基于结构方程模型的企业经济效益评价

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1 引 言

企业经济效益是指企业经济活动中，以较小的代价获取较大效果，以较小费用获取较多收益的实现程度，它一般由经济活动中货币资金和资产的投入和产出的对比反映，也体现了显示经济目标过程中生产要素的节约程度。评价企业经济效益的方法主要包括两个方面：一是静态对比，即对同类企业不同单位的经济效益状况作对比；二是动态对比，即对同一企业不同时期经济效益状况作对比。对经济效益进行评价有多种方法：百分制法、经济效益综合指数法、经济效益综合功效系数法、比率综合系数分析法、聚类分析法、主成分分析法和因子分析法，目前较为常用的是经济效益综合指数法、经济效益综合功效系数法、和因子分析法。邢莉、袁志强( 2007)在《两种企业经济效益综合评价方法比较》一文中具有代表性地运用常规的综合评价方法和多元统计分析方法对企业经济效益进行计算和比较，总结了常用的传统企业经济效益评价方法。对企业经济效益评价方法的主要创新在对总体效益评价指数的指标再创新，如王培松、孙艳波( 2008)提出的系统要素分类计算法。这些方法的重点在于对效益评估总体结果的纵向分析，而没有考虑影响效益的指标之间的内在关系。使用结构方程模型的优势在于能够直观地分析其评估体系指标的内在结构关系，，并对整个评价体系之间的相互影响关系进行量化。本文使用动态对比法，对上市公司的时间序列数据进行经济效益评价。使用结构方程模型与传统的横向统计方法相比，得出的结果能够更清晰地反映效益评价指标之间横向关系的结构，弥补了传统方法对经济效益内在结构关系量化分析的不足。

2基于结构方程模型的企业经济效益评价研究

2.1数据的选取

随机抽取一家上市公司股票，宝钢股份( 600019)。从上证交易所获取获取财务数据。时间为2000年至2008年间的各期季报、半年报、年报。

2.2变量的选取

根据财政部年颁布的企业经济效益评价指标体系，企业经济效益评价指标包括销售利润率、总资产报酬率、资本收益率、资本保值增值率、资产负债率、流动比率（或速动比率）、应收账款周转率、存货周转率、社会贡献率、社会积累率10项指标。本文使用前八个指标作为外生显变量。销售利润率、总资产报酬率、资本收益率、资本保值增值率这四个指标反映的是企业盈利能力，将盈利能力作为内生潜变量因子；资产负债率、流动比率这两个指标反映的是企业偿债能力，将偿债能力作为内生潜变量因子；应收账款周转率、存货周转率这两个指标反映的是企业营运能力，将营运能力作为内生潜变量因子。企业的盈利能力、偿债能力、运营能力直接影响企业经济效益，因此企业的经济效益为内生潜变量。反映企业的经济效益的诸多指标中，本文通过选取经济效益综合指数法和因子分析法得出的指标作为内生显变量。

2 .3显变量的计算

销售利润率、总资产报酬率、资本收益率、资本保值增值率、资产负债率、流动比率（或速动比率）、应收账款周转率、存货周转率、社会贡献率、社会积累率10项指标的计算参见《财政部企业经济效益评价指标体系（试行）》。

经济效益综合指数法是将各项指标值与对比标准值（通常取该评价指标的总体平均数或基期数值）相比，求得单项评价指数，再对单项评价指数进行加权算术平均即得综合评价指数。综合评价指数的数值越大，说明该评价对象的整体状况越优。其计算方法为K-∑kw，其中，k表示个体指数，在这里，k选取企业经济效益评价指标体系的全部十个指标，w为各个指标的权重，本文采用专家打分法确定各评价指标的权数，分别为15%、15%、15%、10%、5%、5%、5%、5%、10%、15%．求得综合评价指数和排名见表1。

因子分析法是通过研究众多变量之间的内部依赖关系（相关阵或协方差阵），探求观测数据的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息，在保证信息损失尽可能少的前提下，经线性变换对指标进行聚集，并舍弃一部分信息，从而使高维的指标通过降维转化，并可以根据因子得分对样本进行评价和分类。本文着重探讨的是结构方程模型的影响关系，因此，分析的过程在此省略，直接给出排名结果。

2.4 结构方程验证分析

根据探索性因素分析结果在AMOS软件中设定如图1模型。模型整体拟合结果如表3所示。

一般地，绝对拟合指数GFI与增值、离中拟合度在0到1之间，越接近于1，拟合程度越高，RMR，RMSEA应小于0.1，X2/df值介于2-5之间为佳。由于每一项指数都有局限性，因此需要参考多个指数的一致性及从结构效度的概念上和理论上的合理性来判断模型的拟合程度。从表中看出，X2/df和RMR拟合度较好，其他拟合指数效果一般，总体来说，在可以接受的范围内。需要指出的是，在结构方程模型中，拟合指数的作用是考察理论模型与数据的适配程度，并不能作为判断模型是否成立的唯一依据。

结构方程模型还需要考察模型参数是否具有统计意义，即对路径系数或载荷系数进行显著性检验，原假设为系数等于零。AMOS提供的CR检验统计量使用参数估计值与其标准差之比，同时给出统计检验伴随概率p来检验，结果见表4。

从表4中可以看到大多数路径在0. 1%的显著水平下通过检验，说明该模型的路径系数总体显著性水平很高。

模型拟合的后的结构方程模型可以由模型路径图表示，图中每一项系数表示每一单位的观测变量的变化所带来的潜变量变化的数目。结构方程模型的拟合结果可以用标准化路径图（如图1所示）来显示。

2.5分析结果讨论

路径分析得到的三个内生潜变量对经济效益的影响程度的标准系数估计值，按照影响程度由强至弱依次是盈利能力(1.20)，营运能力(0.45)，偿债能力（- 0. 07）。一般系数越大，反映变量之间的影响关系越强，该企业的经济效益主要依赖于盈利能力，盈利能力对经济效益的的贡献较为明显，盈利能力每增加一倍，经济效益的增加超过一倍；营运能力的影响有限，营运能力每增加一倍，经济效益的增加不到50%，因此该企业的营运能力有待于提高，而偿债能力对经济效益的影响甚微，说明该企业的运作对负债的依赖较小。总体而言，该企业运营健康良好。

再看外生观测指标与其各个潜变量因子的关系，该企业的总资产报酬率和资本收益率较好的反映了盈利能力，它们的回归系数分别为0. 75和0. 63，比销售利润率和资本保值率更好的反映了盈利状况，但是，这四个指标都小于1，表明应该通过提高各指标来增进对盈利能力的影响。偿债能力可以由资产负债率和流动比率两个指标来衡量，系数分别为-0.96和0.79，说明长期负债比率比短期更好的反应偿债能力，反应了该公司运营稳健。存货周转率(0.71)应收账款周转率比(0.69)更好的反映营运能力，但都需要提高。

3结语

传统的企业经济效益的统计方法是通过不同的指标来解释反映企业经济效益的因子；以及用的不同的评分方法来评价企业经济效益的总体优劣状况，如表一和表二所示，通过不同的评分方法，对不同年份的数据进行整体评分。使用这些方法，只能定性的角度评价不同年份以及不同指标的纵向比较关系。本文的研究是提出一种新思路，通过结构方程模型，可以通过测量指标与因子之间的关系和因子与因子之间的定量关系来考察企业经济效益内部的结构关系，摆脱单一的自变量与因变量关系，同时考虑和处理多个因变量，从而能够对企业经济效益进行全面地、综合的、多层次的评价和分析。

对于这种方法的应用还可以深入探讨，由于结构方程模型是通过因子载荷以及因果路径的关系来反映指标与评价因素之间的相关关系来对企业经济效益的评价，因此可在一定程度上消除地区、行业及企业之间在结构与地域差异上的不可比因素。所以运用结构方

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