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摘要:以河南省2018年全部A股上市公司數據為樣本，選取13個財務指標構并運用因子分析法提取盈利能力、營運能力、成長能力、償債能力、現金能力5個主因子，并根據綜合得分建了河南省上市公司的財務風險評價體系。結果表明，河南省A股上市公司整體財務狀況一般，行業發展不均，本文針對這一狀況也提出了相應建議措施。
關鍵詞:因子分析;上市公司;財務風險
上市公司是區域經濟發展的微觀主體，對于產業發展、經濟進步和生產方式變革具有廣泛而深遠的影響。但隨著日新月異的技術進步和迅速多變的消費者需求，使得上市公司難以取得資源和技術的完全優勢，上市公司的發展可能會面臨一定的風險。河南省地處我國中原，占據獨特的區位優勢，經濟飛速發展，上市公司的數量也不斷增加，但與北京市、廣東省等地區相距較大，同時河南省上市公司總市值相較于2017年減少了2753.85億元?？傮w來說河南省上市公司經濟基礎薄弱，在未來發展過程中可能會面臨更多的財務風險。因此，有效評價河南省上市公司財務風險，對于河南省防范其未來潛在的財務風險、促進區域資本市場發展有著重要意義。因此，本文從區域角度出發，以河南省A股上市公司為例，選取合理的指標構建河南省上市公司財務風險評價體系，整體評價河南省上市公司財務風險，并提出相應建議。
一、河南省上市公司財務風險評價研究設計
(一)樣本選擇
本文以2018年河南省所有的A股上市公司財務數據為樣本，剔除金融類企業以及數據缺失的企業，得到71家河南省上市公司觀測值。所有數據均來自于國泰安數據庫，并使用SPSS20軟件進行分析。
(二)指標選取
本文結合現有的成果，借鑒何玥［1］等人的研究，選取盈利能力:資產報酬率、凈資產報酬率、營業利潤率、每股收益;成長能力:主營收入增長率、總資產增長率、營業利潤增長率;償債能力:流動比率、速動比率、產權比率;營運能力:流動資產周轉率、總資產周轉率;現金能力:現金流量比率，共13個財務指標5個方面來反映企業的財務風險。
二、河南省上市公司財務風險評價
本文的KMO值為0.646，表明適合做因子分析。并提取特征值大于1的共提取5個公因子，累計貢獻率達到了79.266，接近80%，所以認為可以反映13個原始指標的信息量，并將5個公因子分別命名為F1、F2、F3、F4、F5。以5個因子的方差貢獻率和累計方差貢獻率之比計算綜合得分。綜合得分:借鑒何玥［1］等的研究，根據上市公司的綜合得分將財務風險劃分為四個等級，上市公司的綜合得分越高，表明公司所面臨的財務風險可能就越小:財務良好上市公司綜合得分為［1，2);財務一般上市公司綜合得分為［0，1);財務風險較高上市公司綜合得分為［－1，0);財務風險很高上市公司綜合得分為［－2，－1);由上述上市公司的綜合得分結果，2018年河南省上市公司財務良好的有東方銀星、思維列控、華蘭生物、遠東傳動、利達光電、利達光電、濮陽惠成6家企業，比2017年減少了2家，并且綜合得分相較于2017年有所減少;2018年財務一般的上市公司有雙匯發展、普萊柯、新天科技、神馬股份等56家上市公司，比2017年少2家;2018年河南省上市公司財務風險較高的有中孚實業、林州重機、銀鴿投資、神火股份、太龍藥業、安彩高科共5家上市公司，比2017年增長了2家企業;2018年財務風險很高的豫能控股、一拖股份、雛鷹農牧共3家上市公司，比2017年增加了1家?？傮w來說，2018年河南省上市公司防范財務風險能力相較于2017年有所下降，首先，除前三的企業外，原在2017年財務狀況良好的企業4家上市企業在2018年全部下降為財務狀況一般的企業。其次，原有在2017年財務狀況一般的4家上市公司在2018年下降為財務風險較高的企業，甚至有3家上市公司下降成為財務風險很高的企業。同時與其他發達地區相比，河南省上市公司的財務風險相對較高，具體原因可能為:第一，盈利能力較差。河南省71家上市公司，在2018年僅有43家企業綜合盈利能力得分為正，并且高利潤的上市公司較少。第二，成長能力較弱。成長能力的綜合得分中，2018年河南省上市公司50%的成長能力得分為負。第三，現金流動性較差。2018年河南省上市公司現金流動性里有21家企業得分為負，主要的原因是河南省以制造業上市公司為主，其他行業發展不均，高新技術行業、信息行業等數量不足。
三、河南省上市公司財務風險防范措施
第一，增強防范財務風險的意識。河南省上市公司整體財務狀況一般，因此企業應合理防范可能遇到的財務風險，提高企業管理、財務等人員的風險意識，甄別企業在外部宏觀環境或在企業的內部運營過程中可能遇到的財務風險，采取合理的措施避免風險產生的不利結果。第二，提高企業盈利能力。河南省目前的上市公司多以制造業為主，因此應加大科技投入促進產業結構優化升級，在國家創新驅動經濟發展的大環境下，促進河南省制造業向高質量發展，提高企業的盈利能力。第三，加強政府引導。政府應制定相應的政策創造更有利的宏觀環境，降低市場風險，加大科研投入，促進校企合作的科研成果的轉化，促使制造業企業向中高端轉化，提高企業的未來成長性。
參考文獻:
［1］何玥，王慧，程寶棟．林業上市企業財務風險實證研究［J］．北京林業大學學報(社會科學版)，2018，17(04):66－71．
［2］鄧旭東，張瑜，徐文平．基于現金流量角度的財務預警模型研究———以房地產行業為例［J］．會計之友，2018(23):89－93．
［3］王建宇，王興一，王峰．體育用品行業上市公司財務危機預警研究［J］．技術經濟與管理，2019(05):74－80．
作者:黃倩 單位:西安工程大學經濟與管理學院