劉春梅 隋如彬 朱良寬

(1，2. 哈爾濱商業(yè)大學(xué) 基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150028;3. 東北林業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040)

批發(fā)和零售業(yè)在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的作用日益重要，是促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要領(lǐng)域，與老百姓的日常生活、投資理財(cái)?shù)让芮邢嚓P(guān)。目前，在國(guó)內(nèi)外批發(fā)和零售業(yè)已經(jīng)占據(jù)了各行業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈的主導(dǎo)地位，并起到了控制市場(chǎng)、決定生產(chǎn)、影響消費(fèi)的關(guān)鍵作用。所以批發(fā)和零售業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)體現(xiàn)出其對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率的強(qiáng)弱，如何切實(shí)、有效地對(duì)我國(guó)批發(fā)和零售業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，是流通經(jīng)濟(jì)學(xué)界和政府有關(guān)部門面臨的重要課題之一。

綜合評(píng)價(jià)是指對(duì)多屬性體系結(jié)構(gòu)描述的對(duì)象系統(tǒng)做出全局性、整體性的評(píng)價(jià)。目前對(duì)評(píng)價(jià)問題的研究大致可以分為兩類:一類是對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究;另一類是對(duì)綜合評(píng)價(jià)方法的研究，大多學(xué)者只注重兩者之一的研究。同時(shí)，關(guān)于批發(fā)和零售業(yè)的公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)并不多見。因此，針對(duì)以上問題，本文在同時(shí)考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)選取和方法研究的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)批發(fā)和零售業(yè)的上市公司業(yè)績(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià)。首先采用聚類分析和多元回歸分析法選取評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，再利用因子分析法構(gòu)造綜合評(píng)價(jià)公式，對(duì)上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)證結(jié)果表明，該評(píng)價(jià)過程考慮了評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的科學(xué)性和評(píng)價(jià)過程的客觀性。

一、評(píng)價(jià)原理

(一)基于聚類分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選

在上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)綜合評(píng)價(jià)過程中，指標(biāo)的選取是否合適直接影響到綜合評(píng)價(jià)的結(jié)論。綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)該同時(shí)具備全面性和代表性，但是全面性并不意味著指標(biāo)越多越好，指標(biāo)選取過多會(huì)產(chǎn)生許多重復(fù)性指標(biāo);選取太少則所選指標(biāo)缺乏足夠的代表性，產(chǎn)生片面性。所以，如何科學(xué)地選擇指標(biāo)，構(gòu)建指標(biāo)體系，是綜合評(píng)價(jià)研究中首先要解決的問題。

具體步驟為:1. 根據(jù)經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行指標(biāo)分類。從上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的內(nèi)涵出發(fā)，對(duì)主要綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)按照經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行分類;2. 對(duì)每類中的指標(biāo)再進(jìn)行R 型聚類分析，將其分成若干子類;3. 在子類中運(yùn)用多元線性回歸方法選擇代表性指標(biāo)。若某個(gè)子類只有一個(gè)指標(biāo)，則將其直接選入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;若某子類有兩個(gè)以上的指標(biāo)，則計(jì)算該子類中各指標(biāo)與其他指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)。某指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)在該類最大，則可認(rèn)為該指標(biāo)所包含本類的信息最豐富，對(duì)該類指標(biāo)的代表性最強(qiáng)，按此原理，復(fù)相關(guān)系數(shù)最大的指標(biāo)入選。

(二)基于因子分析的上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)綜合評(píng)價(jià)

確定合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)變量后，再通過研究多個(gè)指標(biāo)的相關(guān)矩陣內(nèi)部依賴關(guān)系，找出控制所有變量的少數(shù)主因子，將每個(gè)指標(biāo)變量表示成主因子的線性組合，以再現(xiàn)原始變量與主因子之間的相關(guān)關(guān)系。因子分析的目的是尋求變量基本結(jié)構(gòu)，簡(jiǎn)化觀測(cè)系統(tǒng)，減少變量維數(shù)，用少數(shù)的變量來解釋所研究的復(fù)雜問題。

設(shè)有N 個(gè)樣本，p 個(gè)指標(biāo)。X =(X1，X2，…，Xn)T為可觀察的隨機(jī)變量，要尋找的主因子為f = (f1，f2，…，fq)，則因子分析模型:

在因子分析過程中，我們將每個(gè)主因子表示為變量的線性組合，進(jìn)而用變量的觀測(cè)值來估計(jì)每個(gè)主因子的值(即因子得分)。

其數(shù)學(xué)模型為:

其中Fi為第i 個(gè)因子得分。

二、實(shí)證分析

(一)指標(biāo)選擇

在借鑒“網(wǎng)易財(cái)經(jīng)”(quotes.money.163.com)公布的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)的基礎(chǔ)上，對(duì)上市公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)按盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力和營(yíng)運(yùn)能力四方面進(jìn)行分類，見表1:

表1 上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)初選指標(biāo)

選擇批發(fā)和零售業(yè)40 家上市公司作為樣本，所有數(shù)據(jù)來自“網(wǎng)易財(cái)經(jīng)”，在分析前首先進(jìn)行指標(biāo)類型一致化處理，然后進(jìn)行指標(biāo)的無量綱化處理，并且將異常點(diǎn)用所屬某列去除所有異常點(diǎn)的均值進(jìn)行替代。

(二)對(duì)每類指標(biāo)的聚類分析及篩選

將40 家上市公司的樣本數(shù)據(jù)錄入SPSS，進(jìn)行聚類分析。聚類方法采用系統(tǒng)默認(rèn)的類平均法，選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)(pearson correlation)作為距離的測(cè)度，聚類結(jié)果見圖1。

根據(jù)圖1 中的聚類分析結(jié)果我們可以將盈利能力的7 個(gè)指標(biāo)分為兩類，即A1、A2、A3、A4、A5 為一類，A6、A7為一類，按照指標(biāo)篩選方案。

圖1 盈利能力指標(biāo)聚類結(jié)果

對(duì)于A1、A2、A3、A4、A5 五個(gè)指標(biāo)，分別求每一個(gè)指標(biāo)對(duì)其他6 個(gè)指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)R，結(jié)果如下:

RA1=0.873 RA2=0.948 RA3=0.918

RA4=0.732 RA5=0.598

可以看出，A2(每股凈資產(chǎn))最大，指標(biāo)A2 入選。在A6、A7 中，同樣求每一個(gè)指標(biāo)對(duì)其他4 個(gè)指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)R，結(jié)果如下:

RA6=0.729 RA7=0.794

可以看出，A7(息稅前利潤(rùn)率)最大，指標(biāo)A7 入選。

這樣，在盈利能力指標(biāo)中，通過篩選，將A2(每股凈資產(chǎn))和A7(息稅前利潤(rùn)率)兩個(gè)指標(biāo)作為盈利能力的代表性指標(biāo)。

采用同樣的方法對(duì)其它類進(jìn)行分析，得到上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表2:

表2 上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)

(三)基于因子分析綜合評(píng)價(jià)方法的基本步驟

1. 將表2 指標(biāo)對(duì)應(yīng)到原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用Z－score 方法無量綱化，由SPSS 軟件自動(dòng)完成;

2. 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R;

3. 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R 的特征值及方差貢獻(xiàn)率，見表3。

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣R 的特征值及方差貢獻(xiàn)率

2 1.876 23.446 51.485 1.701 21.263 45.920 3 1.278 15.974 67.459 1.587 19.836 65.756 4 1.020 12.750 80.208 1.156 14.452 80.208 5 .704 8.802 89.010 6 .493 6.159 95.169 7 .224 2.797 97.967 8 .163 2.033 100.000

4. 對(duì)綜合因子進(jìn)行線性加權(quán)求和

在實(shí)際評(píng)價(jià)中，通常只選取前面幾個(gè)方差大的綜合因子，這樣既簡(jiǎn)化了指標(biāo)之間的聯(lián)系，又達(dá)到了以盡可能少的指標(biāo)反映盡可能多信息的目的。通常是要求選取的綜合因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率大于80%，這里取前4 個(gè)綜合因子(累計(jì)貢獻(xiàn)率80.208%)來代替原來8 個(gè)指標(biāo)。

以各主因子的方差貢獻(xiàn)率占累計(jì)貢獻(xiàn)率的比重為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和，得到各上市公司的綜合得分F:

采用因子分析對(duì)40 家批發(fā)和零售貿(mào)易行業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果見表4。

表4 上市公司得分及排名

綜合評(píng)分值正負(fù)并無實(shí)際意義，這是指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果。從得分來看，最高為永泰能源，得分為1.68，最低為百大集團(tuán)，為－0.98，公司的得分主要集中在(－1，1)之間，業(yè)績(jī)分布基本上是呈正態(tài)分布的。從排名情況來看，效益好、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)合理、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)良好的企業(yè)明顯排在前列。得分較高的批發(fā)和零售業(yè)主要集中在能源類，這與實(shí)際情況比較相符，在一定程度上證明了因子綜合評(píng)價(jià)法的合理性，可作為科學(xué)決策的有力依據(jù)。

三、結(jié)論

本文利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)批發(fā)和零售業(yè)上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。為提高因子分析方法在綜合評(píng)價(jià)中的效果和可靠性，首先對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)采用聚類分析和多元回歸分析方法進(jìn)行科學(xué)選取，使得進(jìn)入評(píng)價(jià)過程中的指標(biāo)都是影響顯著的;其次，利用因子分析法，根據(jù)數(shù)據(jù)本身得到各個(gè)指標(biāo)在綜合評(píng)分中的權(quán)重和因子得分;第三，計(jì)算公司業(yè)績(jī)綜合得分值，并進(jìn)行排名，并與實(shí)際情況比較，驗(yàn)證了該綜合評(píng)價(jià)法能夠很好地體現(xiàn)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)的客觀性和合理性。雖然，選取不同行業(yè)的樣本會(huì)影響到最后的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)，但卻不會(huì)降低在同一樣本或時(shí)期公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的可比性，這也是對(duì)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法中的“權(quán)重一旦確定便很少變動(dòng)”缺陷的克服。

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