农业上市公司成长性实证研究

农业上市公司成长性实证研究

中国证券市场于2004年设立了中小企业董事会，并于2009年成立了创业板。与中小企业董事会相比，创业板和中小企业董事会的上市门槛较低，公司规模较小。在中小板和创业板上市的企业大多处于企业生命周期的成长期,与处于成熟期的主板上市公司相比,成长期企业具有高成长、高收益的特点,且这两个板块的企业多数是一些在各自细分行业处于龙头地位的中小公司,拥有自主专利技术的接近90%,可见,这些企业具备良好的发展前景和成长潜力。目前,我国农业相关上市公司共60家,在中小板及创业板上市的农业公司占50%,因此,研究我国中小型农业上市公司成长性具有重要意义。一、对上市公司成长性的评价近年来,上市公司的成长性问题受到越来越多学者的关注,由于影响企业成长性的因素较多,现有研究成果大多通过企业多个评价指标的实际统计数据计算综合评估得分。究其研究方法来说,常用的有加权评分法、主成分分析法、因子分析法、突变级数法等。如曾庆学、郝晓雁(2012)中结合SWOT原理从公司成长状况、成长质量、成长能力三方面对农业上市公司成长性进行比较分析;阮青松、常乐(2012)综合运用主成分分析法和因子分析法构建指标体系对我国创业板上市公司成长性进行评价;黎东升、郑芳芳(2011),郭晓铃(2011),梁毕明(2011),楼文高、吴晓伟、冯国珍(2011)等学者也通过主成分分析法和因子分析法对上市企业成长性影响因素进行研究或评述;李长春、程燕(2011),黎东升、秦志岗(2011)等结合突变级数法对农业上市公司成长性进行综合评价。上述研究成果通过不同方法为上市公司成长性问题研究提供创新的思路,但同时也应注意到,不同方法对于成长性影响因素的分析或是权重的选取也有所差别,因而可能导致不同的研究结果,总的来说各有利弊。主成分分析法和因子分析法要求样本数必须多于指标个数,一般在2~3倍以上才能得到可靠、稳定的结果,且各因子之间的关系为线性关系评价结果才够客观;突变级数法需要事先对控制变量的重要性进行排序并判断是否存在互补性,其中个人主观因素影响较大。此外,现有资料中,对于企业成长性的研究对象要么限定在某一个行业,要么局限于某一个板块,而对于同一行业却在不同板块上市的公司或是同一板块上市而处于不同行业的公司,其成长性影响因素及各因素影响程度有所不同,故笼统地对某一行业或某一板块的上市公司进行成长性评价可能会造成评价结果不够客观。综上所述,本文将研究对象缩小为中小型,即中小板和创业板的农业上市公司,综合应用主成分分析法、因子分析法和突变级数法对其成长性进行实证研究。二、学习方法(一)组相关变量通过线性变换转换成其他指标主成分分析法是一种数学变换的方法,它把给定的一组相关变量通过线性变换转换成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。(二)同一类变量的综合体现因子分析就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(不可观测的),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。研究中,常配合使用主成分分析法以构建评价指标体系。(三)基于控制变量的综合评价突变级数法是一种对评价目标进行多层次矛盾分解,然后利用突变理论与模糊数学相结合产生突变模糊隶属函数,再由归一公式进行综合量化运算,最后归一为一个参数,即求出总的隶属函数,从而对评价目标进行排序分析的一种综合评价方法。该方法要求单一状态变量的控制变量不超过四个,若控制变量之间是互补的,则状态变量值为各控制变量的平均值,若控制变量之间是非互补的,则状态变量值为控制变量之间的最小值。该方法的特点是没有对指标采用权重,但它考虑了各评价指标的相对重要性,从而减少了主观性又不失科学性、合理性。三、小型农业企业的绩效评估(一)样本选取及数据来源本文中的“农业上市公司”参考证监会《上市公司行业分类指引》中界定的农、林、牧、渔业企业,同时考虑到财务数据的完整性,选取2010年以前在中小板和创业板上市的共计20家中小型农业上市公司为样本。此外,上市公司的成长性是个动态的概念,为了更好地体现上市公司的发展状况,避免因少数年份数据不正常而对企业发展潜力造成误判,文中所有指标的计算都采用2009—2011年三年平均指标。文中所有数据来自同花顺金融数据库。(二)公司成长性评价指标企业的成长性是个综合的概念,理论上选取的指标越多,越能全面体现成长性的信息,但考虑到部分指标间的重叠性和数据的可获得性,在综合现有研究成果的基础上,本文初步选取了盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力四大指标类型共计13个指标来考察目标公司的成长性。这13个指标包括:营业收入净利率、平均净资产收益率、平均总资产报酬率、资产负债率、流动比率、速动比率、现金比率、平均总资产周转率、平均应收账款周转率、总资产增长率、净利润增长率、营业收入增长率。(三)示范分析1.巴特利特球形检验与巴特利特球形检验由表2可知,KMO统计量为0.634,为中等水平,巴特利特球形检验结果的显著概率是0.000,表明各指标间具有较强的相关性且适宜做主成分分析。2.主成分的选择通过观察主成分特征值和贡献率,可发现特征值大于1的公因子有3个,表明测量企业成长性的13项变量可以载荷于3个因子,而第4个公因子特征值接近于1,且远大于第5个公因子,故根据实际情况保留该公因子。选择的4个主成分概括了原先数据的88.68%。各主成分的方差贡献率依次为:42.553%、23.900%、15.097%、7.128%,由方差贡献率的大小可对各主成分相对重要性进行排序。3.盈利能力及营运能力因子由表4可知,第1个主成分在资产负债率、流动比率、速动比率、现金比率上有较高载荷,这些指标都与企业偿债能力直接相关,因此将其命名为偿债能力因子;第2个主成分在营业收入净利率、平均净资产收益率、平均总资产报酬率、净利润增长率上有较高载荷,这些指标与企业盈利能力有关,故将其命名为盈利能力因子;第3个主成分在平均总资产周转率、平均应收账款周转率、营业收入增长率上有较高载荷,这些指标与企业营运能力有关,将其命名为营运能力因子;第4个主成分在总资产增长率、净资产增长率上有较高载荷,它们与企业发展能力相关,将其命名为发展能力因子。由此,可构建企业成长性评价指标体系如表5所示。4.能力模型选取原则根据突变级数法的原理,结合以上企业成长性评价指标体系表,可见企业偿债能力和盈利能力适宜采用蝴蝶突变模型,营运能力应采用燕尾突变模型,发展能力应采用尖点突变模型。此外,偿债能力、盈利能力、发展能力指标中各因子间关系为非互补型,应按照“大中取小”的原则进行取值,而营运能力指标中各因子间关系为互补型,应按照“求均值”原则进行取值。将数据进行0~1标准化后,按突变级数法的基本原理和步骤对中小型农业上市公司各成长性指标进行分析,得分及排名如表6所示。四、行业分布情况。行业发展主要来源于利用三大行业或达到3.1.由以上实证分析可知,成长性排名靠前的中小型农业上市公司既有来自于中小板,也有来自于创业板,可见具体上市板块与公司成长性关系不明显。这两个板块均涌现出了一些成长性良好的优质企业,这也从侧面说明无论是曾被视为我国创业板过渡板块的中小板还是正式推出的创业板,都为中小型农业公司的融资和成长提供了良好的环境。2.从以上20家农业上市公司行业细分来看,业务涉及畜牧业、水产品加工业、海洋渔业、粮食饲料加工业、家禽饲养等多个行业,业务多元化状况显著,但所属细分行业对上市公司成长性影响不明显,比如排名前五的公司分别来自畜牧业、浅水渔业、食品加工业、种植业、家禽饲养业。一方面说明农业上市公司要想获得竞争优势需向着更精细化方向发展、主营业务突出;另一方面也证