劉 娟,程 晨,牛 勇,李 寧

(1.合肥學院數(shù)學與統(tǒng)計系,中國 合肥 230601;2.合肥市第一中學,中國 合肥 230601;3.安徽大學大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學院,中國 合肥 230601)

2018年11月,上交所宣布設立獨立的科創(chuàng)板塊。2019年1月,依據(jù)證監(jiān)會發(fā)布的相關文件,科創(chuàng)板精準定位于“面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟主戰(zhàn)場、面向國家重大需求”,科創(chuàng)板塊的穩(wěn)定發(fā)展將為我國科技創(chuàng)新事業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展奠定基礎,我國創(chuàng)新型企業(yè)發(fā)展邁入一個新階段。

科創(chuàng)板的建立是增大中國科技創(chuàng)新能力、擴大中國市場功能的一項重大改革舉措,并且對中國科技水平的發(fā)展有著非常重要的意義。因此,有必要運用定量分析手段評價我國科創(chuàng)板上市公司在經(jīng)濟發(fā)展、創(chuàng)新能力及財務狀況等方面的表現(xiàn)。企業(yè)可以根據(jù)評價結果進行針對性的優(yōu)化,從而改善公司業(yè)績、加快產品研發(fā)和推廣速度,提高生產效率,增加銷售收益。投資者可以對公司的發(fā)展前景和投資回報進行清晰地了解和分析,從而幫助其作出明智的投資決策。政府可以根據(jù)評估結果制定相應的支持政策,加強對科創(chuàng)板企業(yè)的監(jiān)管和引導作用,以此促進經(jīng)濟結構升級和轉型升級。

針對上市公司的績效綜合評價,已有許多學者開展了相關工作。王欣妮等人[1]選取93家在A股上市的房地產公司作為研究樣本,采用加權評價法對樣本企業(yè)2018年競爭力進行綜合評價。Wu[2]嘗試將經(jīng)濟增加值( EVA )指標引入醫(yī)藥行業(yè),設計并調整EVA的計算公式,并以恒瑞醫(yī)藥為例對其經(jīng)營績效進行具體分析。耿艷萍等人[3]基于平衡計分卡,采用熵值法來分析快遞企業(yè)績效評價的主要因素。洪一升[4]基于熵權法和集對分析法,從盈利、償債、營運等方面構建景區(qū)類上市公司財務績效綜合評價模型。張紅霞等人[5]從盈利、資產、債務和經(jīng)營四個維度,運用熵權法構建高新技術企業(yè)財務績效綜合評價模型。肖琦[6]基于BWM-熵值法,從償債、盈利、營運、發(fā)展及風險五個維度構建電力上市公司績效綜合評價模型。郝婷等人[7]構建基于平衡計分卡,提出基于績效棱柱模型的個性化績效評價體系。莊義珊[8]基于平衡計分卡,從財務、客戶、內部流程和學習與成長四個維度構建上市證券公司績效評價體系。陳亮等人[9]從市場需求、財務績效、自主創(chuàng)新和社會責任四個維度,采用偏序集評價方法來構建企業(yè)績效評價指標體系。李明宇等人[10]基于因子分析法,從盈利、發(fā)展、營運、償債和現(xiàn)金五個維度構建科技服務業(yè)上市公司績效綜合評價模型。

基于上述關于企業(yè)績效評價的研究,本文運用因子分析和聚類分析等多元統(tǒng)計方法來綜合分析我國科創(chuàng)板上市公司的績效情況。首先,選用因子得分情況評估科創(chuàng)板上市公司盈利能力及成長能力、償債能力的高低,并通過聚類分析對科創(chuàng)板上市公司進行分類,最后,綜合因子分析與聚類分析的結果,提出一些具有針對性的結論與建議。

1 方法介紹

1.1 因子分析模型

因子分析為如下數(shù)學模型[6]

第一步:數(shù)據(jù)標準化,選取的指標數(shù)據(jù)的單位不同,也許會導致模型結果出現(xiàn)一定的差異,因此,在進行模型分析之前需要消除由于指標間量綱或數(shù)量級的差異引起的誤差;

第二步:計算各因子的特征值及方差貢獻率,依據(jù)特征值大于1的標準,選取公共因子,方差貢獻率越大,則因子越重要;

第三步:確定主因子,選取前m個因子累計貢獻率不低于0.65的來反映評價指標;

第四步:對因子進行方差最大化的因子旋轉,通過相關線性方程計算出各個主因子的得分;

第五步:根據(jù)選用的模型來計算各因子在總結果中的占比情況,進而構建綜合得分函數(shù),求解綜合得分,最后對得分大小進行排名。

1.2 聚類分析模型

由于K均值聚類的算法簡單且可以快速有效地處理樣本數(shù)據(jù),當處理大量的樣本數(shù)據(jù)時,K均值聚類可以提高數(shù)據(jù)處理效率且收斂速度快、聚類效果好[13,14]。K均值聚類依據(jù)歐氏距離來度量樣本到聚類中心的距離,將樣本指標數(shù)據(jù)劃為L個簇,使得分類結果所對應的代價函數(shù)最小。即定義J為代價函數(shù):

其中,xi代表第i個樣本(i=1,2,…,M),ci是xi所屬于的簇,μci代表簇對應的中心點,M是樣本總數(shù)。

同樣,樣本與樣本之間的距離可用歐式距離定義:

其中,xi和xj為第i和第j個樣本(i,j=1,2,…,M)。

一般地,構建聚類分析模型的步驟如下。

第一步:準備數(shù)據(jù)。首先需要收集并整理要分析的數(shù)據(jù),同時,需要對數(shù)據(jù)進行清洗和處理缺失值等操作,以保證數(shù)據(jù)的質量。

第二步:選擇距離度量。距離度量決定了在聚類過程中如何計算兩個數(shù)據(jù)點之間的相似度或距離。

第三步:選擇聚類算法。根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的聚類算法。常見的聚類算法包括K-Means及層次聚類等。

第四步:確定聚類數(shù)目。聚類數(shù)目決定了要將數(shù)據(jù)分成多少類。

第五步:執(zhí)行聚類。將數(shù)據(jù)輸入到聚類算法中,根據(jù)設定的距離度量和聚類數(shù)目將數(shù)據(jù)分成不同的簇。

第六步:評估聚類結果。對聚類結果進行評估和解釋,檢查聚類效果是否符合預期,并根據(jù)需要調整參數(shù)或重新執(zhí)行聚類。

2 實證分析

2.1 研究樣本與評價指標

根據(jù)新浪財經(jīng)網(wǎng)2021年的數(shù)據(jù)分析,我國科創(chuàng)板上市公司主要集中在新一代信息技術、生物醫(yī)藥、新材料、新能源及高端裝備制造行業(yè),本文選取這些行業(yè)中發(fā)展領先的69家科創(chuàng)板上市公司作為研究對象(表1)。根據(jù)科創(chuàng)板上市公司的財務指標數(shù)據(jù),從盈利能力、償債能力、成長能力及運營能力中選取10個指標,具體評價指標體系如圖1所示。

圖1 評價指標體系

表1 樣本公司

2.2 因子分析

為了驗證因子分析是否適用于科創(chuàng)板公司的績效評價研究,先對指標數(shù)據(jù)進行KMO和巴特利特檢驗,分析可得KMO=0.719>0.6,說明選取的指標數(shù)據(jù)適合進行因子分析;巴特利特檢驗的P值小于0.05,表明選取的69家科創(chuàng)板上市公司相關指標變量通過適用性驗證。公因子方差分析結果如表2所示,由表2數(shù)據(jù)可知,指標變量的有效信息提取情況較好。

表2 公因子方差表

本文采用主成分分析法提取主因子,共提取了3個初始特征值大于1的公共因子,累計貢獻了79.824%的信息。對原始指標進行正交旋轉,得到相應成分矩陣如表3所示。第一個因子在凈資產收益率、凈利潤同比增長率、營業(yè)總收入同比增長率、應收賬款周轉天率上具有較高的荷載。綜合考慮,第一個因子可命名為成長能力因子。第二個因子在流動比率及速動比率上具有較高的荷載,且這兩項指標均代表企業(yè)償債能力的指標,即第二個因子可命名為償債能力因子。第三個因子在銷售凈利率及銷售毛利率上具有較高的荷載,且這兩項指標均代表企業(yè)盈利能力的指標,即第三個因子可命名為盈利能力因子。若記F1是成長能力的因子得分,F2是債償能力的因子得分,F3是盈利能力的因子得分。由表4的系數(shù)矩陣得因子分析模型:

表3 旋轉后的成分矩陣

表4 因子得分系數(shù)矩陣

由表4可以得出成長能力因子的方差貢獻率是37.194%最大,其次是償債能力因子31.057%和盈利能力因子11.573%。若記Ci是第i個主因子的方差貢獻率占3個主因子的累計貢獻率的占比(i=1,2和3),則科創(chuàng)板上市公司財務績效評價的綜合得分函數(shù)F如下:

其中權計算公式:Ci=Pi/P(i=1,2,3),Pi是第i個主因子的方差貢獻率,P是3個主因子的累積方差貢獻率。根據(jù)表3中數(shù)據(jù)可知,科創(chuàng)板上市公司的成長能力因子占比C1為0.466,償債能力因子占比C2為0.389,盈利能力因子占比C3為0.145。即綜合得分函數(shù)為

F=0.466F1+0.389F2+0.145F3。

最后,用SPSS 25分析數(shù)據(jù)得到各個因子得分Fi(i=1,2和3)及綜合因子得分F,并依據(jù)綜合因子得分F進行排序,具體結果如表5所示。

表5 綜合因子排序

2.3 聚類分析

為進一步對我國科創(chuàng)板上市公司績效進行分析,在因子分析的基礎上對3個主因子得分Fi(i=1,2和3)及綜合得分F作K-均值聚類分析。通過SPSS 25進行聚類數(shù)為4的聚類分析,結果如表6和7所示。

表6 分類表

由表7可以看出,第一類公司在盈利能力方面得分最高,償債能力和成長能力方面得分也均高于平均值,因此這類公司屬于績效優(yōu)秀型公司。第二類公司如炬芯科技、中望軟件、瀾起科技等在償債能力方面得分最高,盈利能力方面得分較好,而成長能力方面得分處于中等偏下水平,因此,這類公司屬于績效良好型公司。第三類公司如凱賽生物、沃爾德和博匯科技等在成長能力方面得分最高,償債能力方面得分大部分處于中等偏上水平,而盈利能力方面得分大部分處于中等偏下水平,因此,這類公司屬于績效及格型公司。第四類公司如新光光電、樂鑫科技和當虹科技等在盈利能力方面得分大部分處于中等水平,而償債能力方面得分大部分處于中等偏下水平,成長能力方面得分最低,因此,這類公司屬于績效不及格型公司。最后,表9中P值均小于0.05,說明聚類效果較好,聚類數(shù)為4的聚類分析模型適用于這69家科創(chuàng)板上市公司的研究分析。

表7 單因素方差分析表

3 結論

根據(jù)69家科創(chuàng)板上市公司的聚類分析可知,大部分科創(chuàng)板上市公司很難同時實現(xiàn)在盈利能力、償債能力及成長能力3個方面的均衡發(fā)展,其大部分企業(yè)在某些方面都存在著明顯的缺陷。第二類公司成長能力得分處于中等偏下水平,其公司的成長水平還有一定的上升空間;第三類公司償債能力得分大部分處于中等偏上水平,少部分處于中等偏下水平,盈利能力得分大部分處于中等偏下水平,可見其償債能力和盈利水平還有待提升;第四類公司盈利能力得分大部分處于中等,而償債能力得分大部分處于中等偏下,成長能力得分最低,這類績效不及格型公司在整體公司發(fā)展方面還需要全面提升、逐步發(fā)展[15]。

由于科創(chuàng)板行業(yè)是一個典型的高新技術行業(yè),公司的核心競爭力是創(chuàng)新能力,在如今復雜的國內外經(jīng)濟環(huán)境下,創(chuàng)新能力弱的公司必然會在激烈的市場競爭過程中被淘汰。因此,科創(chuàng)板上市公司必須加速提高自主研發(fā)水平,充分利用有限的研發(fā)經(jīng)費,同時也要挖掘優(yōu)秀的人才,為公司構建更加完整的技術創(chuàng)新團隊,加快突破關鍵核心技術,從而使公司在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟[16,17]。大部分科創(chuàng)板上市公司都面臨著一定的財務風險,尤其是第三、四類公司(共61家企業(yè))。為了提升科創(chuàng)板上市公司的抗風險水平、構建更具支撐作用的資本結構,從而有效地提高企業(yè)的績效水平,公司應當基于不同的籌資方式的風險及成本等因素的分析,結合公司的自身需求、制度策略及戰(zhàn)略方針,通過對公司當前的融資模式進行一定的調整,從而全面提升公司的穩(wěn)健性。