■ 成 玲(貴州財經(jīng)大學 貴陽 550025)
在目前世界各國對于非可再生資源限制利用的政策背景下,傳統(tǒng)能源在全球范圍內(nèi)的供需呈現(xiàn)出新的發(fā)展特點,進入2014年以來,以國際原油產(chǎn)品價格的大幅回落和國內(nèi)煤炭資源價格的持續(xù)低迷為特征的新能源環(huán)境對我國能源類上市公司形成了嚴重的業(yè)務(wù)和業(yè)績沖擊,而我國原油嚴重依賴進口和貧氣、多煤的自然資源特點又加劇了傳統(tǒng)能源消費矛盾,分布最為廣泛的煤炭類企業(yè)產(chǎn)能過剩,并且對生態(tài)環(huán)境形成惡劣影響,煤炭類上市公司具有整合產(chǎn)業(yè)鏈條、向煤基清潔能源轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略需求,通過衡量其經(jīng)營績效可以為其進行局部經(jīng)營調(diào)整和漸進完成戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型創(chuàng)造技術(shù)和決策基礎(chǔ)條件,本文基于此,從財務(wù)角度對煤炭傳統(tǒng)能源上市公司進行了基于因子分析法的聚類分析,得出傳統(tǒng)能源行業(yè)展開并購重組和提升行業(yè)集中度、拓展新型業(yè)務(wù)的內(nèi)在證據(jù)。
在目前對于上市公司經(jīng)營績效進行研究的主流方法體系中,基于EVA和平衡計分卡的財務(wù)指標評價法、以DEA和灰色關(guān)聯(lián)分析為主的綜合評價法、因子分析法構(gòu)成主要研究分支,而具有結(jié)合前二者綜合優(yōu)勢的因子分析法實現(xiàn)了對于評價主體主觀性偏差的控制,能夠從變量群中提取共性因子,因此選取作為本文的研究工具。此外,作為最具有可采集性和針對性的上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)可以直觀和相對真實的反映其過去特定時段的經(jīng)營業(yè)績,本文在對我國財政部頒發(fā)的《企業(yè)經(jīng)濟效益評價指標體系(試行)》進行借鑒的基礎(chǔ)上,綜合選取了22項財務(wù)指標作為評價因子,如表1所示,并基于國內(nèi)32家主要的煤炭行業(yè)上市公司進行2010-2013年度財務(wù)數(shù)據(jù)取樣,考慮到近年來煤炭市場的行情變化,2010、2011、2012、2013年數(shù)據(jù)分別賦予權(quán)重40%、30%、20%、10%。
由于本文所選取的財務(wù)指標具有不同的量綱和因子性質(zhì),不能進行直接比較和計算,因此,從消除評價標準差異性的角度出發(fā),需要對各項指標進行基于正向化和無量綱化的預先處理,以使其趨同,消除因子變異和指標數(shù)值大小的影響。
對指標進行正向化和無量鋼化處理后,還要對樣本適用于因子分析法的有效性進行確認,檢驗各個指標之間的相關(guān)性強弱。因此,本文利用預測統(tǒng)計分析軟件(PASW)對樣本數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和Bartlett檢驗,檢驗結(jié)果如表2所示。
在表2中,KMO檢驗值為0.460,一般認為,若KMO<0.5,則樣本數(shù)據(jù)不適用于因子分析法,而0.460<0.5,因此,樣本數(shù)據(jù)未能通過KMO檢驗;Bartlett檢驗統(tǒng)計量值947.223,自由度231,顯著性為0(小于1%),檢驗通過。KMO檢驗結(jié)果表明因子分析法中所選取的指標存在部分相關(guān)性低下的現(xiàn)象,因此指標需要進行進一步精簡。本文通過采用逐步篩選的方法,確定因子指標集合KMO檢驗值小于0.5,最終刪減掉9項指標,得到篩選后的因子指標集合如表3所示。
對篩選后的財務(wù)指標數(shù)據(jù)進行重復正向化和無量綱化處理,再次進行KMO檢驗和Bartlett檢驗,檢驗結(jié)果如表4所示。
從表4數(shù)據(jù)可知,篩選后的因子指標數(shù)據(jù)可以通過KMO檢驗,Bartlett檢驗統(tǒng)計量值為549.975,自由度為78,顯著性概率為0(小于1%),通過檢驗。因此,篩選后的樣本指標數(shù)據(jù)已經(jīng)具備進行因子分析的基礎(chǔ)條件。
本文通過利用主成分分析法來確定模型中的主因子數(shù)量,通過觀察已經(jīng)確定的因子對原有變量總方差的解釋情況(如表5所示),將因子進行旋轉(zhuǎn)處理,旋轉(zhuǎn)后的指標數(shù)據(jù)有4項顯示特征值>1,因此將這4類因子作為本文研究的主因子。各因子對變量總方差的解釋情況如表5所示,其中A表示初始因子解釋,B表示提取因子后的方差解釋,C表示因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋。從表5可以看出,提取4個主因子的累計方差貢獻率為88.59%,即樣本數(shù)據(jù)總體信息的88.59%可以由篩選的4類因子來進行反映,大部分信息得以保留,主因子具備了代替原始指標評價上市公司業(yè)績的條件。
表1 初始因子分析法財務(wù)評價指標
表2 第一次KMO、Bartlett檢驗結(jié)果
表3 篩選后的因子分析法財務(wù)評價指標
表4 第二次KMO、Bartlett檢驗結(jié)果
表5 因子對變量總方差的解釋情況
表6 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣
表7 因子分析法下的32家上市公司經(jīng)營得分情況
圖1 煤炭類上市公司經(jīng)營評價聚類框架
在提取主因子之后,通過采取最大方差法(Max Variance)將因子旋轉(zhuǎn),以因子數(shù)據(jù)特征對其進行分類和賦予具體的經(jīng)濟含義,明確變量因子載荷,如表6所示。在表6中,篩選后的指標序號3、7、8、9顯示出對于主因子1的較高載荷水平,分別對應主營收入增長率、總資產(chǎn)增長率、凈資產(chǎn)增長率以及凈利潤增長率四個財務(wù)指標;篩選后的指標序號4、5、6顯示出對于主因子2的較高載荷水平,分別對應流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率三個財務(wù)指標;篩選后的指標序號11、12、13顯示出對于主因子3的較高載荷水平,分別對應流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率三個財務(wù)指標;篩選后的指標序號1、2、10顯示出對于主因子4的較高載荷水平,分別對應每股收益、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤率。
根據(jù)財務(wù)指標對應主因子顯示出的載荷水平差異,本文分別將各個主因子對應的財務(wù)指標歸結(jié)為成長性(3、7、8、9)、運營性(4、5、6)、安全性(11、12、13)以及收益性(1、2、10)四類,以此來有針對性的衡量傳統(tǒng)能源上市公司的發(fā)展能力、運營能力、資產(chǎn)利用效率、償債能力以及綜合盈利能力,并得到煤炭類上市公司經(jīng)營評價聚類框架,如圖1所示。
根據(jù)主因子聚類分析結(jié)果,得出32家煤炭上市公司在成長性、運營性、安全性以及收益性四個維度下的經(jīng)營得分情況,如表7所示。
根據(jù)32家上市公司在不同維度的得分差異進行劃分,經(jīng)營安全性較好的公司包括大同煤業(yè)、靖遠煤電、四川圣達、中煤能源等;兼具安全性和成長性的公司包括國投新集一家;上海能源、冀中能源等公司表現(xiàn)出運營穩(wěn)健但安全性、成長性、收益性較差的特點;大有能源的成長性在考察的32家上市公司中最為突出;中國神華、蘭花科創(chuàng)、國際實業(yè)等公司則展現(xiàn)出相對占優(yōu)的盈利能力。從因子分析法下的評價得分整體情況來看,32家上市公司在2010-2013財年的經(jīng)營績效較為一般,大量公司收益能力低、成長性差,部分公司如愛使股份等運營能力較差,這與我國煤炭市場近年來的外部發(fā)展環(huán)境特點相吻合,大量企業(yè)處于盈虧平衡線以下,規(guī)模較小的企業(yè)停產(chǎn)、倒閉等成為常態(tài),煤炭行業(yè)已經(jīng)鮮有企業(yè)能夠兼顧成長、穩(wěn)健運營、財務(wù)安全以及強勁的現(xiàn)金流支撐。
根據(jù)本文的分析可知,我國以煤炭為代表的傳統(tǒng)能源行業(yè)在限制非可再生能源利用政策和國家環(huán)境安全壓力、行業(yè)產(chǎn)能過剩的背景下已經(jīng)呈現(xiàn)出愈發(fā)艱難的發(fā)展局面,行業(yè)內(nèi)的企業(yè)盈利特性普遍較差,而行業(yè)資源特點、企業(yè)和企業(yè)家的固化思維等也限制了傳統(tǒng)能源行業(yè)的迅速轉(zhuǎn)型,在實踐中則表現(xiàn)為企業(yè)停產(chǎn)和倒閉,傳統(tǒng)能源行業(yè)的上下游產(chǎn)業(yè)具有強烈的兼并和重組意愿。從目前的發(fā)展情況來看,煤基清潔能源以及以煤層氣、煤制氣為代表的常規(guī)氣體制天然氣是主流的傳統(tǒng)能源類企業(yè)轉(zhuǎn)型方向,煤炭等傳統(tǒng)能源類企業(yè)只有充分認識到企業(yè)發(fā)展與國際能源消費形勢、綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策之間的互動關(guān)系并進行充分實踐,其才能維持企業(yè)的可持續(xù)運行,并通過新業(yè)務(wù)來建立利潤增長點,構(gòu)建財務(wù)安全壁壘,在可以預見的能源類行業(yè)大變革和新突破中尋求立錐之地。
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