因子分析法在工业企业经济效益综合评价中的应用

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因子分析法在工业企业经济效益综合评价中的应用

文章编号:1002—1566(2003)01—0019—04　　

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因子分析法在工业企业经济效益综合评价中的应用

何有世,　(,　

ΞΞΞ

摘　要:,用改进后的指标体系结合几,:;;指标体系;综合评价;因子分析法中图分类号:O212;F27

文献标识码:A

Theapplicationoffactoranalysis

intheoverallevaluationofeconomicbenefit

HEYou2shi,XUWen2qin

(SchoolofBusinessandManagement,JiangsuUniversity,Zhenjiang,Jiangsu212013,China)

Abstract:Thispaperanalysestheindexsystemofeconomicbenefitinpresentindustrialenterprisesandadvancesim2provementsuggestions.Theon2the2spotstudyofimprovedindexsystemhasbeencarriedoutindozensofenterprisesbymeansoffactoranalysis,aimingatillustratingtheapplicationoffactoranalysisintheoverallevaluationofeco2nomicbenefit.

Keywords:industrialenterprise;economicbenefit;indexsystem;overallevaluation;factoranalysis

一、反映工业企业经济效益的指标与指标体系

为了全面科学地评价工业企业经济效益,多年来,经济界、理论界做了大量的研究、探讨工

作,使我国工业企业经济效益评价指标体系日趋完善。

1998年国家统计局制定颁布了一套新的工业企业经济效益考核指标体系,即:总资产贡献率、资本保值增值率、流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率、资产负债率,于1998年2月在全国正式实行。该体系改变了过去采用“产值”、“产量”等单一指标考核的状况,仅用7项指标却分别考核了企业的盈利能力、偿债能力、资本保值增值等多层次多方面,设置比较科学,基本符合经济效益质的规定性;首次引入了“资本保值增值率”这个指标,它对于维护我国国有资产的投资权益,确保国有资产的保值增值有着重要意义;同时,该体系各指标计算方法明确,数据易于取得,具有较强的可操作性。但该体系仍存在成本费用利润率指标设置不合理、资产负债率与经济效益内涵不符、流动资产周转率反映不全面、资本保值增值率的计算公式不合理等缺陷。因此,建议作如下改进:(1)完善资本保值增值率指标。必须将报告期内由非资本保值增值、减值原因引起的所有者权益的变动剔除,并考虑资本的时间

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收稿日期:2001-08-10　　　修改稿日期:2001-11-20

基金项目:国家统计局计划项目(项目编号99067)部分研究成果。

20中文核心期刊　　　　　数理统计与管理　　　　22卷　1期　2003年1月　

价值来调整计算公式。而不应采用期末所有者权益与期初所有者权益简单对比计算。计算公式为:Z=式中:S1=期末净资产;S2=向投资者分配的当年利润;S3=

S43(1+T)

客观原因增加的净资产净额;S4=期初净资产;T=年利率。(2)增设销售利润率、总资产周转率、净资产收益率,取消流动资产周转率、成本费用利润率、资产负债率。(3)动生产率、产品销售率、总资产贡献率。

综上所述,润率、工业全员劳动生产率、好的科学合理性、,,有助于由粗放经营为主向集约经营为,,并在,本文只在这一方面做了一些初步的分析思考。

二、因子分析法

使用指标体系评价的方法能够在一定程度上克服单项指标的局限性,提高评价的全面性

和科学性。但是,出现了新的问题。由于同时使用多个指标,经常会发生不同指标之间相互矛盾的情况,因而影响了对评价对象作时间和空间上的整体对比。为了对经济效益进行综合评价,过去通常采用的是简单的加权合成法。这种方法非常突出的问题是主观赋权,这样人为地给定权数,一方面会导致对某一个因素过高或过低的估计,使评价结果不能完全反映企业的真实情况,另一方面诱使企业粉饰或片面追求权重较高的指标,同时易使经营者进行会计操纵,虚增某些效益指标。多元统计分析中的因子分析法在构造综合评价值时所涉及的权数都是从数学变换中伴随生成的,不是人为确定的,具有客观性。下面用实例说明因子分析法在工业企业经济效益综合评价中的应用。

(1)以前述改进的7个经济效益评价指标并选取江苏省31家企业作为分析依据,并设:X1=总资产贡献率(%),X2=总资产周转率(%),X3=销售利润率(%),X4=资本保值增值率(%),X5=全员劳动生产率(元/人.年),X6=净资产收益率(%),X7=产品销售率(%)。原始指标统计数据来源于调研和《江苏统计年鉴》2000年刊(限于篇幅,在此略去)。

(2)采用当今世界上最为流行的统计分析软件之一SPSS进行分析。(3)因子分析过程

调用SPSS中的因子分析程序先对7个指标的原始数据进行标准化处理,并得到各指标之间的相关系数矩阵R(见表1)

X1

X1X2X3X4X5X6X7

10.3510.4110.3690.4350.4410.242

X20.351

10.3180.0480.6470.1520.338

X30.4110.313

10.298-0.3940.4770.68

X40.3690.0480.298

10.4850.2060.445

X50.4350.647-0.3940.485

10.293-0.062

X60.4410.1520.4770.2060.293

10.244

X70.2420.3380.680.445-0.0620.244

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　　由相关系数矩阵R可知,除指标X5与X7外其它指标间都存在一定的相关关系,特别是

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销售利润率(X3)和产品销售率(X7)相关系数达到0.60以上,反映出企业销售利润率跟产品的销售有着较密切的关系。

表2公共因子的特征值和贡献率

公共因子特征值贡献率(%)累计贡献率(%)

Y12.79239.88339.883

Y21.9828.28968.172

Y31.0815.43383.605

Y40.46158390.Y50.45.70895.896

Y60.164Y71281.764100

　　,2,83.60583.605%的信息量。因此,上述7项指标可以综合12和3(按累计贡献率达80%以上提取的公因子认为有效[4])并可得到因子载

荷矩阵。然而初始载荷阵结构不够简单,各因子的典型代表变量不很突出,容易使因子的意义含糊不清,不便于对因子进行解释。为此须对因子载荷矩阵实行旋转,达到简化结构的目的,使各变量在某单个因子上有高额载荷,而在其余因子上只有小到中等的载荷。最常用的旋转方法是方差最大正交旋转法。表3就是采用这一方法得到的。

表3正交旋转因子载荷矩阵

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

YY　　依据因子分析原理,三个主因子之间具有不相关性,而每个因子与其所包含的变量之间具有高度相关性,一个因子包含的诸多变量之间也具有高度相关性。表3中的系数为旋转因子载荷估计值,其统计意义就是变量与因子的相关系数,心理学家将它叫做载荷。依据这一点,对表3进行以下分析:销售利润率(X3)和产品销售率(X7)在因子Y1上有高的载荷,这两个变量反映了企业的销售和利润情况,因此我们称Y1为销售因子。类似的,总资产贡献率(X1)、总资产周转率(X2)、全员劳动生产率(X5)、和净资产收益率(X6)在Y2上有高的载荷,这些变量标志着企业的资金和人力的利用水平,因此我们称Y2为人、物效率因子。资本保值增值率(X4)在Y3上有较高载荷,我们称Y3为发展因子。

为了对这些企业的经济效益状况进行综合评价,对三个主因子计算其因子得分,得到因子得分表,并以各自的贡献率为权数进行线性加权平均求和得到综合得分Y和总名次(见表4)。

(4)分析与结论从因子得分表可以看出“,26”企业的经济效益综合水平最高,但同时也暴露出了较严重的问题。该企业综合得分排名第一是由于其采取了强有力的促销手段使Y1因子得分很高的结果。但其Y2与Y3因子排名最低,说明该企业在资金人力利用效率、未来发展能力方面急待加强,否则是很难长期维持良好的综合经济效益的。我们不能认为只要企业盈利好就一好百好,而忽视企业资金人力利用效率、未来发展潜力,这是十分错误的短期行为。各企业都可根据Y1、Y2、Y3三因子的实际得分,找出企业现有问题,提高企业经济效益。

总之,因子分析法不仅可以对行业内工业企业经济效益进行综合分析、评价,而且可以了解各企业在行业中的地位及薄弱环节,为企业决策提供重要依据。通过对31家企业的实证分析可以看出,这种分析客观真实,结论基本符合实际。进一步地,我们还可以建立工业企业经

22中文核心期刊　　　　　数理统计与管理　　　　22卷　1期　2003年1月　

济效益管理信息系统,从而使工业企业经济效益的指标计算、查询、评价建立在现代计算机技

术基础之上。

表4因子得分表

企业代码1456910111213141516172122232425262728293031

Y1-0.12159-0.21471-0.-0.0.490700.693411.21611-0.090231.22973-0.797150.70391-0.028050.20452-0.71330-0.46182-0.397400.03022-0.673944.32973-0.82094-0.65675-1.64533-0.58730-0.90203

名次16178653152284149272118132612924312330

Y20.50623-0.-0.--1.042880.657321.334510.135150.52704-0.334430.53519-0.940290.74870.138730.23012-0.0661-0.86298-0.47321-0.518994.1473-1.19422-0.93617-0.95624-0.78350-0.904560.4792名次91730521471862831312162520211312729242610

Y30.372090.37492-0.27636-1.238630.992081.535451.477380.337571.070170.078331.14170.374360.336360.306530.30489-0.48959-1.20046-2.35452-2.44957-0.39263-0.39387-0.92310-0.42636-0.82306名次122510192971213617411141516232830311920262125

Y0.0.47123-0.45193-0.36178-0.61890.11150.868770.659951.03118-0.093890.96527-0.683980.799880.102670.23752-0.28593-0.45603-0.44007-0.382790.64721.2092-0.78087-0.70956-1.22039-0.66494-0.42008名次122523192613462163285141118242220713029312721

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