不同行业的上市公司绩效与影响因素对比分析——以家电行业与电力行业为例

纪汉霖，周金华

(上海理工大学 管理学院，上海 200093)



不同行业的上市公司绩效与影响因素对比分析
——以家电行业与电力行业为例

纪汉霖，周金华

(上海理工大学 管理学院，上海 200093)

上市公司绩效一直是经济管理学界关注的重要问题。利用2013—2015年间我国家电行业、电力行业上市公司的数据。通过不同行业的对比研究，我们发现，家电行业在经营绩效方面明显优于电力行业，进一步分析了影响经营绩效差异的影响因素，并发现不同行业所处的内外部因素对企业绩效的影响不同，最后根据存在的问题提出了缩小行业间绩效差异、提高企业绩效的政策建议。

家电行业；电力行业；绩效；因子分析；典型相关分析

公司绩效是指一定经营期间的企业经营效益和经营者业绩。企业绩效水平主要表现在企业的盈利能力、资产运营水平、偿债能力和后续发展能力等多方面。对公司绩效水平的研究一直是学术界的研究热点，受到学者和产业界的广泛关注。本文选取了家电行业和电力行业，通过实证的分析方法研究了导致不同行业绩效差异的主要原因。

一、文献综述

国内学者对于上市公司绩效研究的相关文献主要分为两部分：一部分是关于股权结构与公司绩效相关的研究；另外一部分是从公司高管的激励机制视角入手的研究文献。

(一)股权结构与公司绩效的研究文献

罗双发(2004)认为，股权结构是公司所有权的安排所致，并在很大程度上决定公司治理的有效性，进而影响企业的经营绩效。对于股权结构对绩效的影响目前有两种截然相反的结论：刘子旭、任海云等(2010)通过对农业上市公司48家企业2006—2008年的相关数据统计分析，认为国有控股对企业价值有负面的影响，股权结构的过度集中影响上市公司的绩效；王怀明等(2004)通过实证分析表明，我国上市公司经营绩效与国有股比例正相关；此外，冯福根等(2008)采用描述性统计的方法，重点考察了股改、产权和市场竞争对公司绩效的影响，研究表明股改显著提高了上市公司的绩效。

(二)高管的激励机制与公司绩效的研究文献

关于上市公司绩效研究比较多的还有关于高管的激励机制方面的研究，管理层激励包括薪酬激励与股权激励，很多学者发现管理层的激励与公司的经营绩效是正相关关系。冷建飞(2007)以我国农业上市公司2002—2005年的数据作了实证研究表明：农业上市公司管理层收入的激励效应和背离效应同时存在，农业上市公司管理层收入与公司盈利之间的倒U型关系，说明在一定情况下，提高管理层的收入有利于提升企业的盈利水平。鉴于此，彭熠(2007)认为，上市公司要想充分发挥管理层的收入激励效应，就应该完善上市公司的收入激励机制，拓展管理层收入的形式，鼓励和增加管理层持股，从而实现上市公司盈利水平与绩效的快速提高。

与之前文献研究不同的是，本文采用因子分析的方法研究绩效与影响因素的关系，考虑到了公司的资本结构因素对绩效的影响，发现不同行业的上市企业的股权结构对企业绩效的影响程度不同，这说明股权结构对企业绩效的影响与行业选择有很大关系。本文同时考虑了家电和电力这两个行业，研究的角度也发生变化，选取了多变量进行研究论证。

二、研究设计

(一)样本和指标选择

本文的研究主要是通过对我国家电行业和电力行业上市公司的绩效的对比研究，探讨不同行业之间绩效的差异，主要选择了2013—2015年两个行业上市公司的数据。由于创业板上市公司在企业规模、经营业绩等诸多方面与主板上市公司存在显著差异，为了便于比较研究，本文只选择沪深主板上市公司的财务数据进行研究。本文最后选取了52家家电行业上市公司、62家电力行业上市公司作为样本企业。

对于上市公司绩效的衡量，本文主要选取了家电行业和电力行业的净资产收益率、总资产报酬率、营业利润率、每股收益、总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、资产负债率、现金流动负债比率、流动比率、速动比率、营业增长率、净资产增长率、每股净资产等14个财务指标对两个行业上市公司绩效进行对比研究。数据主要来源于同花顺软件及巨潮网提供的上市公司年度报告。

表1　本文选取的上市公司指标分类

(二)实证研究方法

本文在研究两个行业上市公司绩效的时候主要是运用了因子分析方法。因子分析方法的基本思想是把关系比较紧密的变量归为同一个类别，而不同类别的变量之间的相关性则较低。因子分析采用一种降维的分析思路，通过对因子进行降维将相关性高的变量聚在一起，不仅便于提取容易解释的特征，而且降低了需要分析的变量数目和分析问题的复杂性。我们用因子分析方法来分析2013—2015年的上市公司财务数据：第一步，首先是进行这些指标的降维处理，将这些指标综合成几个相互独立的公因子；第二步，计算综合得分；第三步，将这三组的得分取平均值。使用的分析工具主要是SPSS19.0这一统计分析软件。

(三)数据分析及结果

指标数据之间的相关性是否足够高是因子分析是否成立的前提条件。

1.因子分析法的适用性检验

首先对变量进行了KMO和Bartlett检验，根据值来判断是否可以进行因子分析方法。表2可以看到电力行业2013年的KMO统计量值为0.72，大于一般的门槛值0.7，而家电行业的KMO统计量值为0.62，介于0.5-0.7之间，说明是适合使用因子分析方法的。再由Bartlett球形检验统计量的sig小于0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在着显著的相关性。

表2　KMO和Bartlett的检验

2.确定公因子

采用主成分分析的方法最终确定公因子的个数，同时，计算因子载荷矩阵，用来表示因子在各个变量上面的影响力大小。表3为电力行业解释的总方差表，反映了各行业的初始特征值、方差百分比以及累积方差百分比。可以知道前4个因子的方差贡献率分别为36.565%、21.146%、10.690%和8.734%，前4个因子的累积方差贡献率已经达到77.134%，所以，可以用前4个因子来描述电力行业上市公司的绩效水平。

表3　解释的总方差

提取方法：主成分分析

按照进行方差最大旋转后的因子载荷的大小对财务指标进行归类，那么，4个公因子从不同的方面体现了上市公司的绩效，由表4的旋转成份矩阵可以知道，第一个因子体现了上市公司的盈利能力，第二个公因子表明了公司的营运能力，第三个体现公司的偿债能力，第四个公因子体现了公司的成长能力。

表4　旋转成份矩阵

提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。a.旋转在5次迭代后收敛

3.综合得分计算

表5为成份得分系数矩阵，根据表4，可以计算出每个样本上市公司的公因子的得分，但由于单独使用某一个公因子不能对上市公司的绩效进行综合评价，因此，本文以各公因子对应的方差贡献率为权数，分别计算上市公司的综合因子得分，用ZF表示综合因子得分，从而根据所得到的综合因子得分来比较和评价上市公司的绩效水平，综合因子得分高的上市公司绩效水平高，如果上市公司在某个公因子上的得分较高，则表明上市公司在该公因子所表示的绩效能力方面较高。2013年电力行业综合因子得分以及2013年家电行业的综合因子得分计算公式如下：

ZF13=36.565%*FACT31+21.146%*FACT32+10.69%*FACT33+8.734%*FACT34

ZF23=32.078%*FACT21+25.142%*FACT22+12.229%*FACT23+9.108%*FACT24

通过计算家电行业和电力行业的不同综合因子，然后取年数平均值，根据平均综合因子得分的大小来比较不同行业的绩效水平。通过计算可知，电力行业62家上市公司的平均综合因子得分为0.04，而家电行业52家上市公司的平均综合因子得分为0.16。所以，我们可知家电行业的上市公司绩效优于电力行业的企业绩效。

表5　成份得分系数矩阵

提取方法:主成份。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。

三、不同行业绩效差异的影响因素分析

根据上文的研究，我们可以知道，家电行业上市公司的绩效高于电力行业，具体表现在盈利能力、偿债能力、成长性等方面。本文继续讨论导致家电行业与电力行业在企业绩效方面存在差异的主要因素以及这些影响因素对企业绩效的影响程度。

(一)样本选择与变量的定义

企业运营会受到内部和外部很多因素的影响，因此，企业经营绩效是多种因素共同作用的结果。例如，国家经济发展水平、行业政策、企业文化、企业规模、股权结构、资本结构等多种因素。本文将家电行业与电力行业的绩效水平定为因变量，根据前文的分析，我们分别将家电行业与电力行业上市公司在盈利能力、营运能力、成长能力及偿债能力等4个指标的三年平均公因子得分作为衡量上市公司的绩效，分别用字母y1、y2、y3、y4表示。此外，本文选择国内生产总值(GDP)作为宏观经济指标的解释变量、选择行业增加值作为衡量行业发展的指标、选择企业规模、企业存续年限、股权结构、资本结构等5个指标作为影响企业经营绩效的内部影响因素，分别用x1、x2、x3、x4、x5、x6，其中，流动股比例和权益乘数用来度量上市公司的股权比例和资本结构。此外，为确保研究的可靠性，我们用三年的平均值来表示个解释变量，且对各变量取对数来消除不同量纲的影响。

(二)研究设计

根据前文的研究结论可知，家电行业上市公司的经营绩效显著高于电力行业上市公司的经营绩效，且表现在公司的盈利能力、偿债能力、成长能力上。综上，我们可以先提出如下基础假设：

H：宏观经济因素、行业发展原因、企业存续年限、股权构成、资本结构等方面的差异与上市公司绩效间的差异相关程度不同，如果假设成立，那么，上市公司绩效的差异受到多种因素的影响程度不一样。因此，分别研究不同因素对绩效的影响程度。分别提出如下假设：

H1：家电行业、电力行业上市公司所处的宏观因素对其绩效的差异影响较小。

H2：家电行业、电力行业上市公司规模对其企业绩效的差异影响较小。

H3：家电行业、电力行业上市公司存续年限对其企业绩效的差异影响较小。

H4：家电行业、电力行业上市公司股权结构对其企业绩效的差异影响较大。

H5：家电行业、电力行业上市公司资本结构对其企业绩效的差异影响较大。

该部分主要讨论两组变量之间的相关性问题，所以，采用多元统计分析方法中的典型相关分析方法来研究变量之间的关系。所研究的解释变量为公司的绩效Y(y1、y2、y3、y4)，而因变量为X(x1、x2、x3、x4、x5、x6)。下文运用的方法是典型相关分析。典型相关分析(Canonicalcorrelation)又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法，典型相关将各组变量作为整体对待，描述两个变量组之间整体的相关，而不是两个变量组个别变量之间的相关。典型相关分析是两组变量X=(x1,x2,x3,x4,x5，x6)与Y=(y1,y2,y3,y4)中求解出可以替代原始变量X、Y的变量U=(u1,u2,u3…)和V(v1,v2,v3…),其中，U=AX，V=BY,使变量U、V具有最大的相关性，使用U、V来代替原始变量X、Y的相关性的方法。以上运用的典型相关分析中，U、V称为典型变量，典型变量U、V之间的相关称为典型相关，典型相关系数的大小可以用来判断相关的程度。

(三)数据分析

利用统计软件对影响家电行业和电力行业上市公司的绩效的各因素与公司绩效进行简单的相关性分析，表6列出了家电行业各变量间的相关系数。

表6　变量间的相关系数

表6主要反映了家电行业上市公司绩效的影响因素(自变量)内部6个指标之间的相关系数，绩效指标(因变量)内部4个指标之间的相关系数以及自变量与因变量之间的相关系数。由表6可知，自变量与因变量各自内部的相关系数较小，说明指标间的联系小，各指标的重复性不大，独立反映了自变量与因变量的不同方面。另外，由于自变量与因变量之间可能存在的交互影响，两组变量间的简单线性相关系数矩阵不能直接反映变量间的内在联系，因此，需要通过典型相关的分析方法，来说明两组变量间的内在联系。本文分析的自变量组中有6个自变量，因变量组中有4个因变量，根据典型相关的数学原理，最多可以有4个特征值和4个典型相关系数。表7为典型相关系数表，从表7我们可以知道，前面3个典型相关系数均比简单的相关系数要大，分别为0.63389、0.41663和0.33371，由此可以看出，采用综合的典型相关系数分析是比较合适的。

表7　典型相关系数表

采用典型相关系数分析法需要进行显著性的检验。表8所列是对典型相关系数进行显著性的检验，前两个典型相关系数的F值分别为0.001、0.036，均小于0.05，后两个典型相关系数的F值为0.201、0.486，大于0.05，说明前两对典型变量的相关性显著。因此，只选择具有统计学意义的前两对典型相关变量，可以用来研究绩效与绩效影响因素之间的相关关系。另外，由绩效的影响因素指标表示的自变量与绩效指标表示的因变量没有相同的量纲，因此，在选择典型变量的换算系数时，采用标准化的变量的换算系数(见表9、表10)，我们可以将原自变量与因变量表示成为两组典型变量，不妨设两组典型变量分别为(U1，V1)和(U2，V2)，根据表9、表10中第1、2两列的数据，可以写出如下公式：

U1=0.011X1+0.723X2+0.898X3+0.054X4+0.0247X5-0.965X6

V1=0.061Y1+0.076Y2+0.831Y3+0.099Y4

U2=0.013X1+0.721X2+0.864X3+0.276X4+0.871X5-0.352X6

V2=0.451Y1+0.208Y2+0.101Y3+0.007Y4

表8　显著性检验分析表

表9　标准化变量的典型变量换算系数(自变量)

表10　标准化变量的典型变量换算系数(因变量)

根据以上分析，可以将家电行业与电力行业的自变量X、因变量Y与典型变量U、V的相关系数作成典型相关分析表，如表11所示，可以看出，在家电行业中，企业规模对应的典型因素U1、U2的系数分别为0.898、0.864，行业发展因素对应的典型因素U1、U2的系数为0.723、0.721，这就主要解释了企业规模与本行业的发展状况对企业绩效的影响程度的大小，同时也可以知道，代表公司的资本结构X6的系数为负数，说明资本结构与企业的绩效呈现负相关的关系。类似的我们也作出了电力行业的典型相关分析表和家电行业进行比较研究，表12中可以看出，对于电力行业而言，其行业因素对绩效的影响并不是很明显，企业的规模对企业绩效的影响显著，另外，对于电力行业而言，其资本结构也与企业的绩效负相关，这一点和家电行业具有一样的特点。

表11　家电行业典型相关分析表

表12　电力行业典型相关分析表

(四)数据结果分析

利用典型相关分析的方法，可以得到如下的数据分析结果：

第一，根据显著性检验，表8中第1、2组典型变量的F值均小于0.05，且根据表7的典型相关系数表可以得出，前面三个典型相关系数均比简单的相关系数要大，分别为0.63389、0.41663和0.33371，说明采用典型相关系数来研究两组变量之间的关系比较合适，也就是说，自变量主要是通过典型相关系数来影响因变量。另外，在家电行业中，自变量中的宏观经济因素x1、行业发展因素x2、企业规模x3、企业存续年限x4、股权构成x5,对应的典型变量U1的相关系数分别为0.011、0.723、0.898、0.054、0.024、-0.965，因变量中的盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力与典型变量V1的相关系数分别为0.061、0.076、0.831、0.099。同理可知，自变量、因变量与典型变量(U2,V2)的相关系数也不同。类似的电力行业也是这种情况，这充分说明了自变量的各要素通过典型变量对因变量的各因素的影响程度是不同的。因此，宏观经济因素、行业发展因素等方面对公司绩效间的影响程度有差异，也说明了假设H是成立的。

第二，在家电行业的典型相关分析中，U1、U2所对应的宏观经济因素x1的相关系数为0.011和0.013，电力行业对应的典型相关系数为0.024和0.032，由于样本选取的宏观经济指标为GDP发展的速度相近，所以，也说明家电行业、电力行业上市公司所处的宏观因素对其绩效的差异影响较小，故假设H1是正确的。在典型相关分析表中，可以看出，企业规模对企业绩效的影响，家电行业与电信行业U1所对应的相关系数差距不大，两者的差距为1%，由此可以说明，假设H2成立，即家电行业、电力行业上市公司规模对其企业绩效的差异影响较小；此外，行业发展因素对企业绩效的影响，两个行业的差别很大，相关系数分别为0.723和0.363，由此可以说明，假设H3是成立的，即家电行业、电力行业上市公司存续年限对其企业绩效的差异影响较小。对于家电行业而言，企业的股权结构对企业绩效的影响因素有限，而资本结构对企业绩效的影响因素较大，股权构成的相关系数为0.024，资本构成的相关系数为-0.965；而电力行业企业的资本结构对企业绩效的影响则没有家电行业高，资本结构仅为-0.379，且资本结构因素与企业的绩效也呈负相关的关系，则说明假设H4、H5成立。

第三，在典型相关分析表中，家电行业第一组典型变量(U1，V1)与(x1,x2,x3,x4,x5)、(y1,y2,y3,y4)的相关性中，从行业因素x2、企业规模x3前面系数的大小可以知道，行业发展因素、企业规模与U1的相关性高；企业成长能力y3与V1的相关性系数较大，即相关性较高，说明自变量的行业因素、企业规模对企业绩效中的企业成长能力的影响程度较大，第二组典型变量(U2，V2)同样可以得出类似的结论。而对于电力行业而言，同样地可根据(U1，V1)、(U2、V2)所对应的相关系数的大小知道，企业的存续年限与股权结构对企业的营运能力与成长性的影响程度较大。

四、结论与建议

综合以上分析，得到如下结论：

第一，通过因子分析，对家电行业与电力行业进行了绩效对比，可以看出家电行业的企业经营绩效相对优于电力行业，主要表现在企业的盈利能力、偿债能力、成长能力等方面。

第二，由于家电行业与电力行业具有不同的行业特征、宏微观经济环境、企业规模、资本结构，导致了两个行业在企业绩效方面存在明显的差异。主要表现在行业因素对不同行业上市公司的绩效发展影响不同，且本文研究得出，家电行业的行业因素对上市公司的企业绩效影响显著大于电力行业。此外，上市公司的资本结构对企业的绩效具有负相关的关系，也就是说，要提高上市公司企业的绩效，需要从企业的资本结构角度去完善。

第三，对于不同行业而言，在家电行业中，行业因素、企业规模对企业成长能力的影响较大，且远远大于电力行业中这些因素对绩效的影响程度；而在电力行业，企业存续年限、股权结构对企业的营运能力和成长性较大，因此，研究企业绩效与其影响因素之间的关系，需要根据具体的行业去具体分析。

由此提出以下政策建议：提高上市公司的企业绩效，首先，需要改变企业的资本结构，即不同的行业应根据企业自身的特点调整和优化企业的资本结构，通过不断调整企业规模和改善企业的资本构成，从而让其更有利于提高企业的经营绩效、成长能力、营运水平等各个方面；其次，不同行业的上市公司应根据本行业自身的行业特点、结合公司自身发展的现状不断优化企业的股权结构，积极去改革和完善，顺应市场发展的要求；最后，政府要实施有利于行业健康发展的行业政策，积极实现行业规划，让行业发展的活力迸发，实现全行业的健康协调发展。

[1] 高明华.中国企业经营者行为内部制衡与经营绩效的相关性分析——以上市公司为例[J].南开管理评论,2001,4(5):6-13.

[2]彭熠,黄祖辉,邵桂荣.非农化经营与农业上市公司经营绩效——理论分析与实证检验[J].财经研究,2007,33(10):117-130.

[3]罗世兴,沙景华.基于AHP法的我国煤炭类上市公司绩效评价研究[J].中国矿业,2012,21(5):35-39.

[4]徐二明,王智慧.我国上市公司治理结构与战略绩效的相关性研究[J].南开管理评论,2000,3(4):4-14.

[5]王怀明,杨贞艳.农业上市公司股权结构与公司业绩的实证研究[J].南京农业大学学报:社会科学版,2004,4(3):34-37.

[6]沈红波.我国上市公司的多元化战略与公司绩效[J].上海管理科学,2007,29(2):7-11.

[7]朱振光.现代企业绩效评价方法研究述评[J].市场论坛,2008,(3):59-61.

[8]相广萍.因子分析方法在上市公司经营业绩评价中的应用[J].科技信息,2008,(10):1-3.

[9]邓斌,孙建敏.我国粮油上市公司经营绩效综合评价——基于因子分析和聚类分析[J].技术经济,2013,(2):77-84.

[10]李岚.上市公司治理绩效的实证研究[J].商业时代，2010,(14):54-55.

[11]李全喜，金凤花，孙磐石.区域物流能力与区域经济发展的典型相关分析——基于全国面板数据[J].软科学,2010.24(12):12-18.

[12]王雷,党兴华.R&D经费支出、风险投资与高新技术产业发展——基于典型相关分析的中国数据实证研究[J].研究与发展管理,2008,20(4):13-19.

[责任编辑：姜野]

An comparative Analysis about the Performance of Listed Companies in Different Sectors and Affected Factors——Taking an example ofthe appliance industry and the power industry

JI Han-lin,ZHOUJin-hua

(School of management, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093,China)

Performance of listed companies has been an important issue of economic management circles concerned, we usethe data aboutChina's home appliance industryand power industry from2013 to 2015 to study the issues related to performance and influencing factors of China's listed companies,andanalyzethe different corporate performance. By comparing different sectors, we find the home appliance industry was significantly better than the power industry in terms of operating performance. Then, we analyzethe factors which lead to the difference of business performance, and find different internal and external factors affecting the different sectors in which the performance of the enterprise, and finally according to the problems exist, we put forward some suggestionsnarrow the gap between the performance of the industry and some policy recommendationsto improve business performance.

home appliance；industry electric power industry；performance；factor analysis；canonical correlation analysis

2016-02-20

纪汉霖(1972-)，男，安徽芜湖人，副教授，经济学博士,主要从事统计数据分析和挖掘方面研究。

市场经济论坛

F830.9;F062.9

A

1671-7112(2016)03-0061-10