经济效益评价 国有企业经济效益的因子分析与评价

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1、经济效益评价国有企业经济效益的因子分析与评价◆中图分类号:F270文献标识码:A内容摘要:国有企业作为我国国民经济的重要基础和支柱,是关系国家经济命脉的控制者,其经营的好坏直接影响着我国经济的综合实力,对其经营绩效的测度便显得至关重要。为了比较近几年国有企业的经济效益,本文在建立经济效益指标体系的基础上,根据国有企业年的经济效益数据,利用因子分析方法计算出7年的综合得分,并进行了相应的分析比较。关键词:因子分析国有企业7经济效益评价国有企业经济效益的因子分析与评价◆中图分类号:F270文献标识码:A内容摘要:国有企业作为我国国民经济的重要基础和支柱,是关系国家经济命脉的控制者,其经营的好坏直

2、接影响着我国经济的综合实力,对其经营绩效的测度便显得至关重要。为了比较近几年国有企业的经济效益,本文在建立经济效益指标体系的基础上,根据国有企业年的经济效益数据,利用因子分析方法计算出7年的综合得分,并进行了相应的分析比较。关键词:因子分析国有企业7经济效益评价国有企业经济效益的因子分析与评价◆中图分类号:F270文献标识码:A内容摘要:国有企业作为我国国民经济的重要基础和支柱,是关系国家经济命脉的控制者,其经营的好坏直接影响着我国经济的综合实力,对其经营绩效的测度便显得至关重要。为了比较近几年国有企业的经济效益,本文在建立经济效益指标体系的基础上,根据国有企业年的经济效益数据,利用因子分析

3、方法计算出7年的综合得分,并进行了相应的分析比较。关键词:因子分析国有企业7经济效益国有企业经济发展现状国有企业作为我国国民经济的支柱,是关系国家经济命脉的控制者,也是国家经济竞争力量的主要体现者,尽管国有企业改革已进行了多年,但仍然存在着许多问题:核心竞争力意识淡薄、多数大型国有企业由于经营机制不灵活、企业制度不完善、经营观念保守陈旧等“先天不足”使得企业高层领导普遍没有意识到培育和发展核心竞争力的重要性,更无从谈起全方位地实施提高企业核心竞争能力战略,因此,很难形成长期的竞争优势。企业制度没有真正形成,现代企业制度仍未健全。多数上市公司是由行政机构或行政性公司演变而来的,行政色彩还很浓,

4、内部的许多关系还没有理顺,政企仍不分开的“婆媳关系”仍然存在。“所有者缺位”的制度令众多国有企业缺乏效益。技术资金投入不足,目前我国大中型企业平均用于研究开发的经费占销售收入的比重不到1.5%,而在世界500强企业一般占到5%~10%,电信、医药等行业甚至达到20%~30%。这也是造成我国工业企业核心技术水平进展缓慢、企业核心技术能力不足的客观原因。战略管理水平低下,中国国有企业的决策者还未将企业竞争力的培育放到关系企业生死存亡的战略高度,缺乏对企业发展的长远考虑。不完善的创新机制,由于受传统经济体制和思维模式的影响,不少国有企业经营者观念落后,墨守成规,惧怕风险,排斥创新,以致企业不适应外

5、部环境的变化和自身发展的需要,企业成员对企业变革的信心和支持降低,甚至抵制,从而使企业的竞争力和凝聚力弱化,国有企业难以形成有效竞争力。在面临全球化的机遇与挑战下,尤其是在中国加入WTO之后,如何深化国有企业改革,提高经济效益,决定了我国的竞争力和综合国力的强弱。因此,如何测度国有企业的经济效益,以便更好的促进企业的改革就显得至关重要。鉴于因子分析法是根据原始变量所形成的以每个公共因子的方差贡献率为权重来构造因子得分模型的,所以评价结果更具有客观性、合理性。为此,本文采用因子分析法构建国有企业的经济效益评价指标体系,并据此分析国有企业的盈利能力和潜在的成长能力,以此判断各年份国有企业经济效益

6、状况。因子分析的数学模型因子分析法作为一种降纬技术,可以用少数几个因子代替实际问题中较多的变量,不仅可以包括原始数据的大部分信息,而且能够克服多变量带来的信息重迭性、相关性。设X是有m个样本点,n个变量的矩阵数据表,每一个变数都是公共因子与特殊因子的线性组合,即Xi=ai1F1+ai2F2+…aisFs+εi,(i=1,2,…,s),其中F1,F2,…Fs成为公共因子,aij是第i个变数在第j个因子上的负荷,εi是Xi的特殊因子。该模型也可以用矩阵的方式表示:X=AF+ε,此处并且满足以下条件:s≤m;公共因子与特殊因子协方差为零,即;公共因子的方差等于1且不相关,即7;特殊因子的协方差为零

7、,即Cov(εi,εj)=0,其中(i≠j)。因子载荷矩阵A描述了公共因子与变数的相关程度,若一个变量对某因子的负荷较大,说明此变量对该因子的影响程度较大,从而可以用来解释该公共因子的实际意义。但是也存在一个变量在多个因子上都有较大的载荷,此时就需要通过因子旋转的方法使每个变量只在一个因子上有较大载荷。本文采用的是最大方差正交旋转法,对公共因子进行正交旋转就是将载荷矩阵A右乘正交矩阵Γ,使旋转之后的载荷矩阵更

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