论因子分析在工业行业经济效益综合评价中的应用
摘 要：经济效益是经济工作的中心,提高经济效益是企业经营管理的基本要求。通过运用因子分析,把评价工业经济效益的多指标转化为少数几个综合指标,抓住复杂经济问题的主要矛盾,为经营者、投资者提供有价值的参考,为宏观调控和企业的科学管理提供了简明、规范的评价方法。
关键词：经济效益;评价方法;因子分析
中图分类号：F222文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）03-0020-01
1 引言
分析评价一个地区工业行业的综合效益，要考虑众多对经济效益有影响的因素，因此,一个地区各工业经济效益的评价是一种多指标下的综合评价，多变量及其大样本虽然能为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了问题分析的复杂性，所以，设计一个或几个较少的综合指标来综合各方面的信息，这些较少的几个综合指标不相关，所代表的信息不重迭，而包含的信息又较多，用较少的综合指标对工业经济效益进行分析评价，使问题简化。因子分析方法就体现了这一分析思想，是解决问题的好工具，以江苏省工业行业为例，对其经济效益进行了比较科学的综合评价。
2 因子分析的基本原理
因子分析是通过研究多个指标的相关矩阵的内部依赖关系，找出控制所有变量的少数公因子，将每个指标变量表示成公因子的线性组合，以再现原始变量与因子之间的相关关系，因子分析的目的是寻求变量基本结构，简化观测系统,减少变量维数，用少数的变量来解释整个问题，设有N个样本，P个指标,
称为因子模型，ε为特殊因子，在实际中忽略不计，在因子分析过程中可以将每个公因子表示为变量的线性组合，
3 工业经济效益综合评价指标的确定
以2005年江苏省工业行业作为评价对象，采用反映工业效益的指标变量分别为x1=产值利税率(%),x2=资产负债率(%),x3=流动资产周转次数(次/年),x4=成本费用利润率,x5=全员劳动生产率(元/人),x6=产品销售率(%),x7=销售利税率(%)，x8=资金利税率(%)。上述指标均来自2006年江苏省统计年签，江苏省29个工业样本在各指标下的取值见表1。因子分析采用SPSS软件。
注：资料来源于《2006年江苏省统计年鉴》.
（1）指标变量P=8，将原始数据标准化处理。(略)
（2）通过SPSS分析，得出总方差解释表，且前三个因子的累积贡献率达到了82.289%，即可描述原变量信息已达82.289%，可以提取前三个因子作为分析的公因子。
（3）因子得分系数矩阵,以及综合评价得分,见表2和表3。
4 分析与结论
从综合评价值排名表看出，江苏省2005年工业行业中饮料制造业的经济效益综合水平最高, 其次是仪器仪表及文化、办公用机械制造业，在制造类行业当中，饮料制造业的各类成本总体来说很低，所以效益相对要好些，然而石油加工、炼焦及核燃料加工业却被排在最后，由此，如果要自主创业的话，在制造行业当中饮料制造业应该优先考虑。这个评价结果是综合各指标信息而得到的,它与每个指标下的结果有可能不完全一致，用综合指标反映了各工业的综合情况。表中，某些工业的综合评价指标Z得分为负值，这是因为在进行因子分析时对原始数据作了标准化处理，把各个评价的平均水平当作零来处理的缘故，所以某个工业的综合得分为负数，表示该地区综合经济效益在全体被考察工业的平均水平之下。
江苏省是全国私营企业主要集中地之一，工业行业是江苏经济发展的重要部分。分析结果表明，江苏省工业行业中饮料制造业，属于快速消费品范围，生产成本低，产品销售率高，其经济效益得分排在首位。通过分析可以客观清晰认识工业中制造行业的经济效益状况，从中为决策者提供很好的建议。
通过以上分析与评价，可知应用因子分析法很好地解决了多指标下的经济效益综合评价问题，分析事物的内在关系，抓住主要矛盾,找出主要因素,使多变量的复杂问题变得易于研究和分析。文章中，虽然只选择了八个指标，可能存在不完全的问题，但不影响方法和过程的一般性研究。在指标全面的条件下，按着同样的思路和方法,就可以得到更趋满意的结果。
参考文献
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注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。