公司盈利能力综合分析与评价——基于主成分分析法

张友峰

(赛特集团[安徽]有限公司,安徽 蚌埠 233000)

企业盈利能力对其经营发展至关重要,我国电力上市公司盈利状况关乎广大投资者的利益,为了促进电力上市公司改善和强化经营管理,提高盈利能力,尤其需要科学的方法评价和分析电力行业上市公司的综合盈利水平,因此本文具有较强的现实意义。

一、文献回顾

学术界在上市公司盈利能力影响因素方面有诸多研究。程建伟(2006)主要探讨了上市公司盈利能力影响因素在不同行业间是否具有差异性,结果显示公司规模、资本结构和公司流通股比例等指标对我国上市公司盈利能力具有普遍影响。张文珂和张芳芳(2009)研究了我国上市公司盈利能力与治理结构效率的相关性,表明二者呈现显著正相关关系。莫生红(2009)研究了我国家电行业盈利能力与负债水平的关系,提出当资产负债率大于30%并小于40%时，盈利能力最优。孔宁宁等(2009)的研究表明我国制造业上市公司营运能力水平显著影响其盈利能力,企业可以通过缩短应收账款周转天数等方式促进盈利能力提升。倪美蓉(2011)以主要商业银行为研究对象,得出我国银行盈利能力与资产充足率、银行资本、宏观经济环境等因素存在显著正相关关系的结论。王绍凤和刘思辰(2012)研究了我国A股上市公司盈利能力影响因素,结果表明公司资产结构组合对盈利能力有显著影响等。

二、样本选取、变量设定及模型构建

(一)样本选取

本文以锐思数据库为基础,选取了2019年我国国内市场电力上市公司的数据进行研究。在选择样本时,剔除数据不全和ST(特别处理)的上市公司，最终筛选出38家2019年连续公布财务报表的电力上市公司的数据。其中，直接取得的数据指标有:每股收益(X1)、每股净资产(X2)、净资产收益率(X3)、净利润率(X4)、总资产报酬率(X5)、营业收入、营业利润、利润总额、净利润和经营活动产生的现金流量净额等。本文数据处理和统计分析主要使用SPSS统计软件。

(二)变量设定

在指标的选取上,不能仅从资产报酬水平这一单方面来考虑,还要充分考虑到盈利能力的综合评价，包括资产报酬水平、成本费用控制水平、经营现金流量状况以及投资收益水平等,这样才能反映出对盈利能力的综合评价。衡量资产报酬水平的指标主要有净资产收益率、总资产利润率、净利润率和销售利润率,其中,销售利润率(X7)，销售利润率=营业利润/营业收入×100%。衡量成本费用控制水平的指标主要是营业成本费用利润率(X8),营业成本费用利润率=利润总额/费用总额×100%=利润总额/(营业利润-营业收入)。衡量经营现金流量状况的指标主要是利润现金保障倍数(X6),利润现金保障倍数=经营现金净流量/净利润×100%。衡量投资收益水平的指标主要有每股收益和每股净资产。

(三)模型构建

主成分分析是主成分分析法的简称,是由霍特林于1933年首先提出的。主成分分析是运用降维的思想,把具有一定相关性的多个指标转化为若干个不相关的综合指标的多元统计分析方法。其数学模型如下：

X=BF+E

(1)

其中，X表示可观测变量向量;B为因子权重向量;F表示不可观测的因子向量;E为误差向量。

通过因子分析模型可以确定指标类型的最小数目,并根据前文筛选出来的相关指标确定一组相互独立,且能反映这些指标类型所包含的绝大部分信息的因子。在因子分析的基础上,能得到新因子作为新的解释变量。

三、主成分分析

首先，将原始数据Xi(i=1,2,…，8)在SPSS软件上进行标准化处理, 消除量纲的影响。标准化处理后的变量记作Zi(i=1,2,…，8)。

接着，对样本进行KMO检验和Bartlett球形检验，如表1所示。KMO检验用于检验采样充足度,KMO=0.733,显示主成分分析效果不错。Bartlett球形检验用于检验相关阵是否合适,调查资料的Bartlett球形检验中Sig.=0.000<0.05,有显著相关性,说明调查的数据完全适合做主成分分析。

表1 KMO检验和Bartlett检验

然后,用SPSS统计软件进行处理,得到相关系数矩阵的特征值、贡献率及累积贡献率如表2所示, 正交旋转后的载荷矩阵如表3所示。

表2 特征值和贡献率

表3 载荷矩阵

在主成分分析中,根据表2显示，前3个因子累计贡献率已达到91.865%,解释标准化变量信息已达85%以上,因此选取前3个主成分已足够。这样由原来的8个指标转化为3个新指标，即Y1、Y2和Y3,达到了简化分析的目的。

因子载荷代表了主成分与原始变量的相关系数,根据表3显示，Y1与X3，X4，X5，X7相关系数均很大,Y1在净资产收益率(X3)、净利润率(X4)、总资产报酬率(X5)和销售利润率(X7)上有较大的载荷,因此可以将Y1命名为资产报酬水平。Y1所占有的信息量已是信息总量的63.801%, 从而可知资产报酬水平在电力上市公司盈利能力中起着主导作用。Y2和X1，X2有较大的正相关,Y2在每股收益(X1)和每股净资产(X2)上有较大的载荷,因此可以将Y2命名为投资收益水平。同时,Y2所占有的信息量已是信息总量的18.431%,说明投资收益水平在电力上市公司盈利能力中起着比较重要的作用。Y3与X6相关系数很大(大于0.9),Y3在利润现金保障倍数(X6)上有最大的载荷,因此可将Y3命名为经营现金流量状况。Y3所占有的信息量已是信息总量的9.633%,说明经营现金流量状况是电力上市公司盈利能力不可缺少的一部分。

下面通过正交旋转后的主成分得分系数矩阵来估计因子得分,得到主成分得分系数矩阵，如表4所示。

表4 主成分得分系数矩阵

依据主成分得分矩阵可得出Y1、Y2、Y3的线性回归方程：

Y1=0.022Z1-0.207Z2+0.177Z3+0.257Z4+0.130Z5+0.072Z6+0.247Z7-0.260Z8

(2)

Y2=0.491Z1+0.537Z2+0.104Z3-0.167Z4+0.262Z5+0.131Z6-0.128Z7+0.185Z8

(3)

Y3=0.266Z1-0.155Z2+0.117Z3-0.069Z4+0.173Z5+1.013Z6-0.049Z7+0.061Z8

(4)

尽管主成分Y1、Y2和Y3综合信息的能力较强,分别从不同方面反映了电力上市公司盈利能力,但是单独使用某个主成分并不能对盈利能力在整个进程中的地位做出综合评价,因此,需要按主成分Y1、Y2和Y3的方差贡献率作为权重进行加权汇总, 得出2019年电力上市公司盈利能力的综合得分Y：

Y=63.801%×Y1+18.431%×Y2+9.633%×Y3

(5)

根据以上方法及相关信息对所选取的电力上市公司进行综合评价,并按照得分值递减的顺序进行排列,如表5所示。

表5 电力上市公司主成分值及综合得分

表5(续)

四、结果分析及建议

(一)成本费用控制水平不应纳入盈利能力综合评价体系

从主成分的提取来看,营业成本费用利润率(X8)没有包含在上述3个主成分中,可以说明成本费用控制水平不能纳入盈利能力的综合评价体系。

(二)提高资产报酬水平是改善盈利能力的最重要环节

从资产报酬水平(Y1)分析,西昌电力、凯迪电力、明星电力、上海能源、哈投股份、福州大通、西山煤电、天富热电以及岷江水电的资产报酬水平值均大于6.5,明显高于其他企业,且由于该主成分在各成份中所占权重最大,因而这些上市公司排名居前。而吉电股份、九龙电力、皖能电力以及大连热电等4家上市公司在该主成分上得分很低,导致综合排名垫底。显然提高企业的资产报酬水平是改善盈利能力最重要的环节,各企业应当重视投资资产所带来的效益水平。

(三)综合排名较高的企业,投资收益水平未必较高

从投资收益水平(Y2)分析,哈投股份和岷江水电这2家上市公司综合得分虽然排名在前10位,但投资收益水平指标很低,不到1.0,甚至低于综合排名在最后的大连热电,西昌电力虽综合排名第一,但投资收益水平仅为1.6,远低于其他综合排名靠前的上市公司。因此，哈投股份和岷江水电今后需在改善经营管理、优化投资等方面再接再厉。

(四)经营现金流量状况也可能会提高综合盈利能力

从经营现金流量状况(Y3)分析,华电能源、龙电B股和豫能控股的综合得分比较高,是因为Y2，Y3两个主成分值起到了很大作用,但Y1主成分值相对较低,因此建议华电能源、龙电B股和豫能控股3家企业要进一步提高其资产报酬水平和盈利能力水平。