中国上市公司经营绩效评价-基于有色金属行业的统计研究.doc

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中国上市公司经营绩效评价体系
——基于有色金属行业的统计研究

摘要：本文通过因子分析方法对有色金属行业上市公司经营状况进行了分析，构建了反映公司经营业绩的二级评价体系，有利于投资者和经营者全面了解对公司经营状况。
关键字：有色金属，因子分析，绩效评价
一. 前言
随着我国股票市场的发展，上市公司数量与日俱增。截止2010年8月，中国境内的上市公司数量已达到1947家。不同利益者对上市公司经营绩效的评价方法不同，如何正确公允地评价上市公司的经营绩效是投资者、管理者和证券分析人员共同关系的课题。
目前绩效评价的方法主要有两类[1]：一是主观赋权的评价方法，但是当评价指标较多，指标间相互关系复杂时，用人为的方法确定指标权重，容易造成评价结果的主观性；二是定量方法，如AHP、DEA等方法，因为过多的依赖数据资料而忽略了指标综合体系的重要性，当指标间的相关度较大且公司数量较多时，同样也容易导致评价失衡。
　 以上两类方法都是通过财务指标建立一个评价体系来对企业的经营绩效进行估计，都存在一定的缺陷。因此，本文采用因子分析法来建立一个能够克服以上缺陷的绩效评价体系。
因子分析法是用少数几个因子去描述许多指标之间的联系，即将相关性比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，这些因子通常可以根据具体专业知识解释其独特的含义。其主旨在于将多维数据降低为低维综合指标，在尽量可能少损失主要信息的前提下，避免变量间多重共线性问题，使指标体系的分析更加简单有效，且以每个观测指标提供的信息量为权重，避免了权重确定的的主观性。
由于财务指标是对企业过去生产经营过程和成果的反应，本文依然将其作为因子分析的观测指标。
二. 研究设计
（一）样本的选取和数据来源
2010年金属价格飞涨，推动有色金属股上涨，成为投资者关注的焦点，本文就以有色金属行业为例研究上市公司的绩效评价。为了尽量减少偶然因素的影响，本文采用2008—2010年间财务指标的算术平均值作为观测变量。目前，沪深两市中有色金属行业中有34家上市公司，剔除2010年8月上市的丽鹏股份，样本中共有33家公司。财务指标主要来源于上市公司资讯，因子分析过程都由SPSS17.0完成。
（二）指标的选取
指标的选择必须要具有意义、可测量性、可控性和实用性。郭珂君（2008）提出[2]：由于有色金属行业上市公司经营的特殊性，其平均流动比率为1.13，远远低于一般经验之2，其平均流动比率为0.52，出现这种现象是由于有色金属行业生产销售的特殊性和应收账款的周转速度、存货所占比率和周转速度、应收账款的变现能力以及应付账款的金额共同决定。资产负债率平均为63%，过高说明偿债能力低，过高说明利用财务杠杆的融资能力差。
虽然投资者最为关注盈利能力，但现金流状况同样重要。主营铝冶炼及铝加工制品的焦作万方2005年经营亏损1.2亿元。但是由于公司以前年度的销售回款以及该年增加的应付票据，使公司的经营活动现金流量较上年增加7.05亿元。
因此，本文选取两级财务指标从盈利能力、偿债能力、发展能力、资产管理能力和现金流量五个方面全面衡量企业的经营绩效。具体指标见表1
表1, 评价上市公司经营绩效的财务指标
盈利能力指标：
偿债能力指标：
销售净利率
流动比率
总资产收益率
速动比率
净资产收益率
资产负债率
每股收益

资产管理能力指标：
扩张能力指标：
应收账款周转率
主营业务增长率
存货周转率
总资产增长率
总资产周转率
每股总资产
现金流量指标：

经营现金流量比率

经营现金负债总额比

三. 因子分析法步骤
（一）数据预处理
首先，将适度指标转化为正指标。由于有色金属行业生产销售的特殊性和应收账款的周转速度、存货所占比例和周转速度、应收账款的变现能力以及应付账款的金额的特殊性，其流动比适度值取1.13，速动比率适度值取0.52，资产负债率适度值为0.6。 处理公式为：，其中为适度值。
其次，为避免量纲不同而带来数据间无意义的比较，在适度化处理的基础上将所有的数据进行标准化无量钢化处理。方法为：Zij= （Xij- Xi）/σi，式中Xi和σi 分别是指标Xi 的样本均值和样本标准差。
（二）KMO 检验和Bartlett's 球形检验及相关性检验
进行KMO 检验和Bartlett's 球形检验，判定是否适合做因子分析。检验结果如表2 所示。

表2 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.541
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
586.949
df
105
Sig.
.000

从表2 中看出，Bartlett's 球形检验的显著性水平为0，拒绝原假设，说明各变量间存在相关性，适合进行因子分析。而KMO 检验的值为0.541，并没有达到普遍认为效果较好的70% 以上。
因子分析适用的前提是各个观测指标之间存在相关性，因此我们进一步采用了双变量相关性检验来观察各个变量之间是否存在相关性。
表3 Pearson Correlation

Z1
Z2
Z3
Z4
Z5
Z6
Z7
Z8
Z9
Z10
Z11
Z12
Z13
Z14
Z1
1

Z2
.569**
1

Z3
.395*
-.003
1

Z4
.746**
.199
.837**
1

Z5
.852**
.323
.375*
.678**
1

Z6
-.025
-.033
-.161
-.093
.025
1

Z7
.207
.146
-.206
.108
.106
.217
1

Z8
.308
.205
-.287
.040
.277
.134
.732**
1

Z9
.251
.210
.452**
.507**
.161
-.096
.018
-.143
1

Z10
.229
.160
.472**
.513**
.139
-.094
.042
-.165
.995**
1

Z11
-.370*
-.544**
-.422*
-.533**
-.286
.078
-.057
.131
-.659**
-.638**
1

Z12
-.320
-.170
-.064
-.128
-.561**
-.170
.143
-.178
-.090
-.052
.182
1

Z13
.325
.192
.470**
.442*
.297
-.569**
-.232
-.342
.361*
.374*
-.340
.100
1

Z14
.376*
-.029
.772**
.722**
.210
-.014
-.082
-.241
.478**
.501**
-.306
.094
.329
1
Z15
.276
-.130
.819**
.697**
.150
-.037
-.132
-.256
.460**
.485**
-.250
.119
.315
.977**
**显著性水平为0.01（双侧） *显著性水平为0.05（双侧）
Z1每股收益；Z2每股净资产；Z3销售净利率；Z4总资产收益率；Z5净资产收益率；Z6应收账款周转率；Z7存货周转率；Z8总资产周转率 ；Z9流动比率；Z10速动比率；Z11资产负债率；Z12主营业务收入增长率；Z13总资产增长率；Z14经营现金流量比率；Z15经营现金负债总额比率

从表3中，我们可以看到至少每两个变量之间都存在相关性，且都通过了显著性检验。其中应收账款周转率只与总资产增长率存在相关性，存货周转率与总资产周转率存在相关性，其他变量之间都多与多个变量之间存在相关性。
因此，我们可以认为本文选取的样本采用因子分析法是有意义的。
（三）求相关系数矩阵的特征值及贡献率并选取主因子
特征值在某种程度上可以被看成是表示主成份影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成份的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大。因此一般选取特征值大于1 的主成份纳入模型。贡献率反映的是在有色金属行业上市公司经营业绩中起支配作用的因素，称为公共因子，按最初n个特征值在全部特征值中的累计贡献变量率大于或等于80%的要求决定n具体数值。
表4中显示5个公共因子被提取出来，其累计贡献率达到了85.237%，选取这5分公共因子代替原来的15个指标。

表4 Total Variance Explained解释的总方差
Component
Initial Eigenvalues
初始特征值
Extraction Sums of Squared Loadings提取平方和载入
Rotation Sums of Squared Loadings旋转提取平方和载入
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
1
5.512
36.749
36.749
5.512
36.749
36.749
3.674
24.496
24.496
2
2.761
18.409
55.158
2.761
18.409
55.158
2.749
18.324
42.820
3
1.659
11.061
66.219
1.659
11.061
66.219
2.715
18.100
60.920
4
1.571
10.475
76.693
1.571
10.475
76.693
1.937
12.911
73.831
5
1.281
8.543
85.237
1.281
8.543
85.237
1.711
11.405
85.237

（四）求最大方差正交旋转矩阵及因子命名
建立因子分析模型不仅是为了找到公共因子，更重要的是知道每个公共因子的含义，因此必须使初始载荷矩阵结构简化，内涵明确，在保持原有指标与因子内在结构不变的前提下，使每个因子各指标的载荷系数向0、1两极化。本文采取的方法师对初始载荷矩阵施行方差极大旋转，得到旋转后因子载荷矩阵（见表5）

表5 旋转后因子载荷矩阵Rotated Component Matrixa

Component

F1
F2
F3
F4
F5
每股收益
.336
.144
.790
.321
.198
每股净资产
-.262
.446
.501
.246
.248
销售净利率
.835
.216
.222
-.200
.171
总资产收益率
.764
.286
.470
.156
.176
净资产收益率
.263
.021
.900
.135
.070
应收账款周转率
.014
-.009
.064
.118
-.862
存货周转率
-.033
.087
-.032
.932
-.133
总资产周转率
-.173
-.134
.270
.828
-.164
流动比率
.333
.892
.012
-.032
.031
速动比率
.370
.875
-.031
-.023
.035
资产负债率
-.122
-.815
-.291
.010
-.133
主营业务收入增长率
.148
-.092
-.751
.257
.368
总资产增长率
.282
.244
.170
-.208
.775
经营现金流量比率
.922
.221
.017
-.049
.026
经营现金负债总额比率
.948
.177
-.052
-.096
.017

四. 因子分析结果讨论
根据表5，我们可以看到因子1在销售净利润率、总资产收益率、经营现金流量比率和经营现金负债总额比四个指标上有较高载荷，可命名为经营成果因子。“利润至上还是现金为王”一直评价公司经营业绩的争论焦点，现金流反映的是“企业经营的结果实际是什么”，而利润放映的是“企业经营的成果应该是什么”，两者之间孰轻孰重很难做出抉择。利润和现金流的特性不同，对于外部投资者衡量和评价企业经营业绩来说，两个财务指标都非常重要：因为只看利润不看现金流，就无法知道利润的质量如何，就难以判断企业是真发展还是虚肥胖；只看现金流而忽视利润，就可能忽视像折旧、摊销等这些对短期现金流没有影响但对企业长远发展至关重要的因素，从而犯下短视的错误。
因子2在流动比率和速动比率上权重较大，可命名为偿债因子；因子3在每股收益和净资产收益率上权重较大，命名为盈利因子；因子4在存货周转率和总资产周转率上权重较大，命名为资产管理因子；因子5在应收账款周转率和总资产增长率上权重较大，命名为成长能力因子。

表6 因子得分系数矩阵Component Score Coefficient Matrix

Component

F1
F2
F3
F4
F5
每股收益Z1
.058
-.079
.266
.122
.101
每股净资产Z2
-.207
.198
.156
.079
.149
销售净利率Z3
.236
-.067
.045
-.076
.010
总资产收益率Z4
.205
-.047
.106
.092
.039
净资产收益率Z5
.041
-.125
.360
-.017
.009
应收账款周转率Z6
.069
.064
.043
-.027
-.564
存货周转率Z7
.044
.055
-.139
.526
.002
总资产周转率Z8
.006
-.057
.039
.416
-.010
流动比率Z9
-.032
.389
-.095
-.005
-.086
速动比率Z10
-.013
.378
-.116
.009
-.083
资产负债率Z11
.122
-.351
-.043
.031
.005
主营业务收入增长率Z12
.111
-.039
-.381
.296
.296
总资产增长率Z13
-.013
-.009
.035
-.048
.447
经营现金流量比率Z14
.301
-.049
-.066
.029
-.071
经营现金负债总额比率Z15
.320
-.068
-.088
.012
-.077

根据因子得分系数矩阵以及原始数据的标准化数值，可以计算出第i家公司5个因子的得分，表达式为：
Fi1=0.058Zi1-0.207Zi2+ 0.236Zi3+0.205 Zi4+0.041 Zi5+ 0.069Zi6+ 0.044Zi7+0.006 Zi8-0.032 Zi9-0.013Zi10+ 0.122Zi11+ 0.111Zi12-0.013Zi13+ 0.301Zi14+0.32Zi15（4.1）
其他因子以此类推。由于每个因子只反应了某个企业某一方面的经营绩效，而特征值在某种程度上可以被看成是表示主成份影响力度大小的指标，因此本文以特征值（）为权重计算各公司综合业绩的因子得分。表达式为：
（4.2）

各公共因子得分越高表明经营绩效越好，排名也就越高，表7中为各个因子的得分排名。
表7 有色金属行业各公司因子排名
公司
综合排名
经营成果排名
偿债能力排名
盈利能力排名
资产管理能力排名
成长能力
排名
金钼股份
1
2
1
27
14
22
江西铜业
2
6
8
1
5
7
西部资源
3
1
33
29
28
18
焦作万方
4
3
21
2
3
32
新疆众和
5
5
4
10
16
6
精诚铜业
6
27
5
20
1
26
南山铝业
7
17
3
12
15
9
海亮股份
8
12
23
15
2
10
锡业股份
9
9
22
8
11
15
东方锆业
10
13
10
13
27
1
铜陵有色
11
18
28
3
6
19
中金岭南
12
4
25
4
21
20
中孚实业
13
7
31
16
8
11
宝钛股份
14
33
2
7
24
5
豫光金铅
15
15
30
6
7
24
包钢稀土
16
11
26
11
25
3
云海金属
17
23
17
24
10
4
中科三环
18
8
14
19
20
25
章源钨业
19
20
19
9
22
12
吉恩镍业
20
21
12
5
30
8
贵研铂业
21
32
9
14
9
13
常铝股份
22
25
15
21
13
21
厦门钨业
23
10
27
18
32
14
东方钽业
24
30
7
22
31
16
中国铝业
25
26
13
28
18
23
株冶集团
26
29
18
25
12
30
云南铜业
27
22
29
17
17
27
广晟有色
28
14
32
26
23
17
云铝股份
29
16
6
23
19
33
ST金马
30
19
16
33
4
2
宏达股份
31
28
20
30
33
28
锌业股份
32
24
24
31
26
29
罗平锌电
33
31
11
32
29
31

ST金马盈利能力排名是最后一位，这充分说明了因子分析方法提取的5个公共因子能够较好的反映上市公司的经营状况。ST金马虽然盈利能力很差，但是其成长性和资产管理能力较强。
在对企业经营绩效的评价中，投资者往往比较关注盈利的获取能力，从表7中，我们可以看出以盈利能力因子和基于净利润和现金流的经营成果因子得出的排名顺序不同。经营成果因子综合反映了利润和现金流的情况，在衡量企业经营成果和业绩方面比盈利能力更加科学。就金钼股份而言，其盈利能力排在27位，但是其经营成果表现良好，资产管理能力也在平均水平之上，综合排名为1，是有色金属行业里面经营绩效最好的公司。宏达股份、锌业股份和罗平锌电的盈利能力都在ST金马要好，但是其综合经营业绩却在ST金马之后，主要是因为偿债能力、现金流经营能力、成长能力和资产管理能力都比ST金马要差。尽管这三家公司目前还有盈利，但是长远来看，发展空间不大、财务风险较大，需要经营者提高经营管理能力，否则有可能面临成为ST股的后果。
金钼股份是亚洲最大的钼业公司，拥有钼采矿、选矿、焙烧、钼化工和钼金属加工上下游一体化的完整产业链条，产品包括钼炉料、钼化工、钼金属三大系列二十余种。强大的研发实力、品牌形象以及可持续发展的经营理念使得公司在过去几年中经营绩效较好。
江西铜业在五个方面的排名都比较靠前，经营绩效良好，值得投资者关注。江西铜业股份有限公司是我国最大的阴极铜生产企业之一，也是我国最大的黄金、白银生产企业之一。江西铜业的业绩一方面取决于国际铜价的走势。近期铜价维持高位、铜产品供需缺口加大等原因使得其经营业绩表现突出。
五．结论
本文通过对有色金属行业上市公司的案例分析，运用因子分析方法缩减变量，将多个财务指标变成相关性较小的五个主要指标，该五个指标之间相互独立，能够单独经营成果、盈利能力、偿债能力、资产管理能力、成长能力。本文还通过这五个指标构建了一个综合评价指标，从而形成经营业绩的二级评价体系。该体系能够很好的反映上市公司经营能力状况，既可以单独考察经营成果、盈利能力等方面的情况，也可以综合考察公司整个经营业绩在行业中的处所的位置。投资者根据其需要，选择关注的指标考察公司经营业绩在行业中的地位，为其投资决策提高有效的参考。同时，经营者也可以通过该评价体系了解公司综合经营能力、盈利能力、资产管理能力等在行业中的排名，为其今后战略决策提供依据。

参考文献
[1]万建强，文洲.因子分析在上市公司业绩评价中的运用，预测，2001
[2]郭珂君.云南有色金属行业上市公司财务分析云南大学发展研究系统工程中心 北方经贸，2008年第4期
[3]陈伟.基于因子分析法的钢铁行业上市公司投资价值分析,商业经济,2009

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