发电企业盈利能力综合评价研究

刘爱鑫 闫晶

东北电力大学经济管理学院

一、引言

电力行业是国民经济发展的基础产业，与人们的生活息息相关，近年来随着国家政策的扶持，电力行业也在一定程度上反映了国家经济现阶段的发展水平。“十三五”时期，中国电力行业发展面临诸多新形势与新挑战。2015年3月15日，中共中央国务院发布电力体制改革9号文，电力体制改革进入白热化阶段，贯穿整个“十三五”时期。

作为国民经济的支柱产业，发电行业的盈利能力发展也是极其重要的研究课题。传统的研究方法通常只注重研究单一财务指标，如杜邦分析法、沃尔评分法其中，沃尔评分法由Wall.Alexander建立，从三大维度选取销售利润率、资产收益率等7个财务指标，通过赋权方式对各变量进行线性组合，利用组合评分代表企业综合盈利能力。而随着该课题的逐渐成熟，学者们已不局限于只利用财务指标体系。王鸿雁(2019)认为，传统的盈利能力分析指标存在局限性，因此必须从多种角度分析企业的盈利能力，同时不能忽视企业文化和人力资源等因素对企业盈利能力的影响。

二、发电企业盈利能力综合评价

（一）研究方法及其主要步骤

本文采用因子分析法进行研究，因子分析法是一种实用的多元统计方法，其在于利用降维的思路，对多个相关性强、错综复杂的指标精简删除后得到少数几个相关性弱的公共因子，用以涵盖原始指标表达的大部分信息。

因子分析主要步骤：

第一步，对所选取的指标进行KMO检验和巴特利特球度检验来确定是否满足因子分析的条件。因子分析的前提是原始变量之间需存在较强的相关性，如果原始变量之间的相关性弱、重叠信息较少，则不适用因子分析无法产生公共因子。一般而言KMO＜0.5表示原始数据不适宜进行因子分析；0.5＜KMO＜0.7表示可以进行因子分析；KMO＞0.7表示很适合进行因子分析。而巴特利特球度检验的判定标准为显著性大小，当显著性水平小于0.05说明通过检验，可以进行因子分析，反之则不适于因子分析。

第二步，确定公共因子个数及因子贡献率分析。本文采用主成分分析法提取公共因子，并利用SPSS软件得出碎石图和初始特征值。公共因子的选取标准为初始特征值大于1，小于1的因子不予以考虑。因子贡献率是指所提取的公共因子对原始数据的解释程度，利用SPSS软件得出的总方差解释表可得出各公共因子的贡献率，而累积贡献率则是提取出的全部公共因子对原始数据的解释程度，该数据越大解释程度越强。

第三步，公共因子的命名。这一步旨在对原有数据的综合反映，对各公共因子赋予实际意义，便于对原始数据进行分析。本文将选用最大方差法进行因子旋转，根据因子载荷矩阵的数值大小归纳分类并进行公共因子命名。

第四步，构建盈利能力评价得分模型。利用SPSS软件得出的因子得分矩阵建立各个公共因子的得分数学模型，从而计算出因子的得分情况。再根据各公共因子的方差贡献率构建盈利能力综合得分函数，并计算得出各公司盈利能力的综合得分。

（二）样本选取及指标选取

本文所研究的数据来源于国泰安数据库，基于证监会所划分的电力板块发电类企业为研究对象。为保持数据的连贯性，剔除了数据不全和处于＊ST状态的公司，最终保留了56家发电类企业，并对其2019年度的数据进行整理作为本文研究的样本数据。

指标体系的构建对结果会产生至关重要的影响，本着指标选取的一贯原则，本文选取了下列指标用于构建指标体系：X1每股收益；X2成本费用利润率；X3营业净利率；X4净资产收益率；X5总资产报酬率X6息税前营业利润率；X7市盈率；X8净利润现金净含量；X9净利润增长率；X10管理费用率。

（三）因子分析过程

在本文选取的数据基础上，利用SPSS25.0软件进行因子分析。

1.KMO检验和Bartlett球度检验 通过SPSS软件检验结果如下表1：

本文数据KMO检验结果为0.683。同时，Bartlett球度检验显著性为.000明显小于0.05。根据KMO检验和Bartlett球度检验判定标准可知，原始变量适合进行因子分析。

2.公共因子数量的确定及因子贡献率分析 从下表2(由于篇幅关系，此处只列示出前三个因子的方差累积贡献率)总方差解释图可以得出，提取的3个公共因子的累积方差贡献率为75.498%，说明这3个公共因子反映了原始信息的75.498%，很大程度上保留了原始信息，因子这3个公共因子符合标准适合进行因子分析。

3.对因子进行命名 通过最大方差法进行因子旋转后（表略），根据其数据对各个因子进行归纳命名。由表中数据可知，营业净利率、息税前营业利润率、成本费用利润率、管理费用率在F1上载荷较大，它们大都反映了企业的经营收入与支出之间的配比关系，故此将公共因子F1命名为经营盈利能力；每股收益、净资产收益率、资产报酬率在因子F2上载荷较大，而它们反映了企业投入资本的获利情况，据此将公共因子F2命名为资本盈利能力；净利润现金净含量在因子F3上载荷较大，反映了企业盈利的获现能力，故将公共因子F3命名为获现盈利能力。

4.构建因子得分模型 根据因子得分系数表（表略）构建出因子得分数学模型模型公共因子的数学表达式为：

最后根据将各公共因子方差贡献率作为权重，对3个公共因子进行加权平均，构建出评价企业盈利能力的综合得分评价体系，其公式如下：

三、实证结果及分析

根据所构建的因子得分数学模型得出56个样本公司的排名情况如下表3所示（由于篇幅有限，各因子排名略，只取结果分析涉及的七家公司综合得分排名）：

由企业经营状况与得分数值成正相关可知，得分越高企业的经营效果越好，而分值低于零甚至小于零的企业，说明经营状况较差，分值越小，状况越差。基于此结论，本文分别对公共因子得分和综合得分进行分析评价。

（一）公共因子分析

1.F1经营盈利能力方面，综合得分中位居第一、第二名的分别是川投能源和联美控股。虽然排名相差很小，但综合得分却相差1.8，在总排名中差距较为突出。差距的产生是由于公共因子F1的因子贡献率最大，占总体累积方差贡献率的49.069%，由此可以看出经营盈利能力在公司提高整体盈利能力方面至关重要。

2.F2资本盈利能力方面，其中F2得分最低的是大连热电，综合得分排名最后，分析得出导致F2因子得分低的主要原因是其总资产报酬率很低，只有1.06%，在所以企业排名中是最后一名。相比之下，综合排名第二的联美控股主要得益于其良好的资本盈利能力，其总资产报酬率15.97%位居第一，净资产收益率21.054%位居第二，说明企业资产获利能力良好。由此可知，资本盈利能力对企业总体盈利能力影响较大，可以通过改善总资产报酬率、净资产收益率等相关指标来提高企业总体盈利能力。

3.F3获现盈利能力方面，综合得分排名第三的漳泽电力F3因子得分最高为6.5，与F3因子得分排名第二的华银电力1.37相差5.13分，而其他两个公共因子得分差距并不显著，这一主要差距直接导致了两家公司综合得分排名相差37名。而F3因子的主要指标净利润现金净含量则表明企业销售回款能力的强弱，指标越大企业回款能力越强，成本费用越低，财务压力越小。

（二）综合得分分析

从综合得分排名后来看，得分最高的前三名分别是川投能源、联美控股和漳泽电力，综合得分都在1以上，而后三名分别是郴电国际、梅雁吉祥和大连热电，得分均为负。由综合得分的数学模型可知，F1经营盈利能力与F2资本盈利能力、F3获现盈利能力因子占比约等于二分之一。虽然梅雁吉祥和大连热电F1经营盈利能力得分排名靠前，分别是第6名和第13名，但是忽视其他方面可以改善盈利能力的因素，比如资本盈利能力都普遍偏低。

而综合得分前三的公司中各有其优势，排名第一的川投能源其F1经营盈利能力得分最高，联美控股其F2资本盈利能力得分最高，漳泽电力其F3获现盈利能力最高。三者相比之下川投能源、联美控股发展较为均衡，除去各自优势其余两个方面因子得分排名也位居中上游，差距并不大。而漳泽电力发展略显不均，其F1因子得分排名49，F2因子得分排名42。长此以往保持这种不健康的发展策略，并不利于企业总体盈利能力的发展。

四、相关政策建议

根据数据结论的分析，结合电力行业发展现状，针对研究产生的相关问题，本文提出以下几方面的建议，以期对发电类企业盈利能力的改善有所帮助：

（一）加强内部成本控制

发电企业的主要成本在于燃料成本及人工成本，占总成本的70%左右，合理降低这两类成本是发电企业控制成本提高盈利能力的关键。针对燃料成本，其一，可以建立燃料采购网络，与供应商签订长期供货协议，以确保到厂燃料价格平稳质量稳定；其二，优化燃料储备管理，保障合理储备量，需保证对燃料市场价格变动有敏锐的洞察力，随市场价格幅度合理调整燃料采购量，确保燃料平均价格最低。人工成本控制方面，需加强人员职业素质，提高职工技术水平，控制人工成本，降低企业总成本。

（二）发展绿色经济，发展清洁能源

目前我国发电企业的主要能源仍是煤矿，而现阶段需顺应国家政策的变化趋势和要求，结合自身地理位置抓住机遇进行新能源转型。此举不但能响应国家号召，还能顺应市场实现可持续发展。

（三）增发电量，加强电价管控

作为发电企业的主要收入来源，合理制定电量增发计划，加强电价管控有利于提高收入增强发电企业盈利能力。为增发电量，可以提高员工抢发电意识，制定合理电量增发计划不断提高机组负荷力水平，提高发电收入。