现代会计准则下上市公司经营业绩的综合评估和实证分析

引言
　　随着全球经济一体化的发展，会计准则的国际趋同已成为必然趋势。新准则在资产的概念结构、收益观点、计量属性、利润确认等方面均发生了重大变化，与此同时，我国越来越多的企业开始走上国际经济舞台，上市公司的经营业绩综合评估成为我国业绩评价理论研究领域内的热点。
　　近几年，我国开展了针对上市公司业绩评估方面的理论研究和应用探索。文献[1]研究了依据上市公司各项财务指标数据的内在关系，应用主成分评价方法确定各项指标在总评价体系中的权重；文献[2]从评价程序的确立、指标本文由论文联盟http://收集整理体系的选择和评价方法的确定等三个方面对我国上市公司经营业绩评价系统创新与改进提出建议；文献[3]阐述了通过新会计准则对国有企业绩效评价影响的分析。经分析我国已有研究还有如下不足之处：①由于新准则中“收益观”向“资产负债观”的转变，传统业绩评估指标不再适应新准则的要求；②现代会计准则更加关注权益的变动，使得传统评估体系与受益信息的决策相关性降低。
　　1 现代会计准则下业绩评估体系的构建
　　1.1 评估指标选取应考虑的因素分析
　　笔者从新会计准则在财务报告披露方面的主要变化入手，从获利能力、资产营运能力、偿债能力和发展能力这四个方面对公司经营业绩的影响因素分析，以公司的长远利益为目标来构建新的评估指标体系。
　　1.1.1 获利能力：设置净资产收益率、资产报酬率、每股收益、营业利润率四个指标。Www.11665.cOm①总资产报酬率，体现了资产利用效率，说明企业在节约资金、增加收入使用等方面取得的效果；②净资产收益率，评价投资者的投资行为是否正确，是由净资产收益率来决定的，投资者投资股票的根本目的是为了获取收益；③每股收益，用来评价普通股获利水平和投资风险，是投资者据以衡量企业盈利能力、评估企业成长潜力；④营业利润率，该指标体现营业收入的收益水平。在新《企业会计准则—基本准则》中，收入的定义发生了变化，利润表不再区分主营业务收入和其他业务收入，而将它们合并为经营业务，这个变动既避免了人为粉饰会计报表的可能，也与当前企业经营日益多元化的趋势相适应。
　　1.1.2 资产营运能力：根据现代会计准则，企业所有资产发生减值时，都应当对所发生的减值损失及时加以确认。当企业各类资产计提减值准备后，反映营运能力财务比率的分析将会遇到问题，即计算公式中涉及的资产是否包括已经计提减值准备的部分。有学者认为，应当使用资产“净额”，理由是可以保持分子分母计算口径的一致。对此，笔者认为不妥。以“存货周转率”为例，企业对外披露财务报表上列示的存货是已经提取减值准备后的净额，而销售成本并没有相应减少。其结果是，提取减值准备越多，存货账款周转率越高。然而，这种周转天数的减少并不能够说明企业资产管理良好，恰恰相反，企业存货管理欠佳。
　　1.1.3 偿债能力：设立资产负债率来反映上市公司的长期偿债能力，经营业绩良好的上市公司，其债务结构合理。设立现金流动负债率来反映上市公司的短期偿债能力。现金流动负债比率，从流动角度反映经营活动产生的现金净流量对短期债务的保障程度，不受那些不易变现的存货和应收款项的影响，能更准确地反映企业的短期偿债能力。
　　1.1.4 发展能力：反映投资者未来收益和债权人长期债权的风险程度。营业收入的增长、资本增值、利润增加等是企业发展的基础，都会影响企业的发展能力，对此类因素进行分析，可以在不考虑外部环境变化因素的条件下评估企业未来发展能力。①每股收益增长率，大致判断企业未来的盈利趋势，可通过对该指标连续多年的比较分析。②净利润增长率是指企业一定时期净利润增长额与前期净利润的比率，它表明企业净利润的变动趋势，体现了企业的具有可持续性增长能力。③经营现金流量增长率，该指标用来衡量企业本期经营活动现金净流量规模的增长情况，这是企业现金管理成功与否的重要标志。

　　1.2 上市公司经营业绩的评估体系构建
　　新业绩评估体系体现了新准则下财务报表注重资产负债观的新理念，从全面收益的角度来衡量企业的经营业绩。新会计准则下经营业绩指标体系与传统经营业绩指标体系结构对比如表1所示。
　　2 经营业绩综合评价方法的确定
　　2.1 基于因子分析法经营业绩的综合评估
　　因子分析以指标相关矩阵内部的依赖关系研究为起点，将具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的多变量统计分析方法。
　　具体步骤如下：
　　2.1.1 数据的预处理 首先对其预处理，使评价结果趋于合理，将反映上市公司经营业绩的财务指标数据收集后。主要分为三方面：①指标的无量纲化处理；②指标的同趋化处理；③对极值的控制。
　　2.1.2 求解标准化指标的相关矩阵r，它是因子分析的出发点，计算公式为：
　　rik=■∑■■■■rii=1，rik=rki（1）
　　2.1.3 求相关矩阵的特征值、特征向量。
　　2.1.4 确定因子个数。
　　2.1.5 因子载荷矩阵。即求解因子模型z=af中因子系数矩阵a的初始解，将由r阵解得的特征向量，将uij正规化特征向量与相乘，就得到a，即γij=■（2）
　　然后，将正规化特征向量与■（j=1，2，3，m，m≤p）相乘，得到a=（aij）=（γij■）（3）
　　2.1.6 因子旋转。因子分析的目的是知道每个公因子的意义，以便对实际问题进行分析。
　　2.1.7 估算因子得分。由于公因子（m个）与原指标（p 个）之间不存在可逆关系，使得因子得分无法精确表示为原始指标的线性组合，即因子得分在理论上是不可测的。
　　2.1.8 求解综合得分。要对样本排序，除了求出因子得分外，还得计算因子得分估计值的合成分数，即公因子得分估计值的线性加权，即有：■=∑■■w■■（4）
　　2.2 基于聚类分析法上对市公司经营业绩的分类 通过因子分析法，得出上市公司经营业绩的综合得分后，为了推得更为直观的结果，采用聚类分析对各上市公司的经营业绩水平进行划分。
　　3 实证分析
　　3.1 数据的来源及样本选择 本文选取了2011年江苏省50家上市公司做样本，各指标的数据来源于证券之星，锐思数据库网站，删除其中数据不完整的6家上市公司，笔者选取了44家数据完整的上市公司进行分析。
　　3.2 因子分析法 在科学研究中，往往要对多个指标进行大量的观测，收集数据进行分析以寻找规律。由于综合指标所代表的信息不重叠，这样就可对综合指标根据专业知识和指标反映的独特含义给予命名。
　　3.2.1 数据的预处理。首先利用非参数检验之单样本k-s检验考察原始指标数据是否来自正态总体，经检验发现，
　　在95%的置信度下，原始指标数据全部通过正态性检验。
　　3.2.2 因子分析
　　①因子分析模型效果的检验。该表给出对采样充足度的kaiser-meyer-olkin测度结果及bartlett球形检验结果。kmo值大于0.5，说明作因子分析的样本量是充足的。bartlett检验的p值接近于0，表明因子模型进行分析是合适的。②提取公因子个数的确定。本文对提取4个因子与5个因子的情况进行了对比，发现：当提取4个公因子时，总的方差贡献率达85.417%，提取5个公因子时总方差贡献率达86.981%，多

提取了1个公因子，但是方差贡献率的增加并不很显著。因此，本研究提取4个公因子。③公因子的命名。企业的盈利能力为各个利益相关者所关注，是最重要的业绩评估影响因素，这也与实际情况不谋而合。以此类推，f2可命名为发展能力因子。f3可命名为偿债能力因子。f4可命名为营运管理能力因子。④原始变量的信息反映程度。由分析结果可知，资产负债率指标的共同度要小些，大部分指标变量的变量共同度分布于0.7～0.9之间，说明公因子充分反映了各原始变量的信息。变量共同度，是指公因子反映原始变量信息的程度。⑤各因子得分及综合得分。根据综合因子得分矩阵可知，f1值越大，表明企业盈利能力相对于其他企业来说就越强，若得分接近于零，则表明该公司的得分接近于市场水平。
　　3.3 聚类分析法 按照前文所述方法，利用spss软件来进行聚类分析，以下对其输出结果进行简单分析。
　　表3给出了分成4类时各类的频数分布情况。可以发现，归入第四类的数量最少，仅占总样本量的11.4%，归入第一类的上市公司数目最多，占到样本总数的38.6%，结合综合得分情况分析，会发现，归入第四类的上市公司是最好的一类，因为它们的经营业绩都是在综合排名第1、2、3位的。
　　4 结语
　　通过对上市公司经营业绩的综合得分进行对比分析，直观了解自身在行业中所处的位置和与同业先进水平的差距，有利于上市公司深入分析和正确判断自身存在的差距，有助于促使上市公司业绩再上新台阶。