基于因子分析法的中國半導體設備上市公司成長性評價

馬梅彥

(北京市電子科技情報研究所，北京 100009)

企業(yè)成長性是衡量企業(yè)經(jīng)營狀況和發(fā)展前景的一項重要指標，對企業(yè)起到積極的指引作用。企業(yè)成長性最早是由亞當·斯密在《國富論》中提出，分工是導致社會經(jīng)濟進步的唯一原因。自此之后研究學者才開始從不同視角構建企業(yè)成長性內涵，企業(yè)成長性受到越來越多關注。近年來，國內學者對企業(yè)成長性進行了大量的研究。吳世農(nóng)等[1]提出影響成長性的5個關健因素，并以此建立了上市公司成長性的判定模型，能夠有效地判定或預測中國上市公司的成長性。王向陽等[2]對企業(yè)成長性標準的界定進行研究，從行業(yè)定位、市場開發(fā)能力、技術壟斷及其成果轉化與監(jiān)督、管理的成長性、經(jīng)營戰(zhàn)略和激勵機制等6個方面提出建議。張冬等[3]對企業(yè)成長性內涵進行拓展，并建立“五維度”指標體系，運用因熵模型對創(chuàng)業(yè)板上市公司成長性進行評價。左海霞等[4]從企業(yè)成長性內涵、成長性評價指標體系構建以及成長性評價方法等方面進行研究綜述?？傮w來看，企業(yè)成長性評價方法在不斷創(chuàng)新，已由最初單獨采用某一種評價方法，逐步發(fā)展為綜合使用多種評價方法。

半導體設備主要用于半導體制造和封測環(huán)節(jié)。隨著全球半導體產(chǎn)業(yè)向大陸轉移以及國內政策的大力支持，中國半導體設備市場迎來新一輪上升周期。據(jù)統(tǒng)計，2020年全球半導體設備市場達到712億美元，其中大陸市場為187億美元，占比達26%，成為全球第一大市場。2020年大陸半導體設備增速為39%，遠高于全球的19%，是全球市場增長的主要動力。未來，隨著5G通信、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子及新能源等新興產(chǎn)業(yè)的需求，半導體設備行業(yè)將迎來飛速發(fā)展。

目前，學術界對各行各業(yè)的成長性研究較多，涉及通信行業(yè)、金融行業(yè)、傳媒行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)[5-11]等多個行業(yè)，但針對半導體設備行業(yè)成長性的研究卻很少。本文通過對半導體設備上市公司成長性的研究，將為政府、研究機構、投資者提供一定的參考，同時也有助于半導體設備企業(yè)獲取成長動力，明確未來發(fā)展方向。

1 研究設計

1.1 樣本選取

以半導體設備行業(yè)上市公司為樣本，通過Wind篩選出19家相關半導體設備企業(yè)，選取2020年的財務數(shù)據(jù)進行實證分析。

1.2 研究方法

因子分析是通過對多個變量之間內部依賴關系的分析，將相關性密切程度高的變量歸為一類，使每一類變量成為一個公因子，是目前國內外進行綜合評價的主要方法之一，也是多元統(tǒng)計分析中應用較為廣泛的處理數(shù)據(jù)的方法。通過對影響半導體設備上市公司成長性的相關因素進行有效分類，根據(jù)得分情況對上市公司的成長性進行排名，從而進行成長性評價。

1.3 評價指標體系建立

影響半導體設備企業(yè)成長性的因素很多，如何全面客觀地評價企業(yè)成長性，已成為當前研究的焦點。由于對非財務性指標的量化較為困難，因此選擇財務性指標對半導體上市公司的成長性進行評價。通過參考其他學者對于成長性評價的研究[7-16]，選擇建立指標體系來衡量半導體設備企業(yè)的成長性。本文將盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力等4種能力作為一級指標，將凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、銷售凈利率、流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率、應收賬款周轉率、流動資產(chǎn)周轉率、總資產(chǎn)周轉率、營業(yè)總收入同比增長率、凈利潤同比增長率、總資產(chǎn)同比增長率等12個指標確定為二級指標，見表1。

表1 半導體檢測設備行業(yè)上市公司成長性評價指標

2 數(shù)據(jù)處理及檢驗

2.1 數(shù)據(jù)處理

由于上市公司的指標數(shù)據(jù)取值范圍差異較大，在做因子分析之前需要對指標數(shù)據(jù)進行指標正向化和無量綱化處理。因為本文所使用的是SPSS 20分析軟件，因子分析可以自動進行無量綱化處理，因此只需進行正向化處理即可。

評價指標分為3類：正向指標、逆向指標和適度指標。正向指標的指標值越大，表示企業(yè)的經(jīng)營效益越好；逆向指標的指標值越小，表示企業(yè)的經(jīng)營效益越好；適度指標值在某個范圍內，表示企業(yè)的經(jīng)營效益最好。

選取的12個指標中，流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率等是適度指標，其余9個指標是正向指標，因此需要對這3個指標進行正向化處理，將其轉化成正向指標。根據(jù)學者的研究[3,17-18]，把正向化處理的公式定義為

Yi=1/(1+|k-Xi|)

(1)

式中：Yi為處理后的指標值；Xi為正向化處理前的指標數(shù)值；k為指標標準值，根據(jù)行業(yè)標準將流動比率的標準值k定為2，將速動比率的標準值k定為1，將資產(chǎn)負債率的標準值k定為 0.5。

2.2 數(shù)據(jù)檢驗

2.2.1 KMO和Bartlett球形檢驗

在做因子分析前，通過KMO和Bartlett檢驗變量之間的相關性，證明選取的指標是否適合做因子分析，結果見表2?？梢钥闯霰疚倪x取的指標數(shù)據(jù)的KMO值為0.560。KMO值越接近1，因子分析結果越好，0.560雖然較低，主要是由于樣本數(shù)量偏少，但是基本達到因子分析的可行性標準。Bartlett球形檢驗P值為0，小于顯著性水平0.05，表明選取的變量指標之間具有較強的相關性，適合做因子分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗

2.2.2 變量共同度檢驗

通過SPSS 20實現(xiàn)由變量共同度檢驗可知，這12個變量的共性方差均大于0.5(表3)，且絕大多數(shù)都接近或超過 0.9，表明所提取的公因子能夠很好地反映原始變量的信息，運用因子分析可得到較好的效果。

表3 公因子方差

3 實證分析

3.1 提取公共因子

運用主成分分析法提取公共因子，并由此來計算公共因子的特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率。由表4可以看出，前4個公共因子的特征值均大于1，且累計方差貢獻率在 80%以上，表明前4個公因子基本涵蓋了所有二級指標的信息，可以較好地解釋上市公司成長性。

表4 解釋的總方差

3.2 因子載荷矩陣旋轉

采用具有Kaiser標準化的正交旋轉法對其因子進行旋轉，通過7次迭代后收斂，得到旋轉成分矩陣，見表5。第1個公因子在流動比率、速動比率及資產(chǎn)負債率上具有較高的因子載荷值，這些指標反映了上市公司的償債能力，因此將其命名為償債能力因子，該因子對成長性的貢獻率達到28.466%；第2個公因子在凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、銷售凈利率上有較高的載荷值，這些指標反映了上市公司盈利的能力，因此將其命名為盈利能力因子，該因子對成長性的貢獻率為21.385%；第3個公因子在總資產(chǎn)周轉率、流動資產(chǎn)周轉率及應收賬款周轉率上有較高的載荷值，這些指標反映了上市公司的營運能力，因此將其命名為營運能力因子，該因子對成長性的貢獻率為20.421%；第4個公因子在營業(yè)總收入同比增長率、凈利潤同比增長率及總資產(chǎn)同比增長率上有較高的載荷值，這個指標反映了上市公司的成長能力，因此將其命名為成長能力因子，該因子對成長性的貢獻率為12.937%。

表5 旋轉成分矩陣

3.3 因子得分與綜合得分

運用主成分分析法，計算得出因子得分系數(shù)矩陣，見表6，依據(jù)表中系數(shù)可以寫出因子與標準化變量的表達式：

表6 2020年成分得分系數(shù)矩陣

F1=0.158X1-0.006X2+0.006X3+0.278X4+

0.273X5+0.266X6-0.324X7-0.104X8-0.058X9-0.051X10-0.070X11+0.018X12;

F2=0.327X1+0.354X2+0.270X3+0.035X4+0.056X5+0.017X6-0.049X7+0.000X8+0.011X9+0.047X10+0.025X11+0.338X12；

F3=0.255X1+0.119X2-0.194X3-0.052X4+0.073X5+0.009X6+0.234X7+0.320X8+0.389X9+0.033X10-0.071X11-0.170X12；

F4=-0.251X1-0.049X2+0.047X3+0.022X4-0.106X5-0.027X6+0.010X7+0.120X8-0.010X9+0.505X10+0.592X11+0.277X12

式中：F1表示主成分1，即償債能力因子；F2表示主成分2，即盈利能力因子；F3表示主成分3，即營運能力因子；F4表示主成分4，即成長能力因子。

以各公因子方差貢獻率為權重，計算上市公司成長性綜合因子得分，記為F，則F=(28.466%F1+21.385%F2+20.421%F3+12.937%F4)/83.209%。采用此方法依次計算出上市公司2020年的F，最終形成綜合因子得分，并對其進行排序，結果見表7。

表7 2020年上市公司成長性綜合因子得分排名

4 評價結果

4.1 成長性總體評價

本文選取了19家半導體設備行業(yè)上市公司作為樣本，根據(jù)表7可以看出，企業(yè)的成長性得分分布區(qū)間為[-0.38，0.79]，數(shù)據(jù)之間差距不算太大。為了便于更清晰地顯示中國半導體設備行業(yè)企業(yè)成長性狀況，將企業(yè)成長性評分結果劃分為4個等級，見表8。

表8 成長性等級分布

通過對表8的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計可知，企業(yè)成長性綜合得分大于0.5的優(yōu)秀成長性公司數(shù)量有2家，占總樣本的10.5% ，這些公司屬于高成長性企業(yè)；得分在(0.20，0.5)區(qū)間內公司數(shù)量有11家，占樣本數(shù)57.9%，這些公司屬于良好成長性企業(yè)；得分在(0，0.20)區(qū)間內的公司有3家，占樣本數(shù)15.8%，這些公司屬于一般成長性企業(yè)；而得分小于0的較差成長性的企業(yè)數(shù)量有3家，占樣本數(shù)的15.8%。總體來看，中國半導體設備行業(yè)上市公司成長性差異不大，成長性較優(yōu)和較差的企業(yè)數(shù)量都較少，大多數(shù)企業(yè)成長性良好，表明中國半導體設備行業(yè)上市公司的總體成長性水平有一定競爭力。

4.2 成長性因子分析

從償債能力(F1)可以看出，得分大于0的企業(yè)僅有1家，約占樣本總量的0.05%，其中排名前3的上市公司分別為精測電子、晶盛機電及金辰股份，其償債能力得分分別為0.02、-0.02及-0.15，表明中國半導體設備上市公司在負債水平控制方面發(fā)展能力較弱。

從盈利能力得分(F2)可以看出，得分大于0的企業(yè)有16家，約占樣本總量的 84.2%，其中排名前3的上市公司分別為華峰測控、上海新陽及至純科技，其盈利能力得分分別為1.31、0.81及0.41，表明半導體設備上市公司盈利發(fā)展方面能力較強。

從營運能力因子(F3)可以看出，得分均大于0，其中排名前3的上市公司分別為奧普光電、福晶科技及賽騰股份，其營運能力得分分別為2.46、2.18及1.68，表明半導體設備上市公司在營運方面發(fā)展能力較強。

從成長能力因子(F4)可以看出，得分大于0的企業(yè)有17家，約占樣本總量的 89.5%，其中排名前3的上市公司分別為星云股份、長川科技及華峰測控，其成長能力得分分別為5.59、4.26及1.88，表明半導體設備上市公司在成長方面發(fā)展能力較強。其中成長性綜合得分大于0的企業(yè)為16家，且成長能力因子排名前2的上市公司中星云股份與長川科技在綜合得分排名中位居第1及第2，表明成長能力是半導體設備上市公司成長性的重要因素。

5 結論

采用因子分析對中國19家半導體設備上市公司2020年的成長性進行了實證分析，并對半導體設備上市公司的綜合成長性和各分項能力進行評價分析。結果表明，中國半導體設備行業(yè)上市公司成長性整體水平較高，但是償債、盈利、營運與成長等各項能力發(fā)展不均衡，其中償債能力較弱，盈利、營運與成長能力較強。