【作 者】
周 谧1（副教授），解耀东1，李丹丹2
【作者单位】
1.合肥工业大学管理学院，合肥230009；2.中国科学技术大学管理学院，合肥 230026
【摘 要】
【摘要】本文拟根据不同评价主体的不同目的对评价进行分类：基于投资目的的外部评价和基于经营管理目的的内部评价。外部评价利用K-均值聚类选取评价指标，内部评价利用系统聚类选取评价指标。结合安徽省国有上市公司进行实证研究，针对不同评价主体的不同使用目的得出更具针对性的评价结果，并给出相应建议。
【关键词】国有上市公司；业绩评价；评价主体分类；聚类分析
【中图分类号】F276 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2017）03-0067-7对上市公司经营业绩进行合理评价是证券市场健康发展的基础，经营业绩评价研究已从传统的单指标评价过渡到多指标的综合评价。近年来，一些不同的评价方法被应用到公司业绩评价。Rohollah（2014）采用模糊层次分析法分析了伊朗8个水泥公司的财务表现，并根据其财务表现对公司经营业绩进行了排名。Lars（2015）设计了一个决策模型评价半导体上市公司的效率和经营业绩，并结合数据包络分析和改进的灰色关联分析来评估业务性能，具有较强的客观性。
国内比较有代表性的综合评价方法是诚信证券评价体系，它是由中国诚信证券有限公司与《中国证券报》合作，选取六个财务指标进行考核。此外还有清华大学与《中国证券报》共同推出的上市公司财务绩效排序体系。张芯（2001）分析了国内上市公司经营业绩评价中存在的问题，并预测了上市公司评价的趋势，强调企业业绩评价在企业经营中的导向性作用。徐梦洁（2015）介绍了在国资委推出经济增加值（EVA）考核的大背景下，EVA应如何运用，并就新考核背景下如何衔接全员考核给出了建议。贾亚梅（2015）提取了7个反映上市公司经营绩效的公共因子，并运用因子分析法对41家金融上市公司经营业绩进行了排名，证实了因子分析法可以较好地减少指标间的冗余。
目前上市公司经营业绩研究方法虽然很多，但大多数都是一概而论，针对所有评价结果使用者只提供一套评价方案，而忽略不同评价结果使用者关注的重点有所不同。随着我国经济的稳健发展，安徽省上市公司的队伍不断壮大，无论从质量还是数量来看，安徽省上市公司已经步入我国上市公司领域第一梯队。随着安徽省股权多元化战略的推进，安徽国有上市公司的经营业绩是否得到了提高？本文针对安徽国有上市公司经营业绩评价，根据评价目的的不同将评价主体分类，主要分为以债权人、股东为主的外部评价主体以及以企业经理人员为主的内部评价主体，并结合评价主体的分类，确定基于投资目的的评价目标和基于经营管理目的的评价目标。
二、评价指标选取
1. 外部评价指标的初步选取。本文的评价客体是安徽省国有上市公司，包括国有参股和国有控股公司。外部评价主体是指公司外部的利益相关者，赵尔军（2014）分析了国有上市公司利益相关者的特点。王俊飚（2008）虽然并未对评价主体进行明确分类，但其站在投资者角度对上市公司经营业绩进行评价，与本文基于投资目的的外部评价角度类似，其利用调查问卷的形式，获得投资者关心的14个指标，具体如表1所示。2. 内部评价指标的初步选取。企业经理人员基于更加全面真实的信息对企业经营业绩进行评价，目的在于了解自身业绩增长潜力以及改善企业经营决策的方法。企业内部经理人员实际参与企业的经营活动，他们不仅关注过去的经营成果，还需要考虑企业未来的发展，所以企业经理人员希望看到一份可以反映企业业绩增长能力的评价结果。周勋（2003）从驱动业绩增长的影响因素角度选取了19个财务指标，可以有效地反映企业的真实经营情况，有利于经营者的长期决策。本文拟采取该指标体系作为内部评价的基础指标。由于企业内部数据较难获得，因此从中选取了11个指标，如表2所示。
3. 运用聚类分析法对指标进行二次筛选。为了使评价结果更具客观性和科学性，本文拟在上述指标体系的基础上，采取聚类分析法对指标进行二次筛选。聚类分析一般分为K-均值聚类和系统聚类。K-均值聚类是一种先给出一个比较粗糙的初始分类，然后选择某一原则进行不断修改，直至得到最为合理的分类的定量分析方法。系统聚类通常有两种形式：对研究对象本身进行分类的Q聚类以及对研究对象的观察指标进行分类的R聚类。本文以上文初步选取的指标为聚类样本，在外部评价过程中利用K-均值聚类分析对指标进行分类，并且利用ANOVA方差分析（F检验）来确定最为适当的分类数，即当F值较大时，说明类间差异显著，分类是合理的。在内部评价过程中利用系统聚类分析对指标进行分类，最后选取代表性指标。
三、安徽省国有上市公司外部评价实证研究
1. 获取外部评价数据。截至2015年3月末，安徽省上市公司共82家，主板上市48家，中小板上市26家，创业板上市8家，其中上交所上市32家，深交所上市50家。依据实际控制人性质对82家上市公司性质进行判断，可将企业性质分为三大类：企业经营单位、非企业经营单位和自然人。由于大多数上市公司的实际控制人性质不唯一，因此删除了实际控制人性质代码为3×××的上市公司30家，得到安徽国有上市公司样本52家，由于有些公司的某项指标数据无法获得，因此不具有研究价值，在剔除这些上市公司后，确定39家上市公司样本。依据国泰安数据库获取表1中14个指标的数据，时间为2013年1月 ~ 2015年12月。
2. K-均值聚类分析。一般K-均值聚类分析主观指定分类个数，本文为了确定更客观的分类数，根据方差分析原理，将F值均值最大的一组分类数确定为最佳分类数，利用SPSS软件将数据连续分为2 ~ 8类结果，如表3所示。
由表3可以看出，当分类数为7时，F值均值显著大于其他分类数，分类效果显著，因此将财务指标分为7类，可得到最终聚类中心。当聚类数为7时，每一类中样本分布情况如表4所示。
由表4可以看出，第一类中有8个指标，其余6类中都只有一个指标，具体指标分布如表5所示。
3. 外部评价指标选取。利用K-均值聚类分析将外部评价的14个指标分为7大类，聚类成员到聚从表6可以看出，第二类到第七类都只有一个指标，如果一类中只有一个指标，那么这个指标就作为这个类的类中心，到聚类中心的距离是0，因此并不涉及类内指标选取问题，直接确定净资产收益率、存货周转率、已获利息倍数、盈利现金流量率、主营业务利润增长率、应收账款周转率这6个指标为外部评价最终选取指标。第一类中有8个指标，必须从8个指标中选取最能代表该类指标特点的指标，本文将距离类中心平均距离最近的指标指定为该类代表指标，结合聚类成员表，得出第一类聚类中心的平均距离为2.448，所以指标3最接近于平均距离，得出第一类指标的代表指标为主营业务利润率。
4. 对选取的指标进行赋权。对数据进行标准化处理，并应用熵值法赋权，结果如表7所示。
5. 外部评价结果。对选取的39个安徽省国有上市公司样本，经过指标选取和指标赋权，得出评价结果如表8中第3、4列所示。
从表8中的评价结果可以看出，证券代码为601801、000417、600470、600318、000619的五家公司具有较好的投资潜力和盈利能力，投资者在进行投资时可以综合考虑其非财务指标，优先投资或优先分配投资额。然而，证券代码为000153、000980、600567、600444、600520的五家公司在基于投资者视角的经营业绩评价中表现欠佳，投资者在无法充分获取企业其他方面信息的情况下应该慎重投资。
四、安徽省国有上市公司内部评价实证研究
1. 获取内部评价数据。本文拟利用某些财务指标量化企业内部经营效率，结合初步选取的11个内标以及本节中外部评价选取的样本进行实证研究。
2. 利用系统聚类分析筛选内部评价指标。由于内部指标数量少于外部指标数量，采取系统聚类方法选取内部评价指标。系统聚类方法最大的缺点是不能像K-均值聚类输出类与类之间的距离，因此，本文将组间联接的平方Euclidean距离度量标准与组间联接的相关性度量标准相对比，选取最具代表性的指标。以平方Euclidean距离为度量标准，以组间联接为聚类方法对11个财务指标、39个样本进行聚类分析，结果如图1所示。
由图1可知，当聚类数为10时，X9和X6归为一类，其余各成一类；当聚类数为9时，X10、X9和X6归为一类，其余各成一类；当聚类数为8时，X11和X4归为一类，X10、X9和X6归为一类，其余各成一类；当聚类数为7时，X10、X9、X6、X11和X4归为一类，其余各成一类；当聚类数为6时，X7、X10、X9、X6、X11和X4归为一类，其余各成一类；当聚类数为5时，X5、X7、X10、X9、X6、X11和X4归为一类，其余各成一类；X8、X1、X3随着聚类数的减少，依次向大类靠拢。该种聚类方法下树状图如图2所示。
由图2可以看出，以平方Euclidean距离为度量标准时，如果以5为标准，只有指标X2有显著差异，其他指标无显著差异。为了摒除由于度量标准的特殊性而降低指标选取的客观性，本文拟进行以相关性为度量标准的组间联接分析。以相关性为度量标准，以组间联接为聚类方法对11个财务指标、39个样本进行聚类分析，结果如图3所示。
由图3可知，当聚类数为10时，X2和X3聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为9时，X1、X2和X3聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为8时，X1、X2和X3聚为一类，X11、X9聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为7时，X1、X2和X3聚为一类，X11、X9和X6聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为6时，X1、X2和X3聚为一类，X11、X9和X6聚为一类，X8和X4聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为5时，X1、X2和X3聚为一类，X11、X9和X6聚为一类，X10、X8和X4聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为4时，X1、X2、X3、 X11、X9和X6聚为一类，X10、X8和X4聚为一类，其余指标各为一类；当聚类数为3时，X1、X2、X3、X5、X11、X9和X6聚为一类，X10、X8和X4聚为一类，X7为一类。该种度量标准下树状图如图4所示。
从图4可以看出，在以相关性为度量标准的情况下，如果以15至20间某个数为标准，X5和X7是显著异于其他指标的。此时，X1、X2和X3为一小类，X9、X11和X6为一小类，X4、X8和X10为一小类。
结合以上两种度量标准的分析结果，在平方距离度量标准下有显著差异的指标有X2，在相关性度量标准下有显著差异的是X5和X7，因此最终选取的指标必然包括这3个指标。在相关性度量标准下，一小类已有X2入选，因此不再选取代表指标；第二小类和第三小类分别选取位于中间位置的X11和X8作为代表指标。内部评价最终选取指标如表9所示：
3. 对选取的内部指标赋权。首先对数据进行标准化处理，然后计算ej、gj、wj，所得结果如表10所示：
4. 内部评价结果。经过指标选取和指标赋权，对39个安徽国有上市公司样本最终得出的评价结果如表8中第5、6列所示。由评价结果可以看出，证券代码为600418、000630、600808、600470和600575这五家公司在经营管理方面表现较好。然而，证券代码为600444、600218、002140、600990和600502这五家公司综合评价结果与前五家相距甚远，企业经营管理人员应该进行深入调查。
五、内外部评价结果对比分析
1. 内外部评价结果差异分析。39个样本内外部得分的差距如图5所示。可以看出大部分样本内外部评价得分差距较小，有8个样本差距较大，分别是合肥百货、海螺型材、铜陵有色、安徽巢东水泥股份有限公司、安徽江淮汽车股份有限公司、安徽皖江物流股份有限公司、马鞍山钢铁股份有限公司、安徽新华传媒股份有限公司。有9家公司内外部评价结果基本一致，分别是丰原药业、美菱电器、安凯客车、华孚色纺、辉隆股份、安徽金种子酒业股份有限公司、安徽全柴动力股份有限公司、华菱星马汽车股份有限公司以及安徽方兴科技股份有限公司。
39个样本内外部评价结果排名的差距如图6所示：
将排名在0 ~ 10看作优，排名在10 ~ 20看作良，排名在20 ~ 30看作及格，排名在30 ~ 39看作不及格。从图6可以看出，样本中内外部评价差异跨等级的有19个，有差异但没有跨等级的19个，没有差异的只有1个样本。由此可见，安徽国有上市公司的内外部评价结果存在一定差异。
2. 国有股权比例对内外部评价结果的影响分析。通过查阅39个样本的实际控制人情况，得出7个样本为国有参股，32个样本为国有控股，在国有控股中国有性质控股比例超过40%的共有10家，超过50%的共有5家，国有控股中国有性质控股比例具体情况如表11所示。
结合评价结果，从两个角度分析国有控股和国有参股的经营业绩差异，如表12和表13所示。
从外部评价结果可以看出，国有控股上市公司的经营业绩在一定程度上高于国有参股，在国有控股上市公司中，随着国有性质股权比例的增大，经营业绩也呈现上升的趋势。从以上统计结果可以看出，随着政府对国有企业的一系列改革，国有股权表现出较强的生命力，成为投资市场的“潜力军”。内部评价结果和外部评价结果类似，国有控股的平均经营业绩也是高于国有参股的，而且随着国有性质股权比例的增加，经营业绩呈现上升趋势。可以看出，政府对国有企业的一系列变革起到了积极作用，在经营业绩评价中，没有因为国有股权比例的提高而出现管理效率降低的情况。
六、结论
本文以安徽省国有上市公司的经营业绩为评价客体，将评价主体分为外部评价和内部评价。为获得针对外部评价主体的评价结果，利用客观方法选取基于投资目的的外部评价主体最关心的14个财务指标，然后利用K—均值聚类分析在14个指标中选取了7个作为评价指标，将主观方法与客观方法相结合，使评价指标既具相关性又具客观性。为获得针对内部评价主体的评价结果，利用客观方法选取基于经营管理目的的内部评价主体最关心的11个指标，运用系统聚类分析最终选取5个最具代表性的财务指标进行综合评价。通过对选取样本进行评价，发现内外部评价的结果存在一定差异，这也证明了基于不同评价主体分别进行评价的必要性。
主要参考文献：
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