陜西省裝備制造業上市公司運營效率評價基于因子分析法

王惠 金婧

陜西省裝備制造業上市公司運營效率評價基于因子分析法

王惠 金婧

陜西省裝備制造業的發展狀況，影響著陜西省區域經濟的長期發展和提升，利用因子分析法，對陜西省裝備制造業上市公司的運營效率進行分析。最終得出結論：陜西省裝備制造業的整體運營水平較差，內部競爭力不強，三年內的整體排名趨勢變化不大。本文針對陜西省裝備制造業上市公司存在的問題，提出合理的建議。

裝備制造業；運營效率；因子分析

一、引言

裝備制造業作為陜西省的第二支柱產業,2013年前三季度，陜西全省裝備制造業完成工業總產值2664.42億元，同比增長19.8%，占全省規模以上工業的19.62%，拉動全省工業增長3.67個百分點，增速比去年同期加快7.7個百分點，高于全省平均水平6.8個百分點，總體保持溫和平穩增長的良好態勢（數據來源于陜西省裝備制造業協會）。截止2013年陜西省的上市公司共39家，裝備制造業的上市公司有18家，超過陜西省上市公司數量的三分之一，運營的效率的好壞影響到盈利能力，因此裝備制造業上市公司的運營能力直接影響到陜西省區域經濟的發展與提升，只有裝備制造業發展良好才有利于拉動陜西省經濟增長，創造就業崗位。

裝備制造業是制造業的核心組成部分,是制造各種技術設備的產業的總稱，共包括7大類185小類。陜西省的裝備制造業主要包括通信設備制造業，通用設備制造業，專用設備制造業，運輸設備制造業以及電子器械制造業，汽車制造業，金屬制品業等九個分行業。

二、因子分析法的原理

因子分析法的基本原理是將多個需要進行分析的變量利用降維的思想,根據其內部的相關性,用能夠代替原有變量的大部分信息的幾個主要成份來對樣本數據進行分析。數學模型如下：

X1,X2,X3,…,Xp為P個原有變量，是均值為零，標準差為1的標準化變量F1，F2，…Fm為m個因子變量，m小于p，表示成矩陣形式：X=AF+aε；其中F為因子變量或公共因子，A為因子載荷矩陣，ε為特殊因子，表示原有變量不能被因子變量所解釋的部分。

三、實證研究

表1 陜西省裝備制造業上市公司基本情況

（一）樣本數據的選取

截止2013年9月本文從滬、深股市中選取2010-2012年陜西省裝備制造業的上市公司為樣本，為了保證數據計算結果的正確以及數據獲取的充分性，剔除ST企業4家（煉石有色、秦嶺水泥、建設機械、ST*彩虹），和2012年上市的隆基股份。最終共選取陜西省13家裝備制造業上市公司為樣本數據，具體情況見表1。限于篇幅本文僅以2012年的樣本數據為例進行因子分析，2010年和2011年的樣本數據僅顯示因子分析最終的綜合得分與排名情況。

（二）指標的選取

研究上市公司運營效率，本文借鑒一般企業運營效率的評價指標，同時考慮到上市公司特殊性，最終共選取了應收賬款周轉率，存貨周轉率，現金及現金等價物周轉率，流動資產周轉率，總資產周轉率以及股東權益周轉率六個具有代表性的指標，對每個樣本的運營效率進行打分，從而了解個別裝備制造業運營效率的情況，分析其在運營效率方面存在的問題，提供合理的建議。并且通過對最終綜合分數排名總體趨勢的分析了解陜西省裝備制造業上市公司整體的運營效率。

（三）數據處理

一般情況下，為了提高分析結果的準確性與可靠性，樣本數據需要進行正向化和無量綱的處理。正向化處理是對并非越大越好的適度指標和逆向指標進行正向化處理。由于本文的樣本數據的指標都在適度指標理論最優值的范圍之內，可以看作越大越好的指標，按照正向化指標對待，因此，無需進行正向化處理。（本文的指標數據來源于CSMAR Solution（國泰安數據中心）中國上市公司的財務指標分析數據庫）。

無量綱處理，是為了能夠使得不同的指標之間具有可比性，因此需要對各指標進行標準化處理，使每個變量的均值為0，方差為1，方便直接進行比較。標準化處

Var(Xj)是指樣本數據的方差）。

（四）KMO測度和巴特利特球形檢驗

表2 KMO和Bartlett的檢驗

表3 解釋的總方差

進行因子分析之前需要對樣本數據進行檢驗，檢驗其是否適合做因子分析。本文利用spss19.0軟件對數據進行處理。將選取的Xi（i=1,2,3,4,5,6）共6項指標進行因子分析，首先進行KMO測度和巴特利特球形檢驗，驗證是否能夠進行因子分析。檢驗結果見表2。由表2知，KMO值為0.716>0.6，Bartlett球形檢驗中P值為0.000遠遠小于0.01，拒絕了Bartlett球形檢驗的零假設,說明所選指標適合做因子分析。

（五）提取公因子及命名

本文通過主成份分析方法，建立變量的相關系數矩陣。由表3解釋的總方差表可知矩陣的初始特征值大于1的有特征值為4.149和1.031兩項，且其方差的貢獻率分別為63.159%和17.186%，累計貢獻率達到86.339%大于85%，即兩種成份可以反映原始變量86.339%的信息，因此提取兩個公因子F1和F2，代替原有指標進行因子分析。

通過正交因子旋轉方法得到表4旋轉成份矩陣和表5成份得分系數矩陣，由旋轉成份矩陣表4可以看出因子F1在總資產周轉率，股東權益周轉率，現金及現金等價物周轉率，流動資產周轉率和應收賬款周轉率上的載荷較大，可以命名為速動資產周轉因子，而因子F2在存貨周轉率的載荷較大，因此可命名為存貨周轉因子。

表4 旋轉成份矩陣a

根據成份得分系數矩陣表5因子得分系數矩陣，可以計算出各因子F1，F2的得分，計算公式如下：Fi=tjix*ij，

表5 成份得分系數矩陣

以方差貢獻率作為權重計算運營效率綜合得分F綜合?，F以烽火電子為例計算其綜合得分，計算公式：F綜合= 0.69153*F2+0.17186*F2。同理，計算其他樣本的綜合得分。2010年—2012年陜西省裝備制造業上市公司單因子及綜合因子得分排名見表6。

四、研究結論

單個因子得分與綜合因子得分由表6顯示：其中得分為正數的表明運營效率較好，得分越高者運營效率好；得分為負數的表明運營效率較差，絕對值越大的負數表明運營效率越差?，F以2012年為例，由表可知，單因子的得分情況如下：寶光股份、航空動力、秦川發展、中航飛機、烽火電子和標準股份的F1因子得分為正，F2因子得分為正的有寶光股份、達剛路機、中航電測、航空動力和陜鼓動力，說明這幾家上市公司存貨周轉的運營良好。

表6 2010-2012年陜西省裝備制造業上市公司運營效率綜合得分情況

圖1 陜西省裝備制造業2010-2012趨勢圖

2012年綜合因子得分為正的有寶光股份、航空動力、秦川發展、中航飛機、烽火電子。其余企業綜合得分均為負數，說明其應該加強運營能力的提升。綜合得分排名最差的三家企業分別是啟源裝備、寶德股份和達剛路機。啟源裝備和寶德股份不論是在存貨周轉還是其他周轉方面能力都比較差，因此應該全面可慮提升運營能力。達剛路機的存貨周轉因子得分為正而其他周轉因子得分為負，說明達剛路機應該在保持現有存貨周轉能力的前提下主要改善其他周轉的效率。同樣,由綜合因子得分排名可以看出2010年和2011年運營效率較好的企業有寶光股份、秦川發展、航空動力、標準股份和烽火電子。

通過對于2010年─2012年的陜西省裝備制造業的運營能力綜合排名趨勢的分析，見圖1，可知陜西省裝備制造業上市公司的排名趨勢沒有顯著的變化，寶光股份、航空動力以及秦川發展一直處于排名靠前，而達剛路機、啟源裝備一直處于排名最后。這樣的情況不利于陜西省裝備制造業上市公司的整體競爭能力的提升。

五、提高運營效率的建議

根據因子分析的結果知陜西省裝備制造業上市公司的整體運營效率偏低，為了提高整體運營水平，可采取以下措施。

首先，加強行業內部的競爭力，運營能力的好壞直接關系到企業的生存與發展，牽一發動全身，在行業內部應該把運營效率作為一項指標進行內部的評比，從而激發運營效率較差的企業進行運營能力的改良。

其次，將企業的運營效率作為經營管理者業績的一項考核標準，將企業的運營能力與管理者的績效掛鉤，這樣才能激勵管理者更加重視運營效率的提升，鼓勵經營者作出長遠打算，進行正確的決策。

再次，提升制造技術。隨著新技術的不斷涌入，各類新技術，新材料，新工藝以及信息化已經逐漸的影響到各個行業的改革。因此，陜西省裝備制造業應加強自身的競爭力，利用先進的制造技術，生產出更好的裝備，增強市場的占有率，從而提高存貨周轉率等運營效率。

最后，應該加大政策支持的力度。目前。雖然有關陜西省裝備制造業有相應的稅收扶持政策，但是這些政策往往只能適合部分企業，還有一部分企業由于產值的限制等無法享受到優惠政策。這樣便會造成行業內部的兩極分化，不利于陜西省裝備制造業的長遠發展。因此，在國家政策的扶持下，地方政府應該加大政策的扶持力度，從人才的優化、技術的創新、質量的管理等各個方面進行政策的支持，只有這樣陜西省的裝備制造業才能從本質上提升其運營效率，加快發展的步伐。

[1]鄧維斌，唐興艷.SPSS統計分析實用教程[M].北京：電子工業出版社，2012：242.

[2]唐建民，王娟.基于因子分析的家電行業上市公司經營績效評價[J].會計之友，2013.2.

[3]馬廣奇，余姝緯.基于因子分析法的上市公司經營業績評價[J].財會通訊，2011.9.

（作者單位：長安大學經濟與管理學院）