基于因子分析的我国工业企业经济效益分析
基于因子分析的企业盈利能力综合评价
33.939 16.363 13.627 9.942 9.735 7.317 4.191 2.816 1.877 0.192
提取平方和载入
累积 %
合计
方差的 %
33.939 3.394 33.939
50.302 1.636 16.363
63.929 1.363 13.627
73.871
83.606
90.924
作者简介：黄鹤 (1988-)，男，河南信阳人，杭州电子科技大学 经济学院 2013 级资产评估专业硕士研究生，主要 从事企业价值评估方面的研究。
本文以中国证券监督委员会行业分类2012年版为准， 选取84家零售业上市公司2014年会计年度相关指标，数据 来源为国泰安数据库和上市公司年报。
3 实证分析 3.1 考察原有变量是否适合进行因子分析
F3=-0.043资产报酬率-0.02总资产净利润率+0.034流动 资产净利润率-0.152净资产收益率-0.151营业毛利率+0.024 息税 折旧摊 销前 营业 利 润 率+ 0 .159 市盈率+ 0 . 5 45市净 率 +0.007每股收益-0.037每股净资产
最后算得其中20家上市公司的因子得分F1，F2，F3如表 3所示。
F1
140.08 6.92 5.74 156.86 3.71 120.94 3.51 2.47 2.42 2.26 2.04 1.02 1.51 1.65 1.46 1.30 1.01 2.74 1.48 1.19
基于因子分析法的我国各省制造业经济发展水平评价研究
Ｘ １
Ｘ ２
Ｘ ３
２７ ＿ ０ ＿． １ ９ ．９ ｏ ８ ０１ ５ ． ３
一 ４ － ｌ ．．３ －． １ Ｏ ２ ０ ｇ ｏｏ ． ｏ２ ６ ７ 一 ３ －．１ ＿．ｌ － ２ ０ ５ ｏ３ ｏ２ ｏ８ ＿ ４ ＿ １ 。３ ０３ ６ ＿３ ７ ｏ２ ＿ ５ Ｏ９ — ｏ －． 。９ １ ０ ９ 。３ ３ 一． Ｏ０ ．．９ ＿． ０５ ｇ ．０ ｏ５ ｏ４ ０ １ ９ ２ ０ ２ １ ２ ３
Ｏ２ Ｏ３ Ｏ４ ０２ ．６ ． ．８ ．９ ７
Ｏ２ —．Ｏ ００ ．４ ０ １ ． ０１ ８ ．２
新 疆 ＿ ５ Ｏ站 ２３ ｎ２ ０８ ８ ５
福建 辽宁 ＯＺ －．１ －．８ ０ ６ ．７－０３ ｏＯ ． Ｏ
４ ２ ９ ５
２ ６
江 苏
浙江 上 海 河 南 山 东
２５ －．７ ＿ ９ １ １ ．１ 。０ 。３ ． ２
２０ —，４ －． １ ２ ．４ ０ｌ ｏ。 ３ ． Ｏ Ｌ蛎 一 １ Ｏ３ ０ ６ ． ０７ ０ ７ ＯＯ ３６ — ３ Ｏ７ ８ ６ ０ ３ ．０ １１ —．３ ０２ ． ０３ ． ０５ ７ ２ ．７
－． — Ｏ ０１ －．３ １ 。４ ０ ７ ． ｏ２ ７ ３ ６
重庆 ＿ ７ —．２ ０２ － ９ ３ ｏ ２ ２９ ５ 。 ０ Ｏ
Ｆ 制 ４ 造业增 加值（ 亿元）
Ｆ 利润 ５ 总额（ ） 亿元
” 产品 销售率 （ ） ％ Ｆ 效益 ７ 指数（ ％ ）
夭掌 ；
湖 北 云南
１ ＿ ６ － ７ －．３ １ １ 。Ｏ 。３ ０１ ３
．． －．４ －。 ＿ ｏ０ ０１ 。５ ｇ ４ ｏ１ ｌ ５
宁夏
西藏
９ Ｏ２ 一 ３ ０ Ｌｏ ｏ
基于因子分析的我国工业企业R&D能力综合评价——以湖北省为例
一
率 以及 Ｒ Ｄ投入影响因素等问题。对 Ｒ Ｄ活动影 ＆ ＆ 经济学家熊彼特 １１ ９２年在 《 经济发展理论》 响 因 素 的 研 究 ，ｃｕ ｅｅ（９ ３ 最 早 认 为垄 断 与 中 Ｓｈｍｐｔ １４ ） ｒ 首次从 经济 学角度 提 出了创 新 的概 念 ， 他指 出 “ 创新 研 发有 着密 切 的关 系 ，高市 场集 中度 的产业 更有 利
２ １ 年《 ００ 全国科技经费投入统计公报》 显示 ， １ 年 产 出效率 的提 高 。ａｉ 等认为 研发效 率 与企业 规模 ２ ０ ０ Ｐ ｖｔ ｔ 我 国共 投 人 Ｒ Ｄ经 费 ７ ６ ． 元 ，与 ２０ ＆ ０２６亿 ０９年 的 呈 现 ｕ型关 系 ， 即规模 较 小 和较 大企 业 的研 发效 率 ５０ ． 元 相 比增 加 １６ ． 元 ，增 长 ２ ．％ ， 比中等规模 企业 更高 。Ａ ｓ Ａ ｄｅｓｈ １９ ） ８２１亿 ２０５亿 １ ７ ｃ 和 ｕ ｒ ｃ （９８ 的实 ｔ Ｒ Ｄ经费投 入强 度 １ ６ ＆ ． ％，比 ２ ０ ７ ０ ９年 的 １ ％有 所 证研究也证实企业规模对企业提高 Ｒ Ｄ效率有促 ． ７ ＆ 提高 ， 均 Ｒ Ｄ经费 ２ ． 元 ， ２０ 人 ＆ ７７万 比 ０ ９年增 加 ２３ 进作 用 。 有 为 ， ＿ 朱 徐康 宁 （０６ 利用 随机前 沿生 产 函 ２０ ） 万元 ，与持 续增 长 的 巨额 Ｒ ＆Ｄ投人 相 比较 ，我 国 数 测算 了中 国高 技术 产业研 发效 率 ， 现企 业规 模 、 发 Ｒ Ｄ产出却一直处于较低水平 ， ＆ 如何合理有效的分 市 场竞 争 以及 外 资 产 权 对 研 发 效 率 都 具 有 正 向影 配 Ｒ Ｄ资 源 ， ＆ 提高 Ｒ Ｄ产 出能 力将 具 有 重要 的实 响 。戴魁早 （０ ） 究显 示 Ｒ Ｄ资本 和 Ｒ Ｄ人力 ＆ ２１ 研 １ ＆ ＆ 践 意义 。本文 试 图从 Ｒ Ｄ投入 能力 、 出能力 以及 对 Ｒ Ｄ产 出都 具 有显 著 贡献 ， ＆ 产 ＆ 市场 势 力 与 Ｒ Ｄ效 ＆ Ｒ ＆Ｄ投入 产 出 的转化 能 力 三个 方 面构 建 企业 Ｒ Ｄ ＆ 率 具 有倒 ｕ型 特征 ，企 业 规模 对 Ｒ ＆Ｄ效 率 具有 显 能力综 合评 价体 系 。 著正效应 ， 国有产权 比重却具有显著负影响 ； 但 对研 很 多 研 究者 从 不 同 的视 角对 企 业 Ｒ ＆Ｄ活动 进 发投 入 影 响 因素 的研究 ，ｃｅｅ（９ ５ 发 现企 业 规 Ｓｈｒｒ１６ ） 行 了大量研 究 ， 现有 文献来 看 ， 些研 究大 多从宏 模 与 Ｒ 从 这 ＆Ｄ人 员 数 量 之 间 呈 现 倒 ｕ 型 函 数 关 系 。
全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析
全国30市自治区经济发展水平综合评价——基于因子分析和聚类分析近年来，我国经济发展迅速，全国各地区也呈现出不同程度的经济发展水平。
为了对全国30个市自治区的经济发展水平进行综合评价，基于因子分析和聚类分析的方法被广泛应用。
首先，我们通过因子分析的方法对数据进行降维和综合评价。
因子分析将多个变量综合为少数几个因子，并可以解释这些因子与原始变量之间的关系。
我们选择了GDP总量、人均GDP、产业结构、基础设施建设、外资吸引等指标作为评价经济发展水平的变量。
通过因子分析，我们可以得到几个综合指标，用于评价各个市自治区的经济发展水平。
接着，我们可以利用聚类分析的方法进行分类。
聚类分析是将样本划分为几个相似的类别，每个类别内的样本相似度高，而类别间的相似度较低。
我们可以通过聚类分析得到若干个类别，这些类别可以代表不同的经济发展水平。
通过将市自治区进行分类，可以更加直观地展示各地区之间的差异，也可以为地方政府提供参考。
最后，我们可以将因子分析和聚类分析的结果进行综合。
通过对因子得分和聚类结果的比较，可以得到更加准确的综合评价。
在综合评价的过程中，我们可以进一步分析各个市自治区的优势和劣势，以及存在的问题和潜在的发展机会。
这些分析结果可以为地方政府提供经济发展策略和政策的参考。
在实施全国30市自治区经济发展水平综合评价的过程中，我们需要充分考虑指标的选择和权重的确定。
指标的选择应当代表经济发展的各个方面，权重的确定应当根据实际情况和专家意见综合考虑。
另外，我们需要注意数据的可靠性和准确性，以及分析方法的合理性和可操作性。
总之，基于因子分析和聚类分析的方法可以对全国30市自治区的经济发展水平进行综合评价。
这种方法能够降低数据的维度，提取出关键的因子，并对样本进行分类。
通过综合分析和评价，可以为决策者提供参考，促进经济发展水平的提高。
基于因子分析的我国国有工业企业效益综合评价
零假设 （ 绝偏 相关矩阵不是单 位矩阵 的假设） 即拒 ， 表示适 合进行
、
前 言
步： 提取公共 因子 。 四步： 确定 第 需要通过坐标变换分析其 主成分 。 第五步 ： 计算公共 因子得分 ， 结合 各因子得 分， 建立综合评价模 型， 计算各样本 的综合得分并进行排序 比较。 出综合评价结果。 得
三 、 证 分 析 实
国有工业 企业是我 国工业 的命脉 ， 工业企业能否实现健康发 展， 很大程度上取决于 国有工业企业经济状况水平。本文根据 因 子分析方法 ， 对我 国各行业 国有及国有控股工业企 业主要经济效
８ ．２ ％。前 ３ 因子解释了 ８ ． ６ ８ ６ ９ 个 ８ ２ ％的变量结构变异量， ９ 超过了
量 的 ５ ． ９ 因子 ２的特征值 为 １ ８ ， 释变量结构变 异量 ３７ ％； ５ ． ２可解 ０
６ ％的要求， ０ 对因子 的提取结果 比较理 想 ， 已经呈现出鲜明的实 并
际意义 。
２１ 年 第 ９ 第 ３ （ ００ 卷 期 总第 １６ ） ４期
４３
基于 因子分析的我国国有工业企业效益综合评价
彭 潇， 田田 ， 饶 孟 莹 ， 东志萍
（ 中国矿业大 学， 江苏徐 州 ２ １０ ） ２ ０ ８
摘 要： ． ＇ ａ ｉ ｌ ｖ￣ ｇｈ 多元统计分析 中的因子 分析 方法对我 国 国有工业企业相 关数 据进行 分析 。 国国有 工业企 业效益进行 综合评 对我
基于因子分析的绵阳市工业经济效益综合评价
摘 要 ：区域工业经济效益 是经济评 价 中的一 个很 重要 的部 分。为 了对 绵阳 市的区域工业 经济效益 有一 个 全面的认识和评价 。 文依据 ２ ０ 本 ０５年绵阳市区及 所辖 县 市的工业 经济效益指 标数据 ， 用因子分析 法 ， 绵 阳市 采 对 的工 业经济效益进行 了综合评价 。依据各 区域综合得分 的情 况把 绵阳市３ 分为 ４类地 区： ｔ ， Ｊ 工业经济效益 最好 的地 区（ 涪城 区） 工业经济效益较好 的地区（ 、 安县 、 高新 区、 盐亭县 、 川县 ） 工 业经济效益稍 差的地 区（ 北 、 游仙 区、 台 三 县、 江油市） 工业经济效益最差的地 区（ 、 平武县 、 梓潼县 ） 得 出了绵阳市区域工业经济效益差异 大的结论。并在此 ， 基础上提 出了提 高绵阳市区域 工业经济效益及其发展方 向的六点建议 ， 以期为相关部 门制定 经济发 展决 策提 供参 考依据。 关键 词 ：主 因子 ；工业经济效益 ；评价 ；绵阳市 中图分类号 ：Ｆ ０ ．８ ４ ３ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１７ ６ ２ （ ０ ８ ０ ０ ０ ６ ２— １ｘ ２ ０ ）４— ０４—０ ５
一
一
、
研 究 区概 况
绵 阳市 地处 四川盆地 西北 部 ， 涪江 中上 游地 带 ， “ 成德绵 科技 产业 带 ” 的北端 ， 四川 省 第 二 大 是 城 市 ， 是 我国重要 的 电子工业 、 也 国防科研 基 地 和建
经 济 的现状及发 展 趋势 ， 利 于 促 进 经 济工 作 的重 有 心转移到提高经济效益和实现经济的良性增 长， 也 有利 于 国民经 济健 康稳定 的发展 。 目前 对 区域工业 经 济效益 的研究有 鲁勇 兵等 用 因子 分 析的方 法对 中 国西 部各省 、 、 市 自治 区的工业 经济 效益 进行综 合评 价 。 出当前 在西 部各 省 、 、 指 市 自治 区 的工 业 经济 发 展 中 ， 在 的 突 出 问 题 是 工 业 经 济 效 益 普 遍 偏 存 差 ； 明德 以西 藏 自治 区工 业 经 济 结 构 为研 究 对 土祁 ２ 象 ， 出以综合 经济 效 益 为基 准 的多 指标 综 合 评 价 提 标 准 ， 出用 因子 分 析 法对 区域 工 业 经济 结 构 分 析 指 评 价是可行 的 。 是也提 出评 价 的局 限性 ： 有考 虑 但 没 非经 济 的社 会 、 态 环 境 等 因素 ；３任 平 等 以 因子 生 Ｌ 分析 、 聚类 分析等 定量 分 析 方 法探 讨 了 四川 省 区域 经济差 异性 和 区域 类 型划 分 ， 结果 显 示 四川省 各 区 域经 济发展 水 平 和发 展 速 度 不 平 衡 的 问 题 日益 明 显。 总体差异有逐年 扩大趋 势。 － 工业 经济是影响 ４ 绵 阳科 技城建设 的关 键 因素 ， 高 工业 经济 效 益是 提 经 济发展 的本质 要求 ， 绵 阳市 经 济工 作 的核 心 和 是 根本 出发 点 。对 绵 阳市 工 业 经 济 效 益 进 行 综 合 评 价， 有着一定 的实 践意义 。
我国制造业上市公司经营绩效的实证研究——基于主成分分析和因子分析
１ １ ． ３ ８ １ ． ２ ０ —０ ． ０ ４ ９ ． Ｏ １ ７ ． ５ ４ １ ． ３ ６ ０ ． １ ６ １ ． ７ ５ Ｏ ９ ３
制 造 业 是 实 现 工 业 化 的水 之 源 、 木 之
本，是现代化的原动力，是国家实力 的支
柱 。 当前 ， 我 国 制造 业 竞 争 优 势水 平 低 下 ， 创 新 能 力 不 强 ，科 技 与 经 济 发 展 脱 节 。
１ ． ３ Ｏ ２ ． ７ ７ Ｏ ＿ ３ Ｏ — Ｏ ． ２ ３ 一 Ｏ ． ３ Ｓ —Ｏ ． ２ ３ ３ ４ ７ ． ３ ６ １ ． ３ ８ ２ ． ２ １ ０ ３ ７ ０ ． ５ ２ ０ ． １ ６ Ｏ ． ４ ２ １ ６ ５ ． ０ ５
关键词 ： 制 造 业 上 市公 司 ： 经营绩效 ： 主 成 分 分析 ： 因子 分 析 ； 聚 类 分析
一
Ｘ１ ０ Ｘ１ １
Ｘ１ ２
、ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
引 言
ｓ Ｔ康 达 尔 ０ ． ０ ２ 广 弘 控 股 金 德 发 展 古 井 贡 洒 ＊ Ｓ Ｔ南 方 ００ ４ ０ Ｏ ６
Ｏ ． １ ７ ０ ． １ ５ ０ － ３ ４ Ｏ ． Ｏ ３
１ ． ７ ９ ０ ８ ８ Ｏ ． ５ ７ ５ ． ５ ４ Ｏ ． ７ ２ ０ ． Ｏ ９
基于因子分析法的河南省各地市工业企业经济效益综合评价
，
各地 区工业 企业 发展 状况 也存 在 着一 定 的差异 。本研
究着 重从 工业企 业 经济 效益 方面 ，利 用 因子分 析法 对
广 东农 业 科 学
２０ ０ ８年 第 １ ２期
１９ ７
基于 因子分析法的河南省各地市 工业企业经济效益综合评价
李长旗 杨 涛 ， ，王 彦
（． 南 农 业 大 学 ， １ 河 河南 郑 州 ４ ００ ； ． 南 省 妇 幼 保 健 院 ， 南 郑 州 ４ ０ ５ ） ５ ０ ２ ２河 河 ５ ０ ２
改 革 开放 以来 ， 国经 济 、 治 、 化 得 到 了飞 速 我 政 文
发 展 ， 地 区的 工业发 展 势头迅 速 ， 国 民经济 的发 展 各 对
起 到 了巨大 的推 动作用 ， 随着我 国改革 开放 的深 入 、 外
１ 因子 分 析 过 程
１１ 指 标体 系 的构 建 ．
资 企业 的大规 模进 人 、 开放 政策 的进 一步 落实 、 护 政 保
摘
要 ： 用 因子 分 析 法 对 河 南 省各 地 市 工业 企 业 经 济 效 益 综 合 得 分 进 行 排 序 ， 而 得 出 各 地 市 工 业 企业 发 展 情 况 利 从
结 合各 地 特 色 ， 为各 地 市工 业 企 业 良性 发 展 提 供 合 理 化 指 导 。 关 键 词 ： 子分 析 ； 济 效 益 ； 合 评 价 因 经 综 中 图分 类 号 ：４ ７ Ｆ２ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ４ ８ ４ ２ ０ ）２ ０ ７ — ４ １０ — ７Ｘ（ ８１— ｌ ９ ０ ０
论因子分析在工业行业经济效益综合评价中的应用
维普资讯
现 代 商 贸工 业 第２ Ｏ卷 第 ３期
Ｍｏ ｅｎ Ｂ ｓ ｅｓ ｒｄ ｎ ｕ ｔ ｄ ｒ ｕｉ ｓ Ｔ ａ ｅＩ ｄ ｓ ｙ ｎ ｒ ２０ ０ ８年 ３月
论 因 子 分 析 在 工 业 行 业
经济 效 益 综合 评价 中 的应 用
评价 。
农 副 食 品 加 工 业
食 品 制 造 业
饮 料 制 造 业 纺 织 业
３ ７ ６ ． ９ ４ ４ ２ ２ １７ ４９ ．２ ． ８ １ ０ ．８ ７ ８ ． ６ １ ｌ ５２ ８ ６ ３ ８ １ ． ８
６ ２ ６ ． ９ ７ ３０ ６ ３ ４ ９ ．３ ７ Ｏ ３ ．Ｏ ５ １ ２ ８ ． ５ ８ ０ ７ ６ ６ ３ １ ． ２
５ ２ ６ ． ６ ３ ０ ２ ８ ２ ３ １ ７ ３ ５ ４ １ ．６ ． ０ ８ ２ ． ７ ． ９ １ ４３ ． ７ ． Ｏ １ ７ ９ ６ ７ ６ ． ９ ． ９ ３ ６ ８ ５ １ ９ ． １ ．２ ２ ７ ． ０ ３ ４ ２ ７ ． ５ ５ ５ ６ ８ ７ Ｏ １ ． ２ ４ ３ ６ ．０ ． ８ ３ ２ ９ ６ ￣ ８ ４ ４ ４ ９ ３ ． ５ ３ ６ ３ ９ ． ６ ｌ ８ ２ ９ ． ０ ．２ ． １
因子分析在我国工业企业经济效益分析中的应用
以上 非 国有工业 企 业 的主要经 济 效益 指 标 ， 利用
Ｓ Ｓ １ ． 中的因 子 分 析 程 序 先对 ６个 指 标 的 Ｐ Ｓ５０
原始 数据进 行标 准化 处理 ， 得到 各 指标 间 的相 并
对 于 由 因子模 型矩 阵得 到 的初 始 因子 载 荷 矩阵 ， 如果 因子 载 荷 之 间 相 差 不 大 ， 因子 的解 对 释 就不 是很 明确 ， 因此 要 通 过 旋 转 因子 坐 标 轴 ， 使 每个 因子 载 荷 在 新 坐 标 系 中能 按 列 和行 向 ０
２０ ０ ９年 ２月
重庆文理学院学报 （ 自然科 学 版 ）
Ｊｕ ａ ｆ ｈｎ ｑｎ ｎｖｒｔ ｏ ｒ ｎ ｃｅｃｓ（ ａｕａ Ｓｉ ｃ ｄｔｎ ｏｒ ｌ ｏｇｉｇＵ ｉ ｓｙ ｆ ｔａ ｄＳ ｉ ｅ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅＥ ｉｏ ） ｎ ｏＣ ｅ ｉ Ａ ｓ ｎ ｅ ｉ
Ｆｂ ｅ ．，２ ０ ０９ Ｖ０ ＿ ８ Ｎｏ １ ｌ２ ．
［ 收稿 日期］０ ８一ｌ ２０ ２一Ｏ ９
指标所生成 的公共 因子 ， 计算 公 共 因子 的累计 并
贡献率 ． 累计 贡 献率 表示 相 应几 个 公共 因子 累计
反映原指标 的信息量 ． ２为总的方差解 释表． 表
［ 作者简介］ 聂勇 （９ １ ， ， ｌ １８ 一） 男 四ＪＩ 会东人 ， 在读硕士研究生 ， 主要从事随机系统分析研究 ３ ５
３ ．８ ％ ， ３个 因子 变 量解 释 了 １ ． ２ ％ ． ２６６ 第 ５ ７５ 前
３个公 共 因子 的 累计 贡献 率达 到 ８ ．３ ％ ， 明 ９ １０ 说 这 ３个公 共 因子 可 以基 本 上包 含 原 指标 的信 息
１０ ， 业成本 费 用利润 率 ＝工 业 利润 总额／ ０％ 工 工
基于因子分析的我国国有工业企业效益综合评价
第五步 ： 计算公共 因子得分 ，结合 各因子得分， 建立综合评价模型 ， 计
算各样本 的综合得分并进行排序 比较 ， 出综合评价结果 。 得
因子上 的负荷 或叫做第 ｉ 个变量在第 Ｊ 个主因子 上的权值 ，它反映 了 第ｉ 个变量在第Ｊ 个主因子的相对 重要性 …。） （ ）因子分析 的一般数学模 型。基于 因子分析法的评 价步骤 二 如下： 第一步 ： 收集数 据资料 。第二 步 ： 原始数据 进行检 验 。第三 对 步 ： 定提取公共 因子。第四步 ： 确 需要通过 坐标变换 分析其 主成分 。
率 、工业成 本费用 利润率Ｆ 的信 息，第２ ５ 主成分主要包含流动 资产 周 转次数的信息 ， 第３ 主成分主要包含产 品销售 率的信 息。 ４ 、计算各 因子得分和综 合得 分。最 后， 由回归法估计 因子得分， 以各 因子 的方差 贡献率 占三个因子 总方差贡 献率的 比重 作为权重进 行加权汇总， 出各地区 的综合得分Ｆ Ｊ即 得 ，
三 、实 证 分 析
（ ）得出综 合评 价结果 。将各地 区在三个 因子上 的得分 进行 三 加权综 合， 得到 综合得 分进 行排序 ， 继而可 以综合评 价各 行业 国有工 业企业经济 效益水平 Ｊ 。如 表２ 所示 ，综合得 分前两名是石油和 天然 气开采业 、烟草 制造品 ，后两名是 电气机械及 器材制造 业和纺织服
标进行分析。
由表 ２ 知 。 子 １ 可 因 的特 征 值 为 ３ ２ ６ 可 解 释 变 量 结 构 变 异 量 ．２，
二、基本理论 （ ）基于因子分析的综合评价模型 。 ～
基于因子分析法的我国经济增长质量的实证分析
式由集约型向粗 放型的退化则意味着经济增长质量的降低。 （ ）增长过程表现为稳 定性 、协调性 和持续性 。稳 定性 ２
是指经济运行过程的平稳性 ， 它构成 了经 济健康发展 的基 础。 稳定性的增强有两个 重要含 义 ： 是政府 宏观 调控水平 不断 一 提高 ， 把握 “ ”的能力增 强 ； 是市场 机制 发挥 了调节作 度 二 用， 经济 内部 自我收敛 的能力 开始表 现 出来 。协调性 是就经 济运行过程 中宏观与微 观之 间、三次 产业之 问、国民经济行 业之间 、地区之间的比例关 系而言 的，它是经济发展 的关 键 ， 协调的经济关系不仅 标志着 经济运行 状况 处于 良好状 态 ， 而 且也是未来经济持续快速增 长的前提 。持 续性是 指经济系统 在一段时期 内沿着某一个 良好的 上行通道 运行 ，它 是经济增 长状态 良好的一种客观 表现 ，也是经 济实 现腾 飞的前奏 。其
物质产 品质量 ， 包括服务 产 品质量 。一 方面产 品符合 自身 又 的质量标准要求 ，另一 方面满 足用户 的需 要 ，实现 其市 场价 值。 （ ）经济增长质量 的 内涵 体现了环境 和生存 质量。经济 ３
中， 稳定性是协调 性和持续 性 的保障 ，持续 性是稳 定性 和协
调性的结果 。
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２０ ０ ８年第 ８ 期
Ｓｃｅ ｃ ｎ ｅ科技管理研究 ｅ ｔＲｅ ｅ ｒ ｈ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｏｏ ｙ Ｍ ａ ａ ｅ ｎ ｓ ａ ｃ ｈｎ ｌｇ ｎ ｇ ｍ
２ ０８ ＮＯ ８ ０ ．
文 章 编 号 ：１０ ００—７９ （０ ８ ８—０３ ０ ６ ５ ２０ ）０ ２ ９— ３
（ ）增 长结果带来经济与社会效 益的显 著提高 。经济增 ３ 长的根本 目的就 是要不 断地 提高经 济 系统 的最终 产 出水 平 ， 并通过产 出量的增加促进人 民生活水平 的持续改 善和整个社 会的文明进步 。这一 目标 的实现有赖 于资源 配置的优化 、经 济结构与生产力布局的改善 、生 产率水平 的提 高 以及科学技 术的进步等 ， 而这些方面 的 内容恰 好也正 是提 高经 济增长质 量的基本保证条件 。衡量 经济增 长产 出结果情 况 的指 标 ，主 要包括人均 Ｇ Ｐ Ｄ 、新 产品产值率 、居 民消费增 长率 、投资效 果系数等 四项指标 ； 中居 民消费增长率属于核心指标。 其 （ ）经济增长潜能不断得 以增强 。经 济增长 的潜能包括 ４ 两方面的 内容 ： 一方面是 指现 有的各种 社会 与经济 资源是否 得到有效 的利 用 ，现有 的生 产能 力是 否 已充 分发 挥 了作用 ；
因子分析法在不同所有制工业企业经济发展评价中的应用
示，区域内部国有、私营、外商投资工业企业经济的发展存在不协调性；各地区工业企业经济的发展存在
不均衡 性 ，国 、私 营和外商投 资工业企业的经济发展 水平符合 中国区域 经济 东强西弱的总体特 征 ；东、 有
中、西部 国有 、私营和外商投 资工业企业经济发展呈现 出各 自的特征。 ［ 关键词） 工业企业经济 所有制 区域差异 因子分析
第７ （ 期 总第 ２３ ） １期
２ １ 年 ７月 ０１
工 业技 术 经 济
ｏ Ｉｄ ｓ ｉｌ ｅ ｈ ｏ ｇｃ ｌ ｃ ｔ ｌ ｓ ｆ ｎ ｕ ｔ ａ ｃ ｎ ｌ ｉａ Ｅ ｏｌ ｍｃ ｒ Ｔ ｏ ＇ ｏ
Ｎ ． Ｑ ｏ ７（
，Ｎ ．１０
因子 分 析 法 在 不 同所 有 制 工 业 企 业 经 济 发 展 评 价 中 的应 用
工 业 技 术 经 济
ｏ Ｉｄ ￣ ａ ｅｈ ｏｏ ｌ ｌ ｅ ｎｍｉｓ ｆｎ ｕ ｌ ｅｎ ｌｚｅ ｏ ｏ ｅ Ｔ ａＥ
Ｎ ．（ ｅｅｌ ｏ １） ０ Ｇｎｒ ，Ｎ ． ３ ７ ａ ２
Ｊｌ ．０ １ ｕｙ２ １
度 的主观 成 分 ，容 易 引 发 争 议［ 。为 了克 服专 家 调查 法本 身存 在 的主 观性 ，本 文 拟采 用 客 观 赋权 法对 不 同所 有 制 工 业 企业 经 济效 益 进 行 评价 ，在
底呈现什么样的特征？再次，区域经济是 由各种
经济 成分 构成 的 多元 经 济共 同体 ，坚持 以公有 制 为 主体 、多种经 济 成分 共 同 发展 是 推进 区域经 济
发展 的根本 指导 方针 。结 合 区域经济发 展 的现 状 ， 国有 、私 营、外 资 经济 相互 之 间在发 展 速度 上 是 否存在一 定 程 度 的 不协 调性 ？带 着 以上 问题 ，本
基于因子分析的私营工业企业经济效益研究
２． 营 工业 企 业 行 业经 济 效 益 的 因子 分析 私
如 果 仅 从单 项指 标 来 多 侧 面地 分 析 企 业 的 经 济效 益 ， 一方 面
无 法确 定 行 业 经 济 效 益 的优 劣 ，另 一 方面 若 引入 的指 标 之 间有 一
耐酝透
薹 赫
产 业 经 嘉
吃应 该集中布局 ，建设规划好鼓楼夜市 ，使之成为一个景观。此 外也 对饮食建筑景观进行规划。开封 的饮食建筑景观 突出宋代建 筑的特色 ， 开封饮食业打造鲜 明形象的关键之一 。因此开封 的 是
一
基于因孑分祈的 乖营工业企业经ｉ效益研究 厶 斋
唐 国华 南华工商学 院
引 言 经 过 近 三 十 年 的社 会 主义 市 场 经 济 建 设 ，现 阶段 我 国形 成 了
一
些酒店必须很好地和历史相结合 ， 神形兼备地体现宋代东京建
筑特色 ，才能有别于其他城市和地区的食文化旅游 ， 使游 客在开
封能够体验到一种厚重的宋文化饮食就餐环境 。 其次特色旅游饮食 的开发规划。开封旅游餐饮文化要做 大做 强 ，开发具有开封本地 特色 的饮食文化品种是关键 。为此对开封
ｊ ，
国历史上第一个平民宰 相 ，精于烹饪 ．后人尊其为 “ 烹饪鼻祖” ． 产 效 率 等 方 面 ，标 志 着 我 国 工 业 企 业 经 济 效 益 评价 体 系 的进 步 。 可以利用伊尹举办伊尹 国际饮食文化节 ．招徕吸引更多游客。同
时也要兴建开封的美食街和办好鼓楼夜市 ，使旅游者可 以尽情领 略当地 的美食 。三是开发生产开封饮食 文化商 品 把开封代表菜 肴、食点作为重要土特产和旅游商品进行 开发生产 ，做成系列化
我国工业企业经济效益综合分析
我国工业企业经济效益综合分析摘要：本文运用因子分析方法，按行业对全国规模以上工业企业的经济效益进行综合评价和分析，计算结果显示运营能力、生产效率、赢利能力和销售能力是构成企业综合经济效率的重要因素，其中运营能力偏低是阻碍行业企业综合经济效率提高的主要因素。
关键词：工业企业；因子分析；经济效益经济效益是衡量经济活动的最终指标，企业经济效益的好坏不仅关系到企业自身的发展，而且也影响着国家竞争力与人民生活水平的提高。
一、企业经济效益评价指标体系（一）企业经济效益的概念企业的经济效益，就是企业在经济活动中所取得的劳动成果与劳动消耗的比值，即企业的生产总值同生产成本之间的比例关系。
用公式表示：经济效益＝生产总值/ 生产成本。
对企业经济效益的评价主要依靠对企业财务指标的分析，实质就是对企业的偿债能力、赢利能力、营运能力等指标的评价。
从生产经营角度分析，经济效益可用资产报酬率、权益报酬率等指标反映；从物化劳动效果角度分析，经济效益可用销售利税率、成本费用利税率、固定资产生产率和流动资产周转率等指标反映；而从活劳动效果角度分析，经济效益可用全员劳动生产率和人均利税率等指标反映。
这些指标大多是依据财务报告数据计算出来的。
（二）评价指标体系对企业经济效益因素分析，一是从资金占用和资金周转的角度，分析影响经济效益的资金因素；二是从原材料、工资、费用等支出角度，分析影响经济效益的成本因素。
此外，还要把企业自身的微观经济效益与全社会的宏观经济效益联系起来，把当前的经济效益与长远经济效益结合起来。
1995年财政部公布了《企业经济效益评价体系》10项指标，国家统计局1998年制定了一套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、产品销售率和资产负债率七大指标，改变了过去采用产值和产量等单一指标考核的状况；2002 年财政部、国家经贸委、中央企业工委、劳动保障部、国家计委制定了关于《企业效绩评价操作细则(修订)》28 项指标。
苏、浙、沪制造业经济效益比较——基于因子分析法的研究
Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ａ ｍｏ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ，Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｈ ａ ｉ
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Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｆａ ｃ ｔ ｏ ｒ Ａｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
ＣＨＥ ＮＧ Ｃｕ ｉ ｆ ｅ ｎ ｇ，ＸＵ Ｈｕ ｌｉ ａ
的方向。
关 键 词 ：江 苏 ；浙 江 ；上 海 ；制 造 业 经 济 效益 ；因 子 分 析 法 中 图分 类 号 ：Ｆ １ ２ ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１ ０ ０ ０— ７ ６ ９ ５（ ２ ０ １ ３ ）１ ０— ０ ０ ８ ７— ０ ５
Ｃｏ ｍ ｐａ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｂ ｏ ｕｔ Ｅｃ ｏ ｎｏ ｍｉ ｃ ａ ｌ Ｂｅ ｎｅ ｉｔ ｆ ｏ ｆ Ｍａ ｎｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕｒ ｉ ｎｇ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗｅ ｓ ｔ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ．ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ａ ｌ ｂ ｅ ｎ ｅ ｉ ｆ ｔ ｏ ｆ ２ ９ ｍａ ｎ ｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ —
２ ０ ・ ｓ 年 第 ０ 期
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ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０— ７ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． １ ０ ． ０ ２ ０
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SPSS因子分析和主成分分析论文【范本模板】
基于因子分析的我国经济发展状况实证分析摘要：选取了2013年我国31个省、直辖市、自治区经济发展的10项指标作为研究对象,运用因子分析的方法,利用spss对数据进行计算，依据因子分析的结果对我国各省的经济发展做出综合评价，得出了这31各省份经济发展状况的综合排名，广东、江苏、山东、浙江、北京排在前5位，是中国各省、直辖市、自治区沿海经济发展较好的地区;甘肃、海南、青海、宁夏、西藏排在后5位，是西部地区经济发展较落后的地区，较为客观反映了中国各省、直辖市、自治区的综合经济实力，为中国各省、直辖市、自治区今后的经济发展提供了理论依据。
关键词：经济发展；因子分析；综合评价；主成分法一、引言我国地域辽阔,由于历史、地理位置及经济基础等原因，各地经济发展水平差异很大。
改革开放以来，特别是实施西部大开发、振兴东北地区等老工业基地、促进中部地区崛起、鼓励东部地区率先发展的区域发展总体战略以来，各地经济社会发展水平有了很大提高，人民生活也有了很大改善。
但区域发展不协调、发展差距拉大的趋势仍未根本改变。
本文从我国31 个省市自治区经济的发展视角入手，运用对应分析方法对我国各地区经济发展状况进行统计分析，用以说明我国各地区经济发展不协调的现状。
由于衡量各地区经济发展的指标有很多，故选取了比较有代表性的十个指标。
二、相关统计指标与数据的选取本文运用了因子分析的方法对我国31个省、直辖市、自治区的经济发展状况进行评价。
选取了10项经济指标：第一产业增加值（X1）；第二产业增加值（X2）；第三产业增加值（X3）;地方财政预算收入（X4)；地方财政预算支出（X5）；固定资产投资额（X6）；社会消费品零售总额（X7)；货物进出口总额(X8)；在岗职工平均工资（X9）;城乡居民储蓄年末余额（X10）.X2，X3，X4 反映的是经济总量中构成三大产业的不同增加值；X5,X6 反映的是地方财政预算收支；X7 反映的是居民的购买能力；X8反映的是对外贸易;X9，X10反映的是居民的收入与储蓄.本文数据资料来源于《中国统计年鉴》（2013年）,具体数据资料见表1。
我国工业行业综合竞争力影响因素分析——基于因子分析法
１ ． 关 于 工 业行 业 综 合 竞 争 力 评价 的影 响 因素 分 析
变成均值为 ０ 、 方差为 １ 的标准化变量 ， 即进行标准化变换 。
３ ９
理 论 与 方 法
ＭＡＲＫＥＴ Ｉ ＮＧ ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ
第 三 公 共 因子 ： 一０ ． ３ ９ Ｚ Ｘ ｌ 一 ０ ． １ ９ ５ Ｚ Ｘ ２ ＋ ０ ． １ ０ １ Ｚ Ｘ ３ ＋
０． １ ８ ８ ｚ Ｘ‘ ＋ ０． １ ５ ８ Ｚ Ｘ￣０． １ ４ ４ Ｚ Ｘ 内． ０ ３ ４ Ｚ Ｘ７ ＋ ０ ． ７ ４ ７ Ｚ Ｘｒ０ ． １ ６ ３ Ｚ Ｘ９
计 算各种指标间相关系数矩阵 ，利用因子分析方 法将 相 关性较强的几个变量归为同一类 ，每一类变量就成为一个 因
子， 以较少的几个因子反映原始资料的大部分信 息。 根据 Ｋ ｂ ｌ Ｏ样本 测度 ， Ｋ ＭＯ＝ ０ ． ７ ６ ５ ， ０ ． ７ ＜ Ｋ ＭＯ＜ ０ ． ８适合 作 因子分析 。 （ １ ） 建立行业综 合实力评价因子分析模 型 对我 国规模 以上 工业 企业所属 的 ３ ９个行业 的 ９个 指标
首先对逆指标资产负债率进行正向化处理 ， 用１ ０ ０ ％ 减资
产负债率 ， 即： 资产负债率正 向化指标＝ １ ０ ０ ％一 资产负债率 对指标进行无量纲处理 ， 对数据进行标准化 。就是把变量
根 据四个 因子所对应 的方差贡献率 及累计 方差贡 献率 ，
计算综合因子得分 ：
基于因子分析法的企业财务绩效评价研究
基于因子分析法的企业财务绩效评价研究作者：于舒洋来源：《今日财富》2021年第15期近几年随着我国制造业不断的发展，汽车行业的地位不断攀升。
某集团是我国一家汽车行业上市公司，销量一直处于领先位置。
但是随着我国经济的不断发展、新能源汽车的不断推行，某集团正面临着较大的生存挑战。
因而本文以谋集团2007—2018年的财务数据为分析对象，运用因子分析法对企业财务数据进行分类处理和综合分析。
同时在对某集团财务绩效进行评价的基础上，对该集团公司财务管理绩效能力提升路径和未来企业发展方向及战略规划给出了一些具体意见和政策建议。
一、引言近年来我国经济不断地飞速发展，国民经济也芝麻开花，人们的生活方式也变得多姿多彩，这些都推动着我国汽车行业的不断发展。
从数据中可以看出，自2012年至今，我国的汽车行业销量和净利润都在逐渐提高。
但是，在我国汽车行业正在昂首阔步时，我国还可能会面临国内汽车市场的需求达不到预期效果的问题，甚至有可能受到国外各种大牌汽车厂商的竞争威胁。
国内的汽车厂商们要想在如此关键的时刻找到新的出路，就一定要重视企业的绩效管理能力。
某集团目前是国内A股市场中最大的上市汽车公司。
该集团一直密切关注着汽车行业的发展趋势，不断地与客户寻求沟通，了解客户需求，致力于从传统制造型向全方位综合性供应商服务方向转变。
因此，本文选取该集团2007—2018年的数据，对其财务绩效评价进行分析，得出研究成果，为该集团提出一些意见和建议。
二、某集团财务绩效体系检验（一）实证分析过程及结果分析1.描述性统计量分析首先对该集团2007-2018年度财务数据表中均值和标准差的分析情况等8个指标进行描述性统计。
净利润增长率、应收账款周转率和存货周转率的标准差均大于1，可以看出该集团除了盈利能力及偿债能力以外的两大能力各指标在2007—2018年间有较大的差异。
除此之外，流动比率X7的均值约为1.12，，速动比率X8的均值约为0.97，说明企业资产的变现能力不是很强，偿债能力一般。
中国不同所有制工业企业经济效益差异性分析
及 区域差异 ， 为我 国工业所有制结构 的进 一步优 化提 供参考依据 。
关 键 词 工 业 企 业 所 有 制 因子 分 析 差异性
改革开放 以来 ， 国工业 所有制 结构发 生 了显著 的变化 。通过 所有 制多 元化 我 改革 ， 国经济逐渐 形 成 国有经 济 与非 国有经 济并 存 、 同繁荣 发 展 的局 面 。初 我 共 期， 国有经 济是我 国经济增 长 的 主要来 源 ，０年代 后期 ， ８ 国有经 济 开始低 迷 ， 集体
经济迅速发展。９ 年代以后 ， ｏ 集体经济逐渐萧条 ， 私营和外资经济开始崛起。随
着近年来 的 国企 改革 ， 国有 经济 又 重新 焕发 生 机①。此 外 ， 由于不 同 的基础 条 件 、
经济环境 、 改革开放 程度 、 区发展机会 ， 区域 不 同所有 制工 业 经济 的发展 具有 地 各
一
定 的不均衡性 。 目前对所 有制结构 的理论研 究主要集 中在微 观层 面所有制 结构
变动 的原因 ， 于宏 观方 面对 比研究 较少 。为 了探究 不 同所有 制 工业企 业 经济效 对
益 的差异 ， 本文采 用 因子分 析 方法 ， 立 指标 体系 ， ２０ 数据 为截 面 ， 建 以 ０９年 对全 国 及地 区不 同所有 制工业企业 经济效益 进行 评价 ， 揭示 不 同所 有制 工业 企业 经济 效
１２ ２
世界 经 济 与政 治论 坛
第 ３期
评 价工业 企业 经济 效益 的关键 在 于 科学 地 选 取指 标 和构 造 指标 体 系 ， 建 而 立 指标 体系 最为 重要 的是解 决指标 体 系 的科 学性 、 客观 性 、 表性 、 代 可操 作性 、 均
量指标与总量指标相结合等问题① 。依据现有可获得 的统计数据， 本文从三个
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基于因子分析的我国工业企业经济效益分析1.导言提高企业的经济效益是每个企业的最终目标，对企业的生存和发展都有重要的意义。
可是如何提高经济效益，对不同企业需要用不同的方法。
本文对我国工业企业的经济状况进行分析来比较不同工业企业的经济效益。
通过这种比较，可以找出各行业工业企业的不足，进而进行调整。
2.因子分析因子分析是主成分分析的推广，是利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵或协方差矩阵的内部依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的多个变量归结为少数几个综合因子的一种多元统计分析方法。
它把每个研究变量分解为几个影响因素变量，将每个原始变量分解成两部分因素，一部分是由所有变量共同具有的少数几个公共因子组成的，另一部分是每个变量独自具有的因素，即特殊因子。
因子分析的目的之一，简化变量维数。
即要使因素结构简单化，希望以最少的共同因素（公共因子），能对总变异量作最大的解释，因而抽取得因子愈少愈好，但抽取因子的累积解释的变异量愈大愈好。
在因子分析的公共因子抽取中，应最先抽取特征值最大的公共因子，其次是次大者，最后抽取公共因子的特征值最小，通常会接近0。
2.1因子分析数学模型：p i F a F a F a X i m im i i i ，，，， 212211=++++=ε其中，m F F F ，，， 21称为公共因子，i ε为错误！未找到引用源。
的特殊因子，只对相应的i X 起作用.该模型可用矩阵表示为错误！未找到引用源。
，这里⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=pm p p m m a a a a a a a a a A 212222111211，⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯⋯=p X X X X 21错误！未找到引用源。
，⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯⋯=p F F F F 21，⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋯⋯=p εεεε21错误！未找到引用源。
且满足p m <;公共因子之间、特殊因子之间、公共因子与特殊因子之间都是互不相关的.模型中的矩阵A 称为因子载荷矩阵;ij a 称为因子载荷,是第i 个变量在第j 个因子上的负载.2.2因子分析的适用条件：因子分析的目的是简化数据结构或找出基本的数据结构，因此使用因子分析的前提条件是原始数据各个变量之间应有较强的相关关系[3].在做因子分析前首先要检测数据是否适合做因子分析，除对原始数据的相关矩阵进行检验以便分析是否适合进行因子分析外，还可用以下统计量：(1)巴特莱特球体检验（Bartlett test of sphercity ）.统计量从检验整个相关矩阵出发，其零假设为相关矩阵为单位矩阵，如果不能拒绝该假设，说明原始数据不适合进行因子分析.(2)KMO 测度(Kaiser-Meyer-Olkin-Measure of Sampling Adequacy).该测度是从比较原始变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小出发，其值变化范围从0到1. 当所有变量之间的偏相关系数的平方和远远小于简单相关系数的平方和时，KMO 值接近1.KMO 值较小时，表明原始变量不适合做因子分析.通常按照以下的标准解释该指标值的大小：0.9及以上，非常好；0.8及以上，好；0.7及以上，一般；0.6及以上，差；0.5及以上，很差；0.5以下，不能接受.2.3因子分析步骤： 1．数据标准化： 由于各因素的量纲不同而导致统计结果与实际情况出现偏差是常见现象。
所以，在做分析之前，我们需要通过消除量纲，即数据标准化，再对标准化的数据进行分析。
这样得到的结果就比较接近实际情况了。
标准化后的变量均值为0，方差为1.2．计算因子载荷阵：本文使用主成分分析法求解因子载荷矩阵: a ． 计算样本相关系数矩阵 R .b ． 求R 的特征根021≥≥≥≥p λλλ 及对应的标准正交化特征向量p b b b ,,,21 .c ． 由于因子数目m 应小于原始变量个数p ，所以根据前m 个特征根和对应的特征向量来估计因子载荷矩阵：()m m b b b A λλλ,,,2211 =. 公共因子j F 的方差贡献是该因子在模型中所有负载的平方和,记为：22221pj j j j a a a V +++=由于数据已经被标准化，所以p 个变量的总方差为p ， p V j / 表示第j 个公共因子的方差贡献在所有方差中的比例.当提取出的公共因子的累积方差贡献率达到或超过85 %时,就可以用提取的公共因子代表原来的变量来研究问题. 3．旋转并解释因子：初始因子的综合性太强,难以找出因子的实际意义,因此需要通过旋转坐标轴使负载尽可能向±1 ，0 的方向靠近，从而降低因子的综合性 ，使其实际意义凸现出来.正交旋转方法最常用的方法是最大方差旋转法，使得每个变量仅在一 个公共因子有较高的负载，在其余的公共因子上的载荷比较小，直多达到中等大小.因此在后面的分析中采用了这种方法.旋转完成后, 按照负载绝对值的大小,解释公共因子的实际含义[5].4．计算各公共因子得分：在因子分析模型ε+=AF X 中，如果不考虑特殊因子的影响，当p m =且A 可逆时，可以方便地计算X A F 1-=，即因子得分.但因子分析模型在实际应用中要求p m <， 因此不能精确地计算出因子得分，只能对因子得分进行估计Fˆ.估计因子得分常用的方法为汤姆逊回归法，公式为:X R A F1ˆ-'=其中R 为X 的相关系数矩阵,并称矩阵1-'=R A W 为因子得分系数矩阵[5].5．以提取的各公共因子的方差贡献率占提取公共因子的总方差贡献率的比重作为权重，将各公共因子得分进行加权汇总，计算各样本的综合得分.3. 基于工业企业主要经济效益指标的分析1.选取2009年中国统计年鉴中的“按行业分规模以上工业企业主要经济效益指标”，对不同工业企业进行分析。
利用SPSS 软件，对数据进行处理和分析，得到下面的结果。
2.对数据进行标准化处理，处理后的数据为：…… …… …… …… …… ……标准化后的变量均值为0，方差为1.3.对数据进行Bartlett 检验和KMO 检验，结果见下图：KMO and Bartlett's Test aKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .580 Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square 65.162df 10 Sig..000a. Based on correlations从上图我们可以看出，KMO的测度值为0.58，Bartlett球体检验的P 值为0.000，基本可以认为该数据对因子分析适用.4.计算特征根和方差贡献率Total Variance ExplainedComponent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared LoadingsTotal% ofVariance Cumulative % Total% ofVariance Cumulative %1 2.362 47.234 47.234 2.362 47.234 47.2342 1.143 22.859 70.093 1.143 22.859 70.0933 1.006 20.127 90.220 1.006 20.127 90.2204 .277 5.540 95.7605 .212 4.240 100.000由以上特征根与方差贡献率表可以看出：提取三个因子累计方差率超过87.5%，这时已经将原数据中的大部分信息提取出来，因此我们选取三个公因子。
5.公因子命名通过最大方差法旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵如下：Rotated Component Matrix aComponent1 2 3Zscore(总资产贡献率) .895 .123 .145Zscore: 资产-.907 .222 -.073Zscore(流动资产周转次数) .011 -.008 .987Zscore(工业成本费用利润) .852 .198 -.277Zscore(产品销售率) .038 .989 -.010Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 4 iterations.在上图中，我们可以看到因子1在总资产贡献率和工业成本费用利润上有较大载荷阵。
这两个经济因素可以用来衡量工业企业的利润所得，所以把该因子命名为利润因子。
因子2在资产（负债率）和产品销售率上有较大载荷阵。
这个两个因素用来说明企业的产品和资产的运转能力，所以命名为运转因子。
因子3在流动资产周转次数上有较大载荷阵，而周转次数越多，说明企业的流通性越好，所以把该因子命名为流通性因子。
6.因子得分以及排名由软件得到的因子得分系数矩阵为：Component Score Coefficient MatrixComponent1 2 3Zscore(总资产贡献率) .379 .083 .150Zscore: 资产-.399 .244 -.062Zscore(流动资产周转次数) .014 .051 .920Zscore(工业成本费用利润) .353 .130 -.238Zscore(产品销售率) -.028 .920 .051Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Component Scores.根据上表得到旋转后的因子得分表达式为：F1=0.379x1−0.399x2+0.014x3+0.353x4−0.028x5F2=0.083x1+0.244x2+0.051x3+0.130x4+0.920x5F3=0.150x1−0.062x2+0.920x3−0.238x4+0.051x5根据以上因子表达式可以计算出我国各行业工业企业各公因子上的得分及排名，以提取的各公共因子的方差贡献率占提取公共因子的总方差贡献率的比重作为权重,将各公共因子得分进行加权汇总,作为样本的综合得分.F=λ1λi5i=1F1+λ2λi5i=1F2+λ3λi5i=1F3得分及排名如下：行业F1 因子1排名F2因子2排名F3因子3排名F 综合排名煤炭开采和洗选业0.09228 13 0.198 13 -0.88386 37 -8.90429 19 石油和天然气开采业 1.84951 2 1.87851 3 -0.63778 31 117.4647 2 黑色金属矿采选业0.71586 4 -2.58198 39 -0.49465 27 -35.1637 34 有色金属矿采选业0.79122 3 -1.35666 37 -0.12345 21 3.876333 12 非金属矿采选业0.65595 6 -0.9701 35 0.78925 6 24.69288 6 其他采矿业0.40928 8 -0.54579 32 4.69705 1 101.3918 3 农副食品加工业-0.0558 16 0.13206 17 1.15664 4 23.66236 7 食品制造业0.32429 10 -0.17073 22 0.25188 9 16.48441 8 饮料制造业0.52089 7 -0.49449 31 -0.32005 26 6.858848 10 烟草制品业 4.83192 1 1.74935 4 -0.65834 32 254.9705 1 纺织业-0.47704 29 0.14883 16 0.04031 13 -18.3193 24 纺织服装、鞋、帽制造业0.03048 14 -0.49128 30 0.20241 10 -5.71659 17 皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业0.1381 12 -0.19725 23 0.41049 7 10.27593 9 木材加工及木、竹、藤、棕、0.39425 9 -0.44145 28 1.17953 3 32.27105 5 家具制造业-0.15678 20 0.1907 14 0.1746 11 0.46791 14 造纸及纸制品业-0.47804 30 0.42025 9 -0.23448 25 -17.6927 23 印刷业和记录媒介的复制0.19677 11 -0.33163 27 -0.51601 28 -8.67195 18 文教体育用品制造业-0.20194 22 0.17053 15 0.12093 12 -3.20645 16 石油加工、炼焦及核燃料加工业-0.03405 15 1.29968 5 1.48942 2 58.07797 4化学原料及化学制品制造业-0.3263 26 -0.21089 24 -0.03572 18 -20.9522 25 医药制造业 0.71001 5 -2.30275 38 -0.76191 34 -34.4362 33 化学纤维制造业 -0.85318 35 1.02639 7 -0.21678 23 -21.2003 26 橡胶制品业 -0.19465 21 0.43739 8 0.03352 14 1.478744 13 塑料制品业 -0.20298 23 -0.29244 26 -0.06899 19 -17.661 22 非金属矿物制品业 -0.06165 17 0.0152 19 0.00308 16 -2.50255 15 黑色金属冶炼及压延加工业 -1.09349 38 0.28851 10 -0.07088 20 -46.4818 37 有色金属冶炼及压延加工业-0.70196 32 -0.00751 20 -0.00051 17 -33.3385 31 金属制品业 -0.30774 24 -0.60037 33 -0.18706 22 -32.0246 30 通用设备制造业 -0.38142 27 -0.04913 21 -0.58786 30 -30.9708 29 专用设备制造业 -0.4449 28 -0.23166 25 -0.8212 35 -42.838 36 交通运输设备制造业 -0.58387 31 0.24361 12 -0.7253 33 -36.6079 35 电气机械及器材制造业 -0.32103 25 -1.16545 36 -0.5539 29 -52.9527 38 通信设备、计算机及其他 -0.7385 33 0.24529 11 -0.22794 24 -33.8631 32 仪器仪表及文化、办公用 -0.12992 19 0.04827 18 -0.85275 36 -22.1963 27 工艺品及其他制造业 -0.06878 18 -0.48921 29 0.01808 15 -14.0677 21 废弃资源和废旧材料回收加工业 -0.9822 37 1.19755 6 0.27335 8 -13.5172 20 电力、热力的生产和供应业-1.22224 39 2.05159 1 0.84127 5 6.097384 11 燃气生产和供应业 -0.86893 36 1.92666 2 -1.32145 38 -23.5983 28 水的生产和供应业-0.7734334-0.7375734-1.3809539-81.186439上表显示了详细的各因子在不同工业行业中的得分及排名，还有综合得分和排名。