重庆市批发和零售业行业竞争力研究

重庆市批发和零售业行业竞争力研究近年来，重庆市积极打造商业环境，搭建商业平台，批发业和零售业竞争力逐步提高。本文运用批发业和零售业各小类行业限额以上法人单位经营和财务等相关指标，采用因子分析法，衡量各行业在行业规模、经营能力、盈利能力、发展能力等方面的能力，对重庆市批发和零售业各小类行业的综合竞争力进行客观评价。

一、行业竞争力评价模型指标选取

根据2012年重庆市限额以上批发和零售业法人单位相关经营和财务数据，分行业小类进行数据汇总，考虑到影响各行业企业经营和发展的各项因素，初步挑选了22个备选指标作为入选行业综合竞争力评价体系的原始指标，分别对批发业和零售业各小类行业竞争力进行分析。

（一）实力指标

1.规模指标

（1）市场份额。各行业全年销售额分别占批发业和零售业全年销售额的比重，用以反映各行业在市场中的占有率。

（2）从业人员比重。各行业年末从业人员数分别占批发业和零售业年末从业人员数的比重，反映各行业吸纳劳动力的能力。

2.资源指标

（1）店铺资源。单位营业面积销售额、单位营业面积利润额：反映各行业在单位面积上的经营规模和盈利能力。

（2）人力资源。人均销售额、人均利润额：反映各行业平均每个劳动力创造的价值。

（二）财务指标

1.偿债能力指标

偿债能力是指企业偿还到期债务的能力，用以说明企业的财务状况、债务负担和风险程度。

（1）资产负债率=负债总额÷资产总额×100%，反映企业总资产结构，以及企业资产对债权人权益的保障程度；

（2）流动比率=流动资产÷流动负债×100%，反映企业偿还短期债务的能力；

（3）速动比率=速动资产÷流动负债×100%，反映企业偿还紧急债务的能力；

（4）固定资产比率=固定资产÷所有者权益×100%，反映固定资产占股东权益的比例。

2.资产质量指标

资产质量指标是指通过对资产负债表的资产进行分析，了解企业资产质量状况，分析企业变现能力

（1）总资产周转率=主营业务收入÷平均资产总额×100%；

（2）流动资产周转率=主营业务收入÷平均流动资产×100%；

（3）存货周转率=主营业务成本÷平均存货×100%；

（4）应收账款周转率=营业收入÷应收账款平均余额×100%；

（5）管理费用率=管理费用÷主营业务收入×100%。

前四个指标分别从总资产、流动资产、存货和应收账款四个层面反映资产的周转情况，管理费用率用于考察企业的管理效率。

3.盈利能力指标

盈利能力是指企业获取利润的能力，是企业各方面关心的中心问题，是经营者经营业绩和管理效能的集中表现。

（1）总资产报酬率=（利润总额+利息支出）÷平均资产总额×100%，反映企业的资产利用效益；

（2）净资产收益率=净利润÷净资产×100%，反映企业自有资本获取收益的能力；

（3）主营业务利润率=主营业务利润÷主营业务收入×100%，反映企业的盈利能力和市场竞争力；

（4）成本费用利润率=利润总额÷成本费用总额×100%，反映企业为取得利润而付出的代价。

（三）发展能力指标

通过近3年的数据考察各行业企业的资产增值情况、收入增长情况及利润增长情况，能够大致判断行业的变化趋势。涉及的指标分别为近三年总资产平均增长率、近三年主营业务收入增长率和近三年主营业务利润平均增长率。

二、实证模型的构建

（一）冗余指标的剔除

首先分别对批发业和零售业的22个指标进行因子分析,通过观测各变量共同度大小对冗余指标进行剔除。通过反复试算,判定变量共同度小于0.8的指标为冗余指标,批发业共筛选剔除了3项冗余指标、零售业剔除了2项冗余指标。具体剔除过程如表1、表2所示。

表1 批发业冗余变量剔除过程

表2 零售业冗余变量剔除过程

批发业：第一步,对22个指标建立因子分析模型后,发现有2个指标的共同度低于0.8,予以剔除。第二步,对剩余的20个指标作第二次因子分析,提示有1个变量的共同度低于0.8 ,再次剔除。用剩余的19个指标进行因子分析,结果表明全部变量的因子共同度均高于0.8 ,冗余指标已经全部剔除，使用这19个指标建立模型1。

零售业：对22个指标建立因子分析模型后,发现有2个指标的共同度低于0.8,予以剔除。对剩余的20个指标作第二次因子分析, 结果表明全部变量的因子共同度均高于0.8 ,冗余指标已经全部剔除。在此基础上建立模型2。

（二）模型的建立和分析

对剔除冗余指标后的变量构建因子模型并进行分析：

1.因子模型的适用性检验

对模型采用KMO和Bartlett 检验,由于KMO值代表的是偏相关性检验，因此要重点关注Bartlett 的检验结果。Bartlett 球度检验值分别为867.565和732.021，概率值P=0，远远小于0.05，说明变量间存在明显的相关性，适合用因子分析方法。

表3 KMO检验和Bartlett球形度检验结果（批发业）

表4 KMO检验和Bartlett球形度检验结果（零售业）

2.因子模型的效度检验

如表5所示,模型1中，基于过程内定取“特征值大于1”的规则,factor过程提取了前6个因子, 其特征值共占去方差的88.7%(一般约定大于85 %)。如表6所示，模型2中，前7个因子的特征值占去方差的88.7%，基本认为前7个因子提供了原始数据的大部分信息。

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3.主因子分析

通过初始因子载荷矩阵表可以看出模型1和模型2选取的各个因子在各变量上的载荷差别不大，难以解释其含义，所以需采用因子旋转进行修正，使载荷矩阵每列或行的元素平方值向0 和1 两极分化。表7、表8是旋转后的各变量因子载荷分布表，前3个公共因子中27项指标的因子载荷基本高于0.7，表明因子和原始变量高度相关。

表7 因子载荷分布表（批发业）

表8 因子载荷分布表（零售业）