我國(guó)文化上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效研究

魯欣

摘要：

采用來(lái)自于2013年的35家滬深兩市上市文化傳媒公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)告作為數(shù)據(jù)樣本，使用SPSS和Eviews統(tǒng)計(jì)軟件，運(yùn)用因子分析法，從眾多有一定相關(guān)關(guān)系的財(cái)務(wù)指標(biāo)中提取出少數(shù)彼此不相關(guān)的指標(biāo)，對(duì)我國(guó)文化傳媒上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行實(shí)證分析。

關(guān)鍵詞：

文化傳媒上市公司；財(cái)務(wù)指標(biāo)；因子分析

中圖分類號(hào)：

F2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：16723198（2015）09000102

1文化傳媒上市公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1經(jīng)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)方法的選定—因子分析法

所謂的因子分析法（Factor Analysis）是指利用多個(gè)原有變量進(jìn)行濃縮，綜合出少數(shù)具有代表性的因子的分析方法。在收集的變量很多的情況下，眾多變量之間又存在著某種相關(guān)性，如何消減變量個(gè)數(shù)的同時(shí)又不造成有效信息的丟失是前人，也是筆者所面臨的問題。然而因子分析則就是這種將原有變量在以降低最少信息丟失的前提下，提取出少數(shù)有一定命名的解釋因子的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。

在因子分析法中，原有變量的有效信息是通過少量獨(dú)立因子反映出來(lái)的。用數(shù)學(xué)模型來(lái)表示如表1。

假設(shè)有m個(gè)原有變量（Xm），將這m個(gè)原有變量用n（n

X1=b11F1+b12F2+b1nFn+ε1

X2=b21F1+b22F2+b2nFn+ε2

……

Xm=bm1F1+bm2F2+bmnFn+εm

Fn代表的組成原有變量的眾多因子，其中不能被因子解釋的部分εm稱之為特殊因子；bmn稱為因子載荷，所表示的是在第m個(gè)變量在第n個(gè)因子上的相關(guān)系數(shù)。反映了變量Xm與因子Fn的相關(guān)程度當(dāng)bmn的絕對(duì)值越大時(shí)，因子與變量見得相關(guān)程度就越高。

然而因子分析在計(jì)算機(jī)上運(yùn)用的易操作性和客觀性，讓筆者最終選擇采用因子分析法來(lái)研究評(píng)價(jià)文化傳媒上市公司的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

一個(gè)成功的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)體系，既反映了各財(cái)務(wù)指標(biāo)所能表達(dá)的原始信息和指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)通過歸納將所反映出的信號(hào)對(duì)之后績(jī)效管理能起到一定的幫助。在考慮到文化行業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)和前人對(duì)上市公司業(yè)績(jī)的研究，剔除了一些對(duì)本行業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響不大的指標(biāo)后，建立的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1。1.3數(shù)據(jù)來(lái)源

本文分析樣本選取自證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類公布的我國(guó)滬深兩市文化傳媒板塊35家（已剔除3家異常值公

司）上市公司，根據(jù)2013年年度公布的財(cái)務(wù)報(bào)告中披

露的12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為具體評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用SPSS 17.0軟件來(lái)分析影響公司的綜合業(yè)績(jī)的因子。

2文化傳媒上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)

2.1可行性分析

提取公因子之前，我們應(yīng)該先對(duì)因子分析的可行性進(jìn)行假設(shè)，即變量間是否存在相關(guān)性。本文采用KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形度檢驗(yàn)法對(duì)指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行檢驗(yàn)。KMO取值在0到1之間，當(dāng) KMO值越接近1時(shí)則表明變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，一般KMO值大于05我們就認(rèn)為能做因子分析。巴特利特球體檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有無(wú)顯著差異，該檢驗(yàn)的原假設(shè)是：相關(guān)系數(shù)矩陣是單位矩陣，各個(gè)變量是相互獨(dú)立的。

結(jié)果顯示，從表2可以看出，KMO值為0.599，同時(shí)，近似為0的Bartlett球形度檢驗(yàn)的相伴概率值，小于0.05的顯著性水平。就此認(rèn)為所收集的樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

2.2因子提取

為確保結(jié)果的有效性，能從12個(gè)指標(biāo)變量中提取最大的信息量，以下將運(yùn)用主成分分析法來(lái)求解建立因子載荷矩陣，分析公因子的特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率。

提取方法：主成份分析。

根據(jù)表3所列出相關(guān)指標(biāo)，按照特征值大于1的原則，可以取四個(gè)主因子。從各個(gè)變量的因子共同度看到累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85.103%。全部變量都能較好的由四個(gè)主因子解釋。因此即認(rèn)為原始指標(biāo)中的的有效信息已經(jīng)充分提取。

2.3因子的命名與解釋

為了合理的解釋表3所示的四個(gè)主因子，通過對(duì)初始因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大化的正交旋轉(zhuǎn)，即可得到表4旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見。若是使得某一變量Xi能在某因子載荷系數(shù)趨近于1，同時(shí)對(duì)其他因子載荷趨是近于0，便是最理想狀態(tài)。這樣，各主因子代表的典型變量更為顯現(xiàn)，于是各主因子的實(shí)質(zhì)意義也就清楚了。

提取方法 ：主成份；

旋轉(zhuǎn)法：具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法；

a.旋轉(zhuǎn)在5次迭代后收斂。

表4為最大方差旋轉(zhuǎn)法得到的旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，從中選取載荷的絕對(duì)值相對(duì)大于0.8的指標(biāo)。

公因子1主要解釋了股東權(quán)益周轉(zhuǎn)率X11和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X12兩個(gè)指標(biāo)，反映的是企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)能力，在此將該因子命名為營(yíng)運(yùn)能力因子。

公因子2上流動(dòng)比率X5和速動(dòng)比率X6均反映了短期償債能力因子。

公因子3在資產(chǎn)報(bào)酬率、銷售凈利率、銷售毛利率共同體現(xiàn)的是公司的盈利能力，因此將第3個(gè)因子命名為盈利能力因子。

公因子4凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率X8和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率X9的信息量較大，因此公因子4為成長(zhǎng)能力因子。

以上4個(gè)主成分因子，按方差貢獻(xiàn)率的大小進(jìn)行排序分別為：F1營(yíng)運(yùn)能力因子、F2償債能力因子、F3盈利能力因子、F4成長(zhǎng)能力因子，其方差貢獻(xiàn)率分別為26.036%，21.386%，20.263%，17.418%。由此可見，文化傳媒板塊上市公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)主要由營(yíng)運(yùn)能力、短期償債能力、盈利能力和成長(zhǎng)能力4個(gè)來(lái)反映。

2.4因子得分與綜合業(yè)績(jī)排名