信息制造业上市公司成长性分析及实证研究

摘要我国信息制造业上市公司成长性分析及实证研究摘 要上市公司的成长性是描述该上市企业一定时期内业绩发展、变化的一种状态，合理进行成长性评价，找到合适的预测方法，正确预测上市公司未来的成长性，无论对投资者、债权人还是上市公司本身而言，都具有非常重要的意义。本文以在公司成长上比较有代表性的信息制造业上市公司2005-2007年3年数据为研究样本，依据成长特性将其划分为三类，分别是成长性公司、一般公司和ST公司，并选取包括短期偿债能力、长期偿债能力、营运能力、获利能力、发展能力、股东回报能力、现金实力在内的财务指标作为备选变量，通过因子分析法分别计算各个上市公司在各能力指标上的因子得分，然后利用Fisher多类线性判别分析法建立成长性评价模型，从而对信息制造业上市公司的成长情况作出分析和评价。经过实际数据的分析，得出以下结论：Fisher多类线性判定分析方法能够对我国信息制造业上市公司的成长性进行有效评价；信息制造业上市公司的股票回报能力在一定程度上反映了它们的成长能力；一般公司的获利能力和发展能力与成长性公司没有显著区别；成长性的公司其各个财务指标能力的发展较为均衡，整体运行情况良好，它们在营运能力方面与其它公司有着显著区别。关键词：信息制造业，成长性，判别分析IANALYSIS AND EMPIRICAL STUDY ON GROWTH OF DOMESTIC LISTED COMPANIES IN INFORMATION MANUFACTURING SECTORABSTRACTThe growth of listed companies is to describe the development in performance of listed companies in a certain period of time. Reasonably assess the growth, finding the suitable forecasting method and correctly predicting the growth of listed companies in the future, no matter for the investors，creditors or the listed companies, are very important.The dissertation analyses the data of listed companies in information manufacturing sector, using the 2005-2007s date. Based on the growth indexes the companies are divided into three categories: growthing company, common company and ST company. Seven kinds of financial indexes are selected, including short-term payment ability, long-term payment ability, operating capacity, profitability, development capacity, shareholders profitability and cash capacity. And factor analysis are used in each kind of financial index to obtain factor scores. Then Fisher multiple discriminant analysis are used to establish growth assessment model of listed companies in information manufacturing sector.After the analysis of actual data, the conclusions are as follow: Fisher multiple discriminant analysis is valid to analyse the growth of listed companies in information manufacturing sector; the shareholders profitability of companies in this sector reflects their growth in a certain extent; There is no significant difference between common companies and growthing companies for their profitability and development capacity; growthing companies have a good performance in all kinds of financial indexes and better operating capacity than common companies.KEY WORDS：information manufacturing sector, growth, discriminant analysisVII目录目 录第一章 绪论11.1研究背景11.2研究意义11.3研究思路21.4研究框架21.5研究方法31.6本文的创新点4第二章 文献综述52.1成长理论的发展52.2成长性的定义62.3评价指标体系的建立72.4计量方法的选择12第三章 上市公司成长性评价方法153.1因子分析法153.1.1因子分析法的基本思想153.1.2因子分析法的原理与计算步骤163.2成长性评价方法比较173.2.1判别分析173.2.2 Logistic回归183.2.3决策树183.2.4人工神经网络183.2.5分类方法的比较19第四章 我国信息制造业的发展概状224.1信息制造业已成为高速增长的高技术产业的典型代表224.2信息制造业的劳动生产率254.3信息制造业出口情况254.4小结26第五章 我国信息制造业成长性实证分析275.1研究工具275.2样本选择275.3成长性的判定285.4变量选取285.4.1指标选取的原则285.4.2评价指标的选取305.4.3数据预处理335.5财务指标的整合345.6我国信息制造业上市公司成长性评价模型构建405.7我国信息制造业上市公司成长性分析45第六章 结论和建议476.1 结论476.2 建议476.3 研究局限性48参考文献50附录53致谢55研究成果及发表的学术论文56目录ContentsChapter 1 Introduction11.1 Background11.2 Significance11.3 Research ideas21.4 Framework21.5 Methods31.6 Innovation4Chapter 2 Literature review52.1 The development of growth theory52.2 The definition of growth62.3 The establishment of evaluation index syste72.4 The choice of measurement methods12Chapter 3 The evaluation methods of listed companies growth153.1 Factor analysis153.1.1 The basic idea of factor analysis153.1.2 The principle and calculation steps of factor analysis163.2 The comparison of growth evaluation methods173.2.1 Discriminant analysis173.2.2 Logistic regression183.2.3 Decision tree183.2.4 Artificial neural network183.2.5 The comparison of classification methods19Chapter 4 The development status of domestic information manufacturing sector224.1 Domestic information manufacturing sector has been the representative of domestic high-tech sector growing rapidly224.2 The labor productivity of domestic information manufacturing sector254.3 The exports of domestic information manufacturing sector254.4 Summary26Chapter 5 The empirical analysis of domestic information manufacturing sector275.1Tools275.2 Samples selected275.3 The discriminant of growth285.4 Variables selected285.4.1 The principle of selecting indexes285.4.2 Selecting evaluation indexes305.4.3 Data preprocessing335.5 The intergration of financial indexes345.6 The establishment of assessment model of listed companies growth in domestic information manufacturing sector405.7 The growth analysis of listed companies in domestic information manufacturing sector45Chapter 6 Conclusion and countermeasure476.1 Conclusion476.2 Countermeasure476.3 Limitations48Reference literature50Appendix53Thanks55Research results and papers56第一章 绪论第一章 绪论1.1研究背景近年来，我国证券市场逐步走向规范与成熟，广大投资者对于上市公司基本面及内在价值分析的需求日益增长，行业的成长性及上市公司的成长性尤其受到关注。长期以来，投资者把目光投向具有高成长性的上市公司，希望通过投资该类公司获得高回报。成长性代表了公司保持持续、稳定的经济增长及实现权益资本的保值增值能力，具有高成长性的公司并非是一朝一夕形成的，而是长期积累、自身实力不断提升的结果。它们在成为高成长性公司之前的发展过程中蕴含着某些共同的特征，在此背景下，对上市公司的成长性情况进行研究无论对投资者、债权人还是上市公司本身而言，都具有非常重要的意义。本文选择信息制造业上市公司作为研究对象的原因，首先是由于不同的行业之间缺乏可比性。一方面上市公司所处的行业不同，国家对其政策支持的程度也会有所不同，会影响其未来的发展；二是对不同行业大家所关注的财务指标的侧重点是不一样的，如果不分行业，所选取的指标的针对性就不强。因此，对上市公司成长性的研究应该分行业来研究。其次是由于信息制造业本身的一些特殊原因。第一，信息制造业上市公司是证券市场的支柱之一，作为科技含量较高的一个行业，对整个证券市场影响较大；同时，信息制造业行业上市公司曾一度是投资者眼中的亮点，引导过证券市场的发展，一般投资者比较关注信息制造业上市公司的情况。第二，信息制造业上市公司属于高技术产业，发展速度比较快，具有较好的行业代表性。近几年，我国信息制造业取得了较为迅速的增长，己连续数年取得几倍于国民经济增长速度的年增长率。第三，信息制造业有国家政策的支持，发展空间大。我国政府高瞻远瞩，将发展信息产业，推进信息化提升到很高的战略地位。信息制造业因其在国民经济中的重要地位，行业发展环境看好。基于以上原因，本文选择了信息制造业上市公司作为研究对象。1.2研究意义企业能否保持持续、稳定的经济增长及实现权益资本的保值增值，是检验其生存和发展能力最基本最客观的标准。对企业的成长性分析正是围绕企业的生存和发展能力给予客观评价，以便进一步认识企业在市场竞争中的地位及发展趋势, 为企业的长期经济决策提供依据。成长性是公司的灵魂，是股市的生命，是国民经济可持续发展的主要动力，是衡量上市公司经营状况和发展前景的一项非常重要指标。合理的评估影响成长性的因素，准确的进行成长性分类，找到合适的评价指标，正确的评价上市公司的成长性，有助于投资者的投资决策，有助于管理层加强内部控制并改善经营管理，有助于员工及时对未来的工作前景做出规划，有助于债权人对贷款安全性进行评估，有助于监管部门加强监管，因此具有重要意义。因此，本文以信息制造业上市公司作为研究对象，基于财务指标视角，建立我国信息制造业上市公司的成长性评价模型并对其成长性评价，为了解我国信息制造业上市公司的成长特性，增强其竞争能力，促进该行业健康发展具有一定的借鉴意义。1.3研究思路本文以我国信息制造业上市公司2005-2007年的数据为研究样本，以中国证监会对于上市公司新股发行的相关规定为依据，根据成长情况对公司进行分类，并建立上市公司成长性评价模型，研究成长性公司在各个财务能力的表现与其他公司的差别，分析这些公司具有高成长性的原因。1.4研究框架本文共分为六章。第一章介绍了研究背景、研究意义、研究方法、研究思路和创新点。第二章为文献综述，系统回顾了国内外关于成长性评价研究的理论研究和实证研究，并对前人研究成果做了评述。第三章对常用的上市公司成长性评价方法进行了分析比较，最终选择因子分析和Fisher判别分析作为本文的研究方法。第四章简要介绍了信息制造业的发展特点。第五章是本论文的实证部分，以信息制造业上市公司为研究对象，首先介绍了样本选择、成长性判定、变量选取以及指标整合的过程，然后建立成长性评价模型进行实证分析。第六章对研究结构进行分析总结，并提出相关建议，指出本研究的局限性。本文框架如图1-1所示。问题提出相关文献研究解决问题的思路信息制造业实证研究样本选择成长性判定变量选取指标处理选取原则影响因素平均化标准化因子分析成长定义时间选择行业界定实证结论建立模型结论和建议图1-1 本文结构图Fig.1-1 Frame of the thesis1.5研究方法采用因子分析法和Fisher多类线性判别分析法进行研究。为了尽可能多的获取上市公司的成长信息，本文为每种财务能力选择了多个与成长性相关的财务指标，这样不可避免地出现多重共线性的现象，通过因子分析可以克服这个缺陷，实现指标的约简。同时由于研究的上市公司数量较小，而且分属于三种不同的公司类型，因此利用Fisher多类线性判别分析法来建立成长性评价模型。1.6本文的创新点在参考和借鉴了前人的研究结果之后，本文尝试在以下方面进行创新：首先，前人在选取成长性评价指标时通常是根据经验从每种财务能力中选取一两个代表性指标，有可能会遗漏掉某些信息，为了获取到更多的信息，本文为每类财务能力选取了多个指标，从短期偿债能力、长期偿债能力、营运能力、获利能力、发展能力、股东回报能力、现金实力等七个方面建立信息制造业上市公司成长性指标体系，同时通过对每类财务指标进行因子分析的方法来克服多重共线性现象。其次，将信息制造业上市公司划分为成长性公司、一般公司和ST公司三类，并通过Fisher多类线性判别分析法建立成长性评价模型来对信息制造业上市公司的成长性进行评价。55第二章 文献综述第二章 文献综述本章首先简要回顾了成长理论的发展情况，紧接着从成长性的定义、评价指标体系的建立以及计量方法的选择三个方面对前人在成长性评价研究的成果进行比较和评述。2.1成长理论的发展最早的企业成长理论的研究可以追溯到18世纪70年代，著名的古典政治经济学家亚当斯密（1776）通过制针工厂的例子说明了分工提高劳动生产率的巨大效应及其原因，用分工的规模经济来解释企业成长问题，认为市场容量决定了企业的规模和成长，企业成长的度量指标是雇佣人数和分工程度，企业成长的作用因素是分工，市场技术结构决定了企业成长及规模，企业成长的可持续性也最终受制于市场容量。科斯（1937）等人创立了交易费用经济学，认为企业扩张的动力是为了减少交易费用。企业之所以存在是因为市场的价格机制的使用是有成本的。当市场交易费用的节约与企业内交易费用的上升相等时，企业规模的扩大就停止，企业与市场的边界就确定了。Penrose（1959）1探究了决定企业成长的因素和企业成长的机制：企业是建立在一管理性框架内的各类资源的集合体，企业的成长则“主要取决于能否更为有效地利用现有资源”。 杨杜（1996）2对我国关于企业成长理论的研究起了重要的影响作用。他把经营资源作为其研究企业成长的关键概念，从经营资源的数量、性质、结构和支配主体特征四个侧面来考察企业成长。特别强调充分利用资源是企业成长的源泉。王向阳和徐鸿（2001）3从研究企业成长性的标准入手，认为判断企业是否具有成长性主要其所处的行业市场开发能力、技术支撑、管理成长性、突出主业、有效融智和激智机制6个方面。从企业成长研究的变化过程可以看到，从规模经济角度分析企业成长是以科斯的企业与市场相互替代理论为出发点，焦点是在考察企业的外部边界；从影响企业成长的各种因素来综合分析来研究企业的成长，重点是在考察企业各种能力对企业成长的影响。本文所研究的企业的成长性，即是从第二种角度出发的，这也是目前研究企业成长的主流。纵观这方面的研究，涉及到三个基本问题：一是成长性的定义；二是评价指标体系的建立；三是计量方法的选择。2.2成长性的定义关于成长性的定义，学者们有不同的观点。Guilford C Babcock（1970）认为“上市公司的持续增长本质上是每股净收益的增长”。 彼得林奇将成长性理解为迅速发展的“规模小、活力强、年增长在20%-25%之间的企业”。 美国学者伯顿马尔基尔则理解为“有持续5年或更长的时间高于平均值的收益增长的那些公司”。国内学者对成长性的定义也是很笼统的，多是从定性的角度来分析，采用具体的指标来说明公司成长性的很少。张炳坤（1998）4认为“企业的成长性是指企业在持续经营中，通过其生产要素与生产成果变动速度间的优化而获得的企业价值的增长能力。”惠恩才（1998）5指出“所谓上市公司成长性是指公司在自身的发展过程中，其所在的产业和行业受国家政策扶持，具有发展性，产品前景广阔，公司规模呈逐年扩张、经营效益不断增长的趋势。”岑成德（2002 ）6认为“上市公司的成长性指公司产品前景广阔，公司规模呈逐年扩大、经营效益不断提高的趋势。”陈泽聪和吴建芳（2002）7将成长性描述为“公司的成长性是指公司在自身的发展过程中，通过生产要素与生产成果变动速度间的优化而获得的公司价值的增长能力，其表现为公司产业与行业具有发展性，产品前景广阔，公司规模是逐年扩张的、经营效益不断增长的趋势。公司的成长性具有持续性、动态性、波动性、效益性、扩张性等特征。”王琦（2003）8认为“上市公司所在行业或市场有发展前景，公司在行业内具备一定的竞争优势，并在经营中资产和盈利持续地高速增长的现象和趋势。”李秀芹、林建华和高成亮（2009）9等人认为“企业成长性是指企业在生产过程中，不断提高生产要素的质量的基础上，企业规模不断扩大、经济效益不断提高的一种能力和状态。”2.3评价指标体系的建立评价企业的成长性，必须分析影响成长性的因素，建立相关的指标评价体系。最早的关于企业成长的评价是关于规模方面的评价的。企业的规模（Firm Size）有很多测定的方法。Ford和Slocum（1997）10认为企业规模的测定有两种方法：企业组织的规模和企业组织的领域范围。企业业务领域范围的扩大，可用市场份额、服务市场的规模或者顾客数量等的增加来测定。企业规模通常的测定方法是根据不同情况，以企业当时的员工人数、年销售额或者总资产来测定。其中，使用销售额衡量企业成长的做法最为普遍。因为它相对容易理解，应用于几乎所有类型的公司，且对资本强度和整体规模不敏感，管理者本身也接受这个指标。据统计，在1981年至1992年研究企业成长的文献中，83%的研究成果都使用了销售额来衡量企业成长。但销售额并不是在所有成长性研究中都是完美的指标，如销售额对通货膨胀和汇兑比率敏感，对于就业则不敏感。从中小型高科技企业的成长过程来看，往往是在资产额和雇员人数增长一段时间以后才会有收入的产生和增长，因此， Churhclli，Lewsi（1983）11和Greiner（1972）12等人认为，雇员人数的增长是评价中小型高科技企业成长的更加直接的指标。其缺点是会受到劳动生产率提高、机器和人工替代关系、整体规模和其他自制外购政策等因素的影响。Rik Donckels和Asko Miettinen（1997）13在研究了55篇有关文献之后，归纳了五种常被使用的评价企业成长性的指标：市场份额、企业能力、固定资产状况、产量（或销售额）和企业的雇员人数。这五种评价指标的缺陷是：市场份额与企业能力在很大程度上取决于管理者对企业的期望，带有一定的主观；固定资产状况主要适用于资本密集型企业，如制造企业；以产量（或销售额）与企业的雇员人数来评价中小企业的成长性虽然更加客观，也有商榷之处。首先，因为企业在没有充分确认市场的变化之前，一般不会轻易的增减雇员，因此随着市场的变化，企业产量（或销售额）的变化比雇员人数的变化快；另一方面，在一定情况下，二者并不能反映企业的成长性，例如，在通货膨胀时期，销售额的变化并不能说明什么；另外，企业也可能采取外包的经营手段而不是增加雇员来满足企业成长的需要。由于企业的成长是一个非常复杂过程，受到很多方面因素的影响。近年来国外学者采用了许多不同的评价指标，从不同的角度来研究企业的成长。Porter（1980）提出了竞争战略的产业分析理论，认为产业的性质、进入和退出壁垒、产业容量以及供求关系都会对该产业内的企业成长产生重要影响，而基于动态视角的产业演化对企业成长的作用力十分复杂。Larry Lang（1996）14等人对公司未来的增长与公司的财务杠杠之间的关系进行了研究。从640家公司中，选用142家满足标准的公司来进行回归检验。结论表明对于多元化的公司，在公司层面上，公司未来的增长与公司的财务杠杆之间有负相关的关系。对于低的托宾q比率的公司，这种负相关关系有效，对于高托宾q比率的公司却是无效的。因此，财务杠杆没有减少一些有良好投资机会公司的增长，而只是对于其增长机会或者不被资本市场认可的公司，或者不是十分有价值以至于能够服财务杠杆上升的影响的公司来讲，是有消极作用的。Keld Laursen等人(1999)从人力资本、企业及其部门层面对知识结构和知识流进行了考察分析，并将知识结构纳入企业成长模型，他们将企业成长视为企业雇用、培育、激励员工的能力得到增强的过程。Karl Lundvall和GoergeE Battese（1999）通过对不同产业中企业技术改进与企业年龄、成长关系的研究，认为是企业的规模，而不是企业年龄，经常与技术效率存在高度正相关性。Marten Goos（2000）从产业组织视角研究了劳动需求与企业成长、产业演化的关系。他以企业雇用员工数量的增加来衡量企业成长，因为理性的企业会根据成本和收益比较情况来选择最佳的用工人数。在吉布莱特定律的基础上，构建了企业用人行为与企业或产业特征之间关系的模型，分析得出了企业规模、企业年龄和产业类型的差别，会增加或减少劳动用工需求这一基本结论。Robert Lensink 和Paul van Steen（2000）运用荷兰1097家企业的相关数据考察了企业成长与不确定性之间的关系。他们将研究中心置于不确定性与不同类型的投资、劳动用工需求及企业预期成熟度之间的关系，将不确定性分为销售量不确定性和投资收益率不确定性两大类。研究发现，销售不确定性对不同类型的投资决策都会产生消极的影响，劳动用工环境的变动也会对销售产生消极的影响，销售不确定性与企业成长概率之间存在正相关性。Thorsten等人（2002）15用54个国家企业层面的调查数据分析了融资、法律和腐败是否对企业成长率产生实质性影响。实证分析表明：这些因素对企业成长构成的影响在很大程度上取决于企业的规模大小，小企业最易受到其影响；企业成长在发展中国家比在发达国家要更多地受融资、法律制度和高腐败率的影响。Natalia Utrero Gonzalez（2002）研究了经济管制对企业成长的影响，他用充分的事实证明了金融发展水平与经济增长、企业成长之间存在的正相关性。分析表明：高效率的法制环境不仅会极大地促进企业成长，而且对影响企业成长的金融市场的发展也产生了很大的影响力。Ari Hyytinen和Mika Pajarinen（2002）16在前人研究的基础上，考察了企业成长过程中的外部融资需求问题，指出了企业的过度成长必然会增加外部融资需求。他们认为，有关企业信息的披露程度可以影响企业是否按照预期的速度成长，并为企业提供预期的、必要的融资市场选择。Monte和Papagni（2003）考察了R&D与公司成长之间的关系，通过对1989-1998年间意大利500家样本公司的研究，表明有R&D活动的公司有较高的销售收入增长、雇员人数增长、生产率提高和较强的赢利能力，而没有R&D活动的公司则相反，同时计量分析表明公司的增长率与R&D强度有显著的正相关关系。Allan Macpherson和Robin Holt（2007）17研究了人力和社会资本、组织系统以及知识网络对于小企业成长的影响。纵观国外学者们的研究成果，企业成长的因素按范围可分为外部因素和内部因素。外部因素主要有:产业演化、法律金融制度安排、外部不确定性等。内部因素主要有:企业的经营规模投入、企业的成长年限、企业的盈利能力和运营能力、企业的研发和技术创新能力、管理者的素质和决策水平高低等。显然影响企业成长的因素是纷繁复杂的，很难取得一致。更为有趣的是，即使是同一个因素而言，究竟是正向还是负向影响企业的成长性，学者们也有分歧。目前国内学者使用的企业成长性评价指标体系可以归结为单一指标体系和复合指标体系两类。利用单一指标体系对中小企业的成长性进行评价，是基于某个单一指标对企业的成长性进行评价。例如王寿安和马俊（1993）18用每股盈余的成长率来分析股票的成长性。李新（2000）19认为企业净资产收益率是评价企业成长性的一个重要指标，并根据净资产收益率的高低将企业的增长力方式划分为外延扩展式和内涵发展式。单一指标体系优点是计算容易，但缺点是指标单一、不够全面，容易受到非正常因素的干扰。由于没有一个普遍适用的合适的成长性评价指标存在，多数学者主张使用复合指标评价体系。运用复合指标体系评价企业的成长性，主要是运用多个指标，全面地对企业的成长性进行评价。这些指标既包括“量”的衡量，也包括“质”的考核，相比单一指标体系的评价模式更全面、更合理，理论界也越来越倾向于用复合指标体系来评价企业的成长性。目前国内学者采用的复合指标体系主要有三种：全部采用财务指标来构建企业成长性评价体系；采用财务指标和非财务指标结合的方式构建企业成长性评价体系；采用非财务指标构建企业成长性评价体系。（1） 财务指标评价体系丛佩华（1997）20对企业的成长性及其特征进行了分析，指出制约企业成长的内外因素，同时提出了评价企业成长能力的财务指标，包括：反映公司收益增长的成长能力指标“净资产收益增长率”、反映主营收益稳定性的成长能力指标“主营利润比例”、反映公司成本控制水平的成长能力指标“主营收入与主营利润增长同步率”、反映公司资本完整性和保全性的成长能力指标“资本保值增值率”、反映公司扩展潜力的成长能力指标“利润保留率”等等。夏晓辉在创业板企业成长性分析中，采用主营收入增长率、主营利润增长率和净利润增长率三个指标评价公司成长性。清华大学企业研究中心研制的上市公司绩效评价模型中选取了三年主营业务平均增长率、三年利润平均增长率、三年资产平均增长率、三年资本平均增长率以及销售增长趋势和利润增长趋势等6项指标作为上市公司成长性的评价依据。吴世农、李常青和余玮（1999）21将资产周转率、销售毛利率、负债比率、主营业务收入增长率和期间费用率归结为影响上市公司成长性的五个关键因素。徐国祥和檀向球（2000）22在其构建的我国上市公司经营业绩综合评价体系中，将总资产增长率、主营业务收入增长率、净利润增长率作为刻画公司成长性的财务指标，从而从不同侧面反映了上市公司的成长能力。国家经贸委等联合课题组推出了一套评估成长型中小企业的GEP评价方法。该评估方法以企业实际的财务指标为直接依据，建立起包括发展水平（销售收入增长率、净利润增长率、资产增长率），获利水平（内在投资价值、总资产报酬率），经济效率（销售利润率、工资增加值率、资本收益率），偿债能力（资产负债率）和行业成长性（行业收入成长率）五大类指标的综合指标体系，对成长型中小企业进行评估。周建军和王韬（2002）23对高技术企业成长性的评价体系进行了研究，认为从财务指标角度评价高技术企业的成长性，应当从表示企业偿债能力评价指标、企业获利能力评价指标、企业运营能力评价指标和企业成长能力评价指标来考虑，但仅是做理论的分析，并未用有关实际数据来验证其评价体系。陈泽聪和吴建芳（2002）7参照上市公司业绩评价指标体系，提出了15个评价指标：每股收益、经营净利率、净资产收益率、速动比率、资产负债比率、负债权益比率、股东权益比率、应收账款周转率、存货周转率、主营收入增长率、净利润增长率、股东权益增长率、主营利润增长率、主营业务利润率、总资产增长率。毛定祥（2004）24从“差异驱动”原理出发，选取了总资产增长率、主营业务利润增长率、主营业务收入增长率、主营业务利润贡献率以及净利润增长率5项指标来对上市公司成长性作综合评价，对由上市公司成长性指标值构成的时序立体数据表给出了综合评价模型。王青燕和何有世（2005）25认为影响公司成长性因素的指标包括：公司规模、资产结构、资本结构、盈利能力、核心竞争力、营运能力、所有权结构和股利政策。李延喜、巴雪冰和薛光（2006）26从盈利能力状况、资产运营状况、偿债能力状况、投资报酬状况、发展潜力状况五个方面选择了十六个财务指标评价我国上市公司的成长性。李晓非、赵祥和高俊山（2008）27将净利润、总资产、主营业务收入、每股收益、每股净资产、可供股东分配利润作为企业成长性评价指标。王学砾、刘宇和王苏（2008）28在选取了24个指标作为企业成长性的识别指标，它们分别是流动比率、速动比率、营运资金对资产总额比率、资产负债率、固定资产比率、长期负债比率、利息保障倍数、应收账款周转率、流动资产周转率、 总资产周转率、资产报酬率、资产净利润率、边际利润率、股东权益净利润率 、综合杠杆、每股收益、市盈率、每股净资产、资本积累率、总资产增长率、净利润增长率、主营业务收入增长率、资产自然对数和净资产自然对数。 （2） 财务指标和非财务指标结合的评价体系冒乔玲（2002）29将财务指标与非财务指标相结合，提出了由基础层、核心层、外围层构成的三位一体的企业成长性评价指标体系框架，基础层为安全性评价指标，核心层为前瞻性评价指标，外围层为相关者利益评价指标体系。赵天翔和李晓丽（2003）30从投资者角度探讨高新技术创业企业成长性的评价指标和评价方法。他们认为，应根据高新技术创业企业的不同发展阶段的不同特点，采用定性与定量相结合的方法，建立相应的成长性评价指标体系。对高新技术创业企业的种子、初创阶段使用定性指标建立评价体系；对成长、扩张阶段建立定量财务指标体系进行分析评价。朱和平和王韬（2004）31根据创业板市场中小高科技企业和高成长性企业的特点，设计了包括财务潜力、人力资本力量、市场和公共关系能力、技术与创新能力4个层面20项指标构造的成长性评价体系。陈晓红、佘坚等人（2004）32建立了中小企业成长性评价目标体系层次，将评价指标分为包括成长能力、盈利能力、资金营运能力的财务类指标和包括市场预期、企业规模的一般类指标。（3） 非财务指标评价体系范柏乃、沈荣芳和陈德棉（2001）33对我国 30 家风险投资公司和 60家风险企业进行了问卷调查，在对测量的数据进行因素分析的基础上，得出了我国风险企业成长性的分层递阶评价指标体系。隋波和薛惠锋（2005）34运用系统分析的方法确立了影响企业成长系统的评价体系，包括外部环境、企业核心能力、技术进步趋势和动态波动因素4个层面20项指标。从以上分析我们可以看出，大家对于成长性评价体系的选择都各有不同，但从总的发展趋势看，从单一的反映上市公司成长性的财务指标到财务能力的综合体现，从单纯的财务指标到非财务指标再到财务指标和非财务指标的结合，上市公司成长性的评价指标在一步一步地走向成熟与完善。财务指标与非财务指标的结合应该是大势所趋，但在现有条件下，企业非财务指标的获取和量化可谓阻力重重，这就使非财务指标的实现面临很大的障碍。因此，本文认为目前非财务指标的应用不可行，本着可操作性的原则，用财务指标来评价上市公司的成长性仍是首选。2.4计量方法的选择成长性研究中计量方法的选用也是多种多样。Keizert和Djikstra（2001）等人对荷兰机电行业中小企业创新效果的决定因素进行了研究，他们用回归方法检验了可能的决定因素，发现对创新的鼓励政策、与科技中心的联系和R&D投资的周转率对创新效果有显著的影响。Bottazzi和Dosi等人（2001）运用聚类分析等统计方法，对全球最大的500家新型制药企业的成长过程进行了研究，认为制药产业的长期发展主要是由创新、模仿和不断地开拓新市场驱动的。Kakati（2003）35用聚类分析法对27个经历过中小型高科技企业投资成功和失败的创业资本家的投资标准进行了研究，发现企业家素质、以资源为基础的能力、竞争战略是企业生存和发展的决定因素。Alex Coad和Rekha Rao（2008）36用分位数回归的方法论证了创新对于高技术产业公司成长的重要作用。吴世农、李常青和余玮（1999）21结合我国新股发行条件提出了上市公司成长的含义，在确定影响成长性的五个关键因素的基础上，建立了上市公司成长性的判定模型。结果表明，该模型能有效预测我国上市公司的成长性。岑成德（2002）6采用相关分析、回归分析和方差分析等方法，通过对广东省1999年和2000年的118家上市公司的主营业务收入、主营业务利润、净利润等20项绝对指标与相对指标的分析，来研究上市公司的成长性与上期多项财务指标的关联性。沈嘉墨和文辉（2002）37提出一种基于灰色系统和人工神经网络的企业成长预测模型, 并运用国内一家著名高科技公司的经营数据作为样本，进行学习、推理，对企业未来业绩进行了预测。结果表明，人工神经网络应用于企业成长的预测是可行和有效的。李霞和曹建新（2004）38选取36家样本公司，采用相关分析、回归分析和主成分分析方法，对我国上市公司资本结构与成长性的关系进行了研究。朱和平和王韬（2004）31运用AHP方法组成评价模型，以香港创业板市场20家从事软件开发和经营的上市公司的数据资料为样本，检验模型和评价，评价结果与企业的成长性表现有较强的一致性，表明该模型能够较为客观地评价和测试企业的成长状况和潜力。纪宣明和黎丽（2004）39选取了12项上市公司的指标，采用因子分析法和聚类分析法对京、蜀两地的上市公司的经营绩效水平进行了综合评价。王青燕和何有世（2005）25用因子分析和回归分析方法对中国上市公司的成长性的决定因素进行了统计分析。结果发现，影响发达国家公司成长性的部分因素确实也以类似的方式影响中国上市公司的成长，但中国上市公司的成长性同时又具有很强的经济转轨时期的特点，这体现为公司成长性与国有化程度的负相关关系，以及核心竞争力变量对成长性没有显著的影响。纪志明（2005）40通过横截面数据的计量分析,考察了公司成长性的行业特性。实证的结果表明,上市公司所处的行业大多对公司成长性具有显著的影响,企业成长性表现出显著的行业效应。另外,企业规模、固定资产投资、财务杠杆和股权结构对企业成长性也具有显著的影响。陈晓红、余坚和邹湘娟（2006）32通过建立中小上市公司成长性评价指标体系，分别采用灰色关联度分析法和突变级数法进行中小上市公司成长性评价，并对两种方法的结果进行非参数检验，比较得出两种方法的优劣。李晓非、赵祥和高俊山（2008）27采用中国高技术企业和传统企业上市公司10年的数据，运用因子分析法对高技术企业和传统企业的成长进行了实证研究。结果表明：高技术企业具有更高的成长性与风险性，其高成长性主要体现在其经营能力的提高上，而在股票投资收益增长上与传统企业并无显著差别。王学砾、刘宇和王苏（2008）28采用模糊综合评价法来研究企业的成长性，取得了不错的效果。尽管学者们采用了多种不同的成长性评价计量方法，但大体上可分为两类：一类是客观评价法，另一类是主客观混合评价法。客观评价法主要采用定量评价的方式，包括相关分析、回归分析、方差分析、因子分析、判别分析、聚类分析、决策树分析、神经网络分析等方法。主客观混合评价法的评价指标体系中既包括了定量指标，也包括了定性指标，常用的方法有层次分析法、突变级数法、灰色关联度分析法、模糊综合评价法等。客观评价法的优点是较为客观真实，较少受到人为因素的影响，缺点是选取评价指标时受到较多的限制；主客观混合评价法的优点在于指标的选取范围较广，可以从尽可能多的角度来考虑，缺点是有些指标需要人工量化，容易受到个人认识水平的影响。成长性评价计量方法的选择往往与评价指标体系有很大的关系。财务指标评价体系通常会使用客观评价法，评价体系是非财务指标时多采用主客观混合评价法。由于本文采用的是财务指标评价体系，因此选用客观评价法的成长性计量方法。第三章 上市公司成长性评价方法第三章 上市公司成长性评价方法基于指标获取和量化难易方面的考虑，本文选择使用财务指标建立成长性评价体系。根据第二章的文献回顾，前人采用的财务指标体系主要是凭借经验从各个方面财务能力中选取对公司成长性影响较大的一两个代表性指标来建立，容易受到个人认识水平的影响，难免会有失偏颇，出现信息涵盖不全的情况。与前人不同的是，本文会为每种财务能力选取尽可能多的与公司成长性相关的代表指标。同时为了解决各种财务能力内部指标之间的多重共线性问题，本文采用因子分析的方法分别求出各种财务能力得分。为了全面研究信息制造业上市公司的成长情况，本文选取该行业下的所有公司进行研究。首先是按照这些公司的成长性进行分类，ST公司因为情况比较特殊，单独分为一类，其余的公司按成长性指标划分为成长性公司和一般公司。将上市公司的类别作为因变量，各种财务能力得分作为自变量，使用分类的数学方法，就可以建立成长性评价模型。因此，本章将着重对因子分析方法以及分类方法进行介绍。3.1因子分析法3.1.1因子分析法的基本思想因子分析法（Factor Analysis）最初是由英国心理学家C.Spearman提出的，近年来，随着现代告诉电子计算机的发展，它被广泛地应用于经济学、管理学、社会学、地质学等领域。它是多元统计分析的一个重要分支，其基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个基本结构成为公共因子。它的核心就是通过因子分析，选出k个主因子，这些主因子为原来变量的线性组合，它们不仅包含了原始变量的信息，而且彼此不相关。在保持样本主要信息的前提下，对少数几个综合因子进行因子分析，考察各综合因子与原始指标集之间的联系和数量关系（如可以考察各综合因子与哪些指标关系密切等），从而确定各综合因子的内部结构以及认定各综合因子的经济含义，之后以每个各综合因子的方差贡献率作为权重，构造出一个综合评价函数，然后根据综合评价函数进行评价。3.1.2因子分析法的原理与计算步骤 因子分析法是通过对样本相关阵的内部依赖关系的研究，将一些具有一定关系的变量或样本归结为较少的几个不可观测的综合因子(又称主因子)的多元统计分析方法，其原理与计算步骤可归纳整理为：（1）设原考核指标x1，xp的样本观察矩阵为X，即这里p表示变量数，n表示样本数。（2）对原指标数据矩阵先进行标准化处理，消除量纲对评价结果的影