基于PCA的我國光伏上市公司價值評估
——以57家上市公司為對象

高曉明，楊學(xué)民

（中國石油大學(xué)（北京）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 102248）

1 引言

隨著“3060 雙碳目標(biāo)”的提出，減少化石能源使用，開發(fā)利用新能源已經(jīng)成為社會共識。新能源產(chǎn)業(yè)尤其是光伏行業(yè)保持快速增長態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量持續(xù)擴(kuò)大。光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為我國推動能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要保障。

截至2020年，我國光伏市場累計裝機(jī)量為253 GW，其中，僅2020年就新增裝機(jī)量48.2 GW，中國已經(jīng)成為全球光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展最快的國家，有著世界上最大的光伏產(chǎn)業(yè)規(guī)模。相信在“十四五”規(guī)劃和《二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)》等總體部署下，我國光伏產(chǎn)業(yè)可以迎來更大的發(fā)展。

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于光伏產(chǎn)業(yè)的研究主要集中于4 個方面：一是分析政策實施效果和影響；二是探索光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑；三是橫向比較不同國家和地區(qū)光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展的異同；四是縱向概述、分析光伏產(chǎn)業(yè)情況。但針對我國光伏企業(yè)綜合實力的定性定量分析較少。論文選擇滬深A(yù) 股57 家屬于光伏概念的上市公司作為研究對象，從可反映企業(yè)內(nèi)在價值的財務(wù)指標(biāo)入手，構(gòu)建可用于評估我國光伏上市公司綜合實力的價值評價體系，并利用主成分分析方法減少分析維度，提取變量信息，對選取對象進(jìn)行評分和排名，以定量評估我國光伏上市公司的價值。

2 樣本及數(shù)據(jù)來源

為較為全面地評估我國光伏上市公司的價值，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，在剔除了部分缺失數(shù)據(jù)后，從滬深A(yù) 股中選擇了57 家光伏企業(yè)（如表1 所示）。

表1 樣本研究企業(yè)

獲取與研究問題相關(guān)的真實、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)钠髽I(yè)數(shù)據(jù)資料是對光伏企業(yè)價值進(jìn)行分析評價的重要前提之一。本文的數(shù)據(jù)來源為各上市公司公開的2020年財報，確保數(shù)據(jù)可以客觀地反映我國光伏上市公司的價值。

3 實證分析

3.1 光伏上市公司價值評估指標(biāo)體系構(gòu)建

根據(jù)價值評價理論，借鑒學(xué)者以往的研究成果，參考企業(yè)會計報表分析方法，遵循科學(xué)性原則、系統(tǒng)性原則、可比性原則、可操作性等原則，在不影響模型運(yùn)行的基礎(chǔ)上，在大量的評價指標(biāo)中選取了12 個關(guān)鍵性指標(biāo)，構(gòu)建了一套用于評價光伏上市公司價值的指標(biāo)體系。選取的12 個關(guān)鍵性指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)價值的4 個方面，即企業(yè)的盈利能力、償債能力、成長能力、資產(chǎn)管理能力，指標(biāo)詳見表2。

表2 光伏上市公司價值評價指標(biāo)體系

3.2 統(tǒng)計檢驗

本文對選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗，以判斷數(shù)據(jù)是否可以用于主成分分析，結(jié)果如表3 所示。KMO 等于0.602，大于0.6（經(jīng)驗值），樣本符合進(jìn)行主成分分析的要求；Bartlett 球形檢驗的顯著性小于0.05，拒絕零假設(shè)，即認(rèn)為案例數(shù)據(jù)可以進(jìn)行主成分提取。

表3 KMO 和Bartlett 檢驗

3.3 主成分的提取

利用SPSS25.0 軟件進(jìn)行主成分分析，可以得到各指標(biāo)之間的相關(guān)性矩陣、公因子方差表、總方差解釋表、碎石圖、成分矩陣等。其中，總方差解釋表如表4 所示。特征值越大，表示所對應(yīng)的主成分對整體數(shù)據(jù)的解釋程度越高，說明這一主成分在分析中越為重要。按照特征值大于1 的原則，提取前4個主成分，主成分1、2、3、4 的貢獻(xiàn)率分別是33.183%、19.866%、11.722%、10.256%，累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)75.027%，即提取的4 個主成分可以涵蓋原始信息的75.027%。說明模型丟失信息少，主成分分析效果理想，可以體現(xiàn)光伏上市公司的價值。

表4 總方差解釋表

碎石圖可以更加直觀地顯示一些信息，是主成分個數(shù)選擇的依據(jù)。在圖1 中，橫軸表示的是成分的數(shù)量，取值范圍的最大值為變量的數(shù)量；縱軸是特征根的數(shù)值。主成分的提取規(guī)則是特征值大于1，從碎石圖中可以看出前4 個主成分的特征值均大于1，且從第4 個主成分之后的各點所連成的曲線的斜率走勢開始相對平緩，斜率較小。碎石圖再次表明提取前4 個主成分能夠較好地代表原始數(shù)據(jù)對整體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖1 碎石圖

提取的4 個主成分的主成分系數(shù)矩陣如表5 所示，由該表可以說明各個主成分在各變量上的載荷X（i,r）（i 為對應(yīng)的指標(biāo)代碼，r 為對應(yīng)的主成分）。

表5 成分矩陣

3.4 光伏上市公司價值的評估與排序

將提取的4 個主成分的特征值開平方，得到特征值的平方根，如表6 所示。若繼續(xù)用i 代表對應(yīng)的指標(biāo)代碼，用r 代表對應(yīng)的主成分，則以表5 成分矩陣中的各載荷X（i，r）除以對應(yīng)的特征值的平方根λr，即可求得各載荷在各主成分上的系數(shù)C（i，r），如式（1）所示。4 個主成分的系數(shù)如表7 所示。同時，本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化以消除數(shù)據(jù)量綱不同而帶來的影響，記標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量為ZXi。各個主成分的表達(dá)式可由其對應(yīng)的系數(shù)乘以相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化變量并求和得到，如主成分1 的線性表達(dá)式F1 如式（2）所示。

表6 特征值的平方根

表7 主成分系數(shù)表

表8 最終計算結(jié)果（綜合得分前20 名）

根據(jù)4 個主成分各自的方差貢獻(xiàn)率，可以得到綜合得分的計算表達(dá)式F，如式（3）所示。將選取公司的財務(wù)報表數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后代入以上對應(yīng)指標(biāo)可以得到各個公司的綜合得分，并進(jìn)行升序排列，結(jié)果如表8 所示。

將每個公司對應(yīng)的每股凈資產(chǎn)排名一并列入表8。每股凈資產(chǎn)是指股東權(quán)益與總股數(shù)的比率，其計算公式為每股凈資產(chǎn)=股東權(quán)益/股本總股數(shù)。該指標(biāo)在財務(wù)分析中被作為判斷企業(yè)內(nèi)在價值最重要的參考指標(biāo)之一，也是支撐股票價格的重要基礎(chǔ)。將該指標(biāo)排名與主成分分析后的綜合得分排名對比，可以在一定意義上說明該公司股票是否存在被錯估的情況，二者之間的差值則可代表被錯估程度的大小。

4 結(jié)論

本文以價值評價理論為基礎(chǔ)，選取57 家光伏概念上市公司作為研究對象，根據(jù)可以反映公司內(nèi)在價值的、常用于企業(yè)經(jīng)營分析的財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建了包含4 個一級評價指標(biāo)、12個二級評價指標(biāo)的價值評價體系。結(jié)合2020年度財報數(shù)據(jù)，利用PCA 方法，對選取的57 家公司進(jìn)行了綜合得分排名，并與支撐股票價格的每股凈資產(chǎn)排名對比。

通過研究發(fā)現(xiàn)，在選取的57 家光伏概念上市公司中，確實存在價值被高估或低估的現(xiàn)象，且個別公司價值被錯估的幅度較大。如光伏行業(yè)的龍頭企業(yè)隆基股份，通過模型計算的綜合得分排名為第3 名，但其每股凈資產(chǎn)排名為第13 名，所以隆基股份的企業(yè)價值存在被低估的現(xiàn)象?？梢灶A(yù)見，在不久的將來，隆基股份的市場價值可能實現(xiàn)進(jìn)一步的提高，其直接體現(xiàn)在每股凈資產(chǎn)的增加。又如東方盛虹，通過模型計算的綜合得分排名為第4 名，但其每股凈資產(chǎn)排名為第36名，排名差值為32 名，低估情況較嚴(yán)重，預(yù)計其市場價值今后將會有較大幅度的提升。

總體來看，僅有3 家公司的綜合得分大于1，其他54 家公司的綜合得分均小于1，說明這些企業(yè)未來有待進(jìn)一步發(fā)展壯大。在綜合得分前20 名的企業(yè)中，有15 家企業(yè)存在價值被低估的現(xiàn)象，占比為75%，對于樣本而言，相當(dāng)一部分光伏上市公司的價值有一定的上升空間，值得投資者分析與研究。投資者在進(jìn)行投資決策時，可參考、借鑒本研究以優(yōu)化投資決策、規(guī)避投資風(fēng)險。