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【题目】上市农业公司财务实力提升探析
【第一章】提升农业上市公司财务优势探究绪论
【第二章】财务竞争力的内涵界定及理论阐述
【第三章】农业上市公司财务竞争力的指标体系与评价方法
【4.1 4.2】基于因子分析法的评价过程
【4.3 4.4】基于熵权法的评价过程
【第五章】提升农业公司财务竞争力的对策与展望
【参考文献】农业上市企业财务能力评价研究参考文献
3 农业上市公司财务竞争力的指标体系与评价方法
3.1 农业上市公司概念的界定与发展特征
3.1.1 农业上市公司概念的界定
国内对农业企业的概念是农工商联合运营，主营种植、养殖或以此为基础，能够自负盈亏、独立核算会计业务，且具有法人地位的农业生产经营的单位（王玉良、董雪艳，2003）。20 世纪后期，为促进具有国有性质的农业企业优化改革与农业产业结构调整，农业部与发改委以特批、分配上市指标等方式，扶持部分农业企业完成了上市。农业上市公司代表着农业先进生产力，是农业企业的中坚力量，经济实力与资产规模都较为雄厚，其竞争力状况会影响我国农业经济的发展和产业结构的升级。现阶段，我国采取多元化经营模式的上市公司不在少数，不同行业的企业经营交错复杂，从众多上市公司中确定农业上市公司类别并不容易。本文以中国证监会 2012 年 10 月公布的《中国上市公司分类指引》作为划分依据，从分类结果中选取“农、林、牧、渔业”这一项中的所有上市公司作为本文的研究对象，截止到 2013年 12 月底，可获得以下 40 家农业上市公司的年报数据（全文婷，2011）。
3.1.2 农业上市公司发展特征
农业上市公司是现阶段农业企业先进生产力的代表，其经济实力、规模大小与竞争能力的高低，在一定程度上反映着该国农业经济的发展状况与产业化水平。我国农业上市公司现如今尚位于发展的起步阶段，有如下几个特点：
（1）经营管理不佳，对资金的吸引力不够
直至 2013 年 12 月 31 日，根据证监会公布的数据，我国主营业务涉及农、林、牧、渔及其服务业的农业上市公司仅为40家，而同期深沪两市中的上市公司共有2489家，农业上市公司在其中的比例仅为 1.61%.一般来说，行业中上市公司的数目一定程度上代表着该行业在市场经济中的发展状况，从以上数据可以说明我国农业上市公司发展状况并不理想，与我国传统农业大国的地位并不对等。从表 3-1 可以看出，我国农业上市公司增长缓慢，通过分析此 40 家农业上市公司的样本数据，发现 1996年至 2013 年间上市的数量均不大于 8,在某些年份甚至没有增长，远落后于深沪两市中上市公司增长的平均速度。除了我国农业本身具有的弱质性外，我国农业上市公司经营管理不强，对资金的吸引力度不够，也是导致经济规模发展缓慢的重要原因（李大胜、李胜文，2009）。
（2）规模实力不强，难以获得规模效应带来的收益
2010-2013 年我国农业上市公司总股本增长率分别为：31.2%、10%、8.1%,虽然呈缓慢增长趋势，但其在整体上市公司中所占比例较小，2013 年我国农业上市公司总股本为 209.61 亿股，是深沪两市同期发行股票总股本的 0.52%.从个体角度来看，半数以上的农业上市公司总股本均在 3 亿到 5 亿股间，其平均股本为 5.11 亿股，与深沪两市中的上市公司平均股本相去甚远，可见我国农业上市公司发展不均衡，股本规模较小。此外，我国农业上市公司经济实力与发展规模不强，还表现在普遍资产规模较小方面，2013 年我国农业上市公司总资产为 1182.43 亿元，平均资产为28.84 亿元，深沪两市中的上市公司总资产为 300042.79①亿元，平均总资产远大于农业上市公司。
（3）地区分布整体分散，小部分地区集中
通过分析表 3-1,可以发现我国农业上市公司地区分布不均，整体分散，在小部分地区较为集中。40 家农业公司分布在 16 个省市中，东部有 20 家（其中山东最多，共 6 家），中部 10 家（其中湖南最多，共 4 家），西部 10 家（其中新疆最多，共 5家），此外，进一步分析发现，在部分农业种植或养殖大省如陕西等，农业上市公司数目并不多，有些省份拥有的农业上市公司甚至为零。除受农业上市公司指标分配制约的因素外，我国某些农业大省农业产业化程度不高，龙头企业短缺也是导致这种分布不均的原因之一。
（4）经营范围广泛，“背农”现象严重
从行业分布来看，2013 年我国农业上市公司的主营业务为农业、林业、畜牧业、渔业及其服务业的数目分别为 13 家、5 家、11 家、10 家、1 家，大多集中在农业、畜牧业与渔业。另外，许多公司经营范围涉及多个子行业，除了涉足传统农业与农业高新技术产业外，甚至还进入非农行业。如大湖股份从事水产品的养殖、销售与深加工，还涉足白酒、中成药的生产销售业务，甚至包括为房地产行业提供信息服务等业务。将农用资金转投到其他非农行业，一方面不利于自身的发展，不仅难以享受规模经营所带来的利益，还会造成管理成本的上升，资金链断裂。另一方面会影响国家农业产业政策的有效性，不利于我国农业产业整体升级。
3.2 农业上市公司财务竞争力评价指标体系设计
3.2.1 评价指标的设计原则
（1）科学性与客观性原则。科学的财务评价指标体系不仅能体现财务竞争力的特征及其形成机制，符合相关的理论基础，还能客观反映我国农业上市公司的特征与发展规律，是理论与实际的结合体。此外，数据来源的真实可靠及其处理方法、评价方法的合理也是体现科学性的重要方面，如此才能保证评价结果客观真实，接近实际（戴俊良、刘承水，2008）。
（2）系统性与关键性原则。财务竞争力是由多种财务能力与财务资源的有机整合，涉及的因素众多，所以在设计财务指标体系的过程中应全面考虑反映影响财务竞争力的因素，力求系统科学的评价研究对象。但指标过多，不仅会使变量相关性程度过高，信息重复，耗费大量的工作时间与成本，还会带来系统误差的增大，反而使评价结果不准确。因此，在保证指标体系相对系统全面基础上，选取关键性指标（梁小珍、杨丰梅、部慧，2011）。
（3）可比性与可操作性原则。选取的指标需具有可比性，不仅同一家公司可以进行纵向比较其财务竞争力的变化趋势，有针对性的提高公司内部管理效率，同行业的不同家公司还可以横向对比财务竞争力的状况，明确本公司在行内的位置，发掘自身具有的优势与劣势，扬长避短，提高公司的财务竞争力。此外，评价指标还应具有可操作性，便于数据的收集与运算。
3.2.2 评价指标的选取
由于上市公司中的财务数据能够较为系统的反映公司的经营状况与经营成果，且可比性与可操作性较强，因此本文基于农业上市公司的年度报告，在保证指标体系全面系统的前提下，结合农业上市公司的特征与数据特点，筛选出关键性指标，构建我国农业上市公司财务竞争力评价指标体系，为后续全面系统评价其在一个会计年度中的财务竞争力状况奠定基础。本文将影响农业上市公司财务竞争力的指标初步划分为六个一级指标，即盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力、获现能力、规模实力，每个影响因素有若干个相应指标进行描述，具体的财务竞争力指标体系如表 3-2 所示（许正良、徐颖、王利政，2004;曲彤工、李志勇、连晨浩，2008;姜明生、李芳、陈德棉，2009;徐建中、朱美荣，2011）。
（1）盈利能力。盈利能力是指在一定时期内获取收益的能力。盈利是企业赖以生存与发展的基础，也是企业管理效率与经营成果的集中体现，深受利益相关者的关注（周叶、周国红，2008）。若企业长期处于亏损状态，研究其财务竞争力是没有意义的。本文在选取了摊薄每股收益、营业利润率、销售净利率三个指标作为盈利能力这个一级指标下的二级指标。此三个指标代表企业的投入产出关系，数值越大，表示企业盈利状况越好，财务结构越合理，财务竞争力越强。
（2）成长能力。成长能力是指在可预见的将来，企业的发展潜力与趋势，具体表现为企业经济规模的升级，所有者权益与经营收入的增长等。成长能力是企业未来经营活动增长能力的与发展潜力的集中体现，是持续获得财务竞争优势的重要保障。本文选取营业收入增长率、净资产增长率、总资产增长率三个指标作为成长能力的二级指标。此三个指标均为正向指标，数值越大，反映企业为了经营获利能力与规模扩张能力越强，从而获得持续竞争优势。
（3）营运能力。营运能力是指企业管理资产的效率与收益水平，对其有效分析能够评价资产的运作效率，及时改善其中存在的问题，从而提高企业的经济效益与财务竞争力。本文选择资产周转率、股东权益周转率作为营运能力下的二级指标，这两个指标均表示的是企业的产出与占用资产的比率，数值越大，表明资产运作效率越高，财务状况越好（何瑛，2011）。
（4）偿债能力。偿债能力是指企业以资产偿还长期借款与短期借款的能力，是企业经营能力与财务状况的重要反映指标，决定了企业能否健康持续生产与发展（牛成喆、刘祥亮，2010）。本文选择了速动比率、产权比率、资产负债率三个指标作为偿债能力下的二级指标，指标过大或过小都不利于企业的健康发展，应根据企业自身的经营状况来权衡，保持科学的资本结构比例，这样才能在保证企业正常运作的过程中，合理财务杠杆发展公司，提高其财务竞争力。
（5）获现能力。获现能力是指企业在一定时期内运用其拥有的资源获取现金的能力，可以从现金流角度衡量企业经营能与盈利质量。现金流是企业流动的血液，只有保证血液畅通，企业才能健康持续发展。本文选用销售现金比率、总资产现金回收率、经营活动现金比率、现金流量比率四个指标作为获现能力的二级指标，该指标越大，说明企业获取现金能力越强，保证企业持续稳定发展。
（6）规模实力。企业的规模实力是指企业拥有的、预期可带来收益的资源规模大小，规模实力越大，企业能享受规模效益带来的收益就越多。本文选择资产总额、净资产总额、营业收入三个指标作为规模实力的次级指标，此三个指标均为正向指标，数值越大，代表企业规模实力越强，带来的规模效益越多，竞争力也越强。
3.3 现有评价方法的评述
目前我国财务竞争力评价方法，大多借鉴于企业竞争力的评价方法。综合指标评价法不仅能衡量影响财务竞争力的因素，更能深入分析该因素并提出对应策略，按指标赋权的主客观性可将综合指标评价法分为两类：主观赋权法与客观赋权法（谢赤、钟赞，2002;谢京、吴育华，2005;周茂浩，2009;叶珍，2010;沈鹏熠，2012）。
（1）主观赋权法
人工神经网络法（ANN） 基于输入的信息构建神经元，模拟人脑神经元运作，在后续过程中不断学习修正形成对应的非线性数学模型，使评价结果尽量接近研究对象的真实状况。层次分析法（AHP）是按照研究对象中各因素的从属关系与相关程度，分成有序的阶梯型层次结构，并引入专家打分法为各层次赋权，最终进行排序评价。
模糊综合评价法是基于模糊数学的应用，有重点的选择影响研究对象的多种因素并将其模糊性分类，以专家经验法或层次分析法建立权重向量，设计科学的隶属度函数并建立评价矩阵，最后合成权重向量与评价矩阵，整体评价被多重要素作用的研究对象。灰色系统法用黑白灰三色表示信息数据的未知程度，形成三个研究系统，再将研究对象中的因素按对应的属性归为相应的系统中，并分析其关联性。
（2）客观赋权法
加权平方和法是基于所有研究对象的样本信息，科学理性的为研究对象中的众多变量赋以权重，最后根据各对象达到最优点时的加权距离平方和，计算综合得分并进行排名。主成分分析法在处理和综合剖析多种指标数据的基础上，通过分析统计软件将其合成为一组互不相关却能反映大部分原始数据的经济信息的若干主要指标。因子分析法是一种是根据变量相关矩阵的内部依存关系，以某些无关联性的共性因子来描述一些关系密切、信息重叠变量间联系的多元统计分析方法。熵权法是基于熵的定义与性质，对研究对象中的指标进行客观赋权，最后进行评价排名。
从表 3-4 可以看出，主观赋权法能够较为系统的综合评价研究对象，但有些变量数据收集难度大、难以量化，赋权易被主观因素作用，全面准确评价研究对象的难度较大。客观赋权法能够基于量化数据与客观赋权对研究对象客观评价，避免主观因素的影响，但由于研究的样本数据是能够量化的，忽略了难以获取与难以量化的指标，使得结果易出现片面性。
3.4 财务竞争力评价方法的选择
基于获取可量化数据的难易程度，且现阶段将熵权法引入财务竞争力评价体系中的研究较少，相对于其他行业，农业上市公司财务竞争力研究并不够深入系统，因此本文选用熵权法与因子分析法两种客观赋权法对农业上市公司进行财务竞争力评价，最后用 KENDALL 检验法衡量两种结果是否具有一致性，以期使结果减少片面性，更加客观、接近实际。
3.4.1 因子分析法简述
因子分析法由 Charles·Spearman 与 Karl Pearson 等学者（1904）基于检测研究提出的统计法，是根据变量相关矩阵的内部依存关系，以少数不相关的综合因子来描述一些联系紧密、信息重叠的指标间联系的统计分析方法（马庆国，2002）。
它的基本思想是基于观测指标的关联程度将其划分为不同组别，即关联程度较高的指标在同一组内，相关程度较低或不相关的变量在不同的组别，找出每个组别的共性因子，并用不同的共性因子来代表不同的组别，最后将每个变量用共性因子的线性方程呈现，以期用较少的变量表现大部分的信息量。因子分析的数学模型可表示为：X = SF+ue,其中 （，）1 2tX = xx?x为t个变量，F为k个共性因子，且 k ? t;S 为因载荷矩阵，mnu 指的是第 m 个指标与第 n 个共性因子间系数的因子载荷；e 是指共性因子难以阐释的特殊因子。
因子分析法的主要计算步骤有：
（1）数据标准化
由于评价对象中的指标表示的经济含义与表现形式各不相同，若不经过标准化处理，难以具备可比性。所谓标准化处理，就是采用相应的数学手段，将量纲不同、属性各异的变量指标量化成能综合分析的相对数，进而保证数据方向的一致性，避免量纲的影响，易于评价分析。一般将变量指标分为正相关指标、适度指标、负相关指标三大类。其中，将正相关指标可不做处理。负相关指标的正向化公式为：
（3）共性因子的提取
提取具有代表性的主成分作为共性因子是因子分析法中关键的一步，一般有三种方法来提取：①依据特征值，选择特征值大于 1 的因子作为公因子；②依据碎石图，以拐点前的特征根数目作为共性因子的数目；③依据累计方差率，以累积方差贡献率大于 80%为标准选取共性因子。
（4）共性因子的命名
提取共性因子后，若不能基于经济含义对其命名，因子分析就没有意义。在分析过程中，主要通过因子载荷矩阵了解共性因子与原始样本间的关系，从而将共性因子命名。一般来说，最初的因子载荷矩阵较为复杂，难以清楚解释主因子背后的经济涵义，需对其进行旋转。旋转后，一部分因子载荷值接近 1,一部分趋向于 0,这样对共性因子的命名与经济解释也会更加清晰。
（5）计算因子得分与综合得分
3.4.2 熵权法简述
熵来源于热力学概念，由美国学者 C.E.Shannon（1984）将此概念引入信息论，现如今已广泛应用于社会经济、工程技术等多个领域。基于信息论基本原理，熵是对系统无序程度的一种测量，信息是系统有序程度的一种测量，它们符号相反，但绝对值相等（玄兆辉、吕永波、罗亚非，2012）。因此，在运用过程中，可基于各变量数据的变异程度，利用熵计算各变量的权值，最后结合权值和处理后的数据，得出客观的评价结果。
熵权法的主要计算步骤有：
（1）数据预处理
与因子分析法相同，由于评价对象中的指标表示的经济含义与表现形式各不相同，为使其具有可比性，首先需对正向指标、适度指标、逆向指标三类原始数据进行一致化与无量纲化处理。
3.4.3 基于 KENDALL 系数的一致性检验
KENDALL 和 Babington Smith（1939）提出了 KENDALL 协调系数 w 检验法，可通过分析非正态分布或等级数据间的相关程度，检验不同方法的评价结果是否具有一致性，其具体步骤如下：
