浙江萬里學院 施建華

全流通條件下上市公司財務(wù)績效評價模型構(gòu)建
——基于家電行業(yè)的實證研究

浙江萬里學院 施建華

一、引言

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

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

二、研究設(shè)計

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

本文使用的數(shù)據(jù)庫有兩種：一是手工數(shù)據(jù)庫，根據(jù)上市公司公開披露的年報整理和建立，年度報告來自中國證監(jiān)會指定信息披露網(wǎng)站——巨潮資訊網(wǎng)（www.cninfo.com.cn）；二是通用數(shù)據(jù)庫，來自CS MAR中國股票市場研究數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理采用SPS S13.0統(tǒng)計軟件進行。

（二）財務(wù)績效的衡量指標 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)收益率來衡量上市公司財務(wù)績效。根據(jù)我國上市公司的特點，本文的研究指標分為表示償債能力的指標利息保障倍數(shù)（X1）、資產(chǎn)負債率（X2）、速動比率（X3）、流動比率（X4）；表示盈利能力的指標銷售凈利率（X5）、凈資產(chǎn)收益率（X6）、營業(yè)利潤率（X7）、總資產(chǎn)收益率（X8）；表示營運能力的指標總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X9）、存貨周轉(zhuǎn)率（X10）、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X11）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X12）；表示發(fā)展能力的指標主營業(yè)務(wù)增長率（X13）、凈利潤增長率（X14）、總資產(chǎn)增長率（X15）、每股收益增長率（X16）、主營利潤增長率（X17）、營業(yè)收入增長率（X18）等4個方面共18個財務(wù)指標，作為上市公司財務(wù)績效的預(yù)選指標。

三、實證分析結(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。由于各財務(wù)指標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)實問題，不但模型復(fù)雜，而且還會因為多重共線性問題而引起極大的誤差，因此使用18個因子進行KMO and Bartlett’s測試（張文彤，2002）。KM O取值0.611大于0.6和Bartlett球型檢驗中的Sig.=0.000，說明檢驗結(jié)果適合做因子分析。

（2）因子分析法的運用。具體步驟為：

第一，定義變量。將18個財務(wù)績效指標依次定義為分析變量，記作Xi。

第二，將原始數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，消除不同財務(wù)指標因不同量綱和數(shù)量級的不同帶來的影響。

第三，計算變量間的相關(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，計算公共因子的特征值和方差貢獻率，并由大到小排序，提取公共因子。公共因子的方差貢獻率反映了公共因子代表原始變量的信息，根據(jù)因子方差的大小來確定因子的個數(shù)，前5個特征值的累積貢獻率74.544%（達到60%的要求），可取前面5個特征值所對應(yīng)的特征向量。同時采用方差極大法，對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，使其結(jié)構(gòu)簡化，容易對每個因子進行恰當?shù)慕忉尯投x（見表1）。

表1 解釋方差總和（旋轉(zhuǎn)后）

從表1可以看出，旋轉(zhuǎn)后的載荷表第一個因子的特征值=3.161，占方差的17.563%，第二個因子的特征值=2.741，占方差的15.231%，第三個因子的特征值=2.317，占方差的12.873%，第四個因子的特征值=2.059，占方差的11.437%，第五個因子的特征值=1.339，占方差的7.411%。因子分析過程也自動提取了前五個因子，5個因子的特征值共占總方差的74.544%。從表3中可以看出，有五個因子被提取和旋轉(zhuǎn)后，其累計方差和初始值的累計方差并沒有改變，沒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，取得了簡單結(jié)構(gòu)，易于解釋因子，說明因子分析效果理想，18個指標信息分別集中到5個綜合因子中去了。

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

表2 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

（3）財務(wù)績效綜合得分計算。如果要對財務(wù)績效進行綜合評價，可以通過計算公共因子得分，并以各自的貢獻率為權(quán)重計算出加權(quán)平均綜合得分。

第一，公共因子得分的計算。從因子的分析結(jié)果，有5個公共因子。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）綜合得分計算 將因子分析得到的5個因子與代表企業(yè)業(yè)績的指標“凈資產(chǎn)收益率”作為自變量與因變量進行stepwise逐步回歸分析，見表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10%的統(tǒng)計顯著性檢驗，模型2的P值為0.003、0.015，可以判定通過5%的統(tǒng)計顯著性檢驗，模型3的P值全部為0.000，可以判定通過1%的統(tǒng)計顯著性檢驗。因此可以認為模型3比模型1、模型2更優(yōu)。

通過因子分析，將原來的18個財務(wù)指標歸結(jié)為5個因子，綜合后的公共因子信息不重疊，并根據(jù)其方差對原始信息的貢獻率來確定其綜合指標的權(quán)重及公共因子的得分，可以對每個樣本求出加權(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)是其對應(yīng)在總方差貢獻中的比重。將因子得分值代入公式計算，對F值進行排序，整理可得樣本企業(yè)的財務(wù)績效排名情況（鑒于篇幅，只列出前十名），見表5。

表5 2006年～2009年評價得分及排名（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，對企業(yè)的財務(wù)績效進行預(yù)測監(jiān)測，幫助企業(yè)管理者對企業(yè)可能面臨的財務(wù)風險進行預(yù)防，了解企業(yè)在行業(yè)中的經(jīng)營績效。同時對于投資者可以根據(jù)績效排名，理解該行業(yè)的佼佼者，從而在投資過程中規(guī)避可能的投資風險。

［1］邵祥禮：《基于主成分分析法的煤炭上市公司》，《經(jīng)營業(yè)績評價》，《煤炭工程》2010年第2期。

［2］吳峰霞：《上市公司財務(wù)績效評價研究-以鋼鐵上市公司為例》，《財會通訊》（學術(shù)）2008年第6期。

［3］胡松：《股權(quán)分置改革的經(jīng)濟學分析》，《江西財經(jīng)大學學報》2006年第3期。

［4］廖旗平、陳建梁：《對股權(quán)分置改革對價水平影響因素的分析》，《審計與經(jīng)濟研究》2006年第5期。

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

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

（編輯 劉 姍）