魯黛迪

摘?要：近年來隨著我國倡導(dǎo)的“一帶一路”政策初見成效，第二、三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展帶動了一批建筑行業(yè)公司上市。于是，如何從上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)行業(yè)績評價，判斷公司的成長前景、盈利能力，成了上市公司及其財(cái)務(wù)工作者尤為關(guān)心的問題。本文選取2018年A股市場建筑行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，使用因子分析法提取出盈利能力、發(fā)展能力、償債能力和營運(yùn)能力4個公共因子，通過量化該4個因子對上市公司經(jīng)營業(yè)績的影響程度構(gòu)建出建筑行業(yè)綜合因子得分模型，由此對2018年我國A股市場建筑行業(yè)上市公司進(jìn)行了業(yè)績評價，并針對我國建筑行業(yè)現(xiàn)狀對上市公司提出了經(jīng)營建議。

關(guān)鍵詞：建筑行業(yè)；因子分析法；綜合因子得分

中圖分類號：F23?????文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.16.053

建筑行業(yè)是支撐國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)型產(chǎn)業(yè)之一。建筑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，關(guān)系到國民的日常生活、社會再生產(chǎn)和國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。近年來隨著我國倡導(dǎo)的“一帶一路”政策初見成效，雖然建筑行業(yè)整體增速有所放緩，但是我國第二、三產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展仍然提升了國內(nèi)市場對建筑業(yè)的需求，進(jìn)而推動了一批發(fā)展迅速、盈利能力良好的建筑公司上市。于是，如何從上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中進(jìn)行業(yè)績評價，判斷公司的成長前景、盈利能力，成了上市公司及其財(cái)務(wù)工作者尤為關(guān)心的問題。

對于上市公司來說，在股票市場中上市公司披露的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是反映公司經(jīng)營業(yè)績的直觀資料。因此，本文選取了2018年A股市場84家建筑行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，使用因子分析法，將其中12個有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)經(jīng)分析整理，提取出償債能力、經(jīng)營能力、盈利能力和發(fā)展能力4個公共因子，并通過量化該4個因子對上市公司經(jīng)營業(yè)績的影響程度構(gòu)建出綜合得分模型，由此計(jì)算出該84家上市公司當(dāng)年表現(xiàn)的綜合評分，評價了其中有代表性的公司的經(jīng)營業(yè)績，并給出相應(yīng)的經(jīng)營管理建議。企業(yè)及其財(cái)務(wù)工作者通過本文構(gòu)建的建筑行業(yè)上市公司業(yè)績綜合因子得分模型能夠判斷企業(yè)的經(jīng)營和發(fā)展的健康程度，預(yù)測企業(yè)發(fā)生的危機(jī)并及時發(fā)現(xiàn)和處理財(cái)務(wù)異常狀況，使企業(yè)經(jīng)營發(fā)展更加科學(xué)。

1?文獻(xiàn)綜述

關(guān)于因子分析法，國外研究最早可以追溯到FitzPartrick（1932）、Smith和Winakor（1935），他們通過檢驗(yàn)經(jīng)營成功和經(jīng)營失敗的公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，證明了這兩種公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)存在顯著的差異。這也就意味著，特定的財(cái)務(wù)指標(biāo)可以提取作為公共因子對公司業(yè)績進(jìn)行分析。在這之后，F(xiàn)ama和French（1992）通過提取Beta值、賬面市值比和市值3個因子對美國股票市場的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，用以解釋股票報(bào)酬率的差異，即著名的Fama-French三因子模型。

國內(nèi)關(guān)于因子分析法相關(guān)研究起步較晚。陳燕（2009）將因子分析法與層次細(xì)分法結(jié)合，對鋼鐵行業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)分析。李君妍、王力賓（2013）運(yùn)用因子分析法提取5個財(cái)務(wù)指標(biāo)對農(nóng)業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)實(shí)證分析。不過，總結(jié)前人研究，筆者認(rèn)為，現(xiàn)階段我國學(xué)者的研究主要在上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險分析和預(yù)警方面，視角仍然集中在投資者角度，而對于上市公司如何有針對性地分析自身財(cái)務(wù)狀況、結(jié)合自身實(shí)際情況做出有效的財(cái)務(wù)管理建議研究較少。其次，雖然償債能力、運(yùn)營能力、盈利能力和發(fā)展能力是4個較為常見的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)類型因子，但是量化分析該4個因子對上市公司經(jīng)營業(yè)績的影響程度在現(xiàn)有的研究中則較為少見。最后，現(xiàn)有的因子分析主要是針對上市公司整體市場表現(xiàn)，對建筑業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況分析尚是少數(shù)，本文的研究填補(bǔ)了這一空白。

2?數(shù)據(jù)來源和實(shí)證分析

2.1?數(shù)據(jù)來源

為了綜合反映建筑行業(yè)上市公司綜合經(jīng)營業(yè)績，本文從償債能力、運(yùn)營能力、盈利能力和發(fā)展能力4個方向選取這些公司共12個財(cái)務(wù)指標(biāo)作為變量進(jìn)行研究。其中，償債能力指標(biāo)選取流動比率和資產(chǎn)負(fù)債率兩個指標(biāo)表示；運(yùn)營能力選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率兩個指標(biāo)表示；盈利能力選取資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、投入資本回報(bào)率、長期資本收益率五個指標(biāo)表示；發(fā)展能力選取凈資產(chǎn)收益率增長率、基本每股收益增長率、凈利潤增長率3個指標(biāo)表示，共計(jì)12個指標(biāo)。本文選取中國A股市場84家建筑業(yè)上市公司2018年度12個財(cái)務(wù)指標(biāo)變量，共1008個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

2.2?實(shí)證分析

在從事社會科學(xué)類研究時，通過收集得到的大量數(shù)據(jù)能在實(shí)證研究時提高結(jié)論的準(zhǔn)確性，但收集的數(shù)據(jù)過多、過于復(fù)雜，加上數(shù)據(jù)間變量相關(guān)性的影響，也會給實(shí)證分析帶來困難。因此，這種針對多變量數(shù)據(jù)分析的需求催生出了因子分析法。因子分析法將初始變量按照相關(guān)性進(jìn)行分類，將彼此具有較高相關(guān)性的變量融和成一個具有代表性的公共因子，如此即可將十幾個變量特征用幾個少數(shù)公共因子替代進(jìn)行“降維”處理，在盡可能多的保留數(shù)據(jù)特征的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和實(shí)證分析。在提取出有代表性的若干因子后，根據(jù)各因子的貢獻(xiàn)度進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，進(jìn)一步得到各因子得分。因子分析法的數(shù)學(xué)表達(dá)式為矩陣：

X=AF+B（1）

其中，向量X（x1，x2，x3，…，xp）代表本文選取的變量，向量F（f1，f2，f3，…，fp）代表經(jīng)過降維提取出的公共因子，A（αIJ）是F（f1，f2，f3，…，fp）的系數(shù)矩陣，也稱為因子載荷矩陣，αij（i=1，2，…，p;j=1，2，…，k）代表第i個變量在第j個因子上的系數(shù)（因子載荷），也代表其在F（f1，f2，f3，…，fp）中所占的權(quán)重。B（β1，β2，…，βp）代表本模型無法解釋的、彼此間無相關(guān)性的因子，具有不可觀測性。

對公式（1）兩邊同時取方差，可得：

Var（xi）=α2i1Var（f1）+…+α2ikVar（fk）+Var（βi）=∑kj=1α2ij+∑pi=1β2i（2）

其中∑kj=1α2ij稱為公因子方差（也叫變量共同度），記為h2i，代表對變量xi的影響程度。h2i越大，則因子F對變量X的影響程度越大。

2.2.1?主成分分析

使用因子分析法進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的前提是確定所選變量是否適用于因子分析。通過之前的論述可知，因子分析法要求若干變量之間彼此存在較強(qiáng)的相關(guān)性，這樣從不同的變量中提取出的公共因子才具有足夠的代表性，因子分析的效果也就越好。因此本步驟中，筆者選用KMO統(tǒng)計(jì)量和巴特萊特球形檢驗(yàn)。一般認(rèn)為KMO統(tǒng)計(jì)量在0.7以上、巴特萊特球形檢驗(yàn)sig值小于0.05時，變量間相關(guān)性較為顯著，適用于因子分析。

筆者使用SPSS230軟件對2018年建筑行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO統(tǒng)計(jì)量和巴特萊特球形檢驗(yàn)，得到KMO統(tǒng)計(jì)量為0695，接近07，說明各變量間存在的相關(guān)性能夠進(jìn)行因子分析。巴特萊特球形檢驗(yàn)顯著性為0000，代表否定原假設(shè)，即各變量間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。同樣證明了本文數(shù)據(jù)適宜進(jìn)行因子分析。

2.2.2?因子分析結(jié)果

使用SPSS230軟件對建筑行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，能夠得到相關(guān)系數(shù)矩陣、公因子方差和提取總方差解釋等?？偡讲罱忉尡碇杏?個主成分的特征值大于1，從高到低依次是5678，2250，1746和1068，且累積方差百分比達(dá)到8741%，意味著提取這四個主成分因子能夠很好地代表原12個變量，同時幾乎不損失其原信息量。因此可以得出結(jié)論，對于建筑行業(yè)上市公司12組財(cái)務(wù)指標(biāo)（視為12個變量），提取4個因子進(jìn)行分析是較為適宜的。

那么這4個公共因子對12個原始變量的影響程度如何呢？如上文所述，公因子方差能夠代表提取的4個公共因子對12個變量的影響程度。公因子方差越大，則因子對變量的影響程度越大。計(jì)算12個變量的公因子方差可以看出，12個變量中，公因子方差最大的為凈資產(chǎn)收益率增長率（983%），最小的為流動比率（747%），說明我們選取的4個因子的解釋力度是比較大的。

接下來使用主成分分析法提取成分矩陣和使用凱撒正態(tài)化最大方差法旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。通過觀察旋轉(zhuǎn)后的矩陣，我們能夠看到每個變量在不同因子上的載荷。通常載荷大于04可以視為某一變量與該因子存在對應(yīng)關(guān)系。經(jīng)過觀察，公共因子1在資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、投入資本回報(bào)率、長期資本收益率5個變量的載荷最高，能夠很好地解釋企業(yè)的盈利能力；公共因子2在凈資產(chǎn)收益率增長率、基本每股收益增長率、凈利潤增長率3個變量的載荷最高，體現(xiàn)的是企業(yè)的發(fā)展能力；公共因子3在流動比率和資產(chǎn)負(fù)債率2個變量的載荷最高，能夠代表企業(yè)的償債能力；公共因子4在應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率2個變量的載荷最高，能夠解釋企業(yè)的營運(yùn)能力。

2.2.3?綜合因子得分

通過觀察成分得分系數(shù)矩陣（表2），我們能夠建立起建設(shè)行業(yè)上市公司12個財(cái)務(wù)指標(biāo)與該4個公共因子的函數(shù)表達(dá)式，如下所示：

F1=-0.055X1-0.063X2-0139X3+…-0108X12

F2=0019X1+0082X2+0133X3+…+0407X12

F3=0494X1+0496X2+0113X3+…-0057X12

F4=0018X1-0023X2+0757X3+…+0042X12（3）

提取方法為主成分分析法；旋轉(zhuǎn)方法為凱撒正態(tài)化最大方差法；組件得分。

為了計(jì)算綜合因子得分，我們首先按照各個因子對應(yīng)的特征值計(jì)算出各因子在整體公因子方差中所占的比重，再代入綜合因子得分公式中，如下：

Comp?score=λ1/（λ1+λ2+λ3+λ4）F1+λ2（λ1+λ2+λ3+λ4）F2+λ3（λ1+λ2+λ3+λ4）F3+λ4（λ1+λ2+λ3+λ4）F4（4）

根據(jù)總方差解釋中4因子的特征值，可知λ1=5678，λ2=2.250，λ3=1.746，λ4=1.068，代入上式可得：

Compscore=5.678/（5.678+2.250+1.746+1068）F1+2.250/（5.678+2.250+1.746+1.068）F2+1.746/（5.678+2.250+1.746+1.068）F3+1.068/（5.678+2.250+1.746+1.068）F4=0.529F1+0209F2+0.163F3+0.099F4（5）

依前文已知F1代表盈利能力，F(xiàn)2代表發(fā)展能力，F(xiàn)3代表償債能力，F(xiàn)4代表營運(yùn)能力。如此，我們便得到了盈利能力、發(fā)展能力、償債能力和營運(yùn)能力4個因子對于綜合因子得分影響程度的數(shù)學(xué)表達(dá)式。通過觀察式（5）可以發(fā)現(xiàn)，盈利能力對建筑行業(yè)上市公司綜合因子得分影響最大，盈利能力因子每提高1%，則綜合因子得分增加0529%，說明公司盈利能力越強(qiáng)，其經(jīng)營狀況越良好，財(cái)務(wù)狀況越健康。發(fā)展能力對建筑行業(yè)上市公司綜合因子得分影響次之，發(fā)展能力因子每提高1%，則綜合因子得分增加0209%，一家公司能夠快速增長往往也說明其財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營情況不錯。之后是償債能力和營運(yùn)能力因子，它們每提高1%，則綜合因子得分分別增加0163%和0099%。對于建筑行業(yè)上市公司來說，企業(yè)償債能力差、運(yùn)營不暢，均會導(dǎo)致資金鏈斷裂，進(jìn)而導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險和經(jīng)營危機(jī)。

依式（3）和式（5），在已知建筑行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的情況下，我們可以計(jì)算得到該公司財(cái)務(wù)狀況的綜合因子得分，用于從盈利能力、發(fā)展能力、償債能力和營運(yùn)能力4個角度分析和評價該公司的經(jīng)營情況和財(cái)務(wù)狀況。綜合因子得分越高，說明上市公司經(jīng)營情況和財(cái)務(wù)狀況越好。將2018年A股市場建筑行業(yè)84個上市公司各自12個財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入綜合因子得分公式，計(jì)算出該批公司的綜合因子得分情況，如表3。

根據(jù)綜合因子得分表（表3）可知，按照本文建立的因子分析模型和綜合因子得分公式來看，四川路橋、空港股份、宏潤建設(shè)、東易日盛和重慶建工的綜合因子得分均超過0.75，在整個建筑行業(yè)上市公司排名前5名，是當(dāng)年財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營業(yè)績表現(xiàn)較好的上市公司。而美麗生態(tài)、乾景園林、萬邦達(dá)、天海防務(wù)和洪濤股份因子得分均為負(fù)數(shù)，在整個建筑行業(yè)上市公司排名最末5名，這意味著這5家公司在當(dāng)年財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營業(yè)績表現(xiàn)不佳，值得管理層警惕。

3?結(jié)論與建議

通過本文建立的綜合因子得分公式，建筑行業(yè)其他公司亦可使用本公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)代入本文構(gòu)建的綜合因子得分模型，計(jì)算得到本公司的綜合因子得分，通過與同期同行業(yè)其他上市公司的財(cái)務(wù)表現(xiàn)進(jìn)行對比，可以從盈利能力、發(fā)展能力、償債能力和營運(yùn)能力4個角度進(jìn)行公司業(yè)績評價，了解本公司在全行業(yè)的經(jīng)營業(yè)績水平，以便管理層對未來公司經(jīng)營做出決策。

企業(yè)償債能力差、運(yùn)營不暢，均會導(dǎo)致資金鏈斷裂，進(jìn)而導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險和經(jīng)營危機(jī)。建筑行業(yè)作為傳統(tǒng)行業(yè)，產(chǎn)品具有較大的同質(zhì)化現(xiàn)象。面對我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)升級，建筑行業(yè)公司應(yīng)當(dāng)積極調(diào)整經(jīng)營策略，從盈利能力、發(fā)展能力、償債能力和營運(yùn)能力4個方向著手，不斷推動技術(shù)創(chuàng)新，積極尋求轉(zhuǎn)型升級。

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