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信息技术行业上市公司绩效评估

http://finance.591hx.com  2010年05月05日 16:38:41  华讯财经  我要推荐此文给好友
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信息技术行业上市公司绩效评估

摘要:本文以我国2008年深沪两市信息技术行业上市公司为研究样本,基于主成分分析的方法对13个变量指标进行统计分析,结果显示代理成本、长期偿债能力、现金流量能量能力、营运能力以及盈利能力等五个方面对公司的管理绩效有显著影响。在此基础上对78个上市公司的综合能力进行打分并排序,发现信息技术类上市公司的绩效受企业内在潜力、核心竞争力、市场竞争程度和外在环境的影响较大,企业最终的绩效在于内外优劣的权衡,并且符合当时产业政策的企业项目或与国家扶持项目相关的上市公司会有一个稳定持久的盈利能力。

关键词: 主成分分析 公司得分 层次聚类分析 公司绩效

问题的提出及文献综述

信息技术行业具有高资本密集度和高经营风险高的特点,这些公司在获取外部融资上会存在一些困难,而信息技术类中的上市公司在资本市场上拥有较多的机会获得资金,从而有助于抓住大量高回报的投资机会。对于信息类上市公司绩效评价有助于综合反映经营者的努力程度,本文以信息技术行业上市公司作为研究对象,选取多种指标评价这类上市公司的绩效,并进一步分析影响公司绩效的原因。

目前对上市公司的绩效评价主要是依据财务报表考察公司的净利润,而忽略了管理有效性、企业盈利的可持续性以及未来发展的潜力等方面。Jensen, Michael C.William H. Meckling1976)从代理理论视角研究了所有权和控制权的分离使管理者为其自身利益消耗公司资源而损害股东利益,公司内部资金的分配是上市公司股东和管理者之间利益冲突的核心。Singh,ManohaWallace N. Davidson 2003)进一步将管理费用率、营业费用率和财务费用率作为代理成本的替代变量,认为提高管理层的持股比例有助于协调管理者与股东的利益,提高公司的管理绩效。Titman, SheridanRoberto Wessels1988)利用因子分析的方法从公司盈利能力的角度考察了公司的最优资本结构,认为交易成本是影响公司资本结构和最终绩效的重要因素。

当前国内也从多种角度利用多种方法对上市公司的绩效进行研究,李远鹏(2009)研究了经济周期与上市公司经营绩效之间的关系,杨自业等(2009)采用行为评估问卷调查方法测度了我国上市公司的社会绩效水平,认为当前我国上市公司总体社会绩效水平不高,还有待进一步提升。纪任雄等(2010)采用联立方程组模型的方式研究了中国制造业上市公司资本结构与绩效之间的互动关系。

当前国内学者对上市公司绩效的评价大多采用的是多元线性回归法的方法。但考虑到影响公司绩效的因素较多,且相互之间关联,不可避免的存在多重共线性的问题,因此,本文采用主成分法提取出影响公司绩效的主要影响因子。用几个主要因子来概括和解释大量的观测事实,在此基础上对上市公司的绩效进行评价。

选取指标及变量说明

从我国深沪两市信息技术行业上市公司的数目从中剔除以下几种情况:数据有遗漏缺失的、财务状况或其它状况出现异常,对其股票交易进行特别处理的(ST股)、存在股票终止上市风险的( 股票简称前冠以“*ST”字样)、被特别处理且未完成股改的(SST)以及公司有退市预警且未完成股改的(S*ST)的上市公司,最终样本数量为78个,本文数据均来自国泰安数据库(CSMAR)。

本文选取的13个指标如下:销售管理费用率(销售费用和管理费用之和占营业收入的比重)、资产周转率(销售收入/总资产)来代表、资本结构(总负债/总资产)、财务杠杆比率(负债与权益的比率)、所有者权益比率(所有者权益合计与总资产的比率)、现金流量对流动负债比率(现金及现金等价物净增加额/流动负债合计)、盈余现金保障倍数(经营活动产生的现金流量净额/净利润)、现金净增加额与资产总额的比值(现金及现金等价物净增加额/资产总额)、销售现金比率(经营活动产生的现金流量净额/营业收入)、总资产周转率(主营业务收入在资产中的比重)、长期投资率(即长期投资占总资产的比率)、流动资产净利率(净利润/流动资产合计)、固定资产净利率(净利润/固定资产净额)以及资产报酬率((财务费用+利润总额)/总资产)来代替。具体指标的计算结果参见附表一。

信息技术类上市公司财务报表的统计分析

(一)主成分分析

从上述给定的一系列衡量指标中,在尽可能不损失信息的前提下,运用主成份分析方法,排除不同指标的相关性,提取出可以高度概括大量数据信息的因子,从而将关系比较密切、在企业管理绩效中作用近似的的几个变量归为一类,既减少了变量个数,再现变量之间的内在联系,又能对样本进行横向比较。有助于投资者对上市公司的各个方面综合客观的评价进而对个人资产进行合理配置。

分析中以累积方差贡献率大于85%和特征值大于1为标准,将符合条件的78个信息技术行业中有关上市公司13个指标数据导入spss中,最终得到了5个主成分(见表一Total Variance Explained),表中可以看出主成分的累积方差贡献率为85.083%,特征值为1.142,因此其解释力度大于原有指标。

表一 Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

4.630

35.615

35.615

4.630

35.615

35.615

2

2.052

15.781

51.396

2.052

15.781

51.396

3

1.336

10.275

61.671

1.336

10.275

61.671

4

1.251

9.626

71.297

1.251

9.626

71.297

5

1.142

8.786

85.083

1.142

8.786

80.083

6

.950

7.310

87.393

 

 

 

7

.519

3.993

91.386

 

 

 

8

.480

3.690

95.076

 

 

 

9

.330

2.537

97.613

 

 

 

10

.258

1.987

99.599

 

 

 

11

.052

.401

100.000

 

 

 

12

5.551E-17

4.270E-16

100.000

 

 

 

13

-3.733E-17

-2.871E-16

100.000

 

 

 

Extraction Method: Principal Component Analysis.

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