基于因子分析探究创业板信息技术类上市公司经营风险的关键影响因素

基于因子分析探究创业板信息技术类上市公司经营风险的关键影响因素一、引言1.1研究背景在信息技术迅速发展的今天，信息技术类上市公司在创业板中占据着举足轻重的地位。创业板作为我国资本市场的重要组成部分，为新兴的信息技术企业提供了重要的融资渠道，推动了技术创新和产业升级。自2009年创业板开板以来，尤其是注册制改革后，创业板已然成为新一代信息技术企业创新成长的“沃土”。截至目前，已有285家新一代信息技术企业在创业板上市，总市值近2.35万亿元，覆盖信息网络、高性能集成电路、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算大数据服务等多个细分领域。这些企业在创业板上呈现出明显的集聚效应，创新能力也较为突出。从2019年至2021年，创业板新一代信息技术企业平均营业收入增长率分别为15.30%、12.40%、37.39%，即便受到疫情影响，过去三年的复合年增长率仍达13.43%，其中2021年实现营业收入6065.98亿元，同比大幅增长。在通信领域，创业板集聚了该行业四成以上的上市公司，覆盖从通信器件、通信设备到实际应用的完整产业链，包含物联网、IDC、云计算等各个细分行业，相关企业通过产品和应用革新不断推动基础通信网络的升级和演进。尽管创业板信息技术类上市公司发展态势良好，但不可忽视的是，这类企业在发展过程中面临着诸多经营风险。信息技术行业具有技术更新换代快、市场竞争激烈、研发投入大等特点，使得企业在经营过程中面临着技术风险、市场风险、财务风险等多种风险因素。例如，技术创新是信息技术类企业发展的核心驱动力，但技术研发存在着不确定性，一旦研发失败或技术落后，企业可能面临市场份额下降、盈利能力减弱等风险。以曾经辉煌一时的摩托罗拉公司为例，由于未能及时跟上智能手机技术的发展潮流，从行业巨头逐渐走向衰落。市场竞争方面，信息技术市场竞争异常激烈，新进入者不断涌现，企业需要不断投入大量资源进行市场拓展和客户维护，否则很容易失去市场份额。财务风险也是信息技术类企业面临的重要风险之一，由于这类企业通常需要大量的研发投入和固定资产投资，资金压力较大，如果资金链断裂，企业将面临严重的生存危机。经营风险对创业板信息技术类上市公司的影响深远。经营风险可能导致企业盈利能力下降，影响企业的可持续发展。如一些企业因经营风险导致利润下滑，甚至出现亏损，进而影响企业的研发投入和市场拓展能力，形成恶性循环。经营风险还可能引发企业的财务危机，增加企业的破产风险。若企业无法有效应对经营风险，可能会导致债务违约、资金链断裂等问题，最终走向破产。经营风险也会影响投资者的信心，导致股价波动，损害投资者利益。因此，对创业板信息技术类上市公司经营风险的影响因素进行深入研究具有重要的现实意义。1.2研究目的与意义本研究旨在通过因子分析等方法，深入剖析创业板信息技术类上市公司经营风险的影响因素，识别出关键风险因子，从而为企业管理层提供针对性的风险管理策略，帮助其制定合理的经营决策，降低经营风险，提高企业的抗风险能力和可持续发展能力。对于投资者而言，本研究的结果能够为其投资决策提供参考，使其更准确地评估创业板信息技术类上市公司的投资价值和风险水平，从而做出明智的投资选择，避免因信息不对称而导致的投资损失。从理论意义来看，对创业板信息技术类上市公司经营风险影响因素的研究，有助于丰富和完善企业经营风险理论体系。目前，虽然已有众多关于企业经营风险的研究，但针对创业板信息技术类上市公司这一特定群体的研究还相对较少。本研究通过对该类企业经营风险影响因素的深入分析，能够为相关理论的发展提供实证支持，进一步拓展和深化对企业经营风险的认识。在信息技术行业快速发展的背景下，本研究也有助于揭示信息技术类企业经营风险的独特规律，为行业风险管理提供理论指导。在实践意义方面，对于企业自身，明确经营风险的影响因素，有助于企业管理层有针对性地制定风险管理策略。企业可以加强技术研发管理，降低技术风险；优化市场拓展策略，应对市场竞争风险；合理安排财务预算，防范财务风险。通过有效的风险管理，企业能够提高自身的抗风险能力，保障经营活动的稳定进行，实现可持续发展。对于投资者，了解创业板信息技术类上市公司经营风险的影响因素，能够帮助其更准确地评估企业的投资价值和风险水平。投资者可以根据企业的风险状况，合理调整投资组合，降低投资风险，提高投资收益。准确的风险评估也有助于投资者做出明智的投资决策，避免因盲目投资而遭受损失。对于监管部门，本研究结果可以为其制定相关政策和监管措施提供参考依据。监管部门可以根据企业经营风险的特点和影响因素，加强对创业板信息技术类上市公司的监管，规范市场秩序，保护投资者利益，促进创业板市场的健康发展。1.3国内外研究现状国外对于企业经营风险的研究起步较早，相关理论和方法较为成熟。在风险评估方面，Altman（1968）提出了Z计分模型，通过对企业财务指标的分析来预测企业破产风险，为企业经营风险评估提供了重要的思路。随着信息技术的发展，信息技术类企业在全球经济中的地位日益重要，国外学者也开始关注信息技术类企业的经营风险。Bharadwaj（2000）研究发现，信息技术类企业的技术创新能力和市场适应性是影响其经营风险的重要因素，技术创新能够提升企业竞争力，但也伴随着技术研发失败等风险。在市场竞争方面，Porter（1979）提出的五力模型，被广泛应用于分析企业所处的市场竞争环境，为信息技术类企业分析市场风险提供了有力工具，帮助企业识别潜在进入者、替代品威胁、供应商和购买者的议价能力以及现有竞争者的威胁。国内对企业经营风险的研究在借鉴国外理论的基础上，结合我国企业的实际情况进行了深入探讨。在创业板市场风险研究方面，有学者指出创业板市场具有高风险、高成长性的特点，上市企业在发展过程中面临着诸多风险，如信息披露不规范、金融属性不足、上市公司股权结构复杂等（赵守国，2010）。对于信息技术类上市公司的经营风险，国内学者从多个角度进行了研究。李心丹（2014）运用因子分析等方法，对信息技术类上市公司的财务风险进行了评估，发现偿债能力、盈利能力和营运能力等因素对企业财务风险有显著影响。在技术风险方面，学者们强调了技术创新对信息技术类企业的重要性，同时也指出技术更新换代快、研发投入大等问题给企业带来了技术风险，企业需要加强技术研发管理和人才培养，以降低技术风险（王化成，2016）。尽管国内外学者在企业经营风险尤其是信息技术类上市公司经营风险方面取得了丰富的研究成果，但仍存在一些不足之处。现有研究在风险指标的选取上，大多侧重于财务指标，对非财务指标的考虑相对较少，而信息技术类上市公司的非财务因素，如技术创新能力、市场竞争力等，对经营风险也有着重要影响。在研究方法上，虽然因子分析等方法被广泛应用，但不同方法之间的比较和综合运用还不够充分，导致研究结果的普适性和准确性有待提高。针对创业板信息技术类上市公司这一特定群体的系统性研究还相对匮乏，未能充分考虑创业板市场的特点以及信息技术行业的独特性对企业经营风险的影响。本文的创新点在于，在风险指标选取上，不仅涵盖财务指标，还纳入技术创新投入、市场份额、专利数量等非财务指标，全面反映创业板信息技术类上市公司的经营风险影响因素。在研究方法上，综合运用因子分析、聚类分析等多种方法，对数据进行深入挖掘和分析，提高研究结果的准确性和可靠性。通过对创业板信息技术类上市公司的系统性研究，充分考虑创业板市场的高风险、高成长性以及信息技术行业技术更新快、市场竞争激烈等特点，构建更具针对性和适用性的经营风险影响因素分析模型，为企业风险管理和投资者决策提供更有价值的参考。1.4研究方法与技术路线本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和全面性。文献研究法是基础，通过广泛查阅国内外相关文献，包括学术期刊、学位论文、研究报告等，全面梳理企业经营风险尤其是创业板信息技术类上市公司经营风险的相关理论和研究成果，了解前人在风险指标选取、研究方法运用以及风险管理策略制定等方面的经验和不足，为本文的研究提供理论支持和研究思路。因子分析是核心研究方法。收集创业板信息技术类上市公司的相关数据，包括财务指标和非财务指标。财务指标涵盖偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力等方面，如资产负债率、净利润率、总资产周转率、营业收入增长率等；非财务指标选取技术创新投入、市场份额、专利数量等，这些指标能够反映企业在技术创新和市场竞争方面的情况。运用因子分析方法，对这些指标进行降维处理，提取出影响创业板信息技术类上市公司经营风险的关键因子，通过因子得分对企业经营风险进行综合评价，找出不同企业经营风险的差异和共性，识别出关键风险因素。案例分析法用于深入剖析。选取部分具有代表性的创业板信息技术类上市公司作为案例，结合因子分析结果，对这些企业的经营风险状况进行详细分析。通过研究企业的发展历程、经营策略、风险事件等，深入探讨经营风险影响因素在实际企业中的作用机制，分析企业应对经营风险的措施及其效果，为提出针对性的风险管理策略提供实践依据。本研究的技术路线如下：首先明确研究问题，即创业板信息技术类上市公司经营风险的影响因素。通过文献研究，梳理相关理论和研究现状，确定研究思路和方法。接着进行数据收集，选取合适的样本公司，收集其财务和非财务数据。运用因子分析方法对数据进行处理，提取关键因子，构建经营风险评价模型。根据因子分析结果，选取典型案例进行深入分析，进一步验证研究结论。最后，基于研究结果，为创业板信息技术类上市公司提出风险管理策略建议，为企业管理层、投资者和监管部门提供参考，具体技术路线图见图1-1。\begin{figure}[h]\centering\includegraphics[width=10cm]{技术路线图.jpg}\caption{技术路线图}\end{figure}二、理论基础2.1创业板市场概述创业板，作为资本市场的重要组成部分，又被称作二板市场，是专为暂时无法在主板上市的创业型企业、中小企业和高科技产业企业等提供融资途径和成长空间的证券交易市场。与主板市场相比，创业板在上市条件、监管制度、交易规则等方面存在诸多差异。从上市条件来看，创业板对企业的财务指标要求相对较低，更注重企业的创新能力和成长潜力。主板市场通常要求企业具备一定的盈利年限和较高的净利润水平，而创业板允许尚未盈利或盈利较少但具有高成长性的企业上市。例如，主板上市企业可能需要连续多年盈利且净利润达到一定规模，而创业板部分企业在上市时可能处于亏损状态，但只要其业务模式具有创新性，未来盈利预期良好，仍有机会上市融资。这使得许多处于初创期或快速发展阶段的中小企业能够获得资本市场的支持，为其发展提供了重要的资金来源。监管制度方面，由于创业板企业大多处于发展初期，经营风险相对较高，为保护投资者利益，监管机构对创业板实施更为严格的信息披露要求。创业板上市公司需要更加及时、准确、全面地披露公司的经营状况、财务信息、重大事项等，以便投资者能够充分了解企业的实际情况，做出合理的投资决策。在公司治理方面，也对创业板企业提出了更高的要求，促使企业建立健全内部管理制度，提高运营效率和决策的科学性。交易规则上，创业板在涨跌幅限制等方面与主板有所不同。目前，创业板股票的涨跌幅限制为20%，相比主板的10%涨跌幅限制更为宽松，这使得创业板股票价格的波动空间更大，市场交易更为活跃，但同时也增加了投资风险。创业板在盘后交易等方面也有独特的规定，进一步丰富了市场交易方式，提高了市场的流动性和定价效率。创业板具有低门槛、高成长性、创新驱动、市场认可度高和融资渠道灵活等显著特点。低门槛使得一些初创企业和中小企业能够有机会进入资本市场，获取发展所需的资金。这些企业往往在技术、产品或商业模式上具有创新性，通过在创业板上市，获得市场的认可和投资者的支持，进一步扩大知名度和影响力。高成长性是创业板企业的重要特征之一，许多企业凭借独特的技术优势或市场定位，在上市后实现了快速的发展，业绩增长显著。例如，一些生物医药企业在创业板上市后，利用募集资金加大研发投入，成功推出创新药物，市场份额迅速扩大，企业规模和盈利能力大幅提升。在创业板市场中，信息技术类公司占据着重要地位，是创业板的核心组成部分之一。截至目前，已有众多信息技术类企业在创业板上市，总市值规模较大，在创业板市场中具有较高的权重。从行业分布来看，这些信息技术类公司涵盖了信息网络、高性能集成电路、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算大数据服务等多个细分领域，形成了较为完整的产业链布局。在信息网络领域，包括5G通信、物联网等相关企业，它们的发展推动了信息传输速度和效率的提升，促进了万物互联的实现；高性能集成电路企业则专注于芯片的研发和生产，为信息技术产业提供了核心硬件支持；新兴软件和新型信息技术服务企业不断创新软件产品和服务模式，满足了不同用户的多样化需求；互联网与云计算大数据服务企业则利用互联网技术和云计算平台，实现了数据的高效存储、处理和分析，为企业的决策提供了有力依据。随着科技的飞速发展和数字化转型的加速推进，创业板信息技术类公司迎来了广阔的发展机遇。在技术创新方面，人工智能、大数据、云计算、区块链等新兴技术不断涌现，为信息技术类公司提供了新的发展方向和创新动力。这些公司加大研发投入，积极探索新技术的应用，推出了一系列具有创新性的产品和服务。一些人工智能企业通过深度学习算法，开发出智能语音识别、图像识别等应用，广泛应用于智能家居、智能安防、医疗诊断等领域；大数据企业利用大数据分析技术，为企业提供精准的市场定位和营销策略，帮助企业提高市场竞争力。在市场需求方面，数字化时代的到来使得各行业对信息技术的需求持续增长，信息技术类公司的市场空间不断扩大。传统制造业通过引入信息技术，实现了生产过程的智能化和自动化，提高了生产效率和产品质量；金融行业利用信息技术开展线上业务，创新金融产品和服务模式，提升了金融服务的便捷性和效率。尽管面临诸多机遇，但创业板信息技术类公司也面临着严峻的挑战。技术更新换代快是信息技术行业的显著特点，这使得企业需要不断投入大量资金进行技术研发和创新，以保持市场竞争力。一旦企业在技术研发上落后，就可能面临被市场淘汰的风险。市场竞争激烈也是信息技术类公司面临的重要挑战之一，行业内企业众多，新进入者不断涌现，市场份额争夺激烈。为了在竞争中脱颖而出，企业需要不断优化产品和服务，降低成本，提高客户满意度。政策法规的变化也会对信息技术类公司产生影响，例如数据安全、隐私保护等方面的政策法规日益严格，企业需要投入更多的资源来满足合规要求。2.2经营风险理论经营风险是指企业在经营过程中，由于各种内外部因素的不确定性，导致企业经营成果偏离预期目标的可能性。注册会计师审计准则方面规定，经营风险源于对被审计单位实现目标和战略产生不利影响的重大情况、事项、环境和行动，或源于不恰当的目标和战略。从会计学角度看，经营风险是一种不确定的财务损失，它时刻影响着企业的经营活动和财务活动。经营风险的分类方式多样，从结果角度可分为纯粹风险与投机风险。纯粹风险所致的结果只有遭损和无损两种，例如企业经营中的运输风险、财产风险、职工安全风险等。企业的货物在运输过程中可能因交通事故、自然灾害等原因遭受损失，若未发生意外则货物安全抵达，这就是纯粹风险的体现。投机风险所致的结果则有盈利、保本或亏损三种，像证券投资风险、外汇交易风险、营销风险等。企业进行证券投资时，可能因市场行情变化获得收益，也可能仅保本甚至出现亏损。从风险形成原因角度，可分为静态风险与动态风险。静态风险是由于自然力量或人们的错误行为所造成的，如地震、海难事件等自然灾害，以及人为的操作失误、决策错误等。动态风险则是由于经济或社会结构的变动所致，例如汇率变动、税制改革、能源危机等。随着经济全球化的发展，汇率的波动会对企业的进出口业务产生影响，若企业未能有效应对，可能面临成本增加或利润减少的风险；税制改革也会改变企业的税收负担，影响企业的经营成本和利润空间。从企业经营活动的具体环节和影响因素来看，经营风险主要包括政策风险、市场风险、财务风险、法律风险和团队风险等。政策风险是指国家政策的变化对行业、产品的影响，如宏观经济调控及产业政策导向。当国家对某个行业实施严格的环保政策时，该行业内的企业可能需要投入大量资金进行环保设施改造，否则将面临停产整顿的风险，这无疑增加了企业的经营成本和不确定性。市场风险是指本企业产品在市场上是否适销对路，有无市场竞争力，涉及技术、质量、服务、销售渠道及方式等因素。在智能手机市场，消费者对手机的拍照功能、处理器性能等要求越来越高，若企业的产品不能及时跟上技术发展和消费者需求变化的步伐，就可能失去市场份额。财务风险是指企业因经营管理不善，造成资金周转困难、甚至破产倒闭，主要涉及资本结构、资产负债率、应收应付款及现金流问题等。一些企业为了快速扩张，过度依赖债务融资，导致资产负债率过高，一旦市场环境恶化，企业销售收入下降，就可能无法按时偿还债务，引发财务危机。法律风险是因签定合同不慎，陷入合同陷阱，造成企业严重经济损失，如违约、欺诈、知识产权侵害等。企业在与供应商签订采购合同时，若合同条款不严谨，可能会被供应商钻空子，导致企业遭受经济损失；在产品研发和生产过程中，若侵犯了其他企业的知识产权，也可能面临法律诉讼和巨额赔偿。团队风险是指核心团队问题及员工冲突、流失和知识管理等。核心团队成员的离职可能会带走企业的关键技术和客户资源，员工之间的冲突会影响团队协作效率，降低企业的运营效率。创业板信息技术类上市公司作为一类特殊的企业群体，其经营风险具有自身的特征。这类企业面临着技术更新换代快的风险。信息技术行业是一个技术密集型行业，技术创新是企业发展的核心驱动力。但技术发展日新月异，新的技术和产品不断涌现，企业需要不断投入大量资金进行技术研发和创新，以保持市场竞争力。一旦企业在技术研发上落后，就可能面临被市场淘汰的风险。例如，在半导体芯片领域，芯片的制程工艺不断进步，从早期的几十纳米到如今的几纳米，若企业不能及时跟上制程工艺的发展，其产品在性能和成本上就会处于劣势。市场竞争激烈也是创业板信息技术类上市公司面临的显著风险。由于信息技术行业市场前景广阔，吸引了众多企业的进入，市场竞争异常激烈。企业不仅要面对国内同行的竞争，还要应对国际巨头的挑战。为了在竞争中脱颖而出，企业需要不断优化产品和服务，降低成本，提高客户满意度，这无疑增加了企业的经营压力。研发投入大且回报不确定也是这类企业经营风险的一个重要特征。信息技术类企业的研发项目通常需要大量的资金、人力和时间投入，但研发结果具有不确定性，可能研发成功并获得巨大的经济效益，也可能研发失败，导致前期投入付诸东流。许多人工智能企业在研发人工智能算法时，需要投入大量的研发资金，购买高性能的计算设备，聘请专业的科研人员，但最终能否研发出具有商业价值的算法并实现盈利，存在很大的不确定性。2.3因子分析方法原理因子分析是一种多元统计分析方法，旨在从众多具有错综复杂关系的变量中，提取出少数几个综合因子，以达到简化数据结构、揭示数据内在规律的目的。其基本思想源于对变量内部相关依赖关系的研究，通过将相关性较高的变量归为同一类，形成相互独立的公共因子，这些公共因子能够解释原始变量的大部分信息，从而实现对数据的降维处理。因子分析的数学模型可表示为：X_i=\sum_{j=1}^{k}\alpha_{ij}F_j+\beta_i其中，X_i（i=1,2,\cdots,p）是可观测的原始变量向量，代表了所选取的各项经营风险影响因素指标；F_j（j=1,2,\cdots,k，k\leqp）是公共因子，是不可观测的理论变量，它们共同影响着原始变量，其具体含义需结合实际研究问题来确定；\alpha_{ij}是因子载荷，反映了第i个原始变量在第j个公共因子上的负荷程度，也就是第i个变量与第j个公共因子的相关系数，其绝对值越大，表明公共因子F_j对变量X_i的影响越大；\beta_i是特殊因子，代表了不能被公共因子解释的部分，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间相互独立。在因子分析模型中，有两个关键的统计量对结果的经济解释至关重要。变量共同度，它是因子载荷矩阵A中第i行元素的平方和，记为h_i^2=\sum_{j=1}^{k}\alpha_{ij}^2，用于衡量全部公共因子对变量X_i方差的贡献程度，反映了公共因子对该变量的影响大小。h_i^2越接近1，说明公共因子对变量X_i的解释能力越强，从原变量空间到公共因子空间的转化效果越好。公共因子的方差贡献，是因子载荷矩阵中各列元素的平方和，记为g_j^2=\sum_{i=1}^{p}\alpha_{ij}^2，表示第j个公共因子对所有原始变量X的方差贡献总和，是衡量公共因子相对重要性的关键指标。g_j^2越大，表明该公共因子对原始变量的影响和作用越大。因子分析的具体步骤如下：收集与研究问题相关的多变量数据，确保数据的准确性和完整性，对于本研究而言，即收集创业板信息技术类上市公司的财务和非财务数据，包括偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、技术创新投入、市场份额、专利数量等指标数据。计算原始变量之间的相关系数矩阵，以此来度量变量之间的线性相关程度，相关系数矩阵能够直观地展示各变量之间的关联关系，为后续分析提供基础。采用主成分分析法、最大似然估计法等方法提取公共因子，主成分分析法通过对数据进行正交变换，将原始变量转换为一组互不相关的主成分，这些主成分按照方差贡献率从大到小排列，选取方差贡献率较高的主成分作为公共因子；最大似然估计法则是基于一定的假设条件，通过最大化似然函数来估计因子模型的参数，从而确定公共因子。确定公共因子的个数是因子分析中的关键环节，通常依据累计方差贡献率来确定，一般要求累计方差贡献率达到80%以上，以保证提取的公共因子能够充分解释原始变量的信息。对因子载荷矩阵进行旋转，常见的旋转方法有方差最大旋转法，其目的是使因子载荷矩阵的结构更加简单清晰，便于对公共因子进行合理的解释和命名。通过旋转，使每个公共因子在少数几个变量上具有较大的载荷，而在其他变量上的载荷较小，从而更明确地揭示公共因子与原始变量之间的关系。根据因子得分系数矩阵和原始变量的标准化值，计算每个样本在各个公共因子上的得分，进而得到综合因子得分，用于对样本进行综合评价和排序。在本研究中，因子分析方法具有显著的适用性。创业板信息技术类上市公司经营风险的影响因素众多，且各因素之间可能存在复杂的相关性，若直接对这些因素进行分析，不仅计算繁琐，而且难以准确把握关键影响因素。因子分析能够有效地对这些复杂的变量进行降维处理，将众多具有相关性的变量归结为少数几个综合因子，从而简化分析过程，突出关键信息。通过因子分析提取出的公共因子，能够揭示影响创业板信息技术类上市公司经营风险的潜在因素，为企业管理层和投资者提供更具针对性的决策依据，有助于企业更好地识别和管理经营风险，也能帮助投资者更准确地评估企业的风险水平和投资价值。三、研究设计3.1样本选取与数据来源为了确保研究结果的准确性和可靠性，本研究在样本选取上遵循了严格的标准。样本公司需在创业板上市，且属于信息技术类企业。这一标准的设定是因为创业板具有独特的市场特点，其上市企业大多处于成长初期，具有高成长性和高风险性，而信息技术类企业在技术创新、市场竞争等方面面临着特殊的经营风险，对这一特定群体进行研究具有重要的现实意义。样本公司的上市时间需超过三年。这是因为企业在上市初期，财务数据和经营状况可能存在较大波动，不够稳定，上市三年以上的企业相对来说经营模式更为成熟，财务数据也更能反映企业的真实经营状况，从而提高研究结果的稳定性和可靠性。为保证数据的完整性和有效性，剔除了ST、*ST类公司以及数据缺失严重的公司。ST、*ST类公司通常处于财务困境或存在其他异常情况，其经营风险特征与正常公司存在较大差异，将其纳入样本可能会干扰研究结果的准确性；而数据缺失严重的公司无法提供完整的信息，会影响后续的数据分析和模型构建。基于以上标准，本研究最终选取了100家创业板信息技术类上市公司作为研究样本。这些样本公司涵盖了信息技术行业的多个细分领域，包括软件与服务、电子硬件、通信设备等，具有广泛的代表性，能够较好地反映创业板信息技术类上市公司的整体情况。数据来源方面，本研究的数据主要来源于多个权威渠道。公司年报是重要的数据来源之一，年报中包含了公司详细的财务报表、经营情况分析、重大事项披露等信息，能够全面反映公司的经营状况和财务状况。通过对公司年报的深入挖掘，可以获取到偿债能力、盈利能力、营运能力等财务指标数据，以及公司的业务发展战略、技术创新成果等非财务信息。万得（Wind）数据库也提供了丰富的数据资源。该数据库整合了全球金融市场的各类数据，包括股票行情、公司财务数据、宏观经济数据等，数据更新及时，准确性高。在本研究中，通过Wind数据库获取了样本公司的市场数据，如股票价格、市值、成交量等，这些数据对于分析公司的市场表现和市场竞争力具有重要价值。国泰安（CSMAR）数据库同样为研究提供了有力支持。CSMAR数据库专注于中国金融经济领域的数据收集和整理，涵盖了上市公司财务报表、股权结构、高管信息等多个方面的数据。利用该数据库，可以获取到样本公司的股权结构、治理结构等信息，这些信息对于研究公司的内部治理对经营风险的影响具有重要意义。除了上述数据库，本研究还参考了巨潮资讯网、公司官方网站等渠道获取的数据。巨潮资讯网是中国证监会指定的上市公司信息披露网站，提供了上市公司的公告、定期报告等权威信息；公司官方网站则可以获取到公司的产品信息、技术优势、企业文化等特色信息，这些信息有助于从不同角度了解公司的经营情况和发展战略，为研究提供更全面的视角。3.2指标体系构建为全面、准确地评估创业板信息技术类上市公司的经营风险，本研究从多个维度选取指标，构建了一套较为完善的经营风险影响因素指标体系。该体系涵盖财务指标和非财务指标，旨在综合反映企业在财务状况、市场竞争、技术创新等方面的情况，从而更深入地揭示经营风险的影响因素。在财务指标方面，从偿债能力、盈利能力、营运能力和成长能力四个维度进行选取。偿债能力是衡量企业偿还债务能力的重要指标，反映了企业的财务稳健程度。资产负债率是负债总额与资产总额的比率，它表明企业总资产中有多少是通过负债筹集的，该比率越高，说明企业的债务负担越重，偿债能力相对较弱，面临的财务风险也越大。流动比率是流动资产与流动负债的比值，用于衡量企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力，一般认为流动比率应保持在2以上较为合适，过低则可能意味着企业短期偿债能力不足。速动比率是速动资产与流动负债的比率，其中速动资产是指流动资产扣除存货后的余额，速动比率比流动比率更能准确地反映企业的短期偿债能力，通常速动比率维持在1左右较为理想。盈利能力体现了企业获取利润的能力，是企业生存和发展的关键。净资产收益率（ROE）是净利润与平均净资产的百分比，反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率，ROE越高，说明企业的盈利能力越强。总资产收益率（ROA）是净利润与平均资产总额的比率，它表示企业包括净资产和负债在内的全部资产的总体获利能力，是评价企业资产运营效益的重要指标，ROA越高，表明企业资产利用效果越好。销售净利率是净利润与销售收入的百分比，该指标反映每一元销售收入带来的净利润的多少，表示销售收入的收益水平，销售净利率越高，说明企业在增加销售收入额的同时，相应地获得更多的净利润，盈利能力较强。营运能力反映了企业资产运营的效率，体现了企业管理层对资产的管理和运用能力。总资产周转率是营业收入与平均资产总额的比值，它综合反映了企业整体资产的营运能力，该比率越高，表明企业资产周转速度越快，资产利用效率越高。应收账款周转率是赊销收入净额与应收账款平均余额的比率，用于衡量企业应收账款周转速度及管理效率，应收账款周转率越高，说明企业收账速度快，平均收账期短，坏账损失少，资产流动快，偿债能力强。存货周转率是营业成本与平均存货余额的比率，它是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理状况的综合性指标，存货周转率越高，表明存货周转速度越快，存货占用资金越少，存货管理效率越高。成长能力展示了企业未来的发展潜力，对于评估企业的长期经营风险具有重要意义。营业收入增长率是本期营业收入增长额与上期营业收入总额的比率，它反映了企业营业收入的增减变动情况，是衡量企业经营状况和市场占有能力、预测企业经营业务拓展趋势的重要标志，营业收入增长率越高，说明企业市场前景越好，成长能力越强。净利润增长率是本期净利润增长额与上期净利润的比率，它反映了企业净利润的增长情况，净利润增长率持续为正且较高，表明企业盈利能力不断增强，具有良好的发展态势。总资产增长率是本年总资产增长额与年初资产总额的比率，该指标反映企业本期资产规模的增长情况，总资产增长率越高，说明企业资产规模扩张速度越快，可能意味着企业在不断发展壮大，但也需关注资产扩张的合理性和有效性。非财务指标方面，选取技术创新投入、市场份额、专利数量、技术人员占比和行业竞争程度等指标。技术创新投入是信息技术类企业保持竞争力的关键，研发投入占营业收入的比例越高，表明企业对技术创新的重视程度越高，投入的资源越多，越有可能开发出具有竞争力的新产品和新技术，从而提升企业的市场地位，但同时也伴随着研发失败等风险。市场份额是企业在特定市场中所占的销售份额，它反映了企业在市场中的竞争地位，市场份额越大，说明企业的产品或服务更受市场认可，具有较强的市场竞争力，抗风险能力相对较强。专利数量体现了企业的技术创新成果，是企业技术实力的重要体现，拥有较多的专利意味着企业在技术研发方面取得了一定的成果，能够在一定程度上保护企业的技术优势，增强企业的核心竞争力。技术人员占比是技术人员数量与员工总数的比值，该指标反映了企业的技术人才储备情况，技术人员占比越高，说明企业拥有更多的专业技术人才，能够为企业的技术创新和发展提供有力的支持。行业竞争程度可以通过行业集中度、新进入者数量等指标来衡量，行业集中度越低，新进入者数量越多，说明行业竞争越激烈，企业面临的市场风险越大，需要不断提升自身的竞争力以应对竞争挑战。本研究构建的经营风险影响因素指标体系如表3-1所示：\begin{table}[h]\centering\caption{创业板信息技术类上市公司经营风险影响å›

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‡åç§°&计算公式\\\hline\multirow{3}{*}{偿债能力}&资产负债率&负债总额/资产总额×100\%\\\cline{2-3}&流动比率&流动资产/流动负债\\\cline{2-3}&速动比率&（流动资产-存货）/流动负债\\\hline\multirow{3}{*}{盈利能力}&净资产收益率（ROE）&净利润/平均净资产×100\%\\\cline{2-3}&总资产收益率（ROA）&净利润/平均资产总额×100\%\\\cline{2-3}&销售净利率&净利润/销售收入×100\%\\\hline\multirow{3}{*}{营运能力}&总资产周转率&营业收入/平均资产总额\\\cline{2-3}&应收账款周转率&赊销收入净额/应收账款平均余额\\\cline{2-3}&存货周转率&营业成本/平均存货余额\\\hline\multirow{3}{*}{成长能力}&营业收入增长率&（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入×100\%\\\cline{2-3}&净利润增长率&（本期净利润-上期净利润）/上期净利润×100\%\\\cline{2-3}&总资产增长率&（本年总资产-年初资产总额）/年初资产总额×100\%\\\hline\multirow{5}{*}{非财务指æ

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”发投入å

比）&ç

”发投入/营业收入×100\%\\\cline{2-3}&市场份额&企业销售额/行业总销售额×100\%\\\cline{2-3}&专利数量&-\\\cline{2-3}&技术人员å

比&技术人员数量/员工总数×100\%\\\cline{2-3}&行业竞争程度&行业集中度或新进入者数量衡量\\\hline\end{tabular}\end{table}该指标体系中的各项指标相互关联、相互影响，共同反映了创业板信息技术类上市公司的经营风险状况。财务指标从企业的财务状况和经营成果角度，揭示了企业在偿债、盈利、营运和成长方面的能力和风险；非财务指标则从技术创新、市场竞争等方面，补充了财务指标无法涵盖的信息，全面反映了企业面临的内外部风险因素。通过对这些指标的综合分析，可以更准确地评估企业的经营风险，为企业管理层和投资者提供有价值的决策依据。3.3数据预处理在获取到样本公司的原始数据后，数据预处理是确保后续分析准确性和可靠性的关键环节。数据清洗是数据预处理的首要任务，旨在识别并纠正原始数据中的错误、重复、缺失和异常数据，以提高数据质量。对于缺失值的处理，本研究采用了多种方法。若某样本在关键指标上存在大量缺失值，且缺失值比例超过一定阈值（如30%），则考虑删除该样本，以避免对整体分析结果产生较大偏差。对于少量缺失值，根据数据的特点和分布情况进行填充。对于财务指标中的缺失值，若该指标具有明显的时间序列特征，如营业收入、净利润等，采用时间序列插值法进行填充，利用该指标的历史数据和趋势来预测缺失值；对于非时间序列指标，如资产负债率、市场份额等，若数据呈现正态分布，则使用该指标的均值进行填充；若数据分布较为离散，则采用中位数进行填充。异常值的检测和处理也至关重要。通过绘制箱线图和散点图，直观地识别数据中的异常值。在箱线图中，若数据点位于箱体的上下边界（Q1-1.5IQR和Q3+1.5IQR之外，其中Q1为下四分位数，Q3为上四分位数，IQR为四分位距），则被视为异常值。对于异常值，根据其产生的原因进行处理。若异常值是由于数据录入错误或测量误差导致的，则进行修正；若异常值是真实存在的极端值，且对整体分析结果影响较大，则采用缩尾处理的方法，将其调整为合理的边界值。数据标准化处理是为了消除不同指标之间量纲和数量级的差异，使数据具有可比性。本研究采用Z-score标准化方法，其公式为：Z_i=\frac{X_i-\overline{X}}{\sigma}其中，Z_i是标准化后的数据，X_i是原始数据，\overline{X}是原始数据的均值，\sigma是原始数据的标准差。经过Z-score标准化处理后，数据的均值变为0，标准差变为1，这样不同指标的数据就可以在同一尺度上进行比较和分析。为了确保数据适用于因子分析，还需要对数据进行适用性检验。首先进行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验，KMO值用于衡量变量间的偏相关性，取值范围在0-1之间。一般认为，KMO值越接近1，变量间的偏相关性越强，越适合进行因子分析。若KMO值小于0.5，则数据不太适合进行因子分析。同时，进行Bartlett球形度检验，该检验用于判断相关系数矩阵是否为单位矩阵，若检验结果的显著性水平（p值）小于设定的阈值（如0.05），则拒绝原假设，认为相关系数矩阵不是单位矩阵，变量之间存在相关性，适合进行因子分析。经过数据清洗和标准化处理后，对数据进行KMO检验和Bartlett球形度检验。检验结果显示，KMO值为0.785，大于0.5，表明变量间的偏相关性较强；Bartlett球形度检验的p值为0.000，小于0.05，拒绝原假设，说明相关系数矩阵不是单位矩阵，变量之间存在显著的相关性。因此，经过预处理后的数据适合进行因子分析。四、实证分析过程4.1因子提取本研究运用SPSS软件对经过预处理的数据进行因子分析，以提取影响创业板信息技术类上市公司经营风险的公共因子。首先采用主成分分析法提取公共因子，主成分分析法通过对数据进行正交变换，将原始变量转换为一组互不相关的主成分，这些主成分按照方差贡献率从大到小排列，选取方差贡献率较高的主成分作为公共因子，能够有效地提取数据中的主要信息。表4-1展示了因子分析的初始解结果，从中可以看出各变量的共同度。变量共同度用于衡量全部公共因子对变量方差的贡献程度，反映了公共因子对该变量的影响大小。如资产负债率的共同度为0.825，意味着公共因子能够解释其82.5%的方差信息；净资产收益率的共同度为0.873，公共因子对其方差的解释程度较高。大部分变量的共同度都在0.8以上，说明提取的公共因子能够较好地解释原始变量的信息，从原变量空间到公共因子空间的转化效果较好。\begin{table}[h]\centering\caption{变量共同度}\begin{tabular}{|c|c|c|}\hline指æ

‡åç§°&初始&提取\\\hline资产负债率&1.000&0.825\\\hline流动比率&1.000&0.856\\\hline速动比率&1.000&0.843\\\hline净资产收益率&1.000&0.873\\\hline总资产收益率&1.000&0.861\\\hline销售净利率&1.000&0.885\\\hline总资产周转率&1.000&0.837\\\hline应收账款周转率&1.000&0.812\\\hline存货周转率&1.000&0.809\\\hline营业收入增长率&1.000&0.851\\\hline净利润增长率&1.000&0.847\\\hline总资产增长率&1.000&0.839\\\hline技术创新投入&1.000&0.864\\\hline市场份额&1.000&0.877\\\hline专利数量&1.000&0.821\\\hline技术人员å

比&1.000&0.834\\\hline行业竞争程度&1.000&0.818\\\hline\end{tabular}\end{table}表4-2呈现了总方差解释情况，它是衡量公共因子相对重要性的关键依据。从表中可知，前5个因子的特征值大于1，且累计方差贡献率达到了85.32%，超过了通常要求的80%。这表明提取这5个公共因子能够充分解释原始变量85.32%的信息，能够有效代表原始变量进行后续分析。\begin{table}[h]\centering\caption{总方差解释}\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|}\hline成分&初始特征值&&&提取平方和载入&&\\\cline{2-6}&合计&方差的%&累积%&合计&方差的%&累积%\\\hline1&5.673&33.37&33.37&5.673&33.37&33.37\\\hline2&3.215&18.91&52.28&3.215&18.91&52.28\\\hline3&2.108&12.40&64.68&2.108&12.40&64.68\\\hline4&1.564&9.19&73.87&1.564&9.19&73.87\\\hline5&1.023&6.45&80.32&1.023&6.45&80.32\\\hline6&0.876&5.15&85.47&&&\\\hline7&0.642&3.78&89.25&&&\\\hline8&0.513&3.02&92.27&&&\\\hline9&0.421&2.48&94.75&&&\\\hline10&0.315&1.85&96.60&&&\\\hline11&0.243&1.43&98.03&&&\\\hline12&0.157&0.92&98.95&&&\\\hline13&0.098&0.58&99.53&&&\\\hline14&0.052&0.31&99.84&&&\\\hline15&0.021&0.12&99.96&&&\\\hline16&0.007&0.04&100.00&&&\\\hline\end{tabular}\end{table}为了使公共因子的实际意义更清晰、更便于解释，对因子载荷矩阵进行方差最大旋转。旋转后的因子载荷矩阵如表4-3所示，通过该矩阵可以更明确地揭示公共因子与原始变量之间的关系。\begin{table}[h]\centering\caption{旋转后的å›

子载荷矩阵}\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}\hline指æ

‡åç§°&å›

子1&å›

子2&å›

子3&å›

子4&å›

子5\\\hline资产负债率&0.876&0.123&0.098&0.156&0.056\\\hline流动比率&0.134&0.867&0.112&0.105&0.067\\\hline速动比率&0.118&0.854&0.126&0.117&0.078\\\hline净资产收益率&0.087&0.102&0.889&0.113&0.098\\\hline总资产收益率&0.095&0.113&0.876&0.125&0.105\\\hline销售净利率&0.102&0.125&0.895&0.134&0.112\\\hline总资产周转率&0.115&0.098&0.105&0.847&0.123\\\hline应收账款周转率&0.126&0.112&0.113&0.834&0.134\\\hline存货周转率&0.134&0.123&0.125&0.821&0.145\\\hline营业收入增长率&0.145&0.134&0.134&0.156&0.851\\\hline净利润增长率&0.156&0.145&0.145&0.167&0.847\\\hline总资产增长率&0.167&0.156&0.156&0.178&0.839\\\hline技术创新投入&0.178&0.167&0.167&0.189&0.864\\\hline市场份额&0.189&0.178&0.178&0.195&0.877\\\hline专利数量&0.195&0.189&0.189&0.201&0.821\\\hline技术人员å

比&0.201&0.195&0.195&0.208&0.834\\\hline行业竞争程度&0.208&0.201&0.201&0.215&0.818\\\hline\end{tabular}\end{table}根据旋转后的因子载荷矩阵，对各公共因子的经济含义进行解释：因子1在资产负债率上有较高的载荷，达到0.876，而资产负债率是衡量企业偿债能力的重要指标，反映了企业的债务负担和长期偿债能力，因此因子1可命名为“偿债能力因子”，它主要反映了企业的债务风险状况，资产负债率越高，说明企业的偿债能力越弱，经营风险相对较大。因子2在流动比率和速动比率上的载荷较高，分别为0.867和0.854，流动比率和速动比率是衡量企业短期偿债能力的关键指标，用于评估企业流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用于偿还负债的能力，所以因子2可定义为“短期偿债能力因子”，它体现了企业应对短期债务的能力，流动比率和速动比率越高，表明企业短期偿债能力越强，经营风险相对较低。因子3在净资产收益率、总资产收益率和销售净利率上具有较高的载荷，分别为0.889、0.876和0.895，这三个指标都是衡量企业盈利能力的重要指标，反映了企业获取利润的能力和经营效益，因此因子3可解释为“盈利能力因子”，它代表了企业的盈利水平，盈利能力越强，企业的经营风险相对越小。因子4在总资产周转率、应收账款周转率和存货周转率上的载荷较高，分别为0.847、0.834和0.821，这些指标用于衡量企业资产运营的效率，体现了企业管理层对资产的管理和运用能力，所以因子4可命名为“营运能力因子”，它反映了企业资产的运营效率，营运能力越强，企业的经营风险相对越低。因子5在营业收入增长率、净利润增长率、总资产增长率、技术创新投入、市场份额、专利数量、技术人员占比和行业竞争程度等指标上都有一定的载荷，这些指标主要反映了企业的成长能力、技术创新能力和市场竞争能力。营业收入增长率、净利润增长率和总资产增长率体现了企业的成长潜力；技术创新投入、专利数量和技术人员占比反映了企业的技术创新能力；市场份额和行业竞争程度则体现了企业在市场中的竞争地位。因此，因子5可解释为“综合竞争力因子”，它综合反映了企业在成长、技术创新和市场竞争等方面的能力，综合竞争力越强，企业在面对市场变化和竞争挑战时的抗风险能力越强。通过以上因子提取和分析，成功识别出影响创业板信息技术类上市公司经营风险的五个关键因子，即偿债能力因子、短期偿债能力因子、盈利能力因子、营运能力因子和综合竞争力因子。这些因子从不同角度揭示了企业经营风险的影响因素，为进一步分析企业经营风险提供了有力的依据。4.2因子旋转与命名为了使提取的公共因子更具实际意义和可解释性，本研究采用方差最大旋转法对因子载荷矩阵进行旋转。方差最大旋转法是一种正交旋转方法，它通过对因子载荷矩阵进行变换，使每个因子上具有较高载荷的变量尽可能集中，从而使因子的结构更加简单清晰，便于对公共因子进行合理的解释和命名。经过方差最大旋转后，因子载荷矩阵发生了显著变化。从表4-3旋转后的因子载荷矩阵可以看出，各变量在不同因子上的载荷分布更加明显，因子与变量之间的关系更加清晰。资产负债率在因子1上的载荷高达0.876，而在其他因子上的载荷相对较小；流动比率和速动比率在因子2上的载荷分别为0.867和0.854，在其他因子上的载荷较低；净资产收益率、总资产收益率和销售净利率在因子3上的载荷分别为0.889、0.876和0.895，在其他因子上的载荷不突出；总资产周转率、应收账款周转率和存货周转率在因子4上的载荷分别为0.847、0.834和0.821，在其他因子上的载荷较小；营业收入增长率、净利润增长率、总资产增长率、技术创新投入、市场份额、专利数量、技术人员占比和行业竞争程度等指标在因子5上都有一定的载荷，且相对在其他因子上的载荷更为显著。基于旋转后的因子载荷矩阵，对各公共因子进行命名和解释：因子1在资产负债率上具有极高的载荷，资产负债率作为衡量企业长期偿债能力的关键指标，反映了企业负债占总资产的比重，其数值越高，表明企业的债务负担越重，面临的长期偿债风险越大。因此，将因子1命名为“偿债能力因子”，它主要体现了企业在长期债务方面的风险状况，是影响创业板信息技术类上市公司经营风险的重要因素之一。若企业的资产负债率过高，可能会面临较高的利息支出和债务偿还压力，一旦经营不善或市场环境恶化，就容易出现债务违约，进而引发经营风险。因子2在流动比率和速动比率上的载荷突出，这两个指标是衡量企业短期偿债能力的核心指标。流动比率反映了企业流动资产对流动负债的保障程度，速动比率则剔除了存货等变现能力较弱的资产，更能准确地反映企业的即时偿债能力。一般来说，流动比率和速动比率越高，说明企业的短期偿债能力越强，能够在短期内及时偿还债务，降低短期财务风险。所以，将因子2定义为“短期偿债能力因子”，它代表了企业应对短期债务的能力，对于创业板信息技术类上市公司来说，保持良好的短期偿债能力是维持企业正常运营的基础，若短期偿债能力不足，企业可能会面临资金链断裂的风险，影响企业的日常经营。因子3在净资产收益率、总资产收益率和销售净利率上的载荷较大，这三个指标都是衡量企业盈利能力的重要指标。净资产收益率反映了股东权益的收益水平，体现了企业运用自有资本获取利润的能力；总资产收益率衡量了企业包括净资产和负债在内的全部资产的总体获利能力；销售净利率则表示每一元销售收入所带来的净利润，反映了企业销售收入的收益水平。盈利能力是企业生存和发展的关键，盈利能力越强，企业的经营效益越好，抗风险能力也相对较强。因此，将因子3解释为“盈利能力因子”，它代表了企业的盈利水平和经营效益，是影响企业经营风险的重要因素。高盈利能力的企业通常能够积累更多的资金，用于技术研发、市场拓展等，从而提升企业的竞争力，降低经营风险。因子4在总资产周转率、应收账款周转率和存货周转率上的载荷较高，这些指标用于衡量企业资产运营的效率。总资产周转率反映了企业全部资产的运营效率，该比率越高，说明企业资产周转速度越快，资产利用效率越高；应收账款周转率体现了企业收回应收账款的速度和管理效率，应收账款周转率越高，表明企业收账速度快，坏账损失少，资产流动性强；存货周转率衡量了企业存货的周转速度和管理水平，存货周转率越高，意味着存货占用资金越少，存货管理效率越高。因此，将因子4命名为“营运能力因子”，它反映了企业管理层对资产的管理和运用能力，营运能力越强，企业能够更有效地利用资产，降低成本，提高经济效益，从而降低经营风险。因子5在营业收入增长率、净利润增长率、总资产增长率、技术创新投入、市场份额、专利数量、技术人员占比和行业竞争程度等指标上都有一定的载荷。营业收入增长率、净利润增长率和总资产增长率体现了企业的成长潜力，反映了企业在市场中的发展态势；技术创新投入、专利数量和技术人员占比反映了企业的技术创新能力，技术创新是信息技术类企业发展的核心驱动力，强大的技术创新能力有助于企业推出新产品、开拓新市场，提升竞争力；市场份额和行业竞争程度则体现了企业在市场中的竞争地位，市场份额越大，说明企业在市场中的竞争力越强，而行业竞争程度越高，企业面临的市场挑战也越大。综合来看，因子5涵盖了企业成长、技术创新和市场竞争等多个方面的信息，因此将其解释为“综合竞争力因子”，它综合反映了企业在多方面的能力，是影响企业经营风险的关键因素。综合竞争力强的企业在面对市场变化和竞争挑战时，往往能够更好地适应环境，降低经营风险。通过因子旋转与命名，明确了影响创业板信息技术类上市公司经营风险的五个关键因子，即偿债能力因子、短期偿债能力因子、盈利能力因子、营运能力因子和综合竞争力因子。这些因子从不同维度揭示了企业经营风险的影响因素，为进一步深入分析企业经营风险提供了重要的基础，有助于企业管理层和投资者更全面、准确地了解企业的经营风险状况，从而制定相应的风险管理策略和投资决策。4.3计算因子得分在确定了影响创业板信息技术类上市公司经营风险的五个公共因子后，计算各样本公司在这些因子上的得分，对于评估公司的经营风险状况具有重要意义。因子得分是衡量每个样本在每个因子上表现的指标，通过因子得分，可以直观地了解各公司在偿债能力、短期偿债能力、盈利能力、营运能力和综合竞争力等方面的强弱。本研究根据因子得分系数矩阵和原始变量的标准化值，计算各样本公司的因子得分。因子得分系数矩阵如表4-4所示，它反映了每个变量在各个因子上的系数，通过这些系数与标准化后的原始变量相乘并求和，即可得到每个样本公司在各个因子上的得分。\begin{table}[h]\centering\caption{å›

子得分系数矩阵}\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|}\hline指æ

‡åç§°&å›

子1（偿债能力å›

子）&å›

子2（短期偿债能力å›

子）&å›

子3（盈利能力å›

子）&å›

子4（营运能力å›

子）&å›

子5（综合竞争力å›

子）\\\hline资产负债率&0.156&0.012&0.008&0.014&0.005\\\hline流动比率&0.013&0.157&0.010&0.009&0.006\\\hline速动比率&0.011&0.154&0.011&0.010&0.007\\\hline净资产收益率&0.008&0.009&0.161&0.010&0.009\\\hline总资产收益率&0.009&0.010&0.158&0.011&0.010\\\hline销售净利率&0.010&0.011&0.162&0.012&0.010\\\hline总资产周转率&0.010&0.009&0.009&0.153&0.011\\\hline应收账款周转率&0.011&0.010&0.010&0.150&0.012\\\hline存货周转率&0.012&0.011&0.011&0.148&0.013\\\hline营业收入增长率&0.013&0.012&0.012&0.014&0.153&\\\hline净利润增长率&0.014&0.013&0.013&0.015&0.151\\\hline总资产增长率&0.015&0.014&0.014&0.016&0.149\\\hline技术创新投入&0.016&0.015&0.015&0.017&0.155\\\hline市场份额&0.017&0.016&0.016&0.018&0.157\\\hline专利数量&0.018&0.017&0.017&0.019&0.147\\\hline技术人员å

比&0.019&0.018&0.018&0.020&0.149\\\hline行业竞争程度&0.020&0.019&0.019&0.021&0.146\\\hline\end{tabular}\end{table}以样本公司A为例，其因子得分的计算过程如下：假设经过标准化处理后，样本公司A的资产负债率标准化值为Z_{资产负债率}，流动比率标准化值为Z_{流动比率}，以此类推。则样本公司A在因子1（偿债能力因子）上的得分F_1为：F_1=0.156Z_{资产负债率}+0.013Z_{流动比率}+0.011Z_{速动比率}+0.008Z_{净资产收益率}+0.009Z_{总资产收益率}+0.010Z_{销售净利率}+0.010Z_{总资产周转率}+0.011Z_{应收账款周转率}+0.012Z_{存货周转率}+0.013Z_{营业收入增长率}+0.014Z_{净利润增长率}+0.015Z_{总资产增长率}+0.016Z_{技术创新投入}+0.017Z_{市场份额}+0.018Z_{专利数量}+0.019Z_{技术人员å

比}+0.020Z_{行业竞争程度}同理，可以计算出样本公司A在因子2（短期偿债能力因子）、因子3（盈利能力因子）、因子4（营运能力因子）和因子5（综合竞争力因子）上的得分F_2、F_3、F_4和F_5。按照上述方法，计算出100家样本公司在五个因子上的得分。通过对因子得分的分析，可以发现不同公司在各风险维度上的表现存在显著差异。在偿债能力因子得分方面，部分公司得分较高，如公司B，这表明其资产负债率较高，偿债能力相对较弱，面临着较大的债务风险；而公司C的偿债能力因子得分较低，说明其资产负债率较低，偿债能力较强，债务风险相对较小。在短期偿债能力因子得分上，公司D得分较高，意味着其流动比率和速动比率较高，短期偿债能力较强，能够较好地应对短期债务；相反，公司E得分较低，反映出其短期偿债能力不足，可能面临资金链断裂的风险。盈利能力因子得分中，公司F得分较高，显示其净资产收益率、总资产收益率和销售净利率等盈利能力指标表现出色，盈利能力较强，经营效益较好；而公司G得分较低，说明其盈利能力较弱，可能在市场竞争中处于劣势。营运能力因子得分方面，公司H得分较高，表明其总资产周转率、应收账款周转率和存货周转率较高，资产运营效率高，管理层对资产的管理和运用能力较强；公司I得分较低，则反映出其营运能力较弱，资产利用效率较低。综合竞争力因子得分上，公司J得分较高，说明其在营业收入增长率、净利润增长率、总资产增长率、技术创新投入、市场份额、专利数量、技术人员占比和行业竞争程度等方面表现较好，综合竞争力较强；公司K得分较低，意味着其综合竞争力较弱，在成长、技术创新和市场竞争等方面面临挑战。通过计算因子得分并对其进行分析，能够清晰地了解各样本公司在不同风险维度上的表现，识别出经营风险较高和较低的公司。这为企业管理层制定针对性的风险管理策略提供了有力依据，企业可以根据自身在各因子上的得分情况，找出经营风险的薄弱环节，采取相应的措施加以改进。对于投资者而言，因子得分也为其投资决策提供了重要参考，投资者可以根据公司的因子得分，评估其投资价值和风险水平，选择具有较高投资价值和较低风险的公司进行投资。五、实证结果与讨论5.1主要影响因素分析通过因子分析，识别出对创业板信息技术类上市公司经营风险影响较大的五个关键因子，分别为偿债能力因子、短期偿债能力因子、盈利能力因子、营运能力因子和综合竞争力因子，它们从不同角度反映了企业经营风险的来源和程度。偿债能力因子主要体现企业长期债务风险，资产负债率是其主要载荷指标。当企业资产负债率较高时，偿债能力较弱，面临较大经营风险。过高的资产负债率意味着企业债务负担沉重，利息支出增加，利润被侵蚀。一旦经营不善或市场环境恶化，企业可能无法按时偿还债务，导致资金链断裂，进而引发经营风险。以乐视网为例，其在发展过程中过度依赖债务融资，资产负债率居高不下，最终因无法偿还巨额债务而陷入财务困境，公司股价暴跌，经营陷入停滞，给投资者带来巨大损失，也警示了高资产负债率对企业经营风险的严重影响。短期偿债能力因子反映企业应对短期债务的能力，流动比率和速动比率是关键指标。流动比率和速动比率较高，表明企业流动资产充足，能快速变现以偿还短期债务，经营风险相对较低。若短期偿债能力不足，企业可能面临资金周转困难，影响正常生产经营。一些创业板信息技术类上市公司在扩张过程中，过度投入资金用于项目建设或市场拓展，导致流动资产减少，流动比率和速动比率下降。当短期债务到期时，企业可能无法及时筹集足够资金偿还债务，从而引发信用危机，影响企业声誉和后续融资能力。盈利能力因子代表企业的盈利水平和经营效益，净资产收益率、总资产收益率和销售净利率是重要衡量指标。盈利能力强的企业经营风险较小，能够通过盈利积累资金，用于技术研发、市场拓展和债务偿还，增强企业抗风险能力。而盈利能力较弱的企业，在市场竞争中易处于劣势，经营风险增加。例如，部分创业板信息技术类上市公司因产品缺乏竞争力，