數(shù)據(jù)，—第i類變量的原始數(shù)據(jù)的平均值，—第i類變量的原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，即為方差的開方。

第二，本文運(yùn)用K-均值的聚類方法，以保證構(gòu)建的變量體系的全面性，再根據(jù)所求得的F值的結(jié)果，選取F值最大時(shí)，所對(duì)應(yīng)的分類方式，對(duì)變量進(jìn)行分類，令其分為m個(gè)類別。

第三，計(jì)算變量的權(quán)重，再對(duì)其進(jìn)行加權(quán)求和，根據(jù)加權(quán)結(jié)果，對(duì)上市公司效績進(jìn)行排名。

3.3.1 變量的聚類分析

（1）標(biāo)準(zhǔn)化變量的數(shù)據(jù)。

（2）再進(jìn)行K-均值聚類，利用變量數(shù)據(jù)的樣本，對(duì)變量進(jìn)行聚類，聚類后的譜系圖如圖1所示。

根據(jù)聚類譜系圖，取組間距離為5，我們將其分為七類最為合適，分類情況如表2所示。

3.3.2 變量的相關(guān)性分析

由聚類分析的結(jié)果不難得到，變量體系的構(gòu)成包含了七類變量，使變量的全面性得以保證，但每一類變量的數(shù)量不盡相同，尤其是第七類的變量模塊里，包含了較多變量，這需要驗(yàn)證聚類分析的分類中，各類別中變量的相關(guān)性是否顯著，我們希望通過相關(guān)性檢驗(yàn)來驗(yàn)證聚類分析結(jié)果的可靠性。

首先用SPSS軟件對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的各類別中的變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，在置信度為5%的情況下來判別各類中的變量間的相關(guān)性是否顯著。由于聚類分析所得的分類過多，為了本文的美觀性，這里我們只展示部分類別中變量間的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果，如表3所示。

由表3可以看出，在聚類分析中被分為同一類的營業(yè)總收入增長率與流動(dòng)比率及速動(dòng)比率之間不存在明顯的相關(guān)性，因此不能被分為同一類。

結(jié)合聚類分析與主成分分析結(jié)果，我們可以發(fā)現(xiàn)有部分分類中的變量間的相關(guān)性并不顯著，這說明分類結(jié)果并不能讓人滿意，且聚類分析所得到的七個(gè)大類變量中分別所含的各變量間的共性不夠明顯，難以通過這樣的分類變量來描述食品加工企業(yè)效績的高低水平，我們需要構(gòu)建更為合理的變量分類評(píng)價(jià)體系。

3.4 企業(yè)效績得分的熵權(quán)法模型構(gòu)建

通過查閱相關(guān)資料，我們發(fā)現(xiàn)熵權(quán)法在構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型中可以起到較好的作用，因此我們決定采用熵權(quán)法來構(gòu)建食品加工企業(yè)效績?cè)u(píng)估體系。

其中xi（i=1，2，…，10）依次分別指的是主要經(jīng)濟(jì)變量、債償能力變量、運(yùn)營能力、盈利能力變量、發(fā)展能力變量、資產(chǎn)類科目、負(fù)債類科目、股東權(quán)益類科目、利潤表、現(xiàn)金流量表。通過該表達(dá)式我們就可以直觀地比較18家上市公司的效績水平，其中效績水平排名為：伊利股份>雙匯發(fā)展>湯臣倍健>西王食品>三元股份>光明乳業(yè)>華控股份>煌上煌>上海梅林>好想你>恒順醋業(yè)>黑芝麻>新乳業(yè)>科迪乳業(yè)>莊園牧場>惠發(fā)食品>燕塘乳業(yè)>皇氏集團(tuán)。

首先，我們可以發(fā)現(xiàn)，在效績?cè)u(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)中，債償能力變量和現(xiàn)金流量表是效績?cè)u(píng)判的重要部分，占比較多，熵值法賦予了債償能力變量和現(xiàn)金流量靠前的權(quán)重。熵值法側(cè)重于企業(yè)的運(yùn)營能力、償債能力，也是符合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的。目前，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況的惡化主要是由于運(yùn)營的管理水平不高，使得存貨積壓量增加，導(dǎo)致公司的負(fù)債水平過高，甚至引起資金鏈的斷裂、大量壞賬的發(fā)生。這些問題，嚴(yán)重地影響了企業(yè)的債償能力、現(xiàn)金流轉(zhuǎn)。良好的運(yùn)營能力、償債能力是正常經(jīng)營的基礎(chǔ)，故熵值法強(qiáng)調(diào)其運(yùn)營能力的重要性，而不是獲利能力。因此投資者們可以根據(jù)熵值法的結(jié)果，有針對(duì)性地對(duì)企業(yè)進(jìn)行投資，以獲取更大的收益。而企業(yè)經(jīng)營者也可以從中獲得一定的啟示，可以根據(jù)企業(yè)的薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行針對(duì)性的改革，明確今后還需要提高的方向，使企業(yè)得到更好地發(fā)展。

其次，由綜合后的效績得分排名不難看出，我國的食品加工行業(yè)中，上市公司之間的財(cái)務(wù)效績差異甚微，聚集在一個(gè)區(qū)間的較多，效績優(yōu)異的公司并不多。這說明我國食品加工行業(yè)仍然存在農(nóng)副食品加工技術(shù)水平落后、科技創(chuàng)新人才缺乏、標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量體系不健全、產(chǎn)品的質(zhì)量參差不齊等問題。因此，應(yīng)當(dāng)加快產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)升級(jí)、轉(zhuǎn)型，淘汰掉經(jīng)營不善的企業(yè)。

最后，本文運(yùn)用熵值法去構(gòu)建食品加工企業(yè)的效績變量的評(píng)價(jià)模型，計(jì)算相應(yīng)加權(quán)，從而最終得出各公司的財(cái)務(wù)效績的排名。這些方法綜合運(yùn)用，使本文不失嚴(yán)謹(jǐn)性，也能為公司中財(cái)務(wù)報(bào)表的使用者，提供一些決策的引導(dǎo)方向。即使選擇了不同的評(píng)價(jià)指標(biāo)，所得變量的權(quán)重也不盡相同，從而使得上市公司的排名具有差異，但總體的變動(dòng)不大，而且也不會(huì)降低上市公司之間的可比性。此外，熵值法克服了傳統(tǒng)主觀賦權(quán)法的主觀性缺點(diǎn)，權(quán)重的結(jié)果全靠數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)而得出，因而保證了最終結(jié)果的客觀性與真實(shí)性。

熵值法的不足之處在于：其一，在選取變量的過程中，會(huì)出現(xiàn)部分財(cái)務(wù)能力變量的缺失;其二，選取的數(shù)據(jù)不夠全面。熵值法側(cè)重點(diǎn)僅僅在于：財(cái)務(wù)變量中的運(yùn)營能力、償債能力分析。不僅如此，還應(yīng)該同其他賦權(quán)法結(jié)合起來使用，這樣才能更好地反映上市公司的財(cái)務(wù)效績，為上市公司中財(cái)務(wù)報(bào)表的使用者提供真實(shí)、可信的資訊。

我國資本市場日趨成熟，上市公司的總量不斷擴(kuò)大?；诖祟惔蟊尘?，對(duì)上市公司的效績?cè)u(píng)估成為一個(gè)學(xué)術(shù)圈與股市的焦點(diǎn)問題。上市公司的效績是所有者、管理者、債權(quán)人等各利益相關(guān)者，所重點(diǎn)關(guān)注的問題。經(jīng)過對(duì)上市公司效績的評(píng)估可以使公司的所有者了解公司的發(fā)展近況，使公司的經(jīng)營者掌握公司的大致情況，以制定更加符合公司的發(fā)展策略。同時(shí)，可以幫助投資者作出更優(yōu)化的投資決策;政府也可以根據(jù)得出的評(píng)價(jià)結(jié)果作出指導(dǎo)。本文旨在運(yùn)用更為客觀的方法——熵值法，對(duì)上市公司的效績進(jìn)行評(píng)估，為我國的效績?cè)u(píng)估研究貢獻(xiàn)新的思想，更能客觀、全面地反映上市公司的經(jīng)營效績，避免單一性、低效率，其結(jié)論具有一定的參考性、創(chuàng)新性，這也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)所在。

參考文獻(xiàn)

朱治龍，曹德明，毛育輝，等.中國上市公司效績?cè)u(píng)估模型研究[J].證券市場導(dǎo)報(bào)，2003（12）.

張堯庭，張璋.幾種選取部分代表性變量的統(tǒng)計(jì)方法[J].統(tǒng)計(jì)研究，1990（01）.

池國華，遲旭升.我國上市公司經(jīng)營效績?cè)u(píng)估系統(tǒng)研究[J].會(huì)計(jì)研究，2003（08）.

陶菊春，吳建民.綜合加權(quán)評(píng)分法的綜合權(quán)重確定新探[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2001（08）.

郭海芳.上市公司效績?cè)u(píng)估方法的理論研究[J].科技情報(bào)開發(fā)與經(jīng)濟(jì)，2006，16（15）.

陳偉，夏建華.綜合主客觀權(quán)重信息的最優(yōu)組合鼠權(quán)方法[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2007（01）.