在投资者印象中,A股上市公司员工数量至少都是百人以上,甚至上万人。相较于新三板,尽管A股IPO条件要苛刻许多,但是对公司人数却没有过多的限制,于是这些上市公司中既有员工数量过万的“巨无霸”,也有员工仅数十人的“袖珍型”企业。对于这一类迷你型的企业,它们的市场表现如何?财务状况怎样?有何共同特征?本文将通过综合对比企业员工数最少的前100家A股上市公司和其他公司来分析这些“小微”企业的特征,以及它们的生存发展现状。
员工最少11人
通过统计发现,A股3032家上市公司(统计日期截至2017年2月7日,由于财务数据不全,剔除其中在2017年1月1日后上市的公司)的员工数量千差万别,其中有315家员工数过万的大公司,包括一些“巨无霸”,如中国石油有52.16万人,建设银行有36.25万人;同时也有一些员工数不超过100人的“袖珍型”上市公司,共有47家。
这些员工数很少的上市公司总体数量并不多。由于样本数量较少,难以进行统计分析,文中取员工数最少的前100家A股上市公司(简称“小微”企业,其余2932家称作“大中型”企业)进行对比分析。
从“外表”来看,“小微”企业的特征是显而易见的。具体到员工数量上(表1),这100家“小微”企业的员工数量中位数仅为112人,其中最少的*ST新亿和东方银星,都只有11人,紧跟其后的紫光学大和创兴资源,仅分别有13人和14人,人数最多的电子城也只有217人;而“大中型”企业员工数量中位数为1905人,为100家“小微”企业的17倍之多。尽管这些上市公司看上去很迷你,也与投资者心目中 “高大上”的形象很不相符,但是它们也是市场重要的组成部分。
基本面相对差
从基本面来看,“小微”企业普遍存在高市盈率、低收益、低市值、股权分散和流通股占比高的特征,且大多为2000年之前上市的老牌公司。
从表1中可以看出,剔除市盈率负值和极端值外,“小微”企业市盈率中位数接近“大中型”企业的2倍。每股收益方面,“小微”企业微乎其微,中位数不足0.1元,而“大中型”企业是其5倍有余。市值方面(半年内的日均市值),“小微”企业的市值中位数为54.65亿元,其中低于50亿元的企业有42家,最低的*ST金宇的市值只有27.61亿元,相比之下“大中型”企业的市值要高出很多,中位数水平是“小微”企业的1.5倍。
从股权结构来看,以第一大股东的持股比例来衡量股权集中度时,发现“小微”企业的持股相对分散,股权集中度不足26%,而“大中型”企业的股权集中度超过了30%。在流通股占比方面,虽然目前整个市场的流通股占总股本比例普遍较高,但是“小微”企业更高,达到90%以上。这种情况下,企业的中小股东数量较多,股权约束力易被削弱,同时很容易遭受“野蛮人”的控盘,致使股价存在巨幅波动的可能。
上市时间方面,“大中型”企业中2000年之前上市的有782家,占总数的26.66%;而“小微”企业中2000年之前上市的有63家,占总数的63%。从占比来看(表1),“小微”企业明显具有大多在2000年之前上市的特征。
跑赢上证指数
虽然从基本面看,“小微”上市公司综合质量较差,但是从市场表现来看,“小微”上市公司正因为“小”,容易被炒作,换手率较高,股价波动较大,具有一定的投机价值。从表1数据也可看出,“小微”企业的换手率及年化波动率比“大中型”企业要高一些。
虽然“大中型”企业的盈利水平显著高于“小微”企业,但市场存在多方面影响因素,很多时候“小微”企业的市场表现并不比“大中型”企业差。以这100家企业为样本股,编制“小微综合”指数,时间区间为2015年1月5日至2016年12月31日,与上证指数对比(图1,由于“大中型”企业数量基本覆盖了整个市场,因此上证指数可以作为这一类企业的综合指数)看出,“小微综合”指数在计算期内跑赢大盘,其中超额回报率在2015年6月12日达到最高值56.40%。波动幅度方面,以指数最高点2015年6月12日来看,“小微综合”指数上涨2.32%,上证指数上涨0.87%。在最低点2016年1月27日,上证指数下跌0.52%,而“小微综合”指数下跌2.38%。说明“小微综合”指数在牛市或熊市期间,更容易暴涨或暴跌。
“披星戴帽”者多
A股“小微”企业主要集中在传统周期性行业。从申万一级行业分类具体来看,这100家“小微”上市公司共分布在25个行业。其中,以房地产、化工、纺织服装、综合等为主的传统周期性行业内的“小微”企业有50家,占总数量的五成。从行业特征看,这一类企业大多属于劳动密集型产业,但是这些“小微”企业的员工数却如此之少。究其原因,主要是因为企业经营不善,业绩普遍较差;再加之政策影响,行业普遍不景气,导致裁员事件时有发生。
跑赢上证指数
虽然从基本面看,“小微”上市公司综合质量较差,但是从市场表现来看,“小微”上市公司正因为“小”,容易被炒作,换手率较高,股价波动较大,具有一定的投机价值。从表1数据也可看出,“小微”企业的换手率及年化波动率比“大中型”企业要高一些。
虽然“大中型”企业的盈利水平显著高于“小微”企业,但市场存在多方面影响因素,很多时候“小微”企业的市场表现并不比“大中型”企业差。以这100家企业为样本股,编制“小微综合”指数,时间区间为2015年1月5日至2016年12月31日,与上证指数对比(图1,由于“大中型”企业数量基本覆盖了整个市场,因此上证指数可以作为这一类企业的综合指数)看出,“小微综合”指数在计算期内跑赢大盘,其中超额回报率在2015年6月12日达到最高值56.40%。波动幅度方面,以指数最高点2015年6月12日来看,“小微综合”指数上涨2.32%,上证指数上涨0.87%。在最低点2016年1月27日,上证指数下跌0.52%,而“小微综合”指数下跌2.38%。说明“小微综合”指数在牛市或熊市期间,更容易暴涨或暴跌。
“披星戴帽”者多
A股“小微”企业主要集中在传统周期性行业。从申万一级行业分类具体来看,这100家“小微”上市公司共分布在25个行业。其中,以房地产、化工、纺织服装、综合等为主的传统周期性行业内的“小微”企业有50家,占总数量的五成。从行业特征看,这一类企业大多属于劳动密集型产业,但是这些“小微”企业的员工数却如此之少。究其原因,主要是因为企业经营不善,业绩普遍较差;再加之政策影响,行业普遍不景气,导致裁员事件时有发生。
值得注意的是,在这100家“小微”企业中曾有63家企业“披星戴帽”,属于业绩地雷股。而有36家企业属于传统周期性行业,占总“戴帽”企业数的57.14%。其中房地产、综合行业是这25个行业中发生过“戴帽摘帽”事件最多的两个,均占各自行业中“小微”企业总数的90%左右.
行业风险对比
对这100家“小微”企业的行业对比发现,传统周期性行业“小微”企业的超额回报明显较高,风险估值也偏高。行业风险是投资者进行投资决策的重要因素之一,通常股票市场风险的衡量方式主要是利用股价或指数的波动率,而这种方式只能判断局部特征,缺乏整体性。综合“小微”企业的各个行业,文中选择了企业数量较多的前十个行业,分别做行业指数(加权方式采用分级靠档),时间区间选择从2015年1月5日到2016年12月31日,用统计方法Var模型(风险价值法)对风险进行度量,为避免指数数据过大而造成估值偏差过高,这里取行业指数相对于上证指数的超额回报率来计算风险估值.
可以看出不同的行业的表现也各不相同。据表2分析,发现这10个行业的超额回报率最大值全部超过50%,说明它们的股价具有爆发力,存在资金炒作的嫌疑。具体到行业,化工、传媒和综合行业指数的超额回报率最高,其中化工行业更是高达200%以上,最低的是公用事业行业。
从Var风险估值来看,大小排序与超额回报最大值的排序基本保持一致,仍然以化工行业的风险估值最高,比最低的公用事业行业多了近31倍,其次是非银金融、综合及传媒行业。整体来看,传统周期性行业的风险较大,指数波动幅度大,对经济环境比较敏感。另外计算相关度,超额回报率最大值排序与风险估值排序之间的相关系数有0.75,属于正相关,从统计层面佐证了高风险伴随着高收益。
“戴帽小微企业”特征
“戴帽小微企业”的财务指标间存在线性关系。利用多元线性分析,发现这些披星戴帽企业的财务指标之间有一定的量化关系。以换手率为因变量(Y),以总市值(X1),前十大股东持股比例合计(X2),每股收益(X3),日均成交金额(X4)及流通A股本比例(X5)为自变量,计算得到Y=3.5591- 0.0106×X1+0.0012×X2+0.2417×X3+1.0622×X4- 0.0225×X5,模拟计算的换手率数据与实际换手率之间的相关度高达0.93,且经显著性检验该回归模型有效,说明多元线性关系拟合效果比较理想。利用该线性关系式可以对换手率进行预测,结合股价走势可以对未来股价走势做出一定的判断,具有一定的投资参考.
“小微”企业生存之道
A股上市公司中的“小微”企业因本身特征,频繁上演“戴帽摘帽”戏码,它们屡战屡败,屡败屡战,积极展开自救,重组转型和卖壳是其中最主要的方式。
(原标题:A股“小微”企业大扫描:员工最少11人 多数“披星戴帽”)