張莉萍

摘 要：隨著全球能源需求增長緩慢，化石能源消費(fèi)占一次能源消費(fèi)比重逐年下降，清潔能源與傳統(tǒng)化石能源相比競爭優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，傳統(tǒng)能源行業(yè)企業(yè)處境艱難。為使其厘清運(yùn)營狀況充分發(fā)揮自身的外部條件和內(nèi)在資源，對能源類上市公司實際經(jīng)營績效進(jìn)行評價，本文從區(qū)域視角出發(fā)，按照中國五大地理分區(qū)選取能源行業(yè)20家上市公司作為研究對象，運(yùn)用多元統(tǒng)計中的因子分析法和主成分分析法，利用SPSS和Excel軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計和實證分析。結(jié)果顯示上市公司總部所在地理區(qū)域的不同確實會從政策導(dǎo)向、研發(fā)激勵機(jī)制等方面導(dǎo)致績效表現(xiàn)差異。

關(guān)鍵詞：能源行業(yè);因子分析;地區(qū)差異;績效評價

中圖分類號：F23 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.20.047

0 引言

黨的十九大報告指出，中國發(fā)展不平衡不充分，這個不平衡也包括能源，東西部能源供給格局是西部能源東部負(fù)荷。中國煤炭和石油資源集中在北方，水力資源偏在西南，華東和中南是能源資源缺乏的地區(qū)，是這樣一種不平衡的狀態(tài)。資源分布的不均衡從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源開發(fā)、政策導(dǎo)向、研發(fā)激勵機(jī)制等很多方面導(dǎo)致了所處不同區(qū)域的企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，針對這一問題本文使用因子分析法對中國七大地理分區(qū)中五個能源資源相對豐富的地區(qū)：西北、華北、東北、華東和西南地區(qū)的能源類上市公司經(jīng)營績效進(jìn)行研究?？陀^評價能源行業(yè)上市公司的經(jīng)營者業(yè)績，提高企業(yè)的經(jīng)營管理效率，對于管理層，客觀的起到了監(jiān)督的作用并幫助其認(rèn)識到企業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢和劣勢，學(xué)習(xí)同行業(yè)企業(yè)的優(yōu)點，提升企業(yè)的競爭力，發(fā)展先進(jìn)高效節(jié)能技術(shù)，搶占能源科技競爭制高點。

1 經(jīng)營績效評價指標(biāo)體系

本文是對總部具有地區(qū)差異的能源類上市公司經(jīng)營績效進(jìn)行評價研究，只有通過需求選擇合適的指標(biāo)體系，對上市公司的績效評價才能發(fā)揮其作用。由于財務(wù)指標(biāo)具有針對性和易收集的特點，所以采集上市公司財務(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，選擇4個方面13個財務(wù)指標(biāo)建立績效考核指標(biāo)體系。分別為營運(yùn)能力（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X1、存貨周轉(zhuǎn)率X2、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X3），盈利能力（凈資產(chǎn)收益X4、銷售凈利率X5、每股收益X6），償債能力（資產(chǎn)負(fù)債率X7、流動比率X8、速動比率X9、凈利潤X10）。

2 基于因子分析方法構(gòu)建評價模型

2.1 模型構(gòu)建

因子分析的核心目的是闡明指標(biāo)間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)實測指標(biāo)所代表的潛在因子，從眾多的相關(guān)變量中抽取若干共同的因素，設(shè)有n個樣本，p個指標(biāo)，要尋找的公因子為F=（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m），則因子分析模型可表示為：

XP=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+CpUp

2.2 選取樣本數(shù)據(jù)

為對不同地區(qū)能源行業(yè)上市公司的經(jīng)營績效做出綜合評價，考慮到指標(biāo)的可取性將中國七大地理分區(qū)選取能源資源豐富的西北、華北、東北、華東、西南五個地區(qū)。結(jié)合參考普氏能源公司公布的全球能源公司250強(qiáng)和中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的行業(yè)上市公司利潤排行榜最終選取了在滬深兩市上市的陜天然氣、延長化建、陜西煤業(yè)、ST準(zhǔn)油、中海油服、中國石化、中國石油、永泰能源、沈陽化工、大慶華科、國電電力、長春燃?xì)?、泰山石油、上海石化、海越能源、東華能源、重慶燃?xì)?、三峽水利、樂山電力、川投能源20家能源行業(yè)公司作為樣本，通過中國上市公司資訊網(wǎng)搜集樣本能源行業(yè)公司2015-2019年完整的財務(wù)數(shù)據(jù)報表為樣本數(shù)據(jù)。

3 經(jīng)營績效評價的實證分析

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于指標(biāo)體系中變量的觀測值量綱和數(shù)量級不同，直接用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計算會突出方差較大的變量而削弱方差較小變量。標(biāo)準(zhǔn)化處理各指標(biāo)則直接將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS22.0中使用數(shù)據(jù)描述模塊進(jìn)行處理。

（2）變量檢驗。KMO檢驗用于檢查變量之間的相關(guān)性和偏相關(guān)性，取值在0-1之間，取值越接近于1，變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，偏相關(guān)性越弱，越適合使用因子分析法。對2015-2019年的變量進(jìn)行KMO和巴特利球形度檢驗，檢驗結(jié)果均大于0.5，屬于比較適合做因子分析范圍。

（3）提取公因子。這里令F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)5分別代表這5個主成分。為了更清楚地表現(xiàn)因子中各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，本文采用方差最大化旋轉(zhuǎn) 讓因子載荷的絕對值按列向 0 和1 兩極分化，旋轉(zhuǎn)后的累計貢獻(xiàn)率為88.221%。

（4）主成分解釋。公共因子需要體現(xiàn)實際經(jīng)濟(jì)意義，因此需要對因子載荷矩陣進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，不同的變量在5個公因子上具有不同的負(fù)荷值，根據(jù)負(fù)荷值的大小體現(xiàn)公共因子的實際意義。第一個公因子在凈資產(chǎn)收益X4和每股收益X6上具有較大載荷，將第一個公因子命名為盈利能力指標(biāo);第二個公因子可由指標(biāo)X8、X9解釋，歸類為償債能力指標(biāo);第三個公因子在X12和X13上具有較大載荷，命名為發(fā)展能力1指標(biāo);第三個和第四個公因子分別可用X10、X11和X1、X3解釋，所以分別命名為發(fā)展能力和營運(yùn)能力。

（5）因子得分。經(jīng)過主成分分析法提取出5個具有代表性的公共因子，再根據(jù)因子得分和方差貢獻(xiàn)率可以得出績效評價模型：

T=0.273F1+0.183F2+0.175F3+0.163F4+0.088F5

將收集的數(shù)據(jù)帶入上式，用Excel軟件計算整理得出2015-2019年20家能源行業(yè)上市公司的績效綜合得分和排名如表2所示。

從表2中可得績效排名前三的公司分別為中石化、中石油和東華能源，地理位置方面集中在華北和華東地區(qū)。其中排名第一的中國石油化工集團(tuán)有限公司作為世界500強(qiáng)企業(yè)之一，注冊資本3265億元人民幣，總部設(shè)在北京，是中國最大的成品油和石化產(chǎn)品供應(yīng)商，其績效綜合排名第一離不開公司雄厚的實力基礎(chǔ)。而同樣綜合表現(xiàn)優(yōu)秀位于張家港東華能源注冊資本僅為22200萬元人民幣，主營業(yè)務(wù)為油田伴生資源的開發(fā)利用，主營產(chǎn)品為工業(yè)燃?xì)?。績效表現(xiàn)末位的三個公司分別為位于西北地區(qū)和東北地區(qū)的ST準(zhǔn)油、國電電力和長春燃?xì)猓B續(xù)5年綜合得分為負(fù)數(shù)，績效表現(xiàn)較差，其中長春燃?xì)?015年的綜合得分為-0.987，接近-1，績效表現(xiàn)堪憂。由分析統(tǒng)計可知東部和中部的能源企業(yè)績效最高，西南地區(qū)能源企業(yè)績效水平居中，而西北和東北地區(qū)的能源行業(yè)企業(yè)績效水平最低。