環(huán)保行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)

　　摘要：進(jìn)入到二十一世紀(jì)以來(lái)，世界環(huán)保行業(yè)開(kāi)始進(jìn)入到疾速成長(zhǎng)的階段，逐步成為支撐產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的中流砥柱。隨著環(huán)境污染的加劇及人們的環(huán)保意識(shí)的提高，我國(guó)環(huán)保行業(yè)也已成為國(guó)家大力發(fā)展的產(chǎn)業(yè)之一，并逐漸有了一定的成果。如何準(zhǔn)確、公允地評(píng)價(jià)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，成為利益相關(guān)者關(guān)注的重要議題。本文通過(guò)根據(jù)現(xiàn)階段我國(guó)環(huán)保行業(yè)逐漸發(fā)展但是發(fā)展不均衡的事實(shí)進(jìn)行分析，并得出相應(yīng)結(jié)論，以期對(duì)有關(guān)財(cái)務(wù)信息使用者提供決策依據(jù)。

　　關(guān)鍵詞：環(huán)保行業(yè);因子分析;經(jīng)營(yíng)績(jī)效

　　隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，環(huán)境污染問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)重，不僅影響人們的身心健康也嚴(yán)重制約了經(jīng)濟(jì)的快速健康發(fā)展，日益成為阻礙我過(guò)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“瓶頸”。國(guó)家十分重視環(huán)保工作，出臺(tái)了一系列培育和發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)的決定，即節(jié)能環(huán)保、新一代信息技術(shù)、生物、高端裝備制造、新材料、新能源汽車(chē)、新能源等產(chǎn)業(yè)。參照國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，環(huán)保行業(yè)一般會(huì)維持10-20年的高速增長(zhǎng)期，產(chǎn)值增長(zhǎng)率一般維持在GDP增長(zhǎng)率的2-4倍。因此，可以預(yù)期，未來(lái)中國(guó)環(huán)境保護(hù)產(chǎn)業(yè)增速率在20%以上。

　　本文以全國(guó)16家環(huán)保行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，根據(jù)2012年年報(bào)數(shù)據(jù)，利用主因子分析以及聚類(lèi)分析的方法，綜合運(yùn)用SPSS16.0對(duì)國(guó)家環(huán)保行業(yè)上市公司的各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行剖析。

　　一、環(huán)保行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)指標(biāo)體系的設(shè)置

　　設(shè)置指標(biāo)體系時(shí)，在遵守一些普遍性的基本原則，即實(shí)用性、科學(xué)性、整體性和可比性原則的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建環(huán)保行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見(jiàn)表1：

　　二、環(huán)保行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)綜合評(píng)價(jià)的實(shí)證分析

　　(一)研究分析介紹

　　因子分析是研究原始變量相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣內(nèi)部的依賴(lài)，把某些擁有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少量幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法�；�本思想是按照相關(guān)性大小將原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，不同組變量間的相關(guān)性則較低。每組變量是一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可觀測(cè)的綜合變量來(lái)表示這一基本結(jié)構(gòu)，它則稱(chēng)為公共因子(也稱(chēng)主因子)。目的是尋找出主因子，對(duì)每一個(gè)主因子的實(shí)際意義加以詮釋?zhuān)�以便�?duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行闡發(fā)剖析。

　　聚類(lèi)分析是把個(gè)體或?qū)ο蠓诸?lèi)，使得同一類(lèi)中的對(duì)象之間的相似性比與其他類(lèi)的對(duì)象的相似性更強(qiáng)。目的在于最大限度地使類(lèi)間對(duì)象的同質(zhì)性最大化和類(lèi)與類(lèi)間對(duì)象的異質(zhì)性最大化。本文采用系統(tǒng)聚類(lèi)法(Hierarchical clustering method)。方法的思路是：將一批樣本或變量依照它們?cè)谛再|(zhì)上的親疏程度加以分類(lèi)。在本文中，把因子分析的因子得分作為系統(tǒng)聚類(lèi)分析的新的系統(tǒng)變量，劃分上市公司的類(lèi)別。

　　(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

　　在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中，對(duì)不同類(lèi)型的指標(biāo)要進(jìn)行趨同化處理，將逆向指標(biāo)和適度指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)。逆指標(biāo)可以采用取倒數(shù)或者取負(fù)數(shù)等方法處理，適度指標(biāo)可以通過(guò)指標(biāo)減去適度值后的絕對(duì)值的倒數(shù)求得，即：Yij=1/Xij-K(其中，Yij為正向化后的指標(biāo)，Xij為原始指標(biāo)，K為指標(biāo)率是適度指標(biāo)，其余均為正指標(biāo))。按照國(guó)際慣例，流動(dòng)比率、速動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率適度值分別為200%、100%、30-60%(取為40%)，因此對(duì)這三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行趨同化處理。

　　其次，在進(jìn)行因子分析之前，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即X\prime ij =Xij-XiSi，其中Xi是Xij的均值，Si是Xij的標(biāo)準(zhǔn)差，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后，X\prime ij 的均值為0，方差為1，相關(guān)矩陣為R=XX′。

　　(三)環(huán)保行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的因子分析

　　1.KMO檢驗(yàn)和Bart-lett球形檢驗(yàn)

　　將原始數(shù)據(jù)復(fù)制到SPSS軟件，對(duì)16個(gè)變量進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bart-lett球形檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，Bart-lett球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為146.889，相應(yīng)的概率Sig為0.000，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。該實(shí)證研究中KMO的統(tǒng)計(jì)值為0.539，根據(jù)KMO度量的標(biāo)準(zhǔn)可知原有變量較適合做因子分析。綜合兩項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的檢驗(yàn)表明本研究適合進(jìn)行因子分析。

　　2.公因子的`選取

　　運(yùn)用主成分分析方法進(jìn)行因子分析，計(jì)算其特征值及貢獻(xiàn)率，公共因子的特征值和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。由結(jié)果，為了便于分析，指定4個(gè)主成分時(shí)，原始數(shù)據(jù)的信息總量達(dá)到了89.926%，把其作為反映原指標(biāo)的信息量可以認(rèn)為是有效的，故筆者初步確定因子個(gè)數(shù)為4，即原來(lái)的10個(gè)指標(biāo)可以綜合成4個(gè)公共因子。

　　繼而得到因子的載荷矩陣，為了便于解釋因子的含義，利用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，見(jiàn)表2：

　　由表2可看出，公共因子1在主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率(X9)、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率(X10)這兩個(gè)指標(biāo)上的因子載荷值都很大，為0.947、0.927，該因子反映上市公司在成長(zhǎng)能力方面的信息，命名為成長(zhǎng)能力因子;公共因子2在流動(dòng)比率(X6)、速動(dòng)比率(X7)兩項(xiàng)指標(biāo)上的因子載荷值最大，流動(dòng)比率0.985，速動(dòng)比率0.973，該因子反映上市公司在償債能力方面的信息，可命名為償債能力因子;主因子3在總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X4)、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X5)兩項(xiàng)指標(biāo)的因子載荷值較大，分別為0.911、0.806，該因子反映上市公司在營(yíng)運(yùn)能力方面的信息，可稱(chēng)其為營(yíng)運(yùn)能力因子;公共因子4在毛利率(X1)、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率(X3)兩個(gè)指標(biāo)上的因子載荷值都較大，依次為0.920、0.672，該因子反映上市公司在盈利能力方面的信息，可命名為盈利能力因子。

　　這四個(gè)因子在順序和其性質(zhì)上都較好的體現(xiàn)出了它們所代表的環(huán)保行業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)情況。綜上，最終確定因子數(shù)為4個(gè)。

　　3.回歸算法得出的因子得分函數(shù)

　　根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣，得到因子得分函數(shù)：

　　F1=-0.204X1+0.005X2+…+0.461X10

　　F2=0.022X1-0.199X2+…+0.101X10

　　F3=0.158X1+0.039X2+…+0.233X10

　　F4=0.652X1+0.301X2+…-0.163X10

　　4.環(huán)保行業(yè)上市公司綜合得分及排名

　　四個(gè)因子分別從不同的方面反映出環(huán)保類(lèi)行業(yè)上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效總體水平，且其中任一單獨(dú)因子都無(wú)法對(duì)上市公司的經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。因此，利用旋轉(zhuǎn)后的4個(gè)公因子對(duì)應(yīng)的特征值占總提取特征值的比重計(jì)算綜合評(píng)價(jià)得分：