基于因子分析法的盈余质量评价模型的研究

任书娟

（河南机电职业学院，河南郑州451193）

[财会与金融管理]

基于因子分析法的盈余质量评价模型的研究

任书娟

（河南机电职业学院，河南郑州451193）

本文分析了目前盈余质量评价体系中存在的问题，从盈余是否具有充足的现金保障、企业的成长性、主营业务的持续性、盈利能力、资产的安全性等几个方面设计出评价盈余质量的单项指标，运用多元分析中的因子分析法建立了评价盈余质量的综合指标，用2009年上市的创业板企业的市场数据验证了这一评价模型的实用性。

盈余；盈余质量；因子分析法；创业板上市公司

盈余是企业一定时期的经营成果，盈余质量是指企业盈余的优劣程度。目前,对于如何评价企业的盈余质量没有统一的方法。笔者认为，对盈余质量的评价应该从盈余的盈利性、现金保障性、成长性、持续性和安全性几方面综合考虑。

一、盈余质量评价应考虑的角度

（一）现金保障性

现阶段会计记账的基础是“权责发生制”，很多企业看似在利润表上显示的利润很多，但在实际中却现金短缺，无法满足日常需求，造成经营困难。对于这样的企业，盈余质量肯定是不高的。现金流量表反应了企业一定时期现存现金和现金等价物变化情况的，需要结合现金流量表中的一些项目，才能进行企业现金是否充裕的评价。相关指标主要有：

1.净利润的现金保证率——经营活动现金净流量÷净利润

该指标大于1，显示出企业的现金流转较好，资金量充裕，能够满足日常的生产经营需求，盈余质量较高。如果指标小于1，说明在本期的经营中，虽然看似利润表上有充足的利润，但是实际经营中资金周转困难，现金短缺。显然，这样的企业盈余质量是不高的。

2.现金营运指数——经营活动现金净流量÷经营活动应得现金

经营活动应得现金在数量上等于企业当期的营业利润加上非付现的费用金额。非付现的费用是虽然在利润表上显示有费用，但这部分费用企业并未支付现金。这包含已经计提的资产减值准备(固定资产减值准备、存货减值准备等)、折旧、无形资产的摊销、长期待摊费用的摊销和计提的预提费用。经营活动现金净流量表示经营活动中实际收到的现金。当指标小于1时，表示企业在经营活动中实际收到的现金被运用到企业的日常经营业务中去了，比如购买原材料、支付工人工资等，结果使企业的应收账款上升，应付账款下降，原材料等存货增加。在同时期盈余相同的基础上，经营资金占用较多，盈余质量不高。

（二）成长性

企业的发展一般都要经历初创期、成长期、成熟期、衰退期几个阶段，如果盈余的数量相等，企业的成长性好，表示未来有较大的发展空间，盈余质量较高。评价企业成长性的指标主要有：

1.销售增长率——主营业务收入的增长额÷上年主营业务收入

一般情况下，企业处于初创期和成长期，主营业务的急速扩张会带来较高的销售增长率，成熟期的企业因市场份额相对稳定，因而销售增长率比较低，衰退期的企业因其产品面临着更新换代的风险，销售增长率一般为负数。该指标值越大，表示盈余质量越高。

2.主营业务利润增长率——主营业务利润增长额÷上年主营业务利润

企业的利润主要是由主营业务的盈利带来的，主营业务利润增长率显示了企业主要产品的销售带来的利润的发展水平。该指标越大，表示企业主营业务利润丰厚，市场前景广阔，成本费用较低，发展势头良好，盈余质量较高。

（三）持续性

既然企业的主要业务带来的利润是企业最可靠的利润来源，这项利润是偶然的还是具有一定时期的稳定性，可以由持续性指标来反映。持续性指标显示由企业主营业务带来的利润是否持续、稳定。盈余的持续性可以用以下指标来表示：

1.主营业务利润占利润总额的比重——主营业务利润额÷利润总额

指标值越大，说明企业的主要产品的销售是企业获利的主要源泉，具有很强的市场竞争力，企业的发展主业突出、持续性强。指标值越小，说明企业的主要利润来自于偶然性业务，如税收的返还，政府的补助性收入等。偶然性业务为企业带来的利润具有偶发性和不确定性的特点，如果企业的利润主要来自于偶然性业务，那么盈余质量是不高的。

2.非经常性损益比重——非经常性损益÷净利润

非经常性损益指公司与生产经营无关，或者虽然与生产经营相关，但是发生的金额影响了对公司当期经营成果做出真实评价的各项收入、支出。包括营业外收支净额、投资净收益、各项补助、税费返还、各项资产减值准备、债务重组损益、与主营业务无关的其他业务利润等14项内容。指标值越低，说明非经常性损益在净利润中占的比例越低，盈余质量越高。

（四）盈利性

企业的盈利能力是指企业获取利润的能力，利润不仅是企业经营业绩的重要体现，也是债权人取得本金和利息，投资者获取收益的主要来源。取得利润是企业重要的经营目标，也是企业生存、发展的基本需求。企业的盈利性可以用一定时期总资产获取的报酬率来表示:

总资产报酬率——息税前利润÷平均总资产

企业的经营是用现有的资产，通过合理运营来获取利润，总资产报酬率能够显示出企业运用各项资产来获取收益的能力，比较全面地反映了企业的获利能力。该项指标值越大，表明企业的资产运营有效，企业投入产出的效益水平好，盈余质量较高。

（五）安全性

安全性指企业资产所面临的风险的大小及企业经营是否稳定。当盈余相同时，企业所面临的各项财务风险越小，盈余安全性越高。企业的财务风险可以用资产负债率这项指标来表示：

资产负债率——企业负债总额÷企业资产总额

一定程度的负债对企业的发展是有益的，但是负债过多，超出了股东权益的报酬率，会使企业面临着资不抵债的风险。资产负债率反应了企业由于举债融资使单位资产承担的债务水平。该项值越高，说明虽然与别的企业一样获得了同样的收益，但是承担了过多的风险，风险过大，盈余数量虽然相同，盈余质量却是不高的。

二、盈余质量的综合评价模型

由于盈余质量的单项评价指标都是从某一方面反映了盈余质量的高低,为了综合地反应盈余质量的高低，需要运用一定的方法对盈余质量进行综合评价。由于各个单项指标之间可能存在较强的相关性，为了使综合评价的结果更具客观性，首先需要将相关性较强的指标归为一类，其次在综合评价中要将不同类别的指标进行赋权。在诸多方法中，多元统计分析中的因子分析法在构造综合评价值时所涉及的权数都是从数学变换中伴随生成的，根据主因子的方差贡献率来确定各项指标的权重，使综合评价的结果更具有客观性。因此，以下先采用因子分析法来构建盈余质量的综合评价模型，并运用此模型对创业板上市公司2009年的盈余质量进行评价。

因子分析法目的是分解原始变量，将多变量简化，并将相关性较强的指标归为一类，用“公共因子”反映原来众多的变量所代表的信息，并解释这些变量之间的相互关系，然后用这些公共因子代替原来的观测变量进行盈余质量的统计分析。其基本过程包括:

其中，Xi为可观测到的n维变量向量,Fi为公因子, F1，F2，F3…Fi之间是互不相关的。矩阵A为载荷矩阵，因子分析就是通过此模型达到用F替代X的目的。

（1）建立因子分析基本模型

色差仪，CR-400，日本Konica Minolta公司；质构仪，TA.XT Plus，英国SMS公司；手持式糖度计，PAL-1，日本ATAGO；游标卡尺，上海恒量量具有限公司；电热恒温鼓风干燥箱，DHG-9075A，上海齐欣科学仪器有限公司；蔬菜分辨器，台湾天烨集团有限公司。

（2）建立指标间的相关系数矩阵R；（3）求出R的特征值和特征向量，建立因子载荷矩阵；（4）计算出各公因子得分；（5）用各公因子的方差贡献率作为权数，计算出创业板各公司盈余质量的综合得分。

三、盈余质量综合评价模型的运用

1.样本公司的选择

本文以2009年在深圳创业板上市的36家公司的财务报表为研究样本，数据来源为2010年深圳证券交易所公布的年报数据，数据处理在SPSS17.0和Excel中完成。

创业板市场在酝酿了十年之后，终于在2009年正式推出。创业板定位于新经济、新服务、新农业、新材料、新能源和新商业模式的高科技企业，为处于成长中的高新技术企业的融资开辟了渠道。最初上市的36家企业以其高股价、高市盈率吸引了大量的中小投资者。同时，投资者面临的信息不对称的风险也在加大，有必要对其盈余质量做出正确的评价。

2.数据的描述

根据深圳证券交易所披露的2009年的年报数据，通过定量分析，得出相关指标值。

3.运用SPSS软件进行因子分析

运用SPSS统计分析软件Factor（因子分析）对公司的盈余质量指标进行因子分析。计算出盈余质量综合评价得分,详见附表。

4.研究结论

（1）从整体来说，此36家上市公司盈余质量的综合得分都不是很高，得分为负的有20家，占最初上市的创业板公司一半多，显示盈余质量最好的超图软件得分也只有1.029，这与创业板企业上市之初受投资者热捧的现象有很大反差，说明创业板企业存在很大程度上的信息不对称问题，投资者不能有效判别企业真实的业绩，跟风或盲目投资的成分很大。

（2）从企业层面分析,得分最高的超图软件(1.029)的主营业务利润率和主营业务利润增长率也是这36家企业中最好的，得分最低的钢研高纳（-0.842）的现金营运指数只有（-70.02），说明现金流量和盈余的持续性对盈余质量的影响很大，投资者应该关注盈余的持续性指标和现金流量指标；排名第二的吉峰农机（0.669）的持续性指标和现金保障性指标都很高，但是资产负债率却高达42.68%，说明投资者不能仅仅关注某项单独的指标，要对企业的盈余质量综合考虑，重视盈余质量的综合评价。

从以上分析可以看出，盈余质量的综合评价指标反映了企业的盈余质量水平，有利于投资者做出正确的决策。

[1]季泽.企业盈余质量评价的实证研究[D].山东农业大学博士学位论文，2008.

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[5]李艺萍.福建上市公司盈余质量评价研究[J].科技和产业，2010（9）.

[6]李伟雄.盈余质量的综合评价模型及应用[J].财会月刊，2010（9）.

附表

F23

A

1673-0046（2015）4-0024-03