基于因子分析法的上市公司经营绩效实证分析(2)

　　因子分析要求变量之间具有较强的相关性，如果相关系数大部分都小于0.3，意味着这些原始变量不太适合用因子分析法进行分析。在进行相关分析之前，需要将原始数据标准化。上述指标不存在标准化问题，但指标之间存在正指标（X5-X17）、负指标（X4）和适度指标（X1、X2和X3）的区别，因此应将负指标和适度指标正向化，负指标对其求倒数，适度指标通过公式-X-K将其正向化，X为适度指标的值，K为适度值，根据经验，X1、X2和X3的适度值分别为2、1和0.5。

　　（二）适用性检验

　　因子分析适用性检验方法为KMO和Bartlet检验，见表2。KMO值为0.661>0.6，因子分析效果较好；Bartlett球检验值为1909.333，相应的Sig值小于给定的显著性水平0.001，拒绝原假设，认为选择的变量适合作因子分析。

　　（三）因子提取

　　确定因子数通常有以下两个标准：一是根据因子数大于1的特征确定；二是根据累计方差贡献率大于0.85的特征根的个数为因子个数。基于以上标准和表3，前五个因子的方差贡献率依次递减，累积贡献率达到88.882%（>85%），因此选前五个因子为主因子。

　　（四）因子经济解释

　　根据表4，我们可以看出因子覆盖了反映企业经营绩效的5个维度。第一主因子F1在流动比率、速动比率和有形净值债务率具有较高的载荷，这3个指标都是反映企业的偿债能力，所以将F1命名为偿债因子；第二主因子F2在资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率具有较大的载荷，这3个指标都是反映企业的盈利能力，所以将F2命名为盈利因子；第三主因子F3在总资产周转率、股东权益周转率和流动资产周转率具有较大的载荷，这3个指标都是反映企业的营运能力，所以将F3命名为营运因子；第四主因子F4在盈余现金保障倍数和营业收入现金比率具有较高的载荷，这2个指标都反映企业的现金流量能力，所以将F4命名为现金流量因子；第五主因子F5在资本积累率和总资产增长率具有较高的载荷，这2个指标都反映企业的发展能力，所以将F5命名为发展因子。

　　（五）因子得分及排名

　　确定因子变量后，每个样本数据都得到了因子得分。主因子的得分函数系数为因子得分系数矩阵。根据SPSS17.0输出的因子得分矩阵，可得出各因子得分函数为：

　　F1=0.261X1+0.254X2+0.173X3-0.259X4+…+0.004X14-0.189X15+0.01X16+0.083X17

　　F2=0.049X1+0.036X2-0.019X3-0.036X4+…-0.065X14+0.078X15+0.045X16-0.082X17

　　F3=-0.008X1-0.065X2+0.037X3+0.075X4+…+0.07X14+0.074X15-0.074X16-0.038X17

　　F4=0.046X1+0.051X2+0.102X3-0.065X4+…+0.033X14+0.075X15+0.376X16+0.557X17

　　F5=-0.062X1-0.035X2+0.036X3+0.028X4+…+0.563X14-0.133X15-0.066X16+0.108X17

　　以各因子的方差贡献率为权重，将F1、F2、F3、F4、F5作为自变量，即形成了新的综合绩效指标（F）。主因子的协方差为0，即F1、F2、F3、F4、F5不相关。

　　F=H1F1+H2F2+H3F3+H4F4+H5F5=0.25575F1+0.24703F2+0.16673F3+0.11389F4+0.10542F5

　　使用综合得分的评价方法，求得2011年信息技术行业上市公司的综合经营绩效得分（以排名前十家为例）。见表5。

　　（六）结果分析

　　从表5我们可以得出以下结论：