基于因子分析法的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

摘要：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的提高，醫(yī)療水平和生活質(zhì)量也在不停進(jìn)步，人口壽命延長(zhǎng)，人口的老齡化問(wèn)題逐年明顯。養(yǎng)老企業(yè)作為社會(huì)養(yǎng)老的重要組成部分，但隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，很多企業(yè)也著手于養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)，分別從醫(yī)療、保健、地產(chǎn)等方面促進(jìn)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警對(duì)于企業(yè)有著很重要的管理意義，是企業(yè)順利經(jīng)營(yíng)下去并且能盈利的重要保障。對(duì)公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行研究分析，能夠看出企業(yè)財(cái)務(wù)管理哪里存在風(fēng)險(xiǎn)，提出與其相應(yīng)的解決方案，對(duì)公司的各項(xiàng)能力進(jìn)行一個(gè)提高，使公司更好地發(fā)展，本文主要以20家養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，用SPSS的因子分析法對(duì)樣本公司進(jìn)行F綜合評(píng)分，從而更清楚地看到企業(yè)的能力和問(wèn)題所在。

關(guān)鍵詞：因子分析;養(yǎng)老產(chǎn)業(yè);風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

一、引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷的發(fā)展以及人口的不斷上升，人口老年化成為了目前社會(huì)的一個(gè)問(wèn)題。養(yǎng)老企業(yè)作為社會(huì)養(yǎng)老的重要組成部分，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)主要涉及了年老的這個(gè)人群。對(duì)老年群體需要一定的綜合性服務(wù)，這些綜合服務(wù)包括飲食、生活護(hù)理、健康和衛(wèi)生管理等，與此同時(shí)，一些養(yǎng)老企業(yè)也涉及到了接收殘疾人。養(yǎng)老企業(yè)是有一定的公益性質(zhì)的，平時(shí)會(huì)開(kāi)展很多公益活動(dòng)，這些活動(dòng)包括：社會(huì)項(xiàng)目、民生服務(wù)等，在這些活動(dòng)上實(shí)現(xiàn)其公益意義。而這些公益活動(dòng)的開(kāi)展，也都離不開(kāi)資金的支持，只有穩(wěn)定的資金支持，才能夠保證養(yǎng)老企業(yè)的健康長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展，在此基礎(chǔ)上，才能為社會(huì)提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，促進(jìn)社會(huì)的穩(wěn)定與和諧。所以，我們需要關(guān)注養(yǎng)老企業(yè)的財(cái)務(wù)管理問(wèn)題，加強(qiáng)養(yǎng)老企業(yè)的財(cái)務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)控制，解決現(xiàn)存財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。

利用因子分析法，這個(gè)方法主要是把要研究的問(wèn)題的變量找出，在其內(nèi)部找出關(guān)聯(lián)性的因子，把難以解決的研究對(duì)象，它的復(fù)雜隱晦的變量，通過(guò)因子分析法對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最后總結(jié)出幾個(gè)綜合因子。這因子分析對(duì)于簡(jiǎn)化系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)和討論系統(tǒng)核心上有著至關(guān)重要的影響。本文應(yīng)用了SPSS軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立一個(gè)有關(guān)于養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)上市公司的關(guān)于財(cái)務(wù)上的預(yù)警分析的模型，對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)研究，從而控制企業(yè)財(cái)務(wù)出現(xiàn)的或者可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，以期保障養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

二、樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）樣本選取

本文樣本來(lái)自于二十家有關(guān)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)企業(yè)上市公司2018年的年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)于各個(gè)公司而言，都有面臨著財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性，同時(shí)，財(cái)務(wù)危機(jī)是可以預(yù)先發(fā)現(xiàn)的并且可控，所以通過(guò)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，以此評(píng)估出上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性，進(jìn)而再通過(guò)部分財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化讓財(cái)務(wù)預(yù)警起到作用，以此避免財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。

（二）財(cái)務(wù)比率的選取

通過(guò)研究目前所有的關(guān)于研究財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的文獻(xiàn)，以及按照養(yǎng)老企業(yè)的財(cái)務(wù)特征，在營(yíng)運(yùn)、償債、發(fā)展、盈利能力這幾個(gè)方面，利用SPSS因子分析的相關(guān)性選取了其中的九個(gè)指標(biāo)，分別是：X1每股收益;X2凈資產(chǎn)收益率;X3銷售凈利率;X4產(chǎn)權(quán)比率;X5營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率;X6凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率;X7總資產(chǎn)增長(zhǎng)率;X8總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;X9資產(chǎn)負(fù)債率。

三、實(shí)證分析

（一）因子分析的前提假設(shè)

首先采用KMO和Bartlett檢驗(yàn)，驗(yàn)證因子分析的適應(yīng)性，由此可知變量之間是否有較強(qiáng)的相關(guān)性。KMO統(tǒng)計(jì)量的取值區(qū)間為0—1，越與1接近，就越說(shuō)明相關(guān)性強(qiáng)，因此適用于因子分析，在分析中越跟0接近，說(shuō)明其相關(guān)性越弱;而KMO數(shù)值大于0.5時(shí)便適合用因子分析。在此次研究中，利用因子分析得到的KMO值為0.518，且相伴概率0.00<5%，說(shuō)明此次可以運(yùn)用因子分析。

（二）計(jì)算特征值和方差貢獻(xiàn)率

特征值反映了公共因子的重要程度，方差貢獻(xiàn)率顯示了公因子解釋原始變量總方差的能力，確定公因子個(gè)數(shù)的依據(jù)是特征值和方差貢獻(xiàn)率，因子分析結(jié)果表明，有三個(gè)較大特征值，分別為3.152、2.403、1.699。在這些數(shù)據(jù)里前三因子方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)80.594%，大部分財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)信息都被包含了進(jìn)去，即得到公共因子F1、F2、F3。

（三）建立因子荷載矩陣

為使因子解釋結(jié)構(gòu)清晰簡(jiǎn)明，對(duì)因子荷載矩陣進(jìn)行最大方差方法旋轉(zhuǎn)，使得方便對(duì)因子荷載做出合理化的解釋。從結(jié)果分析得出，主因子F1在銷售凈利率0.878、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率0.848和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率0.927的荷載相對(duì)是比較大的，而凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率是說(shuō)明企業(yè)發(fā)展能力的指標(biāo)，銷售凈利率是表現(xiàn)一個(gè)企業(yè)盈利能力的指標(biāo)，所以F1主要表現(xiàn)的是影響企業(yè)的發(fā)展能力的影響因素;另一個(gè)主因子F2在每股收益0.908、凈資產(chǎn)收益率0.882、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率0.795和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率0.399，故F2主要反映的為企業(yè)的盈利能力和營(yíng)運(yùn)額能力;主因子F3荷載較大的指標(biāo)為產(chǎn)權(quán)比率0.912和資產(chǎn)負(fù)債率0.885，故F3主要反映的是影響企業(yè)償債能力。

（四）計(jì)算綜合得分

根據(jù)SPSS軟件輸出的成份得分系數(shù)矩陣， 根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣表中各因子貢獻(xiàn)率，得到預(yù)測(cè)變量的因子綜合預(yù)測(cè)函數(shù)為：

F=（0.33410F1+0.27601F2+0.19583F3）/0.80594

對(duì)樣本數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行處理計(jì)算，整理得出各個(gè)公司的分值，并對(duì)其歸納。

（五）財(cái)務(wù)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)結(jié)果表示

根據(jù)中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布的對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況異常的情況說(shuō)明的文件和相關(guān)研究文獻(xiàn)，得到如下結(jié)果：F≥0.2的是一般風(fēng)險(xiǎn)，有海航投資、魯商發(fā)展、迪安診斷、易華錄、開(kāi)能健康、綠庭投資、宜華健康;-0.1≤F<0.2的是顯著，有風(fēng)險(xiǎn)魚(yú)躍醫(yī)療、和佳股份、機(jī)器人、悅心健康、雙箭股份;-0.3≤F<-0.1的是高風(fēng)險(xiǎn)，有揚(yáng)子新材、湖南發(fā)展、金陵藥業(yè)、金陵飯店、尚榮醫(yī)療、曠達(dá)科技;F<-0.3的是嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，有新華錦和融捷健康。

從上可以看出有七家公司的因子綜合得分大于0.2，處于一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);五家公司因子綜合得分小于0.2大于等于-0.1，處于顯著風(fēng)險(xiǎn)，說(shuō)明這類公司在某些財(cái)務(wù)指標(biāo)上面出現(xiàn)一定的問(wèn)題，在因子分析中的公共因子產(chǎn)生了影響，這類企業(yè)若想改善需要觀察財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)應(yīng)相關(guān)的異常分析處理;有六家公司處于高風(fēng)險(xiǎn)中，如曠達(dá)科技公司、榮尚醫(yī)療的的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，可以看出這兩家的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率分別為-23.759%和-18.742%，凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率分為為-39.707%和-44.216%，這說(shuō)明這兩家公司的盈利能力非常的薄弱，盈利能力處于非常低的水平，企業(yè)的現(xiàn)金流量以及盈利能力，甚至是資產(chǎn)管理能力都處于高風(fēng)險(xiǎn)水平，需要著重分析公司存在風(fēng)險(xiǎn)的原因，并盡快積極的采取對(duì)策調(diào)整;最后有兩家企業(yè)處于嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，在盈利能力上出現(xiàn)了十分嚴(yán)重的問(wèn)題，從財(cái)務(wù)指標(biāo)上可以看出公司的盈利額能力、現(xiàn)金流量等都需要去特別重視。

四、結(jié)語(yǔ)

實(shí)證分析表明，迪安診斷、開(kāi)能健康等七家企業(yè)處在一般風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)中;魚(yú)躍醫(yī)療、月薪健康等五家企業(yè)處在顯著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中，說(shuō)明這些企業(yè)各別指標(biāo)出現(xiàn)的了異常，企業(yè)要引起重視采取相關(guān)的措施治理;樣子新材、金陵藥業(yè)等六家企業(yè)處在高風(fēng)險(xiǎn)中，要深入分析財(cái)務(wù)中出現(xiàn)的異常問(wèn)題，這些指標(biāo)嚴(yán)重地偏離了正常企業(yè)應(yīng)該處于的正常水平，這些企業(yè)需要管理層重視起來(lái)，采取有利的措施去治理;新華錦和融捷健康處在嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)中，企業(yè)里很多個(gè)指標(biāo)都出現(xiàn)了不正常的情況，企業(yè)表現(xiàn)出盈利困難，運(yùn)營(yíng)不順，面臨著嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)，要立刻采取措施治理。

在一般正常情況下，人民普遍認(rèn)為養(yǎng)老企業(yè)的財(cái)務(wù)管理風(fēng)險(xiǎn)要低于其他企業(yè)。其實(shí)并非如此，在如今經(jīng)濟(jì)社會(huì)，養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)作為資本市場(chǎng)的一部分，其面臨著很多方面的競(jìng)爭(zhēng)壓力，國(guó)內(nèi)的之間的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)互相競(jìng)爭(zhēng)，同時(shí)，由于我國(guó)老齡化的問(wèn)題日益加重，國(guó)外的很多企業(yè)也都看到了我國(guó)這一養(yǎng)老趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)了這個(gè)市場(chǎng)中存在著巨大的潛力，于是在我國(guó)大力開(kāi)辦養(yǎng)老機(jī)構(gòu)，讓我國(guó)自己的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)變得舉步維艱。因此，更需要我國(guó)的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)積極地強(qiáng)化其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理，從而保障養(yǎng)老企業(yè)長(zhǎng)足發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]郭斌，戴小敏，曾勇.我國(guó)企業(yè)危機(jī)預(yù)警模型研究——以財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)因素構(gòu)建[J].金融研究，2006（2）：78-87.

[2]陳艷嬌.基于因子分析的國(guó)有農(nóng)場(chǎng)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2007（5）：109-111.

[3]龍騰云.滬深兩市上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)的分析——基于主成分分析[J].時(shí)代金融，2013（6）：233-234.

[4]吳應(yīng)宇，袁陵.基于因子分析的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的修正[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2004（6）：19-24，125.

[5]畢翼.基于因子分析模型的汽車業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)證研究[J].金融經(jīng)濟(jì)，2013（14）：252-254.

作者簡(jiǎn)介：李欣陽(yáng)（1996—），女，湖北十堰人，湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院，會(huì)計(jì)碩士教育中心碩士研究生，主要從事金融企業(yè)會(huì)計(jì)研究。