龔麗貞,徐培毓
(莆田學(xué)院商學(xué)院,福建 莆田 351100)
當(dāng)前,中國(guó)特色社會(huì)主義已進(jìn)入新時(shí)代,我國(guó)社會(huì)的主要矛盾已從“人民日益增長(zhǎng)的物質(zhì)文化需要同落后的社會(huì)生產(chǎn)之間的矛盾”,轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭嗣袢找嬖鲩L(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾”。從“物質(zhì)文化需要”到“美好生活需要”,凸顯了新時(shí)代人民生活追求領(lǐng)域的拓展和層次的提升。作為重要的民生行業(yè),食品產(chǎn)業(yè)的發(fā)展顯然直接關(guān)系人民美好生活的實(shí)現(xiàn)。對(duì)食品行業(yè)上市公司進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)有利于全面、深入地了解我國(guó)食品行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。
企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)源于對(duì)企業(yè)運(yùn)作效果和效率的追求,其評(píng)價(jià)方法相當(dāng)豐富。常見的績(jī)效評(píng)價(jià)方法有杜邦分析法、經(jīng)濟(jì)增加值法、平衡計(jì)分卡、層次分析法等,如李志學(xué)等[1]基于經(jīng)濟(jì)增加值視角評(píng)價(jià)我國(guó)新能源上市公司績(jī)效;朱秀芬[2]基于平衡記分卡評(píng)價(jià)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的并購(gòu)績(jī)效;景琦[3]采用層次分析法評(píng)價(jià)傳媒業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效等。但是,由于經(jīng)濟(jì)增加值法忽略了企業(yè)長(zhǎng)期績(jī)效,平衡計(jì)分卡指標(biāo)中部分非財(cái)務(wù)指標(biāo)難以精確量化,層次分析法指標(biāo)打分容易受個(gè)人主觀性的影響,而因子分析法能夠較靈活地選取多種指標(biāo),更客觀、全面、精確地度量企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效水平。因此,自1962年Lawley等[4]所著《Factor Analysis as a Statistical Method》(《因子分析作為統(tǒng)計(jì)方法》)發(fā)表后,因子分析法被廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域,如Sardjono等[5]使用因子分析和回歸分析衡量企業(yè)IT的實(shí)施績(jī)效;Polzin等[6]使用因子分析法挖掘食品購(gòu)買行為的驅(qū)動(dòng)因素;行金玲等[7]采用因子分析法對(duì)評(píng)價(jià)上市公司財(cái)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造力的指標(biāo)體系進(jìn)行降維。同時(shí),由于聚類分析可以根據(jù)因子得分客觀地按照樣本相似性(距離)對(duì)樣本進(jìn)行分類,因此,更多的研究把因子分析和聚類分析結(jié)合起來,用于對(duì)某個(gè)行業(yè)[8-9]或某個(gè)區(qū)域[10-11]的發(fā)展績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。但是,現(xiàn)有文獻(xiàn)中,對(duì)食品行業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)的研究較少,其中使用因子分析和聚類分析方法的就更少,即使有,往往也存在一些問題,如沒有對(duì)負(fù)向指標(biāo)或適中指標(biāo)進(jìn)行正向化、與指標(biāo)相比研究樣本量過少等[12],從而為本文的研究提供了可能的空間。
綜上,本文將選取足夠的樣本量,并對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理,正確、合理地結(jié)合使用因子分析和聚類分析法對(duì)食品企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),以期為企業(yè)管理者、投資者等利益相關(guān)人員提供決策參考。
首先,選取能夠反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo);其次,通過因子分析法,把上述多個(gè)可能存在高度相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)降維為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的因子;再次,對(duì)上述幾個(gè)因子進(jìn)行聚類分析,將食品上市公司分成不同的類別;最后,分析不同類別食品公司的不同特征,并提出有針對(duì)性的建議。
參考國(guó)務(wù)院國(guó)資委發(fā)布的《企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值2022》中食品工業(yè)的績(jī)效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),從反映企業(yè)盈利、償債、營(yíng)運(yùn)和發(fā)展能力的各項(xiàng)指標(biāo)中選取了12個(gè)指標(biāo)Xi(i=1,2,…,12)構(gòu)建財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)體系(表1)。
表1 財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)體系
選取我國(guó)2021年國(guó)證行業(yè)分類中的食品上市公司為研究對(duì)象,為提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確性,剔除了ST和*ST公司并排除了部分?jǐn)?shù)據(jù)異常和缺失的企業(yè),最終得到91家食品上市公司。所有數(shù)據(jù)源自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。
2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
上文選取的12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的計(jì)量屬性不同,如總資產(chǎn)凈利率的計(jì)量單位為百分比,而流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的計(jì)量單位是次數(shù);同時(shí),這些指標(biāo)性質(zhì)不同,如選取的代表償債能力的3個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)均為適度指標(biāo),而其他指標(biāo)均為正向指標(biāo)。因此,需要事先對(duì)各財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼蚧幚砗蜆?biāo)準(zhǔn)化處理,得到各財(cái)務(wù)指標(biāo)的修正指標(biāo)Zi(i=1,2,…12)。
正向化處理方面,對(duì)所有正向指標(biāo)采用式(1)處理,對(duì)所有適度指標(biāo)采用式(2)處理,得到正向化指標(biāo)X'i。
共振解調(diào)技術(shù)具有以下特點(diǎn)[7]:①每一次沖擊都對(duì)應(yīng)激發(fā)一次共振解調(diào)波,不遺漏任何一次由故障引起的沖擊,即一一對(duì)應(yīng)性;②只有故障沖擊才能激發(fā)共振解調(diào)波,正常振動(dòng)不能激發(fā)共振解調(diào)波,即選擇性;③微小的故障沖擊就能激發(fā)很大的共振解調(diào)波,即放大性;④共振解調(diào)波的幅度與原始故障沖擊幅度成正比例關(guān)系,即比例性;⑤原始故障沖擊波經(jīng)共振解調(diào)后被展寬,且展寬的程度與共振頻率和沖擊的頻率無關(guān),即展寬性;⑥共振解調(diào)將故障沖擊的高頻能量調(diào)理為低頻信號(hào)的形式出現(xiàn),即低頻性;⑦共振解調(diào)波的頻譜為等間距的梳狀譜線,即多階性。以上特點(diǎn)能夠保證該方法有效地將故障特征頻率從復(fù)雜的干擾信號(hào)中提取出來,準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)故障診斷。
式(2)中:不同指標(biāo)對(duì)應(yīng)的適度值取值不同,參考一般文獻(xiàn)的做法,流動(dòng)比率的適度值(Xij,best)取2,速動(dòng)比率的適度值取1,資產(chǎn)負(fù)債率的適度值取0.5。
標(biāo)準(zhǔn)化方面,統(tǒng)一運(yùn)用軟件IBM SPSS Statistics 26.0系統(tǒng)默認(rèn)的Z-score標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)X'i進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到各財(cái)務(wù)指標(biāo)的修正指標(biāo)Zi。
2.1.2 適用性檢驗(yàn)
利用KMO和Bartlett檢驗(yàn)判斷所選數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析的可行性。KMO值越接近于1,代表變量間的相關(guān)性越高,因子分析的效果就越好。一般認(rèn)為,當(dāng)KMO值<0.5時(shí),不適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性P值<0.05時(shí),不服從球形檢驗(yàn),表明變量間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,可以進(jìn)行因子分析;P值>0.05時(shí),服從球形檢驗(yàn),表明各變量相互獨(dú)立,不能進(jìn)行因子分析。表2顯示,KMO值=0.687>0.5,Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果顯著,表明所選樣本適于做因子分析。
表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)表
2.1.3 公因子提取
表3顯示,所提取的前4個(gè)公因子的特征根均大于1,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為85.614%,大于80%,說明所提取的4個(gè)公因子對(duì)原始指標(biāo)的信息解釋率較大,大部分信息可以被4個(gè)公因子所解釋。
表3 解釋的總方差表
旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表4所示。在旋轉(zhuǎn)成分矩陣中,行表示變量,列表示公因子,公因子因子載荷系數(shù)的絕對(duì)值越大,代表?yè)碛械淖兞拷忉屇芰υ綇?qiáng)。由表4可知,公因子F1在總資產(chǎn)凈利率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、凈資產(chǎn)收益率和每股收益上的載荷系數(shù)都比較大,這4個(gè)變量主要反映公司的盈利能力,因此,將F1命名為盈利能力因子。公因子F2在速動(dòng)比率、流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率上的載荷系數(shù)都比較大。速動(dòng)比率和流動(dòng)比率代表公司的短期償債能力,資產(chǎn)負(fù)債率代表公司的長(zhǎng)期償債能力,因此,將F2命名為償債能力因子。公因子F3在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率上的載荷系數(shù)都比較大,這3個(gè)指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)資金的周轉(zhuǎn)速度,反映公司資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率,因此,將F3命名為營(yíng)運(yùn)能力因子。公因子F4在每股收益增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率上的載荷系數(shù)較大,可以反映公司資產(chǎn)的增長(zhǎng)潛力和利潤(rùn)的成長(zhǎng)性,因此,將F4命名為發(fā)展能力因子。
表4 旋轉(zhuǎn)成分矩陣表
2.1.5 各因子得分
表5列出了因子分析的成分得分系數(shù)矩陣。
表5 成分得分系數(shù)矩陣表
由表5可以得到各個(gè)因子的表達(dá)式,如式(3)~(6)所示。
2.1.6 綜合得分
由表3可以得知4個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率,綜合計(jì)算后可以得到反映各公司財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分F的表達(dá)式,如式(7)所示。4個(gè)因子對(duì)食品上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的影響程度各有不同,盈利能力因子(F1)對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響最大,償債能力因子(F2)和營(yíng)運(yùn)能力因子(F3)次之,發(fā)展能力因子(F4)的影響最小。
由(7)式可以得到上述91家樣本公司的綜合得分。從樣本分布情況看,在所選取的91家食品行業(yè)上市公司中,綜合得分為正值的公司有47家,為負(fù)值的公司有44家,說明食品上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)喜憂參半,行業(yè)發(fā)展不均衡。
表6列出了財(cái)務(wù)績(jī)效綜合得分排名分別為前10名和后10名的公司。排名第1的是雙匯發(fā)展,其盈利能力因子和營(yíng)運(yùn)能力因子均排名前5,但償債能力和發(fā)展能力因子得分均為負(fù)值。與雙匯發(fā)展的情況相似的還有立高食品、安井食品、絕味食品,這3家公司的綜合得分排名都在前10名,但它們?cè)趦攤芰桶l(fā)展能力方面均存在明顯劣勢(shì),說明即使是行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先企業(yè)也都存在發(fā)展不均衡的現(xiàn)象,通常至少存在某一個(gè)方面的短板。此外,排名末尾的公司是青海春天,綜合得分為-2.138 4,盡管其營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力得分均較高,但是這2個(gè)因子在財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)中所占比重較小,而對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效影響最大的盈利能力得分排在倒數(shù)第2,償債能力排名也偏低,因此其總體財(cái)務(wù)績(jī)效處于行業(yè)底層。
表6 食品行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)排名
將上述得到的4個(gè)因子進(jìn)行聚類分析,得到分類結(jié)果如表7所示。為判斷該分類是否合理,對(duì)各類別樣本在4個(gè)因子上的取值進(jìn)行差異性檢驗(yàn)(方差分析),檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。從表8可以看出,不同類別樣本在4個(gè)因子上的取值差異有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01),即這種分類是合理的。表9列出了各類別在4個(gè)因子上的最終聚類中心。
表7 聚類分析結(jié)果
表8 方差分析表
表9顯示,第1類公司總體營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力較好,償債能力也高于行業(yè)平均水平,但盈利能力相對(duì)較差,低于行業(yè)平均水平,說明第1類公司資金流動(dòng)性好,發(fā)展前景樂觀,償債能力表現(xiàn)尚可,盈利能力表現(xiàn)相對(duì)較差,可以視為“成長(zhǎng)高效型公司”。結(jié)合表7可知,該類型中既有排名靠前的公司,也有排名靠后的公司。比如排名靠前的雙匯發(fā)展、三只松鼠、梅花生物、伊利股份、燕塘乳業(yè)、良品鋪?zhàn)拥?,它們的共同特點(diǎn)是營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力領(lǐng)先,均遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平;又如排名靠后的莊園牧場(chǎng)、克明食品、貝因美、南寧糖業(yè)、龍大美食、佳沃食品等,它們的共同特點(diǎn)是盈利能力表現(xiàn)欠佳。第2類公司的特點(diǎn)是償債能力較好,其他3方面能力均低于行業(yè)平均水平,說明該類公司債務(wù)水平較為適當(dāng),既不會(huì)過度負(fù)債誘致過高的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),也不至于閑置大量資金導(dǎo)致杠桿水平過低,但其他3個(gè)方面的能力表現(xiàn)都較差,普遍處于劣勢(shì),可能存在資金運(yùn)用效率較低,盈利水平低下以及成長(zhǎng)乏力等問題,因此,這類公司可以視為“低效型公司”。第3類公司的特點(diǎn)是盈利能力較好,其他3方面能力較落后,這類公司可能存在財(cái)務(wù)杠桿偏高、營(yíng)運(yùn)效率低下、發(fā)展后勁不足等問題,可以視為“高盈利型公司”;事實(shí)上,排名前10的立高食品、安井食品、海天味業(yè)和絕味食品均在此類別,它們的共同特點(diǎn)就是盈利能力表現(xiàn)尤為突出。
以滬深股市的91個(gè)食品上市公司為研究樣本,選取12個(gè)能夠反映食品上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo),結(jié)合因子分析和聚類分析方法進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效綜合評(píng)價(jià),主要結(jié)論如下:第一,食品上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效表現(xiàn)參差不齊,行業(yè)發(fā)展不均衡現(xiàn)象較為突出;第二,4個(gè)因子對(duì)食品上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效的影響程度差異較大,盈利能力因子對(duì)財(cái)務(wù)績(jī)效的影響最大,償債能力因子和營(yíng)運(yùn)能力因子次之,發(fā)展能力因子的影響最??;第三,聚類分析將91個(gè)樣本公司分成3大類,分別是營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力較強(qiáng)但盈利能力較弱的成長(zhǎng)高效型公司、償債能力較強(qiáng)但其他能力較弱的低效型公司、盈利能力較強(qiáng)但其他能力較弱的高盈利型公司。
各公司要提高自己的整體財(cái)務(wù)績(jī)效水平,首先要辨識(shí)清楚自己的類別,要認(rèn)清自己的優(yōu)勢(shì)和不足,對(duì)于不同的類別,提升財(cái)務(wù)績(jī)效的對(duì)策不同。比如,對(duì)于第1類公司,即成長(zhǎng)高效型公司,應(yīng)重點(diǎn)從拓展銷售渠道、擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模、加強(qiáng)成本控制等方面提升盈利能力;對(duì)于第2類公司,即低效型公司,要從研發(fā)新技術(shù)新產(chǎn)品、擴(kuò)大銷售收入、加快資金周轉(zhuǎn)等方面全面提升企業(yè)的盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力;對(duì)于第3類公司,即高盈利型公司,要拓展融資渠道、優(yōu)化融資結(jié)構(gòu),加強(qiáng)資產(chǎn)運(yùn)作、提升資金周轉(zhuǎn)效率,加大產(chǎn)品研發(fā)和創(chuàng)新,全面提升企業(yè)的償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和發(fā)展能力。
西昌學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2023年4期