科創(chuàng)板上市公司投資價(jià)值分析

馬麗，楊保華

（江蘇師范大學(xué)商學(xué)院，江蘇 徐州 221166）

1 引言

2018年下半年，國(guó)務(wù)院發(fā)布文件鼓勵(lì)當(dāng)年比較有發(fā)展前景且有一定盈利規(guī)模的高新技術(shù)企業(yè)組織進(jìn)入資本市場(chǎng)。2019年，上海證券交易所設(shè)立科創(chuàng)板，并強(qiáng)調(diào)科創(chuàng)板上市公司應(yīng)具有其特質(zhì)。因此科創(chuàng)板上市公司與其他企業(yè)不同，大多在研發(fā)投入、研發(fā)人員及創(chuàng)新成果方面投入較多。因此，評(píng)價(jià)科創(chuàng)板上市公司的投資價(jià)值成為需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。

一直以來(lái)，學(xué)者有關(guān)投資價(jià)值的研究大多都是基于財(cái)務(wù)視角的。尹曉荔和范曉靜（2018）運(yùn)用杜邦分析法從4 個(gè)方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)分析了貴州茅臺(tái)的投資價(jià)值；張雅泉（2013）運(yùn)用了EVA 實(shí)證方法對(duì)風(fēng)電設(shè)備制造業(yè)上市公司的投資價(jià)值進(jìn)行研究。有關(guān)科創(chuàng)板上市公司的投資價(jià)值分析也多是基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析。劉垠和范鈦（2020）認(rèn)為財(cái)務(wù)績(jī)效能夠反映企業(yè)的投資價(jià)值，并構(gòu)建SMOTE-PSO-SVM 模型預(yù)測(cè)了科創(chuàng)板企業(yè)投資價(jià)值。

目前，有關(guān)動(dòng)態(tài)因子分析的研究主要應(yīng)用于生物藥學(xué)、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域。楊麗娟等（2017）分析了安徽省近11年常見(jiàn)乙類(lèi)傳染病發(fā)病率；張應(yīng)武和李董林（2017）運(yùn)用動(dòng)態(tài)因子分析法研究了我國(guó)區(qū)域開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及其變化；黃璨等（2013）用動(dòng)態(tài)因子分析法分析了四川省旅游業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力情況；王新越等（2020）運(yùn)用動(dòng)態(tài)因子分析法從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面評(píng)價(jià)了不同區(qū)域旅游城市旅游業(yè)發(fā)展影響因素；滕思（2017）運(yùn)用動(dòng)態(tài)因子分析法對(duì)我國(guó)制造業(yè)28 個(gè)細(xì)分行業(yè)52家上市公司創(chuàng)新能力進(jìn)行實(shí)證分析與評(píng)價(jià)。

有關(guān)科創(chuàng)板上市公司投資價(jià)值評(píng)價(jià)的研究較少，現(xiàn)有的研究大多是基于平面數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，基于面板數(shù)據(jù)的研究較少，是現(xiàn)有投資價(jià)值評(píng)價(jià)研究成果較為缺失的一環(huán)。谷寶同等（2020）針對(duì)科創(chuàng)板股票投資價(jià)值問(wèn)題，從4 個(gè)方面選取8 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建股票投資價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)25 家上市公司進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；秦智和王越（2020）綜合使用因子分析法和聚類(lèi)分析法，為科創(chuàng)板企業(yè)的投資決策提供一定的參考咨詢(xún)。

綜上所述，本文的研究樣本選擇了我國(guó)首批上市的25家科創(chuàng)板公司，選取2020年前三季度相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)作為樣本，用SPSS 軟件進(jìn)行實(shí)證研究，對(duì)科創(chuàng)板首批上市的25家公司進(jìn)行投資價(jià)值的橫向和縱向?qū)Ρ龋娣治隽丝苿?chuàng)板上市公司的投資價(jià)值，為其投資者、經(jīng)營(yíng)者、市場(chǎng)監(jiān)督者提供投資依據(jù)以及建議。

2 研究方法

本文采用的是動(dòng)態(tài)因子分析法（Dynamic Factor Analysis），該方法區(qū)別于傳統(tǒng)方法，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析的結(jié)合，該方法目前在國(guó)內(nèi)外的應(yīng)用較少。

動(dòng)態(tài)因子分析是一種將傳統(tǒng)因子分析與線性回歸模型有機(jī)結(jié)合，綜合靜態(tài)截面分析及動(dòng)態(tài)時(shí)間序列分析結(jié)果的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。在對(duì)社會(huì)保障水平等的評(píng)價(jià)中可以滿(mǎn)足橫向、縱向的變化發(fā)展要求，便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)社會(huì)保障環(huán)節(jié)存在的薄弱點(diǎn)，進(jìn)行合理調(diào)整和優(yōu)化。

具體操作步驟如下：

①數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

②根據(jù)各年份的協(xié)方差矩陣S（t），計(jì)算平均協(xié)方差矩陣ST，具體如下：

③計(jì)算ST矩陣的特征值、特征向量，以及各主成分的方差貢獻(xiàn)率。

④提取公共因子，并建立旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣ah。

⑤計(jì)算靜態(tài)得分矩陣：

⑥計(jì)算所需的動(dòng)態(tài)得分矩陣：

3 實(shí)證分析

3.1 科創(chuàng)板概況

2019年7月22日，上海證券交易所科創(chuàng)板掛牌上市了25 家公司，標(biāo)志著中國(guó)資本市場(chǎng)迎來(lái)了“科創(chuàng)板時(shí)代”?？苿?chuàng)板企業(yè)技術(shù)迭代快、投入周期長(zhǎng)、不確定性大，因此對(duì)投資者的要求更高。因此本文從投資者出發(fā)，選取科創(chuàng)板首批上市的25 家公司進(jìn)行股票投資價(jià)值分析。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源和評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立

本文研究的目的在于幫助投資者選股投資。選取資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、所有者權(quán)益變動(dòng)表、利潤(rùn)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。從上市公司的微觀層面對(duì)其進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，進(jìn)而探討其股票投資價(jià)值。在財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取上，文章為了能夠全面反映上市公司的綜合能力，考慮到首批25 家科創(chuàng)板公司掛牌上市于2019年第三季度并剔除大部分缺失的數(shù)據(jù)，最終從2020年前三季度的數(shù)據(jù)中，選取以下16 個(gè)指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

表1 科創(chuàng)板上市公司股票投資價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.3 計(jì)算結(jié)果以及結(jié)果分析

根據(jù)①～③步驟，得到特征值、公因子的方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率（見(jiàn)表2），可以得知因子1～4 的特征值均大于1，再選擇累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于80%，提取4 個(gè)公因子，4 個(gè)公因子累計(jì)反映各變量綜合信息為82.715%，基本可以代替原指標(biāo)體系的16 個(gè)指標(biāo)所包含的評(píng)價(jià)信息，因子提取這4 個(gè)公因子作為科創(chuàng)板上市公司投資價(jià)值的計(jì)算因子。

表2 公因子的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率

為方便解釋公因子，采用方差最大法得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（見(jiàn)表3）。

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣

各主成分的因子載荷矩陣在原始指標(biāo)上的絕對(duì)值越高，就表明該主成分因子與該變量相關(guān)度越高，即該變量能夠更好地解釋主成分因子，應(yīng)當(dāng)予以提取。

由表3 可以將上述指標(biāo)分為4 個(gè)因子，前5 個(gè)指標(biāo)解釋為償債能力因子（F1），下面6 個(gè)指標(biāo)解釋為盈利能力因子（F2），再下面3 個(gè)指標(biāo)解釋為成長(zhǎng)能力因子（F3），最后2 個(gè)指標(biāo)解釋為營(yíng)運(yùn)能力因子（F4）。

由表3 可知，償債能力因子的方差貢獻(xiàn)率為29.282%，說(shuō)明償債能力因子是影響企業(yè)投資價(jià)值的重要因素，可以看出科創(chuàng)板上市企業(yè)想要提高投資價(jià)值，必須首先重視企業(yè)的償債能力，尤其是企業(yè)現(xiàn)金流量的使用應(yīng)當(dāng)尤為注重。盈利能力因子的方差貢獻(xiàn)率為25.851%，其對(duì)科創(chuàng)板上市公司的影響力僅次于償債能力。成長(zhǎng)能力因子的方差貢獻(xiàn)率為13.885%，說(shuō)明對(duì)于較為成熟的科創(chuàng)板上市企業(yè)成長(zhǎng)能力的重要性正逐漸被其他因素取代。營(yíng)運(yùn)能力因子的方差貢獻(xiàn)率為13.698%。因此，科創(chuàng)板上市企業(yè)想要提高投資價(jià)值，須從以上4 個(gè)方面制定發(fā)展計(jì)劃。

3.4 科創(chuàng)板上市公司投資價(jià)值評(píng)價(jià)結(jié)果分析

采用回歸方法求單個(gè)因子的得分，得到得分系數(shù)矩陣，計(jì)算各樣本的動(dòng)態(tài)得分和平均綜合得分，并根據(jù)平均綜合得分進(jìn)行排序，結(jié)果如表4 所示。

從橫向來(lái)看，根據(jù)表4 的平均綜合得分以及綜合排名將25 家上市公司的投資價(jià)值劃分為3 個(gè)等級(jí)，分別是優(yōu)秀（平均綜得分≥0.5）、良好（0.5＞平均綜合得分≥0）和較差（0＞平均綜合得分）。其中劃分為優(yōu)秀的企業(yè)為綜合排名前三的企業(yè)，分別是心脈醫(yī)療、創(chuàng)睿微納、瀾起科技，它們的綜合評(píng)分遠(yuǎn)高于其他企業(yè)，說(shuō)明這3 家企業(yè)的投資價(jià)值水平遠(yuǎn)高于其他企業(yè)。劃分為良好的企業(yè)分別是安集科技、方邦股份、樂(lè)鑫科技、南微醫(yī)學(xué)、嘉元科技、虹軟科技、沃爾德、華興源創(chuàng)，它們的平均綜合得分為正，說(shuō)明投資價(jià)值水平較高。劃分為較差的企業(yè)有中微公司、杭可科技、光峰科技、交控科技、天宜上佳、天準(zhǔn)科技、西部超導(dǎo)、福光股份、新光光電、容百科技、瀚川智能、航天宏圖、中國(guó)通號(hào)、鉑力特，它們的平均綜合得分為負(fù)，低于整體平均水平，這些公司的投資價(jià)值水平較低。上述分析可以為判斷該25 家科創(chuàng)板上市企業(yè)的投資價(jià)值提供一個(gè)整體的參考意見(jiàn)。

表4 25 家上市公司動(dòng)態(tài)綜合得分以及排名

從縱向比較來(lái)看（見(jiàn)圖1），優(yōu)秀型企業(yè)中，除心脈醫(yī)療以外，整體都處于上升趨勢(shì)，并且其平均綜合得分都處于較高水平，屬于“優(yōu)質(zhì)股”，投資價(jià)值較好。良好型企業(yè)整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)（見(jiàn)圖2），其中嘉園科技、虹軟科技、沃爾德下降至負(fù)，低于平均水平，但其中也有像華興源創(chuàng)這樣從負(fù)上升到正的企業(yè)，并且該類(lèi)企業(yè)的綜合得分劃分為良好，投資者可以再結(jié)合其他因素酌情考慮是否進(jìn)行投資。較差型企業(yè)在2020年整體在平均水平以下進(jìn)行波動(dòng)（見(jiàn)圖3），選取了其中綜合分較高、相對(duì)具有投資價(jià)值的6 家企業(yè)，其中華興源創(chuàng)、中微公司、杭可科技3 家公司的綜合得分從負(fù)上升到正，屬于“成長(zhǎng)性”股票，投資者可以選擇考慮一下。

4 結(jié)論

評(píng)價(jià)結(jié)果表明，科創(chuàng)板上市公司投資價(jià)值處于較好的水平，具有較良好的發(fā)展前景。投資者應(yīng)當(dāng)從償債能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力、營(yíng)運(yùn)能力4 個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)科創(chuàng)板上市公司股票的投資價(jià)值。

從以上研究結(jié)果可看出，本文選取的樣本公司在各方面都具有自己的特色、潛力。從上市公司經(jīng)營(yíng)者角度出發(fā)，應(yīng)認(rèn)識(shí)到自身企業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，進(jìn)一步提升企業(yè)價(jià)值；從投資者的角度出發(fā)，應(yīng)以相關(guān)理論及規(guī)律為基礎(chǔ)，根據(jù)不同條件決定投資決策，盡可能地降低投資風(fēng)險(xiǎn)。