【《长城电子借壳上市绩效分析案例》14000字】

长城电子借壳上市绩效分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u22633长城电子借壳上市绩效分析案例 1194391.1基于事件研究法的短期市场绩效分析 1174201.1.1分析方法 1278041.1.2分析过程 1259571.1.3结果分析 7297111.2基于主成分分析的长期绩效分析 8111891.2.1分析方法 8117161.2.2分析过程 9288631.2.3结果分析 17163321.2.4行业比较分析 23287621.3基于EVA的长期绩效分析 2652431.3.1分析方法 2666311.3.2分析过程 26150151.3.3结果分析 28291961.4基于非财务指标的长期绩效分析 29145571.4.1研发投入分析 29121901.4.2员工素质构成与培训计划分析 30294861.4.3客户维持度分析 31216791.5小结 311.1基于事件研究法的短期市场绩效分析1.1.1分析方法事件研究法通过对收盘价的计算分析,分析其在企业并购事件披露日前后的股价变动,可以考核特定的事件对公司股票的超额收益率的影响程度,从而判断资本市场或公司对该事件的反映。本文采用事件研究法对长城电子借壳中电广通上市案例的短期市场绩效进行评价，主要是因为事件研究法在相关领域中广泛应用，学术界证明了用其研究短期市场绩效是可行且合理的，发展至今该方法已经较为成熟严谨，日趋完善，而且中电广通作为上市公司，公司股价易于获得，可操作性强。1.1.2分析过程（1）事件日、事件窗口期及事件估计期的确定2016年11月30日，上海证券交易所披露了中电广通此次重组预案，所以选择2016年11月30日为本次事件研究法的事件日。事件窗口期通常以事件日为中心，向前向后选取一定的期间，事件窗口期的时间跨度选择十分重要，对后续结果影响重大，窗口期过段无法将市场的反映完整的表达出来，过长则会包含更多的干扰信息，无法确定单一变量影响。通过阅读相关期刊文献，此次选择事件日前后30日为最终的事件窗口期，表示为T=（-30,30），如果事件窗口期中包含停牌日，则将停牌日进行剔除处理，一次得出事件的窗口期时间为2016年4月20日至2017年1月12日共61个交易日。根据市场有效性假说，股价波动与市场指数密切相关，公司股价随市场指数的变化而变化。事件估计期通常选取窗口期前的一段时间，利用估计期内公司股价与市场指数的关系，可以拟合出公司的正常股价收益。事件估计期通常选取事件窗口期前100天到前300天，此次事件估计期确定为事件窗口期前150天，去除掉停牌日，最后选取的时间跨度为2015年8月28日到2016年4月19日。窗口期内个股收益率与市场收益率如下表1.1所示:表1.1个股收益率与市场收益率Table1.1StockyyieldAndMarketProfitability时间股价个股收益率市场收益率2016-04-2019.84-0.00998004-0.0230834982016-04-2119.53-0.015625-0.0066248762016-04-2219.720.0097286230.0021500962016-04-2519.40-0.016227181-0.0042477122016-04-2619.980.0298969070.0061187712016-04-2720.250.013513514-0.003720107216-04-2819.33-0.045432099-0.0027362562016-04-2919.450.006207967-0.00246642016-05-0319.790.017480720.0184863892016-05-0420.450.033350177-0.0004581232016-05-0520.480.0014669930.002196392016-05-0619.21-0.062011719-0.0282182982016-05-0917.81-0.072878709-0.0278503582016-05-1017.34-0.0263896690.0001687792016-05-1117.29-0.0028835060.0015695882016-05-1217.28-0.000578369-0.0004141642016-05-1317.05-0.013310185-0.0030865392016-05-3018.760.1002932550.0004980422016-05-3120.640.100213220.0333628472016-06-0120.900.012596899-0.0010656192016-06-0221.560.0315789470.0040229852016-06-0321.670.0051020410.0045989562016-06-0621.860.008767882-0.0015598832016-06-0722.300.0201280880.0006635772016-06-0824.240.086995516-0.003026522016-06-1321.90-0.096534653-0.0321431122016-06-1423.800.0867579910.0032184162016-06-1524.460.0277310920.015840256续表1.12016-06-1624.470.000408831-0.0049850892016-06-1726.890.0988966080.0042773352016-11-3028.10.044998141-0.0100185082016-12-0121.29-0.10.0071614642016-12-0221.950.026097272-0.00900192016-12-0527.250.050096339-0.0120640862016-12-0627.280.001100917-0.0015795512016-12-0730.010.1000733140.0070617162016-12-0832.120.070309897-0.0021339182016-12-0930.86-0.0392278950.0054479022016-12-1227.77-0.100129618-0.0247188042016-12-1329.140.0493338130.0006555722016-12-1428.01-0.038778312-0.0045977272016-12-1528.830.029275259-0.0072771132016-12-1628.03-0.0277488730.0017015872016-12-1928.780.026757046-0.0015680212016-12-2029.180.013898541-0.0048775782016-12-2129.820.0219328310.0111360562016-12-2229.15-0.0224681420.0006783582016-12-2328.94-0.007204117-0.0093655222016-12-2628.25-0.0238424330.0039916352016-12-2728.690.015575221-0.0025315692016-12-2828.730.001394214-0.0039902542016-12-2928.24-0.017055343-0.0019788632016-12-3028.310.0024787540.0024354862017-01-0328.400.0031790890.0104018282017-01-0428.840.0154929580.0072939342017-01-0529.210.0128294040.0020947552017-01-0628.88-0.011297501-0.003503463续表1.12017-01-0929.350.0162742380.0053625492017-01-1028.99-0.012265758-0.0030161422017-01-1128.70-0.010003449-0.0078812112017-01-1228.710.000348432-0.005567827表1.1中的数据是事件窗口期,即2016年4月20日到2017年1月12日中电广通的个股收益率与市场收益率,给后续计算超额收益率提供数据支持。（2）估计市场模型参数股票预期收益率的计算是通过市场模型来完成的，核心是风险系数的确定，通过资本资产定价模型（CAPM）进行适当的修改，构建预期收益率模型，可以得到：Ri其中Ri'为被解释变量，选取的是长城电子第i日的日收益率，QUOTE为解释变量，选取的是上证指数。Ri'、QUOTE的数据可以通过东方财富Choice获取，其中式（1.1）中的α是截距，估计参数β是个股收益率对市场大盘收益率指数的回归系数，也就是股票的系统性风险，e为随机扰动因子。根据所获得的公开数据，把长城电子的实际收益率R和市场收益率Rm分别设为Y和X，通过Excel做线性回归，得到回归方程：y=1.6693x+0.0029（1.2）其中截距为0.0029，斜率系数为1.6693。如图1.1所示：图1.1中电广通个股收益率与沪市收益率对应散点图Fig.1.1CECCoreCastCorporationLimitedStockyyieldAndMarketProfitability根据中电广通在事件窗口期的个股收益率和上述公式计算出的预期收益率，可以计算出窗口期每一天的超额收益率与累计超额收益率，超额收益率用AR表示，累计超额收益率用CAR表示，计算公式如下：AR=RCAR=ΣAR（1.4）（3）事件研究法研究结果在结合前文所构建的预期收益率模型的基础上，筛选出本次事件窗口期内的有关数据，将公司股票在此期间内的个股收益率与预期收益率两个指标数值都予以精准地计算出来，两者的差异便是超额收益率AR窗口期内的超额收益率代数相加即事件窗口期内的累计超额收益率。最终计算出事件窗口期2N+1共61天的超额收益率和累计超额收益率，如下表1.2所示：表1.2窗口期超额收益率与累计超额收益率Table1.2WindowPeriodARAndCARDAYARCARDAYARCAR-300.0256471440.025647144-15-0.002792307-0.071450086-29-0.0074716160.018175528-14-0.011063221-0.082513307-280.0032342550.021409783-130.0965566030.014043296-27-0.0120419120.009367871-120.0416165060.055659802-260.016777770.026145641-110.0114704110.067130213-250.0168180690.04296371-100.0219582320.089088445-24-0.043769851-0.000806141-9-0.0054801230.083608322-230.0074197530.0.006613612-80.0084664520.092074774-22-0.016283246-0.009669634-70.0161151140.108189889-210.0312096190.021539985-60.0891422920.19733218-20-0.0051046520.016435333-5-0.0457845760.151547605-19-0.017813194-0.0013777861-40.0784803150.23002792-18-0.029294374-0.030672236-3-0.0016155760.228412144-17-0.029576693-0.060248928-20.0058249770.234237121-16-0.008408852-0.06865778-10.0888513160.323088437T=0AR=0.058816395CAR=0.3819048321-0.1148596670.26704516616-0.0265057890.452657627续表1.220.0382185390.305263704170.0055241320.45818175930.0673292050.37259290918-0.0334108160.42477094340.0008323180.373425227190.0168957930.44166673650.0853801510.458805378200.0051497170.44681645360.0709666830.529777206221-0.0166573840.4301590697-0.0512271750.47854488722-0.0044920050.4256670648-0.0617726770.4167722123-0.0170896040.4085774690.0453342020.462106412240.0004121620.40898962310-0.0340087750.428097637250.0064274150.415417038110.03851740.46661503726-0.0083545810.40706245712-0.033494560.433120477270.0044174370.411479893130.02646920.45958967728-0.0101363050.401343588140.0191352220.478724899290.0002470920.401590679150.0004385170.479163415300.0067373210.408328001为了进一步验证事件的发生是否真正对公司股价产生了显著影响，本文决定对计算出来的累计超额收益率指标进行显著性检验。采用SPSS26对CAR做显著性水平a=5%的单样本检验。检验结果如表1.3所示：表1.3单样本检验Table1.3Singlesampletest检验值=0tdfSig.（双侧）平均差差值的95%置信区间下限上限CAR9.498600.00024.3796641%19.2453316%29.5139966%由表1.3所示，对事件期CAR的单样本t检验的结果显示：t=9.498，p=0.000，表明显著性水平非常高，即意味着借壳上市这一事件对公司股价存在显著影响。1.1.3结果分析前文的步骤完成了核心变量的计算,最后对计算出的数据进行分析,得出结论并确定事件的影响程度。通过计算结果对事件窗口期内的超额收益率和累计超额收益率做趋势图,结果如下图1.2所示：图1.2事件窗口期AR与CAR趋势图Fig.1.2EventwindowARvs.CARtrendgraph根据分析结果可知,在窗口期内,在临近事件日时,超额收益率的波动幅度逐渐加大,T=1时超额收益率为负主要是因为该重组预案不确定性比较大,且为军工行业借壳上市的第一股,所以市场刚开始对该事件持较谨慎的态度,随后在波动中慢慢回归到一个正常的状态。中电广通的累计超额收益率为40.83%,并且在事件日之后,公司的股票价格在波动中上升,累计超额收益率在事件日前后波动中上升，并于第6日达到峰值。这表明市场对于长城电子借壳中电广通整体是看好的，该事件向市场传递了中电广通这一壳公司被低估的信号，事件发布前的股票价格普遍低于发布后的股价，该事件给上市公司带来了累计超额收益，实现了公司短期市场绩效的增长。1.2基于主成分分析的长期绩效分析1.2.1分析方法想全面地了解分析企业借壳上市之后的发展情况，研究的内容需要考虑许多影响因素，这些指标反映了所研究对象的某些信息，但它们之间存在一定的相关性，导致一定程度上的信息重叠。采用财务指标中的主成分分析法进行长期绩效的分析。主成分分析（PCA）是数学上对数据进行降维的一种方法，基本思想是将原来具有关联的指标重新组合，成为一组较少个数的不相关的综合指标代替原有指标。所以在使用主成分分析法来分析长城电子长期绩效的第一步是进行财务指标的选取。1.2.2分析过程（1）数据的选取与处理云昕、辛玲、刘莹和乔晗（2015）运用主成分分析对优酷土豆并购的长期绩效进行分析，选取了营运能力、偿债能力、盈利能力和成长能力四个方面的指标。王坤（2019）运用主成分分析法对煤炭上市公司的绩效进行评价，选取了偿债能力、盈利能力、营运能力和发展能力。通过对文献的阅读并理解，了解到运用财务指标对绩效进行评价时，通常从盈利、营运、偿债和发展四个方面进行指标的选取，组成科学评价体系。本文采用财务报表分析常用的会计指标为主要依据,以全面准确反映企业财务绩效为原则,参考由国务院国资委考核分配局制定的《企业绩效评价标准值2020》中相关会计指标,最后选取了13个指标对长城电子四方面的能力进行分析。指标选取如表1.4所示:表1.4财务指标体系Table1.4FinancialMetricsSystem指标属性指标名称计算方式序号盈利能力净资产收益率净利润/平均净资产X1总资产报酬率（利润总额+利息费用）/平均资产总额X2营业净利率净利润/营业收入X3营运能力总资产周转率营业收入/平均资产总额X4应收账款周转率营业收入/平均应收账款总额X5存货周转率营业成本/平均存货总额X6偿债能力资产负债率总负债/总资产X7速动比率（流动资产-存货）/流动负债X8流动比率流动资产/流动负债X9产权比率总负债/所有者权益总额X10成长能力营业收入增长率营业收入增长额/期初营业收入X11总资产增长率总资产增长额/期初资产总额X12净利润增长率净利润增长额/期初净利润X13根据上文选定的财务指标，考虑到要对长城电子借壳上市前后绩效做对比分析，所以选取上市前2年、借壳上市当年和借壳上市后2年共5年的财务指标数据，即2015年到2019年的样本数据，数据具有纵向对比性；同时为了使评价更具说服力，横向也具有对比性，所以本文参照Wind数据库中的行业分类，选取同行业中的74家公司，去除掉2016年后上市的公司和标有ST*的公司，最终选取同行业53家公司2015年到2019年的财务指标数据，后续会进行比较。通过对2015年到2019年长城电子财务数据的计算,得到表1.5示的财务指标信息：表1.5长城电子财务指标原始数据Table1.5GreatWallElectronicsRawdataoffinancialindicators指标属性指标名称20152016201720182019盈利能力净资产收益率0.08660.1060.11530.06090.1583总资产报酬率0.05580.06320.09040.05070.1102营业净利率0.10840.13360.24790.19250.165营运能力总资产周转率0.43410.40830.30030.2270.8899应收账款周转率3.96913.46131.91981.01143.04存货周转率1.05841.3021.4911.2032.6218偿债能力资产负债率0.47880.49140.28640.27720.4589速动比率0.92730.87022.55362.6391.4471流动比率1.44271.25312.8723.08162.0082产权比率0.91850.96610.40130.38360.8481成长能力营业收入增长率0.16770.0660.1634-0.03360.152总资产增长率0.17110.1011.0183-0.0880.1296净利润增长率-0.20740.31461.1583-0.24940.2981财务指标原始数据的计量单位并不统一，例如净利率是百分比，周转率单位是次，而且资产负债率大小有不同的评判标准。单位和指向性的不同会导致评价结果不合理，所以在使用主成分分析法之前，要先进行数据标准化，数据标准化的方法主要有最小最大标准化法和Z-score标准化法两种，本文选取Z-score标准化法对原始指标进行标准化处理，通过SPSS26对表中原始数据进行处理，得到标准后的数据，结果如表1.6所示：表1.6长城电子财务指标标准化数据Table1.6GreatWallElectronicsStandardizedDataforFinancialMetrics指标属性指标名称20152016201720182019盈利能力净资产收益率-0.520450.016040.27322-1.231161.46235总资产报酬率-0.72036-0.428430.64462-0.921561.42573营业净利率-1.12851-0.662921.448880.42532-0.08277续表1.6营运能力总资产周转率-0.06889-0.16864-0.58617-0.869551.69325应收账款周转率1.073620.65059-0.63355-1.390290.29963存货周转率-0.75998-0.37173-0.07051-0.529521.73173偿债能力资产负债率0.748370.86586-1.04563-1.131420.56282速动比率-0.88377-0.950161.007031.10632-0.27943流动比率-0.83651-1.066760.899241.15378-0.14976产权比率0.748740.91453-1.05259-1.114230.50355成长能力营业收入增长率0.74268-0.426520.69324-1.571580.56218总资产增长率-0.22066-0.382971.74096-0.82058-0.31675净利润增长率-0.828280.091171.57725-0.902250.06211（2）检验数据上文已经将选取的财务指标进行标准化处理之后，接下来需要使用SPSS26检验长城电子相关财务数据的相关性，结果如表1.7所示：表1.7相关系数Table1.7CorrelationcoefficientX1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X11.000.940.080.860.360.890.39-0.26-0.240.360.640.280.52X20.941.000.380.740.060.910.070.070.090.030.570.440.62X30.080.381.00-0.29-0.790.16-0.870.900.86-0.870.070.680.69X40.860.74-0.291.000.480.890.59-0.45-0.390.560.48-0.190.002X50.360.06-0.790.481.000.060.94-0.96-0.950.940.61-0.14-0.14X60.890.910.160.890.061.000.19-0.030.030.160.340.020.27X70.390.07-0.870.590.940.191.00-0.99-0.970.990.39-0.39-0.28X8-0.260.070.90-0.45-0.96-0.03-0.991.000.99-0.99-0.360.370.31X9-0.240.090.86-0.39-0.950.03-0.970.991.00-0.98-0.360.320.24X100.360.03-0.870.560.940.160.99-0.99-0.981.000.37-0.40-0.29X110.640.570.070.480.610.340.39-0.36-0.360.371.000.580.74X120.280.440.68-0.19-0.140.02-0.390.370.32-0.400.581.000.47X130.520.620.690.002-0.140.27-0.280.310.24-0.290.470.901.00通过相关系数矩阵可以明显看出大部分指标间的相关系数绝对值都大于0.3，具有很强的多重共线性，所以适合主成分分析。公因子方差表表示如果提取的数值越接近1，说明主成分分析的模型对原变量解释力度越好。表1.8显示的是公因子所提取的原始变量方差的情况，由表1.8可知各项变量的提取值绝大部分都大于0.9，表明使用主成分分析可以从庞大且复杂的原始指标中提取出绝大部分信息，因此选取的指标数据可以进行主成分分析。具体提取值如表1.8所示：表1.8公因子方差Table1.8Commonfactorvariance初始提取Zscore(净资产收益率)1.000.987Zscore(总资产报酬率)1.0001.000Zscore(营业净利率)1.000.990Zscore(总资产周转率)1.000.986Zscore(应收账款周转率)1.000.994Zscore(存货周转率)1.0001.000Zscore(资产负债率)1.000.992Zscore(速动比率)1.000.992Zscore(流动比率)1.000.975Zscore(产权比率)1.000.988Zscore(营业收入增长率)1.000.843Zscore(总资产增长率)1.000.998Zscore(净利润增长率)1.000.902（3）数据分析使用SPSS26对标准化数据进行分析，得到长城电子借壳上市前后的长期绩效评价指标相关系数矩阵的特征值、方差贡献率以及累计方差贡献率。通常选取特征值大于1且累计方差贡献率大于80%以上作为主成分，总方差解释如表1.9所示：表1.9总方差解释Table1.9Totalvarianceexplained初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和成分总计方差的%累积%总计方差的%累积%总计方差的%累积%16.53350.25850.2586.53350.25850.2586.09946.91346.91324.41033.92384.1814.41033.92384.1813.73328.71271.62531.70313.10397.2841.70313.10397.2842.81621.65997.28440.3532.716100.0056.581E-161.062E-15100.0063.734E-162.872E-15100.0072.423E-161.863E-15100.0081.606E-161.235E-15100.0097.316E-171.628E-16100.0010-6.916E-17-1.320E-16100.0011-2.043E-16-1.572E-15100.0012-4.808E-16-3.699E-15100.0013-2.016E-15-1.550E-14100.00由表1.9总方差解释结果可知，主成分1的解释方差为46.913%,意味着成分1可以单独解释原有变量信息的46.913%;成分2的解释方差为28.712%,意味着可以单独解释原有变量信息的28.712%,成分2累计方差为71.625%,意味着成分1和成分2累积可以解释原有变量信息的71.625%;成分3的解释方差为21.659%,意味着可以单独解释原有变量信息的21.659%,成分3累积方差为97.284%,意味着成分1、成分2以及成分3可以解释原有变量97.284%的信息,因此可以将13个变量降维成3个主成分。从下图1.3中也可以看到,横轴代表的是主成分的因子个数,纵轴代表的是每个主成分的特征值,由于图中显示的特征值大于1的因子有3个,因此用前三个因子可以较好解释原来的变量,所以本文选取前三个因子对长城电子借壳上市的长期绩效进行评价是可行且合理的。图1.3碎石图Fig.1.3Gravelmap由于其成分与指标之间的关联度较高，为了更加合理的区分各个主成分，本文采用最大方差法对各成分进行正交旋转，从而可以更加直观的判断每个财务指标属于哪个成分，旋转后的成分矩阵如表1.10所示：表1.10成分矩阵Table1.10ComponentMatrix成分123Zscore：净资产收益率0.2290.8940.368Zscore：总资产报酬率-0.0900.8970.433Zscore：营业净利率-0.8760.1140.458Zscore：总资产周转率0.3930.908-0.089续表1.10Zscore：应收账款周转率0.9820.1030.136Zscore：存货周转率-0.0430.9990.011Zscore：资产负债率0.9600.231-0.129Zscore：速动比率-0.988-0.0720.103Zscore：流动比率-0.986-0.0160.040Zscore：产权比率0.9650.199-0.134Zscore：营业收入增长率0.4520.3550.716Zscore：总资产增长率-0.274-0.0030.961Zscore：净利润增长率-0.2630.2430.880提取方法：主成分分析法旋转方法：Kaiser正态化最大方差法旋转在5次迭代后已收敛载荷的绝对值越大,意味着该成分和该变量相关性越高,由表可知,主成分F1在营业净利率、应收账款周转率、资产负债率、速动比率、流动比率以及产权比率上具有较高的载荷,其中载荷最高的是偿债能力的财务指标,这体现了主成分F1在偿债能力、营运能力以及盈利能力方面具有很强的解释性,最能代表的是偿债能力。在主成分F2中,净资产收益率、总资产报酬率、总资产周转率以及存货周转率有较高的载荷,这体现主成分F2在盈利能力和营运能力方面有很强的解释性。在主成分F3中,营业收入增长率、总资产增长率以及净利润增长率有较高的载荷,这体现主成分F3在成长能力方面有很强的解释性。（4）计算得分上图的成分矩阵并不是主成分的特征向量,即不是主成分的系数。主成分系数的公式为各自因子的载荷向量除以各自因子特征值的算术平方根,则主成分1、主成分2和主成分3的得分如表1.11所示:表1.11得分系数矩阵表Table1.11Scorecoefficientmatrix成分123X1净资产收益率0.0900.4260.282X2总资产报酬率-0.0350.4270.332续表1.11X3营业净利率-0.3430.0540.351X4总资产周转率0.1540.432-0.068X5应收账款周转率0.3840.0490.104X6存货周转率-0.0170.4760.008X7资产负债率0.3760.110-0.099X8速动比率-0.387-0.0340.079X9流动比率-0.386-0.0080.031X10产权比率0.3780.095-0.103X11营业收入增长率0.1770.1690.549X12总资产增长率-0.107-0.0010.736X13净利润增长率-0.1030.1160.674根据表1.11得分系数矩阵得到最终的表达式：F1=0.09X1-0.035X2-0.343X3+0.154X4+0.384X5-0.017X6+0.376X7-0.387X8-0.386X9+0.378X10+0.177X11-0.107X12-0.103X13F2=0.426X1+0.427X2+0.054X3+0.432X4+0.049X5+0.476X6+0.11X7-0.034X8-0.008X9+0.095X10+0.169X11-0.001X12+0.116X13F3=0.282X1+0.332X2+0351X3-0.068X4+0.104X5+0.008X6-0.099X7+0.079X8+0.031X9-0.103X10+0.549X11+0.736X12+0.674X13在上述公式的基础上来计算长期绩效的综合得分：F=0.50258F1+0.33923F2+0.13103F3其中F为本案例中长期绩效的综合得分，使用SPSS26中的计算变量功能，得出每年的主成分得分和综合得分，结果如表1.12所示：表1.12主成分得分及综合得分Table1.12PrincipalcomponentscoreandcompositescoreF1F2F3F20152.2591-0.7093-1.23170.733420161.8927-0.2680-1.03690.72452017-2.58630.19403.8174-0.73382018-2.7039-2.2374-2.3185-2.421720191.13843.02070.76961.69771.2.3结果分析为了更直观更好地观察的这五年绩效的变化,根据表1.11中的数据可以绘制出绩效评价体系各主成分评价结果及综合评价结果的趋势图,如图1.4所示：图1.4得分趋势图Fig.1.4Scoringtrendchart（1）主成分F1得分评价主成分F1主要反映的是长城电子借壳上市偿债能力，同时也反映了营业净利率和应收账款周转率，从其得分情况来看，长城电子上市之前得分较为稳定，上市后两年有不同程度的下降。2019年有比较明显的提升。根据公司年报数据整理，将各成分的指标趋势图画出，如图1.5、图1.6、图1.7示：图1.5营业净利率Fig.1.5NetProfitMarginonSales图1.6应收账款周转率Fig.1.6thereceivablepaymentvelocity图1.7偿债能力Fig.1.7debt-payingability由图1.5可以看出，长城电子借壳上市前后营业净利率有明显的上升趋势，这说明长城电子的产品盈利能力得到提高，从而进一步证实本次借壳上市对长城电子带来积极影响。而在2018年有下降趋势主要有2方面原因，一方面是收入的降低，主要是因为公司目前正在进一步优化产品结构，并在风险可控的前提下柔性退出低附加值产业，在2018年度报告可以看到检测服务收入同比下降58.17%，汽车电子产品收入同比下降51.95，此外除了特装电子产品销售收入有增长之外，其他均有不同程度的小幅降低；二是公司研发支出的增加，研发支出主要是用于多型水下信息传输系统及装备研制和改进升级，以及多型水下武器系统专项设备的研制，通过这些项目，实现公司核心业务产品与技术的升级换代，进一步提升公司在相关行业的核心竞争力。2019年收入有明显的增加，增幅达到11.20%，但是由于国际原油价格上涨以及销售回款周期延长的影响，燃料动力的支出以及财务费用的增加使得营业净利率仍然在降低，但与2018年基本持平。由图1.6可以看出，2017年长城电子应收账款周转率较2015年和2016年下降，说明长城电子在2017年接受了更多的赊购行为。一般来说，企业的应收账款规模越大，则更可能出现坏账，也可以从侧面说明企业的营运能力下降。深入分析后发现，出现这种情况的原因是长城电子前五大客户均为军方单位，军方单位采购通常以成套装备为对象，具有单次采购金额大，采购款项集中支付的特点，这就解释了长城电子2017年销售收入增加，应收账款周转率下降的现象。由于是军方单位采购，长城电子应收账款发生坏账的风险在可控范围内。2018年应收账款周转率依然下降，主要原因是公司特装电子业务所对应的特定客户，由于其内部相关机构的改革调整在2018年仍持续进行，与之相关的合同价格确认机制发生变化，付款审批流程有所延长，使得公司在应收账款的方面呈现增长趋势，销售回款节点也延后，由于特定客户与公司在多年的业务往来中具有良好的信用记录，未发生过实质性坏账，因此应收账款目前不存在实质性坏账，而2019年大幅度上升，主要是因为公司吸收了新的企业，注入了新的活力，整合效应得到了初步的体现。由图1.7可知，从短期偿债能力层面来看，流动比率和速动比率在上市以前较低，上市以后基本都在正常范围，说明企业的短期变现和偿债能力变强，从长期偿债能力看，资产负债率和产权比率总体也不高，在2017年到2018年有所下降，主要是因为2017年中电广通增发股票66,040,514.00股，交易价格16.12元/股，使得所有者权益中的股本和资本公积大幅上涨，2019年基本持平的情况下有小幅的上升。从资产分布看，企业的资产主要分布在流动资产，流动资产中应收账款和存货增长较快，负债主要以流动负债为主，流动比率维持在2左右，速动比率维持在1左右，稳健的资本结构有助于企业规避短期偿债风险。从长期偿债能力看，资产负债率过低，在企业盈利的情况下，说明未能利用好杠杆作用，过高则会加大企业的偿债风险，从整体来看，企业的偿债能力较强。（2）主成分F2得分评价从主成分F2的得分变化趋势来看，借壳上市后先上升再下降，而后在2019年大幅度增长。主成分F2主要反映的是长城电子的盈利能力和营运能力。盈利能力和营运能力指标变化如图1.8，图1.9所示：图1.8净资产收益率和总资产报酬率Fig.1.8ROEAndROA图1.9总资产周转率和存货周转率Fig.1.9TotalAssetsTurnoverAndInventoryturnoverratio由图1.8可以看出，净资产收益率和总资产报酬率变化趋势基本相同，在借壳上市之后出现了明显的上升，虽然有所回落，到2019年达到峰值。2017年大幅度上升，通过查阅2017年年度报告可知，主要是因为当年处置土地所得4910万，但这非经营性所得，所以在2018年有所回落，净资产收益率受总资产净利率和权益乘数影响，通过查阅相关报告可以看出2016年权益乘数较大，杠杆放大效应使净资产收益率提高，从总体来看，企业的盈利能力在不断提升。由图1.9可知，存货周转率和总资产周转率在2017年上市之前较高，在2017年借壳上市后有所回调，主要原因是上市以前总资产是8亿，销售收入是3.1亿，上市后总资产达到16.1亿，同比增长101.3%，但销售收入上市后是3.6亿，只增长了16.1%，资产重组后迅速扩大，但销售一时跟不上，另外受外部原因，导致公司多个特装合同交付节点延迟至四季度，年内回款额度受了一定影响，使企业的资产周转率在2017年下降较快。此外，公司特装电子业务所对应的特定客户，由于其内部相关机构的改革调整在2018年持续进行，所以其周转率持续下降。在2019年，长城电子收购8家公司，与2018年相比，2019年的营业总收入的增长幅度达到了11.2%，2019年的利润总额的增长幅度达到了28.66%，2019年所实现的净利润增长幅度达到了29.81%，报告期归属于上市公司股东的净利润64,637.50万元，较上年同期增长36.26%，使得指标有所增加，营运能力大大提升。（3）主成分F3得分评价主成分F3与主成分F2变化趋势基本相同，但是增长下降的幅度要更为明显。该成分下指标主要包括营业收入增长率、总资产增长率以及净利润增长率。长城电子借壳上市前后成长能力变化如图1.10所示：图1.10成长能力Fig.1.10GrowthCapacity由图1.10可以看出，从2015-2017年，收入、总资产、净利润呈增长趋势，表明借壳上市之后，长城电子将优质资产注入中电广通，使得中电广通的营业收入、净利润以及总资产都有所提高。而2018年都有了不同程度的下降，都跌入了负值，营业收入增长率下降很大程度上是因为公司原有业务结构在借壳上市完成后实现了重大调整，比如彻底停止对原有产品的生产和业务，同时导致净利润增长率下降；总资产增长率下降主要是因为企业用现金进行了股份回购与现金分红，导致当年货币资金减少，从而使得总资产减少，其增长率下降到负值。2019年下半年公司增发了一部分新股，从而获得了大量的现金，并利用这部分资金为公司增添新的业务板块，这些新的业务为公司带来了可观的收入和利润，公司在2019年的总资产出现了小幅增长。（4）综合得分F得分评价综合得分的变化主要受到第一主成分和第二主成分的影响。在2016年即借壳上市之前，综合得分变化较为平缓，但是上市之后，经历了先降后升。综上可知，企业借壳上市之后偿债能力、盈利能力和成长能力都有所增长，营运能力由于存在大量应收账款，因此是下降的，2019年资产重组后，销售收入迅速增长，企业整体的规模效益也是在2019年最为显现，总资产周转速度明显加快，企业的长短期偿债能力较强，未来企业有良好的发展势头。1.2.4行业比较分析为了使得长城电子借壳上市前后的绩效具有横向的可比性，故此本文选取了与长城电子同属军工行业的74家公司，去除掉16年之后上市与已登记为ST*的公司，最终选取了54家公司，所选取的指标与上文相同，运用主成分分析法对所选公司2015到2019年的指标进行量化分析，根据综合得分进行排名，以2017年为例，经过检验，样本数据适合进行主成分分析，总方差解释如表1.13所示：表1.13总方差解释Table1.13Totalvarianceexplained初始特征值提取载荷平方和成分总计方差百分比累计百分比总计方差百分比累计百分比14.48534.50134.5014.48534.50134.50122.76421.25851.7592.76421.25851.75931.94514.96070.7191.94514.96070.71941.39310.71581.4341.39310.71581.43450.7711.92987.36360.6871.28892.65170.4163.20291.85380.2531.94797.79990.1591.22699.025100.0590.45399.478续表1.13110.0430.33199.809120.0170.13199.940130.0080.060100.000由表1.13可知，提取4个主成分的累计方差贡献率为81.434％，大于80%，可以将原有13个变量降维成4个主成分。从碎石图中也可以看出特征值大于1的因子个数有4个，因此用前4个因子可以解释原来的变量，所以提取4个主成分进行后续评价是合理的。碎石图如图1.11所示：图1.11碎石图Fig.1.3Gravelmap使用SPSS26对标准化后数据进行处理，得出各主成分的成分系数矩阵，进而对各主成分进行命名，成分矩阵如表1.14所示：表1.14成分矩阵Table1.14ComponentMatrix成分1234Zscore（净资产收益率）0.0170.937-0.114-0.062Zscore（总资产报酬率）0.3160.833-0.3650.075Zscore（营业净利率）0.7620.515-0.1100.176Zscore（总资产周转率）-0.5420.6300.106-0.367续表1.14Zscore（应收账款周转率）-0.5610.3780.409-0.281Zscore（存货周转率）-0.1460.5340.5640.031Zscore（资产负债率）-0.904-0.0360.2220.048Zscore（速动比率）0.809-0.0300.493-0.271Zscore（流动比率）0.810-0.0650.398-0.300Zscore（产权比率）-0.8330.0270.3540.063Zscore（营业收入增长率）-0.1560.0200.4050.755Zscore（总资产增长率）0.535-0.0590.7390.068Zscore（净利润增长率）0.2070.3000.0630.627由表1.14可以得出F1在偿债能力和应收账款周转率上有很强的解释性，F2在盈利能力和总资产周转率上有很强的解释性，F3在存货周转率和总资产增长率上有很强的解释性，F4在营业收入增长率和净利润增长率上有很强的解释性。通过各因子载荷向量除以特征值的平方根可以得出各主成分得分系数，从而确定各主成分的计算公式，然后计算最终的综合得分，最后将各年的综合得分排序，得出长城电子各年综合得分排名，如表1.15所示：表1.15长城电子综合得分排名Table1.15GreatWallElectronicsOverallScoreRanking20152016201720182019综合得分排名321753323从表1.15中可以看到，借壳当年的综合排名从第十七名一跃而升为第五名，说明综合能力在当年有了明显的提高，但是2018年却一下跌至近五年来的最低名次，通过分析各主成分可知，2018年长城电子的营运能力在行业中排名43名，总资产增长率在行业中排名47名，营运能力在行业中处于靠后位置，由前文分析可知当时处于资源整合和剔除不良资产和业务的阶段，2019年情况有所好转，但是仍然需要进一步加强。通过对长城电子借壳上市前后纵向横向的对比分析，长城电子在借壳上市后长期绩效总体表现良好，营运能力仍需进一步的加强；与同行业公司对比分析可以看出虽然2017年势头凶猛，但是2018年由于进行自身资源整合和置出劣质资产，在行业中综合得分排名明显下滑，2019年重组优势开始显现，排名稳步上升。1.3基于EVA的长期绩效分析1.3.1分析方法上文从事件研究法和主成分分析法对长城电子借壳上市前后的绩效进行评价与分析，由于长期绩效评价是以会计利润为核心的，虽然能看出企业的经营效益的变化如何，但营业外收支及资本成本等都会影响到企业的会计利润，因此仅以会计利润评价企业绩效并不能直观的表现出借壳上市事件对企业绩效带来的影响，而EVA分析法是基于剩余收益对企业进行评估，它可以综合反映企业管理价值的所有方面，深入直观的反映企业的财务绩效情况，避免会计利润的缺陷，从而使评价结果更加客观。EVA分析法是绩效综合指标分析方法，因此本节将对净利润进行调整之后再评价企业的绩效，对各个相关指标进行调整计算得出长城电子借壳上市的经济增加值，对其绩效进行分析。1.3.2分析过程EVA是指企业税后净营业利润减去资本成本后的余额，参考国务院国有资产监督管理委员会发布施行的《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》，EVA的计算公式如下：经济增加值=税后净营业利润-资本成本=税后净营业利润-调整后资本×平均资本成本率（1）税后净营业利润计算税后净营业利润的计算公式如下：税后净营业利润=净利润+（利息支出+研究开发费用调整项）×（1-25%）其中利息支出是指企业财务报表中“财务费用”项下的“利息支出”。研究开发费用调整项是指企业财务报表中“管理费用”项下的“研究与开发费”和当期确认为无形资产的研究开发支出。调整结果如表1.16所示：表1.16税后净营业利润调整表Table1.16AdjustmentstoNOOPAT项目20152016201720182019净利润31,692,588.1541,663,108.6989,919,543.3667,493,171.35672,299,198.23加：利息支出*（1-T）2,052,000.001,253,901.733,031,197.924,341,612.2727,965,964.17续表1.16研究开发费用调整项*（1-T）18,954,199.969,916,493.9413,525,601.2113,711,059.09200,367,737.00税后净营业利润52,698,788.1152,833,508.36106,476,342.4885,545,846.71900,632,899.39（2）调整后资本计算调整后资本的计算公式如下：调整后资本=平均所有者权益＋平均负债合计-平均无息流动负债-平均在建工程其中无息流动负债是指企业财务报表中“应付票据”、“应付账款”、“预收款项”、“应交税费”、“应付利息”、“应付职工薪酬”、“应付股利”、“其他应付款”和“其他流动负债”。在建工程是指企业财务报表中符合主业规定的“在建工程”。调整后资本如表1.17所示：表1.17调整后资本计算表Table1.17AdjustedCapitalCalculationTable项目20152016201720182019平均所有者权益365,962,721.57392,999,229.51779,939,452.491,108,745,080.684,246,578,493.66加：平均负债307,847,666.50370,644,503.28427,936,673.79435,508,797.172,997,414,846.58减：平均无息流动负债263,519,227.84324,594,503.28361,206,673.79345,998,797.171,638,478,573.64平均在建工程148,187,713.6187,607,210.820374,663.5058,872,534.92调整后资本262,103,446.62351,442,018.69846,669,452.491,197,880,417.185,546,642,231.68（3）经济增加值（EVA）计算结果根据《中央企业负责人经营业绩考核暂行办法》中对资本成本率的确定，本文的加权平均资本成本率定为1.5%。得出经济增加值结果如表1.18：表1.18经济增加值计算表Table1.18EVAcalculationtable项目20152016201720182019税后净营业利润52,698,788.1152,833,508.36106,476,342.4885,545,846.71900,632,899.39续表1.18调整后资本262,103,446.62351,442,018.69846,669,452.491,197,880,417.185,546,642,231.68平均资本成本率1.5％1.5％1.5％1.5％1.5％EVA值38,283,098.5433,504,197.3359,909,522.5919,662,423.77595,567,576.65EVA变化率——-0.1248305750.788119918-0.67179802329.289631831.3.3结果分析由表1.16和表1.18可以看出，长城电子近五年的净利润与EVA值得变化趋势相近，整体呈现逐年增加的趋势，但在2016年净利润增长幅度有所增加，但是EVA却呈现相反的趋势，有一定的下降，其原因主要是由于2016年应付工程款大幅增加，表明企业在进行规模扩张，资源整合，虽然当年净利润有所提升，但是与投入的资本相互抵消后，致使EVA有所下降。2018年EVA的值有所下降的原因主要是本次借壳上市中电广通是通过发行股份来置入资产，所以2018年的平均所有者权益远高于2017年平均所有者权益，而且2018年公司正在进一步优化产品结构，在风险可控的前提下柔性推出低附加值产业，所以净利润有所下降，但是提高了以后公司的盈利能力。从EVA增长率来看，长城电子借壳上市前的EVA增长率处于负增长，增长率为-12.48%，这和企业在上市当年投入额巨额增长有关，长城电子在规模扩大及资本成本投入增加的情况下，在上市后的第一年EVA增长率大幅增加，涨幅巨大，充分说明长城电子借壳上市后的财务绩效好于上市之前。然而2018年EVA增长率由正转负，但是EVA仍为正值，这表明长城电子上市之后依然在按部就班的进行资源整合，在根据自身的目标，即搭建电子信息板块创新型平台在努力。2019年实现大幅增长是公司注入了新鲜的血液，盈利能力进一步增强。综上可知，利用EVA分析长城电子的长期绩效进行分析可知，长城电子借壳中电广通上市，中电广通置出原有劣质资产，注入长城电子优质资产，改善了企业的长期绩效，而长期绩效的好转必然会支持企业战略发展，满足资金的需求，并提高企业的利润与股东财富价值。1.4基于非财务指标的长期绩效分析1.4.1研发投入分析企业的技术升级和产品创新是一家企业不断生存和创造价值的源泉，在现阶段日益激烈的同行竞争下，一个企业如果想突出重围，最重要的就是自身技术的升级和产品的更新换代，而这些能力的体现可以通过企业的研发投入体现出来。本文选取长城电子借壳前后5年，即2014年到2019年的数据，对企业研发投入分析，企业的研发投入如表1.19所示：表1.19创新研发投入Table1.19InnovativeR&Dinvestment201420152016201720182019研发投入10,165,504.2025,272,266.6113,221,911.9218,034,134.9332,311,854.45299,588,209.62研发投入占营业收入比例（%）4.068.644.244.979.227.352015年的研发投入是借壳上市前3年中投入最高的一年，主要是因为长城