基于云計算概念下上市公司的財務(wù)績效評價研究

王夢遷　丁爍　岳寧寧　王海俠

[摘要]本文對38家云計算上市公司2016年的財務(wù)績效進行了評價，構(gòu)建了以盈利因子、償債因子、營運因子和發(fā)展因子為骨架的評價指標(biāo)體系，進行因子分析，給出了綜合的績效得分及排序。進一步研究影響財務(wù)績效的因素，本文采用了分位數(shù)回歸模型對影響因素進行回歸估計分析，得出了云計算上市公司要提高公司規(guī)模、優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)促進財務(wù)績效等結(jié)論。

[關(guān)鍵詞]云計算公司 因子分析 分位數(shù)回歸

一、引言

近年來，云計算、大數(shù)據(jù)等熱門詞成為了IT屆的主流，云計算是使計算分布在大量的分布式計算機上，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)靈活處理各種網(wǎng)絡(luò)資源，實現(xiàn)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的運算模式。我國云計算的規(guī)模在2015年已達到了1500億元，同比增長30%，預(yù)計在2019年規(guī)模將達到4300億元，云計算儼然已成為了中國科研戰(zhàn)略開發(fā)的重要方向之一。中國在全球的云計算市場也搶占先機，阿里云已躋身全球云計算四大巨頭，騰訊、華為、聯(lián)想、等也在云計算市場上大放異彩。在這樣的背景下，對全國有代表性的云計算公司進行財務(wù)績效評價，研究績效評價因素具有深遠意義。

二、文獻綜述

國內(nèi)外在研究企業(yè)績效評價時，大致經(jīng)歷了從淺到深的過程。

1903年，美國杜邦公司提出了杜邦分析法，該方法的特點是將數(shù)個用作評價公司財務(wù)狀況以及經(jīng)營效率的比率按其相關(guān)規(guī)律有機的結(jié)合，組成一套完整的財務(wù)分析指標(biāo)體系。該方法關(guān)鍵在于建立具有連貫性的財務(wù)比率指標(biāo)體系，確定總指標(biāo)以及建立各個指標(biāo)間的相互關(guān)系。

1992年，平衡計分法使得研究企業(yè)績效評價體系進入了一個新的階段。Kaplan和Norton在《平衡計分卡一驅(qū)動績效指標(biāo)》中對平衡積分法總結(jié)了該方法對績效評價過程中體現(xiàn)的指標(biāo)平衡。由于平衡計分法創(chuàng)新性的將非財務(wù)指標(biāo)納入了評價體系，所以在績效評價中的應(yīng)用更加具體有效。

1970年，美國運籌學(xué)家薩蒂提出了層次分析法，是系統(tǒng)化的定性定量相結(jié)合的分析法，在績效評價中也有廣泛的應(yīng)用。陳嘉立（2011）用層次分析法對銀行進行績效評價的研究，將定性分析與定量分析相結(jié)合，對銀行的財務(wù)績效做出了系統(tǒng)的評價。

三、云計算公司財務(wù)績效評價研究

相比文獻綜述的績效評價方法，因子分析法根據(jù)指標(biāo)間的方差貢獻率確定因子權(quán)重，避免了人為主觀因素的制約，更為可靠客觀。因此本文通過因子分析進行云計算上市公司的財務(wù)績效評價。

（一）因子分析模型概述

因子分析是將具有復(fù)雜關(guān)系的多個指標(biāo)提取為少數(shù)綜合因子的一種統(tǒng)計方法。少數(shù)的綜合因子能夠反映原來多個指標(biāo)的大部分信息，這是一種降維思想。通過方差貢獻率大小將多個指標(biāo)整合為幾個公共因子，同組的變量相關(guān)性較強，不同組的相關(guān)性較低。

其中系數(shù)a_ij為第i個變量與第k個因子之間的線性相關(guān)系數(shù)，也稱載荷。ε稱為特殊因子，代表公因子之外的因素影響。對因子載荷進行估計，計算出各個公因子的得分，再以各個因子的貢獻率為權(quán)重進行加權(quán)求和計算出綜合得分。

（二）樣本選擇

本文選取了國內(nèi)A股上市的38家云計算公司作為研究樣本，對其財務(wù)績效進行評價，選取財務(wù)數(shù)據(jù)時間為2016年，所有數(shù)據(jù)均來自于巨潮資訊網(wǎng)披露的公司年報。

（三）指標(biāo)選取

本文參考相關(guān)資料，選取了12個財務(wù)指標(biāo)，并歸結(jié)為四類反映公司獲取利潤、償還債務(wù)、經(jīng)營狀況以及發(fā)展空間的能力的體系，具體的指標(biāo)體系見表1。

（四）績效評價實證分析

1.標(biāo)準(zhǔn)化處理。從本文構(gòu)建的財務(wù)績效評價指標(biāo)體系中可看出各個指標(biāo)的數(shù)據(jù)大小差異較大，量綱和數(shù)量級不同，為消除數(shù)據(jù)的偏差，本文對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

2.因子分析檢驗。一般通過KMO檢驗和Bartlett球度檢驗評價指標(biāo)。KMO檢驗用于檢驗原始變量間的簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)，取值在0～1之間，若值越接近1，因子分析效果越好，一般認為當(dāng)KMO統(tǒng)計量大于0.5時，即可進行因子分析。

Bartlett球度檢驗是將變量的相關(guān)系數(shù)矩陣作為基礎(chǔ)，如果概率P值小于給定的顯著性水平，拒絕原假設(shè)，即各變量之間存在相關(guān)關(guān)系，可以進行因子分析。

本文對處理過的數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗，得出KMO統(tǒng)計量為0.528，大于0.5；Bartlett球度檢驗統(tǒng)計量的卡方值為395.793，對應(yīng)的P值為0，說明本文選取的樣本適合進行因子分析。

3.公因子提取。本文將變量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的相關(guān)系數(shù)矩陣作為研究對象，利用SPSS22.0軟件進行求解。通過主成分分析法求解出公共的特征值、方差貢獻率及累計方差貢獻率，并提取公共因子，如表2所示。

如上表所示，根據(jù)特征值大于1的準(zhǔn)則提取出四個公共因子。方差貢獻率用來表示每個公共因子相對重要性的尺度，值越大，公因子就越重要，表2顯示，四個公共因子的累計方差貢獻率為82.77%，即四個公共因子反映了82.77%的原始變量信息。

最后三列是旋轉(zhuǎn)后的因子組，第三個因子的方差貢獻率占全部的22.619%，解釋能力最明顯；其次是貢獻率占21.450%的第二個因子；其他兩個因子的貢獻率分別為20.325%和18.376%，由此，本文用這四個因子來評價公司的財務(wù)績效評價是可行的。

提取公共因子后，對因子載荷矩陣進行方差最大化旋轉(zhuǎn)，方便對因子的命名，并對其解釋，旋轉(zhuǎn)過后的因子載荷矩陣見表3。

表中顯示，第一個公共因子主要與凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)利潤率、每股收益三個指標(biāo)變量相關(guān)，這三個指標(biāo)恰反映公司獲取利潤的能力，因此命名為盈利因子；第二個公共因子主要與資產(chǎn)負債率、流動比率、產(chǎn)權(quán)比率三個指標(biāo)變量相關(guān)，反映公司償還債務(wù)的能力，命名為償債因子；第三個公共因子與流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有關(guān)，反映公司的經(jīng)營狀況，命名為營運因子；第四個公共因子與凈資產(chǎn)增長率、營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)增長率指標(biāo)變量相關(guān)，反映公司成長發(fā)展的空間，命名為發(fā)展因子。

4.因子得分。下表為因子得分系數(shù)表，根據(jù)表中變量的系數(shù)，對其進行加權(quán)求和，計算出每個公共因子的得分。

根據(jù)上述的因子得分系數(shù)表，本文得出以下因子的得分函數(shù)

由因子的得分函數(shù)，我們可以計算出上市公司的單個公共因子得分，再以此為基礎(chǔ)計算上市公司的綜合因子得分，綜合得分的計算公式為：

其中，i是第幾個公共因子（i---l，2，3，4），di為第i個公共因子在綜合績效評價中所占的權(quán)重，是其方差貢獻率占累計方差貢獻率的比重，F(xiàn)為總得分。根據(jù)表2，計算出各個公共因子在綜合績效評價中所占的比重為：盈利因子權(quán)重0.135，償債因子權(quán)重0.36，營運因子權(quán)重0.318，發(fā)展因子權(quán)重0.187。由此，我們得出云計算上市公司的財務(wù)績效評價綜合得分為：

根據(jù)單個因子的得分可以計算出云計算上市公司的財務(wù)績效評價綜合得分，單個因子的得分以及綜合得分以及排序具體結(jié)果見表5。

通過因子分析，我們得出了云計算公司在盈利、償債、營運和成長方面綜合的績效評價排序。那么這些公司的財務(wù)績效評價的效果與哪些因素有關(guān)呢？受到這些因素的影響又有幾何呢？本文接下來繼續(xù)研究財務(wù)績效的影響因素，從而為促進公司提高績效評價提出建議。

四、財務(wù)績效影響因素研究設(shè)計

（一）分位數(shù)回歸模型簡述

傳統(tǒng)意義上來講，研究財務(wù)績效的影響因素，會采用均值回歸，但1978年Koenker和Bassett在最小二乘法的基礎(chǔ)上提出了分位數(shù)回歸模型。相較于均值回歸而言，分位數(shù)回歸能夠全面度量因變量的整體分布特征，且允許誤差項一般分布，應(yīng)用范圍更廣泛。因此本文運用分位數(shù)回歸進行分析財務(wù)績效的影響因素。

分位數(shù)回歸模型的基本思想?？紤]因變量Y，它的分布函數(shù)決定其所有性質(zhì)，即F（y）=Pr（Y

其中τ∈（0，1），β是系數(shù)變量，會隨著τ的變化而不同。因此分位數(shù)回歸基本思想為通過τ在0到1中取值，使回歸變量估計相應(yīng)變量的不同分位數(shù)，從而分析因變量的整個條件分部信息。

（二）財務(wù)績效影響實證分析

影響上市公司財務(wù)績效的影響因素有很多，分為內(nèi)部因素和外部因素，結(jié)合上市公司的本身特點及國內(nèi)外文獻，我們將重點放在上市公司的內(nèi)部因素上，并且從公司規(guī)模、獲利能力、資本結(jié)構(gòu)、收益現(xiàn)金流以及資產(chǎn)流動率分析，由此構(gòu)建財務(wù)績效的影響因素的指標(biāo)體系。a₁資產(chǎn)報酬率反映公司的獲利能力，a₂總資產(chǎn)反映公司規(guī)模，a₃總負債率反映公司的資本結(jié)構(gòu)，a₄凈利潤現(xiàn)金比率反映收益現(xiàn)金流，a₅流動比率反映資產(chǎn)流動性。

下面通過分位數(shù)回歸模型對上述的財務(wù)績效影響因素進行分析，結(jié)合前文，我們建立如下的財務(wù)績效影響因素的分位數(shù)回歸模型：

其中，y是分位數(shù)回歸的因變量，即為上市公司的綜合績效得分，a_i是解釋變量，即上述的五個指標(biāo)體系，β₀是常數(shù)項，ω表示誤差項。針對此模型，本文采用Eviews8.0軟件對其進行分位數(shù)回歸分析。

本文選取了7個分別為0.15、0.3、0.4、0.5、0.6、0.75、0.9的不同的分位點進行回歸估計，下表為分位數(shù)回歸的結(jié)果。

由上表我們可以對財務(wù)績效的影響因素展開分析。

資產(chǎn)報酬率的回歸系數(shù)都是正值，相對較大，且?guī)缀跬ㄟ^了顯著性檢驗，表明資產(chǎn)報酬率反映的公司獲利能力對于財務(wù)績效影響是比較大的，成正相關(guān)關(guān)系，可以說是密切相關(guān)的。

總資產(chǎn)也都通過了顯著性檢驗，它的回歸系數(shù)都是正值，且呈遞增狀態(tài)，表明總資產(chǎn)反映的公司規(guī)模與公司的財務(wù)績效呈正相關(guān)關(guān)系，且財務(wù)績效處于前列的受公司規(guī)模的影響是比較大的。

總負債率在各個分位點上的回歸系數(shù)相對較大，都為正數(shù)，都通過了顯著性檢驗，與上述類似，表明總資產(chǎn)率反映的公司資本結(jié)構(gòu)與財務(wù)績效有著非常明顯的正相關(guān)關(guān)系。

凈利潤現(xiàn)金比率在各個分位點上未通過顯著性檢驗，說明收益現(xiàn)金流對財務(wù)績效的影響不大。

資產(chǎn)流動性整體都通過了顯著性檢驗，其回歸系數(shù)都為負值，說明了資產(chǎn)流動性反映的資產(chǎn)流動性與公司的財務(wù)績效成負相關(guān)關(guān)系。

五、結(jié)論

本文運用因子分析對38家云計算上市公司的財務(wù)績效進行了評價，并在此基礎(chǔ)上運用分位數(shù)回歸模型對財務(wù)績效的影響因素做出了回歸分析，研究表明，云計算上市公司的財務(wù)績效的評價指標(biāo)對于績效評價關(guān)聯(lián)度不同，其中公司的營運能力對于財務(wù)績效考核評價關(guān)聯(lián)度最大。

在影響財務(wù)績效的因素中，公司獲利能力、公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)這些影響因素對財務(wù)績效呈正相關(guān)關(guān)系，其中公司獲利能力和資本結(jié)構(gòu)對于上市公司績效影響較為顯著，因此云計算上市公司要重視這方面的發(fā)展，制定適當(dāng)?shù)墓菊?、完善相關(guān)制度，且公司高層應(yīng)優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，從而有力促進云計算上市公司的財務(wù)績效的提高。此外，云計算上市公司應(yīng)針對各自的單項財務(wù)指標(biāo)作出各公司的財務(wù)調(diào)整，提高財務(wù)績效。