基于因子分析的汽車行業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)

陳延壽，鐘兆秋

（湖北汽車工業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 十堰 442002）

基于因子分析的汽車行業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)

陳延壽，鐘兆秋

（湖北汽車工業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 十堰 442002）

以滬深兩地上市的27家生產(chǎn)汽車整車的公司為研究對(duì)象，以2012年年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，選取12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，包括9個(gè)正向指標(biāo)和3個(gè)適度性指標(biāo)，基于因子分析法，運(yùn)用SPSS軟件，對(duì)其經(jīng)營績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并根據(jù)綜合因子得分對(duì)這27家公司進(jìn)行分類，找出了影響汽車行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效的主要因素，為決策提供依據(jù)。

因子分析；績(jī)效評(píng)價(jià)；汽車行業(yè)；上市公司

汽車行業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的支柱行業(yè)，并且產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)，影響因素多且復(fù)雜。因此，采用何種指標(biāo)和方法來評(píng)價(jià)汽車行業(yè)發(fā)展水平，一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)?，F(xiàn)有的績(jī)效評(píng)價(jià)方法有很多，主要有杜邦財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)、經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）、平衡計(jì)分卡（BSC），另外人們還使用一些數(shù)學(xué)方法，諸如層次分析法（AHP）、模糊綜合評(píng)價(jià)、數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）和因子分析法，來進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。各種績(jī)效評(píng)價(jià)方法各自都存在優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，杜邦財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)法雖然能全面地反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，但不能反映企業(yè)經(jīng)營的其他方面，同時(shí)杜邦評(píng)價(jià)指標(biāo)也沒有考慮時(shí)間價(jià)值的問題；EVA能比較準(zhǔn)確地反映公司在一定時(shí)期內(nèi)為股東創(chuàng)造的價(jià)值，是對(duì)公司真實(shí)利潤的評(píng)定，但EVA只是單一財(cái)務(wù)指標(biāo)，無法評(píng)價(jià)非財(cái)務(wù)的情況，同時(shí)，EVA計(jì)算較復(fù)雜，適用范圍也存在局限性；BSC從多維度平衡評(píng)價(jià)公司的績(jī)效，是一套比較完整的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。但它需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)，主觀的賦權(quán)可能與實(shí)際情況存在差異；AHP是一種數(shù)學(xué)方法，它將定性和定量結(jié)合起來，同時(shí)這種方法簡(jiǎn)單靈活，應(yīng)用于績(jī)效評(píng)價(jià)有一定的優(yōu)勢(shì)。但AHP的要素選擇隨意性大，如果所選的要素不合理，則會(huì)降低其分析質(zhì)量；模糊綜合評(píng)價(jià)法也是一種數(shù)學(xué)方法，可以將一些邊界不清、不易定量的指標(biāo)定量化，但模糊綜合評(píng)價(jià)過程本身并不能解決評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性問題，而且模糊綜合評(píng)價(jià)的指標(biāo)很大部分也是主觀賦權(quán)的；DEA方法作為一種數(shù)學(xué)方法，在應(yīng)用于公司績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)有很多優(yōu)越性，不管是財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)還是綜合評(píng)價(jià)都可以適用，但DEA方法有處理復(fù)雜、評(píng)價(jià)結(jié)果不容易解釋等方面的質(zhì)疑。

相比較而言，因子分析法通過在多個(gè)指標(biāo)中尋找主成分，用主成分來充分反映原來的信息，并通過因子來確定權(quán)數(shù)，降維作用明顯，且所得的結(jié)果客觀性強(qiáng)，含義明確，能較好地反映事物的本質(zhì)，可提供較為全面、客觀、公正的評(píng)價(jià)信息。因此，因子分析法常常被用來對(duì)公司進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

作為一個(gè)世界性課題，公司經(jīng)營績(jī)效評(píng)價(jià)理論在西方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和演變中與時(shí)俱進(jìn)。早先人們關(guān)注單一的財(cái)務(wù)指標(biāo)，到20世紀(jì)90年代，人們普遍意識(shí)到過度關(guān)注某個(gè)局部的評(píng)價(jià)會(huì)導(dǎo)致整體結(jié)果的弱化，開始關(guān)注多維的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。諸如：Stewart（1991)提出企業(yè)績(jī)效財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)方法EVA，此后Jeffrey（1997）提出了修正的REVA評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)營績(jī)效，他以資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值而不是經(jīng)濟(jì)價(jià)值作為基礎(chǔ)，指出公司真正為投資者創(chuàng)造的利潤必須超過期初資本市場(chǎng)的價(jià)值成本；Andrew P.Sage（2000）在哈佛大學(xué)Robert Kaplan教授提出的 “平衡計(jì)分卡”基礎(chǔ)上提出“動(dòng)態(tài)平衡計(jì)分卡”（DBSC），力求達(dá)到長(zhǎng)期策略和中短期的績(jī)效相聯(lián)系，在平衡計(jì)分卡反饋基礎(chǔ)上動(dòng)態(tài)地產(chǎn)生一個(gè)最佳的績(jī)效指標(biāo)評(píng)價(jià)系統(tǒng)；John Wiley（2006）用麥?zhǔn)螪EA從不同角度對(duì)在伊斯坦布爾證券交易所上市的土耳其商業(yè)銀行進(jìn)行績(jī)效研究；Samoilenko,S.（2008）提出了將聚類分析、DEA方法以及決策樹（DT）結(jié)合起來進(jìn)行績(jī)效研究，等等。

在國內(nèi)，評(píng)價(jià)問題一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)之一，尤其在使用因子分析來評(píng)價(jià)公司的績(jī)效方面。諸如：劉嚳嬰（2011）［1］構(gòu)建了汽車行業(yè)上市公司績(jī)效評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系,并結(jié)合汽車行業(yè)上市公司公布的2009年財(cái)務(wù)報(bào)表及有關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo),運(yùn)用因子分析法對(duì)汽車行業(yè)上市公司的績(jī)效進(jìn)行了詳細(xì)的實(shí)證分析與評(píng)價(jià)；韓道琴等（2012）［2］通過研究我國汽車行業(yè)30余家上市公司治理結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效之間的關(guān)系,采用描述性統(tǒng)計(jì)的方法,以股權(quán)結(jié)構(gòu)、高管激勵(lì)方式、董事會(huì)結(jié)構(gòu)3個(gè)層面為基礎(chǔ)來研究汽車行業(yè)上市公司治理結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效之間的關(guān)系。并以此作為依據(jù),給汽車行業(yè)公司治理結(jié)構(gòu)提出了若干建議；付幼紅（2012）［3］從上市企業(yè)的盈利能力、負(fù)債能力、營運(yùn)成長(zhǎng)能力及擴(kuò)張能力等4個(gè)方面挑選十五項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行定量分析，構(gòu)建了一套我國汽車制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)體系。選取我國滬市 A股市場(chǎng)的 36家汽車制造業(yè)上市公司2011年的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為研究樣本，利用主成分分析法對(duì)我國汽車制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)績(jī)效狀況進(jìn)行實(shí)證研究；蘭?。?011）［4］采用財(cái)務(wù)指標(biāo)法來分析我國汽車行業(yè)上市公司并購的績(jī)效。選取2005～2008年發(fā)生并購行為的汽車行業(yè)上市公司作為分析樣本。擇取12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),將觀察區(qū)間設(shè)定為并購前一年到并購后2年。然后運(yùn)用因子分析法構(gòu)建上市公司績(jī)效綜合得分模型,再對(duì)并購前后綜合得分的差值進(jìn)行檢驗(yàn),以此來分析上市公司并購績(jī)效的變化趨勢(shì)；李玉杰（2006）［5］選取作為汽車行業(yè)代表的上市公司作為評(píng)價(jià)對(duì)象，建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，對(duì)汽車上市公司做財(cái)務(wù)指標(biāo)績(jī)效綜合評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建主成分與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相集成的績(jī)效評(píng)價(jià)模型；其次，選取汽車行業(yè)相對(duì)績(jī)優(yōu)股份，建立股票內(nèi)在價(jià)值評(píng)價(jià)模型。通過分析對(duì)比“內(nèi)在價(jià)值”，得到具有相對(duì)投資價(jià)值的股份。最后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)檢驗(yàn)。蔣艷（2006）［6］選取1996～2004年發(fā)生并購行為的汽車行業(yè)上市公司進(jìn)行了樣本分析，運(yùn)用因子分析法構(gòu)建上市公司績(jī)效綜合得分模型，再用參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)技術(shù)對(duì)并購前后綜合得分的變化進(jìn)行檢驗(yàn)，借此判斷并購用前后公司的績(jī)效究竟有沒有實(shí)質(zhì)性的變化。通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)并購行為對(duì)于汽車產(chǎn)業(yè)上市公司的績(jī)效影響不理想，更多表現(xiàn)的是下降。并提出了一些改進(jìn)意見。范艷艷（2011）［7］選擇滬、深股市汽車制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。針對(duì)汽車制造業(yè)上市公司指標(biāo)多、維度多、指標(biāo)信息重疊的特點(diǎn)，選用因子分析法作為研究方法對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)分析。又用聚類分析將27家汽車制造業(yè)上市公司分為3類。根據(jù)分析結(jié)論以及當(dāng)時(shí)我國汽車制造業(yè)上市公司的發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)汽車制造業(yè)上市公司績(jī)效水平的提高提出了4點(diǎn)建議；何靜（2010）［8］采用多元統(tǒng)計(jì)法和主成分分析法，從上市公司的盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和發(fā)展能力等全面選取財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，并建立績(jī)效評(píng)價(jià)模型；在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用實(shí)證分析，驗(yàn)證了汽車行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效水平結(jié)果與事實(shí)基本相符。

運(yùn)用因子分析法對(duì)汽車行業(yè)上市公司的經(jīng)營績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，選取與公司績(jī)效相關(guān)的多個(gè)指標(biāo)，避免了單指標(biāo)的片面性；其分析過程是從數(shù)據(jù)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)出發(fā)，通過統(tǒng)計(jì)運(yùn)算來獲得公司的績(jī)效評(píng)價(jià)信息，這種績(jī)效評(píng)價(jià)既可以為投資者提供理性的判斷依據(jù)，也可以為公司的管理層提供決策依據(jù)。

2 因子分析法基本理論

2.1 分析模型

因子分析是用少數(shù)幾個(gè)潛在的、不可觀測(cè)的變量（因子）來描繪許多變量之間的協(xié)方差關(guān)系，利用降維的思想把多個(gè)變量轉(zhuǎn)換成較少的幾個(gè)互不相關(guān)的綜合變量，從而使研究簡(jiǎn)化的一種統(tǒng)計(jì)方法。因子分析的一般數(shù)學(xué)模型為［7］

式中：x1，x2，…，xm為實(shí)測(cè)變量；aij（i=1，2，…，m；j= 1，2，…，n）為因子荷載，是第i變量在第j因子上的荷載。aij越大，說明第i變量與第j因子的關(guān)系越密切；aij越小，則說明第i變量與第j因子的關(guān)系越疏遠(yuǎn)。εi（i=1，2，…，m）為特殊因子，是實(shí)測(cè)變量與估計(jì)值之間的殘差值。Fi（i=1，2，…，m）為公共因子。進(jìn)行因子分析，可按以下步驟進(jìn)行［8］：

1）變量間的相關(guān)性分析。因子分析的前提條件是原有變量之間應(yīng)存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，一般相關(guān)矩陣中多數(shù)值應(yīng)為正相關(guān)，需要通過KMO檢驗(yàn)，否則，說明原有變量獨(dú)立強(qiáng)，信息重疊弱，不宜進(jìn)行因子分析。

2）因子提取。通過相關(guān)關(guān)系矩陣，求解特征方程，計(jì)算特征值與特征向量，一般取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)75%以上的特征值，來求解主成份因子。

3）如果因子意義不明顯，可以采用多種數(shù)學(xué)方式，進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，使因子具有更可解釋性。

4）計(jì)算因子得分。計(jì)算各因子在每個(gè)實(shí)測(cè)變量上的具體得分，形成若干個(gè)公共因子。這樣就可以用公共因子來替代原有實(shí)測(cè)變量作數(shù)據(jù)建模，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降維和簡(jiǎn)化問題的目標(biāo)。

2.2 樣本說明

樣本研究對(duì)象主要參考和訊網(wǎng)提供的汽車類上市公司信息，最終選取以生產(chǎn)汽車整車為主營業(yè)務(wù)的27家汽車上市公司作為研究對(duì)象。樣本數(shù)據(jù)來自全景網(wǎng)提供的上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，選取時(shí)點(diǎn)是2012年年報(bào)。

2.3 指標(biāo)選取

衡量一家上市公司經(jīng)營的好壞需要考慮的因素眾多，這就需要一種綜合評(píng)價(jià)的方法，通過綜合評(píng)價(jià)來準(zhǔn)確地量化上市公司的整體實(shí)力，厘清影響上市公司經(jīng)營績(jī)效的因素。筆者在參考眾多文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上［1-8］，按照科學(xué)性、綜合性、可比性及可操作性等原則，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可得性。經(jīng)過反復(fù)斟酌，從眾多的上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)中選取了極具代表性的12項(xiàng)指標(biāo)作為分析因子指標(biāo)，見表1。

27家公司12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，從全景網(wǎng)上采集它們2012年年報(bào)數(shù)據(jù)，共得到324個(gè)數(shù)據(jù)。通過對(duì)這324個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的因子分析，來完成對(duì)汽車行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效評(píng)價(jià)的研究。

2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

表1 上市公司經(jīng)營績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)

通過分析可知，這12個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)有正向指標(biāo)，也有適度性指標(biāo)。正向指標(biāo)數(shù)值越大越好，適度性指標(biāo)數(shù)據(jù)不是越大越好，而是趨于某個(gè)既定值為佳。流動(dòng)比率x4、速動(dòng)比率x5和資產(chǎn)負(fù)債比率x7為適度性指標(biāo)。流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都是用來表示資金流動(dòng)性的，即企業(yè)債務(wù)償還能力的數(shù)值，根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般認(rèn)為，流動(dòng)比率的基準(zhǔn)值是2，速動(dòng)比率的基準(zhǔn)值為1，資產(chǎn)負(fù)債率的適宜水平是50%。為此建立其轉(zhuǎn)換函數(shù)，將適度性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正向指標(biāo)，轉(zhuǎn)換函數(shù)為

式中：ri為xi的轉(zhuǎn)換值；xs為xi的基準(zhǔn)值。對(duì)于流動(dòng)比率x4、速動(dòng)比率x5和資產(chǎn)負(fù)債比率x7來說，xs基準(zhǔn)值分別取2，1，0.5。

3 實(shí)證分析

1）指標(biāo)的相關(guān)性分析 對(duì)流動(dòng)比率x4、速動(dòng)比率x5和資產(chǎn)負(fù)債比率x7作式（1）的變換處理，使其由適度性指標(biāo)變換成正向指標(biāo)，再使用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析。結(jié)果顯示，在相關(guān)矩陣C12×12的144個(gè)數(shù)據(jù)中，108個(gè)數(shù)為正數(shù)，其 KMO與Bartlett’s檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO值為0.45，Bartlett’s檢驗(yàn)在0.05的水平下顯著。因此，可以得出該樣本數(shù)據(jù)適宜作因子分析的結(jié)論。

2）因子提取 求解特征方程，計(jì)算特征值與特征向量，見表2?？梢钥闯銮?個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)78.09%，說明這4個(gè)因子已包含了全部12個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息。

3）因子載荷旋轉(zhuǎn) 為了使得因子意義更明顯，采用方差極大方式，對(duì)因子載荷正交旋轉(zhuǎn)。經(jīng)過11次旋轉(zhuǎn)迭代，得旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，見表3。

4）計(jì)算因子得分 使用表3旋轉(zhuǎn)后的因子載荷，計(jì)算因子F1、F2、F3、F4得分，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降維和簡(jiǎn)化問題的目標(biāo)。最終，使用表2來計(jì)算綜合因子得分，綜合因子為

用綜合因子F給27家汽車上市公司逐一計(jì)算得分，根據(jù)得分高低排名，見表4。

表2 總方差解釋

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷

表4 2012年汽車類上市公司經(jīng)營績(jī)效排名

4 結(jié)果分析

從表3可以看出，每股收益、扣除后每股收益、每股凈資產(chǎn)3個(gè)指標(biāo)在公共因子Fl上有較大的載荷，這些指標(biāo)反映的是股權(quán)收益，因此可以將公共因子Fl命名為股權(quán)收益；凈資產(chǎn)比率、資產(chǎn)負(fù)債比率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)比率4個(gè)指標(biāo)在公共因子F2上有較大的載荷，這些主要反映的是公司的償債能力，因此可以將公共因子F2命名為償債能力；固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)比率2個(gè)指標(biāo)在公共因子F3上有較大的載荷，這些主要反映的是公司的經(jīng)營能力，因此可以將公共因子F3命名為經(jīng)營能力；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、速動(dòng)比率3個(gè)指標(biāo)在公共因子F4上有較大的載荷，這些主要反映的是公司的資金周轉(zhuǎn)能力，因此可以將公共因子F4命名為資金周轉(zhuǎn)能力。換言之，12個(gè)指標(biāo)可以簡(jiǎn)化為4個(gè)公共因子，即可以從股權(quán)收益F1、償債能力F2、經(jīng)營能力F3、資金周轉(zhuǎn)能力F4這4個(gè)維度來對(duì)汽車上市公司的經(jīng)營績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。

從表2可以看出，決定汽車上市公司經(jīng)營績(jī)效的第一因素是股權(quán)收益因子F1，方差占比26.33%，第二因素為償債能力因子F2，方差占比17.95%，第三因素是經(jīng)營能力因子F3，方差占比17.16%，第四因素是資金周轉(zhuǎn)能力因子F4，方差占比16.64%。4個(gè)因子方差累加占比78.09%，說明4個(gè)因子能代表全部12個(gè)指標(biāo)的信息。

從表4中可以看出，2012年汽車上市公司經(jīng)營績(jī)效排名第一的一汽轎車綜合因子F得分40.825，排名最后的金杯汽車得分9.294，得分相差很大，說明我國汽車上市公司在2012年經(jīng)營績(jī)效很不平衡。一汽轎車、一汽夏利、一汽富維、江鈴汽車得分高，主要得益于其股權(quán)收益、償債能力和經(jīng)營能力，而亞星客車、迪馬股份、金杯汽車得分低，主要原因還是其股權(quán)收益、償債能力和經(jīng)營能力得分太低。得分最高的一汽轎車股權(quán)收益F1得分-87.87、償債能力F2得分225.24，經(jīng)營能力F3得分-27.81，資金周轉(zhuǎn)能力F4得分111.58，大起大落，最終整個(gè)綜合因子F得分40.825，排第一。而得分最低的金杯汽車股權(quán)收益F1得分9.32、償債能力F2得分19.26，經(jīng)營能力F3得分-0.72，資金周轉(zhuǎn)能力F4得分8.83，4項(xiàng)因子得分普遍很低，最終整個(gè)綜合因子F得分9.294，排最后。根據(jù)綜合因子F得分對(duì)這27家公司進(jìn)行5級(jí)分類，其分類結(jié)果見表5。

表5 2012年汽車類上市公司經(jīng)營績(jī)效分類

5 結(jié)語

使用因子分析法對(duì)我國汽車行業(yè)上市公司的經(jīng)營績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，并通過因子得分對(duì)27家汽車上市公司進(jìn)行分類。通過因子分析法，從錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)中理出清晰的脈絡(luò)，找出影響汽車行業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效的主要因素，有利于從多角度分析公司的發(fā)展?fàn)顩r，快速準(zhǔn)確地把握公司的特點(diǎn)，為決策提供理論依據(jù)。當(dāng)然，在實(shí)際工作中，可以對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)化，使得模型更加符合實(shí)際，同時(shí)可以連續(xù)采集3～5年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，使得樣本數(shù)據(jù)更加客觀準(zhǔn)確，從而使因子分析的評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)，也更加具有應(yīng)用價(jià)值。

［1］劉嚳嬰.我國汽車行業(yè)上市公司績(jī)效實(shí)證評(píng)價(jià) ［J］.中外企業(yè)家，2011（4）:53-55.

［2］韓道琴，王儲(chǔ).汽車行業(yè)上市公司治理結(jié)構(gòu)與公司績(jī)效關(guān)系研究 ［J］.吉林省經(jīng)濟(jì)管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2012（4）：32-37.

［3］付幼紅.我國汽車制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)［D］.武漢：武漢理工大學(xué)，2012.

［4］蘭小.我國汽車行業(yè)上市公司并購績(jī)效研究 ［D］.重慶：西南大學(xué)，2011.

［5］李玉杰.汽車行業(yè)上市公司投資價(jià)值綜合評(píng)價(jià)［D］.大連：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2006.

［6］蔣艷.中國汽車行業(yè)上市公司并購績(jī)效的實(shí)證研究［D］.南京：南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2007.

［7］范艷艷.對(duì)我國汽車制造業(yè)上市公司經(jīng)營績(jī)效的評(píng)價(jià)研究［D］.大連：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)，2011.

［8］何靜.基于主成分分析的汽車行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效評(píng)價(jià)問題研究［J］.生產(chǎn)力研究，2010（1）:145-146.

Performance Evaluation of Limited Company for Automotive Industry Based on Factor Analysis

Chen Yanshou,Zhong Zhaoqiu
（School of Economics and Management,Hubei University of Automotive Technology,Shiyan 442002,China）

By taking the twenty-seven limited companies of producing automotive vehicle in Shanghai and Shenzhen as the research object,the annual financial data report in year 2012 as the samples，the twelve financialindicatorswere selected,including nine positive indicatorsand three appropriateness indicators.The management performance level was comprehensively evaluated based on Factor Analysis Method（FAM）and with SPSS software,and the twenty-seven companies were classified by the factors score.The main fators affecting the management performance of limited companies for the automotive industry were found out．It provides the basis for decision-making.

Factor Analysis Method；performance evaluation；automotive industry；limited company

F275

A

1008－5483（2014）01－0071－05

2013-09-05

教育部社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（11YJC630058）；湖北省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目（D20111802）

陳延壽（1964-），男，湖北黃崗人，教授，從事信息資源管理、企業(yè)信息化管理研究。

10.3969/j.issn.1008-5483.2014.01.0018