全國各地區(qū)國有及國有控股工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟效益的綜合財務(wù)分析

【摘 要】根據(jù)2011年最新統(tǒng)計資料，采用主成分分析及聚類分析的方法，本文選取了6個財務(wù)指標，對全國各地區(qū)國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟效益進行綜合評價。

【關(guān)鍵詞】主成分分析；聚類分析；國有工業(yè)企業(yè)；經(jīng)濟效益

近年來，國家出臺了一系列促進國有企業(yè)改革和脫困的政策措施，加大了改革的力度。各地區(qū)、各部門和各企業(yè)認真貫徹黨中央、國務(wù)院的部署，做了大量扎實有效的工作。實踐證明，中央采取的一系列政策措施是正確的，其效應(yīng)正在進一步顯現(xiàn)。同時，也要看到，國有企業(yè)經(jīng)濟效益的提高是恢復(fù)性的，進一步提高的難度還很大，而且各地區(qū)國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟運行情況也存在著較大的差異。本文根據(jù)最新統(tǒng)計資料，對全國31個省、市、自治區(qū)及直轄市的工業(yè)企業(yè)進行了綜合的財務(wù)分析和經(jīng)濟效益評價，旨在為國有企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供重要的參考依據(jù)。

一、指標體系的構(gòu)建

綜合分析要求指標體系具有代表性、綜合性、系統(tǒng)性，本文從財務(wù)分析的角度，主要考慮企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運能力，進而衡量企業(yè)的經(jīng)濟效益。據(jù)此，選取了以下六個財務(wù)指標：（1）工業(yè)總產(chǎn)值（億元），指工業(yè)企業(yè)在報告期內(nèi)生產(chǎn)的工業(yè)產(chǎn)品總量。（2）總資產(chǎn)貢獻率（%），是反映企業(yè)全部資產(chǎn)的獲利能力、評價和考核企業(yè)盈利能力的核心指標，是企業(yè)經(jīng)營業(yè)績和管理水平的集中體現(xiàn)。（3）資產(chǎn)負債率（%），這是反應(yīng)企業(yè)長期償債能力的分析指標，指企業(yè)全部負債總額與全部資產(chǎn)總額的比率。（4）流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)（次/年），企業(yè)營運能力指標體系其中之一，反映流動資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度，周轉(zhuǎn)速度越快，會在一定程度上增加企業(yè)的盈利能力。（5）工業(yè)成本費用利潤率（%），這個指標體現(xiàn)的是所得與所費的關(guān)系，其數(shù)值越大，則所費相等的情況下所獲得的報酬就越高，是反映企業(yè)獲利能力的財務(wù)指標之一。（6）產(chǎn)品銷售率（%），產(chǎn)品銷售率指報告期工業(yè)銷售產(chǎn)值與同期全部工業(yè)總產(chǎn)值之比，是反映工業(yè)產(chǎn)品已實現(xiàn)銷售的程度，分析工業(yè)產(chǎn)銷銜接情況，研究工業(yè)產(chǎn)品滿足社會需求程度的指標。

二、基于主成分的聚類分析綜合評價的原理

主成分分析是考察多個變量間相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計方法。它是研究如何通過少數(shù)幾個主分量來解釋多個變量間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。它常被用來尋找判斷某種事物或現(xiàn)象的綜合指標，并且給綜合指標所包含的信息以適當?shù)慕忉專瑥亩由羁痰慕沂臼挛锏膬?nèi)在規(guī)律。也就是說，從原始變量中導出少數(shù)幾個主分量，使它們盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此間互不相關(guān)。也就是將給定的一組變量X1，X2，…，Xk通過線性變換，轉(zhuǎn)換為一組不相關(guān)的變量Y1，Y2，…，Yk。在這種轉(zhuǎn)換中，保持原變量的總方差不變，同時，使Y1具有最大方差，稱為第一主成分；Y2具有次大方差，稱為第二主成分。依此類推，就可以轉(zhuǎn)換出k個主成分。一般來說，如果前q（q

三、實例分析

本實例是全國全國各地區(qū)國有及國有控股工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟效益的綜合財務(wù)分析，數(shù)據(jù)來源于2011年中國統(tǒng)計年鑒中各地區(qū)國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的主要經(jīng)濟指標。首先對這些數(shù)據(jù)進行主成分分析，得到如下表1。

表1 全部解釋方差表（Total Variance Explained）

表1按順序給出了六個主成分所對應(yīng)的方差，方差越大對總變量的貢獻也就越大。由每個因子對方差的解釋項可見，第一因子解釋的方差為2.085，貢獻率為34.744%，依此類推。從累計貢獻率來看，我們提取前三個主成分，即可概括原變量的絕大部分信息。而且主成分分析的結(jié)果輸出也顯示，這三個主成分是相互獨立的。

表2 主成分載荷矩陣（Component Matrix）

從主成分載荷矩陣可以看出，工業(yè)總產(chǎn)值、總資產(chǎn)貢獻率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)在第一主成分（F1）上有絕對值較大的載荷系數(shù)，工業(yè)成本費用利潤率在第二主成分（F2）上有絕對值較大的載荷系數(shù)，而資產(chǎn)負債率、產(chǎn)品銷售率在第三主成分（F3）上有絕對值較大的載荷系數(shù)。這三個主成分綜合起來能夠反應(yīng)指標體系所包含的信息，所以說這種主成分分析是合理的。但需要注意的是，F(xiàn)1、F2、F3這三個主成分并沒有實際的含義。

表3 主成分得分系數(shù)矩陣（Component Score Coefficient Matrix）

根據(jù)該矩陣以及各個變量的觀測值可以得到這三個主成分的得分，表達式為：

F1=0.389X1+0.060X2-0.064X3+0.349X4-0.180X5+0.541X6，

F2=-0.117X1+0.511X2-0.001X3+0.151X4+0.565X5-0.109X6，

F3=0.122X1+0.167X2+0.765X3+0.149X4-0.179X5-0.400X6。其中X1～X6依次代表得分系數(shù)矩陣中出現(xiàn)的六個財務(wù)指標，但是為了消除量綱的影響，這些指標已經(jīng)經(jīng)過了標準化。根據(jù)三個主成分各自的得分進行聚類分析，聚類方法采用的是層次聚類中的組間連接法，即依據(jù)不同類之間個體的距離的平均值，進行類別合并。利用SPSS輸出聚類過程表以及樹形圖和冰柱圖。

表4 Cluster Membership

從聚類結(jié)果可以看出，全國31個國31個省、市、自治區(qū)及直轄市的國有及國有控股工業(yè)企業(yè)分為五類，第一類為{北京}，第二類為{天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、安徽、江西、河南、湖北、遼寧、吉林、重慶}，第三類為{山西、湖南、內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏}，第四類為{黑龍江、新疆}，第五類為{西藏}。

四、結(jié)果解讀

第一類中的北京作為我國首都，是全國政治、經(jīng)濟、文化的中心，其經(jīng)濟發(fā)展水平一直遙遙領(lǐng)先，而國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟效益在很大程度上取決于區(qū)域的總體經(jīng)濟運行情況。而且，北京匯集了眾多央企，其規(guī)模優(yōu)勢也是其他地區(qū)無可比擬的。第二類中除了遼寧、吉林是東北三省其二，重慶是西部唯一一個直轄市之外，剩余的12個省都分布在我國的中東部地區(qū)。中東部是我國的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，資源優(yōu)勢明顯。第三類則為西部個省，以及中部的山西、湖北兩省。西部地區(qū)的發(fā)展相對較緩，雖然我國一直在進行西部大開發(fā)戰(zhàn)略，但是由于資源、科技等各方面的因素影響，西部的工業(yè)企業(yè)發(fā)展相對落后。第四類為東三省中的黑龍江和西部的新疆維吾爾自治區(qū)，第五類為西藏回族自治區(qū)。雖然國家對于自治區(qū)的政策一直是有所傾斜，但是，由于這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展一直落后于其他地區(qū)，所以，國有工業(yè)企業(yè)效益也并不太可觀。從總體來看，本文的分析結(jié)果基本符合實際，但是，由于指標選取的不同，可能導致不同的分析結(jié)果。所以，本文的實證分析只是從宏觀上國有工業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟效益水平進行評價，排出它們的優(yōu)劣，進而在一定程度上對各企業(yè)發(fā)展自己的工業(yè)經(jīng)濟起到幫助作用。

2011年以來，中央采取了擴大內(nèi)需、促進增長的政策，改善了企業(yè)的外部環(huán)境；針對當前經(jīng)濟運行中出現(xiàn)的一些國內(nèi)有效需求不足、出口下降等新情況，中央出臺了宏觀調(diào)控的綜合性對策，為加快國有企業(yè)改革和脫困，采取了債權(quán)轉(zhuǎn)股權(quán)、增加技改貼息、加快社會保障體系建設(shè)等一系列針對性很強的措施。所以，國有企業(yè)上半年的經(jīng)濟效益呈現(xiàn)大幅度增長。在這些政策的有效支持下，國有企業(yè)改革和發(fā)展的良好勢頭一定能夠保持下去。

參 考 文 獻

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