我国制造业上市公司经营绩效的实证研究

田濛

摘要：本文选用了2012年年报的数据，采用SPSS软件对我国25家制造业上市公司的13项财务指标进行了主成分分析和因子分析。通过此研究可知，2012年我国制造业上市公司整体绩效水平适中，绩效水平差距较大，且轻工业绩效优于重工业；同时我国制造业未来的发展方向是科技型企业。

关键词：制造业上市公司；经营绩效；主成分分析；因子分析；聚类分析

一、引言

制造业是实现工业化的水之源、木之本，是现代化的原动力，是国家实力的支柱。当前，我国制造业竞争优势水平低下，创新能力不强，科技与经济发展脱节。 鉴于此，本文根据2012年数据选取了三家电子类科技制造业进行分析。同时，由于我国近年来食品质量安全频频出现问题，因此选取了10家上市食品加工制造业企业进行分析，并且对制造业中与生活息息相关的衣食住行方面也都选取了样本进行全面分析。

二、变量设计

（一）样本选取和数据来源

本文中的制造业上市公司是根据我国证监会《上市公司行业分类指引》中界定的制造业企业。在国泰安数据库中，截至2012年年底，本文查找了制造业上市公司43家。由于其中19家公司的财务数据不完整，所以本文选取了24家制造业上市公司的财务指标作为研究样本。这24家制造业业上市公司的各子行业分布情况如下。食品类：食品加工业类3家、食品制造业类4家、饮料制造业类3家；衣服类：纺织业类1家、服装制造业类3家；建筑住房类：木材加工业类4家、橡胶制造业类3家、电子设备制造业类3家。

（二） 指标选择

本文选取2012年制造业上市公司年报中公布的12项财务指标，分别为盈利能力指标有销售净利率（ X1）、总资产净利率（X2）、投入资本回报率（X3）；偿债能力指标有流动比率（X4）、资产负债率（X5）；营运能力指标有存货周转率（X6）、应收账款周转率（X7）、总资产周转率（X8）；发展能力指标有基本每股收益增长率（X9）、利润增长率（X10）、净资产收益增长率（X11）；现金流量能量比率（X13）。原始数据见表1。

三、实证研究

（一）数据的标准化及适用性检验

首先对原始指标标准化数据（Z- Score法）进行适用性检验，此次分析采用的适用性检验方法为：Bartlett球体验法和KMO检验法。KMO值用于检验因子分析是否适用，Bartlett球体检验是通过转换为X2来完成对变量之间是否相互独立进行检验。根据检验结果：KMO值为0.544，在0.5～1.0之间，X平方的统计值为339.215，相应的显著性概率为0，小于0.01，说明指标间具有相关性，适宜做因子分析。

（二）确定公因子数目、求解旋转后因子载荷矩阵、公因子命名

本研究对2012年财务数据的因子分析采用主成分分析法求解初始公因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率见表2。根据SPSS13.0的计算结果，按照特征根大于1的原则选取公共因子。由表2可知，有三个满足条件的特征值，它们对样本方差的累计贡献率达到了86.199%，这说明提取的公因子能解释12个原始变量的86.199%，较为充分地保留了原始变量信息，所提取的公因子具有很好的代表性。

根据旋转后的因子载荷矩阵（见表3），可将指标集分为四个主因子。第一公因子F1上高载荷的指标有基本每股收益增长率（X9）、净资产收益增长率（X11）、净利润增长率（X1），它们主要反映的是企业的发展能力，因此将F1命名为发展因子。第二公因子F2上高载荷的指标有销售净利率（X1）、总资产净利率（X2）、投入资本回报率（X3），它们主要反映的是企业盈利能力，因此将F2命名为盈利因子。第三公因子F3上高载荷的指标有应收账款周转率（X7）、存货周转率（X6）、现金流量比率（X12），它们主要反映的是企业的营运管理能力，因此将F3命名为营运管理因子。第四公因子F4上高载荷的指标是流动比率（X4），它主要反映的是企业的偿债能力，因此将F4命名为偿债因子。

（三）求得因子得分和综合绩效得分

首先，根据因子得分系数矩阵与原始变量标准化值求解因子得分；然后，根據各公因子得分与各公因子方差贡献率占各公因子累计方差贡献率的比重求解综合绩效得分（见表4）。

综合绩效得分大于0的制造业上市公司相应经营绩效状况较好，且分值越大越好；绩效得分小于0的企业对应的绩效状况较差，且其绝对值越大越差；分值等于0或在0附近的公司，说明其经营状况处于一般水平。根据有关资料，经营绩效得分超过0.6认为是优秀企业，经营绩效得分小于- 0.6的为低劣企业。由表4可知：综合绩效得分大于0的公司有12家，其中有4家公司的绩效值超过0.6，综合绩效表现较好；8家公司的绩效值处于0到 0.6之间，说明2012年制造业上市公司的整体绩效水平适中；最高的绩效值为恒宝股份（0.7808），说明未来制造业以软件科技这样的企业为方向。得分大于0的企业大多数是轻工业，说明我国制造业的轻工业相对于重工业的绩效更好。但是，最低绩效值为- 1.6357，与最高绩效值相差2.4165，说明2012年制造业上市公司绩效水平差距还是较大的。

参考文献：

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[2]史文利，高天宝，王树恩.基于主成分分析与聚类分析的城市化水平综合评价[J].工业工程，2008（05）.

[3]刘德芳，纪礼文，安文娟.主成分分析和聚类分析在地区综合消费水平评价中的应用——基于中国31个省市城镇居民家庭消费性支出的研究[J].大众商务，2010（08）.

（作者单位：吉林财经大学会计学院）