兰州学刊杂志矿产资源型上市公司财务绩效评价

　　矿产资源型企业并无统一概念界定，有代表性的观点如下：项锦(2005)认为“资源型企业是指从事自然资源再生产活动的生产企业，通过资源发现、采选、保护、再生产并实现资源性资产增值的生产企业，资源包括矿产资源”;蔡炯(2008)认为“资源型企业是指主要从事煤炭、石油、有色金属等不可再生矿产资源(包括矿产能源资源)的开发和初加工的企业”;夏佐铎(2011)提出“矿产资源型企业是指直接以矿产为主要对象，从事矿产资源勘探开发、采、选、冶及矿产品贸易等活动”。综上，矿产资源型企业是对企业生产过程的加工对象为矿产资源的一种认定，强调这类企业对矿产资源的占用性和依赖性，以资源的消耗实现企业的生存和发展。矿产资源是具有开发利用价值的矿物或有用元素的集合体，包括金属矿产、非金属矿产和能源矿产三类，是社会生产发展的重要物质基础。

　　(二)可持续发展能力

　　企业的发展是建立在财务结构优化基础上的价值创造，可持续发展体现在企业业绩的稳定性和成长性上。王晓灵(2005)认为：“企业可持续发展能力是空间维度、时间维度及要素维度的能力组合，是个动态系统。空间维即企业对外具有协调利益相关者关系的能力;要素维是企业对内具有完善内部支持系统的能力，包括组织学习能力、创新能力;时间维是企业自身具有协调自然环境、资源的可持续利用度。”马秋玲(2007)认为：“企业可持续发展能力是指企业在可预见的未来通过保持企业的自主创新活力适应市场变化，同时兼顾经济效益、生态效益和社会效益，使企业各利益相关者的需要不断获得满足的能力。”可见，可持续发展能力是一种综合发展能力，以外部环境及内部条件两者结合为重心，通过获得各种资源的集合实现企业延续不断的发展。这种能力体现了企业与社会、环境的协调发展。

　　二、可持续发展视角的财务绩效评价体系构建

　　目前主流的财务绩效评价主要运用财务报表数据，围绕着“四能力”即盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力进行评价。从持续经营的角度看，企业占用资金是不断循环的动态过程，“可持续”的核心是技术和人力的投入，因此，本文在主流的财务绩效评价中加入创新能力评价，说明人力、技术和资金的投入对可持续发展的保障。详细评价指标见表1。

　　三、主成分分析方法评价

　　(一)主成分分析的原理

　　主成分分析是利用降维的思想，通过求解样本指标相关系数矩阵的特征根和特征向量，将多个具有相关性的指标优化转换成几个主成分，是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法，用得到的几个相互独立的主成分来集中反映多个指标中的绝大部分信息。其步骤可以分为以下几步：

　　如果主成分因子的载荷绝对值没有明显的差别，那么就难以对主成分进行命名，也难以确定主成分对应的分类指标下的单项指标。因此，需要对因子载荷矩阵进行旋转，使得因子载荷向0和1两极分化。

　　(二)主成分分析的优点

　　在指标众多的情况下，主成分分析可以消除评价指标间的相关影响，减少指标选择的工作量，便于评价的实施。另外，这种方法的计算比较规范，在计算机上易于操作。

　　四、实证研究

　　(一)样本选择和数据来源

　　由于矿产资源的日益枯竭，矿产资源企业面临转型，本文选取对矿产资源直接开发的采掘业企业作为研究对象，并且选取固体矿产资源企业即煤炭开采和洗选业(B06)、黑色金属矿采选业(B08)、有色金属矿采选业(B09)，不包含石油、天然气开采企业。剔除信息披露不完整的上市公司，得到38个样本(见表2)，数据来源于巨潮资讯公布的上市公司2011年、2012年年度财务报告。

　　(二)数据的标准化及适用性检验

　　此次分析采用的适用性检验方法为巴特利特球度检验和KMO检验，说明指标间具有相关性。

　　巴特利特球度检验是以变量的相关系数矩阵为出发点。它的零假设是H0：相关系数矩阵是一个单位阵，即相关系数矩阵对角线上的所有元素都为1，所有非对角线上的元素都为0。巴特利特球度检验的统计量根据相关系数矩阵的行列式计算得到。如果该统计量值比较大，且对应的相伴概率值小于用户心中的显著水平，则应拒绝H0，认为相关系数矩阵不可能是单位矩阵，适合作因子分析;相反，如果该统计量值比较小，且对应的相伴概率值大于用户心中的显著水平，则不能拒绝 H0，可以认为相关系数矩阵可能是单位阵，不适合作因子分析。

　　为了研究和叙述简便起见，文中将38家上市公司依次用x1，x2，…，x38 来表示，且每个上市公司均受到24个考察指标因素(如员工中技术开发人员比例、员工报酬率等)的影响。将样本数据导入SPSS18.0，根据得到的各指标之间的部分相关系数矩阵作KMO检验。KMO统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的一个指标，计算公式如下：

　　式中：rij是变量i和j之间的简单相关系数，pij是它们之间的偏相关系数。可见，KMO统计量的取值在0和1之间。当所有变量之间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近于1。KMO值越接近于1，则越适合作因子分析;KMO越小，则越不适合作因子分析。Kaiser给出了一个KMO的度量标准：0.9以上非常适合;0.8适合;0.7一般;0.6不太适合;0.5以下不适合。　　本文利用样本数据得到的KMO统计量值为0.8576，因此适合作因子分析。

　　(三)主成分的确定与解释

　　表3给出了主成分分析得到的统计信息表，包括特征根由大到小的次序排列，每个主成分的贡献率及累计贡献率：第一主成分的特征根是6.770，它解释了总变异的28.210%;由于前7个特征根是大于1的，前7个方差累计贡献率为82.082%，较好地解释了样本数据包含的信息，所以提取的主成分个数 m=7。即可以用7个主成分因子来代替原来的24个财务指标，这7个主成分因子分别为F1、F2、F3、F4、F5、F6和F7，能较好地代表整体指标，并有较高的可信度，可以比较全面地评价矿产资源型上市公司的财务绩效。

　　根据表4由主成分分析得到的因子得分系数矩阵可以看出，对于主成分 F1来说，总资产净利润率、净资产收益率、成本费用利润率、主营业务利润增长率、每股经营活动产生的现金流量净额增长率、利息保障倍数相对来说所占的比重较大，因此不难看出此成分能够代表公司的盈利能力。利息保障倍数反映了获利能力对偿还到期债务的保证程度，是衡量企业长期偿债能力大小的重要标志，也能反映企业获利能力的大小，通过主成分分析体现的是其盈利能力的保障。主成分F2中包括可持续增长率、员工报酬率，代表公司的可持续发展能力。可持续增长率是一个综合指标，主成分的选择能说明企业的可持续发展包含员工的满意度。主成分F3中流动比、速动比相对来说所占的比重较大，因此该主成分能够代表公司的短期偿债能力。主成分F4中存货周转率、固定资产周转率、总资产周转率相对来说所占的比重较大，因此该成分能够代表公司的资产营运能力。主成分F5中，员工中技术开发人员比例和大专以上学历人数占总人数比相对来说所占的比重较大，体现企业的创新能力。主成分F6中，无形资产增长率、净资产收益率增长率、资本保值增值率、留存收益率相对来说比重较大，体现公司的成长能力。主成分F7中，存货周转率、资产负债率、长期资产适合率所占比重较大，代表公司的长期偿债能力。存货周转率一般用来说明营运能力，但矿产资源型企业资源依赖性强以致存货多，且受经济周期影响大，一定程度上影响企业的长期偿债能力。上述结果和本文之前所述的指标分类结果大体一致，稍有差异，通过主成分分析，细分了偿债能力，将偿债能力分为短期和长期，这说明财务评价指标的选取和分类是基本合理的。

　　根据由SPSS软件得出的成分得分系数矩阵，可以得出下面的成分得分函数，7个主成分的表达式分别如下：

　　由表5可知38 家矿产资源型上市公司的财务绩效的综合评价排名。主成分中盈利能力和可持续发展能力对排名的影响较大。综合排名最高的赤峰黄金和西部资源都是因为盈利能力排名靠前。从综合评价看，只有14家得分大于0，占比36.8%，说明所选样本行业整体绩效不乐观。可见，盈利能力还是财务绩效的基本保障，要提高财务绩效，需要从企业的盈利能力着手。从单项评分结果来看，整体表现较好的是短期偿债能力，可持续发展能力还有待进一步加强。本文的可持续发展能力是从主成分中选出的，涉及可持续增长率和员工报酬率，说明可持续增长离不开员工学习成长所带来的内部价值的提升。

　　本文研究存在的不足之处：(1)样本选取方面，矿产资源型企业的界定有多种观点，尚未统一。另外，受数据可获得性的限制，本文所选的样本量较小。(2)指标选取方面，财务指标的选取尽量考虑相关性与整体性，分别从企业的创新、成长、营运、偿债、盈利能力设计，但在主成分的选择上有一些差别。指标体系的结构是否合理，还有待检验。

　　【参考文献】

　　[1] 何静.基于主成分分析的汽车行业上市公司财务绩效评价问题研究[J].生产力研究，2010(1)：145-146.

　　[2] 刘倩.企业财务绩效评价模型构建――基于主成分分析法[J].生产力研究，2010(6)：249-250，254.

　　[3] 宋效中，张