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    農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量分析

    2020-12-21 03:39鄒成
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2020年24期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)上市公司因子分析

    鄒成

    [提要] 本文以國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),篩選共40家樣本公司2013~2018年數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,測(cè)算樣本公司收益質(zhì)量得分,以分析農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量。

    關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)上市公司;收益質(zhì)量;因子分析

    中圖分類號(hào):F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2020年9月1日

    隨著我國(guó)證券市場(chǎng)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)上市公司也獲得了更多的融資渠道,為其發(fā)展提供了強(qiáng)勁的動(dòng)力,但農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)披露的真實(shí)性和準(zhǔn)確性受到利益相關(guān)者的質(zhì)疑,因此會(huì)計(jì)收益的重要性不言而喻,農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量水平開(kāi)始得到市場(chǎng)參與者的普遍重視。農(nóng)業(yè)上市公司在我國(guó)政策偏向和政府鼓勵(lì)下,協(xié)同證劵市場(chǎng)的資本力量已獲得了快速發(fā)展,上海、深圳兩地A股及創(chuàng)業(yè)板股票市場(chǎng)上共有40家農(nóng)業(yè)上市公司,受到市場(chǎng)人士和廣大投資者越來(lái)越多的關(guān)注。

    評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)上市公司的收益質(zhì)量有著十分重要的現(xiàn)實(shí)意義:一方面有助于提高企業(yè)外部信息使用者對(duì)信息的鑒別能力以幫助其進(jìn)行科學(xué)決策;相對(duì)于企業(yè)管理者而言,能夠幫助他們更加明晰公司的收益情況,更深層次地剖析經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題,進(jìn)一步耕耘企業(yè)的盈利能力。另一方面有利于政府監(jiān)管部門(mén)認(rèn)識(shí)到農(nóng)業(yè)上市公司的實(shí)際資產(chǎn)狀況和收益質(zhì)量狀況,便于采取一些必要的措施提高有關(guān)部門(mén)的監(jiān)管水平。

    一、研究樣本建構(gòu)與評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

    綜合考慮數(shù)據(jù)的獲取難易程度以及代表性,本文選取國(guó)內(nèi)的上市公司作為樣本公司,截取他們2013~2018年年報(bào)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)分析他們的收益質(zhì)量水平。數(shù)據(jù)樣本的篩選,需要考慮企業(yè)的經(jīng)營(yíng)規(guī)模、盈利能力以及持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力,最終篩選獲得的樣本公司為40家。由于收益質(zhì)量的評(píng)價(jià)有多個(gè)衡量指標(biāo),本文通過(guò)因子分析法進(jìn)行分析,借鑒過(guò)去的研究經(jīng)驗(yàn),大約出現(xiàn)了近40個(gè)衡量指標(biāo)。對(duì)收益質(zhì)量相關(guān)的文獻(xiàn)進(jìn)行閱覽,綜合考慮農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)和衡量收益質(zhì)量指標(biāo)重要性等多個(gè)方面的因素,以及數(shù)據(jù)是否容易獲得和數(shù)據(jù)完整性,最終篩選得到了收益質(zhì)量評(píng)價(jià)的12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),分別為總資產(chǎn)收益率、每股收益、投入資本回報(bào)率、凈資產(chǎn)收益率、成本費(fèi)用利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、現(xiàn)金與利潤(rùn)總額比、每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率,共同構(gòu)成收益質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

    二、實(shí)證研究

    (一)因子分析適宜性檢驗(yàn)。通過(guò)對(duì)抽樣的合適程度進(jìn)行檢驗(yàn),計(jì)算KMO的值。這個(gè)值的區(qū)間在0~1之間,當(dāng)KMO的值處于0.5~1之間則說(shuō)明因子分析法能夠適用于本文研究,當(dāng)小于0.5時(shí),說(shuō)明選擇的變量不適合用于因子分析法。通過(guò)SPSS的計(jì)算得到本文的KMO值為0.762,所以KMO>0.5。Bartlett球形檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)值為544.245,因此相關(guān)矩陣不是單位陣,所以因子分析法適合本文的研究。

    (二)公因子確定。本文以40家農(nóng)業(yè)上市公司2014~2018年中五年的12項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)匯總數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),根據(jù)五年數(shù)據(jù)的均值作為樣本代表值。通過(guò)計(jì)算本文研究的數(shù)據(jù)相關(guān)矩陣的特征值及其貢獻(xiàn)率,從而確定公因子個(gè)數(shù),計(jì)算所得到的初始載荷矩陣輸出結(jié)果,當(dāng)公因子的個(gè)數(shù)為3時(shí)能夠最大地體現(xiàn)出所選變量,能夠代表所有變量的76.816%,所以提取3個(gè)公因子是合適的。

    通過(guò)對(duì)特征根的計(jì)算可知,在公因子1上影響程度較大的指標(biāo)有:總資產(chǎn)收益率(X1)、每股收益(X2)、投入資本回報(bào)率(X3)、凈資產(chǎn)收益率(X4)、成本費(fèi)用利潤(rùn)率(X5)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(X6)、每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~(X7)、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(X8)這8個(gè)指標(biāo),因子載荷系數(shù)分別為0.956、0.949、0.939、0.934、0.834、0.830、0.772、0.547,這些指標(biāo)從多個(gè)角度解釋企業(yè)的發(fā)展能力,所以將因子1命名為成長(zhǎng)性因子(F1)。對(duì)主因子2影響程度較大的指標(biāo)有:速動(dòng)比率(X9)、資產(chǎn)負(fù)債率(X10),因子載荷系數(shù)分別為0.846、-0.832,速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率反映企業(yè)的債務(wù)程度以及償還能力,所以將因子2命名為安全因子(F2)。對(duì)主因子3影響程度較大的指標(biāo)有:現(xiàn)金與利潤(rùn)總額比(X11)、每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率(X12),因子載荷系數(shù)分別為-0.843、0.664,現(xiàn)金與利潤(rùn)總額比反映了企業(yè)實(shí)際獲得的現(xiàn)金流,每股凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率體現(xiàn)企業(yè)股東實(shí)際收益增長(zhǎng),所以這兩個(gè)指標(biāo)能夠反映企業(yè)獲利能力的真實(shí)狀況,因此將因子3命名為真實(shí)因子(F3)。

    (三)因子得分。F1、F2、F3這3個(gè)因子反映了選取的12項(xiàng)指標(biāo)所反映信息的76.816%,這3個(gè)主因子包含的信息能夠解釋和反映最初數(shù)據(jù)的76.816%,損失了數(shù)據(jù)信息的23.184%。根據(jù)因子得分矩陣可以得出三個(gè)主因子的得分為:

    F1=0.166X1+0.182X2-0.078X3-0.014X4-0.81X5-0.12X6+0.157X7+0.147X8+0.162X9+0.119X10+0.097X11-0.12X12 (1)

    F2=-0.57X1-0.228X2+0.53X3-0.483X4-0.143X5-0.117X6-0.004X7+0.079X8-0.058X9+0.079X10-0.015X11+0.044X12 (2)

    F3=-0.038X1+0.263X2+0.045X3+0.038X4+0.195X5+0.035X6+0.02X7-0.015X8-0.015X9+0.081X10-0.644X11+0.476X12 (3)

    通過(guò)SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)的處理,測(cè)算出了三個(gè)主因子占據(jù)綜合得分的比例,通過(guò)加權(quán)求和,即可得到綜合評(píng)價(jià)得分:

    F=0.52421F1+0.14272F2+0.10124F3 (4)

    根據(jù)公式(4)可以得到農(nóng)業(yè)上市公司的收益質(zhì)量的評(píng)價(jià)依據(jù),得分F的高低能夠反映出收益質(zhì)量的高低。從得分的大小可以得到,綜合得分最高的5個(gè)是溫氏股份、牧原股份、隆平高科、北大荒、眾興菌業(yè)。

    (四)農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果分析

    1、農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量整體特征。一是農(nóng)業(yè)上市公司整體尚佳。從得分結(jié)果來(lái)看,農(nóng)業(yè)上市公司整體盈利能力較弱,只有極少數(shù)公司收益得分大于0。根據(jù)綜合得分F來(lái)看,農(nóng)業(yè)上市公司中大部分得分比較接近,綜合得分在0.106~1.377之間的企業(yè)是收益質(zhì)量較好的企業(yè),一共有20家,占總體研究樣本的50%,溫氏股份的得分位居收益質(zhì)量排名第一。與此同時(shí),有20家公司得分低于40家企業(yè)得分的均值,獐子島得分為-1.30,在樣本公司中得分最低,遠(yuǎn)低于上市公司的收益質(zhì)量水平。不難發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)上市公司的整體收益質(zhì)量較差,并且差距較大,有近半公司尚未擺脫收入困境。二是農(nóng)業(yè)上市公司各項(xiàng)能力發(fā)展不均衡。各項(xiàng)得分中可以看出,收益質(zhì)量即使較好的公司,依然存在一定的缺陷,收益質(zhì)量較差的公司也可能在收益成長(zhǎng)性、安全性和真實(shí)性中的某一方面具有優(yōu)勢(shì)。在綜合得分中,溫氏股份最高,然而安全因子和真實(shí)因子得分均為負(fù)值。牧原股份的綜合得分排名為第二,然而安全因子得分則排到了第37位,該公司的償債能力有所欠缺。神農(nóng)基因綜合得分雖然很低,但是其安全因子卻在第二位,企業(yè)的資金鏈并沒(méi)有較大問(wèn)題。

    2、農(nóng)業(yè)上市公司細(xì)分比較分析。通過(guò)實(shí)證分析的結(jié)果得出:在收益質(zhì)量的綜合排名前10中,4家農(nóng)作物種植類企業(yè)(隆平高科、北大荒、眾興菌業(yè)、雪榕生物),4家畜牧類企業(yè)(溫氏股份、牧原股份、仙壇股份、福成股份),1家漁業(yè)(中魯B)和1家林業(yè)(福建金森)。畜牧類企業(yè)整體收益質(zhì)量最高,在農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量排名前2位均為畜牧類企業(yè),有6家畜牧類企業(yè)收益質(zhì)量高于農(nóng)業(yè)類的均值0,并且畜牧類企業(yè)的收益質(zhì)量均值為0.1713,是四類企業(yè)中唯一一類得分均值大于0的。農(nóng)作物種植類企業(yè)的樣本公司共15家,有8家企業(yè)收益質(zhì)量水平高于農(nóng)業(yè)類均值,該類企業(yè)收益質(zhì)量均值為-0.006,略低于行業(yè)均值,在四類行業(yè)中收益質(zhì)量水平僅次于畜牧業(yè)。林業(yè)類企業(yè)共3家企業(yè),有2家企業(yè)得分高于行業(yè)均值,1家低于行業(yè)均值,由于2家高于均值的公司排名并不靠前,且云投生態(tài)排名靠后,所以該類企業(yè)排名在四類企業(yè)中排名第三。漁業(yè)類企業(yè)共有9家樣本公司,其中有4家高于行業(yè)均值,該類企業(yè)均值為-0.17189,遠(yuǎn)低于行業(yè)均值,所以該類企業(yè)的收益質(zhì)量在四類企業(yè)中最差。

    三、有效性檢驗(yàn)

    本文在第二部分已經(jīng)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的收益質(zhì)量通過(guò)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行打分,并根據(jù)得分高低作為收益質(zhì)量水平的判斷依據(jù)。但是,該部分的分析是否正確,衡量農(nóng)業(yè)上市公司收益有效與否,能否為信息使用者提供有效信息,這些還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。

    (一)檢驗(yàn)假設(shè)。趙晨光在2010年時(shí),通過(guò)多元回歸方法研究了農(nóng)業(yè)企業(yè)的年報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)自身公司股價(jià)的相互影響,從中討論了盈利能力是股價(jià)變動(dòng)的重要因素之一。張亞博2013年用Feltham-Ohlson模型研究了企業(yè)上市股價(jià)的變動(dòng)性和財(cái)務(wù)指標(biāo)的變動(dòng)關(guān)聯(lián)性,論證了股價(jià)的變動(dòng)和每股收益和每股凈資產(chǎn)存在正相關(guān)關(guān)系。在以往研究中可以得出,企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)和股價(jià)呈現(xiàn)線性變動(dòng),并且是同向變動(dòng)方向。對(duì)以往的研究文獻(xiàn)進(jìn)行參考,并以此提出相關(guān)假設(shè):農(nóng)業(yè)上市公司的收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)得分的高低同股價(jià)變動(dòng)趨勢(shì)存在一定關(guān)聯(lián)性,股票價(jià)值信息有部分是通過(guò)企業(yè)盈利能力所反映的。由于股票價(jià)值是在市場(chǎng)交易中確定,并不具備穩(wěn)定性,所以對(duì)股價(jià)數(shù)據(jù)的選取需要進(jìn)行相關(guān)處理,2014~2018年的股價(jià)做均值處理。

    (二)構(gòu)建回歸模型與分析。一元回歸模型:

    Y=a+bX+e

    其中,Y表示企業(yè)年均股價(jià)均值,X作為自變量體現(xiàn)了企業(yè)綜合收益評(píng)價(jià)得分,a、b為回歸系數(shù)。

    利用SPSS對(duì)5年間農(nóng)業(yè)上市公司的收益質(zhì)量綜合得分與年均股價(jià)進(jìn)行線性回歸分析,從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,模型調(diào)整后的判定系數(shù)R2為0.409,因此股價(jià)信息中的40.9%能夠從收益質(zhì)量中體現(xiàn),說(shuō)明了收益質(zhì)量能夠反映一部分的股票價(jià)值。

    四、研究結(jié)論

    本文篩選了40家農(nóng)業(yè)上市公司5年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)綜合反映農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量,運(yùn)用因子分析法對(duì)收益質(zhì)量進(jìn)行打分,根據(jù)得分情況作為判斷企業(yè)盈利能力的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)本文的研究得出以下結(jié)論:(一)根據(jù)收益質(zhì)量得分情況,該行業(yè)的整體收益質(zhì)量較差,樣本公司中有20家公司尚未擺脫收益困境,經(jīng)營(yíng)中財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大,該行業(yè)的盈利較差的公司需要尋找企業(yè)的贏利點(diǎn),放棄部分虧損業(yè)務(wù),盈利質(zhì)量較好的公司也需要關(guān)注自身的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),農(nóng)業(yè)上市公司收益質(zhì)量的成長(zhǎng)能力、安全性和真實(shí)性各項(xiàng)能力發(fā)展不平衡屬于行業(yè)特點(diǎn)。(二)回歸模型中對(duì)收益質(zhì)量和股價(jià)變動(dòng)趨勢(shì)的相關(guān)性進(jìn)行了假設(shè),檢驗(yàn)研究假設(shè)是否正確,證明本文研究的有效性,說(shuō)明了收益質(zhì)量能夠?yàn)橄嚓P(guān)信息使用者提供借鑒價(jià)值。

    主要參考文獻(xiàn):

    [1]蔡衛(wèi)民,熊翠.旅游上市公司收益質(zhì)量評(píng)價(jià)及其有效性研究[J].旅游學(xué)刊,2011.26(10).

    [2]管亞梅.上市公司收益質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)及其有效性檢驗(yàn)——以蘇錫常地區(qū)先進(jìn)制造業(yè)為例[J].財(cái)會(huì)月刊,2017(09).

    [3]秦?zé)?農(nóng)產(chǎn)品上市公司負(fù)債經(jīng)營(yíng)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì),2018(06).

    [4]趙媛.農(nóng)業(yè)上市公司的資本結(jié)構(gòu)與盈利能力的關(guān)系研究[J].經(jīng)貿(mào)實(shí)踐,2018(17).

    [5]張亞博.我國(guó)上市公司股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)性實(shí)證分析[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào),2013(11).

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