王偉

摘 要：農(nóng)業(yè)從古至今一直是我國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重大意義。本文中選取38家農(nóng)業(yè)上市公司2019年的14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析法對(duì)其進(jìn)行實(shí)證分析，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)做實(shí)證研究，分析影響農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的主因子。根據(jù)各因子得分及綜合得分，根據(jù)我國(guó)的政策、農(nóng)業(yè)技術(shù)和上市監(jiān)管，針對(duì)性地提出提高農(nóng)業(yè)行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)績(jī)效;農(nóng)業(yè);上市公司;因子分析

財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)是從上市公司公開(kāi)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)入手，采用科學(xué)的方法，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并為企業(yè)發(fā)展提出合理的建議。本文選取我國(guó)38家農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，基于因子分析的方法對(duì)各公司的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，科學(xué)地分析不同公司在現(xiàn)階段發(fā)展中優(yōu)、劣勢(shì)的共性和異性，通過(guò)科學(xué)的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)為農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展及農(nóng)業(yè)公司的發(fā)展提供了一定的指導(dǎo)作用。

一、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

如表1所示，本文選取了四個(gè)方面的共14個(gè)財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)。

二、數(shù)據(jù)分析

1.樣本選擇

本文將以2019年之前在滬深兩市所上市的農(nóng)業(yè)上市公司作為研究主體。根據(jù)中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)頒布的標(biāo)準(zhǔn)界定農(nóng)業(yè)上市公司，本研究為了數(shù)據(jù)的可比性，剔除了ST股及B股上市公司共5家，最終選定了38家農(nóng)業(yè)上市公司作為樣本，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)源于巨潮資訊網(wǎng)。本文數(shù)據(jù)使用Excel和SPSS26.0軟件進(jìn)行處理和分析，以下表格中的數(shù)據(jù)均為SPSS分析所得出的數(shù)據(jù)。

2.因子分析前提檢驗(yàn)

收集到的原有變量之間是否適合采取因子分析法提取因子，本文借助變量的Bartlett球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表2所示。

通過(guò)表2可知，Bartlett球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為593.657，P值為0，小于顯著性水平0.5。同時(shí)，KMO值為0.614，根據(jù)Kaiser給出的KMO度量標(biāo)準(zhǔn)可知所選指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

3.提取公因子

因子分析的關(guān)鍵是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求解因子載荷矩陣，本文采用主成分分析法提取因子并選大于1的特征值，通過(guò)表3可知，可以提取4個(gè)公因子。累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為81.719%。說(shuō)明所提取的4個(gè)公因子是影響14個(gè)變量的主要因子。

4.因子的旋轉(zhuǎn)與命名

本文通過(guò)SPSS分析軟件，采用方差極大化的正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性。從表4旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣中可以看到。凈利潤(rùn)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率、毛利率和總資產(chǎn)報(bào)酬率在第1個(gè)公因子上有較高的載荷，第1個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量，而且這四個(gè)指標(biāo)是與盈利能力聯(lián)系在一起的，可解釋為盈利能力因子;總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在第2個(gè)公因子上有較高的載荷，第2個(gè)因子主要解釋了這幾個(gè)變量，這四個(gè)指標(biāo)通常是與營(yíng)運(yùn)能力聯(lián)系在一起的，可解釋為營(yíng)運(yùn)能力因子;流動(dòng)比率、速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債比率在第3個(gè)因子上載荷表現(xiàn)最大，這三個(gè)指標(biāo)通常反映公司的償債能力，因此將其命名為償債能力因子作為第3個(gè)公因子;凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率在第4個(gè)公因子上載荷表現(xiàn)最大，而這三個(gè)指標(biāo)通常反映了公司的發(fā)展能力，可將其命名為發(fā)展能力因子。

5.綜合得分計(jì)算及排名

根據(jù)4個(gè)因子的得分乘以相對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率的和，再比上所有因子的累積方差貢獻(xiàn)率得出綜合得分公式。公式為：

F=（0.33114F1+0.21422F2+0.16973F3+0.10209F4）/0.81719

通過(guò)計(jì)算，綜合得分排名如表5所示。

三、農(nóng)業(yè)上市公司得分分析和建議

1.綜合得分分析

通過(guò)表5可知，本文中所選取的農(nóng)業(yè)行業(yè)38家上市公司中。其中42.1%的公司總得分為正，還有57.9%的公司綜合得分為負(fù)數(shù)，因此可以說(shuō)明我國(guó)的農(nóng)業(yè)上市公司在財(cái)務(wù)績(jī)效上存在著較為明顯差距，也可以看出農(nóng)業(yè)行業(yè)的發(fā)展并不均衡。

從盈利能力因子可以看出，牧原股份、益生股份、民和股份這三家公司是排名靠前的公司，其中相對(duì)較弱的百洋股份、獐子島、神農(nóng)科技的排名靠后。根據(jù)表5的綜合得分排名可以看出，牧原股份和益生股份因?yàn)槠溆芰Φ谋憩F(xiàn)比較突出，雖然在其他能力上的表現(xiàn)相對(duì)較弱，最終使其綜合得分排名排在前列。因此可以看出農(nóng)業(yè)上市公司的盈利能力是衡量財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的關(guān)鍵所在。

從運(yùn)營(yíng)能力因子可以看出，農(nóng)發(fā)種業(yè)、湘佳股份、海南橡膠這三家公司排名靠前，可以看出這三家公司的資產(chǎn)管理水平較高、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)效率較好。反而隆平高科和好當(dāng)家表現(xiàn)較差，最終導(dǎo)致綜合得分排名靠后。由此可以看出這些公司應(yīng)當(dāng)將注意力放在提升其各項(xiàng)資產(chǎn)管理的效率水平和改進(jìn)其資產(chǎn)周轉(zhuǎn)的水平上，以達(dá)到提高其公司整體經(jīng)濟(jì)效益水平的最終目的。

從償債能力因子可以看出，香梨股份、登海種業(yè)和仙壇股份這三家公司表現(xiàn)較強(qiáng)，然而天山生物和獐子島則表現(xiàn)較弱。在一定程度上，展現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)定性主要看償債能力，所以香梨股份和仙壇股份的最終綜合得分名列前茅。反觀天山生物和獐子島等公司應(yīng)當(dāng)在保持其現(xiàn)有能力優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上提高自己公司的償債能力水平，以達(dá)到提升其公司自身綜合財(cái)務(wù)能力的最終目的。

從發(fā)展能力因子可以看出，神農(nóng)科技、益生股份、民和股份者三家公司最強(qiáng)。因此可以看出這幾家公司的發(fā)展?jié)摿薮?，所以?yīng)當(dāng)在其盈利能力和營(yíng)運(yùn)能力上提升自身的水平，以達(dá)到提升其公司綜合競(jìng)爭(zhēng)力的最終目的。其中值得引人注意的是福建金森在盈利能力上表現(xiàn)較強(qiáng)、償債能力居中，但是因發(fā)展能力得分較低，使其排名遠(yuǎn)低于其他公司，最終使其綜合得分排名居后。所以應(yīng)該大力提升公司的發(fā)展水平，以提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

2.建議

基于我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效現(xiàn)狀，提出以下幾點(diǎn)建議：一是加強(qiáng)政府政策對(duì)相關(guān)企業(yè)的支持，比如涉農(nóng)企業(yè)的稅收優(yōu)惠、農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格和政府補(bǔ)貼等;二是發(fā)展高科技農(nóng)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展，提高創(chuàng)新能力和生產(chǎn)技術(shù)水平，加大發(fā)展高科技農(nóng)業(yè)技術(shù)的力度和人才隊(duì)伍的建設(shè)，從而加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè);三是加強(qiáng)農(nóng)業(yè)公司上市前的信息監(jiān)管的力度，可以通過(guò)財(cái)稅、金融支持等手段對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司所涉足非農(nóng)行業(yè)進(jìn)行適當(dāng)引導(dǎo)，規(guī)范農(nóng)業(yè)上市公司的有序發(fā)展，審批制度，規(guī)范農(nóng)業(yè)公司上市;四是加強(qiáng)資產(chǎn)管理，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，提高資產(chǎn)管理水平和防范風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，選擇最佳的融資方式優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，使公司能夠獲得可持續(xù)發(fā)展的能力。

四、結(jié)論

本文以我國(guó)38家農(nóng)業(yè)上市公司2019年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為研究樣本，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行因子分析，得出各個(gè)公司綜合得分和排名情況，最終得到如下結(jié)論：從整體的公司績(jī)效綜合得分情況來(lái)看，目前我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效整體水平較低，在不同的公司間經(jīng)營(yíng)績(jī)效存在較大的差異;可以看出我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司在盈利、發(fā)展、營(yíng)運(yùn)和償債四個(gè)能力方面發(fā)展并不均衡。從因子分析的實(shí)證研究結(jié)果來(lái)看，我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司整體上財(cái)務(wù)績(jī)效水平較差，發(fā)展能力、償債能力與公司績(jī)效有正向相關(guān)性，然而公司財(cái)務(wù)績(jī)效的弱項(xiàng)主要在營(yíng)運(yùn)能力和盈利能力兩個(gè)方面。因此農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)積極響應(yīng)政府政策，積極創(chuàng)新，增加營(yíng)業(yè)收入，從而提升公司的競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]李雨，張麗.房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)實(shí)證研究——基于因子分析[J].中國(guó)房地產(chǎn)，2020（36）：35-39.

[2]陳思元.基于因子分析法的上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)[J].物流工程與管理，2020，42（11）：153-156.

[3]汪靜.我國(guó)農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].中南林業(yè)科技大學(xué)，2020.

[4]江恬，陳歡.基于因子分析的農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與管理，2020，35（03）：70-74.

[5]張貞，陳益民.產(chǎn)業(yè)鏈、企業(yè)生產(chǎn)率與農(nóng)副食品業(yè)縱向一體化研究[J].中國(guó)林業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（03）：32-35+54.