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摘 要：本文选取沪深两市22家A股农业上市公司2011-2012年的数据，用SPSS19.0软件对农业上市公司的经营绩效进行因子分析，结果表明这些农业上市公司的整体经营绩效较差，各行业间的经营绩效差距较大，各项能力发展不均衡。建议这些农业上市公司应该回归主业，积极利用工商业资本扩大规模，加大对技术创新的投入，调整优化产品结构，提升产品质量，以提升企业自身竞争力与业绩，推动中国农业的良性发展。
关键词：经营绩效；因子分析；农业上市公司
中图分类号：F323.7 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2014）02-0071-05
农业上市公司作为农业领域先进生产力的代表，其发展壮大对中国农业产业化发展以及证券市场的发展都有着不可替代的作用。此外，农业上市公司的发展壮大对缓解中国“三农”问题以及农民增收致富也有着重要意义。对农业上市公司经营绩效影响因素的研究，既可以剖析农业企业在发展过程中存在的问题，同时对改进中国农业企业经营管理和提高经营绩效也有着积极作用。
一、研究现状与研究设计
（一）研究现状简述
1992年，上海联农与深圳深宝分别在沪深两市上市，拉开中国农业企业上市的序幕。但国内关于农业上市公司经营绩效的研究则相对滞后，许彪等（2000）开启了农业上市公司经营绩效研究的先河，率先使用因子分析法分析了农业上市公司的经营绩效。综观现有关于农业上市公司经营绩效的研究文献，学者在研究农业上市公司经营绩效时，有采用单一指标评价方法的，也有采用多指标评价方法的。但近年来学者更多的使用因子分析法、数据包络分析法等方法，从偿债能力、盈利能力、运营能力、资本扩张能力以及成长能力等方面对农业企业的经营绩效进行实证研究。在变量选择上，大多数研究直接选择财务指标进行研究测度。研究结果显示，一方面，中国农业上市公司多数未达到规模经济状态（韩索民，2010），平均综合效率较低（孟令杰等，2005；管延德等，2011）。另一方面，农业上市公司综合业绩较差，各项能力发展不均衡（杨军芳等，2010），可持续盈利能力低下（彭源波，2011），经营绩效呈“两头小，中间大”的橄榄状，各子行业发展不均衡（陈玲，李永泉；2011），且经营业绩对政策扶持的依赖性较大（汤新华，2003），财税补贴对农业上市公司利润影响较大（沈晓明等，2002）。
（二）研究设计
1.样本选择
本文的研究样本“农业上市公司”，是依据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》中界定的农、林、牧、渔类企业所选取的。截止2013年年底，沪深两市共有“农、林、牧、渔”类农业上市公司40家，沪市14家，深市26家。为避免创业板企业以及ST企业经营的大幅变动对研究结果产生影响，故剔除荃银高科（300087）、国联水产（300094）、西部牧业（300106）、星河生物（300143）、神农大丰（300189）、天山生物（300313）等六家创业板企业以及ST大地（002200）。此外，在本文考察期间2011-2012年间，依据巨潮网信息，新农股份与景谷林业于2012年出现ST情况，但其在财务报告修改后避免了该情况，其中也许存在报表粉饰的情形；香梨股份于2011年存在ST情况，故在样本中再剔除这三家公司。为避免上市年限较短的公司为达到上市目的可能存在的粉饰报表的行为对本文研究期间绩效的影响，故本文选择上市年限超过三年的企业，因而剔除海南橡胶（601118，2011年）、壹桥苗业（002447，2010年）、益生股份（002458，2010年）、雏鹰农牧（002477，2010年）、大康牧业（002505，2010年）、福建金森（002679，012年）、百洋股份（002696，2012年）等7家2010年以后上市的企业。至此，本文共选取沪深两市A股企业共计22家，沪市10家，深市12家，其中行业分布情况为：农业7家，分别是登海种业、亚盛实业、隆平高科、万向德龙、北大荒、敦煌种业、新赛股份；林业2家，分别是永安林业、中福实业；畜牧业6家，分别是民和股份、圣农发展、新五丰、华英农业、福成五丰、罗牛山；渔业6家，分别是中水渔业、开创国际、獐子岛、东方海洋、好当家、大湖股份；农、林、牧、渔服务业仅有丰乐种业1家。
2.指标选取及数据处理
本文依据《企业绩效评价操作细则（修订）》以及现有文献中关于绩效评价指标体系构建本文农业上市公司经营绩效评价指标体系。本文从偿债能力、盈利能力、运营能力、资本扩张能力、成长能力五个层面，选取流动比率（X1）、资产负债率（X2）、加权平均净资产收益率（X3）、每股收益（X4）、总资产报酬率（X5）、存货周转率（X6）、应收账款周转率（X7）、总资产周转率（X8）、每股资本公积金（X9）、每股净资产（X10）、营业收入增长率（X11）、总资产增长率（X12）、净利润增长率（X13）等共计13个财务指标进行经营绩效分析。文中所用数据主要来源于上市公司公布的年报，并以证券之星网站（http：//www.stockstar.com/）与巨潮资讯网（http：//www.cninfo.com.cn/）公布的各公司的数据作为补充。对适度指标流动比率以及逆向指标资产负债率，文中采用的正向化处理方法是以其指标值的倒数代替原指标值（芮世春，2006），对指标数据运用SPSS19.0进行Z标准化，得到Z标准化矩阵。
二、农业上市公司经营绩效的因子分析
因子分析法的概念起源与于20世纪初Karl·Pearson和Charles·Spearman等人关于智力测验的统计分析。它是根据所研究问题相关变量之间的相互依赖关系，将错综复杂的多变量进行重新整合，转化为较少并能反映原来多个实测变量所代表主要信息的综合因子的一种分析方法。对此方法，现有研究已介绍得非常详细，本文不再赘述。 （一）KMO及巴特利特球体检验
因子分析要求原变量之间有很强的相关关系，因此在提取公因子之前先对原始指标的标准化数据进行适用性检验，检验指标之间相关性是否达到要求非常必要。如下表，检测结果表明KMO值达到0.576大于0.5，巴特利特球体检验的测度值为210.801，显著性概率为0.000小于1%，说明样本数据间具有较强相关性，适宜做因子分析。
表1 KMO及巴特利球体检验
Kaiser-Meyer-Olin Measure of Sampling Adequacy. 0.576
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 210.801
df 78
Sig. 0.000
（二）公共因子提取与解释
本文将所选取的22家农业上市公司的13个财
在提取公共因子时，本文采用主成分分析方法。主成分分析法是以线性方程式将所有变量加以合计，计算所有变量共同解释的变异量，该线性组合就是所选取因子。从表2可以看到，根据特征值大于1的标准提取到5个公共因子，各自的贡献度分别为29.628%，19.113%，11.281%，11.119%，9.510%，累计贡献率达到80.652%，即所提取的5个因子能反映原有指标80.652%的信息，信息丢失较少，可以用它们来代替原有指标变量进行上市公司经营绩效的评价。
表3 旋转后因子载荷矩阵
因子
F1 F2 F3 F4 F5
X3 0.968 0.018 -0.152 0.011 -0.061
X5 0.957 -0.020 -0.117 0.065 0.086
X4 0.874 0.338 -0.223 -0.012 0.010
X13 0.778 -0.111 0.136 0.122 0.055
X10 0.104 0.947 -0.126 0.109 -0.024
X9 -0.226 0.919 -0.005 0.139 0.055
X12 0.473 0.641 0.164 -0.186 -0.062
X11 -0.088 -0.017 0.794 0.046 0.251
X2 0.137 0.077 -0.597 0.072 0.297
X8 0.034 0.013 -0.101 0.952 -0.014
X6 0.198 0.314 0.537 0.666 -0.069
X1 0.300 -0.180 -0.091 -0.028 0.753
X7 0.433 -0.262 -0.154 0.044 -0.702
为了使所提取的公共因子能更好地解释原始指标的信息，本文选用方差最大化正交旋转对因子进行进一步旋转，使每个变量在尽可能少的因子上获取比较高的载荷。如表3所示，根据旋转后的因子载荷矩阵可知：第一个因子F1在加权平均净资产收益率（X3）、每股收益（X4）、总资产报酬率（X5），净利润增长率（X13）上有较大的载荷，主要反映企业的盈利能力，本文称之为盈利因子；第二个因子F2在每股资本公积（X9）、每股净资产（X10）上具有较大载荷，反映企业的资本扩张能力，称之为资本扩张因子；第三个因子F3在营业收入增长率（X11）上有较大载荷，主要反映企业的成长能力，称为成长因子；第四个因子F4在总资产周转率（X8）、存货周转率（X6）上有较大载荷，反映企业的资产营运能力，称为营运因子；第五个因子F5在流动比率（X1）上具有较大载荷，主要反映企业的偿债能力，称为偿债因子。
（三）公共因子得分及综合经营绩效计算
由于SPSS可以直接计算出各公共因子的得分，因此根据其输出结果我们可以得出各个农业上市公司在各项能力的排名。此外，本文以各公共因子所对方差的贡献率作为权数，对五个公共因子得分进行加权平均，并以此得分作为综合经营绩效的评价依据。为此，本文构建的综合绩效计算函数如下：
根据上述计算公式以及SPSS所输出的各因子得分，本文利用EXCEL计算出各个公司综合经营绩效并进行排名，得出表4结果。
表5 各子行业公共因子得分及总分排名
F1 F2 F3 F4 F5 S
畜牧业 0.16 0.53 0.32 0.73 -0.13 0.25
渔业 0.26 -0.04 -0.35 -0.43 0.21 0.00
农业 -0.06 -0.16 0.00 -0.11 -0.33 -0.09
林业 -0.85 -0.92 0.42 -0.83 0.74 -0.41
其他 -0.41 -0.02 -0.64 0.67 0.29 -0.10
平均 -0.18 -0.12 -0.05 0.01 0.16 -0.07
注：农业的子行业可以分为：农业、林业、畜牧业、渔业以及上述四类之外的行业。
依据表3-4的结果以及各公司所处子行业，本文将处于不同子行业的公司的各项因子得分以及总得分进行加总，并求算术平均数得出上表。
（四）实证结果分析
1.农业上市公司综合经营业绩分析
从表4可知，综合绩效排名前五的分别是民和股份、圣农发展、登海种业、新五丰以及亚盛实业，但综合得分并不是很高均小于1，排名第一的民和股份仅为0.84，与排名第五的亚盛实业（0.27）相差0.57，与排名末位的新赛股份（-0.65）相差1.49，由此可见农业类上市公司综合经营绩效整体不佳，并且各公司经营绩效差距较大。以畜牧业公司经营绩效最好，排名前五的企业中有三家企业属于畜牧业。此外，从表4中可以知道经营绩效综合得分绝对值在0.5之内的公司有17家，进一步验证了中国农业类上市公司经营绩效呈现出“两头大，中间小”的橄榄状。 2.农业内各子行业经营绩效分析
从上表中可以看出，畜牧业综合得分最高为0.25，其他几个行业则低于或者与整体农业企业的业绩持平，具体排名情况依次为畜牧业、渔、农业、林业、其他。就农业与林业类上市公司来看，二者经营业绩不容乐观，特别是农业类公司，其各项能力基本处于整体农业上市公司平均以下，而林业类上市公司则要注重盈利能力、资本扩张能力以及运营能力的改善。对畜牧业而言，虽其经营业绩得分较高，但要注重对债务的管理，以免债务负担过重对经营活动造成不利影响，农业类企业也应注意对债务的管理；对林业类公司而言，其应该适当扩大资本规模，提高其盈利能力并注重对有关资产的管理；而渔业类企业成长能力、运营能力均在平均水平之下，因此要特别注重这两种能力的提高。
3.农业上市公司子能力分析
就农业上市公司的综合经营绩效因子权重来看，盈利因子对综合业绩的贡献率最大，达到29.268%，远高于其他因子，其次是资本扩张因子，贡献率为19.113%，由此可见提高盈利能力和资本扩张能力对改善农业上市公司经营绩效的重要性。而成长能力、运营能力以及偿债能力对综合绩效的贡献率则相对较低，因此对中国农业上市公司而言，提高上述三种能力对经营绩效的改善将有很大助力。
从表4可知，各公司的各项能力之间的差距显著，盈利能力第一的登海种业F1为1.71，而排名末尾的新赛股份盈利因子F1仅为-2.31；资本扩张能力排名第一的民和股份（F2=2.95）与排名最后的中福实业（F2=-1.09）相差4.04，成长能力、运营能力等情况也是如此。从各公司各项能力的排名及综合排名可知，单项能力强的企业，其经营业绩并不一定就好，如新赛股份运营能力排名第二，但其综合得分排名却在最后一名。此外，经营业绩综合得分排名前五的企业其各项能力的得分也并非排名都在前五之中。例如综合得分排名第三的登海种业，其成长能力排到了第17位，而运营能力更是排到第18位。由此可见，一方面农业上市公司经营绩效受多方面因素的共同影响，是多种能力协同作用的结果；另一方面农业上市公司各公司自身各项能力发展不均衡，且各项能力在各公司间的差距较大。因此，改善公司经营绩效并不能仅仅依靠改善公司某一方面的能力，而应该综合考虑企业各方面的能力，有所侧重地制定和实施提高企业经营绩效的策略。
三、研究结论
农业虽说是国民经济的基础，但中国农业上市公司的当前的状况显然与其基础产业的地位不符。从上文的研究结果来看，农业上市公司经营绩效不佳，各子行业经营绩效差距较大，子行业间以及各个上市公司之间各项能力发展差距较大，且各项能力在同一公司的发展也极为不均衡，偿债能力、资产运营管理能力等亟待提升。
在当前党和国家对农业的大力扶持下，中国的农业上市公司应该回归主业，积极利用工商业资本扩大规模，加大对技术创新的投入，调整优化产品结构，提升产品质量，以提升企业自身竞争力与业绩，推动中国农业的良性发展。
参考文献：
[1]许彪，卢凤君，傅泽田，侯丽薇.农业类上市公司经济绩效评
价[J].农业技术经济，2000（06）：36-39.
[2]韩索民，秦莉萍.基于BC2模型的中国农业上市公司效率研
究[J].宁夏大学学报（人文社会科学版），2010（06）：126-
128+140.
[3]孟令杰，丁竹.基于DEA的农业上市公司效率分析[J].南京
农业大学学报（社会科学版），2005（02）：39-43.
[4]管延德，戴蓬军.基于DEA的农业上市公司效率研究[J].财
会月刊，2011（08）：03-07.
[5]杨军芳.2006-2008年农业上市公司经营绩效评价机比较
[J].哈尔滨工业大学学报（社会科学版），2010（03）：74-81.
[6]彭波源，基于因子分析法的中国农业上市公司经营绩效评
价[J].生产力研究，2012（01）：82-84+175.
[7]陈玲，李永泉.中国农业上市公司绩效评价[J].中国农学
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[8]汤新华.政策扶持对农业类上市公司业绩的影响[J].福建
农林大学学报（哲学社会科学版），2003（01）：33-35.
[9]沈晓明，谭再刚，伍朝晖.补贴政策对农业上市公司的影响
与调整[J].中国农村经济，2002（06）：20-23.
[10]芮世春.农业上市公司股权结构与经营绩效关系的实证研
究[J].中国农村经济，2006（10）：57-66.
（责任编辑：郁 琤）
关键词：经营绩效；因子分析；农业上市公司
中图分类号：F323.7 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2014）02-0071-05
农业上市公司作为农业领域先进生产力的代表，其发展壮大对中国农业产业化发展以及证券市场的发展都有着不可替代的作用。此外，农业上市公司的发展壮大对缓解中国“三农”问题以及农民增收致富也有着重要意义。对农业上市公司经营绩效影响因素的研究，既可以剖析农业企业在发展过程中存在的问题，同时对改进中国农业企业经营管理和提高经营绩效也有着积极作用。
一、研究现状与研究设计
（一）研究现状简述
1992年，上海联农与深圳深宝分别在沪深两市上市，拉开中国农业企业上市的序幕。但国内关于农业上市公司经营绩效的研究则相对滞后，许彪等（2000）开启了农业上市公司经营绩效研究的先河，率先使用因子分析法分析了农业上市公司的经营绩效。综观现有关于农业上市公司经营绩效的研究文献，学者在研究农业上市公司经营绩效时，有采用单一指标评价方法的，也有采用多指标评价方法的。但近年来学者更多的使用因子分析法、数据包络分析法等方法，从偿债能力、盈利能力、运营能力、资本扩张能力以及成长能力等方面对农业企业的经营绩效进行实证研究。在变量选择上，大多数研究直接选择财务指标进行研究测度。研究结果显示，一方面，中国农业上市公司多数未达到规模经济状态（韩索民，2010），平均综合效率较低（孟令杰等，2005；管延德等，2011）。另一方面，农业上市公司综合业绩较差，各项能力发展不均衡（杨军芳等，2010），可持续盈利能力低下（彭源波，2011），经营绩效呈“两头小，中间大”的橄榄状，各子行业发展不均衡（陈玲，李永泉；2011），且经营业绩对政策扶持的依赖性较大（汤新华，2003），财税补贴对农业上市公司利润影响较大（沈晓明等，2002）。
（二）研究设计
1.样本选择
本文的研究样本“农业上市公司”，是依据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》中界定的农、林、牧、渔类企业所选取的。截止2013年年底，沪深两市共有“农、林、牧、渔”类农业上市公司40家，沪市14家，深市26家。为避免创业板企业以及ST企业经营的大幅变动对研究结果产生影响，故剔除荃银高科（300087）、国联水产（300094）、西部牧业（300106）、星河生物（300143）、神农大丰（300189）、天山生物（300313）等六家创业板企业以及ST大地（002200）。此外，在本文考察期间2011-2012年间，依据巨潮网信息，新农股份与景谷林业于2012年出现ST情况，但其在财务报告修改后避免了该情况，其中也许存在报表粉饰的情形；香梨股份于2011年存在ST情况，故在样本中再剔除这三家公司。为避免上市年限较短的公司为达到上市目的可能存在的粉饰报表的行为对本文研究期间绩效的影响，故本文选择上市年限超过三年的企业，因而剔除海南橡胶（601118，2011年）、壹桥苗业（002447，2010年）、益生股份（002458，2010年）、雏鹰农牧（002477，2010年）、大康牧业（002505，2010年）、福建金森（002679，012年）、百洋股份（002696，2012年）等7家2010年以后上市的企业。至此，本文共选取沪深两市A股企业共计22家，沪市10家，深市12家，其中行业分布情况为：农业7家，分别是登海种业、亚盛实业、隆平高科、万向德龙、北大荒、敦煌种业、新赛股份；林业2家，分别是永安林业、中福实业；畜牧业6家，分别是民和股份、圣农发展、新五丰、华英农业、福成五丰、罗牛山；渔业6家，分别是中水渔业、开创国际、獐子岛、东方海洋、好当家、大湖股份；农、林、牧、渔服务业仅有丰乐种业1家。
2.指标选取及数据处理
本文依据《企业绩效评价操作细则（修订）》以及现有文献中关于绩效评价指标体系构建本文农业上市公司经营绩效评价指标体系。本文从偿债能力、盈利能力、运营能力、资本扩张能力、成长能力五个层面，选取流动比率（X1）、资产负债率（X2）、加权平均净资产收益率（X3）、每股收益（X4）、总资产报酬率（X5）、存货周转率（X6）、应收账款周转率（X7）、总资产周转率（X8）、每股资本公积金（X9）、每股净资产（X10）、营业收入增长率（X11）、总资产增长率（X12）、净利润增长率（X13）等共计13个财务指标进行经营绩效分析。文中所用数据主要来源于上市公司公布的年报，并以证券之星网站（http：//www.stockstar.com/）与巨潮资讯网（http：//www.cninfo.com.cn/）公布的各公司的数据作为补充。对适度指标流动比率以及逆向指标资产负债率，文中采用的正向化处理方法是以其指标值的倒数代替原指标值（芮世春，2006），对指标数据运用SPSS19.0进行Z标准化，得到Z标准化矩阵。
二、农业上市公司经营绩效的因子分析
因子分析法的概念起源与于20世纪初Karl·Pearson和Charles·Spearman等人关于智力测验的统计分析。它是根据所研究问题相关变量之间的相互依赖关系，将错综复杂的多变量进行重新整合，转化为较少并能反映原来多个实测变量所代表主要信息的综合因子的一种分析方法。对此方法，现有研究已介绍得非常详细，本文不再赘述。 （一）KMO及巴特利特球体检验
因子分析要求原变量之间有很强的相关关系，因此在提取公因子之前先对原始指标的标准化数据进行适用性检验，检验指标之间相关性是否达到要求非常必要。如下表，检测结果表明KMO值达到0.576大于0.5，巴特利特球体检验的测度值为210.801，显著性概率为0.000小于1%，说明样本数据间具有较强相关性，适宜做因子分析。
表1 KMO及巴特利球体检验
Kaiser-Meyer-Olin Measure of Sampling Adequacy. 0.576
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 210.801
df 78
Sig. 0.000
（二）公共因子提取与解释
本文将所选取的22家农业上市公司的13个财
在提取公共因子时，本文采用主成分分析方法。主成分分析法是以线性方程式将所有变量加以合计，计算所有变量共同解释的变异量，该线性组合就是所选取因子。从表2可以看到，根据特征值大于1的标准提取到5个公共因子，各自的贡献度分别为29.628%，19.113%，11.281%，11.119%，9.510%，累计贡献率达到80.652%，即所提取的5个因子能反映原有指标80.652%的信息，信息丢失较少，可以用它们来代替原有指标变量进行上市公司经营绩效的评价。
表3 旋转后因子载荷矩阵
因子
F1 F2 F3 F4 F5
X3 0.968 0.018 -0.152 0.011 -0.061
X5 0.957 -0.020 -0.117 0.065 0.086
X4 0.874 0.338 -0.223 -0.012 0.010
X13 0.778 -0.111 0.136 0.122 0.055
X10 0.104 0.947 -0.126 0.109 -0.024
X9 -0.226 0.919 -0.005 0.139 0.055
X12 0.473 0.641 0.164 -0.186 -0.062
X11 -0.088 -0.017 0.794 0.046 0.251
X2 0.137 0.077 -0.597 0.072 0.297
X8 0.034 0.013 -0.101 0.952 -0.014
X6 0.198 0.314 0.537 0.666 -0.069
X1 0.300 -0.180 -0.091 -0.028 0.753
X7 0.433 -0.262 -0.154 0.044 -0.702
为了使所提取的公共因子能更好地解释原始指标的信息，本文选用方差最大化正交旋转对因子进行进一步旋转，使每个变量在尽可能少的因子上获取比较高的载荷。如表3所示，根据旋转后的因子载荷矩阵可知：第一个因子F1在加权平均净资产收益率（X3）、每股收益（X4）、总资产报酬率（X5），净利润增长率（X13）上有较大的载荷，主要反映企业的盈利能力，本文称之为盈利因子；第二个因子F2在每股资本公积（X9）、每股净资产（X10）上具有较大载荷，反映企业的资本扩张能力，称之为资本扩张因子；第三个因子F3在营业收入增长率（X11）上有较大载荷，主要反映企业的成长能力，称为成长因子；第四个因子F4在总资产周转率（X8）、存货周转率（X6）上有较大载荷，反映企业的资产营运能力，称为营运因子；第五个因子F5在流动比率（X1）上具有较大载荷，主要反映企业的偿债能力，称为偿债因子。
（三）公共因子得分及综合经营绩效计算
由于SPSS可以直接计算出各公共因子的得分，因此根据其输出结果我们可以得出各个农业上市公司在各项能力的排名。此外，本文以各公共因子所对方差的贡献率作为权数，对五个公共因子得分进行加权平均，并以此得分作为综合经营绩效的评价依据。为此，本文构建的综合绩效计算函数如下：
根据上述计算公式以及SPSS所输出的各因子得分，本文利用EXCEL计算出各个公司综合经营绩效并进行排名，得出表4结果。
表5 各子行业公共因子得分及总分排名
F1 F2 F3 F4 F5 S
畜牧业 0.16 0.53 0.32 0.73 -0.13 0.25
渔业 0.26 -0.04 -0.35 -0.43 0.21 0.00
农业 -0.06 -0.16 0.00 -0.11 -0.33 -0.09
林业 -0.85 -0.92 0.42 -0.83 0.74 -0.41
其他 -0.41 -0.02 -0.64 0.67 0.29 -0.10
平均 -0.18 -0.12 -0.05 0.01 0.16 -0.07
注：农业的子行业可以分为：农业、林业、畜牧业、渔业以及上述四类之外的行业。
依据表3-4的结果以及各公司所处子行业，本文将处于不同子行业的公司的各项因子得分以及总得分进行加总，并求算术平均数得出上表。
（四）实证结果分析
1.农业上市公司综合经营业绩分析
从表4可知，综合绩效排名前五的分别是民和股份、圣农发展、登海种业、新五丰以及亚盛实业，但综合得分并不是很高均小于1，排名第一的民和股份仅为0.84，与排名第五的亚盛实业（0.27）相差0.57，与排名末位的新赛股份（-0.65）相差1.49，由此可见农业类上市公司综合经营绩效整体不佳，并且各公司经营绩效差距较大。以畜牧业公司经营绩效最好，排名前五的企业中有三家企业属于畜牧业。此外，从表4中可以知道经营绩效综合得分绝对值在0.5之内的公司有17家，进一步验证了中国农业类上市公司经营绩效呈现出“两头大，中间小”的橄榄状。 2.农业内各子行业经营绩效分析
从上表中可以看出，畜牧业综合得分最高为0.25，其他几个行业则低于或者与整体农业企业的业绩持平，具体排名情况依次为畜牧业、渔、农业、林业、其他。就农业与林业类上市公司来看，二者经营业绩不容乐观，特别是农业类公司，其各项能力基本处于整体农业上市公司平均以下，而林业类上市公司则要注重盈利能力、资本扩张能力以及运营能力的改善。对畜牧业而言，虽其经营业绩得分较高，但要注重对债务的管理，以免债务负担过重对经营活动造成不利影响，农业类企业也应注意对债务的管理；对林业类公司而言，其应该适当扩大资本规模，提高其盈利能力并注重对有关资产的管理；而渔业类企业成长能力、运营能力均在平均水平之下，因此要特别注重这两种能力的提高。
3.农业上市公司子能力分析
就农业上市公司的综合经营绩效因子权重来看，盈利因子对综合业绩的贡献率最大，达到29.268%，远高于其他因子，其次是资本扩张因子，贡献率为19.113%，由此可见提高盈利能力和资本扩张能力对改善农业上市公司经营绩效的重要性。而成长能力、运营能力以及偿债能力对综合绩效的贡献率则相对较低，因此对中国农业上市公司而言，提高上述三种能力对经营绩效的改善将有很大助力。
从表4可知，各公司的各项能力之间的差距显著，盈利能力第一的登海种业F1为1.71，而排名末尾的新赛股份盈利因子F1仅为-2.31；资本扩张能力排名第一的民和股份（F2=2.95）与排名最后的中福实业（F2=-1.09）相差4.04，成长能力、运营能力等情况也是如此。从各公司各项能力的排名及综合排名可知，单项能力强的企业，其经营业绩并不一定就好，如新赛股份运营能力排名第二，但其综合得分排名却在最后一名。此外，经营业绩综合得分排名前五的企业其各项能力的得分也并非排名都在前五之中。例如综合得分排名第三的登海种业，其成长能力排到了第17位，而运营能力更是排到第18位。由此可见，一方面农业上市公司经营绩效受多方面因素的共同影响，是多种能力协同作用的结果；另一方面农业上市公司各公司自身各项能力发展不均衡，且各项能力在各公司间的差距较大。因此，改善公司经营绩效并不能仅仅依靠改善公司某一方面的能力，而应该综合考虑企业各方面的能力，有所侧重地制定和实施提高企业经营绩效的策略。
三、研究结论
农业虽说是国民经济的基础，但中国农业上市公司的当前的状况显然与其基础产业的地位不符。从上文的研究结果来看，农业上市公司经营绩效不佳，各子行业经营绩效差距较大，子行业间以及各个上市公司之间各项能力发展差距较大，且各项能力在同一公司的发展也极为不均衡，偿债能力、资产运营管理能力等亟待提升。
在当前党和国家对农业的大力扶持下，中国的农业上市公司应该回归主业，积极利用工商业资本扩大规模，加大对技术创新的投入，调整优化产品结构，提升产品质量，以提升企业自身竞争力与业绩，推动中国农业的良性发展。
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（责任编辑：郁 琤）