關于我國規模以上工業企業經濟效益的因子分析

摘 要 規模以上工業企業是我國工業的命脈，對工業企業經濟效益研究很有必要。本文利用因子分析方法對我國規模以上工業企業相關數據進行分析，試說明我國各地區規模以上工業企業經濟效益情況，以期找出其中存在的問題。

關鍵詞 因子分析 經濟效益 規模以上工業企業

中圖分類號:F224文獻標識碼:A

一、基本理論

因子分析(Factor Analysis)是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。其基本思想是根據相關性大小把變量分組，使得同組內的變量相關性較高，不同組的變量相關性較低。每組變量代表一個基本結構，這個基本結構稱為公共因子。對于所研究的問題可試圖用最少個數的不可測所謂公共因子的線性函數與特殊因子之和來描述原來觀測的每一個分量。

二、引入數據

數據是從《中國統計年鑒(2009)》中節選的規模以上工業企業主要經濟效益指標數據，以此來進行因子分析。

三、 計算運行結果

運用SPSS，輸入原始數據，選取前三個接近于1的特征根作為公共因子，這三個特征根的累計方差貢獻率為79.570%，達到要求，特征根情況如表1所示。

表1Total Variance Explained

Extraction Method: Principal Component Analysis.

對規模以上工業企業經濟效益指標建立因子分析模型。根據計算結果，我們選m=3。

由SPSS的運行結果我們可以得出因子載荷的估計和特殊方差的估計。由于公共因子F3在原始變量上的載荷不太好解釋，故須進一步進行因子旋轉，選用方差最大化正交旋轉，經過四次旋轉后，得到載荷矩陣。

最后，由回歸法估計因子得分，得出各地區的綜合得分F，即

F=(35.5481+26.0162+18.0063)/79.557

表2因子得分表

四、結果分析

由旋轉后的因子載荷矩陣可以看出，F1在x1(工業總產值)，x6(全員勞動生產率)上的載荷值很大。可以說，F1為反映規模以上工業企業在管理效率公共因子。F2在x2(總資產貢獻率)，x5(工業成本費用利潤率)兩個指標上載荷值很大。故F2為反映國有工業企業獲利能力的公共因子。F3在x3(資產負債率)，x4(流動資產周轉次數)，x7(產品銷售率)三項指標上的載荷值很大。因此，F3為反映國有工業企業負債及產品銷售的公共因子。在公共因子F1上得分前三的地區為黑龍江、山東、廣東，其中黑龍江的得分為2.095，遠高于其他地區，說明黑龍江的規模以上工業企業的運行管理效率高，管理規范。公共因子F2得分前三的地區為黑龍江、新疆、海南，其中黑龍江得分為2.966，遠遠高于其他地區，說明黑龍江規模以上工業企業的獲利能力很高，作為東北重工業基地，對我國貢獻相當大。在公共因子F3上各個地區得分較均衡，只有西藏是-2.676，山東的是-3.438，說明西藏和山東的企業的負債和銷售率都較低，原因可能是該地區的資金不足，人民生活水平較低。綜合得分前三名的地區是黑龍江、新疆、天津;后三名為西藏、北京、四川。再結合各因子得分進行分析，黑龍江綜合得分最高由于企業獲利能力遠遠高于其他地區;新疆綜合得分較高，但第三因子得分較低，說明新疆的規模以上工業企業經濟效益較好，但是資產結構和銷售率存在問題;天津地區的規模以上工業企業在資產結構和銷售率上比較突出，但另外兩個因子得分相比較低，說明該地區國有工業企業經濟效益發展并不平衡。對于綜合得分最低的西藏來說，第一因子得分是最低的，第三因子得分也較低的，雖然第二因子獲利能力得分排第七，但與前三位差距不小，造成綜合得分遠低于其他地區，這說明西藏地區的規模以上工業企業運行管理效率低下、缺乏資金來源而且產品銷售情況不理想;青海、北京和四川得分較低是有由于各因子得分都較低，說明該地區規模以上工業企業的經濟效益整體水平較低，各個環節都有待于提高。從以上的分析可以看出，我國規模以上工業企業經濟效益，并不是經濟發達的地區經濟效益就好，而是取決于該地區工業企業的類型、生產的產品的種類、資金的來源和產品銷售情況，以及企業的管理運行效率。但總體來說，東部企業經濟效益還是要好于西部，因此我國進行西部大開發對于我國各地區規模以上工業企業來說是必要的。□

參考文獻:

[1]何曉群. 多元統計與分析.中國人民大學出版社， 2004.

[2]中華人民共和國國家統計局. 2009中國統計年鑒.中國統計出版社， 2009.