我国林业上市公司绩效评价研究
发布时间：2021-11-19 13:50
林业是经济、环境生态的结合体,它响应着国家的生态文明发展理念,并在我国有着举足轻重的影响地位。我国林业产业体系已逐步形成,据国家林业与草原局公开统计显示,从1994年至2019年,中国林业产业产值环比增长了 56倍。2019年,我国林业行业总产值达7.56万亿元人民币,林产品产量、消费量、进出口贸易额已均居于世界前列的地位。但如何使得中国成为林业产业强国,实现林业企业绿色可持续的发展目标,将成为国家推动传统林业过渡到现代林业的重点战略。本论文基于对国内外相关文献归纳整理、对过往学者研究经验的概括总结思考后,将12家林业上市公司视为本次研究的数据样本,选取了各林业上市公司公开披露的2018年度财务报告的数据指标。通过因子分析法并借助SPSS25.0软件进行统计分析,构建出林业上市公司经济、环境及社会的综合绩效评价指标体系与分析模型,提取得到盈利能力因子、成长能力因子、营运能力因子、偿债能力因子、环境社会贡献能力因子这五大公因子,并由此计算出林业上市公司的单项能力、综合绩效能力的得分及排名。通过对样本企业进行比较分析,来评价林业上市公司的单项能力和整体发展情况。研究结果表明:中国林业上市公...
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．?５．?２文章结构??第一章节，绪论部分
中南科技大学硕士学位论文?林业上市公司绩效评价研究??指标的正向化、标准化理?＂＊１??因子适用＾＼??＜?性检验?????ｉ????计算因子方差贡献率??▼???提取公因子、并旋转?????Ｔ???因子综合得分、进行排序??图３．?２因子分析法基本步骤??Ｆｉｇｕｒｅ?３．２?Ｂａｓｉｃ?ｓｔｅｐｓ?ｏｆ?ｆａｃｔｏｒ?ａｎａｌｙｓｉｓ??提取公因子、旋转因子。在得出每个因子的特征值，方差贡献率和其他值之后，??可以确定因子。通过每个因素变量数据时的离散程度累计值，而通常要求选择的公共??因子的特征值符合标准，公共因子的累积方差贡献率以７０或高于７０为标准。仅仅提??取出公因子仍然无法达到分析解释实际问题的目的，这要求我们继续旋转公因子，使??得各个公因子的实际含义更加明确、更具解释性。在近几年的研究中，国内外学者普??遍采用正交因子旋转法，这一方法的好处在于进行旋转后的公因子之间仍然保持相互??独立。??最后，计算因子得分、综合得分、进行排名。在依次完成以上主要步骤后，获取??且计算每个公因子的得分系数矩阵，并以其方差贡献率为基础算出权重并给予客观赋??权得出综合得分。再根据综合得分的高低对相关数据进行排名。??２５??
中南科技大学硕士学位论文?林业上市公司绩效评价研宄??其次，根据因子方差碎石图能够更加直观的反映出公因子的提取结果，可以以此??为依据进行初步判断，如下图４．１所示，因子方差碎石图所呈现的１２个成分中，前５??项因子的特征值均大于１，且连线斜率较大、图形较为陡。而第６项开始，呈现出连??线斜率降低、图形趋缓；并通过文献归纳，结合林业类上市公司专家的运用因子分析??对公因子经验一般也是提取五个公因子。对此，即应对前５个成分进行提龋??碎石图??Ｉ?Ｖ??１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２??组件号??图４．?１因子特征值碎石图??Ｆｉｇｕｒｅ?４．１?Ｇｒａｖｅｌ?ｍａｐ?ｏｆ?ｆａｃｔｏｒ?ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ??最后，在对公因子提取情况进行初步判断后，可以对各个成分的初始特征值、旋??转平方和载入中的方差、累计方差贡献率等指标进行具体分析，以确定每个因子方差??贡献率。如下表４．５所示，公因子Ｆ１经旋转后的方差解释率为２８．８４３％，公因子Ｆ２??经旋转后的方差解释率为２０．０５８％，公因子Ｆ３经旋转后的方差解释率为１６．５２０％，??公因子Ｆ４经旋转后的方差解释率为１６．２３１％，公因子Ｆ５经旋转后的方差解释率为??１２．１３８％。依照初始特征值大于等于１的原则对公因子进行提取，前五项的初始特征??值均满足这一要求，且前５项公因子经旋转后的累计方差解释率值为９３．７８９％大于??７０％，可以较好的反映样本林业类１２家的上市公司的数据信息，因此，可以证明提取??前５项公因子共提取了最初１２个绩效指标９３．７８９％的信息量，能够有效的替代原来１２??个指标对林业上市公司的绩效的展示，且能够
【参考文献】：
期刊论文
[1]人力资源管理与组织绩效关系的实践——国外四大理论的阐释[J]. 杨婧,杨河清. 首都经济贸易大学学报. 2020(01)
[2]林业类上市公司经营绩效评价研究——基于因子分析方法[J]. 谢海涛,严昕桦. 中国林业经济. 2019(06)
[3]基于修正的平衡计分卡国有企业绩效评价体系构建[J]. 白瑜欣. 会计师. 2019(19)
[4]中国林业上市公司绩效评价与优化——基于灰色关联度指标筛选与数据包络分析[J]. 李雨馨,张智光. 林业经济. 2019(09)
[5]森林的贡献有哪些?[J]. 苏德林. 国土绿化. 2018(09)
[6]上市公司绩效评价指标体系探析[J]. 郑亚琳. 市场研究. 2018(05)
[7]基于系统理论模型的组织绩效管理体系分析——以G企业为例[J]. 刘涛,白海琦. 华北电力大学学报(社会科学版). 2018(02)
[8]中国跨境电商上市企业综合绩效研究[J]. 马述忠,陈丽,张洪胜. 国际商务研究. 2018(02)
[9]林业上市公司绩效评价研究——基于DEA模型和Malmquist指数[J]. 彭佑元,陶凯莉,张克勇. 林业经济. 2017(04)
[10]企业EVA会计调整事项分析——以林业为例[J]. 李丽燕,林斌. 中国商论. 2017(07)
博士论文
[1]多功能林业的协同发展指标体系与评价模型研究[D]. 陈云芳.中国林业科学研究院 2012
硕士论文
[1]中国跨境电商上市企业综合绩效研究[D]. 陈丽.浙江大学 2019
[2]林业企业绩效评价研究[D]. 黎柏卉.中南林业科技大学 2018
[3]林业上市公司竞争力评价体系研究[D]. 徐添懿.南京林业大学 2018
[4]石油石化企业三重绩效评价研究[D]. 刘苏仪.西南交通大学 2017
[5]税收优惠、研发投入与企业绩效实证研究[D]. 韩平飞.吉林大学 2017
[6]林业上市公司盈余质量评价研究[D]. 张月.南京林业大学 2016
[7]新疆上市公司绩效评价研究[D]. 芦洁.西北农林科技大学 2016
[8]林业企业经营绩效评价研究[D]. 熊磊.东北林业大学 2014
[9]基于三重底线的林业企业绩效评价研究[D]. 白睿洁.北京林业大学 2013
[10]基于灰色关联分析的中国林业上市公司绩效评价研究[D]. 孙丽华.西北农林科技大学 2013
本文编号：3505173
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１技术路线图??Ｆｉｇｕｒｅ?１．１?Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ??１．?５．?２文章结构??第一章节，绪论部分
中南科技大学硕士学位论文?林业上市公司绩效评价研究??指标的正向化、标准化理?＂＊１??因子适用＾＼??＜?性检验?????ｉ????计算因子方差贡献率??▼???提取公因子、并旋转?????Ｔ???因子综合得分、进行排序??图３．?２因子分析法基本步骤??Ｆｉｇｕｒｅ?３．２?Ｂａｓｉｃ?ｓｔｅｐｓ?ｏｆ?ｆａｃｔｏｒ?ａｎａｌｙｓｉｓ??提取公因子、旋转因子。在得出每个因子的特征值，方差贡献率和其他值之后，??可以确定因子。通过每个因素变量数据时的离散程度累计值，而通常要求选择的公共??因子的特征值符合标准，公共因子的累积方差贡献率以７０或高于７０为标准。仅仅提??取出公因子仍然无法达到分析解释实际问题的目的，这要求我们继续旋转公因子，使??得各个公因子的实际含义更加明确、更具解释性。在近几年的研究中，国内外学者普??遍采用正交因子旋转法，这一方法的好处在于进行旋转后的公因子之间仍然保持相互??独立。??最后，计算因子得分、综合得分、进行排名。在依次完成以上主要步骤后，获取??且计算每个公因子的得分系数矩阵，并以其方差贡献率为基础算出权重并给予客观赋??权得出综合得分。再根据综合得分的高低对相关数据进行排名。??２５??
中南科技大学硕士学位论文?林业上市公司绩效评价研宄??其次，根据因子方差碎石图能够更加直观的反映出公因子的提取结果，可以以此??为依据进行初步判断，如下图４．１所示，因子方差碎石图所呈现的１２个成分中，前５??项因子的特征值均大于１，且连线斜率较大、图形较为陡。而第６项开始，呈现出连??线斜率降低、图形趋缓；并通过文献归纳，结合林业类上市公司专家的运用因子分析??对公因子经验一般也是提取五个公因子。对此，即应对前５个成分进行提龋??碎石图??Ｉ?Ｖ??１?２?３?４?５?６?７?８?９?１０?１１?１２??组件号??图４．?１因子特征值碎石图??Ｆｉｇｕｒｅ?４．１?Ｇｒａｖｅｌ?ｍａｐ?ｏｆ?ｆａｃｔｏｒ?ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ??最后，在对公因子提取情况进行初步判断后，可以对各个成分的初始特征值、旋??转平方和载入中的方差、累计方差贡献率等指标进行具体分析，以确定每个因子方差??贡献率。如下表４．５所示，公因子Ｆ１经旋转后的方差解释率为２８．８４３％，公因子Ｆ２??经旋转后的方差解释率为２０．０５８％，公因子Ｆ３经旋转后的方差解释率为１６．５２０％，??公因子Ｆ４经旋转后的方差解释率为１６．２３１％，公因子Ｆ５经旋转后的方差解释率为??１２．１３８％。依照初始特征值大于等于１的原则对公因子进行提取，前五项的初始特征??值均满足这一要求，且前５项公因子经旋转后的累计方差解释率值为９３．７８９％大于??７０％，可以较好的反映样本林业类１２家的上市公司的数据信息，因此，可以证明提取??前５项公因子共提取了最初１２个绩效指标９３．７８９％的信息量，能够有效的替代原来１２??个指标对林业上市公司的绩效的展示，且能够
【参考文献】：
期刊论文
[1]人力资源管理与组织绩效关系的实践——国外四大理论的阐释[J]. 杨婧,杨河清. 首都经济贸易大学学报. 2020(01)
[2]林业类上市公司经营绩效评价研究——基于因子分析方法[J]. 谢海涛,严昕桦. 中国林业经济. 2019(06)
[3]基于修正的平衡计分卡国有企业绩效评价体系构建[J]. 白瑜欣. 会计师. 2019(19)
[4]中国林业上市公司绩效评价与优化——基于灰色关联度指标筛选与数据包络分析[J]. 李雨馨,张智光. 林业经济. 2019(09)
[5]森林的贡献有哪些?[J]. 苏德林. 国土绿化. 2018(09)
[6]上市公司绩效评价指标体系探析[J]. 郑亚琳. 市场研究. 2018(05)
[7]基于系统理论模型的组织绩效管理体系分析——以G企业为例[J]. 刘涛,白海琦. 华北电力大学学报(社会科学版). 2018(02)
[8]中国跨境电商上市企业综合绩效研究[J]. 马述忠,陈丽,张洪胜. 国际商务研究. 2018(02)
[9]林业上市公司绩效评价研究——基于DEA模型和Malmquist指数[J]. 彭佑元,陶凯莉,张克勇. 林业经济. 2017(04)
[10]企业EVA会计调整事项分析——以林业为例[J]. 李丽燕,林斌. 中国商论. 2017(07)
博士论文
[1]多功能林业的协同发展指标体系与评价模型研究[D]. 陈云芳.中国林业科学研究院 2012
硕士论文
[1]中国跨境电商上市企业综合绩效研究[D]. 陈丽.浙江大学 2019
[2]林业企业绩效评价研究[D]. 黎柏卉.中南林业科技大学 2018
[3]林业上市公司竞争力评价体系研究[D]. 徐添懿.南京林业大学 2018
[4]石油石化企业三重绩效评价研究[D]. 刘苏仪.西南交通大学 2017
[5]税收优惠、研发投入与企业绩效实证研究[D]. 韩平飞.吉林大学 2017
[6]林业上市公司盈余质量评价研究[D]. 张月.南京林业大学 2016
[7]新疆上市公司绩效评价研究[D]. 芦洁.西北农林科技大学 2016
[8]林业企业经营绩效评价研究[D]. 熊磊.东北林业大学 2014
[9]基于三重底线的林业企业绩效评价研究[D]. 白睿洁.北京林业大学 2013
[10]基于灰色关联分析的中国林业上市公司绩效评价研究[D]. 孙丽华.西北农林科技大学 2013
本文编号：3505173
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