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基于因子小议能源行业上市公司绩效评价
1. 引言
能源行业对我国经济发展有重要的推动作用，我国能源上市公司的经营绩效又对能源行业健康稳定发展、能源安全有举足轻重的影响，而财务困境是许多上市公司所面临的最重要的风险之一，因此，以上市公司财务数据为基础，对能源行业上市公司的经营绩效进行分析，将对能源安全问题研究按问题有积极意义。
目前，我国对上市公司绩效评价方法有多种，通常采用的方法有：综合法比重分析法、熵值法和综合序数法等。依据比重分析法和综合序数法都不同程度上存在主观性强的缺点，熵值法具有一定的客观性和科学性，但这种方法不能很好地反映相关指标间的关系。
鉴于以上方法存在的缺点，本文采用因子分析法进行经营效率分析。因子分析是一种多变量统计分析方法，是根据研究对象不同维度相关性的大小对维度进行分组，使得同组内维度之间的相关性较强，不同组维度之间的相关性较弱，每组维度代表一个基本结构(即公因子)。
因子分子不仅法克服了以上方法存在的不足，而且通过数据分析得到的公因子更能反映事物的本质，有利于在分析中掌握主要问题，作出更理性的判断。
2. 因子分析法模型的构建
设有 m 家能源上市公司，每个公司均观测n 个财务指标。将原始观测指标变量记为( ) 1 2 , , , TX = X X K XN 。为了对变量进行比较，并消除由于观测量纲的差异及数量级所造成的影响，将样本观测数据进行标准化处理，使标准化后的变量的均值为0，方差为1。
3. 样本数据和指标体系选取
本文以中国能源行业 33 家上市公司为样本进行研究。其中，ST 贤成(600381)作为特别处理股票，拒绝进入样本，最终样本为32 家公司。本文样本数据来自金融界网站2012 年度报告公布的财务比率数据。
进行因子分析的第一步是选取恰当的变量指标，为能综合反映评价样本公司的综合情况，指标的选取应综合兼顾公司的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力方面进行考虑综合选取。因此本文根据上市公司公布的财务数据选取13 项代表性指标：资产利润率( 1 X )、流动比率( 2 X )、速动比率( 3 X )，股东权益比( 4 X )、每股收益( 5 X )、存货周转率( 6 X )、总资产周转率( 7 X )、应收账款周转率( 8 X )、净利润率( 9 X )、净资产收益率( 10 X )、主营收入增长率( 11 X )、总资产增长率( 12 X )和资产负债率( 13 X )。
4. 数据预处理和标准化
4.1 隶属函数的确定
评价指标体系采取 13 项评价指标有正向指标和适度性指标。正向指标数值越大越好，适度性指标数据不是越大或越小越好，而是趋于某个既定值为佳。本文13 项指标中流动比率( 2 X )，速动比率( 3 X )，股东权益比( 4 X )()资产负债率( 13 X )为适度性指标，其余为正向指标。
，结合中国实际情况，能源行业合理的最佳流动比率是2，最佳速动比率为1，合理股东权益比为50%，合理资产负债率为50%，因此，流动比率2 (X )、速动比率3 (X )、股东权益比4 (X )和资产负债率13 (X )的sj X 分别为2、1、50%和50%。
4.2 数据标准化
为了消除变量之间因数量级或量纲差异造成的影响，便于变量间进行比较，本文利用公式` ( )/ ij ij j j X = X ?X S ，将样本观测数据进行标准化处理，使变量均值为0，方差为1。
5. 数据处理结果
5.1 因子分析
利用 KMO 和Bartlett 检验，本研究KMO 值为0.525，Beartlett 球形检验的卡方统计值为214.137，sig 值为0.000，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。
将标准化后的数据输入 SPSS16.0 计算相关系数矩阵R 特征值以及贡献率，依据计算结果提取5 个公因子，累积解释总方差为80.199%。
依据 SPSS16.0 的输出结果，第一个主因子1 F 在资产收益率( 1 X )、净资产收益率( 10 X )、净利润率( 9 X )和每股收益( 4 X )上有较大的载荷，主要反映了企业的盈利能力，称为盈利能力因子；第二个主因子2 F 在流动比率( 2 X )和速动比率( 3 X )上有较大载荷，衡量了公司的短期偿债能力，称为短期偿债能力因子；第三个主因子3 F 在存货周转率( 6 X )、总资产周转率( 7 X )和应收帐款周转率( 8 X )上有较大载荷，反映企业的营运能力，称为营运能力因子；第四个主因子4 F 在股东权益比( 4 X)和资产负债率( 13 X )上有较大的载荷，代表企业长期偿债能力，称为长期偿债能力因子。第五个主因子F5在主营收入增长率(X11)和总资产增长率( 12 X )上游较大的载荷，代表公司的成长能力，称为发展能力因子。
5.2 聚类分析
本文采用主成分法定义样本之间的距离，将因子得分作为变量引入聚类分析，依据聚类结果将以32 家能源上市公司归为5 类。
第Ⅰ类：依据聚类分析结果平庄能源、露天煤业、煤气化、西山煤电、大同煤业、四川圣达、靖远煤电、兖州煤业、盘江股份、国际实业和中国神化这11 家上市公司可归为一类，由表1、表2 可见，它们的短期偿债能力因子得分均较高，短期偿债能力因子得分排名靠前，短期偿债能力较强。第Ⅱ类：神火股份、金牛能源、恒源煤电、国投新集、深圳能源、新大洲A 和广聚能源，依据表1 和表2 计算结果，该7 家能源上市公司的共同特点是短期偿债能力因子得分均为负值，且得分排名靠后，长期偿债能力较低。第Ⅲ类：兰花科技、上海能源、平媒股份、潞安环能、国阳新能和爱使股份从表1 数据可见，这6 家公司的特点是长期长债能力因子得分均为正值，依据表2，它们的得分排名分别为6、13、5、2、4 和1，可见它们的长期偿债能力均较强。第Ⅳ类：郑州煤电、中煤能源、美锦能源、开滦股份、华东能源、安泰集团和新华光，根据因子分析结果，这7 家上市公司的盈利能力得分均为负值，盈利能力因子得分排名排在22 名之后，盈利能力均较低可归为一类。第Ⅴ类：依据聚类结果，泰山石油自成一类，该企业营运能力较好，因子得分排名第一，而发展能力和长期偿债能力较弱，因子得分排名分别为32 和31，在盈利能力和短期偿债能力方面没有特色，因此综合排名为20，可见该企业综合实力有待加强。
6. 结果分析与讨论
各因子得分、综合得分计算结果和得分排名见表3 和表4，对计算结果分析和讨论结论如下。
(1)经营效率相差加大。因子分析结果中的综合得分有效的反应了32 家能源上市公司的经营绩效，得分与经营绩效成相关。可见，32 家上市公司中综合得分在[29,65?之间的公司为9 家，占28.1%；综合得分在[-7,29?之间的公司为10 家，占31.3%；综合得分在[-43,-7?之间的公司为7 家，占21.9%；综合得分在[-81,-43?之间的公司为6 家，占18.8%。
此外从表1 还可以看到，综合得分排第一的潞安环能的综合得分63.978959，综合得分排名最后的广聚能源的综合得分为-80.537713，两者之间相差近144。由此可见本文分析的32家能源上市公司经营绩效相差较大，且有明显的两级分化现象。
(2)规模较大的能源企业高综合得分的比重较大，但营运能力得分较低和短期偿债能力得分较低，规模较小的企业营运能力较强。以企业的总资产作为企业规模指标，结合表1，我们那发现，规模较大的企业高综合得分的比例比较规模小的企业高。如在综合得分排名前十的公司中，总资产在100 亿元以上的有6 家。从表1 和表2 可以看到，综合得分排名前五名的能源企业其营运能力因子和短期偿债能力因子得分都不高，特别潞安环能、平煤股份和国阳新能，三者的短期偿债能力得分均为负值分别-0.82627、-0.15257 和-1.0473，因子排名较靠后分别为24、21 和27。西山煤电和大同煤业虽然短期偿债能力得分为正值，但是营运能力因子得分较低分别为0.08317 和-0.4215，排名分别为14 和23。
小规模企业中仅四川圣达跻身于综合排名前十的行列，一部分是因为四川圣达的营运能力较强，可见，其因子得分为1.143515，排名第三，远远高于其他企业，此外还有泰山石油和美锦能源，根据金融界提供的数据资料它们的总资产相比其他企业较小仅约为9 亿和9.5 亿元，但它们的营运能力因子得分排名分别为第一和第五，可见规模较小的企业在营运能力方面具有优势。
这说明，首先尽管大型的能源企业具有规模效益，但在营运、偿债能力等方面存在一定问题，从而制约了规模优势完全发挥。其次能源企业的规模水平是企业获得发展的必要条件，因此一些较小的能源企业应该通过整合并购产生规模效益。
(3)综合得分排在最后5 名的企业，盈利能力因子的得分太低，其他能力缺乏亮点是其排名靠后的主要原因。如广聚能源其盈利能力因子、短期偿债能力因子、长期偿债能力和发展能力因子得分均为负值，唯一得分为正值的营运能力得分仅0.016996。可以看到，排名靠后的这些企业无论其盈利能力、偿债能力、营运能力或是成长能力都缺少起码的业绩支撑，因此，这类企业面临的是综合问题，要从多方面入手解决。
(4)因子综合得分在11～25 名间的企业中，也不乏业绩优秀的绩优股，但由于某个因子得分较低，影响了综合得分，如新华光综合排名23，但是其短期偿债能力排名第一；泰山石油综合排名20，而其营运能力得分排名第一；兰花科技综合得分排名15，其盈利能力排名高于综合排名第一的潞安环能，居于第一；又如爱使股份综合排名24，而其长期偿债能力排名第一。对这类基本面较好的企业，可以对其薄弱的环节有针对性地加以改进，提高其业绩。
7. 结语
本文按照因子综合得分分析中国能源行业上市公司排名，并通过各因子得分比较各公司经营管理能力差异和优劣，了解公司在行业中的地位和薄弱环节，利用因子分析法从错综复杂的数据中理出清晰的脉络，找到了影响能源业上市公司综合业绩的主要因素，为决策者制定企业或行业的重组整合战略提供理论依据。此外根据因子得分对企业进行聚类分析，从而达到对企业进行全面评价，有利于多角度分析企业发展状况，快速准确地把握分析企业特点。
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