基于因子分析的上市公司绩效评价

[摘要]随着我国上市公司的迅速发展，对上市公司绩效的评价也越来越重要。文章选取了鲁中地区33家上市公司的财务数据，采用因子分析法计算出因子得分，对上市公司绩效进行了评价分析。

[关键词]鲁中；上市公司；绩效评价；因子分析

一、前言

当投资者选择上市公司进行投资时，最关J己、的莫过于上市公司的价值，而能反映上市公司真正价值的选项当属上市公司的绩效状况。随着我国上市公司的迅速发展，在上市公司价值背后的上市公司绩效评价也越来越重要。本文以普中地区上市公司为例，运用因子分析法，对该地区的上市公司绩效进行了综合评价。

鲁中地区作为山东半岛蓝色经济区的重要腹地，是山东半岛蓝色经济区辐射内地的重要战略纽带，对加强内地各省与山东沿海城市的合作，拉动我国区域经济的发展发挥着巨大作用。对于鲁中地区的地理范围界定，各方有着不同的看法(任启平、吴天峰在《鲁中地区物流中心创建研究》中认为鲁中地区包括淄博、枣庄、莱芜、临沂、滨州五个城市)，而本文所涉及的鲁中地区是指淄博、济南、莱芜、泰安、东营等地区。

二、文献回顾

在全球经济一体化的过程中，国内外学者对企业绩效评价的研究也经历了一个由浅到深的过程。

(一)传统财务绩效评价方法

传统财务绩效评价主要是以成本和利润分析为主：重短期绩效评价，轻长期绩效评价；重过去财务成果，轻未来价值创造；重有形资产绩效，轻无形资产绩效：重财务指标体系，轻非财务指标体系；重结果，轻过程；重局部，轻整体。由于传统财务绩效评价方法均未考虑资本成本的因素及成本计算方法存在的缺陷，使得成本的确定不准确及对现金流量指标的关注不够等原因未能对企业的绩效进行有效的评价。

(二)经济附加值

经济增加值(EVA)的理论源自诺贝尔经济学家莫顿・米勒和弗兰科・莫迪利亚尼1958年至1961年关于公司价值的经济模型的一系列论文，是基于“剩余收益”理论的一种集绩效评价、激励补偿、管理理念于一体的新的管理评价体系。经济增加值，简单地说就是公司税后营业利润与资本成本的差额。但经济附加值评价方法也存在着明显的缺陷：一是它不能有效控制企业规模、上市时间等因素对上市公司绩效的影响；二是该种方法依赖于大量的数字，使得实施过程异常复杂。

(三)平衡计分卡

平衡计分卡是卡普兰和诺顿提出的一种绩效评价方法。平衡计分卡从四个方面对企业绩效进行了度量：一是财务视角，包括利润、投资回报、经济增加值等等；二是顾客视角，包括顾客满意度、顾客回报时间、市场份额以及顾客利润等等；三是内部过程视角，包括产品设计、产品开发、售后服务、生产效率、产品质量等等；四是学习与成长视角，包括雇员能力、组织适应变化的能力等等。平衡计分卡使得绩效评价体系更为完善，但是这种方法在实际应用过程中仍存在一些缺点：一是四个视角未能包括公司实际经营活动的所有方面，供应商、社区、政府等重要利益相关者的作用未能在其中得到反映；二是目标多元化，不利于企业果断地作出决策。

另外，国内外一些学者还提出了其他一些企业绩效评价方法，如神经网络法，在此不再详述。

三、研究设计

(一)因子分析法

企业绩效评价方法有很多，如果单凭一些零散的财务指标来分析企业绩效。那么分析结果往往会因财务指标的不同而导致分析结果不同。所以，为了降低结果的差异，本文采用多元统计分析中的因子分析法来分析企业的绩效状况。

因子分析法是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它能把多个变量指标化为少数几个综合变量，而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息。而且使用这种方法得出的结果更具客观性，能一定程度上避免赋值的主观性。

因子分析的主要思想是：根据相关性大小把变量分组使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。可用最少个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。

因子模型为：

X1=ai1F1+ai2F2+ai3F3+…+aimFm+εi　(i=1，2，…，n)

式中Xi为第i个标准化变量，F1，F2，…，Fm为X的公因子，ai为因子载荷，εi，为第i个变量的特殊因子。

模型中的因子载荷矩阵需要运用适当的方法进行估计，使得各个公共因子之间相互独立。且在必要的情况下，可以分别计算各公因子Fi的得分，当然这里指的是公因子Fj的估计值fj：

fj=βj1X1+βj2X2+…+βjnXn　(j=1，2，…，m)

式中的X1，X2，…，Xn为标准化变量；βj1，βj2，…，βjn为因子得分系数；fj亦称为第j个公因子的因子得分。最后。可以各因子的贡献率为权数进行线性加权求和计算样本的综合得分。

(二)指标体系的构建

在对上市公司进行绩效评价时，财务指标选择合适与否将直接影响绩效评价的客观性与准确性，不同的财务指标将得到不同的评价结果。本文在遵循科学性、全面性、可行性及代表性等原则下，选取12个财务指标，构建了一套较为合宜的上市公司绩效评价指标体系(见表1)。

(三)数据来源

本文选取了鲁中地区所有在沪深股市上市的公司39家(A股)。剔除了被ST的6家，剩下33家上市公司作为本文的分析样本。所用数据来自新浪财经网站中各上市公司2006年、2007年和2008年的财务数据。

四、实证分析

(一)数据的标准化

为了减弱指标量纲对分析结果的影响，在对样本数据分析之前，首先对数据进行标准化处理，处理的方法为：

Xij=(Xij-Xj)／S1　i=1，2，…，33；　j=1，2，…，12

在式中，Xij表示第i个样本第j个指标变量标准化后的数据值，Xij表示第i个样本第j个指标的原始数据值，Xj表示第j

个指标数据的平均值，Si表示第j个指标的原始数据的标准差。

(二)可行性检验

通过数据分析，得到各年数据的相关系数矩阵、KMO和Bartlett's Test。相关系数矩阵若是单位矩阵则表明不适合作因子分析，而所得相关系数矩阵并非单位矩阵，所以初步认为可以作因子分析。KMO值是用于检验因子分析是否适用的指标值。若在0.5～1.0之间，表示适合；小于0.5表示不适合，由所得KMO值(分别为0.501、0.579、0.552)可知因子分析是适用的。Bartlett的球体检验是通过转换为X2检验来完成对变量之间是否相互独立进行检验。若统计量的值越大，则表示越适合作因子分析，从所得X2值(分别为270.623、258.385、354.926)与相应的显著性概率(小于0.001)可知，各年数据适合作因子分析。

(三)确定公因子数量

根据数据分析结果，得到各年数据分析的Total Variance Explained，进而根据特征根大于1的原则，可以确定2006年、2007年和2008年提取的公因子数量均为4个，各年的累计解释总方差分别为77.211％，78.443％。80.332％，解释程度较高。

(四)综合得分

根据分析原理，本文对所得各因子载荷矩阵进行了正交旋转，并计算出因子得分，最后以各因子的方差贡献率作为权重进行加权汇总，得到各上市公司绩效评价的综合得分及排名(见表2)。

计算公式为：

S1=∑(tij*fij)Ti　i=2006，2007，2008；j=1，2，3，4

Si为各上市公司第i年综合得分，tij为第i年第j个特征根，fij为各上市公司第i年第j个因子得分，Ti为第i年的累计解释总方差。

五、结论

本文采用因子分析法对鲁中地区33家上市公司的绩效进行了评价得分。从所得结果中，可以获知这些上市公司近三年的绩效状况，而且可以看出由于受市场环境改变尤其是金融危机的影响，各上市公司的绩效都出现了不同程度的波动。

第一，绩效持续上升的上市公司仅有6家，它们分别为博汇纸业、济南钢铁、九阳股份、莱钢股份、山东黄金和中国重汽。

第二，绩效先降后升的上市公司有9家，它们分别为华泰股份、科达股份、联合化工、鲁润股份、鲁泰A、鲁信高新、鲁银投资、胜利股份和石油济柴。

第三。绩效先升后降的上市公司有8家，它们分别为东港股份、金晶科技、金岭矿业、泰山石油、天业股份、新华医疗、新华制药和银座股份。

第四，绩效持续下降的上市公司有10家，它们分别为大成股份、法因数控、华电国际、华阳科技、积成电子、浪潮软件、浪潮信息、鲁阳股份、山东高速和山东药玻。

最后，应当指出。在进行企业绩效评价时，仅从财务指标这一方面来分析往往不能反映企业绩效的全貌，在进行企业绩效评价时也不能忽略对非财务指标的分析。

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