基于因子分析法的房地产上市公司绩效评价研究

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1、基于因子分析法的房地产上市公司绩效评价研究　　中图分类号：F293；F830文献标识码：A　　：1004-4914（2016）05-080-05　　一、文献综述　　1.国外企业绩效评价研究。20世纪50年代莫迪吉莉安和米勒提出MM资本结构理论，首次把资本结构与企业价值的关系用严格和科学的方法研究出来。自此之后对企业绩效的评价和研究慢慢增多。　　对企业绩效评价的研究中可以根据评价角度的不同将其划分为不同的发展阶段，例如从其发展的本身可将企业绩效评价划分为：第一阶段是形成时期，绩效评价仅限于财务评价；第二阶段为完善时期，企

2、业的绩效评价体系被人们系统地加入决策以及创新学习能力等非财务指标；第三阶段为创新发展时期。　　20世纪70年代以来，以德玛赛兹（Demsetz）、斯蒂格勒（Stigler）、珀斯那（Posner）等为代表的一些法学家和经济学家整体性地批判了哈佛学派的产业组织理论，并发展成了芝加哥学派。他们更多地以企业行为作出发点，研究市场结构和绩效问题，继承自由市场经济中竞争机制作用的思想，认为所谓市场竞争过程就是能够自由发挥的市场力量。由斯蒂格勒作出的《产业组织》标志了芝加哥学派理论的成熟。该书中反映的理论主要特点是：反对哈佛学派的

3、只进行经验实证分析，提倡运用更为严格的经济理论和经验实证共同分析；反对哈佛学派强调的结构决定行为、行为影响绩效的单向因果关系，而是强调三者之间的双向互动关系。利用某一产业中企业的创新与效率完全可以创造出企业的利益最大化。　　由于房地产业在西方被划为第三产业，所以对房地产业的产业组织研究相对较少。西方对于房地产业的研究主要侧重于房地产金融、房地产市场分析与地产投资等。房地产产品的差别化与广告行为在有些文献中也有所提及。　　而有关企业绩效的理论实证研究大部分都集中在所有权结构与公司绩效的相关性上。皮德森和托马森经过多次实证

4、调查研究后得出公司的产权集中度与公司的净资产收益率呈显著正相关的关系。　　2.国内企业绩效评价研究。到20世纪80年代中期以后，我国经济学者才开始引入西方产业组织理论，使得对产业组织理论的研究起步较晚，进而对房地产业的产业组织研究较晚。目前来说，针对中国房地产市场结构、效率与绩效关系进行实证研究的研究文献还比较少，而房地产业方面的研究成果大多运用产业组织的相关理论从市场结构、企业行为、市场绩效对房地产业的绩效进行分析，多以某一地区或城市为例，具有一定的局限性。我国自上世纪90年代开始财政部逐步发展了一套以评价主体为政府

5、国有资产监管部门的企业绩效评价方法，以国有企业为评价客体，因而具有一定特殊性。随着社会主义市场经济的发展，以一般投资者为评价主体，以上市公司、民营企业等为评价客体的企业绩效评价方法越来越受到人们的重视。国内在企业层面上运用因子分析法评测房地产公司的绩效水平比较多一些，且局限于上市公司，很少直接运用因子分析对宏观房地产业资产监管部门绩效进行系统的研究。　　3.研究现状评述。从国内外的研究中得知，绩效评价对企业的发展起着至关重要的作用，而且学者们也已经陆续弥补绩效评价系统信息存在的不足。　　随着绩效评价理论的完善，越来越多

6、的注意力开始集中在此理论上，无论是社会消费群体、投资管理者还是政府部门，通过对企业绩效评价，可以及时了解到定量的信息并以此推测自身利益的得失。绩效评价满足了不同群体的统一需求。　　国内外分析者们使用了多种适用于分析企业绩效的方法，其中典型相关分析法、因子分析法和平衡计分法适用范围尤为广泛。从财务绩效角度出发，指标的建立也大都从盈利、运营、偿债和发展等能力重点分析。此外，一些学者认为很多非财务指标也是衡量企业综合素质的重要标准，应该同财务指标一起研究。企业内部人员管理、运营流程、外部环境保障都可以算作非财务指标，但是这些

7、指标的可用性需要通过多方考证。　　二、房地产上市公司绩效评价指标研究　　1.评价方法概述。因子分析法多元统计方法的一种，其主旨是用少数几个因子去描述多个指标或者因素之间的联系，即把比较密切的几个变量归在一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。　　研究变量的相关系数矩阵后即可找出几个随机变量能影响所有变量并去解释多个变量之间的关系。我们称这几个不可观测的随机变量为因子。因子变量有以下几个特点：第一，因子变量不是在原变量的基础上简单提取，而是对所有原变量重新组合，它们能反映出原变量中的大部

8、分信息，提高对数据的利用率。第二，因子变量数量小于甚至远小于原变量数量，分析因子变量会使分析工作量大大减少。第三，因子变量之间相关性不高。因子分析法可以消除指标间信息的重叠，综合反映对数据产生影响的主要因素。　　把原始数据进行标准化，统一数量级是运用因子分析法所需要注意的地方。研究中选取的指标单位可能不同，这样会造成不同变量之间量