姚金海，鐘國輝

（1中共江西省委黨校經(jīng)濟(jì)學(xué)教研部，南昌 330108；2中共江西省委黨校公共管理學(xué)教研部，南昌 330108）

0 引言

黨的十九大以來，以習(xí)近平總書記為核心的黨中央提出了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，并將其作為重大國家戰(zhàn)略寫入新修訂的黨章。習(xí)近平指出，“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是關(guān)系全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的全局性、歷史性任務(wù)，是新時(shí)代三農(nóng)工作總抓手”。在國內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行穩(wěn)中有變、變中有憂，外部環(huán)境復(fù)雜嚴(yán)峻，經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力的宏觀背景下，做好三農(nóng)工作，發(fā)揮其安天下、穩(wěn)民心的壓艙石作用具有特殊重要性。聚力精準(zhǔn)施策、決戰(zhàn)決勝脫貧攻堅(jiān)，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施，全面實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)、農(nóng)村美、農(nóng)民富，推動(dòng)城鄉(xiāng)居民在經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)健康穩(wěn)定發(fā)展中共建共享，必須始終堅(jiān)持和完善黨對(duì)三農(nóng)工作的集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，繼續(xù)發(fā)展壯大農(nóng)村產(chǎn)業(yè)，有效拓展農(nóng)民增收渠道?！爱a(chǎn)業(yè)興，三農(nóng)興；產(chǎn)業(yè)強(qiáng)，三農(nóng)強(qiáng)。”只有牢牢抓住農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)繁榮的“牛鼻子”，培養(yǎng)經(jīng)營方面具有多元化和多業(yè)態(tài)特征的農(nóng)業(yè)新型主體，大力發(fā)展多種形式的適度規(guī)模經(jīng)營，才能有效地促進(jìn)作為個(gè)體的農(nóng)民和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)之間的有機(jī)聯(lián)系。從而在農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的現(xiàn)代化進(jìn)程中，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供規(guī)模效應(yīng)和科技動(dòng)力，為農(nóng)民提供就業(yè)機(jī)會(huì)和收入支持。“火車跑得快，全靠車頭帶?！鞭r(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進(jìn)過程中的經(jīng)營主體的多樣化是必然現(xiàn)象[1]。然而，農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)在促進(jìn)農(nóng)民收入和能力提升方面比合作社、大型養(yǎng)殖戶和農(nóng)場等其他主體更有效，這是不爭的事實(shí)。官方政策文件于1997年首次提到“農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化”。該政策的目的是支持農(nóng)業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的縱向一體化，解決生產(chǎn)和銷售問題。其中，農(nóng)業(yè)企業(yè)是核心，如“公司+農(nóng)戶”和“公司+中介組織+農(nóng)戶”。此后，在系列政策的支持下，基于訂單的商業(yè)模式開始蓬勃發(fā)展[2]。一般而言，上市公司屬于行業(yè)內(nèi)實(shí)力較強(qiáng)且具有代表性的企業(yè)。國際經(jīng)驗(yàn)表明，許多世界知名的大企業(yè)，如世界500強(qiáng)企業(yè)，均已是上市公司或控股了相關(guān)上市公司。毫無疑問，作為農(nóng)業(yè)企業(yè)的典型代表，農(nóng)業(yè)上市公司占據(jù)著行業(yè)中舉足輕重的地位。他們通過在A股上市籌集企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)資金，整合相關(guān)資源，提供大量就業(yè)機(jī)會(huì)。這無疑是引導(dǎo)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有效連接，引領(lǐng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強(qiáng)大發(fā)動(dòng)機(jī)和領(lǐng)頭雁。農(nóng)業(yè)上市公司的運(yùn)營績效和現(xiàn)代化水平，對(duì)于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興，農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效和農(nóng)民就業(yè)增收有著決定性的意義。因此，對(duì)包含農(nóng)林牧漁業(yè)在內(nèi)的農(nóng)業(yè)上市公司進(jìn)行績效評(píng)價(jià)，對(duì)于農(nóng)業(yè)上市公司運(yùn)營管理和公司治理水平提升，并更好地被國家和其他機(jī)構(gòu)投資者如養(yǎng)老基金、保險(xiǎn)基金等所了解和掌握，最大限度發(fā)揮對(duì)其他農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和小農(nóng)戶的引領(lǐng)帶動(dòng)作用都具有十分重要的意義。

1 樣本與數(shù)據(jù)來源

《中國上市公司指引分類》是中國證券監(jiān)督管理委員會(huì)頒布的權(quán)威上市公司分類指南。本研究在不包括B股上市公司的情況下?lián)朔诸愔改瞎彩占?1家農(nóng)業(yè)上市公司的業(yè)績與相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為樣本數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有針對(duì)性的整理、挖掘和評(píng)價(jià)。本研究所用的數(shù)據(jù)采集自東方財(cái)富Choice數(shù)據(jù)終端。經(jīng)過對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行整理和計(jì)算，本研究得到了在滬深交易所上市的41家農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（見表1）。

表1列示了各項(xiàng)指標(biāo)如盈利能力、償付能力、資產(chǎn)運(yùn)營能力和成長能力指標(biāo)等，通過12個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果較為全面系統(tǒng)的反映了2017年41家上市公司經(jīng)營績效的整體性情況。由此大致可以得到以下初步結(jié)論：（1）從盈利能力來看，國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)總體而言不太理想，凈資產(chǎn)收益率平均值為-4.7%，但最小值卻低至-126.44%，總資產(chǎn)凈利率和銷售凈利率平均而言不到0.5%，最低值分別為-17.24%和-60.29%。凈資產(chǎn)收益率和銷售凈利率的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別高達(dá)30.01%和21.35%，由此可見各農(nóng)業(yè)上市公司的盈利能力差距很大，良莠不齊。（2）從償付能力的角度看，41家農(nóng)業(yè)上市公司的償付能力指標(biāo)從整體上來說還是可接受的，流動(dòng)比2.43倍和速動(dòng)比1.61倍的均值水平表明資金使用效率也還不錯(cuò)。資產(chǎn)負(fù)債率均值為43.79%，表明整體負(fù)債壓力不大。但是不同公司相關(guān)指標(biāo)同樣存在畸輕畸重的差異化現(xiàn)象，流動(dòng)比和速動(dòng)比最差的分別只有0.37倍和0.15倍，資產(chǎn)負(fù)債率最高值最高的達(dá)到92%，這類公司的償債壓力顯然到了非常嚴(yán)峻的地步。（3）從資產(chǎn)運(yùn)營能力來看，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率平均值為29.02次顯得該指標(biāo)表現(xiàn)非常好，但是這可能是受到最大值351.74次的影響，因而存在被平均后拉高整體均值的現(xiàn)象。因?yàn)榭傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)速率和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這2個(gè)指標(biāo)一般代表公司資產(chǎn)的運(yùn)營績效水平，從表中的均值水平數(shù)據(jù)來看的話是不夠理想的。（4）從成長能力來看的話，營業(yè)總收入同比增長率和凈資產(chǎn)同比增長率分別只有6.51%和6.01%，均屬較低水平，但營業(yè)利潤同比增長率的均值卻高達(dá)234.74%，同樣存在被一些極端高增長的數(shù)值拉高的現(xiàn)象。而這種極端的高增長往往是非主營業(yè)務(wù)的特殊事件導(dǎo)致，并不具有可持續(xù)性。因此，41家農(nóng)業(yè)上市公司的整體成長能力屬于較弱水平，且從成長能力各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差均超過30%（營業(yè)利潤同比增長率標(biāo)準(zhǔn)差更是高達(dá)1616.47%）的這一情況來看的話，各農(nóng)業(yè)上市公司的成長能力相差非常大，良莠不齊現(xiàn)象非常嚴(yán)重。

表1 2017年農(nóng)業(yè)上市公司相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

2 農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效評(píng)價(jià)實(shí)證分析

2.1 因子分析模型

本研究采取因子分析方法，基于農(nóng)業(yè)上市公司的原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建綜合指標(biāo)進(jìn)行經(jīng)營績效評(píng)價(jià)。對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行整體性評(píng)價(jià)是一項(xiàng)綜合性的系統(tǒng)工程。它需要從盈利能力、償債能力、資本利用率和成長能力等關(guān)涉農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行全面和立體的綜合評(píng)價(jià)。這顯然不是僅靠采取單一指標(biāo)或多個(gè)指標(biāo)的簡單羅列就能夠?qū)崿F(xiàn)的。上市公司的綜合績效水平評(píng)價(jià)應(yīng)該通過綜合指標(biāo)法進(jìn)行多變量系統(tǒng)性研究。因子分析法可以較好地實(shí)現(xiàn)這一目的。作為多元統(tǒng)計(jì)方法的一種重要方法，因子分析方法主要通過按照一定的規(guī)則從多個(gè)可變指標(biāo)提取幾個(gè)綜合變量指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)其所要達(dá)到的降維和分類效果[3]。選取相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建因子分析模型，可以通過在矩陣中揭示各變量內(nèi)部潛在依賴關(guān)系的方式，將具有密切相關(guān)性的那些變量分到同一類別，一個(gè)類別也就成為分析模型中一個(gè)因子[4]。這一多變量統(tǒng)計(jì)分析方法可以將多個(gè)指標(biāo)變量提煉萃取成較少的幾個(gè)因子以反映原始變量所包含的主要信息。通過因子分析方法，就可以分配不同的權(quán)重給不同的指標(biāo)而不需要事前對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行取舍，從而將多個(gè)原始指標(biāo)整合成幾個(gè)綜合指標(biāo)因子，這些綜合指標(biāo)因子不僅相互獨(dú)立而且包含了大部分原有指標(biāo)的信息[5]。降維的這種技術(shù)方法不僅可以在面對(duì)問題的分析時(shí)更加簡單、直觀，而且有效地解決了多重共線性造成的變量分析困境。其數(shù)學(xué)模型見式(1)。

上述模型中，k個(gè)原有變量X1，X2，…，Xk由n(n＜k)個(gè)因子f1，f2，…，fn的線性組合形式加以表示。簡化后的矩陣形式為式(2)。

式中：F表示公因子，該指標(biāo)是從X中利用數(shù)學(xué)邏輯計(jì)算關(guān)系提取得到的。其中，A表示由X在F上的載荷值組成的因子載荷矩陣，它是從X提取F時(shí)利用數(shù)學(xué)計(jì)算方法計(jì)算得到的；δ代表的是對(duì)應(yīng)變量X的特殊因子，用來指代在降維濃縮因子過程中丟失而無法解釋的極少信息；aij是第i個(gè)變量在第j個(gè)公共因子上的載荷，反映變量Xi依賴于因子fj的相對(duì)程度，也表明了變量Xi依賴于因子fj的相對(duì)重要性。不同因子對(duì)目標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果的貢獻(xiàn)程度是不一樣的。通過因子分析篩選出各個(gè)類中信息含量最大的指標(biāo)，并根據(jù)因子貢獻(xiàn)度確定因子權(quán)數(shù)，以確保將對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響最大的指標(biāo)篩選出來[6]。本研究根據(jù)因子分析模型對(duì)表1中的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算分析，并依據(jù)累積方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則，提取能反映農(nóng)業(yè)上市公司綜合績效的公共因子并確定因子權(quán)數(shù)。為解決因初始因子載荷矩陣不滿足“簡單結(jié)構(gòu)原則”而導(dǎo)致的解釋性較差等問題，本研究進(jìn)一步對(duì)因子進(jìn)行降維及正交旋轉(zhuǎn)處理。綜合旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣，并對(duì)各個(gè)公共因子通過因子貢獻(xiàn)度所表征的經(jīng)濟(jì)含義和實(shí)際經(jīng)濟(jì)背景進(jìn)行分析，因此確定公共因子個(gè)數(shù)和權(quán)數(shù)[7]。在對(duì)最終確定的公共因子進(jìn)行命名的基礎(chǔ)上，加權(quán)計(jì)算各樣本上市公司的因子總得分，據(jù)此既可對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司進(jìn)行行業(yè)內(nèi)經(jīng)營績效差異比較、也可對(duì)特定上市公司經(jīng)營績效進(jìn)行縱向變化分析。

2.2 效度檢驗(yàn)

在利用農(nóng)業(yè)上市公司樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)造因子與命名、計(jì)算各因子得分及綜合得分等具體因子分析步驟之前，為了消除因數(shù)據(jù)量綱導(dǎo)致的差異化問題，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)采用Z-score法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，再據(jù)此使用Kaiser-Meyer-Olkin檢驗(yàn)(KMO)和Bartlett球形度檢驗(yàn)，對(duì)2017年農(nóng)業(yè)上市公司的相關(guān)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)（表2）。

表2 農(nóng)業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)KMO與Bartlett球形度檢驗(yàn)結(jié)果

從表2中農(nóng)業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)KMO與Bartlett球形度的檢驗(yàn)結(jié)果可知，KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為0.726，大于0.5，Bartlett球度檢驗(yàn)的近似卡方值為306.892，顯著性水平小于1%。,檢驗(yàn)結(jié)果表明本研究所選數(shù)據(jù)適合開展下一步因子分析步驟。

2.3 公共因子提取及解釋

因子分析模型的本質(zhì)就是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析[8]。因此，本研究首先需要對(duì)各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并據(jù)此建立各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣（表3）。

表3 變量的相關(guān)性矩陣

接下來，進(jìn)一步基于主成分分析法在原始財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上提取公共因子，從而將影響指標(biāo)間公共信息的因素揭示出來。本研究按照特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取了3個(gè)公共因子，并分別統(tǒng)計(jì)了其初始特征值、方差百分比以及累積百分比（表4）。

從表4可以看出，這3個(gè)共同因素也即公共因子的累積方差貢獻(xiàn)率為85.725%。這意味著，這3個(gè)因素共同揭示的原始變量信息約為85.725%。其中3個(gè)公共因子的方差百分比分別為44.029%、28.713%和12.983%，說明第1個(gè)公共因子對(duì)于整體數(shù)據(jù)分布特征的提取作用最大，第2個(gè)和第3個(gè)公共因子對(duì)于整體數(shù)據(jù)分布特征的提取作用也較為理想。接下來基于最大方差法對(duì)因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)，以有效增加因子的可解釋性。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)施因子旋轉(zhuǎn)后可以分別得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（表5）和成分得分系數(shù)矩陣（表6）。由此可以得到具有實(shí)際意義的二級(jí)指標(biāo)。

表4 基于主成分分析法的方差貢獻(xiàn)率表

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表6 成分得分系數(shù)矩陣

由表5～6可知，第一個(gè)因素由具有較高載荷的指標(biāo)X1、X2和X3構(gòu)成，主要反映了公司盈利能力的相關(guān)信息。指標(biāo)X7、X8、X9共同構(gòu)成了第二個(gè)因子，較高的負(fù)荷主要反映了資產(chǎn)運(yùn)營能力的相關(guān)信息。指標(biāo)X10、X11對(duì)第三個(gè)因子而言具有更高的載荷，它們主要反映公司的成長能力，第三個(gè)因子主要用來解釋這2個(gè)指標(biāo)。

2.4 因子得分及經(jīng)營績效評(píng)價(jià)

根據(jù)表6的成分得分系數(shù)矩陣，3個(gè)因素的得分函數(shù)可以根據(jù)各指標(biāo)的成分得分系數(shù)來加以構(gòu)造，其第一、二、三因子得分F1、F2、F3分別為：

在采用因子加權(quán)總分的方法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的41家農(nóng)、林、牧、漁業(yè)公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，以之前提取的3個(gè)因子的變量為基礎(chǔ)構(gòu)建自變量，權(quán)重則為3個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率，構(gòu)造計(jì)算公式如見式(3)。

式中，F(xiàn)i代表的是第i個(gè)因子得分，Wi代表的是第i個(gè)因子權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，計(jì)算得到各公共因子的方差貢獻(xiàn)率占公共因子累積方差貢獻(xiàn)率的比重（表7）。

表7 綜合經(jīng)營績效的因子權(quán)重

在表5～7提取公共因子及計(jì)算因子得分的基礎(chǔ)上，我們就可以求解農(nóng)業(yè)上市公司的綜合得分（表8）。

表8 2017年農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)結(jié)果

2.5 因子分析實(shí)證結(jié)果分析

（1）在農(nóng)、林、牧、漁等農(nóng)業(yè)板塊上市公司中，盈利能力、運(yùn)營能力和成長能力等對(duì)整體經(jīng)營業(yè)績會(huì)產(chǎn)生較大影響，但具有依次遞減的特征。這從上述3個(gè)因子權(quán)重分別為0.496、0.293和0.211可以得到印證。而償債能力因其對(duì)原始指標(biāo)也即公司綜合經(jīng)營績效的信息貢獻(xiàn)率較小而未被采用作為公共因子。

（2）盈利能力的因素反映到財(cái)務(wù)報(bào)表中主要體現(xiàn)企業(yè)賺取利潤的能力和程度。在本研究中對(duì)于企業(yè)綜合經(jīng)營績效具有最大的影響和貢獻(xiàn)。以牧原股份與溫氏股份為例，因?yàn)檫@兩家公司凈資產(chǎn)收益率ROE分別為25.715%與21.4508%，明顯遠(yuǎn)高于其他公司，且二者的銷售凈利率分別為23.5554%與12.5753%，也明顯高于其他上市公司，所以即便二者的營運(yùn)能力指標(biāo)中的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率分別僅為0.54和1.23，成長能力指標(biāo)也不是很好的情況下，溫氏股份和牧原股份的綜合經(jīng)營績效排名仍然能分列第一和第二位。

（3）資產(chǎn)運(yùn)營能力的因素反映到財(cái)務(wù)報(bào)表中主要表現(xiàn)為企業(yè)對(duì)資產(chǎn)處置操作方面的效率和效益情況，在本研究中對(duì)企業(yè)綜合經(jīng)營績效的影響和貢獻(xiàn)排名僅次于盈利能力因子。以溫氏股份為例，因其應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率高達(dá)351.74，遠(yuǎn)超其他公司，再加上其盈利能力也很強(qiáng)，所以該公司的綜合經(jīng)營績效排名穩(wěn)居榜首。

（4）成長能力因子較大程度上體現(xiàn)了企業(yè)在經(jīng)營規(guī)?；蛩俣鹊确矫鏀U(kuò)展的能力，在本研究中對(duì)于企業(yè)綜合經(jīng)營績效的影響和貢獻(xiàn)排第三位。以開創(chuàng)國際為例，以營業(yè)總收入增長率和凈利潤增長率等成長能力指標(biāo)來看的話，分別達(dá)到55.60%和1457.56%，相比其他絕大部分農(nóng)業(yè)上司公司更突出。因此，雖然該公司營收和利潤規(guī)模都較小，但憑借其較為優(yōu)秀的成長能力指標(biāo)仍能在綜合經(jīng)營績效排名中位列第三。

3 結(jié)論及展望

基于因子分析法，本研究在對(duì)中國農(nóng)業(yè)上市公司2017年綜合經(jīng)營績效進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了有效分類。這為有關(guān)部門和投資者等利益相關(guān)方提供了一個(gè)了解掌握農(nóng)業(yè)上市公司產(chǎn)業(yè)發(fā)展、盈利能力、資產(chǎn)負(fù)債情況和營運(yùn)效率的機(jī)會(huì)和切入點(diǎn)。相關(guān)研究結(jié)果表明，中國農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展取得了很多成績，一批像溫氏股份、牧原股份這樣的優(yōu)秀農(nóng)業(yè)上市公司已經(jīng)脫穎而出。正如有研究指出的那樣，以龍頭企業(yè)尤其是龍頭上市企業(yè)為火車頭的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化聯(lián)合體與多種“龍頭企業(yè)+農(nóng)場”組織模式的演進(jìn)，是符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化特點(diǎn)的邏輯結(jié)果[9]。影響農(nóng)業(yè)上市公司等農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的因素具有多元性和復(fù)雜性，國內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)此從多維度進(jìn)行了研究。股權(quán)結(jié)構(gòu)、股權(quán)集中度和股東持股比例等股權(quán)性因素對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司綜合經(jīng)營績效會(huì)產(chǎn)生較大影響。張妍妍等[10]采用多元回歸模型對(duì)2016—2017年國內(nèi)農(nóng)業(yè)A股上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)和多元化經(jīng)營情況進(jìn)行實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度、流通股比例、主營業(yè)務(wù)行業(yè)構(gòu)成和地區(qū)構(gòu)成對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效具有顯著的影響。芮世春[11]對(duì)股權(quán)結(jié)構(gòu)變量和中國農(nóng)業(yè)A股上市公司的實(shí)證分析表明，相對(duì)集中且相對(duì)控股的股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)于農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效提升是較為理想的選擇。融資結(jié)構(gòu)也會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效有影響。潘玥等[12]對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司融資結(jié)構(gòu)與經(jīng)營績效關(guān)系的PLS回歸分析表明，內(nèi)源融資比率、商業(yè)信用融資比率和股權(quán)融資比率會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效產(chǎn)生積極作用，長期借款融資比率和短期借款融資率則會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效產(chǎn)生負(fù)面沖擊。激勵(lì)制度與公司經(jīng)營績效也存在相關(guān)性。彭熠等[13]基于委托代理理論等視角對(duì)薪酬激勵(lì)和股權(quán)激勵(lì)與國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究認(rèn)為股權(quán)激勵(lì)等市場化激勵(lì)機(jī)制和較為完善的監(jiān)管體系有利于提升農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效。還有很多學(xué)者則從盈利能力、營運(yùn)能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)方面對(duì)農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效影響因素和決定機(jī)制進(jìn)行了深入研究。

盈利能力和農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效密切相關(guān)，通過優(yōu)化項(xiàng)目選擇，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、創(chuàng)新研發(fā)新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)品等方式最大限度提高盈利能力，能夠?qū)r(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效產(chǎn)生較大促進(jìn)作用[14]。但本研究的實(shí)證分析表明，目前國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司體現(xiàn)盈利能力的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)總體而言仍不太理想。凈資產(chǎn)收益率均值和最小值分別為-4.7%和-126.44%，銷售凈利率及總資產(chǎn)凈利率均值水平均趨于零。凈資產(chǎn)收益率和銷售凈利率的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別高達(dá)30.01%和21.35%，可知各農(nóng)業(yè)上市公司的盈利能力差距很大，良莠不齊。

從償債能力來看，國內(nèi)41家農(nóng)業(yè)上市公司的償債能力指標(biāo)總體而言尚可，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率均值分別達(dá)到2.43倍和1.61倍，其資金使用效率較高。資產(chǎn)負(fù)債率均值為43.79%，表明整體負(fù)債壓力不大。但是不同公司相關(guān)指標(biāo)同樣存在畸輕畸重的差異化現(xiàn)象，流動(dòng)比和速動(dòng)比最差的分別只有0.37倍和0.15倍，資產(chǎn)負(fù)債率最高值達(dá)到92%，這類公司的償債壓力顯然到了非常嚴(yán)峻的地步。有研究表明，對(duì)于不同行業(yè)而言，資產(chǎn)負(fù)債率雖然會(huì)有一定差異，但并不存在絕對(duì)的所謂行業(yè)最優(yōu)資產(chǎn)負(fù)債率等償債能力指標(biāo)，企業(yè)還是應(yīng)該著眼于經(jīng)濟(jì)績效提升和債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制最大限度優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債率等償債能力指標(biāo)[15]。

從資產(chǎn)運(yùn)營能力來看，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)等運(yùn)營效率的提升對(duì)于上市公司經(jīng)營績效而言就相當(dāng)于“有水快流”，因此，通過多種措施提高資產(chǎn)使用和周轉(zhuǎn)效率能有效提高企業(yè)經(jīng)營效益[16]。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率平均值為29.02次顯得該指標(biāo)表現(xiàn)非常好，但是這可能是受到最大值351.74倍的影響，因而存在被平均后拉高整體均值的現(xiàn)象。因?yàn)閺目傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這兩個(gè)指標(biāo)來看，背后所揭示的資產(chǎn)運(yùn)營能力水平就顯得并不理想。

從成長能力來看，企業(yè)成長能力與成長績效具有協(xié)同性，通過公司治理水平、培訓(xùn)頻率與效度，R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度及人員素質(zhì)等多種方式提高企業(yè)成長能力，上市公司成長績效能得以較大幅度提升[17]。本研究的實(shí)證研究表明，A股農(nóng)業(yè)上市公司的營業(yè)總收入同比增長率和凈資產(chǎn)同比增長率分別只有6.51%和6.01%，均屬較低水平，但營業(yè)利潤同比增長率的均值卻高達(dá)234.74%，存在被一些極端高增長的數(shù)值拉高的現(xiàn)象，而這種極端的高增長往往是非主營業(yè)務(wù)的特殊事件導(dǎo)致，并不具有可持續(xù)性。因此，41家農(nóng)業(yè)上市公司的整體成長能力屬于較弱水平，且從成長能力各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差均超過30%（營業(yè)利潤同比增長率標(biāo)準(zhǔn)差更是高達(dá)1616.47%）的情況來看，各農(nóng)業(yè)上市公司的成長能力相差非常大，良莠不齊現(xiàn)象非常嚴(yán)重。

農(nóng)業(yè)是奠定基礎(chǔ)，保障人民生活的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。它是鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展和產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)農(nóng)民脫貧的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。農(nóng)業(yè)上市公司是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的頂梁柱，應(yīng)在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)由增產(chǎn)導(dǎo)向型向提質(zhì)導(dǎo)向型的轉(zhuǎn)型升級(jí)中發(fā)揮“頭雁效應(yīng)”。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮引領(lǐng)性作用的農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)該在償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、成長能力等核心績效指標(biāo)上表現(xiàn)更加優(yōu)異。這就需要政府、上市公司、農(nóng)民及相關(guān)主體共同參與，從技術(shù)、人才、資源、政策等方面綜合發(fā)力，精準(zhǔn)施策。這一復(fù)雜性系統(tǒng)的建構(gòu)應(yīng)成為理論界和實(shí)務(wù)界未來重點(diǎn)關(guān)注、聚焦和探索的方向之一。