淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)45家上市公司成長(zhǎng)性評(píng)價(jià)研究

徐雪琦 閔雨晴 戴昕

摘要：上市公司成長(zhǎng)性評(píng)價(jià)對(duì)分析其經(jīng)營狀況、歸納行業(yè)特性有重要意義。文章選取淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)45家上市公司2018年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用因子分析從盈利、營運(yùn)、發(fā)展與償債能力方面計(jì)算得分，建立熵權(quán)法修正的TOPSIS模型測(cè)算最優(yōu)貼近度，綜合評(píng)價(jià)上市公司成長(zhǎng)性。結(jié)果表明：淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)62.22%的上市公司綜合得分高于區(qū)域均值，行業(yè)得分制造業(yè)>批發(fā)零售業(yè)>采礦業(yè)>發(fā)電運(yùn)輸服務(wù)行業(yè)。為促進(jìn)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司健康發(fā)展，從微觀和宏觀方面提出建議。

關(guān)鍵詞：淮海經(jīng)濟(jì)區(qū);上市公司;因子分析;TOPSIS模型

一、引言

國家發(fā)改委于2018年制定《淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》指出“推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)化，培育我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展新支撐帶”，在產(chǎn)業(yè)管理與經(jīng)濟(jì)發(fā)展層面提出企業(yè)發(fā)展的目標(biāo)。此外，徐工機(jī)械等上市公司還需抓住“中國制造2025”等機(jī)遇，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的下提高自身綜合競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)品牌集群的深入發(fā)展。因此，研究淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司成長(zhǎng)性的評(píng)價(jià)問題，對(duì)評(píng)估其經(jīng)營績(jī)效以及衡量淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)行業(yè)特性具有重要意義。

對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的上市公司而言，展示出較好的成長(zhǎng)能力是助力“淮海夢(mèng)”實(shí)現(xiàn)的切入點(diǎn)。通過對(duì)上市公司成長(zhǎng)性進(jìn)行評(píng)估，能夠用績(jī)效結(jié)果反映企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，為企業(yè)績(jī)效考核和經(jīng)營決策提供客觀依據(jù)。因此本文將對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)上市公司的成長(zhǎng)性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，反映區(qū)域內(nèi)上市公司的行業(yè)特性，為科學(xué)決策提供依據(jù)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取

為評(píng)價(jià)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司成長(zhǎng)性，需要對(duì)上市公司的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行綜合測(cè)算?；诳杀刃?、系統(tǒng)性、整體性和可操作性原則，分別從盈利能力、營運(yùn)能力、發(fā)展能力與償債能力四個(gè)方面選取共12個(gè)指標(biāo)。通過分析徐工機(jī)械等公司的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果，實(shí)現(xiàn)對(duì)其成長(zhǎng)性的評(píng)價(jià)。其中，盈利能力指企業(yè)資產(chǎn)增值的能力，選取營業(yè)利潤率、凈資產(chǎn)收益率和毛利率反映企業(yè)的獲利水平。營運(yùn)能力反映企業(yè)運(yùn)營的效率，選取總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率與應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率衡量。發(fā)展能力是企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)的保證，使用凈利潤增長(zhǎng)率、營業(yè)收入增長(zhǎng)率與資產(chǎn)增長(zhǎng)率衡量企業(yè)的潛力。償債能力體現(xiàn)企業(yè)償還債務(wù)的能力，選用資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率進(jìn)行考察。

（二）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

選取淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)的上市公司為研究樣本，在剔除ST和*ST 類上市公司后，選擇45家上市公司作為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)來自各企業(yè)2018年的年報(bào)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)取自東方財(cái)富網(wǎng)、CSMAR數(shù)據(jù)庫。

三、實(shí)證研究

（一）因子分析

因子分析能用少數(shù)抽象變量體現(xiàn)原本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，從而達(dá)到降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的目的，適用對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)分析。

1. 因子適用性檢驗(yàn)

通過計(jì)算KMO和Barlett研究數(shù)據(jù)對(duì)因子分析法的適應(yīng)性，得到KMO值大于0.5，Sig值小于0.05。因此，45家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)有較強(qiáng)相關(guān)性可用于因子分析。

2. 公因子的提取及命名

采用主成分分析法從原始變量指標(biāo)中提取公因子，采用SPSS得到 4個(gè)公因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為81.764%，選取出的公因子較好地解釋了原有的評(píng)價(jià)指標(biāo)。進(jìn)而對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，結(jié)果如表1所示。

由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可知，第一個(gè)因子F1中營業(yè)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤增長(zhǎng)率、資產(chǎn)增長(zhǎng)率載荷占比較大，體現(xiàn)企業(yè)收益能力，定義為“盈利因子”。第二個(gè)因子F2中，資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率載荷較大，體現(xiàn)償債能力，定義為“償債因子”?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率次、存貨周轉(zhuǎn)率在第三個(gè)因子F3中載荷占比較大，體現(xiàn)營運(yùn)資產(chǎn)的能力，定義為“營運(yùn)因子”。第四個(gè)因子F4中毛利率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率載荷占比較大，反映企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的能力，定義為“發(fā)展因子”。

3. 計(jì)算因子得分

函數(shù)表達(dá)式F1、F2、F3、F4由標(biāo)準(zhǔn)化后的因子成份得分系數(shù)計(jì)算得到。將公因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，結(jié)合因子得分計(jì)算淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司的綜合評(píng)價(jià)得分函數(shù)Fi，則Fi=（28.443Fi+23.707F2+18.870F3+10.745F4）/81.764。得出因子總得分如表2所示。

（二）熵權(quán)法修正的TOPSIS模型

由于因子分析在降維的過程中會(huì)導(dǎo)致原始變量的部分缺失，在此基礎(chǔ)上建立熵權(quán)TOPSIS模型，從而合理分析近年來上市公司的財(cái)務(wù)狀況和成長(zhǎng)水平。

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用TOPSIS法需要指標(biāo)的方向一致。選取的12項(xiàng)指標(biāo)中，第10項(xiàng)指標(biāo)代表的資產(chǎn)負(fù)債率為區(qū)間型指標(biāo)，合理范圍通常為40%-60%，如公式（1）所示：

第11、12項(xiàng)指標(biāo)代表的流動(dòng)比率、速動(dòng)指標(biāo)為中間型指標(biāo)，最佳數(shù)值分別為2、1。依據(jù)公式（2）進(jìn)行正向化處理：

對(duì)上述指標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)公式（3）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理以消除量綱影響：

2. 熵權(quán)法修正的TOPSIS模型

TOPSIS模型首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，而后從數(shù)據(jù)矩陣中找出最優(yōu)向量和最劣向量，計(jì)算研究對(duì)象與最優(yōu)方案的貼優(yōu)度作為樣本優(yōu)劣評(píng)價(jià)的依據(jù)。但由于TOPSIS法存在指標(biāo)賦權(quán)的主觀性，進(jìn)而引入客觀賦權(quán)的熵權(quán)法。熵權(quán)法根據(jù)指標(biāo)中指標(biāo)的變異程度越高含有的信息量越大。首先對(duì)數(shù)據(jù)正向化與標(biāo)準(zhǔn)化并進(jìn)行非負(fù)數(shù)判斷，而后計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本所占信息熵的比重：

運(yùn)用Matlab計(jì)算得出各指標(biāo)的熵值，最終得到徐工機(jī)械等上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)值與最優(yōu)方案的貼近度得分，如表3所示。

（三）綜合因子分析和熵權(quán)TOPSIS的評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司的因子得分和熵權(quán)TOPSIS的貼優(yōu)度得分，可知兩種評(píng)價(jià)結(jié)果不盡相同，但二者的排名情況較為相近。為避免單一評(píng)價(jià)方法的局限，結(jié)合因子分析值和熵權(quán)TOPSIS結(jié)果Si，進(jìn)行加權(quán)計(jì)算最終得分Ti，Ti=aFi+bSi，由于熵權(quán)TOPSIS的模型優(yōu)于因子分析，故令a=0.4，b=0.6。對(duì)因子分析結(jié)果進(jìn)行歸一化處理后，計(jì)算淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各企業(yè)的最終評(píng)分如表4所示。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

基于因子分析法對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)性水平的測(cè)度排名與基于熵權(quán)TOPSIS的測(cè)度排名具有較高的一致性，表明模型的的合理性。因子分析反映徐工機(jī)械等企業(yè)在成長(zhǎng)性過程中需注意盈利因子、償債因子、營運(yùn)因子、發(fā)展因子的影響。結(jié)合因子分析和熵權(quán)TOPSIS總評(píng)分排名，得知企業(yè)成長(zhǎng)性平均值為0.4904，極差為0.6534，表明淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市企業(yè)成長(zhǎng)存在差異性和不均衡性。而48.89%的企業(yè)得分在[0.5，0.6]中間，反映淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)近半數(shù)的上市公司成長(zhǎng)性水平相近，呈現(xiàn)出“兩端少、中間多”、“極差大，整體優(yōu)”的特點(diǎn)。

為研究淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司成長(zhǎng)性的行業(yè)特性，依據(jù)表4整理出“行業(yè)得分情況表”，如表5所示。在超過區(qū)域得分均值0.4943分的28家企業(yè)中，有17家制造業(yè)，占制造業(yè)企業(yè)總數(shù)的56.76%，區(qū)域排名前十的企業(yè)中有8家為制造業(yè)，可知制造業(yè)存在顯著的內(nèi)部差距。批發(fā)和零售業(yè)的兩家行業(yè)“東方銀星”、“遠(yuǎn)大控股”表現(xiàn)出較好的成長(zhǎng)能力，采礦行業(yè)的總體情況也處于前列，這與淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的資源背景和產(chǎn)業(yè)格局的特征緊密相關(guān)。然而，發(fā)電運(yùn)輸、水利環(huán)境等社會(huì)基礎(chǔ)性服務(wù)行業(yè)的得分最低，發(fā)展能力最為薄弱，均沒有達(dá)到區(qū)域的成長(zhǎng)性的均值水平。因此，不同行業(yè)類別的上市公司成長(zhǎng)性水平存在顯著差異，表現(xiàn)為制造業(yè)行業(yè)內(nèi)部差距大，優(yōu)秀的制造業(yè)企業(yè)呈現(xiàn)出良好的成長(zhǎng)勢(shì)頭，批發(fā)零售業(yè)次優(yōu)，其次是采礦業(yè)，發(fā)電運(yùn)輸、水利環(huán)境等社會(huì)基礎(chǔ)性服務(wù)行業(yè)。

（二）建議與措施

1. 從微觀層面

淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司成長(zhǎng)過程中在盈利、償債、營運(yùn)和發(fā)展能力差別較大，企業(yè)應(yīng)注重培養(yǎng)自身的可持續(xù)發(fā)展能力，制定穩(wěn)健的戰(zhàn)略成長(zhǎng)目標(biāo)，培養(yǎng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力。第一，盈利層面，創(chuàng)新盈利模式，提高盈利能力。通過擴(kuò)大主營業(yè)務(wù)占比，從而提高自身業(yè)務(wù)利潤率;采用多元化的盈利方式，優(yōu)化自身的盈利結(jié)構(gòu)。第二，償債層面。拓展融資渠道，提高償債能力。企業(yè)采用多元籌資，降低籌資成本;積極利用財(cái)務(wù)杠桿，降低短期債務(wù)比例提高債務(wù)穩(wěn)定性;第三，營運(yùn)層面。提高資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，提升經(jīng)營效率;改善營運(yùn)能力，提高自身業(yè)務(wù)的處理水平。第四，發(fā)展層面。打造核心優(yōu)勢(shì)，重視發(fā)展能力。企業(yè)需要注重創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益，把握新產(chǎn)品研發(fā)和市場(chǎng)推廣。

2. 從宏觀層面

于淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各政府而言，應(yīng)促進(jìn)徐工機(jī)械等上市公司的高質(zhì)量發(fā)展，加快形成新興產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)，先進(jìn)制造業(yè)為主體的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，促進(jìn)區(qū)域行業(yè)均衡發(fā)展。首先，就產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面引導(dǎo)上市公司產(chǎn)業(yè)升級(jí)，適時(shí)調(diào)整上市公司的行業(yè)發(fā)展規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)扶持政策。著重實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)化發(fā)展，行業(yè)均衡化發(fā)展。其次，從金融政策方面來講，金融機(jī)構(gòu)需要按照職能和業(yè)務(wù)，加大發(fā)電運(yùn)輸、水利環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的信貸支持力度。此外，從資源優(yōu)化角度引導(dǎo)資源向先進(jìn)的制造業(yè)、戰(zhàn)略性的新興產(chǎn)業(yè)以及基礎(chǔ)性社會(huì)服務(wù)產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域傾斜，推動(dòng)企業(yè)效益的提高以及區(qū)域內(nèi)社會(huì)效益的雙贏。

五、結(jié)語

隨著經(jīng)濟(jì)邁入新常態(tài)，淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市企業(yè)在2018年迸發(fā)出新的市場(chǎng)活力，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)政策也日趨完善。研究區(qū)域內(nèi)上市公司的發(fā)展績(jī)效和成長(zhǎng)能力，對(duì)解析淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)各企業(yè)的成長(zhǎng)實(shí)力、分析上市公司的行業(yè)特性具有重要意義。文章運(yùn)用因子分析并結(jié)合熵權(quán)法修正的TOPSIS模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)上市公司成長(zhǎng)性的合理研究，得到各企業(yè)成長(zhǎng)性的綜合得分。立足于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)企業(yè)和政府提出相關(guān)建議，旨在推動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)有序、系統(tǒng)發(fā)展的淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)的建設(shè)。

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（作者單位：徐州工程學(xué)院）