研究与探索I Study and Exploration
基于因子分析法的广西上市公司财务风险综合评价
桂林电子科技大学商学院 赵相忠 张 莹
摘要：改革开放以来，广西许多大中型上市公司纷纷崛起，全广西经济总产值显著提高，但财务
风险的评价和防范是广西上市公司面临的主要问题之一。本文选取了广西25家上市公司作为分析
样本。通过因子分析法对上市公司财务风险的主要影响因素进行提取，建立广西上市公司财务风险
综合评价模型，并结合广西的实际情况提 出建议和改进措施。
关键词 ：因子分析法 上市公 司 财务风险
一
、引言
国务院2009年底正式颁布的 《关于进一步促进广西经
济社会发展的若干意见》中指出，广西面临着加快发展自
贸区已经建成、国家实施新一轮西部大开发和继续应对国
际金融危机的新形势下，国家从战略全局和长远发展的高
度对广西经济社会发展进行科学谋划，加大支持力度，对
于打造中国沿海经济发展新的增长极、深入推进西部大开
发和东中西互动、深化中国与东盟战略伙伴关系 、巩固民
族团结和边疆稳定等都具有重大的现实意义和深远的历
史意义。推进广西上市公司的发展是带动广西 自治区全面
发展的中坚力量，根据广西上市公司数量少、分布集中、经
济环境相似等特点，建立一个统一的广西区上市公司风险
指标体系具有十分重要的现实意义。
二、研究设计
财务风险评价就是从企业角度出发，以国家现行财税
制度和现行价格体系为基础，通过计算财务评价指标，考
察企业的盈利能力 、清偿能力等财务状况 ，对企业所面临
的风险作出预测和提出防范意见的过程。通过众多学者和
实践者的研究和探索，目前已经形成了一套比较成熟和完
整的财务风险评价体系。
(一)样本选择与数据来源 本文选取了广西区上市公
司作为研究样本 ，剔除了连续两年财务报表异常的南化、
河化 、北生、国发等四家公司，以及因为2012年财务数据缺
失的国海证券公司，其余的25家公司都纳入实证研究范
围。25家上市公司的财务指标数据来自于新浪财经。
(二)财务指标的定义 本文从西部地区经济发展现
状出发，依据广西上市公司的特点 ，从盈利能力 、营运能
力、短期偿债能力和长期偿债能力4个方面共计10个指标
来评价上市公司的财务状况。具体指标如表1所示：
盈利能力指标：成本费用利润率Y ：(利润总额／成本费
用总额)x100％；净资产利润率Y =税后利润／所有者权益；
销售净利率Y，：(净利润／销售收入)x100％。
营运能力指标：存货周转率(次数)Y =销货成本／平均
存货余额；总资产周转率Y =销售收入／总资产
应收账款周转率Y =当期销售净收入／应收账款平均余
额。
甜冬通乳 2o16年第14期
表1 广西区财务风险指标体系
盈利能力 营运能力 短期偿债能力 长期偿债能力
指标l含义 指标恰义 指标【含义 指标f含义
y。I成本费用利润率 Y4 l存货周转率 Y l流动比率 Y l产权比率
y I净资产利润率 Y，l总资产周转率 Y l速动比率 Y 。l流动负债率
Y3 1销售净利率 Y 1应收账款周转率 1 1
短期偿债能力：流动比率Y，=流动资产／流动负债；速动
比率Y =速动资产，流动负债=(流动资产一存货)／流动负债。
长期偿债能力 ：产权 比率Y9=负债总额／股东权益x
100％；资产负债率Y。。=负债总额／资产总额x100％。
因子分析法的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内
部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量
去描述多个变量之间的相关关系，但是这少数几个变量是
不能直接观测到的，通常叫做因子。利用因子分析法，可以
在众多变量中找出几个主要的控制因素，减少分析数据的
工作量。在保证数据完整性的前提下，降维处理更便于对
财务风险指标体系的分析和理解。
三、基于因子分析法的广西上市公司财务风险综合评价
(一)原始数据处理，将有关数据正向化处理 在这10
个财务指标中，包括6个正向指标，分别是成本费用利润
率、净资产利润率、销售净利率 、存货周转率、总资产周转
率、应收账款周转率；一个负向指标即资产负债率和三个
中性指标流动比率、速动比率和产权比率。根据因子分析
法的要求，正向比率采用原始数据 ，资产负债率是负向指
标 ，需要进行正向化处理，采用取倒数的方法，即1／资产负
债率。对于流动比率来说 ，最佳值为2，采用正向化公式为
— ；对于速动比率和产权比率来说 ，最佳值为1，因
m ax-m ]n
此采用正向化公式为—上 一 。
m ax - m ln
样本数据收集 、整理和预处理完毕后(见表2)，本文采
用四个步骤完成因子分析过程 ，分别是KOM和Bartlett检
验、构造因子因子变量、利用具有Kaiser标准化的正交旋转
法得到旋转成份矩阵、计算因子变量得分，最终建立起财
务风险指标综合评价模型。
(二)因子分析
(1)KOM与Bartlett检验。将财务指标数据输入SPSS17．0
做K0M和Bartlett球度检验，得~I]KMO和Bartlett检验结果 ，如
表2 201 2年广西25家上市公司因子分析原始数据
威本 删 } }资产 } 锖售净利 存赁脯 资产脂} 应收账款周转年 流动比率 韵比丰 产权比率 资产i解
税 1_呻 8．6 8．3134 8懈 m24]3 l0．0133 0．4385 n3帅3 309．0787 77_嘏醯
自面针 3．9159 0 72 2．8076 3．833l 0_3823 8．6l21 ．0389 0．743 4 ．㈣ 339l
怅 目 57_9加3 22．0l 36 2 0胛3 n4551 36．4606 2．3214 l ．彻 34339l
哇东电力 3 5l6 2．46 2J566 伽574 n6659 10．5181 0．9918 0．9182 76．6147 53_枷7
五洲交通 删)06 ．22 5j008 06l6 8 233912 288 nB 81,049J 72l】9
脚化股份 I|4919 2 72 3137 4,3851 0．6379 l_41昭 0．5884 0．2838 4n姗 昭瑚％
自钮 3．16B8 6l0l 2l4]87 6．3853 334 l012．5瞄 0_硼l 0．4617 溯 49．014
份 0．3378 2．27 n弛89 5．7499 U870 332l。5 n黝 狮 27 8602 心9
#蛛集目 8．3064 4l嘏 10．70I】 21393 吣．蝴 28．249] l3 484 lO脚3 I368 7储97
脚工 2 743l 2．99 2．2076 2．1823 0,5572 5．7085 ．7561 ．1987 99舸3 58埘32
海港 24 9瑚 I 9806 4＆07I4 I．7233 502I n 孵3 撒I黜 _J
【日先股份 58_6546 9．48 49l拍59 n啷l 0．0834 54．3316 1．0454 03609 埘．2134 7砌
簸# 3．8852 2 37 2．2348 3．5945 0．51l 5^ l5蛎3 Il3744 69．8帅l 41．1384
选石化 I．5247 6l惴 1．3882 l1．9393 1．4966 92l硼孵 n6904 0．5314 20l_4918 ．1吣2
食品 3l95 5．39 2．7307 5j362 ~,7219 ln4l n鲫 0j 7259 l6328
行援女 3． 2．盯 2J嘲 2彻 0l41l7 舯79 2l【6 0mI 34删 5g舯l8
哥糖股份 0．8822 ．51 ．2 80】 2．4481 m825 28．7654 ml 0．8555 姗2 29．1327
南宁糖业 一10．5147 ．28昭 -9_97扣 6．2024 0．626l 8．8l6 n枷7 0 749 m4306 79l6728
挂捧旅游 】i6668 J 6904 J495 n2】29 让H6 】 1789 0,818 日5蝴 3弛306
幕西生物 ．18．2676 枷．43 l棚S 5僦 0 3 5 52395 僦 3．4621 mm6s 82．0117
广陆数澍! ．3m 3．勰 4．6598 ．8817 0．帖]6 3I3921 ．4399 0 466 55．2646 孤l03
挂林三堂 ．329 j．94 25．249 )姗7 98 38． 3 54埘 5．1288 跚 l6j879
皇氏乳业 ．855 _懈 ! ．189 7．1346 0删 ．8315 ．5895 ．3824 42_憾28 30．1吣2
科技 9I3581 3．25 5,8107 4．2924 m6746 8．5726 3．5938 2．9 25．3559 23．1877
百洋股份 8m249 9．55 嘲 1．5494 1039 2粥59 2崩I 44sI 26．
表3所示。
表3 KMO与Bartlett检验结果
由表3可以看出，KMO的值为0．618，大于0．5，说明变量
之间的偏相关系数没有出现过小的情况，且Bartlett球形检
验的Sig．取值为0．000，表示拒绝该假设，认为各个变量之间
不是相互独立的。基于此，本样本适合作因子分析。
(2)提取公因子。由表4可以看出，初始特征值大于I的
因子有三个，它们的方差贡献率分别是40．931％，62．569％，
80．063％。另外 ，它们的累计解释方差占总方差的80％以上，
因此可以认为变量信息丢失较少，因子分析的结果较为理
想。选取这三个主要的因子作因子载荷矩阵分析是合适的。
表4 解释的总方差
成份 初始特征值 提取平方和栽入 旋转平方和栽入
合计 方差的％ 累积％ 合计 方差的％ 累积％ 合计 方差的％ 累积9
l 4．093 40 931 40．931 4．093 40 931 加．93 3．061 30，614 30．61．
2 2．164 21 638 62．569 2．164 21 638 62．569 2．994 29．941 6O．5
3 1．749 17 494 舳 3 1．749 17 494 80．063 1．95l 19 508 80．O6：
4 ．835 8．355 88．418
5 ．583 5 835 94．252
5 ．366 3 664 97．916
7 ．157 1 574 99．490
3 ．028 208 99．770
) ．017 167 99．937
l0 ．006 o63 00o
(3)利用具有Kaiser标准化的正交旋转法得到旋转成份
矩阵，并命名相关因子。使用SPSS17．0软件选择最大方差法
输出载荷图，从表5中观察到，第一个因子对流动比率、速
动比率的解释比重较大，分别是0．971和0．976，它反映的是
广西上市公司资产营运能力 ，因此将第一个因子命名为营
研究与探索l Study and Exploration
运因子F1；第二个因子对成本费用利润率 、净资产利润率
和销售净利率 的解释比重较大，分别是0．910、0．872和
0．935，它主要反映了公司的盈利能力，因此可以命名为盈
利因子F2；第三个因子对存货周转率、总资产周转率和应
收账款周转率 的解释比重较大 ，分别为0．731、O．886和
0．653，它反映了公司的短期偿债能力，因此命名为短期偿
债因子F3。
表5 旋转成份矩阵
成份
1 2 3
成本费用利润率 一．040 ．910 一．232
争资产利润率 一．1l5 ．872 ．271
销售净利率 一．073 ．935 一．197
存货周转率 ．129 一．060 ．731
总资产嗣姥翠 ．O71 —133 ．886
应收账款周转率 ．054 ．038 ．653
流动比率调整 ．971 一．091 ．140
速动比率调整 ．976 一．124 ．080
产权比率调整 一．426 ．674 一．010
资产负债调整 一．970 ．18O 一．115
(4)计算因子得分。结合表6中的成份得分系数矩阵，
建立广西上市公司财务风险指标体系模型：
表6 成份得分系数矩阵
成份
1 2 3
成本费用利润率 ．095 ．322 一．087
净资产利润率 ．024 ．320 ．189
销售净利率 0．83 ．329 —．．064
存货周转率 一．016 ．019 ．383
总资产周转率 一．058 一．008 ．468
应收账款周转率 一．028 ．045 ．3 n
流动比率调整 ．338 ．070 一．0n5
速动比率调整 ．342 ．056 一．0 q
产权比率调整 一．089 ．205 n气4
资产负债调整 一I331 一．036 ．O22
F1=0．095Yl+O．024Y2+0．083Y3—0．016Y4-0．058Y5—0．028Y6+
0．338Y7+0．342Y8-0．089Y9-O．331Yl0
F2=0．332Yl+0．320Y2+0．329Y3+0．O19Y4-0．O08Y5+0．045Y6+
O．070Y7+0．056Y8+0．205Y9-0．036Yl0
F3=-O．087Y1+0．189Yz-O．064Y3+0．383Y4+0．468Y 0．350Y6—
0．O05Y7-0．039Y8+0．054Y9+0．022Yl0
根据建立的指标系数模型，带人各个公司的财务数
据 ，求得各个公司的因子得分，见表7。
(5)各个因子乘以自己的方差贡献率求得加权平均值，
建立总得分模型：F=40．931％F1+21．638％F2+17．494％F3，运
用上述计算公式得出各个样本企业财务状况的综合预测
分数值，见表8。
(三)研究结论 根据因子分析得到公司财务指标因子
得分情况 ，再结合25家上市公司所属行业，综合分析广西
区上市公司的财务风险。
从表8可以看出，中恒集团、桂林三金和阳光股份的F1
因子得分较高，说明在2012年度，这三家上市公司的营运
能力较强 ；南宁百货 、中恒集团和阳光股份的F2因子得分
财务通孔 2016年第14期
研究与探索I Study and Exploration
表7 各样本公司的三因子得分
F1 F2 F3
桂冠电力 1．485670136 9．830297578 10．62586475
两面针 0．330421483 2．897367857 4．27l002176
中恒集团 7．99058309 39．97256817 9．927370909
桂东电力 一0．18945097 3．912592136 16．32068644
五洲交通 0．768697053 9．035882973 l 1．04535888
柳化股份 -0．308277302 2．789389813 9．775651183
南宁百货 -29．655 14882 52．30741068 382．9672565
柳钢股份 -9．2797O3101 15．86655693 l l9．617794
丰林集团 0．278161512 8．899564656 10．35750351
柳工 0-3O2O4290l 2．84l693164 3．268808001
北海港 -2．3303237l1 8．948674243 47．865578
阳光股份 8．423329483 41．18514524 12．58624594
索芙特 0．401240625 3．020301 181 3．170322467
匣逸石化 -2-3899O4521 7．224233488 38．71872639
南方食品 0．317818927 4．18184281 6．644767582
银行投资 0．541888891 2．995688572 1．8453O4145
贵糖股份 -0．664410383 2．514487l18 1 1．51405382
南宁糖业 -2．79940855 l 一15．62965737 1．817693005
桂林旅游 2．397587446 10．6l l76 1．2543863l1
莱茵生物 -4．54913604 -26．01766168 —2．52285062{
广陆数测 0．838335 14 4．515599762 1．97608l2：
桂林三金 5_2586O4798 29．88958656 12．8007838：
皇氏乳业 0．765377357 5．329438 105 4．99524884：
八菱科技 3．003757292 l6．2982099l 4．77456724z
百洋股份 1．029278663 8．523165762 8．15325315{
表8 各样本公司的综合得分
综合得分
南宁百货 66．17642041
柳铜股份 20．5608672
阳光股份 14．56l23258
中恒集团 13．65658413
牲妹 ：仓 10．85927739
北海港 9_35609355
叵逸石化 7．358421 818
八菱科技 5．591337351
桂冠电力 4．5940682l3
五洲 交通 4．202094832
丰林集团 ， 3-851483752
百洋股份 3．69l866765
桂林 电力 3．624203395
桂林旅 游 3．496971487
皇氏乳业 2．340329256
贵糖股份 2．286403485
南方食品 2．197389253
柳化股份 2．187539603
广陆数测 1．665920083
两面针 1．509346395
索芙特 1．372380782
￡ 1．310360o18
银河投资 1．192825142
南宁糖业 -4．209783961
莱茵生物 -7．933055996
较高，表明在盈利能力方面，南宁百货公司最强，中恒集团
和阳光股份次之 ；南宁百货 、柳钢股份和北海港的F3因子
得分较高，据此认为这三家公司的短期偿债能力比其他企
业要好。
综上所述，中恒集团和阳光股份的营运能力因子F】、
盈利能力因子F2得分均位居前三，因此，在后续的企业发
展战略中，应该将重点放在增强该企业的短期偿债能力
上，提高企业的流动资产比例 ，减少应收账款金额，提高企
射奈通巩 2ol6年第l4期
业的变现能力。其次，南宁百货应当着重提高资产的运用
效率，柳钢股份和北海港在营运能力和盈利能力方面都需
要进一步加强。
对样本企业进行的因子综合得分排序，得到表8所示
结果。综合得分中最高的是南宁百货，它的财务数据分别
是成本费用利润率Y1=3．17，净资产利润率Y =6．01，销售净
利率Y3：2．44，存货周转率Y =16．39，总资产周转率Y =1．33，
应收账款周转率Y =1072．5，流动比率Y ：0．60，速动比率Y =
O．46，产权比率Y。---94．8764，资产负债率Y 。=49．0l。南宁百货
运营状况良好，盈利能力较好，综合财务风险最低。
综合得分最低的上市公司是莱茵生物，其财务数据分
别是成本费用利润率Y。=一18．27，净资产利润率Y =一40．43，
销售净利率 =一21．45，存货周转率Y =0．58，总资产周转率
Y =0．34，应收账款周转率Y6：5．24，流动比率Y =1．70，速动
比率Y ：0．46，产权比率Y =449．05，资产负债率Y 。=82．叭。企
业面临着营运能力低下，负盈利指数偏高，企业资金周转
不灵等财务问题，综合财务风险极高。
从财务状况综合排名还能看出(见表9)，这种排名呈
现一定的行业聚集的现象 ，即公司所属行业与其综合财务
指标排名具有一定的的相关关系，前十位的上市公司中，
有五家公司属于制造业行业，占综合评分较高的企业的
50％。广西地处珠三角的边缘地带，深受制造业聚集化、区
域化的影响，使得广西区的制造业企业发展迅速 ，综合效
益和综合排名颇高，其发展态势良好，财务风险相对较低。
表9 广西25家上市公司的行业分类
制造业 中恒集团 柳化股份 柳工 索芙特 恒逸石化 银河投资 责糖股份 菜茵生物
南宁糖业 广陆数测 两面针 皇氏乳业 桂林三金 八菱科枝 百洋股份
批发零售业 南宁百货 柳钢股份 南方食品
电力 桂冠电力 桂东电力
农林牧渔业 丰林集团
建筑业 五洲交通
交通运输业 北海港
房地产 阳光股份
社会服务业 桂林旅游
四、广西上市公司财务风险评价级别的设定
以各个样本企业的营运因子 、盈利因子 、偿债因子的
排序及综合排名为基础，对企业的风险级别进行设置。由
于财务状况综合排名中最大值高达66．176，最小值为一
7．93，数值跨度较大，不宜进行风险级别的划分 ，因此需要
对数据进行归一化处理。对经过归一化处理的数据求均值
F平均=0．0776。本文认为当上市公司财务指标综合得分大
于0．0781J~，认为其财务状况较为良好，财务风险不足对企
业的长远发展造成影响，据此可以判定其为无警；当其得
分位0．000～0．078时可以判定其为轻警，此时企业应该提高
警惕，随时注意调整生产经营策略；当其得分位于0．000以
下，即为负值时，其财务状态处于财务风险警戒级别 ，即需
要通过深入分析来识别企业财务风险的来源，采取措施解
除财务风险。通过归一化处理可以看出，南宁糖业和莱茵
生物两家公司的财务分析级别处于风险警戒状态，对这两
研究与探索l Study and Exploration
中小企业融资效率模糊综合评价
沈阳工程学院管理学院 朱雅琴
摘要：本文针对辽宁省中小企业融资的现实情况，选取融资成本、融资风险、融资机制规范度、
融资主体 自由度及资金利用率五个因素，首先对辽宁省中小企业各种融资方式进行单因素比较分
析，然后采用模糊综合评价方法，构建中小企业融资效率的评价模型来综合评价各种融资方式的融
资效率，并对融资效率进行排序，进而提 出相应的对策建议。
关键词：融资效率 单因素比较分析 模糊综合评价
一
、引言
国务院于2013年2月召开促进中小企业发展工作领导
小组会议，指出我国中小企业的发展还处在转型期和提升
期 ，必须抓住难得的机遇，树立中小企业发展的必胜信心。
并进一步提出解决中小企业融资难的问题，以便提高中小
企业发展的质量和效益。工商总局的数据显示 ，截至2014
年底，全国中小企业达~4564．1万户 ，比上年同期增长
2．43％。同时，中小企业贡献了58．5％的GDP，68-3％的外贸
出口额，52．2％的税收和80％的就业。可见，中小企业在加速
国民经济的平稳增长、缓解就业压力及优化经济结构等方
面均发挥了极其重要的作用。改革开放3O多年来，辽宁省
中小企业迅速发展起来 ，已经成为振兴辽宁老工业基地必
不可少的主力军。据不完全统计，从规模上来看 ，辽宁中小
企业的规模已超过10000亿元，中部地区的湖北 、天津 、山
西及云南在4000—5000亿元之间，而贵州省不足3000亿元。
然而，中小企业在快速发展的同时，也面临诸多难题，其中
首要的难题在于融资效率不高。在此背景下 ，本文研究辽
宁中小企业的融资效率问题，具有重要的现实意义。
二、辽宁中小企业融资效率的模糊综合评价
融资效率是指企业如何及时且低成本地筹集生存、发
展所需的资金，以及企业能否有效地利用所筹集的资金。
而融资效率评价是指在一定的空间、时间界限内，对融资
投入或产出的评价。这种评价指标涵盖融资成本、融资风
险、融资机制规范度、融资主体自由度及资金利用率等。在
现实世界中，存在着许多模糊现象。模糊数学就是用数学
工具解决模糊事物方面的问题。由于融资效率及融资效率
的评价指标都带有模糊性，虽然采用假设 、估计等方法能
得到定量的结果 ，但往往带有主观判断的色彩。因此，一般
情况下，应用模糊数学的方法来进行融资效率的研究是比
较合适的。
模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，对现实的
综合评价问题提供评价的方法。具体来讲，模糊综合评价
就是基于模糊数学 ，借助模糊关系合成的原理，将一些边
界不清、不易量化的因素定量化，从多个因素对被评价事
物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法，其评价结果
家企业的财务风险状况需要深入分析，找到企业存在的问
题并及时处理，提高企业的风险抵抗能力。处于轻警级别
的企业有皇氏乳业、广陆数测 、柳工、两面针 、银河投资和
索美特，这些企业的财务状况也存在着潜在的问题 ，具有
一 定的财务风险。另外 ，这几家上市公司都属于制造业企
业，与综合排名前几名的制造业企业形成鲜明的对比，财
务状况欠佳的企业可以向运转优良的企业学习其生产经
营模式，交流企业管理经验，共同促进企业的发展。
综上所述，本文从财务风险评价的角度出发 ，以广西
上市公司为研究对象构建出基于因子分析的财务风险评
价模型。在研究中以定量分析为主，结合定性分析对实证
研究的结果进行探讨。研究结果表明，广西区大部分上市
公司的财务风险状况良好，但是制造业企业的财务风险分
布不均，个别企业的财务风险较大，需要及时调整企业经
营策略，扭转负盈利的不良态势。另外 ，本文只是从财务指
标的角度展开研究，并没有考虑外界宏观环境的影响，因
此有一定的局限性。仅仅将广西上市公司作为研究样本，
没有涉及更多的企业 ，因而不能更全面地反映整个广西区
的财务风险状况。在今后的研究中将通过对各评价指标的
细化，结合其相对重要性引入权重变量，扩大研究的范围，
以期可以提高企业财务风险评价模型的近似度，更有效地
为企业服务。
参考文献：
[1]徐玄玄：《基于AHP-GRAP的房地产上市公司财务风
险评价研究》，西南民族大学2010年学位论文。
[2]李素红、陈立文：《基于因子分析法的房地产上市
公司财务风险评价》，河北工业大学学2011年学位论文。
[3]李静娟 ：《基于因子分析的我国上市公司财务预警
分析》，河北经贸大学2013年学位论文。
[4]蒋红芸、田凤霞、殷佳雪：《基于多层次灰 色评价法
的农业上市公司财务风险评价》，《会计之友12011年第1O
期。
(编辑 成 方 )
财奈通孔 2o16年第14W]
