因子分析在辽宁省工业企业经济效益综合评价上的应用
[摘要]因子分析是从多个变量指标中，选择出少数几个综合变量的一种降维统计方法。利用多元统计中的因子分析方法，应用ＳＰＳＳ统计分析软件，从多个与效益相关的指标中筛选了几个代表性的指标，对辽宁省内各城市工业企业经济效益进行综合分析、评价，并对因子的经济含义作了解释，最后运用因子得分法对各个城市的工业企业实力进行了排序。这样不仅了解各城市间企业在行业中的地位及薄弱环节，也为政府决策提供重要依据。
[关键词]经济效益；因子分析；因子得分
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｉｓ ａ ｋｉｎｄ ｏｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｃｈｏｏｓｅｓ ａ ｓｍａｌｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｆｒｏｍ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｔｈｅｍ． Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｅｌｐ ｏｆ ＳＰＳＳ, ｗｅ ｃｈｏｓｅ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｑｕｏｔａｓ ｗｈｉｃｈ ａｒｅ ｒｅｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｔｕｒｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｔｏ ｍａｋｅ ａｎ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｍａｄｅ ａｎ ｅｘｐｌａｉｎａｔｉｏｎ ｔｏ ｔｈｅ ｅｃｏｎｍｉｃ ｍｅａｎｉｎｇ ｏｆ ｆａｃｔｏｒ, ａｎｄ ｏｒｄｅｒｅｄ ｔｈｅ ｓｔｒｅｎｇｔｈ ｏｆ ｅｖｅｒｙ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｉｔｉｅｓ ａｔ ｌａｓｔ． Ｂｙ ｔｈｉｓ ｗａｙ, ｗｅ ｃａｎ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｏｆ ｅｖｅｒｙ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ, ｂｕｔ ａｌｓｏ ｆｏｒｍ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ: ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｒｅｔｕｒｎｓ; ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ, ｆａｃｔｏｒ ｓｃｏｒｅ
一、问题的提出
辽宁省作为新的老工业基地，为新中国的经济做出了巨大的贡献，其中工业企业堪称辽宁省经济中的支柱。但是，由于地区的差异，省内各城市的工业企业并不平衡。这就需要我们对其工业企业的经济效益进行综合的评价，找出问题的所在。中国国家统计局在１９９８年制定了一套新的工业企业经济效益考核指标体系，含有总资产贡献率、资本保值增值率、流动资产周转率、成本费用利润率、全员劳动生产率、产品销售率、资产负债率七大指标。该体系改变了过去采用“产值”、“产量”等单一指标考核的状况，该指标体系的指标设置比较，基本符合经济效益相关的规定性；各指标方法明确，数据易于取得，具有较强的可操作性；等等。
使用新指标体系评价的方法能够在一定程度上克服单项指标的局限性，提高评价的全面性和科学性，但是也会出现新的问题。由于同时使用多个指标，经常会发生不同指标之间相互矛盾从而影响对评价对象时间和空间上的整体对比的情况。为了对企业经济效益进行综合评价，过去通常采用的是简单的加权合成法。这种方法非常突出的问题是主观赋权，人为给定的权数，一方面导致对某一个因素过高或过低的估计使评价结果不能完全反映企业的真实情况；另一方面诱使企业粉饰或片面追求权重较高的指标，同时易使经营者进行操纵，虚增某些效益指标。而因子分析法在进行综合评价时所涉及的权数都是从数学变换中伴随生成而非人为确定，具有客观性。本文尝试使用因子分析法结合辽宁省十几家工业企业的数据进行了实证研究，从中可以看出因子分析对工业企业经济效益评价的重要作用。
二、因子分析模型
因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。在各个领域的科学研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找。多变量大样本无疑会给科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在大多数的情况下，许多变量之间可能存在相关性，这给深入探讨经济现象的内部问题带来不便。因子分析通过原始指标的相关矩阵Ｒ所含有的信息，建立因子模型，将多个指标经重组转化成少量且互不相关的综合指标，这样大大简化了分析问题的复杂性，而这少量的既能反映信息，又彼此互不相关的综合指标，我们称之为公共因子或潜在因子。
