浙江萬(wàn)里學(xué)院 施建華

全流通條件下上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
——基于家電行業(yè)的實(shí)證研究

浙江萬(wàn)里學(xué)院 施建華

一、引言

股權(quán)分置改革的根本目的在于改進(jìn)上市公司治理結(jié)構(gòu)，杜絕控股股東的掏空行為，提高上市公司的績(jī)效。股改完成后，證券市場(chǎng)將進(jìn)入全流通時(shí)代，基于股東財(cái)富最大化目標(biāo)的上市公司財(cái)務(wù)管理行為將發(fā)生深刻變化，控股股東也將會(huì)減少與中小股東的利益沖突，主動(dòng)改進(jìn)上市公司的治理水平，進(jìn)而提高上市公司績(jī)效。但是從2005年4月開(kāi)始股改至今，出現(xiàn)了一系列的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，諸如股改是否能夠顯著提高上市公司的績(jī)效；股改后原來(lái)的非流通股股東在上市公司績(jī)效問(wèn)題上會(huì)如何變化；股改后上市公司績(jī)效的影響因素有哪些；這些因素對(duì)公司績(jī)效的影響在股改前后是否有所區(qū)別。

財(cái)務(wù)績(jī)效反映了公司自身的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)，一般將凈資產(chǎn)收益率作為衡量公司財(cái)務(wù)績(jī)效的核心指標(biāo)。西方學(xué)者以西方市場(chǎng)（主要是美國(guó)市場(chǎng)）為樣本對(duì)公司績(jī)效進(jìn)行了廣泛而深入的研究，但是很少針對(duì)發(fā)展中的市場(chǎng)進(jìn)行研究。因此基于中國(guó)市場(chǎng)的制度特色以及股改背景下研究股改對(duì)我國(guó)上市公司績(jī)效的影響，對(duì)于我國(guó)資本市場(chǎng)的健康發(fā)展有著非常特別的歷史意義。然而，迄今為止，國(guó)內(nèi)大部分關(guān)于公司績(jī)效的研究都是基于股改前的公司樣本進(jìn)行的，這些研究在全流通的背景下缺乏解釋力，本文試重點(diǎn)以股改后的競(jìng)爭(zhēng)較為充分的家電行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行更加深入的研究，以期為未來(lái)此類研究開(kāi)辟新思路，也為上市公司和投資者提供一些有益啟示。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本及研究數(shù)據(jù) 本文選取2006年～2009年在滬深市場(chǎng)正常交易的家電行業(yè)上市公司為樣本，分析其股改后財(cái)務(wù)績(jī)效的變化，并按照以下原則進(jìn)行篩選：排除已經(jīng)被“ST”或2005年～2008年被“ST”的上市公司；剔除截至2005年底上市時(shí)間不足3年的上市公司，原因是基于財(cái)務(wù)績(jī)效的時(shí)間跨度的考慮；剔除在股改時(shí)主要以非送股方式（派現(xiàn)、送權(quán)證、回購(gòu)、資產(chǎn)注入等）作為對(duì)價(jià)方案的公司。最后得到20家上市公司的樣本，以及2006年～2009年共80個(gè)年度觀測(cè)值。

本文使用的數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種：一是手工數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)上市公司公開(kāi)披露的年報(bào)整理和建立，年度報(bào)告來(lái)自中國(guó)證監(jiān)會(huì)指定信息披露網(wǎng)站——巨潮資訊網(wǎng)（www.cninfo.com.cn）；二是通用數(shù)據(jù)庫(kù)，來(lái)自CS MAR中國(guó)股票市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)處理采用SPS S13.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行。

（二）財(cái)務(wù)績(jī)效的衡量指標(biāo) 本文采用凈資產(chǎn)收益率和扣除非經(jīng)常性損益的凈資產(chǎn)收益率來(lái)衡量上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效。根據(jù)我國(guó)上市公司的特點(diǎn)，本文的研究指標(biāo)分為表示償債能力的指標(biāo)利息保障倍數(shù)（X1）、資產(chǎn)負(fù)債率（X2）、速動(dòng)比率（X3）、流動(dòng)比率（X4）；表示盈利能力的指標(biāo)銷售凈利率（X5）、凈資產(chǎn)收益率（X6）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（X7）、總資產(chǎn)收益率（X8）；表示營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X9）、存貨周轉(zhuǎn)率（X10）、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X11）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X12）；表示發(fā)展能力的指標(biāo)主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率（X13）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X14）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X15）、每股收益增長(zhǎng)率（X16）、主營(yíng)利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X17）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（X18）等4個(gè)方面共18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，作為上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的預(yù)選指標(biāo)。

三、實(shí)證分析結(jié)果

（一）因子分析 具體內(nèi)容如下。

（1）判斷待分析的原始因素是否適合采用因子分析。由于各財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在著較多的相關(guān)關(guān)系，信息重復(fù)較多，直接用它們分析現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，不但模型復(fù)雜，而且還會(huì)因?yàn)槎嘀毓簿€性問(wèn)題而引起極大的誤差，因此使用18個(gè)因子進(jìn)行KMO and Bartlett’s測(cè)試（張文彤，2002）。KM O取值0.611大于0.6和Bartlett球型檢驗(yàn)中的Sig.=0.000，說(shuō)明檢驗(yàn)結(jié)果適合做因子分析。

（2）因子分析法的運(yùn)用。具體步驟為：

第一，定義變量。將18個(gè)財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)依次定義為分析變量，記作Xi。

第二，將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，消除不同財(cái)務(wù)指標(biāo)因不同量綱和數(shù)量級(jí)的不同帶來(lái)的影響。

第三，計(jì)算變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣R。變量之間都存在一定的正相關(guān)關(guān)系。

第四，計(jì)算公共因子的特征值和方差貢獻(xiàn)率，并由大到小排序，提取公共因子。公共因子的方差貢獻(xiàn)率反映了公共因子代表原始變量的信息，根據(jù)因子方差的大小來(lái)確定因子的個(gè)數(shù)，前5個(gè)特征值的累積貢獻(xiàn)率74.544%（達(dá)到60%的要求），可取前面5個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量。同時(shí)采用方差極大法，對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，使其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化，容易對(duì)每個(gè)因子進(jìn)行恰當(dāng)?shù)慕忉尯投x（見(jiàn)表1）。

表1 解釋方差總和（旋轉(zhuǎn)后）

從表1可以看出，旋轉(zhuǎn)后的載荷表第一個(gè)因子的特征值=3.161，占方差的17.563%，第二個(gè)因子的特征值=2.741，占方差的15.231%，第三個(gè)因子的特征值=2.317，占方差的12.873%，第四個(gè)因子的特征值=2.059，占方差的11.437%，第五個(gè)因子的特征值=1.339，占方差的7.411%。因子分析過(guò)程也自動(dòng)提取了前五個(gè)因子，5個(gè)因子的特征值共占總方差的74.544%。從表3中可以看出，有五個(gè)因子被提取和旋轉(zhuǎn)后，其累計(jì)方差和初始值的累計(jì)方差并沒(méi)有改變，沒(méi)有影響原有變量的共同度?？傮w上，原有變量的信息丟失較少，取得了簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)，易于解釋因子，說(shuō)明因子分析效果理想，18個(gè)指標(biāo)信息分別集中到5個(gè)綜合因子中去了。

在載荷表中載荷系數(shù)越大，表明綜合因子對(duì)相應(yīng)的原始指標(biāo)的解釋能力越強(qiáng)。通過(guò)因子的高載荷可以講18個(gè)指標(biāo)降維成5個(gè)公共因子。由表2可知，盈利能力指標(biāo)（X5、X6、X7、X8）在第一個(gè)因子上有較高的載荷，第一個(gè)因子F1可以成為盈利能力指標(biāo)因子；發(fā)展能力指標(biāo)（X16、X17、X18）在第二個(gè)因子上有較高的載荷，第二個(gè)因子F2可以稱為發(fā)展能力因子；償債能力指標(biāo)（X2、X3、X4）在第三個(gè)因子上有較高的載荷，第三個(gè)因子F3可以稱為償債能力指標(biāo)因子；營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)（X9、X10、X11、X12）在第四個(gè)因子上有較高的載荷，第四個(gè)因子F4可以稱為營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)因子。

表2 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

（3）財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分計(jì)算。如果要對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，可以通過(guò)計(jì)算公共因子得分，并以各自的貢獻(xiàn)率為權(quán)重計(jì)算出加權(quán)平均綜合得分。

第一，公共因子得分的計(jì)算。從因子的分析結(jié)果，有5個(gè)公共因子。并且還可以從因子得分系數(shù)矩陣中得到這5個(gè)因子的模型。

根據(jù)表3的因子系數(shù)，可以寫出以下因子得分函數(shù)：

表3 因子得分系數(shù)矩陣

F1=0.019 X1+0.021 X2-0.01 X3-0.07 X4+0.286 X5+0.274 X6+0.297 X7+0.273 X8-0.052 X9-0.033 X10+0.793 X11-0.059 X12-0.121 X13+0.076 X14+0.135 X15-0.032 X16-0.021 X17-0.050 X18

F2=-0.038 X1-0.058 X2-0.059 X3+0.002 X4-0.09 X5-0.047 X6-0.053 X7-0.008 X8+0.008 X9-0.017 X10-0.072 X11+0.014 X12+0.343 X13-0.026 X14-0.067 X15+0.253 X16+0.322 X17+0.343 X18

F3=0.091 X1-0.396 X2+0.271 X3+0.411 X4-0.085 X5-0.053 X6+0.049 X7-0.014 X8-0.038 X9-0.002 X10+0.005 X11-0.026 X12+0.004 X13+0.002 X14+0.142 X15-0.015 X16-0.009 X17+0.017 X18

F4=0.055 X1+0.059 X2-0.026 X3+0.009 X4-0.023 X5-0.005 X6-0.041 X7-0.047 X8+0.420 X9+0.343 X10+0.318 X11+0.261 X12-0.004 X13-0.115 X14+0.123 X15-0.029 X16-0.003 X17-0.045 X18

F5=0.025 X1+0.082 X2+0.199 X3-0.092 X4+0.335 X5-0.009 X6+0.046 X7-0.01 X8+0.016 X9-0.018 X10-0.199 X11+0.458 X12-0.041 X13+0.416 X14-0.326 X15+0.114 X16-0.0951 X17-0.072 X18

（二）綜合得分計(jì)算 將因子分析得到的5個(gè)因子與代表企業(yè)業(yè)績(jī)的指標(biāo)“凈資產(chǎn)收益率”作為自變量與因變量進(jìn)行stepwise逐步回歸分析，見(jiàn)表4。

表4 stepwise逐步回歸

從表4可以看出，模型1的P值為0.081，判定通過(guò)10%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，模型2的P值為0.003、0.015，可以判定通過(guò)5%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，模型3的P值全部為0.000，可以判定通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。因此可以認(rèn)為模型3比模型1、模型2更優(yōu)。

通過(guò)因子分析，將原來(lái)的18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)歸結(jié)為5個(gè)因子，綜合后的公共因子信息不重疊，并根據(jù)其方差對(duì)原始信息的貢獻(xiàn)率來(lái)確定其綜合指標(biāo)的權(quán)重及公共因子的得分，可以對(duì)每個(gè)樣本求出加權(quán)平均綜合得分，函數(shù)模型如下：

F為原始變量綜合得分，F(xiàn)AC i為公共因子，公共因子前的系數(shù)是其對(duì)應(yīng)在總方差貢獻(xiàn)中的比重。將因子得分值代入公式計(jì)算，對(duì)F值進(jìn)行排序，整理可得樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效排名情況（鑒于篇幅，只列出前十名），見(jiàn)表5。

表5 2006年～2009年評(píng)價(jià)得分及排名（從高到低）

四、結(jié)論

綜上所述，在全流通條件下，可以使用所構(gòu)建的函數(shù)模型，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)，幫助企業(yè)管理者對(duì)企業(yè)可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)防，了解企業(yè)在行業(yè)中的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。同時(shí)對(duì)于投資者可以根據(jù)績(jī)效排名，理解該行業(yè)的佼佼者，從而在投資過(guò)程中規(guī)避可能的投資風(fēng)險(xiǎn)。

［1］邵祥禮：《基于主成分分析法的煤炭上市公司》，《經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)》，《煤炭工程》2010年第2期。

［2］吳峰霞：《上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究-以鋼鐵上市公司為例》，《財(cái)會(huì)通訊》（學(xué)術(shù)）2008年第6期。

［3］胡松：《股權(quán)分置改革的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析》，《江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2006年第3期。

［4］廖旗平、陳建梁：《對(duì)股權(quán)分置改革對(duì)價(jià)水平影響因素的分析》，《審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究》2006年第5期。

［5］晏艷陽(yáng)、趙大瑋.：《我國(guó)股權(quán)分置改革中內(nèi)幕交易的實(shí)證研究》，《金融研究》2006年第4期。

［6］陳宋生、王立彥：《股權(quán)分置改革的市場(chǎng)反應(yīng)與影響因素》，《財(cái)經(jīng)科學(xué)》2008年第1期。

（編輯 劉 姍）