基于因子分析的農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績評價研究

姚金海，鐘國輝

（1中共江西省委黨校經(jīng)濟學(xué)教研部，南昌 330108；2中共江西省委黨校公共管理學(xué)教研部，南昌 330108）

0 引言

黨的十九大以來，以習(xí)近平總書記為核心的黨中央提出了鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，并將其作為重大國家戰(zhàn)略寫入新修訂的黨章。習(xí)近平指出，“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是關(guān)系全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的全局性、歷史性任務(wù)，是新時代三農(nóng)工作總抓手”。在國內(nèi)經(jīng)濟運行穩(wěn)中有變、變中有憂，外部環(huán)境復(fù)雜嚴(yán)峻，經(jīng)濟面臨下行壓力的宏觀背景下，做好三農(nóng)工作，發(fā)揮其安天下、穩(wěn)民心的壓艙石作用具有特殊重要性。聚力精準(zhǔn)施策、決戰(zhàn)決勝脫貧攻堅，全面推進鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實施，全面實現(xiàn)農(nóng)業(yè)強、農(nóng)村美、農(nóng)民富，推動城鄉(xiāng)居民在經(jīng)濟社會持續(xù)健康穩(wěn)定發(fā)展中共建共享，必須始終堅持和完善黨對三農(nóng)工作的集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，繼續(xù)發(fā)展壯大農(nóng)村產(chǎn)業(yè)，有效拓展農(nóng)民增收渠道。“產(chǎn)業(yè)興，三農(nóng)興；產(chǎn)業(yè)強，三農(nóng)強?！敝挥欣卫巫プ∞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)繁榮的“牛鼻子”，培養(yǎng)經(jīng)營方面具有多元化和多業(yè)態(tài)特征的農(nóng)業(yè)新型主體，大力發(fā)展多種形式的適度規(guī)模經(jīng)營，才能有效地促進作為個體的農(nóng)民和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)之間的有機聯(lián)系。從而在農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的現(xiàn)代化進程中，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供規(guī)模效應(yīng)和科技動力，為農(nóng)民提供就業(yè)機會和收入支持?！盎疖嚺艿每?，全靠車頭帶。”農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化演進過程中的經(jīng)營主體的多樣化是必然現(xiàn)象[1]。然而，農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)在促進農(nóng)民收入和能力提升方面比合作社、大型養(yǎng)殖戶和農(nóng)場等其他主體更有效，這是不爭的事實。官方政策文件于1997年首次提到“農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化”。該政策的目的是支持農(nóng)業(yè)企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈的縱向一體化，解決生產(chǎn)和銷售問題。其中，農(nóng)業(yè)企業(yè)是核心，如“公司+農(nóng)戶”和“公司+中介組織+農(nóng)戶”。此后，在系列政策的支持下，基于訂單的商業(yè)模式開始蓬勃發(fā)展[2]。一般而言，上市公司屬于行業(yè)內(nèi)實力較強且具有代表性的企業(yè)。國際經(jīng)驗表明，許多世界知名的大企業(yè)，如世界500強企業(yè)，均已是上市公司或控股了相關(guān)上市公司。毫無疑問，作為農(nóng)業(yè)企業(yè)的典型代表，農(nóng)業(yè)上市公司占據(jù)著行業(yè)中舉足輕重的地位。他們通過在A股上市籌集企業(yè)擴大再生產(chǎn)資金，整合相關(guān)資源，提供大量就業(yè)機會。這無疑是引導(dǎo)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)有效連接，引領(lǐng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的強大發(fā)動機和領(lǐng)頭雁。農(nóng)業(yè)上市公司的運營績效和現(xiàn)代化水平，對于鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興，農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效和農(nóng)民就業(yè)增收有著決定性的意義。因此，對包含農(nóng)林牧漁業(yè)在內(nèi)的農(nóng)業(yè)上市公司進行績效評價，對于農(nóng)業(yè)上市公司運營管理和公司治理水平提升，并更好地被國家和其他機構(gòu)投資者如養(yǎng)老基金、保險基金等所了解和掌握，最大限度發(fā)揮對其他農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和小農(nóng)戶的引領(lǐng)帶動作用都具有十分重要的意義。

1 樣本與數(shù)據(jù)來源

《中國上市公司指引分類》是中國證券監(jiān)督管理委員會頒布的權(quán)威上市公司分類指南。本研究在不包括B股上市公司的情況下?lián)朔诸愔改瞎彩占?1家農(nóng)業(yè)上市公司的業(yè)績與相關(guān)財務(wù)指標(biāo)作為樣本數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上進行有針對性的整理、挖掘和評價。本研究所用的數(shù)據(jù)采集自東方財富Choice數(shù)據(jù)終端。經(jīng)過對財務(wù)指標(biāo)進行整理和計算，本研究得到了在滬深交易所上市的41家農(nóng)業(yè)企業(yè)財務(wù)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)（見表1）。

表1列示了各項指標(biāo)如盈利能力、償付能力、資產(chǎn)運營能力和成長能力指標(biāo)等，通過12個財務(wù)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果較為全面系統(tǒng)的反映了2017年41家上市公司經(jīng)營績效的整體性情況。由此大致可以得到以下初步結(jié)論：（1）從盈利能力來看，國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司的財務(wù)指標(biāo)總體而言不太理想，凈資產(chǎn)收益率平均值為-4.7%，但最小值卻低至-126.44%，總資產(chǎn)凈利率和銷售凈利率平均而言不到0.5%，最低值分別為-17.24%和-60.29%。凈資產(chǎn)收益率和銷售凈利率的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別高達30.01%和21.35%，由此可見各農(nóng)業(yè)上市公司的盈利能力差距很大，良莠不齊。（2）從償付能力的角度看，41家農(nóng)業(yè)上市公司的償付能力指標(biāo)從整體上來說還是可接受的，流動比2.43倍和速動比1.61倍的均值水平表明資金使用效率也還不錯。資產(chǎn)負(fù)債率均值為43.79%，表明整體負(fù)債壓力不大。但是不同公司相關(guān)指標(biāo)同樣存在畸輕畸重的差異化現(xiàn)象，流動比和速動比最差的分別只有0.37倍和0.15倍，資產(chǎn)負(fù)債率最高值最高的達到92%，這類公司的償債壓力顯然到了非常嚴(yán)峻的地步。（3）從資產(chǎn)運營能力來看，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率平均值為29.02次顯得該指標(biāo)表現(xiàn)非常好，但是這可能是受到最大值351.74次的影響，因而存在被平均后拉高整體均值的現(xiàn)象。因為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速率和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這2個指標(biāo)一般代表公司資產(chǎn)的運營績效水平，從表中的均值水平數(shù)據(jù)來看的話是不夠理想的。（4）從成長能力來看的話，營業(yè)總收入同比增長率和凈資產(chǎn)同比增長率分別只有6.51%和6.01%，均屬較低水平，但營業(yè)利潤同比增長率的均值卻高達234.74%，同樣存在被一些極端高增長的數(shù)值拉高的現(xiàn)象。而這種極端的高增長往往是非主營業(yè)務(wù)的特殊事件導(dǎo)致，并不具有可持續(xù)性。因此，41家農(nóng)業(yè)上市公司的整體成長能力屬于較弱水平，且從成長能力各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差均超過30%（營業(yè)利潤同比增長率標(biāo)準(zhǔn)差更是高達1616.47%）的這一情況來看的話，各農(nóng)業(yè)上市公司的成長能力相差非常大，良莠不齊現(xiàn)象非常嚴(yán)重。

表1 2017年農(nóng)業(yè)上市公司相關(guān)財務(wù)指標(biāo)描述性統(tǒng)計結(jié)果

2 農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效評價實證分析

2.1 因子分析模型

本研究采取因子分析方法，基于農(nóng)業(yè)上市公司的原始財務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建綜合指標(biāo)進行經(jīng)營績效評價。對農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績進行整體性評價是一項綜合性的系統(tǒng)工程。它需要從盈利能力、償債能力、資本利用率和成長能力等關(guān)涉農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效的相關(guān)財務(wù)指標(biāo)進行全面和立體的綜合評價。這顯然不是僅靠采取單一指標(biāo)或多個指標(biāo)的簡單羅列就能夠?qū)崿F(xiàn)的。上市公司的綜合績效水平評價應(yīng)該通過綜合指標(biāo)法進行多變量系統(tǒng)性研究。因子分析法可以較好地實現(xiàn)這一目的。作為多元統(tǒng)計方法的一種重要方法，因子分析方法主要通過按照一定的規(guī)則從多個可變指標(biāo)提取幾個綜合變量指標(biāo)來實現(xiàn)其所要達到的降維和分類效果[3]。選取相關(guān)財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建因子分析模型，可以通過在矩陣中揭示各變量內(nèi)部潛在依賴關(guān)系的方式，將具有密切相關(guān)性的那些變量分到同一類別，一個類別也就成為分析模型中一個因子[4]。這一多變量統(tǒng)計分析方法可以將多個指標(biāo)變量提煉萃取成較少的幾個因子以反映原始變量所包含的主要信息。通過因子分析方法，就可以分配不同的權(quán)重給不同的指標(biāo)而不需要事前對原始指標(biāo)進行取舍，從而將多個原始指標(biāo)整合成幾個綜合指標(biāo)因子，這些綜合指標(biāo)因子不僅相互獨立而且包含了大部分原有指標(biāo)的信息[5]。降維的這種技術(shù)方法不僅可以在面對問題的分析時更加簡單、直觀，而且有效地解決了多重共線性造成的變量分析困境。其數(shù)學(xué)模型見式(1)。

上述模型中，k個原有變量X1，X2，…，Xk由n(n＜k)個因子f1，f2，…，fn的線性組合形式加以表示。簡化后的矩陣形式為式(2)。

式中：F表示公因子，該指標(biāo)是從X中利用數(shù)學(xué)邏輯計算關(guān)系提取得到的。其中，A表示由X在F上的載荷值組成的因子載荷矩陣，它是從X提取F時利用數(shù)學(xué)計算方法計算得到的；δ代表的是對應(yīng)變量X的特殊因子，用來指代在降維濃縮因子過程中丟失而無法解釋的極少信息；aij是第i個變量在第j個公共因子上的載荷，反映變量Xi依賴于因子fj的相對程度，也表明了變量Xi依賴于因子fj的相對重要性。不同因子對目標(biāo)評價結(jié)果的貢獻程度是不一樣的。通過因子分析篩選出各個類中信息含量最大的指標(biāo)，并根據(jù)因子貢獻度確定因子權(quán)數(shù)，以確保將對評價結(jié)果影響最大的指標(biāo)篩選出來[6]。本研究根據(jù)因子分析模型對表1中的相關(guān)財務(wù)指標(biāo)進行計算分析，并依據(jù)累積方差貢獻率大于85%的原則，提取能反映農(nóng)業(yè)上市公司綜合績效的公共因子并確定因子權(quán)數(shù)。為解決因初始因子載荷矩陣不滿足“簡單結(jié)構(gòu)原則”而導(dǎo)致的解釋性較差等問題，本研究進一步對因子進行降維及正交旋轉(zhuǎn)處理。綜合旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣，并對各個公共因子通過因子貢獻度所表征的經(jīng)濟含義和實際經(jīng)濟背景進行分析，因此確定公共因子個數(shù)和權(quán)數(shù)[7]。在對最終確定的公共因子進行命名的基礎(chǔ)上，加權(quán)計算各樣本上市公司的因子總得分，據(jù)此既可對農(nóng)業(yè)上市公司進行行業(yè)內(nèi)經(jīng)營績效差異比較、也可對特定上市公司經(jīng)營績效進行縱向變化分析。

2.2 效度檢驗

在利用農(nóng)業(yè)上市公司樣本數(shù)據(jù)進行構(gòu)造因子與命名、計算各因子得分及綜合得分等具體因子分析步驟之前，為了消除因數(shù)據(jù)量綱導(dǎo)致的差異化問題，需要對原始數(shù)據(jù)采用Z-score法進行標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，再據(jù)此使用Kaiser-Meyer-Olkin檢驗(KMO)和Bartlett球形度檢驗，對2017年農(nóng)業(yè)上市公司的相關(guān)原始數(shù)據(jù)進行檢驗（表2）。

表2 農(nóng)業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)KMO與Bartlett球形度檢驗結(jié)果

從表2中農(nóng)業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)KMO與Bartlett球形度的檢驗結(jié)果可知，KMO檢驗統(tǒng)計量為0.726，大于0.5，Bartlett球度檢驗的近似卡方值為306.892，顯著性水平小于1%。,檢驗結(jié)果表明本研究所選數(shù)據(jù)適合開展下一步因子分析步驟。

2.3 公共因子提取及解釋

因子分析模型的本質(zhì)就是對原始數(shù)據(jù)進行相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析[8]。因此，本研究首先需要對各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并據(jù)此建立各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣（表3）。

表3 變量的相關(guān)性矩陣

接下來，進一步基于主成分分析法在原始財務(wù)數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上提取公共因子，從而將影響指標(biāo)間公共信息的因素揭示出來。本研究按照特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取了3個公共因子，并分別統(tǒng)計了其初始特征值、方差百分比以及累積百分比（表4）。

從表4可以看出，這3個共同因素也即公共因子的累積方差貢獻率為85.725%。這意味著，這3個因素共同揭示的原始變量信息約為85.725%。其中3個公共因子的方差百分比分別為44.029%、28.713%和12.983%，說明第1個公共因子對于整體數(shù)據(jù)分布特征的提取作用最大，第2個和第3個公共因子對于整體數(shù)據(jù)分布特征的提取作用也較為理想。接下來基于最大方差法對因子載荷矩陣實施正交旋轉(zhuǎn)，以有效增加因子的可解釋性。在此基礎(chǔ)上進一步實施因子旋轉(zhuǎn)后可以分別得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣（表5）和成分得分系數(shù)矩陣（表6）。由此可以得到具有實際意義的二級指標(biāo)。

表4 基于主成分分析法的方差貢獻率表

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表6 成分得分系數(shù)矩陣

由表5～6可知，第一個因素由具有較高載荷的指標(biāo)X1、X2和X3構(gòu)成，主要反映了公司盈利能力的相關(guān)信息。指標(biāo)X7、X8、X9共同構(gòu)成了第二個因子，較高的負(fù)荷主要反映了資產(chǎn)運營能力的相關(guān)信息。指標(biāo)X10、X11對第三個因子而言具有更高的載荷，它們主要反映公司的成長能力，第三個因子主要用來解釋這2個指標(biāo)。

2.4 因子得分及經(jīng)營績效評價

根據(jù)表6的成分得分系數(shù)矩陣，3個因素的得分函數(shù)可以根據(jù)各指標(biāo)的成分得分系數(shù)來加以構(gòu)造，其第一、二、三因子得分F1、F2、F3分別為：

在采用因子加權(quán)總分的方法進行綜合評價的41家農(nóng)、林、牧、漁業(yè)公司財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，以之前提取的3個因子的變量為基礎(chǔ)構(gòu)建自變量，權(quán)重則為3個因子的方差貢獻率，構(gòu)造計算公式如見式(3)。

式中，F(xiàn)i代表的是第i個因子得分，Wi代表的是第i個因子權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，計算得到各公共因子的方差貢獻率占公共因子累積方差貢獻率的比重（表7）。

表7 綜合經(jīng)營績效的因子權(quán)重

在表5～7提取公共因子及計算因子得分的基礎(chǔ)上，我們就可以求解農(nóng)業(yè)上市公司的綜合得分（表8）。

表8 2017年農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營業(yè)績評價結(jié)果

2.5 因子分析實證結(jié)果分析

（1）在農(nóng)、林、牧、漁等農(nóng)業(yè)板塊上市公司中，盈利能力、運營能力和成長能力等對整體經(jīng)營業(yè)績會產(chǎn)生較大影響，但具有依次遞減的特征。這從上述3個因子權(quán)重分別為0.496、0.293和0.211可以得到印證。而償債能力因其對原始指標(biāo)也即公司綜合經(jīng)營績效的信息貢獻率較小而未被采用作為公共因子。

（2）盈利能力的因素反映到財務(wù)報表中主要體現(xiàn)企業(yè)賺取利潤的能力和程度。在本研究中對于企業(yè)綜合經(jīng)營績效具有最大的影響和貢獻。以牧原股份與溫氏股份為例，因為這兩家公司凈資產(chǎn)收益率ROE分別為25.715%與21.4508%，明顯遠(yuǎn)高于其他公司，且二者的銷售凈利率分別為23.5554%與12.5753%，也明顯高于其他上市公司，所以即便二者的營運能力指標(biāo)中的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率分別僅為0.54和1.23，成長能力指標(biāo)也不是很好的情況下，溫氏股份和牧原股份的綜合經(jīng)營績效排名仍然能分列第一和第二位。

（3）資產(chǎn)運營能力的因素反映到財務(wù)報表中主要表現(xiàn)為企業(yè)對資產(chǎn)處置操作方面的效率和效益情況，在本研究中對企業(yè)綜合經(jīng)營績效的影響和貢獻排名僅次于盈利能力因子。以溫氏股份為例，因其應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率高達351.74，遠(yuǎn)超其他公司，再加上其盈利能力也很強，所以該公司的綜合經(jīng)營績效排名穩(wěn)居榜首。

（4）成長能力因子較大程度上體現(xiàn)了企業(yè)在經(jīng)營規(guī)模或速度等方面擴展的能力，在本研究中對于企業(yè)綜合經(jīng)營績效的影響和貢獻排第三位。以開創(chuàng)國際為例，以營業(yè)總收入增長率和凈利潤增長率等成長能力指標(biāo)來看的話，分別達到55.60%和1457.56%，相比其他絕大部分農(nóng)業(yè)上司公司更突出。因此，雖然該公司營收和利潤規(guī)模都較小，但憑借其較為優(yōu)秀的成長能力指標(biāo)仍能在綜合經(jīng)營績效排名中位列第三。

3 結(jié)論及展望

基于因子分析法，本研究在對中國農(nóng)業(yè)上市公司2017年綜合經(jīng)營績效進行科學(xué)評價的基礎(chǔ)上進行了有效分類。這為有關(guān)部門和投資者等利益相關(guān)方提供了一個了解掌握農(nóng)業(yè)上市公司產(chǎn)業(yè)發(fā)展、盈利能力、資產(chǎn)負(fù)債情況和營運效率的機會和切入點。相關(guān)研究結(jié)果表明，中國農(nóng)業(yè)上市公司的發(fā)展取得了很多成績，一批像溫氏股份、牧原股份這樣的優(yōu)秀農(nóng)業(yè)上市公司已經(jīng)脫穎而出。正如有研究指出的那樣，以龍頭企業(yè)尤其是龍頭上市企業(yè)為火車頭的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化聯(lián)合體與多種“龍頭企業(yè)+農(nóng)場”組織模式的演進，是符合經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化特點的邏輯結(jié)果[9]。影響農(nóng)業(yè)上市公司等農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的因素具有多元性和復(fù)雜性，國內(nèi)學(xué)術(shù)界對此從多維度進行了研究。股權(quán)結(jié)構(gòu)、股權(quán)集中度和股東持股比例等股權(quán)性因素對農(nóng)業(yè)上市公司綜合經(jīng)營績效會產(chǎn)生較大影響。張妍妍等[10]采用多元回歸模型對2016—2017年國內(nèi)農(nóng)業(yè)A股上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)和多元化經(jīng)營情況進行實證分析后發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度、流通股比例、主營業(yè)務(wù)行業(yè)構(gòu)成和地區(qū)構(gòu)成對農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效具有顯著的影響。芮世春[11]對股權(quán)結(jié)構(gòu)變量和中國農(nóng)業(yè)A股上市公司的實證分析表明，相對集中且相對控股的股權(quán)結(jié)構(gòu)對于農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效提升是較為理想的選擇。融資結(jié)構(gòu)也會對農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效有影響。潘玥等[12]對農(nóng)業(yè)上市公司融資結(jié)構(gòu)與經(jīng)營績效關(guān)系的PLS回歸分析表明，內(nèi)源融資比率、商業(yè)信用融資比率和股權(quán)融資比率會對農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效產(chǎn)生積極作用，長期借款融資比率和短期借款融資率則會對農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效產(chǎn)生負(fù)面沖擊。激勵制度與公司經(jīng)營績效也存在相關(guān)性。彭熠等[13]基于委托代理理論等視角對薪酬激勵和股權(quán)激勵與國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效之間的關(guān)系進行了實證研究認(rèn)為股權(quán)激勵等市場化激勵機制和較為完善的監(jiān)管體系有利于提升農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效。還有很多學(xué)者則從盈利能力、營運能力等財務(wù)指標(biāo)方面對農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效影響因素和決定機制進行了深入研究。

盈利能力和農(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效密切相關(guān)，通過優(yōu)化項目選擇，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、創(chuàng)新研發(fā)新型農(nóng)業(yè)產(chǎn)品等方式最大限度提高盈利能力，能夠?qū)r(nóng)業(yè)上市公司經(jīng)營績效產(chǎn)生較大促進作用[14]。但本研究的實證分析表明，目前國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司體現(xiàn)盈利能力的相關(guān)財務(wù)指標(biāo)總體而言仍不太理想。凈資產(chǎn)收益率均值和最小值分別為-4.7%和-126.44%，銷售凈利率及總資產(chǎn)凈利率均值水平均趨于零。凈資產(chǎn)收益率和銷售凈利率的標(biāo)準(zhǔn)偏差分別高達30.01%和21.35%，可知各農(nóng)業(yè)上市公司的盈利能力差距很大，良莠不齊。

從償債能力來看，國內(nèi)41家農(nóng)業(yè)上市公司的償債能力指標(biāo)總體而言尚可，流動比率和速動比率均值分別達到2.43倍和1.61倍，其資金使用效率較高。資產(chǎn)負(fù)債率均值為43.79%，表明整體負(fù)債壓力不大。但是不同公司相關(guān)指標(biāo)同樣存在畸輕畸重的差異化現(xiàn)象，流動比和速動比最差的分別只有0.37倍和0.15倍，資產(chǎn)負(fù)債率最高值達到92%，這類公司的償債壓力顯然到了非常嚴(yán)峻的地步。有研究表明，對于不同行業(yè)而言，資產(chǎn)負(fù)債率雖然會有一定差異，但并不存在絕對的所謂行業(yè)最優(yōu)資產(chǎn)負(fù)債率等償債能力指標(biāo)，企業(yè)還是應(yīng)該著眼于經(jīng)濟績效提升和債務(wù)風(fēng)險控制最大限度優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債率等償債能力指標(biāo)[15]。

從資產(chǎn)運營能力來看，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)等運營效率的提升對于上市公司經(jīng)營績效而言就相當(dāng)于“有水快流”，因此，通過多種措施提高資產(chǎn)使用和周轉(zhuǎn)效率能有效提高企業(yè)經(jīng)營效益[16]。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率平均值為29.02次顯得該指標(biāo)表現(xiàn)非常好，但是這可能是受到最大值351.74倍的影響，因而存在被平均后拉高整體均值的現(xiàn)象。因為從總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這兩個指標(biāo)來看，背后所揭示的資產(chǎn)運營能力水平就顯得并不理想。

從成長能力來看，企業(yè)成長能力與成長績效具有協(xié)同性，通過公司治理水平、培訓(xùn)頻率與效度，R&D經(jīng)費投入強度及人員素質(zhì)等多種方式提高企業(yè)成長能力，上市公司成長績效能得以較大幅度提升[17]。本研究的實證研究表明，A股農(nóng)業(yè)上市公司的營業(yè)總收入同比增長率和凈資產(chǎn)同比增長率分別只有6.51%和6.01%，均屬較低水平，但營業(yè)利潤同比增長率的均值卻高達234.74%，存在被一些極端高增長的數(shù)值拉高的現(xiàn)象，而這種極端的高增長往往是非主營業(yè)務(wù)的特殊事件導(dǎo)致，并不具有可持續(xù)性。因此，41家農(nóng)業(yè)上市公司的整體成長能力屬于較弱水平，且從成長能力各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差均超過30%（營業(yè)利潤同比增長率標(biāo)準(zhǔn)差更是高達1616.47%）的情況來看，各農(nóng)業(yè)上市公司的成長能力相差非常大，良莠不齊現(xiàn)象非常嚴(yán)重。

農(nóng)業(yè)是奠定基礎(chǔ)，保障人民生活的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。它是鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展和產(chǎn)業(yè)帶動農(nóng)民脫貧的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。農(nóng)業(yè)上市公司是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的頂梁柱，應(yīng)在鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)由增產(chǎn)導(dǎo)向型向提質(zhì)導(dǎo)向型的轉(zhuǎn)型升級中發(fā)揮“頭雁效應(yīng)”。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮引領(lǐng)性作用的農(nóng)業(yè)上市公司應(yīng)該在償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力等核心績效指標(biāo)上表現(xiàn)更加優(yōu)異。這就需要政府、上市公司、農(nóng)民及相關(guān)主體共同參與，從技術(shù)、人才、資源、政策等方面綜合發(fā)力，精準(zhǔn)施策。這一復(fù)雜性系統(tǒng)的建構(gòu)應(yīng)成為理論界和實務(wù)界未來重點關(guān)注、聚焦和探索的方向之一。