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摘 要：选取乌鲁木齐市12家上市公司的12项财务指标，基于因子分析构建经营绩效的综合评价体系。在12项财务指标中提取出3个主成分因子，计算12家上市公司的财务指标的综合得分，通过聚类分析发现2018年乌鲁木齐市的12家上市公司可以分成4类，分别是高效型、高成长型、均衡型和低效型。大部分上市公司属于均衡性，其中，高效性和高成长型上市公司较少，总体经营绩效水平有待提高，并且大部分上市公司的潜力因子得分都很低。最后提出上市公司需要优化产业结构、加大技术创新投入等措施来提高潜力因子得分，从而使得上市公司的运营更加均衡，进而提高综合绩效得分。
关键词：经营绩效;乌鲁木齐上市公司;因子分析;聚类分析
乌鲁木齐是新疆维吾尔自治区的首府，是全疆的政治、经济和文化的中心，被称为“亚心之都”[1]。作为亚洲的地理中心，早在2 000多年前就是古丝绸之路上的重镇。改革开放以来，乌鲁木齐不仅成了西北重要的经济增长点，也是我国对外开放的西部大门。随着改革开放的深入推进，乌鲁木齐的上市公司從无到有、从有到优，推动了乌鲁木齐多层次资本市场的发展，截止到2019年1月，乌鲁木齐国内上市公司达到33家，数量占新疆维吾尔自治区的6成，行业分布在能源、旅游、物流等12类。相对于乌鲁木齐上市公司的蓬勃发展，对其研究却相对较少。
国外最早对上市公司的绩效分析是以成本效益为核心的评价体系，比如美国会计师Kate Harrison在1911年使用标准成本法对企业各部门进行绩效考核;1919年，美国杜邦公司使用的杜邦财务分析法开创了用财务指标来评价经营绩效的先河;1992年，ROBERT教授[1]提出使用“平衡记分卡”，将财务指标和非财务指标结合起来，综合评价企业的综合绩效等。
国内早期的经营绩效分析方法还是在学习国外，但是由于经济体制的不同，国内的学者逐渐丰富了上市公司经营绩效方法的研究，康俊[2]利用河南省上市公司2011—2015年的财务数据，选取了13个指标构建经营绩效评价指标体系，发现河南省上市公司整体经营业绩仍有待提高;郑梦兰[3]对29家智能家居上市公司的经营绩效进行评价后，发现行业总体发展态势表现出“两头小，中间大”的分布格局;除了因子分析法，常见的评价方法还有熵权法[4]、网络基于松弛测度（Slacks-Based Measure，SBM）模型[5]、灰色聚类法[6]和数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型[7]等，这些方法极大丰富了上市公司经营绩效分析的研究。
1 数据来源
1.1 样本的选择
本研究选取的样本为新疆乌鲁木齐市的上市公司，包括上海证券交易所和深圳证券交易所上市公司，不包括香港证券交易所及境外交易所上市公司。共收集到33家上市公司的样本股票代码和名称（截至2019年1月1日）。
1.2 指标选择
根据研究的需要以及数据的可获得性，从上海证券交易所和深圳证券交易所官方网站中选取2018年乌鲁木齐12家上市公司年报中公布的12项财务指标，其中包括：流动比率、速动比率、资产负债率、产权比率、总资产净利润率、净资产收益率、营业利润率、净资产收益率增长率、净利润增长率、总资产增长率、每息税前每股收益、存货周转率[8]。
2 因子分析
2.1 数据的预处理及相关检验
因为不同指标的量纲不同，需要对提取的评价指标数据进行标准化处理，对Z-score标准化后的数据进行凯泽-迈耶-奥尔金（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）检验和Bartlett’s球状检验，结果表明： Bartlett球状检验值为441.87，显著性水平为0.00，表明12个变量之间存在相关性，数据适用于主成分分析;KMO统计量值为0.52，大于0.50，表明12个变量之间相关性较强，数据适用于因子分析。
2.2 提取因子
本研究对12家乌鲁木齐市上市公司2018年财务数据的因子分析采用了主成分分析法，结果表明，提取3个公因子累计的方差贡献率就可以达到86.48%，即提取3个公因子可以充分解释原始选取的12个指标包含的信息。
将提取的3个公因子分别命名为F1、F2、F3，建立相应的因子载荷矩阵，对得到的因子载荷矩阵进行旋转后发现：F1（第一公因子）上载荷相对较高的指标有流动比率、速动比率、资产负债率、产权比率，这些指标主要是反映企业的还债能力。因此，将F1因子取名为偿债因子。F2（第二公因子）上载荷相对较高的指标有总资产净利润率、净资产收益率、营业利润率，这些指标主要反映企业的收益能力，因此，将F2取名为利润因子。F3（第三公因子）上载荷相对较高的指标有净利润增长率、净资产收益增长率、总资产增长率，主要反映企业的未来发展潜力，因此，将F3取名为潜力因子。
2.3 因子得分和综合绩效得分
首先，将计算出的因子载荷矩阵Ai和初始变量的标准化值X代入公式Fi=AiX，计算出3个公因子得分;然后，将各公因子的得分Fi与其方差贡献率占各公因子累计方差贡献率的比重Pi代入公式F=Fi×Pi计算出各公司的综合绩效得分F，结果如表1所示。
从表1可以看出，2018年乌鲁木齐市12家上市公司中，只有6家公司的综合绩效得分超过0。其中，只有伊力特和同济堂两家公司的得分在0.6以上，说明其经营业绩水平较好。综合绩效得分小于0的上市公司共有6家，其中百花村和ST中基得分均低于-0.6，说明其经营绩效水平较差。综合绩效得分最高的是伊力特0.79，最低的是ST中基-1.07，说明乌鲁木齐上市公司2018年的绩效水平整体差距较大，上市公司之间的发展水平依旧不平衡。大多数上市公司的综合绩效得分在-0.6～0.6表明大多数上市公司的经营绩效水平还是处在正常的范围中，符合当前上市公司的基本发展需求。 3 聚类分析
聚类分析是研究分类的一种多元统计方法，其最基本的思想就是按照特定的函数计算聚类统计量，即某种距离或者相似系数，将关系最密切的分为一类。本研究将3个公因子得分作为变量引入到聚类分析中，系统聚类法是常用的一种聚类方法，因此，根据系统分类法得出的树状图表明：乌鲁木齐市上市公司可以被分为四大类。结合表1中3个公因子得分与各公司的综合绩效得分的排名情况，对12家公司的分类及分析如下：
第一类中只有两家公司：伊力特和同济堂。由于其偿债因子和利润因子得分位于12家公司的前列，因此，效率很高。同时，这些公司的潜力因子得分与其他公司没有显著差异，所以，综合绩效得分也排名第一。根据表1中每个因子得分的排名和公司的综合绩效得分，可以知道这些公司具有以下特征：盈利能力和偿债能力特别强，但发展潜力较为一般，总体表现优异。
在第二类中，只有一家公司渤海金控。由于公司的償债因子和利润因子得分不高，但潜力因子排名第一，因此，这类公司属于高潜力的公司，总体表现排名第3。根据表1中各因子得分以及公司的综合绩效得分，可以看出这些公司具有以下特征：发展潜力相对来说特别强，但偿债能力和盈利能力处于中等水平，总体表现还不错。
第三类中有7家公司，包括美克家居、天润乳业、天山股份、新疆众和、德展健康、广汇能源和八一钢铁。根据表1可以发现这些公司的因子得分均处于中等水平和较低水平，比较均衡。根据表1中每个因子得分和每个公司的综合绩效得分，可以看出这些公司具有以下特点：具有非常好的偿债能力，但是盈利能力和发展潜力比较一般，所以，综合绩效得分处在中间水平。
第四类中有两家公司，百花村和ST中基。由于这两家公司有两个公因子得分特别低，导致综合绩效得分最低，因此，是低效型公司。根据表1中每个因子得分和每个公司的综合绩效得分，可以发现这类公司的特征如下：偿债能力得分特别低，其他因子得分（盈利能力或发展潜力）相对较低，也没有相对较高的因子得分，所以，综合绩效排名垫底。
4 结语
第一，通过提取公因子将收集到的12个指标数据分为3类，分别称为偿债因子、盈利因子和潜力因子，可以代表公司的偿债能力、盈利能力和发展潜力。然后，从3个方面对乌鲁木齐市12家上市公司的经营绩效进行了综合评价。借助因子分析，计算出企业的因子得分和综合绩效得分。根据因子得分和综合绩效得分发现：2018年乌鲁木齐上市公司的整体绩效水平还是不高，尤其缺乏偿债能力、盈利能力和发展潜力均很强的上市公司，而所有的上市公司几乎都有自己薄弱的方面，但是也没有偿债能力、盈利能力和发展潜力都特别差的情况，说明乌鲁木齐上市公司还是有自身竞争发展的一些优势。
第二，对乌鲁木齐市12家上市公司的3项因子得分进行聚类分析，并将分析结果与因子得分和综合绩效得分进行比较和综合分析。12家上市公司可以被分为4类：高效率公司、高潜力公司、高利润公司和低效率公司。聚类分析的结果表明，前两种类型的公司（高效率公司和高潜力公司）的数量相对较少，表明大多数乌鲁木齐上市公司的发展仍然存在瓶颈。在后两类公司（高利润公司和低效率公司）中，不同公司之间的因子得分也不一致，表明不同上市公司存在的问题是不一致的，针对不同上市公司的发展问题要对症下药，继续扩大公司的优势方面，同时，针对自身的弱势方面要作相应的改进。这样公司的综合绩效得分才会更高，同时，乌鲁木齐上市公司的整体竞争力也会更上一个台阶。
第三，从潜力因子得分的角度来看，12家上市公司的潜力因子得分都不高，表明乌鲁木齐市的上市公司持续盈利能力还有待提高，尽管盈利因子得分和偿市债因子得分在很大程度上掩盖了潜力因子得分非常重要的事实，还是不能忽略潜力因子得分过低所带来的风险。因此，上市公司需要采取优化产业结构、加大技术创新投入等措施来提高潜力因子得分，从而使得上市公司的运营更加均衡，进而提高综合绩效得分。
[参考文献]
[1]KAPLAN D，ROBERT S，NORTO N.The balanced scorecard-measures that drive performance[J].Harvard Business Review，1992（1）：71-79.
[2]康 俊.基于因子分析法的河南省上市公司经营绩效评价[J].信阳师范学院学报：哲学社会科学版，2017（4）：33-37.
[3]郑梦兰.智能家居上市公司经营绩效分析—基于因子分析[J].湖北经济学院学报：人文社会科学版，2019（10）：56-58.
[4]张佳钰.熵权法下“互联网+农业”上市公司经营绩效评价[D].沈阳：沈阳农业大学，2017.
[5]杨 静.基于网络SBM模型的我国物流上市公司经营绩效评价研究[D].杭州：杭州电子科技大学，2019.
[6]孙志红，吴 悦.基于灰色聚类法的兵团上市公司经营绩效评价[J].石河子大学学报：哲学社会科学版，2018（5）：48-55.
[7]陈宏明，杨依旖.基于超效率DEA模型的企业经营绩效评价—以电力行业上市公司为例[J].长沙理工大学学报：社会科学版，2018（1）：103-109.
[8]韩 旭.内蒙古上市公司经营绩效分析—基于因子分析和聚类分析的方法[J].大连民族大学学报，2019（2）：126-131.
关键词：经营绩效;乌鲁木齐上市公司;因子分析;聚类分析
乌鲁木齐是新疆维吾尔自治区的首府，是全疆的政治、经济和文化的中心，被称为“亚心之都”[1]。作为亚洲的地理中心，早在2 000多年前就是古丝绸之路上的重镇。改革开放以来，乌鲁木齐不仅成了西北重要的经济增长点，也是我国对外开放的西部大门。随着改革开放的深入推进，乌鲁木齐的上市公司從无到有、从有到优，推动了乌鲁木齐多层次资本市场的发展，截止到2019年1月，乌鲁木齐国内上市公司达到33家，数量占新疆维吾尔自治区的6成，行业分布在能源、旅游、物流等12类。相对于乌鲁木齐上市公司的蓬勃发展，对其研究却相对较少。
国外最早对上市公司的绩效分析是以成本效益为核心的评价体系，比如美国会计师Kate Harrison在1911年使用标准成本法对企业各部门进行绩效考核;1919年，美国杜邦公司使用的杜邦财务分析法开创了用财务指标来评价经营绩效的先河;1992年，ROBERT教授[1]提出使用“平衡记分卡”，将财务指标和非财务指标结合起来，综合评价企业的综合绩效等。
国内早期的经营绩效分析方法还是在学习国外，但是由于经济体制的不同，国内的学者逐渐丰富了上市公司经营绩效方法的研究，康俊[2]利用河南省上市公司2011—2015年的财务数据，选取了13个指标构建经营绩效评价指标体系，发现河南省上市公司整体经营业绩仍有待提高;郑梦兰[3]对29家智能家居上市公司的经营绩效进行评价后，发现行业总体发展态势表现出“两头小，中间大”的分布格局;除了因子分析法，常见的评价方法还有熵权法[4]、网络基于松弛测度（Slacks-Based Measure，SBM）模型[5]、灰色聚类法[6]和数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型[7]等，这些方法极大丰富了上市公司经营绩效分析的研究。
1 数据来源
1.1 样本的选择
本研究选取的样本为新疆乌鲁木齐市的上市公司，包括上海证券交易所和深圳证券交易所上市公司，不包括香港证券交易所及境外交易所上市公司。共收集到33家上市公司的样本股票代码和名称（截至2019年1月1日）。
1.2 指标选择
根据研究的需要以及数据的可获得性，从上海证券交易所和深圳证券交易所官方网站中选取2018年乌鲁木齐12家上市公司年报中公布的12项财务指标，其中包括：流动比率、速动比率、资产负债率、产权比率、总资产净利润率、净资产收益率、营业利润率、净资产收益率增长率、净利润增长率、总资产增长率、每息税前每股收益、存货周转率[8]。
2 因子分析
2.1 数据的预处理及相关检验
因为不同指标的量纲不同，需要对提取的评价指标数据进行标准化处理，对Z-score标准化后的数据进行凯泽-迈耶-奥尔金（Kaiser-Meyer-Olkin，KMO）检验和Bartlett’s球状检验，结果表明： Bartlett球状检验值为441.87，显著性水平为0.00，表明12个变量之间存在相关性，数据适用于主成分分析;KMO统计量值为0.52，大于0.50，表明12个变量之间相关性较强，数据适用于因子分析。
2.2 提取因子
本研究对12家乌鲁木齐市上市公司2018年财务数据的因子分析采用了主成分分析法，结果表明，提取3个公因子累计的方差贡献率就可以达到86.48%，即提取3个公因子可以充分解释原始选取的12个指标包含的信息。
将提取的3个公因子分别命名为F1、F2、F3，建立相应的因子载荷矩阵，对得到的因子载荷矩阵进行旋转后发现：F1（第一公因子）上载荷相对较高的指标有流动比率、速动比率、资产负债率、产权比率，这些指标主要是反映企业的还债能力。因此，将F1因子取名为偿债因子。F2（第二公因子）上载荷相对较高的指标有总资产净利润率、净资产收益率、营业利润率，这些指标主要反映企业的收益能力，因此，将F2取名为利润因子。F3（第三公因子）上载荷相对较高的指标有净利润增长率、净资产收益增长率、总资产增长率，主要反映企业的未来发展潜力，因此，将F3取名为潜力因子。
2.3 因子得分和综合绩效得分
首先，将计算出的因子载荷矩阵Ai和初始变量的标准化值X代入公式Fi=AiX，计算出3个公因子得分;然后，将各公因子的得分Fi与其方差贡献率占各公因子累计方差贡献率的比重Pi代入公式F=Fi×Pi计算出各公司的综合绩效得分F，结果如表1所示。
从表1可以看出，2018年乌鲁木齐市12家上市公司中，只有6家公司的综合绩效得分超过0。其中，只有伊力特和同济堂两家公司的得分在0.6以上，说明其经营业绩水平较好。综合绩效得分小于0的上市公司共有6家，其中百花村和ST中基得分均低于-0.6，说明其经营绩效水平较差。综合绩效得分最高的是伊力特0.79，最低的是ST中基-1.07，说明乌鲁木齐上市公司2018年的绩效水平整体差距较大，上市公司之间的发展水平依旧不平衡。大多数上市公司的综合绩效得分在-0.6～0.6表明大多数上市公司的经营绩效水平还是处在正常的范围中，符合当前上市公司的基本发展需求。 3 聚类分析
聚类分析是研究分类的一种多元统计方法，其最基本的思想就是按照特定的函数计算聚类统计量，即某种距离或者相似系数，将关系最密切的分为一类。本研究将3个公因子得分作为变量引入到聚类分析中，系统聚类法是常用的一种聚类方法，因此，根据系统分类法得出的树状图表明：乌鲁木齐市上市公司可以被分为四大类。结合表1中3个公因子得分与各公司的综合绩效得分的排名情况，对12家公司的分类及分析如下：
第一类中只有两家公司：伊力特和同济堂。由于其偿债因子和利润因子得分位于12家公司的前列，因此，效率很高。同时，这些公司的潜力因子得分与其他公司没有显著差异，所以，综合绩效得分也排名第一。根据表1中每个因子得分的排名和公司的综合绩效得分，可以知道这些公司具有以下特征：盈利能力和偿债能力特别强，但发展潜力较为一般，总体表现优异。
在第二类中，只有一家公司渤海金控。由于公司的償债因子和利润因子得分不高，但潜力因子排名第一，因此，这类公司属于高潜力的公司，总体表现排名第3。根据表1中各因子得分以及公司的综合绩效得分，可以看出这些公司具有以下特征：发展潜力相对来说特别强，但偿债能力和盈利能力处于中等水平，总体表现还不错。
第三类中有7家公司，包括美克家居、天润乳业、天山股份、新疆众和、德展健康、广汇能源和八一钢铁。根据表1可以发现这些公司的因子得分均处于中等水平和较低水平，比较均衡。根据表1中每个因子得分和每个公司的综合绩效得分，可以看出这些公司具有以下特点：具有非常好的偿债能力，但是盈利能力和发展潜力比较一般，所以，综合绩效得分处在中间水平。
第四类中有两家公司，百花村和ST中基。由于这两家公司有两个公因子得分特别低，导致综合绩效得分最低，因此，是低效型公司。根据表1中每个因子得分和每个公司的综合绩效得分，可以发现这类公司的特征如下：偿债能力得分特别低，其他因子得分（盈利能力或发展潜力）相对较低，也没有相对较高的因子得分，所以，综合绩效排名垫底。
4 结语
第一，通过提取公因子将收集到的12个指标数据分为3类，分别称为偿债因子、盈利因子和潜力因子，可以代表公司的偿债能力、盈利能力和发展潜力。然后，从3个方面对乌鲁木齐市12家上市公司的经营绩效进行了综合评价。借助因子分析，计算出企业的因子得分和综合绩效得分。根据因子得分和综合绩效得分发现：2018年乌鲁木齐上市公司的整体绩效水平还是不高，尤其缺乏偿债能力、盈利能力和发展潜力均很强的上市公司，而所有的上市公司几乎都有自己薄弱的方面，但是也没有偿债能力、盈利能力和发展潜力都特别差的情况，说明乌鲁木齐上市公司还是有自身竞争发展的一些优势。
第二，对乌鲁木齐市12家上市公司的3项因子得分进行聚类分析，并将分析结果与因子得分和综合绩效得分进行比较和综合分析。12家上市公司可以被分为4类：高效率公司、高潜力公司、高利润公司和低效率公司。聚类分析的结果表明，前两种类型的公司（高效率公司和高潜力公司）的数量相对较少，表明大多数乌鲁木齐上市公司的发展仍然存在瓶颈。在后两类公司（高利润公司和低效率公司）中，不同公司之间的因子得分也不一致，表明不同上市公司存在的问题是不一致的，针对不同上市公司的发展问题要对症下药，继续扩大公司的优势方面，同时，针对自身的弱势方面要作相应的改进。这样公司的综合绩效得分才会更高，同时，乌鲁木齐上市公司的整体竞争力也会更上一个台阶。
第三，从潜力因子得分的角度来看，12家上市公司的潜力因子得分都不高，表明乌鲁木齐市的上市公司持续盈利能力还有待提高，尽管盈利因子得分和偿市债因子得分在很大程度上掩盖了潜力因子得分非常重要的事实，还是不能忽略潜力因子得分过低所带来的风险。因此，上市公司需要采取优化产业结构、加大技术创新投入等措施来提高潜力因子得分，从而使得上市公司的运营更加均衡，进而提高综合绩效得分。
[参考文献]
[1]KAPLAN D，ROBERT S，NORTO N.The balanced scorecard-measures that drive performance[J].Harvard Business Review，1992（1）：71-79.
[2]康 俊.基于因子分析法的河南省上市公司经营绩效评价[J].信阳师范学院学报：哲学社会科学版，2017（4）：33-37.
[3]郑梦兰.智能家居上市公司经营绩效分析—基于因子分析[J].湖北经济学院学报：人文社会科学版，2019（10）：56-58.
[4]张佳钰.熵权法下“互联网+农业”上市公司经营绩效评价[D].沈阳：沈阳农业大学，2017.
[5]杨 静.基于网络SBM模型的我国物流上市公司经营绩效评价研究[D].杭州：杭州电子科技大学，2019.
[6]孙志红，吴 悦.基于灰色聚类法的兵团上市公司经营绩效评价[J].石河子大学学报：哲学社会科学版，2018（5）：48-55.
[7]陈宏明，杨依旖.基于超效率DEA模型的企业经营绩效评价—以电力行业上市公司为例[J].长沙理工大学学报：社会科学版，2018（1）：103-109.
[8]韩 旭.内蒙古上市公司经营绩效分析—基于因子分析和聚类分析的方法[J].大连民族大学学报，2019（2）：126-131.