长三角与珠三角企业经济效益研究——基于因子分析法评价

Ｎｏ．２１，２０１１　现代商贸工业　Ｍｏｄｅｒｎ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｔｒａｄｅ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　２０１１年第２１期　长三角与珠三角企业经济效益研究　一基于因子分析法评价　祖剑　（南京大学商学院，江苏南京２１００９３）　摘　要：针对长三角和珠三角的全部国企及规模以上非国有工业企业经济效益的实际，以多元统计分析中的因子分析　法对所有的长三角和珠三角的２５个城市进行了分析并对他们进行了综合评价和排序。最后对结果的科学性进行了说明。　关键词：企业经济效益；因子分析；综合评价　中图分类号：Ｆ２　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２—３１９８（２０１１）２１—０００５—０２　长三角和珠三角是中国最大的两大经济圈的，经济发　计算相关系数矩阵的特征值、贡献率、累计贡献率，见　展程度比较高。根据世界品牌实验室推出的２００５年《中国　表２。根据特征值大于Ｉ的要求，选取两个主因子，累计贡　　。所以选取的３个主因子基本包含了１Ｏ　最有价值的５００个品牌》，长三角作为我国重要的工业基　献率为７２．６１１地，品牌非常集中。其中上海５Ｏ个，浙江４３个，江苏３１个，　个指标的大量信息，所以可以选择２个主因子对其进行简　　珠江三角洲，以广东省为例，共有７９个最有价值的品牌。　化。但这两大经济圈中的各城市的工业企业发展状况也有所差　表２　Ｔｏｔａｌ　Ｖａｒｉａｎｃｅ　Ｅｘｐｌａｉｎｅｄ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　Ｓｕｍｓ　ｏｆ　Ｉｎｉｔｉａｌ　Ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎ￣　Ｓｑｕａｒｅｄ　Ｌｏａｄｉｎｇｓ　异。本文从工业企业经济效益方面，利用因子分析法对所　选的２５个城市的全部国有及规模以上的非国有工业企业　ｏｆ　Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ　％ｏｆ　Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ　的经济效益进行了综合评价，以便统筹兼顾，合理安排，使　Ｔｏｔａｌ　Ｖａｒｉａｎｃｅ　１　４．７６６　４７．６６３　Ｔｏｔａｌ　Ｖａｒｉａｎｃｅ　４７．６６３　４．７６６　４７．６６３　４７．６６３　这两大经济圈在经济发展中能够理性、良性发展，更好地服　务于我国经济建设的大局。　２　３　４　５　２．４９５　２４．９４８　．９６２　９．６１６　．８１９　．５６７　８．１８７　５．６６８　７Ｚ．６１１　２．４９５　２４．９４８　８２．２２８　９０．４１５　９６．０８２　７２．６１１　１因子分析过程　１．Ｉ指标体系的建立　通过学习众多的工业经济评价文献，并结合数据的实　际可得性，把握系统性原则、导向性原则、替换性原则、客观　性原则，从《长三角和珠三角及港澳台统计年鉴》（２００８）中　选取反映工业企业的经济效益的１０个指标：Ｘ１一所有者权　益合计；Ｘ２一利润总额；Ｘ３一总资产贡献率；Ｘ４一流动资产　６　７　８　９　１０　．２５１　２．５０９　．１０６　１．Ｏ５９　．０２３　．００８　．００４　９８．５９１　９９．６５０　９９．８８２　９９．９６１　ｉ００．０００　．２３２　．０７９　．０３９　周转次数；Ｘ５一成本费用利润率；Ｘ６一全员劳动生产率；　１．２因子分析过程　从因子载荷矩阵表（３）可以看出载荷分配并不令人满　Ｘ７一产品销售率；Ｘ８一主营业务成本；Ｘ９一营业利润；　意，原因在于变量Ｘ３，Ｘ５，Ｘ６不仅在第一因子上有较大载　ＸｌＯ一资产负债率。　表１给出了因子分析的最初结果，第一列是１Ｏ个初始　荷，同时在第２因子上也有较大载荷。如果用这样的公共　因子来解释实际问题，含义就会变得比较模糊不清，缺乏科　变量，第２列式根据因子分析初始解计算出的共同度，第３　学性。为此，根据多元统计原理，利用方差极大法对因子载　列式根据因子分析最终解计算出的共同度。由于因子变量　荷矩阵进行旋转，一次来消除上面的问题。经旋转后得到　的个数少于变量的个数，所以每个变量的共同度也必然要　正交旋转因子载荷矩阵（表４）。　小于１。从第三列可以看出，“资产负债率”变量在因子分以　表３　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ｍａｔｒｉｘａ　后，能被８个因子变量解释的方差最小，只有２２．９　。　表１　Ｃｏｍｍｕｎａｌｉｔｉｅｓ　Ｉｎｉｔｉａｌ　Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　Ｘｌ　Ｘ２　Ｘ３　１．０００　１．０００　Ｉ．０００　．９５７　．９７４　．８９９　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　１　２　Ｘ１　Ｘ２　Ｘ３　Ｘ４　Ｘ５　Ｘ６　Ｘ７　Ｘ８　Ｘ９　Ｘ１０　．９５２　．９８１　．０７３　一．２５８　．５８８　．５２８　．４８７　．９４０　．９５２　一．４１６　一．２２４　一．１０７　．９４５　．８０９　．５６５　．６４４　．１２４　一．２３６　一．１５９　一．２３５　Ｘ４　Ｘ５　Ｘ６　Ｘ７　Ｘ８　Ｘ９　１．０００　Ｉ．０００　Ｉ．０００　ｌ＿０００　Ｉ．０００　１．０００　．７２１　．６６５　．６９３　．Ｚ５３　．９３９　．９３Ｉ　Ｘ１０　１．０００　．２２９　从表４可以看出，第一主因子在所有者权益，利润总　作者简介：祖剑（１９８５一），南京大学商学院国民经济学专业硕士研究生，研究方向：财政与金融。　现代商贸工业　Ｍｏｄｅｒｎ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｔｒａｄｅ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　２０１１年第２１期　额，成本费用利润率，产品销售率，主营业务成本，营业利润　基础实力比较好，但绍兴、泰州、镇江的企业发展效率比较　这６个指标上的载荷比较大，可以定义为企业实力因子。　好。后面的排名西欧哪个高到底分别为嘉兴市、扬州市、湖　第２个主因子在总资产贡献率，流动资产周转次数，全员劳　州市、江门市惠州市、台州市、中山市、肇庆市。实力在长三　动生产率，资产负债率等４个指标上载荷比较大，可以定义　角和珠三角地区在工业企业的经济效益综合评价中相对比　为企业发展效率因子。　表４　Ｒｏｔａｔｅｄ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　Ｍａｔｒｉｘａ　Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　１　Ｚ　较落后。这些地方不论是在实力因子上还是在效率因子上　的得分都是比较低的。　综合来看，与珠三角相比，长三角在企业经济效益是相　对占优的。在排名前十中，只有广州、深圳和佛山市珠三角　Ｘ１　Ｘ２　Ｘ３　Ｘ４　．９７８　．９８３　一．１１２　一．４１０　一．０３４　．０８６　．９４１　．７４３　的，其余均为珠三角。在后十名中珠三角和长三角都各占　五名，但长三角的处于综合评价后十名中的综合排名却要　强于珠三角的处于综合评价后十名中的城市。需要说明的　点，由于舟山市的营业利润指标在《长三角和珠三角及港　一Ｘ５　．４６７　．６６９　Ｘ６　．３９３　．７３４　Ｘ７　．４５４　．Ｚ１７　Ｘ８　．９６８　一．０４９　Ｘ９　．９６４　．０２９　Ｘ１０　一．３６３　一．３１２　根据统计理论及回归算法可得到因子得分系数矩阵　（表５），根据表５，把因子载荷系数带入因子分析得分模型，　可以得到因子得分函数：　Ｆ１—０．４５Ｘ１＋０．４５Ｘ２—０．０５Ｘ３—０．１９Ｘ４＋０．２１Ｘ５　Ｆｚ一一０．０２Ｘ１＋０．０５Ｘ２＋０．６０Ｘ３＋０．４７Ｘ４＋０．４２Ｘ５　＋０．４６Ｘ６＋０．１４Ｘ７—０．０３Ｘ８＋０．０２Ｘ９—０．２ＯＸ１０　为了对长三角、珠三角２５和城市的工业企业进行综合　评价，依据表５对两个主因子计算其得分，结果为见表５，并　以各自的贡献率为权数进行线性加权求和得到综合得分Ｆ，　并且进行综合得分的排名。综合得分评价函数为：　Ｆ＝０．４７６６３Ｆａ＋０．２４９４８Ｆｚ　根据综合得分进行排序，综合得分越高，说明该地区工　业企业的经济效益越好。　２结果与分析　从表５中可以看出，上海市的工业企业经济效益最好，　并且实力因子得分非常高，与排名第二的广州市相比，效率　因子得分不如广州，但之所以排名第一是在于实力因子得　分。说明上海市的企业的目前实力在长三角和珠三角中仍　然是当仁不让的老大地位。排名第二的广州市的在两个因　子上的得分比较平均，实力是仅次于上海的工业强市。排　名第３、４的是苏州市和深圳市，此二者实力比较平均，但有　个区别就是苏州的效率因子上的得分比较低，为负值。说　明苏州市在效率方面还需更加努力，也说明苏州市的发展　潜力比较大。南京、无锡、杭州、南通分别位列第５、６、７、８　名，实力相当。其中南通属于苏中地带，实力因子得分为负　值，其效率因子得分比较高。杭州的两个因子得分比较平　均。佛山市、宁波市、绍兴市、泰州市、常州市、东莞市、珠海　市排名为９至１６名，除了佛山市的综合得分为正值外，其余　均为负值。实力处于中间地位，在实力因子佛山、宁波为正　值，在效率因子上佛山、佛山、绍兴、泰州，镇江说明宁波的　澳台统计年鉴》（２０Ｏ８）中没有获得，所以没有办法得出舟山　市的得分及综合排名。　表５　Ｆ１　Ｆ２　Ｆ　排序　城市　６．９５０８１８　１．５００１６２　３．６８７２２９　１　上海市　Ｏ．７１４８３８　１．８７０６７７　０．８０７４１　５　南京市　３．３８４１９１　一ｏ．２７２５９　１．５４５００２　３　苏州市　１．３１９１８　０．４６９６４　０．７４５９２７　６　无锡市　一０．６７６５４　一Ｏ．２７９３１　一ｏ．３９Ｚ１４　１３　常州市　一１．２９８１７　０．２０２９５　一ｏ．５６８１１　１６　镇江市　一Ｏ．１９８３３　１．７９１７４８　０．３５２４７６　８　南通市　一１．４４３７８　０．０３９９４７　一ｏ．６７８１８　１８　扬州市　一１．２６２１２　０．８５４５９３　——０．３８８３６　１２　泰州市　Ｏ．８１４５２９　Ｏ．５６３１９６　０．５２８７３５　７　杭州市　Ｏ．２１７１５７　一ｏ．４４１８８　—０．００６７４　１０　宁波市　一０．８８３６１　—０．８７３８　—０．６３９１５　１７　嘉兴市　一１．４６９８１　—０．０６８３３　一Ｏ．７１７６　１９　湖州市　０．２ｌＯ９６　ｏ．０２１２７５　——０．０９５２４　１１　绍兴市　舟山市　１．６１７２５　一ｏ．８５８０４　—０．９８４９　２２　台州市　３．０４５８５２　３．１９４２５３　２．２４８６４７　２　广州市　２．５８８８８９　ｏ．３２７３９９　１．３１５６２２　４　深圳市　一ｏ．９６０３２　—０．４３８６３　—０．５６７１５　１５　珠海市　０．０３４７１３　０．１０７４４６　ｏ．０４３３Ｓ１　９　佛山市　１．５６００５　—０．４９０９５　—０．８６６０５　２０　江门市　一Ｏ．１９７９６　一１．６６３４７　—０．５０９３５　１４　东莞市　一Ｚ．１８０５６　—１．９７３０７　—１．５３１５６　２３　中山市　一１．４４４７６　—１．１５７２２　一Ｏ．９７７３Ｚ　２１　惠州市　一２．１９０４９　—２．１０６６４　一１．５６９６２　２４　肇庆市　参考文献　［１］黄荣顺，王亮．四川规模以上民营企业竞争力评价一基于主成分　因子分析法的实证研究口］．软科学，２０９，（１２）：１２０．　［２］高慧璇．应用多元统计分析［Ｍ］．北京：北京大学出版社。２００３．　Ｅ３；国家统计局国际统计信息中心［Ｊ］．长三角和珠三角及港澳台统　计年鉴，２００８．