【摘要】 文章通過(guò)因子分析，建立企業(yè)發(fā)展能力的財(cái)務(wù)綜合評(píng)價(jià)體系，選取了A股上市房地產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，最終得出房地產(chǎn)企業(yè)發(fā)展能力綜合排名情況。
　　【關(guān)鍵詞】 發(fā)展能力； 因子分析； 主成分分析； 財(cái)務(wù)指標(biāo)
　　
　　一、引言
　　
　?。ㄒ唬┢髽I(yè)發(fā)展能力概述
　　企業(yè)發(fā)展能力是指企業(yè)未來(lái)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展?jié)撃埽峭ㄟ^(guò)自身的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，不斷擴(kuò)大積累而形成的。最終表現(xiàn)為能夠不斷為股東創(chuàng)造財(cái)富，不斷增加企業(yè)價(jià)值。所以，發(fā)展能力是企業(yè)持續(xù)發(fā)展和未來(lái)價(jià)值的源泉，是企業(yè)的生存之本、獲利之源。對(duì)企業(yè)發(fā)展能力的分析與評(píng)價(jià)有著很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。
　?。ǘ┭芯糠康禺a(chǎn)企業(yè)發(fā)展能力的重要性
　　房地產(chǎn)業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基本承載體，在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中具有重要的地位和作用。從總體上說(shuō)，房地產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中處于先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性、支柱性產(chǎn)業(yè)的地位。房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展是近年學(xué)界和業(yè)界關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)，我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與調(diào)控趨勢(shì)，跟宏觀經(jīng)濟(jì)及國(guó)家大政方針走向息息相關(guān)。所以，對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)的發(fā)展能力評(píng)價(jià)就顯得意義重大。
　　
　　二、因子分析的基本原理
　　
　　因子分析就是用少數(shù)幾個(gè)因子來(lái)描述多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個(gè)因子反映原資料大部分信息的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，用數(shù)學(xué)模型來(lái)表示為：
　　其中X是均值為零、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變量。F為因子變量或公共因子。A為aij的因子載荷矩陣，因子載荷aij就是第i個(gè)原有變量和第j個(gè)因子變量的相關(guān)系數(shù)，即在第j個(gè)公共因子變量上相對(duì)重要性，aij絕對(duì)值越大，則公共因子Fj和原變量Xj關(guān)系越強(qiáng)。
　　在研究中，還需要了解公共因子Fj的方差貢獻(xiàn)，即：
　　公共因子Fj的方差貢獻(xiàn)反映了該因子對(duì)所有原始變量總方差的解釋能力，其值越高，說(shuō)明因子重要程度越高。
　　因子分析模型中有多種確定公共因子變量的方法，本文用基于主成分分析法來(lái)確定公共因子，具體步驟如下：
　　
　　三、實(shí)證研究
　　
　　本文所采用反映企業(yè)發(fā)展能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)借鑒于國(guó)泰安所提供的數(shù)據(jù)，并且考慮到有些數(shù)據(jù)在實(shí)際中很難獲得，所以主要選取了8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，具體見(jiàn)表1。
　　限于篇幅，本文選取了2006年15家房地產(chǎn)上市企業(yè)作為樣本進(jìn)行研究，分析結(jié)果如表2。
　　表2給出了KMO檢驗(yàn)和Bartlett球度檢驗(yàn)結(jié)果。其中KMO值為0.358，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Kaiser給出的標(biāo)準(zhǔn)，KMO取值小于0.6，不太適合因子分析。Batrlett球度檢驗(yàn)給出的相伴概率為0.000，小于顯著性水平0.05，因此拒絕KMO檢驗(yàn)，認(rèn)為適合因子分析。
　　圖1為公共因子碎石圖。它的橫坐標(biāo)為公共因子數(shù)，縱坐標(biāo)為公共因子的特征值。可見(jiàn)前面3到4個(gè)公共因子的特征值變化非常明顯，因此說(shuō)明提取3到4個(gè)公共因子可以對(duì)原變量的信息描述有顯著作用。
　　表3是因子分析后因子提取和因子旋轉(zhuǎn)的結(jié)果。第二列式因子變量的方差貢獻(xiàn)（特征值），它是衡量因子重要程度的指標(biāo)。第四列是因子變量的累積方差貢獻(xiàn)率，可以看到前三個(gè)因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.056%，用其來(lái)反映原指標(biāo)的信息量可以認(rèn)為是有效的，也就說(shuō)原來(lái)的8個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)可以綜合成3個(gè)公共因子。此處的分析結(jié)果和圖1所表達(dá)的意思是相符的。
　　表4是按照方差極大法對(duì)因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果。第一個(gè)因子主要體現(xiàn)在凈資產(chǎn)收益率增長(zhǎng)率的和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率。第二個(gè)因子主要通過(guò)可持續(xù)增長(zhǎng)率、資本累積率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率來(lái)反映。第三個(gè)因子則主要是由固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)增長(zhǎng)率和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率來(lái)體現(xiàn)。
　　表5是因子得分矩陣。這是根據(jù)回歸算法計(jì)算出來(lái)的因子得分函數(shù)的系數(shù)，根據(jù)這個(gè)表格可以得到因子得分函數(shù)：
　　F1=0.001X1=0.064X2+0.049X3+0.089X4+0.339X5
　　+0.368X6+0.11X7+0.358X8
　　F2=0.308X1+0.381X2+0.459X4-0.032X5-0.028X6
　　+0.2X7-0.012X8
　　F3=0.065X1-0.097X2+0.392X3-0.191X4-0.066X5
　　-0.03X6-0.568X7+0.515X8
　　把各個(gè)公因子的特征值占所提取特征值之和的比例作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和得到房地產(chǎn)企業(yè)發(fā)展能力的財(cái)務(wù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)：
　　Y=0.497F1+0.336F2+0.167F3
　　因子分析法得到的企業(yè)因子得分和綜合指標(biāo)值排名情況見(jiàn)表6。
　　通過(guò)對(duì)3個(gè)公共因子進(jìn)行分析，可以得出萬(wàn)澤股份之所以綜合排名第一，主要是因?yàn)閮糍Y產(chǎn)收益率增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、可持續(xù)增長(zhǎng)率、資本累積率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率的增長(zhǎng)速度很快，但是營(yíng)業(yè)收入和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)的增長(zhǎng)卻相對(duì)較慢，排在最后一名。由此可以看出，萬(wàn)澤股份雖然營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)不高，但由于其非常重視成本控制，使其利潤(rùn)卻有較大的增長(zhǎng)。所以為了保證長(zhǎng)期的成長(zhǎng)能力，萬(wàn)澤股份在保持良好成本控制的前提下，應(yīng)該著重?cái)U(kuò)大銷售市場(chǎng)，提高其營(yíng)業(yè)收入。其他企業(yè)也可以通過(guò)類似的方法進(jìn)行研究和評(píng)價(jià)。
　　
　　四、結(jié)論
　　
　　通過(guò)上述實(shí)證研究，利用主成分分析模型對(duì)企業(yè)發(fā)展能力進(jìn)行分析，由此明確各個(gè)指標(biāo)之間的相互關(guān)系，為客觀、正確地選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)奠定基礎(chǔ)，而評(píng)價(jià)指標(biāo)的科學(xué)選取對(duì)最終真實(shí)反映競(jìng)爭(zhēng)力具有決定意義。通過(guò)該方法建立的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，不僅可以使企業(yè)自身了解本企業(yè)在某一行業(yè)中所處的位置，全方位地了解企業(yè)發(fā)展能力的狀況，而且可以通過(guò)對(duì)指標(biāo)的分析，了解企業(yè)自身的不足與缺陷，促進(jìn)企業(yè)優(yōu)化自身的資本結(jié)構(gòu)和組織管理，為改進(jìn)企業(yè)財(cái)務(wù)工作和優(yōu)化經(jīng)濟(jì)決策提供重要的財(cái)務(wù)信息。●
　　
　　【參考文獻(xiàn)】
　?。?］ Cengiz Kahram