湖北省上市公司競(jìng)爭(zhēng)力研究

摘 要：以研究湖北省上市公司在全國(guó)范圍內(nèi)的整體競(jìng)爭(zhēng)力水平為目標(biāo)，在基于對(duì)上司公司競(jìng)爭(zhēng)力內(nèi)涵的理解，構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，采用因子分析法，按照嚴(yán)格的因子分析步驟，對(duì)全國(guó)31個(gè)省市上市公司整體競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了省際間的比較，客觀評(píng)價(jià)了湖北上市公司整體競(jìng)爭(zhēng)力水平。

關(guān)鍵詞：上市公司；競(jìng)爭(zhēng)力；因子分析；指標(biāo)

中圖分類號(hào)：F27文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3198（2008）11-0181-03

1 上市公司競(jìng)爭(zhēng)力的相關(guān)理論

1.1 上市公司競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)涵

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是一個(gè)具有層次性、綜合性的復(fù)雜概念，因此，正確地理解企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的含義，應(yīng)當(dāng)以整合性的觀念來(lái)加以把握。本文對(duì)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的理解為，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力是指企業(yè)作為競(jìng)爭(zhēng)主體在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中賴以生存和發(fā)展的能力。具體來(lái)說(shuō)，是指獨(dú)立經(jīng)營(yíng)的企業(yè)依據(jù)內(nèi)外部環(huán)境及其變化，有效地利用和配置資源，構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行市場(chǎng)擴(kuò)張和獲得利潤(rùn)，以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)企業(yè)持續(xù)發(fā)展的能力。

1.2 上市公司競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)體系的構(gòu)建

指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)本著目的性與科學(xué)性相結(jié)合、全面性與代表性相結(jié)合、可操作性與穩(wěn)定性相結(jié)合、定性與定量相結(jié)合及通用性和發(fā)展性相結(jié)合的原則進(jìn)行。財(cái)務(wù)指標(biāo)是企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的重要體現(xiàn)，所以基于財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)上市公司進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)是比較合理的。本文選取了以下5個(gè)有代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)，作為競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。（見(jiàn)表1）

1.3 上市公司競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)方法

上市公司競(jìng)爭(zhēng)力的測(cè)定是在對(duì)上市公司競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)整合的基礎(chǔ)上做出的綜合評(píng)估。本文將應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法中的因子分析法對(duì)上市公司競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行整合處理。因子分析是在用于多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)和測(cè)定時(shí)，運(yùn)用主要因子來(lái)描述經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)某一方面特征和狀態(tài)。因子分析的實(shí)質(zhì)是研究相關(guān)據(jù)陣的內(nèi)部依賴關(guān)系，將多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相關(guān)關(guān)系。在因子分析中，可以將公因子表示為變量的線性組合，這樣就可以從變量的觀測(cè)值來(lái)估計(jì)各個(gè)因子的值，這種值叫做因子得分。因子得分模型如下式： Ei=ai1+x1+ai2+x2+ai3+x3+…+ain+xn（i=1，2，…，M）。（其中：Ei為第i個(gè)因子的得分值；aij為第i個(gè)因子的第j個(gè)變量的得分系數(shù)；xj為第j個(gè)變量的觀測(cè)值；M為樣本數(shù)。）該方法的最大優(yōu)點(diǎn)就在于一是它消除了指標(biāo)間的相關(guān)影響；二是消除了人為估價(jià)權(quán)數(shù)的主觀性。這樣，就確保了評(píng)估模型的客觀性和評(píng)價(jià)結(jié)論的準(zhǔn)確性。

2 湖北省上市公司競(jìng)爭(zhēng)力的實(shí)證研究

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)的選取

本文在選取了全國(guó)1600多家上市公司作為分析樣本的基礎(chǔ)上，將這些公司進(jìn)行了按省市劃分。樣本數(shù)據(jù)均取自上市公司公開(kāi)披露在網(wǎng)上（中國(guó)上市公司資訊網(wǎng)）的2007年年報(bào)和有關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)。

2.2 相關(guān)數(shù)據(jù)的因子分析過(guò)程

2.2.1 將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

為了使指標(biāo)具有可比性，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)服從(0，1)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。本文將全國(guó)上市的1600多家公司數(shù)據(jù)按省市劃分后逐一進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再將各省市中同一指標(biāo)下的各公司數(shù)據(jù)平均化，以此作為該省市該指標(biāo)下的年均數(shù)據(jù)。此處僅羅列如下幾個(gè)主要省份指標(biāo)：（見(jiàn)表2）

2.2.2 求解相關(guān)矩陣R 的特征值和特征向量

調(diào)用SPSS的因子分析程序進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)的處理，可得到相應(yīng)的相關(guān)系數(shù)矩陣和解釋方差綜合（Total Variance Explained）。（見(jiàn)表3）

表3的特征值可見(jiàn)，第一個(gè)因子的特征值 =1.734，大約占去方差的34.677%，基于過(guò)程內(nèi)定特征值大于1的規(guī)則，F(xiàn)actor過(guò)程提取了前2個(gè)因子，2個(gè)因子的特征值共占去方差的63.472%，這2個(gè)因子提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息。

2.2.3 選取公因子和因子負(fù)荷

對(duì)提取的兩個(gè)主因子F1 、F2建立因子負(fù)荷矩陣（見(jiàn)表4），通過(guò)這個(gè)系數(shù)矩陣可以用原變量寫(xiě)出因子表達(dá)式，以便了解因子的含義。從表4可以看出，F(xiàn)1 、F2在原變量上的載荷值都相差不大，故不容易解釋它們的含義，因此為了使因子更具可解釋性，選擇方差最大法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過(guò)5 次旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。（見(jiàn)表5）

由表5可見(jiàn)，指標(biāo)X1、X4在F1上有較高的載荷，指標(biāo)X5在F2上有較高的載荷。因此，第一因子F1可以認(rèn)為是反映公司成長(zhǎng)能力和盈利能力方面的因子，第二因子F2可以認(rèn)為是反映公司營(yíng)運(yùn)能力方面的因子。

2.2.4 計(jì)算因子得分、綜合評(píng)價(jià)值

通過(guò)spss統(tǒng)計(jì)軟件數(shù)據(jù)處理后，自動(dòng)產(chǎn)生了Fact1、Fact 2兩個(gè)因子得分系數(shù)矩陣(見(jiàn)表6)，這兩個(gè)因子得分可以代替原來(lái)數(shù)據(jù)的63.472％的信息量。用因子得分系數(shù)乘以對(duì)應(yīng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值，就可得到各個(gè)因子值。即應(yīng)用公式：Fact1=0.521 X1+0.097 X2+0.238 X3+0.528 X4+0.029 X5。

Fact2=0.044 X1+0.402 X2+（-0.431） X3+（-0.059） X4+0.549 X5



Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. （旋轉(zhuǎn)方法：用Kaiser方差最大旋轉(zhuǎn)法）

為了對(duì)各個(gè)省市上市公司競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，可用各因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)數(shù)對(duì)因子值進(jìn)行線性加權(quán)平均求和，計(jì)算各省市上市公司整體競(jìng)爭(zhēng)力的綜合得分，模型如下:

F = (0.32683 F1+0.30789 F2)/0. 63472

（其中:F 為各省市上市公司整體競(jìng)爭(zhēng)力的綜合得分，因子值系數(shù)為各因子方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)貢獻(xiàn)率的比值。）通過(guò)計(jì)算得到2007年各省市上市公司整體競(jìng)爭(zhēng)力的因子得分、綜合得分及排名。

2.2.5 結(jié)果分析

從綜合得分排名來(lái)看，江西、浙江、河南等省的上市公司競(jìng)爭(zhēng)力得分排名靠前，分別位于第1、第2、第3，具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，且各省間得分差距不大。湖北位居第24，處于中下游水平，且低于平均水平，說(shuō)明湖北省上市公司整體競(jìng)爭(zhēng)力水平欠佳。湖北與前一名的差距低于與后一名的差距，說(shuō)明湖北趕超先進(jìn)水平的前景較為樂(lè)觀，被后面省份超過(guò)的危險(xiǎn)性不大。

從各因子得分排名來(lái)看，湖北在第一因子得分排名上位列第26，說(shuō)明湖北在上市公司成長(zhǎng)和盈利能力方面表現(xiàn)不足;在第二因子得分排名上位列第21，說(shuō)明湖北在上市公司營(yíng)運(yùn)能力方面較成長(zhǎng)和盈利能力方面表現(xiàn)較強(qiáng)，但整體水平仍處于中下游，有待進(jìn)一步提高。

從各因子得分排名與綜合得分排名的對(duì)比來(lái)看，綜合得分排名前十的省市，其第二公因子得分排名也九成位居前十，所以第二公因子得分對(duì)綜合得分影響很大，說(shuō)明公司競(jìng)爭(zhēng)力的差異主要體現(xiàn)在其營(yíng)運(yùn)能力上。此外，在第一因子得分排名靠前，但在第二因子得分排名不佳的各省市，其綜合得分排名仍處于中等水平，如黑龍江、天津等。湖北的第一、第二因子得分排名均居于中下等水平?jīng)Q定了其綜合得分排名的靠后。因而說(shuō)明上市公司成長(zhǎng)、盈利和營(yíng)運(yùn)能力的三方面均衡發(fā)展是提高其競(jìng)爭(zhēng)力的重要保障。

參考文獻(xiàn)

［1］胡大立.企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力論［M］. 北京：經(jīng)濟(jì)管理出版社，2001.

［2］彭麗紅.企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力-理論與實(shí)證研究［M］. 北京: 經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2000.

［3］金碚. 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力測(cè)評(píng)的理論與方法［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2003，(5).