馬梅彥
(北京市電子科技情報研究所,北京 100009)
企業(yè)成長性是衡量企業(yè)經(jīng)營狀況和發(fā)展前景的一項重要指標,對企業(yè)起到積極的指引作用。企業(yè)成長性最早是由亞當(dāng)·斯密在《國富論》中提出,分工是導(dǎo)致社會經(jīng)濟進步的唯一原因。自此之后研究學(xué)者才開始從不同視角構(gòu)建企業(yè)成長性內(nèi)涵,企業(yè)成長性受到越來越多關(guān)注。近年來,國內(nèi)學(xué)者對企業(yè)成長性進行了大量的研究。吳世農(nóng)等[1]提出影響成長性的5個關(guān)健因素,并以此建立了上市公司成長性的判定模型,能夠有效地判定或預(yù)測中國上市公司的成長性。王向陽等[2]對企業(yè)成長性標準的界定進行研究,從行業(yè)定位、市場開發(fā)能力、技術(shù)壟斷及其成果轉(zhuǎn)化與監(jiān)督、管理的成長性、經(jīng)營戰(zhàn)略和激勵機制等6個方面提出建議。張冬等[3]對企業(yè)成長性內(nèi)涵進行拓展,并建立“五維度”指標體系,運用因熵模型對創(chuàng)業(yè)板上市公司成長性進行評價。左海霞等[4]從企業(yè)成長性內(nèi)涵、成長性評價指標體系構(gòu)建以及成長性評價方法等方面進行研究綜述??傮w來看,企業(yè)成長性評價方法在不斷創(chuàng)新,已由最初單獨采用某一種評價方法,逐步發(fā)展為綜合使用多種評價方法。
半導(dǎo)體設(shè)備主要用于半導(dǎo)體制造和封測環(huán)節(jié)。隨著全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)向大陸轉(zhuǎn)移以及國內(nèi)政策的大力支持,中國半導(dǎo)體設(shè)備市場迎來新一輪上升周期。據(jù)統(tǒng)計,2020年全球半導(dǎo)體設(shè)備市場達到712億美元,其中大陸市場為187億美元,占比達26%,成為全球第一大市場。2020年大陸半導(dǎo)體設(shè)備增速為39%,遠高于全球的19%,是全球市場增長的主要動力。未來,隨著5G通信、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、汽車電子及新能源等新興產(chǎn)業(yè)的需求,半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)將迎來飛速發(fā)展。
目前,學(xué)術(shù)界對各行各業(yè)的成長性研究較多,涉及通信行業(yè)、金融行業(yè)、傳媒行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)[5-11]等多個行業(yè),但針對半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)成長性的研究卻很少。本文通過對半導(dǎo)體設(shè)備上市公司成長性的研究,將為政府、研究機構(gòu)、投資者提供一定的參考,同時也有助于半導(dǎo)體設(shè)備企業(yè)獲取成長動力,明確未來發(fā)展方向。
以半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)上市公司為樣本,通過Wind篩選出19家相關(guān)半導(dǎo)體設(shè)備企業(yè),選取2020年的財務(wù)數(shù)據(jù)進行實證分析。
因子分析是通過對多個變量之間內(nèi)部依賴關(guān)系的分析,將相關(guān)性密切程度高的變量歸為一類,使每一類變量成為一個公因子,是目前國內(nèi)外進行綜合評價的主要方法之一,也是多元統(tǒng)計分析中應(yīng)用較為廣泛的處理數(shù)據(jù)的方法。通過對影響半導(dǎo)體設(shè)備上市公司成長性的相關(guān)因素進行有效分類,根據(jù)得分情況對上市公司的成長性進行排名,從而進行成長性評價。
影響半導(dǎo)體設(shè)備企業(yè)成長性的因素很多,如何全面客觀地評價企業(yè)成長性,已成為當(dāng)前研究的焦點。由于對非財務(wù)性指標的量化較為困難,因此選擇財務(wù)性指標對半導(dǎo)體上市公司的成長性進行評價。通過參考其他學(xué)者對于成長性評價的研究[7-16],選擇建立指標體系來衡量半導(dǎo)體設(shè)備企業(yè)的成長性。本文將盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力等4種能力作為一級指標,將凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、銷售凈利率、流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)總收入同比增長率、凈利潤同比增長率、總資產(chǎn)同比增長率等12個指標確定為二級指標,見表1。
表1 半導(dǎo)體檢測設(shè)備行業(yè)上市公司成長性評價指標
由于上市公司的指標數(shù)據(jù)取值范圍差異較大,在做因子分析之前需要對指標數(shù)據(jù)進行指標正向化和無量綱化處理。因為本文所使用的是SPSS 20分析軟件,因子分析可以自動進行無量綱化處理,因此只需進行正向化處理即可。
評價指標分為3類:正向指標、逆向指標和適度指標。正向指標的指標值越大,表示企業(yè)的經(jīng)營效益越好;逆向指標的指標值越小,表示企業(yè)的經(jīng)營效益越好;適度指標值在某個范圍內(nèi),表示企業(yè)的經(jīng)營效益最好。
選取的12個指標中,流動比率、速動比率、資產(chǎn)負債率等是適度指標,其余9個指標是正向指標,因此需要對這3個指標進行正向化處理,將其轉(zhuǎn)化成正向指標。根據(jù)學(xué)者的研究[3,17-18],把正向化處理的公式定義為
Yi=1/(1+|k-Xi|)
(1)
式中:Yi為處理后的指標值;Xi為正向化處理前的指標數(shù)值;k為指標標準值,根據(jù)行業(yè)標準將流動比率的標準值k定為2,將速動比率的標準值k定為1,將資產(chǎn)負債率的標準值k定為 0.5。
2.2.1 KMO和Bartlett球形檢驗
在做因子分析前,通過KMO和Bartlett檢驗變量之間的相關(guān)性,證明選取的指標是否適合做因子分析,結(jié)果見表2??梢钥闯霰疚倪x取的指標數(shù)據(jù)的KMO值為0.560。KMO值越接近1,因子分析結(jié)果越好,0.560雖然較低,主要是由于樣本數(shù)量偏少,但是基本達到因子分析的可行性標準。Bartlett球形檢驗P值為0,小于顯著性水平0.05,表明選取的變量指標之間具有較強的相關(guān)性,適合做因子分析。
表2 KMO和Bartlett檢驗
2.2.2 變量共同度檢驗
通過SPSS 20實現(xiàn)由變量共同度檢驗可知,這12個變量的共性方差均大于0.5(表3),且絕大多數(shù)都接近或超過 0.9,表明所提取的公因子能夠很好地反映原始變量的信息,運用因子分析可得到較好的效果。
表3 公因子方差
運用主成分分析法提取公共因子,并由此來計算公共因子的特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率。由表4可以看出,前4個公共因子的特征值均大于1,且累計方差貢獻率在 80%以上,表明前4個公因子基本涵蓋了所有二級指標的信息,可以較好地解釋上市公司成長性。
表4 解釋的總方差
采用具有Kaiser標準化的正交旋轉(zhuǎn)法對其因子進行旋轉(zhuǎn),通過7次迭代后收斂,得到旋轉(zhuǎn)成分矩陣,見表5。第1個公因子在流動比率、速動比率及資產(chǎn)負債率上具有較高的因子載荷值,這些指標反映了上市公司的償債能力,因此將其命名為償債能力因子,該因子對成長性的貢獻率達到28.466%;第2個公因子在凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、銷售凈利率上有較高的載荷值,這些指標反映了上市公司盈利的能力,因此將其命名為盈利能力因子,該因子對成長性的貢獻率為21.385%;第3個公因子在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率及應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率上有較高的載荷值,這些指標反映了上市公司的營運能力,因此將其命名為營運能力因子,該因子對成長性的貢獻率為20.421%;第4個公因子在營業(yè)總收入同比增長率、凈利潤同比增長率及總資產(chǎn)同比增長率上有較高的載荷值,這個指標反映了上市公司的成長能力,因此將其命名為成長能力因子,該因子對成長性的貢獻率為12.937%。
表5 旋轉(zhuǎn)成分矩陣
運用主成分分析法,計算得出因子得分系數(shù)矩陣,見表6,依據(jù)表中系數(shù)可以寫出因子與標準化變量的表達式:
表6 2020年成分得分系數(shù)矩陣
F1=0.158X1-0.006X2+0.006X3+0.278X4+
0.273X5+0.266X6-0.324X7-0.104X8-0.058X9-0.051X10-0.070X11+0.018X12;
F2=0.327X1+0.354X2+0.270X3+0.035X4+0.056X5+0.017X6-0.049X7+0.000X8+0.011X9+0.047X10+0.025X11+0.338X12;
F3=0.255X1+0.119X2-0.194X3-0.052X4+0.073X5+0.009X6+0.234X7+0.320X8+0.389X9+0.033X10-0.071X11-0.170X12;
F4=-0.251X1-0.049X2+0.047X3+0.022X4-0.106X5-0.027X6+0.010X7+0.120X8-0.010X9+0.505X10+0.592X11+0.277X12
式中:F1表示主成分1,即償債能力因子;F2表示主成分2,即盈利能力因子;F3表示主成分3,即營運能力因子;F4表示主成分4,即成長能力因子。
以各公因子方差貢獻率為權(quán)重,計算上市公司成長性綜合因子得分,記為F,則F=(28.466%F1+21.385%F2+20.421%F3+12.937%F4)/83.209%。采用此方法依次計算出上市公司2020年的F,最終形成綜合因子得分,并對其進行排序,結(jié)果見表7。
表7 2020年上市公司成長性綜合因子得分排名
本文選取了19家半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)上市公司作為樣本,根據(jù)表7可以看出,企業(yè)的成長性得分分布區(qū)間為[-0.38,0.79],數(shù)據(jù)之間差距不算太大。為了便于更清晰地顯示中國半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)企業(yè)成長性狀況,將企業(yè)成長性評分結(jié)果劃分為4個等級,見表8。
表8 成長性等級分布
通過對表8的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計可知,企業(yè)成長性綜合得分大于0.5的優(yōu)秀成長性公司數(shù)量有2家,占總樣本的10.5% ,這些公司屬于高成長性企業(yè);得分在(0.20,0.5)區(qū)間內(nèi)公司數(shù)量有11家,占樣本數(shù)57.9%,這些公司屬于良好成長性企業(yè);得分在(0,0.20)區(qū)間內(nèi)的公司有3家,占樣本數(shù)15.8%,這些公司屬于一般成長性企業(yè);而得分小于0的較差成長性的企業(yè)數(shù)量有3家,占樣本數(shù)的15.8%??傮w來看,中國半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)上市公司成長性差異不大,成長性較優(yōu)和較差的企業(yè)數(shù)量都較少,大多數(shù)企業(yè)成長性良好,表明中國半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)上市公司的總體成長性水平有一定競爭力。
從償債能力(F1)可以看出,得分大于0的企業(yè)僅有1家,約占樣本總量的0.05%,其中排名前3的上市公司分別為精測電子、晶盛機電及金辰股份,其償債能力得分分別為0.02、-0.02及-0.15,表明中國半導(dǎo)體設(shè)備上市公司在負債水平控制方面發(fā)展能力較弱。
從盈利能力得分(F2)可以看出,得分大于0的企業(yè)有16家,約占樣本總量的 84.2%,其中排名前3的上市公司分別為華峰測控、上海新陽及至純科技,其盈利能力得分分別為1.31、0.81及0.41,表明半導(dǎo)體設(shè)備上市公司盈利發(fā)展方面能力較強。
從營運能力因子(F3)可以看出,得分均大于0,其中排名前3的上市公司分別為奧普光電、福晶科技及賽騰股份,其營運能力得分分別為2.46、2.18及1.68,表明半導(dǎo)體設(shè)備上市公司在營運方面發(fā)展能力較強。
從成長能力因子(F4)可以看出,得分大于0的企業(yè)有17家,約占樣本總量的 89.5%,其中排名前3的上市公司分別為星云股份、長川科技及華峰測控,其成長能力得分分別為5.59、4.26及1.88,表明半導(dǎo)體設(shè)備上市公司在成長方面發(fā)展能力較強。其中成長性綜合得分大于0的企業(yè)為16家,且成長能力因子排名前2的上市公司中星云股份與長川科技在綜合得分排名中位居第1及第2,表明成長能力是半導(dǎo)體設(shè)備上市公司成長性的重要因素。
采用因子分析對中國19家半導(dǎo)體設(shè)備上市公司2020年的成長性進行了實證分析,并對半導(dǎo)體設(shè)備上市公司的綜合成長性和各分項能力進行評價分析。結(jié)果表明,中國半導(dǎo)體設(shè)備行業(yè)上市公司成長性整體水平較高,但是償債、盈利、營運與成長等各項能力發(fā)展不均衡,其中償債能力較弱,盈利、營運與成長能力較強。