煤炭上市公司经营绩效评价研究——基于因子分析与聚类分析的比较

中国矿业大学 刘芳瑜

一、引言

我国的能源禀赋情况是“贫油、少气、多煤”，煤炭是我国社会经济可持续发展的重要能源。我国煤炭产业从供需情况看，总量是基本平衡，但存在地区分布、结构不均衡的问题，而且随着近年来我国经济发展速度放缓，煤炭产能有过剩趋势，煤炭行业即将面临供大于求的局面，此外，煤炭企业发展还面临着项目建设高峰期带来的负债率上升、部分煤矿资源接续紧张等问题。要破解这些制约发展的难题，取得良好的发展绩效，煤炭企业必须进行各方面调整。其中，经营绩效是衡量煤炭企业发展的一项重要指标，构建合理的经营绩效的评价体系，科学评价煤炭企业的经营绩效，可以为煤炭企业提高绩效、更好发展指明方向。

二、研究设计

（一）研究方法 评价经营绩效的指标体系因为行业和企业类型的不同会有所不同，所采用的方法主要有财务指标评价（EVA方法、平衡计分卡等）、综合评价方法（灰色关联分析、模糊评价方法、DEA 法等）和因子分析法。因子分析法主要基于财务指标和客观数据，能够较大程度上避免评价的主观性所带来的偏差，发现与企业经营绩效相关的因素，科学、合理地构建经营绩效的评价指标体系。因此，本文采取因子分析法，对我国煤炭企业的经营绩效进行评价和研究。

（二）评价指标选择 评价企业经营绩效的指标大致分为财务指标和非财务指标，一般而言，财务信息反映企业业绩最为直观的信息，财务指标是评价企业经营绩效最综合和精确的指标，因此，选取财务指标评价煤炭上市公司经营业绩是可行的。为了综合评价煤炭上市公司的经营业绩，本文根据发展性、全面性、适当性和可计算性，借鉴了财政部门颁发的相关指标体系，初步入选了22项指标来进行因子分析：每股净资产、每股收益、净资产收益率、净资产增长率、净资产周转率、净利润率、净利润增长率、营业利润率、营业利润增长率、主营收入增长率、总资产报酬率、总资产增长率、总资产周转率、成本费用利润率、流动资产周转率、流动比率、固定资产周转率、应收账款周转率、存货周转率、速冻比率、资产负债率、负债权益比率。

（三）样本选取 本文选取了我国煤炭行业32 家上市公司作为考核样本。为了全面反映企业的长期经营绩效，避免短期偶然性，选取了样本公司2008年-2011年的数据，以加权平均值作为分析依据，根据时间的远近来赋予权重。赋予2011、2010、2009、2008年度数据的权重分别为4、3、2、1。本文的数据均来源各煤炭上市公司的财务年度报告和大智慧分析公司的财务分析。

三、实证结果与分析

（一）指标的正向化与无量纲化处理 本文所选取的22 项指标中，指标性质和量纲不完全相同，为了避免评价标准的不同，需要对所选指标进行趋同处理。本文中将流动比率、速动比率和资产负债率三项适度指标进行正向化处理，公式为Xij=1/|Xij|。另外，由于各指标的量纲不同，不能进行相互比较和计算，在综合分析前必须对各指标进行无量纲化处理，消除指标量纲、变量自身变异和数值大小的影响。在这里选择将各个指标标准化，即令其中和σ 分别为指标Xij的平均值和标准差。

（二）KMO 与Bartlett 检验 为检验所选取样本是否能够进行有效的因子分析，本文采用PASW Statistics 软件KMO 和Bartlett 检验，来验证变量之间存在相关关系的强弱，即确认变量是否适合做因子分析，一般认为，若KMO〈0.5，P〉0.005，则数据不适合做因子分析。由表1 可知，初入选的变量的检验结果显示：指标检验虽然通过了Bartlett 检验，但KMO 的值小于0.5，且不便于解释，这说明个别变量与其余变量的相关性不高，变量需要进一步的筛选。设立筛选条件为：KMO 值〉0.5；P 值〈0.05；因子便于解释。通过逐步筛选，最终得到了13 项指标，见表2。

表1 KMO and Bartlett's 检验

表2 最终入选的指标

最终入选的指标检验结果见表3。从表中数据得知，巴特利特球度检验的统计量值为556.351，自由度为78，显著性概率为0.000，小于1%，达到显著性水平，同时KMO 统计量值为0.621，根据KMO 度量标准知数据有显著相关性，样本适合做因子分析。

表3 KMO and Bartlett's 检验

（三）主因子数量确定 在确定主因子数量的过程中，本文利用了因子分析模型中的主成分分析方法。根据各个因子解释原有变量总方差的情况，经过因子旋转后12 项指标变量中4 项因子的特征值大于1，本文选取了这4 类主要因子来代替原有指标变量所包含的信息。各个因子的特征值及方差贡献率见表4。

表4 Total Variance Explained

由表4 可知，本文提取4 个因子的累积方差贡献率为89.1%，即这4 个因子反映了总体信息的80%以上，丢失的信息较少，用其代替原有指标变量进行煤炭上市公司经营业绩评价是可行的。

（四）因子命名 在因子分析的过程中，对提取的因子命名可以综合反映原有变量，并赋予它们一定的经济意义和实际含义。为使变量在各个因子上的载荷更加明确，本文采取方差最大法进行因子旋转，旋转后的因子负荷矩阵如表5所示。

表5 Rotated Component Matrixa

从表5 可以看出，总资产增长率、主营业务收入增长率、净资产增长率、净利润增长率这4 个反映企业成长能力的指标因子1上有较高的载荷；总资产周转率、净资产周转率、流动资产周转率在第2 个因子上有较高的载荷；流动比率、速动比率、资产负债率在第3 上因子上有较高荷载；净资产收益率、每股收益、净利润率在因子4 上有较高的荷载。本文将因子1 命名为成长性指标，主要衡量煤炭上市公司一定时期内的发展能力；因子2 命名为营运性指标，主要衡量煤炭上市公司的运营能力和资产利用效率；因子3命名为安全性指标，主要考察煤炭上市公司的偿债能力；因子4 命名为收益性指标，主要衡量煤炭上市公司的盈利能力。

根据因子分析结果，建立煤炭上市公司的经营业绩评价体系（见表6）。

表6 煤炭上市公司经营绩效评价体系

（五）聚类分析 根据煤炭上市公司经营绩效因子分析的结果，可以得到样本公司的成长性、营运性性、安全性和收益性4 个主因子的得分情况，见表7。

表7 煤炭上市公司因子得分

在因子分析的基础上，对煤炭上市公司经营业绩进行Q 型聚类分析，根据其经营绩效得分情况，可以将样本公司分为5 类：第一类：安全型。这类公司特点是的安全性较好，其他能力一般。这类公司共有12 家，具体是安泰集团、大同煤业、开滦股份、靖远煤电、美锦能源、平庄能源、四川圣达、煤气化、爱使股份、山西焦化、中煤能源、永泰能源。第二类:稳定型。这类公司特点是的安全性和成长性都较好，但营运能力和收益性一般。这类公司只有国投新集1家。第三类：一般型。这类公司特点是营运性较好，安全性一般，收益性和成长性不确定。这类公司有6 家，具体是上海能源、郑州煤电、阳泉煤业、山煤国际、平煤股份、冀中能源。第四类：激进扩张型。这类公司的特点是成长性较好，其他能力一般或较差。这类公司只有大有能源1 家。第五类：理想型。这类公司的盈利能力和成长能力较好，但流动性和安全性得分一般。一般情况下，成立时间长、规模较大的公司容易出现这种情况。从分类结果看，具体有中国神华、昊华能源、潞安环能、安源股份、露天煤业、西山煤电、国际实业、神火集团、盘江股份、兰花科创、恒源煤电、兖州煤业。

四、结论

根据实证结果可以看出，我国煤炭上市公司的经营绩效整体表现一般。从因子得分结果分析，我国煤炭上市公司的安全性和成长性较好，但收益性和流动性的得分并不十分理想。因此，拓展新的发展空间、摆脱经营困境成为煤炭行业发展的当务之急。煤炭行业应该加快产业结构调整，推进企业的兼并重组，提高产业集中度；继续优化资本机构，促进企业资产重组，扩大优势资本，淘汰企业的劣势资本，降低成本，减轻企业负担，提高煤炭企业的运营效率；大力发展非煤炭经济，延长产业链，大力提倡与煤炭相关的产业如化工、电力、运输的一体化发展，拓宽经营面，以应对煤炭价格不断下滑的局面；改善提升煤炭工业技术和管理水平，采用新型适用技术和先进的管理方法，提高煤炭企业的竞争力和成长能力，为未来发展奠定基础。

［1］刘静：《我国煤炭上市公司经营绩效的因子分析》《河南师范大学学报》2008年第6 期。