摘要：农业上市公司作为农业产业化的重要表现形式，对现代农业建设有着积极作用，同时农业上市公司作为我国现阶段先进生产力的代表，其产生和发展也是农业产业化和市场化的结果。农业上市公司不仅能对农业产业化经营产生推动作用，而且对于农产品质量的提高和经营效益的改善也有极大的促进作用，农业上市公司在提高我国农业国际竞争力等方面扮演着不可或缺的角色。
关键词：农业上市公司; 因子分析; DEA; 财务绩效评价研究;
一、引言
农业上市公司的财务绩效越来越引发社会各界的关注，农业能否得到长期高效率的发展直接关系到我国人民的生产生活问题。对农业上市公司进行财务绩效评价研究是一项十分必要的工作，而且是一项十分严谨的研究，它对于我国农业上市公司的长久发展有着至关重要的作用，因此对农业上市公司进行财务绩效评价是必然的，也是必要的。中国是有着众多人口的国家，粮食是每个家庭不可或缺的食物，作为粮食生产来源的农业上市公司财务状况的优劣直接关系到国家的长足发展，提高农业上市公司的财务绩效水平对于实现全面小康有着重大的意义；同时以现代化企业制度为特征的市场运作是社会主义市场经济体制下发展现代化农业的重要举措，与一般农业公司而言，农业的上市公司有着更加先进的管理经验和生产效率，农业上市公司代表了现阶段最先进的农业生产力，大力推进农业上市公司的发展，不仅能够推进农业产业调整，而且还能够促进我国农业经营产业化，这对于提升我国国际竞争力，加快实现农业产业现代化和农村全面发展小康社会也有着十分重要的意义[1]。
二、农业上市公司财务绩效评价指标体系
在本文的研究过程中，采用因子分析法和DEA分别对我国农业上市公司财务绩效进行研究分析，考虑到虽然这些公司都属于农业行业，但是各公司的经营范围却存在很大的差别，为全面反映农业上市公司的财务状况和经营成果，结合指标的相关设置要求和选取原则，对农业上市公司进行财务指标分析时选取的指标，本人认为可以从如下四个角度选取进行农业上市公司财务绩效评价的要素[2]。
（一）偿债能力
偿债能力是指企业利用资产偿还长期负债或短期负债的能力。企业能否健康生存和发展取决于企业有无支付现金的能力和债务偿还的能力。企业的偿债能力是反映企业财务状况和经营成果的重要标志。企业能够偿还到期债务是对于企业拥有偿债能力的保证，企业的偿债能力包括短期偿债能力和长期偿债能力。评价偿债能力的指标通常包括流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率等财务指标。
（二）营运能力
企业的营运能力通常是指企业的经营运行能力，即企业运用各项资产赚取利润的能力。衡量营运能力大小的财务指标主要包括存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率、流动资产周转率等。
（三）盈利能力
盈利能力是指企业获得利润的能力，一般而言，企业的盈利能力越强，则其给予股东的回报就越高，反之，则越低。盈利能力是企业当中相对重要的衡量指标，盈利能力指标主要包括营业利润率、成本费用利润率、盈余现金保障倍数、总资产报酬率、净资产收益率和资本收益率等。
（四）发展能力
发展能力是指企业在发展过程中扩大规模、壮大实力的潜在能力。又被称为成长能力。发展能力主要包括营业收入增长率、资本保值增值率、资本积累率、总资产增长率、营业利润增长率、技术投入比率、营业收入增长率等
经过筛选选取了以下财务指标进行因子分析如图表1。
表1：财务绩效评价原始数据
三．基于因子分析的农业上市公司财务绩效评价研究
（一）公司样本的选择及筛选过程
样本的选取：本研究选择的农业上市公司为广义的农业，也就是大农业，即被中国证监会划分为农、林、牧、渔的上市公司选取原则：在样本选取方面遵循了以下原则：
1、公司在2019年之前上市
2、剔除了至今处于ST、*ST、退市状态的企业
3、剔除了经营业绩波动较大、所需数据不完整的农业上市公司
经过筛选，最终确定27家农业上市公司作为研究对象。具体公司及主营业务和所属地区如下表2，原始财务数据来源于巨潮资讯网和国泰安数据库等网站以及各农业上市公司2019年年报。
表2：农业上市公司列表
（二）提取公因子
为研究农业上市公司的财务绩效上一节选取了大量的财务指标，财务指标与财务指标之间往往具有关联性，而因子分析的结果很容易受指标之间关联性强弱的影响。通常而言，决策单元的数量要高于原始财务指标的两倍，原始财务指标数量也不宜过多，不得大于决策单元的三分之一。在筛选出能够体现原始财务指标能力的公因子之后，要提前进行原始变量之间的相关性分析，具体步骤为：（1）进行原始数据检验，判断原始财务指标数据能否进行因子分析。（2）对原始财务数据进行共同度分析，同时构成因子变量。（3）对因子变量进行旋转，得到因子变量的总方差解释情况。（4）最后得到因子得分系数矩阵，计算公因子得分。
（三）因子分析
1、因子分析法
因子分析法是指从研究指标相关矩阵内部的相关关系出发，把一些信息具有错综复杂、重叠关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方法。通过因子分析方法能够对上市公司进行得分排名，更加直观地展现农业上市公司的财务绩效。
2、相关性检验
在对农业上市公司使用因子分析法排名之前，需要先使用SPSS软件对原始数据进行相关性检验，即对原始数据进行KMO和巴特利特球形检验。本文在进行因子分析时运用SPSS26.0软件，首先将27个样本的8个财务指标变量进行降维，进行因子分析中的KMO和巴特利特检验，来检验这些数据是否适合因子分析。KMO数值的取值范围是0-1，其中0.9-1表示极好，0.8-0.9表示可奖励的，0.7-0.8表示还好，0.5-0.7表示中等，0.5以下表示不可接受，通常而言，要想进行因子分析，数据KMO的检验值需要大于0.5，但是严格来说，只有当KMO的值不低于0.7时，数据做因子分析才是最合适的。检验单独变量之间是否具有独立性是通过巴特利特球形检验实现的，如果巴特利特球形检验的结果显示显着性P值小于0.05时，说明本文所选取的变量不是单位阵，也就表示变量之间具有相关性，适用于因子分析进行降维，由图表3可以得知，检验得出的KMO的值为0.626大于0.5，巴特利特球形检验结果显示指标的近似卡方统计量值为269.802，否定了零假设，此检验结果说明这些原始指标之间存在强相关性，同时显着性P值为0，所以说这组数据是来自于正态分布的总体，适合做因子分析[3]。
表3:KMO值和Bartlett球性检验
3、财务指标变量的共同度
各变量中所含原始信息被提取的公因子所解释的程度通过因子分析共同度解释，因子分析的共同度计算结果见表4。对各变量中所含原始信息提取公因子，所解释程度均值为80.73%，其中仅有总资产周转率和总资产增长率解释程度较低。其他因子提取的总体效果较强，信息基本没有丢失，所以本案例提取的公因子效果是非常理想的，能够很好概括原文章的信息。
表4：指标数据公因子方差表
提取方法：主成分分析法。
4、因子分析的总方差解释
选取的27家农业上市公司的总方差解释计算结果见表5。由图表可知，成分一的初始特征根值为4.306，在解释了八个变量的总方差之后得到53.8%。成分一和成分二的累计方差贡献率高达80.7%，说明这两个主成分能够分别对公司的偿债和营运能力、盈利能力和发展能力作出较好的解释，因此可以选择这两个主成分作为主因子，设成分一为F1，成分二为F2。
表5：总方差解释
提取方法：主成分分析法。
表6：主成分系数矩阵
下载原表
提取方法：主成分分析法。旋转方法：凯撒正态化最大方差法。组件得分。
5、公因子得分
根据回归法得出原始指标数据因子得分系数矩阵见表6，根据成分得分系数矩阵，可以列出指标数据因子得分函数：
根据各因子的表达式，可以得出总的财务绩效评价模型：
以财务绩效的评价模型为依据，对27家农业上市公司进行得分计算，然后根据计算结果，对27家农业上市公司进行得分排名。
根据27家农业上市公司综合绩效得分排名表可以得出农业上市公司F1、F2得分以及F得分的情况，根据F得分情况排名可知，27家农业上市公司当中大部分上市公司综合得分为正数，大部分企业得分处于0-6之间，益生股份为得分最高的企业，综合得分为45.3，高于第二名18.9分，由图表7可以看出综合绩效排名前十的企业依次是益生股份、民和股份、牧原股份、圣农发展、农发种业、开创国际、丰乐种业、中鲁B、荃银高科、登海种业，根据因子分析法得出的农业上市公司的综合得分可知，综合绩效得分排名最低的仅为-11.8分，与第一名差距57.1分，由此可以看出农业上市公司之间得分差距较大，相应的财务绩效也有一定的差距。
四、基于DEA的农业上市公司整体财务绩效分析
（一）数据包络分析法介绍
数据包络分析（data envelopment analysis，简写为“DEA”）是评价效率的常用方法之一，是运筹学、数理经济学与管理科学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA方法及其模型自1978年由美国着名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来，已广泛应用于不同行业及部门，并且在处理多指标投入和多指标产出方面，体现了其得天独厚的优势。
（二）建立评价体系
通过上一节因子分析结果，可以看出DEA分析当中投入变量与产出变量与公司偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力关系性较强，所以能够进行数据包络分析。有很多学者将因子分析后的公因子得分作为投入与产出变量进行DEA分析，笔者认为这种方法有利有弊，笔者选用原始数据作为产出和投入的DEA分析，得出结果辅助验证因子分析的结果，通过两种方法的对比得出改进农业上市公司财务绩效的意见和建议。因为原来的投入产出的数据有正值和负值，而数据包络分析法需要数值为正数才能进行分析，因此要将原始数据进行标准化处理转化为0.1-1之间的无量纲的数值，处理后的数据不影响评价结果。标准化处理的公式为：
（其中A为处理后原始数据，M为原始数据，B为该组数据组中最大值，m为数据组中最小值）[4]。
（三）基于因子分析的DEA结果分析
根据DEA的可变规模收益率（VRS）模型的计算结果可以得出27家农业上市公司的综合效率值、纯技术效率值、规模效率值及规模收益的状况，根据综合效率值的高低对农业上市公司进行排名，具体见表8所示。
从综合效率的角度分析，由图表8可以得出综合效率值为1的农业上市公司共有9家，它们分别是罗牛山、隆平高科、登海种业、圣农发展、益生股份、牧原股份、荃银高科、好当家、香梨股份，说明这九家农业上市公司财务绩效较高，不存在重大的财务问题，在农业上市公司当中它们有着较强的竞争优势，同时这九家上市公司当中有四家农业上市公司在因子分析当中的排名也是前十名，它们分别是登海种业、圣农发展、牧原股份、荃银高科，说明这四家农业上市公司在企业规模和技术有效性等方面相比其他农业上市公司具有一定的优势，27家农业上市公司的综合效率的均值约为0.81，有51.9%的公司高于平均水平，剔除那9家财务绩效水平较高的上市公司，剩下的只有5家公司高于平均水平，说明这些农业上市公司整体财务绩效一般，需要采取措施提高财务绩效，同时根据图表可以得出这27家农业上市公司的综合效率最小值为0.52，与第一名综合技术效率值相差0.48，说明农业上市公司财务绩效差距较大。
从纯技术效率的角度分析，在这27家农业上市公司当中，达到技术效率有效的农业上市公司有12家，这其中有9家的综合效率值为1，他们分别是罗牛山、隆平高科、登海种业、圣农发展、益生股份、牧原股份、荃银高科、好当家和香梨股份。民和股份、神农科技和獐子岛的纯技术效率为1，说明公司在当前科技水平上各方面的资源配置达到了最高，但是规模效率分别为0.912、0.889和0.675，说明这三家农业上市公司的规模不是最佳规模，需要对规模进行调整，这27家农业上市公司纯技术效率均值为0.852，有15家上市公司的纯技术效率值超过了行业纯技术效率的平均值，百洋股份的纯技术效率值最低，仅为0.52，说明百洋股份的技术有效性低于行业平均水平，同时纵观这27家农业上市公司，纯技术效率高低不同，参差不齐，技术有效性差的企业较多，差距也相对较大。
基于规模效率的角度分析，在这27家农业上市公司当中有11家农业上市公司为规模效率有效，并且达到了最佳规模，说明这些公司的财务资源已经实现了最优配置，这11家公司分别为罗牛山、隆平高科、登海种业、圣农发展、益生股份、百洋股份、牧原股份、荃银高科、好当家、香梨股份、海南橡胶，这11家规模收益为1的企业表明了公司的投入产出量是合理的，发展相对稳定，其余公司属于规模效率递增或者递减，在剩下的16家公司当中规模效率递增的企业有6家，有10家规模效率递减，对公司而言，规模效率递增或者递减都是不利的，规模效率没有达到最佳规模的企业应当根据实际情况做出规模的调整。
表8:27家农业上市公司财务绩效评价结果及排名
五、结论及对策建议
本文结合因子分析法和数据包络分法对我国27家农业上市公司2019年年报财务业绩进行了财务绩效评价研究，找到了影响业绩的四个关键要素，通过因子分析对农业上市公司进行综合得分的排名，判断农业上市公司的财务绩效的排名，同时又对27家农业上市公司的财务数据进行了标准化处理后进行数据包络分析，最终得到一个根据综合效率值大小的排名，然后根据两种方法的排名判断具体公司的长处和不足，进而为农业上市公司提出合理化的改进建议。在因子分析当中农发种业、开创国际、丰乐种业、中鲁B排名在前，但是在数据包络分析当中，这几家公司排名不如在因子分析当中的排名，通过数据包络分析的规模效率和技术效率值可以看出他们之间规模效率差距较小，影响农业上市公司财务绩效的原因主要是技术效率，其他公司规模效率之间的差距比较小，上市公司的技术效率之间的差距成为影响财务绩效的主要影响。因此政府和农业上市公司应该采取积极措施提高农业上市公司的科学技术，具体措施如下：
（一）从政府角度
政府应该加强农业科技的推广和应用。我国是一个农业生产大国，高产的粮食哺育了众多的中华儿女，农业科技具有一定的社会公益性，但是所产生的规模效益效果并不是很明显，而且效果慢，周期长。因此政府部门应该积极探索并建立农业科技成果产业化基金，并且将这部分基金用于农业科技成果的产业化方面，同时提高从事农业科技研发的工作人员的薪资待遇，给予他们更多的奖励和激励，充分激励和调动他们工作的积极性，增强农业科技的发展和创新，从而解决好农业技术推广体系中的问题，实现农业上市公司的财务绩效的提高。
（二）从公司角度
农业上市公司主要处于农产品的生产环节，主要从事农产品的初加工，为了更好地提高农业上市公司的财务绩效，使其更好地发展，为此我国农业上市公司应该考虑以下几点：
1、充分利用互联网学习先进的技术
在当前农业生产条件下，农业产前和产后都存在与互联网技术和大数据的对接，互联网技术的发展促进了农产品的生产技术的提高，充分利用互联网技术实现政府与大型农业经营体对接，开展农村综合服务有助于农业上市公司改善财务绩效情况。
2、合理配置资源，严格控制上市公司的规模和投入的成本
农业上市公司的规模和投入的成本对农业上市公司的财务绩效具有明显的影响，农业上市公司应该根据自身特点选择适合自己的规模发展，太大的规模容易导致资源的浪费，太小的规模又难以发挥企业的最佳效率配比，规模收益递增的公司应充分利用现有资源，扩大渠道融资，提高规模效率。对于规模效益递减的上市公司应该合理配置公司的资源，减少扩张发展或者缩小企业的规模。在合理控制企业规模的条件下，加强企业内部监督管理，合理安排公司的投入，做到最佳投入产出配比，提高投入要素的利用率，确保健康的财务和经营状况[5]。
参考文献
[1] 张译方.基于DEA和Malmquist指数的中国农业上市公司财务绩效评价研究[D].昆明理工大学,2016.
[2] 汪静,盛均全.基于DEA方法的农业上市公司财务绩效评价研究[J].绿色财会,2019(06):15-22.
[3] 肖莹.基于因子分析和DEA的环保行业上市公司财务绩效研究[D].中国地质大学(北京),2019.
[4] 樊兴超.基于DEA的太钢股份财务绩效评价研究[D].黑龙江八一农垦大学,2018.
[5] 张觅.基于DEA方法的农业上市公司财务绩效评价研究[D].武汉轻工大学,2015.
