基于topsis方法的财务绩效发展评价研究 ——以无锡制造业上市公司为样本-朱和平.pdf
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1、【摘 要】目前,我国经济增长步入新常态,制造业研发能力薄弱、盈利不足、发展停滞,企业的可持续发展和创新能力对于财务绩效评价意义重大。在原有财务评价指标基础上,加入企业创新投入的相关指标;基于TOPSIS方法,构建出改进的因子分析跨年度评价模型,该模型克服了因子分析只能评价单一时点的横截面数据的局限性,将其应用于制造企业的财务可持续发展评价,并根据上述评价结果对制造企业进行聚类分析。文章以无锡 32家制造业A股上市公司为样本,截取其20132015年期间的财务数据,运用评价模型检验其长期发展能力。研究结果发现:该评价结果与样本企业的实际趋势相一致,表明该评价体系能够较为客观地评价企业的财务绩效和
2、持续发展能力。同时根据评价结果对无锡制造业上市公司财务绩效的改善提出了针对性的政策和建议。该评价模型为制造企业的财务可持续发展研究和面板数据不同时点的动态影响综合分析提供了一种新的思路。【关键词】制造业上市公司;财务绩效;可持续发展;创新能力; TOPSIS方法【中图分类号】F275 【文献标识码】A 【文章编号】10045937(2017)12005707一、引言近年来,我国GDP增长放缓,由过去的高速增长转为中高速增长,经济发展步入新常态。经济增长不可再依赖传统的投资和出口等要素,我国经济步入转型升级的新轨道。随着中国经济进入新常态,供给侧结构改革和“中国制造2025”等政策措施相继提出,
3、制造业依然是经济发展的核心驱动产业,其发展成为各界关注的焦点。而目前我国制造企业普遍面临成本上升、盈利不足、发展停滞等问题,企业的可持续发展和研发创新则至关重要。在经济新常态下,制造企业如何实现财务可持续发展,提高创新绩效,找到新的盈利点,实现绩效最优等成为其财务评价时需要关注的重点。可见,在进行制造企业财务评价时,可持续发展是核心,创新驱动是关键,而传统的财务体系的评价指标和评价方法已经无法满足企业的上述要求。因此,建立一套制造业公司的财务长期发展评价模型对其经营管理意义重大。本文选取无锡制造业上市公司为研究样本,在传统财务绩效评价体系的基础上,引入创新投入指标,立足于可持续发展的评价需要,
4、基于TOPSIS法和因子分析模型,构建出一套新的制造企业跨年度财务综合评价模型。无锡是我国民族工商业的发祥地,其发展史就是一部制造业成长史;产业基础雄厚,上市公司众多。截至2016年3月31日,无锡50家A股上市公司中,就有45家公司属于制造企业。面对经济发展新常态的考验,无锡制造业紧紧抓住“中国制造2025”和“互联网+”等国 家战 略 机遇 ,推 动“供 给侧 ”结构性改革,加快国家自主创新示范区建设,聚焦先进制造业。本文尝试建立新的评价体系,探讨无锡地区制造业 A 股上市公司在长期发展中存在的主要问题,为企业的可持续发展提供建议;另一方面,该评价体系对于其他区域制造企业的财务可持续评价和
5、面板数据的使用具有参考和借鉴意义。二、文献综述国内外不少学者研究了制造企业财务绩效评价问题。不同的学者从不同的视角出发,建立的企业财务评价体系的构成要素和评价模型也存在差异。目前尚未达成一致的标准。FrederickWinslowTaylor提出了科学管理理论,开始关 注 企业绩效评价和管理方法。随后,美国会计工作者Harry在此基础上提出标准成本制度和差异分析制度,形成绩效评价的雏形。这时财务研究尚处于初级阶段,企业仅将成本状况作为财务评价的主要标准。随着企业经营管理趋于多元化,财务绩效评价也由原来的成本控制变为经营绩效评价,DupontCompany首先提出要利用关键的经营和预算项目来评估
6、公司的财务水平,在此基础上DonaldD.Brown创立了以ROE为核心的杜邦财务分析体系,为企业财务状况评价提供了重要依据。随后,AlexanderWole建立了一套综合评价财务状况的沃尔评分体系,这是利用财江南大学商学院 朱和平 郭佳佳基于TOPSIS方法的财务绩效发展评价研究以无锡制造业上市公司为样本【基金项目】江苏省社科基金项目“苏南历史文化背景下中小企业治理结构特征、内部控制缺陷及政策研究”(Z2015107009904);教育部国家级大学生创新创业训练计划项目“供给侧改革视角下无锡制造企业创新驱动及精益化管理研究”(201610295038)【作者简介】朱和平(1964),男,湖南
7、衡阳人,博士,江南大学商学院教授、硕士生导师,研究方向:财务与会计;郭佳佳(1996),女,山东滨州人,江南大学商学院,研究方向:财务与会计绩效评价57万方数据会计之友2017 年第12 期务指标评价企业绩效的一项重大进展。后来Joelstern使用EVA(经济增加值)指标来描述企业的盈利能力。进入21世纪,Malichov etal.1发现对企业财务绩效的研究不再仅局限于与盈利能力相关的指标,而逐渐开始关注资本运用和价值附加相关的问题。PanYuxiangetal.2 运用 17 个财务指标,对医药制造企业的发展状况进行绩效评价。Shaverdietal.3在此基础上,从流动性、财务杠杆比率
8、、营运比率、盈利比率和成长比率方面,构建了5个分目标和17个分指标的财务分层评价体系。随着我国改革深化和现代企业制度的建立,财务评价体系的构建开始得到重视。清华大学企业研究中心从盈利、偿债和成长状况三个角度,选取1100多家企业为样本对象,对其综合绩效进行排序,这是首次大规模地将财务绩效模型用于上市公司的实证分析。李晓津等4在上述三个方面的研究基础上加入了资产管理能力,进而建立了航空制造企业的财务评价体系。陈兴述等5认为公司可持续增长分析应包含盈利能力、分配能力、成长能力、杠杆能力和营运能力五个方面,由此运用模糊评价模型进行评价。苏冬蔚等6以时序立体数据空间为前提,构建动态累积效应模型,从资本
9、结构和盈利、经营、偿债、成长、长期发展能力六个方面对企业可持续发展能力进行研究。之后,张涛7从理论角度论证了将科技创新要素纳入企业绩效评价体系的合理性,并提出从科技创新与可持续发展的视角构建新型企业绩效评价体系的框架思路;据此,李廉水等8在进行评价指标设计时,引入有关科技创新能力方面的9个子指标,从实证角度对制造业的综合发展能力进行评价。单芳9依据企业财务绩效评价标准(2013),从盈利能力、偿债能力、资产运营情况和发展能力等方面设计了12个财务评价指标,以中原地区为例对制造业上市公司的财务绩效进行评价;在上述财务指标基础上,唐建民等10考虑了相关非财务因素进行评价指标的选取,而后对家电制造业
10、上市公司三年的企业绩效进行了对比分析;随后,李博等11在原来只能研究单一年份的基础上,以我国高新技术制造企业20082012年的面板数据为研究对象,通过改进的因子分析法对上市公司财务绩效进行了评价。综合国内外研究情况,企业的财务绩效评价不断得到完善,但也存在诸多问题。有的研究虽然构建了比较全面的财务绩效评价体系,但是大多数研究仅从单一的财务指标角度进行研究;也有在原有评价指标的基础上,运用综合评价模型对企业财务的可持续发展进行了研究,然而他们多数只对一年的横截面数据进行评价,有些学者考虑到了不同时点的动态发展,但模型过于繁琐复杂;有学者使用创新能力对制造业的综合发展进行评价,反映开始重视使用创
11、新相关指标进行评价;然而,他们或者只选取某一年的数据进行实证分析,或者没 有考虑财务的持久发展和创新驱动背景下企业财务绩效的评价要求。本文尝试在综合原有财务评价指标的基础上,加入创新能力评价指标,建立跨年度可持续发展财务评价模型,研究制造企业持久的发展能力和长期的财务绩效。三、研究设计(一)研究方法随着财务评价体系的不断完善,研究方法也随之增加。目前企业评价财务绩效的方法主要有灰色关联度分析法、层次分析法(AHP)、数据包络分析法(DEA)12、模糊综合评价法、熵值法、因子分析和聚类分析、主成分分析法13等。虽然研究方法多样,但是仍旧存在许多弊端:如AHP法,将主观和客观分析结合,各指标的权重
12、一定程度上取决于专家的主观判断,导致结果不够客观真实;而熵值法虽然可以客观赋权,但是缺少各指标间的横向比较;因 子分析法在进行财务评价时受限于同一时期的横截面数据,无法反映财务的长期发展能力。本文在比较分析了上述方法的利弊后,兼顾考虑文章研究的目的,基于TOPSIS方法14,构建出改进的因子分析跨年度评价模型。首先,利用因子分析降维的作用,得出每年制造业上市公司财务评价的影响因子;而后对三年因子得分结果的面板数据建立TOPSIS跨年度评价模型,克服了因子分析只能评价单一时点的横截面数据的片面性;最后对各因子得出的最终结果进行聚类分析。(二)评价指标体系本文在综合上述国内外文献研究成果的基础上,
13、从企业盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力和创新能力5个方面选择了11个分指标,来 对制造企业财务可持续发展进行评价。指标体系如表1所示。指标 分指标 计算公式盈利能力资产报酬率xi1 息税前利润/资产总额净资产收益率xi2 净利润/所有者权益营业利润率xi3 营业利润/营业收入总资产净利润率xi4 净利润/总资产营运能力 总资产周转率xi5 销售收入/资产总额创新能力 研发投入金额xi6 研发投入总金额研发投入占营业收入比xi7 本期研发投入/本期营业收入偿债能力 速动比率xi8 速动资产/流动负债产权比率xi9 负债总额/股东权益成长能力 总资产增长率xi10 本期资产增加额/期初资产总
14、额净利润增长率xi11 本期利润增加额/期初利润总额表1 无锡制造业财务绩效评价指标绩效评价58万方数据因子起始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入总计 方差贡献(%)累计方差贡献(%) 总计 方差贡献(%) 累计方差贡献(%) 总计 方差贡献(%) 累计方差贡献(%)1 3.947 35.885 35.885 3.947 35.885 35.885 3.867 35.159 35.1592 2.029 18.449 54.334 2.029 18.449 54.334 1.994 18.127 53.2863 1.828 16.621 70.955 1.828 16.621 70.955
15、1.475 13.406 66.6924 1.214 11.036 81.991 1.214 11.036 81.991 1.384 12.586 79.2785 1.040 9.457 91.448 1.040 9.457 91.448 1.339 12.170 91.4486 0.362 3.290 94.7397 0.316 2.872 97.6118 0.130 1.184 98.7959 0.083 0.754 99.54810110.0390.0100.3590.09399.907100.000表3 公因子方差贡献情况四、实证研究(一)样本数据来源与处理文章将制造业和无锡地区相结合
16、,选取20132015年无锡上市公司作为研究样本,剔除被ST和*ST的上市公司以及财务数据不完整的公司,最终得到32家无锡上市公司。本文的数据是通过CSMAR数据库和巨潮资讯网的人工整理获得,统计软件为SPSS22.0和Matlab2016a。(二)指标数据标准化由于不同财务指标间存在方向和量纲差异,故而应该对其标准化处理。根据其经济意义,本文 将上述指 标分为产出类、投入类以及特殊类三种指标。经标准化处理后的数据有以下优点:( 1 )保 留 了 原 指 标 值间分布差异性;(2)将三种指标均正向化为产出类指标;(3)对于评价矩阵X中的值为负数也适用。具体方法如下:有m家上市公司,n个财务指标
17、,第i个样本的第j个指标值记为xij,max(x1j,x2j,xmj)记为kj,min(x1j,x2j,xmj)记为lj,n个指标的m个样本数据构成评价矩阵X。X=x11 x1nxm1 xmnrLIIIIIIII、JIIIIIIII第一步,对于投入类,值越小,财务绩效评价结果越优。xij=kj-xij+lj本文中投入类指标为产权比率。为方便起见,每一步的xij为下一步的xij,下同。第二步,对于第j(1jn)个指标,如果有xij0,则xij=xij-lj。第三步,对于特殊类,取一定数值为最优,设其最优值为zj。xij= zj-xij, xijzjxij-zj, xijzj本文中,特殊类指标有速
18、动比率,其临界值zj取1。此时,再将所得指标值重复进行第一步中的处理。第四步,对经过处理后的值做标准化处理。yij=xij-x jsj最后,得到均值为0,方差为1的标准化矩阵Y=(yij)mn。(三)因子适用性检验本文采用KMO和Barlett的检验来分析因子分析法的适应性,结果如表2所示。结果发现,每年的KMO的检验统计量全部大于0.5,Bartlett球度检验的P值均小于0.05,可知因子分析在此适用。(四)公因子提取在提取因子时,使用主成分分析法,为节省篇幅,仅将2015年无锡制造业上市公司的初始值、提取平方和载入和旋转平方和载入列示。根据表3所示结果,2015年得到的5个公因子可以反映
19、原有评价体系91.488%的信息,而2013年和2014年的公因子累计贡献率分别为84.783%和82.950%,均超过80%,也可以替代原有信息。(五)公因子命名本文采用最大方差法进行因子旋转,而后据此对公因子变量进行命名,2015年 2014年 2013年KMO检验值 0.620 0.635 0.673Bartlett球形检验值2 307.354 306.786 307.819df 55 55 55Sig. 0.000 0.000 0.000表2KMO检验和Bartlett球度检验绩效评价59万方数据会计之友2017 年第12 期以2015年为例,其结果如表4所示。由表4可知,第一主成分中
20、资产报酬率、净资产报酬率、营业利润率和总资产净利润率的载荷值较大,对其称为盈利因子Fi1。第二主成分中速动比率和产权比率因子的载荷值较大,它们是度量无锡制造业上市公司偿债能力和财务杠杆利用能力的指标,称之为偿债因子Fi2。第三主成分中研发投入金额和研发投入占营业收入比的载荷值较大,它们主要反映了公司的创新能力及投入情况,故将其命名为创新因子Fi3。第四主成分中总资产周转率的载荷值较大,体现了公司的资金运作和资产周转情况,故将其命名为营运因子Fi4。净利润增长率和总资产增长率在第五主成分中具有较大载荷值,它们主要是体现公司利润变化情况的指标,称之为成长因子Fi5。(六)每年因子得分因子得分函数是
21、原有变量线性组合回归的结果。以2015年为例,根据因子得分系数矩阵可以得到各函数中变量值的系数,其大小反映了该变量对得分结果的重要性。本文列出2015年的因子评分系数矩阵,如表5所示。因子得分函数分别如下:Fi1=0.258xi1+0.251xi2+0.255xi3+0.259xi4+0.002xi5+0.015xi6+0.039xi7-0.032xi8-0.011xi9+0.013xi10-0.008xi11F i2=-0.036xi1-0.013xi2-0.002xi3-0.012xi4+0.018xi5-0.067xi6+0.244xi7+0.464xi8+0.460xi9-0.136x
22、i10+0.012xi11F i3=0.017xi1-0.001xi2+0.050xi3+0.021xi4+0.181xi5+0.695xi6+0.439xi7+0.079xi8-0.093xi9+0.102xi10-0.112xi11Fi4=-0.036xi1+0.008xi2+0.020xi3-0.005xi4+0.752xi5+0.219xi6-0.130xi7+0.062xi8+0.013xi9-0.345xi10+0.166xi11Fi5=-0.042xi1+0.042xi2-0.012xi3+0.005xi4+0.163xi5-0.142xi6+0.072xi7-0.098xi8+
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