研究目的与方法 [page::0][page::2]

• 目标是用单图视觉化西班牙鱼类及肉类加工企业的长期偿偿能力、环境能源/水/废弃物强度和性别就业差距表现。

- 采用成分数据（CoDa）方法，计算八个正值指标（净收入、资产、负债、能源、水、废弃物、男性员工、女性员工），通过CLR对数据进行对数比率变换。

• 利用主成分分析双标图（biplot）显示企业及指标，解决比率的偏态和异常值问题。

样本与数据来源 [page::6][page::7][page::8]

• 样本17家公司：11家肉类加工（占行业净收入44.8%），6家鱼类加工（占行业净收入59.5%）。

- 财务数据来自Sabi INFORMA数据库及公开年报；非财务数据来自ESG报告及管理报告，单位需统一。

• 描述统计显示企业间能源消耗波动大，员工数量和财务规模差异大。

关键财务与ESG指标定义 [page::4][page::5]

| 指标 | 定义 | 数学表达式 |
|------------------|--------------------------------------|-------------------------|
| 长期偿债能力 | 总资产/总负债 | $x2 / x3$ |
| 能源强度 | 能源消耗（兆瓦时）/净收入（百万欧元） | $x4 / x1$ |
| 水强度 | 用水量（立方米）/净收入（百万欧元） | $x5 / x1$ |
| 废弃物强度 | 废弃物量（吨）/净收入（百万欧元） | $x6 / x1$ |
| 性别就业差距 | 男性员工数/女性员工数 | $x7 / x8$ |

CoDa双标图结果概述 [page::9][page::10]

• 鱼类企业（蓝色）点较集中，肉类企业（红色）分布较散，体现鱼类加工公司表现更为一致。

- 偿债能力高的公司（编号11、17）能源强度及水强度也较高；偿债能力低的公司（6号）能源强度最低。

• 废弃物及水强度较高的企业群体中，性别就业差距也明显，显示性别不平等与环境效率问题并存。

- 通过双标图连线方式直观排序企业在上表指标的表现。

集群分析与企业代表案例 [page::9][page::11][page::12]

| 集群 | 成员公司编号 | 特征说明 |
|---------------|-------------|------------------------------------------|
| 集群1 (平均表现) | 2, 5, 13 | 含肉类与鱼类企业，长期偿债能力和ESG指标接近样本均值，运营能力较强 |
| 集群2 (低偿债) | 14, 15, 16 | 全为鱼类企业，偿债能力较弱，水和废弃物强度低，性别差距较小 |

• 肉类企业6号积极推进可再生能源和废弃物管理，但偿债能力较弱，需股本投入支持环境改造。

- 鱼类企业17号虽获得ISO14001等认证并有补贴，但废弃物和性别差距依然较大，需持续改进。

• 肉类企业8号虽水和废弃物强度高，但已实施太阳能发电及水资源管理，积极推进循环经济和性别平等。

研究贡献和局限 [page::12]

• 首次联合使用成分数据双标图实现财务与ESG指标的多维可视化，便于企业诊断和行业比较。

- 样本量小且为单年数据，ESG指标数量有限，未来研究拟扩大样本和指标范围，丰富时间序列分析。

金融与可持续性比率综合映射行业的研究解析

—— 基于成分数据法（CoDa）的多维度可视化分析

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1. 元数据与报告概览

报告基本信息

标题：The use of financial and sustainability ratios to map a sector. An approach using compositional data
作者：Elena Rondós-Casas、Germà Coenders（通讯作者）、Miquel Carreras-Simó、Núria Arimany-Serrat
机构信息及发布时间：文中未具体提及机构，研究采用2023年度数据，参考2025年颁布的法规和数据。
主题：基于金融与可持续性指标，运用成分数据统计方法，探讨西班牙鱼肉加工行业中企业集团财务状况、环境资源使用及性别结构差异的综合表现，实现多维指标的综合可视化。

核心论点与创新价值

本文创新性地应用成分数据（Compositional Data，简称CoDa）及主成分分析双标图（biplot）技术，将财务比率（如长期偿付能力比率）与环境与社会指标（能源强度、水强度、废弃物强度及性别就业差距等）结合，实现多企业多指标的同时映射与比较。该方法克服了传统比率分析中偏态分布、异常值和比率顺序敏感性等问题，使各指标比值在同一图形中清晰可视化，便于识别特定表现不佳的企业组以及绩效类似的集群，为决策者提供综合参考。[page::0]

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2. 逐章深度解读

2.1 引言部分（第1-2页）

关键内容：

• 阐述2030可持续发展目标（SDG）和欧盟绿色协议推进气候中和目标下，食品加工行业面临的转型压力，强调线性商业模式向循环经济与ESG（环境、社会及治理）模式转型的重要性及必要性。

- 研究聚焦鱼类及肉类加工企业财务偿债能力与环境资源（能耗、水耗、废弃物）及性别就业差距指标，结合欧洲ESRS（Sustainability Reporting Standards）和欧盟CSRD指令加强企业可持续性披露报告的背景。

• 指出食品加工行业对水资源污染、温室气体排放、土壤破坏和固废产生等负面影响，并探讨ESG信息披露不足的问题，强调数字化成熟度和ESG承诺对企业整体绩效提升的促进作用。

- 文献综述三重底线（Triple Bottom Line）概念，强调环境友好型技术、循环经济、生态设计和独立第三方监督减少“漂绿”现象的必要性。

背后逻辑：
文章强调多维度整合财务和可持续发展指标的重要性，针对食品加工业的环境和社会影响，此为决策制定和政策执行的基础。[page::1][page::2]

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2.2 方法论（第2-8页）

2.2.1 财务比率分析的现状及局限

• 财务比率应用历史悠久，但典型问题包括数据非对称分布、异常值敏感、比率交换分子分母时结果不一致。

- 传统解决手段如异常值排除、winsorizing、转换（根号、Box-Cox等）有一定效果但零散且无法一揽子解决问题。

• 因此需引入成分数据（CoDa）方法论，这一起源于自然科学领域的统计方法，已拓展到财务比率及ESG比率分析。

2.2.2 成分数据（CoDa）方法应用

• CoDa强调数据为正且相互关联组成向量，利用对数比值变换消除偏态，实现数据尺度独立性、对数转换后接近正态分布，且比率的交换分子分母顺序问题得到解决。

- 采用中心化对数比率（CLR）转换，将每个指标与全指标的几何均值做对比，有利于多变量分析和图形可视化。

2.2.3 变量选择

• 基于CSRD和ESRS要求，选取了8个关键指标，涵盖财务和可持续发展领域：净收入、总资产、总负债、能耗、水耗、废弃物、男女员工数量。构建比率如下：

- 长期偿付能力比率＝总资产／总负债
- 能源强度＝能源消耗／净收入（MWh/百万欧元）
- 水强度＝水消耗／净收入（立方米/百万欧元）
- 废弃物强度＝废弃物/净收入（吨/百万欧元）
- 性别就业差距＝男员工数／女员工数

2.2.4 数据采集和样本构成

• 数据来源于Sabi INFORMA数据库、西班牙商业登记处披露的合并财务报告和管理报告，以及公司官网。

- 遵循ESRS和CSRD法规，筛选出符合NACE代码101X（肉类加工）和102X（鱼类加工）的集团公司，最终样本为11个肉类企业集团和6个鱼类企业集团，分别占同行业净收入的44.8%和59.5%。

• 非财务指标披露不完全，且单位不统一，需预处理统一量纲。

2.2.5 统计方法与可视化工具

• 对数据应用CLR变换后，用于主成分分析（PCA）并绘制CoDa双标图。

- 双标图中，企业用点表示，8个指标的CLR由射线表示，连接指标两端可以直观地计算对应比率并排序，极大便于多变量间的综合解读。

2.2.6 描述统计概览（表1-第8页）

• 净收入均值974百万欧元，最大4148百万，显示样本涵盖中大型集团。

- 能耗均值近20万MWh，水耗均值142万立方米，废弃物均值约4.5万吨，显示产业资源消耗规模。

• 员工男女比例约1.65：1，反映性别就业差异。

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2.3 研究结果分析（第9-11页）

2.3.1 CoDa双标图及群组分析（图1）

• 鱼类公司（蓝色点）分布较集中，肉类公司（红色点）分布较分散，说明鱼类企业财务和ESG表现更趋同，肉类企业差异较大。

- 净资产与负债的连接线代表“偿债能力”；能源、用水、废弃物与净收入之间的连接线分别代表其强度指标；男女就业的连接线表示性别就业差距。

• 通过点到这些链接的正交投影位置，企业的各指标相对水平可视化。

- 明显可区分出两大聚类：
- 聚类1包含公司组2、5、13，财务与可持续指标接近整体平均水平，包含两家肉类、一家鱼类企业。
- 聚类2包含公司组14、15、16，均为鱼类企业，表现出较低偿债能力、较低的水耗和废弃物强度及性别差距，能源强度接近平均。

2.3.2 重点企业表现及其可持续性策略

• 高偿付能力且高资源强度的企业有公司组11（肉类）与17（鱼类罐头），后者有ISO环保与安全认证，获得欧盟发展基金支持，但废弃物强度和性别差距仍大，需进一步提高效率。

- 低偿债能力但高效率的公司组6，积极采用可再生能源和热能回收技术，能源利用最优，但需要资本注入以增强偿债能力并改善废弃物和性别差距指标。

• 公司组8（水耗和废弃物强度均高，性别差距大）拥有太阳能自用系统和循环经济实践，积极推进水资源、废弃物管理和性别平等社会责任。

- 公司组7表现出较低的水耗废弃物强度和性别差距，积极优化资源及性别平等政策。

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2.4 结论与讨论（第10页及以后）

• 论文指出在减少温室气体排放和向循环经济转型中，能源和水的使用效率以及废弃物管理是食品加工行业竞争力和可持续性的核心。

- 肉类行业的水资源消耗尤为关键，约占食品浪费水耗的75%。

• 性别视角也是企业可持续战略的重要组成部分，性别平等促进社会和经济竞争力。

- 研究通过实证揭示即使有环境认证和政策支持，不同公司财务实力与资源效率存在显著差异，资本结构对可持续投资影响显著。

• 该研究首次实现财务和ESG比率的联合成分数据可视化，提供对企业异质性和行业整体现状的直观理解。

- 样本和指标限制、单年度数据限制了推广性，未来研究拟扩大样本，纳入更多维度（短期偿债能力、盈利性、温室气体排放、员工残疾比例、薪酬差距及董事会性别多样性等指标）。

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3. 图表深度解读

3.1 表1：样本描述统计数据

| 指标 | 均值 | 标准差 | 最小值 | Q1 | 中位数 | Q3 | 最大值 |
|-----------------|-----------|-----------|----------|----------|----------|----------|----------|
| 净收入（百万欧元） | 974 | 1035 | 54 | 211 | 713 | 1040 | 4148 |
| 总资产（百万欧元） | 635 | 660 | 44 | 123 | 376 | 992 | 2622 |
| 总负债（百万欧元） | 378 | 380 | 23 | 80 | 255 | 603 | 1424 |
| 能源消耗（兆瓦时） | 195,489 | 238,643 | 6,269 | 42,281 | 111,003 | 212,310 | 878,780 |
| 水耗（立方米） | 1,421,715 | 1,432,267 | 35,730 | 323,252 | 944,041 | 1,548,640| 4,448,501|
| 废弃物（公吨） | 45,369 | 104,225 | 329 | 3,441 | 13,166 | 27,783 | 453,002 |
| 男员工人数 | 1,371 | 1,278 | 82 | 408 | 608 | 1,949 | 4,964 |
| 女员工人数 | 830 | 597 | 117 | 236 | 763 | 1,118 | 2,017 |

解读：
该统计表显示样本内部差异较大，尤其能源、水资源和废弃物消耗的标准差高于均值，说明样本中各企业的资源消耗效率差异显著。企业规模跨度亦大，反映典型的行业多样性。员工性别比例差距较大，为性别就业差距指标的研究提供数据基础。[page::8]

3.2 图1：CoDa双标图

描述：
图中显示8条绿色射线指向8个指标，红色点表示肉类加工企业，蓝色点表示鱼类加工企业。绿色连线连接相关指标两端，代表关键比率：偿债能力、能源强度、水强度、废弃物强度及性别就业差距。点相对于连线末端的位置反映公司该指标比率的大小。

趋势与结论：

• 肉类企业点散布较广，表示个体绩效差异较大；鱼类企业点聚集，表现较为一致。

- 高长期偿债能力企业(solvency)与高能源和水强度成正相关，表明资本实力雄厚企业往往对应资源消耗更大。

• 并非资源强度最低即长远偿债能力最强，存在部分企业利用可再生能源与储能技术，实现资源效率提升（公司组6）。

- 性别就业差距在部分企业间差异明显，相关连接线的投影帮助区分男女性员工比例差异。

• 通过双标图可以识别企业集群，支持行业内不同发展路径的划分与比较。

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4. 估值分析

报告并未直接涉及传统财务估值模型（如DCF、市盈率法等），重心在利用比率及成分数据方法展示企业综合表现的映射和比较。本质上，研究以偿债比率为核心财务变量，并结合环境与社会因素，推动多维度整合同分布式统计分析，辅助企业绩效的识别与分类。

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5. 风险因素评估

报告指出抽样局限（样本容量小）、数据单年度以及非财务指标披露不足为主要风险影响因素。这限制了结论的普适性与长期趋势推断。非统一的报告和缺失的ESG信息增加分析难度，同时存在“漂绿”风险，亟需独立评价和更严格合规。未来ESRS/CSRD完整实施和更大样本研究将缓解此类风险。研究尚未体现特定经济环境变化、市场风险等其他财务风险对企业可持续表现的影响，需后续扩展分析。

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6. 审慎视角与细微差别

• 本文贡献在于联合展示财务及ESG指标，采用先进统计方法消除比率分析中常见问题，提升分析可信度及表现可视化水平。

- 但小样本和单年数据限制结果的稳定性与行业代表性，须警惕过度外推。

• 报告中鱼类企业“集中”表现可能因样本偏小或报告标准普及不均衡所致，需更大样本验证。

- 性别就业差距以简单的男女员工数比表示，未考虑同工同酬、职位层级差异等，未来指标体系可深化。

• 部分高资源强度企业同时拥有环保认证及财政补贴，说明认证标准可能对资源效率改善的驱动尚不足，需关注政策执行与效果落地。

- 研究未充分分析企业所在具体细分领域、地域或技术水平对指标的影响，未来可加深多维度嵌套分析。

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7. 结论性综合

本研究首次成功整合西班牙鱼肉加工行业的财务偿债能力与关键环境资源使用及性别平等指标，采用成分数据法克服传统比率统计中的严重偏斜、异常值和分子分母顺序敏感性难题，通过CLR变换和主成分分析双标图可视化多变量关系和公司间差异。

分析显示：

• 鱼类企业表现更为一致，肉类企业个体差异显著。

- 长期偿债能力较强企业能源和水资源使用强度整体偏高，表明资本结构影响可持续投资与运营效率。

• 不同企业集团展现出多样化的可持续发展战略路径，有的依托认证和财政支持但仍待提升资源效率，有的通过技术创新实现能源优化。

- 性别就业差距存在明显分布差异，应被纳入ESG管理重点。

• 双标图同时揭示了两个主要企业聚类，便于行业内绩效对应和战略分析。

本研究为未来结合更全面、多年度和多指标ESG披露标准，完善食品加工行业可持续发展评价体系提供了理论与方法基础。其技术路线和可视化方案可推广至其他行业，有助于监管机构、投资者及管理者更精确地把握企业多维度绩效与风险。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

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总结备注

本研究借助统计学成分数据理论，推动财务与ESG指标的量化融合及动态展示，对食品加工行业相关企业的综合竞争力和可持续绩效进行准确评估，为相关政策制定、企业战略调整及投资决策提供强有力支撑。

报告