新三板上市公司的盈余質(zhì)量研究

魯娜 顧丹怡

摘要：本文以新三板上市公司中的精選層2019年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，然后從獲利性、安全性、現(xiàn)金保障性、持續(xù)性和成長(zhǎng)性五個(gè)方面選取相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)，通過(guò)SPSS25提取出主成分因子，建立模型并計(jì)算出各公司的盈余質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)得分，并以此分析評(píng)價(jià)盈余質(zhì)量。研究發(fā)現(xiàn)這些公司盈余質(zhì)量?jī)蓸O分化嚴(yán)重。

一、引言

隨著新三板市場(chǎng)的發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注新三板。 新三板公司的定位主要是小微企業(yè)，這些企業(yè)的業(yè)績(jī)不穩(wěn)定性，營(yíng)運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。[1]對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，獲得公司真實(shí)的信息是進(jìn)行投資決策的主要的一步。而我國(guó)上市公司普遍存在盈余管理的行為。對(duì)于公司的外部信息使用者，如何得到能真實(shí)反映公司經(jīng)營(yíng)情況和財(cái)務(wù)狀況的信息非常重要。如果僅僅依靠企業(yè)對(duì)外公開(kāi)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，只能獲得公司盈余管理的數(shù)量，而無(wú)法獲得關(guān)于盈余管理的質(zhì)量的信息。

綜上所述，對(duì)新三板上市公司盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)研究有重大意義，通過(guò)更科學(xué)的研究方法對(duì)盈余質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)研究有助于更加全面系統(tǒng)的掌握上市公司的狀況，更好地維護(hù)利益相關(guān)者的利益。

二、研究設(shè)計(jì)

本文以新三板掛牌公司中的精選層公司為研究對(duì)象，以其2019年財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證研究，另外剔除了數(shù)據(jù)缺失的樣本。本文的實(shí)證研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)和全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)換系統(tǒng)。為了方便有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)核對(duì)，數(shù)據(jù)處理及分析在WPS和SPSS25中完成。

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合實(shí)際，本文將選用因子分析法來(lái)研究新三板上市公司的盈余質(zhì)量?，F(xiàn)構(gòu)造如下盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)模型：

本文依據(jù)盈余質(zhì)量的獲利性、安全性、現(xiàn)金保障性、持續(xù)性和成長(zhǎng)性這五個(gè)特征特征選取了14個(gè)指標(biāo)[11-14]。如圖1所示：

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)2019年新三板上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)處理后進(jìn)行因子分析。通常認(rèn)為，KMO的值在0.7以上時(shí)才適合做因子分析。本文采取的數(shù)據(jù)KMO值為0.707，該值大于0.7，且Bartlett球度檢驗(yàn)的顯著水平為0.000，認(rèn)為可以做因子分析法。

（二）評(píng)價(jià)模型實(shí)證分析

1.公因子方差

根據(jù)SPSS25的分析結(jié)果，2019年公因子方差如圖2所示。本文提取值中有12項(xiàng)大于0.7，即這12項(xiàng)可以被公因子表達(dá)的非常合理。有2項(xiàng)處于0.5至0.7之間，即這2項(xiàng)可以被表達(dá)。

2.總方差解釋

根據(jù)SPSS25的分析結(jié)果，2019年主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率分別為82.788%，意味著前四個(gè)主成分包含的原始數(shù)據(jù)信息含量達(dá)到了82.788%，說(shuō)明用這四個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)的盈余質(zhì)量可以有比較充分的把握。

3.旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

利用旋轉(zhuǎn)方式進(jìn)行處理，經(jīng)過(guò)軟件處理后輸出的成分矩陣如圖4所示。

主成分F1主要由資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率這三個(gè)指標(biāo)組成，把F1命名為風(fēng)險(xiǎn)因子。

主成分F2主要由凈資產(chǎn)收益率、扣除非經(jīng)常性損益加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率三個(gè)指標(biāo)組成，把F2命名為利潤(rùn)因子。

主成分F3主要由這營(yíng)業(yè)利潤(rùn)現(xiàn)金比率、營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金比率、全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率三個(gè)指標(biāo)組成，把F3命名為獲現(xiàn)因子。

主成分F4主要由營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率這三個(gè)指標(biāo)組成，把F4命名為成長(zhǎng)因子。

2019年各因子得分如下：

F1=0.884X4+0.881X6+0.749X10+0.685X5-0.649X11-0.150X2-0.160X1+0.383X3-0.117X7+0.365X8+0.154X9-0.133X13-0.128X12-0.074X14

F2=-0.046X4-0.087X6+0.456X10+0.230X5+0.397X11+0.947X2+0.940X1+0.876X3-0.193X7+0.143X8+0.400X9-0.090X13+0.122X12+0.279X14

F3=0.092X4-0.003X6+0.117X10+0.522X5-0.093X11+0.090X2+0.042X1+0.152X3+0.940X7+0.884X8+0.866X9-0.074X13-0.177X12+0.054X14

F4=-0.202X4-0.227X6+0.018X10-0.183X5-0.033X11+0.183X2+0.202X1-0.027X3-0.093X7+0.007X8-0.113X9+0.868X13+0.825X12+0.659X14

以因子分析法中各因子的方差貢獻(xiàn)率所占的百分比為相應(yīng)因子的權(quán)重，計(jì)算出盈余質(zhì)量的綜合得分：EQI=（24.384F1+23.524F2+19.944F3+14.936F4）/82.788

（三）各公司盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)得分及綜合得分

本文以選取的50家新三板上市公司2019年的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，運(yùn)用因子分析法建立評(píng)價(jià)模型，計(jì)算出了各樣本公司該年內(nèi)的因子得分各公司的盈余質(zhì)量綜合得分。

綜合得分最高的是同源科技，該公司的利潤(rùn)因子和成長(zhǎng)因子得分都很低。第二名是豐光精密，它的利潤(rùn)因子和成長(zhǎng)因子得分低。第三名是公司股票代碼為泰祥股份，得分值是4.702，它的成長(zhǎng)因子得分低。

EQI排名最后3家公司的股票代碼依次為球冠電纜、德眾股份和中航泰達(dá)，它們的得分值分別為0.876、0.763、0.479，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于平均值，表明這三家公司盈余質(zhì)量非常差，需要進(jìn)一步提升盈余質(zhì)量。

結(jié)論

本文在實(shí)證中選擇了14個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立了一個(gè)盈余質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，通過(guò)提取主成分進(jìn)行因子分析對(duì)2019年50家新三板上市公司的盈余質(zhì)量進(jìn)行分析。得出以下結(jié)論：（1）新三板總體的盈利能力較差;（2）公司的盈利能力差異較大;（3）兩級(jí)分化嚴(yán)重。

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作者簡(jiǎn)介：魯娜 （1986年4月） 河南 女 漢 碩士研究生 助教 財(cái)務(wù)會(huì)計(jì) 。